寄稿 2

イノベーションシステムの可視化に向けた分析
審査第三部 生命工学 審査官
科学技術振興機構 研究開発戦略センター フェロー

長部 喜幸
治部 眞里

抄録

経済協力開発機構（OECD）で行った分析結果を紹介させていただきます。医薬品産業の俯瞰，特許の質に関する分析手法の開発，基礎研究から応用研究を経て製品に至る「知識の流れ」の分析，国主導で行われる基幹技術の策定に資する分析，等の概要を以下に示しました。御興味ある箇所だけでも御一読いただければ幸いです。
なお，詳細なデータを御覧になりたい方は，注釈に示した元データを参照してください。

なお，本稿において示す見解は全て筆者の個人的1. はじめに見解であり，OECD，日本特許庁，又は科学技術振イノベーションシステムにおける知識の流れを可興機構の見解とは無関係であることを予めお断りし視 化 す る こ と に， こ れ ま で 経 済 協 力 開 発 機 構ておく。

（OECD）は多大な貢献をしてきたといっても過言ではない。OECD ではイノベーションシステムの2. 新しい指標に基づく医薬品産業の俯瞰1）

枠組みが提唱され，2010 年には「イノベーション戦略」が上梓された。さらに，イノベーションの分析

2015 年 4 月，医療分野の研究開発における基礎や そ の 計 測 方 法 に 対 し て も，OECD Science,から実用化までの一貫した研究開発の推進・成果のTechnology and Industry Scoreboard 等を通じて提円滑な実用化及び医療分野の研究開発のための環境示している。

の整備を総合的かつ効果的に行うため，日本医療研

我々は，2013 年から 2015 年にかけて OECD 科学

究開発機構（AMED）が設立された。

技術イノベーション局（旧科学技術産業局）経済統

AMED が実施する項目には，研究分野・研究テー

計分析課に在籍し，主に医薬品分野に着目し，イノマの取捨選択が関連しており，適切な取捨選択には，ベーションシステムの可視化に関する分析を進めて確固たるエビデンスに基づいた検討が必須といえきた。本稿では，我々が OECD 在籍中に発表したる。現在までに，各国の医薬品産業の現状について，分析結果をもとに，イノベーションの分析やその計

売上や研究開発費に基づいた分析からさまざまな問

測方法について紹介する。

題点があげられている。例えば，OECD では，研1）この章の詳細は以下を参照されたい。
・長部 治部，情報管理，Vol.56（2013），No.7，Pages 448-458，日本版 NIH 創設に向けた新しい指標の開発（1）
新しい指標に基づいた医薬品産業の現状俯瞰・将来予測，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/56/7/56_448/_article/-char/ja/
・長部 治部，情報管理，Vol.56（2013），No.9，Pages 611-621，日本版 NIH 創設に向けた新しい指標の開発（2）テクノロジー別にみた医薬品開発の現状俯瞰・将来予測，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/56/9/56_611/_article/-char/ja/
・長部 治部，情報管理，Vol.56（2013），No.10，Pages 685-696，日本版 NIH 創設に向けた新しい指標の開発（3）医薬品開発を担う事業主体に関する分析，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/56/10/56_685/_article/-char/ja/

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研究」からはじまり，「非臨床試験」→「治験」→「申の指標により各国の医薬品産業を俯瞰した報告書が請・承認」→「市販」というプロセスを経る。パイ2）

2008 年 9 月に公表された 。また，調査会社によるプラインは，必ず上記プロセスのいずれかに位置し，医薬品の売上上位品目の報告や，各製薬企業による各段階のパイプライン数を分析することにより，各自社製品情報の発表があり，これらを収集すること国が有する将来の医薬品の相対数を推定することがにより，医薬品売上の上位品目の開発国を調べた資できる。
なお，分析にあたっては，Evaluate 社のデータベー

からは，現在及び過去の研究開発能力や産業競争力

ス EvaluatePharma を用いた。EvaluatePharma は，が把握できるものの，今後の動向の把握は困難で

全世界の製薬・バイオテクノロジー業界（約7,560社）あった。

の研究開発パイプラインデータ（約 45,000 製品），

我々は，論文・特許データ，医薬品候補データ，

ライセンシングデータ，M&A データ等が収録され及び各種企業データなどを有機的に連結した，医薬ているデータベースである。

品産業の将来予測を可能にする新しい指標の開発を

例えば，低分子化合物医薬品 3）について，1986

試みた。新しい指標により医薬品産業の将来図を俯

年から 2012 年までに開発された医薬品（または開瞰することで，AMED や製薬企業における，政策

発中の医薬品候補物質）をまとめたものが図 1 であ決定・戦略立案に資するエビデンス提供を行えるとる。図 1 をみると，米国の「市販」数が圧倒的に多く，考える。

日本が 2 位，次いで韓国，スイス，ドイツ，フランス，
英国などが続いている 4）。（後の分析により，韓国

我々は，製薬企業等が有する研究開発パイプライのパイプラインはジェネリック医薬品が多いことがン（研究開発段階にある医薬品候補物質のこと。以わかった 5）。）下，「パイプライン」という）に着目し，分析を行っこのように，パイプラインを収集・分析することた。医薬品開発は新規候補物質の探索などの「基礎で，その国の将来性を推測することができる。

