戦略的特許の新たな代理変数と日米の特許データへのその適用（＊）
招へい研究者

ヘンリ・デ・ベルサンス（＊＊）

本稿では、新しく企業の戦略的特許の代理変数を開発し、それを日本の知的財産研究所の特許データセットと米国の全米経済研究所（NBER）の特許データセットに適用する。具体的には、データ中の特許クラスタリング（Rivette and Kline(2000)）を事後に特定する。当初の結果は、文献におけるこれまでの研究結果と一致するものであり、日本において、戦略的特許権取得が、米国における以上に重要な課題であることを示している。筆者は、本研究の分析、特に特許ポートフォリ
オの規模のコントロールをめぐる問題点を認識している。こうした欠点は、さらなる研究の焦点となるものの、本稿では、戦略的特許権取得の本格的な代理変数の持つ可能性を既に提示している。これは、規制機関や特許庁の政策立案者にとって非常に役立つものとなり得る。

Ⅰ．イントロダクション

成につながる。こうした追加的な周辺特許は、質が劣っている場合が多く、特許庁への重圧となるだけでなく、特許制度

多くの研究において、特許データをもとに特許の権利範の重荷となっている（Moore7 2005）。質の劣った特許は非効

囲が技術革新に及ぼす影響について調べている（Qian 1率的であるため、特許付与を避けるべきだといういう意見が2007, Motohashi2 2004, Lerner3 2009）。こうした研究では、主流である。しかしながら、過剰な特許取得であるかを事前

技術革新の代理変数として観察可能な特許統計の値を使っに特定するのは困難であるため、これを低減する政策を立ている場合が多い。しかしながら、企業が戦略的な狙いで特案することはかなりの難事である。

許を出願する場合など、技術革新の尺度としてこうした統計

過剰特許を事後に特定する作業が、この問題を考察するを利用することに問題がある場合もある。

ための重要なステップになる。本研究は、データ中の価値の企業が自社の特許ポートフォリオを戦略的に最適化するある特許に近接する追加的な周辺特許（過剰特許と呼ぶ）を方法については、多数の理論的な論文が存在する。企業に識別するための統計量を開発することで、問題の解決に寄は、単にアイデアを保護するという以外の目標を達成するた与する。特許制度改革に対する企業の戦略的対応を明快にめ、自社の特許出願を遮蔽するインセンティブが働く場合が理論に基づいて予測することができない以上、このような代あり、この点について、論文の見解は一致している。競争者

理変数を利用せざるを得ない。

による研究をブロックすること、ロイヤルティ収入を増やすこと、本研究のアプローチは、純粋にメタデータ、すなわち引用

また、より一般的には、競争者に対する参入障壁を設けるこパターンに基づいており、したがって、実用目的に容易に供とが狙いである場合も考えられる。

することができる。分析は次の3段階で行う。①その企業の特文献では、企業が多数の重複する特許権を要求する特許

許ポートフォリオに存在する特許間の近接度の尺度を考案

4の藪（patent thickets）（Shapiro , 2001）を形成することを重要すること。企業の特許を基本特許と周辺特許とに分ける場合、な戦略として論じている。知的財産が保護されている市場に両者が関連していることが前提条件となる。後方引用の重複参入するには、既存の知的財産（IP）権のライセンスを取得

度を近接度の尺度とする。②基本特許と周辺特許に対するするか、又はその権利を無効とする必要がある場合、そうし

前方引用件数をそれぞれの特許がその後の技術革新に及た知的財産権の存在は市場参入障壁を構成する。既存のぼす影響の代理変数とすることで、相互に技術的に近接し特許ポートフォリオの規模が大きく、不明瞭であるほど、参入ている特許に含まれる基本特許と周辺特許とを区別すること。

