特許情報検索の現状と今後の可能性
The current status and possibilities of intellectual property information search.

一般社団法人日本知的財産協会

情報活用委員会委員長

石井良明

2010 年７月富士フイルム（株）へフジノン（株）から吸収合併に伴い移籍。2011 年 10 月に知財技術部に異動。
2018 年から旧情報検索委員会に所属。2020 年より現職。
Yoshiaki.ishii@fujifilm.com

1

はじめに

を行い、会員企業に向けて報告を行っている。なお、本委員会は “情報検索委員会” という名称であったが、近近年、知財情報に関する無料・有料データベースの拡年の研究では上述の課題に対応する活動を行っており、充が進み、従来に比べ検索・取得できるデータの内容が研究内容として “検索” 主体から “活用” に軸足が移動増加している。それと同時に大量のデータを処理するた

していることを考慮して、本年度より “情報活用委員会

めの実用的な分析・可視化ツールも各種提供されている。

（IP Intelligence Committee）” に改称したものであ

一方で、知財部門から R&D 部門・事業部門への情報発る。

信については、その重要性は以前から提唱されていたが、本稿では、2019 年度情報検索委員会の研究内容か

従来の特許調査のみに基づいたパテントマップによる情ら以下２つの研究テーマについて、成果の一部を紹介す

報では、知財の専門性が障壁となり伝わりにくいとされる。

ていた。しかし、先人達がその障壁をのり越えるために・IoT 関連技術の新国際特許分類 G16Y に関する動向

行ってきた研究も多く蓄積されてきている。そこで、昨・知的財産のオープン化に関わるプラットフォームに関

今のネットワークおよび PC 等のデータ処理機器の発展する調査と上記のデータ・ツールを用いた知財情報を含めたデー
タ分析・可視化はその障害を乗り越えられる可能性があるとして、IP ランドスケープの言葉とともにその取り

IoT 関連技術の新国際特許分類 G16Yに関する動向組みは広がっている。そして、知財部門からの情報発信

第四次産業革命、Society 5.0 において重要な技術の目的も、従来のような情報の提供だけではなく、活用

で あ る IoT 関 連 技 術 に 関 し て、2020 年 １ 月 に IPCの提案へと変化しつつある。ただし現状、その進度は各サブクラス G16Y1）、CPC サブクラス G16Y2） が発社で大きく開きがある。

効、2020 年４月に FI の新設、付与開始と IoT 関連のまた最近、IoT（Internet of Tings）、Society5.0、広域ファセット ZIT の付与停止 3）が行われている。韓

SDGs（Sustainable Development Goals（持続可国特許庁は IoT 関連技術に関して 2018 年１月に独自能な開発目標））といったキーワードが発生している。

CPC サブクラス G16Y を制定していたが、2019 年

これらの調査においては、対象が技術横断的であること

８月に Z01l を制定し直している 4）。

から、それに応じた調査手法に対応させていく必要性があるが、まだ十分な知見が得られていない。
筆者の所属する日本知的財産協会（JIPA）情報活用
委員会では、調査・分析の様々な可能性を示唆する研究

1362

本稿では、IoT 関連分類についての定義のまとめと分類構造について紹介する。

2.1

IoT 関連特許分類に関する過去の研究

2018 年度情報検索委員会第１小委員会では、ZITに出願された特許には、G16Y の付与対象となる特許が数多く存在することが推測できる。

プして原因、対策について研究している 5）。
第一の問題点は、付与後の削除率（公開公報にて ZIT

千件の分類付与状況の調査を行い、問題点を３つピックアッれていた件数の割合）の高さである。調査によれば、

12
10

USPTO

8

WIPO

ZIT の分類が削除されており、ZIT が付与された出願の4

約半数が審査官により ZIT 付与対象ではないと判断さ2

れていたことになる。その原因として、ZIT 付与対象の

0

2

JPO

6

定義の曖昧さと分類の付与判断者による解釈のばらつきがあることを指摘している。このように削除率が高いと付与の信頼性が損なわれ活用の阻害要因となる。
第二の問題点は、分類構造についてであり、ZIT は用

出願年
グレー部分は未公開出願を含むのため未確定

図１ 明細書に”Internet of Things”が登場する公開公報の件数

途別の分類構造はあるものの、詳細な検索や分析を行う
ためには、より細かい分類構造が望まれるとしている。
この対策として、（1）入力情報種別、（2）処理種別、（3）
出力情報種別の３つの観点から分類構造を細分化することを提案している。

2.2

IoT 関連技術に関する定義の比較

本章では G16Y の定義を確認しその曖昧さを比較検討するため、以下の IoT 関連技術について考察する。
IoT 関連技術については、前述の通り、JPO が制定

