様々な知財関連データの活用─特許訴訟データを用いた計量分析を例に─
Utilization of various data of Intellectual Property
東京大学政策ビジョン研究センター教授

渡部俊也

1984 年東京工業大学無機材料工学専攻修士課程修了、1994 年同大学無機材料工学専攻博士課程修了 ( 工学博士 )。民間企業を経て 1998 年東京大学先端科学技術研究センター
情報機能材料客員教授。2001 年より同センター教授、2016 年から政策ビジョン研究センター教授

日本テラデータ株式会社

胡韋2014 年東京大学農学生命科学研究科応用生命工学専攻修士課程修了、2017 年東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程終了（工学博士）。2017 年、日本テラデータ株式会社に入社、ビッグデータ関連の仕事に携わる。

1 はじめに

ただこれら以外の知財にかかわる情報の分析を試みよう

特許等の書誌情報や審査経過情報を用いて、回帰推計量分析を試みることになると、様々な困難が生じる。本などの統計手法を用いた分析は、イノベーション分野な稿ではこのような例として、特許訴訟の判決文を用いたどの学術研究では以前より盛んに行われてきた。さらに分析の試みについて示し、幅広い様々な知財関連データ

特許戦略や研究開発分野の知見を得るための情報ソースの活用の可能性について議論を行ったものである。とするとき、定式化されていない様々な文書に関して計として特許情報を利用することや、特許だけでなく、意匠や商標など幅広い知財情報を利用した解析についても様々な試みが行われている。

1302 特許侵害訴訟の計量分析

例えば筆者らのグループでは、日本企業から東アジ特許訴訟の判決文には、勝訴か敗訴か、損害賠償額ア企業への転籍など、発明者の組織間移動について、特の多寡、事件の内容や該当する特許番号などが記載され許データから情報を抽出した分析（Fujiwara, A. andている。さらに審決取消訴訟などでは、特許性の判断なWatanabe T., 2017.）や、特許以外の知財データとども含まれる。従来、特許の経済的価値の評価は様々なしては、意匠公報を用いた分析なども検討してきている

試みがされているが、特許侵害訴訟においてはその価値（吉岡（小林）徹・渡部俊也（2016））。最近では、学が、法的有効性に加えて金銭的な評価がなされること術目的を超えて、特許の引用情報などでは統計手法を用から、特許価値の経済的評価に活用できるデータとしいた分析を実務的な目的で活用することも一部では試みて期待されるところだが、実際は特許と損害賠償事件が始まっている。の判決情報をリンクさせて解析した研究は少ない。例

この点特許や意匠、商標などの情報は、書誌情報の形

え ば Lanjouw and Schankerman 2001 や Chien,

式や明細書記載の形式が比較的定式化されていることか

2011,Cremers 2004 らは、特許訴訟に巻き込まれら、テキストマイニングなどによって情報を抽出しやすやすい特許の特徴を分析し、技術分野や請求項数、後方く、特徴量を自動で生成することも比較的容易である。

引用やファミリーサイズなどと有意な関係があることを示している。特許訴訟に巻き込まれる企業は、偶然の事字数、詳細な説明の文字数、外国文献引用数などに加え故では必ずしもなく、自社の特許ポートフォリオ自身にて、「〇〇できる」、「〇〇を可能にする」などの効果をその原因の一端があることを示したものといえる。

あらわす文字数なども加えている。

一方 Mazzero et al. 2013 は米国特許訴訟における回帰推計の結果は Table 2 に示した。モデルによっ損害賠償額を被説明変数として、関与する特許の特徴やては効果文字などが有意になる傾向があったが、特定の訴訟における代理人の数などを説明変数として回帰推計説明変数が大きく効くということはなく、またモデルのを行い 75％という高い説明力を有するモデルを構築し当てはまりも必ずしも良くない。
Table 2 Multiple Logistic Regression Analysis

