先端技術トピックにおける技術動向予測を目的として、流体（流体・ゲル状体・微粉体等）を吐出し、硬化させて、積層体を形成するインクジェット印刷技術を例に、現時点では製品化されていないが、将来印刷技術が応用されそうな新しい製品分野を探索した。分析手法として、まず、製品化に近い技術情報である特許文献と、科学的事象に基づく基礎的な研究結果を多く含み、今後発明および製品開発に繋がる可能性のある技術情報である学術論文の性質の違いに着目し、論文発行件数と特許出願件数の時系列推移比較から「近年論文発行件数が増加傾向にありながら、特許出願件数が低調であり、増加傾向が認められない分野」を「今後製品化に発展しそうな分野」として抽出する手法を用いた。次に、抽出した分野の特許情報と論文情報のテキストマイニング解析と目視解析を併用し、より細分化された分野への絞り込みを行い、最終的に「今後印刷技術が応用されそうな新しい製品分野」を見出した。

高齢化社会を迎えた日本においては、就労人口の減少や都市部と地方における地域格差など「人」を中心とした多くの課題がある。食料自給率の低い日本では一次産業は重要な産業であり従事する人の確保のために効率化や高収益化が求められている。近年の漁業においてはマグロなど養殖技術が検討されるなど新たな取り組みも多くされている。本稿では特許分析を中心とした情報分析を用いて今後の養殖において必要となる技術の推定を試みた。牛の状態監視、あるいは魚種・数量の判別技術は既に開発されている。これらに生きた状態での体脂肪（脂のり）測定技術を加えたより高度な状態管理による生育率および収益性向上が図れると考えられる。また、個体判別のための誘導や個体に傷をつけない捕獲技術なども必要であると推定された。

技術戦略や事業戦略を策定する上で重要であるコア技術について、技術情報を用いて特定する手法を開発した。対象企業の特許情報からFIを技術区分としてコア技術領域を絞り込み、テキストマイニングでその候補を抽出した後、非特許情報を使って具体的にコア技術を特定する。具体的には、まず特許情報からFI内での生存出願シェアと自社引用比率を用いて絞り込みを行う。その後、当該FI内の特許出願明細書中の課題に着目してテキストマイニングを行うことにより、技術課題を抽出する。その上でFIと技術課題からコア技術を特定していく。最後に論文や雑誌、Webなどの広範な非特許情報を用いてコア技術の検証を行う。コア技術の抽出及び特定の手法としては、技術や特許に詳しくないスタッフでも利用可能と考えられることから有用な方法であると考える。さらに、この手法を使う際に留意すべき点も検討した。

本研究では、近年社会問題化され益々増加する認知症高齢者の徘徊に着目し、新しい「徘徊見守りサービス」を提案することを目的とした。

現状調査によると、介護サービス全体に占める徘徊見守りサービスの市場割合は０．２％以下と極めて小さく、また既存サービスの利用率は１０％以下という状況であった。この原因として、既存サービスは介護従事者等の人手を必要とするケースが多い一方介護従事者は社会的地位が低い上に低賃金・重労働のため常時人手不足を生じていることや、身体拘束や行動制限などへの留意が必要であることが認識された。

そこで、これらの人権侵害に留意しつつ介護従事者の負担軽減を図ることが可能と考えられる技術要素を調査した結果、論文情報ではＡＩ画像解析、ＧＰＳトラッキング、特許情報ではＡＩ会話解析，生体信号監視，各種センサー技術，口コミ情報ではＧＰＳ位置情報、特殊シールの貼り付け、QRコードの携帯などが着目された。

これらの技術要素を組合せ、本研究では、進化型ペットロボ、体内挿入カプセルロボ、未来型お供ロボを提案した。