俯瞰解析を用いた魅力あるストーリーの抽出
データサイエンティストにむけてUsing panoramic analytics to extract insightful stories from huge volumes of text data

VALUENEX 株式会社代表取締役社長 CEO中村達生

1991 年、早稲田大学大学院理工学研究科を修了後、三菱総合研究所入社。1994 年から 1998 年まで東京大学工学部助手。三菱総研復職後、2005 年に工学博士取得。2006 年に当社設立、代表取締役社長 CEO に就任（現任）。
2014 年２月米国シリコンバレーに当社現地法人を設立、CEO に就任（現任）。2018 年、当社東証マザーズにIPO。現在、早大大学院理工学術院非常勤講師も兼務。2018 年度特許情報普及活動功労者受章。2019 年スタンフォード大学より Japan-US Innovation Award の Innovation Showcase 企業に選定。
customer@valuenex.com

要約
本報は情報解析により秀逸なストーリーを抽出する楽しさをお伝えすることを目的としている。

03-6902-9833

学生が身近に感じているサービスや製品について、素直に疑問をなげかけて、関連する技術の地図（俯瞰図）を作成し、仮説の検証を行っている。そこには、彼らにとって新しい発見がたくさん存在している。あらたな疑問か

はじめに、大規模な非定型テキストデータを解析する

ら仮説を修正し、さらなる解析にとりかかることを行う

ときに留意すべき点について言及する。続いて、俯瞰解のである。本来、解析とは仮説設定、検証、発見、さら析手法の事例を用いて、特許文献を用いた解析により経なる仮説設定の繰り返しであり、解析をするためのツー営戦略等の多様な用途に利用可能であること、企業の動ルや方法論は、そのプロセスを支援する道具である。ビッ向をマクロ的視点から把握すること、SNS やメールかグデータの解析ブームが起きて久しいが、いま、もっとら政治・政策の一端を描画することを示す。

も求められているのは仮説設定能力の向上だろう。本報では方法論に頼りきるのではなく、俯瞰解析の可能性と1

はじめに筆者は大学での研究・教育と、ビジネスの世界を交互解析事例を示し、各事例の解析を通じて抽出されているストーリーの一端を紹介するとともに、解析することの楽しさを知っていただくことを目的としている。に経験し、現在は、ビジネスに軸足を置きながら、大学にて非常勤講師を行なっている立場である。大学では、世の中の様々な事象を特許文献等の大量の文献を効果的に可視化して解析する方法とその応用事例について授業

2082

大規模な非定型テキストデータ解析

2.1

解析の心得を行なっている。気がつくと、このスタイルの授業を開

大規模な情報を対象に解析を行うとき、客観性と俯瞰始してから 13 年もの年月が経過していたが、社会の荒性を意識することが大切である。俯瞰性とは目的に照ら波にまだ毒されていない学生が斬新な視点で作成する仮して十分な範囲と期間の情報を用いることであり、客観説の発表は、毎年の楽しみの一つとなっている。たとえ性とは恣意性の排除である。人の知見、判断を極力排除

ば、ZOZO スーツの技術的視点による考察、任天堂のし、欠けた情報をつなぎあわせて、全体像を把握するこ

次のゲームの予測、トイレ休憩時の体調管理、トレーニとが肝要だ。また、手法に溺れず、データを素直にみて、ングにおける生体データの利用、鉄道改札システムの変データは不完全であることを認識する。完璧なデータク遷、あらたな広告媒体、ドローンの応用領域探索など、リーニングは不可能であるし、データコレクターになってはいけない。残念ながら、すべての課題に適用できるある（図 1）。

