PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

特集

将来技術トレンドの予測と特許情報処理への適用
Prediction of technology trends and its application to patent information processing

株式会社 NTT データ

技術開発本部長

風間博之

AI、IoT やロボティクスなどの先進技術とともに、アイデア具体化を加速させる
Agile 開発を加えたイノベーション推進を担当。2016 年 7 月より現職。

１ はじめに判断を実施するには、将来の変化をとらえ、進むべき道を解き明かすことが重要である。NTT データでは、将近年、AI（人工知能）をはじめとするテクノロジー来を予見することが業務を実施する上での、ビジネス変は著しく進展しており、その影響でビジネス環境が急激革や生産性向上などの持続的な成長を促すと考え、将来に変化している。事業を継続的に成長させるには、業務の変化をとらえる取り組み「NTT DATA Technologyにインパクトを与える革新技術を把握し、その技術を業Foresight」の策定を推進しており、2012 年から対務に適用することが重要である。特許情報を対象とする外的に情報発信を開始している。

業務においても、その業務の質や効率の向上は求められ

NTT DATA Technology Foresight の策定においており、技術適用による実現が期待されている。本稿でては、今後 3 年から 10 年の間にインパクトを与えるは、当社が予見する将来の情報社会トレンドや技術トレ先進技術や社会動向を継続的に調査している。具体的にンドを策定し取りまとめた NTT DATA Technology

はインターネットや書籍などの公知情報から政治、経Foresight を紹介するとともに、技術トレンドの中で特済、社会、技術の 4 要素、いわゆる PEST（Politics、に知的労働が主体となる特許情報処理業務への適用可能Economics、Society、Technology）にて動向分析性を示す。以下、２章では、NTT DATA Technologyを実施している。加えて、国内外におけるさまざまな分Foresight の全体像を説明し、３章では情報社会の大野の有識者にインタビューを行い、幅広い情報の収集・きな潮流を分析した情報社会トレンドを紹介する。さら議論を実施している。これらの情報に基づき、本年策定に４章では、知的作業に関連する技術トレンドとその特した NTT DATA Technology Foresight 2017[1] で許情報処理業務への適用を検討する。最後に５章でまとは、60 の政治・経済・社会の重要課題と、154 の革める。

新技術・サービスを抽出した。それらの知見を基に議論を重ね、9 つの将来変化を導出し（図 1）、最終的には、

2

28NTT DATA Technology Foresight

これらの将来変化を重ね合わせて見えてくる情報社会の大きな潮流を分析し、4 つの「情報社会トレンド」を導IT がビジネスや生活の環境を変えることで、新たな出した（図 2）。また、154 の技術がもたらす社会への市場の創出や既存ビジネスモデルや業務のやり方の刷新インパクトを分析し、8 つの「技術トレンド」を導出しがもたらされている。こうした状況に適応し最適な経営ている（図 3）。

ルな世界が日常生活の一部となり、インターネットを通じて常に新たな価値が提供される社会へと向かいつつあ

特集る点など、特許情報処理との関連を踏まえて紹介する。

図１

3

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

ここでは、４つの情報社会トレンドについて概説する。

（１）個の影響力拡大が社会の変革を促進する

将来予測手順労働市場における個人による短期請負型の契約形態で情報社会トレンドある「ギグエコノミー」の浸透が進んでおり、個の働き

IT の進展により既存の制約が緩和され、社会の仕組方も多様化が進んでいる。特に、専門性の高い個人が世みにさまざまな変革がもたらされている。技術革新や新界中から自身の能力を活かせる仕事を選ぶ例が増えてきサービスの出現、社会課題解決ニーズの高まりによってた。大企業でもそのような個人の活用が進んでおり、企社会に変革をもたらす慣性、継続性の高いトレンドとし業や組織が重要な業務を外部の技能労働者に依頼するよて現れたものが情報社会トレンドである。NTT DATAうになれば、組織のオープン化が進むと考えられる。個Technology Foresight 2017 で は 4 つ の 情 報 社 会

人労働者に限らずとも、特許情報処理における調査業務トレンドを策定した。社会における個の影響力が高まり、においても組織内の知識の活用にとどまらず、広く組織参加型による開かれた連携が拡大している点や、デジタ外の知識を活用することで、調査の質や効率の変革につ

