特許情報検索と解析の将来展望
個人サーチャーの記憶限界を超える FTO 調査
一般財団法人日本特許情報機構
PROFILE

特許情報研究所客員研究員

桐山

2006 年 4 月末から（財）日本特許情報機構の客員研究員を務める。2005 年から INFOSTA-SIG- パテントドクメンテーション部会のコアパースンとして活躍中。他にも特許情報検索競技大会の副委員長など、各種組織と関係を持つ特許情報調査のマルチプレーヤー。

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1 はじめにために、自分なりに調査できる商用データベースを複数2009 年 4 月に岐阜県大垣市の片田舎に転居後も、ConfEx20102）、米国 PIUG Annual Conference

ライフワークとして「特許情報を通じてイノベーショ20103）、PIAC in China 20104）等）に参加するよンに資する R&D 効率アップ」という目標に向かってうに老骨に鞭を打っている。国際会議の後でダウンロー

NPO 的な寄与ができないか模索中である。

ドできる発表パワーポイント資料と PIUG 登録会員の使える状態を保つ努力と工夫をしている。(3) 更に、積極的に時間を割き、できるだけ国際会議（例えば、IPI

高齢になるにつれて記憶力と集中力が若い頃に比べ為に mail 配信される wiki-piug 資料は、大変勉強になて数分の一に衰えていくのを毎年痛感している。人間がる。この一年間に筆者が何度も読み返す文献・記事を参

記憶力に依存しながら特許情報を精査・判断できるのは考までに５つ挙げる。

200 件〜 250 件と言うのが持論である。一方、特許

1） Palmisano Report (Innovate America)5）

情報調査の世界では扱う特許情報の数量が益々膨大にな

2）イノベーションのための特許情報の活用（鶴見教り、数万件を扱う技術経営（MOT：Management ofTechnology）の実務において、イノベーションに資する特許情報解析が履行ベースで年々難しくなっている。

授）6）
3）テキストマイニングと統計解析言語 R による特許情報の可視化（安藤氏）7）

筆者は独立行政法人工業所有権情報・研修館が主催開

4）How text mining is changing the way

催している特許情報検索競技大会の副委員長も務めていyou search（Wolfgang Thielemann,IPI-るので検索競技大会の制限時間と同じ５時間で如何に集ConfEx2010）8）

中力と記憶力と経験知 Skill を使って特許情報の調査を人的能力中心で履行するかに大変興味を覚えている。
その一方で、記憶力をはるかに超えた数万件の特許情

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勉5）Toyota settles with Paice on hybrid
car litigation.(PIUG membership e-maildelivery)9）

報の FTO(Freedom to Operate) 調査を一カ月ぐらい

これらの 5 つの記事に共通する考えは、筆者の解釈の期間で解析ツールを駆使して如何に実践するのかにもによれば、次のように映る。知財管理の要諦は特許情報同時に興味を持っている。

である。高度な特許情報解析こそがイノベーションに資

この両方の特許情報調査解析を習得する為に、(1) 定する実務である。特許情報解析の生産性を向上させるた期的な定点観測 1） と称してこの業界の情報を積極的にめには、テキストマイニングによる俯瞰可視化と通常の収集する努力をしている。(2) 知ったことを更に調べるマップ・ツールによる情報加工は避けて通れない。

25th ANNIVERSARYこれらの５つの記事に共通する考えは、筆者の解釈によれば、次のように映る。知財管理の要諦は特寄稿集

許情報である。高度な特許情報解析こそがイノベー
FTO調査を履行するにに扱う情報加工力が必要になる。
ションに資する実務である。特許情報解析の生産性は何が必要かには記憶力をはるかに超える膨大な特許情報を自由自在

2

数万件の大規模集合群の特許情報の中から価値ある中を向上させるためには、テキストマイニングによるトヨタ社とPaice社の３3 訴訟に使われた解析とは検索の高効率化と精度向上

規模集群（約 2,000 〜 3,000 件）の特許情報を選び

俯瞰可視化と通常のマップ・ツールによる情報加工出し、最後に重要な価値を持つ小規模集合群（約 200件〜 350 件）に絞り込むフィルター（漏斗）プロセスは避けて通れない。

