審査環境の変化

この 10 年間の特許検索環境の高度化
調整課審査企画室 企画調査官

後藤 昌夫

抄録
本稿では、この 10 年間の特許審査官向けの検索環境の高度化に関して、必要となった背景を振り返るとともに、開発手法、調査研究の枠組み、および、基礎となった技術について説明します。この 10 年間で提供してきた高度化に関する検索ツールについて、理解を深める一助となりましたら幸いです。

1. はじめにび、基礎となった技術について説明します。この 10
年間で提供してきた高度化に関する検索ツールについて、理解を深める一助となりましたら幸いです。

この 10 年間で、特許審査官向けの検索環境は、
特に外国特許文献の急増に対応すべく、高度化して

2. 高度化の必要性と目標きました。
例えば、外国特許文献へのテーマコード付与と機械翻訳文整備により、 特実検索システムでテーマ

外国特許文献は、2010 年頃から急激に増加してコードと日本語テキストを用いて外国特許文献を検きました。下記のグラフは、パテントファミリーの索できるようになりました。さらに、外国特許文献

重複を排除した、各国の特許文献の発行数です。日への FI、F ターム付与を行って、新たにプロトタイ

本の特許文献数は、少しずつ減少しているのに対し

プとして開発した検索システムの「アドパス」に蓄積て、中国の特許文献数は 2000 年代後半には増加のすることで、国内特許文献と同様の検索式で外国特傾 向 が 見 ら れ、2010 年 頃 か ら 急 増 し て い ま す。

許文献を検索することができるようになりました。

2000 年代前半までは日本の特許文献が世界の特許

また、スクリーニングにおいても、機械翻訳文に文献の過半数を占めていましたが、これ以降は、外より効率的に外国特許文献のテキストを読むことが国特許文献の割合が過半数を超えて急激に増えていできるようになるとともに、多図面ブラウザによりきました。このような状況下で、外国特許文献を効

外国特許文献（特に、米国特許文献）の多数の図面

率的かつ的確に検索できる環境の必要性が高まりまを効率的に見ることができるようになりました。

した。

さらに、概念検索ツールや図面ソートツールによしかしながら、10 年前の当時、特実検索システ

り、これまでの検索式による検索とは違った方法、

ムでの外国特許文献の検索においては、以下のよう観点で特許文献を検索することが可能となりました。

な課題・問題点があると認識していました。

筆者は、2012 年から 2015 年までと 2020 年から現在まで、調整課審査企画室で特許検索環境の高度・テーマを指定したサーチができず、無テーマサー

化に関する企画、開発等に携わってきました。本稿

チのみであったため、適切に技術範囲を絞り込む

では、筆者の経験を交えつつ、特許検索環境の高度ことが難しかった。

化が必要となった背景について改めて振り返るとと・無テーマサーチのみであることに関連して、「/tx」

もに、高度化の開発手法、調査研究の枠組み、およの部分でヒット文献数 10 万件超えのエラーが多2023.1.27. no.308

7

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（万件）
520

その他

480
440
400

発行件数

360
320
280

中国

240
200
160
120
80

韓国
欧州
米国
0
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 日本

40

図1

急増する外国特許文献※世界で発行された特許文献 ( 実用新案含む ) を言語別に整理し、ファミリー重複を排除。日本、米国（英語）、欧州（英語、仏語、独語）、韓国（韓国語）、中国（中国語）の順で該当する国・地域（言語）の特許文献としてカウント。

①調査範囲や検索キーの気付きを得る機能発した。
・翻 訳文が導入されておらず、 日本語での全文検検索履歴、引用・被引用情報等の審査ナレッジを

索・スクリーニングができないため、日本の特許活用したデータマイニング技術により、本願に関文献に比べて検索効率が悪かった。

係する検索キーやワードを提示することで、審査・中国・韓国文献について、全文検索する方法がな

官が検索式を立てる際に気付きを得ることができ

いとともに、検索インデックスが IPC のみであっるようにする。
②分類種別によらず的確かつ効率的に絞り込むためて詳細なものがなく、日本の特許文献のように的の機能確に検索することが難しかった。
・特 に米国文献の図面ページ数が多く（1 ページに

外国特許文献と国内特許文献では、付与されてい1 図面で、100 ページというようなことも多い）、

る検索キーの種類が異なるところ、それらの違い

1 ページずつのスクリーニングでは相当な時間がを超えて検索できるように、自然言語処理や統計かかった。

処理を基礎とする概念検索技術を導入する。
③スクリーニングの効率化

このような課題・問題点を解決するために、特許急増する外国特許文献は、国によって言語が異な検索環境の高度化の取組が始まりました。当初、課るのみならずレイアウトもことなっているとこ

