意図どおりの技術マップを作成するための特許自動分類技術―大量の特許を対話的に独自の観点で分ける支援技術―

A Clustering Technique for Creating an Intended Patent Technology Map
─Interactive Clustering Based on Individually Specified Classification for a Large Amount of Patent Data─
株式会社日立製作所 情報・通信システム社

PROFILE

公共システム事業部

佐藤

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

PROFILE

1祐介

2004 年株式会社日立製作所入社。2009 年度まで同社中央研究所にて特許文献を対象とした検索支援、文献重要性評価、半自動分類などマイニング技術の研究に従事。2010 年度より特許情報提供サービス Shareresearch のシステム開発を担当。

岩山真1992 年株式会社日立製作所入社。文書検索、自然言語処理等の研究に従事。また、NTCIR において特許検索用テストコレクションの作成に携わる。2009 年度より特許版産業日本語委員会委員。

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はじめに

技術マップ作成におけるニーズと課題

特許戦略を立てる際は、競合他社の出願特許を調査し、技術マップを作成する際は、比較のための分類基準を各社の強み、弱み技術を明らかにし、自社の現状と比較決める必要がある。IPC など既存の分類体系がそのままする。そのためには、比較したい技術観点で各社の特許使えれば良いが、IPC の分類体系が必ずしも自社の製品を分類整理する必要がある。例えば、表１は、ロボットの特徴を反映しているとは限らない。その場合、独自のに関する各社の特許を技術（目的）で分類した例である。

分類基準で、各社を比較したいというニーズが出てくる。

本稿ではこのような表のことを技術マップと呼ぶ。
表1

技術マップの例

独自の分類基準を作成する方式には、文書集合を与えるだけで、文書を自動分類するものもあるが、結果を見ても、どのような基準で文書が分類されたのかが分からないことも多い。結果として、想定どおりに分類されない場合は、人手で分類することになってしまう。一方で、分類基準を自動的に学習し、学習した分類基準に従ってこの技術マップから、Ａ社はエンターテインメント性文書を自動分類する方式もあるが、学習の際に多数の事向上に注力しているなど、ロボット技術に関する各社の例（明細書と分類結果の対）を正解として与えないと十傾向がわかる。また、自社の注力技術はＣ社と似ている分な分類精度が得られない。

ことも読み取れるため、例えば、新規の技術開発を進め

本稿では、上記２つの方式を組み合わせた対話型の技る、他社と協業し弱点を補う、といった戦略を立てるこ術マップ作成方式を紹介する。本方式により、思いどおともできる。技術マップの作成には人手コストがかかるりの技術マップが低コストで作成できるようになる。

ため、その自動化が強く望まれている。本稿では、技術マップを効率良く作成するための方式を紹介する。

212

寄稿集３3

技術マップ作成の流れ

本稿で提案する技術マップ作成の流れは図１のとおり
図2

データによる分析と評価である。
カテゴリ指定例

分類基準が明確でない場合は、カテゴリの数のみを指定して初期技術マップを作成することもできる（①-2）。いずれの作成方法においても、「クラスタリング」と呼ばれる方式を利用する。各文書に現れる単語の頻度分布に基づいて文書間の類似度を計算し、類似する文書を自動的にまとめる。ただし、全てシステム任せになるため、どのような基準で文書がまとめられたかが分かり
図1

技術マップ作成の流れにくいケースも多い。いずれの場合もカテゴリの名前は人手で入力する。

まず、システムが初期技術マップを自動作成する（①）。

図３は初期技術マップの例である。

その後、作成した技術マップに対して、ユーザがシステ
ムに正解を与えると（②）、システムはその正解に基づいて技術マップを更新する（②′）。必要であれば、更新された技術マップに対して新たな正解をシステムに与えることもできる。この操作を繰り返すことで、次第に求める技術マップに近づいていく。技術マップに新たな特図3作成された初期技術マップの例許を追加する（③）こともできる。
②において、ユーザは一度に全ての正解をシステム3.2

技術マップの修正に与えなくてもよい。一部の正解をシステムに与えるこ

初期技術マップを作成した後は、このマップに対しとで、システムは残りの特許についても学習結果を反映て正解をシステムに与えながら技術マップを更新していさせるため、以前は誤って分類されていた特許が更新後く。正解は以下のいずれかの方法で指定する（②）。に正しく分類される場合もある。つまり、②と②′の繰・正しく分類された特許を指定する。

