PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～特集

日立の社会イノベーション事業を支える
知財活動と知財情報の有効活用
Hitachi’s IP Activity Supporting Social Innovation Business and Effective Utilization of IP Information

株式会社日立製作所

理事

知的財産本部長

戸田1982 年
2004 年
2016 年

1

裕二

日立製作所入社、知的財産の権利化、活用などに従事
日立技術情報サービス 取締役社長
東京農工大学 大学院 工学府 産業技術専攻 非常勤講師

世の中の動きと新たな知財活動へのチャレンジ 1

本 稿 は、2017 年 6 月 28 日 に 開 催 さ れ た 日 立 の2017 研究開発戦略説明会で「社会イノベーション事AI（Artificial Intelligence）、IoT （Internet of4と題して発表した内容がベースと業を支える知財活動」

Things）などのデジタル化が進行し、経済・社会・産なっている。日立が取り組んでいる社会イノベーション業の構造が急速に変化する大変革時代が到来しつつあ事業の具体的な知財戦略はどのように立案されているのる。モノづくりよりコトづくりが優先され、占有からシェか、知財情報はどのように活用されていくのか等、未来アへとシェアリングエコノミーがグローバルに急拡大し志向の観点で論じてみたい。ている。

時代にあって、データを含む広義の知的財産（以下、知2

社会イノベーション事業における知財活動財という）の重要性が増し、変革（ゲームチェンジ）を

2.1

日立の知財活動の変遷 5

加速し、競争力を大きく左右すると言われるようになっ「発明は技術者の生命である」 1910 年日立製作所てきた。

を興した小平浪平創業社長は自ら発明活動を行い、かつそのような激変のデジタルトランスフォーメーション

日 立 グ ル ー プ で は、 貧 困、 地 球 保 護、 世 界 平 和 と従業員に発明を積極的に奨励した。日立は、優れた自主いった国連開発計画（UNDP）の持続可能な 17 の目標

技術・製品の開発を通じて社会に貢献することを企業理（SDGs） 達成や、日本政府が推進する Society 5.0

念とし、それを特許で保護し活用する良き伝統が受け継を実現すべく、社会イノベーション事業に取組んでおり、がれてきた。

23

知財を通じて、その拡大・発展に貢献していきたい。

特に、半導体・液晶・HDD（Hard Disk Drive）・TV（Television）などのエレクトロニクス事業において

1

422017 研究開発戦略説明会「社会イノベーション事業を支える知財活動」（2017/6）参照
http://www.hitachi.co.jp/IR/library/presentation/170628/170628-2.pdf

2

SDGs：Sustainable Development Goals、国連サミット採択（2015/9）

3Society 5.0：内閣府総合科学技術イノベーション会議
第 5 期科学技術基本計画（2016/1）

は、特許戦略が事業に与えるインパクトが大きく、戦略
4

前掲 1

5

戸 田 裕 二 監 修 特 集「 社 会 イ ノ ベ ー シ ョ ン 事 業 を 支 える 知 的 財 産 」（From the Editor） 日 立 評 論、Vol.97、No.04 （2015/4） 参照
http://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/
2015/04_message.html

【図１】 世の中の動きと新たな知財活動へのチャレンジ

特集

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

知的財産を通じて社会イノベーション事業の新たな世界を切り拓く• 経済・社会・産業の構造が急速に変化する大変革時代が到来• 知財（データを含む）が、変革（ゲームチェンジ）を加速し、競争力を大きく左右• SDGs*1達成、Society5.0*2実現に向けた社会イノベーション事業の拡大に知財を通じて貢献

Ｓｏｃｉｅｔｙ５.０
Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅ４.０
ＩｏＴ*1 SDGs：Sustainable Development Goals（持続可能な開発目標）国連サミットで採択(2015/9) 、発効(2016/1/1)*2 Society 5.0：内閣府総合科学技術イノベーション会議 第５期科学技術基本計画(2016/1)© Hitachi, Ltd. 2017. All rights reserved.

