機械学習を用いた効率的な特許調査方法
─「人間知能」主導による AI の特許調査への応用─
Effective patent search methods using Machine Learning

花王株式会社

研究開発部門研究戦略・企画部／アジア特許情報研究会

安藤1985 年現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999 年研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）、2009 年知的財産部、2021 年より現職
2011 年よりアジア特許情報研究会所属
2020 年 特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会 各会員

1 はじめに俊幸

ando.t@kao.com

AI の利用を謳う商用の特許調査・分析ツールは 10 シ
ステムを超えている 1）。既に事前情報収集の段階は通り

ガートナーの先進テクノロジのハイプ・サイクル見る

過ぎて実際に導入している会社も相当数存在しているとと「人工知能」は 2018 年には「過度な期待度のピー思われる。ただ上手くいっている会社だけでなく期待通ク期」を越え、2019 年に、『人工知能』は、幻滅期にりの結果が得られず困惑している方々も多いのではない

位置付けられている。ここで「ピーク期とは最も良い状かと思われる。実際にエンドユーザーと話をすると AI態」あるいは「幻滅期は悪い状態」という文字通りの意に過度な期待を抱いている人や、従来の特許調査システ

味ではない。ピーク期は「過度な期待」によって理想とムとの違いに苦労されている人も見受けられる。

現実にギャップがある状態のことである。幻滅期は「冷本 稿 で は 人 工 知 能 と 人 間 知 能（HI：Human

静な判断」を行う時期で、「本物と偽物の区別」が行わ

Intelligence）の役割分担を踏まえて、特に人間知能主

れるのもこの時期とされている。2020 年版では「人導による事前の情報収集、検証実験、トライアル、実務

工知能」関連技術が 11 技術に細分化されている。ハイで活用等の各工程で必要な留意点と実際に自分の手を動

プ・サイクルの 2021 年版を図 1 に示す。新しい AI

かして、試して効果を実感できる特許調査の効率化手法

応用技術が現れている。

を検討した。

先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年

知財分野における AI（人工知能）の2 整理

知財分野における「AI」の性能を客観的に評価するには下記課題があり何をどう評価したらよいか検討対象をまず整理した。
「AI」の性能を客観的に評価するにあたっての課題①学術的にも定まった「AI：人工知能」の定義が無い 2）②ベンダーが提供している AI 利用ツールの「AI」につGartner、「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2021年」を発表
h�ps://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20210824

図1

先進テクノロジーのハイプサイクル 2021 年

いても各社各様であり定まった定義が無い③マーケティング目的で「AI」の定義を拡大解釈したも
のもある

250

最近では知財情報業務への人工知能（AI: Artificial④エ ンドユーザーが「空想の AI」を念頭に極端な汎用

Intelligence）の適用も身近な存在になってきている。

AI（強い AI）のイメージを抱き過大な期待を抱いて

いる「将棋AI」と「特許調査AI」との比較

一言で AI と言っても何をイメージしているかは人により様々である。本稿では便宜的にまず表 1 のように仕分けした。
表1

便宜的に分けた AI の種類

No. AIの種類① 稼働中のAI② 研究中のAI（自然言語処理、特許情報分野を注目）③ 空想のAI（漫画、ＳＦ等）
例：鉄腕アトム、ドラえもん④ 名前だけAI
仮想例：AI審査官、AIサーチャー、AIデータサイエンティスト

将棋AIは既に数年前よりトッププロ棋士を超えている特許調査AIはプロサーチャーと直接対決を行うレベルに達していない

将棋AI

目的：将棋に勝つ（目的は明確）系統

従来型

Deep learning型

製品

水匠

Patentfield

Deskbee5

方式

NNUE系 * ResNet(CNN) ** カーネル法

1次元CNNdlshogi

目的：特許調査支援
特許調査AI 特許調査タスクの定義が困難

Deep learning型

従来型

長所

評価系、探索系
ともに実績が豊富

大局観に優れる
序盤に強い

機能は豊富

汎用性に優れる取り扱いは簡単

課題

性能向上が
頭打ち

終盤で即詰みを見逃す場合がある

分野に依存する
場合がある
要チューニング

結果の再現性が振れる場合がある

NNUE系*：三層のニューラルネット

ResNet**:152層、ILSVCR（画像分類）の2015年の優勝モデル

渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）
https://news.yahoo.co.jp/byline/matsumotohirofumi/20210816-00253492
松本博文将棋ライター

最近はTransformer
以降のモデルに注目

図 2 「将棋 AI」と「特許調査 AI」との比較の従来型の製品として「水匠」、ディープラーニング型とと、出来ないことを理解して、人間知能で行うべきこの製品として「dlshogi」を示した。8 月 15 日に水匠と人工知能（機械）に行わせることを見極める必要があ対 dlshogi の計 3 局の対局が行われ、dlshogi の 2 勝る。種々の検討を行うにあたり漠然と「AI」を対象とし1 敗としたようである。プロ棋士が将棋 AI を利用するても焦点が合い辛いので以降は AI の中心技術である「機ときは将棋そのものに関しては十分に分かっており各種

械学習」を中心に検討する。上位概念順に、AI、機械学の研究用として使用するものと思われる。一般人が将棋

習、ディープラーニングの関係にある。

AI の評価値を見る場合は将棋の勝負の優勢の参考にし「研究中の AI」に関しては自然言語処理、特許情報分たり、AI 推奨の最善手を見つつプロ棋士の勝負の行方

野に影響しそうなものを後述する。「名前だけ AI」は端を楽しむためと思われる。プロ棋士にしても一般人にし的に偽物の AI と呼ぶ専門家もいる。

ても将棋 AI の中身はブラックボックスでも出力は十分に有用である。対して特許調査 AI はどうか？というの

3 特許調査 AI の現状に関する問題提起

が本稿の問題提起であり主題である。
特許調査 AI の従来型として Web 上にマニュアル類

AI 利用の特許調査・分析ツールを既に導入している等の技術情報が広く公開されている Patentfield3）を使会社もベンダーサイドのウェビナーを聴講すると増えて用した。ディープラーニング型の製品としてアイ・ピー・

いるようである。ただ学会発表や筆者が参加しているアファイン社の Deskbee54） を試用させていただいた。

ジア特許情報研究会関連の話を聞いても華々しい成功事

CNN:Convolutional Neural Network（ 畳 み 込 み

例はあまり聞かない。粛々と使いこなしている人はいる

ニューラルネットワーク）は画像認識で使われる手法でようである。

ある。基本的な畳み込みネットワークの構造は入力層―

図 2 に身近な AI の成功事例として「将棋 AI」と「特畳み込み層―全結合層―出力層となっている。畳み込み

許調査 AI」との比較を示す。「将棋 AI」と「特許調査

層では画像の小領域（例 3 × 3 ＝ 9 ピクセル）を用いAI」を比較することで AI の使いこなしに関して参考にてフィルターとして画像の特徴を抽出する。フィルターなる。将棋 AI と特許調査 AI それぞれ従来型とディープを順番にスキャンして画像とフィルターの値を掛け合わ

