特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

知財情報調査・分析を取り巻く人工知能とその周辺動向
AI ツール・RPA ツールとの協働・共創時代へ

Artificial intelligence surrounding intellectual property research and analysis and its related trends

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、ランドン IP 合同会社を経て、2017 年 5 月に株式会社イーパテント設立。「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。KIT 虎ノ門大学院客員准教授（担当科目：IP ランドスケー
プ要論、特許情報実務特論）。平成 30 年度特許情報普及活動功労者表彰・特許庁長官賞。
nozaki@e-patent.co.jp

1

はじめに

知財情報調査・分析業界における人工知能（以下 AI）に対する過度な期待はピークを越え、現在ある AI ツールによってどのように調査・分析業務を効率化していくかに人々の関心が移ってきている。
昨年度の本誌「Japio YEAR BOOK 2018」におけるミニ特集“特許庁× AI”1）や拙稿 2）でも紹介したように、日本特許庁や海外特許庁における AI 活用だけではなく、図2

民間のベンダー企業からも各種 AI ツールが発表されてToreru 商標検索 5）いる。日本においては、今年に入り特許評価 AI システ

本稿では AI ツール利用者の視点から、まず AI 全般のム『AI Samurai®』正規版 、特許自動分類サービス

出願動向とともに AI 関連出願を調査・分析する際の留『Patent Noise Filter』、商標登録サービスの Toreru意点について確認する。次に海外における知財情報調査・

4）による『Toreru 商標検索』 などがリリースされたが、分析関連 AI ツールの現況、そして調査・分析業務の作

後述するように海外でも様々な AI ツールが登場してい業効率化という面から RPA（ロボティック・プロセス・る。

オートメーション）の動向について整理するとともに、

3）

AI ツール・RPA ツールとの協働、そして競争ではなく共創について私見を述べる。

2

AI 関連特許出願動向と知財情報調査・分析関連 AI 出願

知財情報調査・分析関連 AI ツールの状況を概観する
前に、AI 全般の特許出願動向と、AI 関連出願を調査・
図1

58

AI Samurai®

正規版

知財戦略 MAP3）

分析する際の留意点も含めて確認しておきたい。

2.1

AI 関連特許出願動向と調査・分析時の特集

留意点

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

今年 1 月末に世界知的所有権機関（WIPO）が人工知能に関するレポート 6） を発表した。また日本特許庁
も 7 月に AI 関連発明の出願状況調査 7）を公開した。図
3 は WIPO レポートの AI 関連特許・文献件数推移であり、グローバル特許出願は 2000 年代から徐々に増加し始め、2012 年以降、第 3 次 AI ブームの影響で急激に増加している。

図5

WIPO

AI レポート出願人ランキング 6）

このランキングでは上位 10 社のうち日本企業が 6社ランクインしているが、著者としては違和感を持っ
図3

WIPO

た。AI 関連の各社取り組みやニュースを見ていると、AI 関連特許・文献件数推移 6）

Google（ランキング中では Alphabet）、Baidu やトッ

一方、日本特許庁の AI 関連特許出願件数推移を見る

プ 30 にはランクインしていない Facebook などがもっと、1990 年前後の第 2 次 AI ブーム後はいったん件と上位にランクインするのではないかと思ったからであ数が減少し、グローバルの第 3 次 AI ブームより数年遅る。そこで非常にシンプルな検索式 8） で検索してみた

れて 2015 年より件数が増加し始めている。

ところ、図 6 のような図 5 とは大幅に異なる結果が得られた（Alibaba 以下はトップ 30 にランクインしていなかった BAT ＋ GAFA）。
AI関連特許に関する出願人ランキング(1999-2018)

図4

日本特許庁 AI 関連発明の国内出願件数の推移

7）

図 4 に は “AI 関 連 発 明 ” と “AI 関 連 の 発 明 の う ちIBMMICROSOFTTOSHIBASAMSUNGNECFUJITSUHITACHIPANASONICCANON
GOOGLEBAIDU
ALIBABATENCENTAMAZONFACEBOOK
APPLE

