特許情報分野における AI 活用のススメ

特集

特許庁におけるAI技術を活用した業務支援ツール導入に向けた取組について
JPO’s Activities for implementation of AI support tools

特許庁

総務部総務課調整班課長補佐

多賀和宏

2008 年 4 月特許庁入庁。映像機器、電子デバイス、電気機器の特許審査に従事するほか、INPIT 知財戦略部、普及支援課を経て、2019 年 7 月より現職。

1

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はじめにこれまでの AI 技術の適用可能性に向けた取組

特許庁では、2017 年 4 月に「特許庁における人工直近の取組を紹介する前に、特許庁におけるこれまで知能（AI）技術の活用に向けたアクション・プラン」をの AI 技術の活用に向けた取組について簡単に振り返っ公表し 、業務への AI 技術の活用可能性について検討をてみたい。特許庁では、出願件数の増加や調査対象の増行ってきた。昨年の Japio YEAR BOOK 2018 では、加、あるいはノウハウの継承等、さまざまな業務課題をアクション・プラン策定までの経緯と 2017 年度に実抱える中で、業務の高度化を目的として、2016 年度施した実証事業の内容について紹介したところである 。

から業務への AI 技術の活用に向けた検討に着手した。

2018 年度は、前年度における実証事業の結果等を踏検討にあたっては、まずは庁内業務の棚卸しを実施した

まえ、アクション・プランの見直しを行うとともに、引うえで、AI 技術を適用できる可能性のある業務の候補き続き実証事業を実施した。さらに、実証事業と並行しを選定した。2017 年度には、選定された各業務につて、AI 技術を活用した業務支援ツールの導入に向けたいて冒頭でも紹介した「アクション・プラン」を策定準備に着手している。本稿では、これらの特許庁におけし、当該アクション・プランに沿って、6 つの業務につる AI 技術の活用に向けた直近の取組と、今後の方向性いて精度検証のための実証事業を実施した。2016 年

について紹介する。

度における業務の選定の具体的なプロセスや、20171

2

年度の実証事業の詳細な内容については、昨年の Japio
YEAR BOOK で既に紹介しているので、本稿では割愛

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特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクショ
ン・プランの公表について
https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_
action_plan/ai_action_plan.html

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麻川 倫広「特許庁における人工知能技術の活用に関する取組について」Japio YEAR BOOK 2018 http://www.
japio.or.jp/00yearbook/files/2018book/18_a_01.
pdf

図1

これまでの AI 活用に向けた取り組み

証事業を継続した。また、「紙出願の電子化」について結果等を踏まえて、アクション・プランを見直すとともは、費用対効果の検討結果を踏まえ、AI 技術の活用にに、見直したアクション・プランに沿って実証事業を継関する検討を終了している。一方で、「先行技術調査」、続した。さらに、実証事業と並行して、業務支援ツール「先行意匠調査」の 2 業務に関する新たな実証事業に着の開発に向けた準備に着手している。

手している。これら新たに開始した事業については次項

3

アクション・プランの見直し、実証事業の継続「特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたで具体的に説明することとして、ここでは、実証事業を継続した３業務について、事業の内容を簡単に紹介する。

3.1

電話等の質問対応（応対記録作成支援）

アクション・プラン」は、AI 技術の適用可能性が見込

電話等の質問対応については、2017 年度の実証事まれる業務への AI の適用に向けた方向性を示し、将来業において、音声やテキストによる自動応答・自動転送的な AI 技術の活用を視野に入れて 2017 年 4 月に公の実現の可能性を検証するべく、音声認識、回答候補提表したものである。

示、音声再生等、要素技術を含めて検討を進めた。その2018 年度は、このアクション・プランについて、結果、自動応答や自動転送に関しては、特許庁への問い前年度に実施した実証事業の検証結果等を踏まえて、見合わせの内容は個別の案件に関する問い合わせが多いこ「特許分類付与（テキストに基づ直しを行った 。まず、ともあり、現時点では十分な精度が期待できないことがく付与）」、「先行技術調査（検索式作成支援）」の 2 業わかった 2。

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特許情報分野におけるＡＩ活用のススメする。2018 年度は、2017 年度における実証事業の務については、実証事業による検証を終え、前倒しで導そこで、2018 年度は、事業の中で実現可能性が高入フェーズに入ることとした（この点については、5. でいとされた、音声認識技術を応用した応対記録作成支援

