テキストマイニングを使用した新市場の探索について

テキストマイニングを使用した新市場の探索について
会員

川上
要

成年

約

自社技術シーズを活用できる新市場の検討手法に，MFT フレームがある。MFT フレームとは，市場ニーズと企業サイドの技術をうまく接続し，商品開発のヒントを得るためのフレームワークである。MFT フレームを活用すると，ある技術シーズがあったとき，その技術特性の中で，いままで着目されなかった機能を生かして商品化するという発想が得られる。本稿では，特許情報のテキストマイニングにより，市場用語，機能用語，及び，技術用語の抽出と構造化を実行し，MFT モデルの作成を試みる。さらに，テキストマイニングにより生成された MFT モデルを用いて新市場の探索を試みる。

場に届けられなければ意味がないと考える。MFT フ

目次
1.はじめに
1.1

レームを活用すると，ある技術シーズがあったとき，MFT フレームについてその技術特性の中で，いままで着目されなかった機能

2.本稿の目的
2.1

テキストマイニングによる MFT モデルの作成

2.2

MFT モデルを用いた新市場の探索を生かして商品化するという発想が得られる。

3.テキストマイニングを使用した MFT モデルの作成について
3.1

考え方と作成手順

3.2

用語の抽出

3.3

用語の分類

3.4

用語の構造化4.MFT モデルを使用した新市場の探索について
4.1

考え方と作成手順

4.2

市場用語の抽出4.3

市場用語の構造化

図1

5.おわりにMFT フレーム

2.本稿の目的
2.1 テキストマイニングによる MFT モデルの作成

1.はじめに1.1

本稿では，特許情報のテキストマイニングにより，

MFT フレームについて

市場，機能，及び，技術用語の抽出と構造化を実行

MFT フレームとは，市場ニーズと企業サイドの技し，MFT モデルの作成を試みる。本稿では仮想事例術をうまく接続し，商品開発のヒントを得るためのフとして，特定の掃除機メーカーである D 社を取り上（1）レームワークである 。MFT フレームの M は市場げ，D 社の MFT モデルを作成する。

（Market）を意味し，F は機能（Function）を意味し，
2.2

T は技術（Technology）を意味する。

MFT モデルを用いた新市場の探索

図 1 に示すように，MFT フレームでは，要素技術テキストマイニングにより生成された MFT モデルと市場ニーズとの間に機能という概念を置くことで，を用いて新市場の探索を試みる。本稿では仮想事例と商品化や事業化のイメージを容易にする。

して，D 社の技術シーズについて，その機能を生かす

MFT フレームでは，技術は，提供機能を通じて市パテント 2022ことができる新たな市場の探索を試みる。

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No. 4

テキストマイニングを使用した新市場の探索について

3.テキストマイニングを使用した MFT モデル

本稿の MFT モデルは，市場，機能，技術に分類さの作成についてれる要素の関係性に着目し，新規なデザイン解（すな3.1

わち新市場）の導出を行うことを目的とする。

①

考え方と作成手順

本稿の MFT モデルについて② 特許情報からの市場，機能，及び，技術用語の

図 2 は，本稿の MFT モデルの概念図である。本稿（3）

抽出の MFT モデルは，多空間デザインモデル を MFT

市場に関する用語は，発明の名称として，特許情報フレームに適合するモデルに変形したものである。
多空間デザインモデルとは，使用される知識や手法から抽出可能である。また，機能に関する用語，及も異なる様々な領域におけるデザイン行為を包括的視び，技術に関する用語は，発明として，要約から抽出点により表現するモデルである。多空間デザインモデ可能である。

ルを使用した発想法と分析法を活用することで，的確

本稿では，特許情報から市場に関する用語，機能になデザイン思考，及び，新規なデザイン解の導出を行関する用語，及び，技術に関する用語，並びに，それうことが可能となる。

