| 研究課題/領域番号 |
18K18581
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 公益財団法人京都高度技術研究所 |
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研究代表者 |
開本 亮 公益財団法人京都高度技術研究所, 地域産業活性化本部, コーディネータ・プロジェクトマネージャー (90395567)
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| 研究分担者 |
難波 英嗣 中央大学, 理工学部, 教授 (50345378)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2018年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 特許情報 / 論文情報 / 国際特許分類 / 産学連携 / 特許分類 / 論文分類 / データマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、大学発の論文と、企業発の特許というビッグデータに対して、深層学習を用いた精緻な可視化を行い、論文データと特許データに立脚した産学連携の推進に貢献することを目指した。
研究成果として、(a)論文分類軸＋特許分類軸＋時間軸による3次元クロス分析法を開発し、(b)過去の論文データにBPT確率分布を適用して、将来の論文発表時期とその内容を推測する計算モデルを開発し、(b)を特許出願後に(a)(b)を研究・イノベーション学会、日本知財学会等で発表し、その実証としてＡ大学・Ｂ大学の約4万件・約1.5万件の論文を分析して有望な研究者を抽出し、当該研究者の研究を特許出願に結びつけた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
産学連携の活動は、大学の研究者と、企業の技術者と、その両者を取り持つ産学連携コーディネータという、個人個人の繋がりによるものがほとんどであったので、可視化性・俯瞰性・戦略性に欠けていた。
本研究では、深層学習を用いて、定量的なデータ可視化分析法を開発し、論文を企業の視点から捉え、逆に特許を大学の視点から捉えることを可能としたので、産学連携に、可視化性・俯瞰性・戦略性を提供することができるようになり、今後、大学の論文が特許化され、企業の特許が大学の研究に結びつくことが期待され、産学連携の推進という社会的意義を有するものである。
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