PI × Translation

ミニ特集

特許庁における特許情報の翻訳に係る取組み
─機械翻訳プラットフォームの活用等─
Approaches to translating patent information at the JPO

特許庁

総務部総務課特許情報室特許情報利用推進班長

中西聡

平成 17 年特許庁入庁。化学分野の特許審査や特許権存続期間の延長登録の審査に従事のほか、調整課審査基準室、審査推進室を経て平成 31 年１月より現職。

(百万件)

はじめに

6

国内出願人による特許及び実用新案の出願件数 1 を出

5

願先別にみると、国内への出願が減少傾向にある中、海4外への出願は、増加ないし横ばいの傾向にあって、その3割合が年々増加している。このことから、国内出願人の、海外への出願に対する関心や重要度の高さが窺える。
(千件)

国内出願人による海外への出願件数（右目盛）
国内出願人による全出願件数

400(%)
50（右目盛）各国／地域への出願件数
（左目盛）

210

日本

40300

米国

欧州

中国韓国

(%)
10090
80
7060
50403020100

その他

五庁への出願の占める割合
30200

20100

10
国内出願人による各国／地域への出願件数（左目盛）

2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

0

五庁への出願件数
世界各国／地域への全出願件数

2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

1

日本

米国

欧州

中国

韓国

0

その他

海外への出願の占める割合（出典） WIPO IP Statistics Data Centerを基に作成

図１

国内出願人による出願先別の出願件数（特実）（PCT の国内移行件数を含む）（出典） WIPO IP Statistics Data Centerを基に作成

図２

世界各国又は地域への出願件数（特実）（PCT の国内移行件数を含む）

これら背景の下、特許庁では、国内出願人の関心や重要度の高さが窺える海外への出願において、国内出願人が円滑に権利取得するための一助となるように、国内の特許情報を海外発信する取組みや、海外への出願、特に、急増している中国への出願の検索、照会環境を整備する取組みを実施している。
いずれの取組みにおいても、日本語以外の言語を扱うことから、翻訳が重要な位置づけにあるところ、特許

また、世界各国又は地域への特許及び実用新案の出願

庁では、機械翻訳プラットフォーム（MTP: Machine

件数をみると、五庁（日米欧中韓）への出願が８～９割

Translation Platform）を利用して、国内の特許等にを占める中、海外、特に中国への出願が急増している。

係る各種公報及び審査書類等の英訳、並びに、中国及び韓国の特許及び実用新案に係る各種公報の和訳を実施している。

144

筆頭出願人の住所又は居所等が国内である出願の件数

そして、MTP によって作成された英訳文又は和訳文

J-PlatPat

日本語 → 英語
中国語 → 日本語
韓国語 → 日本語

翻訳エンジン③翻訳エンジン

翻訳要求

リアルタイム翻訳
最適
翻訳エン
ジン
選択

翻訳文翻訳品質向上策

翻訳結果

国内公報・審査書類
（英語）

翻訳要求

国内審査書類
（日本語）

OPD

翻訳
要求の受付
・応
答

一般利用者

国内の審査書類の英訳を照会

リアルタイム翻訳

翻訳結果

一般利用者
海外の審査官

国内審査書類（英語）

海外への出願の検索、照会環境整備
庁内システム

翻訳要求

中韓公報（中・韓国語）

バッチ翻訳（予め蓄積）J-PlatPat
庁内検索

翻訳結果

中韓公報
（日本語）

活用
翻訳資源・対訳コーパス※
・辞書

国内の公報・審査書類の英訳を照会

Translation

翻訳エンジン②

国内公報・審査書類
（日本語）

×
PI

翻訳エンジン①

ミニ特集

日本の特許情報の海外発信

機械翻訳プラットフォーム
（MTP）

パブリック
クラウド

公報データ受領

中韓の公報を日本語で検索、照会

一般利用者
国内の審査官※原文と翻訳文を対にしたデータ
図３

機械翻訳プラットフォーム（MTP）

は、特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）、ワン・ポー種類の翻訳エンジンを搭載している。そして、J-PlatPat

タル・ドシエ（OPD）又は特許庁内の検索システム等等を通じた各種公報等の翻訳要求を受け付けると、翻訳を通じて、一般利用者や国内外の審査官等に向けて無料対象に応じた最適な翻訳エンジンの選択及び翻訳等を実で提供されており、前述した国内の特許情報の海外発信施し、作成した翻訳文を応答する仕組みになっている。

