AIによる最適アルゴリズム探索技術を搭載した特許自動分類ツール（PatentNoiseFilter）
Patent automatic classification tool “PatentNoiseFilter “ equipped with AI-based optimal algorithm searchtechnology
IRD 国際特許事務所 所長・弁理士／株式会社アイ・アール・ディー

谷川英和

1986 年神戸大学工学部システム工学科卒業。同年、松下電器産業（株）［現パナソニック］に入社し、中央研究所等において、データベース管理システム等の研究開発に従事。1999 年弁理士試験合格。2002 年１月、IRD 国際特許事務所を開設。
所長、弁理士。2003 ～ 2007 年３月京都大学 COE 研究員、2007 年４月～京都大学非常勤講師、2011 年４月～
大阪大学非常勤講師（現招聘教授）2019 年４月～関西学院大学非常勤講師、2020 年４月～兵庫県立大学非常勤講師。
博士（情報学）。弁理士会、日本知財学会、情報処理学会各会員。2007 年度から特許版産業日本語委員会委員。

長岡技術科学大学准教授

野中尋史

2011 年３月 豊橋技術科学大学大学院電子・情報工学専攻修了 博士（工学）。2011 年４月 同大学産学官連携研究員。2011 年７月 名古屋大学研究員。2012 年４月 大分工業高等専門学校情報工学科助教。2014 年４月 同校講師。2015 年４月 長岡技術科学大学情報・経営システム工学専攻 講師。2018 年 12 月 同大学准教授。現在に至る。この間、特許情報解析、画像情報解析などの研究に携わる。電子情報通信学会（信越支部委員、信越支部庶務幹事を歴任）、知財学会会員。

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はじめに

我々は、2002 年以降、発明の着想から権利化、権利行使に至る特許ライフサイクルにおける各作業についそこで、我々は、特に、大規模特許調査や SDI において利用できる、AI 技術を用いた特許自動分類ツール“PatentNoiseFilter®”（ 以 下、 適 宜「PNF」 と 言 う ）を開発した。て、工学的にアプローチを行う特許工学の研究を行ってきている１）。特許工学は、特許ライフサイクルにおける各種作業に対して、方法論を抽出し、ツール（以下、「特2PatentNoiseFilter（PNF）の概要

許工学ツール」という）と教育により、方法論の普及をPNF は、人工知能・自然言語処理技術を活用し、特図ることにより、各種作業の品質と効率の向上を目指す

許のユーザによる分類結果である教師データを AI に学ものである。

習させることで、特許データを自動的に分類できるツーまた、特許ライフサイクルの上流工程を構成する特許ルである。

調査作業において、大量の特許データを対象とする大規PNF は、ユーザが分類した教師データを AI に学習さ模特許調査が各企業で頻繁に行われている。また、特許

せ、学習器を取得する学習モジュール（図１参照）と、の検索条件を指定しておき、その検索条件に合致する特学習器を用いて特許データの分類予測を出力する予測モ

許情報を定期的にチェックし、必要なデータを収集するジュール（図２参照）とを有する。

SDI も多くの企業で実施されている。
しかし、大規模特許調査や SDI 等の多数の特許の調査において、全てを人手で行うことは非効率であることが企業の課題になっている。
一方、ハードウェアの処理能力の向上と機械学習の進歩とにより、使用可能になってきている人工知能（AI）
技術を利用した特許調査支援が望まれている。

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3

PatentNoiseFilter（PNF）の特徴

PNF は、特許分類の精度を高めるために、以下に示す種々の技術を有している。

PNF では、手がかり句を用いて、明細書から解決手段効果表現文、効果表現文を抽出する ３）。また、PNF
では、特許文書全体の構造情報とその意味関係をグラフで表現したグラフベースの教師なし重要技術語抽出手法
を用いて、解決手段用語、効果用語を取得する４）。
（3）統計処理結果利用技術
図１

