論文と特許を対象にした技術動向分析

第 7 回、第 8 回 NTCIR ワークショップ特許マイニングタスク
難波

広島市立大学大学院情報科学研究科准教授
PROFILE英嗣

1996 年東京理科大学理工学部電気工学科卒業。2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。同年、日本学術振興会特別研究員。2002 年東京工業大学精密工学研究所助手。同年、広島市立大学情報科学部講師。2010 年
4 月広島市立大学大学院情報科学研究科准教授、現在に至る。博士 ( 情報科学 )。言語処理学会、情報処理学会、人工知能学会、ACL、ACM 各会員。

nanba@hiroshima-cu.ac.jp

東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授

082-830-1584

藤井敦

1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学大学院准教授等を経て、2009 年より東京工業大学大学
院情報理工学研究科准教授。自然言語処理、情報検索、Web マイニングの研究に従事。2009 年度より特許版産業日本語委員会委員。
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株式会社日立製作所 中央研究所
東京工業大学精密工学研究所客員教授●●●●●●●●●●●●●●●●●●

岩山真1992 年 ( 株 ) 日立製作所入社。文書検索、自然言語処理の研究に従事。
2009 年度より特許版産業日本語委員会委員。
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東京工業大学総合プロジェクト支援センター特任准教授●●●●●●●●●●●●●●●●●●

橋本泰一

1997 年 東京工業大学工学部情報工学科卒業。2002 年 同大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。同年 同大学同研究科 助手。2006 年 同大学統合研究院 特任准教授。現在、自然言語処理、情報検索、テキストマイニングに関する研究に従事。情報処理学会、言語処理学会、科学技術社会論学会、研究・技術計画学会各会員。博士（工学）。2010 年度特許版
産業日本語委員会委員。
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1 はじめにが増えており、2010 年 5 月に政府の知的財産戦略本

本稿では、特許や論文などの技術文献を対象に、あるき続き、大学研究における特許情報の重要性が謳われて分野でどのような研究や技術開発が行われているかを分

188●●●●●●●●●●●●●●●●●●

部が発表した「知的財産推進計画 2010」においても、
推 進 計 画 2006、2007、2008 お よ び 2009 に 引いる。

析する技術について、国立情報学研究所 (NII) が主催す特許と論文を検索するのは、大学研究者に限った話でる第 7 回および第 8 回 NTCIR ワークショップにおいはない。例えば、特許庁の審査官は出願された技術が特て、筆者らが行った特許と論文を対象とした情報処理の許権の取得に該当するかどうか判断するために、過去にためのテストコレクションの構築研究 [2, 3] について同様の特許が出願されたり論文が発表されたりしていな述べる。

いか調査する。これは一般に先行技術調査と呼ばれてい近年、大学研究者自身が関連論文だけでなく関連特許る。この他に、サーチャーと呼ばれる専門の担当者が審について情報を検索したり、特許を出願したりする機会

査官による審査を経た出願技術を再調査し、競合する他

25th ANNIVERSARY無効資料調査でも、論文と特許が検索対象となる。

学術論文分類サブタスク
このサブタスクでは論文抄録に、特許分類体系のひ と つ で あ る 国 際 特 許 分 類 (International Patentや動向分析など、さまざまな目的に利用可能な言語処理Classification: IPC) のコードを自動的に付与する。

技術の開発を最終目標とし、そのための第一歩として筆IPC は、特許文献の技術内容によって上から順に「セ者らが位置づけているのが、特許マイニングタスクであクション」、「クラス」、「サブクラス」、「メイングる。

ループ」、「サブグループ」の 5 階層から構成・分類されており、国際特許分類第 6 版ではサブグループの2特許マイニングタスクの概要

レベルで約 50,000 ) の IPC コードが存在する。本サブタスクでは、最下層の「サブグループ」レベルの IPCコードを論文抄録に付与することを目的とする。図 2

特許マイニングタスクの最終目標は、ある分野の特許は日本語論文の例である。ここで、<TOPIC-ID> は論と論文から、図 1 に示すような技術動向マップを自動文の ID を、<TITLE> と <ABSTRACT> は論文表題的に作成することである。図は、論文と特許を、「要素と概要を、それぞれ示している。タスクの参加者は、図技術」と「効果」という観点から分類し、技術動向マッ2 のような入力が与えられると、対応する IPC コード

