特許出願の事前評価方法及びその実証研究
Patent application pre-evaluation methods and empirical research

知識産権出版社有限責任公司

知的財産権コンテンツマイニングとサービス重点ラボ

程序

工学修士、上級知識産権師（知財技能士相当）。知識産権出版社有限責任公司・研究発展部副主任及び北京中知霊犀科技服務有限責任公司監事。国家知識産権局中心人物第 1 陣及び特許情報分野教員第 1 陣に入選。特許検索、特許分析、特許評価、特許事前警告など多くの特許情報運用システムの研究開発を主導、データ処理、知識発見、ビッグデータ運用などの分野において実績多数。

国家知識産権局

特許庁

拒絶査定不服審判及び無効審判部

藍正楽

工学修士、国家知識産権局・特許庁・拒絶査定不服審判及び無効審判部 3 級審査員。業務分野は拒絶査定不服審判請求事案及び無効宣告請求事案の審理。かつては発明特許の実体審査を担当していた。

知識産権出版社有限責任公司

知的財産権コンテンツマイニングとサービス重点ラボ

楊瑞琦

情報資源管理修士、知識産権師、知識産権出版社有限責任公司・研究発展部プロダクトエンジニア。主な研究分野は科学技術成果の価値評価、特許の価値評価、ビッグデータに基づく特許プロファイリング、意味理解に基づく特許の新規性、進歩性及び実用性の研究。特許分析システム（INTEcovery）、特許価値評価システム（p2i）、特許出願事前評価システムの設計と開発に取りかかる。

要約：特許出願前に評価を行うのは国際的な名門大学

技術部が共同で「関于提升高等学校専利質量促進転化運でも一般的なやり方で、特許出願の質を高め、特許出願用的若干意見（仮訳：大学等高等教育機関における特許のコストを減らすための効果的な方法であり、様々なイの質の向上及び転化と運用の促進に関するいくつかの意

ノベーション主体や特許審査機関、特許サービス機関に見）」（教科技〔2020〕1 号）を発表及び配布し、「特とって十分意味のある作業である。本稿では特許書面の許出願前評価方法を確立しなければならない」、「特許出テキストコンテンツの類似度に基づく特許出願の事前評願を予定している技術について、出願特許を行うかどう価方法を紹介し、拒絶査定不服審判決定の結果から当該かの評価を行って、特許出願の質を確実に向上させる」

方法の有効性を検証することで、特許出願前評価方法のと強調している［1］。2021 年 3 月に、教育部科学技術確立を試みる。と情報化司が当年の業務取扱要項において、「特許出願キーワード：事前評価、新規性、拒絶査定不服審判決

前評価方法の探索を加速させ、大学をはじめ高等教育機関における科学技術の成果転化を加速しなければならな定い」とさらに指示している［2］。

0 前書き2020 年 2 月に、教育部、国家知識産権局及び科学234

大学などの高等教育機関をはじめ、企業、科学研究機関、工業団地などの様々なイノベーション主体には程度の差こそあれ「特許の質より量の方を重視する」、「特許が Doc2Vec ディープニューラルネットワークアルゴ

願前に特許査定を受ける可能性、競合状態、市場展望なリズムを用いて特許請求の範囲のテキスト間の類似度をどについて評価して、無効出願や質の低い特許の数を減計算している。馮立傑ら［10］ が LDA トピックモデルをらすことができれば、より多くの人力や資金などの資源利用して膨大な数の特許文献から技術要素及び技術トを集中させて質の高い特許の育成と転化を支援できるとピックを抽出して、TextRank － IDF 新規性評価指標。審査官にとっては、どのようにすれば被を利用して新規性という次元からイノベーションの可能審査特許と極めて類似する特許をすぐに特定して、書面性に順番を付けるという試みを行っている。晁珍珍［5］を読み漁っては特許を分析するという作業の頻度を下げが文中の技術的特徴を示す概念ノードと関係ノードから、質と効率の両方の向上にとって実際的な模式図を作って文の類似度を計算することで、新規性の考えられる［3］られるかは［4］意味がある。

