知財の価値・活用

OECD による特許情報分析とその背景
経済協力開発機構 科学技術イノベーション局 科学技術政策課
エコノミスト（特許分析担当）

小出 輝

抄録
OECD は知財関連業務として特許情報の分析を行っております。そこで本稿ではその概要とOECD が特許情報分析を行う業務背景について紹介します。また約 2 年の赴任経験から、OECD
にて特許庁からの赴任者に寄せられる期待について述べたいと思います。

1. はじめに的見解であり、OECD またはその加盟国や日本特許庁の見解を示すものではないことを予めお断りしておきます。

筆者は 2017 年より経済協力開発機構（OECD）に赴任の機会をいただき、本稿執筆時点で約 2 年が経

2. OECD が特許情報分析を行う目的

ちました。この度、知財の価値、活用と OECD 業務との関連について執筆依頼を頂きました。
筆者自身も赴任前、OECD 業務と知財、特許とは「そもそも OECD は一体何をしている機関なのでどのような関係にあるのか疑問を持っておりましすか？」。OECD に赴任する前、特許庁または知財た。同じ国際機関であっても世界知的所有権機関

関係者の知り合いからよく聞かれた質問です。また（WIPO）とは異なり、直接 OECD と連携する経験はは「経済研究を行うのですか。」、「特許データの整ありませんでしたし、OECD からのアウトプットを備、処理は大変そうですね。」といわれることがあ

利用する機会も多くありませんでした。

りました。さらに、OECD には多くのエコノミスト

最初に結論を述べますと、OECD は知財関連業務が在籍していることもあり、「OECD であれば特許制として特許情報の分析を行っております。そこで本度の導入が経済的にどのような価値を生み出してい稿ではまず、なぜ OECD は特許情報分析を行う必要

るのか定量的に算出できるのではないですか。」とがあるのかという点から始め、具体的にどのようないうようなコメントも頂いたことがあります。これ

特許情報分析を行っているのか、そして、その分析

は特許政策に関心がある者であれば、いつか解を得

結果は OECD または我が国でどのように役立っていたいと思う命題なのかもしれません。筆者自身も赴るのかという流れで説明します。最後に、OECD に任前、そのような想像や期待をしていましたし、同て特許庁からの赴任者に寄せられる期待について触じような疑問を抱いていました。

れたいと思います。また、筆者は OECD から発行さOECD は何をしている組織なのかという問いに対れたレポートから過去 OECD が行った特許情報分析

しては、一般的には様々な説明がなされています。

の内容や成果を調査してきました。本稿ではその調

例えば、世界最大のシンク・タンクであり、経済・査結果も含めて紹介します。

社 会 の 幅 広 い 分 野 に お い て 多 岐 に わ た る活動をまた、本稿において示す見解はすべて筆者の個人行っている国際機関であるという説明 1）や、OECD

1）外務省ウェブサイト〈https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oecd/gaiyo.html〉

2020.1.30. no.296

37

tokugikon

2-1. OECD の業務概要

条約 2）3）（第 1 条）によれば、世界経済の発展に貢献すること（経済成長）、経済発展の途上にある地域

上述のように、一般的には OECD は政策シンクタの健全な経済成長に貢献すること（開発）、多角的・ンクとしての研究・分析機能を役割として担ってい無差別な世界貿易の拡大に寄与すること（貿易）をるといわれています。そして、民間機関を含め他に

目 的 と す る と さ れ て い ま す。 ま た 歴 史 的 に は、も多くの政策シンクタンクが存在する中で、OECD

1948 年に米国による戦後の欧州復興支援策であるはその客観的な統計・データに裏打ちされた政策提マーシャル・プランの受入れ体制を整備するため、言が比較優位であるといわれています 6）7）。これら

欧州経済協力機構（OEEC）がパリに設立され、そのの整理を踏まえて、改めて筆者自身の経験でいえば後、欧州経済の復興に伴い、欧州と北米が対等のOECD 業務は以下の四つの階層で行われています。

パートナーとして自由主義経済の発展のために協力①基礎的な統計・データの整備を行う機構として OEEC が発展的に改組された機構②各国政策・データ等の研究及び分析であるという説明③政策提言などがあり、たしかに全体的4）5）④場合によっては、理事会勧告等の「ルール・メイ

な概念は理解することができます。

キング」

しかしながら、OECD の業務範囲は非常に幅広く、その機能の捉え方は立場や取り組む政策、課題に①〜③の業務が政策シンクタンク機能に対応してよって変わりますし、または、時代とともに変化しおり、OECD は特にデータに基づいた検討を行う点ていくものであることから、個々の実務との関係でに特徴を持ちます。OECD 加盟国に対し如何に価値その機能を明確に説明することはなかなか難しいとの高い分析や提言をすることができるかが重要とな思います。特に特許審査官という立場で見たときります。この機能こそが OECD の主たる業務なのでに、OECD の役割とは一体どのようなものであるか、はないかと考えます。一方で、④のように理事会勧ということを具体的に捉えることは必ずしも容易で告などにより、シンクタンク機能だけでなく、自らはありません。

一定のルール・メイキング 8）9）も行うなど政策実施

そこで 2. では、一人の特許審査官として筆者自機能も有します。

身がこれまでに得た業務経験の範囲において、筆者

筆者は現在、研究開発の国際協力促進のための施なりに考える OECD の機能をまず述べて、その後特策検討を命題（プロジェクト）としております。そ許関連業務との関係を紹介します。なお、筆者はこで具体的に上述の①〜④の階層に、筆者の担当プOECD の科学技術イノベーション局で科学技術政策

ロジェクトを当てはめてみます。まず主たる業務と課に所属しておりますので、上述の「筆者自身がこして、いかなる施策を講じることが国際協力の促進

れまでに得た業務経験」とは OECD の中でもおおよに繋がるか、具体的な施策、または、方向性を提案

そ科学技術政策またはイノベーション政策（以下、するという業務を行っています。例えば国際協力す単に「科学技術政策」という。）周辺の業務が対象でるべき開発分野や途上国との協力の在り方の提案なあるとご理解いただければ幸いです。

