技術を可視化して大学を選ぶ -2ページ目

ＡＩ・人工知能の分野で大学を選ぶ　～技術文献発行トレンドを可視化

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■まえがき

研究や産業で今後、十分な発展が期待ができる技術分野の代表格は、

　ＡＩ・人工知能

であろうと思う。

ＡＩ・人工知能の分野で発行された技術文献の件数を可視化して、ＡＩ・人

工知能そのもの、もしくは、そのアプリケーションを学ぶための大学選びを

考察する。

■手段

１９７０年～２０１９年までの５０年間に関する技術文献の発行を検索し

て、以下のポイントを可視化した。

　（１）技術文献の発行トレンド

　（２）トレンドポイント年における発行数上位機関

　（３）日本における最先の技術文献

　＊技術文献とは

　　　　ＡＩ・人工知能自体の研究や技術

　　　　ＡＩ・人工知能の利用技術（アプリケーション）

　　　の両方が含まれる。

　＊データベースと分析ツール

　　　　データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　　　　分析ツール：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

■結果

（１）技術文献の発行トレンド

（２）トレンドポイントにおける発行数上位

■考察

（１）トレンドの分析

　　　　人工知能の歴史 - Wikipedia

　　　を読みながら見るととてもわかりやすい。

（２）本分析では、最先の原著論文は、１９７２年に１件発行されている：

　　　　Kagay W J, Douty R T（イギリス）による

　　　　A Data Management Scheme for An Intelligent Interactive Graphics

　　　　System

　　　である。

（３）日本では、１９７３年に３通の原著論文が発行されていて、

　　　　末広直樹、藤崎博や（東京大学・工）

　　　　池田尚志（電総研）

　　　　新妻清二郎（茨城大学・工）

　　　しかしながら、茨城大学は近年は技術文献の発行件数は少ないようで

　　　ある。

（４）何点かのトレンドポイントにおいて、技術文献発行件数のオキュペー

　　　ションを円グラフとした。

　　　ＡＩ・人工知能（アプリケーションも含む）技術を研究したり、学ぶ

　　　のであれば、大学選びとして、

　　　　・「旧帝７大」

　　　　・「東京工業大工」をはじめ、「電気通信大学」「名古屋工業大

　　　　　　学」など国立理工系大学

　　　　・私立大学では、「早稲田大学」、「慶応大学」、「明治大学」な

　　　　　ど

　　　　・大学院大学として、「奈良先端科学技術大学院大学」

　　　が考えられる。　　　

■補遺

・技術文献とは：

　　原著論文

　　短報／予稿／文献レビュー／解説

　　データシートなど

　　安全基準規格など

　　科学技術に関する方策

　　会議録記事／紹介的記事／特許記事／特許制度

　　比較臨床試験

　　ランダム化比較試験

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国立理工系大を選ぶ　～ヒートマップで可視化

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■まえがき

国立理工系大学として、

　「東京工業大学」

　「名古屋工業大学」

　「九州工業大学」

　「東京農工大学」

　「京都工芸繊維大学」

の技術文献の発行件数についてヒートマップ作成し、技術を可視化した。

■手段

（１）技術文献の発行件数を２０１０年～２０１９年まで、年次別に調査

　　　し、ヒートマップを作成した。

（２）視覚的に分析した結果に基づき、各大学の

　　　　・メジャー分野／ストロング分野

　　　　・ウィーク分野

　　　　・増加傾向の分野

　　　　・減少傾向の分野

　　　にカテゴライズして分析し、各大学の技術の特徴を分析する。

　＊検索データベイス、分析ツール

　　データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　　分析ツール　：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

