知的財産戦略経営のための
特許情報分析手法
パテントマップ作成および読解支援ツールの開発について㈱アイ・ピー・ビー製品開発部
情報分析コンテンツ開発課

小池PROFILE

孝幸

1999年3月東北大学・大学院修士課程修了。同年株式会社リコーに入社し、複写機の開発に携わった後、2006年より現職。

03-3769-8830
東京大学史料編纂所
前近代日本史情報国際センター・特任教授

石川PROFILE徹也

ishikawa@hi.u-tokyo.ac.jp

1 はじめにわが国では、2003年に内閣府内に設置された知的財

1971年3月慶応義塾大学大学院修士課程修了。富士フイルム（株）足柄研究所、図書館短期大学、図書館情報大学、筑波大学等を経て現職。現在、歴史知識学の創成研究に従事。筑波大学名誉教授。工学博士。
特許版産業日本語委員会委員

03-5841-1614

2 特許情報の分析手法
本稿では株式会社アイ・ピー・ビー（以下IPBと記す。

産戦略本部によって決定された「知的財産推進計画」にhttp://www.ipb.co.jp）の分析手法を取り上げる。IPB

基づき、知的財産の創造・保護・活用を強化するためのでは企業の特許データと財務データを統合的に管理する

様々な施策が推進され、企業活動においても知的財産戦独自の「特許経済情報データベース」を構築しており、略への取り組みが活発化し、知的財産に対する関心が高これを用いた特許情報の分析処理技術を確立している。

まり続けている。

以下で、分析手法の概要と分析事例について説明する。

特に企業においては、研究開発投資の効率性、研究開発の成果としての知的財産の収益性が問われる中で、自2.1 特許関連性構造分析

社の事業戦略、研究開発戦略との関係において、的確に本手法は、分析対象となる特許群について文書ベクト

自社保有特許群を整理および把握し、かつ同業他社の動ルを用いたクラスタ分析を実施し、クラスタ間を類似性向も視野に入れた上で、知財ポートフォリオの最適化をの高いものから連結することによって、特許群に含まれ図っていく必要がある。

る共通の要素を自動的に整理・分類し、その関連性を可

しかしながら、数百万件以上に及ぶ膨大な量の特許情視化する。

報から、人手により自社や競合他社が保有する特許群を例えば、ある企業が保有する特許群について特許関連客観的に評価し、比較を行うのは容易なことではない。

性構造分析を実施すれば、出願を行っている分野およびそこで、形態素解析、構文解析といった自然言語処理

出願件数、さらにクラスタに分類された特許群の内容を技術や、クラスタ分析、多変量解析等といった統計解析読み取ることで当該企業が保有している技術を把握するを特許情報の分析に応用し、パテントマップ等を機械的ことができる（図1）。に自動作成するソフト、アプリケーションが次々に開発され、注目を集めている。

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寄稿集

Part

図1

図2

4 データによる分析と評価

某企業保有特許群の特許関連性構造図

特許関連性構造図（図1）のクラスタポジションマップ

知的財産戦略経営のための特許情報分析手法

Japio 2008 YEAR BOOK 245

2.2 クラスタポジションマップ
また、図2はIPBで開発したパテントスコアを用いて、

2.3 課題解決マトリクス
特許関連性構造分析では文書ベクトルを用いたクラス

特許関連性構造分析により作成したクラスタ毎のパテンタ分析により特許群を分類したが、特許群からテキストトスコアを集計し、縦軸に合計値、横軸に1件単位でのマイニングにより課題や解決手段に相当するキーワード最高値を取り、件数をバブルの大きさとしてプロットしを抽出し、これらを軸にして特許群の内容を分類して表たものである。

示することで、注力している技術の具体的内容をより詳

パテントスコアは、特許出願後の経過情報等を指数化することで、個別特許の質の高さ（特許の注目度）を公開情報に基づいて算出した客観的な評価値である。

細に把握することができる。
図3に、課題解決マトリクスの分析例を示す。図中に示されている各課題（縦軸）は、分析対象特許群の【要この様な特許単位での評価値と特許関連性構造分析と約】から抽出されたキーワード群において一致性を有すを併せて用いることで、従来のように件数による分析だるキーワードの集合で形成しており、解決手段（横軸）けではなく、どのような技術に強さを有しているのかをについては、【請求項】から抽出されたキーワードを用可視化することができる。

