特許情報検索の現状と今後の可能性─知的財産戦略に資するオープンデータの活用、時間制約下における知的財産デューデリジェンス実務指針の探索─
The current status and future possibilities of intellectual property information search

一般社団法人日本知的財産協会

情報検索委員会委員長

戸田敬一

オムロン株式会社入社後、開発部門を経て 2002 年より知財部門にて知財全般を担当。2015 年から当委員会に所属。
2017 年より現職。
Keiichi_toda@omron.co.jp

1 はじめにを紹介する。

昨年来、IP ランドスケープという言葉を耳にする機

２.1

有価証券報告書データの活用会が増え、AI の進展による知財業務の変化も囁かれて代表的な企業情報である有価証券報告書に注目し、いる。このような状況下において、我々知財関係者の感

オープンデータとしての提供状況、活用の可能性等につ覚や認識を大きく変える必要性に迫られている。得るべいて検討した。

き情報は、特許のみならず、政治、経済、社会、技術など多方面へと広がり、企業が知財部門に求める成果は、より経営に係る重要なものに変わりつつある。

（1）有価証券報告書の情報について
日本では金融庁が EDINET、米国では米国証券取引日本知的財産協会（JIPA）情報検索委員会では、こ委員会が EDGAR というシステムで有価証券報告書のれら変化を続ける知財環境に対応すべく、知財情報検索

情報をオープンデータとして提供している。EDINET、の技術的側面（調査手法）と知財活用の側面から様々な

EDGAR ともデータ形式として財務情報の二次利用を可能性を示唆する研究を行い、会員企業への発信を続け容易とするために開発された XBRL 形式というデータている。本稿では、その中から以下 2 つの研究テーマ

フォーマットを採用している。これにより EDINET、について、成果の一部を紹介する。

EDGAR 上の情報は、容易に表計算ソフトなどに取り・知的財産戦略に資するオープンデータの活用

込んで分析や加工を行うことができる。

・時間制約下における知的財産デューデリジェンス実務
指針の探索

2

知的財産戦略に資する
オープンデータの活用

有価証券報告書は公平かつ適時に開示し投資家を保護することを主目的にオープン化が進んでおり、政府のオープンデータ政策に先行していると思われる。たとえばデータフォーマット XBRL 形式の普及推進団体（XBRL Japan1））は、日米の有価証券報告書で採用さ特許データや非特許データのオープン化が進み、様々

れていること等を理由に、XBRL 形式を政府データのなデータが入手できる仕組みが構築されつつある。一方

オープン化における標準的なデータフォーマットの１つで、オープンデータをどのように知財分析へ活用すればとして提案している2）。

良いのかについて、入門的な解説や活用の事例は少なく、
オープンデータの活用に対するハードルの高さが現在の課題である。
本稿では、具体的なオープンデータ活用の手法や事例

146（2）有価証券報告書データ活用ツール
非商用利用において無償利用が可能なソフトウェアやAPI を使い、Excel 上で有価証券報告書のオープンデー

タを活用できるツールを独自に試作した。

（イ）elementName

試作したツールで利用しているソフトウェアや API

該当する要素名（NetSales 等）

を商用利用するためには、必要なライセンスを提供元かBaseDate（決算日）

ら取得しなければならない。また、非商用利用であってＡ）の対応表から記載も提供元の利用規約等に沿った利用が必要である点に注（ウ）periodStart（期間開始日）

意が必要である。

決算日から１年前の日付

１）EDINET 活用ツール（securityCode, baseDate）

一般社団法人 XBRL Japan が Web サイトで紹介し……（式 1）ている「有報キャッチャー EXCEL ツール」3）を利用し、Excel 上で該当セルに企業名（出願人名）を入力すると、

