人工知能を利用した知財活用可能性分析

─中小企業が保有する知財の活用可能性を簡易に分かりやすく提示することを目指して─
The Analysis on the Possibility of Using Intellectual Property through the Use of Artificial Intelligence
一般財団法人知的財産研究教育財団

知的財産研究所

大屋研究部長静男

2003 年特許庁入庁、審査官、審判官として従事したほか、経済産業省、経済開発協力機構（OECD）等を経て現職。

一般財団法人日本特許情報機構

特許情報研究所

三橋研究管理課長

朋晴

入社後、特許情報に関するシステム開発に従事、その後特許情報の機械翻訳に関する研究開発に従事。

1

中小企業における知財活用を促進するため、特許庁ではじめには、中小企業が外国出願するために要する費用の半額を2003 年に施行された知的財産基本法の第 19 条第 2

補助する事業、産業財産権専門官が企業を訪問して企業

項において、「中小企業が我が国経済の活力の維持及び強の課題抽出から知財の活用までを伴走支援するハンズオ化に果たすべき重要な使命を有するものであることにかン支援事業、地域金融機関に知財の支援機関としての役割んがみ、個人による創業及び事業意欲のある中小企業者を担わせる知財金融事業など様々な支援を実施している。

による新事業の開拓に対する特別の配慮がなされなけれ知的財産活動においては、特許出願等による権利化にばならない」と規定されているように、中小企業は、我加え、事業への活用の観点が重要であるが、企業が保有が国経済の活力の維持及び強化の上で重要な役割を担うする知的財産（権）を新規市場開拓、新商品・サービスべきものとされている。全企業数に対する中小企業数の開発、ビジネスマッチング等に活用するためには、専門割合（非一次産業）は 99.7% であり 、また、付加価値的な知識を必要とし、一定の費用と時間を要する。

1

額では、全体の 5 割以上を中小企業が生み出している 2。

そこで、特許庁は 2022 年度に中小企業等知財支援

一方で、知的財産活動に着目すると、内国出願人に施策検討分析事業「人工知能を利用した知財活用可能よる特許出願件数のうち中小企業による特許出願件数の性分析の有効性に関する調査研究」5（以下「本調査研究」

割合は 17.0% にとどまっており 3、海外への出願比率はという。）を実施し、中小企業に自らの知財の活用可能大企業が 38.2% であるのに対して中小企業は 17.1%性を認識してもらうために、近年急速な技術的進歩を遂となっている 。

げている人工知能（以下「AI」という。）の利用可能性

1

2021 年版中小企業白書 I-122 ページ

5

2

前掲注 1

3

2022 年版特許行政年次報告書 49 ページ

4

前掲注 3

4128

I-125 ページ
51 ページ

中小企業等知財支援施策検討分析事業（人工知能を利用した知財活用可能性分析の有効性に関する調査研究）報告
書について https://www.jpo.go.jp/resources/report/chiiki-chusho/ai_chizaikatuyou_chosakenkyu.html

を調査した。一般財団法人知的財産研究教育財団及び一AI モデルが提案されている。特に 2017 年に発表され般財団法人日本特許情報機構は、共同で本調査研究を実た Transformer6 というアーキテクチャによって、短い施した。本稿では、本調査研究から得られた知見の概要

学習時間で高い精度が得られるようになってからは、自を紹介する。

然言語処理分野を中心としてその適用範囲が飛躍的に拡大している。図 1 は Transformer から派生した様々な

2

調査研究の概要

AI モデルをタスクごとに分類したものである。

2
知的財産の創造本調査研究では、AI を活用して、中小企業等が保有する知財の活用可能性を提示する分析モデルの有効性について調査した。具体的には、AI による自然言語処理に関連する公開情報を調査し、当該調査に基づいて分析モデルに適切な自然言語処理モデルを選定して分析モデルを構築した。また、当該分析モデルを用いて、企業が保有する技術に関する自然文をインプット情報として、
図1