情報社会トレンド名

概要（1）個の影響力拡大が社会の変革を促進する

個が中心の社会が、既存のしくみの変革を促している。多様な個が、事業の再構築、選択肢の拡大、柔軟性の高い社会への転換を促す。

（2）オ ープンな連携が新たな社会のしくみを生み出す

多くの人、あらゆるモノがインターネットにつながり、イノベーションが起こる。各要素が自律的に行動し、関係が動的に変化する新たなエコシステムが構築される。

（3）進化する価値が既成概念の転換を促す

情報の分析と活用の高度化がモノの概念を変える。完成しないモノが登場し、変化・成長する機能、性能、価値等がビジネスモデルの再構築を促進する。

（4）フ ィジカルとデジタルの融合が生活やビジネ
スの可能性を広げる

人々がフィジカル（リアル）とデジタル、オフラインとオンラインの境界を意識せず自由に行き来するようになる。時間的、空間的、能力的制約が緩和され、新たな価値の創出をもたらす。
図２

技術トレンド名

情報社会トレンド
概要（1）人工頭脳の浸透

機械学習技術の発展やオープン化は、AI を急速に浸透させ、生活の利便性向上や知的労働不足の解消、科学の劇的な進歩を生み出す。今後、AI 利用は必然となり、AI を使いこなす知識、技術が競争力の源泉となる。

（2）対 話 型 コ ン ピ ュ ーティング

ユーザー理解技術の発展は、テキストや音声による自然でシームレスな対話を可能にする。真のパーソナライズを実現する知的対話型システムはすべての行動の起点となり、人と企業のつながり方や意思決定の方法を変革する。

（3）環境認知ロボット

認識技術の発展により、世界を把握する能力を手に入れたロボットは、自動運転車を中心に活躍の場を広げる。自動化に加え、今までできなかった高度な作業や柔軟なカスタマイズを実現し、産業構造さえも変えていく。

（4）プ レシジョンライフ
サイエンス

高度なデータ分析技術や遺伝子解析技術により、疾病治療・創薬など医療の個に即した対応が進展していく。さらに遺伝子編集技術による疾病要因排除に向けた研究も進む。

（5）超 臨場チャネルの獲得

視覚デバイスの進化と低価格化は仮想空間への没入体験を急速に普及させた。今後はデジタル世界と実世界を、五感を含め境目なく融合する開発が続く。人の情報取得や共有は、紙の世界観を脱して3D 空間に移行する。

（6）IoT 時代のセキュリ
ティ

IoT デバイスの遍在は、より広範囲で精細な情報収集を可能にする一方、その漏洩や大規模攻撃のリスクも拡大させた。膨大な機器がシステムと情報の形を変える中、セキュリティの在り方も変化を求められている。

（7）IT インフラの多様化とサービス化

IT インフラは、コアテクノロジーやアーキテクチャーの多様な進化により飽くなき処理速度の要求に応え、次々にボトルネックが解消している。その成果は素早く洗練されたサービスとなって活用されていく。

（8）コ ラボレーションデ
ザイン

複数のサービスをつなぎ合わせ既存領域を超えたビジネスを生む動きは一般化した。遍在する IoT が自律的に認識する物理空間をも巻き込んで、顧客接点の急速な変化と異業種参入によるイノベーションの連鎖は続く。
図３

技術トレンドYEAR BOOK 2O1729

特集

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～ながる可能性もある。

うようになると考えられる。AI 自体が創作物を生み出個の力はすでに世の中に定着し、社会における主体間すことも想定され、生み出された知的財産権の対象、権の関係性に変化をもたらしている。個の影響力は引き続利者についても議論が行われている。当面、特許情報処き強い状態を維持し、業界の変革、新たな制度の整備が理分野では AI が人間同等の高度な意思決定能力を保有進むであろう。企業等の組織にとっては、変化の先を見するまでには時間を要することが想定されるため、人間据えた十分な備えが必要である。

