統計分析用特許データ
ベースの進展IIP パテントデータベース
東京大学工学系研究科教授

元橋一之

PROFILE東京大学工学修士、コーネル大学ＭＢＡ、慶応大学博士（商学）。経済産業省、ＯＥＣＤエコノミスト、一橋大学助教授などを経て２００６年から現職。主な著書に『ＩＴイノベーションの実証分析』（東洋経済新報社）、『日本経済競争力の構想』（日本経済新聞社）など。

1 はじめに

36, Issue 9, November 2007, Pages 14311442 を参照されたい）。

野におけるパテントマップの作成やそれらの情報を利用

2 データベースの概要とアップデートした技術経営戦略の立案などに用いられてきている。こ

公開当初、IIP パテントデータベースに含まれる特許のような特許データに対するニーズを反映して、一部のデータは、1964 年 1 月以降の出願から 2004 年 1

大企業や特許を専門とする調査会社では、独自のデータ

月時点で出願公開された約 902 万件のデータであっベースを構築して、社内での活用や外部ユーザーに対すた。

特許データベースは企業などにおける先行技術調査などで利用されることが多い。また、最近では特定技術分る提供を行っている。

そこには、特許庁の整理標準化データから抽出され特許データベースに対するニーズはこのような企業

た、特許出願データ（出願番号、出願日、審査請求日、ユーザーのみならず、大学などにおける社会科学研究者技術分野、請求項数等）、特許登録データ（登録番号、の間においても高まっている。特許データは企業等にお権利消滅日等）、出願人データ（出願人名、個法官コーける詳細な研究開発活動を示すデータとして、イノベード、国・県コード等）、権利者データ（権利者名等）、ションに関する経済学的な分析を行う研究者にとって貴引用情報データ（引用・被引用特許番号等）が含まれて重な情報源である。また、特許データを用いることにいる。

よって、プロパテント政策とイノベーションの関係など、政策分析を行う上でも有益なツールである。

整理標準化データはおおむね月 2 回のペースで公表されていることから、当データベースについても適宜「IIP パテントデータベース」は、こうした要望にアップデートを行ってきている。2010 年 8 月時点に応え る べ く、 後 藤 晃 氏（ 東 京 大 学 名 誉 教 授 ） と筆者

おいては、2008 年 8 月公開特許のもの（整理標準化が中心となって構築した、我が国で最初の公開型の本

データ平成 20 年度第 12 回提供分）までデータの更新

格的な実証分析用特許データベースである（当デーを行っているところである。また、発明者データの追加

タ ベ ー ス は、 財 団 法 人 知 的 財 産 研 究 所 の HP 上 で 公などデータベースの拡充についても行っている。

開 さ れ て い る。 構 築 プ ロ セ ス の 詳 細 は、Goto and

ただし、このアップデート・ファイルは、現時点でMotohashi(2007) “Construction of a Japaneseは完全版ではなく、( 株 ) 人工生命研究所の HP 上で公

Patent Database and a first look at Japanese

開され、そこに設置された掲示板にてユーザーからのバ

patenting activities”, Research Policy, Volume

グ出しや問題提起等の議論を重ねることで、質の改善が236

寄稿集
データによる分析と評価図られている。そこでの議論は、定期的に開催される実4中核的な構成要素となっている。

証研究の専門家からなる運営委員会でとりまとめが行われ、今後の改善に役立てられる。

3

IIP パ テ ン ト デ ー タ
ベースの拡充東京大学においては、経済産業省の委託研究（産業技術調査事業）などを受けながら、上記の IIP パテントデータベースの更新・拡充とともに他の統計調査との接図

イノベーションデータ分析基盤のフレームワーク

続などのデータベース基盤整備事業に取り組んでいる。
前述したようにこのデータベース基盤の中核的なデータ

また、これらまでのデータ接続作業としては、これらとして、IIP パテントデータベースをはじめとして、科の中核データの整備に加えて、「知的財産活動調査」（特学技術研究調査（総務省）と企業活動基本調査（経済産許庁）や新規に行ったライセンスに関するアンケート調業省）の企業レベル個票データの接続を行っている。

査（知財活用実態調査）を接続し、データ拡充を行ってまず、科学技術研究調査の企業の他、大学や公的研究いる。知財活動調査は特許庁において行われている承認機関における研究開発活動を総合的に調査しているもの

統計であり、毎年一定数の特許、実用新案、商標及び意であるが、ここでは資本金 1 億円以上の企業に対して匠の出願を行っている出願人（企業の他、大学や個人発行われている企業等 A の調査項目について、1984 年

明家含む）に対してして毎年行われている。内容は、各からのパネルデータを作成している。科学技術研究調査

種知財の出願状況やライセンシングなど知財利用状況、においては、科学コードという番号で企業データの整理知的財産活動費や知財侵害の実態に関するものである。

が行われているが、コードの付け替えが行われている年

このデータは特許庁における出願人番号をベースとしてがあり、パネルデータの作成にあたっては新旧コードの管理されているため、中核データの個別特許データ（同対応関係を把握することが適当である。この作業によっじ出願人番号の情報が存在する）との接続が可能であて、5414 企業のアンバラストパネルデータ（最多年る。の 2002 年の企業数が 3650）を作成した。

知的財産活動調査は出願数やライセンスに用いられ一方、企業活動基本調査は 1991 年に開始された比る特許数など定量的な情報として有益なものが存在する

較的新しい統計調査であるが、こちらは永久企業番号とが、特許データをイノベーション分析に用いるためにいう期間を通じて統一的なコード体系が整備されておは、特許性向（すべての発明が特許化されるわけではなり、パネルデータの作成は容易である。資本金 3000

