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

テキストアナリティクスの動向と特許情報処理―人間の言葉を機械で読み解く―
Trends in Text Analytics and Patent Information Processing

日本アイ・ビー・エム株式会社

東京基礎研究所主席研究員

那須川哲哉

1989 年日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。東京基礎研究所に配属以後、IBM T.J.
ワトソン研究所での 1 年間の勤務、コンサルティング部門への 1 年半の出向などを経験しつつ、一貫して機械翻訳やテキストマイニング、評判分析、会話マイニングなど自然言語処理関係の研究に従事。博士（工学）。
nasukawa@jp.ibm.com

１ はじめに近年注目されている深層学習などの仕組みで自動化さ人間の知的能力を計算機で実現しようという人工知

れる処理は、ある入力データに対して、特定の結果を付能の研究において、人間が使う言語を扱う自然言語処理与するものである。例えば、画像データに対して、（「食は、その重要な一分野であり、この自然言語処理の応用べ物」や「人物」「笑顔」「男性」「女性」といった）画の一つがテキストアナリティクスである。従来、人が読像内容のラベルを付与したり、入力されたテキストを他んで解釈するしかなかったテキストデータを計算機で処言語に翻訳したりする処理であり、入力と出力のデータ理して活用するための技術であり、1990 年代に大量が大量に与えられると、その処理を模倣するような処理データを活用するためのデータマイニングが盛んになっ系を自動的に構築することができるようになってきていた頃から取り組みが盛んになってきた。当初はテキストる。それに対し、テキストアナリティクスは、従来、人マイニングやテキストデータマイニングと呼ばれていた手で行うことができなかった処理を実現するものであものが、2000 年代に入ってから米国を中心にテキスり、深層学習などの仕組みで自動化されるようなものでトアナリティクスと呼ばれるようになってきている。日はない。

本では今でもテキストマイニングと呼ばれることが多い

34である。

。

テキストアナリティクスを導入するということは、特[1,2,3]

許も含めた、多様なテキストデータの新たな活用法を実テキスト情報の一種である特許データは、比較的早い現し、従来できなかったことを可能にするという点で大時期から電子化されていたこともあり、1990 年代にきな可能性を秘めている半面、今まで誰も担当していなテキストアナリティクスの取り組みが本格化した当初かかった新たな業務を作り出すことになる。従って、効果ら、その適用対象として、様々な試みが行われてきた。

がありそうに感じられても、手間がかかりそうだったり、テキストアナリティクスの本質は、人間が読み切れ新しい応用なので投資対効果の見通しが困難だったりすないような膨大なテキストデータの活用を可能にするることから、大きな投資は躊躇されるケースが多かった。

点にあり、人間が通常行っている作業を代行するとい筆者は、1990 年代から 20 年以上にわたって、テう観点での人工知能、Artificial Intelligence としてのキストアナリティクスに取り組み、基礎技術の研究開発

AI とは異なり、人間の能力を拡張する、Augmentedに加え、企業研究者として、社内外の多くの現場での適Intelligence としての AI であるというのが筆者の考え用を進め、効果検証を行ってきた。成功事例を積み重ねることで、着実に国内外での普及が進み、普及の速度もは違う処理を適用し、新たな価値を生み出すことになる。

上がってきている。特に近年では、ビッグデータや AIに対する関心の高まりから、導入しなければ取り残され

2.1

特集

PC ヘルプセンターの顧客対応データ

顧客対応データは、日時や機種名などの定型情報と、たテキストアナリティクスの需要が急速に高まっている

問い合わせ内容の概要を自由に記述した数十文字から数と感じている。

百文字程度のテキストデータで構成されている。この

本稿では、まず、テキストアナリティクスの概要とそ

データは、顧客の疑問や要望などを把握するための貴重の発展の動向を示した上で、テキストアナリティクスをな情報源であるが、テキスト情報を定型情報のように集用いた特許情報処理の可能性を紹介する。

計することができないため、充分な活用ができていない

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～るという意識が生じてきているようで、特許分析も含めのが実態であった。

