中国IPGにおけるAI活用調査委員会の活動概要について
Outline of the activity about AI utilization research committee at IPG China

独立行政法人日本貿易振興機構（JETRO） 北京事務所

山本

知的財産部長英一

1999 年特許庁入庁、特許審査・審判業務に従事、また特許庁調整課、経済産業省知的財産政策室、特許庁特許情報室において行政業務に携わる。その間、世界知的所有権機関（WIPO）グローバルインフラストラクチャー部門においてドシエ情報共有システム（WIPO CASE）立ち上げに関わる。2019 年 3 月に日本貿易振興機構（ジェトロ）
北京事務所の知財部長として赴任。
eiichi_yamamoto@jetro.go.jp

1 はじめにり 2、そのサポート業務を担う知財情報サービスの市場形成に積極的である 3。また、知財マネジメントの一環とし第四次産業革命によるイノベーションの進展は世界共て専利ナビゲーション（専利導航）を進め、知財情報に通の現象である中、中国は情報通信技術や人工知能（AI）基づいた分析等に基づき、国が重要視するコア技術の研技術の発展 、及び豊富なビッグデータを背景に、研究開究開発を促している 4。

1

発と社会実装を積極的に推し進める国の一つと言えるだ

結果的に知財情報サービス分野では、AI 技術を用いたろう。例えば、顔認証技術や音声認識技術、検索技術、最先端のサービスを知財情報サービス事業者が提供し始機械翻訳技術などは既に広く利用されており、また将来的に実用化が期待される自動運転技術なども改善が進む。
第四次産業革命の影響が様々な分野に及ぶ中、注目される一つの分野に知財情報が挙げられる。背景としては、中国ではこれまで年間 100 万件以上の技術文献情報が生み出されておりビッグデータとして既に大量の資源が存在している点が挙げられる。国家知識産権局（CNIPA）
は知財情報が有する潜在力に注目しており、知財基礎データのオープン化によるイノベーションを推進してお

1 2021 年 4 月11日、中国人工知能（AI）産業 2020 年次総会において発表された「中国人工知能発展報告書 2020」
では、過去 10 年に世界の人工知能特許出願件数が 52 万件を超え、中国の出願件数が全体の 74.7％を占める 38 万 9571 件で、世界最多との報告があり積極的な研究開発が窺える。
http://ipr.mofcom.gov.cn/article/gnxw/
zl/202104/1961008.html

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2021 年 6 月 1 日施行の改正専利法では、「国務院専利行政部門は、専利情報公共サービス体系の構築を強化し、専利情報を完全、正確、適時に発表し、専利の基礎データを提供し、定期的に専利公報を出版し、専利情報の普及と活用を促進しなければならない。」（21 条）と定め、専利情報や基礎データの提供を促進している。また、CNIPA公共サービス司長の王氏は知財情報のオープン化について、イノベーションに係る時間や資本コストを削減し、イノベーションサイクルを短縮し、高品質な開発を促すことを目的に推進すると説明する。
http://www.scio.gov.cn/32344/32345/44688/45461/
tw45463/Document/1703537/1703537.htm

3 「全国知的財産サービス業統計調査報告書 2020」（CNIPA公表）では、知的財産サービス業の規模は拡大しているとし、人工知能やビッグデータなどの技術が、特許の分析、コンサルティング、明細書翻訳など、さまざまな分野で広く活用されており、知的財産サービスのコストを削減し、効率を向上させている点を指摘した。
http://www.ipraction.cn/article/xwfb/gnxw/202012/331565.html
4 CNIPA は 2021 年業務要点において、「ボトルネック」問題を解決するために、国の重要なコア技術を中心とした専利ナビゲーション（専利導航）プロジェクトを実施することを明示。
h t t p s: / / w w w .cnip a.g o v .cn / a r t / 2021/ 5 /19 /art_92_159514.html

本テーマは中国 IPG において関心の高い分野が選択さ

AI サービスを適切に活用することは、今後の中国におけれるところ、2020 年度は AI 技術を活用した知財サーる知財活動を円滑に進める上で重要な要素と言える。そビスに対して注目が集まった。そこで、中国 IPG は本の様な状況の中、2020 年度、高い関心を持つ在中日系