り返しの中で、ユーザは段階的に効率良く意図した技術・誤って分類された特許の正しい分類先を指定する。

マップを作成することができる。

技術マップの各セルをクリックすると、そのセルに分類されている特許がリストアップされるので、そのリス

3.1

初期技術マップの作成

まずは、初期技術マップを作成する。この技術マップは逐次修正されるため、完璧なものでなくてもよい。
どういった技術観点で分類したいかが既に分かっていト中で上記の２種類の方法のいずれかを選択して実行する。
図４のように、プルダウンメニューから正しい分類先が選択できる。

る場合は、分類基準（カテゴリと呼ぶ）をキーワードや文章で指定する（①-1）（図２参照）。システムは入力された分類基準に基づいて初期技術マップを作成する。

図4

技術マップ更新操作例

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システムは、与えられた正解特許を使い、技術マップを自動的に更新する（②′）。ここでは、「制約付きクラスタリング」という技術を使う。

別の手法で自動分類するしかない。
ところが、精度曲線は正解がわかっていないと描けないため、上記のようなシステムに正解を与える止め時を通常のクラスタリング技術は、クラスタの重心（重心事前に知ることはできない。そのため、我々は、精度曲とは、そのクラスタに属している文書により計算した平線を近似するクラスタ安定度という指標を提案してい均値で、おおよそクラスタの中心に相当する）が安定する［2］。

るまで再分類と重心の更新を繰り返す。一方、制約付き

この提案では、制約付きクラスタリングの内部処理にクラスタリング技術では、与えられた正解情報を常に満おいて、所属先クラスタが変わった文書の総数をクラスたしながら更新を繰り返す。正解を与えることで、クラタ安定度と定義している。グラフ２は、Mobile というスタリングの挙動を制御できる点が特徴である。

テーマでの実験において、以下の２つの関係をプロット

正解の指定（②）とそれに基づく技術マップの修正（②′）というサイクルを繰り返しながら技術マップを更新していく。グラフ１に、システムに与えた正解の総数とクラスタリング精度との関係を示す。ここでは、特許庁が公開している技術分類マップから４テーマを選び、したものである。
・クラスタ安定度（左縦軸）と②の操作において与えた正解文書数（横軸）の関係
・制約付きクラスタリングの精度（右縦軸）と②の操作において与えた正解文書数（横軸）の関係

初期技術マップをカテゴリ数のみとして（①-2）、ラン

これら２つのプロットを見ると、クラスタ安定度と精ダムに５個ずつ正解をシステムに与えながら技術マップ度には関連があることがわかる。この場合の相関係数はを逐次更新していった。

90% である。他のテーマでも相関係数は 85%～92%と高かった。よって、ユーザは、クラスタ安定度の変化を見ることで、正解を与えた効果を予測できる。

グラフ 1

正解文書の割合と分類精度の関係

テーマ毎に精度曲線は異なるが、10～20% 程度の正解をシステムに与えることで精度が大きく向上していることがわかる。最大で（Mobile の場合）、20% の正解をシステムに与えることで 90% の精度が得られた。
しかしながら、クラスタリングを活用した方式では、分類精度が 100% の技術マップを作成することが困難という課題がある。特に、ある程度の数の正解をシステ
ムに与えると、それ以降は与えた正解の分しか精度が向上しない。つまり、制約付きクラスタリングによる精度向上効果が見込めなくなってしまう。グラフ１では、精度向上曲線が直線になっている範囲がそれに相当する。
この状態に達してしまうと、残りは人手で分類するか、214

グラフ 2

クラスタ安定度と精度の関係

寄稿集３

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おわりに

本稿では、技術マップを効率良く作成するための方式

データによる分析と評価を紹介した。ユーザは正解をシステムに与えることで、自分の意図に合った技術マップを作成することができる。また、正解を与える操作とシステムによるクラスタリングを繰り返しながら対話的に技術マップを更新していくため、最終的にシステムに与える正解の数も少量ですむ。更に、クラスタリングの効果が無くなるタイミン
グもわかる。
本方式の一部は、特許情報提供サービス Shareresearch の分析オプションとして提供されている。分析オプションは、技術マップの作成機能（クラスタリング機能）に加え、統計分析機能、被引用分析機能、分析ポータル機能等を提供し、特許分析業務の効率化を総合的にサポートする。

参考文献［1］Sato, Y., Iwayama, M.,“Interactive ConstrainedClustering for Patent Document Set”
, Proceedings of the CIKM 2009 Patent Information
Retrieval Workshop, pp. 17-20, 2009.
［2］佐藤佑介，岩山真，“半教師有りクラスタリングを適用した対話的文書分類技術の提案”，情報処
理 学 会 情 報 学 基 礎 研 究 会，2009-FI-95, No. 7,
2009.

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