特許拒絶理由の統計的分析―第 36 条を中心に―

Statistical Analysis of Reasons for Refusal of Patents
豊橋技術科学大学情報・知能工学系研究員

PROFILE

太田貴久

2006 年豊橋技術科学大学大学院博士前期課程知識情報工学専攻修了。現在、同大学研究員。修士（工学）、言語処理学会会員、日本知財学会会員。
kikyu@la.cs.tut.ac.jp

1

はじめに下、単に通知書と呼ぶ）の構造と、分析に利用する情報についての説明を行う。一般的な通知書の構造を図 1に示す。

近年、産業の活性化と国際競争力の強化のために、客観的に分かり易く、かつ、コンピュータ処理にも適するような日本語（産業日本語）に関する研究・開発・普及活動が行われている。特に、特許文書については、特許版・産業日本語委員会において、様々な取り組みがなされている。その中で、産業日本語による特許文書作成を拒絶理由通知書

ヘッダ

理由記

本文部支援するために、特許請求の範囲（請求項）と明細書の記載方法を定めた特許法第 36 条を類型化し整理する活動が行われている。

[1]

一方、我々は、特許全体の審査プロセスの実態を明らフッタ
図 1: 拒絶理由通知書の構造かにするための研究を行ってきた [2]。本研究では、拒多くの通知書は、図 1 に示すようなヘッダ、本文部、絶理由通知書と呼ばれる文書を大量に収集し、自然言語フッタの 3 つの部位で構成される。このなかで、ヘッ処理技術を用いて分析を行った。拒絶理由通知書とは、ダは、対象特許の出願番号、適用条文（拒絶の根拠となっ特許審査の結果、拒絶された場合、その詳細な拒絶理由た条文）など様々な情報が箇条書きで記載されている。

を出願人に知らせる文書である。

一方、本文部は、具体的な拒絶理由が記載された部分で特許法第 36 条を類型化し整理するためには、その運あるが、コンピュータで容易に処理できるような定めら用実態を把握する必要がある。そこで、本稿では、これれた書式が存在しない。そのため、本文部から情報を得までの研究 [2] で得られたデータと知見を活用し、特許ようとする場合、何らかの工夫が必要である。

法第 36 条が実際にどのように運用されているかを把握するための基礎的な分析を行った。

本研究では、図 1 のような通知書について、1）通知 書 の 対 象 と な っ た 特 許 の 属 す る 技 術 分 野、2） 第36 条に関する詳細な適用条文、3）本文部に現れる

2

分析対象

表現の 3 種類の情報を抽出し、それを分析する。ここで、1）の技術分野は、通知書の対象となった特許の公報に記載されている IPC（International Patent2.1

拒絶理由通知書についてはじめに、本研究の分析対象である拒絶理由通知書（以282Classification） か ら、WIPO（World IntellectualProperty Organization）による、IPC and PATENT

寄稿集５

2.2

Concordance Table [3] に基づいて決定した。

分析対象について次に、分析対象とした通知書について説明する。本研

る通知書を対象に、本文部に現れる「第 36 条第○項第究では、2000 年から 2007 年に出願された特許に対○号」というパターンの文字列を抽出し、抽出した文字する最初の拒絶理由通知書をランダムにサンプリングし列の「第○項第○号」をその通知書の詳細な適用条文（以た 12,773 件の通知書を対象に分析を行う。使用した下、詳細条文と呼ぶ）とした。本稿では、特に重要な詳通知書の一覧を表 1 に示す。これ以降、本研究で用い細条文である、第 36 条第 4 項第 1 号（明細書の記載る図表では、技術分野を表 1 の記号で表す。

産業日本語関連

また、2）は、ヘッダの適用条文に第 36 条が存在す要件）と第 36 条第 6 項第 1 ～ 4 号（請求項の記載要件）のみを対象とする。

3

最後に、3）の本文部に現れる表現とは、本文部に存条文が適用される割合の分析在する句点で終わる文に現れる表現である。なお、本稿
における「表現」とは、文献 [2] と同様に、文中で 1

最初の分析では、技術分野ごとに、第 36 条に関する回以上連続して現れる名詞、動詞、形容詞、助詞「の」と、詳細条文が適用される割合（以下、適用率と呼ぶ）が、助動詞「だ」、「ない」とする。