5,000
4,500
4,000
パイプライン数

非臨床試験

3,500

フェーズ１

3,000

フェーズ２

2,500

フェーズ３

2,000

承認申請

1,500

承認

1,000

市販

500
0

FRA

DEU

JPN

KOR

CHE

GBR

USA

図 1 各国の医薬品数・パイプライン数（低分子医薬品）
出所）Evaluate 社の Evaluate Pharma® を基に作成

2）OECD. "OECD Health Policy Studies：Pharmaceutical Pricing Policies in a Global Market". OECD. 2008-09-24.
http://www.oecd.org/fr/els/systemes-sante/pharmaceuticalpricingpoliciesinaglobalmarket.htm3）低 分子医薬品とは「血液脳関門を含む細胞膜を容易に透過でき，経口投与が可能であるほどに低分子量の医薬品」と本稿では定義する。
消炎鎮痛剤のアスピリンなどがその代表例。
4）ま た，バイオ医薬品についても同様に，1986 年から 2012 年までのデータをまとめ，低分子化合物医薬品にも増して，米国の一人勝ちの状況が見て取れた。情報管理，Vol.56（2013），No.7，Pages 448-458 の図 9 を参照されたい。
5）詳細は，情報管理，Vol.56（2013），No.10，Pages 685-696 の図 1 を参照されたい。

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イノベーションシステムの可視化に向けた分析料も公表されている。しかしながら，これらの指標

寄稿２

究開発費，貿易収支，当局が審査に要する期間などつぎに，パイプラインを有している事業主体に着うことで，複数段階にわたる医薬品開発のプロセス，

目した分析を行った。

特に開発段階においてカギとなり得る事業主体の把従来，化学合成に強みを持つ日米欧の大手製薬握を試みた。

メーカーにおける研究開発体制は，自社研究所で生Evaluate 社のデータベース EvaluatePharma を用み出されたシーズを自社内で磨きあげ，製品化してい，パイプラインを有する事業主体を，「中小企業・

市場に出し，その利益を再度自社の研究開発に回す

ベンチャー」，「大企業」，「ジェネリック企業」，「製といった「自前主義」が主流であった。しかしながら，薬関連企業」，「大学」，「非営利団体」，「政府機関」，

十数年に及ぶ期間，増加の一途をたどる研究開発費

および「その他」の 8 分類に振り分けた 7）。

を要する近年の開発状況に対処するため，新たなビ

まず，図 2 に，各国のライセンス実績を示した。

ジネスモデルの確立が必要となってきている。たとライセンス実績数は米国が圧倒的に多いことがわか

えば，海外ではメガファーマ同士の水平合併によるる。これは，米国が有するパイプラインが最も多く，資本力の拡大や，ベンチャー企業との機能分担が図

また米国市場も大きいためといえる。次いで日本のられている。また，近年は，パイプラインを社外にライセンス実績が多いが米国の三分の一程度である。

求め，リスクを軽減しながら効率的に創薬を行う「オープンイノベーション」が注目され，オープン

次に，ライセンス実績を上記 8 つの事業主体に別イノベーションモデルによるパイプラインは，従来け，ライセンス実績の多い上位 7 カ国について国毎の自前主義モデルによるパイプラインよりも，創薬に集計したものが図 3 である。

の成功率が約 3 倍も高いという報告もある 6）。

米国においては，中小企業・ベンチャーのライセ

そこで，パイプラインを有する事業主体の規模やンス実績が最も多いのに対し，日本および欧州諸国

種類，および，ライセンス状況に着目した分析を行では，大企業のライセンス実績が最も多い。図 1 で

USA
JPN
GBR
CHE
KOR
FRA
DEU
CAN
IND
ISR
ITA
SWE
CHN
DNK
ESP
AUS
ZAF
RUS
BRA
IRL
BEL
NLD
AUT
TUR
FIN
GRC
MEX
NOR
HUN
IDN
POL

0

1,513

100

200

300

400

500

600

図 2 各国のライセンス実績
出所）Evaluate 社の Evaluate Pharma® を基に作成

6）Detoitte,Executing an open innovation model：Cooperation is key to competition for biopharmaceutical companies, 2015, http://www2.
deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/life-sciences-health-care/us-lshc-open-innovation.pdf
7）詳細は，情報管理，Vol.56（2013），No.10，Pages 685-696 の表 2 を参照されたい。

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800

フランス

韓国

スイス

英国

日本

米国

寄稿２

ドイツ

700
600
500
400
300
200
100

各国のライセンス実績（国別，事業主体別）
出所）Evaluate 社の Evaluate Pharma® を基に作成

は，米国の優位性が顕著に見られたが，そのカギはる。一方，ライセンシーとしての大企業（横軸の大中小企業・ベンチャーにあるものと推測される。

企業）も，ライセンサーとしての中小企業・ベンチャーとの取引が活発である。

図 4 は，前述の図 2 のうち横軸を米国に限定した

すなわち，米国におけるパイプラインの流れとしデータを，事業主体別に整理したものである。すなては，大学 → 中小企業・ベンチャー → 大企業とわち，ライセンシーとしての米国が，どの事業主体いった一方的な流れだけでなく，大企業から中小企

からパイプラインを導入しているかを示したもので

業・ベンチャー，または，中小企業・ベンチャーかある。図 4 をみると，大学の有するパイプラインは，

ら他の中小企業・ベンチャーへという多方向への流中小企業・ベンチャーに最も多く導入されている。

れがある。このように多方向の流れを成立させる，

また，ライセンシーとしての中小企業・ベンチャー

中小企業・ベンチャーを中心とした「創薬のラウン（横軸の中小企業・ベンチャー）は，ライセンサー

ドアバウト（円形交差点）」8）が開発の初期および中としての中小企業・ベンチャーとの取引が活発であ期段階に存在することが，米国の強みといえる。

取引数
400
350
300
250

ライセンサー事業主体

200

中小企業・ベンチャー
大企業
製薬関連企業
その他
ジェネリック企業
大学

150
100
50
0

他

の

そ

企
小
中

ライセンシー事業主体

連

関

薬

製

業

企

政府機関

大
ジ
学
ェ
ネ
リ
ッ
ク
企
業

営

非

体

団

利

業
・
ベ
ン
チ
ャ
ー

業

企

大

非営利団体

図 4 米国のライセンス実績（事業主体別）
出所）Evaluate 社の Evaluate Pharma® を基に作成
8）ラ ウンドアバウト：環道交通流に優先権があり，かつ環道交通流は信号機や一時停止などにより中断されない，円形の平面交差部の一方通行制御方式のこと。パリのシャルル・ド・ゴール広場（エトワール凱旋門）にある円形交差点などが挙げられる。

