特許分野における人工知能技術の応用研究
The applied research of AI technology in patent field

知識産権出版社有限責任公司

知財マイニング及びサービス重点実験室

程序

工学修士、中国国家知識産権局・知財知識マイニングとサービス重点実験室に所属、同首席開発者として活躍。中国
国家知識産権局中堅人材プロジェクト第 1 期と専利情報分野教員プロジェクト第 1 期に当選。中国知識産権出版社専利分析システムと専利価値評価システムの開発を主導。データ加工、知識マイニング、ビッグデータ応用等分野にて実績多数。

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知財マイニング及びサービス重点実験室

朱欣昱

副研究員、北京科技大学機械電子工学専攻博士、国家知的財産局知的財産権出版社有限責任会社研究発展センター主任、
国家知的財産局特許分析課題項目のリーダー、国家知的財産局の特許講師。
就職から今日まで 10 年間にわたり、特許知識発掘及び特許情報応用に関連する科学研究業務に従事している。項目の担当者として、主に開発した特許知識サービスソフトウェア製品としては cnipr 特許検索プラットフォーム、DI 特許ビッグデータサービスプラットフォーム、intecovery 特許分析システム、P2I 特許価値分析システムなどが挙げられる。

1 はじめに

2

人工知能は、コンピュータ技術の一つのブランチで、特許検索と特許翻訳は、企業が技術開発段階において人類知能のシミュレーションと拡張のための理論、方法、最も多く行っている 2 つの作業で、技術案の啓示と選技術と応用システムを研究・開発する新たな科学技術で択において大きな意義を有している。

ある。数十年の発展と改良を経て、人工知能技術は、比較

従来の特許検索では、ユーザが手動検索してキーワー的整っている技術体系をなしており、人類の生活と作業ドと分類記号を確定し、これらを組み合わせて検索正規においてますます重要な役割を果たすようになっている。

表現式を作成する必要があるため、検索効率が低かった。

現在、中国国家知識産権局（CNIPA）、米国特許商標

また、ユーザ自身の知識に限界があるため、検索した範庁（USPTO）、日本国特許庁（JPO）、欧州連合知的財囲が網羅していることを保証できない。自然言語処理、産庁（EUIPO）と世界知的所有権機関（WIPO）の知オントロジーとセマンティック Web など人工知能技術財庁と関連組織は、人工知能の特許応用について様々なが導入されることにより、図 1 に示すように、ユーザ研究を行っており、主には、特許検索、特許分析、特許は検索目的がはっきりしていなくても技術内容に関連す関連文書の作成、特許分類、特許審査、特許翻訳や特許るいくつかの文字を入力するだけで、システムはその中などの応用が挙げられる。このうち最も成から自動的にキーワードを抽出し、そして一連の関連す熟しているのは、特許翻訳における応用で、特許検索、る技術用語、主要出願人、主要分類記号を自動的に想定

特許関連文書の作成と特許分類にかんしては現在探索段し、ユーザの思考を拡げ、少しずつ適切な検索正規表現階にあり、特許分析、特許審査と特許管理には将来的に式を構築していくことができる。

管理

［1］
［2］
［3］

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イノベーション技術の研究開発における人工知能技術の応用大きな発展が見込まれている［1］。次に企業特許管理のラ

特許翻訳は、関連技術者が技術開発を行う過程で外イフサイクルを踏まえて上記の諸分野における人工知能国の先進技術を読み取るときにしばしば直面する問題で技術の応用について検討したい。

ある。人力翻訳は非常にコストが高いので、特許文献の図と表のまとめ
図と表のまとめ

図：
図：

図1
図1

可視化されたセマンティック検索
可視化されたセマンティック検索

図1

可視化されたセマンティック検索

図2

特許文献のリアルタイム機械翻訳

図2

特許情報の高度な活用

2

特許文献のリアルタイム機械翻訳

図 2 特許文献のリアルタイム機械翻訳
知財保護分野における機械翻訳がコストパフォーマンスの高い選択肢の一つとなっている。半世紀あまりの発展を経て、機械翻訳技術

3 人工知能技術の応用は、大きな進歩を遂げている。とりわけ特許文献の機械

特許関連文書の作成、特許分類と特許審査は、特許出翻訳分野においては、初期の辞書マッチング、辞書と願と審査など知財保護行為における主な作業であり、イ言語学者の知識を組み合わせるルール翻訳から、コーノベーションの主体と特許審査機関をつなげる重要な一パスとセマンティック Web に基づく統計的機械翻訳［4］環でもある。

へ、そして現在研究の焦点となっているニューラルネッ

特許明細書は、高度に構造化されるという特徴を有トワークに基づく機械翻訳を経て、特定の分野では人力するため、人工知能技術による文書作成の補助が可能と翻訳並みのレベルに達している。機械翻訳レベルの向上なる。一方、人工知能に基づく完全的自動な文書作成に伴い、関連する応用形態も次々と登場している。図 2

は、今や実用段階まで進んでいない。例えば、米国のに示すように、ユーザは、特許文献を閲読しながら、特All Frior Art は、公開・公告済み米国特許データベース

定のテキストに対してリアルタイム機械翻訳を行うことを対象に、その中からテキストを抽出することで、従来ができ、閲読効率が大幅に向上している。の技術を組み合わせて発明を生成する仕組みとなっている。しかしながら、このような組み合わせにより作られた発明は、意味のないものであったり、あるいは進歩性YEAR BOOK 2O18 195

