テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発
会員

川上

成年

要 約
特許マップは，特許情報分析の結果を図表により「見える化」したものである。特許マップの内，課題・解決手段マップは，人間が明細書を読み，明細書から「課題用語」と「解決手段用語」を抽出する作業を行い作成される。しかし，この抽出作業に時間がかかるという課題がある。本稿は，テキストマイニングの技術を使用することにより，「課題用語」と「解決手段用語」の抽出作業を効率化することを目的とする。

目次

マップやランキングマップ等が用いられる。セミマク

１．はじめに

ロ分析には，課題-解決手段マップや，課題-用途マッ（１） 特許マップについてプ等が用いられる。ミクロ分析には，クレームマップ（２） 課題・解決手段マップについてや構成要件対比表等が用いられる。

（３） 課題・解決手段マップの作成法について（４） 本稿の目的

分析

目的

分析対象

分析件数

マクロ分析

自社他社
動向分析

書誌的事
項

1000 件程度

セミマ
クロ分析

自社他社
技術分析

明細書から抽出された用語

100 件程度

ミクロ分析

権利関係分析

請求項の文言10 件以下

２．テキストマイニングについて（１） テキストマイニングとは（２） 使用ソフトについて
３．テキストマイニングを使用した課題・解決手段マップの作成手順（１） 抽出語による処理（２） コーディングによる処理
４．本手法のマクロ分析への拡張について（１） マップの試作（２） 本手法のマクロ分析への拡張（図 1５．まとめマップ-時系列マップ-ポートフォリオ
マップ-ランキングマップ-課題・解決手段マップ-課題・出願人マップ-課題・用途マップ-構成要件対比表

特許情報分析に使用されるマップ）（２） 課題・解決手段マップについて

１．はじめに

図 2 は，課題・解決手段マップの例を示す。課題・（１） 特許マップについて解決手段マップは，セミマクロ分析の結果を「見える

図 1 は，特許情報分析に使用されるマップを示す。

化」したものである。課題・解決手段マップは，「課題特許マップとは，特許情報分析の結果を図表により用語」と「解決手段用語」を縦軸，横軸とした二元表「見える化」したものである。図 1 に示すように，特許である。

情報分析には，書誌的事項（特許分類，出願番号，公課題・解決手段マップによれば，二元表中の特許出開番号，特許番号，出願日，出願人名等）に基づき，願件数を比較することにより，課題と解決手段の関連1000 件程度の出願を対象とした分析（マクロ分析）性の強弱を判断できる。さらに，二元表中の課題と解と，課題，解決手段等に関するデータ・コーディング

決手段に対応する特許出願を分析することにより，自を行い，100 件程度の出願を対象とした分析（セミマ社技術の特許性や抵触性の判断や，自社他社の出願状クロ分析）と，権利判断に関する分析（ミクロ分析）況を把握できる。それらに基づいて，自社の技術開発とがある。

計画や特許出願計画を策定できる。

マクロ分析には，時系列マップやポートフォリオ
パテント 2019− 78 −

Vol. 72

No. 6

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発（出典：平成 30 年度（独）工業所有権情報・研修館委託事業 はじめての特許情報分析活用に向けて パンフレット 「特許マップってなんだろう？」 事務局 一般社団法人発明推進協会 調査管理チーム）（図 2

課題-解決手段マップの例）

である(4)。

（３） 課題・解決手段マップの作成法について
図 3 は，課題-解決手段マップの作成手順を示す。

なお，社内に整理した製品の課題や解決手段の分類

課題・解決手段マップは，特許明細書から抽出した課（社内分類）がある場合には，KJ 法によらず，それら題や解決手段の用語に関するコーディングを行い二元をそのまま各軸に使用してもよい。

表の各軸とする。コーディングの手法は以下の通りである。

（４） 本稿の目的

ま ず，特 定 商 品 に つ い て 特 許 情 報 調 査 を 行 う

課題・解決手段マップを作成するためには，人間が（STEP1）。ヒットした出願の明細書等から解決手段

1 件 1 件明細書を読み込んで，その意味内容を理解し用語を抽出して KJ 法を使用してまとめる（STEP2）。

たのち，「課題用語」と「解決手段用語」を明細書からヒットした出願の明細書等から課題用語を抽出して抽出する作業を行うことになる。この人手による抽出

KJ 法を使用してまとめる（STEP3）。特許マップソフ作業には，以下の 2 点の問題がある。

トを使用して「課題用語」及び「解決手段用語」に対応する特許出願の件数を二元表にまとめる（STEP4）。

①作業時間の問題(3)