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イノベーションシステムの可視化に向けた分析

大学

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業

その他

非営利企業

ジェネリック企業

大企業

製薬関連企業

中小企業・ベンチャー

その他

ジェネリック企業

大企業

大学

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業

その他

ジェネリック企業

大企業

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業

その他

ジェネリック企業

大企業

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業図3

その他

ジェネリック企業

大企業

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業

ジェネリック企業

大企業

大学

中小企業・ベンチャー

製薬関連企業

ジェネリック企業

大企業

0次 に，Thomson Reuters 社 の Cortellis for3. 特許の質に基づく競争力分析9）Competitive Intelligence に収録された Diabetes
上記のとおり，パイプライン情報を分析すること

Mellitus（糖尿病治療薬）と Cell Therapy（細胞治療により各国の現状及び将来における新薬創出力を把薬）における医薬品（プログラム）名，開発段階，

握できることが示せたが，その前段階の基礎研究に

起源会社名，アブストラクト，医薬品とリンクした

おける状況は，どうであろうか。前段階の状況を示

特許情報等を抽出した。これを分析データ②とする。

すには特許出願データが有力であるが，特許出願

IPC コードを使用して抽出された分析データ①に

データには，出願だけで審査請求がされなかったも

おいて，分析データ②の中ですでに上市された，まの，審査段階で拒絶されたもの，特許登録されたもたはパイプラインとして開発中の医薬品の特許をのの開発が断念されたもの等が混在しており，単に【1】，それ以外を【0】の目的変数とし，分析データ

特許出願数をカウントしただけでは，必ずしも競争①で示した（1）〜（5）を説明変数として，二値ロ

力分析に資するデータにはならない。

ジスティック回帰モデルにより解析を行った。

ここで我々の分析に必要なのは，特許登録後にパ

表 1 は，ロジスティック回帰分析の結果である。

イプラインや医薬品の土台となった，いわば製品に

IPC コード数，被引用特許数，引用特許数，特許つながった特許を抽出することである。それには，が引用する非特許文献数，1 ファミリーを構成する

パイプラインや医薬品に直結する特許を導出するた

特許数のうち，個々の研究開発テーマの進捗状況にめの新しい指標が必要不可欠である。その新しい指関連した特許に相関が高いのは，IPC コード数，被標を使用すれば，製品につながるような特許を予測

引用特許数，特許が引用する非特許文献数，というでき，イノベーション創出の基礎研究力を正確に把ことがわかる。被引用特許数，特許が引用する非特握することが可能となる。

許文献数が多いほど，また IPC コード数が少ない

そこで，IPC コードを使用し，糖尿病治療薬と細ほど 10），進捗状況に関連した特許と言える。上記指胞治療薬に関連する特許を Thomson Reuters 社の標は 0.1％有意，1%有意と有意水準が高く，個々の「Derwent World Patents Index（以下，DWPI とす

研究開発テーマの進捗状況に関連した特許の指標とる）」から抽出した。さらに，（1）IPC コード数，（2）

なる可能性が非常に高いと解釈できる。

被引用特許数，（3）引用特許数，（4）特許が引用す

そして，二値ロジスティック回帰モデルおよび表る非特許文献数，（5）1ファミリーを構成する特許数，1 の結果により，式 1 を導出することができ，これを集計した。これを分析データ①とする。

により，ある特許が医薬品につながった特許（又は表 1 ロジスティック回帰分析の結果
係数

標準偏差

Z値

Pr(>|z|)有意水準

切片-0.0550.0824-0.6640.50638

IPC 数-0.0090.0018-4.89

1.01E-06***

被引用特許数

0.02040.0031

6.645

3.03E-11

***

引用特許数

0.00370.00251.516

0.12958

特許が引用する非特許文献数

0.00370.00142.626

0.00864

１ファミリーを構成する特許数-0.00062

0.0041-0.1530.87859**（注）**：有意水準 0.01(1%)，***：有意水準 0.001(0.1%)

9）この章の詳細は以下を参照されたい。
・治部 長部，情報管理，Vol.57（2014），No.1，Pages 29-37，日本版 NIH 創設に向けた新しい指標の開発（4）パイプラインにつながる特許の判別指標，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/57/1/57_29/_article/-char/ja/
・治部 長部，情報管理，Vol.57（2014），No.3，Pages 178-186，日本版 NIH 創設に向けた新しい指標の開発（5）パイプラインにつながる特許判別指標の応用，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/57/3/57_178/_article/-char/ja/
10）この点に関し，後述の注釈 18 も参照されたい。

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薬を創出していく可能性が高いことがわかる。

すか否かを計算できる。

日本に関しては，米国に次ぐ第 2 位の地位は維持できなくなると予想されると述べたが，日本の精製

M=− 0.009X1 ＋ 0.020355X2 ＋ 0.003728X3 ＋
0.003718X4 − 0.00062X5 − 0.05474

寄稿２

医薬品につながらなかった特許）と類似の挙動を示

特許ファミリー数を 1986 − 1995 年と 1996 − 2005

（式 1）

年の 2 期間で比較すると，米国は増加しているが，（式中 X1 〜 X5 は，それぞれ上記（1）〜（5）を示す）

日本は減少している。
また，中国の動向も注目すべきである。特許ファミリー数においては日本に続いているが，精製特許

がった特許およびつながらなかった特許を比較したファミリー数においては，特許ファミリー数に比し結果，つながった特許は式 1 の M の値が 0 より大きて，圧倒的に少ないことがわかる。