発明制度 6 などを活用して、特許ライセンス料の収支改（Competition）の一環として行われる。特許権を中心善を主目的とする知財活動に力を入れてきた。とした知財権の取得・活用が中心であり、製品の競争力

しかしながら、2000 年以降、経営危機に直面し、強化が目的である。

事業ポートフォリオを大きく転換せざるを得ない状況に

このプロダクト事業においては、事業の特性に応じて、追い込まれてしまう。エレクトロニクス事業はボラティ

製品毎にカスタマイズした知財マスタープラン 7 を策定

リティの激しい事業となり、大半の事業は特許とともし、実行している。にカーブアウトなどをせざるを得なくなった。そこで

図 3 の左欄に知財マスタープランの概略フローを示

2009 年 4 月、経営体制も一新して取り組んできたのしているが、ポイントは、事業（市場）と知財の両面かが社会イノベーション事業である。

らのポジショニングである。知財情報という意味では、日立が取り組む社会イノベーション事業も大きく分け知財ベンチマーク 8 が重要になってくる。

ると、プロダクトを中心とした事業と、デジタルソリュー

2013 年頃から主要製品・事業毎に知財マスタープションを中心とした事業がある。プロダクト事業とデジランを策定し、知財活動のドライバーにしているが、成タルソリューション事業における知財活動の概要を図 2

果も現れつつある。北海道大学殿との産学連携により生に示す。

まれた「動体追跡粒子線がん治療装置」の発明で、平成

2.2

7

鈴木崇・前田三奈「事業成長を支える日立の知的財産戦略」
日立評論、Vol.97、No.04 （2015/4）参照
http://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2015/04/
2015_04_00_view.pdf

8

前掲 7 自他社が保有する知的財産権や出願件数と市場情報から、あるべき知財件数を検討するマクロベンチマークと、製品・技術を細分化し、（競合と戦える）セグメンテーションを行うミクロベンチマークがある。

事業戦略に合わせた知財活動─プロダクト事業─

プ ロ ダ ク ト 事 業 に お け る 知 財 活 動 は、 競 争 戦 略6國枝高羽監修『知的財産戦略教本』第 2 章第 1 節「1-1（株）
日立製作所の知的財産戦略」（戸田裕二執筆）R&D プラン
ニング（2004） 参照

YEAR BOOK 2O17

43

特集

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～【図２】 事業戦略に合わせた知財活動

プロダクト事業

知財戦略
知財の役割

デジタルソリューション事業

競争戦略

協創戦略

(Competition)(Collaboration)• 顧客・パートナーとのパートナーシップ促進• エコシステム構築

競争力強化

知的財産
データ
情報

主な活動

• 知財権取得• 事業の特性に応じた知財権の活用• コア技術の知財権(BGIP*1)確保• ビジネスモデルやビジネス契約の設計• パートナーシップ促進のために知財権を活用

主な対象

特許権、意匠権、商標権、特許ライセンス契約

知財アセットビジネス契約、データ、営業秘密、著作権、左記の知財権や知財契約等*1 BGIP：Background IP

著作権
営業秘密等知的財産権(特許等)

IP：Intellectual Property© Hitachi, Ltd. 2017. All rights reserved.

【図３】 知財によるプロダクト事業への貢献
事業の特性に応じてカスタマイズした知財マスタプランを策定・実行
ヘルスケアBU*1

事業戦略
知財ﾎﾟﾘｼｰ

知財ﾍﾞﾝﾁﾏｰｸ
知財戦略策定(公社)発明協会
平成29年度 全国発明表彰 恩賜発明賞受賞

目標設定

知財マスタプラン「動体追跡粒子線がん治療装置」
特許第5896211号

戦略
実行

知財ポートフォリオ管理
権利活用

他社知財
リスク対策

北海道大学殿との産学連携発明*2
呼吸により移動する難治がんを、副作用なく、一人でも多くの人が外来治療で治癒できる世界へ*1 BU：ビジネスユニット*2 本発明の一部は内閣府の最先端研究開発支援プログラムを通じて発明© Hitachi, Ltd. 2017. All rights reserved.

