機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて

特集《知財分野のリーガルテック》

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテック※について平尾

アイ・ピー・ファイン株式会社 取締役副社長

要

啓

約

日本の研究開発の質・量ともに向上させることが急務とされる中，研究開発段階において研究開発部門への弁理士の支援・提案が期待される。当該技術知識においては研究開発者に劣るのは否めないが，弁理士には研究開発者とのコミュニケーションにより研究開発の質・量を向上させ発明をより高次に持ち上げる力量があるのである。ただし，会話をするだけではお互いの理解・納得感は醸成しにくい。そこで，適切な知財リーガルテックを活用し，議論の趣旨を見える化することが必要となる。現在，非常に多くの知財リーガルテックが販売されているが，研究開発者とのコミュニケーションに有効な知財リーガルテックを弁理士自らが選択し，実際に使用する必要がある。例として，研究開発力向上のために，研究開発者レベル向上とコミュニケーションのスピードにあった図表の簡易作成ツールを，調査業務の効率化では，調査の目的，内容によって使い分ける
知財リーガルテック選択のポイントを説明した。

目次2 ）「Deskbee」の結果表示機能

1.はじめに3 ）「Deskbee」の初期的課題

2.研究開発力強化への知財リーガルテックについて

4 ）「Deskbee」の課題解決

2.1

特許出願数の年推移の現状

2.2

発明の質・量の向上への取組（5）『全文日本語翻訳』機能：例「Japio-GPG/FX」

5 ）「Deskbee」の特長

2.3

開発戦略策定のための知財リーガルテック

3.3 知財調査効率化のための知財リーガルテックについて（1） 3 つの目

4.まとめ

（2） 社内分類（独自分類）の重要性
1 ） SDB（Strategy Data Base）について
2 ） 特許の群管理の重要性（3） 知財情報分析の課題
 社内分類作成，見える化支援のための知財リーガル（4）

1.はじめに本著作を依頼されるにあたり，何人もの弁理士の先テック1 ） 社内分類付与及び特許の紐づけツール：例「TheTree」

生方にインタビューさせていただいた。弁理士に必要な知財リーガルテックはどの範囲であるのかがわから

2 ） 社内分類等簡易マッピングツール：例「SPM」

なかったからである。調査業務そのものをしない弁理（5） 知財分析支援のための知財リーガルテック
1 ） ツールを開いたら時系列マップ士事務所がある一方，調査分析に非常に熱心な弁理士

2 ） 図表作成が手軽，図表がコミュニケーションツール

事務所がある。クライアント（企業内弁理士は自社）

2.4

第 2 章のまとめの研究開発力の強化に向けた活動が弁理士にとってと

3.調査業務効率化への知財リーガルテックについて
3.1

調査業務に求められること

3.2

調査者のニーズへの知財リーガルテックについてても大切な分野となると多くの先生にインタビューで教えていただいた。そこで，研究開発者に的を絞るこ（1）『ハイライト』機能：例「THE 調査力 」ととし，2 章では「研究開発力強化」，3 章では研究開（2）『ハイライトソート』機能：例「THE 調査力」

発者が大いに負担に感じている「調査業務」の効率化（3）『ハイライト折込み』機能：例「THE 調査力」

について書かせていただく。

※（人工知能）
 文書の類似順ソート機能：例「Deskbee※」（4）1 ）「Deskbee」（人工知能ツール）の基本機能説明

パテント 2021

※ 

登録商標

－ 42 －

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No. 2

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて

2.研究開発力強化への知財リーガルテックについて
2.1

軽重事件の構造はピラミッド構造となっており，すそ
野の軽い事件が少なくなければ上も高くなくなる（重特許出願数の年推移の現状

い事件が減る）と言える。

（1）

日本の特許出願年推移 を図 1 に示す。2000 年の③ 「研究開発者の知財経験・関心」の視点

特許出願数：436,865 件から 2019 年：307,969 件と緩筆者経験からの話であるが，ある会社において，座

やかではあるが，減少していることがわかる。この学での知財教育を知的財産部門が研究開発部門に対し20 年では 30％の減少である。

熱心に行ってはいたが，なかなか研究開発者の知財への関心は高まらなかった。そこで，特許出願作業に

2.2

発明の質・量の向上への取組

しっかり研究開発者を巻き込む仕組みとしたところ，「不完全な特許は無駄であり，量より質の向上を図

研究開発者の知財への関心が一気に高まった。特許調るべき」との議論もあり，特許出願数の減少はさして査においてもしっかり特許を読み込んだり，知的財産

大きな問題ではないと言う方々もおられる。しかし，部門とのコミュニケーションも熱心に行うようになっ中国をはじめ特許出願数は世界的に増加傾向にあり，た。個人的な問題もあるとは思うが，人は経験してい顕著な減少傾向にある日本との違いも見ることがでない物事には慎重になったり，関心が薄かったりする

