成果報告書詳細
管理番号20150000000717
タイトル平成26年度成果報告書 NEDO プロジェクトの事前評価に資する特許・論文調査分析手法に関する基礎調査(1)及び(2)調査報告書 (1) プロジェクトの事前評価に資する特許・論文調査分析に関する調査 (2) NEDO 関連特許・論文に関するデータ規格化・整備に関する調査
公開日2016/2/3
報告書年度2014 - 2014
委託先名トムソン・ロイター・プロフェッショナル株式会社
プロジェクト番号P09018
部署名技術戦略研究センター
和文要約NEDOのミッションは、各種の研究開発プロジェクトへ的確にファンディングし、優れた研究開発成果を導出することである。そのためには、中長期的な研究開発戦略を構築するとともに、プロジェクトの企画・立案を効率的かつ戦略的に推進していく必要があり、これらを実現するプロジェクトマネジメントの導入が求められている。現在、NEDOが抱える問題意識や課題を解決し、前述したプロジェクトマネジメントの基盤を構築すべく、以下(1)ー(3)を実施するうえでの手法について調査・検討を行った。
(1)投資判断に資する事前調査:プロジェクトの企画・立案やファンディングを決定する判断の際には、周辺技術や当該技術の全体像やプレーヤーを把握するための技術動向調査を行うことが肝要である。本調査事業では、特許情報から技術動向調査を行う手法を検討した。具体的には、2つのテーマ(太陽光発電、ヒートポンプ)について、素早く全体を俯瞰する手法(ThemeScape機能)と詳細なデータ解析手法の両手法を適用した調査を試行的に実施した。
(2)評価手法の検討と導入:NEDOが実施したプロジェクトの成果として出願/執筆された「プロジェクト成果特許/論文」の各技術/学術分野における定量的な価値を評価可能であり、かつ異なるプロジェクト間や分野間で比較可能なスコアリング手法を検討した。具体的には、それぞれのプロジェクトから派生した成果特許/論文を単体として価値評価する手法とともに、両者を統合してプロジェクト全体の成果を評価する方法を構築した。
(3)データ整備・規格化:(2)に示したプロジェクト成果特許/論文の価値評価を継続的に実施可能とするデータ基盤の構築手法を確立した。具体的には、過去のNEDOプロジェクトの成果として出願された特許や執筆された論文が、どのプロジェクトから派生した特許/論文であるかを正しく把握し、特許については2014年10月末日までのデータを対象にDWPI収録データと、論文については2008年度の途中から2013年度までに終了したプロジェクトのデータを対象にWoS収録データとの正確な紐付けを実施した。
なお、上述した(1)ー(3)の本調査事業を実施するにあたっては、「迅速性」、「継続性」、「取扱い性」を兼ね備えた手法の導入を主眼とした。その背景として、国内外の経済界や産業界の速い変化に対応すべく、迅速に情報を入手し、調査・分析する必要性が挙げられる。
英文要約This research project aimed at fulfilling the following 3 objectives:
- To construct a better suit methodology for NEDO to conduct the technology trend analysis as a part of the due diligence work for making funding decisions of research and development (R&D) projects within NEDO (herein after referred to as “NEDO Project.”)
- To construct a methodology to evaluate the quantitative values of patents as well as scientific literatures derived from NEDO Projects.
- To establish a data platform necessary for evaluating quantitative values of the said patents and the scientific literatures.

Further details as to what we have done to achieve each of the above objectives are as follows:
1) Upon project planning and/or making funding decisions for NEDO Projects, it is crucial for NEDO to understand major players, prominent technologies and related technologies in the R&D target technological domains. We successfully introduced a methodology to conduct technology landscaping analyses by using patent data, which provide NEDO with useful and/or necessary information in making funding-decisions. This methodology includes both of a) the bird-view technology diagram called “ThemeScape,” which quickly visualizes a result of text-mining analysis, and b) in-detail data analysis by using bibliographic patent information. Based on this methodology, we also conducted prototype researches on two technological themes; which are “Photovoltaic Power Generation” and “Heat Pump.”
2) For the purpose of evaluating outcomes from NEDO Projects, we successfully constructed a methodology customized for NEDO’s need to evaluate quantitative value of each patent and scientific literature derived from NEDO Projects. We also constructed a methodology to evaluate overall outcome of each NEDO Project by combining the scoring results of patents and scientific literatures derived from the same NEDO Project. This methodology enables NEDO to score quantitative values not only by unit of each patent, scientific literature and/or NEDO Project, but by unit of technological category or scientific category defined by bibliographic data such as IPC codes or WoS categories.
3) In order for NEDO to conduct evaluation scoring as explained in the above said item 2), we successfully established the best suitable platform for data collection that enables NEDO to continuously obtain and store necessary and accurate data for evaluating NEDO Projects. To elaborate it further, we organized in orderly manner patent data submitted to NEDO by October 2014, and validated it by cross-referencing with data of Derwent World Patent Index (DWPI.) As to scientific literatures, we collected relevant data from so-called NEDO Project evaluation reports finalized from the middle of 2008 to March 2014, and validated it by cross-referencing with Web of Science (WoS) data.
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