AI 活用調査委員会を承認し、2020 年 4 月～ 2021 年

企業関係者が集まり中国知財 AI 活用調査委員会（以下、3 月の期間において調査分析活動を進めることとした。

「AI 活用調査委員会」と言う）が立ち上げられた。
そこで本稿では、その概要と活動内容（AI 技術を用2.2

いた知財サービスの実態に係る調査分析）について紹介

1)

AI 活用委員会の活動概要
活動の方針することとしたい。なお、本活動の結果概要は 2021

AI 活用調査委員会では 17 社の企業及び知財法律事

年 3 月に取り纏め外部公表済みであるが 6、本稿ではよ務所が集まり中国における AI サービス事業者の状況をり具体的な内容に踏み込みながら日本知財関係者にとっ把握することを活動テーマとした。多くの参加者が集て有益な情報を可能な範囲でお伝えする。

まった背景としては、前述の通り AI 技術を取り巻く環境が充実化する中、知財分野のサービス提供事業者への高い関心が共通に存在している点が挙げられる。特に参2 活動の紹介
2.1

加者からは 3 点ほど指摘され、1 つ目は中国における中国 IPG 活動の概要

特許出願件数が増大傾向にあり人手作業による文献解AI 活用調査委員会に係るグループ活動の紹介をする前

読・分析作業を効率的に進めたい点、2 つ目は AI 技術に、本活動の母体となる中国 IPG 活動について簡単に触の発展が著しい状況において実際に如何なるソリューれたい。なお、ジェトロ事務所は在中日系企業の知財活ションが提供可能なのか把握したい点、3 つ目は知財情動を支援する為、中国 IPG 活動の事務局を担っている。

報活用の実践が求められ新規分野進出の検討などの活用

本 IPG には日系企業及び支援事業者（例：知財法律例を検討したい点が挙げられる。

事務所、調査会社）を含め 256 社（2021 年 8 月時点）

つまり、世界的に知財情報が年々増加する状況下、知が参加しており、中国知財に関連する各種グループ活動

財業務を AI サービスを通じて再検討し、現時点で可能を毎年度展開している 。例えば、個別テーマに係る活動なことと困難なことを把握し、少なからず、これまでのになると、2020 年度は紛争訴訟委員会、模倣品対策

知財業務フローの改善や新たな業務の構築につなげたい委員会、特許流通委員会、戦略活用委員会、AI 活用調と考えている面がある。特に、AI サービスが知財実務査委員会などが設置され、各テーマに 20 社近くの日系に利用可能なレベルにあれば、それがどの AI サービス企業、支援事業者が参加し、最新状況の紹介や分析、有なのか知りたいニーズは大きい。

7

識者へのヒアリングなどの活動を行っている。
5

例えば、Patsnap（智慧芽）を提供するシンガポール発ベンチャーの智慧芽信息科技（蘇州）有限公司は、ソフトバ
ンク Vision Fund と Tencent Investment 等から 3 億米ドルを獲得しユニコーン企業となった。
https://aiqicha.baidu.com/brand/detail?pid=6099
2886111303&id=434727806
https://thebridge.jp/2021/03/patsnap-landsus300m-series-e-to-grow-its-rd-and-ip-intelligenceplatforms-20210316

その様な背景を受け、本委員会では参加者が関心を持
つ AI サービス、及びそのサービスを提供する事業者の探索から検討を始めた。

2）AI サービスの調査範囲（サービス面）
AI 活用調査委員会では、参加者が関心を持つ AI サー
ビスについて議論をした。参加者からは AI 技術に対する期待度の高さを表すかのように様々なサービスに対す

6 「2020 年度中国知財 AI 活用調査委員会成果報告」は以下
サ イ ト を 参 照。https://www.jetro.go.jp/ext_images/
world/asia/cn/ip/ipg/2020/s03.pdf

るコメントが寄せられた。その中でも、AI 検索、AI 分析、

7

明細書作成に関する AI サービスは、実務面のニーズが中国 IPG 活動は以下サイトを参照。
（概要）https://www.jetro.go.jp/world/asia/cn/ip/ipg/（2020 年 度 活 動 ）https://www.jetro.go.jp/world/asia/cn/ip/ipg/ipgreports.html

