第7回特許情報シンポジウム

2023年2月20日(月)オンライン開催

一般社団法人アジア太平洋機械翻訳協会
一般財団法人日本特許情報機構

特許庁における機械翻訳に関する取組
令和5年2⽉20⽇
特許庁 総務部 総務課
情報技術統括室 室⻑補佐（特許情報利⽤推進班⻑）
名和 ⼤輔

１

特許情報提供の意義・⽬的

２

特許情報提供における機械翻訳の活⽤

３

機械翻訳に関する調査事業

４

特許庁が提供する機械翻訳⽂の利⽤⽅法

特許庁

1

１

特許情報提供の意義・⽬的

２

特許情報提供における機械翻訳の活⽤

３

機械翻訳に関する調査事業

４

特許庁が提供する機械翻訳⽂の利⽤⽅法

特許庁

2知財エコシステムと特許情報
 特許情報は知財エコシステムにおける促進剤。
特許情報…特許・実⽤新案・意匠・商標の出願・権利化に伴って⽣み出される情報(公報情報や経過情報等)

知的財産の分析・可視化

事業戦略の⽴案（IPランドスケープ等）②知的財産の活⽤①知的財産の権利化
（公開）

特許情報

(公報情報や経過情報等)

権利化戦略の検討

・ライセンス・標準化

オープンイノベーション
価値評価
特許庁③知的財産の創造
3

特許情報の提供における国と⺠間事業者の役割
 国が正確で基本的な⼀次情報を提供し、⺠間事業者が付加価値の⾼いサービスを提供。
参考︓産業財産権情報利⽤推進委員会（⻑官私的懇談会）報告（平成１５年３⽉）
産業構造審議会 知的財産分科会 情報普及活⽤⼩委員会（平成２８年５⽉）

特許庁・INPIT

海外の知的財産庁

⼀次情報の交換

⺠間サービス業者①正確で基本的なサービス②付加価値の⾼いサービス③政策的に実施するサービス

 我が国ユーザー（⼤企業・中⼩企業・個⼈・研究機関）
 海外の審査官等
特許庁

4

各国の特許出願動向
 中国における特許出願件数は増加傾向を維持する⼀⽅、他国は横ばい傾向。
 ⽇本では、AI関連発明の特許出願件数が増加。（データ⾮表⽰）
⽇⽶欧中韓における特許出願件数
180
160

（万件）
中国

158.6

⽶国

59.1

⽇本

28.9

140
120
100
80
60
40
20

韓国
欧州

0

特許庁

23.8
18.9

（出願年）
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

（出典）【⽇本】特許⾏政年次報告書2022年版 第2部第1章1．【⽶国】USPTO提供資料（2017-2020年、2021年暫定値）【欧州】EPOウェブサイトPatent Index 2021（European patent applications）【中国】CNIPA Annual Report 【韓国】KIPOウェブサイト及びKIPO提供資料（2021年暫定値）

5

各国の意匠／商標出願動向
 意匠／商標でも中国における出願件数は増加。特に商標で著しく増加。
 意匠について、2020年以降、コロナ関連物品が含まれる⽣活⽤品等や住宅設備⽤品が増加。
（データ⾮表⽰）
 商標について、IT関連を含む機械分野の出願（区分数）が顕著に増加。（データ⾮表⽰）
⽇⽶欧中韓における意匠登録出願件数

⽇⽶欧中韓における商標登録出願件数（万件）（区分:CNIPA）（件︓CNIPA以外）

700,000

90
80

中国

中国

600,000

8,000,000

70
500,000

60
50

30
13
20
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

7,000,000

⽶国

400,000

40

4,000,000

韓国
200,000
100,000

韓国

2012
特許庁

2013

2014

2015

2016

2017

6,000,000
5,000,000

300,000

欧州

9,000,000

⽇本
欧州

3,000,000
2,000,000
1,000,000
0

⽶国

0

⽇本

（出典）
【⽇本】特許庁年次報告書2021年版【中国】中国商標戦略年度発展報告（〜2017年）及びTM5におけるReport for Common Statistical Indicators（2018年〜）を基に特許庁作成【その他】WIPO統計※中国は件数での公表を⾏っていないため、数値は区分数（右軸）。

20182011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

2019

2020

（出典）WIPO IP Statistics Data Centerおよび各国提供データを基に特許庁作成

2021

（年）

6

国内出願⼈の特許出願動向（国内／海外）
 国内出願⼈による特許出願先は、国内が減少傾向にある中、海外割合は増加傾向。
 それに伴い、⽇本の特許情報の海外への発信、及び海外庁からの特許情報の国内提供は重要度を増している。
国内出願⼈による海外への出願件数（右⽬盛）
国内出願⼈による全出願件数

(千件)

600

48

(％)

46

500

44

400

42
300
40
200
100

38
36

国内出願⼈による各国／地域への出願件数（左⽬盛）0342011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
JP

特許庁

US

EP

CN

KR

OthersRate of global applications※ 国内出願⼈による出願件数は、筆頭出願⼈の住所⼜は居所等が国内である出願をカウント。
（出典） WIPO IP Statistics Data Centerを基に作成

7

産業構造審議会知的財産分科会情報普及活⽤⼩委員会での報告書
 特許庁⼜はINPITが運営する公的な特許情報提供サービスのあり⽅等について審議を⾏い、「特許情報のさらなる活⽤に向けて」として報告書を公開。（2016年5⽉）
 世界最速・最⾼品質の審査結果の発信のためのサービス
 審査結果の発信にあたっては、・・・新興国も含めた海外庁の審査官等が⽇本の審査結果を参照しやすいツールとするために必要な機能を積極的に搭載して、世界最⾼の利便性を実現し て審査結果に関するポータルサイト的位置付けを⽬指していくべきである。 また、我が国の審査結果を利⽤する際には、通常、機械翻訳を介する必要があるが、海外庁の審査官等が我が国の審査結果（審査書類＋引⽤⽂献等）を参照しやすいよう機械翻訳の取組を強化し、⾼精度な機械翻訳⽂を提供することにより、我が国の審査結果の利⽤を促進していくべきである。
 出願情報・権利情報の確認のためのサービス
 海外庁の⽂献は、⽇本語以外の⾔語で記載されているため、多くのユーザーにとって内容を理解するために時間を要することから、現在も中国語、韓国語の特許・実⽤新案⽂献に対して⾏っているように、機械翻訳を活⽤しつつ、⽇本語でアクセスできる環境の整備を進めていくべきである。
特許庁

8

産業構造審議会知的財産分科会基本問題⼩委員会での報告書
 新型コロナウイルスの感染拡⼤やデジタル化の流れの加速の中で、イノベーション促進に向けた産業財産権制度の改善の在り⽅、また、特許庁の⼿続や審査業務の品質向上などを幅広く審議
を⾏い、「ウィズコロナ／ポストコロナ時代における産業財産権政策の在り⽅―とりまとめ―」として報告書を公開。（2021年2⽉）

特許庁

9

１

特許情報提供の意義・⽬的

２

特許情報提供における機械翻訳の活⽤

３

機械翻訳に関する調査事業

４

特許庁が提供する機械翻訳⽂の利⽤⽅法

特許庁

10

機械翻訳を活⽤した特許情報提供
 特許庁では、⽇本の審査情報等の海外発信／海外出願の検索、照会環境整備の施策における翻訳として、機械翻訳を活⽤している。
 機械翻訳した、出願⼈や海外庁から得られた各種データは、国内外の審査官や⼀般利⽤者に提供している。
特許庁
出願書類等
(⽇本語)

データベース

出願

出願⼈

特許庁

・出願・公報情報
・書誌・経過情報・審査書類情報等

⽇本語 外国語

公報情報等
(外国語)

各国特許庁とデータ交換

海外庁

機械翻訳（⽇本語 ⇒ 外国語）

機械翻訳（外国語 ⇒ ⽇本語）

⽇本の審査情報等の海外発信（⽇本の審査結果の活⽤促進）

海外出願の検索、照会環境整備（海外特許情報へのアクセス性向上）

海外ユーザー／審査官

国内ユーザー／審査官

11機械翻訳プラットフォーム（MTP）の構築・運⽤
 特許庁では、機械翻訳プラットフォーム（MTP）を通じて、⽇本の審査情報や公報のリアル
タイム英訳、中韓の特許/実⽤新案のバッチ和訳を提供。
 MTPは、複数の翻訳エンジンを搭載しており、令和元年5⽉に⽇英翻訳機能、翌令和2年4⽉に中⽇・韓⽇翻訳機能をリリースし、現在運⽤中。

特許庁

12

MTPの特徴 ①翻訳エンジンの使い分け
 MTPには、複数の翻訳エンジンが搭載されており、NMTをメインに利⽤しつつ、SMT及びRBMTの併⽤や、翻訳前後の⽂章に対する各種処理等を含む独⾃システムを通じて、翻訳品質を最適化。
MTPにおける翻訳エンジンの使い分け
⽇英翻訳
国内公報・
審査書類
（⽇本語）

国内公報・
審査書類
（英訳）

中⽇翻訳
中国公報
（中国語）

中国公報
（和訳）

韓⽇翻訳
韓国公報
（韓国語）

特許庁

韓国公報
（和訳）

翻訳対象
特許公報（明細書等）
特許公報（発明の名称）
審査書類等
書誌情報・特許以外の公報 等

メイン翻訳エンジン
NMT（公報⽤カスタマイズ）
SMT
NMT（審査書類⽤カスタマイズ）
RBMT

翻訳対象
特許公報（明細書等）
特許公報（発明の名称）

メイン翻訳エンジン
NMT
SMT

翻訳対象
特許公報

メイン翻訳エンジン
SMT
13

MTPの特徴 ②リアルタイム翻訳とバッチ翻訳
 ⽇英翻訳では、リアルタイム翻訳（照会の度に都度翻訳）を採⽤しているのに対し、
中⽇・韓⽇翻訳では、バッチ翻訳（予め検索システムに翻訳⽂を蓄積）を採⽤。
リアルタイム翻訳とバッチ翻訳の⽐較
リアルタイム翻訳（都度翻訳・蓄積無し）
J-PlatPat／OPD
MTP
⽇→英

和⽂
英訳
国内公報／審査書類
データベース（和⽂）利⽤者

バッチ翻訳（蓄積あり）
中韓から
データ受領
MTP
中→⽇
韓→⽇

特許庁

J-PlatPat／OPD

原⽂
和訳
和訳

原⽂

中韓公報データベース（和訳・原⽂）

利⽤者

メリット

デメリット

最新品質の翻訳⽂を即時に参照できる

翻訳⽂を対象としたテキスト検索ができない

国内公報・
審査書類
（⽇本語）

国内公報・
審査書類
（英訳）

メリット

デメリット

翻訳⽂を対象としたテキスト検索ができる

蓄積時点の翻訳品質（最新の品質でない）

中韓公報
（原⽂）

中韓公報
（和訳）

14

特許情報の翻訳⽂を提供している主なインターフェース
 ⽇本国特許庁が保有する特許情報は、J-PlatPat、OPD、FOPISER等を通じて、無償で対外提供。
 これらインターフェースにおいて、特許情報の各種翻訳⽂を提供。

特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）

https://www.j-platpat.inpit.go.jp

ワンポータルドシエ（OPD）
https://www.j-platpat.inpit.go.jp/p0000（J-PlatPatインターフェース（⼀般⽤））

外国特許情報サービス（FOPISER）
https://www.foreignsearch2.jpo.go.jp

特許庁• 国内外の特許、実⽤新案、意匠、商標、審決に関する公報、⼿続、審査経過等を収録• 「ぷらっと」寄って情報を「ぱっと」⾒つけられるような、
ユーザーフレンドリーなサービス提供を⽬指す名称• 各庁の特許審査に関連する、⼿続や審査の状況、
各種書類データ等（ドシエ情報）を、原語及び英語で閲覧できるプラットフォーム• 露・台・オーストラリア・シンガポール・ベトナム・タイ・
EUIPOの特許、実⽤新案、意匠⼜は商標の公報情報、及び中国の特許及び実⽤新案に関する審決の和訳⽂を収録
15

WIPO Translate 世界知的所有権機関（WIPO）が開発した機械翻訳ツール。PCTの国際公開⾔語（⽇本語を含む10⾔語）について、⾃由⼊⼒⽂の翻訳が可能。
 WIPOの特許検索（PATENTSCOPE）において、公報／書誌情報等をリアルタイム翻訳する
翻訳エンジンとして、Google翻訳と併⽤している。
 2016年9⽉よりNMTを採⽤。
WIPO Translate

PATENTSCOPE

WIPO Translateで⽇本語を選択https://patentscope2.wipo.int/search/ja/search.jsf

特許庁

https://patentscope.wipo.int/translate/translate.jsf

16

Patent Translate (EPO) 欧州特許庁（EPO）がGoogleの協⼒により開発した機械翻訳ツール。EPO各国の公⽤語（28⾔語）と英・独・仏語間の相互翻訳、及び中・⽇・韓・露語と英語の相互翻訳。
 EPO提供の特許検索サービス（Espacenet）を通じて提供。
 2017年5⽉よりNMTを採⽤。

特許庁

https://worldwide.espacenet.com/patent/search

17

１

特許情報提供の意義・⽬的

２

特許情報提供における機械翻訳の活⽤

３

機械翻訳に関する調査事業

４

特許庁が提供する機械翻訳⽂の利⽤⽅法

特許庁

18

中⽇、⽇英翻訳資源作成事業（平成31〜令和3年度事業）
1. 中⽇機械翻訳に関するデータ作成・解析
 中国審決の⼈⼿和訳、 約200万の対訳コーパス作成
 作成コーパスによる翻訳エンジンの学習効果を解析
2. ⽇英機械翻訳に関するデータ作成・解析
 審査書類・審決の⼈⼿英訳、約200万の対訳コーパス作成
 作成コーパスによる翻訳エンジンの学習効果を解析
２．審査書類・審決

１．中国審決

⼈⼿
翻訳

英語

⽇本語

⽇本語

中国語

⼈⼿
翻訳

作成

FOPISERで公開

作成

対訳コーパス・辞書（中⽇） 中国審決翻訳データ

対訳コーパス・辞書（⽇英）19,182⽂献

 対訳コーパス︓約200万、対訳辞書︓10万語
特許庁

審決のみ特許庁HPで公開
 審決⽂英訳データ 300件

 審査書類対訳コーパス︓約200万、対訳辞書︓3万語
 審決対訳コーパス︓約10万、対訳辞書︓3060語
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihonyaku/kikai_honyaku.html

19翻訳品質の⾃動評価・⼈⼿評価 ⾃動評価では、評価⽤コーパスを⽤いたBLEU値・RIBES値を算出する⼀⽅、⼈⼿評価では、
評価⽤コーパスの⼀部を⽤いて以下の5段階で評価し、平均値を算出。
【内容伝達レベルの評価】
５︓すべての重要情報が正確に伝達されている（100%）
４︓ほとんどの重要情報は正確に伝達されている（80%〜）
３︓半分以上の重要情報は正確に伝達されている（50%〜）
２︓いくつかの重要情報は正確に伝達されている（20%〜）
１︓⽂意がわからない、もしくは正確に伝達されている重要情報はほとんどない（〜20%）【流暢さの評価】（参考）
５︓⽂意が明解で、⼈間が書いた⽇本語⽂に近い。
４︓⽇本語⽂として不⾃然な箇所を若⼲含むが、⽂意は明解である。
３︓⽇本語⽂として不⾃然な箇所があり、⽂意がわかりにくい。
２︓⽇本語⽂法規則に反する表現をかなり含む。⽂意がわからない。
１︓⽇本語⽂として成⽴していない。
【重要技術⽤語の翻訳精度の評価】（参考）A（適訳語）︓⼈⼿翻訳に照らし、技術的に同義かつ⼀般的に⽤いられる訳語である。
B（可訳語）︓技術⽤語として⼀般的に⽤いられる訳語ではないが、意味はおおむね正しい。
C（誤訳語）︓誤訳である。
D（不訳語）︓未知語、訳漏れである。

特許庁

平成25年度「特許⽂献機械翻訳の品質評価⼿法に関する調査」
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/kikaihonyaku/document/kikai_honyaku/h25_01.pdf

20

中⽇コーパス学習による機械翻訳精度（審決）の向上
 対訳コーパスを10万⽂対ずつ段階的に学習させ、学習の進度に伴う翻訳精度の変化を調査。
（みんなの⾃動翻訳@TextraⓇ（NICT）を使⽤）