王道の手法は存在しない。日本の知財業界を生業とする領域において、2017 年より IP ランドスケープという

2.3 俯 瞰性と客観性を実現するための精度はどの程度必要か言葉が流行しているが、これはコンセプトであり手法で粗い表現だが、10,000 件の特許文献を分析して区実践的な手法は学べない。データから情報に昇華するに別するには、最低でも 10,000 の次元が必要だ。単純は、適切な範囲のデータを用い、精度の高い解析手法をに考えて 10,000 の発明があると考えるとわかりや用いる必要がある。情報から知識を引き出すには、欠けすい。ところが通常のワークステーションの構成ではている情報の存在を理解することが求められる。さなが256 次元が最大次元となる。この程度の次元では精度ら、宇宙空間の 80% 以上を占めるダークマターを理解が出ない。多くの解析ツールでは、いかに次元を落としするに等しい。解析プロセスを複数の段階に分けると、て短時間で計算をするかに力が注がれ、精度を担保する人が介在しなければならないのは、最初の仮説設定と最方法はあまり注目をされてこなかった経緯がある。この後の結論導出の段階である。現在のどのようなテクノロため、自社の複数の特許文献を含めた分野全体の解析をジーをもってしても、この二つの段階は、自動化ができすると、いつのまにか、いくつかの自社の特許文献が行ない。解析ツールのボタンを押すとグラフやテーブルは方不明になるという事件が発生する。なぜなら、低次元出て来るが、判断を伴う結論を期待することは、残念なの要素数ではすべての文献にタグ付けすることができながら 2030 年以降に実現するかもしれない汎用人工知いからである。分析の目的に照らして、必要な結果を生能が出てくるまでは困難だろう。この人智にかかわる部

み出すためには、量と時間と精度のバランスがとても重分が秀逸なストーリーを抽出する上で欠かせないが、経い意味を持つ。

験を積むと生みの喜びを味わえるようになる。

2.4

目的に適合した可視化手法の探索

2.2 特許文献を用いた解析は戦略立案に有用

大量のドキュメントは何かしらの手法で可視化する

特許文献は網羅性、情報の品質、経年変化の取得に優必要がある。可視化手法は MDS（Multi-Dimensional

れているだけでなく、付帯情報を利用して、人や組織間Scaling）1 や SOM（Self Organizing Method）2、またのつながりから今後の潮流を読み込むことに適した情報はこれらの派生種が主流であり、その主な目的は既存の源の一つである。権利書としての側面だけではなく、優分類にふりわけることであるため、既存分類によらないれた技術書としての側面に着目して、将来に向けた解析に利用できる。マーケット情報、金融情報等を融合する

1

千野直仁 , 佐部利真吾 , 岡田謙介 ,「非対称 MDS の理論と応用」現代数学社

2

Gintautas Dzemyda, Olga Kurasova,
Julius Zilinskas, “Multidimensional DataVisualization” ,2013

ことにより、特許調査、M&A デューデリジェンス、株式調査、投資戦略、研究開発戦略、競合分析、ヘッドハンティングなどの様々な分析目的に資することが可能で

図１

特許文献の俯瞰解析にてできること

YEAR BOOK 2O19 2092

特許情報の高度な活用はない。セミナー等のトレーニング教室は存在しても、新しいクラスターリングを生成することは得意ではない。一般的な MDS は次元を縮退させて 2 次元に表現段階からの目利き力する方法であるため、最終的に遠い三つの関係は正確にデジタルカメラが市民権を得て、市場に爆発的に広距離で表現できるが、近い関係は誤差の中に潰れてしまがった 2003 年頃、フイルムメーカー各社は岐路に立うため、いくらズームインしても意味がない。ヒートマッ

たされていたと、誰もが容易に思い描ける。研究開発

プのように色をつけて、分かりづらくしていても、中心活動の推移を可視化すると、富士フイルム、Kodak、から放射状に広がる三本の線に沿って、ドットが描かれKonica の主要三社は三様の事業転換を行なっていたこていることが特徴である。SOM はあらかじめ作成したとが見えてくる。富士フイルムはフイルムの基幹技術のフレームの上に、プロットしてゆく描き方となり、限ら一つであるエマルジョン（乳化剤）を使って、化粧品れた少ない次元でしか表現できないため、前出のように事業への華麗なる転換を行い、成功ストーリーとして投入したはずの文献が行方不明になるという事象が当た世に広く認知されている。ところが、富士フイルムのり前のように発生する。おそらく、データベースサービ

