特許情報検索と解析の将来展望－４つの観点から特許情報分析の動向を探る：（事例テーマ）自動車の自動運転－
Future perspective for Patent Information Retrieval and Analysis– Four methods for Patent Information Analysis on Autonomous cars –一般社団法人情報科学技術協会
PROFILE1

パテントドクメンテーション部会主査

桐山勉

2004 年から INFOSTA-SIG- パテントドクメンテーション部会のコアパースン。2006 年 2 月に帝人知的財産センターを定年退職し、2006 年 4 月から Japio 特許情報研究所の客員研究員を務める。2011 年より IPI-Award Selection Board（国際特許情報賞選考委員）も務める。
2014 年より World Patent Information 専門誌の EAB 編集員も務める。
2013 年 4 月より、はやぶさ国際特許事務所の顧問も務める。特許情報解析の専門家でもある。

はじめに

2

４つの観点からのプロセス研究

2015 年は Japio 創立の 30 周年記念に当たり、お筆者は有機化学が専門であり、自動車の自動運転に関

めでとうございます。思えば、創立 20 周年記念誌のしては全くの素人である。しかし、習慣としている日経

翌年 2006 年から Japio YEAR BOOK が継続発行さ新聞の切り抜きには自動運転の記事が多い。だから、非れ、はや 10 年の節目に当たる。2000 年 2 月に発刊

専門家でも可能な特許解析の手法研究として、米国登録の発明通信新聞に、筆者が「2000 年は特許マップの特許を対象にして、自動運転技術を解析すべく、4 つの元年だ」と述べてから早や 15 年も経ている。特許解析

観点の手法を活用して特許解析に挑戦した。三角錐の各教育の普及・浸透の遅遅を感じる。しかし、環境変化は頂点に置いた観点は次のものである。（図 1）

激しい。この特許情報業界の日本市場に引用被引用の特A） Boolean 検索と一般の特許マップ解析

殊な Tool である Amberscope が昨年の秋の特許情報

B） 概念検索とテキストマイニング検索

フェアに初めて出現した。気が付くと、特許検索と言っC） 俯瞰可視化 NWA 分析（例えば Cytoscape 分析 1））ても Boolean 検索、概念検索、テキストマイニング検索、D） 引用被引用 Network 分析（9 世代間）2）

Landscape 俯瞰可視化検索、引用被引用検索と多義に引用被引用分析では、本件を中心に扇型で配 置し亘る。もはや、Boolean 検索だけに固執していては化て、 本 件 で 引 用 さ れ た も の を Cited 特 許 と し て 左 側

石になりそうである。以上から、平素から馴染みにないに、本件を後日に引用している特許を Citing 特許と非専門テーマ事例に対して、個人レベルでどこまでできして右側に表示するのが 1 世代引用の基本図であっるか、多観点からの特許解析に挑戦を試みた。

た。しかし、前後 1 世代のみならず、２～３世代をまた、一般の技術の進歩も凄まじいものがある。新車

参照するシステムも出現してきた。この様な潮流の自動車に組み込まれる技術には特に目を見張るものがあ中 で、Amberscope2） は 前 4 世 代 に 加 え て 後 4 世る。そこで、今回は「自動車の自動運転技術」の特許情代を Network 分析をするもので、画期的な手法であ報解析を行う。この分野の開発研究が部分的には世界のる。しかも、テキストマイニング類似度は一切用いず

人工知能の研究を刺激し、自動運転が特に必要なドローに独自の指標【（AmberScore 値と Amber-Similarity

ン技術にも応用可能と見える。

値（所謂ネットワーク類似度）】を個々の特許に計算して持たせている。その仕組みは 4 つの特許に明記
さ れ て い る。 筆 者 が、WO2014/059491A1 とUS8639695B1 を精読して One-Sheet 化したものを図 2 に示す。

174

寄稿集２





検索の高効率化と精度向上

化

図１

図２

筆者のテトラヘドラル頂点配置思考法

AmberScore 値と AmberSimilarity 値の定義

Ambercite 社と TV 会議を 2 回して得た情報では、

Cytoscape 勉強会では、友人が作成した Java プログ

毎週 1 回データ更新を行っているため、AmberScore

ラムが追加された Cytoscape を使っている。その手値 と Similarity 値 は そ の 都 度 微 妙 に 更 新 さ れ る。 い法をこの米国特許の自動車の自動運転の解析に用いた。

