特許情報をめぐる最新のトレンド

─人工知能、IP ランドスケープなど特許情報を取り巻く環境の変化─
The Latest Trend Surrounding Patent Information -Artificial intelligence, IP Landscape and other issues related
to patent information industry株式会社イーパテント

代表取締役社長／知財情報コンサルタント

野崎篤志

日本技術貿易株式会社を経て、ランドン IP 合同会社日本事業統括を歴任。2017 年５月に株式会社イーパテント設立。
金沢工業大学院客員准教授、知財情報調査・分析や活用に関する講演・セミナーや書籍多数。「知財情報を組織の力に」をモットーに知財情報コンサルティングに従事。
nozaki@e-patent.co.jp

1

はじめに

2020 年初頭より全世界的に拡大した新型コロナウ

2

特許情報業務への人工知能ツール活用の現状と考え方

2.1

人工知能ツールを巡る現状

イルス感染症の影響によって、政治・経済を取り巻く環

2015 年 11 月 の FRONTEO の KIBIT Patent

境は目まぐるしく変化している。もちろん知的財産情報、Explorer 発表から５年が経過し、人工知能を活用したその中でも特許情報を巡る動きも激しさを増している。

特許情報ツールはハイプサイクル 3） の「過度な期待」

一昨年より特許情報の最新トレンドとして人工知能やのピーク期および幻滅期を超えて、啓発期に入りつつあIP ランドスケープを中心に解説してきたが 1）-2）、本稿るというのが著者の実感である。

ではこれらに加えて全世界的な社会課題解決に向けた取今までは人工知能ツールによって特許調査・特許分り組みである SDGs（持続可能な開発目標）や、新型析業務が自動化できるのか？といった議論も散見された

コロナウイルス感染症の影響によって一気に普及したオが、最近では AI ツールの限界を見極めつつ、人間と AIンラインを通じた情報発信、M&A を通じた知財業界をツールが共創・活用していこうという動きが主流になり巡る業界再編、最新技術への特許分類の適応状況などにつつある。また人工知能ツール提供ベンダーによるツーついても触れていきたい。

ル活用方法に関する発表や研究会による事例の蓄積も進んでいる。
また日本特許庁も 2020 年７月に特許庁における人

図１

146

AI 技術の活用に向けたアクション・プラン4）

工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プラン改訂版4）を発表した。特許情報関連では「特許分類付与」や「先行技術調査（検索式作成支援）」などのアジャイ

2.2

人工知能ツール活用の考え方

特許情報業務に人工知能ツールを活用する際の考え方について、著者の考え方を以下の図３に示す。

ル型開発を継続するとともに、新たに今年度より「先行技術調査（特許文献のランキング表示、要約自動生成）」が実証フェーズから導入（アジャイル型開発）フェーズへ移行した。て機械学習（モデルとしてはサポートベクターマシンとマルチヘッドニューラルアテンションモデルの２種類を採用）を活用した特許動向分析の調査を実施し、「有機EL 装置」、「自動走行システムの運転制御」、「ヒト幹細胞関連技術」、「LTE-Advanced 及び 5G に向けた移動

図３

AI ツール活用の考え方

体無線通信システム」の過去実施４テーマについて機械

縦軸は何を重視するか、横軸は AI 積極活用か人によ学習により推定した最新動向結果をウェブサイトに掲載る作業中心かを取っている。第１象限は成果重視であり、している（本論考執筆時点で一部未掲載）。

AI ツールを積極的に活用できる領域で、短時間に効率的に関連性の高い公報を抽出することが求められる業務（＝適合率を重視する業務）、つまり先行技術調査、無効資料調査、SDI などが該当する。特許情報分析における母集団からのノイズ除去作業もここに該当する。一方、侵害防止調査のようにどの範囲を調べたのか、調査プロセスを重視する場合（＝再現率を重視する業務）は第３象限となる。特許情報分析においては、分析軸を設定する作業がここに該当する（IPC・FI・F タームや CPC、

図２

AI 技術の活用に向けたアクション・プラン

5）

特許出願動向調査のような分析対象件数が膨大であまたはキーワードなどの既存の情報をベースに教師なし
学習でクラスタリングする場合は人手による分析軸設定は不要である）。

り、かつ技術区分（課題軸、技術軸、用途軸など）が多

なお侵害防止調査でも AI ツールを活用する第４象限

岐にわたる場合、従来の人手による読み込み調査では多のような場面もあると考えている。それはいったん読み大な工数がかかってしまうため、機械学習等を活用した込み、ノイズと判断した母集団について、AI ツールをアップデート調査の自動化への期待は大きい。

