ミニ特集

特許情報×AI

人工知能（AI）
特許調査ツールとの協働
─ユーザの立場からの提案─

Collaboration with artificial intelligence(AI) patent search tools

日鉄総研株式会社

八巻

知的財産事業部隆博

特別研究主幹1986 年住友金属工業（現日本製鉄）入社。研究開発に従事した後、1990 年より特許部門勤務、知的財産部長を経て、2015 年日鉄住金総研（現日鉄総研）取締役、2018 年同知的財産事業部長、2022 年 4 月特別研究主幹、現在に至る。

1

はじめに人工知能（以下 AI）技術は、急速に発展しており、それを利活用しようとするユーザは、内容の理解と共に

本稿では、AI 特許調査ツールについて、ユーザの立場で現状の認識を述べ、次に利活用する際のポイントを整理し、最後に AI 特許調査ツールとの協働に対する提案と今後の期待について私見を述べる。

発展のスピードへの対応に苦労を強いられている。筆者は、2017 年頃に AI 技術を利活用したニューラル機械翻訳（NMT）ツールで特許明細書の翻訳を試みた。当2

AI 特許調査ツールの現状

時は未だ統計的機械翻訳（SMT）ツールの翻訳精度のAI 技術（エンジン、アルゴリズム、モデル構築等の方が良く、NMT ツールを翻訳の現場で利活用できるま技術）の詳細な説明については、最先端を走る研究開発でには相当な時間を要すると思っていた。その後、国者に委ね、ここでは AI 特許調査ツールを利活用してい立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）や Googleるユーザの一人として現状の認識について述べる。

LLC な ど で 競 う よ う に 開 発 が 進 め ら れ、 そ の 結 果、NMT ツールは予想を遥かに超えるスピードで翻訳精度を上げ、2019 年頃には SMT ツールを凌ぐ翻訳精度となったと記憶している。

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2.1

AI 特許調査ツールの進歩

AI 技術は、常に進歩を続けており、AI 特許調査ツールもその例外ではない。AI 特許調査ツールのアルゴリ

このように AI 技術は著しく進歩しており、AI 技術をズムやモデル構成、機械学習の種類によって AI 特許調利活用するためには、進歩と共に変化する AI 技術の内査ツールの進歩の速度は相当異なるようである。1 年を容を正しく理解する必要がある。一方で AI 技術に対す経過しても進歩せず、調査精度（本稿では人手による調る理解は人によってまちまちで、そのバラツキも大きい。

査結果との相対的な評価指数。）に変化のない AI 特許

ひとえに目の当たりにした AI 技術の印象で決まってい調査ツールもあれば、数ヶ月の間に調査精度を格段に向るようだ。「AI は様々な用途で利活用できる」、「AI を上させた AI 特許調査ツールもあり、その進歩のスピー使えば人手を削減できる」などの利活用に対する肯定的ドは提供するメーカによって異なる。それは、AI エンな意見もあれば、「AI は精度が悪く、使いものにはならジンで使用されているアルゴリズムやモデル構成の修正ない」、「AI を使うとすると却って手間と時間がかかる」

や投入される機械学習用データの更新によるものであろなどの否定的な意見もあり、それらの意見はユーザの間う。機械学習で使用されるデータの質と量も調査精度にに混乱を招いている。いずれの意見も、ある意味では正影響を与えるので大切である。機械学習にはある程度以しい、別の意味では正しくない、と言えるのではないだ

上のデータ量を必要とするが、必ずしも多ければ多いほろうか？

ど調査精度が向上するというものではない。AI 特許調向上させることが難しい。ユーザ側としては、近しい技えると調査精度が低下するという、いわゆる「過学習」

術用語を補完的に使用して未知語を説明するテクニックという現象に遭遇することになる。

や、関連付けた技術用語から未知語の概念に辿りつけてミニ特集

査ツール毎に適正なデータ量があり、その適正な量を超技術範囲を絞り込むことで対応している。

AI 特許調査ツールの得意／不得意分野

NMT ツールを利活用した特許明細書の翻訳でも経験

2.5

特許情報×ＡＩ

2.2

調査結果の再現性したことだが、対象とする技術分野によって精度が異アルゴリズム、モデル構成や投入された機械学習用なるという現象が、AI 特許調査ツールにも生じている。

