http://doi.org/10.15108/stih.00134

2018 Vol.4 No.2

レポート

客観的根拠（エビデンス）に基づく政策のためのデータ・情報基盤（第一回）〜 NISTEP 企業名辞書〜
第２研究グループ 客員研究官 中山 保夫、総括主任研究官 富澤 宏之

概要

科学技術・学術政策研究所（NISTEP）では、文部科学省の「科学技術イノベーション政策における『政策のための科学』推進事業（SciREX）」の一環として、政策形成を支えるエビデンスの充実のためのデー
タ・情報基盤の構築を進めている。その成果として、「NISTEP データ・情報基盤」の公開を行っており、様々な研究者等による活用も進んでいるが、潜在的利用者の掘り起こしの余地は大きいと考えられる。ここでは、三回にわたり、「NISTEP データ・情報基盤」の具体的な利用方法について紹介する。第一回は、産業における研究開発・イノベーションに関するデータ基盤の中核となる「NISTEP 企業名辞書」を取り上げ、紹介する。
キーワード：科学技術イノベーション，政策のための科学，企業名辞書，名寄せ

1. 客観的根拠（エビデンス）に基づく政策の実現に向けて：NISTEP データ・情報基盤
文部科学省が平成 23 年度（2011 年度）より実施している「科学技術イノベーション政策における『政策のための科学』推進事業（SciREX）」は、 客観的や「NISTEP デルファイ調査」、「NISTEP 定点調査」に関する各種検索システムを取り上げて紹介する。

2. 産業における研究開発・イノベーションに関するデータ・情報基盤
NISTEP は、産業セクターを対象とした研究開発との実現に向けて、イノベーションの実態、イノベーションプロセスな政策研究の推進や専門人材の育成等を一体的に行う

どの分析・研究を行うために、国内営利企業（以下、取組である。

「企業」と呼ぶ）の知的財産、研究開発投資、事業展

根拠（エビデンス）に基づく政策

そ の 一 環 と し て、 科 学 技 術・ 学 術 政 策 研 究 所

開等のデータを体系的に関係付けできる「産業におけ（NISTEP）は、エビデンスの充実や政策研究の高度る研究開発・イノベーションに関するデータ・情報化のための「NISTEP データ・情報基盤」の構築・公基盤」の構築を行っている。

開を進めている。STI Horizon 誌では、本稿を含めてこの「産業における研究開発・イノベーションに関三回にわたり、「NISTEP データ・情報基盤」の主要するデータ・情報基盤」は、図表 1 に示すように、企なコンテンツを取り上げ、具体的な利用方法について業情報検索の索引ともいえる「NISTEP 企業名辞書」紹介する。第一回に当たる本稿では産業における研究（以下、企業名辞書と略す）を核として、企業の研究開発・イノベーションに関するデータを分析する際開発に関するインプット、アウトプット及びアウトカの基礎となる「NISTEP 企業名辞書」を紹介する。今ムの各データをリンクし、企業レベルでイノベーショ後、第二回では大学・公的機関の研究開発に関するンの分析・研究を可能としている。

データを分析する際の基礎となる「NISTEP 大学・公的機関名辞書」、第三回では、科学技術に関する施策（2018.6.25 公開）

STI Horizon

2 0 1 8 V ol .4 No.247

図表 1 「産業における研究開発・イノベーションに関するデータ・情報基盤」の全体構成図‫׎‬ϋཎᚩЈᫍἙὊἑ

業名辞書と図表 1 で想定する外部データを接続し቟‫׎‬Ὁ഑߸ίᵣᵮᵭὸཎᚩЈᫍἙὊἑて利用する限り、名寄せという難しい問題から解‫؟ٮ‬ফাਠ૔峑ਁ৫౞വ

放される。

䠆ਗ৖崯嵤崧ਗ৖崯嵤崧மਢ崮嵤崾嵓மਢ崮嵤崾嵓䠆Јᫍ˖ಅӸᒍᛖᘙᚡੵủἘὊἨἽ䠆ਗ৖崯嵤崧மਢ崮嵤崾嵓˖ಅỉඥʴဪӭẆඝ᪃Ẇᙹ೉ẆಅᆔẆɥ‫ئ‬Ẇ˰৑ễỄửԃớ˖ಅऴ‫إ‬ἙὊἑἫὊἋ
ᵰᵢᵠ࢟ࡸểỺἁἍἽ࢟ࡸỂπ᧏ॖ҉Ὁՠ೅ἙὊἑ