を支援する AI の活用が主流となると考える。

（２）オープンな連携が新たな社会の仕組みを生み出す（４）フィジカルとデジタルの融合が生活やビジネスのインターネット上では様々な知識やノウハウ等の情報可能性を広げるも多く流通する。また、不特定多数の人からの知識やノ主要な音声認識ソフトの認識率は 90% 以上に達し、ウハウ、サービス、作業等を募るクラウドソーシングは、人間に近い水準まで進んでいる。2020 年頃には、検オープンイノベーションの手段のひとつとして、大企業索の半数がイメージや声によるようになるとの予測もあも含め活用が進んでいる。活用される側の個人にとってる。企業と顧客の間でも、チャットボットと呼ばれるテも、高い専門性や余剰時間等を活かす手段となっている。

キスト（文字）や音声を用いた自然なコミュニケーショ

また、API（Application Programming Interface）ンツールが使い始めている。現在は、まだ目的に合わせエコノミーと呼ばれる、企業間の情報連携に基づく一体たチャットボットを呼び出す必要があるが、将来的には型のサービス提供も増えている。企業が保有する情報やバーチャルアシスタントが自然言語による音声会話を行システムの機能の公開が、異業種を含めた幅広い関係者いつつ、個々のチャットボットをコントロールするようを巻き込んだ連携を実現し、利用者にとって利便性の高になると予想される。特許庁でも問合せ対応業務へのい新たなサービスやイノベーション創出に結びついていAI 活用に関する実証的研究事業を検討しており、特許る。既に各国特許庁間の国際連携や、登録調査機関等と情報処理の分野でもこの流れは浸透しつつある。の連携体制の構築もできているが、さらに組織間の連携が社会に広く浸透してゆくことだろう。

また、遠隔医療やテレワークなどの普及は、フィジ
カルとデジタルの融合により時間と空間の制約を乗り越え、サービスがヒトの所にやってくるととらえ直すこと（３）進化する価値が既成概念の転換を促すができる。従来は、距離の克服に映像と音声を使用する

IT の発展により、ヒトやモノが発するあらゆる情報方法が主流であったが、VR（Virtual Reality：仮想現が、記録・蓄積されるようになった。リアルタイムに生実）技術を使って人工的につくり出した環境とテレプ成される多様かつ大量の情報の分析により、顧客、市場、レゼンスにより臨場感が増す。現実の世界とデジタル社会、環境等の状態が可視化される。これまで把握でき情報をリアルタイムで重ね合わせる AR（Augmented

なかった変化の兆候や相関関係等を、たとえば顧客満足

Reality：拡張現実）技術、およびそれらを組み合わせ度の向上、病気の診断、新製品の開発等に結びつけるこた MR（Mixed Reality：複合現実）技術も、徐々に身とができる。特許情報処理においても、過去の調査履歴近になりつつある。このようなフィジカルとデジタルのを記録・蓄積することでさら効率的に高い付加価値情報融合は、企業にデジタルビジネスへの変革を迫っている。

を引き出すことが可能となるだろう。

これらの流れは、調査業務におけるグループ作業での効また、自己学習機能を持ち、自ら判断し自律的に行動率化や高品質化に寄与できるものと考える。

する AI（人工知能）を搭載した自動運転車、ドローン、ロボットなど（スマートマシンと総称する）も登場した。
スマートマシンが普及すると、社会において人間や機械30

４特許情報処理業務に適用しうる技術トレンドの果たす役割や機能が変化すると想定される。工場や施NTT DATA Technology Foresight 2017 では 8

設では無人化が進み、機械の監視もスマートマシンが行つの技術トレンドを策定しているが、その中で、特許情報処理業務への親和性が高い「人工頭脳の浸透」と「対う。チェスの世界では、AI に人間は勝つことができな話型コンピューティング」を紹介し、特許情報処理業務

いが、アドバンスド・チェスと呼ばれる、AI が候補をへの適用可能性を検討する。

提示し人間が最終的な手を判断するといった協調して戦特集（１）人工頭脳の浸透
昨今、人工知能（AI）に関するニュースは、多くのメディアを賑わせており、この盛り上がりは、生物の脳神経細ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～う方法が最も強いとされている。特許情報を扱う調査業
務においても、このように人間と AI が協調することで、これまで以上の成果を上げることが可能な場合もあり、その領域や協調の方法を見極めることも重要となる。

