特許書誌情報を用いた新たな技術分野の特定方法に関する研究：機械学習的手法の応用

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K01823
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 中村 健太 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (70507201)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 特許 / イノベーション / 新技術分野 / IPC / 特許分類

Outline of Annual Research Achievements

2023年度は前年度に引き続き、特許出願が既存技術分野と新技術分野のどちらに属するかを表すダミー変数を従属変数とし、各種書誌情報を説明変数に用いた回帰分析を行い、新技術分野と相関する要因の特定を試みた。新技術分野の特定方法としては、IPCの再配置情報を用いた。分析の結果、複数の属性について説明力が認められるものの、現状では頑健な傾向を見出すに至らず、論文の取りまとめに着手できなかった。そこで最終年度に向けて残された課題を整理し、2023年度を終了した。残された課題は以下の通り。
従属変数のmeasurement errorをさらに小さくする必要がある。また、PSM（propensity score matching）によってサンプルに含まれる特許の属性を均一化することも必要である。これらの処置が新技術分野の特定モデルの精度向上に寄与する。モデルの精度は、交差検証（cross-validation）によって確認される。その他、新技術の特定に関する既存の方法と比較や、新たな技術分野についての定性的情報との整合性を確認することも重要。最後に、本研究で提案する手法を用いて新たな技術分野の誕生確率が上昇しているIPCを特定し、モデルの利用可能性や留意点を論じる。以上の分析結果に基づき、2024年度後半には出版準備を行い、研究を総括する予定である。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

これまでに、コロナ禍により実務家の協力が得にくかったこと、予定していたリサーチ・アシスタントが渡日できなかったことなどが影響し、全般的に想定よりも研究が遅延した。新型コロナウイルス感染症の拡大による研究計画変更による再延長が認められたので、最大限研究期間を利用し、研究の総括に努める。

Strategy for Future Research Activity

本年度は研究期間の最終年度であるため、以下の点についてこれまでの分析を精緻化し、論文をまとめ、研究課題を総括する。

①検索IPCデータの利用可能性及びその特性、留意点等をまとめ、特許分析の基礎資料とする。
②検索IPCの再配置によって特定された「新たな技術分野」について、それらに属する特許の属性を回帰分析によって特定する。
③②の識別モデルに各説明変数の値及び上で得られたパラメータの値を代入することにより、任意の新規特許出願が新技術分野に属する確率を計算できる。また、モデルの利用例として、新技術分野の出願が増加しているIPCを特定し、企業の研究開発、知財戦略、政府のイノベーション促進策の基礎資料となる集計を行う。

Causes of Carryover

コロナ禍により実務家の協力が得にくかったこと、予定していたリサーチ・アシスタントが渡日できなかったことなどが影響し、全般的に想定よりも研究が遅延した。新型コロナウイルス感染症の拡大による研究計画変更による再延長が認められたので、助成金は英文校正等の出版準備に用いる予定である。