特許情報検索の現状と今後の可能性

特許およびオープンな非特許情報を活用した特許分析手法、テキストマイニング技術の活用
The current status and future possibilities of intellectual property information search

一般社団法人日本知的財産協会

情報検索委員会委員長

戸田敬一

オムロン株式会社入社後、開発部門を経て 2002 年より知財部門にて知財全般を担当。2015 年から当委員会に所属。
2017 年より現職。
Keiichi.toda@omron.com

1

はじめに

2

特許およびオープンな非特許情報を活用した特許分析手法

ここ数年で、知財を取り巻く環境が大きく変化しつつ

IP ランドスケープでは、経営・事業への貢献が重要ある。特に、知財情報の活用という観点では、IP ランとされるが、非特許情報を組み込んだ提言であっても、ドスケープというキーワードがきっかけとなり、企業の提示内容が知財を主体にしたものや、知財専門用語を多

経営層は知財活用の有用性に対する期待を高めている。

用する内容では、受け手の理解を得ることは難しい。そこのような知財に対する期待に応えるには、知財の専門

こで、本稿ではこれまであまり特許分析に活用されてい知識だけでは到底対応できず、多岐にわたる知識の引きない、もしくは、誰もが身近に感じる非特許情報を活用

出しをより多く持つことが求められる。しかし、一企業、した特許分析の手法と、これまでとは異なる、特許に馴

一組織でこのような優秀な人材を確保することは困難で染みのない部門への分析結果の提供について検討した。

あり、企業間や組織間における協業体制を整えることが必要不可欠となる。

2.1

プレスリリースを活用した事例

日本知的財産協会（JIPA）情報検索委員会では、こプレスリリースは、特許情報のように「情報の母集団」のような知財環境の変化や企業が求める課題に逸早く対として分析するという視点ではあまり利用されていな

応し、多くの企業から多様かつ優秀な人材が集まる利点

かった。しかし、分析ツールの進化が目覚ましく、プレを最大限に活用しつつ、個社では困難な課題の解決に向スリリースに「母集団」としての分析視点を入れることけた研究を行っている。具体的には、主に次の４つの観が現在では可能である。そこで、プレスリリースを利用

点からテーマの選定を行っている。①特許情報の活用、して企業動向が窺えるかを考察した。本事例では、分析②新技術の活用、③経営・事業への貢献、④知財担当の対象企業の注力領域に着目して探索を行った。また、特必要スキル

定期間における時系列変化をみることで、今後の注力領

本稿では、その中から以下２つの研究テーマについて、域がどこかについても検討した。

成果の一部を紹介する。
・特許およびオープンな非特許情報を活用した特許分析
手法
・テキストマイニング技術の活用（1）特定企業の注力領域探索事例
１）分析手順
今回は無料でプレスリリース情報の取得ができる1）を使用した。
ポータルサイト JPubb（ジェイパブ）JPubb では企業・官公庁別、業種別、本社所在地別、上場市場別で横断的にプレスリリースを検索可能であ134

り、更に「スマホ・タブレット・アプリ・電子書籍関連」や「新エネルギー・省エネ関連」、「調査データ関連」等での絞り込みも可能であるため、分析対象を食品業界における調査データ関連のプレスリリース 400 件（2018 年 10 月時点）に設定した。
情報の母集団を、「調査データ関連」というアンケー

なぜなら、企業がアンケート等を行うのは、主に消費者動向を知りたいためであり、アンケート等の内容を分析

図２

Ｎ社のアンケート分析結果

すれば、その企業が知りたい情報を探ることができると想定されるからである。

上記事例では企業が実施した「アンケート調査」といこれらを、テキストマイニング分析ツールの見える化

う視点で分析したが、「製品」や「設備増強」「実証実験」

エンジン（プラスアルファ・コンサルティング）を使用など目的に合わせてキーワードを選択し、「情報の母集して分析を行った。

団」を形成することで見えてくるものが変化すると推察される。

２）分析結果図１、２は企業名を中心に、共起するワードをネット
ワーク図によって見える化したもので、図１では、食品（2）期間を絞った注力領域探索事例
１）分析手順

関係Ａ社が毎年同じアンケートを実施しており、この内この事例では、（1）と同じ情報ソース JPubb 利用し、容から、生活スタイルの変化を見ていると示唆される結

特定企業のプレスリリースを一定期間取得した母集団

果が見られた。

を作成した。具体的には、Ｎ社の 2016 年から 2017年のプレスリリース 59 件を対象とした。
テ キ ス ト マ イ ニ ン グ 分 析 ツ ー ル DocRadar（VALUENEX）を使用して特徴語を捉え、領域を設定し、時系列で特徴語の出現状況の変化を確認することを試みた。

