著者

邵 博華 浅谷 公威 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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半導体は人工知能社会に置いて基礎的な役割を果たしている。近年、半導体産業における大規模な経営資源の統合と組織再編が行われている。そのため、本稿では半導体産業の技術動向や変化に着眼する。具体的には、米国と日本の半導体分野の特許データに関して分析を行い、特許の引用ネットワークを構築した。Louvain法を用いて、最大連結成分に対しクラスタリングし、代表的なクラスターについて考察した。両国間の技術ポートフォリオは異なるということが検出でき、tf-idfを用いて異なる技術分野のキーワードや特徴を抽出した。今後特許データベースの出願人情報と企業データベースの企業統合・買収(M&A)情報を紐付け、投資、M&A、技術特性や産業政策分析などの結果と連携して考察を深めていきたい。

著者

邵 博華 浅谷 公威 坂田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.3A3J1302, 2019 (Released:2019-06-01)

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半導体は人工知能社会に置いて基礎的な役割を果たしている。近年、半導体産業における大規模な経営資源の統合と組織再編が行われている。そのため、本稿では半導体産業の技術動向や変化に着眼する。具体的には、米国と日本の半導体分野の特許データに関して分析を行い、特許の引用ネットワークを構築した。Louvain法を用いて、最大連結成分に対しクラスタリングし、代表的なクラスターについて考察した。両国間の技術ポートフォリオは異なるということが検出でき、tf-idfを用いて異なる技術分野のキーワードや特徴を抽出した。今後特許データベースの出願人情報と企業データベースの企業統合・買収(M&A)情報を紐付け、投資、M&A、技術特性や産業政策分析などの結果と連携して考察を深めていきたい。

著者

邵 博華 浅谷 公威 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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M&Aが起こりやすいペアを自動的に検出する技術を作ることができれば、効率的なM&Aの候補の推薦や検討しているM&Aの有効性の検証に適用する事ができる。しかし、過去において、データの不十分さとM&A本来の複雑さのため、M&Aを自動推薦することは難しい。本研究では、M&Aを企業が持つキャッシュフローのデータや企業間の関係性などの指標からクラスタリングする手法を提案し、M&Aは特定のクラスターに集中していることが観察された。また、クラスタリングの精度を向上するために、キャッシュフローに関する指標から企業間の関係性の分類に重要と思われる指標のみを取り出すべく各指標間の関係性を分析した。本研究の結果は大規模データからのM&A推薦の有用性を示すものである。また、今後は多くの特徴量の設計と取捨選択を行い、M&Aの分析に応用し、その結果を経営学と比較連携する予定である。