188BETの新着記事｜アメーバブログ（アメブロ）

このサイトではJavascript機能をOnにしてご利用ください。 ページの本文へ 日本語 English 中文 RIETIについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 論文検索サービス サイト内検索 メニュー 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 主要政策研究課題 (2003-2005年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 肩書き別一覧 アルファベット順 過去の在籍者 フェローの活動 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 研究テーマ フェロー（研究員） 論文 出版物 イベント データ・統計 コラム・寄稿 サイトマップ ヘルプ お問い合せ 閉じる ホームコラム・寄稿コラム2003年度 経済学と情報科学の融合（エコノインフォマティックス）による新たなイノベーション研究の可能性 ツイート 印刷 玉田 俊平太 研究員 19世紀の数学者シャンクは円周率の計算にその生涯を捧げ、15年間かけて707桁まで計算したといわれる。21世紀を迎えた現在、東大の金田教授は、東大のスーパーコンピュータの能力の半分だけを使い、600時間で1兆2400億桁の円周率を計算してのけた。これは、17億人の数学者が一生かかって手計算する分量である。もし、1人でやろうとすると地球の歴史の4倍以上の時間に相当する250億年ほどかかることになる。すなわち、最新の情報処理理論とコンピュータを活用すれば、これまで人手のみでは回答不可能であった「問い」に対して、場合によっては「答え」を出すことが可能なのである。そのため、今やコンピュータは、数学や物理学、生物化学などの自然科学の研究には必要不可欠な道具になっている。それでは、経済学の「問い」に対してコンピュータの圧倒的なパワーを適用すると、どのような可能性が開けてくるのだろう？ 科学と技術とイノベーションの関係経済学の大きな問いのひとつに、長期的経済成長の要因は何か、というものがある。これまでの研究から、長期的経済成長は、労働や資本の投入もさることながら、技術変化によってその多くがもたらされたことが明らかとなっている。そして、技術変化をもたらすとされる要素のひとつとして、科学が挙げられている。科学に対する公的支援も、こうした理由によって正当化されてきた。しかし、「技術変化に、科学がどのように、どの程度影響を与えているか」という問いには、未だ完全に解明されたとは言い難い。この問いに答えるための有力な手法になると考えられるのが、論文が引用している参照文献の研究に端を発した計量書誌学（ビブリオメトリクス）である。ビブリオメトリクスは、サイエンス・サイテーション・インデックスやインパクトファクターなど、科学の分野の評価指標のひとつとして使われている。このビブリオメトリクスの手法を特許に応用し、特許が引用している論文等の数を計測した「サイエンスリンケージ」は、産業の生産性向上の要因である「技術」と、知的活動の体系的集積である「科学」との間をつなぐ指標として、いくつかの留意点はあるものの、有効な指標であると考えられている。我々の研究チームでは、ビブリオメトリクスの手法を使い、最新のコンピュータおよび情報科学の進歩を活用して、長期的経済成長の源泉である技術変化に、科学がどのように、どの程度寄与しているか、という問いに対する研究を行っている。具体的には、これまでに発行された特許公報データをすべて記憶し、自由に処理することが可能な専用のコンピュータを製作し（写真1）、その1.1テラバイト（新書本450万冊分の容量）を超えるストレージの中に、分析の基礎となる日本特許データベースを構築して研究を行っている。写真1 製作した特許データ分析用ワークステーションこれまでの研究の結果から、科学技術基本計画で重要分野とされた4つの技術分野のサイエンスリンケージを比較すると、バイオ分野の特許は特許1件当たり、平均で11.5本もの論文等を引用しており、無作為抽出の特許1件あたりの論文引用数（0.6本）の20倍近くも多いサイエンスリンケージを示した。ついでナノテク分野が2.0本で無作為抽出のケースの3.3倍、ハードウェアIT分野と環境技術分野は無作為抽出のケースよりサイエンスリンケージが低い結果となった。また、引用されている論文は大学や国立研究機関によるものが多いこと、多くの研究が公的サポートを受けたものであることから、公的資金や公的研究機関による研究が特許に寄与していることが明らかとなった。 後多くの可能性を持つ定量的なイノベーション研究今後は、人間が目視によって抽出した1500件の特許が引用している論文等の情報を「教師」データとし、コンピュータを「生徒」として、サイエンスリンケージを自動的に抽出させるプログラム構築の可能性について研究を行う予定である。