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shuxiachai

shuxiachai/academic-commercialization-agent

研究論文やトピックから、技術成熟度、特許、市場、リスクを出典付きで評価するスコアカードを作成するマルチエージェントLLMパイプライン。

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スター
809
フォーク
98
未解決の Issue
12
最終コミット
10 時間前

これは何？

研究論文（PDF）またはトピックを入力すると、事業化の初期評価レポートを作成します。まず決定論的なコードで情報源を取得・検証し、固定されたレジストリに登録します。その後、6段階のLLM処理が登録済みの情報源だけを使って推論します。スコアカードではTRL、MRL、特許の強さ、市場へのアクセスしやすさ、根拠の信頼度を評価し、加重合計はモデルではなくコードで算出します。

CrewAIとFastAPIで構築されており、ビルド不要のブラウザクライアント、CLI、Docker、Railwayへのデプロイに対応しています。実行状態はチェックポイントとして保存されるため、中断した実行は新しいリンク済み実行として再開できます。レポートはMarkdownまたはPDFでエクスポートでき、オプションでOpenTelemetryのトレーシングも利用できます。

ベンチマークのプロトコルと結果を公開しており、保留データによる検証や制約事項も含まれます。技術・法務・投資のデューデリジェンスではなく、研究の初期評価を目的としています。

主な機能

  • 01論文PDFまたは研究トピックから、スコア付きの事業化評価を作成します。
  • 02TRL、MRL、特許の強さ、市場へのアクセスしやすさ、根拠の信頼度を評価します。
  • 03すべての主張を登録済みの情報源IDに紐付け、信頼性に関する警告を表示します。
  • 04中断した実行は、検証済みチェックポイントから新しいリンク済み実行として再開できます。
  • 05レポートをMarkdownまたはPDFでエクスポートでき、オプションでOpenTelemetryのトレーシングに対応します。
  • 06Qwen、DeepSeek、Anthropic、OpenAIのモデルと、TavilyまたはSerperによる検索を利用できます。

ユースケース

  • 大学の研究を、ライセンス担当部署や技術移転オフィスで初期評価する。
  • 新興技術の成熟度や特許状況を、出典付きで初期調査する。
  • マルチエージェントLLMパイプラインの構成、評価、ベンチマーク手法を調べる。

クイックスタート

  1. 1

    リポジトリをクローンする

    git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git
  2. 2

    プロジェクトディレクトリに移動する

    cd academic-commercialization-agent
  3. 3

    uvで依存関係をインストールする（Python 3.11または3.12）

    uv sync
  4. 4

    .env.exampleを.envにコピーし、自分のLLMおよび検索APIキーを設定してから、サーバーを起動する

    uv run uvicorn api.main:app --reload

使う前に知っておきたいこと

  • 実際の分析では、有料のLLMおよび検索プロバイダーを利用するため、独自のキーで費用を負担する必要があります。
  • スコアは大まかな指標です。READMEでは、保留データでの確認において、成熟した技術のTRLが過小評価されることが報告されています。
  • レポートは調査の一次選別のみを目的としており、技術・法務・投資・実施自由性（FTO）のデューデリジェンスには使用できません。

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トピック

#ai-agent#multi-agent#llm#crewai#fastapi#rag#research-tools#technology-transfer#academic-research#ai-agents

よくある質問

academic-commercialization-agent とは？
研究論文やトピックから、技術成熟度、特許、市場、リスクを出典付きで評価するスコアカードを作成するマルチエージェントLLMパイプライン。 研究論文（PDF）またはトピックを入力すると、事業化の初期評価レポートを作成します。まず決定論的なコードで情報源を取得・検証し、固定されたレジストリに登録します。その後、6段階のLLM処理が登録済みの情報源だけを使って推論します。スコアカードではTRL、MRL、特許の強さ、市場へのアクセスしやすさ、根拠の信頼度を評価し、加重合計はモデルではなくコードで算出します。
academic-commercialization-agent は無料で使えますか？ライセンスは？
academic-commercialization-agent は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
academic-commercialization-agent は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。academic-commercialization-agent の最終コミットは 2026年11月6日 です。
academic-commercialization-agent は何に使えますか？
大学の研究を、ライセンス担当部署や技術移転オフィスで初期評価する。 新興技術の成熟度や特許状況を、出典付きで初期調査する。 マルチエージェントLLMパイプラインの構成、評価、ベンチマーク手法を調べる。
academic-commercialization-agent のインストール方法は？
リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent.git プロジェクトディレクトリに移動する: cd academic-commercialization-agent uvで依存関係をインストールする（Python 3.11または3.12）: uv sync .env.exampleを.envにコピーし、自分のLLMおよび検索APIキーを設定してから、サーバーを起動する: uv run uvicorn api.main:app --reload
academic-commercialization-agent はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/shuxiachai/academic-commercialization-agent

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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