第1部. ウェブ文章と機械学習による新しい商品コンセプトの創出

(2018年7月4日 10:00〜11:30)

　本講演では、創造性の自動化を目指した人工知能 (AI) の研究の動向と、 講演者が研究開発した「商品コンセプトを自動生成するAI」について紹介します。 まず冒頭で、創造性の自動化を目指したAIの研究の歴史について簡単に述べ、 なぜこれまで企業の現場に創造性を持ったAIが導入されてこなかったかについて検討します。 次に、新しいコンセプトをコンピューターに自動で生成させることを目的とした私達の研究について詳しく説明し、 企業で活用された事例も紹介します。 紹介する技術の特徴は、過去に成功したイノベーティブなコンセプトを、 概念の間の関係性として学習させている点です。 これにより、過去の成功パターンをふまえつつも、従来にない新しいコンセプトをAIが出力できると期待できます。
　なお、この技術は特許出願中であり、アルゴリズムの詳細や評価結果が論文*で公表されています。 *須藤ら,認知科学, Vol.24 No.1, pp.33 – 51, 2017.

1. 創造性の自動化を目指した研究の動向
2. コンセプト自動生成の重要性と研究動向
3. 講演者の研究しているコンセプト自動生成技術
4. コンピューターで扱えるコンセプトの形式
5. 成功したコンセプトをコンピューターが学ぶ手法
6. 学習済みのコンピューターによるコンセプトの自動生成
7. コンセプト自動生成技術の評価結果
8. 過去のヒット商品を表す文書データによる評価
9. 消費者調査による評価
10. 実用化事例とコンセプト生成以外への応用例

第2部. 技術文献・特許調査での人工知能導入活用の方法

(2018年7月4日 12:15〜13:45)

　近年、深層学習をはじめとする機械学習 (人工知能) 技術の発達により、 様々な分野で機械学習を用いた業務の効率化が進められている。 知財分野もその例外ではなく、人工知能を利用して特許関連業務を効率化する 研究や製品、サービスの展開がはじまっている。 本講演では、「先行技術調査/SDI (Selective Dissemination of Information) 」や 「開発戦略の立案を支援するための特許調査」に対して人工知能を活用する方法について紹介する。

1. 特許/技術文献調査の概要
   1. 先行技術調査/SDI
   2. 開発戦略立案支援のための特許調査
2. 先行技術調査/SDIにおけるAIの活用
   1. 特許の自動ランキング
   2. 特許の自動分類
3. 開発戦略立案支援のための特許調査へのAI活用
   1. 技術動向調査へのAI活用
   2. 新規用途探索へのAI活用

第3部. 市場予測、マーケティングでの人工知能の導入と活用法

(2018年7月4日 14:00〜15:30)

　富士通は、Human Centric AI “Zinrai”というブランドのもと、 2017年より人工知能の機能をZinraiプラットフォームサービス としてAPI (Application Programming Interface) の形で 提供を開始しました。また、富士通研究所では、そのベースと なる技術の研究開発を行っています。本講演では、研究開発業務に 焦点を絞り、そのための人工知能について適用事例をもとに ご紹介いたします。

1. 富士通のHuman Centric AI Zinrai
2. Zinraiプラットフォームサービス
3. ライフインテリジェンスコンソーシアム (LINC)
4. 研究チーム編成のAI (共同研究者マッチング)
5. 文献調査のAI
6. 実験室のAI
7. 予測のAI
8. シミュレーションとAI
9. 最適化のAI
10. 説明可能なAI

第4部. 膨大な論文・特許データの分析による研究開発動向の把握

(2018年7月4日 15:45〜17:15)

　2002年に閣議決定された知的財産戦略大綱の下、知財立国を目指すさまざまな取り組みがなされてきた。その間、大量の特許出願がなされ、また、特許出願や登録件数の数が企業の知財活動の指標として評価される風潮もあった。しかしながら、過去の取り組みにより本当に「知財立国」となったかどうかさまざまな議論がなされ、特許出願・登録件数が、必ずしも企業の競争力や収益に結びついていないことが指摘されている。
　本講演では、知的財産戦略大綱のできる前から現在まで、「経営に資する知財活動」を目指し、実践してきたシスメックスの特許出願の取り組みについて、紹介する。

1. 背景:情報の洪水と人工知能
2. 膨大な論文・特許データから何がわかるか
3. 研究開発動向の把握
   1. 方法
   2. 事例
4. デモンストレーション
5. まとめ