情報検索におけるノイズの役割り
─検索式と概念検索のノイズの相違─
Roles of a noise in information retrieval

六車技術士事務所

六車所長

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て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。2017 年 3 月に日本特許情報機構理事長賞。
PatentCity の運営者。技術士（情報システム）
メールフォーム；“mailtomug”［検索］1 はじめに2 ノイズとは何か？

「足の下の地面だけあっても周囲の土地がなければ人2.1

050-8012-2416

ノイズと漏れは歩けるものだろうか？」と孔子が言ったとかの啓蒙的

本稿で述べる情報検索はコンピュータに蓄積された膨な広告が、ある情報雑誌に載っていたのは 40 年近くも大な文書、つまりデータベースを対象として、キーワー前のことである。情報検索におけるノイズ（不要な情報）

ドなどを複数組み合わせて探すことを対象とし、特許番の役割を考えさせるものとして未だに印象深く記憶して号などで一義的に探せる検索は対象としない。

いる。

情報検索における「ノイズ」とは検索目的に合致しな情報検索の揺籃期であった当時、検索結果は数行の簡い情報である。一般的には不要なものであり役に立たな単な文章だけであり、抄録や明細書を見るには 1 件ごいものである。一方、情報検索においてはデータベースとに本やマイクロフィルムを探すという大変な作業が必中に存在しているが取り出せない「漏れ」がありうる。

要であった。そのため検索ノイズをいかに減らすかが重漏れとノイズの少ない検索が上手な検索である。

要な問題であった。そういう状況において、ノイズも価値があるのだという広告は刺激的であった。

特許関係の調査や検索では、ノイズは少々多くても構わないが漏れは極力減らしたい傾向がある。そのために現在は長文の明細書をインターネット経由でわずかはコンピュータから取り出す件数を増やして目視により1，2 秒でパソコンに表示できるので、ノイズの多さは内容を詳細にチェックする件数を増やすことが行なわれ怖いことではない。したがってノイズの積極的な利用はる。ヒット（検索目的に一致した情報）の 1，2 件を得今日においては理解されやすいものと考える。

るために 1000 件以上の特許情報を目視チェックする

情報検索の目的は、質問した課題（検索テーマ）に近ことは珍しいことではない。とはいえ、特許情報の検索い文書を効率よく探すことである。ノイズの減らし方ににおいても調査効率を上げること、つまりノイズを減らついての記事は多いが、ノイズの役割りや利用法についして目視チェック件数を減らすことは求められている。ての記事はあまり見かけない。そこで本稿では、検索式

検索目的に一致する情報の総件数（注） のうち、あるによる検索（論理検索）と概念検索におけるノイズの違検索で取り出し得た件数の割合を再現率と言い、コンいにも言及して、ノイズの役割りと利用法を整理してみピュータから検索で取り出した件数のうちヒットであった。

た件数の割合を適合率や一致率という。情報検索の専門家の間では適合率のことを精度（precision）ということが定着している。一方、特許関係者の間では再現率の高い調査のことを「精度の高い調査」と言う。したがっ186

て特許情報関係においては混同をさけるために精度ということは（極めて特殊な場合を除いて）あり得ない。

う言葉は使わず、再現率、適合率という言葉を使うのが2.3

意味的なノイズ（注）「検索目的に一致する情報の総件数」は、実験的な「半導体の放熱フィンにアルミ板を使っている」もの

検索を除いて、多くの場合誰も知り得ないものであを検索した場合、フィンに銅板を使っている情報はノイる。そこで実際に行なったいくつかの検索で見つけズである。近い内容のものであるが技術の細部が違ってたヒットの合計を仮想的に総件数とみなして再現率おり、意味的ノイズといえる。意味的ノイズが生じるのを計算している。