これにより課題-解決手段マップは完成する 。

人間が明細書を読み込んで，「課題用語」と「解決手KJ 法は，1960 年代に考案された手法である。KJ 法段用語」を抽出する場合には，熟練者でも明細書 1 件

では，用語をカードに記述し，それらカードをグルー当たり，5〜10 分程度の時間が必要である。そうする

プごとにまとめて複数のグループを作り，各グループと明細書 100 件処理するには 9〜18 時間程度の時間がの関連性に応じて系統図等を作成する作業を行うもの必要となる。これでは，多忙な知財担当者等が，業務（図 3Vol. 72

No. 6

課題-解決手段マップの作成手順）− 79 −

パテント 2019

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発として行うのは難しい。作業時間に制限がある場合に３．テキストマイニングを使用した課題・解決手は，分析できる明細書の件数も少なくせざるを得な段マップの作成手順

い。

ここでは，分析対象を「おむつ」とした場合の課題・解決手段マップの作成手順について説明する。分析対
象を「おむつ」としたのは，前稿(5)でのコーディング②複数の作業者によるばらつきの問題作業時間を短縮するために，複数人で作業を分担すを利用できるためである。

ることが考えられる。しかし，各人の用語抽出処理の得手不得手により，抽出された用語に，ばらつきが生（１） 抽出語による処理じやすい。したがって，単純に各人の作業結果を組み①特許調査の実施合わせることはできない。このことから，各人の作業特許情報は，J-PlatPat や各種有料特許 DB を利用結果をすり合わせして統合する作業がさらに必要となして収集できる。本稿では，検索対象を，出願人：Aる。

社，対象製品：おむつとして検索した。検索によりヒットした特許出願のうち，40 件の特許出願を分析の

このような課題を解決するために，本稿は，「課題用対象とした。

語」と「解決手段用語」の抽出作業を，テキストマイ

本稿では特許情報として，「要約書」の情報を収集しニングの技術を利用して，ある程度自動化することにた。要約書は，「課題」と「解決手段」が項目立てて記より作業を効率化することを目的とする。

載されているため，課題と解決手段の関係を把握するために都合が良い。

２．テキストマイニングについて②データの加工（１） テキストマイニングとは

図 4 は，特許調査で抽出された 40 件の要約書の内テキストマイニングとは，文書形式のデータを定量の，任意の 3 件の要約書のデータを示す。これらデー的な方法で分析することをいう。テキストマイニング

タは KH Coder 用に，下記の加工がおこなわれていでは，コンピュータの処理によってデータの中から自る。

動的に言葉を取り出し，さまざまな統計手法を用いた

図 4 に示すように，要約書から，不要な語句である，探索的な分析を行う。これにより，パターンやルー項目名【課題】，【解決手段】及び【選択図】を削除す

ル，ひいては知識の発見を目指すものである。

る。さらに，【課題】と【解決手段】の間の改行を削除し，要約書全体として一段落化する。なお，これらの（２） 使用ソフトについて加工は，表計算ソフトの機能を利用すれば容易にでき

本稿では，KH Coder を使用してテキストマイニンる。このような加工を行った 40 件の要約書データをグを行う。KH Coder は，樋口耕一氏により作成されcsv 形式で保存する。

たテキストマイニング用のフリーソフトウェアであ

使い捨てのパンツ型着用物品における前胴周り域と後胴周り域との接合域による肌への刺激を防止する。使い捨てのパンツ型着用物品 1 の前胴周り域 6 と後胴周り域 7 とが，互いの側縁部 8，9 で重なり合い，溶着部 13 において一体化して胴周り側部域 10 を形成する。胴周り側部域 10 における着用者の肌に対する当接面には，前後胴周り域 6，7 の間をまたいで前後胴周り域 6，7 に接合しており，溶着部 13 の肌への接触を防ぐことが可能な隠蔽用シート片 31 が設けられる。

(1)る 。フリーソフトであることから，無料で，学術的な目的であれ商業的な目的であれ，自由に使用できる。
KH Coder は，http://khcoder.net からダウンロードできる。KH Coder については，KH Coder に添付(1)されるマニュアルや，さらに詳しい解説書 や，やさしく書かれた解説書(2)が存在する。これらを参照することにより，容易に操作を理解できる。
なお，本稿では，KH Coder を使用することを前提に記載されているため，操作について不明な点があれば，これら解説書を適宜参照いただきたい。
パテント 2019− 80 −