わゆる成長し続け・生き続ける・更新し続ける独特のCytoscape には標準機能として Cluster 分析機能のNetwork データである。基本書誌は EPO-DOC － DB

AllegroMCODE 分析が装備されている。改良されたであり、AmberScore 値と Similarity 値を自社で計算

Plugin にて主な Cluster にグループ名をつける処理操

して DB に追加して、オンラインサービス提供している。

作を行うことができる。興味を覚えた範囲を枠囲みする

別の手法として、俯瞰可視化図分析法に挑戦した。米と下側に一覧表が表示されその内容が確認できる。注目

国の医薬業界で広く活用されるために、無料で開放され点に吹き出しを付与した。（図３）

ソ

時間を掛けて、PC 画面を見ながらこの操作をくりか

フトプログラムを活用した。筆者が所属している大垣

えし、「CytoscapeNWA 図における創造的理解のたている DNA 分析 Tool の一つである Cytoscape

1）

YEAR BOOK 2O15 175

図３

上
下

、

CytoscapeNWA 俯瞰図                 



図４

社の



の全体図

テキストマイニング手法（Tech Radar 図）

めの PC 画面による対話」を 30 分以上行うと、全体

表１像が少しづつ学習することができる。この創造的な PC

検索・分析の機能名

具体的なシステムツール名

Boolean 検索とマップ化

Shareresearch（検索）

対話のプロセスは極めて重要である。NWA 図が複雑に筆者が利用したシステム名および Tool

Hypat-i2（検索）なればなるほど、この対話時間を長くすることが必要

Japio-GPG/FX（検索）である。この操作に筆者は 1 時間以上の時間をかけて、
Network 図から読み取るようにしている。吹き出しを挿入したりもしている。このプロセスを経験しない限り、理解は進まない点がこの CytoscapeNWA 俯瞰図法のPAT-LIST-GLS（マップ）NWA 俯瞰可視化分析

CytoscapeNWA

テキストマイニング応用システム TechRadar ４）
引用被引用 NWA 分析

Amberscope

難点かもしれない。しかし、一度、説明句を挿入すれば、凄い威力を発揮する。

また、筆者が先行技術文献として参照した特許資料は、
平成 25 年度特許出願技術動向報告書（概要）―自動運

並 行 し て、 外 国 版 特 許 情 報 マ ッ プ ソ フ ト（ 例 え ば
PAT-LIST-GLS）を用いて、出願人別―技術 KW 図、および技術 KW －経時変化図なども作成した。筆者が利用したシステムおよび Tool を表 1 にまとめた。

176

転自動車であり、特許庁 HP で参照できる。５）また、テキストマイニング応用として VALUENEX
社の TechRadar 分析４）も行った。

3

なりの自学自習 One-Sheet を作成した。
筆者が利用しているのは、Einstein のパズルが薦め

寄稿集２

非特許情報から「専門分野の土地勘」を学ぶ

るマトリックス表によるケーススタディ法である。
集めた非特許情報から判断して自動運転のレベルに関外であり、素人である。素人のまま学習もせずに特許分して、欧州では 6 段階に分け、日本と米国では 4 段階

析をすることは危険行為である。筆者はセミナーとか筆に分けられていた。欧州の最初のマニュアル段階と最終者の著書においても、素人の状態で特許調査・分析をすのドライバーレス段階を除けば、中の４段階だけが残る。

ることは、「禁止行為」であると口を酸っぱくして述べ

筆者なりに理解して転記したものを表 3 に示す。

ている。

各企業の年次報告書（英語）、および新聞記事からの先ず、Web 情報を集めて学ぶ。日本語版と英語版の両方の Wikipedia にて調べた。また、Google 検索エンジンにて、「自動運転」および「autonomous
autonomousvehicle,autonomous

