Geminiに頼り切って特許データの概要を説明してもらう。

Last updated at 2024-12-30Posted at 2024-12-30

はじめに

J-platpatから特許データをダウンロードした場合、その概要を把握するためにはパテントマップを作成したりします。

しかし、言葉の説明が欲しいときもありますので、今回は、生成AIに説明を作成してもらうことにします。

今回は、J-platpatからダウンロードした特許データの、要約、出願日、FI、出願人をLLMに読み込ませて説明を作成してもらいます。

プログラム

データ読み込み

コード

import pandas as pd

# googleドライブの利用
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

# データの読み込み(google ドライブから)
df = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/beer_patent_9.xlsx')

# '要約'列の内容をすべて結合して一つの文字列にする
all_summaries = '; '.join(df['要約'].fillna(''))

# '出願日'列の内容をすべて結合して一つの文字列にする
all_filling_dates = '; '.join(df['出願日'].dt.strftime('%Y-%m-%d').fillna(''))

# '出願人/権利者'列の内容をすべて結合して一つの文字列にする
all_applicants = '; '.join(df['出願人/権利者'].fillna(''))

# 'FI'列の内容をすべて結合して一つの文字列にする
all_fis = '; '.join(df['FI'].fillna(''))

コードの説明

beer_patent_9.xlsxはビール関係の特許データです。これをグーグルドライブにアップロードします。

次に、LLMに読ませるために、要約、出願日、FI、出願人各列の内容を結合します。

Geminiの使用

import google.generativeai as genai

# API キーを設定 (取得した API キーを "" 内に貼り付けてください)
genai.configure(api_key="??????????????????????????")

# モデルを選択 (ここでは 'gemini-pro' を使用)
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp')

コードの説明

ここでは、gemini-2.0-flash-expを使用します。制限はありますが、使用は無料です。（なお、無料での使用はLLMのトレーニングに使用されますので、試験的に使用するのはよいですが、業務には有料版を使用してください。）

使用するためには、apiキーの取得が必要ですので、google AI studioで入手してください。

要約分析

まず、要約を分析してもらいます。プロンプトは、「次の文章はビール特許の要約を集めたものです。飲みごたえをよくする解決手段を分析してください」としていますが、興味に応じて、適当な文章を入力できます。

コード

# 要約分析結果の生成
def generate_summary_analysis_content(text):
    response = model.generate_content(
        [
            "##次の文章はビール特許の要約を集めたものです。飲みごたえをよくする解決手段を分析してください。##回答は日本語でお願いします。",
            text
        ],
        generation_config=genai.types.GenerationConfig(
            temperature=0,
            max_output_tokens=8192  # max_tokens に相当
        )
    )
    return response.text

# 分析結果を生成
analysis_summary_result_content = generate_summary_analysis_content(all_summaries)
print(analysis_summary_result_content)

