特許分類の自動推定の取り組み
Automated classification of patent documents

一般財団法人工業所有権協力センター

研究所総括研究員

近藤裕之

平成 27 年 10 月より現職

Kondoh-hiroyuki@ipcc.or.jp03-6665-7870

1 はじめにの担当者に配布するのかテーマコードレベルで粗ぶるい

今年の６月に人工知能が書いた特許を特許庁が受理として行わなければならないことから、人手で行うと非常いうニュースに衝撃が走った。つい 1 年ほど前までは、に大きな負担となるため、システム化できないかと検討

特許の出願は機械には書けないとも言われていただけが開始された。に、IT 分野の技術進歩の速さに改めて驚かされる。
政府も本年 4 月に「人工知能技術戦略会議」を発足し、する必要がある。この粗ぶるいの作業は、出願全件に対

このようなニーズから、分類推定については、財団では 10 年以上前から研究開発し実用化をしている。

研究の加速と実用化・産業化の推進を強力に進めており、日本で主に用いられている分類は、① F タームのテー

さらに特許庁でも、特許の事務処理に人工知能が活用でマコード（約 2 千 2 百）、② IPC（約 7 万）、③ FI（約きないかの検証事業が開始されている。

19 万）、④ F ターム（約 40 万）であるが、分類を推

一 般 財 団 法 人 工 業 所 有 権 協 力 セ ン タ ー（IPCC:Industrial Property Cooperation Center、以下「財定する技術レベルは分類の数が増えると急速に難易度が高くなる。

団」という。）では、特許文献の分類付与を事業の大きしたがって、最終的には FI の分類が推定できることな柱としているが、研究所を中心として、最新の技術動を目指としても、まずは粗ぶるいできればよいというこ向を注視しながら、人工知能をはじめとした IT を活用とで、F タームのテーマコードレベルでの分類推定が出した業務の効率化及び高精度化について常に検討を行っ来ないか検討を行うことから始め、研究の結果、業務ている。に適用できる精度であることが確認されたため、平成

本稿では、過去に財団が公表・寄稿させていただいた11 年に実用化した。それらは、Japio YEAR BOOK

記事のうち分類推定についてのものをまとめ、財団がど2007 や、IPCC 創立 20 周年記念誌、同 30 周年記念誌、のようなシステムを実用化し、どのような研究を行ってで紹介している。

きたのかについて俯瞰する。

そして、次に F タームレベルでの分類が推定できないかの研究を行った。これについては、Japio

分類推定についてのシステム開発とYEAR

2 研究

BOOK 2012 － 2015 で紹介している。こちらにつ特許は、年間 30 万件以上出願されるが、原則この全在のところ実用化のめどはたっておらず、さらなる精度てについて分類が付されて公開される。出願された書類

いては、人手による付与の精度に達していないため、現向上がないか検討が必要な段階である。に分類を付与するためには、各技術分野の専門家が詳細な分類を付与するが、その前処理として、どの技術分野

188

2016イヤーブック寄稿集-3.indb

188

2016/10/26

20:04:27

3 分類推定の研究・開発

IPC クラスの算出）を行う。例えば、A44（類似度3.1

A47（類似度 0.96）と算出された場合、A47 を本0.32）、A45（類似度 0.13）、A46（類似度 0.24）、

テーマコードレベルでの分類推定

財団では、F タームのテーマコードレベルでの分類推願が属する IPC クラスと判定する。

定ができないか研究し、実用化のめどが立ったことから、（4）特定された IPC クラスに属する各公報との類似度「大分けシステム」と称して開発し、実用化している。

計算を行う。例えば、A 公報（A47J27/60[ テー

大分けシステムは、明細書テキスト中の技術用語を基

マ コ ー ド：4B055]、 類 似 度 0.855）、B 公にテーマコードを自動的に推定するものである。

報（A47J37/04[ テ ー マ コ ー ド：4B040]、 類その概要を図 1 に示す。

似 度 0.652）、C 公 報（A47J27/21[ テ ー マ

その処理概要は下記のとおりである。

コ ー ド：4B055]、 類 似 度 0.532）、D 公 報（A47J37/10[ テ ー マ コ ー ド：4B059]、 類 似 度成を行う。具体的には、過去の公開公報（例えば、過0.301）・・・というように各公報との類似度計算を去 10 年分）を解析してどのテーマコードにどの文献行う。

が分類されるのかという統計情報を大分けデータベー（5）各テーマコード毎に公報と比較した類似度を積算しスに蓄積する。てヒストグラムを作成する。

（2）次に、本願を分類するため、本願テキストから単語（6）類似度の積算値の大きい順にテーマコードを並べ、抽出を行う。

当該テーマコードを担当するグループを突き合わせ（3）大分けデータベース内の単語と比較して、IPC クて、担当グループを算出する。

ラス別に類似度を計算してあらぶるい処理（最も近い3

データによる分析と評価（1）まず、本願の分類を推定するためのデータベース作

図１

YEAR BOOK 2O16 189

2016イヤーブック寄稿集-3.indb189

2016/10/26

20:04:28

このシステムは、平成 10 年に研究開発に着手し、平3.2

F タームレベルでの分類推定

成 11 年 4 月に一部の文献への付与（年間 10 万件を財団では、大分けシステムにおいて機械学習モデル対象）で運用を開始し、平成 13 年度から全特許出願にを導入しているが、テーマコードより詳細な分類である拡大している。当初のテーマコードの推定精度（推定しF タームのレベルでも分類を推定できないか研究を行ったテーマコードが主分類である精度）は約 40% であった。

