自然言語処理技術を活用したパテントマップ自動生成システムの提案
Automatic Generation of Patentmap by using Natural Language Processing

IRD 国際特許事務所／株式会社アイ・アール・ディー

太田貴久

2006 年豊橋技術科学大学大学院博士前期課程知識情報工学専攻修了。2006 ～ 2015 年同大学研究員。
2016 年～ IRD 国際特許事務所。修士（工学）、言語処理学会会員、日本知財学会会員。2014 年度から特許版産業日本語委員会委員。
tota@ird-pat.com

IRD 国際特許事務所所長（弁理士）／株式会社アイ・アール・ディー

06-6944-4530

谷川英和1986 年神戸大学工学部システム工学科卒業。同年、松下電器産業（株）に入社し、中央研究所等において、データベース管理システム等の研究開発に従事。1999 年弁理士試験合格。2002 年 1 月、IRD 国際特許事務所を開設。所長、弁理士。2003 ～ 2007 年 3 月京都大学 COE 研究員、2007 年 4 月～京都大学非常勤講師、2009 年 4 月～東京工業大学客員教授。博士（情報学）。弁理士会、日本知財学会、情報処理学会各会員。
2007 年度から特許版産業日本語委員会委員。
htanigawa@ird-pat.com

06-6944-4530

1 はじめにが活発に開発されているかが一目でわかり、さらに、バ特許調査では、「自社・他社の強みや弱みの分析」や術を保有しているのかが容易にわかる。

ブルの内容を確認することで、どのような組織がその技「特定の開発目的や特定の技術に関する出願動向の把握」

現在、このような課題－構成マップは、人手で作成さといった調査が行われることがある。これらの調査では、れている。大量の特許から適切な課題や構成に関する表

各特許がどのような目的で開発され、どのような技術が現を抽出することは非常に手間のかかる作業である。規用いられているかを抽出し、その分析を行う。この際、模や技術分野にもよるが、１つのパテントマップを作成

特許調査の現場では、パテントマップと呼ばれる図がしするために２～３ヶ月かかる場合もある。そこで、本稿

ばしば用いられる。パテントマップとは、「特許情報をでは、自然言語処理を活用し、このような課題－構成マッ整理・分析・加工して図面、グラフ、表などで表したもプを自動的に生成するシステムを提案する。の」[1]である。特に前記調査の場合では、特許に記述されている発明の課題（発明の効果／目的、「リサイクル性向上」など）と、構成（解決手段、発明が使用する

2 従来技術

特徴的な技術）の２つを軸として、軸上に配置された項

従来、自然言語処理技術を利用したパテントマップ自目（以下、軸項目とよぶ）に対応する特許の件数をバブ動作成に関する研究 [3] や実用的なシステムとして NRIル等で表したパテントマップが役立つ。本稿では、このTrue Teller[4] 等が提案されている。しかしながら、従ようなタイプのパテントマップを課題－構成マップと呼来の研究やシステムは、特許全体をベクトル化し、そのぶ。課題－構成マップの例として、特許庁が作成したアベクトルに対して、多次元尺度構成法（MDS）や主成を図１に示

分分析等を施すことで次元数を縮減（多くは２次元）しルミリサイクルに関するパテントマップ

[2]

