Discovery of potential core technologies using intellectual property big data in manufacturing companies

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本研究は独自に構築した知財ビッグデータを用いて、製造業における潜在的コア技術の発掘をおこなうことを目的としている。1年目の進捗が遅れていたため，2年目も引き続き、①「従来解析従来手法（明細書の数量データやカテゴリデータを用いた分析）」と②「拡張構造化データ解析（機械学習を用いた自然言語処理による潜在的意味解釈を、請求項や実施例などといった明細書内の文書に対して行う解析）」を用いたコア技術の発掘を行うという計画とし，研究を遂行した．研究成果の一部は，2023年3月18日から20日に開催された国際会議「IABE 2023 Orlando Conference」において「Identification of Potential Core Technologies Using Intellectual Property Big Data in Manufacturing Companies」として発表を行った．本発表では，複数の事業や産業で応用・展開可能な技術を「コア技術」と定義し，。特許のビッグデータを用いて、製造業における潜在的なコア技術を発見する手法を提案した．本提案では，その諸段階の実験として，大規模言語モデル（LLM）であるBERTを利用し，特許文書における技術分野の種別を表す「IPC分類」ができるかどうかを試みた．その結果，分類の精度は約74%であり、高いとは言えないが，今後の研究のポテンシャルを示す結果であるといえる．また，副次的な成果として2023年3月3日から5日に開催された「日本生産管理学会　第57回全国大会」において「多品種・大量・高頻度なデータの収集および有効活用に関する一考察」を発表した．ビッグデータの適切な管理方法に関する理論の構築を試みた．