１．⾃動評価

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5

翻訳エンジン
バージョンアップ

0.4
0.3

無
#1
#2
#3
#4
#5
#6
#7
#8
#9
#10
#11
#12
#13
#14
#15
#16
#17
#18
#19
#20

0.2

BLEU

２．⼈⼿評価

特許庁

RIBES

エンジン

無学習

第5回

第10回

第15回

第20回

改善度

汎⽤NT

2.41

4.42

4.32

4.61

4.65

+2.24

特許NT

2.18

4.28

4.30

4.66

4.61

+2.43

21

⽇英コーパス学習による機械翻訳精度（審査書類）の向上
 対訳コーパスを10万⽂対ずつ段階的に学習させ、学習の進度に伴う翻訳精度の変化を調査。
（みんなの⾃動翻訳@TextraⓇ（NICT）を使⽤）

１．⾃動評価

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5

翻訳エンジン
バージョンアップ

0.4
0.3

特許庁

#18

#17

#16

#15

#14

RIBES

#13

#12

#11

#9

#8

#7

#6

#5

#4

BLEU

#10

２．⼈⼿評価

#3

#2

無
#1

0.2

無学習

第5回

第10回

第15回

第18回

向上度

全種類

3.14

4.09

4.20

4.67

4.69

+1.55

拒絶査定

3.08

4.13

4.16

4.61

4.69

+1.61

拒絶理由通知書

3.44

4.28

4.45

4.85

4.86

+1.42

補正却下の決定

3.20

4.09

4.18

4.63

4.62

+1.42

前置報告書

2.84

3.85

4.01

4.58

4.59

+1.75

22

中⽇・⽇英コーパス学習によるエラー発⽣⽂数の減少
 対訳コーパスを10万⽂対ずつ段階的に学習させ、典型的エラーの発⽣⽂数を集計。
（みんなの⾃動翻訳@TextraⓇ（NICT）を使⽤）

１．中⽇（審決）

カテゴリ
特許誤訳
技術／⼀般誤訳
未知語
係り受けエラー
⽇本語表現エラー
湧き出しエラー
⽋落エラー
数値エラー
記号エラー
その他エラー

無学習
90
37
2
49
42
30
45
22
8
4

第5回
21
20
1
15
18
9
13
12
1
2

第10回
13
16
1
20
21
8
13
10
1
1

第15回
16
11
1
4
17
0
1
5
0
0

第20回
16
11
0
6
14
0
2
5
0
0

ｴﾗｰ増減
-74
-26
-2
-43
-28
-30
-43
-17
-8
-4

２．⽇英（審査書類）

カテゴリ
特許誤訳
技術／⼀般誤訳
未知語
係り受けエラー
英語表現エラー
湧き出しエラー
⽋落エラー
数値エラー
記号エラー
その他エラー

無学習
287
108
4
84
110
75
186
32
25
13

第5回
54
55
3
70
96
79
72
33
16
9

第10回
34
56
0
73
88
94
93
23
15
16

第15回
16
20
0
42
95
1
16
5
12
1

第18回
11
25
0
39
91
1
23
5
11
1

ｴﾗｰ増減
-276
-83
-4
-45
-19
-74
-163
-27
-14
-12

特許庁

23

新語対応による機械翻訳精度向上に関する調査（令和1,3年度事業）
 MTPの⽇英翻訳／中⽇翻訳によって翻訳できなかった未知語／新語の辞書を作成すると共に、機械翻訳の品質維持向上のため、未知語／新語の技術分野別の出現傾向や、辞書登録すべき未知語の効率的な選定⽅法について調査。
翻訳失敗箇所を含有する履歴（「未知語」ログ）の抽出
未知語︓機械翻訳を⾏った際に翻訳できなかった単語
新語︓新しい技術⽤語と考えられる単語
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

MTPの
翻訳履歴

特許庁

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・「未知語」の発⽣によって翻訳失敗した箇所

作成
未知語/新語の検出

辞書
未知語/新語辞書
24新語対応による機械翻訳精度向上に関する調査（令和1,3年度事業）
 翻訳対象語を以下の⼿順で選定し、辞書／コーパスを作成。
 未知語（機械翻訳を⾏った際に翻訳できなかった単語）の中で新語（新しい技術⽤語と考えられる単語）の割合は低く、例えば⽂章分割の誤りで未知語が検出されてしまうケースなどが多い。

普通名詞
27,567語
（⽇英）
翻訳ログ
約140万
（⽇英）
約30万
（中⽇）

機械的除外
（記号・英数字
等）
－約7万
（⽇英）
－約3万
（中⽇）

選定作業
（普通名詞を優先、
意味をなさない語の除外等）

5,974語（中⽇）
翻訳作業

辞書／コーパス作成

固有名詞
2,433語
（⽇英）
26語
（中⽇）

特許庁

25

特許情報提供サービスに関する調査報告書（令和3年度事業）（１）
 企業、特許事務所、及び特許情報を提供する事業者を対象としたアンケート調査。
 海外の特許情報を何らかの⼿段で検索・照会する⽅々から、利⽤頻度の⾼い公報情報の国・地域を伺った回答結果は以下のとおりで、アメリカ、中国、欧州（EPO）の順。
回答内容

特許庁

件数

割合

アメリカ

231

30%

欧州（EPO）

168

22%

WIPO

124

16%

中国

184

24%

韓国

28

4%

イギリス

0

0%

ドイツ

18

2%

フランス

0

0%

ロシア

0

0%

ASEAN

14

2%

インド

3

0%

ブラジル

0

0%

その他

4

1%

774

100%

合計

26

特許情報提供サービスに関する調査報告書（令和3年度事業）（２） 企業、特許事務所、及び特許情報を提供する事業者を対象としたアンケート調査。
 海外の特許情報を何らかの⼿段で検索・照会する⽅々から、利⽤頻度の⾼い公報情報の⼊⼿先を伺った回答結果は以下のとおりで、国・公共機関のサービスとしては、J-PlatPatに次いでEspacenetが使われている。
回答内容

件数

J-PlatPat

146

23%

Espacenet

124

20%

PATENTSCOPE

457%その他海外特許庁の機械翻訳サービス

13

2%

WEB上の無料翻訳サービス

153

24%

⺠間翻訳業者

77

12%

その他

71

11%

629

100%

合計
特許庁

割合

27

特許情報提供サービスに関する調査報告書（令和3年度事業）（３） 企業、特許事務所、及び特許情報を提供する事業者を対象としたアンケート調査。
 海外の特許情報を何らかの⼿段で検索・照会する⽅々から、利⽤頻度の⾼い翻訳⽂
⼊⼿機能を伺った回答結果は以下のとおりで、全⽂機械翻訳⽂（中国・韓国）、和⽂
抄録（アメリカ・EPO）の順。

回答内容

件数

全⽂機械翻訳⽂（中国(CN)・韓国(KR)）の利⽤

119

34%

和⽂抄録（アメリカ(US)・EPO(EP)）の利⽤

92

27%

和⽂抄録（中国）の利⽤

75

22%

英語以外の公報について英⽂要約／抄録の利⽤

20

6%

パテントファミリーの参照

37

11%

その他

3

1%

346

100%

合計

特許庁

割合

28

１

特許情報提供の意義・⽬的

２

特許情報提供における機械翻訳の活⽤

３

機械翻訳に関する調査事業

４

特許庁が提供する機械翻訳⽂の利⽤⽅法

特許庁

29

バルクダウンロードサービスでの中韓⽂献翻訳⽂の提供
 特許情報のバルクダウンロードサービスは、利⽤者登録後に、中韓⽂献翻訳⽂を含むデータ
をダウンロードできる。

特許庁

https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/data/download.html

30特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）での中韓公報の提供
 中韓の特許公報・実⽤新案公報に対して⽇本語によるキーワード検索が可能。
特許情報プラットフォーム（J-PlatPat）

中国(CN)／韓国(KR)を選択し、⽇本語でテキスト検索

特許庁

https://www.j-platpat.inpit.go.jp/p0100

31外国特許情報サービス（FOPISER）での中国審決の提供
 中国の特許・実⽤新案に関する審決の和訳を提供（書誌情報での検索で照会）。
外国特許情報サービス（FOPISER）

⽇本語テキスト等で中国審決を検索特許庁

https://www.foreignsearch2.jpo.go.jp/cnapp/cnapp_bangousyoukai.php

32ありがとうございました

An Advanced Multilingual MT System:
Facilitating Patent Examination and Search
Cao Jingcheng

China Patent Information Center, CNIPA
February 2023

CNPAT & MT History
For 34 years, CNPAT has been continuously committed to thedevelopment of patent information automation systems and related
services including patent information processing, dissemination andconsultation.

2

About CNPAT
Development of patent information
automation systems◼ Information sharing platform for patents on epidemic
prevention against COVID-19◼ CPRS patent search platform……

Patent information processing, dissemination,and consultation◼ Multilingual machine translation system◼ Patent data processing service◼ Patent information retrieval and analysis service……

PARTNERS
Patent data management

3

CNPAT Machine Translation History

4

Multilingual MT system in application

MT application in
the new generation intelligent patentexamination and search systemof CNIPA

5Multilingual MT system in application
7 languages
Chinese, English, Germany, French, Japanese, Korean, RussianMultiple data formats
XML/Word/PPT/Excel/PDF

Patent and non-patent literature
100 million+ from over 100 countries, regions and organizations

6

Clarifying Needs
Facing Pain Points

7

IP for innovation

2018

2019

2020

Added Value Data of Patent-intensive Industries (RMB 100 million)
Share of Added Value of Patent-intensive Industries in GDP (%)(Source: 2022 China’s IP Development Status Evaluation Report, released by CNIPA on December, 2022 )8

Urgent need for high-quality patent machine translation(Source: KEY IP5 STATISTICAL INDICATORS 2021)(Source: World Intellectual Property Indicators 2022)
9

Challenges in patent machine translation
Unique patent systems

Different data formats
Broad range of technical fields
Terms & Complex sentences
Out-of-vocabulary words, special symbols & placeables

Data noise
10

Customizing MT System
Focusing on Translation Quality

11

CNPAT’s multilingual MT system construction basis

01
•
•
•

NMT technology
Advanced word segmentation technology
Machine learning error correction model

03
•
•

12

AI technology

30+ years
patent translation
experience

Linguistic analysis teamExperienced patent translation and quality
assessment team

02••

Corpus resources

Global patents
Advanced corpus processing techniques

04••

Systemcustomization
service

Quick response
Good extensibility

Our work in multilingual MT system construction
Corpus construction and optimization✓ Obtaining high quality training data asa foundation of model training

Pre-processing/post-processing tuning✓ Flexibly generating integrated
solutions for specific batches ofpatent data

Model training and parameter adjustment✓ Locating optimal model andparameters through iterative training

Cloud-based engine construction✓ Achieving distributed processing
capabilities and good extensibility

13

External translation memory✓ Enhancing translation quality withmultilingual MT glossaries andtranslation memories

About the multilingual MT system
Benefits and features• Translation quality competitiveness for all language pairs• Language scalability• Real-time translation and batch translation• Automatic language recognition• Translation memory & glossaries• Supporting application in multiple scenarios• Supporting local and cloud deployment• Confidentiality• Work standalone and can also be fully integrated

14

Embracing Innovation

Always on The Road

15

Multilingual MT system

Goals• To provide fast and accurate translation ofmultilingual patent documents on the premiseof ensuring data security• To expand the scope of patent retrieval andimproving patent browsing efficiency for patentprofessionals and the public• To offer translators high-quality machinetranslation output for quick post-editing

Design thought
Cross-platform transferability

Translation memory
Term baseDomain adaptation

NMT Technology
16Future work

Advance in in-depth study on machinetranslation needs and machine translation
technology

Consolidate and enhance industrial
and technical advantages of machinetranslation in the field of intellectual
property
Boost translation quality
improvement, functional enrichment,
and technological upgrade of themultilingual MT system
Deliver high-quality patent information services in the
new development stage*
17

THANK YOU!
Contact info: caojingcheng@cnpat.com.cn

18New Generation of AI
Patent Machine Translation

Machine Translation
Machine translation (MT) is an
information processing technology that
uses
computeralgorithms
toautomatically translate one natural
language (such as English) into another(such as Chinese).
Machine translation is a typicalcomputer
artificial
intelligence
technology integrating computational
science, mathematics, cognitive science,
linguistics and others.

R&D Purposes of Patent Machine Translation
1

Facilitate patent translation,
search, and examination

4

Unified and standardized format of patents

Different professions in the patent industry

2

Address communication problems
caused by language difference

5

Satisfy professional andlanguage needs

Expertise in technical knowledge and language

Reduce costs and improve
efficiency
A large number of patents

Patents written in different languages

3

Realize standardization

6

Promote industry development

Rapid and healthy development of the patent industry

Zhongzhi Huiyi (中知慧译) - Core Technology of Multi-strategy Neural Network Machine Translation

Statistical
Translation

Neural Network + Statistical Translation
Deep Learning + Disambiguation

Template-based Translation

NeuralNetwork
Templatebased
Translation

Analysis of Long and Difficult Sentences +Sentence Pattern Consistency

Rule-based
Translation

Rule-based Translation
Syntax + Grammar Learning

Transformer(ANN) VS Brain Neural Network

Artificial Neural Network

Brain Neural Network

Transformer

Advantages in Patent Data

01

02

Hundreds of thousands ofpatent translation templates

Millions of patent terms

03

04

Tens of millions of high-quality
bilingual patent sentences

Pre-trained patent models
based on billions of words

Features of the Technology

135Core technology
Multi-strategy neural network
machine translation

Consistency
Terminological consistency oftranslation

Term searching
Searching terms in global
patents

2
4
6

Quality and speed
High quality and speed oftranslation

Standardization
Normalization and consistency ofsentence patterns

Corpus service
Mass dataChallenges of Patent Machine Translation
1

Processing in omission to ensure information integrity

2

Processing in long sentences, complex sentences
and specific patent sentence patterns

3

Processing in terminological consistency

4

Processing in claims and other special formats

5

Processing in number, time, name, and patent number

6

Processing in special characters, such as chemical molecular formula,superscript and subscript

BLEU

Human Evaluation on Machine Translation

Example of NMT – English
In addition, according to a further aspect of the present invention , it is an object ofthe present invention to provide an improved method for supplying a network
element with a charging policy to be enforced at said network element for
charging of data reaching said network element of a communication network
during a data session.
Machine Translation
此外，根据本发明的另一方面，本发明的目的是提供一种改进的方法，用于向网络单元提供要在所述网络单元处实施的用于对在数据会话期间到达通信网络的所述网络单元的数据进行计费的计费策略。
1. The logical structure of the long and complex sentence is processed
correctly and conforms to the expression and language features of patents;
2. The translation is complete, accurate and professional.

Example of NMT – Japanese
ローヤルゼリーの水懸濁液を調製し、これに基質に対する作用部位の異なる二種類以上のプロテアーゼを同時又は逐次添加して室温以上の温度に保持し、酵素反応により不溶性物質を可溶化させることを特徴とする透明なローヤルゼリー溶液の製造法。
Machine Translation
一种透明蜂王浆溶液的制造方法，其特征在于，调制蜂王浆的水悬浮液，同时或逐次向其中添加对基质作用部位不同的二种以上的蛋白酶，保持在室温以上的温度，通过酶反应使不溶性物质可溶化。

1. The structure of the long sentence is accurately adjusted toensure the language fluency of the translation;
2. The translation is complete, accurate and professional.

Example of NMT - German
Vorzugsweise ist die Mitte der Antriebsscheibe mit einem zweiten Rundlochversehen, wobei eine Seite der Antriebsscheibe mit einer ersten zu ihrer Achse
parallelen Drehwelle versehen ist, und die erste Drehwelle nahe der äußeren
Umfangswand der Antriebsscheibe angeordnet ist, wobei die erste Drehwelledem ersten Rundloch entspricht.
Machine Translation

优选地，驱动盘的中心设置有第二圆孔，驱动盘的一侧设置有与其轴线平行的第一旋转轴线，并且第一旋转轴线设置在驱动盘的外周边缘附近，第一旋转轴线对应于第一圆孔。
1. The terms are accurately translated;
2. The translation is fluent, and clear in logicalrelations and sentence meaning.

Service for Patent Examiners

Number of Users
10,000+

1
Real-time machinetranslation service forpatent examiners tofacilitate their work

2
3

Number of visits per day
50,000+

Number of words translated per day
10,000,000+

Translation of Mass Data
Translation of Global Patent Data

Our Partners

01

Online translation
system has more than 220,000
registered users

02

Signed cooperationagreements with more than 30
companies and institutions

Official Platforms
Official Website: www.iptranslation.net
Wechat Official AccountThank You!

