機械学習を用いた効率的な特許調査方法
Effective patent search methods using Machine Learning

花王株式会社

知的財産部／アジア特許情報研究会

安藤俊幸

1985 年現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999 年研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）
2009 年より現職
2011 年よりアジア特許情報研究会所属

1 はじめにる。

近年、グーグルのネコを認識する人工知能（2012AI

現状の「人工知能」は人工知能学会のページ「What's
4）を参考にすると機械学習、自然言
人工知能研究」

年）、自動車の自動運転、囲碁における人工知能の世界

語処理、情報検索、データマイニング、画像認識、音声

トップ棋士に勝利等人工知能に関する話題に事欠かない

認識等の様々な情報処理技術から成る複合技術であるこ状況であり、ディープラーニング（深層学習）をベースとが分かる。なお人工知能の特許調査・分析・解析へのにした第３次人工知能ブームになっている 。また内閣

応用動向に関しては本寄稿集の桐山氏の論文で詳しく解府の知的財産戦略推進事務局による「知的財産推進計

説されている。

1）

画 2016」 においては IoT（Internet of Things：モ

本稿では特許調査・解析の実務に自分の手を動かしてノのインターネット）、ビッグデータ、人工知能は第４

実際に試せる特許調査の効率化手法を主に機械学習の観

次産業革命という文脈で注目されている。日本特許庁の点から検討した。

2）「平成 28 年度 人工知能技術を活用した特許行政事務の3）の公募が行われ外部
高度化・効率化実証的研究事業」

有識者による選定委員会での審査を経て株式会社エヌ・

2 特許調査への機械学習の応用の目的

ティ・ティ・データ経営研究所が委託事業者に選定され

機械学習の特許調査への応用の目的として下記２種類ている。民間の特許調査の分野においても 2015 年のの特許調査をベースに目的を設定する。

特許情報フェアで UBIC 社（現株式会社 FRONTEO）①技術動向調査の講演「人工知能による特許調査・分析業務の効率化とデータから規則性を学習する機械学習の技術を用いて最新事例」があり会場を変更するほどの大盛況であった。

膨大な特許情報から技術動向を効率的に把握する。全体

ただ一般論として「人工知能」と聞いてアニメや SF に像が直感的に把握できて関心がある特許公報にインタラ登場する例えば「ドラえもん」のような何でも希望を叶

クティブ（対話的）にアクセスできるような俯瞰・可視

えてくれるロボットのような存在（人工知能分野で言う化とインタラクティブ操作機能を備えたツールが理想的ところの強い AI）をイメージして期待値が上がっていである。英語、日本語、中国語で解析可能で日本以外のる一面もあるようにも思われる。この期待は逆に言うと特許も F タームを使用するような感覚で処理できると現状の特許検索データベースや特許調査用の種々のツー便利である。

ルに潜在的な情報要求、いわゆる直感的要求（現状に満②先行技術調査

足していないことは認識しているが、それを具体的に言機械学習の観点では教師データが少なくても効率的に語化してうまく説明できない状態）があるように思われ学習して再現率と精度を両立可能な調査手法。特許検索150

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

150

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19:59:47

の観点では検索漏れを少なくするように網羅性を重視し10）の一部内容を加えて Web11）上で閲覧でき
科学入門」

た検索母集団を作成し精度を重視したスクリーニングをる。

行い調査目的に適合したスコア付けを行う調査手法を目Python には機械学習のためのライブラリが各種そ的とする。更に適合した部分を例えば段落単位で提示すろっておりプログラミング言語として生産性が高く習得る。

しやすいと言われている。
プログラミング言語は敷居が高いと言う人には GUI

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新
たなデータに対して判定や予測を行うことである。

ベースで操作できる Weka12）がある。Weka（Waikato
Environment for Knowledge Analysis） は ニ ュ ージーランドのワイカト大学で開発された機械学習ソフト ウ ェ ア で、Java で 書 か れ て い る。GNU General

機械学習は検索エンジン、医療診断、スパムメールのPublic License でライセンスされているフリーソフト

検出、金融市場の予測、DNA 配列の分類、音声認識やウェアである 13）、14）。Weka はデータマイニングツー

文字認識などのパターン認識、ゲーム戦略、ロボット、ルとしても使用できる。

など幅広い分野で用いられている。応用分野の特性に応

KH Coder15）はテキストマイニング用のフリーツー

じて学習手法も適切に選択する必要があり、様々な手法

ルであり文書を分類したり、R を用いた多変量解析と可が提案されている。

視化機能を備える。「社会調査のための計量テキスト分

機械学習とデータマイニングは類似部分が大きく、技

析」16）は KH Coder の作者が書いた著作で KH Coder法も同じなので混同されることが多いが、次のように定のチュートリアル・マニュアルに加えて、分析の考え義できる。

