概念構造の発見から、分野横断的な知識探索と意思決定支援へ
ConceptMinerが目指すもの
企業には、研究開発、マーケティング、品質管理、生産管理、経営戦略など、さまざまな業務を通じて大量のデータや知識が蓄積されています。しかし、それらを分類・集計するだけでは、データに潜む構造や関係性、新しい可能性を十分に発見できるとは限りません。
ConceptMinerは、機械学習による概念構造分析と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、データの分類・可視化から、共通パターンの発見、異なる知識領域の関連づけ、新しい仮説の探索までを支援するシステムを目指しています。
従来の分類システムが主に「どのカテゴリーに属するか」を判定するのに対し、ConceptMinerは「どのような概念構造が存在するか」「異なるカテゴリーや分野の間にどのような関係があるか」「既存の分類では捉えられない可能性があるか」という問いにも取り組みます。
現在は、その最初の応用として、研究開発における技術探索と仮説創造を支援する ConceptMiner R&D の開発を進めています。
基盤となる技術
ConceptMinerの中核には、Growing Neural Gas（GNG）による概念構造モデル、Minimum Spanning Tree（MST）による構造分析、クラスタリング、プロファイル分析などの機械学習技術があります。
これらにLLMによる情報抽出、概念の抽象化、類推探索、仮説生成を組み合わせることで、従来のデータマイニングと生成AIの能力を相互に補完します。
今後は、以下の分析機能を共通基盤として発展させる構想です。
- 概念構造分析： テキストや数値データから類似性、差異、分布、クラスター構造を分析する。
- 分類・パターン発見： 既存の分類体系に基づく分析と、未知のパターンの発見を組み合わせる。
- 概念間の関連分析： 技術と用途、顧客ニーズと製品機能、不良現象と工程条件など、異なる概念群の関係を探索する。
- 分野横断探索： 既存の専門分野や分類体系に依存せず、構造や機能の類似性から関連知識を探索する。
- 仮説創造・評価支援： 発見された関係やパターンから新しい仮説を生成し、関連情報やエビデンスとともに比較・検討する。
- 継続的な変化の分析： 新しいデータの追加に伴う概念構造や関連性の変化を追跡する。
想定する応用分野
ConceptMinerの基本技術は、研究開発以外にも幅広い業務への応用が考えられます。以下は現段階で検討している応用構想であり、各分野の独立した製品の開発・発売を確約するものではありません。
| 応用分野 | 想定する分析・探索機能 |
|---|---|
| ConceptMiner R&D | 論文・特許からの技術要素抽出、技術マッピング、クロスドメイン探索、新しい研究開発テーマや応用仮説の創造 |
| ConceptMiner Strategy | 競争構造分析、自社能力と市場機会の対応分析、新事業機会の探索、戦略シナリオの比較 |
| ConceptMiner Marketing | 顧客の声（VoC）の構造分析、顧客ニーズの分類、未充足ニーズの探索、製品コンセプトの創造 |
| ConceptMiner Quality | 品質不良の分類・構造分析、類似不良の発見、工程要因との関連分析、再発防止知識の活用 |
| ConceptMiner Production | 多変量工程データの分析、操業状態の分類、異常パターンの発見、製造条件と品質の関連分析 |
| ConceptMiner Life Sciences | 分子・細胞・疾患に関する研究知識の構造化、作用機序の類似性探索、創薬・生命科学研究の仮説生成 |
| ConceptMiner Knowledge | 社内文書・技術知識の構造化、類似事例の発見、知識の再利用、分野横断的なナレッジ探索 |
| ConceptMiner IP | 特許の概念構造分析、技術領域の変化の把握、競合技術の比較、技術的な空白領域の探索 |
| ConceptMiner Supply Chain | サプライヤーや調達品目の分類、供給リスクの構造分析、代替技術・代替調達先の探索 |
分類から概念間の関係分析へ
ConceptMinerの将来構想で特に重視しているのは、単一のデータセットを分類するだけでなく、異なる種類の概念群を関連づけて分析することです。
例えば、研究開発では「技術要素」と「応用仮説」、マーケティングでは「顧客ニーズ」と「製品機能」、品質管理では「不良現象」と「工程条件」、経営戦略では「自社能力」と「市場機会」というように、異なる概念群の対応関係を分析できます。
さらに、異なる製品、企業、産業分野で構築された概念構造モデルを比較することにより、表面的な名称や分類が異なっていても、共通する特徴や構造的な類似性を発見できる可能性があります。
これは、マインドウエア総研が長年取り組んできた「概念調査（Concept Exploration）」を、より広い業務領域へ展開する試みでもあります。
開発と提供の方針
ConceptMinerは、用途ごとに独立したシステムを開発するのではなく、共通の分析エンジンに業務別のデータ処理、分析方法、評価基準、ユーザーインターフェースを組み合わせる方向で検討しています。
これにより、研究開発で実現した機能を品質管理やマーケティングに応用したり、異なる業務で得られた知識を相互に活用したりすることが可能になります。
当面はConceptMiner R&Dの開発と実用化を優先し、その他の応用については技術的な検証と利用者のニーズを踏まえながら、順次具体化していく方針です。
共同検討・先行利用について
マインドウエア総研では、ConceptMinerの技術を研究開発以外の分野へ応用することに関心のある企業・研究機関との意見交換や共同検討を歓迎しています。
既存の分類・分析システムでは十分に対応できない課題、異なるデータや知識の関連づけ、新しい分析方法の可能性などについて、ご相談ください。
現在提供を進めているConceptMiner R&Dについては、別途製品ページをご覧ください。
※本ページはConceptMinerの技術的な方向性と将来の応用構想を紹介するものです。記載された応用機能には未実装・未検証のものが含まれ、製品化や提供時期が決定していることを意味するものではありません。