特許情報検索と解析の将来展望

─特許情報調査・分析・解析への AI 人工知能の応用研究が加速された─
Future perspective for Patent Information Retrieval and Analysis— Applied research of AI Artificial Intelligence to the patent information retrieval and analysis has been
accelerated —一般社団法人情報科学技術協会

パテントドクメンテーション部会主査

桐山勉

2004 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。2006 年 2 月に帝人知的財産センターを定年退職し、2006 年４月から Japio 特許情報研究所の客員研究員を務める。2011 年
より IPI-Award Selection Board（国際特許情報賞選考委員）も務める。2014 年より World Patent
Information 専門誌の EAB 編集員も務める。2013 年４月より、はやぶさ国際特許事務所の顧問も務める。
特許情報解析の専門家でもある。

分類の G06N99/005 という分類が付与されることに

1 はじめになっている。

2015 年秋の特許情報フェアにて UBIC 社の展示ブー

一方、筆者は特許分析の勉強会をレイテック社の支援スが盛況であった。今年の３月に開催された国際会議の下、2006 年から 10 年以上にわたり毎年継続してにて、「EPO が真剣に特許審査のいて、その受講生は参加企業累計 285 社に卒業生は累ための先行技術文献調査に AI 人工技術が応用できない

計 372 人にのぼって６）いる。その活動から得られた経かを熱心に検討している」と耳にした。５月に開催さ験則として、「非特許情報で得られた情報は特許情報にでは「米国て検証が可能である」を信条としている。特に、この特特 許 商 標 庁（USPTO） が APES-Pilot（Automated

許情報の解析の中で発明者分析を行い主要な研究者の炙

Pre-Examination Search Pilot） を こ の 12 月 を 目

り出しが極めて重要であると信じている。

IPI-ConfEx2016

１）

れた米国国際会議 PIUG2016 年次大会

２）

標に研究中であること」を Donald Hajec 氏の発表

３）から知った。６月 23 日の日刊工業新聞には、「日本特許庁が 2016 年夏に NTT データ社と共同で出願内容

2 AI 人工知能の応用研究の氾濫の分類や過去の特許情報の収集などの自動化について検筆者は、日経新聞から「AI 人工知能」の６文字の記討に着手する」と掲載された。いずれも特許情報の調査・（または、事を SDI 的に集めている。プライミング効果７）

分析・解析に AI 技術を活用しようという潮流の一部とカラーバス効果）として「AI 人工知能」の研究をする

解釈できる。

組織名と研究者名を集めている。それらをインターネッ

世界の IT 企業は AI 人工知能を応用することに必死である。その関係のニュースで巷は溢れている。新聞記事

トと Linkedin ８） にて調べて、AI 研究者の顔写真と詳
細な関連情報を収集している。

情報から「日本の自動車業界は 2020 年を一つの節目

一方、特許庁の平成 26 年度特許出願技術動向調査報として自動運転のレベル３を目指している」ことが判る。

告に「人工知能技術」９） が報告されている。その資料

IBM 社の AI-Watson システムが 2011 年２月に米国に掲載の「図１－１

人気クイズ番組「Jeopardy!」（ジョパディ）で優勝４）ての AI 人工知能の多種多様な技術が記載されている。

した成果は有名である。Google 社の Alpha Go シス

その中のごく一部の「認識（画像認識・文字認識・デー

テムが 2016 年 3 月に韓国のプロ棋士李九段に勝っ

タパターン認識）、知識発見、対人インターフェース（可ことも記憶に新しい。Deep Learning（深層学習）

視化・Landscape）、機械学習と知識ベース型人工知能」と Machine Learning（機械学習）に関する特許情報などに筆者は興味を感じている。とりわけ、特許情報とには、CPC（Cooperative Patent Classification）

