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技術 課題解決支援装置、課題解決支援プログラム、記憶媒体および課題解決支援方法

出願人 株式会社アイキューブド
発明者 藤平安男
出願日 2016年10月21日 (4年2ヶ月経過) 出願番号 2016-206934
公開日 2018年4月26日 (2年8ヶ月経過) 公開番号 2018-067240
状態 未査定
技術分野 検索装置
主要キーワード 人材不足 アルゴリズム適用 適合レベル 適合検査 調達コスト ヒット条件 施設運営者 非特徴点
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年4月26日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (11)

課題

IT技術を利用して、課題解決を支援する技法を提供する。

解決手段

課題解決支援装置(100)は、テキスト数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データであって、所定のインデックス付加ルールに応じてインデックスが付加された鍵データを含む要件データベース(RDB)を格納する記憶部(120)と、パラメータを含む課題データを取得する課題取得部(111)と、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定の順序ルールに応じて、順序付けるパラメータ処理部(112)と、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した鍵データを解決データとして読み出すデータベース検索部(113)と、読み出した解決データを出力する出力部とを有する。

概要

背景

2020年の東京オリンピック開催は、国内のジュニアアスリート加速度的に増加させている。しかし、この傾向は、ジュニアアスリートを子に持つ親、指導する立場場にある人々が抱える「食事でのサポート」に於ける悩み未解決状態のまま膨張させることを加速しているのも事実であり、その解決需要にはとても深刻なものがある。それはひとえに「アスリートの目的達成/課題解決のための適切な栄養指導」の絶対量が不足していることが原因であるといえる。特定のキャリア要件を満たしたうえで試験合格した管理栄養士にのみ付与される「公認スポーツ栄養士」の資格者は2016年において僅か173名が存在するのみという現状である。

さらに、このオリンピック開催に先立つ2018年、日本は超齢化へのステップを本格的に踏み始める。この時、高齢者要介護者を抱える家族、そこに関わる中規模施設運営者が苦悩する「食事でのサポート」という課題は、おそらく悲劇的なリスクとして顕現することが確実視されている。これらはいずれも管理栄養士というスペシャリストの活動範囲、責任範囲のうち特定のエリアの話ですが、そこに向けた「きめ細か」で「手厚い」ソリューションが求められている、緊要性が極めて社会的課題のひとつであることは間違いありません。敢えてこのエリアにフォーカスするならば、これらの課題は、(1)特定の専門エリアに対応するスキル保有者が少ない、(2)その結果、当該スキルの調達コストが高い、というふたつの状況の相乗効果により生まれているといえる。

本願発明者は、過去5年にわたり「食・栄養・健康」に関する事業企画、システムの設計/開発、サービス運営を行う過程で、消費者動向、施設運営者の苦悩、管理栄養士の現状の把握から、それを汲み取り、最適解を探し求めて来た。現状の課題の元凶と言える課題(1)に対する有効なソリューションが「ある仕組み」で可能になるのではないかと考えるに至り、その仕組みをシステム化する革新新的技術に想到した。そして、この技術の検証の過程で、発明者はこの仕組みが「管理栄養士の作業範囲」、「食に関わる課題範囲」に留まることなく、広く「スペシャリストのスキル、ナレッジが要求される課題範囲」において利用可能であることを確信した。この仕組みを、そのオブジェクト指向データモデルの構造から「VM-Matrix(可変複層・可変多次元マトリクス)」と名付けた。

従来技術として、「対話処理装置」(特許文献1を参照されたい。)がある。これは、「対話相手への発話と該対話相手からの着話とからなる対話により該対話相手と協同して課題を解決する対話処理方法に係り、特に、対話の進捗に伴う対話相手の認識レベルの変化に応じて対話の目的を設定し、発話の内容と発話の形式を選択する対話処理装置」の技術である。

概要

IT技術を利用して、課題解決を支援する技法を提供する。課題解決支援装置(100)は、テキスト数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データであって、所定のインデックス付加ルールに応じてインデックスが付加された鍵データを含む要件データベース(RDB)を格納する記憶部(120)と、パラメータを含む課題データを取得する課題取得部(111)と、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定の順序ルールに応じて、順序付けるパラメータ処理部(112)と、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した鍵データを解決データとして読み出すデータベース検索部(113)と、読み出した解決データを出力する出力部とを有する。

目的

本発明の目的は、多様な情報から課題を抽出し、その解決データを出力する課題解決支援装置、課題解決支援プログラム記憶媒体および課題解決支援方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

