e-CSTIを活用したブロックチェーン分野の研究動向分析
内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局 上席科学技術政策フェロー
筑波大学 教授
面 和成※内閣府のウェブサイト「研究領域の違いによる研究資金配分と論文アウトプットの関係性分析」に掲載された資料をベースとしている．
https://e-csti.go.jp/downloads/2-kenkyu/funding2/e-csti-security-report_202209.pdf

エビデンスに基づく政策立案の必要性
内閣府にて必要なデータを収集し，関係者と共有するプラットフォームを構築

エビデンスシステム（）

我が国の大学・研発法人等における「研究」「教育」「外部資金獲得」状況のエビデンスを収集・整理～インプットとアウトプットの関連を分析可能に～関係府省庁
エビデンスに基づくより効果的・効率的な政策立案(EBPM)へ

大学・研究開発法人
エビデンスに基づくより効果的・効率的な法人運営(EBMgt)へ

大学等における「研究力」、「教育力」、「外部資金獲得力」の向上
我が国の科学技術・イノベーション力の向上

2

（evidence data platform constructed by CSTI）サイト

 https://e-csti.go.jp

 2020年３月にe-CSTI分析機能を関係府省庁へ，７月末に国立大学・研究開発法人等へ利用開放を開始
 2020年９月１日，一般公開サイトを立ち上げ

3エビデンスシステム（目指すべき将来像と目標）の概要

・民間投資の呼び水となるよう政府研究開発投資をエビデンスに基づき配分することにより、官民合わせたイノベーションを活性化
・国立大学・研究開発法人がEBMgtで経営を改善し、そのポテンシャルを最大限発揮・エビデンスシステムを構築し、2020年3月に政府内利用、7月末に国立大学・研究開発法人等内利用を開始、 9月1日に公開可能部分について一般公開サイトを立ち上げ

エビデンスシステムの分析
科学技術関係予算の
1.
見える化

具体的内容
行政事業レビューシートや各省の予算PR資料を活用し、関係各省の予算の事業内容、分野等の分類を可能とすることにより、科学技術関係予算を見える化する。

国立大学・研究開発法人
等の研究力の見える化

効果的な資金配分の在り方を検討するため、政府研究開発投資がどのように論文・特許等のアウトプットに結びついているかを見える化する。

大学・研究開発法人等の3. 外部資金・寄付金獲得の見える化

大学・国立研究開発法人等への民間研究開発投資促進に向け、①各法人の外部資金獲得実態を見える化するとともに、②各法人が使途の自由度の高い間接経費や寄付金をどのように獲得しているかを見える化する。

人材育成に係る産業界
4.
ニーズの見える化

各大学等が社会ニーズを意識しつつ教育改善を図ることを可能とするため、産業界の社会人の学びニーズや産業界からの就活生への採用ニーズを産業分野別、職種別に見える化する。

2.

イノベーション・エコシステムの中核となる全国の大学等が、今後目指すべきビジョ地域における大学等の目指ンの検討を進めるため、地域毎の大学等の潜在的研究シーズや地域における人
5.
すべきビジョンの見える化
材育成需給を見える化する。
4

分野全体を俯瞰した研究動向の分析ツール（論文マップ）の開発について
Digital Science社が提供するDimensionsの書誌情報データベースにあるTop10％論文（2010～2019年の過去10年間の200万本以上、学会発表等を含む）を、論文同士の共引用関係を元に、1,100程度の論文クラスターに分類。
さらに、各論文クラスターを12,500程度のサブクラスターに分類し、マップ化。注目する技術・論文が含まれるクラスターの特徴を分析することで、注目する技術等の動向や、共著ネットワーク等の分析、強みを有する研究機関の把握等を行う。

深層学習に基づく自然言語処理を使用することで、任意のキーワードを与えればその内容に関係が深い論文集合を提示する機能を整備。関心を有する技術を含む論文クラスターを特定することが可能。
※本分析ツールは一般公開されていない。

5

e-CSTIを活用した各分野における研究動向の把握に向けた取り組み■任意のキーワードと関係が深いクラスターを提示

クラスター497に含まれる論文のタイトル等を表示■国際的な共著ネットワークを可視化
クラスター497のサブクラスターに含まれる論文著者のネットワークを表示

クラスター４９７に含まれる論文をマッピング「security」に関係が深いクラスターを抽出■クラスターごとに論文を２次元マップで表示
サブクラスター別に色分け

著者の所属機関の国別に色分け

Article/Proceeding等の論文種別で色分け

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

6情報セキュリティに関係する論文クラスターの特定
 可視化分析ツール（文字列検索（正規表現）によるクラスター分析）を用いて、情報セキュリティに関係する論文クラスターを検索したところ、①サイバー攻撃系、②暗号系、③認証系、④ブロックチェーン関連をキーワードとする４つのクラスターを特定し、試行的な分析を実施。
検索文字列①サイバー攻撃系②暗号系

