９ バイオテクノロジー分野におけるサーチ手法に関する調査研究

近年のバイオテクノロジー分野における遺伝子解析技術の飛躍的な進展は、関連する特許出願数の増大と一出願に含まれる配列データ量の増大をもたらし、特許庁の配列検索システムに影響を与えている。このような状況において、配列検索システムや配列データ蓄積の在り方の見直し、また、配列検索システムの検索応答性の向上が求められている。そこで、本調査研究では、次世代配列検索システムを考慮し、(1) システムの現状と課題、暫定対策の検討、(2) データの蓄積の検討、(3) データ圧縮の有効性の検討、配列データ圧縮の実機検証、(4) 特許庁への意見・要望など、様々な角度から特許審査に適したバイオテクノロジー分野のサーチの在り方について検討を行った。

Ⅰ ＤＮＡ配列データベースの現状と課題

近年のＤＮＡ配列に関する出願データの急激な増大により特許庁内データベースの容量不足が懸念され、また検索

1 特許庁内データベース

時間の増大を招くなど審査への影響が出始めている。

平成10年に現行の特許庁内ＤＮＡ検索システムが構築さ

(ⅱ)

暫定対策

れた。その後のＤＮＡ配列解析技術の発達と解析対象の多①

公的データベース（GenBank，ＤＤＢＪ，ＥＭＢＬ）のＮＲ様化により出願数が増加し、特許庁内に蓄積される配列（Non-Redundant）化対策

データ量が増大するような状況に、いかに対応すべきか様

平成12年末からGenBankを基準に公的データベースの重々な角度からの検討が必要である。

複を排除し、特許庁内データベースの容量の空きの確保と(1)

検索時間の短縮化が可能となった。

ＤＮＡ配列関連出願に関する審査の現状

ＤＮＡ配列関連出願の審査が一般的な技術の審査と異な②

キーワード検索機能の簡略化（インデックス・データの削る点は、先行技術文献の調査において、出願された配列

除）データと先行技術文献に記載された配列データとを相同性③システム稼働時間の延長

検索により比較するホモロジー・サーチを用いることである。

上記暫定対策を行っても、近い将来に再びディスク容量

また、公開前配列データを含むＤＮＡ配列関連出願の審査不足となることは明らかで、データの圧縮、データベースのア

では、ホモロジー・サーチの検索式に含まれる配列データそ

ウトソーシング化など、根本的な視点から検討を進める必要のものが発明の本質を表すため、検索式、検索結果などすがある。

べてを秘密に扱われなければならない。
(2)2 公的データベース

特許庁内ＤＮＡ検索システムの現状

特許庁内ＤＮＡ検索システムは、検索ソフトウエアと、ＣＰ(1)

国立遺伝学研究所

Ｕ・ハードディスクなどのハードウエア、さらに検索対象である(ⅰ)

DNA Data Bank of Japan ( ＤＤＢＪ)

配列データに大別される。

ＤＤＢＪに直接登録されたデータは、評価（データ・フォー

検索ソフトウエアは、ＦＡＳＴＡ、ＢＬＡＳＴ、Smith & Waterman

マット、データ表記及び基本的な生物学的意味の評価）・蓄など一般的なものを利用している。その理由は先行技術文積され、ＥＭＢＬ及びGenBankから毎日送付されるデータ、特献調査に当たって、特殊な検索ソフトウエアではなく、一般許庁（ＪＰＯ）からのデータと統合して公開されている。

的な検索ソフトウエアによるホモロジー・サーチで発見可能

(ⅱ)

将来の課題

であったかどうかがポイントとなるためである。ハードウエアは①

公共データベースの在り方

出願数、データ量、利用頻度等の増加予測に基づき、定期・長期的安定稼働的な増強が行われているが、近年の配列データ量の予測を・私有データベースを公開する機構としての機能上回る増加にハードウエアの増強が追い付かなくなりつつあ・データの形式と表記の標準化る。配列データは特許出願されたデータのほかに、登録機・異なるデータ源からのデータ間の整合性の検証努力

関に登録され、外部で公開済みのデータが含まれていると・医学生物系データベース開発のガイドラインの提示、積極いう状況である。

的な技術移転(3)

特許庁内ＤＮＡ検索システムの課題と暫定対策などが挙げられる。

(ⅰ)

システム・審査への影響②

ＤＤＢＪの課題● 88 ●
知財研紀要

2001

・情報環境の整備

使いやすく、信頼性のあるデータベースとするには、検索

塩基配列データベースの増大に対応したコンピュータ・シ

に対するレスポンスが速く、最新の情報を提供すること、新しステムの増強が必要である。また、塩基配列データベースのい種類のデータ、生体分子間の相互作用、発現の情報など

ようなバックボーン・データベースとネットワーク上に分散したについて、配列や立体構造データとの関係を作っていくこ

データベースを統合したデータベースの需要の増大と、新しと、データ・クォリティの面では、データの質・一貫性などをい実験技術由来の画像データの流通が見込まれるため、データベース・サービス側が保証するデータベースを提供す

ＤＤＢＪを含む主要な公共データベースは広帯域のネットることが必要である。

ワークへの接続が必要である。

②

・人材の確保ＤＮＡ検索システムの開発状況
ＨＧＣでは、日立中研グループによるＢＡＣＥというＷＷＷ

データベース構築という基盤事業の中核には医学生物学

検索エンジン技術と連想情報検索技術を組み合わせたシス

分野での博士課程修了相当の能力を持つ人材が必須であテムの開発をサポートしている。

り、その確保には待遇・評価に十分配慮していく必要があ③

る。

ＤＮＡデータベースの将来像③

近未来的には、様々なデータベースを統合的に扱う、例
ＤＤＢＪの具体的課題

えば比較ゲノム研究を効率的に行えるデータベースが必要

・データの受付→評価→公開の長期的な安定稼働となる。分子間相互作用等に関する知識を集めたデータ

・データ更新の迅速化

ベースを使い、生命現象をシミュレートする研究が盛んにな

・現基本的な評価から本格的なアノテーションへの展開

ると予想される。

・塩基配列の1次データベースを加工した2次データベース(3)

大阪大学蛋白質研究所(ⅰ)

