〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010 : 54 67-〈自由論題〉

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究
安彦 元（ミノル国際特許事務所・弁理士）
田中義敏（東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科教授）
The Study of Variance of Decision Making to Claim Influence on Usefulness
Gen Abiko

Patent Attorney, Minoru International Patent OfficeProf. Yoshitoshi Tanaka

Graduate School of Innovation Management, Tokyo Institute of Technology

本研究では，特許請求の範囲の記載を最適化するための意思決定マネジメントを行う上で，a）当初の特許請求の範囲に基づく技術的範囲の広さの度合（LD1），b）出願から権利化に至るまでの技術的範囲の変動量（CLD）を制御対象として着目し，その分散が，取得した特許発明の技術的範囲が実施品の構成を包含し得る可能性（特許の有効活用性）に影響を及ぼすことを仮説として掲げ，これを検証すべく，実際の電気機器メーカーを例にとり，出願人の意思決定が反映される LD1， CLD の分散が，特許の有効活用性を決める指標としての LD2 に対していかな
る影響を及ぼすか実例分析を行った．その結果，LD1 の分散が大きくなるにつれて，また CLD の分散が大きくなるにつれて，LD2 平均値，CLD 平均値が高くなり，有効活用性に影響が及ぶことが分かった．

特許請求の範囲，技術的範囲，有効活用性，分散，格成分数■キーワード1.

本研究の背景と目的

ロイヤルティ収入，或いは特許流通を通じた特許権の売却益等のように，財務上明確な指標をもって表すことができるものを意味することが多い2．これ

近年において，特に技術経営戦略を基軸として新に加えて，自社が実施しないまでも自社の実施品の事業や新市場を継続的に創出するイノベーションシ

周囲に強力な防衛特許網を築くことにより，他社にステムを構築し，これに伴って優れた技術的経営資よる事業参入を阻止することで財務上の指標には明源をベースに競争優位の戦略を展開し，或いは他社

確に表れない収益を得ることもある．

にオープンライセンスして収益性と企業価値の最大何れのケースにおいても，特許活用による企業収化を図るため，特に知的財産戦略がより重要視され益は，顧客価値の変動や，企業内の事業戦略や技術るようになっている ．各企業における知的財産戦

経営戦略の動向，或いは企業のビジネスモデル等，

略では，特許活用による収益性を向上させるべく，様々なファクターに依拠するものであるが，あえて特許出願・取得については時には量から質への転換

原理原則に戻るならば，あくまで特許請求の範囲やを図り，競合他社との間で熾烈な開発競争を繰り広明細書（以下，これらを総称して特許明細書という）げている重要分野については，より強力な特許網をの記載を中心に確定される特許発明の技術的範囲の構築する等，選択と集中を促進させている．

視点から見たとき，実施品がその技術的範囲内に属

1

ここで特許活用による収益とは，特に市場におけしていることが前提となる．ちなみに実施品とは，る排他的実施による独占的利益や実施権設定による自社事業において実施される製品，並びに他社事業＊本論文は，日本知財学会誌編集委員会による複数の匿名レフェリーの査読を経たものである。
54

において実施される製品の双方を含む概念である．
ここで実施品，特許発明の技術的範囲，という 2
©

2010

IPAJ

ISSN 1349-421X
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有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究

つのターゲットを互いに同一座標上において一致さ

絶理由に対する補正については，審査段階で列挙させるために，あくまで知的財産経営が中心となってれた引用文献と構成上の差異を出すために，いかなコントロールすることができるのは，主として後者

る構成要件をいかなる限定度合をもって特許請求のの特許発明の技術的範囲である．即ち，あくまで特範囲の構成に追加していくかにより，意思決定の内許請求の範囲の記載を中心に確定される特許発明の容自体に様々なバリエーションが生まれ，取得する

技術的範囲をいかにコントロールするかにより特許

特許の技術的範囲も異なるものとなる．

活用による収益性は大きく支配される．特許活用に

この意思決定マネジメントの対象としての技術

よる収益性の向上を図るためには，出願から権利化

的範囲は，a）当初の特許請求の範囲に基づく技術に至るまでの権利形成過程において将来の特許活用的範囲の広さの度合（以下，これを LD1 という．），

時における各種事業環境や市場動向，或いは事業のb）出願から権利化に至るまでの技術的範囲の変動

ビジネスモデルを十分に先読みしつつ，特許請求の量（以下，これを CLD という．）の 2 つのパラメー

範囲の記載を最適化するための意思決定を行う必要

タで表すことができる．そして，最終的に取得されがある．

る特許の技術的範囲の広さの度合 LD2 は，この LD1

ちなみに特許請求の範囲の記載に対して決定されに CLD の要素を追加したものとして表される．こる意思とは，創出された発明に基づいて特許請求ののため，特許請求の範囲の記載を最適化するための範囲を記載し，また出願から権利化に至るまでの過意思決定マネジメントを行う上で，以下ではこれら程において特許請求の範囲に反映された全ての記載

