本研究は、技術分野における動向把握の効率化と精度向上を目的としている。従来の技術動向分析手法は、専門家の評価に依存し、高コストであるとともに迅速性や説明可能性に課題を抱えていた。これらの課題を解決するために、本研究では大規模言語モデル（LLM）を活用し、技術観点の自動検出による技術動向マップの構築手法を提案する。本手法により、膨大な技術情報を効率的かつ体系的に整理し、的確な技術動向の分析とその活用を支援する基盤を提供することが可能となる。

技術分野における動向把握の効率化や精度向上は、研究開発戦略の立案において極めて重要である。しかし、従来の手法には以下の課題が存在する。一つは迅速性の問題であり、各分野の専門家による技術シーズの重要度評価は、時間や費用の面で大きなコストがかかるうえ、一度評価が行われても、研究・開発スピードが速い分野ではその有効性が短期間で失われる可能性がある。このため、評価プロセスの自動化または半自動化が求められる。ただし、自動化が進む中でも、専門家が必要に応じて介入できる柔軟性を確保する必要がある。また、もう一つの課題は説明可能性である。重要技術の優先順位を提示するだけではなく、なぜその順位に至ったのか、具体的な根拠を示すことが必要である。この点は、研究機関や企業が結果を納得し、活用するうえで特に重要である。本研究では、これらの課題に対応するために、技術動向マップの自動生成を目指す。具体的には、大規模言語モデル（LLM）を活用して、特定の技術分野における特徴的な要素や課題を自動的に検出し、それらを基にした技術動向の分析を行う。これにより、従来の手法では対応しきれなかった広範囲かつ迅速な分析が可能となり、専門家による介入の余地を確保しつつ、根拠の明確な結果を提示することができる。なお、特許庁が実施する「特許出願技術動向調査」は、本研究が取り組む方法論の一例として位置付けられる。毎年、特許庁は注目度の高い技術分野を10個程度抜粋し、特許情報を精査・分析している。この調査では、関連する特許や論文を詳細に分析し、先端技術分野の出願状況や研究開発の方向性を明らかにすることで、日本の産業が優位にある分野や劣位にある分野についての分析等が可能となる。この特許出願技術動向調査の一環として技術観点（技術区分）の調査・付与が行われる。技術観点とは「機械翻訳」や「ドローン」などの各分野の課題や用途などの各要素のことである。表1は、令和2年度に実施された機械翻訳分野の調査において作成された技術観点軸の一部を示したものである。この観点軸を基に、特許に対して技術観点を付与し、技術動向マップを構築することで、各国の技術的な強みや日本の研究開発の方向性を明らかにすることが可能となる。本研究では、大規模言語モデル（LLM）を活用することにより、このような技術観点を自動的に検出する手法を提案する。「機械翻訳」における技術観点軸の一部抜粋第1階層第2階層第3階層翻訳モデルモデル構築統計的機械翻訳言語モデル翻訳処理ビーム探索埋め込みニューラルモデル構築機械翻訳DL