■結果

（１）ヒートマップ

　　＊技術分野の順位は、東京大学、２０１８年の発行件数を基準とした。

　　＊画面表示を鑑み、上位５０位まで。

　　＊各大学のストロング分野に、ウィーク分野にを付与。

　　＊参考に「東京大学」ヒートマップを添付

（２）各大学の技術分析

■考察

（１）「東京農工大学」では、他の「国立理工系大」と異なり、動植物に関

　　　する技術について、十分に学ぶことができると考えられる。

（２）「京都工芸繊維大学」では、高分子関連の技術に力を入れており、

　　　その分野を学びたい場合、選択枝となり得る。

（３）各大学それぞれストロングポイント、ウィークポイントが比較的明確

　　　であり、本可視化を有効に利用できると考えられる。

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国立理工系大を選ぶ　～技術文献と特許・実用新案を可視化

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■まえがき

国立理工系大学として、

　「東京工業大学」

　「名古屋工業大学」

　「九州工業大学」

　「東京農工大学」

　「京都工芸繊維大学」

　「長岡技術科学大学」

　「豊橋技術科学大学」

の技術文献の発行件数と、特許・実用新案の登録件数を可視化して、各大学

の技術力を分析した。

■手段

１９９０年～２０１９年までの３０年間について、以下の作表とグラフ化に

より、可視化しました。

　（１）技術文献総発行数

　（２）一人あたりの発行数数グラフ

　　　　ａ）学生一人あたり

　　　　ｂ）教員一人あたり

　（３）特許・実用新案の登録件数

　（４）一人あたりの登録件数グラフ

　　　　ａ）学生一人あたり

　　　　ｂ）教員一人あたり

　＊技術文献

　　　データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　　　分析ツール：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

　＊特許・実用新案

　　　データベース：ログイン CyberPatent Desk

　＊教員と学生の数は、各大学ＨＰで公開されている内、理系（医学、歯

　　学、理工、薬学、農学等）を抽出してカウントしています。

　＊技術文献数は３０年間の累計なので、最新の人数を３０倍して、延べ

　　人数としています。

■結果

・技術文献の発行件数の可視化

・特許・実用新案の登録件数の可視化

■考察

（１）「東京工業大学」の技術文献発行数は、学生一人あたりの件数では

　　「東北大学」より低い統計であるものの、教員一人あたりでは、「旧帝

　　大」と比較しても全く遜色なく、堂々と日本のトップレベル。

（２）「東京農工大学」は「東京工業大学」の下位互換などと言われている

　　ようですが、教員一人あたりの発行数は「東北大学」を上回っており、

　　かなり優秀な大学と言える。

（３）総じて「国立理系大学」では一人あたりの技術文献の発行数は、「旧

　　帝大」のそれに互する。更に、特許・実用新案の登録件数、すなわち、

　　発明に関して言えば「旧帝大」を凌駕しており、結論としては、「国立

　　理工系大学」は国内では質が高く、且つ、実践的な研究や技術を学べる

　　のではないかと考えられる。

■補遺

・技術文献とは：

　　原著論文

　　短報／予稿／文献レビュー／解説

　　データシートなど

　　安全基準規格など

　　科学技術に関する方策

　　会議録記事／紹介的記事／特許記事／特許制度

　　比較臨床試験

　　ランダム化比較試験

・特許・実用新案の登録とは：

　　登録特許／公告特許

　　登録実用新案（実審査、形式審査）／公告実用新案

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早慶理大を選ぶ　～ヒートマップで可視化

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■まえがき

「早慶理大」の技術文献の発行件数ヒートマップにより可視化して、大学選

びを考察します。

「上智大学」「関関同立大」では、技術文献や特許登録件数が少ないため、

マップ化自体が希薄となるため、本分析ではとりあえず割愛しました。ご要

望がございましたら、実施しようと思います。

ヒートマップについては、以前のブログで解説していますので、そちらを

参考にしていただくと幸甚です。

■手段

（１）技術文献の発行件数を年次別に調査し、ヒートマップを作成して、

　　　可視化します。

（２）視覚的に分析した結果に基づき、各大学の

　　　　・メジャー分野／ストロング分野

　　　　・ウィーク分野

　　　　・増加傾向の分野

　　　　・減少傾向の分野

　　　にカテゴライズして分析し、「旧帝大」の特徴を考察します。

　＊検索データベイス、分析ツール

　　データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　　分析ツール　：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

