テキストマイニング（データマイニング）
技術紹介
NRIサイバーパテント株式会社 企画営業部

中居 隆

近年、厳しい経済環境の下で、企業においては、研ビス事業者や、消費財メーカのマーケティング部門な究開発投資の効率性、収益性が厳しく問われている。

ど、CRM（Customer Relationship Management）をキー

そこでは、他者との競争の中で、自らのポジション、

ワードとして、主にマーケティング分野を中心に活用

強み・弱みを的確に把握し、知的財産のポートフォリ

されてきた。
ひとつは、アンケート調査結果の分析である。アンオの最適化を図るという視点が求められる。
こうした中で、大量の特許や論文等のデータに対しケート調査では、回答者の隠れた潜在意識や、想定外て、テキストマイニング技術を用いて解析することで、の回答まで引き出すために、選択式の設問と、自由記

自社・他社の知財ポートフォリオをマクロ、ミクロな述式の設問が使い分けられるが、従来、後者については、視点から詳細に分析・評価する手法の活用が広がって

人手で1件1件を読み込み、仕分け・集計することに多いる。本稿では、テキストマイニング技術を用いた情大な労力・コストが掛かった。こうしたデータを電子報の分析について、分析のプロセス、特徴、企業・大学・化し、テキストマイニングによって解析することで、研究機関における活用状況、今後の展望を示すととも

回答者の年齢、性別、居住地といった属性と、自由記に、特許庁の審査関連業務への適用可能性について考述に出現する言葉の関係を見たり、設問間での回答の察する。

相関を見ることが可能となる（図表2）。
もうひとつは、お客様からの苦情・要望に対応する

1. テキストマイニング技術の発展「コールセンター」に寄せられる声の分析である。例えば、「先週、発売した新製品Aに対して、10代女性からはじめに、日本国内におけるテキストマイニング技

は『蓋が固くて空けにくい』といった不満の声が増え術の発展と拡がりの経緯を紹介する。

ている」といった分析結果から、製品・サービスそのものの改善や、プロモーション戦略の見直しにつなげ

1）分析系はマーケティング分野を中心に発展るといった具合だ。顧客の声に対応するという、コストセンターとしての取り組みが、プロフィットに繋がテキスト情報を扱う「自然言語処理」の技術は、検るということもあり、急速な拡がりを遂げてきた。さ索系と分析系の2つの流れで発展し、活用が進んできらに、先進的な企業では、こうした取り組みをシステ

た（図表1）。検索系は、インターネットの普及とともに、ム化することで、コールセンターに寄せられた声が、飛躍的に発展し、利用が広がってきた。特に、特許や翌日には分析レポートとして、担当役員、社員に社内文献などの技術情報の検索サービスでは、大量のテキのポータルサイトを通じて、自動配信されるといった

ストデータを対象に、指定された条件に基づく、漏れことが行われている。

のないデータ抽出が求められ、日進月歩で高速化、利こうした分析系のテキストマイニングでは、深く文便性の向上が図られている。一方、分析系のテキスト

章の意味やニュアンスを捉え、分析者の求める観点やマイニングは、これまで日本では、消費者向けのサー問題意識に応じて簡単に分析・検証できたり、分析者

tokugikon

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2009.1.30. no.252

業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来

メーカに対するイメージ調査
対象企業と自由記述欄の記載内容（「係り受け」）の関係深い・クロス分析
・相関分析
・正確な意味の把握

分類・分析して、次のアクションに繋げる。

分析系

テキストマイニング

分析の深さ

検索系

膨大な文書群から、知りたい情報を探し出す。

テキストマイニング・類似度分類

浅い・苦情、アンケート

狭い

・新聞記事

広い

話題の広さ

図表1

検索系と分析系のテキストマイニング

図表2

が気付かない項目間の関係を発掘するといった、検索

マーケティング分野におけるテキストマイニングの活用例

テキストマイニング技術

系のテキストマイニングとは異なる性能・機能が求め自然言語処理られる。

①文章から単語への分割（形態素解析）

以上のように、マーケティング分野においては、す②「係り受け」（主語-述語、修飾語-被修飾語など）の抽出（構文解析）

でにテキストマイニングが、企業の定常業務を支える
当たり前のツールになりつつある。これに対して、技③「否定」「理由」など、意味・ニュアンスの解析

術情報に対する日本語でのテキストマイニングが、大④同義語の統合

手企業を中心に活用され始めたのは、2004年前後であデータマイニング

り、まだまだ、発展途上の段階にあると言える。

⑤「単語」「係り受け」の有無・出現回数のデータベースへの格納
元データ2）テキストマイニングによるポートフォリオ分析

文献番号

3つの技術要素

インク

有無

1
0

係り受け
照射（否定）
画面-大きい

単語
フィルム
吐出

出現
出現
出現
出現
有無
有無
有無
回数
回数
回数
回数

4
0

0
1

0
2

1
1

2
3

1
0

1
0

有無

1
0

出現
回数

1
1

⑥統計処理・多変量解析

テキストマイニングによるポートフォリオ分析は、

可視化技術

大きく、テキストマイニング技術と可視化技術から構⑦可視化成される。さらにテキストマイニング技術は、自然言

図表3

語処理の技術とデータマイニングの技術に分けることができる（図表3）。
（1）テキストマイニング技術

出願人 出願年 ・・・

特開200606・・
特開200408・・〜自然言語処理〜

 キストマイニングによるポートフォリオ分析テ
技術構成

データベース（「辞書データ」）を手掛かりに、「形態素「自然言語処理」は、大量のテキスト情報について、解析」と呼ばれる手法により、文章から単語の切り出

自然文（文章）から、その構成要素や構造、意味を抽しを行う。

出し、解析するものである。初めに、①句読点や接続

次に、ひとつの文章の中で、言葉間の繋がり＝「係詞と、②テキストマイニングツールが保有する言葉のり受け」（主語−述語、述語−目的語、修飾語−被修飾2009.1.30. no.252

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例文：「耐衝撃性及びデザイン性を向上し、コスト低減を実現するチップ、及びその作製方法を提供することを課題とする」

耐衝撃性−向上
デザイン性−向上
コスト−低減チップ−提供作製方法−提供

図表4

構文解析による「係り受け」の抽出語など）を捉える。さらに、動詞の活用や文末の表現

項目間で二軸、三軸による分析を簡単に行うことがでからより詳細に意味、ニュアンスを捉える（「構文解きるため、逆に、いかに分析結果を分かりやすく、シ

析」）。さらに、シソーラスを活用することで、同義語

ンプルに可視化できるかが鍵となる。特に、知財のポーの統合まで行うことができる（図表4）。

トフォリオ分析では、知財の専門家ではない、経営者、現場の研究者と、知財部門のスタッフが、同じ土俵の（2）テキストマイニング技術〜データマイニング〜

上で理解・議論できるアウトプットが求められる。単に、「データマイニング」とは、統計処理や人工知能等のクロス集計の結果をグラフや表形式で示すだけでなく、手法を用いて、大量のデータから、データ項目間の相テキストマイニングならではの言葉をベースにした

関性を見つけ出すデータ分析の技術である。例えば、マッピング手法や、組織や人の繋がりをネットワーク

米国のウォルマートは、POSデータをデータマイニング

図として可視化するなど、多様な可視化手法が提案さで分析することにより、金曜日の夕方は、ビールとオれている。

ムツを一緒に購入する男性客が多いことを発見したと2. テキストマイニングによる分析プロセスいうもので、一見、無関係そうで、人の経験や勘では気づかない発見を見つけ出す（掘り起こす＝マイニン
グ）ものである。

