特許・論文間引用に関するジャーナル評価
指標の検討─ Journal Commercial Impact Factor の性質─Journal evaluation on patent-paper citations

国立研究開発法人科学技術振興機構

山下泰弘

独立行政法人産業技術総合研究所技術と社会研究センター、山形大学評価分析室等を経て現職。計量書誌学分析に従事。

yasuhiro.yamashita@jst.go.jp

国立研究開発法人科学技術振興機構

吉田秀紀

株式会社東芝研究開発センターを経て、現在 JST でファンディング業務や分析業務に従事。

1 はじめに
研究課題は、基礎的なものから、実用化を目途とする

ジャーナル単位の指標は、個別論文の特徴量とは独立に扱うことができるため、この面において好ましい。

応用的なものまで、連続するフェーズの中に位置づけら

Bikard と Marx (2020) は、 ク ラ リ ベ イ ト 社 のれると考えられる。将来の技術応用を見込んだファン

Journal Citation Reports で提供されている Journal

ディングを行う上では、研究課題（あるいはトピック）が、Impact Factor (JIF) を模して、Journal Commercial

技術応用までに、どのくらいの距離が残されているのか

Impact Factor (JCIF) を 提 案 し た。JCIF は、JIF のを把握することが重要である。

計算における分子を論文間引用から特許・論文間引用に筆者の一人（山下）は、技術応用に近い研究課題を識置き換えたもので、広く認知されている指標をベースと別する目的で、論文のリファレンスに注目した分析をしているため、直観的に受け入れやすいと考えられる。

行った（Yamashita, 2020）。具体的には、論文中に一般的に、特許からの論文引用は、論文間引用や JIF と含まれる「特許から引用されたリファレンス」、「企業著高 い 相 関 を 示 す こ と が 知 ら れ て い る が、Bikard と者が含まれるリファレンス」を集計し、それらが多い論

Marx は、JIF と JCIF を独立変数の一部とする回帰モ

文ほど将来特許から引用される傾向が高いことを見出し

デルにおいて、産業界の特許からの引用と、前者は正、た。これらの方法は、特許・論文間の引用リンクデータ後者は負の相関関係となることを示している。しかしながあれば任意の最新論文に対して適用可能であるが、マがら、JCIF は提案されて間もないため、実際に分析にクロな状況を把握するケースにおいてはデータ量や計算使用した場合の挙動については不明な点が多い。本稿で量が嵩むことは否めない。ファンディング現場の要求には、JCIF あるいはそれをベースとした指標の利活用に応える、適時適切なエビデンスを提供するためには、多向けた、JST 経営企画部エビデンス分析室で進めてい少ラフではあっても、直観的にわかりやすく、より安定る検討の内容について報告する。

した指標が望ましい。また、比較的若い論文に適用されるケースが多いため、分析対象論文（群）自体が特許か226ら 得 た 引 用 を 前 提 と し な い 指 標 で あ る 必 要 が あ る。

Journal Commercial Impact

2 Factor (JCIF)

ケースから、人間が見ても対応する文献を同定できないケースまである。Marx らは、識別したリンクの確から

前述の通り、JCIF は JIF の特許版ともいえる指標でしさに応じて 10 段階の評点（confscore）を付してある。ジャーナル j の y 年の JIF は、(1) 式のように定いる。JCIF の計算には confscore が 5 以上の引用リ義される。ここで、Nj,y-1 は y-1 年にジャーナル j に掲ンクを含めている。

載された論文の数、Cj,y-1,y は y-1 年にジャーナル j に掲載された論文が y 年に論文から得た引用数である。
,,,++,,,

明瞭な非特許文献引用データは非常に貴重であり、本稿でも RoS データを活用することとする。Marx らは、（1）

JCIF についても RoS データの ver.15 以降で提供している。非特許文献引用リンクデータについては、適宜更JCIF は、JIF の分子を企業の特許からの引用数に置新されており、構築方法も常にブラッシュアップされて換したものである。すなわち、JCIF は、測定年の前年いるが、JCIF については、ver.15 での発表以降の更と前々年の２年間にあるジャーナルで発行された論文新はなく、ver.32 においても同一データが提供されてが、測定年に企業の特許から得た引用数の論文１報あたいる。したがって、より新しい年の値や、ブラッシュアッり平均値である。おそらく産業応用可能性に焦点を当てプされた引用データに基づく値が必要な場合は、Marxたため、大学や政府機関の特許からの引用については、らが公開しているプログラムを使用するなどして計算を計算から除外されている。ジャーナル j の y 年の JCIF行う形となる。