改めて触れたい）。次に、「電話等の質問対応」、「先行図について検証を進めることにした。具体的には、①音声形商標の調査」、「指定商品・役務調査」の３業務につ認識技術による通話音声データをテキスト化する「音声いては、データの準備やオープンソースソフトウェア認識」、②自然言語処理技術を活用して、テキスト化し（OSS）の活用等、導入に向けた準備を進めるために実たデータから問合せの内容やそれに対する回答等の重要箇所を抽出する「重要文抽出」の２つの要素技術につい3

特許庁における人工知能（AI）技術の活用に向けたアクショ
ン・プランの平成 30 年度改定版について https://www.
jpo.go.jp/system/laws/sesaku/ai_action_plan/ai_action_plan-fy30.html

図2て精度検証を実施した（図 3）。
実証にあたっては、特に外部からの問合せが多い部署に対象を絞るとともに、実際の通話録音データを基に学アクション・プラン（平成 30 年度改定版）

YEAR BOOK 2O1923特許情報分野における AI 活用のススメ

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習データを整備した。そして、整備した学習データを用ている（図 4）。

いて機械学習モデルの構築・調整を実施して、学習デー
タによるモデルの精度の向上を、評価データを用いて確認した。なお、機械学習モデルの構築にあたっては、前年度の調査事業で整備した特許庁固有語の辞書も活用している。

図33.2

応対記録作成支援の実証イメージ

先行図形商標の調査

商標関連の 2 業務（先行図形商標の調査、指定商品・役務調査）については、前年度における実証事業における検討の結果を踏まえ、オープンソースソフトウェア

図4（OSS）の活用や手法の見直しなど導入に向けた、より

3.3具体的な検討を進めた。

先行図形商標の調査の実証イメージ

指定商品・役務調査

このうち、「先行図形商標の調査」は、調査対象とな「指定商品・役務調査」は、出願人が記載した指定商品・る図形商標と同一または類似する図形商標を、蓄積され役務に、審査官が付与する「類似群コード」と呼ばれるた図形商標データベースから、図形分類を使用せず、図検索キーを仮付与できるかを検証する実証事業である。

形同士を直接比較することで類似度順に検索できないか指定商品・役務の記載に対しては、特許庁内で過去例等を検証する実証事業である。検索結果が類似度順に表示との自動照合を行っているが、照合ができなかった指定されることで、先行図形商標の効率的な調査が可能とな商品・役務の記載について、過去の事例等を基に付与することが期待される。2017 年度の実証事業では、商べき類似群コードの候補を提示するべく、2017 年度

標五庁会合（TM5）で検討された、14 の検索パターの事業では、形態素解析・自然言語処理技術を用いて、ンを中心に、検索の難易度を検討した 。2018 年度の①過去例との部分的な一致、②類義語、③表記ゆれを踏

実証では、この 14 パターンの検索精度の向上を目指す

まえて、付与すべき類似群コードの候補を提示することとともに、検証で構築したモデルの審査での活用可能性を検証した 4。2018 年度の事業においては、特に部分について検討をした。モデル構築にあたっては、オープ的な一致の判断について、指定商品・役務それぞれの記ンソースソフトウェア（OSS）を含む複数の機械学習載パターンを考慮することにより、一部手法を見直してモデルを活用している。

精度検証を進めた。

4さらに、図形分類付与の支援への活用も視野に入れ、指定商品については、末尾の名詞の重要度が高い傾向

上記モデルにより上位に出力された図形商標に付与されにあるため、調査対象となる指定商品について、形態素た図形分類をもとに、出願された図形商標に付与すべき解析を用いて末尾名詞群を抽出し、末尾名詞群の類義語、図形分類の候補を提示することについても併せて検証し表記ゆれも含めて、公表例や過去の採用例との比較検証を進めた。

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渡 邉 潤「 平 成 29 年 度 商 標 業 務 に お け る AI 活 用に 関 す る 実 証 的 研 究 事 業 ─「 先 行 図 形 商 標 調 査 」、「 不明 確 な 指 定 商 品・ 役 務 調 査 」 の 高 度 化・ 効 率 化 の 可 能性 調 査 ─ 」http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2018book/18_a_04.pdf

一方、指定役務については、その記載ぶりの特徴から、必ずしも末尾に重要語がない。そこで、類似群コードが付与済みの過去例を学習データとして機械学習を実施して重要名詞を抽出することを検証した。

