特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

類似特許分析にみる、特許分析へのAI活用の現状と可能性
AI for Prior Art Search, Current Problems and Possibilities

日本アイ・ビー・エム株式会社

東京基礎研究所リサーチ・スタッフ・メンバー

鈴木祥子

2004 年に日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。東京基礎研究所で数理解析のチームを経て、現在はテキスト分析のチームに所属し、特許文書や技術文書、ビジネス文書などの分析に従事している。博士 ( 理学 )。
e30126@jp.ibm.com

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はじめにも利用可能な形式で保存されていない、といった事情に近年の AI の発展は目覚ましく、種々の活用への期待より、分析したい十分な量のデータが得られないケース値が高まっている。これは特許関連業務においても同様は非常に多い。これに対し、特許データは特許庁の主導である。AI 適用が進む中、特許分析の専門家の業務はの下、（特に日本では）早い時期からテキストデータがどうなっていくだろうか。本稿では、AI を広く機械的電子化されている。またメタデータである書誌情報も、処理と捉えた上で、特に類似特許検索を例にとり、特許出願日や公開日などのタイムスタンプ、出願人や発明者分析における AI 活用の可能性について論じる。

情報、IPC や F タームといった分野コードなど多種に特許関連業務における AI 活用の期待値の高さにはい渡り整備されている。更には審査情報や審判情報など、くつかの理由がある。第一に、大量の特許データを目的専門家の判断が含まれる各種データも存在し、学習デーに合わせて正確に分析することに対する高いニーズが理タとして AI で利用できる可能性が高い。尚且つ重要な由として挙げられる。特許出願数は世界的に年々増加しのは、これらの特許情報自体が公共のデータであり入手・ており、このような状況において特許データの活用がビ分析・活用に対する著作権的な制限がないことである。

ジネス上益々重要になってきている。第二の理由は、特実際に翻訳や分類などトレーニングに利用できる許分析の難度の高さである。分析には特許情報自体の専データが大量にある分析業務を中心に特許分野への AI門性および各技術分野の専門性が要求される。また、特活用例は広がりをみせている。今後も様々な切り口から許が法的効力を持つという性質上、先行文献調査や無効活用例は増えていくことが予想される。しかしながら（こ資料調査などの分析は、その重要性の高さから調査や判れはどの分野に適応する際にもいえることだが）、特許断に時間がかかることが多い。AI により、従来人手でという特殊なデータにおいて、他分野で活用されている調査しきれなかった大量データを正確に分析することでAI の手法がそのまま適用できるとは限らない。２章で専門家の分析がより早くより包括的になるのであれば、は数ある特許関連業務のうち特に類似特許検索において大きな価値である。特許分析の AI 活用への期待値が高いくつかの例を挙げて、その特殊性を説明する。３章でい第三の理由は、特許データの使いやすさである。一般

は特許の特殊性に対して、どのようなアプローチが有効に AI のトレーニングには大量のデータを必要とする。

か、技術面やユーザビリティの点から議論する。

実際に AI をなんらかの業務に適用しようと考えたとき、50システム上の都合や著作権による制限、あるいはそもそ2

類似特許検索における課題が類似特許検索である。本章では特許分析業務に AI を活用する際の適用先として、類似特許検索を例に、特許の特殊性とそこから生じる困難を述べる。

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文書の詳細な内容よりもタイトルが一致する方が類似と判断されることが多い場合には、タイトル中のキーワー

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様々な特許分析業務の中でも、重要な位置を占めるのチも考えられる。例えば、ある文書集合の検索において、ドの重みが大きくなるように学習が行われる。
b の表現の差異の解消は非常に難しい問題である。これは、例えば “今朝は早起きした” と “今日は早朝に目類似特許検索は、出願前検索、出願時の先行技術調査、覚めた” という２つの文（それぞれ語集合｛“今朝”，“早パテントクリアランス、無効資料調査、など多様な目的起きする”｝、｛“今日”，“早朝”，“目覚める”｝を持つ）が、に応じて様々な局面で行われる。目的によって、ユーザー語としては共通していないにもかかわらず人間にとってが求める検索結果も精度も異なるため、本来であれば類は類似の意味を持つという問題である。検索においては似特許検索は目的に応じて異なる仕組みを持つのが望まクエリとなる入力文書に対して、意味的に類似しているしいと言える。本章以降では主に先行技術調査を中心に文書のランクが上位にあることが望まれるが、従来の、話を進める。それ以外の類似特許検索は、分野や企業ご語が一致するかどうかをみる手法では限界があった。クとのノウハウが存在し、また正解データの入手が部外者

