ミニ特集

Yearly Review in PI field

特許情報をめぐる最新のトレンド─人 工知能、IP ランドスケープおよび特許検索データベースの進化─
The Latest Trend Surrounding Patent Information

株式会社イーパテント

代表取締役社長／知財情報コンサルタント

野崎篤志

日本技術貿易株式会社を経て、ランドン IP 合同会社日本事業統括を歴任。2017 年 5 月に株式会社イーパテント設立。金沢工業大学院イノベーションマネジメント研究科客員准教授、知財情報調査・分析や活用に関する講演・セミナーや書籍多数。「知財情報を組織の力に」をモットーに知財情報コンサルティングに従事。
nozaki@e-patent.co.jp

12012 年以降に注目するとビッグデータや人工知能はじめにといったテクノロジーと、アジアやグローバルといったここ数年の特許情報を巡る変化は目まぐるしいものが企業が置かれている競争環境に関する 2 つのテーマに集ある。その変化はビッグデータ解析や人工知能をはじめ約されている。本稿でもこの 2 つのテーマに着目する所としたテクノロジーに因るものもあれば、日本企業が置以である。

かれている外部の競争環境に起因しているものもある。
もちろんこれ以外にも劇的な変化の要因はあろうかと思うが、本稿では特にこの 2 つの要因に着目して、直近の人工知能の特許情報業務への適用

特許情報をめぐるトレンドについて私見を交えながら解巷には人工知能に関する書籍・雑誌が溢れており、現説する。さらに特許情報を利用・活用する上で必要なイ

在は第 3 次人工知能ブームであるとご存知の方も多いだ

ンフラである各国特許庁データベースの最新情報についろう。第 3 次人工知能ブームの中核技術はディープラーても触れていく。

ニング・深層学習であり、注目されたきっかけは 2012

本編に入る前に 2007 年以降の Japio YEAR BOOK1）の特集テーマについて概観しておきたい。
表 1 Japio YEAR BOOK の特集の変遷2）
年

特集2007 特許を取り巻く各界の動きと特許情報研究所への期待
2008 特許版産業日本語の取り組みと期待2009 特許分野における機械翻訳の活用と、特許版・産業日本語への期待

年カナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン教授の画像認識コンテンテスト ILSVRC における成果であった。
特 許 情 報 業 務 へ の 人 工 知 能 の 適 用 と い う 点 で は、2015 年秋の特許情報フェア＆コンファレンスにおいて、FRONTEO（当時 UBIC）が発表した人工知能搭載

2010 イノベーションの創出・促進に資する技術情報インフラのあり方について

特許調査・分析ツール KIBIT Patent Explorer がブー

2011 企業経営に資する特許情報とその活用

ムの火付け役といって良いであろう。

・Big Data にどう取り組むか2012
・情報検索から情報構造化、情報発見へ向けて2013 アジアの特許情報について
2014 グローバル化する知財戦略2015 ビッグデータの活用

602

表 1 に示したように Japio YEAR BOOK 2017 の特集「PI×AI（特許情報×人工知能）」以外にも、『情報の科学と技術』誌や日本弁理士会『パテント』誌などで2016 産業技術総合研究所人工知能研究センターと特許情報処理人工知能に関する寄稿や特集が組まれており、最新トレ2017 PI×AI（特許情報×人工知能）

ンドを把握する上で外すことのできないテーマである。

「新規性・進歩性判断」の 3 つのタイプに分けて捉えていの人工知

特定の母集団に対し、教師信号となる特許番号や要約・特率化のた許請求の範囲のテキストデータを入力することによって、リングに教師信号に近い順に母集団をソートするタイプは数多くリ審査シミ可能性にリースされている。無料で一部機能が利用できるのがある。調査対象技術に関する任意のテキストまたは特定
Patentfield のパテント AI スコアであり、調査対象技術にとともに、日本特許庁をはじめとした主要国特許庁の AI関する任意のテキストまたは特定文献番号集合と、教師ラ文献番号集合と、教師ラベル（正解・不正解の 2 値、まに対する取り組み状況について述べる。なお、本稿ではベル（正解・不正解の2 値、または 5 段階評価）を教師あたは 5 段階評価）を教師あり機械学習させて任意の母集り機械学習させて任意の母集団においてスコアリングする。
団においてスコアリングする。