ノイズ除去・スクリーニング、分類付与、AI 翻訳、AI

高く調査分析の対象として有力な候補となった。
しかし、1 年という限られた期間では、全ての調査分

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1

特許情報施策および事業め、当該事業者への関係者の期待も高い 5。まさに、各種析作業を十分に吟味して進めるには時間不足であること

サービス内容を詳細に説明頂いた。調査テーマに関連したが明白であったことから、2020 年度の調査範囲は最各 AIサービスへの参加者の受け止め方は次の通りであった。

終的に、AI 検索、AI 分析、ノイズ除去・スクリーニング、分類付与までとし、各テーマにリーダーを配置し、グルー・AI 検索
総じて先進的な取り組みを進めながら各事業者は独自プ毎に検討することとした。の工夫を凝らし、システムを最適化している。例えば、
AI 検索の弱みとして AI 検索過程がブラックボックスと3）AI サービスの調査範囲（事業者面）
基本的な調査分析方法は、調査範囲として決定した AIなる点があるが、その過程を見える化することで検索結検索、AI 分析、ノイズ除去・スクリーニング、分類付与に果の信ぴょう性を高める工夫を施す事業者や、大量のテ係る AI サービスについて各事業者からトライアル利用をキストデータを学習用に利用した AI 検索システムを提受け、参加者が各 AI サービスを評価することである。

供する事業者、また要約テキストと特許文献の引用関係

そこで、評価対象となる AI サービス事業者の選考を検を学習用に利用した AI 検索システムを構築する事業者討した。候補となる事業者情報は Web 調査により収集などシステム設計方法にも様々な違いがみられ、目的にし 、各調査項目に対して参加者の関心度を考慮した結果、応じた使い分けにより特性が生かせると考えられる。

8以下 6 つの AI サービスに絞られた（アルファベット順）。
①

CNIPR9②

Derwent（ノイズ除去・分類付与の機能評価のみ）③

Incopat④

Innojoy12⑤Patenticsあるため、作業過程において事業者からレクチャー等の⑥Patsnap14

支援が必要である。

・ノイズ除去・スクリーニング、分類付与
10

機能開発を進め、実用レベルに達している事業者の存在が分かり、調査テーマとして検証可能であることが判11明。但し、操作方法はある程度の熟練した経験が必要で13

これら AI サービスを提供する事業者は既に知財情報分野において知名度があり、参加者が普段から使い慣れている事業者を選択したものと言える。

分析機能において AI 技術の搭載状況が把握しづらい

各事業者は AI サービスのツール紹介及びトライアル部分はあるが、総じて分析結果の分かり易さの点では工利用について快く引き受けて頂いたことから、本事業の夫が施されている印象である。また、操作性の観点から、目的を達成することが可能となった。各事業者の皆さま

AI 技術により人手作業がどの程度、低減可能なのかはには、この場を借りて厚く御礼を申し上げたい。

重要な要素と考えられる。

4)

調査分析

各 AI サービスの概要把握の為、個別に説明会を開催し
8 「面向专利分析流程的专利情报分析工具功能比较研究 , 许景龙 et al, 2020.4」等参照。 https://kns.cnki.net/kcms/
detail/11.1762.G3.20200420.0917.004.html
9 （AI サービス事業者）http://search.cnipr.com/
10（AI サービス事業者）https://clarivate.com/derwent/zh-hant/solutions/derwent-innovation/
11（AI サ ー ビ ス 事 業 者 ）https://www.incopat.com/
login?locale=zh
12（AI サービス事業者）http://www.innojoy.com/search/home.html
13（AI サービス事業者）https://www.patentics.com/
14（AI サービス事業者）https://www.zhihuiya.com/about/

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・AI 分析

説明会を通じて各事業者の AI サービスの概要を把握したことから、次に各調査テーマ（AI 検索、AI 分析、ノイズ除去・スクリーニング、分類付与）の調査分析に着手した。
以下、調査テーマごとにその概要について紹介する。