エリ拡張とは、検索におけるクエリを既存の類義語辞書には困難なためである。

やユーザーフィードバックなどの方法で類義語を含めたキーワード集合に拡張する手法であり、上記検索におけ2.1

一 般 の 文 書 検 索 に お け る 課 題 と ア プる表現の差異を解消するために利用されてきた。近年でローチは、これらのアプローチに加え、word2vec[3] に代表

特許文書に限らず一般の文書検索には様々な課題があされる word embedding を用いた語のベクトル表現をり、多くのアプローチが提案されている。本節では、類用いたアプローチが盛んに適用されている。これらの手似文書検索一般における課題を整理し、従来手法や近年法は、各語をある空間上の１点として表現している。こ多く用いられるアプローチについて簡単に述べる。特にの空間が意味の情報を持っているため、語同士の意味的以下の課題について個別に議論する。

近さが数値的に表現できるようになった。このため、表a．クエリとなる文書の重要箇所の特定層上の表現が異なっていても類似の文書が見つかる期待b．クエリ文書とマッチしたい正解文書との間の表現が高まってきている。語のベクトル表現だけでなく、文の差異の解消

書のベクトル表現手法も提案され、例えば文書のベクトc．（評価用、機械学習のための）正解データル表現を出力する doc2vec[4] では直接文書ベクトルかa の重要箇所の特定については、従来よりキーワードら類似度を算出できる。また短い文書同士の類似度評価ごとの重みが各種提案されておりチューニングされていのタスクにおいては、従来手法のキーワードごとの重みる [1] が、文書中のどの箇所が重要かは、文書の種類やと word embedding による類似度を組み合わせたアプ何を類似とみなすかといった状況ごとに異なる。文書がローチも提案されている [5,6]。

複数部分に分割されている場合、明示的に部分ごとに重c の正解データについて、上述したように、クエリ文みをつけることも可能である。また、正解データが存在書とランキングのついた検索対象の文書集合の組が多くする場合にはランキング学習という手法 [2] が適用可能

存在していた場合にはランキング学習 [2] を行うことがである。ランキング学習とは、各クエリ文書に対して類出来る。当然ながら、学習の効果が出るためにはこのよ似度（適合度）のランキングのついた文書集合の組が大うな正解データは正解ラベルの付け間違いなどのノイズ量に存在したとき、これを教師データとして、クエリ文の少ないものである必要がある。また、ランキング学習

書と検索対象文書から特徴量を算出し、特徴量ごとの重の適用有無に関わらず、検索精度を評価する上では正解みを学習することで、教師データのランキングを再現すデータが常に必要である。しかし現実にはこのような正るようなモデルを構築する手法である。このランキング解データを入手するにはコストがかかる。多くの検索エ学習を利用して文書の各部分の重みを学習するアプロー

ンジンではクリックログなどを利用して擬似的にランキ

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ングを取得している。とかなり少ない数である。一般に、ニューラルネットを含む広く統計的な処理をするにあたり、出現頻度が低い

2.2

類似特許検索固有の課題語に対するなんらかの推定の確からしさは低くなる。一

類似文書検索に対し、前節でみたような様々なアプ方で特許文書において、利用されている専門用語は重要ローチがあるものの、類似特許検索には特許固有の困難な意味を持つことが多い。このため特許文書の意味をが存在する。本節では、特許固有の困難を、特許文書のAI が正確に推定することは非常にチャレンジングとい記述の特異性に起因するものと、類似特許検索の正解える。専門用語を含む文書の分析には、辞書の利用が非データの扱いに起因するものとに分けて説明する。