蛋白質立体構造データベースＰＤＢ（＊1）（Protein Dataの開発への取組み
・塩基配列データ以外の新しい型のデータのアーカイブのBank）の現状と課題

検討

ＰＤＢデータベースはインターネットを通じ全世界に無料で・医学生物学データの統合利用と解析のツールの展開

公開している。

などが挙げられる。

①④

運営面の課題アウトソーシングへの対応

ＰＤＢ運営に必要な人員、計算機、ソフトウエアなどの費用

ＤＤＢＪは広く一般に公開されているので、利用者が利用が十分ではない。データベースの改良や、ＰＤＢの周辺分野の秘匿性を必要とする場合は、専用Ｉ
ＳＤＮ回線、ＳＳＬ、利用

で付加価値を付ける活動が必要とされている。

者認証などの対応が可能である。

②

(2)
(ⅰ)

東京大学医科学研究所

ＨＧＣ

機能面の課題
単に一次データを蓄積するだけでなく、他のデータベース［Human Genome Center；ヒトゲノム解析センター］とのリンケージを図るなどの構造化や、キーワード検索以外

現状と課題に他の蛋白との類似性、活性部位の推定などのアルゴリズム

医科学研究所のデータベースには、組織内部及び世界の提供等、サービスの高度化を図ることが必要である。また、の公的データベースのデータが格納され、外部利用向けに教育の分野では、より簡便な検索システムが望まれている。

公開されている。データ量の増加によるデータベースの容量

近い将来、構造ゲノム・プロジェクトの進展によりＰＤＢのエンの不足、サービス・プログラムが遅くなるなどの問題が発生

トリー増加率の増大に備え、エントリーの編集ソフトウエアのし、記録ディスクの増設、ネットワーク関連の増強、信頼性の効率化、高信頼化が必要である。

向上を行っている。将来的に、巨大なセンターとそこにアクセ(ⅱ)

スするための強力なネットワークが必要である。
(ⅱ)

アウトソーシングへの対応

現在のデータベース保守体制は、アウトソーシングを引きアウトソーシングへの対応受けられる状況にはなく、大幅な人員増と情報処理の専門

アウトソーシングの最大の問題はセキュリティの保護であ家が必要である。また、ネットワークに関する危機管理体制る。ネットワーク監視システムの導入、アクセス制御などで対の実施、専用回線の敷設などは、大学では実現が困難であ応している。

るため、アウトソーシングを引き受けるには大幅な変更が必(ⅲ)

データベースのトピックス

須であり、課題は非常に大きなものである。

①

使いやすく、信頼性のあるデータベース（＊1）大阪大学蛋白質研究所のデータベース（
http://pdb.protein.osaka-u.ac.jp/pdb/）は、米国ラトガース大学／米国カリフォルニア大学サン・ディエゴ校のグループがＲＣＳＢ（ResearchCollaboratory for Structural Bioinformatics）というコンソーシアムで協力して運営しているデータベースのアジア・オセアニア地区での公式アーカイブである。

● 89 ●
知財研紀要

2001

3 民間データベース

である。

(1)

藤沢薬品工業株式会社

(ⅱ)

(ⅰ)

社内に遺伝子データベース・システムを必要とする理由

配列検索と解析ＵＳＰＴＯは、Smith & Watermanの利用からＢＬＡＳＴ2の採用を検討中である。またSmith＆Watermanのほかに、

一般公開前に開示される配列情報や共同研究相手又はＧＣＧ W o r d Searchと多重整列プログラムGen Align（ＧＣＧ

契約相手などからの配列情報は、漏洩を避けるためにインに含まれている）を利用している。長大あるいは多数の配列

ターネット上で解析することが禁止される場合があるからであに必要な手動処理の自動化を検討中である。

る。

(ⅲ)

(ⅱ)

課題と対策

ハードウエアとスタッフ

ホモロジー検索には、専用ボードCompugen Bio XL/P4

巨大なデータベース・解析システムを社内に整備するにを利用している。

は、コストや要員面からも限界があり、アウトソース先として専任サーチャ12名に検索を依頼している。自ら検索する

データ・センターを利用するなどの検討も始めている。

審査官は5名（ＵＳＰＴＯ審査官総数約1,600名、内バイオテ(2)

その他一般的民間データベース

クノロジー担当500名）である。

(ⅰ)

インハウス・データベースにする理由

(ⅳ)

将来展望

民間企業がインハウスでデータベースを構築する理由は、

アウトソーシングの検討のために3社（ＣＥＬＥＲＡ、民間企業が公共データベースを検索に利用する際に、イン

ＣＯＭＰＵＧＥＮおよびBisant［ＭＩＴのベンチャー］）を試用中

ターネットによる社外の公共データベース・サーバからの研である。セキュリティはＳＳＬ（＊2）またはＶＰＮ（＊3）を利用し、利究情報の漏洩によるリスクが社内にデータベースを構築する

用者認証とファイア・ウォールを利用している。また専用のＴ1

コストを上回ると判断した場合である。しかし、すべてのバイ回線の利用を検討中である。

オテクノロジー関連企業がインハウス・データベースを構築し

ただし、出願された特許のデータベースはＵＳＰＴＯ内でているわけではない。

構築維持の方向である。配列検索の管理のために必要な(ⅱ)

バックアップ・システムは、将来もＵＳＰＴＯ内で維持する方向

課題と対策

現状ではインターネット上にセキュリティ技術を施した公共であり、このため短期的にはハードウェアを増強する予定でのサイトはない。研究情報の漏洩のない状況が確保されるとある。長期的にはＭＰＳＲＣＨソフトウエアに経費節減も含めいう保証はない。幾つかの民間企業がバイオテクノロジー・て期待している。

データベース・サービスのアウトソーシング・ビジネスに名乗り(2)

ＥＰＯ(European Patent Office：欧州特許庁)を上げている。アウトソーシング・サービス提供のコスト・ダウ(ⅰ)

システム要求ンが図られれば、普及する可能性が高い。

公共データベース、特許データベース及び第三者の利用が可能な「会員制」データベース（例：ＣＥＬＥＲＡ，Incyteな

4 諸外国特許庁におけるＤＮＡ配列データベースの状況ど）をすべて網羅した検索システムが必要であると認識して

(1)

(ⅱ)

ＵＳＰＴＯ（Untied States Patent Office：いる。

米国特許商標庁）(ⅰ)

審査システム

配列データは専用のデータベースに格納している。ＥＰＯ

データベース内で構築したＳＴＲＡＮＤシステムからＥＭＢＬ（European

ＵＳＰＴＯは、提出に関係する情報だけを記録するＣＲＦ

Molecular Biology Laboratory）の核酸塩基配列データベー

ＩＳＳＵＥＤ、ＣＲＦ ＰＥＮＤＩ
ＮＧ及びＣＲＦ ＰＵＢＬＩＳＨＥＤの3

スを利用したＥＢＩ−ＥＰＯシステムに移行している。ＥＭＢＬに種類のデータベースを構築している。他にＵＳＰＴＯ内には、はGenSeqが設置され、ＥＰＯ専用のインターフェース開発を