い傾向が強いことが判明した。そこで式 1 の M のこのように，我々の開発した指標により特許デー

値が 0 以上のものをパイプラインや医薬品につな

タにおいても将来の競争力を推測できる。さらに，

がった「精製特許ファミリー」として，国毎に特許ファ日本や中国は，特許ファミリー数は非常に多いが，ミリー数（低分子医薬品）の再計算を行ったのが図

パイプラインや医薬品につながるような特許は少な5 である。

く，米国のように効率的な特許出願ではないという

11）

特許ファミリー数および精製特許ファミリー数にことも分析できる。

おいては，米国が圧倒的に強く，日本がそれに続いている。前述のとおり，米国は他国に比して圧倒的

4. 医薬品研究開発における知識の流れ12）に医薬品数・パイプライン数が多いことから，将来においても新薬を創出し続ける可能性が高い。精製

イノベーション研究においては，地政学的空間，時特許ファミリー数も多いことから，今後もさらに新間，組織の枠，共同研究等における「知識の流れ」が49,90330,272

USA
JPN
DEU
CHN
GBR
FRA
CHE
OECD
RUS
CAN
BRIICs
ITA
SWE
IND
EU28
AUT
BEL
ESP
DNK
ISR
0

USA
JPN
DEU
GBR
FRA
CHE
OECD
CAN
ITA
SWE
NLD
EU28
CHN
DNK
ISR
KOR
IND
BEL
AUT
AUS

1996-2005
1986-1995

5,000

10,00015,00020,00025,00030,0000

1996-2005
1986-1995

3,000

6,000

9,000

12,000

図 5 特許ファミリー数（左）および精製特許ファミリー数（右）出所）Thomson Reuters Derwent World Patents Index, Derwent Patents Citation Index を基に作成

11）詳細は，情報管理，Vol.57（2014），No.1，Pages 29-37 の図 5 を参照されたい。
12）この章の詳細は以下を参照されたい。
・治部 長部，情報管理，Vol.57（2014），No.8，Pages 562-572，AMED（日本版 NIH）創設に向けた新しい指標の開発（8）医薬品研究開発における知識の流れ，https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/57/8/57_562/_article/-char/ja/

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15,000イノベーションシステムの可視化に向けた分析

製薬企業の個々のパイプラインや医薬品につなその鍵であると過去の研究においていわれている 13）。

G から引用されていることを前方引用（Forward

また，医薬品産業において，イノベーションの創出

Citation）と呼ぶ。

は競争力の根幹であることは論をまたない。そこで
本稿では，パイプラインと密接につながった特許お特許 B

よびその特許に対して審査官および出願人が引用し

特許 E
特許 A

た特許および学術文献，さらに被引用特許の技術領域をマイクロスコピックに分析することにより，イ

特許 C

ノベーションにつながる「知識の流れ」を分析した。

特許 B
特許 C
文献 D
を引用

特許 G

文献 D

本分析において使用したデータベースは，以下のとおりである。

後方引用（Backward Citation）

・医薬品データベース：Thomson Reuters Cortellis

特許 F

前方引用
（Forward Citation）

図6

for Competitive Intelligence・特許データベース：Thomson Reuters Derwent
World Patents Index（ 以 下，DWPI）お よ び（1）サイテーション・ラグ

Thomson Reuters Derwent Patents Citation

本稿では，対象となる特許（図 6 の特許 A）の優

Index（以下，DPCI）

先権主張年 14）から，特許 A が引用している特許（特・論 文データベース：Thomson Reuters Web of

許 B，C）の優先権主張年を引いたものを「後方引Science用（特許）のサイテーション・ラグ」と呼ぶ。引用
している特許が複数ある場合は，その平均を導出しデータ抽出および抽出日は，医薬品データベース

た。特許 A が引用している学術文献（文献 D）とのについては 2013 年 12 月 11 日，他のデータベース

関係においては，特許 A の優先権主張年と学術文献に関しては 2013 年 12 月 31 日に抽出されたものでの出版年との差がサイテーション・ラグとなり，こある。国際特許分類（IPC）には，化合物または医れを「後方引用（文献）のサイテーション・ラグ」と薬組成物の治療活性に関する分類があり，特許文献

本稿では呼ぶ。特許の場合と同じく，複数の学術文にはサブクラス A61P として付与される。今回の分献を引用している場合は，その平均を導出した。さ析では，A61P が付与された特許文献を 1981 年からに，特許 A が引用されている特許（特許 E，F，G）

ら 2011 年まで DWPI および DPCI から抽出した。

とのサイテーション・ラグに関しても，特許 E，F，

また医薬品データベースに登録されている医薬品まG の優先権主張年から特許 A の優先権主張年を引いたはパイプラインとリンクした特許情報をすべて抽たものとし，これを「前方引用（特許）のサイテーショ

出し，これを医薬品につながった特許とした。

ン・ラグ」と本稿では呼ぶ。これに関しても複数のすべての特許に対して次の（1）〜（4）を計算した。

特許が特許 A を引用している場合は，その平均を導なお，前方引用と後方引用との関係は図 6 に示すと出した。

おりである。図 6 の特許 A が他の特許 B，特許 C，
文献 D を引用していることを後方引用（Backward（2）ジェネラリティー・インデックス

Citation）と呼び，特許 A が特許 E，特許 F，特許対象となる特許（図 6 の特許 A）と後方引用およ13）L ukach, Ruslan; Plasmans, Joseph. "Measuring knowledge spillovers using patent citations：evidence from the Belgian firm's data"
CESifo Working Paper, 2002, no.754，Category 9：Industrial organization.
14）D WPI 特許データベースの最大の特徴は，世界 41 の特許発行機関が発行する特許情報を収録し，「各国に出願された同じ発明に関する公報を一つのパテントファミリーとして集約し，発明単位で一つのレコードを作成している」ことである。パテントファミリーは，優先権番号を使用することによって集約するのが一般的だが，DWPI は，パリ条約の優先権データを待たずファミリー関係が明白でない
ものについても，DWPI の専門家集団が調査を加えて，パテントファミリーのメンバーとして収録するなど，発明の内容情報から，1発明に関する技術情報を 1 ファミリーとしている。そこで，1 ファミリーとしてまとめられた優先権主張年のうち，もっとも早い年を使用して計算した。