LD1，CLD を 1 つの制御対象として着目する．

に相当するものである．この中で特に，1）創出されこの制御対象としての LD1 や CLD が何によってた発明に基づいて特許請求の範囲（明細書）を作成決定されるか．先ず創出された発明の構成自体にすること，2）進歩性欠如等の拒絶理由に対して引用

よって決まるのは勿論である．しかしながら，この文献と構成上の差異を明確にすべく特許請求の範囲創出された発明が同一であったものと仮定した場を補正すること，の 2 つが特許発明の技術的範囲を合に，実際にその発明を抽出して特許明細書を作成支配する特許請求の範囲の記載に対してアクセスすする担当者如何により，言い換えれば出願人の特る性質の意思決定である．

許明細書に対する意思決定 1），2）の如何によって，

ここで 1）特許請求の範囲の作成は，出願人が出

LD1 や CLD は大きく異なる傾向を示す場合がある．

願時において希望的な観測をもって技術的範囲を設

そして，これら各出願人の意思決定が反映される定するための意思決定であり，いわば期待値を決め

LD1，CLD は，全く異なる複数の出願人間において，るステップである．これに対して，2）進歩性欠如等

その設定傾向が全く同一となることは考えにくい．

の拒絶理由に対する補正は，実際に審査の過程で挙即ち，特許庁審査官とほぼ同レベルの高水準で先行げられた引用発明との一致点，相違点を冷静に見極技術の調査を行い，当初の特許請求の範囲においてめ，当該引用発明と差異が出るような限定要素を追かかる先行技術との相違点を考慮した構成要素に限加することにより，現実に特許される技術的範囲ま定し，その分において技術的範囲を当初から狭く限で減縮する意思決定であり，いわば現実値と期待定する傾向が強い出願人の場合，LD1 が相対的に狭値との間に至るまでの変動量が決まるステップであめに分布し，CLD もこれに応じた分布となる．こる．

れに対して，当初明細書においては比較的広めに技

ここで意思決定 1）の特許請求の範囲の作成につ術的範囲を設定するとともに，その後の審査の過程

いては，創出された発明をいかに展開させて特許請において特許庁審査官がサーチした引用発明に対し求の範囲に記載し，また発明概念を発明者からいかて差別化することにより特許化を図る傾向が強い出に引き出し，更には予め調査した先行技術との構成

願人の場合，LD1 が相対的に広めに分布し，CLD も上の差異を十分に考慮していかに明細書中に記載す

これに応じた分布となる．

るかにより，また意思決定 2）の進歩性欠如等の拒

しかしながら，かかる LD1，CLD の設定傾向に与55

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

える影響は，出願人の特許明細書の記載に関するリセス評価と支援を図る必要がある．そして企業が戦テラシーが各担当者間で共通の認識とされているか

略的な行動をとり，適切な戦略の立案実行を図って否かにより，大きく異なるものとなると考えられる．

いくためには，特許請求の範囲への意思決定戦略を

特に出願人が，出願件数年間 1,000 件を超える大手

組織的に創出し，これを内部で共有しながら，戦略企業である場合，特許出願の担当者も多数になる．

を企業全体の方向性から逸脱しないように適切に誘このような大手企業では，創出された発明が同一で導を図る必要がある4．

あったものと仮定した場合に，実際に特許明細書をそこで本研究は，特許請求の範囲の記載を最適化作成する担当者によって，特許請求の範囲の記載をするための意思決定マネジメントを行う上での制御

形作る LD1，CLD が千差万別となり，出願人単位で対象として着目した LD1，CLD の分散が，最終的に見た場合に LD1，CLD の設定傾向がバラつきとして得られる特許の有効活用性に影響を及ぼすことを検表れ，これが特許請求の範囲の記載に基づいて最終証するとともに，得られた検証結果に基づいて，特的に確定される技術的範囲にも影響を及ぼし，ひい許の有効活用性を向上させる観点から特許請求の範ては取得した特許発明の技術的範囲が実施品の構成

囲への意思決定 1），2）を最適化するための提言をを包含し得る可能性（以下，これを特許の有効活用行うことを目的とする．

性という）にも影響を及ぼす可能性も否定はできな
い．

2.

