Quantifying the Differences in Innovation Processes in China, Japan and the United States by Document Level Concordance between Patents and Web Contents

国レベルでのイノベーションのパフォーマンスはさまざまな科学技術指標によって分析されてきているが、論文や特許情報といった個別の指標の比較が中心で、技術と新商品の関係に関するイノベーションプロセスの比較は行われてきていない。技術と産業の関係については、Technology Industry Concordance Matrixが作成されているが、この手法は情報の粒度が技術分類や産業分類といった既存分類の制約を受けることから、国間定量比較への適用には限界がある。この研究では、特許と企業のウェブサイトのコンテンツから抽出した製品関連キーワード情報を活用し、技術と製品間の関係をそれぞれのテキストの詳細情報ベースで紐づけ、技術→製品の変換プロセスの国際比較を行った。ここでは、ウェブページから製品キーワードを抽出するDual Attention Modelと特許と製品/サービスのテキスト変化を行うマトリックスの2つの機械学習モデルを推計し、後者を国別、産業別、企業タイプ別（成長企業ｖｓ成熟企業）に比較する手法を開発した。本手法を日本、米国および中国の上場企業のデータに適用し、その結果を国際制度比較分析やプロダクトライフサイクル理論等のフレームワークを用いて検証した。

While innovation performance at country level has been analyzed using a variety of STI indicators, the relationship between them such as the patent-new product relationship is under-investigated. Historically, the relationship between technology and industrial output has been analyzed using technology-industry concordance matrices, but the granularity of output information is bounded by the industrial classification system. In this study, we use the text information in both patent and product-related keywords extracted from company’s web site contents to come up with detailed concordance information between technology and products, and compare them across three countries, China, Japan and the United States. First, we apply a dual attention model to extract product/service information from web page information. Then, using the textual information of both patent abstracts and product/service keywords, we develop a machine learning model to predict products/services from a particular type of technology. Then, we use this transformation model (from technology to product) to understand the difference in innovation processes of the three countries.