Aiによる研究者タイプの決定とその応用によるイノベーション創出支援

• 研究課題/領域番号: 24K05100
• 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07080:経営学関連
• 研究機関: 大阪工業大学
• 研究代表者: 開本 亮 大阪工業大学, 公私立大学の部局等, 知的財産アドバイザー (90395567)
• 研究分担者: 難波 英嗣 中央大学, 理工学部, 教授 (50345378) ; 杉山 典正 大阪工業大学, 知的財産学部, 教授 (90368150)
• 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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: ストークスの象限 / ボーア型・エジソン型・パスツール型 / 論文分類・特許分類・科研費分類 / Ai人工知能

研究開始時の研究の概要

大学の科学研究はその高度化に伴い、複数の研究者から成るチームで行うものが過半を占める状況となっている。したがって、各研究者の個性を理解・尊重し、チームの活性度を高く維持することが重要である。例えばストークス（D. E. Stokes）は各研究者の個性を3つに分類することを提唱したが、個性の客観的な評価は難しく、研究者の個性の理解と尊重は十分とは言えない。
そこで、本研究の目的は、研究者の個性の客観的な評価・分類方法を確立し、それを尊重し応用したチームビルディング、共同成果の予測に基づく目標設定等により、イノベーション創出を支援することにある。