どがそれにあたります（③政策提言）。そして、そ2）正式には Convention on the Organisation for Economic Co-operation and Development
全文は OECD ウェブサイト〈https://www.oecd.org/general/conventionontheorganisationforeconomicco-operationanddevelopment.htm〉
3）前掲註（2）の日本語訳は以下のウェブサイトに掲載のデータベース「世界と日本」を引用した。
〈http://worldjpn.grips.ac.jp/documents/texts/mt/19601214.T1J.html〉
4）外務省ウェブサイト、前掲註（1）5）勝野正恒ら、『国際機構と日本外交の行方』、第Ⅱ部第 11 章、（株）かまくら春秋社、2007 年
6）OECD 日本政府代表部ウェブサイト〈https://www.oecd.emb-japan.go.jp/mcm2014/pdf/setsumei.pdf〉
7）長谷川敬洋、2020 年の OECD の存在意義、OECC 会報第 83 号、2018 年
8）OECD ウェブサイト〈https://www.oecd.org/legal/legal-instruments.htm〉
理事会勧告は法的拘束力はないが実践的な OECD の法的手段であり、政治的意志を代表する大きなモラルフォースして認められます。
ルール・メイキングには拘束力の無い理事会勧告の他、拘束力を持つ理事会決定、ガイドラインの策定という手法もあります。
9）前掲註（3）OECD 条約 第 5 条

tokugikon

38

2020.1.30. no.296

知財の価値・活用の提案のエビデンスとして、特許や論文、研究開発（Secretariat）だけではなく、各加盟国の代表から費の分析、または、高度人材の越境人数などのデー

なる政策別の委員会（Committees）から構成されま

タ分析を行ったり、各国の国際協力関連の好適事例

す 13）。委員会はそれぞれの専門分野を議論する組織や好適施策を調査します（②各国政策・データ等のであり、各国の代表（多くの場合は、中央官庁の部研究及び分析）。そして、このような分析に用いる

局長・課室長クラス）から構成されています。年に生データや情報は、筆者とは別の統計担当チームが数回パリで会合が開かれ、委員会はそこで各担当政収集、整備しており、情報インフラを形成していま

策分野に関して検討を推し進め、進捗を審議するとす10）11）

ともに、事務局に対して検討に必要な活動を要請しさらに筆者の担当するプロジェクトでは、これらます。これに対し事務局は、委員会の要請に基づい①〜③の業務を土台として、理事会勧告の改訂に取て担当政策の分析や提言を行うことで委員会の活動

り組んでいます（④理事会勧告等の「ルール・メイをサポートする役割を担っています 14）。

（①基礎的な統計・データの整備）。

キング」）。本プロジェクトでは研究開発の国際協力

なお、筆者の場合は、「事務局内に設けられた科促進に向けて政府が考慮すべき原則をまとめた 2 本

学技術イノベーション局の科学技術政策課」に所属の理事会勧告を管理しており、いずれも 1990 年頃

し、科学技術政策の検討を担う「科学技術政策委員

発効されたものでありますが、現在約 30 年ぶりの会」から要請された命題の政策分析、提案をするこ

改訂に向けて検討しています 。

とで、委員会の活動のサポートを担当しています。

12）

なお、科学技術政策委員会関連の会合には、日本か

2-2. OECD の構成

らはこれまで経済産業省産業技術環境局、文部科学

次に OECD での業務を理解する上で重要となる

省科学技術・学術政策局、または、内閣府政策統括

OECD の構成について説明します（図 1）。OECD は官（科学技術・イノベーション担当）付等から出席

物 理 的 に は パ リ に 事 務 局 を 設 置 し て い ま す が、しています。
このように、筆者ら事務局の業務内容は自らが決OECD に お け る 議 論 の プ レ ー ヤ ー は 事 務 局

科学技術政策委員会（各国政府代表）

図1

OECD の構成

科学技術イノベーション局（筆者ら事務局）

出典：OECD ウェブサイト（筆者により編集）

10）OECD 統計データ OECDStat〈https://stats.oecd.org/〉など
11）各国の科学技術政策は STIPCompass〈https://stip.oecd.org〉など
12）余談ですが、理事会勧告は OECD においてもそれほど頻繁に発効されるものではなく、科学技術委員会では長い歴史の中で過去合計
で 10 本しか有していません。今回の改訂の検討は 2015 年に行われた科学技術政策委員会閣僚会合（日本からは、島尻内閣府特命担当
大臣（科学技術政策、当時）などが出席。）で採択されたテジョン宣言の方針に基づいており、本当に貴重な経験であると感じています。
13）OECD ウェブサイト〈http://www.oecd.org/tokyo/about/whodoeswhat.htm〉
14）前掲註（5）、（7）

2020.1.30. no.296

39

tokugikon

写真 1

科学技術政策委員会における筆者の発表風景（左写真）左から 2 人目が筆者、その隣がワイコフ科学技術イノベーション局長

めるものではなく、あくまで科学技術委員会の要請

技術、産業の発展の現状を定量的に測定することがによって決まります。したがって、委員会の関心事でき、それらの特許指標がこれまでに講じた科学技

項は事務局にとって非常にとても重要なものとなり

術政策の評価、そして、新たな施策を提言する際にます。筆者もまた委員会の中で、自身の担当業務が役立ちます。もちろん特許出願の件数だけで全てが今後どのような方向に進みそうかを考えながら、各わかるものではなく、特許出願がいつでもイノベー

国代表の発言を注意深く聞いています。

ションの創出を的確に表現するものではありませ

さ ら に こ れ ら の 上 部 組 織 と し て、 理 事 会ん。しかしながら、現実問題として、研究開発活動（Council）が各加盟国、欧州委員会の代表 1 名（通の成果として政策分析に利用可能な指標は非常に限

常は大使）で構成されており、正式の意思決定機関

られています。他には例えば論文数や研究開発費、として機能しています。主要課題を議論し、OECD

または、科学者数などのデータが用いられますが、の活動の優先順位等を決めます。ただし、筆者の経その中でも特許情報は柔軟な解析が可能で、正確、

験上、実務的な検討は基本的に委員会の場で議論さかつ、情報量そのものが他と比べ圧倒的に多いことれており、筆者が担当した議題が理事会に諮られたから、おそらくこのような指標として最も頻繁に使ことは今のところありません。

