機械学習を用いた効率的な特許調査方法

─ AI 調査ツール活用のためのデータサイエンスベースの特許調査─
Effective patent search methods using Machine Learning

花王株式会社

安藤

研究開発部門俊幸

研究戦略・企画部／アジア特許情報研究会

1985 年現花王株式会社入社、研究開発に従事
1999 年研究所の特許調査担当（新規プロジェクト）、2009 年知的財産部、2021 年より現職
2011 年よりアジア特許情報研究会所属
2020 年特許情報普及活動功労者表彰 日本特許情報機構理事長賞「技術研究功労者」受賞
情報科学技術協会、人工知能学会、データサイエンティスト協会 各会員
ando.t@kao.com

1

はじめに

最近では知財情報業務への人工知能（AI:Artificial
Intelligence）の適用も身近な存在になってきている。
商用の AI を利用した特許調査ツールも複数登場 1）している。ただ、これら商用の AI 調査ツールをユーザーが使いこなす上で押さえておくべき基本事項や限界・課題も多いのも現実である。本稿では、特許調査おける AI
活用のためにデータサイエンスベースの特許調査について、調査システムのユーザーの立場として述べる。
研究開発中の AI 全般の動向としてガートナーの先

図1

先進テクノロジーのハイプサイクル 2022 年

進テクノロジのハイプ・サイクル見ると「人工知能」
は 2018 年には「過度な期待度のピーク期」を越え、2017 年の「情報の科学と技術」誌の特集：特許情2019 年に、『人工知能』は、幻滅期に位置付けられて報と人工知能（AI）2）に桐山勉、安藤俊幸で総論を執筆いる。ここで「ピーク期とは最も良い状態」あるいは「幻した。そこから結論部分を一部抜粋して、2022 年 4

滅期は悪い状態」という文字通りの意味ではない。ピー

月時点の現状と比較して 5 年前の予測を振り返り現状

ク期は「過度な期待」によって理想と現実にギャップがと更に今後の進むべき道を考察 3）した。5 年前の予測は、ある状態のことである。幻滅期は「冷静な判断」を行う『人工知能の特許情報への活用は、特許情報の深層学習時期で、「本物と偽物の区別」が行われるのもこの時期

機械翻訳と深層学習特許検索と深層学習特許分類付与のとされている。2020 年版では「人工知能」関連技術

3 点が主要なものと考える。開発研究には費用と投資がが 11 技術に細分化されている。ハイプ・サイクルの先行することも現実である。そのため、他の業界分野に

2022 年版を図 1 に示す。AI 自動化の加速をサポート

比べると特許情報への活用は、資金力と人材力が乏しく、するテクノロジとして、「オートノミック・システム、コー

AI の活用・応用研究が遅れている。』であった。

ザル AI、ファウンデーション・モデル、ジェネレーティ

人工知能の特許情報への活用については、2022 年

ブ・デザイン AI、機械学習コード生成」が挙げられて時点で、特許情報の深層学習機械翻訳は、訳抜けの問題

いる。

等一部課題は残るが実用化されており、外国特許のスクリーニング等には大変便利である。深層学習を応用した

268

特許検索と特許文書の分類機能を備える商用のシステム

その方法は正しいかどうかなどを確認する必要がある。

も複数登場しているが、使用する上で様々な課題も散見

日本特許庁提供の書誌、特許公報、経過情報等のデータされ、所謂 AI 検索に関して後程、詳述する。AI 分類にの品質は非常に高いレベルにあるが完璧ではない。また関しては 2021 年の本寄稿論文

日本特許庁のデータもデジタル化公報（1993 年）よ

4）

で SDI 調査における 2 値分類に関して具体的に紹介した。

り前の公報データには OCR の誤りや欠損値がある。残念ながら US、EP、CN 等の主要国のデータ品質は日2

データサイエンスベースの特許調査

本稿のメインテーマである、AI 調査ツール活用のためのデータサイエンスベースの特許調査のプロセスを図2 に示す。

本のレベルに達していないものも多い。新興国のデータ
品質は更に各種問題を含んでいることに注意する必要がある。データ品質は調査目的にも依存する。
②データの量収集されたデータを使って、全体の傾向を把握したり、示唆を得る上で、データ量が十分かどうかを判断する必はないが、あまりにデータが少なすぎると、母集団に対する推定に誤差が生じ、解釈やその後の意思決定が事実にそぐわない危険性がある。
③データの偏り（バイアス）
データを収集する際は、収集の対象となる母集団について、標本の大きさや標本の抽出方法を選択する必要
図2