らの関係性を抽出することにより，MFT モデルを作

多空間デザインモデルでは，デザイン思考を心理要成する。

素群から物理要素群への変換ととらえ，心理的なデザイン要素が表現される心理空間と，物理的なデザイン③

テキストマイニングを用いたモデル化要素が表現される物理空間と，に空間を大きく分割すテキストマイニングとは，文書形式のデータを定量る。心理空間は価値空間と意味空間から構成され，物的な方法で分析することをいう。テキストマイニング

理空間は状態空間と属性空間から構成される。

では，コンピュータの処理によってデータの中から自価値空間では，文化的価値や機能的価値など様々な動的に言葉を取り出し，様々な統計手法を用いた探索視点からの価値を表現するデザイン要素とそれらの関的な分析を行う。これにより，パターンやルール，ひ係が表現される。意味空間では，デザイン対象の持ついては知識の発見を目指すものである。

機能性や品質やイメージなどを表現するデザイン要素

従来，特許情報から市場用語，機能用語，及び，技とそれらの関係が表現される。状態空間では，デザイ

術用語を抽出するためには，人間が 1 件 1 件明細書をン対象が置かれる時空間に関する環境や条件を表現す読み込んで，その意味内容を理解したのち，市場用る要素とそれらの関係が表現される。属性空間では，語，機能用語，及び，技術用語を明細書から抽出する寸法，材料等，技術的内容を表現するデザイン要素と作業を行うことになる。
人間が明細書を読み込んで，市場用語，機能用語，それらの関係が表現される。
本稿の MFT モデルは，市場空間，機能空間，及び，及び，技術用語を抽出する場合には，熟練者でも明細技術空間の 3 つの空間から構成された多空間デザイン

書 1 件当たり，5～10 分程度の時間が必要である。そモデルである。

うすると明細書 100 件処理するには 9～18 時間程度の市場空間では，商品，サービスを表現するデザイン時間が必要となる。これでは，多忙な知財担当者等要素とそれらの関係が表現される。機能空間では，機が，業務として行うのは難しい。作業時間に制限があ

能性や品質などを表現するデザイン要素とそれらの関る場合には，分析できる明細書の件数も少なくせざる係が表現される。技術空間では，機構，部品，材料を得ない。
これらキーワード抽出やコーディングの処理をテキ等，技術的内容を表現するデザイン要素とそれらの関ストマイニングにより処理する方法がある（2）。そこで，係が表現される。

本稿では，テキストマイニングを利用して，市場用語，機能用語，及び，技術用語の抽出作業を自動化することにより作業を効率化する。これにより，大量の特許情報を処理することができ，人間が気がつかない
新市場を発見できる可能性も高まる。
図2

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No. 4

本稿では，KH Coder（4）を使用してテキストマイニ

本稿の MFT モデル－ 69 －

パテント 2022

テキストマイニングを使用した新市場の探索についてングを行う。KH Coder は，テキストマイニング用の要約書は，課題と解決手段が項目立てて記載されていフリーソフトウェアである。フリーソフトであることるため，技術の内容を把握するために都合が良い。

から，学術的な目的であれ商業的な目的であれ，無料で自由に使用できる。

②

形態素解析

KH Coder は，http://khcoder.net からダウンロー

938 件の要約データに対して形態素解析を行った。

ドできる。KH Coder については，KH Coder に添付

形態素解析とは，文法的な情報の注記の無い自然言語されるマニュアルや，解説書等が存在する。これらをのテキストデータ（文）から，対象言語の文法や，辞参照することにより，容易に操作を理解できる。

書と呼ばれる単語の品詞等の情報に基づき，形態素

なお，本稿では，KH Coder を使用することを前提（言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し，それぞに記載されているため，操作について不明な点があれれの形態素の品詞等を判別する処理のことをいう。こば，マニュアルを適宜参照いただきたい。

れにより，分析対象となる市場用語，機能用語，及び，技術用語を抽出した。

④

作成手順

図 3 に MFT モデルの作成手順を示す。

3.3

用語の抽出（STEP1）では，特許情報を特許デー①タベースから取得し，KH Coder を使用して，形態素解析を行う。

用語の分類（STEP2）

コードの設定

まず，コーディング処理用のコードを設定する。
コーディングとは，仮説やテーマに基づいて，抽出語用語の分類（STEP2）では，KH Coder を使用して，トピック抽出及びコーディングを行う。