題・問題点はある程度明確であったものの、どのよろ、それらを的確かつ効率的にスクリーニングでうに取組を進めていけばよいかは手探りで考えていきるようにするため、機械翻訳文の整備とともく必要がありました。そして、進め方について検討に、ユーザーインターフェイスを抜本的に見直した結果、仮説に基づいて目標を立ててプロトタイ

す。
④言語の違いを超えて的確かつ効率的に検索するたプのツールを内部で開発し、これを審査官の皆様に試用していただきフィードバックを得て、有効性をめの機能検証していく、そして、高度化に本当に必要な機能

様々な言語の外国特許文献を的確かつ効率的に検を特定していくというスタイルを採用することにな

索できるようにするため、それらを日本語に機械りました。高度化に必要な機能について、次のよう翻訳して、検索データベースに蓄積し、一括してな目標を立てて、有効性検証を開始しました。

検索できるようにする。

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82023.1.27. no.308

審査環境の変化
3. 高度化の開発手法

・検索に関する多様なユーザニーズがあるところ、検索業務の経験者が、ユーザーインターフェイス

プロトタイプのツールを開発してその有効性を検等を試行錯誤で柔軟に開発していく必要がある。

証するというスタイルは、その後に発展して、ア・近年、AI 技術は急速に発展しており、事前の予測

ジャイル型開発につながっていきます。ここでは、は困難である。この発展に応じて、迅速に、有用

アジャイル型開発について説明しますが、その前にな AI 技術を特許検索環境の高度化に取り込んで比較のため、まず、ウォーターフォール型開発についくことが求められる。

いて簡単に説明します。
通常のシステム開発では、安定的で信頼性の高い

アジャイル型開発を行って改善が十分になされ有システムとするため、外部業者に開発を外注すると効性が確かめられるとともに、今後は大きな変化がともに、企画 → 要件定義 → 調達 → 基本設計 →なさそうなものについては、ウォーターフォール型

詳細設計 → 製造 → テストというように工程を計開発による安定的で信頼性の高いシステムへの移行

画的に順に進める（後戻りはしない）ウォーターも検討していきたいと考えています。

フォール型が採用されることが多いです。例えば、

また、アジャイル型で開発されたシステムの柔軟

日々の審査で用いられる特実審査業務システム、性・迅速性と、ウォーターフォール型で開発された

PCT-RO システムもウォーターフォール型で開発さシステムの安定性・信頼性、の両方のメリットを十れています。ウォーターフォール型開発では、各工分に活かせるように、両システムの連携を今後強化

程で内容や成果物を確定して完了した上で、次の工していきたいと考えています。

程に進みます。例えば、調達までに決めたシステム

ところで、アジャイル型開発は、小規模なチーム化の要件は、その後に変更することは原則として許で高効率に開発を進めていくため、対象業務の経験されません。これにより安定的で大規模な開発が可を有する内部の優秀な開発人材が活躍することが特能となります。一方で、このように後戻りが許されに重要となってきます。この観点から、庁内で AI

ない中で、各工程はしっかりと慎重に進める必要が研究会を設立して、検索環境の高度化にかかる開発あるため長期間を要する傾向があります。

において将来活躍し得る人材の育成に取り組んでいこれとは別の開発手法として、アジャイル型開発ます。

があります。アジャイル型開発においては、設計

4. 高度化の調査研究を深めるための枠組み→ 開発 → リリース → ユーザーからのフィード
バックという比較的小規模なサイクルを繰り返すことにより、システムを開発・改善していきます。初

特許庁では、2017 年度に特許行政事務の高度期のリリースはプロトタイプというような位置づけ

化・効率化に向けた人工知能（AI）技術の活用に関であり、これを実際に試用してフィードバックしてする 6 か年（2022 年度まで）の計画を記載した「人いただいて、漸進的に改善していきます。これによ工知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プラ

り、迅速かつ柔軟にユーザニーズや状況変化に適応ン」（以下、「AI アクション・プラン」）を公表し、そしていくことができます。アジャイル型開発は、一の後も AI アクション・プランを随時見直しながらプ