データが同一の AI 特許調査ツールであれば、特許調査

数年前に NMT ツールや AI 特許調査ツールを利活用し結果の再現性は確保されるが、AI 特許調査ツールに修た時には、数字・記号・アルファベッド等の単なる文字正や変更が少しでも施された場合には、以前と同一条件の羅列に対しては翻訳精度や調査精度が悪く、業務に支で検索しても同じ結果が得られるとは限らない。AI 特障をきたすことがあったが、現在は大幅に改善され、そ許調査ツールのメーカ側よりユーザ側に修正や変更に関れらを利活用する際の支障は、ほとんど無くなった。AIする事前通知が届くのは極めて稀であり、ユーザ側は修特許調査ツールの調査精度が向上するスピードも技術分正や変更を知らずに利活用することになり、使用してみ野によって異なる傾向がある。同じ AI 特許調査ツールて初めて再現性がないこと気付く。その対策として、AIであっても、全ての技術分野で調査精度を同時に向上さ特許調査ツールを利活用する場合には、検索式等の検索せることは難しく、特定の技術分野で調査精度が上がる条件を記録するだけではなく、途中で行われた検索プロとその技術分野から離れた技術分野では調査精度が下がセスを記録し、アウトプットされたデータ（中間データるようである。その結果、AI 特許調査ツールには、得も含めて）を保存しておく必要がある。特に AI 特許調意な技術分野と不得意な技術分野が存在している。

査ツールにより得られた生データ（加工していないデータ）を保存しておくと、生データを分析・加工する自由

2.3

AI 特許調査ツールの得意言語

調査対象の特許明細書で使用されている言語の種類によっても AI 特許調査ツールの調査精度が異なる。複数度があり、便利である。AI 特許調査ツールにおける再現性の問題は、今後も解決することが難しく、利活用する場合には注意が必要である。の言語に対応している AI 特許調査ツールであっても、日本製の AI 特許調査ツールは、日本語明細書を日本語で検索する特許調査を得意とし、中国製の AI 特許調査ツー
ルは、中文明細書を中国語で検索する特許調査を得意と

3

AI 特許調査ツール利活用のポイント

3.1

長所と短所の理解している。使用言語によって、調査精度が異なる理由は

AI 特許調査ツールのロジックは、従来の特許調査ツーAI 特許調査ツールそのものの特徴に加えて、その中で処ルのそれとは異なり、人間には理解することが困難であ理されている言語間の翻訳精度の影響が出ているものとる。いわゆる、「AI のブラックボックス問題」である。

推測される。今後、NMT 等による翻訳精度が向上すれば、安全性を厳格に求められている自動車の自動運転分野や使用言語によって AI 特許調査ツールの調査精度が異な人命に関わる医療分野では、「AI のブラックボックス問るという課題は解消に向かうのではないだろうか。

題」は、極めて大きな課題であるが、AI 特許調査ツー
ルでは、さほど大きな課題とは考えられていない。筆2.4

新たに生まれた技術用語への対応

者は、AI 特許調査ツールやロジックが不明であっても、AI 特許調査ツールによる特許調査に限らず、人手に何度も繰り返し使用していけば、インプットとアウトよる特許調査でもブレイクスルー等により新たに生まれプットの感覚的な因果関係を学ぶことができ、AI 特許た技術用語（以下、未知語）への対応が難しい。特に調査ツールを調査業務で利活用できると考えている。AI

機械学習用データを大量に必要とするモデルで構築し特許調査ツールを頻繁に使い続けていけば、やがてツー

た AI 特許調査ツールでは、未知語に対する調査精度をルの性格を習得し、上手な利活用に結び付けることがでYEAR BOOK 2O22

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ミニ特集

特許情報×AIきる。「この技術分野は苦手だな」、「この技術用語は得も検討する価値がある。複数の AI 特許調査ツールの中意だな」という感覚を得ながら、AI 特許調査ツールのから適切なツールを巧みに選択して利活用し、不得意な性格として長所と短所を理解し、「それではこの技術分ことは人手で補完するという業務プロセスで臨めば、最野は AI に任せよう」、「この技術用語は人手が対応する終的には調査結果の精度向上に結びつくことになると期から粗い AI 検索でもいいね」と人のように扱うことが待できる。現に、特許翻訳では複数の NMT ツールを得できる。さらに、時間と共に進歩を重ねている AI 特許