4

特集2018 年度に新たに開始した実証事業

査（画像検索技術の特許図面への適用）」、「先行意匠調

図5

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

2018 年度は、実証事業として新たに「先行技術調キーワードの機械付与査（平面的意匠の調査）」の 2 つの業務に関する調査事業に着手した。これらの事業は、機械部品や電子機器のまた、「特徴量を用いた類似画像検索」については、形状や構造に関する特許出願に添付される図面（特許図さらに、“本願発明の特徴を表す図面 ( クエリ図面 )” と”面）の調査や、意匠出願のうち画像意匠や模様等の平面調査対象の大量の特許図面” の類似度を各図面の特徴量的な意匠の調査に、画像検索技術を適用することを目的から定量的に判断して、類似度順に表示させることで、としたものである。ここでは、各業務の背景や事業での効率的な特許図面の確認が可能になることが期待される検証内容について紹介したい。

（図 6）。

4.1 先 行技術調査（画像検索技術の特許図面への適用）
特許の先行技術調査については、2017 年度に検索式の作成支援に関する検討を行ったところであるが、2018 年度は、画像検索技術の特許図面の調査に適用する可能性を検討した。
通常、先行技術調査においては、先行文献の明細書を確認して内容を把握するが、機械部品や電子機器の形状や構造等に関する特許出願では、文献に添付された図面（特許図面）の確認が必要となる。しかしながら、個々の特許図面にはキーワード等は付与されていないので、図6

明細書のように、直接キーワードで検索することができ特徴量を用いた類似画像検索ないため、調査対象となる文献集合をしぼることが困難調査にあたっては、特に図面検索が多い技術分野にである。さらに、１つの文献内には多数の特許図面があ対象を絞って調査を実施した。また、「キーワードの機る。このため、現状では、多数の特許文献に含まれる大械付与」、「特徴量を用いた類似画像検索」のいずれにつ量の図面を、関連の低いものも含めて逐一確認しなけれいても、非機械学習、深層学習を含む複数の手法を用いばならない。そこで、実証事業では、「キーワードの機てプロトタイプシステムを構築して、精度の比較検証を械付与」、「特徴量を用いた類似画像検索」の 2 つにつ行っている。

いて検証を行った。
まず、「キーワードの機械付与」については、特許文

4.2

先行意匠調査（平面的意匠の調査）

献に含まれる図面に対して、「図面に関連するキーワー意匠審査における先行意匠調査では、審査官は、出願ド」を自動的に付与（機械付与）するものである。これされた意匠に付与された分類をキーとして調査対象を絞により、キーワード検索が可能になり、調査対象を十分り、同一分類を中心に出願された意匠と同一又は類似のに絞ることを可能になる。「キーワード」としては、例

先行意匠がないかどうか、人手で調査を行っている。

えば電子機器なら、「スマートフォン」、「スタンド」等

このうち、画像意匠 (GUI) や意匠に付された模様等が想定される（図 5）。 “図面” と” キーワード” のペアの平面的な意匠については、出願された意匠に係る物品を学習データとし、機械学習を実施することを試みた。に限らず、あらゆる物品に現される可能性があるため、付与された分類に限らず調査をする必要があり、調査対象数が膨大である。

YEAR BOOK 2O1925特許情報分野における AI 活用のススメ特集

また、調査対象となる意匠公報は、線図、CG 又は写先行技術調査の対象となる多くの技術分野のうち一部の真等で表現されるほか、公知資料（カタログ、雑誌等）技術分野についてのみ検証を実施し、また、得られた精は背景を含む場合もある。このため、先行意匠調査に当度も技術分野によって異なった。そこで、実証事業の結たっては、意匠が現された図の表現形態の違い等を超え果を踏まえ、適用する技術分野を広げるうえで、最適なて形態の共通性を把握する必要がある。

手法を検討するとともに、「職員の業務を支援するツール」として導入することを想定して、開発の準備を進めた。
なお、支援ツールの開発にあたっては、従来のシステ
ム開発手法とは異なるアプローチとして、アジャイル型開発の導入、庁内チームによる開発に挑戦する。

(1)

アジャイル型開発の導入

まず、アジャイル型開発の導入であるが、特許庁では、これまで基幹系のシステムについて、ウォーターフォール型開発の手法を採用してきた。この手法は、規模が大きく、高い信頼性が求められる基幹系のシステムの開発には適している一方、企画段階における要件整理や仕様書作成に長期間要する。特に、AI 技術のような技術の進展の早い最先端の技術の導入には適さないと考えられ図７