ラーニング型の製品と簡単な特長、課題を図 2 に示す。

せる。掛け合わせた数値の総和を求め新たな 2 次元デー

将棋 AI は既に数年前よりトッププロ棋士を超えていタを取得する。Deskbee5 の 1 次元 CNN は画像認識る。それに対して残念ながら、特許調査 AI はプロサーに優れた性能を示す CNN を自然言語処理向けに 1 次

チャーと直接対決を行うレベルに達していない。将棋

元で使用するように工夫されたものである。図 3 にカー

AI の目的は将棋に勝つと目的は明確である。それに対ネル法の概念図、図 4 に 1 次元 CNN の概念図を示す。

して特許調査 AI は特許調査自体が何種類かあり、特許調査のタスク自体の定義が明確とは言い難い。将棋 AI

YEAR BOOK 2O21 251

3

特許情報の高度な情報処理技術

知財分野における「稼働中の AI」ツールの出来るこどちらを指向しているかを定性的に示したもので実際の「カーネル法」の概念図
もともと線形分離でないデータを高次元空間に移して線形分離している様子
２次元平面では線形分離（直線で分離）できない。高次元（３次元）空間に写像する
ことで決定境界（面）で線形分離可能

個々の調査ではケースバイケースである。アルゴリズム
は AI 調査ツールの寄与が大きい。ドメインデータは公報データベースの寄与が大きい。
特許調査への人工知能適用時の留意点として人工知能
分野の原理的な難問から実務上の留意点まで簡単に列記する。
（1）シンボルグランディング（記号接地）問題
シンボルグラウンディング問題とは、記号システム内

秋庭 伸也, 杉山 阿聖,寺田 学
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 p68

図3のシンボルがどのようにして実世界の意味と結びつけら

カーネル法の概念図

れるかという問題。記号接地問題とも言う。現在の「AI」「1次元CNN」の概念図

は人間と同じように自然言語を理解しているわけではな
いことに注意する必要がある。
（2）ノーフリーランチ（NFL）定理
最適化問題であらゆる問題に適用できる性能の良い万能のアルゴリズムは無いという意味である。ある特定の問題に焦点を合わせた専用アルゴリズムの方が性能が良Kim, Y. (2014). Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
https://arxiv.org/abs/1408.5882

いということである。現状は汎用の AI（強い AI）は無く、

然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する
http://tkengo.github.io/blog/2016/03/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

特定の問題に強い専用の AI（弱い AI）が多いことと関

図4次元 CNN の概念図係している。この定理の名前の由来は「無料の昼食は無い」というところからきている。酒場の広告で「ドリン4 特許調査への機械学習適応時の留意点
筆者が考える、機械学習の特許調査への応用時の 3要素を図 5 に示す。

ク注文で昼食無料」というのがあったが実際は「ドリン
クに昼食料金が含まれている」ということでハインライ
ンの SF 小説『月は無慈悲な夜の女王』（1966 年）で有名になった格言に由来している。この定理の数学的な意味も重要であるが名前の由来になった格言の意味も実

機械学習の特許調査への応用時の３要素
調査目的

自然言語文書の処理・検索アルゴリズム◎前処理〇先行技術調査
発明の構成要素毎にパッセージ検索（記載箇所）〇無効資料調査（上記同様）〇SDI調査査読/ノイズ（２値分類）で調査効率向上〇技術動向調査・文書分類（自社分類）で調査効率向上・次元圧縮で俯瞰・可視化〇クリアランス調査
網羅性重視が必須のためリスクと調査効率バランス

精度
調査効率

図5

３要素
調査目的
×
アルゴリズム×
ドメインデータ

クレンジング（不要語除去）
分かち書き（形態素解析）◎単語ベクトル化

word2vec
fastText◎文書・文ベクトル化
One hotベクトル（古典的）分散表現ベクトル◎文書類似度（スコア）計算◎文書分類（教師データ有り）
適合判定、査読/ノイズ（２値分類）、調査目的に独自分類（多値分類）
合わせた
アルゴリズムと ◎文書クラスタリング・俯瞰可視化
ドメインデータの選択と最適化を ドメインデータ：調査対象分野のデータ行い◎各国特許公報データベース
学習済モデルを作成・利用する◎分野固有データ再現率
網羅性（漏れ防止）

検索用各種インデックス
・専門用語
・図面
・化学物質名・DNA、アミノ酸配列
・化学構造

機械学習の特許調査への応用時の 3 要素

際の AI 製品の広告やパンフレットを吟味する場合重要である。特に「AI を導入するとなんでも／簡単にできる」という意味のフレーズには要注意である。「なんでもできる＝万能のアルゴリズム」は無い。「簡単にできる＝
無料の昼食」は本当に無料なのか、特に教師あり機械学習において教師データを用意したり、機械学習の出力結果を判定／検証するコストを考慮しているのか要チェッ
クである。
（3）フレーム問題
フレーム問題とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実

252

3 要素を統合して「調査目的に合わせたアルゴリズムに起こりうる問題全てに対処することができないことをとドメインデータの選択と最適化を行い学習済モデルを示すものである。特許調査や学術文献調査等の検索にお作成・利用する」のは人間知能が主導して行うべきと考いてどこまで調査するのか調査範囲を決める外枠と考ええる。調査目的の各調査の矢印の向きは精度と再現率のると理解しやすい。特許調査においては調査目的に応じ

てどこまで調べるか調査範囲を決めておくとフレーム問

先行技術調査の流れと機械学習の留意点

題を回避あるいは軽減できる可能性がある。もう少し具①出願したい明細書から構成要素を分析する 着目点※醜いアヒルの子の定理
明細書を熟読して発明内容を理解し、検索式作成のための構成要素を決定する※シンボルグラウンディング問題

体的には発明を特許出願する前に行う先行技術調査では発明に新規性、進歩性があるか調査するがその発明が属②予備検索の実行

する技術範囲を適切に決めると調査が効率的に行える。
調査対象国により IPC、CPC、FI 等を適切に使い分ける、

海外の場合（IPC,CPC）（4）過学習（汎化性能）
過 学 習（overtraining） と は、 機 械 学 習 に お い て、

要素 要素
A
B

調査範囲の決定： ※フレーム問題

検索式に使用する特許分類、キーワードの抽出
多観点の検索式の検討
スクリーニング過程を詳細に検討し、機械学習を応用した支援方法（ツール）検討④検索実行、スクリーニング
優先順位を決め、効率的にスクリーニングを行う
スクリーニング結果に応じて、検索戦略を再検討
・特許性（新規性、進歩性）判断を謳うAI ※シンボルグラウンディング問題、NFL定理
・人と機械（AI）の役割分担が重要 ← 本研究のスタンス

図6

訓練データに対して学習されているが、未知データ（テ

先行技術調査の流れと機械学習の留意点

図 6 に特許検索競技大会推奨の先行技術調査の流れいない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。

とその右側に機械学習の留意点を示す。理想的には図 6（5）特徴量選択（醜いアヒルの子の定理）の各行程に適合したアルゴリズムの選択及びチューニン

醜いアヒルの子の定理とは、純粋に客観的な立場からグを行い一気通貫に結果が得られることが望ましいが、はどんなものを比較しても同程度に似ているとしか言え商用の特許調査 AI ツールの場合は、内部はブラックボッ

