知財情報検索と解析の将来展望―拡張知財情報科学者（Enhanced & Augmented IP Information
Scientist）に 3 年以内になるためにはどうするか？―
Future perspective for Intellectual Property Information Retrieval and Analysis: What should you do to become an
Enhanced & Augmented IP Information Scientist within 3 years ?
一般財団法人情報科学技術協会

パテントドクメンテーション部会主査

桐山勉

2004 年から INFOSTA-SIG-パテントドクメンテーション部会のコアパースン。2006
年 2 月に帝人知的財産センターを定年退職し、2006 年 4 月から Japio 特許情報研究所の客員研究員を務める。2011 年～2016 年に IPI-Award Selection Board（国際特許情報賞選考委員）を務めた。2014 年より World Patent Information 専門誌の EAB 編集員も務める。2013 年 4 月より、はやぶさ国際特許事務所の顧問も務める。知財情報解析の専門家でもある。

社と共同研究を開始。

1 はじめにD） 米 国 USPTO に お け る Sigma-PLUS16） と い う

この三年間で TV1）、新聞、雑誌、広告などの巷の一
般的な会話の中でも頻繁に AI（人工知能）という言葉

Prior Search の 研 究。IP.com と IEEE と の 支 援 を受けての試行研究。

が出現するようになって来た。筆者の定点観測地点の対E）Oxford 大学のオズボン准教授と野村総研の共同研

象として IPI-ConfEx2）、East meets West3）、PIUG

究 17） をうけて、その後に Advanced Attorney の（または ICIC 会議）、PIAC in
年次大会 4）、Ⅱ-SVD5）出現と活躍。

China6）、特許情報フェア＆カンファレンス 7）、EPO-

F） イ ン ド 系 企 業 の Srinivasan Parthiban 氏 の Ⅱなどの国際会議に注目し、この三年間にそこで発-SDV5） および PIUG2017 年次大会 4） における発

PIC

8）

表されたプレゼン資料を集めて読み漁った。それに専門

表プレゼン。

と日々の日経G）コンピューター言語 Python は、ユビキタスに誰で新聞情報とアジア特許情報研究会の仲間との情報交換なも例えば有料 Web セミナーを通じて受講できる時代

どが筆者の主な情報源である。

である。

雑誌の World Patent Information 誌

9）

の 10

情報科学技術協会の月刊誌 7 月号に筆者らの総論記

か月の間に筆者に強く影響したのは次の 7 項目である。

事 18）が掲載される機会を得た。その執筆準備作業が AI

A）新人 AI 研究者の育成：8 社からの 9 億円支援で東に関する諸々の情報の蒐集と勉強に極めて役立った。

昨年の特許情報フェア＆カンファレンス以降

10）

大に AI の寄付講座 11）。2021 年 5 月までの 5 年計画。
3 省連携による次世代の人工知能技術の研究開発と人材確保。高校生に対する AI 技術の数学的な考え方の2 拡張 IP 情報科学者になるためには教育も既に行われ始めた 12）。米国にはシンギュラリ

筆者が主唱する造語、
拡張 IP 情報科学者とは Enhancedという名の大学も既に設立されて加速度& Augmented IP Information Scientist の こ と で的な変化に備えるための教育がなされていると日経新ある。IP 情報科学者という概念は、2008 年に（当時聞にも掲載されるこの頃である。

の特許検索競技大会委員長の）中出良治氏と欧州 PDG

ティ大学

156

13）

B） 大手 IT 企業の機械学習・深層学習のフレームワーを訪問した際に当時の PDG 会長の Minoo Phillip 女史

クの公開、および米 Google 社が無料で AI 研究者にから教わった考え方である。単なる特許情報の依頼代行

スパコン開放 14）。

調査をするのではなく知財情報と非特許情報も含めて必Ｃ）欧州特許庁の TAPAS 構想（Toward Automated

要情報をすべて集め、理解し、更に科学者らしく情報解

Prior Art Search）の研究 15）。2013 年に averbis

析し、依頼元にその結果を報告できる高度な情報科学者

という考え方である。

筆者は持論として、三つの目（①鳥の目、②魚の目、Enhanced Human（拡張人間）という語彙は AI 記

③ 虫 の 目 ） の 他 に、 第 4 の 目、 所 謂、 予 測 の 目・ シ

事の中で頻繁に使われている。平たく言えば、AI 技術

ミュレーションの目が必要と考えている。それをいつを身に付けて AI 技術を活用できる能力を持った人間（AIも One-Sheet 形式でイメージアップすることが実践

技術で補強された能力を持った人間）を意味する言葉で行動には必要と考え、先ず、その One-Sheet を作成ある。

した（図 1 参照）。三段階で把握するために、現状と 3～5 年後の近未来予測と約 10 年後の遠未来イメージ推というバーチャルリアリティの関係で良く使われ始めた

測を強制発想にて描いた。すると、副題の「拡張知財情

語彙である。また高度医療のお蔭で、義足と義腕で通常

報科学者（Enhanced & Augmented IP Informationの人と全く変わらい活動をしている人達も多くなってき

Scientist）に 3 年以内になるためにはどうするか？」た。筆者も心臓病を患いリハビリ治療中であるが、そのが自分自身の脳裏に朧げに浮かんできた。コンピュー

リハビリ仲間には人工心臓の人も内蔵心臓ペースメー

ター言語の Python を学ぶ一歩を踏み出してから更にカーを埋め込んだ人も多種多様であり、高度医療の恩恵

徐々にではあるがこの One-Sheet が具体的に映り始を受けた Augmented Human（拡張人間）とお付きめて来た。

合いをするように変わった。だから、筆者の経験から思いついた新造語が「Enhanced & Augmented IP
Information Scientist（拡張知財情報科学者）である。