す。

可視化するものである。このようなタイプのマップは、

図１のように、課題－構成マップは、どのような技術軸の意味の解釈が自明でない等の問題がある。例えば、

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11272612

金属間化合物形成
回転冷却体浸漬
分別結晶

一方向凝固
プレス圧搾

真空蒸留

2希釈

26
2394

炉体構造の最適化
回転脱ガス

ローター構造最適化
ローター材質最適化

1

ガス吹き込み4 1 4
3 57

材質・形状最適化
メッシュの最適化

10

その他

データによる分析と評価

3

その他

溶湯二次汚染防止

寿命向上

環境汚染問題改善

濾過効率向上

歩留り向上

脱ガス効率向上

題・ Mgの除去
Zn・ Feの除去
Si

課

寿命向上

成

図１

配置Ａ

4

その他の微量元素の除去

構51
4 1 8 67 13 312
2 1 12 9

装置最適化
フィルター濾過31

課題－構成マップ

配置Ｂ

配置Ｃ

図２ バブルチャートの配置

このようなマップにおいて、特許が１つも配置されていない「空白地域」の意味を人間が理解することは非常に困難である。

図２のように、同一のデータであっても軸項目の並びによってその印象は全くことなることが確認できる。
そこで、本稿で提案するシステムは、「出願人ごとにこれに対して、課題－構成マップは、課題と構成とい極力集めて配置」や「出現数に基づいて時系列順に配置」

う観点で特許を分類しているため、各軸の解釈が明確でといったユーザが指定した条件に基づいて、その条件をあるという利点がある。

最大限に満たすように軸項目を配置する機能を有する。

しかしながら、課題－構成マップにも問題はある。それは、軸項目の配置が「自由」な点である。出願年や公開年といった量的な軸項目の場合、大小関係が存在する

3 システム概要

ため、軸項目の並びは一定（昇順もしくは降順）である。

本稿で提案するシステムは、ユーザから任意の特許群

一方、課題－構成マップのような言語の軸項目の場合、を受け付け、その特許群についての課題－構成マップをそのままでは順序関係を決定できないため、様々な形の自動的に生成するシステムである（図３）。

マップを作ることができてしまう。その結果、生成したそして、本システムが出力する課題－構成マップは、マップが分析を妨げることや、恣意的な分析結果を導く

図４のような、ユーザから受け付けたデータをもとにブ可能性がある。ここで、同一のデータから生成した３つラウザ上で操作可能な課題－構成マップを生成する一種

バブルチャートを図２に示す。の Web アプリケーションである。図４において、ユーYEAR BOOK 2O16 193

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５に示す。

特許書類群

マップ生成処理では、最初にユーザが入力した特許群の各特許から課題と構成に関する表現を抽出する（書式解析～課題／構成表現抽出）、次に、抽出した表現から

課題≒
効果・目的軸項目を生成し（軸項目生成）、最後に、統合した表現

課題Ｄ

課題Ｃ

課題Ｂ

課題

課題Ａをどのように各軸上に配置するかを決定する（軸項目配置）。また、本システムでは、課題－構成マップの生成

構成と並行して、ユーザが入力した特許群に関する技術動向

構成Ａ
構成B
構成Ｃ
構成Ｄ

構成≒
解決手段

予測を行う（動向予測）。以下、各処理の概要について説明する。

課題-構成マップ
図３

システムの入出力

4.1

書式解析

ザは巨大なマップでも自由に表示範囲を移動することがマップ生成処理では最初に、入力された特許群の書式でき、また、軸項目の種類や配置を自由に変更することを解析する。具体的には、日本の特許の場合、書類中にができる。さらに、ユーザは入力した特許群の中から、現れる隅付き括弧や、明細書中において、隅付き括弧のその一部を自由に選択して、新たなマップを生成するこ

直後に現れる短い文字列（見出しと推定される文字列、ともできる。

例えば＜実施例＞等）を抽出し、その構造を解析する。
本処理によって、入力されたデータを「書誌事項」、「特4 課題－構成マップ生成手法

許請求の範囲」、「明細書」、「要約書」、「図面」等に分割

本システムは、ユーザが入力した特許群の各特許に対細書の【発明を実施するための形態】といった見出しのし、さらに、特許請求の範囲の中の各【請求項】や、明して、様々な自然言語処理等を適用し、課題－構成マッ構造を解析する。

プを生成する。本システムのマップ生成処理の概要を図

Test user
ファイル

ログアウト

設定

縦軸： 構成（時系列）

横軸： 課題（最適配置）

自動解析結果寿命向上

溶湯二次汚染防止

濾過効率向上環境汚染問題改
善

歩留り向上

寿命向上

脱ガス効率向上・ 2016/09/07

その他の微量元素の除 去

マイリスト

・ Mgの除去Zn課
題・ Feの除去
Si・ リサイクル…

構成
金属間化合物形成
回転冷却体浸漬
分 別 結 一方向凝固
晶
プレス圧搾
真空蒸留
希釈
炉体構造の最適化
回 転 脱 ローター構造最適化
ガス
ローター材質最適化
新しいリストを作成

