IPランドスケープ3.0
IP landscaping 3.0

株式会社三井物産戦略研究所

技術・イノベーション情報部

知的財産室室長山内明

精密機械メーカでの開発業務や特許事務所での特許出願業務を経て現職。知的財産コンサルティング実務に基づく知財情報戦略（狭義の IP ランドスケープ相当）の提唱者。互教の精神によるネットワークを活かして知財情報戦略の進化と啓蒙に邁進中。
Ak.Yamauchi@mitsui.com

1

はじめにドスケープ 3.0 と称する（紛らわしく思われる方もいるかもしれないがご容赦願いたい）。

本書への寄稿も今回で三回目となり、一昨年の「IPランドスケープ実践に役立つ知財情報戦略 1）」、昨年の「IP ランドスケープ 2.0 2）」に続くものとして、何を書き加えるべきか自問自答した。

2

知財情報戦略

知財情報戦略については、一昨年の寄稿 1） で説明済

IP ランドスケープ 2.0 では、知財情報戦略（弊狭義であり、「8 つのポイント」に留意することにより IP ラの IP ランドスケープ 1）14））の「8 つのポイント」の一ンドスケープ実践を可能とするものである。確認的に定つ「仮説検証の積上」について、その積み上げ先たる「論義も述べると、「知財情報解析を活用して知財経営に資点のゴール」設定が難題であることを直視し、その糸口する戦略提言を図ること」であり3）、手法自体ではないを得るための対処法を紹介した。その後、これを反映しこと（手法は手段に過ぎないことからも自明）、有効手た弊講座の受講者からは、IP ランドスケープ実践で経法を活用した提言に限定される点でいわゆる戦略の意味営層から評価されるに至った方も現れている。しかしなではないことにそれぞれ留意願いたい。

がら、未だに苦労している方も少なくないのも事実である。その成否の差には様々な要因が有るだろうが、自戒の念を込めていえば、IP ランドスケープ 2.0 で紹介しIP ランドスケープ 2.0た対処法で糸口を得たとしても、それから「論点のゴーIP ランドスケープ 2.0 については、昨年の寄稿 2）でル」設定に至るまでのストーリー構築の壁が一要因に説明済であるが、改めて概説すると、知財情報戦略におなっていると考えられる。また、折角の素晴らしい提言ける「論点のゴール」設定の糸口を見出すべく、前工程内容であっても相手方（事業部や経営企画部等）の琴線として①業界潮流把握を設ける点（図１）が特徴的であに触れる「魅せ方」ができなければ、具体的なアクショり、かかる潮流把握に有効なアプローチ（表１）を推奨

ンに繋がらず、徒労に終わり兼ねない。

する。後工程たる②「論点のゴール」設定／戦略提言で以上に鑑み、今回は、「論点のゴール」設定に至るストー

は、自社ポジション分析を経て、攻め筋／脅威抑制策をリー構築プロセスをできる限り具体的に例示し、更には提言することを推奨しており、同工程では知財情報戦略

提言内容の魅せ方、具体的にはエグゼクティブサマリーをオーソドックスに適用可能である。

への昇華法についても紹介したい。

2163

なお、表１に示したアプローチの内、③直近出願着目

なお、かかるストーリー性とエグゼクティブサマリー

については、これに代えて又は加えて、自社注目度としを伴う提言をこれまでのものと区別する意味で IP ランての外国ファミリー数、更には明細書頁数や実施例数等に着目することも有効である。となって「当社の IP ランドスケープはこの程度か？ ならば使えないものだ」と烙印を押され兼ねない。すな
わち、多くの企業知財部にとっての昨今の IP ランドス
ケープブームは、自部門の機能強化（専門職型から戦略コンサルティング型への移行等）を果たす絶好の機会（Opportunity）である反面、烙印を押され兼ねない脅