■結果

（１）ヒートマップ

　　＊技術分野の順位は、東京大学、２０１８年の発行件数を基準とした。

　　＊画面表示を鑑み、上位５０位まで。

　　＊各大学のストロング分野に、ウィーク分野にを付与。

　　＊参考に「東京大学」ヒートマップを添付

（２）各大学の特徴

■考察

・「慶応義塾大学」「東京理科大学」は、かなり技術分野の差別化を図って

　いるように見受けられる。一方、「早稲田大学」では相対的に、技術分野

　の取捨選択は少な目と感じる。

・「早稲田大学」と「慶応義塾大学」では、「計算機利用技術」へのリソー

　スを集中しているように見受けられる。

・「慶応義塾大学」では、三大学の中では唯一医学部があため、医学系分野

　の技術文献の発行件数が多くリソース配分が多い印象を受ける。その理由

　なのかどうか推測に過ぎないが、工学系分野へのリソースが少ないことも

　推測される。

・「東京理科大学」では、技術文献発行数が集中している技術分野が複数存

　在し、大学選びの判断がしやすい大学と言える。

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旧帝７大を選ぶ　～ヒートマップで可視化

■まえがき

「旧帝大」の技術分野ヒートマップを作成しました。作成したヒートマッ

プを読み取り、「旧帝大」選びを考察します。

ヒートマップについては、直近のブログで解説していますので、そちらを

参考にしていただくと幸甚です。

■手段

（１）技術文献の発行件数を年次別に調査し、ヒートマップを作成して、

　　　視覚的に比較分析する手段。

（２）視覚的に分析した結果に基づき、各大学の

　　　　・メジャー分野／ストロング分野

　　　　・ウィーク分野

　　　　・増加傾向の分野

　　　　・減少傾向の分野

　　　にカテゴライズして分析し、「旧帝大」の選び方を考察する手段。

　＊検索データベイス、分析ツール

　　データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　　分析ツール　：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

■結果

（１）ヒートマップ

　　　＊技術分野の順位は、東京大学、２０１８年の発行件数を基準としました。

　　　＊画面表示を鑑み、上位５０位まで。

　　　＊各大学のストロング分野に、ウィーク分野にを付与。

（２）各大学の特徴

■考察

　・「大阪大学」は特に、技術分野の差別化を図っているように見受けられる。

　・いずれの大学においても、「計算機利用技術」が年々増加傾向。どのような

　　サブジェクトについて計算機を利用していのかについて、興味があるところ。

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分析ツール　～ヒートマップ

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■まえがき

大学の分析指標として、これまで、技術文献の発行数や特許・実用新案の登

録件数といった統計量を可視化しました。

しかしながら、理系すのでやはり技術分野の注目したい。そこで、

　・過去１０年間の技術文献発行件数を用いたヒートマップ

を作成して、大学の技分術野を可視化して分析したいと思います。

ヒートマップによる可視化はある意味、理系の大学選びでは本質的であり、

なおかつ、より深い分析の方向性を示してくれます。

■ヒートマップとは

ひとつの大学の技術文献発行数データに対して、

　　横軸　－　２０１０年～２０１９年までの発行年

　　縦軸　－　技術分野（次に説明）

とした技術文献発行数による地図（マップ）です。地図上、

　　発行件数が多ければ赤（多ければ、より赤に）

　　発行件数が少なければ緑（少なければ、より緑に）

件数に応じたグラデーションで色づけした地図（マップ）です。赤（暑いイ

メージ）なので、ヒートマップです。

■ヒートマップ事例

ａ）「東京大学」を題材に作成したヒートマップを事例として示します。表

　　示が小さくなってしまいますが、こんな感じです。

発行件数の分布が一目でわかります。例えば、

　・毎年、技術文献の発行件数が多いのは、一番上の赤い技術分野

　　　「電子物性、磁性、光物性」

　・技術文献の発行件数が毎年少ないのは、一番下のグリーンの技術分

　　　「化学工学一般」

とわかります。

各技術分野ではどうなっているは、中間部分のグラデーションでわかりま

す。

ｂ）技術分野をカテゴライズは

　　　国立研究開発法人科学技術振興機構

　　が設定しています１５５にカテゴライズされた分野（分類）で、次の通

　　り。

ｃ）東京大学のヒートマップの、上位、中位と下位を拡大してみましょう。

■考察

横方向のグラデーションは、

　「その技術分野の技術文献発行件数の、年別推移」

縦方向のグラデーションは、

　「技術文献の発行件数の多い、技術分野」

すなわち、ヒートマップはその大学における

　・今後、リソースを増やしそうな技術分野、減らしそうな技術分野

　・他大学と並列表示すれば、差別化技術分野、ストロング技術分野

を知ることができますね。

理系を指向する人なら、大学選びに技術分野の強弱、増減取り入れることが

できる可能性があります。

教員や研究室も、ヒートマップをベースにして、より詳細に調べることがで

き、希望の研究や技術を学ぶため、大学選びのために利用価値が高いと思い

ます。

■補遺

　＊データベース：国立研究開発法人科学技術振興機構

　＊分析ツール　：JDreamⅢ 科学技術文献情報データベースサービス

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早慶上理・関関同立を選ぶ　～特許・実用新案の登録数を可視化