必要と推測する「5 つの Level」（私案）
3

福澤諭吉翁のエピソードを知って、自己啓発のためのAI 技術のことを調べていると自動運転技術の技術開中期 3 年～5 年の計画を思いついた。諭吉は 24 歳の発の目標の 5 つの level に遭遇する。それにちなんで、時（1859 年）に横浜の外国人居留区を見物に行った。

筆者の独断にて拡張 IP 情報科学者になるための途中経

蘭方医・緒方洪庵の私塾「適塾」でオランダ語を学んだ

過を考慮しつつ、5 つの level の私案を思いついた。人

福澤は横浜の外国人居留区では蘭語が通じず、英語が話間には願望が見つかったとしてもそれを実現するまでにされていたことに挫折した。福澤は大阪の適塾に戻ったは相当の修行時期が必要となり、日々の訓練が必須とな

翌日から英語の独学に切り替えたエピソードである。まる。頭だけでなく身体で覚えて慣れること（習慣化）がた、「慶応義塾信義」には三カ月（初歩書）、六カ月（地特に大事である。そのためには努力と覚悟が必須である。

理書または窮理書）、六カ月（歴史書）の合計 1 年 3 か

筆者は、3 年以内に少なくとも表 1 の Level-3 に到月の修行が先ず必要と書かれていると教わった。筆者も、達したいと願望している。好ましくは、その Level-4

上記のエピソードを知った後で、友人の安藤氏に強くに到達したいと願望している。そして AI 技術を活用し勧められて、人工知能のコンピューター言語の Python

た特許情報総合検索システムの開発に貢献できる拡張を学ぶ決心をした。

IP 情報科学者になりたいと夢と強い願望を持っている。

図 1 筆者の 3 ステップ予測のイメージ図
図１ 筆者の３ステップ予測のイメージ図

筆者は持論として、三つの目（①鳥の目、②魚の目、③虫の目）の他に、第４の目、所謂、予測の目・シミュ
レーションの目が必要と考えている。それをいつも

YEAR BOOK
2O17 157
筆者は、３年以内に少なくとも表１の Level-3に到達した

いと願望している。好ましくは、その Level-4 に到達した

2

特許情報の高度な活用

Augmented は Augmented Reality（ 拡 張 現 実 ）表 1 筆者が推測する５つのレベル（私案）
表１ 筆者が推測する５つのレベル（私案）

ANACONDA Navigator を Cloud で利用してセミナー受講

level各レベル内容の状態

ﾓﾃﾞﾙ人物

Level‐0

AI技術に無関心
AI技術には全くの素人

2015年までの筆者

Level‐1

AI技術に興味・関心を持つ
文献・特許の蒐集・収集

2016年4月時点の筆者
2017年1月時点の筆者

Level‐2

AI技術の専門用語を理解する
深層学習の仕組み・言語を理解する
AI技術を使ったAPIを活用している

2017年12月時点の筆者目標
2018年8月時点の筆者目標
2016年の昭和電工のT氏

Level‐3

AI技術の深層学習のプログラムを書く。
自分のPCにて 特許情報の教師ありを解析

2016年時点の友人A氏
2018年8月時点の筆者目標

Level‐4

AI技術に関して４人で議論ができるｻｰﾁｬｰ①コーディネータ、②Deep Learning技術者、③Ｐｌａｔｆｏｒｍ－Ｅｄｇｅﾓﾃﾞﾙ設計ＳＥ、④拡張ＩＰ科
学者（橋渡し役）

2020年8月時点の筆者目標

大人の人工知能の改善ができる。
大手ＩＴ企業が提供するＡＩの無料システムが触れる深層学習技術を持っている。

2020年以降の筆者目標
2015年時点のIBMの知人(Stephen Boyer氏）

Level‐5

Janome(64bit)

PyPI 利用可能 Package
Scikit learn

スパイダー（Jupyter notebook 代替）

Jupyter notebook

数値計算

グラフ表示

データ分析

その他のライブラリー選択肢

IPythonNumpy

Matplotlib

pandasWord2vec
Doc2vec

Pythonその他(Windows 用 Version3.5)

Jupyter notebook
Linax

Windows(64bit,32bit)

macOS

筆者の受講コース：Python で聴き蛙学習：scikit-learn で学ぶ識別入門（受講料 15,000 円,Udemy）

図 3 筆者が学んだ Python と各種ライブラリー（Interface 誌 6 月号の P68 の図 1 を参照して作成）

1

Abraham Lincoln 曰く、「誰かが素晴らしい成功を

②魚の目、
目・シミュ
をいつも
実践行動に
した。
（図
３~５年後
推測を強制
情報科学者
st)に３年の脳裏に朧
on を学ぶるがこの別途にライブラリーより蒐集
日本語処理（形態素解析）

PyPI(Pythin Package Index)

収めたということは、他の人にも同じことができるとい
筆者は、３年以内に少なくとも表１の Level-3 に到達した
いと願望している。好ましくは、その Level-4 に到達したう証明である」と。この格言を信じて実践行動を開始しいと願望している。そして AI 技術を活用した特許情報総合
たい。
検索システムの開発に貢献できる拡張IP 情報科学者になりたいと夢と強い願望を持っている。

コンピューター言語
Python を学び
Abraham Lincoln 曰く、「誰かが素晴らしい成功を収めたと始める
4
いうことは、他の人にも同じことができるという証明であコースから成るセミナーがある」と。安藤氏を信じているが「本当に素人の筆者でも着いて行けるのか」という不安で一杯であった。
しかも 15000 円の有料である。（1 週間以内に申込
めば 92％ off の 1200 円で申し込めるとのこと。） 清
水の舞台から飛び降りるがごとく大きな覚悟が筆者には必要であった。一旦、登録購入したものの 119 コースを修了するまで、解からないことだらけで最初の十数時る」と。この格言を信じて実践行動を開始したい。
大手 IT 企業はフレームワークを公開している。それ間が苦痛の何物でもなかった。しかし、全 119 コース

