特許出願技術動向調査

─機械学習を活用した最新動向推定─
Report on trends of patent applications and technology on specific technology fields

特許庁

総務部企画調査課

立花啓

機械分野の特許審査、特許文献の機械翻訳、特許情報施策等に携わり、令和元年７月より現職にて出願動向調査や統計調査に従事。
PA0930@jpo.go.jp

1

はじめに特許出願は公報として広く一般に公開される。特許の公開情報は、企業・大学等における研究開発の成果に係る技術情報や権利情報である。これらの特許情報から、

03-3592-2910

械学習により最新動向を推定した結果を紹介する。

2

機械学習を活用した最新の特許出願動向の推定

2.1

推定方法の概要

先端技術分野等の特許出願状況や研究開発の方向性を分

過去の特許出願技術動向調査において、人手で母集析することで、企業・大学等における今後の研究開発の団からのノイズ排除と技術区分付与を行った結果を学習方向性を決定する指針となる。そこで、特許庁では、「特データとし、過去の調査と同じ検索式を用いて作成した許出願技術動向調査」と題し、国の政策として推進すべ調査終了後の特許文献の母集団に対し、機械学習によりき技術分野、社会的に注目されている技術分野について、ノイズ排除と技術区分付与を行う。
機械学習モデルとしては、①最新性、②適用実績、③特許出願動向を中心に分析を行っている。
この調査では、特許分類やキーワードを用いた検索式

学習コスト、④タスクとの親和性、の４つの観点から、により作成した特許文献の母集団からのノイズ排除（調サポートベクターマシン（SVM）とマルチヘッドニュー査対象の技術分野に該当しない文献の排除）、及び技術ラルアテンションモデル（MH-NAM）を採用する。機

区分の付与を人手の文献読込みにより行っている。その械学習の適用イメージや各モデルの詳細は、昨年の寄ため、調査に係るコスト（費用、作業時間、作業負荷）

稿 1 を参照されたい。

が膨大となっており、より多くのテーマについて調査を機械学習に使用する特許文献のテキストデータは、日実施したいというニーズに対応できていない。また、一本語に統一することとし、外国語文献については、全文

度調査を実施したテーマに対して継続的に調査を行うこの日本語機械翻訳文を用いる。とも、費用対効果の点で難しい。さらに、IoT のように、複数の技術分野にまたがる調査テーマにおいては、調査

2.2

過 去 に 調 査 を 行 っ た ４ つ の 技 術 テ ー マ に つ い て、対象となる文献数が膨大となるため、人手による作業は困難である。

2017 年出願分までの特許出願動向を推定した。対象

そこで、特許庁では、調査の際に人手で行っている母の技術テーマを表１に示す。「検索式文献数」は、調査集団からのノイズ排除及び技術区分の付与の作業を、機時に検索式により作成された、ノイズを含む母集団の文械学習により代替し、効率的に調査を行う手法を検討している。
本稿では、過去に調査を行った技術分野について、機96

最新動向の推定結果

1

根生拓弥、特許出願技術動向調査～ AI 関連技術テーマの調査結果／機械学習を用いた調査手法～、Japio YEAR
BOOK 2019, pp.84-91

献数であり、「調査対象文献数」は、ノイズ排除後の文除／技術区分付与のノイズが少なくなる。

献数である。

Ｆ値は、再現率と適合率の調和平均（バランスの良さ）

これらの技術テーマの機械学習による推定の精度と、これらのうち２テーマの推定結果の一部を紹介する。

である。再現率と適合率の値が高いほど、また、再現率と適合率の値が近い（バランスが良い）ほど、値が高く

12.2.1

特許情報施策および事業なる。
推定精度（1） 精度評価方法（3） 精度評価結果

人手解析済みで、ノイズ／非ノイズの情報と技術区分

各技術テーマにおけるノイズ排除の精度を表３に示の情報のある文献のうち一部を評価用とし、残りを学習す。各技術テーマのノイズ排除のＦ値は、75%~95%用として使用する。各技術テーマにおける文献数を表２

程 度 で あ る。 い ず れ の 技 術 テ ー マ に お い て も、MH-に示す。

NAM の方が SVM よりも高精度であった。
次に、各技術テーマにおける技術区分付与の精度を表（2） 精度評価指標４に示す。技術区分付与の精度指標は、マイクロ平均Ｆ精度評価指標として、文書検索や文書分類等において最もよく使われている、再現率、適合率、Ｆ値を採用する。これらの算出方法を図１に示す。

