〈日本知財学会誌〉Vol. 13 No. 3― 2017 : 65 78【自由論題】-

産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析
方法の基礎的検討
野中尋史（長岡技術科学大学情報・経営システム工学専攻講師）
河野誠也（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程）
平岡 透（長崎県立大学情報システム学科教授）
太田貴久（IRD 国際特許事務所）
増山 繁（豊橋技術科学大学情報・知能工学系教授）
Study on Technological Accumulation Analysis for Evaluation of Industrial Cluster
by Using Spatial Statistics
Hirofumi Nonaka

Associate Professor, Department of Information and Management Systems Engineering, Nagaoka Univerisity of Technology

Seiya Kawano

Graduate Student, Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology

Toru Hiraoka

Professor, Department of Information Systems, University of Nagasaki

Takahisa Ota

IRD Patent Office

Shigeru Masuyama

Professor, Department of Computer Science & Engineering, Toyohashi University of Technology【要旨】 産業クラスターに代表される地域におけるイノベーション活動を定量的に評価することは重要である．
そしてそのために，アンケート調査や経済統計に基づく評価手法が提案されている．しかしながら，アンケート
調査をはじめとする定性的な手法においては客観性の欠如と実施する際の多大な労力・コストが問題となっており，より簡便に，かつ，客観的に評価できる手法の開発が求められている．一方，定量的な手法は経済規模の評価に偏っており，施策の途中段階において重要となる技術開発動向を加味したものではなかった．そこで，本論
文では，特許出願の空間的自己相関に着目し，我が国における，技術的な集積がなされているクラスターの地理的範囲の特定と集積の程度を評価する手法について基礎的な検討を行なった．
【キーワード】 Moran 検定

空間的自己相関【受領日】 2014 年 11 月 13 日

【採択日】 2016 年 6 月 2 日

特許分析

産業クラスター【Abstract】 An industry cluster is a geographic concentration of interconnected companies and associated institutions
in a particular field and the degree of development of the technology is necessary for PDCA cycle of development
policies of an industry cluster. Therefore, to establish the evaluation method is a very important topic for policy makers.
In this study, we propose the new method using the spatial autocorrelation analysis of patent applications.
【Keywords】 Moran Test

Spatial Autocorrelation【Date of receipt】 2014.11.13【Date of approval】 2016.6.2

ISSN 1349-421X© 2017IPAJ

All rights reserved.

Patent Analysis

本論文は，日本知財学会誌編集委員会による複数の匿名レフェリーの査読を経たものである．
This paper was duly reviewed and accepted by the anonymous referees who wereappointed by the IPAJ’s editorial committee.

Industrial Cluster65

〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 20171.

は官公庁が主導したクラスター構想であるが，東レ

はじめに

合繊クラスターのように民間主導のクラスターも存在する．

近年，我が国経済の長期にわたる低迷を打開し，

上記のように官民をあげて産業クラスターの整備

競争力の強化を図るための基礎として，「産業クラが進められているが，前述の資料1 によれば，競争スター」
が注目を集めている．産業クラスターとは，力のあるクラスターを形成するためには，長期的な米国の経営学者マイケル・E・ポーターが提示した視点に立って様々な取組みを展開することが重要で概念で，「ある特定の分野における，互いに結びつあり，PDCA サイクルを導入し，施策の改善を行ないた企業群と関連する諸機関からなる地理的に近接うことが求められている．サイクル中の Check にした集団であり，これらの企業群と諸機関は，共通

おいては，地域におけるイノベーション活動を評価

性と補完性によって結ばれている」ことをいう ．

することが重要となる．しかしながら，それについ

米国では複数の成功事例が生まれている． 例えば，ての手法は確立されたとはいえない状況である．現

テキサス州オースティンでは 80 年代半ばより，政在提案されている手法は大まかに定性的手法と定量策的な取り組みとして情報分野の研究教育機関や企的手法に分けることができる5．そのうち，定性的業の集積を行ない，情報産業クラスターとして成果な分析手法として挙げられるのが，当事者へのヒアをあげている．ペンシルバニア州フィラデルフィア