まえがき

今回は、難関私立大「早慶上理・関関同立」を題材に、「特許」「実用新案」の登録件

数を分析します。

　＊特許ではまず「出願」をしますが、「出願」時点では内容如何によらず、法的な人

　　であれ可能。一方、「登録」は「審査」を経ますので、「登録」は第三者の目で評

　　価されるため、価値が格段に高い。実用新案では「形式審査」のみの場合もあり。

■手段

１９９０年～２０１９年までの３０年間について作表し、視覚的に理解しやすいよう

に、グラフ化しました。

　（１）特許・実用新案の総登録数

　（２）一人あたり特許・実用新案登録数

　　　　ａ）教員一人あたり

　　　　ｂ）学生一人あたり

■結果

　＊データベース＋検索ツール：CyberPatent Desk

　＊教員と学生の数は、各大学ＨＰで公開されている内、理系（医学、歯学、理

　　工、薬学、農学等）を抽出してカウントしています。

　＊特許・実用新案登録数は３０年間の累計なので、最新の人数を３０倍して、

　　延べ人数としています。

■考察

（１）「関西大学」では、教員一人あたり最も件数が多いですが、件数自体がが少ない

　　　ので、統計的に判断が難しい。

（２）学生一人あたりでは、「早稲田大学」「慶應義塾大学」は比較多いが、

　　「東北大学」等と比較すると、少ない。

（３）全体的に学生一人あたりの件数は少なめと見える。

■補遺

　特許・実用新案の登録とは：

　　登録特許

　　公告特許

　　登録実用新案（実審査、形式審査）

　　公告実用新案

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早慶上理・関関同立を選ぶ　～技術文献発行数を可視化

■まえがき

「旧帝大」だけ分析するのは偏りがあるため、いわゆる私学の勇

「早慶上理」、「関関同立」を題材に、技術文献の発行数分析をして、

大学の選び方を考察しました。

■手段

１９９０年～２０１９年までの３０年間について作表し、グラフ化しました。

　（１）技術文献総発行数

　（２）一人あたり技術文献発行数数

　　　　ａ）学生一人あたり

　　　　ｂ）教員一人あたり

　＊データベース：JSTplus、JMEDplus

　　分析ツール：　J-DreamⅢ

　＊教員と学生の数は、各大学ＨＰで公開されている内、理系（医学、歯学、理

　　工、薬学、農学等）を抽出してカウントしています。

　＊技術文献数は３０年間の累計なので、最新の人数を３０倍して、延べ人数とし

　　ています。

　＊「旧帝大」と比較ができるよう「東北大学」「東京大学」のグラフを添付

　　しました。

■結果

（１）「早稲田大学」「慶応大学」「東京理科大学」の文献発行数は、それなり

　　　の数。他大学は、かなり少ない。

（２）「早慶上理・関関同立」における学生一人あたり、教員一人あたりの

　　　発行数は、「東北大学」や「東京大学」に大きく水を開けられた感あり。

（３）教員一人あたりの件数が相対的に多く頑張っている「東京理科大学」と

　　「関西大学」。ただし、「関西大学」は総発行数が少ないので、統計的に

　　見て、「東京理科大学」と比較してよいか否か。

（４）総じて、学生一人あたりの技術文献発行数は少ない。

■考察

・「東京理科大学」は教員一人あたりの技術文献発行数は、相対的に多いが、

　前のブログで分析した学生数と教員数からみると、きわめて学生が多い。

　そのため、教員指導で学生の人海戦術とも読み取れる。

・総発行数や学生一人あたりの発行数から鑑み、理系としては、

　「早稲田大学」「慶応義塾大学」「東京理科大学」は、研究や技術を

　学び安いのではないか。

■ブログ、次回の予告

「早慶上理・関関同立」の選び方について、「発明」（すなわち

「特許・実用新案」）の登録件数の分析をします。

■補遺

　技術文献とは：

　　原著論文
　　短報
　　予稿
　　文献レビュー
　　解説
　　データシートなど
　　安全基準規格など
　　科学技術に関する方策
　　会議録記事
　　紹介的記事
　　特許記事
　　特許制度
　　比較臨床試験
　　ランダム化比較試験