は検索式や質問文のあいまいさに基づくものであるが、検索者の責任だけとは言い切れない。例えば検索式によ

2.2

ノイズの種類

情報検索におけるノイズを機械的ノイズと意味的ノイズの 2 つに分けて考えることができる。

る検索はキーワードの重み付けが全くできないので、ノイズが多くなるのはシステムの限界であるといえよう。
調査におけるノイズはいろいろ細かな問題もある。例

機械的ノイズとは、インデックス（索引）の不良によえば、検索の質問には合っているが調査目的から見るとるノイズである。コンピュータ内では文章をそのまま検ヒットではないという場合がある。「半導体の放熱フィ索するのではなく、情報検索の効率を上げるために文章ンにアルミ板を使っている」の検索回答の中には、明細をあらかじめインデックスに加工しておく。2 文字ごと書の一部に質問と同じことが書いてあるが、主テーマはに区切るバイグラムインデックスと称する方式では、例何か別のものである場合がある。この場合、質問には合っえば「東京都の人口増加」の文章をインデックス化するているからヒットになりそうである。ところが、調査本

場合、東京、京都、都の、の人、人口……などのよう来の目的はもっと詳細技術を知りたいのだが検索で限定に連接する 2 文字を順次切出してインデックス化する。

し過ぎると回答が無くなる恐れがあるので限定をゆるく膨大な件数の文書をこのように加工して蓄積しておく。

して検索している、という場合、それ以上の詳しいこともし「東京」という質問があると、膨大な文書の全体をを書いてない文書は調査全体から見るとヒットではなく探さなくても「東京」の書かれていた先の文章を瞬時に参考情報、つまりノイズに近い扱いになる。

取り出せるのがインデックスの長所である。ところが、この例では「京都」という質問があった場合にも先の文

しかし、このように様々な（意味的）ノイズも上手に使えば役立てられるというのが本稿の主張である。

章は該当したことになってしまう。この誤りはインデッ

ノイズは不要な情報であると共に、質問に関連する周クスの作成法に基づくもので機械的ノイズの 1 つであ辺情報と言うことができ、使い方によっては次のようなる。この対策として 1 文字や 3 文字ずつの切り出しとことに役立つことが期待される。

か、辞書と組み合わせるなどにより間違いを減らすこと（1）検索結果の判断に役立つがなされており、最近のデータベースではこのようなノ（2）次の検索に役立つイズはほとんど起きないようになっている。

（3）課題の見方を変え得る

一方、意味的なノイズとは例えば「半導体を冷却する（4）アイデア発想に役立つ装置」を探したいのに「半導体で冷却する装置」が出て以上のうち（1）、（2）は多くの場合に行なえるが、（3）、くるようなもの、つまりキーワードは合っているが意味（4）はいつも行えるものではなく、このような使い方が的に見て間違いである情報である。以下論じるのはこのできればさらに有益というものである。

意味的ノイズである。
なお、「ノイズがゼロ」とか「ノイズレス」として紹

図 2-1 はこれらを表すイメージ図である。以下、ノイズの役割りとその活用法を具体例を交えて紹介する。

介される検索システムは今でもときどき見かけるが、それらはここで言っている機械的ノイズがゼロということであり、意味的ノイズのことではない、と考えてまず間違いない。情報検索において、意味的ノイズがゼロといYEAR BOOK 2O18 1872

特許情報の高度な活用好ましいと考える。

（３）課題の⾒⽅を変え得る（４）アイデア発想に役⽴つ以上のうち（１）、（２）は多くの場合に⾏なえるが、（３）、（４）はいつも⾏えるものではなく、このような使い⽅ができればさらに有益というものである。

ヒット
課題の理解検索式

ノイズ

質問⽂

結果の判断
新アイデア

図２－１

図 2-1 情報検索におけるノイズの役割り
情報検索におけるノイズの役割り

図２－１はこれらを表すイメージ図である。以下、ノイズの役割りとその活⽤法を具体例を交え3 ノイズの役立て方て紹介する。
いので、回答全件の内容を目視チェックする必要がある。