人工知能自体の基礎的な事項については解説していない

ミニ特 集

本章では現在の人工知能搭載ツールについて概観する

る。
FRONTEO の KIBIT Patent Explorer をはじめとして、

ェンスサについて

2.1

Yearly Review in PI field

ため、過去の論考3）-8）を参照されたい。

人 工知能搭載特許情報調査・分析ツー
ルについて

前述の FRONTEO の KIBIT Patent Explorer をはじめ、執筆時点で著者が把握している人工知能を搭載した
特許情報調査・分析ツールは以下の表 2 の通りである。
表 2 人工知能を搭載した特許情報調査・分析ツール

ツール名

2.2. 特許ベンダー

スクリーニング効率化・レイティング

古くか

図 1 Patent field のパテント AI スコア

KIBIT Patent Explorer

FRONTEO

Xlpat

Xlpat Labs

Patent Noise Filter

アイ・アール・ディー

Deskbee

アイ・ピー・ファイン

Patentfield

IP Nexus

amplified ai

amplified ai

や ク ラ リ ベ イ ト・ ア ナ リ テ ィ ク ス の Derwent Data

Innovation Q Plus

IP.comAnalyzer（Record Auto-Classifier）では機械学習をクラスタリング・分類展開
Patent Mining eXpress
Text Mining StudioNTT データ数理システム
Visual Mining Studio
Xlpat

Xlpat Labs

Patent Predictive Analyst アイ・アール・ディー

次に特定の母集団についてクラスタリングや（既存の特許分類ではない）分類項目への分類展開を、AI ベース用いて、特許データを自動的に分類項目へ展開する機能を提供している。特許調査・分析においては、公報のスクリーニングにもかなりの工数を要するが、特に現在の技術動向把握や今後の競合他社の方向性などを分析する
上では、IPC・FI・F タームや CPC 等の既存の特許分

アナリティクスデザインラボ

Shareresearch
分析オプション9）

日立製作所、ニッセイコム

である。人工知能によって独自分類への展開作業が効率

Derwent Data Analyzer クラリベイト・アナリティ（Record Auto-Classifier） クス

化されることで、企業情報やマーケット情報などと合わIP Samurai

ゴールドアイピー〔3〕で行うツールがある。日立製作所の Shareresearch9）

Nomolytics®

新規性・進歩性判断

本特許庁

類の枠組みに囚われない独自分類項目を用いるのが重要せて複合的に業界動向や技術トレンドを分析する作業に工数を振り向けることができる。
最後に、最近注目されるツールしてゴールドアイピー

著者は人工知能搭載調査・分析ツールを「スクリーニがβ版をリリースしている IP Samurai を挙げておく。

ング効率化・レイティング」、「クラスタリング・分類展

従来の人工知能搭載調査・分析ツールが公報スクリーニ開」、「新規性・進歩性判断」の 3 つのタイプに分けて捉ング効率化のためのレイティング機能や、特定母集団えている。FRONTEO の KIBIT Patent Explorer をはのクラスタリングにフォーカスしていたのに対し、IPじめとして、特定の母集団に対し、教師信号となる特許

Samurai は仮想審査シミュレーションを実施し、A～D番号や要約・特許請求の範囲のテキストデータを入力すの 4 ランクで特許可能性について判定する。日本国特許ることによって、教師信号に近い順に母集団をソートす

庁の知財インテリジェンスサービス10）の 1 つとして紹るタイプは数多くリリースされている。無料で一部機能介されており、一部機能については無料で利用することが利用できるのが Patent field のパテント AI スコアでが可能である。

YEAR BOOK 2O1861

審査シミュレーションを実施し、A～D の 4 ランクで特許数多くリミニ可能性について判定する。日本国特許庁の知財インテリジ
Yearly Review in PI fieldェンスサービス の 1 つとして紹介されており、一部機能象技術に特集については無料で利用することが可能である。
、教師ラるのが10)を教師あ14）
会における資料「特許行政が直面する課題」において、ングする。

特許庁 CIO（Chief Information Officer）のもとアジャ
イル開発部隊を設置し、特許庁の内部人材で特許分類付与、先行技術調査、商標検索機能の強化を図る計画を発表している。
なお、
Japio YEAR BOOK では 2011 年度版より「特許分類の自動推定に向けた取り組み」と題した論考が掲
図 2 IP Samurai の特許性判定結果【図 2】IP Samurai の特許性判定結果

2.2特許庁の人工知能への取り組み
特許庁の人工知能への取り組み
2.2.

