日米の特許調査の高品質化・高効率化のための特許検索式の自動提案技術
IRD 国際特許事務所所長／弁理士／有限会社アイ・アール・ディー

PROFILE

渡辺 俊規

2004 年奈良工業高等専門学校専攻科電子情報工学専攻修了。2006 年京都大学大学院情報学研究科修了。2004 年
ベンチャー企業設立を経て、2008 年 IRD 国際特許事務所入所。修士（情報学）。日本知財学会会員。

IRD 国際特許事務所／有限会社アイ・アール・ディー

PROFILE

難波英嗣

1996 年東京理科大学理工学部電気工学科卒業。2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。同年、日本学術振興会特別研究員。2002 年東京工業大学精密工学研究所助手。同年、広島市立大学情報科学部講師。2010 年 4 月広島市立大学大学院情報科学研究科准教授、現在に至る。博士 ( 情報科学 )。言語処理学会、情報処理学会、人工知能学会、ACL、ACM 各会員。

1 はじめに概念語（以下、これらを「関連語」という）とを適切に

我々は、2002 年以降、発明の着想から権利化、権広い場合、適切な関連語を抽出することは容易ではない。

利行使に至る特許ライフサイクルにおける各作業についまた、特許調査の非専門家にとって、適切に特許分類コーて、工学的にアプローチを行う特許工学の研究を行ってドを決定することは困難である。さらに、日本人にとっきている 。特許工学は、特許ライフサイクルにおけるて、英語の関連語と USC を含む検索式を作成すること各種作業に対して、方法論を抽出し、ツール（以下、「特は、特に困難である。

1)

利用し、漏れやノイズが少ない検索式を作成する。しかし、特許調査の専門家でも、対応する技術分野の範囲が許工学ツール」という）と教育により、方法論の普及をそこで、我々は、ユーザが入力した日本語のキーワー図ることにより、各種作業の品質と効率の向上を目指す

ドに対応する関連語と特許分類コードを提案し、選択さものである。

れた関連語と特許分類コードから検索式を構築する特許

また、特許ライフサイクルの上流工程を構成する特許調査支援システム（PatentSearchAssistant、以下、調査において、その品質や効率は、調査者のスキルに大「PSA」という）を開発した。PSA により、ユーザは、きく依存する。例えば、特許調査の専門家は、適切な特キーワードを入力するだけで、日本、米国を問わず、そ許国際分類（IPC）、FI、F ターム、または USC（以下、の関連語や特許分類コードを含む適切な検索式を容易にこれらを総称して「特許分類コード」という）を利用し、構築することができる。

かつ、一のキーワードとその同義語、上位概念語、下位

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増満 光

2008 年関西大学大学院入学。2008 年 8 月 IPA：2008 年度上期未踏 IT 人材発掘・育成事業（未踏ユース）開始、特許請求項の参照関係可視化に関する研究開発に従事、2009 年 3 月 IPA：2008 年度上期未踏 IT 人材発掘・育成事業（未踏ユース）終了、2010 年関西大学大学院卒業、同年 2010 年 IRD 国際特許事務所入所。修士（情報学）。
日本知財学会会員。

広島市立大学大学院情報科学研究科准教授

PROFILE英和

1986 年神戸大学工学部システム工学科卒業。同年、松下電器産業（株）に入社し、中央研究所等において、データベース管理システム等の研究開発に従事。1999 年弁理士試験合格。2002 年 1 月、IRD 国際特許事務所を開設。所長、弁理士。2003 年～ 2007 年 3 月京都大学 COE 研究員、2007 年 4 月～京都大学非常勤講師、2009 年４月～東京工業大学客員教授、2011 年 4 月～大阪大学非常勤講師 博士 ( 情報学）。弁理士会、情報処理学会各会員。
htanigawa@ird-pat.com
06-6944-4530

IRD 国際特許事務所／有限会社アイ・アール・ディー

PROFILE谷川

YEAR BOOK 2012

寄稿集

検索式構築機能

検索
キーワード

特許コード
抽出機能

検索の高効率化と精度向上

関連語抽出機能2

特許コードＤＢ

特許検索システム

関連語辞書
構築機能

関連語辞書

図１

特許公報ＤＢ

PatentSearchAssistant の概要

2 関連業績

する検索式と同様に品質が高い。

HYPAT-i、PATOLIS、NRI サイバーパテントなど

2 つの機能で構成される。PSA の概要を図 1 に示す。の特許調査ツールの多くは、概念検索という機能を有す

また、PSA における関連語の提案、および特許分類る。概念検索は、検索対象の技術を説明する文を入力すPSA は、関連語辞書構築機能と、検索式構築機能のコードの提案の画面例を、図 2 に示す。