第三の問題点は、原則として過去遡及（ZIT 付与開始

した ZIT と、WIPO により IPC 化された G16Y、２つ前に出願または査定が行われたものにまで ZIT の付与の特許分類が存在していたが、これらは異なる付与定義を行うこと）が行われない点である。この対策として、を採用している。

特許庁（以下 JPO）が公開している IoT 審査基準 の定

また、IoT の解釈は様々であるが、国が定めた「特定義である４要件（①「様々なデータを取得」、②「デー通信・放送開発事業実施円滑化法（通信・放送開発法）」

タをネットワークを介して収集の上、管理」、③「AI をの「インターネット・オブ・シングスの実現」において用いる等して大量のデータを分析・学習」、④「新たなIoT に言及している。

価値・サービスを見いだす形でデータを利活用」）に基

そこで、本研究ではこれを「通信・放送開発法上のづくキーワードと FI を用いた検索式を提案し、ある特IoT」と捉え、ZIT、G16Y と合わせてそれぞれの定義

定の範囲における IoT に関する特許文献を比較的高いを比較し、３者の差異について考察する。

精度で検索可能であるとしている。
図１に示すグラフは、米国特許商標庁（以下、USPTO）（1）通信・放送開発法上の IoT

及び世界知的所有権機関（以下、WIPO）、特許庁（以「特定通信・放送開発事業実施円滑化法（通信・放送

下、JPO）に出願され、2019 年７月 31 日の調査時開発法）」は、通信・放送事業分野のニュービジネスの点で公開されていた公開公報のうち、明細書に“Internet

成長・発展を支援するための法律である。その附則第５of Things” というキーワードが記載された公開公報を条第２項第１号において、インターネット・オブ・シン

対象にした、出願年ごとの出願件数の推移である。

グスの実現を、「インターネットに多様かつ多数の物が特許の明細書に記載が始まったのは 2012 年であり、接続され、及びそれらの物から送信され、又はそれらの以降増加し、調査時点で対象となる公開公報（USPTO

物に送信される大量の情報の円滑な流通が国民生活及び及び WIPO、JPO）は累計４万３千件を超えているこ

経済活動の基盤となる社会の実現をいう」としている。

とが分かった。この結果から少なくとも 2012 年以降

YEAR BOOK 2O2O 137

特許情報の高度な活用

ZIT の付与が始まってからの１年間で約 49% の出願で出願件数が付与された出願のうち、登録公報では ZIT が削除さ14

（2）ZIT の定義
ZIT は、「モノがネットワークと接続されることで得が、５角形の大きさは、各定義の相対比較から広い、狭い、及びその中間の３段階で示したものである。

られる情報を活用し、新たな価値・サービスを創造する

図２のレーダーチャートから明らかなように、G16Y技術」に付与される。ここで “新たな価値・サービスを

は、通信・放送開発法上の IoT、ZIT の何れにも包含さ創造する” とは、「得られる情報を活用して新たな情報れている、つまり G16Y が最も狭い概念であることがを生成し、生成された新たな情報を提供すること、また分かる。

は、生成された新たな情報を活用して動作することをいオブジェクトう」としている。6）

通信・放送開発法上のIoT
ZIT
G16Y

（3）G16Y の定義
WIPO IP PORTAL7） によると、G16Y の分類の定出力

入力（扱う情報）

義は主に次の２つの要件で構成される。
１）このサブクラスはモノがその内部状態またはその外部環境から情報を探知および収集することを可能にし，
およびこれらのモノをインターネットに直接的にまたは処理（機能）

間接的に接続することを可能にする技術が組み込まれた

図２

ネットワーク

各定義の概念的な広狭を示すレーダーチャート

物体（“モノ”）の相互ネットワーキングを包含する。ここで情報はモノまたは他の機器（例．サーバー）により

一方 ZIT は、オブジェクトやネットワークの要件で処理され，モノ，他のモノまたは他の機器に出力される。

は通信・放送開発法上の IoT より概念が広くなっており、― “インターネットに直接的に接続する” とはモノがイ

その外縁がどこまで広がっているのか定かではない。まンターネット上の通信に使われる，インターネットアド

た、入力（扱う情報）についても、通信・放送開発法上レス空間のネットワークアドレスを持つことを意味すの IoT 同様、何ら限定していない。ZIT においては前述る。

