知財情報検索と解析の将来展望

─IPI-Award2018 受賞者が 6 つの潮流
（AI 技術、IP Landscape等）を語る─
Future perspective for Intellectual Property Information Retrieval and Analysis: The IPI-Award2018 recipient
talks about six tides（AI, IP Landscape,etc）.
一般社団法人情報科学技術協会

パテントドクメンテーション部会主査

桐山勉

2004 年から INFOSTA-SIG-パテントドクメンテーション部会のコアパースン。2006 年 2 月に帝人知的財産セン
ターを定年退職し、2006 年４月から Japio 特許情報研究所の客員研究員、2018 年 3 月に IP Research フェローとなる。2011 年～2016 年に IPI-Award Selection Board（国際特許情報賞選考委員）を務めた。2014 年よりWorld Patent Information 専門誌の EAB 編集員も務める。2013 年 4 月より、はやぶさ国際特許事務所の顧問も務める。IPI-Award2018 受賞。知財情報解析の専門家でもある。

1 はじめにて、今ある予兆から世界の 6 つの潮流を強制的に絞り込んだ。（図 1）

筆者の日常生活で知りたいことは PC の Google 検
情報は日立の Shareresearch にて調べる時代である。

2 IPI-Award2018 を受賞して

定点観測地点として、毎日のニュースは日経新聞と TV

2018 年 5 月 7 日の夜に米国 USPTO の中央ガラ

ニース番組と Web ニュースから情報を入手する。欲しス館の地下にある Atrium にて開催された米国 PIUG

い本は Amazon 会員で購入する。所属している勉強会の創立 30 周年記念行事の Gala Party（祝賀会）にの仲間からの電子メールと数種類の専門雑誌と数種類のて IPI-Award2018 を幸運にも筆者が受賞する奇跡が国際会議からの配信情報などから取捨選択して有用情報起こった。昨年暮れにクリスマス・プレゼントとしてを継続蓄積する。そして、Japio YEAR BOOK 原稿の

IPI-Award 国際賞選考委員長の Lucy Antunes さんかネタを探している。特に、影響を受けているのは欧米のら「選考委員 9 人全員が桐山を最終的に投票して決まっ

国際会議の過去三年間のプレゼン資料と WPI 専門誌のた」と内定連絡を受けた。筆者は心筋梗塞の大発作を昨記事などの内容である。これらを二度、三度と読み返す

年 5 月に被ったばかりなので IPI-ConfEx2018 会場のことで、毎年 8 月に強制的に重要な情報源の 15 選以ポルトガルまで受賞式に参加できるか悩み、主治医に相上を選択し、「今そこに既に在る予兆」を探す。

談した。主治医は、「3 月に海外に行くのなら直ぐに第索に質問し、スマホの Google 音声検索に訊ね、特許

それらの中から、直観と経験をもとに論理的に思考し６つの潮流

漸く⾒えて来たNo

AI技術は、全ての予兆に絡み合い、独⽴したものでない。
６つの潮流
潮流の予兆らいしきモノ

A

AI技術の潮流

B

検索の潮流

C

俯瞰可視化の潮流

D

IP Landscapeの潮流

E

特許価値評価の潮流

F

国際会議の潮流①IP3（EPO,USPTO,JPO）及びWIPOの動向、②⽂書類似度計算＝基本数式＋⽤語Vector＋補助処理、③Attention Model、④深層学習のニューラルネット
ワーク複数回応⽤①概念検索＋AI、②引⽤被引⽤検索＋AI、③⾼度なBoolean検索（Score順の表⽰）＋LOD①クラスターモザイク図(Foam Tree図)、②Word Cloud
図、③Ｎetwork図①表のIP Landscape図と⿊⼦のＦＴＯ調査の相関、②IP Landscapeの代表的な⽂献資料と内外の著名⼈③経営ＴＯＰへの具申・提案・ヒヤリング

第三世代の価値評価：マーケットなどの⾮特許情報と特許情報の⼀体融合、IP Landscape⽤のTool
縦割り型の専⾨家集団中⼼から、包摂型社会に対応して横断型の Team Play or Project Teamで参加する国際会
議（討議中⼼、パネル討論型）

変化の過渡期と位置付けて、Visionを⼤切にし、問題点を課題解決型的に⾛りながら解決する仕組みに期待されている。

図1

156

6 つの潮流（桐山推定）1）, 2）

2 回目の手術を受ける必要がある」と診断・即答した。
年末にその手術を受けた。残念にも IPI-ConfEx2018
は参加予定見込者が少ないと判断され中止になり、急遽、5 月開催の米国 PIUG 年次大会での受賞式に変更された。その結果、筆者の来賓祝辞の三人は全て当日には参加できなく Video 祝辞となった。受賞式典も 1 時間半から 30 分の三分の一に時間短縮された。筆者の受賞スピーチは 5 分 30 秒と当初の五分の一に短縮された。その分だけ感傷的な濃密な視覚に訴えるスピーチになり、結果的には奇跡のスタンディング・オベーション
拍手に繋がった。
受賞スピーチで、第一に気を付けたことは「筆者をこれまで育て支援頂いた皆様への感謝とお礼」であった。