出力

ビール特許要約における飲みごたえ向上手段の分析

提供されたビール特許の要約から、飲みごたえを向上させるための様々なアプローチが示されています。これらの解決手段を、以下のカテゴリに分類して分析します。

1. 成分の調整による飲みごたえ向上

ピログルタミン酸:
- 低アルコールビールテイスト飲料において、ピログルタミン酸の含有量を60mg/L以上にすることで、良好な飲みごたえを実現しています。
- 別の特許では、真正エキス値が低い場合に、ピログルタミン酸を15mg/L以上含有させることで、飲みごたえを向上させています。
麦芽比率:
- 多くの特許で、麦芽比率を50質量％以上とすることが、飲みごたえを向上させるための重要な要素として挙げられています。
- 麦芽比率を高くすることで、麦由来の風味やボディ感が向上し、飲みごたえにつながると考えられます。
エキス濃度:
- オリジナルエキス濃度を高く設定することで、麦の旨味や味わいのふくらみを向上させ、飲みごたえを増強するアプローチが見られます。
- 真正エキス値を低く抑えつつ、他の成分を調整することで、飲みごたえを維持する工夫もされています。
アルコール度数:
- アルコール度数を調整することで、飲みごたえをコントロールするアプローチが見られます。
- 低アルコール飲料では、1.0(v/v)%以上3.8(v/v)%以下、または1.0(v/v)%以上4.5(v/v)%未満の範囲で、飲みごたえを確保しています。
- 高アルコール飲料では、10v/v%以上など、アルコール度数を高くすることで、刺激感やボディ感を向上させています。
発酵度:
- 外観発酵度を調整することで、飲みごたえをコントロールするアプローチが見られます。
- 低アルコール飲料では、外観発酵度を5～80%の範囲に調整することで、水っぽさを抑制し、飲みごたえを向上させています。
- 高アルコール飲料では、外観発酵度を70%以上にすることで、スッキリとした爽快な味わいを実現しています。
- 105%以上の高い外観発酵度で、刺激感や麦の旨味を向上させるアプローチも見られます。
アミノ酸:
- 遊離アミノ態窒素（FAN）の含有量を8.5mg/100mL以上にすることで、味わいのふくらみを向上させています。
- 苦味系アミノ酸を一定量含有させることで、苦味の質を向上させ、飲みごたえに繋げています。
- トリプトファン含有量を3mg/L以上とすることで、清酒様の香りを低減し、飲みごたえを向上させています。
ポリフェノール:
- 総ポリフェノール量を一定量以上含有させることで、味わいのふくらみや飲みごたえを向上させています。
糖類:
- グルコース、スクロース、マルトースなどの糖類を一定量以上含有させることで、飲みごたえを向上させています。
- フルクトースを一定量以上含有させることで、熟成感を向上させています。
- マルトースやマルトトリオースの含有量を調整することで、ノンアルコール飲料の味わいを向上させています。
その他:
- コハク酸、カプロン酸エチル、リナロール、４－ビニルグアイアコール、ジメチルスルフィド、酢酸エチル、グルコン酸、フェニル酢酸、フェニルアセトアルデヒド、３－メルカプトヘキサノール、３－(メチルメルカプト)プロピオン酸、２－アセチルピラジン、９－デセン酸、オイゲノール、２－メチルピラジン、酪酸、シス－リナロールオキシド、酢酸ゲラニル、β－シトロネロール、α－テルピネオール、ゲラニオール、メチオナール、ノナナール、酪酸、フェネチルアルコール、１－プロパノール、分子量10-20kDaのペプチド、グルコモリンギン、フコース、クレオソール、シリンゴール、２－メチル－２－ブタノール、γ－ヘキサラクトン、ＡＴＨＰ、マルトビオン酸類、２，６－ジメチルピラジン、総アラビノキシラン、イソマルトオリゴ糖、食物繊維、イソアミルアルコール、ジアセチル、Ｈ２Ｓ、乳酸、リン酸、クエン酸、ピルビン酸、リンゴ酸、コハク酸、乳酸、酢酸、ピログルタミン酸、３－フェニルプロピオン酸エチル、β－イオノン、タンパク質、バニリン、ジヒドロアクチニジオリド、フルフラール、マルトール、ゲラン酸、トリシクロコフモール、ノルマルフムリン酸、アドフムリン酸、グルコモリンギン、フコース、１，８－シネオール、ゲラン酸メチル、２－アセチルピロール、クレオソール、シリンゴール、２－メチル－２－ブタノール、(以下略)

出願日分析

次に、出願日を分析してもらいます。プロンプトは、「次の文章はビール特許の出願日を集めたものです。ビール特許の出願年を分析してください」としていますが、興味に応じて、適当な文章を入力できます。

コード

# 出願日分析結果の生成
def generate_date_analysis_content(text):
    response = model.generate_content(
        [
            "##次の文章はビール特許の出願日を集めたものです。ビール特許の出願年を分析してください。##回答は日本語でお願いします。",
            text
        ],
        generation_config=genai.types.GenerationConfig(
            temperature=0,
            max_output_tokens=8192  # max_tokens に相当
        )
    )
    return response.text

# 分析結果を生成
analysis_date_result_content = generate_date_analysis_content(all_filling_dates)
print(analysis_date_result_content)

出力

ビール特許の出願年を分析した結果は以下の通りです。

出願年ごとの件数:

2018年: 65件
2019年: 119件
2020年: 89件
2021年: 101件
2022年: 112件
2023年: 80件
2024年: 6件

分析:

2019年が最も出願件数が多い: 2019年は119件と、他の年と比較して最も多くのビール特許が出願されています。
2018年から2022年まで高水準: 2018年から2022年までは、年間80件以上の特許出願があり、ビール関連技術の開発が活発であったことが伺えます。
2023年に減少傾向: 2023年は80件と、前年と比較して出願件数が減少しています。
2024年はまだ少ない: 2024年は2月までのデータであるため、出願件数は6件と少ないですが、今後の動向に注目が必要です。

全体的な傾向:

2018年から2022年にかけて、ビール関連の特許出願が活発に行われていたことがわかります。
2023年以降は、出願件数が減少傾向にある可能性があります。
2019年が突出して出願件数が多かったことから、この年に何か特筆すべき技術革新や市場動向があったのかもしれません。

補足:

この分析は、提供されたデータのみに基づいています。
特許出願件数は、必ずしも技術開発の活発さを完全に反映するものではありません。
特許出願の動向は、市場のニーズや技術トレンド、企業の戦略など、様々な要因によって変化します。

この分析が、ビール特許の出願動向を把握する上で役立つことを願っています。

出願人分析

次に、出願人を分析してもらいます。プロンプトは、「次の文章はビール特許の出願人を集めたものです。ビール特許の出願人を分析してください」としていますが、興味に応じて、適当な文章を入力できます。

コード

# 出願人/権利者分析結果の生成
def generate_applicants_analysis_content(text):
    response = model.generate_content(
        [
            "##次の文章はビール特許の出願人を集めたものです。ビール特許の出願人を分析してください。##回答は日本語でお願いします。",
            text
        ],
        generation_config=genai.types.GenerationConfig(
            temperature=0,
            max_output_tokens=8192  # max_tokens に相当
        )
    )
    return response.text

# 分析結果を生成
analysis_applicants_result_content = generate_applicants_analysis_content(all_applicants)
print(analysis_applicants_result_content)

出力

ビール特許の出願人リストを分析した結果、以下の点が明らかになりました。

1. 主要な出願人:

サントリーホールディングス株式会社: 最も多くの特許を出願しており、ビール関連技術の研究開発に非常に積極的であることが伺えます。
サッポロビール株式会社: サントリーに次いで多くの特許を出願しており、こちらもビール技術開発に力を入れていることがわかります。
アサヒビール株式会社: サントリー、サッポロに次いで多く、ビール技術開発に積極的です。アサヒグループホールディングス株式会社も出願しており、グループ全体で技術開発に取り組んでいることが伺えます。
キリンホールディングス株式会社: 上記3社に比べると出願数は少ないものの、一定数の特許を出願しており、ビール技術開発に関与していることがわかります。キリン株式会社も出願しています。

2. 出願人の特徴:

大手ビールメーカーが中心: 日本の主要なビールメーカーであるサントリー、サッポロ、アサヒ、キリンが、ビール関連技術の特許出願を牽引しています。
グループ会社での出願: アサヒグループホールディングス株式会社やサッポロホールディングス株式会社など、グループ会社名義での出願も見られます。これは、グループ全体で技術開発に取り組んでいることを示唆しています。
異業種からの出願: ごく少数ですが、水澤化学工業株式会社、サンエイ糖化株式会社、奥野製薬工業株式会社、株式会社タカラトミーアーツなど、ビール業界以外の企業も特許を出願しています。これは、ビール製造技術や関連技術に、他の分野の技術が応用されている可能性を示唆しています。

3. 傾向:

サントリーとサッポロが突出: サントリーとサッポロが、ビール関連技術の特許出願において、他の企業を大きくリードしています。
競争の激しさ: 大手ビールメーカーが積極的に特許出願を行っていることから、ビール市場における技術競争が激しいことが伺えます。
技術革新の重要性: 各社が特許取得に力を入れていることは、ビール業界において技術革新が重要な競争要素であることを示しています。

4. その他:

重複出願: 同じ企業が複数の特許を出願しているため、特定の技術分野に注力している可能性も考えられます。
共同出願: 共同出願のケースは、このリストからは確認できませんでした。

まとめ:

このリストからは、日本のビール業界において、サントリーとサッポロが技術開発を牽引しており、アサヒとキリンもそれに続く形で技術開発に取り組んでいることがわかります。また、大手ビールメーカー間の技術競争が激しく、各社が技術革新に力を入れている状況が伺えます。

この分析が、ビール業界の技術動向を理解する上で役立つことを願っています。

FI分析

最後に、FIを分析してもらいます。プロンプトは、「次の文章はビール特許に付与されたFI（特許分類）を集めたものです。ビール特許のFIを分析してください」としていますが、興味に応じて、適当な文章を入力できます。

コード

# FI分析結果の生成
def generate_fi_analysis_content(text):
    response = model.generate_content(
        [
            "##次の文章はビール特許に付与されたFI（特許分類）を集めたものです。ビール特許のFIを分析してください。##回答は日本語でお願いします。",
            text
        ],
        generation_config=genai.types.GenerationConfig(
            temperature=0,
            max_output_tokens=8192  # max_tokens に相当
        )
    )
    return response.text