今回紹介する IP ランドスケープ 3.0 が企業知財部にとっての救世主といえる程の大それたものでないのは勿論であるが、IP ランドスケープの実践で悩みもがいて図１「論点のゴール」設定と IP ランドスケープ 2.0
表１

新潮流等把握に有効な 4 つのアプローチいる企業知財部員にとって少しでも役立つことを切望し、以下、「論点のゴール」設定に至るストーリー構築プロセスや、提言内容の魅せ方について事例を通じて紹介したい。なお、紙面に加えて事例開示許可取得の制約もあり、本来、読者が欲するであろう、具体的な個社向け戦略提言ではなく、特定業界向けに警鐘を鳴らすもの
や、個社戦略提言の前段階までに留まった点、ご容赦願いたい。

4

IP ランドスケープ 3.0

IP ランドスケープ 3.0 とは、上述したストーリー性とエグゼクティブサマリーを備えるものであり、端的にいえば、事業部や経営企画部等の琴線に触れる（魅せる）戦略提言である。

5

事例紹介その１（中国× AI 脅威の警鐘を鳴らす）

5.1

ストーリー骨子の構築

本事例は、「AI 分野における中国の脅威を炙り出す！」というお題を受け、日本企業／政府に警鐘を鳴らすこと戦略系ファームのコンサルタントであれば、その種のを想定したものである。まず、出願人ランキングマップ

戦略提言自体はクライアント企業の事業部や経営企画部を作成したところ（図２）、グローバルトップ 30 の内、から成果物として求められることが多く、今更感が有るかもしれない。しかしながら、著者が見聞きする限り、知財専門職者（企業知財部員や特許調査会社勤務者等）については、必ずしもそうではない。また、知財専門職者による成果物は、知財部長止まりで、事業部や経営企画部による洗礼を受けず仕舞いとなることが多く、そのことがレベルアップ（魅せる提言への昇華）の妨げとなり、悪循環に陥っているケースが少なくない。
しかしながら、かかる状況は最近になって変わりつつある。昨今の IP ランドスケープブームによって、各企業の事業部や経営企画部が自社知財部に期待を寄せるようになり、これを受けて知財専門職による成果物が彼らにも露出されるようになってきたのだ。これによって成果物が洗礼を受ける結果、自ずとレベルアップできる
かといえば、必ずしもそうではなく、期待の高さが仇図２AI 関連出願人のグローバルランキングマップ

YEAR BOOK 2O19 2172

特許情報の高度な活用

威（Threat）でもあるのだ。

その内の半数（15）を中国勢が占め、更にその内のからブーメラン分析を活用したため、参照されたい。

2/3（10）を大学研究機関が占めるという興味深い事
実が知得された。併せて、残る 5 つの民間企業としては、
い わ ゆ る BAT（BAIDU, ALIBABA, TENCENT） や
HUAWEI 等のジャイアントがランクインすることも知得された。また、中国勢では、前期（2013 ～ 2014 年）に殆ど無かった出願が、後期（2015 年以降）に堰を切ったかのように一気に増え、GAFA 等の外国企業を猛追する様子が伺え、月日を追う毎に存在感を増大すること

図３

知財情報戦略とブーメラン分析の関係が予見された。
これらを踏まえ、著者が思い描いたストーリー骨子は、「中国では、大学研究機関が技術開発を主導し、その成果の社会実装を BAT や HUAWEI が全面支援しているのでは？

そうすると当然ながら国策も絡む（裏で政府が働き掛けている）のでは？」というものであった。ここで、著者自身は、AI に詳しい訳でも、中国の事情に詳しい訳でも決してない。従って、このストーリーに確証が有った訳ではなく、当然ながら検証（知財情報戦略でいう「仮説検証の積上」）が必要であった。

