第３部：２０１８年度研究会ワーキング報告アジア特許情報研究会
| 2018年度のアジア特許情報研究会の研究成果を紹介します。 |
| 今年度は各自１テーマで取り組む形になりましたが、 各人が同一チーム内で充分議論もしてきました。 |
 機械学習を用いた技術動向分析の試み～R言語による視覚的な手法を用いた分析～ アジア特許情報研究会：四方 孝 |
| 機械学習を用いた特許文書分類 ～文書ベクトルを使用した分類器の実装例～ ユポ・コーポレーション：西尾 潤 |
| Deep Learningを用いた効率的な特許調査 花王：安藤俊幸 |
| 機械学習による特許自動分類の試行・SVMとDeep Learnigによる特許分類 JFEテクノリサーチ：平川雅彦 |
| ジュース飲料に関する特許のRを用いたテキストマイニングによる 出願人解析 三菱ケミカルリサーチ：北川道成 |
| 複数の深層学習モデルを組み合わせた自然言語 AI 実装の 一例とモデルの多様性に注目した展望（概報） 日本点眼薬研究所：林 一夫 |
| IPCCATを用いたIPC予測： 特許庁付与IPCとの比較 JFEテクノリサーチ：藤田 明 |
| 現状にあった中国特許調査方法の提案 ～膨大な中国特許をリスクを最小限化しつつ絞り込む方法～ 富士フイルム：田畑文也 |
| 新興国知財庁データベースの現状 アジア特許情報研究会：中西昌弘 |
| PATENTSCOPEの化合物検索の検証 ～キーワード検索との比較 中央光学出版：石川 彰 |
| PATENTSCOPEの特殊な機能 IHI：柴森康裕 |
| ①PATENTSCOPEによるASEAN特許調査 ②PATENTSCOPEによる中国特許調査 アジア特許情報研究会：伊藤徹男 |
| アジア特許情報研究会の活動 研究会基本方針 |