ＰＩＲ、ＧＥＮＳＥＱ、ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ及びＴＲＥＭＢＬのデー

委託している。また専用回線で接続しており、相同性検索のタを蓄積したアミノ酸配列データベースと、ＧＥＮＢＡＮＫ、

結果からPubMedなどを参照する場合は、インターネット接続

ＧＥＮＢＡＮＫ−ＮＥＷ、ＧＥＮＳＥＱとＥＭＢＬのデータを蓄積に切り替わることで、シームレスな操作を可能としている。

した塩基配列データベースがある。また化学構造や文献検索のために、ＣＡＳ、Crystal、Orbit、ＬＥＸＩＳ、ＮＥＸＩ
Ｓなど商実際のＥＢＩ−ＥＰＯシステムの利用は、およそ100人程度の審査官で年間2万回程度である。

用データベースは、電話回線を介してＵＳＰＴＯと接続可能機能の向上は、相同性検索結果の保存（最低2年間、理（＊2） Secure Socket Layer（＊3） Virtual Private Network● 90 ●
知財研紀要

2001

想的には25年間）を目標とし、また相同性検索プログラムの(2)

評価やパラメータの設定知識の必要性を認識している。

アウトソーシングにおける公開前情報のデータ蓄積の課題

その他に審査方法の共通化（例：パラメータの設定）と新① データを蓄積するサーバの物理的・ネットワーク的な保技術対応のためのトレーニングを実施している。ＥＢＩへの委

全 、 ② 作業者に対する守秘義務、③ 秘密漏洩・データ

託も検討中である。

障害等に対するペナルティ、④ 公開時に公開前情報から

産業界及び学界との関係では、主要な特許出願人と年1

公開情報への移行作業、⑤ 検索能力の保証、⑥ 検索

回の会合を開催、またワークショップを開催している。ＥＰＯ

時の秘密保持、⑦ 公共性の高い、特定の者の影響を受け審査官と企業の出願人が同一のデータベースにアクセス可

ない組織、などが挙げられる。

能としている。

(3)

(ⅳ)

将来の課題

通信のセキュリティ

ホモロジー検索は、ＤＮＡ配列情報を含む検索式を用い

将来のＥＰＯ内システムは、ホモロジー検索の機能だけでて、発明の本質そのものが通信回線を流れるため、公開前

はなく、文献など関連するあらゆる情報を統合的に参照でき審査の場合は、その配列データのセキュリティ対策は厳重とるシステムを目指している。また、ＥＰＯへの出願人が利用可

する必要がある。

能なバリデーション・システムの開発を計画中である。

(4)

検索のセキュリティ

ＤＮＡ配列検索では、検索式そのものが発明の本質を表すため、アウトソーシング先で検索式を保存されてはならな

Ⅱ 特許庁内ＤＮＡ配列データベースのアウ
トソーシングい。これは契約等によってアウトソーシング先においてログ保存を行わないことを保証する以外はない。
(5)

その他

次世代ＤＮＡ検索システムの検討において、緊急課題で

ＤＮＡ配列データ量の増加対策としてアウトソーシング以ある増大する配列データの蓄積の在り方について、三つの外にデータ圧縮技術がある。データ圧縮技術とアウトソーシ対策が提案されている。

ングを組み合わせることで、より効率良くデータ蓄積を行うだ

案1

けでなく、圧縮データによる通信、圧縮データに対する検索

ハードウエア（ハードディスク）を増強し、特許庁内蓄積を継続する。
案2など、検索効率の向上という効果も期待される。

データの圧縮によりハードウエアを最大限有効活用

し、特許庁内蓄積を継続する。

3 具体的アウトソーシング方法

案3

(1)

特許庁内蓄積を最小限にとどめ、その大部分をアウト

ソーシングする。

検討要素

アウトソーシングの可能性の検討要素として、ここでは準備段階として案3の実現可能性の検討を行った① 可能な限りデータ量の大きいもの、② 検索時の利便が、次世代ＤＮＡ検索システムの構築に案1〜案3のいずれ性がある、③ 検索応答性に支障がない、④ データ管理を採用すべきかについて検討したものではない。今後、これが確実である、⑤ 公開された時点で公開前データベース

らは慎重に検討されるべきものである。

から公開後データベースへデータの移動できる、⑥ 検索
先のデータが二箇所の場合に検索式を二箇所に送るととも

1 アウトソーシングの必要性に検索結果を合わせることができる、⑦ データ形式の統一

蓄積能力・検索能力両面で特許庁ＤＮＡ検索システムのできる、 ⑧ セキュリティ担保の容易性・確実性である、など

増強の負担は大きく、一方、出願公開後のＤＮＡ配列データが考慮される。

は公的データベースと特許庁内ＤＮＡ検索システムに重複し(2)

アウトソーシング方法案て蓄積される。その対応策としてデータベースのアウトソーシ(ⅰ)

策定基本方針ングがある。

①

現状と同等の機能を維持する。

②

現状と同様のセキュリティを確保する。

2 アウトソーシングに対する課題③

特許庁内のデータ保有量をなるべく削減する。

(1)

(ⅱ)

データベース分類（表1）

出願公開の課題

特許出願は、出願から原則として18か月間は公開前情報として扱われる。公開前情報は、先行技術文献調査の対象であり、特にDNA配列データ自身が発明の本質を表すため、秘密情報として厳重に取り扱う必要がある。

● 91 ●
知財研紀要

2001

表1
データベース分類(3)

データベース内容

公開前データベース
公開後データベース

部に残らない。
アウトソーシングの課題の検討

アウトソーシングに係る各課題について検討を行った結果

公開前特許の情報
ａ 配列情報を以下に示す。

ｂ キーワード情報①

出願公開・データ蓄積の課題
公開前情報の取扱者の守秘義務のために高レベルなセ

ｃ フラット・ファイル

キュリティの導入の負担が大きい。公開時の公開前情報から（全ての情報を含む）

公開情報への移行作業は、各データベース共に指定日まで

注：「データベース」は、GenBank、ＥＭＢＬ、 ＤＤＢＪ、

非公開とするなどの対応により、大きな問題ではない。公開

ＳＷＩＳＳ−ＰＲＯＴ、ＰＩ
Ｒを含む。

前情報が特許庁内に、公開情報が特許庁外に、分割された
また公開前情報は、セキュリティ保持の観点からすべて特場合に、それぞれの検索をスムーズに行えるシステムが要求

許庁内保持を前提としている。

される。

(ⅲ)