載されており、工業所有権協力センター（IPCC）では早期より AI（サポートベクターマシンなど）を利用した特許分類付与を模索していたことが伺える（著者が参以前より人工知能による特許分類付与を試行していた
古くから人工知能による特許分類付与を試行していた日加した PIUG201815）においても特許分類の自動推定・本特許庁を筆頭に、各国特許庁も AI へ対する取り組みを強日本特許庁を筆頭に、各国特許庁もAI へ対する取り組付与に関する出展・講演があったが、特に注目したのはみを強化する方向にある。

Google Patents の CPC 付与である。Google は既に〔3〕日本・米国・欧州・中国・韓国特許庁で構成される五Google Patents 収録特許で、CPC 付与対象外の国の大特許庁会合（IP5）においても、2016 年 7 月に開公報へ CPC 付与を行っている。著者のヒアリングでは催された会合で人工知能や IoT などの先端技術について化する方向にある。
5日本・米国・欧州・中国・韓国特許庁で構成される五大大特許庁間でこれら技術の影響について情報共有、意機械学習を用いて付与を行っており、数か月に1 回程度
PIUG201815）においても特許分類の自動推定・付与に関すの頻度で分類付与アルゴリズムを見直して、再付与してる出展・講演があったが、特に注目したのは Google Patents

特許庁会合（IP5）においても、2016年 7 月に開催された
年 5 月の会
見交換等を進めることを合意し11）、2018の CPC 付与である。Googleいるとのことであった）。 は既に Google Patents 収録特会合で人工知能やIoT などの先端技術について 5 大特許庁
合でもグローバルドシエなどと合わせてグローバルな特間でこれら技術の影響について情報共有、意見交換等を進許制度へ大きな影響を与えるトピックとして協議されめることを合意し 11)、2018 年 5 月の会合でもグローバルド
た12）。公開情報からは現時点で IP5 として統一された
シエなどと合わせてグローバルな特許制度へ大きな影響を人工知能への見解は示されていないが、各国特許庁とし12)。公開情報からは現時
与えるトピックとして協議された許で、CPC付与対象外の国の公報へ CPC付与を行ってい日本以外に米国、欧州特許庁およびWIPOの取り組る。著者のヒアリングでは機械学習を用いて付与を行ってみについて概観すると、米国特許商標庁では 2018 年
おり、数か月に 1 回程度の頻度で分類付与アルゴリズムを8 月 に CIO の David Chile 氏 が IT Update に お い て見直して、再付与しているとのことであった）。
16）、Draft
USPTOの AI への取り組みについて発表し日本以外に米国、欧州特許庁およびWIPO の取り組みにて独自に取り組みを加速している。
点でIP5 として統一された人工知能への見解は示されていUSPTO
2018-2022
Strategic Plan
においても特ついて概観すると、米国特許商標庁では2018
年 8 月に CIO

ないが、各国特許庁として独自に取り組みを加速化してい日本特許庁では 2016 年以降「人工知能技術を活用る。
した特許行政事務の高度化・効率化実証的研究事業」や日本特許庁では 2016 年以降「人工知能技術を活用した特「外国特許文献への F ターム等付与に関する機械学習活許行政事務の高度化・効率化実証的研究事業」や「外国特用可能性調査事業」を通じて、AI の特許庁業務への活用許文献への F ターム等付与に関する機械学習活用可能性調を検討しており、その成果を2017 年 4 月にアクショ
査事業」を通じて、AIの特許庁業務への活用を検討しておの David Chile 氏が IT Update において USPTO の AI へ
許・商標業務へ人工知能・機械学習技術の探索を進めての取り組みについて発表し 16)、Draft USPTO 2018-2022
いくことを述べている。また、欧州特許庁では庁内にデー
Strategic Plan においても特許・商標業務へ人工知能・機タサイエンスチームを組織し、オープンソースを活用し械学習技術の探索を進めていくことを述べている。また、ながら、AI を用いた特許分類の予備段階の付与、CPC
欧州特許庁では庁内にデータサイエンスチームを組織し、
17）。最後改定に伴う再分類付与や翻訳へ活用している
オープンソースを活用しながら、AI を用いた特許分類の予13）り、その成果を 2017 年 4 月にアクション・プランとして公。
ン・プランとして公開した

