〈日本知財学会誌〉Vol. 11 No. 2― 2014 : 47 65-

日本人発明者の移動と技術流出リスク
─ 韓国企業の人材活用モデル＊─

山内 勇（独立行政法人経済産業研究所研究員）
枝村一磨（文部科学省科学技術・学術政策研究所研究員）
角山史明（東京工業大学大学院情報理工学研究科修士課程）
隅藏康一（政策研究大学院大学准教授）
Determinants and Effects of the Inventor Mobility : Korean Firms’ Strategic use ofJapanese Inventors
Isamu Yamauchi

Fellow, Research Institute of Economy, Trade and Industry

Kazuma Edamura

Research Fellow, National Institute of Science and Technology Policy

Fumiaki Kakuyama

Master’s course, Tokyo Institute of Technology

Koichi Sumikura

Associate Professor, National Graduate Institute for Policy Studies【要旨】 本稿では，特許データを用い，日本人発明者の韓国企業への移動の決定要因とその影響を分析した．分析の結果，韓国企業に移動した日本人発明者は，生産性の高いシニア発明者と，生産性の低い若手発明者に二極化していることが分かった．特に，製法特許を出願している発明者ほど，移動確率が高いことも確認された．また，生産性の低い発明者が移動した場合，移動先において現地発明者と共同発明を行なう割合が，生産性の高い発明者と比較して高い．このことは，韓国企業が，既存製品の解析と付加価値の追加という短期的な事業目的のための人材と，先端技術の開発力の向上という長期的な目的のための人材とを明確に分けて活用していることを示唆している．特に，生産性が高い発明者が移動した場合，彼らの移動後の特許出願が，日本企業の特許出願の拒絶理由となることが多く，人材流出による競合企業の技術競争力の上昇効果は大きい可能性がある．
【キーワード】 技術流出

発明者

営業秘密

ノウハウ

【Abstract】 This paper examines the determinants and the effects of mobility of Japanese inventors to Korean
companies. We find that the characteristics of outgoing Japanese inventors are polarized into two types : seniorproductive inventors and young unproductive inventors. We also find that the experience of application for a process
patent increases the probability of mobility.

Moreover, the results show that the rate of Korean co-inventors of a patent
filed by the Japanese inventors after moving to the Korean firms is higher for the unproductive outgoinginventors. This suggests that Korean firms effectively use the incoming Japanese inventors depending on their
purposes : for the rapid catch up and introduction of a value added product in the short term, and for the improvement ofcapability of developing advanced technology in the long term. Especially, the patent applications filed by the
productive Japanese inventors after moving to the Korean firms often block the patent applications filed by the Japanesefirms. This result indicates the possibility that the mobility of the inventors do increase the competitor’s technologicalcompetitiveness.
【KEYWORDS】 Technology spillover

ISSN 1349-421X© 2014

IPAJ

inventor

All rights reserved.

trade secretknow-how47

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

1.

はじめに

本稿が扱うような人に体化したノウハウの移転状況を詳細に把握することはできない．本稿が分析した
いのは，どのような人材が海外競合企業に移動して本誌の他稿でも触れられているように，昨今，営おり，移動先でどのような役割を果たしているのか

業秘密や技術情報の流出に対する懸念が高まってきという点である．こうした分析を行なうには，個人ている．しかしながら，こうした技術知識の流出やの詳細な転職履歴を追いかける必要があるが，そうその影響がどの程度であるかを定量的に把握した研したデータは入手が極めて困難である．しかし，特究は少ない．そこで，本稿では，技術知識の流出状許を出願している技術者に限れば，部分的にはそれ

況や流出経路の実態把握を行なった先行調査の結果が可能となる．

を紹介するとともに，特許の発明者データを用い，特許データには，特許を出願した出願人の名前や人材移動に伴うノウハウ流出の影響について定量的住所だけでなく，その発明を行なった発明者やそのな分析を試みる．

住所（主に事業所の住所）が記載されている．原則

我が国において，技術情報が営業秘密として保護として，特許出願されたすべての発明は特許庁で公されるには，不正競争防止法に基づく要件（秘密管開されているうえ，そうした特許情報は，先駆的な理性，有用性，非公知性）を満たす必要がある．し研究者らによって統計分析用のデータベースとしてたがって，企業秘密の中には不正競争防止法の保護整備されている．したがって，発明者の名前と企業対象とならないような技術情報も多数存在する．特名のデータを時系列で整備すれば，技術者の国内外に，製造技術に関するノウハウ等は，人に体化してでの企業の移動状況をかなり詳細に把握することがおり，営業秘密としての要件を満たすことが難しい

できるのである．こうした分析は近年，国際的にもものも多いと考えられる．そうした技術情報が人の行なわれ始めている．

移動とともに競合企業に流出することは，法律では防げないタイプの脅威である．

本稿もそれに倣い，日本企業から韓国企業へ移動した発明者を特許データから特定し，それら移動者

営業秘密の保護に関する企業内の取り組みや課の生産性が，同期とみなせる発明者と比較してどの

題，法改正の狙い等については，本誌の他の論文で程度高いのかを調べる．そのうえで，移動前の生産

詳しく議論されている．そこで本稿では，むしろ，性の違いと，移動後の役割の違いとの関係性を分析

営業秘密として管理されていない技術ノウハウに着する．これにより，韓国企業における日本人発明者

目し，日本企業から韓国企業への発明者の移動に伴の人材活用戦略が部分的に明らかになる．特に，ノう技術ノウハウの流出実態とその影響について議論

ウハウが多く含まれると考えられる製法特許の出願を行なう．

経験による移動確率の違いや，移動先企業での共同

技術流出の実態を評価すると言っても，そもそも営業秘密やノウハウは数えること自体が非常に困難

発明状況，移動先企業の出願による日本企業の出願の拒絶状況に着目した分析を行なう．

である．しかし，近年ではそうした実態を定量的に本稿の分析の結果，以下のことが明らかとなった．

把握しようという試みも行なわれてきている．例え（1）日本企業から韓国企業へ移動する発明者の特徴

ば，経済産業省の「人材を通じた技術流出に関するは，勤続 26 年以上で，生産性（国内・海外特許の調査」（以下，技術流出調査）や文部科学省科学技術・出願件数で測定）が同期の中で上位 20% に入るトッ

学術政策研究所（NISTEP）の「民間企業の研究活

プクラスの発明者と，勤続 10 年以内で，生産性が動に関する調査」（以下，民研調査）などがある．

下位 20% のボトムクラスの発明者に二極化してい特に，民研調査では，企業が保有する技術情報の中る．（2）製法特許の出願経験者の割合は，韓国企業

での企業秘密・営業秘密の割合や，その流出経路とへの移動者が，移動していない同期と比べて圧倒的

流出先に関する詳細な調査が行なわれている．

に高く，ノウハウを保有する発明者ほど採用のター

ただし，これらの調査は企業レベルの調査であり，
48

ゲットになっている可能性がある．（3）韓国企業に日本人発明者の移動と技術流出リスク

移動した発明者は，移動先では日本人同士で発明をそのスピードを高め，付加価値を追加していくこと

行なうことが多いが，その傾向はトップクラス移動

はモノづくりの基本である．フォロワーの戦略とし者ほど強く，ボトムクラス移動者は現地発明者とのて，既存技術の理解・習得にかかる人材育成費用を共同発明比率が比較的高い．短期的なキャッチアッ

削減（場合によってはフリーライド）しつつ，高付

プには，現地発明者との積極的な共同発明によりノ

加価値の新技術を創造する能力を高めていくには，

ウハウ移転を促すという人材活用戦略が透けて見え

外部人材の活用が効果的であることは間違いない．

る．
（4）韓国企業に移動した発明者の特許出願が，他方で，リーダーとして先端技術の開発力を高めて日本企業の特許出願の拒絶理由になるケースは，

いくには，それを前提とした人材・ノウハウの管理

トップクラス発明者が移動した場合ほど多い．

モデルの構築が必要だろう．革新的なシーズ開発に

これらの結果から，日本企業の合理化が比較的生関わるキーパーソンに対するモニタリングの強化

産性の低い若手技術者を韓国企業に転出させたと同や，競合企業に移動する際の人材育成費用の一部返時に，シニアのトップクラス発明者の引き抜きも確還制度（移籍金システム）の導入なども検討に値す

かに行なわれていることが確認された．そして，現るかもしれない．

地での両者の役割は明確に異なる．トップクラス発
明者は，人選も含めて移動先での研究の裁量は比較

2.