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80

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A がカバーする技術領域を数値化したものである。

コードを使用して，ジェネラリティー・インデックスを導出した。これにより，後方引用の場合，特許（5）結果

A に影響を与えた過去の特許の技術領域の広さを，表 2 に，各サイテーション・ラグの平均を示した。

前方引用の場合，特許 A がそれ以降の特許に与えた

表 2 に示すように医薬品につながった特許および医技術領域の広さを数値化できる。IPC コードのサブ

薬品につながらなかった特許ともに前方引用（特クラスまで（IPC コードの先頭から 4 桁，たとえば許），後方引用（特許），後方引用（文献）の間におA61K）およびメイングループまで（先頭から 6 桁，

いて，平均サイテーション・ラグに関しては，1％たとえば A61K31）を使用して，2 種類のジェネラ水準で有意差が認められた。
前方引用（特許）の平均サイテーション・ラグに

ネラリティー・インデックスの導出方法に関しては，

ついて，医薬品につながった特許では 1.89 年で，Mariagrazia Squicciarini の“Measuring Patent

医薬品につながらなかった特許よりも平均サイテー

Quality： Indicators of Technological and Economic

ション・ラグが短いことから，医薬品につながった

Value”を参照されたい 15）。

特許は比較的早くに他の特許に引用される傾向が強い。それに比して，後方引用（特許）は，医薬品につながった特許では 5.64 年と非常に長い平均サイ（3）
サブジェクト・インデックス対象となる特許（図 6 の特許 A）が引用しているテーション・ラグである。後方引用（文献）につい

学術文献にトムソン・ロイター社が付与しているサても，医薬品につながった特許では 2.50 年と比較

ブジェクトコードを使用し，どの程度の科学領的長くなっている。つまり，審査官は，医薬品につ域が特許 A に影響を与えているか，その領域の広さ

ながった特許を審査する際，その発明の新規性およを数値化した。学術文献のサブジェクトコードは，

び進歩性等を判断するために，医薬品につながらな

1 つの文献に複数付与されているものが多い。導出

かった特許を審査するのに比して，過去長い期間をの方法は以下のとおりである。

さかのぼり，特許や学術文献の調査を行わなければ

16）j

Gi = 1Σ(

j=1

いけなかったことを示している。
2

Nij
)
Ni

表2

各サイテーション・ラグの平均
医薬品に
つながら
なかった特許

医薬品に
つながった
特許

前方引用
（特許）

2.17

1.89

サイテーショ 後方引用
ン・ラグ
（特許）

3.4

5.64

後方引用
（文献）

1.69

2.5

Ni は，特許 A が引用している文献数，Nij は，そのうち任意のサブジェクトコード j をもつ文献数である。サブジェクト・インデックスは，（2）のジェ
ネラリティー・インデックスを学術文献に応用したもので，
本分析において新しく開発した指標である。

出所）Thomson Reuters 社，Cortellis Competitive Intelligence,
Derwent World Patents Index, Derwent Patents Citation Index,
Web of Science を基に作成

（4）
スコープ
対 象 と な る 特 許（ 図 6 の 特 許 A）に 付 与 さ れ た
IPC コードのサブクラスとメイングループを使用
して，特許 A に付与されているサブクラスの数とメジェネラリティー・インデックスは 0 から 1 の間

イングループの数をそれぞれ計算した。これは特許の数値で規定され，前方引用（特許）の場合は，数15）Squicciarni, Mariagrazia; Dernis, Hélène; Criscuolo, Chiara. "Measuring Patent Quality: Indicators of Technological and Economic
Value". OECD/DSTI/DOC (2013) 3, 2013.
16）サブジェクトコードは，トムソン・ロイター社がデータベースの収録上作成している分野設定で，251 分野で構成されている。1 ジャー
ナルに対して複数のコードが付与されているものが多い。http:// ncites.isiknowledge.com/common/help/h_field_category_wos.html

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tokugikon

イノベーションシステムの可視化に向けた分析

リティー・インデックスを本分析では導出した。ジェ寄稿２

び前方引用の関係にある特許に付与されているIPC

値が高いほどその特許がそれ以降の特許に与えた技

表4にスコープの平均を示した。医薬品につながっ術領域が広いことを示し，後方引用の場合は，数値

た特許および医薬品につながらなかった特許とも，が高いほどその特許に影響を与えた過去の特許の技1％水準で有意差が認められた。スコープは中心と術領域が広いことを示している。表 3 にジェネラリなる特許の技術領域を数値化したものであるから，

ティー・インデックスおよびサブジェクト・インデッ

この数値が高いほど，技術領域が大きく，応用範囲

クス 17）の各平均を示した。両指標において，医薬が広い特許ということになる。医薬品につながった

品につながった特許および医薬品につながらなかっ

特許は，自らがカバーする技術領域は狭く，特定のた特許とも 1％水準で有意差が認められた。

技術に特化した特許であることがわかる 18）。

医薬品につながった特許は，つながらなかった特許に比べて，広範囲の技術領域に属する特許に影響

表 4 スコープの平均され，また，それ以降の特許に対し広範囲の技術領域に影響を与えていることがわかる。

医薬品に
つながら
なかった特許

医薬品に
つながった
特許

0.16

0.15

スコープ

出所）Thomson Reuters 社，Cortellis Competitive Intelligence,
Derwent World Patents Index, Derwent Patents Citation Index,
Web of Science を基に作成