セキュリティ対策②①

ネットワーク・セキュリティ･･･専用回線と暗号化通信を使用する。

専用回線と暗号化通信を併用する。
③②

サーバ・セキュリティ(a)

作業用クエリー情報、検索ログ等の履歴情報を保存せ検索のセキュリティ
アウトソーシング先での検索式のログ保存を行わないことず必ず削除する。
(b)

通信のセキュリティ

を契約等で保証する。
④

その他

サーバの保護･･･サーバ設置場所への入室制限。また

データ圧縮技術の適用は、特許庁内システムに残される入退室の際の認証。外部からのサーバへのアクセスの禁

データのデータ量、データ内容を考慮し、検討されるもので

止。

ある。

(c)

不正アクセス監視機能･･･インターネットを使用する場

合は、サーバに対する不正アクセスを監視する機能が必要⑤

・フラット・データである。
③

各データ種別のセキュリティ・レベルについて
公開前データの蓄積には高度なセキュリティが必要であ

ユーザ認証･･･アウトソース先のサーバにアクセスするる。公開前のフラット・データは、特許庁内の蓄積が望まし場合に必須。ＳＳＬによるクライアント認証（特定の公開鍵認

く、公開後のフラット・データはアウトソーシングし、相当量の証書がインストールされたクライアントだけにアクセスを許可

データが削減できる。

する方式）を行う。

・インデックス・データ(ⅳ)

データベースの配置案

発明のキーとなる情報であり、公開前データはセキュリティ

アウトソース先に配置する可能性のあるデータは、公開後が必要であるが、公開後データはフラット・データと同様のセデータベースの中の配列情報a、キーワード情報ｂ、及びフキュリティ・レベルで良く、データ量も大きいことから、公開後

ラット・ファイルｃである。

データはアウトソーシングが望ましい。

①

・配列データ

データベース配置案1
公開後データベースａ，ｂ，ｃをすべてアウトソースする。

②

公開前配列データは、最大級のセキュリティが求められるデータベース配置案2ため、特許庁内蓄積である。公開前検索で公開前配列デー

公開後データベースのうちキーワード情報ｂとフラット・ファ
イルｃをアウトソースする。

タの検索式をアウトソーシング先に通信することは望ましくない。配列データを公開前後で分割して蓄積することは、新た→配列検索自体は特許庁内で行うため、配列検索クエなシステム構築など負荷が大きい。

リー式は外部に出ない、検索ログも外部に残らないという特以上から配列データはすべて特許庁内蓄積とし、配列検徴があるが、キーワード検索クエリーについてはアウトソース

索は特許庁内でのみ行うことで、信頼性・検索性を向上でき先に出る。

る。よって、データベース配置案2「公開後データベースのう③

ちキーワード情報ｂとフラット・ファイルｃをアウトソース」が、相データベース配置案3
公開後データベースのうちフラット・ファイルｃのみをアウトソースする。

当量のデータを削減でき、データ量増大対策として十分に有効であり、かつセキュリティも十分に担保されていると思わ→この配置案は配列検索、キーワード検索自体は特許庁れる。

内で行うため、検索クエリーが外部に出ない、検索ログも外● 92 ●
知財研紀要

2001

Ⅲ 配列データの圧縮

4 アウトソーシングに関する意見と要望(1)

セキュリティについて(ⅰ)

システムに従事する内部の「人間」を介しての情報漏

1 圧縮とデータ種別

洩の可能性があり、アウトソーシング先の厳重な情報管理が現在利用可能な技術で、検索の高速化を前提としたデー望まれる。確実性を期すには公開前データはアウトソースか

タ圧縮を検討した。

ら除外することも検討してもらいたい。

(1)

配列データ（無効）(ⅱ) 特許庁内のシステムの大幅な経費削減も期待されるメ

文字の種類をａ，ｔ，ｃ，ｇの4種類に限定すると、1文字を2

リットがある。また、審査官に最新のユーザ環境やカスタマイ

ビットで表現できる。これ以上に大幅に圧縮率を上げるのはズが提供され、精度が高く迅速な審査につながり、特許出願難しい。また、「ゲノムの有限性に基づく圧縮法」は、配列人の利益にもなると考えられる。アウトソースは十分な保安対データが出揃った場合には有効な手法となるが、現時点で策を講じるならば積極的に行う価値があると評価できる。

の有効性は不明確である。独自のファイル形式を採用してい(ⅲ)

セキュリティ確保についてる複数の既存の検索プログラムを使用する必要のある場合①

アウトソーシング先と特許庁間のデータ転送時のセキュは、現状では配列データに独自の圧縮を行うメリットはほとん

リティ、 ② アウトソーシング先のデータ・セキュリティ、の二どない。

つがあり、ある条件の下で一定のセキュリティを確保する技(2)

インデックス・データ（無効）術は現時点で十分である。それらの技術をバイオ関連で適

インデックス・データは、フラット・データＴの中からパター用しているのは、現時点ではＪＢＩＣ（社団法人バイオ産業

ン文字列Ｐの出現位置を探す際の索引構造であり、検索の情報化コンソーシアム）のシステム以外にない。ＪＢＩＣシス

大幅な高速化が達成できる。目的の検索法に合わせて索引

テムのセキュリティの考え方は、構造を選択し効率よく実装する必要がある。検索目的に合(a) インターネット上はＳＳＬ暗号化により保護する、

わせて選択され、実装されたプログラムによって構築されたも(b)

サーバ内で実配列データが必要な場所はすべてプロのの場合は、そのインデックス・データを外部から別の方法

セス内メモリ上で処理する（プロセス内メモリとは、必要時にで圧縮しようという試みは無意味であり、必要とする検索の仕ダイナミックに確保するメモリで他からはアクセスは不可能な様を決め、それに適した索引構造を選んで実装するべきで性質を持つ）、

ある。

(c)

(3)

サーバ内でシーケンスを含む一時ファイルが必要な場

合は暗号化する、

フラット・データ（有効）ファイルを圧縮して保持しておき、結果の表示などの要求である。

に応じて展開するという方法は、ディスク容量の節約という観(2)

点からは有効であると考える。展開が高速な圧縮方法を用いアウトソーシング先について

アウトソーシング先としては公的機関が望ましい。競合企

れば、十分に実用的なパフォーマンスが得られるであろう。

業あるいは競合企業と関連する企業がアウトソーシング先と

ただし、部分的な展開を要する場合には、それに適した圧縮なった場合には、公的機関よりも情報漏洩の可能性が懸念法を採用する必要がある。適切な圧縮によってファイル・サイ