的高い可能性がある．また，彼らの移動により韓国

営業秘密・ノウハウ比率とその流出実
態 : 先行調査の概観

企業の特許出願のブロッキング力が高まっていることから，トップクラス発明者の移動は競合企業の長人材移動に伴う技術流出の分析に先だって，ここ期的な競争力上昇にかなり貢献していると考えられではまず，企業秘密や営業秘密の定義やそれらの関る．他方で，生産性の低い若手発明者の採用は，ノ係性を整理しつつ，営業秘密の流出実態とその経路

ウハウ移転を目的としており，技術競争力よりは事に関する先行調査の結果を紹介する．

業競争力の強化に重点を置いた人材活用と推測される．リバースエンジニアリングをもとに，既存製品の機能を組み合わせ，あるいは独自に追加し，顧客

2.1.

企業秘密と営業秘密の関係 : 法で保護されない
企業秘密を保有する企業の割合

ニーズに対応した製品をいち早く供給していくに

民研調査は，研究開発を実施している資本金 1 億は，当該製品の設計を理解し付加価値を加えて組み円以上の企業を対象にした調査である．民研調査で直すだけの技術力が必要になる．その際，オリジナ

は，「企業秘密」と「営業秘密」を区別し，その保ルの技術知識・ノウハウを持つ人材の引き抜きは，有状況を調査している．この調査では，「企業秘密」

そうした付加価値を加えるうえでも非常に効果があを，技術や情報等のうち秘密として扱われているもると考えられる．

の全てを指し営業秘密を内包する用語として定義ししたがって，日本の電機産業の衰退と韓国企業のている．「営業秘密」は不正競争防止法で定義され台頭という逆転現象の原因が人材移動に伴う技術流ているとおりであり，企業秘密として扱っている技

出にあるという，一部メディアで言われているよう

術・情報の中で，（1）技術情報が秘密として管理さな見方は部分的には成立していると言える．
ただし，れていることが客観的に認識できること，（2）事業話はそれほど単純ではない．韓国企業は，付加価値活動に有用な情報であること，（3）公然と知られてを付けた製品投入のスピードを高めるという短期的いないこと，という要件を満たすものを指す．

目的と，先端技術の開発力を高めるという長期的目

各回答企業において 2012 年度に生み出された特的を明確に使い分け，製品開発戦略の 1 つの手段と許出願の対象となりうる全ての技術的知識・情報のして人材活用を行なっていると考えられる．こうしうち，企業秘密として管理されているもの，および，た人材活用モデルは日本企業も見習う点が多い．
技術力の向上は既存技術の理解・習得から始まり，

営業秘密として管理されているものの割合を，それぞれ 6 階級（「0%」「0% 超 25% 未満」「25% 以上 50%
49

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

表1

企業秘密の割合と営業秘密の割合（N=1043，単位 %）営業秘密の割合
0% 超
25% 未満25% 以上50% 未満50% 以上75% 未満

19.3

-

-

-

0% 超 25%
未満

7.1

31.3

-

25% 以上50% 未満1.7

5.8

50% 以上75% 未満1.3

75% 以上100% 未満

0%

100%

合計

-

-

19.3

-

-

-

38.4

7.1

-

-

-

14.6

2.7

3.2

2.3

-

-

9.5

0.4

2.7

1.2

1.4

3.4

-

9.0

100%

2.6

0.3

0.0

0.4

0.3

5.8

9.3

合計

32.4

42.7

11.4

4.1

3.6

5.8

100.0

0%

企業秘密の
割合

75% 以上100% 未満

合計 31.0%

合計 49.8%

出所 : 文部科学省科学技術・学術政策研究所（2014）より一部加工のうえ転載

未 満」「50% 以 上 75% 未 満」
「75% 以 上 100% 未 満 」

する企業と，大部分を営業秘密ではなく企業秘密と「100%」）で調査している．それをクロス表にしたして保有する企業とに，二極分化しているものと考結果が表 1 である．営業秘密は企業秘密に包含されえられる．

るため，企業秘密の割合を営業秘密の割合が上回る

企業秘密の大部分を営業秘密として保有していることはなく，営業秘密の割合として企業秘密の割合

企業（企業秘密として管理しているものの割合がよりも高い値を回答している企業は論理エラーとし

0% ではなく，技術的知識・情報のうち企業秘密とて除外されている．

したものの割合の階級と，営業秘密としたものの割これによると，営業秘密の割合と企業秘密の割合

合の階級が，同一である企業）の割合は，全体のを回答した企業 1043 社のうち 19.3% が，企業秘密

49.8%（=31.3%+7.1%+2.3%+3.4%+5.8%）となり，をまったく保有していないと回答している．一方，約半数となっている．これら 49.8% の企業と，企9.3% の企業は，技術的知識・情報の 100% を，特業秘密をまったく保有していない 19.3% の企業を許出願するのではなく企業秘密として保有している

除いた，残りの 31.0% の企業は，営業秘密ではなと回答している．それらの企業のうち，企業秘密と

い企業秘密を保有していることになる．すなわち，した技術的知識・情報の 100% を営業秘密として保特許出願の対象となりうる技術知識に限った場合で有していると答えたのは全体の 5.8% であり，企業も，回答企業のうち約 30% が，不正競争防止法に秘密とした技術的知識・情報の全てを営業秘密ではよる営業秘密の保護の対象とならない企業秘密を保なく企業秘密として保有していると答えた企業は全有していることがわかる．

体の 2.6% である．企業において生み出された技術

したがって，特許出願の対象とならないような製的知識・情報を営業秘密として管理すれば，不正競造ノウハウ等まで含めると，不正競争防止法では対争防止法の規定によって一定の法的な保護が図られ処しきれない技術流出リスクはかなり大きいと考えることになるため，単に企業秘密とするよりも秘匿られる．

効果は高いが，その一方で管理コストがかかる．そのため，技術的知識・情報の大部分を企業秘密として保有する企業は，そのうちの大部分を営業秘密と50

日本人発明者の移動と技術流出リスク

2.2.

企業秘密の流出実態

2.2.1.