課題解決支援装置であって、テキスト数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データであって、インデックスが付加された鍵データを含む要件データベースを格納する記憶部と、パラメータを含む課題データを取得する課題取得部と、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定の順序ルールに応じて、順序付けるパラメータ処理部と、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した鍵データを解決データとして読み出すデータベース検索部と、読み出した解決データを出力する出力部と、を有する課題解決支援装置。

請求項2

演算処理装置を請求項1に記載の課題解決支援装置として機能させる課題解決支援プログラム

請求項3

請求項2に記載の課題解決支援プログラムを格納したコンピュータ可読な記憶媒体

請求項4

プロセッサを有するコンピュータを用いた課題解決支援方法であって、テキスト、数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データを含み、インデックスが付加された要件データベースを記憶部に格納する格納ステップと、パラメータを含む課題データを取得する課題取得ステップと、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定のルールに応じて、順序付けるパラメータ処理ステップと、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した解決データを読み出すデータベース検索ステップと、読み出した解決データを出力する出力ステップと、を含む課題解決支援方法。

技術分野

0001

本発明は、課題解決支援装置、課題解決支援プログラム記憶媒体および課題解決支援方法に関し、特に、多様な情報から課題を抽出し、その解決データを出力する課題解決支援装置、課題解決支援プログラム、記憶媒体および課題解決支援方法に関するものである。

背景技術

0002

2020年の東京オリンピック開催は、国内のジュニアアスリート加速度的に増加させている。しかし、この傾向は、ジュニアアスリートを子に持つ親、指導する立場場にある人々が抱える「食事でのサポート」に於ける悩み未解決状態のまま膨張させることを加速しているのも事実であり、その解決需要にはとても深刻なものがある。それはひとえに「アスリートの目的達成/課題解決のための適切な栄養指導」の絶対量が不足していることが原因であるといえる。特定のキャリア要件を満たしたうえで試験合格した管理栄養士にのみ付与される「公認スポーツ栄養士」の資格者は2016年において僅か173名が存在するのみという現状である。

0003

さらに、このオリンピック開催に先立つ2018年、日本は超齢化へのステップを本格的に踏み始める。この時、高齢者要介護者を抱える家族、そこに関わる中規模施設運営者が苦悩する「食事でのサポート」という課題は、おそらく悲劇的なリスクとして顕現することが確実視されている。これらはいずれも管理栄養士というスペシャリストの活動範囲、責任範囲のうち特定のエリアの話ですが、そこに向けた「きめ細か」で「手厚い」ソリューションが求められている、緊要性が極めて社会的課題のひとつであることは間違いありません。敢えてこのエリアにフォーカスするならば、これらの課題は、(1)特定の専門エリアに対応するスキル保有者が少ない、(2)その結果、当該スキルの調達コストが高い、というふたつの状況の相乗効果により生まれているといえる。

0004

本願発明者は、過去5年にわたり「食・栄養・健康」に関する事業企画、システムの設計/開発、サービス運営を行う過程で、消費者動向、施設運営者の苦悩、管理栄養士の現状の把握から、それを汲み取り、最適解を探し求めて来た。現状の課題の元凶と言える課題(1)に対する有効なソリューションが「ある仕組み」で可能になるのではないかと考えるに至り、その仕組みをシステム化する革新新的技術に想到した。そして、この技術の検証の過程で、発明者はこの仕組みが「管理栄養士の作業範囲」、「食に関わる課題範囲」に留まることなく、広く「スペシャリストのスキル、ナレッジが要求される課題範囲」において利用可能であることを確信した。この仕組みを、そのオブジェクト指向データモデルの構造から「VM-Matrix(可変複層・可変多次元マトリクス)」と名付けた。

0005

従来技術として、「対話処理装置」(特許文献1を参照されたい。)がある。これは、「対話相手への発話と該対話相手からの着話とからなる対話により該対話相手と協同して課題を解決する対話処理方法に係り、特に、対話の進捗に伴う対話相手の認識レベルの変化に応じて対話の目的を設定し、発話の内容と発話の形式を選択する対話処理装置」の技術である。

先行技術

0006

特開平7−152723公報

発明が解決しようとする課題

0007

上述した従来技術は、個人の知識を対話型で抽出する仕組みだけであり、既存の文書や画像データなどの課題データから、課題を抽出し、さらにその課題の解決データを既存データから取得するものはない。IT技術を利用して、低コストで課題を抽出し、その解決データを取得する技法があれば便利であるが、そのような発想に基づくシステムは開発されていない。

0008

そこで、本発明の目的は、多様な情報から課題を抽出し、その解決データを出力する課題解決支援装置、課題解決支援プログラム、記憶媒体および課題解決支援方法を提供することである。