刊誌の 7 月号に掲載2）された。「IPI-Award 受賞は通過

第二が、幸運としか思えない「数奇な一期一会の出会点に過ぎない」と周囲から激を頂き、これから次の夢といのご縁」であった。USPTO の旗と米国国旗の二つ

次の目標に向かって歩み始めている。近所のお寺のお手

3

特許情報の高度な活用が「最近の会社員は聖と接する機会が少ない」と問題点を３ AI 技術を何故 特許情報の解析に活用するのか？
が「最近の会社員は聖と接する機会が少ない」と問題点を３ AI 技術を何故 特許情報の解析に活用するのか？
伝いをする際に、夏の早朝講話にて、経済界のTOP 達の栄誉な旗に飾られた壇上で受賞スピーチが実現できたが「最近の会社員は聖と接する機会が少ない」と問題点を
３ AI老兵の弱点を補完するために技術を何故 特許情報の解析に活用するのか？
提起しておられるのを教わった。
聖とは僧侶のことであり、
３－１
提起しておられるのを教わった。
聖とは僧侶のことであり、
３－１ 老兵の弱点を補完するためにが「最近の会社員は聖と接する機会が少ない」と問題点のは幸運と奇跡そのものであった。
（写真 1, 2, 3）そ提起しておられるのを教わった。聖とは僧侶のことであり、
３－１ 72老兵の弱点を補完するために聞く耳と門法を行う口を持った王（人）である。人は色々
筆者が歳になって実感することは、54 歳にて右目を聞く耳と門法を行う口を持った王（人）である。人は色々
筆者が 72 歳になって実感することは、54 歳にて右目をを提起しておられるのを教わった。人は色々な人の間での際に、開始１分後に急に涙が滲み出し、会場が感傷的
聞く耳と門法を行う口を持った王（人）である。人は色々
筆者が 72 歳になって実感することは、54 歳にて右目な人の間でしか幸福に生きてゆけない、
言い換えると、色々眼底出血して殆ど視力を失い、文章を読む速度が・特に英な人の間でしか幸福に生きてゆけない、
言い換えると、色々 しか幸福に生きてゆけない、
眼底出血して殆ど視力を失い、文章を読む速度が・特に英言い換えると、色々な知人・な雰囲気になってしまった。心臓病リスクを冒して自己
2な人の間でしか幸福に生きてゆけない、言い換えると、色々眼底出血して殆ど視力を失い、文章を読む速度が・特にな知人・友達の間で生き延び、成長する生き物と筆者は人語文章を読むスピードが以前の三分の一に極めて遅くなっな知人・友達の間で生き延び、成長する生き物と筆者は人語文章を読むスピードが以前の三分の一に極めて遅くなっ
友達の間で生き延び、成長する生き物と筆者は人生観と責任で一人で臨んだこと、今まで苦労を共にした友人のな知人・友達の間で生き延び、成長する生き物と筆者は人語文章を読むスピードが以前の三分の一に極めて遅くな
生観として定義している。筆者が、日本だけでなく海外のた。その結果、特許明細書を読む速度が三分の一に低下しして定義している。筆者が、日本だけでなく海外の仲間
顔々が走馬灯のように次から次へと浮かび、2 分半を過生観として定義している。筆者が、日本だけでなく海外のた。その結果、特許明細書を読む速度が三分の一に低下し生観として定義している。筆者が、日本だけでなく海外のた。その結果、特許明細書を読む速度が三分の一に低下
仲間から教わったのが、「今そこに在る予兆」である。
た。
更に、記憶力が 50 歳までは１週間でも約 200 件の明から教わったのが、「今そこに在る予兆」である。
ぎてから漸く涙が止まり平常心に戻ることができた。こ仲間から教わったのが、「今そこに在る予兆」である。
た。 更に、記憶力が 50 歳までは１週間でも約 200 件の明
仲間から教わったのが、「今そこに在る予兆」である。
た。 更に、記憶力が 50 歳までは１週間でも約200 件の細書の概要を記憶できていたが、65歳を過ぎてから約５件
１）の詳細は IPI-Award のホームページ と INFOSTA 月
細書の概要を記憶できていたが、65 歳を過ぎてから約５件
細書の概要を記憶できていたが、65 歳を過ぎてから約５の明細書の概要を１週間も記憶できないまで、記憶力が40の明細書の概要を１週間も記憶できないまで、記憶力が 4の明細書の概要を１週間も記憶できないまで、記憶力が4
AI 技術を何故 特許情報の解析に活分の一に減退した。自分で時間を掛けて書いたモノだけは分の一に減退した。自分で時間を掛けて書いたモノだけは用するのか？
分の一に減退した。自分で時間を掛けて書いたモノだけ
記憶に残り、現実に観ている
One Sheet 以外からは連想力
記憶に残り、現実に観ている One Sheet 以外からは連想力
記憶に残り、現実に観ている One imagination
Sheet 以外からは連想が湧き起こらなくなった。前頭葉の力が急激
3-1
老兵の弱点を補完するためにが湧き起こらなくなった。前頭葉のimagination 力が急激が湧き起こらなくなった。前頭葉のimagination
力が急に低下してしまった。
もはや、
Einstein 歳にて右が提示した
Einstein
筆者が72 歳になって実感することは、54に低下してしまった。
もはや、
Einstein が提示した Einsteに低下してしまった。
もはや、
Einstein が提示したEinste問題(Riddle)を解くのが難しくなってきた。
所謂、世の中の目を眼底出血して殆ど視力を失い、文章を読む速度が特問題(Riddle)を解くのが難しくなってきた。所謂、世の中の問題(Riddle)を解くのが難しくなってきた。
所謂、世の中２％には入らなくなってきた。
筆者の趣味として、脳科学、に英語文章を読むスピードが以前の三分の一に極めて遅
２％には入らなくなってきた。筆者の趣味として、脳科学、２％には入らなくなってきた。筆者の趣味として、脳科学
心理学、発想法、認識論、意識論、明晰夢などに興味を持くなった。その結果、特許明細書を読む速度が三分の一
心理学、発想法、認識論、意識論、明晰夢などに興味を持
心理学、発想法、認識論、意識論、明晰夢などに興味をっているが、自分の脳だけではどうしようもできなくなっに低下した。
更に、記憶力が 50 歳までは 1 週間でっているが、自分の脳だけではどうしようもできなくなっ
図１． IPI-Award2018 の楯っているが、自分の脳だけではどうしようもできなくな
図１． IPI-Award2018てきた。そこで、AI技術を組み込んだ PC の支援を自分の写真 1 の楯IPI-Award2018 の楯も約200
件の明細書の概要を記憶できていたが、65てきた。そこで、AI技術を組み込んだ PC の支援を自分の図１． IPI-Award2018 の楯技術を組み込んだ PC の支援を自分AIてきた。そこで、AI
助人（AI 5秘書）にできないかと真剣に考えている。そ歳を過ぎてから約件の明細書の概要を
1 週間も記憶AI 助人（AI 秘書）にできないかと真剣に考えている。そAI助人（AI秘書）にできないかと真剣に考えている。
&のために、AI 技術の文献の蒐集と勉強を行う。
できないまで、記憶力が40 分の一に減退した。自分Enhancedのために、AI 技術の文献の蒐集と勉強を行う。
Enhanced
３）のために、IPAI Information
技術の文献の蒐集と勉強を行う。
Enhanced
Scientist になる工夫をする。
Augmented
で時間を掛けて書いたモノだけは記憶に残り、現実に観Augmented IP Information Scientist になる工夫をする。
IP Information Scientist になる工夫をする。
Augmentedているだから、AI
One
Sheet技術を埋め込んだ特許検索に興味を持ってい以外からは連想力が湧き起こらなくだから、AI
技術を埋め込んだ特許検索に興味を持っていだから、AI
技術を埋め込んだ特許検索に興味を持ってる。
AI
技術を組み込んだ概念検索機能に特に注目している。
なった。前頭葉のimagination
力が急激に低下してしる。
AI 技術を組み込んだ概念検索機能に特に注目しているる。
AI
技術を組み込んだ概念検索機能に特に注目している
AI 技術による該当特許のScoringEinstein
による濃縮器・識別器にまった。もはや、Einsteinが提示した問題
AI 技術による該当特許のScoring による濃縮器・識別器にAI技術による該当特許のScoringによる濃縮器・識別器
特に興味を持っている。72 歳の老兵には 50 件以上の明細（Riddle）を解くのが難しくなってきた。所謂、世の中
特に興味を持っている。72 歳の老兵には 50 件以上の明細
特に興味を持っている。72 歳の老兵には50 件以上の明書はもはや目視精読ができない。
それだけ時間を使えない。
の 2％には入らなくなってきた。筆者の趣味として、脳書はもはや目視精読ができない。それだけ時間を使えない
書はもはや目視精読ができない。
それだけ時間を使えない技術の支援を受けて、30件以下に絞り込むこ
だから、AI
科学、心理学、発想法、認識論、意識論、明晰夢などにだから、AI 技術の支援を受けて、30 件以下に絞り込むこ技術の支援を受けて、30件以下に絞り込むだから、AI
とが筆者には必須なのである。だから、現時点で持ち得る
写真の地下
2 USPTOの地下における受賞スピーチ
Atrium における受賞スピーチ
興味を持っているが、自分の脳だけではどうしようもで
図２．USPTO
Atriumとが筆者には必須なのである。だから、現時点で持ち得る
図２．USPTO の地下 Atrium における受賞スピーチとが筆者には必須なのである。だから、現時点で持ち得
図２．USPTO の地下 Atrium における受賞スピーチ
経験を最大に生かして「高度なBoolean 検索式を作るためきなくなってきた。そこで、AI技術を組み込んだ経験を最大に生かして「高度なBoolean PC
検索式を作るため経験を最大に生かして「高度なBoolean 検索式を作るたに該当特許５件の特許分類・技術語の詳細分析テンプレーの支援を自分のAI 助人（AI 秘書）にできないかと真剣に該当特許５件の特許分類・技術語の詳細分析テンプレーに該当特許５件の特許分類・技術語の詳細分析テンプレ
トによる記入式分析法」を実践せざるを得ない。簡単な概に考えている。そのために、AI技術の文献の蒐集と勉トによる記入式分析法」を実践せざるを得ない。簡単な概トによる記入式分析法」を実践せざるを得ない。簡単な
念検索を行い、その上位
300 件を読み込んで該当10 件を選強を行う。Enhanced& Augmented
IP Information
念検索を行い、
その上位 300 件を読み込んで該当 10 件を選
3）
念検索を行い、その上位
300 件を読み込んで該当
10 件を
。 高度な
Scientistになる工夫をする
Boolean 検索式による
30
ぶ時間は到底持てない。
ぶ時間は到底持てない。 高度な Boolean 検索式による 3
Boolean
検索式による
ぶ時間は到底持てない。
高度なだから、AI
技術を埋め込んだ特許検索に興味を持っ件～50 件のヒット集合の中から該当の10 件をいち早く見3
件～50 件のヒット集合の中から該当の 10 件をいち早く見件～50件のヒット集合の中から該当の 10 件をいち早くている。AI
技術を組み込んだ概念検索機能に特に注目つける手法を実践せざるを得ない。今までに経験則としてつける手法を実践せざるを得ない。今までに経験則としてつける手法を実践せざるを得ない。今までに経験則とししている。AI技術による該当特許の Scoring による濃先輩サーチャーから全て教えて頂いた事項、例えば「検索先輩サーチャーから全て教えて頂いた事項、例えば「検索先輩サーチャーから全て教えて頂いた事項、例えば「検縮器・識別器に特に興味を持っている。72
歳の老兵に式作成の極意」「検索学習の近道」「やってはいけない検索式作成の極意」「検索学習の近道」「やってはいけない検索式作成の極意」「検索学習の近道」「やってはいけない検写真 3 当日ご臨席の選考委員達と記念写真
は 50
件以上の明細書はもはや目視精読ができない。そ式５カ条」「暗黙の禁止行為の５カ条」「賢い検索式」「時間
式５カ条」「暗黙の禁止行為の５カ条」「賢い検索式」「時間
式５カ条」「暗黙の禁止行為の５カ条」「賢い検索式」「時
限定の検索の仕方」などを思い出しながら経験則的な高度
図３． 当日ご臨席の選考委員達と記念写真限定の検索の仕方」などを思い出しながら経験則的な高度
図３． 当日ご臨席の選考委員達と記念写真
図３． 当日ご臨席の選考委員達と記念写真
YEAR BOOK 2O18
157
な 限定の検索の仕方」などを思い出しながら経験則的な高Boolean 検索式を作らざるを得ない。AIを組み込んだな Boolean 検索式を作らざるを得ない。AI を組み込んだな Boolean 検索式を作らざるを得ない。AI を組み込んだれだけ時間を使えない。だから、AI 技術の支援を受けて、えている。一般の Boolen 検索の結果を公報の新しい30 件以下に絞り込むことが筆者には必須なのである。

順にリスト表示する方法は、もはや間違いと感じていだから、現時点で持ち得る経験を最大に生かして「高度る。表示方法は AI 技術を組み込んだクラスターで仕分な Boolean 検索式を作るために該当特許 5 件の特許分

けた数段階のクラスターモザイク（Foam Tree）図ま

類・技術語の詳細分析テンプレートによる記入式分析法」

たは Word Cloud 図が良い。海外のプロバイダ－が競を実践せざるを得ない。簡単な概念検索を行い、その上争して改良しているクラスター（Foam Tree）図また

位 300 件を読み込んで該当 10 件を選ぶ時間は到底持は Word Cloud 図が、それを明示している。

てない。高度な Boolean 検索式による 30 件～50 件

また、概念検索をする際の技術用語を選ぶ AI 処理も、のヒット集合の中から該当の 10 件をいち早く見つける「前処理数式アルゴリズム＋ベクトル表現単語処理＋後手法を実践せざるを得ない。今までに経験則として先輩処理（最適化処理）」を組み合わせている Mihai Lupu