切り抜きなどを合体化した。
自動運転の国際会議と日本の組織を纏めた。また、car,

Web 情報から得た情報を頭の整理をするために絵年表

truck」を作成した。DARPA Robotics Challenge においてなどで徹底的に集中的に調べた。以下のものを得た。

Google 社が優勝したことは有名である。その後で、米・山岸秀之氏の「自動運転に関する国際動向」

国 4 州での実証テストに注力している。2013 年 4 月

・中山幸二氏の「自動車の運転支援および自動運転をめから始まった DARPA FANG Challenge ではルール

6）

ぐる法的課題」

が変わり、プログラムを公開するようになってから大学

7）

・NEDO 委託調査の「シリコンバレーにおけるイノベー
シ ョ ン、Connected Cars と Autonomous Cars
調査報告書

関係者の参戦と好成績が目立っている。   
また、公開されている多方面の Web 情報から「自動運転の実用化時期予想の示唆内容」を筆者なりに集めて

8）

・内閣府の「SIP 自動走行システム研究開発計画」

9）

簡略表を作成した。

・ITS Japan の「国内外における最近の自動運転の実現に向けた取組概要」10）
・国際会議：ITS WC・ITS

筆者はこの自動車の自動運転技術だけを 7 月―8 月

Detroit（Web 報告）

11）

Japan の国際会議報告書 12）に担当しているのでない。その他にも数種類のテーマの調査を同時並行に引き受けている。そのため、記憶イメーなど、色々な資料がインターネット上にて検索された。

ジを鮮明にするために、筆者の書斎の良く見えると所にそこで、土地勘を築くために筆者が行っている方法：「筆者専用の自己手持ち図解個人資料」を貼り付けてい「強制疑問を先ず、表にリストアップし、それに見つける。記憶を維持するための「強制作成した個人用 One-

た回答を自分で表を埋めてゆく手法」を実践して、自分

Sheet 図」である。
表３

表２

自動車の自動運転技術の４段階学習するための強制疑問絞り出し表＜強制疑問法＞

強制疑問（ケーススタディー）強制埋め込み、回答記入
最も著名 TOP ３は誰か
Sebastian Thrun, Chris
Urmson, Steven M
Montemerlo
最も進んでいる会社はGoogle 社＞ Daimler 社
国際会議・組織名は
ITS WC
コンテストは有るのか
DARPA Robotics CHG
日本の対応する組織は
ITS Japan（渡辺会長）
自動運転の技術要素とは、センサー、カメラ、車線、
10 個以上を強制列挙
オートクルーズ、駐車、衝突防止、回避、地図、情報
比較、判断、実行

YEAR BOOK 2O15 177

検索の高効率化と精度向上

筆者は「自動車の自動運転」に関して全くの専門分野

表４

各社の自動運転実用化予想時期への思い多い。欧州の主要自動車メーカーは欧州特許への出願多
く、特に Volkswagen グループの Audi 社は欧州特許に特化した出願傾向が強い。米国の自動運転に注力している Google 社は特に米国特許に特化している。

図５

日本の自動車メーカーの日本特許の傾向

現時点にて世界で最も自動運転技術が進んでいるのは、Google 社と判断している。しかし、Google 社は
自ら自動運転技術が駆使された新型自動車を製造販売す4

非特許情報を特許情報で検証する

る計画は持っていないと公言している。
しかし、米国の 4 州（カルフォニア州、ミシガン州、フロリダ州、ネバダ州）にて自動運転車が公認され、専筆者の 21 年間の経験から、「特許情報だけで特許情報を解析することはやるべきでない」との信念を持って用のナンバープレートを持ち、実証運転テストを積極的に現在でも行っている。

いる。複数の非特許情報の内容から示唆される「フラグを付けられた特許情報」を強制的に推測することを薦めている。最初は、仮説的にフラグを付けられた特許情報ではあるが、実際に明細書を何回も精読するにつれて、明細書の行間に隠れていることを感じる。波長が合い共鳴現象的に「自分の仮説と内容が矛盾していないことが明細書に記述されている」と主観的に感じるようになる。
これこそが、明細書の読み方である。ほとんどの場合は、十人の人が読めば十人の人が明確に感じる表現では記述

図６

米国企業の自動運転に関する米国特許の傾向

されていない。
注意して精読した１～２割の人だけが「この表現は仮説を実証する表現だ」と感じるほど、微妙な表現で記述されている。だから、明細書を読む際に、該当、参考の4 段階（◎、○、△、X）を付記するだけでなく、「明細書の記述箇所で該当と判断した箇所を KWICK 表現的にメモを付記して残す」ことも重要である。