般的に、外部業者への外注ではなく、内部で数名〜

ロジェクトを推進してきました。

10 名程度の小規模なチームを組んで内製で行うこ

特許検索環境の高度化について、取組の当初は庁とが多いです。

内だけで行ってきましたが、より調査研究を深める

特許検索環境の高度化については、次のような理べきところについて、この AI アクション・プランの由から、アジャイル型の内製開発を行っています。

枠組みを通じて外部のリソースも活用して進めることとなりました。これまでに、外国語特許文献への・外国特許文献の急激に増加する中で、審査官が外

機械分類付与、特許文献のランキング表示、画像検

国特許文献をより効率的かつ的確にサーチするため索技術の特許図面への適用等について委託調査事業の検索環境をできるだけ早く整備する必要がある。

を実施して、調査研究を行ってきました。そして、

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9tokugikon

その成果物はその後のアジャイル型開発に活かされする自然言語処理技術の BERT についての委託調査ています。

事業が実施されています。

さらに、近年の特許審査を巡る状況の変化や AI

また、特許文献の機械翻訳に関しては、特許庁は、技術の急速な進展を踏まえ、改めて今後 5 年程度の2014 年 7 月 に 独 立 行 政 法 人 情 報 通 信 研 究 機 構

AI 活用のあり方を検討するため 2021 年度に委託調（NICT）と協力を進めることで合意し、これに基づ査事業が実施され、その結果や有識者からの意見をいて協力を継続してきました。この協力枠組みを活踏まえ、2022 年 5 月に新たな AI アクション・プラ

用しつつ、英語、中国語、ドイツ語などの特許文献

ン（2022 〜 2026 年度版）が策定されました。これの機械翻訳の精度向上および活用促進などに取り組に基づいて、今年度は、特許検索の関係では、後述

んできました。

図2

特許庁 AI アクション・プラン（令和 3 年度改定版）

図3

特許庁 AI アクション・プラン（令和 4 〜 8 年度版）

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102023.1.27. no.308

審査環境の変化
5. 高度化の基礎技術

なお、実際のシステムでは、対数関数などが入った TFIDF の派生モデルが用いられています。

（1）概念検索②複数の素性を用いた機械学習

ここでは、本願に関連する文献を類似度順に一定数提示する概念検索について、その基礎となる技術

上述の TFIDF は、テキストにおける単語の出現頻を解説します。

度から類似度を算出するものです。従前の概念検索① TFIDFのアルゴリズムは基本的に TFIDF であり、機械学習

TFIDF は、Term Frequency Inverse Document

は行われていませんでした。

Frequency の略語でして、TF: ある文献中の単語のそこで、概念検索の精度を向上させる（すなわち、出現頻度と、IDF: 全文献中でその単語が出現する文

引用文献が上位に来る確率を高める）ために、昨年

献数の逆数と、を用いて文献の特徴を数値化（ベク度には、単語の出現頻度以外の情報（例えば、分類

トル化）するものです。TFIDF は単語の出現頻度にや、本願との出願日の差などの情報）も用いるとと基づいて算出されるものであり、語順は全く考慮さもに、過去にどの本願に対してどの文献が引用されれません。

たかというデータにより機械学習を行うように、ア他の文献ではあまり出てこない珍しい単語（IDF

ルゴリズムの改良を行いました。

が高い）が、ある文献では何回も出てくる（TF が高い）と、この単語はこの文献の特徴を示すものであ（2）機械分類付与

るといえます。そのような単語を特徴語といいます。

①精度評価指標

TFIDF による、検索クエリ q（本願明細書、本願

個別の機械分類付与技術の説明の前に、まず、分請求項等）と文献 d との間の類似度 sim（q,d）は、類付与の精度評価の手法の概要について説明します。

以下の式で算出されます。

最初に、再現率（Recall）と適合率（Precision）について説明します。再現率は、付与すべき文献に分1𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠(𝑞𝑞𝑞 𝑞𝑞) =∑ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑑𝑑𝑑 𝑡𝑡

類が付与されているかという指標であり、漏れが少ないほど高くなります。適合率は、分類が付与されここで、norm（d）は正規化因子であり、典型的た文献が本当に付与すべきものであったかという指には文献 d の長さ（文献 d の語数）です。t は検索ク標であり、ノイズが少ないほど高くなります。

エリにおける特徴語（100 語程度）です。特徴語ご

例えば、ある分類について、本当に付与すべき文とにΣの中の数式を計算して、全ての特徴語で足し献が 10 件あったとします。そして、機械分類付与で合わせます。Σの中について、TF（t|q）は検索クエ

は12 件の文献にこの分類が付与され、そのうち 7 件

リ q における特徴語 t の出現頻度、IDF（t）は全文献

は本当に付与すべきものであったとします。
（この場中で特徴語 t が出現する文献数の逆数、TF（t|d）は合、本当に付与すべき文献のうち機械分類付与での

文献 d における特徴語 t の出現頻度です。

漏れは 10-7＝3 件あり、また、本当は付与すべきでこの類似度は、検索クエリと文献の両者に珍しいない文献に機械分類付与で分類を付与してしまった単語が共通して多く出てくる場合に、高くなってい