や、海外への出願の検索、照会環境整備に寄与している。

また、翻訳資源を活用した、各翻訳エンジンの翻訳品質

本稿では、現在運用中の MTP に関する話題を中心に、特許庁における特許情報の翻訳に係る取組みについて述べる。

向上策が随時実施できるようになっている。
国内の公報又は審査書類等の英訳文は、J-PlatPat
又は OPD 上で照会される度に、MTP によって作成される（リアルタイム翻訳）。対して、中韓公報の和訳文

2

機械翻訳プラットフォーム（MTP）

2.1

MTP の概要

は、中韓から受領した公報データを元に、MTP によって定期的に作成され、検索システムに予め蓄積されている（バッチ翻訳）。

特許庁は、平成 30 年４月に、MTP の設計・開発及びリアルタイム翻訳では、翻訳文が蓄積されておらず、運用サービス一式の契約を東芝デジタルソリューション

翻訳文を対象としたテキスト検索はできないが、その代ズ株式会社と締結した。構築された MTP は、令和元年わり、照会時点までに実施された翻訳品質向上策が全て５月の日英翻訳機能リリース、及び、翌令和２年４月の反映された翻訳文が照会できる。対して、バッチ翻訳で中日・韓日翻訳機能リリースを経て、現在運用中である。

は、翻訳文が予め蓄積されおり、翻訳文を対象としたテ

なお、MTP のリリースを理由として、東芝デジタルキスト検索ができるが、その代わり、照会できる翻訳文

ソリューションズ株式会社は、AAMT 長尾賞 の第 15は、過去の蓄積時点で作成されたものであって、その翻回（2020 年）受賞者に選定された。

訳品質がリアルタイム翻訳に劣る場合がある。

2

MTP は、パブリッククラウドに構築されており、複数公的なサービスが提供する機械翻訳については、当面、翻訳精度の向上が期待されることから、リアルタイム翻2

AAMT 長尾賞 https://aamt.info/news/nagao-2/

訳を原則とし、例外として、既に中韓文献翻訳・検索シ

YEAR BOOK 2O2O

45

PI × Translation

ミニ特集

ステム 3（J-PlatPat への移行に伴って令和元年６月に数式の集合体といえる。入力データは数値等に変換され、終了）においてバッチ翻訳を開始していた中韓公報の機前記数式によって順次計算された結果が出力データに変会翻訳は、バッチ翻訳を継続するという方針が示されて換される。

いる 。MTP における日英のリアルタイム翻訳と中日・ニューラルネットワークの出力データを妥当なものと韓日のバッチ翻訳の別は、この方針に沿うものとなってするためには、上記計算結果が適切な値になるように、いる。

各数式のパラメータを最適化する必要がある。そして、

4

この最適化は、大量の学習用データ（例えば、入力デー

2.2

高い翻訳品質タと正解の出力データとの対）を使用した学習（ディーMTP で は、 ニ ュ ー ラ ル 機 械 翻 訳（NMT: Neuralプラーニング）によって行われる。

machine translation） が メ イ ン に 利 用 さ れ て お

ニューラルネットワーク

り、NMT 以外の翻訳エンジンである統計的機械翻訳

出力入力（SMT: Statistical machine translation）及びルール ベ ー ス 機 械 翻 訳（RBMT: Rule-based machinetranslation）の併用や、翻訳前後の文章に対する各種処理等を含む独自システム 5 を通じて、高い翻訳品質を人工ニューロン（数式）達成している（3.2 で述べる BLEU の平均スコアとし

図４

ディープラーニングによって数式のパラメータを最適化
6

ニューラルネットワークの模式図（注 ）て、国内公報の明細書の英訳文は 40 以上、中国及び韓国公報の明細書の和訳文は 45 及び 60 以上）。

2.3.2

対訳コーパス

ただし、中韓公報の和訳には、2.1 で述べたとおりバッ

NMT における学習用データとしては、原文（入力デー

チ翻訳が採用されているところ、J-PlatPat 等を通じタ）と翻訳文（正解の出力データ）を対にした、対訳コーて検索、照会ができる中韓公報の和訳文のうち、MTPパスと呼称されるものが主に使用される。

によって作成された高品質なものは、概ね令和２年３月

そして、NMT のニューラルネットワークは、実際のの発行分からである。それ以前の発行分は、2.1 で述べ翻訳対象の文章と同様の文章に由来する対訳コーパスをた中韓文献翻訳・検索システムにおいて和訳されたもの