当該技術の活用可能性に関するアウトプット情報を利用タスクごとに分類した AI モデル

者に分かりやすい形で表示するインターフェースを構築した。さらに、中小企業の協力の下、分析モデルによるこのような多数の AI モデルから最も適した AI モデル

アウトプット情報に基づいて企業の知財を活かすアイデを選ぶためには、まず本調査研究のインプット情報及びアを検討するワークショップを実施するとともに、分析アウトプット情報の趣意を理解し、個々の AI モデルとモデルのアウトプット情報が中小企業支援に有用なものの親和性を検証する必要がある。本調査研究の仕様書にであるか等を検討するため、中小企業支援者及び金融機

よると、インプット情報は「企業が保有する技術に関す関に対してヒアリングを実施し、これらの結果を取りまる自然文」とされ、アウトプット情報は「インプット情とめた。加えて、知財ビジネスマッチング等の知財活用報に関連する複数の技術的事項」とされた。また、アウに知見のある有識者、特許情報活用に知見のある有識者

トプット情報である複数の技術的事項については、マイ及びデザイン思考等のイノベーション創出手法に知見のンドマップ等を参考にして視覚的に分かりやすく整理すある有識者で構成される委員会を設置し、議論を行った。

るとともに、知財ビジネス評価書 7 のシート I（オズボー

ワークショップ、ヒアリング及び有識者委員会では、ンのチェックリスト）に記載することを意識した情報で分析モデルの有用性、改善点等に関して、主に、①分析あることが必要とされた。

モデルのターゲット及び活用場面、②分析の観点、③分オズボーンのチェックリストやマインドマップは、複析モデルのインプット、④分析モデルのアウトプット、数の人がアイデアを出し合って新しい着想に至るための⑤学習データ、⑥アイデアの発散手法、⑦アイデアの収ツールとしてデザイン思考やブレーンストーミングの場

束手法、⑧商品化等に有益な情報の観点で意見を聴取し、で活用されている。本調査研究のアウトプット情報も、聴取した意見に基づいて、分析モデルを改善した。

そのような場に貢献できるような情報が望ましい。また、構築した分析モデルについては次章において紹介する。

多数のアイデアを出し合った後は、その実現可能性や収益性を検討し、有益なアイデアを絞り込んでいく必要がある

3

分析モデルの構築

ところ、その絞り込みの手がかりとなる情報をアウトプット情報に付加することができれば、アイデアの発散と収分析モデルの構築にあたっては、まず、「中小企業等が保有する知財の活用可能性を提示する」という目的に適した AI モデルの選定を行った。AI の技術分野は近年急速に発展しており、解決すべき課題に応じて様々な6Attention Is All You Need
https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

7

知財ビジネス評価書・知財ビジネス提案書 概要
https://chizai-kinyu.go.jp/docs-2/

YEAR BOOK 2O23 129

束の両側から議論の進行を支援することが可能となる。

た。GPT の構造について説明するためにはその中核と以上のことから、本調査研究のアウトプット情報を生なる Transformer について触れる必要があるが、紙み出す分析モデルは、図 2 のような新しいアイデアを生幅の都合上、詳細は他誌に譲ることとする。ここでは、み出す発散的思考と、複数のアイデアから絞り込む収束Transformer がディープラーニングとしてそれまで主的思考を模擬できる AI モデルが適していると考えられる。

流だったモデルと比べて飛躍的な性能改善をもたらしたこ と、 ま た GPT は Transformer を 採 用 し た AI モ デルであって、人が最初のテキストを与えると、それに続くテキストを生成するモデルであることを述べておきたい。例えば「鉛筆を使った新しいアイデアを教えてほしい」と入力すると、それに続くテキストとして鉛筆を使った新しいアイデアが生成されるように GPT をチューニングできるのであれば、それを本調査研究のインプット情報及びアウトプット情報とすることができ

図2

発散的思考と収束的思考を参考とした分析モデルる。そこで GPT の中でも既にソースコードが公開されていて、チューニングが比較的容易な GPT-2 を選択し、

図 2 はデザイン思考のダブルダイヤモンド・モデル8からヒントを得ている。デザイン思考では、発散的思考

GPT-2 に対して図 3 のような学習データを学習させることとした。と収束的思考を繰り返すことが重要であると考えられているため、まず課題について発散的思考と収束的思考を実践し、それを踏まえて発見／定義された課題に対して、更なる発散的思考と収束的思考を経て解決手段を創造していくというプロセスが有効とされる。このような発散

