Weekly 特許検索・特許分析

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#Excel

特許情報を用いた企業買収の効果・影響を分析してみる－動画解説－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。「Weekly特許検索・特許分析」の動画解説シリーズ第3弾として、キリンのファンケル買収を例に特許情報を用いた企業買収の効果・影響を分析する方法を取り上げました。いつも通り、有料ツールは使わずにMS Excelを用いて各種特許分析・パテントマップ作成を行っています（ただし特許リストの取得はパナソニックのPatentSQUAREを利用しています）。今回の動画では、主にキリンから見

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MS Excelで効率的にパテントマップを作成する方法－動画解説－

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。「Weekly特許検索・特許分析」の動画解説シリーズ第2弾として、MS Excelで効率的にパテントマップを作成する方法を取り上げました。ご存じの方も多いかと思いますが、イーパテントでは有料の分析ツールは使わずに、MS Excelを用いて各種特許分析・パテントマップ作成を行っています。 Excelを使ってパテントマップするにはピボットテーブルを利用しますが、ピボットテーブルの使い方

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MS ExcelとMS Wordを用いて特許の発明者分析を行う－動画解説－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。皆さま、発明者分析ってされますか？特許公報には発明者が掲載されていますので、発明者を分析することで何人ぐらいの人的資源を研究開発に投じているのか？どの分野へ発明者を集中させているのか？キーパーソンは誰か？など様々な情報が分かります。私は有料の分析ツールは利用していないので、発明者分析を行う際はMS ExcelとMS Wordを使っています。今回はMS Excel

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電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンド②－日本の位置づけは？中国の出願状況は？－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。前回は電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンドを分析するために行ったライブ特許分析のYoutube動画について共有しました。今回から実際の出願トレンドについて見ていこうと思います。まずは電気自動車・EVなどの電動モビリティ分野における日本の位置づけや中国の出願状況について見ていきます。分析母集団検索式は以下のGoogleスプレッドシートへのリンクを掲載してい

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電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル出願トレンド①－ライブ特許分析動画－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。本noteで以前に「電気自動車の特許分析を行う際の分析母集団検索式作成の考え方」という記事を投稿しました（有料記事）。この記事で作成した電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル特許・実用新案の分析母集団は約60万ファミリーとなりました。本シリーズでは、この約60万ファミリーをベースとした電動モビリティ（電気自動車・EV）に関するグローバル特許出願トレンドについて複数回に

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MS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニック②－マッサージ特許訴訟を例に

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。年明け早々にの記事を公開しましたが、今回は記事で取り上げたMS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニックの続きです。前回は特許分類（今回はFターム）をそのまま利用しても大丈夫そうであると仮定して分析を進めました。今回は分類階層も考慮した分類展開の考え方・テクニックについて解説します。 5　特許分類の階層構造特許分類が階層構造を取っていることは皆様ご存じだと思い

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MS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニック①－マッサージ特許訴訟を例に

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。 2022年もそろそろ終わりますが、今年後半はnote有料マガジンの配信が滞ってしまい大変申し訳ありませんでした。今年最後の記事として、これまでシリーズで取り上げてきたマッサージ特許訴訟を例にして、MS Excelで特許分類を用いた特許分析を効率的に行うテクニックについて紹介したいと思います。本シリーズの前回では「特許分析時に特許分類をそのまま利用するか否かの判断をどうするか？」とい

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出願人・権利者名寄せ－日本語法人形態除去マクロ－（2021.5.21版）

以前の記事で出願人・権利者の名寄せ作業の重要性について解説しました。松下電器産業をパナソニックに置換するという名寄せも重要なのですが、日本特許分析を行う際に法人形態（例：株式会社）などを名寄せすることも非常に重要です。日本企業の場合はあまり大きな問題にはなりません（一部問題になるのは独立行政法人が国立研究開発法人へ変更になるような場合）。しかし、海外企業や大学の場合、かなりの揺らぎが発生します。スウェーデンの家電メーカーエレクトロラックスでは、一方、ハーバード

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特許検索マトリックスからJ-PlatPat論理式自動生成【詳細版】

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。昨年11月に特許検索マトリックスからJ-PlatPat論理式自動生成【簡易版】というタイトルで、Excelにキーワードや特許分類を記入することで自動的にJ-PlatPat論理式を生成できるファイルを紹介しました。この時の特許検索マトリックスは非常にシンプルなものだったので、もう少し複雑な特許検索マトリックスに対応できるバージョンを作成しました。 1　詳細版特許検索マトリックス今回の特

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WordとExcelで特許情報のテキストマイニング（英語）

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。過去に本noteやイーパテントYoutubeチャンネルでもテキストマイニングについて取り上げています。無料で利用できるテキストマイニングツールとしては、KH CoderやユーザーローカルのAIテキストマイニングがありますが、今回はWordとExcelで英語特許情報のテキスト分析を行う方法について解説します。 1　WordとExcelによるテキスト分析の基本まずは分析対象となる英語の特

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特許検索マトリックスからJ-PlatPat論理式自動生成【簡易版】

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。私がセミナー・講演で特許検索式構築について講義させていただく際、特許検索マトリックス®というものをベースに説明しています。過去の書籍や無料で閲覧できる論考「弁理士が知っておきたい国内外特許情報調査の基礎知識」でも解説していますが、調査観点を整理した上で、キーワードや特許分類などをマトリックス上で整理するものです。この整理したマトリックスからキーワードのみのAND演算、特許分類

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特許マクロ分析を行う際にコア特許と周辺特許に分ける－ブロックチェーンを例に－

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。特許情報からテクノロジートレンドなどのマクロ分析を行う際に、そのテクノロジーのコア特許と、コアではないがそのテクノロジーにも応用可能な周辺特許について層別化して分析したいということはないでしょうか？もちろん分析母集団を形成した上で1件1件特許公報を読み込んで、自らコア特許と周辺特許に分けて（もちろん以外に課題や解決手段、用途などの分類軸にも展開して）分析すれば良いのですが、分析対象件数

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検索式だけで特許マクロ分析を行う

「知財情報を組織の力に🄬」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。今日は私が分析プロジェクトで時折使っている分析テクニック「検索式だけで特許マクロ分析」を皆様にご紹介したいと思います。 1. 特許分析のパターン日々、特許情報をベースとした分析・コンサルティング業務に従事しているのですが、特許分析を行う際、以下のような3つのパターンに分かれます（ただし公報読込などを行わない場合）。１）データベースから特許リスト（xlsx・CSV）をダウンロードして、

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Excelテクニック－空白セルを折れ線グラフ等に反映させる

「知財情報を組織の力に®」をモットーに活動している知財情報コンサルタントの野崎です。「Weekly特許検索・特許分析」では、今までは特許検索や特許分析の考え方やテクニックを中心に解説してきましたが、今後は特許分析を行い、パテントマップとして可視化する際のExcelテクニックについても紹介していこうと思います。第１弾は「空白セルを折れ線グラフ等に反映させる」です。 1. グラフ作成範囲に空白セルがあったら。。。まず、グラフの作成対象範囲のデータ内に空白セルがあったらど

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