２）分析結果
当該企業の本業に関する領域とは異なる分野を示唆す
図１

Ａ社のアンケート分析結果

る特徴語として「飼料 ･ 工場」が確認された。（図３参照）

図２では、食品関係Ｎ社がアンケート等を多く実施しており、メインの商品分野ではないものの、今後、注力度が大きくなる分野を類推させるワードを浮かび上がらせることができた。このことから、特許情報の分析では表れにくい、マーケティング観点での企業動向や、特定企業の注力領域などを窺う事ができると考えられる。

図３

特徴語の分析結果

そこで、当該企業の直近 10 年の特許情報の分析を行った結果、請求項に「飼料」が含まれるものは約２％であった。通常の特許分析のみでは件数的に埋もれてし

YEAR BOOK 2O19 135

特許情報の高度な活用

2

ト調査や実態調査（以下アンケート等）に絞り込んだ。

まうような出願も、このプレスリリースの分析から得ら捉えることができ、直近で注力しようとしている未来予れたキーワードを考慮した特許分析を行うことで、異な測的な事業動向が得られる可能性が高い。また、転職情る視点からの分析が可能と考えられる。実際、図３に現報を掲載している企業は、求人掲載のために相応の費用れた「飼料・工場」のプレスリリース内容を確認すると、を費やしているため、投資情報としての確度もある程度

飼料原料製造工場の衛生管理の強化という内容であっ担保されている。

た。こういった体制変化も企業の意志が反映されるので、少ない特許情報と組み合わせて分析することで、企業動

そこで、本事例では、「ブロックチェーン分野における最新事業動向の取得」を題材として分析を試みた。

向が窺える可能性がある。また、通常であればプレスリ
リース公開より早い段階で関係する特許を出願するが、（1）非特許情報による分析手順

出願公開までのタイムラグを考慮すると、タイミングに

まず、転職情報サイトＤおよびＲで「ブロックチェー

よっては、プレスリリースで事前に予兆を拾うことも可ン」をキーワード項目で検索し、ブロックチェーン分野

能であろう。

の求人情報を収集した。転職情報サイトＤでキーワード

特徴語の変化を時系列で見る事で、単一企業の母集団

項目に「ブロックチェーン」を含む求人を検索した結であればその企業の変化をキャッチでき、競合企業や業

果、該当求人数は 114 件となった（2018 年 11 月

界全体の母集団であれば、ある特定領域に対する企業毎

16 日検索実行）。また、転職情報サイトＲで、キーワーの取り組み時期の違いや、注力領域の違い、業界全体のド項目に「ブロックチェーン」を含む求人の検索では、

トレンド等を確認するなどの応用も可能である。

該当求人数は 37 件となった（2018 年 11 月 16 日
検索実行）
。ヒットした求人において事業分野が明記さ（3）分析結果からの考察れているものについて確認すると、表２のように転職情目的に応じて、どのようなプレスリリースを母集団と報サイトＤではフィンテック仮想通貨に次いで、電力需するかを選択することが重要である。また、同じテキス

給管理およびドローンに関係する求人情報が多く掲載さ

トマイニングを使った分析でも、プレスリリースのどのれていた。転職情報サイトＲでも表３のようにフィン

部分を分析対象とするかにより分析結果が左右される。

テック仮想通貨に次いで電力需給管理に関係する求人情

今回の２つの事例は、プレスリリースの「見出し」がそ報が多く掲載されていた。ブロックチェーン分野においのリリースで最も言いたいことを表していると考え、見てフィンテックや仮想通貨に関連する事業は活用拡大が出しの部分を分析対象とした。

既に加速している分野であるが、電力需給管理およびド

このように、プレスリリース情報を纏まった集合として分析することで、特許情報とは違った気づきや予兆をローンについては今後、事業拡大が進む可能性がある分野と推察した。

発見できる場合がある。その観点から、競合企業や注目分野の技術の深堀に繋げることや、プレスリリースと特許情報を絡めた分析により、研究開発部門以外へも新たな提案が見込まれるのではないだろうか。特に、特許に馴染みのないマーケティング部門や営業部門など技術系以外の部門に対しては、身近な情報であるプレスリリー

