山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社Aデコード研究所設立準備中。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長（臨床試験データベースシステム管理、データマネジメント、統計解析）。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得（薬理学）。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
「機械学習を使ったビジネス関連特許」6042件のデータを、「小学生」程度に機械学習で分析（A）してみよう。初めてやってみたら、結構面白かったなら成功だ。こういう問題を本格的な人工知能（AI）技術で分析する場合、特許相互の関連性をネットワーク分析することになる。特許相互の関連性は、様々に定義できるけれども、多くの場合、請求事項に含まれる「トピック」（単語の集合）をテキストマイニングすることから始める。小学生は特許を読まないので、テキストマイニングは大学生以降の仕事だろう。小学生らしく、特許のビルディングブロック（国際特許分類コード）を適当に並べ直して、面白そうな形にすることを試みよう。本格的な人工知能研究者は、大企業が儲かるような話題を好むので、初等教育を飛び越えて難しい課題に取り組む傾向がある。小学生程度に楽しく学習できなければ、中小企業経営者は「みんなで機械学習」することができない。おそらく中小企業のビジネスの役にも立たないだろう。 記事全文>>
