特許からの論文引用に関する定量的評価指標の検討
─日本の研究機関についての試行的分析─

Exploration of new performance indicator of academic paper citations from patents
国立研究開発法人科学技術振興機構

情報企画部情報分析室研究員

山下泰弘

独立行政法人産業技術総合研究所技術と社会研究センター特別研究員、文部科学省科学技術政策研究所客員研究官、山形大学評価分析室准教授等を経て現職。計量書誌学研究に従事。修士（学術）
yasuhiro.yamashita@jst.go.jp

国立研究開発法人科学技術振興機構

03-5214-8439

情報企画部情報分析室調査役

治部

眞里

ノートルダム清心女子大学情報理学研究所助教授、文部科学省科学技術政策研究所上席研究官を経て現職。2013 年より 2 年間経済協力開発機構（OECD）、2015 年から 1 年
間内閣府に出向。専門は科学技術政策。MBA、博士（医学）m2jibu@jst.go.jp

14403-5214-8439

1 はじめにIndex）、それらをリンケージしたデータベース（DII リ

第 5 期科学技術基本計画における主要指標として取の研究（治部・松邑・斎藤 2012）、米国特許に限定すり上げられたことから、科学から技術への知識の流れ

れば、NPL の同定と精度検証を行った研究（Shirabeの評価指標として特許に引用された非特許文献（Non-2014）、NPL 引用のカテゴリ化に踏み込んだ研究（富Patent Literature：NPL）への注目が高まっている。

澤 2014）などの取り組みがなされている。近年では、

NPL に基づく特許の評価指標としては、サイエンス・OECD においても指標として取り上げられた他（OECDリンケージが広く知られている。Sunga らによると、2015）、文部科学省科学技術・学術政策研究所が発行

Narin によってサイエンス・リンケージが提案されたのする科学技術指標においても取り上げられるなど（文部は 1991 年であり、その定義は「米国特許のフロント

科学省科学技術・学術政策研究所 2017）、指標としてページに記載された NPL 数の平均」である（Sunga,の活用も広がりつつある。しかしながら、NPL 引用を

Wang, Huang, & Chen 2015）。 一 方、NPL を 特

論文側の評価指標として捉えた研究は、NPL が包括的定の論文データベースにマッチング（同定）すること

かつ精緻に同定され、論文データベースにリンクされた、により、論文側からみた評価指標としても NPL を利利用可能なデータが存在しなかったため、これまで十分用することができる。例えば、Narin らは、特許に引な研究がなされておらず、その性質についても未知の部用された論文の著者所属国や、その源泉となった公的分が多い。

ンクテーブル）を用いた独自の指標を開発した治部らファンドなどの分析を試みている（Narin, Hamilton

本稿では、特許による論文引用の性質を分析し、それ& Olivastro 1997）。 近 年 で は、Thomson Reutersを踏まえた引用指標を開発する。その上で、学術分野お社（現 Clarivate Analytics 社）の論文データベース

よび研究種（セクタ）ごとの研究成果の特性を分析する。

Web of Science カスタムデータ（以下 WoS）、特許

特許からの論文引用を、論文の「技術的インパクト」のデータベース（Derwent World Patent Index）、特許代理指標とみなし、「学術的インパクト」の代理指標と引用情報データベース（Derwent Patents Citation

しての論文からの論文引用と対置する。それによって、

各学術分野・各セクタの論文の、学術・技術的両側面へのインパクトとその変化に対する、視覚・構造的な把握（2）出願日
パテントファミリーの出願日は、DOCDB ファミリー
中でもっとも古い出願日とした。

を試みる。
なお，本稿は著者らの私見であり，著者らが所属する機関の意見・見解を表明するものでない点に留意願いた

2.1.2

論文データ

WoS に は 約 250 の Subject Category が 割 り 当い。

てられているが、統計分析には細か過ぎるため、排他かつ安定した学術分野分類である、同社の Essential

2.1

れ て い る 22 学 術 分 野 を、 独 自 に 割 り 当 て て 使 用 す

Science Indicators（ESI） デ ー タ ベ ー ス で 使 用 さ使用するデータ

本研究では、特許データとして欧州特許庁が発行する

る。ESI で は ジ ャ ー ナ ル を 22 学 術 分 野 に 割 り 振 る

統計用データベースである PATSTAT の 2016 Spring

ことで論文に学術分野を付与しているが、そのうちEdition を使用し、被引用論文は、WoS における 1981の Multidisciplinary 分 野 の ジ ャ ー ナ ル に つ い て は、