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旧帝７大を選ぶ　～学生数vs教員数

■まえがき

技術文献の発行数等を分析するため、各大学の理系の学生在籍数や教員数を

調査しました。

その結果、結構大学で差がありました。折角なので、この情報も分析対象としました。

■手段

各大学の公開している資料から、理系部門の学生数と教員数を抽出し、

教員一人の担当する学生数を算出し、作表しました。

　・大学名

　・理系・学生数（学部、大学院、研究生、留学生・・・）

　・理系・教員数（教授、・・・、非常勤・・・）

　・教員一人あたりの学生数

　＊データベース：各大学の公開資料

　＊各大学ＨＰで公開されている内、理系（医学、歯学、理工、薬学、農学

　　等）を抽出してカウントしています。

　＊東大の理系教員のデータが見つからず（公開されていない？）、

　　他大学の教員／学生比の平均から、理系教員数を推定しています。

■結果

　（１）「関関同立」：教員一人あたりの担当する学生数が、相対的に多い。

　（２）「東京理科大学」：教員一人あたり２４人と相対的にかなり多い。

　（３）「早慶」：教員数がかなり多い。相対的に、学生を多く在席させている

　　　　訳でもなく、教員一人あたりの学生数は、「旧帝大」と同レベル。

■考察

　・特に理系、さらには大学院進学に関しては、先生と学生との関係は重要

　　な要件と考えられます。

　・教員一人あたりに担当する学生が少なければ先生との関係が密なることは

　　容易に推測されますので、教員一人あたりに担当する学生が相対的に少ない、

　　大学を選択する、という考え方には一理ある思われます。

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旧帝７大を選ぶ　～特許・実用新案の登録数を可視化

■まえがき

直近では、旧帝大７大学を題材として、技術文献の寄稿状況を分析した大学の選び方を

考察しました。

今回は、技術論文と対比するため、同じく旧帝大７大学を題材に、企業ではより価値が

評価される「発明（考案）」、すなわち公には「特許」「実用新案」となりますが、

これらの「登録件数」を分析します。

＊特許ではまず「出願」しますが、「出願」はどんな内容でも、誰でも（法的な人で

　あば）可能。一方、「登録」は「審査」を経ますので、「登録」は第三者の目で評

　価され、価値が格段に高い。実用新案では「形式審査」のみの場合もあり。

■手段

１９９０年～２０１９年までの３０年間について作表し、視覚的に理解しやすいように、グラフ化しました。

　（１）特許・実用新案の総登録数

　（２）一人あたり特許・実用新案登録数

　　　　ａ）教員一人あたり

　　　　ｂ）学生一人あたり

　＊データベース＋検索ツール：CyberPatent Desk

　＊教員と学生の数は、各大学ＨＰで公開されている内、理系（医学、歯学、理

　　工、薬学、農学等）を抽出してカウントしています。

　＊特許・実用新案登録数は３０年間の累計なので、最新の人数を３０倍して、

　　延べ人数としています。

　＊東大の理系教員のデータがどうも公開されておらず、悩んだ結果、その他の大

　　学の教員／学生比の平均から、理系教員数を推定しています。

■結果

（１）登録数もさる事ながら、教員一人あたり最も件数が多いのは１．１件超えで、

　　　「東北大学」。

（２）学生一人あたりでは、０．３件に迫り、やはり、「東北大学」。学生一人あた

　　　り、技術文献の寄稿、特許・実用新案の登録、で「東北大学」は２冠でした。

（３）総件数では劣るものの、教員一人あたりの件数が相対的に多く頑張っている感の

　　　ある、「九州大学」。

（４）以外だったのは「京都大学」。ノーベル賞受賞者を多数輩出し、研究というイメ

　　　ージが強い「京都大学」。パブリッシングの世界では、意外とパッとしないとい

　　　う結果でした。取捨選択に力をいれているのかな。

■考察

　特許・実用新案登録数という俯瞰的な統計分析から、発明を特許出願しやすい、多く

　の発明が可能そうな大学を選ぶ、ということがある程度可能そうです。

■ブログ、次回の予告

　次回は一息ついて「旧帝大」７大学の、技術文献、特許・実案のトレンド分析結果を

　考察します。

■補遺

　特許・実用新案の登録とは：

　　登録特許

　　公告特許

　　登録実用新案（実審査、形式審査）

　　公告実用新案

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