活用してイ号の観点または抽出した関連公報を教師デー

ま た 後 述 す る よ う に IoT、 ブ ロ ッ ク チ ェ ー ン やタとして学習することによるモレの防止である。または

X-Tech（フィンテックやフードテックなど）など様々イ号の観点のテキストを入力し、自ら設定した母集団検な最新テクノロジーが登場することで、国際特許分類を索式の範囲外に存在するかもしれない先行文献を抽出す始めとした特許分類にも対応が求められている。このよるために用いることも有用であろう。

うな新たなテクノロジーに対応する特許分類を新設する

一方、第２象限は AI ツールを積極的に活用できる先場合、過去遡及分の公報への特許分類付与が課題となる

行技術調査ではあるが、あえて人が読む場合であり、“ノが、日本特許庁をはじめ各国特許庁で研究・開発を進めイズの効用” と呼んでいる。先行技術調査の目的は出願ている AI ツール活用によって、新規・過去遡及分公報して権利化できるか否かの判断、また権利化できる範囲への新設分類の付与がタイムラグなく行われるようになを最大限化するための検討材料を抽出することにある。

ることも期待したい。

しかし、あえてノイズの先行文献を読むことで、研究者・YEAR BOOK 2O2O 147

特許情報の高度な活用

2

また令和元年度の特許出願技術動向調査テーマとし技術者が違った観点から自らの発明を捉え直し新たな着というトレンドの中で、ここ最近では旭化成 7）-9） だけ想を得たり、知財部員や弁理士・特許技術者が他者クレーではなくダイセルが中期戦略 10）へ知財の視点を盛り込ムの表現を学び、自らの出願・権利化プロセスに役立てみ始めているのは、著者として非常に喜ばしい状況であられる機会もあるだろうと考えている。作業の効率化はると考えている。

積極的に推進すべきであるが、車のハンドルにあそびがあるように、ノイズという特許情報業務におけるあそびにも一部の有用性があると考えるのは著者だけであろう

3.2 知 財情報活用を一過性のブームにしないために
上述の通り旭化成・ダイセルなどの企業では IP ランか。
なお、現時点では人工知能ツールが人を代替し、特許ドスケープを中期経営計画・中期戦略へ盛り込むなどの情報業務が完全に自動化できる状況ではない。ただし、動きが見られるが、重要なポイントは知財を経営・事業

AI ツールを用いた先行技術調査において、入力テキスへ積極的に埋め込んでいくこの活動を一過性で終わらせトの標準化、結果について一切の再学習等せずに上位のないことにある。

み検討対象とするようなワークフローを採用すれば別である。自動化できるかどうかは AI ツールの使い方を割り切れるか否かに依る。

3

IP ランドスケープおよび知財情報分
析の戦略的活用に関する取り組み状況

3.1

IP ランドスケープを巡る最近の状況

IP ランドスケープについては一昨年、昨年の拙稿1）-2）
でも取り上げて解説した通り、日本国内では海外とは異図５ パテントマップ・IP ランドスケープ関連論文件数推移

11）

なる意味合いで普及している。日本においては「特許情CiNii を用いたパテントマップ（特許マップ、特許分報を中心とした知財情報と、知財以外の情報を総合的に析、特許解析と OR 演算）および IP ランドスケープに分析して、経営戦略をはじめとした各種戦略策定へ役立関する論文発行件数推移を図５に示す。この推移を見ててる取り組み・活動」という意味合いが一般的であると分かるように、2000 年代入り特許情報分析関連には考えている（IP ランドスケープの各種定義に関しては2002 年、2010 年前後、そして現在と３つのピーク杉光氏の論考を参照されたい）。

があることが分かる。

6）

2000 年代前半の “経営戦略の三位一体” から “経営・論文発行件数を企業の特許情報分析活用への興味度合事業に資する知財”、そして 2017 年以降の “IP ランド

いの１つのバロメータとして見ると、2002 年が知財スケープ” という戦略策定へ特許情報分析を活用しよう立国宣言・経営戦略の三位一体、2010 年前後が経営・事業に資する知財、そして現在が IP ランドスケープが３つのピークに対応することが分かる。このトレンドを見ても、過去２回においては論文発行件数という点からは数年後にブームが終息してしまっていると言える。
特許は権利情報であると同時に技術情報、経営情報でもあり非常に有益な情報である。しかしながら世の中には特許以外にも数多くの情報が存在し、特許情報のみで経営戦略・事業戦略やマーケティング戦略を立案するわけではない。著者としては IP ランドスケープの含意する「特許情報を中心とした知財情報と、知財以外の情報

