【IT】Pythonで特許分析してみた
1. はじめに
私は趣味でPythonを勉強しています。
前回データ分析コンペでいい結果を頂けので、少しやる気が出てきました笑
Noteでも実際にやられた人がいましたので、私も挑戦してみようと思い着手しました。
2. Pythonで特許分析してみた
今回は、話題の電気自動車の特許を特許庁で調べてcsvに出力したものを使用します。
簡易検索で電気自動車と入れただけですので、正確な分析はできていないです笑
ちゃんとやる場合は検索式をきちんと立てないといけないですね。
まずは、出願年代分析ですね。
2015年から出願されているようですね。
公開まで1.5年かかるので、参考になるのは2022年までですかね。
次はどんな会社が出願しているかですかね。
やはりトヨタ自動車が多そうですね。
トップ10企業の出願推移を見てみると、全体的に右肩上がりですがトヨタのスタートダッシュがすごいですね！
あとは特許特有のFIタームも見てみましょう。
H01は電気素子に関するものなので、電気的な特許が多いのでしょうか？
まぁ電気自動車なので当然ですかね笑
ちなみにB60は車両一般ですので、こちらも当然ですね笑
最後に発明名称の文字を分析してみました。
名詞を抽出してその頻度を分析してみました。
電気と自動車とかシステムとかありますね。
これだけだと何もわからなそうです笑
ワードクラウドも使ってみました。
もう少し検索式を絞ると面白い結果が得られるかもしれないですね。
3. 最後に
とりあえず、csvを見ながらできそうな分析に着手してみました。
もう少し件数を絞ると要約とかもみれるので、他にも何かできるかもしれないですね。
私は技術職なので、この辺りをもう少し勉強して競合他社の分析とかもっとできるようになるといいなあ。
年末年始に少し勉強しようかな…