備段階の付与、CPC
改定に伴う再分類付与や翻訳へ活用しにWIPO で は Advanced
Technology Applications

13)
開したそして。2018 年 6 月の産業構造審議会知的財産分科

17) 。最後に WIPO では Advanced Technologyている（ATAC）
CenterR&D center を組織し、2 名の常駐
Applications Center (ATAC) R&D center を組織し、2 名のスタッフと 3 名のフェロー、そして外部ベンダーの協常駐スタッフと 3 名のフェロー、そして外部ベンダーの協力を得ながら、機械翻訳や多言語での情報検索、そして力を得ながら、機械翻訳や多言語での情報検索、そして IPC18）。
IPC
付与への適用および研究を進めている18)。
付与への適用および研究を進めている

2.3. AI・ブロックチェーンを活用した知財ビジネス
2.3
AI・ブロックチェーンを活用した知財ビジネス

本章の最後に、人工知能と並んで注目されているブロックチェーンを活用した知財マネタイズ・知財取引の活性化
本章の最後に、人工知能と並んで注目されているブを狙った米国企業について紹介したい。
ロックチェーンを活用した知財マネタイズ・知財取引のNPE（特許不実施主体）である IPNav 創立者の Erich活性化を狙った米国企業について紹介したい。
Spangenberg 氏により 2017 年に設立された IPwe19)は、【図図3】AI
3 AI 技術の活用に向けたアクション・プラン
技術の活用に向けたアクション・プラン

AINPE（を搭載したPatentによって特特 許Zuse不実施
主 体 Analytics） で あ る System
IPNav 創立者の許・特許ポートフォリオの価値評価を行い、ブロックチェ

62

そして2018年6月の産業構造審議会知的財産分科会におーンベースの特許プラットフォームにより特許取引（購入、ける資料「特許行政が直面する課題」14)においては特許庁売却、ライセンス）の世界に変革を起こすことを狙っていIPwe19）

は、AI を 搭 載 し た Zuse Patent Analytics

ミニ特 集

Erich Spangenberg 氏により 2017 年に設立された・潜在顧客の探索を実施し、自社の将来的な市場ポジションを提示

System によって特許・特許ポートフォリオの価値評価が挙げられている。特許情報のみに留まらず、企業情報

ムにより特許取引（購入、売却、ライセンス）の世界にやマーケット情報、財務情報など他の情報も駆使しなが変革を起こすことを狙っている。

ら事業戦略や企業における各種戦略へ積極的に働きかけ

IPwe に限らず、AI やブロックチェーンなど新しいテYearly Review in PI fieldを行い、ブロックチェーンベースの特許プラットフォー

ることが求められていると言えよう。

クノロジーを活用することで既存の知財業務を効率化す

1 つ留意いただきたい点は、IP Landscape というるだけではなく、新たな知財ビジネスが登場する可能性英語キーワードのもつ意味合い・ニュアンスである。IPは高いので、日々の情報収集は欠かせないようにしたい。

Landscape には、知財人材スキル標準の定義と同等の意味合いで使われているケース（例：「IP Landscaping3

企業を取り巻く知財情報分析をめぐるトレンド

identifies the intellectual property（IP）positionof a business, or a specific area of technology,in any given country.」 出 所：Lawrie IP）、従来か企業が事業戦略・競争戦略、またマーケティング・新らの特許マップの意味合いで使われているケース（例：規事業、M&A など各種戦略を策定する上で内部環境と「An IP Landscape provides a macro analysis

外部環境の情報分析は欠かせない。特許情報は権利的側of the patent activity in a specific industry.」

面だけではなく、技術的側面や経営的側面（特許という出所：Questel）、そして知財制度なども含めて知財技術資産を示す 1 つの指標として）といった多面的な情状況を概観するというニュアンスで用いられるケー報である。

ス（ 例：「Orrick’s IP Landscape blog reports on
notable intellectual property news」 出所：Orrick

3.1

IP ランドスケープをめぐる動き

Blogs

お よ び 「TIPO holds the Seminar on theIP ランドスケープというキーワードを聞いた方も多い

IP Landscape in Southeast Asian Countries onと思うが、2017 年 4 月に日本国特許庁から発表されNovember 28, 2017」 出所：台湾特許庁）のよう20）において、戦た知財人材スキル標準（version 2.0）なバリエーションがあることは把握しておいていただく