を組み合わせる処理のことをいう。コーディング処理を行う前には，いくつかのカテゴリー（以下，コード用語の構造化（STEP3）では，KH Coder を使用しという）を設定し，「特定の記述がデータ中にあればて共起ネットワークを出力し，表計算ソフト等を使用そのデータを特定のコードに分類すること」といったして MFT モデルを作成する。

基準を設定する。この基準のことをコーディングルー

以下，STEP1～3 について，詳細に説明する。

ルという。
本稿では，D 社の 938 件の特許出願に対し，潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation：以下 LDA とする）による処理を行い，機能トピックモ
デルと技術トピックモデルを生成し，コードの設定を行った。
LDA とは，1 つの文書が複数の潜在的トピックから確率的に生成されると仮定した言語モデルの一種である。文書内の各単語はあるトピックが持つ確率分布に従って出現すると仮定される。LDA では，トピックごとに単語の出現頻度分布を想定することで，ト図3

3.2①

MFT モデルの作成手順

ピック間の類似性やその意味を解析できる。

用語の抽出（STEP1）LDA では，自然言語からなる複数の文章（ここでは，要約書）を形態素解析して複数の用語を抽出し，特許情報取得

特許情報を特許データベースから取得する。本稿で複数の特許情報データの各々における複数の用語の出は，検索対象企業名を，「D 社」として特許検索し取現頻度（出現回数）からベクトル空間モデル（文書に得した 938 件の特許出願を分析の対象とした。特許情おける単語の出現頻度を行列の形で表現したもの）を報は，J-PlatPat などの特許情報データベースから取求め，このベクトル空間モデルを潜在的ディリクレ配得すればよい。

分法で処理することにより，複数のトピックと当該複特許情報としては，課題及び解決手段の内容が短くまとめられている要約書の情報をダウンロードした。
パテント 2022

数のトピックの各々における出現確率に応じた複数の用語とを抽出する。

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No. 4テキストマイニングを使用した新市場の探索について

なお，本稿の LDA 処理には，KH Coder に実装された機能を使用しているため，上記のような LDA の原理を知らずとも，簡単に LDA 処理を行うことができる。
本稿では，機能トピックモデルと技術トピックモデルとを別個に生成した。そして，これら機能トピックモデルと技術トピックモデルとから，機能コードと技術コードとを設定した。
なお，市場コードについては，トピックモデルを使用せず，商品の名称に関する用語を強制抽出し，これを市場コードとした。

図5

図 4 は，LDA により生成された機能トピックモデ

技術トピックモデル

ルを示す。図に示すように，機能トピックは 14 個となり，各機能トピックには単語の集合が割り当てられている（図 4 の左側の「トピック」と「単語の集合」の列）。

図6

市場コードとコーディングルール

図7

機能コードとコーディングルール

各機能トピックに割り当てられた単語の集合から，各トピックの意味するところを人間が解釈して，機能トピックにおける各トピックの名称（分類）を機能コードとして図 4 に示すように設定した（図 4 の右側の「機能コード」の列）。

②

コーディング

図 6～8 は，市場，機能，及び，技術コードと，それらに対応するコーディングルールを示す。コーディ
図4

機能トピックモデル

ング処理では，特定の記述がデータ中にあればその図 5 は，LDA により生成された技術トピックモデデータを特定のコードに分類すること，といった基準ルを示す。図に示すように，技術トピックは 17 個とを設定する。この基準のことをコーディングルールとなり，各技術トピックには単語の集合が割り当てられいう。ている（図 5 の左側の「トピック」と「単語の集合」の列）。

本稿では，LDA により生成された機能トピックモ
デルと技術トピックモデルの各トピックに割り当てら各技術トピックに割り当てられた単語の集合から，れた単語の集合から，コーディングルールを設定した。

