ニーズ知識グラフ構築による異業種アナロジーの探索

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。