課題を解決するための手段

0009

上述した諸課題を解決すべく、第1の発明による課題解決支援装置は、
テキスト数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データであって、(所定のインデックス付加ルールに応じて)インデックスが付加された鍵データを含む要件データベースを格納する記憶部と、
パラメータを含む課題データを取得する課題取得部と、
課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定の順序ルールに応じて、順序付けるパラメータ処理部と、
順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した鍵データを解決データとして読み出すデータベース検索部と、
読み出した解決データを出力する出力部と、
を有する。

0010

上述したように本発明の解決手段を装置(システム)として説明してきたが、本発明はこれらに実質的に相当する方法、プログラム、プログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものであり、本発明の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。なお、下記の方法やプログラムの各ステップは、データの処理においては必要に応じて、CPU、DSPなどのプロセッサ演算処理装置を使用するものであり、入力したデータや加工・生成したデータなどを磁気テープ、HDDメモリなどの記憶装置に格納するものである。

0011

例えば、本発明をプログラムとして実現させた、第2の発明によるプログラムは、
演算処理装置を第1の発明に記載の課題解決支援装置として機能させる課題解決支援プログラムである。

0012

また、第3の発明による記憶媒体は、
第2の発明に記載の課題解決支援プログラムを格納したコンピュータ可読な記憶媒体である。

0013

また、第4の発明による課題解決支援方法では、
プロセッサを有するコンピュータを用いた課題解決支援方法であって、
テキスト、数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データを含み、インデックスが付加された要件データベースを記憶部に格納する格納ステップと、
パラメータを含む課題データを取得する課題取得ステップと、
課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定のルールに応じて、順序付けるパラメータ処理ステップと、
順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した解決データを読み出すデータベース検索ステップと、
読み出した解決データを出力する出力ステップと、
を含むものである。

発明の効果

0014

本発明によれば、IT技術を利用して、低コストで課題を抽出し、その解決データを取得することが可能となる。即ち、本発明によれば、文字、数値、画像、音声を混然一体たるパラメータ(課題情報)として同一レベルで扱え、それから、その解決データを取得することが可能となる。

図面の簡単な説明

0015

図1は、本発明の一実施態様による課題解決支援装置の概要を示すブロック図である。
図2は、図1に示した装置で実行される処理の一例を示すフローチャートである。
図3は、課題であるパラメータの処理を示す模式図である。
図4は、データベース検索部のヒット条件の一例を示す図である。
図5は、データベース検索部のヒット条件の一例を示す図である。
図6は、データベース検索部を実現するコードの一例を示す図である。
図7は、データベース検索部を実現するコードの一例を示す図である。
図8は、データベース検索部を実現するコードの一例を示す図である。
図9は、課題取得部およびパラメータ処理部の処理の一例を示す模式図である。
図10は、データベース検索部の処理の一例を示す模式図である。

実施例

0016

以降、諸図面を参照しながら、本発明の実施態様を詳細に説明する。

0017

図1は、本発明の一実施態様による課題解決支援装置の概要を示すブロック図である。課題解決支援装置100は、制御部110、記憶部120、出力部OUT,入力部IN、通信部COM,表示部DISを有する。記憶部120は、テキスト、数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データであって、(所定のインデックス付加ルールIADに応じて)インデックスが付加された鍵データを含む要件データベースRDBを格納する。インデックス付加ルールIADは、既知のものを使用することが可能である。例えば、当該データ内で出現頻度が高い単語などにインデックスを付加するなどである。

0018

制御部110(プロセッサ、CPUなど)は、課題取得部、パラメータ処理部112、データベース検索部113、出力制御部114を有する。これら制御部内の各機能部は、これら各部として機能するプログラムを制御部のメモリ内にロードして機能させることが好適である。課題取得部111は、パラメータを含む課題データ(文字、数値、画像、音声の少なくとも1つを含む)を取得する。パラメータ処理部112は、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定の順序ルールODに応じて、順序付ける。データベース検索部113は、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した(ヒットした)鍵データを解決データとして読み出す。出力制御部114(出力部)は、読み出した解決データを通信部COM、出力部OUT、表示部DISなどに出力する。

0019

図に示すように、課題解決支援装置100は、制御部(CPU、演算処理装置、プロセッサ)110、入力部IN、出力部OUT、通信部COM、記憶部120、および、表示部DISを有する。本装置100は、パーソナルコンピュータ携帯電話端末スマートフォンとすることが可能であり、或いは、これらを内蔵するか、或いは、これらの装置、機器に搭載されることが好適である。出力部OUTは、プリンタPRNに本装置に格納される情報や生成された情報を出力することができる。表示部DISも、本装置に格納される情報や生成された情報を表示することができる。入力部INは、マウスMUSやキーボードKBDを介して入力される、ユーザによる操作指示情報入力受け付け、受け付けた情報やデータを取得部ACQに渡す。