5.2

ストーリー検証のアプローチ

ストーリー検証については、大きく分けて２つのアプローチが考えられる。1 つ目は、業界情報（主に非特許情報）を収集し、大局観を得てから検証に着手するアプローチであり、特に門外漢の分野を担当する場合には、理解を深めながら分析を進めることができ無難といえる。しかしながら、業界情報収集に割く時間と効果のトレードオフの問題が有り、具体的には、「折角、色々な情報を得たので、これらを上手く活用しなければ」という観念に陥りがちであり、時間対効果を損なう結果となり兼ねない。
そこでお薦めしたいのが、2 つ目のアプローチであり、知財情報戦略でいう「ブーメラン分析」である。「ブーメラン分析」とは、特許情報で得た手掛りをもって非特許情報を収集する旅に出掛け、そこで得た手掛りを持ち帰って特許情報の深堀を行うものであり、知財情報戦略の８つのポイントの内の「特許情報／非特許情報」の両視点に直結するものである（図３）。
ブーメラン分析によれば、手掛りから手掛りを得ることで効率的な検証が可能であり、特に時間制約が大きい場合にお薦めである。本事例についても時間制約の関係

218

5.3 ブーメラン分析実践例（BAT と中国政府の繋がり）
本事例では、冒頭の出願人ランキング（特許情報）から中国勢の BAT と大学研究機関に注目することとし、まずは BAT と中国政府の繋がりに関する情報（主に非特許情報）を収集することとした。手軽に非特許情報を収集すべく、「BAT AI

中国政府政策」というキーワードでグーグル検索した結果、図４に示すような検索結果が得られ、上位に「人工知能（AI）強国を目指す中国」という記事4）が確認された。同記事には、2017 年 11月に「次世代 AI 発展計画推進室」が設立され、政府主導で４つの重点分野を定め、分野毎に中国 IT 巨大企業をリード企業に選定すること、具体的には、自動運転分
野は BAIDU、スマートシティ分野は ALIBABA、医療分野は TENCENT であること等が紹介されていた（図５赤枠内）。また、他の記事5）からは各リード企業が担当分野で AI プラットフォームを担うことが示唆されていた。これらに鑑みれば、政府の後ろ盾を得た BAT 各社が既存アセットを活用しながら、AI プラットフォーマとして影響力を増し、既存事業との相乗効果を目論んでいることが想起された。
以上より、「自動運転分野＝ BAIDU」、「スマートシティ分野＝ ALIBABA」、「医療分野＝ TENCENT」というキーワードが知得されるとともに、「AI プラットフォームと既存事業との相乗効果」という、ストーリー骨子の具体的な要素が見出された。

転分野のインフラともいえるものであり、その自動作成（更新）のプラットフォームの重要性が裏付けられた。
以上より、BAIDU が自動運転分野における AI プラッ
トフォームを担う資質があることが十分に裏付けられた格好となった。
ALIBABA については、MEGVII や SENSETIME のところ、特に MEGVII 名義には他社被引用数 44 にも及ぶ顔認証プラットフォーム関連重要出願が含まれる
図４

グーグル検索例（BAT と中国政府の繋がり）ことが確認された（図８）。ALIBABA は、MEGVII のFACE++ と称する顔認証（Face recognition）プラットフォームをアントファイナンシャル等の自社事業に導入するのみならず、防犯等の面でスマートシティ分野にも導入しており、ここで（スマートシティ分野の）AI

図５

BAT と中国政府に関する記事例（赤枠は著者付記）

5.4 ブーメラン分析実践例（BATの深堀分析）
非特許情報から特許情報の世界に戻って深堀分析に努めるべく、まずは上位民間企業とグローバルインデックス（特許分類）のマトリクスマップ（図６）を作成した。
同マップでは、出願件数に応じた個々のバブルチャート上、他社被引用数に応じたグラデーションを付しており、これによれば、どの出願人がどの分野に傾注しているかのみならず、他社注目度の高い出願の特定までも可能である。
例えば、BAIDU については、自動運転分野において件数面で他社を圧倒するのに加え、他社被引用数が複図６