図3

人工知能の補助による特許関連文書の自動作成

図 3 人工知能の補助による特許関連文書の自動作成を備えないことを理由に、審査による特許取得ができなしに增加するにつれて、受け付ける特許に対する迅速な。したがって、図 3 に示分類は、強く求められるようになる。自動分類は統計的すように、特許関連文書を作成する過程で、関連知識ベー自然言語処理における研究の焦点として、特許関連文書スを提供するなど人工知能の補助手段を提供するのは、のような専門性の高い技術系テキストを処理する際に優現在では実行の可能性が高く、質を確保しながら効率をれた效果がある。一方、機械学習に限界があるため、ト上げる方法となっている。

レーニングセットに基づき特許テキストのタイプごとにかったりする可能性がある［2］

日本特許庁は、2016 年に「人工知能技術を活かすトレーニングして、対応する分野の特許辞書を形成する

特許行政管理効率向上に関する研究プロジェクトチー必要があり、トレーニングセットによって分類の結果にム」を設立し、人工知能技術を特許審査と管理作業に導ある程度の影響も認められている［5］。したがって、特許入することにより、特許行政作業の質と効率の向上を目分類に関する研究は、今後さらに発展するものと予想さ指している。この中で、特許分類と特許審査は 2 つ［1］の主な作業である。

れている。
人工知能技術を利用して特許審査を行うのも、出願量

特許分類は、特許審査に備えて行う作業で、従来の特の增加に応じる一手として考えられる。特許審査には、
図 3 人工知能の補助による特許関連文書の自動作成
図 4 意匠スマート検索
許分類は、主に人力で行っているが、特許出願量が日増
特許出願の手続き、関連書類と書式等事項に関する形式

図4意匠スマート検索

図 4 意匠スマート検索196審査も、発明創造が新規性、進歩性と実用性など実体要許アセットの役割を最大にできると考えられる。
特許分析のカバーする範囲は非常に広いが、本稿では中国国家知識産権局は、この二種類の審査に関して多く従来の定量的統計を検討対象としないことにする。人工の試みを行って満足のいく效果を収めている。とりわけ知能技術を利用して特許データの間、そして特許データ意匠のスマート審査に関しては、先端的な画像検索技術と関連する知財データあるいは技術データとの潜在的なを利用して、色、テクスチャ、形状、構造とプリミティ関連性を掘り出し、その上で可視化された形でユーザにブの 5 つの特徴で比較することにより、画像に基づく指示的効果のある分析結果を示すのは、企業の運営と意

画像検索というスマート検索と審査を実現しており、意思決定において十分大きな意義を有している。例えば、匠審査の効率と質が効果的に高められている。

良質な発明特許を育成するのはますます多くの企業、イ4

ノベーションの主体と市場の主体における共通認識と企業管理と意思決定における人工知能技術の応用なっているものの、億級ほどの特許から自社にとって有用な特許を見出すのは極めて困難である。図 5 から分特許の取得は、その維持管理への第一歩といえよう。

かるように、人工知能技術と、ビッグデータ技術と、デー技術市場と競合相手に対する持続的な分析と観察、そのタディープ加工技術とを統合することで、ユーザは、産上で特許ポートフォリオの系統的な管理を経てこそ、特業配置に基づき主要出願人、主要発明者及び主要技術分

図5

良質特許マイニングシステム

図 5 良質特許マイニングシステム

図図6 6 企業知財管理プラットフォーム
企業知財管理プラットフォーム

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特許情報の高度な活用件を備えるか否かについての実体審査も含まれている。

野を特定し、そして自社の発展ニーズに合致する良質な特許ポートフォリオを迅速に作成することができる。
中国では企業知財管理作業の規範化が進んでいるに伴い、企業の知財管理制度、管理方法、作業システムと作業プロセスのいずれにおいてもより明確な要求がなされるようになる［3］。企業が特許管理を行う過程では、競合情報の自動収集と分類、特許文献の自動インデクシングと分析、データ分析結果の可視化表示など人工知能技術の応用はいずれも企業による知財戦略目標の実現を助成し、企業の発展のために支援を与えることができる。

5 まとめ
人工知能は、新たな工業時代の発展を牽引する核心的技術である。本稿に言及している分野のほかに、専門家システム、人材育成など多くの特許分野における人工知能技術応用の研究をより一層展開すれば、特許事業は技術発展という追い風を受け、人力作業の強度を低減し、作業効率を高め、応用を深めるだけでなく、イノベーション主導型の発展における人工知能技術の役割を十分に発揮し、サービス分野におけるイノベーションの主体がより効率的に特許情報を利用することが期待できる。

参考文献
1．周俊、馬克、陳燕（2018）．『日本特許庁、人工知能の導入による特許審査と管理向上』「中国発明と特許」1, 31-35.
2．呂林紅（2017）．『人工知能時代のいま、特許代理人は失業するのか』「中国知財報」4.19，第 005 面．
3．楊長青（2018）．『人工知能に基づく企業知財管理規範化支援技術の研究』「中国発明と特許」2，8385．
4．盧 蓉（2018）．『セマンティック Web に基づく英語機械翻訳モデルの設計と改良』「現代電子技術」7，126-129.
5．繆建明、賈广威、張運良（2016）．『要約テキストに基づく特許の迅速自動分類方法』「情報理論と実践」9，103-105．

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