常に有用である。しかし、特許に現れる多様な専門語をカバーする辞書を用意するのは難しい。専門家による整2.2.1

特許文書の記述の特殊性

特許文書は二重の意味で専門的である。１つは法的文備が必要となるため、一部の分野を除いては体系的な辞書は存在しない。

書という特性からくる専門性、もうひとつは発明の属す特許分析の実際の業務においても、これら特許文書のる技術分野の専門性である。このため、特許文書は非専特殊性から調査や審査に非常に時間がかかる。これは何門家にとって非常に可読性の低いものとなっている。

を意味するかというと、機械学習に必要な人手による注

特許文書のうち、特に請求項は法的効力を持つため、釈（アノテーション）付与のコストが高い、ということ記述方式が定められている。また法的文書独特の言い回である。多数の非専門家が大量の画像に対して付与したしが存在したり、記述の曖昧性がないよう複雑な内容をアノテーションを学習することでニューラルな画像解析厳密に記述するため、文体が一般のテキストと大きく異が進展したのとは、大きく異なる状況である。

なり特殊である。例えば特許の請求項には、独立請求項および従属請求項が存在し、請求項間に依存関係がある。

類似特許検索の正解データの特殊性

１つの請求項内は複数構成要素に分解され、構成要素間ここで特許庁の審査における出願時の先行技術調査のの依存関係が構造として存在する。また、並列構造も多特殊性について考える。審査における先行技術調査は、用され、時に入れ子構造になることもある。このような各社ごとに行われる出願前調査やパテントクリアラン

特許の記述の特殊性から、2.1 節で述べた通常のテキス

ス、無効資料調査と異なり、専門家の作成した正解デー

トで行われるキーワード重み付けが必ずしも当てはまらタが多数入手できる、という点が異なる。ここで、正解ないことが容易に想像できる。また同じく 2.1 節で述

データとは、クエリ文書である各本願請求項のうち、審

べた embedding の方法は、語や文の表層上の表現が査の過程で一旦新規性・進歩性なしとして拒絶されたも異なっていても類似度を算出できる優れた手法だが、一のに対して、拒絶理由として引用された引用文献、と定

般的な embedding の手法においては、テキスト内の義する。これらの情報は審査の経過情報から容易に入手

一定 window 幅内の語の共起を利用している。従ってできるため、検索精度の評価データとして利用できるほ

特許請求項のように複雑な構造をもつテキストについてか、ランキング学習時の教師データとしての利用も期待同様のアプローチを行っても、元のテキストの持つ精緻できる。

な意味を汲み取ることは難しい。

審査における先行技術調査が、通常の類似文書検索とまた、技術的な意味で専門的という点も特許文書の分異なるのは、審査においては類似と判断されるための明析において困難となりうる。技術的専門用語は、そもそ確なルールが存在する点である。拒絶理由となる引用文も一般に概念が複雑で難解である。また、数百万件の特献は本願のある請求項の各構成要素を含んだ文献である許文書があったとしても、ある分野におけるある専門用必要がある。本願請求項に含まれる全構成要素が１つの語を含む文書数は必ずしも多いとはいえない。例えば、文献、あるいは複数の文献の組み合わせで実現できると“ホウ化バナジウム” を含む国内文献、あるいは “連体形”判断されたとき、本願は拒絶される。このため、類似との全文対象の検索ではされた文献は文書全体が本願と似ている必然性はない。

どちらも数百件程度のヒットであり文献の母数を考える

どこか一箇所でも本願の構成要素を表す記述があれば、を含む国内文献は J-PlatPat

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2.2.2

[7]

求項は更に強固な構造を持っており、請求項間の従属関によって拒絶されたか、についての情報は拒絶理由通知係や、各請求項の構成要素、更には構成要素依存関係が書の中身を読む必要がある。拒絶理由の引用文献情報は存在する。また複雑な係り受け関係や入れ子状の並列構一括で大量に入手することが可能である。しかし拒絶理造が存在することも多い。これらの構造には意味があり、