もしこれが可能となれば、細かく且つ排他的な特許技術分類レベルで、特許に引用されている他の特許および論文等を網羅的に調査することが可能となる。たとえば、データベース中にある特許公報全文テキストデータ450万件の全数につき、引用論文等を抽出し、最大3万7千の技術分類でサイエンスリンケージを調査することにより、サイエンスリンケージが多い技術分野を特定することも可能となろう。また、サイエンスリンケージの時系列分析を行えば、科学技術基本計画の実施が我が国イノベーションシステムに与えたインパクトについても定量的に評価することが可能となろう。 さらに、大学別にサイエンスリンケージを調査することによって、各大学・学部の産学連携の定量評価を試みることもできるであろう。出願された特許数や技術分野を地域別に解析し、それらの特許が引用している論文の著者を分析することによって、地域クラスターの研究に寄与することも充分に考えられる。 企業が出願した特許の技術分野の変遷から、持続的にイノベーションを興している企業がどのような技術軌道を経てきたかについても研究が可能である。 このように、経済学と情報科学の融合（いわば「エコノインフォマティクス」）による定量的なイノベーション研究は、今後多くの可能性を持っていると考えられる。2003年10月14日 投稿意見を読む ツイート 2003年10月14日掲載 印刷 この著者の記事 産学公連携は万能薬か 2008年6月20日［経済産業ジャーナル］ 特許による知識の移転はどの技術分野で特に有効と考えられるか？ 2005年4月27日［経済産業ジャーナル］ イノベーション指向の産業政策を！ 2005年1月25日［コラム］ イノベーション指向の産業政策を！：投稿意見 ［コラム］ 経済学と情報科学の融合（エコノインフォマティックス）による新たなイノベーション研究の可能性：投稿意見 ［コラム］ コラム・寄稿 コラム 2024年度 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度 2018年度 2017年度 2016年度 2015年度 2014年度 2013年度 2012年度 2011年度 2010年度 2009年度 2008年度 2007年度 2006年度 2005年度 2004年度 2003年度 2002年度 2001年度 Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル 情報発信 ニュースレター 更新情報RSS配信 Facebook X YouTube 研究テーマ プログラム (2024-2028年度) プログラム (2020-2023年度) プログラム (2016-2019年度) プログラム (2011-2015年度) 政策研究領域 (2006-2010年度) 経済産業省共同プロジェクト プロジェクトコンテンツ 調査 フェロー（研究員） 論文 ディスカッション・ペーパー（日本語） ディスカッション・ペーパー（英語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（日本語） ポリシー・ディスカッション・ペーパー（英語） テクニカル・ペーパー（日本語） テクニカル・ペーパー（英語） ノンテクニカルサマリー 英文査読付学術誌等掲載リスト Research Digest 政策分析論文 調査レポート 論文検索サービス 出版物 RIETIブックス（日本語） RIETIブックス（英語） 通商産業政策史 著者からひとこと RIETI電子書籍 年次報告書・広報誌（RIETI Highlight） その他出版物（日本語） その他出版物（英語） イベント シンポジウム ワークショップ BBLセミナー 終了したセミナーシリーズ データ・統計 JIPデータベース R-JIPデータベース CIPデータベース JLCPデータベース 日本の政策不確実性指数 産業別名目・実質実効為替レート AMU and AMU Deviation Indicators JSTAR（くらしと健康の調査） RIETI-TID 長期接続産業連関データベース マイクロデータ計量分析プロジェクト 海外直接投資データベース ICPAプロジェクト リンク集 コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 世界の視点から 特別コラム 新聞・雑誌等への寄稿 特別企画 経済産業ジャーナル RIETIについて 個人情報保護 ウェブアクセシビリティ方針 RIETIウェブサイトについて サイトマップ ヘルプ お問い合わせ 経済産業省 独立行政法人経済産業研究所（法人番号 6010005005426） 当サイト内の署名記事は、執筆者個人の責任で発表するものであり、経済産業研究所としての見解を示すものでは有りません。掲載している肩書や数値、固有名詞などは、原則として初掲載当時のものです。当サイトのコンテンツを転載される場合は、事前にご連絡ください。 "ページの先頭へ戻る