4.1 自動運転の特許情報には地域特性がある
日本の主要自動車メーカーは日本特許の出願が極めて

178

図７

欧州の自動車メーカーの欧州特許の傾向

でも米国でも自動車による事故が毎年多発している。自動運転の究極の目的の一つは、自動車の事故を減らす

素ごとにフラグ特許候補を選ぶ。
B）市販の特許マップ Tool を使い、企業ごとに必須構
成要素ごとにフラグ特許候補を選ぶ。
C）上記の A）および B）で選ばれたフラグ特許候補の2018 年に 2500 人以下に減少させる目標が持たれて周辺特許をテキストマイニング応用システムまたはいる。

TOOL で調べて、フラグ特許候補を絞る。

プリウスを改造した Google 社の自動運転実証車でD）上記の A）、B）および C）から選ばれたフラグ特

この交通

許候補の周辺特許を俯瞰可視化 NWA 図から選び、も過去に 11 件の交通が報告されている。

13）

事故の解明とその対策から「コンピューターの人工知能

フラグ特許候補を絞り込む。

の機能」に益々、注目されるようになっている。ちなみに、

E）上記の A）、B）、C）または D）から選ばれたフラ

Google 社の自動運転技術を開発してきた Sebastian

グ特許候補を AmberScope にて調べて、その特許のThrun 氏は、人工知能の研究に現在では注力していAmberScore 値 お よ び Amberscope の Similarity

る。余談ではあるが、IPI-Award2014 の受賞者であ

値 を 把 握 す る。 更 に、Amberscope の NWA 図 とる IBM 社の Stephen Voyer 博士も、人工知能開発のCluster

ワトソン研究グループに、受賞時に既に所属していた。

フラグ特許候補を絞る。

Search により周辺特許を把握して、更に膨大な過去データと現時点のリアルタイムデータの比較

F）前述の A）から E）までの中から複数の手法を組みと、瞬間的な判定と、その直後のベストミックス判断の合せて、フラグ特許候補の絞り込み同定を行う。

選択と、次に実行指令を出すプロセスを何度も繰り返す

自動運転に関しては、筆者が最も進んでいると判断し人工知能の機能が、自動運転には必須中核技術として求た Google 社の特許に関して、自動運転の必須技術要められる。

素ごとの判定したフラグ特許候補群を一覧表に纏めて、
表 5 に示した。

4.2

フラグ特許を判定するプロセス

必須技術要素に関しては、特許庁の特許出願技術動向

下記に示す 6 つの方法にて主要な会社のフラグ特許

調査報告書の技術俯瞰図も参考にした。筆者は特許解析を同定した。

に当たり、この様に企業ごとに必要技術要素または必須A）Boolean 検索により、企業ごとに必須構成技術要

技術要素ごとのフラグ特許番号リストを作る習慣を持つ

表５
No 必要技術

Google 社の自動運転技術のフラグ特許群

Technology

Flagged patents

１ センサー

Sensor imaging, Surrounding support

US8589014(0.02), US8874372, US8195394(0.22)

２ カメラ

Camera top view

US8855849, US8660734(1.13), US8838322(0.11), US8880273

３ 交通信号認識

Traffic signal detection

US8559673(0.30), US8996224, US8996226

４ 障害物認知回避

Obstacle recognition

US8781721(0.31), US9052721, US8509982(0.85), US8825260(0.37)

５ 車線維持変更

Lane keep select, lane keeping assist system US8948955(1.65), US8478144(0.24), US8825259(0.12), US8948954, US8755967(0.13)

６ オートクルーズ

Adaptable cruised control, auto-cruisingUS9008961(0.44), US9050977

７ 衝突回避Collision avoidance

US8965621(0.02), US9043071(0.02)

８ 自動駐車Auto-parking

US8676430(0.09), US8521352(1.11), US8559673(0.30), US8346426(0.48),US8849493(0.08)

９ 歩行者認知回避

Pedestrian detection

US8914212, US8880273, US8571743(0.12), US8954252, US8874372, US8860734(0/07).