44

【図４】 ＩｏＴ時代の新たな知財活動へのチャレンジ

特集– データ利活用(契約支援)-

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

知財を活用して複数のお客さまへ価値提供・ビジネスのスケールアウトに貢献

お客さま

課題分析

協創

協創

仮説構築

価値検証
PoC*1/PoV*2

人工知能

運用・保守

人工知能（AI）・アナリティクス関連の知財
データ

学習用
データ

学習

学習済
モデル

AI生成物

価値創出

FGIP*4

BGIP*3

Lumada事業に必要なBGIPを確保・活用*1 PoC：Proof of Concept

機器・ｼｽﾃﾑ導入・刷新*2：PoV: Proof of Value

データ利活用促進に向け柔軟に取り決め*3 BGIP：Background IP*4 FGIP：Foreground IP

契約で横展開の為の利用権を確保© Hitachi, Ltd. 2017. All rights reserved.

29 年度全国発明表彰（発明協会）の恩賜発明賞を受賞

業における知財活動を説明する。デジタルソリューショすることができた。

ン事業における知財戦略は協創戦略（Collaboration）
である。日立では、知財の概念を広義に捉え、特許等の2.3事業戦略に合わせた知財活動

知財権、著作権や営業秘密に限らず、情報、データといっ─デジタルソリューション事業─

た情報財にも拡げ、その役割も、パートナーシップ促進・IoT の進展により、さまざまなモノのデータがかつてエコシステム構築にシフトした。

ない勢いでつながりはじめ、データ分析により環境の変

次に図 4 を用いて、Lumada における知財の考え方を化を的確に捉えるデータドリブン経営が加速しつつあ説明する。AI などのコア技術のバックグランド知財（以下、る。

BGIP（Background IP（Intellectual Property））と日立には、長年磨き続けてきた現場を動かす制御技いう）をしっかりと確保した上で、課題分析、仮説構築術（ 以 下、OT（Operational Technology） と い う ）へと進み、顧客からのデータに基き、価値検証（以下、と デ ー タ の 分 析・ 活 用 技 術（ 以 下、IT（Information

PoC（Proof of Concept）/PoV（Proof of Value）とTechnology）という）を駆使し、社会インフラから企いう）を行う。そこで、問題となるのがデータの取扱い

業システムにいたる豊富なソリューション提供の実績がである。データオーナーシップはどうなるのか、政府である。この実績（ユースケース）を汎用的に使えるよう「ソも議論が行われているが、現状、明確な方向性は示されリューションコア」としてひな型化し、顧客のデジタルていない。日立は、顧客・パートナーとの間で “データソリューションを迅速に実現する IoT プラットフォー

利活用促進に向け柔軟な取決め” を行い、AI・アナリティ

ム Lumada9 を開発した。

クスの中間過程等で生まれるフォアグランド知財（以下、先に示した図 2 を用いて、デジタルソリューション事
9Lumada の語源は、“illuminate（照らす・輝かせる）”＋“data（データ）” である。約 60 ヶ国・地域に商標登録出願している。

FGIP（Foreground IP（Intellectual Property）） という）の取扱いを相談し、“契約で横展開のための利用権確保” をめざしている。その価値検証によって成果が出れば、機器・システム導入 ･ 刷新、運用・保守まで─

YEAR BOOK 2O1745

PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

特集

環したソリューションサービスを行っていく。

3

新たな知財活動における知財情報の収集・活用の方向性

3.1 次 世代知財プラットホームに求められるもの

IP ランドスケープとは、金沢工業大学大学院の杉光一成教授より紹介され、知財人材スキル標準（version2.0）14 に採用されている。IP ランドスケープは、市場にどのような競合（プレイヤー）、技術があり、どこが支配的なポジションを有しているのか、全体像を表す俯瞰図と言える。

日立のようなプロダクト事業とデジタルソリュー

すなわち、従来の特許マップのように、特許出願戦略ション事業を両輪として、新しい知財活動をめざす企業を練るためのものではなく、経営者（経営・事業企画部において、知財情報の収集・活用を行うシステムやプラッ門）に対する事業企画提案のための俯瞰図である。