きる。

ことが多いようである。この仕組みも特許出願が前提となっており，そもそも特許出願の数が減るとこのよ

量か質かの議論の中で，3 つの話を紹介する。

うな経験ができる研究開発者が減るということである。

① 「改善提案制度」の事例
改善提案制度を導入している企業のある工場での話

要は「量か質か」の二者択一ではないのではないで，工場長から年初に「改善提案制度の質的改善をすか。ただ，「質」を追い求めると「量」が減り，そのる。今後，低レベルの改善提案は受けつけない」と方うえで「質」が下がる。では，低レベルの特許を出願

針発表されたところ，改善提案数が激減した。高レベ

し続けるのを容認するのかというと，そうではない。

ルの改善提案だけになったとしばらく運用したとこ

低レベルの発明を切り，上澄みを出願するという単ろ，ついには高レベルの改善提案も大幅に減少したと純な従来の方法ではなく，質的レベルは関係なく，いいう事例があった。

かに全体に劇的なレベルアップを図るかが重要になっ② 「ハインリッヒの法則」から学ぶものてくるのではないかと思われる。

ハインリッヒは，アメリカの損害保険会社にて技

それには各会社の努力も必要であるが，弁理士の役

術・調査部の副部長をしていた 1929 年に「ハイン割が大きいのではないかと思う。開発戦略策定時，研リッヒの法則」を発表した。1 件の大事故・災害の裏究開発テーマ策定時，研究開発時，発明完成時，出願には，29 件の軽微な事故・災害，そして 300 件のヒ

作業及びその後とある中で，一般に，弁理士の活動は

ヤリ・ハット（事故には至らなかったもののヒヤリと出願作業時及びその後のようである。私の知り合いのした，ハッとした事例）があるとされるものである。

弁理士には，研究開発のより上流工程で知的財産部門

図 1：日本の特許出願数の年推移

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パテント 2021

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについてだけではなく研究開発部門と熱心にコミュニケーショ

ことの必要性に迫られている」とあるように複数の特ンをされている方が多くおられる。発明の質量両面の許を塊として扱う必要がある。そのためにはその塊にレベルアップを図るためには，弁理士の活躍が期待さ名前『社内分類』が必要である。

れる。

また，当報告書には「課題×解決手段」のグラフ

弁理士のコミュニケーションの武器として，知財知作成が開発戦略構築のためには非常に有効であるとあ識・経験だけではなく，知財リーガルテックが欠かせり，「課題」「解決手段」それぞれに社内分類が付されないものではないか。

ることが非常に社内コミュニケーション，理解・納得を得るのに重要であることがわかる。

2.3

開発戦略策定のための知財リーガルテック（1） 3 つの目

（3） 知財情報分析の課題

一般に経営，マーケティングの戦略策定において上述の 3 つの目，社内分類の重要性などは 10 年以「3 つの目」は重要である。

上前に提唱されたものである。最近は「IP ランドス

表 1 に示すように虫の目，魚の目，鳥の目が「3 つの目」である。

ケープ」などと言われ，過去には「経営に資する知財分析」など，様々な呼称でその重要性は議論されてき通常の特許調査は「虫の目」で，一つ一つを読込ている。講演会，講習会など多くの場で取り上げられみ，問題特許・重要特許などを見つける作業である。

て関心も非常に高い。しかし，なかなか多くの会社か

しかし，戦略構築上に必要な目である「魚の目」「鳥らの成功事例が聞こえてこない。多くの原因があるとの目」は十分に使えていない。開発戦略策定のために思うが，ここでは図表を作成する知財リーガルテック

は，この 3 つの目を効率よく組合せ利用できる知財に関係するものを 1 点あげる。

リーガルテックが必要である。

① 研究開発戦略・研究開発テーマ決定（提案）時において

表 1：3 つの目

特にリーダー・研究開発所長など上位者に対する知財分析報告時に多く聞かれることであるが，説明終了
時に上司から「でっ？何？！」と問われることが多い（2） 社内分類（独自分類）の重要性
１） SDB（Strategy Data Base）とのこと。これは知的財産部門から研究開発部門に対（2）（3）