年から 2015 年までの論文を対象とした。PATSTAT

個々の収録論文を、当該論文に記載された引用論文に含まれる NPL に対して、独自に WoS 収録論文との及び当該論文を引用する論文の割り振られた学術分突合を行い、両者を分析可能な形でリンクさせた 。これ

野 に 基 づ い て、 他 の 21 学 術 分 野 に 分 類 し た。 こ のらのデータを用いて、以下の条件で集計を行った。

プロセスによって分類できなかった論文については、

1Multidisciplinary 分野に再区分した。従って、本研究
2.1.1

特許データ

における Multidisciplinary 分野の論文は、学際的とい本研究では、総体としての特許による論文引用を指標

うよりむしろ分野不明を意味するので、分析結果の表示化するため、特定の特許庁に限定することなく、全世界から除外した（ただし、特に記載がなければ集計には含からの引用を対象とした。集計条件は、「科学技術指標

めている）。分析で使用する ESI 学術分野は表 1 の通り

2016」のテクニカル・ノート（文部科学省科学技術・である。以下、図表中では略号で表示している。

学術政策研究所 2016 p.145）を参考に、以下のように設定した。

WoS の収録論文には、書誌事項の一部として著者の所属機関や住所が記載されているが、名寄せされておらず、セクタも付与されていない。そのため、論文が日本（1）集計単位のどの種類の機関の研究者によって発表されたものであ

特許は、同一発明内容のものが複数国で出願され得るるかを判別するためには、別途 WoS における機関名やため、公報に記載された引用をすべて集計すると、実質住所表記を、整理されたセクタに振り分ける必要がある。

的な引用より過剰な値となり得る。発明単位で引用を把

本研究では、科学技術・学術政策研究所から公開されて握するために、引用はすべて DOCDB ファミリー単位

いる「WoSCC-NISTEP 大学・公的機関名辞書対応テーで集計した。「科学技術指標 2017」では複数国に出願

2（以下、WoS 対応テーブルと呼ぶ）に基づいてブル」

された特許を集計対象としているが、本研究では出願国

論文発表機関の整理を行った。このテーブルは、WoSについての限定はしなかった。パテントファミリー単位の論文 ID を機関名・セクタに対応づけたテーブルであでの正確な引用の把握を行うため、本研究では 2012

り、1998 年から 2015 年までのデータを含んでいる。

年出願までの集計対象とした。

WoS には多様な種類の文献が収録されているが、WoS

1

実 際 に は WoS の み で は な く、Elsevier 社 の Scopus
Custom Data、科学技術振興機構の J-Global の論文デー
タとも突合されているが、本研究ではそのうちの WoS とのリンクデータを使用する。

2 「WoSCC-NISTEP 大 学・ 公 的 機 関 名 辞 書 対 応 テ ー ブル」（原著作者名 : 文部科学省科学技術・学術政策研究所(NISTEP) Copyright 2017 - Clarivate Analytics.
All rights reserved. URL : http://www.nistep.go.jp/
research/scisip/data-and-information-infrastructure）