図3

GPT-2 に学習させる学習データ

的思考と収束的思考の反復を図示したものはダイヤモン
ド形状のものが 2 つあるように見えることから、ダブルダイヤモンド・モデルと呼ばれている。

学習データは日本国特許庁が発行する特許文献から作成した。例えば図 4 のようなデータである。

分析モデルを構築するにあたっては、発散的思考に適した AI モデルと収束的思考に適した AI モデルを交互に繋げることで、ダブルダイヤモンド・モデルをシミュレートできるのではないかと考えた。具体的には、課題に対する発散的思考と収束的思考、及び解決策に対する発散的思考と収束的思考に対してそれぞれ AI モデルを選定

図4

学習データの例し、合計 4 つの AI モデルを組み合わせた分析モデルを検討した。

先頭の「1」はこの学習データがオズボーンのチェッ

ま ず 発 散 的 思 考 と 親 和 性 の 高 い AI モ デ ル と しクリストの一番目の観点、すなわち「転用」に関するて、ChatGPT で広く認知されることとなった GPTものであることを表している。また、一つ目の [SEP]（Generative Pretrained Transformer） に 着 目 しの後には、本願発明の従来技術が記載され、二つ目の98 「「デザイン経営プロジェクト」レポート」（2019 年 4 月4 日）特許庁
https://www.jpo.go.jp/introduction/soshiki/
document/design_keiei/report_20190404.pdf
9130

Introducing ChatGPT
https://openai.com/blog/chatgpt[SEP] の後には、本願発明の「転用」に関する課題が記載される。この記載を学習データとして GPT-2 に学習させることで、GPT-2 はアウトプット情報として提示すべき情報が、インプット情報を転用する課題に関するものであることを理解する。

このようにして学習した GPT-2 に対して、利用者は
図 5 のようなインプット情報を与える。

図5

学習済みの GPT-2 に与えるインプット情報2
知的財産の創造

図 5 のインプット情報に対して GPT-2 が出力するアウトプット情報は、「企業が保有する技術をオズボーンのチェックリストの展開先 1 ～ 9 で展開した課題」であることが期待できる。なぜならば、先の学習によって GPT-2 はインプット情報に含まれる「オズボーンの図6

分析モデル B、D のタスクチェックリストの展開先」と「企業が保有する技術」を踏まえて、新しい課題をアウトプット情報として提示すデルである。当時、主流だった CNN（Convolutionalることを学習しているからである。なお、ここでは課題Neural Network）について説明したが、課題に代えて解決手段を学習デー

Network）と比べると学習が高速で精度が高いため、タとして用いることで、アウトプット情報として解決画期的なモデルとして様々な分野での応用が期待されて手段を出力することも可能である。図 2 との関係では、いる。BERT の中核をなすアーキテクチャは、GPT と課題を発散させる分析モデル A は、課題を学習データ同様に Transformer であるが、GPT が Transformerとして学習させた GPT-2 に対応し、解決手段を発散さのデコーダ部分だけで構築されるのに対して、BERTせる分析モデル C は、解決手段を学習データとして学は図 7 に示すように、Transformer のエンコーダ部分習させた GPT-2 に対応する。

だけで構築されるモデルである。

や RNN（Recurrent Neural

次に収束的思考を実践するための分析モデル B、Dに採用する AI モデルについて検討する。前述したとおり、分析モデル B、D に求められる役割は、分析モデル A、C がアウトプット情報として出力した複数のアイデアから、その実現可能性や収益性を検討し、有益なアイデアを絞り込むことである。それを踏まえて分析モデル B、D のタスクを、「ある自然文で開示された技術と、オズ