についてするプレゼンテーションでも聞かれることが多い。

開発戦略策定において重要なことは，社内の関係者「図表はきれい，趣旨不明」とも。そこで報告者は続が十分な議論をすることができることである。そのたく言葉として，「こういう傾向がみられます」と，す

めには社内で「皆が理解できる言葉」により資料が作ると先方から「傾向はいいけど，私たちに何をしろと成されていること（見える化が図られていること）がいうの？」。そこで言葉に詰まることが多いようであ必要である。

る。その場を取り繕い，改善版の作成だけではなく，

この「皆が理解できる言葉」については，鶴見隆

（2）

（3）

出席者のスケジュール調整もし，やっと 2 週間後に改中村栄 が SDB を提唱している。SDB は鶴見隆によ善版を持参すると，「何の話だっけ？あっ！それか。

ると，『自社の技術分類，戦略的に重要な判断を個々

それは問題があって変更したよ。もういいよ」と。

特許案件に付したもの』とされる。一般に「社内分類② 研究開発テーマ検討時などの議論をする場にお（独自分類）」と言われるものである。以下の記述はいて「社内分類」とする。

このような場面においても，知財情報分析結果の利

２） 特許の群管理の重要性（4）用は非常に大切であるが，①と同様，議論の場で臨機「技術の複合化が進んでいる分野においては，一つ

応変に図表を作成し，議論を深めていく取り組みはまの商品を数百にも及ぶ特許権で保護することもあり，だ十分ではないようである。図表の作成が 2 週間後でそのような商品を扱う企業においては，研究開発成果はなく次の日と早くなったとしても議論は長時間かかである発明を個々に単体でとらえるのではなく，商品り低調となりがちである。

や技術テーマ等との関係で「群」としてとらえていく
パテント 2021－ 44 －①においては，「分析担当者が仮説検証型の思考でVol. 74

No. 2

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについてはないこと」「知財情報分析作業者への期待のずれ」

ル，壁，ホワイトボードなどに付箋などを張りながが原因のようであるが，①②に共通のものは，知財ら作成する。付箋なので試行錯誤で張り替えながらリーガルテックの使い勝手が原因のようである。つま

簡易に完成に近づけることができる。また画面が大り「コミュニケーションの場で見たい図表を作成でき

きいので一望一覧しやすい。ところがその後，電子る」というツールの簡便さが求められるということ。

化し二次利用するのに難しい時がある。また結果のツール提供業者側も使い勝手の改善について取り組

保存やメインテナンス作業が困難なことがある。

んではいるが，お客様の多様なご要望をツールに反映② Excel（登録商標）などに入力しながら作成する。

すると，どうしても機能が多くなりかつ複雑化するの

電子データなので完成後はハンドリングしやすいは避けられない。そのためにツール説明会など頻繁にが，作成時は画面が小さいので一望一覧を参加者全開催しているが，ツール利用者はついていけないのが員で行うのに制約がある。また，Excel 内の社内分

現状のようである。また費用の面からも，高機能ツー類，特許紐づけ作業は，数が多い場合，特に項目のルの導入，ましてや複数導入は二の足を踏むケースも移動が困難となり，またメインテナンスが困難なこあるようである。

とがある。

以上から，今後は「分析はこのツールを使用するとこのような作業をより効率的に行うためにパソコン

なんでもできます」というオールインワンツールでは

上で，大人数で試行錯誤する中で分類・特許紐づけ作

なく，ある業務に特化したツール，そしてそのツール

業をドラッグ＆ドロップで簡易にでき，完成後もプリ同士をつなぐハブ機能を持ったツールを使い分けるこ

ントアウト，またメインテナンス作業も非常に簡易にとも必要ではないかと思う。必要な機能のみのツール

できる機能が必要になる。

導入であれば費用面からもリーズナブルであり，使用一例として，「The Tree」を紹介する。

方法の習得も楽であると思われる。

特長は，

私の知り合いの弁理士からは「まずは研究開発部門① 社内分類をこの場で書き込むことができ，その分との発明相談でのコミュニケーションの高度化のため類の階層間での移動がドラッグ＆ドロップで簡単。