YEAR BOOK 2O17 1452

特許情報の高度な活用

2 使用するデータとその精査

表1

略号

本研究における学術分野区分

学術分野

略号

学術分野

AGS Agricultural Sciences

MTS Materials Science

BBI

MIC

Biology & Biochemistry

Microbiology

CHE Chemistry

MOL Molecular Biology & Genetics

CLM Clinical Medicine

NEB Neuroscience & Behavior

CPS Computer Science

PHT Pharmacology & Toxicology

ECB Economics & Business

PHY Physics

ENE Environment/Ecology

PLA Plant & Animal Science

ENG Engineering

PSS Psychiatry/Psychology

GSC Geosciences

SPA Space Science

IMU

SSS Social Sciences, general

Immunology

MAT Mathematics
表2

本研究における機関のセクタ区分

本研究で使用するセクタ区分
大学
公的機関
企業

WoS 対応テーブルにおけるセクタ区分
国立大学、公立大学、私立大学、大学共同利用機関
国の機関、特殊法人・独立行政法人、地方自治体の機関
会社

対応テーブルにはそのうち Article と Review の 2 文

後の各年に特許から受ける引用数の分布を調査した 3。

献種のデータが収録されている。従って、本稿において1998-2000 年の 3 年間に発行された論文が、各も 1998 年以降のこれら２文献種を分析対象とした。

年に引用された回数を図 1 に示す。論文発行 2 年後をWoS 対応テーブルでは、機関に対して 16 種類のセクピークに緩やかに減少し、12 年後にピークの 50％未タが付与されているが、本研究では、そのうち 8 セク

満となっている。13 年後以降減少がやや急になるが、タを 3 セクタ（大学、公的機関、企業）に再区分してこれは DOCDB ファミリーを構成する公報がまだ一部使用した（表 2）。表 2 に記載のないセクタについては、公開されていないことによると考えられる。なお、一部全体の集計には含めているが、セクタ別での分析対象か論文の発行年が引用する特許の出願年と逆転しているらは除外している。

が、これは DOCDB ファミリー中の新しい出願が最新の論文を引用したためと考えられる。
この結果より、引用を DOCDB ファミリー単位で十3 分析方法分に把握するためには 12 年以上の計測期間が必要と考

本章では、次章の分析に先立ち、分析枠組の設定を行えられるが、本研究では、限られた分析可能期間の範囲う。特許からの論文引用については未知の面が多く、実で時系列での変化を分析するため、より短期の引用ウイ

データの性質を踏まえて枠組を決める必要がある。そこ

ンドウを設定する必要がある。そこで、本研究では、計で、ここではデータを概観し、それに適合するよう分析測された引用の 50％以上が引用ウインドウに含まれる枠組を設定する。

ことを条件とする。また、合わせて、多くの論文を生産する国立大学の法人化の時期（2004 年）を区切りと

3.1

論文の集計期間の設定

本稿の分析では、各発行年の論文について、特許からする分析期間を設定することする。これらの条件から、論文発行 6 年後までの引用を集計することとし、分析の引用を同一の条件で計測するため、引用ウインドウを設ける。一方、本研究では、時系列での分析も行うが、集計対象となる論文の年数は、引用ウインドウの長さによって制約される。そこで、分析に先立ち、論文が発行

146

3

米国特許については同様の分析が富澤によってなされているが（富澤 2014）、米国以外の特許も含む本研究のデー
タの特性を踏まえる必要があるため、本研究においても分析を行った。

図1 1998‐2000年に発行された論文の特許からの被引用数の推
移

被引用数（回）

120,000
100,000
80,00060,00040,00020,0000< 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
図1 1998‐2000年に発行された論文の特許からの被引用数の推
論文発行後経過年（年）移120,000

図1

1998-2000 年発表論文の特許からの被引用数の推移

被引用数（回）可 能 な 1998 年 か100,000
ら 2006 年 ま で 9 年 間 を、3 期れた論文割合が高く、20％前後となっている。一方、

図2 学術分野別の論文数と特許から引用された論文（1998-2000、2001-2003、2004-2006）に社会科学系・地球・宇宙科学・数学関連分野は総じて特80,000割合（2004‐2006）
区分する。なお、論文からの論文引用についても、同一許から引用される論文割合が低く、いずれも 5％未満で60,00025%の引用ウインドウ（論文発行 6 年後まで）を使用する。