非特許情報を融合しながら「日本・米国・欧州・中国・

た５）

人工知能技術の俯瞰図」には、全90

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WIPO の特許情報を「特定技術テーマ」毎に分析するつの図から解かることは、４つの大きな変化点である。

こと」を筆者の趣味としている。この人工知能技術の資A）米国公開特許系において、2009 年から AI 関係の料の「図２－１

人工知能技術の適用の流れ」によれば、

現在は人工知能技術の第３のブーム期にあるという。
筆 者 が AI 人 工 知 能 に 注 目 す る よ う に な っ た の は、出願が前年 2008 年の７倍増になった。
B）米国登録特許系において、2012 年に公開特許件数を一時抜き、それ以降急増し続けている。

C）米国公開特許系において、2014 年に 1773 件ま転技術における「Google 社の自動運転に関する特許で急増し、2015 年には 2304 件と更に急増した。

に遭遇したからである。それから、トヨタ自動D）中国の公開特許出願は 2009 年から急増し始め、車の米国の TRI 研究所の所長になった元 DARPA プロ

2014 年と 2015 年は更に激増中である。一方、日ジェクトマネージャーである Gill A Pratt 氏の顔写真

本の公開件数の停滞が懸念される。

群」

10）

2

検索の高効率化と精度向上

Japio YEAR BOOK 2015 において自動車の自動運を集めてからである。そこから、芋蔓式に、トロント大学の Geoffrey Hinton 教授と、Google 社の Andrew
Ng 氏とｎ VIDIA 社の創立者 Jen-Hsun Huang 氏の3 米国特許商標庁と欧州特許庁の兆候

顔写真が集まった。ちょうど、その頃にアジア特許情

米国の北西海岸のワシントン州の地方都市報研究会でご一緒した安藤氏から「AI 技術の特許群をVancouver に て 開 催 さ れ た PIUG2016 年 次 大 会

IPC=G06N で検索した１万数千件の特許の中で米国がに お い て、 米 国 特 許 商 標 庁 か ら ２ 件 の 発 表 が あ っ

最も多く、第二位は中国だ」と教えて頂いた。Andrew

た。 １ 件 は 前 述 の Donald Hajec 氏 の「A Review

Ng 氏と Jen-Hsun Huang 氏の顔写真から、「中国がof Recent Efforts by USPTO to Enhance the

如何に早く AI 人工知能技術の重要性を米国に次いで気Quality of Prior Art Found by and Provided to Itsが付いたか」を気づかされた。「世界は人脈で動く」とPatent Examiners」３） である。もう１件が Jessica

いうのは当然のプロセスである。

Patterson 氏の「Global Patent Prosecution

そ こ で、 筆 者 が 日 常 的 に 使 う Shareresearch、

Featuring Global Dossier」である。前者の内容は初Japio-GPG/FX お よ び CN-Web に て IPC=G06N のめて耳にすることばかりで、特に「APES（Automated

検索式にて追試検証した結果を図１に示す。これらの４

Pre-Examination Search）Pilot」企画を聞いた際に

図１

IPC=G06N で検索された人工知能の特許群の時系列変化（棒）とシェアー率（円）YEAR BOOK 2O16

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図２

米国特許商標庁が進める APES-Pilot の６段階と筆者の追記コメント

は、心臓が高ぶった。図 2 に示すように、米国特許商

IPI-ConfEx2016 の 展 示 と PIUG2016

Annual標庁では 6 段階を想定して、その 4 段階目において分Conference の 展 示 を 見 て い る 限 り で は、「Word類とキーワードを組合わせた複合検索式を自動的に発生

Cloud 技術 19）により明細書の内容を表示する」ことがさせて先行技術文献の予備調査を AI 技術を活用して自流行の様に感じた。Word Cloud 技術は tag 技術とも動的にできないかを 2016 年 12 月を目標に検討中で3D 技術（Digital Display Documentation）とも言あるとのことである。プロサーチャーが永年にかけてマわれている技術である。

