〈日本知財学会誌〉Vol. 17 No. 1― 2020 : 4 22-

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究1

山内 勇（明治大学 情報コミュニケーション学部 准教授）
米山茂美 （学習院大学 経済学部 教授）
2

Determinants and Effects of Patent Pledge : An Empirical Study
Isamu Yamauchi

Associate Professor, School of Information and Communication, Meiji University

Shigemi Yoneyama

Professor, Faculty of Economics, Gakushuin University【要旨】 本稿では，「開放特許情報データベース」に特許を登録している企業・大学等を対象としたアンケート調査，及び「IIP パテントデータベース」を用いて，特許開放にかかる実態やその決定要因，及びその効果について，実証的な分析を行った．

分析結果からは，開放特許情報データベースへの登録理由としてはライセンスや譲渡等による収益化が最も多
いこと，しかし登録を通じた外部からの問い合わせやライセンス・譲渡等の成約は極めて限られていることが明らかになった．また，自社にとっての重要性が高い特許は開放されにくく，逆に他社にとっての重要性や汎用性が高い特許は開放されやすいことが見出された．他方で，外部からの問い合わせ件数に対して，特許の重要性はあまり影響を及ぼしておらず，むしろ技術的な汎用性が高いこと，また，事業化の実績があること，学会誌等への掲載実績があることが，強く影響することが分かった．
【キーワード】 特許開放

イノベーション

未利用特許

ライセンス

【Abstract】 This paper empirically analyzes the determinants and the effects of patent pledge, using “IIP Patent
Database” and an original questionnaire survey to the companies and universities that registered their patents in the“Licensable Patent Information Database.” The results show that the most common reason for registration in the OpenPatent Information Database is monetization through licensing and assignment. However, the number of inquiries fromexternal parties and the number of conclusions of contracts for licensing and transfer through registration is very
limited. We also find that the patents with higher importance for the firms are less likely to be released, while patents
that are highly important to other companies and have higher generality are more likely to be released. Regarding theeffects of the patent pledge, measured by the number of inquiries from third party, the generality and the records ofcommercialization and publication in academic journals have a strong positive effect.
【Keywords】 Patent Pledge

1.

Innovation

Unused Patent

Licenseり，それ自体が重要な活動であることは間違いない

はじめにが，そうした知の創造だけではイノベーションとはいえない．イノベーションとは，生み出された知識

イノベーションは知の創造と実現のプロセスである．企業にとって，新技術等の知識を生み出すことは多くの時間とコストを必要とする困難な営みであ4

を製品やサービス等に変換し，市場に導入して初めて成り立つものである．
このようなイノベーションのプロセスにおいてし

ISSN 1349-421X© 2020

IPAJ

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特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

ばしば問題になるのは，生み出された知識が必ずし（Utterback, 1974）．さらに，商業生産が開始されるも有効に活用されず「埋没」するということである

までには平均 19.2 年という調査結果もある（Battelle（米山，1999, 2000 ; 米山・加藤，2002 ; Nagaoka andMemorial Laboratories, 1973）．これだけ長いタイム

Nishimura, 2005 ; 西村，2006 ; Matsuno and Tanaka,

ラグを経たとしても，無事に製品イノベーションに

2011 ; 松野，2018）．少なくとも知の創造から実現たどり着き，商業的な生産につながれば大きな問題

までには多くの年月を要する．たとえば，発明や発にはならないかもしれないが，実際には生み出され見など技術的知識が創出された時点から，実際にそた技術的知識が未利用のまま埋没するということもの知識が製品イノベーションに具現化される時点ま少なくない．

でには 8 年から 15 年の時間的なずれが存在する
図表 1

図表 1 は，日本における 2008〜2017 年までの 10

日本における特許所有件数と利用率
特許権所有件数と利用・未利用の内訳（件）
1,800,000
1,600,000

237,926

241,826
255,781 319,123 251,351

219,400

特許所有件数

1,200,000
1,000,000 217,009
800,000

275,042

未利用

1,400,000

253,637

334,564 348,028

223,485

350,946

415,630

471,041

586,724 615,995
479,029 569,938 529,115

600,000

200,000
0584,994 597,519

2008

2009

755,209 816,825 790,752 776,358 805,519 805,018
681,059 711,773

2010

2011

うち利用件数

2012

2013

2014

うち防衛目的件数

2015

利用400,0002016

2017（年）

15.3

14.5

35.7

37.0

その他

利用率の内訳

（％）
100.0
90.0

19.1

21.2

17.8

16.3

16.2

17.5

15.8

28.0

30.9

32.2

30.5

35.3

54.2

52.8

51.6

52.0

48.9

47.8

49.0

48.4

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017（年）

19.6

70.0

未利用

80.0
29.4

利用率

60.0

29.0

32.6

50.0
40.0

51.5

49.8

2008

2009

20.0

利用

30.0

10.0
0.0

うち利用件数うち防衛目的件数

その他

出典 : 特許庁（2019）『特許行政年次報告書 2019 年度版』p. 48 より作成
5

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020年間の特許所有件数及び特許の利用率を整理したも

企業及び大学・公的試験研究所を対象としたのである．

アンケート調査に基づいて，その登録理由や特許の所有件数は，この 10 年間，約 112 万件か登録している特許の特徴，登録の成果等に関ら 166 万件に増加しているが，その利用率に大きなする実態を明らかにすること

変化は見られない．すなわち，所有特許のうち実際②開放特許 DB に特許の書誌情報・経過情報が統に利用されているのは約 50% に過ぎず，残りは未計分析用に整備されている「IIP パテントデー

利用である．もちろん未利用といっても，他社の製タベース」を接合して，特許の開放・非開放が品・事業活動をブロックするために防衛的に保持しどのような要因によって規定されるのかに関すている特許もある．それらは未利用であっても，企る計量経済学的な分析を行うこと

業にとって意味がある知的資産であり，その割合は③さらに，特許開放の目的や開放される特許の特やや増加している．問題は，そうした防衛的な用途

徴，開放の方法等，どのような条件が開放の効にも利用されていない特許（図中の「その他」）で果を高めるのかを探索することあり，それが全所有特許の 15〜20% 程度を占めている．
いうまでもなく技術を開発するためには多額の研究開発費が必要となる．また，その成果としての技

これら 3 点はいずれも，特許の有効活用のための開放行動やその成果に関するものであるが，これまでの研究では十分に取り上げられてこなかったものである．

術的知識を権利化するための出願費用に加え，取得

本論文の構成は以下の通りである．続く第 2 節でした権利を維持するための費用（しばしば維持年金

は，未利用特許やその活用に関連した既存文献を整と呼ばれる）もばかにならない．このように多額の理 し， 本 研 究 の 位 置 づ け を 示 す． 第 3 節 で は，費用をかけて獲得した知的資産が未利用なまま埋没

INPIT の開放特許 DB に特許を登録している企業及しているというのは，企業にとって機会損失に他なび大学・公的試験研究所を対象としたアンケート調

らない．さらに，こうした技術的知識の埋没は，単査の結果を紹介する．第 4 節では，開放特許 DB とに経済的な損失だけではなく，技術を開発した技術

IIP パテントデータベースより，特許の開放と非開者のモチベーションの低下という問題にもつながり放に影響する要因について考察する．第 5 節は，開かねない．

放の効果に関する分析結果である．第 6 節は結論で企業がこのような未利用の技術的知識をイノベー
ションに結実させていくための一つの方策は，それを外部に開示し，外部からの新たな視点の取り込み

ある．

2.