各トピックの意味するところを人間が解釈して，技術具体的には，各トピックに割り当てられた単語の集トピックにおける各トピックの名称（分類）を技術合から，特徴となる単語を 1 つ選び，他の単語同士はコードとして図 5 に示すように設定した（図 5 の右側“or” で接続し，それらと，特徴となる単語とを “and”の「技術コード」の列）。

で接続した。

なお，意味を解釈不能なトピックについては，設定不能として，技術コードを割り当てていない。
Vol. 75

No. 4－ 71 －パテント 2022

テキストマイニングを使用した新市場の探索について

図83.4
①

技術コードとコーディングルール

用語の構造化（STEP3）

共起ネットワーク出力

図 9 は，市場コード，機能コード，技術コードの共起ネットワークを示す。図 9 の共起ネットワークは，

図9特定のコード（例えば，「分離性」）と他のコード（例共起ネットワーク

えば「清浄性」）との Jaccard 係数を計算して生成さ②MFT モデル作成れたものである。共起度が大きいほど高い共起関係あ図 10 は，作成された MFT モデルを示す。共起ネッる，すなわち，同じ文書中に共に出現することが多い

トワーク中の市場コード，機能コード，及び，技術といえる。

コードを，市場空間，機能空間，及び，技術空間に分コード間の共起度が所定値以上（例えば，0.2 以上）けて配置して，MFT モデルを作成する。（なお，図の場合に，コード間に関連性があるとみなす。これにの見やすさを向上するために各コードを上位概念化しより，用語を構造化する。

たグループを新たに加えている。）

図 9 に示すように，共起ネットワークでは，市場MFT モデルでは，市場コード，機能コード，及び，コード，機能コード，及び，技術コードの各用語は，技術コードが，市場空間，機能空間，及び，技術空間市場空間，機能空間，及び，技術空間の区別なく配置に分けて整理される。このため，市場コード，機能される。このため，市場コード，機能コード，及び，コード，及び，技術コードの関係がわかりやすくなる。

技術コードの関係がわかりにくいものとなる。

図 10

パテント 2022

MFT モデル－ 72 －

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No. 4

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4.MFT モデルを使用した新市場の探索について
ここでは，D 社が有する「サイクロン構成」という技術シーズに着目し，その主な機能である「分離性」を生かした新市場の探索を試みる。
4.1①

考え方と作成手順

新市場の探索の考え方

多空間発想法（5）では，デザイン要素（本稿でいう市
図 12

場用語，機能用語，技術用語）の分解や追加を行うこ

新市場探索の手順とより，新規デザイン解を発想する。市場用語の分解

4.2

市場用語の抽出（STEP4）や追加には，アイデアを詳細化・再検討し，新たな市①

場用語を発見する必要がある。

特許情報を特許データベースから取得する。

特許情報取得

本稿では，テキストマイニングを使用して，市場用

本稿では，「分離性」という機能を適用することが語の追加を行い，新市場の探索を試みる。以下，本稿できる新市場の探索を目的とするため，機能コードにおける新市場の探索の考え方について述べる。

「分離性」と「清浄性」を構成するキーワード：「分離図 11 は，本稿における新市場の探索の考え方を示and（収集 or 含有 or 有 or クリーニング）」or「清浄す。本稿では，大量の特許情報を収集し，図 11 に示and（通過 or 具備 or 再生 or 貫通）」を特許検索の検すように，D 社について作成した MFT モデルと共起索式に用いた。

するノードを特許情報から抽出し，新市場の探索を試みる。

こ の 検 索 式 に よ る 特 許 検 索 に よ り， 特許情報を2989 件取得した。特許情報としては，要約書の情報

また，本稿では，市場用語の収集は，D 社の事業分を取得した。

野外の特許情報からも収集することとする。異なる事業分野から市場用語を収集することにより，意外性の②ある新市場を発見できる可能性がある。

特許情報 2989 件の情報に対して形態素解析を行う。

形態素解析

これにより，特許情報 2989 件から，分析対象となる用語を抽出する。
③

コーディング

図 6～8 に示す市場コード，機能コード，及び，技術コードと各コードに対応するコーディングルールにより，形態素解析で得られた用語のコーディング処理を実行する。
図 11②