備に分けられるだろう．

流出の認知状況

平成 24（2012）年度の技術流出調査では，営業

2012 年版の民研調査では，企業が認知している

秘密の管理体制に関する調査を行なっている．技術範囲内で企業秘密の流出状況を尋ねている．当然，流出調査の調査対象は，信用調査会社の企業データ

モニタリングに力を入れている企業ほど，また，企ベースから抽出した企業 1 万社であり，このうち

業秘密の量が多い企業ほど流出が認知される確率は3011 社が回答している（製造業 1126 社，非製造業高まるため，必ずしも，流出が頻繁に認知されてい1850 社，不明 35 社）．図 1 は，営業秘密の管理体るほど流出リスクが高いというわけではない点には制に関する取り組み状況を規模別にまとめたもので注意が必要である．

ある．総じて，大企業ほど管理体制が充実している．

一般に，企業規模が大きいほど保有する企業秘密

注目すべきは，流出防止のためと思われる取り組みの量が多く，監視体制も整っているため，企業が認に比べて，監視のためと思われる取り組みは比較的知する秘密流出は増える可能性がある．
その一方で，

実施割合が低いことである．すなわち，我が国企業

企業規模が大きいほど企業秘密の流出防止体制が整の秘密流出の監視体制には改善の余地があり，認知備されており，それにより認知される秘密流出が減されていない流出がかなり存在していることが示唆

少することも考えらえる．したがって，企業規模とされる．特に，営業秘密には含まれないことも多い

秘密流出の認知との関係は単純ではない1．

だろうが，製造ノウハウのような技術は人の移動と表 2 は，過去 3 年間（2009 年度〜 2011 年度）に，
企業秘密として管理していた技術・情報が国内・海ともに流出することが多く，退職者や転職者の監視体制の強化は重要と考えられる．

外競合他社に流出したと思われる事例があったかど

この点について，技術流出調査では，退職者の再うかを尋ねた結果である．全体平均では 1151 社の就職先の把握状況についても調査を行なっている．

5.8% が流出を認識している．注目すべきは，国内

図 2 がその把握状況である．この図によれば，回答の競合企業への流出（3.1%）よりも，海外の競合のあった 2584 社のうち，ほとんどの役員・従業員

企業への流出（3.9%）の方が認知される流出事例の再就職先を把握していない企業が実に 7 割以上とが多くなっている点である．特に，資本金が 100 億なっている．技術ノウハウを保有する技術系人材の円以上の大企業において，海外競合企業への流出を移動も，多くの場合把握されていない可能性が高い

認知している企業が 7.3% と高いことは，海外展開ことを示している．

を行なう上での技術流出リスクの大きさを示してい

2.2.3.

る．

企業秘密の流出経路

前述のとおり，我が国企業における退職者の監視

2.2.2.

企業秘密の管理体制 : 防止と監視体制にはかなり改善の余地があり，そのため，人材

企業秘密の管理は，大きく，流出を防止するための移動による技術情報の流出状況は過小評価されての体制整備と，流出を発見するための監視体制の整いる可能性がある．その点に注意しつつ，流出経路

表2

企業秘密流出の認知状況（資本金階級別）

資本金階級

N

企業秘密の流出ありと認識している企業の割合（%）

うち，国内の競合
他社への流出

うち，海外の競合他社への流出

1 億円以上 10 億円未満

472

4.9

2.8

3.2

10 億円以上 100 億円未満

433

4.6

3.2

2.8

100 億円以上

246

9.8

3.7

7.3

合計

1151

5.8

3.1

3.9

出所 : 文部科学省科学技術・学術政策研究所（2013）より一部加工のうえ転載
51

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

図1

営業秘密の管理に対する取り組み状況（%）
63.8

未然に防ぐための管理方針等を整備している

82.9

39.9
47.9

営業秘密の管理に関する責任者を設置している

63.3

32.9
37.5

防止

漏えい防止のための教育を実施し，管理方針等を周知徹底

52.4

22.6
32.5

懲戒処分基準を設け，その内容を従業員に周知している

39.8

24.4

従業員301
従業員
301人以上人以上

31.2

営業秘密の管理について所管する部署を設置している

29.3

44.1

18.0
27.5

漏えい防止の観点から，定期的な監査や調査を実施している

38.8

14.3

監視

21.4

漏えいした場合の事後対応体制を整備している

9.4
16.8

日常的なモニタリングを実施している

9.0
0.0

10.0

20.0

従業員300300人以下
人以下
従業員

46.1

18.9

営業秘密の管理に関する責任者の権限を明確化している

全体

31.8

26.7
30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

出所 : 三菱 UFJ リサーチ & コンサルティング（2013）の表 2-5-1 と 2-5-2 を加工・統合のうえ掲載，防止と監視のグループ
分けは著者による

図2

退職者の再就職先の把握状況（%）
70.1
67.2
72.6

ほとんどの役員・従業員の再就職先を把握していない

15.2
20.0
10.9

役員など相応の地位にある者の再就職先については把握

9.2
7.6
10.7

地位を問わず，特定の職種の役員・従業員については把握

全体
従業員 301人以上
301 人以上
従業員 300人以下300 人以下

5.5
5.2
5.8

ほぼ全ての役員・従業員の再就職先を把握している

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

出所 : 三菱 UFJ リサーチ & コンサルティング（2013）の図表 2-18-1 および図表 2-18-2 について，「わからない」との回答を除き再集計して掲載

52

日本人発明者の移動と技術流出リスク

表3

企業秘密の流出経路（%）
国内競合企業への流出経路

海外競合企業への流出経路

現役の職員による競合企業との接触を通じた流出

2.3

4.7

現役の職員の転職・退職（定年退職を除く）による競合企業との接触を通じた流出

7.0

16.3

定年退職者による競合企業との接触を通じた流出

0.0

0.0

現役の職員・退職者による論文・学会発表等を通じた流出

0.0

0.0

取引業者（顧客企業，下請け業者，納入業者，コンサルタントなど）による流出

4.7

27.9

マスメディアの関係者（記者等）による流出

0.0

0.0

11.6

32.6

不正アクセスによる流出

0.0

0.0

流出経路は不明

4.7

14.0

その他

0.0

0.0

流出経路

製品・商品を通じた流出（競合企業によるリバースエンジニアリング等）

出所 : 文部科学省科学技術・学術政策研究所（2013）より一部加工のうえ転載として，人材の移動がどの程度重要であるかを民研

密保持契約の締結とそのコンプライアンスの徹底が調査から確認してみる．

重要である．

表 3 は，2012 年版の民研調査で調査している，

ただし，このように流出が認識できて，さらに経企業秘密の流出経路をまとめたものである．企業秘路も特定できる場合は，不完全ながらもまだ対処の密の流出が認知できて，さらに経路も特定できる余地が残されているが，認知もできない流出は対策

ケースは非常に限られるため，結局，これらは，認が困難である．例えば表 3 では，定年退職者による識しやすい経路を表しているとも考えられる．

流出を認識している企業は皆無である．前述のとお認知されている流出経路としては，製品・商品をり，退職者の再就職先に関しては把握していない

通じた流出，取引業者による流出，現役の職員の転ケースが圧倒的に多いため，これは，退職者による退職による流出が主なものである．特に海外への流流出が起こっていないというよりは，認知ができて出が多く認知されている．リバースエンジニアリン

いないことを反映していると考えるべきだろう．まグによる流出に関しては，単純な模倣を防ぐ目的でた，人に体化したノウハウの流出は発見が難しいだ

あれば，権利化したうえで監視体制を整え，エン

けでなく，たとえ認知できたとしてもそれを立証す

フォースメントを徹底していくことが効果的だろ

ることが難しいという問題や，そもそも不競法によう．しかし，競合企業の技術力が高い場合には，リる保護範囲に含まれないことが多いという問題もあバースエンジニアリングは，既存技術の解析だけでる．

なく，それに付加価値を付けた価格競争力のある競人材の移動を制限する手段として競業避止契約の合製品の出現を意味する．この場合は，解析を難し締結も考えられるが，その有効性が認められる範囲

くするための設計の複雑化や，関連する技術知識・は広くはなく，長期にわたる制限も難しい．したがっ

ノウハウを持つ人材の流出を抑えることが有効と考て，少なくとも，従業員に対する定期的なモニタリえられる．

ングとヒアリング等のケアが必要と考えられる．し他方で，取引業者や従業員の転職・退職による流かし，社内の誰を重点的にケアすればよいのかにつ出もかなり認知されており，人を通じた秘密流出のいて，客観的なデータによる裏付けは乏しい．そこ

抑制が難しいことも示唆される．流出防止の体制整で，次章では，特許の発明者データを用いて，海外備が重要なのは言うまでもないが，開示する情報・競合企業へ移動しやすい発明者の特徴を把握するとアクセス可能な情報の範囲の制限や，開示の際の秘ともに，移動による影響の大きさについて簡単な分
53

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

析を行なう．

3.

