教師データ設定
AI分類予測は、予めユーザーがセットした教師データに基づいて、任意の検索結果や母集合について、AIが分類を予測してくれます。
例えば、任意の検索結果について、【自社事業に関連する／しない】といった分類や、SDIの新着公報について、【どの開発テーマに関連するか】等、
今まで人が公報を読み込んで仕分けしていた作業を、AIが自動で分類し、大幅な作業効率を図ることができます。
AI分類予測を実行するために、教師データを設定する必要があります。
AI分類予測では、入力した教師データに基づいて分類予測を行います。
教師データは、出願番号／公報番号またはテキストデータを、最大1万件まで入力することができます。
入力した教師データに基づいて、機械学習させた独自のモデルを生成し、最大10万件までの任意の検索結果について分類予測を実施し、予測スコアを算出します。
＜教師データ設定方法＞
AI分類予測の「教師データ設定」をクリック
AI分類予測機能を使うには、まず作業グループを作成する必要があります。
作業グループを新しく作成する場合は、画面上部「作業グループを追加」を選択します。
作業グループを作成することで、開発テーマ・開発プロジェクトごとに情報を保存・管理することができ、
過去の調査結果や教師データを、開発テーマごとに保存しておくことできます。
（ペンマークをクリックすることで、作業グループ名を変更できます。）
例えば、開発企画段階の調査結果を教師データとして保存しておくことで、開発中期・後期に再調査する際に、
保存した教師データを活用することで、開発テーマに関連する公報を効率的に差分検索することができます。
<AI分類予測の種類>
AI分類予測には3つの種別があります。
【2値分類】 関係するか／しないか（〇か✖）の2つの振り分け予測ができます。
自社技術に関係するかどうか、開発テーマに関係するかどうか等の観点で振り分けし、関係する公報だけを効率的にスクリーニングすることができます。
【多値分類】 複数のラベルを作成して、どのラベルに一番近いかの振り分け予測ができます。
技術要素・課題・効果等の観点で複数のラベルに振り分けし、特定の技術要素・課題・効果だけを選別してスクリーニングしたり、
検索結果の母集合について、どの技術要素が多いのかを分析することができます。
【多ラベル分類】 複数のラベルを作成して、複数のラベルの振り分け予測ができます。
基本的には多値分類と同じような使い方ができます。多ラベルの場合は、例えば技術要素で振り分ける際に、
要素Aと要素Bのどちらにも該当する場合に、両方の要素A・Bを振り分けることができます。
<教師データの入力方法>
教師データの入力方法について、下記リンク記事も合わせてご参照ください。
【２値分類】の教師データ入力方法
教師データには、調査テーマに関連するものに「1」、関連しないものに「-1」を付与します。
＊AI分類予測では、入力した教師データに基づいて分類予測を行います。
教師データを入力する方法は、主に２つがあります。
・CSVファイルを読み込ませて一括で入力する
・検索結果画面から入力する
●CSVファイルを読み込ませて一括で入力する場合
「ファイルから読み込み」を選択し、「ファイルを選択／ドラッグ＆ドロップ」を選択して、読み込ませたいCSVファイルを選択します。
CSVファイルには、A列に公報番号、B列に付与したいラベル「1」または「-1」を入力しておきます。
●検索結果画面から入力する場合
検索結果画面の公報画面の下部「AIラベル」項目の、「+UP」をクリックとすると「+1」、「-DOWN」をクリックとすると「-1」の教師データが付与されます。
入力方法として、教師データを直接入力する方法もあります。直接入力する場合、「一括編集」を選択します。
教師データを入力した後に、「編集を保存」を選択します。教師データの入力は、
A列に公報番号、B列に付与したいラベル「1」または「-1」を入力したCSVファイルのデータを貼り付けて入力することができます。
【多値分類】の教師データ入力方法
多値分類では、まず振り分けたい「ラベル」を作成します。
ラベルの名称を記入して、右にある「＋」をクリックすると、ラベルを作成できます。
例では、「多能性幹細胞」「ネットワーク・システム」「光学」「化合物」というラベルを作成しています。
教師データには、さきほど作成したラベルに相応しい特許の公報番号を入力します。
教師データを入力する方法は、2値分類と同様に主に２つがあります。
・CSVファイルを読み込ませて一括で入力する
・検索結果画面から入力する
●CSVファイルを読み込ませて一括で入力する場合
「ファイルから読み込み」を選択し、「ファイルを選択／ドラッグ＆ドロップ」を選択して、読み込ませたいCSVファイルを選択します。
CSVファイルには、A列に公報番号、B列に付与したいラベルを入力しておきます。
●検索結果画面から入力する場合
検索結果画面の公報画面の下部に「AIラベル」という項目があり、 「教師」の赤枠部分をクリックすると、
作成したラベルのリストが表示されるので、公報の内容を確認のうえ、一番相応しいラベルを選択します。
【多値ラベル】の教師データ入力方法
多値ラベルでは多値分類と同様の入力手順となります。
●CSVファイルを読み込ませて一括で入力する場合
「ファイルから読み込み」を選択し、「ファイルを選択／ドラッグ＆ドロップ」を選択して、読み込ませたいCSVファイルを選択します。
CSVファイルには、A列に公報番号、B列,C列,D列に付与したい複数ラベルを入力しておきます。
多ラベル分類 入力例（CSVファイルの一括インポート）
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概 要 標準プランでは、作業グループを他のアカウントと共有することができません。 『作業グループ共有設定』オプションにより、作業グループを他のアカウントと共有することができます。 作業グループ共有設定により、以下の情報を他のユーザーと共有できます。 ・保存した検索条件の共有 ・ユーザー評価／タグ／ノートの共有 ・AIラベル／教師データの共有 ・監視設定（ウォッチング）の共有 ・Emailアラート（SDI配信）の共有 【利用例】 ...かんたん３ステップAI分類予測
トップページ より、以下のフォーマットで教師データファイルと予測データファイルを用意するだけで、すぐにAI分類予測を行うことができます。 1. 教師データファイル読込 以下のような１列目に番号、２列目に任意のラベル名を付与した番号リストを用意します。多値分類の場合、任意のラベル名、２値分類の場合、1か-1を付与します。カンマ区切りかタブ区切り、どちらでも構いません。 サンプル教師データファイル 2. 予測データファイル読込 ...