表１

 職情報サイトＤにおける「ブロックチェーン」関連求
転人の業種ランキング

事業分野

明記有

スによる分析を提供することで円滑なコミュニケーショ
ンが期待されるであろう。

2.2

求人情報を活用した事例

転職情報サイトに掲載されている求人情報は、主に即戦力となりうる人材確保を目的としたものである。従って、転職情報はその企業の人的リソースへの投資意欲と136

業種
フィンテック仮想通貨

不明確

件数
32

電力需給管理

7

ドローン

6

医療

1

Web/ スマホアプリ開発

12

システムインテグレーター

33

コンサル

18

その他

5
合計

114

表２

 職情報サイトＲにおける「ブロックチェーン」関連求
転人の業種ランキング

事業分野
明記有

不明確

業種

件数

フィンテック仮想通貨
電力需給管理3
15

Web/ スマホアプリ開発

5

システムインテグレーター

12
1

その他

1
合計

37

（2）特許情報による分析手順
ここまでの結果を踏まえて、電力需給管理について
は「電力需給管理におけるブロックチェーン技術」を、ドローンについては「ドローン制御におけるブロック
チェーン技術」として特許分析を行った。
本稿では PatentSQUARE（パナソニック）を使用
して、「電力需給管理におけるブロックチェーン技術」
については電力需給管理の観点（特許分類およびキーワード）とブロックチェーンの観点（特許分類およびキーワード）を掛け合わせた検索式でヒットした集合（日本：

図５ 力需給管理におけるブロックチェーン技術（世界）出
電
願件数推移

表４

 力需給管理におけるブロックチェーン技術（世界）出電願人ランキング（上位 11 位まで）出願人名（名寄せ）

件数

ORACLE グループ

46

INTEL CORP.

39

国内電機メーカー Ｓ社グループ

38

国内電機メーカー Ｐ社グループ

37

QUALCOMM INC

22

GOOGLE INC.

22

IBM

20

SIEMENS グループ

19

FIRESTAR SOFTWARE, INC.

16

国内電機メーカー Ｈ社グループ

15

183 件（図４および表３参照）、世界：1,497 件（図５および表４参照））を母集団とした。世界については「ドローン制御におけるブロックチェーン技術」につPCT 特許、欧州特許、米国特許、中国特許を対象に検いてはドローン制御の観点（特許分類およびキーワード）

索した。

とブロックチェーンの観点（特許分類およびキーワード）
を掛け合わせた検索式でヒットした集合（日本：39 件（図６および表５参照）、世界：942 件（図７および表６参照））を母集団とした。世界については PCT 特許、
欧州特許、米国特許、中国特許を対象に検索した。各母集団を作成してマクロ分析を行ったところ、両技術共に2015 年頃から特に米国および中国の出願件数が急増

図４

 力需給管理におけるブロックチェーン技術（日本）出
電
願件数推移

表３

 力需給管理におけるブロックチェーン技術（日本）出
電
願人ランキング（上位９位まで）出願人名（名寄せ）

件数

国内電機メーカー Ｔ社グループ

22

国内電機メーカー Ｓ社グループ

18

国内電機メーカー Ｐ社グループ

10

国内電機メーカー Ｆ社グループ

8

国内電機メーカー Ｈ社グループ

6

国内電機メーカー Ｎ社グループ

5

国内電機メーカー Ｍ社

4

国内自動車メーカー Ｈ社

4

海外再生エネルギーベンチャー Ｔ社

4

しており（図５および図７参照）、ここ数年が技術の立
ち上がりの時期であることが確認できた。

図６

 ローン制御におけるブロックチェーン技術（日本）出ド
願件数推移

YEAR BOOK 2O19 1372

特許情報の高度な活用

コンサル

表５

 ローン制御におけるブロックチェーン技術（日本）出ド
願人ランキング（上位 4 位まで）れた。いずれも実用化を目指す段階の動きであり、求人情報を利用した本事例において、実用化の期待が高い事

出願人名（名寄せ）

件数

中国民生用ドローンメーカー Ｓ社

12

業動向をいち早く確認することができた。このように求

米国航空宇宙関連企業 Ｂ社

5

人情報を利用することで事業動向の「兆し」を抽出する

国内光学機器メーカー Ｒ社

2

国立研究機関，国内ドローンベンチャー Ｐ社

2

ことが可能になると思われる。最新事業動向の「兆し」
は知的財産部門だけでなく事業部門等でも広く活用できる情報である。また、求人情報と発明者情報を組み合わせることで、他社の人的リソース配分を予測することも可能になると考えられ、このような情報は人事部門にも提供可能であると思われる。

2.3 特 許およびオープンな非特許情報を活用した特許分析手法の可能性
図７
表６ ローン制御におけるブロックチェーン技術（世界）出ド
願件数推移
 ローン制御におけるブロックチェーン技術（世界）出ド
願人ランキング（上位 10 位まで）

以上、特許およびオープンな非特許情報を活用した特許分析手法の一部を紹介したが、JIPA 情報検索委員会
では、この他にも種々の事例について分析を行っている。

件数

その研究成果の詳細は、JIPA から発刊されている「知WALMART グループ

60

財管理」2）を参照されたい。

STRONGFORCE IOT PORTFOLIO 2016,
LLC

42

INTEL グループ

29

IBM

22

ALTR SOLUTIONS, INC.