者にとり、こうした既存の知的財産権による障害を克服するコ③二つの尺度を組み合わせて総合した代理変数を得ること。

5

ストがかさむ。Belsunce （2014）は、市場参入を抑制する手段

この代理変数は、特許が基本特許である確率と、周辺的なとしての、過剰な特許取得を合理化する理論的根拠を述べ

過剰特許である確率と読み替えてもよい。次に、戦略的特許ている。実際には、企業が、価値のある技術革新を保護する権取得の経時的変化や国ごとの違いについて理解を深める

基本特許を取り巻くような形で相対的に質の劣った周辺特ため、特許の毎年のコホートについてこうした代理変数の平6

許を追加的に出願する特許クラスタリング（Rivette and Kline ,均値を求める。

2000）は、企業にとっての重要な戦略であり、特許の藪の形

その結果は、日米両国において、過剰な特許権取得が時(*)

これは特許庁委託平成26年度産業財産権研究推進事業（平成26～28年度）報告書の英文要約を和訳したものである。和訳文の表現、記載の誤りについては、全て(一財)知的財産研究所の責任である。和訳文が不明確な場合は、原英文が優先するものとする。
(**) マックス・プランク・イノベーション競争研究所、博士課程研究員（招へい期間：平成27年5月25日～平成27年10月17日）

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1 ●間の経過にかかわらず一定であることを示している。この代されている先行者優位性に及ぼす影響について調べてい理変数は、過剰特許の取得確率が、日本において平均してる。本研究では、特許の藪のために新たに考案した代理

米国よりも高いことを示していた。この結果は、知的財産研究

変数の分析手法を日本の特許データにも提示する。その8

所 （1998）による既知の研究結果とも一致している。

上で、日本の結果を米国の結果と比較する。

こうした研究結果は興味深いものではあるが、本報告書のⅡ．データ

第Ⅵ章の考察では、一定の重要な問題点、すなわち、こうした研究結果のうちのあるものについては、まだ徹底した検証

日本については、知的財産研究所の特許データベース、がなされていないことを強調したい。
とはいえ、この研究と、研究の過程で開発した代理変数は、

科学技術・学術政策研究所の企業データセット 17 及び人工特に政策立案者や、大量の特許出願を扱っている特許庁に生命研究所の発明者引用データセットを分析に用いている。

とって重要性を持ち得る。ここで開発した過剰特許の取得指最初のデータセットは、1960年代後半から2012年までの日

標は、戦略的な特許出願人を特定し、そのような行動を防ぐ

本の特許出願で構成される。その特徴は、Goto et al. 18

ための政策立案を支援する上で役に立つ可能性がある。開（2007年）に詳しい。

発した代理変数は、特に個々の企業の特許ポートフォリオを米国については、NBER特許データベースを用いる。この分析するのに適しているように思われる。過剰特許を防ぐこと

データセットには、1976年から2006年までに米国で付与されは、市場への参入、ひいては競争を促進し得るため、公共のた特許に関する詳細な情報が含まれている。このデータの福祉に寄与する可能性がある。新興企業や中小企業が数多

特徴は、Hall et al.19（2001）に詳しい。さらに、COMPUSTATく存在するような市場では、代理変数の有用性が高まる可能

データベースにリストアップされている企業との前方一致によ性がある。知的財産権に対処するにはかなり専門的な知識り会社の特性を決定した。

が必要とされ、それゆえに、こうした企業は、知的財産によっ

主に米国のデータセットと日本のデータセットとの比較可て形成された参入障壁の影響を特に受けやすい。この分野

能性を確保するため、分析する際にデータを若干調整した。

に関する研究がさらに進むことを期待したい。

行った調整については、その影響に関する注意書きともに、
本報告書で述べられている。なお、本稿で得られた副標本

この分析は、特許の藪を測定するための統計を考案する

は、標本全体を代表するものである点を強調したい。

というテーマについて扱っている文献と深く関わっている。特許の藪の密度を直接測定するための代理変数を最初に考Ⅲ．実証戦略案したのがGraevenitz et al. 9（2009）だった。
この文献では、特許の藪を識別するため、さらに二つ

