2020 Fiscal Year Research-status Report
Patent Analysis on Innovation from Industry-Academia Collaborative Researches
| Project/Area Number |
20K02937
|
|---|
| Research Institution | Gifu University |
|---|
Principal Investigator |
細野 光章 岐阜大学, 高等研究院, 教授 (30525960)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 保夫 文部科学省科学技術・学術政策研究所, 第2研究グループ, 客員研究官 (90834573)
富澤 宏之 文部科学省科学技術・学術政策研究所, 第2研究グループ, 総括主任研究官 (80344076)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 国立大学 / 特許 / バイドール / 共同発明 / 人工知能 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
研究分担者の中山らが構築した「国立大学の研究者に基づく特許出願データベース」を活用し、関連の企業単独発明特許の抽出の前段階として、日本版バイドール制度を活用している特許を明細書情報等をもとに抽出し、分析を行った。この分析結果等は、科学技術・学術政策研究所（NISTEP)のディスカッションペーパー「日本版バイ・ドール法を適用した特許出願の網羅的調査（仮）」としてとりまとめ、2021年度中に公表の予定である。このような日本版バイドール制度を網羅的かつ時系列的（特に国立大学の法人化以降）に分析した研究はこれまでになく、学術的のみならず実務的には有益なものであると考えられる。
また、前述のデータベースのうち産学共同発明特許の情報を活用し、企業単独発明特許の抽出を行う上で、AI（人工知能）による自動抽出の可否の検討等を行った。具体的には、このような企業情報等を対象としたAI研究を実施している理化学研究所の革新知能統合研究センターの研究所と意見交換等を行った。AIによる自動抽出の可能性はあるものの、現在のところ、学習用データが不十分であるとの判断に至った。このため、当面、企業単独発明特許の抽出を事例ベースで実施し、その分析を行うとともに、併せて妥当性のある学習用データ創出を行うこととした。
このほかに、一部の大学及び企業に対するインタビュー調査等も想定していたが、コロナ禍により、その実現に至らなかった。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
「国立大学の研究者に基づく特許出願データベース」の産学共同発明特許の情報を活用し、企業単独発明特許の抽出を行う上で、AI等を活用した自動抽出を想定していたが、学習用データが不十分であることなどから、事例ベースの特許抽出が妥当であると判断された。このため、特許企業単独発明特許の抽出件数が想定よりも少なくなり、その後の類型化等に影響を及ぼすことが明らかになった。
|
| Strategy for Future Research Activity |
前述のように企業単独発明特許の抽出件数が想定より少なくなることが明らかになったため、対象とする産学共同発明特許を限定し、事例ベースで企業単独発明特許を抽出・分析することにより、産学共同発明特許が企業単独発明特許に与える影響等を分析する。
また、引き続き産学共同発明特許の情報を活用したAIによる企業単独発明特許の抽出についても、関連知見を有する研究者等との連携・協力等を行いつつ、その実現に向けた検討を行う。
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍でのリモートワークに対応するための物品購入が必要だったため
|
Research Products
(1 results)
