日本語タイトル:デュアルアテンションモデルを用いたキーワード抽出と技術市場マトリックスによる技術機会の抽出

Identifying Technology Opportunity Using a Dual-attention Model and a Technology-market Concordance Matrix

執筆者 元橋 一之(ファカルティフェロー)/朱 晨(東京大学)
発行日/NO. 2023年3月  23-E-024
研究プロジェクト イノベーションエコシステムの生成プロセスに関する研究
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概要

イノベーションにおける技術機会を抽出するためには、技術進化と市場開発の関係を把握するための手法を開発することが重要である。従来より技術と市場の関係については、技術・産業マトリックスを用いて行われてきたが、この手法における市場情報は既存の産業分類による制約を受け、特に新たなカテゴリーの市場開発等の分析には適用が困難であるという欠点があった。従って、本稿においてはテキストマイニングによって、市場情報をキーワードレベルで特定して、技術機会を抽出するために新しい手法を開発した。この手法は、デュアルアテンションモデルによって企業ごとに特許技術に対応したビジネス(市場)に関するキーワードを抽出する。その後、市場キーワードと特許文書(技術情報)のそれぞれを分散表現技術を用いてベクトル化し、両者のコンコーダンスマトリックスを作成した。当該情報を用いて、民生用エレクトロニクス、自動車、製薬のそれぞれの分野における大企業における技術機会抽出に適用した。

概要(英語)

To understand the role of new technologies in innovation, it is crucial to develop a methodology that links technology and market information. Conventionally, the relationship between technology and the market has been analyzed using a technology-industry concordance matrix, but the granularity of market information is confined by industrial classification systems. In this study, we propose a new methodology for extracting keyword-level market information related to firms’ technology. Specifically, we developed a dual-attention model to identify technical keywords from firms’ websites. We then vectorized the market information (extracted keywords) and technology information (patents) using word embedding to construct technology-market concordance matrices. Matrices were generated based on a group of high-growth companies that suggest new technologies and market opportunities in the automotive, electronics, and pharmaceutical industries.

Forthcoming: Motohashi, Kazuyuki, and Chen Zhu. "Identifying technology opportunity using dual-attention model and technology-market concordance matrix," Technological Forecasting and Social Change.