ない、という定理である。特徴量を全て同等に扱っていクスの場合が普通であり各工程別の性能の評価は困難でることにより成立する定理で特徴量選択の重要性を示しある。また全工程を備えている訳ではなく一部工程は人ている。もう少し具体的には醜いアヒルの子（白鳥の雛手に任せているツールも存在する。ツールの出力結果ので灰色）、普通のアヒルの子（黄色）の特徴量（灰色、

評価方法に関しては後述する。

黄色）に着目すれば識別可能だが識別に無関係の特徴量を増やすと区別できなくなる。
上記五つの留意点を踏まえて特許調査のプロセスに適特許調査における基礎的な性能評価

5 指標

合したアルゴリズムを選択して、組み合わせて、実務を特許調査における基本的な検索性能の評価指標として想定した各種データで実験し、チューニングすることに

図 7 に再現率（網羅性）と適合率（精度）の求め方をより、より良い出力（予測結果）を期待できる。

示す。

図 5 の「ドメインデータ：調査対象分野のデータ」
は図では小さな面積しか占めておらず目立たないが特許

特許調査における再現率（網羅性）と適合率（精度：効率）

調査では非常に重要である。いわゆる特許公報データ

正解集合

検索結果

非適合文献（ノイズ）

ベースでありこのデータの内容・品質が特許調査に直接※適合率は検索結果から求められるが再現率は正解集合が分からないと求められないことに注意影響する。例えば収録されていない国の調査はできない。
日本の特許データは日本特許庁より非常に綺麗に整備さ適合率は、検索結果の中に含まれる正解（適合）の割合
検索結果の適合数
再現率は、全正解のうち、検索で捕捉される割合れた状態で提供されるのでデータベースベンダーの違いはあまり感じないが海外のデータに関しては注意深く調べるとかなり差がある。また分野固有のデータを独自に再現率＝Recall検索結果の適合数
4＝ ＝0.577＝

適合率＝
Precision

4
＝0.67
6

正解集合

検索できるようにしているシステムもある。例えば化学構造検索や化学物質名、DNA、アミノ酸配列検索等で適合文献（正解）

検索結果

図7

特許調査における再現率（網羅性）と適合率（精度）ある。この辺を使いこなそうとすると現状では経験を積んだプロのサーチャーや研究者のスキルが必要となる。

適合率（精度）は、検索結果の中に含まれる正解（適合）の割合である。再現率は、全正解のうち、検索で捕捉される割合である。適合率は検索結果から求められる

YEAR BOOK 2O21 253

3

特許情報の高度な情報処理技術

ストデータ）に対しては適合できていない、汎化できて

外枠③検索戦略立案、検索式作成 着目点：※醜いアヒルの子の定理

あるいは併用すると良い。日本特許の場合は FI、F ター
ムを利用すると調査精度を高めることができる。

調査範囲の把握： ※フレーム問題

特許分類（FI、Fターム、IPC）、キーワードの検討

が再現率は正解集合が分からないと求められないことにて重宝している。
クエリ文と類似の順番にスコア付けしてソートするた

注意する必要がある。
特許調査における教師有機械学習の課題を図 8 に示

めに特許調査ツールの内部では様々な「類似度」が使用されている。スコアの名称も類似度ではなくツール固有す。

の命名がされている場合もある。一口に「類似度」と言っ

教師有機械学習を用いた特許調査の課題
検索結果 AIへの入力
教師データ

トレーニング
データ

文書を形態素解析してベクトル化（テンソル化：高次元配列）
トレーニングデータで査読／ノイズを学習

２値分類
テストデータの査読／ノイズ確率を計算
回帰
クラス分類

スコア付け/仕分け AIからの出力先行技術調査/無効資料調査
査読

適合確率の高い文献から順番に査読

ノイズ

語の集合間の類似度を計算する、Jaccard 係数、Dice
係数、Simpson 係数がある。テキストに含まれる単語の重要度を tf-idf を用いて重み付けして計算するコサイ

教師データの準備はどうするの？
テストデータ類似度てもテキストに含まれる単語を用いて計算する時に、単SDI（Selective Dissemination of Information）調査 （新着公報の監視）

SDIを査読特許とノイズ特許に仕分け

ン類似度がある 5）。Word2Vec6） による単語の分散表
現を用いたテキスト間の類似度計算方法が多数提案されている。テキストに含まれる単語の Word2Vec による
単 語 の 分 散 表 現 ベ ク ト ル の 平 均 を 求 め る Ave.-

仕分け／分類性能を知りたい！

W o r d 2 V e c 、 S C D V 7 ）（ s p a r s e c o m p o s i t e

特許調査における教師有機械学習の課題

document vectors）

図8

等

が

あ

る。Paragraph

Vector を実装した Doc2Vec や、SWEM10）という、
8）9）

大きな課題として教師データの準備とクラス分類の性

単純にテキスト中の全単語のベクトルを平均したり、ベ能評価が挙げられる。教師データの準備に関しては別途

クトルの各要素の最大値のみ抽出したりするといった複

具体的事例を基に説明する。教師有機械学習の応用例と数の手法が提案されている。SWEM は非常に高速に動しては SDI 調査（特定分野に関する特許情報を定期的作し、比較的良い結果が得られるのでよく使われている。

に入手して査読特許を抽出する調査）が検討しやすい。

BERT11） を 用 い た テ キ ス ト 間 の 類 似 度 尺 度

混同行列（confusion matrix）は、機械学習の分野

BERTScore12）も提案されている。

においてアルゴリズムの性能を可視化するための特有の筆者も文書単位 13）、文単位 14）の類似度計算を用いた表配置である。図 9 に査読／ノイズの 2 値分類の混同

先行技術調査への応用を検討した。2017 年、2018

行列を示す。

年の Japio YEAR BOOK で紹介している 13）、14）。

文書分類結果の性能評価：混同行列
混同行列（ Confusion Matrix） ：クラス分類の結果をまとめた表のこと
AI（機械）の出力結果の評価は「人」の役割予測されたクラス
Posi�ve

実際のクラス

Nega�ve

（査読）

（ノイズ）

Posi�ve

True Posi�ve

False Nega�ve

（査読）

真陽性

偽陰性

False Posi�ve

True Nega�ve

偽陽性

真陰性

Nega�ve（ノイズ）

精度（適合率）の問題
再現率の問題
ノイズが多く非効率、漏れ防止の観点から重要
エンドユーザーから喜ばれない
評価指標

正解

不正解

正解率(Accuracy)=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN) 全予測正答率
適合率(Precision)=TP/(TP+FP) 正予測の正答率
再現率(Recall)=TP/(TP+FN) 正に対する正答率
F値(F-measure)=(2×Precision×Recall)/(Precision+Recall)適合率と再現率の調和平均

図9

文書分類結果の性能評価：混同行列

商用の AI 利用特許調査・分析ツー

6 ルの評価方法

一般化した特許調査システムとその評価方法を図 10に示す。中央の長方形内は特許調査システムの概念図である。一般的に内部はブラックボックスであるが利用しているアルゴリズムをマニュアルやウェビナー等で公開している場合や問い合わせるとある程度教えてくれるベンダーも存在する。検索モデルに関しては「完全一致」のブーリアン型は入力（検索用クエリ）と出力（検索結果）の関係は理解しやすい。何らかの類似度を使用する「 最 良 一 致 」（ 例 え ば 後 述 す る Patentfield の セ マ ン