人材の移動に伴う技術流出の実態とその影響：特許の発明者データによるア
プローチ

ノイズを小さくする工夫も行なっている．
なお，技術流出の問題は，欧米ではスピルオーバーという形で中立的もしくはポジティブな文脈で分析されることが多いが，我が国ではむしろフリーライドの問題に焦点が当てられることが多いように見受けられる．この点で，技術流出は我が国特有の問題

3.1.

データの説明3.1.1.

先行研究

意識のようにも思えるが，韓国企業や中国企業の間でも技術流出に対する懸念が高まってきていること

特許データを用いた研究者の移動に関する研究のを示すデータもある．たとえば，ERIA（2014）では，

先 駆 け と し て は，Trajtenberg et al.（2006），HoislASEAN に進出している日中韓企業を対象に進出前（2007）などが挙げられる．例えば，Hoisl（2007）は，後の課題について質問票調査を行なっている．そこ

有能な研究者ほど流動性が高く，また，移動により

では，サンプル数は少ないものの，日本企業だけで研究者の生産性が高まるという両方の関係が同時になく中国や韓国の企業も，ASEAN 進出に当たって存在していることを確認している． 近年では，さは，営業秘密や技術ノウハウの保護を重視しているらに，共同発明者の情報（企業や国籍）を用いた研ことが示されている．したがって，技術流出の問題究も行なわれるようになってきている．Nakajima etは，今後新興国の市場性や技術力が上昇していくに

al.（2012）は，移動先企業の発明者との共同発明経

つれて，より普遍的かつ重要な問題になっていくこ験が，適性に関する不確実性を低下させ，マッチンとが予想される．

グの効率性を高めることを示している．また，Al-

3.1.2.

分析対象

nuaimi et al.（2012）は，新興国企業の外部知識獲得

本稿では，世界 170 カ国以上の特許書誌情報をカ手段として，先進国の研究者を採用することの正のバーしたデータベース PATSTAT を利用する2．本稿

効果を明らかにしている．

が分析対象とするのは，1980 年から 2011 年の間に中でも，本研究と最も関連の深い研究として，

日本特許庁あるいは韓国特許庁に出願された発明でFujiwara and Watanabe（2013） が あ る． 彼 女 ら は，ある．なお，本稿では，発明者の所属組織を出願人

電気機器製造業に注目し，本稿と同様，特許データ

名によって判断しているため，所属組織が完全に識を用いて，日本人発明者の中韓台企業への移動状況

別できるよう，出願人が単独の発明にサンプルをを調べている．そこでは，技術分野の幅が広く，共限っている3．

同発明ネットワークの中心にいる日本人発明者が韓PATSTAT では，出願人の名前について機械的な国企業に移動し，移動先の発明の質を向上させてき名寄せが行なわれているが，日本企業については（おたことが示唆されている．これに対し，本稿では，

そらく韓国企業についても）精度があまり高くない．

韓国企業に移動する日本人発明者のタイプが，生産したがって，出願人名については別途名寄せが必要

性の高い発明者と生産性の低い発明者に二極化してであり，この点を考慮して，本稿では，出願人の数いる点について検証を行なう．そのうえで，韓国企を絞ることとした．その際，特許庁『平成 23 年度

業がそれら 2 タイプの人材を目的によって使い分け

特許出願動向調査─マクロ調査─』に掲載されていている可能性を指摘する．その際，ノウハウ保有のる，日本特許庁に対する上位出願人を分析対象出願

指標として「製法特許」を抽出し，その出願経験に人として選定した4．具体的な出願人は以下のとおよる差に着目する．加えて，本稿では，電話帳を用りである．

いて発明者の名寄せの精度を高めると同時に，比較

日本企業 : パナソニック，トヨタ自動車，東芝，手法の精緻化を図り（偏りの大きい出願件数は平均

キヤノン，セイコー，ソニー，シャープ，富士

値等での比較が困難であるため，移動していない同

フイルム，リコー，三菱グループ，デンソー，期との相対的な位置付けで生産性を測る），分析のコニカミノルタ，日立，NEC，本田技研工業，

54

日本人発明者の移動と技術流出リスク

富士通，富士ゼロックス，サンヨー，日産自動動者の中での生産性の違いによる影響の違いを見極車，ブラザー工業，京セラ，NTT，ルネサス

めることが目的であるため，前者の誤りを避けるこエレクトロニクスとに重きを置いた．それにより，移動者のサンプル

韓国企業 : サムスングループ，LG，SK ハイニッ
クス，ヒュンダイ，東部，ポスコ，キア自動車，
SK テレコム，KT コープ，ダイウ，Semes
3.1.3. 「移動」の定義，同姓同名の処理

上述のとおり，ここでは，各発明者の特許出願をがかなり少なくなっている．
そうした前提の下で，図 3 は，韓国企業に移動した日本人発明者の数を移動年別に見たものである6．
本稿のサンプルでは，2003 年から 09 年にかけて移動した発明者が多いことが分かる．

時系列に並べ，発明者の所属組織（出願人）が変わっ

図 4 は，各移動者について，最初の出願年から移た場合に，発明者が「移動」したとみなす．このと動年までの期間の分布をみたものである．図を見る

き問題になるのが，発明者の名前に同姓同名が存在と，最初の出願から 16 年以上 20 年以内での移動がする場合である．別の企業に所属する同じ名前の発最も多く，最初の出願年を 25 歳くらいと考えると，

明者が特許出願を行なっていると，移動回数を正確

41 歳から 45 歳くらいが一番多いということになる．

に数えるのが難しくなる．そこで，本稿では，電話管理職になって研究から遠ざかる時期であり，研究帳の中で同姓同名がいない名前（ユニークネーム）

能力が高く研究職を続けたい発明者，あるいは研究を抽出し，その名前を持つ発明者のみを分析対象と能力がそれほど高くなく管理職に昇進できないことする ．名前によって生産性が変わらないという仮が分かった発明者が移動している可能性がある．次5定の下では，この方法は簡便かつ正確な方法となるに多いのは，6 年以上 10 年以内の移動者であり，（詳細は，Yamauchi et al., 2014 を参照）．

30 代の若手もかなり韓国企業に移っていることが次に問題となるのは，「移動年」の定義である．

予想される．また，かなり勤続の長い 26 年以上 30

発明を行なってから特許が出願されるまでにはタイ

年以内（51 歳から 55 歳くらい）の発明者の移動もムラグが存在する．したがって，出願人名が変わっ少なからず存在し，国内企業を早期退職して韓国企た時点の出願年を移動年とすると，実際の移動年よ業に移動している可能性も考えられる．特に，本稿りも遅くなる可能性が高い（移動と同時に特許出願

では 1980 年以降の特許出願を分析対象にしているを行なうことは少ないと考えられる）．そこで，本ため，80 年以前に最初の出願を行なった発明者に

稿では，移動前最後の出願年と移動後最初の出願年

ついては，勤続年数が実際より短く計算されている．

の中間の年を移動年と定義する．

したがって，真の分布では，もう少し勤続年数の長

また，本稿の分析では，移動した発明者と，移動い層が厚くなっていると考えられる．

していない「同期」とみなせる発明者（詳細は後述

なお，移動年は 2003 年から 09 年に固まっていた

するが，移動前の移動者と同じ企業に所属しており，のに対し，移動時点での勤続年数にかなりばらつき

かつ移動者と最初の出願年が同じ発明者）との間でがあるのは，その時期に移動した発明者の年齢層が比較を行なう．そのため，比較対象である同期が幅広いことを意味している．日本企業の不況による10 人以上確保できる移動者のみを分析対象として合理化が，海外企業への人材流出をもたらしたこといる．

を示唆している．

3.1.4.

