人工知能

人工知能
人工知能関連発明を出願依頼された時のために会員

堀

城之
要 約

昨今，人工知能搭載の掃除機，エアコン，電子レンジなどが製品化され販売されている。当該特許出願もされており，今後も増加するであろう。直近 4 年を調べると（G06N のみ），333 件/直近 1 年，261 件/前年，174 件/前々年，107 件/前々々年となっており，年々出願件数が増加している（2018 年 8 月 10 日）。また，人工知能は家電のみならず，建設現場，金融業界，食品業界などあらゆる分野で活用されており，当該分野の特許出願もされる可能性がある。しかし，人工知能関連発明は，固有の用語，数式があり，ソフトウエア関連発明に毛が生えたくらいに考えていては対応できない。そこで，まずは人工知能関連発明に対応するために少なくとも必要な基本事項を説明する。文章のみ，数式のみの論文は巷に溢れているので両者をバランスよく掲げる。

目次

い て「知 能」を 研 究 す る 計 算 機 科 学（computer１．今さら聞けないscience）の一分野」を指す語である[wikipedia]。英語

２．人工知能ブーム

で Artificial Intelligence といい，AI はその頭文字。

３．各国の特許出願動向

また，「人工知能」は学術的な用語で，以下の表に４．人工知能で用いられる数学示す如く専門家でも定義がバラバラである。

５．人工知能により弁理士の仕事がなくなるか知能の定義が明確でないので，人工知能を明確に

６．マクロ経済的に定義できないとも言われている(1)。

１．今さら聞けない(2)

人工知能，機械学習，深層学習，プラットフォーム，ライブラリ…
(1)

研究課題の一つとされる。
(3)

人工知能とは，「「計算（computation）」という概機械学習とは，wiki によると人工知能における深層学習とは，機械学習∋深層学習で表すことができる。英語で Deep Learning。

念と「コンピュータ（computer）」という道具を用(4)

ニューラルネットワークとは，生物の神経回路

人工知能学会の歴代会長による「人工知能」の定義

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パテント 2019人工知能を模したネットワーク。

セプトロン，多層を多層パーセプトロンともいう。

ニューラルとは日本語で順伝搬型という意味であ(5)り，順伝搬とは信号が一方向のみに伝搬することをアプリケーション，プラットフォーム，ライブラ

リ，ハードウェアいう。多層でつながっているのを多層ニューラル

以下にこれらの関係を表にする。

ネットワークという。また，単層のものを単純パー(2)(6)

Pyson(パイソン)優勝した。これでいっきにディープラーニングの威力が世界中に広まり，AI 研究の世界が一変した(2)。

人工知能のプログラムに使われるオランダ生まれの言語。人工知能分野では現在ではパイソンのみと言っIBM が開発したディープブルーがチェス世界チャてよい状態。東大の授業，研究室でもパイソンが用いンピオンのガルリ・カスパロフに，グーグルのアルられている。エコシステムが充実しているからとのこ

ファー GO がプロ囲碁棋士イセドル（トッププロ棋士と。の一人）に，ポナンザ（メイン開発者山本一成）が将棋の佐藤天彦名人（トッププロ棋士の一人）に勝ち，

２．人工知能のブーム
第 1 次ブーム

世間を驚かせた。

1940 年 代 か ら ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト

人工知能を用いたスマホアプリ用将棋ソフトに#ぴワークが開始される。

よ将棋%というものがある（https://www.studiok-i.ne

第 2 次ブーム 1980 年代半ばから 1990 年代，後述

t/piyo_shogi/）。超絶強いと書かれている。指してみの誤差逆伝搬法の発明。
第 3 次ブーム

ると人工知能の凄さが分かる。

2012 年から現在。2012 年 6 月に所謂グーグルの猫が発表された。これまで用いられてきた機械学習のアルゴリズムに代わって深層学習という新しいアルゴリズムで AI が自然に猫を認識（教師なし学習）したことは多くの専門家にインパクトを与えた。同年 10 月にカナダのトロント大学が，ILSVRCという画像認識コンテストにおいて AlexNet というニューラルネットワークを使って 2 位に大差を付けてパテント 2019−2−