学習すればするほど、翻訳対象に特化した最適化が進行である。

し、翻訳品質の向上が期待できるようになる。一方、翻訳文に省略や追記等の不備がある対訳コーパスを学習し2.3

NMT の活用てしまうと、省略に起因した訳抜け（原文を部分的に翻2.3.1

ニューラルネットワーク

訳しない誤訳）や、追記に起因した湧き出し（原文に無MTP に お い て メ イ ン に 利 用 さ れ て い る NMT は、い用語を翻訳文に追加する誤訳）の発生原因になる。

ニューラルネットワークを活用した翻訳エンジンであって、AI 翻訳とも呼称される。
ニューラルネットワークは、人間の脳神経ネットワー
クを模して構成されており、脳神経（ニューロン）に見したがって、翻訳品質に優れた NMT を構築するためには、実際の翻訳対象の文章と同様の文章に由来する対訳コーパスであって、その翻訳文に不備がない（又は少ない）優良なものを大量に学習させる必要がある。

立てた大量の数式（人工ニューロン）が相互に連結した

通常、このような優良な対訳コーパスの作成には、人手翻訳が必要となることから、大量に作成するためには46

3

橿本英吾、中韓文献翻訳・検索システム、Japio YEAR
BOOK 2014、p.62-65

4

情 報 普 及 活 用 小 委 員 会 報 告 書「 特 許 情 報 の さ ら な る 活用 に 向 け て 」（p.31 脚 柱 16 参 照 ）https://www.jpo.
go.jp/resources/shingikai/sangyo-kouzou/shousai/
jouhouhukyu-shoi/h28houkokusho.html

5

園尾聡、ニューラル機械翻訳による特許機械翻訳システムの開発、Japio YEAR BOOK 2019、p.296-301

多くの費用と時間がかかる。しかし、特許等の公報については、パテントファミリーの公報を活用して、比較的優良な対訳コーパスを大量に機械的に作成することがで

6

NMT のニューラルネットワークは、人工ニューロンの配置や連結態様等が工夫されており、模式図どおりではない。

の対訳コーパスとして、特許庁と NICT の協力の下に作文章によって構成されている点、（2）各国又は地域に成した、パテントファミリーの公報に由来する１億弱規同内容の出願をするという目的から、パテントファミ模のものが挙げられる。

ミニ特集

きる。その理由として、（1）翻訳対象の文章と同様のリーの公報の文章同士は、省略や追記等の相違が少ない
2.3.3

大量に存在している点、等が挙げられる。

×PI

対訳の関係にある場合が多い点、（3）公開情報として辞書

ニューラルネットワークでは、入力データ全体が一度に計算対象となって出力データが作成されることから、パテントファミリーの公報に由来する対訳コーパスが最NMT に入力された翻訳対象文は、用語単位で翻訳されも多く活用された。また、MTP の翻訳対象には公報以るのではなく、その文全体が一度に翻訳対象となって翻外も含まれるところ、その対応等のためにパテントファ訳される。したがって、同じ用語であっても、その用語ミリーの公報以外に由来する対訳コーパスも活用されを含む翻訳対象文が異なれば、NMT の翻訳結果は異なた。

る場合がある。

主なものを挙げると、日本語／英語の対訳コーパス

しかしそれでは、一貫して同じ翻訳語に翻訳されることして、特許庁と国立研究開発法人情報通信研究機構とが好ましい定型の語句（例：請求項／ claim）の翻訳（NICT）の協力の下に作成した、パテントファミリーのにゆれが生じる。そこで MTP における NMT には、こ公報に由来する数億規模のもの、及び、特許庁で実施しの翻訳ゆれを防止するために、辞書機能が組み込まれてた調査事業 等を通じて作成した、国内の各種審決、判いる。この機能によって、辞書に登録した用語であれ決又は審査書類等に由来する十数万規模のものが挙げらば、原則として辞書のとおりに翻訳されるようになってれる。また、中国語／日本語の対訳コーパスとして、特いる。