２-2 企業名辞書ᛯ૨ἙὊἑᵬᵧᵱᵲᵣᵮ˖ಅӸᠴ୿ᵱᶁᶍᶎᶓᶑᵍᵵᶍᵱᵡᵡ

企業名辞書は、企業のਗ৖崯嵤崧மਢ崮嵤崾嵓

規模、業種、所在地、上੫঵,'場及び親会社、子会社なᵬᵧᵱᵲᵣᵮ‫ܖٻ‬Ὁπႎೞ᧙Ӹᠴ୿

どの企業の基本情報の提ਗ৖崯嵤崧மਢ崮嵤崾嵓

ਗ৖崯嵤崧மਢ崮嵤崾嵓

১য୞ಀ(',崵崫崰崛嵤崱઒ଊ崛嵤崱峑மਢ

供、並びに特許データ・

శਁ৫

財務データなどの外部データを接続するハブとӲᆔ૎ࡅወᚘἙὊἑ

ଐஜỉ˟ᅈἙὊἑᵒɢᅈ‫ূق‬ஞ৽ੋৗਾ঺‫ك‬

しての役割を担う。

˖ಅऴ‫إ‬ἙὊἑίᝠѦὉఇ̖ἙὊἑễỄὸ㻌

企業名辞書では、以下の条件のいずれかに該当

２-1

名寄せ問題の解決することを企業掲載の基準としており、最新の企業産業セクターの研究開発やイノベーションに関する名辞書注 1 では企業数 10,064 社、それらの変遷企業

データを対象とした分析・研究を行う場合、企業名の及び被合併企業も含む全企業レコード数は 20,703

名寄せという問題が立ちはだかる。この問題には二つを数える。なお、下記①及び③に該当する企業の抽の側面がある。一つは多くの企業データには誤記も含

出には、前述の企業名の名寄せによる成果を使用しんだ企業名表記の揺らぎが存在し、同一企業の判断をている。

する上で障害となるという側面、もう一つは統合、合併①特許出願数累積 100 件以上（1970 年以降）

又は事業再編等による組織形態の変化や名称の変更、②株式上場企業（2012 〜 2017 年に上場している企場合によっては清算・倒産などの変遷を考慮して企業データを取扱いする必要があるという側面である。
前者の例として、特許データの出願人に記載された企業名の表記がある。特に、電子公報発行以前の出願
人表記には、片仮名、新字旧字、異称、OCR の精度業）③特許出願数の伸び率大（3，5，7 年の各期間で評
注2価）④「NISTEP 大学・公的機関名辞書」掲載企業（論文執筆者所属企業）に起因する誤字等が数多く存在し、特許分析の大きな障害となっていた。このため、膨大な数の企業出願人

2-3

外部データとの接続テーブルの表記にクレンジングを施し、その企業名と住所コー

外部データとの接続テーブル（以下、「接続テーブド及び出願人コード等の判別条件を組み合わせた機ル」と呼ぶ）は、企業名辞書に登録した企業と特許械的判定による企業の名寄せに加えて、機械的判定でデータ等の外部データに収められた当該企業（特許は困難な企業の名寄せを目視作業により行い、この問の場合は出願企業）との接続を実現するテーブルで題の解決を図っている。

あり、データ間の架け橋の役割を持つ。また、接続後者については、後述する企業名辞書において、現テーブルは、外部データの企業名称の表記揺れを吸行企業、変遷企業及び被合併企業ごとに当該企業の外収する役割も併せ持つ。例えば、前記の特許データ部データと接続でき、それら企業を個別に、又はグの出願人表記に揺れがあるものの同一企業と判定さループ化して関係データの取扱いができる構造とすれた企業は、接続テーブルにより企業名辞書の正式ることで問題解決している。