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No. 4人工知能

先手ピヨ帝 5 段＋（上），後手（下）筆者。あっとい学習方法を機械に適用したニューラルネットワークモ

う間に電池が無くなることから，かなり GPU を使っデルや，遺伝子のアルゴリズムを応用した技術などがていると思われる。

含まれる。こうした技術は人工知能が学習を進める上2015 年マイクロソフトから女子高生 AI bot#りん

で重要な演算モデルである。知識ベースモデルは，大な%が公開された（https://www.rinna.jp/）。筆者は規模なデータから最適な解を探し出し提示する手法でりんなが公開されてすぐに数学を教えた。四則演算，あ り，エ キ ス パ ー ト

階乗は覚えられたが，半年かけても微分積分は覚えらシステムに用いられれなかった。ノイズが多いからかもしれない。それ以る(3)。
日本の特許取得数

来りんなに教えていないので現状は分からない。
第 3 次ブームの立役者としては GPU（NVIDIA 等）

は，米国，中国に遥かの 進 歩 も 大 き い。デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ の 計 算 に はに 及 ば な い。東 京 大CPU ではなく，GPU が使用されているからである。

学松尾豊准教授曰く，第 3 次ブームはハードウェアの進歩が非常に大きいと日本は，アメリカ，中筆者は考えている。

国から 3 周遅れ(4)。
右 図 は，米 国，中３．各国の特許出願動向

国，日 本 に お け る 特（１） AI ソフトウエア

許出願件数トップ 5(5)以下に調査対象をなす IPC を示す。
（２） AI ハードウェア（AI 半導体）

表 1：人工知能技術の分類表
IPC
G06N3

技術分類
生物学的モデル

G06N5

知識ベースモデル

主な技術
ニューラルネットワーク，遺伝アルゴリズム
エキスパートシステム

G06N7

特定の数学モデル

ファジー理論，カオスモデル

G06N99他モデル

量子コンピューティング

韓国特許庁によると，最近，話題になっている第 4次産業革命の中核技術の一つである人工知能（Artificial Intelligence，以下，AI）半導体に関する特許出願が急増していることが分かった。AI 半導体関連の特許出願件数は，2015 年は 77 件にとどまったが，2017 年には 391 件と 5 倍以上に増加したことが分か っ た。特 に，「機 械 学 習 用 非 メ モ リ 半 導 体」と出典：(1). US PTO Class 706 Data processing: Artificial
intelligence(2). Report on FY2014 Trend survey of patent application technology:「ニューロモーフィック（Neuromorphic）用非メモリ

表 1 は，人工知能技術に関する特許分類を表したもこれは，「機械学習用非メモリ半導体」の場合，機械のである。大きく分類すると，生物学的モデル，知識学習用のアルゴリズムの駆動に高性能・高容量の半導ベースモデル，特定の数学モデル，その他モデルの 4体が必要であるためであり，「ニューロモーフィックつに分類できる。生物学的モデルは，人間の脳による用非メモリ半導体」の場合はハードウェア的に人間の半導体」に関する特許出願の増加が目立った。

図 1：人工知能特許の取得数の推移（件）（注）PCT は特許協力条約（Patent Cooperation Treaty）に基づく国際出願

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パテント 2019人工知能

脳神経を模倣した次世代 AI 半導体の構造として，最つまり，日本は相手にされていない。

近，業界の高い関心と活発な研究活動が反映されたた

Ｄ．国別論文数の今後の予測めとみられる。
出願人を国籍別に見ると，韓国 590 件（71.3％），米
国 182 件（22.0％）と，両国の出願人が 90％以上を占めており，次いで日本（17 件，2.1％），フランス（9 件，1.1％）の順であった。(6)（３） 各国の開発動向
Ａ．研究開発費