いて同様の処理により作成している。表示している数値
は、課題および解決手段に含まれるキーワード両方を使

図3246

Japio 2008 YEAR BOOK

Group4「釣竿」（図1）に分類された特許群の課題解決マトリクス

寄稿集

Part

用している特許件数を表している。

4 データによる分析と評価

2.5 類似特許検索

また、自社および競合する他社の特許群を合わせて分一般に行われる特許の調査および前述した様な特許分析することで、自社と他社の出願内容の違いをより端的析においては、企業単位で特許分析する場合を除き、膨に把握できる。さらに、出願された期間を区切って集計大な特許群の中から分析に必要な特許群を如何に網羅的すれば、出願動向を可視化することも可能である。に抽出するかが結果の成否を分ける。
分析対象母集団を作成するツールとしては、特許文献の書誌情報や技術分類（IPCなど）を用いた検索や、キ

2.4 技術要素分析
多変量解析の手法の一つである因子分析を用いることーワード検索といった手法の他に、類似特許検索

で、分析対象特許群が潜在的に有する共通性を、文中に（http://atlas.ipb.co.jp）という手法も有用な手法の一記載されたキーワードの組み合わせ、すなわち技術要素つである。

として抽出することも可能である。

この手法は、特許の出願番号や技術内容をまとめたテ抽出した技術要素と前述したパテントスコアを用いる

キスト文を入力すると、入力文から形態素解析によってことで、分析対象特許群における出願人毎の競争力を技切り出されたキーワードの重要度を要素とする文書ベク

術要素単位で比較することができる（図4）。

トルを生成し、文書ベクトル間の類似性を元に、約このような分析を通じて、出願人毎の強みや弱みとなる技術要素や、技術提携の関係にある企業およびグループ企業間での技術的補完関係等を明らかにすることがで750万件以上に及ぶ特許データベースから、内容の近い公報を自動抽出するというものである（図5）。
類似特許検索は、入力した特許やテキスト文の内容に近い特許から順に表示するため、先行技術調査等に非常きる。

図4

クラスタ68「中通し竿」（図1）類似特許群の技術要素分析結果

知的財産戦略経営のための特許情報分析手法Japio 2008 YEAR BOOK 247

に有用であると共に、本稿で述べてきた特許分析により表示に際しては各請求項の上位請求項に出現していない技術動向分析や競合比較を行う場合にも有効な手法であ文節のみを色付きで表示する。
このような処理を施した上で請求項を概観すれば、記る。
例えば、自社もしくは他社で出願されている特許、あ載内容の近い請求項はどれか、読む必要のある請求項は

るいは開発を計画している技術について、類似特許検索

どこか、さらには、文節の色から各請求項のポイントはを行った結果を母集団として特許関連性構造分析（図1）どの部分にあるのかを瞬時に判断でき、特許の内容を迅や課題解決マトリクス（図3）、技術要素分析（図4）と速に把握していくことが可能になる。

いった多面的な分析を行うことにより、当該技術開発の特許の分析においては、分析結果から特許一件単位の継続可否判断、もしくは技術の新たな用途探索等、今後内容を理解した上で、さらに分析を繰り返し行うことでの技術戦略の策定に必要な分析結果を得ることができる。

分析の精度を高めていくことが肝要であり、分析ツールと共に、読解支援ツールを併用することは、より良い結

2.6 請求項構造図

果を得るためにも有効である。

特許に記載されている文章には専門用語が多く含まれており、特に特許請求の範囲に記載された文章についての内容を理解するだけでも多大な労力が必要とされる。

3 今後の展開

この様な特許請求の範囲の読解を支援するための手法
が、請求項構造図(http://atlas.ipb.co.jp)である（図6）。
本手法は、特許請求の範囲に記載された文章について、我が国においては年間40万件以上の特許出願があり、膨大に蓄積された特許情報の内容は高度化、複雑化の一意味を把握できる最小単位（文節）に分割した上で、文途を辿っており、人手のみにより多大な労力と時間をか節に含まれるキーワードの品詞情報から文節間の係り受けて分析をすることはもはや現実的ではない。そのため、けを判定し、請求項毎に文章構造を可視化する。さらに、大量の特許情報を迅速に処理し得る分析手法が数多く提図5248

出願番号H18-123284（クラスタ68「中通し竿」（図1）に含まれる公報）の類似特許検索結果

Japio 2008 YEAR BOOK

寄稿集

Part

案され、様々な目的、場面で活用され始めている。

4 データによる分析と評価

参考文献

本稿にてこの様な特許分析手法のうちの幾つかを紹介

1）増山博昭（2006）「知的財産戦略経営〜事業・したが、企業が知的資産を最適化することで収益を最大R&D・知財の三位一体を実現するMOTの真髄〜」化していくためにも、これらの分析手法は必須であり、

日経BP企画

企業の知財担当者や研究開発の担当者、経営者らのニーズに即した既存分析手法の改良及び新たな手法の開発が引き続き期待されている。

図6

出願番号H07-014261（クラスタ68「中通し竿」（図1）に含まれる公報）の請求項構造図

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