が必要になると筆者はモデル図で考えている。

前 述 の 第 ５ 文 献・ 記 事 は、OPTIMICE 社 の MikeLloyd が配信した記事であり、「トヨタは、Paice 社

つまり、FTO 調査を履行するためには実務として三とハイブリッド自動車の特許係争を和解し、その際段階で選択と抽出ができる情報ハンドリング技術の能に、オーストラリアの Griffith Hack 特許法律事務所

力 が 必 要 で あ る。 筆 者 は、IP Information Scien-が OPTIMICE13） 社より導入して活用した NWA 解析(Network Patent Analytics) が調査の決め手になっ２．
FTO
調査を履行するには何が必要か
中でも技術理解力、検索技術力、知財実務力、IT 力、た」という内容であり、筆者は釘付けになった。

tist10） の能力として 6 つの能力 11） を主唱している。

情報解析力、基礎力（コミュニケーション力を含む）のその理由は、図 1 に示した大規模集合群から中規模数万件の大規模集合群の特許情報の中から価値あ順序で重要と考えている。そして、FTO 調査ができる集合群へ、最後には小規模集合群へ、どの様に実務とる中規模集群（約 2000~3000 件）の特許情報を選人がスーパーサーチャー 12） と信じている。FTO 調査して絞り込みを実施したのか知りたかった、真似をし。

図１．抽出選択の三段階プロセスのモデル図
図1

抽出選択の三段階プロセスのモデル図

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たかったからである。PIUG の記事によれば、6 万件置するように配置されている。SO-TI 社の χLUS-以上の特許が両社の特許訴訟に絡んでいるとのこと。

White 図 14） に酷似している。一方、図 3 は、World

特に、訴訟の的は、Paice 社の US 特許 5,343,970

Patent Information 専門誌に紹介された Social net-とトヨタ社の US 特許 5,841,201 とトヨタ社の US

work Analysis15）で得られる図と似ている。

特許 5,839,533 とであることを NWA 解析でつきとめたと述べている。約 6 万件の特許情報を通常の解析手法で履行するには一人の個人サーチャーの記憶力と集中力の限界をはるかに超えていると考える。そのため、このような複雑な係争に絡む特許情報の解析にはIP Information

Scientist（知財情報専門科学者）またはスーパーサーチャーが欠かせないと筆者は考えている。特に複数のスーパーサーチャーがプロジェクト・チームを組まないと履行できないほど、最近の特許解析は複雑で高度でツールに慣れることが必須だと信じ込む

図 3 大規模集合の NWA 可視化図（OPTIMICE 社の HP より転載）

ように筆者はなった。筆者は INFOPRO2008 にて、

最近では、NRI サイバーパテント社の TrueTeller16）「R ＆ D 効率アップの特許情報活用—書誌ブーリアン

で可能な NWA 分析と似た機能で作成されるものと判断系 - 俯瞰可視化系 - 通常マップ系の連携活用研究—」をする。INFOSTA より最近発行された新訂情報検索の知発表した。いち早く、パテントトロール問題の被害を予識と技術の本の中で、ビブリオメトリックス 17）と紹介防するためにも、日本の企業の特許情報解析力を向上さされている可視化図と酷似している。だから、日本におせることが急務であると感じ始めていた。

いても、SO-TI 社の χLUS-White と NRI ｻサイバーパ

OPTIMICE 社の HP 資料をインターネットで調べてテント社の TrueTeller の NWA 分析を使い、それらのみると、NWA 解析には俯瞰可視化として図 2 および書誌データを使い通常の特許マップ・ツールを活用すれ図 3 の手法を使っていることを示唆している。

ば、約６万件→約 3000 件→約 300 件の抽出選択の三段階プロセスは実行ベースで追試も実践もできると信じている。この三段階プロセスを一サイクルすれば、品質的に 80 点以上の FTO 調査ができると信じている。
更に、三段階プロセスの見直しをもう一回サイクル分を行えば 90 点以上の品質の FTO 調査に改善できると信じている。更に最後にもう一回サイクル分を行えば 95～ 99 点以上の品質の FTO 調査に最終的にできると信じている。