0020

課題取得部111は、通信部COM、ネットワークNETを介して、様々なデータベース(図示せず)を持つサーバアクセスして、パラメータを含む課題データや、課題を解決する鍵データなどの情報を取得することが可能である。或いは、取得部111は、入力部INおよびキーボードKBDやマウスMUSを介して、課題を含むテキストを取得する。また、課題取得部111、記憶部に格納されている要件データベースから課題を含むテキストを取得してもよい。また、要件データベースは、外部に設けてもよい。

0021

図2は、図1に示した装置で実行される処理の一例を示すフローチャートである。図に示すように、ステップS11にて、記憶部120が、テキスト、数値、画像、または音声のうちの少なくとも1つを含む複数の鍵データを含み、インデックスが付加された要件データベースRDBを格納する。次に、ステップS12にて、課題取得部111が、パラメータを含む課題データを取得する。次に、パラメータ処理部112が、ステップS13にて、課題データから、複数のパラメータを抽出し、抽出した複数のパラメータを、所定のルールに応じて、順序付ける。これは、所定のルールに代えて、AI人口知能)などの既知の代替手段を利用してもよい。或いは、順序付けのみは、専門家が介在してもよい。

0022

次に、データベース検索部113が、ステップS14にて、順序付けられた複数のパラメータをインデックスとして、要件データベースを検索し、一致または適合した鍵データを解決データとして読み出す。最後に、ステップS15にて、出力部OUT(或いは、表示部、通信部など)が、読み出した解決データを出力する。なお、ステップS11などの格納ステップは、一回実施しておけば、その情報が変更されるまでは再実施する必要はない。或いは、格納ステップは、当該情報を格納したROMやフラッシュメモリなどの記憶媒体や記憶装置を装置やコンピュータに搭載することで不要となる。

0023

このように、生成した情報や中間データおよび取得したデータを外部に送信したり、表示部に表示したり、生成した情報や中間データおよび取得したデータなどを記憶部に格納したりすることは、後述する他の実態態様でも同様に可能であることに注意されたい。なお、本装置は、汎用コンピュータ特定用途コンピュータ、サーバ、PC、スマートフォン、携帯電話端末などのコンピュータ、或いは、これらコンピュータに本装置の機能や処理手順(方法)をコンピュータ上で実現(実行)するプログラムモジュールをコンピュータが持つCPUや記憶部に保持したり、外部のサーバやストレージから読み込んだりすることで、コンピュータ上に本装置を構築することが好適であり、後続各実施態様においても同様である。

0024

ここで、本装置の目的を、以下箇条書きにする。
・課題の解決、課題解決の支援
・これを実現する情報システム構築運用の支援
導入により得られる価値を、以下箇条書きにする。
・課題解決の自動化
・課題解決のコス圧縮
・課題解決の品質安定化(品質に於ける属人性排除)
メンテナンスコストの劇的な削減

0025

市場社会に与える効果を、以下箇条書きにする。
・スペシャリストの業務分野に於ける人材不足を解消する
・スペシャリストの業務分野に於けるスキル不足を補完する
労働集約型/知識集約型ビジネスモデル資本集約型へのシフトを加速する

0026

ターゲットビジネスを、以下箇条書きにする。
・スキルが要求される知識労働集約型ソリューションビジネス
コアとなる技術を、以下箇条書きにする。
・多様雑多な鍵データ集合に対する煩雑な適合検査をプログラムレスで実行する
・鍵データ:数値、テキスト、画像、音声
適合条件:比較較演算論理演算、包含、特徴点非特徴点一致、適合レベル
引数加工:トリミング、変形、ダウンコンバート、ノイズキャンセル

0027

課題を解決するために要求されるスキルを保有するスペシャリストの量が足りないのであれば、そのスキルを保有するスペシャリストの課題解決プロセスを誰もが使える公式にすれば良いのではないか。これは単純な発想であるが、先に触れたアスリートや高齢者に対する食事面でのサポートという場面にある課題の多くが、この「公式による解決」に馴染むものであることを考えると、最も有効なメソッドのひとつであると言える。しかしながら、「単純」であることは必ずしも「簡単」であることを意味しない。「スペシャリストの保有する複雑難解な課題解決手法アルゴリズム)の関数化」は、紛れもない難問であった。難度、属性カテゴリの異なる多くの課題解決プロセスを追体験、時にバイスタンダーとしてリアルタイムで体験する中で、本願発明者はあることに想到した。この「公式化」の肝は、「アルゴリズムを数式で表現する」ことではなく「課題を構文解析する」ことにある。