技術翻訳のための機械翻訳のカスタマイズ手法
2023年2月20日（株）クロスランゲージ
開発部
高橋 博之

1

カスタマイズの必要性
近年、NMT （ニューラル機械翻訳）により機械翻訳の訳質が飛躍的に向上している。
しかし、技術翻訳に使用するにはまだ問題がある。
専門用語を正しく訳せない。
文体や言い回しが不自然。

翻訳したい文書に合わせた機械翻訳エンジンのカスタマイズが必要2

カスタマイズの手法• 辞書登録
名詞のみ
常にその訳が使用される（文脈による訳し分けができない）（人名、商品名などの固有名詞には有効な方法）• 対訳文学習（NMTは対訳文からの学習で「翻訳モデル」を作り、それを用いて翻訳）
翻訳したい分野の対訳文を用意して追加学習させることで翻訳モデルを強化単語の訳だけでなく、文体や言い回しも学習
文脈に応じた訳し分けが可能「アダプテーション」「ファインチューニング」
学習用の対訳文が必要とも呼ばれる技術
NMTは数千万～数億文レベルの対訳文学習で作られるが、カスタマイズには数万文程度で十分

3

対訳文学習によるカスタマイズの実証実験
以下のサービスについて調査• Google AutoML Translation• Microsoft Custom Translator
両社とも一般向け機械翻訳サービスを提供している。
一般向け機械翻訳をベースに対訳文学習によるカスタマイズが可能。
クラウドコンピューティングサービス上で実行。
（Google Cloud Platform/Microsoft Azure）
4

カスタマイズ手順
両社ともクラウド上で作業可能でWeb ベースのUIがある。
Step1 学習用対訳文用意
１文ずつの対訳にする
テキスト形式への変換••

Step2 クラウド環境設定•

アカウント作成等

Step3 対訳文をサーバにアップロードStep4 翻訳モデル学習
学習は完全に自動化されている•

Step5 自動評価(BLEU)
学習前、学習後の翻訳結果のBLEU値が算出される。

•

Step6
•

翻訳
学習後のカスタム翻訳モデル
をサーバにデプロイして、APIを使って翻訳5

画面イメージ(MS)：データセット

6

画面イメージ(MS)：学習（トレーニング）実行

7

画面イメージ(MS)：翻訳結果

8

対訳文数、時間、費用• 対訳文数:• Google: 1000文以上(5000文以上が望ましい)• MS: 10,000文以上→ 今回は３万文使用• 時間: 3万文学習で 3～5時間程度• 費用: 3万文学習で$70～$130程度• 学習結果（カスタム翻訳モデル）を用いた場合の翻訳料金:
通常翻訳よりも割高になる• Google: $80/10０万文字（通常: $20/10０万文字）• MS: $40/10０万文字（通常: $10/10０万文字）※2022年6月時点
9医学論文を用いた学習（英日）
医学論文３万文を用いて英日・日英で学習実施
医学だけでなく一般分野の訳質の変化も見る
英日

評価文

学習前

英日

学習後
45.0

43.8

A社

医学

33.0

40.0

43.8

40.0

33.0
35.0

B社

医学

20.2

32.1

19.3

40.0

BLEU

一般文

32.1
30.0

25.0
20.2
20.0
19.3

19.6
15.0

一般文

19.6

14.6

14.6
10.0
学習前

（数値は BLEU）

学習後
A社:医学

B社:医学

A社:一般

B社:一般

10

医学論文を用いた学習（日英）
日英

評価文

学習前

学習後

日英
45.0

A社

医学

35.11

38.38

43.8

40.0

38.4

35.1
35.0

B社

医学

22.39
33.68

19.12
43.77

33.7

BLEU

一般文

30.0
23.5
25.0
20.0

19.1

22.4

18.2
15.0

一般文

23.48

18.18

10.0
学習前

（数値は BLEU）

学習後
A社:医学
A社:一般

B社:医学
B社:一般

11

BLEU
• BLEU は機械翻訳結果の自動評価手法の一つ• 参照訳（人間が作った正しい訳）と機械翻訳結果がどのくらい似ているかで評価する。
BLEU スコア 解釈
0～10

ほとんど役に立たない

10～20

主旨を理解するのが困難である

20～30

主旨は明白であるが、文法上の重大なエラーがある

30～40

理解できる、適度な品質の翻訳

40～50

高品質な翻訳50～60

非常に高品質で、適切かつ流暢な翻訳

60～100人が翻訳した場合よりも高品質であることが多い

カスタマイズにより
BLEU30台（理解できる）
から40台（高品質）に！

（ https://cloud.google.com/translate/automl/docs/evaluate?hl=ja より)
12

改善例
医学用語が正しく訳せるようになる。
原文

IV期の口唇癌および口腔癌

学習前Stage IV lip and oral cancer

学習後Stage IV Lip and Oral Cavity Cancer

医学論文では患者を「人」ではなく「例」で数える。

原文

Thirty patients (81%) had healthcare-associated infections; 18 (60%) of these 30 were
infected with isolates carrying markers of CA-MRSA strains.

学習前

30人 の患者（81％）が医療関連の感染症を患っていました。これら30 のうち18（60％）は、
CA-MRSA株のマーカーを保有する分離株に感染していた。

学習後患者30例（81％）が医療関連感染症であった；この30例 中18例（60％）が、CA-MRSA株のマーカーを保有する分離株に感染していた。

13

悪化例
• 分野外の文の訳質は悪化することがある
用語選択がその分野寄りになる
原文To ensure that the noodles will go perfectly with the soup, their thickness and length arecarefully calibrated.

学習前

麺がスープと完璧に合うように、その太さと長さは慎重に調整 されています。

学習後

スープの厚みと長さを注意深くキャリブレーション して、完璧なスープを作り上げます。

対象分野外の表現が訳せなくなる
原文

She's been putting in more hours at the office recently.

学習前

彼女は最近、オフィスでより多くの時間を費やして います。

学習後

彼女は最近オフィスにもっと時間を置いて いる。

14

医学以外の分野での実証• 各種の専門的な文のソースとして特許公報を利用（日→中翻訳）• 化学、電気電子、機械、物理の４分野でそれぞれ１０万文学習
分野

学習前

学習後

60.0

化学

38.2

45.2

55.0

54.1
54.0

46.5

54.1

機械

42.5

50.9

物理

46.8

54.0

50.9
50.0
46.8

BLEU

電気電子

45.0

45.2

46.5
42.5

40.0

（数値は BLEU）

38.2
35.0

各分野とも +7～8 程度の向上

30.0
学習前
化学

学習後
電気電子

機械

物理

15

学習に使用する対訳文の数と訳質の関係• 化学分野で学習に使用する文数を1000、1万、10万と変化させた
45.2

46

46
10万文:45.2
45

44

42.74

44
42

1万文:42.74

42

BLEU

BLEU

43

41

39.45

40
38.16
38

1000文: 39.45
40

36

39
38.16

34

38
37

32
0

20000

40000

60000

使用文数

80000

100000120000

0

1000

10000

100000

使用文数

対訳文が多いほど訳質は向上するが、伸びは鈍化する。
16

適切な分野の学習文を使うことの効果
分野分けされていない文で学習するとどうなるか？
特許文１０万文で学習した一つのモデルで４分野のテスト文を翻訳
分野

学習前

学習後
（分野分けなし学習）

学習後（分野別学習）

化学

38.2

43.8

45.2

電気電子

46.5

53.4

54.1

機械

42.5

49.8

50.9

物理

46.8

53.4

54.0

分野別に学習すると+7～8 程度向上するのに比べ、分野分け無しだと+6～7程度の向上に留まる
学習用データは翻訳対象と同じ分野の文を使うとより効果的
17

まとめ• NMT は対訳文を用いた学習によりカスタマイズできる。
• 翻訳したい文と同分野の学習文を用意する必要がある。
• １万文程度の学習文で一定の効果が得られる。
• 学習後はその分野に特化した翻訳モデルとなり、対象以外の分野の訳質は悪化することがある。

18

特許情報の進歩的な活用方法
講師：正林 真之（正林国際特許商標事務所所長 弁理士）2023年2月20日（月）14：50～15：15
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正林 真之Shobayashi Masayuki
正林国際特許商標事務所 所長・弁理士■日本弁理士会 2020年度副会長■東京大学先端科学技術研究センター 知的財産分野客員研究員■知的財産管理技能検定 指定試験期間技能検定委員■元東京理科大学 専門職大学院 客員教授
〒100-0005
東京都千代田区丸の内1-7-12 サピアタワー
TEL 03-6895-4500
e-mail: shobayashi@sho-pat.com
URL: www.sho-pat.com

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IP情報を見える化して活用する
IPランドスケープとは？

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3

IP情報を利用する• IPは使わないともったいない• 情報はみんなで使わないともったいない• IP情報はみんなで使えないともったいない

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4

なぜ特許情報は有用なのか？

①IP(特許)情報は企業の技術的な本音が反映されたビッグデータ

特許情報はうそをつかない∵出願するのは結構お金がかかる②分類やテーマ等がよく整理されているので分析をしやすい∵審査や調査のし易さのために緻密に分類分けがなされている③企業・技術・商品開発の動向（時系列情報）が分かる∵企業の研究開発や商品開発の成果・将来の動向が表れている（参考）特許出願は、日本だけでも、毎年30～40万件
外国も合わせると毎年数百万件「特許情報」分析の結果は、企業の経営、事業、研究開発等の戦略策定に活用できる
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5

IPランドスケープのポイント※金沢工業大学大学院 杉光教授の講座より
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6

IPランドスケープの定義

当所の考えるIPランドスケープとは『IP情報を軸として事業、製品、サービス、財務、その他の非IP情報を総合的に加味しながら、対象企業の現在置かれている位置づけとその未来を提言し、経営に役立てるもの』

経営層に対して、IP情報＆非IP情報をわかりやすく図示し、真実を伝える、
意思決定を促す道具

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7

IPランドスケープのマクロ分析
開始日

特許

終了日

US

JP

EP

CN

年

4

8

6

199

4

2

0

199

199

4

6

201

201

201

200

200

2

0

8

6

200

200

200

201

128

GOOGLE

3

25
23
68

FORD

10

41
31
93
13

TOYOTA MOTOR

6
84

GM

33

Daimler

20

5

9
3
23

VOLVO

件数ランキング分析

HYUNDAI MOTORINNOVATIVE PROPERTIES CO (US)ABTOX INC (US)

出願人

LIN SZU MIN

32

40

14

3

5

1

22

19

24

10
1

19

2

18

1

23

30

12

11

12

2

1

10

10

2

1

1

8

4

2

8

6

12

9
1

1

9

9

1

2

2

4

9

8

5

7

6

6

6

6

7

2

2

21

23

1

2

2

11
1

1

1

2

2

5

2

1

5

1

6-10

2

6

5

5

1
1

4

6
5

5

5

5

5

2

2

6
4

4

1

2
1

2

5
1

4

1

11-20
C09K 11/06

1
5

5

5

1

H01L 51/50

3

5

5

5

5

5
5

3
5

2

5
3

4

4

5

5

4

5
2

H05B 33/22
H01L 51/00

3

2

5

1

UNIV MINNESOTA (US)54WOODWORTH ARCHIE

1L

2/1

4

1L

5
A6

1L

2/0

2

5
A6
1L

2/2

0

5

A6

2/0

0

1L

94
7

55
34

A社

：･実質的に2次元放射面をもつ光源

4215：･装置｢6｣

4

30

9

23

10

15

･･プ

技術分類

H05B 33/04

H01L 51/40

H05B 33/28

マトリクス分析
課題･解決手段、材料･用途等のマトリクスから
開発アプローチを把握

C07F 15/00

26

45

57

69

75

131

221

164

110

52

8

12

11

24

22

31

40

57

53

114

94

57

25

3

4

12

7

8

9

20

30

8

7

5

2

3

5

7

3

4

7

12

5

2

1

3

2

2

6

3

3

1

6

2

2

1

8

11
4

：･･･半透明電極：周期律表の第8族の元素を含有する化合物

10

5

100

92

2

14

1
0

100

19

93

19

94

3

19

95

19

96

19

97

1

1

1

1

1

2

19

13

15

2

1

71以上

19

：･･封止装置

200

15

61-70

7

20

：･装置またはその部品の製造または処理に特に適合した

IPC

12

4

51-60

23
16

1

41-50

40
8

30

H01L 51/20

31-40

B社

5

：････半導体,例.ダイオード｢3｣：･電場発光光源の製造に特に適用する装置または工程

4

21-30

18
16

5
H01L 27/32：･･光放出に特に適用される構成部品を有するもの,例
H0
G0
H0
B0
A6 5
A6 5
B0 1
A6
1L
1N
1J
1L
1L
1L
8B
A6
A6
1L
H0
A6
A6
A6
A6
21/
21/
19/
1L
31/
1L
5H
1L
2/2
2/2
1L
1L
7/0
9/0
1L
306
02
08
22
H01L 51/30：･材料の選択｢6｣
2/0
2/1
4
8
2/1
0
1/2
0
9/2
2/1
2/0
2/2
5
4
6
0
4
2
8
8
6
･プ
･･殺
･半
･電
･化
この
空気
･･･
H01L 27/00：1つの共通基板内または基板上に形成された複数の半導
食料
ログ
･･熱
･化
･物
･･ガ
導体
気ま
学的
ラズ
･･･
･･･
･プ
サブ
･･イ
･･液
菌の
･･照
･付
の消
品ま
ラム
学物
理現
ラズ
紫外
･プ
ス状
マ,す
(2/
クラ
たは
属具
オン
装置
指示
状物
効果
射
毒
ラ
た
化
マ
0
スの
質を
象を
物質
｢3｣
ズマ
化｢
はコ
ちわ
波動
線照
：･･電極として使用される導電物質の配置あるいは組成
8が
,殺
の発
また
｢3｣
また
薬の H05B 33/26
質｢
また
菌ま
単一
3｣
優先
エッ
ンタ
使用
利用
ち,イ
は自
,例
エネ
射｢
生｢
はそ
3｣
は完
利
チ
ク
.蒸
た
オン
のグ
)｢3
3｣
2｣
用(3 C07C211/54
ルギ
する
する
ング
動化
ト･
の部
は脱
全性
気｢
：･･2個または3個の6員芳香環に結合しているアミノ
｣
化し
レン
ルー
;反
もの
もの
ーあ
1/0
品の
され
3｣
臭(身
をテ
応性
ズ以
プあ
たガ
｢3｣
｢3｣
2が
るい
た操
製造
スト
体の
るい
ス
優先
外の
は粒
C07C211/61：･･･少なくとも1個の縮合環系が3個以上の環で形成
作を
する
また
は他
防臭
材料
)
子線
た
利
は処
剤

5
A6

A6

H05B 33/10

114：･･装置の細部[8]：能動部分として有機材料を用い,または能動部分として

G09G 3/32

SHOP VAC CORP (US)

3

22

169

：･･補助的な誘電体または反射層の配置あるいは化学的

H05B 33/12

4

H01L 51/52

7

22

188

：･･電場発光物質の配置あるいは化学的または物理的組

5

2

被引用回数

5

PLATT ROBERT C

4：･有機発光性物質を含有するもの｢2｣：･光放出に特に適用されるもの,例.有機発光ダイオー

技術分類

6

6
5

PASKALOV GEORGEOSYSTEMS TECHNOLOGY INC (US)

新規参入時期や継続期間を把握し、主要出願人の参画実態を把握

1

H05B 33/14
CASE MEDICAL INC (US)

参入分析

技術俯瞰マップ

10

6

21
7

1

1

1

10

7

LEMUS ANTHONY

2

12

6

BILSTAD ARNOLD C

9

11

10
9

RUEDIGER HAAGA GMBH (DE)

16

1

12

STERIS INC (US)BUCHANAN BRADLEY H

5
3

10

ADIR JACOB (US)JACOBS PAUL TAYLOR

出願人

33
4

3
12

被引用出願数ETHICON INC (US)サイアン:(株):日本特許

12
6

4
1

HONDA MOTOR

出願人･国･技術分野等についての件数ランキング
JOHNSON & JOHNSON (US)

28

1

1

1

出願年

2

19

98

200

1

19

99

20

00

20

01

1

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

出願日

件

件数

競合比較

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サイテーション分析
重要特許の把握、棚卸し、類似技術抽出8

IPランドスケープでは仮説思考が重要

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9仮説思考の重要性

出願数の推移を見てみるとある領域・企業で出願数が増加した

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出願数が減少した10

仮説思考の重要性

様々な仮説が成り立つ
ある領域・企業で出願数が増加した

出願数が減少した研究開発を始めた研究開発の終了

新製品・新サービスを開発

製品のコモディティ化

知財注力への方針転換

内製化の限界、外部調達化

出願ノルマが増えた

発明者の離脱・退職

事業統合、発明者の異動

別領域へのリソース集中

共同研究・開発の増加

事業撤退・縮小

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11組織的な仮説思考のループ組織に伝えて行動の意思決定をする

