知財データの戦略的活用のための組織と人材の開発
Development of organization and specialist for analysis on strategic IP management
東京大学政策ビジョン研究センター教授
PROFILE東京大学政策ビジョン研究センター客員研究員
PROFILE

1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、2015 年現在、
政策ビジョン研究センター教授（副センター長）、工学系研究科技術経営戦略学専攻教授（兼）、東京大学産学連携本部本部長、東京大学安全保障輸出管理室支援室室長、日本知財学会理事・会長、内閣知的財産戦略本部 検証評価企画委員会座長（産業財産権担当）等

平井祐理

東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻修了。博士（工学）。同大学先端科学技術研究センター等を経て、現在同大学政策ビジョン研究センター客員研究員。

はじめにしていないことも多い。しかしオープン＆クローズ戦略等を実行しようとする際には、自社がどういう技術資産を保有しているのか、それぞれの技術資産がどういう関日本の企業の知的財産部門は変革の時代を迎えてい係を有しているのか、自社の研究開発組織が狙いとするる。「特許の出願権利化などの一連の業務は、社内で行技術資産の形成に向けて、効果的に研究を推進できていう必要はなく、知財戦略の企画・立案・実行のみを社内るのかどうか、などについて、さらに競争相手の対応すで行えばよい」とする大手エレクトロニクス企業も現れる情報も客観的に把握する必要がある。ている。これは極端な例かもしれないが、知財戦略を軸

このような技術資産の状態の把握のためには、様々なとする知財部門の体制整備は、程度の差こそあれ多くのソースからの情報分析が必要となるが、研究開発情報が企業で意図され進められている。この体制整備によって反映する特許データや意匠データを利用することは有効実行すべきと考えられている知財戦略の例としてよく引であることはいうまでもない。さらに最近は企業間の戦き合いに出されるオープン＆クローズ戦略はその代表例

略的関係性の分析についても、特許データは有効な情報である。

しかしこれらのソースになることが分かってきている 2。

オープン＆クローズ戦略 1 などの先端的な事業戦略に取り組むためには自社の技術資産を 2 つに分割して使データを実際に企業内で有効に活用できているかというと、そうとはいえない。

用することが必要になるため、自社技術の分析と、他社

ここでは企業が戦略構築のために知財データを活用す技術との競合や連携の可能性などの客観的把握が必要とる際に遭遇する課題と解決方法、特に戦略的分析を担うなる。しかし多くの製造業では、従来技術を極力占有す組織と人材について述べる。

ることを方針としていたため、保有技術の客観的把握は必ずしも必要なかった。このため企業は自社の技術がどのような状態で存在しているのかについてしっかり把握
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小川紘一「オープン & クローズ戦略 日本企業再興の条件」
翔泳社（2014）

2

渡部俊也「イノベーターのための知財マネジメント」白糖書房（2012）いえる。第一はいうまでもなく知財データの分析の能力である。知財の制度などの知識とともに、ある程度の大寄稿集３2

知財データの事業戦略への活用の視点

量のデータを処理する際のプロセスや統計的な考え方などは理解しておく必要がある。しかし前述したように、データは、これらの目的ではそのままでは利用できない

これだけでは意味のある分析はできない。必ず研究開発場合が多い。実施しようとする分析の観点にあわせて組織についての深い理解や、事業戦略における知財戦略データセットを整備しなおすことが必要になる。また自の役割や、オープン＆クローズ戦略など様々なイノベー社の知財管理データについても、特許等であれば権利化ション戦略に通じていること（あるいはそういうスタッ中間処理や職務発明対価の管理など、実務上不可欠な業フが参加していること）が必要になる。

務には利用できるようになっていても、独自の観点で分析を行おうとすると、やはりデータセットを整備しなおさないとならない。これらはそれなりに手間のかかる作

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どのように戦略知財分析グループをつくるのか業であり、自社内に分析スタッフが配置されていないと実行は困難である。