リングや企業へのアンケートである．例えば，各財も同様の政策の下バイオクラスターを形成してい団の報告書6 や藤田が行なった研究7 が存在する．

1

る．日本では，2001 年 3 月に閣議決定された第 2

しかしながら，これらは定性的な評価であり，第三期科学技術基本計画（対象期間 2001〜2005 年度）2

者による定量的な評価も必要となる．さらにアンの下で，イノベーション創出を地域レベルで促進す

ケートの実施はコストと労力を費やすため，より簡るための環境整備（産学官連携のネットワークの形

便な手法が求められている．一方，工業統計を用い

成や地域の特性を生かした技術開発の支援，知的財て産業クラスターの経済規模を定量的に評価する研

産支援，ビジネス・インキュベータの創設など）と究として中平らの研究8，大塚9，渡邊10 らの研究がしてクラスター政策が開始された．経済産業省では，ある．しかしながら，工業統計は技術の内容を精査

2001 年度に「産業クラスター計画」 の第 1 期計画（5するような，詳細な技術動向まで測ることはできな

年間）を開始し，2006 年度に第 2 期計画（5 年間），

い．さらに，安定した経済的アウトプットが生み出2011 年度には，第 3 期計画（10 年間）を開始してされるような状態になる段階は最終局面であり，クいる．第 1 期，第 2 期では各地方の経済産業局と民ラスター開発の途中段階における評価を行なうこと間の推進組織が一体となって，19 のプロジェクトはできない．

3を推進した．現在では，第 3 期計画の移行に伴い，それらの評価のためには，技術の開発動向を見積

これらは民間・自治体等が中心となった地域主導型

もることが必要となる．中でも技術的集積状況やクのクラスターとして活動を進めている．また，文部ラスターの地理的範囲を評価することは重要であ

科学省では 2002 年度に「知的クラスター創成事業」

る．これらの評価により，各地域でどのように技術と「都市エリア産学官連携促進事業」を開始したが，開発が進み，集積しているのかが可視化できる．政それらは 2010 年度には，「地域イノベーションクラ

策評価の観点から見ると地域における空間的な波及

スタープログラム」という新事業に一本化されて効果の分析，各地域における強み・弱みの分析，今2013 年度まで実施された4．また，2011 年度より，後の支援対象地区と対象分野の評価などにもつなが地域におけるイノベーションの創出に向けた優れたる．このことは例えば政府機関にとってみれば，産構想に対して支援をするために，文部科学省が主体

業クラスターの育成・発展を目的とする研究助成にとなり経済産業省などと連携して「地域イノベー

ついて政府機関が公募する際，本研究で提案する手ション戦略支援プログラム」を実施している．以上

法が応募先の選定において使用できることを意味す

66

産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討

る．また，同様に地方創生を目的とした予算におけについて説明する．本提案手法は以下のような手順る地域の選定にも使用できる．一方で，政府機関にで構成される．

よる予算投入後の評価について定量的に行なうこと●もできる．これにより，投入予算と比して技術集積が進まなかった場合の政策打ち切りなどが客観的視

Step 1. 前処理 : 特許文書のメタ構造を利用した情報抽出と加工などの前処理●点から行なえる．

Step 2. 空間的自己相関ステップ : メッシュレ
ベルの差異による空間的自己相関を用いた技術

本研究では，技術集積の定量評価について，重要集積エリアの抽出な技術が特許出願されやすいことに着目し，特許出願の空間的自己相関5,11,12 を用いた手法を提案する．
本手法により，地域における技術集積状況とその集積範囲を定量的に，また，時系列で評価することが可能となる．特許は，地域におけるイノベーション

2.1.

Step 1.