先行研究

従って，上述した意思決定 1），2）における，出願人（意思決定主体）の意思に基づく LD1，CLD のa）当初の特許請求の範囲に基づく技術的範囲の広設定傾向とそのバラつき（分散）に着目し，特許のさ（LD1），b）出願から権利化に至るまでの技術的範

有効活用性を向上させる観点からこれらを最適化す

囲の変動量（CLD）を数値化することを念頭においる必要が出てくる．

た先行研究を以下でレビューする．

このためには出願人の意思決定の傾向が反映され従来では，文章化された特許請求の範囲の記載のる LD1，CLD の分散をいかにして定量的に検出する

数値化自体が困難であるという固定観念の下，実際かが，特許請求の範囲への意思決定 1），2）を最適に行われてきた研究はあくまでテキストマイニング

化する上での鍵となる．マネジメントの対象としてを利用したキーワード検索手法が主であった5〜7．

の技術的範囲の広さに着目し，これに対応した特許

しかし，近年において請求項記述で多用される，請求の範囲の数値化，定量化することは，イメージ

いくつかの定型的表現を手がかりとして利用した請や雰囲気でなく，マネジメントの原理，原則である

求項の構造解析手法も提案されている8．この構造「事実」の把握と，「事実」の体系化をあくまで客観解析手法を利用することにより，請求項のみに関し的視点に立って実現することが可能となる．一般的ては，1 つの定量的性質を自動的に抽出することもに数値化は，測定，分析，評価等の工程からなり，可能となる．但し，この先行研究では，あくまで請

マネジメントの上での基本であり，情報収集，分析

求項の可読性を向上させることを目的としており，の原点であるためである3．

技術的範囲の広さに念頭をおいた請求項の数値化を

即ち，実際に特許請求の範囲の意思決定 1），2）

目的としたものではない．

を特許収益の最大化を目指す観点から最適化するた

また，谷川らは，発明本質抽出度，発明展開度，めには，かかる意思決定の結果が反映される特許請

強靭度，実施可能担保度等の各種目的変数を，それ求の範囲の記載，ひいてはこれに基づく技術的範囲

ぞれ特許請求項の数，特許請求項のカテゴリー展開

を，定量的指標を介して数値化することにより状況の数，独立請求項の特徴部の文字数や前提部の文字認識の客観化を図る必要がある．そして，特許請求数等の定量的指標を介して評価する手法を提案しての範囲への意思決定の方向性を指し示し，立案したいる9．

戦略が「機能不全」に陥らないように，適切なプロ
56

しかしながら，これらの研究においては，これら

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究の定量的指標が，目的変数としての発明本質抽出度，発明展開度，強靭度等を有効に支配している点について，何ら検証がなされていない．例えば，請求項性を検証している．
以下，この定量的指標 total_LD を構成する格成分について，簡単に説明をする．

の文字数が権利の広狭を示す指標の 1 つとなり得る

特許請求の範囲が，各構成要素 A，B，C を「〜A と，ことが示されているが，指標は自動生成された明細〜B と，〜C とを備える○○装置（方法）」と列挙

書を評価するツールに用いられているのみで，指標することにより定義する，いわゆる要件列挙方式でと権利範囲の関係について実データを用いて検証が記載されていることを前提としたとき，各構成要素

なされているわけではない．また請求項の記載は，A，B，C には，動詞句が係り受けする．即ち，各同じ発明であっても実際にこれを記載する者の記載

構成要素 A，B，C を主語としたとき，これらには表現能力により文字数が大幅に増減すると考えられそれぞれ動詞句が係り受けし，主語と述語とからなる．

る文を成立させることができる．これら動詞句におこのように，これらの先行研究において提案さける動詞は，述語として文を形成するにあたり，自れている各定量的指標が，LD1，CLD と，その分散らの表す動き，状態，関係を実現させるために，どの検出を意図するものではなく，研究の目的そのものような名詞句の組み合わせを取るかが基本的に決のが相違する．また，これら先行研究では，LD1，

まっている．動詞が自らの帯びている語彙的意味の

CLD と，その分散に基づいて，特許の有効活用性

類的なあり方に応じて，文の形成に必要な名詞句のを向上させるべく特許請求の範囲への意思決定 1），

組み合わせを選択的に要求する働きを，動詞の格支2）を最適化するためのプロセスについて何ら示され配と仮称するならば，動詞により文の成分として要ていない．

求された名詞句は，動詞を補足する上での格成分と従って，上述した本研究の目的は，何ら従来において研究されているものではなく，新規なものであるといえる．

3.

