〈日本知財学会誌〉Vol. 6 No. 3―2009 : 5 12-

学術論文と特許の差分分析
─ 二次電池のケーススタディ

柴田尚樹（東京大学工学系研究科総合研究機構イノベーション政策研究センター助教）
梶川裕也（東京大学工学系研究科総合研究機構イノベーション政策研究センター講師）
坂田一郎（東京大学政策ビジョン研究センター教授）
Assessing the Gap between Science and Technology :Case Study of Secondary Batteries

Assistant Prof. Naoki Shibata
Innovation Policy Research Center, School of Engineering, The University of Tokyo
Assistant Prof. Yuya Kajikawa
Innovation Policy Research Center, School of Engineering, The University of Tokyo
Prof. Ichiro Sakata
Todai Policy Alternatives Research Institute, The University of Tokyo

二次電池のケーススタディを通して，引用分析とエキスパートによる考察から，学術論文と特許の差分を分析する方法論を提案する．学術論文は基礎的，特許は応用的になる傾向があった．学術論文と特許それぞれの主要5 領域が扱うトピックを比較すると，リチウム二次電池と電解質に関する 2 組の対応関係が見られ，トピックスの内容や平均出版年から学術論文と特許の差分を抽出した．その結果，産業化の可能性がある領域が発見された．
■キーワード1.

研究開発，テクノロジー・ロードマップ，書誌分析，引用分析，特許分析

序論

Schaller は科学と技術の両方を理解するだけではな
く，それらを結びつける高品質なロードマップを構築することの重要性を述べている（Kostoff andテクノロジーイノベーションが，基礎研究の成果

Schaller, 2001）．従って，R&D マネージャーや政策に基づいているという事実は広く認識されている．

意思決定者の両方にとって，科学と技術の関係を理テクノロジーイノベーションのプロセスには科学，解することは不可欠である．まだ特許にならない新技術，産業という 3 つのレイヤーがある．このようしい科学知識は産業にとってチャンスの源泉となりな線形モデルは批判されることもあるが（Williams得る．一部の科学知識は基礎的すぎて産業化が難し

and Edge, 1996 ; Niosi, 1999），技術的な発明の多くい場合もあるが，科学知識と技術要素の対応関係をは科学における成果に強く結びついているものであ調べることは，科学と技術の間にある差分を発見する（Fleming and Sorenson, 2004）．さらに，科学におるという点で非常に重要である．

ける成果がテクノロジーイノベーションに貢献してではどのようにすれば，科学知識と産業技術を対いるという事実は，政府が基礎研究を後押しする大応づけることができるのだろうか．1 つの方法は，きなモチベーションでもある（Narin, Hamilton, andサイエンスリンケージを分析することである．サイ

Olivastro, 1997 ; Narin and Olivastro, 1991）．

エンスリンケージとは，特許から学術論文等の非今日のように経済が急速にグローバル化，知織特許文献への引用である．しかし，サイエンスリン化する環境下では，競争力，成長力は，基礎的なケージに関するマナーは国ごとに異なるなどサイ

イノベーションの源泉を発見し，速やかにアプリエンスリンケージそのものが不完全であるためにケーションを作り出す能力に依存する．Kostoff と（Michel and Bettels, 2001），サイエンスリンケージをISSN 1349-421X© 2009 IPAJ All rights reserved.

5

〈日本知財学会誌〉Vol. 6 No. 3―2009

分析することで学術論文と特許の対応関係を捉える差分を発見する．本研究の目的は，学術論文と特許ことは難しい．Meyer によれば，特許は必ずしも意の対応関係を分析することで，学術研究と特許の差味的に関係のある論文を引用しているとは限らない分領域を発見するための方法論を構築することであ（Meyer, 2000）．

る．この方法論を二次電池のケースを用いて実証す

もう 1 つの方法は，学術論文と特許の意味的な類る．本研究によって，産業にとってのチャンスを発似度を測定することである．論文と特許のトピック見するための重要な知見が得られると考えられる．

スを比較する前に，本研究ではそれぞれの代表的なトピックの抽出を行った．論文群，特許群それ

2.