の通り、分類付与が安定しておらず、付与のばらつきや―インターネットアドレス空間のネットワークアドレス

違和感が散見されている。これは ZIT の定義の曖昧さ、はインターネットのデバイスを固有に識別するアドレス

具体的にはオブジェクトとネットワーク、そして入力（扱である。

う情報）の定義が曖昧かつ広すぎることに起因するもの

２）このサブクラスは以下のものを包含しない：と推測される。

―単なる監視（例．監視カメラ）または単なる制御（例．

G16Y では、これらオブジェクト、ネットワーク、

遠隔制御装置）入力（扱う情報）に加え、処理（機能）の要件が ZIT―汎用の計算機および通信機器（例．コンピュータまた

より明確に定義されていることから、ZIT と比較し、付は電話機）

与のばらつきや違和感が生じる頻度は抑えられるのでは8）ないかと考える。

2.3

各定義の比較結果と考察（1）比較結果
前述した各定義の文言を、オブジェクト、入力（扱う

次に、ZIT と G16Y 各定義の比較結果について要件情報）、ネットワーク、処理（機能）、そして出力の５つごとに考察する。

の要件別に分解し、整理した結果であり、要件ごとに概

１）オブジェクト

念的な広さ、狭さの関係を記載したものである。

138（2）要件別の考察

G16Y が対象とする IoT 機器は、基本的にセンシン

また図２は、記載した要件ごとの概念的な広さ、狭さ

グデバイスであり、例えばコンピュータそのものを対象の関係を視覚的に表現したレーダーチャートである。５から除外している。したがって、モノを限定していない

角形が大きいほどその概念が広いことを意味している

ZIT に対し概念が狭い。ちなみに、スマートフォンはコンピュータそのものではなく、位置情報を検出して収集るものの、ZIT は対象となる可能性がある。入力データ

するセンサを備えているため G16Y の対象となる。

が閾値を超えたらパラメータ演算するようなものであれ

２）入力（扱う情報）

ば G16Y でも対象となり得る。なお G16Y、ZIT 共に

G16Y で は、「 探 知 」 し て「 収 集 」 す る（sense

AI を用いた分析・学習は必須としていない。

and collect）、つまりモノがセンシングして取得したデータを入力情報として取り扱っている。そのため、人2.4あるべき IoT 特許分類構造

2017 年４月以降、ZIT は「用途」別に細展開されマートフォンの位置情報のように、あくまでセンサ等にており、「用途」別の細展開は IoT 関連技術の特許調査より取得されたデータを対象としている。

等に有用な分類構造であると考えられる。

一方 ZIT では、「モノがネットワークと接続されるこ

IoT 技術は、データの観点からみると、「入力データ」とで得られる情報」としか規定されておらず、人によりを「データ処理」し、「出力データ」を活用する技術で手入力された情報も含まれる。例えば、体重計で測定しある 9）。

た体重データをスマートフォンに手入力した後、スマー

このことから、「入力データ」、「データ処理」、「出力デー

トフォンからサーバー等へ自動的に送信するようなシタ」の観点で分類構造を設けると特許調査等に有用な分ステムの場合、ZIT は対象となるが、G16Y では対象

類構造になると考えられる。

外となる。ちなみに、体重測定した結果を体重計からサーバー等へ自動的に送信するようなシステムであれば以上述べたことから、あるべき IoT 特許分類構造は、
図３のようになると考える。

G16Y でも対象となるものと思われる。
３）ネットワーク
G16Y が対象とするネットワークインフラは、IP ア
ドレスを用いたインターネット通信に限定されている。
一方 ZIT はネットワークとなっており、インターネッ
ト通信に限定されていない。したがって、NFC（Near
Field Communication）や Bluetooth など、ピアツー

図３

あるべき IoT 特許分類構造

ピア通信の場合、ZIT は対象となるが、G16Y は対象外である。
４）処理（機能）（1）G16Y の現在の分類構造
現在の G16Y では、「業種」、「モノにより探知また

G16Y では、入力情報を分析する、入力情報から制は収集された情報」、「IoT インフラストラクチャ」、「情御情報を生成する、など複雑な処理を施したものを対象

報処理の目的に特徴がある IoT」という観点で、細展開としている。例えば、監視カメラのようにデータの分析された分類構造が確立されている（図４参照）。

を行わず、単に入力情報を監視するだけのものや、遠隔制御装置のように情報を伝達するだけのものなどは含まれない。入力情報から所定の演算を行う、分析結果から

IPC G16Y
G16Y10/00（業種）G16Y20/00（モノにより探知または収集された情報）

制御方法を決める、など何らかの単純ではない処理を行G16Y30/00（IoTインフラストラクチャ）

うものが対象となる。

G16Y40/00（情報処理の目的に特徴のあるIoT）

一方 ZIT は「得られる情報を活用して新たな情報を

図４

G16Y の現在の分類構造生成」としているだけで、活用の程度や複雑さには言及がないため、単なる比較や整理、あるいはデータベース
からの検索なども対象となる可能性がある。例えば、あ（2）G16Y の現在の分類構造とあるべき IoT 特許分類
構造との対比る所定の閾値を超えたら予め決められた処理を行う、と

