NRI-CP 通信 2018 Vol.1

テキストマイニングの活用事例～新機能を用いた分析手法の紹介～
柴田洋輔（NRI サイバーパテント株式会社

IP コンサルティング室）

要旨：
NRI サイバーパテントは 2004 年より提供してきた知的財産分析サービス「TRUE TELLER パテントポートフォリオ（以下、TTL）」の後続サービスとして「CyberPatent Desk テキストマイニング（以下、CPD-TM）」を 2018 年 10 月 1 日にリリースした。本論では、その新サービスである CPD-TM の特徴に触れつつ、バージョンアップにより新たに実装された分析手法の活用方法について、具体例を挙げて紹介する。

はじめに～テキストマイニングとは～ので、そちらも参照いただきたい。

事例分析に入る前の基礎知識として、まずCPD-TM は、従来の TTL と同様に NRI サ

CPD-TM の概要及び特徴について記載する。

イバーパテントが提供する知的財産情報サー

CPD-TM は言語解析を行うためのサービスでビス「CyberPatent Desk」（以下、CPD）と連あり、特許データや論文データなどのテキスト係をしており、CPD の検索結果をダイレクト情報を「テキストマイニング」という手法によに CPD-TM にインポートできる。現時点では、り分析する。

引き続き日本と米国のみがインポート対象国

ここで、テキストマイニングとは、文章を単語や文節の単位で区切り、それらの出現傾向やであるが、今後は対象国を拡大していく予定である。

頻度などの情報から、特徴的なキーワードは何

また、分析対象は CPD の特許検索の結果にであるか、何に主眼が置かれている文章なのか、限らず、国内外の論文データや新聞等の外部デその傾向を予測するシステム手法になる。

ータを取り込んで分析することも可能であり、網羅的なデータの統合分析を１つのプロジェクトで処理できる点に特徴がある。

CPD-TM の特徴
従来の TTL で実装されていた代表的な分析

なお、CPD-TM で分析することができる言手法である統計分析、グルーピング分析、マッ語は日本語と英語であるが、まもなく中国語のピング分析は残しつつ、CPD-TM では新たに解析も可能になる。

ホットスポット分析、特徴マップ分析等が追加

本論では、CPD-TM の特徴に触れながら、されているため、本論はこれら新たな分析手法

具体的に光学計測機器をモデルとしてホットについて主に記載する。従来からある分析手法

スポット分析、特徴マップ分析を用いた分析をについての説明は割愛をするが、グルーピング行い、どのような知見が今回の CPD-TM から分析やマッピング分析による事例紹介は、前回新たに得られるようになったかについて紹介の「NRI-CP 通信 2017 Vol.1」に記載があるしていく。

©NRI Cyber Patent, Ltd.

All rights reserved.

1

NRI-CP 通信 2018 Vol.1

母集団、グルーピング軸の定義

ホットスポット分析

本論では、公開公報と登録公報を対象に国際ホットスポットとは、グループ内において、特許分類 IPC のみの条件(G01B 11/)で「光学対象とする属性値の出現数がどの程度偏って計測機器」に関する母集団を定義する。

いるのかをスコアリングする手法である。

まず、ホットスポット分析の前段階として、ポイントは、あくまで件数の大小には関係が各グループを定義するための軸を作成するが、なく、そのグループに偏って出現しているほど縦軸の項目を課題の観点で「小型化」、「感光性」、スコアが高く計算されていることであり、閾値「自動化」、「光強度」、「測定精度」と定義し、を超える項目は赤色、閾値は超えないがプラス横軸の項目を要素技術の観点で、「入射」、「反の項目は黄色でハイライトされる。なお、閾値

射」、「屈折」、「波長」、「光軸」として定義し、は変更することができるため、どれだけの偏り

図 1 のような特許マップを作成する。具体的にがある場合にハイライトをするのかはユーザ

は CPD-TM のクロス分析の結果をマトリックー自身で設定できる。特定のグループに偏ってス形式で描画した。図 1 の各交点の円の中にあ出現しているほど高いスコアなるため、グラフる数字は、縦軸と横軸の両方の条件を同時に満中で注目すべき「特徴」を見つけ出すのに有用たしている対象文献の件数になる。

である。

図１
©NRI Cyber Patent, Ltd.