図 7 BERT のアーキテクチャ 10

ボーンのチェックリストの各展開先との関連度を示すスコアを推定すること」とした。（図 6 を参照）

分析モデル B、D のタスクを実現するために、BERT

このような収束的思考と親和性の高い AI モデルとしに対して図 8 のような学習データを学習させることとて 挙 げ ら れ る の は、BERT（Bidirectional Encoderした。1 列目は特許情報の文献番号、もしくは任意の通Representations from Transformers） と呼ばれるし番号である。また、2 列目は学習の対象となる技術をAI モ デ ル で あ る。BERT は Google が 2018 年 に 発表す自然文である。3 列目以降は従来技術と関連性の高表した自然言語処理のためのニューラルネットワークモい展開先にラベル「1」を付したものである。なお、210列目の学習データの作成方法及び学習方法としては、オ
10 Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K. & Toutanova, K.
(2019). ‘BERT: Pre-training of Deep Bidirectional
Transformers for Language Understanding’ arXiv
https://arxiv.org/abs/1810.04805ズボーンのチェックリストの展開先を表す「転用」等のキーワードを検索式の一部に用いて特許情報を検索し、そのキーワードを含む周辺の記載を取得した。次いでそYEAR BOOK 2O23

131

の記載を課題について言及した記載と解決策について言考案された発想法である 12。野球選手の大谷翔平選手が及した記載に選別し、前者を学習させた BERT を分析

高校時代に「8 球団からのドラフト 1 位指名」というモデル B とし、後者を学習させた BERT を分析モデル目標を達成するために活用していたことでも知られていD とした。

る。紙面の中心に 9 つのマスを描き、その中心のマスにアイデアの元となる情報、すなわちインプット情報を記入し、周囲の 8 つのマスに新しいアイデアを記入していく。次に周りの 8 マスのうち 1 マスを選び、そのマスの記載内容を別の紙の中心のマスに転記し、同様に繰り返す。

図8

BERT の学習に用いる学習データ

分析モデル B、D に対して分析モデル A、C が生成したアウトプット情報をインプットすることで、分析モデル A、C が生成したアウトプット情報とオズボーンのチェックリストの各展開先との関連度（0 から 1 の間のスコア）を得ることができる。

図9

本調査研究で試作した「見える化」のためのツール

このようにして発散的思考と収束的思考の反復を模擬する分析モデルを構築した。

マインドマップはマンダラートと比べると思考をより分析モデルのアウトプット情報を利用者に提示するに柔軟に発散させることができるものの、表記上のルール

あたっては、前述したとおり、マインドマップ等を参考が定められているため、慣れていないと理解が難しいとにして視覚的に分かりやすく整理して提示することが求いうデメリットがある。一方、マンダラートはマインドめられている。そこでアウトプット情報の「見える化」

マップと比べると思考の発散は限定的であるものの、レの手法について以下のとおり検討した。

イアウトがシンプルで理解がしやすいといったメリット

アウトプット情報の表現方法として参考にしたのは、がある。また、マインドマップは知識を整理するのに適マインドマップとマンダラートである。マインドマップ

しており、マンダラートは新しいアイデアを発見するこはトニー・ブザンによって発案された思考の表現方法のとに適していると言われている。

1 つである 11。頭の中で考えていることを脳内のネット

これらのメリットとデメリットを踏まえて、本調査研ワークのような表現で描き出すことで、記憶の整理や発究におけるアウトプット情報の「見える化」の手法とし想を容易に行うことができる。表現の形態としては、表ては、マンダラートを採用することとした。図 9 はマ

現したい概念の中心となるキーワードやイメージを中央ンダラートの表現を模擬するために試作したツールであに置き、そこから放射状にキーワードやイメージを広げる。利用者は中央のマスにインプット情報を記入し、ツーるような図を描く。

ルの下部に配置されたオズボーンのチェックリストに対一方、マンダラートは今泉浩晃によって 1987 年に応する 9 つの観点のいずれかを選択する。その後、「選択した観点で新しいアイデアを生成」をクリックすると、11 Buzan, T. & Buzan, B. The Mind Map Book: Howto Use Radiant Thinking to Maximize Your Brain'sUntapped Potential (reprint ed.).(New York City:Plume, 1996)132

分析モデルがインプット情報と観点に基づき 8 つの新しいアイデアを生成し、それを周囲のマスに出力する。
12 今泉浩晃『創造性を高めるメモ学入門』（日本実業出版社、1987 年 9 月）

