研究概要

本研究室では，テキストマイニング（文書から有用な情報を抽出する技術），空間統計学などの手法を利用した特許・判例などの知財文書やtwitterなどのSNSデータを対象にした解析を行っております．具体的には，知財戦略策定などに有用となる特許文書のスコアリングや特許情報の可視化技術の開発，特許の偏在性を利用した産業集積の分析，判例からの司法統計情報抽出，twitter情報と商品売り上げとの関連性分析などのテーマを遂行しております．

テーマ１：特許文書のスコアリング手法の開発

特許文書をスコアリングすることは技術力や知的財産の評価などに役立ち，ひいては知財・研究戦略策定や投資の意思決定などに寄与します．本研究では，他者からの興味を引用情報が反映していることに基づき，リンク解析アルゴリズムにより特許文書のスコアを算定する手法の開発を行いました．現在，スコアの妥当性を検証するため，株価変動や財務指標との関係性を統計的に調査しております．

• キーワード　引用リンク解析，パテントスコアリング

学生へのメッセージ

本研究室では，データを統計的に解析する手法とそのためのプログラミング技術，さらには，解析対象である特許や判例といった法学や技術経営と関連する分野の知識について学ぶことが出来ます．そして，その学んだ結果を応用してイノベーションを促す手法の開発を行っていただきたいと思います．ワクワクするような世の中を創るための礎について一緒に研究しましょう！