される。

ズが小さくなれば、検索速度が向上することが期待できる。

(3)

その他

(4)

①

まとめ

アウトソーシングを受ける側は、ある一定のセキュリティ

圧縮と検索を融合させてとらえようとする研究動向は比較を保証するが、確実に安全であるとは言い切れないため、か的最近のものであり、状況は急速に変化している。したがっなりの免責事項を契約に盛り込むことになると思われる。任て、現時点では有効性が認められないと判断した配列デー

せる側はこれらの免責事項が特許出願人にとって問題にな

タの圧縮等についても、今後も引き続き慎重な検討を重ねてらないか十分納得がいく説明が求められるであろう。

いく必要があろう。

②

アウトソーシングの検討には、特許庁内システムを維持、増強する場合の負担と、アウトソーシングを行った場合の2 実機検証負担について、人、ハードウェア、予算などの各側面から比較検討を行う必要がある。

ゲノム塩基配列の解読後に追加される塩基配列データのほとんどは重複データであり、その部分は高度に圧縮できると予想される。本検証で、ゲノムサイズを越える塩基配列
データの圧縮効率がどう変化するか調べたところ、ゲノム解読後の追加データは20分の1（1塩基あたり0.4ビット）以下のサイズに圧縮できるという傾向がみられた。

● 93 ●
知財研紀要

2001

(1)

塩基配列データの圧縮

と。

(ⅰ)

従来使用されている汎用圧縮方法②

配列データの増加に伴い、圧縮能力が上昇すること。

①

compress：LZW③

アノテーション付加による配列数増加要因に対しても有辞書ベース圧縮手法が忠実に実装（＊4）

されている。
②

効であること。

gzip：LZ77に基づき、一般に①よりもよい圧縮率を実ＯＲＩ
ＧＩ
Ｎ（公開塩基配列のデータ・レコードにおいては、1

（＊5）

現できる。

レコード内に含まれている全体配列が記載されている項目）③

内に含まれる部分配列を抜き出して、独立配列としてデータ

gzip -9：gzipに-9オプションをつけたことを意味し、最良の圧縮を行うモードである。

ベースに含める必要があり得ることをも考慮に入れる。

(ⅱ)

従来使用されている塩基配列専用の圧縮方法

④

①

参照の利用

にくいこと。

既に登場した塩基配列と同じ塩基配列部分が後で見つ

公知塩基配列を漏れなく保全してもデータ爆発を起こし(ⅳ)

かった場合、前者への参照関係を表現するデータで後者の本検証作業で加えた改良点

生物学的な特性であるゲノムの有限性を圧縮原理とする配列を表現する方法である。ここでは、参照先として使えるように改良を加える。

配列データの全体を「辞書」とする。

①(a) 一致した部分の再利用

ゲノムの有限性（ＤＮＡ配列に特有の性質から）人工的にランダムな塩基配列を作り出す場合を除き、通完全一致した部分のみを参照する方法（complete match）、

常取り扱われる塩基配列は、ゲノム上に存在する塩基配列

おおむね一致した部分であれば、それに相違点情報を付加の一部をコピーした断片である。シークエンシングの実行にして参照する方法（approximate match）がある。

比例して、塩基配列の総データ量は増加するが、得られた(b)

配列データ間では互いに重複する部分が多くなり、ユニーク

相補的部分の再利用（Reverse Complement）

例えば、「AATTGCGC」と「GCGCAATT」は互いに相補配な断片の総量は頭打ちになってくる。これはゲノムの長さが列の関係にあり、一方の配列が既に辞書内にある場合は、有限であり、それ以上のデータ量を採取しても、部分的に重それを相補配列として参照して、他方の配列を表する。

複したデータが増すだけであるからである。近年、この原理②を応用したショットガン法により、ヒトゲノム全体の解読が成功

符号化の利用
出現頻度の高いＡ，Ｔ，Ｇ，Ｃを短いビット列で表し、Ｎなどまれに使用される記号は長いビット列で表す。Huffman符号化している。この原理をデータ圧縮法に応用した。
②

辞書のサイズをゲノムワイドに広げることは有名である。また、符号化方法を固定せず、塩基配ゲノムの有限性によれば、その生物から得られた塩基配

列のコンテキストに応じて次の出現文字を予測し、符号を最列は、ゲノムに存在する塩基配列の一部をコピーした断片の適化する「Context Tree Weighting」は塩基配列の圧縮に情報であり、必要最小限の情報はゲノムサイズ程度である。

有効である。

これを辞書として利用すれば、塩基配列のほとんどの部分は③

辞書の参照により表現できるため、高度の圧縮率が期待でき（＊6）

formatdbは、ＢＬＡＳＴに付属のプログラムであり、直接サーチ可能な圧縮データベースを生成する。

る（図１参照）。本圧縮方法は、ゲノムサイズを基準にして、少④なくともそれ以上に辞書のサイズを広げる点に特徴がある。

現在の最良圧縮法でも1塩基当たり、平均1.74ビット程度。
「Context Tree Weightingに基づく符号化」と「参照の利

図1用」を組み合わせた方法が最も高い圧縮率で塩基配列を圧縮できることが報告されている（＊7）。圧縮前データを1バイト／

コア

ある生物種でこれまでに

圧縮

コア

知られている全塩基配列塩基とすると、圧縮後のサイズ比は圧縮前の21〜22％程度にまで削減される。
(ⅲ)

本検証作業において、塩基配列データ圧縮方法に求めた条件①

コアデータの大きさはゲノム

コアデータ程度のサイズまでサイズ程度、これを辞書に用いて圧縮すれば．．．

圧縮できるはずである

圧縮後もホモロジー・サーチ可能なデータ構造に近いこ（＊4） Welch, T，" A Technique for High-Performance Data Compression.",IEEEComputer,vol.17,No.6,pp.8-19 Jun. 1984.
（＊5） Z i v , J . a n d L e m p e l , A . " A u n i v e r s a l a l g o r i t h m for sequential data compression", IEEE Transactions on InformationTheory, Vol.23,No.3, pp.337343,May 1977.
（＊6） Huffman,D.A., " A m e t h o d f o r t h e construction of minimum-redundancy codes", Proc. of the I R E , V o l . 4 0 , No.9, pp.1098-1101, Sep. 1952.
（＊7） Matsumoto,T., Sadakane,K.and Imai,H., "BiologicalSequenceCompression Algorithums", Genome Informatics, 11:43-52, Dec.2000.