は (2) 式で表される。

=′,,,+ ′,+ ,,（2）

4 JCIF の再計算
前述のように JCIF の値は Marx らが公開しているが、C'j,y-1,y はジャーナル j の y-1 年の論文が y 年に出願さJCIF の測定条件による値の変動を検証するために、JCIF にれた企業の特許から得た引用数である。JCIF は、JIFついては独自に計算を行った。米国では 2000 年に特許のを模して作られているが、特許の出願年ベースで計測さ公開制度が導入されたため、その前後で引用傾向が変化しれている点において、JIF と大きく異なる。JIF の分子は、ている可能性が高い。そこで、2000 年以前の出願を含め分母に含まれる論文が、計測年に出版された論文から得ない範囲で長期間の観測を行うため、2002 年以降の JCIFた引用数であり、計測年より後であれば、いつ同じ年のを分析に使用することとした 1。2021年 8 月現在 RoS デー

JIF を計測しても同じ値となる。それに対して、JCIFタの最新版は ver.32 であるが、Marx らと計算条件を合わの分子の値は、分子を構成する特許の登録が進むにつれせるため、本稿では彼らの使用した ver.15 を使用した。たて増加することになる。

だし、米国特許データについては RoS データに含まれていないため、2021年7月～8月にかけてPatentsViewのウェ

3 Reliance on Science（RoS）データ

ブサイト（https://patentsview.org/）からダウンロードしMarx ら は、Microsoft Academic Graph (MAG)するジャーナルに特に制約が設けられていないが、本稿では、と米国特許データより独自に構築した非特許文献引用

安定して論文が発行されるジャーナルのみに限定する。すデータ（以下では Marx らのウェブサイト名称と論文タ

なわち、2000~2018 年の期間に毎年１件以上の論文がイトル” Reliance on Science” より” RoS データ”

RoS データに含まれるジャーナル（12,525 誌）が、以下と呼ぶ）を用いて、分析を行うとともに、同データを広本稿での分析対象となる。

たより新しいデータを使用している。また、MAG では収集

く研究者に提供している（Marx & Fuegi, 2020）。特許文献において、非特許文献の記載はフリーフォーマットであり、機械的に対応する文献を一意に同定できる

1

2001 年出願特許には、若干ではあるが、法改正以前の種別の公報（” A”）が含まれていたため、分析対象から外した。

YEAR BOOK 2O21 227

2

特許情報の高度な活用,=RoS データのように構築プロセスや精度評価結果がで計測すると、偶発的な引用による年ごとの値の変動が大きい。例えば、2002 年の JCIF におけるトップジャー
ナ ル は Diagnostic Molecular Pathology 誌 で あ る

ジャーナル数特許からの論文引用は比較的まれな事象であり、単年が、各年の JCIF を見ると、2002 に 7.375 と突出し10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

8,581
6,020

1,353

1,965

3,013

1,960
1,741

137

234

40 42た値となっている以外、ほとんどの年で 0.1 以下に止まる（図 1）。より安定した値を得るため、本稿では 3
JCIF(3年平均）年間（2002 ～ 2004）の JCIF の平均値を分析に使

図2用する。また、特に観測時期について記載しない限り、

JIF(2002)

JCIF（3 年平均）と JIF（2002）の分布

JCIF の値は、使用する RoS データに含まれる全期間

JCIF が高いジャーナルは、企業の特許出願においての引用データに基づいた集計値（すなわち 2018 年末相対的に重要な役割を果たすと考えられるが、内訳はどに観測される値）を指す。のようなものであろうか。JIF が学術面、JCIF が技術JCIF については、その特性について未知の部分が多面でのインパクトを表すと考えると、両者を直交する２いため、広く認知されている JIF と比較する形を取る。