本章では、現在、技術情報のテキストマイニングと「テキストマイニング」は、「自然言語処理」によりして活用が拡がっている、企業の事業戦略、研究開発

自然文をデータ処理しやすい「単語」「係り受け」にデー

戦略、知財戦略の策定、検証を目的とした知財のポータ化した上で、属性項目を含めた項目間の関係を「デートフォリオ分析を例として、そのプロセスと特徴を説

タマイニング」により解析するものである。特許デー明する（図表5）。

タの場合には、①出願人や出願年、特許分類コードな
1）分析対象文献の選定

どの書誌的事項、審査経過情報と、②公報の文章から切り出した単語や係り受けの関係性を、データマイニ

テキストマイニングによる技術情報の分析では、分

ングにより解析するということになる。

析の目的に応じて、技術に関わるさまざまなデータソー（3）可視化技術

スを使い分けたり、統合して解析することができる。
例えば、大学や研究機関における基礎研究を含めたデータマイニングを用いた分析では、多くのデータ

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業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来

分析対象データの作成

1）分析対象文献の選定
2）解析対象テキストの決定
3）分析対象文献群（一次母集団）の抽出

テキストマイニングによるポートフォリオ分析
一次分析

4）自然言語処理〜データベースへの格納

5）マクロ分析（1）マッピング等による概要分析
分析精度の向上6）母集団の精査

5）マクロ分析（2）グルーピングによる詳細分析

ノイズの除去・母集団の追加

7）辞書のメンテナンス
8）分析結果からの元データ確認 〜マクロ⇔ミクロの分析〜
アウトプット

図表59）アウトプットの出力

テキストマイニングによる知財ポートフォリオ分析のプロセス

最先端の技術動向を広く捉えるためには、公開された業上の利用可能性」が有効となる。特許データのXML

特許情報に加えて、論文情報を見る必要がある。その際、（Extensible Markup Language）化により、明細書の中特許情報と論文情報では、特許分類のような共通のコーから、必要な項目のテキストデータを切り出すことがド等がないため、言葉をベースとしたテキストマイニ

容易になり始めており、分析の目的に応じた解析対象

ング分析が有効な手段となる。

テキストの使い分けが可能な環境が整いつつある。

その他にも、自社の最近の技術開発への取り組みにつまた、例えば、論文データの場合には、商用のデー

いて、関連する他社の取り組みとの関係・ポジションをタベース事業者が「抄録」や「キーワード」を付与し把握するために、自社の公開前の出願情報を、公開されているケースがある。テキストマイニング分析には、た特許情報と重ねて分析することも行われている。

極めて有効なデータソースと言える。

2）解析対象テキストの決定

3）分析対象文献群（一次母集団）の抽出

特許情報をテキストマイニングを用いてマクロに分分析の対象とする文献群は、従来の特許分類やキー

析する場合、解析対象とするテキストは、発明の内容・

ワードによる検索や、いわゆる「概念検索」などを用

特徴が簡潔に記述され、関連する重要な言葉が網羅的いて、特許データベースから抽出する。

に含まれている一方、発明の本質とは直接関係しない

筆者は、テキストマイニング分析が有効な母集団の件

言葉は極力含まれないものが望ましい。

数について問合せを受けることが多いが、これまでの経

例えば、公開公報の「要約」は、発明の対象、特徴、

験から、母集団が広くなれば、関連技術を含めた動向を

課題、解決手段が、簡潔に記載されているケースが多幅広く把握できる反面、母集団全体に対する一次分析のい反面、出願人・代理人によって書き方や記載内容の観点、粒度は荒くなると言える。一方、母集団が絞り込

レベルにばらつきがある。「特許請求の範囲（請求項）」

まれれば、より詳細な観点、粒度による分類・分析がでは、権利範囲が明確に記述されているが、請求項によっきるが、周辺技術まで把握することはできない。

て、発明の本質との関係性、重要性が異なるため扱い

テキストマイニングのソフトウェアによっては、母が難しい。そこで、第一請求項、あるいは、独立請求集団に出現した単語・係り受けリストから、想定外の項のみを自動抽出し解析対象とする場合もある。そのノイズを見つけ除外することもできるため（後述）、こ

ほか、発明の用途を分析したい場合には、「実施例」や「産のようなツールでは、ある程度のノイズを許容するつ

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tokugikonもりで、少し広めに一次母集団を抽出し、分析に着手

ングならではの、母集団の出現単語・係り受けの頻度分することも有効である。

布に基づくマッピング分析が拡がりを見せている。
図表6のサーモグラフでは、はじめに、母集団の文中

4）自然言語処理 〜データベースへの格納に頻出する技術用語どうしが同時に出現する公報の件数が多いほど、マップ上で単語間の距離が近くなるよ

一般に、テキストマイニングのシステム・ソフトウェ

うに単語を自動配置し、分析のベースとなる「単語マッアでは、母集団のデータを取り込む際に、1章で述べた、プ」を作成する。こうして単語の分布によってできた「自然言語処理」を一括して行う。さらに、抽出された

技術的な領域を、共通の「下敷き」として、そこに出単語や「係り受け」を、文献データの属性情報（特許

願人や発明者別の文献の分布密度を温度表示（「サーモの場合、出願番号、出願年、出願人、発明者などの書

グラフ」）として表している。
図表7のコレスポンデンスマップでは、出願年と単語誌的事項、法的ステータスを表す審査経過情報など）と紐付けた形で、データベースに格納する。

群の相関、出願人と単語群の相関を、1枚のマップに表

以上までのプロセスが、いわば、分析の「前処理」

現することで、各年代、各企業における特徴的な取りということになる。

組みを浮き彫りにしている。

5）マクロ分析②企 業間や発明者間の繋がり（共同出願・共著）を可視化するネットワーク分析（1）マッピング等による概要分析

図表8は、ある研究機関における特許・論文データか①言葉をベースにしたマッピング

ら、発明者間、および、発明者と企業との共同発明の母集団全体の技術領域と、出願人、出願年別の出願状

繋がりをネットワーク図として可視化したもので、テ況と推移の概要を把握する方法として、テキストマイニ

キストマイニング技術と、ネットワーク分析の技術を

サーモグラフ樹脂

下敷きマップ

基板貼付
導電性
実装

2

A 社の出願領域

積層

1

回路

金属

電極

配線
アンテナコイル

ラベル

封止

樹脂層 接着剤層
貼着 粘着剤
テープ 粘着剤層
絶縁性

3

接着剤
剥離

磁性
半導体

印字

印刷

圧着 帯状 転写導電層 成形
半導体チップ プラスチック 耐久性
導通 分離 変形
回路基板

貼付
安価 圧力 ＩＣ
周囲 一体化 位置決め シール
プリンタ
品質 再利用
離間 搬送
着脱
プリント
間隔
磁性体
精度 磁気
書き込み 偽造 廃棄
強度 集積回路
画像
複数枚読み出し 自動改札機
素子
角度
荷物 案内 種別
静電 誘電体 小型
金額
効率 高速 双方 環境
流通
撮像 料金
近傍 スロット 許容
感度
属性 不正 履歴情報 記録媒体
磁束
電磁盗難 ＩＤ番号 記憶領域 撮影
指向性 識別タグ 経路
トランジスタ
エラー 交換 ホストコンピュータ 判定結果 タグ情報広告 情報管理 商品情報
商品
交信 インタフェース 追跡 車両 音声 入場 本人 情報取得 履歴 個人情報 店舗
範囲 読み書き 判別 携帯電話機 情報受信 識別子 ＩＤ情報 記憶媒体 決済
ループアンテナ
移動体 ゲート 携帯型 リアルタイム 認証方法 認証情報 タグリーダ
安全 配信 位置情報 読取
高周波 近接 ノイズ 干渉 カードリーダ センサ
管理システム容量
電磁波 給電検索
セキュリティ
ＩＣカードリーダライタ 電池 不揮発性メモリ 符号
データベース
電磁結合
共振 並列
転送
照合
携帯電話
トランスポンダ
受信機 タイミング プロトコル 監視
携帯端末
距離 インピーダンス 誘導
復号化
質問器 消費電力 無線信号 検知
エリア
鍵
磁界 同調 電磁誘導 送受信
アクセス
発信
復号
暗号化
受信データ 同期 通信システム
ネットワーク
電流
認証
メモリ
交流
伝送
位相
電波
リーダライタ
整流回路
振幅
導体