平面意匠調査の実証イメージ実証事業では、出願された意匠に対して、過去の審査る。そこで、AI 技術を活用した支援ツールの開発については、短期間で実装と改善を繰り返し、PDCA を回すアジャイル型開発を導入することにした。

結果等を学習データに利用して画像の特徴量を抽出するエンジンを構築し、当該エンジンで抽出した特徴量に基(2)

庁内チームによる開発

づいて、画像を類似度順に表示することを検討した。実次に、庁内チームによる開発については、機械学習モ

証にあたっては、画像意匠、模様が付された意匠等の平デルとして、実証事業の中でも採用したオープンソース

面的意匠を調査対象として、ルールベースで特徴量を抽ソフトウェア（OSS）の活用を基本とし、庁内の開発チー出する非機械学習、そして深層学習を含む複数の手法をムが開発を担う。これは、AI 技術を活用した支援ツー採用したプロトタイプを構築して、比較検証を行っていルがブラックボックス化するのを回避し、特許庁自身がる。

責任を持って、ツールの調整を行えるようにするためで

5

AI 技術を活用した支援ツールの開発・導入に向けた検討

AI 技 術 の 庁 内 業 務 へ の 導 入 を 加 速 化 す る べ く、
2018 年度からは、実証事業と並行して、AI 技術を活ある。さらに、アジャイル型開発の採用にあたって、現場のニーズを知る職員が開発チームに加わって開発を担うことで、支援ツールのユーザーである職員のニーズやフィードバックが的確に開発に反映されることが期待される。

用した “支援ツール” の開発に向けた検討に着手した。

これらの取組は、2018 年 6 月に公表された経済産

具体的には、改定されたアクション・プランにおいて、業省デジタル・ガバメント中長期計画に盛り込まれてお導入フェーズに入った「特許分類付与」、「先行技術調査

り 開発に向けた検討に加えて、開発を実施するために5（検索式作成支援）」の 2 業務について、2017 年度に実施した実証事業の結果を踏まえ、段階的な導入に向けた準備を進めることとした。実証事業では、分類付与や265経 済 産 業 省 デ ジ タ ル・ ガ バ メ ン ト 中 長 期 計 画 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/cio/siryou/19keizai/
honbun.pdf

必要な環境の構築と人員体制の整備に向けた準備を進め特集てきた。

特許情報分野におけるＡＩ活用のススメ

6

支援ツールの開発・導入に向けた課題

なお、今後、支援ツールを開発・導入するにあたっての課題としては、主に２つの点が上げられる。
まず、開発したツールを、実際の業務の中で職員にいかに使ってもらうか、また、それによって、いかに職員の負担を軽減でき、支援につなげることができるかという点である。アジャイル開発を採用して開発したツールは、初期の段階においては必ずしもツールの性能や使いやすさが最適化できていない場合もある。ともすれば、

図8

職員がツールを使えないという印象も持ちかねず、そう支援ツールの開発・導入に向けた課題

すれば、せっかく便利なツールが開発しても、それによる支援が実現できないとことになりかねない。そこで、慎重にタイミングを見極めつつ、まずはトライアルとして職員に試行的に使ってもらう等して、ツールの有効性を確認してもらいたいと考えている。

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まとめ

特許庁では、AI 技術を活用に向けた取組に関して、2018 年度にアクション・プランの内容を一部見直しさらに、実際に職員が使う中で、発見した課題やエラーて新たな実証事業に着手するとともに、AI 技術を活用などを、開発チームにどのような形でフィードバックすした支援ツールの開発・導入に向けて準備を進めてきた。

るか、また、それを踏まえて開発チームがツールの機能2019 年度以降も、2018 度と同様に、事業の進捗等や性能をどのように改善していくかも重要である。職員を踏まえ、必要に応じて取組の見直しを行い、AI 技術の負担にならないように、効果的にフィードバックを得の活用による業務の高度化に向けた取組を進めていく予て、それを踏まえた継続的なツールの改善を行うことを定である。

目刺している。このフィードバック、改善のサイクルを継続することができれば、支援ツールの性能や使いやすさが改善され、職員の業務支援につなげていけると期待している。

YEAR BOOK 2O19

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