ここで、G16Y の現在の分類構造とあるべき IoT 特

いったものは単純な処理として G16Y では対象外とな

許分類構造とを比較すると、「業種」（G16Y10/00）

YEAR BOOK 2O2O 139

2

特許情報の高度な活用

手を介して入力されたデータは対象とならず、例えばス

があるべき IoT 特許分類構造「①用途」に対応し、「モ12）などが挙げられる。
Advantage の開始（2017 年）

ノにより探知または収集された情報」（G16Y20/00）

また、未活用の特許を中小企業やベンチャー企業などがあるべき IoT 特許分類構造「②入力データ」に対応に活用してもらうことを目的とした開放特許情報データ

し、「情報処理の目的に特徴がある IoT」
（G16Y40/00）

ベース 13）が、1997 年以降、独立行政法人工業所有権があるべき IoT 特許分類構造「④出力データ」に対応

情報・研修館（以下、INPIT）によって運営されている。

する。

このデータベースは、個人、企業、大学を問わず誰でも一方、あるべき IoT 特許分類構造「③データ処理」に対応する分類構造が G16Y には存在しない。

ユーザー登録および特許の登録が可能であり、図５の通り特許の登録件数は右肩上がりで増加している。

（3）G16Y 特許分類構造への提言
ここで、「③データ処理」についての具体例として、
ZIT が細展開された ZJE（電気、ガス、水道供給用）の公報の内容を確認すると、「時系列処理」、「相関関係分析」、「統計的処理」などの「③データ処理」がなされている。また、別の具体例として、ZIT が細展開された
ZJA（農業用、漁業用、鉱業用）が付与された公報を確認すると、「統計的処理」、「計画最適化」などの「③データ処理」がなされている。したがって「③データ処理」についても分類構造を設けることで特許調査等に有開放特許登録年

図５

INPIT 開放特許情報データベース特許登録件数

また、登録されたシーズとニーズのマッチングの促進を目的としたプラットフォームについても、様々な動き用であると考えられる。
上記考察より、「③データ処理」に係る分類構造をがある。例えば、3.2 章（2）項で詳述する WIPO がG16Y に設けることにより検索・分析に有用性が高く運営する、環境技術移転を促進するプラットフォームなると考え、G16Y 分類構造の細展開を提言する。

WIPO GREEN に対して、株式会社日立製作所、パナ
ソニック株式会社、キヤノン株式会社などの複数企業が2.5

過去遡及のための検索手法の検討

パートナーとして 2019 年度に参画に至っている 14）。

2019 年度情報検索委員会では新設された IPC サブ

更に、3.2 章（3）項のようにスタートアップ企業が自クラス G16Y の定義、分類構造、過去遡及対応についらプラットフォームを立ち上げ、運営し始める動向も窺て考察や検討を行っており、過去訴求に関する検索式える。

についても検討を行った。研究成果の詳細については、
JIPA から発刊の「知財管理」誌を参照されたい。

このような知的財産のオープン化に関わるプラット
フォーム（以下、IP オープンプラットフォーム）の活用を通じて、自社のオープン・イノベーションの取り組

3

知的財産のオープン化に関わるプ
ラットフォームに関する調査

みを促進させる動きが活発となっている一方で、各プ

3.1

はじめに

ついて、比較可能な形で調査している研究はない。

近 年、 知 的 財 産 の オ ー プ ン 化 に 関 わ る 動 き が活発

そこで本研究ではまず、IP オープンプラットフォーになっている。例えば、トヨタ自動車株式会社によるムについて広く調査を行い、現在も運営されていること

FCV（燃料電池自動車）特許のオープン化（2015 年）が確認できたプラットフォームについて詳細調査を行っ

およびハイブリッド車開発で培ったモーター・PCU

た。また、この調査結果を参考に、オープン化されたシー（Power Control Unit）・システム制御等車両電動化技ズとニーズのマッチングが成立するために必要な事項とや、Microsoft

は何か、当小委員会内で議論した。そして、マッチング

Corporation による知的財産保護プログラム Azure IP

成立の確度を高める要素として「仲介機能」に着目し、10）術の特許のオープン化（2019 年）

11）

140

ラットフォームの特徴や流通されている技術内容などに

特許分析を通じて代替出来るかケーススタディを行った

約 11%）の３つの分野が上位を占める。このデータベー

ため、以降これらについて紹介する。

スにはニーズとシーズを登録でき、例えば技術交流においては「技術・ノウハウを導入したい」、「技術・ノウハ

3.2 知 的財産のオープン化に関わるプラッ
トフォームの概要
IP オープンプラットフォームの運営主体は、大きくウを提供したい」、「共同研究開発パートナーを探したい」などの分類がある。また、プラットフォームを通じて、当事者間で個別にコンタクトを取り、マッチングを行う
ことが出来る。