テーマを決める
データを集める

仮説のストーリーを構築する
テーマに対する仮説を立てる

データをさらに集め、仮説を検証する
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12最適な特許取得とは？

将来に備えて、特許戦略はどうするのか？
将来の脅威・機会に備えた今からの行動
事業が先か？ 特許が先か？

トンネル掘削では岩盤と砂地で行動が異なる
モノづくりとコトづくりでは特許の最適な取得時期が異なる
シールドマシーンカッター（海ほたる）

大深度・大水圧下で施工された世界最大級トンネル

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13

戦略に合わせた特許クレームを考慮する

特許戦略の例）模倣防止を狙う特許クレームの考え方
B’

主要技術要素

B
A

A

クレーム

C
Ｄ

C

A

C

主要技術要素をあえて変え、模倣を防ぐ
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14知的財産経営と知的財産戦略～IPランドスケープを用いた新しい知財戦略へ～

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15

コーポレートガバナンス・コード改訂(2021年)

コーポレートガバナンス・コード『知的財産投資・情報開示関係』
補充原則：３－１③

上場会社は、（中略）人的資本や知的財産への投資等についても、自社の経営戦略・経営課題との整合性を意識しつつ分かりやすく具体的に情報を開示・提供すべき補充原則：４－２②

取締役会は、（中略）人的資本・知的財産への投資等の重要性に鑑み、これらをはじめとする経営資源の配分や、事業ポートフォリオに関する戦略の実行が、企業の持続的な成長に資するよう、実効的に監督を行うべき
出典：https://www.jpx.co.jp/equities/listing/cg/index.html
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16

コーポレートガバナンス・コード改訂(2021年)

価値の協創
価値向上

＊スチュワードシップコード
機関投資家のあるべき姿を規定したガイダンス
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17

知財ガバナンスの時代

知財ガバナンス時代における知的財産部門や知財サポート機関の役割
知財の重要性

知的財産部門知財サポート機関（特許事務所）

小

中

大

管理型

コンサル・アドバイス型

経営関与型

アウトソーシング

アウトソーシング

アウトソーシング

コンサル・アドバイス

コンサル・アドバイス
第三者評価

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18

知財ビジネス戦略の専門家集団：
正林国際特許商標事務所

２．時代に合わせて変化する知財戦略～ 知財戦略のシナリオ（２）= モノづくり、カネづくり ～ビジネスの本質は、「モノ(コト)づくり」と「カネづくり」の両側面
理系的モノ(コト)づくり
ビジネス

文系的
カネづくり
ビジネス

時代の傾き

・ モノを活用する労働力ビジネス
・ モノ（技術と労働）の生産を活かし、質の創造と量の拡大により、高価値に転換
・ 技術開発あり＝ヒトと知恵(考えること）が介在
・ 農・林・漁・工・商業など、モノの生産を管理
・ 富裕者会になると、カネづくりビジネスに移行しがち⇒ 本質依存＝技術＝知力・ 契約を利用する手数料ビジネス
・ モノを必要としない＝機械化したヒトが介在
・ ルール・仕組みに依存し、カネにカネを生ませる
・ 成熟社会での儲ける仕組みづくりの中心
・ 銀行・証券など、手数料ビジネスを管理
・ どのような社会でも廃れずに存在⇒ 現象依存＝ルール化＝権力

どちらもビジネスとして重要（出典）『ソニー破壊者の系譜』 原田節雄（さくら舎）
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19

市場を獲得し、製品をより広げるために
知財権利化の経験●製品・市場の戦略マトリクス

新規

深化・
市場浸透

市場
開拓
(拡大)

新規

商品・サービス

新規
開拓

多角化

○
Ｃ

○Ｄ

A：これまでの業務の中心
B：新たな市場の開拓
C：既存市場での浸透
D：多角化された市場

戦略

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非専権

既存

商品・サービス

既存◎

専権

市場（顧客）なし

Ｂ

弁理士の業務内容

アンゾフの成長マトリクス

あり

Ａ

20

儲けるために必要なステップ●儲けるビジネスのためのステップ

その仕組みによって成り立つ形の

価格決定権
無し
ストック型
フロー型

事業の性質

最弱

スタート

ビジネス（携帯契約者の数で儲ける）

有り

最強

β ルート
Ⅱ

Ⅳ

Ⅰ

Ⅲ

● ストック型ビジネス：仕組みを作り、

ゴール

α ルート

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● フロー型ビジネス：単発でその都度仕事を請け負いを繰り返す形のビジネス(飲食店など、稼動することで儲ける）

β ルート

知財権による独占を通じてストック化してゆくルート

α ルート

知財権で交渉力を強化してゆくルート
21

知財ポートフォリオマトリクス●知財ポートフォリオマトリクス• 特許権の有無と実施の有無でマトリクスを構成により参入障壁を構築

β：利益率を判断し、特許取得の
γ：知財純資産の活用なし

コストをかけずに事業実施あり

α：従来からの知財＝強い特許

権利の実施（実施予定）• マトリクスのどの象限に注力するかで、ポートフォリオの戦略は
異なる

特許権
あり

なし

α

β

γ

δ
ノウハウなどCopyright ＠ Shobayashi International Patent & Trademark Office. All rights reserved.

22

知的ポートフォリオマトリクスの発展●注力領域を選択し、戦略を策定する
（ア）

δ
特許権

γ

δ
特許権

あり

なし

α

β

γ

δ

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（カ）

なし

δ

β

あり

γ

α

実施（実施予定）

β

なし

α

あり

なし

なし

実施（実施予定）あり

実施（実施予定）

あり

（オ）

なし

なし

γ

あり

（ウ）
あり

β

特許権

実施（実施予定）

α

なし

なし

あり

なし

あり

（イ）
実施（実施予定）あり

実施（実施予定）

（エ）

特許権

特許権
あり

なし

α

β

γ

δ
特許権

あり

なし

α

β

γ

δ
23

オープン/クローズ戦略●オープン／クローズ戦略の４視点

オープン化権利化見える化（有形的秘密化）
秘匿化、ブラックボックス化• 完全ブラックボックス化（文書化、管理、管理指針、契約）

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24

オープン・クローズ戦略●オープンとクローズを使いこなす実施

α⇔βのバランス：

クローズ

秘匿化

知財の
独占
実施

クローズ

情報

（出典）
知的財産政策ビジョン

オープン

オープン／クローズ戦略

オープン

クローズ

広告
宣伝

特許出願
権利取得

標準化
（サブマリン）

出願せず
ノウハウ
として維持

オープン
知財の
独占的
ライセンス

パテントプール
クロスライセンス

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無償実施＜オープンイノベーション＞
オープン
ソース
ソフト

オープン
コラボ
レーション
25

無形資産の知財戦略●これまでの知財戦略と新しい知財戦略

α：従来からの知財＝強い特許

特許権

あり
なし

権利の実施（実施予定）

ありなし

従来の知財の
発想・戦略（大半はこの意識）

事業の利益率を判断し、あえて特許を取得しない◎α β

権利を使った事業を伴わないが、戦略により純資産に

この部分の
無形資産を
いかに発掘
(マイニング）するかγδ

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により参入障壁を構築

β：利益率を判断し、特許取得のコストをかけずに事業実施

γ：知財純資産の活用
δ：過去の失敗例・ノウハウ・

他社情報などの無形資産が、この部分に存在する

A
B
知識
ピラミッド

特許権等
知的財産の対象
見えない土台26

知財は儲かるビジネスのための仕組みづくり● 特許「権」と特許「圏外」：～ 特許権以外にもある、知財の保護 ～特許「権」を 利用するか否か
特許権は取得しない

特許権を取得は無視
他の知財

特許「権」で守る○

特許権を取得知財に無関心

Ⅳ Ⅰ
も保護
他の知財

利用するか否か
特許「圏外」の知財を

知財保護の
「論外」

Patent Right

Ⅲ

Ⅱ特許権と「圏外」知財

特許権は不要高い知財意識特許「圏外」で知財を保護○Patent Left

正しいこと
右にあるものの両方で保護Left ・・ 置き去られた特許
左にあるものCopyright ＠ Shobayashi International Patent & Trademark Office. All rights reserved.

Right ・・ 特許権◎27

アドバンテージマトリクス

規模型戦略への移行とIPの活用
分散型

特化型
特定の強みで
優位になる

収益性

多

収益性

規模を大きくすることが難しいIPの役割

競争要因の数

規模

規模

手詰まり型

少

×

収益性

収益性

どこも儲からない

規模型

×IPの役割規模
小規模が大きいと
優位になる

IPの役割

規模

優位性構築の可能性

大※ボストンコンサルティンググループが考案したアドバンテージマトリクス
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28

事業と経営「事業」 と 「経営」

• 「事業」と「経営」の領域は異なる• 「特許」が「経営」のマターとなるには？

事業

経営

攻め

売上
向上

特許

守り

利益
向上

商標

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29

フレームワーク①：PPMマトリクス

PPMマトリクス
市場の魅力度（市場成長率）

高

問題児

花形

負け犬

金のなる木

Question Mark

Dog

低

Star

Cash Cow

低高

自社の強さ（相対的市場シェア）
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30

フレームワーク①‘：PPMマトリクス「事業」 と 「経営」
PPMに当てはめると・・・
市場の魅力度（市場成長率）

高

売上の問題

花形

問題児

Question MarkStar

「問題児」をいかにして「花形」にするか

特許

事業

負け犬
Dog

金のなる木

「金のなる木」からどのように儲けるか

Cash Cow

経営

利益・コスト
の問題

低
高

低

商標

自社の強さ（相対的市場シェア）
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31

フレームワーク②：ポジショニングマトリクス

勝てる戦略と、勝てる市場
勝てる戦略
Yes

No

勝てる市場

◎
△

〇
×

Y

誰でも勝てる

戦略がなくても勝てる場合が多い

N

天才でないと勝てない

必ず負ける

S:セグメンテーション

T:ターゲティング

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P:ポジショニング
32

フレームワーク③：VRIO分析

Value

RarityInimitability

Organization

経済価値はあるか

希少性は高いか（模倣困難性は高いか）（組織に優位性はあるか）

YES

YES

YES

YES

持続的競争優位

YES

YES

YES

NO

潜在的競争優位

YES

YES

NO

YES

NO

NO

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一時的競争優位

競争均衡

競争劣位

33

フレームワーク④：SWOT分析

SWOT分析
プラス

マイナス

内部

強み（S)

弱み（W)

外部

機会（O)

脅威（T)

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34

フレームワーク⑤：アンゾフの成長マトリクス

アンゾフの成長マトリクス
市場（顧客）

既存
新規

商品・サービス

既存

新規

深化・
市場浸透

市場
開拓
(拡大)

商品・サービス

新規開拓

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多角化

35

ＰＤＣＡループ＋フレームワーク

Ｐｌａｎ
分析

トップ
Frame/Work
フレームワークに当てはめる

Ｄｏ
第三者と協力し合う 仮説

Action
結論を導出
Ｃｈｅｃｋ
仮説の検証
追加分析、特許情報、非特許情報
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36

戦略を策定して行動する

豊臣秀吉が偉いのは、一夜城の築城を提案をしたからではなく、一夜城を実際に作ったからである。

戦略だけに陥らない。適切な領域を選び、行動をする。
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37

IPランドスケープの定義（再確認）

正林国際特許商標事務所が考えるIPランドスケープとは『IP情報を軸として事業、製品、サービス、財務、その他の非IP情報を総合的に加味しながら、対象企業の現在置かれている位置づけとその未来を提言し、経営に役立てるもの』経営層に対して、IP情報＆非IP情報をわかりやすく図示し、真実を伝える、
意思決定を促す道具

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38

IPランドスケープの手法● 特許情報の解析の手法（当事務所の特長的な手法）：
的確なマクロ分析
鳥の目

知財アナリストの的確な分析観点を設定した分析＋

的確なミクロ分析 特許庁OB、知財アナリストによる
虫の目予測（流れを読む）
魚の目

技術の的確な把握↓
知財アナリストの他、必要に応じて会計士、MBA保有者も含めて検討

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39

IPランドスケープによるマクロ分析例
開始日

特許

終了日

US

JP

EP

CN

年

4

8

6

199

4

2

0

199

199

4

6

201

201

201

200

200

2

0

8

6

200

200

200

201

128

GOOGLE

3

25
23
68

FORD

10

41
31
93
13

TOYOTA MOTOR

6
84

GM

33

Daimler

20

5

9
3
23

VOLVO

件数ランキング分析

HYUNDAI MOTORINNOVATIVE PROPERTIES CO (US)ABTOX INC (US)

出願人

LIN SZU MIN

32

40

14

3

5

1

22

19

24

10
1

19

2

18

1

23

30

12

11

12

2

1

10

10

2

1

1

8

4

2

8

6

12

9
1

1

9

9

1

2

2

4

9

8

5

7

6

6

6

6

7

2

2

21

23

1

2

2

11
1

1

1

2

2

5

2

1

5

1

6-10

2

6

5

5

1
1

4

6
5

5

5

5

5

2

2

6
4

4

1

2
1

2

5
1

4

1

11-20
C09K 11/06

1
5

5

5

1

H01L 51/50

3

5

5

5

5

5
5

3
5

2

5
3

4

4

5

5

4

5
2

H05B 33/22
H01L 51/00

3

2

5

1

UNIV MINNESOTA (US)54WOODWORTH ARCHIE

1L

2/1

4

1L

5
A6

1L

2/0

2

5
A6
1L

2/2

0

5

A6

2/0

0

1L

94
7

55
34

A社

：･実質的に2次元放射面をもつ光源

4215：･装置｢6｣

4

30

9

23

10

15

･･プ

技術分類

H05B 33/04

H01L 51/40

H05B 33/28

マトリクス分析
課題･解決手段、材料･用途等のマトリクスから
開発アプローチを把握

C07F 15/00

26

45

57

69

75

131

221

164

110

52

8

12

11

24

22

31

40

57

53

114

94

57

25

3

4

12

7

8

9

20

30

8

7

5

2

3

5

7

3

4

7

12

5

2

1

3

2

2

6

3

3

1

6

2

2

1

8

11
4

：･･･半透明電極：周期律表の第8族の元素を含有する化合物

10

5

100

92

2

14

1
0

100

19

93

19

94

3

19

95

19

96

19

97

1

1

1

1

1

2

19

13

15

2

1

71以上

19

：･･封止装置

200

15

61-70

7

20

：･装置またはその部品の製造または処理に特に適合した

IPC

12

4

51-60

23
16

1

41-50

40
8

30

H01L 51/20

31-40

B社

5

：････半導体,例.ダイオード｢3｣：･電場発光光源の製造に特に適用する装置または工程

4

21-30

18
16

5
H01L 27/32：･･光放出に特に適用される構成部品を有するもの,例
H0
G0
H0
B0
A6 5
A6 5
B0 1
A6
1L
1N
1J
1L
1L
1L
8B
A6
A6
1L
H0
A6
A6
A6
A6
21/
21/
19/
1L
31/
1L
5H
1L
2/2
2/2
1L
1L
7/0
9/0
1L
306
02
08
22
H01L 51/30：･材料の選択｢6｣
2/0
2/1
4
8
2/1
0
1/2
0
9/2
2/1
2/0
2/2
5
4
6
0
4
2
8
8
6
･プ
･･殺
･半
･電
･化
この
空気
･･･
H01L 27/00：1つの共通基板内または基板上に形成された複数の半導
食料
ログ
･･熱
･化
･物
･･ガ
導体
気ま
学的
ラズ
･･･
･･･
･プ
サブ
･･イ
･･液
菌の
･･照
･付
の消
品ま
ラム
学物
理現
ラズ
紫外
･プ
ス状
マ,す
(2/
クラ
たは
属具
オン
装置
指示
状物
効果
射
毒
ラ
た
化
マ
0
スの
質を
象を
物質
｢3｣
ズマ
化｢
はコ
ちわ
波動
線照
：･･電極として使用される導電物質の配置あるいは組成
8が
,殺
の発
また
｢3｣
また
薬の H05B 33/26
質｢
また
菌ま
単一
3｣
優先
エッ
ンタ
使用
利用
ち,イ
は自
,例
エネ
射｢
生｢
はそ
3｣
は完
利
チ
ク
.蒸
た
オン
のグ
)｢3
3｣
2｣
用(3 C07C211/54
ルギ
する
する
ング
動化
ト･
の部
は脱
全性
気｢
：･･2個または3個の6員芳香環に結合しているアミノ
｣
化し
レン
ルー
;反
もの
もの
ーあ
1/0
品の
され
3｣
臭(身
をテ
応性
ズ以
プあ
たガ
｢3｣
｢3｣
2が
るい
た操
製造
スト
体の
るい
ス
優先
外の
は粒
C07C211/61：･･･少なくとも1個の縮合環系が3個以上の環で形成
作を
する
また
は他
防臭
材料
)
子線
た
利
は処
剤