1980 年初期の特許文献の中に、すでに、化粧品へのスに付随したこの手のツールを使ったことがある人は、応用が言及されており、研究開発重心も毎年少しずつ動思い当たることがあるだろう。多少の速度が犠牲になっいており（図 2）、決して 2003 年になって急激に研究ても、意味ある結果を出すための可視化手法を利用する開発のジャンプが起きているのではない。応用領域も含ことが必須である。精度の良し悪しは、実際に利用してめた視点で日頃から研究開発を行なっている実績が、事自分の馴染みのある分野について可視化し、ひとつひと業継続性と事業転換の両輪を実現する強さに現れているつの関係が納得いくものになっているかを確認することと言えよう。一方の Kodak は研究開発の重心がフイルで証明できる。次節では、精度を重視した可視化手法をムの領域から移動せずに、そのまま事業が消滅している。

用いた可視化と解析事例を紹介する。

ただし、Kodak の知財権の一部は米国の大手企業群に

3

解析事例にみる我が国産業の優位性と衰退我が国の代表的な企業の研究開発動向を俯瞰して戦略の変遷について考察を行った。

引き継がれており、研究開発の投資収支の視点からは決して無駄にはならずに済んでいる（図 3）。Konica はミノルタと合併するとともに、フイルム事業から撤退しており、研究開発の重心も直角に方向転換をして、事業体としての生き残りに成功している。このように成熟分

図22103.1 事 業転換の成功ストーリーは研究開発

富士フイルムの技術俯瞰と重心の動き

野の末期における三者三様のストーリーが特許文献を事業は当分の間は安泰であるように思える。しかし、市ベースに用いて引き出すことが可能である。

場側のニーズ、環境の変化にともない、見えない変化が迫っている。再生可能エネルギーによる代替の進行、技3.2

成熟産業の将来ビジョン策定の必要性

術革新による代替材料の低価格化と構造材への適用の拡大は、巨大市場だが、利益率が数パーセントという産業産業では、研究開発の重心が過去 20 年以上も動かなへのインパクトは大きい。巨艦の成熟産業であるがゆえ

い複数の企業事例が存在する。今後を見通した時に、埋に変革に時間を有することが想定されるため、考えられ蔵量はいまだに数十年単位で存在しているため、現在のる中長期的なビジョンを早期の段階から策定する必要が

図3

図4

KODAK と KONICA の技術俯瞰

約 24 年も研究開発の重心が動いていない化学メーカー

YEAR BOOK 2O19 2112

特許情報の高度な活用

鉱山事業のようなインフラ系企業などの安定した成熟

あり、社会動態、生活の動向を踏まえた研究開発戦略のが、カメラのスマホ代替、印刷需要の減少等、市場環境策定が望まれている。

が変化する現在は、画一的な分野での研究開発活動が弱みに転じてきている可能性がある。このような複数の事

3.3 強 みであった動かない研究開発の重心が弱みに転じる業部門を擁する大企業の場合は、事業間、もしくは視点を広げて、事業の周辺に存在する萌芽領域を探索するこ研究開発の重心に動きがないことは、社会インフラ産とを日頃から実施していることが重要である。

業に限った現象ではない。キヤノンも過去 10 年以上にわたり研究開発の重心が動いていない企業の一つであ

3.4 プ ラットフォーマーであることに気づかない企業る。キヤノンは複写機、光学機器、半導体露光装置、インクジェットプリンターなど独立した複数の強い事業がGAFA3 によるクラウドサービスを基本としたプラッ存在し、それぞれに紐づく研究開発活動がある種のバラトフォーム事業が世界を席巻している。メール、データンスを維持したまま行われてきた。キヤノンの特許文献

ストレージ、ホームスピーカー、配車アプリなど、プラッを用いた俯瞰図を作成すると、複数の密度の濃い領域とトフォームを前提としたサービスは基本的に無料、また各年の重心がほぼ一箇所に止まっていることが確認できは低価格にて提供されている。したがって、これらの他る（図 5）。売り上げ推移は各事業それぞれ異なるはず社が構築したプラットフォームで稼働するサービスやデであるが、特許の出願件数には影響していないように見バイスの販売は基本的に薄利となる。事業として成功すえる。特定の事業が苦しいときにも、その事業部門におるには、自らがプラットフォーマーになるのが正しいこける研究開発の手綱を緩めずに遂行したことの表れとみとは、胴元が常勝する道理と同じである。そのためには、ることができ、これが事業を盛り返す機会の増加につな

巨人のプラットフォーマーが手がけていない領域を見つがっているのではないかと推察できる。研究開発の重心け出すことから始めなければならない。GAFA が出願が動かないことは、1990 年代、2000 年代においてキヤノンの市場における強みにつながっていた。ところ

