[2024年5月22日]　クラリベイト・アナリティクス・ジャパン株式会社（日本オフィス：東京都港区）は、本日、卓越した先端研究領域において活躍・貢献が認められる研究者を「第5回リサーチフロントアワード」に選出いたしました。2004年、2007年、2012年、2016年、（2020年はコロナにより中断）に続き5度目の発表となる本賞では、全世界 12,726の先端研究領域（リサーチフロント）から、日本の貢献が高いと認められる11のフロントと、その中で顕著な功績が認められる日本の研究機関所属の研究者のうち2001年以降に学位取得をされた11 名が受賞しました。

第5回ジャパンリサーチフロントアワード　受賞者とその研究領域 

【リサーチフロントアワードとは？】

リサーチフロントアワードは、今後飛躍的な発展が期待される先端研究領域を特定するとともに、その領 域で世界をリードする日本の研究機関所属の研究者を広く社会に紹介することを目的としています。クラリベイトが分類した22の学術分野において、最も高い頻度で引用されている上位1％の論文（高被引用論文）のうち、後に発表された論文と一緒に引用（共引用）されている論文を分析し、先端研究領域および受賞者の選出を行っています。今回は研究内容とその成果の潜在的な可能性を重視し、最近の被引用数の伸びが著しく上昇傾向にある論文および学術分野に着目してフロントを選出いたしました。12,726のフロントのうち日本の研究機関の存在感が大きい213についてさらに分析し、最終的に11つのフロントを決定しました。

引用分析の要素となる「被引用数」はその研究の影響力を、「共引用」はその論文群がなんらかの研究領域を形作って いる（もしくは形成しつつある）ことを意味します。つまり、これらの観点から論文情報を分析することにより、強い影響 力をもち科学の発展に先導的役割を果たしている、もしくは果たしつつある先端研究領域と、そのコアとなる研究者を 特定することが可能になります。

このリサーチフロントの基本手法は、2004年より科学技術・学術政策研究所（NISTEP）が発行する研究領域の動向調査（サイエンスマップ）に用いられています。

≪この件に関するお問い合わせ≫
クラリベイト・アナリティクス・ジャパン株式会社
アカデミア＆ガバメント事業部
Email: marketing.jp@clarivate.com

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クラリベイトの事業の一部であるEx Librisには、図書館エクスペリエンスの変革をリードするために、急成長するテクノロジーの力を活用してきたという数十年の経験があります。

今、私たちは信頼できるコミュニティと緊密に協力し、タイトルのマッチングに革命を起こす画期的なAIソリューションを開発しています。全ての図書館の活動をサポートする、統一手法を提供できるようにする事が目標です。

私たちは、現在のシステムの限界を理解しています。書籍は、コンテンツ提供者によって、またそれぞれの大学研究機関の図書館員によって、時には同じ機関内であっても異なって目録されています。

既存のタイトル照会の方法では、照合の質が判定できない、照合の基準がばらばらである、製品間における不適合がるなどの理由から、不十分なものとなっています。

私たちが提案するAIソリューション

私たちの手法では、正確なタイトルマッチングから始まり、リソース管理における重複を防止、蔵書の発展とリソース共有の合理化を目指しています。
私たちは、AI機能を活用し、すべてのプラットフォーム製品におけるタイトルマッチングの一元ソリューションの提供に役立つモデル、正確で単一なタイトルの目録作成、目録の担当者と図書館員の支援にフォーカスをあてています。

最初のステップでは、理想的にフィットするものを見つけるために、さまざまな記録フィールドで、異なったAIモデルを使ってのテストを行いました。
前提として、高い精度を、より高いリコールよりも優先して、一致した数を通して、正しい一致を識別しました。　このプロセスには、著者、タイトル、その他のフィールドの標準化が含まれ、最もパフォーマンスの優れたAIモデルによる選択に従い、モデルに最適なフィールドになるように決定しました。

画期的なのは、リソースタイプ、標準化されたタイトル、標準化された著者、出版年と改訂版を含めることで、これらをマッピングし、セマンティック検索に最適な結果が出せる事です。正確なマッチングも重要な進歩ですが、真の課題は、異なるリソースのタイプ、エディション、インスタンスを持つ作品などを含む、拡張されたタイトルマッチングです。

図書館におけるタイトルマッチングのためにAIを活用することで、可能性の領域が広がります。

私たちがAIの可能性をより深く掘り下げる事で、図書館のあらゆる活動をサポートするための、タイトルマッチングの統一手法という目標は、例えば蔵書発展プロセスやそれ以外の範囲でも、より高い効率性と正確性を実現する可能性を秘めています。

この記事はAIシリーズの第3弾です。

ご興味ございましたら、ぜひ、会話型・ディスカバリーとリンクトオープンデータに関する以前のブログ記事もご覧ください。

このブログはExLibrisのブログシリーズを日本語訳したものです。ブログの原文は こちら をご覧ください。

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会話型ディスカバリーでは、ユーザーが自然な日常の言葉を使って検索エンジンと「チャット」しながら、質問を投げかけ、エンジン側から出される答えを継続的に改良していくことができます。このテクノロジーでは、ユーザーが探求トピックをより深く掘り下げて検索でき、また、より早く重要な情報や識見が得られるだけではなく、ユーザーの探求プロセスやその範囲を拡大することもできるのです。