尿取りパッドとして使用するのに適したものであり，少量の尿が排泄されたとき，および比較的覆う尿が排泄されたときの双方において，尿を確実に捕捉しやすい吸収性物品を提供する。パルプと高吸水性樹脂とで形成された吸収体 13 の表面に液透過性シート 20 が設けられ，この液透過性シート 20により，弾性部材 25 を有する肌当て部 21 と，側方固定部 22と，立ち上げ部 23 が形成されている。この立ち上げ部 23 には撓み余裕部 23a が形成されている。少量の尿が与えられたときには，肌当て部 21 が肌に密着することで吸収でき，比較的多く与えられた尿は空洞部 26 で貯められた後に吸収体 13

Vol. 72

No. 6

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発で吸収される。

複合語

前後パネル部を切り離した後にそれらを再び連結する締結手段を，使用時まで使用可能，かつ安全な状態に保つことができるパンツ型の使い捨て着用物品の提供。使い捨ておむつ
10 が，連結された前パネル部 16 および後パネル部 17 と，それら前後パネル部 16，17 を切り離すことが可能であって，胴周両側部 18，19 に設けられた切断部 22 と，切り離された前後パネル部 16，17 を再び連結させることが可能であって，切断部 22 に近接するように後パネル部 17 の内面 14 の側に設けられた締結部材 23 とを有し，切断部 22 と締結部材 23 とを覆う被覆部材 24 が，後パネル部 17 の内面 14 の側に設けられている。
（図 4

テキストマイニングに使用する要約書データ）③前処理の実行
加工した要約書データを KH Coder へ読み込み，前処理を実行する。前処理を実行することにより，要約

スコア

吸収性物品

659.6804811

ウエスト域

539.8857054

着用者
胴回り部
吸収体
幅方向
長手方向
吸収性コア
パネル部
胴周り域
縦方向
胴回り域
横方向
横方向Ｘ
パンツ型着用物品

402.6039928
320.5345554
262.1964789
253.4272268
230.388388
209.5700255
119.170253
119.0037093
118.4803773
117.934022
115.6486178
108.9569452
96.31447099

書データについて形態素解析が行われる。そして，テ（図 6キスト全体から分析対象となる品詞別の抽出語が得ら

図 6 からわかるように，「吸収性物品」という用語のれる。

抽出された複合語の図）出現スコアが大きい。要約書には，請求項 1 をそのま

図 5 は，前処理により得られた抽出語を示す。図に

まコピー & ペーストすることが一般的である。請求示すように品詞ごとに抽出語が得られる。各抽出語の項の末尾は「発明の名称」であることが多い。した右にある数字は，出現回数である。なお，後の説明のがって，「吸収性物品」は「発明の名称」であると推測ため「吸収」の部分を灰色で塗りつぶした。

される。これにより，「吸収性物品」が多く出現していると思われる。このままでは，「吸収」という用語の出④複合語の処理現数が過大となるおそれがある。

形態要素分析によれば，複合語も複数の用語に分解

これを防ぐためには，「吸収」と「吸収性物品」とを，される。しかし，複合語として特有の意味を持つ用語別の用語として抽出する必要がある。これには，前処もある。KH Coder には複合語を抽出できる機能があ理において，「吸収性物品」を強制抽出する指定を行るため，これを利用して複合語を抽出する。