企業名称レコードと接続され、表記揺れの吸収が図

これにより、本データ・情報基盤の利用者は、企られている。

注 1 2018 年第 3 四半期に公開予定の企業名辞書 Ver2018̲2 における掲載企業数である。本稿執筆時点において精査中の段階にあり、公開までに若干変動する可能性がある。
注 2 伸び率の評価方法は、以下の URL に掲載する「企業名辞書利用マニュアル」を参照されたい。
http://www.nistep.go.jp/research/scisip/rd-and-innovation-on-industry48

客観的根拠（エビデンス）に基づく政策のためのデータ・情報基盤（第一回） 〜 NISTEP 企業名辞書〜

が RDB の操作に慣れている訳ではなく、機能が削ら

3．企業名辞書の利用形態

れても一つのテーブルで企業情報を見通したいといイノベーション分析・研究における企業名辞書のうニーズもあるため、単一表形式（Excel 形式）でも利用形態は大きく二つに分けられる。

提供している。

図表 2 に示すように、一つは企業の様々な情報を取得する辞書としての利用であり、もう一つは、企業

3-1 企業情報を知る辞書として利用

名辞書の特徴である外部データ接続の容易性を活用（１）企業の変遷し、特許、意匠、商標、論文、財務、株価などの外部

企業名辞書はレコード単位で現行、過去及び被合データと企業名辞書の企業情報とを連携させ、より高併法人の企業名称とそれらを関係付ける沿革データ度な分析を行うものである。以下に幾つかの利用方法を保有しており、容易に企業の変遷を知ることがでについて説明する。

きる。

なお、企業名辞書は、企業情報をパネルデータと図表 3 は（株）IHI を例に企業名辞書の沿革デーして保有することや、データの保守性などの観点かタを取り出したものである。例えば、データテーブ

らリレーショナルデータベース（以下、「RDB」と呼ルのカラム 企業 id 注 3 の値が 105 である（株）IHIぶ）として作成し公開している。しかし、利用者全てのレコードは、「（株）IHI という名称は石川島播磨重工（株）〔 事象発生前企業 id

図表 2‫كڭق‬੫঵੡ോછ峼౐ஆ峑ਹ৷‫كڮق‬੫঵੡ോછ峒౎峘崯嵤崧峒৴੥峁峐ਹ৷

=2314〕が名称変更〔 名称使

企業名辞書の利用形態用開始事象 =2〕し、2007 年⋇১য୞ಀ嵣(',崵崫崰崛嵤崱嵣઒ଊ崛嵤崱峔峓੫঵峼঳ਔ峕્৒峃峵崛嵤崱⋈੫঵峘૗ዮ੡ู岝়ಡಉ峘ป୓ੲਾ⋉કਚ嵣કਚ崛嵤崱嵣༬২৽২峔峓峘ਚ૔৉ੲਾ⋊੫঵ૠெ嵣঵ர峔峓峘੫঵രਙੲਾ⋋੫঵峘஡৕ঢ়બ⋌঱ৃ੫঵嵣঱ৃ঩嵣঱ৃఀૃ঩峔峓ઙૄ঱ৃੲਾ⋍ফਰఋ્ಅলൢྸ஋ਯ੯ਰ঱峘੫঵岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜峔峓⋇્ಅলൢ崯嵤崧峒மਢ峁峐੫঵峘્ಅলൢ૾ய峼ীෲ峃峵⋈ਔွ嵣ૹఏఃஈ崯嵤崧峒மਢ峁峐੫঵峘ਔွ嵣ૹఏఃஈ૾ய峼ীෲ峃峵⋉ଃਜ౾਀嵣ઙ੼崯嵤崧ಉ峘੫঵ੲਾ峒மਢ峁峐੫঵ীෲ峃峵⋊૛ધ崯嵤崧峒மਢ峁峐੫঵峘૛ધ઴ল૾ய峼ীෲ峃峵岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜岜峔峓