3417
2413
383
629714569
4022162131092
703244281
2434271210

載されているが、AI 関連特許を調査・分析する際の 1

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

累積ファミリー数

G06N が付与されているもの” の 2 つの棒グラフが掲
図6

AI 関連出願ランキング（著者検索式 8））

つ目の留意点は、AI 関連特許分類 G06N（特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム）だけで AI の網羅的な母集団は形成できないという点である。
次に図 5 の WIPO レポートの出願人ランキングをご覧いただきたい。

こ の 差 は WIPO の AI レ ポ ー ト の 分 析 対 象 期 間 が1960 年発行以降であるのと、用いた母集団検索式9）が、“all the AI-related technologies in all their
possible forms and uses” と示されているように非常に広範な範囲までカバーしていることに起因する（一YEAR BOOK 2O1959

特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

例としてモータ制御の特許分類である H02P21/14

表2「機械パラメータの見積りまたは適合，例．磁束，電流

公報番号

発明の名称または電圧」も含まれている）。AI 関連特許を調査・分

出願人・
権利者

CN109146727A

Patent Value
Evaluation
Method andSystem
Based on AI

深圳派富知识产权投资咨询有限公司

CN108846778 A

Product
Concept
Novelty
Evaluation
MethodBased onKnowledge
Base

北京理工大学CN108665182 A

PatentLitigation
RiskPrediction
Method

中国科学技术
大学

海外の知財情報調査・分析に関する AI 出願例

析する際の 2 つ目の留意点は、どこまでを AI として含めるべきか予め確認しておくべきということである。これは自ら調査・分析するときだけではなく他者の分析結果を解釈する際も留意すべき点である。

2.2

知財情報調査・分析関連 AI 出願

次章では海外の知財情報調査・分析関連 AI ツールに つ い て 紹 介 す る が、 そ の 前 に 知 財 情 報 調 査・分析に関する AI 出願について紹介する。著者が設定した
J-PlatPat 検索式 10） でヒットした特許の中から表 1に出願例を示す。

表1

国内の知財情報調査・分析に関する AI 出願例

公報番号

発明の名称

出願人・権利者

特許 6506439

情報処理装置、情報 AI Samurai
処理方法及び情報処理プログラム

特許 6555673

知的財産支援装置お AI Samurai
よび知的財産支援方法並びに知的財産支援プログラム

特開事 業 段 階 推 定 方 法、 竹中工務店
2019-032614 事業段階推定モデル
学習方法、装置、及びプログラム。
特許 6308708

特許要件適否予測装 個人
置および特許要件適否予測プログラム

特開
特許文献自動検索シ 豊 橋 技 術 科
2010-118050 ステムおよび特許文 学大学
献自動検索方法
特開平02-163876

ニ ユ ー ラ ル ネ ッ ト リコー
ワークモデルを用いた文献検索方法

冒頭で紹介した AI Samurai は表 1 に掲載した 2 件も含めて計 7 件の特許権を取得している 11）。ほかには企業の特許文献情報から機械学習により事業フェーズを推定する出願や新規性、進歩性といった特許要件に適合しているか否かの適否を予測する出願がなされている。
一方、海外では中国企業・大学を中心に以下のような特許出願がなされている 12）。

60

US2019130508A1 Searching for FACEBOOK
Trademark
Violations
in ContentItems
Distributedby an onlineSystem3

知財情報調査・分析関連 AI ツール

昨年の拙稿 2）においては日本国内の AI ツールを中心に紹介したので、本稿では海外の知財情報調査・分析AI ツールを中心に紹介する。なお、ここで紹介する AI
ツールは著者自身が試用・利用したものではなく、あくまでもウェブサイト上の公開情報に基づいて収集したものである。

表３

知財情報調査・分析関連 AI ツール 13）-24）

ツール名・概要説明

ベンダー名

AI Patents

AI Patents

機械学習を用いて科学的または技術的概念に基づいて検索するための検索エンジン。
AMBERCITE Ai

Ambercite1 件または複数件の初期教師特許に最も類似した先行文献を見つける AI。
Patent Monitor
AI により特許・文献データを社内独自分類付与。

