特許分類とキーワードのトレンド比較～バイオマスの場合

前回の記事「国の政策と特許動向～バイオマスの場合」で、特許分類とキーワードの時系列データを示しましたが、こうした特許動向の切り口を示すパラメータ同志の相関関係を見ることも割と良くあるかと思います。

キーワードと特許分類のトレンド

前回、ひとつの考え方として、「バイオマス」のようなバズワードの場合、それを母集団にして、個別の技術分野の動向関しては特許分類で見る、という話をしました。

一方、特許分類の動向だけを確認して特許解析が終わることも余り無く、さらに深掘りをして、個別具体的なキーワードの動向を見たくなるものです。

例えば、下表に示すのは、バイオマスを母集団として、特許分類としてはC10（改質ガス・天然ガス等）とC12（微生物・酵素・発酵）で技術動向を見ようとしていますが、併せて、「セルロース」という素材が鍵かも知れない、と考えたケースです。

この場合、セルロースという素材は、改質ガスと発酵、いずれの技術分野において鍵となる素材なのか、それともいずれも全く関係ないのか、確認してみたいと考えたとします。

時系列データのように、数値データ群がふたつある場合、そのふたつが相関しているか否かは、「散布図」で簡単に見ることができます。

例えば、上表にて、「セルロース」というキーワードのトレンドと、「C12（微生物・酵素・発酵）」という技術分野のトレンドが相関関係にあるかは、下図のような散布図を作ってみるのが、簡便な方法です。

これを見ると、右肩上がりの直線に近似できそうに見えます。このような場合、セルロースと発酵技術のトレンドには相関関係ありと考えられます。

実際、これらが盛り上がった2000年台半ばから2010年台半ばは、セルロースを主成分とする木質等のバイオマスを、発酵技術にて分解処理する方法が盛んに研究されていた頃でした。

この相関関係を定量的に見るには、「相関係数」を利用する手があります。

一般に、相関係数が0.4以上なら相関あり、0.7以上なら強い相関あり、などと判断されます。

上図に示したグラフの場合、相関係数は0.84であり（Excelで簡単に計算可能）、強い相関があると言える範囲です。

しかし、相関係数は非常に単純な計算式であるため、あくまで簡易判断に過ぎず、過信は禁物です。

実際には相関があるのに相関係数が低かったり、全く関係ないのに高い相関係数がでることもママあります。時系列データ同志の相関を見るには、もっと精度の高い方法が他にもありますし、複数の裏付けでもって個別具体的に判断するべきと考えます。

例えば下図の場合、セルロースと改質ガス・天然ガスの相関係数は0.3を下回り、一般には相関関係があるとは言えない、という判断になります。

実際にも、上記ふたつのパラメータは、それほど関連がある技術内容ではありません。しかし、本当にそうなのかは、該当する特許を読み込んでみなければ分からないものです。

散布図や相関係数は便利ですが、あくまで簡易判断に使用する、という割り切りが必要と考える次第です。

お読みいただきまして、誠にありがとうございました！

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