より高度な図形商標検索システムに向けて画像そのものから類似商標を検索する技術
一般財団法人日本特許情報機構● PROFILE

１９８８年

特許情報研究所調査研究部研究企画課副主幹

鈴木雅也

特許庁入庁。商標審査・審判、その他の特許行政に従事。２０１０年７月より現職。

抽出される。複数の図形分類が付与されているときはＡ

1 はじめにＮＤ検索等の検索式により絞り込むこともできる。例え図形要素を含む商標（以下「図形商標」という。）のの図形要素を検索したい場合、対応する番号「* 5.7.17」

検索 ( 以下「図形商標検索」という。) は、人為的な検及び「A26.1.15」を入力することにより「パイナッ索漏れという問題がある（３．で詳述。）。この問題を解プル」及び「植物の表現を内包する楕円」の図形要素を決の一手段として、図形そのものを比較して自動的に類持つ商標が検索できる（図 1 参照）。

似する可能性のある画像を検索するシステムを開発する「図形商標検索」において図形そのものではなく、図ことが考えられる。このような図形商標検索のための形分類が利用されている理由は、分類は人の目で見て付技術について、一般財団法人日本特許情報機構（以下与されるため、図形のもつ観念（意味）や図形の一部（要「Japio」という。）は株式会社リコー中央研究所 ( 以下「リ部）の類似性について柔軟に対応することができること、コー」という。) と共同して研究を行ったので、その内国際間で共通に利用され、国際間で容易に商標情報の交容の一端を紹介したい。

換に便利だということがあげられる。しかし、同時に次ば、「パイナップル」及び「植物の表現を内包する楕円」のような問題をはらんでいる。

2 図形商標検索の現状
特許電子図書館（ＩＰＤＬ）で提供されているサービス

186

3

図形分類を用いた検索の問題点（「図形商標検索」）では、国際的に広く採用されている

図形分類は出願時にあらかじめ付与されているもので「標章の図形要素の細分化ウィーン分類表」（注１）に基はないため、商標の構成を事前に整理し、検索に適したづく図形分類（以下「図形分類」という。）による図形形で電子データ化するための前処理 ( 以下「商標解析」

商標検索を行うことができる。という。) が必要となる。商標解析は人間（以下「解析IPDL の図形商標検索のシステムでは、各商標中に存者」という。）が行い、解析者により商標見本に含まれ在するすべての図形要素について、図形分類が付与されている図形要素の意味、内容等が分析され、図形分類がている。例えば、「擬人化した植物」と見ることができ付与される。そして、図形商標検索で類似候補をもれなる図形要素がある場合、それに対応する「4.5.1.0」とく、かつ適切に抽出するためには、分類付与の基準が一いう番号が付与される。そして、これらの情報がデータ定で、過去の大量の解析データとの整合性が求められる。

ベース化され、検索したい図形要素に応じた図形分類を

しかし商標解析は、個々の解析者の連想、記憶、経験入力することにより、当該図形分類が付与された商標が則に依拠して行うことが多いため、環境、慣習等種々のYEAR BOOK 2011

寄稿集

＜図形分類の例＞

図形分類「5.7.17」、「A26.1.15」を入力＜ＩＰＤＬ検索画面＞

検索の高効率化と精度向上*5.7.17 パイナップル
A26.1.15植物の表現を内包する楕円2＜検索結果＞パイナップルと楕円の図形要素を含む商標【図１】「図形分類」の例とＩ
ＰＤＬ「図形商標検索」

条件により、図形要素の捉え方が大きく変わる場合もあ類似である商標を選別するためには、絞り込んだ結果をり得る。そして、このような認識のずれに伴って、図形さらに人間の目でふるいにかけなければならない。人の分類の付与にばらつきが生じる可能性があり、検索漏れ目による選別にはチェック漏れという人為的なミスが付につながる危険性がある（図２参照）。

きまとう（注２）。

さらに、そもそも図形分類は、図形分類を共通とする商標を絞り込むことは可能であるが、実質的に同一又は図形商標Aと図形商標A’は、同一態様の商標であるが、商標解析時に特定する図形分類が下記の様に異なる場合、後願の図形商標Bの審査（調査）の際に、図形商標Aは、データベースの調査範囲から外れ、発見されないおそれがある。
図形商標A
26.4.427.5.1.30

図形商標A’
26.4.426.5.227.5.1.30
27.5.214「類似画像検索システム」
に関する共同研究

ところで、近時、デジタルカメラの「顔検出機能」のように、画像処理技術は著しく進歩している。そのような技術を図形商標検索に応用し、画像自体を用い、自動的に同一又は類似する図形を抽出することができれば、上記のような人為的なミスを補うことができるのではな