ニュアルで力付くで作成している複合組合わせ検索式を

どの種類の俯瞰可視化図がモナリザ

一瞬で自動的に作成しようという狙いである。
この 6 段階の図に、筆者が興味を覚えている UBIC
社 11）、NTT データ数理システム社 12）、ElementaryIP
社、Ambercite 社

13）、パテントリザルト社

14）

15）

の

考え方を追加記入して、図 2 を作成した。
一方、2016 年 2 月 28 日から 3 月 2 日にミュン

4 絵に近いかIPI-ConfEx2016 の 一 般 プ レ ゼ ン 発 表 の 中 で は、
gsk 社の Lesley K MacLachlan 氏の「Landscaping:is a Picture Worth a Thousand Words?」に感銘を受けた。

ヘンで開催された欧州知財国際会議 IPI-ConfEx2016

特に、第 2 枚目のスライドと第 21 枚目のスライド

晩餐会のメインテーブルに着席されたに筆者は釘付けにされた。（図 3）MacLachlan 氏の了EPO 幹部の人達は「EPO では審査に用いる先行技術文解を得て転載する。これを見て筆者が感じた疑問は、「6

献調査に AI 技術を応用することを研究している」と力種類の俯瞰可視化図の中で、どれがモナリザの絵画と同説しておられた。更に、IPI-ConfEX2016 の展示ブー

じように人に内容を感じさせることができるのか？」でスでは Averbis 社の説明員が PC 画面にて「特許明細ある。

の IPI-Award

16）

書の内容を Word Cloud 技術を活用して表示すること

6 種類の俯瞰可視化図とは下記を想定している。

を EPO 特許庁と 3 年前から共同研究している」と言っA）マトリックス図（または、テーブル図）ていた。Averbis 社のホームページにも「3 年前からB）ランドスケープ図（Landscape 図）

EPO と共同研究をしている」と掲載されていた。

18）C）モザイク図（クラスター図、Grid 図）

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図３

検索の高効率化と精度向上

2
MacLachlan 氏のスライド（左側：第２枚目のスライド、右側：第 21 枚目のスライド）

D）ネットワーク図（NWA 図）

時点では 6 種類の俯瞰可視化図とも淘汰されずに残っE）多重円図（または、ドーナツ図）ている。筆者は、「AI 技術がどの俯瞰可視化図に組みF）ワードクラウド図（Word Cloud 図）

込まれ易いのか（AI 技術との相性性・マッチング性を有しているか）」という観点に注目している。筆者は、Word Cloud 図は、囲碁の盤目図と似ている気がして5 Word Cloud 図への注目ならない。Word Cloud 図のパターン認識と可読文字

何故、IPI-ConfEx2016 と PIUG2016Annualの意味の解析が Deep Learning 技術と機械強化学習技、Search術により 2020 年頃までにかなり進歩するだろうと強らは、Word Cloud の表示に力点を制発想推察の観点から期待している。ただ、現状では切置いているのだろうか。それは、Word が意味を表示す

り出される Word は出現頻度の影響が大きく、特許公

るからでないだろうか。人は大小の方が領域の面積の広報などに極少ない頻度で記載されているキーワードや特さよりも敏感で理解しやすいからでないだろうか。現

殊用語・未知語などの取り扱いに課題を抱かえていそう

Conference では、Averbis 社、IEEE 協会
Technology 社

21）

図４

20）

俯瞰可視化図の比較（どれがモナリザ絵と類似の機能を有するか）（安藤氏・原社長の協力）

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図５．

IPI-ConfEx2016 にて筆者が発表した定点観測地点（参考）である。

の皆様と親しくお付き合いをするようになってから、定筆者は Word Cloud の表示技術に関して次の観点に点観測地点として特許情報の国際会議を含めること及び注目している。

