大規模言語モデル（LLM）は新規アイデア生成に有用である一方、表層的連想に依存しやすく、真に意外性のある発想の創出には限界がある。本研究では、特許由来の技術シーズ知識グラフ（KG）と、ニュース記事から仮説推論により構築したニーズKGを照合することで、異業種アナロジーを体系的に発見する枠組みを提案する。両KGを、意味的な共通ノードを基準に対応付けることで、語彙一致に依らない意外だが妥当な対応関係を抽出する。自動車業界での評価により、本手法がLLM単独より創造的なアイデアを創出できることを示した。

革新的なアイデアは、しばしば互いに離れた領域の概念や技術を結び付けることで生まれる。近年、LLMは事業創出や研究支援などの創造的タスクに活用されつつあるが、その出力は言語的共起に基づくものが多く、真に意外性のある発想を生み出すことは依然として難しい[3,6]。創造性において重要な意外性と現実的妥当性の両立（セレンディピティ）の計算機的実現は、未解決の課題である。この課題に対し、本研究では異業種アナロジーに着目する。異なる産業領域に存在する技術や課題の間に共通する機能的構造を見出すことで、言語的には近くないが背後の構造の類似性から有望と考えられる発想を導くことが可能となる。たとえば「生ビールのような泡立ちが楽しめる缶ビール」というニーズと、ある特殊な「金属塗装技術」（シーズ）が「低撥水性」というアンカー（共通ノード）で結びつけられる（図1）1）。しかし、このような対応関1）本例はアサヒビール㈱とトーヨーケム㈱が協業した実例に基づく。https://www.artiencegroup.com/ja/products/metal-coatings/foam-generating-beer-can-coating.html係は暗黙的で疎であり、テキストの表層レベルの言語的整合性を重視するLLMのみで自動的に発見することは困難である。そこで本研究は、明示的な意味構造に基づく探索を可能にするため、二種類のKGを構築・照合する枠組みを提案する。一つは特許文書から抽出した技術シーズKG、もう一つはニュース記事に現れる社会的・産業的ニーズを起点とし、仮説推論により技術的機能へと展開したニーズKGである。両者は共通の関係スキーマで表現されており、埋め込み表現を用いたアンカー（意味的に共通のノード）対応付けにより、語彙一致に依らない意味的対応関係を同定できる。このようなKGベースのマッチングにより、LLM単独では得にくい意外だが説明可能なシーズ・ニーズ対応を体系的に抽出できる。本研究では自動車部品領域を対象に評価を行い、提案手法がLLMによる直接生成と比べて高い意外性をもつアイデアを生み出すことを示す。