損害賠償額は、ある程度特許と裁判の形式的な情報によって予想可能なものであるということを示唆している。

3

特許訴訟データを用いた特許マネジメントの分析

特許訴訟の分析が限られている背景としては、やはりデータソースとして特許明細書ほど定式化されておらず、記載内容も裁判官の個性に任せられているため、取り扱いが難しいことがあげられる。

Model 1Model 2Model 3parameters

Coeff. (S.E)

Coeff. (S.E)

Coeff. (S.E)

Domestic_P

0.2211 (0.142)

0.2232 (0.142)

0.2303 (0.141)

Words_AC

0.0004 (0.001)

0.0004 (0.001)-

Words_T C

0.0076 (0.006)

0.0076 (0.006)

0.0085 (0.005)

Words_DE

0.0007 (0.012)

0.0002 (0.002)-

Words_DEEBA-0.0005 (0.012)--

Effects

0.0062 (0.005)

0.0062 (0.005)

0.0072 (0.004)*

Exa_FPR-0.2354 (1.244)--

Exa_IFPR

0.5262 (1.261)

0.2917 (0.190)

0.2896 (0.190)

Rejection_N

0.2359 (0.171)

0.2373 (0.170)

0.2411 (0.169)

筆者らはこのような特許侵害訴訟のデータを用いた特Issue_W

1.0252 (0.443)* 1.0800 (0.341)** 1.0715 (0.341)**

許の価値の推定や、訴訟マネジメントに関するテーマな

Issue_N-0.0680 (0.319)---0.6630 (0.419)-0.6721 (0.417)-0.6814 (0.416)

どにわたる様々な分析を試みてきた。そのいくつかの分

EConstant

析結果を以下に示す-1.9903 (0.375)**-2.0445 (0.220)** -2.0453 (0.217)**

N710

710

710

Nagelkerke R20.075

0.074

0.074

Notes ** and * indicates p value of 1% and 5%, respectively.

3.1Coeff.: Coefficient無 効 訴 訟 に お け る 有 効 性 判 断 を 正 解Source: K Nagata et.al. 2008

データとした回帰推計
特許の有効無効の判定について、審決取消訴訟や侵害裁判における最終処分を特許有効性の被説明変数として、特許明細書も書誌情報や審査経過情報から抽出した

3.2

特 許侵害訴訟賠償額（認容額）の回帰推計

特徴量を説明変数として、ロジスティック回帰推計（特特許の有効性ではなく、その特許の金銭的価値に相当許が有効か否か）を行った（K. Nagata,et.al.2008）。

すると思われる評価の手がかりとしては、特許侵害裁判説明変数を Table 1 に示す。優先権主張数や請求項文において裁判所が認めた損害賠償額の認容額がある。筆者らはこれらの認容額の回帰推計による分析に以前から

Table 1 Independent parameters取り組んできた（西部他 2013）日本における特許侵害訴訟の賠償額の対数を被説明変数として、前方引用数
やファミリーサイズ、IPC コードなどを説明変数として、最小二乗法による回帰推計を行った結果を Table 3 に示す。特許の技術的価値を反映していると思われる前方※ “Issue_W” is coded “1” if validity issues argued
contain written description, “0” otherwise. “Issue_N” is coded “1” if a validity issue argued is only
novelty or inventive step, “0” otherwise

引用数や、特許出願からの経過年数、被告側の代理人数などが有意となるモデルにおいて、調整済み決定係数で27％のモデルを得た。
筆者らは日本における侵害訴訟に加え、米国およびYEAR BOOK 2O17 131

2

特許情報の高度な活用ている。この結果から少なくとも米国特許訴訟における中国でも分析を行っているが、前者で 49％、後者で17％のモデルを得た。米国においては Mazzero et al.

