専門的なデータ分析ツールに基づく中国専利データの高度な分析方法
Chinese Patents Analysis based on Deep Data Mining
知識産権出版社有限責任公司

研究発展部プロダクトマネージャー

張秋懿

ソフトウェアエンジニア／中国国家知識産権局中堅人材。主に INTEcovery 専利ナビゲーション分析システムと専利ソナーおよびその派生製品の研究開発を担当する

知識産権出版社有限責任公司

傅国際部副主任毅冬

法学修士／研究員補。主に特許データの加工・マイニングプロジェクト及び諮問・調査プロジェクトに関する国際協力及びリソースの収集を担当する

1

はじめにスマートな索引技術が、専利アナリストの作業時間を短縮させる

2

専利データの統計分析は、知的財産サービス業界で重従来の索引作成では、専利アナリストが専利を 1 件要な業務内容の 1 つである。従来の専利データ統計分ずつ読み、専利データの内容に基づいて、人力で索引を

析は、検索して得たデータに対して、データのクリーニ作成しなければならない。一方、ビッグデータルール又ング、索引作成を行う作業である。アナリストは多くのは人工知能技術に基づいてスマートな索引を行うこと時間と労力を費やさねばならず、従来のデータ分析機能で、アナリストの作業負荷を軽減することは可能である。

では専利分析が同質化しがちであり、またデータモデルが限られているため、アナリストの能力の発揮に足かせがかけられる。ビッグデータ、人工知能技術の幅広い応

1.

自動化データルールによる「眠っている」
専利の発見用に伴い、専利データ分析ツールは大きな進歩を遂げ、「眠っている」専利の基本要件は次のとおりである

専利アナリストに多くの手助けをしている。本稿では、

1）専利権者が中国の大学又は研究機関であること

分析例を用いて、次の 3 つの側面からこれについて検2）専利権付与後に 3 年間以上存続していること討したい。

3）専利の収益化に関する挙動がないこと

1）スマートな索引技術が、専利アナリストの作業時間を短縮させる
2）特色のある分析機能で、高度な専利分析を実現する

言うまでもないが、下図に示すように、このような特定のデータ索引ルールは分析ツールから自動的に提供できる。

3）自由度の高い分析モデルの組み合わせにより、専自動化ルールの強みは、研究開発の主体、存続期間、利アナリストによる分析において個人的特徴が生ま専利の状態、価値範囲についてルールを追加又は変更すれるることで、専利アナリストにより多くの自由度と可能性をもたらすことができるということにもある。

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を与えるため、技術的にはコア的なもの、又はその保有者が技術障壁を築くために役立つものと見なすことができる。
また、ツールの中では、下図のようにルールを設定することができる。

3

授権を阻む専利の数はいったん 3 件と設定し、依然図1として上記の「パワーバッテリーパック管理モジュール」
当方は、当該ルールを用いて、「パワーバッテリーパッ

技術関連の専利を例として、自動的索引を行った。

ク管理モジュール」技術関連の 1 万 1974 件の中国専表2利に対して自動的索引を行った。当該ルールに適合する

機関

コア（障壁）
専利数

専利総数
ランキング

奇瑞汽車股フン有限公司

616 位「眠っている専利」が 319 件得られ、保有機関の分布は次のとおりである。
表1

機関

眠っている専利の数

比亜迪股フン有限公司

51位

清華大学

14

華南理工大学

414 位

江蘇大学

11469 位

北京理工大学11

中興通訊股フン有限公司

華南理工大学10

恵州市億能電子有限公司

313 位

浙江大学

8

上海理工大学7以上から分かるように、分析の結果が、業界の技術競

吉林大学

7

合状況の分析及び判断に対し、新しい見方を提供してい上海空間電源研究所

6る。

上海交通大学6西安交通大学63.

複雑なビッグデータモデルに基づく専利価値の等級付け索引

以上から分かるように、このような専利の保有者をす弊社・知識産権出版社は、長年にわたる技術の蓄積をぐに特定し、後には収益化に向けて関連の作業を行うこ経て、32 項目のデータ指標に基づく専利価値評価ビッとができる。

グデータモデルを構築しており、それは 100 点制で専利に点数を与え、その価値を反映する仕組みになってい2.

自動化ルールに基づくコア（障壁）専利る。当方は、データ分析に際し、当該ビッグデータモデのマイニングルによる点数付与の結果を踏まえて、データの等級付けこれが上記と同様の課題である。コア（障壁）専利と索引を行うことができる。図 3 を参照されたい。

は、審査官 X 又は Y が、一定の数の専利に対し授権をしないために引用文献として使う専利のことである。このような専利の存在は、他の専利の授権に直接的な影響YEAR BOOK 2O23 183

特許情報の高度な活用方法

図2

3

特色のある分析機能で、高度な専利分析を実現する

1.