混同行列を用いて評価指標として正解率（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、

254

ティック検索）の検索モデルではユーザーが検索結果の理由を明示的に理解することは困難である。

F 値（F-measure）を計算できる。筆者は混同行列を

入力に関しては何らかの類似度を用いた検索の場合は集計して上記評価指標を計算する Excel VBA を作成し「発明の特徴を表す文章、あるいは一つ以上のキーワー

ド」をクエリとして入力するのが基本である。入力が教ジェットインクを顔料インク（査読）と染料インク（ノ師データ有りの場合、出力はクラス分類結果である。入イズ）に仕分けする例を紹介する。特定のキーワードに力に対して類似の公報を求める場合の出力はスコア（主着目してラベル（教師データ）付きの母集団を作成するに類似度）による順位付きの文書リストである。クラスことも可能である。特許分類の利用、特定のキーワード

分類の評価方法としては混同行列が用いられる。文書分に着目する、どちらの場合も Excel VBA マクロ作成し類の SDI 調査の実例は後述する。

ておくと便利である。

一般化した特許調査システムとその評価方法
Patentfieldは内部に保持調査力AIは外部連携

特許調査システムの概念図

入力データ・検索用クエリ・教師データ

出力データ
検索対象公報DB

検索エンジン

各種スコア
・順位
・類似度
・クラス分類・ブーリアン検索

検索アルゴ
・全文検索
リズム

・類似（概念）検索

特許公報データ

検討は土地勘のあるインクジェットインク（クラス分類アルゴリズム）
インデクサ

応答
KWインデックス

検索結果

索引抽出

転置ファイル

特許公報DB無しの場合は
特許公報データも必要

特許分類インデックス （文書ベクトル化に相当）

教師データ有りの場合の性能評価用母集団作成方法
・人手で確認済の過去の
実際のSDI・特許分類の利用
・キーワード利用索引の抽出手法
・形態素解析
・ N-Gram

・転置インデックス
・全文検索
・適合性フィードバック
形態素解析
MeCab

専門用語
固有表現
�-idf

FIによるSDI調査検討用母集団

インクジェットインク

2021.03.19

正解公報リスト

C09D11/322

正解公報リストと検索結果を照合
して答え合わせ

C09C11/328
染料
インク
29.9%
7347件
4627件
27.1%
43.0%
顔料
インク

評価方法
・精度
・再現率
・混同行列
・交差検定

TermExtract
専門用語（キーワード）自動抽出Pythonモジュールtermextracth�p://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/pytermextract/

5117件

図 12

母集団１：8 OR 9
7347+4627＝11974件
母集団2：8 OR 9 OR 7 7347+4627+5117＝17091件

FI による SDI 調査検討用母集団

一般化した特許調査システムとその評価方法

図 12 に FI による SDI 調査検討用母集団と関連 FIの件数を示す。使用データベースは Patentfield である。

7 SDI 調査の事例検討

母集団 1 は染料と顔料の重複する公報を含まないシ

SDI 調査への適用を念頭に教師有機械学習検討用のお薦めの母集団作成方法を図 11 にまとめた。

ンプルな母集団である。母集団 2 は重複する公報を含む母集団である。
商 用 の AI 利 用 特 許 調 査 シ ス テ ム と し て は

教師有機械学習検討用のお薦めの母集団作成方法
母集団
作成方法
例

メリット

人手で確認した
過去のSDI実務データ
・特定研究所過去５年分
・特定テーマ20年分

実務に直結

デメリット

社外に論文などで公開しづらい（社内利用では影響無し）

備考

複数評価者で評価した場合や長期にわたって
SDIを継続している場合
等、判定基準を揃える
必要がある

図 11

特定の特許分類を利用

特定のキーワードに着目して作成インクジェットの顔料/染料インク

インクジェットの顔料/染料の類似語を抽出して利用

使える特許分類があれば便利キーワードを使用するので汎用性あり使える特許分類があるとは限らない

キーワードを抽出して辞書化する手間が必要

・特定の特許分類があれば分類付与する
Excelマクロを用意しておくと便利

・KW、類似語等をダウンロード可能なDBあり
・特定のキーワードがあれば分類付与する
Excelマクロを用意しておくと便利

教師有機械学習検討用のお薦めの母集団作成方法

人手で確認した過去の SDI 実務データを利用できると実務に直結して各種ツールや使用方法での想定される性能等をある程度予測できる。ツールの社内への導入検討には向いている。ただ社外に論文等で公開しづらい。
社内のみで利用する分には問題ない。特許分類を利用す

Patentfield（Patentfield ㈱ ）3） と AI 判 定 に よ る ノ
イズ除去を特徴とする Deskbee 5（アイ・ピー・ファ
イン㈱）4）を使用した。
Patentfield には 3 種類の AI 分類予測機能が実装されている。3 種類の AI 分類予測機能の概要を図 13 に示す。

PatentfieldのAI分類予測機能
機能名称

２値分類

多値分類

多ラベル分類概要

関係する／関係しないを「1 or -1」で分類予測

複数のラベルを用意して、最も近いラベルを１つ付与

複数のラベルを用意して、近いラベルを複数付与

テスト
データ
項目名

AI予測ラベル

使用例

・ノイズ除去・教師データとの関連順にソート（ AI予測スコア）

備考

AI予測スコアで関係性の程度を「-1～1」の実数表現

図 13

AI予測ラベル・社内分類（ラベル）付与
・観点（課題/効果等）付与

AI予測ラベル・社内分類（ラベル）複数付与
・観点（課題/効果等）
複数付与

Patentfield の AI 分類予測機能る方法は適切な特許分類があり適度な公報数が利用できると便利な方法である。本稿では FI を利用したインク

YEAR BOOK 2O21 255

3

特許情報の高度な情報処理技術

照会

図 10

FIによるSDI調査検討用母集団■Paten�ieldのAI分類予測機能を使用してSDI調査の効率化検討
AI分類予測機能（２値分類/多値分類/多ラベル分類）
過去のデータを学習して新着公報を査読/ノイズに２値分類■Deskbee5/自作AIと比較検討

