研究は産業にどう役立つ？機械学習を用いた論文概要解析に基づく影響ネットワーク分析

• Project/Area Number: 25K21519
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 西本 恵太 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任講師 (61012753)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 計量書誌学 / エージェントシミュレーション / イノベーション / ネットワーク分析

Outline of Research at the Start

本研究は、基礎研究が応用研究や産業に与える影響の構造とメカニズムを明らかにすることを目的とする。まず、大規模言語モデルにより論文の基礎／応用性をスコア化し、引用ネットワークを構築・分析することで、論文・特許間の知の伝播構造を可視化する。さらに、エージェントベース・シミュレーションにより、環境要因やエージェント間の知識共有の形式が知識の創出や応用に及ぼす影響を明らかにする。これら二つのアプローチにより、研究支援政策の設計に資する知見を生み出す。