１．識別戦略の概要の重要な指数を使うことを提案している。Ziedonis 10（2004）によって開発された権利分散指数と、Siebert
and von Graevenitz11（2008）の提案するブロッキング

本研究では、データに含まれる戦略的な性質を備えてい指標である。この文献のアプローチとは対照的に、戦略る可能性の高い特許を特定することを目指している。特に、的な特許権取得に関係する本研究の代理変数は、複数のRivette and Kline20（2000）で詳細に説明されている特許クラ企業の特許ポートフォリオ間の関係に依存せず、個々のスタリングと呼ばれる過剰な特許権取得の類型に焦点を当て

企業の特許権取得活動にのみ焦点を当てている。このたる。これは、基本発明を取り巻く、弱く、周辺的なアイデアにめ、特許の藪を分析する角度は、同じではない。

ついて特許を戦略的に取得する行為を意味する。基本特許

12

さらに本研究はClarkson （2005）が、特許ネットワと周辺特許とでは知的財産が重複するリスクが高いと予想しークの引用密度を分析することで、特許の藪の識別子をているため、企業が基本発明の特許性を有する側面につい導出していることにも注目した。

て特許を出願した場合、特許クラスタリングは、特許の藪が日本のデータとの関連では、特許の藪について研究し発生する原因になると考えている。

13

た二つの論文が特に重要である。Doi and Zhang （2014）14

そこで、こうした特許を特定する代理変数を考案する。この

15

は、Clarkson （2005）とZhang et al. （2013）のブ

代理変数から、データに存在するノイズ、例えば特許の引用

ロッキング指数を用い、特許抑止による脅威が特許のラの切断と過剰を取り除くよう注意した。詳細はⅣ章3節を参照

イセンス行為にプラスの有意な効果を及ぼすことを示しされたい。この統計の経時的変化を調べ、米国の特許デー

16ている。Nagaoka and Nishimura （2014）は、知的財産

タにも同じ手法を適用することで、両国の結果を比較し、また、権の補完性と分散度の両方を特許の藪の代理変数として特許制度の基盤の相違に遡って追跡することを目指してい用い、これが研究開発活動の主要な原動力であると理解

る。

●

2 ●
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Vol.25こうした過剰特許の特定は、以下の段落で詳述されている
三つの主要な構成要素に基づいている。最初に、しかも、本,研究では、基本発明の周辺にある過剰な特許権取得に焦点

,

1

,

この場合、指数iが特許を指し、 jは企業、-jは他の企業のを置いている点を考慮し、基本特許と周辺特許の両方が同
21

じ会社によって出願されていることを前提にする 。以下では、特許を指す。したがって、ベータを計算する際には自己前方企業の指数をjとする。

引用を無視する。さらに、Trajtenberg26（1990）は、特許の価第二段階では、アルファ、すなわちその企業の特許ポート値の指標としての前方引用の有用性が、前方引用件数だけ

フォリオ内にある特許と、他の特許との技術的類似性に関す増えること、すなわち、引用の情報内容が限界的に増えるこる尺度を考案する。この尺度は、企業jの特許iと、企業jの特とを明らかにした。ベータの影響を二乗することでこの洞察を許ポートフォリオ内にある他のすべての特許との引用の重複織り込む。この二乗項を用いることで、価値の高い特許と価度に基づいている。最も簡単な例が、二つの特許A及びBか

値の低い特許とを明確に分離することを可能になる。

らなる特許ポートフォリオである。特許Aに後方引用が3件あこのアルゴリズム、アルファ、ベータ及びガンマの相対的り、特許Bに後方引用が4件あってそのうちの2件がAの後方な尺度の正確な定義に関する詳細は、本報告書を参照され引用と同じである場合、引用の重複率はそれぞれ66％とたい。本要約でのみで紹介するガンマダッシュとは、アルフ50％であり、これは特許間の類似性の尺度となる。

ァダッシュと（1＋ベータダッシュ2）の比率だと定義する。アル

企業のポートフォリオに2件以上の特許が存在する場合、ファダッシュは、企業jの特許の引用の重複度と、同等のあらアルファは、2個組の特許の間の類似性ではなく、問題の特