Averbis GmbH

Cipher

Aistemos Ltd

機械学習を利用した特許分析プ
ラットフォーム。特許リスクの特定、特許費用の管理などの機能を有する。のグループ化から概念を形成するための学習モジュール
Dorothy AI

AI 特許概念検索システムにより、アイデアの概念に焦点を当てた結果を生成。
Patentcloud - Patent Search

特集て技術フレーズ間の関係について学習し、関連フレーズ

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

Dorothy AI

するための検索エンジンは、関連文書の出現率に基づいと、前記クエリ文書に存在する概念の前記関連文書の出現に基づいてクエリ文書への関連文書を検索し、学習モ
ジュールは文書のトレーニングセットおよび文書間関係

InQuartikに基づいて前記学習を実行する。

AI を活用した特許検索。特許品質・価値も算出。
Technology Vitality ReportIP.com機 械 学 習 と 統 計 分 析 に よ り 特
許・アイデアを評価。
InnovationQセマンティックな機械学習検索エンジンを利用。
Legit - Technology Analysis, Legit
Alerting, Dashboard
AI を搭載した調査ツール。特に医療機器・ライフサイエンス向け。
ResoluteAI
AI を活用した先行文献調査

ResoluteInnovation

Patent Similarity

Teqmine毎月学習する AI を搭載した特許検索ツール。

タイトル：科学的、技術的、およびビジネス情報の少な
くとも 1 つを分析するための自動分析システムおよびその他（意匠、商標、出願・権利化サポート）
Patentcloud - Design Search② US20190213407A1（Teqmine）

InQuartikディープラーニングにより短時間で類似画像検索（意匠調査）。

方法
要約：本発明の目的は、科学的、技術的およびビジネス情報の少なくとも１つを分析するための自動分析シス

TrademarkNow – LogoCheck, TrademarkNow
NameCheck, ExaMatch,NameWatch

テムである。自動分析システムは、手段 100 を含む。

機械学習技術を利用したロゴ検索、商標クリアランス調査、商標予備検索、ブランド保護。

め、ソースドキュメントの内容を記述するコレクション

TurboPatent - Patent Drafting TurboPatent（A自動化と AI によりドラフト作 R o w a n T E L S業 を 効 率 化（TurboPatent 名 T e c h n o l o g yGroup）
義で 11 件の特許出願）

レクションデータフォームと同様の構造化データフォー

データ量を処理して収集データフォームを達成するた

データフォームを構造化するための手段、前記構造化コ

ムを含むデータウェアハウスの入力ドキュメントを自動的に識別するための手段、入力文書の前処理とトークン化、および自動分析システムは、入力文書の各項目を分

上記で取り上げた AI ツールのうち、製品・サービス類する入力としてトークン化および前処理された文書をについて特許出願されているものを以下 2 つ紹介する

使用する分類エンジンと、処理手段、構造化手段、自動（英語は機械翻訳を用いて日本語化）。

識別手段、前処理手段を含むトークン化および分類エンジンは、1 つまたは複数のモデリングラウンドでタスク① US10007882B2（Liat Belinson 氏―AI Patentsを実行するように構成されています。

―）
タイトル：デジタル文書間の関連付けを決定するシステ
ム、方法、および装置
要約：関連する科学的または技術的概念に基づいて検索YEAR BOOK 2O1961特許情報分野における AI 活用のススメ特集

図7

RPA の活用イメージ 27）

RPA ツールはサービスや金融、ソフトウェア・通信
著者は知財情報調査・分析 AI ツールを「スクリーニ業界などの事務作業への導入事例が多い 27）。知財業界

ング効率化・レイティング」、「クラスタリング・分類展においては、昨年末に国内 RPA ツールトップシェアの開」、「新規性・進歩性判断」の 3 つで整理しているが 2）、