２ テキストアナリティクス

問い合わせ内容が多種多様であるため、どのような問い合わせを受け、どのように回答したかをテキスト化

1990 年代、筆者らがテキストアナリティクスに取して記録していたが、毎週一万件のテキスト全体に人がり組み始めた当初は、インターネットや PC の普及率が目を通して把握することはできない。そこで、全体の傾低く、現在のようにネット上にテキストデータが溢れて向を捉えるため、特許文書における IPC や F タームのいるような状況ではなかったため、まずは研究材料としような分類コードを設定し、オペレータが選択したコーてのテキストデータを探すところから始まった。

ドを集計できるようにしていた。分類コードとしては、計算機でアクセス可能な電子化されたテキストデータ『CALL 種別』『問題種別』『回答・対応種別』など複数を収集・蓄積する企業が増えたのは、2000 年問題で種類が存在し、各々に、数十程度の選択肢が付けられてシステム更改が進んでからのようであり、1990 年代いた。実際に選ばれたコードを見てみると、大半が、「製には、テキストアナリティクスを活かせそうなデータが品説明 / 情報が必要」「情報提供」といった極めて抽象無いかを訊いて回っても「紙なら大量にあります」と言度の高いコードであった。具体的な内容を示すコードをわれることが多かった。技術的には OCR で電子化すれ用意しようとすると、コードの数が多くなり、多くの候ば良いものの、実証実験を行う前に電子化及び人手によ補から適切なコードを選択するのが難しくなる。また、るエラー修正のコストが必要となれば、なかなか話が進一回の問い合わせに複数の内容が含まれていることも実展しないのが現実であった。

際に多い。結果的に、抽象度の高い無難なコードが選ば筆者らにとって幸いだったのは、当時 IBM が PC のれる傾向が強くなり、分類コードを集計しても、何らか製造販売をしており、その顧客を電話でサポートするたのアクションにつながるような知見は得られないのが実めの PC ヘルプセンターで、全ての顧客対応の概要の状であった。結局、テキスト部分を読まなければ問い合テキストを、オペレータがシステムに入力して蓄積してわせの内容は把握できないが、量が多いため、200 件いたことである。日本 IBM の PC ヘルプセンターでは、から 300 件程度のテキストデータにざっと目を通し、毎週一万件程度の記録が蓄積されており、ヘルプセン気になる内容があれば報告する程度であり、せっかくのターの管理者から数十万件規模のデータの提供を受けるデータが活かされていない状況であった。

ことができた。

筆者らがこの PC ヘルプセンターの顧客対応データに最初から数十万規模のデータを対象にすることによ対してまず取り組んだのがキーワード抽出である。日本

り、ビッグデータ時代に先行する形で、現在でも高い競語のテキストでは、英語のように空白で単語が区切られ争力を維持する技術の開発につなげることができた。こていないため、単語を切り出すだけでも自然言語処理のの技術の重要な点が「人が読みこなすことのできない大技術を適用する必要がある。逆に言えば、空白で単語を量のテキストデータの活用」にある。元々人が読みこな区切ることのできる英語のテキストデータの処理では、すことはできないデータなので、人が読みこなす場合と自然言語処理を使わずに単語の分布を集計することがでYEAR BOOK 2O1735

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

きるため、テキストを（空白で区切られた文字列としてかなかつながらない。大量のテキストデータがあるからの）単語の集合体として統計処理をする傾向が強い。そと、単にテキストアナリティクスのツールにかけただけのため、単数形と複数形が別の単語として扱われたり、で得られるのはこの程度の情報に過ぎない。

可能性を示す助動詞の "can" と缶を示す名詞の "can"そのため、分析対象のデータから何を調べたいか、デーが同じ単語として扱われたりすることになり、意味を扱タのどこに着目すべきか、という観点を分析者が設定すうという点では、ノイズの多い浅いレベルの処理にとどる必要がある。そこで、PC ヘルプセンターの顧客対応まってしまう。