昨今、学生や研究者が検索エンジンに生成AIを利用する頻度が増してきました――そして、このテクノロジーは、未来の学生や研究者にとっては、標準的なものとなっていきます。検索を従来の複雑なキーワード検索やブール検索で行うことは、将来的には制限されていき、これらの作業は、フラストレーションがたまり、時代遅れと感じられるようにもなるでしょう。次世代の将来的なユーザーたちは、検索や発見のプロセスにおいて、異なった期待を抱いているのです。

図書館利用者が、会話型ディスカバリーを通して、図書館の蔵書やデータベースから貴重で信頼できるリソースを探し出すことができない場合、その結果、利用者の研究や学習の機会を逃すことにもつながりかねません。宿題に取り組んでいる学生であっても、学術ジャーナルの記事を執筆している先端研究者であっても、その結果が、完全に正確もしくは啓発的なものにならない可能性が出てきます。未来のユーザー、図書館利用者たちからの関心を維持していくためには、私たちは次世代に適応して成長しなければなりません。

Ex Librisによる、Next Discovery Experience（次なるディスカバリー）体験

Ex Libris は、革命的なテクノロジーと高等教育の中で急成長するニーズにお応えする為、Next Discovery Experience の開発を発表しました。Next Discovery Experienceは、生成AIの発展に取り組むにあたって、重要な柱となるものです。

図書館のための代表的なディスカバリー・ソリューションであり続けるためには、絶えず開発を進めていくことが不可欠です。当社のイノベーションは、15年を超える業界経験、多様性に富んだ深く関連しているコミュニティからのフィードバック、高品質なコンテンツを基本とした、強い基盤の上に築かれております。

当社の手法では 、ProQuestのフルテキストコンテンツをベースとしたPrimoの生成AIによる強力なディスカバリーを研究・学習プロセスに組み込む事で、透明性、適切な認定、知的財産権を重視しながら、未来のユーザーに利便性を提供します。自然な言葉による問いかけに対してすぐに答えを提供、可視的にもソースや参考文献を提供することで、図書館は学術機関としての目的を果たしながら、シームレスで信頼のおけるディスカバリー・エクスペリエンスをユーザーに提供することができるようになるのです。

これは情報源の信頼性を考慮しない従来のインターネット検索エンジンとは異なります、当社のコア・バリューの1つは、図書館におけるディスカバリープロセスが、信頼できる情報源によって作成された、確証高い学術的コンテンツに基づいたものであり、経験豊富な図書館員によって確認されたものであり、この成り立ちを確実にすることです。当社の提供するすべてのディスカバリー、特にProQuestの全コンテンツをベースとして開発される会話型ディスカバリーの未来においても、同様です。

Ex LibrisでのAI技術の利用は、常に実際の利用者、図書館員、また図書館の現実的な課題を解決するために行われています。プライバシーや知的財産への配慮の必要性は尊重し、そして何よりも、信頼できる学術コンテンツを使用して、結果と情報を生成することを重要視しております。

このブログ記事は、AIを活用したEx Librisのイノベーションに焦点を当てたシリーズの第一弾です。このテクノロジーの継続的な進歩についてご紹介させて頂きます。どうぞ楽しみに。

Ex LibrisのNext Discovery Experienceについて、ぜひこちらのビデオもご覧ください。

このブログはExLibrisのブログシリーズを日本語訳したものです。ブログの原文は こちら をご覧ください。

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原著論文のアブストラクトには、次のような内容が記載されるのが一般的です。

1. 主題や問題の提示（論文本文の「序論」に相当）
2. 実際に何を行ったかの説明（論文本文の「方法」に相当）
3. 主要な結果や示唆の提示（論文本文の「結果と考察」に相当）

アブストラクト内での1～3の分量の配分は、論文の内容や著者の書き方によってさまざまです。クラリベイト社のデータベース「Web of Science」を使って、英語論文を抽出して読んでみましょう。

一例として、「mRNA医薬」（令和6年の「特許出願技術動向調査」の化学分野テーマ）をトピックに指定して、アブストラクトを抽出してみました。

タイトル：Selective hydrophobic interaction chromatography for high purity of supercoiled DNA plasmids
BIOTECHNOLOGY AND BIOENGINEERING, Feb 14, 2024（早期公開）

まずはタイトルです。テーマが「selective hydrophobic interaction chromatography（選択的疎水性相互作用クロマトグラフィー）」で、用途は「for high purity of supercoiled DNA plasmids（超螺旋DNAプラスミドの高純度化）」です。英語は名詞の固まりごとに意味を理解できる効果的な言葉ですので、前置詞の前で区切るのが得策です。読み手の頭の中で、次のように処理するのがおすすめです。

＜読み方＞

難なくタイトルを理解することができたでしょうか。長くて難しいと感じるフレーズは、形容詞単体（例：selective）で区切るのもおすすめです。

さて、次にアブストラクト本文を読みます。まずは全体を大まかに読み、どこに何が書いてあるかを把握しましょう。先にあげた、1. 主題や問題の提示（論文本文の「序論」に相当）、2. 実際に何を行ったかの説明（論文本文の「方法」に相当）、3. 主要な結果や示唆の提示（論文本文の「結果と考察」に相当）を探すために、各文の「主語」と「動詞」を大まかに確認しながら読み進めます。