値とマクロ平均Ｆ値を使用する。
マイクロ平均Ｆ値は、すべての技術区分を一つの技術区分に統合した場合のＦ値である。個々の技術区分に対再現率は、ノイズ排除や技術区分付与の漏れのなさをする文献ごとの正解／不正解の結果をすべての技術区分定量化したものであり、再現率が高いほど、ノイズ排除でマージ（加算）し、Ｆ値を算出する。付与文献数の多／技術区分付与の漏れが少なくなる。

い技術区分の精度に影響されやすい。

適合率は、ノイズ排除や技術区分付与のノイズのなさ

マクロ平均Ｆ値は、各技術区分に対して算出したＦ値を定量化したものであり、適合率が高いほど、ノイズ排の単純平均である。付与文献数の少ない技術区分の精度

表１

表２

対象とした技術テーマ

学習データと評価データの文献数

図１

精度評価指標YEAR BOOK 2O2O97図２表３各技術テーマのノイズ排除の精度

表４

各技術テーマの技術区分付与の精度

出願先国別の出願件数推移（日米欧独中韓への出願）に影響されやすい。

（1） 自動走行システムの運転制御

各技術テーマの技術区分付与のマイクロ平均Ｆ値は

平成 29 年度に調査した「自動走行システムの運転制

39% 〜 70%、マクロ平均Ｆ値は18% 〜 32% であった。

御」では、2010-2015 年の出願を対象としたが、機総じて SVM の方が MH-NAM よりも高精度であった。

械学習により 2017 年の出願までの出願動向を推定した。

2.2.2

推定結果の概要

４つの技術テーマのうち２テーマについて、最新の出国別の出願件数推移、図３に出願人国籍別の出願件数推願動向を推定した結果の概要を紹介する。なお、ここで移を示す。出願先国別にみると、日本を除く各国で近年

は MH-NAM による推定結果を紹介する。また、出願出願が増加しているが、出願人国籍別にみると、日本を件数推移の各グラフにおいて、直近２年程度は、データ含め各国で増加傾向にある。

ベース収録の遅れ等により、全データを反映していない可能性がある。

98

全体動向（ノイズ排除の結果）として、図２に出願先技術区分別動向として、図４に運転支援システム（運転負荷軽減システム）の出願件数推移を示す。運転負荷

図３

図４

特許情報施策および事業

1

出願人国籍別の出願件数推移（日米欧独中韓への出願）

技術区分（運転支援システム（運転負荷低減システム））別出願件数推移（日米欧独中韓への出願）

軽減システムの出願件数は全般的に増加傾向にある。の各観点の出願件数推移を示す。

（2） LTE-Advanced 及び 5G に向けた移動体無線通3信システム
平 成 28 年 度 に 調 査 し た「LTE-Advanced 及 び
5G に向けた移動体無線通信システム」では、20102014 年 の 出 願 を 対 象 と し た が、 機 械 学 習 に よ り2017 年までの出願動向を推定した。
全体動向（ノイズ排除の結果）として、図５に出願先国別の出願件数推移、図６に出願人国籍別の出願件数推移を示す。また、技術区分別動向として、図７に技術軸おわりに

本稿では、機械学習を活用した特許出願の最新動向の推定について紹介した。
４つの技術テーマの推定結果は、特許庁ウェブサイトにて閲覧が可能である。
https://www.jpo.go.jp/resources/report/gidouhoukoku/tokkyo/index.html
機械学習による出願動向の推定は、精度向上の余地は

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100

図５

出願先国別出願件数推移（出願先：日米欧中韓）

図６

出願人国籍別出願件数推移（出願先：日米欧中韓）

図７

技術区分別出願件数推移（出願先：日米欧中韓）あるものの、人手での作業と違い、統一した基準に沿っ最後に、我が国の企業、大学等が、研究開発戦略策定た均質な作業を行うことができるという利点を有しておの際、特許出願技術動向調査の調査結果を有効に活用すり、今後、技術動向調査へのさらなる活用の可能性を有ることで、効率的な技術開発を進め、我が国の国際競争するものと考えられる。

力強化につながれば幸甚である。

特許情報施策および事業

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