移動状況の概観

上述の処理によって，日本企業から韓国企業への3.2.

移動の決定要因 : 誰が移動しているか移動が特定された発明者は 83 人である．移動者の

ここでは，まず，韓国企業へ移動する発明者がど識別には，実際には移動していない人が移動者と特のような特徴を持っているかを明らかにする．特に，定される誤りと，実際には移動した人が移動者と特

移動前 5 年間における国内外の特許出願件数や被引定されない誤りが含まれる．どちらの誤りを減らす

用件数，ノウハウ保有の指標である製法特許の出願ことを重視すべきかは分析目的によるが，本稿は移経験に着目した比較を行なう．
55

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014図3

韓国企業への移動年別移動者数（N=83）

（人）
12

10

8

6

4

2

図4

1

0

1
0

2

9

1
0

2

8

0
0

2

7

0
0

2

6

0
0

2

5

0
0

2

4

0
0

2

3

0
0

2

2

0
0

2

1

0
0

2

0

0
0

2

9

0
0

2

8

9
9

1

7

9
9

1

6

9
9

1

5

9
9

1

4

9
9

1

3

9
9

1

9
9

1

9
9

1

1

9

9

1

2

0

移動時点での勤続年数（最初の出願年から移動年までの期間）（N=83）

（人）
25

20

15

10

5

0
5年以内

6年以上
10 年以内

11年以上
15年以内

16年以上
20年以内

21年以上
25年以内

26年以上
30年以内

31年以上

なお，移動者や非移動者の特許出願の量や質は，の企業と同じ企業に属しており，最初の出願年が同所属する企業の出願戦略によって大きく異なると考じ発明者を「同期」とみなし，移動者と彼ら同期とえられる．また，仮に同じ企業であっても，時期にの間で，同じ期間（5 年間）の特許出願の量や質のよって出願の量や質はかなり異なるはずである．し比較を行なう．たとえば，1990 年に A 社に入社したがって，移動者と非移動者を比較する場合には少た a さんが 2000 年に移動した場合，1990 年に A 社

なくともこれらの要因を揃えて比較する必要があに入社した他の発明者を比較対象として，2000 年

る．そこで，本稿では，各移動者に対して，移動前の直近 5 年間の特許出願件数について，a さんが同56

日本人発明者の移動と技術流出リスク

図5

移動者の同期の中での位置付け : 移動前 5 年間の出願件数

（%）
45.0
39.8

40.0
35.0
30.0

27.7

25.0
20.0

15.7

15.0

12.0

10.0

4.8

5.0
0.0

20% 以内

20% 超

40% 超

60% 超

40% 以内60% 以内80% 以内期発明者の中で上位何 % に位置づけられるかとい80% 超における勤続年数（初出願年から移動年までの期間）

う比較を行なうのである ．

を，10 年以内，11 年以上 25 年以内，26 年以上の3.2.1.

3 つのグループに分けて，移動者の同期の中での位7

件数で見た生産性の比較

図 5 は，
移動者の移動前 5 年間の特許出願件数が，置付けを見たものである．

同期の同じ期間の出願件数の上位何 % に入ってい図から明らかなように，同期の中で上位 20% にるかをみたものである．横軸は同期の中での位置付位置するトップクラス移動者は勤続年数が長い（26けであり，縦軸は各カテゴリに属する移動者の割合

年以上のシニア）発明者が多く，下位 20% に属すを意味している．たとえば，同期の中で上位 20%

るボトムクラス移動者は勤続年数が短い（10 年以に入っていた移動者の割合が 27.7% とよむ．出願内の若手）発明者が多い．すなわち，韓国企業に移件数の分布は 20% 刻みでカテゴリ化しているため，動する発明者の特徴は，トップクラスのシニア発明

仮に移動者と同期がまったく同じ分布をしていれ者と，ボトムクラスの若手発明者に二極化している

ば，各カテゴリに入る割合はすべて 20% ずつといことが分かる．

うことになる．

ただし，シニアの移動者に対応する同期は，すでこの図を見ると，上位 20% の階級と，下位 20%（上に管理職に就くなど研究活動を行なっていないこと

位 80% 超）のカテゴリにおいて，移動者の偏りがも多いと考えられる．その場合，同期の出願件数は大きくなっている（20% を超えている）．このことは，0 件となるため，シニアの移動者の生産性は相対的移動する発明者の分布は，同期の分布に比べて，生に高く位置づけられるというバイアスが存在する可産性の高い発明者の層と，生産性の低い発明者の層能性がある．

が厚くなっていることを意味する．すなわち，韓国

この点を確認するため，生涯での研究期間 1 年あ企業に移動している発明者は，生産性の高い発明者

たりの生産性でも比較を行なってみる．すなわち，と低い発明者に二極化していると言うことができる

各発明者について，最初の出願年から最後の出願年（以下では，上位 20% のカテゴリをトップクラス，までの期間を生涯研究期間とみなし，生涯出願件数

下位 20% のカテゴリをボトムクラスと呼ぶ）．

をその研究期間で割ることによって，研究期間 1 年

この生産性の違いを，勤続年数によってさらに詳間あたりの特許出願件数を求める．これを比較する

しく分けてみたのが図 6 である．移動者の移動時点

ことで，研究期間の長短の違いの影響をある程度取57

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

図6

勤続年数別の移動者の同期の中での位置付け : 移動前 5 年間の出願件数

（％）
60.0

56.0

50.0
10年以内

10年超25年以内

26年以上
39.1

40.0
33.3

33.3
28.3

30.0
24.0

19.6

20.0

16.7
10.9

8.0

10.0

4.0

0.0

20%以内

図7

20%超
40%以内

8.3

8.0

8.3

2.2

40%超
60%以内

60%超
80%以内

80%超

移動者の同期の中での位置付け : 研究期間 1 年当たりの出願件数

（%）
30.0
26.5

25.3
25.0

20.0

18.1

16.9
15.0

13.3

10.0
20%以内

20%超

40%超

60%超

40%以内

60%以内

80%以内

80%超

り除くことができる（ただし，能力の高い研究者ほして，ボトムクラスの移動者の割合がかなり減ってど研究期間が長い，あるいは逆に早い時期に管理職おり，上位 60% 超 80% 以内の階級の移動者の割合に登用されるため研究期間が短いといったセレクが増えている．このことは，むしろ，特許出願件数

ションの影響までは除去できない）．

がもともと少ない発明者（主に若手）について，移8図 7 がその結果である ．この図を見ると，上位

動前の生産性が過小評価されている可能性を示してに分類される移動者の割合は図 5 とそれほど大きくいる．すなわち，生涯の研究期間 1 年当たりの生産変わらないため，シニア移動者の生産性の過大評価性で見ればボトムクラスではないにもかかわらず，の影響は小さいことが分かる．他方で，図 5 と比較

入社からで生産性を発揮するまでに時間がかかり，

58

日本人発明者の移動と技術流出リスク

移動前 5 年間という期間で比較してしまうと，ボトあったが，より特許の質も考慮した比較として，外ムクラスに分類されてしまう発明者が多いことを意

国出願件数と被引用件数（審査官に拒絶理由として味している．

引用される件数）を用いて，同様の比較を行なってしかし，いずれにせよ，研究期間をコントロール

みる．

しても，移動者の生産性がトップクラスとボトムク

図 8 は，外国出願に関して，図 9 は被引用件数にラスに二極化しているという傾向は変わらないことついて，同じ企業の同じ時期の同期の中で移動者がが確認できる．

上位何 % に入っているかを見たものである．なお，

3.2.2.