軸により、４種のジャーナルに分類することができる（図JIF については、JCIF と異なり、観測時期による値の３）。図２に示したように JIF と JCIF の分布が大幅に変動は発生しないことから、独自の値の算出は行わず、異なり、JCIF は指標値 0 が極端に多いこと、正であっRoS データで提供されている値を使用する 。ても値が小さいものは、ジャーナルの性質というより偶2発的な引用によると考えられること、などから、全体を性質が一様な４領域に区分することは難しい。そこで、中庸なジャーナルについては捨象し、それぞれの軸について突出して大きい／小さいジャーナルを例示することとする。ここでは、ジャーナル全体の上位 1％（125 誌）を指標値の高いグループ、指標値 0 を低いグループとみなした 3。
技術的インパクト（JCIF）

図1

Diagnostic Molecular Pathology 誌の各年のJCIF（Marx らによる算出値）

学術: Low
技術: High

学術: High
技術: High

学術: Low
技術: Low

学術: High
技術: Low

5 JIF と JCIF の比較
JCIF の値の分布は図２のようになる。比較のために2002 年の JIF（Marx らによる算出値）と並置した。

学術的

3 年平均を取っているにも関わらず、JCIF の値が 0 というジャーナルが多く、全体の 68.5% を占める。一方、

図 3 学術・技術的インパクトによるジャーナル類型

2002 年の JIF が 0 のジャーナルは 10.8% に過ぎず、各類型のジャーナルを表１に示す。学術・技術両面に最頻のクラスは 0.1 超 1 以下である。

おいて高インパクトなジャーナルは 41 誌あり、その中
2

228

JIF の算出に必要となる RoS データ（ver.15）の論文間引用リンクテーブルについては、数度に渡りダウンロードを試みたが、その都度サーバエラーを生じたため、筆者らは入手できていない。7GB 超の容量があるので、サーバに過大な負荷がかかったためと思われる。

3

各象限で数十程度のサンプルが見込めるようトップ 1％で区分したが、125 位の JCIF は 0.167、特許からの被引用数も 3 年間で 2 回に過ぎない。閾値については引き続き検討が必要と思われる。

には、Cell、PNAS、Science などの著名誌が含まれる。

も高インパクトなジャーナルに限って言えば２つの軸に学術・技術それぞれの観点から高インパクトなジャーナある程度の相関関係があるものと考えられる。

ルの約 1/3 が相互に重なっていることから、少なくと表１

JCIF が高く、JIF が 0 であるジャーナルは１誌（Journal

JCIF 及び JIF によるジャーナルの類型と内訳
JIF（学術）高（Top1%）低（JIF=0）

Living reviews in relativity
低（JCIF=0） Annual review of ecology evolution and systematics
Journal of economic literature
Reviews of geophysics
Psychological science in the public interest
Review of financial studies
Journal of economic growth
Quarterly journal of economics
Framed field experiments
Annual review of astronomy and astrophysicsPsychological review
GSA today
Psychological bulletin
Biological reviews
Annual review of psychology
Economic policy

African historical review
Agricultural information research
Chinese studies in history
International medical journal
Journal of Korean powder metallurgy institutePakistan veterinary journal
Pattern recognition and image analysis
Histoire urbaine
Magyar allatorvosok lapja
The Japanese journal of personality
等 1,333 誌

YEAR BOOK 2O21 229

2

特許情報の高度な活用

Journal of optoelectronics and advanced materials
JCIF高Endocrine reviews( 技術） （Top1%） Annual review of immunology
Cell
Journal of clinical investigation
Surface science reports
IEEE signal processing magazine
Proceedings of the national academy of sciences of theUnited States of America
Annual review of neuroscience
Nucleic acids research
Nature genetics
Accounts of chemical research
Quarterly reviews of biophysics
Pharmacological reviews
Annual review of pharmacology and toxicology
Annual review of medicine
Journal of experimental medicine
Current opinion in biotechnology
Cancer research
Genes & development
Current opinion in immunology
Microbiology and molecular biology reviews
Materials science & engineering r reports
ACM transactions on computer systems
IEEE transactions on pattern analysis and machine
intelligence
Physiological reviews
Nature medicine
ScienceAnnual review of genomics and human genetics
Nature immunology
Chemical reviews
Genome research
The plant cell
Annual review of biochemistry
Molecular aspects of medicine
IEEE ACM transactions on networking
Plant journal
Progress in materials science
ACM transactions on computer human interaction
Annual review of genetics
Annual review of cell and developmental biology
ACM transactions on internet technology

of optoelectronics and advanced materials）のみでしているため、引用取得にかなりの年数がかかっているあった。しかしながら、Web of Science（WoS）で調ケースもあり、30 位までの内訳が安定したのは 2015