用されているのではないかと思います。このような理由から、OECD にとって特許情報分析は非常に重2-3. OECD における特許情報分析の位置づけ

要な業務として位置づけられています。また、筆者自身も特許情報の分析担当官としてこの業務に力を前 置 き が 長 く な り ま し た が、 こ の よ う な 中 でいれています。

OECD は特許情報分析を政策提言やルール・メイキ
ングを行う際のエビデンスとして用いることになり余談ですが、OECD で科学技術政策のみならず、ます。特許出願は企業などの研究開発活動のアウト

特許政策そのものの分析や提言の検討がなされない

プットを反映していると考えられますので、イノのか、と疑問を持つ方もいらっしゃるかもしれませベーション創出を定量的に把握するための重要な尺ん。結論から申しますと、特許政策についての検討度となります。例えば、特許情報分析により特定のがなされること自体は珍しいことではありません。

基礎的な統計・データ
の整備

各国政策・
データ等の
研究及び分析

政策提言

特許情報分析

図2

OECD における特許情報分析の位置づけ

tokugikon

40

2020.1.30. no.296

理事会勧告等のルール・
メイキング

知財の価値・活用
3-1. PATSTAT の概要と OECD との関係

例えば、実際に筆者の担当するプロジェクトを例にとると、企業を含めた国際的な技術協力促進の原則に関する理事会勧告

OECD ではほとんどの特許情報分析に PATSTAT がにて、その原則の一つと利用されています。PATSTAT とは、簡単にいえば全して、政府は有効な知財権保護と執行体制を維持す

世界の特許文献情報のうち、主に書誌情報を抜き出るべきである旨挙げていますし、他にも知財制度がしてテーブル化した巨大なデータベースです 17）。

15）

イノベーション促進に重要な役割を担っている旨言OECD は 1990 年 代 後 半 に 特 許 統 計 用 の デ ー タ

及する報告もしています 。
16）

ベースの設立などインフラ整備を目指し、特許統計

しかしながら、特許庁でなされているような個別に関するプロジェクトを立ち上げました。この枠組の特許施策に対する詳細な議論がなされることは少

み の 中 で、OECD は 2002 年 に 特 許 統 計 タ ス ク

なくとも筆者の経験上ありませんでした。これは決フォース（現在は IP 統計タスクフォース）を創設しして特許制度を軽視しているからではなく、OECDました。このタスクフォースのメンバーには日本特の構成上、まず委員会に出席する各国の代表は科学許庁の他、欧州特許庁、米国特許商標庁、韓国特許

技術政策の専門家であり、特許制度の専門家（特許庁、また、世界知的所有権機関なども参画していま

庁職員など）がいないこと、また、事務局にも日本した。その議論の中で、共有で且つ国際的な特許統からの特許庁出身者（筆者）を除き、他は科学技術

計用データベースとして誕生したのが PATSTAT で政策の専門家であることが理由であると考えています。2006 年にリリースされて以降、OECD の特許す。限られた時間、予算の中で、委員会、事務局共

情報分析はこの PATSTAT を用いることが主流とに最も効果的で専門性の高い議論をしようとすれなっています 18）。

ば、自らの専門分野についての検討がなされること

なお PATSTAT は、OECD の他にも、政府系機関とになるのだと思います。

しては、欧州特許庁（EPO）、欧州連合知的財産庁

2. の冒頭に、「OECD であれば特許制度の導入が経（EUIPO）、または、欧州委員会直属の科学サービス

済的にどのような価値を生み出しているのか定量的組織である共同研究センター（JRC）などが積極的に算出できるのではないですか。」というコメントに利用しています。

に触れましたが、このような理由から委員会や事務

3-2. 他 の特許情報分析データベースと比較した

局の専門性を考慮すると、今は OECD の科学技術政

PATSTAT の特徴

策委員会にてこのような命題に関心が集まり、かつ、事務局に対し何らかの分析結果を導くことが要

現在一般に利用可能な特許情報のデータベースは求される状況にはなりにくいものと考えます。

大きく分けて、①全文（公報）情報を含めたすべての情報が格納さ

3. OECD による特許情報分析の概要

れたもの②主に書誌情報のみが格納されたもの

2. では、なぜ OECD が特許情報分析を行うのかにの 2 種類があります。①は基本的に文献検索・公報

ついて説明しました。次に 3. では、OECD が具体的閲覧に適した形式でまとめられており、文献検索・に特許情報を用いてどのような解析をしているかに

公報閲覧を行うためのユーザーインターフェースとついて見ていきます。同時に OECD と特許情報分析

ともに提供され、新規性、進歩性の判断根拠を調査との関係を説明するのに欠かせない PATSTAT といする先行技術文献調査や、企業が他社特許を監視すうデータベースについても触れていきます。

るための調査に用いられています 19）。他方、②は基15）OECD, Recommendation of the Council concerning Principles for Facilitating International Technology Co-operation Involving
Enterprises, 1995
16）OECD, Accelerating the development and diffusion of low-emissions innovations, 201817）詳細は EPO ウェブサイト〈https://www.epo.org/searching-for-patents/business/patstat.html#tab-1〉
18）Dernis ら .、OECD Activity on Patent Statistics、日本特許情報機構、2011 年
19）例えば J-PlatPat、Espacenet など

2020.1.30. no.296

41

tokugikon

本的に統計分析に適した形式でまとめられており、

イクル分にあたります。）

PATSTAT も含まれます。政府関係機関による政策検検索式：PATSTAT、及び、PATSTAT に基づく OECD

討の他、学術研究に用いられています。

データベース名 24）に基づいて作成②の特徴を持つ特許情報データベースは他にも存在 し、 非 商 用 デ ー タ ベ ー ス で い え ば、 例 え ば、

以下では、その中でも特徴的な分析手法を抽出してWIPO により提供される IP Statistics Data Center20）

紹介します。

や国際的な非営利組織である Cambia により提供さ（事例 1）技術分野別の特許出願動向分析

れる LENS21）などがありますが、 これらに比べた
PATSTAT の特徴は、専用のユーザーインターフェースを必要とすることなく、汎用的な SQL というプ

Artiﬁcial intelligence (AI) patents
AI patents (right-hand scale)
Total patents (right-hand scale)

