特許と論文を対象にした技術動向分析
広島市立大学情報科学研究科講師

難波PROFILE

英嗣

nanba@hiroshima-cu.ac.jp
東京工業大学精密工学研究所准教授

奥村

新森

1PROFILE

1984年東京工業大学工学部情報工学科卒業。1989年同大学院博士課程修了。同年、東京工業大学工学部情報工学科助手。1992年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科助教授、2000年東京工業大学
精密工学研究所助教授、現在に至る。工学博士。情報処理学会、人工知能学会、AAAI、言語処理学会、ACL、認知科学会、計量国語学会各会員。

PROFILE

1983年京都大学理学部卒業。1990年コロラド大学コンピュータサイエンス学科修士課程修了。2005年東京工業大学
総合理工学研究科博士課程修了。1983年（株）
インテック入社。現在、インテック・ウェブ・アンド・ゲノム・インフォマティク
ス（株）富山研究所所長。博士（工学）。技術士（情報工学部門）。

PROFILE1986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。博士（情報学）。

昭宏

IRD国際特許事務所・所長／弁理士

谷川082-830-1584

学

インテック・ウェブ・アンド・ゲノム・インフォマ
ティクス株式会社 富山研究所長

英和

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。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。

整理することは、その分野の技術動向を概観するのに必はじめに要不可欠である。しかし、このような動向調査には多くの時間と労力を要する。そこで本研究では、特許と論文

2004年7月より、著者らはNEDO産業技術研究助成事業の支援を受け、「特許、論文データベースを統合しデータベースから技術動向情報を自動的に抽出し、可視化するシステムの構築を行う。

た検索環境および動向分析ツールの構築」に関する研究

特許と論文を対象に技術動向情報を行うためには、特を行ってきた。本稿では、これまで著者らが開発してき定の分野の文献を収集し、そこから技術動向情報を抽出たシステムの中で、特に特許と論文を対象にした技術動する、という2つの課題を解く必要がある。本研究では、

向分析システムの概要を説明する。

前者についてはシソーラスの自動構築、後者についてはある技術分野において、「どのような要素技術がいつ頃から使われているのか」という情報を網羅的に収集し184

Japio 2007 YEAR BOOK

文書構造に基づいた情報抽出によって解決する。
本稿の構成は以下のとおりである。2章では、まず著

3

Part寄稿集

データによる分析と評価者らが開発した技術動向分析システムの動作例を示す。
このシステムの要素技術として、3章ではシソーラスの自動構築について、続く4章では文書構造に基づく技術動向情報の抽出について、それぞれ述べる。最後に5章で本稿をまとめる。

2

技術動向分析システムの動作例

著者らが開発する技術動向分析システムは、以下の2点について調査することが可能である。
（1）ある分野で、どのような要素技術がいつ頃から使われてきたのか。
（2）ある要素技術がどのような分野で使われてきたのか。

図2「機械翻訳」分野の要素技術の一覧表示【図2】は、「機械翻訳」という用語をシステムに入力した時の解析結果を示している。【図2】では、左端に「機械翻訳」の要素技術名が列挙され、各技術が使われた年が図の右側に示してある。例えば【図2】の「構文解析」の場合、この技術を要素技術に用いた機械翻訳に関する論文が1991年に1件発表されており、これが図中で「●」として表示されている。ユーザが●上にカーソルを重ねると、その論文の書誌情報がポップアップ表示される。図では、ポップアップ表示として「ナレート ペッチャラニン / 田中清 / 中村康弘 / 松井 甲子雄,
タイ日機械翻訳のためのタイ語の構文解析, 1991, 全国大会, （情報処理学会）」が例示されている。

図1

技術動向分析システムのトップ画面【図1】は、システムのトップ画面で、（1）と（2）を調べるための検索フォームがそれぞれ用意されている。

図3「HMM」を要素技術に用いている分野一覧

特許と論文を対象にした技術動向分析
Japio 2007 YEAR BOOK185

【図3】は、このシステムにおいて、要素技術名「HMM」をフォーム入力した時の検索結果の画面である。これは、HMMが使われた分野一覧を示しており、画面の左側がHMMを用いた論文を、右側が特許を示している。この出力を見ると、HMMは学術界（論文中）では1980年代後半に音声認識分野で使われはじめ、その後、手書き文字認識や指紋照合等の画像認識分野、形態素解析や言語獲得等の自然言語処理分野でも使われるようになってきているのに対し、産業界（特許中）でも図4