認証・識別

4

コイル

高周波伝送
・電力供給
5
コンデンサ

共振周波数
共振回路

6

符号化・暗号化

周波数

応答

センサネットワーク

復調
電力

変調

8

電源

整流

7

プロット：被引用数≧5 の出願

B 社の出願領域
サーバ

ネットワーク・
データベース照合

搬送波

変復調

テキストマイニングツール「TRUE TELLER パテントポートフォリオ」（株式会社野村総合研究所（NRI）
グループ）による分析結果

図表6

プロット：被引用数≧5 の出願言葉によるマッピング分析例1 「サーモグラフ」

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環境技術が創る未来

薄膜

成膜

ドーピング
皮膜

可視光
ナノ

フィルタ
スパッタリング

X 線回折

プラズマ
か焼

ルチル

超音波 薄膜

基板
粉体
シリカ
スラリー
ＳＲ
2003 (1628) ルチル型 菌
析出 ＴＡ
2002 (1461) 農薬
発光
多孔質
アゾ
塗布
フィルム
脱色
ＡＧ ゲル法2004 (1778)
ルテニウム
ガラス 膜厚
混合 乾燥
ドーピング
ゾルゲル法
蒸着
ＺＲ
2001 (1269) 気相 炭化2005 (2006) 結晶化
コーティング
メチレンブルー
銀ゾル
可視光 バンド
径
細孔
繊維
ＨＰＬＣ
窒素 含浸
ＶＯＣ
廃水
2000 (857) 浄化
焼成
助触媒
浸漬
膜 ＴＯＣ
ドープ
銅
粒径
加水分解 汚染物
ギャップ ＦＴＩＲ
硫酸
ルチル相
ホール
ナノ
洗浄
システム
イオン
オゾン
添加
ナノチューブ結晶
染料
吸着 液相 殺菌ゲル1999 (730)
表面積
細菌 界面 粉末 過酸化水素 ＬＡ
正孔
2006 (2153)
毒性
クロマトグラフィ 吸収 ＣＯＤ
溶解
ホルムアルデヒド炭素
レーザ ＷＯ 空気
廃水中
陽極
アニオン
ＣＵ
分光
可視
顕微鏡
増感
活性炭
2007 (2441)
界面活性剤
ＦＥ 汚染物質 しゅう酸
ＸＰＳ ＶＩ
分析
ＺＮ
中間体
ＣＲ 錯体 大腸菌
ＴＥＭ
ＢＥＴ
ＮＯ
3
電流
ＴＩＯ２ナノ
排水
スペクトル
蛍光 硝酸
フェノール 鉄
懸濁液
ゼオライト
大気
改質
Ｘ線
電極
酸化亜鉛
酢酸
ＸＲＤ
微結晶
ＳＥＭ 回折凝集
ＺＮＯ
2008 (1208)
ラジカル
ＣＤ
汚染
キャラクタリゼーション
1998 (582)
太陽電池

透過型

色素
メソポーラス ハイブリッド

含浸法

電子顕微鏡

亜鉛

ＺＮＳ

増感剤

トリクロロエチレン

懸濁1997 (546)1996 (365)
量子

ローダミン

ＮＯＸ

水銀

2005-08 年から近く、他の年から遠い＝2005-08 年発行の論文群の特徴語

1995 (391)

ＣＤＳ

テキストマイニングツール「TRUE TELLER パテントポートフォリオ」（株式会社野村総合研究所（NRI) グループ）による、「光触媒」に関する分析結果

図表7

言葉によるマッピング分析例２ 「コレスポンデンスマップ」

低次酸化チタンチタニア・貯蔵安定性

製造方法・硫化水素

バルブ
担持体
殺菌・
環境

シリカシェル複合粒子・
異方性

可視光応答・
完全分解
製造方法・ルチル型・
単結晶

医療・
ホルモン

窒化物光
イオン・電子移動
可視光反応

ナノ
シート
めっき

水・可視光

チタニア・貯蔵安定性 製造方法・硫化水素

低次酸化チタン

CO2 還元・ルテニウム

バルブ

反応効率

担持体

：共同出願・共著先の民間企業

殺菌・
環境

製造方法・ルチル型・単結晶
イオン・電子移動

医療・
ホルモン
ナノ
シート

ネットワーク分析ツール「+PLANET」（株式会社プラスアルファ・コンサルティング）による、独立行政法人科学技術振興機構（JST）の「光触媒」に関する特許・論文の分析結果

図表8

水・可視光

めっき

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可視光反応

CO2 還元・ルテニウム
反応効率

発明者・企業間ネットワーク

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シリカシェル複合粒子・異方性

可視光応答・
完全分解

tokugikon：共同出願・共著先の民間企業

窒化物光融合したものである。共同発明を特徴付けるキーワーの言葉の出現傾向から、完全自動で分類を行う方法がドが接続線の上に示されており、時間の経過とともに、ある。以下では、それぞれの方法について、詳細と特人が繋がり、技術開発への取り組み、融合が進んでいっ性を説明する。

た様子を可視化している。特許が中心のグループは、①マニュアル分類

産業・事業に近い取り組み、論文が中心のグループは文中に出現した言葉の頻度順リストから、分析者が基礎研究に近い取り組みと見ることができる。
製品が複雑化し、多様な技術の融合が進む中で、自言葉を選択し、それらの「and条件」「or条件」「not条件」

社の人材・技術をどう活かして、次のイノベーション

やその組み合わせにより、文献群を意味的に仕分けすを生み出すか、あるいは、同業他社の取り組みを把握るものである。その際、例えば、「画面が大きい」といする上で有効な手法と言える。

うように、「画面」「大きい」のいずれか1単語では意味が特定されず、「画面−大きい」という「係り受け」になっ（2）グルーピングによる詳細分析て初めて意味が特定される場合には、「係り受け」を仕

テキストマイニングでは、文中に出現した言葉の頻分けの条件として活用することで、より精緻な分類が可能となる。

度順リストから、人手で言葉を選択することで、文献群を意味的に仕分けするルールを簡単かつ精緻に設定

図表9では、光触媒について、特性、用途、先端技術

し、意味的なグループごとの出願の傾向・動向を定量という観点から、分類・分析を行っており、企業間の的に分析することができる。

取り組みの違いを詳細に分析している。

また、言葉の選択、仕分けルールを人手で設定する

このように、分析者の問題意識・仮説に基づき、さ方法のほかに、すでに分類コードが付与されている文

まざまな観点（課題・要素技術・機能・用途・製造方献データを「教師データ」として、未分類の文献群に法など）から文献群を仕分けすることで、詳細なポー対して簡易的に分類コードを付与したり、母集団全体