AI 関連出願人（民間企業）ランキングマップ数（他社注目度が比較的大）かつ米国でも権利化手続き中（自社注目度が比較的大）という点で重要出願候補といえるものが散見された。換言すれば、BAIDU は自動運転分野で量／質ともに存在感大といえるところ、重要出願候補を確認した結果、三次元ダイナミックマップの自動作成（更新）のプラットフォームを志向したものであった（図７）。更なるブーメラン分析として、BAIDUに焦点を当ててグーグル検索した結果、「“自動運転版Android” を作る、“BAIDU の Apollo 計画” ６）」等の関連記事が知得され、三次元ダイナミックマップは自動運

図７

BAIDU の自動運転分野の重要特許出願例

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特許情報の高度な活用大株主でもあるため、両社名義出願も加えて分析したなった（図 11）。
また、中国科学院がインキュベーション機能を備えることが判明したことから、これに着目してグーグル検索した結果、中国では産学連携による特許／技術の事業化に傾注していること 9）、同院教授が CEO を務める同院
発 AI チップユニコーンの CAMBRICON が 100 億円単位の出資を ALIBABA 等から得ており 10）、更には同ユニコーンの技術が HUAWEI のスマートフォン等に導入済であること 11）等が次々と知得された（図 12）。
以上より、著者が思い描いたストーリー骨子が信憑
図８ ALIBABA のスマートシティ関連の重要特許出願例

プラットフォーマに繋がることが導き出された（図８上、関連情報を付したので参照されたい）。

７）

性を帯びてきた。すなわち、「中国では、大学研究機関が技術開発を主導し、その成果の社会実装を BAT やHUAWEI が全面支援しているのでは？

そうすると当然ながら国策も絡む（裏で政府が働き掛けている）のでは？」という、弊ストーリー骨子が裏付けられた格好と5.5 ブ ーメラン分析追加例（大学研究機関の役割検討）
次に、異例ともいえる存在感を呈する中国大学研究機なった。紙面の関係で割愛せざるを得ないが他にも様々な裏付けが得られたことから、かかるストーリー骨子に適宜肉付けしてストーリーとして採用することとした。

関の役割を炙り出すべく検討を行った。検討手順としては、①大学研究機関に絞り込んだランキングマップ作成、②大学研究機関のグローバルランキング情報の収集、③発明者ランキングマップ作成、④主要発明者のプロファイリングとした（図９）。①の次に②を行ったのは、①の結果（上位大学研究機関の顔触れ）の妥当性を早々に検証する狙いが有り、これらに次ぐ③／④では、件数だけでなく所属先にも着目し、更には主要発明者による学術論文の被引用数にも着目し、特にキーパーソンといえる発明者の特定までも試みた。その結果、中国科学院が傘下に中国科学院大学を擁し、両者合算によれば大学研

図９ 大学研究機関の各種ランキング（発明者関連含む）究機関として首位となり最注目であること、同大学のWang 教授が特許出願数、他社被引用数、関連論文の被引用数を総合勘案すれば特にキーパーソンであること等が浮き彫りとなった。
そこで、中国科学院と Wang 教授に焦点を当ててグーグル検索した結果、同院発ユニコーンで同教授が共同創設者兼務技術アドバイザーを務める WATRIX ８）が特定された（図 10）。そこで WATRIX についてブーメラン分析した結果、歩行認証（Gait recognition）で世界屈指であり、顔認証（Face recognition）で世界屈指の MEGVII とは補完関係、すなわち防犯等の面でスマートシティ分野を支え合う関係であることが浮き彫りと220

図 10 中国科学院／ Wang 教授関連記事（枠は著者付記）

図 11 中国科学院発 WATRIX のブーメラン分析例

図 13

6

ストーリー結果（エグゼクティブサマリー）例

事例紹介その２（MaaS 潮流下の深堀テーマ探索）

6.1 ビ ジネスモデル検討向けミクロ視点ア
プローチ
近年の「モノのサービス化」により、新たなビジネスモデル（コトづくり）への変革が求められている。特許
情報には、いわゆるビジネスモデル発明に関するグローバルインデックスも用意されており、著者自身、以前から新規ビジネスモデル検討に活用してきた。例えば、「知図 12