らはどのようなコンピューター言語を使っているのだろ４．コンピューター言語 Python を学び始める
うか。質問を友人に送り、教えて頂いたのが図 2 である。
大手 IT 企業はフレームワークを公開している。それらは
また、 図 2 の 中 に Srinnivasan Parthiban 氏 がどのようなコンピューター言語を使っているのだろうか。

を 30 時間以上の忍耐後に終了し、現在随意に受講できちなんで、質問を友人に送り、教えて頂いたのが図２である。
「Pythonが多用されている」ことを何度も説明したプ

この有料 Web セミナーを受講して解ったことがあめの途中経

レゼン・スライドを埋め込んでみた。

術の技術開る第 2 回目の自己学習を 50 時間以上かけて行っている最中である。

る。

ついた。人A）確かにユビキタスに誰でも自分の PC にて機械学習

するまでにの深層学習を Python 言語で触れる時代であることが必須となが素人の筆者にも確認できた。

習慣化）がB）機械学習―深層学習の Python 言語に対する拒否ア須である。

レルギーが無くなった。
C） 数学的科学手法の Vector 法の次元数に限界が無く、また、次元縮減法とか二値化識別法とか深層学習
図 2 Python
は広く活用されているという結果
図２ Pythonは広く活用されているという結果

筆者は、アジア特許情報研究会

中に沢山存在することが判明した。その結果、同義語・

知財情報解析研究グ

類推語などを過去の経験から見つけるベテラン・サー

ループにも所属している。そのリーダーの安藤氏に強くチャーの域には AI は到底達成できないだろうという〔3〕勧められたことがある。

「 今 は 誰 で も 機 械 学 習 の 深 層 学 習 を 自 分 の PC で158の最適法などの客観的手法が既に公開ライブラリーの思いは「筆者の偏見に過ぎない」と実感できた。所謂、数学と知財情報サーチャーの仕事が繋がった。

学 べ て 触 れ る 時 代 で す よ！」「 コ ン ピ ュ ー タ ー 雑D）AI の強みは、構築されたアルゴリズムとシステム

誌「Interface」（2017 年 6 月 号 ） に 掲 載 さ れ たにより自己学習が人間の 1000 倍以上の学習経験時

Jupyter-Notebook を利用して、有料 Web セミナー

間を短時間にこなしてしまう超スピード機能であると

Udemy の中で、公開された Python（Version3.5）を実感できた。まさに、囲碁と将棋の AI 電王戦にて、「AI

インストールしながら公開オープン・リソース・ライブ

が人間の経験時間の 1000 年以上の自己対戦研究がラリーをインポートして自分の PC 上で演習する 119できる」という特徴とよく似ている。

【知財分析＋IP ランドスケープ】の5 時代
2017 年 7 月 17 日の日経新聞に「知財分析

続するには知人の皆様のご支援をお願いする以外には手
段がない。

経営

の中枢に」「IP ランドスケープに注目が集まる」という

事例研究
（Ⅰ）
─
【Semantic Search＋AI】

6

尊敬する三井物産戦略研究所の山内明先生がその約 1

この三年間で色々な検索システムが裏で AI が稼働か月前に日経新聞社からインタビューを受けられて、そして改良されている。定点観測地点として海外の国際の結果の内容が詳細に日経新聞記事になったものであ会議に毎年継続して参加しているとグローバル特許情る。今年の Japio YEAR BOOK 2017 には著名な山内

報業界における大きな潮流が見えて来る。その一つが、

明先生の論文「特許マーケティングを中心にした IP ラ

【Semantic Search ＋AI】および【Citation Search

ンドスケープ実践に役立つ知財情報戦略」が収録される＋AI】という考え方である。その潮流を確認するためのと聞いているので、是非とも精読して参照して頂きたい。

事例研究として、特許検索競技大会 2016 の化学・医また、今年の特許情報フェア＆カンファレンスに来日

薬分野の問 2 の問題の解答を色々なシステムにより試し講演される予定の Anthony Trippe 氏は Patinfor-

行してみるのが良いと考えている。その試行の結果から、

matics.LLC の創業者であり、現在ではイリノイ工科

何か新しい知見が得られないかを個人的に研究してい大学（IIT）の IP Management and Markets の准教る。最終的な報告は INFOPRO シンポジウム 2017 に授でもある。彼は 2010-2012 年には米国 PIUG のて報告するつもりであるが、その中間結果をこの場にて会長を務めた重鎮である。彼は、早くから IP ランドス

一部だけ記述する。

ケープに注目し、WIPO の委託を受けて Guideline for

筆者らは、「情報の科学と技術」の 7 月号に執筆した

IP Landscape を作成した人物でもある。彼も今年の総論 18）において、「特許検索競技大会において AI も参

Japio YEAR BOOK に「二値化識別法の有用性」につ加が許容され、AI が 5 年以内に Gold 賞を受賞する日

いて論述すると聞いている。是非英語文を精読して貰いが訪れるのでないか」と予測した。だからこそ、その特たい。

許検索競技大会の事例にて研究を具体的に行った。

筆者が尊敬するお二人とも知財情報を解析することの重要性を早くから指摘され、IP ランドスケープを実践【Shareresearch19）による概念検索テスト】

してきた国内と海外の IP ランドスケープ活用の牽引者

筆者の常用検索システムの予備検索として概念検（この業界にて率先垂範する機関車的な存在の尊敬すべ

索 も 多 用 し て い た。 し か し、「 用 い る 単 語 の 重 み 付き重鎮）である。

けを詳細に変えた概念検索」をする習慣が抜けていこの様に注目される IP ランドスケープを実践するたた。筆者の死角であった。この死角を徹底的に研究し、めに、筆者も努力を重ねている。筆者が常用する特許検Shareresearch の効果を最初に見つけたのは友人の安索システムは Shareresearch と JapioGPG/FX であ藤氏であった。その驚くべき知見を追試してみたら、筆る。それらの検索結果をダウンロードしてレイテック社