胞を模倣したディープラーニング（深層学習）と呼ばれまた、新たな分野で実用的な精度を出すためには、大る技術の発展によるところが大きい。深層学習は、従来量の学習データが必要である。そのため、事前に学習デーの AI 技術に比べて高い精度が期待できるだけでなく、タをどれだけ用意できるか、運用中のフィードバックに学習に必要となる特徴抽出の自動化が可能となり、専門より永続的にデータを蓄積する仕組みを作れるかがポイ家以外でも扱えるようになってきたため、活用が広がっントとなる。また、技術的な解決方法として、少ない教て い る。 ま た、TensorFlow や DSSTNE と い っ た 深師データをもとに学習を可能にしようとする研究が多く層学習を実行するためのフレームワークやクラウド環境なされている。基本的な考え方は、転移学習と呼ばれる、が整備されてきたことにより、深層学習に取り組む敷居あるタスクで学習したときに得た知識を、別のタスクのが下がってきている。このように、深層学習は急速に身学習時に適用することで効率的に学習させようとするも近な存在となり、もはや AI を専門とする企業、ひいてのである。データを限定した画像分類タスクでは、未学は IT 企業だけが利用するものではなくなってきている。

習のカテゴリの画像を 1 枚学習させるだけで、大量のデー事実、個人農家がキュウリ画像を学習させ等級判別を行タを学習させた場合とほぼ同等の精度を達成している。

なったり、皮膚科医が症例画像を学習させ皮膚がんの判

他にも、高い精度の実現には、データクレンジング定を行なったりと、専門の知識がなくても深層学習を活等前処理やパラメータチューニングのノウハウも重要と用した事例が増えてきている。今後は、より一層容易になる。機械学習は容易に一定レベルの精度を実現可能に深層学習を実行できるようになり、特許情報処理分野もなってきているが、差別化を図るためには、AI を活用含め適用できる業務対象の拡大は進んでゆくだろう。

する知識・技術が鍵となるだろう。より人類に貢献する

また、画像認識や音声認識を中心に急速な発展を続け

AI に向けて深層学習が実現している高い精度は、計算

る AI は、さらなる進化を遂げようとしている。一つには、機の処理能力の向上により、実際の脳神経細胞により近意味理解の実現に向けた進展である。画像に写っている

い、非常に複雑なネットワーク構造に基づいた演算が可

内容をテキストで説明するだけでなく、近年は、テキス能になったことが一つの要因である。一方で、答えに到トから画像を生成する研究も活発に行われており、テキるまでの過程も複雑となり、出力される結果に対してそストの “意味” に近い画像を生成できるようになってきての判断理由を人が理解することが難しくなっている。こいる。言葉と映像間の双方向の変換が可能になるというれが深層学習の課題の一つである。人間も象の画像を見ことは、意味理解の実現に近づいていると言えるだろう。

たとき、象と認識できるが、論理的に理由を考えながらこのように深層学習と認識関連の AI 技術の進化によ判断はしていないだろう。しかし、象と判断した理由をり、特許・実用新案、意匠、商標に関連する調査業務に聞かれたら、鼻が長くて耳が大きい等、後から理由付けおける類似判断精度の向上の可能性も高まっていることすることはできる。このように後から説明付けする、もは間違いない。一方、深層学習の発展は目覚ましいもの

しくは AI ならば判断に到った過程を正確に説明可能にの、万能ではない。そのため、深層学習の得意、不得意なるかもしれない。このような根拠説明の導出は特許審を理解した上で、適用領域を見極めることが重要となる。

査等の過程では重要である。出力結果の根拠を説明する

条件によっては、ルールベースや確率・探索モデル等のためのプロジェクト Explainble Artifical Intelligence

従来からあるアルゴリズムを選択すべき場合もあるだろも立ち上がっており、今後、判断理由を説明する力をYEAR BOOK 2O1731

特集

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～
AI が手に入れることができれば、精度の改善は容易にい。音声だけでなく、AI による読唇術においても、プなり、特許審査等の知的財産権に関わるようなケースにロの読唇術者の約 4 倍の精度である 46.8％を実現しも適用しやすくなるだろう。ている。これにより、声を出すことができない場面や離Robotic Process Automation（RPA）と 呼 ば れ るれた場所にいる場合にも、コンピュータとの対話が可能