18

知財情報の活用において、非特許情報が重要であるこ

QUALCOMM INCORPORATED

16

CHRONICLED, INC.

13とはおわかりいただけたと思うが、やはり基本となる特出願人名（名寄せ）

3

テキストマイニング技術の活用

許情報の分析は疎かにすることはできない。本研究テー
マでは、特許情報のマクロ分析を行う上で必要不可欠と出願人ランキングを確認すると、電力やドローンそのされるテキストマイニング技術を取り上げ、テキストマ

ものに関連する企業は少なく、IT や自動車に関連する

イニングによるマクロ分析の結果を、迅速かつ質の高い企業が上位に入っており、更にウォルマート、IBM、ア

特許情報分析に繋げる上での課題を検証し、テキストマ

マゾンといった米国巨大企業も注目していることが窺え

イニングの質を高めうるテキストマイニングツールの活る（表６参照）。

用方法を検討した。

（3）分析結果と考察

3.1

課題の検証

「電力需給管理におけるブロックチェーン」および「ド特許庁が公開している特許出願技術動向調査等報告書

ローン制御におけるブロックチェーン」の実用化状況を（技術動向調査報告）に示された概要を、テキストマイ確認するために、Web 検索で情報を収集した。「電力需ニングツールを用いて分析し、同報告書に示された俯瞰

給管理におけるブロックチェーン」については環境省モ図等との比較を行った。

デル事業に関する情報をはじめ、実証実験に関する情報が得られた。「ドローン制御におけるブロックチェーン」
についてはウォルマートおよび IBM の特許出願、ドロー
ンとブロックチェーンを融合した管制システム構築を目指す国際非営利組織および実証実験に関する情報が得ら

138

3.2

課題の検証方法

検証対象とする技術動向調査報告のテーマとしては、
平成 25 年度に報告された「ロボット」を選定した。
母集団は、かかる技術動向調査報告に記載された検索

式に基づいて抽出した日本出願 5,847 件とした。この母集団について、テキストマイニングを実施し、キーワー
ドマップを作成し、技術動向調査報告の概要中に示された俯瞰図と比較し、テキストマイニングによるマクロ分
析の結果について、迅速かつ質の高い知財情報分析に繋げる上での課題を検証した。

D e r w e n t I n n o v a t i o n （ T h e m e S c a p e ）、 B i z
Cruncher、KH Coder、Orbit Intelligence、
TechRader、Text Mining Studio 、CyberPatent
Desk テキストマイニング（旧「TRUE TELLER パテ
ントポートフォリオ」（以下、「CPD」））の７つである。

図８

Biz Cruncher によるキーワードマップの例

本稿では、このうち２つのツールを用いた事例を紹介す
形状

る。

3.3

動作

課題の検証結果

参照した技術動向調査報告の概要３） には、技術俯瞰
図が示されており、観点毎にキーワードがまとめられて

精度
産業用

いる。
すなわち、まず技術全体を応用技術と要素技術に分け、

自動検知

応用技術を、「産業用ロボット分野」と「サービスロボッ
ト分野」に分け、さらに「サービスロボット分野」を「特殊環境用ロボット」と「サービスロボット」に分けた上で、それぞれの具体的な用途が列挙されている。

図９

CPD によるキーワードマップの例

我々は、技術動向調査報告のように、観点毎にキーワー

また、要素技術は、「全体構造技術」、「安全技術」、「制

ドを整理して俯瞰することが、我々の目的において求め御技術」、「知能化技術」、「認識・コミュニケーション技

られると仮定し、テキストマイニングツールを用いて作術」の５つに分けた上で、それぞれの具体的な技術が列成したキーワードマップ中のキーワードを観点毎に整理挙されている。

