イーパテント野崎さんの論文「日本における高齢者関連特許・意匠出願トレンド」を読ませていただきました。
分析として、マクロからミクロに進む中で、いろんな切り口のグラフを用いて示唆を次々と導いていきます。分析手法として参考になるなと思った点を紹介します。
長期・短期的な出願トレンドで、異なるスパンでの成長率を可視化
「要約」
横軸に出願件数の長期増減率，縦軸に短期増減率を取り，バブルサイズは累積出願件数。
中国は長期増減率・短期増減率ともプラスであり，累積出願件数でも日本を上回る。
韓国は直近の短期増加率はそれほど大きくないが、長期では急激に拡大。
世界一の高齢化社会の日本は，中国に次ぐ出願規模であるが，5極の中では早くから出願が盛んであり様々な技術の蓄積があるといえる。
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「感想」
このタイプのグラフの示し方は、他の分析資料では見たことがないですね。
野崎さんが考案したものなのだろうか。
このグラフからどこにターゲットを留めるかというと、日本としています。
それは、高齢化の進行と、出願件数の規模、古くから出願しているから様々な技術があること。
単純に直近の伸びで選ぶのではなく、社会背景や様々な技術の蓄積、というのがなるほどと思いました。
ある時から増加した出願内容について、その背景を考察
「要約」
災害対策のIPCの特許集合について、キーワードごとに時系列推移をみる。
2011年以降で「津波」や「避難」のキーワードを多く含んでいる。
これは東日本大震災で津波被害が出たことが、出願増加につながったと言える。
具体的は出願内容は・・・である。
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「感想」
単にこのキーワードが多かった、や、この時から増えている、だけではないんですね。
なぜ増えているのかの理由と、具体的な出願内容を示すことで、これがトレンドを示していると納得が得られるのだなと。
FIやFタームではなくキーワードにしているのは、トレンドを表すのに最適な分類だったのだろうと思います。
用途別の時系列推移から、注力技術の変化を見る
「要約」
高齢者関連ロボットについて、Fターム別の件数推移をみる。
2011年以降は人の動作をアシストするもの、2000年前半は自立型のタイプが多い。
前者はサイバーダイン、後者はペッパーなどが該当。
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「感想」
用途を対象にして分類するには、Fタームが使いやすいと思います。
日本出願にしか使えいないというのが、不便ではありますが。
この場合も、時系列で見ることで、技術が変わっているということを示し、また、実際の商品と関連付けることで、納得感を高められていると感じました。
（まとめ）グラフとそこから読み取ることのパターンを学べた
この論文を読もうと思ったのは、情報分析をする中で、グラフはいろいろ作れるもののそこから何を言えばよいのか、悩んでいたからです。
イーパテントの野崎さんは、情報分析のセミナーをされており、そういった手法を学べると思い読んでみました。
実際に読んでみて、このグラフからはそう読み取るのか、や、それを言おうと思ったらこんなグラフを使えばよいのかなど、いろんな気づきを得られました。
もちろん分析の中身（高齢化社会の出願トレンド）の理解として勉強になりますが、分析の仕方として読むとアナリストにとって勉強になると思います。
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