| 研究課題/領域番号 |
22K01462
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
姜 佳明 岡山大学, AI・数理データサイエンスセンター, 特任助教 (70881217)
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| 研究分担者 |
馬場 隆寛 久留米工業大学, 工学部, 准教授 (50811840)
馬場 謙介 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (70380681)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 企業イノベーション戦略 / 人工知能 / 自然言語処理 / 特許統計データ |
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| 研究実績の概要 |
本年度研究費執行期間中、4本の査読付国際専門誌に掲載された、その中の3本はQ1(SJR社)論文はであった。具体的：2010年から2019 年の間に 欧州特許庁（EPO）が提供する特許分析用データベースPATSTAT データベースに記録された日本の特許庁に出願された特許データを使用して、国際特許分類 (IPC) とキーワードを結合して、自動車パワートレイン システム分野の「グリーン」特許を定義する方法を提案した。なお、特許を分析する際には、言語背景を含む各国の社会情勢を考慮する必要があるため、英語だけでなく日本語で書かれた特許明細書（抄録やタイトル）も収集した上、6025 件の「グリーン」特許の文書と 266 件の特許の持ち企業に関するデータ含むデータベースを構築した。こちらのデータセットは、Mendeley Dataというデータリポジトリで公開された。更に、日本グリーン自動車のパワートレインシステム技術産業の特許引用データを対象に、ネットワーク分析法を用いた中心性推定とコミュニティ検出を注目した 産業知識フローパターンの可視化による解明だけでなく、国際特許分類制度の下で重要な特許を検証し、新技術産業の動向を把握するための統合的な方法を提案した。一方、産学連携は大学の研究者によって生み出された知識は、共同研究や特許ライセンス等の形式を通じて産業界に移転され、そして学術成果の商業化につながる。本年度は4000 以上の企業と大学間で締結された約6400の特許ライセンス契約データを収集し、大学から産業界への技術移転の発展を調査し、この種のコラボレーションが企業のイノベーションのアウトプットに与える影響を実証分析した、大学との協力することは企業のイノベーション能力を向上させるという結論をつけられる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
分析に必要とされるデータベースの構築に関したデータセットを公表し、多言語で書かれた企業名、検索用キーワードの対照表の一部も完成した。研究テーマ関する理論的、実証的なサーベイ分析に着手した。
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| 今後の研究の推進方策 |
既存トピック抽出、特許の引用解析方法に加え、視覚化アプローチの探索、さらに、経済学の考察を加える。当初研究計画調書で提案した、LSA、LDAなどのトピックモデルと社会ネットワーク分析法の上、Data Envelopment Analysis(DEA)とベイジアンネットワーク分析法も導入し、研究対象となる企業のマネジメント及び特許を獲得戦略について、アドバイス、経済的考察及び国際的な比較を加える。そして、国際専門ジャーナルへの投稿を通じ、国内外に研究成果を積極的に発信する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
来年度の助成金と合わせて部品代として使用予定だ。
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