分析を行なうための前処理として，以下の 3 つの手順でデータを加工する必要がある．
●

Step 1-1 : 特許文書集合から出願人の住所を抽の担い手である企業や人材，技術の詳細内容など豊富な情報を内包しており，イノベーションの創出に

出●

Step 1-2 : 抽出した住所を元に，地域メッシュ●

Step 1-3 : 地域メッシュごとでの特許出願の集つながる技術開発の詳細な動向を追跡することが可能となる．一方，空間的自己相関は，空間に分布す

前処理

コードへ変換る統計データが定量的に空間内で偏って分布してい計

る度合い，すなわち，偏在性を統計的に検定するた

地域メッシュは，全国をグリッド上に分割したもの

めの空間統計学の手法である．このため，対象デーである．地域メッシュを一意に決定する地域メッ

タの空間的な集積性と地理的な広がりを評価するこシュコードへの変換には緯度・経度が必要となるたとができる．社会科学における具体的な事例として

め，別途ジオコーディング（住所から緯度・経度へは，島田らによる犯罪の多発地域の抽出 や青木にの変換）を行なった．その後，空間的自己相関分析

よるごみ排出量削減の定量的な評価14 などがある．

を用いて，特許出願の地域偏在性を評価する . これ

産業政策の評価の観点においては，製造業の立地，

らの結果を GIS（地理情報システム）上にプロット

13

従業者に着目し，空間的自己相関分析を用い産業集し考察を行なう（図 1）．

積を評価した研究として，日置15 や井田16 などが存

2.1.1.

特許文書からの情報の抽出在する．しかしながら，分野別などの統計を用いて特許文書から情報の抽出を行なうために特許文書いないため，地域の詳細な業種別産業分布が分からのメタ構造を解析し，特許文書から①特許公開番号，ないという問題がある．さらに，リアルタイム評価②国際特許分類，③出願人の氏名または名称，④出も難しい．

願人の住所または居所を抽出しデータベースを構築

本研究では，工業統計や産業連関表などの経済的した．

アウトプットに関する統計情報などに比べ，特許文①はデータベースを構築する際，特許文書を参照

書はリアルタイムに取得でき，かつ，自然言語処理することができるようなユニークな番号を割り振る

技術により特許文書を解析することにより詳細な技

ため，②は IPC 分類記号で出願された特許の技術

術動向を考慮することが可能であるという特徴を持

分野を特定するため，③は企業ごとでの特許出願のつ．

動向をみるため，④は特許出願のなされた地域を特

2.

提案手法

定するためである．
以上の処理を行なうプログラムを Perl の正規表
現を用いて実装した．①は【公開番号】のタグが含本章では，提案手法の概要について述べた後，手まれる行を抽出し，②は「【国際特許分類】」と「【出法の詳細について説明する．まず，提案手法の流れ

願番号】」の間に記述されている IPC 分類記号のう67

〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 2017

図1

提案手法

図2

……

特許文書集合【公開番号】特開平 8－xxxxxx【公開日】平成 8 年（1996）x 月 xx 日
【発明の名称】（発明の内容を簡単に表したもの）【国際特許分類】
H01L 21/56
B29C 45/02……

特許平5―YYYYYY
・
住所：△△県○市
出願人：○○株式会社
・・
誓約：＊＊を＃＃する
・・・【出願番号】特願平 x－xxxxxxx【出願日】平成 7 年（1995）x 月 xx 日
【出願人】
【識別番号】xxxxxxxxx【氏名又は名称】株式会社 xxxxx【住所又は居所】xx 県 xx 市 xxxxx【発明者】【氏名】xxx xxx【住所又は居所】xx 県 xx 市 xxxxx
【代理人】
【弁理士】
【氏名又は名称】xxx xxx

・出願人の住所の抽出
・緯度・経度への変換（ジオコーティング）……

エリアごとで集計
県別
1 次メッシュ別2 次メッシュ別3 次メッシュ別特許文書の例

2.1.2.

小区域での特許出願の集計

空間的自己相関分析，および，エントロピー指数
による分析のために，特許出願を小区域ごとに集計する．小区域の分け方では，行政区画別で行なう場
合，各単位地区の大きさが異なるため，空間的な偏・空間的自己相関分析
・GISでのプロット

在性を評価する空間的自己相関分析に向いていな
い．そこで，後述する地域メッシュ別での集計を行なった．地域メッシュを一意に決定する地域メッシュコードへの変換には緯度・経度が必要となるた

特許出願について定量的に空間的な偏りを評価⇩
技術集積の現状を評価

め，別途ジオコーディングを行なった．
（1） ジオコーティング
住所を緯度・経度へ変換する処理をジオコーディ
ングと呼ぶ．例えば，大分高専の住所である “大分
市大字牧 1666 番地” を引数とした場合，戻り値とち最も先頭のものを抽出した．IPC は国際的に統一