未利用特許とその活用に関する既存研
究

2.1.

特許の利用・未利用の規定要因

や外部知識・資源との組み合わせを通じてその有効活用を図ることである．特許庁の委託を受け，1997
年から財団法人日本テクノマートが始めた特許流通促進事業では「特許流通データベース」が構築され企業や大学・公的試験研究所等は，研究開発活動

たが，それはまさにそうした未利用特許の登録・公を通じて多くの技術的知識を創造している．そして，開を通じてその利活用を促すものであった．現在でそれらは特許等の知的所有権として権利化され，将は，そのデータベースは，独立行政法人工業所有権

来の組織内外での製品化・事業化に向けて保持・活情報・研修館（INPIT）による「開放特許情報デー用される．しかし，すでに見たように，権利化され，タベース」（以下，開放特許 DB）として運用され保持される特許等のすべてが有効に活用されるわけ

ている．

ではない．

本論文の目的は，上記の背景の下に，次の 3 点を明らかにすることにある．
① INPIT の開放特許 DB に特許を登録している
6

特許の利用や未利用については，これまで多くの研究者が理論的・実証的な研究を蓄積してきた．たとえば，米山（2000）は技術的知識の創造と企業業

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

績との乖離に着目し，技術が未利用なまま埋没するい特許出願，④類似する特許技術が存在する特許も理由を，実用化を意識しない研究開発の推進，事業

また未活用となる可能性が高まることなどを示し

ドメインや事業戦略の変更，研究開発部門と事業部

た．

門とのミス・コミュニケーションという観点から整理している．

このように，これまで特許の利用・未利用について数多くの研究が行われ，どのような特許が未利用実証的な研究としては，Palomeras（2003），西村になりやすいのかに関する貴重な情報や知見が提供（2004, 2006）， 松 野（2018） な ど が 挙 げ ら れ る．

されてきたが，未利用特許について重要なことは，

Palomeras（2003）は，
米国特許庁に登録された化学・

そうした特許を利用可能にして，イノベーションに

医薬分野の特許について，登録特許が未利用特許とつなげていくための開放可能性を検討することであなるかどうかは，①登録特許技術と特許権者である

る．つまり，利用されるか利用されないかではなく，企業の戦略との適合度と負の関係に，②登録特許のどのような特許が開放されやすく，どのような特許

権利範囲及び③登録特許技術の革新度と正の関係にが開放されにくいのかという，特許の開放に関するあることを明らかにした．

要因を明らかにすることである．また，開放された

また，西村（2004）は，国内未利用特許の発生要際の効果についても検討が必要となる．本論文の目

因を産業別に分析し，自動車産業を除く 4 産業（化的であるこれらの点は，これまでの研究では明示的学，機械，精密機械，電機）においては，未利用特には取り上げられておらず，実証研究もほとんど存許となるかどうかは，特許権を持つ企業のリスク回在していない．この点に本論文の独自性がある．

避度と負の関係にあることを示した．さらに，西村（2006）は，日本の国内特許を対象に，日本テクノ

2.2.

オープン・イノベーションとの関係

マートが構築した特許流通データベースに登録され企業や大学等が開発し，未利用のまま保持していている実施実績及び許諾実績がない特許を未利用開る特許を外部に公開してイノベーションに結び付け

放特許，それ以外を利用特許と定義し，特定の特許ていく試みは，近年注目を集めているオープン・イが利用特許となるか未利用開放特許となるかを規定

ノベーションとも密接に関係する．

する要因についての回帰分析を行った．その結果，オープン・イノベーションとは，組織内部と外部①従業員数で見た企業規模，②技術的距離によっての知識・アイデアを有機的に結合させ，価値を創造測定される現有資産との技術的適合性，③出願国数していくプロセスであり（Chesbrough, 2003），そから見た発明の質は未利用特許となる可能性に正にこには外部で生み出された知識・アイデアを内部化

影響を及ぼす一方，④累積請求項数の観点から見たするインバウンド型と，自社が開発した知識・アイ

現有資産との技術的適合性，⑤ IPC ベースのハー

デアを外部化するアウトバウンド型，知識・アイデ

フィンダール・ハーシュマン指数を用いた特許集中

アの内部化と外部化が同時に起こるカップルド型の度による R&D 競争度合いは未利用特許となる可能

3 つ の パ タ ー ン が 存 在 す る（Gassmann and Enkel,

性に負の影響を及ぼすことを明らかにした．

2004）．

松野（2018）は，INPIT による開放特許 DB に登これらのうち，社内に眠る未利用特許を外部に開録されたパナソニック株式会社の 1,000 件のデータ示したり，ライセンス供与ないし譲渡したりするこを対象として，自社実施あるいはライセンスされたとで，組織内外の知識・アイデアを結び付けてイノ利用特許とそれ以外の未利用特許とを区別する要因

ベーションを生み出していくことは，アウトバウンを分析した．結果として，①技術分野の適合性（当ド型オープン・イノベーションの例である．オープ

該特許と同一の技術分野での特許出願が多い状態）

ン・イノベーションに関する研究を振り返ると，そが低く，②社内代理人という社内リソース，すなわの多くは外部から知識・アイデアを取り込むインバ

ち内部資源が活用されていない特許は未活用となる

ウンド型に焦点を当てたものであり，アウトバウン

可能性が高まること，また，③優先権主張を伴わなド型やカップルド型，特にアウトバウンド型に関す
7

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

る研究は限られていた（Mazzola et al., 2012）．しかく，様々な技術分野に属する企業や大学等が含まれし，近年，このアウトバウンド型に関連した研究がている．これら企業・大学等による開放特許 DB へ

徐々に増加し，イノベーション成果に重要な影響をの特許登録の目的はどのようなものなのだろうか．

も た ら す こ と が 明 ら か に な っ て い る（ 米 山 他，

Contreras（2015）による特許開放の目的の分類を

2016）．山内他（2017）は，自社の知識を外部に開下敷きにして，日本の企業や大学等の開放特許 DB

示することで，外部の知識・アイデアが流入しやすへの登録の目的を明らかにし，さらにそこに登録さ

くなり，革新的な新製品の投入確率が高まることをれる特許の特徴等の実態をとらえること，それが本見出している．このことは，本研究の目的の一つで研究の狙いの一つでもある3．

ある特許開放の効果を探索していく際の基礎となる．
2.3.

特許開放の様々な目的

3.

アンケート調査の概要

3.1.

