AIクロスマップによる大学知財の発掘- 特許と論文のクロス分析（特許分類と論文分類からの気づき）-

１）産学連携のボトルネック・・・大学知財発掘の難しさ
２）AIクロスマップによる論文分析
３）東大・京大・阪大の情報工学分野の論文分析
４）AIクロスマップによる特許分析（VMS+DL）
５）AIクロスマップによる論文分析＋特許分析
公益財団法人京都高度技術研究所
2019-2020年度 特許庁 知財戦略デザイナー
神戸大学 学術・産業イノベーション創造本部 前教授

以下に示すデータには、欠損や計算ミス等が含まれている可能性があります。
ご了解の程、お願いします。

ひらきもと あきら

開本
2021.02.05

亮

NTTデータ数理システム アカデミックコンファレンス11）産学連携のボトルネック → 論文と特許のアンバランス
企業にとって、どの論文が産学連携にメリットがあるのか、わからない。
理工医薬農学系の論文数/年

特許出願数/年

東京大学～33,000～360(1.1%)

京都大学～20,000～250(1.3%)

大阪大学～20,000～250(1.3%)

大学にとって、どの特許が産学連携にメリットがあるのか、わからない。
理工医薬農学系の論文数/年

特許出願数/年

キヤノン～200(2.4%)～8400

京セラ～70(3.5%)～2000

パナソニック～700(14%)～5000

2021.02.05

NTTデータ数理システム

アカデミックコンファレンス

2２）AIクロスマップによる論文分析
第１階層

経度：X軸
論文分類
(JST分類)JSTによって論文に付与される。

第２階層

第３階層

第４階層

A 科学技術一般

５３５６４

B 物理学

１２７６C 化学

７D 宇宙・地球

第２階層

第３階層

第４階層

M 原子力

４１８６４４４６N 電気工学

４３９１５５３９３９１

P 熱機関

４１４３６６２９１３２Q 機械工学１０５２１５２E 生物科学１１５７２０９R 建設工学

４３３１６１

F 農林水産１０５０２３０S 環境

３１２６１

G 医学・薬学２５１４３３６３T 交通

５５２３H 工学一般

５２１５０U 資源

１１１７９Ｉ システム・制御

３９３０W 金属

５１８１１４J 情報工学

５２９６１X 化学工学

５１２４４K 経営工学

２１４４１Y 化学工業

１２５０２３８L エネルギー

５８１９Z その他

２２０２５16分類

155分類

950分類

3188分類

第１階層

第２階層

第３階層

第４階層

１６８４

１１０６３７１６８１９８５２１８７１３２１９３９３５０８３１３２３

F：機械・照明

１８９７１０６４

G：物理・計数

１４８１６９６

H：電気

６５１５４６１２９分類

６３８分類

７３９１分類

緯度：Y軸
A：農学・医学等
特許分類
B：処理・運輸(IPC分類)
C：化学・冶金
特許庁によって特許に D：繊維・紙付与される。 E：固定構築物
論文には付与されないので、報告者らが科研費で開発したAIによって計算する。
2021.02.05

第１階層

８分類

第５階層

省略

約８００００分類

3３）東大・京大・阪大の情報工学分野の論文分析
対象分野：本発表では情報学分野を対象とした。
理由：情報学分野は、環境、機械、材料分野に比較して、対象が無体物ゆえに、同時に多数者が利用でき複製・伝達も容易であることから、研究成果の波及性が強く、他の分野と融合し組み込まれて利用されるものであり、更に近年の人工知能等で進展が著しく、全ての産業に波及し影響を与えつつあるためである。
分析対象：東京大学、京都大学、大阪大学
理由：情報学の波及性・融合性を検討するため、幅広い研究分野を擁する代表的な研究大学として、三大学を選定した。
JST論文分類（経度：X軸）における情報学分野の定義を以下の通りとした。
JA01：情報工学一般
JB01～JB06：情報工学基礎理論
JC01～JC06：計算機方式・ハードウエア
JD01～JD03：計算機ソフトウエア
JE01～JE15：計算機利用技術

IPC特許分類（緯度：Y軸）における情報学分野の定義を以下の通りとした。

2021.02.05

母集合

G05B～G05G：制御・調整
G06C～G06I ：計算・計数
G08B～G08G：信号
G09B～G09G：教育・暗号方法
G10B～G10L：楽器・音響
G11B～G11C：情報記憶JST論文分類の上記JA01～JE15を少なくとも一つ有する論文