しようと考えた。しかしながら、様々な観点のキーワー

一方、テキストマイニングツールを用いて作成したドが描画されたキーワードマップでは、特定の観点におキーワードマップについて、説明する。Biz Cruncher

ける特徴的なキーワードが、描画されていない場合があで描いた図８では、左側にアーム関連、右下に歩行関連、ることに気づいた。

右上に制御関連のキーワードが配置されているが、それらのキーワードの観点は統一されていない。

例えば、CPD で描いたキーワードマップを示す図９においては、用途における特徴的なキーワードとしてすなわち、技術動向調査報告に示された俯瞰図が、用は、「産業用」が描画されているのみである。結果として、途、技術などの観点毎にキーワードを整理しているのにかかるキーワードマップから、ロボット分野における用対して、キーワードマップは様々な観点のキーワードが途を俯瞰することは困難である。

混在している。

なお本稿では、「用途における特徴的なキーワード」とは、「ロボット自体の用途に関するキーワード（例えば「産業用」）」を意味し、ロボットを用途とする材料や部材等に関するキーワード（例えば「ロボットアーム」）
は、含まないものとする。

YEAR BOOK 2O19 139

特許情報の高度な活用

2

検 証 に 用 い た テ キ ス ト マ イ ニ ン グ ツ ー ル は、

3.4

設定した課題インターネット特許検索サービスである CKSWeb を用

以上のことから本稿では、特定の観点における特徴的

いて準備した。キーワードマップは、関連性の高いキーなキーワードがキーワードマップ上に描画されないといワード同士を距離と実線のネットワークとして描画できう点を課題として設定した。

る共起ネットワーク図を選択した。

次に、設定した課題の原因を検証した。図９に示したキーワードマップの元になる、テキストマイニングで抽出されたキーワードリストの上位 300 件を確認したところ、表７に示すように、150 位以降にキーワードマッ

１）分析箇所検討事例
まず、「要約」を分析対象にして、分析、描画を実行した例を示す（図 10）。

プ中に描画されなかった用途における特徴的なキーワー
ドが複数見つかった。

表７

キーワードリスト中の用途における特徴的なキーワード

このことから、用途における特徴的なキーワードの図 10 「要約」の共起ネットワーク図

多くがキーワードマップ中に描画されない理由は、キーワードとして抽出されていないわけではなく、様々な観当該図 10 の右側には比較的広大なネットワークを点のキーワードが混在して抽出されるため、全体として確認できるが、具体的な課題までは捉えられず、「要約」

は使用頻度が低いキーワードと判断され、描画できる

中に同じく含まれる解決手段と紐付いた状態として認識

キーワードの数（または現実的に確認可能なキーワード

することもできない。

の数）の上限によって描画対象から外れているためと考

これは、「要約」には課題と解決手段という複数の観点からの文章が含まれているにもかかわらず、テキスト

えた。

マイニングツールではそれらを区別したり紐付けたりす

3.5

検討結果

そこで、本稿では、テキストマイニングによるマクロ

また、技術的な内容を表すものではない一般的な動分析の質を向上させるべく、様々な観点のキーワードの詞も多く見られ、それにより用途における特徴的なキー混在が少なく、注目する観点における特徴的なキーワー

ワードの一部が埋没して、描画されていない可能性が考

ドが描画されたキーワードマップを得る方法を検討し

えられる。

た。
なお、母集団としては、上記した課題の検証に用いたロボットに関する日本出願 5,847 件を用いた。

（1）明細書の分析事例１
前記母集団について、KH Coder を用いて明細書を分析した事例を示す。
明細書における「要約」あるいは「技術分野」をテキ
ストマイニングによる分析対象とし、テキストデータは140る機能を持たないことが原因であると推測される。

次に、「技術分野」を分析対象にして、分析、描画を実行した例を示す（図 11）。

アーム

ハンド

ユーザ補助

ワード自動判定を検討した。
ストップワード自動判定には、各キーワードに以下のように定義するスコアを用いた。

DF（「技術分野」）/（max{DF（「請求項」），DF（「課題」），DF（「効果」）}+1）

上記定義においては、DF（X）は、対象とするキーワー
ドが、記載箇所に記載された特許文献の数を表す。
本定義では、キーワードのスコアが 1.0 以上である

末端構造
画像処理
基板

医療

図 11 「技術分野」の共起ネットワーク図

この例では、特定の用途及び構造を示すと考えられる
ネットワークを確認することができる。

とき、そのキーワードが他の記載箇所（請求項、課題、効果）と比べて技術分野により多く出現することを意味する。一方スコアが小さいほど、技術分野以外の記載箇
所により多く出現することを意味する。
ストップワードを設定しなかった場合（図 12）、ス