略レベルのスキルとして定義された。その後、2017 年と、海外との方のコミュニケーションが円滑であろうと7 月の日本経済新聞で取り上げられたことで注目を集め思う。

たキーワードである。IP ランドスケープの業務内容としては、3.2

特許情報の各種戦略への活用を歴史

IP ランドスケープというキーワードを冠したセミ・知財情報と市場情報を統合した自社分析、競合分析、市場分析
・企業、技術ごとの知財マップ及び市場ポジションの把握

ナー・講演なども増えてきた。上述のように特許情報と各種情報をハイブリッドに駆使して、戦略立案へ寄与しようという活用方法は最近の動きなのだろうか？
特許情報の戦略的活用の歴史を紐解くと、1968 年

・個別技術・特許の動向把握

21）
が、日に発行された日本特許庁「明日をひらく特許」

・自社及び競合の状況、技術・知財のライフサイクル

本における特許情報を加工することによる技術動向把握を勘案した特許、意匠、商標、ノウハウ管理を含めの始まりだと思われる。そして、民間企業においてよりた特許戦略だけに留まらない知財ミックスパッケー注目されるきっかけとなったのが、1970 年代に当時

ジの提案

IBM の特許部長であったシップマン氏が来日した際の講・知財デューデリジェンス

演である22）。その後、五月女氏の論考23）において「アYEAR BOOK 2O18

63

ミニ特集

Yearly Review in PI field
メリカの多国籍企業がヨーロッパで展開した経営戦略の今回 IP ランドスケープという形で、改めて経営戦略

最大の特徴は、周到に用意され、高度にとぎすまされや事業戦略へ知財情報を活用しようと注目が集まっていた特許戦略であった。
」から始まる論考を皮切りに、特ることは非常に喜ばしいことだと感じている一方で、特、技術的側面定の分析ツールや分析手法が IP ランドスケープであるや権利的側面だけではなく経営的側面に着目した解析手という誤った認識が一部ある点には懸念を感じている。

、また新規事業開発のための情報源としても注目さ知財情報分析に限らず、情報分析・インテリジェンス

許情報を用いた技術動向把握や予測24）, 25）

法26）れることとなった27）。なお、飯沼氏の著書には活動には、情報分析の要求（ニーズリクワイアメント）が必要である31）。経営戦略・事業戦略へ知財情報を活用

最 近、特許情報を有用な情報源として新製品・新規事するのであれば、経営層や事業部門に知財情報分析の重業開発の計画立案に役立てていこうとしている企業が要性・必要性を十分に認識してもらい、分析の要求を受目立って増えてきている。考えてみれば、特許情報ほけることが必要である。もちろん、知財部門が自社の経ど正確な技術情報はない。その 1 つ 1 つの特許は、営戦略・事業戦略をベースに自社の置かれた外部環境分時間と資金と人を投入して開発した技術の成果であ析を通じて、機会や脅威を抽出し、自ら情報発信を行うり、その新規性を備えた技術情報が一定の形式で整理こともあろう。しかし、一方向からの情報発信ではなく、され分類されているのだから、これを大いに活用しな経営層・事業部門またはマーケティング部門や人事部門い手はない。など各種部門からの分析要求が発生するような、情報分析を重視する組織風土を醸成するための地道な活動こそとの記載があるが、1985 年に執筆されたものと思えなが必要であると考える（なお、情報分析を軽視した場合いほど現在にも通じる内容である。パテントマップ・特32）
がについて知る良書として「大本営参謀の情報戦記」

許マップというキーワード自体は 1970 年代からあっある）。

たが、成書28）, 29）としてまとまったことで、より世の中に普及したと言える。

4

3.3

本稿の最後に、特許情報の利用・活用に欠かせない特4. 知財情報インフラをめぐる動き
許検索データべースの昨今のトレンドについて、各国特本稿の最後に、特許情報の利用・活用に欠かせない特許許庁の動きを中心に述べる。
検索データべースの昨今のトレンドについて、各国特許庁える。

