http://doi.org/10.15108/stih.00056

2016 Vol.2 No.4

ほらいずん

新たな予測活動の展開に向けてⅡ− IARPA FUSE プログラムにみる
ホライズン・スキャニングの新手法−
科学技術予測センター 客員研究官 七丈 直弘（東京工科大学コンピュータサイエンス学部 教授）【概要】

近年、科学技術の急速な変化と社会課題の複雑化により、これまで以上に科学技術予測が困難となってきた。そこで、近年急速に発展を遂げている計算統計学、機械学習等の IT 技術を科学技術予測活動へ活用する試みが行われ始めてきた。本稿では、政府による科学技術予測活動への IT 技術活用の先進的事例として、米
国 IARPA-FUSE プログラムの取組を紹介する。同プログラムでは、大学・シンクタンクからなるコンソーシアムに対して委託研究を行い、論文・特許・ニュース等の書誌情報・全文データを基に、ネットワーク解析、自然言語解析を行った結果を基に機械学習を実施し、科学研究における新興領域の特定が短期間で可能とした。日本でも同種の取組を通じ、より即時的な予測活動の実施が待望される。と呼ぶ）では 5 か年の研究開発プログラムとして1. はじめに

Foresight and Understanding from Scientificグローバル化や多極化が進む現在世界では、急速にExposition1）（以後、FUSE と呼ぶ）が開始された。

変化・発展を遂げる社会環境や科学技術の変化の兆

FUSE は 2015 年に終了し、その成果の一部はジャーしを捉えて、迅速に政策に反映することが求められてナル論文や学位論文として出版されており、その総数いる。このような状況下で、科学技術政策の立案上、は 111 件に及ぶ注 1。また、
FUSE の成果はベンチャー

ホライズン・スキャニングに関心が持たれている。

企業によって商用のホライズン・スキャニング事業

ホライズン・スキャニングは特定の対象についてとして展開されてもいる。ただし、プログラム全体のの「その時点での考え方や計画に対する、潜在的脅成果は公表されていない。

威、可能性、あるいは将来の発展方向性の体系的評価」

本稿では、FUSE の概要と、その成果として出版さであり、科学技術政策への貢献を考えるならば、社れた学術論文から分かる FUSE の成果について概観

会情勢や科学技術の情勢やその変化を広範に把握し、し、日本での科学技術予測活動での IT 技術活用の方体系的評価を行う必要があり、膨大な作業が必要とな向性について考察する。

る。しかし、近年の IT 技術の進展により、従来専門家の評価に任せるしかなかった上記の作業の一部を、IT の力を活用して遂行できる可能性が見えてきた。

2. FUSE プログラムとは自然言語処理に関する研究開発が進み、科学技術予

米国国家情報長官室は米国の情報機関を統括する部測への適用が期待されるようになってきた 2011 年、署である。同時多発テロ事件の後、米国の情報機関の米 国 情 報 高 等 研 究 開 発 活 動（IARPA：Intelligence間の連携不足を解消し、テロ予防を強化するために

Advanced Research Projects Activity, 以降 IARPA

2005 年に設置された。様々なインテリジェンス活動

注 1 2016 年 10 月 3 日時点での Google Scholar による検索結果を基にしている。謝辞に FUSE プログラムを研究資金とすることを示す ID が含まれているものを検索対象とした。
（2016.12.20 公開）

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支援の一環として、情報技術を活用したインテリジェ

結果、1〜20% の専門用語の盛り上がりを予測可能とンス活動の支援も行っている。インテリジェンス活動

なったという。統合された技術の詳細は開示されてい支援を目的とした、公募型の研究開発プログラムにないが、公刊された論文を基にその概要を描像したい。

IARPA がある。米国国防高等研究開発局 (DARPA) の情報機関版という位置付けであり、DARPA 同様、プログラムマネージャーが 3〜5 年の任期の間に情報活動

3. 主要な論文の概要のニーズに基づく研究開発プログラムを立ち上げ、ハ

論文 1. Boyack, K. W., et al. (2014). "Characterizingイリスク・ハイリターンな（不確実性が高いが、得ら

the emergence of two nanotechnology topics

れる利益が大きい）プログラムを行っている。2016 年

using a contemporaneous global micro-model of

10 月の時点でアクティブなプログラムは 32 個あり、science." Journal of Engineering and Technology

その一つが FUSE である。
2011 年に開始された FUSEManagement 32: 147-159.2）

は、科学・技術文献や特許などにみられるような公知論文の被引用情報を基に、ブームとなっている研究の情報を基に、新技術の急速な出現を体系的かつ連続領域の特定と、その時間変化について分析を行ってい