サーチャーから全て教えて頂いた事項、例えば「検索式氏4）や安藤氏5）や EPO の手法が良いと筆者は考えてい作成の極意」「検索学習の近道」「やってはいけない検索る。（図 3）式 5 カ条」「暗黙の禁止行為の 5 カ条」「賢い検索式」「時
概念検索とランキング分析を最初の10 分で必ず実行するが、次の２時間以内では必ず、経験則的な高度な Boolean
間限定の検索の仕方」などを思い出しながら経験則的な検索式による Shareresearch 検索を実行する。今までに参高度な Boolean 検索式を作らざるを得ない。AI を組み加した国際会議にて聞いた FTO 調査や権利調査において込んだ概念検索とランキング分析を最初の 10 分で必も、Dominic DeMarco 氏や Lucy Antune 委員長さんや、ず実行するが、次の2 時間以内では必ず、経験則的なYateen Pargaonkar
氏らに相談しても、「概念検索だけで済
高度なませて成功した事例は一度も聞いたことがない」と答えをBoolean 検索式による Shareresearch 検索を聞く。

実行する。今までに参加した国際会議にて聞いた FTO「基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加」と調査や権利調査においても、Dominic
DeMarco氏や識別器の活用として専ら用いている。AI
技術を駆使した概概念検索とランキング分析を最初の10 分で必ず実行する
Lucy
Antunes
委員長さんや、Yateen Pargaonkar
念検索において、理想的な経験則的なイメージとして図４が、次の２時間以内では必ず、経験則的な高度なBooleanは、例えば、Mihai「TF-IDF（BM25GT）
例えば、
Mihai LupeLupe
氏は、「氏は、
TF-IDF（BM25GT）＋word2vec

筆者は、AI を組み込んだ機能を特許情報の絞り込みに、「基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加」とは、＋Latent Semantic Indexing」という三段階で、特許検索＋word2vec＋Latent
Semantic Indexing」 と い うのような希望を筆者は描いている。
氏らに相談しても、「概念検索だけで済ませて成功した

検索式による Shareresearch 検索を実行する。今までに参の AI 活用を研究している。筆者はこれらの友人の知恵を学
三段階で、特許検索のAI 活用を研究している。筆者は加した国際会議にて聞いた FTO 調査や権利調査において事例は一度も聞いたことがない」と答えを聞く。

これらの友人の知恵を学び、筆者の AI 秘書にできないも、Dominic
DeMarco 氏や Lucy Antune 委員長さんや、
筆者は、AI を組み込んだ機能を特許情報の絞り込み
Yateen Pargaonkar 氏らに相談しても、「概念検索だけで済に、識別器の活用として専ら用いている。AI 技術を駆ませて成功した事例は一度も聞いたことがない」と答えを使した概念検索において、理想的な経験則的なイメージ
聞く。
として図 2 のような希望を筆者は描いている。
筆者は、AI を組み込んだ機能を特許情報の絞り込みに、
インド企業のXLPAT 検索システムによる
Boolean
識別器の活用として専ら用いている。AI
技術を駆使した概かと自己研鑽をする。
４ IP3 と WIPO の動向を比較して念検索において、理想的な経験則的なイメージとして図４
検索の結果でScore 順に示される表示方法が良いと考のような希望を筆者は描いている。

図４ 検索ヒット集合の上位に出現する該当特許
インド企業の XLPAT 検索システムによる Boolean 検索の結果で Score 順に示される表示方法が良いと考えている。
一般の Boolen 検索の結果を公報の新しい順にリスト表示

び、筆者の AI 秘書にできないかと自己研鑽をする。

４－１ 米国特許商標庁（USPTO）の動き６）

図５
基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加
USPTO
は Michele A Lee 長官が 2014 年に就任してから年 6と月に退官するまで
Enhanced Patent Quality
WIPO の動向を比較して42017IP3「基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加」とは、Initiative
運動を積極的に勧めた。AI 技術に明るい Lee 長

6）4-1
米国特許商標庁（USPTO）の動き
官の下に、APESとか氏は、
Sigma-Plusなどの先行技術文献調
例えば、
Mihai Lupe
「TF-IDF（BM25GT）＋word2vec

査がAI 技術の支援により軌道に乗った。2017
年年
1 月から＋Latent
USPTO
はSemantic
Michele Indexing」という三段階で、特許検索
A Lee 長 官 が 2014に就審査官がSTIC の支援の下で出願の全件の先行技術文献調の AI 活用を研究している。
筆者はこれらの友人の知恵を学任してから2017 年 6 月に退官するまで
Enhanced
査を履行している。その後、Joseph
Matal 長官代行時代にび、筆者の AI 秘書にできないかと自己研鑽をする。
PatentQuality Initiative 運動を積極的に進めた。AI
なってもこの先行技術文献の調査は同様に履行されている。
その後、AndreiIancu
長官に替わった
2018と年は、USPTO
技術
に明る
い Lee
長官
の 下 に、APES
か Sigma４ IP3 と WIPO の動向を比較してInitiativeという基本教育・啓蒙が重要視される一方、米国
Plusなどの先行技術文献調査がAI 技術の支援により軌
６）４－１
米国特許商標庁（USPTO）の動き
特許法 35USC101 に触れて「その特許適格性」の混乱の性道に乗った。2017
年 1A月から審査官がの支援
USPTO は Michele
Lee 長官が 2014STIC
年に就任してから質に焦点を当てられた。PIUG2018 年次大会でも USPTO

2017 年 6 IPCC
月に退官するまで
Patent Qualityの下で出願の全件の先行技術文献調査を履行している。
スタッフが分類の解説と Enhanced
Dossier の活用方法を

Cloud 図が、それを明示している。

Initiative Initiative」として５月６日（日）に無料セミナ運動を積極的に勧めた。AI
技術に明るい Lee 長「USPTO
その後、Joseph
Matal 長官代行時代になってもこの官の下に、APESとか Sigma-Plusなどの先行技術文献調ーを行った。
Andrei Iancu
長官は、IP Business
Conference
先行技術文献の調査は同様に履行されている。その後、
Global2018に自ら参加して講演し、現在の特許法で新しい査が AI 技術の支援により軌道に乗った。2017
年 1 月からAndrei Iancu 長 官 に 替 わ っ た 2018 年 は、USPTO技術の特許化処理が行き詰まっている問題点を提起してい審査官が STIC の支援の下で出願の全件の先行技術文献調Initiativeと い う 基 本Association
教 育・ 啓 of
蒙Patentが重要視される一る。また、National
Practitioners
査を履行している。その後、Joseph
Matal
長官代行時代に-Annual Meeting
Conference に触れて「その特許適格(略 NAPP-AMC)にも自ら方、米国特許法
35USC101
なってもこの先行技術文献の調査は同様に履行されている。

また、概念検索をする際の技術用語を選ぶ
AI 処理も、
図2
検索ヒット集合の上位に出現する該当特許性」の混乱の性質に焦点を当てられた。PIUG2018
その後、Andrei Iancu 長官に替わった 2018 年は、USPTOする方法は、もはや間違いと感じている。表示方法は AI
技術を組み込んだクラスターで仕分けた数段階のクラスターモザイク（Foam Tree）図または Word Cloud 図が良い。
それが、流行の理由と判断する。海外のプロバイダ－が競争して改良しているクラスター(Foam Tree)図または Word

図４ 検索ヒット集合の上位に出現する該当特許「前処理数式アルゴリズム＋ベクトル表現単語処理＋後処

158

図 3 基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加
図５ 基本アルゴリズム＋ベクトル用語＋後処理追加

理(最適化処理)」を組み合わせている Mihai Lupu 氏４）やインド企業のXLPAT 検索システムによる Boolean 検索５）（図５）
安藤氏 や EPO の手法が良いと筆者は考えている。

の結果で Score 順に示される表示方法が良いと考えている。

参加し講演している。前任の Lee 長官は自らの AI 技術の強みを生かして Patent Quality の向上に貢献をした。後任

Initiative という基本教育・啓蒙が重要視される一方、米国の Iancu 長官は自らの強みの弁理士業務に重点をおいた基

特許法 35USC101 に触れて「その特許適格性」の混乱の性調講演を行っている。2014 年―2018 年の USPTO 大改革

質に焦点を当てられた。PIUG2018 年次大会でも USPTO
プロジェクトが順調に進行中である。この５年間において

特許情報の高度な活用

2

図６． AI 第三次ブームと IP3 の動向に関する筆者メモ
図 4 AI 第三次ブームと IP3 の動向に関する筆者メモ

年次大会でも USPTO スタッフが CPC 分類の解説と４－２ 欧州特許庁(EPO)の動き７）
PIC2016 にて「EPO perspective on Semantic Search」

Dossier の活用方法を「USPTO Initiative」として 5と題してプレゼン発表を行った。Webから DL できる
一方、EPO は、技術屋の Alexander Klenner-Bajaja
氏

月 5 日（土）に無料セミナーを行った。Andrei Iancu 長

資料を入手して中身を精読してみると、
深層学習
（Deep
が ICIC2015 国 際 会 議 に て 「 Future
Challenges
In

官 は、IP Business Conference Global2018 に 自National Association of Patent Practitioners-(automated) Patent
Search」を始めてプレゼン発表した。
Learning）とWord2Vecを活用したベクトル表現のKevin Douglas 氏がスペインで開催された EPO-PIC2016
多次元で類似語と関連語を見つけ出そうとしていた。
にて「EPO perspective on Semantic Search」と題してプ
ま た、 デ ー タ 科 学 者 の Stefan Klocke 氏 が East
レゼン発表を行った。Web から DL できる資料を入手してmeets
West2017 にて「Towards semantic
search
中身を精読してみると、深層学習（DeepLearning）とAnnual Meeting Conference（略NAPP-AMC）にat
the EPO」と題してプレゼン発表をしていた。
Word2Vecを活用したベクトル表現の多次元で類似語と関も自ら参加し講演している。前任の Lee 長官は自らの連語を見つけ出そうとしていた。
筆者は IPI-ConfEX2017 に参加して、Grant Philpott
また、データ科学者の Stefan Klocke 氏が East meets
氏の「Industry4.0」のプレゼン発表を直に聞き、懇West2017 にて「Towards semantic search at the EPO」
親会にて名刺交換をし、意見交換をし、写真を撮らさと題してプレゼン発表をしていた。
せて貰った。DOCDB
担当の
Miguel Albrecht
氏とも
筆者は IPI-ConfEX2017に参加して、Grant
Philpott氏