ログラミングコードを自身で作成することによってNumber of patents
20 000

情報抽出を行えることにあると考えています。専用のユーザーインターフェースを必要とする場合、取得情報が固定化されるなどの制約が生じますが、自身でプログラミングコードを作成する場合、自在に条件を設定することができ、結果、特許情報分析の柔軟性が非常に高くなります 22）。

Annual growth rate (%)
40

17 50035

15 00030

12 50025

10 000

20

7 500

15

5 000

10

2 500

5

0

0
-5

3-3. OECD による特許情報分析の事例調査
次にこのような PATSTAT を用いて OECD は一体

事例 1

どのような分析をしているのかを紹介します。1. で人工知能技術関連の特許出願件数の推移（2000-2015）25）

述べましたように筆者は OECD の特許情報分析業務

出 典：OECD（2017）,OECD Science, Technology and Industry
Scoreboard 2017 : The digital transformation, OECD Publishingの詳細を把握するため、過去 OECD から発行された報告書の内容を調査しました。
調査条件は以下のとおりです。検索式でヒットし技術分野別の特許出願動向はイノベーションの現た 88 件の中から、PATSTAT を利用した特許情報分状を表すのに最もよく見られる分析です。この事例

析結果を含んだパブリケーションを、読み込みによは人工知能技術関連特許の出願動向を表していまり 41 件特定しました。 なお、 この 41 件のパブリす。ここでは当該技術分野の特定に IPC が用いられケーションには、特許情報分析に基づくグラフや表ていますが、最近では人工知能技術関連特許をよりが 200 個程度含まれていました。

的確に特定するため、OECD はマックスプランクイ

調査ツール：OECDiLibrary

ノベーションアンドコンペティション研究所や IP

刊行 物：OECD から出版されたパブリケーション

タスクフォースでの議論を通じて、キーワードや（英語）

IPC 等の検索キーの最適化を進めています。

23）

発行 年：2015 年 1 月から（過去 4 年間分。OECD のなお、OECD による技術分野別の出願動向分析は、

予算サイクルは 2 年単位であり、4 年は 2 予算サ

人工知能関連技術の他、環境関連技術、ICT 関連技

20）WIPO ウェブサイト〈https://www3.wipo.int/ipstats/index.htm〉
21）LENS ウェブサイト〈https://www.lens.org/〉
22）プログラミングコードを作成するというところがハードルとなり得るのですが、PATSTAT の基本的な操作には私の経験上そこまで高度な技術は必要なく、私は赴任するまでは SQL どころか他のプログラミングも経験したことがありませんでしたが、集中して一週間程度勉強すれば OECD の基本的な分析業務に必要なプログラミングコードを作成できるようになりました。
（ただし、その後もケー
スバイケースで専門家と相談はする必要はあります。）
23）OECD ウェブサイト〈https://www.oecd-ilibrary.org/search/advancedsearch〉（最終調査日：2019 年 11 月 5 日）
24）"intellectual property database"、‘regpat’、"worldwide patent statistical database"、"patent database" 等
25）五大特許庁にファミリーを持つ特許出願に限定、詳細は〈http://dx.doi.org/10.1787/888933616978〉

tokugikon

42

2020.1.30. no.296

知財の価値・活用術などの技術分野をターゲットにしており定期的に

i：技術分野、

アップデートしています。他には、WIPO が定めた

Pij：j 国の居住の発明者の i 技術分野における特許出35 個の技術分野に対応した IPC 群情報 、または、

願件数

26）

CPC の Y セクション

j：発明者の居住国に基づいた気候変動抑制技術

27）について、特許出願の技術分野別の分析を行っていで表わされます。

ます。

RTA とは、ある国のイノベーションの国際的な位余談ですが、私たち審査官は、先行技術調査や特置づけを明らかにするために、マクロ経済における許分類の付与作業を通して、担当技術を特定する

イノベーション活動の優位性を計測・国際比較する

IPC 群やキーワードを深く理解しています。一方、ために開発された指標の一つです。上述の事例は環

そのような情報や検索ノウハウを明確に知る特許専

境関連技術のイノベーション活動の優位性を表して門家が必ずしも存在しない OECD にとって、ある技います。例えば日本の場合、RTA の分子には、世界術を特定する検索式を見出すことは容易なことでは中の環境関連技術の全出願のうち日本居住者によるありません。そのため、ターゲットとする技術の特出願件数が占める割合を用います。したがって、他許出願を特定する IPC 群などの検索キーを、テキス国に比べて日本が環境関連技術に強みを持っていれトマイニングや特許庁審査官の助言などに基づき、

ば分子はより大きくなります。一見、この分子それ多大な時間と労力をかけ様々な方向から検証してい自体が上述の優位性を示すように思いますが、実際ます。 そのような OECD での検証作業をみているは、この値は上述の優位性よりも、単純に特許出願と、審査官が持つ検索式特定のノウハウは本当に価大国（特許出願の意識が高い国や特許出願ができる

値が高いものだと実感します。

経済力を持つ国）が大きな値となる傾向にあります。そこで RTA の算出では、全分野の世界中の特（事例2）顕示技術優位指数（Revealed

許件数のうち、日本居住の発明者による全分野の出Technological Advantage：RTA）の国・地域分析

願が占める割合を分母にとり、上述の傾向の影響を次に顕示技術優位指数（Revealed Technological

ノーマライズしています。つまり、RTA 指標の数値
が、1 よりも大きいとき、j 国は i 技術分野おいて相Advantage：RTA）について紹介します。

対的な優位性を持ちますが、0 ≦ RTA ≦ 1 の場合、j
国は i 技術分野について技術有意性をもたないと考RTAij ＝（Pij /Σj Pij）/（Σi Pij /Σi Σj Pij）
2012-15