現在も運営されていることが確認できたプラットフォー３）J-STORE

2

ムの中から、いくつか概要を紹介する。なお当調査では、

国立研究開発法人科学技術振興機構（以下、JST）

特許を必須の要件としない技術仲介のプラットフォーム

が、公的研究機関や大学の技術を企業へ技術移転するこも対象にしていることに留意されたい。

とを目的として運営している 16）。登録技術分野は化学、バイオが多い。2000 年から登録が開始され、現在約（1）公的機関が運営する IP オープンプラットフォーム

15,000 件の特許が登録されている。未公開特許も含

１）開放特許情報データベース

まれ、研究者が研究成果を説明する技術シーズデータ

上述したように、INPIT が中小企業やベンチャーのベースや、JST が整理した特許マップなどの付加情報

事業創出支援を主な目的として、企業や公的研究機関、もある。なお、未公開特許の詳細内容の登録には、秘密

大学などから開放特許を募り、データベースを運営し保持契約の締結を条件としている。マッチングの取り組ている。1997 年から登録が開始され、これまでの総みとして、新技術説明会（発表技術数約 7,000 件）の登録件数は約 27,000 件となっている。対象技術は電開催や、JST がまとめた注目特許リストの公開などが気、機械、化学など、多岐にわたる。開放特許の登録比ある。この新技術説明会やプラットフォーム上を通じて、率は、公的研究機関が約 40%、大学が約 30%、企業当事者間で個別にコンタクトをとり、マッチングを行うが約 20% の比率であり、事業を実施しない団体によることが出来る。

登録が多い。技術の実用化レベル（試作品作成など）の情報、技術供与内容（図面提供、技術指導など）の情報、（2）国際機関が運営する IP オープンプラットフォーム

複数特許を組み合わせて用途例を示す、特許パッケージ

１）WIPO GREENといった情報もある。また、プラットフォームを通じて

WIPO が持続可能な発展を目的として、環境関連技

当事者間で個別にコンタクトを取り、マッチングを行う術・サービスの提供者と革新的な解決策を求める者を結ことも出来る。

びつけることを目指すプラットフォームとして運営して

２）国際ビジネスマッチング

いる 17）。2013 年から登録が開始され、現在約 3,200

独立行政法人日本貿易振興機構（以下、JETRO）が、件の技術が登録されている。登録技術分野（重複あり）

国際的にビジネスの取引機会を増やすことを目的にビジの上位３つはエネルギー関連（約 1,200 件）、汚染防止・ネス案件をマッチングするデータベースを運営してい廃棄物処理（約 630 件）、環境にやさしいプロダクト、。ビジネスの種類は、商品・部品の輸出入、業務提携、

マテリアルやプロセス関連（約 450 件）の技術である。

業務支援、工場・事務所設立、技術交流、投資の６つに特許が含まれる場合もあるが、それを登録の必須条件に大別される。技術交流には特許が含まれる場合もあるが、はしていない。解決策を求めるニーズも約 260 件登録

それを登録の必須条件にはしていない。2000 年からされており、汚染防止・廃棄物処理（約 50 件）、エネ登録が開始され、現在全体で約 20,000 件の案件が登ルギー関連（約 50 件）、農業や林業関連（約 40 件）録されている。約７割が商品・部品の輸出入の案件であの３つの分野が上位を占める。空気、水、農業、エネルる。技術交流の案件は 316 件（全体の約２%）が登録

ギーなどのテーマが設定され、技術提供者とニーズ提供

されており、その中では化学品（約 14%）、一般機械者が直接話し合える場を提供するイベントも年に一度開（約 12%）、ビジネス支援（コンサル・サービスなど、催されている。このイベントやプラットフォーム上を通る

15）

YEAR BOOK 2O2O 141

特許情報の高度な活用

分けて公的機関、国際機関、民間企業の３つが存在する。

じて、当事者間で個別にコンタクトをとり、マッチング

ゴリーや地理情報などはログイン不要で閲覧出来るが、を行うことが出来る。

特許情報や実際のオファー、問い合わせなどのサービス

２）サステナブル技術普及プラットフォーム（STePP）の利用は有料会員になる必要がある。

国際連合工業開発機関

東京投資・技術移転促進事

３）IP SHOWCASE

務所（以下、UNIDO 東京事務所）が、開発途上国・新株式会社知的財産取引所が、「技術」「アイディア」「ノ

興国の持続的な産業開発のために、日本の優れた技術をウハウ」「ニーズ」など様々な無形資産保有者と、それ。現在、約を活用したい利用者とをマッチングさせることを目的と150 件（重複あり）の技術が登録されている。登録技