世界の特許情報専門家の著名な人達の顔写真集を加える

A）文字列の表示角度（縦、横、斜め）ことの重要性に気づいた。

B）文字サイズの段階設定（何段階可能か、ポイント数）
C）Word 個数の選択と上限数

Patinformatics.LLC22） を 起 業 し、 更 に、Illinois

D）技術要素ごとの色分け表示設定

Institute of Technology の 非 常 勤 教 授 に な っ た 元E）母集団件数や調査観点による表示設定

PIUG 会長の Tony Trippe 教授を筆者は知人として尊F）外枠の形状（自由形、四角、楕円、円など）敬している。彼の論文も HP も筆者の定点観測地点にG）AI 技術とのマッチング性・親和性

含めている。彼が注目する新しいシステムとして 3 つH）その他、特殊機能（Amberscope と AI Patent23） と Relecura24）） をこの Word Cloud 技術の内容を理解するために、筆推奨している。Amberscope は既に 2 年以上前から者はアジア特許情報研究会のテキストマイニング・グ

Trial を実施したので、残りの 2 つは初耳だったので

ループに所属し、皆さんの末尾に必死について行こうと

Trial をこの 7 月に実施した。（図 6 および図 7参照）

努力している。

6 定点観測地点
筆者が帝人の研究所から知財部門に 1994 年に転勤してはや 22 年が過ぎた。それ以来、専門誌 World
Patent Information 誌、知財管理誌、情報管理誌、情7 結論
IBM 社の AI-Watson25）の特許群調査の結論（図 7、8 参照）は、A）クラウド型で自然言語を扱う。確かに Question
Answering 方式の特許が目立つ。

報の科学と技術誌などを読むように教育指導を受けてB）特定の分野の Expert 型知識ベースを基にした AI エ

育った。また、世界の国際会議に注目するように先輩諸ンジンであり G06N99/005 の分類が付与されて氏より指導を受けて今日に至っている。特に、2011

いるものも多数ある。（参考：UBIC 社の特許群には

年より国際賞選考委員（IPI-Award Selection Board）

G06N が付与されたものは現時点の公開・登録では94

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No
１

項

目

内

【特許調査への AI 関連の

容

と

簡

単

な

説

明

備考

【AI Patent 社 Tool の試行評価】Google-Patent, Linkrdin,WIPO-IPC 分類などと連動して動く。 Tony Trippe 氏は、活用の動き】

Advanced Search は Boolean 検索ではなく、類似検索であり Score 順に上位、100 件（指定に Relecura 社と AI Patent

Tony Trippe 氏(３代前のより 200、500、1000,5000 件を選択設定）がデフォルトで表示される。
（→Shareresearch で

PIUG 会長)が推薦した AIは例えば 20 件しかヒットしない案件でも Score 順に強制的に 100 件だけデフォルトで表示され 推奨理由は Relevance 適

Patent 社 Tool

る。）

日本の株式会社 UBIC（7 月 1 日に社名を株式会社 FRONTEO に変更）で事例調査。

社を推奨。AI Patent の合率が高くなるからと。

のトライアル試行評価

US 特許､EP 特許、PCT 特許のみ扱う DB
http://www.aipatents.com/

UBIC 特許の特定

フロント画面US9171074

US8682927
US8549037

2

US8799317

検索の高効率化と精度向上

US20150339786に桐山は注目する。
三大特徴

既に、Shareresearch か1)審査官の先行技術文献のら米国特許を購入し、履歴 DB を検索対象とする

FRONTEO 社は 6/28 時2)Contextual Search 前後

日本の㈱UBIC にとっては不都合な表示が満載。

点

文脈検索であり単なる（赤色矢印表示は正しいが、緑色矢印表示は

EXPLORER」でサービ

Text Search でない。

部分一致にて該当検索され、日本の㈱UBIC とっては正しくなく「知られたくない表示」だ。

ス中である。

3)Query Search は Intel’s

US8682927 の英語“hypervisor”で検索する。

Abstract を質問文にでPATENT「

入力して検索すると、類似特許 100 件が類似 Score 順に表示される。G04N(AI、機械学習)の IPC 分類が付与されたものは 100 件以内には見当たらない。→UBIC 社はｾﾐﾅｰにて AI 検索ｴﾝｼﾞﾝと主張しているが物理数式による類似検索 G06F の分類がﾒｲﾝである。