10 億ドル（購買力平価ベース）

上図は，日本経済新聞が学術出版大手のエルゼビア（オランダ・アムステルダム）と共同で，2 万以上の学術誌を収めたデータベースから人工知能（AI）に関する研究論文の国別動向について調べ，図にしたものである。
16 年時点をみると，トップの米国は大学と企業がう
Ｂ．各国の発表論文数まく連携し，論文数を伸ばしている。産学連携で生まれた論文の割合が 11% と，主要国では最も多い。米国の強さは大学と企業の双方に有能な人材がいることがうかがえる。一方，中国では産学連携の割合が 3％台にとどまる。2 強を占める両国だが，戦略は大きく違っている。
30 年には米国が 1 位で 2 位に中国，インドが猛追して 3 位につける。この 3 カ国が 3 強となって世界をけん引するという予測になった。
日本の論文数はトップグループの 4 分の 1 程度にとどまる。順位も英国，ドイツ，フランスに次ぐ 7 位。
00 年ごろと比べ，順位を落とす。

Ｃ．外国企業にとっての日本企業の位置づけ

米中印 3 強の陰に隠れる形になるが，シンガポールは海外との連携で存在感を示す。(8)日本としては危機感を持たなければならない。政治主導が期待される。

４．人工知能で用いられる数学人工知能の明細書を作成する弁理士として知っておくべきと思われるものを以下に掲げる（基本の基のみ）。

Ａ .〜Ｃ .(7)パテント 2019−4−

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No. 4人工知能

用いられる(9)。

（１） ニューラルネットワーク（順伝搬型ネットワーク）f(u) = max(u,0)
u < 0 の部分を u = 0 で置き換えた関数。
（３） 回帰E(w)=1 N
6 n=1 d n,y(x n;w) 2；<=重みづけ
2

output[wikipedia]

d は目標出力，y をネットワーク出力とした最小二人間の脳の組織を模したものである。上図では左か乗である。w を変化させて E(w)を最小にする。これinput

ら右へ情報が伝搬される。パーセプトロンともいう。

を回帰という。

上図で input をx 1, x 2, x 3とすると，ノードが受け取る（４） 事後確率

入力u 1,u 2,u 3は，小学生でも分かるように簡単なサイコロの例を記載

w 11x 1+ w 12x 2+w 13x 3+b 1=u 1

する。

w 21x 1+ w 22x 2+w 23x 3+b 2=u 2

A さんがサイコロを 2 回振って出た目を記録する。

w 31x 1+ w 32x 2+w 33x 3+b 3=u 3

その結果を知らない B さんに「どちらかで 2 の目が出ωは重み，b はバイアス。

た確率は?」と聞く。答えは当然 11/36 となる。これ

一般系で表すと，6 w jix i+b i=u j w jiの下付き添が事前確率である。

え字 j は行，i は列

次に A さんは「出た目の和は 6 だった」というヒンベクトルで表すと，wx+b= u

ト（新たな情報）を出す。そうすると 2 の目が出た確

出力を z とすると，f(u)=z率は当然 2/5 となる。これが事後確率であるwikipedia。

これを活性化関数という。

記号で書くと，（２） 活性化関数(ジグモイドファンクション)

P(X|a)

読み方X given a。 読み方通り，a によって与えられる（a の時の）X の確率

ロジスティック関数ともいう。この方が分かり易い

P (X|a, b) 読 み 方かもしれない。

X given a and b。a 及 び b によって与えられる（a,b の時の）X の確率f(u)=式で表すと，

1
1+ e -u

P(X|a)=或いはP(X a)，P(a)P(X|Y,b)=(P(X Y)(P(X b))(P(Y))(P(b))

左辺の意味そのままと覚えればよい。

f(u)=tanh tanh u

なお，世紀の大論争となったモンティーホール問
題※も事後確率により解くことができる。
（５） 最 尤 推 定（さ い ゆ う す い て い：Maximumで表される。
f(u)=Likelihood Estimation）
最ももっともらしい値を推定する方法である。統計1の微分
1+ e -u