5
A6

A6

H05B 33/10

114：･･装置の細部[8]：能動部分として有機材料を用い,または能動部分として

G09G 3/32

SHOP VAC CORP (US)

3

22

169

：･･補助的な誘電体または反射層の配置あるいは化学的

H05B 33/12

4

H01L 51/52

7

22

188

：･･電場発光物質の配置あるいは化学的または物理的組

5

2

被引用回数

5

PLATT ROBERT C

4：･有機発光性物質を含有するもの｢2｣：･光放出に特に適用されるもの,例.有機発光ダイオー

技術分類

6

6
5

PASKALOV GEORGEOSYSTEMS TECHNOLOGY INC (US)

新規参入時期や継続期間を把握し、主要出願人の参画実態を把握

1

H05B 33/14
CASE MEDICAL INC (US)

参入分析

技術俯瞰マップ

10

6

21
7

1

1

1

10

7

LEMUS ANTHONY

2

12

6

BILSTAD ARNOLD C

9

11

10
9

RUEDIGER HAAGA GMBH (DE)

16

1

12

STERIS INC (US)BUCHANAN BRADLEY H

5
3

10

ADIR JACOB (US)JACOBS PAUL TAYLOR

出願人

33
4

3
12

被引用出願数ETHICON INC (US)サイアン:(株):日本特許

12
6

4
1

HONDA MOTOR

出願人･国･技術分野等についての件数ランキング
JOHNSON & JOHNSON (US)

28

1

1

1

出願年

2

19

98

200

1

19

99

20

00

20

01

1

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

出願日

件

件数

競合比較

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サイテーション分析
重要特許の把握、棚卸し、類似技術抽出40

IPランドスケープのマクロ分析例～ 技術の２次元ﾏｯﾌﾟ～●特許情報の積極的な活用 ～ 技術の2次元マップ化：
各点は出願を示し、技術的に近いものほど近い距離にプロットされている。クラスター分析
により、分類されたクラスター毎に点の色を変えている。
JNC保有特許(出願審査中含む)
検索式 ①＊②= １６９２ ファミリ
①出願人：
「JNC corporation」②出願日：
1995年1月1日以降
発行国：全世界
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41

IPランドスケープのマクロ分析例～参入分析～●参入分析 各社の事業参入時期や継続状況を把握••

各出願人の出願開始日及び最新出願日を視覚的に把握
各出願人の事業参入時期（出願開始日）及び事業継続状況（最新出願日）
を視覚的に把握可能。
早い時期から事業参入し、
事業継続

A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
P

事業撤退
新規参入

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事業撤退

42

IPランドスケープのマクロ分析例～発明者分析～解析のサンプル

新規発明者分析

出願人別新規発明者数推移時系列マップ
東芝:(株)

富士フイルム(株)GE グループ

日立グループキヤノン(株)

199

196

名 200

発明者と技術分類の分析（特定分野のキーパーソンの探索）

180

180

172

167

165

160
144

139

140
120
100

99

99
92

83
76

80
53
51

50

40
20

71

56
45

44

29
22
14
12

0 1
99

14
11

5

199

12

6

2
199
7

51

23
11
7

10
4

199

8

199

9

34

41
35

19
14

17
10

18
10

200

0

200

1

54

52

51

33

73

69

63

57

101

95

83

60

119

114

110

39
30

32
28
8

5

2

200

3

200

4

50

31
24

27
20

19

16
13

200

62
54

49

78

72
63
45
43

45
37
34
28

29
27

44

33
29
18

200

5

22

21
10
5

4

200

6

200

7

200

8

200

9

201

0

201

1

201

2

「○○社の△△技術のキーパーソンは、
ダントツに◎◎さんだ！」

201

3

31
201
4

各発明者の時系列分析

年「○○社は00年頃、03年、06年と新規発明者が急増。何をやっていたのだろう。
（特異現象の発見）
先ずは新製品の時期と比べてみよう」

発明者を切り口にした競合会社の特徴（戦略、体制？）を分析できる「○○社の▲▲さんは、意外に△△技術では新顔だね。
その前はどんな経歴だろう？」

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43

IPランドスケープのマクロ分析例～ サイテーションマップ～●サイテーションマップ 自社の技術の影響度を測る• 対象特許を参照している特許が多いほど影響力が高い• 参照している特許の出願人は潜在的な競合の可能性もある
対象特許

参照している特許

被引用数大＝影響力大Copyright ＠ Shobayashi International Patent & Trademark Office. All rights reserved.

44

IPランドスケープのマクロ分析例～マトリクスマップ～●マトリクスマップのホワイトスペースからチャンスを発見する

IPC（音声の要素技術）

特許の件数

音声合成と介護・健康維持を組み合わせた特許が少ない。新しいソリューションの可能性がありFターム（技術の利用分野）

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45

IPランドスケープのマクロ分析例～コンパラマップ～
解析のサンプル
対象会社と競合会社との特許力の強みと弱みの比較

対象会社

検討他社

「自分が強く、競合
会社１が弱い分野もあるので、これを何とか活用した
い！」

技
術
分
野

「技術力ありと評判の会社」の技術が本モノか評価できる
自社技術の位置付けを評価でき、ラ
イセンス先、技術提携先の一次候補の洗い出しができる

強み

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弱み46

IPランドスケープのミクロ分析

出願人名の前に追加されている、(前)は20062010年出願、(後)は2011年以降出願であり、前後の期間で、PHILIPSが最も移動が大きい→ ミクロ的な分析
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47

IPランドスケープの事例

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48

【水処理膜分野の例】
日東電工のアライアンス先として
三菱レイヨンを選定した事例

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49

IPC×出願人の件数マトリクス
F 1/44･透析,浸透または逆浸透によるもの

B01D 63/02･中空繊維モジュール

IPC

B01D 69/08･中空繊維膜C02F 3/12･･活性汚泥処理

B01D 61/02･逆浸透;超ろ過

B01D 61/14･限外ろ過;精密ろ過

564

150

405

277

17

306

131

15

126

100

9

73

227

119

15

93

19

22

日東

三菱

東レ

(株

)

レイ

電工

(株

)

ヨン

(株

)

出願人

図５ IPC×出願人の件数マトリクス（自社:日東電工）日東電工の強み・・・逆浸透膜（提携候補）三菱レイヨン・・・中空繊維モジュール、活性汚泥処理（競合）東レ・・・全ての分野に強い
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50

東レの水処理膜分野の状況
水処理膜分野において、東レは、RO膜 ～MF膜全ての細孔サイズの膜技術を保有しているため、これら複数の膜を組み合わせた統合システムを提供することが可能

汚泥処理

UF膜 MF膜
RO膜

UF膜 限界ろ過膜
MF膜 精密ろ過膜
RO膜 逆浸透ろ過膜
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自社の特許
51

出願年と１年間当たりの被引用出願件数のマトリクス

被引用出願件数/年

被引用出願件数/年別 件数推移時系列マップ
三菱レイヨン(株)

1.5以上

2

1

1.4

1

1

1

1

1

1

1
1

1

1

1

1.1

1

1.0

1

2

3

1

2

0.9

1

0.8

1

1

0.7

1

2

0.6

1

1

0.5

2

0.4

1

0.3

4

0.2
0.1
0

1

1

1.3
1.2

その他

3
2

1

3

1

1

2

3

2

1

5

2

4

3

1

1

3

2

3

4

1

4

5

5

4

1

6

8

4

2

18

7

10

9

5

9

199

5

1

199

6

6

199

7

8

1
1

1

1

2

1

2

3

1

4

5

3

1

3

2

3

2

3

2

4

5

4

1

7

4

7

2

3

6

6

4

4

1

12

8

6

6

6

2

6

4

5

7

5

9

9

3

199

9

10

200

0

4

200

1

9

200

2

2

2

2

4

2

2

2

199

1

1

7

200

3

2

7

200

4

1

1

1

1

1

5
6

5

3

10

2

11

200

1

10

200

6

9

200

7

13

200

8

11

200

9

5

201

0

2

201

1

3

201

2

201

3

出願年

事業実施するうえで、重要特許を確保しておくことは大切。
三菱レイヨンは、現在のところ重要特許を複数保有しており、当分の間はこれらの重要特許が権利切れになることはなさそう。
→日東電工にとって、しっかりと重要知財を保有する相手(三菱レイヨン)と組むことができる
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52

MBR膜市場の推移
MBR用膜の世界市場（富士経済 2016年版水資源関連市場の現状と将来展望）
MBR膜市場は、今後も拡大基調!!

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53

戦略的パートナーシップの合意

日東電工と三菱レイヨンの提携についてニュースリ
リース有り、
前述までの予測通りの結果。
日東電工の逆浸透膜+
三菱レイヨンのMBRと中空繊維モジュール
↓アライアンスの結果、相乗効果を生み、複数の種類の膜から最適な組
み合わせによる統合シス
テムを提案できる

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54

アライアンス先探索事例のまとめ【アライアンス先探索事例のまとめ】

知財情報分析
（マクロ分析）知財情報分析
（被引用情報）非知財情報分析（市場情報）
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55

アドバンテージ・マトリクス

IPを活用することで、事業環境を変える
分散型

特化型
特定の強みで
優位になる

収益性

多

収益性

規模を大きくすることが難しいIPの役割

競争要因の数

規模

規模

手詰まり型

少

×

収益性

収益性

どこも儲からない

規模型

×IPの役割規模
小規模が大きいと優位になる

規模優位性構築の可能性

IPの役割

大

規模型

※ボストンコンサルティンググループが考案したアドバンテージマトリクス
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56

【技術提携・買収候補探索の例】
ハイアールグループの冷蔵庫分野における技術提携・買収の候補を
特許情報から探索した事例

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57

技術提携の候補となる領域を探索
ハイアールの日本出願の分野は、ほとんど洗濯機か冷蔵庫に属している

洗濯機

冷蔵庫

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58

技術提携の候補となる領域を探索
引用が多い特許ポートフォリオは技術提携が必要と判断

引用の平均値

洗濯機

3.5

冷蔵庫

5.0

Backward Citation（後方引用）
出願人自ら、または審査過程により審査官が引用した特許

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59

事業領域における価値ある知的財産の探索
ハイアールグループの引用の時系列変化

ハイアールグループの特許に出願人・審査官により引用された特許の出願人の中には、技術提携の候補が存在する可能性がある。

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60

技術提携の候補を絞り込み
ハイアールの日本特許に関連している特許を母集団として出願人をランキング

ハイアールグループの技術提携の候補をランキング情報から可視化

それぞれの候補が当該技
術領域で出願している特許を再度抽出し、分析を行い技術提携の可能性について検討する

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61

技術提携の候補を比較分析
例としてホシザキとハイアールグループの冷蔵庫領域における特許を比較
ホシザキ

ハイアールグループ

ハイアールグループがホシザキ(旧ホシザキ電機）と提携もしくは買収をするメリットは、除霜水の除去や収集（露受皿）の技術にある。 逆にホシザキのメリットは製氷皿などの製氷技術である。 両社の技術を合わせることで、より冷蔵庫の領域で技術的に質の高い製品を創れる可能性が生まれる。
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62

Haierの訴訟関連情報を収集

Haierの冷蔵庫に関し、特許侵害訴訟が頻発

2014年4月

Heifei Meiling ＶＳ Haier2016年3月

Hangzhou Naide Refrigeration Electrical Apparatus Factory ＶＳ Haier2016年8月

Hangzhou Naide Refrigeration Electrical Apparatus Factory ＶＳ Haier

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63技術提携の探索

技術提携・買収の候補を探索する方法として、対象領域の特許を調べる。技術的なメリット・デメリットを比較し、候補を抽出できる。
引用情報から技術的に関連が深い複数の候補企業を抽出する候補企業と特許ポートフォリオを比較し、技術提携のメリット・デメリット
をそれぞれ分析する

技術的なメリットやデメリットを特許の詳細、またその他技術情報から分析し、特許情報から導かれる候補企業を絞り込む

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64

フレームワーク②：ポジショニングマトリクス
IPランドスケープによるセグメンテーションから、ターゲット領域（勝てる市場）がわかり、勝てる戦略を考えることができる。
勝てる戦略
勝てる市場
勝てない市場◎△勝てない戦略〇×

誰でも勝てる

戦略がなくても勝てる場合が多い

天才でないと勝てない

必ず負ける

S:セグメンテーション

T:ターゲティング

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P:ポジショニング
65

【事業探索の例】
対象企業の現行製品である
電磁波シールドフィルムに関し、
現在のディスプレイ用途以外の応用展開先を探索した事例

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66

電磁波シールドに関わる母集団の設定
 使用データベース
SRPERTNER（日立システムズ）

新用途探索のために「電磁」と「シールド」を持つ特許を広く探索

 母集団の設定（検索実施日：2019/3/20）
要約+請求+発明名：電磁 near3 (シールド+遮蔽) ［17,128件］
要約+請求+発明名：フィルム+シート ［1,215,615件］
出願日：20120101:20171231 ［2,405,780件］---過去6年⇒614件／代表のみ（764件／すべて）
対象母集団
電磁波シールド

614件

フィルム、シート
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67

電磁波シールド領域の成長率に注目
特許分類からの調査


国際特許分類（IPC）ランキング



IPC別成長率比較（特許件数の増加率）

特許出願数が伸びている
IPCに着目し、内容調査

新規用途の抽出
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68電磁波シールド領域に含まれる特許分類からの調査
国際特許分類（IPC）で母集団を分類すると、電気分野の技術が多いように見えるが・・
H*：電気

435

253

B*：処理操作;運輸

121

C*：化学;冶金

77

G*：物理学15

A*：生活必需品

D*：繊維;紙シールド技術が対象であるので、電子機器などのシールドに関する発明件数が多い … Hセクション

117

E*：固定構造物

5学;照明;加熱;武器;爆破
0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

件

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69

電磁波シールド領域で成長率の高い分野を特定
特許件数の増加率である成長率で見ると、電気とは異なる分野が高い。
新領域の可能性ありか？

成長率は高いが件数は少ない

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

成長率(%)
80

100

50.0% (2→3)

工学;照明;加熱;武器;爆破

C*：化学;冶金

B*：処理操作;運輸

H*：電気

A*：生活必需品

件数が多く成長率も高い注目分野！

28.3% (53→68)

14.4% (118→135)

電気分野は件数は多いが成長率は頭打ち-8.4% (227→208)-12.5% (8→7)

E*：固定構造物-25.0% (4→3)

G*：物理学-57.4% (54→23)

D*：繊維;紙-90.0% (10→1)

成長率低い
基準期間 : 2012年 ～ 2014年

作成期間 : 2015年 ～ 2017年

成長率高い
成長率(%)＝{(作成期間-基準期間)/基準期間}×100

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70成長率の高い分野に注目してみると・・・・
成長率に注目し、特許分類をより深堀して、新しい領域のヒントを捜す
成長率(%)

ランキング上位に着目

-200

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1100.0% (1→12)の電解製造,回収または精製方法;その666.7% (3→23)

粉の加工;金属質粉からの物品の製造

500.0% (1→6),うわ薬またはガラス質ほうろうの化

400.0% (1→5)

C22C*：合金(合金の処理C21D,C22F)

200.0% (1→3)

両の窓,風防ガラス,非固定式の屋根,扉;接着方法一般の非機械的観点;他に76.9% (13→23)

ーブル;導体;絶縁体;導電性,絶縁性ま64.3% (28→46)

路;電気装置の箱体または構造的細部

21.1% (95→115)

すなわち平らなまたは平らでない形

12.4% (89→100)ーティング組成物,例.ペンキ,ワニスま0.0% (4→4)

質への被覆;金属材料による材料への被-20.0% (10→8)装置,他に属さない電気的固体装置(-30.0% (10→7)

基準期間 : 2012年 ～ 2014年

作成期間 : 2015年 ～ 2017年（既に対象企業が着手）
電気電子分野の発明件数は多いが成長率横這い

成長率(%)＝{(作成期間-基準期間)/基準期間}×100

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71出願数はこれからだが、成長率が高い領域
縦軸に特許件数（着目度）、横軸に増加率（成長率）をプロットして比較をする
着目度は低くても、成長率が高い領域は有用な候補
C25C：金属の電解製造
B22F：金属質粉の加工

高
100０

成長率（％）

C22C：合金
B60J：車両の窓,風防ガラス
H01B：ケーブル;導体;…
C09J：接着剤;接着方法一般

主に電磁波シールドに関わる
従来型の配線板及びケーブル--- 既に出願多く、技術的に飽和

B32B：積層体,すなわち平らな形

低

10

100

出願件数（着目度）

自動車のフロントガラスなどに使用される張り合わせガラス
 電磁遮蔽機能あり 電波は遮蔽しない出願件数多、成長率中

H05K：印刷回路;電気装置の箱体

10電磁波シールドに用いる銅粉（新たな付加価値を有する銅粉）--- PC/携帯の筐体、配線板用途

出願件数少、成長率大C03C：ガラス,うわ薬

100

出願件数中くらい、成長率大高

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～ 2014年

作成期間 : 2015年 ～ 2017年

成長率(%)＝{(作成期間-基準72

特許マップをPPMと比較するとPPMマトリクス

特許情報から見えることは、経営視点での技術ポートフォリオマネジメント

市場の魅力度（市場成長率）

高

問題児

花形

負け犬

金のなる木

Question Mark

Dog

低

Star

Cash Cow

低高

自社の強さ（相対的市場シェア）
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73

特許のマトリクスとPPMを重ねるとPPMを使った整理問題児を見つけることで、花形へ成長させる。金のなる木から儲ける。

市場の魅力度（市場成長率）

高

問題児「問題児」をいかにして「花形」にするか
C25C：金属の電解製造

B22F：金属質粉の加工
C22C：合金

花形「金のなる木」からどのように儲けるか

C03C：ガラス,うわ薬
B60J：車両の窓,風防ガラス

金のなる木

負け犬

C09J：接着剤;接着方法一般

H01B：ケーブル;導体;絶縁体
H05K：印刷回路;電気装置の箱体

低B32B：積層体,すなわち平らな形

低高

自社の強さ（相対的市場シェア）
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74

チャンスはどこにあるのか？

プロダクトライフサイクル

成長率が高い分野は新領域の可能性は高い
しかし、成熟期にも、視点を変えることで、独自な領域を作る可能性がある
視点を変えることで新領域を独自に作る
金の生る木

多くの企業が目指す
新しい領域
問題児

導入期

成長期

成熟期

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衰退期
75

応用展開先は？
本事例では以下の分野を抽出した；
1.