判定は一層確実になる。

1 先行研究2 研究方法

特許出願前評価では、新規性、進歩性、実用性の 3

本稿で検討する特許出願の事前評価方法は特許性、競要件は、様々な要因をめぐる評価において最も重要であ合技術、市場展望という 3 つの次元から出願特許を評り、中でも新規性の評価がとりわけ重要だと位置づけら価するものである。この中で、特許性の判定はテキストれる。人力で特許の新規性を分析するという従来の方法コンテンツに基づく類似度計算という分野に該当する。

では多くの人力と時間を必要とし、特許出願量が年を［5］

評価の流れの詳細は図 1 に示すとおりである。

追って増すのに伴い、人工知能と意味分析に基づくコンピュータ支援下の新規性判定技術が、ますます注目を集めるようになる。国家知識産権局特許庁の特許審査と検出願特許

競合技術

索システムのスマート化アップグレードプロジェクトに５０件の類似特許

特徴の箇条書き表示分野では、主に引用文献に基づく類似度計算方法及びテそれぞれ特徴分割

１件ずつ特徴比較

キストコンテンツに基づく類似度計算方法という 2 つ

図1

市場展望も関連の試みがなされている。
現在、技術的手段を利用して特許の新規性を判定するの方向性がある

スマート分類
特許性

特許出願事前評価の流れ。引用文献に基づく類似度計算に関し［6］ては、彭愛東［7］ が特許文献の共引用によるクラスタリ

出願特許とは特許書面の作成仕様に従って書かれた出が願書類でもよいし、発明の趣旨を含む技術要約書でもよ特許情報における特許引用及び非特許引用の時間から特い。要約、特許請求の範囲、明細書などというように出が特許相互引用、願特許を異なるベクトルに分け、各ベクトルはその属す他特許への引用及び自己引用という 3 種の特許文献のる部分のキーワードで表し、ベクトル空間モデルを利用引用形態で企業間の技術スピルオーバーと関連性を分析してドキュメントの類似度を算出することで、出願特許している。と最も類似する 50 件の特許を特定する。また、請求項ングで特許類似度の計算を試みている。呉菲菲ら［8］

許の新規性を判定している。洪勇ら［9］

また、テキストコンテンツに基づく類似度計算に関し単位で出願特許から特徴を抽出して箇条書きで表示し、ては、特許書面のテキスト情報から特許の内容上の類似50 件の類似特許の特徴の箇条書きとそれぞれ比較す度を分析し、主に統計的な類似度計算方法及び意味的なる。図 2 に示すように、横座標が 50 件の類似特許で、。中でも、クラスタリング、ベ縦座標が出願特許の請求項である。格子は対象請求項とクトル空間モデル（VSM）、サブジェクト－動詞－オブ対応する類似特許との最大類似度である。青系の色のほジェクト構造（SAO）、深層学習モデルなどは当面よくうが類似度は低く、赤系の色のほうが類似度は高い。こ用いられる特許類似度の計算方法である［4］。張海超ら［6］のようにして出願特許と当該 50 件の類似特許との類似類似度計算方法がある［6］

YEAR BOOK 2O21 235

2

特許情報の高度な活用の実施より出願の方を重視する」という傾向があり、出度はこの技術的特徴スペクトルに完璧にまとめられてい表1

CN102640219A の基本情報る。全体的な新規性、特徴における最大新規性、権利侵名称害の可能性などの次元から出願特許が該当する技術分野

出願番号

CN201080040683.3

出願日

2010.9.16

公開番号CN102640219A

分類記号

G11B7/243

光学的情報記録媒体用記録層､光学的情報記録媒体及びスパッタで特許査定を受ける可能性を反映している。
当該 50 件の類似特許からは、背景技術が同じである
確率、関連特許数、引用／被引用頻度推定などにより出願特許における技術競合状況も反映され、また推定価値、リングターゲット