10 隊列渋滞走行

Connected vehicle, traffic jam pilot

US8509982(0.85), US9014903, US8195394(0.22), US7730338(1.89)

11 交差点横断ターン

Intersection crossing, turnUS8996226, US8509982(0.85), US8761991(0.07), US8571743(0.12)12 外部信号通信

ADAS, vehicle communication

US9008890, US8612135(0.0), US8571743(0.12)

13 最適マップ作成

Path, map building

US8736463(0.02), US8712624(0.01), US8612135(0.0), US8818609(0.05), US8565958(0.0),

14 マップナビゲーション Map navigation

US8849494(0.26), US9008890(0.0), US8521352(0.11), US8903591(0.0), US8676430(0.09)

15 システム異常警告

Emergency, system malfunction

US8983682, US8676427(0.0)

16 事故対応

Accident response, report, ambulance,

US8983682, US8667747(0.04)

YEAR BOOK 2O15 179

検索の高効率化と精度向上ことと言われている。日本でも年間交通事故死者数を

9）

寄稿集２

人間は事故を起こしやすい性格を有している。日本

図８

市販の特許マップ Tool による分析

ように自分を追い込んでいる。このフラグ特許候補リス

2000 文字程度も入力できる広範囲であることを好ん

トは誰が作っても完全に一致するものではないので、批で使っている。

判されることが多い。このフラグ特許候補集約表の威力

一方、Shareresearch による Boolean 検索と市販は、実際に作った経験のある人なら直観的に理解してもの特許マップ Tool である PAT-LIST-GLS から絞り込

らえると考える。SDI 検索を掛けておき、新しい情報

んだフラグ特許群候補を Amberscope で検索した事例が入手して増えた場合に、これらの必須技術要素のフラを図９に示す。

グ特許候補群を入れ替えるか追加をすれば、フラグ特入力した米国特許が赤色丸印で表示され、前 4 世代

許候補群の AmberScore 値および Amberscope の―後 4 世代の合計 9 世代間の引用被引用の関係がネッ

Similarity 値が絶えず新しい表に更新できる。

トワーク図として表示される。それぞれの丸印のノード

この原稿では、Google 社だけのフラグ特許候補群だの特許内容と AmberScore 値を参照しながら、自分でけを示した。これと同様に、4 社（この業界のリーダー

評価しながらノードの色を 5 段階で色替えすることが企業、チャレンジャー企業、フォロアー企業、ニッチャーできる。また、このデータは同僚に送ることができるの企業など）を選び、必要技術要素ごとにフラグ特許候補

で、データの共有化の観点で大変便利である。ネットワー

群を強制的に推測して記入する解析手法を強く薦める。

ク図の右側には自分がチェックして参照した特許の番号

このやり方は、強制推定をする方法なので、少なくとも＋名称＋色付けが表示され、別途に CSV 出力できる点

3 回はこのフラグ特許候補群を見直すプロセスが生じが便利である。

る。それが、このフラグ特許群の判定に極めて、有効な

こ の 様 に、 筆 者 は Boolean 検 索 と 特 許 マ ッ プ

プロセスに変身する。見直しの際には必ず明細書を読む

Tool と Amberscope と TechRadar を 組 合 わ せ て、ことになる。

Google 社のフラグ特許候補群を判定して集約した。

Boolean 検索した結果は市販の特許マップ Tool に流し込み、X-Y 軸を任意に選んで希望の特許マップを180

また、この自動運転技術の分野の研究者で世界のTOP3 は誰だろうと、強制的に推論することにした。

描くことが容易にできる。筆者は、日本特許も中国特特許データを各社データに絞り込み、発明者解析を許も英語圏の特許も同じ Tool でできるレイテック社の行 っ た と こ ろ、Google 社 で は「Sebastian Thrun」

PAT-LIST-GLS を日常的に利用している。オリジナルと「Chris Urmson」が確認できた。この二人は国際会

文（名称＋要約＋請求項）と機械翻訳和文と備考欄が議でも Keynote 講演をしており、この分野の著名人で

寄稿集２

                 