査したところ、2002 年の論文から、このジャーナルの年で、2018 年まで 30 誌内での順位の入れ替えが発2000 ～ 2001 年の論文が引用されていることが確認さ生している。相対的に小さい被引用数に基づく指標であれた。したがって、WoS から算出すれば、JIF は０にはるため、特許権の存続期間中は散発的に顕現する引用にならない。この原因についてはまだ検証しきれていない

より、微妙な順位の変動が発生することが予想される。

が、RoS データのソースとなっている MAG について一部の引用リンクの欠落が報告されており（Visser, van
Eck & Waltman, 2021）、元データの正確さについても調査する必要があろう。
学術的インパクトが高く、技術的インパクトが低い
ジャーナルは 16 誌あり、経済学・心理学・地理学等の分野が多く含まれる。
4 つ目の区分の学術・技術の両側面からインパクトが低いジャー ナ ルは 1,333 誌 が 含まれ る。全 サンプ ル の10％超を占める膨大な数であり、すべてのジャーナルを精査することは困難であるため、表１には任意の 10 ジャーナルのみ挙げた。ジャーナル名のみから性質を判断することは難しいが、非英語圏の地域的なジャーナルが多く含まれている。JIF が 0 であるジャーナル 1,353 誌のうち20 誌を除く 98.5％がこの区分に含まれる。すなわち論文から引用されない論文は特許からも引用されていない。
ただし、いくつかの論文について Google Scholar で目視確認したところ、2002 年には引用されていないが、長期

図4

 位 30 誌の観測時期による JCIF（3 年平均）
上の変化的には引用されているものもあった。このようなジャーナルの評価方法については、別途検討を行う必要があろう。

一方、３年平均 JCIF が０であるジャーナル数についてみると、2010 年頃以降傾斜が緩やかになっている

6 JCIF の観測時期による変動
JIF は観測年を以て完結する指標である。引用の取得範囲等を見直さない限り、ある年のあるジャーナルのJIF は観測年以降変動することはない。一方、JCIF は、分子の特許からの引用が漸増するので、観測時期によって値や順位が変動することになる。したがって、指標として使用する上で、どの程度の観測期間を確保すべきかを把握しておく必要がある。
前節のプロセスで独自に計算した 3 年平均 JCIF 上位
30 誌の JCIF が、計測時期（ジャーナルを引用する特許の登録年）によってどのように変化するかを示したものが、図４である。初期段階において値や順位の変動が激しいことがわかる。登録特許公報から引用情報を取得

230（図５）。そのことから、少なくとも、JCIF の観測時期として、6 ～ 7 年程度は確保すべきと思われる。

に使いにくいことを意味している。
第 2 の課題は、より多くの引用を JCIF の分子に含めることである。具体的には、引用ウインドウの長期化と取得する引用の種類の拡張である。JCIF の引用ウイン
ドウは、JIF に合わせて論文出版直後の１年間に出願された特許に限定されているが、統計的に意味のある数値を得るには、より長期間の出願を対象とする必要があると思われる。引用特許の出願年の分布についてさらなるある。また、JCIF の算出に使用されている RoS デー
タ ver.15 では、特許のフロントページからのみ引用が取得されているが、最近のバージョンでは特許本文に記載された引用までも含められている。フロントページと本文での引用の意味の違いを考慮する必要はあるが、図5

 測時期による 3 年平均 JCIF ＝０のジャーナル
観数の変化

JCIF の計算に含めた場合の挙動について検討の余地はあろう。
第 3 の課題は、比較対象の JIF の集計条件の見直し

7 まとめ
本稿では、Bikard と Marx が提案したジャーナル指標 JCIF の特性について、指標値の分布、JIF との組みである。本稿では JIF については特に検討をせず、単年（2002 年）の値を使用したが、JCIF に合わせて３年平均を取るなどにより、より安定した値を得て、さらなる分析を進める必要がある。