トホームのあるべき姿、方向性

10について述べてみたい。

企 業 内 の 知 財 情 報 の 収 集・ 活 用 を 行 う シ ス テムやプラットホームとしては、現状では知的財産管理シス テ ム PALNET/MC611 や 特 許 情 報 提 供 サ ー ビ ス
Shareresearch12 のようなシステムが存在するが、次世代の知財プラットホームとしては、以下の点を意識する必要があろう。
（1）知財実務ファーストではなく、ビジネスファースト（経営者視点）のコンセプトで設計されていること（2）グローバル、かつシンプルなシステムであること（3）アセットライトを意識すること
この 3 点を挙げた理由については、次項以降で言及【IP ランドスケープのポイント】
１．目的は「事業」戦略立案であり、report to 経営者（経営・事業企画部門）である
２．知財 ( 特許 ) 情報と市場情報を統合的に分析する ( 自社の強み、競合分析 )３．新規用途開発、アライアンス先候補選定、顧客候補の探索調査、M&A・投資先候補調査など、事業戦略・企画立案に用いられる現状の特許情報検索サービスを発展させ、知財マスタープラン（IP ランドスケープ）をシステム実装しようと考えた場合、どのような課題があるのであろうか。

したい。
（1）知 財（特許）情報と市場情報を統合的に分析し、3.2 知財マスタープラン（IP ランドスケープ）の策定・実行の運用ツール

13

図 3 にて紹介したが、知財マスタープランの策定・実行が容易に行える知財プラットホームが望ましい。
この知財マスタープランの策定・実行の活動は、最近話題になっている IP ランドスケープの活動によく似たものと言える。
10 筆者の個人的な見解であり、所属する組織の見解ではない。
11 PALNET/MC6
http://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/tokkyo/
mc6/ 参照
12 Shareresearch
http://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/tokkyo/sr/ 参照13 平成 28 年度 特許庁産業財産権制度問題調査研究報告書「企業の知財戦略の変化や産業構造変革等に適応した知財
人材スキル標準のあり方に関する調査研究報告書」みずほ
情報総研株式会社、平成 29 年 2 月
https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/chousa/
pdf/zaisanken/2016_05.pdf 参照

46

自社の強み、競合分析する
知財（特許）情報の分析ツールは幾つか存在するが、市場情報を組み合わせた有効なツールは見当たらない。
経営者・ビジネスリーダが事業戦略に活用しようと考えた場合、参考になるのは、特許庁の特許出願技術動向調査等報告 15 である。
平成 28 年度は「スマートマニュファクチャリング技術」など 15 テーマで実施された。市場環境、政策動向、特許出願動向、論文動向等について調査を行い、総合的な観点から纏められている。技術分野や市場の特性も様々であり、競争力の源泉も特許とは限らない。このような調査報告が効率的に作成できるシステムがあると経営者・ビジネスリーダにとっては使い易いものとなる
14 https://www.jpo.go.jp/sesaku/kigyo_chizai/chizai_
skill_ver_2_0.htm 参照
15 https://www.jpo.go.jp/shiryou/gidou-houkoku.htm
参照

や、クラリベイト・アナリティクス社の知的財産・特許

ば文句なしであろうが、最終的な提言などは人間が行う管理システム 19 のように、欧米のグローバル企業で採用ことを考慮すると、当面は分析結果の「見える化」のシされている知財管理システムが日本企業でも導入され始ステム実装に期待したい。

めている。このようなシステムは、言語対応、ユーザイ

特集

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～であろう。AI 等を用いた総合分析ツールで実現できれンターフェースがグローバル化していること、企業と特許法律事務所間がワークフロー化されていること、特許（2）分析結果を視覚的に「見える化」する
知財（情報）分析結果であれば、特許ポートフォリオ及び商標も同様なコンセプトで管理されていること、な表示など、現状でも ｢ 見える化 ｣ ツールは幾つか存在すどに特徴があると思われる。換言すれば、知財業務自体る。例えば、分析結果を等高線を用いた地図のように表がグローバルに標準化されており、それをセキュアにサ現し、業界の傾向やどの分野に特許が集中しているか把ポートするシステムだと言えよう。

や、テキスト検索により、自これに対し、現状の日本企業の知財管理システムは、社・他社の知財ポートフォリオをヒートマップとして可特許中心で社内手続（発明者と知財部門、事業部門と知握できる ThemeScape16