● 94 ●
知財研紀要

2001

③

「formatdbで作られるサーチ専用ファイル」のみを対象て、また(b)から繰り返す。

にした圧縮法
本検証で開発した圧縮プログラムは、formatdbにより生成

図4

されるＢＬＡＳＴサーチ用の塩基配列データを、さらに圧縮し辞書

未圧縮データた。
辞書への参照情報

塩基配列データ（1塩基＝1バイト）↓formatdb(d)

ＢＬＡＳＴ用データ（1塩基＝2ビット）

図5に示すように、見つからなかった場合は、1塩基分だ

けカーソルを次にスキップさせて、また(b)から繰り返す。ス

↓本研究の圧縮方法

キップされた塩基は圧縮後データにそのまま付け加えられ

高度圧縮データる。

↓解凍とＢＬＡＳＴサーチの同時実行
ＢＬＡＳＴ用データ④

図5

ゲノムワイドな辞書の参照による圧縮効果を検証

一致する塩基配列があるか探す「ゲノムの有限性」を圧縮原理による圧縮効果を的確に検未圧縮データ

辞書

証するために、「ゲノムワイドな辞書の参照」という方法のみを
次 の 塩 基 か ら 40 塩 基 以 上

実装したプログラムを作成し、その圧縮効果を測定した。プロ
グラムの概略について以下に説明する。

(e)

(a)

方法1：既に圧縮済みのすべての塩基配列データを動的辞

図2に示すように、圧縮中の処理位置をカーソルとよぶ。本研究の圧縮法では、ファイルの先頭から2ビット（1塩

辞書を固定するかどうかで二とおりの方法を試みた。

書として用いる方法

基）単位で圧縮していくため、カーソルは2ビットずつ進む。

図6に示すように、複数塩基配列を連続して圧縮していく
際に、既に圧縮処理の済んだ塩基データを動的な辞書とし

図2て利用する。長所としては、最適な圧縮効果を得ることができる点にある。一方、短所としては、辞書のサイズが次第に

カーソル → →増大していくため、それに伴い圧縮速度は低下してしまう。

未圧縮データ

図6
圧縮処理位置カーソル

カーソル→ →

未圧縮データ

未圧縮データ

圧縮データ

辞書
参照
圧縮処理が済ん だデータを辞書として用いる（実際は解凍後のデータを参照）

圧縮処理位置カーソル

方法2：ゲノムデータを固定の辞書として用いる方法

圧縮データ

図7に示すように、将来もっとも基本的に利用されるであろうゲノムデータを固定の辞書として活用する方法。辞書のサ(b)図3に示すように、カーソルから40塩基以上の塩基配列

イズが固定なので、圧縮速度は一定であるが、動的な辞書断片と一致するものが辞書内にあるかどうか探索（相補配列を用いる方法1のように圧縮効果を最大限に引き出すことが

も考慮）。

できない。

図3

図7
一致する塩基配列があるか探す

カーソル
未圧縮データ辞書

未圧縮データ40 塩基以上

辞書
参照

(c)

図4に示すように、見つかった場合は参照情報を該塩

基配列データと置き換える。カーソルを次の塩基に移動させ● 95 ●
知財研紀要

2001

ゲノムデータを固定の辞書として用いる

(ⅴ)

実データを用いた検証の方法％で、1塩基当たりのサイズは0.18ビットと、非常に高い圧縮

E. coli（大腸菌）とS. cerevisiae（酵母）の全公開塩基配列効果が得られた。更に塩基配列を追加したとしても、追加データに対し、「固定辞書（ゲノム塩基配列）を用いて圧縮す

データに対してはこれと同程度の圧縮効果が期待できる。

る方法」と、「動的辞書（既に圧縮済みの塩基配列）を用いて(b)

圧縮する方法」を適用し、それぞれの条件での「圧縮能力」とゲノムを固定辞書に用いる圧縮方法2

E.coli全公開塩基配列データの圧縮後サイズは527kbで、「圧縮速度」（ただし、ここでは省略）を測定した。

圧縮前の3.4％にまで小さくすることができた。1塩基当たりの(ⅵ)

サイズは0.27ビットであった。ゲノム配列との類似性に基づい圧縮処理の高速化

圧縮する塩基配列を幾つかのセクションに分割し、セクションごとにＣＰＵを割り当て、圧縮処理を並列的に行うこともて、圧縮したい塩基配列を事前に分類しておくとよい。
②

試みた。各セクションを圧縮した後、それらを連結させて、圧S. cerevisiae公開塩基配列データの圧縮
スタンフォード大学のＳＧＤ(Saccharomyces Genome Database)

縮処理を完了させた。並列化の問題点は、辞書との一致率（＊8）

が低いセクションは圧縮速度が低下し、これが律速となる。

塩基配列、yeastGenBank（2001年2月14日現在）を用いて圧(ⅶ)

圧縮法の検証結果

縮の効果を試みた。汎用的な各種圧縮方法と本検証で開発①

E. coli公開塩基配列データの圧縮

した圧縮方法を適用した場合の圧縮後データサイズを表3にＤＤＢＪ リリース39（1999年10月）のファイル ddbjbct.seq"

で公開されている酵母（Saccharomyces cerevisiae）の全示す。

からE. coli由来の塩基配列をすべて抜き出し、この圧縮を試みた。汎用的な各種圧縮方法と本検証で開発した圧縮方

表3法を適用した場合の圧縮後データサイズを表2に示す。
表2
圧縮方法

圧縮方法

圧縮法の検証結果
圧縮後

サイズ

塩基当たり

圧縮法の検証結果
圧縮後

サイズ

塩基当たり

サイズ

比率

サイズ

未圧縮

27,602kb

100.0%

8.00 bits

compress

7,369kb

26.7%

2.14 bits

サイズ

比率

サイズ

gzip

7,286kb

26.4%

2.11 bits

未圧縮

15,668kb

100.0%

8.00 bits

gzip -9

6,983kb

25.3%

2.02 bits

Compress

4,234kb

27.0%

2.16 bits

formatdb

7,011kb

25.4%

2.03 bits

Gzip

4,000kb

25.5%

2.04 bits

formatdb後gzip-9

6,481kb

23.5%

1.88 bits

gzip -9

3,865kb

24.7%

1.97 bits

本研究の方法1

3,537kb

12.8%

1.02 bits

Formatdb

3,921kb

25.0%

2.00 bits

本研究の方法2

1,043kb

3.8%

0.30 bits

formatdb後gzip-9

3,647kb

23.3%

1.86 bits

本研究の方法1

1,501kb

9.6%

0.77 bits

本研究の方法2

527kb

3.4%

0.27 bits(a)

