| タイトルコード |
1000101229256 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
学術論文とAI |
| 書名ヨミ |
ガクジュツ ロンブン ト エーアイ |
|
GPTの性質と両利き研究者の出現 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
山崎 知巳/著
|
| 著者名ヨミ |
ヤマザキ トモミ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
東京大学出版会
|
| 出版年月 |
2025.2 |
| 本体価格 |
¥4500 |
| ISBN |
978-4-13-061166-4 |
| ISBN |
4-13-061166-4 |
| 数量 |
4,240p |
| 大きさ |
22cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 件名 |
人工知能
|
| 注記 |
文献:p209〜214 |
| 内容紹介 |
AIの世界では、これまでの産学連携では見られなかった、産学双方の組織に所属する新しい形態の研究者を出現させた。学術論文の平均被引用数を比較し、AI分野における産学連携の質的変化の実態とその背景を明らかにする。 |
| 著者紹介 |
石川県金沢市生まれ。東京大学大学院工学系研究科修了。同大学産学協創推進本部副本部長、安全保障輸出管理支援室副室長兼Beyond AI研究推進機構副機構長。 |
| 目次タイトル |
第1章 序論 |
|
1-1 背景 1-2 目的 1-3 貢献 1-4 構成 |
|
第2章 先行研究 |
|
2-1 分野間融合に関する研究 2-2 組織間連携に関する研究 2-3 新興領域・トピックに関する研究 2-4 デジタル・人工知能とその融合に関する研究 2-5 その他の関連研究 2-6 本研究の位置付け |
|
第3章 データセット・検索と抽出・クラスタリング |
|
3-1 データセット 3-2 検索語の特定と論文抽出 3-3 クラスタリング |
|
第4章 デジタル融合-クラスタリングによるコミュニティ特定とトピック変遷 |
|
4-1 手法 4-2 結果(クラスタリングによるコミュニティ特定とトピック変遷) 4-3 結果(技術融合による新分野形成の時系列分析・ポジショニング分析) 4-4 考察 |
|
第5章 AIの産学連携-『両利き研究者』の出現 |
|
5-1 手法 5-2 結果(全体分析) 5-3 結果(時系列分析) 5-4 結果(詳細分析) 5-5 考察 |
|
第6章 分野間融合・組織間連携-自然言語処理を例に |
|
6-1 手法 6-2 結果 6-3 考察 |
|
第7章 論文と特許の関係性に基づく分野間融合と組織間連携の分析 |
|
7-1 関連研究と分析方針 7-2 手法 7-3 結果 7-4 考察 |
|
第8章 結論 |
|
8-1 まとめ 8-2 本研究の新規性 8-3 一つの定説に対する一定の見解 8-4 政策・施策及び技術経営上の示唆 8-5 残された課題 8-6 今後の展望 |