あれば 1 件目も 200 件目も重要性にほとんど違いはな

3.1

結果の判断に役立つ

これに対し概念検索の全回答件数は通常は数百万件であ３．ノイズの役⽴て⽅り、コンピュータの論理によってヒットの可能性の高い

検索結果に含まれるノイズは、その検索結果がどのよ３．１ 結果の判断に役⽴つ

検索結果に含まれるノイズは、その検索結果がどのような位置づけにあるのか判断することに役順に並んでいる。このため上位から何番目で目視チェッ

うな位置づけにあるのか判断することに役立つ。これは⽴つ。これは冒頭の孔⼦が⾔ったという問いの答えでもある。

クを終了するかという判断は、そのつど利用者が決定し冒頭の孔子が言ったという問いの答えでもある。
情報検索の普通のやり⽅は次のようなものである。質問を作り直して検索を何度かやり直し、検索結果の中に数件のヒット⽂書が⾒つかり、さらに近い内容の⽂書がいくつか⾒つかり、⼀⽅で多なければならない。このとき、ノイズの状況が目視チェッ
情報検索の普通のやり方は次のようなものである。質くのノイズが残る。そして検索者は、予定した時間や労⼒を勘案して検索を終了すべきかどうか考クを終わりにするかどうかの判断に役立つことになる。

問を作り直して検索を何度かやり直し、検索結果の中にえる。

筆者がやっている判断法は、近い内容やヒットがあれ数件のヒット文書が見つかり、さらに近い内容の文書が例えば、やや厳密さを求める調査では、「妥当な内容の検索を10 回くらい⾏い、約 1000 件の抄録を⾒て、そのうちの半分くらいは明細書まで⾒た。１、２件のヒットと近い内容の特許 10 件

ば少し先まで見て、なければそこで止めるという簡単ないくつか見つかり、一方で多くのノイズが残る。そしてくらい⾒つかった。やるべき検索は⼀応終えた。依頼条件の範囲では最良の結果と⾒てよいと思う方法である。やや細かいことだが次に説明する。
検索者は、予定した時間や労力を勘案して検索を終了すが、もう少し検索して⽬視チェック件数を増やすべきだろうか？」などと考える。
こう考えるのは、⽬視チェックした件数（≒ノイズの件数)の多さが調査の「信頼性の確保」に筆者が利用する Shareresearch（シェアリサーチ）べきかどうか考える。
役⽴ち、依頼者に対しては「信頼性の保証」になりうるからである。当然のことであるがそう⾔えまたは SRPARTNER（エスアールパートナー）では数

例えば、やや厳密さを求める調査では、「妥当な内容るのは、必要なキーワードや IPC またはＦＩ記号、さらには出願⼈などを駆使した妥当な検索式や、妥当な質問⽂による概念検索の場合だけである。
10 件単位で、あらかじめ抄録や代表図面をパソコン側の検索を 10 回くらい行い、約1000 件の抄録を見て、そのうちの半分くらいは明細書まで見た。1、2 件のヒッに読み込んでおき、抄録を見る際には瞬時に次を表示さトと近い内容の特許10 件くらい見つかった。やるべき式による検索でも概念検索でも同じである。

せて見ていくことができる。筆者は 50 件を読み込むよ

このように質問の妥当性と共にノイズの状況を調査案件の終了時期の判断に利⽤するのは検索

ところが概念検索においてはもう１つの利⽤法がある。それは1 つの調査の中で複数回⾏うでうに設定して要約や代表図面などの抄録を、次のように検索は一応終えた。依頼条件の範囲では最良の結果と見あろう概念検索のそれぞれにおいて、どこで⽬視チェックを終了すべきかの判断にも使えることでして見ていく。てよいと思うが、もう少し検索して目視チェック件数をある。

検索式では、ある検索の結果として 200 件の出⼒があれば１件⽬も200 件⽬も重要性にほとん①まず「全一括表示」のボタンをクリックして上位50増やすべきだろうか？」などと考える。
ど違いはないので、回答全件の内容を⽬視チェックする必要がある。これに対し概念検索の全回答

こう考えるのは、目視チェックした件数（≒ノイズの件数）の多さが調査の「信頼性の確保」に役立ち、依頼3件を取り込む。そして上位 10 件くらいまで抄録や明細書を見て近いものが全くない場合は質問が不適切で者に対しては「信頼性の保証」になりうるからである。