図４14810）ダイセルの中期戦略 Accelerate 2025を総合的に分析して、経営戦略をはじめとした各種戦略策定へ役立てる取り組み・活動」を尊重しつつも、特許のは K.I.T. 虎ノ門大学院の杉光氏の資料・記事 13-14）に情報ひいては知財情報至上主義に陥らず、なじみのない依るところが大きいと言える。

知財・研究開発以外の部門への地道な啓発活動を行って図６に示すように、杉光氏は特許情報による SDGsいくことが、知財情報活用を一過性のブームで終わらせ関連技術の「見える化」を提唱している。本論考執筆時ないために重要であると考えている。

11）

点で “持続可能な開発目標” と全文明細書中で記載されている公開特許公報は 12 件のみであるが、各社経営戦
略・事業戦略と SDGs を関連付けていき、達成度合いその他の注目トレンドを測るための１つの指標として特許情報を活用する動き

ここでは人工知能および IP ランドスケープ以外に注は今後注視すべきであろう。

目すべきトレンドとして SDGs と特許情報、オンライ

SDGs に限らないが、これまでの特許情報分析は課ンでの情報発信、知財情報業界の再編および最新テクノ題的側面よりも、むしろ解決手段である技術的側面に注ロジーと特許分類の４点について述べていく。

目が集まっていたと言える。日本固有の特許分類である
F タームには “課題・目的” が一部設定されているが、4.1 知 財情報（特許情報）と社会課題―SDGsへの注目―

あくまでも当該技術領域内における “課題・目的” に限定されているため、SDGs と特許情報を紐づけるため2015 年９月の 国 連 サ ミットにお い て 採 択 さ れ たに利用することは難しい。また、仮に今後の特許出願にSDGs（Sustainable Development Goals：持続可能SDGs の対応目標・ゴールについて記載する企業が現な開発目標） への注目度合いが高まっている。2001

れたとしても、全企業的取り組みに発展することは期待

年に採択された MDGs（ミレニアム開発目標）は途上できない。

12）

国支援を中心とした内容であったのに対し、SDGs は先

現時点では “課題・目的” と特許情報を紐づけるため進国も含めた全世界的な社会課題として定義されたことには、“課題・目的” に対する解決手段・テクノロジーが注目が集まっている背景にある。

について、自ら対応付けを行うほか対応策はないという著者の実感として知財業界においても SDGs への注のが著者のスタンスである。対応付けを行う際に用い目が年々高まっているのを感じるが、この契機となったる情報としては学術論文や科学技術・学術政策研究所

図６14）

特許情報に寄る SDGs 関連技術の「見える化」

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2

特許情報の高度な活用

4

（NISTEP）の科学技術予測調査、マーケットレポート

日本国内では特許管理・検索の両プロダクトを有すやベンチャー企業やベンチャー・スタートアップへの投るプラットフォーマーとして日立（PALNET/MC6、

資動向などが参考になる。

Shareresearch/SR-PARTNER）、富士通・パナソニッ
ク（ATMS、PatentSQUARE）、日本パテントデー

4.2 オ ンラインを通じたセミナー・講演および情報発信

タ サ ー ビ ス（PATAS/ PATDATA、JP-NET）、そして NRI サ イ バ ー パ テ ン ト（CyberPatent Topam、

2020 年４月７日に日本政府から緊急事態宣言が発CyberPatent Desk）の 4 つの企業が存在したが、そせられたことで、数多くの企業が従業員のオフィス通勤の一角であった NRI サイバーパテントが Questel 傘下

から在宅勤務・リモートワークへ切り替えを行った。そに入った。

れに先立ち、３月上旬から Face-to-Face のセミナー・NRI サ イ バ ー パ テ ン ト は 特 許 検 索 デ ー タ ベ ー ス

講演会は軒並み中止・延期となったが、その代わりに増の ASP サービスプロバイダーとしては老舗であり、えたのがオンラインによるセミナー・講演、ベンダーに2014 年にはパトリス抄録等のデータ著作権を譲り受よるウェビナーである（残念ながら本冊子体が配布されけている。Questel はグローバル特許検索データベーる特許・情報フェア＆コンファレンスもオンラインでのス Orbit をグローバルに展開し、先に買収しているアル開催となった）。これにより東京一極集中状態であった