データサイエンスベースの特許調査のプロセスがある。これらを考慮せずにデータを収集し機械学習を行った場合、不正確な予測結果を招いてしまう原因とな各プロセス毎の留意点を述べる。

る。取得方法や対象が恣意的に選定されていないかなどの確認が必要である。

調査目的の設定④欠損データ

調査目的の設定にはなるべく具体的に整理された情報

何らかの理由により取得ができなかったデータが存在要求が重要である。情報要求とは、直面する問題を解決する場合を指す。データは常に全ての項目が揃っているするために必要な情報を入手したいとする欲求のことでとは限らない。精度の高い学習・予測を行うためにはデーある。
調査の種類によって押えるべきポイントがことなる。

タが揃っていることが望ましいが、機械学習のアルゴリ
ズムでは、こうした欠損値に対して補完をする手法も存

データ収集／整形時の注意点について在する。

機械学習を用いた学習では、ある程度の量がまとまったデータが必要となる。「データ」といっても目的によっデータの可視化と特徴量選択て収集すべきデータはさまざまである。調査目的によっデータの可視化て必要なデータを見極め、それらをどのようにして集めるかを理解し実行することが重要である。
以下にデータ収集／整形時の注意点について述べる。

データの可視化は目的により各種存在する。特許調査
データベースに組み込まれているものもある。またパテ
ントマップソフトやテキストマイニングツールには各種有効なデータの見極め方下記項目に留意する。

の可視化手法があらかじめ用意されている。

①データの信憑性

特徴量選択

示されたデータが、信じるに値する科学的根拠となり

特徴量選択（feature selection）はデータサイエン

得るかどうかを判定する。信頼できる機関によって取得・スにおいて非常に重要なプロセスである。特徴量選択と提供されたものかどうか、集計・分析済のものであればは、機械学習のモデルを使用する際に有効な特徴量の組

YEAR BOOK 2O22 269

特許情報の高度な情報処理技術要がある。データは多ければ多いほど良いというわけで

3

み合わせを探索するプロセスのことを表している。
モデリング

3

特許調査用学習済モデルの作成と評価

モデリングとは、収集したデータをコンピュータが処

特許調査用学習済モデルの作成とその評価方法を図 3

理できる形式でコンピュータに入力し、機械学習のプロに示す。上側が特許調査用学習済モデルの作成の概要でグラムを実行して結果を出力するプロセスを指す。「モある。下側が学習済モデルの利用と評価の概要である。

デルを作る」「モデリングを実行する」などとも呼ばれている。
教師あり機械学習のモデリング
教師あり機械学習におけるモデリングの成果は、機械が発見した法則やパターンから識別や予測を行う数理ア
ルゴリズムである。これに新たに未知のデータを投入することにより、その性能を検証することができる。「予測モデル」「識別モデル」など、機械学習の目的に応じて呼びわけられることもある。
教師なし機械学習におけるモデリングの成果は、実行
結果そのものである。データを似ているもの者同士にク

図3

特許調査用学習済モデルの作成とその評価方法

ラスタリングした分割数や、分かれ度合いなどを人間が
解釈する。
実装

文書分類結果の性能評価に有効な混同行列を図 4 に示す。

実装に関しては別途詳細に述べる。
評価
モデルができ上がったら、そのモデルが調査業務に適用できそうなものかどうか確認するために評価を行う。
具体的には収集したデータを 2 つに分割、一方のデータ群でモデリングを行い、もう一方のデータ群でモデルの評価を行う。データ量が不十分な場合はホールドアウ
ト法や k 分割法を用いてモデリングと評価を行う。ホー
ルドアウト法とは、データを「学習用データ」と「テストデータ」に分割して、モデルの精度を確かめていく手法のことである。

図4

文書分類結果の性能評価 : 混同行列

評価とは簡単に言えば「作ったモデルが実際の調査業
務へ適用可能なものであるか判断すること」である。い

混同行列（Confusion Matrix）とは 2 値分類問題でかなる手法においてもモデルの評価をすると、その結果出力されたクラス分類の結果をまとめたマトリックスの数値が出力される。評価結果は自動的に出力されるが、（行列）のことで、2 値分類機械学習モデルの性能を測その数値を見て適用できるかどうかを判断するのは人間る指標として使われる。混同行列から図 4 の 4 種類のである。

