概念検索は役に立たないのか？
Is a concept search useless?
六車技術士事務所
PROFILE

六車正道

約 36 年間、日立製作所において特許情報の活用企画と実務を担当し、2006 年 2 月に技術士事務所を開設し、特許情報の活用促進に関するコンサルタントに従事。講演や著作多数。PatentCity の運営者。技術士（情報システム）。
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1

所長

はじめに

“mailtomug”［検索］050-8012-2416

フトウエアでは繰り返し回数がどれほど多くても全く損耗しない。人は 10 種類の要素を使う 10 進法を使って 7,8 桁程度までの取り扱いが得意である。コンピュー

昨年末までに公表された概念検索の使いこなしに関す

タは 2 つの要素を使う単純な 2 進法を使い 32 桁とかる論文を集めた記事がある１）。これを見ると概念検索の64 桁という膨大な計算を楽に行なうことができる。そ利用に関する記事は筆者の執筆したものが非常に多いこして現在のコンピュータ社会は、基礎部分でコンピューとが分かる。筆者は、現存する概念検索システムは実用

タに 2 進法による計算をさせその結果を人間の得意なになる程度の再現率をすでに備えているものがあり、そ10 進法として表示させることで成立している。

れらは比較的手軽に利用できるものなので研究開発者や文書の類似度の比較においても人とコンピュータはそ特許調査員を含む多くの人に利用されるべきであると考れぞれ得意の手法を利用するべきであろう。つまり、人えている。しかしこの考えは、特許情報の関係者は必ずはキーワード間の関係を表す複雑な文法を使うが、コンしも受け入れていないようである。概念検索は本当のとピュータによる概念検索はキーワードの出現回数を数えころ役に立たないのだろうか？

上げる方法を用いる。概念検索が文法を扱わないという

そこで今回は、なぜ筆者は概念検索に対してこのよう理由で劣っているという考えは、過度に人間のやり方をに旗をふって応援しているのか明らかにすることを通し真似させようとする偏った考えであると筆者は考えていて、概念検索を理解する一助になることを計画してみた。

る。
ところで、キーワードの出現回数を数えることで「ぼっ2生物と機械のやり方の違いちゃん」の面白みが理解できるだろうか。出来るはずがない。それは目的が違う。
情報検索が求めているのは文章の面白みの理解ではな

生物のやっていることと類似のことを機械が実現する

く、文章が似ているかどうかである。固定翼にしたこと場合、似ている点と異なる点がある。よく言われる例でで小鳥のように優雅に空を飛ぶことはできないが、驚くあるが、飛行機は羽根の断面の形は鳥を真似したが、羽ほど遠方まで大量の物資を高速で運ぶことができる。特ばたくやり方は真似せず固定翼にすることで成功した。

許情報も概念検索による利用を進めることで、文章の類羽根を羽ばたくことまで過度に真似した多くの人の試み

似性については大量で迅速に活用できるようになるはずは全て失敗に終わったのである。

である。

人は複雑な論理を扱うのは上手だが、単純労働の繰り返しは下手であり間違ったり怪我をしたりする。一方、機械は逆で単純作業の繰り返しほど上手であり、特にソ220

Ｑ；キーワードの「重み付け」は様々な観点があるので寄稿集２3

ま質問文に使うということである。

重み付けは知的な活動コンピュータに出来るはずがない。
Ａ；似ているかどうかの観点での重み付けである。その判断するものであり、論理は明快である。したがって、ため、質問文中と対象特許のキーワードの回数は多い方機械の動きは全て理解したいと考える多くの利用者（検が重要で、データベース全体においては回数の少ない索者）は頼りにし易い。しかし、単純であるために再現キーワードが（識別性が高いので）重要として重み付け率を上げるには多くのノウハウを必要とし、上手に利用られる。

するのは容易ではない。

Ｑ；「システムが自動的に」行うのでは利用者の意志がこれに対し、概念検索はキーワードの有無に加えて入っていない。

それに重み付けする、つまり重要度を取り扱うので検索

Ａ； 質問文に利用者の意志を含めることができる。意式よりも知的と言えよう。その結果、利用者の意図をく志の入っていない適当な質問文を使っておいて、自分のみ取ったような検索結果を比較的容易に得ることができ欲しいものが出てこないというのは間違った使い方である。