MFT モデルとの共起

4.3

作成手順

市場用語の構造化（STEP5）

図 12 に市場用語の追加の手順を示す。

①

市場用語の抽出（STEP4）では，特許情報を特許

図 13 は，市場用語と機能コード「分離性」との共データベースから収集し，KH Coder を使用して，形起ネットワークを示す。本稿では，MFT モデルの一態素解析及びコーディング処理を実行する。

部である機能コード「分離性」との共起ネットワーク

市場用語の構造化（STEP5）では，KH Coder を使共起ネットワーク出力を生成している。

用して，共起ネットワークを出力し，共起ネットワー

図 13 に示すように，機能コード「分離性」を構成

クから市場用語を抽出して MFT モデルを改変する。

する機能用語（図中の四角で囲われた文字）と共起す

以下，STEP4，5 について，詳細に説明する。

る市場用語（図中の丸で囲われた文字）は大量に存在する。これら多数の市場用語は，機能コード「分離Vol. 75

No. 4－ 73 －パテント 2022

テキストマイニングを使用した新市場の探索について

図 13

共起ネットワーク性」と何らかの共起関係を有する市場用語といえる。

「分離性」を適用できる新市場の候補として選択した。

収集した特許情報は D 社の業務範囲以外の対象を含むことから，D 社の業務範囲に限定されることなく②幅広い市場用語が抽出されていることがわかる。

図 10 の MFT モデルに，上記選択された市場用語

図 13 に示すように，機能コード「分離性」に関連MFT モデルの改変を追加して，MFT モデルを改変する。

する市場用語として，「エアシャワー装置」や「換気図 15 は，改変された MFT モデルである。図 15 に装置」があることがわかる（図 13 中の矢印 A，B）。

示すように，市場空間に，住設機器（「エアシャワー

図 14 は，図 13 に示す共起ネットワークに存在する装置」と「換気装置」の上位概念）が追加されている。
市場空間に「住設機器」を追加することにより，機市場用語のリスト（一部）を示す。
ここでは，この「エアシャワー装置」（矢印 B）や「換気装置」（矢印 A）という市場用語を，機能コード能用語「分離性」及び技術用語「サイクロン」との関係性が構築できると推測される。
このようにして，新たな市場用語を追加して構造化することにより，技術シーズ「サイクロン」を活用可能な，新市場を探索することができる。
また，この MFT モデルは特許情報から構成されているため，「エアシャワー装置」と「換気装置」の用語の背後には，該当する複数の特許出願がバックデータとして存在する。これら特許出願の内容を分析することにより，競合相手や協業先の検討もでき，また，技術的な実現性も検討することが可能である。

図 14

パテント 2022

市場用語のリスト（一部）－ 74 －

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図 15

新規 MFT モデル

5.おわりにについては今後の課題となる。

5.1 テキストマイニングを使用した MFT モデルの作成について（参考文献）

本稿では，特許情報から MFT モデルを作成した。
MFT モデルの作成には，LDA による処理を使用した。これにより，MFT モデルの作成作業を省力化できた。一方，LDA のさらなる有効な使用法について（1）嶋田毅 執筆，図解 基本フレームワーク 50，ダイヤモンド社（2015）（2）川上成年，テキストマイニングを使用した多空間デザイン
モデルの作成について，パテント，Vol.74, No.3（2021）（3）松岡由幸 監修，デザイン科学概論，慶應義塾大学出版会，は今後の課題となる。

p.46-53，（2018）（4）樋口耕一，社会調査のための計量テキスト分析

5.2 MFT モデルを使用した新市場の探索について内容分析の継承と発展を目指して，株式会社ナカニシヤ出版（2014）（5）高野修治，佐藤浩一郎，松岡由幸，多様なユーザへの対応

新市場の探索は，MFT モデルと共起する市場用語を抽出することにより行い，新市場の探索の一助とでに向けた多空間デザイン法の事例適用と思考分析，日本デザイン学会，デザイン学研究（2013）（原稿受領 2021.12.14）きることが確認できた。一方，新市場探索の抽出基準

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