して緯度 “33.232687”，経度 “131.651066” を得るこ

されて用いられている技術コードであり複数付与すとができる．

ることができる．このとき，最も中心的な技術のまず，ジオコーティングには東京大学空間情報科

IPC 分類記号が筆頭に表示されることになってい学研究センターの CSV アドレスマッチングサービ

る．本研究では，IPC セクション別と 32 技術分野

ス（http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/） を 利別で分類した．③，④も同様に「【氏名又は名称】」，

用した．このサービスは国土地理院の提供する街区「【住所又は居所】」のタグが含まれる行から抽出しレベル位置参照情報データを利用している．本研究た．また，例外として出願人が複数存在する共同出では，後述の 3 次メッシュでの分析を行なう際に 1願がある．その場合，それぞれの出願人が個別に特km 程度の精度が必要になるため，変換精度の高い許出願したものとして抽出を行なった（図 2）．

ジオコーティングが必要となる．そこで，変換精度68産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討が低い住所について，Google が提供する精度の高図3

メッシュコードの例

い位置情報参照サービスである Google Maps API（https://developers.google.com/maps/）を用いてジオ
コーディングを行なうプログラムを実装した．
緯度経度を利用して地球上の地点を表現する座標を測地系座標と呼ぶが，測地系座標を表現するとき準処する楕円体の違いにより世界測地系（WGS80），日本測地系（ベッセル楕円体）が存在する．
かつて日本では日本測地系が用いられていた．しかしながら，現在では GPS が準処する楕円体にあわせ世界測地系での測地系座標を表現することが一般的であり，GIS のデータファイルも世界測地系を用いて定義されているため，本研究では世界測地系でのジオコーディングを行なった．
（2） 地域メッシュコード
緯度・経度に基づき地域をグリッドに分割し，その小区域ごとの特許出願数を計測する．グリッド状である区域分割の方法としては，日本工業規格で定められる地域メッシュコード17 を使用した．この手法を使うことで地域の実態をより正確に，一般的な統計調査で設定される調査区域の区画や面積にとらわれず統計調査の結果を同一の基準で分析できることから , 国や地方公共団体における統計調査や都市

字，D は第 1 次区画を東西方向に 8 等分して西から計画，地域開発の企画立案，さらには，市場・商圏

割り当てられる 0 から 7 の数字，E は第 2 次区画を分析などに幅広く利用されている ．以下に，地域

南北方向に 10 等分して南から割り当てられる 0 か

メッシュコードのフォーマットを示す（表 1）．

ら 7 の数字，F は第 2 次区画を東西方向に 10 等分

18

表1

して西から割り当てられる 0 から 7 数字である .

メッシュコードのフォーマット

本研究では，全国を約 10 km×10 km のグリッドでフォーマット範囲

区切る 2 次メッシュ，全国を約 1 km×1 km のグリッAABB

約 80 km×80 km

ドで区切る 3 次メッシュで特許の出願数の集計を行

2 次メッシュAABBCD

約 10 km×10 km

なった．

3 次メッシュAABBCDEF

約 1 km×1 km

1 次メッシュ・AABB : 第 1 次区画を示すコード
・CD : 第 2 次区画を示すコード
・EF : 第 3 次区画を示すコード例として，緯度 “33.232687”，経度 “131.651066”の時の各メッシュコードを図示する（図 3）．
2.2.

Step 2.

空間的自己相関ステップ

緯度・経度は，
表 1 のフォーマットの地域メッシュ

このステップでは，メッシュレベルごとに特許出

コードに変換される．以下，それぞれの定義を述べ

願の空間的自己相関を計算し，それぞれのメッシュ

る．AA は区画の南端緯度を 1.5 倍して得られる 2

レベルにおける特許出願の空間的自己相関，いいか

桁の数字，BB は区画の西端経度に対して 100 を減えれば，技術の集積がなされているか否かを導出し，じて得られる 2 桁の数字，C は第 1 次区画を南北方同一地域におけるメッシュレベルでの空間的自己相向に 8 等分して南から割り当てられる 0 から 7 の数