由通知書に書かれた記述内容自体を大量に取得するのは構造を正しく抽出できることが特許の内容理解そのもの現時点で非常に困難である。に役立つと言える。

また、上記拒絶理由の引用文献を、通常の類似文書検特許文書の複雑な構造を分析する試みはいくつか存在

索の正解データと同等に扱おうとしたときには注意が必する。請求項内の構成要素の分解については、手がかり要である。これは先行技術調査においては、クエリとな語や句読点、POS タグなどを用いる手法が知られている本願請求項を拒絶するための文献が１つでもあればよる [8,9,10]。構成要素の分解は、内容理解に役立つ他、類い、というルールがあるためである。ある本願を拒絶す

似特許検索で構成要素単位のキーワード抽出などに利用るために検索対象の文献集合中のすべての類似文献を並できると考えられる。また、構成要素の分解、請求項間べる必要はないのである。そのため拒絶理由となる引用依存関係、及び構成要素の依存関係の抽出を行うことで、文献は、もしかしたら数多く存在したかもしれない類似発明の新規性・進歩性に関する箇所の特定が可能となる文献のうちの一部でしかない。上記の理由から、特許庁ことが示されている [11]。ここで例として特開 2017-の審査の経過情報から得られる引用文献情報だけでは、219937 の請求項の構造の一部を図１に示す。実線の類似文書検索における完全な正解データとは言えないこ青枠で囲まれているのが請求項１の各構成要素、点線のとが分かる。ランキング学習での教師データとして引用

青枠で囲まれているのが請求項１に従属する請求項、赤文献を利用する際、あるいは検索精度の評価に引用文献

線で囲まれている部分が請求項１で新規性・進歩性に関を利用する際には、この点に留意する必要がある。

する箇所と特定された要素である。構成要素間の依存関

一方で、検索対象のすべての文献に対し、完全な類似係、および従属請求項との依存関係は矢印で示されてい度のランキングを付与するのは非常にコストが高い。まる。この手法は、特許請求項の戦略的な記述方法を前提た、各検索対象の文献のどの箇所が本願請求項のどの構とした手法である。一般に、従属請求項は上位の請求項成要素に対応するかを判断するには専門的な知識が必要の請求範囲を限定することで審査や審判後もある程度のであり、人手で精度の高い正解データを大量に用意する権利の範囲を生き残らせようとして記述される。このたには限界がある。大規模な検索精度の評価を行う際や、め、従属請求項によって限定される箇所は発明の最も重大量正解データを用いたランキング学習を行う際には、要な部分である可能性が高い。多くの場合、これは発明拒絶理由の引用文献の性質を踏まえて、どのような正解の新規性・進歩性に関する箇所と言える。また、請求項データを利用するか考える必要がある。

内構成要素にも依存関係が存在するが、これは前述の構特集

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメそれが類似の根拠となるのである。引用文献のどの箇所成要素を後続の構成要素が限定するために生じるケース

3

類似特許検索へのアプローチが多々ある。限定は権利範囲を狭めるものであるから、発明に不必要な限定は通常行われない。このことから、前章でみたように、類似特許検索には特許特有の困難

各請求項中の新規性・進歩性に関する部分については更がある。本章ではそのいくつかについて、どのようなアなる限定は避ける傾向にあるといえる。このような２つプローチが考えられるか議論する。の仮定に基づき、請求項の構造解析を利用して新規性・進歩性に関する箇所の推定を行うことが可能になる。実

3.1 特許文書構造解析
特許は多くの構造を持つ文書である。明細書においては、文章が背景技術、発明を解決しようとする課題、具際に既存の重要キーワード抽出手法と比較して、この提案手法が新規性・進歩性に関する部分を精度よく抽出することが確かめられている。

体例などの大きな項目に分割して記述されていることがこれらの構成要素分解、あるいは新規性・進歩性に関多い。前章までに挙げたように、法的効力を持つ特許請する箇所の抽出は類似特許検索において本願請求項の重YEAR BOOK 2O1953