調査対象と方法，調査内容

実は，特許の開放それ自体は決して新しい取り組

前節でみたように，特許権等の開放について，我

みではない．1990 年代の初めからコンピュータやが国ではそのためのプラットフォームとして INPIT

ソフトウェアの大手メーカーは，Linux や Andoridが運営する「開放特許 DB」がある．これは，企業などオープンソースのコード開発者に対して，自社や大学・公的試験研究所等が登録した開放特許を検の特許権を主張しないという不行使の誓約をしてい索できるサービスである．

た（Contreras, 2018）．営利企業が特許権を開放す

本稿におけるアンケート調査の対象は，2018 年

る目的としては様々なものが考えられるが，究極的10 月 13 日時点でこの開放特許 DB に少なくとも 1には自身の利益につながっている必要があるだろ

件の特許・実用新案（以下，特許等）を登録していう．この点について，Contreras（2015）は，特許開る 959 組織（企業 740 社，大学・公的試験研究所

放誓約を行う目的を，（A）自社技術を採用する市場

219 機関）であった4．

参加者を増やす（inducement）ため，（B）権利者に

調 査 は，2018 年 10 月 29 日〜12 月 10 日 に か けもメリットのある集団目標を実現する（collectiveて実施した．開放特許 DB より取得したメールアド

action） た め，（C）競 争 当 局 等 の 懸 念 を 解 消 す る

レス宛に，調査の依頼状及び調査票をメール添付の（voluntary restraint）ため，（D）社会問題を解決す形で送付し，回答をお願いした．約 2 週間の回答期

る（philanthropic）ための 4 つに分類している．

間を設け，2 回の督促を行った．結果として，企業（A）は，未成熟な市場において自社技術をいち早

104 社，大学・公的試験研究所 95 機関から回答をく標準化し支配的な地位を確立するためであり，一得た（回収率は，それぞれ 14.1%，43.4%）．

時期のトヨタによる水素ステーション関連特許の開調査内容は，開放特許 DB への特許等の登録理由，

放の目的もこれに近いだろう．
（B）は NPE への特特許等保有件数と開放可能特許等の割合（及びその許の供給の抑制や，不公正な行動をとる第三者に対うち開放特許 DB に登録している特許等の割合），する集団での対抗など，1 社では実現できない目標

開放特許 DB に登録している特許等の特徴，登録特を 実 現 す る 目 的 で あ る．Open Invention Network

許等の権利取得後の期間，過去の試作化・製品化等（OIN）や License on Transfer（LOT）などがこの目の実績や譲渡・ノウハウ提供等の条件，開放特許等的に近いと考えられる．
（C）は競争当局による規制の公開日及び外部対応の体制，開放特許 DB への登や罰則等を事前に避けるという目的である．（D）は録の成果（外部からの問い合わせ件数，成約件数，

社会的責任を考慮することで，自社の社会的評価を事業化件数）から構成されていた．

高めるという目的である．
本論文が分析対象とする INPIT の開放特許 DBには，コンピュータやソフトウェア分野だけではな
8

ここではまず，これら調査内容の項目ごとに，結果の概要を紹介しよう．

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

3.2.

特許開放の理由

ることも多い（33.3%）．

図表 2 は，開放特許 DB に特許等を登録している
3.3.

理由を整理したものである．企業では「ライセンス

開放可能な特許等の割合，開放可能特許等のうち DB に登録している割合

や譲渡等による収益化」を目的としていることが圧倒的に多い（68.0% : 103 社中）．大学等では，「ラ

アンケート調査の回答によれば，回答組織におけイセンスや譲渡等による収益化」が最も多いがる保有特許等の平均値は企業で約 1,678 件，大学等（44.1% : 93 大学中），その他にも，特許等の「新しで 271 件である．図表 3 は，このうち，開放可能ない利用方法やパートナー等の探索」を目的としてい特許等の割合を調査した結果である（各カテゴリに

図表 2

開放特許 DB への登録理由

ライセンスや譲渡等による収益化
6.8

新しい利用方法やパートナー等の探索

33.3

3.9
2.2

外部からのフィードバック

5.8
8.6

社会貢献の一環

3.9
1.1

組織イメージの向上

11.7
10.8

その他
0.0

10.0

20.0

30.0

企業 (N=103)

図表 3

68.0

44.1

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0（%）

大学等 (N=93)

開放可能特許等の割合

0～5%未満
5～10%未満
10～15%未満

開放可能な特許の割合

15～20％未満

40～50%未満

15.5

2.2
3.3

6.2
8.2

2.2
5.2

20～30%未満
30～40%未満

35.1

6.5

10.9

3.1

10.9

2.1

18.5
8.2

50～75%未満

15.2
16.5

75％以上
0.0

5.0

10.0

15.0

企業 (N=97)

20.0

30.4
25.0

30.0

35.0

40.0（%）

大学等 (N=92)9

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

図表 4

開放特許 DB に登録されている割合

0～10%未満
10～20%未満
開放特許に登録されている割合

D
B

9.3

4.3
5.2

20～30%未満
30～40％未満

2.1

8.7

6.5

40～50%未満

4.1

50～60%未満

6.2
4.3

60～70%未満

3.1
5.4

70～80%未満
80～90％未満

48.5

25.0

0.0
1.0

7.6

8.7
8.7
20.6
20.7

90％以上
0.0

10.0

20.0
企業 (N=97)

おける企業・大学の割合を示している）．

30.0

40.0

50.0

60.0（%）

大学等 (N=92)

い特許等（31.7%）が登録されやすいことが分かる．

企業では「0〜5%」が多い（35.1%）が，大学等

すなわち，自社では実施可能性が低いが，他社で実では「75% 以上」が多い（30.4%）．営利性による

施できる可能性の高い特許等が登録されているもの違いから当然ではあるが，大学等は企業に比べて開と推測される．

放可能な特許等の割合が高いことが分かる．

（b） 開放特許 DB に登録されている特許等の過また，図表 4 の通り，開放可能な特許等のうち，去の実績と制限開放特許 DB に登録されている割合は，企業では「0アンケート調査では開放特許 DB に登録されてい〜10% 未満」が 48.5% と大きな割合を占める．特る特許等について，過去の試作化・事業化等の実績

許保有件数が少ない企業が大半と思われるが，「90%

やライセンス・譲渡時の制限等を調査している（各以上」を DB に登録している企業は 2 割以上となっ調査項目について，それぞれの割合を 0%，0% 超ている．

5% 未満，5%〜10% 未満，10%〜15% 未満，15%〜

大学等の場合も「0〜10% 未満」と「90% 以上」が多いが，企業よりは開放特許 DB への登録に積極的であることがうかがえる．

20% 未満，20%〜25% 未満，25%〜30% 未満，30%以上のカテゴリで調査）．
この結果を用いて，サンプルごとに，「特許保有件数×開放可能特許の割合（図表 3）× DB 登録割

3.4.

開放特許 DB に登録している特許等の特徴

合（図表 4）=DB 登録件数」を計算し，それと過去（a） 開放特許 DB 登録の対象になりやすい特許等の実績・移転時の制限等に関する各カテゴリの階級

企業が開放特許 DB に登録している特許等の特徴値（階級の中央値）をかけ合わせることで，各サンを調査した結果が図表 5 である（複数回答）．基本

プルについての該当件数を計算した．この計算結果

的には，事業領域と関係なく（59.4%），成果が得を用い，企業及び大学等それぞれについて「該当件られなかった特許等（35.6%）が登録対象になりや数の平均値／DB 登録件数の平均値」を求めたのがすく，その中でもライセンスや譲渡等の可能性が高