トフォリオ分析が可能となる。これまで、公報に付与

グルーピング条件の設定（例）
グループ名
1．
特性
2．
用途
3．
先端技術

単語・係り受け（○-○）

1-1̲ 水浄化

廃水､懸濁液､水質､排水､浄水､COD､液（部分一致）- 浄（部分一致）
・・

1-2̲ 抗菌菌､ウィルス､バクテリア､微生物､ウイルス､カビ・・

2-1̲ 内装・屋内

タイル､風呂､浴室､浴槽､キッチン・・

2-2̲ 医療手術､病院､医療､病気､腫瘍・・

3-1̲TIO2 以外の金属 亜鉛､ZNO､タングステン､WO､酸化ニオブ､タンタル・・
3-2̲ ナノ化

ナノ粒子､ナノファイバ、
ナノチューブ、
超微粒子・・

グループ × 出願人 × 出願年によるクロス分析

グルーピング条件の設定画面（例）1-1̲ 水浄化

特性1-2̲ 抗菌・防黴2-1̲ 内装・屋内

用途
2-2̲ 医療

3-1̲TIO2 以外

先端技術
3-2̲ ナノ化
松下電器産業

日立

東芝

ＴＯＴＯ

物質・材料
研究機構

産総研

ＪＳＴ

東京大学

大学・研究機関

テキストマイニングツール「TRUE TELLER パテントポートフォリオ」（株式会社野村総合研究所（NRI）グループ）による、「光触媒」関連の分析例

企業

図表9

グルーピング分析

tokugikon

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2009.1.30. no.252

業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来されたIPC（International Patent Classification）や、審

なお、マニュアルでの言葉の発見、仕分けを支援す

査のために付与されたFI（File Index）などの特許分類るために、例えば、「特許請求の範囲」では、「・・をによるマクロ分析が、企業の意思決定の材料として馴特徴とする○○」といった表現に続いて、発明の対象

染みにくいとの指摘があったことは、分析者の抱えるを表す言葉がきたり、「○○用」「○○に用いられる」問題意識や仮説を、分類の視点・切り口として反映しといった表現から、発明の用途を表す言葉がくること

にくいことがひとつの原因と言える。

が多く、こうした表現を手掛かりとして、言葉の抽出することができる。

文献群の記載内容を読み込み、仕分けして分析する
ことは、企業によっては、これまでも「めくり」とい②「教師データ」に基づく「半自動」分類

う言葉に表されるように、多くの人手と時間を掛けて行われてきた。しかし、文献数に比例した時間、労力、企業によっては、過去の自社の出願、保有特許につコストがかかるため、現実には、分析可能な件数に限いて、自社の事業や組織、プロジェクト等の切り口で、界があった。

独自の社内分類コードを付与し、データの検索や管理、

もうひとつ、こうした人手による仕分けの問題とし分析・評価のツールとして活用しているケースが多い。

て、先行技術調査の際など、分析担当者の当該技術にこのように、あらかじめ、分類が付与された自社の出願、対する理解、知識が十分でない中でも、予め、仕分け保有特許を「教師データ」として、他社の出願、特許のルール＝「箱」を決めなければならないといったこに対して、類似する自社の分類コードを機械的に付与とが挙げられる。例えば、一旦「箱」を決め、途中ますることができる。

で文献群を読み進めたところで、新たな「箱」の必要性、

具体的には、（ア）各コードが付与された自社の出願、

あるいは、読み飛ばしてきた言葉の重要性に気付けば、特許データから、各コードに偏って出現する「特徴語」と、再度「箱」の体系を見直し、そうした視点を持って、1

特徴度を表す指数（スコア）を自動算出し、これをもと件目から改めて目を通していかなければならなかった。

に、（イ）他社の特許1件1件についてもっとも近いコー

テキストマイニングによる仕分けでは、一旦、母集

ド、あるいは、近い順に上位n位までのコードを付与す

団データを前処理し、頻出単語を頻度順に見ながら、るといったプロセスになる。これは、各コードに対して、仕分けの「箱」を決め、同時に仕分けのルールを決め

いわゆる「概念検索」「類似検索」を一括して行い、仕ていくことに特徴がある。また、一つの出願が、複数分けを行うといったことである。

の機能、課題、技術要素から構成されている場合もあり、

なお、ソフトウェアが自動抽出した特徴語に対して、重複を厭わずに仕分けのルールを決めていくことがでノイズの原因になると思われる一般語や技術的に意味きる。さらに、最終的にどこの「箱」にも入らなかっを持たない言葉（例：課題、装置など）を、人手を介た文献群についても、再度、その中の頻出単語を確認して除外するプロセスを挟むと、仕分けの精度が向上

することで、すでに作成した「箱」に言葉を加えたり、することから、筆者はこれを「半自動分類」と呼んで新たな「箱」を作るといったことが簡単にできるのも、いる。

テキストマイニングならではの手法と言える。
またこのようにして、一旦、作成した仕分けのルー③完全自動分類「クラスタリング」

ルは、企業にとって有形のノウハウ、蓄積になっていく。

テキストマイニングでは、単語どうしが同時に出現

例えば、研究開発を次のステップに進めるか否かの意する傾向や、シソーラスを材料にして、例えば、「全体

思決定を行う際には、研究開発の開始時に行った分析を5つのグループに分類する」と指定するだけで、文献に、その後の新着情報を追加で取り込むことで、自動群を完全自動で仕分けする「クラスタリング」と呼ば的に仕分けを行い、差分を確認することができる。また、れる手法がある。極めて短時間で手軽に仕分けができ

新着情報に初めて出現した単語を自動抽出し、仕分ける反面、ロジック・プロセスがブラックボックス化し、の条件を更新していけば、ノウハウ・蓄積そのものが明解な説明・検証が難しくなるため、企業における意

成長し、継続的に技術動向をウォッチしていくための思決定の材料としては、活用場面が限定される。マー「仕組み」「インフラ」にすることができる。

ケティングの分野では、例えば、分析担当者レベルで、

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図表10

テキストマイニングによるグルーピング手法の比較

グルーピングロジックの
手間・工数
明確さ・分かりやすさ
1. 単 語・係り受けの選択に ・頻出単語・係り受けから、ユー◎△
よるマニュアル分類
ザの視点で、意味的に仕分け。 ・選択した単語・係り受けの有無 ・単語・係り受けの選択に、一定という、明確で分かりやすい条の工数と当該技術に対する知件でグループ化。
識・知見が不可欠。
グルーピングの方法

2. 既存分類に基づく自動分類 ・既存分類ごとに、「特徴語」と、△○特徴度を表す「スコア」を算出。 ・グルーピング条件の確認・調整 ・既存分類に基づき､類似文献の自（Ex.）
「特徴単語」と「スコア」に基は 可能。ただし、複雑。
動抽出〜グルーピングが可能。
・A社特許群と似た他社特許 ・づき、類似文献を自動分類。
の抽出・たまたま既存分類に、特徴的な ・分 類精度を確保するためには、表現があると、影響を受ける可人手による閾値等の調整が必・自 社分類に基づく他社特
能性。
須。
許の分類
3. 自 動分類＝「クラスタリ ・単語の出現傾向等から、類似し×◎ング」
たテキストを自動的にグルー ・グルーピング条件の確認・調整 ・ソ フトが自動的にグルーピン
プ化。
は 不可 ＝「ブラックボック
グ。
・自動作成されたグループ毎の特ス化」
徴語に基づき､グループ名を自 ・1文献を1グループに振り分け。
動付与。
「1.単語・係り受けの選択によるマニュアル分類」の特長
1. 想定外の表現を含めて、言葉を網羅的に拾える。

従来の手法・他の手法との比較
・い わゆる「キーワード検索」では、言葉が思い浮かばないと、関連文献を拾えない。

2. 頻出順に言葉を見ていくことで、グループを体系的、かつ、網 ・
「めくり」「目視」による分類では、予め、手探りで、分類枠を羅的に構築できる。
想定しなければならない。
・途中で分類枠を変えれば、大幅な、手戻りが発生する。
3. グルーピングのロジックが明確で説明・検証できる。