どの程度異なるかを確認する。紙面の都合上、すべての本稿では、第 36 条の運用実態把握のための第一歩

技術分野の詳細条文の適用率を載せることは困難であとして、以上の情報から、通知書を技術分野ごとに分類る。そこで、本稿では、技術分野ごとに条文の適用率をした際に、1）各条文が適用される割合に違いはあるか、値とするベクトルを作成し、それらのベクトルに対して2）通知書に用いられる表現に違いはあるか、の 2 点に主成分分析を行うことで、各技術分野における詳細条文ついて分析する。の適用率の傾向を調べる。結果を図 2 に示す。

表1

技術分野

通知書数

E01

電気機械、電気装置、電気エネルギー

E02
E03

分類記号

技術分野

通知書数

1,239

C06

基礎材料化学527

音響・映像技術

1,202

C07

無機材料、冶金524

電気通信

1,028

C08

表面加工

551

E04

デジタル通信312

C09

マイクロ構造、ナノテク
ノロジー

78

E05

基本電子素子

185

C10

化学工学

459

E06

コンピューターテクノロ
ジー

2,150

C11

環境技術

357

化学

記号

ビジネス方法1679

M01

ハンドリング機械

599

半導体

102

M02

機械加工器具

804

I01

光学機器

1,247

M03

エンジン、ポンプ、ター
ビン

546

I02

計測

814

M04

繊維、製紙

858

I03

生物材料分析

93

M05

その他の特殊機械

721

I04

制御

709

M06

熱処理機構

344

I05

医療機器

453

M07

機械部品

3,074

C01

有機化学、農薬

918

M08

運輸

872

C02

バイオテクノロジー

143

O01

家具、ゲーム

544

C03

製薬

542

O02

その他の消費財393

C04

高分子化学、ポリマー

597

O03

土木技術

590

C05

食品科学

237

機械工学

E07
E08その他

化学機器

電気工学

分類

使用した拒絶理由通知書

YEAR BOOK 2O14283

01C02E04
M07
E06 C05I05 E05
M03 C11M08
O03 M010.5

C01第4項第1号

第2主成分

E0M
1 05
I01
C10

第6項第1号

C07
C08
M04
-0.5

I0E202
M02
C04

0.0

C06

E03

-0.5

I04

0.0

O01

第6項第2号-1.00.5

E07

21.0-1-1.5

C03
第6項第4号
-1.0

M06
-1.0

第6項第3号O02-0.5

0.00.5

1.0

第1主成分
図2

詳細条文適用率の主成分分析（技術分野）

図 2 は、第 1 主成分と第 2 主成分にもとづいて、各にも定義されていない」や、「実施形態が 1 つ以下しか技術分野をプロットした図である。なお、第 2 主成分

記載されていない」といった詳細な拒絶理由は分からなまでのの累積寄与率は 0.75 である。

い。そこで、具体的な拒絶理由を調査するために、通知

図 2 のように、各技術分野は、明確なクラスタ（グルー書の本文に用いられる表現の調査を行った。本稿では、プ）を作らず、分散して配置されている。そのなかで、前節における、詳細条文の適用率の分析結果より、化学化学分野（Cnn）は、図 2 の比較的右周辺部に配置さ分野とそれ以外の分野における表現の違いを確認する。

れている。次の表現の分析では、通知書を化学分野とそ

具体的には、ある条文に関する記述中に、どのような表れ以外に分けて分析する。

現が用いられやすいかを、化学分野とそれ以外の分野間で比較する。

4

通知書に用いられる表現の分析

4.1

表現の出現確率と特徴量

本調査では、各詳細条文 a に関する記述において、284

次に、通知書に用いられる表現についての分析を行っある表現 w が用いられる確率 P（w | a）を比較する（以た。第 36 条第○項第○号違反という情報のみでは、そ下、これを表現の出現確率と呼ぶ）。この確率を単純にの具体的な拒絶理由は分からない。例えば、第 36 条第求めようとした場合、以下の式のように求めることが考6 項第 1 号違反だけでは、「請求項に現れる用語がどこえられる。

frequency）に基づいている。tf-idf では、ある文書にしかしながら、上式によって求められる確率は、「条つ、他の多くの文書で現れない語ほど大きな値を与える。

文 a が適用される通知書において，表現 w が用いられすなわち、助詞「は」や動詞「する」の tf-idf は低くなる確率」である。これに対して、本研究で用いる確率は、る。tf-idf については、文献 [4] 等の自然言語処理のテ「通知書の条文 a に関する記述において、表現 w が用いキストに更に詳しい解説がある。

寄稿集５

条文 a が適用され、かつ、表現 w が用いられた通知書数──────────────────────────
条文 a が適用された通知書数おける語の特徴量について、その文書で数多く現れ、か産業日本語関連られる確率」である。これらは似ているが大きく異なる。
前者の確率には、共に適用される条文の影響がそのまま4.2表現の比較含まれてしまう。そこで、本研究では、ある条文 a の第 36 条の中でも特に拒絶の理由とされやすい、第記述中に表現 w が用いられない確率をもとに、表現 w

