イベント：【第34回AIセミナー】「AIと「知識処理」、その応用」
市瀬先生からが知識グラフの基礎、坂田先生からは具体例として学術論文分析について講演されます。2017年3月の「ネットワーク分析と言語処理の融合による大規模文献データからの技術の未来予測プラットフォームの研究開発」からの進捗も含めて楽しみです。
知識グラフの生成と利用
- 市瀬 龍太郎 （国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 准教授）
- 概要： 近年、検索システムや質疑応答システムなどで、知的な回答を生成する際に、知識グラフが多く使われている。本講演では、知識グラフとは何か、知識グラフの生成手法、知識グラフを応用したシステムについて概観する。
AIによる学術ビックデータの処理とイノベーション経営への活用
- 坂田 一郎 （東京大学工学系研究科 教授、総長特任補佐）
- 概要： 今日、科学技術知識に関する情報が劇的に増加をしている。研究成果に加え、多様なアトリビュートが紐付いたそれら情報は、技術開発戦略の立案やイノベーション・マネジメントにおいて、高い有用性を持つ。近年特に、サイエンスリンケージの高まりや、複雑な社会課題の解決における学術知識への期待の高まりの中で、その重要性は増している。一方、出版される学術知識の量が人間や従来型組織の情報処理量を大きく超えたことから、知識の細分化や知識の埋没といった現象が生じ、そうした知識が本来、持っているポテンシャルを我々が活用出来ていない状況にある（“知識の海で溺れる現象”）。この問題を解決するには、人工知能技術を導入した技法群の開発やそのシステム化が欠かせないことから、米国のThe Star Metrics、Sematic Scholarを初めとして世界中でそのための開発競争が起こっている。本日は、機械学習やネットワーク解析等の手法とScopus等のデータベースを用いて、膨大な学術論文の内容の分類・体系化、成長領域の特定、有望・有力研究者や機関の抽出、萌芽的研究の予測等を自動で行うことを可能とした研究成果とそれらの一部を実装した「学術俯瞰・未来予測システム」を紹介する。
Machine learning graph pitch #1 発表資料
下記の機械学習×グラフ関係の勉強会、体調不良で参加できなかったので、講演者がアップしている資料を探してみました。 machine-learning-pitch.connpass.com
論文レコメンドにおけるGraph Convolution Networkを用いたlink prediction
リンク予測におけるGANを用いたネガティブサンプルの生成
Improving "People You May Know"
on Directed Social Graph - Graph Embeddingを用いた双方向つながり予測speakerdeck.com
知的財産戦略に資する特許情報分析事例集
2010年、特許庁ホームページに掲載されていた「知的財産戦略に資する特許情報分析事例集」のアーカイブです。IPランドスケープとは言われていない時代ですね。各分析企業の事例がよくまとまっていて今でも参考になります。
掲載分析企業リスト
インパテック株式会社 - 「パテントマップ®EXZ」の概要と事例[PDF]
ＮＲＩサイバーパテント株式会社 - 特許情報の可視化による技術マーケティング[PDF]
株式会社創知(現: VALUENEX株式会社) - 特許文献を俯瞰して脅威に気付きチャンスをモノにする[PDF]
中央光学出版株式会社 - CsvAidを使用した特許解析の方法論[PDF]
トムソン・ロイター(現: Clarivate Analytics) - 事業戦略に役立つ、知財総合ソリューションTHOMSON INNOVATION®による特許情報分析[PDF]
日本パテントデータサービス株式会社 - 特許マップを利用したトレンドの類推について[PDF]
株式会社パテントリザルト - 特許評価指標パテントスコア、分析ツールBiz Cruncherを用いた特許情報分析[PDF]
書籍：MaaS モビリティ革命の先にある全産業のゲームチェンジ
- 作者: 日高洋祐,牧村和彦,井上岳一,井上佳三
- 出版社/メーカー: 日経BP社
- 発売日: 2018/11/22
- メディア: 単行本
- この商品を含むブログを見る
内容
エネルギー、不動産・住宅、金融、小売り、観光、医療、エンタメ…。MaaS時代の産業別アクションプラン地方創生の切り札が、この一冊で分かる!