意な技術分野毎に使い分けて利活用することや、NMT調査ツールを使用していくと「この技術分野では今までツールと SMT ツールを併用して利活用することなどによりも精度が良くなった」、「この技術用語は今まで通りより翻訳精度を向上させている。

苦手のままだ」とあたかも子供の成長のように感じることができる。また、AI 特許調査ツールをより深く使い込んでいくと「見逃していたものを見つけたくれた」、「勘違いを正してくれた」とサーチャに対する感謝のような

4

AI 特許調査ツールとの協働に向けて4.1

業務プロセスの変更感情さえ生まれてくることがある。このように AI 特許

AI 特許調査ツールとの協働をさらに推進させるため調査ツールの長所と短所などの特徴を理解し、人のようには、従来から行ってきた特許調査業務についても見直に付き合おうとする姿勢が大切であろう。

し、新たな視点での取り組みが必要であろう。現在の
AI 特許調査ツールでは、調査精度を 100％に向上させ3.2

特徴と成長履歴の理解ることは極めて難しく、求めてはならない。完璧な特許

先に述べたように AI 特許調査ツールには得意な技術調査結果を求めるのではなく、特許調査の開始から報告分野と不得意な技術分野や得意言語が存在し、しかもそ書の作成までのスピードを上げるという視点で、AI 特れらは時間と共にアップデイトされていくため、アップ許調査ツールとの協働を考えるべきであり、そのためにデイト後の特徴を理解した上で AI 特許調査ツールを利は特許調業務査のフレームワークについて変更するこ活用することが大切である。そのための策の一つとして、とを推奨する。従来の PDCA（Plan 計画、Do 実行、人の履歴書に相当する AI 特許調査ツールのキャリアCheck 評価、Action 改善）のサイクルを循環させるシートを作成して、履歴を記録しておくという手段があというフレームワークよりは、OODA（Observe 観察、る。キャリアシートには、AI のエンジン（メーカ、名称、Orient 方向づけ、Decide 意思決定、Action 行動）の開発リリースされた時期）、機械学習の種類、アルゴリループを取り込んだフレームワークに変更することが、ズム、モデル構成、アプリケーションなどの基本的な情スピードに重点を置いた AI 特許調査ツールとの協働に報と、それらの修正・改善・更新などの AI の機能や性適合すると思われる。

能に及ぼしたイベントの履歴を記録する。AI 特許調査

このフレームワークの変更は、中国の専利調査で発揮ツールを使用する前に、そのキャリアシートに記載されする。中国の発明専利や実用新型専利のデータベース自た履歴を確認することにより、アップデイトされた特徴体に誤りが含まれており、そもそも調査精度を向上させを把握し、過去に実施した調査結果の再現性の有無や技るには限界がある。一方で、ひと月平均の公開件数が、術分野毎の調査精度の向上状況などを理解した上で特許発明専利で 10 万件以上、実用新型専利で 20 万件以上調査業務に取り組むことができる。と大量であり、スピードアップしている中国の研究開発の動向を迅速に把握するためには、OODA のループを取3.3

適材適所の利活用

AI 特許調査ツール毎に特徴があるのであれば、人をり込んだフレームワークの業務プロセスに変更し、その上で AI 特許調査ツールを利活用することは有効である。

適材適所で登用することと同様に、複数のツールを準備して調査目的（技術動向調査、先行技術調査、無効化調

424.2

AI 特許調査ツールのカルテ査などの目的）や調査対象（技術分野、技術的特徴、知AI 特許調査ツールが進歩していく履歴をキャリア的財産の種類など）に応じて適材適所で利活用する方法