4.1） AI 検索・入力データ

AI 検索の調査分析は、従来採用した評価方法を参考にしつつ 15、特に機能性部分（検索精度）に対して客観請求項に記載のテキストデータ（検索式及びキーワードの利用及び重み付け調整は無し）的な評価結果が得られるよう留意の上、参加者で議論を異が最小限であり、機械的に定量化が可能となるよう、検索結果中における X 文献16や IPC の一致率に基づい1・出力方式
1 回限りの AI 検索（出力結果のフィードバック作業等の調整作業は無し）て評価することとした。また、非機能性部分（操作性等）は、ベンチマークに基づき参加者間の評価基準に大きな

また、各評価項目に対する評価方法は、参加者と議論差異が生じないよう気を付けながら作業を進めた。AIを重ね、簡便に評価可能なものとして図 2 に示す方法

検索の調査分析グループ参加者は 12 社であったが、最を採用することとした 17。補足すると、検索精度では 2

終的には、各社から提出された評価結果の平均値からスつの評価項目を採用し、① X 文献評価では検索結果にコア算出を行った。これらを踏まえ、以下条件に基づきおける類似文献の存在割合を評価し、② IPC 評価では

図 1 に示す通り作業を実施した。

検索結果全体と本願発明との類似割合を評価することで、多面的に検索能力の実力を測ることとした。

・評価対象案件
X 文献を有する公開済み特許案件（各参加者 5 件を上記方法に基づき、各参加者は自ら選出した評価対象案件 5 件を入力データとして用いて、AI 検索サービス評価対象、合計 60 件程度が評価母数）からの出力結果に基づく機能性評価、及び一連の作業に

図1

AI 検索評価の全体像

15 例えば「2018 年度 知財情報分析委員会成果報告」では、中国特許分析ツールの対比調査における対比調査基準が紹介される。
https://www.jetro.go.jp/ext_images/world/asia/cn/ip/ipg/2018/05.pdf
16 CNIPA 審査官により発明主題（技術方案）が同一であるとして提示された先行技術文献。

17 ①検索精度（X 文献評価）及び②検索精度（IPC 評価）のスコア算出方法は以下の通り。
① 検索精度（X 文献評価）：請求項 1 をインプット情報として AI 検索して、検索結果を類似度でソートした場合の上位 100 件 を 取 り 出 し、 上 位 10 件、25 件、50 件、100 件の中での X 文献のヒット数に応じてスコアを算出。
② 検索精度（IPC 評価）：請求項 1 をインプット情報として AI 検索して、検索結果を類似度でソートした場合の上位 100 件を取り出し、本願発明の最上位分類のメイングループ及び検索結果 100 件の各文献のメイングループの一致率に応じてスコアを算出。

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特許情報施策および事業行い、評価基準を定めた。結果的に参加者の経験等の差図2

AI 検索の評価方法

対する非機能性評価を実施した。これら作業により、参4.2） AI 分析

加者から提供された出力結果（合計件数は①及び②は約AI 分析の調査分析は、本 AI サービスに関心のある参60 件、③～⑤は約 12 件）をまとめると以下評価結果

加者 5 社からなるグループにおいて検討が進められた。

が得られた。

具体的方法としては、各事業社の AI 分析サービスが取扱い可能な件数範囲に収まる特定技術分野（自撮り棒を・① 及び②の平均スコア値：

1.7 ～ 2.6（AI サービス毎の分布）、2.0（AI サービス全体）
・③ 乃至⑤の平均スコア値：

2.3 ～ 4.0（AI サービス毎の分布）、3.2（AI サービス全体）選択）をピックアップし、参加者の関心が高い AI 分析
サ ー ビ ス（Incopat、Patentics、Patsnap） を 対 象に AI 分析評価項目（図 3）を評価した。
評価方法は、人手による分析作業を必要としない程度を、AI 分析機能の使いやすさの指標として捉え、主観本評価結果に対してグループ内では、①～②の平均スコア値が全体的に低い傾向である点が議論され、抽象的な用語の存在とその理解難、入力データとして請求項のテキスト情報では不十分、X 文献における技術的特徴の記載難が指摘された。また、入力データ及び出力方式が同じ条件において AI サービス間でスコア値に差がでたのは、各アルゴリズムによる優劣が認められるとの指摘があった。そして、③～⑤の平均スコア値は全体的に中間値を上回っており、AI 検索サービスとして初心者でも使いやすい点が評価された。
本結果は参加者の想定とは少なからず相違する部分があったことから、AI サービス事業者に評価結果のフィードバックを行い、改善点などを確認するための意見交換会を開催することとなった。
図3