Table 3 O
 LS regression results for Log_JP patent infringementawards

2013 の回帰推計モデルでは 75％という説明力を得ているが、今回のモデルでも約 50％という高い説明力を得たことは興味深い。また有意となる変数は日米中で異なっており、日本においては特許の技術的価値が、米国と中国においてはむしろ特許の経済的価値が認容額に対してより大きな影響を持っていることが示唆されている。ただし米国においては裁判官による裁判においてのみ整合的な結果が得られるが、陪審員の裁判のみを解析した場合、説明力は 28％に低下し、有意な説明変数としては代理人の数や懲罰的賠償の有無以外に、特許自身

Source :Hu W et.al. 2016に関係する有意な変数は見出されなかった。

3.3 特 許訴訟が企業の特許出願行動に与える影響
特許権者にとって、訴訟自身を不可欠な収益手段として利用する一部の NPE などを除いて自ら好んで争う企

Table 4. The effect of patent litigation on the maximum numberof forward citations of subsequent patent applications

業はいないものと思われるが、自らの特許を実施し事業を行っていく際に、侵害排除のためにやむを得ず原告として訴訟に関与することは一定の確率で生じる。しかし特許権者にとっては訴訟にまつわる様々なリスクがあることも事実であり、侵害裁判で敗訴したり、あるいは勝訴しても十分な賠償額が得られなかったり、さらには裁判にかかる労力や資金などが経営状態にマイナスの影響

Source :Hu W et.al. 2017

を与えることもある。特に企業規模が小さく経営資源も乏しい中小企業にとってはその影響は少なくないであろう。
筆者らはこのような観点から、特許権者である中小企業が原告として訴訟に関与した場合の特許出願活動に関する影響について特許訴訟データを用いて解析を試み

Table 5. The effect of patent litigation on the maximum numberof forward citations of subsequent forward citations

た（Hu, W.,et.al.2017）。被説明変数として訴訟経験
後の特許出願数と、特許の質を代理すると思われる特許の前方引用数を用い、特に高額の特許訴訟の場合、どのような影響がどの程度継続するかについて、タグ変数を説明変数として用いて固定効果モデルによる解析を行った。対象データは過去 10 年間の 116 件の中小企業を原告とする特許侵害訴訟である。
Table 4 および Table 5 には、裁判一審終了時及び裁判終審終了時の双方を起点とするラグ変数で特許出願数および特許の前方引用数を回帰した結果を示す。

132

Source :Hu W et.al. 2017

Table 4 については高額訴訟に関する推計であるが、発や特許マネジメントに対する学習効果が存在すること

表から明らかなように 5 年程度は明らかに出願数の減も実務的に活用することができる。そもそも訴訟を経験少が認められる。この傾向は高額訴訟に限らず認められしなくても獲得しなくてはいけない特許の質向上を実現るが、高額訴訟により顕著に認められる傾向である。

するためのマネジメントがあるものと思われる。このようなマネジメントを身に着けるための学習を行い、その訟後 4 年程度は有意に前方引用数の増加が認められる。

効果を訴訟の際の効果と比較してフィードバックするな

このことから中小企業は訴訟を経験することによって、どのプロセスを構築することも可能ではないかと思われ特許のマネジメントに明らかな変化が現れ、特許の質をる。

向上させる一方特許数は厳選していることが示唆され先述したように特許訴訟の判決文は定式化がされておる。おそらくは特許訴訟を経験すると、自ら従来実施しらず、テキストマイニングなどを用いてもなかなか良好てきた特許の書き方などの品質が十分でなかったことになデータセットを構築することがむつかしい。本稿にお気づき、また訴訟費用などの影響からも品質の低い特許けるデータセットもかなりの部分手作業で抽出しているを減らし、品質の高い特許を出願するようになるものと点は、実務に応用する際には問題になる。一方今後人工思われる。しかしこのような望ましい学習効果は 4 年