U CXFact（url, elementName, baseDate,

対応するセルにその企業の過去数年の売上高、純利益、

periodStart）

研究開発費などの財務情報を EDINET から自動ダウン

ロードして表示する機能（図 1）を実現した。

図１

図 1 EDINET
試作ツール動作例
EDINET
試作ツール動作例

この機能は、基本的には以下の A）～ C）を Excel 上

表１ 対応表の例に記述することで実現した。

企業名 証券コード

決算日

EDINET 試作ツール動作例 ……（式 2）

図１

表 1 対応表の例
表１ 対応表の例
表２ 証券コード
世界銀行で公開されているデータ(抜粋)
企業名
決算日

2

特許情報の高度な活用

U C X E d i n e t X B R L I n s t a n c e L a t e s t A S R

A社ハイテク製品輸出（輸出製品に占める割合）
137X 2017/5/31
総人口
B社EDINET 試作ツール動作例
775X 2017/5/31
図１ 人口増加率（年率）
1人当たり国内総生産（名目米ドル）
C社
67XX 2017/3/31
インフレ率、GDPデフレーター（年率）
D社軍事費（対GDP比）
232X 2017/3/31
表１E社
対応表の例・・・ 2017/6/30
中央政府債務総額（対GDP比）
研究開発費（対GDP比）
企業名
証券コード
決算日
・・・ 2017/6/30
F社二酸化炭素排出量（1人当たりメトリックトン）
A社
137X 2017/5/31
2017/3/31
G社エネルギー消費量（1人当たり石油キロ換算）
・・・
B社電力消費量（1人当たりキロワット時、kWh）
775X
2017/5/31
上場企業の時価総額（対GDP比）
C社サービス等、付加価値（対GDP比）
67XX 2017/3/31
前述したツール（有報キャッチャー
EXCEL ツール）
工業、付加価値（対GDP比）
D社
232X
2017/3/31
農業、付加価値（対GDP比）のダウンロードファイルには、他にも具体的な使用例が・・・ 2017/6/30
E社
含まれているので、応用にあたっての参考となる。
・・・ 2017/6/30
F社
また、財務情報と別途入手した特許情報とを利用した
G社
・・・ 2017/3/31
グラフを自動作成することも可能である。（図 2）Ａ） 予め EDINET から EDINET コードリスト4）を入手

A社
137X 2017/5/31
B社
775X 2017/5/31
応表（表C社1）を作成。 67XX 2017/3/31
D社
232X 2017/3/31
Ｂ） 上記ツールにより提供される関数（式1）にて、・・・ 2017/6/30
E社
該当企業・該当年度に対応する有価証券情報がある
・・・ 2017/6/30
F社
URL を入手。引数となる securityCode（証券コーG社・・・ 2017/3/31
し、企業名、証券コードおよび決算日を対応付けた対ド）、baseDate（決算日）は、A）の対応表を参照して入力

Ｃ）上記ツールにより提供される関数（式 2）にて、Ｂ）
で入手した有価証券情報の URL から売上高などの財務情報を入手。
（ア）urlＢ）の手順で入手した url

図２ 特許情報と財務情報の相関図（例）
AAPL<?xml version="1.0"?>
Apple

FY13

Total revenue

FY14

FY15

$233,715,000,000 $170,910,000,000 $233,715,000,000

図４ 日本のデータ推移

Net Income

図2$39,510,000,000$37,037,000,000$53,394,000,000

特許情報と財務情報の相関図（例）

図２
特許情報と財務情報の相関図（例）Operating profit$52,503,000,000 $48,999,000,000 $71,230,000,000
Research Development
expenseSelling General
AAPL
Administrative expenses<?xml version="1.0"?>$6,041,000,000$4,475,000,000$8,067,000,000２）EDGAR 活用ツール$11,993,000,000$10,830,000,000$14,329,000,000

投資情報配信企業が提供する
EDGAR
図３ Apple
EDGAR 試作ツールの動作例
FY13
FY14 データのFY15 Web
上で調査対象企業にサービス API5） を利用し、Excel○実施有り ●未実施
Total revenue$233,715,000,000 $170,910,000,000 $233,715,000,000

Net Income$39,510,000,000$37,037,000,000$53,394,000,000$6,041,000,000$4,475,000,000$8,067,000,000$11,993,000,000$10,830,000,0006）を入力することで、該当対応するティッカーシンボル
Operating profit$52,503,000,000 $48,999,000,000 $71,230,000,000

Research Development
expenseSelling General
Administrative expenses

図２ 特許情報と財務情報の相関図（例）YEAR BOOK 2O18 147

図３ EDGAR 試作ツールの動作例$14,329,000,000〔1

する企業の過去の売上高などの財務情報を EDGAR からダウンロードすることができるツールを試作した。

A社
137X
B社
775X
C社
67XX
D社
232X
・・・
E社
動作例を図 3 に示す。
・・・
F社
G社
・・・

2017/5/31
2017/5/31
2017/3/31
2017/3/31
2017/6/30
2017/6/30
2017/3/31

まず、前述の API を利用するための利用登録が必要

WEBSERVICE（"http://edgaronline.api.mashery.