被引用件数は他企業の研究活動をブロックする能力

質を考慮した生産性の比較

これまでの比較は，単純なボリュームでの比較で

図8の指標とも解釈できる9．

移動者の同期の中での位置付け : 移動前 5 年間の外国出願件数

（%）
45.0

42.2

40.0
35.0

31.3

30.0

24.1

25.0
20.0
15.0
10.0
5.0

2.4

0.0

20%以内

図9

0.0

20%超

40%超

60%超

40%以内

60%以内

80%以内

80%超

移動者の同期の中での位置付け : 移動前 5 年間の被引用件数

（%）
60.0
50.6
50.0
40.0
30.0

26.5
16.9

20.0
10.0

3.6

2.4

0.0
20%以内

20%超

40%超

60%超

40%以内

60%以内

80%以内

80%超

59

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

図 10

製法特許の出願経験による違い

（%）
14.0

13.0

12.0
9.6

10.0

9.1

8.0
6.0
4.0
2.0
0.0

0.2
移動者全体

同期全体

いずれの図を見ても，20% 以内と 80% 超のカテ
ゴリの移動者が多く，質を考慮した特許出願の量で比較した場合でも，移動者の二極化傾向は変わらな

トップクラスボトムクラス

プクラスとボトムクラスとの間で比較したものである．
製法特許の出願経験のある移動者は 83 人中 8 人

いことが分かる．

（9.6%）であり，これは，同期全体での製法特許の3.2.3.

出 願 経 験 の あ る 割 合 0.2%（2 万 5642 人 中 48 人 ）技術の性質（製法特許の割合）による比較

営業秘密として保護されないようなノウハウを入と比較して圧倒的に高い．また，移動者の中では，手するには，それを体化した人材を引き抜くことがトップクラス発明者は 23 人中 3 人（13.0%）が製効果的と考えられる．たとえ特許出願で測った生産法特許の出願経験があるのに対し，ボトムクラス発性が低くても，ノウハウを保有する人材の需要は大

明者は 33 人中 3 人（9.1%）と若干低くなっている．

きいだろう．したがって，韓国企業に移動した発明

ただし，先にみたように，トップクラスとボトムク

者は，移動していない発明者よりもノウハウの保有ラスでは勤続年数に差があり，2011 年時点までの量が多いことが予想される．

特許出願すべてを抽出する際，若手の方が抽出期間

ノウハウの保有量を推測することは極めて困難でが短くなることに加え，出願件数自体がトップクラ

あるが，ここでは，非常に大まかな把握を試みる．

スの方が大きいため，製法特許の出願確率はボトム

まず，特許出願の中でも，製法特許をより多く出願

クラスで過小評価されやすい点には注意を要する．

している発明者の方がノウハウを必要とする活動にしたがって，サンプル数は限られているものの，従事していると考える．そのうえで，発明の名称に製造ノウハウのような技術知識を持つ人ほど引き抜「process」または「method」を含む発明を製法特許

きの対象になりやすく，特にトップクラス人材でそと定義し，製法特許の出願経験によって移動確率にの傾向が強い可能性があるということが言えそうで差があるかどうかを確認する．なお，
この定義では，ある．

製法特許に分類される発明が非常に少ないため，件数ではなく製法特許の出願経験（初出願から 2011年までの期間に 1 件でも製法特許を出願したことがあるかどうか）に着目して比較を行なう．

3.3.

移動後の役割

前節では主に移動前の特許出願の性質の比較により，韓国企業に移動する発明者の特徴を確認した．

図 10 は，製法特許の出願経験者の割合を，移動

しかし，人材移動に伴う技術流出の効果を議論する

者と同期全体との間で，また，移動者の中でのトッには，韓国企業に移動した発明者が移動先でどのよ60

日本人発明者の移動と技術流出リスク

うな役割を担っているかを知る必要がある．すなわ

ただし，韓国企業からの特許出願のうち，少なく

ち，トップクラス移動者とボトムクラス移動者につとも 1 人は外国人（おそらく韓国人）が含まれていいて，移動先での現地発明者との共同発明状況や，る発明の割合を計算すると，平均で 66.3% であり，

移動先企業から出願した発明のブロッキング力を比日本人だけで行なわれる発明はそれほど多いわけで較することで，それぞれが移動先で求められているはない．表には記載していないが，韓国人を含む発役割の違いを推測する．

明に限れば日本人比率は 59.5% であり，発明者の3.3.1.

約 4 割が韓国人ということになる．

現地発明者との共同発明状況

まずは，図 11 によって，移動後 5 年間について，

図 11 には，トップクラス移動者とボトムクラス

移動者の韓国企業からの特許出願の共同発明者に占移動者との違いも示している．それによれば，トッ

める日本人の割合（「日本人比率」）や，日本人以外

プクラス移動者の韓国企業での発明の日本人比率はの発明者が含まれる出願の割合（「韓国人を含む発82.8% で，ボトムクラス移動者の発明の日本人比率

明」の割合）を比較する．

71.5% よりもかなり高いことが分かる．また，トッ

図を見ると，驚くべきことに，全体では，移動者

プクラス移動者の移動先での発明において韓国人がの韓国企業からの特許出願の日本人発明者比率は

含 ま れ る 割 合 は 52.2% で あ り， ボ ト ム ク ラ ス の75.5% であり，大部分の発明が日本人同士で行なわ

78.8% と比べて非常に低いことが分かる．すなわち，

れていることになる．本稿の分析では，発明者の住トップクラス移動者は移動先では日本人だけで発明所までは整理しておらず，韓国企業への移動者の多を行なうことが多い．

くが，韓国企業の日本事業所（たとえば，サムスン引き抜いたトップクラス人材は，移動先では特に，の横浜研究所等）で研究を行なっていることを反映

高度な技術開発を任されていると予想される．した

している可能性がある．なお，平均的な共同発明者

がって，彼らの研究プロジェクトにおける日本人比数は 3.68 件であるから，大まかに言えば，移動者率の高さは，人選を含めて研究にかなりの裁量が認

本人を含めた 4 人で共同発明を行なった場合，3 人

められていることを推測させる（トップクラス人材が日本人であり，そこに韓国人発明者が 1 人加わるを引き抜く際に，その部下や共同発明者も一緒に引というのが平均的な姿ということになる．

き抜いている可能性もある）．他方で，ボトムクラ

図 11

移動先企業での共同発明状況

（%）
100.0

90.0
82.8
78.8

80.0

75.5

71.5
70.0

66.3

60.0
52.2
50.0

40.0
トップクラスボトムクラス
日本人比率

移動者全体

韓国人を含む発明61

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

ス移動者については，現地研究者との共同研究を積

現地発明者の比率が低くとも，トップクラス移動者

極的に行なわせることで，人に体化したノウハウのの発明の約半数に，少なくとも 1 人は現地発明者が移転を図っていると考えられる．その目的は，先行関与しているという事実を考えれば，人材移動が競企業の開発した技術・製品の解析と付加価値の追加

合企業の長期的な技術競争力を向上させる効果は小と推測される．したがって，長期的な先端技術の開さくないと思われる．

発力の向上を目指したトップクラス人材の引き抜き

そこで，次に，日本企業からの移動者がどの程度と，競合企業で生産性を発揮できていない発明者を

韓国企業の技術競争力を高めているかを，特許の審活用した短期的なキャッチアップと価格競争力の向査官引用件数によって把握する．

上という，目的に応じた人材の使い分けが行なわれ3.3.2.