のツール」「研究開発の進め方についての支援・提案

また分類数，階層数などに実務レベルにおいて制限をする場が多くなったので実務的なツール」が欲しい

がないこと。

との声を聞くことがある。この部分に限定・特化した② 分類に特許を紐づけることもドラッグ＆ドロップ
で簡単。

機能をいくつか紹介したい。

③ 必要時に該当する特許文書を簡単に確認すること（4）
 社内分類作成，見える化支援のための知財
リーガルテックができる。
④

プリントアウトすることが容易にできる。

一般に「社内分類」付与作業は非常に手間がかか⑤ ツール内だけではなく Excel での保存が簡単で，り，また緻密に「社内分類」を作成すればするほど，保存したものを簡単に呼び出し，継続的にメインテ

メインテナンス作業が困難であるとも言われている。

ナンスができる。

よって付与作業，メインテナンス作業の手間により，⑥ 「THE 調査力」（後述）をハブツールとして，他「社内分類」作成の重要性・必要性は実感しながらも，のツールとの連携が可能である。他のツールで作成

二の足を踏むことや，せっかく「社内分類」作成した

した分類の取り込みも可能であること。

がメインテナンスできずお蔵入りするケースが散見さ

２） 社内分類等簡易マッピングツール：例『SPM』れている。この課題についていくつかのツール提案がマッピングツールは社内分類と出願人，発明者，出願日などの日付などを組み合わせた図表などを簡単にされているので紹介する。
１）
 社内分類付与及び特許の紐づけツール：例『The Tree』

作成することができることが求められる。その時に必要な条件は以下の通りである。

社内分類付与及び特許の紐づけ作業について，一般① 横軸，縦軸となる項目を簡単に選択できること。
変更も簡単であること。作成した図表の保存が簡易に次のような方法がある。
（5）① 複数人が KJ 法，U’Method などで広いテーブ
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No. 2－ 45 －にできること。
パテント 2021

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて

図 2：ツール「The Tree」の画面

図 3：ツール「SPM」の画面②①～⑥ができる，マッピングツールの事例として，軸内の項目の表示順の変更が簡易にできること。

③ 図表内の社内分類の階層を簡易に変更できること。

『SPM』を紹介する。

④ 図表上で気になった部分（例えば，棒グラフのよく利用される，棒グラフ，円グラフ，泡グラフは棒，泡グラフの泡のようなグラフのパーツ）をク

当然作成できるうえ，様々な戦略検討時に必要と思わリックすると，それに該当する特許が簡易に表示されるマップ作成機能がある。

れること。
⑤

（5） 知財分析支援のための知財リーガルテック

図表の表示速度が，瞬く間であること。

上記に「3 つの目」の紹介をした。現在，虫の目で⑥ 他のマッピングツール，Excel などからのツール
乗り換えが簡単にできること。

ある日常調査業務と，魚の目，鳥の目である知財分析

特に，例えばある会社に対し第三者がマッピング

業務は別々に扱われることが多い，特に研究開発に携ツールを使用し特許分析などのアドバイスをする場

わる研究開発員にとって，知財はひたすら 1 件ずつ読合，相手（クライアント）の会社が契約するマッピン

み続けるものであり，なかなか魚の目，鳥の目での視

グツールをすべて契約し，それらを用いてアドバイス

点からのアプローチはしにくいものである。多数の難するにはスキル上，経済上困難である。ただし，アド

解な特許文書，かつ重要，不要の特許が玉石混合する

バイスする側が自分の得意なマッピングツールを最低集合をひたすら注意力をもって読み続けるという難行一つ使用しながら，相手（クライアント）に例示でき苦行をする中で，研究開発に関わる情報として非常にることが非常に重要である。これには上記⑥のように重要な知財情報を嫌う傾向が出てきていると聞くこと

データの簡単な移動が重要な鍵となる。

が多くある。

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機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて

そこで虫の目に加え，魚，鳥の視点となるものを組

THE 調査力は，SDI さえ設定しておけば，常に最み込んだら，研究開発者は競合他社，業界の動向を

新の時系列マップがツールを開くと表示される。いち

チェックしながら重要な特許から読んでいくというこ

いちマップを作成する手間がない。このように常に最とができるのではないか，盲目的に特許を読み込む単

新の分析情報に接することができることが研究開発者なる「作業」から，研究開発テーマの発想や，研究開にとって重要ではないかと思われる。
２） 図表作成が手軽，図表がコミュニケーショ