図形商標B
26.5.227.5.21

図形商標B
26.5.227.5.21

いか。特許庁の「業務・システム最適化計画」においても「画像そのものから類似画像を検索する画像検索技術」を検討するとされている（注３）。

【図２】 図形分類の付与にバラツキがある場合の影響（出典：半田正人「商標検索における商標解析と現状」（Japio 2009 YEAR BOOK）

そこで、Japio では、画像機器を中心とした数々の製品やサービスを提供しているリコーと共同で、商標解析

YEAR BOOK 2O11187及び検索の効率化、精度向上を目的とし、新たな類似画100 件の画像 ( 以下「質問画像」という。) を選ぶと像検索技術に関する共同研究 ( 以下「共同研究」という。)

ともに、選んだ各画像に類似する可能性のある画像をを行った。

抽出し ( 約 500 件 )、一定の類似度以上のものを正

これは、リコーには上述のような最新の画像検索技術解とした ( 以下「正解画像」という。)。の蓄積がある一方 Japio には図形商標のデータや図形（２）次に、（１）で言及した約６万件の画像データ全体商標スクリーニング等についてのノウハウがあり、両者を対象として、質問画像ごとに、類似度の高い順にが協力することによって、画像検索技術の商標調査への20 件の回答 ( テキストデータ ) を得た。

適用可能性について評価することができると考えられた（３）さらに、（１）とは別に、あらかじめ正解を抽出せためである。

ずに質問画像を用意し（３０件）、類似度の高い順に各共同研究では、リコーが開発した「類似画像検索シス

２０画像の回答 ( テキストデータ ) を得た（「ブラインテム」( 以下「本システム」ともいう。) を用いた。本ドテスト」）。

システムは、複数の手法により画像特徴量を抽出し、各（４）人間の目視により評価できるよう、回答のテキス特徴量に基づく類似判定のための計算を行い、それぞれトデータを登録商標の画像データに変換し、正解画像の上位結果を総合して検索結果を得るものである（図３と比較するなど評価を行った。ブラインドテストの結参照）。

果についても同様である。図４に検索結果のイメージを示す。

5 実験の手順6 実験の結果

類似画像の検索実験はおおむね以下の手順で行った。
（１）人手により商標の画像データについてデータセッ

検 索 の 結 果、 正 解 率 は、 下 記 の と お り で あ る。 ①

トを作成した。約６万件の登録商標の画像データより質問画像と構成及び色彩が同一商標（相似形含む ) で検索対象画像画像の特徴量抽出
手法１
特徴量

手法２
特徴量手法３
特徴量

特徴量に基づく類似判定手法１類似判定

各画像の特徴量をデータベース化

手法２
類似判定

手法３
類似判定

ランキングスコア
手法１
類似度順

手法２
類似度順

手法３
類似度順

各手法による上位結果を総合

検索結果【図３】 類似画像検索システムの概要

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YEAR BOOK 2011

質問画像

寄稿集

質問画像

検索結果1 検索結果2 検索結果3 検索結果4 検索結果5 検索結果6 検索結果7 検索結果8 検索結果9 検索結果10

検索の高効率化と精度向上

２【図４】 検索結果の一例（注）質問画像及び検索結果の各商標は、各社の登録商標である（色彩は省略）。

97.7％、②質問画像と構成上の特徴がほぼ同じくする

た。

酷似商標（色彩のみ異なるもの、及び構成の一部に当該実験結果の一端として、本システムにより検索できた画像を有するものを含む。）で 63.4％、③入力画像の「成功例」、検索すべきであったのに検索できなかった商標と構成上の特徴等が似ていることにより、印象・記「失敗例」、同一の図形でも「成功例」と「失敗例」を同憶・連想等が近似する類似商標（構成の一部に当該画像時に含んだ例に分けて示す（図５参照）。

を有するものを含む。）で 30.6％となった。①～③の全体としての正解率は、58.5％であった。なお、この中には人が抽出した画像から漏れていた正解画像を検索することができた例が相当数あった。
また、ブラインドテストの検索結果については、30件の質問画像のうち 28 件で、類似する商標（同一、ま7「類似画像検索システム」の評価と課題個々の検索例を観察し、いくつか特徴的と思われる傾向が得られた。

たは酷似を含む）を検索できた。構成の一部の部分的に本システムの長所として、①特徴がある複雑な図形ほ類似する商標についても検索することができた例があっ

ど正解しやすい、②全体的な印象が似ているものは部分たが、人間の目で見て必ずしも類似度順に並んでいない的な相違があっても検索できる、③文字、背景や輪郭な事例や、どの観点で類似と判断したか不明な事例があっ

どとの結合はその結合態様に応じて要部検索できる場合

YEAR BOOK 2O11189がある、などがあげられる。

ら約６割（58.5％）へと改善されている。

一方、短所としては、①特徴の少ない単純な図形ほどさらに、文字と図形との組み合わせなども一部検索で正解しづらい、②色の相違、白黒反転について対応でききたので、商標の要部となる図形の検索にも対応できる。