評価指標を計算できる。

どの手法においても予測と実際の差が少なかったり、判別した結果が合っている方が適合しているモデルということになるが、手法や取り組んでいる課題によって適用できるかどうかの閾値は異なってくる。

偽陽性は精度（適合率）の問題であり、ノイズが多く
非効率、エンドユーザーから喜ばれない。
偽陰性は再現率の問題であり、漏れ防止の観点から重要である。
文書分類モデルの性能評価に使われる交差検証法を図270

5 に示す。図は 8 分割の例である。
K- 分割交差検証 Cross Validation（クロスバリデー
ション法）

本特許庁より非常に綺麗に整備された状態で提供されるのでデータベースベンダーの違いはあまり感じないが海外のデータに関しては注意深く調べるとかなり差があ

データ全体を K 個に分割した上で、そのうちのひとる。また分野固有のデータを独自に検索できるようにしつをテストデータとし、残った K-1 個を訓練用データているシステムもある。例えば化学構造検索や化学物質に分解していくテストデータと学習用データの入れ替え

名 5,6）、DNA、アミノ酸配列検索等である。これらを使を行いながら繰り返し、すべてのケースがテスト事例といこなそうとすると現状では経験を積んだプロのサーなるまで検証を行っていく。つまり、K 個に分割された

チャーや研究者のスキルが必要となる。

データは、K 回の検証が行われることになる。

3

K 分割交差検証

交差検証とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分でその解析のテスト

図6

機械学習の特許調査への応用時の 3 要素を行い、解析自身の妥当性の検証・確認に当てる手法を指す。データの解析（および導出された推定・統計的予特許調査への人工知能適用時の留意点として人工知能

測）がどれだけ本当に母集団に対処できるかを良い近似

分野の原理的な難問から実務上の留意点まで簡単に列記

で検証・確認するための手法である。

する。

4

特許調査への機械学習適応時の留意点

筆者が考える、機械学習の特許調査への応用時の 3要素を図 6 に示す。
3 要素を統合して「調査目的に合わせたアルゴリズ
ムとドメインデータの選択と最適化を行い学習済モデル（1）シンボルグランディング（記号接地）問題
シンボルグラウンディング問題とは、記号システム内のシンボルがどのようにして実世界の意味と結びつけられるかという問題。記号接地問題とも言う。現在の「AI」
は人間と同じように自然言語を理解しているわけではな
いことに注意する必要がある。

を作成・利用する」のは人間知能が主導して行うべきと考える。調査目的の各調査の矢印の向きは精度と再現率（2）ノーフリーランチ（NFL）定理のどちらを指向しているかを定性的に示したもので実際最適化問題であらゆる問題に適用できる性能の良い万の個々の調査ではケースバイケースである。アルゴリズ

能のアルゴリズムは無いという意味である。ある特定のムは AI 調査ツールの寄与が大きい。ドメインデータは問題に焦点を合わせた専用アルゴリズムの方が性能が良公報データベースの寄与が大きい。図 6 の「ドメインいということである。現状は汎用の AI（強い AI）は無く、

データ：調査対象分野のデータ」は図では小さな面積し特定の問題に強い専用の AI（弱い AI）が多いことと関か占めておらず目立たないが特許調査では非常に重要で係している。この定理の名前の由来は「無料の昼食は無ある。いわゆる特許公報データベースでありこのデータい」というところからきている。酒場の広告で「ドリンの内容・品質が特許調査に直接影響する。例えば収録さク注文で昼食無料」というのがあったが実際は「ドリンれていない国の調査はできない。日本の特許データは日

クに昼食料金が含まれている」ということでハインライ

YEAR BOOK 2O22 271

特許情報の高度な情報処理技術

図5

ンの SF 小説『月は無慈悲な夜の女王』（1966 年）で因の一つとして、統計モデルへの適合の媒介変数が多す有名になった格言に由来している。この定理の数学的なぎる等、訓練データの個数に比べて、モデルが複雑で自意味も重要であるが名前の由来になった格言の意味も実由度が高すぎることがある。不合理で誤ったモデルは、際の AI 製品の広告やパンフレットを吟味する場合重要入手可能なデータに比較して複雑すぎる場合、完全に適である。特に「AI を導入するとなんでも／簡単にできる」

合することがある。過学習は機械学習の実務上、細心のという意味のフレーズには要注意である。「なんでもで注意が必要である。

きる＝万能のアルゴリズム」は無い。「簡単にできる＝
無料の昼食」は本当に無料なのか、特に教師あり機械学習において教師データを用意したり、機械学習の出力結果を判定／検証するコストを考慮しているのか要チェッ
クである。