Index
2.5

2002-05

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

事例 2

環境関連技術の顕示技術優位指数（2012-2015、2002-2005）28）

出典：OECD（2017）,OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2017 : The digital transformation, OECD Publishing26）WIPO, IPC and Technology Concordance Table, 200927）Y02 が気候変動抑制技術に対応
28）五大特許庁にファミリーを持つ特許出願に限定、詳細は〈http://dx.doi.org/10.1787/888933619790〉

2020.1.30. no.296

43

tokugikon

えることが出来ます。RTA は古くからあり、様々なよく引用されている分析の一つとなります。
（後述

場面で利用されている特許指標ですが、OECD 自身の 4-2 参照。）

でも算出し定期的にアップデートしています。
（事例 4）スタートアップ企業の特許出願動向（事例 3）国際共同特許出願の分析

この事例では、スタートアップ企業として設立か

この分析では、ある特許出願に発明者が複数存在

ら 5 年未満の企業に限定した出願人による特許出願

し、それらの発明者の居住国が互いに異なる場合、を解析しています。特許出願を行った全企業数に対国際共同出願としてカウントしています。この事例

する特許出願を行ったスタートアップ企業数の割

では国際共同出願が全出願に占める割合を示してい

合、また、全企業による特許出願数に対するスターます。単純なデータですが、国際協力は国際機関たトアップ企業による特許出願数の割合を算出している OECD が検討すべき大きな命題の一つでもあり、ます。PATSTAT には企業の詳細情報（設立年数など）

重要なデータといえます。研究開発の国際協力の現はデータとして含まれていませんが、企業情報を含状や推移を検討する際の根拠となります。 なお、

む商用データベース ORBIS©29）を PATSTAT に結合すOECD による特許情報の分析結果として、この国際ることで、企業情報に基づいた出願件数を解析して共同出願の結果は日本の府省による刊行物等で最も

います。

Japan

%

United States

EU

Korea

OECD average

15

10

5

0

事例 3
%
50

国際共同出願率の推移

出典：OECD Statistics30）（筆者により編集）

Share of patenting ﬁrms under 5 years old
3

2

2

2

6

4

4

2

2

4

Share of patents ﬁled by ﬁrms under 5 years old
2

40

1

5

1

3

3

2

1

4

12

5

Average number of patents ﬁled
by ﬁrms under 5 years old,
2007-09

30
20
10
0

事例 4 特許出願を行ったスタートアップ企業の割合とスタートアップ企業による特許出願の割合（2007-09）31）
出典：OECD（2011）,OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2011, OECD Publishing29）ビューロー・ヴァン・ダイクウェブサイト〈https://www.bvdinfo.com/ja-jp/our-products/data/international/orbis〉
30）OECD Statistics ウェブサイト〈https://stats.oecd.org/〉31）欧州特許庁または米国特許商標庁への特許出願に限定、詳細は〈http://dx.doi.org/10.1787/888932488122〉

tokugikon

44

2020.1.30. no.296

知財の価値・活用（事例 5）女性発明者による特許出願動向

技術分野のばらつきを示しています。技術分野の切り女性発明者による特許出願の割合を示していま

分けは（事例1）で説明したWIPO 提供の35技術分類

す。PATSTAT には発明者の性別情報は含まれていに基づいています。例えば日本は全技術分野の平均でませんが、WIPO により提供されたデータベース

みれば欧州連合よりやや低い割合であり、技術分野間

32）のばらつきは相対的に低いという傾向が見られます。

を結合することで女性発明者による特許出願を特定しています。このデータベースには名前から性別を（事例 6）大 学所在地と企業による発明所在地の地特定する情報が掲載されています。女性活躍の促進

理的関係については OECD でも、科学技術その他の分野で活

最後は少し変わった分析ですが、左が公的研究機

発に議論されています。
なお、この事例では、◇（白いダイヤマーク）が全

関と大学の所在地に基づき欧州の地図へプロットし技術分野を対象にした特許出願割有で、棒グラフは各たものです（濃い赤の点）。右が欧州特許庁へなさ

Minimum-maximum range across technologies

All technologies

%
50
40
30
20
10
0

事例 5

女性発明者による特許出願動向（2012-2015）33）

出典：OECD（2017）,OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2017：The digital transformation, OECD Publishing

事例 6

高度教育機関及び研究機関の所在地と公的研究及び産業由来の発明の所在地 34）

出典：OECD（2019）,University-Industry Collaboration: New Evidence and Policy Options, OECD Publishing32）WIPO, Gender Name Dictionary, tables and data
33）五大特許庁にファミリーを持つ特許出願に限定、詳細は〈http://dx.doi.org/10.1787/888933618004〉
34）詳細は〈https://doi.org/10.1787/e9c1e648-en.〉

2020.1.30. no.296

45

tokugikon

ウ . 特許分析を行う担当部局

れた特許出願について、その発明者の住所をプロットしたものになります。見えにくいのですが、右の特許分析結果を掲載しているパブリケーションの図において濃い緑が企業からの出願でその発明者の担当部局を集計しました。結果 35）を以下の表に示

住所を表します。これらを比較することにより、企します。合計 12 の部局に跨っており、特許分析の業からの出願（濃い緑）の多くは公的研究機関や大結果が多くの政策分野で活用されていることがわか

学（濃い赤）の周辺で発生していることがわかりまります。同時に、圧倒的に多いのが筆者の所属するす。このことから、当該分析では公的研究機関や大科学技術イノベーション局であり、特許情報分析の学の存在が産業界のイノベーション活動へポジティ

