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(1)から(3)の３つの研究活動をおこなった。
(1)特許データのアップデートをおこない、合わせて、特許の出願データもデータセットとして利用可能な状態にした。いままで特許データとして権利化したデータ（審査請求をへて特許権になったデータ）のみを扱っていたため、権利化できなかった特許のデータや、公開期間直後の特許広報データ（特許公報として公開され審査期間中のデータ）について扱うことができなかった。出願から特許化までは数年（2年から5年）程度かかりため、出願データを扱うことで、この空白期間を埋めることができる。ただし、現状の出願データ形式は非効率であるため、より適当な形式でのデータベース化が望まれる。
(2)特許データの統計的な分析手法を高度化を試みた。本研究では特許データをもちいて技術ポートフォリを特定することを目的としている。そのため技術分野ごとのクラスタリングを行う必要がある。従来用いられていたクラスタリング方法（主成分分析とkmeans法を組み合わせた方法など）に追加して、特許同士の関連に非線形成分が合ったときに対処できるクラスタリング方法（主成分分析後の結果をt-SNEマッピングした後、kemans法を組み合わせる方法など）を試みた。新方法は従来方法に比べて、特許情報を二次元マッピングできるため、より可視的に情報を理解しやすくなった。特許情報はさまざまなコンテクスト情報をあわせて解釈することが多いので、このように可視的に特許間を理解できることは有益である。
(3)データ資源を基にしたプラットフォーム戦略が近年台頭してきており、この理論的なキャッチアップの必要性が生じた。データを使ったプラットフォーム戦略は、近年、急速に発展したものであり、分野横断的に課題が生じている。たとえばデータのオーナーシップやデータの利用方法（技術的な利用方法）である。これらについて理論整理を行った。
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