No
１

項

目

内

図６

AI Patent システムによる UBIC 社特許群調査の One-Sheet 報告

容

簡

と

単

な

説

明

備考

【特許調査への AI 関連【Relecura 社 Tool の試行評価】E-mail を出し Trial 申請と希望理由を述べることにより、6／26 Koomullil 氏 の 特 許 はの活用の動き】～7／4 までの 1 週間だけ全機能のトライアルが許可された。https://www.relecura.com/

Indo 特許も含めて 14 件

Tony Trippe 氏(３代前

創 業 者 George Koomullil 氏 (INDUS TECHINNOVATIONS,EMPIRE TECHNOLOGIES

把握。Tonyの PIUG 会長)が推薦しDEV,COMMW SCIENT,QUALCOM などを転職して独立)た Relecura 社 Tool

特徴機能：Quad Analysisのトライアル試行評価

Trippe 氏

サーバはインドに設置、月曜に更新。 は 、 Relecura 社 と AI
特徴機能：Word CloudPatent 社を推奨。

四象元分析

Tech は Digital Data Processing

Tech は Function specific digital computer Processing
二重に重なっている

特徴機能 Topic

Map「Exact Research」と検索手法は類似検索と高度 Boolean 検索に別れ、検索結果は６段階（Results, Browse, Graphs, IBM-Watson 特許の特定「そうでない検索」があTopic Map, Explore , Cluster）で表示される。Word Cloud による表示を個数設定（例えば 200 US9299024 Ferrucci らり、後者はどの様に AI

個、または 500 個と切替選択設定ができる。Word Cloud で表示された Concepts、Technologie, US9262938 Ferrucci らが組み込まれているか

Sub-Technologies 毎にデータを円で表示する Topic Map や、四象元図(Quadrant Portfolio)など 2016 年登録公報２件は不明である。トライア

が標準デフォルトで用意され、Refine（絞込）が可能である。

ル試行でディスプレイ

US9110944 Ferrucci ら

IPC と CPC の分類の意味は Link 機能で WIPO の Web-site に飛び、表示される。当然、分類 US8943051 Ferrucci ら表示の模様は把握できと Assignee でも Refine（絞込）が可能である。サーバはインド国にあるがスムーズに動く。

2015 年登録公報２件た。

トライアルのため Downloard 上限件数は 1000 件になっていた。SearchHistory もあり。

に桐山は注目する。

図７

Relecura システムによる IBM 社―AI-Watson 特許群調査の One-Sheet 報告

見られない。）
C）Linkedin 検証の結果では、第一世代のメイン研究
者は FERRUCCI DAVID 氏であり、現在の第二世代のメイン研究者は MODHA DHARMENDA 氏である。（図 8 参照）
D）Deep Learning の研究は、脳神経の研究にシフト