プとしてまとめたもので、このような技術動向マップをを自動的に出力するシステムを構築することが求められ自動生成するツールは、1 章で述べた先行技術調査や無る。

効資料調査の支援ツールとして利用できる。
効果 1
要素技術 1[ 論文 A][ 特許 X]

要素技術 2[ 論文 C]

要素技術 3効果 2効果 3[ 論文 B]<TOPIC><TOPIC-ID>312</TOPIC-ID><TITLE> 二 値 画 像 用 高 速 符 号 化 / 復 号 LSI</TITLE><ABSTRACT> 二値画像データを高速で符号化 ,[ 特許 Y][ 特許 Z][ 特許 W]

図 1 特定分野の特許と論文から生成される技術動向マップの例

このようなマップを自動的に生成するためには、以下復号する LSI を開発した．参照ラインデータ上に「基準色変化点」を探すのと並行して，それを参照するランのイメージデータを生成する方式により，復号性能を向上させた．また，符号化時と復号時共の 2 つの手順が必要となる。に同じ方向にデータが流れるパイプライン構成と●( 手順 1) ある分野の特許と論文を網羅的に収集すし，さらに主な回路は共通化する構成によって回路る。

を簡略化した．</ABSTRACT>( 手順 2) 手順 1 で収集された特許と論文から要素</TOPIC>●

技術と効果の対を抽出し、技術動向マップとしてまとめる。

図2

学術論文分類サブタスクの入力例

これらの 2 つの手順について、特許マイニングタス
クでは、以下の 2 つのサブタスクを設定している。
●

学術論文分類サブタスク●

技術動向マップ作成サブタスク
以下、これらのサブタスクの概要を述べる。

1）NICIR-7 特許マイニングタスクでは、これらのうち、学術分野とは関連性の低い分野を除外した 30,885 の IPC コードを対象とした。

YEAR BOOK 2O1O 189３

検索の高効率化と精度向上

こうした状況を鑑み、特許と論文を対象にした検索寄稿集者の権利を無効化するために民間企業の社内で行われる

技術動向マップ作成サブタスクが抽出できれば、図 1 に示すような技術動向マップのこ の サ ブ タ ス ク は、 要 素 技 術 と そ の 効 果 を 示す表自動作成が実現可能になると考えられる。

現を、特許や論文から自動的に抽出することを目的と す る。 例 え ば「PM 磁 束 制 御 用 コ イ ル を 設 け て 閉

PM 磁 束 制 御 用 コ イ ル を 設 け て

ループフィードバック制御を施すため、電力損失を最<TECHNOLOGY> 閉 ル ー プ フ ィ ー ド バ ッ小化できる。」という文が入力されると、図 3 に示

ク 制 御 </TECHNOLOGY> を 施 す た め，す よ う に、 要 素 技 術 と 効 果 を 示 す 個 所 に、 そ れぞれ<EFFECT><ATTRIBUTE> 電力損失 </“TECHNOLOGY”および“EFFECT”タグを自動的

ATTRIBUTE> を <VALUE> 最小化 </に付与する。ここで、“EFFECT”タグの中には、さらVALUE></EFFECT> できる．に“ATTRIBUTE”と“VALUE”という 2 種類のタグが付与されている。技術の効果に関する表現は多様であり、そのすべてを処理対象とするのは、現在の言語処理を 設 け て

図3

技術動向マップ作成サブタスクに用いるデータの一例(VALUE タグ内が文字列の場合 )る企業にとって、参入する余地があるかどうかの判技術では非常に困難である。このため、例えば、「処理なお、このサブタスクでは、図 4 のように VALUE タ断材料として利用するという目的であれば、図5の速度 (ATTRIBUTE)が向上する (VALUE)」や「ノイズグが付与される表現が数値となるものも対象としている。
ドバック制御(ATTRIBUTE) が減少する (VALUE)」のように、技術，ようなグラフは十分に有用である。なお、関連した

ため力研究に村田ら[1]のものがある。
自然言語
損 の対で表現できるもののみを対象とする。近年の自然言失用 い村田らは、た 手 法 で は，<EFFECT><VALUE>0.935

最小の効果が「属性 (ATTRIBUTE)」と「属性値 (VALUE)」<TECHNOLOGY>CRF</TECHNOLOGY> を語処理分野では、テキスト中に出現する属性と属性値の</VALUE>の <ATTRIBUTE>
処理分野の論文概要から、「精度表現」、「主要な分野」、 精化