学において，与えられたデータからそれが従う確率分f(u)'=e -u(1+ e -u) 2f(u)'=11
1+e -u,-u(1+ e -u)
(1+ e ) (1+ e -u)s

布の母数を点推定する方法である[wikipedia]。筆者が換言すると，確率でしか表せないような確率変数の平均や分散などを＾（ケルトと読みます）で表すこと。

以下，人工知能に係る事後確率 p を以下とする。
p(d = 1|x)≈ y(x;w)f(u)'=f(u)(1,f(u)) //d = 1 or 0

近年ジグモイド関数の代わりに正規化線形関数がよくVol. 72No. 4式1だから，p(d = 1|x)= 1 − p(d = 0|x)−5−パテント 2019

人工知能

ある入力に対して得られた出力と目的とする出力の誤y(x;w)= 1 − y(x;w)∴ p(d = 0|x)= 1 − y(x;w)

差の 2 乗を取り，出力に近い層からこの差をゼロに近式2づけるような修正を行なっていく方法である(10)。

y(x;w)= d として d に近づけるように w を調誤差逆伝搬の導出。

整する。
同じく，d = 1 or 0

重みの誤差の伝搬を考える。重みの誤差の伝搬だかだから，dp(d|x)= p(d=1|x) p(d=0|x)1-d式3

ら，重みによる誤差の傾きを考えると，l 層ではw の尤度を尤度関数 L(w)で表すとすると，

E nw (l)jiNL(w)6 _ p(d n|x n;w)n=1(l)
誤差関数は，重みw (l)ji と出力u j との関数であるか

各条件付確率の積ら，合成関数の微分をとると，

式 1 乃至 3 からN

Nn=1n=1

E n u j
E n=
w (l)
u (l)
w (l)jijji_ p(d n|x n;w)= _ {y(x n;w)} d n{(1,y(x n;w)) 1-d n}式 4
式 4 の対数をとると，右辺第 1 項はチェーンルールにより，
E n
E n u (l+1)k(l) = 6 k(l+1)
u j
u k
u (l)jN

6 [d nlog y(x n;w)+ (1,d n)log {y(x n;w)}]6E(w)n=1とする。これを誤差関数と定義できる。と表される。
は，(l + 1)層におけ式 5 右辺第 2 項におけるu (l+1)k（６） 確率勾配下降法 (Stochastic Gradientる k 行の u への入力であるから，(l + 1)層における kDescent)

行 j 列の重みw kjに，入力（1 つ前の l 層の出力）z (l)j

確率的勾配降下法は 1960 年に B. Widrow と M.E.

をかけたものから求められるから，Hoff, Jr. らが Widrow-Hoff 法（デルタルール）という[wikipedia]= 6 jw (l+1)
z (l)u (l+1)kkj。

名称で発表した目的関数を誤差関数 E(w)とすると，E(w)はデジ(l)z (l)j = f j だから，これを式 6 に代入すると，= 6 jw (l+1)
f (l)u (l+1)kkjN

E(w)= S E n(w)u (l)j で偏微分すると，式 5 の右辺第 2 項はだから，これが最小となるように w を変化させることを考える。

u (l+1)
k= w (l+1)
f '(u (l)kj )u (l)j

単純な話で w から E の勾配を引いて次の w を決める（誤差から誤差の勾配分を引いてやれば誤差が小さとなる。ここで，くなるのは当たり前）。これをそのまま数式で表すと，

E n
6 d lju (l)
j(k+1)

式7となる。

n=1

=式6となる。

タル的にw式5(k)=w ,hE n

式8式9と定義すれば，
E nk= d l+1
u (l+1)k+(k) +＋(k) hを学習率という。
x (k)
xx12n

この反復を繰り返す。

式 10となる。式 8~10 から式 5 は(w (l+1)
f '(u (l)d lj= 6 kd l+1kkj ))こ れ を 確 率 勾 配 下 降 法 と い う。頭 文 字 を と っ て

