各国に散在する多種膨大な特許文書を統合的に解析する技術の創出

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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。