対の抽出が活発に研究されており、技術の蓄積が急速に

ATTRIBUTE></EFFECT> が得られた．

「言語名(その研究が対象としている言語)」、「組進みつつある。特許や論文中の属性と属性値の対で表現可能な技術の効果に関する表現の抽出も、このような既織・人名」を、情報抽出技術を用いて抽出し、表と図 4 技術動向マップ作成サブタスクに用いるデータの一例存の技術の利用が期待できる。こうして、ある分野の論に用いるデーして出力している。
文と特許から、図 3 に示すような要素技術と効果の対場合)(VALUE タグ内が数値の場合 )ように VALUEものも対象とし

OLOGY> を 用

ALUE>0.935>

度 </精度られた．に用いるデー合)機械翻訳」など

図 5 技術動向マップ作成サブタスクの出力例 ( 解析精度の推移 )図 5 技術動向マップ作成サブタスクの出力例 (解析精度の推移)

3. システムの動作例

示すような精度190
25th ANNIVERSARY
2 章で述べたテストコレクションを用いた評価結寄稿集

もし、例えば「形態素解析」や「機械翻訳」などの特3 システムの動作例

定分野の論文や特許から図4 に示すような精度値が抽ることで、その文献の書誌情報がポップアップウィ出できれば、精度値を縦軸に、論文の著作年や特許の出ンドウ内に表示される。

願年を横軸にとることにより、精度値の時間的な推移を2 章で述べたテストコレクションを用いた評価結果の３

る用語をユーザがクリックすることで、その要素技関する複数の論文から、実際に精度値を人手で抽出し、は、このテストコレクションを用いて著者らが作成したグラフにまとめたものである。このグラフから、形態素システムの動作例について説明する。
術が他にどのような分野で利用されているのかを、解析分野では、1994 年頃から精度が 95% 以上に達図 6 は、「音声認識」という用語をシステムに入力しており、この分野の技術が成熟しつつあるということした時の解析結果を示している。図 6 において、左側年代順に一覧表示することができる。図 7 は、図 6中の「HMM」をクリックした結果を示している。
がわかる。ここで、2000
年に精度が若干低下していに「音声認識」の要素技術が列挙され、各技術の右側にるが、これは評価に用いるデータが異なるためである。
その用語が使われている年が示される。例えば図 6 中
学術界では 1990 年代前半に画像認識(地名認識)の本来ならば、評価用データや実験条件が違えば、評価値にある要素技術「HMM」の場合、この用語を要素技術の直接的な比較はできないが、この分野への新規参入をに用いた文献が 1999 年に発表されていることを示し分野で使われていた技術が 1990 年代後半に入ると動画像認識(ジェスチャ認識)の分野でも利用されて検討している企業にとって、参入する余地があるかどうている。これらは図中で「●」として表示されており、検索の高効率化と精度向上

また、図 6 において要素技術として提示されてい示すグラフが描画できる。図 5 は、「形態素解析」に詳細については、文献 [2, 3] を参照されたい。本章でかの判断材料として利用するという目的であれば、図5
ユーザが●上にカーソルを重ねることで、その文献の書いることが一覧表示される。
図 7 「HMM」をのようなグラフは十分に有用である。なお、関連した研誌情報がポップアップウィンドウ内に表示される。

さらに、各要素技術の効果に関する情報が、各図究に村田ら [1] のものがある。村田らは、自然言語処理各分野における効また、図 6 において要素技術として提示されているの右端に表示される。図 6 では、「音声認識」の分野
分野の論文概要から、「精度表現」、「主要な分野」、用語をユーザがクリックすることで、その要素技術が他なお、ここで紹介「言語名 ( その研究が対象としている言語)」、「組織・にどのような分野で利用されているのかを、年代順に一で「モーラ情報」の技術から「精度が向上」すると効果を出力してい覧表示することができる。図 7 は、図 6 中の「HMM」いう効果があることが分かる。
また、図 7 では、様々をクリックした結果を示している。学術界では
図 19901 のような出力な分野においてある要素技術にどのような効果があ
年代前半に画像認識 ( 地名認識 ) の分野で使われていたから抽出された要るのか一覧できる。
する必要がある。