る。請求範囲や要約文や明細書全文を質問文に使ったり、特許番号指定などの概念検索は利用者の意志の少ない不3.1

概念検索とは何か？

明瞭な質問になっている。

「概念検索」は質問として利用者が与えた「短文」のＱ；「類似」かどうかは専門家が行なうべきもので「計算」中からキーワードを抽出し、それに「重み付け」を「シなど出来るはずがない。

ステムが自動的に」行ない、それに基づいて対象特許のＡ；最終判断はコンピュータによるラフな評価だけでな「類似度の計算」を行い、得点の高い方から表示するもく、技術や法律の専門家による判断が必要なことは当然のである。ところがこれを納得できないと言う人がいる。

である。検索式はキーワードの有無の判断であり、概念概念検索を使いたがらない人は、上の「検索は有無だけでなく重み付けを加えた融通性のある判」を付けた事項に違和感を持つようである。
以下にその違和感をＱとし、回答をＡとして纏めてみ断をしているが、専門家の総合的な判断とはレベルが違う。

た。
Ｑ；「概念検索」といかにも心があるような言い方をするのはおかしい。
Ａ；我々は鳥も飛行機も「飛ぶ」と言う。世の中では「コ3.2 「知的」と言えるのか？
ところで、概念検索を含むコンピュータの活動を知的と言って良いのだろうか？

ンピュータの判断は・・・」などの言い方もされるが人現代の理工学においては、コンピュータが利用者の意のように心で判断している訳ではない。一方、概念検索

図を取り扱うとか、利用者の表立った行動の裏の思いをはキーワードの有無だけでなく、キーワードに重み付け取り扱うことを知的と言っているようで、「賢い」といをして利用者の意図（希望する技術概念）を察知したよう表現もされる。

うな結果を示すことができる。したがって、概念検索とものごとの判断において 0 か 1、有りか無しという言ってもそれほど間違いではないと考える。

2 つに分けるのは最もシンプルであり、コンピュータはＱ；手持ち特許に近いものを探す場合は質問文を「短文」取り扱いが得意である。しかし人間は、単純な 0 と 1で作るなど不要のはずだ。

ではなく、その間に膨大なグラデーションを認識するこＡ；人に頼む場合、手持ちの特許のどの部分の似ているとができ、その組合せにより知的活動が生じる。

ものが欲しいか伝えれば焦点の定まった良い結果を得る

音の有無だけの記録、再生ならばボツボツという音がことができる。検索式も概念検索も同じでポイントを絞聞こえるだけで音楽にならない。しかし、CD（コンパる必要がある。概念検索はポイントを示す文章をそのまクトディスク）で情感のこもった音楽を記録、再生できYEAR BOOK 2O15 221

検索の高効率化と精度向上

検索式は、質問として与えたキーワードの有無だけでるのは、システムが約 2 万分の 1 秒ごとに音の大きさ

また IDF は Inverse（または Inverted）Documentを最大 1023 種類の大きさに分けて記録するからであFrequency であり、あるキーワードがデータベース全る。非常に短い時間ごとに大きさを数百の大きさに分け体において使われている特許件数を、そのデータベースて記録する（重み付けする）ので、感情表現を盛り込ん全体の特許件数で割った値の逆数（の対数値）である。

だ音楽として聞くことができる。

IDF が大きいほどデータベース全体で珍しいキーワード検索式ではキーワードの有無しか扱えない。しかし、といえる。

概念検索では TF・IDF と言われる技術によりシステムがキーワードに重み付けを与える。筆者がその方法に筆者はこれまで質問文は短文が良いと主張してきた。

そって計算してみたところ 2）、ある質問文のキーワード

これは、長文よりも短文の方が利用者の意志が反映され中、TF・IDF 値が最大のものは 13.58 であり最小値易いということである。ある特許の長い明細書を示しては 0.075 であった。その差は約 180 倍となる。CD

これに近いものを探せというだけでは、長い明細書の中の場合と比較するのが妥当かどうか分からないが似た値のどの部分に焦点を合わせれば良いのか明確でない。人である。に依頼する場合もそうだし、ましてやアタマの悪いコン

質問文中のキーワードが 10 個であれば 10 次元の座標において方向と大きさを持った値として質問が表現さピュータではなおさらである。350 文字程度の要約でも似たことがいえる。