冒頭では、主題・問題が提示されます。次に鍵となるのは、5文目の主語Weで、筆者が行った内容へと情報が移行したことがわかります。また後半（9文目）にも一人称の主語Weが登場し、研究を通じて何がわかったかが提示されます。

読み進める際、気になる用語があれば、Wikipediaで調べることがおすすめです。例えばAlkaline lysis（アルカリ溶解）https://en.wikipedia.org/wiki/Alkaline_lysisやtangential flow filtration（タンジェンシャルフローろ過）https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-flow_filtrationを調べるのがおすすめです。

「アルカリ溶解」のWikipediaによる説明は次のとおりです。

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この疑問に答えるため、私たちはCompuMarkから商標データを抽出し、商標登録出願記録を分析しました。欧州連合知的財産庁（EUIPO）などの各国の庁（PTO）から直接集めた出願記録をはじめとする1億4,700万件以上の商標レコードから商標のインテリジェンスを導き、マクロな動向と市場に関する重要なインサイトを明らかにしました。

EUIPOに対する商標登録出願の動向の重要性

EUIPOは世界で最も重要な商標登録機関の1つです。27の加盟国、人口4億5,000万人以上（米国の人口を上回る）から成る商業市場をカバーしており、2023年における全加盟国のGDP合計は18兆米ドル以上（中国本土のGDPを上回る）と推定されています。

この魅力的な市場は世界の商標活動の中心であり、EUIPOの動向を見れば、さらに広範な世界の商標戦略の動向をうかがうことができます。EUIPOへの出願活動を分析することで、リスクに発展しそうな問題や注目すべき成長分野を見つけ出し、主要な出願人の優先事項を明らかにすることができます。

2023年はポーランドと中国本土が出願増加を牽引

2023年、欧州連合商標（EUTM）の総出願件数（144,214件）は、2022年の件数（138,607件）を4％上回りました。その大部分は、中国本土とポーランドからの出願が増加したことによるものです。

出典：Clarivate（CompuMark SAEGIS®からの出力データ）

出願の約63％はEUを拠点とする出願人によるものですが、中国本土（15％）と米国（7％）からも多数の出願が行われていました。2023年のポーランドからのEUTM出願は、英国からの出願件数を上回りました。これは、EUにおけるポーランド系企業の商業活動が活発化していることを示しています。中国本土からの出願は2022年から9%増加しましたが、ポーランドからのEUTM出願件数は2022年よりも19%増加していました。米国からの出願は12%減少しました。

EUIPOに対する出願人の国別出願件数（2023年）

1. 中国本土：21,701件（2022年比9%増）
2. ドイツ：19,391件（3%減）
3. イタリア：12,380件（2%減）
4. スペイン：10,989件（7％増）
5. 米国：9,399件（12%減）
6. フランス：7,221件（3%増）
7. ポーランド：6,573件（19%増）
8. 英国：5,741件（4％減）
9. オランダ：5,037件（4%増）
10. オーストリア：3,494件（2%増）
11. スウェーデン：3,296件（8％減）
12. ベルギー：2,314件（増減なし）

米国のEUTM出願活動の失速と中国本土の躍進

2023年は、EUIPOに出願した上位75の代理人により合計約4万4,000件のEUTM出願が行われていました。これは、EUTM出願の約3分の1に相当します。

2023年にEUIPOに出願した上位10の代理人のうち5社がスペインを拠点としており、出願件数で上位10に入るすべての代理人が、主に中国本土の出願人の代理をしていました。

Clarivate（CompuMark SAEGIS®からの出力データ)

2023年11月、Arpe Patentes y Marcas社とH&A（Herrero and Asociados）社が合併しました。双方を合わせて考えると、2023年中のEUIPO登録出願数は2,000件以上で、出願数第3位の特許事務所ということになります。

スペインを拠点とする代理人が最も多く、同国の18社が上位75の代理人に入っています。ポーランドはここでも頭角を現しており、5社の代理人がランクインしています。スペインとポーランドを拠点とする代理人の大多数は、主に中国本土のクライアントの代理で出願しています。

EUIPOへ出願した上位75の代理人の拠点国分布（2023年）

スペイン：18社
イタリア：11社
ドイツ：10社
複数拠点：8社
ポーランド：5社
フランス：5社
オランダ：4社
アイルランド：4社
スウェーデン：2社
リトアニア：1社
ルーマニア：1社
ルクセンブルク：1社
スロバキア：1社
キプロス：1社
ギリシャ：1社
フィンランド：1社
ベルギー：1社

上位75のEUTM出願代理人のうち25の代理人が、中国本土を拠点とする出願人をクライアントとしています。米国の出願人は、引き続き英国に拠点を置く代理人にEUTMポートフォリオの管理を依頼していますが、2023年は米国からの依頼が減少したため、こうした英国の代理人のほとんどで、対2022年比のEUTM出願件数が減少しています。

リスク情勢複雑化の兆しを示す出願件数の増加

EUIPOへの商標出願活動は、3年にわたり前例のない増減を経たのち、昨年、予測可能な状態に戻りました。出願件数は年間を通して安定しており、特に第4四半期は活発な動きを見せていました。