である（無料）。Web サービス提供元にアクセスし、利com/v2/corefinancials/ann.xml?fields=Incomを行う。利用登録の手順については提供元のeStatementConsolidated&primarysymbols=

用登録

7）

Web サイトを参照されたい。

【Tickersymbol】

利用登録、サインイン、および設定を行うことで、&fiscalperiod=2013q1~2017q4&sortby=fiscal

Application key を入手することができる。Application

period+asc&appkey=【Application key】"）

key は API の実行のために必要な識別子である。サン……（式３）

プルで提供する関数例を利用する際には、それぞれ取得した Application key を使用することが必要である。

FILTERXML（【XML】,"//response/result/rows/

Application key の入手手順は提供元の Web サイトをrow［1］/values/value［@field=ʻtotalrevenue’］"）参照されたい。なお、その際に求められる入力項目「WebSite」は入力が必須であるが内容は自由である。
API によって得られる EDGAR の情報は多岐にわたり、詳細はサービス提供元の Web サイト

8）

を参照され

たい。サンプルとして、下記の Excel 上に EDGAR から、（式 3）の【Tickersymbol】に対応する企業の 2013

図２ 特許情報と財務情報の相関図（例）……（式４）

AAPL<?xml version="1.0"?>
Apple

FY14

FY15

$233,715,000,000 $170,910,000,000 $233,715,000,000

Net Income$39,510,000,000$37,037,000,000$53,394,000,000

Operating profit$52,503,000,000$48,999,000,000$71,230,000,000$6,041,000,000$4,475,000,000$8,067,000,000$11,993,000,000$10,830,000,000$14,329,000,000

年 度 ～2017 年 度 の Total revenue、Net Income、

Research Development
expenseSelling General
Administrative expenses

Operating Profit、Research Development

図 3 EDGAR
試作ツールの動作例
図３ EDGAR
試作ツールの動作例

Expense、Selling, General & Administrative
Expense 等を XML 形式で取り込む関数を提供する（式3）。なお、（式 3）の【Application key】には前述し

２.2○実施有り ●未実施

世界銀行データの活用

世界銀行が各国の様々なデータをオープンデータとした Application key を記述する。

て公開しており、特許データとの組み合わせによる新た（式 3）の関数で取り込まれた XML 形式のデータな観点での特許分析について検討した。

は、 そ の ま ま で は 取 り 扱 い が 煩 雑 で あ る。Excel に世界銀行の Web サイト9）にある「データ一覧」を選

は XML 形式から必要な情報を取り出す関数として、択することで、オープン・データ・イニシアティブとFILTERXML 関数が提供されている。サンプルとして、いうオープンデータ・ポータルサイトにアクセスでき取り込んだ XML 形式のデータが格納されているセルる。そのサイトで情報を取得したい国名を選択したうえの 番 地 を【XML】 に 記 入 す る と 2013 年 度 の Total

で CSV 形式、XML 形式、XLS 形式などのデータ形式

revenue に対するデータを取り出す使用例を提供する

でデータを一括取得することができる。項目によっては（式 4）。

データが格納されていない場合もあるが、古いものでは、

なお、Total revenue 以外のフィールドについては、

1960 年からデータが格納されている。なお、取得可（式４）での @field=ʻtotalrevenue’ に対応するフィー

能なデータには、広く活用されている国内総生産（GDP）

ルド名を記述する。詳細については提供元の Web サ

以外にも知財分析に活用が考えられそうなデータとし

イトおよび取り込んだ XML 形式のデータの内容を参て、例えば表 2 のようなものが公開されている。

］の中の数字が今回は、世界銀行で公開されているデータのうち、

EDGAR から取り込んだデータの年度に対応しており、GDP、二酸化炭素（CO2）排出量、特許行政年次報告

サンプルでは 2013 年から取り込んでいるので、最初書で公開されている諸国の特許出願件数の推移を組み合の 2013 年度が 1 に対応している。以降の年度は 2、わせることで、新たな出願国となる可能性がある国を予3 と増やすことで取り込むことができる。試作ツールの測できるかについて、過去の歴史と比較して検証した。

照 さ れ た い。 ま た、row［1］ の［

148

FY13

Total revenue〔10サービス等、付加価値（対GDP比）
工業、付加価値（対GDP比）
農業、付加価値（対GDP比）

EDINET 試作ツール動作例

図１

表 2 世界銀行で公開されているデータ(抜粋)
世界銀行で公開されているデータ（抜粋）
表２
表１ 対応表の例

認された。

ハイテク製品輸出（輸出製品に占める割合）
企業名 証券コード
決算日

総人口137X 2017/5/31
人口増加率（年率）1人当たり国内総生産（名目米ドル）
775X 2017/5/31
インフレ率、GDPデフレーター（年率）67XX 2017/3/31
軍事費（対GDP比）
中央政府債務総額（対GDP比）
232X 2017/3/31
研究開発費（対GDP比）
・・・
2017/6/30
二酸化炭素排出量（1人当たりメトリックトン）
エネルギー消費量（1人当たり石油キロ換算）
・・・ 2017/6/30
電力消費量（1人当たりキロワット時、kWh）
・・・ 2017/3/31
上場企業の時価総額（対GDP比）
サービス等、付加価値（対GDP比）
工業、付加価値（対GDP比）
農業、付加価値（対GDP比）

