2019 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis on Innovation Activities in Automotive Ecosystem
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19H01517
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
立本 博文 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (80361674)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 経営戦略論 / 技術経営論 / 特許分析 / プラットフォーム戦略 / 技術ポートフォリオ / エコシステム / 自動車産業 / 自動走行車 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)自動車産業のラディカルイノベーションである自動運転車に関する特許を統計的に分析して、自動運転に関するエコシステムの把握を試みた。自動運転の技術開発を示す特許リストとして、特許庁が行っている技術動向調査「H25自動運転自動車」の対象特許リストを入手し、その技術リストを基に米国特許から自動運転関連の特許リストを新たに作成した。技術動向調査の自動運転の特許リストは出願広報ベースの特許リストであったため、出願広報の全件データベースを作成し、特許公報番号と特許番号との対応を作成し、権利化された特許のリストを作成した。技術動向調査時には権利化されていなかった特許出願に関しても、後続の特許広報を調査することで、権利化された特許を把握することができた。
(2)技術動向調査はかなり広めに特許リストを作成していることが判明したため（技術動向調査では特許リスト作成後、専門家が特許を読んで内容判断し、無関係特許を排除するというプロセスがある）、より限定的な特許リストを抽出できるようにした。また、大きな困難として、米国特許全件から目的の特許リストを作成すると、１日以上の処理時間がかかってしまうため、これを短縮化する手法（検索インデックス作成と並列処理）をもちいて、現実的な処理時間に収まるようにした。
(3)特許庁の自動運転の技術動向調査は2005-2011年の特許広報を対象としたため、2012-2019年の期間にたいしても、(1)で作成した特許リスト作成の基準と同様の基準をもちいて、新リストを作成し、特許分析を行った。
(4)特許のポートフォリオ分析をする際には、様々なコンテクスト情報を併せて包括的に理解する必要がある。そのため、ポートフォリオを可視的に把握できることは有用である。本研究では、特許地図を作成するために、特許間の非線形関係を扱う手法を用いて二次元マップを作成し、検討をおこなった。
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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
(1)米国特許全件データを処理するに当たり、現実的な処理時間でデータ作成できるかどうかが、本研究の一つの重要な点であった。当初は１日程度の時間が必要であったが、データテーブルの工夫、インデックス化、並列処理化によって、短い時間でデータ抽出が可能となった。これにより、特許分析の試行錯誤が可能となった。
(2)特許データを分析するに当たり、どのような特許リストが自動運転に関係するのかを判断するために、特許庁の技術動向調査データを利用している。技術動向調査は、特許公報ベースの特許リストを利用しており、当初、本研究が用いていた権利化ベースの特許データベースとギャップが合った。特許公報番号と特許番号との対応づけが可能なデータベースが追加的に必要であった。特許公報ベースのデータベースは、イベント（審査申請、拒絶、合格など）をヒストリカルに追加するできる構造であるため、権利化データベースと構造が大きく異る。このため、新たにデータベースシステムを導入し、特許公報ベースのデータベースを構築した。さらに、現実的な時間で、特許公報データを検索できる工夫を行った。
(3)特許のポートフォリを評価を行うために、特許文献の二次元マップ化やクラスタリングが必要となる。特に、特許ポートフォリをの評価には業界のコンテクスト情報を勘案した評価が必要となる。そのため、二次元に特許群をマッピングし、関連を評価できることは有用である。今回の研究でこのような二次元マップを作成による評価を試みることができた。
(4)特許の評価のためには請求項の評価や発明者間の関係性も重要である。今回の研究では、発明者間の関係性を抽出し、各企業のデザイン組織の組織ネットワークの評価を試み、論文化した。特許データベースには意匠権データも含まれている。通常、デザイン組織の構造は企業秘密として秘匿されているため、このような手法は有用性が高い。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)初期的ではあるが、複数の特許を抽出して、その特許間の関係性を反映させた技術地図を作成することができた。このなかで、企業が保持する特許群がどのように分布しているのかを表現し、さらに、当該企業の保持特許群が経年的にどのように変化するのかを評価する必要がある。また、マッピングやクラスタリングの手法についてもさらに検討の余地がある。
(2)特許間の関係を表すデータとして、現在は、国際技術分類を主に用いているが、請求項目のテキスト類似性や発明人ネットワークなどをもっと用いるとどのような関係性が浮かび上がるのかを検討する方向も有望である。
(3)特許データは技術資源を表しているので、必ずしも企業の財務的なパフォーマンスを表していない。また、技術戦略は表しているものの、企業戦略のすべてを表してもいない。これらの情報はコンテクスト情報として分析に反映させると同時に、より明示的に分析に取り込むことが有用であると考える。具体的には財務情報などと特許情報を対応させることや、企業戦略情報（とくに企業動向情報）と特許情報を対応させることで、より説得できな分析が可能になるのではないかと思われる。
(4)前述の(3)項に関連して、コンテクスト情報として自動走行に関係する企業や技術者へのヒアリングをすることも有用である。とくに業界構造をどのように解釈すればよいのかといった情報は総合的な知見が必要となるため、ヒアリングが有効であると思われる。
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Research Products
(3 results)