36 条第 6 項第 1 号（サポート要件）、第 36 条第 6が用いられる確率を推定する。

項第 2 項（明確性要件）と、第 36 条第 4 項第 1 号（実ある表現が、条文 a が適用される通知書で用いられ施可能要件）について、化学分野とその他の分野のそれない確率を pa としたときに、収集した通知書が観測さぞれ、特徴量が高い表現 20 個を表 2、表 3 に示す。

れる確率（尤度）は以下の式のように求めることができる。

表 2 と表 3 を比較すると、特徴量の高い表現は 2 つの分野間で大きく異なることが確認できる。例えば、第 n A  n A  f A 
1  p A  f A
L( p1 , p2 ,...)  n  f 
p AA  AA

6 項第 1 号において、「一般化」という表現が、化学分野では、その他の分野に比べ、高い確率で現れる。これ

p A   pa

は、化学分野では、「出願時の常識に照らしても、請求aA項に係る発明の範囲まで、発明の詳細な説明に開示されここで、A は条文の適用パターンを表し、nA は A とた内容を一般化できるとは言えない」ことで拒絶される

いうパターンで条文が適用された通知書の数を、fA は、場合が多いことが原因であると考えられる。

その中で対象とする表現が現れた通知書の数を表す。
上式を最大化するような、pa を求めることで表現の出現確率を求める。なお、この確率の求め方に関しては、

5

おわりに文献 [2] にその詳細を記載している。
以上のように求めた表現の出現確率が高いものが、そ

本稿では、大量の拒絶理由通知書から、特許法第 36の拒絶理由の傾向をよく表す表現かと言うとそうではな条の運用実態を把握するための基礎的な分析を行った。

い。例えば、動詞「する」は、様々な通知書に高頻度でその結果、化学分野とその他の分野では、第 36 条の運現れるため、表現の出現確率は高くなる。しかしながら、用に違いがあることを確認した。

これは拒絶理由の傾向を表すような表現ではない。本研

今後、技術分野を細分化して分析を進めるとともに、究では、このような一般的な表現を除くために、表現の単純な表現の出現確率以外（例えば、文法パターン）も特徴量を用いる。ここで、条文 a に対する表現 w の特用いた詳細な分析を行う予定である。

徴量 S（w | a）を以下のように定義する。

| A|
S(w | a)  P(w | a )log   P(w | ai )  iA
ここで、A は分析対象の条文の集合を表す。本特徴量は、情報検索や文章要約といった自然言語処理の分野で用いられる、古典的な語の特徴量（重み）を表す指標である tf-idf（term frequency - inverse document