ると、入力した文が示す技術的概念に関連の深い特許公報を検索する機能であり、特許調査の非専門家が利用しやすい検索機能である。しかし、概念検索は、システム内部の処理が外からは見えず、調査方法の良し悪しの判断、調査結果の評価、および調査結果の再利用が困難である。そこで、一般的に、特許調査の専門家は、調査対象に関連したキーワードと、その関連語や特許分類コードで構成される検索式を用いる。しかし、上述したように、検索式の作成は、調査者の経験とスキルに大きく依存し、特許調査の専門家でも容易ではない。

図２

関連語・特許分類コードの提案

図 2 は、ユーザが入力したキーワード「データベース」

特許調査支援システム（ＰＳＡ）の概要および「検索」に対し、それぞれの関連語、および、こPSA は、キーワードを入力するだけで、特許公報に記れらを「検索語」という）との関連性が高い特許分類コー

3

載されている関連語と IPC などの特許分類コードを用いれらのキーワードとユーザが選択した関連語（以下、こドを提示している画面である。

た検索式を提案する。この検索式は、調査専門家が作成

YEAR BOOK 2O12165

4 ＰＳＡの各種機能
４．１

関連語辞書構築機能

関連語辞書構築機能は、まず、日本の公開特許公報から手がかり句を用いて用語間の関係性を取得し、関連語「などの」と「等辞書を構築する 2)。本機能では、例えば、

図３の」という表現の前後に記載されている用語は上位概念関連語抽出機能の出力例語、下位概念語の関係にあることに着目する。例えば、「ＨＤＤなどの記録媒体」などである。この例では、「記関連語抽出機能は、キーワードに対応した関連語を関録媒体」が「ＨＤＤ」の上位概念語の関係にある。しか連語辞書から抽出する。抽出する関連語は、入力されたし、「などの」と「等の」だけでは、「パソコンなどのキーキーワードと、関連語抽出機能が出力した関連語のうちボード」のように上位概念語、下位概念語関係にない場からユーザが選択した関連語である。

合もある。そのため、「パソコンのキーボード」のように「などの」と「等の」を「の」に言い換えられる場合は、次に、特許分類コード抽出機能の出力例を図 4 に示す。

上位概念語、下位概念語の関係にないとした。また、「メモリやＨＤＤなどの記録媒体」のように共通の上位概念語、もしくは下位概念語を持つ用語が列記されている場
合も上位概念語、下位概念語の関係にないとした。そして、共通の上位概念語と下位概念語を持つ用語は、同義語であるとした。
関連語辞書構築機能は、次に、取得した日本語の関連語辞書の用語に対して、日英機械翻訳機を用いて、日本語の関連語辞書に登録されている全ての用語を英語に翻

図４：特許分類コード抽出機能の出力例

訳し、取得した関連語のうち、実際に米国特許公報で使用されている用語を取得して、英語の関連語辞書を構築

図 4 において、特許分類コード抽出機能は、関連語抽出機能で、ユーザが選択した検索語を用いて、検索にする。

適した IPC、FI、F タームを抽出する。抽出する特許分

４．２

検索式構築のための機能

類コードは、すべての特許公報に対して、各特許公報にPSA は、調査者の入力したキーワードから関連語を抽記載されている全用語数に対する検索語の出現割合を算出する関連語抽出機能と、検索語から適切な特許分類コー出し、その特許公報が保持する各特許分類コードにそのドを抽出する特許分類コード抽出機能で構成される。

割合を重みとして与え、特許分類コードごとに重みの総関連語抽出機能の出力例を図 3 に示す。図 3 において、和（以下、「コード重要度」という）を算出し、コードユーザはキーワード「データベース」と「検索」を入力重要度が高いものとした。そして、最終的に提案する検した場合の例である。

索式は、取得した特許分類コードの組み合わせと検索語（ユーザ入力のキーワードと、ユーザ選択の関連語）から構成される。この時、ユーザは使用する特許分類コードを任意に選択し、検索式を組み替えることができる。

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YEAR BOOK 2012

国の関連語と、特許分類コードをも出力する。
米国版の出力例を図 5 に示す。ユーザは、「database」

図 6 において、同階層コード説明出力機能では、ユーザが選択した特許分類コードと同じ階層にある特許分類2コードを出力する。
なお、特許分類コード説明出力機能、および同階層コー検索の高効率化と精度向上と「search」を入力したとする。

寄稿集

関連語抽出機能、および特許分類コード抽出機能は、米ド説明出力機能で出力された特許分類コードは、ユーザが選択することで、検索式に追加することができる。例
えば、特許分類コード説明出力機能で出力された上位階層の特許分類コード（具体的には、「G06F 17/30」の上位階層の「G06F」等）を検索式に追加すると、選図５