データに対しては、辞書登録という形で、雑多な表現を日本語のテキストからキーワード抽出を行う場合、例『ソフトウェア』、『ハードウェア』、『技術用語』といっえば、キーワードとなる表現の一覧を定義しておき、定たカテゴリに分類したり、同義表現を集約したりできる義された表現の文字列が存在するかを調べるだけで処理ようにした。その結果得られた『ハードウェア』カテゴしようとすると、「東京都」という文字列から「京都」リの表現の分布が表２になる。

を抽出するようなエラーにつながってしまう。そこで、
自然言語処理で日本語を扱う場合、一般的には、形態素表2 P
 C ヘルプセンターの顧客対応データに含まれる『ハードウェア』カテゴリの表現解析という処理を適用し、単語よりも細かい形態素とい表現

件数

う単位で文字列を切り分け、各形態素の品詞を特定する。

画面

24,599

この処理によって、単語を切り出すだけではなく、品詞APTIVA

20,187の情報も利用できるようになる他、活用している動詞や電話

13,854

モデム

13,423

電源

12,626

PC

12,438

ハードディスクドライブ

11,703

形容詞などの終止形を特定することも容易になる。すな
わち、自然言語処理を適用することで、単に文字列を切り出す以上の処理が可能になる。
キーワード抽出により、どのような表現がどれだけのFAX

8,079データに含まれているかの集計が可能になる。例えば、

カード

6,425

プリンタ

5,882

日本 IBM の PC ヘルプセンターの約 32 万件のデータにおいて頻出する名詞は表１のようになった。

表 2 のデータから、例えば、「プリンタ」よりも「モデム」や「ハードディスク」に関する問い合わせが多い

表1

PC ヘルプセンターの顧客対応データに含まれる名詞

名詞

件数といったことが推測されるものの、これだけでもやはり活用が難しい。

Windows95

40,603

設定

35,385WIN95

29,648

画面

24,602

不具合情報である。顧客が困っている状況を把握すれば、方法

23,899何らかの改善につながりそうである。

APTIVA

20,187

Windows

19,693

お客様

18,638

ドライバ

18,260状態

16,900より深い分析を目指すにあたり、PC ヘルプセンターのデータにおいて着目する価値が高いと考えられたのが日本語の場合、不具合は、「〇〇できない」「〇〇しない」「〇〇してしまう」といった語尾を伴う述語表現で示されることが多い。さらにその主語や目的語がハードウェアであれば、ハードウェア系の不具合を示す可能性が高そうである。そこで形態素解析に加えて構文解析（係表１のデータから、例えば、35,385 件のデータのり受け解析）も適用することで、ハードウェア系の不具テキスト中に「設定」という名詞が含まれていることが合の分布として表３のような結果が得られるようになっ分かる。しかし、このような雑多な表現の分布の情報だ

た。

けでは、アクションに結びつくような知見の獲得にはな

36

表3

PC ヘルプセンターの顧客対応データに含まれる『ハードウェア』系の不具合関連表現

表4

PC ヘルプセンターの顧客対応データにおける機種別の『ハードウェア』系の不具合関連表現の件数（相対頻度）動的に切れない」といった表現の件数も含まれている。

表 4 において、機種 D に関する問い合わせ 6,814

表 3 のデータから、ハードウェア系の不具合として件のうち、20 件のデータにおいて「モデム ... 使える ... などのようなものがどの程度発生しているかを把握したうい」という表現が含まれている。「モデム ... 使える ... な

えで、頻度の高い不具合から対応していくようにしようい」という表現が含まれているデータは、機種 A ではといったアクションにつながりそうである。

14 件、機種 C では 17 件存在することから、20 件と電源 ... 切れる ... ない（「電源が切れない」等）

件数
398

電話 ... つながる ... ない（「電話がつながらない」等） 312
電源 ... 入る ... ない（「電源が入らない」等）

262

モデム ... 使える ... ない（「モデムが使えない」等）

229

電源 ... 落ちる ... ない（「電源が落ちない」等）

194

電話 ... ある ... ます ... ない（「電話がありません」等） 190
画面 ... 出る ... ない（「画面が出ない」等）

182

モデム ... 応答する ... ます ... ない（「モデムが応答しません」等）

181

モデム ... 応答する ... ない（「モデムが応答しない」等） 178
画面 ... 動く ... ない（「画面が動かない」等）

175

表 3 の件数には、形態素解析や構文解析（係り受け解析）の出力を活かして、助詞や活用語尾の多様性などを吸収した結果が反映されており、「電源 ... 切れる ... な