多層板を含むリジッド配線板及びパソコンや携帯の筺体 効率的な形状を有する銅粉がコア技術の出願が多い
 多層化、微細配線化の進むリジッド配線板の分野ではクロストークやセンシティブなデバイ
ス実装の観点から電磁波シールドフィルムの重要性は増す

2.

自動車関連などの合わせガラスの部材
 導電性フィルムを挟んだ合わせガラス：電磁波遮蔽タイプ
 熱線などは遮蔽するがラジオ・テレビなどの電波は透過させる
合わせガラス：電波透過タイプ
 波長選択性（遮断／透過）は新たな付加価値となり得る抽出した視点をきっかけに、より深い検討につなげる• 成長率がこれからの分野は他にもあるのか• 成長率が低い領域にも、まだ残っている市場はないのか• 今までのビジネスモデルを変えるヒントは存在するか

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76

応用展開先として注目した特許【代表例-1】電磁波シールドに用いる銅粉
文献
発明の名称

Nｉコート銅粉、及びそれを用いた導電性ペースト、導電性塗料、導電性シート、並びにNｉコート銅粉の製造方法

出願番号

PCT/JP20**/XXXXX

公報番号

WO20**/XXXXX

出願日

20**/**/**

ステータス

出願中

【背景技術】【０００５】
電磁波シールドは、電子機器からの電磁気的なノイズの発生を防止するために使用されるもので、特に近年では、
パソコンや携帯の筐体が樹脂製になったことから、筐体に導電性を確保するために、蒸着法やスパッタ法で薄い金属皮膜を形成する方法や、導電性の塗料を塗布する方法、導電性のシートを必要な箇所に貼り付けて電磁波をシールドする方法等が提案されている。その中でも、樹脂中に金属フィラーを分散させて塗布する方法や樹脂中に金属フィラーを分散させてシート状に加工してそれを筐体に貼り付ける方法では、加工工程において特殊な設備を必要とせず自由度に優れており多用されている。

要約【要約】
Ｎｉを被覆した銅粉同士が接触する際における接点を多くして優れた導電性を確保しつつ、銅粉同士の凝集を防止して、導電性ペーストや電磁波シールド等の用途として好適に利用することができるＮｉコート銅粉を提供する。 本発明に係るＮｉコート銅粉は、表面にＮｉ又はＮｉ合金が被覆された特定の形状の銅粒子が集合して、樹枝状形状あるいはその銅粒子の凝集体の形態を有してなるＮｉコート銅粉である。このようなＮｉコート銅粉によれば、その銅粉同士の接点が多くなり、優れた導電性を示す。

Cu粉に特徴のある導電性組成物

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77

応用展開先として注目した特許【代表例-2】自動車用遮熱合わせガラス
文献
発明の名称

自動車用遮熱合わせガラス

出願番号

特願20**-XXXXX

公報番号

特開20**-XXXXX

出願日

20**/**/**

ステータス

出願中

要約
【要約】
【課題】熱線の遮蔽性能、可視光線の透過性能、ヘイズ、
電磁波の透過性能、選択的な分光透過性能に優れ、生産性にも優れた自動車用遮熱合わせガラスを提供する。
【解決手段】２枚のガラス板によって遮熱フィルムが挟まれた構成を有する自動車用遮熱合わせガラスである。遮熱フィルムは、基材フィルムの表面に金属層と金属酸化物
層とからなる金属積層部を有するものであり、金属層が銀、または銀と他の金属からなる化合物を含有する層であり、金属酸化物層が亜鉛ドープ酸化インジウムまたは錫ドープ
酸化インジウムを含有する層である。金属層と金属酸化物
層は交互に形成されており、金属層と金属酸化物層の層数の合計が５以上である。金属積層部は、格子状のクラックによって複数の島状部に分断されており、島状部の一辺の長さの平均値が８０～５００μｍである。可視光線透過率
７０％以上、波長８５０ｎｍの分光透過率３５％以上、ヘイズ２％以下、電磁波遮蔽率１０ｄＢ以下である。

【背景技術】【０００２】 従来から、自動車等の交通機関の省エネル
ギー対策の一つとして、熱線遮蔽性能を有した透明材料の開発が進められている。例えば、車窓から降り注ぐ太陽光線のうちの可視光線は透過するが、熱線は遮蔽し、かつ車内の熱を外部へ逃がさないための断熱機能を有した窓板用透明材料が開発されている。
【０００４】ところが、このような均一な金属層は、一般に電磁波を反射するため、車内において携帯電話や携
帯テレビ等を使用することが困難になるといった問題が生じることがある。そこで、熱線は遮蔽するが、電磁波は透過させるといった機能を有したガラス板やフィルムの開発が進められてきている。

１ 基材フィルム
２ 金属積層部
３ 保護層
４ 遮熱フィルム
５ 接着層
６、７ ガラス板
１０ 遮熱合わせガラス

電波は透過する合わせガラス

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78

非特許情報：電磁波シールドフィルム
FPC用電磁シールドフィルム：用途別ウェイト

車載

その他 550(5.0%)(販売量:千㎡)

600(5.5%)

需要の大半はスマートフォン向けである。ディスプレイ、タッチパネル、
カメラモジュール、指紋認証などFPCの使用箇所に応じて使用される。

タブレット
1,050(9.6%)

スマートフォン以外の用途では、カーナビなど車載向けが拡大傾向にあり、今後車載電装機器のFPC化の進展による需要拡大が期待されている。
スマートフォン
8,700(79.8%)

2017年見込

出典：2018年 エレクトロニクス先端材料の現状と将来展望
株式会社富士キメラ総研（2018年1月17日発行）

電磁波シールドフィルムはスマートフォンなどのディスプレイ用途が大半を占めており、今後車載・その他への展開が期待されている
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79

IPランドスケープの活用

IPランドスケープを経営のコンパスに

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80

ニュースを対象とした日英機械
翻訳システムの研究開発
ＮＨＫ放送技術研究所
後藤功雄
2023/2/20 第7回特許情報シンポジウム

1

内容
 NHKでの日英機械翻訳の利用状況
 英語ニュース制作の課題
 これまでの研究開発

2

内容
 NHKでの日英機械翻訳の利用状況
 英語ニュース制作の課題
 これまでの研究開発

3

NHKの英語ニュース配信
制作支援に機械翻訳を利用

 国際放送 インターネットサービス

英語ニュース原稿を利用 スマホアプリによる通知
 英語字幕付き総合テレビ特設ニュースのライブ配信
日本語字幕を機械翻訳で英訳

 テレビニュース

2ヶ国語放送

英語副音声
4英語ニュース制作支援での利用
制作工程
下訳などに機械翻訳を利用

日本語
ニュース

ライターが英語原稿を作成
英語
ニュース（この工程が一番時間が必要）

デスクが確認ネイティブのリライターが修正
デスクが確認
英語
ニュース

国際放送局担当者
からのコメント
2019年台風19号の際、 機械翻訳の利用で通常より
1.5〜2倍の出稿数
短時間で出稿できることで、刻々と変わる状況をきめ
細かく出せる
泊まり、土日のライターが手薄で多くの出稿が必要になった時に助かる

5

特設ニュースの英語字幕ライブ配信での利用（2022年6月開始）

 総合テレビ特設ニュースにＡＩ翻訳の英語字幕を付けてインターネットでライブ配信
 総合テレビの日本語字幕データをＡＩ翻訳で英訳し、英語字幕として利用
 震度５弱以上の地震発生時、津波注意報・津波警報・大津波警報・大雨特別警報などの発表時に原則実施
 ライブ配信ページには、AI翻訳のため、正確な表現ではない場合もある「おことわり」を掲載

日本語字幕

総合テレビの特設ニュース

AI翻訳
システム

英語字幕

映像・音声

6

内容
 NHKでの日英機械翻訳の利用状況
 英語ニュース制作の課題
 これまでの研究開発

7英語ニュース原稿の一般的な特徴（一部）[Papper, 2020; David and Peter, 2019; Block, 2011; Strunk and White, 1999]① 逆ピラミッド型
最初に、ニュースで最も重要なことを伝え、つぎに、重要なことの詳細を伝え、その後、その他の背景情報などを伝える② 短く、シンプル
同じ情報の重複がない。

③ 同じ表現の繰り返しを避ける
etc…

Wikipediaより引用
https://en.wikipedia.org/wiki/Inverted_pyramid_(journalism)

英語ニュースは日本語ニュースの単なる翻訳ではない
8

NHK日英ニュースの違いの例
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

[後藤, 2022]

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.
2021年3月15日のニュース
9NHK日英ニュースの違いの例
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係[後藤, 2022]

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし
10

リードの違いリード

東京で桜が開花した
去年同様最も早い開花
気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。 リード：全体の概要[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

東京で桜が開花した
対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of the
リード：ニュースで最もSomei-yoshinovariety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.

重要なことだけ[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし
11

リードの次の文の違い
リード

各地で暖かい気温

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲い
リードの次の文：ているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

背景情報[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

靖国神社で5輪以上咲いた

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as リードの次の文：
last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.

リードで伝えた内容を詳しく[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし
12

リードの次の文の違い
リード

各地で暖かい気温

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

対応関係

本文

[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲い
リードの次の文：ているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

背景情報[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

靖国神社で5輪以上咲いた

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.

順番の変更[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as リードの次の文：
last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.

リードで伝えた内容を詳しく[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

青：対応あり 紫：対応あり（意訳・変換） 赤：対応なし
13

リードと本文との重複の違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

14

リードと本文との重複の違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。

重複[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

15

リードと本文との重複の違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。

重複[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
重複[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

16

リードと本文との重複の違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。

重複[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、

東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。

重複[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

削除

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.

削除 [2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.

[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since
statistics were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average in
重複無し
some parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

17同じ表現の繰り返しの違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

18同じ表現の繰り返しの違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。
[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

繰り返しが多い

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.
[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

19同じ表現の繰り返しの違い
リード

気象庁「東京でサクラ開花」発表 平年より12日早く[1] 気象庁は14日午後、「東京でサクラが開花した」と発表しました。

本文[2] 平年より12日早く、去年と並んで統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[3] 気象庁によりますと、14日は東北などで雨雲が広がりましたが、
東日本や西日本を中心に晴れ、各地で平年の気温を上回る春の陽気となりました。
[4] 東京 千代田区の靖国神社には、14日午後2時に気象庁の担当者が訪れ、開花の目安となっているソメイヨシノに5輪以上の花が咲いているのを確認し、「東京でサクラが開花した」と発表しました。
[5] 東京のサクラの開花の発表は、平年より12日早く、去年と並んで、昭和28年に統計を取り始めてから最も早い開花となりました。
[6] 気象庁の担当者は「去年と同じように、このところ平年より暖かい日が続いたことから早い開花となった」と話しています。

対応関係

Start of cherry blossom season declared in Tokyo[1] The Japan Meteorological Agency has declared the start ofcherry blossom season in Tokyo.
[2] Agency officials confirmed on Sunday afternoon that at least
five blossoms had opened on the benchmark tree of theSomei-yoshino variety at Yasukuni Shrine in central Tokyo.
[3] The declaration came 12 days earlier than average.
It was the same as last year, and the earliest since statistics
were first kept in 1953.
[4] Temperatures on Sunday exceeded the seasonal average insome parts of the country.
[5] Although rain clouds spread over the northeastern Tohoku
region and other areas, eastern and western Japan weremainly sunny.

[7] 民間の気象会社によりますと、今後も西日本や東日本の各地で、平年よりも早くサクラが開花する見込みです。

[6] A commercial weather-information firm says cherry trees
will likely start blooming earlier than usual in many westernand eastern parts of the country.

繰り返しが多い

繰り返しを避ける

20

内容
 NHKでの日英機械翻訳の利用状況
 英語ニュース制作の課題
 これまでの研究開発

21英語ニュース制作支援の目標
 現段階：内容を正確に翻訳する
 今後：日本語ニュースから英語ニュースを生成する

22

日英機械翻訳の研究開発
 日英ニュース記事は文レベルでは正確な対訳になっていないものが多い
 新聞・通信社の日英報道記事もある程度同様の傾向（訳抜けを多く含む対訳データ → これで学習すると訳抜けが頻出）

ニュース分野の日英対訳で高品質な対訳文対が存在しない高性能な機械翻訳に最も重要なものは高品質な対訳データ→ 人手でNHKニュースの高品質な対訳データを構築
23

ニュースの日英対訳文の構築
 NHK日本語ニュース文 → 人手英訳 NHK日本語ニュース文 → 日英機械翻訳 → 人手ポストエディット
 NHK英語ニュース文 → 英日機械翻訳 → 人手ポストエディット

合計100万文対を構築
NHKニュースの翻訳品質が向上
ニュース翻訳の課題は対訳文とNMTだけで解決できるわけではない

24

数字の翻訳
 ニュースで数字は重要
 数の単位の変換が必要：＜例＞1億6000万 → 160 million
 NMTで単語列として翻訳すると間違える時がある ルールベースとの融合（大きな数字・小数点を含む数字）
1億6000万円を…

X1円を…
ルール

X1 =160000000

NMT

ルール

X1 yen …

160 million yen …

X1 =160 million

 ニュース特有の表現への対応

 風速：メートル／秒 → キロメートル／時に変換＜例＞風速30メートル → Winds of 108 kilometers per hour

25

数字の翻訳（文脈依存）[後藤, 2022]

 目的言語文脈に依存する値の変化への対応＜例＞112 秒台 → below 113 seconds

学習時

訓練データ
137 秒台： below 138 seconds

1を加算する演算子付き変数

X2 秒台： below X2-PLUSONE seconds
NMTを学習翻訳時
112 秒台演算子毎に変数を細分化[村上他, 2020]することで、文脈に応じた演算子も同時に学習演算子を適用NMTで翻訳して1を加算X2 秒台
below X2-PLUSONE seconds
below 113 seconds
X2 = 11226

日付表現の翻訳[Kinugawa et al., 2022]
1日に・・・

1週間未満
on Thursday

日付

期間

1週間以上
on September 1

for one day
曜日への置換や月を挿入 → 誤訳

翻訳の前処理で曜日に置換もしくは月を挿入
日付

自動識別
学習

期間

（日英対訳文）[日付] 1日に・・・・・・on October 1[期間] 1日に・・・・・・ for one day

期間と日付で表層が異なる英語表現から対訳の日本語日付表現の日付・期間の分類を特定
27

ユーザー辞書機能の導入
 辞書機能として、相補関係にある2つの手法を組み合わせて利用 入力に訳を挿入することで出力を制御[Dinu et al., 2019]＜入力例＞