者も図 5 の結果を得た。

の PAT-LIST-GLS にて通常の特許分析を日常茶飯事的に行っている。そして、それらの俯瞰可視化と IP ラ
ンドスケープ化を色々な手法で行っている。最近ではGrid 図（モザイク図）と引用被引用ネットワーク図とWord Cloud 図を併用することが多い。
更に筆者は新しいシステムを試行するために、できる限り交渉して試行実践ができないか世界の知人人脈を通じて努力を惜しまない。筆者は既に帝人を退職し 10 年以上も経つので自分のやりたいこと・やりたい研究を継Shareresearch の第一段階の概念検索（通常多用しているもの）に次の文を入力した。
【入力文】熱可塑性樹脂フィルム基材層（A 層）、酸
化ケイ素蒸着層（B 層）、ポリビニルアルコール系
樹脂と粘土鉱物を含む塗膜層（C 層）が他の層を介して又は介さずにこの順に積層されてなることを特徴とするガスバリア性包装用フィルム。
ここで、驚くべきことは、入力文において「粘土鉱物」

YEAR BOOK 2O17 159

2

特許情報の高度な活用記事が掲載され、知財業界で話題になっている。筆者が（友人の安藤氏の知見と正確には全く同じではないが、上（友人の安藤氏の知見と正確には全く同じではないが、上位に該当３件が含まれていることは、検索時期が多少１か

稼働して
稼働して
会議に毎
会議に毎
界におけ

位に該当３件が含まれていることは、検索時期が多少１か
月遅れても、筆者の PC でも再現できた。
）
月遅れても、筆者の PC でも再現できた。
）

界におけ
ic
Searchic
Searchである。

業の Trial 申し込みを優先するから」と筆者は拒絶され

である。
検索競技
検索競技
色々なシ

た。しかし、今年の 7 月 20 日に NGB 社で開催されたセミナーには受講者特典として 10 日間の Trial が付

色々なシ
。その試
。その試
個人的に

与されていた。岐阜県大垣市から 25,000 円の交通費を自己負担して参加した。更に、「セミナー受講者でア

個人的に
ポジウム
ポジウム
をこの場

ンケートに答えた場合には、更に 5 日間の Trial が追加される」と説明があったので、それを申し込んだ。昨年をこの場
図４ Shareresearch の単語重み付の指定画面
図 4 Shareresearchの単語重み付の指定画面
図４ Shareresearchの単語重み付の指定画面

した総論
した総論
参加が許

参加が許
訪れるの
訪れるの
索競技大

の特許情報フェアから 10 カ月も待ち続けた Trail が幸運にもできた。早速、田辺氏の論文「ビッグデータ時代
における特許情報調査への人工知能の活用」の 3.2 節に記載の XLPAT の記述内容を検証した。その論文の

索競技大

図 3、図 4、図 5、及び図 6 に記載の内容も全て検証確認ができた。

検索も多
検索も多
細に変え

次に、特許検索競技大会 2016 の化学・医薬分野の問 2 を XLPAT を用いて解くことに挑戦した。

細に変え
角であっ
角であっ
の効果を

データベースは LexisNexis 社のものを共用してい5 Shareresearchの単語重み付結果の上位画面
図５ 図
Shareresearchの単語重み付結果の上位画面

の効果を
驚くべき
驚くべき

図５ Shareresearch の単語重み付結果の上位画面の類似語である「モンモリロナイト」は単語重み付け指〔5〕定の画面（図 4）には全く表面にでていない。しかし、〔5〕その結果の図 5 では第一位と第四位と第七位に正解が表示された。（友人の安藤氏の知見と正確には全く同じではないが、上位に該当 3 件が含まれていることは、検索時期が多少 1 か月遅れても、筆者の PC でも再現できた。）
特許検索競技大会の問 2 は、「正解特許の内の異なるるので問２の問題を英文化することから始めた。
【検索概念の英語文（筆者の英訳）】A thermoplastic
resin film base layer (layer A), a silicon oxide
vapor-deposited layer (layer B), a coating
film layer (C layer) containing a polyvinyl
alcohol resin and a clay mineral in this orderwherein the gas barrier laminate film islaminated.

5 社の特許を選んで答えよ」という指定なので、その 5

残念ながら、XLPAT には Semantic Search 英文を

件の 6 割の 3 件を上位 10 件以内に表示させる「概念入力して検索する機能が見つけられなかった。そこで、検索＋ AI」の威力に筆者も驚かされた。

複雑な近接演算式を考えて、Search 機能において日本（当然のことながら、ベテランの特許検索サーチャー

特許、公開系、フルテキスト検索対象で検索を行った。

が作る模範検索式を Shareresearch で追試して作成す
れば、28 件（筆者メモ控え S2913）がヒットし、正解は 5 件が含まれていたことも追試検証できた。）【XLPAT20）による Search 検証】
前述の表 1 に記した Level-2 に到達するためには、【実際に入力した複雑な近接演算式】（（“Silicon oxide” OR SiO）W/n30（deposition
OR CVD）） AND （（“polyvinyl alcohol” OR
PVA） W/n20 （clay OR montmorillonite））
AND（gas W/n2 barrier）AND packaging

AI を組み込まれた特許検索システムを使う経験がどう

非常に速い応答スピードで 66 件がヒットした。（図 6

しても必要であった。そのために、特許情報フェア＆カ参照）

ンファレンスに出展していた XLPAT-lab 社のブース160を訪れ、詳細に説明を聞き、別会場の企業プレゼンにも更に、驚くことは絞り込み検索機能（+add field）