あったと考え、（読み込んでいた抄録は捨てて）別の当然のことであるがそう言えるのは、必要なキーワード質問文を考えて概念検索をやりなおす。近い内容のもや IPC または FI 記号、さらには出願人などを駆使したのやヒットがあった場合は、その後も見る。

妥当な検索式や、妥当な質問文による概念検索の場合だ

なお、パソコンに取り込んだ残り数 10 件の抄録や代けである。

表図面を見ないで捨てるのは IT 資源の無駄遣いであり、もったいない、せっかく取り込んだのだから全件

このように質問の妥当性と共にノイズの状況を調査案
件の終了時期の判断に利用するのは検索式による検索でも概念検索でも同じである。
ところが概念検索においてはもう 1 つの利用法がある。それは 1 つの調査の中で複数回行うであろう概念検索のそれぞれにおいて、どこで目視チェックを終了すべきかの判断にも使えることである。
検索式では、ある検索の結果として 200 件の出力が188見よう、と考えるのは間違いであろう。そのようなことは高価な検索者の人件費の無駄使いと考える。
②20～30 件あたりまで見て近いものが無ければ、概念検索をやりなおす。
あった場合は、その後も見る。
③50 件まで見て近いものが無ければ、概念検索をやりなおす。
あった場合は、次の 50 件を読み込む（ためのボタンで抄録や明細書を⾒て近いものが全くない場合は質問が不適切であったと考え、（読み込んでいた抄録は捨てて）別の質問⽂を考えて概念検索をやりなおす。近い内容のものやヒットがあった場合は、その後も⾒る。
なお、パソコンに取り込んだ残り数 10 件の抄録や代表図⾯を⾒ないで捨てるのはＩＴ資源の無駄遣いであり、もったいない、せっかく取り込んだのだから全件⾒よう、と考えるのは間違いでをクリックする）。

でそれらを避けるようにすることができる。

あろう。そのようなことは⾼価な検索者の⼈件費の無駄使いと考える。

④60～70 件あたりまで見て近いものが無ければ、（読②20〜30 件あたりまで⾒て近いものが無ければ、概念検索をやりなおす。
あった場合は、その後も⾒る。
み込んでいたものは捨てて）概念検索をやりなおす。

③50 件まで⾒て近いものが無ければ、概念検索をやりなおす。

（1）近いものが全くない場合

あった場合は、その後も見る。以下この繰り返しであ検索結果に近い内容の情報が全く見つからない、つまあった場合は、次の 50 件を読み込む（ためのボタンをクリックする）。

る。（その後、検索式による検索を行なうことが多い。
）
り全てがノイズである場合は、近いものが全く存在しな④60〜70 件あたりまで⾒て近いものが無ければ、（読み込んでいたものは捨てて）概念検索をやりなおす。

いのではなく、存在しているが探せていないと考えるべあった場合は、その後も⾒る。以下この繰り返しである。
（その後、検索式による検索を⾏なうこ

なお図 3-1 に示すように、概念検索において質問文きである。言うまでもなく、近い内容の技術が全く無いが絞り込まれている場合（つまりキーワード分布が目的ほどの革新的な新しい技術は（ほぼ）存在しないからで

なお図３－１に⽰すように、概念検索において質問⽂が絞り込まれている場合（つまりキーワーに近い場合）には、上位数 10 件あたりまでに近いものある。
ド分布が⽬的に近い場合）には、上位数 10 件あたりまでに近いものが集中しており、そうでないが集中しており、そうでない場合は 100 件を過ぎてもところで「近いものが全くない」と判断するのは簡単
３．２ 次の検索に役⽴つ出てくる傾向がある。
ではない。検索式による検索で回答が 200 件あった場
検索結果から得る知⾒は次の検索のための検索式や質問⽂の作成のために役⽴てることができ合どこにヒットが出てくるか分からないので、その全件100る。１つの調査において１回の検索で終わることは少なく、複数回の検索を⾏うことが多い。これ％絞り込まれてを見ないと「全くない」とは言い切れない。しかし近いは最初の検索が不適切か不⾜であるためにやるものである。
また初め数回の検索を、本格的な検索場合は 100 件を過ぎても出てくる傾向がある。

