2019 Fiscal Year Final Research Report
Strategy of Japanese Automobile in the change caused by autonomous cars
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17K18571
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Economics, Business Administration, and related fields
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| Research Institution | Kyoto Sangyo University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
赤岡 功 星城大学, その他, 学長 (10025190)
李 在鎬 広島市立大学, 国際学部, 教授 (40342133)
姜 判国 四国大学, 経営情報学部, 教授 (50405510)
中岡 伊織 宇部工業高等専門学校, 経営情報学科, 准教授 (50469186)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 特許分析 / 自動運転技術 |
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| Outline of Final Research Achievements |
This reserch focuses on firm’s R&D activities in autonomous vehicles. Using patent information with patent map and HITS algorithm, we demonstrate that R&D patterns of automobile manufacturers, parts suppliers and ICT companies. First, our patent map shows increasing R&D activities of autonomous vehicles along with development of AI technology recently. Second, regarding to the levels of autonomous vehicles technology, HITS algorithm shows activities of autonomous vehicles development changes from Lv.0 through Lv.5. Third, since 2000, R&D activities of 3D241 in these three industries are lively. Fourth, using HITS algorithm, we find most of the top thirty companies of automotive driving patent ranking are automotive manufacturers. Fifth, since late 1990s, R&D activities in automotive suppliers and ICT companies are lively. Finally, R&D activities in ICT companies once have declined, but since 2015, R&D activities in ICT companies are lively.
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| Free Research Field |
経営管理
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
通常、企業の技術開発の動向は、企業にとってトップレベルの企業秘密であり調査が困難な領域とされてきた。本研究課題では、特許情報データベースを用いた。企業が技術開発を行った際、新たに生み出された技術は権利保持等の観点から登録申請される。特許は誰でも閲覧可能なデータベースに収載されるため、本来企業内部の機密事項であるはずの技術情報が、一部公になることとなる。本研究課題の意義は、第1に特許情報データベースを用いるという手法により、通常研究の困難度の高い企業の技術開発の直近の状況推移を明示した点にある。第2に、日本の自動車業界が関連各社との有利な関係をもつための実践的な指針を明らかにした点である。
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