# 分析結果を生成
analysis_fi_result_content = generate_fi_analysis_content(all_fis)
print(analysis_fi_result_content)

出力

ビール特許のFI分析、承知いたしました。以下に分析結果をまとめます。

全体的な傾向

C12C（醸造）が中心: FIコードの大部分がC12Cで始まることから、ビール製造プロセス自体に関する特許が多いことがわかります。特に、C12C5/02（麦汁の製造）、C12C12/00（発酵）、C12C11/00（熟成）といった、ビール醸造の主要な工程に関するものが頻出しています。
A23L（食品）との関連: A23Lで始まるFIコードも多く見られ、特にA23L2/00（飲料）に関するものが目立ちます。これは、ビールが食品として扱われる側面、および飲料としての特性に関する特許も多いことを示しています。
C12G（飲料の製造）の関与: C12Gで始まるFIコードも多く、特にC12G3/04（ビール）が頻出しています。これは、ビールそのものの製造方法や組成に関する特許が多いことを示唆しています。
複数のFIコードの組み合わせ: 多くの特許が複数のFIコードを組み合わせて付与されており、ビール製造プロセスが多岐にわたる技術要素を含んでいることを示しています。

主要なFIコードの詳細分析

C12C5/02 (麦汁の製造): 最も頻出するFIコードの一つであり、麦汁の製造方法、原料、装置などに関する特許が多いことを示しています。
C12C12/00 (発酵): ビール発酵プロセスに関する特許が多く、酵母の種類、発酵条件、発酵装置などに関する技術が含まれます。
C12C11/00 (熟成): ビールの熟成プロセスに関する特許で、熟成方法、熟成期間、熟成装置などに関する技術が含まれます。
C12G3/04 (ビール): ビールそのものの製造方法、組成、風味、品質に関する特許が多く、ビールの多様な側面をカバーしています。
A23L2/00 (飲料): ビールを飲料として捉えた特許で、飲料としての特性、保存方法、包装などに関する技術が含まれます。
A23L2/52 (飲料の成分): ビールの成分に関する特許で、添加物、香味料、栄養成分などに関する技術が含まれます。
A23L2/56 (飲料の処理): ビールの処理に関する特許で、ろ過、殺菌、清澄化などに関する技術が含まれます。
C12C7/04 (麦汁の煮沸): 麦汁の煮沸工程に関する特許で、煮沸方法、装置、エネルギー効率などに関する技術が含まれます。
C12G3/06 (ビール以外のアルコール飲料): ビール以外のアルコール飲料に関する技術も含まれており、ビール製造技術の応用や関連技術に関する特許も存在します。

その他のFIコード

C12H (酵素): ビール製造における酵素の利用に関する特許が含まれます。
C12N (微生物): ビール製造に用いられる微生物（酵母など）に関する特許が含まれます。
C12Q (分析): ビールの品質分析や検査に関する特許が含まれます。
B01D (分離): ビール製造における分離技術（ろ過など）に関する特許が含まれます。
B01J (触媒): ビール製造における触媒の利用に関する特許が含まれます。
A47J (調理器具): ビール製造に用いられる器具に関する特許が含まれます。
B67D (飲料ディスペンサー): ビールディスペンサーに関する特許が含まれます。
G01N (分析): ビールの分析に関する特許が含まれます。

特徴的な組み合わせ

C12C5/02とC12G3/04: 麦汁製造とビール製造という、ビール製造の根幹をなす技術に関する特許が多いことを示しています。
C12C12/00とA23L2/00: 発酵プロセスと飲料としての側面を組み合わせた特許が多く、発酵技術が飲料としてのビールに与える影響に関する技術が含まれます。
C12C11/00とA23L2/56: 熟成プロセスと飲料の処理を組み合わせた特許が多く、熟成後のビールを製品化するための技術が含まれます。
A23L2/00@B, A23L2/52, A23L2/56: 飲料、成分、処理という、食品としてのビールを包括的に捉えた特許が多いことを示しています。

まとめ

このFIコードのリストから、ビール特許は、醸造プロセス、原料、発酵、熟成、製品化、品質管理、分析など、非常に広範な技術領域をカバーしていることがわかります。特に、麦汁製造、発酵、熟成といった醸造の根幹をなす技術と、飲料としての特性、成分、処理に関する技術が重要であることが示唆されます。また、ビール製造技術は、他のアルコール飲料や食品製造技術とも関連しており、技術の応用や発展が活発に行われていることが伺えます。

この分析が、ビール特許の技術動向を把握する上で役立つことを願っています。

まとめ

以上の処理が無料でできますので、良い時代になったと思います。gemini-2.0-flash-expは、入力100万tokenまで可能ですので、かなりの長文を読み込むことが可能です（ただし、精度がどうなるかはよくわかりません）。ぜひお試しください。

注意

なお、上記出力にはハルシネーションが発生している可能性がありますので、内容については、人間による最終チェックが必要なことはいうまでもありません。よろしくお願いいたします。

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