高金利と物価高の問題は、ブランドの創造と投資に大きな影響は及ぼしていないように見受けられることから、2024年のEUTM出願数は4％～6％増加すると考えられます。

中国本土はEU市場に注力するだけでなく、国内でもイノベーション活動が盛んであることから、2024年のブランドの創造と保護に関するリスク情勢は複雑さを増すことでしょう。

クラリベイトは、市場をリードするソリューションであるFull Availability SearchおよびTrademark Watchによって、複雑なリスク情勢下においても、お客様が強力なブランドを構築・保護できるようサポートいたします。詳しくは、クラリベイトまでお問い合わせください。

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• 新しい、モダリティや技術を用いて開発された医薬品：
  • アストラゼネカと第一三共が共同開発したdatopotamab deruxtecanはクラス最高の標的抗体薬物複合体となる可能性があります。クラリベイトのデータでは、Datopotamab deruxtecan,の米国における転移性NSCLC治療薬の開発成功確率は90%であり、2029年の売上見込み(乳がんおよびNSCLの合計)は27憶ドルと予測されています。
  • CRISPR Therapeutics および Vertex Pharmaceuticals の CASGEVY/exagamglogene autotemcel と Bluebird Bio の LYFGENIA/lovotibeglogene autotemcel は、これまで対処療法しかなく、治療法が限られていた鎌状赤血球症（SCD）およびβサラセミアに対する初の疾患修飾薬です。クラリベイトは、CASGEVY だけで 2029 年に 13 億 2,000 万ドルの売上げを予測しています。

   

• これまで治療不可能だった、または十分に治療が受けられていなかった疾患に対する治療も、もう 1 つの注目すべき点です。 SCDおよび輸血依存性βサラセミアに対する CASGEVY 、LYFGENIA に加えて、以下のものがその注目医薬品として挙げられます。：
  • Phizerの ABRYSVO/RSVPreF と GSK plc の AREXVY/RSVPreF3 は、乳幼児と高齢者を対象とした初のRSウィルス (RSV)感染症 ワクチンです。公衆衛生の専門家が「トリプルデミック」と称している、RSV感染症、 インフルエンザおよび COVID-19の3つの感染症の同時期の流行により、 特に発症リスクが最も高い集団に関して、医療負担が増大しています。 乳幼児および高齢者を対象とした RSVワクチン（RSVpreFおよびRSVpreF3）の初の承認は、公衆衛生上の重要な節目となります。
  • Johnson & Johnson Innovative Medicineの TALVEY/ Talquetamabは、治癒困難で再発頻度の高い多発性骨髄腫の治療のためのファースト・イン・クラスの二重特異性抗体です。クラリベイトは、この医薬品が2029年までに8億5,000万ドルの売上げになると予測しています。

   

• 既存の治療法が患者さんや臨床医に与える負担を大幅に軽減する可能性のある新しい治療薬として、以下が挙げられています。：
  • バイエル薬品、リジェネロン・ファーマシューティカルズが開発したEYLEA® HD/afliberceptは、湿性加齢黄斑変性（AMD）、糖尿病性黄斑浮腫（DME）または糖尿病網膜症（DR）の患者において、12週間および16週間間隔での投与により、現在の標準治療と同様の有効性と安全性を達成することができます。クラリベイトのデータでは、米国における 、湿 性 AMD、DMEおよびDR治療薬の開発成功確率は75%であり、2029年までにG7市場で17億7000万ドルの売上げが予測されています。
  • ALTUVIIIO/efanesoctocog alfaは、サノフィ（Bioverativ Therapeutics Inc）とスウェーデンのOrphan Biovitrum AB（Sobi®）が共同開発した、週1回の静脈内投与による第VIII因子（FVIII）補充療法であり、現在使用可能な他のFVIII補充療法の投与頻度に伴う患者負担の軽減に役立ちます。クラリベイトのデータによると、この医薬品がEUで承認される確率は95％であり、2029年には17億ドルの売上げが見込まれている。

さらに、本レポートは中国本土で成長する慢性疾患市場に焦点を当てており、ブロックバスターの地位を獲得するあるいは、患者さんに大きな影響を与える可能性のある医薬品を7つ特定しています。

注目のトレンド

本レポートでは、注目すべき主なトレンドとして以下を上げています。：

• 遺伝子編集および人工知能（AI）／機械学習（ML）の台頭。遺伝子編集とAI/MLが医療に与える大きなインパクトは、すでに医薬品パイプラインで明らかになりつつある。
• インフレ抑制法（IRA）による市場参入およびポートフォリオ戦略の混乱の影響。IRA法の影響により、企業は市場参入および、市場参入およびポートフォリオ戦略を広く見直す必要が生じています。
• バイオシミラー市場は成長の痛みに直面。バイオシミラー市場の成熟度にはばらつきがあり、特に欧州では躍進しているが、米国ではいくつかのスピードバンプにぶつかっている。
• リアルワールドデータ（RWD）はイノベーションサイクルの加速および安全性問題の早期発見を可能にします。

クラリベイトのライフサイエンス＆ヘルスケア部門のプレジデントであるHenry Levyは、次のように述べています。「過去10年間の科学的ブレークスルーに支えられた新しい治療法が臨床的成功を収め、これまで満たされていなかった医療ニーズを持つ患者さんに治療法を提供し始めています。その一方で、医療費抑制に向けた政府の 取り組み、高止まりする資本コスト、世界的な地政学的紛争といった外部要因が、このセクターへの投資意欲にブレーキをかけています。」