ら参加して講演し、現在の特許法で新しい技術の特許化処理が行き詰まっている問題点を提起している。また、

AI 技術の強みを生かして Patent Quality の向上に貢図７ Gala Party で談笑する
Thomas Beach 氏と筆者ら献をした。後任のIancu 長官は自らの強みの弁理士業

務に重点をおいた基調講演を行っている。2014 年─
Thomas A Beach 氏は、
USPTO の Scientific and Technical2018 年の USPTO 大改革プロジェクトが順調に進行
Information Center （ 略 STIC ） の Senior System
中である。
5 年間において Thomas A Beach 氏は、Strategistこのとして色々なシステム大改革に貢献している。
USPTO（図７）の Scientific and Technical Information
Center（略 STIC）の Senior System Strategist として色々なシステム大改革に貢献している。

の「Industry4.0」のプレゼン発表を直に聞き、懇親会にて名刺交換をして一緒に写真をとり、「今後は、e-mail で名刺交換をし、意見交換をし、写真を撮らさせて貰った。
やり取りをさせてくれ」とお願いし了解を頂いた。米DOCDB 担当の Miguel Albrecht 氏とも名刺交換をして一国 PIUG2017 年 次 大 会 に て 友 人 の Nigel Clarke 氏
緒に写真をとり、「今後は、e-mail でやり取りをさせてくれ」
が、「EPO ではハーグのシステム屋が中心の開発部隊のとお願いし了解を頂いた。米国 PIUG2017 年次大会にて友他に、オーストリアのウイーンに別の AI 検証確認・普及拡大チームが Heiko Wongel ら 5 名を中心に編成さ

4-2

欧州特許庁（EPO）の動き

7）

一方、EPO は、技術屋の Alexander Klenner-Bajaja
氏 が ICIC2015 国 際 会 議 に て「Future Challenges
In（automated）Patent Search」を始めてプレゼン発表した。
Kevin Douglas 氏 が ス ペ イ ン で 開 催 さ れ た EPO-

〔5〕れた」とプレゼン発表をした。筆者は病気のため急遽、
PIUG2017 年次大会には参加できなかったが、後でプ
レゼン資料を DL して精読して、それが判明した。
また、筆者が参加した IPI-ConfEx2016 には Averbis
社がブースを出展しており、「3 年前から EPO と AI 技術に関して共同研究を行っている」と述べていた。そこ

YEAR BOOK 2O18 159

で「Word Cloud による Visualization（俯瞰可視化）

学の rsa から来た Mihai Lupu 氏は特許情報の検索とがその共同研究の成果の一部だ」と説明していた。

分析に AI 技術を活用することを WIPO と共同研究してまた、EPO が主宰してミュンヘンにて、AI Conference

いるとを述べた。検索エンジンには Solr 6.1 の全文検が 2018 年 5 月 30 日に開催され、前述のシステム屋

索を Cloud 状態で使い 35 技術分類にまたがり受け付の Grant Philpott 氏が中心に会議を取り仕切っている。

けていると説明した。分類器を使って 35 分類に分けて

以 上 の 8 件 の 資 料 を 並 べ て 読 み 解 く と、EPO がそれぞれの分類のタグを AI 技術により付与し分けていTAPAS 構想（Towards Automated Prior Art Search）

る。その AI 技術は深層学習の Convolutional Neuralを持ちながらどのようにして特許情報の検索と分析に

Network を使っていると説明した。しかもその AI 技術

AI 技術を活用しようとしているのかが、8 個の点情報

研究は、WIEN 大学の情報学部と “rsa” の共同研究でから 1 つの線情報につなぎ関連付けることができた。

＊
IDF と LMJM,あると述べた。アルゴリズは log（TF）

VSM, BM25 からなる IR Models を使っていると説

4-3

日本特許庁（JPO）の動き

8）

明した。

日本特許庁の AI の取り組みに関しては、F タームを一方、WIPO のソフトウエア・エンジニアの William

使いながら AI 技術を利用してできないかという目黒

Keyser 氏は、「PATENTSCOPE use case scenario」

氏 の 研 究 論 文 が 2015 年 と 2017 年 に 見 つ か っ た。

と題して、最近の改善点と将来実現しようとする機その後、F タームを利用した研究の入札募集があり、能 の 説 明 を 米 国 PIUG2018 年 次 大 会 に て 行 っ た。

INFOSTA 月刊誌 2018 年 7 月号の特集「特許情報とPATENTSCOPE は こ の 1－2 年 で 格 段 に 使 い や す人工知能-Ⅱ」に富永氏と久々宇氏の共著論文が掲載さ

く 高 機 能 に な っ た と ユ ー ザ ー 仲 間 の 周 囲 か ら 聞 く。

れた。特許庁は Neural Attention Model を活用してKeyser 氏はニューラル機械翻訳により性能がかなり良F タームの付与と付与根拠を見つけようと鋭意研究してくなった。種類コード検索と音訳と部分化学構造検索がいることが判明した。

できる様になったと説明した。

また、特許庁の HP に AI 技術者の 2 名の臨時募集がまた、展示ブースにても William Keyser 氏は、精力

この 8 月 3 日に掲載された。更に、図形商標調査の研的に PATENTSCOPE の改良点をデモ＆説明をしてい究の AI 開発の入札がエヌ・ティ・ティ・データに決まった。WIPO のブースにて色々な国際会議のブースにてたと 8 月に公示された。これらの情報から特許庁が真永年展示説明をしている Sandrine Ammann さんと談

剣に AI 技術を活用して特許庁の色々な業務に応用しよ笑する機会を得た。彼女は、しきりに Webinar での参

うとしていることが明白である。日本特許庁と米国特許

加を筆者に薦めた。

商標庁と欧州特許庁の間に出張者を長期間派遣しての連の成果が 2020 年頃にはどのように発展・結実してい5 AI 技術で注目するモノ

るのかを楽しみにしている。

筆者は文書類似度計算の AI 技術に関する資料として、携が日常的に行われているのも頼もしい。これらの研究

2030 年頃にプレ・シンギュラリティに到達する

Mihai Lupu 氏の PIUG2018 年次大会でのプレゼンと予測している人もあり、2045 年にはシンギュラリ

資料4） に注目している。その理由は、文書類似度を測ティに到達するとレイ・カーツワイル博士が 1999

る基本数式を「TF-IDF with BM25GT」と数式の定義

年 の 著 書「The Age of Spiritual Machines: Whenを明記しているからである。また、用語をベクトルにてComputers Exceed Human Intelligence」にて発表

探す手法は word2vec と明示している。更に、関連語して予測している。現在の AI 第三次ブームが発展しつと類似語をみつけるために LSI 法（Latent Semantic

づけるのを期待している。

Indexing）を活用していると明示している。また、彼は、
WIPO

4-4

160

世界知的所有権機関（WIPO）の動き

Area 関連として、WIPO が改良を行っている

9）

検索システムの改善にも関与していた。Mihai Lupu 氏

米国 PIUG2018 年次大会にて、オーストリアの大と筆者は WPI 専門誌の編集員同士の仲間であり、実際

word2vec と明示している。更に、関連語と類似語をみつけの提案どう理解？」の見出しが掲載された。その説明のカるために LSI 法（Latent Semantic Indexing）を活用してット図に「説明する因子、または説明に使える要因を抽出いると明示している。また、彼は、WIPO Area 関連としする AI 技術」の研究を日立製作所にて行っていると掲載さて、WIPO が改良を行っている検索システムの改善にも関れた。
また、INFOSTA
月刊誌の７月号特集号「特許情報と人
また、その論文の図１と図５を拡大して凝視してみる同士の仲間であり、実際に会って話をするのは初めてであ合できた。
ったが、直ぐに意気投合できた。
Mihai Lupu 氏 の 資 料 か ら、「 文 書 類 似 度 計 算 ＝ 基
Mihai Lupu 氏の資料から、「文書類似度計算＝基本数式＋本数式＋用語 Vector+ 補助処理」という観点から見用語 Vector+補助処理」という観点から見つめなおそうと筆つめなおそうと筆者は考えた。安藤氏の５）を者は考えた。安藤氏のJapioYEARBOOK2017Japioの論文YEAR

工知能（Ⅱ）」に、日本特許庁の富永氏と久々宇氏が共著でと、深層学習のニューラルネットワークが前段にも後段
寄稿論文「特許文献への分類付与における付与根拠箇所推にも用いられていることも認識できた。今まで、ニュー定」を投稿された。掲載された図１と図５が小さくて最初
ラルネットワークは 1 回だけ利用するモノと勝手に解は見落としていたが、最近の AI 分野の専門家の中で注目さ釈していたので、驚きであった。すると、INFOSTA
Model を応用した研究」であることれている「Attention

5）を再度読み直してみると、彼のBOOK 2017 の論文
再度読み直し手見ると、彼の文書類似度は「TF-IDF、Cosine

シ ン ポ ジ ウ ム 2017 で 発 表 さ れ た JST の 研 究、が精読して判明した。

係数＋doc2vec＋PV-DM」と表記しても良いと気づき始め
文 書 類 似 度 は「TF-IDF、Cosine 係 数 ＋ doc2vec ＋た。すると、今までは 単に 用語 Vector だけに気を取ら
PV-DM」と表記しても良いと気づき始めた。すると、れすぎたと反省している。
今までは 単に 用語 Vector だけに気を取られすぎた

