| 執筆者 | 元橋 一之 (ファカルティフェロー) |
|---|---|
| 発行日/NO. | 2020年2月 20-E-010 |
| 研究プロジェクト | デジタル化とイノベーションエコシステムに関する実証研究 |
| ダウンロード/関連リンク |
概要
本研究はAIに関する論文と特許を著者・発明者レベルで接続したデータを用いて、AIの進歩における科学（論文）と技術（特許）の関係について分析を行ったものである。AI分野は、他の技術分野と比べて、論文生産と特許発明の両方を行っている研究者の割合が高い。また、この傾向は論文、特許の双方において高まってきている。このように科学的知見をオープンに公開する論文と特定技術の占有権を認める特許は相反する性格を有しているが、AI分野においては、両者の相互補完的な技術進歩がみられる。論文著者によって書かれた論文は、当該発明者の所属機関属性（大学や民間企業か）や当該特許の論文引用の有無などをコントロールしても、自己引用、他者引用とも大きくなっている。また、発明者として企業と学会との間のクロスオーバー人材（企業と大学等の両方の所属経験をもつ人材）が、科学と技術の共起化にも影響していることが分かった。この背景としては、論文によって特定の手法を公開して自社技術のユーザーを増やしながら、特許化した特定技術で収益化するエコシステムのキーストーン戦略が見て取れる。
概要（英語）
The linked dataset of AI research articles and patents reveals that a substantial public sector contribution is found for AI development. In addition, the role of researchers who are involved both in publication and patent activities, particularly in the private sector, increased over time. That is, open science that is publicly available through research articles and propriety technology that is protected by patents are intertwined in AI development. In addition, the impact of data science, measured by AI research articles on innovation, is analyzed by patent citation analysis. It is found that patents invented by AI paper authors are more likely to have more forward citations by other applicants (non-self-citation), in wider technology fields (greater generality index). This implies that the nature of general purpose technology (GPT) for data science is elevated by the fact that patent inventors are also involved with scientific activities and published as research authors.