中国科学院関連記事（赤枠は著者付記）

5.6 ブ ーメラン分析で検証したストーリー
結果例
以上より検証されたストーリー結果に「中国における産官学連携醸成によるエコシステム、日本は二周回遅れ」

財情報戦略－自動運転編－３）」では、「自動運転時代の新たなビジネスモデルを炙り出す」というお題を受け、「自動運転×ビジネスモデル発明」という切り口で数百件レベルのスマートな母集団を作成し、個々のビジネスモデル発明関連公報を創意工夫しながら読み込み、新規ビジネスモデルを検討した。というアイキャッチなタイトルを付し、魅せ方を意識し2016 年 2 月当時の検討結果一覧を図 14 に示すとたエグゼクティブサマリー例を図 13 に示す。あいにくころ、3 年半以上経った今も実現していないものが多い

著者には絵心が無いため、ビューティフルとはいえないが、少しずつ現実味を帯びてきたものも見受けられる。

が、魅せ方への拘りが少しでも読者に伝わり、参考にな

例えば、「win-win 型自動運転公共バス（図 14 上の④）」れば幸いである。一点補足すると、弊エグゼクティブサについては、バスに限られない拡張形として電車や飛行

マリーでは、特許マップは存在しない又は残存したとし機等ともデータ連携し、もって交通手段の最適化を図るても決して主役ではない（図 13 は後者に相当、後述すことを示唆済であり、今、話題の MaaS（Mobility asる図 19 は前者に相当）。何故ならば、特許マップは気a Service）に通じるものであり、MaaS 自体、国内で付きの起点等の意味で重要なるも、そこから仮説検証さも既に実証実験がいくつも始まっていることから現実味れ、何らかの提言のレベルまで昇華されたものこそが、を帯びてきている。

相手方（事業部や経営企画部等）の琴線に触れることができるからである。

この種の検討では、個々の関連公報の読み込みをいかに効率化するか、読み込んで得た情報の価値をいかに高めるか（何らかの示唆といえるレベルまで昇華できるか）が肝心である。ここで、読者の混乱を避けるために補足

YEAR BOOK 2O19 221

特許情報の高度な活用

2すると、ストーリー（骨子の）構築は、前章の事例がそモデル発明のインデックスの内、運輸分野が該当し得る

うである通り、マクロ視点からアプローチすることが多が、同分野だけでは広範で膨大な公報数になってしまい、く、その最たるものが業界潮流把握を前段に行う IP ラ

かといって（自動運転等とは異なり）キーワード等で容ンドスケープ 2.0 である。しかしながら、テーマによっ易に絞り込めるものではなく、スマートな母集団の実現ては、ビジネスモデル発明関連公報やこれに準ずるものは難題である。そこで鋭意検討した結果、昨年実施したを起点とした検討が有効な場合が有り、かかる場合には、CASE 潮流分析に用いた検索式に着目し、MaaS との自ずとミクロ視点からのアプローチとなるため、思考を相関が期待される S(hared) 要素を切り出して予備検索切り替える必要がある点に留意願いたい。

を行い（図 15 の①）、その結果（予備的母集団）を用

２）

前置きが長くなったが、本事例は、かかるミクロ視点いて各キーワードの頻出度や相互関係性から等高線マッからのアプローチを用い、MaaS 潮流下の深堀テーマプを作成し、そこから関連キーワードや関連インデック探索を試みたものである。