・自 動分類型（ブラックボックス型）のツールでは、「○○ツールによる分析結果は……」としか言えない。

4. 分 析者の観点（課題／技術／製造方法……）、仮説に応じて、 ・課題、技術といったさまざまな観点から、「めくり」「目視」によグループを設定できる。
り、特許を分類するには、高いスキルと経験が求められる。
・自動分類型のツールでは、ユーザの求める観点・仮説が 入り込
む余地がない。
「めくり」による分類では、いつまでも、ノウハウが属人化。
5. 作成したグルーピング条件は、企業としての、形のある蓄積・ ・
ノウハウになっていく。（新着特許を追加インポートすれば、 ・新着特許の分類にも、いつまでも、件数比例の手間・工数 がか作成した グループに、自動的に振り分けられる）かる。

まず全体の概要を把握したい場合などに使われること

スを通じて、発見した言葉をもとに、想定外のノイズがある。

を見つけ、除外するための条件を簡単に設定すること

以上のように、テキストマイニングによる仕分けのができる。また逆に、気付いた関連用語を、そもそも手法は、「分析に掛けられる時間、労力」と「分析の精度、の母集団の抽出条件にフィードバックし、追加データ

ロジック・プロセスの明確さ・分かりやすさ」がトレーとして取り込むといったプロセスを通じて、母集団をドオフの関係にあり、分析の目的、場面に応じた使い精査していくことができる（図表11）。

分けが求められる（図表10）。誤解を恐れずに言えば、

これまで、例えば、企業にとって新規分野への参入

テキストマイニングによる知財ポートフォリオ分析は、可能性を調査する場合など、当該技術に対する予備知

一つボタンを押せば、すぐに有用な分析結果と示唆が識が十分でない中で、手探りで検索式を立てる必要が得られるといったものではない。言葉をもとに分析をあり、極めて属人的な経験･ノウハウ頼みの部分があっ行うことから、分析の各プロセスにおいて、分析担当

た。さらに、文献群を抽出できても、人が目を通せる者の知識・知見が反映されることで、初めて、真に役件数には限界があること、「めくり」による分類作業を立つ分析が可能となる。

外部の調査会社に委託する場合には、件数比例のコストがかかることから、「1,000件以内に絞り込むために、

6）母集団の精査

ノイズの除去・母集団の追加

検索条件をどう設定するか」といった本末転倒とも言える思考を行わざるを得なかった。テキストマイニン
グによる分析では、このような件数による拘束が小さテキストマイニングによる分析では、分析のプロセ

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業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来■

広めに抽出した一次母集団から、単語・係り受けを見ながら、ノイズを削除

先行技術調査など、キーワードの特定が難しいケースに有効。
検索では使いにくい「NOT 演算」も、「その他」グループにより、除外した集合を再検証。

最終的な母集団

8,000 件

3,000 件

取捨選択

その他（etc）
12,000 件

出願人

F社

取捨選択

その他（etc）

A社〜

NOT（単語：H or I or Jor
係り受け：「K-L」or「M-N]）

課題

ア
〜

20,000 件

単語：A or B or C
or係り受け：「D-E」or「F-G]

5,000 件

オ

技術要素

ａ
〜

全体

ｈ

図表11

テキストマイニングを活用したノイズの除去

く、最初は、少し広めに母集団を設定し、分析のプロ期待されるところである。

セスを通じて、当該技術・用語に対する理解を深めな
8）分析結果からの元データ確認 〜マクロ⇔ミクロのがら、徐々に母集団を精査していくことができる。

分析〜

さらに今後、検索ツール・システムとテキストマイ
ニング技術の融合が進めば、こうした分析対象データの絞り込み、追加といった処理の簡素化、自動化が可

知財ポートフォリオの分析では、マクロな分析結果能になっていくだろう。

から、逆に、ミクロに個別文献を確認・検証しながら、分析を深堀りしていくプロセスが不可欠である。分析

7）辞書のメンテナンス

ツールには、マクロ⇔ミクロな分析・確認を円滑に行うことができる機能性・操作性が求められる。さらに、テキストマイニングによる分析では、言葉のデータ

検索システム・サービスの公報データにリンクするこ

ベース（「辞書データ」）が分析のベースとなる。しかとで、関連図面や最新の審査経過情報にアクセスできしながら、極めて専門性の高いテクニカルタームや、ると望ましい。

新出の技術用語をカバーしていくことには限界があり、

3. テキストマイニング分析の「精度」

これを補う形で、ユーザ固有の辞書を簡単に追加・メ
ンテナンスできることが求められる。辞書の追加・メ
ンテナンスを支援する機能として、例えば、「母集団の筆者は、テキストマイニング分析の精度について問

文中に何回も出てきた、『辞書データ』にはない文字列」

合せを受けることが多いが、「自然言語処理」「データ

を言葉の候補として自動抽出し、これを分析者の判断

マイニング」「可視化」の各プロセスを区別して議論すで登録することにより、ユーザ独自の辞書を育てている必要がある。

くことができる。これによって、精度が高く、企業の

まず、自然言語処理については、現在、検索システム

意思決定に資する分析が可能となる。

やツールで用いられる技術と基本的に同様のものであ

なお、こうした技術用語の辞書データについては、り、エンジンによって特性の違いはあるものの、大きなテキストマイニングを支える「インフラ」として、公差異はない。実際に、数百件の公報群を対象に、国内の的機関等による整備・提供・定常的なメンテナンスが主要な特許検索サービスでキーワード検索を行った場合

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4. 活用目的・場面の拡がりと、テキストマイニング専用ソフトウェアを使って言葉の抽出を行った場合で結果を比較したところ、100％に近い精度で同様の集計結果が得られている。ただし、こテキストマイニングによる知財ポートフォリオ分析のわずかな差異が重要な場合もあり、テキストマイニン

は、さまざまな目的、場面に拡がっている。以下に、

グでは、文章からの単語の切り出し＝「形態素解析」の最近の活用例をいくつか紹介する。

ベースとなる辞書データの精度、網羅性が重要となる。
1）自社技術の新たな用途、提供・提携先の発掘

次に、データマイニングについては、多くの解析手法が数学的に裏付けされた統計手法に基づくものであり、こちらも、閾値・パラメータの設定によるところ

自社が保有する要素技術（シーズ）に対して、特許はあるものの、分析結果が大きくぶれることは少ない。

情報をヒントに、これまで想定していなかった新たな

むしろ、前述のグルーピング分析などでは、分析者の用途（ニーズ）や、新たな提携・提供先の候補を発掘求める観点、問題意識、仮説が明確であること、当該するといったアプローチが行われている。たとえば、技術に対する一定の知見・知識といったバックグラウ

自社が保有する素材の特性（例：「耐熱性」など）を検ンドが重要となる。また、分析の精度・粒度と分析に索条件として、技術分野の異なる特許まで含めて幅広掛けられる時間はトレードオフの関係にあり、マクロ

く抽出し、「実施例」「産業上の利用可能性」などのテな概況把握を行いたいのか、仕分けした結果から、最キストを解析することで、従来とは異なる分野への適後は個別の公報まで目を通したいのかといった目的に用可能性を探ったり、異業種の企業による出願を発掘