れ、類似の値を持つ特許が回答の上位にランクされる。

これに対して、概ね 30 ～ 80 文字程度の短文にする

キーワードの有無だけで判断する検索式に比べて知的なことで多くの場合、利用者の意志を明瞭に絞り込める、検索が行なえる、と言って良いと考える。

つまり知的な質問文になる。
ただし、この数字は絶対的なものではない。つまり、

3.3

重み付けの方法

必要なキーワードが適切に使われているものであればこTF・IDF によるキーワードの重み付け法を簡単に説れよりも長い文章でも構わない。以下、複数のキーワー明する。図 1 はその定義を示す式である。TF は Term

ドとその得点を「キーワード分布」という。質問文のキー

Frequency の略であり、質問文の中で使われている各ワード分布が検索目的と一致していれば、長い質問文でキーワードの回数（頻度）である。TF が大きいほど重も構わない 3）。ではなぜ筆者は「質問文として短文が適要なキーワードとなる。

している」と主張しているかと言えば、短文にすることところで、使用回数の多いキーワードが必ずしも重要で不要なキーワードの入る余地が少なくなり、キーワーではない。しかしコンピュータに適した方法であるのでド分布が目的とずれない質問文、つまり良い質問文にな採用されている便宜的な方法と考えればよい。利用者とることが多いからである。

してはそれを承知して質問文を作る必要がある。車で道路を走るにはルールがあり、それに従えば上手に運転できる。

4

知的プロセスは説明し難い

なお、データベース中の各特許における TF はその特概念検索は、キーワードの単純な有無でなく、知的な許の中に出てくる各キーワードの回数である。
ＴＦ

ＴＦ・ＩＤＦ＝キーワードの出現回数

ＩＤＦ

＊log

１
キーワードの使われている特許件数
データベース全体の特許件数

図１

222

ＴＦ・ＩＤＦの定義

できる。一方、質問文 2 のように「自動取引システム」る。のキーワードを追加するとそれが強くなり過ぎて、「自動取引」に関する様々の特許が上位に来て、その結果「最コンピュータにより複雑に制御された詳細を理解するこ大許容値」まで絞り込まれた特許の順位が下がる結果にとは多くの運転者には困難である。さらにブレーキも複なる。”

雑な制御がなわれ、ハンドル操作も支援だけでなく自動一方、検索式の場合も選択したキーワードやそれらの化さえもなされようとしている。もし、複雑な制御を理論理関係の説明を求められるが、この場合は論理関係が解できないから事故が心配と考えるならばとても運転でand,or のようにシンプルであるために比較的説明し易きないだろう。現実に多くの人が安心して運転している

い。のは、製造者への信頼と安全に使えている実績への信頼（2）なぜそこまで見たか？

があるからであろう。

ある検索式で回答が 1000 件を超えれば、もう少し概念検索も製造者が信頼に足ることを研究し PR すべ減らすために多くの場合は追加の条件で and 検索をしきだが、利用者も有益な使い方を探求すべきと考える。て例えば 150 件まで減らしてその全件を目視チェック

なぜなら、自動車ほど一般的なものではないから製造者する。のコスト負担も限定的だろうと考えても良いし、製造者

しかし概念検索の場合は、類似度の高い順に回答されだけでは分からない領域があると考えても良いし、そうるものであるために、ランクの低いものを含めると該当した方が利用者自身のメリットになる、と考えても良か

件数は多くの場合 100 万件を超える。このため類似度ろう。の高い、つまりランクの上位何件までを目視するか利用TF・IDF の論理を一応は理解していても、複雑であ者が決める必要がある。目視件数の正確な決定は過去のるために自分が与えた質問文が妥当なのか判断し難く、経験に基づくかなり高度な判断であろうが、経験が少なまた検索結果をどう扱えば良いのか分かり難いことがあくても適当な件数で止めることはできる。いずれにしろ、る。複雑になってしまうことは、知的であることの避けその合理的な説明は難しい。

がたい宿命でもあるようだ。

目視件数の決定は、質問文の内容の妥当性と限定性の（1）なぜその質問文にしたか？

2 つの観点で決めることができると考えている。内容の前章でも説明したとおり概念検索の質問は短文が良い

妥当性とは目標とする技術と質問文のずれである。限定のだが、短文であるために文章中のキーワードが少し異性とは技術的な細部まで絞り込んであるかどうかというなるだけで結果に大きな影響が出る。調査結果の良否にことである。

