本研究では、2010年から2024年までの米国および日本のDWPI特許データを用いて、AI関連特許と非AI特許の技術的特徴を比較・分析することを目的とする。
Sentence-BERTによる特許テキストのベクトル化を通じて、特許間の技術的類似性を埋め込み空間上で表現し、AI関連技術が特許空間においてどのような構造的特性および中心性を示し得るかを検討する。さらに、こうした技術的・構造的特徴がM&A後のイノベーション成果の維持とどのような関連性を持ち得るのかについて、因果的な可能性を議論する。