トリサーチの知財管理システムと合わせて、プロダクトセミナーが、地方からも気軽に参加できるようになった

ラインが重複しているため、今後これらの資産をどのよことは利便性が増したと言えるだろう。もちろんすべてうにインテグレーションしていくかが注目される。のセミナーがオンライン化できるわけではないが、新型

一 方、Derwent Innovation を は じ め 各 種 デ ー タ

コロナウイルス感染症が落ち着いても、オンライン開催ベースを有する Clarivate Analytics と年金管理サーは定着していくだろう。

ビス等でグローバル市場での存在感を示している CPA

またセミナー・講演だけではなく、YouTube 等の動Global については、両社で重複するプロダクトライン

画配信サイトを活用した知財に関する情報発信もこの半は存在するものの相互補完的な側面が強く、知財情報年で急激に活発になった。著者も３月末より YouTubeサービスのバリューチェーンを拡張する合併と言える。

を通じて特許情報検索・調査や分析、IP特許検索データベースという観点からは各社とも収録

ランドスケープ等に関する情報発信を行っているが、特状況での差別化が難しくなりつつあり、特許分析ツール、スマートワーという観点からはユーザーの要望をくみ取り、人工知能

チャンネル

15）

許・知的財産関係では発明推進協会

16）、まなど最新技術を常に取り入れていかなければならない。

た知財関係全般では弁護士の高石氏 19）、弁護士の井上そして特許管理データベースにおいては、今後ますます、知財実務オンライン（弁理士の加島氏・押谷氏加速するグローバル化への対応とリモートワーク化に対が共同運営）21）などが積極的に情報発信を行っているのするセキュリティ向上が必要であり、分析ツールと同様で、ぜひとも情報収集にご活用いただきたい。に継続的なエンハンスが顧客訴求力の点で重要である。

クスの酒井美里氏

氏、サン・グループの藤本氏

17）

18）

20）

このような背景のもと、特定のプロダクトラインのみで4.3
書

M&A を通じた知財業界の業界再編

存続することは厳しさを増していくため、知財情報業界

特許庁の特許情報提供サービスに関する調査報告においても引き続き M&A が活発に起こっていくものとに依れば、2015 年以降も特許情報提供サービス

22）予想される（日本企業が関連する M&A 件数の推移

23）の民間事業者同士の吸収・合併はあったが、昨年秋からを見ると、リーマンショック後から一貫して増加傾向に今年夏にかけて知財情報プロバイダーの大規模な M&Aある）。

が２つあった。１つはフランス・Questel による NRI
サイバーパテント（現サイバーパテント）の買収、もう１つは Clarivate Analytics と CPA Global の合併である。

150

4.4

最新テクノロジーと特許分類

2020 年１月より国際特許分類に G16Y（モノのインターネット［IoT］に特に適合される情報通信技術）

が新設された。日本特許庁では 2018 年 11 月より良いだろう。

IoT 関連技術の広域ファセット分類 ZIT を設定しており、今回の動きに先行し、IPC 新設への先導的な役割を果たしたものと考えられる。

5

おわりに以上、私見を交えて人工知能ツールや IP ランドスケー

当該最新技術分野における特許出願が増加する。当初はプを中心に、SDGs と特許情報など最新トレンドにつ既存の特許分類の枠組みの中で分類付与されるが、あるいて述べてきた。あくまでも著者の目を通しての最新の一定期間を経るとその新規技術が特許分類として新設さ注目トレンドであるため網羅性が欠けている可能性があれる。

る点、また各トピックへの見解については著者の私見がG16Y が含まれる G16（特定の用途分野に特に適合した情報通信技術［ICT］）は 2018 年１月に新た多分に含まれている点、ご了解いただけれれば幸いである。に設置された IPC メインクラスであり、G16B（バイオインフォマティクス）、G16C（計算化学；ケモイン

注（引 用文献・参考文献など、なおインターネット情フォマティクス；計算材料科学）、G16H（ヘルスケア報については 2020 年９月１日にアクセス）

インフォマティクス，すなわち，医療または健康管理

1） 野崎篤志、特許情報をめぐる最新のトレンド─人工データの取扱いまたは処理に特に適合した情報通信技術

知能、IP ランドスケープおよび特許検索データベー［ICT］）などの最新技術に関する分類である。

スの進化─、Japio YEAR BOOK 20182005 年 12 月 ま で 有 効 だ っ た IPC 第 ７ 版 ま で は2） 野崎篤志、知財情報調査・分析を取り巻く人工知能

５年に一度の分類改正だったが、2006 年１月以降とその周辺動向－ AI ツール・RPA ツールとの協働・は適宜改正される運用に改められた。2020 年７月

共創時代へ－、Japio YEAR BOOK 2019に WIPO より 2021 年１月から有効となる IPC の発

3） ガ ー ト ナ ー、 ハ イ プ・ サ イ ク ル、https://www.