しかし、人間の言葉には、「同じ表現で異なる内容をいう件数自体は突出しているわけでない。しかし、機種示すことができる」多義性（例えば「コード」で符号やA への問い合わせが 16,446 件存在し、機種 C への問電線を示すことができる性質）に加え、「異なる表現でい合わせが 9,814 件存在することなどから、機種 D同じ内容を示すことができる」同義性（例えば「自宅」への問い合わせにおける「モデム ... 使える ... ない」とを「うち」とも表現できる性質）が備わっているといういう表現が含まれているデータの割合は、他の機種と比特徴がある。例えば、表３における「電源が切れない」較すると高い。と「電源が落ちない」は同じ内容を示していると推測さ「モデムが使えない」「電源が切れない」といった不れる。そのため、表 3 のデータだけからでは、実際に具合は、どの機種においても同じように発生する可能性どの内容が最も多いのかが把握できない。それを調べるがありそうだが、顧客対応データにおける機種別の出現には、同じ内容の表現を集約する必要があり、それには分布を見ると、発生の割合に偏りが生じていることが分大きな手間がかかってしまう。

かった。

そこで筆者らが見出した方向性が分布の比較による偏この発生の偏りを示す指標として表 4 の各セルの ()りの検出である。PC の機種別にどのようなハードウェ内に示しているのが、他の機種と比較して何倍程度多いア系の不具合が発生しているかを比較できるようにしたと判断できるかを示す相対頻度である。筆者らの経験上、のが表４である。

他の機種よりも 2 倍以上高い割合で不具合が発生して特集

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～い」の 398 件には、「電源も切れなくなる」「電源が自モデム ...
電話 ... つ
電源 ... 落
電源 ... 入
機種名 電源 ... 切
使える ...
ながる ...
ちる ... なる ... ない（データ れる ... なないないい (194)(262)
件数） い (398)
(229)
(312)
機種 A
20 (0.6) 18 (0.6) 6 (0.1) 14 (0.6) 15 (0.8)(16,446)
機種 B
7 (0.2) 9 (0.4) 4 (0.1) 2 (0.0) 3 (0.1)(9,979)機種 C
18 (0.8) 17 (1.0) 4 (0.1) 17 (1.3) 11 (0.9)(9,814)
機種 D
18 (1.2) 5 (0.2) 1 (0.0) 20 (2.4) 11 (1.3)(6,814)機種 E
11 (0.6) 9 (0.6) 4 (0.1) 6 (0.4) 5 (0.3)(6,628)機種 F
7 (0.3) 10 (0.8) 8 (0.6) 2 (0.0) 2 (0.0)(5,825)機種 G
2 (0.0) 8 (0.5) 17 (2.1) 5 (0.3) 3 (0.1)(5,337)機種 H
13 (1.2) 5 (0.3) 6 (0.5) 3 (0.1) 8 (1.0)(4,372)機種 I
2 (0.0) 3 (0.1) 2 (0.0) 0 (0.0) 5 (0.5)(4,251)
機種 J
0 (0.0) 5 (0.3) 3 (0.1) 1 (0.0) 0 (0.0)(4,233)
機種 K
23 (2.7) 1 (0.0) 9 (1.2) 1 (0.0) 11 (2.1)(4,157)

表現いる場合には何らかの原因が存在する可能性が高い。
表４においてハイライトされている、相対頻度が 2YEAR BOOK 2O1737

特集

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以上のセルを見ることで、機種 D でモデムが使えないと、情報抽出結果を集計した件数そのものはあてになら不具合や、機種 G で電源が入らない不具合の可能性にないことになる。