知能の応用技術の進歩によって、容易に裁判データから程度しか継続しないことも明らかとなった。

有用なデータセットが構築できれば、その応用可能性は一層広がることが期待できる。

4 実務的な応用可能性
本稿で述べた特許訴訟判決文に関する分析は、様々な実務への応用可能性があるものと考えている。特許有効性の予測に関しては、筆者らは 3.1 に示した研究のち、訴訟での最終処分ではなく、特許庁の審査結果を用いて同様のロジスティック回帰モデルを用いて、有効性の予測モデルを構築したところ、AUC1 で 0.6 を超える結果となり、ある程度の予測が可能であることを示している（S.Hido et.al.）。日本においては特許訴訟が少なく、このことで予測モデルとしては十分機能していなかったが、サンプル数が多くなるにしたがって予測モデルの構築も可能になるものと思われる。一方特許有効性に比べて特許侵害訴訟における損害賠償額の回帰推計モデルは、決定係数も高いことが特徴的である。こちらの解析について予測モデルとしての検証を行っているわけではないが、上記の経験からして十分予測モデルの構築も可能ではないかと思われる。すなわち裁判を行う事前に賠償額を予測するというような点での実用性も十分期待できるものと期待される。このような訴訟リスクマネジメントとしての知見に加えて、3.3 で述べた企業の研究開

1Area Under the Curve, ROC 曲線の曲線より下の部分の面積を指す。AUC は 0 から 1 までの値をとり、値が 1に近いほど判別能が高い。判別能がランダムであるとき、AUC = 0.5 となる。

YEAR BOOK 2O17 133

2

特許情報の高度な活用

一方前方引用数を回帰した Table 5 については、訴参考文献

129-151.

・Fujiwara, A. and Watanabe T., 2017.
Knowledge management using external
knowledge. International Journal of Innovation
MaInternational Journal of Innovation

litigation in Germany.
・Chien, C. V. 2011. Predicting patent litigation.
Tex. L. Rev., 90, 283.

Management Vol. 21, No. 4 ,1750031-1 16.

・Mazzeo, M. J., Hillel, J., & Zyontz, S. 2013.

・吉岡（小林）徹・渡部俊也（2016）「登録意匠の価

Explaining the “unpredictable” : An empirical

値を表す指標—意匠の被引用数についての探索的研

analysis of US patent damage awards.

究—」『日本知財学会誌』12 巻 3 号 : 72 頁 -95 頁

International Review of Law and Economics,（2016）

35, 58-72.

・K. Nagata, M. Shima, N. Ono, T.Kuboyama

・Li, L. M. 2015. Research on the subject natureand T. Watanabe, 2008 "Empirical Analysis

and industrial characteristics of statutoryof Japan Patent Quality",

compensation in patent infringement. ModernInternational

Association of Management of Technology(IAMOT), CD Proceedings, Dubai International、Convention and Exhibition Centre on April 6th– 10th.
・S.Hido, S.Suzuki, R.Nishiyama, T.Imamichi,R.Takahashi, T.Nasukawa, T.Ide,
Y.Kanehira, R.Yohda, T. Ueno, A.Tajima andT.Watanabe,2012 "Modeling Patent Quality: A
System for Large-scale Patentability Analysis
using Text Mining", Journal of Information
Processing, Vol.20, No.3.
・西部壮紀、渡部俊也「特許権侵害訴訟人認容額を用いた特許権価値評価の試み」日本知財学会年次学術大会 ,青山学院大学 ,11 月 30 日 ,12 月 1 日 (2013)
・Hu, W. and Watanabe, T., Nov.18 2016.
Patent infringement awards in Japan: aneffective legal remedy for patent holders?
Asia Pacific Innovation Conference, Kyushu
University.
・Hu, W.,Yoshioka-Kobayashi T., and WatanabeT.,2017 Impact of patent infringement
litigation on the subsequent patenting
behavior of plaintiffs from small and medium
enterprises,International Review of Law andEconomics, Volume 51, August, 23-28
・Lanjouw, J. O., & Schankerman, M. 2001.
Characteristics of patent litigation: a windowon competition. RAND journal of economics,

134

Cremers, K. 2004. Determinants of patent

Law Science, 37(4), 170-183

特許情報の高度な活用

2YEAR BOOK 2O17 135