（3）フレーム問題
フレーム問題とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。特許調査や学術文献調査等の検索にお

図8

過学習

いてどこまで調査するのか調査範囲を決める外枠と考えると理解しやすい。特許調査においては調査目的に応じ（5）特徴量選択（醜いアヒルの子の定理）てどこまで調べるか調査範囲を決めておくとフレーム問

醜いアヒルの子の定理とは、純粋に客観的な立場か

題を回避あるいは軽減できる可能性がある。もう少し具らはどんなものを比較しても同程度に似ているとしか言

体的には発明を特許出願する前に行う先行技術調査ではえない、という定理である。特徴量を全て同等に扱って発明に新規性、進歩性があるか調査するがその発明が属いることにより成立する定理で特徴量選択の重要性を示する技術範囲を適切に決めると調査が効率的に行える。

している。もう少し具体的には醜いアヒルの子（白鳥の調査対象国により IPC、CPC、FI 等を適切に使い分ける、

雛で灰色）、普通のアヒルの子（黄色）の特徴量（灰色、あるいは併用すると良い。日本特許の場合は FI、F ター

黄色）に着目すれば識別可能だが識別に無関係の特徴量

ムを利用すると調査精度を高めることができる。

を増やすと区別できなくなる。

図7

フレーム問題（4）過学習（汎化性能）
過 学 習（overtraining） と は、 機 械 学 習 に お い て、

図9

醜いアヒルの子の定理

訓練データに対して学習されているが、未知データ（テ272ストデータ）に対しては適合できていない、汎化できて商用の AI 調査ツールを導入する場合は上記五つの留いない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。その原意点を考慮されているかの観点も検討すると良い。上記

五つの留意点を踏まえて特許調査のプロセスに適合した

タでは正確に予測できない）。いわゆる「過学習（過剰アルゴリズムを選択して、組み合わせて、実務を想定し

適合：over-fitting）」の状態である。ターゲットの真た各種データで実験し、チューニングすることにより、ん中を正解としたときのバイアスとバリアンスのイメー

より良い出力（予測結果）を期待できる。

ジを図 11 に示す。

3

AI 特許調査ツール利用時の留意点まとめ

図 11

バイアスとバリアンスのイメージ図

教師有り機械学習を使用する上で 2 つのトレードオ

特許調査との関係でバイアスとバリアンスを考えるこ

フの関係に注意が必要である。一つ目は適合率（精度）とも重要である。例えば特許調査範囲を表す特許分類のと再現率のトレードオフである。二つ目はバイアス（偏IPC や FI の選定を誤るとバイアスが大きくなると考えり）とバリアンス（分散）のトレードオフである。

られる。発明の特定に重要なキーワードの類義語を不必

バ イ ア ス と バ リ ア ン ス の ト レ ー ド オ フ（BiasVariance Tradeoff）とは、機械学習モデルによる予測

要に多く検索式に含めるとバリアンスが大きくなると考えられる。

において汎化誤差を最小化させるために、偏り誤差を小さくするとバラツキ（分散）誤差が大きくなり、逆にバ
ラツキ誤差を小さくすると偏り誤差が大きくなるという、両者のトレードオフの関係性を示す。

5

特許調査システムの検証と評価方法

特許調査システムの検証と評価方法として、主な使

機械学習（や統計学）のモデルによる予測においてバ

用目的と齟齬が無ければ再現率と適合率での評価からス

イアス（偏り：Bias）とは、予測値と真の値（正解値）

タートすると良い。特許調査における基本的な検索性能とのズレ（つまり「偏り誤差：Bias error」）を指す。この評価指標として図 12 に再現率（網羅性）と適合率（精の予測誤差は、モデルの仮定に誤りがあることから生じ度）の求め方を示す。

る。またバリアンス（分散：Variance）とは、予測値の広がり（つまり「ばらつき誤差：Varianceerror」）を指す。
この予測誤差は、訓練データの揺らぎから生じる。
モデルによる予測においてバイアス（偏り誤差）が大きすぎる場合、そのモデルは入力と出力の関係性を正確に表現できていない（訓練データでさえも正確に予測できない）といえる。いわゆる「学習不足（過少適合：
under-fitting）」の状態である。
またモデルの予測においてバリアンス（ばらつき誤差）が大きすぎる場合、そのモデルは訓練データのノイズまで学習してしまっている（テストデータなど未知のデー