手法・事例

2.1.

手法

ぞれで，文書を分類しトピックを抽出する方法としては，テキストマイニングと引用マイニングの 2 つがある．Kostoff らは，複合語の頻度や出現近接性学術論文と特許の差分を発見する手法は大きく 2を分析することで，エネルギー関連研究における分つのフェーズからなる．第 1 フェーズでは，図 1 の類構造を抽出した（Kostoff, Tshiteya, Pfeil, Humenik,（1）から（8）に対応し，論文と特許のそれぞれをク

and Karypis, 2005）．後者の引用分析は知識構造を分ラスターに分類する．この分類手法は，新知識発析するために広く用いられている方法である．引用見に用いられるなど，既に確立された手法である分析においては，引用している文書と引用されてい（Shibata et al., 2008）．第 1 フェーズでは，この（1）る文書の間には何らかの意味的な関係があるというから（8）までのステップが，論文群，特許群のそれ想定がなされる．例えば，Small は学術論文の共引ぞれに適用される．第 2 フェーズでは，図 1 の（9）用ネットワークを分析し，研究領域における新しいに示されたように，主要な論文クラスター，特許ク成長分野を発見する方法を提案した（Small, 2006）．

ラスター間のトピックをエキスパートが比較する．

本研究では，新しい知識を発見するのに優れている

比較的最近出版された論文からなる論文クラスターことが実証されている引用分析を用いることとするに対応する特許クラスターがなければ，そこには産（Shibata, Kajikawa, Takeda, and Matsushima, 2008）．

業化のチャンスがある可能性がある．エキスパー

引用ネットワークをクラスタリングすることで，論トはステップ（5）と（9）のみに必要であり，他のス文，特許といった文書をそれぞれのレイヤーで分類

テップは計算機によって自動的に計算可能である．

し，トピックを比較することで，論文と特許の間の第 1 フェーズでは，まずステップ（1）として，

図1

本研究の提案手法

Academic paper

（1）

（2）

（3）

（4）

DB
（5）

（6）
（7）
（8）

（9）

Same process from（1）to（8）Patent DB6学術論文と特許の差分分析 ─ 二次電池のケーススタディ

文書（論文，特許）を収集する．ここでは検索クステップ（5）はデータクリーニングである．クエ

エリを用いて，論文データベース，特許データベー

リ検索によって得られたデータには，本来分析対象スを検索し，対象文書群を得る．学術論文データにしたいデータ以外のノイズが含まれる．この場合，

ベ ー ス と し て は，Institute for Scientiﬁc Information

二次電池関連のデータのみを分析対象にしたかった（ISI） に よ っ て 提 供 さ れ て い る，Science Citation

が，実際に取得したデータには多くのバイオ系の文

Index Expanded（SCI-EXPANDED），Social Sciences書が含まれていた．従って，分析対象にしたいデー

Citation Index（SSCI），Arts & Humanities Citation

タ以外を除去するというのがステップ（5）である．

Index（A&HCI）を用いた．これらの 3 つは学術論

実際には，2008 年のクラスタリング結果から，エ文データベースとしては最良のデータベースであキスパートが関係するクラスターのみを抽出した．

ると考えられる．特許データベースとしては同じステップ（5）の後，ステップ（6）として抽出された

く ISI による Derwent World Patents Index（DWPI）by

データのみが再度クラスターに分割された．

Thomson Innovation（TI） を 用 い た．DWPI は 41 の2 回目のクラスタリングの後，ステップ（7）とし特許分類に対応し，1,740 万件以上のレコード，3,720て引用ネットワークが可視化され，ステップ（8）と万件以上の特許を管理する最も信用できる特許デーしてクラスターに名前が付けられる．ステップ（7）タベースである．DWPI を用いることで正規化さでは，Adai, Date, Wieland, and Marcotte（2004）によっれたクリーンなデータを得ることが出来る．例えて開発された large graph layout（LGL）というアルば，同じ内容の特許が異なる国に出願された場合，ゴリズムを用いる．LGL は数十万ノード，数百万DWPI ファミリーという概念で 1 つにグルーピングリンクのネットワークであっても比較的小さい計算される．本研究では，同じ DWPI ファミリーもし量で可視化できるという特性を持つ．可視化に際し

