●記述的観察・分析から、探索的設計へ
ここまで紹介した分析は、「世界の現状はこうです」という記述的なものです。計量書誌学の活用例として2つ目に紹介するのは、より探索的な設計です。まず、先のような記述的な分析を行った上で結果を可視化し、何か全く異なる別のものを持ってきます。そして、それらの間の潜在的な可能性をテキストマイニングによって分析していきます。
例えば、スライド中のXという分野にはたくさんの技術があり得ます。また横軸Yの分野を取ってみると、同じようにたくさんの技術があります。この両者を組み合わせることによって、何か革新的なアイデアができるのではないかと考えます。そのときに、どこを探索すれば良いのかを、データ分析を用いて支援する、というものです。これは「関連性分析」と呼ばれます。
●関連性分析は、技術同士の組み合わせアイデアの発見につながる
例えば、次のような分析があります。燃料電池とアンモニア合成の関連を考えて見ましょう。燃料電池を分析すると、「こういう触媒があります」という考察が出てきます。そしてこれを、アンモニア合成と組み合わせます。アンモニア合成では、「ハーバーボッシュ法」という高校の教科書にも載っている高温高圧のプロセスが、現在もなお産業上で用いられています。
しかしここで、そうした高温高圧のエネルギー多消費型のプロセスではなく、燃料電池で開発された触媒を使うと、常温常圧でアンモニアを合成できるのではないか、というアイデアが生まれます。関連性分析は、このようなアイデアの発見につながるということです。
他の事例としては、自転車と航空機の間での関連性分析があります。自動車の特許を一方の軸に持ってきます。そして分析を加えると、自動車がどのような技術で構成されているかが明らかになります。もう一方の軸に、航空機を持ってきます。この掛け算をすることによって、自動車で用いられている技術を航空機業界に横展開できるのではないかと考えることができます。また、航空機で開発されたコックピットシステムを自動運転におけるドライバーアシストに使えるのではないか、と考えることもできます。関連性分析はこのような知見につながるのです。
また、「化粧品×脳科学」という事...