2 値分類は教師データを学習し、関係する／関係しないを「1 or -1」で分類予測する。教師データは公報単位で関係するものに 1、関係しないものに -1 を割り振り学習させる。任意の検索集合に対して教師データで学習した、学習済モデルを使用して AI で各公報が関係す
る／関係しないを予測する。テストデータの分類予測された項目名は 3 種類の予測機能全て「AI 予測ラベル」
である。関係性の程度を -1 から 1 の範囲の実数で予測するのが AI 予測スコアである。多値分類、多ラベル分
類はユーザー側で予測させたいラベルとその教師データ
を公報単位で用意する。例えば「顔料」、「染料」、「顔料分散剤」・・・である。多値分類は複数のラベルから最Patentfieldの「顔料」「染料」の学習済み類似語
顔料
染料
1 有機顔料アントラキノン系染料
2 無機顔料
該染
3 着色剤
水溶性染料
4 体質顔料
酸性染料
5 キナクリドン系顔料
直接染料
6 有機着色顔料
アントラキノン染料
7 有機系顔料
塩基性染料
8 顔料分散剤
反応性染料
9 顔料組成物
分散染料
10 カーボンブラツク顔料
着色剤
11 キナクリドン顔料
油溶性染料
12 白色顔料
アゾ系染料
13 無機系顔料
アゾ染料
1 4 染料キサンテン染料
15 カラー顔料
フタロシアニン系染料
16 メタリツク顔料
顔料
17 ピグメント
金属錯塩染料18 ジケトピロロピロール
色染
19 ジケトピロロピロール系顔料 ナフトール染料
20 顔料誘導体
トリアリールメタン染料
21 顔料微粒子
染顔料
22 ピグメントバイオレツト
バツト染料
23 アニリンブラツク
ジアゾ染料
24 着色材硫化染料
25 ブラツク顔料
インジゴ染料26 ジオキサジンバイオレツト
有機顔料
27 無機着色顔料
染着
28 ピグメントイエロ
イエロー染料29 マゼンタ顔料
アゾイツク染料30 染顔料色素

図 15

31 フタロシアニン系顔料
32 顔料含有量
33 ピグメントグリーン
34 モノアゾ顔料
35 銅フタロシアニン顔料
36 アゾ系顔料
37 顔料分散体
38 キナクリドン系
39 ピグメントブル
40 アゾ顔料
41 フタロシアニンブル
42 無機顔料粒子
43 二酸化チタン顔料
44 顔料分散液
45 イソインドリン顔料
46 酸化鉄顔料
47 パール顔料
48 黒色着色剤
49 白色着色剤
50 着色材料
51 隠蔽力52 モノアゾ53 顔料ペースト
54 アルミニウム顔料
55 白色系顔料
56 アルミニウムフレーク
57 フタロシアニングリーン
58 キナクリドン
59 ピグメントレツド
60 水溶性染料

反応染料
ブラツク染料
アジン染料
キサンテン系染料
シアン染料
カチオン性染料
メチン系染料
マゼンタ染料
アニオン染料
無機顔料
媒染染料
アニオン性染料
染着性
トリアリールメタン系染料
蛍光染料
天然染料
フタロシアニン染料
キノフタロン染料
含金
シアニン系染料
ジスアゾ系染料
建染染料
アントラキノン系
カチオン染料
染料組成物
ニトロ系染料
有機系顔料
ジスアゾ染料
アゾ色素
水不溶性染料

Patentfield の「顔料」「染料」の学習済み類似語も近いラベルを一つ予測する。特許公報で例えると公報

図 15 に Patentfield の「顔料」および「染料」のに一つ付与される筆頭 IPC のようなラベルである。多類似キーワード上位 60 を示す。セマンティック検索でラベル分類は公報に対して複数付与される F タームのは類似キーワードを含めて検索している。
黄色のハイライト表示で示したように顔料と染料はおようなラベルである。
AI 分類予測では、教師データで指定された公報から互いに類似キーワードの関係にある。
「着色剤」、「染顔料」

抽出された特徴キーワードと、予測対象公報の特徴キーのような顔料と染料の上位概念のキーワードは顔料インワードを特徴量として、教師データとの類似度を計算す

クと染料インクをクラス分類（仕分け）しようとする場る。AI 予測スコアが高いことは教師データとの特徴量合に誤分類の要因になる。同様に顔料の類似語として「水が近いことを意味する。公報に付与された特許分類

溶性染料」や、染料の類似語として「有機顔料」も誤分（IPC,FI,F ターム）は、分類予測では考慮されない。

類の要因になる。

Patentfield では AI 分類予測の対象特徴量を「対象特徴量選択ボックス」で各種の分類対象の特徴量を選択可能である。代表的な特徴量を図 14 に示す。

Patentfieldによる母集団１のAI分類予測の性能評価
顔料
7347件

PatentfieldのAI分類予測の対象特徴量/審査官フリーワード)

SEC

セマンティック検索(請求の範囲)

SEAC

セマンティック検索(請求の範囲 トップクレーム)

SETC

キーワード系特徴量

コマンド（重み付（BM25）KWベクトル）

名称/要約/請求の範囲/明細書/審査官フリーワード KW
名称/要約/請求の範囲

KWC

請求の範囲 (出願/付与)CL

請求の範囲 トップクレーム (出願/付与)

TCL※Deskbee5の内部処理処理は基本入力テキスト→形態素解析→名詞の固有ID化→１次元CNN →サーチ/ノイズ確率計算→ ２値分類

図 14

Patentfield の AI 分類予測の対象特徴量

セマンティック付記の項目は、単語、文書を機械学習

256

教師データの予測トータル
正解率：0.923
適合率：0.914
再現率：0.930
F値 ：0.922
教師データ 3396件
教師データ割合：32.5%

SE

セマンティック検索(名称/要約/請求の範囲)

対象特徴量：SEC

２値分類

教師データ
に課題あり

セマンティック系特徴量 （分散表現ベクトル） fastText コマンド
セマンティック検索(名称/要約/請求の範囲/明細書

染料
4627件

図 16

テストデータトータル
正解率：0.899
適合率：0.967
再現率：0.901
F値 ：0.933
テストデータ 7050件

Patentfield の AI 分類予測（SEC：母集団 1）

Patentfield による母集団 1 の AI 分類予測（2 値分類）
結果を混同行列を用いて公開年毎に集計し、評価指標として正解率、適合率、再現率、F 値を求めてプロットした結果を図 16 に示す。この AI 分類予測の対象特徴量は図 14 の SEC である。

させた概念をもとにした文書特徴量（分散表現ベクトル）

教師データとしてデジタル化公報以降の公開年である。セマンティック系特徴量では抽出された特徴

1993 年から 2004 年の 3396 件を使用して学習さキーワードの類似キーワードを含めて類似判定を行う。

せ、2005 年以降の公報を SDI の新着公報に見立てて評価した。

ポイントである。

正解率、適合率、再現率のいずれも 0.8 を上回っている。1992 年以前の結果が振るわないのは、公報デー

Deskbee5による母集団１のAI判定の性能評価
顔料
7347件

タに欠損、OCR の誤字、脱字等のデータ自身の問題が

染料
4627件

スクリーニング・AIナビゲーター：境界線y=xあるためで、以降の検討からは、1992 年以前のデー
タは除いた。1997 年頃に AI 分類予測結果が落ち込んれる。図 16 の教師データの割合は 32.5% であり教教師データの予測トータル
正解率：0.9997
適合率：1.000
再現率：0.9994
F値 ：0.9997

師データの量としては十分と考えられる。

教師データ割合：32.5%でいるのは教師データに質的な課題があるためと考えら

染料
4627件

対象特徴量：KWC

２値分類

図 19

Deskbee5 の AI 判定（境界線 y ＝ x：母集団 1）

スクリーニング・AI ナビゲーターの 2 本の分離境界
線を原点を通る y ＝ x の直線にした性能評価結果を図
教師データの予測トータル
正解率：1.000
適合率：1.000
再現率：1.000
F値：1.000
教師データ 3396件
教師データ割合：32.5%