音声認識や画像認識では同様にHMMが要素技術として「機械翻訳」の入出力 / 上位 / 下位語表示

使われているものの、自然言語処理分野では使われた例が見当たらない、といった分析ができる。
また、本システムでは、シソーラスを用いて、「機械3

特許用語シソーラスの自動構築翻訳」の関連分野の技術動向も調べることができる。
【図2】において、画面上部の「シソーラス（機械翻訳）」

シソーラスは、文献を検索したり、特許や論文等の専というリンクをクリックすると、シソーラス（【図4】）

門文書を執筆したりする上で有用な情報源として活用さが表示される。
【図4】では、「機械翻訳」と関連のあるれている。例えば、科学技術振興機構（JST）が提供す様々な用語が表示されている。例えば、機械翻訳は「英る文献検索サービスJDreamII※1では、ユーザが検索を語」「原文」等を入力とし、「日本語」「（第2言語）」等行う際の支援機能のひとつとして、シソーラスがある。

を出力とすることや、上位語として「自然言語処理」やまた、シソーラスは、情報検索や機械翻訳など計算機で「自然言語処理システム」があることが図に示されてい言語処理を行う際の知識源としてもしばしば利用されてる。ユーザは、図中の用語をクリックすることで、今度いる。しかし、シソーラスを人手で構築し、更新するこはその用語を中心とした関連する様々な情報が閲覧可能とは非常にコストがかかるため、テキストデータベースである。また、画面上部の「動向分析」というリンクをから、シソーラスを自動的に構築するという研究が近年クリックすれば、【図2】や【図3】のような技術動向分活発に行われるようになってきている。

析の画面に戻ることができる。

著者らは、特許データベースから、以下に示す関係の用語を自動抽出した。
蘆用語の上位、下位関係
蘆同義語
蘆入力 / 出力用語
以下、その抽出手法、および抽出結果について述べる。

※1

186

Japio 2007 YEAR BOOK

http://pr.jst.go.jp/jdream2/

3

Part

寄稿集

データによる分析と評価

3.1 用語の上位、下位関係の抽出
用語の上位、下位関係を抽出する代表的な手法は、

上位語：砥粒（988）、硬質材料（149）、宝石（128）「AやBなどのC」や A such as B, C などの定型表現に着目したものである［Hearst 1992, 安藤 2003,

下位語：カーボン層（28）、カーボンダイヤモンド（27）相澤2006］。特に、特許の場合、明細書中でこのような定型表現が多用されるため、上位、下位関係の抽出に適していると考えられる。そこで、本研究でも、定型表

ここで、各用語に併記されている数字は、10年分の公開公報中での出現頻度である。例えば、「ダイヤモン現に着目した手法を用いる。
まず、
「などの」
「等の」
「といった」「のような」の4ド」の場合、「ダイヤモンド等の砥粒」や「ダイヤモン種類の定型表現に着目し、公開公報（1993〜2002年）ドや○○などの砥粒」といった表現が988回出現してから、これらの表現を含む文を収集した。その結果、いることを示す。

「などの」「等の」を含む文が29,641,887文、「といっ

特許用語の上位、下位関係は、特許検索に有用である

た」を含む文が844,790文、「のような」を含む文がばかりでなく、明細書を作成する際の支援ツールとして9,725,720文収集された。実際に収集された文を見るも利用できる。例えば、抽出された関係を用いて、「フと、「のような」と「といった」を含む文にはノイズがロッピーディスク」の上位語を調べると「磁気記録装置」多く含まれていることがわかった。また、抽出された文や「リムーバブル記録媒体」といった用語が得られる。

数も「などの」と「等の」を含む文数と比べると件数は請求項を記述する際、その請求項の権利範囲を広げるた少なかったため、「などの」と「等の」の2つだけで十め、なるべく一般的な用語を使う必要があるが、「フロ分な量の上位、下位概念が獲得できると判断した。【表ッピーディスク」の場合、「磁気で記録する」という仕1】に、実際に獲得した上位、下位概念の概要を示す。