同様に、中国では、図 5 を参照すると、2002 年頃
までなだらかな増加をしていた CO2 排出量が、急増するのに伴い、2005 年頃から GDP の成長率が増加したことが確認された。その後、2009 年頃からの中国における特許出願件数の爆発的な増加は記憶にも新しい。特許出願件数の増加には、経済成長の他にも、当該国の知財政策が強い影響をもたらすため、法改正等の背図４ 日本のデータ推移

景情報の収集も重要である。

CO2 排出量や GDP は、市場となりうる国の基盤整
備に応じて増加する値である。一方、特許出願件数は市場としての基盤が確立した国（地域）に対する市場としての期待値であると考え、①産業の発展に応じ CO2 排出量が増加し、②発展した産業によって GDP が上昇し、③産業保護のための特許出願が増加するとの仮説を立て、CO2 排出量および GDP の変動から、特許出願件数の増加の予測を試みた。
図２ 特許情報と財務情報の相関図（例）
仮説検証のため、既に市場が成熟している日本と、近年経済成長が著しいことが明らかな中国について、前述

AAPL<?xml version="1.0"?>

FY13
FY14
FY15
図４
日本のデータ推移の①②③の関係を確認した。
表２
世界銀行で公開されているデータ(抜粋)

図5

中国のデータ推移

図５ 中国のデータ推移

Apple
Total revenue$233,715,000,000 $170,910,000,000 $233,715,000,000

ハイテク製品輸出（輸出製品に占める割合）
本研究
で は（ 国$37,037,000,000
民 1 人あたり の ）CO2 排 出 量 と$39,510,000,000$53,394,000,000
総人口
Operating profit人口増加率（年率）$52,503,000,000 $48,999,000,000 $71,230,000,000
GDP とのデータについて、長期的傾向をみるために、
Research Development
1人当たり国内総生産（名目米ドル）$6,041,000,000$4,475,000,000$8,067,000,000
expense100% を基準とした前年からの変化率の後方 10 年のインフレ率、GDPデフレーター（年率）
Selling General$11,993,000,000 $10,830,000,000 $14,329,000,000
軍事費（対GDP比）
Administrative expenses
移動平均値を指標として用いて分析を行った。また、日中央政府債務総額（対GDP比）
図３ EDGAR
試作ツールの動作例
研究開発費（対GDP比）
本と中国の特許出願件数は特許庁発行の特許行政年次報
二酸化炭素排出量（1人当たりメトリックトン）○実施有り ●未実施
エネルギー消費量（1人当たり石油キロ換算）
告書のデータを利用した。
電力消費量（1人当たりキロワット時、kWh）
上場企業の時価総額（対GDP比）
日本では、図 4 を参照すると、1990 年頃まで一旦サービス等、付加価値（対GDP比）
停滞していた CO2 排出量の増加が再び始まり、1992
工業、付加価値（対GDP比）
農業、付加価値（対GDP比）
Net Income

日本および中国の事例から、本稿での仮説はある程度支持されうると推定し、サンプル事例として、今後の経済発展が期待されるアフリカ諸国から、ナイジェリアとケニアの出願国としての立ち上がりの予測を試みた。
ナイジェリアでは、図 6 を参照すると、1990 年代で減少が続いていた CO2 排出量変化率の移動平均値が、2000 年頃から 100% 以上に転じ、2002 年頃から〔10〕GDP 変化率の移動平均値も前年比で 10% 以上増加し年頃には GDP 増加率の上昇傾向がみられた。その後ていることが分かる。よってナイジェリアでは、特許出