米国版の出力例択した特許分類コードを前方一致のための検索キーとして用いることができる。
また、米国版の各コード説明機能の出力例を図 7 に

図 5 において、関連語抽出機能、および特許分類コー示す。

ド抽出機能は、日本版と同様にして関連語、およびコードを出力する。なお、米国版 PSA は、USC を提案する。

４．３

特許分類コードの選択支援機能

ユーザが選択した特許分類コードが正しいものであるか否かを判断するために、PSA は、抽出した特許分類コードの意味を出力する特許分類コード説明出力機能、同階層コード説明出力機能、および選択した特許分類コードが付されている特許公報を提示する関連公報提示機能を有する。

図７

米国版の各コード説明機能の出力例

特許分類コード説明機能の出力例を図 4 に示す。図4 において、ユーザは、「G06F 17/30」の横にある「？」米国版の特許分類コード説明出力機能は、ユーザがアイコンを選択したとする。特許分類コード説明出力機選択した USC、または IPC の説明を階層に出力する。

能では、ユーザが選択した各特許分類コードの説明を階USC の説明は、英文のみであるが、特許分類コード説層的に出力する。

明出力機能は、英文の説明に対して英日機械翻訳器を用

同階層コード説明出力機能の出力例を図 6 に示す。

いて、英語と日本語を併記して出力する。また、米国版の同階層コード説明出力機能も、特許分類コード説明出
力機能と同様に、USC、または IPC の説明を英語と日本語を併記して出力する。
また、米国版の関連公報提示機能の出力例を図 8 に示す。米国版の関連公報提示機能も、日本版と同様にして関連公報を提示する。

図６

同階層コード説明出力機能の出力例

YEAR BOOK 2O12167

存した検索式の削除やダウンロードを行うことができる。ダウンロードは、特許検索サービスに移行する場合に行う。また、社内または部内などで共有し、組織的な知の蓄積に用いることもできる。
また、米国版の検索式保存機能の出力例を図 10 に示す。

図８４．４

米国版の関連公報提示機能の出力例

検索式保存機能

検索式保存機能は、ユーザが作成した検索式を保存する機能である。検索式保存機能の使用例を図 9 に示す。

図１０ 米国版検索式保存機能の出力例

図 10 において、米国版の検索式保存機能も、日本版と同様である

図９

検索式保存機能の使用例

図 9 において、ユーザは、「要約＋請求項」に「( デー「ＯＳ」、「タスク」、「速度」をキーワードとする調査

タベース + データ管理システム ) * ( 検索 )」、「IPC」

を例に、特許電子図書館（IPDL）を用いて、本ツールに「G06F 17/30」を指定して検索式を保存している。の検証を行った。

図 9 の上段の領域は、検索式作成領域である。検索式

検索式「要約＋請求の範囲：ＯＳ＊タスク＊速度」に作成領域では、ユーザの入力したキーワード、ユーザがよる検索結果は 41 件であり、そのうち適合特許は 13選択した関連語、およびユーザが選択した特許分類コー件であった。適合特許とは、調査対象として適切な公報ドを含めた検索式が作成され、表示される。なお、検索であり、人手で公開特許公報を読んで判断した。

式作成領域では、ユーザが手動で検索式を編集することもできる。

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5 ＰＳＡの検証

一方、PSA を用いて作成した検索式「要約＋請求の範囲：（ＯＳ＋オペレーティングシステム＋ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳ

ユーザが、検索式を作成し終えて検索式保存ボタンをｙｓｔｅｍ＋基本ソフト＋基本ソフトウェア）＊（タスク押すと、検索式が保存される。図 9 の下段の領域は保＋プロセス＋ジョブ＋スレッド＋ｔａｓｋ）＊（速度＋ス存検索式表示領域である。保存検索式表示領域では、保ピ ー ド ） ＊（G06F 9/46 ＋ G06F 9/45 ＋ G06F

YEAR BOOK 2012

寄稿集9/50）」による検索結果は 39 件であり、そのうち適合特許は 35 件であった。PSA により、調査対象数が241 件から 39 件に減少し、適合数が 13 件から 35 件

検索の高効率化と精度向上に増加しており、再現率、適合率がともに上昇し、極めて有効な検索式が提案できたことが分かる。

6 おわりに以上、非専門家でも、専門家並みの特許調査を可能にする日本語版および米国版の PSA と、その効果について説明した。今後、中国版 PSA、EU 版 PSA の開発も行いたい。

謝辞
本論文は、独立行政法人情報通信研究機構（NICT）の民間基盤技術研究促進制度に基づく委託研究「知的財産（特許・商標）構築・活用のための情報通信基盤技術の研究開発」の研究成果に基づきます。

参考文献

１）谷川英和他，特許工学入門，p1 ～ p7(2003)，中央経済社
２）難波英嗣他 ,「特許、論文データベースを統合した検索環境および動向分析ツールの構築」，2006 年
度 JAPIO「特許情報活用の時代の検索と機械翻訳技術」，pp116-119，2006.

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