発業務の一環としての業務になるのではないかと思わ

ンツール

れる。

魚の目であるトレンド表示だけではなく，鳥の目と一例として，ツール『THE 調査力』を紹介する。
１） ツールを開いたら時系列マップ

しての鳥瞰する図表についても簡易に作成することがTHE 調査力で自分の担当する調査タイトルを開く必要である。この図表はコミュニケーションの材料とと，図 4 の時系列表が表示される。デフォルトとしてしてのツールとして位置付けることで，きれいな図表

縦項目に出願人名とすると，出願人毎の特許出願時系

であることは必ずしも求められない。必要な機能は，

列マップとなる。研究開発者は最初に魚の目としてトコミュニケーションに合わせた「作成の簡便さ」「表レンドを目にすることができる。また，自分の競合他

示の速度」である。またコミュニケーションの中で出社，次に上流の原料資材会社，その次に一般会社などてくる気になる特許の確認のための「図表から個別案の優先順位をもって，特許調査をすることができる。

件を表示させる機能」である。

また，特許分析ツールを使う上での泣き所は，「作成した瞬間からその図表は古くなる」ということであ

2.4

第 2 章のまとめる。つまり，特許は次々と公開されてくることから，

以上のように研究開発の成果としての発明の質・量

その情報を加味した図表を作成しなければ最新にならの向上には知財の専門家である弁理士の研究開発部門

ないということ。しかし，今まで述べてきた通り，一への支援・助言がなくてはならないものである。しか般の特許分析ツールを使用するのは手間がかかるのでも，発明の届出後ではなく，もっと開発工程の上流に

常に最新にしておくのは困難である。

おいて研究開発者とのコミュニケーションが重要であ

図 4：ツール「THE 調査力」の画面 1

図 5：ツール「THE 調査力」の画面 2

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機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについてる。弁理士は技術の詳細については研究開発者に及ば①

読みたいものだけを読む機能

ないが知財の専門家である。弁理士，知的財産部門，②

読みたいものから読む機能（優先順位付け）

研究開発部門のコミュニケーションを実りあるものに③

読みたくないものを除く機能

し，互いの知識，考え方を融合するために，適切な知④ 見落としをなくす機能（より広い母集団での調査）

財リーガルテックを理解し使用できることもこれからこれらの実現のため，知財リーガルテック例を紹介する。

は大切である。

3.調査業務効率化への知財リーガルテックにつ3.2 調査者のニーズへの知財リーガルテックに

いて
3.1

ついて
（1）『ハイライト』機能：例「THE 調査力※」

調査業務に求められること

特許調査において基本的に求められる当たり前の機調査作業は，「特許文書中の『キーワード』および能として，その組合せを発見し，その重要性を見極める作業」で①あるともいえる。であるならば，いかに早く『キー検索結果に漏れがないこと。

② できるだけ広い情報が取れること（例；海外デー
タなど収録範囲拡大）イトバー）機能が提供されている。ハイライト表示の③ 検索範囲をより的確に，絞り込むことができる検索コマンド

されているところを読む（ハイライトされていないところは読まない）。またハイライトが付くことで重要④ 多数の出力特許数を可能とする（出力項目の選択）。
⑤

ワード』を見つけるかについて，ハイライト（ハイラ

特許の見落としリスクを軽減することができる。

操作ヘルプの充実とわかりやすさがあるが，これらの機能は多くの特許調査データベー（2）『ハイライトソート』機能：例「THE 調査力」

スにおいて実現されてきて大きな差異がなくなっていハイライト機能については，確かに上記のような利るので，次のようなより高次な機能が求められるよう点がある。しかし，検索結果の出力データを順番に玉になってきた。

石混合状態で見ていくことに変わりなく，この点での

図 6：「ハイライト」の画面例

図 7：「ハイライトソート」の画面例

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機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて（3）『ハイライト折込み』機能：例「THE 調査力」

調査業務効率化は図りにくい。
重要な特許はキーワードの有り無しでの読み込みとハイライト機能にプラスする機能として，『ハイラなるが，単独で存在することは少なく，多くの場合，

イト折込み』機能がある。これは，よりハイライトさ

キーワードの組合せでの読み込みとなる。つまり構成せたキーワードをより見やすく，見落としなくするた要件に含まれるキーワード群の多い順に優先順位をつめの機能である。
図 8 に例として，THE 調査力のハイライト折込み