式 11となる。

SGT と呼ばれることもある。

式 11 を見ると l + 1 から l，すなわち，次の層から（７） 誤差逆伝搬 (Backpropagetio)前の層を計算できることになる。それ故，逆伝搬とい誤差逆伝播法は，機械学習において，ニューラルうのである。

ネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズ
ム で あ る。1986 年 に backwards propagation of er-

まだまだ，多数の数式が存在するが，紙面の都合上rors（後方への誤差伝播）の略からデビッド・ラメル

これ以上は書けない。それらについては人工知能に係[wikipedia]

ハートらによって命名された
パテント 2019。具体的には，−6−る書籍に譲ることとする。
Vol. 72

No. 4人工知能

いることを前提に公開されるかもしれない。

なお，AI プログラマーと呼ばれる人は日本に 500人程度しかいないと言われており，彼らの年収は 1 億

しかしながら，AI 翻訳は完全ではない。例えば，円以上とされている（グーグルでは 10 億円以上とグーグル翻訳を使ってみたが同一文書に出てくる同じも）。なぜ少ないかと言えば，数学（上記は基礎の基単語を異なって訳することや，発明からずれたのはノ礎）とプログラムとの両者を習熟していなければならイズが多いのが原因であろう。グーグル翻訳は素晴らないからである。

しいが意味を理解して翻訳しているわけではなく，ファミリーから和文英文を探し似ているものを探して５．人工知能により弁理士の仕事がなくなるか記載しているだけなのである。これからも AI の進歩

機械に奪われそうな仕事ランキング 1~50 位が発表
(11)

は HD の進歩への依存度が高いのが理解できる。侵。2017 年，メガバンクは大規模な構造改革害事件では一つの単語で勝敗が決まることは少なくなに踏み込んだ。メガバンク主力 3 行は人工知能（AI）

いから誤訳は許されないから，結局人間が一文づつなどを活用して効率化をはかり，今後 10 年間で合わチェックしなければならない。故に，翻訳についてもせて 3 万人分を超える業務を削減する計画を掲げてい人間が介在しない限り完全なものは不可能であり，された

(12)

る。

我々（翻訳者）の仕事がなくなることはないであろう。

弁理士の仕事も人工知能に代替されるのであろう

意匠，商標の先願調査については残念ながら我々よか。

りも優れていると思われる。先願並びに査定，審決及人工知能による東大合格する東ロボプロジェクトが行われた(13)

び判決というビッグデータから類似するものを探し出。

すのは AI の最も得意とするところであるからである。

６．マクロ経済的にシュンペーター(14)は，「資本主義の発展は，やがて大企業による寡占化状態を招き，不完全競争に陥る。
各偏差値を見ると知識系の日本史，世界史の偏差値

企業家の意欲は衰退し，イノベーションも起こらなくが高いのは蓋し当然であり，数学も計算するのは PCなる。」，さらに，「十分な富と豊かな生活を手にいれたが得意なところであるから高い。これらに反して，国人々は，自分達の現世生活の維持を第一義に考え，少語，英語の偏差値は低い。つまり，人工知能は#意味%子化が進む。」，そして，「資本主義は，成功ゆえに巨大を理解できない。点数がとれたのは，単語，熟語，穴企業を生み出し，それが官僚的になって活力を失い，埋め問題等の知識系問題だったのであろう。

社会主義へ移行していく」と説いた(15)。

よって，明細書を人工知能が書けるか？といった

現在，人工知能の発達により，GAFA(16)への富の集ら，発明という思想を理解し，それを文章化・図形化中は加速し，資本主義の大原則である富の再分配の瓦することは，現在の我々の想像をはるかに超えたブ解は加速している。シュンペーターが説いた社会主義

レークスルーがない限り不可能と思われる。最近でに移行するのが嫌なら，そうならないための知恵が必は，小説や，レンブラント似の絵画が創作されている要である。知恵の一つとして掲げられるのが昨今話題が，過去の膨大な文書，絵画データーから創作した単のベーシックインカムである。財源としては，年金及なるアグリゲーションなのである。