関わらず、質問文選択の理由を説明するのは容易ではない。例えば以下 2 つの質問文で考えてみよう。
質問文 1「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容値を入力できる」
質問文 2「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容値を入力できる自動取引システム」
質問文 1 で上位に妥当な特許が見つかり、2 ではその順位がずっと下だった場合、なぜ質問文 2 では「自動取引システム」を付けるのが不都合なのか問われても合理的な説明が難しい。

実際の利用に際しては、次のような逐次推定方式とでもいうやり方で目視件数を決めることができる。
① 10（～ 20）件までにヒットあり⇒ 50 件近くまで見る
・その後はヒットなし⇒ 50 件で終わり⇒別の質問文を検討
・30 件付近にヒットあり⇒ 100 件まで見る
・60 件付近にヒットあり⇒その後なければ 100 件で終わり・100 件近くにヒットあり

あえて言えば次のようになろうと思われる。“質問文⇒「質問文が絞られていない」

1 の複数のキーワード群の意味する技術範囲には「自⇒さらに 150 件目まで見る動取引システム」がすでに含まれているので、旨く検索② 10（～ 20）件までにヒットなし、近い内容の特許

YEAR BOOK 2O15 223

検索の高効率化と精度向上

例えば、車のエンジンの基礎は誰でも理解できるが、寄稿集２システムであるがゆえに説明し難い、理解し難い点があ

はある（2）キーワードによる検索⇒ 50 件目まで見る
・30 ～ 50 件目にヒットがあった⇒ 100 件目まで見る
・50 件まで見てもヒットがない⇒別の質問文を検討

技術内容指定の調査である限り、データベース検索を行なっても最終的には目視チェックで必要な特許に絞り込むステップが必須である。検索だけで必要なものに絞り込むことは不可能である。
データベースでは検索キーとしてキーワードを使える③ 10（～ 20）件までに近い内容がない

ため、IPC や FI 記号などよりも狭い範囲に絞り込むこ「質問文がずれている」 ⇒別の質問文を検討とができて便利である。しかし、狭く絞り込むほど必要なものが漏れる恐れが大きくなるので一定以上に絞り込

技術的な絞り込みの少ない質問文では、300 件目やんではいけない。

500 件まで見ても頻度は低いが類似の特許が見つかる

本題から少しそれるが、データベース検索ではノイズことになる。そのようなワイドレンジの概念検索は検索ゼロ、漏れゼロはできないし、目標にしてはいけないと式による検索と似ている。

筆者は考えている。ノイズから教えられ、得た知識を使っ概念検索が上手に使えた場合でも合理的な説明が難して別の条件で検索することで調査全体の再現率を上げるい場合がある。これは、調査員に技術内容の詳細を指定ことができる。逆に、検索で漏れゼロを目標にすると目する調査を依頼する場合と似ている。それは知的な調査視件数が多くなり過ぎて、コストがかかり過ぎる。

依頼だからである。これに対して、あるキーワードを持っなお、データベース検索で IPC だけを使って検索すているとかある IPC（国際特許分類）の全件ピックアッるのであれば IPC 仕分け紙資料と同じ絞り込みとなる。

プなどの単純な依頼は内容の説明が簡単である。

漏れは減らせるだろうが、大量の目視チェックが必要になりコスト高になる。

5

データベース検索は大まかな絞込み（3）概念検索
概念検索も大まかな絞り込みの手段であり、目視チェックが必須である。

あらゆる調査と同じく、特許調査も何かの手がかり

難しそうな名前をしているために「概念検索はノイズを使って対象を大まかに絞込み、それらの詳細内容を目や漏れの無い完璧な検索が行なえるべきである」とか、視して最終的に必要なものを見つけるという 2 つのス「概念検索は文法を理解すべきである」などの主張はせっテップが必須である。データベース検索も大まかな絞り

かくの素晴らしいシステムの適用範囲を狭くするだけの込みであり、その後には目視チェックが必須である。人ことである。機械に適した使い方をすれば良い。

による目視チェック不要の調査は極めて高度な人工知能

概念検索の絞込の例； 「半導体を冷却する」と「半が出現するまではあり得ない。

導体で冷却する」の違いを人間は文法で理解できるが、（1）IPC 記号による調査コンピュータに理解させるのは困難である。現在の概念20 世紀末までは、「人手による紙資料の調査は再現検索ではこの違いを取り扱うことはできない。

率（精度）が高いが、コンピュータ検索（データベース

表１はこの 2 つの質問文で概念検索を行なった結果検索）は低い」と多くの人が言っていた。これは、人手であるが、全く同じ結果である。これを見て、概念検索による紙資料の調査では絞込みの手段が IPC であったは使いものにならないと考える人がいるかもしれない。