参加した。その後、直に英語メールを送り、Trial を強があり、Title+Abstract+Claim にて絞り込むと 6 件

く希望する旨を何度もお願いしたが、「日本の製造業企がヒットした。（図 7）

、詳細に説

その後、

Title+Abstract+Claim にて絞り込むと 6 件がヒットした。
（図７）

何度もお

を優先す

月 20 日にして 10 日専門家でないと直ぐには気づかないことだと筆者は判断

25,000 円

した。

ー受講者

（註：しかし、Shareresearch の第 2 段階の単語重al が追加み付け概念検索の結果では、裏側で動く AI がそれを見

。昨年の

幸運にも

つけて来ている観点に凄さがあると筆者は判断してい

における

る。）

に記載の

、図４、図

2

筆者がイタリアのローマ市で 3 月上旬に開催されたの問２を

特許情報の高度な活用【InnovationQ Plus21）による概念検索テスト】た。

貴社らのものか？」という内容を英語で質問したら「Yes,

IPI-ConfEx2017 に 参 加 し た 時、IP.com 社 と IEEE

その通り」という回答が返ってきた。そこで、特許情報フいるので【絞り込み検索式】(("Silicon oxide" OR SiO) W/n30 (deposition OR CVD))

oplasticn oxidelayer (CAND (gas W/n2 barrier) in Title, Abstract, and Claim.
図 6 XLPATにおける 66 件ヒットの上位画面
図６ XLPAT
における６６件ヒットの上位画面（No.1、No.2、No.3、No.5、No.7 が正解であった。）（No.1、No.2、No.3、No.5、No.7 が正解であった。
）

d a clay

協会の共同展示ブースが設けられていた。そこで、「米ェア＆カンファレンス 2016 にて USPTO の Thomas A

国 USPTO の STIC にて Sigma-PLUS を試行研究しBeach 氏の英語スライドの４枚を見せながら、「このスライているが、それは貴社らのものか？」という内容を英語

ドの図と同じ画面をここで確認したいので、見せて欲しい」

で質問したら「Yes，その通り」という回答が返ってきと約 30 分間も粘り交渉した結果、展示ブースにてデモ説明た。そこで、特許情報フェア＆カンファレンス
2016
するお二人では説明できないと言い出した。そこで、「日本
にて USPTOの Thomas A Beach 氏の英語スライド
にて日本語で私にデモ説明できる人を紹介して欲しい。
」とlaminateの 4 枚を見せながら、「このスライドの図と同じ画面を要望しながら名刺を交換した。すると５月になって
IP.comの Jim Durkin 氏からメールが入り「電話で話したい」とここで確認したいので、見せて欲しい」と約30 分間言ってきた。その後７月になり、丸善雄松堂(株)から筆者のも粘り交渉した結果、展示ブースにてデモ説明するお〔6〕

携帯スマホに突然に電話が入り「IEEE「日本に協会からの依頼事
二人では説明できないと言い出した。そこで、
項で InnovationQ Plus を説明させて欲しい」と連絡が入って日本語で私にデモ説明できる人を紹介して欲しい。
」
た。幸運の女神の降臨であった。

と要望しながら名刺を交換した。すると 5 月になって８月 10 日にこちらの要望の「特許検索競技大会 2016 のIP.com の Jim Durkin 氏からメールが入り「電話で話問２を使いデモをして欲しい」とお願いした。しかし、近したい」と言ってきた。その後 7 月になり、丸善雄松

接演算のコマンドが正確に詳細に判らず、困った。Trial の堂（株）から筆者の携帯スマホに突然に電話が入り「IEEE7 XLPATにおける＋add field
field 絞り込み検索結果
図７図 XLPAT
における+add
絞り込み検索結果（No.1、No.3、No.4、No6 が正解であった。）（No.1、No.3、No.4、No6 が正解であった。
）【絞り込み検索式】（（“Siliconoxide”OR SiO）W/n30（deposition
ただし、
この結果で注意したいことは、
もしも「clay mineral」の類似語である「montmorillonite」を複雑な近接演算式にOR CVD））AND（gas W/n2 barrier） in Title,
組み込まなかった場合の検索の実証確認結果
である。
Abstract, and Claim.
残念ながら「montmorillonite」を組み込まなかった場合に
ただし、この結果で注意したいことは、もしも「clayはヒット 22 件が得られたが、正解は１件も含まれなかった。

mineral」の類似語である「montmorillonite」を複雑だから、問２の問題の難しさは、「粘土鉱物」の類似語をウ

な近接演算式に組み込まなかった場合の検索の実証確認
イキペディアで調べれば気づくかも知れないが、専門家で許可を漸く頂き、８月 23 日に Sign In に成功した。

協会からの依頼事項で InnovationQ Plus を説明させ

早速、InnovationQ Plus にも、英語の質問文を投げた。

て欲しい」と連絡が入った。幸運の女神の降臨であった。
8 月 10 日 に こ ち ら の 要 望 の「 特 許 検 索 競 技 大 会
2016 の化学・医薬分野の問 2 を使いデモをして欲しい」とお願いした。しかし、近接演算のコマンドが正確に詳細に判らず、困った。Trial の許可を漸く頂き、8月 23 日に Sign In に成功した。
早速、InnovationQ Plus にも、英語の質問文を投げた。
InnovationQ Plus の凄いところは、質問文に mont-

結果である。
ないと直ぐには気づかないことだと筆者は判断した。

morillonaite が無くても、Shareresearch の結果と同

残念ながら「montmorillonite」を組み込まなかった（註：
しかし、Shareresearch の第２段階の単語重み付

様に Top 8 位と Top 17 位に正解が出現する点である。

場合にはヒット 22 件が得られたが、正解は１件も含ま
け概念検索の結果では、裏側で動く AI がそれを見つけて来その他の試行結果の詳細は、INFOPRO シンポジウムている観点に凄さがあると筆者は判断している。
）
れなかった。