けて読み込むことが見たいものから見るということに機能を示す。複数のキーワードにハイライト表示をさなる。
図 7 を例とすると，構成要件を入力する（AND はせて表示させた場合，明細書の読み込み時など長文を縦に列挙，OR は横に列挙（間にスペース））。今回は上から下まで読み飛ばさないように慎重に読み込む必構成要件を 4 つとする。4 つともある特許群は 100％

要がある。一方で，ハイライトの付いた項のみ表示をと表示する。4 つの中の 3 つある特許群は 75％と表示すれば（逆にハイライトの付いていない項を表示しなする。順に，4 つのうち 2 つある特許群は 50％，4 つ

いで折込む），表示された項だけ慎重に読めばよいこのうちに 1 つある特許群は 25％，最後に 4 つのうちとから，調査担当者の負担は大きく軽減する（読みや一つも無い特許群は 0％と表示する。

すくなる）と考えられる。

一般に構成要件の多い順（100％から 0％に向かっ（4） 文書の類似順ソート機能：例：「Deskbee※」て）に読み込むことで読みたいものから読む（優先順（人工知能ツール）位をつける）という機能が実現される。

１）「Deskbee」（人工知能ツール）の基本機能
説明
まず，人工知能ツールの例として「Deskbee」の基
本機能説明をする。
Deskbee へのデータ投入は，例えば発明の名称，要約，請求の範囲などを Excel にて行う。まず Mecab（6）にて形態素解析を行い，そこから名詞を取り出し，番

図 8：「ハイライト折込み」の画面例

図 9：Deskbee の仕組み 1

図 10：Deskbee の仕組み 2

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機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて号変更したうえで TensorFlow（7）にかけ，類似度を確く存在するとしている。図 11 には表示していないが，率値として Excel 出力する。

どちらともつかないエリアを Neither エリアとした。
３）「Deskbee」の初期的課題

Mecab 工程について詳細説明する。たとえば『十分な防腐性を有し，且つリコピンを安定して配合可能

図 12 に Deskbee の初期的課題を記す。侵害防止調なリコピン含有組成物を提供する』を形態素解析し，査（FTO 調査，クリアランス調査）などの調査実務品詞という部品に分離する。

において，横軸は調査する全特許数を分母とし，スク

品詞分解した中から名詞のみを抽出し，そのうえでリーニングした特許数を分子としたときの調査実施

部品番号が付与される。この時，同じ名詞（ここでは率。縦軸は全正解特許を分母とし，スクリーニング中「リコピン」）に同じ部品番号が付与される。ただし，に発見した数を分子とした正解特許発見率。

二酸化炭素，炭酸ガスのように同じ意味ではあるが表正解特許が調査する全特許に完全分布している場合記が異なるものは異なる部品番号が付されることに注は，このグラフでは調査実施率，正解特許発見率で意が必要である。

（0，0）（100，100）の 2 点を通る直線となる。

また教師特許として，正解としたい特許をサーチ教
師，正解としたくない特許をノイズ教師と，2 つの教師特許を用いて，判定したい特許（被判定特許）一件ずつに対し，サーチ教師，ノイズ教師それぞれにいかに近似しているかを示すサーチ確率，ノイズ確率の 2つの確率を TensorFlow にて出力する。通常はサーチ確率からノイズ確率を差し引いた「確率差」の大きい
順番にソートし読み込む作業となる。
２）「Deskbee」の結果表示機能
上述のように Deskbee はサーチ教師特許とノイズ

図 12：Deskbee の初期的課題 1

教師特許の 2 つの教師特許を用い，1 件の被判定特許

Deskbee により文書の近似順にソーティングしたに 2 つの確率を出力する。Deskbee ではその 2 つの確

特 許 の 適 合 率 曲 線 は 上 に 凸 の 曲 線 と な る。 弊社は率値を用いて，被判定特許の分散状態を見える化する。

Deskbee を使って「知財 AI 活用研究会（8）」で一般企業の方々に人工知能ツールを含め効率的知財情報調査の研究（9）をしていただいている。
初年度の知財 AI 活用研究会の最終報告会において，
図 12 のような，ほぼ同じ上に凸の曲線となった事例をいくつかのグループが発表した。しかし，ほぼ同じであるにもかかわらず，2 つの相反する意見が出た。
① ほしい特許が全体の 70％を読まないと 100％出てこない。理想は 30％読んだら 100％出てくるである。よって Deskbee は使えない。
② 30％読めば，ほしい特許全体の 70％を読むこと