⼀致件数の割合

単位件数あたりのいる質問⽂

ものが全然出てこないのに 200 件の全件を見ることはの前の「試し検索」などと⾔う場合もある。いずれにしろ、検索結果を⾒て検索式や質問⽂の妥当500

絞り込まれてい性を考え、修正して何度かの検索を⾏うことになる。これは情報検索の常套⼿段である。
多くの場合徒労である。該当技術が新しいものである場ない質問⽂
検索結果のヒット情報やそれに近いものを⾒ると新たなキーワードなどを知ることができる。ま合は、新しい方から 2、30 件くらい見て近いものがほたノイズも、何がノイズの出てくる原因なのか知ることで、次の検索でそれらを避けるようにする
とんどない場合（つまりノイズの傾向を見て）、検索式ことができる。
150 100 150 200 300 500
が何かおかしいと判断することが多い。成熟した技術の（１）近いものが全くない場合
出⼒順位

図３-1
検索結果に近い内容の情報が全く⾒つからない、つまり全てがノイズである場合は、近いものが場合はもう少し古い時期のものを見て判断することにな
図 3-1 概念検索における質問⽂の絞り込み
概念検索における質問文の絞り込み

全く存在しないのではなく、存在しているが探せていないと考えるべきである。⾔うまでもなく、ろう。いずれにしろ、全件を見ないけれども、推測によ近い内容の技術が全く無いほどの⾰新的な新しい技術は（ほぼ）存在しないからである。
3.2 次の検索に役立つ 4
り近いものは（ほとんど）全くないだろうと判断するこ
ところで「近いものが全くない」と判断するのは簡単ではない。検索式による検索で回答が 200
検索結果から得る知見は次の検索のための検索式や質とになる。
件あった場合どこにヒットが出てくるか分からないので、その全件を⾒ないと「全くない」とは⾔問文の作成に役立てることができる。1つの調査におい概念検索においては、コンピュータが評価した似ていい切れない。しかし近いものが全然出てこないのに200 件の全件を⾒ることは多くの場合徒労である。該当技術が新しいものである場合は、新しい⽅から2、30 件くらい⾒て近いものがほとんて 1 回の検索で終わることは少なく、複数回の検索をる順に表示されるので上位
10 件か 20 件を見れば近いどない場合（つまりノイズの傾向を⾒て）、検索式が何かおかしいと判断することが多い。成熟し行うことが多い。これは最初の検索が不適切か不足であものが全くないかどうか推察できることが多い。
た技術の場合はもう少し古い時期のものを⾒て判断することになろう。いずれにしろ、全件を⾒なるためにやるものである。また初め数回の検索を、本格検索式や質問文がある程度吟味されたものであれば、いけれども、推測により近いものは（ほとんど）全くないだろうと判断することになる。
的な検索の前の「試し検索」などと言う場合もある。い近いものが全く出てこないということはほとんどない。
概念検索においては、コンピュータが評価した似ている順に表⽰されるので上位
10 件か 20 件を⾒れば近いものが全くないかどうか推察できることが多い。
ずれにしろ、検索結果を見て検索式や質問文の妥当性を例えば、2014 年に画期的と話題になり現在では否定検索式や質問⽂がある程度吟味されたものであれば、近いものが全く出てこないということはほ考え、修正して何度かの検索を行うことになる。これはされている
STAP 細胞（細胞を弱酸性溶液に浸すなどとんどない。例えば、2014 年に画期的と話題になり現在では否定されている STAP 細胞（細胞を情報検索の常套手段である。
外的刺激を与えて多能性を獲得する幹細胞）に関して弱酸性溶液に浸すなど外的刺激を与えて多能性を獲得する幹細胞）に関しても、近い内容の特許は検索結果のヒット情報やそれに近いものを見ると新たも、近い内容の特許は数多く見つけることができる。図数多く⾒つけることができる。図３－２は、2013 年末以前のものに限定して概念検索をおこなっなキーワードなどを知ることができる。またノイズも、
3-2 は、2013 年末以前のものに限定して概念検索をた画⾯とその回答の上位 10 位までのものである。もちろん発表と同じ内容の特許はないが近い内容のものはいくつかある。
何がノイズの出てくる原因なのか知ることで、次の検索