関の差異により，クラスター形成エリアの特定（局69

〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 2017

所的か広域的か形成されていないかの判定）を行な

図4

I > 0 の場合

図5

I < 0 の場合

図6

I～
～ 0 の場合う．
空間的自己相関分析には先行研究で多く使われている Global Moran’s I11 と Local Moran’s I12 を用いた．
Global Moran’s I を用いると，広域圏において空間パターンの地域的な偏在性（クラスタリング）の存在の有無を定量的に評価できる．Global Moran’s I
によりクラスターの存在有無の特定を行なった上で，存在があると判断される場合に，Moran’s I に対応するローカルな空間的自己相関指標（Local Indicator of Spatial Autocorrelation : LISA）である Local Moran’s I による具体的なクラスターの特定を行
なう．Local Moran’s I は各メッシュで得られた値を周辺のメッシュと比較した特異性を示す指標であり，対象地域の中のメッシュごとに算出される．
2.2.1.

Global Moran’sI

Global Moran’s I は次式で定義される．

I=

n
! i=1
! nj=1 ~ ij R x j -rx WR xi -rx Wn! i R xi -rx W2! i=1! nj=1 ~ ijn（1）

ここで I は Moran 測度， xi は区域 i での特許出願件
数， xr は xi の平均値，n は区域の数， ~ ij は区域間の隣接関係を示す重み係数である． ~ i は区域間の隣接関係を定義した隣接行列を標準化した空間重み

一見して判断がつく．しかしながら，実際の観測値付け行列で次式のような係数を用いる．

はばらつきがある．このため，統計的な検定を用い~ ij = Gることにより，客観的・定量的に偏在性の有無を判

Cij/di0

J（2）

ここで Cij は区域と区域が隣接しているかいないかを表す隣接行列で 0 と 1 の要素を持ち，di はその行和を示す．ここで，− 1 1 I 1 1 であり I > 0 の時定することができる．空間的自己相関，つまりこの空間的属性データの偏在性の程度については帰無仮説 H0 と対立仮説 H1 とし，標準化正規変数 z を検定統計量として検定を行なうことができる．
●

H0 : 空間的属性データの分布はランダムであ（正の空間的自己相関）に類似属性が集まる傾向．
すなわち観測値が偏って分布していることを示す（図 4）．
I 1 0 の時（負の空間的自己相関）類似属性が離る．
●

H1 : この分布に空間的自己相関が存在する．

2.2.2.

Local Mora’sI

Local Moran’s I は次式で定義される．

れる傾向を示す（図 5）．
I . 0 の時，空間的自己相関は存在しない，すな
わち観測値がランダムに分布していることを示す（図 6）．
図 4, 5, 6 の場合，偏在性が存在するかどうか否か
70

Ii =

! j wij R x j -rx WR xi -rx W! i R xi -rx W2（3）

Local Moran’s I は Global Moran’s I と同様に，正規分布近似による統計的検定を行なうことが可能であ産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討

図7

High-High

図8

High-Low

図 10

図 11

Low-Low

分類のイメージ
地域 i と隣接する地域 j の値の平均

平均値

図9

地域 i の値

Low-High

するメッシュとの関係により，Moran Scatterplot12を用いて，各メッシュは以下の 4 つのパターンに分類することができる．
●

High-High（HH）: 当該地域と周辺地域の企特許出願件数がともに多い場合（図 7）．

●

High-Low（HL）: 当該地域の特許出願件数が周辺地域に比べて相対的に多い場合（図 8）．

●

Low-High（LH）: 当該地域の特許出願件数が周辺地域に比べて相対的に少ない場合（図 9）．

●

る．Ii が正で統計的に有意であるならば，メッシュi

Low-Low（LL）: 当該地域と周辺地域の特許出願件数がともに少ない場合（図 10）．

は近接するメッシュとの類似性があることを示す．

このうち，HH と LL の場合は Local Moran’s I が正

つまり，当該業種の地理的集中の中でそのメッシュの値をとり，HL と LH の場合には負の値をとるこがコアになっていることを表す．

とになる．Moran Scatterplot のイメージは図 11 にローカルな空間的自己相関は該当メッシュと近接示す．
71

〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 2017でのクラスター形成もなされており，クラスター評

3.

分析結果と考察3.1.