図表 3〔 名 称 使 用 開 始 年 =2007〕から使用した名称であり、その名称で企業活動中〔 名称使用終了事象 =1〕である」ことを意味する。
現行、過去及び被合併法人の複数レコードは同一番号

企業の沿革を知る

੫঵੡ോછ峘੫঵ป୓峘ঢ়৴崓嵑嵈੫঵LG১য୞ಀป୓LG

FRPSBLGKRXMLQEDQJRX੫঵੡ู১যત崛嵤崱FRPSBQDPHFRPSBFRGHป୓KLVWRU\BLG KLVWRU\   ‫ھڽھ‬僊1  લਆਣᄌ༿੎ੵ঵僊1  લਆਣ੎ੵ঵
僊1  D ᄌ༿ୗ௩ਚ੡ูઞ৷৫઩ফ੡ูઞ৷ হ଴৅ে৐৫઩হ଴੫঵LG੡ูઞ৷ ੡ูઞ৷ી হ଴৅ে৏ીവফ
വহ଴
੫঵LG

XQVB\HDU XQVBHYHQWBLG SUHBFRPSBLG XQHB\HDU XQHBHYHQWBLG SRVWBFRPSBLG

.%
.%
.%
.%

僊1僊1僊1僊1崓嵑嵈峘ହ৥䐟 ੫঵LG䐠 ১য୞ಀ䐡 ป୓LG䐢 ป୓䐣 ੫঵੡ู䐤 ১যત崛嵤崱੫঵੡ู嵔崛嵤崱岾峒峕હଖ峁峉ಕથ୞ಀবઘૂ峕峲峴હଖ岿島峉১য୞ಀ৊঳੫঵峘૗ዮ嵔崛嵤崱峼崘嵓嵤崿৲峁峐ඞ岰峉峫峘୞ಀ੫঵峘ป୓峼ં峃崛嵤崱੫঵峘੡ู১যત峼਀峃崛嵤崱‫ق‬.%৐ઙ岝.%৏ઙ‫ك‬䐥 ੡ูઞ৷৫઩ফ䐦 ੡ูઞ৷৫઩হ଴䐧 হ଴৅ে৐੫঵LG䐨 ੡ูઞ৷ીവফ䐩 ੡ูઞ৷ીവহ଴䐪 হ଴৅ে৏੫঵LG⋋峘੫঵੡ู峼ઞ৷৫઩峁峉ফ⋋峘੫঵੡ู峼ઞ৷৫઩峁峉হ૓⋎峘৐峘೮岮੫঵੡ู峕峎岻峳島峉੫঵LG⋋峘੫঵੡ู峼ઞ৷ીവ峁峉ফ⋋峘੫঵੡ู峼ઞ৷ીവ峁峉হ૓⋑峘৏峘ৗ峁岮੫঵੡ู峕峎岻峳島峉੫঵LG

হ଴LGহ଴໪ਏਝয়੡ู૗ಌহ଴LGহ଴໪ਏਠோ੡ู૗ಌ়ಡ୊ਓ஬઴崯嵤崧峼ป୓௕峒峁峐਀ਠ੡ู૗ಌ‫ق‬ઙ‫ھڽھك‬લਆਣᄌ༿੎ੵ঵‫ق‬ઙ‫ك‬⋊ป୓ ‫ق‬ਈৗ峘੫঵੡ู‫ك‬⋊ป୓ ‫৻਼ق‬৐峘੫঵੡ู‫ك‬়ಡ峕峲峵੡ู૗ಌલਆਣ੎ੵ঵‫ق‬ઙ‫ك‬⋊ป୓ ‫৻਼ق‬৐峘੫঵੡ู‫ك‬ลઽ়ಡ‫ق‬ઙ‫ك‬ᄌ༿ୗ௩ਚ⋊ป୓ D‫ق‬峕ลઽ়ಡ岿島峉੫঵峘੡ู‫ك‬DDEVRUE