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図８

特許情報からの発明者解析と Linkedin からの研究者解析の融合結果（参考）しているが、IBM 社の Neuroscientist の主要研究ができる。

者 は ARTHUR JOHNVERSON 氏 と MEROLLA

この第 3 項を、AI 人工知能の主要企業の主要な研究

PAULAL 氏と推定する。

リーダーを炙り出すのに筆者は個人的に研究中である。

図 8 に掲載の研究者は、現時点で IBM 社・関連協会・紙面の制約があり今回は詳細説明を省略する。

大学に勤めている研究者だけに限定しして、ベンチャー
企業などに転出した発明者は図 8 から除いた。

昨年の特許情報フェア＆カンファレンス以降で色々なAI 技術の成長発展の兆候が多々見られた。間違いなく

AI Patent システムの試行により、発明者解析には研究が加速された。また、AI 技術は完成されていなく、

Linkedin が有効であることが良く理解できた。IBM 社

応用化とポスト深層学習を模索している過渡期にある。

の AI-Watson システムの発明者解析にも有効であった。

表１

トップ 5 のキー研究リーダーの強制発想推定は重要であることも、この IBM 社 -AI-Watson システムの発明者解析から検証できた。
筆者はレイテック社の特許マップ研究会にて、繰り返
しお薦めしていることが下記の 3 観点ある。
A）非特許情報で得た情報は具体的な重要特許情報（フラッグ特許）にてその内容の検証が可能である。
B）強制発想と疑似体験を通した仮説思考による「特許４種類の強制発想の分類結果（参考）４種類

筆者が選んだ候補群

Leader

IBM 社

Follower

Google 社、Microsoft 社

Challenger Qualcomm 社、Baidu 社、
ALIBABA 社
NicherFRONTEO 社（旧 UBIC 社）
NTT データ数理システム社
Search Technology 社、Averbis 社、IEEE 協会、Ambercite 社
Relecura 社、AI Patent 社、
AULIVE 社

情報解析の仕方・極意」は教育・伝授可能である。
C）競合会社を少なくとも 4 社以上具体的に選定し、主現時点の優勢企業が最後まで勝ち進み生き残れるとい要な研究リーダーを強制発想により炙り出すことによう保証は全くない。それくらい、発展成長は厳しい国際り、その企業の開発の大きな潮流を概略把握すること競争に晒されている。

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特許情報の調査・分析・解析に AI 技術を応用しよC 観点から、特許情報の調査・分析・解析に AI を組

う と す る 業 界 の 潮 流 に お い て、Leader、Follower、

み 込 も う と 研 究 し て い る 企 業 を Leader, Follower、

Challenger、Nicher を強制推測で当てはめると筆者のChallenger、Nicher と仮分類し、TOP5 研究者の炙イメージは表１に示した如くになる。筆者はこの表１のり出しを行い、その主要研究者の研究流れを絵年表と右側に各社のイベント情報と筆者の注目点を追加して手して One-Sheet に個人的に主観的に集約することは持ち資料としている。

Predictability と Probability のシミュレーション法か

一方、今後の５年～ 10 年の過渡期の研究イメージがる。

2

また、C 観点から図９の如く、ターゲット領域の推定

検索の高効率化と精度向上

具体的に描けない時こそ、原理原則的な観察が必要であらみて間違いではない。
イメージ化の行為も間違いではない。

筆者の原理原則的な考え方を次にメモする。

筆者は、図２にて示した 6 段階法と図９で示した目

A）小さな変化を見逃さない（定点観測を行う：網を張標領域（推測）から図 10 のようなプロセスをイメーる・SDI 待ち伏せ・組織名 / 人名、TOP3~ ５研究者

ジ化している。AI 概念検索と質問応答初期設定（教師の把握）データ）と AI 情報収集分析と見直し二次質問応答評価B）変化は徐々に現れ、時間を掛けて成長発展する（三と Report 作成の各プロセス段階をイメージしている。

段跳び、S 字カーブ、絵年表作成、４つの視点で観察）

IBM 社の AI-Watson システムには約 30 種類のプロ

C） 連想力と予測力を働かせ、複眼思考で観察し、ログラムがあると聞く。また、このシステムのチューニンが必要と言われてジ カ ル シ ン キ ン グ で シ ミ ュ レ ー シ ョ ン す る。