8 つのアイデアから更に新しいアイデアを生成するためやパソコン等に転用することもできる。その際、再利には、8 つのアイデアのうちのいずれかを中央のマスに用する際に、通信機能や音声出力機能等の使用の有無転記し、同様の作業を繰り返す。

によって、他の機器或いは端末に転用できるか否かが

図 9 のツールを用いることで、分析モデルのアウトプット情報を視覚的に分かりやすく整理して提示することが期待できる。

異なってくる。」（f）「ボールペン」に対する分析モデル D のアウトプッ
ト情報は図 10 のとおりである。

本章の最後に紹介したいのは、分析モデルのアウト2
知的財産の創造プット情報の例である。ここではインプット情報として、生活用品分野から「ボールペン」及び「写真のフィルム」、機械分野から「移動ロボット」、化学分野から「乳酸菌」、情報分野から「スマートフォン」というキーワードを選定し、それらをインプット情報とした。紙面の都合上、オズボーンのチェックリストの展開先を「転用」に限定し、分析モデル C、D のアウトプット情報のみを以下に紹介する。AI が生成した文章であるため、誤字、脱字や、
図 10「ボールペン」に対する分析モデル D のアウトプット情報（スコア）

日本語として若干不自然な文章が含まれることがあり、また、技術的に実現可能性が検証されたものでもない。
（a）「ボールペン」に対する分析モデル C のアウトプッ

前述したとおり、図 10 のアウトプット情報（スコア）ト情報

はインプット情報として開示された技術と、オズボーン「用途に応じてボールペン先の使い分けをすれば、様々のチェックリストの各展開先との関連度を示している。

な場面に対応できることは言うまでもない。例えば、

図 10 からは「ボールペン」に関連する展開先として最下敷きになった人の救出、紛失した書類の捜索等に使もスコアが高いのは「結合」であること、また、最もス用したり等である。」

コアが低いのは「応用」と「縮小」であることが分かる。

（b）「写真のフィルム」に対する分析モデル C のアウト

これらのスコアは 9 つの展開先のうち、どの展開先にプット情報

着目すれば良いかを判断するための参考情報になると考「フィルムを別の用途に転用するとしたら、どんなものえられる。にする？例えば、犬や猫などの愛玩動物の皮膚の病気

なお、「写真のフィルム」、「移動ロボット」、「乳酸菌」、治療やワクチン接種などに利用できるのはもちろん、「スマートフォン」に関する分析モデル D のアウトプッ

電気製品の蛍光表示板の材料などにも転用できる。
」

ト情報は、紙面の都合上省略する。興味のある方は本調（c）「移動ロボット」に対する分析モデル C のアウトプッ

査研究の報告書をご参照いただきたい。

ト情報「現状は、例えば花配達や水宅配の分野などに使ってみるのがいいかもしれない。」

4

分析モデルの改善（d）「乳酸菌」に対する分析モデル C のアウトプット情報

第３章で試作した分析モデルを更に改善していくこと「勿論、この方法であっても、もともとあった乳酸菌を、を目的として、ワークショップ、ヒアリング及び有識者別の用途に転用することもできる。例えば、味噌や漬物委員会を開催し、分析モデルの有用性、改善点についてにするために製造される漬物粕を、そのまま利用できる。
」

議論を重ねた。議論の観点としては、第 2 章で述べた（e）「スマートフォン」に対する分析モデル C のアウト

とおり、①分析モデルのターゲット及び活用場面、②分

プット情報

析の観点、③分析モデルのインプット、④分析モデルの「スマートフォンは、日常的に使用する機器の一つでアウトプット、⑤学習データ、⑥アイデアの発散手法、ある。使用条件によっては、他の機器、例えばテレビ⑦アイデアの収束手法、⑧商品化等に有益な情報の観点

YEAR BOOK 2O23 133

134

で意見を聴取し、聴取した意見に基づいて、分析モデルもよいという意見、読みやすさの観点で、要約等短文でを改善した。上記①から⑧の観点で得られた意見及び分表示されるとよいと考えられる一方で、普段特許明細書析モデルの開発状況は以下のとおりである。