ていそうである．

ブロッキング効果の比較

図 12 は，移動者が韓国企業から出願した発明が，後者のキャッチアップ型の人材活用モデルは，二日本における特許出願の拒絶理由として用いられた番手の強みを最大限に活かす戦略と考えられる．し件数（日本の審査官による引用件数）を同期と比較

かし，それだけでは，キャッチアップ後に，新規性したものである．すなわち，移動者の移動後 5 年間を持つ高度な技術を自ら生み出していくことが難しの審査官引用件数が，同じ期間の日本企業に属する

くなりかねない．そこで，トップクラス人材を引き同期の上位何 % に位置するかを見たものである．

抜き，彼らに裁量的な研究を行なわせることで，自図 9 では，移動者の移動前 5 年間の審査官引用件

社開発能力も同時に高めていくという戦略が採られ数の位置づけを示したが，それと比較すると，全体ている可能性が示唆される．

としては，ブロッキング力は落ちているように見え人に体化したノウハウの移転には，共同発明など

る（移動前には下位 20% の割合は 50.6% であったが，による直接的なコミュニケーションが必要とすれ

移動後ではそれが 67.5% に上昇している）．ただし，ば，トップクラス人材の移動後の出願に日本人とのその違いの多くは移動前と移動後の企業国籍が異な共同発明が多いことは，移動先での人材育成効果がることによるものと考えられる．また，移動後の出それほど高くないことを意味する．しかし，たとえ願には韓国特許庁へ国内出願が多く含まれているた

図 12

移動先企業での出願によるブロッキング効果

（%）
90.0
81.8

80.0

67.5

70.0
60.0

トップクラス

50.0

ボトムクラス

移動者全体

47.8

40.0
30.0
21.7

21.7

20.0
10.0
0.0

62

13.3

9.6
3.0

20%以内

9.1
6.1

8.4

4.3

4.3
0.0

20%超
40%以内

40%超
60%以内

1.2

60%超
80%以内

80%超

日本人発明者の移動と技術流出リスク

め，仮に日本特許庁の審査官が国内文献を優先的に企業への移動の決定要因とその影響を概観した．そ引用している場合には，移動後の被引用件数は過小

れによれば，韓国企業に移動する日本人発明者は，に評価されてしまう点にも注意が必要である ．

生産性の高いシニア発明者と，生産性の低い若手発10

図 12 で注目すべき点は，トップクラス移動者に明者が多いことが分かった．特に，ノウハウの保有よる日本出願のブロッキング効果が，ボトムクラス

量が多いと推測される製法特許の出願経験者ほど，の移動者と比べて非常に大きい点である．
特に，
トッ

韓国企業の採用のターゲットになりやすいことも確

プクラス移動者の出願は，過小評価されている可能認された．日本企業から移動した発明者は，移動後性があるにもかかわらず，同期の中でも 20% 以内

も，引き続き日本人同士で発明を行なっていることに入る割合が 21.7% と高く，ボトムクラスの 3.0%が多いが，生産性の低い若手発明者が移動した場合と比べても極めて高い．

は，比較的現地発明者と共同発明を行なう割合が高このことは，トップクラス移動者の韓国企業でのい．すなわち，日本人発明者を活用している韓国企発明活動が，現実に日本企業の研究開発活動の脅威

業の多くは，既存製品の解析と付加価値の追加といとなっていることを示している．他方で，ボトムク

う短期的な事業目的のための人材と，先端技術の開ラス移動者の出願は日本企業の研究活動自体にはあ発力の向上という長期的な目的のための人材とを明まり影響していないとみることができる．しかし，

確に分けて活用している姿がデータから浮かび上

これは活用目的の違いであり，迅速なキャッチアッ

がってきた．特に，トップクラス発明者については，

プと付加価値の追加のために，ボトムクラス移動者

彼らの移動後の特許出願によって，日本企業の特許との共同発明を通じて韓国企業が積極的にノウハウ出願がブロックされることが多く，人材流出によるを吸収しているという点では，事業上の脅威は大き

韓国企業の技術競争力の上昇効果は大きい可能性がいと言えるかもしれない．

ある．

どの国，時代においても，キャッチアップが既存

我が国では，こうした日本人技術者の韓国企業へ技術の理解・習得から始まることを考えれば，今後の移動は，かなりネガティブな文脈で語られることこうした問題は，韓国企業と中国企業との間，あるが多い．しかし，キャッチアップのプロセスでは，いは，ASEAN 企業との間など，より普遍的な問題

どこでもそうしたことは行なわれているはずであとして現れてくることが予想される．

り，また，それが競争を生み出す源泉にもなってい4.

結論るはずである．
問題は，競合企業が急速にキャッチアップを進め，いち早く付加価値の高い製品や価格競争力のある製

昨今，営業秘密や製造ノウハウの流出に関する懸品を投入してくる場合に，先導者がどのように競争念が高まってきており，それは，新興国の生産拠点力を確保していくかという点である．技術的に高度としてのプレゼンスが高まるにつれて，日本だけでなシーズの開発に注力することは，先導者としてのなく韓 国 や中 国 で も重要な問題になりつつ ある

立場を確立するうえで重要である．その場合の課題（ERIA, 2014）．こうしたリスクに対応すべく，各国は，いかに他社の追随を遅らせるかということであで営業秘密の保護を強化する取り組みが行なわれてり，すなわち，人材育成コストのフリーライドをいきている．しかし，人に体化したノウハウや技術知かに防ぐか（コストをかけて育成した人材の流出を識が人材の移動に伴い流出していくことを防ぐのは抑えるか）ということである．この課題が解決され難しい．特に，転職の可能性のある人材の監視や退なければ，先端的なシーズの開発力を高めても事業職者の動向把握は不完全であると同時に，それに伴で勝つことは難しいだろう．

う技術流出の認知も非常に難しいことが民研調査や技術流出調査などからも確認されている．
本稿では，特許データから，日本人発明者の韓国人材育成や研究開発には不確実性があるが，事後的に技術者を引き抜く企業は，育成コストを負担しないだけでなく，結果的に育成が無駄に終わってし63