い，再度，前処理を実行すればよい。

名詞

サ変名詞

形容動詞

副詞可能
前後

20未知語
ファスニングテープ

28 切
27 確実
27 安らか25 簡易

5 それぞれ
5 場合
4 少量
3 全体
3 当たり

66222

バリアシートファスニング吸クロッチ
カフ

25
14121211101010109987

3 その後
2 一部
2 一方
11111111111 ファスナ
1 ファスニングシステム

方向領域
胴回り
使い捨て
ウエストシート

107565348
4338

吸収形成
前記接合提供位置

75 可能
39 主部材
弾性部分物品
両側
長手周り
一対状態
要素
コア
パネル
パンツ

31292222181716151514131313着用
伸縮
伸長
展開
配置
圧縮使用
切り取り
連結
構成
排泄
固定
フィット

容易
自由
適切
安全
安定
好適
自在
自然
十分
縦長
不快
不揃い
密

21（図 5Vol. 72

No. 6

1ウエブ
凹
設
シャーシ
テープファスナ該
ＭＤ
インジケーターレッグ
圧11.755gf

25

タグ

動詞
延びる

28

151210977設ける
有す
有する
備える
織る
覆う

27
23181510107
65433322221含む
沿う
及ぶ
取り付ける
曲げる
欠く

987655555433

出る
並ぶ
与える
重ねる
係る
受ける

品詞別の抽出語）− 81 −

パテント 2019

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発名詞
方向

107

サ変名詞
吸収

領域
胴回り

56 形成
53 前記

形容動詞
50 可能
39 主
28 切

副詞可能

未知語
20 ファスニングテープ
6 バリアシート
6 ファスニング

21 前後
5 それぞれ
5 場合

使い捨て

48

接合

27

確実

4

少量

2

吸

ウエスト
シート
部材
弾性
部分
物品
両側
長手
周り
一対状態
要素
コア
パネル

43
38
31
29
22
22
18
17
16
15
15
14131313

提供
位置
着用
伸縮
伸長
展開
配置
圧縮
使用
切り取り
連結構成
排泄
固定
フィット

27
25
25
1412
12
1110
1010
10
998
7

安らか
簡易
容易
自由
適切
安全
安定
好適
自在
自然
十分
縦長
不快
不揃い
密

3
3
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

全体
当たり
その後
一部
一方

2
2
1
1
1

クロッチ
カフ
ファスナ
ファスニングシステムウエブ凹設
シャーシ
テープファスナ該
ＭＤ
インジケーターレッグ
圧11.755gf

パンツ（図 725タグ
着用者

15 吸収性物品
1210977765433322221動詞
30 延びる

2825設ける

27有す

23有する

18備える
織る
覆う含む
沿う
及ぶ
取り付ける
曲げる
欠く
出る
並ぶ
与える
重ねる
係る
受ける

151010987655555433複合語を考慮した抽出語の図）

図 7 は，「吸収性物品」を強制抽出する指定を行い，⑤抽出語に基づく共起ネットワーク図の出力再度の前処理の実行を行った結果を示す。図 5 では，

図 8 は，抽出語の共起ネットワーク図である。共起「吸収」は 75 回出現している（図 5 中の灰色の塗りつ

ネットワークとは，各抽出語間の類似度行列を視覚化ぶし部分）。図 7 では，「吸収」は 50 回出現しており，し た も の で あ る。類 似 度 行 列 は，各 抽 出 語 間 の「吸収性物品」は 25 回出現している（図 7 中の灰色のJaccard 係数を計算して生成されたものであり，各抽塗りつぶし部分）。このことから，「吸収」と「吸収性出語間の共起性を示す。
共起ネットワーク図からは，各抽出語の関連性が把物品」とを，別の用語として分離して抽出できたこと

握でき，何らかの意味性も見出されるが，各抽出語自がわかる。

（図 8パテント 2019

抽出語に基づく共起ネットワーク図）− 82 −

Vol. 72

No. 6

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発

体は文脈から切り離されているため，共起ネットワー確認したり，技術文献やインターネット検索により確ク図が示す意味を理解することは難しいと思われる。

認すればよい。
図 10 のコーディングルールは，あくまでも一例で（２） コーディングによる処理ある。複数の関係者により，使用するコードや，コー①コーディングルールの作成

ドと抽出された用語の対応関係の検討を行って，コーコーディングとは，仮説，テーマに基づいて，抽出ディングルールの精度を高くすることが好ましい。

語を組み合わせることをいう。コーディング作業を行う）を作成し，「特定の記述がデータ中にあればその＊柔軟性＊フィット性＊通気性

データを特定のコードに分類すること」といった基準＊取扱性う前には，いくつかのカテゴリー（以下，コードといを作成する。この基準のことをコーディングルールと＊吸収性いう。

＊感触性

弾性 or 変形
伸縮 or 伸長 or フィット or 密着 or 屈曲
透過 or かぶれる
使い捨て or 取り外し or 視覚 or 装着 or 視認 or 接着 or 廃棄 or におい
吸水 or 吸収 or 漏れ