スの候補を特定し（同②）、該当件数の伸張度等から候補の絞り込みを行い（同③）、絞り込まれた関連キーワー
ドや関連インデックスを反映してスマートな母集団を設定した（同④）。母集団の妥当性を検討する目的も兼ねて、出願人×インデックスのマトリクスマップを作成し（図 16）、顔触れや各社の傾注領域を確認した結果、Uber 等の S(hared and Service) 関連企業や日立製作所等の交通インフラ関連企業が上位にランクインし、一定の妥当性が認められた。また、著者が不勉強のため知図 14

自動運転時代の新ビジネスモデル検討例らなかった MaaS 関連企業、例えば、MaaS 用スマホアプリを提供する VIA TRANSPORTATION 等も出現

6.2

関連公報の絞り込みの勘所

関連公報の読み込みには、当然ながら相当の時間を要の関連性の高いマルチモーダル関連インデックスも特定するため、いかに目的に応じて対象を絞り込むかが一つされ、これが付された公報を中心として読み込みことがの勘所となる。本事例の MaaS については、ビジネス効率的との結論を得た。

図 15222する等、一定の網羅性も認められた。また、MaaS とMaaS 分析用のスマート母集団の設定例

図 16

母集団の妥当性検討例（マトリクスマップ使用）

6.3

関連公報の読み込みの勘所得した。流石にピザ屋自体の記載は見当たらなかったが、「喫茶利用」という記載から飲食店を想起し、その一形ら何らかの示唆といえるレベルまで昇華できなければ無態としてピザ屋を想起することは可能であろう。このよ意味であり、これには技術読解力だけでなく相当の想像うなビジネス視点での発想や具体例への昇華が関連公報力や発想力が求められる。かかる場面で著者が心掛けての読み込みの勘所だと著者は考える。なお、既に周知のいるのは、ビジネス視点での発想である。ビジネス視点

e-Palette については、たとえ基本特許（出願）を特定での発想といわれても、雲を掴むような話になり兼ねなしたとしても新潮流といえるものではないが、ここではいため、分かり易い事例で紹介したい。

分かり易い事例として紹介したことを申し添える。

上述したスマート母集団にはいくつかのトヨタ名義関連公報が含まれており、その内の一つたる特開 2019075039（2019 年 5 月公開）の【課題】と【解決手段】には、下記の通り記載されている。
『【課題】移動体の所有者でないユーザが移動体を所定の目的で利用可能とするための移動体の利用システムを提供する。
【解決手段】移動体利用システム 10 は、自動運転可能に構成された車両 100 と、車両 100 と通信するサーバ 200 とを備える。サーバ 200 は、車両 100 の所有者でないユーザが車両 100 を所定の目的で利用するための利用申込みを受信すると、その利用申込みに

図 17 トヨタ名義関連公報から具体的事例への昇華例

6.4 関 連公報読み込みを起点として昇華された具体例

従ってユーザに車両 100 を利用させるための指示を車一次スクリーニングを経た数十件の関連公報の読み両 100 へ送信する。車両 100 は、上記指示に従って、込み結果の一例を示すと、交通運行システム企業であ利用申込みを行なったユーザのもとへ移動する。』

るイスラエル発スタートアップの OPTIBUS と日本のここまで読み進んだ時点で、ビジネス視点での発想をNEC、更には地図企業として著名な HERE の 3 社に試みて頂きたい。読者の皆さんには、何が思い浮かぶだ

