新検索システムとその展望について

調整課 審査企画室

1. はじめに良質なインデックス情報を維持し続けていくことは徐々に難しくなりつつあります。

特許庁の審査官が、日頃、自信を持ち、誇りにしてまた、近年の出願の内容も、様々な要素技術を織りいる事とは何でしょう。それはきっと、「どんな文献で込んだ技術内容の出願へと複雑化しつつあり、分野横も探し出すぞ」というような、心意気のようなもので断的な検索が必要になるなど、潜在的に想定される調はないでしょうか。発明のポイントを見抜き、その考査対応能力が、量・質ともに広範化・高度化しつつあえ方と同じ引用例を探し出すという「調査能力」こそが、るという現状があります。
さらに、かつては日米欧が世界の80％の主要特許文審査官の基礎を築いている一つの力であり、また自信献を占めていた時代には、日本語と英語で主要文献がや自負に繋がっていることでもあると信じます。

容易に検索出来ましたが、今や、中国・韓国の非英語そして、そういった力を根底から静かに支えている

圏の出願件数は、欧州の出願件数を上回り、更に増加ものが、庁内にある検索システムです。

しています。今後は非英語国の文献をどう検索してい2. 検索システムにおける課題についてくべきかという点が大きな課題となるでしょう。
今は、まだ潜在的な問題ですが、これらがやがて顕特許庁では、過去から検索システムを着実に発展さ在化し、大きな問題になる前に手を打たなければなりせてきました。昭和59年にペーパーレス計画の開発にません。

着手し、Fターム（多観点ターム方式）のシステムを完そこで、こういった問題を一つ一つ解決するために、成させてきました。その後、電子出願の法制整備と実施、『特許庁業務・システム最適化計画（検索系システム追ハードウエア処理能力の向上と検索システムの発展等補版）』では、新たな技術的手法を導入することとしての基礎基盤が整ったことにより、フルテキスト検索もいます。その柱になるものが「知識処理」を用いた新可能になりました。このように、関係者がシステムをたな支援機能等の導入であり、この成否が次世代の新常に発展させる努力を続けてきたことや、過去からの検索システムに課せられた大きな宿題になっています。

着実なインフラ整備による蓄積が、現在の日本国特許

そこで、調整課審査企画室では、これらの新検索技庁の検索システムを支えています。

術をしっかり検討するために、各部2名ずつ審査官を推しかし、長期的な視点で特許庁の検索システムを俯薦して頂き、合計8名の審査企画室の併任審査官1）から瞰すると、様々な問題点が浮かび上がりつつあります。

なる特別の調査チーム「調整課検証ワーキンググルー

例えば、FタームやFIのインデックス情報は、更新・メプ」を構成しました。
そして、これらの新検索技術が、困難化する一方のンテナンスする総費用や人的給源が限られているため、

1）調整課検証WGのメンバーは、五閑統一郎さん、古川直樹さん、谿花正由輝さん、中田善邦さん、河野一夫さん、清野千秋さん、滝谷亮一さん、脇水佳弘さんの8名の審査官です。

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業務・システム最適化と最新検索技術審査官の業務の助けとなることを願い、実証実験におステム機能を、どれだけ審査業務に特化させることがいてシステムを構築し、検証WGメンバーを中心に、そでき、審査業務に実際に活用出来るかということを中のあり方（フィージビリティ）を検証し、検討する作

心に現実的な検討が進められています。
この審査に係る業務を補助するための「知識処理を業を行なっているところです。

用いた支援機能」として3つのテーマを選び、検討なら3. 知識処理を用いた支援技術とはびに調査（実証実験）を行います。1つが、「データマイニング」と呼ばれる分析支援機能、2つが「概念検索」と呼ばれる検索支援機能、3つが「自動分類付与」と呼審査業務においては、審査官はまず本願を理解し、ばれる分類支援機能です。

一連の戦略を考え、どのように探すかを思い巡らします。そして先行技術の検索を行い、探した引用例と本また、非英語国をはじめとする複数の言語の特許文願を対比し、判断を行います。これら審査のプロセス

献を一括検索する仕組みを検討するために、「多言語横では、人間の頭の中で、非常に高度な知識処理が行わ断検索技術」についても同様に調査（実証実験）を行れています。この一連の知識処理そのものは、恐らくいます（ここでは、機械翻訳技術も知識処理の一つと現行のどのような優れた人工知能技術を使ったとしてして捉えます。）。