感触 or 痛み or 接触 or 刺激 or 圧迫 or 不快
胴回り or ウエスト or ギャザー or 大腿 or＊脚回部
サイドフラップ＊吸収体部
コア or パッド
腹 部 or テ ー プ or フ ァ ス ニ ン グ テ ー プ orファスニング or ファスナ or ファスニング
＊胴回部
システム or テープファスナ or テープファスナタブ
＊シート部
シート or バリアシート＊股下部
股下 or 股間 or クロッチ
＊デザイン部 外観 or PANTONE or インジケーター

図 9 は，コーディングに使用したコードを示す。
コードは，テキストマイニングにより抽出した用語をKJ 法を使用してまとめてもよい。テキストマイニン
グソフトのクラスター分析を用いて特徴語を抽出し，コードとしてもよい。社内に自社技術分類がある場合には，それをコードに使用しても良い。
本稿では，前稿(5)で抽出された，図 9 に示す課題と（図 10

解決手段をコードに使用する。なお，本稿では「解決コーディングルール）

手段」を「構成要件」としているが，分析の目的に応②共起ネットワーク図の出力じて，「解決手段」を「機能」としてもよい。
課題・柔軟性・フィット性・通気性・取扱性・吸収性・感触性（図 9

図 11 は，課題コードと解決手段コードの共起ネッ

解決手段・脚回部・吸収体部・シート部・股下部・デザイン部

トワーク図である。共起ネットワークは，図 10 のコーディングルールに基づいて，課題コードと解決手段コードの Jaccard 係数を計算したものである。共起ネットワークは，課題コードと解決手段コードの類似度行列を視覚化したものである。

コーディングに使用したコード）

図 8 の抽出語に基づく共起ネットワーク図と比較し

図 10 は，コーディングルールを示す。コーディンた場合には，各コード自体の意味が明らかであり，用グルールの作成は，図 7 に示す形態素解析により抽出語が整理されていることから，比較的理解しやすい図された多数の語を，各コードに当てはめてゆけばよとなっている。

い。コーディングルールは，csv 形式で保存する。

共起ネットワーク図は，従来からの特許情報分析を

図 10 に示すコーディングルールは，単純に抽出語行っている者には，なじみが薄く，従来の二元表としの「or」を取っている。コーディングルールには，他た方が分析に使いやすい場合もあると思われる。さらの算術演算子や論理演算子も使用できるので，より複に，QFD 等の他の分析手段と組み合わせた分析(3),(5)

雑なコーディングルールを作成することも可能であを行う場合にも，二元表とすることが好ましい。

る。
抽出語を各コードに当てはめるには，個々の抽出語の意味を把握する必要がある。意味が明確な場合には，そのまま当てはめを行えばよい。この場合，作業者が明細書を読み込んで意味を確認する作業を省略できる。意味が不明な場合には，明細書の記載に戻ってVol. 72

No. 6− 83 −

パテント 2019

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発部分だけであり，他の処理はコンピュータが実行するため，課題・解決手段マップを効率よく作成できる。

（図 13

（図 11

課題・解決手段マップ）

４．本手法のマクロ分析への拡張について

コードに基づく共起ネットワーク図）（１） マップの試作
KH Coder は，上限で文書数 10,000・抽出語数 100③コードに基づく類似度行列の出力といった程度の処理も可能とされる。ソフトによる処図 12 は，課題コードと解決手段コードの類似度行列を示す。類似度行列は，図 10 のコーディングルー

理時間を確認するために，40 件より要約書の件数を多くして課題・解決手段マップを試作した。

ル に 基 づ い て，課 題 コ ー ド と 解 決 手 段 コ ー ド の図 14 は，FI：A61F13/511,100（おむつ）にてヒット

Jaccard 係数を計算して生成されたものである。類似した特許公開公報 1287 件の要約書について，上記手度が高いほど，高い共起関係にあるといえる。

法にて作成した課題・解決マップを示す。同様の製品

類似度行列は，課題コードと解決手段コードとの間のみならず，各課題コード間，及び，各解決手段コーについて分析を行うことから，コーディングルールは
図 10 で示したものをそのまま使用した。

ド間においても計算される。二元表化にあたっては，

1287 件の要約書の前処理や類似度行列生成等のコ

各課題コード間，及び，各解決手段コード間の類似度ンピュータによる処理に要した時間はほぼ 2 分であっは不要であるため，削除する。これにより，課題コーた。このように，件数を 1287 件とマクロ分析領域まドと解決手段コードとの間のみの類似度を示す行列とで多くしても無理なくマップを作成できる。