図表 6 である．

10

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

図表 5

開放特許等 DB に登録している特許等の特徴（N=101）
事業領域と関係ない

59.4

競争優位が発揮できそうにない

9.9

思うような成果が得られなかった

35.6

すでに一定の収益が得られた

10.9

大きな投資をして獲得した

10.9

ライセンスや譲渡等の実現可能性が高い

31.7

その他

20.8

0.0

図表 6

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0（%）

DB 登録特許の過去の実績・移転時の制限等
過去に試作化したことがある

52.8

7.9

過去に製品・事業化したことがある
過去にライセンス許諾の実績がある

24.9

3.4
3.4

7.6
9.0

学会誌・雑誌等への掲載実績がある

29.6
26.7
23.2

特許権等の譲渡が可能である

21.1

関連するノウハウ等の提供が可能である

38.4

18.4

技術指導やコンサルティングが可能である

42.8

15.5

図面やマニュアル、サンプル等が開示可能である
10.0

試作品評価が可能である販売ルート等が確保済みである

2.7
0.0

37.7

18.5

10.9
10.0

20.0

企業（DB登録件数の平均値=11.4）

30.0

40.0

50.0

60.0（%）

大学等（DB登録件数の平均値=73.5）

まず DB 登録特許等の過去の実績については，企DB を使っていることが示唆される．大学等では予業では過去に試作化や事業化まで行ったが，ライセ

想通り，試作化や事業化まで行っている特許等を登

ンスには至っていない特許等を登録していることが録することは少ない．

多いことが分かる．もともと事業化を目指して開発

ライセンス・譲渡時の制限について，企業ではを行っていたもののうち，事業化に至らなかった特DB 登 録 特 許 の 中 で 譲 渡 が 可 能 な も の の 割 合 が許等，あるいは，想定する成果が得られなかった特26.7% と相対的に多いが，ノウハウの提供や技術指許等のライセンス可能性を高めるために開放特許

導，図面・サンプルの開示などは大学等と比べて少11

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

ないことが多い．大学等では，学会誌・雑誌等への少なくとも 1 件は問い合わせがあった組織の割合

掲載実績のある特許が多く，また，ノウハウの提供

は，企業で 23%，大学等で 37.1% である．企業のや技術指導，図面・サンプルの開示も可能である割場合，自社で事業化・収益化が難しかった特許等が合が比較的高いことが見て取れる．

登録されているにもかかわらず，開放特許 DB を利用している 4 社に 1 社程度の割合で，外部から何か

3.5.

開放特許 DB 登録による成果

しらのフィードバックがあるという計算になる．た（A） フィードバックの件数

だし，5 年間で一度も問い合わせがなかった企業の図表 7 は，開放特許 DB に登録した特許等につい割合は 77% とかなり高い．

て，過去 5 年間に問い合わせのあった件数をカテゴ（B） 成約件数リで調査した結果である．

図表 8 は，開放特許 DB に登録されている特許等

図表 7

DB 登録特許等についての過去 5 年間の問い合わせ件数

（件）

０
19.0

１～5
6～10

3.0
3.4

11～20

0.0
2.2

21～30

0.0

31～40

0.0
0.0

41～50

1.0
0.0

50～75

0.0
2.2

76～100

0.0
1.1

101以上

0.0
0.0

24.7

3.4

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

企業（N=100）

図表 8

77.0

62.9

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0（%）

大学等（N=89）

過去 5 年間の成約件数

（件）

０

81.2

90.8

7.1
7.1

1～3

4～6 0.0 4.7
7～9

1.0
2.4

10～14 0.0
1.2
15～19 0.0

1.2

20以上
0.0

1.0
2.4

10.0

20.0

30.0

40.0
企業（N=98）

12

50.0

60.0

70.0

大学等（N=85）

80.0

90.0

100.0（%）

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

図表 9

成約時の金額（開放特許 DB 以外の方法でのライセンス・譲渡金額との比較）－30%未満－30～－20%未満

50.0
0.0
8.3

－20～－10%未満
あまり変わらない

29.2

10～20%未満

0.0

20～30%未満

0.0
12.5

30%以上
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0（%）全体 (成約に至った企業・大学等のみ : N=24)

について，
過去 5 年間の成約件数を見たものである．

図表 10

開放特許 DB を利用している企業のうち，5 年間にライセンス・譲渡先での事業化件数

５件以上
0.0%

1 件も成約に至らなかった企業の割合は 90.8%，大３～４件

学等の割合は 81.2% となっている．しかし，この

12.1%

ことは逆に見れば，自社で事業化・収益化が難しい
特許でも，開放特許 DB に登録しておけば，企業に１～２件

ついては約 1 割，大学等では約 2 割の割合でライセ

15.2%

不明
30.3%

ンスに至る道が開かれるということができる．
（C） 成約時の金額
図表 9 は，開放特許 DB を利用して成約に至った

０件
42.4%

企業・大学等（合計 24 組織）について，他の方法でライセンス・譲渡が行われた場合との成約金額の比較を行ったものである．他の方法より 30% 超低

全体 (成約に至った企業・大学等のみ : N=33)

い金額で成約した企業・大学等が全体の半分である．
しかし，他の方法とほぼ変わらないと回答した企業・の回答も 27.3% 存在する．その意味では，開放特大学等が 29.2% であり，12.5% の企業・大学等に至っ許 DB に登録しておくことで，確率は高くないにしては，DB 登録特許の方が他の方法より 30% 以上高ても，開放可能な特許を自社で利用せずにおくよりい金額で成約に至ったと回答している．

は，事業化の可能性が広がり社会に対する貢献度も（D） ライセンス・譲渡先での事業化の状況高くなると言えそうである．

最後に，図表 10 は，開放特許 DB を通じて成約したライセンス先または譲渡先の企業等で，実際に4.

特許データベースを接続した分析 : 開
放の決定要因4.1.

単純な平均値の比較 : 特許単位の分析

過去 5 年間に開放特許等に基づいて事業化が実現した件数を調査したものである．
不明の割合が 30.3% と大きいが，事業化されていない（0 件）と回答した企業・大学等が 42.4% で

ここでは，アンケート調査の結果も活用しつつ，ある．他方で，少なくとも 1 件は事業化に至ったと

より客観的な分析を行うべく，開放特許 DB に登録
13

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

されている開放特許のリスト5 と，特許の書誌情報・を及ぼすという意味で，他社からの注目度の高さ（他

経過情報が統計分析用に整備されている「IIP パテ社にとっての重要度）を表していると考えられる．

ントデータベース」を接続して計量経済学的な分析

また，審査官による引用と出願人による引用には共を行う ．開放特許 DB と IIP パテントデータベース

通する部分があるが，その共通部分は，他社によるを用いることで，回答企業が開放した特許出願と開注目度をより直接的に反映したものと考えられる7．

放しなかった特許出願の特徴を比較することができ

実際，米国においては，被引用件数の高い特許ほど，る．

第三者との訴訟に発展する確率が高いという研究結6

アンケート調査の結果からは，自社の事業領域と

果 も あ る（ 例 え ば，Cotropia and Schwartz, 2018）．

関係ない特許や成果が得られなかった特許，つまり他方で，他社からの注目度が高ければ当然，自社の自社にとっての重要性が低い特許は開放されやす

事業領域確保や他社へのライセンスの可能性等の点

く，また，ライセンスや譲渡等の実現可能性が高いで，自社の事業にとっても重要な発明と言える8．

特許，すなわち他社にとっての有用性が高いと考えしたがって，被引用件数は自社と他社両方にとってられる特許が開放されやすいという仮説が立てられの重要度を表しており，実際にどちらの効果が強くる．

表れるかは実証的な命題となる．

特許の開放，非開放に影響を与える特許の重要度

他に，特許の重要度に関する指標として，技術的については，特許の書誌・経過情報から作成可能でな汎用性も挙げられる（Lerner, 1994 ; Lanjouw and

