著者

古澤 陽子 枝村 一磨 吉岡(小林) 徹 高橋 真木子 隅藏 康一 科学技術・学術政策研究所第2 研究グループ

出版者

科学技術・学術政策研究所

雑誌

DISCUSSION PAPER

巻号頁・発行日

vol.179,

著者

古澤 陽 西嶋 瑛世 海野 真穂 堀田 裕弘

出版者

一般社団法人 エネルギー・資源学会

雑誌

エネルギー・資源学会論文誌 (ISSN:24330531)

巻号頁・発行日

vol.44, no.3, pp.152-159, 2023-05-10 (Released:2023-05-10)

参考文献数

23

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In Japan, the active introduction of renewable energies is encouraged in order to achieve a decarbonized society. Among renewable energies, photovoltaic power generation, which can be introduced relatively easily in buildings and houses, is being used, and its further introduction is desired. Therefore, there is a need for technology to accurately predict the amount of electricity generated at potential sites for photovoltaic power generation facilities. In this study, we tried various machine learning methods for predicting the amount of electricity generated by photovoltaic power generation without using the information of the solar radiation meters, and examined the effect of the training period of machine learning on the accuracy of the estimation.

著者

西嶋 瑛世 古澤 陽 海野 真穂 堀田 裕弘

出版者

一般社団法人 エネルギー・資源学会

雑誌

エネルギー・資源学会論文誌 (ISSN:24330531)

巻号頁・発行日

vol.44, no.3, pp.145-151, 2023-05-10 (Released:2023-05-10)

参考文献数

21

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Since the Paris Agreement in 2015, there has been growing interest in global warming around the world, and accelerated measures to global warming are required to realize a decarbonized society by declaring the goal of carbon neutrality. As one of the measures, Demand Response (DR) are being actively introduced and provided. DR is a system whereby electric power companies pay incentives through transactions to consumers who cooperate in saving electricity during peak periods of electricity demand, thereby reducing peak electricity demand. Electricity demand for individual buildings is easily affected by seasonal fluctuations, the presence or absence of events, and other factors, and the occurrence of electricity demand peaks tends to be irregular, so highly accurate electricity demand forecasting is needed. In this study, we focus on the educational facilities such as University campus. The objective of this study is to use machine learning to construct a highly accurate forecasting model for not only the steady electricity demand in daily life, but also the characteristic electricity demand during events.

著者

高橋 真木子 古澤 陽子 枝村 一磨 隅藏 康一

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

年次学術大会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.32, pp.588-591, 2017-10-28

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一般講演要旨

著者

古澤 陽子 枝村 一磨 隅藏 康一

出版者

科学技術・学術政策研究所

巻号頁・発行日

2015-04 (Released:2015-05-12)

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近年、規制は企業や産業ひいては経済全体のイノベーション活動に影響を与える重要な要素として認識されている。本研究では、規制が企業の研究開発活動に与える影響を定量的に捕捉することを目的として、日本の製造業に属する企業を対象に、JIPデータベースの規制指標と民研調査の個票データを用いて定量的に分析した。分析の結果、製造業全体では、研究開発のインプットの面で規制緩和は研究開発活動の外部化を促す傾向があるが、全体としては研究開発投資を抑制する(規模を縮小する)方向に作用する傾向が確認された。これは裏返せば、規制水準の強化が研究開発投資を促進する傾向を示すものである。一方の研究開発活動のアウトプットである国内特許出願や新製品投入に対しては、規制緩和はプラスに作用し、国内特許出願を増加させ、新製品の投入も促進する傾向が示された。しかし、製品特性および企業規模を考慮するため、製造業を基礎素材型産業と加工組立型産業に区分し、さらに大企業と中小企業を区分すると、規制緩和が研究開発活動に与える影響は正負両方あり、ひとくちに製造業と言っても、製品特性や企業規模により異なることが確認された。 The regulatory conditions have been identified as important factors influencing the innovation activities of companies, industries and whole economies.The paper aims to assess the impacts of regulation on innovation, taking into account the industry characteristics and the size of the firm. In order to conduct such a quantitative analysis of the impact, we differentiate between the key material industry and processing and assembly industry of the manufacturing sector, and furthermore we consider large enterprises and small and medium enterprises separately. Since our quantitative analysis covers Japanese manufacturing sector, we use individual data of “Survey on Research Activities of Private Corporations” and regulatory index of “Japan Industrial Productivity Database". In manufacturing in general, the empirical results overall confirm the two effects of regulations. First, the easing of regulations may reduce the incentives for companies to invest in R&D whereas it may promotes outsourcing of R&D and encourages open innovation. Second, a weak regulation may favours a rapid and wide diffusion of inventions, which may leads to increase in the number of patent applications and to introduce new products and services in the market.However, taking into account the industry characteristics and the size of the firm, the empirical results show that the regulation may have both positive and negative impact on R&D and innovation. Different types of the industry and firm size generate various impacts of regulation and even a single type of regulation can influence innovation in various ways depending on how the regulation is implemented.

著者

山内 勇 古澤 陽子 枝村 一磨 米山 茂美

出版者

科学技術政策研究所 第2研究グループ

巻号頁・発行日

2012-07-06 (Released:2012-08-09)

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本研究では、研究開発成果を保護する手段としての特許とノウハウ・営業秘密の重要性に着目し、それらがイノベーション成果に与える影響を分析した。 イノベーションの成果指標としては、(1)過去3 年間における、技術的新規性を持つ新製品・サービスの投入件数、(2)新製品を投入してからの利益期間の2 つを用い、それらの指標に対して、特許とノウハウ・営業秘密の保有量や両者の保有比率が与える影響を分析した。分析の結果、全体としては、特許の保有件数が多い企業ほど新製品の投入件数が多く、ノウハウの保有件数が多い企業ほど利益期間が長いことが明らかとなった。これらの結果は、新製品の投入には、特許権で技術を保護しつつその内容を公開することの効果が大きく、利益の獲得には、技術を秘匿することによる競争優位性の向上効果が大きいことを示唆している。また、特許とノウハウのバランスもイノベーション成果に重要な影響を与えていることが確認された。