にて報告したい。
図８ InnovationQ Plus の Top8 位の結果図だから、問 2 の問題の難しさは、「粘土鉱物」の類似

Semantic Search 式を clay mineral such as mont-

語をウイキペディアで調べれば気づくかも知れないが、

morillonaite に修正すると、上位 30 件の中に正解が【InnovationQ Plus２１）による概念検索テスト】

筆者がイタリアのローマ市で３月上旬に開催された
IPI-ConfEx2017 に参加した時、IP.com 社と IEEE 協会のInnovationQ Plus の 凄 い と こ ろ は 、 質 問 文 に montmorillonaite が無くても、Shareresearch の結果と同様に
YEAR BOOK 2O17 161
Top8 位と Top17 位に正解が出現する点である。その他の試

結果

早速、InnovationQ Plus にも、英語の質問文を投げた。

mineral」

7

演算式に

る。

事例研究
（Ⅱ）─【Citation Search
＋AI】

た場合に

Ambercite.com の 副 社 長 と は 米 国 PIUG2013

なかった。

年 次 大 会 に て 質 問 し て か ら は 知 人 と な っ た。Doris

似語をウ

Spielthenner さん（女性社長）とは 2015 年に Web-

専門家でEx 会議を数回も行った間柄のために、最近市販され始た。

めた Ambercite Ai22） も幸運にも特別に試行すること語重み付ができた。二人が出願している特許を Shareresearch

つけて来
図 8 InnovationQ Plus の Top8 位の結果図
図８ InnovationQ
Plus の Top8 位の結果図

7 件も増加する結果になった。短期間の試行期間であ

催された

E 協会の

USPTO

、それは

にて検索すると、多数がヒットする。その代表的な特許群は次のものである。
AU2013332274B，AU2015246129A，

InnovationQ Plus の 凄 い と こ ろ は 、 質 問 文 に mont- WO2015059491A，EP2909756A， 特 許るので筆者が詳細に機能を把握できていない可能性がmorillonaite が無くても、Shareresearch の結果と同様に 06063053、US2015/0220535ある。InnovationQ Plus は、「Semantic Search ＋
Top8 位と Top17 位に正解が出現する点である。その他の試
それらの特許番号を 1 件づつ Ambercite Ai に入力
AI」を中心的な想定活用法として位置付けて、高度な行結果の詳細は、INFOPRO シンポジウムにて報告したい。
して前 3 世代＋本件＋後 3 世代＝合計７世代の引用被Boolean 近接演算式の作成を想定していない。なるほど、米国 USPTO が注目して試行検討をするはずと直引用のネットワーク関係を調べている。
Ambercite Ai には残念ながら【Semantic Search

感した。

〔7〕 以上の三種類の Trial により表１の Level-2 に漸く＋AI】の文章表現の入力画面が無いので、あくまでも特許番号の入力が中心になる。そこで、特許検索競技大会

辿り付けた。

2016 の化学・医薬分野の問 2 の正解特許番号群を色々と入力して調べた。

【同義語・類似語を見つける工夫】
欧 州 特 許 庁 は word2vec を TAPAS に 応 用 し て い

事例研究（Ⅰ）のような結果は得られないが、図 9 のる と 聞 く 15）。 米 国 USPTO の Sigma-PLUS で はような引用被引用の 7 世代間のネットワーク図が得ら

OpenNLP と WordNet を 活 用 し て い る ら し い 16）。

れ、Boolean 検 索 と も、「Semantic Search ＋AI」

友 人 の 安 藤 氏 は Word2vec と doc2vec を 使 い 分 け

検索とも異なった観点からの検索手法として、筆者は大て、自分の PC にて専門家として研究している。米国

変に重宝している。

PIUG2016 と 2017 年次大会

4）

では、elementary

IP 社の Sumeet Sandhu 氏（女性 CEO）が、二段階
Semantic Search 式を clay mineral such as mont（Macro Analytics, Micro Analytics） に て Searchmorillonaite に修正すると、上位 30 件の中に正解が７件ものkeywords（同義語・類似語）を見つける Tool を開増加する結果になった。短期間の試行期間であるので筆者

Ambercite Ai の 結 果 の ネ ッ ト ワ ー ク 表 示 は、ーク関係を調べている。
Amberscope と類似の表現方法である。Ambercite
Ai の Similarity 一覧表も Amberscope と同様な表現

が詳細に機能を把握できていない可能性がある。Inno発して
upgrade 中と発表している。（筆者はスライド
vationQ
Plus は、「Semantic）
Search +AI」を中心的な想定の第6 枚目に注目している。
活用法として位置付けて、高度な Boolean 近接演算式の作
以上、色々なプレゼン資料をダウンロードして精読し、成を想定していない。なるほど、米国 USPTO が注目して解からない部分を周囲の知人・友人に相談し、できるだ
試行検討をするはずと直感した。
け正確に理解するように努力している。いつも知人・友以上の三種類の Trial により漸く表１の Level-2 に辿りつ人に感謝のし通しである。
けた。

【同義語・類似語を見つける工夫】
欧州特許庁は word2vec を TAPAS に応用していると聞く。 米国 USPTO の Sigma-PLUS では OpenNLP と

１５）

WordNet を活用しているらしい１６）。

友人の安藤氏は

Word2vec と doc2vec を使い分けて、自分の PC にてオタク
族らしく研究している。 米国 PIUG2016 と 2017 年次大４）162 会 では、elementary IP 社の Sumeet Sandhu 氏（女性CEO）が、二段階（Macro Analytics, Micro Analytics）に

図９
2016の化学・医薬分野の正解特許の化学・医薬分野の正解特
図 9 特許検索競技大会
特許検索競技大会 2016
（特開
2000-043182）のネットワーク図許（特開2000-043182）のネットワーク図

氏は図９ 特許検索競技大会 2016 の化学・医薬分野の正解特タク

許（特開 2000-043182）のネットワーク図

次大

女性

）に

Tool

イド

ではあるが、upgrade しているために個々の詳細な項

筆 者 が Ambercite Ai を 特 に 有 効 活 用 す る 場 合

目が改善されている。筆者がチェックした特許番号が容は、情報源である日経新聞記事に関する特許を先ず易に EXCEL にダウンロードできるので、有用な手段とShareresearch にて概念検索と Boolean 検索で調べして使っている。