なる。

従来のセミマクロ分析は，100 件程度の明細書を対象とすることが通常であった。これは，人手による抽柔軟性 フィット性 通気性 取扱性 吸収性 感触性
脚回部
0.25
0.444 0.038 0.459 0.345 0.069
吸収体部
0.125 0.222 0.111 0.194 0.467 000.419 0.261 0.105
胴回部
0.042 0.16
0.115 0.133 0.375 0.16
0.235
シート部
0.19
00.273 0.35
0.056
股下部
0.211 0.35
デザイン部 0.077 0.125 0.2
0.10.059 0.111（図 12

出作業に時間を要し，件数を増やすことができないからである。本手法によれば，セミマクロ分析でも，分析件数をマクロ分析の領域まで拡張できる。

課題コードと解決手段コードの類似度行列）④二元表の作成
図 13 は，課題コードと解決手段コードの類似度行列から泡グラフ（バブルチャート）を作成したものである。本マップは，所定の作成法(6)により，市販の表計算ソフトで作成した。このようにして，課題・解決手段マップを作成できる。
本手法によれば，人間による作業はコーディングのパテント 2019− 84 −（図 14

課題・解決マップ）

Vol. 72

No. 6

テキストマイニングを使用した特許マップ作成手法の開発（２） 本手法のマクロ分析への拡張（3）人手で課題・解決手段マップを作成する場合にマクロ分析では，技術内容を分析するために，IPC，は，明細書 100 件を処理するのがせいぜいであった

FI，F ターム等の特許分類が使用される。これは，特が，テキストマイニングの技術を活用することによ

許分類は書誌的事項として明細書から容易に抽出できり，より大きな件数を処理できる。

るからである。
しかし，特許分類は，先行技術調査のために作成さ（4）コーディングルールの作成は，「コード」と「抽れたものであり，技術内容の理解に必ずしも適したも出された用語」の関連のみ把握できれば良いため，従のではない。さらに，特許分類は，記号で記載される

来のコーディングのように，作業者が個々の明細書をから，一目見て技術内容を理解できるものではない。

読み込んで課題や解決手段を見出す作業を減らすこと特に，経営層や投資家等の特許を専門としない人間にができる。

説明する資料に，特許分類は使用しにくい。
本手法を用いることにより，特許マップに使用する（5）本稿における処理は，KH Coder というフリー

用語は，課題用語や解決手段用語等の意味を把握できソフトと市販の表計算ソフトのみで実行できるため，る用語となるから，マクロ分析の内容も，より理解し誰でも低コストで容易にテキストマイニングを活用しやすくなる。特に，特許を専門としない人間に説明すた特許マップを作成できる。

る資料に使いやすい。
今後は，テキストマイニング技術及びコーディング技術の発展に伴い，特許分析に特許分類を使用するこ（参考文献）(1)樋口耕一，「社会調査のための計量テキスト分析

内容分析の継承と発展を目指して」(2014)，株式会社ナカニシヤ出版とが少なくなってゆくことが予想される。

(2)牛澤賢二，「やってみようテキストマイニング

自由回答ア

ンケートの分析に挑戦！」(2018)，朝倉書店

５．まとめ（1）特許マップの作成にテキストマイニングを活用(3)鶴見隆，川上成年，谷津維則，「戦略的商品手法の開発 QFDと特許情報の融合」，『知的財産イノベーション研究の諸相』，することにより，人間の作業はコーディングルールの作成のみとなり，他の処理はソフトウェアが実行することとなる。これにより，特許マップ作成の工数を削減することが可能となる。

pp.76-112 (2014)，日本知財学会知財学ゼミナール編集委員会編，コンテンツ・シティ出版(4)川喜田二郎，「発想法 - 創造性開発のために」 (1967)，中公新書(5)川上成年，谷津維則，「ブランド QFD を活用した調査手法の開発」，パテント，Vol.70, 2017.3, pp.82-89 (2017)（2）作成したコーディングルールは，次回の特許(6)野崎篤志，「経営戦略の三位一体を実現するための特許情報マップ作成にも使用できるため，次回の作業からは，分析とパテントマップ作成入門」，pp.185-193 (2016)，一般

コーディングルールの作成は不要となり，ソフトウェアによる処理のみで，特許マップを作成できる。

Vol. 72

No. 6− 85 −

社団法人発明推進協会(原稿受領 2018. 12. 10)

パテント 2019