テストデータトータル
正解率：0.896
適合率：0.963
再現率：0.901
F値：0.931
テストデータ 7050件

19 に示す。Deskbee5 は教師データとテストデータ
合計の最大件数が 1 万件なので同じ教師データでテス
トデータを 2005 ～ 2018 年、2019 年～ 2020 年の 2 回に分けて AI 判定を行った。

図 17

Patentfield の AI 分類予測（KWC：母集団 1）

図 17 に「名称 / 要約 / 請求の範囲」のキーワードを
対象特徴量とする分類予測（KWC）の性能評価結果を

図 20 に Deskbee5 の母集団 2 の AI 判定結果（境界線 y ＝ x）を示す。こちらは 3 回に分けて AI 判定を行った。教師データの予測結果は人間に例えるとはぼ丸暗記
して満点に近い予測値になっている。

示す。教師データの予測がすべて 1 であり、過学習が懸念されるがセマンティックの特徴量（SEC）と同程

Deskbee5による母集団２のAI判定の性能評価
顔料
染料
7347件 5117件
4627件

度の性能を示している。

スクリーニング・AIナビゲーター：境界線y=x

Deskbee5のスクリーニング・AIナビゲーター
分離境界線
直線の式：y=x+20
分離境界線
直線の式：y=x-20

教師データの予測トータル
正解率：0.9994
適合率：0.9995
再現率：0.9997
F値 ：0.9996

テストデータトータル
正解率：0.919
適合率：0.941
再現率：0.965
F値 ：0.953

教師データ 5372件

テストデータ 10071件

教師データ割合：34.8%

図 20

Deskbee5 の AI 判定（境界線 y ＝ x：母集団 2）

図 21 に商用の AI 利用特許調査ツールの性能評価ま図 18

Deskbee5 のデフォルト画面とめを示す。

図 18 に母集団 1 の Deskbee5 のスクリーニング・
AI ナビゲーターのデフォルト画面を示す。赤線と青線の 2 本の分離境界線を散布図の状態や予測結果を参考に 2 本の分離境界線を「適切」に設定するのが大切な

YEAR BOOK 2O21 257

3

特許情報の高度な情報処理技術

顔料
7347件

テストデータ 7050件

教師データ 3396件

Patentfieldによる母集団１のAI分類予測の性能評価

テストデータトータル
正解率：0.948
適合率：0.978
再現率：0.954
F値：0.966

商用のAI利用特許調査ツールの性能評価まとめ
検討集合 検討ツール 条件

正解率

適合率

再現率

母集団１ Patentﬁeld 特徴量：SEC

0.899

0.967

0.901

母集団１ Patentﬁeld 特徴量：KWC

0.896

0.963

0.901

母集団１ Deskbee5

境界線y=x

0.948

0.978

0.954

母集団２ Deskbee5

境界線y=x

0.919

0.941

0.965

F値

〇正解率、適合率、再現率、F値、ともに0.85程度は得られそう〇母集団１，２では母集団２の方が0.966
難易度が高く、正解率が振るわない
0.953
0.933

0.931

1

した。文書ベクトル化方法の表の③～⑤が分散表現による文書ベクトルモデルである。word2vec、doc2vec
fastText、のベクトルの次元数（サイズ）は 300、分
かち書きした単語を取り込む Window 幅は 5、取り込

0.95

み最小単語数は 1 とした。doc2vec の取り込みモデルを選択するパラメータ dm ＝ 1 で単語の語順を考慮す

0.9るモデルである。公報文書の分散表現ベクトルのデータ

0.85

ソースとしてはタイトル、要約、請求項とした。各文書

0.8
正解率
Paten�ield-SEC

適合率
Paten�ield-KWC

再現率
Deskbee5母集団１

F値
Deskbee5母集団2

上記商用AIツールを適切に使用することで正解率、適合率、再現率、F値、ともに0.85程度は得られそう

図 21

ベクトルを用いて文書分類精度への影響、次元圧縮による各文書の俯瞰可視化マップも検討した。

商用の AI 利用特許調査ツールの性能評価まとめ

特許調査におけるAIクラス分類の精度評価まとめ

OSSによる文書のベクトル化処理と文書分類の概要
・公報番号（タグ）・タイトル、要約、請求項
・FI、Fターム、MLID、KEYW

SDI特許調査への応用を目的に教師有りクラス分類について機械学習と特許調査の観点から調査の効率化の基礎検討を行った。

特許公報

検証方法
①答えが分かっている過去分の公報を教師データとして学習させる②新着公報を２値分類させて特定の期間（年）毎に混同行列を用いて分類性能を検証

形態素解析器

必要に応じて正規表現等によるクレンジング

辞書内包の形態素解析器）

検討ツール■商用のAI利用特許調査ツール２種類
・Paten�ield（Paten�ield株式会社）・Deskbee5（アイ・ピー・ファイン株式会社）■オープンソースソフトウエア(OSS)の機械学習ライブラリ
文書ベクトル化ソース×文書ベクトル化方法×文書分類方法の組み合わせが可能

学習用
データ

特許調査における AI クラス分類の精度評価まとめ

文書ベクトル化方法
略号

モデル名称

① BoW

Bag of Word

② TF・IDF

・トークナイズ（分かち書き）済Word
・教師用カテゴリーラベル

TF・IDF③ Ave-word2vec

average word2vec④ doc2vec

doc2vec⑤ Ave-fastText

average fastText

分散表現
ベクトル

文書分類方法

分散表現学習パラメータを調整可能

学習実行

略号

分類アルゴリズム
eXtreme Gradient
Boosting
Stochastic Gradient② SGD
Descent
確率的勾配降下法
naive_bayes.GaussianNB③ GNB
ナイーブベイズ
SVC(kernel='linear')④ SVC
サポートベクトルマシン
SVC(kernel='rbf')⑤ SVCrbf
サポートベクトルマシン⑥ RFg
Random Forest（gini）⑦ AdaBoost AdaBoost⑧ MLP
多層パーセプトロン① XGB〇本報の検証方法で検討ツール、母集団、教師データの問題点等のクラス分類精度評価を行うことができる〇適切に使用することで上記商用AIツールの正解率、適合率、再現率、F値、ともに0.85程度は得られそう。ただしツールを「適切に使用」するのは必ずしも簡単ではない。
〇OSS機械学習ライブラリ使用でブラックボックス化することなく踏み込んだ検討が可能

図 22

・MeCab・Janome（Pure Pythonで書かれた文書ベクトル化ソース
T：タイトル
特許分類（FI、Fターム等）を
A：要約
ソース（素性）として用いる
C：請求項
ことも可能
（E:実施例）

学習済
モデル

分類用公報

図 23

学習したモデルを保存必要な文書ベクトルを出力
次元圧縮して俯瞰可視化
訓練データで学習し、各テスト
公報毎に判定したカテゴリー
ラベルを出力（ユーザー分類）

文書のベクトル化処理と文書分類の概要

OSS による文書のベクトル化と文
8 書分類① XGB:XGBoost(eXtreme Gradient Boosting）17）

オープンソースソフトウェア（OSS）による文書のは、勾配ブースティング木を使ったアルゴリズムをオー

ベクトル化処理と文書分類の概要を図 23 に示す。文書

プンソースで実装するソフトウェアである。性能が良い

データをコンピュータ内部で各種機械学習により扱えることでクラス分類や回帰で LightGBM と並びよく使わようにするため、5 種類の文書のベクトル化方法を検討れている手法である。