図 11：スクリーン・AI ナビゲータ

図 11 のグラフは「スクリーン・AI ナビゲータ」であるが，横軸をノイズ確率，縦軸をサーチ確率としたもので，グラフ中の「点」は被評価特許と教師特許 1件ずつを表す。図中直線の左上のエリアをサーチエリ
ア，右下のエリアをノイズエリアとし，サーチエリアには正解特許，ノイズエリアには正解でない特許が多パテント 2021－ 50 －

図 13：Deskbee の初期的課題 2

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機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて
表 2：醜いアヒルの子定理の説明

図 14：Deskbee の課題解決② 当該重要キーワードを含む案件を教師特許とし，ができる。よって Deskbee は使える。
図 13 のようにスクリーニングが進んでやっと発見

再学習させ「確率差」の下位から重要キーワードをされる正解を，よりスクリーニングの早い段階で発見含む特許，及びそれらに近似する案件を除く機能

できるようにしたい。図 13 に示す楔型部分の正解特付加

許群がなぜ正解なのかを調査したところ，「特許明細

初期的機能としては，スクリーニング・AI ナビ

書中に正解を決定付ける重要なキーワードが含まれる」ゲータは，サーチ確率，ノイズ確率の 2 つの値を利用ことがわかった。一方で，Deskbee に投入した文書

し，Deskbee 判定の分散状態を確認する機能でとど（10）」により，スクリーニ

まっていたが，上記機能付加により，図 14 のようにングの早い段階で発見は困難であることもわかった。

重要キーワードを入力すると，キーワードが含まれる

醜いアヒルの子はなぜ醜いのかについて，物語を特許だけを表示させることができ，またその表示した

知っていれば羽毛の色が「灰色」であるからと答え

特許だけ閲覧することができ，なぜそのような評価値

る。この場合，醜いかどうかを決める重要キーワードが出たのかの確認をすることもできるようにした。確は「灰色」である。しかし，物語を知らなければ，醜認作業により，当該特許が重要である場合，教師デー

いかどうかの定理は，顔が醜い，背が低い，太っていタとし「再学習」させることができるようにした。

から「醜いアヒルの子定理

る，毛並みが悪いなど他の文書も含めて総合的に判断また，重要キーワードのヒントとして，図 15 のよすることになる。その場合，体毛色よりも他の要素がうにサーチエリア，Neither エリア，ノイズエリアに多く記載されていた場合，そちらを醜い理由とする可位置する特許文書から複合語を取り出し，かつ，他の能性がある。

エリアにない，そのエリア特有の複合語を表示させる

特許文書として考えると，特徴を決める項目が多け機能を付加した。また，全ワードを Excel に出力する

れば多いほど，つまり使用する特許文書が長ければ長機能を付加し，それぞれのエリアにあってほしくないいほど単語数が多くなり，結果他の特長項目に邪魔を複合語のチェックなどに活用できるようにした。
５）「Deskbee」の特長

され，決定要素が評価へ占める割合が相対的に低下す

図 16 に混同行列とスクリーニング・AI ナビゲータ

ることが考えられる。
４）「Deskbee」の課題解決の関係を示す。スクリーニング・AI ナビゲータの左

一般的な人工知能に適用される醜いアヒルの子定理

上のエリアはサーチエリアで Deskbee でサーチと判が Deskbee にも当てはまることから，この課題解決

定された特許が位置するところである。ここには混同のため以下 2 点を機能付加した。

行列で TP（真陽性）と FP（偽陽性）が含まれる。

① 重要キーワード（構成要件）の検索，抽出機能を一方，スクリーニング・AI ナビゲータの右下のエリ
アはノイズエリアで Deskbee でノイズと判定された

付加
Vol. 74

No. 2－ 51 －

パテント 2021

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて

図 15：ユニーク複合語表示機能

図 16：Deskbee の特長

特許が位置するところである。混同行列では FN（偽日本語を読むより時間がかかってしまうのが現状のよ

陰性）と TN（真陰性）が含まれる。

うである。しかし外国語を翻訳したくても，人手での前章 4）のように，ノイズエリアにおいて重要キー

翻訳は多額の費用がかかったり，性能の良い翻訳ツー

ワードが含まれる特許をサーチ教師特許として再学習

ルがなかったり，1 件ずつしかツールでは翻訳できなをかけることにより，FN（偽陰性）が存在しなくないなどから，一般的な外国特許調査は，非常に手間がるはずである。

かかるものであった。

侵害予防調査，SDI 調査など，検索結果として出力

Japio-GPG/FX は収録範囲が広く，また日本語訳文された特許はすべて読み込む調査においては，その重が非常に高品質であり，かつ多数の特許を一度にダウ要な特許は少量で，ほとんどが不要な特許である。こンロードすることができるので，外国語の特許を日本の場合，ノイズエリアから FN（偽陰性）を除いて，特許と同じ日本語で読むことができる。また，日本語