気付くことができる。また、機種 K においては、「電源例えば、前述の「電源が落ちない」という現象がどれが切れない」という不具合と「電源が落ちない」というだけの顧客で発生しているかを確認したくても、同じ現不具合の可能性が示されている。「電源が切れない」と象が「電源が切れない」と表現されていたり、「電源が「電源が落ちない」は同じ現象と考えられ、システム的落ちないという問題は発生していない」と否定されていな不具合の原因が存在する場合、表現が異なっても同じたりする可能性があるため、「電源が落ちない」という不具合に関する件数の割合は同様に高くなる。実際に機表現の出現回数を調べるだけでは不十分である。

種 G において「電源が切れない」と「電源が落ちない」

そもそも、「電源が落ちない」現象を、PC ヘルプセという表現を含むデータを見てみると、どのデータも同ンターに連絡してこない場合や、オペレータが記録してじような内容であり、「通常使うプリンタの設定」を変いない場合もある。そのため、ある製品の全ユーザーの更するようにガイドしていることから、初期設定に問題うちのごく一部を対象としたサンプリング的な分析をがあった可能性がうかがわれる。

行っていると考えるのが適切である。

このように分布の偏りをとらえることで、機種に特徴サンプリング的な分析であっても、傾向の比較などか的な不具合を検出できるようになった。こういった気付ら有益な知見を得られることは多い。例えば、前述のよきを得ることで、不具合に対する対策を迅速に取ること

うに、どの PC でも発生し得る問題が、他の機種と比較が可能になる。設定変更で済む話であれば、その情報をして、特定の機種で顕著に多く発生していたり、特定のネットなどで公開することで、顧客のトラブルを減少さ問題が急に増加していたりするなら、そこには何らかのせることができる。

原因が存在する可能性が高い。

IBM においては、日米の PC ヘルプセンターにおいて、人手では読み切れない、膨大なテキストデータから、この仕組みを用いることで、製品不具合の早期発見や、このような偏りや変化を捉え、そこから気付いた内容をWEB サポートの満足度向上、コール数の削減といった有効なアクションに結び付けることがテキストアナリ成果を上げることができた。

ティクスの重要なポイントである。
テキストアナリティクスで得られるのは気付きであ

2.2 テ キストアナリティクスの基本的なア
プローチ

り、気付きの内容を検証するためには、テキストデータ以外の情報が必要となることが多い。例えば PC の不具

PC ヘルプセンターの顧客対応データの具体例で示し合であれば、製品を実際に調べてみる必要がある。ハーた通り、テキストアナリティクスの難しさは、人間の言ドウェアの不具合であっても、ソフトウェアの問題や操葉の多様性、及び、その表現の多義性や同義性から生じ作の難しさなどに起因している可能性があり、顧客対応る曖昧性にある。言葉の組み合わせは無限であり、同じデータの内容のみからでは、その原因まで読み取ることことを冗長にも簡潔にも表現できる。また、照応表現やはできない場合が多い。さらに詳細な調査を行う必要性

省略表現を読み手が補完する必要が生じる場合などもあに気付かせてくれるのがテキストアナリティクスの効果

り、テキストに記述されている情報のみではその内容をであり、より多くの有効な気付きをより早く得られるよ

正確に解釈できないことも多い。そのため、少なくともうに工夫することで効果が大きくなる。

現時点では、機械が人間の言葉を人間以上に正確に扱える見通しは立っていない。
したがって、キーワードや係り受け表現などの情報の３ テキストアナリティクスの発展動向

抽出を機械的に行った場合、その結果には誤りが含まれテキストアナリティクスの技術開発は、分析対象となることを前提とした分析を行えることが望ましい。
情報抽出結果には誤りが含まれることを前提とする

38

るテキストデータの多様化や、そこから把握したい内容の多様化に応じて進展してきている。以下では、その多様化に対応するための取り組みを紹介する。

していたりすると、集計結果があてにならなくなってしまう。

3.1

評判分析

[4,5]