先行研究でも利用されている指標として，ファミ

Schankerman, 1999 ; 西村，2006）．多くの分野にまリーサイズや被引用件数が挙げられる（岡田・河原，

たがって IPC が付与されているほど汎用的な技術

2000 ; Jaffe et al., 2000 ; 西村，2006 ; 松野，2018）．

であるとみなし，IPC4 桁レベルでの IPC の付与数

なお，本稿における特許の重要度という表現は，特をその代理指標として用いる．汎用性が高い技術はに事業への影響という観点から用いている．

ライセンスや譲渡等を通じて他社でも利用できる可

外国出願のコストは比較的大きく，多くの国に出

能性が高まると考えられる．

願される発明は自社の事業にとって重要性が高いと

図表 11 は，回答企業の開放特許と非開放特許に考えられる（岡田・河原，2000）．また，被引用件

ついて，これらの変数の平均値を単純に比較したも数は多くの研究で特許の価値指標として用いられてのである（2000 年以降の出願に限定して集計を行っ

きている（Jaffe et al., 2000 ; Hall et al., 2000）．ただし，ている）．平均値の差に関する有意性は，すべてのファミリーサイズは出願人が選択した結果を反映し変数において 1% 未満で有意である．また，非開放

た指標であるのに対し，被引用件数は主に第三者の特許の平均値を 1 としたときの開放特許の平均値の選択の結果を反映した指標である点には注意を要す

比率も併せて掲載している．この比率からは，開放る．本稿で用いる被引用件数は，審査官による引用

特許は非開放特許に比べて，ファミリーサイズや被件数であり，他社の特許出願の拒絶理由として用い引用件数が少なく（重要度が低く），IPC の付与数

られた件数を指す．これは，他社の事業活動に影響が多い（より汎用的である）ということが見て取れ

図表 11

開放特許と非開放特許の比較
開放特許（N=12638）

ファミリーサイズ

1.580

<

1.794

***

0.88

被引用件数

1.737

<

1.818

***

0.96

IPC の付与数

3.777

>

3.424

***

1.10

発明者の数

2.877

>

2.772

***

1.04

発明の年齢（月数）

133.7

<

141.6

***

0.94

注:
14

非開放特許
有意性
比率
（N=429851） （平均値の差） （非開放特許を 1）

1% 水準で有意．

＊＊＊

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

うに，非開放特許に比べた開放特許の特徴は，セクる．
自社にとっての重要度が低い発明や，技術の汎用

ションごとに大きく異なる．被引用件数を見てみる性が高い発明の方が，より開放されているというのと，図表 11 では非開放特許の方が平均値が大きかっ

は，アンケート調査と整合的である．ファミリーサ

たものの，セクション別では過半数のセクション（8イズや IPC の付与数と比べて，被引用件数についセクションのうち 5 セクション）で，開放特許の方ての開放特許と非開放特許の比率が小さい（平均値が被引用件数が大きくなっている．

の差が小さい）のは，前述の通り，被引用件数が出したがって，こうした種々の要因の影響を取り除願人と第三者両方にとっての重要度を反映した指標

いたうえで，開放特許の性質を考察する必要がある．

であるためと考えられる．どちらの効果がより強くそこで，以降では，様々な影響をコントロールした

現れるかについては，次節以降の実証分析でより明回帰分析を行うことで，より厳密に，開放特許の決確になる．

定要因や効果について議論していく．

注意が必要なのは，図表 11 のような単純な平均値の比較では，組織ごとの知財戦略や開放戦略・目

4.2.

回帰分析による特許開放の決定要因分析 : 特許
単位の分析

的による違い，技術分野ごとの違い，出願年による違い，組織形態（企業か大学か等）による違いなど，

ここでの回帰分析においては，被説明変数として，様々な影響が含まれてしまう点である．たとえば，

当該特許出願が開放されていれば 1，開放されてい出願件数の大きい一部の大企業が，自社にとって重なければ 0 をとる変数「開放特許ダミー」を用意す

要度の低い特許をより多く開放するようになった場

る（単位を調整するため 100 をかけて % としてい合，特許単位の平均値で比較すると，そうした一部

る）．

の大企業の動向を強く反映してしまう．また，技術

説明変数としては，開放の目的（①収益化，②新分野ごとに開放される特許の割合や性質が異なる場

用途やパートナー等の探索，③フィードバックを通合にも，単純な平均値は強く影響を受ける．

じた研究開発促進，④社会貢献の一環，⑤組織イメー

図表 12 は，技術分野のセクション（IPC の 1 桁目）

ジの向上，⑥その他），ファミリーサイズ，被引用別に，各変数について非開放特許に対する開放特許

件数，IPC の付与数を用いる．また，開放の目的にの平均値の比率を見たものである．図から分かるよ

よって開放する特許の質が異なるかどうかを確認す

図表 12

技術分野別の開放特許の特徴

1.50
1.40
1.30
1.20
1.10
1.00
0.90
0.80
0.70

ファミリー

被引用件数

IPCの

サイズ

発明者の数

付与数

A

B

C

D

発明の
年齢（月数）

E

F

G

H
15

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

るため，目的の変数とファミリーサイズの交差項をル変数として導入している．こうすることにより，導入している．

各技術分野における平均的な特許出願と比べて，開なお，コントロール変数として，当該発明を生み出すための研究開発活動へのインプットである発明

放された特許出願がどのような特徴を持っているかを明らかにすることができる．

者の数，特許出願の古さを表す特許の年齢（出願か分析結果を図表 13 に示す．表中のモデル（1）は交らの経過月数）を用いる．他にも，企業と大学等と差項を入れない結果，（2）から（6）は目的別に交差項を区別するための大学等ダミー，分野別の違いを吸を一つずつ導入した結果である．なお，目的につい収するセクションダミー，トレンドや出願時点に共ては，「⑥その他」を基準としている．また，（7）は通するショックを吸収する出願年ダミーを入れていサンプルを企業に限った場合，（8）はサンプルを大る．

学等に限った場合の結果である．紙面の都合上，発さらに，サンプルに限らず，日本特許庁に出願された発明すべてを対象に，分野（IPC4 桁）ごとのファ明者数と特許の年齢以外のコントロール変数については，係数等の表記を省略している．

ミリーサイズ，被引用件数，IPC の付与数，発明者

まず目的に関する変数の係数を見てみると，いず数，特許の年齢を求め，それらの平均値もコントロー

れの目的についても係数は正で統計的にも有意と

図表 13

特許開放の決定要因（特許単位の分析）
開放特許 DB 登録確率（%）
全体
（1）
①収益化

目的

（3）

（4）

（5）

（6）

6.932***
7.165***
6.932***
6.936***
6.943***
6.930***（51.292） （51.400） （51.286） （51.318） （51.377） （51.279）

企業

大学

（7）

（8）

－0.316*** 18.873***（－3.447） （32.038）②新用途やパートナー等の 11.365*** 11.372*** 11.383*** 11.364*** 11.396*** 11.367***探索（67.926） （67.969） （64.432） （67.921） （68.112） （67.935）

0.744***（6.485）25.492***（35.803）③フィードバックを通じた
6.811***
6.816***
6.811***
研究開発促進（17.959） （17.972） （17.959）