注 3 シングルクォーテーションで囲った文字列はデータテーブルのカラム名を示す。

STI Horizon

2 0 1 8 V ol .4 No.2

49

（3）上場企業の 沿革 id でグループ化されており、図表 3 の 沿革

企業名辞書には 2012 年時点で株式上場していた

id =1007013 である 4 レコードを沿革図として表全企業と、以降、企業名辞書の改訂ごとに新規又は再現すると、同図表の下図のようになる。
また、沿革 の値である沿革コードは変遷を簡易的上場した企業を追加掲載している。その間、上場を廃にコードとして表現したものであり、その意味は図表止した企業もあることから、RDB 形式の企業名辞書4 を参照されたい。

では証券コード（4 桁の銘柄コード）、上場市場、上場日、上場廃止日及び証券コード協議会による業種分類の各情報を提供し、ある時点における上場企業を絞（2）企業の規模・業種り込んで取扱いすることができる。

図表 5 に示すように、企業名辞書は企業の規模や業種のデータも保有しており、目的とする企業の情報

図表 6 は Excel の単一表形式の企業名辞書にオー取得や分析におけるカテゴリーデータとして利用でトフィルタ機能を使い、現行活動を行っている企業きる。
企業の規模は、中小企業基本法の定義に基づ

図表 4

く業種・資本金・従業員数を考慮した分類、資沿革コードの説明

本金階級による分類及び従業員数階級による分੫঵੡૗ಌ

ỴὊỿἶἰἙίఇὸ

類の 3 種類のデータを保有している。また、業

種は、企業の主業について、日本標準産業分類

D

D
ỴἙỽὉỴὊỾἋ҄‫ܖ‬ίఇὸ

する場合もあり、RDB 形式の企業名辞書では

ἂἾἻὅᙌᕤίఇὸẝẴẦᙌᕤίఇὸ

図表 5P峒P岶়ಡ峁੫঵岣岤峼ਝয়

Pࠔ‫׎‬ᐥ֥ᙌίఇὸ

調査日ごとにデータをパネル化して保有でき最新調査日のデータが表示される。

D‫؟‬DEVRUE

P়ಡྼ峙ৌಉ়ಡ

企業の規模や主業は企業活動とともに変化੫঵岣岤峕ลઽ়ಡ岿島峉੫঵峘岰峋岝୞ಀ岣岤峘੫঵峘ਔிෙᩓ҄߻ಅίఇὸ়ಡ

類を保有している。

‫ޛ‬Јᐻငίఇὸลઽ়ಡ

企業については証券コード協議会による業種分ίఇὸἶἰἙଖᩓ҄߻ಅίఇὸίఇὸᵟᵢᵣᵩᵟに基づいた大・中・小の 3 分類に加えて、上場るよう考慮している。簡易版の単一表形式では

ᐈਯ峑੫঵੡૗ಌ峘਼৻峼਀ંਈৗ੫঵੡岵峳೮੫঵੡峕਱岵峍峐ದ峕୞ಀહଖP‫؟‬PHUJH

注：・企業名変遷の世代番号は、現在の名称から遡る形態で付与しているため、通常の世代番号とは逆になっている・複数企業の合併において、存続・消滅企業が明確な場合、存続企業が世代番号の継承を行う
企業の規模・業種を知る

੫঵੡ോછ峘੫঵ૠெ嵣঵ர峘ঢ়৴崓嵑嵈
੫঵LG

১য୞ಀ

FRPSBLG KRXMLQEDQJRX੫঵੡ูFRPSBQDPH  崹崲崥崳崫崗১যત崛嵤崱੫঵ૠெ঩মఏ૆ਓ঵ীథ ঩মఏ૆ਓ঵ীథ ঩মఏ૆ਓ঵ীథ ঩মఏ૆ਓ঵ীథ崛嵤崱‫ق‬পীథ‫ك‬‫ق‬রীథ‫ك‬‫ق‬৵ীథ‫ك‬ৱমসమ௻జ঵৩ਯమ௻FRPSBFRGH FRPSBVL]HBODZFRPSBVL]HBFDSFRPSBVL]HBHPS.%