図 12

特許調査における再現率と適合率

YEAR BOOK 2O22 273

特許情報の高度な情報処理技術

図 10

適合率（精度）は、検索結果の中に含まれる正解（適係数、Dice 係数、Simpson 係数がある。テキストに合）の割合である。再現率は、全正解のうち、検索で捕含まれる単語の重要度を tf-idf を用いて重み付けして捉される割合である。適合率は検索結果から求められる計算するコサイン類似度がある 7）。Word2Vec8） によが再現率は正解集合が分からないと求められないことにる単語の分散表現を用いたテキスト間の類似度計算方注意する必要がある。

法が多数提案されている。テキストに含まれる単語の一般化した特許調査システムとその評価方法を図 13

Word2Vec による単語の分散表現ベクトルの平均を求に示す。中央の長方形内は特許調査システムの概念図でめる Ave.-Word2Vec、SCDV9）（sparse compositeある。一般的に内部はブラックボックスであるが利用しdocument vectors）ているアルゴリズムをマニュアルやウェビナー等で公開

Vector

している場合や問い合わせるとある程度教えてくれるベ

いう，単純にテキスト中の全単語のベクトルを平均したンダーも存在する。検索モデルに関しては「完全一致」

り、ベクトルの各要素の最大値のみ抽出したりするとのブーリアン型は入力（検索用クエリ）と出力（検索結果）

いった複数の手法が提案されている。SWEM は非常にの関係は理解しやすい。何らかの類似度を使用する「最高速に動作し、比較的良い結果が得られるのでよく使わ良一致」（例えば後述する Patentfield のセマンティッ

れている。BERT13） を用いたテキスト間の類似度尺度

ク検索）の検索モデルではユーザーが検索結果の理由を

BERTScore14）も提案されている。

明示的に理解することは困難である。

10）

等

が

あ

る。Paragraph

11）や、SWEM12） とを実装した Doc2Vec

筆者も文書単位 15）、文単位 16）の類似度計算を用いた
先行技術調査への応用を検討した。2017 年、2018
年の Japio YEAR BOOK で紹介している 15）,16）。

6

特許調査への機械学習の導入

図 14 に、 オ ー プ ン ソ ー ス ソ フ ト ウ ェ ア（Open
Source Software）の使用を前提にした「自分でできる」OSS ツールによる構築と「誰でも使える」既成商用ツールの導入の比較を示す。それぞれ特徴をよく把握して使い分けると良い。既成商用ツールの導入は OSS
図 13

一般化した特許調査システムとその評価方法

ツールによる構築に比べて使用の障壁は低いとは言え、ツールを使いこなすにはそれなりの経験と練習が必要と

274

入力に関しては何らかの類似度を用いた検索の場合はなる。またシステムにより提示された公報を読んで自分「発明の特徴を表す文章、あるいは一つ以上のキーワーが求めているものかどうかの適合判定はユーザーが行うド」をクエリとして入力するのが基本である。入力が教必要がある。

師データ有りの場合、出力はクラス分類結果である。入

特許等の調査業務にオープンソースを用いたプログラ

力に対して類似の公報を求める場合の出力はスコア（主ミングを活用することで調査効率（精度）や網羅性（再に類似度）による順位付きの文書リストである。クラス現率）の向上が期待できる。特許調査にも先行技術調

分類の評価方法としては混同行列が用いられる。

査、動向調査等各種あり、調査のプロセスも細分化されクエリ文と類似の順番にスコア付けしてソートする

る。どのプロセスのどのようなタスクをプログラミングために特許調査ツールの内部では様々な「類似度」がによって効率化したいのかによりそのタスク処理が得意

使用されている。スコアの名称も類似度ではなくツーなプログラミング言語が異なる。

ル固有の命名がされている場合もある。一口に「類似R は統計解析用の言語として広く使われており開発／度」と言ってもテキストに含まれる単語を用いて計算す実行環境は OSS として提供されている。最近では書籍