ゆる特許ポートフォリオにおける引用の重複度の平均値とを許出願時における各特許と、その会社のポートフォリオに存比較する。ベータダッシュは、同一コホートのすべての特許

在した他の特許の総体との類似性を示す尺度である。引用を比較した相対的な品質を測定するものである。

が1件しかなく、それが特許Aとのみ共通する特許Cを上記の本研究は、この代理変数を分析に用いるものとするが、本例に追加する。すると、重複率は次のようになる。特許 A が報告書の第Ⅵ章で説明されるこの代理変数をめぐる問題点

100％、特許Bが50％、そして特許Cが100％。

に注意するよう提言する。

この率により、ある特許と、問題となっている特許の出願時

Ⅳ．結果における企業jのポートフォリオに存在する他の特許との技術的な近親度が理論上測定される。その数値が高いほど、本研究は、特許が近しいと予想する。したがって、過剰な特許

以下では、結果の一部を提示する。ここでは、ガンマダッ

権取得が発生しかねない状況となる。しかしながら、アルファ

シュについて計算した尺度を提示する。左のグラフは日本のは、どの特許が、基本特許と周辺特許を含むグループに含結果を、右のグラフは米国の結果を示している。さらに、これまれるかを示すものの、その特許の種類、すなわち基本特許

らのグラフは、すべての技術分類の平均値を表している。

なのか、過剰特許なのかに関する情報を提示しない。この判別作業は、次の段階で行う。
第三段階では、ベータ、すなわち特許の質（又は影響）に関する尺度を考案し、基本特許を過剰特許から分離するために用いる。この尺度は、最終的には、特許に対する前方引用と特許の（社会的）価値の尺度との間に強い相関関係があることを示したTrajtenberg22（1990）を前提としている。特許の価値に関するこの尺度は、Lanjouw and Schankerman23（1999）
並びにHarhoff et al.24（1997）によっても確認されており、例
えばHall and Ziedonis25（2001）も利用している。特許Aと特許

Bという先に示した簡単な例において、 Aに対する前方引用が8件、Bに対する前方引用が1件なら、本研究は、特許Aが特許Bよりも有意に価値が高いと考える。
最後に、アルファ及びベータを次のように組み合わせ、ガンマと呼ばれる単一の代理変数を得る。

●

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Vol.253 ●１． ガンマダッシュ － 日米比較

図8：日本と米国におけるガンマダッシュの平均値の経時的変化
図8は、この作業をおおむねまとめたものである。本報告

果も、この結果と同様、日本企業によるそれぞれの特許活動書で概説した理由により、図8の一番上の行の斜線のない部への多額の資金配分と、過剰な特許取得との間に連関があ分、おおむね1980年から2000年までの時間枠に焦点を当てる可能性を示している。

る。ガンマダッシュは、相対的尺度アルファダッシュとベータ

アルファダッシュとベータダッシュの平均値のグラフ

ダッシュを組み合わせたものであり、いずれも、同様の特許、からは何も洞察を得られないものの28、ガンマダッシュ

すなわち、同じ年に出願した同じ技術分類の他の特許と比は、本質的にはアルファダッシュとベータダッシュの二較した場合におけるその特許の類似度と価値を示している。

つの尺度を組み合わせたものであるため、ガンマダッシ

こうした尺度は、組み合わせることで、付与された特許を、戦ュは変動を示している。ガンマダッシュは、あらゆる特略的目的、例えば特許クラスタリング戦略目的で出願された許の平均値であり、企業のポートフォリオ内に限定され過剰特許に分類してもよいかどうかを示す指標となる。

ない。したがってガンマダッシュは、アルファダッシュ

まず、ガンマダッシュは、分析の時間枠内において一定でのどの値がベータダッシュに「一致する」かに左右されあることが観察される。この結果は、平均をとり、また、時間的るため、組内の企業が対称的な場合でさえ一定にはなら