WinActor が国内特許事務所と、顧客や特許庁・外国代

海外でも同様のタイプの AI ツールが上市されているこ理人などからの書類の授受、所内システム等へのデータとが分かる。

投入等の事務管理業務を自動化するための共同検討を開

ただし、国内外でサービス提供している AI ツールを始したのが、RPA ツール活用に向けた本格的な動きで導入すれば、その日からすぐに調査・分析作業を効率化あるといえよう 28）。国内特許事務所においても納品デーできるわけではない。特に教師あり学習タイプの AI ツータ自動作成、審査請求期限の年次チェック、所内管理シルについては、その仕組み（詳細については各社のノウステムへの各種書類のイメージ登録、各種案件登録処理

ハウなので開示されていない）やクセなどを理解・把握などの活用事例を発表しているところもある 29）。

することが必要である。日本で AI ツールを提供してい

RPA の導入と活用事例について取り上げた知財管理

25）
や ア イ・る FRONTEO「KIBIT Patent Explorer」

誌 30） の論説に言及されている通り、RPA ツールの浸ピー・ファイン「Deskbee」26） は、ユーザー会や研究透はまだ萌芽期にあり、導入を検討中の企業も多い。ま会を開催しており、AI ツールへの理解を深め、活用した現時点では、自動化対象業務としては出願、OA 対応、ていく上で有効な場であると考える。

年金管理などの事務管理作業が中心であり、特許調査や特許分析における導入・活用事例（公開された事例）は

4

知財業界における RPA の状況

AI ツールに続いて、知財情報調査・分析業務の効率化を図る手段として RPA について述べる。

ない。しかし、著者は SDI のように定期的に実施する業務の一部自動化や、調査・分析結果を定型フォーマットの報告書にまとめる作業など RPA ツールを活用できる余地は大きいと考えている。

RPA とはロボティック・プロセス・オートメーショ

なお、RPA ツールを導入する際に必要なのは、現在ン（Robotic Process Automation）の略で、主にホの業務プロセスをそのまま自動化するのではなく、あるワイトカラーの業務の自動化・効率化の仕組みであり、べき業務プロセスの見直しを行う視点である。そのためプログラミング技術がなくても、RPA ツールを利用す

RPA ツールの普及は単なる作業自動化にとどまらず、ることによって作業の自動化を図ることができ、2015

非効率的な業務プロセスを見直す良いきっかけになるの年以降急速に注目が集まっている。

ではないかと考えている点を付言しておきたい。

5

AI ツール・RPA ツールとの協働・共創

ここまで知財情報調査・分析を中心として AI ツール、RPA ツールについて概観してきたが、我々人間がどの62ようにこれらのツールと付き合っていけばよいか、そのの付き合い方の詳細については拙稿 33）でも述べている考え方について私見を述べる。

ので参照いただければ幸いである。

特集のではなく、協働・共創するべきであるという点である。
RPA ツールは人間の行う作業を自動化するので協働相

6

おわりに手であり、AI ツールは人手作業の単純な自動化のみに以上、私見を交えて知財情報調査・分析を取り巻くとどまらないので、協働相手でもあり、新たな価値を生人工知能とその周辺動向として RPA のトレンドに述べみ出すための共創相手となる。

た。

オックスフォード大学の Frey 氏・Osborne 氏の論

今年の 4 月から「働き方改革」も本格的に始動し、考 31）をきっかけとして、AI によって人間の仕事が奪わ働く人にとって現在の作業の効率化を図ることは必須とれるという AI 脅威論が巻き起こった。この背景には、なっている。しかし、作業効率化の先にある人間ならで人間が行っている作業が AI に 100% 代替されてしまはの創造性を追求することがより重要である。RPA ツーう恐れがあった。遠くない将来に AI で完全に代替されルは業務プロセスの見直しと作業効率化に、AI ツールてしまう仕事もあるかもしれないが、現時点の知財情報は作業効率化だけではなく、人の創造性をサポートして調査・分析 AI ツールに限って言えばその可能性は低い。

くれるパートナーとして、今後より一層浸透していくこ

今年 4 月に昭和電工が「IBM Watson Explorer」を

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

一番重要なのは AI ツールや RPA ツールと競争するとになることを期待している。

採用して特許読解システムを構築したというプレスリ
リースを発表した 32）。このシステムでは難解かつ長大注（引用文献・参考文献など）な文章で複雑な依存関係を持つ特許の請求項情報を構造

1） 日本特許情報機構、Japio YEAR BOOK 2018、化し、視覚的に示すことで特許 1 件当たりの読解時間

http://www.japio.or.jp/00yearbook/index.