また、その論文の図１と図５を拡大して凝視してみると、Mapping
Science（川村隆浩ら、B32 発表）11）にも、深層学習のニューラルネットワークが前段にも後段にも用
ニューラルネットワークが前段と後段で 2 回も用いられいられていることも認識できた。今まで、ニューラルネッていたことに気づいた。
トワークは１回だけ利用するモノと勝手に解釈していたの以上の気付きを予兆らしきモノと纏めると図 5 になで、驚きであった。すると、INFOSTA ｼﾝﾎﾟｼﾞｳﾑ 2017 で発る。 JST の研究、Mapping Science（川村隆浩ら、B32表されたと反省している。

2

特許情報の高度な活用与していた。Mihai
Lupu 氏と筆者は WPI 専門誌の編集員に会って話をするのは初めてであったが、直ぐに意気投

発表）１１）にも、ニューラルネットワークが前段と後段で２回も用いられていたことに気づいた。

以上の気付きを予兆らしきモノと纏めると図８になる。
FTO 調 査 を 通 し て IP Landscape

6 を如何に描くか？

６ FTO 調査を通して IP Landscape を如何に描くか？
過去三年間の特許情報の国際会議の FTO（Freedom

To
Operate）調査に関するプレゼン資料を読み返して
過去三年間の特許情報の国際会議のFTO(Freedom To

図5

AI 技術の予兆らしきモノ（筆者メモ）

図８ 米国の国防高等研究計画局
AI 技術の予兆らしきモノ（筆者メモ）（DARPA）
では Explainable

AI、所謂、「ブラックボックスではない透明性のある AI（DARPA）では Explainable
米国の国防高等研究計画局
10）に注目している。そして、Explainable
技術の研究」
AI、所謂、「ブラックボックスではない透明性のある AI 技
AI を 略 して「XAI」 と い う 流 行 語 で 呼 ば れ て い る。
術の研究」１０）に注目している。そして、Explainable AI2017 年 11 月 の 発 表 で は、 小 鳥 の カ ワ セ ミ のを略して「XAI」という流行語で呼ばれている。2017
年特11定
種の特徴である目の後ろの首にかかる部分の赤色の特月の発表では、小鳥のカワセミの特定種の特徴である目の後ろの首にかかる部分の赤色の特徴部分をみて、人間は小徴部分をみて、人間は小鳥のカワセミの特定種と判定

Operate)調査に関するプレゼン資料を読み返して感じるこ感じることは、IP Landscape 図は最初から一段階でとは、IP Landscape 図は最初から一段階でできるものではできるものではないことである。（図 6 参照）
ないことである。(図９参照)
PatentSight 社の Holger Ernst 教授の論文１２）とプレゼ
ン資料を読み返してみても、「弘法は筆を選ばず」とは言っていない。Holger Ernst 教授は 2003 年頃から永年の研究を通じて、最初は一般の特許分析を薦めていた。最初はデンマーク特許庁のために IP Score という特許マップ・ソフ
トまで考案し推奨していた。
最近になって漸く PatentSight

もしてから有

それらの中に所謂、IP Laて、最後に予明されている

筆者は、IP許解析Ⅲを通信じている（Summit にて説明している特許評価の指標（Patent Asset

ミナーが大流Index）に到達している。

して真似がで

内極秘裏に腕している。それと同じように、文書の特徴もあるはずいる。だからだ と い う こ と で、「Attention Mechanism の AI 技
〔7〕

体的な特許分なるが、IP L術」に注目されているらしい。また、日刊工業経新聞の

図 6 IPIPLandscapeLandscapeができるまでの特許解析Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
図９ができるまでの特許解析Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ（2018.3.20）記事に「説明する AI」、「AI の提案どうPatentSight 社 の Holger Ernst 教 授 の 論 文12） と子の FTO 調理解？」の見出しが掲載された。その説明のカット図にプレゼン資料を読み返してみても、「弘法は筆を選ばず」

析の結論の「説明する因子、または説明に使える要因を抽出する AIとは言っていない。Holger
Ernst 教授は 2003 年頃いる。特に、昨年の特許情報フェアの会場にて、Anthony

る。

技術」の研究を日立製作所にて行っていると掲載された。

Trippe 氏に随行している時に、Holger Ernst 教授が熱心にから永年の研究を通じて、最初は一般の特許分析を薦め

また、INFOSTA 月刊誌の 7 月号特集号「特許情報ていた。最初はデンマーク特許庁のために IP Score とに掲載されると人工知能（Ⅱ）」に、日本特許庁の富永氏と久々宇氏がいう特許マップ・ソフトまで考案し推奨していた。最近を必須事項として内包（一体融合）している。

2.0」を精読

共著で寄稿論文「特許文献への分類付与における付与根になって漸く PatentSight Summit にて説明してい拠箇所推定」を投稿された。掲載された図 1 と図 5 がる特許評価の指標（Patent Asset Index）に到達して小さくて最初は見落としていたが、最近の AI 分野の専いる。

門家の中で注目されている「Attention Model を応用した研究」であることが精読して判明した。

筆者は特許評価に関して、第一世代から第二世代を経て２年前あたりから漸く第三世代にシフトしつつあると感じて彼と議論しているのを直ぐ傍で聞いていて感じた次第である。教授の特許評価では、特許情報以外のマーケット情報

る。表（おも筆者は、I記したものを

筆者は特許評価に関して、第一世代から第二世代を経て 2 年前あたりから漸く第三世代にシフトしつつあ

YEAR BOOK 2O18 161

いる。だから、座学だけ、または、パネル討論だけで、具体的な特許分析Ⅰの演習事例のない講演会では、参考には
図９ IP Landscape ができるまでの特許解析Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ
筆者は特許評価に関して、第一世代から第二世代を経て２ると感じている。特に、昨年の特許情報フェアの会場に年前あたりから漸く第三世代にシフトしつつあると感じてて、Anthony Trippe 氏に随行している時に、Holger

いる。特に、昨年の特許情報フェアの会場にて、Anthony

Ernst氏に随行している時に、教授が熱心に彼と議論しているのを直ぐ傍で聞い
TrippeHolger Ernst 教授が熱心に彼と議論しているのを直ぐ傍で聞いていて感じた次第であていて感じた次第である。教授の特許評価では、特許情る。教授の特許評価では、特許情報以外のマーケット情報

報以外のマーケット情報を必須事項として内包（一体融を必須事項として内包（一体融合）している。

合）している。

なるが、IP Landscape バブルになりかねないと危惧している。表（おもれ）の IP Landscape だけがもてはやされ、黒子の FTO 調査を実際に完了しない限り、第三段階の特許分
析の結論の IP Landscape には到達できないと確信している。

IP Landscapeの必読資料

筆者は、IP Landscape に関する必読資料として図11 に• 特許庁、知財スキル標準
version2.0, 2017年4⽉(IP Landscapeの定義)• Patent Landscape Guideline(WIPO) 2015年(Patent Landscapeの定義)記したものを推薦する。
また、この JapioYEARBOOK2018• ⽇経新聞 2017年７⽉１７⽇の記事（知財分析 経営の中枢に、IPランドスケープ注⽬集まる。
• JPジャーナル３⽉号（2017年12⽉）の特集記事（４本）• Patent 2018.No.9：IPランドスケープの基礎と現状、乾智彦著
2.0」を精読されることをお薦めする。
• Holger Ernst教授の論⽂（WPI誌の２本、R&D Management誌の多数）• Eric P. Racitiらの論⽂：IP Landscaping‐Creating a Conceptual Fabric ofInformation,June 2014, Intellectual Property Today,
https://www.finnegan.com/en/insights/ip‐landscaping‐creating‐a‐conceptual‐fabric‐of‐information.htmlに掲載される山内明弁理士の寄稿文「IP ランドスケープ

FTO調査の必読資料（参考）・Dominic DeMarcoのPIUG主催の有料セミナー資料（2017年）
・Yateen PargaonkarのPIUG主催の有料セミナー資料（2018年）
・Thomas WolffのFTO資料（３本、最新 Innovation Today誌、Aug.15.2018)
・Lucy Antunesのプレゼン資料２本（IPI‐ConfEx2017、PIUG2018年次⼤会）

図8

IP Landscape に関する必読の文献（筆者推奨）薦めする。
筆 者 は、FTO 調 査、 所 謂、Freedom To Operate
調査を一般の特許マップの Tool を駆使して特許解析Ⅰ
図7

IP Landscape の予兆らしきモノ（筆者推定）

図１０ IP Landscape の予兆らしきモノ（筆者推定）ができる人に先ずなることを推奨している。そのために
図１１
IP Landscapeに関する必読の文献（筆者推奨）
2006
年以降 2017
年まで永年、特許分析の勉強会に一 方、 知 人 の Dominic DeMarco 氏 か ら 2017 年

筆者は携わってきた。特許解析ⅠとⅡを省略して特許

筆者は、FTO 調査、所謂、Freedom To Operate 調査を一方、知人のDominic DeMarco 氏から 2017 年の
PIUG
の
PIUG
有料セミナーで彼自身が説明した
FTO
プレゼ

解析Ⅲに一気に行けるとは信じていない。だから、IP一般の特許マップのTool を駆使して特許解析Ⅰができる人

ン資料を入手した。また、Yateen Pargaonkar 氏とLandscape だけを論じることに、IP
Landscapeバに先ずなることを推奨している。そのために
2006
年以降

