オントロジーと特許分類
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構 国立情報学研究所学術コンテンツサービス研究開発センター長● PROFILE

武田英明

1991 年 3 月 東京大学大学院工学系研究科 博士課程 修了。ノルウェー工科大学、奈良先端科学技術大学院大学を経て、2000
年より国立情報学研究所助教授。2003 年同所教授。2006 年より同所学術コンテンツサービス研究開発センター長。2005 年～ 2010 年東京大学寄付部門教授（客員教授）。専門は人工知能、Web 情報学。工学博士。
takeda@nii.ac.jp

03-4212-2543

1 はじめにレベルオントロジーとは世界の物事の存在のあり方を規

特許情報は個別に産業に有用な情報であると同時にトロジーとは各学問分野などにおいて使われる概念を体総体としては人類の知の集積でもある。知の集積として系化したものである。理論上はドメインオントロジーは

特許情報をみることは特許情報に新しい視点を与え、そトップレベルオントロジーのより具体的なものであるの結果として新しい利用の仕方ができることが期待されが、必ずしも整合的にできているわけではない。

定するもので、最上位の「もの」「こと」から始まって、抽象的な存在や具体的な存在を定義する。ドメインオンる。
その一つの視点がオントロジーである。本稿では特許分類とオントロジーの関係を論じ、22 年度に行った簡単な分析について報告する。

3 オントロジーと特許分類
本章では、特許で用いられているカテゴリー（IPC 分

2

知の体系化としてのオントロジー

オントロジーとは本来、哲学の存在論のことであるが、90 年代より計算機科学ことに人工知能において計算機類、FI、F ターム）をオントロジーとしてみたときに、どのような構造が見えてくるかについて考察する。先に述べたように一般的なオントロジーの構造は上位下位関係 (isa 関係 )、全体部分関係 (part of 関係 )、その他の関係で概念同士が関係づけれらている。

内に表現する存在物に関する記述を指すようになった。

特許カテゴリーは基本的に分類体系なので isa 関係で形式的には“世界にある物事に関する概念と概念間の関あると考えることができる。しかし、F タームは独自で係の定義”である。それまでは知識はプログラムごとに観点というものを持つ。そこで F タームにおいては観個別に記述してきたが、オントロジーはプログラム共通点を独自の関係とみたときにどのようになっているかをの知識として利用することができる。

考察する。

典型的なオントロジーは論理的な方法で定義される。
またオントロジーの多くは概念間に上位下位関係 (isaIPC 分類関係 ) をもち、階層的な構造を形成している。他にも全IPC 分類はセクション、クラス、サブクラス、メイン体部分関係 (part-of 関係 ) を多く用いられる。さらにグループ、サブグループというものから構成されている。

独自の概念間の関係も定義され使われる。

またサブグループ間にはドット階層と呼ばれる階層構造

オントロジーはいくつかの階層に分けられる。トップ

262

３．１

YEAR BOOK 2011がある場合がある。これらは基本的に上位下位関係であづけられる。

ラス、サブクラス、メイングループ、サブグループの要ができる。
まずテーマはテーマグループというものでまとめられ5ている。またテーマは FI とは FI 適用範囲という形で、産業日本語関連

すなわちオントロジー構造としては、セクション、ク寄稿集る。各特許はメイングループまたはサブグループに関係FI と関係づけられている。

素はこの順に isa 関係で関係づけられる。またサブグループの要素は別のサブグループの要素と isa 関係があることもある。個別の特許はメイングループあるいはサブグループに関係づけられる。

4Fタームの統計的調査とからみるオントロジー化の可能性

原則的には木構造を成すが、一部他の枝の要素の関係

以下では、この F タームについて、上記の構造がどづけがある。また、留意点が必要なのは、一定期間ごとうなっているかを調査した。今回は F ターム内のにお改訂なので対応する分類が変わる点である。

ける構造のみに着目して分析した。
なお、F タームの観点については [1] では 2 通りが３．２

FI

FI は IPC 分類の詳細化に当たる。IPC 分類記号の末
尾に展開記号 (3 桁数字 ) あるいは分冊識別番号 (1 桁英字 ) あるいはその両方（展開番号＋分冊識別番号）をつけたものである。

あると述べている。
(a) 発明の特徴点を単純に類型化した観点(b) 発明の特徴点を技術要素の組合せにより類型化した観点
2 つの違いは直交的であるかどうかであると書かれてオントロジー構造としては全ての FI の要素は IPC 分いる。実際に特許の参照関係を大規模に分析するとこの類のメイングループかサブグループの isa であり、FI２つは分かられる可能性があるが、今回は特許事例とのの要素のうち、展開番号・分冊識別弁号付き FI 記号は関係は利用しなかった。

展開番号付き FI 記号の isa である。

（１） タームの階層構造
全体では 2479 個のテーマがあった。また F ターム

３．３

F ターム

は 363,774 個あった 。

F タームはテーマと呼ばれるものを用意して、個別のテーマでの平均を取ると、１テーマあたり 146 個のテーマを構造的に記述している。その際、観点というもF タームがあることになる。テーマがクラスだと考えるのが用意され、観点の下に個別の F タームが定義されと、これがクラスの平均的サイズということになる。こている。例えば 2B003「人工魚礁」というテーマにの大きさはテーマグループごとに偏りがある 。４F グ

