共同研究プロジェクト
AIと概念構造モデルを用いた
R&Dテーマ探索・仮説形成
技術連続性と顧客共通性から、次の関連テーマを発見する
提案書PDFを請求するR&D現場の真のジレンマ
「情報は集まる。AIで要約できる。それでも、具体的な研究開発テーマや仮説につながらない。」
研究開発テーマの探索では、自社が現在どの技術・製品・顧客領域に位置しているのか、その周囲にはどのような隣接領域があるのか、目標領域へ進むためにはどのような中間技術・用途・顧客接点が必要になるのかを検討する必要があります。
一方で、会社全体で「既存技術を新市場へ展開する」といった戦略が語られていても、それはいわゆるクロスチャートのような大まかな分析に過ぎず、現場が知りたい「どの技術を、どの中間用途を経由して、どの顧客へ展開するのか」という詳細な連関には至っていません。
本プロジェクトの3つの特長
1. すでに確立された基盤技術「ConceptMiner」のR&D適用
マインドウエア総研が開発した「ConceptMiner」および概念構造モデル（GNG等の機械学習アルゴリズム）は、すでに確立された強力な分析基盤です。本プロジェクトの目的は、この確立された技術をR&D部門の「テーマ探索・仮説形成」に適用・特化させるための共同研究を行うことにあります。
論文、特許、ニュースといった膨大な外部テキスト情報と、自社の技術シーズ・顧客ニーズをモデル化。単なるキーワード検索ではなく、技術の詳細な情報を概念構造上の細かな領域としてマッピングし、現在地、隣接領域、境界、橋渡し領域を演算可能な状態にします。
2. 戦略と技術詳細を切り離さない
研究開発テーマ自体はミクロな技術詳細の話ですが、それを事業戦略と切り離してはいけません。本プロジェクトでは、大ざっぱな戦略決定をするのではなく、「技術連続性」や「顧客共通性」といった戦略理論を、ミクロな技術情報同士を繋ぐ進出経路（ルート）の探索に応用します。
さらに、すでに名前を知っているテーマを調べるだけでなく、たとえば「自社の勝ちパターン」とか「こういうものがあったらいいな」（具体的なアイデアではなく構造として）といった抽象概念を置いて未知のテーマとマッチングさせる「概念調査」によって、既存の検索枠を超えた新しいテーマを発見する試みを検討します。
3. 根拠情報を伴う「検証可能な仮説」の形成
AIのブレインストーミングによる単なるアイデア出しで終わらせません。
概念構造モデルから導かれた技術・用途・ニーズ間の詳細な経路に基づき、LLMが対象、成立条件、期待される効果、未確認事項、検証方法を備えた「検証可能な命題（テーマ仮説）」を文章化します。常に根拠となる原文（論文・特許など）と紐づいているため、専門家が科学的・技術的妥当性を正確に評価できます。
想定する参加部門
次のような課題を持つ企業の皆様へ
- 研究開発部門
- 新製品・新事業開発部門
- 技術戦略部門
- 研究企画部門
- 知的財産部門
- オープンイノベーション推進部門
共同研究プロジェクト提案書のご請求
プロジェクトの詳細な研究・検証ステップ、ConceptMiner等の既存技術との連携、提供内容についてまとめた提案書（PDF）をお送りいたします。以下のフォームよりご請求ください。