注2的な判断の自動化手法の開発を目標に掲げた。公募る。論文データベース Scopus に含まれる文献情報をの結果、BAE Systems、コロンビア大学、Raytheon

年ごとに分け、共引用分析によりクラスタリングを行

BNN Technologies Corporation、SRI イ ン タ ー ナ

うことで、マイクロ・コミュニティ (MC) と呼ばれるショナルによって率いられるチームと契約が行われ、研究分野の同定を行った注 3。次に、年ごとに生成され2015 年までの約 5 年間の間に研究が行われた。

た MC ごとに、そこに含まれる論文が引用する文献が同プログラムのゴールは「新技術の出現によって引どれだけ重複するかを全ての組合せに対して算出するき起こされる社会へのインパクトを軽減するために、ことで、MC の年次変化を見た。MC の状態変化として複数の技術分野の融合によって生ずる新しい科学技は、生成、維持、分離、融合、消滅が存在する。この術のコンセプトの出現を、主に科学文献の自動分析をような状態変化をナノテクノロジー分野に対して分析通じ、信頼性のある方法で、早期に検出すること」とさした。その結果、MC はその生成後、翌年維持されるれ、その実現の方法として以下の項目が掲げられた：のは 32% しかなく、翌年まで維持された MC の 58%● 英語及び中国語の科学文献と特許を自動要約し、数は 3 年後まで継続し、9 年間継続した MC の 90% は年内に出現すると予想されるコンセプトのパター更に翌年まで継続する、などの状況が判明した。

ンを発見する。
● 数千に及ぶ科学技術領域を可視化し、どのように分野が論文 2. Breitzman, A. and P. Thomas (2015). "The相互に影響を及ぼしているのかを時系列で把握する。

Emerging Clusters Model: A tool for identifying

以上をゴールとして、以下の技術の開発・実装・試験

emerging technologies across multiple patentを行う：

systems." Research Policy 44(1): 195-205.3）● 新技術出現の理論● 技術用語抽出

米国、欧州、中国、ドイツの特許データを基にした分析から、新技術の出現を予測するための手法● 新たな特徴技術（コミュニティ検出、研究トピック（Emerging Clusters Model）が提案された。より多くの持続性分析、センチメント分析を加味した引用分の特許から引用を受ける特許をホット・パテントと呼析、技術用語分類）

び、年ごとにトップ 5% の被引用数を持つ特許として● 技術出現の指標定義した。これらの中には内容的に類似したものが多● 複数指標の複合利用と予測モデルく含まれるため、被引用関係によってクラスタリング● 予測結果の説明可能性が行われた。その結果得られたホット・パテント・ク

これらの技術を総合し、2〜5 年後の予測を行ったラスタを引用する特許を次世代クラスタと定義した。

注 2 原文では seeks to develop automated methods that aid in the systematic, continuous, and comprehensive
assessment of technical emergence using publicly available information found in published scientific,technical and patent literature. となっている。
注 3 このマイクロ・コミュニティは当研究所が作成しているサイエンスマップと類似した概念である。サイエンスマップは被引用数におけるトップ 1% の論文間の共引用関係であるのに対し、マイクロ・コミュニティでは全論文に対する共引用関係を用いている点が主要な違いである。
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次世代クラスタに対して、公的セクタの割合（クラス論文 4. Wolcott, H. N., et al. (2016). "Modelingタに属する特許の発明者に、政府、大学、非営利団体

time-dependent and -independent indicators toが含まれる割合）、サイエンス指数（特許における非特facilitate identiﬁcation of breakthrough research