1.779***（9.124）14.992***（5.881）④社会貢献の一環⑤組織イメージの向上

発明の特徴

（2）

4.430***（7.039）6.810***
6.809***（17.960） （17.954）

7.619***
7.617***
7.618***
7.620***
7.196***
7.617***（53.514） （53.507） （53.492） （53.527） （48.972） （53.504）
18.731*** 18.793*** 18.732*** 18.728*** 18.717*** 20.588***－0.107
11.582***（－1.125） （15.993）
6.098***
25.879***（69.588） （69.783） （69.588） （69.579） （69.547） （44.095）（14.176） （30.170）

重要度（ファミリーサイズ） －0.043***（－4.287）

0.026*（1.847）－0.042*** －0.044*** －0.127*** －0.042***（－3.969） （－4.419） （－10.295） （－4.158）－0.001－0.414***（－0.147） （－4.173）

重要度（被引用件数）

0.049***（6.421）0.018*

0.049***（6.426）0.020**

0.048***（6.402）0.019**

0.049***（6.477）0.018*

0.049***（6.424）0.020**

0.023***（6.473）
0.004

0.082
（1.170）0.054（1.856）（2.057）（2.037）（1.877）（2.060）（0.954）（0.829）IPC の付与数

0.049***（6.424）0.020**（2.052）ファミリーサイズ×収益化－0.134***（－6.805）

ファミリーサイズ×新用途やパートナーの探索－0.010（－0.312）ファミリーサイズ×フィー
重要度×目的 ドバック

1.486***（4.740）ファミリーサイズ×社会貢
献

0.238***（11.591）

ファミリーサイズ×組織イ
メージの向上－1.722***（－4.868）

発明者の数－0.470*** －0.469*** －0.469*** －0.469*** －0.465*** －0.470***－0.026*** －3.169***（－38.063）（－38.010）（－38.043）（－38.041）（－37.724）（－38.065） （－4.369） （－35.291）
特許出願の年齢－0.011*－0.011*－0.011*－0.011*－0.011*－0.011*0.000－0.034（－1.725） （－1.753） （－1.726） （－1.711） （－1.780） （－1.729）（0.134） （－0.647）
コントロール
特許保有件数（カテゴリダミー）
分野平均のファミリーサイズ，被引用件数，IPC 付与数，発明者数，特許出願の年齢
大学ダミー（モデル（7）と（8）は除く），セクションダミー，出願年ダミー
Observations
R-squared
t-statistics in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

16397,4620.156

397,462
0.157

397,4620.156

397,462
0.157

397,462
0.157

397,4620.157

354,974
0.004

42,4880.080

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究なっている．すなわち，いずれの目的であれ，開放されやすいということが分かる．すなわち，他社にの目的が明確になっている組織ほど，特許を開放す

よる注目度や他社での実施可能性が高ければ，特許る確率が高いということである（あるいは，特許をを開放するメリットは大きくなると言える．これら

開放する傾向のある組織においては開放の目的が明の結果は，アンケート調査の結果とも整合的である．

確化されやすい，と考えることもできる）．係数の交差項の係数を見ると，開放される発明の質は目大きさからみて，特に開放を組織イメージの向上と的によっても異なることが分かる．収益化を目的と捉えている組織ほど，特許の開放確率が高いことがしている場合や，組織イメージの向上を目的として分かる．近年では，特許権の実施に対するコミュニいる場合，交差項の係数は負であるから，質の高い

ティにおける評価リスクの高まりや，SDGs への対発明はより開放されにくくなる．自社の利益のみを応を迫られていることなどが背景にあるものと推測

追求している組織では，開放はあまり行われなくな

される．

り，開放するとしても価値の低い特許のみを開放す

しかし，
企業と大学等にサンプルを分けた推計（モるようになることが示唆される．

デル（7），（8））では，結果に違いがある．企業にとっ他方で，フィードバックや社会貢献を目的としてては，収益化や社会貢献を目的とした場合の係数はいる場合には，質の高い発明が開放されやすくなる

非常に小さく，ほとんど効果が無いことが分かる（係

ことが見て取れる．したがって，権利者は基本的に数も負となっている）．それは，独占的な利潤を獲は自社にとって価値のある発明を開放するインセン

得しつつ事業を行っていくうえで，不特定多数へのティブは小さいものの，他社の持つ知識が必要な場

権利の開放が，将来的な投資の回収可能性を低下さ合や，コミュニティにおける規範などにより社会的せる恐れのあることを反映している可能性がある．

評価が事業にとって重要となる場合には，比較的重また，組織イメージの向上の効果をコントロールし要度の高い発明を開放するようになると考えられてしまうと，純粋な社会貢献を目的とした開放は行る．

われていないことを示唆する結果である．逆に，大学等にとっては，こうした目的に対しても特許の開放という手段が多く用いられていることが分かる．

5.

特許開放の効果に関する回帰分析 : 組
織単位の分析

発明の特徴に関してみると，ファミリーサイズの係数は負で有意となっている．ファミリーサイズは，続いて，特許開放による効果について分析を行う．

出願人が何カ国に対して外国出願するかを選択した

特許開放の効果をどう測定するかは難しい問題であ

結果としての変数であり，出願人にとっての重要度

るが，ここでは，アンケート調査の結果を用いて，の側面が強い．したがって，自社にとって重要度の開放特許 DB に登録した特許について，過去 5 年間

高い発明は開放されにくいと言える．このことは，に問い合わせがあったかどうかを成果変数として発明のインプットである発明者数や，維持期間の代用いる10．各組織において，開放の目的やそのやり

理指標ともとれる特許出願の年齢の係数が負である

方，開放特許の特徴によって効果が異なるのかを明ことからも読み取れる．他方で，被引用件数は，自らかにすることが，この分析の目的である．

社と他社両方の観点からの重要度を反映した変数で被説明変数は，過去 5 年間に問い合わせがあればあるが，その係数は正で有意となっている．主に自1，なければ 0 をとるダミー変数を用いる11．すな社にとっての重要度を表す変数の係数（ファミリー

わち，フィードバックを得られる確率がどのようなサイズ，発明者数，特許出願の年齢）とは符号が逆要因により高まるかを調べることになる．なお，こになっていることから，この推計では，他社にとっの調査項目については，開放特許 DB に登録経験のての重要度が，被引用件数の効果として強く表れてある組織のみが回答する形になっているため，サンいると考えられる ．また，IPC の付与数の係数はプルもそうした組織に限定されていることに注意を正で有意となっており，汎用性の高い発明ほど開放

要する．

9

17

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

説 明 変 数 と し て は， ま ず， 各 企 業・ 大 学 等 の値に対する，開放特許のファミリーサイズの平均値

2000 年以降の特許出願のうち，開放特許 DB に登の比率を変数として用いている．これにより，各組録している特許出願の割合を用いる．開放に積極的

織の非開放特許と比べた開放特許の特徴が，開放のな組織ほど，フィードバックを得る機会も多いこと

効果をどの程度変えるかを分析することができる．

が予想される．また，他の説明変数として，特許開他に，アンケート調査で取得している変数のうち，放の目的（当該項目を目的としていれば 1，そうで開放の効果に影響しそうな項目，「学会誌・雑誌等なければ 0 をとる変数）や，開放特許の特徴としてへの掲載実績があるか否か」，「過去に製品・事業化

発明の重要度や汎用性（ファミリーサイズ，被引用したことがあるか否か」，「関連するノウハウ等の提件数，IPC 付与数それぞれの平均値）を用いる．な供が可能であるか否か」をダミー変数として利用すお，特許単位の変数については，各組織における，