して運営している 21）。各登録内容の閲覧には、会員登術分野は、エネルギー、環境、アグリビジネス、保健録（無料／有料）を行い、ログインする事が必要となっ衛生の関連技術である。技術を登録する際に審査があている。有料会員登録を行う事で、商談用のビデオ会議

り、持続可能性や技術成熟度など 5 項目が審査対象とサービスや PR 資料の掲載、トップページへの掲載など、なっている。特許が含まれることを登録の必須条件には閲覧者とのコミュニケーション向上に関わるサービスがしていない。各国の投資担当官を招いた技術売り込みの受けられる。

機会が提供されることもある。移転形式としては、単独

４）テクノロジーサーチ

紹介することを目的として運営している

18）や合弁事業での海外直接投資、現地企業への特許の実施

ナインシグマ・ホールディングス株式会社（以下、

許諾（ライセンス契約）など、様々なものを想定していナインシグマ社）が、「難しい技術課題に対する解決る。この技術売り込みの機会やプラットフォーム上を通策を、短期間で、世界中から探し出す」ことを目的にじて、当事者間で個別にコンタクトを取り、マッチング

掲げて運営している、技術の仲介を提供する有償のプを行うことが出来る。

ラットフォームである 22）。技術提案者は大学・研究機
関 47%、スタートアップ・中小企業 40%、大手企業（3）民間企業が運営する IP オープンプラットフォーム

９%、技術提案者の属する地域はヨーロッパ 29%、日

１）アスタミューゼ開放特許情報

本 23%、北米 23%、アジア 17% であり、2016 年

アスタミューゼ株式会社が提供する技術情報に関わるからの３年間で 1,200 件のプロジェクトを実施していデータベースの１つのコンテンツとして、開放特許情報る。このプラットフォームの顧客が抱える技術課題を起。2016 年から登録が開始され、点に仲介が行われ、この課題の一部は本プラットフォー

現在 111 件の特許が登録されている。登録技術分野は

ムで確認出来る。また、日本国内向けにはテクロスとい

半導体、測定分析、加工の技術が多く、６社が特許を登うプラットフォームも運営されている 23）。テクロスで録している。付加情報として、実施実績、許諾実績、譲は、ナインシグマ社のネットワークを活用した仲介機能

渡意思、許諾意思が記載されている。問い合わせフォーを利用しマッチングを行う。

が掲載されている

19）

ムも備わっており、利用者からの問い合わせの内容は権利者と運営企業に送信される。これら支援の活用や、プ
ラットフォーム上を通じて、当事者間で個別にコンタク

このような事例から、運営機関の種別ごとの傾向としトをとり、マッチングを行うことが出来る。

ては次のような特徴がある。

２）IP Exchange

１）公的機関IP Nexus 株式会社が、スタートアップ企業や技術特許の登録件数は多く、費用は無料である。登録されシーズの登録情報を様々なステークホルダーへ紹介し商ている技術は、公的研究機関や大学のものが多い。

業化させることを目的としたプラットフォームを運営し

２）国際機関。登録されている分野は、特許（約 70,000

Sustainable Development Goals（以下、SDGs）

件）、特許ポートフォリオ（191 件）、著作権（17 件）、を目指す環境技術が多く、イベントの開催もあり、グロー

意匠（19 件）、商標（18 件）、テクノロジー（282 件）、

バルな環境技術のマッチングに適している。

ブランド（11 件）など、幅広くカバーする。技術カテ

３）民間企業ている142（4）運営機関の種別ごとの傾向

20）有償での仲介機能があり、当該民間企業のコンサル供などでさらなる工夫が必要であると提言されている。

ティングやネットワークを活用したサービスが組み合わつまり、掲載するだけではマッチングに至りにくい、とされるため、技術の探索や提供方法、対象技術の種類は推測される。

運営企業により様々である。

大企業の開放特許と中小企業の技術ニーズをマッチングさせる、知的財産マッチング活動を積極的に行ってい（5）プラットフォーム活用の動機る事例の一つに川崎モデル 25）がある。その旗振り役である公益財団法人川崎市産業振興財団の活動によると、調査したところ、技術導入側の視点としては、開発期間

ヒアリングによる技術導入側の強みの把握が重要であるの短縮、開発力のある企業の技術を利用した成長の促進

ため、オフラインな活動の中でも、オープン型の知的財という動機があり、また技術提供側の視点としては、単産交流会よりも、対象者を限定したクローズド型の知的なる休眠特許の有効活用だけが狙いという訳ではなく、財産交流会や、中小企業に大企業を１対１で個別にコー

中小企業支援・地方創成・SDGs への貢献など、CSR

ディネートする「出張プレゼンテーション」での成約率的側面からの寄与を意識していることが窺えた。５社にが高いと考えられている 26）。つまり、技術提供側・技関する事例を検討したが誌面の関係で割愛する。