特集

そのため、テキストアナリティクスでは、情報抽出結果と抽出元の原文との紐づけを保持しておき、適宜原文速に高まり、ブログやレビューサイトなどで消費者が情を参照し、抽出結果の妥当性を確認できるようにしてお報発信するようになると、その情報を活用するための技くことが重要である。

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～

2000 年代に入って、インターネットの普及率が急術が研究されるようになった。例えば、膨大なレビューサイトの情報から、何が高い評価を受けていて、何の評価が低いのかを把握するためには、好不評を示す評価表現に着目する評判分析の技術が必要となる。

3.2

会話分析 [6]

前述の PC ヘルプセンターの顧客対応データは、オペレータがキーボードで入力したテキストであった。人手評判分析を実現するためには、好不評を示す評価表現によるテキスト化は、労力がかかる上に、有益な情報がを辞書登録して、特定商品名と評価表現との共起関係を必ずしも入力されていない可能性がある。そのため、筆調べるだけでは不十分である。「A は良い」であれば好者らがテキストアナリティクスに取り組み始めたころか評を示していると解釈できるが、「A は良くない」と否ら、自動音声認識技術を用いて、顧客との会話内容をす定されていれば評価が反転する。「A が良いとは思えなべてテキスト化して分析したいという要望が存在した。

い」のように否定の表現は多様であり、「A は良くなく近年、深層学習によって音声認識技術が進化し、発話はない」「A が良くないとは感じない」のように二重否内容が高い精度でテキスト化されるようになってきたこ定になることもある。したがって、高い精度で評判分析とから、コールセンターにおける顧客とのやり取りを全を実現するためには、言葉と言葉の関係を特定するためてテキスト化して活用しようという動きが活発化していの構文解析が必要となる。

る。

構文解析を適用することで、商品名など評価対象となやり取りの全てをテキスト化した結果は、一見するる表現と評価表現との関係や、評価表現と否定表現などと冗長なテキストになることが多い。言い淀みなどに加との関係が特定できるようになり、好不評の判定が精度え、挨拶や雑談など、分析対象としてはあまり意味をな良く実現できるようになる。

さないように思える文字列が含まれることになる。それ

評判分析の技術を用いることで、例えば購買を検討している商品群に関して、どの商品の何が良くて何が悪いと評価されているかを集計することができる。

でも、どの情報が意味を持つかは分析してみないと分からない。
例えば、筆者らが米国のレンタカー会社の予約業務のこのような評判分析も一種の情報抽出であり、完全なコールセンターの顧客対応の録音データを書き起こしテ精度を期待できるものではない。好不評が表現されていキスト化して分析した事例では、電話をかけてきた顧客ても把握できなかったり、好不評を誤って判断したりすの第一声が、「車を借りたい」「予約したい」のようにレるエラーはつきものである。

ンタル希望を伝えているか、あるいは、「値段を知りたい」

エラーが含まれていても、膨大なデータを対象として「価格を教えて欲しい」のように代金を問い合わせてい大量の評価情報を収集し、複数の評価対象に関する評価るかのどちらかに分かれ、代金の問い合わせで始まる顧を比較することができれば、相対的にどれが最も良さそ客は予約しても無断キャンセルする割合が高いことが分うか、特定の評価対象が、どのような点で好不評と評価かった。さらに、代金の問い合わせで始まった顧客でも、されているかといった特徴を捉えることができるように何らかの会員サービスなどで割引を適用されるとキャンなる。