0028

課題の構文解析とは、(1)課題を「パラメータの集合」に変換する、(2)パラメータの入力順アルゴリズム適用に最適化する、というプロセスである。そして、この「シーケンシャルなパラメータとして最適化された課題」から単純で汎用的なシステムで最適解を引き出すためには、特異な構造のデータモデルが必要となる。そのデータモデルは、パラメータに応じて可変的に多次元であり、パラメータに応じて可変的に複層であることを要件とする。この要件から、この「可変複層・可変多次元マトリクス」データモデルを「VM-Matrix(Variable Multi Dimensional Layered
Matrix )」と名付けた。このメソッドは、スペシャリストのスキル適用業務を可能な範囲において自動化することにより、そのエリアにおけるスペシャリストの業務負荷を軽減する意味合いもあり、スペシャリスト業務の支援効果も期待される。

0029

図3は、課題であるパラメータの処理を示す模式図である。図に示すように、アルゴリズムに応じてフェーズ化された入力パラメータ(課題)が1〜N個あり、これを順次入力するような構成をとる。

0030

図4および図5は、データベース検索部のヒット条件の一例を示す図である。図に示すように、数値の範囲と、文章の一致との組み合わせで、ヒット条件を指定することが可能である。条件は、論理和排他設定なども可能である。
例えば、以下のようなヒット条件を設定できる。
<ヒット条件例1>
条件1数値範囲:体重55kg〜70kg
条件2 文章(テキスト):短距離
条件3 文章(テキスト):瞬発力がつく
論理演算: (条件1 AND(論理和) 条件2) AND 条件3
<ヒット条件例2>
条件1 文章:女性
条件2 文章(テキスト):短距離走
条件3 数値範囲:マラソンタイム3時間未満
条件4 文章:持久力がつく
論理演算: ((条件1アンド(論理和) 条件2) NOT(否定) 条件3) AND 条件4
値のタイプは、自然数浮動小数点数、文字列、画像、音声などを使用可能である。

0031

図6、データベース検索部を実現するコードの一例を示す図である。また、図7および図8は、データベース検索部を実現するコードの一例を示す図である。図に示すように、データベース検索部は、動的また事前に生成または作成されたコードを実行することによって、実現させることが好適である。

0032

図9は、課題取得部およびパラメータ処理部の処理の一例を示す模式図である。図のP1に示すように、課題取得部は、パラメータまたは適切な辞書データによってパラメータに変換し得るものを含む課題を取得する。ここでは、「食事について、バスケットボール試合子のビギナーの高校生が後半スタミナ切れないようにしたいとき何がいいのか?」という課題が取得される。次にP2に示すように、課題を構文解析することによって、パラメータを抽出する。ここでは、以下のパラメータが抽出される。なお、「持久力」は「スタミナ」が変換されたものである。
食事、バスケットボール、女性、高校生、持久力(スタミナ)

0033

次にP3に示すように、抽出したパラメータの順序を決定する。ここでは、以下のようになる。
女性
高校生
バスケットボール
持久力(スタミナ)
食事
順序付けは、AIを使用してもよいが、所定の順序ルールを使用してもよい。この例では、テキスト(文字)情報を課題データとして扱ったが、文字のみならず、数値、画像、音声などの多様なデータを課題データとして処理可能である。テキスト以外の課題データの場合は、数値や画像などもAIや順序付けルールによって順序が決定される。

0034

図10は、データベース検索部の処理の一例を示す模式図である。図のP3に示すような課題を示すパラメータのシーケンスによって、要件データベースRDBを検索することによって、P4に示すような解決データがヒットし、それを出力することが可能となる。
<解決データ>
試合前の朝食バナナを食べる

0035

上記の例は、一例に過ぎず、本発明によれば、例えば、アスリートの運動メニューや、生活習慣など課題に応じて、様々なタイプの解決データを出力できる。

0036

本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各部、各ステップなどに含まれる処理や機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段/部やステップなどを1つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。或いは、本発明による装置、方法、プログラムなどの一部の構成要素、機能、処理、ステップなどを遠隔地のサーバなどに配置することも可能であることに注意されたい。

0037

100 課題解決支援装置
110 制御部
111 課題取得部
112パラメータ処理部
113データベース検索部
114出力制御部
120 記憶部
COM通信部
DIS 表示部
IADインデックス付加ルール
IN 入力部
KBDキーボード
MUSマウス
NETネットワーク
OD順序ルール
OUT出力部
PRNプリンタ
RDB 要件データベース

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