術導入側の情報を集め分析する仲介者が、マッチングにおいて重要な役割を果たしていると推察される。

3.3 知 的財産のオープン化に関わるプラッ
トフォームの課題

一 方、INPIT の 開 放 特 許 情 報 デ ー タ ベ ー ス に は 約
20,000 件の開放特許が存在し、それら全てが仲介者

前章で紹介したデータベースの比較検討結果を示しの目に止まることは困難である。また、全ての開放特許て、IP オープンプラットフォームについての要望などについて、ニーズを把握するためのヒアリングを実施すを当該委員会内でヒアリングした結果、以下のような意

ることは限界がある。ゆえに、技術を提供したい、また見や疑問が挙げられた。

は技術を導入したいのであれば、自助努力により仲介者

・IP オープンプラットフォームを介して成立した事例の役割をある程度自身で担い、マッチングの確度を高めを知りたい
・マッチングに開放特許データベースがどう活かせるのかることが必要なのではないかと考えた。
そこで当小委員会では、技術導入を希望する企業のニーズや課題を把握し、ニーズに合致しうる技術を保有・仲介者がいなくてもマッチングが成立するのかする企業からマッチング候補先企業を絞り込んでいくよ・IP オープンプラットフォームに掲載するだけではマッうな仲介者の機能に着目した。そして、課題や解決手段

チングに至らないのではないかが明示されている特許データを用いた特許分析により、

そこで、IP オープンプラットフォームについて成立

仲介者の機能を自社内で代替可能か試みることとした。

事例を探してみたところ、いずれも紹介による対面や

具体的には、マッチングが成立した２つの事例について、マッチング交流会などの直接的な面談を介すようなオフ

特許分析による仲介者の機能（マッチング候補先企業のラインの活動が成立のきっかけとなっており、プラット

絞り込み）の再現を試み、自社内で対象企業をある程度フォームを通じて直接的な問い合わせで成立するような絞り込むことでマッチングの確度を高め、自社から技術オンラインな活動のみでの事例は見つけられなかった。

供与・譲受のオファーがしやすくできないか検討した。

また、学習院大学米山茂美教授による「アウトバウ

その結果を次章以降で紹介する。

ンド型オープン・イノベーション活動とイノベーション
成果の関係に係る研究」24）によると、INPIT が運営する

3.4

まとめ

開放特許情報データベースに関する成約件数は当初のこのように、特許分析の手法を用いて仲介者の機能を想定に比べて極めて少なく（利用している企業のうち、代替しようとした場合、本研究では、独自の指数を設定

過去５年間に１件も成約に至らなかった企業の割合はし分析を行った結果、特許情報のみを用いた分析では複90.8％、大学の割合は 81.2％）、開放のための情報提数のマッチング候補先企業を特定することは出来るもの

YEAR BOOK 2O2O 143

2

特許情報の高度な活用

これらのプラットフォームを活用する動機についても

の、確度の高いマッチング候補先企業を選定することは理」誌にて順次発表を行う予定である。また、標準必須

難しい可能性があることが分かった。そこで、特許情報

特許（SEP）の調査・分析に関する研究も行っており、に加えて、特定の非特許情報（例えば、業種、事業化有

その成果は JIPA の関東・関西部会発表にて報告する予無、開放特許登録実績、所在地）を用いて、特許分析で定であるので興味のある方はぜひ聴講いただければと思得られたマッチング候補先企業を絞り込むことで、よりう。

確度の高いマッチング候補先企業を選定でき、仲介者の機能の一部を代替出来る可能性を示すことができた。
特に、マッチング候補先企業の「開放特許登録実績」

参考文献
1） 特許庁「IoT 関連技術に関する IPC の新設」

を確認することで、その企業に技術移転に対するオープ

https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/

ンな風土があるかどうかや、技術移転に対する担当者がbunrui/ipc/ipc_iot_kanren.html

存在しているかどうか、などを予測することが出来るこ

2） CPC “Notice of Changes 772-RP0653とに、当小委員会は着目した。このことは、実際にアプ（G16Y）”

ローチを仕掛ける際のハードルを低減することに寄与す

https://www.cooperativepatentclassification.