よって決まるものである。

し、新たな提携・提供先のヒントを得るといったものである。

最後に、可視化技術については、さまざまな手法が提案されており、それぞれ、特性を理解して使い分け

多くの企業が、次の新事業の創出に苦慮する中で、る必要がある。例えば、言葉をベースにしたマッピン

現在、保有する要素技術の強みをもとに、新たな事業

グ手法については、当該技術に対する知見・理解がま機会を模索するものである（図表12）。

だ十分でない状態において、極めて短時間で母集団の用途 1：構成物品・材料

概略を把握したり、代表的な文献群を抽出することに用途 2：分野・業種大分類

優れている。一方、分析の細かさには限界があり、また、

中分類：医療・薬品分析者の求める観点、仮説、問題意識が入り込む余地は少ない。一方、グルーピング結果のグラフ化は、極めて詳細に、定量分析ができる反面、前段のグルーピ
ングの条件設定によっては、大きなノイズや漏れが発生する可能性がある。特に、定量分析の結果は、数字

中分類：食品・飲料

が一人歩きするリスクも伴い、慎重な条件設定・確認が求められる。
なお、テキストマイニングによる分析ツールでは、分析の「精度」を上げるために、以下に挙げるような補助的な機能が提供されている。

中分類：電池・選 択した単語に対する、「前方一致」「部分一致」によるグルーピング条件の設定（例：「量産（部分）」により、「量産」「量産化」「量産性」を同時に選択）・選 択した単語に対する、同義語候補の自動抽出（広義語、狭義語、一部文字列一致など）■類似母集団（以下、新母集団）に対し、用途を網羅的に探索し、グループツリーを作成

・長音、ハイフンの自動抽出・修正支援
・人名に含まれるスペース等の統一

図表12

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用途別のグルーピング

業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来

2）M&Aの戦略策定・デューディリジェンス

さらに、国内外の特許・論文データを幅広く分析することで、他国に対して優位性の高い技術領域を客観

製造業界におけるM＆Aにおいて、技術的な融合・シ的に見極め、今後、国として予算投入すべき技術開発や、ナジーがどれだけ期待できるかは、極めて重要な意思

戦略的に標準化を狙う技術のターゲットを決めると決定の要素である。しかしながら、対象企業の財務状況、いったアプローチも行われ始めている。

有形資産については検討の初期段階から、詳細に調査
4）自社の事業・製品と知的財産の紐付け〜財務情報・（デューディリジェンス）するのに対して、技術を客観

マーケット情報との統合分析的に評価し、経営者を含めた関係者の共通認識を形成することはなかなか難しい。当然、ある程度、検討が進んだ段階では、詳細な評価を行うことになるが、検主に製造業において、企業が事業に関する意思決定

討の初期段階では、担当者の主観的な評価に委ねられをする際には、市場の規模や将来予測、現在のシェア

ることが少なくない。そこで、自社と対象企業の知財と競合状況、社内リソース（人材、設備投資）の投入

ポートフォリオを、テキストマイニングにより詳細に状況といった関連情報に基づく総合的な判断が求めら

比較・分析することで、M&Aによる技術的な補完・囲れ、知財ポートフォリオの分析は、そのひとつに過ぎい込みの可能性を評価、シミュレーションするといっない。本来、知的財産は、事業や製品・サービスと結たことが行われている。

びついて初めて価値を生み出すものである。
すなわち、自社・他社の特許群を、自社の事業・製

3）研究機関の成果評価・研究開発のターゲット選定品と紐付けることができれば、事業に関わるさまざまな情報と知財情報を重ね合わせた分析が可能となり、公的な研究機関における研究開発や、いわゆる「ナより高度な、事業戦略、研究開発戦略の判断材料となる。

ショナルプロジェクト」としての研究開発など、国と

例えば、人や設備投資といったリソースの投入状況としての特定の技術分野への資金投入の成果について、重ね合わせて見れば、自社の事業戦略と、研究開発戦略・

数年後にどれだけの知的財産を生み出し、波及効果を知財戦略とのギャップを評価することができる。通常、与えているかといった観点から特許データや論文デー

自社の出願・特許については、研究開発の初期段階から、タの解析を行うものである。

事業・製品と紐づけた管理が行われている場合も多い

特許ポートフォリオと市場規模のギャップ分析

市場の大きい「シールド・光学フィルタ」の出願は比較的少ない。
母集団を「用途」別にグルーピング「用途」別のマーケット
データと紐付けＫ社の出願領域の「サーモグラフ」上に、市場規模と緋付けられた特許群を色分けプロット※1 公報の文中に含まれる単語・係り受けから、特許をフィルムの用途に分類。用途別の市場規模データ（※2）とマッチングした。
※2 「2006 液晶関連市場の現状と将来展望」（株式会社富士キメラ総研）

図表13

マーケット情報と特許情報の統合分析

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6. 分 析ツールから業務インフラへが、他社の出願・特許を紐付けることは容易ではない。

「知財ポータル」

そこで、テキストマイニングにより、言葉をもとに、他社の特許群を、自社の事業・製品の切り口で仕分けする

企業の知財担当者や、研究開発の企画担当者は、そことで、効率的に、自社・他社の強み・弱みを関連情報

れぞれの問題意識、仮説に基づき、自ら手を動かして、と統合して分析することが可能となる（図表13）。

必要なポートフォリオ分析を行う立場にあるが、多く
5）新出／急増技術用語のアラート配信、
技術マーケティの技術者・研究者は、担当する事業、業務、役職に応ング

じて、必要な情報を、整理された形で分かりやすく提
供してほしいというニーズを持つ。例えば、毎週発行
さ れ る 国 内・ 海 外 の 公 報 に 関 す るSDI（Selected

メーカーのマーケティング部門において、毎週、大量に発行される特許・論文データから、テキストマイ

Dissemination

ニングにより、新出の技術用語、急増している技術用とは、技術者・研究者にとって必要な業務ではあるもInformation）検索の結果を確認するこ語をいち早く自動抽出することで、他社の動向を察知のの、未加工の情報を、未整理の状態で読み込んでいし、自社にとっての事業のヒントを見い出そうとする

くことの負担感は決して小さくない。

取り組みが行われている。例えば、BtoBで素材や部品

テキストマイニングにより、担当者が求める切り口を提供する企業においては、セットメーカの出願情報に沿って、あらかじめ仕分けされ、可視化された結果を、は、新しいマーケット・潜在顧客を察知するための有担当する事業、業務、役職に応じてカスタマイズされ効な情報ソースである。さらに、特許情報から、顧客た画面によって、社内のイントラネットで配信するこ企業のキーマンを探索し、効果的な営業に繋げるといっとができる。これにより、担当者は、それぞれの自分

たことも行われている。

の関心の高い切り口の情報から確認していくことが可■担当事業・技術、役職に応じて、メニュー

・レイアウトをカスタマイズ■参照権限を詳細に設定。

■米国特許の分析結果。

■異なる母集団の分析結果を、同一画面にレイアウト。

■社内・社外の情報を、サーバの TTL-PP に取り込み分類・分析。

■分析担当者は、クライアントサーバ型で分析。分析設定を共有。

■関係役員・社員は、担当事業・技術、役職に応じたカスタマイズ画

面で、整理された情報をリアルタイムに取得。SDI 結果の閲覧負荷も
軽減。
特許検索
サービス
文献検索
サービス

インター
ネット

社外情報

分析担当者

SDI 結果のバッチ取込

クライアント
サーバ型

分析目的に
応じたデー
タ取得

設定等を共有しながら分析

ポータル
管理
知財部門
R&D 部門
知財担当・
企画担当

マーケット
情報

経営層
出願管理
システム

当月公開の自社
出願前案件■表・グラフをクリックして、
元データ

を参照。
さらに、
検索サービス・管理
システムにリンクし、図面付の明細や経過情報の参照も可能■関連特許の出願分布マップの上に、自社の新規出願、出願前案件等のポジションを表示。