方法論

今年の「2024年Drugs to Watch」リストを特定するために、数百の疾患、医薬品、市場をカバーする160人以上のクラリベイトのアナリストが専門知識を活用し、研究開発および商業化のライフサイクルにまたがる11の統合データセットを用いました。その後、クラリベイトの専門家が、承認・発売予定日、競合状況、規制状況、臨床試験結果、市場力学 などの要因に基づき、各医薬品を個別の文脈で手動評価し、ブロックバスターには至らないものの、治療 のゲームチェンジャーとなる可能性のある新薬を追加しています。

• ブロックバスターとは、 一般的に年間売上10 億ドルというマイルストーンを意味します。5年以内にブロックバスターになる、あるいは治療パラダイムを変革すると予測される、最近発売された医薬品や今年発売予定の医薬品を紹介しています。
• また、ある疾患に対する標準治療を大幅に進歩させ、患者さんに対して大きな利益をもたらす可能性のある医薬品も含めています。

Drugs to Watch 2024のダウンロードはこちら: https://clarivate.com/ja/drugs-to-watch/.

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論文執筆の伝統的な論述形式であるIMRAD（イムラッド）では、論文の各セクションとなるIntroduction（序論）、Methods（方法）、Results（結果）、そしてDiscussion（考察）を使用して、効果的に著者の主張を伝えます。具体的には、「序論」で研究のテーマと解決すべき問題を明確に伝え、「方法」で実際に何を行ったかを詳説し、「結果」で主要な結果を提示します。そして、最後に「考察」で、「序論」であげた問題に照らした推論を述べます。特に、「序論」であげた問題が研究によって解決できたかどうかを述べます。

さて、データベースWeb of Scienceから抽出した、インパクトファクターが付与されたジャーナルに掲載の論文から、「序論」と「考察」の一部を読んでみましょう。「オープンソース」を指定したWeb of Scienceの検索により、論文全文を入手します。今回は生成AIであるChatGPTをトピックに選びました。

タイトル：

Decisions with ChatGPT: Reexamining choice overload in ChatGPT recommendations

ChatGPTを用いた意志決定：ChatGPTの推薦における選択肢過多の再評価

JOURNAL OF RETAILING AND CONSUMER SERVICES, 75,

Nov 2023

「序論」の書き出しの1文を読みます。

1. Introduction

Recent years have seen rapid development in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies, transforming the way we interact with our surroundings and revolutionizing many aspects of our lives, including consumer decision-making (Hu and Pan, 2023; Jan et al., 2023; Mariani et al., 2022; Melumad et al., 2020; Ruan and Mezei, 2022).

「昨今、人工知能と機械学習技術の急速な発展により、周囲との関わり方が変わり、消費者の意志決定をはじめとした生活の多くの側面において革命的な変化が起こっている」と書かれています。引用文献が複数あがっています。「序論」に典型的な、無生物主語を使ったSVO構文、現在完了形による書き出しです。

次の段落の第1文目を読みます。

Chatbots powered by GPT (Generative Pre-trained Transformer) models have become increasingly popular due to their advanced language processing capabilities. ChatGPT can understand the context of the conversation and provide more accurate and relevant recommendations (Dwivedi et al., 2023; Stokel-Walker and Van Noorden, 2023; Zhai, 2022).

主題である「GPTモデルを利用したチャットボット」を主語として使っています。「高度な言語処理能力を持つため、話題となっている」とあります。この文の主語Chatbots powered by GPT modelsを引き継ぐ次の文では、焦点を当ててChatGPTを主語にしています。「ChatGPTは会話の文脈を理解し、より正確かつ関連性のある推薦を提供できる」とあります。

また、続く段落では、より具体的に、「個人の指向性にあった種々の推薦を提供してくれる」というChatGPTの利点が記載されています。1文を抜粋します。

In summary, the advanced capabilities of ChatGPT allow it to provide a large option size in highly personalized, accurate, and diverse recommendations.

「個人に高度に特化した、正確で多様な推薦（personalized, accurate, and diverse recommendations.）」を提供でき、「選択肢が多い（a large option size）」ことが記載されています。

さて、次の段落ではいよいよ、本研究の課題が明示されます。

Despite the advantages of ChatGPT, our understanding of the impact of ChatGPT on the change in consumer decision-making is quite limited in theoretical and empirical investigations. This paper focuses on the choice overload problem in decision-making.

「ChatGPTには利点があるものの、ChatGPTが消費者の意思決定に与える影響については、理論的および実証的な研究が十分になされておらず、本論文では、意思決定における選択肢過多の問題に焦点を当てる」とあります。our understanding is limitedは研究の限界を示す典型的な表現です。続くThis paper focuses on…も典型的な表現です。

続いて「以下の研究課題への答えを出す」と書かれており、(i)～(iii)までの課題が明記されています。

In this research, we answer the following research questions: (i) How do customers respond to a large number of options suggested by ChatGPT? (ii) What is the underlying mechanism for the positive effect of a large option suggestion by ChatGPT? and (iii) How do recommendation agents moderate the impact of the number of options on the customers’ responses?