クラスター番号クラスターに含まれる論文のキーワード

論文数

security:- 497 (1930) intrusion detection, malware, intrusion detection system, android, attack- 477 (1603) encryption, attribute base encryption, attribute base, base encryption, cloud- 689 (1041) authentication, authentication scheme, key agreement, internet of thing, user authentication- 307 (796) blockchain, blockchain techonology, bitcoin, smart contract, blockchain base- 911 (786) wireless sensor network, wireless sensor, sensor network, wireless, hoc network
blockchain:④ブロックチェーン- 307 (1740) - 473 (67) electric vehicle, power system, demand response, wind power, power- 911 (39) - 477 (35) - 497 (30) attack:- 497 (2091) - 689 (706) - 760 (609) unclonable function, side channel, hardware trojan, puf, physical unclonable function- 911 (582) - 477 (563) -③認証系

encryption:- 477 (1100) - 27 (962) image encryption, chaotic system, chaotic, encryption, image encryption algorithm
authentication:- 689 (794) - 451 (402) face recognition, biometrics, face, recognition, gait recognition
cryptography:- 477 (308) - 689 (204) -※本結果は上位10％論文（被引用数上位10％）のみによる評価

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

7情報セキュリティに関係するクラスターにおける論文数・国際共著論文数の推移（2010～2019） サイバー攻撃系の研究は近年重要さを増しており、論文数が増加傾向。国際共著論文も増加。
 暗号系（暗号化・プライバシー関連）の研究は、一定の論文数が継続。
 認証系の研究も論文数が増加傾向にある。
 ブロックチェーンは新しい技術であり、様々な分野への適用の可能性・将来性が指摘される中、論文数が急激に増加している。
論文数

国際共著論文数
ブロックチェーン関連

ブロックチェーン関連

サイバー攻撃系

サイバー攻撃系
暗号系

暗号系

認証系

認証系

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

8

ブロックチェーン関連クラスターの論文マップ
 ブロックチェーンをキーワードとして含む論文クラスターは15のサブクラスターに分類され、それぞれが、ブロックチェーンの適用分野や関連技術により、特徴づけられている。

ICO(3)

マネーロンダリング(14)エネルギー(12)ブロックチェーン(13)ビットコインアドレス(5)サプライチェーン(6)スマートコントラクト(0)教育(8)ビットコイン(1)
IoT(2)

電子投票(7)
IoT(10)

IoT(4)
ヘルスケア(9)フォグコンピューティング(11)※ラベルはサブクラスターを特徴づける単語、円のサイズは論文からの被引用数を示す。

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

9

ブロックチェーン関連クラスターのサブクラスターにおける論文数の推移
 多くのサブクラスターにおいて、論文数は増加傾向にある。
ビットコイン※2019年の論文数が多いサブクラスターについて、サブクラスターを特徴づける単語を記載している。

サプライチェーン
IoT

IoT
ヘルスケア
スマートコントラクト
ブロックチェーン

↑Bitcoin登場(2008)↑Ethereum登場(2013)

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

10

ブロックチェーン関連クラスターの論文マップ （論文分野の可視化） AI、ハードウェア、ビジネス、法学、経済、公衆衛生まで、ブロックチェーン分野の関連分野は多岐にわたる。特にAIとの融合分野の論文が多い。

AIと画像処理

医療インテリジェンス、自律的IoT、ブロックチェーン解析など

経営管理論
クラウドファンディング、ビジネスモデル、サプライチェーン管理など

製造

製造システム、工場ネットワーク、製造情報の管理など

法学

マネーロンダリング防止、電子政府、著作権など

応用経済学

ビットコイン市場、エネルギー市場、セルフィッシュマイニングなど

銀行、金融、投資

公衆衛生

臨床試験、ヘルスケア、医薬品サプライチェーンなど※円のサイズは論文からの被引用数を示す。

クラウドファンディング、ICO、コーポレートガバナンスなど

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

11

ブロックチェーン関連クラスターに含まれるキーワードの変化による研究動向把握
 当初は、マネーロンダリングへの懸念から関連の論文が多かったが、ビットコインやセキュリティ強化、サプライチェーンへの活用等、様々な研究が実施されていることが示唆される。最近では自律分散型プログラム（スマートコントラクト）もキーワードと※2010-2015は頻出回数２以上のキーワード、2016-2019は頻出回数3以上のキーワードを表示して出現している。