ルールエンジンや AI で動作するデジタルロボットによとなるかもしれない。読み取るだけでなく、状況に応じりホワイトカラー業務を自動化する取り組みが広がりをてトーンや間を使い分けることで人間に近い自然な音声みせている。RPA は、プログラミングなし、かつ既存を出力できるようになってきている。また、音声や表情、システムに手を入れることなしに、業務を自動化する。

テキストから感情を認識する技術の活用が広がってきて現在は、定型的な業務をルールベースで自動化しているいる。また、コールセンターにおいて顧客の感情に配慮ものが中心だが、今後は、高度な AI を活用し、非定型した対応を行うといった活用もされている。

業務、業務の分析・改善、意思決定といった領域まで、一方で、コンピュータはまだ人間のように言葉の裏に拡大していくと考えられる。2025 年までに全世界で 1潜む文脈を理解できない。そのため、人間が対話にスト億人分以上のフルタイムの知的労働力を代替可能というレスを感じてしまい失望され、幻滅期を経るかもしれな労働力不足解消に大きく貢献するだろう。
予測 [2] もあり、い。しかし、近い将来、音声認識や感情認識技術、音声合成技術と同様に、文脈理解技術も確立されるだろう。

（2）対話型コンピューティング
スマートフォンに向かって話しかけている光景も珍し

発展は、対話の背景や相手の意図・感情を的確に理解しいものではなくなってきている。音声パーソナルアシス

たより自然な対話を可能にし、それにより対話型コンタントは、自分の予定やその日の天気を確認したり、近ピューティングの利用はさらに拡大していくだろう。当くのレストランを検索したりと、様々な場面で利用され面は、文脈理解が容易な業務に適用してゆくステップをている。また、テキストメッセージを使って、商品の問踏むのが妥当であろう。

い合わせや、注文、決済・振り込み処理を行ったことがAI と連携した対話型コンピューティングは、究極のある人も多いだろうか。実際、ビジネスにおけるコミュパーソナライズを実現する。従来のパーソナライズ技術

ニケーションにおいてメッセージツールを望むユーザがでは、閲覧履歴や購入履歴等過去の実績にもとづきユー約 89％いるという調査結果 [3] も出ている。

ザの嗜好を推察するが、その場合、既に購入済みの商品近年の人工知能（AI）の発展により、対話を通じて高や興味のない関連商品等、ユーザが真に期待するものと度な処理が可能になってきたことも普及を後押ししていは異なる情報が提示されることがよくある。特許調査にる。特に、チャットボットと呼ばれる、AI によってコミュおける先行技術調査にあてはめると、調査対象や内容がニケーションを自動化するプログラムが広がってきてい異なったり、調査員が既に保有している知識によっては、る。フライトの予約をしてくれるものや不動産を提案し提示された検索結果が有用であったり、不要であったりてくれるもの等、様々なサービスが存在する。銀行にお状況に応じて、検索結果の価値が変化する。対話型シス

いては、対話で残高確認や送金を行うだけでなく、利用テムでは、対話を通じてユーザの意思を確実に汲み取り状況に基づいて金融プランのアドバイスをしてくれるながら、的確に複雑な要望にも応えることができる。さサービスも登場予定だ。特許庁においても、問合せ応対らに、センシング情報と組み合わせることで、その時そ業務への AI 技術の実証検証を実施するなど、今後、AIの場所でのユーザ個人の状況に合わせた対応が可能となと連携した対話サービスは増加していくだろう。

る。これまでとは比較にならないパーソナライズされた対話処理のサービスをより魅力的なものとする技術と情報を提供可能となり、さきほど示した特許調査におけして、音声認識技術においても、2016 年 10 月に音る検索結果をより状況に応じた提示ができるようになる