セルせずに車を借りてくれるという有益な知見を得るこ

但し、精度があまりに低いと役に立たない。例えば、とができた。

否定表現の解析ミスなどによって好不評を逆に捉えてし最初の発言が要望か問い合わせかどうかという区別はまう割合が高かったり、好不評の言及対象を誤って認識

従来オペレータが意識していなかったことであり、それ

YEAR BOOK 2O17

39

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～

特集を意識して、代金の問い合わせに対しては積極的に割引適用を図るといった形で、会話分析で得られた知見を、ビジネスの向上につながるアクションにつなげることが４

テキストアナリティクスを用いた特許情報処理 [10]冒頭に記した通り、特許公報は早い時期から電子化が進んでいたため、1990 年代にテキストアナリティクできた。

スの取り組みが本格化した当初から、その適用対象とし3.3

マルチモーダル分析て、様々な試みが行われてきた。

テキストデータには図や写真など画像データと結び2 節で示した基本的な仕組みを用いるだけでも、例え付いているものも多い。例えば、ソーシャルメディア上ば、出願人別の特許の特徴や傾向を把握することができでは、画像と共にテキストが書き込まれるケースが多くるようになる。特許データ全体における名詞の出現分布なっている。このような画像付きのテキストデータに対と、特定の出願人が出願した特許データにおける名詞のしては、深層学習で精度が向上した画像認識を適用し、出現分布を比較することで、その出願人がどのような分画像に何が写っているかの情報を活用した分析が可能に野の技術に力を入れているかが分かる。さらに、その時なってきている。

間的な傾向を分析すれば、力を入れている分野の変化し例えば、特定の商品ロゴが写っている写真と紐づいたている様子も見えてくる。また、特定技術に関しては、テキストデータを対象とすることで、その商品に対するどのような出願人が力を入れているかなど、競合関係やイメージや意見の分析が可能になる。

補完関係になる可能性のある出願人の分析などに応用す

このように音声や画像などの情報を取り込む形で分析
対象を拡大する方向性に加えて、テキストを異なる観点からより深く分析するような方向性も存在する。

重要特許の分析という観点から、全国発明表彰 [11] で表彰された特許を調査対象として、産業界における業界その一つの方向性が、書き手の性別や年齢層などの情内外で重要性が高いと評価されている特許の出願方法を報を読み取るプロファイル分析である。書き手の属性を調べた結果、重要特許は、近い出願日で複数の類似特許把握したうえで評判分析などを行えば、商品開発やマーの固まりとなって出願される可能性が高いという傾向がケティングにより有効な知見を得ることができるように見出されており、このような出現傾向を捉えることで、なる。

出願人が力を入れている特許を認識することが可能に

また、心理学の分野では人間の基本的な性格の次元がなってくる [10]。

下記の 5 つであるというビッグ・ファイブ理論 [7] が確

特許情報に特化した分析としては、情報抽出という観立され、人の性格が 5 次元空間の一点として数値化で点から、特長表現の抽出 [12] を挙げることができる。あきるようになり、世界的に共通の枠組みで、性格に関する特許技術によって何が可能になるのかを把握するたる科学的研究が進められるようになっている。

め、「既存の技術、または既存の類似した製品・商品と⃝Openness to Experience（経験への開放性）比較して改善される事柄、または新たに実現される好ま⃝Conscientiousness（誠実性）しい事柄を示した表現」を特長表現として抽出する取り⃝Extraversion（外向性）

組みであり、「〇〇を向上する」「〇〇を高める」といっ⃝

Agreeableness（協調性）

たパタンを用いて、「光の利用効率を高める」といった⃝Neuroticism（情緒安定性）

表現を抽出したり、「〇〇を防止する」「〇〇を抑制する」

その結果、書かれたテキストに筆者の性格が反映されるといったパタンで「画像の劣化を防止する」といった表ことが分かってきており [8]、テキストから筆者の性格現を抽出したりできるようになる。

。この仕組みこのような特長表現を抽出し、一覧できるようにするを用いることにより、どのような性格の人が書いたテキことで、特定の技術課題の解決につながる特許を発見すストであるかを考慮して、例えば、性格が似ている人のることが容易になる。

を推定する仕組みが作られてきている[9]

特徴を分析するようなことも可能になってきている。

40

ることが可能になる。

また、特許請求項の構造解析を用いて、請求項から発"Sentiment analysis: Capturing favorability usingできるようにもなってきている。審査請求後、一旦新規

natural language processing," Proceedings of性・進歩性がないという拒絶理由のみで拒絶され、補正the 2nd international conference on Knowledge

後に最終的に登録されたという経過情報を持つ特許におcapture, ACM, p.70-77, 2003.