7

許庁で実施した調査事業 等を通じて作成した、パテン

特許庁では、各種調査事業 9 等を通じて、各種公報やトファミリーの公報等に由来する数億規模のものが挙げ審査書類等に由来する辞書を作成し、例えば日英翻訳にられる。

ついて約 70 万語を MTP の辞書に登録した。

8

パテントファミリー等

日本
語

外国語

学習

日
本
語／
外国語

NMT

ニューラルネットワーク

外国語／
日
本
語

辞書機能の組込み

NMT・・請求項・・・。・・・・・・・・・請求項・・。

登録
作成

図６

対訳コーパスの作成・学習

・claim・・・・．・・・・・・・・・ claim ・・．
辞書に登録して定型の語句の翻訳ゆれ防止

辞書請求項⇔claim…

公審報査書等類

ディープラーニング（ニューラルネットワークの最適化）

図５

・claim・・・・．・・・・
・・ billing item・．

NMT

MTP

作成

対訳コーパス・・請求項・・・。・・・・・・・・・請求項・・。

機械翻訳プラットフォーム（MTP）のメイン翻訳エンジンに利用

Translation

そこで、MTP における NMT の構築にあたっては、辞書の作成・登録

なお、韓日翻訳は、SMT によって十分な翻訳品質

なお、MTP では、NMT 以外の SMT 及び RBMT のが 達 成 で き る こ と か ら、MTP に お い て は SMT がメ

翻訳エンジンにも辞書機能が組み込まれており、定型のインに利用されている。そして、詳細は専門書に譲る

語句の翻訳に利用されている。

が、SMT の構築にも対訳コーパスが活用されるところ、MTP における SMT の構築に活用した韓国語／日本語

7

平成 27 年度から平成 30 年度に実施した、審決の日英機
械翻訳に関する調査等の各種調査事業

8

平成 24 年度から平成 29 年度に実施した、中国特許文献の機械翻訳のための中日辞書整備及び機械翻訳性能向上に関する調査等の各種調査事業

3

翻訳エンジンの性能向上の取組み

3.1

NICT との連携・協力

特許庁は、機械翻訳の翻訳品質向上や活用促進等を9

脚柱７、８の調査事業

YEAR BOOK 2O2O

47

PI × Translation

ミニ特集

目的として、情報通信分野を専門とする公的研究機関のEvaluation Understudy11）
スコアを利用する方法があ国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）と、平成る。BLEU スコアは、評価対象の機械翻訳文と、別途26 年７月から連携、協力関係にある。

用意した参照用の正解翻訳文との類似度を、所定の計算

特許庁と NICT とは、協力して様々な取組みを実施し式によって０から１の間の値に数値化したものである。ている。MTP に関連する例を挙げると、MTP に搭載

通常はパーセント（100 倍した値）で表現し、値が大している NMT 及び SMT の翻訳エンジンは、NICT できい（類似度が高い）ほど品質が高いとみなされ、一般開発されたものであるし、2.3.2 で述べたように、協力的には、スコアが 40 以上であると高品質と解される。

して対訳コーパスを作成している。

なお、MTP の翻訳品質は、上記公表した方法による

ま た、NICT に お い て 開 発 さ れ た 翻 訳 エ ン ジ ン は、MTP だけでなく、別途、特許庁の審査官向けにも活用

人手評価と、BLEU スコア等を利用した自動評価とを併用して管理している。

している。例えば、特許庁では、自由に入力した英語等の外国語をリアルタイムで和訳することができる、多言事前準備①
原文語の機械翻訳環境が庁内の審査官向けに展開されている②
参照用の正解翻訳文③
機械翻訳文

ところ、この翻訳エンジンに活用している。
特許データ提供
品質評価フィードバック etc.

特許庁

NICT・内容の伝達レベル
・重要技術用語の翻訳精度・流暢さ （補助項目）

図８

翻訳品質の評価

対訳コーパス・辞書の作成

MTP の翻訳エンジンの構築にあたって活用された対翻訳品質向上策の効果確認や、各種翻訳エンジンの訳コーパス・辞書の作成について 2.3.2 及び 2.3.3 で相互比較等のために、翻訳エンジンの性能を客観的に評述べたが、特許庁では、現在も、NMT の性能向上等に価する方法が必要であるところ、その一つとして、作成資する翻訳資源として、対訳コーパス・辞書を作成するされた機械翻訳文の翻訳品質を評価する方法が挙げられ

事業 12 を実施している。
これら事業を通じて、令和 3 年度末までに、特許のる。
翻訳品質を評価する方法は、人手評価と自動評価の２つに大きく分けられる。

審査書類（拒絶理由通知書等）に由来する数百万規模の対訳コーパス及び数万規模の辞書（日本語／英語）、並人手評価とは、人間が原文と機械翻訳文を見比べて翻びに、中国の審決に由来する数百万規模の対訳コーパス