図５ 中国のデータ推移

〔10〕
図4

日本のデータ推移

図４ 日本のデータ推移

図6

ナイジェリアのデータ推移

図６ ナイジェリアのデータ推移

YEAR BOOK 2O18 149

2

特許情報の高度な活用

A社
B社
C社
D社
E社
F社
G社

1995 年頃から停滞していた特許出願件数の増加が確願国としての素地を備えつつあるのではないかと推測さたが、JIPA 情報検索委員会では、知財分析に活用できれる。またナイジェリアの 2014 年の 1 人当たりの名る数多く存在する非特許オープンデータについて分析を目 GDP は中国の 2008 年頃に相当することから、今行っている。その研究成果の詳細は、JIPA から発刊さ後の知財制度や司法制度の発達に応じて、出願国として11）を参照されたい。
れている「知財管理」

検討すべき国であると考えることができる。
ケニアでは、図 7 を参照すると、1990 年代後半に
CO2 排出量の増加がみられたものの、2000 年以降は

時間制約下における知的財産
デューデリジェンス実務指針の探索

3

減少が続いていた。2009 年頃から CO2 の排出量が増

本稿では、自社が他社を買収するケースを想定し、厳加に転じたものの、GDP は、なだらかな成長を継続し、しい時間的制約のある「知的財産デューデリジェンス」

急激な動きは見られない。また、ケニアの 2014 年の（以下、「知財デューデリジェンス」または「知財 DD」

1 人当たりの名目 GDP は中国の 2003 年頃に相当すともいう）に迅速に対応するための指針を提供することることから、出願国として期待するには、まだ時間を要を目的に、知財 DD を効率的に行う際に重要なスキルすると思われる。

として、実施すべき知財 DD 項目の優先度を決定する「判図６ ナイジェリアのデータ推移

図９ 発明者毎の出願件数推移

断力」に着目し、買収の目的、買収対象企業の特性等に応じた知財 DD 項目とその優先度の検討、および、これを行うために事前に確認をしておくべき事項の検討を行った。なお、情報検索の観点を重視するため、買収対象企業からの情報開示が受けられない状態である「候補企業の選定・評価」の段階における、データベース検索による調査および分析（本稿では、これをデスクトップ
デューデリジェンスという）を検討の対象にすることにした。
図 7 ケニアのデータ推移
図７ ケニアのデータ推移

今回報告した世界銀行が提供する各国のオープン

３.1 状況に応じた知財デューデリジェンス
項目の優先度検討

データは取得が容易であり、長期間収録されているデー

代表的な 9 つの知財 DD 項目について、買収の目的タが多いことから、特許データと非特許データとを組み等に応じた優先度の検討、および、この優先度を付ける

合わせたマクロ分析のハードルを下げることに貢献できために、M&A 担当者などへ事前に確認をしておくべきると考えている。

事項について、検討、整理した。

本稿での分析では、前述したデータの組み合わせによって、出願国の可能性を検討したが、現在では先進国（1）買収対象企業の特許ポートフォリオ分析

を中心に CO2 削減技術が開発され、CO2 と GDP の関

最初に、特許出願件数推移から買収対象企業の出願傾、過去のような結果にならな向を把握することができる。この際、買収対象企業の過い可能性がある。分析としては十分な検証を行うことは去の会社名変遷や買収状況などわかっていることがあれできていないものの、オープンデータを活用した新たな
図８
出願人件数ランキング

ば、M&A 担当者などに確認しておくことが望ましい。

視点での分析によって、競合に先んじた知財投資を行う

特にベンチャー企業では、企業名でなく創始者の個人係に変化が生じており

10）ためのツールとしての可能性を示すことができた。

名での出願であるケースが多く、注意を要する。
出願件数推移の把握の際に、毎年右肩上がりに増加し２.3 オープンデータの分析および活用の
可能性
以上、各種オープンデータの活用事例の一部を紹介している、一時的に集中して出願されているといった特徴的な点があれば、その特徴的な部分の要因分析を開始するなど、詳細な分析の方針立てをすることができる。

〔11〕
150

事業によっては特許だけでなく、意匠がキーとなるケースもあるため意匠調査の実施も忘れないことが大事である。
特許調査の対象とする国は、買収企業の本社所在地をスタートとするのがよい。次にそこで見つかった特許のうる。
この調査・分析の要否を判断するために、買収対象企業の特許ポートフォリオの規模や性質を予め調査し、M&A 担当者などに買収の目的を確認しておくことが望ましい。

ファミリーを調査し、特徴的な国がないかを確認する。

2（3）買収後の競争環境の推定分析

当然のことながらその企業が重要な案件と捉えているも自社と買収対象企業で把握されたデータと競合企業ののであり、それら特許を中心として、さらなる詳細分析

データとを対比・分析することによって、買収後の競争を進める一助となる。一般的には重要な案件の出願国と力の推察が出来る。例えば、買収によって取得できる特して、米国・欧州・中国への出願が考えられるが、これ