許文献引用の数を、それが属するパテントクラスにおpapers." Scientometrics 107(2): 807-817.5）

ける非特許文献引用の平均値で除したもの）、オリジナ

論文被引用数の分布は大きくゆがんでおり、ごく一リティ指数（当該特許が引用する文献がより多くのパ部の論文が多くの被引用数を集める傾向にある。極端テントクラスに分散しているか）、引用指数（当該クに多くの被引用数を集める論文をブレークスルー論ラスタに属する全特許の特許引用数平均の、当該年の文として定義し、その論文の各種属性情報（引用文献、全出願特許における特許引用数平均との比）を用いた被引用文献、ページ数、著者数、著者の所属国数、著スコアリングが行われ、過去の事例の対比から、この者の所属組織数、助成機関、著者の研究履歴、論文共スコアがより高い次世代クラスタが将来ホット・パテ

著ネットワークにおける中心性など）を基に、その論ント・クラスタとなる確率が高いことが示された。な

文が将来ブレークスルー論文となるかを出版から半お、上記のスコアリングにおけるパラメータは、NIST年内に判定するアルゴリズムの開発が目標とされた。

Advanced Technology Program（ATP）の成果であ

具体的には、がん研究を対象とし、米国がん研究学会る特許（これらは過去の分析により、他の特許よりも被（AACR）及び米国臨床腫瘍学会 (ASCO) が高評価し引用数が高いことが知られる）に対して高いスコアがた高被引用論文と、Nature Medicine が 2011 年に付与されるようにパラメータがチューニングされた。

出版したがん研究特集号で言及された高被引用論文の計 283 本をブレークスルー論文として抽出し、こ論文 3. McKeown, K., et al. (2016). "Predicting

れと対照集団（腫瘍学あるいは医学の分野で出版され

the impact of scientific concepts using full-text

た論文 2,500 件）の 2 群間の属性の相違を機械学習

features." Journal of the Association for Information

によって分析した。

4）

Science and Technology: (to appear).

科学における特定の概念のインパクトの予測を行

論文 5. Babko-Malaya, O., et al. (2013). "Modelingうシステムを提案している。ここでの概念とは論文全Debate within a Scientific Community." in

文データに表れる技術用語であったり、科学分野やカInternational Conference on Social Intelligence

テゴリなどといった論文書誌情報中に出現する情報and Technology (SOCIETY).6）

であったりする。与えられた概念の将来のインパク

新しい科学分野の発生を同定しその推移を観察す

トを予測するために、書誌情報を基に分析した情報、るため、科学コミュニティの中でのディベート構造が論文の全文データから抽出した情報が用いられる。書分析された。発展しつつある新しい科学分野に対し誌情報から生成される情報としては、概念に属する論ては、意見の不一致や不確実性が多い。本研究では文を執筆する著者や、その所属、あるいは論文共著

ディベートを以下の 3 種に分類している。(i) 非整合ネットワークにおける指標（中心性、クラスタリン型（提示する事実に既往論文との不一致がある）、(ii)グ、次数相関）などが含まれる。論文全文データから能動的な不一致型（能動的に他の研究と自らの研究を抽出される情報としては、固有表現（アルゴリズム、対照させる）、(iii) 内容不確実性型（その他）の 3 種

データセット、遺伝子、ウイルスなどといった各種科に分類した。対象とした文献は、Web of Science,学概念）、研究資金提供機関、新規性の言及（新手法PubMed Central, Lexis-Nexis Patent data に及の提案なのか、既存手法の改良なのか、あるいは新しぶ。ディベートの認識は、文献やコンセプト間の対比

いデータに基づくものか、既存のデータに基づくものを抽出することによって行われる。さらにディベートか）などが含まれる。また、概念がどのようなコンテは、その文献やコンセプトが属する科学分野、表出しキストで言及されているかも検出している。論文構造た媒体の特性（レビュー論文か、通常の論文か）、出の解析から、各固有表現が「研究の目的」「自らの過現した位置（イントロダクション、バックグラウン去の研究」「研究の背景」「対比」「基礎」「その他」のド、手法など）によって分類された。専門家によって一つに分類される。さらに引用文献のセンチメントの作成された、1981〜2000 年までの間にディベート同定も行った。本文中に出現する引用文献への言及のが存在した科学分野のリスト（常温核融合、メタマテ

仕方を「肯定的」「否定的」「中立的」のいずれかに分リアル、組織工学など）とその期間を作成し、同じ類している。以上のような多様な情報は時系列で表現分野を対象として上述のアルゴリズムによってディされ、最終的に時系列分析を行い、各種のバイアス除ベートの有無を判定した結果、再現率 0.97、適合率去を行った結果、予測結果が提示された。

