Derwent Data AnalyzerTM

情報のその先へデータの価値を最大限に引き出す情報解析ツール

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柔軟なデータ対応・連携

多彩なビジュアル、自由な分析軸、最新トレンド

Derwent Data Analyzerは、特許情報はもちろん、論文情報、商標情報、医薬品情報、自社で管理している情報など、あらゆる情報源のデータを取り込んで解析することができます。また、それらを掛け合わせて解析することで、多角的な観点からの総合的な情報解析を行い、戦略に結び付ける重要な知見を導き出します。

● 分析データ例 ：　 ✓ Derwent Innovation TM：特許情報　 ✓ Web of ScienceTM：論文情報　 ✓ Cortellis TM：医薬品情報　 ✓ その他：Excel形式のデータ

バブルチャートや世界地図などの基本的なビジュアライズ・レポート分析軸に基本事項を選択して多彩にビジュアル化。社内のニーズに合わせて、「伝わる」マップを作成。Excelと連携し、少ないステップで技術動向、企業比較などを自動レポート。簡単に傾向分析を済ませたい時にお薦めです。

マトリックス分析軸を自由に組み合わせて多角的な観点で総合的な情報分析

ネットワーク企業・組織の繋がり、人（発明者、著者）の繋がりをネットワークで表し、共同研究、共同開発、業務提携、業界の重要人物（KOL)の分析

分析軸の自由な組み合わせ

自社・他社の出願傾向

自社・他社の強み・弱み

近年増えている技術・組職・人は何か？

・競合他社の発明体制・自社・他社の共願関係・業界の研究者の繋がり

出願人

用途軸

出願年

課題軸

変化の兆しを掴む直近の増加傾向や新規参入をチェックし、今後の方向性を提示

新規技術・用途の探索 新規参入プレーヤー（企業・組織・人）のウォッチ●　今年初めて公開された発明用途●　近年増えてきた発明用途●　今年初めて進出した技術分野

●　今年初めて参入した企業●　近年出願を増やしている注目企業●　近年特許出願を増やしている発明者●　近年論文発表を増やしている研究者（著者）

Web of Science（論文）

ニュースニュース

商標データ

市場情報

DerwentInnovation

DDACortellis

(医薬品 )

今年初めて参入した分野・組職は何か？

3 グローバルのテキストデータの効率的な処理DWPIを使ったグローバルな特許情報分析特許情報については、DWPI（Derwent World Patents IndexTM）のデータを利用することにより、グローバルの特許情報を英語で、索引・修正された正確性の高い情報を使って、解析することができます。また、DWPI抄録の用途、優位性、新規性のテキストデータを利用すれば、用途、課題、技術を軸にした分析も可能です。

自社・他社の強みを可視化でき、保有している技術内容の数や分布から、今後新規開発を行うか、市場参入の余地、パートナーシップの可能性を探ることもできます。

分析に必要なデータ抽出文章テキストのデータから分析に適した範囲を抽出して整理します。

データの整理作業を大幅に効率化、正確で一貫性のある解析を実現分析の精度を高めるために、異表記の組織名・人名などの効率的な名寄せ、技術ワードの表現統制などを効率的に行います。

例：DWPI優位性（課題情報）の文章Produces polylactic acid resin expanded particle with excellent fusibility, heat resistance, impact resistance and mechanical strength.

自動抽出

● Excellent fusibility● Heat resistance● Impact resistance● mechanical strength● produces polylactic…

データ整理● 可溶性● 耐熱性● 耐衝撃性● 機械強度

分析軸に利用

●　組織名の名寄せ（自動処理）

Google Inc

Google IncGoogle LLCGoogle technology holdings LLC

●　人名の名寄せ（自動処理）

Hanson Eric James

Hanson Eric JamesHanson Eric J.