技術情報
・R&D 申請
・社内ブログ
・事業計画
・管理会計

社内
LAN

新規登録
情報の
バッチ取込
分析目的
に応じた
データ取得

ブラウザ
担当事業・
技術、役職
等に応じた
情報閲覧

社内情報

関係役員・社員「TRUE TELLER 知財ポータル」（株式会社野村総合研究所（NRI）グループ）の画面より

日本･海外、社内･社外の情報を、担当事業・技術、役職に応じたメニュー・レイアウト・参照権限に基づき、社内配信

図表14 「知財ポータル」画面イメージと概念図

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経営企画
部門等
研究者

業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来能となる。情報ソースについても、国内、海外の新着

また、ひとつの文献に同時に付与されることの多い、特許公報や、新着論文情報、社内で管理されている公分野が異なるFI、Fタームの繋がりや、その文献群に出

開前の出願情報や技術系の社内ブログなど、技術関連

現するキーワードの関係を抽出しておけば、さらなるのテキスト情報を言葉をベースに整理、統合して、必業務の効率化や、考慮漏れの軽減に繋がる。ひいては、要な人に、必要な形で配信するものである（図表14）。

審査の質の向上に資するものと考える。

なお、すでに、マーケティングの分野では、「顧客の（2）新出／急増技術用語のアラート配信

声」を社内のポータルサイトを通じて、発信するといったことが多くの企業で行われ始めている。「顧客の声」

審査官に対して、担当する技術分野における新出用の場合には、情報の速報性が重要となるが、技術情報

語や急増用語のアラートを定常的に配信することで、の場合には、①最新の情報を、過去の大量の情報との審査官の関連技術の最新動向に対するアンテナを高め、関係の中で、整理して配信すること、②最新の情報か

関連知識の効率的、効果的な習得を支援することがでら、過去の関連情報を簡単に辿れることなどが求めらきる（図表15）。

れる。
公開日：直近3 ヶ月で比較したときの急増ワード

7. 審査関連業務への適用の可能性
本章では、ここまで述べてきたテキストマイニング
技術について、特許庁をはじめとする関連機関における、審査関連業務への適用の可能性について考察する。
1）審査関連業務へのテキストマイニングの適用案（1）審査業務の高度化・効率化
テキストマイニングの適用は、審査業務のプロセスの効率化に寄与するものと考える。
①担当審査官への振り分け業務の効率化

テキストマイニングツール「TRUE TELLERパテントポートフォリオ」（株式会社野村総合研究所（NRI)グループ）の画面より新たな出願群に対して、テキストマイニング処理を行い、予め作成したグルーピングのロジックに従って、

図表15

一次的に分類を付与したり、関連しそうな分類に対し急増ワードのアラート分析て類似性・関連性を指数化して示すことで、これを担
当審査官への振り分けの参考情報として活用すること（3）特許分類コードのメンテナンス・最適化が考えられる。

技術の細分化、融合が加速し、同時に、生み出された②審査官向け参考情報の提供

技術の短命化が進む中で、審査業務を支える特許分類

審査対象の出願について、①で付与した特許分類「候コードについて、効率的にメンテナンスを行っていく仕補」や、関連性の高そうな過去の代表的な出願群を参組みが求められている。例えば、同じ出願に付与される考情報として提供したり、さらに関連特許群の文中にことの多い特許分類コード（FI、Fターム）の関係を解出現するキーワードリストやマッピング結果から、関析し、可視化することで、特許分類コードのメンテナン

連特許群を絞り込んだり、辿ったりすることが簡単にス、最適化に係る業務の効率化を図ることが考えられる。

できる仕組みが提供されれば、審査業務の効率化に寄特定のFI、Fタームが急増している場合には、そこに出与するものと考える。

現する言葉に基づき、仕分けを行うことで、どのように2009.1.30. no.252

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FI のメイングループと出現単語群の相関マップ
電池

1
太陽電池

セクションA（生活必需品）
セクションB（処理操作；運輸）セクションC（化学；冶金）セクションD（繊維；紙）
セクションE（固定構造物）
セクションF（機械工学；照明；加熱；武器；爆破）セクションG（物理学）
セクションH（電気）

2

3

燃料

H01M 14/ (166)
色素
H01M 8/ (156)
H01L 31/ (326)
C01B 3/ (414)
素子
水素

電極

4

5

6

7
集塵

8

「H01M14」「H01L 31」
「H01M 8」「C01B 3」から近く、他の FI から遠い＝「H01M14」「H01L 31」
「H01M 8」「C01B 3」に偏って多く現れる単語群

C30B 29/ (85)
ナノ

B82B 3/ (76) C01G 33/ (92) C01G 35/ (92) C01G 9/ (324)G01N 27/ (89) 電荷
C07B 61/ (77) H05B 33/ (136) 導電性 酸化亜鉛
分離 酸素 C01B 13/ (255) 元素 レーザ C04B 35/ (149)センサ
H01L 33/ (138) H01L 21/ (255) C23C 16/ (92) 亜鉛 チタン酸 C01G 25/ (82) A61Q 17/ (143)電圧
電子 原料 水溶液 C01G 23/ (1528) A61K 7/ (232) A61K 8/ (266) A61Q 1/ (117)G01N 31/ (75) G01N 21/ (102) プラズマ 硫酸 表面積 鉄 C23C 14/ (276) 析出
現像 分散性
容器 G01N 33/ (99) アンモニア C01B 31/ (79) 結晶 水酸化物 光学
電力
ガス イオン B01J 23/ (865) ＣＵ薄膜 凝集 C01B 33/ (187) 溶解 G02F 1/ (252) G03C 1/ (76)C02F 3/ (92) 発光 B01J 19/ (409)
高温 半導体 焼成 ＰＨ アルカリ 超微粒子 B01J 13/ (94)合金
B01J 27/ (419) 温度 添加 G09F 9/ (96) アルコキシドC23C 18/ (72)
処理水 排水 印加 水中 燃焼
C02F 1/ (1235) 圧力 A62D 3/ (88) 触媒 窒素 加熱 低温 熱処理 ドープ バンド 成膜 アルコール 露光
液体 G03G 15/ (77) 可視光 微細 可視光線 混合 B01J 37/ (1058) 粉末 ルチル型 C09C 1/ (237) 表示装置
B09B 3/ (113) H01J 61/ (129) 入射担体 多孔質 浸漬 有機化合物 B01J 32/ (119) 酸性 濃度 粉体 アルミニウム 加水分解 C09C 3/ (191)
冷却 透過性 B01J 21/ (1779) 銅 セラミックス チタニア 画像 G03F 7/ (176) C08K 9/ (119)
気体 流体
放電 放射 酸化分解 微生物 B01J 20/ (297) 波長 細孔 ラジカル セラミック 洗浄 厚み 耐熱性 粒径 ゾル 分散液 C08L101/ (220)
透過透光性 水分 板状 混入 支持体 B01J 35/ (6182) 銀 リン酸 炭化 アナターゼ 微粒子 高分子 アルミナ ハロゲン B41N 1/ (89)
オゾン 流路A61L 2/ (327) B01J 29/ (93) 触媒膜 膜 乾燥 B01J 31/ (248) 有機 水溶性 C08K 3/ (270) G02B 5/ (276) 溶媒 屈折率 透明性
流入 浄化装置 光源
担持体 吸着 B01D 53/ (2512) 担持 成形 熱 A01N 59/ (223) C04B 41/ (204) B41J 3/ (85)
排気 開口 活性炭
ガラス 成形体 剥離 膜厚 界面活性剤 ポリマー G02B 1/ (199) 印刷
有害 細菌 A47K 3/ (77)
殺菌F25D 23/ (137) 配設
反射 分解性 A01N 25/ (134) 炭素 プラスチック C03C 17/ (536) 疎水性 顔料
吸着剤 汚染物質 汚染 ＮＯＸ
B03C 3/ (144) ランプ 浮遊 A61L 9/ (1902)
壁 繊維 励起 F21V 3/ (129) 窓 露出 D06M 11/ (296) 皮膜 無機 シリカ C09K 3/ (371) C09D 1/ (408) 換算
B01D 39/ (277) 悪臭
通路 点灯
照明 帯電 パネル 固着 常温 可塑性 滴 B32B 7/ (175) B05D 3/ (82) C09D201/ (357)
ケース フィルタ 空気 臭気 脱臭 空気中 通気性 メンテナンス
菌 シート 自動車 E04B 1/ (202) B32B 5/ (82) 塗布 コーティング 被膜 フィルム B32B 9/ (504) ケイ素 C09D 7/ (539)
不織布
F24F 7/ (352) F24F 1/ (191)
消臭
室内汚れ 防汚 バインダー 樹脂 着色 C08J 7/ (193) C09D 5/ (895) アルキル基 C08L 83/ (103)
送風 B60H 3/ (109) 清浄
壁面接着
抗菌性 D06M 15/ (106) E04F 13/ (189) 溶剤 接触角 親水性 B32B 15/ (108)
送風機 B01D 46/ (198)
E01F 8/ (91)
B05D 1/ (113)
臭い
清浄機
フッ素
C09D133/ (84)
表面層 密着性 B05D 7/ (431)
B32B 27/ (356) B05D 5/ (308) 水酸基
親水化 塗料 シリコーン
撥水性 シラン C09D183/ (507)
防汚性 硬化 シロキサン
塗膜
オルガノ
C09D127/ (84)
塗装