੏৞ਰ঱যਰ঱ਐ৞౞௥ਐ৞ਰ঱ਐ৞ਰ঱ਐ৞ਰ঱ਐ৞ਰ঱੏৞ਰ঱੏৞ਰ঱য౞௥‫ع‬য੕ਜ੄峘঩মఏ૆ਓ঵ীథ峼੶峁峉ৣ੶85/峼૞සKWWSZZZVRXPXJRMSWRXNHLBWRXNDWVXLQGH[VHLGRVDQJ\RWRXNDWVXBKWPOD‫ع‬য‫ع‬য‫ع‬য‫ع‬যযਰ঱প੫঵崣嵓க峘৭උ࿔প੫঵র৵੫঵৵ૠெ੫঵図表 6

MVLFBFRGHMVLF

最新の上場企業を知る峘峩৭උ峃峵

50

MVLFBOଲୗ঵?1峘峩ਗ峃MVLFBPMVLFBVਗ਼ਞਃ༊ஓ఻ଲୗ ড়ে৷ਗ਼ਞਃ༊ஓ঵఻ଲୗ঵客観的根拠（エビデンス）に基づく政策のためのデータ・情報基盤（第一回） 〜 NISTEP 企業名辞書〜（ 名称使用終了事象 =1）と証券コードの記載あり

コード（都道府県レベル（2 桁）、市区町村レベル（6（ 証券コード <>¥N）を条件として最新の上場企桁）、国土交通省コード（12 桁））が提供される。

業

注4を抽出した例である。

なお、企業の所在地は、原則本社の住所としているが、本店、事業所等の住所も提供される。また、移転（4）企業の所在地情報の利用により所在地が変わることも数多くあり、所在地を企NISTEP では、国立大学の研究者による発明に基づ

業名寄せにおける同一企業判定の要素とするために

1）は複数の所在地情報を必要とする。このため、RDB

く特許出願の状況を網羅的に調査した結果を報告している。

形式の企業名辞書では所在地情報もパネル化できる

図表 7 は、その報告から、名古屋大学を例とし構造としている。

た特許出願に至る共同発明を行った特許出願累積数（2004 〜 2012 年度）の上位企業の情報を使い、そ（5）企業の変遷に沿った特許出願状況の再現の所在地を地図上に表示したもので、地域内の産学連

外部データである特許データを用いなくても、企業携状況についても直感的に知ることができる。

名辞書と国内特許出願データ対応の接続テーブルの図表 7 では、企業名辞書の企業所在地の緯度・経みで企業の変遷に沿った特許出願状況が再現できる。

度情報を利用し描画注 5 しているが、企業名辞書では接続テーブルは、 企業 id 、 出願番号 ̲ 出願人順

このほかにも、企業の所在地情報として、住所、住所序 、出願日 の 3 つのカラムを有し、企業 id と 出
願番号 ̲ 出願人順序 は

図表 7

それぞれ企業名辞書と国立大学と共同発明を行った企業の所在地（例：名古屋大学）

特許出願人テーブルとの接続情報となる。特許の出願人は、原則、公報の公開時点の出願人であるため、企業名辞書の変遷に沿った企業名と接続され、出願日を考慮して接続テーブルの 企
業 id を数えることにより企業の変遷に沿った特許出願状況の再現が可能となる。
図表 8 は新日鐵住金
図表 8

企業の変遷に沿った特許出願状況の再現
மਢ崮嵤崾嵓,,3崹崮嵛崰'%ৌૢ

੫঵੡ോછ崮嵤崾嵓੫঵LGdFRPSBLGb
੫঵੡ู dFRPSBQDPHbৗ঩⃃કস嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣
੫঵LGdFRPSBLGb
੫঵੡ู dFRPSBQDPHb ৗ঩মଲ⃃嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣੫঵,dFRPSBLGb
੫঵੡ู dFRPSBQDPH b ક௵সരੵ঵嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣

੫঵LGলൢ୞ಀBলൢযದ๰ লൢ঩dFRPSBLGbdLGDBVHTbdDGDWHb
 B  B 嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣B B 嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣B 嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣્ಅল ൢ
ਯ




6WHS

ৌ଴੫঵峘੫঵LG峼નੳ
峃峵

6WHS

লൢফ岾峒峕崘嵓嵤崿৲峁峐岝
੫঵LG峘ਯ峼崓崎嵛崰峃峵ৗ঩⃃કস⌆

ৗ঩মଲ⃃⌆
ક௵সരੵ঵⌆注 4 厳密には、単一表形式に上場廃止日を含めておらず、上場廃止企業が若干数混在する。
注 5 埼玉大学教育学部谷謙二研究室で公開する「Google Maps API v3 を使ったポイント地図化」を用いて描画した。
http://ktgis.net/gcode/lonlatmapping.html
STI Horizon

2 0 1 8 V ol .4 No.251

（株）について、2000 年からの特許出願状況を示しす。IIP パテント DB との接続は、図表 9 に示すようたものである。同社は 2012 年に新日本製鐵（株）とに専用の接続テーブルを介して、IIP パテント DB の住友金属工業（株）が合併し発足した。図表 8 には出願人テーブル（applicant table）と接続する。大発足以前から新日鐵住金（株）名義の出願が見られる規模データである特許データを前処理なしに直接分が、それらは設立時点で公開未了であった出願につい析に供することは本来容易な作業ではないが、企業名て、遡って出願人の名義変更が行われた結果と考えら辞書が介在することで極めて容易に分析が行える。

れる。
（1）分析事例：業種別の特許出願数の伸び
3-2

外部データと接続して利用

図表 10 は、3-1（３）で例示した最新の株式上場

企業名辞書と外部データとの接続は接続テーブ

企業を対象に、証券コード協会の業種分類（小分類）

ルを経由して、又は、市販の財務データやその他のをカテゴリーデータとして、1970 年の業種ごとの企業データに法人番号、EDINET コード又は証券特許出願数を基準に 6 業種について年ごとの出願数コードが付されている場合は企業名辞書と直接接の伸びを表示したものである。

続することができる。
図表 9

法人番号は、国税庁によ企業名辞書と IIP パテント DB との接続方法

り法人ごとにユニークな番ਗ৖崯嵤崧ব৔્ಅলൢ崯嵤崧

号（13 桁）が指定され、個人番号（マイナンバー）と異なり原則公表されるので自由に利用できる。このた企業名辞書テーブル
੫঵LG FRPSBLG
੫঵੡ู FRPSBQDPH
嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣

接続テーブル（IIPパテントDB対応）
੫঵LG FRPSBLG
লൢ୞ಀٔলൢযದ๰ LGDBVHT
লൢ঩ DGDWH

め、同一企業のデータを接ＩＩＰパテントDB
出願人テーブルলൢ୞ಀ LGDলൢযದ๰ VHT
লൢ୞ಀٔলൢযದ๰ LGDBVHT
লൢয੡ QDPH
লൢযકਚ DGGUHVVলൢয崛嵤崱 LGQDPH
ব਩崛嵤崱 FRXQWU\BSUHI
଻১઻崛嵤崱 NRKRNDQ

続して利用する際の標準番号として今後利用範囲が広
ＩＩＰパテントDB
出願テーブル

がるであろうが、番号法施লൢ୞ಀ LGD
লൢ঩ DGDWH
嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣ਁ৫嵣ਁ਀峘ൿ୍,3& FODVVਁ৫嵣ਁ਀峘ൿ୍,3& JURXS嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣嵣行 日（ 平 成 27 年 10 月 5日）以前に消滅した企業は、当然、番号指定はなく、過㻌去に遡った企業データを取り扱う場合はそれだけで十分とはならず他の方法が必要になる。
企業名辞書は、外部デー
タと接続して両者のデータを分析に利用するだけでな
く、外部データ接続のハブと し て 適 用 し、 特 許 デ ータ、財務データ、意匠・商標データなどを組み合わせて分析することもできる。
こ こ で は、 国 内 特 許 出
願データである IIP パテン