我が国技術集積の大域的傾向とその変化

価の観点で意義深いためである．全分野とバイオ分
野に関する Global Moran’s （特許出願の累積ベース）
Iの推移は以下の図 12，図 13 に示す．地域の分割レ

本研究の分析においては，後藤・元橋19 により整ベルは 1 次，2 次，都道府県，市町村の 4 パターン

理標準化データを基に開発された IIP パテントデー

である．2 つの図より集計方法を問わず全分野よりタベースを用いた．全分野の特許の大域的傾向の解

バイオ分野の係数が低い値をとりやすい傾向にある

析については，データベースに収録された 1992 年

ことが分かる．これは，全分野の特許出願は 3 大都から 2011 年に出願された特許 756 万 2961 件のうち，市圏を中心に大都市圏に集中しやすいことを示して日本国内で出願されたものについて，特許出願者のいる．一方，バイオ分野は全分野と比較し地域的な住所，技術分類を抽出し，地域ごとに集計を行なう．

分散傾向があるため係数が低く出やすいと考えられさらに，本研究では，特にバイオ分野（分野の分類

る．

は WIPO によるものを利用した）に焦点をあてた

図 14 は Global Moran’s I が正規分布に従うことに分析を行なう．バイオ分野については，全分野の大着目し，バイオ分野の 1992 年から 2012 年までの各域的傾向と異なり大都市以外の地方都市への分散傾

年における特許出願について Global Moran’s I に関向を示し地域的な特色を持つ分野であること，およする z 値を求め，時系列でプロットしたグラフであび，第 3 期科学技術基本計画における重点推進 4 分

る．時系列での大域的な集積構造の変化については，

野に位置づけられるライフサイエンス分野の核とな

2002 年頃をピークに空間的自己相関の傾向が各空る技術分野であり，産業クラスター計画においても間スケールで変化していることが確認でき，日本に

バイオ関連を対象とするものが多いためである．すおけるバイオテクノロジー技術の空間的な集積構造

なわち，重要な技術分野であり，かつ，地方レベルの変化が起こったことが推察できる．実際，2002

図 12

バイオ分野における Global Moran’s I の推移

0.30

都道府県
市町村
1次メッシュ

0.25

2次メッシュ

M
o
r
a
,n
s
I

0.20

0.15

0.10

0.05

0.00

72

1995

2000

2005

2010（年）

産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討

年 2 月には「知的財産立国」が宣言され，同年 7 月

べての年において帰無仮説「特許出願の空間分布にには知的財産戦略大綱の策定，同年 11 月の知的財

空間的自己相関が存在しない」が 1% 水準で棄却さ産基本法の成立，2003 年 3 月の同法施行による知れ，強い正の空間的自己相関が検出された．このこ的財産戦略本部の設置に続いて，同年 7 月に知的財とから，地理的連続性を持ったバイオテクノロジー

産推進計画 2003 が策定されて実施されている．ま

技術の集積は，都道府県境界をまたぐような広範囲

た，2002 年度には，産業クラスター計画，知的ク

よりは，さらに狭い地理的範囲で進んでいることがラスター創生事業などのクラスター政策が開始され推察できる．また，狭い地理範囲の解析においては，ており，日本の知的財産戦略，イノベーション戦略

特に市区町村と 3 次メッシュで傾向が類似していの重要な転換期と一致する．表 2 は全体を二期に分る．市区町村を用いた分析では，2002 年頃まで正けて分析している．1 次メッシュ，2 次メッシュ，の空間的自己相関の強さはやや減少傾向にあるが，都道府県を用いた分析では，1992 年から 2002 年で2002 年頃から，右肩上がりで増加傾向（r=0.97）は空間的自己相関は増加傾向であるものの，2002にある．3 次メッシュを用いた分析では，2002 年頃

年からは一転して正の空間的自己相関の強さが減少まで正の空間的自己相関の強さが減少し，2002 年

傾向にあることが分かる．しかしながら，図 12 のから一転して緩やかに正の空間的自己相関の強さが各年における 1 次メッシュ，都道府県を用いた分析

やや増加傾向にあることが分かる．2002 年頃まで

では，すべての年において帰無仮説を棄却するほどは，各地でバイオテクノロジー分野の技術開発に参の正の空間的自己相関の存在は確認できず，特許出入する企業が増加したことにより，正の空間的自己願の空間パターンについては，ランダム型（都道府