有料セミナーで彼自身が説明した FTO プレゼン資料を入手した。また、Yateen Pargaonkar 氏と E-mail 交換を何度

E-mail 交換を何度もしてから有料セミナー資料を特別

ブルの予兆だと危惧している。

な知人として入手した。それらの中には、知財戦略的な〔8〕

筆者は、IP Landscape に関して、自分で特許調査（特結論になる俯瞰可視化図、所謂、IP Landscape 図は、

許解析Ⅰ）も行い、自分で弁理士として特許解釈（特許前段階の特許分析と評価が在って、最後に予測シミュ

解析Ⅱ）も行い、かつ、市場予測もご自身で実際に行っレーションとして具申するモノと説明されている。

てコンサルタントとして IP Landscape を経営 TOP

筆者は、IP Landscape は、特許解析Ⅰ→特許解析に説明される、所謂、三役を全てご自分で熟される山内Ⅱ→特許解析Ⅲを通じて、最後に履行実現に到達する

明弁理士を尊敬している。彼は、公開されている特許情モノと信じている（図 6）。巷では、IP Landscape の報と非特許情報の両方を駆使して、IP Landscape を

口頭説明セミナーが大流行している。筆者は聞くだけの

自ら実践作成し、自ら説明できる専門家としてユニーク

座学では、決して真似ができないと信じている。自分の表1

会社の実例で社内極秘裏に腕を上げるのがベスト・プラ
クティスと信じている。だから、座学だけ、または、パネル討論だけで、具体的な特許分析Ⅰの演習事例のない講演会では、参考にはなるが、IP Landscape バブ
ルになりかねないと危惧している。表（おもて）の IP
Landscape だけがもてはやされ、黒子の FTO 調査を実際に完了しない限り、第三段階の特許分析の結論のIP Landscape には到達できないと確信している。
筆 者 は、IP Landscape に 関 す る 必 読 資 料 と し てIP Landscape

稿文「IP ランドスケープ 2.0」を精読されることをお162

FTO 調査Tony Trippe
Holger Ernst
海外の著名人
Eric P. Raciti

Dominic DeMarco
Yateen Pargaonkar
Thomas Wolff
Lucy Antunes

山内明弁理士日本の著名人 杉光一成教授
菊池修氏

中村栄氏
酒井美里氏
桐山 勉（筆者）

解析 Tool

BizCruncher
EXZ
Questel Orbit PAT-LIST
PatenySight その他

段階

特許解析Ⅲのみ 特許解析 I ＋Ⅱ

主要目的

M&A
M&A、
新事業、新製品 新事業、新製品
ライセンス
抵触権利調査（製品）

図 8 に 記 し た も の を 推 薦 す る。 ま た、 こ の Japio
YEAR BOOK 2018 に掲載される山内明弁理士の寄IP Landscape と FTO 調査の比較な存在である。彼は、プレイング・マネージャーであり、変助かっている。筆者の AI 技術勉強の師である。

かつ、経営者に直接語るコンサルタントでもある。昨年

今年８月に Web にて公表された Clarivate Analyticsの Japio YEAR BOOK 執筆者が集まる特許情報フェ社 の「Smart Search+AI」 に も 注 目 し て い る。

ア＆カンファレンス歓迎会にて Anthony Trippe 氏をPIUG2018 年次大会にて Daniel Videtto 社長自らプ彼に紹介し、翌日にも三人で討議したことを思い出す。

レゼン発表し、AI 技術を活用して将来的に対応すると言っていたことがこれだったのかと感じた次第である。
「Boolean 検索と近接演算などと組み合わせて Smart

昨年の夏には、USPTO の先行技術文献調査に使わる」と筆者は考え、注目している。

Search するとは、Hybrid 検索の観点を重要視してい

れ て い る Sigma-Plus の ベ ー ス と な っ た Innovation

検索の潮流の秘訣は、「検索の二刀流」と考える。日Q Plus を試行研究させて貰った。この検索システムは、本流に言えば、小刀は Semantic Search+AI である。

IEEE 協会と IP.com 社が共同開発した成果物であり、大 刀 は Boolean 検 索 ＋ Linked Open Data で あ る。

学術文献も特許情報も検索できるという優れものであ

西洋式にいえば、Shield は Semantic Search+AI でる。特徴は、PIUG2017 年次大会のプレゼン発表

13）ある。Sword & Spea は Boolean 検索＋ Linked Openにて述べられている。検索は、高度な Boolean 検索式

Data である。インターネットを日常的に活用する今日の作成が一般人には難しいという観点から、第一に概念

では、各種の検索システムに概念検索機能（Semantic

わってきた。

彼に感謝するとともに、彼を尊敬している。
検索を行うことを優先させた検索システムである。多種

Search）がデフォルトで標準装備されていることが多行けるとは類のアイコンが準備されている。LOD（Linked Open
７ 検索の潮流の予兆
Data）として Google Patent と連携して利用できる
昨年の夏には、USPTO の先行技術文献調査に使われてようになっている。一番の特徴は、点群で示された俯瞰
いる Sigma-Plus のベースとなった Innovation Q Plus を試い。だからこそ、各検索システムの概念検索にどのよう可視化図である。Webinar
も活発にされており、日本
行研究させて貰った。この検索システムは、IEEE協会と上掛かる特許分類と検索語（基本語、同意語、類似語、

IP.com 社が共同開発した成果物であり、学術文献も特許情人であっても英語で受講しさえすれば大歓迎してくれ
報も検索できるという優れものである。特徴は、PIUG2017
る。時間帯は日本時間の深夜帯になり、自宅の PC から
年次大会のプレゼン発表１３）にて述べられている。検索は、WebEx または Skype 形式で受講するものである。
高度な Boolean 検索式の作成が一般人には難しいという観日立の Shareresearch の一次の概念検索と、二次の点から、第一に概念検索を行うことを優先させた検索シス

上位語と下位語など）の詳細解析をした後でプロフェッ

ることに、

eMarcorgaonkar

olff

ne

氏

（筆者）

＋Ⅱ

重テムである。多種類のアイコンが準備されている。LOD
み 付 け 概 念 検 索 の 結 果 を、 昨 年 の Japio YEAR
(Linked Open Data)として Google Patent と連携して利用BOOK 2017 にて報告した。安藤氏の研究結果を精読できるようになっている。一番の特徴は、点群で示された
しても、この Shareresarch が市販サービスのなかで俯瞰可視化図である。Webinar も活発にされており、日本は、良い結果を示している。安藤氏とはアジア特許情報人であっても英語で受講しさえすれば大歓迎してくれる。
時間帯は日本時間の深夜帯になり、自宅の PC から WebEx
研究会でご一緒させて頂き、情報交換を頂いていつも大または Skype 形式で受講するものである。

な AI 技術が活用されているのか、意識することを強く推奨する。手っ取り早い概念検索だけでなく、30 分以

ショナルな Boolean 検索を必ず実践されることを強く推奨する。特許検索において高度な Boolean 検索を省略するのは、間違いである。肝に銘じたい。

8 注目したい国際会議
筆者が特に注目しているのは、IP Service World14）と PatentSight Summit と IP Business Conference
Global 201815）と National Association of Patent
Practitioners-Annual Meeting Conference（略 NAPP-

新製品

AMC）16）などの最近の国際会議である。特許情報専門

ス

家 IP プロフェッショナルが中心の IPI-ConfEx2018

調査(製品)

は 開 催 が 中 止 に 追 い 込 ま れ、30 周 年 記 念 行 事 の調査（特許PIUG2018 年次大会もこの三年間で参加者が激減して（特許解析い る。 各 国 特 許 庁 が 輪 番 制 で 開 催 さ れ て い る EPO-

行ってコン説明される、

PIC2016 や EPO-PIC2017 よ り も、IP Service

士を尊敬しWorld 会議の方が盛況の様に感じられる。つまり、知許情報の両的財産権利価値を業務とする人達が、あまりにも情報が

、自ら説明

者が述べる

図9

検索の予兆らしきモノ（筆者推定）

図１２ 検索の予兆らしきモノ（筆者推定）

膨大で高度になり過ぎて一人でこなすのに限界を感じる(株)情報機ンドスケー

イ ン ド 系 プ ロ バ イ ダ ー の サ ー ビ ス の XLPAT は 、を自ら講師

Version3.5 にアップグレードされ、類似語・同義語などを

YEAR BOOK 2O18 163

2

特許情報の高度な活用

7 検索の潮流の予兆

様になり、チームまたはプロジェクトとして携わること

慣れた検索 DB と Tool を駆使して、無効資料調査と先が多くなりつつあると筆者は感じる。社会もいろいろな

行技術調査と選択問題の 3 テーマに挑戦すると詳細案

人材が包摂型社会にシフトするように、知的財産の国際内が掲載されている。併せて、一昨年に実施された資会議も包摂型知的財産国際会議にシフトしつつあるので

格制度 QPIP18）の MOC（模擬）試験の問題と解答も、ないかと感じている。

その Patent Olympiad の案内に掲載されている。無術の応用活用

効資料調査と先行技術調査の事前練習をこの MOC 試

訊くと裏側で験の問題と解答を参照しながら腕と技を磨いて下さいと測される。安言っている様である。後は、平素の業務の延長線上で参rch が市販サ

加者が各自の実力を十二分に発揮されることを祈ってや安藤氏とはア

まない。

報交換を頂い参加者はイタリアの POLITECNICO DI MILANO の強の師である。
Analytics

現地に馳せ参じて一人で競技に臨まなくてはいけない。

。PIUG2018

ン発表し、AI

参加者には覚悟が求められる。当然、英語の問題に対たことがこれして英語で答えるというモノである。日本からの参加

tto 社長とはゼン資料を特さ れ た USP者もあると聞いている。是非とも彼らを応援したい。

図 10
国際会議の予兆らしきモノ（筆者推定）
図１３
国際会議の予兆らしきモノ（筆者推定）

Patent Olympiad と Certification Project とは別物

待っていたも特許情報の検索を中心とする縦割業務から、知的財産と組み合わせと営業情報の一体融合を目指す
Landscapeof Patent
Practi- へと拡
2018１５）と National AssociationIP