特集

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図1

請求項の構造の例

要箇所の特定に役立つと考えられる。また、類似特許検塑性樹脂が、ポリエステル系樹脂、ポリスチレン系樹脂、索に限らず、依存関係や構成要素の分解、及び新規性にフッ素系樹脂およびポリメチルペンテン樹脂からなる群関する語の抽出は、請求項の可読性を大幅に向上させる。

から選ばれる” という記述があったとする。このような一方、技術用語の専門性から来る困難についてはど構造から、上位概念に “熱可塑性樹脂”、下位概念に “ポのようなアプローチが考えられるだろうか。出現頻度がリエステル系樹脂”、“ポリスチレン系樹脂”、“フッ素系低い語に対して出来る限りの情報を取得したいときに有樹脂”、“ポリメチルペンテン樹脂” などの語が候補とし効と考えられるのは、文書中の明示的な説明の利用であて挙げられ、上位の “熱可塑性樹脂” と組み合わせが相る [12]。各特許文書において、請求項の各構成要素につ対的に多い場合には、“熱可塑性樹脂” と下位概念候補

いてのより具体的な内容が明細書の詳細説明に記載されとの間に上位 - 下位の関係が存在すると推測できる。図ている。これらの具体的な説明との紐付けにより、類義２に、請求項の構造から、上位・下位の関係候補を抽出語や下位概念候補を見つけることが可能である。また、する例（特開 2015-088333）を挙げる。ここでは、手がかり語を用いた明示的な関係抽出も、出現頻度は低請求項１の “凹凸” に対し、請求項３で “高低差” が “0.5いが正確に語の関係を取得できる。例えば、“通信イン～ 4.0 μｍ”であることが分かる。同様に請求項１の“炭ターフェース 120 は、例えば、イーサネット・カード素材料” の具体例が、請求項４で “カーボンブラック”、であり、” という記述があったとき、この文書において“黒鉛”、“カーボンナノチューブ” であると記述されていは “通信インターフェース” の下位概念として “イーサることが分かる。このような関係を大量に集め、統計的ネット・カード” を想定しているということが分かる。に確からしい関係を選択することで、特許文書からの上このようにして得られた語の関係と、既存辞書、更には位概念・下位概念の候補の抽出が可能になる。

embedding で得られる関係とを組み合わせることで、語の意味をより正確に捉えることが可能になる。

54

また並列構造を抽出することで知見を得ることも可能である。例えば “機能性基板と、剥離層と、接着剤層と、抽出された特許の構造を利用して専門用語の情報を得キャリア基板と、を順に含む仮接合基板システムを形成ることも考えられる。ここでは、先に述べた請求項間のする方法であって、” という記述からは、“機能性基板”、依存関係から、上位概念 - 下位概念の候補を抽出するこ“剥離層”、“接着剤層”、“キャリア基板” が単純に共起すとを考えてみる。例えば上位請求項に対して熱可塑性樹るだけでなく順番も重要であることが分かる。このよう脂に関する記述が記載され、下位請求項に対して “熱可な知見が複数文書から抽出されれば、頻度は低くても情図2

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請求項構造を利用した上位・下位概念候補の抽出例

報の確度は上がる。

う場合には、ユーザーに類義語や上位概念、下位概念の候補語を提示し、フィードバックを用いてクエリ拡張を

3.2

類似特許検索へのアプローチ

前節では特許文書の詳細な記述、あるいは複雑な構行う方が、ユーザーの意図に沿った効率的な検索を実現できると筆者は考える。

造を利用して、語の意味や文書の意味を捉える試みをみ多様な検索目的に対応するための類似特許検索システてきた。このようにして抽出した各種情報は、ハイライ

ムとして、ユーザーにとって使いやすく、かつ特許文書トや表示の工夫により特許文書の可読性の向上に役立つの複雑な内容を把握した精度の良い検索を実現するため他、類似特許検索へも積極的に利用できる。例えば、本には、ユーザー側のフィードバックと AI によるサポー願請求項をクエリとした類似特許検索を行う際には、構トとを組み合わせた仕組みが重要である。例えばユー