方、KH Coder の主な機能、有効性の検証、応用事例、

機械学習の目的は、訓練データから学んだ「既知」の特徴に基づく予測である。
データマイニングの目的は、それまで「未知」だった
データの特徴を発見することである。5）
本稿ではデータマイニングツールを使用して機械学習を用いて特許調査の効率化検討を行う。

2

検索の高効率化と精度向上

3

機械学習とは社会調査での活用の展望などがまとめられている。KH
Coder は表現 A が文書中にあれば、事柄 A が出現していたと見なして文書に A と分類を付与するコーディン
グルールによる分類に加えて人間がいくつかの文書を分類して「見本」を示せば、そこから分類の基準を学習して他の文書を自動的に分類する「ベイズ学習による分類」
機能も有している。

4

機械学習ツール

17）
では文書分類で SVM「人工知能による文書分類」（Support Vector Machine）、k 近傍法、ロジスティッ

機械学習ツールの紹介や選択方法等機械学習の入門向

ク回帰等が良く使われる手法であり、特に k 近傍法、

け参考文献としては「データサイエンティスト養成読本

ナイーブベイズ分類について分かりやすく解説されてい機械学習入門編」 がある。

る。

6）

プログラミング言語系ツール

以上、フリーのツールと自分で使うことに主眼を置い

・R 言語（統計解析向けのプログラミング言語）た文献を挙げたがもっと簡単に特許に対して適用してみ・Python（汎用スクリプト言語）

たいという人には有償であるが NTT データ数理システ

プログラミングを厭わない人には機械学習に強いプロ

ムの下記３種類のツールがある（１カ月の試用も可能）。

グラミング言語として R 言語、Python7）、8） が有名で

① 特 許 情 報 分 析 ツ ー ル：Patent Mining eXpress

ある。

18）
（PMX）

「R によるデータサイエンス - データ解析の基礎から

Python 等で作成された Web ブラウザから操作する

最新手法まで」 は機械学習に関する記述もあるがデー

特許情報分析の専用ツールである。書誌、抽出キーワー

タサイエンスとして幅広い手法を扱っている。テキスト

ドの統計機能等良く使う解析項目はメニュー化されていマイニングを学ぶ上で基礎的な「テキストデータの統計

る。

9）

YEAR BOOK 2O16 151

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

151

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19:59:48

②テキストマイニングツール：Text Mining Studio（TMS）

サイテーション（引用 / 被引用）データ未収録
海外データベースベンダーの特許データベースに収録

19）

汎用のテキストマイニングツールである。「特許情報されている日本特許のサイテーション情報は数 10 パーのテキストマイニング」 にツールと特許情報の解析事

セントのオーダーで収録されていないデータベースが大例の紹介がある。

多数である。きちんと収録されているデータベースはレ③ 汎 用 デ ー タ マ イ ニ ン グ シ ス テ ム：Visual Mining

アケースである。これは欧州特許庁の Espacenet 等も

20）

21）
Studio（VMS）

例外ではない。日本のベンダーのデータベースと比較す

Visual Mining Studio は簡単な GUI 操作で本格的ると一目瞭然である。海外製データベースで日本特許のなデータマイニングが行えるツールである。データの前

サイテーション情報を利用した解析を行う場合は要注意

処理から、マイニング処理、他アプリケーションとの連である。

携機能を備え、さらにその結果をグラフィカルな表示で国別 IPC 付与状況

表現することができる。TMS とシームレスに連携して各国の産業の発展度合いや文化的な背景等様々な要因

TMS によるテキストマイニングの出力を更に高度にマで IPC の付与状況は異なる。

イニングしたり、機械学習により教師データありの分類

IPC の付与ロジックミスの事例

や教師データなしのクラスタリング処理等が行える。

ファミリー型の商用特許データベースでバージョン
アップ後 IPC 検索においてヒット件数が場合により

5 特許調査への機械学習適応時の留意点

１万件オーダーで少なくなる現象が発生したことがあ

機械学習はその本質上データが重要である。ロジック

ベースと IPC の付与状況を比較したところ IPC の版が正しくてもデータが間違っていると正しい答えは期待により IPC 付与分布が異なっていた。特に IPC7 版ができない。機械学習に限らず特許調査において特許デー

圧倒的に少なくなっていた。2006 年に IPC7 版からタベースのデータ収録状況は特許調査の品質に直接的にIPC8 版で大幅に改正された分野、例えば化粧品（7 版：