4図1

東京大学の情報学分野のAIクロスマップ

③

②
情報学本陣

論文の新旧：青（2001–2010）
緑（2011–2013）
黄（2014–2016）
赤（2017–2020）のヒートマップとした。
論文数の増加：論文の発行数に比例して同心円の面積が大きくなることとした。

赤色部分が大きいほど、論文の発行年が新しく、発行数も多い。
→特許発明が創出される可能性が高い分野との仮説。
重要な経度3本線
JE04010I：図形情報処理
JE07000S：パターン認識JE08000Z：人工知能①②AI推定クロスマップ①論文
シーズ

2021.02.05③特許シーズ

論文数：33,953
波及力：0.55

重要な緯度1本線
G06F17：機能適合
デジタル計算注目すべき緯度1本線
G06N3：生物学的モデル
赤枠：情報学本陣・波及
5

Input → Conversion → Output図2

京都大学の情報学分野のAIクロスマップ
赤色部分が大きいほど、発行年が新しく、発行数も多。
→特許（緑枠）が創出される可能性が高い分野との仮説が成立するようである。
∵形状類似

③②
情報学本陣

重要な経度3本
図形情報処理パターン認識人工知能
重要な緯度1本機能適合
デジタル計算①②AI推定クロスマップ①論文
シーズ

2021.02.05③特許シーズ

論文数：15,089
波及力：0.63

発掘

➃特許出願

注目すべき緯度
生物学的ﾓﾃﾞﾙ
赤枠:情報学本陣
波及
Input →Conversion →Output
緑枠：特許出願6図3

大阪大学の情報学分野のAIクロスマップ②

赤色部分が大きいほど、発行年が新しく、発行数も多。
→特許（緑枠）が創出される可能性が高い分野との仮説が成立するようである。
∵形状類似

③
情報学本陣

重要な経度3本
図形情報処理パターン認識人工知能
重要な緯度1本機能適合
デジタル計算①②AI推定
クロスマップ①
論文
シーズ

2021.02.05③特許シーズ

論文数：18,262
波及力：0.69

発掘

➃特許出願

注目すべき緯度
生物学的ﾓﾃﾞﾙ
赤枠:情報学本陣
波及大Input →
Conversion →Output
緑枠：特許出願7京都大学と大阪大学との戦略的な連携
図4

京都大学と大阪大学を合算した情報学分野のAIクロスマップ

情報学本陣

論文数：32,869
波及力：0.67

検索/リストの検索式の加算
2021.02.05

8論文数：32,869
波及力：0.67

京都大学と大阪大学の仮想的な情報学での連携大学は、論文数で東京大学に匹敵し、かつ、論文の波及力が20％高い。
波及した領域での独立集積点は、ロボティクスと計算機ネットワー
クである。

情報学本陣

2021.02.05

東京大学は，他の二大学に比べて論文数が約2倍あり，論文のJST・IPC 分類の分布がやや異な
論文数：33,953 るので，ベスト1 位～ベスト50位までの順序が変動し，情報学
波及力：0.55
本陣の赤枠範囲が見かけ上、北方向に若干シフトしている。

情報学本陣

9

詳細は、参考用に事前配布した研究・イノベーション学会論文をご参照ください。
本発表の方法は、科研費の補助を得て、発表者と中央大学の難波英嗣教授との共同研究により、CNN法で計算されている。提供するIPCの網羅性を目的とするため、抄録無しの文献についてもCNN法を適用し、IPC付与率は全体の90％以上となる。
NTTデータ数理システムのソフトウエアは、特許に論文分類を付与する計算に適用中である（以下に説明）。
なお、商用論文データベースJDREAM-IIIでは、 難波英嗣教授の指導により、IPCデータ（knn法）が提供されている。提供するIPCの確実性を期するため、抄録付き文献の88％程度に付与されている。ただし抄録付き文献が全体の40～50％であるため、IPC付与率は全体の30％～40％程度となる。
https://jdream3.com/service/search/ipc/

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10４）AIクロスマップによる特許分析（VMS+DL）：特許に論文分類を付与

フロントエンド部
ルールドリブンアプローチ
・比較・照合・選択

バックエンド部
データドリブンアプローチ
・WordEmbedding
・DocumentEmbedding・SWEM

2021.02.05

NTTデータ数理システム アカデミックコンファレンス

11ご清聴ありがとうございました。

ひらきもと あきら

開本 亮
公益財団法人京都高度技術研究所
2019-2020年度 特許庁 知財戦略デザイナー
神戸大学 学術・産業イノベーション創造本部 前教授

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