ついての記述であり、そこでは５つの観点が定義されてループは最大で約４８２、次が４J となる。小さい方はいる（設置形態、構造、構造以外の特徴、材質、対象生

５L が最小で約４５，次が２K で約６２である。

物）。観点 2B002AA00「設置形態」の下には４つの１テーマ毎の観点の数の平均は約９．
５。すなわち一つF ターム（「・沈設型」「・・浮沈型」「・浮き型」「・護岸」）のテーマには概ね１０個程度の観点が用意されているこというものがある。ここでもドット階層が用いられていとになる。これもテーマグループ毎の偏りが大きい。最て、この例では「・・浮沈型」は「・沈設型」の下位と大は４J で約２３，次は４F で２２．最小は５L で約２，いうことになる。

次は３K で３．概ね F ターム数と同様になっている。

また、テーマは FI とは FI 適用範囲という形で、FIもっとも観点毎の F ターム数は一定のばらつきがあと関係づけられている。この例では、対応する FI はる。観点毎の F ターム数は平均で 15.4、グループ毎のA01K61/00,311-61/00,321 である。

平均は 11.0 ～ 22.1。しかし、テーマ毎の観点数や Fこの状況をオントロジー的には次のように考えることターム数の分布に比べれば小さいので、観点毎の F ターYEAR BOOK 2O11263

ム数は比較的安定しているといえる。

ね安定している。またドット階層の構造はグループごとドット階層の構造はどうなっているだろうか。ドット階層は最大で８である。F ターム数で最大の階層は（２） 観点の分析

１階層目であるが、1 階層目と 2 階層目はほぼ同数で次に観点にはどのようなものがあるかを調べた。図１ある。3 階層目は 2 階層目の約 1/3、4 階層目もそのは観点から名詞を取り出したものである。「装置」を含1/4 程度となる。概ね 4 階層目までである。一番末端

む観点は１８５３、「構造」を含む観点は１６１７、以下「制になる F タームは全体の７０％程度である。すなわち、御」、「目的」、「手段」、「処理」、「構成」、「物」、「対象」、３０％ぐらいが下の階層をもつ F タームとなる。グルー「部」と続く。

プ毎では 0.68 ～ 0.75 で、グループ毎の差異は小さい。

この分析では形態語解析をして単語を切り出している

平均的な深さは１．
７。これはグループ毎では 1.5 ～ 2.0

ため、それぞれが必ずしも単独で意味をもつ語とは限らで差異は小さい。

ない。例えば「物」「部」「もの」などは他の名詞の一部

以上を通じて分かったのは、テーマグループによってテーマの大きさを大きく変わるが、それはテーマ毎の観点数の差異によるもので、観点の下の F ターム数は概だったものが多く含まれると思われる。このため、それらは以下の分析では外して考える。
これらの名詞を含む観点が含むテーマ数を 3 列目に名

詞

出現観点数

出現観点テーマ
ユニーク数

全テーマに占める割合

装

置

1853

742

0.299314

構

造

1617

749

0.302138

制

御

1510

676

0.272691

目

的

1133

916

0.369504

手段

1133

551

0.222267

処

理

1117

553

0.223074

構

成

939

498

0.200887

849

520

0.209762823

518

0.208955

809

798

0.321904

物
対

象
部

用

途

806

664

0.26785

特

徴

758

329

0.132715

種

類

744

504

0.203308

材

料

701

367

0.148044

その他

689

500

0.201694

機

能

653

468

0.188786

方

法

600

3960.159742

検出572

309

0.124647

製

造5573490.140783

もの553

2920.117789

図１264にそれほど差はない。

YEAR BOOK 2011

観点に出現する名詞の上位 20 種

寄稿集示す。最大は「目的」で 916 個、以下「構造」７４９，「装置」７４２と続く。テーマ数が２４７９であったので、「目的」

5

産業日本語関連を含む観点は約 1/3 のテーマで使われているということが分かる。
この割合で２０％を目安として選択し、また単独で意味をもつ名詞をみていくと、構造／制御／目的／手段／処理／構成／対象／用途／特徴／種類の１０個が残る。これらは観点記述の基本的な用語であるといえる。
テーマを観点を属性とするクラスと考えるならば、この 10 個はテンプレートとして使える属性群とみることができる。

5 まとめ
今回は特許に関わる分類カテゴリーをオントロジー的視点から分析を行った。ほとんどの構造は上位下位関係であるが、F タームには明示的ではないが非上位下位関係があり、暗黙のクラス構造があることが分かった。
ここででてくる属性はカテゴリーを超えて共通の属性であることと思われる。これらの属性は単にカテゴリー構造の分析だけでなく、特許自身の記述にも関係していると考えられる。この点についてはさらに分析することが必要であろう。

参考文献[1] 国際特許分類、ＦＩ、Ｆタームの概要とそれらを用いた先行技術調査、平成 20 年度知的財産権制度
説 明 会 ( 実 務 者 向 け ) テ キ ス ト、 特 許 庁 (2010) ,http://www.jpo.go.jp/torikumi/ibento/text/pdf/
h20_jitsumusya_txt/02ipc_01.pdf

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