〈日本知財学会誌〉 Vol.11 No.2― 2014

まうというリスクも負担しない．したがって，キーパーソンを引き抜く際に，育成企業よりも高額な賃金を支払っても利益が確保できるのである．このことは，技術者の待遇を良くすれば人材の流出は防げるという，一見自明にも思える主張を実行することが極めて難しいことを意味している．
1 つの方向性としては，日本企業も，より積極的
かつ効果的に他企業の人材を活用していくことで，育成コストを節約しつつ革新的なシーズ開発に注力していくことが考えられる．その際，自社の育成コ
ストのフリーライドを防ぐため，キーパーソンや退職者とのコミュニケーション頻度を高める等の監視体制の強化，不正競争防止法や就業規則・契約（秘密保持契約，競業避止契約）に対するエンフォース
メントの強化が必要だろう．あわせて，労働法との整理が必要ではあるが，革新的なシーズ開発に関わるキーパーソンに対しては，プロジェクト開始前に，競合企業に転職する場合には企業が負担した人材育成費用の一部（転職時点での労働市場での価値の上昇分の一部）を返還させるという契約を締結することも検討に値するだろう（その場合，引き抜く企業が移籍金として返還額を負担することになると思われる）．
本稿では，サンプル数の問題で，統計的な検定や計量経済学的な分析までは行なうことができなかった．同姓同名の判断基準を緩和することで，より大規模なサンプル数を確保しつつ，精度をそれほど犠牲にしないデータセットの構築手法の確立が必要である．この点は今後の課題としたい．
注

＊

1

2
3

64

本研究は JSPS 科研費 26780167，25245053 の助成を受けたものである．本稿 3 章の分析の一部は，藤原綾乃氏（東京大学大学院）との共同研究に基づいている．また，3.2.3 節の製法
特許に関する分析は，渡部俊也東京大学教授との議論から着想を得た．ただし，あり得べき誤りはすべて著者の責に帰すものである．
なお，本研究を進めるに当たり，特許庁の桂正憲氏，菅原洋平氏
より有益な情報・資料の提供を受けた．ここに記して謝意を表する．
発明の量や認知能力（監視体制）が同じ程度の企業で，流出実態の比較を行なえば，管理体制の違いによる流出リスクの差なども明らかになる可能性があるが，集計データのみではそこまでの分
析はできない．
本稿で用いる PATSTAT は，2014 年 4 月にリリースされたバージョンである．
発明者の所属組織の特定には，発明者住所から企業名を抽出するという方法もあるが，PATSTAT には日本特許に関する発明者住所が含まれていないため，ここでは出願人によって所属組織を特定する方法を採用した．なお，データベースに含まれる特許出願

総数と，そのうち出願人が単独である件数は，日本がそれぞれ1128 万 8996 件と 922 万 748 件（81.7%），韓国がそれぞれ 212 万 4153 件と 178 万 2745 件（83.9%）である．日
本と韓国では，出願人が単独である特許は全体の 8 割強となっている．
4 したがって，上位出願人に属さない企業への移動は，本稿の分析対象になっていない．
5 電話帳に掲載されている人物名は漢字で記載されているため，漢字での同姓同名は考慮されるものの，ローマ字での同姓同名は考慮できない．これは今後の課題である．
6 日本人とは思えない名前も 5 名存在したが，「日本企業から出願を行ない，その後，韓国企業から出願を行なった」という条件を満たしており，日本企業からの技術知識の移転があったと考えられるため，これらの発明者も日本人に含めて集計を行なっている．
7 出願件数などの分布はかなり偏りがあり，平均値での比較は有益ではなく，中央値の比較だけでは実態把握が不十分であるため，社内での相対的な位置付けで生産性の比較を行なうことにした．
同期の人数の平均は 308.9 人，中央値は 155 人である（最小値13 人，最大値 2523 人）．サンプルの抽出に当たって，1980
年以降の特許出願データに限ったため，最初の出願年が 80 年以前の発明者については，最初の出願年が 80 年と計算されている．
したがって，80 年の同期はかなり多い．80 年が最初の出願年となっている移動者は 19 人であり，これらの移動者を除いた場合，同期の人数は，平均 187.0 人，中央値 143 人，最小値 14 人，
最大値 616 人である．
8 なお，サンプルの抽出に当たって，1980 年以降の特許出願デー
タに限ったため，最初の出願年が 80 年以前の発明者については
すべて，最初の出願年が 80 年と計算されている．したがって，
これらシニアの研究者については，比較的若い時期の研究期間の生産性が反映されていない点には注意を要する．
9 分析対象特許データの特許引用情報については，PATSTAT に収録されている特許ファミリーの情報を利用する．例えば韓国で出願された特許を日本特許庁が引用する際，韓国語の韓国特許を引用する代わりに，アメリカにも出願された同じ特許ファミリーに属する英語の特許を引用するかもしれない．そのような可能性を考慮するため，日本または韓国で出願された特許の特許ファミリーを対象にした引用情報を，本稿における分析対象特許データに接合する．
10 たとえば，特許庁（2012）の資料によれば，国際出願において，日本特許庁が国際サーチレポートを作成した場合，日本に国内移行されて新規文献が追加される割合は 24% であるのに対し，それが米国に国内移行されて米国内で新規文献が追加される割合は
約 66% とかなり高くなる（米国が国際サーチレポートを作成した場合も，日本で新規文献が追加される割合は米国内と比べてかなり高くなる）．この原因として，国内文献の方がサーチしやすいということや，国内文献が優先的に引用されているということがあるのかもしれない．
参考文献
Alnuaimi, T., Opsahl, T., and George, G.（2012）“Innovating in
the Periphery : The Impact of Local and Foreign Inventor
Mobility on the Value of Indian Patents,”Research Policy
41, pp. 1534-1543.
ERIA（2014）“Reforming Intellectual Property Systems for
Promoting Foreign Direct Investment in ASEAN,”ERIA Research Project Report［forthcoming］.
Fujiwara, A. and Watanabe, T.（2013）“The Effect of Researcher Mobility on Organizational R&D Performance : Researcher
Mobility and Innovation,”IAM Discussion Paper Series #032.
Goto, A. and Motohashi, K.（2007）“Construction of a Japanese Patent Database and a First Look at Japanese Patenting Activities,”Research Policy, vol. 36, pp. 1431-1442.
Hoisl, K.（2007）“Tracing Mobile Inventors—The Causality between Inventor Mobility and Inventor Productivity,”Research
Policy 36, pp. 619-636.
Nakajima, R., Tamura, R., and Hanaki, N.（2012）“The Effect ofCollaboration Networks on Inventor’ｓ Job Match, Productivity
and Tenure,”Labour Economics 17, pp. 723-734.

日本人発明者の移動と技術流出リスク
Stolpe, M.（2002）“Determinants of knowledge diffusion as
evidenced in patent data : the case of liquid crystal display
technology,”Research Policy 31, pp. 1181-1198.
Trajtenberg, M., Shiff, G., and Melamed, R. （2006）“The“Names Game”: Harnessing Inventors’Patent Data for Economic Research,”NBER Working Paper Series 12479.
Yamauchi, I., Onishi, K., and Suzuki, T.（2014）“How to trace
mobile inventors in the Japanese patent data ? A uniquename approach,”IIPR Discussion Paper No. 2014001［forthcoming］.

特許庁（2012）「知的財産権を巡る国際情勢と今後の課題」産業構造審
議会 第 17 回知的財産政策部会 資料 1．
三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング（2013）経済産業省委託「人材を通じた技術流出に関する調査研究報告書（別冊）」．
文部科学省科学技術・学術政策研究所（2014）「民間企業の研究活動に関する調査報告 2013」，NISTEP Report, No. 160.
文部科学省科学技術・学術政策研究所（2013）「民間企業の研究活動に関する調査報告 2012」，NISTEP Report, No. 155.
文部科学省科学技術・学術政策研究所（2012）「民間企業の研究活動に関する調査報告 2011」，NISTEP Report, No. 152.

65