くは，同じ International Patent Documentation Centerて，同じクラスター内のリンクを同じ色で描画した．

（INPADOC）ファミリーを有する特許群は 1 つの特ステップ（8）では，エキスパートが各クラスター許ファミリーとして扱う．また，これらのデータベーの主要文書のタイトルやアブストラクトからクラス

スからは出版年，タイトル，著者，概要といった属ターに名前をつける．

性データと，引用関係という関係性データの両方が取得可能である．

第 2 フェーズとして，エキスパートが主要な論文クラスター，特許クラスター間の対応関係を判定す

続いて，ステップ（2）として，論文や特許ファる．ステップ（9）では，各クラスター内の文書のミリーをノード，直接引用をリンクとする引用ネッ

主要文書の書誌情報（タイトル，アブストラクトなトワークを構築した．引用ネットワークは各年ごど）から，どの論文クラスターと特許クラスターがとに生成されるため，時系列での分析も可能であ

意味的に関係があるかをエキスパートが判定する．

る．直接引用は，共引用は書誌結合に比べて，新しい知識を抽出するのに優れていると言われている

2.2.

事例 : 二次電池（Shibata, Kajikawa, Takeda, and Matsushima, 2009）た

充電池として知られる二次電池は二次細胞からなめ，ここでは直接引用をリンクとした．ステップ（3）る．二次電池が充電可能なのは，電気的に可逆な電以降は，最大連結成分のみが用いられ，最大連結成気化学反応のためである．二次電池の大きさは利用分にリンクしていない要素は削除される．

される化学物質の組み合わせに依存する．広く利用

最大連結成分が抽出された後，ステップ（4）としされている化学物質としては，鉛酸蓄，ニッケルカて引用ネットワークはトポロジカルクラスタリン

ドミウム，ニッケルメタルハイドロイド，リチウムグ手法によってクラスターに分割される（Newman,イオン，リチウムイオンポリマーなどがある．二次2004）．この手法はクラスター数を入力する必要が電池は，使い捨て電池と比べて経済的にも環境的にない手法であり，密に結合した部分をクラスターともメリットがある．これらの商業的なニーズに対応して抽出する．

するために，より高エネルギー密度な電池を作るた7

〈日本知財学会誌〉Vol. 6 No. 3―2009

めの多くの研究開発がなされている．本研究では，二次電池関連と判定された．時系列の文書数は図 2“（secondary or storage or rechargeable
クエリとして （に示された通りである．1990 年以降論文数が急激

or reserve）and（cell ））or batter ” を用いて論文，特に増加しているように見えるが，これはバイオ関係許の特定を行った．の影響によるものであると考えられる．特許は論文

＊

3.

＊

よりも，最大連結成分に含まれる文書の割合が小さ

結果い．また学術論文とは別に，特許ではバイオ関連特許のノイズとしての影響が小さいということも読みステップ（1）（2）の結果として，2008 年までに出取れる．

版された 145,294 論文と 333,207 特許が得られた．次

以下の 3.1 節，3.2 節ではそれぞれ論文レイヤー，にステップ（3）の後に，77,924 論文，101,177 特許が特許レイヤーでの結果を示す．それぞれのレイヤーそれぞれの最大連結成分として抽出された．さらにで得られた文書群を 4 章にて比較し，論文と特許のステップ（4）（5）において，エキスパートが上位 20対応関係を考察する．

論文クラスター（65,369 papers, 84%）
，上位 30 特許クラスター（86,610 patents, 85%）を判定し，Table 1

3.1.