表があり、以下の IPC サブクラスが改訂される。

25）

gartner.com/jp/research/methodologies/
gartner-hype-cycle4） 日本特許庁、特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プランの令和 2 年度改定版について、https://www.jpo.go.jp/system/
laws/sesaku/ai_action_plan/ai_action_planfy2020.html5） 日本特許庁、機械学習を活用した特許動向分析の調査、https://www.jpo.go.jp/resources/report/
gidou-houkoku/tokkyo/index.html
6） 杉光一成、IP ランドスケープ総論～定義に関する
一 考 察 ～、 情 報 の 科 学 と 技 術、Vol.69、No.7、
20197） 旭 化 成、 新 中 期 経 営 計 画“Cs+ for Tomorrow

図７2021 年に改訂される IPC サブクラス一覧24）

特許調査および分析の母集団形成に特許分類は欠かせず、特にテクノロジーの発展が早い昨今は特許分類の改訂も頻繁であることから、自らの担当技術分野における最新の特許分類動向については常にウォッチしておくと2021” の 進 捗 に つ い て、https://www.
asahi-kasei.com/jp/ir/library/initiative/
pdf/200525jpn.pdf8） 中村栄、IPL de Connect、Japio YEAR BOOK
20199） 中村栄、経営層に Insight を〜旭化成における IP

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2

特許情報の高度な活用

IoT に限らず、テクノロジーが進歩することにより、ランドスケープの取組み〜、グローバル知財戦略

23） MARR オ ン ラ イ ン、 グ ラ フ で 見 る M&A 動 向、フ ォ ー ラ ム 2020.、https://www.inpit.go.jp/

https://www.marr.jp/genre/graphdemiru

content/100869489.pdf
10） ダイセル、中期戦略 Accelerate 2025、https://www.daicel.com/plan/

新 設、https://www.jpo.go.jp/system/patent/
gaiyo/bunrui/fi/iot_sinsetu.html

11） 知財実務オンライン、IP ランドスケープって何25） WIPO、Next Version of IPC Enters intoですか？ AI ツールでどこまで特許調査・分析でForce on January 1、2021、https://www.

き る ん で す か？、https://www.youtube.com/

wipo.int/classifications/en/news/ipc/2020/

watch?v=MpKqxeU-gUQ

news_0005.html

12） 外務省、https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/
oda/sdgs/about/index.html
13） 杉光一成、国連の開発目標と知財 関連技術、特許で可視化を、日本経済新聞、2018 年 5 月 4 日14） 杉光一成、特許情報による SDGs 関連技術の「見える化」、首相官邸

知的財産戦略本部検証・評

価・企画委員会 産業財産権分野会合（第２回）、
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/
tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2019/sangyou/dai2/gijisidai.html
15） イ ー パ テ ン ト YouTube チ ャ ン ネ ル、https://www.youtube.com/c/ePatent16） 発 明 推 進 協 会 YouTube チ ャ ン ネ ル、
https://www.youtube.com/channel/
UCBMYctKOuN2j4hT0T7j8pCg17） ス マ ー ト ワ ー ク ス YouTube チ ャ ン ネル、https://www.youtube.com/channel/
UCuH1A5B04ZoG04RWIc3w5zg
18） サ ン・ グ ル ー プ YouTube チ ャ ン ネ ル、
https://www.youtube.com/channel/
UCH40pnS4wTKU0gUOhsngIFw
19） 弁 護 士 高 石 秀 樹 の 特 許 チ ャ ン ネ ル、
https://www.youtube.com/channel/
UCtat5mHDbIAGhozekrfeXTg20） 井上拓のフロンティア CH、
https://www.youtube.
com/channel/UCcIKtWjcJ7nFSCuC7K7SpRQ
21） 知財実務オンライン、https://www.youtube.com/
channel/UC9wUmfwG0y4sYYGh5GApneA22） 日本特許庁、令和元年度特許情報提供サービスの現状と今後に関する調査報告書、https://www.
jpo.go.jp/resources/report/sonota/service/index.html

15224） 日本特許庁、IoT 関連技術に関する横断的分類の

26） WIPO、IPC Publication、https://www.wipo.
int/classifications/ipc/ipcpub/?notion=sche
me&version=20210101

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