内外国特許文献一括検索に向けて
Steps toward The Cross-Lingual Patent Retrieval System

特許庁

企画調査官

殿川雅也

平成 8 年特許庁入庁。平成 27 年 4 月より現職、審査第一部調整課審査企画室に併任。

1 はじめに横断的に検索できれば効率がよい。それは、言語毎、発平成 26 年に閣議決定された「『日本再興戦略』改訂が発見される蓋然性の高い文献集合から周辺領域の文献2014」及び知的財産戦略本部決定された「知的財産集合に順次調査範囲を拡大することができれば、検索手推進計画」において、「世界最速・最高品質の特許審査」

順の重複を省くことにより検索効率の向上を図ることがの実現が目標として掲げられ、その実現のために内外国期待できるからである（図１）。これを早期に実現するの先行技術文献調査を効率的に実施するための環境整備ために、機械翻訳技術及び分類付与技術といった基盤技は重要である。

術が重要となる。

行国毎に検索手法を切り換えて実施することなく、引例周知のとおり、内国特許文献と外国特許文献では、言これまで、言語横断検索、特許分類、特許機械翻訳に語が異なることに加えて、内国特許文献に付与されていついて継続的に研究が行われ、知見の蓄積がなされてきる FI・F タームなどの分類・検索キー（以下「F ターム等」

た 2。さらに近年は、電子計算機の能力が向上し、大量のという）が外国特許文献の大部分には付与されておらデータを扱うことができるようになり、複雑なモデルをず、国際特許分類である IPC や外国庁が付与した CPC計算できるようになってきたことから、第 3 次 AI ブー等の分類・検索キーを用いて検索する必要がある。したムとよばれる状況になっている。このような中で、上述

がって、内国特許文献及び外国特許文献を検索する際にした課題を解決する現実的なソリューションとして、こは、言語と分類・検索キーを切り換えて検索する必要がれらの技術をどのようなかたちで適用できるのかを検討あり、多くの場合、内国特許文献を調査した後に外国特する事は重要である。

しかしなが許文献調査に移行する手順が採られている 。

本稿では、特許庁内における検証 [1] 及び現在行ってら、先行技術調査の対象となる外国特許文献は増大し続いる調査事業を踏まえて、内外国特許文献一括検索実現けており、先行技術調査の効率を高める施策はますますに向けた最近の取組を紹介する。

1

必要になっている。
当然のことながら、共通の言語と統一的な付与基準で付与された検索インデックスを用いて内外国特許文献を
2
1

ただし、現状においても、欧米和抄を利用することにより、検索範囲は限定的であるものの、和文による一括検索が可能である。また、機械翻訳全文や抄録翻訳文を対象に検索できる商用データベースを併用することも適宜行っている。

例えば、NTCIR (NII Testbeds and Community forInformation access Research) プロジェクトでは、言語横断検索タスク、特許検索タスク（自動分類タスク）、特許機械翻訳タスク等のワークショップが開催されていた。特許機械翻訳の研究は、ワークショップ WAT (http://orchid.kuee.kyoto-u.ac.jp/WAT/) に承継されている。

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世界で発行される特許文献は急増
日本語特許文献のシェアは低下傾向

特許情報施策および事業1

先行技術調査範囲の順序付けにパラダイムシフトが必要
現状

将来①内国特許文献①引例発見の蓋然性の高い領域②外国特許文献②周辺領域に範囲を拡大

発行国による順序付けから
内容オリエンティッドな順序付けにシフト

図1

発行国を意識しない先行技術調査へのシフト

図1 発行国を意識しない先行技術調査へのシフト

2

模な対訳コーパスが提供されているので紹介する 5。
例え

特許機械翻訳ば、ここで提供されている英日対訳コーパスは約 3 億

特許庁は、以前から多言語横断検索技術について検討5 千万文対を含むデータセットであり、特許についてい。その検討結果は、平成 26 年度

えば、その規模は世界最大級のものである。現在、特許にリリースされた中韓文献翻訳・検索システムに繋がっ庁内でこれらの対訳コーパスに基づく翻訳エンジンを用ており、本システムは庁内外ユーザーの使用に供されて検索に利用するいた機械翻訳ツールを検証中であるが 6、いるところ、機械翻訳文が外国特許文献の調査に有効で機械翻訳文の品質として実用的な水準に達していると評あることが確かめられたといえる。

価している。

を行ってきた[2] [3] [4]

