例：太陽電池(Solar Cell)

ここでは太陽電池(Solar Cell)を例に、産業として未開拓な科学技術を発見する方法について簡単に紹介します。詳細は論文をご覧ください。

はじめに、太陽電池に関係する学術論文、特許それぞれの引用ネットワークを意味的なまとまりに分類します。続いて、各まとまり間の意味的な類似度を考察し、論文群と特許群の間の対応関係を見つけます。Fig. 2が2008年時点での論文群の特許群の対応関係です。

2008年時点では、科学層では、色素増感系、ポリマー系のクラスターが若く、新興学術分野であることが分かります。他方、技術層では、主たるクラスターは、シリコン系の話題に集中しています。これらの関係を示したものがFig. 2ですが、両層のクラスターで議論されているトピックを見れば、技術層におけるクラスター#0, #1, #2はいずれも、科学層の#0に対応するものであると言えます。つまり、学術論文におけるクラスター#1（金属系）、#2（色素増感系）、#3（ポリマー系）に対応するクラスターが技術層には現れておらず、これらの領域はまだチャンスが大きい領域であると言うことができます。

例：太陽電池(Solar Cell)

ここでは太陽電池(Solar Cell)を例に、学術俯瞰マップの作成と新興学術分野を発見について簡単に紹介します。詳細は論文をご覧ください。

まず、はじめに太陽電池関連の学術論文を論文DBから漏れなく抽出します。次に、その論文間の引用関係を抽出し、引用ネットワークを作成し、最大連結成分のみを抽出します。その後、引用ネットワークをクラスタリング手法によってクラスターに分割し、各クラスター内の引用（エッジ）を同じ色で描画したものがFig.1です。

Fig.1を見ると、太陽電池分野がどのように進化してきているかが分かります。例えば、Fig. 1(a)の黄色と白色のクラスターは2003年以前にはほとんど存在せず、最近急激に成長している領域（論文群）だということが言えます。これはほんの一例にすぎませんが、学術分野内の各領域がどのように成長してきているのかが一目で分かるようになります。

次に、引用ネットワークの分析だけではなく、論文のアブストラクトからトピックを抽出し、それらの結果を重ね合わせたのがFig. 2です。図中の下線で示されているクラスター名以外は全て計算機で自動的に出力されます。（クラスター名のみ人間が付与しています。）Fig. 2においては#0は主にsiliconに関する論文群で平均出版年が1995.2年と最も古い論文群です。#1はcompounds系を扱い、平均出版年が1998.5年とこれもさほどあたらしくありません。他方、#2はdye-sentisized（色素増感）系（平均出版年2003.3年）、#3はpolymer（有機）系（平均出版年2002.3年）と非常に若い論文が集まっている領域だということが分かります。

現在、商用化されている太陽電池は主にシリコン系のものです。一部compounds系もありますが、高価なため宇宙ロケット等の特殊な用途に限られています。例えば、この現状の中で、太陽電池産業に新規参入しようとした場合、どの材料にフォーカスし、投資をしますか。色素増感系、有機系は、現時点ではまだ商用化されていませんが、学術研究が今現在、最も盛んに行われています。もちろん、どの材料が商業的に成功するのかはまだ分かりませんが、この研究成果は、少なくても、企業のR&Dマネージャーや政府の政策担当者が現状を正確に理解するためのツールにはなると考えています。

1. 学術知の構造化

膨大な量の知を俯瞰する「知の構造化」のための方法論を研究しています。具体的には、学術論文の引用関係や文章を解析し、学術俯瞰マップを作成する、あるいは、新興学術分野を発見する方法論、ツールを作成しています。これらのツールは、企業のR&D担当者や政府の政策決定者が技術経営戦略を立案する際に役立つものです。[詳細]

2. 未開拓科学技術の早期発見

テクノロジーイノベーションは一般に、科学(Science)、技術(Technology)、産業(Industry)の順番に知が伝搬して起こると言われています。また、人類の科学(Science)知は学術論文(Scientific Publication)として、技術(Technology)知は特許(Patent)として記述されています。既に学術論文は存在するが、まだ特許にはなっていない、産業として未開拓な科学技術の候補を自動的にかつ早期に発見するための方法論を研究しています。企業や政府の技術経営戦略に役立つだけでなく、テクノロジーロードマップを作成する土台になるものです。[詳細]

3. 社会ネットワークのマイニング(地域クラスター・VC)

世の中には、人間関係ネットワーク以外にも様々な複雑ネットワークが存在します。企業の取引ネットワーク、VC（ベンチャーキャピタル）の共同投資ネットワークなどを例に、複雑なネットワークの実態を少しでも明らかにする研究を行っています。

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