あり、かつ論文数規模も 100,000 件未満と小さいた

40,000め、特許に引用された論文の数も少ない。

特許に引用された論文割合

20,000 IMU
3.2 特許からの論文引用指標の設定
論文の引用数は、極めて多く引用される一部の論文
MOL
20% 0
BBI
PHT
3.2.1 「特許からの論文引用」の性質とあまり引用されない多数の論文からなる、非常に偏っMIC
0< 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
図 2 に 2004-2006 年における世界全体の論文数た分布をするため、論文間の引用分析においては、平均及びその特許からの被引用割合を示す。統計分析を行う
15%
上では、引用された論文の割合だけでなく、数も重要なCPS値ではなくパーセンタイルが使用されることが多い。しので、横軸に母数となる学術分野別論文数を表示する。

ら引用される論文割合は、最も高い Immunology でも論文発行後経過年（年）かしながら、本研究で使用するデータにおいては特許か
CHE

MTS
図2 学術分野別の論文数と特許から引用された論文
NEB
全体的に医薬・バイオ系の各学術分野は特許に引用さ21.4％、もっとも低いCLM
Space Science では 0.3％に10%
割合（2004‐2006）
ENG
AGS

25%

PHY

特許に引用された論文割合

5%

IMU
PSS MOL
20% ECB SSSPHTENE
MIC GSCSPA MAT
0%
0

PLA
BBI

100,000

200,000

15%

MTS
NEB

500,000

600,000

5%

CLM

ENG

AGS

0%

400,000

論文数（2004‐2006）
CHE

CPS

10%

300,000

PHY
PLA

PSS
ECB SSS ENE
GSC
MAT
SPA
0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

論文数（2004‐2006）
図2

学術分野別の論文数と特許から引用された論文割合（2004-2006）

YEAR BOOK 2O17 147

特許情報の高度な活用

20過ぎず、論文による論文引用以上に、限られた一部の論

満の範囲に正規化する。

文しか引用されていないと言える。また、比較的論文数・（pij－1）
Pij＝（pij＋1）

特許による引用割合とも低い Agricultural Sciences
ではパーセンタイルを Top 1％に設定した場合、引用の閾値は 4 回と小さくなり、より下位の論文との引用（2）

以下では、正規化した（2）式の値を PPCI として使用する。

数の差が小さいため、引用数の多寡で区別する必然性は薄くなる。そこで、本研究では、パーセンタイルではな

3.3 「論文からの論文引用」指標の設定

く、特許に引用された論文割合に基づいて分析を行う。

論文からの論文引用の指標については、特許からのまた、特許に引用された論文の総数が少ない学術分

特許引用指標と対比させるため、同様の定義とするこ野については、分析結果の統計的な有意性が乏しいたとが望ましい。しかしながら、論文からの論文引用は、め、図 2 において左下の三角形の領域に含まれる 5 学

特許からの論文引用と比較して稀な事象ではなく、過術 分 野（Economics & Business、Mathematics、半の論文が引用されるので、1～2 回程度の引用を受け

Psychiatry/Psychology、Space Science、Social

たことを評価する必然性は薄い。そこで、論文からのSciences, General）については分析結果の表示は行

論文引用については、被引用数に基づく NCI を使用す

わない。

る。Clarivate Analytics 社の定義では学術分野・出版
年・文献種ごとに正規化することとされているが、本

3.2.2

研究では文献種については区別しない。また、本研究

特許による論文引用指標の設定

前項の知見を踏まえて、本項では、日本および日本に お い て Multidisciplinary は、 前 述 の 通 り、ESI にの各セクタの論文が特許から受けた引用数の相対指標

おいて Multidisciplinary 分野に区分されるジャーナを設定する。本研究では、世界全体と比較して相対的ル の 論 文 を 他 の 21 分 野 に 振 り 分 け た 際、 い ず れ のな強み弱みを明らかにするため、Clarivate Analytics

分野にも振り分けられなかった論文に付与した区分で社の InCites データベース等で用いられている相対指あり、そのほとんどが引用されていない。そのため、4を援用した特標 Normalized Citation Impact（NCI）