また、機械翻訳技術の活用を目指して、特許庁と国立

さらに、最近では日独対訳コーパスの作成について協研究開発法人情報通信研究機構（以下「NICT」）は、外力を行ったところであり、庁内において検証を行ってい国語特許文献の機械翻訳の必要性の高まりを受けて、平るところである。特許文献のパテントファミリーは、基成 26 年に、中国語や ASEAN 言語等の機械翻訳の精本的に原文に忠実な直訳が記載されることから、文章の度向上及び活用促進のための協力を行うことに合意し 、対応関係が比較的取りやすく、品質の高い対訳コーパス

その後、平成 28 年に範囲を拡大した上で協力関係を継を作成するのに好適な素材として活用されている。ただ続している 4。この協力を通じて、特許文献由来の高品質し、発行国毎に明細書のフォーマットに差があるためな対訳コーパスの普及とともに、特許庁での機械翻訳活に、段落順が入れ替えられていたり、図の説明など異な用による特許審査の効率化、高品質化が期待されている。

る段落が差し込まれていることがあるため、対訳コーパ

そこで、この協力関係のひとつの成果として、大規ス抽出の際に文章のアライメントをとるにあたり、発行

3

国毎のフォーマットの違いを理解して作業しなければならない場合がある。そこで、日独対訳コーパスの抽出作
3

http://www.meti.go.jp/press/2014/07/20140728002/20140728002.html

5https://alaginrc.nict.go.jp/resources/jpo-info/jpolist.html（本稿執筆時点では、研究目的に限定されている）

4

https://www.nict.go.jp/info/topics/2016/04/160401-1.html

6

日英、日中、日韓、英日、中日、韓日に加え、後述する日独及び独日が対象である。

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業では、文章のアライメントをとる際に行や段落のずれ

3.1

機械テーマコード付与を吸収できるよう工夫し、得られた日独対訳コーパスを大部分の外国特許文献には F ターム等は付与されて利用して、NICT の協力を得て翻訳エンジンを構築した。

いないため、外国特許文献を検索する場合には、主に、この翻訳エンジンを利用した日独及び独日機械翻訳につIPC や CPC を利用している。

いても庁内において検証中である。今後、対訳コーパス

一方、内国特許文献には、FI を付与するとともに、を作成する対象言語が拡大することが想定されることか上述したとおり FI が属するテーマのテーマコードが付ら、特許庁としては、発行国毎の特許文献のフォーマッ与される。そして、全文検索を行う際には、テーマコートの違いなど特許制度運用の知見やノウハウが必要な領ドを用いて技術単位を指定し、その範囲内で全文検索す域について協力できると考えている。

ることが通常行われている。
そこで、外国特許文献を対象に、テーマコードを機械

3 機械学習等を活用した分類付与付与することで、外国特許文献も内国特許文献と同様に上述したとおり、外国特許文献の機械翻訳文を検索可

こでは、おおまかにいって次の 2 つの手法を組み合わ能とすれば、異なる言語の特許文献を、言語を切り換えテーマコードを指定したテキスト検索が可能となる。こせた機械テーマコード推定方式を検討している。

ることなく横断的に検索できる。しかし、そのような状況であっても外国特許文献の大部分に F ターム等が付（１）テーマに対応する CPC を予め定めておき、外国与されていない現状では、結局分類・検索キーを切り換庁が外国特許文献に付与した CPC に基づき、文献にえて検索しなければならない。これでは、内外国特許文付与するテーマコードを推定

献に対する一括的な検索の障害となるため、統一的な分類・検索キーの整備は急務である。

（２）日本語に機械翻訳された外国特許文献に対して、概念検索技術（特徴語の出現頻度等に基づく類似文献

しかしながら、膨大な外国特許文献に対して内国特許検索技術）を用いて全技術分野の内国特許文献から類文献と統一的な分類・検索キーを人手で付与することは似文献集合を抽出し、抽出された文献集合に付与され現実的ではなく、分類付与技術の活用が必要となる。こたテーマコードを統計的に解析して、外国特許文献にれまで、特許庁は、文献に分類・検索キーを機械的に付付与するテーマコードを推定与する技術について検討した経緯があり [5]、その他の関連研究も継続的になされてきた（[6] の他多数）。