も、実現することができない程、高度な知識処理レベ（1）データマイニング技術ルに属します。
人間が図面を一瞥して一致性を判断するような処理でさえ、コンピュータ上では実現が極めて困難です。

現行の検索システムでは、検索履歴が自動的に蓄積

概念の理解などは、どんなにコンピュータ上の意味処されます。これらの検索履歴データは膨大な量であり、理能力や述語論理展開の推論能力を発展させても、人いずれも検索のノウハウや知識が詰まった情報です。

間の知能レベルの実現にはほど遠いのが現状です。でこのような検索履歴データ等の情報に対して、統計処すから、よく飲み会で語られる「（空想の）自動審査マ理等を行うことにより、有意義な情報を抽出できないシーン」などは、現状のコンピュータの知能処理のレだろうかという課題がありました。しかしながら、こベルからみると、夢のさらにまた夢の技術なのだと思れまでは十分な検討がなされてきませんでした。
そこで、平成18年に、審査企画室では、「今後の審査います。
しかし、審査に係る業務を補助するために用いられシステム開発に向けた調査研究」（平成19年3月）を行る、現実的な範囲の「支援機能」であれば、基本的にい、検索履歴データを分析し調査しました。その結果、提供ができるだろう、というのが、現状検討されてい検索履歴から抽出されたナレッジは、審査官が作成しる「知識処理を用いた支援技術」のレベルの想定です。

たSSF（サーチ戦略ファイル）等の情報と同等の情報のそこには、もちろん技術的限界があり、決して完全で抽出の可能性があり、このような情報が（データマイはありません。留意すべき点は、これら機能はいずれニング技術等により）自動的に抽出可能であるならば、も審査業務を「支援する」ことを目的に構築される機積極的に採用すべきであるとの結論となりました。

能であり、その機能自体は、決して人を凌駕するようデータマイニングとは、膨大なデータの山から、有な「凄い知識処理」を実現するものではないというこ用な情報を抽出することです。かつて、米国全土に店とです。しかし、コンピュータにも得意な処理部分が舗を有するあるスーパーマーケットにおいて、売上履あるはずで、上手く利用できる局面を探していくこと歴情報から、顧客が何と何を同時に購入するかを分析を目標としています。

したところ、「ビール」と「おむつ」の組合せが多いこ

簡単に例えて言えば、ワープロやメール、表計算ソとを発見しました。そこで、このスーパーマーケット

フトと同じような感覚で、これらの知識処理を用いたでは、「ビール」と「おむつ」の売り場を近くに配置す支援機能を使えるようにすることが、最終的な目標でることによって売上を大きく伸ばしました。このようす。に、データマイニングとは、マーケティング等におけるクロスセリングの分析で活用され、一躍脚光を浴び現段階では、まず、現在製品化されつつある汎用シ

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折畳式携帯電話
H04M 1/02@C

電話機の構造的様態
コードレス電話
5K023BB11
電話機の構造操作性向上

5K067KK17
移動無線通信システム
構造
H04B7/26@V
少なくとも一地点が移動できるもの
無線電話機

5K023DD08
電話機の構造
折畳・伸縮形

5K067BB04
移動無線通信システム
携帯電話

5K067AA34
移動無線通信システム
利便性・操作性向上

図1「折畳式携帯電話」のマイニング例

5K023AA07

電話機の構造携帯電話

上位にある関連情報は、一般的な情報ですが、下位にある関連情報は、具体的構成になります。

F16C11/10@C
ゆるみ止め用の配列
2 段式ロツク〔折畳み〕3J105AC07
5K023RR19
ピボッド・枢着電話機の構造
筐体・ウイング
弾性体・スプリング（パソコン・ワープロ）

3J105AA12
ピボッド・枢着枢軸が回動部材に一体に設けられたもの

3J105DA23
ピボッド・枢着回動抵抗、付勢力又は固定のための構造カムを用いるもの

3J105DA32
ピボッド・枢着回動抵抗、付勢力又は固定のための構造
ロック部が軸方向に進退可能なもの

検索履歴からのデータマイニングの結果（例）た技術です。

この点を改善することを目的として検討されている

先行技術調査でも、検索式を作成する際に、その技技術が、「概念検索」と呼ばれる技術です。この技術では、術に関連して、どのような検索ワードや検索キー（FI文献中のキーワードの出現頻度を考慮して文献間の類やFターム）を用いて検索を行っているかを知ることが似度を判断しています。