相関が減少し，より，偏在性がないランダムに近づ

県境界をまたぐような広範な集積が形成されていないた傾向を見せ，一方で，2002 年頃からは，それい状態）に近い傾向であることが確認できた．一方まで出願していた企業が核となって，技術集積の地で，その他の集計法を用いた分析では，図 12 のす域的な広がりが進みクラスターの形成がなされたた

図 13

全分野における Global Moran’s I の推移

0.45

都道府県
市町村

0.40

1次メッシュ
2次メッシュ

0.35

M
o
r
a
,n
s
I

0.30
0.25
0.15
0.10
0.10
0.05
0.00

1995

2000

2005

2010（年）73〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 2017

図 14

空間的自己相関の時系列変化（バイオ分野）
1次メッシュ

都道府県

1.4
1.2
M
o
r
a
n
,
s
I

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

M
o
r
a
n
,
s
I

M
o
r
a
n
,
s
I

45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0

表2

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011（年）市町村

2次メッシュ

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011（年）
3次メッシュ

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011（年）1992～2002 年 の 特 許 出 願 に お け る
Moran’s I と 2003～2011 年の特許出願における Moran’sI
1992～2002 年 2003～2011 年

1 次メッシュ

0.95208－ 0.6906

2 次メッシュ

0.879949－ 0.55534

3 次メッシュ－ 0.91566

0.691768

市区町村－ 0.68198

0.977693

都道府県

0.948786－ 0.93691

自己相関に着目した分析が必要になる．
以上，バイオ分野において，狭い範囲でのクラス
ター開発が進んでいることを示したが，具体的にどのような地方自治体で技術集積が進んでいるのか，
また，その地域的な範囲はどのようになっているのかを分析するため，市町村レベルにおいて局所的なMoran’s I を 計 算 し， さ ら に Moran’s Scatterplot を利用した分類を行なった．その結果を図 15 から図17 に示す．いずれの図においても H-H は地域横断型クラスター，H-L は局在型クラスター，L-H はめ，正の空間的自己相関が再び強くなったのではな

クラスターの周辺部，L-L はクラスター形成は示唆

いかと思われる．Global Moran’s I を用いた空間的されない，を表現している．分析は 1992，2002，

自己相関分析では，分析地域全体での傾向を確認す2011 年の 3 時点におけるプロットを行なった．こることができても具体的にどういった地域で集積がの 3 時点としたのは，前節で指摘したように 2002

進んでいるのか確認できないので，局所的な空間的年が変化点になっているためである．また，メッシュ

74

産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討

図 151992 年時点の Moran’s Scatterplot

H-H
H-L
L-H
L-L

図 16

2002 年時点の Moran’s Scatterplot

H-H
H-L
L-H
L-L

75

〈日本知財学会誌〉 Vol.13 No.3― 2017

図 172011 年時点の Moran’s Scatterplot

H-H
H-L
L-H
L-L

レベルでなく，市町村レベルにおける解析を行なっ

基づく北陸ライフサイエンスクラスター21 が構想さたのは，市町村レベルでのクラスター計画に関するれている．山口市と宇部市については山口大学など資料が豊富であり，分析結果との比較ができる点にの学術機関と協和発酵バイオ社などの民間企業それある．図 15 から図 17 より，1992 年時点よりも明ぞれが医薬・バイオ分野で研究開発を集積させておらかに 2011 年時点において各地域でクラスター形

り，それに基づく山口県医薬関連産業クラスターが成が進んでいることが分かる．また，2011 年時点

構想されている22,23．このように官民をあげての取では，広域クラスターを示す赤の部分が東京，大阪，組みが現在進行形で進みつつある地域において市町

名古屋のような三大都市圏のみならず，地方都市圏

村レベルにおける地域横断型のクラスターが形成さでも出現していることがわかる．三大都市圏のバイれつつあることが判明した．また，技術的な集積がオクラスターについては藤田 などの研究で指摘さ弱いとされる地域でも局在的ないし地域横断的なクれているが他地区に関するクラスターの現状を網羅