る．特に，事業化の実績は，事業化に伴う不確実性

開放特許と非開放特許それぞれについて平均値を求やリスクを減らすことで，開放の成果に大きく影響

め，その比率をとったものを説明変数として利用すすると予想される．

る．たとえば，ファミリーサイズについては，各組

コントロール変数としては，各組織における，発織において，非開放特許のファミリーサイズの平均

明者の数（比率），特許出願の年齢（平均値），累積

図表 14

特許開放によるフィードバック効果
フィードバック
全体

開放

目的

開放特許の件数（比率）

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

1.470*(1.840)4.807***(2.996)0.528(0.564)

1.377*(1.693)

1.493*(1.845)0.141(0.063)0.921(0.622)

0.019

0.551

0.115

0.046

0.017

－0.7071.843*(1.028)－0.707(0.230)－1.306*(0.093)－0.253(0.034)－0.315(－0.710)②新用途やパートナー等の探索(0.038)－0.313(1.677)
1.587③フィードバックを通じた研究開発促進(－0.546)－(－1.134)－(－1.703)－(－0.438)－(－0.549)－－0.161(－0.214)－0.486(－0.603)－0.091(－0.120)－1.721(－1.278)－0.163(－0.218)⑤組織イメージの向上ファミリーサイズ（比率）
被引用件数（比率）
IPC の付与数（比率）
学会誌等への掲載実績
事業化の実績
ノウハウの提供可能－0.056

0.699

0.692

0.688

－0.517(－0.061)(0.792)(0.790)(0.578)(－0.334)－0.079

0.004

0.057

－0.066－0.074－0.664－3.138**(－0.183)(0.008)(0.127)(－0.150)(－0.170)(－0.747)(－2.119)－0.043(－0.538)
0.936**－0.080(－0.880)
1.233**－0.080(－0.846)
0.990**－0.053(－0.654)
1.231**－0.044(－0.547)
0.933**－0.387*(－1.695)
4.084***

0.050(0.348)0.556(1.984)(2.389)(2.003)(2.333)(1.973)(2.659)(0.638)0.114**(2.278)0.086*(1.791)－0.047(－0.972)

0.117**(2.274)0.112**(2.144)－0.052(－1.029)0.122**(2.370)0.080(1.568)－0.045(－0.898)

0.103**(2.016)0.101**(2.026)－0.045(－0.908)

0.113**(2.250)0.084*(1.726)－0.047(－0.968)0.304**(2.216)
0.281**(2.034)－0.186*(－1.733)

0.077(0.783)0.139(1.583)0.106(1.126)62
0.017461
0.0178－4.646***(－2.582)
5.581**(2.124)開放特許×社会貢献

8.535*(1.683)

開放特許×組織イメージの向上－0.543(－0.168)

発明者の数（比率），特許の年齢（平均），累積特許出願件数，担当者の有無，出願年（平均），大学ダミー，定数項
Observations
F-testz-statistics in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

18(1.479)－3.209*(1.884)0.548

開放特許×新用途やパートナーの探索

コントロール－(0.636)

開放特許×収益化

開放×目的

大学

(2)

①収益化

④社会貢献の一環

開放特許の特徴

企業

(1)

130
0.08381300.01491300.01991300.0475130
0.111

特許開放の実態と決定要因及びその効果に関する実証研究

特許出願件数，担当窓口あるいは担当者が設置され

わち，発明の重要度よりは，他社にとっての利用しているかどうかのダミー変数，出願年の平均値，大やすさの方が，開放の効果には重要であると言える．

学ダミーを用いる．

また，開放特許の特徴については，学会誌等へのプロビット・モデルによる推計結果を図表 14 に掲載実績がある場合や，事業化の実績がある場合ほ示す．目的や開放特許の特徴に関する基本的な推定

どフィードバックが得られやすいことも確認でき結果をモデル（1）として，開放特許の割合と目的のる．これは，企業か大学等かをコントロールしても交差項を代替的に入れた結果をモデル
（2）から
（4）

成立する結果であり，企業における基礎研究の重要として示している．まず，開放特許の割合の係数は性や科学的知見の積極的な公開の重要性を示唆して正で有意となっており，各組織において開放される

いる．事業化の実績については，事業化の道筋が立っ

特許が増えれば，当然，フィードバックを得る機会ているほど，ライセンスや譲渡に結び付きやすいこも増えることが分かる．

とを表していると考えられる．

目的について見てみると，全体としてフィードバックが得られる確率に有意な違いはほとんどない

6.

結論と言える ．すなわち，開放にあたっての目的意識
12の違いのみでは，フィードバックは増えない．しか

本稿では，開放特許の決定要因とその効果についし，開放特許の割合と目的の交差項については有意て，独自のアンケート調査と開放特許 DB，IIP パな違いが見て取れる．収益化を目的とした場合にはテントデータベースを接続し，実証的な分析を行っ

開放特許を増やすことの効果が弱まり，逆に，パーた．自社に埋没する技術を外部に開放することで，トナーの探索や社会貢献を目的とした場合には開放

外部の知識と組み合わせて，新たな活用法を見出しの効果は強まることが分かる．つまり，特許の開放ていくことは，投下したリソースを回収しイノベー

によってフィードバックを増やす効果は，目的意識

ションの効率を高めることに寄与することが期待さによって大きく異なるということである．

れる．権利化により技術を囲い込むのではなく，新開放特許の特徴については，IPC の付与数の係数

たな社会的価値を共創していくために，特許権の不のみが統計的に有意となっている．ここでのサンプ実施誓約（pledge）を行う企業が増えてきているこルは，特許を開放している企業・大学等に限られてとからも，こうした考え方の重要性がうかがえる．

いるため，図表 13 で分析された通り，対象となるアンケート調査の結果からは，企業・大学等が特開放特許は，非開放特許に比べて，自社にとっての許を開放する目的としては，ライセンスや譲渡等に重要度が低く，技術の汎用性が高く，他社にとってよる収益化が多いことが分かった．その際，自社のの重要度の高いものに偏っているはずである．特に，事業領域と関係がなく，成果が得られなかった特許

他社にとっての重要度が高い開放特許にサンプルがが開放の対象になりやすいことも明らかとなった．

偏ると，その変動は相対的に小さくなるため，被引

すなわち，自社にとっての重要度が低い技術ほど開用件数はむしろ，変動の大きい自社にとっての重要放されやすいと言える．にもかかわらず，開放特許度を強く表す指標になる．実際，被引用件数の係数

DB に登録した特許については，少なくとも 1 件はを見てみると，有意ではないが，ファミリーサイズ

問い合わせがあった企業の割合は 23% にのぼり，と同じ符号（負）となっている．いずれにしても，また，約 1 割の企業についてはライセンスに至って開放特許の重要度がある程度揃えられたサンプルのいることが確認された．したがって，自社に埋没し中では，開放特許の重要度のさらなる違いは，効果た技術でも，それを開放することで，事業化・収益にほとんど影響しないと言える．他方で，IPC の付化の機会を高められることが示唆される．

与数の係数の符号は正で有意となっており，限定さ続く実証分析では，より客観的な指標も活用しつれたサンプルの中でも，汎用性がさらに高い技術は，つ，どのような特許が開放の対象になりやすく，まフィードバックが得られやすいことが分かる．すな