0.8 となった。
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4. FUSE プログラムの成果
プログラム全体を通じて、基礎的内容から応用的内5. 日本でのホライズン・スキャニングの実施に向けた課題容まで幅広く成果が出ていることが分かった。概要は

FUSE プログラムの成果全体は公開されていない

提示していないが、自然言語処理の基礎技術7、8）に属ものの、本稿が引用した論文を解析することで、同等する成果や、論文 12）のような計量書誌学に属する実のシステムを作ることは不可能ではない。引用した

6）

験成果、論文 5 のような応用言語学に属する成果も3〜5）あれば、論文 2〜4

文献の多くには、各アルゴリズムのパフォーマンスのように他の成果を応用しても記載されていることから、どれかをスターティンブレークスルーの判別を行うという応用的内容もあグポイントとして開発するのが一つの選択肢となる。

る。
このように、基礎から応用と成果の性質は異なるもただし、世界の学術研究・特許のトレンドから注目すの同士が、ミッション達成のために、相互に密接につなべき変化を抽出するのであれば、英語文献だけでも良がっている。これは、プログラムディレクターがプロいが、日本の科学のトレンドや、日本政府の科学技グラム実施に先立って、目標達成に用いる要素技術と術政策との関連を調べるには、日本語と英語との間その組合せをプランニングしていたことを推測させの固有表現や概念に関するコンコーダンス（対応表）

る。また、最終的な目標達成においては複数のチームが必要となり困難性が増す。逆に、日本語で得られる（論文 2 は 1790 Analytics、論文 3 はコロンビア大・情報だけに特化するならば、コンコーダンスの問題をミシガン大を中心とした複合体、論文 4 は Thomson避けて、日本における科学分野の隆盛を予測することReuter と ÜberResearch）に異なる手法で取り組まも可能である。さらに、予算の面では、FUSE プログせるなどしており、コンペティションによってより良ラムの総予算は明らかにされていないものの、参加企い手法を選ぼうとしたのではないかと想像できる。こ業の一つである BBN 社は $1.7M の契約をしたと表れらの成果のうち、SRI International が受託していた

明1）しており、総額は 10 億円を超えている公算もあ分について、その成果は論文として公開されていないる。日本での実施には、用途を絞ることでコストを抑ものの、Meta というスタートアップ企業がライセンえる、あるいは国際連携を視野に入れることが求めらスを受け、商用ホライズン・スキャニングサービスとれるだろう。

9）

して既にサービス提供を開始している 。

参考文献
1） Rahmer, R. Foresight and Understanding from Scientific Exposition (FUSE) . 2016 [cited 2016 10/12];
Available from：https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/fuse
2） Boyack, K.W., et al., Characterizing the emergence of two nanotechnology topics using a contemporaneous

global micro-model of science . Journal of Engineering and Technology Management, 2014. 32: p. 147-159.
3） Breitzman, A. and P. Thomas, The Emerging Clusters Model: A tool for identifying emerging technologies

across multiple patent systems . Research Policy, 2015. 44(1): p. 195-205.
4） McKeown, K., et al., Predicting the impact of scientiﬁc concepts using full-text features . Journal of theAssociation for Information Science and Technology, 2016: (to appear).
5） Wolcott, H.N., et al., Modeling time-dependent and -independent indicators to facilitate identiﬁcation ofbreakthrough research papers . Scientometrics, 2016. 107(2): p. 807-817.
6） Babko-Malaya, O., et al., Modeling Debate within a Scientiﬁc Community . in International Conference on
Social Intelligence and Technology (SOCIETY), 2013.
7） Wick, M., et al., A joint model for discovering and linking entities , in Proceedings of the 2013 workshop

on Automated knowledge base construction . 2013, ACM: San Francisco, California, USA. p. 67-72.
8） Singh, S., et al., Joint inference of entities, relations, and coreference , in Proceedings of the 2013 workshop

on Automated knowledge base construction . 2013, ACM: San Francisco, California, USA. p. 1-6.
9） SRI International. Meta and SRI International Announce Agreement to Bring IARPA FUSE PredictiveIntelligence to the Scientific World . 2016 [cited 2016 10/12]; Available from：https://www.sri.com/
newsroom/press-releases/meta-and-sri-international-announce-agreement-bring-iarpa-fuse-predictive
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