ミニ特集

特許庁× AI

外国特許庁の人工知能技術の活用に向けた取組
Activities of utilization of AI technology at foreign patent offices

特許庁

審査第一部調整課課長補佐

西出隆二

2003 年入庁。特許審査に従事のほか、情報技術統括室で外国特許情報サービス FOPISER の開発に携わり、人事院行政官短期在外研究員（欧州特許庁）を経て、2017 年 4 月より現職。

1

2

はじめに

米国特許商標庁（USPTO）

近年の人工知能（AI）技術の急速な発展に伴い、日本

USPTO では特許や商標の先行技術調査、機械分類のみならず外国の特許庁においても、特許行政事務の高付与等に AI 技術の適用を進めている。例えばアンサン

度化・効率化に向けて、AI 技術の研究・開発が活発化

ブル学習（個々に別々の学習器として学習させたものをしている。外国特許庁の中には専門のチームを設置して、融合させることによって、未学習のデータに対する予測

AI 技術の開発に多額の投資を行う庁もあり、毎年その能力を向上させるための学習方法）を用いた CPC の機開発競争は激しさを増している。かつては、AI 技術の械推定、先行技術調査における概念検索の導入、ディー研究・開発は秘密主義政策が取られ、どの庁もその内容プラーニングによる商標のデザインコードの推定等を検をオープンにすることはなかったが、世界知的所有権機証している。

関（WIPO）の呼びかけによって、国際会合 等の場に

図 1 は CPC の機械推定の画面である。画面上段の枠おいて各庁の取組が少しずつ共有されるようになってきにテキストを入力すると、下段にそのテキストから推定た。本稿は、著者が国際会合等に出席し収集した各庁のした CPC が表示される。推定の根拠となったテキスト取組のうちで主なものを紹介する。

中の箇所や、推定スコア等も合わせて表示され、利用者

1

なお、本稿は、著者の調査に基づいて記載したものであり、特許庁としての意見・見解を表明するものではない。また、本稿で紹介するシステムやツール自体は全てがそれらの結果に対してフィードバックを返すことも可能となっている。
図 2 はこのツールによって機械推定された CPC の精

公表されているが、特に断らない限り開発段階のものであり、一般の利用者は利用することができない。

134

Meeting of Intellectual Property Offices（IPOs）onICT Strategies and Artificial Intelligence（AI）for IPAdministration（2018 年 5 月開催）

図1

図１

USPTO の CPC 機械付与の画面

CPC 機械付与の画面

図１

図３

CPC 機械付与の画面

図2

EPO の概念検索の方式

機械推定された CPC の精度

機械推定された CPC の例

図２

図4

Espacenet の翻訳画面

EPO の機械翻訳サービス

図４度である。技術分野によって異なるが、サブクラスのみの例である。文献単位で翻訳ボタンが設置され、利用者で最大 94％、サブグループまで含めると最大 70％のが言語を選択して翻訳ボタンをクリックすると、その文推定精度であることが分かる。

図６ CNIPA の類似意匠検索
献の翻訳文を閲覧することができる。

図 3 は概念検索を活用した特許の先行技術調査の流概念検索については、図 5 に示す通り、CPC のクラ

れ で あ る。 図 中 左 の INGESTION PIPELINE に お い

ス単位で Word2Vec のモデルを生成し、検索式に含まて、先行技術文献に含まれるテキストデータおよび化学れる単語をいずれかのモデルでベクトル化することで類構造式に対する処理（形態素解析、発明の要約や請求の似度を計算する方式を採用している。

図１

CPC 機械付与の画面

図３ 概念検索の処理の流れ
範囲といった明細書の項目単位での抽出、化学構造式のミニ特 集 特許庁×ＡＩ

図５

概念検索の処理の流れ

図５

EPO の概念検索の方式

図７

技術動向分析

解析等）を経て、その結果が予め検索エンジン（Solr/Lucene）に蓄積される。次に検索者が本願を指定すると、検索エンジンにおいて TF/IDF や BM25 等を用いて本願と先行技術文献との類似度が計算され、類似度の高い文献が検索者に提示される。
なお、本願を入力する際に、技術分野やセクション単
図１ CPC 機械付与の画面