本研究のアプローチ方法

3.1.

定量的指標 total_LD（総格成分数）

いうことができる13．
例を挙げて説明するならば，構成要素 “信号生成手段” が下記の B-1）により定義されているものとする．
B-1）「ユーザからの要求に応じて駆動信号を生成する信号生成手段と，〜」
このとき，「ユーザからの要求に応じて駆動信号

特許特有の請求項の記載パターンに着目し，各を生成する」という動詞句が信号生成手段に係り受

構成要素において定義されている技術事項の限定度

けする．この動詞句において「生成する」という動合いを文法上の文節構造体を単位として抽出し，こ詞の動作を実現・完成させるために，「ユーザかられらを数値化する方法が従来において提案されていの要求（に応じて）」「駆動信号（を）」という名詞

る10〜12．この研究においては，特許請求の範囲の記句を要求する働きが格支配であり，これら名詞句が載において各構成要素につきどれだけ限定がかけら格成分である．そして，「ユーザからの要求（に応れているかを数値化するための定量的指標 total_LDじて）」「駆動信号（を）」といった名詞句が，それ（総格成分数）について文法的検討を踏まえた上でぞれ「生成する」という動詞に対して「動作開始条件」

提案するとともに，その客観的な抽出方法について「対象」といった類的な関係的意味が格である．こ明示している．更に，特許権侵害差止等請求事件等の格成分を実現している名詞句の担っている語彙的の判例について定量的指標としての総格成分数によ意味，またそれらの名詞句が帯びている関係的意味

り技術的範囲の広さを数値化し，これと成功率（=

としての格によって形成されるものが，この動詞「生侵害認容件数 / 解析件数）との関係を調査し，他の成する」により実現すべき命題の中核部分となる．

最小抽出単位（構成要素，単語）による数値化の結上記例で言うならば “生成する” という動詞による果と比較することで，そのパラメータとしての有意命題を実現するための動作開始条件として，“ユー57

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

図1

格成分と命題の実現

これが技術的範囲の広狭に影響を及ぼすものであるから，特許請求の範囲の数値化方法の最小抽出単位を格成分として，この動詞句に含められている格成
分数をカウントすることにより，技術的範囲の広さに応じた数値化を実現することができるものと考え

図2

格成分と命題の実現（条件数増加）

られる．
上述した B-1）の例では，構成要素「信号生成手段」の命題を実現するための動詞「生成する」に係り受けする 2 つの格成分「ユーザからの要求に応じて」「駆動信号を」が存在するため，格成分数が 2 となる．
このとき，動詞「生成する」の動作開始条件を規定する「ユーザからの要求に応じて」という格成分が存在しない場合には，格成分数が 1 となり，ユーザ

ザからの要求に応じて” いなければならず，さらにからの要求の有無に関係なく，いつでも「駆動信号」

その対象として “駆動信号” を生成しなければならを「生成する」ことができることになり，「信号生ないため，これら 2 つが動詞による命題実現のため成手段」の命題を実現できる可能性が高くなる．こ

条件数となっている．

れは構成要素「信号生成手段」により，侵害被疑製

図 1 に示すように，このような動詞による命題実品の技術的要素の同一性を立証できる可能性を向上

現のためにクリアしなければならない条件数が少なさせることができることを示唆しており，かかる可い場合を模式的に表したものである．動詞による動能性の向上させた分が，侵害被疑製品に対する特許作開始のための条件の数が少なくなるため，命題を発明の捕捉容易性，ひいては特許発明の技術的範囲実現できる可能性が向上する．これに対して，図 2の広さに相当するものと考えられる．このため，構は，動詞による命題実現のためにクリアしなければ成要素の命題実現可能性を格成分数を介して表現すならない条件数が増加した場合を模式的に表したもることにより，技術的範囲の広さに応じた，より最のであり，かかる場合には命題を実現できる可能性