2010

マネーロンダリング

2011

スマートコントラクト

2012

ビットコイン

2013

ネットワーク2014

セキュリティ

ブロックチェーンをベースにした応用研究

2015

IoT

2016

2017

2018

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

サプライチェーン

201912

ブロックチェーン関連クラスター含まれる応用キーワード（2015～） ※頻出回数20回以下、論文数2以上で表示
 論文のキーワードからは、金融、サプライチェーン、医療、エネルギー、著作権、保険、契約管理等さまざまな分野への適用に向けた研究が行われていることが示唆される。
2017

2015

Healthcare（ヘルスケア）crowdfund（クラウドファンディング）
Supply chain（サプライチェーン）
Contract management（契約管理）
Economic theory（経済理論）
Political economy（政治経済学）
Governance（ガバナンス）Money laundering（資金洗浄）
Decentralized autonomous
organization（DAO）
Internet of things（IoT）
Smart contract（スマートコントラクト）
Cryptographic protocol（暗号プロトコル）

2016

Data analytic（データ分析）Electric vehicle（電気自動車）Clinical（臨床）Electricity market（電力市場）
Digital identity（デジタルアイデンティティ）
Software define network（ソフトウェア定義ネットワーク）
Sustainable development（SDGs）
Fog（フォグコンピューティング）

Manufacturing（製造）
Energy（エネルギー）
Smart city
（スマートシティ）
Intellectual property（知的財産権）
Medical datum（医療データ）Copyright（著作権）
Corporate governance（コーポレートガバナンス）
Insurance（保険）
Maritime industry（海事産業）
Clinical trial（臨床試験）

2019

Secure energy trading（安全な電力取引）
Pharmaceutical（製薬）
Ambient assist live
（自立生活支援技術）
Digital forensic（デジタルフォレンジック）

2018

Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

13

ブロックチェーン関連クラスターの論文マップ（国別の論文輩出状況の可視化）
 米国と中国で若干の棲み分けがなされている。米国はフォグコンピューティングが特に弱く、中国はICO（InitialCoin Offering)とエネルギーが特に弱い。
 日本は米中に比べ論文数が少ない。
日本

中国

米国

フォグコンピューティング(少)ICO(3)
ブロックチェーン(13)サプライチェーン(6)教育(8)マネーロンダリング(14) エネルギー(12)ビットコインアドレス(5)ビットコイン(1)ICO(少)

エネルギー(少)スマートコントラクト・ビットコインの一部が抜けているが、クラスターとして米国に劣っているわけではない

スマートコントラクト(0)IoT(2)

IoT(10)

電子投票(7)
IoT(4)

フォグコンピューティング(11)ヘルスケア(9)Dimensions: Data sourced from Dimensions, an inter-linked research information system provided by Digital Science (https://www.dimensions.ai/).

※円のサイズは論文からの被引用数を示す。

14

参考：暗号・認証・データプライバシー分野におけるキーワード推移（SciVal版）
 Elsevier社に研究分析ツールSciValを利用した分析，文献データベース（Scopus）を利用
 SciValのトピック「TC.84」（Cryptography; Authentication; Data Privacy）を対象
 2021年は，1位：Blockchain，2位：Security，3位：Scheme，4位：Attack，5位：Cryptography※出典: Elsevier社製 「SciVal」より（2022年9月8日作成）

15参考：暗号・認証・データプライバシー分野におけるワードクラウド（SciVal版）
 「Blockchain」が暗号・認証・データプライバシー分野の最頻出キーワードであることがわかる
 そのほか，11位の「Transaction」，12位の「Smart Contract」が興味深い※出典: Elsevier社製 「SciVal」より（2022年9月8日作成）

16

謝辞

本分析にご協力いただいた皆様に感謝申し上げる．
・白井俊行氏（内閣府）：総括・井上瑶子氏（内閣府）：分析補助・七丈直弘氏（政策研究大学院大学）：分析手法の開発，可視化分析ツールの作成・分析・寺田好秀氏（政策研究大学院大学）：可視化分析ツールの作成・分析・加瀬豊氏（政策研究大学院大学）：データ前処理・分析補助・永井博昭氏（内閣府，名古屋大学）：SciValによる分析補助17