知財データ分析能力を有し、事業戦略や研究開発組織公開データからの分析であれば、知財情報サービスにマネジメントに通じた「戦略知財分析グループ」をどの従事している企業や、知財情報分析に強い弁理士事務所ように構成したらよいのだろうか。現在このような試みなどが、顧客の要望に応じてデータの分析を行ってくれを行っている企業は先進的であり、それほど多くないとる。パテントマップの提供などは従来から行われてきた見られるが、双方に通じた人材は現状ほとんど存在しなが、最近では引用関係や技術分類などの情報を用いて、いため、代替的にそれぞれの専門性をもつスタッフの組様々な指標やマップを提供するなども行われている。しみ合わせで対処しようとしていることが多いものと思わかしこれらの指標やマップについても、それが何を意味れる。よくあるのはグループリーダーに戦略知財マネジするのか、どうやって算出されているのかなどが把握でメントを理解している人物をすえて、あと部下に知財制きていないと、解釈を間違うことにもなりかねず、外部度に詳しいスタッフと、統計分析などの素養のある分析の提供する分析を鵜呑みにする形で経営情報として取り担当をつけて戦略分析に従事させようとするスタイルで込むのはリスクが大きい。

あるが、この場合リーダーに分析の素養が全くないと、では自社内で分析を行おうとした場合、知財データを漫然と分析していても、戦略構築に資することにはな有効な分析の企画や指示がなかなか出しにくいということもある。

らない。筆者らは大学で企業の知的財産マネジメントを

筆者は企業の要望で知財データ分析ツールの開発を行

データに基づき観察する研究を行っているが、いくら大うことが良くあるが、企業戦略の理解とデータ分析の実量のデータがあっても、それを統計的に検証する仮説が務の間にはかなりのギャップがあり、共同研究計画を具あってはじめて意義のある分析が可能になる。観察しよ体的に立てるまでに、そのすりあわせのため何度もミーうとする対象が収集したデータが、何らか特徴量で説明ティングが必要であるのが通例である。しかしいったんできるとする仮説が必要なのだが、今後人工知能が相当仮説ができてしまうと、検証にはそれほど時間を要しな程度発達しない限りは、このプロセスは避けて通れない。

いといったことも良くある。やはり最低限は、マネジャー

研究開発組織マネジメントや事業戦略に活用する場合も側が分析の基礎を理解し、分析スタッフは経営戦略や研同じで、これらの視点からなんらかの仮説をもって分析

究開発組織のマネジメントの基本が分かっていることがして、初めて経営に資する成果を得ることができる。

望ましい。ということを前提とすると、企業において知財データこのような人材育成をできるだけ効果的に行うための分析に従事するマネジャー（またはそのグループ）にに、筆者らは、オープン＆クローズ戦略などの経営戦略必要とされる知識とスキルは大きく分けて 2 つあるとを学ぶコース「戦略タスクフォースリーダー養成プログ

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データによる分析と評価

特許庁や特許情報サービス事業者から得られた知財

ラム」3 を開発し、今年 5 月より本格的なプログラムのらった。課題としては、①発明者間の関係（3 社の発明実施を進めているが、この中でリーダー候補の中堅マネ者ネットワークの相違点や中心人物等）についての考察。

ジャーを対象に、知財データ分析の演習プログラムを試②描画した発明者ネットワーク図と Excel「発明者デー行的に実施した。以降にこの内容と結果を要約する。

タ」タブのデータを用いて、発明者のネットワーク図上の位置とネットワーク変数（中心性や拘束度）との関連

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特許データからネットワーク情報を抽出して分析する演習の試みについての考察。③発明者のネットワーク図上の位置と被説明変数（パテントスコアと特許件数）との関連に着目し、どのような発明者のパフォーマンスが高いか考察