（１）の手法によればテーマと CPC の正相関が高い

ここでの問題の解決策として、技術範囲が定義された範囲では CPC に基づいてテーマコードを推定すること

テーマのテーマコード と、各々のテーマコードに対応ができ、（２）の手法によれば、付与対象文献とテーマする F ターム等を文献に機械付与することが考えられ内の文献との類似度からテーマコードを推定することる。テーマコードは粗い検索キーと捉えることができ、ができる。この２つの手法を組み合わせることで良好なFI・F タームはテーマコードより粒度が相当細かい検索テーマコード推定が期待できる。現在、この方式で外国キーと捉えることができる。したがって、まずテーマコー特許文献にテーマコードを付与した場合の検索の有効性ドの機械的付与に取り組み、続いて、機械学習を FI・Fを庁内において検証しているところである。

7

ターム付与へ適用することの実現可能性について調査することとしている。

3.2

外 国特許文献への FI・F ターム付与の調査研究

7

特許庁は、特許文献を技術範囲毎に区分して整備しており、各技術範囲を「テーマ」と呼んでいる。各テーマは、FI 範
囲により技術範囲が定義され、5 桁のコードである「テーマコード」により特定される。現在約 2600 のテーマが存在し、そのうち約 1800 のテーマに属する特許文献に対して F タームが付与される。

前述のとおり、F ターム等は、テーマに複数含まれるものであり、テーマコードより一桁ないし二桁程度細かい検索キー（タグ）とみることができ、テーマコードより相当精緻に分類する必要がある。
内国特許文献には、F ターム等が人手で付与されてお46

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り大量に存在しているため、機械学習を利用した分類付

参考文献

与手法と比較的親和性が高く、検索環境を効率的に整備[1] 殿 川 雅 也、“ こ れ か ら の 特 実 検 索 シ ス テ ム の 探することができるものと期待されるところ、現在、機械求 ”、 特 技 懇 誌、2016 年 1 月 29 日、 第 280 号、

学習分野において技術進展が著しい状況にあるため、最pp.31-38[2］特許庁、“「多言語横断検索技術に関する次世代検索の活用可能性を調査することは有意義である。したがっシステム開発に向けた調査」調査報告書”、2009 年て、平成 28 年度は、外国特許文献を対象に F ターム[3] 特許庁、“「平成 25 年度 特許文献機械翻訳の品質等の分類付与技術の活用可能性調査事業を実施している評価手法に関する調査」調査報告書”、2014 年

ところである。
本調査事業では、SVM をベースラインとして、深層学習（ディープラーニング）を含む複数のモデルを評価[4] 特許庁、“「平成 27 年度特許審査関連情報の日英機
械翻訳文の品質評価に関する調査」報告書”、2016
年

対象としており、最近の技術進展を反映した内容になる[5] 特許庁、“「審査関連情報を活用した次世代検索シス予定である。さらに、機械学習を活用した分類付与の実テム開発に向けた調査」調査報告書”、2009 年

用化に向けて解決すべき課題を洗い出していく。

[6] 小林英司、“特許分類の自動推定に向けた取り組み

4 おわりに

1

特許情報施策および事業新の機械学習手法を用いた F ターム等の分類付与技術－機械学習による自動分類推定の課題と今後の展 開 － ”、Japio YEAR BOOK 2015、2015 年、
pp.272-275

本稿では、内外国特許文献一括検索に必要となる、機械翻訳技術及び分類技術について、特許庁における最近の状況を紹介した。これらの技術を有効的に組み合わせることができれば、内外国特許文献一括検索が実現できるだろう。
ただし、特許文献は、本質的に技術の進展とともに内容とその表現が変化していくものである。したがって、現在研究されている多くの機械翻訳技術ないし分類付与技術が表現に基づくものである以上、これらの技術を現場で運用する際には、技術の進展に伴う表現の変化に応じた学習を定常的に行えるようなフィードバックの仕組
み 8 を運用に組み込む必要があると想定している。
したがって、これらの技術の導入にあたっては、品質維持向上のための学習プロセスを含む永続的に運用可能なサイクルを構築する必要がある。引き続き、検証を行うとともに現実的な導入工程を検討してまいりたい。
最後に、本稿に係る検討及び検証は、特許庁審査第一部調整課審査企画室次期検索システム検討 WG メン
バー諸氏によりなされたものであることを付記する。

8

現状では、新規の表現の裏にある概念を抽出することは人間が行う必要があり、人による何らかの品質チェック及び学習過程へのフィードバックの仕組みを組み込むことは必要だろう。

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