目次
序章 MaaSは危機か、それとも輝ける未来か
<MaaSの「今」が分かる! >
- 一章 モビリティ革命「MaaS」の正体
- ◆社会を変える究極のモビリティサービス
- ◆日本の10年先を行く世界のMaaS
- ◆国内の現状は、MaaS「レベル1」
◆MaaSビジネスとステークホルダー
二章 なぜMaaSのコンセプトは生まれたのか
- ◆「as a Service」時代の幕開け
- ◆フィンランド発・MaaSグローバルの誕生秘話
- ◆「マイカー依存脱却」のトレンド
【Interview】 MaaSグローバル Sampo Hietanen(サンポ・ヒータネン)氏
三章 日本におけるMaaSのインパクト
- ◆都市と地方が抱える交通の大問題
- ◆MaaSが地域社会にもたらすもの
- ◆個人の生活は低コストでスマートに
◆国家としてのMaaS戦略の必要性
四章 「新モビリティ経済圏」を制すのは誰か?
- ◆自動車メーカー(ダイムラー、トヨタ自動車、フォルクスワーゲン)
- ◆鉄道・交通オペレーター(ドイツ鉄道、ケオリス、東日本旅客鉄道、小田急電鉄)
- ◆配車サービス(Uber、Lyft、滴滴出行)
- ◆自治体(ロサンゼルス市)
- ◆通信サービス(ソフトバンク、NTTドコモ)
- ◆ナビゲーション・地図(Google、SkedGO、HERE、日本のナビゲーション)
<MaaSの「これから」が分かる>
- 五章 プラットフォーム戦略としてのMaaS
- ◆「交通版ネットフリックス」の出現
- ◆MaaSレベル別のプラットフォーム戦略
- ◆日本におけるMaaSプラットフォームの在り方
【Interview】MaaSアライアンス Piia Karjalainen(ピア・カルジャライネン)氏
- ◆オープンAPIによるMaaSシステムの全体像
- ◆MaaS時代の「情報提供系システム」
- ◆MaaS時代の「予約・決済・個人認証系システム」
◆MaaS時代の「オンデマンド系システム」
七章 MaaSで実現する近未来のスマートシティ
- ◆MaaSは都市に何をもたらすか
- ◆米国で先行する「交通まちづくり」
◆街路空間、駐車場…都市のリ・デザイン
八章 産業別MaaS攻略のアクションプラン
- ◆自動車業界、公共交通はどう生きるべきか
- 【自動車メーカー&部品メーカー】【自動車ディーラー】
- 【鉄道】【バス】【タクシー】
- ◆MaaS時代の公共交通とクルマに求められること
- ◆Beyond MaaS 〜モビリティ革命の先にある変化〜
- 【エネルギー × MaaS】
- 【保険サービス × MaaS】
- 【金融・FinTech × MaaS】
- 【不動産 × MaaS】
- 【観光業 × MaaS】
- 【小売り・コンビニ × MaaS】
- 【エンタメ × MaaS】
【医療・介護・保育 × MaaS】
終章 「日本版MaaS」に向けて
【巻末収録】 MaaSカオスマップ2019-2020
書籍：イノベーション創成の研究開発マネジメント
- 作者: 櫻井敬三
- 出版社/メーカー: 文眞堂
- 発売日: 2019/02/28
- メディア: 単行本
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内容
日本の技術革新がうまくいっていない。オープンイノベーションや外部依存研究開発で乗り切れるのだろうか。本書は「1真の研究開発とは、2イノベーションを育てる組織とは、3技術リーダー戦略とは、4イノベーション創成戦略と研究開発事業化戦略とは」をわかりやすい事例で解説する。本書は経営者、研究開発責任者・担当者に読んで実践いただきたい。
目次
- 自社内研究開発かそれとも外部依存研究開発か
- 第1部 真の技術経営を実現する研究開発活動とは(「イノベーション」と「技術経営」と「研究開発」 研究開発活動の出現と定義 ほか)
- 第2部 イノベーションを育てる研究開発組織とは(イノベーション実現と創造性開発 研究開発組織の形態 ほか)
- 第3部 技術開発を支援する研究開発戦略とは(筋が良い技術を生み出すには日本の今までの研究開発と今後の研究開発 ほか)
- 第4部 イノベーション創成戦略と研究開発事業化戦略(イノベーション創成戦略(個別テーマのマネジメント) 経営戦略と研究開発事業化戦略(企業全体としてのマネジメント) ほか)
- 付録 研究開発と今後の視点