出願人

株式会社神戸製鋼所､ソニー株式会社

拒絶査定不服審判

拒絶査定決定維持決定

表2

度、譲渡の活発度、質権の活発度、使用許諾の活発度をCN102640219A に関する最初の検索
文献

対象請

種別

求項

1839052

A

1～18CN

1672202

A

1～18

明細書 7 ページ 28 行～13 ページ 1 行

ACN101511598

A

1～18

全文

A

CN

1573993

A

1～18

全文

A

CN

101238514

A

1～18全文

ACN

101317224

A

1～18全文含む）などにより出願特許の市場展望も反映され、類似

区分

国

文献番号

特許の IPC 分布から出願特許の IPC 分類を予測するこY

CNとができる。

Y（1）拒 絶査定不服審判後拒絶査定維持事例に関する検2016.1.5

決定日

拒絶査定不服審判

運営上の活発度（技術分野の活発度、税関届け出の活発

3 実証研究拒絶査定不服審判104485

決定番号関連箇所
明細書 7 ページ 13 行～23 ページ 29 行と
図1

討
関連特許の基本情報は表 1 に示すとおりである。

商業的には幅広い利用が見込まれるが、分野内の競合が本稿に係る特許出願の事前評価方法を用いて、2010激しいため、出願を行うに際して、新規性が問われる可年 9 月 16 日を節目にして当該特許の事前評価を行い、能性が高い。既存の特許とも多くの技術的特徴が類似す結果を図 3 に示す。図から分かるように、当該特許はるため、特許査定を受けるかの懸念を伴う。

図2

図3236

技術的特徴スペクトル

CN102640219A の事前評価結果その 1

審査員が審査時に最初に行った検索は表 2 にまとめも 50% に達している。

られている。図 4 及び図 5 から分かるように、50 件

区分 Y 文献 CN1839052A の技術的特徴の比較にの類似特許のうち、区分 Y 文献 CN1839052A が第ついてさらに検討する。図 6 に示すように、マークし44 位、 区 分 A 文 献 CN1573993A が 第 34 位、 区ていた類似技術箇所は特定の請求項に対して、50 件の分 A 文献 101511598A が第 36 位としてヒットし

類 似 特 許 の 中 で 最 も 類 似 す る も の で あ る。

た。区分 Y 文献及び全ての比較文献の検出率がいずれ

CN1839052A は CN102640219A の 請 求 項 10

図4CN102640219A の類似特許集その 1

図5CN102640219A の類似特許集その 2

図6CN102640219A の事前評価結果その 2

特許情報の高度な活用

2

YEAR BOOK 2O21 237

及び 11 と最も類似度が高いことが分かる。

表3

また、請求項 10 に対応する類似技術箇所「さらに、CN108429939A の基本情報

名称

スピーカボックス及び投影装置

当該酸化物、窒化物と炭化物の混合物が言及される」は出願番号

CN201810146887.3

出願日

2018.2.12

公開番号CN108429939A

分類記号

H04R1/02

明細書の 23 ページ 20 行に位置し、審査員が提示した出願人「明細書 7 ページ 13 行～ 23 ページ 29 行」という範
囲にはある。図 7 に示すように、請求項 11 に対応す
る 類 似 技 術 箇 所「 即 ち、 そ れ ら が Y、Zr、Nb、Zn、拒絶査定不服審判

カシオ計算機株式会社
216977

決定番号

拒絶査定不服審判

2020.6.16

決定日

拒絶査定不服審判決定

拒絶査定取り消し決定

Al、Si 及び Sn から選ばれる少なくとも 1 種の元素のある。一方、新規性は認められるが、請求項の作成には酸化物であり、Ge 及び／又は Cr の窒化物及び Si の炭改善すべき余地がある。当該特許が 2020 年 10 月化物である」が前記範囲にはないものの、検討を行った23 日に特許査定を受けたことから、ある程度は本稿方ところ、明細書中 15 ページ 1 行の「好ましくは Zn、法の正確性が示される。

Al、Y、Zr、Ni、Nb、Ni、Mg 及び Si から選ばれる少なくとも 1 種の元素の酸化物を使用する」とほぼ同じであり、審査員が提示した範囲にもあるということが分かる。これは比較文献と類似技術箇所を探す上での本稿以上から分かるように、意味的類似度により出願特許方法の正確性を充分に示している。の類似特許を見つけ、出願特許の請求項と類似特許の全（2）拒 絶査定不服審判後拒絶査定取り消し事例に関す文テキストを比較及び分析して、権利侵害疑惑のある技る検討術箇所を特定することができれば、出願前に特許出願の関連特許の基本情報は表 3 に示すとおりである。