声認識のエラー率が文字起こしの専門家による精度と同など変革していくだろう。

等の 5.9％を達成するなど、認識技術の精度向上は著し

32

そのようなコンピュータとの会話をサポートする技術の究極的には AI による自動返答が可能になると、24時間いつでも即時に適した回答をしてくれるようになり、人と社会との繋がり方にも大きな影響を及ぼす。こ５ おわりに
本稿では、情報社会トレンドや技術トレンドを弊社業・組織からユーザに一方的に情報発信する形や、電話で取りまとめた NTT DATA Technology Foresight

や直接の店舗訪問等、一時的な形での繋がり方が中心で2017 を示すとともに、特許情報処理分野へのトレンあったが、対話型コンピューティングでは、企業・組織ドの適用可能性を示した。NTT DATA Technologyと人、人と人の繋がり方を双方向、かつ継続的なものへ

Foresight については、１年ごとに見直し、最新化し、と変化させるだろう。

2018 年版を 2018 年年頭に発表する予定である。

対話型コンピューティングは、意思決定の方法さえも特許庁においても産業財産権を取り巻く経済社会情勢変革させる可能性を秘めている。現在、モノの購入や旅の変化に伴い、業務が質的・量的に変化してきていると行の手配等、自身の目的を達成するためには、溢れかえいう前提のもと、平成 28 年度から、「人工知能技術をる情報の中から、能動的に関連する情報を探しだし、決活用した特許行政事務の高度化・効率化実証的研究事業」断する必要がある。AI と連携した対話型コンピューティを実施している。また、これまでに、将来的な人工知能ングでは、目的を達成するために必要な情報を、対話を技術の活用を視野に入れたアクションプラン [4] を取り通じて徐々に深掘っていくことで、自然と決断が誘導さまとめており、段階的に最新技術の適用可能性を検証しれるようになる。意思決定のプロセスを変化させるだけているところである。弊社およびグループ会社では、集でなく、納得感のある意思決定を素早く行うことが可能

約したトレンド情報の活用や、最新技術の適用をチャレとなる。特許検索における検索条件や、知的財産権に関ンジすることで特許情報処理分野における業務の発展やわる制度の問合せでは、非常に複雑な条件を組み合わせ革新の一助となればと考える。

特集

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

れまでは、メール配信や Web サイト上での広告等、企た情報を必要とすることから、これらの条件を利用者から引き出す手段としても非常に重要な手段となる。

参考文献

今後の対話型コンピューティングの姿を考えると、問[1] NTT データ（2017）「NTT DATA Technology

いかけると答えを返してくれる単に便利な存在だけにとForesight 2017」http://www.nttdata.com/

どまらない。対話履歴とセンシング情報が蓄積されるこ

jp/ja/insights/foresight/sp/とによって、置かれた状況や個人の嗜好に合わせた行動[2] McKinsey Global Institute（2013）「Disruptive

予測の精度が高まる。ユーザの意図を先読みし、システ

technologies:Advances that will transform

ムから必要な情報を投げかけ、人間の行動を先導する役

life, business, and the global economy」

割を果たすようになるかもしれない。ユーザが必要とす

http://www.mckinsey.com/business-

る情報、場合によってはその時点ではユーザが必要とfunctions/digital-mckinsey/our-insights/

思っていなくても、新たな気付きを与えるような情報

disruptive-technologiesを、システムから提供することも可能であろう。究極の[3] twilio（2016）「Consumers Use Messaging

コミュニケーションとは、言葉で行うのではなく、思っ– Global Mobile Messaging Consumer Report

たことが即座に正確に伝わることではないだろうか。脳2016」

波で人間の意図を読み取り、機器を制御する BCI（Brain

https://www.twilio.com/white-papers/global-

Computer Interface）に関する研究も活発に行われてmobilemessaging-consumer-report-2016

おり、頭で考えるだけでコンピュータの制御も可能にな[4] 特許庁（2017）「特許庁における人工知能技術のる。複雑な思考も読み取れるようになれば、思っている活用（平成 28 年度の取り組みと今後のアクションことをうまく言葉に表現できないということもなくな

プ ラ ン ）」 https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_

り、意思疎通の齟齬を発生させない対話が実現されるか

torikumi/pdf/ai_action_plan/01.pdfもしれないという大きな可能性を有している。

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