人名」を、情報抽出技術を用いて抽出し、表として出力している。に要素技術としてシン」は“SVM”表記されることが「精度が向上」と容であると思われ動的に行うまでにな処理を行う研究

4. おわりに

本稿では、第 7
図6「音声認識」で使われる要素技術と効果の一覧表示

図 6 「音声認識」で使われる要素技術と効果の一
覧表示ョップ特許マイニ

スクのテストコレたシステムを紹介

参考文献

191
[1] 村田真樹，SaYEAR BOOK 2O1O

がポップアップウィとして提示されていことで、その要素技されているのかを、る。図 7 は、図 6果を示している。

像認識(地名認識)の年代後半に入ると分野でも利用されて
図 7 7「HMM」を要素技術として用いている分野と各分野における効果の一覧表示
図「HMM」を要素技術として用いている分野と関する情報が、各図各分野における効果の一覧表示

技術が 1990 年代後半に入ると動画像認識 ( ジェスチャ「音声認識」の分野
なお、ここで紹介したシステムは、要素技術とその認識 ) の分野でも利用されていることが一覧表示されおわりに精度が向上」するとる。
効果を出力しているが、図 1 とは少し異なっている。
た、図 7 では、様々
さらに、各要素技術の効果に関する情報が、各図の右
本稿では、第 7 回および第 8 回 NTCIR ワークショッ
図 1 のような出力を行うためには、複数の技術文書端に表示される。図 6 では、「音声認識」の分野で「モープ特許マイニングタスクの概要を述べ、このタスクのテどのような効果があから抽出された要素技術や効果の表記の揺れを同定
ラ情報」の技術から「精度が向上」するという効果があ
ストコレクションを用いて筆者らが開発したシステムを4ることが分かる。また、図7 では、様々な分野において紹介した。
する必要がある。例えば、自然言語処理分野で頻繁ある要素技術にどのような効果があるのか一覧できる。に要素技術として利用される「サポートベクトルマ

なお、ここで紹介したシステムは、要素技術とその効シン」は“SVM”や“SupportVector Machine”と果を出力しているが、図1 とは少し異なっている。図1 のような出力を行うためには、複数の技術文書から抽表記されることがある。また、効果の表現に関して、出された要素技術や効果の表記の揺れを同定する必要が「精度が向上」と「解析精度が改善」はほぼ同一内ある。例えば、自然言語処理分野で頻繁に要素技術とし容であると思われるが、現状ではその同定処理を自て利用される「サポートベクトルマシン」は“SVM”や“Support Vector動的に行うまでには至っていない。なお、このようMachine”と表記されることがある。また、効果の表現に関して、「精度が向上」と「解な処理を行う研究もすでに一部で始まっている[4]。

析精度が改善」はほぼ同一内容であると思われるが、現

4. おわりに状ではその同定処理を自動的に行うまでには至っていな

本稿では、第 7 回および第 8 回 NTCIR ワークシい。なお、このような処理を行う研究もすでに一部で始まっている [4]。

要素技術と効果の一ョップ特許マイニングタスクの概要を述べ、このタスクのテストコレクションを用いて筆者らが開発したシステムを紹介した。

参考文献
192

[1] 村田真樹，Saeger, S.D.，橋本力，風間淳一，山田一郎，黒田航，馬青，相澤彰子，鳥澤健太郎，25th ANNIVERSARY

寄稿集[ 参考文献 ][1] 村田真樹，Saeger, S.D.，橋本力，風間淳一，山田一郎，黒田航，馬青，相澤彰子，鳥澤健太郎，論３

文データからの重要情報の抽出と可視化，第 23 回

検索の高効率化と精度向上

人工知能学会全国大会，2009．
[2] Nanba, H., Fujii, A., Iwayama, M., andHashimoto, T., Overview of the Patent
Mining Task at the NTCIR-7 Workshop, In
Proceedings of the 7th NTCIR Workshop
Meeting, pp.325-332, 2008.
[3] Nanba, H., Fujii, A., Iwayama, M., andHashimoto, T., Overview of the Patent
Mining Task at the NTCIR-8 Workshop, In
Proceedings of the 8th NTCIR Workshop
Meeting, pp.293-302, 2010.
[4] 西山莉紗，竹内広宜．同じ効果を持つ複数技術を同定するための知識抽出，第 24 回人工知能学会全国大会，2010．

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