図２

機械推定された CPC の例

図４ EPO の機械翻訳サービス
位の重みづけ等を設定することができる。

図５

図5

EPO の概念検索の仕組み

EPO の概念検索の方式

こ の 概 念 検 索 の エ ン ジ ン は ANSERA（ANotherSearch ERA）と呼ばれる検索システムに搭載されて

図６
CNIPA の類似意匠検索いる。EPOの審査官は、従来の、テキスト検索を中心とした EPOC システムと、新たに概念検索を導入した
ANSERA を併用して特許の先行技術調査を進めてい図２機械推定された CPC の例

図 3 USPTOの概念検索の仕組み
図３
概念検索の処理の流れ

3

欧州特許庁（EPO）

EPO は庁内に AI の開発チームを設置し、審査官からの要望やフィードバックを踏まえて機械翻訳、機械分類付与、概念検索等の研究開発を進めている。

る。
また、ANSERA は概念検索にとどまらず、図面検索や機械分類検索等、Espacenet では提供していない先進的な検索機能を備えているが、その詳細は本稿執筆時

図６

CNIPA の類似意匠検索

点でまだ公表されていない。

中華人民共和国国家知識産権局
図７ 技術動向分析
4 （CNIPA）

機械翻訳については
Google と協力して、日本語を
図３ 概念検索の処理の流れ

CNIPA では意匠や商標の類似図面検索、出願書類の含 め た 32 か 国 語（2018 年 8 月 時 点 ） の 翻 訳 文 を方式チェック、特許の先行技術調査、技術動向の調査等

Espacenet 上で一般の利用者にも提供している。に AI 技術を活用している。

図４2

EPO の機械翻訳サービス

図 4 は Espacenet を利用した特許文献の機械翻訳
2

https://worldwide.espacenet.com

図 6 は 類 似 意 匠 の 検 索 画 面 で あ る。 本 願 の 意 匠に 類 似 す る 意 匠 が 赤 枠 で ハ イ ラ イ ト さ れ、「Color」、

図７

技術動向分析

YEAR BOOK 2O1835

ミニ特集

特許庁× AIEPO の概念検索の方式

図５

図中の Knowledge Phase では、本願の請求の範囲及び本願に対して通知された拒絶の理由を抽出し、本願に関連する特許文献（引用・被引用文献）に含まれる請求の範囲を抽出し、これらを互いに関連付けてデータベースに蓄積する。

例

Exobrain はそれを教師データとして学習した検索エ面
EPO の概念検索の方式

図５

図6

図６

CNIPA の類似意匠検索

CNIPA の類似意匠検索る。
図 9 は Exobrain を活用した窓口の自動応答の仕組「Image」、「Structure」、「Shape」、「Texture」 の 5みである。Exobrain は予め過去の応答記録を教師デーつの観点からの類似度をレーダーチャートで確認するこタとして学習しておく。質問者の発話は音声認識技術をとができる。

用いてテキスト化された後、Exobrain 内で処理され、また、図 7 は特許の技術分野の動向を分析し、そのの例ンジンを用いて、本願と先行技術文献の類似度を計算す分析結果を可視化するツールである。出願人ごとの出願問い合わせ内容に対する回答が音声に変換されて質問者

図８

KIPO の概念検索

図9

KIPO の窓口応答の仕組みに返される。

件数や技術分野同士のつながりの強さをノードの色やバ

図６ CNIPA の類似意匠検索
ブルチャートの大きさによって判別できる。

図７ 技術動向分析

流れ

図９ 窓口の自動応答

図 7 技術動向分析
CNIPA の技術動向分析
図７

また、機械翻訳の分野では、2018 年 5 月から世界5ビス

韓国特許庁（KIPO）知的所有権機関（WIPO）と協力して、WIPO が保有するニューラル機械翻訳エンジンの技術移転を始めてい

KIPO は韓国電子通信研究院（ETRI）が開発した AIる。このエンジンを用いて作成された機械翻訳文は、まソフトウェア「Exobrain」を利用して、概念検索や窓ず外国のユーザーが韓国の審査情報を照会することが口業務の自動化等の検証を進めている。図 8 は KIPOできるように、審査情報検索システムである OPD とが ETRI と共同で開発した概念検索の概要である。