等を読み慣れている者であればアウトプット分量が多く「①分析モデルのターゲット及び活用場面」の観点でても気にならないのではないかという意見、技術用語をは、商品化等の具体的なアイデアを求める者（中小企業、並べたものは読みにくいという意見、アウトプットをク金融機関）と、アイデア検討のヒントを求める者（企業リックするだけでそれをインプットとして真ん中に表示支援者、企画部門）とで、分析モデルのアウトプットにして更にそのアウトプットを周囲に表示することで、マ求めるものが異なるのではないかという意見、既存技術ンダラートのようなことができるのではないかという意の延長上の出口を目指す場面と、全く異なる分野への展見、アウトプットを作成する基となったソースが分かる開を目指す場面が想定されるのではないかという意見、とよいという意見があった。本調査研究では、アウトプッ事業開発、マーケティング、ビジネスマッチング、知財トの読みやすさの観点で、分析モデルにおいて、アウトマッチング等の様々な場面での活用が考えられるというプットの最大文字数を設定可能にするとともに、アウト意見があった。本調査研究では、アイデアの広がりを調プットの要約を出力することを可能にした。

整可能にすることを重視して、本分析モデルにおいて、「⑤学習データ」の観点では、商品開発のアイデア検討インプットからの広がり（発散の程度）を 3 段階で設定の際は、展示会、店舗、インターネットなどからヒントを可能にすることで、既存の発想に近いアイデアを求める得ているという意見、過去の成功事例や相談事例を学習さ利用者と、通常考え付きにくい大胆なアイデアを求めるせるとよいのではないかという意見、顧客ニーズや市場利用者の双方の利用ニーズを充足する構成を志向した。

に関する情報等の非技術情報を学習することも重要であ「②分析の観点」については、既存の技術等を組み合るという意見、専門用語の平易化のため辞書情報等も学わせることで課題を解決できる場合があるという意見習させると良いのではないかという意見、ユーザのフィーや、省電力化、低価格化、環境対策等のユーザが解決しドバック（いいね！）による AI 自体の学習機能を導入すたい課題の観点でテーマを設定して分析ができるとよいると良いのではないかという意見があった。本調査研究でという意見、強酸性、強アルカリ性の環境や宇宙環境等

は、分析モデルに幅広い情報を学習させることまでには異なる環境で考えると全く異なるアイデアとなる場合が至らなかったが、主に特許公報の情報を用いるとともに、あるという意見があった。本調査研究では、アイデアのインターネット情報も一部学習済のモデルを用いた。

発想法において一般に用いられるオズボーンのチェック「⑥アイデアの発散方法」の観点では、インプット情報リストの 9 つの観点を参考にして、本分析モデルにおをシソーラス展開すること、上位概念化すること、効能・いて、この 9 つの観点のいずれかを選択して分析する機能に変換すること等によって、インプット情報の概念ことを可能にした。

を拡大することで、発散がうまくいくのではないかとい「③分析モデルのインプット」の観点では、インプッう意見、探索的なリサーチをする際に、例えば、キッチトするユーザのセンスによってアウトプットが変わらなンについて新しい発想をする場合に、家族、住環境、さいようにした方が良く、インプットはシンプルであるほらに法規制と広げていくことを行うという意見があった。

ど良いという意見、インプットの仕方に関する説明書が本調査研究では、インプット情報のシソーラス展開や上あると良いという意見、オズボーンのチェックリストに位概念化等の具体的な発散手法の導入までは至らなかっ

沿って分類された「転用」、「置換」、「縮小」等の用語はたが、インプットからの距離が遠いものを優先的にアウ

中小企業等に向けてより平易にする等の工夫が必要ではトプットする設定にするとともに、アウトプット情報を次ないかという意見があった。本分析モデルでは、インプッのインプットとすることで多段階での分析を可能にした。

ト文字数の最大文字数を設定可能にするとともに、単語「⑦アイデアの収束方法」の観点では、アイデアをたのみでの入力、文章での入力いずれも可能にした。

くさん出しても、そのアイデアの質がよいかという問題「④分析モデルのアウトプット」の観点では、アイデがあるという意見、収束モデルでマーケットを示すこと

ア出しの場面等では、キーワードだけを表示することでができると良いという意見、大学の研究データベース等

「④分析モデルのアウトプット」の観点では、キーワーがあった。本分析モデルでは、これらの意見に対して収ドのみを表示すること、キーワードをハイライトするこ束モデルに十分に反映するには至らなかった。と、ユーザ目線での平易な文章とすること、アウトプッ「⑧商品化等に有益な情報」の観点では、強みと言えトをマンダラートのように表示すること、アウトプットるかどうかには競合分析が必要であり、特許情報があれのソースを併せて表示すること等が考えられる。