図表16

特許分類コードの相関分析

分類を細分化すれば、件数の均等化が図れるかといっ

書データに反映されるプロセスが組み込まれれば、よ

たシミュレーションを行うこともできる（図表16）。

り理想的だろう。

2）審査関連業務への適用に向けた課題（2）FI、Fターム

定義文の更新／関連キーワード（単語、係り受け）のデータベース化
前述の特許分類「候補」の自動付与を実現するため以上に挙げたような、審査関連業務へテキストマイには、テキストマイニングを活用した、特許分類ごと

ニングの適用に向けては、以下の課題が挙げられる。

の仕分け条件の整備が必要となる。まずは、特許分類（1）辞書データのメンテナンス・関連システム間でのの定義文や解説書をテキストマイニング処理し、抽出共有されたキーワードから、一次的に仕分け条件を作成す

テキストマイニングを支える、重要な要素のひとつることが考えられる。さらに、FI、Fタームが付与されが、辞書データベースである。科学技術用語については、た過去の出願、あるいは、被引用数の多い出願を「教関連機関における整備・更新が行われており、こうし師データ」として、キーワードを抽出すれば、同義語や、たデータを統合し、システム間で共有・共用できるこ係り受けによる表現を含めた、より網羅性の高い仕分とが求められる。

け条件が整備できると考えられる。

また、こうした辞書データの整備、メンテナンスの上に述べた、出願案件の担当審査官への振り分け、「観

プロセスそのものにテキストマイニング技術を組み込点」候補の自動付与を、テキストマイニングを用いてむことで、新出用語、急増用語の自動抽出〜人手によ実現するためには、FI、Fタームごとの振り分けのロジッ

る確認〜辞書データへの登録といったプロセスが考えクが必要となる。まずは、FI、Fタームの定義文、解説られる。さらに、審査官が審査業務を通じて、発見し書からキーワードを抽出することが考えられるが、同た重要な言葉が蓄積され、人手による確認を経て、辞義語、類義語への対応が不十分となる。そこで、すでtokugikon

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業務・システム最適化と最新検索技術
環境技術が創る未来にFI、Fタームが付与されている代表的な特許群を「教ながら、より高いレベルのレスポンスが求められるこ師データ」として、各FI、Fタームに偏在するキーワーとになるだろう。「ドッグイヤー」でのコンピュータのドを自動抽出し、これを振り分けのロジックに反映さ情報処理能力の進歩も期待されるが、分析精度を犠牲せていくことが考えられる。

にせずに、情報処理速度を上げるための、ソフトウェ

自動抽出された単語、係り受けに対して、目視によ

ア側の能力の向上が求められる。

る取捨選択、「and条件」「or条件」「not条件」の設定とさらに、審査官の業務を支えるインフラとして、シいったプロセスは不可避であり、一定の手間・工数がンプルで分かりやすいユーザインターフェイスも必要

掛かることが想定されるが、一旦、構築された仕組みは、になるだろう。

審査業務を支える強力なツールとなり、その後も精度（5）審 査官の経験・暗黙知と、システム化・データ化は高まっていくだろう。出願が増えている技術分野かされた形式知の融合

ら優先的に整備を進めるなど、全体効率を見据えた推進スキームが求められるだろう。

テキストマイニングは、言葉と属性項目の関係や、言葉そのものへの気付きを与えるものであるが、決して、（3）「仕組み」を運用する体制の構築

完全自動でアウトプットを提示するものではない。テキ（1）（2）で構築される辞書データや、システム上のストマイニングを審査業務に活かすためには、言葉を理

ロジックは、テキストマイニング技術を核としながら、解するための当該技術に対する知識・知見はもちろん、技術用語、技術分類の体系に関する形式知（ナレッジ）

抽出された言葉群から重要な言葉に気づくための、審査を管理・共有する「仕組み」として捉えることができ、官の経験・暗黙知が、いっそう重要となるだろう。

これをしっかり運用し、定常的にメンテナンスしてい

8. おわりにくための体制が求められる。
これに類似した例としては、企業において、営業情報や、技術に関する個人レベルの知見を共通の「知」

わずか10年ほどのあいだに、インターネットによるとして管理、共有する「ナレッジマネジメント」の仕特許検索が急速に普及・定着していったように、近い組みが挙げられる。そこでは、単に、社員一人ひとり

将来、テキストマイニングによる技術情報の調査・分が入力したデータをそのまま残し、蓄積するのではな

析もまた、当たり前のものになっていくと確信していく「ナレッジ・エディタ」と呼ばれる役割の担当者が、る。企業の事業戦略、研究開発戦略、知財戦略を支え

インデックスの付与や、言葉の統一など、常にメンテる分析ツールとしてだけでなく、特許庁をはじめとす

ナンスを行う「仕組み」を組み込むことで、生きた情る関連機関において、審査関連業務を支えるインフラ報として活用できるようになると言われている。

として、テキストマイニングが有効に活用されることで、業務がさらに効率化され、ひいては、知財立国の審査関連業務を支えるインフラにおいても、これと実現が加速されることを願っている。

同様に、テキストマイニングで抽出された言葉に対して、人手を介して加工を行う「仕組み」「体制」を組み込むことで、その有効性や精度を継続的に高めていく

profileことができるだろう。

中居 隆（なかい たかし）
（4）高い分析精度と情報処理速度の両立

1994年 東京大学工学部船舶海洋工学科修士課程修了。同年 株式会社野村総合研究所（NRI）入社。地理情報システム（GIS）、ナレッジマネジメントシステムの企画・開発、関連コンサルティング業務等に従事。2004年から、
NRIグループのNRIサイバーパテント株式会社で、テキストマイニング
技術を活かした特許ポートフォリオ分析ソフト「TRUETELLERパテントポートフォリオ」の企画・設計・販売・サービス運営、関連調査・コンサルティングを担当。

コンピュータの情報処理能力、ネットワークの伝送能力の飛躍的な向上をひとつの契機として、分析系のテキストマイニングは、パソコンレベルでの活用が一気に広がってきた。しかしながら、審査業務を支える
インフラとしてテキストマイニングを活用するためには、大量の特許データに対して、高い分析精度を保ち

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