Project/Area Number |
22K01462
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 07040:Economic policy-related
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Research Institution | Nagasaki University (2023) Okayama University (2022) |
Principal Investigator |
姜 佳明 長崎大学, 情報データ科学部, 助教 (70881217)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
馬場 隆寛 久留米工業大学, 工学部, 准教授 (50811840)
馬場 謙介 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (70380681)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | 企業イノベーション戦略 / 人工知能 / 自然言語処理 / 特許統計データ / 特許 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、大量の特許文書から国際的な技術動向に関する情報を抽出する手法の確立を目指す。機械学習を含む自然言語処理技術を特許文書に適用することで、経済学的な研究調査の高度化・効率化を目指すものである。具体的に、①大量テキストデータと正解データの収集、加工及び多言語データベースの構築、②既存トピック抽出、特許の引用解析方法に加え、視覚化技術も導入された解析アプローチの探索、③経済学の考察及び国際的な比較の3つのテーマを掲げる。
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Outline of Annual Research Achievements |
特許情報Japan Platform for Patent Information (J-PlatPat)における日本企業のグリーントランスフォーメーション(GX)分野の特許出願データセットを構築した。GX特許に関する研究は、データベースの整備が遅れていたこともあり、報告されておらず、その空白を埋めるものである。こちらのデータベースは国際特許分類(IPC)コードとキーワードを組み合わせた検索手法を用いて、1999年から2022年の間に298社から37,476件のGX特許が含まれている、他の多くのデータベースと統合することも可能であり、新技術の開発を予測し、環境イノベーションを促進するために有意義であるが、中小企業に関する情報が含まれていないという限界がある。なお、言語背景を含めた各国の社会状況を考慮した上で、英文に翻訳した。GX特許が最も多いのは輸送機器分野と電化製品分野である。トヨタ自動車、三菱電機、本田技研工業、日産自動車など、日本の主要企業が多くのGX特許を持っていることがわかる。このデータセットはFigshareで公開されて、フリーで利用できるようになった。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
多言語データベースの構築完成し、トピック抽出、特許の引用解析、経済的な考察などに着手した。今年度、2本の学術論文完成し、査読付国際専門誌に掲載された。
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Strategy for Future Research Activity |
中小企業の特許情報について調べ、追加する。 統計的ネットワーク分析手法及び計量分析手法を用いて、日本、欧米、中国を中心に、各国の特許制度や知的財産戦略に関して制度的・理論的・計量的分析を行う。これまでの研究は主に大手企業を中心に展開しているが、今後は中小企業の特許獲得戦略や、イノベーションを通じて地域の活性化へ貢献するために経済的な助言を提供する。
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