HOW THE DATA IS MADE
「技術の現在地」のデータの作り方
ニュースを集めるだけでは、「何が実際に起きたのか」は見えにくい。
技術の現在地では、公開情報から具体的な動きと根拠を分けて整理し、元資料まで戻れる形で公開しています。このページでは、その情報をどう作り、どこまで読めるのかを説明します。
01 / WHAT WE TRACK
企業名ではなく、技術に関する具体的な「動き」を追う。
企業、研究機関、公的機関などの公開情報から、誰が、どの技術領域で、何を行ったかを整理します。ニュース記事の本数や、関係しそうな組織を並べた名簿ではありません。
確認できる行動と、その意味の範囲を分けて記録します。組織名だけでは見えにくい関わり方を、元資料に戻って確かめられるようにします。
02 / DEFINITION
「動き」とは何か
公開情報から具体的な行動を確認できたものを、既存の8分類で整理します。- A1研究・開発
- A2試験・実証
- A3製造
- A4受注・調達
- A5提携・共同事業
- A6出資・資金調達
- A7設備・建設
- A8政策・事業参画
分類は行動の意味を整理するためのものです。既存分類に当てはまらない場合や、複数の分類が同程度に当てはまる場合は、推測で一つに決めません。
03 / PROCESS
情報が公開されるまで
自動処理だけで公開を決めず、元資料と公開条件を段階ごとに確認します。- 01
公開情報を確認
企業・研究機関・公的機関などが公開した元資料を起点にします。
- 02
行動候補を抽出
技術に関する具体的な行動が書かれている箇所を探します。
- 03
整理を支援
AIなどを使い、分類、組織、日付、重複の候補を整理します。
- 04
根拠を検証
記述の根拠、分類、同じ出来事との重複を確かめます。
- 05
元資料に照らして確認
要約や意味の範囲が、発表元の記述を超えていないか見直します。
- 06
公開条件を確認
必要な根拠と確認項目がそろった情報だけを掲載対象にします。
- 07
公開データへ
確認された動きとして、根拠と元資料を結んで公開します。
04 / AI ASSISTANCE
AIをどこで使うか
整理を支援すること
- 行動候補の抽出
- 分類候補の整理
- 組織名・日付候補の整理
- 重複候補の発見
AI出力だけでは公開しない
AIが示した候補は、元資料の記述、根拠の範囲、分類、重複、公開条件と照合します。元資料で確かめられない内容を、AIの回答だけで事実として掲載しません。
05 / TRACEABILITY
根拠から元資料まで戻れる
要約だけで判断せず、どの記述を根拠にしたかを確かめられます。- 01動き何が確認されたか
- 02根拠判断に使った記述
- 03元資料発表元の公開情報
各「動き」の詳細ページでは、要約、意味すること・意味しないこと、根拠となる原文、発表元の元資料をひと続きで確認できます。
06 / PRINCIPLES
分からないものを、分かったことにしない。
元資料に書かれている範囲を超えて、強い意味へ置き換えません。- 受注≠
納入・製造完了
- 製造≠
量産開始
- 実証≠
商用化
- 未分類≠
推測で補完
- 件数≠
重要度・市場規模・投資価値
07 / COVERAGE
件数を正しく読むために
掲載件数は、このサイトで公開情報から確認できた範囲を表します。- 01
掲載されていないことは、活動していないことを意味しません。
- 02
公開情報として確認できた範囲を掲載しています。
- 03
過去年を含む、完全な網羅性は保証していません。
- 04
件数は、市場全体の活動量を示す統計ではありません。
- 05
発表日と、出来事が実際に起きた日は異なる場合があります。
- 06
追跡する情報源や分類の範囲は、技術ごとに異なります。
- 07
既存分類に当てはまらない情報は、無理に分類しません。
08 / UPDATES
更新と訂正
公開後も、新しい元資料が確認された場合や、根拠・分類・組織の関係を再確認した場合に、内容を更新することがあります。元資料の記述を超えないことと、更新後も根拠まで戻れることを保ちます。
09 / EXPLORE THE DATA