経 営戦略・事業戦略へ特許情報を活用するために

3.3. 経営戦略・事業戦略へ特許情報を活用するために
前節にて述べた通り、特許情報を各種戦略へ活用しよ
前節にて述べた通り、特許情報を各種戦略へ活用しよう
うとする動きは40～50
年以上前からあり、最近ではとする動きは40~50
年以上前からあり、最近では“経営戦30）30)や“企業経営に資する特許情報”というや “企業経営に資する特許情報”“経営戦略の三位一体”
略の三位一体”

キャッチフレーズも登場した。というキャッチフレーズも登場した。

知財情報インフラをめぐる動きの動きを中心に述べる。

4.1

J-PlatPat

既 にJ-PlatPat
利 用 さ れ て い て ご 存 知 の 方 も 多 い と 思 う が、
4.1.

既に利用されていてご存知の方も多いと思う
J-PlatPat（特許情報プラットフォーム）は
2018
年が 、
J-PlatPat（特許情報プラットフォーム）は2018
年
3 月に3 月に大幅な機能改善を実施した。主な機能改善点は以大幅な機能改善を実施した。主な機能改善点は以下の通り
下の通りである33）。
である 33)。
・特許・実用新案テキスト検索と特許・実用新案分類
・ 特許・実用新案テキスト検索と特許・実用新案分類
検索が統合（F
タームとキーワードのAND
演算な検索が統合（F
タームとキーワードのAND演算などどが可能となった）が可能となった）

・傍検索機能が新たに追加.近傍検索機能が新たに追加
・近・国公報（米国・欧州・国際出願）の英語テキスト
外国公報（米国・欧州・国際出願）の英語テキスト
・外検索機能が新たに追加

図 4 経営戦略の三位一体30）【図 4】経営戦略の三位一体 30)

検索機能が新たに追加
・ 日本公開公報の検索可能範囲が 1993 年（平成 5 年）
・日本公開公報の検索可能範囲が 1993 年（平成 5 年）以降から 1971 年（昭和 46 年）以降へと大幅に遡及・ 検索結果の一覧表示が 1,000 件から 3,000 件へと上64

今回 IP ランドスケープという形で、改めて経営戦略や事業戦略へ知財情報を活用しようと注目が集まっていること

限が拡大

遡及

ミニ特 集

以降から 1971 年（昭和 46 年）以降へと大幅に② 出願人・発明者検索
もう 1 点留意したいのが名義（出願人・発明者）に・検 索結果の一覧表示が 1,000 件から 3,000 件へと上限が拡大よる検索である。機能改善前は、例えば発明者検索を行う際に、ドクター中松氏であれば「中松義郎」のようにまた 2019 年 5 月には以下のような機能改善を予定している34）。の記載が「中松義郎」であっても、「中松Yearly Review in PI field

姓と名の間にスペースを含めずに検索すれば、明細書中義郎」のいずれでもヒットしていた。しかし機能改善後は「中松義郎」と「中松 義郎」の両方を検索しないと漏れてしま・審査・審判経過情報収録のタイムラグが約 3 週間から書類提出の翌日に短縮う（なお 2018 年 9 月 5 に本稿執筆時点では「中松義郎」で検索すると 579 件、「中松義郎（検索方式を・意匠・商標の審査段階書類の確認が可能AND）」とすると 672 件となり、「中松 義郎（検索方・中国・韓国特許・実用新案文献の翻訳データが特許・式を AND）
」で検索しないと 93 件が検索漏れしてしま実用新案検索メニューから検索可能う）。

・日本語から英語への機械翻訳エンジン刷新による訳

質の向上・検索結果の自動絞り込みや検索項目ごとのソート機

能追加

上記①・②については機能改善前の特許・実用新案テ
キスト検索メニューでは可能であった検索なので、次年度のさらなる機能追加・改善を待たずに修正されることを望む。

様々な改善が見られた J-PlatPat であるが、2018
年 3 月の機能改善に伴い、特許・実用新案検索メニューにおいて以下のような検索時の問題点も生じている点には留意されたい。

4.2

その他各国特許庁データベースについて欧州特許庁（EPO）が提供している Espacenet については、ユーザーインターフェースの改良を含めた大幅なリニューアルを予定している。PIUG2018 において