ガス吹き込み214件の特許 / バブルチャート表示

図４

システムのイメージ

194

2016イヤーブック寄稿集-3.indb194

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シソーラス

マップ出力軸項目生成軸項目配置

抽出した表現から軸項目を生成し、さらに、同義／類義表現を統合

同義・類義語抽出

課題表現抽出「最適」な軸項目の配置を決定

構成表現抽出

【発明の効果】等から発明の課題（効果・目的）を抽出【課題を解決するための手段】等
から発明の構成（解決手段）を抽出

3

動向予測（β）

請求項の構成要素や発明特定事項を抽出

書式解析

特許書類の内容と抽出した情報を基に入力された特許書類群に関する来年の出願数の増減を予測

フォーマットや見出しの解析
マップ生成処理

特許書類群入力

動向予測処理シソーラス構築処理

図５

4.2

請求項解析

次に、入力された各特許の請求項の構造を解析する。

処理の概要の手法等を用いて、表現を短くすることで、表現から軸データによる分析と評価

請求項解析項目を生成する。

本システムにおける請求項の解析では、請求項の構成要

さらに、同文献 [7] の手法を用いて、課題に関する軸素と、それを修飾する発明特定事項を抽出し、各構成要項目を構成する形態素を素性としたクラスタリングによ

素がどの構成要素と関連するかを判別する。

る、意味のまとめ上げを行う。これにより、表現が多少異なる軸項目を同じ軸項目として扱えるようになる。

4.3

課題表現抽出／構成表現抽出

一方、構成に関する表現は、特許が権利範囲を可能

請求項の解析が終わった後、課題－構成マップの軸項な限り広く取ろうとする関係上、課題に関する表現より目の元となる課題に関する表現と構成に関する表現を各抽象的で多様な表現が用いられる傾向がある。本システ

特許から抽出する。詳しい説明は省略するが、文献 [5,6]ムでは、このような構成に関する表現をまとめ上げるたの手法や、先の請求項解析で得られた請求項の情報を用めに、文献 [8] の手法と同様の手法をシソーラスを用いいた手法（例えば、請求項に現れる構成要素やその他のて実行する。具体的には、シソーラスを利用し、各語の発明特定事項は課題（効果・目的）を表す表現ではない間の上位・下位関係を推定した後、異なる特許間で語を等）といった手法を併用して課題と構成に関する表現を比較することで統合する。これは、同一特許内で、請求抽出する。この際、書式解析によって得られた見出しに項に記載された語は、明細書に書かれた語の上位語であ関する情報も活用する（例えば、課題（効果・目的）にることが多いという特許文書の特徴を利用した手法であ関する表現は【発明の効果】に現れる等）。

る。

4.44.5

軸項目生成

軸項目配置

課題／構成表現抽出によって取得した各表現は、多くこれまでに説明した処理によって課題－構成マップをの場合、図上に表示するには長すぎるため、課題－構成プロットすることは可能である。しかしながら、先にもマップの軸項目として適切ではない。そこで、文献 [7]述べたように、課題－構成マップの軸項目の配置は自由YEAR BOOK 2O16 195

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であるため、恣意的な結果を導いてしまうマップを生成

さらに、本システムでは、上記の利得の最大化以外にする恐れがある。そこで、本システムでは、各特許からも、「軸項目が最大出願数に達した年が早い順番」など抽出した軸項目を適切に並べる機能を提供する。の時系列に基づいた軸項目の配置も可能である。

簡単にその手法を説明する。提案手法では、ユーザが指定した「２つのバブルＡ，Ｂが接したときの利得」に4.6

動向予測（β）

基づき、課題－構成マップ（バブルチャート）全体の総次に、本システムが備える簡単な技術動向予測機能に利得が可能な限り大きくなるように軸項目を配置する。

ついて説明する。本システムは、ユーザから入力された

ここで、バブルが接するとは、図６に示すいずれかの位特許群に関連する要素（出願人や特許分類コード（IPC置にバブルが存在することを意味する。これらの位置に等））について、来年度の出願数が「10% 以上増加」

