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

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。

PROFILE2006年より現職。特許統計を用いた調査研究に従事。

一之

財団法人知的財産研究所

山内

PROFILE勇

1 はじめに2 データベースの概要とアップデート

従来、特許データは先行技術調査や権利調査等の目的

公開当初、IIPパテントデータベースに含まれる特許で利用されることが多かった。それが近年では、自社やデータは、1964年1月以降の出願から2004年1月時

他社の技術動向を分析し、研究開発戦略や特許出願・取点で出願公開された約902万件のデータであった。

得戦略の意思決定に関する重要な判断材料としても用いられるようになってきている。

そこには、特許庁の整理標準化データから抽出された、特許出願データ（出願番号、出願日、審査請求日、技術一部の大企業や特許を専門とする調査会社では、社内分野、請求項数等）、特許登録データ（登録番号、権利に独自の特許データベースを保有し、知財戦略等の作成消滅日等）、出願人データ（出願人名、個法官コード、に役立てている。

国・県コード等）、権利者データ（権利者名等）、引用情

企業・経済の成長にとってイノベーションの重要性が報データ（引用・被引用特許番号等）が含まれている。

認識されてきた今日では、この豊富な技術情報を含む特当データベースは、2008年5月にアップデートが行許データを用い、さらに詳細かつ厳密な分析の上で企業われた。これにより、収録期間が2007年5月公開のも戦略・政策決定に関する議論を行うことが望まれる。の（整理標準化データ平成19年度第5回提供分）へと「IIPパテントデータベース」は、こうした要望に応え延長されるとともに、発明者データが追加された。

るべく、後藤晃氏（東京大学名誉教授）や元橋一之氏

ただし、このアップデート・ファイルは、現時点では（東京大学教授）らが中心となって構築した、我が国で完全版ではなく、（株）人工生命研究所のHP上で公開さ最初の公開型の本格的な実証分析用特許データベースでれ、そこに設置された掲示板にてユーザーからのバグ出ある（当データベースは、財団法人知的財産研究所のしや問題提起等の議論を重ねることで、質の改善が図らHP上で公開されている。構築プロセスの詳細は、Gotoれている。そこでの議論は、定期的に開催される実証研

and Motohashi（2007） Construction of a

究の専門家からなる運営委員会でとりまとめが行われ、Japanese Patent Database and a first look at

今後の改善に役立てられる。

Japanese patenting activities , Research Policy,

3 IIPパテントデータベースを用いた

Volume 36, Issue 9, November 2007, Pages
1431-1442を参照されたい）。

研究

特許データは、それのみでも、企業別・技術分野別の

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Japio 2008 YEAR BOOK

寄稿集

Part

4 データによる分析と評価

特許出願件数、審査請求率、登録率、権利維持期間等のまた、引用される数が多ければそれだけ重要な特許と考動向を把握したり、特許集中度などの指標を用いた分析えることもできる。

を行ったりすることが可能である。また、パテントマッ

4 課題と今後の取り組みプの作成など、ある程度高度な分析をすることもできる。
しかし、他のデータベースと接続することで、より多様な質の高い研究が可能となる。

IIPパテントデータベースは実証分析用のデータベー

例えば、基礎的な企業情報を含む財務データと接続すスとして極めて有用であるが、利用に際しては次のようれば、企業属性（産業、規模、利益率、負債比率など）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と特許活動との関係を分析することができる。特に、研い。

究開発データと併せて用いることで、イノベーション活

まず、出願人名に関して、同一企業にもかかわらず、動のインプットとアウトプット両面を考慮した分析が可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能となる。

から出願されている場合などに、異なる出願人番号が付

こうした特許データを用いたイノベーション研究は、けられていることがある。IIPパテントデータベースの特に欧米で活発に行われてきた。米国のNBERパテント構築に当たっては、特許庁の出願人コードの不備についデータベースや欧州のPATSTATデータベースなどを利て、特に大企業についてはかなりの精度で名寄せを行っ用し、イノベーションの決定要因やプロパテント政策のているが、完全と呼べるまでには至っていない。

評価など様々な研究がなされてきた。

欧米の特許データベースも同様な問題を抱えており、近年では、我が国のイノベーション活動を分析する目

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的で、IIPパテントデータベースを利用した研究も増えれている（その成果の一部は、OECDやEPOが毎年主てきており、今後の更なる発展が期待されるところであ催している国際学会等において報告されている）。

る。また、上述のように、そのためのデータベース自体の整備も進展してきている。
今回のIIPパテントデータベースのアップデートで最も大きな変更は、発明者ファイルが追加されたことである。

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。

発明者はイノベーションの最も根源的な要素であり、今後は、こうした問題についても取り組んでいくとと発明者レベルの分析を行うことはイノベーションの発生もに、ユーザー間での活発な議論を通じて、データベーメカニズムを理解するうえで非常に重要である。企業レスの質を高めていく予定である。なお、現在公開中のβ

ベルの分析では、発明者間の違いをすべて無視すること版はバグ出しが一通り終了した後、知的財産研究所のになってしまう。

HP上で運営されることになっている。

例えば、同じ内容の報奨制度を導入しても、所属して最後に、国内の研究グループの中には、例えば、テキいる発明者の過去の発明経験や分野等が違えば、企業間ストマイニング等により、明細書から発明者の引用情報でもその効果に差が出てくるはずである。

を抽出するといった研究を行っているグループもあり、また、共同研究の効率性や発明者間のネットワーク性に関する分析などにも、発明者データが役に立つ。

我が国のイノベーション研究の一層の進展のためには、こうした研究グループとの連携を図っていくことも必要

こうした研究に際して、引用データを併せて用いるこであると考えられる。また、東京大学においては「イノとで、当該特許の重要性や知識の流れなども知ることがベーションデータベース基盤の整備」事業が進んでおり、できる。すなわち、引用した特許が多ければそれだけ多IIPパテントデータの出願人情報と政府統計や公開財務くの技術を基に生まれた高度な発明と考えることもでき諸表とのリンケージ作業が進んでいる。IIPパテントデるし、ある特許がどの発明から生じたか、どの程度の速ータの活用によって、イノベーションプロセスの研究が度（タイムラグ）で生じたかといったことまで分かる。

一層進むことを期待したい。

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