| 研究課題/領域番号 |
18K18581
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| 研究機関 | 公益財団法人京都高度技術研究所 |
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研究代表者 |
開本 亮 公益財団法人京都高度技術研究所, 地域産業活性化本部, インキュベーションマネージャー (90395567)
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| 研究分担者 |
難波 英嗣 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (50345378)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| キーワード | 特許情報 / 論文情報 / 国際特許分類 / 産学連携 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、大学発の論文と、企業発の特許という2つのビッグデータに対して、(1)深層学習を用いて、前者には特許分類を、後者には論文分類を与え、(2)得られた双方の分類とデータマイニングを用いて、大学発の論文と企業発の特許との関係について、精緻な可視化を行い、(3)以てエビデンスに立脚した産学連携の確立に貢献することを目指すものである。
深層学習を用いて論文に国際特許分類（IPC）を付与するソフトウエア（研究分担者作成）について、従前は研究分担者にデータを送付して付与計算を依頼し、計算完了後返送し、研究代表者が分析を行っていたが、今年度、研究代表者が付与計算用MacBookを購入し、同ソフトウエアをインストールしたので、付与計算が研究代表者においても可能となり、これにより、今年度の目標の神戸大学（約10万件）の論文以外に、大阪大学（約30万件）・京都大学（約30万件）の論文データについても、IPCを付与することができた。また、IPC表示ソフトウエア（研究代表者作成）についても、JST分類からIPC分類への写像や同時表示が表示できるように改良が成された。
研究分担者は、深層学習を用いたIPCおよびJST分類について、いくつかの手法を検討いした。その成果の一部を株式会社ジー・サーチに提供し、同社が管理・運営する日本最大級の科学技術文献情報データベースJDreamIII(https://jdream3.com/)において、IPC分類を用いた論文検索・分析が可能なサービスが2019年2月より利用可能となっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
理由：研究代表者及び研究分担者のいずれもが所属機関の異動となったため、充分な時間が取れなかった事による。
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| 今後の研究の推進方策 |
産学連携における論文と特許の関連性、成功要因、統計的因果推論を行うには至っていないので、当初2年の計画を3年に延長し、研究代表者及び研究分担者の打ち合わせを緊密に行うとともに、研究代表者において付与計算が単独で可能となったので、様々な産学連携の事例について、関連性、成功要因、統計的因果推論等の探索を実施し、遅れを取り戻すこととする。また、統計的因果推論等を産学連携に適用することはかなりの複雑性があるため、この分野の専門家から支援を受けることも検討する。
研究分担者は、英語論文に正確なIPC分類を、英語特許に正確なJST分類を付与できるように、システムに拡張する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究代表者及び研究分担者が異動したためである。
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