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J-GLOBAL ID：202202266879344208   整理番号：22A0571747

特許テキスト情報を用いた技術収束の同定:グラフ畳込みネットワーク(GCN)ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Identifying the technology convergence using patent text information: A graph convolutional networks (GCN)-based approach

著者 (4件)： Zhu Chen (Department of Technology Management for Innovation, University of Tokyo, Hongo 7-3-1, Bunkyo-Ku, Tokyo, Japan) ,  Motohashi Kazuyuki (Department of Technology Management for Innovation, University of Tokyo, Hongo 7-3-1, Bunkyo-Ku, Tokyo, Japan) ,  Motohashi Kazuyuki (Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo, Japan) ,  Motohashi Kazuyuki (Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI), Japan)
資料名： Technological Forecasting and Social Change  (Technological Forecasting and Social Change)
巻： 176  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0572B  ISSN： 0040-1625  CODEN： TFSCB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の産業と市場を混乱させるための技術収束によって作られた新しい価値と製品の可能性は,高い。この点に関して,タイムリーな戦略的計画を作るのにできるだけ早く潜在的収束パターンを理解し,同定する企業にとって極めて重要である。本研究は,グラフ畳み込みネットワークモデルが技術収束をモニターするためにどのように使用できるかを示すことによって,新しい意味的方法を提案した。特に,このモデルを訓練して特許と技術キーワードベクトルを生成し,そこから新しい指標を導いた。これらの新しい指標を検証し,提案した方法が国際特許分類クラスの交差引用と共起に関する情報を用いて既存の研究より優れていることを示した。さらに,人工知能(AI)と分散レッダー技術(DLT)間の収束の事例研究を用いて,技術収束を監視するための提案した方法の有用性を示した。結果は,AIとDLTの間の収束が主にDLTのためにAIを採用することによって駆動されることを示して,収束プロセスにおける各々のキーワード(サブドメイン)の役割も提示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *収束 ,  *畳込み ,  技術 ,  *特許 ,  *ネットワーク ,  産業 ,  人工知能 ,  事例研究 ,  指標
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  戦略的計画 ,  テキスト情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 技術収束 ,  特許分析 ,  グラフ畳込みネットワーク ,  人工知能 ,  分散Ledger技術

分類 (1件)： 研究開発  (AA03000V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特許 ,  テキスト情報 ,  収束 ,  同定 ,  グラフ ,  畳込み