研究は産業にどう役立つ？機械学習を用いた論文概要解析に基づく影響ネットワーク分析

• 研究課題/領域番号: 25K21519
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 西本 恵太 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任講師 (61012753)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 計量書誌学 / エージェントシミュレーション / イノベーション / ネットワーク分析

研究開始時の研究の概要

本研究は、基礎研究が応用研究や産業に与える影響の構造とメカニズムを明らかにすることを目的とする。まず、大規模言語モデルにより論文の基礎／応用性をスコア化し、引用ネットワークを構築・分析することで、論文・特許間の知の伝播構造を可視化する。さらに、エージェントベース・シミュレーションにより、環境要因やエージェント間の知識共有の形式が知識の創出や応用に及ぼす影響を明らかにする。これら二つのアプローチにより、研究支援政策の設計に資する知見を生み出す。