を約 45% 短縮できたという。現在発表されている「スhtml ［accessed：2019-08-21］

クリーニング効率化・レイティング」、「クラスタリン2） 野崎篤志、特許情報をめぐる最新のトレンド─人工グ・分類展開」、「新規性・進歩性判断」いずれのタイプ

知能、IP ランドスケープおよび特許検索データベーの AI ツールも、人手作業を 100% 代替することはなく、スの進化─、Japio YEAR BOOK 2018より効率化するものであり、協働相手として認識した方が良いだろう。

3） PR TIMES、（ 株 ）AI Samurai は 8 月 1 日 か ら
特許評価 AI システム『AI Samurai®』を発売しま

もう 1 点、認識すべき点として AI ツールの再現性がす、h t t p s : / / p r t i m e s . j p / m a i n / h t m l / r d /ある。従来のブーリアン検索とは異なり、知財情報調査・p/000000066.000021559.html、2019 年分析 AI ツールでは処理のたびに結果が異なる。これを7 月 4 日 ［accessed：2019-08-21］

もって AI ツールの信頼性について議論する向きがある

4） 日本経済新聞、商標登録のトレル、AI 検索エンジ

が、著者は意味のない議論だと思っている。仮に、人間ンを公開、https://www.nikkei.com/article/

が全く同じ 2,000 件の公報を、間をおいて 2 回スク

DGXMZO46544920V20C19A6XY0000/、リーニングした場合、完全に同一の結果になる可能性は2019 年 6 月 25 日 ［accessed：2019-08-低いだろう。AI ツールによって完全な正解が得られる

19］

わけではなく、むしろ人間が見落としていた公報を AIツールにより補足できたり、AI ツールによって提示された先行文献によって研究開発の方向性や特許出願の内容を再検討するなど、共に新たな価値を生み出すためのパートナーとして付き合っていくことが求められているのではないだろうか。
なお、特許情報調査・分析業務における AI ツールと5） Toreru 商 標 検 索、https://search.toreru.jp/［accessed：2019-08-26］
6） 世界知的所有権機関、WIPO Technology Trends– Artificial Intelligence、20197） 日 本 国 特 許 庁、AI 関 連 発 明 の 出 願 状 況 調 査、
https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/
sesaku/ai/ai_shutsugan_chosa.html、2019

YEAR BOOK 2O19

63

特集

特許情報分野における AI 活用のススメ
年 7 月 1 日 ［accessed：2019-08-19］

8） データベース Patbase、検索式 （SC=（G06N
OR G06F15/18*）OR TAC=（"ARTIFICIAL

14）Ambercite、https://www.ambercite.com/［accessed：2019-08-27］

INTELLIGENCE" OR（MACHINE LEARN*）OR15）Averbis GmbH、https://averbis.com/patent-（DEEP LEARN*）OR（DEEP NEURAL）））AND

monitor/ ［accessed：2019-08-27］

EPR=19990101:20181231

検索実施日は2019 年 2 月 2 日。

Trends – Artificial Intelligence、Datacollection method and clustering scheme、
https://www.wipo.int/export/sites/www/
tech_trends/en/artificial_intelligence/
docs/techtrends_ai_methodology.pdf［accessed：2019-08-27］
10）J-PlatPat の論理式

16）Aistemos Ltd、http://cipher.ai/ ［accessed：2019-08-27］

9） 世 界 知 的 所 有 権 機 関、WIPO Technology[ 人工知能 /CL+ 機械学習 /CL+ マシンラーニング /CL+ マシン・ラーニング/CL+ マシーンラーニング /CL+ マシーン・ラー
ニング /CL+ 深層学習 /CL+ ディープラーニング/CL+ ディープ・ラーニング /CL+G06N3/02/
FI+G06N99/00,150/FI]*[ 特 許 ,3C, 調 査 /CL+ 特許 ,3C, 検索 /CL+ 特許 ,3C, 分析 /CL+ 知的 財 産 ,3C, 調 査 /CL+ 知 的 財 産 ,3C, 検 索 /CL+知的財産 ,3C, 分析 /CL+ 商標 ,3C, 調査 /CL+ 商