たが、その後、推定精度向上のために、大きく以下の特許文献に（人手によって）付与されている分類情報4 つの段階を経て、平成 27 年度にはテーマ特定精度を正解データとして機械に自動学習させて分類付与ルー70% を達成している。

ルを作成、そして、その分類付与ルールに基づいて、新たな特許文献に対して機械が分類を推定するという点に

第 1 段階（平成 14 ～ 17 年度）

ついては、大分けシステムとコンセプトは同じであるが、大グループ（全 39 グループ）レベルの精度向上に重学習するデータとして、所定の分類が付与されているも点的に取り組み、国際出願・分割出願・出願人 IPC のの「正例」と、所定の分類が付与されていない「負例」

分類情報の利用、発明の名称の利用等を行うように改造の両方を利用する点が大きく異なる。

した。（テーマコードの推定精度約 40%）
第 2 段階（平成 18 ～ 20 年度）

機械学習などの自然言語処理には SVM（SupportVector Machine）という 2 つのクラス（ここでは「正テーマコードレベルの推定精度向上に取り組み、要約例」と「負例」）のパターンを識別するのに適したパター書の利用、類義語の検索機能、辞書機能の拡充等を行っ

ン認識モデルを用い、機械学習には財団が有する情報資た（同精度約 60%）。

産である付与根拠データを用いた。

第 3 段階（平成 21 ～ 24 年度）

F タームの推定結果は、光学系、機械系の技術分野で小グループ（全 78 グループ）及びテーマコードレ

は F 値 1 で 5 割、化学系、電気系で 3 割～ 4 割であり、ベルの推定精度向上に取り組み、新たなテーマ特定方法

テーマによるばらつきが大きいことが判明した。このたの導入、機械学習モデルの導入等を行った（同精度約め、精度自体が低く、ばらつきの大きさの解消が課題と70%）。

して浮彫になった。

第 4 段階（平成 25 ～ 27 年度）

このため、付与根拠データだけでなく、公報全文を用副分類のテーマコードレベルの推定精度向上に取りいて機械学習させる手法を試みたところ、光学系、機械組んだ。副分類は、誤った分類が記載されていると、分系の技術分野で 5 割、化学系で 6 割、電気系で 4 割に類付与者が分類が誤っていることを確認・判断するため向上した。5 割を下回るものがあり、精度向上策の検討に文献を読んでしまうという業務の無駄が発生する。こが必要であった。の無駄を低減させるための取り組みである（同精度約

次に、TF・IDF（素性出現頻度）法を活用し、「1」又は「0」ではなく素性を重要度（実数値）で表現して70%）。

正例と負例の境界をハッキリとできる計算手法を用いる
上記したように、テーマコードレベルの推定精度向上に重点をおいて改造を行った時期に精度が向上し、主分類のテーマコード推定精度以外の機能改善に取り組んだ時期は精度が変わっていない。しかしながら、その時期においても、精度が低下しないよう考慮しつつ主分類のテーマコード推定精度以外の機能改善に取り組んでおり、直接的には精度向上対応を行っていなくとも、精度の低下防止には腐心している。

ことを試みたところ、全分野で精度向上が見られたが、極めて少ない上昇にとどまった。
1 ・Precision（精度）･･･ 付与すると推定したもののうち、正解分類に存在していた割合。割合が高いと、ノイズが少ないと評価できる。
・Recall（再現率）･･･ 正解分類に存在したもののうち、付与すると推定できた分類の割合。割合が高いと、漏れが少ないと評価できる。
・F 値（Precision と Recall の調和平均）･･･ 下記式で示される、Precision と Recall との総合評価値。
2 × Precision × Recall
F 値 = ────────────Precision + Recall

190

2016イヤーブック寄稿集-3.indb

190

2016/10/26

20:04:28

そして、F タームの観点はドット「・」で示される階層構造で規定されていることから、この点を考慮して Fターム推定を行うこととし、機械系と化学系で評価した
ところ、それぞれ 6 割弱と 5 割強ということで若干の精度向上が見られたところである。

4 まとめ
分類推定について、テーマコードレベルのものを実用化させ、さらに詳細な F タームレベルでのものを研究

3

データによる分析と評価してきたが、様々な精度向上策を施しても精度が向上しにくくなっていることから、一度立ち止まって、言語の解析手法、機械学習の方法を再検討することが必要な状
況になっているようにも思われる。

参考文献[1] 情報システム部，IPCC システムの変遷，IPCC 創
立 20 周年記念誌－ IPCC20 年のあゆみ－，p.106107[2] 調整部，一元付与業務の経緯－自動大分けシステム・サポートチーム・Σシステム－，IPCC 創立 30 周年記念誌―IPCC のあゆみ―，p.179[3] 情報システム部，IPCC システムの変遷，IPCC 創
立 30 周年記念誌―IPCC のあゆみ―，p.206[4] 笹野秀生，特許分類の自動推定に向けた取り組み－
機械学習による自動分類技術の特許文献への適用－，
Japio YEAR BOOK 2012，p.208-211[5] 小林英司，特許分類の自動推定に向けた取り組み－機械学習による自動分類技術の実用化に向けて－，
Japio YEAR BOOK 2013，p.234-237[6] 小林英司，特許分類の自動推定に向けた取り組み－特許分類の階層構造を利用した自動推定－，JapioYEAR BOOK 2014，p.200-203[7] 小林英司，特許分類の自動推定に向けた取り組み－
機械学習による自動分類推定の課題と今後の展開－，
Japio YEAR BOOK 2015，p.272-275

YEAR BOOK 2O16 191

2016イヤーブック寄稿集-3.indb191

2016/10/26

20:04:28