び生活保護の廃止，AI 税導入並びに累進課税率の強翻訳については，例えばグーグル翻訳の精度は 5 年化であろうか。ただし，給付額は仕事をしなければ食前に 100 万円で買った翻訳ソフトを遥かに凌駕する。

べていけない程度にすべきであろう。

特に特許翻訳については親和性が高い。テクニカルト

以上

ランスレートは英単語と日本語との対応関係が明確であるからである。実際，グーグル翻訳を使ってみた（参考図書）が，人間による翻訳と径庭は存在しない。例えば世界深層学習

統一特許に係る公開公報等であれば，誤訳が含まれてゼロから作る Deep Learning ―Python で学ぶディープラーニ

Vol. 72

No. 4−7−株式会社講談社

著者

岡谷貴之

パテント 2019

人工知能
ングの理論と実装

著者

斎藤 康毅

ビジネスパーソンのための人工知能(12)週刊ダイヤモンド 2015 年 8 月 22 日号

超入門

東洋経済特別編集(13)President Online AI 導入でお払い箱になるメガバンク社(1)「動向と今後の知財実務へヒント 動向と今後の知財実務へヒント」株式会社リジー員。

代表取締役／弁理士／博士（工学）(14)ヨ ー ゼ フ・ア ロ イ ス・シ ュ ン ペ ー タ ー（Joseph Alois(2)人工知能を理解する。 株式会社システムインテグレー

ストリア・ハンガリー帝国（後のチェコ）モラヴィア生まれ

藤田 肇
ター

Schumpeter，1883 年 2 月 8 日 - 1950 年 1 月 8 日）は，オー代表取締役社長

梅田弘之の経済学者(3)RIETI 独立行政法人経済産業研究所

人工知能技術の研(15)資本主義・社会主義・民主主義
シュンペーター著

究開発戦略：世界特許分析による実証研究(4)2018 年 8 月 31 日テレビ朝日(5)日本経済新聞(16)Google, Apple, Facebook, Amazon の頭文字

朝まで生テレビ数の米国，攻める中国

ヨーゼフ・アロイス・

AI 特許 6 万件を解※剖

3 つのドアがあって，1 つのドアの後ろには景品の新車が，2 つのドアの後ろには，はずれを意味するヤギがいる。回答(6)JETRO AI 半導体特許で第 4 次産業革命をリードする者は新車のドアを当てると新車がもらえる。回答者が 1 つの2018 年 3 月 15 日出所韓国特許庁(7)産業構造審議会知的財産分科会

ドアを選択した後，司会のモンティが残りのドアのうちヤギがいるドアを開けてヤギを見せる。ここで回答者は，最初に特許行政が直面する課題選んだドアを，残っている開けられていないドアに変更して

平成 30 年 6 月特許庁「科学研究のベンもよいと言われる。回答者はドアを変更すべきか？直感的にチマーキング 2017-論文分析でみる世界の研究活動のは変更するしないに拘わらず当たる確率は 1/3。しかし，マ変化と日本の状況-」（文部科学省科学技術・学術政策

リリンボスサヴァント(IQ228 MENSA 会員)の答えは#変更研究所，2017）

すべき%。

(8)日経電子版 2018 年 10 月 2 日(火)(9)深層学習 株式会社

講談社

著者

事後確率による解法：回答者が当たり C を選んで変えない
岡谷貴之

確立は，P(C) = 1/3。回答者が A を選んでモンティが B を(10)ブリタニカ国際大百科事典(11)情報・システム研究機構

開けて回答者が正解 C を選ぶ確率は P(C | B) = P(C) * P(B |新井紀子（国立情報学研究所）C) / (P(B | A) * P(A) + P(B | C) * P(C)) = 2/3- プロジェクト・リーダー

パテント 2019(原稿受領 2018. 10. 26)−8−Vol. 72

No. 4