ない例がある、③文字、背景や輪郭などとの結合はそのしたがって、商標検索に十分利用できる技術であると考結合態様に応じて要部検索できない場合がある、などがえられる。

あげられる。

ただし、観念が類似する図形については対応できない

上記で示した特徴からは、本システムは特徴量の多いし、要部において類似する図形の検索について失敗した

複雑な図形を得意とし、単純な図形が不得意であると考事例もあった。この点を補うため、観念や部分的一致にえられる。また、要部については比較的単純な結合であも対応できる図形分類のメリットを生かすべきである。

れば特に切出処理を行わずに検索可能である。

そこで、本システムは次のような商標実務に活用する

実験の結果を総合すると、同一画像、酷似画像についことが考えられる。まず、過去に商標解析した同一商標ては高い割合で正解し、人が抽出したデータセットからを本システムにより検索し参照することで、より均一に漏れていた正解データも検索することができた。

図形分類が付与できるように解析者の判断をサポートす過去に行われた同種の調査（注４）と比較した場合、ることができる。また、目視によるスクリーニングに加え条件が異なるため単純には比較できないが、同一・酷似・て本システムで検索し参照することによって、特に同一類似画像を含めた全体の正解率は、約３割（29%）か商標について人為的な検索漏れを防止することができる。

検索成功例

成功と失敗を同時に含んだ例

検索できた

検索できた

質問画像

検索できた

検索できなかった

検索できた
検索できた

検索失敗例
検索できなかった
検索できなかった
検索できた
検索できなかった

検索できなかった
検索できなかった（注）本図表中の図形及び文字は、各社の登録商標である（色彩は省略）。

【図５】 実験結果の例

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画像については正解の割合が比較的低く、正解の割合を形の一部が類似する画像について改善が必要である。解（注２）半田正人「商標検索における商標解析と現状」（Japio 2009 YEAR BOOK）

ステム最適化計画 ( 検索系システム追補版 )」決策としては、各図形の態様に応じて、検索システムで		 （http://www.jpo.go.jp/cgi/link.cgi?url=/

用いる各特徴量の比率を調整することや、要部となり得

torikumi/system/system_saitekika_sakutei.

る画像部分の切り出し処理を別途行うことがあげられhtm）る。また、今回は一律 20 件の回答画像を得ているが、（注４） 平成 21 年 5 月

特許庁「画像イメージ検索20 件以降にも正解画像が含まれている例もあると推測

技術に関する次世代検索システム開発に向けた調査され、検索結果が人の目で見た類似順に並ぶよう、ユー＜商標＞調査結果概要」

ザインターフェイスの工夫により人が見やすいものに改善できる可能性がある。

２（注３）平成 21 年 10 月 29 日改訂「特許庁業務・シ検索の高効率化と精度向上上げていく必要がある。特に、特徴の少ない画像や、図寄稿集他方では、本システムの課題も明らかとなった。類似		 (http://www.jpo.go.jp/cgi/link.cgi?url=/shiryou/toushin/chousa/kensaku_saitekika.

さらに、「図形分類」、「商品及び役務の区分」( 注５)、htm)「類似群」( 注６) など、商標が持っている各種情報によ（注５)

商標登録出願を行う際には、「商標登録を受ける絞り込みを行うことによって、図形商標検索の制度はようとする商標」とともに、その商標を使用する「商より高くなると期待される。

品」又は「役務」を指定するが、その際には指定商品・指定役務とともに、商品・役務を一定の基準によって8 おわりにカテゴリー分けした「区分」も記載する必要がある（商そもそも図形が類似するかどうかの判断は、その図形商標を限定することができる。

標法第６条２項）。「区分」は、第 1 類～第４５類まであり、これを絞り込むことにより、検索の対象となるの持つ意味も含めてそれを受け取る人の感覚の問題であ（注６) 「類似群」とは、特許庁の審査において互いにる。しかし、人の感覚では、見落としや、分類付与の不類似すると推定する商品・役務を定めたもので、互い整合といった人為的ミスの問題から逃れることはできなに類似する商品・役務のグループ毎にコード（類似群い。その解決策として、図形を画像データという形で数コード）が付与される。例えば、第 16 類に属する「文値化して図形同士の類似度を客観的に比較する技術の可房具類」には類似群コード「25B01」が付与されて能性について研究した。本研究により、現状の図形商標おり、「鉛筆」「シャープペンシル」「ボールペン」、「消検索をより正確にするための一つの方向性を示すことがしゴム」、「筆箱」いずれも類似群コードは「25B01」できた。

で互いに類似すると推定して審査が行われる（特許庁

最後に、共同研究を行うにあたり、貴重な技術的知見

商標課編「類似商品・役務審査基準【国際分類第 9の提供や資料作成をいただき、いろいろとお世話になっ版対応】」参照）。「区分」と同様、「類似群」を絞り込たリコーの嶋田敦夫氏

むことにより、検索の対象となる商標を限定すること

伊東秀夫氏

徐 盈輝氏に深く感謝いたします。

ができる。

（注１）
「標章の図形要素の細分化ウィーン分類表（ウィーン分類第５版準拠 第２版）２００５年９月」特許電子図 書 館（http://www3.ipdl.inpit.go.jp/TF/html.j/term_v/indexj.html）

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