Multidisciplinary 分野の論文は、わずかに引用された

許・ 論 文 引 用 指 数（Patent-Paper Citation Index：

だけでも相対値が非常に高くなる傾向にあるため、NCI

PPCI）を（1）式のように定義する。

の集計から除外している。

（nij′/nij）
pij＝（Ni′/Ni）（1）

ここで、
nij： 集計対象期間における学術分野 i における国またはセクタ j の論文数

個別論文の NCI は（3）式で定義される。
cijky

qijky＝（Ciy/Niy）
ここで、
cijky：学術分野 i における国またはセクタ j の y 年の

nij′： 特許に引用された、集計対象期間における学術分野 i の国またはセクタ j の論文数
Ni： 集計対象期間における学術分野 i の全論文数（3）

特定の論文 k が得た引用数
Ciy： 学術分野 i における y 年の論文が得た引用数
Niy： 学術分野 i における y 年の全論文数

Ni′： 特許に引用された、集計対象期間における学術分野 i の論文数

qijky は個々の論文について算出されるので、学術分野・期等の集計単位ごとの平均値をとる。見やすくするため見やすくするために、（2）式により数値を－1 以上 1 未に、分析対象期間における学術分野 i のセクタ j について算出された NCI の平均値（qij）は（4）式により正規化

4148

NCI については下記を参照されたい。
Thomson Reuters, InCites Indicators Handbook,https://services.anu.edu.au/files/system/indicatorshandbook.pdf

する。
（qij－1）

Qij＝（qij＋1）（4）

以下では正規化した（4）式の値を NCI として使用すに多く引用されていると考えられる。

る。

4.2

ンパクト

4 分析結果4.1

日 本の機関の論文の学術的・技術的イ

4.2.1

全体的な傾向

各期における日本の各セクタの NCI と PPCI の布置各期における世界全体および日本全体での論文数を図 5 に示す。X 軸が NCI、Y 軸が PPCI、円の大きと、そのうちの特許から引用された割合を図 3 およびさは特許から引用された論文数を示している。以下では、

図 4 に示す。各期における WoS の論文数は 1998-

X 軸を「学術的インパクト」、Y 軸を「技術的インパクト」

2000 年 の 2,106,363 件 か ら 2004-2006 年 のの軸として捉え、二次元空間における各セクタ・学術分

2,605,433 件まで漸増している。一方、特許に引用

野の布置を分析する。

された論文割合は 10％超でほぼ安定している。日本に3 セクタとも、各期において、平均以上の技術的インついても論文数は 1998-2000 年の 212,610 件か

パクトを示している。各セクタの布置は、大学はほぼ日ら 2004-2006 年までの間に 8.2％の増加を示して本全体に近い性質を示し，総じて公的機関は学術的イン

図3 各期の全論文数と特許から引用された論文割合
おり、特許に引用された論文の割合もこの期間に微増し、パクト、企業は技術的インパクトの面で質の高い論文を2004-2006
年には 11.7％に達している。各期とも3,000,00012%生産していることが分かる。大学においては技術的イン

8%
10%

1,500,000
2,000,000

6%
8%

1,000,000
1,500,000

4%6%500,000
1,000,0002%
4%0500,000

1998‐2000

2001‐2003

2004‐2006

1998‐2000

2001‐2003

2004‐2006

0特許から引用された論文割
合

14%

図4

論文数 論文数

特許から引用された論文割
論文数合

図 3 各期の全論文数と特許から引用された論文割合
各期の日本の論文数と特許から引用された論文割合

250,000

各期の日本の論文数と特許から引用された論文割合
12%
14%
10%
12%
8%

150,000
200,000

10%
6%100,000
150,000

8%
4%

50,000100,000
0
50,000

論文数

0%

図4

200,000
250,0000%2%特許から引用された論文割合
特許から引用された論文割合

2,000,000
2,500,000

6%
2%
4%
0%
1998‐2000
図4

2001‐2003

2004‐20062%

特許から引用された論文割合
特許から引用された論文割合

論文数 論文数

世界平均を上回っており、日本の論文は特許から相対的パクトが継続的に増加し、企業においては学術的インパ
図3 各期の全論文数と特許から引用された論文割合
2,500,000
10%
3,000,000
12%