合わせでの類型化と内訳の精査、観測時期による挙動、

本稿では、学術・技術の 2 軸からジャーナルの類型の３つの点から検討を行った。本稿での検討内容はごく化を試みた。このように区分することにより、ファンディプリミティブなものであり、同指標の利活用可能性を明ングの現場では、例えば、ファンディングしたプロジェらかにするために、以下の点を引き続き検討する必要がクトの成果の学術指向性と、産業技術との関連性を直観ある。

的にとらえることが可能になる。学術と技術の 2 軸で

まず、第 1 の課題は、観測時期と収録論文の特許かの研究成果把握については、論文の被引用の観点から本らの引用との相関関係の検証である。本稿では、JCIF誌で報告しているが（山下 & 治部 , 2017）、即時的なが 特 許 か ら の 論 文 引 用 と 相 関 す る と い う Bikard と現状把握が困難な点がプロジェクトのマネジメントへのMarx の報告を所与として、値や順位の安定性の側面か適用上の障害であった。2 軸モデルを適切なジャーナルら検討を行い、実際の相関性については踏み込まなかっ評価指標と組み合わせることができれば、プロジェクトた。しかしながら、JCIF の値が安定するまで数年を要のモニタリングにも活用し得よう。

することを考慮すると、観測時期ごとに相関の強さも変Hu と Rousseau (2018) は、Tijssen (2010) が化する可能性が高い。逆に、値が小さくても相関関係が論文著者の所属機関のセクタに基づいて定めた６つの不変であるならば、指標として有用性があるといえよう。

ジ ャ ー ナ ル ア プ リ ケ ー シ ョ ン ド メ イ ン を 援 用 し て、本稿の段階での結論は、JCIF は直近年のものではなく、WoS の分野を発見志向分野と応用志向分野に分類し、最低でも 6 年以上前のものを使用すべきということに引用の連鎖により、発見志向分野の研究で生産された知なるが、それだと最近勃興した分野の新しいジャーナル識が、応用志向分野を経て、技術分野（すなわち特許）は評価対象となりえない。それは、比較的新しいプログに引用されるまでのプロセスを分析した。ジャーナルのラム／プロジェクトの成果分析や、最新の研究動向の把分類を精緻化できるのであれば、本稿で用いた区分も、握といった、ファンディングの現場ニーズに応える分析知識のフェーズ変化の分析に応用できる可能性はあろYEAR BOOK 2O21 231

2

特許情報の高度な活用検討を行い、最適な引用ウインドウの設定を行う必要がう。例えば、プロジェクト開始直後と終了時点で、プロジェクトメンバーの投稿先ジャーナルの比較をするなどの使い方も考えられる。

参考文献
Bikard, M & Marx, M. (2020). Bridging academia
and industry: How geographic hubs connect
university science and corporate technology.
Management Science. 66: 3425-3443. https://doi.org/10.1287/mnsc.2019.3385
Hu, X. J. & Rousseau, R.（2018）. A new approach
to explore the knowledge transition path in theevolution of science & technology: From thebiology of restriction enzymes to their applicationin biotechnology. Journal of Informetrics, 12: 842857. https://doi.org/10.1016/j.joi.2018.07.004.
Marx, M. & Fuegi, A.（2020）. Reliance on science:
Worldwide front-page patent citations to scientificarticles. Strategic Management Journal. 41:
1572–1594. https://doi.org/10.1002/smj.3145
Tijssen, R. J. W. (2010). Discarding the ‘basic
science/applied science’ dichotomy: A knowledge
utilization triangle classification system ofresearch journals. Journal of the American Societyfor Information Science and Technology. 61:
1842-1852. https://doi.org/10.1002/asi.21366
Visser, M., van Eck, N. J. & Waltman, L. (2021).
Large-scale comparison of bibliographic data
sources: Scopus, Web of Science, Dimensions,
Crossref, and Microsoft Academic. Quantitative
S c i e n c e S t u d i e s . 2 : 2 0 – 41. h t t p s : / / d o i .
org/10.1162/qss_a_00112
山下泰弘 , 治部眞里 (2017).「特許からの論文引用に関する定量的評価指標の検討－日本の研究機関についての試行的分析－」. Japio YEAR BOOK 2017. 144-155.
Yamashita, Y. (2020). An attempt to identify
technologically relevant papers based on theirreferences. Scientometrics. 125: 1783–1800.
https://doi.org/10.1007/s11192-020-03673-5

232特許情報の高度な活用

2YEAR BOOK 2O21 233