さて、Certification Project は、PDG19）, CEPIUG20）,

観点を重要視tioners-Annual Meeting Conference(略 NAPP-AMC)
がるだけでなく、横断的に質的にも数ランク上にレベル

PIUG の共同プロジェクトである。QPIP と言われていPatentSight Summit と IP Business Conference Global

１６）などの最近の国際会議である。特許情報専門家 IP プロフェである。

アップしているように感じる。新規事業と M&A などがる。親友の Bettina de Jong さんが委員長で、知人のである。大刀絡んでくると、もはや特許情報プロフェッショナルの一

Susanne Hantos さんが副委員長を務めている。

る。西洋式に人のアナリストがこなせる能力を遥かに超えている。社
間で参加者が激減している。各国特許庁が輪番制で開催さ日本の特許検索競技大会が、この QPIP にも Patent

ある。Sword

れている EPO－PIC2016 や EPO-PIC2017 よりも、IP内弁理士だけでなく社外弁理士にも協力をお願いするとOlympiad にも少なからず影響していると考えている。

いう特許解析-Ⅱが求められている。（図 6 参照）

筆者は、2007 年から 2011 年までの特許検索競技大考える。日本ta である。

は、各種の検ッショナルが中心の IPI-ConfEx2018 は開催が中止に追い込まれ、30 周年記念行事の PIUG2018 年次大会もこの三年

Service World 会議の方が盛況の様に感じられる。つまり、知的財産権利価値を業務とする人達が、あまりにも情報がrch）がデフ

筆者は、欧州で開催される IPI-ConfEx に近年繰り返膨大で高度になり過ぎて一人でこなすのに限界を感じる様

会委員会に幸運にも参画する栄誉を受けた。日本の特許だからこそ、し参加し、米国で開催される
PIUG 年次大会にも繰りになり、チームまたはプロジェクトとして携わることが多検索競技大会は、2007 年に関西特許情報センター振技術が活用くなりつつあると筆者は感じる。社会もいろいろな人材が返し参加し、世界の国際会議の情報を友人と知人から集興会の特別企画として始まり、2008 年以降は 2012

する。手っ取包摂型社会にシフトするように、知的財産の国際会議も包める努力をしてきた。自分から強い意志を持って集め、

年 ま で は INPIT の 主 催 で 行 わ れ た。2013 年 よ り

下位語など）

質問しないと、有用な情報は棚からぼた餅式には集まらじている。

IPCC の主催で行われ PSGp（Patent Search Grandる特許分類と摂型知的財産国際会議にシフトしつつあるのでないかと感な Booleanない。
特許情報の検索を中心とする縦割業務から、知的財産と営Pix）に生まれ変わっている。先輩諸氏のお陰で、日本。特許検索に業情報の一体融合を目指す IP Landscape へと拡がるだけ、間違いであの特許検索競技大会は成功裏に、拡大しながら、質的にでなく、横断的に質的にも数ランク上にレベルアップして新規事業とM&Aなどが絡んでくると、Patent Olympiadに期待して9いるように感じる。

も改善されながら毎年、継続開催されている点が、実にもはや特許情報プロフェッショナルの一人のアナリストが素晴らしい。世界の特許情報コミュニティに誇れることこなせる能力を遥かに超えている。社内弁理士だけでなく
PIUG2018
年次大会の本会議初日の午後に Bodkinである。IPI-Award2018 の受賞式の中で、元特許検IP 社外弁理士にも協力をお願いするという特許解析－Ⅱが求の Andrea Davis さ ん ら 4 人（Linus Wretblad,

索競技大会の実行委員会の初代委員長である中出氏から

17)ld１４）とめられている。
（図９ 参照）

Thomas Wolff, Cathy Chiba）が中心となり Patent

Video メッセージを頂いた。その Video には、欧州のOlympiad を今年の 9 月に欧州にて開催したいと述べ

Certification 委員会と連携したことが述べられた。そた。その後、CEPIUG のホームページに創立 10 周年のお蔭で受賞式の聴衆には、筆者が「日本と欧州と米国〔10〕記念行事としてイタリアにて Patent Olympiad が実の特許情報コミュニティの懸け橋役を務めた」ことが具施されると募集と案内が公表

17）された。応募参加者は、自分の使い慣れたハード機器（PC 端末）と自分の使い164

体的に理解されたと思っている。
日本から参加した有志がこの Patent Olympiad に大きな貢献をされることを切に祈っている。彼らを応援に行うことと、この Japio YEAR BOOK の謝辞の部したい。凄い！

分において感謝を述べるだけしかできない。

日本人が Silver を勝ち取った。

いずれにせよ、この様な 3 つの態様で、AI 技術を特10 AI 技術を特許情報分析に活用する実践

許情報の検索と分析に応用し、72 歳の老兵の弱点を補

10-1

る。

3 つの AI 技術の実践試行研究

完する AI 助人（AI 秘書）にする研究努力を実践してい技術を特許情報分析に活用する実践に携わっている。

10-2

XLPAT の試行研究の結果の大阪の方に参加し

XLPAT が Version3.5 に enhanced され、概念検て、アイ・ピー・ファイン社の新サービスの Deskbee

索の AI による自動技術要素検索式の作成と Corpus 利を利用させて頂くという幸運を得た。

Deskbee は、用による検索類似語の追加機能と、更に、該当特許群とGoogle 社の TensorFlow を Cloud で利用する新サーノイス特許群の同時入力による二項識別に使えないかをビスである。教師データとして複数の該当特許群と複数研究している。

一つは、知財 AI 活用研究会

21）のノイズ特許群を同時にインプットして未判定の特許

日本語で検索式が入力できるようになっているので、群を二値化識別する手法である。筆者の研究テーマに

特許検索大会 2016 の化学・医薬分野の問２の下記のは、特許検索競技大会 2016 年の化学分野・医薬分野

文章を直接入力して Semantic Search を行った。

の問２を対象として使っている。その一部結果を筆者は
PIUG2018 年次大会にて発表した。7 月に中間発表会
が東京会場と大阪会場を Skype でつなぎ、同時開催された。そこでも良い結果を筆者は発表した。
二つ目は、アジア特許情報研究会22）の知財情報解析グループの末席に筆者は在籍している。この研究会は伊藤氏が主宰して居られ、今年で創立 10 周年を迎え、

2

特許情報の高度な活用

筆者は、幸運にも 3 つの具体的な活動を通して、AI【概念検索・入力文・日本語】熱可塑性樹脂フィル
ム基材層（A 層）、酸化ケイ素蒸着層（B 層）、ポリビニルアルコール系樹脂と粘土鉱物を含む塗膜層（C 層）が他の層を介して又は介さずにこの順に積層されてなることを特徴とするガスバリア性包装用フィルム

11 月 29 日と 30 日に 10 周年記念講演会を開催する

その結果を図 11 に示す。10 件がヒットしたが、第ことが決まっている。創立の最初からこの研究会に携わ5 位、第 6 位、第 7 位と 3 件が含まれ、昨年の研究結る幸運を得た。筆者はこの勉強会にて「最初に再現率を果の Sharersearch の概念検索結果と同等レベルの、90％以上まで上げて第一次母集団を作り、それから IP

所謂、3 件が含まれる良い結果になり、驚いている。

Landscape に適した第二次母集団に濃縮する二項識別

１１ 世界協論」の勉強と研究をさせて貰っている。リーダーの安藤

IPI-ConfE

氏とは 2006 年以来の各種勉強会の親友であり、小職に同じくらいの AI 技術勉強の師でもある。12 年以上も続いている

2011 年にオブ

親友、かつ師のご縁であり、心から感謝している。

考委員を勤めでプレゼン発

三つ目は、海外プロバイダーの AI 技術を応用した検ン発表をする

索システムの試行である。昨年の試行に続いて、今年にお話をする

も、XLPAT-Lab 社の創業者のお二人と知人になった居られる「C
図 11

通して開発者の Sandeep Kohli 氏から直に Training

図
15 日本語による概念検索結果（TOP10に３件、該当）さらに、検索式に、Boolean
検索をした結果､72 件

seminar を個人的に受け、「XLPAT を用いた特許検索がヒットするが、その TOP10 に 6 件の該当特許が第 1,

50 人の名刺住競技大会 2016 の化学・医薬分野の問 2 を対象にした

2, 3, 6, 8, 10 位に表示される素晴らしい結果を得た。

て顔写真を張この XLPAT の試行研究の詳細は、別の機会があれ

PIUG と欧州試行研究」を現在行っている。
お礼としては、筆者の試行結果の Feedback を詳細

日本語による概念検索結果（TOP10 に 3 件、該当）に恵まれた。

お陰で、XLPAT23）の試行を特別に頂いた。WebEx をば報告したい。

重要な人物のる様になった世界の特許

Board メンバ

で Board が決経験を積んだYEAR BOOK 2O18 165あり重任され筆者が注目し2011 年にオブザーバー、2012 年から 2015 年まで正式な選考委員を勤めたお陰で、世界の特許情報コミュニティの中でプレゼン発表する機会が継続できた。その結果、プレゼ
ン発表をする Chairperson(司会者)とは事前に必ず個人的