てから、その代表的な特許群の引用被引用特許群を調べ

筆 者 は、IP.com-IEEE 協 会 が 共 同 開 発 し たし、InnovationQ Plus に興味をもっている。Jim Durkinだけ

氏 が 示 し た 特 許 群（US6038561，US8539000，

集する際に活用している。

の文章表現の入力画面が無いので、あくまでも特許番号の入力が中心になる。そこで、特許検索競技大会 2016 の問２US8548951） を精読するだけでなく、Ambercite

筆者は日経新聞記事を読む際に自分の注目したい技術

Ai に て 7 世 代 間 に 亘 る 関 連 特 許 も 調 べ た。 図 10

テーマ（Private SDI theme）を 10 個ぐらい持ちなの正解特許番号群を色々と入力して調べた。

事例研究（Ⅰ）のような結果は得られないが、図９のよう
がら大網を張り、待ち伏せ作戦にて SDI 情報を集めてに US8548,951 の 引 用 被 引 用 の ネ ッ ト ワ ー ク 図

な引用被引用の７世代間のネットワーク図が得られ、（NW図）を示す。また図 11 にそのネットワーク図いる。例えば、（イ）
AI 技術関連、（ロ）自動運転技術、（ハ）会にBoolean
検索とも、「Semantic Search +AI」検索とも異なのSimilarity
結果のデータ画面も示す。この中には、ドローン技術、（ニ）空飛ぶ自動車技術、（ホ）情報解析
った観点からの検索手法として、筆者は大変に重宝してい
Aurekaの Themescape の 開 発 企 業 の Augirin 特 許
IT 技術などである。

さんも含まれ、広範囲に関係特許群を含めて把握することがる。

った

容易にできた。

大きな綺麗な結晶は最初に小さな結晶核と長い成長時間が必要である様に、切り抜き新聞記事群（A）とも幸Shareresearch で 検 索 し た 手 探 り 特 許 群（B）が 最 初

いるの結晶核と位置付けている。それを継続的に数カ月間する。

→1 年間→3 年間と続けることにより、Japio YEAR
BOOK 原稿のネタと INFOPRO シンポジウム発表のための研究ネタが徐々に雪だるま的に大きく膨らみ、質的91A,にも徐々に良好な Intelligence に改良されていくものと信じている。それを習慣行動にしている。71 歳の高前３齢になり視力と記憶力がすこぶる低下した状態におい

トワて、若い IP 情報科学者（良好な視力と抜群の記憶力を備えた若者たち）と上手くお付き合いをするために、筆〔8〕 必要である様に、切り抜き新聞記事群(A)と Shareresearcherscopeで検索した手探り特許群(B)が最初の結晶核と位置付けて
図 10

ity 一覧

IP.com 社の Jim Durkin 氏が指摘する特許
図１０
IP.com 社の Jim Durkin 氏が指摘するいる。それを継続的に数カ月間→１年間→３年間と続ける（US6038561B2-US8468147B2）の
NW 図

de して

特許(US6038561B2－US8468147B2)の NW 図

筆者がチ

ードでき

者の弱点を補完する「習慣実践行動＋AI 活用」が必要と信じている。だからこそ、AI を学ばざるを得ない。

8 結論
筆者の情報源と Intelligence への変換の手法と AI

vationQの第三のブームの図などを One-Sheet に纏めた。（図

た特許群

12）

るだけで

一気には拡張 IP 情報科学者には成れず、成長過程と調べた。

訓練努力と時間が必要になる。自己啓発をスキップする

図（NW

ことはできない。夢と願望を実現するためには、紙に描

milarity

いた夢と願望を書斎の壁に貼り、日々眺めている。超具eka の体的に日々一歩づつ亀の如く登り続けるのが最善の方法

、広範囲

。

、情報源

arch に表的な特過去特許と信じている。
図 11 US8468147B2の Similarity
図１１ US8468147B2の Similarity
結果 結果

ことにより、JapioYEARBOOK 原稿のネタと INFOPRO

筆 者 は Japio YEAR BOOK に 執 筆 す る こ と とシンポジウム発表のための研究ネタが徐々に雪だるま的に大きく膨らみ、質的にも徐々に良好な Intelligence に改良されていくものと信じている。 それを習慣行動にしていYEAR BOOK 2O17 163

2

特許情報の高度な活用

人にて、周辺特許群と過去特許群／最近特許群を網羅的に収Ambercite Ai には残念ながら【Semantic Search +AI】

基本軸：定点観測点の情報源（３年間分を蓄積）

Intelligence 化（�）

新聞情報、TV 情報、雑誌情報、他
国際会議（①IPI-ConfEx、②East meets West、③

選択と加工

PIUG 年次大会、④Ⅱ-SVD(または ICIC 会議)、⑤

引き出しに格納蓄積

Private SDIPIAC in China、⑥特許情報フェア＆カンファレン

再利用化できる状態化

ス、⑦EPO-PIC、�その他）

Intelligence 化（Ⅱ）
追試検証確認グローバル人脈

自分だけの知見の蓄積

自分の PC の特許検索システムと Tool にて（国内、海外）自分の分析 Tool にて、検証確認
お願い交渉

ワンランンク上昇志向（立つ位置の強制変更）
目標設定

情報発信→人脈内の情報化

学習と理解化Intelligence 化（Ⅲ）

試行知財情報システムにて短期研究
潮流 Semantic Search+AI

潮流 Citation Search+AI

私案目標設定知財分析＋IP ランドスケープ

研究と KH 化

Level-1～５

情報発信→人脈内で抜き出る情報共有化

学習と訓練と努力

潮流 Python を学ぶ

Intelligence 化（X）

世界の格言 ・偶然はよく準備された人にのみ微笑む (Louis Pasteur)・踏みならされた道から外れて森に入れ、そこに発見がある(Alexander Graham Bell)

