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2020年8月24日
データアーティスト株式会社

東京大学との共同研究が学術論文誌に掲載されました

データアーティスト株式会社と東京大学が進めてまいりました共同研究が、学術論文誌「Engineering, Technology & Applied Science Research」に掲載されました。本研究は、最新の「AI関連の学術論文」や数多存在する「特許情報」において、「社会課題に対する課題意識」の記述に着目するアルゴリズムを開発することで、同じ領域の「技術」と「特許」の抽出・可視化を行い社会課題の解決に貢献していくものです。
データアーティストは、この研究を通じて「社会課題と解決技術」「社会課題と企業」のマッチングを実現するサービスを開発・検討して行く予定です。

東京大学未来ビジョン研究センター 佐々木一准教授 コメント

AIに代表されるような情報科学分野において日々生まれている知識は、科学(学術知)から技術(産業知)へといったリニアなイノベーションの流れをとるとは限りません。むしろ産業において先行している知識を学術コミュニティが参考にすることも少なくありません。学術と産業で生まれる知は相互に参照しあうべきであり、これらを統合的に理解するための視点は依然として議論が必要です。科学技術の発展において、学術と産業が互いに同じ課題に取り組む結果生じうる情報サイロの発生は分野の適切な進歩を阻害しかねないと考えます。
本研究において我々は、アテンションベースの言語モデルを用いてAI分野の学術論文のテキストから課題意識を表す文章を抽出するモデルを構築し、同分野の科学知(論文)と産業知(特許)の間で同様の課題意識を持った知見を抽出する手法を提案しました。 現在、本研究以外にも複数のテーマを進めており、科学的知見に立脚したビジネスの展開を模索していきます。

H. Sasaki, Institute for Future Initiatives, The University of Tokyo, Japan
S. Yamamoto, Data Artist Inc., Tokyo, Japan
A. Agchbayar, Data Artist Inc., Tokyo, Japan
N. Enkhbayasgalan, Data Artist Inc., Tokyo, Japan

"Extracting Problem Linkages to Improve Knowledge Exchange between Science and Technology Domains using an Attention-based Language Model", Engineering, Technology & Applied Science Research, Vol. 10, No. 4, August 2020.

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