論文レイヤーの分析結果に示されたように 3 論文クラスター（20,430 papers,2008 年時点での引用ネットワークがステップ（6）26%），19 特許クラスター（69,789 patents, 69%）がでクラスターに分割され，ステップ（7）で図 3 のよ

表1

各ステップで残った文書数
The largest connectedcomponent in 2008

Target to bechecked

After cleaning

77,92465,36920,430#clusters351

20

3% of documents

100%

84%

26%

101,177

86,61069,789#clusters

1,164

30

19% of documents

100%

86%

69%

#documents
Academic papers#documents
Patents

図2

各年ごとの文書数：（a）論文，（b）特許（a）Academic papers
13,000（b）patents

（a）

（b）

35,000#annual documents#annual documents

30,00010,000
8000
6000
4000

20,00015,00010,000
5000

2000
0
1960

25,000

1970

1980

1990

year

2000

2010

01960

1970

1980

1990

2000

2010year

注 : 黒丸 : 2008 年までに出版された全文書数，黒三角：2008 年の最大連結成分に含まれる文書数，黒四角：データクリー
ニング後のデータセットに含まれる文書数．
8

学術論文と特許の差分分析 ─ 二次電池のケーススタディ

図3二次電池関連の学術論文引用ネットワークの可視化（2008 年）

図4二次電池関連の特許引用ネットワークの可視化（2008 年）

9〈日本知財学会誌〉Vol. 6 No. 3―2009

図5二次電池関連の学術領域と特許領域の比較
T5T3

T1

T4T2Technology（Patents）

S4

S1
S2S5Science（Papers）

S3うに可視化された．2008 年の可視化を見ると，500

平均出版年 1995.5），センサーへの応用（6,784 特許，以上の論文を含むクラスターは 5 つであった．クラ

平均出版年 1998.9）を扱っていた．

スター S1, S2, S3, S4, S5 はそれぞれ，5,410, 4,851, 4,843,3,672, 832 本 の 論 文 を 含 み， 平 均 出 版 年 は 2000.0,3.3.

論文クラスターと特許クラスターの対応関係

2003.1, 2003.1, 2000.7, 2005.5 であった．5 つの主要ク

最後にステップ（9）において，エキスパートは上ラスターのうち，S1, S4 の 2 つは比較的古いのに対位 10 の論文クラスターと上位 10 の特許クラスター

して，S2, S3 ,S5 の 3 つのクラスター内の論文は比較の間の 100 通りの組み合わせに対して，意味的な的最近出版されており新興学術領域であると言え対応関係があるかどうかを判定した．その結果をる．最後のステップ（8）において，エキスパートが

図 5 に示す．S1 と T3 はともにメタルハイドロイド

各クラスターに名前を付けた結果が図 3 に示されてを扱っており明らかに関係があると判定された．まいる．従来から存在するクラスターは S1, S4 それぞた，特許クラスター T1 のトピックはリチウム系バッ

れ，メタルハイブリッド，ポリマー電解質に関するテリーであるが，これは 3 つの論文クラスター S2,テーマを扱っている論文群である．他方，新興クラS3, S5 に対応する．ポリマー電解質を扱う論文クラスターは，それぞれ Li（Mn, Co, Ni）O 系，Li-Sn 系，スターは，非水性電解質を扱う特許クラスター T9olivine 系電池を扱っている．まとめると，2008 年（1,549 特許，平均出版年 1998.8，スペースの都合で時点では主に 5 つの論文クラスターが存在し，メタ図 5 には非掲載）に対応すると判定された．特許レルハイドロイド，ポリマー電解質に関する論文クライヤーにおける他の 3 クラスター（T2, T4, T5）は応

スターは長い研究の歴史があるのに対し，Li（Mn,用技術を扱っており，対応する論文クラスターは存Co, Ni）O 系，Li-Sn 系，olivine 系電池を扱う 3 つの在しなかった．

クラスターは新興クラスターであると言える．
3.2.

4.