視化する TRUE TELLER

17などである。

財部門などで生ずる承認・決裁等）をそのままワークフ

また、個々の知財（特許）等の関係、特に引用・被引ロー化したものが多かったのではないだろうか。発明提用特許文献をネットワーク表示したり、個別の特許にス案を行い特許出願するにしても、拒絶理由通知に対するコアを付けて、価値評価を行うツールも多く存在してい意見書を提出するにしても、発明者等、多くの社内稟議る。

を必要としていた。

ここで望まれているのは、知財（特許）情報、技術情

次世代の知財プラットホームに関しては、日本的な社報のみならず、市場情報、政策動向との関係で可視化で内ワークフローシステムの機能は最低限維持するにしてきるツールである。

も、グローバルでシンプルな構成にすることが望ましい。

特に、政策動向、基本特許の存在、市場のライフサイ

海外での知財活動、海外企業との提携、M&A 等も増加

クル、自他社の事業（開発）動向などが時系列（タイムしており、ワークフロー自体もシンプルに標準化する必ライン）で俯瞰できれば、自他社の強み・弱みを時間軸要が生じてきている。

で認識でき、事業戦略・方針の策定（投資判断を含む）加えて、マネジメント側（経営者視点）から見ると、に有用なツールになり得るのではないかと考えられる。

企業内の業務に合せてカスタマイズして SI（System更に、これらがダッシュボードとして表示されていれば、Integration）構築した知財管理システムは、アセット

適切な経営判断に貢献できるのではないだろうか。

ライトに逆行する。最近は、クラウド化が進展すると共に、外部に業務サービスを委託する BPO（Business3.3グ ローバルな知財マネジメントに適しProcess Outsoucing）が増える傾向にあるため、ITた知財管理システムの進化

資産をなるべく減らし、B/S（Balance Sheet）を軽

日々の知財管理業務に使われている知財管理システムの将来についても期待を述べてみたい。
最近では、ANAQUA 社の統合型知財プラットホーム量化して意思決定を迅速に行えるようにすることが望まれているからである。

1816 クラリベイト・アナリティクス社 Derwent Innovation
http://info.thomsoninnovation.com/jp/features/
analyze 参照
17 NRI サイバーパテント社 TRUE TELLER パテントポートフォリオ
https://www.patent.ne.jp/service/macro/gaiyo.
html 参照
18 https://www.anaqua.com/ja/corporate/products
参照

も う 一 つ の 観 点 は、RPA（Robotic ProcessAutomation）による業務効率化である。
RPA は、少ない人員でより多くの業務を処理するために単純な業務を効率化するためのもので、例えば工場でロボットが組立やパッケージングをするように、事務作業の領域でもヒトの動きを真似て各種アプリケーショ

19 http://clarivate.jp/ips/ 参照

YEAR BOOK 2O17

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PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

特集【図５】 ＩｏＴプラットフォーム Ｌｕｍａｄａ

お客さまが保有する多様なアセットから生成されるデジタルデータを収集、人工知能等の最新デジタル技術により経営課題の解決を支援する
フレキシブルインテリジェント

OTアセット

コンポーザブルITアセットIoTプラットフォーム Lumada
Edge

マシンデータAnalytics

Studio

機械学習

視覚化

人工知能

API

データ収集

ヒューマンデータ

ビジネスデータCore

デバイス制御アセット情報エッジ
アナリティクス

セキュア

アセットアバターオブジェクトストア(データレイク)

Foundry© Hitachi, Ltd. 2017. All rights reserved.