表3 ジ ェネラリティー・インデックスおよびサブ
ジェクト・インデックスの各平均

前方引用
ジェネラリ
（特許）
ティー・
インデックス 後方引用
（特許）
サブジェクト・ 後方引用
インデックス （文献）

医薬品に
つながら
なかった特許

医薬品に
つながった
特許

0.46

0.5

0.52

0.73

0.22

0.28

サイテーション・ラグ，ジェネラリティー・イン
デックス，サブジェクト・インデックス，およびス
コープを概念的にまとめたものが図 7 である。赤線
は医薬品につながらなかった特許を示し、青線は医薬品につながった特許を意味する。
医薬品につながらなかった特許は，後方引用（特許および文献）の技術領域は狭く，サイテーション・

出所）Thomson Reuters 社，Cortellis Competitive Intelligence,
Derwent World Patents Index, Derwent Patents Citation Index,
Web of Science を基に作成

ラグも短いことから，発明の基礎となった知識の0.4

医薬品につながった特許
医薬品につながらなかった特許

0.3
0.2
0.1

後方引用
後方引用（特許） （文献）
-8

-6

-4

-2

スコープ
00
-0.1

前方引用
（特許）
2

4

サイテーション・ラグ
（年）

-0.2
-0.3
-0.4

図7
17）ジ
 ェネラリティー・インデックスは，特許の質をみるうえで非常に有効な指標だといわれているが，特許が引用する学術文献に関する同じような指標はまだ作成されていない。ジェネラリティー・インデックスの概念を応用し，本分析において初めて，学術文献に関する指標が構築された。
18）医 薬品関連の特許は，通常，先ず権利範囲の広い物質特許を取得し，その後，結晶多形に関する特許，製造方法や製剤に関する特許，
第 2 医薬用途発明に関する特許，さらには用量・用法に特徴を有する医薬発明に関する特許など，より権利の狭い特許の取得を試みる傾向にある。医薬品として有用なシーズほどこの傾向が強いといえ，上記「医薬品につながった特許は，自らがカバーする技術領域は狭く，特定の技術に特化した特許」という結果が導き出されたと考えられる。
前述の「3. 特許の質に基づく競争力分析」でも医薬品につながった特許は IPC コード数が少ない傾向にあった。
（注釈 10 参照）

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（3）競 争優位性・独自性：国際的に高い競争優位性

いる傾向にあるといえる。

を現に有している，又は有する可能性が高い技術

一方，医薬品につながった特許は，後方引用（特許（4）発展性：様々な分野への波及効果の高い技術

寄稿２

ソースは，比較的狭い領域から直近の知識を用いておよび文献）の技術領域は広く，広範囲の技術領域に属する特許群や学術文献群がその発明の基礎となっ本稿では，4 つの要件のうち（3）競争優位性・独ているといえる。また，後方引用のサイテーション・

自性および（4）発展性を軸に「国家戦略コア技術」

ラグが比較的大きいことは，審査官が，過去長い期の候補の策定に資するエビデンス提供のため，JST間にさかのぼり，特許や学術文献の調査を行い，そ指標テクノロジーフロント，ジェネラリティー・イ

れらを引用した結果といえる。また，
医薬品につながっンデックス，占有率という手法により検討した。

の発明に対して広範囲に影響を与えているといえる。

（1）テクノロジーフロントの作成

特許の質を評価する指標に関しては多くの研究がテクノロジーフロントとは，特許から引用されて行われているが，今回着目した「技術領域」や「サいる特許を対象に共引用を分析したもので，特に被イテーション・ラグ」に着目した分析も，特許の質

引用度が高い特許を対象に共引用された特許のネッを評価する指標の 1 つといってもよいのではないだ

トワークを可視化することによって，特許の専門領

ろうか。

域を図示できるものである。一般に特許の専門領域を規定するものとしては国際特許分類等が用いられ

5. 国主導で行われる基幹技術の策定

るが，日進月歩で発展する技術領域をリアルタイム

19）に把握するためには，テクノロジーフロントのようわが国においては，「科学技術基本法」（1995 年

なネットワーク形成による可視化が有用である。紙

11 月 15 日施行）により，5 年ごとに「科学技術基本面の都合上，作成方法についての説明を割愛させて計画」が策定され，当計画に基づいて科学技術政策

いただくが，詳細は J-GLOBAL foresight の HP をが推進されている。現在の第 4 期科学技術基本計画

参照されたい 20）。

は 2011 年度から 2015 年度までの 5 年間を対象としており，2016 年度からは，新しく第 5 期科学技術（2）ジェネラリティー・インデックス

基本計画がスタートする。

前述「4. 医薬品研究開発における知識の流れ」の

現在，科学技術・学術審議会総合政策特別委員会（2）と同じく，ジェネラリティー・インデックスをにて，「国の持続可能な成長の基盤であって，かつ，導出した。

安全保障の基盤となる基幹技術」，すなわち「国家対象となる特許 A に影響を与えた過去の技術範囲

戦略コア技術」に関する議論が行われている。それの広さと，特許 A の質との関係については，近年，によると，「国家戦略コア技術」の要件として，以日本人がノーベル賞を受賞した 2 つの研究，すなわ

下の 4 点があげられている。

ち高輝度青色発光ダイオードおよび iPS 細胞（人工
多能性幹細胞）で説明できる。高輝度青色発光ダイ（1）自立性・自律性：国の自立性・自律性を確保す

オードについてみれば，セレン化亜鉛系化合物や炭ることに不可欠な技術

化ケイ素を用いた研究が古くから行われていたもの（2）長期性・不確実性・予見不可能性：当該技術のの，赤崎，天野らにより実現された単結晶および p研究開発に長期間要し，大きな開発リスクを伴型結晶窒化ガリウム等の技術を用いて，中村らが窒う技術

化ガリウム・インジウムを用いた高輝度青色発光ダ

19）この章の詳細は以下を参照されたい。
・治部 長部 , 情報管理 , Vol.58(2015), No.1, Pages 40-48, 国主導で行われる基幹技術の策定に資する要素技術導出 ,https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/58/1/58_40/_article/-char/ja/
20）テクノロジーフロント . J-GLOBAL foresight. http://foresight.jst.go.jp/jst_indicators/tech_front/