検索の高効率化と精度向上

上側          

下側

図９

Amberscope による引用被引用検索事例ることが判明した。
筆者は個人レベルでどの程度、米国特許情報をベースの会議報告を見つけて、特許情報と国際会議の内容の読み比べをするのが理想的である。

に 4 つの観点から分析できるかをトライ挑戦したもの
で、特許庁の「自動運転自動車」報告書とは比較にならいほど簡単な報告書である。だから、自動運転自動車の

5

カラーバス効果を活用して特許を学びたい人には、この特許庁の調査報告書を先ずお薦めする。

筆者は日経新聞の切り抜きを自動運転に関して集めている。また、日経などの Web 配信などに登録してメー

更に、自動車のロボットである人工知能が、自動車ルで配信されるコラムにアンテナを張っている。

の状況把握、行動計画の立案、計画した動作の実行、以それらの Web 配信記事の中に注目しているものがあ上の繰り返しを行い、具体的な解決方法として確率ロボ

る。自動運転の技術を新型車に組み込んで販売されてもテックスの計算と実行をしている。その時には、3 つ世の中の全員が数百万円もする新車を買うわけではなのアルゴリズム（Grid Localization、Kalman Filter

い。すると自動運転技術が予め組み込まれた車で道路がLocalization、Monte Carlo Localization）を使って一杯になるわけでない。むしろ、その逆で 10 年未満いるらしい。そして、自動運転の人工知能が判断と認識の古い車が混在しているはずである。

を行って実行をするという繰り返しを絶えず行っていでなく既存の車への既存ナビ装置にスマートフォンをつる。

なぎ、カメラ機能とインテリジェント通信機能を付加す

最近では、新車

一 言 で い う と、 各 種 セ ン サ ー 類 と カ メ ラ 類 と コンる技術が注目されている。「ある日系米国人が変え得る

ピュータとプログラム IC 回路が複雑に組み合わされて、クルマの未来」（企業家、上田北斗氏）という配信記事

加速・操舵・制動の複数のシステムが動いている。

（215.07.28）がある。植え付けの 14） カラーバス効

特許情報は早期公開制度または早期登録制度で 18 か
月未満で公表されるものもあるが、一般的には出願後果により、直ぐに、いわゆる個人用情報箱に蓄積している。

18 か月後に公表される。だから、自動車の自動運転の偉大な物理学者のアインシュタインは、「知識より連如く、特に技術の進歩が激しいテーマに関しては、実際想の方がはるかに重要である。なぜならば知識は知ってに国際会議に参加している研究者または公的な組織からいる既存の知識に制限されるが、連想にはその限度がな

YEAR BOOK 2O15 181

いからである」と言っている。だから、筆者の習慣として、
日経新聞から集めた切り抜きと、こつこつと蓄積された

6

さいごに

「個人用情報箱」（個人用情報ホルダー）の注目情報を土
日曜日に纏めて見直している。そして、強制的に「左脳特許情報は広く公開されているものであり、誰でもの自分から前頭葉のもう一人の自分に質問をして、前頭インターネットを介して無料で入手できるようになっ葉の自分から連想されたアイディア」を答えて貰っていた。特に、日本特許と米国特許と欧州特許と PCT 出願

る。そして、それをメモ書きしている。「強制一人ブレ

公開特許と中国特許の 5 種類を注意深く SDI 登録手配

ンストーミング法」と名付けて発想法を研究している。

を行い、常時待ちの体制を個人でも実行できる時代であ

膨大な過去の蓄積データを現実のリアルタイムで通る。特に、筆者はカラーバス効果を積極的に活用した

信とカメラから得られる情報と比較して、より良いベス「引き寄せ特許情報分析法」（所謂、SDI 法）を習慣化

トミックスの判断候補を選択し、次に実行に移すのは人している。これを実践するために、この数か月間は特に工知能の機能そのものでないかと疑問を感じて始めていAmbercite 社と VALUENEX 社にお世話になったことた。そこで、土日曜日の習慣検索をしている最中に、「自をこの場を借りて御礼申し上げる。

動運転のセバスチャン氏が人工知能に乗り換え」という内容記事に遭遇した。

15）

AmberScore 値と Similarity 値と Cluster Searchは特に独特のものであり、専門分野以外の調査では特にまた、最近話題になっているドローンにも「将来は有効な手段と実感できた。また、米国特許を 10 万件ま人工知能が搭載されて、予め目標設定された地図領域にで扱える Vision-US-R は膨大なデータを個人でも扱う