考察

特許レイヤーの分析結果

論文に適用されたのと同じ手順を特許の引用はじめに，本提案手法による産業化のチャンス領ネットワークにも適用した．その結果，2008 年時

域発見の可能性に関して考察する．二次電池の場合，

点で 5,000 本以上の特許を含むクラスターは，図 4

学術論文はより基礎研究を，特許は自動車，光シスに示した通り 5 つであった．クラスターはそれぞれ，テム，センサーなどより応用的な内容を扱う傾向にリチウム系電池のセルデザイン（14,892 特許，平均あった．上述のように，リチウム電池関連の特許ク出版年 1996.1），自動車への応用（12,110 特許，平ラスター T1 は，特許レイヤーでは最大のクラスター

均出版年 1996.3），メタルハイドロイド（10,038 特許，であった．他方，論文クラスター S2, S3, S5 は，それ平均出版年 1995.7），光システムへの応用（7,123 特許，

ぞれ Li（Mn, Co, Ni）O 系，Li-Sn 系，olivine 系であ10学術論文と特許の差分分析 ─ 二次電池のケーススタディ

り，平均出版年が最近であり新しい学術領域であるた．学術論文はより基礎研究を，特許はより応用的ことから，産業化のポテンシャルがある領域であるな内容を扱う傾向にあった．主要な 5 つの論文群のと言える．特許クラスター T1 の中に論文クラスター

うち，Li（Mn, Co, Ni）O 系，Li-Sn 系，olivine 系の 3

S2, S3, S5 に対応する技術要素がどの程度存在するか論文群が，リチウム系を扱う最大の特許群に対応しをより詳細に調査する必要はあるが，少なくてもこていた．これらの 3 つの学術領域は平均出版年が最れらの 3 つの論文クラスターが将来の産業化チャン近であり新しい学術領域であることから，産業化のスを持つ学術知の候補であるということは言える．

ポテンシャルがある領域であると言える．リチウム

リチウム系以外では，電解質（論文クラスター S1系以外では，最大の論文群と 3 番目に大きい特許群と特許クラスター T3）に関しても言及したい．学が共に電解質を扱っていた．学術研究も特許も電解術研究も特許も電解質が漏れることを防ぎたいとい質が漏れることを防ぐという同じ目的を共有していう同じ目的を共有しているが，アプローチが異なる．

るが，アプローチが異なる．学術研究は電解質をポ論文クラスター S1 は，電解質をポリマー化するこリマー化することでこの問題を解決しようとしていとでこの問題を解決しようとしているのに対して，るのに対して，特許は物理的により厳密にカバーを特許クラスター T3 は物理的により厳密にカバーをすることで漏れを防ぐ方法を議論している．学術研することで漏れを防ぐ方法を議論している．学術研

究のアプローチの方が本質的な解決につながる可能究のアプローチの方が本質的な解決につながる可能性があり，ここでも電解質のポリマー化は，将来的性があり，ここでも電解質のポリマー化は，将来的に産業化チャンスがある領域であると言えた．我々に産業化チャンスがある領域であると言える．我々の提案手法は，少なくても技術経営戦略を立案し，の提案手法は，少なくても技術経営戦略を立案し，重点分野を決めるための新たな視点を提供できる．

重点分野を決めるための新たな視点を提供していると言える．
引用分析が先端分野の発見に有用であるということを示した既存研究は存在するものの（Shibataet al., 2008 ; Shibata et al., 2009），本提案手法において改良の余地がある可能性がある点はステップ（3）の最大連結成分のみを抽出するという操作である．
上述のように，多くの特許がこのステップで除去され，分析対象に含まれていない．しかし，経済的価値がより高い特許はより多くの引用を獲得する傾向にあることから（Harhoff, 1999），我々の手法で重要な特許を見落としているのではないか，という仮説は棄却される．我々の引用ネットワークに基づいた分析は，少なくても経済的価値の高い特許はきちんと分析対象に含めることが出来ていると言える．

5.

結論

本研究では，二次電池のケースを通して，学術研究と特許の差分領域を発見するための方法論を提案した．引用分析とエキスパートによる分析を組み合わせることで，学術論文と特許の対応関係を分析し謝辞
本研究の一部は科研費 若手研究（スタートアップ）（21800011）の助成を受けたものである．
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