演習テーマとしたのは、企業の公開特許データをもすることの 3 点とした。とにして共発明関係のネットワークを組み立て分析する

これらについては正しく分析を行うことで、①社外といったものである。ネットワーク理論は数学では行列の発明者とつながりを持つ人物が高いパフォーマンスをの計算として記述できることから、様々な数学的な変数発揮すること、②社内の発明者とコミュニケーションをが厳密に定義できる。これらの変数を用いて、さまざま取りやすい位置にいる人物が特許を多く出願しているこな人間社会におけるつながりを分析することが行われると、③多様な情報を入手できる位置にいる人物が良い特ようになった。このような社会ネットワーク理論は、も許を出願していることなどが読み取れる。受講生はネッ

ともと社会学の世界で発達したものであるが、最近経営トワーク分析を行ったことのあるものはほとんどいな組織論などに取り入れられ、さらに知財マネジメントなかったが、予習してきたことと、各グループに対するイどにも応用がされるようになってきたもので、まだ実務ンストラクターの指導によって、2 時間の演習のあいだには取り入れられていない新規な分析方法であるといえに、これらの結論のおよそ半分程度は自ら導き出すことる。

ができた。

現在の知財情報サービス事業者から提供されている分
析メニューには、ネットワーク系の変数は含まれていないのが普通である。まだ知財データへの適用が始まったばかりであることに加えて、10000 件の特許分析を行う際に行列計算を行うと、10000 × 10000 と 10億の計算となることから、計算機負荷が大きくなるので、取り扱いが厄介だということも、まだ利用されていない背景としてはある。一方研究開発組織の分析においては、ネットワーク分析は大変重要な知見を与えてくれることが分かっており、企業の戦略知財分析のメニューとして図１構成された共発明ネットワークは有力なものであるといえる。
今回演習で用いたデータはクラシエグループ 3 社の特許データで、2011 年 8 月から 2015 年 4 月公開分までで 186 件、うち、上記 3 社に所属する発明者103 人を含むものである。ネットワーク分析のプログ
ラムは Windows 用プログラムとして公開されている「UCINET」を指定した。27 人の受講生を 4 人程度からなるグループに分けてそれぞれに課題に取り組んでも3262

http://pari.u-tokyo.ac.jp/unit/iam_stfl/index.html

図２

グループ演習での討論寄稿集３

受講した受講生の感想としては「特許データからだけでも様々なことが解析可能なことが分かった」「このようなデータ分析で組織の特徴を調べることはしたことがデータによる分析と評価ないので新鮮であった」「発明者情報を通じた他社分析・ネットワーク分析を行うことで、研究者特性やパテントの質などとの相関分析が可能なことが分かった」「研究の戦略やリソースチーミングなどに利用できそう」「ネッ
トワーク分析での企業の情報はかなり分かるし特許を分析することによりその企業のキーマンやつながりがわかってしまうことが分かった」「データ視覚化の効果や人のつながりは上手く活用すれば、発明創出に役立てられることが分かった」「ネットワーク性と発明の質・件数は関連があることがデータを通じて再確認できた」な
ど、新鮮な内容を、興味を持って理解できたものと思われた。

5まとめ

競合他社に、自社が把握している以上に、自社の研究開発状況や戦略内容と進捗などを把握されていたとす
れば、それは競争優位を望むことはそもそも難しくなる。公開されている特許などだけでも実際に適切な分析によってそのようなデータの取得が可能になることは、深く認識しておく必要がある。現在の分析技術の進歩によって、特許情報から組織に相当する情報が抽出できるようになりつつあるし、従来は統計データ分析の対象になりにくかった意匠権なども対象として十分利用できることも分かってきている。経営戦略に資する知財部門の役割として、戦略的な知財分析は必須の要素になりつつあるのではないかと思われる。そのための組織作りや人材育成が望まれる。
本稿ではそのような組織の備えるべきスタッフの素養と、人材育成のための簡便な研修の結果を報告した。今後もこのような試みに取り組み、企業の戦略的知財分析の機能向上による競争力強化に貢献できればと考える。

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