グと調整には３か月～１年の期間（Predictability, Probability を高める）（アインシュ

いる。つまり、AI-Watson システムが特定の分野を深タ イ ン の 格 言：Imagination is more important

層学習するための教育方法がまだ発展過渡期と考える。

than knowledge）

最も応用の可能性の高い医療分野、気象分野、ビッグデー

A 観 点 か ら、Leader と 判 断 し た IBM 社 の AI-

タ解析などを優先して研究が行われている。特許情報解Watson システムの研究グループの TOP3~5 研究者

析への応用研究はこの１年間でかなり加速されたので、を把握するために、特許情報からのネットワーク分析と今後の５年間でその研究成果は徐々に公表されるに違い

Linkedin の非特許情報の融合を実践することは間違いない。筆者は AI-Watson システムのポテンシャルを信ではない。

じて、この Step Forward 段階のコンテンツ摂取者のB 観点から、新聞情報の AI 人工知能に関する記事を

25）

研究発展を期待している。

切り抜き蓄積し、Leverage Reading と田中角栄・読書方式で２冊以上の本を精読し８冊を速読と流し読みにて必要情報を集約することは間違いではない。

8 おわりに「世界を知り世界と共に生きる」をモットーに 48 歳
から 70 歳まで生きてきた。特許情報に関する 5 つの過去の国際会議（IPI-ConfEx、East meets West26）、
PIUG Annual Conference、PIAC in China 27）、
EPO-PIC28））にてお会いした人脈の知人達に心から感謝する。顔写真も収集している。筆者はそれらの中に10 人の師を持っている。
今回この原稿を執筆するに際して、下記の支援者に謝辞を述べる。
Relecura 社には数度にわたり無料試行をお願いした。創業者の George Koomulli 氏に感謝する。

図９

AI 技術が応用された後の目標領域（推測）AI Patent 社にはロボット受付に登録し、無料試行

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AI-Watson を特許情報の調査・分析・解析に用いる研究プロセスイメージ
質問応答の初期設定：何を調べるのか（５W3H、できるだけ具体的に）既に知っている知識を伝達する（Expert 知識ベース型）
現在の Semantic Search（概念検索）の上位 100 までの、ファミリー

６段階の第１段階

６段階の第２段階

群情報を蓄積する

これまで集めた特許情報群の特許分類群と学術文献分類情報群を集約する。それらの特許情報群の前３世代と後３世代の合計７世代の引用被６段階の第３段階

引用特許群を集約する。これらに特許群の審査官審査情報を加えて集約する。

これまで集めた特許情報群の KW 分析を数式的なアルゴリズムで処理

６段階の第４段階

する。NLP 表現での類似度分析・解析を行う。

これまで集めた特許情報群のイメージデータ（明細書の図・表も含む）、
俯瞰可視化図などを図形的に類似度を示す（類似スコア、特許重要度、６段階の第５段階

Patent Score など）

これまで集めた特許情報群の判断評価（類似スコア、特許重要度、Patent Score、俯瞰可視化図の位置など）と見直し専用の第二次質問応

６段階の第６段階前半

答に耐えられるか
これまで集約結果を高確率リスト（上位 10 件、20 件、30 件、50 件、100 件）にて選択表示を行い、同時に評価判断根拠（類似スコア、特許
重要度、Patent Score、引用被引用 Score、審査官判断 Score など）を

６段階の第６段階後半

並列に表示する。また、俯瞰可視化図の位置などを上位 10 件（赤色）、上位 11～30 件（緑色）、上位 31～50 件（黄色）などとカラー識別表示できるようにデスプレイを考慮する。Report の最適化。

図 10

AI 技術を特許情報の調査解析に応用する研究プロセス案

をさせて頂き、感謝する。

に亘りご指導ご支援を頂き、御礼申し上る。

また、IBM 社の特許調査と Word Cloud 表示の研究

最後に、国内だけの専門家との討論だけでなく、世に際しては、PatBase を 1 か月間使わせて頂いた株式界の専門家との討論も是非するように皆さまにお薦めす

会社 RWS グループ

29）の原社長に御礼申しあげる。検索結果の後処理に、BizInt Smart Chart と Vantage
Point を 使 わ せ て 頂 き、BizInt Solusion 社