●　技術ワードの統制（グルーピング）

自動車Car, CarsVehicle, VehiclesAutomotive, Automobile

データ整理の結果はシソーラス辞書として保存し、継続的に利用できます

4 機械学習により読み込み作業の効率化

機械学習による分類の自動化

教師データ（例：特許と分類）を機械学習し、導き出した分類パターンに基づいて、対象のデータを自動的に分類します。時間と手間が掛かる分類作業を効率化します。

学習結果や分類結果は、ユーザーの PC（ローカル）に保存されるため、安全性も確保しています。

活用ケース：●　 ポートフォリオ分析：自社特許の技術分類・製品分類などを他社特許に当てはめて、自社と他社を比較分析

●　 アラート（SDI）の結果の管理：自社基準で用途・課題・解決手段の観点で分類整理

分類対象データ

分類対象データ（未分類）教師データ

分類A

分類A

分類B

分類B

分類C

分類C その他

分類パターンを学習

分類パターンに例：DWPI用途のデータをトレーニング（学習） 基づき自動分類

課題軸

技術軸

Derwent Data Analyzerの利点

Derwent Data Analyzerのご利用環境：ワークステーション（PC)にプログラムをインストールしてご利用頂きます

1 柔軟なデータ対応・連携 2 多彩なビジュアル、自由な分析軸、最新トレンド

Derwent Data Analyzerは、特許情報はもちろん、論文情報、商標情報、医薬品データベースの情報、自社で管理している情報など、あらゆるソースのデータを取り込んで解析することができます。

分析軸を自由に組み合わせることで多角的な観点で総合的な情報分析を可能にします。分析結果は、社内ニーズに応える「伝わる」マップやレポートに可視化できます。

3 グルーバルのテキスト情報の効率的な処理 4 機械学習により読み込み作業の効率化

グローバル情報を高精度で分析するために、 DWPI（Derwent World Patents Index）等の英文テキストの加工、異表記の出願人名を名寄せ、分析に必要なデータ範囲の抽出、データの整理等の前処理を効率的に行います。

手間と時間の掛かる読み込みや判断の作業を、教師データの機械学習により、大幅に効率化します。他社特許を自社の基準で分類整理し、ポートフォリオ分析したり、注目特許の類似特許の探索したりといった目的に活用します。

項目 システム要件プロセッサ 最低： 1.2 GHz

推奨： 3.0 GHzPC メモリ (RAM) 最低： 3 GB

推奨： 8 GB (64ビット ) PC ディスク容量 DDAデータファイルの格納用に空き容量が必要です。DDA

データファイルは500MB～ 2GBになる場合があります。OS Windows 7, Windows 8 , Windows 10 platformsの

32ビットシステム、64ビットシステム（推奨）ソフトウェア要件 Microso� Excel 2007 以上

DDA Reader分析担当者による分析結果を分析依頼者と共有するDDA Reader（閲覧専用）も用意。

お問合わせ先

クラリベイト・アナリティクス

〒107-6119　東京都港区赤坂5-2-20　赤坂パークビル19階Tel : 03-4589-3101　Fax : 03-4589-3240Email: marketing.jp@clarivate.comclarivate.jp© 2019 Clarivate Analytics. Derwent and its logo, as well as all other trademarks used herein are trademarks of their respective owners and used under license.

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知的財産戦略のあらゆる局面でDerwent Data Analyzerをご活用ください

DerwentData Analyzer

イノベーションの活用がますます重要視される今日、チャンスやリスクを正確に見極めるための知識や知見は欠かせないものになっています。

Derwent Data Analyzerは、知的財産戦略におけるチャンスとリスクを見極めるための分析ツールです。特許情報だけでなく、他の情報源のデータも取り込み、様々な角度から傾向を掴み、意思決定に寄与する分析を行うことができます。

技術動向分析● 特定の技術分野におけるグローバル市場の動向を分析する ● 事業戦略策定のために、イノベーションが活発に行われている ターゲット市場を見極めて、新たな研究テーマを発掘する

● 現在の市場での研究開発のトレンドや新規トレンドを分析する

分析結果の社内活用● 分析結果を社内で共有して最大限に活用する

特許を社内基準で効率的に仕分ける● 教師データを使った機械学習により特許を仕分ける

経営層への知財状態の報告● 自社や競合他社、分野の技術の定点観測など、 様々なレポートを報告に利用する

業務提携先の発掘● 特定企業の所有特許から技術的な強み・弱みを見極め、大学・ 企業とのパートナーシップの可能性を探索する

知的財産ポートフォリオの分析● 保有している自社技術の、他の製品開発に応用する可能性を見極める● 技術分野の分布を分析し、ライセンシングや技術提携の可能性のある 分野を見出す

競合分析● 市場における競合の出願動向を詳しく分析し、 ビジネスチャンスを見出す