許ポートフォリオと、もともと自社で保有している特許

ら以外の国での出願に特徴がみられた場合は、強力な競ポートフォリオとの和と、競合企業の特許ポートフォリ

合企業が存在する等の可能性が考えられるため、その特オとの対比によって、競合を凌駕し得るかという検討を徴的な国における競合企業等についての把握も忘れずに行う。また、敢えて自社の弱みとなる分野を含む特許ポー行うとよい。

トフォリオのチャートを用いることによって、その弱みとなる分野において競合をキャッチアップすることがで（2）自社 - 買収対象企業の比較

きるか否かを推察し得る。

自社の保有する特許と買収対象企業の保有する特許とこのような分析は、脅威となる競合に対しての競争力を把握して比較することによって、買収前後で特許ポーを推察したい場合や、特定の技術を取得することによっ

トフォリオの変化を確認することができる。例えば、自て技術ポートフォリオの競合他社とのバランス改善・強社が多く特許を保有している技術と、買収対象企業が多化を図りたい場合などに活用し得る。

く特許を保有している技術とを比較することで、自社のこの調査・分析の要否を判断するためには、M&A 担

特許ポートフォリオがカバーできていない技術が補完さ当者などへ、買収した後に脅威となる競合の存在、およれるのか、自社の特許ポートフォリオですでにカバーさ

び買収の目的が、特定の技術に関して、補強を図ること

れている技術がさらに補強されるのか、というように買による競合に対するキャッチアップであるのか、増強を収が自社の特許ポートフォリオに与える影響を把握する図ることによる更なる差別化であるのかなどを確認する

ことが可能となる。より具体的には、特許分類や目視でとよい。

の確認による分類付与によって自社と買収対象企業の保有する特許件数、可能であればそれぞれの特許の価値を（4）買収対象企業の対競合分析

分析し、特許マップを用いて可視化することにより容易

被引用を考慮した出願件数などの特許統計データは、に把握することができる。買収前後の特許ポートフォリ

優れた発明の創出能力を評価する指標となり得る。ひいオの変化を把握することによって、買収の目的とする技ては、技術力を評価する代替指標ともみなし得る。

術や製品の属する技術領域が買収後における特許ポート

例えば図 8 に示すような、買収対象企業の業界におフォリオによってどのようにサポートされた状態となっける出願人件数ランキング、さらに引用頻度などを考慮ているのかを検討する。

した件数ランキングなどにより、業界内における買収対買収対象企業が評価するべき特許ポートフォリオを構

象企業の技術力の優劣を推察し得る。この場合、漫然と築している場合が本作業を実施する前提となる。分析を業界の選択をするだけでなく、技術分野を特定した絞り行う場合には、買収の目的に応じて分析する対象となる込みも考慮すべきである。その理由は、もし買収の目的

技術領域やその粒度・観点を変更する必要がある。必要が、買収対象企業が有する全部の技術分野ではなく、一な粒度や観点を分析可能な特許分類が整備されていない

部の技術分野のみの獲得ならば、技術分野を特定しない

場合には、マニュアルによる分類付与作業も必要となり業界を俯瞰した調査・分析では、あまり有益な情報を提YEAR BOOK 2O18 151

特許情報の高度な活用

本社所在地だけでなく、他国への出願が見られる案件は、

図７ ケニアのデータ推移
産保護に関する考え方や状況を考察する材料にもなり得る。
買収が開発力（開発拠点・人材）を取得することを目的としており、買収対象企業の製品の販売やサービスを継続しない場合や、買収対象企業の技術を自社の製品・サービスに直接利用することが無い場合、本項目の検討の優先度は低くなるが、製品の販売やサービスをそのまま継続する場合には優先度が高くなる。
この調査・分析の要否を判断するためには、買収対象
図 8 出願人件数ランキング
図８ 出願人件数ランキング

企業の製品やサービスを継続するのか、または買収対象企業の技術をどのような形で利用することを計画してい供できないからである。

るのかを M&A 担当者などに確認しておくことが望まし

このようなポジショニングの比較は、買収対象企業がい。買収対象企業の製品が複数ある場合や、買収対象企1 社に絞られておらず、買収対象企業の比較評価をした業の特許件数が多く、現実的に全てについて調査ができい場面や、買収を検討している事業部などが経営陣を説ない場合には、買収の目的となる重要な製品やサービス得するために買収対象企業の技術が優れているという証についての確認を行い、優先順位を設定することが必要