ので目視件数がコンピュータ検索利用よりも多かったこ

しかしこれは概念検索の特徴を生かしていない利用の結と（および紙資料が明細書である調査では内容チェック果と見るべきである。

が徹底できた一方で初期のデータベースでは明細書の参照が出来なかったこと）が上げられる。

表２は「半導体を冷却するフィン」で概念検索した結果であり、表３は「半導体のペルチェ効果で冷却する」の結果である。両者を見比べればそれぞれ検索目的（＝224寄稿集２

表１

質問文「半導体で冷却する」と「半導体を冷却する」の概念検索結果※システム；Shareresearch（シェアリサーチ）

表３

表４

検索の高効率化と精度向上

表２

質問文「半導体を冷却するフィン」の結果

質問文「半導体のペルチェ効果で冷却する」の結果

質問文「半導体のペルチェ効果で冷却する衣服の結露対策」の結果質問文）に近いものが出てきていることが分かる。

表３も同様である。

表２の中には「半導体で冷却する装置のフィン」も出

なお、類似特許が多い場合には、さらに絞り込んだ質てきているだろうが、それは目視チェックでノイズとし問文を使うのが良い。例えば、表４は「半導体のペルチェて落とせば良いだけのことである。技術的には異なるが効果で冷却する衣服の結露対策」で検索した結果である。

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全てが目的に合ったものではないが、目的に近いものがは貴重なものである。絞込検索の併用は概念検索と検索散見される。

式の組合せの意味を持つものであり、努力の注入できる余地のある部分である。このようなことは、概念検索をいかなる調査もデータベース検索も、まず最初に大まかな絞り込みを行い、最終的には目視チェックで必要

実際に調査ツールとして使っている利用者でないと分かり難い問題であろう。

なものだけを選出することが必要である。概念検索だけ

僭越かもしれないが、概念検索システムの製造、開発が特にノイズが多い訳ではない。ノイズや漏れの多寡は者におかれては利用者からの良いシステムにするためのデータベースの選択と使い方による。

提案を進んで吸収されることをお願いしたい。ローマは１日にしてならず。ピアノもチェンバロ（ハープシコー

6

優れた製作者が優れた利用者ではないド）などの先立つ楽器があり、（たぶん）その利用者の声を聞き、改良を重ねてこそ現在の地位を勝ち得ているはずである。

ピアノ製造者が優れた演奏家ではない。車の設計者や製造者、販売者が優れたドライバーではない。利用者が使い方を研究して製造者にフィードバックすることで良7進化する概念検索システム

いシステムに発展していく。数多く使って問題点を指摘し、改善を働きかけないとそのシステムは良いものにな

いくつかの概念検索システムでは再現率向上のためらない。その結果もっとも損するのは利用者である。にチューニングが行なわれており、より賢いシステムに製造者もそれなりにがんばって良いものを作っているなってきている。

はずだが、利用者の視点での知識がないのだから一定以実例で紹介する。表５は４章でも紹介したものである

上は問題点に気付かないし改善しようがない。それを製が、「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許造者の怠慢だと言っていても良いものができないだけで容値を入力できる」を質問文として 2010 年頃に検索あり、被害者は利用者である。

した結果である。近い内容の特開平 10-078992（以ところが、ピアノ使用者の誰もが問題点や改善点に気下 992 特許という）が２件目にある。表６は、質問文付くわけではない。現在の利用法より上手な使い方を求を「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容めて研究的な利用を自ら行なった人だけがそれらに気付値を入力できる自動取引システム」というように「自動くことができる。問題点や改善点に気付いた人は製造者取引システム」を加えた結果である。992 特許が 43に知らせてやる必要がある。

番目に下がってしまっている。それほど重要とも思われ例えば、概念検索には絞込検索という機能を持ったもない用語を不用意に追加しただけでこのように大きく変のが多い。これは IPC やＦＩ記号、さらにはキーワー化している。当時はそんなものだと考えていたが最近大ドや出願人などで限定した狭い範囲の特許を対象に概念きく改善されている。

検索を行なうものである。この機能は概念検索そのもの

表 7 は 2015 年に「自動取引システム」を加えた質ではないので、システム開発者から見るとそれほど面白問文で概念検索した結果である。以前から近い内容の特くないかもしれない。