る時に、単語の集合間の類似度を計算する、Jaccard

も多数出版され R 言語そのものやテキストマイニング

等の応用事例に関する情報も容易に入手可能である。

である。いくつかの主要な機械学習ライブラリ（scikit-

Python は汎用のプログラミング言語であり、コード

learn,XGBoost,LightGBM 等）を Python でラッパーがシンプルで扱いやすく設計されている。データサイエ

したものである。分類や回帰、クラスタリング、異常検

ンス、AI の中心技術である機械学習分野でもよく使わ

知、自然言語処理等が扱える。

れている。図 15 に R と Python の基本機能と代表的なライブラリを示す。

OSS を用いた特許文書解析として「AI 系基盤技術と、オープンソースを用いた機械学習による特許文書解析」
17）

が参考になる。
「特許調査のためのプログラム事例紹介」18）では、図 16 の Doc2Vec を用いて調査対象の特許文書集合を学習し、文書・単語ベクトルを求め、指定文書・単語（クエリ）に対し類似度の高い文書・単語を表示する Python のソースプログラムを紹介している。

OSS ツールと既成商用ツールの比較

図 16

Doc2Vec による文書のベクトル化処理の概要

図 16 の Doc2Vec による文書のベクトル化処理と指定文書・単語に対し類似度の高い文書・単語を出力する機能を Windows サーバーに Python 実行環境を
図 15

R と Python の基本機能とライブラリ

構 築 し て、 所 謂 PoC と し て 実 装 し た。PoC（ProofofConcept：概念実証）とは、新たなアイデアやコン

R の 機 械 学 習 の パ ッ ケ ー ジ と し て Caret

セプトの実現可能性やそれによって得られる効果などに（Classification And Regression Training）がある。

ついて検証することである。どの部分を自分で実装して、Caret は 構 築 で き る 数 理 モ デ ル（ ア ル ゴ リ ズ ム ） がどの部分を他に任せるかもポイントである。サーバー管

200 種類を超え、線形回帰モデルから、決定木系、ニュー

理やセキュリティ等も含めて全て自分で面倒を見るのはラルネット系と幅広く扱える。Caret には、機械学習

かなりの負担である。自社の専門部署や他社の専門の会に必要な機能が、前処理、データ分割（学習データとテ社に管理を任せるのも選択の範囲である。

ストデータ）、特徴量選択、モデル学習、モデル評価、
パラメータチューニング、予測等、一式揃っている。

現在は複数の AI 利用ツールが商用サービスとして提供されており選択肢は増えている。多くのツールで期間

最近では、Python 版の Caret である PyCaret も開限定の無償のトライアルも可能であり実際の実務データ

発されている。PyCaret は、機械学習のデータ前処理を使用してのツールの性能評価の敷居も下がっている。

や可視化、モデル開発等の一連の作業を数行のコードで自動化してくれるオープンソースの機械学習パッケージ

YEAR BOOK 2O22 275

特許情報の高度な情報処理技術

図 14

3

知財分野における第 4 世代 AI の基礎検討に解説されている特許検索競技大会 2021 年過去問 22）

最近、人工知能（AI:Artificial intelligence）の使用

18 を選択した。検索結果の性能の指標として正解公報を謳っている特許調査システムが商用ベースで複数提供

9 件（図 19）を使用して、正解率、精度、再現率、正されておりコモディティ化している。ただいろいろと課

解公報のランキング順位を使用した。

7の化学・医薬分野の問題（徐放性マイクロニードル）図

題も多いのが現状である。また現在の深層学習（第 3世代 AI）の限界も指摘され、第 4 世代 AI が提案 19）されており、特許庁よりニーズ即応型技術動向調査の概要20）が公表されているが、知財分野における応用はこれからである。
第 4 世代 AI を念頭に、特許調査と機械学習の補完・融合を目的に基礎検討を行った 21）。

図 18

図 17

AI の発展経緯と第四世代 AI

図 19

特許検索競技大会 2021 年の過去問

特許検索競技大会 2021 年の正解公報例

図20に完全一致、
最良一致検索モデルの比較をしめす。
図 17 に AI のこれまでの発展経緯と簡単な特徴、第図 20 を基に、特許調査時の検索モデルの類型化を試

四世代 AI を示す。第 2 世代 AI は、人手で辞書・ルー

みた。その結果、特許分類、キーワード等をブーリアン

ルを構築・活用するルールベースの AI である。第 3 世

演算で使用する「完全一致型」、発明の特徴を表す文を

代 AI は大量データからルールやモデルを構築して活用入力する「最良一致型」、最良一致型をさらに従来の概する機械学習に基づく AI である。

念検索型と AI 検索型に分けた。

現在の深層学習（第 3 世代 AI）の限界として下記指摘がされている。
・学習に大量の教師データや計算資源が必要であること
・学習範囲外の状況に弱く、実世界状況への臨機応変な対応ができないこと
・パターン処理は強いが、意味理解・説明等の高次処理はできていないこと等
第 4 世代 AI は深層学習と知識・記号推論の融合（帰納型と演繹型の融合）、教師なしでも知識獲得・成長が期待できる。
検証対象として特許調査のプロセスと正解公報が詳細