論文数
特許から引用された論文割
論文数
合
特許から引用された論文割
合各期の日本の論文数と特許から引用された論文割合00%1998‐2000

2001‐2003

2004‐2006

YEAR BOOK 2O17 149

2

特許情報の高度な活用

日本の論文の特許からの引用状況

図5 日本のNCIとPPCIの推移
0.40
0.35
0.30

PPCI

0.25
日本

0.20

大学

0.15

公的機関
企業

0.10
0.05
0.00
‐0.15

‐0.10

‐0.05

0.00

0.05

NCI
図5

日本の NCI と PPCI の推移

クトが期を追って減少している。公的機関においては、

2004-2006 年において学術的インパクト・技術的

2001-2003 年に平均的な学術的インパクトが高まる

インパクトとも相対的に低い学術分野（第 3 象限）に方向で変化したが、2004-2006 年にはほとんど変化

は、Computer Sciences、Molecular Biology &していない。日本全体では、3 期を通じて学術・技術的

Genetics、Pharmacology & Toxicology な ど 7 分

インパクトとも安定している。

野が含まれる。前述の Biology & Biochemistry が第次に学術分野別に時系列での変化を見る（図 6）。こ2 象限に移行したが、同時期に Materials Science がこでは、時系列での変化を表すため、同色で表示が薄い

第 2 象限から第 3 象限に移行したことにより、この象ものが 1998-2000 年、中間が 2001-2003 年、もっ限に含まれる学術分野数は 3 期を通じて 7 学術分野でとも濃いものが 2004-2006 年の状況を表している。

変化していない。

2004-2006 年において、学術的インパクト・技術

相対的な学術的インパクトが高く、技術的インパクト

的インパクトとも高い第 1 象限には、Immunology がが低い第 4 象限には、3 期を通じてどの学術分野も布含まれる。Immunology は 3 期を通じてこの象限に布置していない。

置し、期を追って学術的インパクトが増大している。こ3 期を通じて、Computer Science が学術的インパの象限には、3 期を通じて Immunology 以外の分野はクトを大幅に高める方向、Geosciences が技術的イン布置していない。