影響するので極めて重要である。

A61K7、
8 版：A61K8）で解析すると良く分かる。デー

る。過去のダウンロードデータおよび他の商用データ

・収録国

タベースのバージョンアップ時に IPC7 版の取扱いロ・レコード（公報）収録、収録率、タイムラグ

ジックを誤ったと推定し網羅性（再現率）と精度（適合・フィールド（項目）の収録

率）の両方で問題である旨ベンダーに指摘した。後日談

新興国ではこれら各種収録状況を調べること自体が非で対象レコード数千万件を修正したとのことであった。

常に困難で忍耐と「気合い」を要する。これら収録状況

バージョンアップ前後におけるIPC7版と８版付与状況 P社 WOを把握しておかないと調査の質を担保出来ない。アジア
特許情報研究会のホームページにこれまでの研究成果がバージョンアップ後は8版のIPCを遡及付与

IPC第７版
A61K7

2014.10.02

IPC第８版
A61K8

一覧にまとめて公開されている 22）。
後 述 す る Questel 社 の 特 許 デ ー タ ベ ー ス Orbit.
com23）のコンセプト（テキストマイニング的に抽出しバージョンアップ前の7版のIPC

た英語のテクニカルワード）情報が中国特許には機械翻訳の英文より抽出されて付与されているが日本特許にはIPC8版はきれいに重なっている

英語公報のファミリーがあるものを除いてコンセプトが付与されていない（今年中には付与される見込みと聞いている）。Orbit のデータを解析する Analysis module

バージョンアップ後、7版のIPCが無くなっている

図１

データベースの IPC 付与エラー解析例のランドスケープマップ等コンセプト情報を用いる解析には要注意である。

デジタル化以前の日本の公報や海外のイメージ公報はOCR でテキスト化されてデータベースに収録されてい152

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

152

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るがデータベースにより OCR の品質が異なっており書誌事項を始めテキストデータの品質も様々である。

01:2016-06-30
G06N は人工知能分野の IPC である。PD は公開日

データベースにより公報番号表記形式が異なっているのはごく普通であり同じデータベースでも公報データとである。この集合の優先国：33、発行国：46、出願数ベー
スで 57778 件であった（共に EP、WO を含む）。

経過情報では公報番号表記が異なっている場合もある。

表１

権利調査等で経過情報をマージして使用する場合には注

機械翻訳の誤訳、文字コードの違いによる文字化け等落とし穴になりそうなポイントは多数存在する。事前に分かっているものは対処できるが結果を検証（答え合わせ）
して想定外の誤りが無いか確認することは重要である。

AU
CA
CN
DE
EP
IN
JP
KR
US
WO

CN
1
4
4227
4
63
7
47
14
210
127

DE
14
18
74
329
161
22
52
17
197
196

EP GB JPKRRU TW US
WO
40 48
40
6
1
1
881 5040 37
39
5
0
0 1075 37
97 52 435
63
3 23 1355 139
59 24
91
10
0
0
311 29401 151 366
65
4
6 2168 185
42 28
30
8
1
1
540 34120 76 2718
60
0 12 1315 110
42 20 169 4721
6
619 43354 233 1321 322 11 118 11219 353
199 179 518
99 16
0 3578 469

昔 か ら コ ン ピ ュ ー タ の 世 界 で は garbage in,24）：直訳すると「ゴミを入れると、
garbage out（GIGO）

表１に最初の優先国と発行国の上位 10 位のマトリッ

ゴミが出てくる」と言われていたが解析の分野で「収集・クスを示す。列が最初の優先国で行が発行国である。最

蓄積したデータが不正だと、分析結果も不正になる」と初の優先国で発明がなされ、発行国でどこの国に出願さいう意味―すなわちデータクレンジングの重要性を示す

れているか把握できる。WO を除くと US が圧倒して言葉として使われることが増えてきている。

おり次に CN、JP と続く。公報の使用言語の順番は英語、

2

検索の高効率化と精度向上

出願人の記述する言葉が異なるキーワードの異表記や最初の優先国発行国意を要する。

優先国と発行国（上位 10）

中国語、日本語になる。この表から CN（中国語）、JP（日6 技術動向調査での機械学習の利用事例

本語）しかない公報が相当数あることが推定される。

技 術 動 向 調 査 事 例 と し て 特 許 庁 の「人工知能」のラ ス 分 類 し て い る。 技 術 領 域 と し て Computer

動 向 調 査 25） を 参 考 に Orbit.com の 下 記 検 索 式

図 ２ は 予 め 定 め ら れ た IPC に 基 づ い て 公 報 を クのtechnology に集中している。また応用特許が非常に幅22457 ファミリーを Analysis module を使用して解広い分野に出願されている。各 Technology domain