トレンドをコントロールした場合、過剰な特許権取得が、時間ない。また、アルファとベータは、完全には相関していの経過にかかわらず、ほぼ不変であることを意味するため、ないため、一定の有意味な変化が観察される。

その点で興味深い。この洞察は、戦略的特許権取得が、しかしながら、本研究では、分析する際に、ここまで1980年から2000年までの20年間にほぼ同じ度合いで多用さは、結果の重要な誘因、すなわち企業規模をコントロー

れてきたという解釈を裏付けている。

ルしていない点を認識している。特に、米国において、第二に、ガンマダッシュは、平均して米国よりも日本の方

規模1の特許ポートフォリオを持つ企業 29 が多いことをが高いことが観察される。この結果は、日本企業の方が米国前提とした場合にこのことがあてはまる。米国のデータ

企業よりも戦略的特許権取得活動に従事する度合いが高い

ベースには日本の科学技術・学術政策研究所の会社識別ことを示唆しているため、その点で特に興味深い。さらに、こ子よりも大幅に広いCOMPUSTATの会社識別子を用いてい27の結果は、知的財産研究所（1998） によるそれ以前の研究

るため、こうした気掛かりにはそれなりに根拠がある30。

結果とも一致している。知的財産研究所は、日本と米国にお同じ企業が所有し、引用の重複が測定される特許が存在ける（特許の出願費用と維持費で構成される）特許費用と、しないため、規模1のポートフォリオの特許のアルファは

営業費用（例えば、研究開発費や営業の総費用）とを比較し（したがってガンマも）、その定義からゼロになる。特許ている。その結果、売上高に占める特許費用の割合が、日が一つしかない多数の企業を平均に加えた場合、指標に本では0.20％、米国では0.10％であることが明らかになった。

強力な下方圧力が働く。これは重要な問題点であり、結同様に、研究開発費に占める特許費用の割合も、日本の方果との関連においてその重要性を強調したい。この因子が米国よりも有意に高い（それぞれ4.71％と2.69％）。この結をコントロールすることは、この作業の延長線上にあり、果は、日本企業が知財戦略に対して米国企業よりも多くのリ

代理変数の実用性を高める上で重要である。

ソースを費やしていることを示唆している。また、本研究の結

●

iv ●
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Ⅴ．考察
2

新たに開発した代理変数は、まだ完成版ではないものの、この作業には多くの利点があると考えられる。第一に、これは、
3

企業の戦略的特許権取得行動を測る透明性のある尺度であり、個々の特許について計算し、ポートフォリオ・レベル、さらには国レベルにさえ集計できる性格のものである。これに4より、分析が柔軟な視点を持ったものとなり、政策立案者のニーズに合わせることができる。

5

第二に、過剰な特許権取得に関する本研究の代理変数
は、メタデータのみに基づいて計算されている。これは、代理変数が、引用データのパターンにのみに依存し、そもそも個々の特許の具体的な内容の分析が必要でないことを意味6

する。その分、計算しやすく、したがって、特許全体をふるい7にかけるための実用性の高いツールとなり、さらなる分析の8

対象となる特許に目星をつけることもできる。
9

本研究は、企業のポートフォリオの規模が分析に及ぼし得る影響に言及したが、それゆえに、国家間比較に基づいた

10

現在の結果に過度に依存することには慎重である。しかしながら、この結果は、この代理変数についてさらに開発を進め

11

る意欲を刺激するものだった。
この代理変数は大きな可能性を秘めている。個々の特許

12出願の戦略性を単一の指数に捕捉することができるため、特13

許制度の主体による戦略的行動に対して技術革新に係る特許権が及ぼす影響について広範な研究を行う際に調整し易1415い。特許庁の視点で見た場合、本研究のガンマ代理変数を結果変数として用いることで、戦略的特許権取得の決定因子に関するより広範な研究を推進できる。このような回帰によ