訳品質を評価する方法である。特許庁では、特許情報の及び十万規模の辞書（中国語／日本語）を作成する予定

機械翻訳文に対する翻訳品質の適切な人手評価方法としである。て、原文と、別途用意した参照用の正解翻訳文と、評価

上記対訳コーパス及び辞書は人手翻訳を通じて作成さ対象の機械翻訳文とを元にスコア化する方法を公表してれることから、特に対訳コーパスは、訳抜けや湧き出しいる。

10

自動評価とは、機械が自動的に翻訳品質を評価する方

48

機械翻訳文の翻訳品質の評価

特許庁と NICT との連携・協力

3.3
3.2

（主要項目）②と③の類似度を０～１００の間のスコアで表現
一般に、スコア４０以上が高品質な翻訳自動評価
BLEU

翻訳エンジン構築 etc.
図７①～③を目視し、以下の項目を評価してスコア化

人手評価の発生原因となる翻訳文の不備（2.3.2 参照）がなく、法である。著名なものの一つとして BLEU（Bilingual

11 PAPINENI, K., et al., BLEU: a Method for Automatic
Evaluation of Machine Translation, Proc. ACL
2002, 311-318

10 特 許 文 献 機 械 翻 訳 の 品 質 評 価 手 順 に つ い て https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihonyaku/
tokkyohonyaku_hyouka.html

12 審査書類・審決の機械翻訳に関する解析及びデータ作成事
業、及び、中国審決情報の機械翻訳に関する解析及びデータ作成事業

NMT の性能向上等に大いに役立つことが期待される。
審査書類（特許）（拒絶理由通知書 etc.）
人手翻訳

中国語

英語

人手翻訳

日本語

おわりに

特許庁における特許情報の翻訳に係る取組みとして、
これまで MTP を中心に述べてきたが、特許庁では他に×PI

日本
語

審決文（特許・実用新案）（査定不服・無効）

4

ミニ特集

NMT のディープラーニングに有用と考えられ、今後のも、例えば、中国審決の和訳文の提供 14 や、日本の審決等（審決、異議決定、判定）の英訳文の提供 15 等、様々Translationな取組みを実施している。

作成

作成

対訳コーパス・辞書（日英）対訳コーパス・辞書（中日）

また、海外に目を向けると、例えば WIPO（世界知的所有権機関）は、PCT の国際公開言語（日本語を含む10 言語）の翻訳が可能な WIPO Translate16 を利用した、自由入力文の機械翻訳サービスや PATENSCOPE

翻訳エンジンに活用
図９

対訳コーパス・辞書の作成における特許情報の機械翻訳サービス等を提供している。また、EPO（欧州特許庁）は、日本語を含む 32

3.4

未知語対応

言語の翻訳が可能な Patent Translate17 を利用した、ニューラルネットワークは、学習用データを基に最適化される（2.3.1 参照）から、学習用データに存在しなEspacenet における特許情報の機械翻訳サービス等を提供している。

い入力に対する正しい出力は期待できない。したがって、

WIPO Translate も Patent Translate も、MTP

NMT では、学習用の対訳コーパスに存在しない用語（未と同様、NMT がメインに利用されており、作成した機知語）があると、誤訳となる場合がある。

械翻訳文は一般利用者に無料で提供されている。ただし、未知語については、例えば、未知語辞書を作成し、照会の度に翻訳文が作成されるリアルタイム翻訳である

MTP の辞書（2.3.3 参照）に登録する等の対応によって、から、特許情報の翻訳文を対象としたテキスト検索はで正しく翻訳されることが期待できる。

きない。

そこで、特許庁では、令和元年度に、未知語に関する特許庁では、MTP の活用を含む特許情報の翻訳に関。本調査研究を通じて、MTP の日する種々の取組みを今後も実施する予定であるところ、

英翻訳における約半年間の翻訳履歴から、翻訳失敗箇所前述した海外の動向もふまえ、より利用者のニーズにを含む翻訳ログを抽出し、そこから数万語の未知語を検沿った翻訳に係るサービスを模索していきたい。

調査研究を実施した

13

出して未知語辞書（日本語／英語）を作成した。なお、本事業を通じて令和 2 年 3 月に完成した未知語辞書は、既に MTP の辞書に追加登録済みである。
翻訳失敗箇所を含む翻訳ログの抽出

翻訳
失敗・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

作成

過去の翻訳履歴

翻訳エンジンに活用
14 外国特許情報サービス「FOPISER（フォピサー）」収録内
容追加のお知らせ（中国審決和訳文）https://www.jpo.
go.jp/support/fopiser/tsuika-20200622.html

未知語辞書

未知語検出

図 10

未知語辞書の作成

13 新語対応による機械翻訳精度向上に関する調査事業

15 参考審決等の英訳 https://www.jpo.go.jp/system/
trial_appeal/info-shinketsu-eiyaku.html
16 WIPO Translate https://www.wipo.int/wipotranslate/
17 Patent Translate https://www.epo.org/searchingfor-patents/helpful-resources/patent-translate.
html

YEAR BOOK 2O2O49