オンライン学習はどれほど速く進化しているのでしょうか。風力タービンは有望な投資対象でしょうか。安価なホバーボードが市場に登場するまで、あとどれくらいかかるのでしょうか。
こうした問いに答えようとするには、技術がどのような速度で向上しているかを知る必要があります。MITのエンジニアたちは、関連特許から得られる情報に基づき、技術の進歩の速さを推定する公式を考案しました。
研究者たちは、太陽光発電、3Dプリンティング、燃料電池技術、ゲノム解読など、28種類の技術の向上率を調べました。各分野に関連する特許を探すため、米国特許商標庁のデータベースを調査し、合計50万件を超える特許を対象としました。その際、各技術を最もよく表す特許を迅速かつ正確に選び出す新たな手法を開発しました。
これらを特定した後、研究者たちは各分野の特許に含まれる特定の指標を分析し、技術の向上率を予測するうえで、他の指標より有効なものがあることを見いだしました。とりわけ、後続の特許がその特許を引用した回数である前方引用数は、優れた予測指標です。特許の公開日も同様です。公開日の新しい特許が多い技術は、古い特許が多い技術よりも速いペースで革新が進んでいる可能性があります。
チームは、特許群の前方引用数の平均と平均公開日を組み込んだ方程式を考案し、各技術分野の向上率を算出しました。その結果は、各技術について数多くの過去の性能データを見つけ出す、より労力のかかる手法で得られた率とよく一致しました。
分析対象となった28分野のうち、研究者たちは、光通信や無線通信、3Dプリンティング、MRI技術が最も速く発展している技術に含まれる一方、電池、風力タービン、内燃機関などの分野では、向上のペースが比較的遅いようだと見いだしました。
MIT機械工学科の元大学院生であるクリス・ベンソンは、新たな予測ツールは、新技術を探ろうとするベンチャーキャピタル、スタートアップ、政府および産業界の研究所にとって関心を引く可能性があると述べています。
「私たちの手法には多くの細かな要素があり、大勢の人に配って自由に使ってもらうようなものだとは思いません」と、予測ツールの開発に携わったベンソンは言います。「むしろ、関心のある将来の技術的能力を理解できるよう、誰かと一緒に取り組むものだと考えています。私たちはどちらかといえば不動産仲介業者のようなもので、Zillowのような存在ではありません。」
ベンソンと、MITで工学システム実践教授を務めるクリス・マギーは、今週、研究成果を学術誌「 PLoS ONE 」に発表しました。論文には、技術の向上とさまざまな特許特性との関係を示す基本的な知見と方程式が掲載されています。
技術のダイナミズム
2003年、マギーはさまざまな技術の向上率を測定し始めました。当時、彼は技術がムーアの法則に比べてどのように発展しているかに関心を持っていました。ムーアの法則はもともとコンピューターに関する観察で、コンピューターチップ上のトランジスタ数が2年ごとに倍増するというものです。
「ムーアの法則ほど速く進んでいないものがたくさんあり、それらを測る方法を探し始めました」とマギーは振り返ります。
マギーは当初、個々の分野ごとに問題に取り組み、各分野の生産性を最もよく表す指標を特定しました。その後、製品の製造価格や速度など、各指標のデータを集め、それを使って全体的な向上率を算出しました。2010年、彼は技術に関する最も包括的な資料の一つが米国の特許記録にあることに気づきました。
「技術変化のダイナミズムとの関連づけに使えるだけの情報が、そこにはあるかもしれないと考えました」とマギーは言います。
その後数年間、彼と研究グループは、何千件もの特許を実際に読み通して、技術分野で最も関連性の高い特許を特定しました。これは非常に時間のかかる作業でした。同じ技術を表す特許群でも、選ぶ人によってまったく異なる可能性があり、この手法の信頼性はあまり高くありませんでした。
技術の「スタンダード＆プアーズ」
2012年、マギーとベンソンは、米国と国際的な特許分類システムの重なりに着目し、関連する特許群をより効率的かつ再現可能な方法で特定する手法を考案しました。
米国特許商標庁が受理した各特許について、審査官は両方の分類システムにおいて、複数の分類にその特許を登録します。たとえば太陽光発電に関する特許は、米国分類では「電池」および「能動型固体素子」に、国際分類では「半導体デバイス」に登録されることがあります。
チームは、両方の分類システムにおける特許の重なりを調べることで、技術を最もよく表す同じ特許群を、数か月ではなく数時間で繰り返し特定できることを見いだしました。
関連する特許群を特定すると、研究者たちは技術の向上率を算出するために使える指標を特許の中から探しました。公開後最初の3年間における特許群の平均前方引用数と平均公開日が、技術の向上を最もよく予測することが分かりました。ベンソンによると、役立ちにくい特許情報を取り除くこともできました。
「一般に特許数が多い技術ほど速く進歩するはずですが、実際にはそうではないと分かりました」とベンソンは言います。「3Dプリンティングの特許はわずか300～500件ですが、約15万件ある半導体と同じペースで向上しています。つまり、相関はほとんどありません。」
チームは前方引用数と公開日を組み込んだ簡潔な方程式を考案し、この手法を使って28の技術の向上率を予測しました。次に、研究者たちはその率を、より時間のかかる過去データに基づく手法で以前に得た率と比較し、両手法の結果がよく一致することを確認しました。
続いて、より効率的な手法を用いて、今後10年間における11の新興技術の向上率を予測しました。その中で最も成長が速いとみられる分野はオンライン学習とデジタル表現であり、食品工学や核融合などは比較的遅い技術に含まれます。
オックスフォード大学の数学教授ドイン・ファーマーは、技術進歩は予測可能だという考えは、「知的に非常に興味深く、実用面でも大きな力を持つ」と述べています。
「このグループの手法は、技術への投資を検討するあらゆる組織に役立つはずです。特に、工学応用に資金を提供する［米国エネルギー省］のような政府資金機関、ベンチャーキャピタル企業、あるいは実際に技術事業を営む企業にとって有用です」と、研究に関与していないファーマーは述べています。「技術進歩に適切な賭けをすることは、気候変動のような問題を解決するうえで不可欠です。したがって、私たちは皆、この研究から恩恵を受けるはずです。」
マギーは、この手法がスタンダード＆プアーズやその他の株式市場指数に似た格付けシステムとして使われることを期待しています。こうした評価は、次の大きな突破口を探す投資家だけでなく、新たな研究の方向性を検討している科学研究所にも役立つ可能性があります。マギーによると、今後10年間にさまざまな技術がどのように向上するかを知ることで、革新者は「基盤となる技術」が成熟する時期を見通せるようになり、量産型ホバーボードや空飛ぶ車のような、より夢のようなアイデアの実現も可能になります。
「将来の技術的能力に関する不確実性をゼロにはできなくても、より扱いやすい水準まで減らす手助けはできます」とベンソンは言います。「それはさまざまな点で価値があると信じています。」
この記事は、 MIT Newsとの共同企画として掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムによる見解への賛同を意味するものではありません。
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著者：アビー・アバゾリウスはMITニュース室に勤務しています。
画像：3Dプリンターでフィギュアを印刷する様子。ロイター／Pichi Chuang。