ノイズは12-7＝5 件となります。）この例での再現率きます。概念検索では、全文献の中から本願との類は7÷10＝0.7、適合率は7÷12＝0.58となります。

似度の高い順に指定件数（例えば、50 件）の文献を抽出します。類似度順ソートでは、クラスタ検索等

AIが分類を付与した文献12件の検索結果の文献集合の中で、本願との類似度の高適合率: 7÷12=0.58

い順に文献を並べ替えます。

ノイズ
5件

概念検索システムでは、事前に、全ての文献、単漏れ3件

再現率: 7÷10=0.7

語について TF と IDF が計算されて、データベース

本当に分類を付与すべき文献10件

化されており、検索クエリが投入されるとその特徴
語が抽出されて、類似度が算出されます。

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正解
7件

図4

11

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再現率と適合率の例

次に、F 値について説明します。F 値は、再現率と「電気」のTFIDF 値

適合率の調和平均です。数式で表すと次の通りです。

𝐹𝐹値 =再現率 + 適合率

分類を付与しない

したので、となります。

境界線

2 × 再現率 × 適合率

先ほどの例では、再現率は 0.7、適合率は 0.58 で𝐹𝐹値 =「ハイブリッド車」の分類

2 × 0.7 × 0.58
= 0.630.7 + 0.58

分類を付与する「エンジン」のTFIDF 値

図5

F 値は、付与漏れが少ないほど、また、ノイズがSVM による機械分類付与の模式図○と×はそれぞれ学習データの文献である。機械学習では、○と×をできるだけきれいに分けるように境界線が引かれる。具体的には、境界線から最も近い○および×までの距離（マージン）が最大になるように、境界線が決められる。

少ないほど、高くなります。F 値が 0.6 の場合、典型的には、4 割の漏れがあるとともに 4 割のノイズがあるということになります。
機械分類付与の精度評価では、この F 値がよく用③決定木

いられます。

決定木は、機械学習の分野で非常によく使われる② SVM

アルゴリズムです。決定木は、ある問題を解決する

サポートベクターマシン（SVM）は、ラベル付き

ために、分岐していく決定木構造を用いることで、のデータから学習したモデルを使って、ラベルのな解を求めることができます。

いデータを分類することができる機械学習のアルゴ

決定木は、一般的には 2 種類に分類されます。一リズムです。SVM は、分類に使う学習モデルを求つは、分類木（Classification Tree）で、もう一つは、める際に、データを最大限に利用するように設計さ回帰木（Regression Tree）です。分類木は、あるデーれているため、他の手法に比べてうまくいくことがタセットに対して、クラスラベルを予測するために多いと言われています。

使われます。一方、回帰木は、あるデータセットに

SVM は、 学習データから 2 クラスに分類する境

対して、連続値を予測するために使われます。

界線を求めるためのアルゴリズムです。
SVM の学習方法は、「最適化」と呼ばれる問題を解

X>0.6

Yes

くことになります。最適化とは、目的関数を最大または最小化するような条件を満たす変数の値を求めYesる問題です。SVM の学習方法では、目的関数として○「マージン最大化」と呼ばれる関数を用います。マー

y>0.5

No

Yes

×
○

ジン最大化とは、2 クラスに分類する境界線と、それぞれのクラスのデータ点との「マージン」を最大

図6化することです。マージンとは、境界線とデータ点

No

Yes

X>0.4

y>0.7
No

No
×

×

決定木（分類木）構造の例

数値範囲で場合分けが行われて、それぞれの場合に応じて、○または×のいずれかが決まる。

との距離のことです。マージン最大化を行うことで、2 クラスに分類する境界線を求めることができます。
SVM による特許文献への機械分類付与では、各文献を先述した TFIDF で数値化（高次元のベクトル

決定木は、非常に単純なアルゴリズムであり、学化）した上で機械学習により境界線（境界平面）を習にも計算量が少なく、さらには、データに対する算出して、この境界線に基づいて、新しい文献に対偏りがあっても、うまく学習できるという優れた特して分類を付与する／しないの判断を行います。

徴があります。しかし、決定木は、過学習をしやす

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2023.1.27. no.308

審査環境の変化
いという欠点もあります。過学習とは、あまりにも・従来の回帰型ニューラルネットワーク（RNN）で複雑なモデルを作成してしまい、学習に使ったデーは文章に出てくる単語を前から順番に処理する必タセットだけでしかうまく動作しないようなモデル