次の3つの研究課題が明示されました。

(i) ChatGPTによって提案される多数の選択肢に対して、消費者はどう応答するか。

(ii) ChatGPTによる多数の選択肢提案の肯定的な効果の基本的なメカニズムは。

(iii) 推薦エージェントは、選択肢の数が顧客の反応に与える影響をどのように調整するか

これまでに出てきた序論の表現は、次のようになります。

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本記事は英文ブログを日本語に翻訳再編集したものです。本記事の正式言語は英語であり、その内容・解釈については英語が優先します。

Derwent World Patents Index (DWPI) は、今年60周年を迎えます。このブログでは、Senior Director 兼 Principal AnalystのEd Whiteが、DWPIが特許抄録のニュースレターから世界の特許制度の不可欠な一部へと発展してきたことを述べています。

知的財産業界で22年の経験を持つEd Whiteは、世界中の特許データから正しい洞察を得るための支援に従事してきました。また、イノベーション・エコシステムを分析する新しい手法を開発し、何百もの企業、機関、政府に対して技術データ調査のアドバイスを行ってきました。

現在もイノベーター、戦略家、知財専門家が、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために特許データを活用するための新しい方法を模索し続けています。20年以上にわたってDerwentと密接に協力してきたEd Whiteが、DWPIの進化について述べます。

基本的な質問から始めます。Derwent World Patents Index (DWPI)の起源は何でしょうか？

DWPI の起源は、1950年代のロンドンにさかのぼります。ダーウェントの創業者であるMontague (Monty) Hyamsは、雇用主の競合他社から出てくる特許を報告する仕事を任されていました。彼はすぐに、それがとてつもなく骨の折れる仕事であることを知りました。特許は短時間で読むのが非常に難しく、特許の山から関連情報を素早く見つけるのは困難でした。Montyは、どの特許が詳細に調査する価値があるかを判断するために必要な情報を雇用主に提供できるように、特許を短い要約にまとめ始めました。

同時に、英国で公開された特許がベルギーでも公開されていることを発見しました。 しかし、その特許が両国で共同出願されたものであれば、ベルギーで公開されるほうが6カ月も早かったのでした。
彼は月に一度、フェリーでベルギーの特許庁に行き、これらの要約を書き出しました。そうすることで、彼は、特許ファミリーの1つを読めば残りの特許がわかるというアイデアを生み出しました。

それから間もなく、Montyは自分の抄録を載せたニュースレターを書き始めました。数年のうちに購読者が増え、彼はフルタイムで仕事をするようになりました。そこからDerwentが誕生し、その名前は彼が働いていた自宅の場所の名前にちなんでつけられました。

DWPIの由来を知ると、この名称は正しい呼び名ではないように思えます。Derwent World Patent Indexという名前で「Index（索引）」を強調していますが、「Abstract（抄録）」という言葉は使っていません。AbstractとIndexのどちらに価値があるのでしょうか？

Derwent World Patents Indexでは、「Index」という言葉はデータベースの同義語として使われています。しかし、DWPIを特許データベースと呼ぶのは控えめな表現です。なぜなら、それ以上のものだからです。DWPIは、いつ、どこで、どのように特許が取得されたかを記録した技術アイデアのデータベースです。何が発明されたのか、その発明はどのような用途に使われるのか、そして重要なのは、なぜ発明されたのか、それによってどのような利点があるのか、が分かることです。

定義をできるだけ少ない言葉にまとめると、DWPI は人間の発明による偉大なライブラリーだと言えるでしょう。

DWPIはその始まりから、非常に大きな進化を遂げてきました。この60年間で、DWPIはどのように変わったのでしょうか？

DWPIの最大の変化は、新しい発明が特許化される規模が大きくなり、ペースが非常に早くなったことです。現在、DWPIには毎年400万件近い発明が新たに加わっています。これは、設立当初に扱っていた件数の約1,000倍に相当します。もちろん、このような規模のデータを扱うことができるのは、自動化の進歩、驚異的な編集プロセス、そして多くの専門家や技術者の献身的な努力のおかげです。

大量のデータがあれば、大規模な統計分析を適用し、世界的なイノベーションのマクロトレンドを評価することができます。このようなトレンドが地理的に異なる地域でどのように進展しているかを見ることができるのです。当社のレポートである「Top 100 Global Innovators」は、このような分析がどのような成果をもたらすかを示しています。

現在のDWPIでは、どのような独自の価値を提供しているのでしょうか？

何よりもまず、DWPIは発明ファミリーごとに特許を分類しているということです。これにより、レビューする書類の数が大幅に削減されます。第二に、DWPIのチームは各発明を読み、分析した後、標準化された言語を用いて明確かつ一貫した方法で要約します。これにより、クライアントは他の方法よりも多くの発明をレビューすることができ、キーワード検索を使用して関連する特許公報を検索することも容易になります。

特許調査担当者が特定の技術カテゴリーに関連する発明を素早く見つけられるよう、世界中の発明にインデックスを付けています。このインデックス作成は、業界のニーズやお客様からのフィードバックに基づいている点が特徴です。例えば、あるお客様が、特許がドラム式洗濯機に特有なのか縦型洗濯機に特有なのかを判断するために、手作業で画像を確認するのは時間がかかると話していたことを覚えています。そこで、この目的のために特定のカテゴリーを設けました。

