| 研究課題/領域番号 |
22K01462
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
|
|---|
| 研究機関 | 岡山大学 |
|---|
研究代表者 |
姜 佳明 岡山大学, AI・数理データサイエンスセンター, 特任助教 (70881217)
|
|---|
| 研究分担者 |
馬場 隆寛 久留米工業大学, 工学部, 准教授 (50811840)
馬場 謙介 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (70380681)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | 企業イノベーション戦略 / 人工知能 / 自然言語処理 / 特許統計データ / 特許 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、大量の特許文書から国際的な技術動向に関する情報を抽出する手法の確立を目指す。機械学習を含む自然言語処理技術を特許文書に適用することで、経済学的な研究調査の高度化・効率化を目指すものである。具体的に、①大量テキストデータと正解データの収集、加工及び多言語データベースの構築、②既存トピック抽出、特許の引用解析方法に加え、視覚化技術も導入された解析アプローチの探索、③経済学の考察及び国際的な比較の３つのテーマを掲げる。
|
| 研究実績の概要 |
本年度研究費執行期間中、4本の査読付国際専門誌に掲載された、その中の3本はQ1(SJR社)論文はであった。具体的：2010年から2019 年の間に 欧州特許庁（EPO）が提供する特許分析用データベースPATSTAT データベースに記録された日本の特許庁に出願された特許データを使用して、国際特許分類 (IPC) とキーワードを結合して、自動車パワートレイン システム分野の「グリーン」特許を定義する方法を提案した。なお、特許を分析する際には、言語背景を含む各国の社会情勢を考慮する必要があるため、英語だけでなく日本語で書かれた特許明細書（抄録やタイトル）も収集した上、6025 件の「グリーン」特許の文書と 266 件の特許の持ち企業に関するデータ含むデータベースを構築した。こちらのデータセットは、Mendeley Dataというデータリポジトリで公開された。更に、日本グリーン自動車のパワートレインシステム技術産業の特許引用データを対象に、ネットワーク分析法を用いた中心性推定とコミュニティ検出を注目した 産業知識フローパターンの可視化による解明だけでなく、国際特許分類制度の下で重要な特許を検証し、新技術産業の動向を把握するための統合的な方法を提案した。一方、産学連携は大学の研究者によって生み出された知識は、共同研究や特許ライセンス等の形式を通じて産業界に移転され、そして学術成果の商業化につながる。本年度は4000 以上の企業と大学間で締結された約6400の特許ライセンス契約データを収集し、大学から産業界への技術移転の発展を調査し、この種のコラボレーションが企業のイノベーションのアウトプットに与える影響を実証分析した、大学との協力することは企業のイノベーション能力を向上させるという結論をつけられる。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
分析に必要とされるデータベースの構築に関したデータセットを公表し、多言語で書かれた企業名、検索用キーワードの対照表の一部も完成した。研究テーマ関する理論的、実証的なサーベイ分析に着手した。
|
| 今後の研究の推進方策 |
既存トピック抽出、特許の引用解析方法に加え、視覚化アプローチの探索、さらに、経済学の考察を加える。当初研究計画調書で提案した、LSA、LDAなどのトピックモデルと社会ネットワーク分析法の上、Data Envelopment Analysis(DEA)とベイジアンネットワーク分析法も導入し、研究対象となる企業のマネジメント及び特許を獲得戦略について、アドバイス、経済的考察及び国際的な比較を加える。そして、国際専門ジャーナルへの投稿を通じ、国内外に研究成果を積極的に発信する。
|