要があったが、Transformer という手法を採用すを作成してしまうことです。

ることにより、文章に出てくるすべての単語およLightGBM は、決定木の手法の中で最近注目を集

びその位置情報を入力して、一度に高速処理する

めている手法です。LightGBM は Gradient Boosting

ことが可能となった。

Decision Tree（GBDT）の手法を改良したものです。

・機械学習を、事前学習とファインチューニングに

GBDT は、 複数の決定木を重ねて学習する手法で分けた。事前学習では、既存の文献やウェブサイ

す。LightGBM は、GBDT の手法に加えて、さまざトの文章から、単語の穴埋め問題と次の文を予測

まな改良を加えています。そのため、LightGBM はする問題を自動で作成して、様々なタスクに用い

GBDT よりも高速であり、メモリ使用量も少なく、ることができる、基礎となる汎用的なモデルの学

精 度 も よ く な っ て い ま す。 ま た、LightGBM は、習を行う。その後、ファインチューニングで、行

Kaggle などのデータマイニング競技会でも頻繁にいたいタスクに応じて学習データを準備した上使用されています。

で、モデルをタスクに合うようにチューニングしLightGBM による特許文献への機械分類付与におていく。

いては、SVM の場合と同様に、まず各文献を先述した TFIDF で数値化（高次元のベクトル化）した上BERT では、これまでに紹介した手法と違って、で、機械学習により決定木構造（数値範囲による場単語が出現する位置の情報（語順）も考慮されてお合分けの構造）を構築していきます。その結果得らり、これにより機械分類付与の精度が向上する分類

れる、付与する／しないの境界線は、SVM の場合があると期待されます。一方で、BERT はディープと違って、階段状になります。

ニューラルネットワークを用いており、これまでに紹介した手法に比べてとても複雑なモデルであり、「電気」のTFIDF 値

境界線

計算量が相当に多くなります。また、複雑なモデル「ハイブリッド車」の分類であるために、比較的多くの学習データ（特に、付分類を付与する

与する方の学習データ）が必要になる傾向があると考えられます。
BERT を用いた機械分類付与は、一部の分類で今分類を付与しない

年度中に開始する予定です。さらに、現在、特許文献を用いた BERT の事前学習を、委託研究事業で進めています。この特許版 BERT を機械分類付与に用「エンジン」のTFIDF 値

図7

いることにより、さらなる精度向上を図ることができればと考えています。また、この特許版 BERT は、

決定木による機械分類付与の模式図

今後、他の検索関連のタスクにおいても活用するこ○と×はそれぞれ学習データの文献である。機械学習では、各
TFIDF 値について数値範囲で場合分けが行われ、それぞれの場合毎に分類を付与する／しないが決められる。

とを検討しています。

（3）機械翻訳④ BERT

機械翻訳技術はこの 10 年間で大いに進化しまし

BERT は、Google が 2018 年に発表した自然言語

た。機械翻訳の主流の方式は、ルールベース翻訳技術であり、12 層のディープニューラルネット→ 統計翻訳 → ニューラル翻訳と変遷してきておワークにより文章を数値化（高次元のベクトル化）

り、訳質は下記の表の例のようにかなり向上していします。このベクトルを用いて、機械分類付与等のます。

各種のタスクを行うことができます。BERT の特徴

本節では、それぞれの翻訳方式の概要と特徴につとしては、以下の二点があります。

2023.1.27. no.308

いて説明します。

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CN102692715A 要約

CN101904249A 要約

本发明公开了一种基于多相移多波长光纤光栅的光本发明涉及一种将锂离子电池新能源作为动力装置

脉冲整形器及其工作方法，它以光学频率梳作为输

的收割机，属于新能源应用技术领域。主要采用收

入光源，包括环形器和多相移多波长光纤光栅，以割机装置和锂离子电池动力装置连接组成电动收割

基于多相移多波长光纤光栅构成对输入光学频率梳机。锂离子电池动力装置采用从供电网向锂离子电

原 的波长、幅度、相位的控制部分，通过对光学频率文 梳的频谱整形得到静态全光任意波形的输出。通过

池充电并储存电流，电路开关开启后，锂离子电池

在光纤上写制特种的多相移多波长光纤光栅，就可原 向配套的电动机输送电力，将电能转换成机械能，
文 接着通过传送带和传动轮，将机械能分别传送到收以实现对输入光学频率梳的不同谱线的幅度及相位

割机的各个工作部位，按照作业顺序完成谷类农作进行调整， 从而得到静态的所需波形的光脉冲输

物的拔禾、割台推运、脱粒、运粮、卸粮、逐稿等出。

收割作业。本发明还在收割机的后部设置由锂离子电池同时供电的发光二极管照明，以便随时检查收本発明は多い位相シフト多波長ファイバグレー

割机的脱粒质量，便于及时进行调整。

ティングに基づくライトパルスシェーパおよびそ

ル
ー
ル
ベ
ー
ス
翻
訳

の動作方法を開示して、それは光周波数コムで入本発明はリチウムイオン電池新エネルギーを動力

力光源とし、サーキュレーターと多い位相シフト装置とする収穫機に関し、新エネルギ応用技術分

多波長ファイバグレーティングを含み、多い位相野に属する。主に収穫機装置とリチウムイオン電シフト多波長ファイバグレーティングに基づくこ池動力ユニット連結組成電動の収穫機を用いる。

