| 研究課題/領域番号 |
21K13354
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
福澤 和久 愛知工業大学, 経営学部, 講師 (20847313)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 知的財産 / 特許 / 知財戦略 / LLM / 大規模言語モデル / 特許検索 / コア技術戦略 / 技術経営 / ビッグデータ / 知財 / BERT / Patent / Intellectual Property / 機械学習 / コア技術 / AI / 製造業 / データサイエンス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
知的財産（以下、知財とする）は製造業において自社の生命線ともいえる重要な無形資産である。しかし特に中小企業においては、ヒト・モノ・カネ・情報といった経営資源の制約が多く、如何にして知財を戦略的かつ有効に活用するかを検討することは難しい。製造業では自社の強みを生かして事業を展開する「コア技術戦略」が強力な技術経営戦略であるが、中小企業では自社のコア技術をどのように他製品・異業種分野へ展開するか、あるいはそれ以前に自社のコア技術が一体何であるのかをきちんと把握できている企業は少ない。
本研究は独自に構築した知財ビッグデータを用いて、製造業における潜在的コア技術の発掘をおこなうことを目的としている。
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| 研究実績の概要 |
本研究は独自に構築した知財ビッグデータを用いて、製造業における潜在的コア技術の発掘をおこなうことを目的としている。
令和5年度は「Sentence BERTと特許情報を用いた類似特許探索手法の提案」を主題として，知財ビッグデータと機械学習を用いた自然言語処理，中でも大規模言語モデル（LLM）の一種であるSentence-BERT(Reimers et al., 2019)を用いて，類似特許探索向けにファインチューニングを行った．類似判定には国際特許分類（IPC）の筆頭分類記号を用いており，これにより類似度の検証を行った．その結果，分類の正確性（Accuracy）はファインチューニング前と比較して２５%程度向上しており，類似特許探索の可能性を見出すことができた．類似特許の中には，異分野の特許も観測することができ，異業種への応用を検討するための指針を見出すことができる．また本提案では類似判定に国際特許分類の筆頭分類記号のみを用いたが，例えば筆頭以降の分類記号までを含んだものや，Fタームなど，他の分類方法に基づいたファインチューニングなどもできる．”類似特許”の定義にバリエーションをもたせることができる．
また，本研究の副次的な効果も見出すことができた．企業の知財部門における業務では特許検索を行うことがあり，自社技術と類似している特許を洗い出す必要がある．その際には本研究で提案する手法を用いることで，そのような業務の効率化が期待できる．
これまで研究成果の一部は，「日本経営システム学会 第70回全国研究発表大会（2023年5月20日）」および「第71回 日本経営システム学会 全国研究発表大会（2023年11月19日）」にて発表を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
前年度までの成果を前年度中に論文として発表する予定であったが，論文執筆が遅れているため．
論文執筆後に今年度予定予定している研究を遂行する．
研究以外の業務が慢性的に多く，研究に割ける時間が限られている．
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| 今後の研究の推進方策 |
知財ビッグデータおよび画像処理を用いた③「図面解析（特明細書の図面に対して行う解析）とその効果の検証を行う．また，本研究の総まとめとして民間企業との実証実験も行いたいと考えている．
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