図5212

3

Google, Apple, Facebook, Amazon の総称

安定しているキャノンの研究開発重心

を浮かび上がらせることができる。過去の 4 人のアメ究開発領域間に、比較的大きな隙間（White Space）

リカ大統領が発言した一般教書演説は数万ページにものが存在していることがわかる（図６）。この隙間は彼らぼる長大な文書である。これらをつぶさに読み込み総括の何かしらの理由で出願件数が少なく、すなわち、研究することは大変な労力を伴う。しかし、各元大統領の開発活動が手薄な領域といえよう。この隙間領域に強みドキュメントを俯瞰図に可視化し、4 人の図を並べるの技術を保有する企業は、GAFA と対峙したビジネスと、各元大統領の政策の力点の違いを明確に示すことがを起こせる可能性を秘めている。このような俯瞰図を作できる（図 7）。一方、現職のトランプ大統領は就任前成するまで、自らがすでに産業のプラットフォーマーでから Twitter 上でつぶやきを発信し続けており、そのあることに気づいていない企業も存在する。前節で取り14,622 件のツイートを用いて可視化を行なってみた

上げた重心が長期にわたり動かない企業は、その分野の（図 8）。一般教書演説とは異なり、短文かつ指示代名詞

基礎的な材料やデバイスの提供を行い、高い製品シェアが多用されているため、やや散布的な俯瞰図に仕上がっを実現しているが故に研究開発の重心が動かない技術深ている。中心より左側に就任前の発言が多く、Fake な耕型の企業である。コア技術を中心としたサービス化のど候補者を批判する単語を含むツイートや Fox News展開や周辺事業へのライセンス等は、すなわち、プラッが特徴語として上がってきているのがわかる。図の右

トフォーム事業の一種と呼ぶことができる。

側には就任後の発言が多く、あらゆる内容の発言がツイートされているが、唯一ブレない発言が” America4First” であることが興味深い。

政治・政策の俯瞰

トランプ大統領を相手に選挙を戦ったヒラリー・ク

情報解析は政治・政策の分野へも浸透しつつある。政リントンは、2015 年 3 月に公務情報を私用メールア

治家の公式文書での発言だけではなく、個人的に SNSカウントで利用したとして問題になり、その後の選挙戦へ投稿された文章やメールのログデータは、数を集めるで窮地に立たされた。その話題となった一連のメールのことにより背景にある本音やキーパーソン、キーワードデータはインターネット上で公開されており、内容や

図6

GAFA の開発領域の隙間YEAR BOOK 2O19 2132

特許情報の高度な活用

した特許文献を俯瞰図に表すと、彼らが注力している研図7

過去のアメリカ大統領の一般教書演説の俯瞰

図8

トランプ大統領の Twitter の俯瞰図

ヘッダー情報を用いることにより、ヒラリー・クリントンをとりまく人的なつながりの関係図を可視化すること

5

結言ができる（図 9）。選挙に関係する単語を多用するグルー

特許文献、論文、SNS 等の公開情報を活用すること

プがおそらく選挙対策チームであり、その中心に位置すにより、産業構造の変化、経営戦略、政治・政策の分析る人物がリーダーなのだろうと推測をつけることができに資する情報が得られる。分析の目的によらず、課題のる。この解析の延長上には当選予測への適用が期待され設定、適切な情報ソースの選定、漏れのない必要十分なるが、現段階では複雑な要素の組み合わせや、そもそも量の情報の取得、広く俯瞰して大局を掴む、可視化・分のデータ取得の制約があり、実現にはまだ時間を要する

析の結果の検証、結論の導出の多段のステップを経る必だろう。

要がある。単体のステップ、または複数のステップを支援するツールやサービスが存在するが、適用可能範囲や必要な精度を十分に考慮して活用しなければならない。

214特許情報の高度な活用

2

図9

ヒラリークリントンのメール解析事例

このためには、ある種のセンスが求められるが、情報解析によりキラリと光るストーリーを導出することはデータサイエンティストの醍醐味である。はじめて解析を行う学生が目を輝かせて楽しむように、解析業務に携わる者も、その楽しさをいつまでも忘れないように心がけた
い。

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