Kindle本を出版しました！

ものすごく浮かれている画像ですが、ChatGPTが勝手に生成したものであり、本人は、ほぼ浮かれておりません・・。

突然ですが、Kindle本を出版しました。書籍は以下となります。

Pythonでできる特許データ視覚化入門: 図で解説！PythonとJ-platpatで特許データを視覚化してみよう。

Pythonでできる特許データ視覚化入門: 図で解説！PythonとJ-platpatで特許データを視覚化してみよう。

内容としましては、特許マップを描くプログラムがひたすら書いてある・・・、という感じとなります。

本当は、「特許データ分析入門」としたかったのですが、分析までとても手が回らず、視覚化の記載のみで力尽きましたので、「視覚化入門」となっております。

今まで、エクセルとKHCoderの本を出しましたが、今回Pythonの本を出したことで、ローコスト特許データ分析三部作の発行が完稿したことになります。

（なお、KHCoderは、2023年12月から有料アプリとなりましたので、コスパは悪化しております。ただし、サポート体制は強化されましたので、よく使う人にとってはメリットがあります。）

これは、何年か前から考えていた目標ですが、今年はなぜだかわかりませんが、Pythonのプログラミング能力が著しく向上しましたので、予想より早く発行することができました。

こういう本を出す目的は、以下のような感じとなります。

1.自分用備忘録
私はプログラムの仕事をしているわけではありませんので、しばらく時間を置くと、プログラミングの方法を忘れてしまうことがあります。このような本をまとめておきますと、忘れたとき思い出しやすくなります。

2.説明用
論文で特許マップを示したり、お客さんに特許マップを使って説明する場合には、どのように描いたか聞かれることがあります。その場合、この本を参考文献として示せば、これを読んでください、で済ませることができます。つまり、Pythonに関する長々とした説明を省くことができます。

3.著作権対策
こうやって、本にしてプログラムを公開しておけば、後から真似しているなどと言いがかりをつけられることもありませんので、日付を確保する意味があります。

以上、売れないことへの言い訳でした・・・・。

ローコスト特許データ分析三部作と申しましたが、エクセルとKHCoderとPythonは汎用性が高く、特許データ分析以外にも使用できますので、使い方を覚えておいて損になることは、まずないと思います。

また、応用が利きますので、自分オリジナルの分析手法を開発することも可能となります。これは、市販のアプリに対する、価格面以外の、大きなメリットといえます。

来年は、心機一転、「ChatGPTでできる特許データ分析入門」を手掛けようと考えております。

ただし、ChatGPTがテーマとしてホットであったのは今年の夏か秋ごろでしたので、来年出すというのは時機を逸したような感じとなると思います。このあたりマーケティングが下手な感じもしますが、しょうがないですね。