主なターゲットは当該部局が担当する科学技術政策

ブな影響を与えていると示唆しています。OECD はの検討であるともいえます。

このような、特許分析結果を視覚的に捉える手法もよく見られます。

表

3-4. OECD による分析の特徴

特許分析結果を掲載しているパブリケーションの担当部局
パブリケーション担当部局

以上の調査で得られた OECD による特許分析の特

科学技術イノベーション局（STI）

徴を述べたいと思います。

パブリケー
ション数
17

企業・中小企業・地域開発センター（CFE）
経済総局（ECO ）教育・スキル局（EDU）

ア . 基本は出願件数分析

国際エネルギー機関事務局（IEA）

上述の事例に記載されているように、OECD の分

各3

総括局（SGE）

析指標の多くは特許出願に基づいています。一般に貿易農業局（TAD）
環境局（ENV）

特許情報分析には、例えば、特許査定数、他の特許

2

租税政策・税務行政センター（CTP）

出願からの引用回数、特許維持年数など、出願以外

開発センター事務局（DEV）の 様 々 な 指 標 を 解 析 す る 事 例 が 存 在 し ま す が、

雇用労働社会問題局（ELS）

OECD は基本は特許出願をカウントする手法を採用

各1

統計局（SDD）

しており、この出願件数に対して、技術分野、出願

出典：OECDiLibrary からの情報に基づき筆者集計

年数等、様々な条件をかけることによって、多様な

4. O ECD 等による特許情報分析結果の政策検指標を作り出しています。

討への活用事例
イ . 他データベースとの連携
OECD で は、 他 の デ ー タ ベ ー ス と 結 合 し、

3. では OECD が特許情報をどのように解析し、どPATSTAT には存在しない情報により出願件数を限のような分析結果を作り出しているかについて述べ定する手法をよく採用しています。技術的に詳しいました。4. ではそのような特許情報を、政策検討のことはここでは述べませんが、PATSTAT のデータ

エビデンスとしてどのように用いられているかとい

構造上、他の情報と結合するが可能です。特に（事う点について事例を紹介します。特許情報の分析結例 4）にみられるように、PATSTAT と ORBIS© との果は当然 OECD 自身の政策提言にも頻繁に使われて結合にはこれまでに様々な検証がなされています。

いますが、ここでは一例として筆者自身が実際に立データクリーニングの必要性など技術的課題はまだ案した例を示します。加えて、我が国の関係府省が残されているものの、企業情報にはファイナンシャ

OECD の分析結果を引用し政策検討に活用しているルデータも含まれますところ、将来的にこのデータ

事例も紹介します。また、参考事例として、OECD

結合の信頼性の検証が進めば、特許権と経済的価値の分析ではありませんが PATSTAT による分析結果との関係を検証する糸口になり得るのではないか

が政策提言に反映された、欧州委員会の事例についと、筆者は予想しています。

ても触れたいと思います。

35）パブリーケーションにおける記載から部局を特定した。複数の部局が記載されている場合は最初に記載された部局を担当部局とした。

tokugikon

46

2020.1.30. no.296

知財の価値・活用
4-1. OECD による活用事例

諸国の特許出願は全分野で非 OECD 諸国をリードし（持続可能な開発に関するラウンドテーブル 36）ているが、その伸び率をみると非 OECD 諸国は高い（2018 年 11月））

数値となっていること示す特許情報の分析結果を示OECD 事務総長が主催する意見交換会であり、低しました（図 3 左）。 同時に、 これまで国際協力は炭素排出技術イノベーションの開発と展開の促進を

主に OECD 諸国間で行われており、OECD 諸国と非テーマにしたラウンドテーブルで事務局が政策提言OECD 諸国との間では十分に行われていないことをを発表しました。筆者自身がその中でイノベーショ

課題として主張しました。この認識の裏付けのためン政策の在り方を論じるパートに参画し、特許情報にも、特許情報の分析結果を示しました（図 3 右）。

分析を活用した事例です。

4-2. 我が国の関係府省による OECD 特許分析のこの意見交換会で事務局が提出した資料では、低活用事例

炭素排出技術イノベーションの開発と展開促進にはOECD 諸国と非 OECD 諸国との間の国際協力が必要（産業構造審議会

産業技術環境分科会 研究開発・イである旨提言を行い、その中で、将来の成長市場を

ノベーション小委員会（2019 年 3 月））

探す OECD 諸国の企業にとって、非 OECD 諸国が共産業構造審議会 産業技術環境分科会 研究開発・同研究相手として魅力的なものとなる可能性がある

イノベーション小委員会において、国の研究開発プと主張しています。この主張の根拠として、OECD

ロジェクトにおける海外との連携の在り方を検討す

20%

Applicant in OECD withforein inventor inOECD(energy)

2000 = 100

600

Applicant in OECD withforein inventor in NonOECD(energy)

400
10%

Applicant in OECD withforein inventor inOECD(agriculture)200

研究開発における海外との連携
2004

2006

2008

2010

2012

2014

Applicant in OECD withforein inventor in Non-

2000

2002

図3

OECD 加盟国、非加盟国の低炭素排出技術に関する特許出願インデックス（2000-2014）
（左）

0%

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

 日本企業は、①海外諸国とのグローバルなオープンイノベーションの取組み、②海外研究者との共OECD(agriculture)
OECD low-emission
Non-OECD low-emission
OECD All tech
Non-OECD All tech
同特許出願比率が少ない。海外の優れた技術・知見等の活用など、研究開発の効率性の側面だけでなく、産業競争力の強化や海外市場獲得の面においても出遅れている可能性。

 国の研究開発プロジェクト等においても、優れた研究者・技術の活用、研究開発成果の海外展開等
農業およびエネルギー関連技術における国際共同特許出願割合（2000-2015）（右）の観点から、適切なルールの下で海外研究機関等の参加を積極的に推進すべきではないか。
出典：OECD,Accelerating the development and diffusion of low-emissions innovations,2018
研究開発における海外との連携

研究開発全体における自社単独
国際共同研究を実施している企業の割合（国別比較）
 日本企業は、①海外諸国とのグローバルなオープンイノベーションの取組み、②海外研究者との共同特許出願比率が少ない。海外の優れた技術・知見等の活用など、研究開発の効率性の側面だけ／外部連携の割合（2012年～2014年）

海外研究者との共同特許出願比率の推移

でなく、産業競争力の強化や海外市場獲得の面においても出遅れている可能性。

 国の研究開発プロジェクト等においても、優れた研究者・技術の活用、研究開発成果の海外展開等の観点から、適切なルールの下で海外研究機関等の参加を積極的に推進すべきではないか。
中小企業
大企業
研究開発全体における自社単独／外部連携の割合

国際共同研究を実施している企業の割合（国別比較）（2012年～2014年）

海外研究者との共同特許出願比率の推移
中小企業の割合

中小企業

大企業

中小企業の割合（出典）OECD「Science, Technology and Industry Scoreboard 2017」（出典）OECD Patent Statistics（出典）OECD「Science, Technology and Industry Scoreboard 2017」（出典）経済産業省「オープン・イノベーション等に係る企業の意思決定プロセスと意識に関するアンケート調査」, 2015.