これらは、「要約」を分析対象とした場合には確認さコアが 0.4 以下のキーワードをストップワードに設定れなかったもので、「技術分野」を分析対象として選択した場合（図 13）、及びスコアが 1.0 以下のキーワーしたことにより、単一の観点から分析が行われたためでドをストップワードに設定した場合（図 14）の共起ネッあると考えられる。

トワーク図を示す。

このように、当事例においては、集合に含まれる主なそれぞれの共起ネットワーク図は、「技術分野」にお技術内容を俯瞰するような大まかな分析の場合には、「技

ける出現数が多い順に上位 200 語のキーワードを描画術分野」が分析対象として適していることが示唆されるした。

結果となった。

共通設定として、特許明細書の定型句である「出願」、

なお、「要約」及び「技術分野」の共起ネットワーク

「米国」、
「本明」、
「細書」、
「参照」、
「開示」、
「実施形態」、「発図の作成に際して、描画結果の見やすさを最大化した上

明」、
「特に」、
「係る」を予めストップワードに設定した。

で両者のネットワーク分布の粗密を均一にすべく、設定に差異を設けた。具体的には、「要約」に対しては、ストッロボット

プワードとして、「図」、「少なくとも」、「それぞれ」、「前

半導体記」、及び「発明」を設定し、かつ最低出現数が 170
以上のキーワードを使用した共起のうち、上位 120 を表示する設定とした。「技術分野」に対しては、ストッ

電子部品
外科手術
画像処理

プワードとして、
「特許」、
「出願」、
「米国」、
「本明」、
「細

ユーザー
補助

書」、
「参照」、
「開示」、
「実施」、
「形態」、
「発明」、
「特に」、
及び「係る」を設定し、かつ最低出現数が 100 以上の

医療

キーワードを使用した共起のうち、上位 130 を表示する設定とした。最低出現数は、任意回数以上出現したキー
ワードのみを描画させるための足切り設定である。

図 12

ストップワードを設定していない「技術分野」共起ネッ
トワーク図２）ストップワード設定方法と事例「技術分野」を分析対象として、用途における特徴的なキーワードをより積極的に描画するため、ストップ

YEAR BOOK 2O19 141

特許情報の高度な活用

2キーワードについて「○」で示す。
表８

外科手術

ストップワードに設定したスコアと、キーワードの出現
グローブボックス

タイヤ取り付け板材加工

コミュニケーション

医療

自動車

電子部品

パワーアシスト液晶

外科手術

ユーザー補助医療半導体

ストップワードに設定したキーワードのスコア

ロボット全般

パワー
アシスト

画像処理

ロボット

電子部品

標準条件（図１２）

ユーザー
補助

コミュニ
ケーション

自動車

液晶
グローブ
ボックス

タイヤ
取り付け

半導体
板材加工

〇 〇 〇 〇 〇〇〇 〇 〇 〇 〇スコア0.4以下（図１３）〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇スコア0.5以下〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇スコア0.6以下〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇 〇スコア0.75以下〇 〇 〇スコア0.1以下（図１４）

図 13

〇

スコア0.3以下〇〇 〇 〇 〇 〇 〇〇 〇 〇 〇

〇 〇

〇

〇 〇 〇

スコア 0.4 以下のキーワードをストップワードとした「技術分野」共起ネットワーク図（2）明細書の分析事例２

明細書
定型句

次に、Biz Cruncher を用いて分析した事例を示す。
このテキストマイニングツールでは、各キーワードの希少性と多様性という２つの尺度に基づいて非公開の方

ユーザー
補助

法で算出される、重要度という独自のスコアを用いて、その公報内での特徴を示すキーワードが抽出される。

自動車

希少性とは、そのキーワードが対象の公報群内にどれ
半導体
医療

コミュニ
ケーション

だけ出現するかの尺度であり、出現数が少なければ希少性が高くなる。一方、多様性とは、公報内におけるそのキーワードの使われ方のバリエーションの尺度であり、

図 14

スコア 1.0 以下のキーワードをストップワードとした「技術分野」共起ネットワーク図

スコアが 0.4 以下のキーワードをストップワードと１）記載箇所による観点の絞り込みした場合（図 13）では、「自動車」や「コミュニケーショ

前述の重要度は、明細書内の記載箇所毎に算出するこン」など用途における特徴的なキーワードのネットワーともできるので、記載箇所毎に特徴的なキーワードを抽クがストップワードを設定しなかった場合（図 12）と出できると考えられる。

比較して新たに出現した。
一方、スコアが 1.0 以下のキーワードをストップワー
ドとした場合（図 14）では、「外科手術」など用途における特徴的なキーワードの一部がストップワードに含まれて消失し、特許明細書の定型句である「本願」や「明細」などのノイズワードが新たに出現した。