ると考えられる。

org/cpc/noc/CPCNoticeOfChanges202001/
CPCNOC772RP0653G16Y.pdf

3.5

さらなる分析の紹介

本研究では、IP オープンプラットフォームの概要調

3） 特許庁「IoT 関連技術に関する日本特許分類（FI）
G16Y の新設について」査を行うとともに、プラットフォーム活用の目的である

https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/

マッチングを特許分析と非特許情報を活用してマッチン

bunrui/fi/iot_fi_sinsetu.html

グ候補先企業を選定する方法について検討した。
これまで、知的財産部門は特許分析業務を通じて、自4） 韓 国 特 許 庁 https://www.kipo.go.kr/upload/
popup/patent_devide_05.html

社の研究開発戦略に貢献してきた。冒頭で紹介した通り、

5） 2018 年度情報検索委員会第１小委員会，知財管

産学官いずれにおいても知的財産のオープン化を介した理 Vol.69 No.8「IoT 関連技術の特許分類に関す

オープン・イノベーションが活性化している現代においる研究」，pp.1144 ～ 1159（2019）て、今後は特許分析がオープン・イノベーションを更に

6） 特許庁「IoT 関連技術に関する横断的分類の新設」

促進する役割を担うことになると思われる。本稿では研https://www.jpo.go.jp/system/patent/gaiyo/

究の一部しか紹介できなかったが、3.4 章に記載した

bunrui/fi/iot_sinsetu.html

KW 指数（マッチングを図る技術分野に対応する母集団

7） 世界知的所有権機関（WIPO），「WIPO IP PORTAL」

を特許検索で作成し、さらにこの母集団に含まれる出願

https://www.wipo.int/classifications/ipc/

人ごとに、所定の分析キーワードを含む文献の割合をと

ipcpub/して算出したもの）を用いた分析を行っている。詳細に

8） 前掲注記１）

ついては、JIPA から発刊されている「知財管理」誌を

9） 前掲注記３）

参照されたい。

10） トヨタ自動車株式会社，「トヨタ自動車、燃料電池関連の特許実施権を無償で提供」

4

おわりに

以上、2019 年度 JIPA 情報検索委員会の研究活動

11） トヨタ自動車株式会社，「ハイブリッド車開発で培ったモーター・PCU・システム制御等車両電動の中から 2 つのテーマを抜粋し、成果の一部を紹介し化技術の特許実施権を無償で提供」

た。2019 年度の活動内容としては他にも、AI 活用に

https://global.toyota/jp/newsroom/

関する研究、IP ランドスケープに関する研究、知財情

corporate/27511695.html

報人材に関する研究を行っており、その成果は「知財管144https://global.toyota/jp/detail/4663446

12） Microsoft 社，「Azure IP Advantage」

https://azure.microsoft.com/ja-jp/overview/
azure-ip-advantage/

PROJECT-16K03882/16K038822018hokoku/
25） 西谷亨，「大企業による特許開放がものづくりを

13） 独立行政法人工業所有権情報・研修館，「開放特元気にする－川崎発の知財ビジネスマッチングモ

許情報データベース」

デル－」，知財管理，Vol.64，No.4，pp.537 ～https://plidb.inpit.go.jp/547（2014）

14）「WIPO GREEN、日本 10 社が環境技術開放
開発成果を有効活用」，日刊工業新聞，2020 年２

honbun/2014_04_537.pdf26） 伊藤和良，「川崎モデル」と称される , 中小企業搬

15） 独立行政法人日本貿易振興機構，「国際ビジネス
マッチング」

送型支援の生成と展開について，日本知財学会誌，Vol.12，No.3，pp.50 ～ 60（2016）

https://www.jetro.go.jp/ttppoas/indexj.html（URL の参照日はすべて 2020 年 7 月 26 日）

16） 国立研究開発法人科学技術振興機構，「J-STORE」
https://jstore.jst.go.jp/
17） 世界知的所有権機関，「WIPO GREEN」
https://www3.wipo.int/wipogreen/en/
18） 国際連合工業開発機関東京投資・技術移転促進事務所，「サステナブル技術普及プラットフォーム（STePP）」
http://www.unido.or.jp/activities/
technology_transfer/technology_db/19） アスタミューゼ株式会社，「アスタミューゼ開放
特許情報」
https://astamuse.com/ja/patent/opened/
list20） IP Nexus 株式会社，「IP Exchange 知的財産権（IP）の購入、販売、ライセンス」
https://secure.ipnexus.com/ja/search21） 株式会社知的財産取引所，「IP SHOWCASE」
https://www.ipshc.com/top22） ナインシグマ・ホールディングス株式会社，「テクノロジーサーチ」
https://ninesigma.co.jp/service/technologysearch/
23） ナインシグマ・ホールディングス株式会社，「テクロス」
https://tecross.biz/24） 米山茂美，「アウトバウンド型オープン・イノベー
ション活動とイノベーション成果の関係に係る研究」，科学研究費助成事業データベース

2018 年

実施状況報告書https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-

YEAR BOOK 2O2O 145

2

特許情報の高度な活用

月 12 日，朝刊，18 面

http://www.jipa.or.jp/kaiin/kikansi/