組みに着目するのか、「持ち運べる」（リムーバブル）という機能に着目するのかによって、使う用語が変わって表1獲得された上位、下位概念くる。

上位、下位関係（異なり数）

7,031,159

全用語数（異なり数）

1,825,518

この他にも、例えば、「物を切断するのにどのような1語以上下位語を持つ用語数

833,215方法があるのか、可能な限り知りたい」といった用途に1語以上上位語を持つ用語数

1,236,663も使える。この場合、「切断手段」という用語の下位語を調べれば、「カッター」や「ハサミ」といった一般的抽出結果を調べたところ、若干の問題はあるものの、なものから「ミシン目」「ウォータージェット」「レーザある程度実用に耐えうる精度で抽出できている［難波ー」「加熱線条」「放電加工機」等、様々な切断方法が存

2007］。例えば「ダイヤモンド」という用語に関して、在することがわかる。

次のものが抽出されている。

3.2 同義語の抽出「文書編集装置」には「文書作成装置」という同義語が存在する、という情報は、網羅性が重視される特許検索において必要不可欠なものである。しかしながら、幅

特許と論文を対象にした技術動向分析
Japio 2007 YEAR BOOK

187

広い分野にわたって同義語辞書を作成・保守しつづけるきていたものの、「アルミニウム」と「鉄」、「赤」とことは、非常にコストがかかる。そこで、著者らは、2「緑」など、共通の上位概念または下位概念をもつ兄弟種類の方法による同義語の自動抽出を試みている。

関係にある用語対が、同義語対と共に数多く抽出された。

3.2.1 用語の上位、下位関係を用いた同義語の抽出

そこで、引用分析の結果から兄弟関係にある用語対の除著者らが提案する手法は、用語の上位、下位関係を使去を試みた。って自動抽出するものである。
【図5】は、「文書編集装本研究では「AやBなどのC」という定型表現に着目置」と「文書作成装置」という2つの用語を中心に、こして上位、下位概念を抽出しているが、この表現においれらと上位、下位関係にある用語の一部を示している。て、AとBは兄弟関係にあると考えられる。そこで、定図のように、「文書編集装置」と「文書作成装置」が似型表現から兄弟関係にある用語対を抽出しておき、引用たような意味を持っているのであれば、数多くの上位語分析の結果から、兄弟関係にある用語対を除去すれば、あるいは下位語を共通に持つと考えられる。

効率的に同義語の抽出ができると考えられる。
実際に、上記の定型表現から兄弟関係にある用語対を抽出したところ、5,046,426個の用語対が得られた。
この用語対を用い、引用分析結果の中から、兄弟関係にない用語のみを抽出した結果の一部（上位15件）が【表2】に示されている。

表2順位図5

用語間の上位、下位関係を用いた同義語の検出

上で述べたアイディアは、引用分析研究における書誌結合［Kessler 1963］と共引用分析［Small 1973］に基づく。引用分析とは、論文間の引用・被引用関係を

1

同義語の抽出結果抽出された用語対

ヒータ

ヒーター

2

医薬

医薬品

3コントロールユニット

制御ユニット

4伝導材料

伝導体

5合穴

固定部

6昇圧回路

高圧回路

7不凍液

ブライン

8

デジタル表示

グラフ表示

用いて、論文間の関係を分析する方法であるが、書誌結

9

電圧検出回路波形整形回路合は、論文間の関連度を測る時に、2論文間でどれだけ10

宝石類

宝飾品

11

樹脂液

感光液

同じ論文を引用しているか、他方、共引用分析は、2論12偏光素子複屈折板

文がどれだけ他の論文で共に引用されているか、という

13

ハロゲン化銀銀塩

14

セラミックス

セラミック

15

活性溶媒中

溶媒中

基準を手がかりに分析を行う手法である。本提案手法は、用語間の上位、下位関係を論文間の引用関係と見なし、引用分析手法を用いて、同義語の抽出を行うものである。

3.2.2 特許間の引用関係を用いた同義語の抽出

実際に、書誌結合および共引用分析を用いて同義語の「文書編集装置」と「文書作成装置」、あるいは「磁気抽出を試みたところ、どちらの手法でも同義語が抽出で記憶装置」と「磁気記録装置」といった同義語は、通常、