許と考えていた 992 特許が、43 番目付近ではなく最しかし、利用者にとっては貴重なものである。なぜな上位に来ている。チューニングの詳しい内容は分からな

らば、一般の利用者は概念検索の細部には踏み込めないいが、たいへん使い易いシステムになっていることが推が、何とか他人よりも良い検索結果を出そうと努力する察される。

ものである。それこそが検索者の価値を高めるものであ226ると言える。したがって、手を加える余地の大きいシス

TF・IDF は概念検索の基本であるが、再現率を向上

テムが利用者、とくに専門調査員といわれる人にとってさせるために様々な工夫がなされて使い勝手のいいもの

寄稿集２表５

質問文「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容値を入力できる」の結果※ 2013 年頃実施

検索の高効率化と精度向上

表６

質問文「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容値を入力できる自動取引システム」の結果※ 2013 年頃実施；追加ワードで影響大

表７

質問文「インターネット競り取引で購入希望価格と最大許容値を入力できる自動取引システム」の結果※ 2015 年 6 月実施；追加ワードの影響が少ない

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に発展している。検索式はシステムが単純であり工夫の9余地が少ない。これに対して概念検索は複雑な工程であ終わりにるがゆえに工夫する余地も大きいといえる。
10 年くらい前のことだが「最近のスマートホンって8すでに存在する十分使えるシステムのは電話というよりパソコンだよ」と教えてくれた人がいた。当時私は携帯電話で満足しており、一部のスマホ利用者の使いこなしが難しいとか充電が面倒という話を特許調査に使える程度に十分な再現率を出せるシステ聞き、知人の話しを理解しようとしなかった。最近使いムはすでに存在する。しかし全ての概念検索システムが始めたが、使ってみると確かにスマホはパソコン以上に同じように高い再現率を示すわけではない。検索式によ便利な点がたくさんあり、手放せない道具になっている。

る検索ではシステムによる再現率の違いは少ないが、概ところが、スマホは素晴らしいと教えてくれた知人は念検索では非常に大きい。表８は、筆者が行なったすで当時、「概念検索は何をやっているのか分からないしノの１つである。再現率が 80％のシイズや漏れが多くて使い物にならない。自分は使いたくステムがある一方で、同じ質問文を使って 0％のシステない」と言っていた。この点は彼の認識違いだと考えてムがある。

いる。に公表済みの実験２）

また、使い方によって再現率に大きな違いが生じる。

スマホのアプリには人がしゃべった内容を認知して応再現率を高めるような質問文の作成や使い方をしないと答・支援するものがある。最近はいろんな知的な人工頭目的を達せられないことが多い。

脳の研究が進んでいるようだ。しかし、人の作る文章のしたがって、概念検索と一口に評価するのではなく、文法解釈がずいぶんうまくいくようになった、という話区別して扱うべきであろう。ところがシステムによってはほとんど聞いたことがない。むしろ、ビッグデータのそれほどの差のない検索式の経験を背景に概念検索をひ処理のように人とは異なる論理で動くものを耳にすること括りに見てしまうと訳が分からなくなってしまう。とが多い。

これでは、せっかく良いシステムが存在するのに、利本稿は、「なぜ私は概念検索の旗をふるのか？」とい用者にとって不幸なことである。良いものは良いと正しう題名で書きだしたが、もう少し客観的な題名が良かろく評価しよう。そうすれば、再現率の低いシステムも刺うと考えて途中で変更したものである。

激を受けてやがて良いものになっていくことが期待でき、製造者も利用者も利益を得ることができよう。

表８

生ごみ処理の脱臭関連特許の概念検索※上位 50 件まで目視チェック、※ターゲットは 11 件

システム
検索対象

228ABC

DEF

要約

請求範囲

明細書

明細書

要約＋請求範囲

明細書

明細書

抽出件数

４件

４９８０８６

再現率36％

3682

72０72

55

寄稿集２

参考文献
1） 概念検索の使いこなしに関する論文、六車正道、
情報科学技術協会、情報の科学と技術 65 巻 3 号，検索の高効率化と精度向上

141 ～ 147（2015）2）「技術者のためのアイデア発想支援－－－特許情報を概念検索で使いこなす」、P143、六車正道、発明推進協会、平成 25 年５月（2013）
3） 概念検索はなぜ上手に検索できるのか？、六車正道、Japio YEAR BOOK 2008、2008.11 月

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