し た。 ① BoW モ デ ル 作 成 に は scikit-learn15） のCountVectorizer を 使 用 し た。 ② TF・IDF モ デ ル 作
成 に は scikit-learn の TfidfVectorizer を 使 用 し た。

文書ベクトル化処理と文書分類結果の3D可視化
母集団２

文書ベクトル化：BoW

文書分類結果：Deskbee5

次元圧縮：UMAP

拡大表示
偽陰性FN、擬陽性FP、その他 のみ表示

図 23 の③～⑤の分散表現ベクトル作成には gensim16）を使用した。文書のベクトル化手法として図 23 の表の5 種類を検討した。BoW モデルは古典的な非常にシンプルなモデルで出現単語に ID を付け文書の各単語の有
無だけを集計する。単語の出現順や頻度は考慮しない
One hot ベクトルである。TF・IDF モデルは単語頻度

凡例

教師データ

テストデータと単語が出現する文書頻度を考慮して重み付けする。
Ave-word2vec モデルは文書に含まれる単語の分散表
現 ベ ク ト ル の 平 均 値 を 使 う。doc2vec モ デ ル は
word2vec を 文 書 に 拡 張 し た も の で あ る。AvefastText は、word2vec の代わりに fastText を使用

258

図 24

文書ベクトル化処理と文書分類結果の 3D 可視化

母 集 団 2 を BoW モ デ ル で 文 書 ベ ク ト ル 化 し て、

最近の商用の AI 利用特許調査ツールの現状を念頭に強で 3 次元に次元圧縮し、Deskbee5 の文書

引に自動運転レベルのどこに該当するかを考えると大部

分類結果をカラーマッピングした。左側は約 15000分は運転支援のレベル 1 か、部分運転自動化のレベル

件の全体表示である。GPU ボード搭載のデスクトップ

2 だと思われる。責任の所在は「人」で、特許調査の場

PC だとマウス操作ででリアルタイムで回転、拡大、縮合、AI の責任を云々するのは時期尚早と思われる。責小等の 3D 表示が可能である。画面下部の凡例に表示

任の所在は「人」と一口に言っても実際に誰が責任を負したボタンに割り当てた教師データ、テストデータ、混うかの考え方は各社各様と思われる。

UMAP

18)

同行列の 4 つの結果（TP 真陽性、FN 偽陰性、FP 擬
陽性、TN 真陰性）の表示を ON/OFF できる。右側は正しく判定された TP 真陽性、TN 真陰性の表示を OFF

AIによる特許調査の責任の所在
自動運転のレベルと定義
レベル
名称
0 運転自動化なし
1 運転支援2

部分運転自動化させたものである。

3

条件付き運転自動化

9 AI による特許調査の責任の所在
最近、社外の研究会等で特許調査で AI に責任を取ら

4

高度運転自動化

5

完全運転自動化

自動運転車
h�ps://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%8B%95%E9%81%8B%E8%BB%A2%E8%BB%8A
日本では、2020年4月から道路交通法の改正により自動運転レベル3（条件付自動運転）対応車の自動運転による公道走行が高速道路など
一定条件下で許可された。
レベル3の自動運転車の事故における過失責任（の割合）については、場合分け をして考える必要があり、通常の場合、つまり「システムが操作権限を人間に委譲しなかった場合」は、原則としてドライバーの過失は認められなくなると考えられる。

項目
先行技術調査の No.
① 構成要素の決定
技術要素② 調査範囲の把握すことはできないのかという趣旨の質問を何度か耳にす③ 検索式作成④ スクリーニング

る機会があり関連情報を調べてみた。直接特許調査とは

図 25

内容

特許調査の
場合AIの責任を云々するのは検索を実行して優先順位を決めて効率的にスクリーニングする 時期尚早
明細書から発明内容を理解して構成要素を分析・決定する
予備検索により調査範囲を把握し、必要な検索キー（特許分類：IPC,FI,Fターム等）、特徴キーワードを検討する
調査範囲を決定し、検索式を作成する

AI による特許調査の責任の所在

関係がないが、「責任」という意味で、図 25 の自動運
転レベル 3 に注目している。自動運転レベル 3 では「原則として自動運転システムが全ての操作（加速、操舵、

10 まとめ制動）を行い、運転者は一切の操作をしない。ただし、本稿では「将棋 AI」と「特許調査 AI」の比較を通し自動運転プログラムの機能限界時などには、ドライバーて「人間知能主導」による AI の特許調査への応用の可に操作権限が移譲され、その場合には運転者が自ら運転能性を示そうと試みた。特許調査 AI の従来型の代表と操作を行うことが前提とされている。レベル 3 の自動して Patentfield、ディープラーニング型の代表として運転車の事故における過失責任（の割合）については、

アイ・ピー・ファイン社の Deskbee5 を選択し SDI

場合分けをして考える必要があり、通常の場合、つまり調査事例を題材に特許調査 AI の性能評価方法を検討し「システムが操作権限を人間に委譲しなかった場合」は、た。

原則としてドライバーの過失は認められなくなると考え

特許調査 AI の内部で使用されている TF・IDF ベクトられる。（権限委譲要請が無かった場合はドライバーに

ル、分散表現ベクトル等の事例として「OSS による文過失は無いと考えられるので、基本的には、ドライバー

書のベクトル化処理と文書分類の概要」を紹介した。

以外の者たちの中で、つまりシステムを開発・販売した「特許調査 AI」はまだ発展途上であり各種の人工知能メーカーや事故相手などの中での過失責任割合が裁判所

分野の難問の原理的な課題を抱えている。図 26 に AIで判断される、ということになる）。」

特許調査ツール利用時の注意点まとめを示す。

より直接的な事例がサーチャーの酒井美里氏の文献「AI 系調査ツールとの付き合い方」に関する視点の提案 17） で紹介されている。「検索結果の責任は誰が負うのか」を論じる中での結論は、「調査を依頼した、あるいは調査の手段を選択した側が責任を負う」という内容である。
図 25 の下部に先行技術調査の技術要素をまとめた。

YEAR BOOK 2O21 259

3

特許情報の高度な情報処理技術にして、誤った判定結果 FN 偽陰性、FP 擬陽性を表示

主体
定義
人 ドライバーが常にすべての主制御系統（加速、操舵、制動）の操作を行う。
人 加速、操舵、制動のいずれか単一をシステムが支援的に行う状態。
システムがドライビング環境を観測しながら、加速、操舵、制動のうち同時に複人数の操作をシステムが行う状態。
限定的な環境下若しくは交通状況で、原則として自動運転システムが全ての操作（加速、操舵、制動）を行い、運転者は一切の操作をしない。ただし、車
自動運転プログラムの機能限界時などには、ドライバーに操作権限が移譲され、その場合には運転者が自ら運転操作を行うことが前提とされている。
特定の状況下のみ（例えば高速道路上のみ、又は極限環境以外）、加速、操車 舵、制動といった操作を全てシステムが行い、その条件が続く限りドライバーが全く関与しない状態。
無人運転。考え得る全ての状況下及び、極限環境での運転をシステムに任せ車る状態。ドライバーの乗車も、ドライバーの操作のオーバーライドも必要ない。