17）D o r o t h y A I 、 h t t p s : / / d o r o t h y a i . c o m /［accessed：2019-08-27］
18）InQuartik、https://www.inquartik.com/［accessed：2019-08-27］
19）I P . c o m 、 h t t p s : / / i p . c o m / ［ a c c e s s e d ：2019-08-27］
20）Legit、https://legit.ai/ ［accessed：201908-27］
21）Resolute Innovation、https://resolute.ai/［accessed：2019-08-27］
22）T e q m i n e 、 h t t p s : / / t e q m i n e . c o m /［accessed：2019-08-27］
23）TrademarkNow、https://www.trademarknow.
com/ ［accessed：2019-08-27］
24）TurboPatent、https://turbopatent.com/［accessed：2019-08-27］

標 ,3C, 検索 /CL+ 商標 ,3C, 分析 /CL+ 文献 ,3C,25）株 式 会 社 FRONTEO、【 セ ミ ナ ー レ ポ ー ト 】 第調 査 /CL+ 文 献 ,3C, 検 索 /CL+ 文 献 ,3C, 分 析 /3 回「KIBIT Patent Explorer ユ ー ザ ー 勉 強 会 」

CL+G06Q50/18,310/FI]

を 開 催 い た し ま し た、https://www.fronteo.

11）PR TIMES、AI Samurai は 特許評価 AI システム
『AI Samurai（R）』に関する特許権を 7 件を取得

com/blog/kibit/20180226093028［accessed：2019-08-27］

し ま し た、https://prtimes.jp/main/html/rd/

26）アイ・ピー・ファイン株式会社、知財 AI 活用研究

p/000000060.000021559.html、2019 年会、http://www.ipfine.com/deskbee/AI.html

8 月 19 日 ［accessed：2019-08-27］［accessed：2019-08-27］12）Patbase の 論 理 式 （SC=（G06N3/02* OR27）NTT デ ー タ、RPA ツ ー ル『WinActor®』、https://G06N20/* OR G06N99005）AND TAC=

winactor.com/product/WinActor（（PATENT OR（INTELLECTUAL PROPERTY）［accessed：2019-08-26］

OR TRADEMARK） W2 （SEARCH~ OR28）NTT アドバンステクノロジ株式会社・伊東国際特RESEARCH~ OR ANALYZE~ OR ANALYSIS）））

許事務所、NTT-AT と伊東国際特許事務所 特許

OR （SC=G06Q50/184 AND TAC=

事務所内の事務作業を自動化、https://www.ntt-（（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）OR（MACHINE

at.co.jp/news/docs/release181204.pdf

LEARN~）OR（DEEP LEARN~）OR（NEURAL［accessed：2019-08-19］

NETWORK）OR（DEEP NEURAL）））
13）AI Patents、https://www.aipatents.com/

64［accessed：2019-08-27］

29）特 許 業 務 法 人 オ ン ダ 国 際 特 許 事 務 所、 知 財 業 務
へ の RPA の 活 用、https://www.ondatechno.

com/Japanese/about/rpa.html ［accessed：特集

2019-08-19］
情報システム委員会第 2 小委

員会、知財業務の効率化に関する調査・研究

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

30）日本知的財産協会－

RPA の導入と活用事例－、知財管理、VOL.69、NO.8、p 1134、201931）Carl Benedikt Frey, Michael A. Osborne、
THE FUTURE OF EMPLOYMENT:HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO
COMPUTERISATION?、https://www.
oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/
The_Future_of_Employment.pdf [accessed :2019-08-27]
32）昭和電工、AI を用いた特許読解支援システムを構築、
https://www.sdk.co.jp/news/2019/27188.
html、2019 年 4 月 10 日 ［accessed：2019-08-27］
33）野崎篤志、特許情報と人工知能（AI）：総論、情報 の 科 学 と 技 術、68 巻、7 号、p316-325、2018 年YEAR BOOK 2O1965