276

図 20

完全一致、最良一致検索モデルの比較

概念検索型、AI 検索型どちらも内部で使用しているア

セマンティック類似検索であり AI 検索に分類する。同ルゴリズムが分かればさらに細分化することが可能であじセマンティック検索という名称でも商用データベース

る。概念検索型はベクトル空間法、確率的言語モデルに

によっては概念検索の場合もあり注意を要する。

分けられる。AI 検索型は商用の実際のツールに依存する。
図 21 に 特 許 検 索 競 技 大 会 の 模 範 」 解 答 に 記 載 のIPCC（工業所有権協力センター）推奨の検索方法と機械学習の留意点を右側に記入したものを示す。

3
Patentfield の対象特徴量

Patentfield の セ マ ン テ ィ ッ ク 検 索 は 内 部 で はfastText の 分 散 表 現 ベ ク ト ル を 使 用 し て お り 収 録
されている全分野にわたって類似語を学習している。
図 21

IPCC 推奨の検索方法と機械学習の留意点

Patentfield の全文検索は明細書の検索対象を選択してキーワードにより検索できる。セマンティックスコアをルールベースの AI と AI 検索の組み合わせの基礎的使用することで、探したい任意の自然文書または特定のな検討を図 22 のように 2 段階に分けて計画した。第文献から類似度が高い順にスコアリングされ、教師デー

1 ステップで人間知能（Human Intelligence）主導でタを用意せずに探したい技術内容に近い特許文献から調重要特許分類、重要キーワードを抽出し HI 検索 +AI 検

査することができる。セマンティックスコアはブーリア

索をシュミレーションして検索性能が向上するか確認す

ン演算によるコマンド検索の母集団に組み合わせることる。第 2 ステップでルールベースの AI による重要特許も可能で、任意のキーワード、文書、特許番号などを指分類、重要キーワード抽出ができるか検討する。

定することにより検索結果の母集団を変更することなく、容易に近い内容の技術から効率的に調査を行うことができる。
Patentfield のブーリアン検索× AI セマンティック
検索画面を図 24 に示す。

図 22

ルールベースの AI と AI 検索の組み合わせ

Patentfield23）の検索種別と対象特徴量（対象範囲）

図 24

Patentfield のブーリアン検索× AI セマンティック検索を図 23 に一部抜粋して示す。
Patentfield のセマンティック検索の正式名称は AI

ブーリアン検索で FI: マイクロニードル +F ターム：

YEAR BOOK 2O22 277

特許情報の高度な情報処理技術

図 23

微粒子×ポリエステルの検索を行った。AI セマンティッ
ク検索には請求項 1 を使用した。
AI セマンティック検索単独と「ブーリアン検索× AI
セマンティック検索」結果を図 25 に示す。「ブーリアン検索× AI セマンティック検索」と組み合わせることで大幅に出現順位が向上している。

9

終わりに

本報告は 2021 年度の「アジア特許情報研究会」のワーキングの一環として報告するものである。
研究会のメンバーの皆様には様々な協力をしていただ
きました。ここに改めて感謝申し上げます。

参考文献
1） 野崎篤志，「特許情報をめぐる最新のトレンド」
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2018book/18_a_08.pdf
2） 桐山勉，安藤俊幸．特許情報と人工知能（AI）：総論
情報の科学と技術．2017，vol.67，no.7，p.340349．
図 25

ブーリアン検索× AI セマンティック検索結果

https://doi.org/10.18919/jkg.67.7_340
3） 安藤俊幸．特許調査における AI 検索と概念検索の8

まとめ

特許調査における機械学習利用時の留意点と実務テク

有効活用
情報の科学と技術．2022，vol.72，no.7，p.245250

ニックを特許調査とデータサイエンスの観点から紹介した。

https://doi.org/10.18919/jkg.72.7_245

実務上の基本性能として調査目的に応じて下記項目に

4） 安藤俊幸．機械学習を用いた効率的な特許調査方法

十分な注意が必要である。

─「人間知能」主導による AI の特許調査への応用─①データ品質https://japio.or.jp/00yearbook/

収録（率）、正確性、機械翻訳精度（ベースとなるデータベースの性能）
②検索性能
③操作性

再現率／適合率
ユーザーインターフェイス、ハイライト、絞files/2021book/21_3_03.pdf
5） 大島優香．全文系特許データベースにおける化学構
造検索の事例研究