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イノベーションシステムの可視化に向けた分析

た特許は，前方引用における技術領域は広く，将来

イオードを実現させた。

「発展性」及び「競争優位性・独自性」の両指標がまた，iPS 細胞についてみれば，それまで発生・高い 215 個のクラスターについて，技術内容を精査

分化が研究の主流であったES 細胞研究にバイオイン

し，IPC に依存しない分析を試みた。各要素技術にフォマティクス（生物情報科学）の技術を用いて，「受分類したものが表 5 である。

精卵から培養した生きた胚からではなく，遺伝子デー

表 5 では，自動車等の運輸技術がもっとも多く，

タベースからES 細胞と同じような細胞を作る」とい

次に光学技術，材料技術，半導体技術と続く。このうアイデアのもと，山中らが iPS 細胞を発見した 。

結果は，わが国の製造業における優位性を反映して両研究に共通することは，異分野の情報を活用すいるといえる。たとえば，経済産業省の 2013 年度

ることにより，既存のパラダイムを破壊しているこ

産業技術調査事業の報告書（「我が国企業の国際競とであり，この例からも，影響を与えた過去の技術

争ポジションの定量的調査」）では，わが国におけ範囲が多岐にわたる場合，パラダイム破壊的イノる主要先端製品・部材の売上高と世界シェアが記載

ベーションが実現するといえる。もちろん，「ジェされており，それによると，2012 年では，自動車，

ネラリティー・インデックスが大きい」ことがすな

特にハイブリッド車，デジタルカメラ等の撮像機器，

わち「パラダイム破壊的イノベーションの実現」と一眼レフ用光学レンズ，記録型 DVD ドライブ，シは一概にはいえないものの，同インデックスがイノ

リコンウェハ，偏光板パネル等における世界シェア

ベーションの実現の指標に大いに関連していると解が高い。また，表 5 における 6 位印刷技術も，わがすることはできる。

国が強い分野であり，同報告書では，複合機が世界

21）

同インデックスを「発展性」の指標とした。

シェア 80％を占めている 22）。このように，IPC に依存しない分析も，今後の政策決定に資するデータとしては重要といえる。

（3）
占有率
占有率を求めるために，各クラスターの優先権主張に着目した。1 クラスターの中にはいくつかの特表 5：要素技術ごとのクラスター分布

許ファミリーが存在し，各特許ファミリーには，基技術

礎出願となった出願国が1つ存在する。テクノロジー

件数

運輸技術

39

光学技術

30

材料技術

25

た出願国を抽出し，クラスターにおいて，基礎出願

半導体技術

22

となった出願国として占める各国の割合をここではエネルギー関連技術

19

ICT 周辺技術

15

印刷技術

15

有機 EL

13

画像処理技術10れる。したがって，クラスターを構成する特許ファ

医療・健康

10

ミリーにおいて，優先権の基礎出願となった出願国

その他

7として A 国の割合が多い場合，そのクラスターは A

計測技術

7

遊戯

3

フロントにより形成されたクラスターを構成する各特許ファミリーにおいて，優先権の基礎出願となっ占有率と呼ぶ。
最初の特許出願は通常自国に出願され，その後，その出願を基礎出願として他国に優先権主張が行わ国の出願人の割合が多いといえる。すなわち，日本の占有率を求めることにより，そのクラスターにおける日本の競争優位性・独自性を測ることができる。

6. 分析結果の発表・反響等

同インデックスを「競争優位性・独自性」の指標とした。

以上紹介してきたように，2013 年から 2015 年に21）山口栄一編 . イノベーション政策の科学：SBIR の評価と未来産業の創造 . 東京大学出版会，2015，p. 348.
22）我 が国企業の国際競争ポジションの定量的調査 調査報告書，株式会社富士キメラ総研 .
http://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2014fy/E004082.pdf

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Börner 博士 27）が，我々の活動に着目し，同博士とよる研究結果の発表を行ってきた。その結果，以下

我々とで共同研究を開始した。内容は，上記「4. 医のとおり多方面から反響を受けている。

薬品研究開発における知識の流れ」に関するもので

寄稿２かけて様々な雑誌 23）・学会 24）にて英語・日本語にあり，研究成果は，2015 年 7 月にイスタンブールで開催された The 15th International Conference on・サイエンス誌

Scientometrics & Informetrics 2015（ISSI 2015）

NIH starts with modest funding but high ambitions」

で発表された 28）。発表は好評を博し，特許や引用文（邦題：“日本版 NIH”，低予算ながら高い目標をもっ献がカバーする領域の意味論的解析，及び，ファンてスタート）では，2015 年 4 月に設立された日本医

ディングデータをリンクさせた解析などが課題とし療研究開発機構及び我が国の医薬品産業の現状につて挙がってきたところである。

いて取り上げられ，その中で，上記「2. 新しい指標に基づく医薬品産業の俯瞰」のデータ，及び，筆者の医薬品産業に対するコメントが紹介された

7. イ ノベーション政策の科学：SBIRの評価と未。

来産業の創造25）

上記「2. 新しい指標に基づく医薬品産業の俯瞰」，

・Institute of Scientific and Technical Informationof China（ISTIC）

及び「3. 特許の質に基づく競争力分析」では，医薬科学技術情報サービスの推進を目的として設立さ品産業における日米の差が明確に出たが，それではれ た中 国・科 学 技 術 省 所 管 の 国 立 研 究 開 発 機 関

日本は如何にして後れをとったのであろうか？

ISTIC が発行する雑誌「情報工程」には，上記「2.」，「イノベーション政策の科学：SBIR の評価と未来「3.」，及び「4.」に関する全データ・文章が中国語に産業の創造」では，SBIR（中小企業技術革新制度）