ンを操作するソフトウェアなどを指す。

等の BGIP が含まれており、これらをしっかり管理し例えば、日立ソリューションズが、「RPA や AI で、ておく必要がある。また、顧客からのデータに基づき、生産性向上を実現するワークスタイル変革ソリュー

PoC/PoV を行っていくが、AI・アナリティクスの中ションを提供 テレワークから生産性の向上、人財活用、間及び最終過程で生まれる FGIP に関しても、情報混入KPI（Key Performance Indicators） の 見 え る 化 ま（コンタミネーション）を回避する意味で BGIP とは区で、ワークスタイル変革を継続的に支援」というニュー別した形で管理していくことが望ましい。そしてこのよを出している。知財業務という知的労働にうな BGIP 及び FGIP には汎用的に使える、即ち日立対しても、効率化を進め、働き方改革を実現する上でも、が別の顧客と協創する際にも使えるものが含まれている

RPA 導入は検討に値するのではないかと思われる。

ので、IP がどのような条件で利用可能なのかを協創をスリリース

20

推進する営業部門が把握できるようにしておくことは重3.4

デ ジタルソリューション事業における知財情報の収集・活用

このように今後知財管理システムは知財のライフサイ先に、IoT プラットホーム Lumada を紹介したが、クル管理という側面だけでなく、顧客管理システムや受知財情報の収集・活用においては、2 つ観点でのアプロー

注管理システム等営業支援システムとの連携が必要になチが考えられる。

ると考えている。

（1）知財管理を営業支援システムとつなぐ（2）知財データを OT アセット（マシンデータ、ヒューLumada においては、AI などのコアとなる特許、技術ノウハウ、ソフトウェア・ソリューション、データ
20 http://www.hitachi-solutions.co.jp/company/press/news/2017/0703.html 参照

48

要である。

マンデータ）、IT アセット（ビジネスデータ）に加え、新たな価値を創造する企業が保有している OT データ、IT データに加え、特許情報等の知財データを AI・アナリティクス等で分析することによって、新たな価値が生まれる可能性があ許出願の権利化を中心に業務遂行してきた知財業界にる。

とっては、まさに黒船来航といったところであろう。
しかしながら、知財を広義に捉えると、データを含めス先候補選定、M&A・投資先候補の探索などが挙げら扱う領域が格段に拡がることになり、まだ専門家は多くれているとする。そのような課題については、自他社の存在していないので、ビッグチャンスが到来していると知財データを加味することによって、解決の糸口が見つ言えるのではないだろうか。広義の知財（データを含む）かるケースも有り得るのではないか。

は、製造業のみならず、農林水産業、各種のサービス業、

特 許 情 報 等 の 知 財 デ ー タ は、 テ キ ス ト デ ー タを中心に構造化されているものが大半であり、次世代の更には政府・自治体の行政にまで大きな影響を及ぼす可能性が大きい。

知 財 プ ラ ッ ト ホ ー ム は、Lumada 上 の デ ー タ 基 盤 やこのデジタルトランスフォーメーションの波は、今まAI・アナリティクス等の分析ツール、BI（Businessでの考え方（マインドセット）を根底から覆し、ピンチIntelligence）ツール、そしてソリューションコアに容をチャンスに変える契機になるものだと思う。新しい知易にコネクトできるような構成にすべきである。

財活動に取り組む上で、本稿がその一助となれば幸いでこのアプローチは、知財データを加味して、今まで気特集

ＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

例えば、経営課題として、新規用途開発、アライアンある。

付かなかった相関を見つけたり、大量のテキストデータの中から答えを探索して見つけるなど、新たな価値を創出する可能性を秘めている。

4

最後に（ピンチはチャンス）

日立の社会イノベーション事業（プロダクト事業、デジタルソリューション事業）の紹介、及びそれぞれの事業を支える新たな知財活動について説明してきた。
日立の社会イノベーション事業の方向性と知財情報の収集・活用は密接に関係しており、知財マスタープラン（IP ランドスケープ）の実現や、グローバルな知財マネジメントに適した知財管理システム構築、更には知財データを利活用した新たな価値創出についても、期待を述べた。
ディープラーニング等の手法による AI の出現によって、知財に携わる専門職種である弁理士や、行政関係者、企業の知財部門の人々の仕事が奪われるのではないかといった不安や悲観が拡がっている。柔軟な発想を支援す
る TRIZ21 のようなシステム開発が急ピッチで進められると共に、特許明細書の自動作成、AI を用いた先行技術調査の研究開発なども行われるようになってきた。特21 ソビエト連邦発の問題解決理論・全体最適化理論・システム思考・クリエイティブシンキングである。ロシア語のTeoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadatch の 頭 字語である。

YEAR BOOK 2O1749