り込み機能等～索引系データベース Chemical Abstracts とのAI に向き合う姿勢として、AI に丸投げではなく協調

比較～してうまく使いこなすために下記 2 点が重要である。

情報の科学と技術．2022、vol.72、no.7、p.257-① AI に「過度な期待」はせず冷静な性能評価と使いこ

262なしが必要である。
②人間知能 HI（Human Intelligence）と人工知能 AI

https://doi.org/10.18919/jkg.72.7_257
6） 小島史照．Markush 構造検索および化合物の製造（Artificial Intelligence）の特徴把握と役割分担が方法の特許調査における比較事例研究重要である。

情報の科学と技術．2022、vol.72、no.7、p.263-

現在は複数の AI 利用ツールが商用サービスとして提268

供されており選択肢は増えている。多くの場合、トライ
アルもでき、実際の実務データを使用してのツールの性
能評価も可能である。調査目的に適合したツールを選択、あるいは構築することがポイントである。

https://doi.org/10.18919/jkg.72.7_263
7） 難波英嗣，「テキスト間の類似度の測定」
https://doi.org/10.18919/jkg.70.7_373
8） Word2Vec
Mikolov, T. et al. Distributed representations278

of words and phrases and their

16）安藤俊幸，「機械学習を用いた効率的な特許調査方

compositionality. Proceedings of the 26th

法

Neural Information Processing Systems,

ディープラーニングの特許調査への適用に関する基NIPS 2013, 2013,p.3111-3119.

礎検討」

9） SCDVMekala,D.et al. SCDV: sparse composite
document vectors using soft clustering over

http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2018book/18_3_05.pdf
17）西尾潤・安藤俊幸．AI 系基盤技術と、オープンソー

distributional representations,Proceedings

スを用いた機械学習による特許文書解析

of EMNLP 2017, 2017, p.659-669.

http://www.tokugikon.jp/gikonshi/

10）Paragraph Vector
Mikolov, T.; Le, Q. Distributed representations

298/298tokusyu3.pdf
18）安藤俊幸．特許調査のためのプログラム事例紹介
情報の科学と技術．2020，vol.70，no.4，p.203-o f t he 31s t In t e r n a t i o n al C o n f e r enc e

207

on Machine Learning, ICML 2014,

https://doi.org/10.18919/jkg.70.4_203

2014,p.1188-1196.
11）Doc2vec:

19）国立研究開発法人科学技術振興機構・研究開発戦略センター（CRDS）

https://radimrehurek.com/gensim/models/

戦略プロポーザル「第 4 世代 AI の研究開発」―深

doc2vec.html

層学習と知識・記号推論の融合―

12）Shen, D. et al. Baseline needs more love:

https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2019/SP/

on simple wordembedding-based models

CRDS-FY2019-SP-08.pdf

and associated pooling mechanisms.

20）特許庁．ニーズ即応型技術動向調査

Proceedings of the 56th Annual Meeting「AI 関係技術ー演繹と帰納の融合ー」

o f t he Ass o c i a t i o n fo r C o m p u t a t ional

https://www.jpo.go.jp/resources/report/

Linguistics, 2018, p.440-450.

gidou-houkoku/tokkyo/document/index/13）Devlin, J. et al. BERT: Pre-training of deep
bidirectional transformers for language

needs_2021_ai.pdf
21）安藤俊幸．知財分野における第 4 世代 AI の基礎

understanding. Proceedings of 2019 Annual

検討―機械学習と特許調査の融合

Conference of the North American Chapter

https://doi.org/10.11514/infopro.2022.0_49

o f t he Ass o c i a t i o n fo r C o m p u t a t ional
Linguistics, 2019.
14）BERTScore
Zhang, T. et al. BERTScore: Evaluating text
generation with BERT. Proceedings of the22）特許検索競技大会

過去問 2021

https://japio.or.jp/service/service04_05.
html23）Patentfield
https://patentfield.com/

8th International Conference on Learning
Representations, 2020.
15）安藤俊幸，「機械学習を用いた効率的な特許調査方
法
ニューラルネットワークの特許調査への適用に関する基礎検討」
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/
2017book/17_3_04.pdf

YEAR BOOK 2O22 279

3
特許情報の高度な情報処理技術

of sentences and documents. Proceedings