「大分け」の精度向上に向けて 2022年版
IPCC’s trial to improve the precision of “OWAKE”

一般財団法人工業所有権協力センター（IPCC） 研究所総括研究員

塚田肇

令和 3 年 10 月より現職

tsukada-hajime@ipcc.or.jp

Property Cooperation Center） で あ る。IPCC は、

1 「大分け」とは審査官が新規性・進歩性の判断の際に用いる先行技術文

我が国で為された特許出願には、IPC、ファイルインデックス（FI）、テーマコード、F タームといった分類が付与されている。

献を検索する先行技術調査事業に加えて、分類付与を行う分類付与事業を 2000 年度から実施している。
IPCC では、図 1 のような流れで分類の付与を実施しこれらの分類を付与するため、機械学習による分類のている。まず、特許庁から、専用の回線を通して特許出付与という試みもされている（例えば、特許庁による調願の情報を受け取る（図 1 の「分類付与の外注」）。次に、査［1］）が、機械学習による分類の付与は、付与の精度（正その特許出願の技術分野を決め、特許出願の情報を、そ解率）が充分でないため、現在でも、人手（技術専門家）の技術分野を担当している技術専門家に送る（図 1 のによって分類の付与がされている。
（なお、IPC とテー「自動大分け処理」）。その後、技術専門家が分類の付与

マコードは FI から機械的に付与できるため、実際に人手を行い（図 1 の「分類付与」）、付与された分類の指導によって分類の付与がされるのは FI と F タームである。
）者による確認（図 1 の「指導者チェック」）と、付与さこの人手による分類の付与を行っているのが、一般れた分類の審査官による確認（図 1 の「審査官チェッ

財団法人工業所有権協力センター（IPCC: Industrialク」）を経て、その特許出願に付与される分類が確定し、

図116803-6665-7870

分類付与の流れ専用の回線を通して特許庁にオンラインで納品される

んだ上で、分類を付与しないと判断し、正しい技術分野（図 1 の「オンライン納品」）。

を決め、正しい技術分野の技術専門家に分類の付与を依この流れの中で、「特許出願の技術分野を決め」ることを、IPCC では、「大分け」と呼んでいる。

頼する、といった無駄なコストが多く掛かってしまうた
め、大分けの精度は非常に重要である。
大分けシステムの精度向上は継続して行われており、れており、技術専門家はそれぞれが所属する技術分野のその継続して行われてきた精度向上の取り組みについ分類付与を行うことはできるが、他の技術分野の分類付て、櫻井［2］ が 2020 年に紹介した。その後、大分け与を行うことはできない。そのため、ある特許出願の分システムを刷新したので、本稿では、その大分けのシス類の付与を、その特許出願の技術分野の技術専門家に振テムの刷新につい紹介したい。

り分ける「大分け」が必要となる。
「大分け」は、日本に出願される約 30 万件という膨大な数の特許出願を、ありとあらゆる技術を含む約 40の技術分野に分ける作業であり、人手で行うとなると膨大な人件費が掛かるため、システム化し、自動で行っている。

2

旧大分けシステムについて

刷新前の旧大分けシステムについては、櫻井［2］が紹介しているが、本稿でも概要を示す。
旧大分けシステムは図 2 のように構築されていた。

大分けシステムの構築における重要な観点は、言うま

特徴は、特許出願の技術分野を推定するために、特許出でもないが、費用と、それから、大分けシステムによっ願の明細書等から技術分野を推定する多数のアルゴリズて推定される技術分野の精度（正解率）である。（ここムを組み合わせていたところにある。旧大分けシステム

でいう「正解」は、大分けシステムによって推定されたでは、ある特許出願について、多数のアルゴリズムから技術分野に属する分類が、その技術分野の技術専門家に出力された、単語の出現頻度による技術分野の推定結果、よって付与された場合のことをいう。）

最大エントロピー法による技術分野の推定結果、…、ルー

もし、大分けの精度が低いと、大分けによって決めらルベースによる技術分野の推定結果を、多数決等によっれた技術分野の技術専門家が、特許出願の明細書等を読てマージし、最終的な技術分野の推定結果（大分け結果）

図2

旧大分けシステム

YEAR BOOK 2O22 169

1
特許情報施策および事業

IPCC にいる技術専門家は約 40 の技術分野に分けらを出力していた。

（1）深層学習のモデルを特許文献に特化したモデルとこのような仕組みにより、旧大分けシステムは、特許出した。

願の技術分野を非常に高い精度での推定を実現していた。

（2）特許庁［1］にあるように、特許出願の分類の推定に一方で、複雑な仕組みのため、システムが巨大化し、は、時間の経過と共に推定の精度が低下していくといシステムの運用コストが高くなってしまうという問題がう特徴があることから、一定期間ごとに、過去数年分発生していた。の特許文献で学習し直すようにした。

そこで、多少の技術分野の推定の精度の低下があると（3）技術分野を推定するためのアルゴリズムの部分のしても、システムをシンプルにすることによって、シス独立性を高め、アルゴリズムの修正や変更を行いやすテムの運用コストを下げる刷新を行うこととした。

くするようにした。
その結果、運用コストを刷新前と比べて下げることが3できた。さらに、事前の検証ではわずかに下がると見込

新大分けシステムについてまれていた技術分野の推定の精度も刷新前と比べて高く刷新後の新大分けシステムは図 3 のように構築されている。特許出願の技術分野を推定するアルゴリズムにしかしながら、技術分野によって、アルゴリズムの変ついて、深層学習に一本化することで、システムをシン更が推定の精度に与えた効果はかなり異なり、非常に推プルにする一方、アルゴリズムをシンプルにしたことに定の精度が高くなった技術分野もあれば、そうではない

よる技術分野の推定の精度の低下を抑えるため、以下の技術分野もあった。現在は、大分けシステムによる技術ような仕組みを導入した。

分野の推定が、誤推定である可能性が極めて高いと大分

図3170することができた。

新大分けシステム

けシステムによって判定された極一部の特許出願については、大分けシステムによって技術専門家に分類の付与が割り振られる前に、人手で技術分野を決定（大分け）し、人手で決定した技術分野の技術専門家に分類の付与を割1り振るといった対処を行っているが、将来的には、（1）特許情報施策および事業深層学習のモデルを修正する、（2）誤推定の可能性が高い場合は、ルールベースで技術分野を推定するようにシステムを改造する、といったシステムでの対応も考えている。

4

今後について現在、システムで実現できているのは大分けであり、分類の付与は人手で行っているが、将来的には、分類の付与もシステムで実現したいと考えており、IPCC では長年に渡ってシステムによる分類の付与の研究を行っている。しかしながら、分類の付与が正しくされていることは、先行技術調査、ひいては、特許権の品質にも影響することから、分類の付与には 100％に近い正解率が求められているところ、数十の技術分野の中から特許出願の技術分野を推定する大分けであっても 100％に近い正解率は実現できておらず、ましてや、数万の分類（FI）の中から特許出願の分類を推定する分類の付与をシステムで実現できる目途は立っていない。そこで、現在は、推定した分類を、付与する分類の候補として技術専門家に提示することで、分類の付与のサポートを行う研究を行っている。
その研究の結果については、来年度以降紹介したい。

参考文献［1］特許庁 , 令和 2 年度 機械学習を活用した特許動向分析の調査 , https://www.jpo.go.jp/resources/
report/gidou-houkoku/tokkyo/document/
index/2020_gido_machine_learning.pdf［2］櫻井

健太 , 大分けの精度向上に向けて , Japio

YEAR BOOK 2020

YEAR BOOK 2O22171