翻訳され，ウェブを通じて広く紹介されている

26）。

の定量的な比較から，日米の政策の本質的な違いをこれにより，我々の研究結果は日本語・英語・中国

解き明かした，実務者必携の書である。本書は，日語で配信され，広く情報発信がなされている。

本のイノベーション政策を定量的に米国と比較し，また日本の各産業でのイノベーションに関わる問題を明らかにした上で，これら問題を克服するための・インディアナ大学Katy Börner博士との共同研究
科学技術データの分析と可視化を専門とするイン

イノベーション戦略について解説したものである。

デ ィ ア ナ 大 学 Cyberinfrastructure for Network「第5章 イノベーション指標の開発と現状」
は治部・Science Center の Founding Director である Katy

長部の共著であり，“OECD Science, Technology23）英語での発表は，例えば以下のものがあるが，本稿で紹介した内容と同様のものであるため詳細は割愛させていただく。
F uture Information Technology, Lecture Notes in Electrical Engineering Volume 309, 2014, pp 549-554, http://link.springer.com/chap
ter/10.1007%2F978-3-642-55038-6_8624）国際学会での発表は以下のとおり。本稿で紹介した内容と同様のものであるため詳細は割愛させていただく。
1.The 9th FTRA International Conference on Future Information Technology（FutureTech 2014）
http://www.ftrai.org/futuretech2014/Futuretech-14%20Programbook.v9.pdf
2.The 9th Annual Conference of the EPIP Association（EPIP2014）
http://www.epip.eu/conferences/epip09/docs/programme.pdf
3.International Council for Scientific and Technical Information 2014（ICSTI2014）
http://www.prime-pco.com/icsti/icsti_2/speaker.html
25）SCIENCE, 8 MAY 2015, Vol.348, Issue 6235, Page 616
26）情報工程 http://tie.istic.ac.cn/ch/index.aspx
本稿執筆時点で４つの記事（基于新指标体系的制药产业现状俯瞰与未来预测，制药行业特定技术的俯视与未来预测，品开发主体分析，在研药物关联专利的判别指标）が翻訳されている。
27）Katy Börner 博士は当分野の第一人者であり，彼女の著書 Atlas of Science は，2011 年の ASIS&T Best Information Science Book
award を受賞している。また，以下の TEDx Bloomington や GoogleTechTalks で彼女の研究を垣間見ることができる。
Katy Börner's TEDx Bloomington talk on Maps & Macroscopes -- Gaining Insights from BIG Data. March 2013.
Katy Börner presents Scholarly Data, Network Science and (Google) Maps at Google, Inc., Mountain View California. Jan 2007.
28）詳細は以下を参照されたい。Mari Jibu, Yoshiyuki Osabe, and Katy Borner, Knowledge Flows and Delays in the PharmaceuticalInnovation System, ISSI 2015, http://www.issi2015.org/files/downloads/all-papers/0877.pdf

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イノベーションシステムの可視化に向けた分析

2015 年 5 月 8 日付けサイエンス誌の記事「Japan'sand Industry Scoreboard 2013”を使用して，
イノベー

目し，これらのリンケージを基にした分析が今後のションプロセスを如何なる指標によって評価できるカギになると考えている。そして，分析対象を全分かを解説した。また「第 11 章『日本知図』の生成と野へと拡大し，引き続きイノベーションシステムの分析」は他の著者らとともに治部が執筆を行った。

可視化に資する分析を目指しているところである。

単行本『イノベーション政策の科学：SBIR の評価と未来産業の創造』
山口 栄一（編集），東京大学出版会，348 ページ
ISBN-10:413046115X
ISBN-13:978-4130461153

profile8. 今後の展望

長部 喜幸（おさべ よしゆき）

科学技術立国・知的財産立国を目指している我が

2000 年東京大学薬学部卒，2002 年東京大学大学院薬学系研究科（修士）卒，2002 年特許庁入庁後，特許審査官，特許庁審査基準室，
ベルギー国ルーバン・カソリック大学，
経済産業省製造産業局生物化学産業課，
経済協力開発機構（OECD），等

国にとって，その源泉たる科学技術投資を充実させることは重要な課題といえる。一方で，官民あわせた総研究開発費（対 GDP 比）は主要先進国の中で最も大きい 29）。
2015 年 6 月 1 日に発表された「財政健全化計画等に関する建議」においては，政府部門の科学技術振興費について，予算額は平成元年度比で約 3 倍と社会保障費を超える大きな伸びとなっていることを指profile摘し，科学技術予算の費用対効果の向上や「量」か

治部 眞里（じぶ まり）ら「質」への転換等が課題としてあげられている

ノートルダム清心女子大学情報理学研究所助教授，
文部科学省科学技術・学術政策研究所を経て，2008 年に科学技術振興機構に入構。
2013 年 4 月より経済協力開発機構（OECD）コンサルタント。
2015 年 6 月より，内閣府に出向。
MBA（McGill 大学）
・医学博士（岡山大学）。
The 11th European Meeting on Cybernetics and Systems
Research において最優秀論文賞受賞。
主な著書として，“Quantum Brain Dynamics and Consciousness”（John
Benjamins），『脳と心の量子論』『マンガ量子論入門』（ともに
講談社ブルーバックス）等がある。
専門は科学技術政策。

。

30）

上記 ISSI 2015 で示唆された課題の一つも，ファン
ディングの評価であった。
費用対効果の向上等のためには，イノベーション
政策の評価，すなわち政策が実行された結果どのような効果があったのかを見極める指標作りが重要である。我々は，論文・特許データなどの科学技術に関するアウトプットの指標だけでなく，資源である
ヒト・カネ等の投資に関するインプット指標にも着29）例えば「平成 26 年版科学技術要覧」等を参照。
30）財政制度等審議会，財政健全化計画等に関する建議，平成 27 年 6 月 1 日
https://www.mof.go.jp/about_mof/councils/fiscal_system_council/sub-of_fiscal_system/report/zaiseia270601/02.pdf

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