バブルが存在するとき、２つのバブルのいずれかの軸項「10% 以上減少」「それ以外（現状維持）」を推定する目が共通するため、２つのバブルが接する軸項目間には機能を有する。

関係があると考えられる。
？ は，と，いずれかの軸項目が共通する＝直接関係する

4.7

同義・類義語抽出最後に本システムが出力する課題－構成マップとは直接関係ないが、本システムが備えるシソーラスの自動構築機能について説明する。先の軸項目生成では、シソー？
？

ラスを用いて同義・類義語の判定を行った。本シソーラ？

スは人手で用意することも可能だが、本システムは、入力された特許書類の情報と、抽出した課題／構成表現か？

ら自動的に生成する機能も有する。

縦軸

横軸： 注目しているバブル？ ： 接するバブルの位置
図６

接するバブルの位置

なお、最もシンプルで基本的な「２つのバブルＡ，Ｂが接したときの利得」は、「バブルＡのサイズ×バブル

5 おわりに
本稿では、自然言語処理技術を活用して課題－構成マップを自動的に生成するシステムを提案した。本シス
テムにおいて、ユーザは、任意の特許群を入力するだけで、課題－構成マップを得ることができる。

Ｂのサイズ」である。本システムでは、この利得を基本として、以下の式で定義される出願人を考慮したコスト等を利用することができる。

C ( A, B)   ai bii

ここで、ｉは出願人を表し、｜ａｉ｜および｜ｂｉ｜は、それぞれバブルＡの出願人ｉの出願件数、バブルＢの出願人ｉの出願件数を表す。
なお、詳しい説明は省略するが、総利得が最大となるような軸項目の配置を求める問題は NP 困難に属するため、規模が大きな課題－構成マップの場合、最適解の導出が困難である。本システムでは、現実的な時間で計算可能な範囲で、総利得が可能な限り大きくなるように軸項目の配置を決定する。

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参考文献[1] 特許庁 , " 特許マップとは－技術分野別特許マップについて（機械 6 焼却炉技術）", http://www.jpo.
go.jp/shiryou/s_sonota/map/kikai06/map/map.htm[2] 工業所有権情報・研修館 , " 資源循環型社会の構築に向けて ", http://www.inpit.go.jp/blob/katsuyo/pdf/chart/fippan08.pdf[3] Hideyuki Uchida, Atsushi Mano andTakashi Yukawa, "Patent Map Generation3

データによる分析と評価

Using Concept-Based Vector Space Model",Proceedings of the Fourth NTCIR Workshop on
Research in Information Access Technologies
Information Retrieval, 2004.
[4] NRI True Teller, http://www.trueteller.net/[5] 酒井浩之 , 野中尋史 , 増山繁 , " 特許明細書からの技術課題情報の抽出 ", 人工知能学会論文誌 , Vol.24,
No.6, pp.531-540, 2009.
[6] 坂地泰紀 , 野中尋史 , 酒井浩之 , 増山繁 , "CrossBootstrapping: 特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法 ", 電子情報通信学会論文誌 , D, Vol.
J93-D, No.6, pp.742-755, 2010.
[7] Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi, HirokiSakaji, Yusuke Suzuki, Hiroyuki Sakai andShigeru Masuyama, "Extraction of the Effectand the Technology Terms from a PatentDocument", IEEE The 40th International
Conference on Computers & IndustrialEngineering (CIE40), cie214jp-1, 2010.
[8] Akio Kobayashi, Hirofumi Nonaka, Hiroyuki
Sakai and Shigeru Masuyama, "An Automatic
Thesaurus Construction Method for TechnicalTerms in Patent Maps", IEEE The 40thInternational Conference on Computers &Industrial Engineering (CIE40), cie248jp-1,
2010.

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