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AI 分析の評価項目

的評価を実施した。具体的には、「図面又は文字説明が明確で人間分析が不要」、「図面又は文字説明が不明確、なる）をピックアップし、以下方法により実施した（図 4）。
各参加者から提供された評価結果をまとめると以下の人間の頭脳分析要」、「機能無し」の 3 つ項目に基づき通りであった。

採点することとした。

・ 特許文献のノイズ除去、分類付与について、AI サー各参加者から提供された評価結果をまとめると以下の・ ノイズ除去、分類付与の実施時に、教師用データの通りであった。

分かり易さ（単語の分かり易さ、技術分野の難易度）に・ 特定の AI 分析サービスの評価結果は、総じて他のサーより、ノイズ除去や分類付与の一致率にバラツキが見られ、学習用データの要求が高いと言える。

ビスに比べ利用しやすい。
・分 析結果の出力図面は、AI 分析サービスにより異な・ AI サービス事業者において AI パラメータ（モデル）の調整が可能であり、一致率を改善できる可能性がある。

る画面仕様だが総じて理解しやすい。
・結果の妥当性については 80％程度の正確性があるの

上記 AI サービスの一部は評価結果までは至らなかったではないか。
・各サービスは、ビックデータ分析のアルゴリズムを漸が、他 2 社の評価結果から見ると概ね実用性があることが分かり、AI モデルの特性に応じて学習用データの準備次に改良する見込みであり期待できる。

や調整方法について事業者側と個別相談することで、より上記の通り、調査分析を通じた評価結果は概ね期待通効果的な成果を得ることが可能と言える。今後、AI 機能りであり、今後も知財情報分析の目的に応じて AI 分析開発の進展により、より一層の精度向上が期待できる。

機能を使い分け、必要に応じて AI サービス事業者とコミュニケーションを取りながら、各社ニーズに合致したサービスを得られるよう協力を求めることが望ましい。

5） AI サービス事業者との意見交換
4.1）において前述した通り、AI サービス事業者に評価結果のフィードバックや改善点の確認、また AI サー

4.3） スクリーニング・ノイズ除去、分類付与
AI 機能を用いたスクリーニング・ノイズ除去、分類ビスの利用時の留意点等を得る為、一部の AI サービス事業者との意見交換会を開催した。

付与の調査分析は、本 AI サービスに関心のある参加者7 社からなるグループにおいて検討が進められた。但し5.1） 評価結果のフィードバックについてスクリーニングについてはノイズ除去と分類付与の中間

各サービス事業者からは AI 検索の評価結果について的な側面があることを踏まえ、両グループに再調整を行

概ね以下の反応が得られ、評価方法としてさらなる改善い、検討を進めた。

を要するものであることが分かった。

具体的方法は、ノイズ除去、分類付与に関連する機能を有する AI サービス（Innojoy、Derwent、Patentics）を選択し、①入力データとして請求項情報の妥当性

特定技術分野（電池分野を選択）における文献データ約・ 学 習用データに対応した入力データが必要であり、

2300 件（一次電池、燃料電池、二次電池、ノイズ文献から

例えばフルテキストデータ（例：請求項、明細書、図4

ノイズ除去、分類付与の評価方法

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1

特許情報施策および事業ビス機能が実践レベルで利用可能である。

要約、タイトル）による学習済みエンジンの場合はバック（例：意見交換、所望の文献を伝達）するこ

請求項情報のみでは不十分であり、より豊富な入力とで、ポテンシャルを高めることが可能。

データを用いることで精度向上が可能。（但し、多ければよいというものではなく 500-600 文字程度が良いとの AI サービス事業者もいる。）

6） 残された課題
本委員会を締めくくるに当たり、AI サービスを利用

・ テ キストデータ以外に、適切なキーワードによる絞する場合における今後の課題認識を委員会において議論り込みや各キーワードの重み付けを併用することでをした。その主たる内容を紹介すると以下の様な論点が所望の文献を見つけ出すことができる。

