ディープ・ラーニングを活用したスター・サイエンティスト誕生のメカニズムの探索

Research Project

Project/Area Number	24K00290
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07080:Business administration-related
Research Institution	Waseda University
Principal Investigator	牧兼充早稲田大学, 商学学術院(経営管理研究科), 准教授 (60348852)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	隅藏康一政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (80302793)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000) Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2025: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2024: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Keywords	スターサイエンティスト / ディープラーニング
Outline of Research at the Start	現在、世界ではイノベーションの源泉であるスター・サイエンティストを育成するための競争がより熾烈となっている。同時にスター・サイエンティストの分析にディープ・ラーニングの技術が活用されるという研究手法の変化が起きている。スター・サイエンティストに関する情報は、論文以外にも研究費のプロポーザル、メディアでの掲載など多様なテキストデータが存在している。それらの情報を収集し、定性調査に加えてテキスト・マイニング及びディープ・ラーニングを活用することで、より踏み込んだスター・サイエンティストの分析が可能となる。これにより、企業のイノベーション戦略や我が国のイノベーション政策の発展に寄与することができる。