ば競合分析を行うことができるという意見、アウトプッ「⑤学習データ」の観点では、非技術情報等学習デー

トに関連する企業等の情報が分かるとビジネス展開のイタの充実化を図ることや、ユーザからのフィードバックメージをしやすいという意見、マーケット情報が提示さに基づいて学習データを改善することが考えられる。

れると M&A 等につながるという意見、知財情報に加え「⑥アイデアの発散手法」の観点では、インプット情て非知財情報も重要であるという意見、仮に製品を売ろ報をシソーラス展開する、上位概念化する、効能・機能うとした場合に買ってくれると考えられる企業を例えばに変換する等によって、概念を拡大した上で分析する機10 社挙げられると良いという意見があった。本分析モ能を設けること等が考えられる。

デルでは、商品化等の検討の際に参考にするため、アウ「⑦アイデアの収束方法」の観点では、事業展開を目

トプット情報を SDGs 及び脱炭素関連技術の観点から指す分野や市場規模の情報等によりアイデアを収束させ分析し、スコアを表示するモデルを試作した。

ること等が考えられる。

一方で、今後の分析モデルの改善の方向性としては、以下のことが挙げられる。

「⑧商品化等に有益な情報」の観点では、アウトプッ
トしたアイデアに加えて、参考情報として、新たな展開

まず、今後の進め方としては、短期的には、中小企業、領域に係る主要な特許出願情報や、マーケット情報、展中小企業支援者及び金融機関に加え、大学の産学連携部開先の事業分野における企業情報等を表示可能にするこ門や知財総合支援窓口等で試行することで発散モデルのとが考えられる。

改善を目指すことが考えられる。また、中長期的には、企業の出口戦略の検討に必要な情報をアウトプットすることを目指して、収束モデルを含めた分析モデルの改善や高機能化を図ることが考えられる。

5

おわりに

本調査研究では、中小企業に自らの知財の活用可能性

また、分析モデルの具体的な改善の方向性については、を認識してもらうために、近年急速な技術的進歩を遂げ上記①から⑧の観点で整理すると以下のことが挙げられる。ている AI の利用可能性を調査した。知財の活用に資す「①分析モデルのターゲット及び活用場面」の観点でる技術的事項をアウトプット情報として提示できるようは、ユーザからのフィードバック情報を分析モデルに学に、複数の AI モデルを組み合わせた分析モデルを構築習させてユーザごとにカスタマイズされた分析モデルをし、ワークショップ、ヒアリング及び有識者委員会を経提供することや、ユーザのニーズや活用場面に応じて、て分析モデルの改善を図った。

学習データ等が異なる分析モデルを提供することが考え

本調査研究により、本分析モデルのニーズがあることられる。

を確認することができ、また、分析モデルの実現可能性「②分析の観点」については、オズボーンのチェックと有効性を確認することができた。本調査研究により得リストの 9 つの観点のほか、省電力化、低価格化、環られた知見が、中小企業支援の場や、新製品等開発の場境対策等のユーザが解決したい課題等の様々な観点で分において活用できる有用なツールの開発につながること析可能にすることや、選択した多数の観点で同時に分析を期待したい。

可能にすることが考えられる。

最後に、本調査研究の遂行に当たり、実証研究にご協「③分析モデルのインプット」の観点では、分析モデ力いただいた中小企業、ヒアリング調査にご協力いただ

ルの UI において、ユーザによるインプットは単語等のいた中小企業支援者及び金融機関、有識者委員会の委員シンプルな形で入力できるものとして、様々な観点の選等の関係各位に対して、この場を借りて深く感謝申し上択により多様な分析を可能にすることが考えられる。

げたい。

YEAR BOOK 2O23 135

2
知的財産の創造で将来技術を予測して可能性を示せると良いという意見