ラスター形成がされつつあることも分かる．例えば的に解析した例は今まで存在しなかったが，本研究

四国は技術分野によってはまったく集積が見られなにより札幌市周辺，金沢市周辺，山口・宇部市周辺

い傾向を示すが，その中にあっても徳島市は 1992などでも出現していることが分かった．札幌市につ

年時点と比較して 2011 時点では局在的なクラス

いては，北海道バイオイノベーション戦略に基づく

ターが形成されているとの結果が出ている．徳島市

北海道バイオ産業クラスターの中核地とされ，2000

は徳島大学を中心とした徳島健康医療クラスター24

年代初頭から官民をあげた取組みが進んでいる20．

が提唱されている地域であり，糖尿病治療などに焦金沢市を含む北陸地方については，大学医学部や製点をあてた技術開発がなされている．また，愛媛県

薬企業を中心とした研究開発が盛んであり，それに東温市周辺地域でも愛媛大学医学部を中核とした地

776

産業クラスター評価のための特許出願の空間的自己相関を利用した技術集積動向分析方法の基礎的検討

域横断型集積が進んでいる．

評価手法の基礎となることを示せたと考える．また，以上の例をはじめとして，国立大学医学部などのこれまでのクラスター評価手法では技術分野ごとに医薬分野の学術機関が立地している地域でクラス

各地域の技術開発動向を網羅的に時系列で分析する

ターが形成される傾向にある．このことは，バイオ手法は存在しなかったので，その点で本研究の意義

分野のクラスターにおいては学術機関が中心的な役は大きいと考える．

割を果たしている可能性を示唆している．これは，最後に，今後の課題について述べる．今回の研究

全分野特許出願が民間主導であり必然的に三大都市

では技術分野の分類については WIPO の分類を利圏に集中しやすくなる傾向とは異なり，バイオ分野

用した．しかしながら，さらに詳細な分析を行なうの大きな特徴となっている．このため，学術機関をためには，技術ごとの重要性や詳細な技術の種別を中心とした研究・産学連携の支援がクラスター形成

加味する必要がある．そのためには，「特許の重要のポイントになると考えられる．また，Global Mo-

性を HITS（Hyperlink Induced Topic Search）などのran’s I で の 傾 向 を 裏 づ け る よ う に，1992 年 か ら

手法により評価25 すること」や「文書から技術キー

2002 年はクラスターが全国的に拡散する傾向にワードを抽出する手法26 と組み合わせてキーワードあったが，2002 年から 2011 年の傾向は 2002 年時

ごとの出願数に本手法を適用すること」などの自然点のクラスターにより集積が進む（H-H に変化す

言語処理の手法の導入が不可欠となる．さらに，分る），もしくは，変化がないような傾向を示している．

野間の相互作用を解析し，より詳細なクラスター形

このことは，今後のクラスター政策においては，新成のメカニズムを分析する手法の開発も必要である

規の地域を支援し，新たなクラスター計画を構想し，と考える．また，イノベーション創出・促進の要素開発を進めるよりもすでに存在するクラスターを深としては技術の集積以外も重要となるので，それを化させるような施策を実施する必要があることを示考慮した分析手法の開発も必要となる．

唆している．

4.

謝辞

まとめ

本研究ではグローバル，および，ローカルな空間
的自己相関による特許出願の空間的偏在性の定量的評価法の提案と評価を提案した．さらに，国家戦略において重要な分野であり，他の技術分野と比較して地域分散傾向を示したバイオ分野に焦点をあてて本研究は，JSPS 科研費若手研究（B）25730140，
基盤研究（C）26330359，中部電気利用基礎研究振興財団の助成を受けたものである．匿名査読者の方から，示唆に富む多くの貴重な助言を頂いたことに深謝する．
注

分析を行なった．その結果，市町村のような狭い行

1

政区域での横断もしくは局在型でのクラスター整備

2がなされていること，三大都市圏以外の地方都市レ3

ベルでも市町村をまたぐ横断型クラスターが形成されていること，大学医学部などの学術機関が中核と4なっている可能性があること，すでにクラスターが5形成される地域は固定化しつつあり深化傾向にある

6

ことなどが分析できた．この結果，学術機関の支援や現在のクラスター形成地域を深化させる形で，また，狭い市町村間を対象として，クラスター構想が有効であることなどが分かった．以上より，本研究がクラスターにおける技術集積と地域的波及効果の

7
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