16

り、規制当局は、企業による戦略的特許権取得行動を予測
17

し、その結果に基づいて特許制度を微調整できるようにな

18

る。
19

Ⅵ．結論
20
21

本稿は、基本的な技術革新の周辺で行われる戦略的特許権取得、特に過剰な特許権取得の新たな代理変数を考案する作業の第一歩である。当初の結果は、文献におけるこれまでの研究結果と一致するものであり、日本において、

22
23

戦略的特許権取得が、米国における以上に重要な課題であることを示している。筆者は、本研究の分析、特に特許ポート

24

フォリオの規模の対照をめぐる問題点を認識している。こうした欠点は、さらなる研究の焦点となるものの、本稿では、戦略25

的特許権取得の本格的な代理変数の持つ可能性を既に提示している。

26
27

1

Yi Qian, “Do National Patent Laws Stimulate Domestic Innovation ina Global Patenting Environment? A Cross-Country Analysis of
Pharmaceutical Patent Protection 1978-2002”, The Review of

28

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知財研紀要

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Twenty-First Meeting of the American Economic Association (May,2009), pp. 343-348
Shapiro, Carl (2001), “Navigating the Patent Thicket: Cross
Licenses, Patent Pools and Standard Setting.” In Innovation Policy
and the Economy, Volume 1, 119–150, MIT press.
de Belsunce, Henri „Do More Patents Mean Less Entry?“ Working paper,2014. 最新版については問い合わされたい。重要な知的財産権を抱える業
界の新興企業の最高経営責任者（CEO）との興味深い議論を引用し、（特許の長さと件数が、特許の知的な質に勝る場合が多いことを指して）競合者や投資家が「特許をキロで数える」場合に特許ポートフォリオを人為的に膨らませていることが紛れもなく問題であることを明らかにしている。
Rivera, Kevin G. and David Kline (2000). Discovering new value in
intellectual property. Harvard Business Review, 55.
Moore, Kimberly A. (2005), “Worthless Patents.” Technical report,
George Mason University School of Law Working Papers Series : 27.
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Doi, Noriyuki & Xingyuan Zhang (2014): Patent Thickets andLicensing:Empirical Findings from Japanese Listed Companies. OECD.
脚注20。
脚 注 21 の 出 典 に 基 づ き 、 Zhang, Xingyuan, Michael R. Ward andYoshifumi Nakata. 2013. “The market value of patenting: New
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Nagaoka, Sadao and Yoichiro Nishimura, “Complementarity,
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Paper Series 14-E-001 (2014)「NISTEP企業名辞書」
Goto, Akira and Kazuyuki Motohashi, “Construction of a Japanese
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Hall, B. H., A. B. Jaffe, and M. Trajtenberg (2001). "The NBER Patent
Citation Data File: Lessons, Insights and Methodological Tools."
NBER Working Paper 8498.
脚注9を参照。
科学技術・学術政策研究所の会社識別子の方が知的財産研究所の特許データベース出願者数よりも経時的に（すなわち、出願人の併合や名前の変更等を経ても）安定しているため、日本のデータについては、当該識別子を用いる。その選択による制限についてはVI章の議論を参照。米国のデータ
については、（もとはCOMPUSTATのデータベースに由来する）NBER特許データベースで提供している会社識別子を用いる。
脚注4を参照。
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Bureau of Economic Research, 1999.
Harhoff, Dietmar, et al. "Citation frequency and the value ofpatented inventions." Review of Economics and statistics 81.3
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Hall, Bronwyn H., and Rosemarie Ham Ziedonis. "The patent paradox
revisited: an empirical study of patenting in the US semiconductor
industry, 1979-1995." RAND Journal of Economics (2001): 101-128.
脚注4を参照。
知的財産研究所（1998）『知的財産管理活動の経済的効果に関する調査研究』130-131頁。
こうした測度の定義から、すべての特許の平均値は、1に等しい、すな
わち水平な直線であると定義されている。

5 ●

29
30

言い換えれば、一つの特許だけを所有する企業
データセットの詳細については、第Ⅲ章を参照。

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6 ●
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