YEAR BOOK 2O14285

表2

第 36 条第 6 項第 1 号
表現

286

確率

特徴的な表現（化学分野）

第 36 条第 6 項第 2 号
特徴量

表現

確率

第 36 条第 4 項第 1 号
特徴量

表現

確率

特徴量

拡張

0.288 0.950 不 ¦ 明確

0.430 1.139 できる ¦ 程度

0.717 1.105

一般 ¦ 化0.280 0.933 引用 ¦ 文献 ¦ ＃0.522 0.752 十分

0.745 1.043

技術 ¦ 常識

0.327 0.803 事項0.407 0.735 実施 ¦ する

0.548 1.032

開示

0.318 0.786 不明

0.262 0.729 実施 ¦ する ¦ こと

0.514 1.026

化 ¦ できる

0.195 0.760 意味

0.202 0.709 説明 ¦ の ¦ 記載

0.965 1.017

一般 ¦ 化 ¦ できる

0.191 0.750 引用 ¦ する

0.210 0.673

0.394 0.961

開示 ¦ する

0.281 0.745 新た

0.231 0.667 実施 ¦ 例

0.352 0.616

いえる

0.352 0.731 ため

0.342 0.659 明細

0.510 0.603

出願 ¦ 時 ¦ の ¦ 技術 ¦ 常識

0.216 0.717 特定 ¦ する

0.254 0.658 明細 ¦ 書0.467 0.586

具体 ¦ 的0.464 0.689 「～」0.890 0.654 実施 ¦ できる

0.156 0.583

本願 ¦ 発明

0.309 0.665 行う

0.319 0.652 本願 ¦ 明細

0.247 0.565

例

0.489 0.661 ＃ ¦ の ¦「～」

0.185 0.645 構造

0.258 0.556

効果0.406 0.657 発見 ¦ する

0.214 0.643 化合 ¦ 物

0.362 0.550

実施 ¦ 例

0.371 0.648 通知 ¦ する

0.212 0.641 以外

0.287 0.547

ない

0.332 0.642 よう

0.573 0.636 方法

0.310 0.545

特定0.386 0.608 拒絶 ¦ の ¦ 理由

0.209 0.634 化学

0.193 0.537

超える

0.211 0.603 該当 ¦ する

0.427 0.631 製造

0.286 0.532

同様

0.339 0.598 下記 ¦ の ¦ 刊行 ¦ 物

0.658 0.626 本願 ¦ 明細 ¦ 書0.218 0.522

上記

0.477 0.597 基く

0.652 0.619 － ¦ ＃0.362 0.517

課題

0.175 0.590

0.656 0.617 ＃ ¦ －0.375 0.514

発明 ¦ の ¦ 属する ¦ 技術 ¦ の ¦ 分野

出願 ¦ の ¦ 発明 ¦ の ¦ 詳細

第 36 条第 6 項第 1 号
表現

確率

特徴的な表現（その他の分野）

第 36 条第 6 項第 2 号
特徴量

寄稿集５

表3

表現

確率

第 36 条第 4 項第 1 号
特徴量

表現

確率

特徴量

0.343 0.774 不 ¦ 明確

0.346 0.812 説明 ¦ の ¦ 記載

0.912 1.285

解決

0.299 0.772 意味

0.264 0.672

0.581 1.235

反映 ¦ する

0.199 0.730 適宜

0.289 0.669 できる ¦ 程度

0.550 1.186

解決 ¦ する

0.265 0.729 周知

0.351 0.659 実施 ¦ する ¦ こと

0.515 1.172

化

0.245 0.680 発見

0.347 0.655 十分

0.543 1.121

解決 ¦ する ¦ ため

0.178 0.677 通知 ¦ する

0.352 0.654 段落

0.399 0.811

ため ¦ の ¦ 手段

0.165 0.651 発見 ¦ する

0.347 0.654 明細

0.360 0.695

する ¦ ため ¦ の ¦ 手段

0.160 0.645 新た

0.352 0.654 明細 ¦ 書0.353 0.689

含む

0.288 0.637 拒絶 ¦ の ¦ 理由

0.348 0.651 例0.275 0.681

拡張

0.152 0.628 装置

0.327 0.650 段落 ¦（～）

0.242 0.669

発明 ¦ の ¦ 課題

0.163 0.627 引用 ¦ する

0.260 0.643 経済

0.160 0.639

解決 ¦ する ¦ ため ¦ の ¦ 手段

0.150 0.623 引用 ¦ 文献 ¦ ＃0.629 0.636 経済 ¦ 産業 ¦ 省令

0.157 0.631

開示 ¦ する

0.203 0.619 構成

0.473 0.634 定める ¦ ところ

0.157 0.631

一般 ¦ 化

0.146 0.610 不明

0.415 0.625 図

0.258 0.617

対応

0.264 0.594 事項

0.471 0.605 技術 ¦ 的

0.292 0.608

いえる

0.191 0.568 該当 ¦ する

0.267 0.604 等

0.375 0.603

認める0.355 0.557 行う

0.398 0.603 不明

0.392 0.590

化 ¦ できる

0.121 0.554 特定

0.310 0.602 意義

0.176 0.583

一般 ¦ 化 ¦ できる

0.120 0.549 出願 ¦ 前 ¦ 日本 ¦ 国内 0.209 0.602 図 ¦ ＃0.210 0.578

対応 ¦ する

0.221 0.541 ＃ ¦ の ¦「～」

0.581 0.578

出願 ¦ の ¦ 発明 ¦ の ¦ 詳細

0.177 0.588 本願

産業日本語関連課題

参考文献[1] 松田成正，谷川英和．特許版・産業日本語の活動報
告．第 5 回産業日本語研究会・シンポジウム予稿集，pp.15-39．2014．
[2] 太田貴久，野中尋史，平岡透，増山繁．自然言語処理を用いた特許拒絶理由の統計的分析と審査プ
ロセス解析への応用．日本知財学会誌，Vol. 10，No.3，pp.61-78．2014．
[3] WIPO．IPC and Technology Concordance
Table．http://www.wipo.int/meetings/en/
doc_details.jsp?doc_id=117672．2009．
[4] 北研二，津田和彦，獅々堀正幹．情報検索アルゴリ
ズム．共立出版．2002．

YEAR BOOK 2O14287