パクトを大幅に高める方向に変化を示しているが、象限

相対的に学術インパクトは高くないが技術的インパレベルで見ると Biology & Biochemistry、Materials

ク ト は 高 い 第 2 象 限 に は、Agricultural Sciences、

Science 以外に変化は見られず、日本全体としては非Biology & Biochemistry、Chemistry、Clinical

常に安定した構造を示している。

Medicine、Physics など 8 分野が布置している。中でも Plant & Animal Science は、高い技術的インパ

各セクタの傾向クトを示しており、かつ学術的インパクトも増加傾向に

各セクタの傾向については、詳細に把握するために、ある点が特徴的である。Biology & Biochemistry は、

2004-2006 年の布置を俯瞰した上で、3 期の間で象

1998-2000 年には第 3 象限に布置していたが、ほ限を移動した学術分野についての分析を行う。

ぼ技術的インパクトが徐々に増加し、2001-2003 年
以降は第 2 象限に布置している。

150

4.2.2

2004-2006 年の状況を見ると、大学においては、
日本の論文の過半を占めていることもあり、各学術分野

図6

日本の各学術分野のNCIおよびPPCIの推移
0.30

0.20

0.10

0.00
‐0.20

PPCI

‐0.30

‐0.10

0.00

0.10

‐0.10

‐0.20

‐0.30

‐0.40

NCI
BBI

CHE

CLM

CPS

ENE

GSC

IMU

MIC

MOL

MTS

NEB

PHT

PHY

PLA

同色のマーカーは淡い順に1998‐2000、2001‐2003、2004‐2006の各期を表す
図6

日本の各学術分野の NCI および PPCI の推移

図7 大学のNCIとPPCI（2004‐2006）
0.30
PLA
0.20
ENE
0.10
AGS
PPCI

AGS

‐0.20

IMU

CLM

CHE
BBI
0.00
PHY
MOL 0.00
NEB
‐0.15
‐0.10
‐0.05
MTS
ENG
MIC
PHT
‐0.10
GSC

0.05

0.10

0.15

‐0.20

CPS
‐0.30
NCI
図7

大学の NCI と PPCI（2004-2006）

図8 公的機関のNCIとPPCI（2004‐2006）
0.40

YEAR BOOK 2O17 151

特許情報の高度な活用

2

PPCI

AGS
‐0.20

CHE
BBI
0.00
PHY
MOL 0.00
NEB
‐0.15
‐0.10
‐0.05
MTS
ENG
MIC
PHT
‐0.10

0.05

0.10

0.15

の布置は日本全体と大きな差異はないが、日本全体では多い 6 学術分野が第 1 象限に布置している（図 8）。ま第 2 象限に布置する Engineering と Physics GSC
が第 3た、日本全体では布置する学術分野が存在しない第 4より低くなる傾向がある（図 7）。

り、総じて学術的インパクトが高い。

‐0.20 象限にも Engineering、Geosciences が布置してお象限にあるなど、総じて技術的インパクト面が日本全体
CPS

公的機関においては、日本全体では学術的インパク ‐0.30
トにおいて世界平均を下回る Chemistry、Physics、

NCI

Plant & Animal Science が学術・技術的ともインパ企業においては、すべての分野において技術的インパ
クトが平均を上回り、学術的インパクトが平均を下回る
第 2 象限に布置しており、技術的インパクトの面で突クトが高い第 1 象限に布置するなど、他セクタよりも出している（図 9）。
図8 公的機関のNCIとPPCI（2004‐2006）

0.40
PLA

0.30
0.20

PPCI

ENE
0.10
CLM BBI

‐0.20

AGS

NEB
‐0.10MIC
CPS

PHY
CHE
MTS
MOL

IMU

0.00
PHT
‐0.10

0.00
ENG

0.10

‐0.20
‐0.30

0.20

GSC

NCI

図 企業のNCIとPPCI（2004‐2006）
8 公的機関の NCI と PPCI（2004-2006）
図9

0.70
0.60

ENE
PLA

0.50
AGS
PHY
0.40CLM

PPCI

GSC

0.30
ENG
BBI
CHE
MOL
NEB
0.20
IMU
MIC

CPS

PHT
MTS

0.10
0.00

‐0.50

‐0.40

‐0.30

‐0.20

‐0.10

NCI
図9

152

企業の NCI と PPCI（2004-2006）

0.00

0.10

次に各セクタにおける学術・技術的インパクトの布置

5 に示した通り、セクタ全体としてはいずれのインパクの各期における変化を分析する。ここでは、特に各セク

トも低下傾向を示しておらず、当該セクタのトレンドとタにおいて 3 期間に布置する象限が変わった分野に着は異なっている。

目して、その特徴を考察することとする。

企業においては、技術的インパクトは 4 学術分野ともほぼ安定しており、学術的インパクトのみ減少傾向をいて、NCI と PPCI のプロットにおける布置する象限示している（図 12）。特に 1998-2000 年においてが 3 期間で変わった学術分野を示す。布置が変わっは図 12 の 4 学術分野が第 1 象限に布置していたが、た 学 術 分 野 は、 大 学・ 公 的 機 関 に お け る Biology &期を追って第 2 象限に移行し、2004-2006 年にはBiochemistry、公的機関・企業における Agricultural

全学術分野が第 2 象限に布置している。企業において

Sciences が共通する以外それぞれ異なっており、3 セ

は、セクタ全体のトレンドも同様の傾向を示しており、クタに共通する変化は見られない。

セクタ自体が技術的インパクトに重点を置く方向に構造

大 学 に お い て は、Biology ＆ Biochemistry と変化していると考えられる。

Chemistry が 第 3 象 限 か ら 第 2 象 限 に 移 動 し、Materials Science が第 4 象限から第 3 象限に移動している以外に象限の変化はなく、比較的変化は少ないと考えられる（図 10）。
一方、公的機関においては、5 学術分野において布置する象限の変化が生じており、そのうち Agricultural
Sciences、Microbiology お よ び Neuroscience &Behavior は技術的インパクト、Biology & Biochemistry
および Computer Sciences は学術的インパクトの減少を示している（図 11）。5 学術分野において学術・
技術的インパクトのいずれかの低下を示しているが、図

図 10

布置する象限が変わった学術分野（大学）

YEAR BOOK 2O17 153

2

特許情報の高度な活用

図 10～12 に そ れ ぞ れ 大 学・ 公 的 機 関・ 企 業 に つ

図 11

図 12

布置する象限が変わった学術分野（公的機関）

154

布置する象限が変わった学術分野（企業）5 まとめ参考文献
Narin, F., Hamilton, K. S., & Olivastro, D.（1997）.