読まなくてもよい特許数を多くしたほうが，逆に FPで言語を統一することで，以上述べてきた知財リーガ（偽陽性）を除くより，はるかに調査の効率は向上

ルテックを日本語，外国語の区別なく一つの集合とすする。

ることで大幅な知財調査業務の効率化を図ることができる。

（5）『全文日本語翻訳』機能：例「Japio-GPG/FX」
特に研究開発者から「私は外国語の勉強をしているのではない。もっと効率よく外国特許調査ができないのか」と言われることが多くなっている。英語ですらパテント 2021－ 52 －

3.3 知財調査効率化のための知財リーガルテッ
クについて
表 3 に知財調査効率化のための調査ニーズと，そのVol. 74

No. 2

機械学習や自然言語処理技術を用いた知財リーガルテックについて
表 3：調査ニーズと知財リーガルテック

ニーズを満足するための知財リーガルテックをまとめまたそのコミュニケーションには，弁理士としてのた。重要キーワードを用いたハイライト系は，無効調

従来の知識・スキルだけではなく，知財リーガルテッ

査などに有効，Deskbee は侵害予防調査，SDI 調査

クの知識を持ち利用（支援・提案）できることが大切

（＊）

向き

である。そしてそのためには研究開発部門におけるであることがわかる。

特に人工知能ツールについては高額であることもあり，すべての調査を一つのツールで済ませたいとされニーズの把握，それにあった有用な知財リーガルテッ
クの選定眼を持つことが大切である。
今回は研究開発力強化と知財調査効率化のための知る方が多いが，ツール適性に応じた調査手法（餅は餅

財リーガルテックを紹介した。本著作成にあたり，イ屋）をとるべきと思われる。

ンタビューで多くの示唆を与えていただいた弁理士の（＊）
 日本化薬株式会社知的財産部の奥村公人が皆様に感謝する。

Deskbee を利用した SDI 調査の有用性について
知財 AI 活用研究会で成果（9）発表した。それによ（参考文献）

ると過去に蓄積した「SDI で評価した特許」を（1）特許庁ホームページ

サーチ教師特許，ノイズ教師特許として自己評価させることで，サーチ教師特許，ノイズ教師特許の精緻化がなされ，それを教師として使用すると特許行政年次報告書 2020 年版〈統計・資料編〉https://www.jpo.go.jp/resources/report/nenji/
2020/index.html#toukei_shiryou（2）鶴見隆，Japio YEAR BOOK 2010, 25th ANNIVERSARY pp72
～75

その後の SDI 調査において発見すべき特許がサー（3）中村栄，情報管理 2008 vol51，No.7，pp457～468

チ エ リ ア に 抽 出 す る こ と が で き た と の こ と。

（4）特許庁，戦略的な知的財産管理に向けて～技術経営力を高Deskbee が SDI 調査向きである一つの検証結果である。

めるために～〈知財戦略事例集〉 2007 年 4 月，pp147～159（5）U’Method のご提案 http://ipfine.com/Download/UMethod.
pdf（6）Mecab（和布蕪）http://taku910.github.io/mecab/

4.まとめ（7）TensorFlow

企業内弁理士だけではなく，弁理士事務所の弁理士に，研究開発そのものの質・量ともに高め，結果的に発明の質・量が向上するために，研究開発部門と研究開発工程においてできるだけ早い段階でのコミュニ

https://www.tensorflow.org/?hl=ja（8）知財AI 活用研究会 http://www.ipfine.com/deskbee/AI.html（9）平尾啓，知財 AI 活用研究会の研究事例紹介，情報の科学と技術 2020 年 70 巻 7 号 pp349-354（10） 安 藤 俊 幸， 機 械 学 習 を 用 い た 効 率 的 な 特 許 調 査 方 法，

ケーションを今よりも増していっていただけるよう期

Japio YEAR BOOK 2018，pp238～249（原稿受領 2020.11.30）

待を書かせていただいた。

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