析した（図２～図８）。

（ヘキサゴン：六角形）の位置は予め決まっており変（G06N）/IPC/CPC AND PD=2006-01-

わることはない。各ヘキサゴンに振り分けられた特許

図２

Technology domain のヘキサゴンチャート

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（ファミリー）数に比例して色が変わる。Technology

コンセプトのタグクラウドは対象母集団（公報１件でdomain のヘキサゴンチャートは一層構造である。特定も表示可能）中のコンセプトの頻度情報を使用して高頻のヘキサゴンをクリックしてフィルタリングすることは度のコンセプトを大きなフォントで表示している。表示可能である。これに対して後述する FoamTree は二層

位置には格別な意味はない。

構造でクラスタリングアルゴリズムが用いられており表
示するたびにポリゴン（多角形）の位置、形状、配色が表２にコンセプト上位 30、表３に出願人上位 30 を示す。出願人は統制（名寄せ）していない。

変化する。

外側：下位層

商用データベースの解析ツールや汎用のテキストマイ
ニング、データマイニングツールでは「機械学習」はあ
まり意識しないがマイニングの技法として機械学習の教内側：上位層師データ無しのクラスタリングはよく使われている。

図４

IPC の FoamTree とドーナツチャート

図４の IPC の FoamTree とドーナツチャートは共に
内部的には２層になっており上位層（概念）の下に下位層（概念）がある。IPC 自体にも階層関係がありドーナ
図３

コンセプトのタグクラウド（上位 100）

ツチャートでは階層関係が明らかである。FoamTreeとドーナツチャートは同じ色でカラーマッピングされて

表２No.

コンセプト上位 30

コンセプト

表３
@@Value

No.

出願人上位 30

出願人@@Value

1 ALGORITHM

6319

1 IBM

2 DATABASE

5428

2 MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING

1347
724

3 PROBABILITY

4769

3 NEC

337

4 RULE

4380

4 SONY334

5 COMPUTER

3704

5 GOOGLE

328

6 NEURAL NETWORK

3645

6 FUJITSU

275

7 DECISION

3454

7 SIEMENS

254

8 SUBSET

3453

8 HEWLETT PACKARD

249

9 VECTOR

3453

9 NIPPON TELEGRAPH & TELEPHONE

226

10 CLASSIFICATION

3260

10 TOSHIBA

194

11 SEARCH

3239

11 QUALCOMM

186

12 TRAINING

3033

12 STATE GRID CORPORATION OF CHINA

182

13 BEHAVIOR

3013

13 YAHOO

177

14 CATEGORY

2948

14 SAP

171

15 KNOWLEDGE

2847

15 SAMSUNG ELECTRONICS

162

16 ATTRIBUTE

2825

16 ORACLE

137

17 LEARNING

2795

17 HITACHI132

18 ITERATION

2727

18 MICROSOFT

132

19 OPTIMIZATION

2693

19 XEROX

131

20 TRAINING DATA

2549

20 INTEL

117

21 COMPUTER READABLE MEDIUM

2297

21 ZHEJIANG UNIVERSITY

111

22 COMPUTER READABLE STORAGE

2259

22 GENERAL ELECTRIC

110

23 COMPUTER PROGRAM PRODUCT

2229

23 BEIHANG UNIVERSITY

109

24 READABLE STORAGE

1977

24 BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

102

25 COMPUTING DEVICE

1882

25 XIDIAN UNIVERSITY

101

26 GENETIC ALGORITHM

1873

26 CANON

100

27 SIMILARITY

1824

27 MITSUBISHI ELECTRIC

97

28 LEARNING ALGORITHM

1817

28 TSINGHUA UNIVERSITY

90

29 NEURON1720

29 DWAVE SYSTEM

81

30 COMPUTING ENVIRONMENT

1665

30 KOREA ELECTRONICS TELECOMM

79

154

2016イヤーブック寄稿集-2.indb154

2016/10/26

19:59:49

いるので両方の図を比べて見ることで階層関係を把握で
きる。

図５

図７

FoamTree: interactive Voronoi treemap

Landscape map

図５の FoamTree は、JavaScript の革新的なレイ

Landscape map はコンセプト情報を用いて公報間

アウトアルゴリズムとアニメーションでツリーマップとの類似度（距離）を計算して俯瞰可視化している。色付

して可視化したものである。このような文書のグループ、

きのドットは各公報である。同じクラスターには同じ色

ネットワークドメインやサイトマップなどの階層データが割り当てられている。この Landscape map の処理の理解を助ける。内部アルゴリズム的にはコンセプトを