必要です。

「概念検索」の技術とは、一般的に、検索条件を自然

そこで、今回の実証実験のモデルシステムでは、過文で入力し、システムがその検索条件文を分析し、適合去数年分の検索履歴データや過去10年分の公報データしている文献を検索結果として抽出し、検索結果を類似を用いて、その技術に関連して、どのようなキーワーしている順にランキング表示させる機能を指します。

ドや検索キー（FIやFターム）が同時に用いられている

現在では、既に複数の会社が、概念検索システムにかを分析・表示させ、検索において気付きを得るためよる特許検索サービスを提供しており、広く普及しつの「発想支援機能」を提供します。今回のデータマイつある技術になっています。

ニングの支援機能の主たる目的の一つです。

（エンティ
また、国立情報学研究所（NII）では、NTCIR2）今回の実証実験により、このデータマイニングの支サイル）というプロジェクトを開催していますが、こ援機能が、どのような局面でどう役立つか、どのようのワークショップの「特許タスク」には多くの企業やな効果があるかを定性的に分析しているところです。

大学の研究者が参加していて、概念検索についても、既に数多くの研究実績があります。

（2）概念検索技術

平成20年2月に審査企画室が「特実検索系の将来像検討プロジェクトチーム結果報告書」として報告した検討

現在の特許庁のフルテキスト検索においては、審査官

結果の中で、概念検索は、類似文献の抽出や、スクリーがキーワードとして入力した文字列が一致しているか否ニングの順序変更等、補助ツールとしての利用が可能でかのみを判断していますが、そのキーワードが文献中ではないかとの提言がなされ、今回の実証実験では、そのどの程度使われているかが考慮されていないため、必ず利用方法について評価・検討することになりました。

しも概念が近い文献がヒットするわけではありません。

「概念検索」に関しては、韓国特許庁（KIPO）では「ラ2）「情報検索システム評価用テストコレクション構築プロジェクト」（NII Test Collection for IR Systems）略してNTCIR

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業務・システム最適化と最新検索技術

概念検索エンジンの原理 GETA（GenericEngine for Transposable Association)
その文書に現れる単語の集合情報（頻度）を「特徴」として用いることによって、文書間の類似度の判断を行います。
これが、本実験の「概念検索」の原理です。
ここでは、特開 2001-?13254 と特開 2000-?09324 が類似すると判断しています。

1 13

79

特開 2002-?89312

3636

167

174

11 7

15 93910 8

21 6

11 5 10 19 313 12

特開 2001-?23241

9115

特開 2000-?09324

プリンタ

1112 99印刷

7ネットワーク

5紙3転送2 11 8 17 13 9

トナー

88

データ

10 8

特開 1998-?12341

パケット

特開 1996-?12642

アドレス

2 8バッファ1

メモリ

特開 2001-?13254

3

安価

5高速化

4インクウェブ

インタフェース

電話回線

インターネット1

特開 2000-?23421

6

13 8
6

単語の頻度（数）が格納されているメモリ（WAM）

図2

概念検索エンジンのしくみ

はンキング表示機能」が採用されるなどの先例もあり、に属すると判断は各群（グループ）の重心

実際に庁内で実用化され、システムに導入される可能性が最も高い技術と考えられます。
今回の実証実験では、この「概念検索」に対してチューニングを実施し、審査官の目線から、どの程度審査実務に用いることができるかについて定性的・定量的に教師データ（文献）評価を行っています。そして、どのような局面で活用分類付与対象案件が可能かを検討しているところです。

文献の類似度によって識別する手法

図3（3）自動分類付与技術

性質が似ているものを群にまとめる手法

自動分類付与における色々な手法

術的手法には2つあります。

FI、IPCやFターム等のインデックス情報は、効率的なサーチを行うための有効なサーチツールですが、更新・1つは、文献の特徴を類似度によって識別する手法をメンテナンスする総費用や人的給源が限られているた使うものです。分類付与済みの文献集合を利用して、め、良質なインデックス情報を維持し続けていくことは類似度の高い文献に付与された分類を統計解析して、徐々に困難になりつつあります。過去の文献に遡って分未分類の文献に対して適切な分類を付与したり、旧分類付与を行うことは、膨大な手間がかかるためです。

類が付与された文献に対して、新分類で再分類を行う

そこで、これらの分類付与作業を自動化、あるいはことを実現するためのものです。この手法では、なる半自動化し、効率的に分類付与を行うための支援機能

べく精度が向上するように工夫を凝らして技術的手段として役立てられないかというのが、今回の実証実験の実現に取り組んでいるところです。

における大きな課題です。近年、分類改正に伴う作業

もう1つは、統計的に性質が似ているものを群にまと負担は増加する傾向にあるため、施策的な観点からもめるという手法を使って、文献集合を類似する主題を重要なテーマであり、ある程度の実現性への見通しを持つ集合（クラスタ）にグループ化し、新分類案とと付けることが望まれています。