例えば、「請求項」であれば構成、「技術分野」であれ
ば用途や技術における特徴的なキーワードを抽出できると予測した（表９）。
表９

記載箇所毎に含まれうると予測した観点の一覧

記載箇所

含まれうる観点

発明の名称

構成／用途

このように、自動判定によってストップワードを設定

要約

構成／課題

して、描画することで、図 13 のように用途を俯瞰しや

請求項

構成

すいキーワードマップを作成できることを確認した。

技術分野

用途／技術

一方で、ストップワードに設定するスコアのしきい値

背景技術

技術

の設定には注意が必要である。参考までに、スコアのし課題

課題／用途／技術

発明の効果

効果／用途

利用可能性

用途

きい値とキーワードの出現状況との関連を表８に示す。
表中、それぞれのスコアのしきい値において出現した

142

バリエーションが多ければ多様性が高くなる。

この予測に基づいて分析対象とする記載箇所の選択を

表 11

変更後の分析対象（記載箇所）と観点行い、複数の記載箇所を組み合わせて分析する方法を検記載箇所含まれうる観点

討した。

技術分野

用途／技術

課題

課題／用途／技術

発明の効果

効果／用途

利用可能性

用途

この方法によって、複数の記載箇所に記載されている注目する観点における特徴的なキーワードの重要度が上がり、それ以外のキーワードの重要度が相対的に下が基板搬送ロボット

点における特徴的なキーワードが多く描画されると考えた。

医療用マニピュレータ

搬送ロボット

医療用ロボット
システム
マニピュレータ
産業用ロボット

ここでは、用途における特徴的なキーワードが含まれそうな記載箇所として、「技術分野」、「課題」、「発明の双腕ロボット

溶接ロボット
移動型ロボット
コミュニケーション
ロボット

効果」、「利用可能性」を分析対象とした。
パワーアシスト装置

Biz Cruncher において初期設定されている「発明の名称」、「要約」、「請求項」を分析対象として、重要度上位 80 語を描画してキーワードマップ化すると、用途に脚車輪型ロボット

脚式ロボット歩行ロボット
脚歩行ロボット

移動ロボット
脚式移動ロボット
サービスロボット
人型ロボット
人間型ロボット

歩行補助
歩行補助装置
動作補助装置おける特徴的なキーワードが 13 語描画された（表 10
図 16

及び図 15）のに対し、分析対象を変更し、「技術分野」、

分析対象を変更「課題」、「発明の効果」、「利用可能性」とした結果では、「歩行補助装置」や「人型ロボット」等、新たなキーワー

しかし依然として、用途以外の観点のキーワードも多ドが抽出され、用途における特徴的なキーワードが 26

い上、単一の記載箇所のみに記載されているキーワード語に増加した（表 11 及び図 16）。

の中には、用途における特徴的なキーワードでありなが

表 10

初期設定で分析対象となる記載箇所と観点記載箇所含まれうる観点

発明の名称

構成／用途

要約

構成／課題

請求項

構成

ら、記載箇所を組み合わせることで逆に埋没したものもあった。

２）複数記載箇所の減算組み合わせ
次に、複数の記載箇所を引き算の形で組み合わせる方法を検討した事例を報告する。
脚式移動ロボット
歩行支援装置

移動ロボット「技術分野」のみを分析対象として、同様に重要度上位 80 語を描画してキーワードマップ化すると、用途における特徴的なキーワードが 23 語描画されたものの、双腕ロボット