シートに残すことについては既に述べたが、さらにサー（1）AI 特許調査ツール
複数の AI 特許調査ツールを準備し、それぞれのツールの特徴をより一層理解することができる。カルテ

ツールにキャリアシートとカルテを用意する。それの記録を参照して AI 特許調査ツールの長所を生かせば、らには、AI 特許調査ツールの基本的な情報と修正・特許調査の精度を向上させることが可能と考えられる。

改善・更新等のイベントの履歴、過去の実績（調査さらに、このカルテをキャリアシートと一緒に活用すれ結果とその評価）等を記載する。

特許情報×ＡＩ

カルテのように記録に残して把握すれば、AI 特許調査ば、AI 特許調査ツールの得意な技術分野と不得意な技ミニ特集

チャが実際に調査した結果とその評価についても病院の（2）AI 特許サーチャ

術分野や得意言語、その他の特徴の理解を深めることがキャリアシートとカルテにより AI 特許調査ツーでき、AI 特許調査ツールの中から最適なツールを選択

ル毎に、得意な技術分野と不得意な技術分野や得意する際の一助になるであろう。

言語などの特徴を読み取り、その特徴を生して検索を行うことができるサーチャ、さらには複数の AI

4.3

AI 特許調査のコーディネータ

特許調査ツールを組み合わせて最良の調査結果を導特許調査の目的や対象に応じてツールとサーチャを選ぶが、AI 技術を利活用する場合にも同様なプロセスがくことができるサーチャを育成する。
（3）コーディネータ必要である。特許調査依頼を受け付けた際に、AI 特許調査目的や調査対象等に応じて好ましい AI 特許調査ツール候補と AI 特許サーチャ候補をリストアップ

調査ツールと AI 特許サーチャの組合せ（サーチャする。AI 特許調査ツール候補は、それぞれのキャリアの個性や過去の実績と評価、ツールとの相性も考慮）

シートとカルテの情報から調査目的や調査対象に適するを提案できるコーディネータを育成する。

ツールを選択する。AI 特許サーチャは、本人が保有し（4）調査業務の運用ている技術的背景と AI 特許調査実績により調査目的やAI 特許調査ツール、AI 特許サーチャ、コーディ調査対象に適した人を候補にあげる。ここで、AI 特許ネータが協働できる組織と、OODA のループを取調査ツールと AI 特許サーチャの組合せの最適化についり込んだフレームワークの業務プロセスを構築しても検討の余地があるのではないだろうか ?て、特許調査業務を遂行する。

一般的には、サーチャにもそれぞれのツールに対する好み（得意と不得意）がある。AI 特許調査ツールと AI 特許サーチャの相性も考慮に入れてマッチングできれば、AI 特許調5

おわりに査ツールと AI 特許サーチャの「協働」が深化して調査量子コンピュータが実用化されれば、新たなエンジ精度を向上させることができる。そこでマッチングの調ンや複雑なアルゴリズムなどの開発により AI 特許調査整役（以下、コーディネータ）を設けることも一案である。

ツールは飛躍的に発展するものと予想される。さらに、その複数の AI 特許調査ツールが統合された「総合 AI 特4.4協働に向けた提案許調査システム」の構築に期待する。そのシステムによっこれまで述べてきたことを総括し、AI 特許調査業務て、AI 特許調査ツールの使い分けや様々な言語の特許における「協働」について、将来の可能性の一つとして調査が可能となり、AI 特許サーチャを指名するコーディ

以下のとおり提案したい。

ネータの機能も追加することができれば、AI 特許調査

4.4.1

ツールと人間の「協働」がさらに深化すると期待してい基本方針

スピードを重要視し、OODA ループのフレームワー
クを基本とした業務プロセスとする。また、AI 技術が常に進歩・進化することを前提に、再現性が担保されなる。現在は、その準備期間に差しかかっているのではな
いだろうか ?
以上、筆者の拙い経験と私見を述べてきたが、本稿がいことの対策を講じておく。

特許調査にかかわる読者の皆様に少しでも参考になれば4.4.2

幸いである。

新たな業務プロセスに向けて

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