4 通常の古典的な特許情報解析の限界
図 2 大規模集合の NWA 可視化図（OPTIMICE 社の HP より転載）

図 2 は、レーダー図であり、注目特許が中心に位176

25th ANNIVERSARY

それでは、高度な特許情報解析と対局に位置する通常の古典的な特許情報のやり方とは、どのようなモノでば、EXCEL のマトリックス表に縦方向に約６万件の特的に日本でも可能と信じる。筆者は、3 万 5 千件の特許番号リストを作成し、横方向に解析しようとする特定許情報の書誌データを解析した（特許庁の HP に掲載

技術の必須技術要素概念と必要技術概念要素を細かく分された）特許マップを二テーマ、合計二年間の経験があけて、明細書を精査して、それぞれに細分化された技術る。数千件の特許情報を通常の特許マップ・ツールを活概念要素ごとに「A: 該当」または「B: 参考関連」また用して特許情報解析をする経験も実務として複数回、は「C: 無関係」と判断する方法が最も基礎的なやり方経験することができた。SO-TI 社の χLUS-White とである。筆者は、このやり方をライフル射撃型の特許情NRI サイバーパテント社の TrueTeller も使った経験が報解析と呼んでいる。実務的には、小規模集合群と中規ある。しかし、筆者には、約 6 万件の FTO 調査をした模集合群の特許情報解析の明細書読込に活用する常套手経験がない。約 6 万件の PATOLIS 抄録・クレーム・段である。しかし、小規模集合群の特許情報解析に使う書誌情報と、SO-TI 社の χLUS-White と NRI サイバーEXCEL 表の常套手段を約６万件までに拡張するには時パテント社の TrueTeller を駆使して、抽出選択の三段間が掛かり過ぎ、現実的ではない。60,000/500 ＝階プロセスを用いて約 2 カ月間で特殊な技術テーマに120 なので 120 倍の長時間の努力を継続すれば計算おける FTO 調査を三人の有志で一度、やってみる経験上は可能であるが、個人の人間の繰り返し実務の限界をも積みたい気もする。

超えている。

ビッグバンで出現した特許情報解析法とは、約 6 万

更に、少し工夫をして市販の特許マップ・ソフト（例件という膨大な特許情報でも扱うことができる Social

えば、レイテック社の Pat-List ソフト、インパテック

network Analysis とか、ビブリオメトリックス分析と社の EXZ ソフト、日本パテントデータサービス社のか、NWA 解 析 (Network Patent Analytics) と か、

JP-MAP ソフトなど）を活用しながら明細書を読破す

χ LUS のような多次元尺度法類似解析などを意味するるやり方がある。但し、特許マップ・ソフトと特許検索ことがここに来て漸く具体的に理解できた気がする。

システムの連携機能が必要である。連携していないと、欧州特許庁の副長官 Curt Edfjall 氏

特許番号などの再入力などに時間と精力が使い果たし苦World Patent Information 専門誌に掲載した時点で労が絶えない解析作業となり、筆者はそのような非効率は、テキストマイニング分析を応用した技術の何かが出な特許情報解析は薦められない。この方法でも約６万件現するのだろうかと思った。我々は特許情報解析手法がの特許情報解析は、個人の人間の繰り返し実務の限界をまだまだ発展する過渡期に生きている。

18）が 2008 年に超 え て い る。60,000/2,000 ＝ 30 な の で 30 倍 の努力で計算上は可能に見えるが、個人の繰り返し実務の限界を超えている。

5

ビッグバンで出現した
特許情報解析法とはThielemann 氏
6 Wolfgangの考え方
前述の第 4 番目の発表記事「How text mining ischanging the way you search（Wolfgang Thielemann） は、IPI-ConfEx2010 で の Tutorial で 説