図３－２

おこなった画面とその回答の上位 10 位までのものであ

図 3-2 概念検索による STAP 細胞に関連する特許の検索
概念検索によるＳＴＡＰ細胞に関連する特許の検索

5
YEAR BOOK 2O18 1892

特許情報の高度な活用とが多い。
）

る。もちろん発表と同じ内容の特許はないが近い内容の必要なものを大量に漏らしてしまうことになる。これにものはいくつかある。

代わる検索法は、A 技術を特定するキーワードなどでさ一方、やり方が大きく間違っている場合は近いものがらに and 検索することである。

全く見つからないことが起きうる。検索式の場合、件数の少ない無意味なキーワードなどで and しているとか、（2）近いものが見つかった場合and と or を逆にしているなどである。概念検索であれ普通に考えた検索式や質問文で検索すれば、近い内容ば、質問文が短くてしかも使っている用語（キーワード）のものが少しは見つかるのが一般的である。その場合、がよほどおかしい場合、また質問文が長い場合は課題と近いものがその程度の件数で良いのか、本来もっとある関係のない文章（キーワード）が長すぎる場合であろう。のに漏れが多いのか、また特定の分野に偏っていないか、いずれにせよ、大きな間違いをしている場合が多いのでさらに特定分野のノイズが多すぎないか、などが分かれその原因を突き止めて対策を行なうことで信頼性の高いばその後の検索は大きく改善されうる。問題は、そのよ検索を行なえることになる。

うな判断は該当技術の詳細を十分に知らない人はやり難いことである。

ところで、1 つの調査の初めの方の検索では課題と全依頼調査の場合、該当技術の専門家でない人が検索すく同じものを探そうとすることが多く、このため明細書ることが多く、その場合は知識不足により前記の判断がの一部分に似たことを書いてあっても、抄録を見ている難しい。そのような場合は、これまでの検索結果の知識だけではそれに気付かないことがある。これは依頼調査を利用するのは当然であるが、その後に行なった検索になどのように該当技術の詳細を知らない者が検索する場より知った知識を生かして前の検索をやり直すことが有合に起きやすい。これを避けるためには、1 つの調査の益である。

初めの方の検索では一見してノイズと思えるものも明細書まで見るのが良い、と考えている。

例えば、ある検索でこれまで気付いていなかった分野に該当特許が見つかった場合、すでに終わっている前の明細書まで見れば、結果的にノイズであっても、（特検索でもその分野をカバーするように変更してやり直すに概念検索の場合は何らかの意味で近い内容の情報であようなことである。またノイズの中に特定の分野のものるから）キーワードや表現の要否を学びその後の検索にが多くみられることに気づいた場合、それらを含まない生かすことができる。

ように前の検索を変更してやり直すことも同じである。

検索式の場合は回答が例えば 200 件あった場合、最ヒットやノイズを利用するこれらのやり方は、依頼元近の（または、近い内容のものが見つかる可能性の高いから受け取れなかった該当技術の詳細知識を検索の結果時期）のもの 10 数件だけでも明細書まで見るのが良い。

から補充していく、と言える。

これに対して概念検索の場合は、明細書の一部分に質問

このように、検索結果から得た知識で技術課題を絞り文と似た表現の文章があるから上位に出ているのである

直して次の検索に生かすことは常套手段であるが、大きから、上位 10 件か 20 件くらいは明細書まで見るのがな見直しは最初に予定した検索スケジュールを変更する良いと考えている。

ことになる。限られたコストの中で行なうのは難しい面

なお初歩的な検索技術であるが、前の検索で知ったノイズを減らそうとして特定のキーワードで not 検索をもあるが、高い再現率の調査につながり、大きな顧客満足を得ることにつながることも多い。