いて、公開公報と登録特許を比較し、登録特許で追加さ[5] Hiroshi Kanayama, Tetsuya Nasukawa, andれたキーワードには新規性 ･ 進歩性が示されているもの

Hideo Watanabe, "Deeper sentiment analysisと仮定し、新規性・進歩性に関するキーワードの近似的

using machine translation technology,"

な正解データを大量に収集した結果として、抽出精度のProceedings of the 20th international妥当性が検証できるようになっている [13]。このようなconference on Computational Linguistics,

新規性・進歩性に関わるキーワードの抽出は，請求項のp.494-500, 2004.

可読性を高めるだけでなく、類似特許検索や、特許の評価への応用も期待できる。

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～

明の新規性や進歩性に関わるキーワードを精度良く抽出[6] 竹内 広宜、
那須川 哲哉、
渡辺 日出雄、" コールセンター
におけるビジネス会話のマイニング "、人工知能学会
論文誌、Vol.23, No.6, p.384-391, 2008.

5

おわりに以上のように、従来、人が読んで解釈するしかなかったテキストデータを計算機で大量に処理し、新しい活用[7] Lewis R. Goldberg, 'An alternative "descriptionof personality": the big-five factor structure,'
Journal of personality and social psychology,
59.6: p.1216-1229, 1990.

方法につなげる取り組みが進展している。個々のテキス[8] Francois Mairesse, Marilyn A. Walker, Matthias R.

トを解読して判断する能力に関しては、機械が人間の能Mehl, and Roger K. Moore, "Using Linguistic Cues

力を上回る見通しは立っておらず、エラーの発生を前提

for the Automatic Recognition of Personality

として利用することが重要である。テキストアナリティ

in Conversation and Text," Journal of Artificial

クスを利用するにあたっては、人が行っていた作業を置Intelligence Research, 30: p.457-500, 2007.

き換えるのではなく、今までできなかった処理を実現す[9] 那須川哲哉、上條浩一、" 日本語における筆者の性格ることが大きな成果につながるというのが筆者の考えで推定の取組み "、言語処理学会第 23 回年次大会予稿ある。

集、p.807-810, 2017.

なお、本稿に記載されている内容は、全て筆者個人の見解に基づいている。

[10] 鈴木祥子、那須川哲哉、" 特許品質評価及び特許からの情報抽出における自然言語処理のアプローチ "、月刊パテント 2016 年 12 月号 , Vol. 69 No. 15,

参考文献[1] Ronen Feldman、James Sanger（著）/ 辻井潤一（監訳）/ IBM 東京基礎研究所テキストマイニングハンドブック翻訳チーム（訳）、テキストマイニングハンド
ブック、東京電機大学出版局、2010[2] 那須川 哲哉（著）、テキストマイニングを使う技術 /作る技術 - 基礎技術と適用事例から導く本質と活用
法 -、東京電機大学出版局、2006

p.19-23.
[11] 全 国 発 明 表 彰 . http://koueki.jiii.or.jp/hyosho/
zenkoku/zenkoku.html.
[12] 西山 莉紗 、竹内 広宜 、渡辺 日出雄、那須川 哲哉、" 新技術が持つ特長に注目した技術調査支援ツール "、人工知能学会論文誌、Vol.24, No.6, p.541-548,
2009.
[13] Shoko Suzuki and Hiromichi Takatsuka,[3] 菰田 文男 ( 編集 )、那須川 哲哉 ( 編集 )、ビッグデー"Extraction of Keywords of Novelties fromタを活かす 技術戦略としてのテキストマイニング、

Patent Claims," Proceedings of the 26th

中央経済社、2014

International Conference on Computational[4] T e t s u y a N a s u k a w a a n d J e o n g h e e Y i ,Linguistics, p.1192-1200, 2016.

YEAR BOOK 2O1741