論文の概要: Strategic Innovation Management in the Age of Large Language Models Market Intelligence, Adaptive R&D, and Ethical Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14709v1
- Date: Tue, 18 Nov 2025 17:50:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.244254
- Title: Strategic Innovation Management in the Age of Large Language Models Market Intelligence, Adaptive R&D, and Ethical Governance
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル時代の戦略的イノベーションマネジメント : 市場インテリジェンス、適応R&D、倫理的ガバナンス
- Authors: Raha Aghaei, Ali A. Kiaei, Mahnaz Boush, Mahan Rofoosheh, Mohammad Zavvar,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の研究開発プロセスの変換における多機能性について検討する。
知識発見の自動化、仮説作成の促進、学際的洞察の統合、イノベーションエコシステム内の協力の実現により、LLMは研究プロセスの効率と効率を劇的に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study analyzes the multiple functions of Large Language Models (LLMs) in transforming research and development (R&D) processes. By automating knowledge discovery, boosting hypothesis creation, integrating transdisciplinary insights, and enabling cooperation within innovation ecosystems, LLMs dramatically improve the efficiency and effectiveness of research processes. Through extensive analysis of scientific literature, patent databases, and experimental data, these models enable more flexible and informed R&D workflows, ultimately accelerating innovation cycles and lowering time-to-market for breakthrough ideas.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の研究開発プロセスの変換における多機能性について検討する。
知識発見の自動化、仮説作成の促進、学際的洞察の統合、イノベーションエコシステム内の協力の実現により、LLMは研究プロセスの効率と効率を劇的に改善する。
科学文献、特許データベース、実験データの広範な分析を通じて、これらのモデルはより柔軟でインフォメーションなR&Dワークフローを可能にし、最終的にはイノベーションサイクルを加速し、画期的なアイデアの市場投入までの時間を短縮する。
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