そして最後に、データのクレンジングを行います。企業名のスペルミスから誤った分類コードまで、こうした小さなミスが大混乱を引き起こします。特許検索を行う際、調査担当者が関連する発明を見逃す原因となります。

例えば、国際特許分類（IPC）を使用する場合、G10とG01はよく誤入力されます。G10は楽器を指し、G01は計測機器に関連します。これらが混同された場合、当社のアルゴリズム・エンジンがエラーを発見し、誤分類のフラグをアナリストに送信して修正を依頼することができます。

DWPI の資料（英語）はこちらからダウンロードできます: The world’s patent data, curated and simplified

20年のキャリアの中で手がけたクライアントのプロジェクトをいくつか教えてください。

私は、データストレージとしてのDNA配列のような、画期的なイノベーションを模索するプロジェクトに惹かれます。

しかし、私たちの仕事が与える影響も興味深いものです。 たとえば、私たちはある消費財会社のテクノロジー調査を実施しましたが、その結果は驚くべき結果になりました。 お客様は、特定のプロセスを改善できる学術パートナーを クラリベイトに特定してもらいたいと考えていました。 しかし代わりに、DWPI を使用することで、お客様が計画していたことをすでに実行している米国の中小企業を発見することができました。 半年後、調査の前にはその存在を知らなかったお客様がその小さな会社を買収したことをニュースで見ました。

また、政府とも協力して、特許データと分析に基づく科学・産業政策の立案と評価を支援しています。私たちはDWPIを利用して、自国の経済において、研究の強みがあり、より多くの資金を提供するべき分野を調査しました。

結局のところ、これらの実例は、科学者やエンジニアのコミュニティがすでに集合知として知っていることを、顧客が発見するのをどのように支援するかという点を軸にしています。DWPIがなければ、このような知識は、個人の段階的な改善レベルで深く断片化されているため、隠されたままになってしまうのです。

Derwentのケーススタディー（英語）はこちら: Establishing a new IP strategic planning group

現在、40の特許庁がDerwent World Patents Indexを利用しています。DWPIは、どのようにしてこれほど多くの特許庁に利用されているのですか？

特許庁がDWPIを使用する理由は、当社のすべてのお客様と同じです。理由は、その明瞭さです。DWPIは、生の特許データだけを見ている場合よりも、より多くのレコードをより正確に呼び出します。当社のパテントアナリストは、発明の核となる特徴を抽出し、それを要約することに長けています。

DWPIは、まさにグローバルな特許システムの仕組みの一部になっています。DWPIによって、特許庁は、ほぼすべての技術革新に、同じ言語、管理された用語で、グローバルにアクセスすることができます。DWPIにより、審査官は、より関連性の高い先行技術をより迅速に見つけることができます。これにより、特許の新規性についてより的確な判断を下し、より多くの出願を審査することができます。ある意味、DWPIなしでは特許庁の業務は難しいと言えるかもしれません。

DWPIは今後どのように進化していくと思いますか？DWPIに未開拓の領域はありますか？

AIと言語モデリングが進歩すれば、特定のテクノロジーがどのように進化しそうかについて、新しいタイプの予測分析を行うことができるようになるでしょう。このようなAIの可能性はすべて、過去60年間にDWPIを作り上げてきた何千人もの技術者たちが、数え切れないほどの時間をかけて人間の知性と専門知識を獲得してきたからこそ、利用できるものです。

DWPIについて、最後に伝えたいことはありますか？

DWPIが60周年を迎えたことは、大変喜ばしいことです。DWPIは、特許抄録のニュースレターから、世界的な特許システムの不可欠な部分へと発展してきました。これは、私たちの製品の革新性だけでなく、お客様のおかげでもあります。

2023年の現在でも、1950年代や1960年代にMonty Hyamsのニュースレターを購読していたお客様がいます。彼らはクラリベイトにとって大切なパートナーです。私たちがお客様をサポートしてきたように、お客様も私たちをサポートしてくれたのです。60歳を迎えたDWPIは、私たちが何をすべきかを導いてくれるスタッフやお客様の努力の賜物です。

DWPIは、お客様がグローバルなイノベーション環境をナビゲートするお手伝いをします。詳しくは、Celebrating 60 years of DWPIをご覧ください。

Derwent World Patents Indexについてはこちらへお問い合わせください。

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クラリベイトは「Innovators to watch 2023」レポートで、卓越した潜在力を発揮する組織、つまりイノベーションの最前線に立つ将来のパイオニアを特定しています。これらはまた、クラリベイトのTop 100 グローバル・イノベーターのリストにランクインする可能性のある企業や機関でもあります。

Innovators to watch では、成果を測定しているだけではありません。 これは、並外れた可能性と一貫した基準を超えるイノベーションの卓越性の両方を実証する企業や機関を特定します。 これらの組織は、2024 年のTop 100 グローバル・イノベーターのリストに入る可能性が高いと言えます。

本レポートの言語は英語です。

Innovators to watch 2023の詳細・ダウンロードはこちら
「Top 100 グローバル・イノベーター　2023」についてはこちら

-本件問い合わせ先-

クラリベイト・アナリティクス・ジャパン株式会社
〒107-6119
東京都港区赤坂5-2-20　赤坂パークビル18階
Email： marketing.jp@clarivate.com

