日本マーケティング学会 ワーキングペーパーVol.9 No.19「生成AIの特許データ分析への活用について」（株式会社知財デザイン代表　川上成年氏）を読みました。（下記から無料でダウンロードできます。）
著者は、「Excelでできる特許データ分析入門 Kindle版」で、Excelでの特許データ分析を推奨していますが、課題-解決手段マトリクスを作成するために、Excel を活用して人手でかなり大変な作業を行い特許データベースを作成して、その後、その結果を用いて課題-解決手段マトリクスを作成しています。今回の論文では、このかなり大変な人手の作業の一部にChatGPT を使用しています。
結果、「ChatGPT を活用することにより、従来人手で行われていた、各特許の課題とそれに対応する解決手段を対応づける作業、つまり課題-解決手段マップ作成の労力を低減することができた。」としています。
Excel を活用して人手でかなり大変な作業を行っていた方々には、朗報です。
 
日本マーケティング学会 ワーキングペーパーVol.9 No.19　
生成AIの特許データ分析への活用について
川上 成年　株式会社知財デザイン 代表
発行：2023年09月13日
https://www.j-mac.or.jp/wp/dtl.php?wp_id=146
要約 ：
特許データ等の自然言語の処理については、従来の機械学習手法を用いても難易度が高く、有効な処理を行うことは難しいものがあった。ところが、2022年11月末に登場したChatGPTは、深層学習に基づいた自然言語処理技術の進歩により、文脈（コンテクスト）を理解し、人間のような文書生成を可能にする画期的な機能を実現している。このようなことから、ChatGPTの特許データ処理への適用可能性について、期待も高まる状況となっている。本稿では、適用事例として、従来、人手で特許データの要約・分類作業していた処理に、ChatGPTを使用した例を説明する。具体的には、作業上の難易度から普及していない、Excelによる特許データベースの作成に、ChatGPTを活用した方法を説明する。ChatGPTにより、特許データの自動要約・分類を可能にし、大幅に作業効率を改善することが期待できる。
 
Excelでできる特許データ分析入門 Kindle版
川上成年
https://www.amazon.co.jp/dp/B09VH3GKYM?ascsubtag=p_Op1nVSqk6x1b5fXjw0Spd2&linkCode=ogi&psc=1&tag=amebablog_st1-22&th=1