学習モジュールの概念図

PNF で は、 ２ 以 上 の PNF の 予 測 結 果 に 対 し て、「AND」「OR」「多数決」といった統計処理を行い、最終的な予測結果を得ることもできる。
（4）関連語辞書の使用
然言語処理を行い、用語の上位概念語、下位概念語、同義語といった関連語の集合からなる関連語辞書を使用している。
つまり、機械学習のモジュールに与えるベクトルを構成する際に、関連語辞書を使用して、ベクトルの次元を図２

予測モジュールの概念図調整して、精度向上に役立てている。
なお、関連語辞書を構築する構築機能では、まず、日3.1

ユーザに安心を与えるための技術本の特許公報（公開特許公報、登録特許公報）から手がPNF は、教師データを評価する機能を有する。このかり句を用いて用語間の関係性を取得し、関連語辞書を評価機能は、教師データに対してｋ - 分割交差検証２）を構築する５）。本機能では、例えば、「などの」と「等の」行うことにより実現する。という表現の前後に記載されている用語は上位概念語、PNF では、学習器を作成するために使用しようとす下位概念語の関係にあることに着目する。例えば、「HDDる教師データを評価できるために、人手によりさらに特などの記録媒体」などである。この例では、「記録媒体」

許の分類を行う必要があるか否かを判断することが可能が「HDD」の上位概念語の関係にある。しかし、「などになる。の」と「等の」だけでは、「パソコンなどのキーボード」のように上位概念語、下位概念語関係にない場合であっ3.2

精度向上のための各種の技術（1）３つのモジュールの搭載ても登録を行ってしまう。そのため、「パソコンのキーボード」のように「などの」と「等の」を「の」に言いPNF は、２種類の深層学習のモジュールと１種類の換えられる場合は、上位概念語、下位概念語の関係になランダムフォレストのモジュールとを保有し、これら３いとした。また、「メモリや HDD などの記録媒体」のつのモジュールを適切に用いて、精度の高い分類を行えように共通の上位概念語、もしくは下位概念語を持つ用ることを特徴とする。

語が列記されている場合も上位概念語、下位概念語の関（2）対象データ選択技術係にないとした。そして、共通の上位概念語と下位概念PNF では、「要約書」「特許請求の範囲」「特許分類コー

語を持つ用語は、同義語であるとした。

ド」「重要情報」等のうちの中からのデータの組み合わせを種々作成し、種々のデータの組み合わせを用いて、学習処理、予測処理を行える。

3.3 ユ ーザ指向の最適アルゴリズム探索技術

なお、重要情報とは、明細書から自動抽出した解決手特許の分類において、どのような機械学習のアルゴリ

段効果表現文、効果表現文、解決手段用語、効果用語でズム（例えば、深層学習、ランダムフォレスト）が有効ある。

であるか、また同じ機械学習のアルゴリズムでも、どのYEAR BOOK 2O2O 251

3

特許情報の高度な情報処理技術

PNF では、約 30 年分の特許公開公報に対して、自図３

PNF の学習処理の画面モジュールが良いか、さらに教師データおよび予測デールゴリズム情報を決定することである。

タとして、どのような情報の組み合わせ（例えば、要約書、つまり、PNF では、機械学習の 3 つのアルゴリズム、特許請求の範囲、明細書、分類コードなど）を用いれば使用する情報の複数の組み合わせ、統計処理（「AND」

精度が上がるかを判断することは極めて困難である。

「OR」「多数決」）の利用の有無といった３観点を組みつまり、分類対象の特許の技術分野や技術内容に応合わせて多数のアルゴリズム情報の候補を自動作成し、じて、適切な機械学習のアルゴリズム、適切な機械学習各アルゴリズム情報に従った教師データを作成し、各教のモジュール、および適切な使用情報の組み合わせが異師データを、上述した評価技術により、ユーザが指定しなってくる、と考えられる。