技術競合分析

当方は依然として「パワーバッテリーパック管理モジュール」技術関連の専利を選択し、ツールに搭載されている専門的な分析機能「技術競合分析」を利用して、「A社」および「B 社」両社を選んで技術競合の比較を行ったところ、次のことがわかった。
表3A+ A

A- B+ B

B- C+ CC- D+ DC 社 6 12 14 8 14 15 16 15 14 7
図3D-85

D社 1

3 12 11 6 10 19 10 18 18 87

当方は、「パワーバッテリーパック管理モジュール」

E社 05455567

技術関連の専利を A+ から D‒ まで 12 級に分けてい

F社 458244 12 901た。異なる級の専利データの分布を「ピラミッド型」のG社 1010136 10 13 12 827 12 12 382

分布として設計した。即ち、全ての A 級専利が総数の10％を、B 級専利が総数の 15％を、C 級専利が総数また、ツールは自動的にビッグデータ分析を提供する。の 25％を、D 級専利が総数の 50％を占めている。

「【A 社 】 が 競 合 に 参 入 し て い る 専 利 は 少 な く と も【118】件あり、【A 社】の専利データ全体の約【88％】このように設計し自動的索引を行った後に、業界トップ 5 位の出願人に対し、その実際の専利価値の分布状を占めている

況が専利の出願量に合致するかどうかを検討することが【B 社】が競合に参入している専利は少なくとも【58】できる。

件あり、【B 社】の専利データ全体の約【98％】を占めている

当然ながら、異なるデータ分布のタイプを設計して、【A 社】は【3】つの技術項目において専利数が優位分析の方式を調整することができる。に立ち、【B 社】は【1】つの技術項目において専利数4.

セマンティックベースのスマートな技術が優位に立ち、両者は【1】つの技術項目において件数で、効果行列による分析を実現する。

が同じである

分析ツールは、スマートな方式により、イノベーショ

これに対して、【A 社】は少なくとも【8】つの独自ンを行う専利の主体及び改善効果を直接抽出することがの技術項目を持ち、関連専利が【9】件で、実体【A 社】できる。効果行列による分析を自動的に生成して、技術の専利データ全体の約【7％】を占めているの研究開発の方向性に関する研究に手助けをする。

【B 社】は少なくとも【0】の独自の技術項目を持ち、

図4

184

A 公司

独有技术点

図5

B 公司

独有技术点

図6

3
特許情報の高度な活用方法

図7

関連専利が【0】件で、実体【B 社】の専利データ全体の約【0％】を占めている」
こうした機能により、技術競合における両社の長所と短所およびそれぞれの重点分野が一目瞭然になった。

2011 〜 2015 年では、出願人の総数は【1824】個であり、新規参入者は【1687】個である
2016 〜 2023 年では、出願人の総数は【5305】個であり、新規参入者は【4892】個である
上記の分析により、「パワーバッテリーパック管理モ

2.

新規参入企業分析

ジュール」技術関連の技術競合の特徴について高度な分当方は依然として「パワーバッテリーパック管理モ

析を行うことができる。少なくとも次の結論を得ていた。

ジュール」技術関連の専利を選択し、ツールに搭載され

1）当 該分野では技術革新を行う者が爆発的に増えている専門的な分析機能「新規参入者分析」を利用している。「2000 年〜 2005 年」「2006 年〜 2010 年」「2011 年〜 2015 年」「2016 年〜 2023 年」の 4つの期間を設定した。次の結果を得た。ている2）新規参入企業は成長が極めて早く、5 年が経たな
いうちに専利技術の数が優位に立っている
3）中国国内企業の専利の割合が高くなりつつある

当該設定において、出願人の総数は【7365】個である
2000 〜 2005 年 で は、 出 願 人 の 総 数 は【162】個であり、新規参入者は【162】個である
2006 〜 2010 年 で は、 出 願 人 の 総 数 は【611】個であり、新規参入者は【589】個である

自由度の高い分析モデルの組み合わせにより、専利4 アナリストによる分析において個人的特徴が生まれる

分析ツールは、カスタム分析においてより多くの統計項目フィールドを利用することができる。

YEAR BOOK 2O23 185

る分析を試みた。次のデータプロファイルを得ていた。
表4

A社

図8

データ項目値

専利総数

128（件）

特許数84（件）

特許授権率69.05％

有効専利数

90（件）

協力専利の割合0％

平均請求項数14.24（項）

平均明細書頁数

9.97（頁）

発明者総数

255（人）

平均存続期間4.67（年）

平均被引用回数

4.58（回）

コア ( 障壁 ) 専利数

3（件）

拒絶査定不服審判回数

1（回）より多くの分析フィールド   

以上から分かるように、我々は、単純な分析フィールドの組み合わせにより、企業が現在専利権を持っている専利に対して高度なデータプロファイリングを行い、そして専利総数、専利の質、専利収益化、チームメンバーなど複数の側面から対象企業に対し様々な視点から踏み
図9込んだ分析を行うことができる。

また、全ての索引フィールドを用いるカスタム分析の組み合わせが可能になる。

5

おわりに専利データの高度なマイニング分析は、果てしなく続いていく作業である。時代の変化に伴い、専利データの内容が増え、データ抽出作業の手段が進化していき、異なるデータフィールド間の関連性にも変化が生まれるだろう。高度な専利分析ツールを利用すれば、専利アナリ
図 10

ストはそのノウハウを一層発揮することができ、そしてこのような組み合わせでより多くの分析モデルを得る

分析を行って膨大なデータの中から技術競合又は市場のことができ、専利アナリストはその中から分析モデルを動向に関する高度な情報を見つけられると考えられる。

選択して個人的特徴のある分析を作成できる。
例えば、当方は「A 社」の「パワーバッテリーパック管理モジュール」技術関連の専利に対し、異なる分析の組み合わせにより独特なデータプロファイルを設計することを試みた。
当方は出願人から分析するという従来のやり方を捨て、「A 社」が「現在の第 1 権利者」である専利に対す

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