拠材料を求めている場合に活用を検討し得る。他方、技

となる。
〔11〕

術の獲得が目的ではない場合はもちろんのこと、買収対象企業の選択の余地が無く、M&A 担当者などからこの視点での分析の要望もない場合には、この項目の優先度
は下げるべきである。

（6）発明者分析
発明者の件数ランキング等の利用によってキーパーソンやチームの構成の把握ができる。例えば、図 9 のよ

この調査・分析の要否を判断するためには、M&A 担

うに発明者毎の出願件数を時系列に整理したチャートに当者などへ、買収の目的に技術の獲得が含まれているか

よって、どの発明者がどの時期に活発に活動していたの否か、買収対象企業の選択の余地があるか否か、買収をかの把握ができる。そして、直近の出願件数が多い発明推し進めるべき根拠となり得る情報が必要かどうかを確者がキーパーソンであると推定することができる。その認しておくことが好ましい。

際に特定技術に絞り込んだ母集団を用いれば、技術毎のキーパーソンを推定することもできる。一方で、直近の（5）実施予定技術 / 製品の特許分析

出願がない発明者については、退職や配置転換等によっ

買収対象企業の製品の販売やサービスを継続する場合て、現在は研究開発に携わっていない可能性を推定する

や、買収対象企業の技術を自社の製品・サービスに利用こともできる。また、キーパーソンの出願に名を連ねてする場合において、対象となる技術や製品等の、買収対いる発明者を整理することによって、チームの構成を推

象企業の保有する特許による保護状況を確認する。具体的には対象となる技術や製品等と、買収対象企業の保有している特許のクレームとを比較することによって確認する。また、保護されている範囲に加え、特許権の有効性を合わせて調査することにより、より確実に判断することができる。具体的には無効理由がないかを確認する。
この保護状況の確認によって、製品等の他社模倣リスクを検討し、他社に対する技術的優位性を確保できるかについて考察する。また、技術や製品等に対する特許による保護の状況を把握することで、買収対象企業の知的財
図６ ナイジェリアのデータ推移

152

図9

発明者毎の出願件数推移

図９ 発明者毎の出願件数推移

定することもできる。
なお、調査にあたっては、キーパーソンが買収対象企業に属する前の出願も確認することが望ましい。理由は、品や技術に似た他社製品や技術がないか、気にしている
他社特許はないかを事前に確認してから調査を開始するとよい。

例えば、キーパーソンが創出した技術に対して、出資がなされた結果として当該買収対象企業が創立されていた場合には、キーパーソンの名義や従前の企業名義での重買収対象企業の権利が係争の対象となっていないか把握する。具体的には、買収対象企業が国内外で現在抱え

このキーパーソン等の特定は、小規模な買収の検討にている訴訟がないかを裁判所のホームページや市販の訴おいて、優先度を上げるべき事項と考えられる。理由は、

訟データベース、特許の経過情報、プレスリリースなど

小規模な企業や部門ほど、個人に対する依存度が大きいを使って調査する。また、パテントトロールからの警告、

ので、キーパーソンの獲得が重要であるためである。

訴訟提起の有無についても、判例データベースや、そのこの調査・分析の要否を判断するためには、買収の規他公開されている業界情報などを使って調査する。

模、買収対象企業の創立に至る沿革、キーパーソンを把そして、仮に訴訟の対象となっている権利が見つかっ握しているかなどを、M&A 担当者などに確認しておくた場合は、係争の対象となる製品や、訴訟額、対象権利ことが望ましい。

の無効可能性などの情報から M&A に及ぼす影響を推察することで、M&A の実施や条件を見直すことができる。

（7）他社権利侵害調査とはいえ、限られた公開情報の中で全てを把握するの

M&A 後に買収対象企業の製品を製造・販売し或いはは困難であるので、あまり調査に時間をかけず、オンサ

買収対象企業が保有する技術を利用していくにあたっ

イトデューデリジェンスに向けた下調べ程度に取り組むて、第三者の権利を侵害する可能性がないか確認する事方がよい。業界によっては、M&A 担当者が買収対象企も重要な知財 DD 項目である。仮に、買収対象企業が業や業界の係争・訴訟情報に詳しい場合があるので、事第三者の特許を侵害していたり、侵害していたりする可前に確認してから調査を開始するとよい。