本研究では、
特許に引用された論文の割合に着目した、

The increasing linkage between U.S. technology

論文の技術的インパクトの評価指標を開発し、それを用and public science. Research Policy, 26（3）,いて日本の研究機関の研究成果のインパクトの分析を試

pp.317-330.

みた。

OECD. （2015）. OECD Science, Technology
and Industry Scoreboard 2015: Innovation for

ような知見を得た。（1）セクタ単位では、日本の各セ

growth and society. OECD Publishing, Paris.

クタ（大学、公的機関、企業）は、いずれも 1998 年

http://dx.doi.org/10.1787/sti_scoreboard-以降安定して世界平均以上の技術的インパクトを示し

2015-enており、特に企業において高い値を示している。特許

Shirabe, M. （2014）. Identifying SCI covered

出願における日本の基礎研究成果へのニーズは概して

publications within non-patent references in

高いと考えられる。（2）論文の学術的インパクトと技

US utility patents. Scientometrics, 101（2）,

術的インパクトは必ずしも相関するものではなく、学

pp.999-1014.

術分野や研究を実施したセクタの特性にも依存する可Sunga, H. Y., Wang, C. C., Huang, M. H., & Chen, D.

能性が高い。特に企業は、年々技術的インパクトへのZ.（2015）. Measuring science-based science

特化が進んでおり、他セクタとの性質の差違が広がる

linkage and non-science-based linkage of

傾 向 に あ る。（3）2004-2006 年 に お い て 学 術・ 技

patents through non-patent references.

術的インパクトの観点から日本が強い学術分野としてJournal of Informetrics, 9（3）, pp.488-498.

Immunology が見出され、技術的インパクトが高い分

治部 眞里，
松邑 勝治，
斉藤 隆行．
（2012）．
「J-GLOBAL

野として Agricultural Sciences 等の 8 分野が見出さ

foresight の構築について」，情報管理，Vol.54（10）,れた。技術的インパクトが高い 8 分野の中でも、Plant

pp.639-651.

& Animal Science は、技術的インパクトが顕著に高富澤 宏之．（2014）．「特許における科学論文引用のく、かつ年々学術・技術的インパクトを高めており、以機能について：引用のカテゴリー化による分析」．研後の推移についても注目される。

究・技術計画学会第 29 回年次学術大会・講演要旨集，本研究で導入した指標（PPCI）は、引用自体が稀な「特許からの論文引用」の分析のために、特許に引用された

pp. 367-372，2014 年 10 月．
文部科学省

科学技術・学術政策研究所（2016），科

論文数に基づく形を採った。引用の稀さにより、PPCI

学技術指標 2016，調査資料-241，2016 年 8 月，においてもかなりの変動が発生し得るが、本研究においhttp://hdl.handle.net/11035/3143ては、Computer Science、Geosciences において

文部科学省

科学技術・学術政策研究所．（2017）．科

やや大きな布置の変動は見られたものの、それ以外の学

学技術指標 2017，調査資料-261，2017 年 8 月，

術分野については比較的安定した傾向を示した。3 期

http://hdl.handle.net/11035/3178

を通して、日本全体で象限を越えた変化を示したのがBiology & Biochemistry と Materials Science の2 学術分野のみという点からも、総体としてこの指標は安定していたと考えられる。その要因としては、各期の各セクタ・学術分野の多くにおいて、安定した数の論文が引用を得ていたことが挙げられよう。特許からの安定した引用がどのような要因に基づいて発生するかについては、論文のみならず引用する特許の特性も踏まえた検討が必要となる。それについては今後の課題としたい。

YEAR BOOK 2O17 1552

特許情報の高度な活用

本研究より、日本の研究活動について、例えば次の