188

Japio 2007 YEAR BOOK

3Part

寄稿集

データによる分析と評価

同一特許中に出現することはほとんどない。しかしなが当接可能なP係止部と、他方の突起部に当接可能なら引用・被引用関係にある二つの特許AとBにおいて、N係止部を有する回転ロック体を前記筐体に回動可特許Aに「文書編集装置」が、特許Bに「文書作成装置」能に軸支するとともに、シフトレバーがPレンジ又が出現するというケースはしばしば見られる。そこで、はNレンジに移動したとき該回転ロック体を回動さ特許間の引用関係に着目し、ある用語Xの同義語を以下せるアクチュエータを前記筐体に固定したことを特の3つの手順で抽出する。

徴とするシフトレバーのシフトロック装置。
図6

請求項からのトピック語の抽出例（手順1）用語Xと関連のある特許を収集する。
（手順2）手順1で収集された特許と引用関係にある特許を収集する。
（手順3）手順2で収集された各特許から、トピック語を抽出し、それらを頻度順に並べて出力する。

実際に、1993年〜2002年の10年間の公開公報から、522,810個のトピック語を抽出した。次に用語毎に手順1〜3を適用し、最終的に257,459個の同義語対を抽出した。
【表3】に、一例を示す。
表3

ここで、手順3において、各特許からどのようにトピ頻度ック語を抽出するのかが問題になる。文書中の重要語を75抽出する手法としてはtf*idf等を用いるのが一般的であ37

同義語対の例

用語1

用語2
磁気記録媒体磁気ディスク装置

磁気記憶装置18

磁気ヘッド

るが、本研究では、特許中の請求項に着目してトピック13

磁気記録装置語を抽出する。請求項中で、「において」の直前の名詞

11

金属薄膜型磁気記録句や「を特徴とする」の後の名詞句は、その特許のトピック語を示すことが多い ［新森 2004］。例えば、【図3.3 入力／出力用語の抽出

6】に示す請求項の場合、「において」の直前の名詞句用語の中には、その用語の直後に「する。」を加える「シフトレバー装置」と「を特徴とする」の後の名詞句ことで動詞になるものがある。例えば、「形態素解析」「シフトレバー」「シフトロック装置」がそれに相当する。

や「機械翻訳」といった用語に「する。」を加えると本研究ではこれらの用語をトピック語として抽出する。

「形態素解析する。」や「機械翻訳する。」という表現が得られる。こうした用語の多くは、何らかの入力があり、車体に固定する筐体内に前後揺動体を車体前後方向へ回動可能に軸支し、該前後揺動体に揺動基部をそれを処理して新たなものを出力する用語であると考え※2られる 。

車体左右方向へ回動可能に軸支し、該揺動基部に植設したシフトレバーを車体前後及び左右方向へ揺動させることにより筐体上面に形成したゲート部を移動し所望のレンジを選択して自動変速機を切替操作するシフトレバー装置において、前記揺動基部に一※2対の上下に離間した突起部を設け、一方の突起部に例えば「形態素」という専門用語に｢する。｣を付け加えた「形態素する。
」という表現は存在しない。
「形態素」は入力や出力のある用語ではない。

特許と論文を対象にした技術動向分析
Japio 2007 YEAR BOOK189

ここで、このような文は「AヲBニCする。
」という文

Elaborationなど6種類が設定されている。このうち、構造になっている場合が多い。この時、Aにつく「ヲ」

Componentとは、「AとBとCを備えたX」という形式とBにつく「ニ」を抽出すれば、それがCの入力と出力で記述されるもので、Xの構成要素がAとBとCであるこになっていると考えられる。例えば、Cが「機械翻訳」とを示す。本研究では、新森らのツールを用い、要素技の場合、「ヲ」から「日本語文」や「文書」や「文字列」術を抽出している。例えば、【図7】の請求項が入力さなどが、「ニ」から「英語」などが抽出できる。同様に、れると、下線部が要素技術として抽出される。