自由民主党は・・・→ <t> 自由民主党 <d/> Liberal Democratic Party of Japan </t> は・・・

語彙の情報を翻訳で利用できる
頻度ゼロの語と未学習の語には対応できない。低頻度でも出力されない場合あり
学習データで高頻度語を対象

 該当表現を変数に置換して翻訳し、出力中の変数を訳語に置換[Long et al., 2016]＜入力例＞

ザポリージャ原発で・・・＜出力例＞

・・・at <TERM1>

低頻度語、登録直後の表現を対象

変数に置換

→

<TERM1>に・・・→・・・at Zaporizhzhia Nuclear Power Plant

値に置換

28

文脈の利用（主語補完）(1/2)[Goto et al., 2020] 既存の文脈利用手法（2-to-1）[Tiedemann and Scherrer, 2017]• 学習時と翻訳時に、直前の文を区切り記号(<delim>)と共に翻訳元文に追加
機械翻訳への入力

文脈
翻訳元文

•
•

安倍晋三首相は２４日午後、衆院本会議での代表質問で、沖縄県で米軍機の事故が相次いでいることについて「地域住民の安全確保は大前提だ。最優先の課題として、日米で協力して取り組む」と述べ、再発防止に全力を挙げる考えを強調した。<delim>日米地位協定の改定に関しては「事案に応じた最も適切な取り組みを切り開く」と慎重な姿勢を示した。

機械翻訳の学習の枠組み（正解訳からの誤差逆伝播）だけでは、多くの文脈の情報から必要な情報を推測して、そこを活用するように学習することは困難
2文以上前の文脈を利用できない29

文脈の利用（主語補完）(2/2)
文脈[Goto et al., 2020]安倍晋三首相は２４日午後、衆院本会議での代表質問で、沖縄県で米軍機の事故が相次いでいることについて「地域住民の安全確保は大前提だ。最優先の課題として、日米で協力して取り組む」と述べ、再発防止に全力を挙げる考えを強調した。

文脈を述語・項構造解析し、主語・主題を抽出
安倍晋三首相翻訳元文に追加（直前の文に主語・主題がない場合はそれ以前の文から抽出して追加）
機械翻訳
への入力

安倍晋三首相<delim>日米地位協定の改定に関しては「事案に応じた最も適切な取り組みを切り開く」と慎重な姿勢を示した。

2-to-1では学習が難しい部分を構造解析に基づいて実施
30

文脈の利用（目的言語文脈）[Mino et al., 2020a]

 目的言語側文脈

 英語側の一貫性や同一表現の繰り返し抑制の制御に必要

 利用方法 入力文に直前の英語文を追加

 従来手法[Kim et al., 2019]の課題

 文脈として利用する直前の目的言語文の違いによる悪影響••[学習時] ：訓練データ[翻訳時] ：機械翻訳出力（翻訳誤りやtranslationeseあり）

 対策

 文脈として利用する直前の目的言語文•[学習時] ：訓練データ（学習初期） →訓練データ（割合小さく）＆機械翻訳出力（割合大きく）→ 学習時と翻訳時の文脈の違いを低減
31

日英ニュースの翻訳知識の活用(1/2)
日本語ニュース[後藤他, 2020]

参拝を終えた人たちは、おみくじをひいたり、お守りや魔よけの矢などの縁起物を買い求めたりしていました。
翻訳不足（訳抜け）学習
英語ニュースVisitors can buy arrow amulets, good-luck charms
and fortune-telling slips.

訓練データと目標出力とのギャップ
翻訳
目標出力

Visitors who have finished worship were buying
arrow amulets and mascots such as good-luckcharms and fortune-telling slips.

学習データでの訳抜けは、翻訳時に訳抜けの原因となる
32

日英ニュースの翻訳知識の活用(2/2)
ラベルを自動推定

学習

ラベル：
訓練
データ

D:訳出なしD

T

D

T:訳出ありT

T

T

T

訳出されていない内容語をラベルで区別して学習
T

T

T

T T

参拝 を 終えた 人 たち は 縁起物 を 買い まし た 。
Visitorsboughtmascots .

訓練データで訳出されている部分の学習結果を利用して翻訳

翻訳

ラベル：

T

T

T

T

T

T

T

T

T

T

訳出される

T T

入力文： 参拝 を 終えた 人 たち は お守り を 買い まし た 。

ラベルの利用方法
D

T

D

T

+

+

+

+

入力文： 参拝

を

終えた

人

ラベル：

[後藤他, 2020]…
…

ラベル分散表現 （Factorとして利用）
単語分散表現

エンコーダ

デコーダ
Visitors

whohave finished

33

・・・

複数種類の訓練データの活用
訓練データの種類[Mino et al., 2020b]

データの特徴
日本語

対訳の質

英語

日英人手翻訳（英語ニュース調）

ニュース

高

目標出力

日英人手翻訳（通常の英訳）

ニュース

高

翻訳

日英ポストエディット

ニュース

高

翻訳

英日ポストエディット

翻訳

高

ニュース

MT逆翻訳

翻訳

低

ニュース

ニュース

低

ニュース

日英ニュース自動文対応

 データの各特徴を表す複数のタグを訓練データの日本語文に付与（ただし、英語の特徴タグには、目標出力とニュースは同じタグを付与）

各種訓練データのそれぞれの特徴を明示的に学習 翻訳時に目標とする特徴を表すタグを付与して出力を制御

翻訳時のタグ： <日本語:ニュース> <対訳の質:高＞ ＜英語:目標出力・ニュース＞

34

制作支援向け訳抜け検出[後藤他, 2019]

入力文

出力文

参拝を終えた人たちは、おみくじをひいたり、お守りや魔よけの矢などの縁起物を買い求めたりしていました。

Visitors can buy arrow amulets,
good-luck charms and fortunetelling slips.

訳抜け部分が一目で分かると便利
訳抜け箇所の検出
参拝を終えた人たちは、おみくじをひいたり、お守りや魔よけの矢などの縁起物を買い求めたりしていました。

強制的に逆翻訳 Visitors can buy arrow amulets,
good-luck charms and fortunetelling slips.

英語文にない日本語部分の生成確率は低くなる → 訳抜け箇所と推定
35

まとめと今後の予定
 まとめ

 NHKでの日英機械翻訳の利用状況
 英語ニュース制作の課題
 これまでの研究開発

 今後の予定

 翻訳機能・制作支援••

新しい翻訳知識の自動獲得
翻訳誤りの推定 日本語ニュースから英語ニュースの制作自動化（翻訳の範囲を超えたタスク）

36

ご清聴ありがとうございました。

本研究成果の一部は、国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究（課題197および
課題225）により得られたものです。

37

参考文献
[Papper, 2020] Robert A. Papper, Broadcast News and Writing Stylebook, seventh edition, Routledge, 2020.
[David and Peter, 2019] David Ingram and Peter Henshall, The News Manual, https://www.thenewsmanual.net[Block, 2011] Mervin Block, Broadcast Newswriting: The RTDNA Reference Guide, A Manual for Professionals, CQ Press, 2011.
[Strunk and White, 1999] William Strunk and E. White, The Elements of Style, Fourth Edition, Longman, 1999.
[後藤，2022] 後藤 功雄, ニュースを対象とした日英機械翻訳システムの研究開発, AAMT Journal, No. 77, p. 4-10, 2022.
[村上他, 2020] 村上 聡一朗, 渡邉 亮彦, 宮澤 彬, 五島 圭一, 柳瀬 利彦, 高村 大也, 宮尾 祐介, 時系列株価データからの市況コメントの自動生成, 自然言語処理, 2020, 27 巻, 2 号,
p. 299-328．
[Kinugawa et al., 2022] Kazutaka Kinugawa, Hideya Mino, Isao Goto, Ichiro Yamada, Leveraging a Bilingual Corpus to Resolve Date–Duration Ambiguity in JapaneseNumeric Day Expressions, Vol. 29, No. 2, p. 638-668 , 2022.
[Dinu et al., 2019] Georgiana Dinu, Prashant Mathur, Marcello Federico, and Yaser Al-Onaizan. Training Neural Machine Translation to Apply Terminology Constraints.
In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pages 3063–3068, 2019.
[Long et al., 2016] Zi Long, Takehito Utsuro, Tomoharu Mitsuhashi, and Mikio Yamamoto. Translation of Patent Sentences with a Large Vocabulary of TechnicalTerms Using Neural Machine Translation. In Proceedings of the 3rd Workshop on Asian Translation (WAT2016), pages 47–57, 2016.
[Tiedemann and Scherrer, 2017] Jörg Tiedemann and Yves Scherrer. Neural Machine Translation with Extended Context. In Proceedings of the Third Workshop on
Discourse in Machine Translation, pages 82–92, 2017.
[Goto et al., 2020] Isao Goto, Hideya Mino, Hitoshi Ito, Kazutaka Kinugawa, Ichiro Yamada, and Hideki Tanaka. Neural Machine Translation Using Extracted Context
Based on Deep Analysis for the Japanese-English Newswire Task at WAT 2020. In Proceedings of the 7th Workshop on Asian Translation, pages 72–79, 2020.
[Kim et al., 2019] Yunsu Kim, Duc Thanh Tran, and Hermann Ney. When and Why is Document-level Context Useful in Neural Machine Translation?. In Proceedingsof the Fourth Workshop on Discourse in Machine Translation, pages 24–34, 2019.
[Mino et al., 2020a] Hideya Mino, Hitoshi Ito, Isao Goto, Ichiro Yamada, and Takenobu Tokunaga. Effective Use of Target-side Context for Neural Machine Translation.
In Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, pages 4483–4494, 2020.
[後藤他，2020] 後藤 功雄，美野 秀弥，山田 一郎，訳抜けを含む訓練データと訳抜けのない出力とのギャップを埋めるニューラル機械翻訳，言語処理学会第26回年次大会，2020．
[Mino et al., 202b] Hideya Mino, Hideki Tanaka, Hitoshi Ito, Isao Goto, Ichiro Yamada, Takenobu Tokunaga. Content-Equivalent Translated Parallel News Corpus andExtension of Domain Adaptation for NMT. In Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference, pages 3616–3622, 2020.
[後藤他，2018] 後藤 功雄, 田中 英輝, ニューラル機械翻訳での訳抜けした内容の検出, 自然言語処理, 2018. 25 巻, 5 号, p. 577-597, 2018.

38

自然言語処理の未解決課題～対話、法律、医療、政治分野での研究事例
第7回特許情報シンポジウム 招待講演
狩 野
芳 伸
Yoshinobu Kano
静岡大学 情報学部
行 動 情 報 学 科

自己紹介: 狩野 芳伸￭ 静岡大学 情報学部 行動情報学科 准教授（2014年～）◨ 浜松キャンパス

￭ 修士課程以来「自然言語処理」が専門◨ 学部：東京大学理学部物理学科◨ 修士～博士～ポスドク：情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻（辻井潤一先生）◨ JSTさきがけ研究者「情報環境と人」領域￭ 人間のように言葉を「理解・生成・対話」するシステムの構築◨ 音声・テキストを統合したリアルタイム解析器◨ 機械学習一発ではできない、過程を説明可能なホワイトボックス◨ 仕組みも人間に近づける：人間（と脳）自体の仕組みを考察◨ 言語だけでなく背景となるすべての知的処理を包含する◨ 箱庭ではなく実応用で評価：対話システム、質問応答、文生成、法律（試験解答）、医療（診断支援）、政治など◨ ※特許を扱ったこともあるのですが、今日はあえてそれ以外を￭ 詳細は http://kanolab.net/kano/index.ja.html
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

進行中の主な研究テーマ・プロジェクト￭ 心理学的に妥当な言語処理モデルと応用（JSTさきがけ、萌芽）◨ 脳科学・認知科学による人間に近いモデルに基づく日本語話し言葉解析器の構築と検証（挑戦的開拓 東京大・上智大）￭ 対話システム：人狼知能プロジェクト（東京大 鳥海先生ほか） 自然言語部門オーガナイザ￭ 意味の重ね合わせによる高度な言語生成（吉田英雄記念事業財団）￭ 法律文書の処理と裁判の自動化支援◨ 試験問題の自動解答・質問応答（東ロボ：大学入試の自動解答）：終了◨ COLIEE 司法試験自動解答の国際タスク（基盤S NII 佐藤健先生）￭ SNS・新聞記事・議会議事録を用いたAIによる世論形成過程と政治家の応答性の分析（基盤B 学習院大・慶応大・大阪大）◨ 議会議事録の自動分析（挑戦的開拓 学習院大 野中先生）◨ SNSにおける欺瞞とその広がりの自動検出・推測と政治学・社会学的分析および予防的介入（セコム科学技術財団）￭ 医療言語処理：電子カルテの処理と自動診断◨ 精神疾患の自動診断（CREST/AIP加速 共同研究G 慶応義塾大学病院岸本先生/NII 佐藤真一先生)◨ 効果・副作用の発見と治療方針（浜松医科大・国立病院機構）◨ 放射線学会・病理学会の収集する全国所見データ（AMED JP-AID）
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

言語処理に残された課題は何か￭ 超大規模深層学習モデルによる性能向上◨◨◨◨

特に近年の滑らかな文生成は目を見張るものがある
しかし、訓練データもパラメータ数も膨大
人間には一生かけても不可能な学習
人に近い振る舞い・結果を得たいならば、仕組み（制約）も人間に近づけるべき◨ 自然言語は人間の制約の下で形づくられているはず￭ 課題：計算資源と実行時間のコスト◨ トータルで人間よりはるかに計算量を要する￭ 課題：計算過程の解釈が難しい◨ 応用によっては説明や根拠が必須￭ 課題：首尾一貫した生成ができていない◨ 当然、論理性も疑わしい￭ 課題：「常識」「世界の知識」が扱えていない￭ いまの技術で解きうる課題にも取り組みつつ、解けていない課題に挑戦してきた◨ その概要をご紹介：医療・対話・法律・政治◨ 分野の今後をご一緒に考えたいと思います静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

電子カルテを利用した医療支援￭ 大規模機械学習によるがん治療の最適化◨ 抗がん剤の作用副作用、患者属性を用いた腫瘍マーカー値の時系列推測◨ 国立病院機構との共同研究、数百万件規模の電子カルテを集積した大規模医療集積基盤（NCDA）を利用◨ 実は絞るとデータ量が足りない◨ 数値データのほうが有効な可能性- その中の着目ポイントを教えてくれる？（医師の知見）◨ 電子カルテテキストは相当broken◨ 数値・テキストの解釈に各科の専門知識が必要￭ 「カルテ」からの「退院サマリ」の自動生成（厚生労働省科研費）◨ 要約のようで要約でない- カルテに書いていないことも書かれる◨ 医師・病院により大きく異なる◨ 「よいサマリとは何か」を指導する勉強会が院内で開かれる…
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

自然言語処理による精神疾患自動分類￭ 話し言葉◨ 会話の録音から精神疾患を予測する◨ 現状、1000時間程度の世界最大規模診断付き音声コーパス- 1名1visitあたり1時間程度の録音- 1時間は3パート（質疑自由会話・絵の説明・物語の説明）に分かれる◨ 全データ文字起こしずみ◨ 一部データに詳細な音声・言語学的アノテーションを付与￭ 書き言葉
◨ SNS投稿の書き込みから精神疾患を予測する￭ 研究プロジェクト◨ JST CREST「自然言語処理による心の病の理解:未病で精神疾患を防ぐ」（共同研究G)◨ JST CREST「精神医学×メディア解析技術による心の病の定量化・早期発見と社会サービスの創出」（加速フェーズ） （共同研究G)◨ AIP加速「精神医学×メディア解析技術の展開：精神疾患への介入の挑戦」 （共同研究G)
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

自然言語処理による精神疾患自動分類￭ 精神科の診断は問診が基本のためまさに言語処理～会話分
析だが、自然言語処理としては難しい課題◨ うつ病：悲観的発言が増え、思考が遅くなり、質問のゴールにたど
り着きづらくなる(精神運動制止)◨ 躁病：注意を集中させることができず、考えが飛躍する(観念奔逸)◨ 統合失調症：猜疑的な発言が増え、文脈や単語のつながりが弱くなる(連合弛緩)◨ 認知症：物の名前が出にくくなり(語想起障害)、指示語が増え、話が回りくどくなる(迂遠)◨ 一方で診断基準は必ずしも安定しない◨ できれば「未病」に対応したい￭ 現在のところ、各疾患vs健常の分類でそれぞれ8～9割程度の性能◨ 発達障害（ASD)のスコアリングでも高い性能を達成
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