共通して SNS 情報の活用志向が認められた（図 18）。

ろうか？

具体的には、OPTIBUS と NEC では、SNS 情報を含

当時の著者が何から何を思い描いたかといえば、【課む膨大な情報を AI で分析して運行の最適化を図る志向

題 】 に 記 載 の「 所 定 の 目 的 」 に 反 応 し、【 課 題 を 解が、HERE では、SNS 情報を活用して自社地図情報の決するための手段】に記載の「利用申込みを行った価値増大を図る志向がそれぞれ認められた。交通運行シユーザのもとへ移動する」という記載から「トヨタのステムについての具体例としては、話題のコンサートがe-Palette」を鮮明に思い描いた（図 17）。以前、目に週末に開催される場合、SNS 上でスマホユーザ同士がした e-Palette 関連記事 12 等）の記憶をも鑑みて著者が「興味有り」や「いいね」等で意思表示した情報を収集発想したのは、「予め登録されたユーザに対し、ユーザ／分析し、会場最寄り駅やバス停までどの位の数の観客の目的に応じた形態、例えばユーザがピザ屋であれば、がどのエリアからどのように移動するか、想定ルートのピザを調理できる厨房が利用可能かつ車体に配された大想定時間帯の混雑や渋滞の状況はどうかを AI で予測し、型ディスプレイにピザの広告が表示された形態でユーザ局所的な混雑や渋滞を回避するための最適ルートを提のもとに出現するもの」であった。弊発想を検証するべ案することが挙げられる。かかる具体例は、OPTIBUS

く【発明の詳細な説明】まで読み進んだところ、「所定や NEC の関連公報に明示されていた訳ではなく著者がの目的とは、たとえば、喫煙室としての利用、休憩室（喫ビジネス視点で発想したものであるが、SNS 情報活用茶利用等）、自習室、仮眠スペース、映画やビデオの観の意義や AI 適用の有用性を伝える上で好適であろう。

賞、娯楽室、交流の場等の目的を含む」という記載を知ビジネス視点での発想のイメージを深めてもらえれば幸YEAR BOOK 2O19 223

2

特許情報の高度な活用

関連公報を手間暇掛けて読み込むからには、当然ながいである。

部に徒歩を組み込み、景観の良い公園を横断して気持ち

そ の 他、 米 ゼ ロ ッ ク ス か ら ス ピ ン ア ウ ト し た
CONDUENT の関連公報からは、“tailor-maid travel

良く散歩しながらダイエットさせるものが発想された（ここでもビジネス視点を反映）。

services” という個別化志向が発想された（図説割愛）。
これらの潮流から更に発想すれば、いわゆる個別化や顧6.5 「個別化」を鍵とした注目プレイヤーと相互関係例

客視点（User-centric）の潮流が想起され、このレベルまで昇華できれば、新潮流又はユニーク潮流といって一連の分析結果に基づき、魅せ方を意識したエグゼクも過言ではないであろう。続いて、新潮流又はユニークティブサマリーとして仕立てれば、図 20 のように例示潮流としての妥当性を検討すべく、グーグル検索で根拠される。図 20 では、「個別化支援機能プラットフォーとなり得る情報を探索したところ、権威ある IET（英国マ、自動運転志向 OEM メーカ、配車／配送拡充狙うサーが知得された。

ビサの 3 者が密接に関係し合い、個別化を訴求点とし同レポートによれば、MaaS における Key featuresて MaaS 普及の原動力となる」という、大胆ともいえの 1 つとして、User-centric service が掲げられておるストーリーに仕立てたが、読者の皆さんにとって納得り、妥当性が裏付けられた格好となった（図 19）。

感のあるものであろうか。仮に納得感を得た読者の勤務工学技術学会）が作成したレポート

13）

そこで、MaaS の深堀分析テーマとして個別化に焦先が MaaS に関心があるとすれば、これを社内での議点を当てることとし、これに適した母集団を新たに作成論の叩き台として活用し、「自社アセット（保有特許等）して追加分析した結果、同母集団上で HERE が首位とを活用した攻め筋検討」といった更なる深堀分析テーマなり、大きく存在感を増した。そこで同社名義の関連公を設定可能であろうし、これを設定して IP ランドスケー

報を読み込んだ結果、例えば、ユーザの志向や特性を勘プを実践すれば、事業部や経営企画部等の琴線に触れる案し、肥満を気にするユーザに対しては、交通手段の一のではないだろうか。