時間は約 30 分であった。Landscape map からマウ使用して公報のクラスタリングを行っていると考えられ

ス操作でインタラクティブに任意の領域（例えば赤の楕る。２万件を超えるこの事例でも表示まで約 20 秒と非円）あるいはクラスターを選択してサブ集合を解析した

常に高速なアルゴリズムである。各クラスター（ポリゴり、個々の公報にアクセスできる。個々の公報の出願人

ン：多角形）をマウスでクリックするとそのクラスター

別にカラーマッピングを指定することもできる。

に属する公報がフィルタリングされる。コンセプトのク

図８は出願人間の引用情報をネットワークグラフとし

ラスタリングである図５、図６共に内部的には２層にて表示したものである。最少ノード数 20、最少リンクなっており上位層（概念）の下に下位層（概念）がある。

数 20 に限定して主要な出願人の引用関係を描かせていIPC の FoamTree とドーナツチャートと同様である。

る。

図６は階層関係が明らかである。

検索の高効率化と精度向上

2

Minimum node size: 20 patent families per assignee
Minimum link size: 10 citing patent families

図８

出願人引用の Node chart

図 ９、 図 10 は NRI サ イ バ ー パ テ ン ト デ ス ク 2を 使 用 し て IPC:G06N、 公 開 日：20060101：
20160630、公報種別：A、T、S の 1612 件を母集
図６

コンセプトのドーナツチャート

団として NTT データ数理システムの特許情報分析ツー

YEAR BOOK 2O16 155

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

155

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19:59:52

ル：Patent Mining eXpress（PMX）を使用して解事項や抽出キーワードで各種統計処理マップを描かせる

析したものである。

ことは極めて容易である。ただし課題と解決手段の関係をマップ化しようとすると自分でキーワードを選択する必要がある。キーワードの選択は必ずしも短所ではなくノイズを除去したり、課題と解決手段を技術内容に沿った形で並べたり、関心のある分野を抽出したりとメリッ
トも多い。
クラスタリングやネットワーク表示による俯瞰可視化
ツールを用いるとあまり（教師データなし）機械学習を意識しないでもマップ表示は容易である。ただし内部処理をある程度分かっていないと解析結果の解釈や説明が難しい。筆者はテキストマイニングによる特許調査の効率化を検討してきた 27）、28）。機械学習の理解はテキス
トマイニングとも内部処理は共通な部分も多いのでお互いに有用である。

図９

広義での分類に関する言葉としてグルーピング

技術特徴ネットワークグラフ（grouping）、 セ パ レ ー シ ョ ン（separetion）、セグ

赤いノードが出願人で周りに抽出されたキーワードが表示されている。各出願人の特徴が読み取れる。

メ ン テ ー シ ョ ン（segmentation）、 カ テ ゴ リ ゼ ー
シ ョ ン（categorization）、クラシフィケーション

図 10 は PMX のデフォルト条件での課題と解決手段（classfication）等がある。特許庁の特許出願技術動のキーワード抽出結果である。PMX には公報間位置関向調査報告 25）で行われている人間が読み込み体系的に係を示すポジショニングマップ機能もある 26）。

クラス分類するのはクラシフィケーションである。機械

市販のパテントマップソフト、例えばインパテック社

学習の観点からは下記のように分けられる。

のパテントマップ EXZ を使用すれば Orbit.com のデー

クラスタリング：目的変数のない（教師なしの）場合

タや各種日本特許データベースのデータを取り込み書誌

クラス分類：目的変数のある（教師ありの）場合

図 10

課題と解決手段の関係

156

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

156

2016/10/26

19:59:53

次に教師データありの機械学習の先行技術調査への応

伝達情報量は相互情報量（Mutual information）31）とも呼ばれている。

用検討を述べる。

PATENT EXPLORER 関連情報と「これからの特実検索システムの探求」32）を参考にして先行技術調査の効率化検討を進めている。主な検討ツールとして NTT デー（株）FRONTEO（旧 UBIC）の人工知能による特許

タ数理システムの②テキストマイニングツール：Text

調査は先行技術調査や無効資料調査の効率化で注目されMining Studio（TMS）と③汎用データマイニングシていることと思われる。FRONTEO の人工知能を利用