することは避けた方が良い。例えば、A 技術がテレビとスマートホンで使われているがテレビ用は不要という場

190

3.3

課題の見方を変え得る

合に、「A 技術 not テレビ」という検索をしてはいけな

情報検索では課題に応じて検索式や質問文を作って検い。これは「テレビと書いてある情報は不要」と宣言し索を行なうが、そもそも課題が間違っているということていることになるのだが、これを行なうと「テレビでもも有りうる。調査員が間違って課題を聞き取ってしまうスマートホンでも使える」と書いてある情報がすべて漏ことが多いが、まれに依頼者自身が間違った絞り込みをれてしまうことになる。つまり、ノイズを減らすために主張することもある。調査員は早とちりしないで周辺事

項を聞きながら本当の課題は何であるのか聞き取る必要している場合に起きうることは理解されやすい。しかし、がある。

訴訟対応とか技術契約など技術的な的が定まった調査に

例えば、ある人達が公園に雑草が茂って困るので「公園の雑草をなくす方法を知りたい」と専門家に相談した。

おいても、絞り込んだ中心課題以外の検索の必要性として出くわすことがある。

そうすると、土を掘り起こして雑草を根元から抜き取ってしまう「抜根処置」が妥当と提案された。抜根するとところが実際に少しやってみたり公園管理に関心のあアイデア発想に役立つ

情報検索のノイズは質問と全く同じ内容でないが故に、アイデア発想支援に役立つことがある。

る人に聞いてみると次のようなことが分かった。

ヒットは少なくとも一部分に課題と同じ意味のこと

・公園の雑草全体を抜根するには大変な労力が必要が書いてある文書である。ヒットが見つかったら検索と・抜根すると地面が荒れて風が吹くと土が巻き上がるしては嬉しいことである。しかし特許出願前の調査での・歩くと靴が汚れ、子供が転ぶと泥だらけになり、雨がヒット、つまり全く同じ文書が出てきた場合は困ったこ

降ると滑って危ない・雑草は抜根してもやがて新芽が出てくるとになる。残念ながらその出願はあきらめざるを得ない。
しかしこの事態を、「自分のアイデアはありふれたもこの結果、芝生が生えていれば汚れないし、滑らない、のだったが、さらに工夫して実現可能なものに発展すべ土ぼこりもない、と気づいた。そこで「公園の草刈り」きことが分かった」と考えてはどうだろうか。さらに「自でインターネット検索してみると、年に数回草刈りをす分は課題をもっているが解決するアイデアがない、似たれば短く保てること、エンジン付きの自走式草刈り機が情報を集めて頭を刺激し、解決のヒントを得たい」と考4,5 万円で購入できることを知り、これなら市の補助金えることもできる。

で買えることが分かった。

アイデア発想は、課題があり、解決の意欲があり、自つまり、「公園の雑草をなくす」と聞いたから専門家分の知識や外部からの情報が頭脳を刺激したときに解決は抜根処置と回答したのであり、質問が間違っていたの策が閃きとして意識されるもの、と言える。人間の頭脳だ。「公園の雑草管理」や「公園の芝の育成」という聞には驚くほどの知識が詰まっているらしいが、凡人ではき方をすべきだったわけである。

必要なときにそれが利用され難い。そこで、関係する情情報検索は課題に関する情報を集める良い手段であるが、課題そのものが妥当かどうかは答えてくれない。検報を外部から与えれば、それが刺激になって新しいアイデアの浮かぶことが期待される。

索者がヒット情報だけでなくノイズも含めて注意深く見例えば、ドローンの飛行中の電池切れを防止する対策ることで、考え方が変わり正しい課題に気づく場合があとして、「飛行中に電池交換のできるドローン」のアイる。

デアを発展させようと類似技術を探すために特許情報を依頼調査では、場合によっては調査の必要な事項への対象に概念検索をおこなった。図 3-3 は質問と 15 件絞り込みの相談に乗ることが必要になる。また、依頼を目までの回答画面である。結果として、飛行中の電池交受けた時点では気付かず検索を進めているうちにノイズ換に該当するものは見つからなかった。しかし 12 件目などを見て課題に対して理解が進み、課題の修正が必要には、事務所内を監視飛行するドローンの基地をプリンと分かる場合がある。