いので、発明案件のうちどの程度の割合のものを特許出万円以上でかつ従業員数 50 人以上の製造業または卸小願するか）や特許利用の実態に関する詳細な情報（例え売業（2001 年から一部のサービス産業に対して業種ば特許保有の目的として防御的な目的なのかライセンシが拡大）に属するすべての企業に対する調査であり、毎ングアウトを目的としているのか）が必要となる。これ

年約 2．5 万社のサンプル数となっている。

らの情報は知的財産活動調査から得ることができないの

これらの統計調査の企業パネルデータに IIP パテント
データの出願人（日本に所在する企業のみ）約 60 万社

で、新規にアンケート調査（ライセンス活動実態調査）を行いデータベースの拡充を行った。

を接続させたものがイノベーションデータベース基盤の237

4

イノベーションデータ
ベースを用いた分析事例

業と化学工業の分野でイノベーションが盛んにおこなわ

それではこのようなデータを活用することによって、する産業が当該技術のサプライヤー（IOM：Industry

どのような分析が可能になるのであろうか？まず、イノof Manufacturer）なのか、技術のユーザー（SOU：ベーション分析に関する基礎的な集計データとして、産Sector of User）なのかといった情報が重要である。

業・技術コンコーダンステーブルをあげることができ

これは図のデータベース構造の中で知財活動調査が加る。特許データは IPC 分類などの技術分類に従って集わったことによって、企業毎に所有特許の活用状況（自計することは可能であるが、それがその発明がどの産業社実施、インライセンスやアウトライセンスの状況）がによって行われ、どの産業によって使われているのかと分かるようになっており、この情報を活用することにいう点は不明である。この技術分類と産業分類の対応関

よって、より詳細なテーブルを作成することができる。

係は、イノベーションの分析を行っていく上で重要な情日本企業の特許利用率（保有特許に占める自社実施かラ報となる。

イセンスによって利用している特許の割合）は平均 6れるようになってきていることが分かった。また、コンコーダンス表の作成にあたっては、技術分野に対応特許データを用いたコンコーダンステーブル

割といわれているので、特に SOU の分析については当は、OECD Technology Concordance や Yale

該データを用いて補正をおこなうことが重要である。

Technology Concordance などが存在するが、これまた、研究開発税制や補助金の効果分析などの各種技らはカナダ特許庁のデータを用いている。カナダ特許庁

術政策に関する評価分析や企業における知的財産マネジは 1972 年から 1995 年までの間、特許審査の過程メントに関する定量分析など多様なイノベーションにかにおいて IPC コードの格付けとともに当該特許の製造かる分析テーマに取り組むことが可能となる。これらの産業（Industry of Manufacture: IOM）と当該特許の政策担当者と企業の実務家の双方によって有益な分析事

ユーザーセクター (Sector of USE:SOU) の特定も行っ例の紹介も行っているところである。

た。このような作業の結果、約 30 万件の特許についてSOU の関係を ISIC ベースでマトリックスにしたもの

5 課題と今後の取り組みが OECD Technology Concordance（OTC）である。

IIP パテントデータベースは実証分析用のデータベー

ここでは、OTC のようにカナダ特許庁のデータを用スとして極めて有用であるが、利用に際しては次のよういるのではなく、企業レベの特許保有と産業別売上高のな問題を含んでいることも理解しておかなければならな

データを用いて IPC コードと産業分類のコンコーダンい。

IPC コードと産業分類（SIC コード）の対応関係に関する情報が存在し、例えばこのデータを用いて IOM とステーブルの作成を試みた。本来は、カナダ統計局のまず、出願人名に関して、同一企業にもかかわらず、データのように特許毎の IOM や SOU が分かれば理想出願人名や住所の表記に揺れがある場合や異なる事業所的であるが、日本にはそのようなデータが存在しない。

から出願されている場合などに、異なる出願人番号が付従って、企業レベルの集計データを用いて IPC と産業けられていることがある。IIP パテントデータベースの分類の関係について明らかにしたものである。

構築に当たっては、特許庁の出願人コードの不備につい具体的には IPC 分類のサブクラスレベルと企業活動基本調査の 3 桁産業分類のテーブルを 1995 年と2005 年のデータで作成した結果、おもに電気機械工238て、特に大企業についてはかなりの精度で名寄せを行っているが、完全と呼べるまでには至っていない。
欧米の特許データベースも同様な問題を抱えており、

寄稿集データによる分析と評価

4

各国において効率的な名寄せ手法に関する研究が進められている（その成果の一部は、OECD や EPO が毎年主催している国際学会等において報告されている）。
他にも、IIP データベースの出願人名は、社名変更があった場合、最新の出願人名・番号に書き換えられているため、出願時の出願人が識別できないケースが生じることもある。
今後は、こうした問題についても取り組んでいくとともに、ユーザー間での活発な議論を通じて、データベースの質を高めていく予定である。なお、現在公開中のβ版はバグ出しが一通り終了した後、知的財産研究所の HP 上で運営されることになっている。
また、特許データと企業データの接続については、これまでは企業活動基本調査の対象企業に限られていた。
従って、今後は日本の存在するすべての事業所・企業を包含する事業所・企業統計との接続について行っていくことを予定している。これは OECD において進められている特許データとビジネスレジスターの接続とデータ分析プロジェクトにも対応するものであり、我が国企業の特許活動の状況を欧米における状況と比較できるという点でも意義が高い。
更に、OECD においては、商標に関するデータベースの構築など、特許以外の知的財産権データに対する取組も始まっている。国際的に特許を中心とした研究者向けのイノベーションデータベースの整備が進む中、我々としても積極的に新しいプロジェクトに取り組み、その成果を公表していきたいと考えている。

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