ス テ ム：Visual Mining Studio（VMS） を 使 用 し てに関しては機関投資家

教師あり学習を検討した。検討技術分野は即席麺の直近向けセミナー資料 （2014 年 3 月 6 日）が参考になる。

10 年から母集団を作成しその中から教師データとなるセミナー資料によると人工知能のベースになっている技

公報を選択した。教師データとして審査官が拒絶理由に術分野は機械学習、行動情報科学、自然言語処理である。

採用した文献の中から拒絶理由の条文コード 33）を利用

技術的な特徴として下記①～③が挙げられている。

して新規性（カテゴリー X 文献）、進歩性（カテゴリー①伝達情報量（transinformation）

Y 文献）欠如に該当する文献を使用した。条文コードだ②文書のスコアリング

けでは新規性と進歩性を完全に分離することはできない③文書のコーディング＝自動仕分け

のでさらに拒絶理由通知書で適用条文を確認した。拒絶した PATENT EXPLORER

29）

30）

FRONTEO の独自技術として Landscaping とネー

理由通知書を吟味して教師データとしてふさわしい公報

ミングされた機械学習手法であり学習データを多面的に

2

検索の高効率化と精度向上

7 先行技術調査への機械学習の応用を選択した。

評価する学習機能を持ち、データが少数であっても効率

表４に TMS の分かち書き出力例を示す。行 ID が公的な学習が可能。計算コストが少ないとされる。

報固有のユニークなキー（例えば出願番号）に相当する。

（従来からある Orbit.com の Landscape map とは

文章 ID は公報中の文に相当する。教師データとして与別物なので混同しないよう注意が必要である。）

えた公報に近い公報を予測することを検討しているが今PATENT EXPLORER では上記の特徴に加え段落検後、文単位あるいは段落単位で判別ことを検討する予定

索機能が加わっている。

である。
表４

ファイル 行 文章 単語
見出し語
ID
ID ID ID
1
2
1
1 請求項
1
2
1
2
1
1
2
1
3 炭酸カルシウム、
12
1
4 燐酸カルシウム
1
2
1
5 以下、
1
2
1
6 カルシウム剤と
1
2
1
7 記す
1
2
1
8 及び
1
2
1
9 ドロマイトから
1
2
1 10 なる
1
2
1 11 群から
12
1 12 選ばれた
1
2
1 13 少なくとも
1
2
1 14 １種 100 重量
12
1 15 Ａ
1
2
1 16 部に対し、
12
1 17 加工デンプンを
1
2
1 18 Ｂ12
1 19 0.1 ～ 80 重量
12
1 20 部含有させて
1
2
1 21 なることを
1
2
1 22 特徴とする
1
2
1 23 食品添加剤スラリー組成物

TMS のテキストマイニング分かち書き出力例
原形

置換語

請求項

請求項

品詞

名詞
1 名詞
炭酸カルシウム
炭酸カルシウム名詞
燐酸カルシウム燐酸カルシウム名詞
以下
以下名詞
カルシウム剤
カルシウム剤
名詞
記す
記す
動詞
及び
及び
接続詞
ドロマイト
ドロマイト
名詞
なる
なる
動詞
群
群
名詞
選ぶ
選ぶ
動詞
少なくとも
少なくとも
副詞
１種 100 重量
１種 100 重量
名詞
Ａ
Ａ
名詞
部
部
名詞
加工デンプン
加工デンプン
名詞
ＢＢ
名詞
0.1 ～ 80 ０重量
0.1 ～ 80 重量
名詞
部含有
部含有
名詞
なる
なる
動詞
特徴
特徴
名詞
食品添加剤スラリー組成物 食品添加剤スラリー組成物 名詞
1

品詞詳細 係り先 述語属性 関係子
一般
数
一般
一般
副詞可能
一般
自立
一般
自立
一般
自立
一般
数
一般
一般
一般
一般
数
サ変接続
自立
一般
サ変接続

2
3
10
10
7
7
4
9
10
11
12
20
20
16
14
20
20
17
20
21
22
23
-1

なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし
なし

限定
限定
状況
状況
状況
現象
注釈
状況
状況
限定
状況
限定
状況
限定
注釈
限定
現象
注釈
限定
状況
現象
限定
なし

【請求項１】炭酸カルシウム、燐酸カルシウム（以下、カルシウム剤と記す）及びドロマイトからなる群から選ばれた少なくとも１種（Ａ）
100 重量部に対し、加工デンプン（Ｂ）を 0.1 ～ 80 重量部含有させてなることを特徴とする食品添加剤スラリー組成物。

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TMS は ９ 月 １ 日 に バ ー ジ ョ ン ア ッ プ し て Text