とで光周波数コム波長、幅、位相を入力する制御

リチウムイオン電池動力装置は電源ネットワーク

部に対することを構成し、光周波数コムに対した
ル
ー
ル
ベ
ー
ス
翻
訳

スペクトル整形によって静態的全光任意波形の出力を得る。光ファイバに特殊な多い位相シフト多波長ファイバグレーティングを写制することによって、光周波数コムの異なったスペクトル線を入力する幅および位相に対することを実現することができて調整し、これによって静態的所望波の形を得るライトパルスは出力する。

格納して、回路スイッチ開封後に、リチウムイオン電池はセットのモータ送電力に向かい、電気エ
ネルギー変換を力学的エネルギーになり、に続いてコンベアとドライブによって、力学的エネル
ギーをそれぞれ収穫機の各動作部位に転送し、作業順序に従い穀類農作物の抜禾、刈取架台推運、脱穀、運糧、アンロード糧、逐稿などの収穫作業を完成する。本発明はまだ収穫機の後部が設置す

本発明は多相シフト多波長光ファイバグレーティ

るリチウムイオン電池同時給電の発光ダイオード

ングに基づく光パルス整形器及びその動作方法を照明から、いつでも収穫機の脱穀品質を検査する

開示し , それは光周波数コムを入力光源とし , サー

ために、すぐに調整することに便利である。

キュレータ及び多相シフト多波長光ファイバグ
ニ
ュ
ー
ラ
ル
翻
訳

からリチウムイオン電池充電に用いて且つ電流をレーティングを含み , 多相シフト多波長光ファイ

本発明はリチウムイオン電池新エネルギーを動力

バグレーティングに基づいて入力光周波数コムの装置とする刈取機に関し、新エネルギー応用技術

波長、振幅、位相に対する制御部分を構成し , 光

分野に属する。主に刈取機装置とリチウムイオン

周波数コムのスペクトル整形によって静的全光の電池動力装置を採用して接続して電動刈取機を構

任意波形の出力を得る。光ファイバに特殊な多相成する。リチウムイオン電池動力装置は給電網か

シフト多波長光ファイバグレーティングを書き込らリチウムイオン電池に充電し且つ電流を貯蔵

むことにより , 入力光周波数コムの異なる線の振

ニ
ュ
ー
ラ
ル
翻
訳

幅及び位相を調整することを実現でき , それにより静的な所望の波形の光パルス出力を得る。

し , 回路スイッチをオンにした後 , リチウムイオン
電池は付属のモータに電力を伝送し , 電気エネル
ギーを機械エネルギーに変換し , 次にコンベア及び伝動輪により , 機械エネルギーをそれぞれ収穫機の各作業部位に伝送し , 作業順序に応じて穀物
農作物の脱穀、切断台の推進、脱穀、穀物輸送、
穀物排出、ドラフトなどの収穫作業を完了する。
本発明はさらに刈取機の後部にリチウムイオン電池により同時に給電される発光ダイオード照明を設置し , それにより刈取機の脱穀品質を随時検査
し , タイムリーに調整しやすい。

tokugikon

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2023.1.27. no.308

審査環境の変化①ルールベース翻訳

トに登場してきた比較的新しい機械翻訳技術です。

ルールベース翻訳は、機械翻訳の手法の一つであ

ニューラル翻訳では、まず、エンコーダのニューり、文法規則と辞書を用いて翻訳を行う手法です。

ラルネットワークで、入力された原文を数値化（高この手法は、翻訳の対象となるテキストに含まれる次元のベクトル化）します。この数値は、入力され単語やフレーズを、文法規則に基づいて解析し、そた文章の意味を数値化したようなものであると考えれらを翻訳するという基本的な仕組みになっていられます。そして、この数値からデコーダのニューます。

ラルネットワークで翻訳文を生成します。

ルールベース翻訳では、翻訳元および翻訳先の文

このエンコーダおよびデコーダのニューラルネッ

法規則をあらかじめプログラミングしておく必要がトワークについて、第 1 世代では文章に出てくる単あります。自然言語では、大量の文法規則が複雑に語を前から順番に処理する RNN でしたが、第 2 世