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クラリベイトは、高被引用論文数の分析による日本の研究機関ランキングを発表しました。本分析は、後続の研究に大きな影響を与えている論文（高被引用論文）数をもとに、世界の中で日本が高い影響力を持っている研究分野において、国内で特に存在感のある研究機関を特定する試みです。

クラリベイトでは各研究分野における被引用数が世界の上位1%に入る、卓越した論文を高被引用論文と定義しています。高被引用論文は、影響力の強い研究者である高被引用論文著者の選定をはじめ、論文の卓越性を客観的にはかる指標として広く使用されています。

今回の分析で日本の高被引用論文の総数は、昨年と同様世界第12位でした。論文数および高被引用論文数は伸びながらもその割合0.96%と堅持しています。分野別では、５位以内が化学、物理の２分野、10位以内では材料科学が3分野で入っており、これは昨年から１分野減少しています。

日本国内で総合分野ランキングのトップ20の内訳は、大学が15、研究開発法人が5となりました。昨年からランクインしたのは近畿大学になります。上位9位までは変動がありませんが、今年は国立がん研究センターが10位にはいりました。

これらの研究機関の全てにおいて、その高被引用論文の割合は、日本全体での平均0.96%を上回っています。全般的に研究機関の高被引用論文の割合が高い傾向は引き続き続いており、特に国立がんセンター、物質・材料研究機構は３％、理化学研究所は2%を超えています。大学で最も高被引用論文の割合が高かったのは東京大学でした。インパクトの高い論文を多く輩出していることがわかります。

分野別でみると、化学、物理、材料科学分野では、総合分野にランクインしている大学、研究機関がランクインしています。しかし地球科学では海洋研究開発機構、気象研究所、宇宙航空研究開発機構といった研究機関がランクインしています。免疫学、植物・動物学では上位1、2が拮抗しています。その一方で、材料科学の物質・材料研究機構や、物理学の東京大学は突出しています。

「国内研究機関の総合分野トップ20」

＜表１＞ 総合/General（世界12位）

*大学共同利用機関法人 自然科学研究機構は構成する 下記機関（国立天文台、核融合科学研究所、基礎生物学研究所、生理学研究所、分子科学研究所、生命創成探求センター、アストロバイオロジーセンター、新分野創成センター、岡崎統合バイオサイエンスセンターの組織名を名寄せした集計値です。

*東海大学機構は、構成する名古屋大学と岐阜大学を個別に集計しております。

「分野別トップ10」

＜表２＞ 化学/CHEMISTRY（世界５位）

＜表3 ＞ 物理／PHYSICS（世界5位）

＜表4＞ 材料科学／MATERIALS SCIENCE（世界９位）

＜表５＞ 植物・動物学／PLANT & ANIMAL SCIENCE  （世界11位）

＜表6＞免疫学／IMMUNOLOGY（世界11位）

＜表7＞地球科学／GEOSCIENCES（世界11位）

• 国立研究開発法人 科学技術振興機構(JST)は戦略的に科学技術イノベーションの創出を推進するファンディングエージェンシーとしての事業内容を鑑みランキングには入れてありませんが、高被引論文数は450報、高被引用論文の割合は2.1%でした。

【本分析に使用したデータベース】

Essential Science Indicators（以下ESI）

【高被引用論文(Highly Cited Papers)の定義】

ESIは、科学全体を大きく22の研究分野に分類しています。そして、それぞれの分野において被引用数が上位１%の論文を高被引用論文(Highly Cited Papers)と定義しています。

引用は分野によって動向が異なること、一般的に論文発表から時間を経るほど多くなることを踏まえ、各年・分野別の高被引用論文を特定し、集計しています。

本分析は、ESIに収録されている世界の研究機関情報から、日本の各研究機関が上記条件でどれだけインパクトの高い論文を出しているかに注目しました。高被引用論文を多く輩出する研究機関は、比例してその分野で関心を集める傾向があります。そのため、これら相対的定量データは、世界的な学問・研究にどれだけ影響力を持っているか、その機関の世界での位置を示唆するひとつの有力な指標となります。

【データ対象期間】

2012年1月1日～2022年12月31日 （11年間）

ESIの22分野分類の詳細と定義については、こちらをご覧ください。

【Essential Science Indicatorsとは】
分析に用いたEssential Science Indicatorsは、学術論文の引用動向データを提供する統計データベースです。学術文献・引用索引データベース「Web of Science® Core Collection」の収録レコードをもとに、論文の被引用数から、世界のトップ1パーセントにランクされる研究者と研究機関の情報をそれぞれ収録しています。収録データは2か月ごとに更新されます。 Essential Science Indicators 製品概要

【InCitesとは】
InCites は、Web上で提供され、カスタマイズにも対応した、引用文献に基づく研究評価ツールです。学術機関や政府機関の管理者の皆様は、研究者の生産性を分析し、ベンチマーキングの結果を世界中の研究機関と比較することができます。InCites 製品概要

【Web of Scienceとは】
Web of Science は、Web of Science Core Collectionをはじめとする膨大な量の高品質な文献コンテンツを包括し、自然科学、社会科学、人文科学の情報の迅速な検索、分析、共有を支援する最高水準の調査研究プラットフォームです。Wef of Science 製品概要

【データのダウンロードはこちら】

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