IP Information Scientist が複数でプロジェクト・明されたことを後日にダウンロードできた発表資料 8）

チームを作り、SO-TI 社の χLUS-White と NRI 社サで初めて知った。彼は、4 つのサーチ方法（Boolean

イバーパテントの TrueTeller の NWA 分析を使えるのSearch,

なら、それらの書誌データを使い通常の特許マップ・

larity,Explore & narrow down,Semantic simi-

Boolean searching & Text minig）を主唱

YEAR BOOK 2O1O 177３

検索の高効率化と精度向上ツールを活用できるのなら、高度な特許情報解析が現実寄稿集あろうか。通常の解析手法とは、表計算ソフト、例えしており、筆者も類似した考えを持っていると自覚し、彼の発表資料を何度も読み返した次弟である。大変参考になると考えるので、IPI-ConfEx2010 から転載する。

7 最後に結論を述べると、知財管理の要諦は特許情報である。
高度な特許情報解析こそがイノベーションに資する実務である。特許情報解析の生産性を向上させるためには、テキストマイニングによる俯瞰可視化と通常マップ・ツールの情報加工の併用は避けて通れない。
「世界を知り、世界と共に生きる。」をライフワー
クの基本方針に加えたいと思った。2010 年 3 月に
IPI-ConfEx2010 に 参 加 し、5 月 に PIUG AnnualConference2010 に参加した。今迄、雲の上の専門家と思っていた Stephen Adams 氏、Lucy Akers 氏らと短い時間であるが談笑ができた。米国には PIUGがあり、欧州には CEPIUG が在ること知った。日本には PIUG がない。この状態は、「世界を知り、世界と共に生きる」という基本方針から外れている気がしている。日本だけが世界から取り残されないために、日本のサーチャー同士が Network を構築し連携する必要があると痛感した１年間である。

図4

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25th ANNIVERSARY

Wolfgang Thielemann 氏の解説

１） 筆 者 の 情 報 収 集 の 定 点 観 測：Japio 2009
YEARBOOK，p209.
２）IPI ConfEX2010: http://www.ipi-confex.com/

http://www.piug.org/2010/an10meet.php

index.html
17）ビブリオメトリックス：新訂情報検索の知識と技術、( 社 ) 情報科学技術協会発行、2010 年 5 月第３３版、p203

検索の高効率化と精度向上

３）PIUG Annual Confrence2010：

寄稿集[ 参考文献 ]18）The future of European patent information.
Curt Edfjall. WPI Vol30 （2008）135-138.

４）PIAC in Chna2010：
http://www.cnipr.com/piac/eng_program.
html５）Innovate America , December 2004.
http://www.compete.org/pdf/NII_Final_Report.pdf
６）鶴見隆、イノベーションのための特許情報の活用、
知財管理 ,Vol.60(3),p375-392(2010)７） 安 藤 俊 幸、 テ キ ス ト マ イ ニ ン グ と 統 計 解 析言語R に よ る 特 許 情 報 の 可 視 化、 情 報 管 理 Vol. 52(2009) , No. 1 p.20-31
８）Wolfgang Thielemann,IPI-ConfEx2010、Tutorial, Lisbon, March 9th,2010.
９）Toyota’s litigation with Paice: PIUG 登録ﾒﾝﾊ
ﾞｰ専用配信 wiki 資料 2010/07/28/
10）IP Information Scientist: 関西特許情報ｾﾝﾀｰ振興会 ､ 機関誌 No.22,p3-10(2009)11）サーチャーの６つの能力：桐山勉、
Japio2007YEARBOOK,p108(2007.11 月 )12）イノベーションに寄与する特許情報検索業務者の育成“スーパーサーチャー”を創る；渋谷善弘、
Japio 2009 YEARBOOK 、p100-103、13）OPTIMICE 社：Network Maps.
http://www.optimice.com.au/maps.php14）SO-TI 社（創知）、χLUS − white マップ
http://so-ti.com/service/xlus.html
15）Visualizing patent statistics by means ofsocial network analysis tools.: WPI Vol.30,(2008) p115-131
16）NRI サイバーパテント：TRUE TELLER
http://www.patent.ne.jp/service/macro/

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