おいて高圧線とか小高い木と山などの障害を避けて自動上で極めて有効な TOOL と実感できた。フラグ特許の運転で飛行せざるを得ないのでないだろうか」と疑問と抽出の前半の段階で Scope-US-R を多用させて頂き、連想を持っている。だから、これからのドローン技術に大変助かった。もし、この二つと Cytoscape 可視化ネッ

も自動車の自動運転技術は応用されると信じて期待してトワーク図を使えなかったら、記憶力が極めて低下しついる。航行が道路をタイヤを付けて走るのでなく、高度

つある 69 歳の筆者ひとりの力量では到底、解析を 1

150m 以下の空中を航行するという根本的な違いがあか月で行うのは難しかったであろうと判断する。

るだけだからである。

いつも初心に帰って、新しい TOOL を試しに使って特許情報の解析の面白いところは、高性能の PC と

自分の SDI 研究テーマで研究することの重要性を模擬

ディスプレイを複数台備え、解析 TOOL を複数個活用経験できたことに感謝する。Adams 氏の執筆記事を事すれば、個人レベルでも特許情報のオリジナル原文はあ前に読んで、「居心地の良い場所だけでサーチを行ってる程度集め解析ができる点である。

いてはいけない。経験が長い程、新しいものを系統的に筆 者 は World Patent Information 専 門 誌 の EAB

学ぶことが必要である」と感じた。今回、4 つの観点か

編集委員をボランティアで務めているので、Scorpus

ら特許情報解析に挑戦できたことは、特許情報調査を天を論文審査の直後から 60 日間たけ無料で使うことがで職と信じている筆者にとっては感謝しても感謝しつくせ

きる。特許情報と学術情報と Web 情報を組合わせれば、ない幸運である。

個人レベルでもある程度の「非特許情報を特許情報で検証する」という信念が実践できる。
筆者の特許情報調査の 21 年間の経験から思うことは、「特許情報だけで特許情報解析はできない。それができると考えるのは間違いである」という信念に到達した。

参考文献 （Web アクセス：2015 年 8 月 23 日確認）
１）Cytoscape 公式サイト
http://www.cytoscape.org/
２）Ambercite 社公式サイト
http://www.ambercite.com/
３）PAT-LIST-GLS:

レイテック社製品

http://www.raytec.co.jp/products/patlist/gls.

182４）VALUENEX 社公式サイト

http://business.nikkeibp.co.jp/article/
interview/20150327/279271/

寄稿集２

htm

http://valuenex.com/

検索の高効率化と精度向上

５）特許出願技術動向調査報告書（自動運転自動車）
https://www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidouhoukoku/25_automatic_driving.pdf
６）自動運転に関する国際動向（山岸秀之）
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/
kokusentoc/kinmirai/dai3/shiryou2.pdf
７）自動車の運転支援および自動運転をめぐる法的課題（中山幸二）
www.its.iis.u-tokyo.ac.jp/establish2014/
nakayama.pdf８）NEDO シリコンバレー事務所委託調査
http://www.nedosv.org/wp-content/
uploads/2014/05/Connected-Cars-andAutonomous-Cars%E8%AA%BF%E6%9F%B
B%E5%A0%B1%E5%91%8A%E6%9B%B8.
pdf９）SIP 自動走行システム・研究開発計画
www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/sip/keikaku/6_
jidousoukou.pdf
10）国内外における最近の自動運転の実現に向けた取組概要
www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/autopilot/
pdf/04/8.pdf
11）国際会議 ITS WC Detroit
http://detroit2014.itsworldcongress.org/
12）ITS Japan の国際会議報告
http://www.its-jp.org/
13）自動運転の Google の過去６年間の１１件の事故
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/
news/15/051201560/
14）「ある日系米国人が変え得るクルマの未来」（上田北斗）
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/
072400019/072700002/?SS=nboimgview&FD=-550304588
15）「グーグル自動運転開発者、教育転身の理由」（日経ビジネスオンライン）

YEAR BOOK 2O15 183