技術の構造化ツールとしてVBridgeというものがある．このツールは技術の理解や新しい価値の発想などに役立つことができるが，作成コストが高いという問題がある．そこで，技術文書などからVBridgeを自動生成することが望まれる．本研究では，マルチタスク学習を適用させた汎用自然言語処理モデルを用いることで，論文からVBridgeの要素を抽出することを目指した．また，その結果について考察を行い，検討すべき課題について整理する．

近年，激しく変動する国際情勢において，企業には大きな需要の変化に対応できる力が求められている．そこで，大きな変化に対応するためには企業内外での部門間の垣根を越えた連携が必要不可欠となってくる．しかしながら，開発部門の人が社会的価値から着想を得るということや，マーケティング部門の人が技術に対して深い理解を得るということは難しい．この課題に対し，部門間の橋渡しとなる思考ツールとしてVBridge（バリュー・ブリッジ）が提案されている[1]．VBridgeは技術価値を視覚化したもので，下層の専門的な技術から，上層の社会的価値への道のりが順を追って表現される．これを用いることで，技術とその価値を共有することができ，部門間連携の助けとなる．しかし，VBridgeを作成するためには，VBridgeに対しての深い知識や，技術に対する理解が必要となり，誰でも容易に作成できるものではない．本研究では，VBridgeを作成するコストを削減するため，論文などの技術文書からVBridgeを自動生成することを目指す．本稿ではその第一歩として，汎用自然言語処理モデルよる深層学習を用いて，VBridgeの構成要素を抽出することを試みる．