教師データありの機械学習の種類はまず対話型モデルになった。表４の TMS の分か

学習から検討を始めた。対話型モデル学習は下記の特徴

ち書き出力例はバージョンアップ前のものである。バーを有している。対話型モデル分析機能により、一部のデージョンアップではより高精度・高機能な日本語解析処理

タにしか教師値（正解値）が付与されていないケースでの実現を目指し、日本語解析エンジンの全面刷新が行わも分析モデルの構築・効率的な改善および予測が行えるれている。それに伴い、分かち書き結果における以下のようになる。 通常、大量の学習データに対して教師値点が大きく変更されている。

を付与する作業は非常に煩雑になり、大きな労力を要す

・品詞体系の刷新

る。対話型モデルの分析機能では、少量の教師値データ

・「述語属性」を「態度表現」に名称変更し、内容の刷から初期モデルを生成し、予測精度をより大きく向上さ

Mining Studio 6.0

34）

新と再編

せるデータに対して優先的に教師値を付与（ラベル付け）

・自動連結処理の見直しすることができるため、同じ労力でより大きな精度向上

・見出し語から括弧が除外されて現れなくなる問題を解が見込めるとされる 35）。
目的変数を各公報が審査官引用されたか否かの有無

消図 11 は Visual Mining Studio（VMS）と Visual（２値）、説明変数を各公報を分かち書きした単語（TMS

R Platform の両方を担う Visual Analytics Platformの置換語）として審査官引用の有無を予測して結果をである。VMS は各種の機械学習の手法を使うことがで評価中である。類似検索と比較して、INFOPRO2016

きる。左側の Object Browser のウィンドウ部に各種で発表する予定である。

処理や機能をオブジェクトとして系統的にまとめてアイコン化されている。必要な処理や機能のアイコンをマウスで選択してプロジェクトウィンドウ部において各アイ

8 まとめ

コン間を線で繋いで必要な処理を選択することでプロ

機械学習を用いた効率的な特許調査方法をまとめるとグラミング不要の GUI 操作で各種機械学習（モデリン

技術動向調査への機械学習（教師データなし学習）の応

グ）やクラスタ分析、アソシエーション分析、多変量解用の観点からは従来から良く用いられている書誌事項の析等を非常に簡単に行うことが可能である。Visual R

統計解析（パテントマップソフト等）と併用することでPlatform で同様に GUI 操作で R 言語の処理を実行で実務上十分に有用である。さらなる応用として F ター

きる。

ムが付与されている日本特許を教師データとして F ター

図 11

Visual Analytics Platform

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ムが付与されていない中国特許に機械学習で仮想的に付与して活用する等が考えられる。
先行技術調査への応用検討では精度（適合率）と学

い分けることである。
本報告は 2016 年度の「アジア特許情報研究会」のワーキングの一環として報告するものである。

習コスト上（教師データの準備、学習の手間等）課題

最後に大変有用な各種ツールを数度に渡り試用させがありさらに検討を要する。精度向上からは tf-idf（tf:ていただき機械学習の初心者である筆者を様々な形でサTerm Frequency、 単 語 の 出 現 頻 度 と idf: Inverse

ポートしていただいた NTT データ数理システムの多く

Document Frequency、逆文書頻度の２つの指標にもの皆様に感謝申し上げます。

新規性の観点によく合うように特徴語の重みを機械学習

参考文献

により調整して類似度計算を行う方法。あるいは類似度

1）松尾 豊．人工知能は人間を超えるか ディープラー

でなく新規性の観点に適合する評価関数を設計すること

ニングの先にあるもの、角川 EPUB 選書、2015が考えられる。

2）知的財産推進計画 2016
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/

9 終わりに
技術動向調査の観点から国立研究開発法人新エネル

kettei/chizaikeikaku20160509.pdf
3）「平成 28 年度 人工知能技術を活用した特許行政事
務の高度化・効率化実証的研究事業」の公募結果につ

ギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の学術・産業

いて技術俯瞰システム開発プロジェクト 36）、37）に注目してhttps://www.jpo.go.jp/koubo/koubo/h28_ai_

いる。成長が見込まれる技術領域（萌芽領域）を特定す

koubo_kekka.htm

るのに予測モデルを適用しているのが興味深い。過去に

4）人工知能学会「What's AI

人工知能研究」

おいて SDI に注目していた新規プロジェクトの特許担

https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/

当者の立場としては萌芽特許が公開された時点で判れば

AIresearch.html

非常に有用である。
先行技術調査の観点からは将来審査官が拒絶に引用する可能性の高い公報を出願前調査時に見つけることが理想である。教師ありの機械学習は有望そうな感触は得られたが筆者は試行錯誤で機械学習の学習を始めたばかりで今後さらに効率的な調査方法の検討を続ける予定である。