能性が高ければ、M&A の実施や条件を見直すことができる。

（9）知財活動レベルの評価

ただし、M&A 後に買収対象企業の製品を製造・販売

買収対象企業の知財活動レベルの評価は、買収確定後しない場合や買収対象企業が保有する技術をそのまま利にオンサイトデューデリジェンスで確認し M&A 成立

用しない場合には、調査の必要性は低い。また、買収対後の統合プロセス（PMI：Post-Merger Integration）

象企業の製品や技術が、一般消費者向けなどであって侵時に重要視される項目である。デスクトップデューデリ

害発見が容易である場合は調査の必要性が高いが、侵害ジェンスにおいて正確に評価する事は難しいが、簡易的を発見し難い場合（立証が難しい場合も含む）は調査のに評価する指標としては、出願件数、登録率の他に、出必要性は低い。

願代理人の規模や、各国での異議申し立て対応状況、審公開情報からイ号が特定でき、十分に技術知識を有し決取消訴訟の有無、訴訟の有無、訂正審判の有無などがていれば、一般的な先行技術調査でリスクを把握するこ参考になり得る。これらの情報を基にして PMI においとは可能であるが、現実的には難しいことが多い。また、て留意すべき点を洗い出しておくことが望ましい。

関連する特許の件数が多い場合には、抽出と鑑定とにかなりの時間と費用を要する。そのため、オンサイトデュー
デリジェンスの段階で買収対象企業に過去に行った先行

３.2 仮想応用事例を使った項目優先度の検討

技術調査や認識している係争情報の開示を受けることを

以上、実施すべき知財 DD 項目の優先度を決定する「判想定して、その妥当性を判断できる程度に関係する情報断力」について着目し、買収の目的、買収対象企業の特を調査しておく方が好ましい。

性等に応じた知財 DD 項目の優先度の検討について紹

なお、M&A 担当者などに対して、買収対象企業の製介したが、JIPA 情報検索委員会では、M&A 事例を参YEAR BOOK 2O18 153

2

特許情報の高度な活用

要出願が存在する可能性があるからである。

（8）係争調査

考にして、検討結果を踏まえた複数の仮想応用事例の検http://developer.edgar-online.com/member/

討を行っている。その研究成果の詳細は、JIPA から発

register

刊されている「知財管理」12）を参照されたい。

8） EDGAR Online DataFied API Version 1
http://developer.edgar-online.com/docs/v1

4 おわりに

9） World Bank Open Data

JIPA 情報検索委員会の研究活動の中から、2 つの

10） IEA finds CO 2 emissions flat for third

テーマを抜粋し、成果の一部を紹介した。この他にも、

straight year even as global economy grew

中国・韓国特許調査における機械翻訳の利用に関する研in 2016

究、商用特許 DB の比較検討、技術動向の把握に関す

ht t ps://w w w .iea.or g/new sr oom /news /る研究、経営指標との相関に基づく業界別特許指標の研2017/march/iea-finds-co2-emissions-flat-

究等、知財環境の変化に対応すべく研究活動を推進して

for-third-straight-year-even-as-global-いる。その成果については、知財管理誌等で公開していeconomy-grew.html

https://data.worldbank.org/

くので、期待されたい。

11）情報検索委員会第 1 小委員会、知的財産戦略に資するオープンデータの活用、知財管理、Vol.68、

注

記（引用文献、参考文献）

1） XBRL Japan12）情報検索委員会第 3 小委員会、時間制約下におけhttps://www.xbrl.or.jp/
2） XBRL Japan からの電子行政オープンデータ構想に対する提案（2013）https://www.xbrl.or.jp/uploads/fckeditor/
event/09Panel04XBRLJapanSympo14.pdf
3） 有報キャッチャー EXCEL ツール
http://tecaweb.net/archives/290
4） EDINET ダウンロード EDINET タクソノミおよび
コードリストhttps://disclosure.edinet-fsa.go.jp/
E01EW/BLMainController.jsp?uji.
verb=W1E62071InitDisplay&uji.bean=ee.
bean.W1E62071.EEW1E62071Bean&TID=
W1E62071&PID=currentPage&SESSIONK
EY=1506480722775&kbn=2&ken=53&re
s=53&idx=0&start=1&end=53&spf1=1&s
pf2=1&spf5=1&psr=1&pid=0&row=100&s
tr=&flg=&lgKbn=2&pkbn=0&skbn=1&dskb=&askb=&dflg=0&iflg=0&preId=15） EDGAR Online
http://developer.edgar-online.com/docs
6） ティッカーシンボルの検索例（NASDAQ）
https://www.nasdaq.com/symbol/
7） EDGAR Online

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No. 12（2018）

Register

る知的財産デューデリジェンス実務指針の探索、知財管理、Vol.68、No. 9（2018）

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2

YEAR BOOK 2O18 155