「形態素解析する。」の場合、「ヲ」から「日本語文書」などが抽出できる。

操作手段によりアクチュエータを駆動して所望の作

なお、「ヲ」以外にも「カラ」からも入力情報が、「ニ」業を行う作業機において、前記作業の作業機構に作以外にも「マデ」や「ヘ」から出力情報が得られる。さ成する負荷を検出する負荷検出手段と、この負荷検らに、専門用語に「する。」を付け加える以外にも「を出手段の検出値に応じた周波数の信号を出力する第する。
」を付け加えた場合（例えば、「機械翻訳をする」）

1の周波数変換器と、当該負荷検出手段の検出値ににも、同様に入出力情報が得られる。

応じた周波数のパルスを出力する第2の周波数変換器と、前記第1の周波数変換器から出力される信号4を前記第2の周波数変換器からのパルスの出力期間

特許と論文を対象にした技術動向分析

4.1 論文中の要素技術の抽出論文中の要素技術の抽出は、論文表題の構造を解析すだけ間欠的に出力する変調手段と、この変調手段の出力に応じて振動を発生する振動発生手段とを設けたことを特徴とする作業機の操作用仮想振動生成装置ることで可能となる。多くの論文表題には「Aに基づい図7

特許請求項の例た」や「Bを用いた」などの表現が含まれる。このAやBには、ある技術を実現するための要素技術を示す用語

ここで、請求項のComponentは、【図7】のように長が一般的に含まれている。そこで、論文表題を解析し、い名詞句として記述されることが多い。そこで、与えらAやBから専門用語を抽出し、その論文の著作年をX軸れた要素技術名が請求項のComponentに含まれているに、抽出された用語をY軸にとることで、ある分野の動場合、特許中でその要素技術が用いられていると見なし、向を示すグラフを作成することができる。

要素技術に用いている分野一覧（【図3】）に表示する。

4.2 特許中の要素技術の抽出
新森らは、言語的な手掛かりに基づいて、請求項の構造を解析するツールを構築している［新森2004］。こ5

おわりにの研究では、請求項を意味的にまとまりのある複数の節に分割し、節間の関係を解析し、修辞構造木と呼ばれる

本稿では、特許と論文を対象にした技術動向分析シス木構造をくみ上げることで、構造解析を行っている。節テムについて述べた。特許中の要素技術の抽出について、間の関係にはComponentやPreconditionや4.2節でも述べたとおり、要素技術が長い名詞句である

190

Japio 2007 YEAR BOOK

3

ため、現状では論文を対象にした技術動向分析との統合参考文献が十分であるとは言えない。今後は、この点の改良に取［相澤 2006］ 相澤彰子

り組む。

寄稿集

データによる分析と評価

Part

類語関係抽出タスクにおけるコーパス規模拡大の影響

情報処理学会研究報告

自然言語処理、NL-175、pp.91-98、2006。
謝辞［安藤 2003］ 安藤まや、関根聡、石崎俊

定型表現本研究で用いた特許データ（1993年〜2002年の公を利用した新聞記事からの下位概念単語の自動抽出開公報）および論文データは、国立情報学研究所の許可

情報処理学会研究報告 自然言語処理、NL-157、を得て、NTCIRテストコレクションを利用させていた

pp.77-82、2003。

だいた。本研究は、NEDO産業技術研究助成事業の支援を受けて行われた。

［ Hearst 1992］ Hearst, M.A.

AutomaticAcquisition of Hyponyms from Large TextthCorpora Proceedings of the 14 International
Conference on Computational Linguistics,
pp.539-545, 1992.
［Kessler 1963］ Kessler, M.M.
Coupling

betweenBibliographic

ScientificPapers

American Documentation, Vol.14, No.1, pp.1025, 1963.
［難波 2007］ 難波英嗣、奥村学、新森昭宏、谷川英和、鈴木泰山 特許データベースからのシソーラスの自動構築

言 語 処 理 学 会 第 13回 年 次 大 会 、

pp.1113-1116、2007。
［Small 1973］ Small, H.,

Co-citation in the

Scientific Literature： A New Measure of theRelationship between Two Documents
Journal of the American Society for Information
Science, Vol.24, pp.265-269, 1973.
［新森 2004］新森昭宏、奥村学、丸川雄三、岩山真
手がかり句を用いた特許請求項の構造解析

情報処

理学会論文誌、Vol.45、No.3、pp.891-905、2004。

特許と論文を対象にした技術動向分析
Japio 2007 YEAR BOOK191