入り組んでいるため、このプログラミングには手間

代では文章に出てくるすべての単語およびその位置がかかりました。また、原文が、プログラミングし情報を入力して一度に高速処理する Transformer とた文法規則から外れていたり、曖昧であったりする

なっています（先述の通り、 この Transformer はと、うまく翻訳ができないという問題もありました。

BERT でも採用されています）。
ニューラル翻訳も、統計翻訳と同様に、対訳コー②統計翻訳

パスを用いて機械学習することで、翻訳モデルを構

統計翻訳では、 大量の原文と翻訳文の対（対訳築します。

コーパス）を統計的に機械学習させて翻訳モデルをニューラル翻訳は、ルールベース翻訳や統計翻訳構築し、この翻訳モデルを用いて機械翻訳を行いまと比較して、自然でかなり読みやすい翻訳文を生成す。この対訳コーパスは、例えば、日本語と英語ですることができます。一方で、ニューラル翻訳では、

あれば、日本と米国のファミリー特許文献から大量翻訳文で内容の一部が省かれてしまう訳抜けが、に抽出することができます。

ルールベース翻訳や統計翻訳と比較して生じやすい

統計翻訳にはいくつかの方式がありますが、典型という指摘もあります。

的なものとして、フレーズベース統計翻訳がありま（4）図面ソート

す。フレーズベース統計翻訳では、まず、原文を数語程度のフレーズに分けます。そして、各フレーズ

ディープニューラルネットワークを用いて、図面を翻訳先の言語のフレーズに置き換えます。最後の類似度順ソートを行うことができます。これは、に、それらの翻訳されたフレーズを、翻訳文として畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、統計的に正しいと考えられる順番に並べ替えて、出図面の特徴を抽出し、それぞれの図面間の類似度を力します。

計算することで実現します。

統計翻訳は、対訳コーパスさえあれば、ルール

CNN を用いた図面の類似度順ソートは、データ

ベースのような文法規則の細かなプログラミングを

セット内の各図面について、畳み込みフィルタを作することなく、翻訳モデルを構築することができる

成し、特徴を抽出します。特徴抽出には、エッジ検という大きな利点があります。このため、一つ一つ

出や輪郭検出などが用いられます。抽出した特徴の言語について文法構造を深く研究しなくても、多は、入力データと比較して、図面の類似度を評価す

言語間の機械翻訳を実現することができます。一方

ることができます。

で、日本語と英語のように語順が大きく異なる言語

特許文献の図面の類似度順ソートにおいては、あ間で長い文章を翻訳する場合には、翻訳されたフ

らかじめ全ての特許文献の図面の特徴を抽出して、レーズの並べ替えが不十分で意味のよくわからない

データベース化しておきます。そして、ソートの際翻訳文が出力されることもありました。

には、本願の図面の特徴と、本願以外の特許文献の図面の特徴とを比較して（典型的には、両特徴ベク③ニューラル翻訳

トルの内積を取って）類似度を算出し、その高い順

ニューラル翻訳は、2015 年に機械翻訳コンテス

2023.1.27. no.308に並べ替えます。

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（5）ハードウェアの性能向上

タ数が 300 万個程度であったのと比べると、3 千倍に向上しています。

上記
（1）
〜
（4）
のような各種手法について、アジャ
イル型開発を内製で行うにあたっては、リーズナブ

このようなコンピュータの大幅な進化なくしてルなコストで高性能なコンピュータを利用できるこは、検索環境の高度化は為し得なかったといえます。

とが必要でした。これを可能にしたのが、ハード

この指数関数的な性能向上は、GPU、TPU や量子

ウェアの指数関数的な性能向上、いわゆるムーアのコンピュータなど新たな形態のコンピュータを加え法則でした。

つつ、今後も継続していくものと考えています。

ムーアの法則は、インテルの創業者の一人である

6. おわりに

ゴードン・ムーアが 1965 年に発表した、経験則による予測であり、コンピュータの性能（具体的には、半導体集積回路上のトランジスタ数）が 2 年毎に 2

デジタル／AI 技術は、前節で説明したムーアの倍のペースで向上するというものです。

法則のように、指数関数的に急激な進化を遂げていこのムーアの法則は、多少の変動はあるものの、ます。5 年前、10 年前にはできなかったことが、発表されて以来 50 年以上にわたって成立してきま

最近になって急にできるようになっているというよした。すなわち、コンピュータの性能は、驚くべき

うなこともよくあります。

ことに、50 年以上も指数関数的な進化を続けてき

例 え ば、2020 年 に Open AI に よ り 発 表 さ れ た

たということになります。最近のコンピュータ、例

GPT-3 は、5 年前には考えられなかったようなレベ

えば iPhone の CPU はトランジスタ数が 100 億個程

ルで自然な文章を生成することができます。実は、度となっていますが、30 年前の CPU のトランジス

本稿も、5.（2）機械分類付与の② SVM および③決（参考）脳の神経細胞数
860 億個iPhone 11 Pro（2019 年）
85 億個
Pentium（1993 年）
330 万個図8