30）

の

る。
今後とも、「特許情報を通して企業の R&D 効率の向上を目指す」ことを筆者のライフワークとしたい。

John Willmore 副 社 長 と Search Technology 社 のNils Newman 社長に心から感謝する。
また、Shareresearch を使わせて頂いた日立製作所
および日立技術情報サービス社にこの場を借りて御礼申し上げる。筆者は 70 歳なので、大手企業のサーチャーの様に高額な有料の検索システムを日常的には利用できない。この謝辞にて述べた皆様のご理解とご支援とご協
力の上で筆者の研究環境が初めて整う。長い間の信頼の上に基づき、今年もご支援を頂けたことに深く感謝する。
また、筆者が所属するアジア特許情報研究会のテキス
トマイニング研究グループの安藤リーダーには微々詳細

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参考文献

http://www.ipi-award.com/（web 参照日は全て、2016 年 8 月 18 日である）
１）欧 州 国 際 会 議 IPI-ConfEx：http://www.ipiconfex.com/
２）米国国際会議 PIUG 年次大会：
http://www.piug.org/an16meeting/３）Donald Hajec 氏の発表：４）IBM 社の AI-Watson のクイズ番組の優勝：
http://www.ibm.com/smarterplanet/jp/ja/
ibmwatson/quiz/５）Google 社の Alpha-Go の勝利：
http://www.newsweekjapan.jp/cho/2016/03/
alphago.php
６）PAT-LIST 研究会、名古屋、成果発表会、桐山講演：
http://www.raytec.co.jp/rep/2015fin/
rep2015_nagoya_fin.htm
７）プライミング効果：
http://kagaku-jiten.com/social-psychology/
individual/priming-effect.html８）Linkedin：
https://www.linkedin.com/
https://ja.wikipedia.org/wiki/LinkedIn９）平成 26 年度特許出願技術動向調査報告、人工知能
技術：

https://averbis.com/en/18）Averbis 社と EPO との共同研究
https://averbis.com/en/press/averbisautomates-work-process-at-the-europeanpatent-office-in-the-hague/219）Word Cloud 技術：

検索の高効率化と精度向上

http://www.piug.org/an16program17）Averbis 社：

http://www.wordclouds.com/
20）IEEE 協会
https://ja.wikipedia.org/wiki/IEEE
21）Search Technology 社：
https://www.thevantagepoint.com/
22）Patinformatics.LLC：
http://www.patinformatics.com/
23）AI Patent 社
http://www.aipatents.com/
24）Relecura 社
https://www.relecura.com/index.php25）IBM 社の AI-Watson システム：
http://www.ibm.com/watson/explorer.html
26）国際会議 East meets West：https://www.epo.org/learning-events/events/
conferences/2016/emw2016.html
27）国際会議 PIAC Annual Conference in China

www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidou-

http://www.piac-china.com/eng/Index_eng.

houkoku/26_21.pdf

html10）Japio YEAR BOOK 2015、桐山記事：

28) 国際会議 EPO-PIC：

http://www.japio.or.jp/00yearbook/

http://www.epo.org/learning-events/events/

files/2015book/15_2_04.pdf

conferences/pi-conference.html

11）FRONTEO 社（旧 UBIC 社）：
http://www.fronteo.com/
12）NTT データ数理システム社
http://www.msi.co.jp/

29）株式会社ＲＷＳグループ：
http://jp.rws.com/
30）BizInt Solutions 社：
http://www.bizint.com/index.php

13）elementaryIP 社：
http://www.elementaryip.com/
14）Ambercite 社（日本語 HP）：
http://ambercite.jp/
15）パテントリザルト社：
http://www.patentresult.co.jp/
16）国際特許情報賞 IPI-Award:

YEAR BOOK 2O16

2016イヤーブック寄稿集-2.indb

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