成要素分解、あるいは新規性・進歩性に関する箇所の抽ザー向けの機能としては以下が考えられる。

出などが 2.1 節の a で挙げた本願請求項の重要箇所の特定に役立つと考えられる。具体的には、重要箇所の明⃝インプットの本願請求項に対して、重要箇所や重要キーワード候補を表示

示的な重み付けや、ランキング学習時の特徴量としてデ⃝ノイズの少ないクエリ拡張の候補語の提示ザインし学習により重み付けを行う、といった利用をす⃝ユーザーによるフィードバック（重要キーワード選ることで、構造のないフラットなテキストとして検索す択、重要箇所重み付け、クエリ拡張時の選択語）をるよりも本願の意味を捉えた検索が可能になる。

考慮した検索また、語の意味の推定精度が上がることで、2.1 節

これらを実現するために、3.1 節で解説した請求項構の b で挙げたような表層上の語の表現が異なる場合に造分析、語の embedding、辞書、手がかり語による関は、既存辞書のみを用いた検索よりも精度が高くなるこ係抽出、構造による関係抽出などの AI 機能が背後に必とが期待される。2 章でみたようにこのような場合にも要となる。また、フィードバックを含む最終的なインプッ

embedding の類似度を用いて文章同士の類似度を計算

トに対し、ランキング学習を行い検索精度を上げる工夫。しかし緻密な比較を行も必要となる。この時の学習データとしては、最初は拒する手法が提案されている[5,6]

YEAR BOOK 2O1955特許情報分野における AI 活用のススメ

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絶理由の引用文献情報が考えられるが、検索システム上ザー側にとって使いやすいシステムとなり、分析能力自に検索結果のフィードバック機能を付与することで、最体が向上する。またユーザー側が提示された情報を元に終的にはユーザー側の評価自体を学習データとすることフィードバックを行ったとき、これらのフィードバックが望ましい。このように検索結果のフィードバックを生を反映する仕組みを作っていくことで、今後活用できるかすことで 2.1 節の c で挙げた正解データの精度向上学習データを蓄積していく。このように人間と技術が相自体が期待できる。また、ユーザーのクエリ拡張の選択互に補い合い進化していくのが今後の特許分析の歩む道

ログが溜まってくれば、よりよい候補語抽出を学習するではないだろうか。

ことも可能である。もちろん、今後拒絶理由通知書の中身が大量に一括で取得できるようになるなど、特許データ周辺の環境自体が変化してきた場合には最大限活用したい。
検索結果の表示に対しても種々の工夫が考えられる。
類似特許検索において、正解とされるデータにはいくつかのパターンがある可能性がある。例えば、本願の技術が極めて当たり前のものであった場合、拒絶理由の引用文献は、数ある類似文書の中から、有名でよく引用される文献が選択されることが多い。また、本願と同一発明者による別文献で拒絶されるケースも多くある。これらの複数パターンに対応するためには、文献の類似性の定義を変えた方がよい可能性がある。そのため、パターンに応じた学習データを複数用意し、それぞれのデータから学習されたモデルによる検索結果を複数提供することで、最終的にユーザーにとって望ましい結果が得られる可能性が高まる。

4

おわりに

ここまで、主に類似特許検索に特化して特許分析の特有の課題、および AI によるアプローチの可能性を見てきた。繰り返しになるが、特許文書のような専門性が高い文書の分析は、一般的な AI のアプローチをそのまま適用するよりも、特許文書に特化した処理を併用する方が望ましい。これは純粋に分析精度の観点からも、またユーザビリティの点からも言えることである。現時点での AI 技術による文書理解は発展の途上であり、質のよい学習データが大量に存在するタスクを中心に適用がなされてきた。特許文書における適用も今後一層盛んになると推測されるが、複雑な構造と意味を持つ特許文書の理解には、未だ人間の判断が多く入る必要があると筆者は考える。AI のサポートにより、特許文書の可読性を上げ、また様々な視点での情報を提示することでユー

56* 本稿記載の内容は筆者個人の見解に基づいています。

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