ムーアの法則（Wikipedia より引用）

コンピュータの性能は 2 年で 2 倍程度のペースで指数関数的に向上してきた。

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2023.1.27. no.308

審査環境の変化
7）多賀 和宏，「特許庁における AI 技術を活用した業務支援ツール導入に向けた取組について」，Japio YEAR
BOOK 2019，第 22 − 27 頁
8）園
 尾 聡，「ニューラル機械翻訳による特許機械翻訳シス
テムの開発」，Japio YEAR BOOK 2019，第 296−301 頁
9）「特許庁が特許文献検索システムに関する特許権を取得
しました」，URL: https://www.meti.go.jp/press/2020/0
5/20200511001/20200511001.html
10）後藤 昌夫、目黒 光司、菅家 祐輔，「特許文献のランキ
ングへの機械学習技術の適用」，Japio YEAR BOOK
2020，第 84 − 89 頁
11）
「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 3 年 度 改 定 版 に つ い て 」，
URL:https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_
action_plan/ai_action_plan-fy2021.html
12）富永 泰規，「特許庁業務における人工知能技術の活用」，
パテント，第 75 巻第 2 号，第 43 − 49 頁
13）
「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（ 令 和 4 〜 8 年 度 版 ）に つ い て 」，
URL:https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_
action_plan/ai_action_plan-fy2022.html
14）北田 祐介，「特許庁における AI 活用に向けた新たなアクション・プラン」，Japio YEAR BOOK 2022，第 28− 33 頁

定木ならびに 5.（4）図面ソート（いずれも最終段落は除く）は、GPT-3 が自動生成した文章を、筆者がチェックした上でほぼそのまま使っています。ただし、このような文章の自動生成にも限界はあり、学習したウェブサイト等に情報がないような内容の文
章を AI が生成することは困難です。
また、5.（3）機械翻訳で示したように、10 年前には想像できなかったほど機械翻訳の精度は向上した と 思 い ま す。 こ れ は、 並 列 処 理 を 可 能に す るTransformer アルゴリズムによる革新と、ニューラ
ルネットワークの並列処理に適した GPU の指数関数的な性能向上とにより実用化されました。
外国特許文献の急増をはじめとして状況が大きく変化する中にあっても、世界最速・最高品質の特許審査を行うためには、審査官・検索者が AI の特性を活かしつつ AI と共創して、より的確かつ効率的にサーチするスタイルが重要であると考えます。特許
検索環境の高度化を通じて、このサーチスタイルをサポートしていきたいと考えています。そのためには、上述したような指数関数的な進化を念頭に置いて、常日頃から技術の進展をウォッチングしていき、優れた技術が出現した際にはそれを迅速かつ柔軟に特許検索環境に取り入れていくことが重要であると考えています。

profile［参考文献］（ごとう まさお）

後藤 昌夫

1）八木 敬宏、間瀬 久雄、岩山 真，「概念検索技術および特許検索への適用可能性について」，特技懇誌，第 252 号，第 43 − 49 頁
2）後藤 昌夫，「中韓文献の検索環境整備について」，特技懇誌，第 270 号，第 48 − 56 頁
3）殿川 雅也，「内外国特許文献一括検索に向けて」，Japio
YEAR BOOK 2015，第 44 − 47 頁
4）殿川 雅也，「これからの特実検索システムの探求」，特技
懇誌，第 280 号，第 31 − 38 頁
5）富永 泰規，「外国特許文献への分類付与に関する機械学
習活用可能性調査について」，Japio YEAR BOOK 2017，
第 212 − 216 頁
6）近藤 裕之，「特許文献への分類付与と付与根拠の推定」，
Japio YEAR BOOK 2018，第 16 − 22 頁

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2001 年 4 月	特許庁入庁（特許審査第一部光デバイス）2005 年 4 月
審査官昇任
2006 年 10 月	調整課企画調査班 調査
係長
2007 年 10 月 特許審査第一部計測2010 年 7 月
ボストン大学 客員研究員
2012 年 1 月
調整課審査企画室 審査システム企画班長
2013 年 10 月 審査第一部事務機器
2014 年 1 月
調整課審査企画室 次期検索システム検証 WG
2015 年 6 月
日本貿易振興機構ドバイ事務所 知的財産権部長
2018 年 7 月
審判第 7 部門
2019 年 4 月
審査第一部光デバイス
2020 年 4 月より現職

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