AI特許調査ツール利用時の注意点まとめ
AIツール利用時の注意点

具体的な対応方法（1）シンボルグランディング（記号接地）問題
記号システム内のシンボルがどのようにして実世界の意味と結びつけられるかという問題（2）ノーフリーランチ（NFL）定理①万能のアルゴリズムはない②無料の昼食はない→常にコストがかかる（3）フレーム問題
有限の情報処理能力しかないAIにどこまで処理させるか、処理対象範囲を限定する必要（4）過学習（汎化性能）
訓練データに対して学習されているが、未知データ（テストデータ）に対しては適合できていない、汎化できていない（5）特徴量選択（醜いアヒルの子の定理）

・AIのアルゴリズムに注意が必要→それぞれ特徴がある
・常に様々な観点からのコスト意識が必要
・調査目的に応じて調査範囲を限定・DBとしての収録範囲の確認 等々
・教師有機械学習使用時には常について回る→都度、留意が必要
・システムが提示する類似度と人が感じる類似の違いに注意

特徴量選択の重要性を示している

図 26

・現在の「AI」は人間と同じように自然言語を理解しているわけではない・ユーザー側でドラえもん（過大評価）を期待していないか→適切な評価が必要

AI 特許調査ツール利用時の注意点まとめ

最近の言語モデル・アルゴリズムの進歩は速く様々な学習アルゴリズムが矢継ぎ早に登場している。なかでもHuggingface Transformers20) は Hugging Face 社が提供している、自然言語処理のディープラーニングのフレームワークであり、BERT などの最先端のアルゴ
リ ズ ム を 簡 単 に 試 す こ と が で き る。TensorFlow とい。また誰しもが特許調査のプロというわけでもない。
特許調査 AI に対する立場の違いによって求められる AI
に対する姿勢も異なる。例えば特許調査 AI に対する立場として、下記役割では求められる AI に対する姿勢も大きく異なる。
・エンドユーザー（研究員 / 知財部員）
・企業への導入担当者
・ベンダー側の開発者
人間知能 HI（Human Intelligence）と AI の役割分
担と使い分けが必須である。本稿がその一助となれば幸いである。

11 終わりに
本報告は 2021 年度の「アジア特許情報研究会」のワーキングの一環として報告するものである。
研究会のメンバーの皆様には様々な協力をしていただ
きました。ここに改めて感謝申し上げます。

PyTorch の両方に対応しており、テキスト分類や質問応答などの自然言語処理のタスクを実行可能である。

参考文献

ソースコードは全て GitHub 上で公開されており、誰

1） 野崎篤志、「特許情報をめぐる最新のトレンド」

でも無料で使うことができる。商用の特許調査 AI ツー

http://www.japio.or.jp/00yearbook/

ルでは、Amplified21） は内部でディープラーニングのfiles/2018book/18_a_08.pdf

発展系である Transformer22）を利用していると聞いている。ただしどの商用の AI 利用特許調査・分析ツール
も魔法の箱ではない。「道具は使う人次第」というは AI
系のツールにも当てはまる。藤井聡太三冠の AI に対する下記姿勢 23) は非常に参考になる。「・AI が出した結論でさえも鵜吞みにせず検証していく
・AI の評価値を見るうえでまず気を付けることどういう AI を使って、どれぐらい読んでいるのかというところ（基本情報）。

近代科学社

3） Patentfield
https://patentfield.com/
4） Deskbee5
http://www.ipfine.com/deskbee/5） 難波英嗣、「テキスト間の類似度の測定」
https://doi.org/10.18919/jkg.70.7_373
6） Word2Vec
Mikolov, T. et al. Distributed representations of

強い AI を使って、例えば十億手読んでいるものであwords and phrases and their compositionality.

れば、当然それなりにかなり信頼できるなどと考える。

Proceedings of the 26th Neural Information

複数の AI を使って、セカンドオピニオンのような形

Processing Systems, NIPS 2013, 2013,

で見る場合もある。『そうした意味でも、AI の評価値が必ず正解なわけではありません。なので、参考にしつつ

p.3111-3119.
7） SCDV

も、自分でも局面を考えてみるという作業は、やはり常Mekala, D. et al. SCDV: sparse compositeに必要になるのかなと思っています。』」

document vectors using soft clustering over

現状の特許調査 AI の利用においては、AI に検索を丸投げして人間は一切操作しないという状況からは程遠

2602） 人工知能学会監修、「人工知能とは」.

distributional representations,Proceedingsof EMNLP 2017, 2017, p.659-669.

8） Paragraph Vector

17）XGBoost Documentation

Mikolov, T.; Le, Q. Distributed representations

https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/of sentences and documents. Proceedings ofindex.html

the 31st International Conference on Machine
Learning, ICML 2014, 2014,p.1188-1196.
9） Doc2vec:
https://radimrehurek.com/gensim/models/
doc2vec.html
10）Shen, D. et al. Baseline needs more love:on simple wordembedding-based models18）UMAP: Uniform Manifold Approximation and
Projection for Dimension Reduction
https://arxiv.org/abs/1802.03426
19）酒井 美里「「AI 系調査ツールとの付き合い方」に関する視点の提案」
https://doi.org/10.18919/jkg.70.7_355
20）Huggingface Transformers
t r ansf or m er s 4.10.1 docum ent at i o n -Proceedings of the 56th Annual Meeting

Hugging Faceof t he Ass o c i a t i o n fo r C o m p u t a t ional

https://huggingface.co/transformers/

Linguistics, 2018, p.440-450.
11）Devlin, J. et al. BERT: Pre-training of deep
bidirectional transformers for language
understanding. Proceedings of 2019 Annual21）Amplified
https://www.amplified.ai/ja/
22）Attention Is All You Need
https://arxiv.org/abs/1706.03762

Conference of the North American Chapter

23)「第二の藤井聡太は生まれる？」「将棋 AI の評価値

of t he Ass o c i a t i o n fo r C o m p u t a t ionalをどう考えている？」藤井聡太三冠が返答した“意Linguistics, 2019.

外な持論”とは

12）BERTScore
Zhang, T. et al. BERTScore: Evaluating text

『考えて、考えて、考える』より
https://bunshun.jp/articles/-/48475?page=2

generation with BERT. Proceedings of the
8th International Conference on Learning
Representations, 2020.
13）安藤 俊幸、「機械学習を用いた効率的な特許調査
方法
ニューラルネットワークの特許調査への適用に関する基礎検討」
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2017book/17_3_04.pdf
14）安藤 俊幸、「機械学習を用いた効率的な特許調査
方法
ディープラーニングの特許調査への適用に関する基礎検討」
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2018book/18_3_05.pdf
15）scikit-learn
http://scikit-learn.org/stable/
16）gensim
https://radimrehurek.com/gensim/

YEAR BOOK 2O21 261

3

特許情報の高度な情報処理技術

and associated pooling mechanisms.