た精度（「再現率」「適合率」「Ｆ値」「正解率」のうちのまた、ユーザが特許自動分類ツールを使用する目的もいずれか）を評価することにより、ユーザが必要な精度種々あり得る。つまり、大量の特許情報から技術動向をに対して、最も高い精度を有する学習器を自動的に取得

大雑把に掴みたい場合には、効率的な調査を行うためにできる。

適合率を上げたいと考え、SDI において、関連特許を決して漏らしたくない場合には、漏れを少なくするためこのような最適な学習器を用いて、予測処理を行うことにより、特許分類の予測精度が向上する。に再現率を上げたいと考え、Ｆ値や正解率を上げたいと考える場合もある。
そこで、PNF では、以下に説明するユーザ指向の最適アルゴリズム探索技術を採用する（図３参照）。

PNF の出力例

以下の図４は、PNF の出力例である。
図４に示すように、PNF では、３つのアルゴリズム

つまり、PNF は、ユーザが最も重視する精度を指定と種々の情報（要約書、特許請求の範囲、分類コード、でき、指定された精度が最も高いアルゴリズム情報が選重要情報等）と統計処理の有無との多数の組み合わせを択され、このアルゴリズム情報に従った学習器を生成す構成し、各組み合わせごとにユーザが指定した精度（「再る。

現率」
「適合率」
「Ｆ値」「正解率」）を算出し、提示できる。

ユーザが指定可能な精度は、「再現率」「適合率」「Ｆ値」「正解率」のうちのいずれかである。

また、図４に示すように、使用するモジュールにより各精度にかなりのばらつきがある。同じ特許のリストをまた、アルゴリズム情報は、３種類のうちのモジュー対象として評価しているのであるが、正解率は 0.772

ルのうちの使用するモジュール名、学習および予測で使から 0.983 までのばらつきがあり、適合率は 0.982

用する情報の組み合わせに関する情報、統計処理の有無から 0.998 までのばらつきがあり、再現率は 0.772

及び統計処理の内容を特定する情報である。

から１までのばらつきがあり、Ｆ値は 0.87 から 0.992

また、アルゴリズム探索とは、最も精度が高くなるア2523.4までのばらつきがあった。

図４

PNF の出力例

つまり、図４によれば、一般的に、機械学習を用いた

validation and bootstrap for accuracy

特許分類システムでは、分類した特許の分野や内容によe s t i m a t i o n a n d m o d e l s e l e c t i o n ”.

り、どのような情報を使用して、どのアルゴリズムを採

Proceedings of the Fourteenth International

用するのが最適であるかを、人が判断することは極めてJoint Conference on Artificial Intelligence 2

難しいことが分かる。

（12）: 1137–1143.（Morgan Kaufmann, SanMateo）

4

まとめ

ユーザ指向の最適アルゴリズム探索技術を有する特許
自動分類ツール（PatentNoiseFilter）について説明した。
このような技術を有する PNF は、ユーザが分類した
い特許データに適合し、かつユーザが高めたい精度を高めることを示せた。

３）坂地泰紀他：Cross-Bootstrapping: 特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法 , 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. J93-D, No. 6, pp.742–755（2010）４）邊土名朝飛他：特許構造を考慮したグラフベース教
師なし重要技術語抽出，人工知能学会

全国大会（2020）
５）難波英嗣他 ,「特許、論文データベースを統合した

今後、特許分類の精度をさらに上げるために、機械学検索環境および動向分析ツールの構築」，2006 年

習の各モジュールの改善、第４のモジュールの導入等を

度 Japio「特許情報活用の時代の検索と機械翻訳行っていきたい。

技術」，pp116-119，2006.

参考文献
１）谷川英和他，特許工学入門，p1 ～ p7（2003），
中央経済社
２）Kohavi, Ron （1995）.“A study of cross-YEAR BOOK 2O2O 253

特許情報の高度な情報処理技術

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