健常者との比較観察￭ 共通: 長い文は難しい傾向、文が複雑になるから？
◨ 接続詞が少ない、名詞の語彙￭ うつ病：「自己主張」が強い？

◨ 主格の “ハ格”が多く見られ、語彙も多い￭ 認知症: 対話能力が落ちている◨ 間違いが多く、フィラーとしての指示語も多いが、内容語は少なく、応答も非内容語が多い◨ 発話音量平均が大きい、おそらく加齢による聴覚の低下による￭ 統合失調症: 物語説明パートで、「証拠」に乏しい？
◨ 目的格である“二格”が少なく、補語も少ない
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

書き言葉（SNS投稿）の分析￭ Twitter等のSNS投稿を分析◨ メンタルヘルスに不調のあるユーザを推定したい￭ 超大規模データを収集◨ 半自動ラベル付与◨ 時系列変化を追う◨ ユーザ間の影響、社会的なイベントの影響を分析￭ SNS投稿テキストの分析は難しい◨ 短文が中心◨ 省略がおおい◨ 文脈依存性が高い￭ 一方で大規模データが取得可能◨ タスク設定の工夫次第で興味深い研究ができそう
静岡大学 情報学部 行動情報学科 狩野研究室

アカウントを不調とみなすパターン￭ 精神疾患に使用される薬剤名を含むツイー
ト履歴がある◨ 79の抗精神病薬、抗うつ薬、抗不安薬（右上表）表３：使用した抗精神病薬、抗うつ薬、抗不安薬の薬剤名（五十音順）￭ メンタルヘルスを示唆する単語（右下表）をプロフィールに含む￭ 薬剤名および示唆する表現を含むツイートは除外￭ この2条件に合致するアカウントを抽出し、不調（正例）とみなす◨ アカウント数：15,266人◨ ツイート数：34,505,381件￭ 非不調群もほぼ同数に揃えた◨ アカウント数：16,519人◨ ツイート数：28,685,425件￭ 正例負例ともノイズが入りうるが、大規模なため統計的に意味のある処理ができると期待

表４：気分（感情）障害圏、統合失調症県及び神経症性障害、ストレス関連障がい及び身体表現性障害圏の訴えや症状に関連する単語
リスト

メンタルヘルス不調群のツイート例￭ 顕著なものとそうでないものがあり、人間には明確にわからないものも検出できる可能性がある◨ 実験では250トークンor120トークンに連結して使用

メンタルヘル
ス不調群のツイート例※文脈情報を失わない程度に手作業で匿名化（改変）したSNSにおける欺瞞とその広がりの自動検出・推測と政治学・社会学的分析および予防的介入￭ 超スマート社会の「悪」を探るには必須：SNS◨ 情報化社会において、テキストメッセージは作成・伝達のコストが低く、人間への影響力は大きい e.g. フェイクニュース￭ 欺瞞とその広がりを自動検出し予防的介入を試みる◨ 欺瞞：他者を意図的に誤った方向に導く- 「嘘」は「欺瞞」の一種で間違っていることが分かっている情報を言って他者をだますこと- 欺瞞を意図的でなく伝達してしまうことも「悪」に加担しうる◨ 「虚偽」かどうかは、「事実」に反するかどうかで決まるが、何が事実かの機械的判定は困難なので、相対的な関係に留める- 同様の情報の「流れ」～「流れ」同士の矛盾～どちらかが欺瞞￭ マクロな情報の流れと変化をミクロな言語表現から組上げ可視化・推測する◨ 既存研究は単語統計しか見ていない◨ 基盤となる道具：文章ペアの関係認識（矛盾・含意・中立）と影響力予測をミクロに計算、全体を時系列でとらえる
SNSにおける欺瞞とその広がりの自動検出・推測と政治学・社会学的分析および予
防的介入（セコム科学技術財団研究助成 代表）
Yoshinobu Kano

（悪の）インフルエンサー
どういう人がどう発信すると誰にどのように届くか？
（欺瞞に）流される大衆
どういう人がどう受信するとどのように変わるか？

欺瞞の発信欺瞞の受容・伝達

ユーザ
ネットワークフォロー
自己矛盾した投稿 フォロワー

悪

一般ユーザ
リツイート

欺瞞の防止
欺瞞の伝達防止と訂正効果分析

影響推測器を用い
訂正 た影響力の大きい
発信
文面生成「事実」と矛盾した投稿
実験
意見変化につながる発信者・受信者
ツイート
属性と文面の分析
捉えたい欺瞞情報の流れ
大規模定期クラウドソーシング調査
ニュース記事心理学的属性 政治/社会的意識
アカウント
国会議事録
学歴 職業 年齢 家庭環境 等
時系列変化
アノテーション付与・ファインチューニング
時間
大規模
欺瞞と広がりの検出器
ツイート 事前学習
受信アン
話し言葉省略補完・解析器
データ
ケート
気分・心理状態推測器 含意関係認識器
発信調査
嘘検出器 影響（リツイート）推測器（投稿）
科研費「～AIによる世...
...
政治学・社会学的分析
論形成過程と政治家
イデオロギー測定と政治的傾向の応答性の分析」
移民の参政権・生活保護問題の分析 等
関連成果
いいね
変容した内容の情報伝達

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基盤的言語処理ツールの構築￭ 本研究の入力はSNS投稿・ニュース記事・国会議事録￭ SNS投稿の主語・目的語補完システムを構築済み◨ SNS投稿は省略・崩れが多く話し言葉に近い◨ 大規模ツイートデータによる事前学習時に省略補完のバ
イアスをかけることで高精度で省略補完を実現- 述語項構造（文内照応・文外照応・談話外照応・係り受け）で80%を越える性能：本研究で省略補完に利用する- 応用として対話補完性能、対話システム性能（一貫性）の主観評価において既存システムを大きく上回った（発表予定）◨ 構築した事前学習済みモデルは汎用のため、本研究のすべての言語処理タスクに利用し照応の性能向上を図る￭ ほか、下記研究プロジェクトで構築している事前学習済みモデルも統合する
心理学的に妥当な言語処理モデルと応用（JSTさきがけ、科研萌芽 代表）
脳科学・認知科学による人間に近いモデルに基づく日本語話し言葉解析器の構築と検証（科研挑戦的開拓 東京大・上智大 代表）
Yoshinobu Kano

嘘つきを見破る：人狼知能￭ 人狼知能プロジェクト（後述）◨ 人狼ゲーム：嘘つき役「人狼」とそれ以外「村人」に分かれ、会話を通じて隠された役を見抜く◨ 人狼を自動プレイさせるプロジェクトを数年にわたり主催中￭ 人狼ゲームの掲示板大規模コーパスを用い、嘘つき（人狼）の自動検出を行った◨ 7～8割程度の予測性能◨ 内容や論理以外の部分（広い意味での文体や会話パターン）で推測￭ 精神・心理状態推測器（前項）と合わせ「人物タイプ」を推測◨ 後述のビッグファイブ・ダークトライアドの推測も合わせて学習- ビッグファイブ：パーソナリティ特性（開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向）- ダークトライアド：反社会性パーソナリティ（自己愛症：ナルシシズム、
権謀術数主義：マキャヴェリアニズム、精神病質：サイコパシー）
人狼知能プロジェクト・自然言語部門 主催者

世論形成過程の推測￭ 世論形成過程と政治家の応答性の分析◨ 過去の全国会データを用いた国会議事録の分析◨ 政治家の発言の含意関係認識（含意：相手文の意味を包含す
るか）- 含意関係認識器の絶対的性能が不足～大学入試社会科自動解答、司法試験自動解答・裁判の自動化支援◨ 「バズり」リツイート数～影響力の回帰学習による予測- 政策的世論へのインフルーエンサーを抽出、フォロー・フォロワー数
で正規化してから予測を試みる◨ Twitterユーザのクラウドソーシングによる大規模調査- パーソナリティ、心理学的属性、政治的傾向、基本個人属性など◨ 政治学・社会学的分析と予防的介入実験- イデオロギー推測、対外国人意識・移民問題と虚偽情報など
SNS・新聞記事・議会議事録を用いたAIによる世論形成過程と政治家の応答性の分析（基盤B 学習院大・慶応大・大阪大）（代表）
試験問題の自動解答・質問応答（東ロボ：大学入試の自動解答）（社会科担当）COLIEE
司法試験自動解答（基盤S分担 国立情報学研究所） （U Alberta）主催者
Yoshinobu Kano欺瞞の発信欺瞞の受容・伝達

ユーザ
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悪

一般ユーザ
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欺瞞の防止
欺瞞の伝達防止と訂正効果分析

影響推測器を用い
訂正 た影響力の大きい
発信
文面生成「事実」と矛盾した投稿
実験
意見変化につながる発信者・受信者
ツイート
属性と文面の分析
大規模定期クラウドソーシング調査
ニュース記事心理学的属性 政治/社会的意識
アカウント
国会議事録
学歴 職業 年齢 家庭環境 等
時系列変化
アノテーション付与・ファインチューニング
時間
大規模
欺瞞と広がりの検出器
ツイート 事前学習
受信アン
話し言葉省略補完・解析器
データ
ケート
気分・心理状態推測器 含意関係認識器
発信調査
嘘検出器 影響（リツイート）推測器（投稿）
科研費「～AIによる世...
...
政治学・社会学的分析
論形成過程と政治家
イデオロギー測定と政治的傾向の応答性の分析」
移民の参政権・生活保護問題の分析 等
関連成果
いいね
変容した内容の情報伝達

難しい課題COLIEE: 法律文書の自動処理タスク￭ COLIEE (Competition of Legal Information
Extraction/Entailment)◨ 具体的なタスクの共有による法律文書処理研究コミュニティ形成が目標：毎年開催（COLIEE 2023開催中！）◨ 大きく情報抽出と含意関係認識の２タスクに分割◨ Case Law (判例法、カナダ): Task1, Task2 （COLIEE 2018より新設）
- カナダ連邦裁判所の判例DBを利用- vLex社の提供による◨ Statute Law（成文法、日本）: Task3, Task4- 司法試験の民法短答式を利用- 問題文と法律文の含意関係を二値で答える（Task 4)- オーガナイザーは試験問題と法律条文を日英両言語で提供- 現在、約1000ペア￭ 毎年最新の問題をテストデータにし過去問は訓練データに追加
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COLIEE: 実際の短答式問題の例￭ 多択式の問題を、各選択肢ごとにYes/Noの二択に変換◨ 英訳も作成◨ 下記は、「簡単な」問題例
抵当不動産を買い受けた第三者が、抵当権者の請求に応じてその抵当権者にその代価を弁済したときは、抵当権は、その第三者のために消滅する。
（平成26年民法短答式第14問選択肢エ）民法 第三百七十八条
抵当不動産について所有権又は地上権を買い受けた第三者
が、抵当権者の請求に応じてその抵当権者にその代価を弁済したときは、抵当権は、その第三者のために消滅する。
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COLIEE Task 4 の結果￭ BERT系の深層言語モデルとそのアンサンブ
ルを使った手法が上位

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開催を通じた分析～主な課題点￭ 法律文書特有の構造◨ ～COLIEE 2019： 古典的な言語処理手法￭ 絶対的なデータ量の不足◨ ～COLIEE 2020： 事前学習（転移学習）による深層言語モデル◨ ～COLIEE 2022： アンサンブル（システム結果の混合）￭ 一般的な知識源（常識、世界の知識）の不足◨ ？？？

￭ 「古典的」な言語処理手法と深層学習
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問題解答要素技術ごと統計（上位抜粋）
task
正解数
言語
条件
人物役割
人物関係
形態素解析
照応解析
曖昧性解消
意味役割付与
動詞言換
一般辞書
述語項構造
否定形
法律事実関係
含意関係
係り受け
条文検索
一般言換
箇条書き
数値計算

# prob

74
48
48
33
23
1
14
41
16
73
69
55
20
24
12
3
11
1

11 23 24 25 26 5 14 16 27 6 7 10 13 8 12 1581 70 70 70 70 69 69 69 68 63 63 63 63 62 62 61
E E E E E E J J
E E J E E J
47 46 43 43 39 46 44 45 43 45 42 39 44 40 44 42
35 29 25 30 30 29 29 29 26 22 25 25 24 24 26 24
35 29 26 30 29 29 30 29 25 23 25 26 23 24 28 23
30 20 22 22 23 21 27 21 24 23 21 26 22 22 19 22
17 15 15 14 16 12 15 14 13 13 11 14 13 12 10 14
1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1
9 9 11 9 9 9 9 10 8 6 5 8 8 5 9 732 25 26 23 20 25 26 27 22 20 20 24 21 19 21 20
12 7 9 10 10 11 9 9 12 9 7 11 9 8 9 957 45 47 45 48 47 45 46 44 38 39 41 40 39 37 38
47 46 40 45 41 48 40 41 42 35 40 34 42 37 37 40
37 30 34 34 34 33 34 33 32 29 30 29 28 29 32 26
16 11 11 12 11 9 11 12 11 12 12 7 12 12 11 12
18 17 16 14 15 16 17 16 16 15 11 15 14 13 12 12
7 6 9 7 6 6 9 9 5 8 3 9 3 3 10 4
3 3 2 2 1 2 1 2 3 0 2 1 2 2 2 26 6 7 5 4 5 7 7 7 4 5 7 5 5 7 5
静岡大学
狩野研究室
0 情報学部
1 0行動情報学科
1 1 1
0 0 1 0 0 0 1 0 0 2
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今後のCOLIEEタスク設計￭ 説明可能なAI◨ 参加者は短期間で実装させるため、安易な方向に走りがち- End-to-end で学習しておわり が多い◨ 結果が良かったとしても、実用につながるのか？本当にちゃんと解けているのか？
◨ 根拠を示させるなど、「説明」の要素が入ったタスク設計
をしたい◨ 正解の作成、自動評価基準をどうするか？説明箇所をあてさせる？

￭ COLIEEの目標を達成することは、法律分野のみならず人間の知的能力を幅広くカバーする、人工知能分野の究極的な目標を包含する◨ 参加者募集中です！
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人狼知能：嘘・説得・信頼￭ 人狼のゲーム性◨ 客観視点での情報不確定性(不完全情報性)- 得られた情報が真かどうか不明◨ 推理：他者の意図のモデル化- 自分がこう思っていると相手が思っているだろう- 文脈からの真偽の判定◨ 説得：他者から見た自己のモデル化- 相手に情報を与えて信頼を得る￭ 嘘と信頼◨ 誰かが嘘をついていうという状況◨ 村人側：自分が語る事をどうやって信用してもらうか◨ 人狼側：自分が騙る事をどうやって信用してもらうか- 襲撃する対象をどう話し合って決めるか◨ 「説得する人工知能」
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人間らしい対話システムの評価として￭ GPTベースの大規模言語モデルにより、対話システムは近年急速に性能を上げている◨ 語彙・文法はとても流暢で、1文では人間と見分けがつかないレベルになってきた◨ 一問一答での受け答えも、相当かみ合っている￭ まだまだ完璧ではない：前提知識の共有や深い意味などが取れているかは疑わしい◨ 内容や設定に対する一貫性のなさ- 矛盾した応答をするということは、論理性も疑わしい◨ 長い文脈はおそらくあまりとれていない◨ 「常識」「共通基盤」といった外部知識に対応できていない◨ 大規模データの統計的な「重ね合わせ」でどこまでいけるか？

￭ 人狼なら相手の話を聞かねばゲームにならないはず◨ より人間に近づくほどそうなる（あるいは人間と対戦）◨ 評価は勝敗よりも、対話～ゲーム行動のリンク￭ 毎年「人狼知能大会」を開催しているが、まだまだ「会話を通じたゲームがきちんとできている」とは言い難いレベル
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「力業」の限界と今後￭ 一般的な知識の不足：人間は自然と身に着ける◨ 法律文書に現れるのは最終的な表現であって、背後にさまざ
まな知識、人間特有の知的構造がある◨ 機械は何兆ものデータを利用しているが人間は小規模でできる◨ 規模もモデル構造もどんどん人間から離れていっている￭ 「古典的な」言語処理と深層学習の融合を図るときか◨ 自然言語処理分野全体としても、次なるブレークスルーではな
いか◨ 「論理構造」「述語項構造」など◨ 深層学習は埋め込みベクトルを使っているが、もっと「決定的」
な要素を含める など◨ シンボルと分散表現の融合：e.g. 多義語はどうなっている？

￭ 人間に近いモデルの導入◨ 逐次的・音声処理の融合、人間に近い制約を加えたモデル 等
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