書面を修正し、特許布石の戦略を調整して、無効な出願

本稿に係る特許出願の事前評価方法を用いて、2018と質の低い特許の数を減らすためには役立つと考えられ

年 2 月 12 日を節目にして当該特許の事前評価を行い、る。これからは次のいくつかの点を中心に本稿方法の効結果を図 8 に示す。図から分かるように、当該特許の果改善を求めたい。

該当技術分野では競合がさほど激しくはなく、発展のた（1）ニ ューラルネットワーク機械学習アルゴリズムにめの条件が整うため、技術的に優位を築く可能性が充分基づく特許類似度計算モデルを構築して、過去の図7

CN102640219A の事前評価結果その 3

図8238

4 むすび

CN108429939A の事前評価結果

審査経過文書及び拒絶査定不服審判・無効宣告書

度 判 定 ）［J］． 情 報 工 程、2018、4（02）：64

類を主とするサンプルで反復トレーニングを行っ－ 72．て、類似特許の検出率を高める。

7． 彭愛東．基于同被引分析的専利分類方法及相関問題（2）類似特許の断片分割方法を最適化し、区切り記号、探討（仮訳：共引用分析に基づく特許分類方法及び特徴記載の文字数など様々な要因を総合的に検討関連問題の検討）［J］．情報科学、2008、26（11）：して、類似特許の全文からの被比較請求項に最も1676 － 1679．

近い技術的特徴の特定の正確さを向上させる。

8． 呉菲菲、栾静静、黄魯成ら．基于新穎性和領域交叉性的知識前沿性専利識別－以老年福祉技術為例（仮も分野特性というものがあるため、検証の範囲を訳：特許の新規性及び学際的研究に基づく先端特許

広げて、特定の技術分野に限定する検索方法と比の認識－高齢者福祉分野を例として）［J］．情報雑較方法を作る。

誌、2016、35（5）：85 － 90．

（本稿に対する貢献には、第 1 著者と第 2 著者の差がない。）

9． 洪勇、康宇航．基于引用専利文献的企業間技術溢出可視化研究（仮訳：引用特許文献に基づく企業間の技術スピルオーバーの可視化研究）［J］．科研管理、参考文献

2012、33（7）：81 － 87．

1． 教育部、国家知識産権局、科技部関于提升高等学校

10．馮立傑、尤鴻宇、王金鳳．専利技術創新路径識別及専利質量促進転化運用的若干意見（仮訳：大学等高其新穎性評価研究（仮訳：特許技術におけるイノベー

等教育機関における特許の質の向上及び転化と運ションの可能性及びその新規性の評価に関する検用の促進に関する教育部、国家知識産権局及び科討）［J］．情報学報、2021、40（05）：513 －学技術部のいくつかの意見）［EB ／ OL］．http：522．

／ ／ www．gov．cn ／ zhengce ／ zhengceku／ 2020 － 02 ／ 21 ／ content_5481750．
htm
2． 関于印発「教育部科学技術与信息化司 2021 年工作要点」的通知（仮訳：教育部科学技術と情報化司
2021 年業務取扱要項の発表と配布に関する知らせ）［EB ／ OL］．http：／／ www．moe．gov．
cn ／ s78 ／ A16 ／ tongzhi ／ 202103 ／t20210319_520941．html
3． 田海燕．高校専利申請前評価（仮訳：大学等高等教育機関における特許出願前評価）：中美差異及啓示［J］．創新科技、2021、21（03）：49 － 56．
4． 呂学強、羅芸雄、李家全ら．中文専利侵権検測研究
綜述（仮訳：中国特許の権利侵害検出の研究概要）［J］．数据分析与知識発現、2021、5（03）：60－ 68．
5． 晁珍珍．基于関鍵詞提取的専利新穎性分析技術研究（仮訳：キーワード抽出に基づく特許の新規性分析技術の研究）［D］．江蘇：南京郵電大学、2020．
6． 張海超、趙良偉．利用 Doc2Vec 判断中文専利相
似性（仮訳：Doc2Vec を用いる中国特許の類似

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2

特許情報の高度な活用（3）特 許価値評価と同じように、特許出願事前評価に