検索の高効率化と精度向上

2とづいて計算される）による（コサイン）類似度でなく

5）機械学習（wikipedia）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A9%9F%E
6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92
6）比戸将平ら．データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編、技術評論社、2015
7）Willi Richert ら．実践 機械学習システム、オライリー
ジャパン、2014

これまで様々なデータベースベンダーから類似検索、

8）Sebastian Raschka.Python 機械学習プログラミ

概念検索、セマンティックサーチ、スマートサーチ等々

ング 達人データサイエンティストによる理論と実践、いろいろな名前でそれぞれ、類似特許を検索する、概念

インプレス、 2016

を検索する、意味を理解して検索する、スマートな検索をする、と受けとれる機能が提供されてきた。実際に検索性能を調べるとベンダーシステムによりさまざまであるが、まだ名前負けしているように思われる。特許デー
タベースのエンドユーザーの立場からは中身の検索技術

9）金 明哲．R によるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで、森北出版、2007
10）金 明哲．テキストデータの統計科学入門、岩波書店、200911）R、R 言語、R 環境・・・・・・（アルゴリズム）は問わないが言葉本来の意味で期待にhttp://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/index.

応える検索システムの出現が待ち遠しい。ユーザーにで

html

きることは少なくとも名前に惑わされることなくデータ

12）W eka

収録、検索性能を正しく理解して目的に応じて適切に使

https://ja.wikipedia.org/wiki/Weka

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19:59:54

13）高橋 佑幸．知りたい分かりたい人の体験する機械学習、リックテレコム、201514）荒木 雅弘

フリーソフトではじめる機械学習入門、

2014

http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2015book/15_2_12.pdf
28）安藤俊幸ら．精度を重視した効率的な特許調査方
法：引用情報と公報の類似度に着目した特許調査方法

15）KH Coder
http://khc.sourceforge.net/
16）樋口耕一．社会調査のための計量テキスト分析、
ナカニシヤ出版、201417）難波英嗣．人工知能による文書分類、情報の科学と技術 66 巻 6 号（2016）p277-281

https://www.jstage.jst.go.jp/article/infopro/
2015/0/2015_47/_article/-char/ja/
29）PATENT EXPLORER
http://www.kibit-platform.com/products/
patent-explorer/30）株式会社 UBIC 機関投資家向けセミナー 201418）特許情報分析ツール：Patent Mining eXpress

年3月6日

（PMX）

https://www.fronteo.com/ir/ir-data/pdf/

http://www.msi.co.jp/tmstudio/PMXpamphlet.

20140306_Technology%20briefing%20

pdf

for%20investors_6Mar2014_Web.pdf

19） テ キ ス ト マ イ ニ ン グ ツ ー ル：Text Mining31）統計的テキスト解析（9）～テキストにおける情Studio報量～

http://www.msi.co.jp/tmstudio/aboutTMS.

https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/64/64.

html

html

20）豊田裕貴ら．特許情報のテキストマイニング、ミネルヴァ書房 、2011
21）汎用データマイニングシステム：Visual Mining

32）殿川 雅也．これからの特実検索システムの探求
特技懇 no.280.p33
33）条文コード（拒絶理由）

Studio（VMS）

http://www.inpit.go.jp/content/100030260.

http://www.msi.co.jp/vmstudio/functions.html

pdf22）アジア特許情報研究会

34）Text Mining Studio 6.0 新機能

http://www.geocities.jp/patentsearch2006/

http://www.msi.co.jp/tmstudio/

asia-research.html

newfeatures_6_0.html

23）Questel 社 Orbit.com
https://www.orbit.com/#WelcomePage24）情報マネジメント用語辞典：GIGO
http://www.itmedia.co.jp/im/articles/
0609/11/news088.html
25）平成 26 年度特許出願技術動向調査報告、人工知
能技術

35）VMStudio 8.2 新機能紹介
http://www.msi.co.jp/vmstudio/vmstudio82.
html36）学術・産業技術俯瞰システム開発プロジェクト
http://www.nedo.go.jp/activities/
ZZJP_100055.html
37）膨大な論文や特許の引用関係に着目し分析 将来、

www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidou-houkoku/

成長領域となり得る技術を早期に発見

26_21.pdf

http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/25

26）岩本圭介．特許情報テキスト可視化のためのマイ8689/070300001/?ST=print

ニング手法
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2015book/15_3_05.pdf

上記 URL はいずれも 2016 年 8 月 25 日に確認したものである。

27）安藤俊幸．テキストマイニングを用いた効率的な特許調査方法160

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

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検索の高効率化と精度向上

2

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