株式会社NTTデータ数理システムによる「数理システムアカデミックコンファレンス2020」での「AIクロスマップによる大学知財の発掘- 特許と論文のクロス分析（特許分類と論文分類からの気づき）」（公益財団法人京都高度技術研究所　開本 亮 氏）を視聴しました。
https://www.msiism.jp/article/academicconf2020.html
 
私の理解では、下記のようなことかなと思いました。
論文に、ディープラーニング等の人工知能（AI: Artificial Intelligence）を活用して論文内容から推定されるIPC分類を付与した。日本では、論文に科学技術振興機構（JST: Japan Science andTechnology Agency）によって約 3,200 に及ぶJST分類が平均2～3個程度付与されているので、このJST分類とIPC分類でマップが作成できる。
逆に、IPC分類が付与されている特許に、ディープラーニング等の人工知能（AI: Artificial Intelligence）を活用して論文内容から推定されるJST分類を付与できるので、このIPC分類とJST分類でマップが作成できる。
この両方のマップを重ね合わせると、どういう論文からどういう特許が出てくるか推測が可能となる。
非常に興味深い内容でした。
 
詳細は、下記の論文に書かれています。
 
AI クロスマップによる戦略的産学連携の試み
http://www.msi.co.jp/academicconf/hirakimoto_pre.pdf
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