ホットスポット分析による特許マップ

All rights reserved.

2

NRI-CP 通信 2018 Vol.1

図１は、光学機器業界のある企業の特許マッ特徴マップ分析プになる。「自動化」の観点での出願件数が少特徴マップ分析とは、先程のホットスポットない上に、「自動化」の行においてはハイライ

分析と同様、カイ 2 乗値を利用したクラメール

トされている箇所が「光軸」との１箇所しかなの連関係数により、確率分布の中央値（期待値）いことから、その企業の特徴と言える技術分野からのずれ（偏差）を計算してビジュアル的なではないと考えられる。

描画に置き換える手法である。

一方、赤色や黄色でハイライトされた箇所にグループ内で偏って出現している属性値を注目すると、課題の観点では「小型化」「光強母集団から網羅的に抽出し、関連性の高いもの度」「測定精度」等に多くのハイライトがあり、をグラフィカルに表現できるため、それぞれの自社の特徴・強さを発揮できている分野と予測項目間の特徴・関連性を視覚的に一目で捉えるできる。また、要素技術の観点では「光軸」のことができる点で有用である。

列には４箇所のハイライトがあり、この企業に

図２は、特徴マップを用いて、光学計測機器とって特徴的な技術分野になっていることがのコア技術である「光軸」「撮像」「測定」「精分かる。

度」「光源」をグループとして、それらに関連

図２©NRI Cyber Patent, Ltd.

特徴マップによる技術網羅性の俯瞰図

All rights reserved.

3

NRI-CP 通信 2018 Vol.1

するキーワードの関係性を描いた技術網羅性

あくまで特徴マップの使い方の一例にすぎを示す俯瞰図になる。これらの 5 つのコア技術ないが、他社が保有する特許技術の理解についの複数個に共通して関連するキーワードが図てキーワードの漏れは無いか、課題解決に際しの中央に配置され、いずれか１つだけのコア技て見落としている観点は無いか、業界の技術俯術に関連するキーワードが図の外側に配置さ瞰図の中核となっているキーワードとは何かれている。

を浮かび上がらせることにより、新たな創造へ

例えば、「光軸」と「光源」の間には多くのとつなげることができる。

共通関連キーワードが存在しており、特に密接なコア技術として存在していることが分かる。

CPD-TM～AI 搭載型の特許解析エンジン～

また、画面中央に描画された「位置」が最も多

従来の TTL では、図１のような特許マップ

くのコア技術と関連していることより、技術俯を作成するために必要な縦横のグルーピング

瞰図の中核を担うキーワードであることが分

条件は、全て人間が手作業で調査して作成する

かる。なお、マップの「光軸」「位置」等のバ必要があったため、多大な手間を要していた。

ブルをクリックすることにより CPD に収録さしかし、CPD-TM では新たに機械学習理論がれている特許公報にアクセスができるため、具実装されているため、システムが自分で案件を体的な内容の詳細も容易に確認できる。

調査してグルーピングの軸とするべき項目のまた、マップ上にプロットされた属性間の線候補を抽出してくれる。

は、線が太ければ太いほど関連性が高いことを具体的には、教師データ（システムが手本と示している。図２では、「光軸」と「光源」にする特許情報）を必要としない「ｋ平均法」と共通のキーワードとして「焦点」があるが、光「トピックモデル」、教師データを必要とする軸－焦点の線が光源－焦点の線よりも太いこ「ナイーブベイズ法」の 3 種類のアルゴリズムとから、「焦点」は「光軸」寄りのキーワードが実装されている。「ｋ平均法」と「トピックであると言える。