筆者は、図 2 のような希望イメージ図を待ち望んでにお話をするようになり、また、Chairperson の傍に必ずの Dossier ファイルが無料で参照できる。AI 技術を部居られる「Chairperson の友人達」とも名刺交換する機会いるが、図 12 の結果はこれに近い。しかも、Score に恵まれた。そのお陰で、世界の特許情報コミュニティの分的に組み込んだ特許検索システムが使える。日本だけ50 人以上は一致できの高い順に表示されており、かつ、Linked Open Data 重要な人物の顔と名前を少なくともでなく、世界中に散らばる知人・友達から情報がメール
図 15 日本語による概念検索結果（TOP10 に３件、該当）と同様な機能で強化されており、素晴らしい。

る様になった。天から授かった幸運と感謝している。そので届く環境に感謝している。この論文の最初に記した「目50 人の名刺住所を世界地図 Google Earth 上に PIN 止めし

視精読の遅速と記憶力の超低下」に対応するために、「デて顔写真を張り付けた。この地図が筆者の宝地図である。
世界の特許情報コミュニティで、
特に欧州の PDG と米国
ジタル技術（AI 技術を含む）で現実の自分の能力を補

PIUG と欧州 CEPIUG に注目している。その三つの組織の完して、最適な関係を自ら築くこと」が重要と信じていBoard メンバー達にも注目している。三つの組織とも選挙る。自分の老後（約10年間）は包摂型社会で多様性をで Boardが決まるので、Boardになる人は全て凄い実績と経験を積んだ人達ばかりである。また、Boardには任期が尊重する時代なので、「自分のために、自分の力で、自あり重任されることがあるが二期までが多い。その結果、から選択と決断と継続努力と実践を自己責任で行う」と筆者が注目し始めた 2006 年以降から 2018 年までの 12 年

いう千里の道が続くと信じている。
間に相当数のboard メンバー達と顔を合わせたことになる。
この 12情報を検索する・調べる・纏める・洞察するという仕年間を実際に自分の眼でみて、「世界は間違いな
く、良い方向に変わって来た。
（デメリットの部分も併発す事を天職と信じている。世界中の知人・友人を通して「世図 12Boolean 検索結果（TOP10 に 6 件、該当）るが、必ずそれを修正改良する解決策が数年後には出現し界を知り、世界と共に生きる」を今後とも実践したい。

ている。
）歴史は繰り返される。どんな分野でも相似形の縮図 概念検索で16 Boolean10
検索結果（TOP10に６件、該当）Intelligence 図が現れるのが常である。その変遷を時間軸と共に変えて件がヒットしたが、ここで最後まで輝き続ける、世界のコミュニティにて現役でSearch の識別器が独立に使えて、左側の該当特許の箱 いるのは抜きんでる人達である。その人達の考え方をその活躍し続ける知人・友人らが筆者の宝である。彼等から筆者は、図４のような希望イメージ図を待ち望んでいる（緑色）と右側のノイズの箱（赤色）に新たな特許番号、が、図 16 の結果はこれに近い。しかも、Score の高い順に人達と直接に会話を通じて知り、プレゼン資料を何度も読得られる「智慧（Wisdom）」こそが、筆者の宝である。

み返して学んだ。e-mail で質問して教えて貰うことにより、表示されており、かつ、Linked
Data と同様な機能
例えば、該当特許
10 個からOpen
30 個の指定と同時に、ノ世界の潮流の「今そこに在る “予兆らしきモノ”」を敢その人達の考え方を線情報群として捉えることができるよで強化されており、素晴らしい。
線情報群の延長に来ると思われる推定情報は、 歳の老イズ特許 10 個から 30 個を入力しても稼働する機能が うになった。
えて、強制発想と自問自答で列挙してみた。72
概念検索で 10 件がヒットしたが、ここで Intelligence

欲しい。試しに、色々とこの識別器を試行したが30 分
Search の識別器が独立に使えて、左側の該当特許の箱（緑色）と右側のノイズの箱（赤色）に新たな特許番号、例えも掛かっても回答が返ってこなく、Cloud
サーバーにば、該当特許 10 個から 30 個の指定と同時に、ノイズ特許

負荷を掛けるみたいだ。

10 個から 30 個を入力しても稼働する機能が欲しい。試しに、色々とこの識別器を試行したが 30 分も掛かっても回答

11 謝辞

が返ってこなく、Cloud サーバーに負荷を掛けるみたいだ。

直観力と論理力で読み解くと、更に面白いモノが見えて来た。

兵になってデジタル技術の補完は必須である。それを上手く使い熟す・慣れながら、世界の知人・友達に支えて
Regional
Map の上に 50 人以上の顔写真と色分け（例えば、AI貰いながら元気に生き延びることこそ、受賞を通過点と関係は赤色、FTO/IP Landscape 関係は緑色、その他は黒色）するだけでも貴重な宝地図に変わった。

する生き方と信じる。

この知的財産業界に 1994 年に踏み入れてから 25 年目になる。1994 年から 2000 年の間に、特許分析と世界共通特〔13〕
Shareresearch を使わせて頂いている日立製作所、

参考文献

 （アクセスは、全て 2018 年 8 月 31 日に確認した）

日立技術情報サービス社に、心から感謝している。この

1） IPI-Award 賞：http://www.ipi-award.com/

場を借りて御礼申し上げます。

2） INFOSTA 月刊誌：情報の科学と技術，Vol. 68,

また、AI 技術を Cloud で扱う Deskbee を随意に使わせて頂いているアイ・ピー・ファイン社の古川智昭社
長様に御礼申し上げます。
また、XLPAT をこの 8 月に特別に試行して研究を

2018, No. 7, p. 374～381.
3） Enhanced & Augmented IP Information
Scientist：Japio YEAR BOOK 2017，知財情報検索と解析の将来展望，桐山勉，2017

する機会を与えて下さった Jitin Talwar 社長様と共同

http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/

創始者の Sandeep Sigh Kohli 様に、心から感謝する2017book/17_2_05.pdf

と共にこの場を借りて御礼申し上げます。

4） Mihai Lupu 氏のプレゼン資料：State of the art
in Patent Search-a technologist’s perspective,

12 さいごに
戦後 73 年の終戦記念日を迎え、つくづくと平和な166

2018，PIUG2018 年次大会，PIUG 正式登録会員になれば，参照可能。
5） 安藤俊幸氏の論文：機械学習を用いた効率的な特許

現在を生きる幸福を感じている。IP5 の特許と PCT 特調査方法，安藤俊幸，

許の全てがユビキタスに検索と参照ができる。USPTO

http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/

2003, Pages 233-242,

2017book/17_3_04.pdf
6） 米 国 特 許 商 標 庁 USPTO：https://www.uspto.

The Patent Asset Index – A new approach

gov/patent/initiatives/patent-quality-event-to benchmark patent portfolios,World Patentmaterials-and-presentations.html

Information,Volume 33, Issue 1,March
2011,Pages 34-41,

7） 欧州特許庁の動き：「EPO perspective on Semantic Search」：

13）PIUG2017 年次大会、IP.com の発表 Durkin 氏の プ レ ゼ ン 資 料：Next-Generation Semantic

eponot.nsf/0/757D3CD0C7F6B627C125

Mapping and Landscaping, James Durkin,

806F0036601D/

IP.com：PIUG の正式登録会員になれば、参照可能。

「Towards semantic search at the EPO」

14）IP Service World 2017：https://www.ipserviceworld.com/

Stefan Klocke：
http://documents.epo.org/projects/babylon/

15）IP Business Conference Global2018：

eponot.nsf/0/3009E8563EA9C997

http://www.ipbc.com/2018/Programme.

C125810D0023C208/$FILE/4_epo_

aspx16）National Association of Patent Practitioners-

semantic%20search_en.pdf「Industry 4.0 and the Role of Patent Information

Annual Meeting & Conference：in Innovation」:EPO Perspective,Nigel

https://www.napp.org/annual-meeting17）Patent Olympiad: https://patentolympiad.

Clarke,EPO
PIUG 正式登録会員になれば、参照可能。

org/products/2018-patent-olympiad18）QPIP: MOC Examination:8） 日本特許庁の動き：
目黒氏の論文：F ターム概念ベクトルを用いた特許

http://www.cepiug.org/public/index.php?

検索システムの改良、目黒光司ら、東京工業大学：

page=Mock_examination_documents

http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~meguro/19）欧州 PDG（Patent Documentation Group）:
https://www.p-d-g.org/portal/fep/en/dt.jsp

NLP_2015_meguro.pdf
情報の科学と技術、2018 年 7 月号特集、特許情20）欧州 CEPIUG：

報と人工知能Ⅱ , 富永氏と久々宇氏の論文「特許文http://www.cepiug.org/public/index.php?

献への分類付与における付与根拠推定」p. 338-

page=Home
21）知財 AI 活用研究会：342

http://www.ipfine.com/deskbee/AI.html

9） WIPO の動き
William Keyser 氏の PIUG2018 年次大会での発
表：「PATENTSCOPE use case scenario」byKeyser, PIUG の正式登録会員になれば、参照可能。
10）Explainable AI by DARPA: https://sites.

22）アジア特許情報研究会：
https://asia10.kaisei1992.com/
23）XLPAT-Lab 社の XLPAT：
https://www.xlpat.com/

nationalacademies.org/cs/groups/pgasite/
documents/webpage/pga_184754.pdf
11）INFOPRO シンポジウム予稿集 2018，
B32 発表：Mapping Science，川村隆浩ら．
12）Holger Ernst 教 授 の 研 究論

WPI 専 門 誌 の文：Patent information for strategic

technology management,World Patent
Information,Volume 25, Issue 3,September

YEAR BOOK 2O18 167

2特許情報の高度な活用

http://documents.epo.org/projects/babylon/