Level-4 & ５

今までに未経験の新境地

ツーランクも上のお宝の覚醒？

・誰かが素晴らしい成功を収めたということは、他の人にも同じことができるという証明である(Abraham Lincoln)

図 12

結論の俯瞰可視化 One-Sheet 図

INFOPRO シンポジウムに発表することを自分自身に強制している。最近では海外の IPI-ConfEx と米国 PIUG
年次大会における発表を自分自身に強制的に仕向けている。
米国 PIUG の正式の登録メンバーに日本人が少ないことを懸念している。中国の場合には PIUG-China-

財情報分野の 10 人の師を持っている。
今回この原稿を執筆するに際して、下記の支援者に謝辞を述べる。
XLPAT システムの創業者のお二人の Jitin Talwar
氏と Sandeep Singh Kohli 氏に試行の機会を与えて頂いたことに感謝する。

branch があり既に 1 万人以上が Jhon Wu 会長の下にIEEE 協会（日本、米国）及び IP.com 社と、その仲組織化されている。今年の 9 月には、友人の Cynthia

介をして頂いた丸善雄松堂（株）に、InnovationQ Plus

Barcelon Yang さん（元 PIUG 会長経験者）が PIUGの試行をさせて頂いたことに感謝する。

からの派遣団の団長となり北京の PIAC in China 国際会議に行くと連絡が入った。

また、Ambercite Ai の試行をさせて頂いた Doris
Spielthenner 氏と Mike Lloyd 氏に感謝する。
また、Shareresearch を使わせて頂いた日立製作所

本記事の執筆内容は筆者の私見であり、所属機関のINFOSTA-SIG-パテントドクメンテーション部会、まおよび日立技術情報サービス社にこの場を借りて御礼申し上げる。

たはアジア特許情報研究開の知財情報解析研究グループ

特許分析ツールの PAT-LIST-GLS を常時使わせての公式見解ではないことを、ここにてお断りしておく。

頂いているレイテック社にこの場を借りて御礼申し上げる。

チャーのように高額な有料の検索システムを日常的には「世界を知り世界と共に生きる」をモットーに 48 歳

利用できない。この謝辞にて述べた皆様のご理解とご支から 71 歳までこの業界にて活動してきた。特許情報に援とご協力の上で筆者の研究環境が初めて整う。長い間関する７つの国際会議を通じて構築した Linkedin の人の信頼関係に基づき、今年もご協力ご支援を頂けたこと

脈ネットワークの知人・友人達に心から感謝する。50に深く感謝する。

人以上の顔写真も収集している。筆者はそれらの中に知164

筆 者 は 71 歳 の 退 職 OB な の で、 大 手 企 業 の サ ー

9 おわりにまた、筆者が所属するアジア特許情報研究会の知財情報解析研究グループの安藤リーダーをはじめとする皆様

https://en.wikipedia.org/wiki/File:Singularity_には微々細に亘りご指導ご支援を頂き、御礼申し上げる。

University_Logo_2016.png

最後に、国内の専門家との討論だけでなく世界の専門家との討論も是非行われるように皆さまにお薦めする。
今後とも、「知財情報を通して企業の R&D 効率の向上を目指す」ことを筆者のライフワークとしたい。

14）AI 研究者にスパコン開放

米グーグル、無料で：https://www.nikkei.com/article/
DGKKASDC18H2O_Y7A510C1TI1000/
15）TAPAS at EPO：
https://www.slideshare.net/Haxel/iisdv2017-towards-semantic-search-at-the-

european-patent-office（web 参照日は全て、2016 年 8 月 27 日である）

1） NHK スペシャル「驚異の人工知能

天使か悪魔か」：2017 年 6 月 25 日、TV 放送

16）USPTO の Sigma-PLUS by Thomas A Beach氏：2） 欧 州 国 際 会 議 IPI-ConfEx：http://www.ipiconfex.com/

http://www.japio.or.jp/fair/files/2016/
201609uspto.pdf

3） East meets West：

スライド 22-25 枚目

http://www.epo.org/learning-events/events/
conferences/emw2017.html

17）Oxford 大学のオズボーン准教授と野村総研との共同研究：https://www.nri.com/jp/news/2015/4） 米国国際会議 PIUG 年次大会 2017：

151202_1.aspx

http://www.piug.org/an17meeting/5） II-SDV 2017：18） 特 許 情 報 と 人 工 知 能： 情 報 の 科 学 と 技 術、Vol.167, 2017, No.7, P340-349， 桐 山 勉、https://www.slideshare.net/Haxel/iisdv2017-the-international-information-conferenceon-search-data-mining-and-visualization
6） PIAC in China：http://www.piac-china.com/
7） 特許情報フェア＆カンファレンス：安藤俊幸
19）日立総合特：許情報システム Shareresearch：
http://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/
tokkyo/sr/20）XLPAT システム：https://www.xlpat.com/

http://www.pifc.jp/2016/21）InnovationQ Plus：

8） EPO-PIC：

http://innovationqplus.ieee.org/

http://www.epo.org/learning-events/events/
conferences/pi-conference.html

22）Ambercite Ai：
https://www.ambercite.com/

9） World Patent Information 誌：
http://www.sciencedirect.com/science/
journal/01722190?sdc=110）筆者の JapioYEARBOOK2016 記事：
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2016book/16_2_02.pdf
11）東大に AI の寄付講座

9 億円基金：https://www.nikkei.com/article/
DGXLASDZ30HYN_Q6A530C1TJC000/
12）日経プラス 10「AI 人材を育てろ！

企業エンジ

ニアが高校出前授業：2017 年 8 月 21 日の 22時から TV 放送。
13）米国シンギュラリティ大学：

YEAR BOOK 2O17 165

2

特許情報の高度な活用

参考文献