① 特許分類とキーワードの NOT 演算

EPO 担当者から新しい Espacenet のデモ説明を受け機能改善後の J-PlatPat では特許分類とキーワードたが、現行の Espacenet の画面構成から大幅な変更がの①AND演算は可能であるが、以下のような特許分類と特許分類とキーワードのNOT 演算あり、検索式作成や絞り込み機能、そしてダウンロードや絞り込み機能、そしてダウンロード機能の強化など非常キーワードのNOT演算はできなくなった（以下の例は機能改善後のJ-PlatPat
では特許分類とキーワードの機能の強化など非常に期待できる内容であった。新しいに期待できる内容であった。新しい Espacenet のベータ版

AND 演算は可能であるが、以下のような特許分類とキー太陽電池関連特許分類である
H01L31/04 のうち、全ワードの NOT 演算はできなくなった（以下の例は太陽電
文キーワードで太陽電池を含めない特許を検索してい池関連特許分類である H01L31/04 のうち、全文キーワーる）。
ドで太陽電池を含めない特許を検索している）。
検索すること自体はできるが、キーワードの NOT 演
検索すること自体はできるが、キーワードの NOT 演算算が効いておらず、IPC＝
H01L31/04
で検索した場が効いておらず、IPC＝H01L31/04 で検索した場合と同は 2018 年第のベータ版は3 四半期（7~92018月）に発表される予定であった
Espacenet
年第 3 四半期（7～9が、本稿執筆時点ではまだリリースされていない。
月）に発表される予定であるが、本稿執筆時点ではまだアジアにおいて注目されるデータベースとしては、
昨年 8
リリースされていない。
月にリリースされた ASEAN PATENTSCOPE がある。既
アジアにおいて注目されるデータベースとしては、昨にジェトロの報告書 36)でも取り上げられているが、アセア
年8 月にリリースされた ASEAN PATENTSCOPE がン諸国（ブルネイ、カンボジア、インドネシア、マレーシ

じヒット件数が表示される。
合と同じヒット件数が表示される。

36）
ア、フィリピン、シンガポール、タイ、ベトナム）の特許・でも取り上げられていある。既にジェトロの報告書実用新案情報を検索できる非常に有効なデータベースであるが、アセアン諸国（ブルネイ、カンボジア、インドる。既にリリースされている ASEAN Designview（意匠）、ネシア、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タ
ASEAN TMview（商標）と合わせて、アセアン諸国の知財イ、ベトナム）の特許・実用新案情報を検索できる非常情報調査に必須であると言えよう。に有効なデータベースである。既にリリースされている
ASEAN
Designview（意匠）、ASEAN TMview（商標）5. おわりに図 5 J-PlatPat 特許・実用新案検索画面例【図 5】J-PlatPat 特許・実用新案検索画面例

以上、私見を交えて特許情報を巡る最新トレンドとしてと合わせて、アセアン諸国の知財情報調査に必須である人工知能、IP ランドスケープおよび各国特許庁データベーと言えよう。
スの 3 点に着目して述べてきた。あくまでも著者の目を通② 発明者検索しての最新トレンドであるため、ここのトピックにおいてもう 1 点留意したいのが発明者検索である。機能改善前

網羅性が欠けている可能性がある点はご容赦いただけれれであれば発明者検索を行う際に、ドクター中松氏であればYEAR BOOK 2O18

ば幸いである。

65

ミニ特集

Yearly Review in PI field5

おわりに以上、私見を交えて特許情報を巡る最新トレンドとして人工知能、IP ランドスケープおよび各国特許庁データ

10）日本国特許庁、知財インテリジェンスサービス
https://www.jpo.go.jp/gijutu/ip-intelligence.
html［accessed : 2018-09-04］
11）日本国特許庁、五庁（IP5）

ベースの 3 点に着目して述べてきた。あくまでも著者

https://www.jpo.go.jp/torikumi/kokusai/の目を通しての最新トレンドであるため、選択したテー

kokusai2/godai_patent.htm ［accessed :マおよび個々のトピック内の議論について網羅性が欠け2018-09-04］ている可能性がある点はご容赦いただけれれば幸いである。

12）欧州特許庁、World’s five largest patent offices
convene for 2018 annual meeting［accessed :2018-09-04］

引用文献・参考文献

13）日本国特許庁、特許庁における人工知能（AI）技1） Japio YEAR BOOK術の活用に向けたアクション・プランの公表についhttp://www.japio.or.jp/00yearbook/index.て

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YEAR BOOK 2O1867