（出典）OECD Patent Statistics

1（出典）経済産業省「オープン・イノベーション等に係る企業の意思決定プロセスと意識に関するアンケート調査」,
2015.
図 4 産業構造審議会にて OECD による共同特許出願比率の分析結果が引用された事例

出典：経済産業省、『国の研究開発プロジェクトにおける海外連携の在り方について』
36）前掲註（16）2020.1.30. no.296

47

tokugikon

14-3. 欧州委員会による PATSTAT 活用事例（参る中で、日本企業は海外研究者との共同特許出願比

考事例）率等が少なく、海外の優れた技術・知見等の活用など、研究開発の効率性の側面だけでなく、産業競争（COMMISSIONSTAFF WORKING力の強化や海外市場獲得の面においても出遅れてい

DOCUMENT（COM（2016）733 final）42）でる可能性があり、国の研究開発プロジェクト等におの中小企業支援施策）

いても、優れた研究者・技術の活用、研究開発成果

COMMISSION STAFF WORKING DOCUMENTとは、の海外展開等の観点から、適切なルールの下で海外欧州委員会が作成する資料で、法案策定過程で作成

研究機関等の参加を積極的に推進すべきではないされる資料や行政機関としての政策資料などが含まか、と説明されています。そして、この共同特許出れ、EU 法の法案やその背景説明資料となります 43）。

願比率の根拠として、OECD による特許分析結果がこのレポートでは欧州委員会がスタートアップを引用されています。
（図 4）含めた中小企業に対する様々な支援施策を欧州議会に提案しています。この中で、中小企業の特許出願（その他）について PATSTAT 等による分析結果を示し、中小筆者が過去 5 年分の政府による審議会、刊行物を企業に対する知財活用の現状分析と今後の課題を示調べたところ、OECD が PATSTAT により解析した特し、 新たな中小企業支援政策を提言しています。

許分析結果を引用している例として、経済産業省でOECD による分析ではありませんが、PATSTAT によは、『我が国の産業技術に関する研究開発活動の動る特許分析結果が中小企業施策の検討へ反映されて

向─主要指標と調査データ─』（平成 30 年 2 月）がいる事例として興味深いものでしたので参考事例と挙げられます。

して紹介します。

また他府省では、内閣府 （知的財産戦略本部 、
37）

具体的には、欧州において登録済の知的財産権を

38）

を含む）
、総務

所有している中小企業は、全中小企業のわずか 9％省 40）、環境省 41）などが刊行物やその審議会等の資であり、多くの中小企業がイノベーション創出に料で OECD による特許情報の分析結果を引用していよって得られる大きな潜在的利益を享受できなくなます。

ることを示唆しています（図 5 左）。 また、 知的財

総合科学技術・イノベーション会議%

IPR non-owner

39）

IPR owner

%

100

40

80

30

＋32％

60

＋28％

20

40
10

20

0

0

図5

＋4％

知財権所有率〈企業規模別〉（左）及び知財権所有企業における従業員 1 人あたりの収益の知財権非所有企業における同収益に対する比率〈企業規模別〉（右）出典：EUIPO, Intellectual property rights and firm performance in Europe: an economic analysis, 2015（筆者により編集）

37）内閣府、平成 30 年度 年次経済財政報告38）内閣府 知的財産戦略推進事務局、構想委員会（第 1 回）、参考 4 基礎資料
39）内閣府、第 5 期科学技術基本計画 参考資料集、第 5 章 イノベーション創出に向けた人材、知、資金の好循環システムの構築
40）総務省、情報通信審議会 情報通信技術分科会 技術戦略委員会（第 4 回）、資料 4-5 参考資料集
41）環境省、カーボンプライシングの活用に関する小委員会（第 9 回）、参考資料 4 日本経済の状況・課題 参考資料集
42）EUROPEAN COMMISSION, Europe's next leaders: the Start-up and Scale-up Initiative, 201643）国会図書館ウェブサイト〈https://rnavi.ndl.go.jp/politics/entry/EU-docu.php〉

tokugikon

48

2020.1.30. no.296

知財の価値・活用
産権を所有している中小企業の従業員 1 人あたりのると考えます。また、③も非常に難しい要素です。

収益は知的財産権を所有していない中小企業の同収

筆者は幸いにも赴任前に科学技術政策の立案を 2 年益に対して 32％高いことから（図 5 右）
、前者の中ほど担当する機会 45）があり、完全に素人というわけ

小企業は従業員に魅力的な賃金を提供し、迅速に労ではありませんでしたが、やはり悩むことが多くあり働力を増やすことができることを示唆しています。

ます。しかしながら、OECDには多くの科学技術政策

それ故、知的財産権は革新的な中小企業の規模拡大の政策分析官やエコノミストがいますので、困ったプロセスの鍵となると主張しています。

ときは同僚や上司とディスカッションを重ねることでなお、この特許情報分析自体は欧州連合の専門機

この課題を解決していきます。そのような意味でこ関である EUIPO が行っています 。この分析では、の点もOECD の強みであると考えます。

44）

PATSTAT に企業情報データベースの ORBIS© を連結

他方④については、OECD には上述したように特させ、ORBIS© の従業員数情報などから中小企業を許制度の専門家は、日本からの特許庁出向者しかお特定し、さらに同データベースのファイナンシャル

りませんので、ここでの活躍が特許庁からの赴任者情報等から、従業員あたり収益の差を算出していまに最も期待される点ではないかと考えています。自す。 こ れ は 他 デ ー タ ベ ー ス と 連 結 で き る と い うらが解析した結果のみならず、同僚が出した結果に

