ディープ・ラーニングを活用したスター・サイエンティスト誕生のメカニズムの探索

• 研究課題/領域番号: 24K00290
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分07080:経営学関連
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 牧 兼充 早稲田大学, 商学学術院(経営管理研究科), 准教授 (60348852)
• 研究分担者: 隅藏 康一 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (80302793)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円); 2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2024年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
• キーワード: スターサイエンティスト / ディープラーニング

研究開始時の研究の概要

現在、世界ではイノベーションの源泉であるスター・サイエンティストを育成するための競争がより熾烈となっている。同時にスター・サイエンティストの分析にディープ・ラーニングの技術が活用されるという研究手法の変化が起きている。スター・サイエンティストに関する情報は、論文以外にも研究費のプロポーザル、メディアでの掲載など多様なテキストデータが存在している。それらの情報を収集し、定性調査に加えてテキスト・マイニング及びディープ・ラーニングを活用することで、より踏み込んだスター・サイエンティストの分析が可能となる。これにより、企業のイノベーション戦略や我が国のイノベーション政策の発展に寄与することができる。