図 18

SNS 情報活用という共通点（具体的事例）
図 20 エグゼクティブサマリー例（個別化が MaaS の鍵）

7

おわりに

本稿では、ストーリー性とエグゼクティブサマリーを伴う提言をこれまでのものと区別する意味で IP ランド
スケープ 3.0 と称し、具体的事例を用いてエッセンスを紹介した。紙面制約に加え、そもそも暗黙知の部分が多いこともあり、伝え切れない点も多々あっただろうが、図 19 新潮流としての「個別化」の炙り出し例224

読者の皆さんにとって、IP ランドスケープの実践に向けた第一歩、既に歩んでいる方には更なる一歩に繋がれば望外の幸せである。

http://www.watrix.ai/en/
９）官民一体で AI に賭ける中国、JETRO（2018 年

末筆ながら、日頃から互教の精神でお付き合い頂いて4 月）

いる同志の方々には、この場をお借りして心からお礼をhttps://www.jetro.go.jp/biz/areareports/201

申し上げたい。私事で恐縮だが、最近、IP ランドスケー

8/4b74a7b2404cd25c.html

プに関するビジネス書

14）と専門書

15）のそれぞれの上

１０）1 億 米 ド ル を 調 達

AI プ ロ セ ッ サ 分 野 初 のユニコーン企業に―中国科学院系の寒武紀ご尽力頂き、感謝してもしきれない。今後も同志の方々

科 技、 週 刊 BCN（2017 年 9 月 ）https://からの支援を得ながら IP ランドスケープの更なる手法

www.weeklybcn.com/journal/news/

改良、実践に努め、もって IP ランドスケープの普及に

detail/20170920_158204.html

尽力したい。

１１）中 国 初 の ク ラ ウ ド AI チ ッ プ が 発 表、 人 民 網（2018 年 5 月

注記（引用文献、参考文献）
Web 参照日は 2018 年 8 月 30 日
１）IP ラ ン ド ス ケ ー プ 実 践 に 役 立 つ 知 財 情 報 戦 略、Japio YEAR BOOK 2017
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2017book/17_2_10.pdf２）IP ラ ン ド ス ケ ー プ 2.0、Japio YEAR BOOK
2018
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2018book/18_2_08.pdf
３）知 財 情 報 戦 略 － 自 動 運 転 編 －、 ㈱ 日 経 BP 社
（2016 年 7 月）
http://ec.nikkeibp.co.jp/item/books/255890.html
４）人工知能（AI）強国を目指す中国、日本総研（2018） http://j.people.com.cn/n3/2018/0504/c95952-9456544.html
１２）【最新版】トヨタの e-Palette（イーパレット）とは？
MaaS 向けの多目的 EV 自動運転車（2019 年 2 月）
https://jidounten-lab.com/u_toyota-e-palette
１３）Could Mobility as a Service solve ourtransport problems?, IET https://www.theiet.
org/media/3666/mobility-as-a-servicereport.pdf１４）IP ランドスケープ経営戦略、日経新聞社（2019年 3 月）
https://www.nikkeibook.com/itemdetail/32266
１５）IP ラ ン ド ス ケ ー プ 実 践 事 例 集、 技 術 情 報 協 会（2019 年 5 月）
https://www.gijutu.co.jp/doc/b_1996.htm

年）https://www.jri.co.jp/MediaLibrary/file/report/rim/pdf/10456.pdf５）AI 大国に躍り出る中国、富士通総研、（2018 年 4 月）
http://www.fujitsu.com/jp/group/fri/report/
newsletter/2018/no18-008.html
６）“自動運転版 Android”を作る、Baidu の Apollo
計画、EE Times Japan（2018 年 6 月）
https://eetimes.jp/ee/articles/1806/28/
news114.html
７）フェースリコグニション（顔認識）技術の最前線、ター
ミネーターの世界が既に現実にもとに！、GloTech
Trends（2017 年 9 月）https://glotechtrends.
com/megvii-face-recongnition-170911/
８）WARTIX.AI HP

YEAR BOOK 2O19 2252

特許情報の高度な活用

梓を果たしたところ、いずれも同志の方々には共著等で