挙げられた。

②評価基準として X 文献利用の妥当性
・ X 文献の引用関係を学習用データとして利用している AI サービスに対しては、X 文献を用いた評価方法はバイアスを含むことになる。
・ 機 械的評価に加え、人手作業による精度評価も実施しており一定の主観的評価は必要。

・  評価方法、基準をより模索して、より多様な人材（知財部員以外）における評価も参考に、AI 検索の機能改善に向けた提言を行うべき。
・  現段階の AI サービスの分析機能はビックデータを統計するもので、AI 機能としては改良・改善余地があるので、引き続き注目すべき。
・  サービス事業者はユーザーのニーズに合わせて、シ5.2） AI サービス利用時の留意点
AI 検索の能力を充分に発揮できる為の条件について確認をしたところ、以下回答があり、特に精度向上面にステム機能の改善に努力しているので、当該新規機能の使い方について、AI サービスの利用者が定期的に交流すれば、お互いに成長になる。

ついて通常検索（検索式利用）とも類似する留意点があることが分かった。

①ノイズ除去の必要性
・ 入 力データに背景技術などのノイズ情報を含むことでベクトル処理に影響が生じ望ましくない。

3 おわりにAI 活用調査委員会の活動は 2020 年度の調査分析を経てひとまず終了となったが、今振り返って感じるのは、中国 IPG 会員の高い関心が本分野には依然存在しているのではないかと言う思いである。中国知財の出願件数②具体的な記載内容の入力は引き続き右肩上がりであり、先行文献調査等の検索作

・ 概念的な記載（例：第１の通信情報）や多義語（例：業の困難性や知財分析のニーズは大きい中、日進月歩でPC、サーバー）を避け、技術分野の特定や専門用語技術レベルが向上する AI 技術への期待は高まる一方での利用など具体性を持った記載内容を入力データとある。

して利用することで精度が高まる。

それに対して AI サービス事業者も十分に応えたいと・ 技術的に複雑な分野（例：通信技術の最新技術内容）いう意欲を持っているところ、AI 検索の限界（例：非は通常の技術分野に比べ検索精度が低く出る傾向にリニアな結果、精度不足）について触れる事業者もおりあり、人間がみて複雑と思う技術分野は検索難易度一筋縄ではいかない状況を冷静に捉え改善に向けて検討が高まる。

を進める様子が見て取れる。ただ、将来的には通常検索と AI 検索が融合した存在になると予測する事業者が存③試行錯誤、フィードバックの推奨在するなど、まだこの AI 知財サービス分野は今の姿に・  入力データの選択、キーワード差し替え、重みづけ留まらず更なる進化が進む可能性がある。の変更等の試行錯誤作業を進め、人間と AI が対話をすることでより良い検索結果に辿りづける。
・  AI は新しい技術分野でありユーザー体験のフィード

152

この様に、世界中で研究者と事業者が競い合う本分野において、特に中国における本業界の動向は要注目と言え、中国で知財情報活動を展開する際には是非、参考頂ければと思う。その際に本稿の内容が少しでも役立つのであれば幸いである。
最後になるが、本 AI 活用調査委員会の運営をするに当たり積極的にサポートを頂いた参加者の日産（中国）1

特許情報施策および事業（西脇様、李様）、本田技研工業（中国）（苗様）、富士フ
イルムビジネスイノベーション（中国）（旧富士ゼロックス（中国））（劉様）、佳能（中国）（上野様）、富士電機（北京）（李様、孫様）、三菱電機 ( 中国 )（孟様）、日立（中国）（蔺様）、松下電器（中国）（永富様）、阿尓卑斯 ( 中国 )（高様）、北京天達共和法律事務所（管様、山口様）、北京路浩国際特許事務所（敖様）、花王（中国）（虞様、張様）、京セラ ( 中国 )（劉様）、鐘化企業管理（上海）（吉田様）、富士電機（中国）（屠様）、尼康映像儀器（中国）（王様、余様）、上海金天知的財産代理事務所（夏様）の皆さま、及びジェトロ北京事務所（竹之内様、馮様）にはこの場を借りて改めて深く感謝申し上げたい。

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