た，どのような場合にそれがより大きな効果を得ら19

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

れるかについて分析を行った．その結果，ファミリー
サイズで測った自社にとっての重要度が高い発明は開放されにくく，そうした影響をコントロールした
被引用件数が測定する他社にとっての重要度が高い
発明ほど，開放されやすいことが明らかとなった．
また，IPC の付与数で測った技術の汎用性が高い発明も開放の対象になりやすいことが確認された．これらは，アンケート調査の結果を支持する結果となっている．また，開放の目的が明確になっている
組織ほど，特許の開放に積極的であることも分かった．特に，第三者からのフィードバックを得る目的
や社会貢献を目的としている場合には，自社にとって重要度が高い発明も開放されやすい．
さらに，開放特許を増やせば当然，フィードバッ
クを得る機会が増えることになるが，目的意識の明確さ自体は開放の効果にほとんど影響しないことが確認された．しかし，新用途やパートナーの探索，
社会貢献を目的としている場合には，開放特許を増やすことの効果が強まることも明らかとなった．また，開放特許の重要度もフィードバックの機会にはあまり影響しないが，技術の汎用性の高さは正の効果を持っていることも分かった．発明の重要度よりは他者にとっての利用しやすさの方が，開放の効果
にとって重要であると言える．他にも，開放特許の特徴として，事業化の実績がある場合や，学会誌等への掲載実績がある場合には，フィードバックを得られやすいという関係も見出された．事業化に付随するリスクが低く，かつ，基礎的な発明ほど開放の効果が高いことを反映している可能性がある．
特許権をコストをかけて維持しながらも開放する
ことは，自社に眠る技術でイノベーションを起こし，将来的にそのコストを回収する取り組みと理解できる．実際，企業・大学等で開放されている特許は，主要事業領域との関連が薄く，自社にとっての重要度の低い特許である．しかし，そうしたいわゆる未利用特許でも，開放による効果を高めるためには，
新用途やパートナーの探索という目的を明確にしつつ，汎用性が高い基礎的な特許を開放していくことが有用と考えられる．

20

注

1

本 論 文 に お け る 研 究 は，JSPS 科 研 費 JP16K03882 及 び
JP20K01691）の助成を受けたものである．ここに記して感謝したい．
2 著者順は，五十音順での表記である．
3 特許開放については，山内他（2020）においても計量経済学的分析が行われているが，そこでは 4 つの特許開放事例を扱っているに過ぎない．本稿では，幅広い組織を対象としており，かつ，ア
ンケート調査の結果と開放特許 DB，IIP パテントデータベースを接続することで，開放の目的や開放特許の特徴まで考慮した分析を行っている点が独創的である．
4 この開放特許 DB には，企業や大学等のほかに，個人も登録しているが，本調査では個人は対象としなかった．
5 開放特許 DB に登録されている特許出願のリストは 2020 年 1
月 15 日に Web サイトよりダウンロードした．なお，2020 年
3 月 13 日時点における開放特許 DB の登録者数は 1,648 名（未公開案件登録者 17 名）
である
（内訳は，
企業 : 713 名，
個人 : 709
名，学術研究 : 96 名，大学・TLO : 130 名である）．
6 IIP パテントデータベースに関する詳細な説明は，Goto and Motohashi（2007）及び中村（2020）を参照されたい．
7 審査官による引用と発明者による引用の違いについては，Alcácer
and Gittelman（2006），Alcácer et al.（2009） や 和 田（2012）など先行研究が蓄積されている．中でも，Hegde andSampat（2009）では，審査官引用の方が出願人による引用よりも，他の価値指標との相関が強いことを示している．ただし，Cotropia et al.（2012）では，審査官は出願人が挙げた先行技
術文献を拒絶に使わない傾向があることが示されている．これは，出願人は自分で挙げている文献と当該発明との差別化は明確にして明細書を作成しているためとも考えられる．
8 そのため，審査官引用が多い特許ほど出願人は長く権利を維持す
る（年金を支払い続ける）傾向があることも確認されている（山田，2010）．
9 被引用件数が持つ 2 通りの効果のうち，ファミリーサイズ，発明者数，特許の年齢といった変数の変動により，自社にとっての重要度がコントロールされていると考えることもできる．
10 アンケート調査では成約した件数やその金額についてもカテゴリ
変数で調査をしているが，図表 8 をみて分かるように，成約に至った組織自体が非常に少なく，統計的な分析は難しいため，ここではフィードバック（問い合わせ）の件数のみを成果変数として用いている．
11 アンケート調査では，問い合わせの件数を 10 カテゴリで調査しているが，図表 7 の通り，7 割が 0 件であり，1 ～ 5 件のカテゴ
リが残りの大部分を占めている．
12 ③フィードバックを通じた研究開発促進については，ほぼ被説明
変数を完全に説明で規定しまうためドロップされている．

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付表 1

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図表 13 の記述統計
N

平均値

標準偏差

最小値

最大値

開放特許の割合（%）

397462

2.29

14.95

0.00

100.00①収益化

397462

0.60

0.49

0.00

1.00

②新用途やパートナー等の探索

397462

0.17

0.38

0.00

1.00

③フィードバックを通じた研究開発促進

397462

0.00

0.06

0.00

1.00

④社会貢献の一環

397462

0.19

0.39

0.00

1.00

⑤組織イメージの向上

397462

0.01

0.10

0.00

1.00

重要度（ファミリーサイズ）

397462

1.81

2.23

1.00

157.00

重要度（被引用件数）

397462

1.93

3.19

0.00

118.00

IPC の付与数

397462

3.46

2.58

1.00

81.00

発明者の数

397462

2.79

1.84

1.00

38.00

特許出願の年齢

397462147.03

57.34

20.00

239.00ファミリーサイズ（分野平均）

397462

2.77

1.52

1.00

30.39

被引用件数（分野平均）

397462

1.70

1.06

0.00

9.67

IPC の付与数（分野平均）

397462

3.59

1.52

1.00

15.68

発明者の数（分野平均）

397462

2.40

0.40

1.00

8.00

特許出願の年齢（分野平均）

397462146.92

57.28

17.76

237.00

特許保有件数

39746213369.6

14936.80.045000.021

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.1― 2020

付表 2

図表 14 の記述統計
N

22

平均値

標準偏差

最小値

最大値

フィードバック

130

0.29

0.46

0.00

1.00

開放特許の件数（比率）

130

0.13

0.19

0.00

1.00

①収益化

130

0.65

0.48

0.00

1.00

②新用途やパートナー等の探索

130

0.18

0.39

0.00

1.00

③フィードバックを通じた研究開発促進

130

0.00

0.00

0.00

0.00

④社会貢献の一環

130

0.05

0.23

0.00

1.00

⑤組織イメージの向上

130

0.03

0.17

0.00

1.00

ファミリーサイズ（比率）

130

0.88

0.32

0.16

2.34

被引用件数（比率）

130

2.16

2.46

0.00

20.28

IPC の付与数（比率）

130

1.01

0.32

0.21

2.51

学会誌等への掲載実績

130

3.12

2.85

1.00

8.00

事業化の実績

130

4.23

3.21

1.00

8.00

ノウハウの提供可能

130

5.15

3.26

1.00

8.00

発明者の数（比率）

130

0.90

0.30

0.26

2.34

特許の年齢（平均）130143.17

26.45

69.75

214.22

累積特許出願件数

1302743.49

10094.36

2.00

63241.00

出願年（平均）

130

2006.36

3.46

2000.00

2016.50

担当者の有無

130

1.15

0.75

0.00

2.00