動的辞書を用いる圧縮方法1

酵母の公開全塩基配列データの圧縮後サイズは3,537kb
で、圧縮前の12.8％にまで圧縮された。1塩基当たりのサイズ

圧縮前のE. coli全公開塩基配列データは15,668kbで、は1.02ビットであった。

E. coliゲノムのコンプリート・データ(Escherichia coli K-12

圧縮データの内訳は、ゲノムのコンプリート・データに限っ

MG1655) 4,663kbが含まれていた。

て計算したサイズ比は23.9％で、1塩基当たり1.92ビットであ(a) 動的辞書を用いる圧縮方法1

る。つまり、酵母ゲノム自体は余り重複がなく、圧縮されにく

E.coli全公開塩基配列データの圧縮後サイズは1,501kb

いデータであるといえる。ゲノムのコンプリート・データ以外ので、圧縮前の9.6％にまで小さくすることができた。1塩基当た部分は679kbにまで圧縮された。この部分のサイズ比は4.3

りのサイズは0.77ビットであった。

％で、1塩基当たりのサイズは0.35ビットと、非常に高い圧縮

圧縮データの内訳は、ゲノムのコンプリート・データに限っ効果が得られた。更に塩基配列を追加したとしても、追加て計算したサイズ比は24.5％で、1塩基当たりのサイズは1.96

データに対してはこれと同程度の圧縮効果が期待できる。

ビットであった。この値はformatdbのそれと同程度であり、圧(b)

ゲノムを固定辞書に用いる圧縮方法2

縮効果は余り高くない。ゲノムのコンプリート・データ以外の

S. cerevisiaeゲノムのコンプリート・データを固定の辞書に部分は360kbにまで圧縮された。この部分のサイズ比は2.3した場合の圧縮後サイズは1043kbであり、圧縮前の3.8％に（＊8） SGD:

http://genome-www.stanford.edu/Saccharomyces/● 96 ●
知財研紀要

2001

まで圧縮された。1塩基当たりのサイズは0.30ビットであった。

が望ましいかの検討が必要となる。

この圧縮率には辞書であるゲノムのデータ・サイズが含まれていない。

さらに、明らかに公開前検索が不必要な場合には、特許庁外データベースのみを指定して検索することになるが、公更なる塩基配列の解読が進み、S.cerevisiaeの塩基配列

開前データの一部だけ（公開直前のものだけ）検索が必要なデータが追加された場合、追加分のデータはゲノムを辞書と場合、すべての公開前データを検索することは検索効率のすることで上記の圧縮率で圧縮できると推定される。

低下につながるものである。

(2)

検証結果の評価

現在のＤＮＡ検索システムでは、日付による制限ができな

本評価は今回の実機検証結果のみに基づき、実用化にいために、すべてのデータが検索対象となって、応答時間のは更なる検討が必要である。

長大化の一因となっている。例えば制限条件として、特定の(ⅰ)

日付以前のデータのみを検索対象とする機能が望まれる。

辞書のサイズがゲノム・サイズを越えると、圧縮効果が劇的に上昇する。
(ⅱ)⑤

アウトソーシング・データの効率的検索

部分配列（全体配列から抜き出された配列）は重複配

公開前データを特許庁に、公開後データをアウトソーシン

列であるため、全体配列とともに圧縮すると効果が大きい。

グ先で蓄積する場合に、両方に同時に検索を行った際の応(ⅲ)

辞書がゲノムワイドになり圧縮に掛かる処理が非常に答時間のズレ対策や、どちらかを先に検索対象とする場合

遅いが、圧縮領域を分割して計算機を並列化することによりに、どちらを先に検索を行うことが良いか検討が必要である。

高速化が可能である。
(ⅳ)

さらに、現在のＤＮＡ検索システムでは、日付による制限

ゲノム解読後に追加されるデータは、ゲノム辞書によるができないために、すべてのデータが検索対象であり、検索圧縮で5％以下に圧縮可能であるという傾向がみられた。

応答時間の長大化の一因となっている。すべてのデータを(ⅴ)

検索する必要がない場合や特定の期間のみを検索するよう辞書がゲノムワイドになり、メモリを要する（ヒトで1GB

弱）。
(ⅵ)

な場合に、特定の日付以前又は以後のデータのみを検索対
生物ごとの分類がなされてないと、ゲノム辞書の圧縮象とする機能が必要である。

効果が得にくい。

2 特許庁に求めること(1)

Ⅳ 次世代ＤＮＡ検索システム

アウトソーシングの遺伝子配列解析システムの一般ユーザーへの開放

特許審査と同じ条件での遺伝子配列解析が可能となり、さ1 システム的要求

らに実際の審査での評価方法（使用データベースや解析

次世代ＤＮＡ検索システムに望まれる機能の例を以下に

ツールとパラメータなど）の指針が示されれば、出願人が事示す。

前に出願の可否を判断できるため、無効な出願とその審査①が減少することが期待できるので、アウトソーシングの遺伝子検索結果表示・配列比較時における配列間の相違点の表示

配列解析システムの一般ユーザーへの開放を要望する。

・領域ごとの一致度スコアを表示(2)

データベース整備と公開・検索式である配列内の発明に本質的な部分をマークアッ

引用特許・文献、被引用特許、米国や欧州諸国など他国プ可能とし、当該マークアップが常に反映される表示形態との特許、遺伝子･蛋白データベースとのリンクなどの整備、する

ＢＬＡＳＴやＰＦＡＭ（Protein families database of alignments②

and HMMs）などの配列解析結果や、様々なカテゴリー分

検索結果集合を相同性順だけではなく、様々なキーでソート可能とする

類、出願者などの記載項目からの検索機能、分かりやすい③

同じ出願について、拒絶理由通知後の補正に対する審「審査状況・米国や欧州諸国などの他国出願状況･有効期査を行う場合など、前回のサーチの状況等、審査の経歴を限」などを含む有用性の高い特許データベース･解析システ

保存／再現可能とすることで、重複したサーチを回避する

ムを整備・構築して、これらを一般に公開することを要望す④る。

アウトソーシング・データの効率的検索
公開前後のデータを庁内外で分割して蓄積する場合など

更に高度なキーワード検索ができる付加価値の高いデー

は、同時に庁内外に検索式を投げた場合、データ量の違い

タベースを民間で容易に作製できるように、特許配列データから応答にはかなりの時間的ズレが予想され、そのための対をまとめてダウンロード可能とすることを要望する。

策が必要となる。また、どちらかを先に検索対象として指定(3)

