Patent Analysis on Innovation from Industry-Academia Collaborative Researches
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20K02937
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09050:Tertiary education-related
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
細野 光章 岐阜大学, 高等研究院, 教授 (30525960)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 保夫 文部科学省科学技術・学術政策研究所, 第2研究グループ, 客員研究官 (90834573)
富澤 宏之 文部科学省科学技術・学術政策研究所, 第2研究グループ, 総括主任研究官 (80344076)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 産学連携 / 国立大学 / 特許分析 / イノベーション / 共同研究 / 共同発明 / 特許 / バイドール / イノべーション / 人工知能 / 大学 |
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| Outline of Research at the Start |
1990年代以降、産学共同研究及びその成果である産学共同発明特許が激増した。しかし、これら産学共同研究が企業のイノベーションを誘発したか否かについては、客観的に分析した研究は少ない。このため、本研究では産学共同発明特許と関連企業単独発明特許の関係性に着目し、大学・企業共同研究と企業内研究の関係性の類型化を図り、産学共同研究のイノベーションへのインパクトを推察することを目的とする。具体的には、企業単独発明特許と産学共同発明特許のテキスト解析を行い、特許群を類型化し、さらに類型化された特許群を分析することで、産学共同研究成果が企業内研究や商業化などのイノベーションに与えたインパクトを推察する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究分担者の中山らが構築した「国立大学の研究者に基づく特許出願データベース」を活用し、関連の企業単独発明特許の抽出の前段階として、日本版バイドール制度を活用している特許を明細書情報等をもとに抽出し、分析を行った。この分析結果等は、科学技術・学術政策研究所（NISTEP)のディスカッションペーパー「日本版バイ・ドール法を適用した特許出願の網羅的調査」としてとりまとめ、2021年6月に公表した。
さらに「国立大学の研究者に基づく特許出願データベース」を活用し、産学連携発明の特許出願数の多い国立大学研究者をキーとして、企業の共同研究者を含む発明者ネットワークを構築し、ネットワーク分析により高い中心性スコア（発明者重要度評価指標）を持つ企業研究者をハブ研究者の候補として抽出、さらに、ポートフォリオ分析を行い、企業ハブ研究者の抽出を行った。この結果、企業との共同研究を中心とした連携形態と大学発スタートアップを核にした連携形態に大きく類型化されることが分かった。
これらの類型化の妥当性評価のために、一部の国立大学の研究者を対象としたインタビュー調査の検討を行った。コロナ禍等の影響もあり、本研究期間内では調査対象者の抽出に留まり、実際のインタビュー調査には至らなかったものの、本研究期間終了後にインタビュー調査を実施することとした。
また、本研究の提案時には想定していたAIを活用した特許情報分析に関して、特許事務所及び情報分析企業等と改めて意見交換を行い、その妥当性を再検討したが、学習用データの妥当性に加え、研究費の制約等もあり、本研究内でのAIでの分析は困難であることから、本研究期間内での実施を断念し、本研究期間終了後に改めてその実施可能性を探ることとした。
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Report
(4 results)
Research Products
(6 results)