タの上部に設けてドローンが帰着後に電磁結合した装置

検索システムから「その検索課題は間違っていませんから非接触で電力を受け取るものが説明されている。まか？」と問われるようなものである。ただし現在のシス

た 15 件目には、飛行体が着陸完了前に電磁結合などにテムでは、この問いは明示的に示されることはなく検索よる給電を始めると飛行体の磁力センサに異常を与える者の感性や想像力に左右されるものである。ヒットは課恐れがあるので着陸完了後に給電開始することが詳しく題に対する正解であり、ノイズは課題が正しいか問う情説明されている。

報を提供する、と言えよう。
検索課題の変更は、研究分野の探索など課題が漠然と検索目的からするとこれらはノイズである。しかしこ

YEAR BOOK 2O18 1912

特許情報の高度な活用

雑草はなくなり草刈りは不要になるという。

3.4

12；特開 2017-36005
事務所用プリンタの上部に室内監視のドローンの基地を設けて電磁結合により非接触で電力供給する。

15；特開 2017-71285
ドローンに電磁結合で給電する装置で、ドローンのセンサへの悪影響を避けるため、着陸後に給電を開始し、飛行開始前に給電を停止する。

図図３－３
3-3 概念検索「飛行中に電池交換できるドローン」
概念検索「⾶⾏中に電池交換できるドローン」

れらを見ていると、電池を飛行中に交換しなくても何ら心配と考えてよかろう。しかしコンピュータの能力が極４．終わりにかの手段で電力を補充できれば良い、という考えが出てめて高度になる、いわゆるシンギュラリティを越えた世
ノイズ情報が役⽴つのは抄録だけでなく明細書まで⾒た場合が多い。現在の特許情報は様々なサくる。例えば、住宅の屋根に中継基地を設け、短時間充界で活躍する若い人たちにとっては夢物語ではないと思ービスにおいて簡単に明細書まで⾒ることができる。その際、⻑い明細書のどこに検索者の関⼼のある事項が書かれているか短時間に知ることが必要になる。
システムによっては検索したキーワー電のできるキャパシタに電磁結合により充電するアイデわれる。そのような時代にはあえて曖昧さを残した質問ドをハイライト表⽰してくれるものがあり重宝である。また多くの⼈がやっているであろうが、アも浮かんでくる。このようにアイデア発想において情を検索システムに与え、ヒットだけでなくノイズを利用報検索の活用は有益であり、ノイズは貴重な存在であるする⽅法は有益である。

して「システムに考えさせる」ような工夫も必要になるInternet Explorer などのブラウザ⾃体の持っている検索機能を使って表⽰している⽂書内を検索効率的で⾼信頼性の情報検索を⾏なうと言える。 今やノイズの多さを恐れることなく逆に活⽤することが、のかもしれない。
近道といえる。
懸念するのは、もし将来検索システムの能⼒が⾼まって適合率が極めて⾼くなった場合にノイズが減っていくことである。⼈⽣の半分を過ぎた⼈にとってはＳＦ的な⼼配と考えてよかろう。しか4 終わりにしコンピュータの能⼒が極めて⾼度になる、いわゆるシンギュラリティを越えた世界で活躍する若い⼈たちにとっては夢物語ではないと思われる。そのような時代にはあえて曖昧さを残した質問をノイズ情報が役立つのは抄録だけでなく明細書まで見検索システムに与え、ヒットだけでなくノイズを利⽤して「システムに考えさせる」ような⼯夫もた場合が多い。現在の特許情報は様々なサービスにおい必要になるのかもしれない。て簡単に明細書まで見ることができる。その際、長い明細書のどこに検索者の関心のある事項が書かれているか短時間に知ることが必要になる。システムによっては検索したキーワードをハイライト表示してくれるものがあ9

り重宝である。また多くの人がやっているであろうが、Internet Explorer などのブラウザ自体の持っている検索機能を使って表示している文書内を検索する方法は有益である。
今やノイズの多さを恐れることなく逆に活用することが、効率的で高信頼性の情報検索を行なう近道といえる。
懸念するのは、もし将来検索システムの能力が高まって適合率が極めて高くなった場合にノイズが減っていくことである。人生の半分を過ぎた人にとっては SF 的な192

特許情報の高度な活用

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