する場合、システム的には、どのような順番で検索を行うこと● 97 ●
知財研紀要

2001

特許配列情報の公共データベースへの公開

公開された特許配列の公共データベースへの迅速な収載を要望する。また、特許出願の公開時期と配列の公開時も必ずしも共通するものでないが、データ量の増大や、デー期が一致し、公開前に出願を取り下げた場合には、配列自タ更新・送信、アウトソーシングを行う際の問題点等の技術的体が単独で公開されないようなシステムの構築が望まれる。

な問題、データベースの管理問題という組織的な問題も存在していることや、データベースの質的問題にしても、長期

3 その他

的な安定稼働が求められていること、私有データも含めた①

配列の「寄託制度」をシステムに導入することが望まし

データの公開という機能を有すべきこと、データ形式・表記のい。具体的には、出願番号（出願前は何らかのＩ
Ｄ）と配列番標準化や異なるデータベースのデータ間の整合性が求めら号により特定される配列を特定機関に「寄託」し、配列表のれることなどの多くの課題が指摘され、データベースのネット

提出を省略するというものである。寄託した本人は「寄託」配ワーク化を念頭に置きつつ、使いやすく、信頼性のあるデー列を出願に引用でき、出願公開後は第三者も配列を引用でタベースを構築することの重要性が指摘された。これらのこと

きることとする。

は、すべて特許庁内のＤＮＡ配列検索システムにも共通する

世界的にこの制度を採用すれば、日本だけでなく、ＰＣＴ
受理官庁や各国特許庁の事務負担が大幅に削減されること課題であると考えられることから、今後更なる具体的かつ詳細な検討が行われることが期待される。

は確実であり、特許庁のみならず出願人の労力軽減という観

さらに、利用者の立場から、民間データベースの現状と課点から魅力的な制度である。

題の多くは公的データベースと共通するものであるが、デー②

タの流出やシステムのセキュリティの問題等も存在するもの

ＰＣＴ出願の翻訳文の提出に際して配列データの提出を省略するシステム構築を望む。

の、データ量の増大や管理コストの観点から、アウトソーシン
グ化も不可避であることが報告された。
また、ＵＳＰＴＯ及びＥＰＯにおけるＤＮＡデータベースのⅤ まとめ

状況についての報告と議論がなされ、両特許庁と我が国の特許庁とは、日米欧三極特許庁会合でデータベースの共通

1 ＤＮＡ配列データベースの現状と課題化やデータの交換等のプロジェクトを推進しており、三極特

まず、本調査研究では、特許庁内データベースを使用し許庁の保有しているデータは互いに重複するものが多く存たＤＮＡ配列出願検索の現状を踏まえ、ＤＮＡ配列データ

在するものと考えられる。我が国の特許庁がＤＮＡデータ

ベースの現状と課題、及び特許庁内ＤＮＡ配列検索システ

ベースの構築を行う際には、両特許庁の状況にも留意しつムについて議論を行った。

つ、重複するデータの取扱いやデータベースの形式・表記

実際にＤＮＡ配列に関する特許出願の審査を行う審査官等の統一化に向けての議論を充分に行い、その上で、デーのニーズを満たすデータベースを構築するためには、ＤＮＡ

タベースのアウトソーシングの是非についても検討を行うべき

配列データベースのデータ量の問題のみならず、データである。

ベースの在り方、質的問題（信頼性）等についての総合的なベースのアウトソーシングの利害得失について議論を行うこ

2 特許庁内ＤＮＡ配列データベースのアウトソー
シングとが不可欠であるものと思われる。しかしながら、本調査研究

データの蓄積対策及びデータベースの検索応答性向上

委員会においては、委員会の目的や時間的制約からデータの観点から、アウトソーシングの必要性について、アウトソー

ベースの質的問題についてはほとんど議論がなされなかっシングをすることの必要性及び有効性について基本的に疑たため、データベースの質的問題は今後議論すべき課題で問とする意見があった。これはアウトソーシングを行う上でのある。

基本的方針の欠落に対して疑問を呈するものであったことか検討を行う必要があることが明らかである。その上で、データ

次に、公的データベースとしては、委員会委員が所属する
国立遺伝学研究所、東京大学医科学研究所及び大阪大学

ら、まず、アウトソーシングについての基本的方針を明確にすることが必要であろう。

蛋白質研究所において、実際に構築し、使用しているデー

実際に、アウトソーシングを行うのであれば、アウトソーシン

タベースの現状について、詳細に紹介いただき、また今後のグ自体についての評価に関する議論をより詳細かつ具体的課題についても、技術的問題だけでなく、管理面の問題やに行った上で、アウトソーシングを行う際の具体的課題につ

質的問題等の多くの問題点に基づき、具体的かつ貴重な提いての議論を行うべきであろう。

言をいただいた。公的データベースといっても、取り扱うデー
タの種類が相違するだけでなく、そもそもデータベース構築

3 配列データの圧縮の目的が相違するものであることから、現状や課題について

配列データベース検索の高速化の観点から、データの圧● 98 ●
知財研紀要

2001

縮の評価及び実機検証の結果は、フラット・データのみがデータ圧縮が有効であることが確認された。また、実機検証の重複データの圧縮は、特定の条件の下である程度の効果が得られることが確認された。データ圧縮の分野の今後の研究の進展次第によっては、これらの評価が変更される可能性もあるが、特許庁におけるＤＮＡ配列データベースを構築する際にも参考となるものであろう。

4 次世代検索システム
次世代検索システムについては、検索結果表示やアウト
ソーシング・データの効率的検索等のシステム的要求、また、システムの一般ユーザーへの開放、データベース整備・公開、特許配列情報の公共データベースにおける公開等の特許庁に対する要望等を含め、特許庁の次世代検索システ
ム全体のなかでの位置付け、すなわち、特許庁の情報政策
全体におけるＤＮＡ配列データベースの位置付けを明確にした上で議論をすべきものである。
以上、時間的制約とデータベース分野の著しい技術進展等から、完全な結論を得るには至らなかったが、一定の方向性を得ることはできたと思われる。なお、本調査研究報告書
紀要において採り上げた意見は、飽くまで個人的見解に基づくものであり、必ずしも委員会の総意ではない。
(担当：研究員

池上敬)● 99 ●
知財研紀要2001