| 研究課題/領域番号 |
17K03659
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経済統計
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
田中 克幸 神戸大学, 経済経営研究所, 特命講師 (80448167)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 技術分析 / 情報検索 / Data Science / 特許分析 / 検索技術 / 計量経済学 / データサイエンス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、１）１億件に及ぶPatentデータと5000万件に及ぶ大規模な特許申請者情報をaggregateすることで【類似技術企業検索システム】を構築し、SystematicかつScalableな技術分析を行う新たなフレームワークを構築した。また、２）類似技術企業検索システムで最も技術的に類似する企業を検索することで、どのような企業と技術的に競合をするか分析を行う【Systematicな技術競合分析手法】を確立した。さらに、３）技術競合度合いによってランキングされた検索結果を用いて、企業間の競争度合いを表す指標を作成することで【新たな技術競争分析方法】を確立した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
経済分析の分野ではあまり取り入れられていない、Data Science手法の１つである検索技術を、新たな応用経済学の技術・経済分析手法として紹介することで、学術的な貢献を行うことができた。
本研究で構築した類似技術企業検索システムやSystematicかつScalableな技術分析手法は、R&D戦略、M&A戦略、イノヴェーション伝播などのさまざまな分析に応用可能で、企業のみならず国家単位での技術分析への応用が期待できる。技術は経済と密接につながっているため、今後の技術と経済の関係を読み解くうえで包括的かつ客観的な分析手法として貢献できることが期待できる。
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