もに、新分類作成後の文献数の分布を提示するもので今回の実証実験の自動分類付与システムにおける技

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す。これについては、インデックス情報のメンテナン

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4. おわりにスを支援することへの適用実現性について、検証しているところです。
この2手法は、それぞれ用いられる場面や性質が異な実証実験のシステムで、フリーオペレーションを試しりますので、この2つの手法について、システムを構築てみた方は、ことのほか性能が良くなく、すこしがっかして、実証実験を行っています。

りしたと思われた方もいらっしゃったかも知れません。

今回の実証実験では、これらの自動分類付与技術を、現在、実証実験中の「知識処理を用いた新検索シス庁内の実際の分類関連業務に適用した場合、どの程度テム（検証モデル）」は、まだ荒削りのシステムであり、利用可能性があり、どう役立てていくかを審査官の目実験レベルの発展途上のシステムです。いわば、やっ線から定性的・定量的に評価しているところです。と歩き出した子供のようなものです。ですから、この実証実験では、どうか一緒に新検索システムを育てる（4）多言語横断検索技術という温かい視点を持って見守って頂けると幸いです。
また、現在の取組みは、やや野心的に見えるかも知

冒頭でも触れましたが、かつては日米欧の三極が世れません。「本当に実現出来るのか？」と。しかし、決界の80％の主要特許文献を検索出来ましたが、近年でして夢でも野望でもありません。現実を踏まえ、冷静は、日米中韓欧の五極が世界の77％の出願を占めるまに客観的にシステム技術の本質を見極め、実現可能性でになっています。このように、中国・韓国等の非英（フィージビリティ）を判断していくことが必要になる語圏の出願が徐々に増加しつつあります。のだと思います。また、多くの試みが初めてのことば

しかしながら、非英語文献（中国語・韓国語）の場合、かりなのですから、すぐに諦めないで、前向きに検討

その文献を理解出来る審査官の数は、英語文献を理解し続ける視点も大切なことだと思います。

する審査官の数に較べるとごく僅かであり、何らかの今後10〜20年後を展望し、これら知識処理を用いた形で、これらの非英語文献について検索および理解を新検索システムの性能限界を理解した上で、しっかり容易にするための支援機能を設ける必要があります。

手入れをし、うまく使いこなすことができる「道具」

なお、欧州特許庁（EPO）では、欧州機械翻訳プログラとして着実に発展させる事ができれば、それは、とてム（EMTP：European Machine Translation Programme）も役に立つ手段になると思います。これらの情報技術を構築し、欧州各国間の翻訳を実現しつつあります。には、そのような強力な潜在能力があるからです。

そこで、今回の実証実験では、概念検索技術と機械調整課・審査企画室では、審査官の調査能力を支え翻訳技術を融合した多言語横断検索技術を採用し、実る検索システムを、世界でも最も先進的なものに発展際に中国文献と韓国文献を日本語により検索可能にすさせ、審査官の皆様の大きな力になることを願い、あるシステムを構築しました。

らゆる可能性を含めてどのようにしたら良いシステム

韓国語と日本語では、互いの言語の文法構造が似てを構築出来るかを検討していきます。

いるため、単語の置換でほぼ翻訳処理が実現出来ます

平成22年秋頃を目途に新検索システムの基本要件をが、中国語の場合、日本語と言語の文法構造が異なる確定させ、開発に着手する予定です。そして、平成27

ため、技術的難易度の高い「文法を理解する処理」が年の知識処理システムの完成を目指していくことにな必要です。このため、中国語のように、言語文法構造ります。

が異なる言語で、どの程度翻訳精度を向上出来るかが本稿が、新検索システムへの理解を深め、皆様の関大きな課題です。

心を少しでもお寄せ頂けるきっかけとなればと願いま

今回の実証実験では、代表的な分野を中心にして、す。

審査官が多言語横断検索システムを実際に用いて、どまた、本稿を執筆するにあたり、多くの皆様からのの程度利用可能性があるか、そして改善を図るためにご協力と、貴重なご助言を頂きました。この場をお借はどうしたらよいかを審査官の目線から、多面的に評りいたしまして、厚く御礼申し上げます。

価しているところです。

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