PATSTAT の特徴を活かした分析でありとても参考

も、特許制度の仕組みから見てリーズナブルであるになります。また、EUIPO と欧州委員会が連携し、か否か確認してほしいと依頼がきます。またはデー

知的財産権の分析を実際に議会に対する政策提言まタに異常値が見られる場合、何らかの特許制度の影で結び付けている点でも興味深いものと考えます。

響が考えられないか相談を受けます。影響し得る制度の有無を確認し、必要に応じて、再度 PATSTAT

5. 特許情報分析の難しさと特許庁からの赴任者からの抽出条件を見直します。

に求められること

例えば、出願推移を解析したところ、ある国でこ
こ数年、急激に出願件数が増加していたとします。

最後に、これまで特許情報分析に携わってきて感じ

それは真にイノベーション創出の機会が増えたからたその難しさと、OECDの業務の中で特許庁からの赴

なのか、それとも特許出願数に影響を与える何らか

任者に求められることについて述べたいと思います。

の制度の変更があったのかを確認する必要がありま

科学技術政策の検討に有用かつ信頼のある特許情す。仮にその国で、国内出願の出願料金優遇措置（減報分析を行うには少なくとも以下の四つの要素が必免制度や助成金制度など）が始まっていたことが確要であると考えています。

認されれば、その増加はイノベーション創出の機会① PATSTAT から正確に情報を抽出するための SQLの増加ではなく、単にこの制度が要因となっている可能性も考えられます。そうするとその国だけで実プログラミング技術

際のイノベーション創出の数より大きな値が出てし② PATSTAT に収納されているデータ構造、データ

まいます。その場合は例えば、抽出条件に「少なくと内容の的確な理解③科学技術政策そのものの理解と課題の特定も1つ外国にファミリーを持つ出願」（ハイバリュー特④分析の前提となる特許制度の適切な理解

許出願と呼んでいます。）という条件をプラスします。
これによりその制度の影響を最小化し、各国で相対①に関しては、OECDには統計やプログラミングの的に比較可能な指標に近づけることを考えます。

専門家が多数おりますので、この点は OECD の強みであるといえます。②に関しても、OECDは PATSTAT

このように特許制度を広く、正しく理解すること

設 立 時 からタスクフォースをリードし、OECD ので、結果の妥当性を判断し、ときには修正し、そのPATSTAT 活用の歴史は非常に長く、情報が蓄積され後の政策検討をミスリードしないようにする必要がています。したがって、ここもまたOECD の強みでああります。

44）EUIPO, Intellectual property rights and firm performance in Europe: an economic analysis, 201545）小出ら、日本版バイ・ドール制度の効果に関する考察、産学連携学、14 巻 2 号、2018 年

2020.1.30. no.296

49

tokugikon

一般に OECD の政策シンクタンクとしての分析業側面でしかないと思いますし、また筆者の見解は当務には一定の評価が得られています。少なくとも然のことながら筆者の限られた経験に基づく個人的「OECD がこう言っている」ということは加盟国にな考察にすぎません。したがって、必ずしも適切な46）

ある程度影響を与えます 。したがって、OECD か

捉え方ではない可能性もあります。しかし、現状のら発出する情報は常に信用のあるものでなくてはな

紹介をすることで、特許庁職員の方々に OECD とはりません。事実、上述したように、OECD の特許分

どのような組織か興味を持っていただけることを析は我が国においてもさまざまな場面で引用されて願っています。
なおこの議論は人事院留学で来ている金木審査官

おり、政策を検討するうえで重要なエビデンスとに 幾 度 も 付 き 合 っ て い た だ き ま し た し、 ま た、

なっています。
筆者のような特許庁からの赴任者は常にそのよう

PATSTAT に関する情報整理には同時期に OECD にな解析に対して、背景となる特許制度を鑑みて、違赴任している中里審査官にもご協力いただきまし和感がないかということをチェックしていくことがた。また、筆者の赴任中、特許庁を含め関係課室の求められているのだと思います。そして、我が国を多くの方々に、多大なサポートをいただくととも

始め OECD 加盟国での政策検討をミスリードするこに、時には励ましの言葉、貴重な助言もいただきまとなく、OECD の特許情報の分析結果を信頼して引した。お世話になっている皆様に対しこの場を借り用してもらうための基盤を支えることが特許庁からて改めて深く感謝申し上げ、ここで筆をおかせていの赴任者として OECD で働く意義なのではないかとただきます。

考えています。
PATSTATから正確に情報を抽出するためのSQLプログラミング技術
PATSTATに収納されているデータ構造、
データ内容の的確な理解

科学技術政策そのものの理解と課題の特定分析の前提となる特許制度の適切な理解

図6

 者が考える有用かつ信頼のある特許情報分筆析を行うための四つの要素

写真 2

クリスマスを迎える OECD

profile6. おわりに

小出 輝（こいで てる）

冒 頭 に 述 べ ま し た よ う に、 赴 任 以 来、 筆 者 は

平成 17 年 4 月 審査第三部半導体機器（特許庁入庁）
平成 21 年 4 月 審査第三部半導体機器 審査官
平成 23 年 4 月 総務部企画調査課
平成 24 年 4 月 審査第三部化学応用 審査官
平成 25 年 7 月 ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン客員研究員
平成 26 年 7 月 審査第三部審査調査室
平成 27 年 7 月 経済産業省産業技術環境局総務課 課長補佐
平成 29 年 7 月 審査第三部化学応用 審査官
を経て
平成 29 年 10 月より 現職

OECD にとって特許との関わりがどのようなものであるべきか、自分なりに考察してきました。OECDの活用意義については、筆者だけでなく、OECD 事
務局で働く日本人職員、また、OECD 委員会を担当する中央官庁職員であれば、多くの方々が常に考えていることのように思います 47）48）。今回筆者が述べた状況はもちろん幅広い業務を持つ OECD の一つの46）前掲註（5）47）総務省ウェブサイト〈http://www.soumu.go.jp/g-ict/international_organization/oecd/〉48）前掲註（7）tokugikon

50

2020.1.30. no.296