K-PION を通じて提供される予定であり、それを踏まえ図て、更に他の翻訳サービスへと拡大される予定である。

6

世界知的所有権機関（WIPO）
図１０

IPCCAT の画面

WIPO は AI の専門チームを設置し、特許や意匠の機械分類付与、特許文献の機械翻訳、図面検索等への AI技術の適用について検証を進めている。
図 10 は WIPO が 一 般 の 利 用 者 に 公 開 し て い る
図8

図８36

KIPO の概念検索の仕組み

KIPO の概念検索

IPCCAT（Categorization Assistant in the International

図１１

IPC の推定精度図図９

窓口の自動応答ミニ特 集 特許庁×ＡＩ

4
GDB（Global Brand Database）
を一般の利用者に提供しており、その一機能である図面同士の類似度比較
図１２ GBD の先行商標調査に AI 技術が導入されている。
図 12 に記載されているように、検索者は本願の商標のイメージデータを入力し、重視する観点（Shape,
図８

KIPO の概念検索

Color, Texture, Composite）を選択すると、その観図１１ IPC の推定精度
点を類似度の計算に重みづけして先行図形商標が検索され、その図形が表示される。

図 10

図１０

WIPO の IPCCAT の画面

IPCCAT の画面

3Patent Classification）と呼ばれる、IPC 推定ツールである。
図の左の枠に英語またはフランス語でテキストを入力して検索ボタンをクリックすると、そのテキストから推
図８ KIPO の概念検索
図９ 窓口の自動応答定した IPC が表示される。

図１３の翻訳画面
図１１ WIPO
IPC の推定精度
図１２

図 11 は IPCCAT の推定精度を示すグラフである。

図 12
WIPO の GDB
GBDの先行商標調査

横軸を分類数、縦軸を推定精度（Precision、適合率）

また、図 13 に示す通り、WIPO はニューラル機械翻としたときの、付与すべき分類の数に応じた精度の変化

訳技術を活用した機械翻訳文を WIPO Patent Scope5を示している。精度の数値の算出にあたっては、スコア上で一般の利用者に提供している。の高い順から上位 3 分類を提示し、その内の 1 つ以上翻訳可能な言語は日本語を含む 10 言語（2018 年が正解分類に含まれていた場合を正解とみなしている。

8 月時点）である。また、31 の言語モデルが提供され

IPC の サ ブ グ ル ー プ レ ベ ル の 分 類 数（2018 年ており、利用者は原文の技術分野に最適化された言語モ

8 月 時 点 で 72,137） に お け る 推 定 精 度 は、 英 語 で図９ 窓口の自動応答82.5％、フランス語で 72％となっている。

デルを選ぶことができるため、一般的なモデルと比べてIPCCAT の今後の予定として、英語、フランス語以より精度の高い翻訳文を得ることができる。
図１２ GBD の先行商標調査

外の言語への対応や、商標のニース国際分類の機械推定
図１０ IPCCAT の画面が検討されている。

図１３

WIPO の翻訳画面

ま た、WIPO は 先 行 商 標 調 査 を 行 う ツ ー ル と し て

図１０

図１１
3

図 11

IPC の推定精度

IPC の推定精度

http://www.wipo.int/ipccat

図１３ 図WIPOの翻訳画面
13 WIPOの翻訳画面

IPCCAT の画面

4

http://www.wipo.int/branddb

5https://patentscope.wipo.int/translate/translate.
jsf

YEAR BOOK 2O1837

ミニ特集

特許庁× AI
7

おわりに

本稿では、特許行政事務の高度化・効率化に向けたAI 技術の研究・開発について、外国の特許庁の取組を紹介した。
多くの庁で AI 技術の研究・開発が活発化しており、近い将来、世界各国において AI 技術が特許行政事務を支援し、ユーザーはより効率化・高度化された行政サービスを享受できるようになることが期待される。

38

ミニ特 集 特許庁×ＡＩ

YEAR BOOK 2O1839