逆に用途との関連性が低い「ロボットアーム」や「マニ脚式ロボット

ピュレータ」といった、技術に関するキーワードも多く

搬送ロボット
基板搬送ロボット

歩行ロボットパワーアシスト装置
基板搬送装置

脚車輪型ロボット

医療用マニピュレータ

図 15

初期設定での分析

含まれていた（表 12 及び図 17）。
浴槽装置

表 12

技術分野に含まれると考えられる観点記載箇所含まれうる観点

技術分野

用途／技術

YEAR BOOK 2O19 1432

特許情報の高度な活用ることで、結果的にキーワードマップ上に、注目する観自律移動装置
パワーアシスト装置
ロボット掃除機
アーク溶接ロボット制御装置

電子部品検査装置
電子部品搬送装置
ワーク把持装置
ワーク搬送装置

バラ積みピッキング装置
組み立てロボット

溶接ロボットシステム
非接触保持装置
可搬式教示操作装着
可動機械制御システム
可動機械制御装置

基板搬送用ハンド
基板搬送方法
基板処理装置
基板処理システム
加工ロボット 他
ウエハ搬送装置
成形品取出機

手術支援装置ロボット掃除機
脚移動ロボット
ワーク搬送方法
ワーク把持装着
ワーク搬送装置
吸着装置 他

脚式移動型
ロボット

干渉判定装置
バラ積み
ピッキングシステム
ピッキング方法

ロボットシミュレーター
非商業的
歩行ロボット

移動ロボット
脚式移動ロボット
脚歩行ロボット
歩行支援装置
歩行補助装置 他

基板搬送ロボット
基板搬送装置
基板搬送方法
非接触搬送装置

非商業的コミュニケーションロボット
サービスロボット
ピッキングシステム

図 17

非接触搬送装置
ティーチング装置
荷搬送ロボット
ドア取り外しシステム
浴槽装置
装着型動作支援装置

技術分野から背景技術を減じた分析

これらの方法は、重要度という Biz Cruncher 独自

そこで、技術に関するキーワードがより多く含まれそのスコアを用いて算出しているが、例えば記載箇所間のうな「背景技術」を分析対象として算出した重要度を、「技

キーワードランキングの違いを用いるなど、同様の考え術分野」の分析で算出された各キーワードの重要度から方を使って、他のテキストマイニングツールにも応用で減算し、重要度の再集計を行った（図 18）。

きるのではないかと考えている。

抽出
キーワード

技術分野
重要度

背景技術
重要度

算出後
スコア

ワーク

3

2.7

0.3

基板搬送

2.5

キーワード抽出なし

2.5

制御

2

2

0

各記載箇所ごとの重要度を減算する

図 18

重要度の再集計に関する概念図

つまり、「技術分野」で抽出されたキーワードのうち、「背景技術」でも抽出されたキーワードは、再集計された重要度が下がることになる。
この処理の後に作成したキーワードマップ（図 19）

3.6

テキストマイニング技術活用の可能性

以上、特定の観点における特徴的なキーワードがキー
ワードマップ上に配置されていないという課題に対して、注目する観点の特徴的なキーワードを優先的に抽出する必要があると考え、第１に分析対象を選択すること、
第２に選択した分析対象と他の箇所とのキーワードの使用頻度差に基づく特徴語の抽出やストップワードの設定が有効であることを確認した。
さらに、2 つの分析ツールを用いて上記を検証し、汎用性の高い方法であることを示すことができた。

では、「荷搬送ロボット」などの埋没していたキーワー

JIPA 情報検索委員会では、上記２つのツールの他にドが描画され、重要度上位 80 語中 49 語が用途におけも DWPI 抄録を分析した事例などを紹介している。そる特徴的なキーワードとなった。これらのキーワードにの研究成果の詳細は、JIPA から発刊されている「知財は、「ワーク搬送装置」、「ワーク搬送方法」、「ワーク把管理」4）を参照されたい。

持方法」等、より細かい用途における特徴的なキーワー
ドも含まれていた。

144

コミュニケーションロボット
移動ロボットシステム
流体圧伝達装置

図 19

技術分野のみの分析

歩行補助力
脚式歩行ロボット
筋力補助装置

電子部品搬送装置
電子部品検査装置
浴槽装置
自動生産システム

4

おわりに

JIPA 情報検索委員会の研究活動の中から、２つの注 記（引用文献、参考文献）
1） レッドクルーズ株式会社、プレスリリースポータル
サイト JPubb（ジェイパブ）http://www.jpubb.com/（参照日：2019.3.21）

第四次産業革命関連技術の特許分類に関する研究、オン

2） 情報検索委員会第 4 小委員会、特許およびオープ

ライン調査による模倣品発見手法の検討、IP ランドス

ンな非特許情報を活用した特許分析手法の検討、知ケープに関する実態調査と考察といった、情報検索・分財管理、Vol.70、No. 1（2020）

析に関連するテーマについて研究を進めている。その成

3） 平成 25 年度特許出願技術調査報告書概要（ロボッ

果については、知財管理誌等で公開していくので、期待

ト）

されたい。

https://www.jpo.go.jp/resources/report/
gidou-houkoku/tokkyo/document/index/25_
robot.pdf（参照日 2019 年 4 月 15 日）
4） 情報検索委員会第 3 小委員会、テキストマイニン
グ技術の活用に関する研究、知財管理、Vol.69、
No. 10（2019）YEAR BOOK 2O19 1452

特許情報の高度な活用

テーマを抜粋し、成果の一部を紹介した。この他にも、