モデル」は、それぞれ単語が登場する傾向に着特徴マップの別の用途としては、例えばコア目する分析手法、単語の持つトピック（話題性）技術の代わりに、課題として図 1 で偏りが大きに着目する分析手法という点で異なる。また、かった「光強度」と「測定精度」をグループとナイーブベイズ法はシステムが教師データにして定義して、その両方の課題に共通する要素基づいて各グループの単語の出現頻度を学習

技術のキーワードを模索すると「光源」と「反し、新たな特許情報が登録された場合にどのグ射光」などが抽出でき、課題解決の新たな観点ループに分類をするのが最も適切かをシステを得られる（図３を参照）。

ムに予測させる分析手法になる。

図３

特徴マップによる課題解決技術の俯瞰図（一部抜粋）©NRI Cyber Patent, Ltd.

All rights reserved.

4

NRI-CP 通信 2018 Vol.1「ｋ平均法」「トピックモデル」は、教師デおわりに～受託調査の紹介～ータを与える必要が無いため初動の負担が少弊社では、新規に CPD-TM を導入間もないなく、時間をかけずに大雑把な動向を把握したお客様や、高度な分析をされるお客様に対して、いような短期的な調査の場面で有用なツールお客様に代わって特許調査・分析を行うサービである。一方、「ナイーブベイズ法」は、教師スも提供している。

データをある程度与える必要があるため初動お客様より調査の内容を伺った上で、課題把に負担がかかるものの、継続的に精度の高い分握・仮説立案・分析軸の構築作業を弊社にて実析を大量に行いたいような調査の場面で有用施し、調査・分析結果（調査報告書、CPD-TMなツールである。のアクセス権）を納品する。標準的な調査期間

なお、どちらの分析手法を使うべきかは調査の目的や場面により判断すべきであり、お互いは 2～3 ヵ月である。
このサービスの特徴は、特許情報に限らずに、が補完関係にある分析手法と言える。例えば、論文や新聞などの様々な情報も統合し、1 つの調査の初期段階では「トピックモデル」によりプロジェクトとして分析できる点にある。また、大雑把な動向を確認して継続的にウォッチしCPD-TM を導入していただいているお客様にていくべきプロジェクトの選定を行い、それらは分析結果のプロジェクトをご契約の環境にの中から厳選された少数のプロジェクトに対直接納品するため、調査が終了した後も母集団しては「ナイーブベイズ法」により教師データの特許データを常に最新の状態にしてグルーを与え中長期的な視点で分類精度を上げていピング分析などを継続的に使用していただけくなどの使い分けが想定される。

る点にある。

分析のまとめ参考文献

このように、CPD-TM に新たに実装された

１．“その"技術開発"本当にそのまま続けます

分析手法によって、分析対象の特徴や課題をよか？” 日刊工業新聞社

り視覚的に整理することができるようになっ

２．“知的財産イノベーション研究の展望” 白ている。この分析結果から得られた新たな着眼

桃書房

点は、例えば、競合他社の技術動向の把握、自３． “テキストマイニングによる解析サービス

社技術の強み・弱みの評価、R&D テーマの選「TRUE TELLER パテントポートフォリオ」

定時の新たな気づきとして、活用することが期の 特 徴 ”,

待できる。

pp.243-246（2016）

また、本論では紹介しなかったが、CPD-TM(2011)(2014)

情 報 の 科 学 と 技 術 , Vol.66 No.5,

４．
「TRUE TELLER パテントポートフォリオ

は新機能が追加されただけではなく、解析エンの活用事例

ジンを刷新することにより、プロジェクトの処例～」NRI-CP 通信 2017 Vol.1

理パフォーマンス、データ処理の応答性、アウ(https://ww.patent.ne.jp/company/letter/NRI

トプットの視認性、インタフェース円滑化など

CP_LTR_2017-01.pdf)～光学機器をテーマとした分析も同時に改善がされているので、そちらもご期待いただきたい。
以上©NRI Cyber Patent, Ltd.

All rights reserved.

5