技術文書から数1000のR＆D仮説や用途仮説を生成し、概念構造モデルで戦略を練る
新しいR&Dテーマを探そうとして、論文、特許、技術ニュースを検索する。それはごく普通の方法です。多くの人々が「情報を隈なく網羅的に徹底的に収集して正しい方法で分析すれば、必ずや正しい答えにたどり着ける」と信じています。最近では、それを支援するテクノロジー・インテリジェンス（TI）と呼ばれるようなツールもあります。しかし、残念ながらそれでも「新しい研究勝テーマや仮説にはつながらない」というお悩みは絶えません。
どうぞ立ち止まって考えてください。検索できるのはその名前やキーワードをすでに知っている範囲ですよね。
R&Dテーマや仮説が見つからない本当の理由は、専門領域に閉じた情報空間でしか探索していないからなのです。もし、新しい技術のヒントが、自社の専門領域とは異なる産業や技術分野にあるとしたら、その分野の名前も、検索すべきキーワードも、まだ知りませんよね？
知らないことを、どうやって探すのか？それがこの問題の本質なのです。
キーワードを知らないとしたら、技術の詳細は省いてそれをより抽象化・一般化した表現で考えてみるというのはどうでしょうか。これに近いのが、かつてブームにもなった発明的問題解決理論TRIZでした。しかし、これには苦い思い出のある方々が多くいらっしゃるかと思います。TRIZの目的は、「心の惰性を克服し、幅広いアイデアを生み出すことにある」とされており、あくまでも考えるのは人間です。問題は「40の発明原理」というものがトップダウン的に与えられており、それに沿って考えればよいという体になっているのですが、そもそもそのような固定された理論に縛られること自体が発想を固定化してしまうという矛盾を孕んでいました。
今やAIの時代です。AIは世界中の技術情報も学習しています。AIに訊けば専門外のことも詳しく教えてくれます。ただし、質問の仕方がカギになります。凡庸な質問には凡庸な回答しか返ってきません。
ConceptMiner R&D — Cross-Domain R&D Concept Exploration Systemは、この問題を解決するAIシステムです。
論文や技術レポートなどの技術文書を投入すると、そこに記載されている技術要素を分解し、それをどのような問題をどのような方法で解決するものかを多段階のレベルで抽象化します。それをもとに異分野探索する探索プロンプトを自動生成してLLMに投げます。得られた回答から、自社技術領域における課題を解決するために異分野の方法を取り入れるR&D仮説、または自社の技術や技術的要素を異分野に適用するアイデアを生成します。生成される数は数千以上に及びます。
これらの膨大な仮説・アイデアの概念構造を機械学習を用いてモデルすることにより、類似した仮説・アイデアをひとまとめにしたり、その関係性（つながり方）を見ることで、戦略的および効率的な研究開発を計画することができるようになります。
1本の論文からでも数千の仮説・アイデアを生み出せますが、得られた仮説・アイデアを濃縮しながら、社内の技術文書全体でこれを行って行くことで、会社としての技術戦略を策定することができるという見通しが得られるでしょう。マインドウエア総研では、クライアント企業様の社内技術文書の概念構造モデルを構築する技術を提供できますので、次のステップとしてはこれを行うことができます。まずは、個々の技術文書からR&D仮説や異分野用途アイデアを生成することにチャレンジしてみてください。
既存テクノロジーインテリジェンス製品との接続
ConceptMiner R&Dは既存のテクノロジーインテリジェンス（TI）製品とのAPI結合も順次拡充していく予定です。開発元と連絡がとれた製品から対応を行って行きます。現在のところITONICSへの対応を検討しております。
Cross-Domain R&D Concept Exploration System ConceptMiner R＆D
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