図表 10્ಅলൢਯ 峘 ಇ 峝 


業種別の特許出願数の伸び৲৾ୢఇષள඀ਃ༊ਗ਼ਞਃஓ

ୟଛ৷ਃஓト DB 注 6 を 外 部 デ ー タ として企業名辞書と接続し分析を行った事例を以下に示

注：図表 10 は 6 業種について 1970 年の特許出願数を 1 として表示した

注 6 （一財）知的財産研究所より公開される特許庁の整理標準化データをもとに特許統計分析用に開発されたデータベースである。本稿執筆時点の IIP パテントデータベースの最新版は 2017 年版であり、同研究所のホームページより入手できる。
（http://www.iip.or.jp/）52

客観的根拠（エビデンス）に基づく政策のためのデータ・情報基盤（第一回） 〜 NISTEP 企業名辞書〜

図表 11ある電気機器メーカの特許出願技術領域の変化્ಅলൢਯસ়⋟峇峘౎⋞ਃ༊ੵ৾⋝৲৾⋜ਃஓফ৻ ফ৻ ফ৻ ফ৻ ফ৻⋛ਗ਼ਞੵ৾峘৔๨⋛ਗ਼ਞੵ৾⋛઄଑৬⋛崻崠崵崡্১⋛崛嵛崼嵍嵤崧嵤ૼ୒⋛੦মਗ਼৕ಞ৕⋛崯崠崧嵓ৢਦ⋛ਗ਼ਞৢਦ⋛ఠ஭嵣಩൸ૼ୒⋛ਗ਼ਞਃ༊岝ਗ਼ਞಎ઼岝 ਗ਼ਞ崐崵嵓崖嵤ফ৻ ফ৻ ফ৻ ফ৻ ফ৻㻌

こうした図表は、例えば景気動向、株価等の経済指標と組み合わせて考察するなど、新たな知見を取得するための材料としても使える。

4．おわりに企業名辞書と接続テーブルは、以下の NISTEPのホームページにて公開しており、記載する条件で（2）分析事例：発明の技術領域の変化

使用する限り、誰でも利用することができる。

図表 11 は、ある電気機器メーカが特許出願した発明について、年代ごとに技術領域がどのように変化

http://www.nistep.go.jp/research/scisip/
rd-and-innovation-on-industry

したかを示している。ここでは、図表 9 のように、出企業情報は常に変化しており、企業名辞書が陳腐願人テーブルに加えて、発明の技術分類である IPC化しないよう情報を収集し、一定の品質を担保する（International Patent Classiﬁcation：国際特許分には多くの手間を必要とする。外部データも特許類）データが記載された出願テーブル（ap table）

データのように年間数十万件のデータが追加されるを接続して利用している。図表 11 下図

注7は、I 電気ものもあり、逐次接続情報を追加することが必要に工学分野の細目を示しているが、いわゆる、重電領なる。企業名辞書の維持に行うべきことはたくさん域から半導体、計算機領域へと比重が移っている様あり、そのフォローは大変ではあるが、科学技術イノがうかがえる。

ベーション政策の形成に企業名辞書が活用され、貢献することができれば幸甚である。

注 7 IPC を WIPO（World Intellectual Property Organization： 世 界 知 的 所 有 権 機 関 ） の「IPC - Technology Concordance
Table3」で変換した技術分野で描画している。

参考文献
1） 科学技術・学術政策研究所 ,『国立大学の研究者の発明に基づいた特許出願の網羅的調査』, 調査資料 -266, 科学技術・学術政策研究所 , 2017 年 12 月 .
DOI: http://doi.org/10.15108/rm266

STI Horizon

2 0 1 8 V ol .4 No.253