適な数値化，定量化を図ることができるものと考えが低下する．

られる．

条件数が増加するほど，実際に動作が開始される

ここで，特許請求の範囲が，各構成要素 A，B，までに条件を満たすか否かの判断のステップ数が増

C を「〜A と，〜B と，〜C とを備える○○装置（方法）」

加することになる．各条件を満たす確率に多少の差と列挙することにより定義する，いわゆる要件列挙

異があることを考慮しても，この条件の判断ステッ方式で記載されていることを前提としたとき，各構

プ数が増加するに従い，換言すれば条件を規定する

成要素 A，B，C についてそれぞれ格成分数を求め，格成分が増加するに従い，その動詞句が係り受けす

その総和を特許発明としての○○装置の格成分数とる構成要素 A に該当する可能性が低くなることをする．仮に，構成要素 A の格成分数が 1，構成要素

意味しており，その可能性の低下した分，技術的範B の格成分数が 3，構成要素 C の格成分数が 2 とし囲が狭まることを示している．逆に，格成分数が少た場合に，これらにより構成される特許発明としてない場合には，その動詞句が係り受けする構成要素の○○装置の格成分数は，その総和である 6 となる．

A に該当する可能性が高くなることを意味してお

実際に各構成要素の格成分数を求める際に，上述り，その分において技術的範囲が広がることを示しした B-1）の例では，「生成する」という動詞に係ている．

り受けする格成分「ユーザからの要求に応じて」「駆

このように格成分数（条件数）が，動詞による動動信号を」を抽出することになるが，この格成分の作開始可能性，ひいては命題実現の可能性を支配し，実際の抽出作業は，「応じて」「を」等，形態素を目

58

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究

表1

格成分を抽出する際に目印として参照する形態素の特許請求の範囲に基づく技術的範囲の広さの度合に相当することから，これを LD1 とし，特許権成立

対象

を

条件

により、基づいて、応じて、対応させて、場合には総格成分数は，最終的に取得される特許の技術的範

時期

時

囲の広さの度合に相当することから，これを LD2 と

始点

から

する．

着点

に、へ、に対して独立請求項は，出願から権利化に至るまでの権利

媒介

介して、介在させて形成過程において，進歩性欠如等の拒絶理由通知を原料、材料からなる、を有する

受けて，補正により構成要素を限定した結果，総格

比較より成分数が出願当初の LD1 から権利化時の LD2 まで

用途、役割

としての

増加することを示している．この総格成分数の増加

付帯状況

状態で

分としての LD2−LD1 が技術的範囲の変動量に相当

時における独立請求項を total_LD より数値化した

し，これを改変格成分数 CLD と定義している．即ち，印にして行っていくことになる．
表 1 に格成分を抽出する際に，目印として参照す
る形態素の例を示す．

この CLD が小さいほど技術的範囲の変動量が小さくなり，逆に CLD が大きいほど技術的範囲の変動
量が大きくなる．ちなみに独立請求項に着目した理

なお，この定量的指標 total_LD のより詳細な抽由としては，出願人が権利化を望む最も広い技術的出方法やルールは，文献 10 の 2.4. を参照されたい．

範囲は独立請求項の記載に反映されることが多く，これをセンシングすることにより，かかる出願人自3.2.

本研究において着目するパラメータ

出願人毎の LD1，CLD の設定傾向と，その分散は，身が最も権利化を望む技術的範囲に関する意思を精度よく抽出できると考えたためである．

上述した定量的指標としての total_LD により検出

このような定量的指標としての total_LD を用いすることにより，これらを客観的観点から数値化することにより，当初の特許請求の範囲に基づく技術

ることが可能となる．このため，定量的指標 total_的範囲の広さは LD1 として，また，出願から権利化

LD により技術的範囲の広さを数値化できることのに至るまでの技術的範囲の変動量は，CLD として意義は大きい．

検出することができる．出願人毎の LD1，CLD のバ

図 3 は，特許出願から権利化に至るまでの，特許請求の範囲に基づく技術的範囲の変動の例を示して

ラつきも，その分散や標準偏差を介して統計的に算出することで容易に求めることが可能となる．

いる．この図 3 において，出願時における独立請求

図 4 は，実際の特許侵害訴訟の対象となった特許項を total_LD より数値化した総格成分数は，当初発明について，LD2 により，その技術的範囲の広さを数値化し，これと技術的範囲捕捉成功度数 / 解析

図3

定量的指標の説明

件数との関係を調査した結果を示している10．調査
件数は，特許権侵害差止等請求事件，特許権侵害損
害賠償請求事件の地方裁判決計 199 件とし，また数値限定により技術的範囲の広狭が左右されやすい化
学，材料，生物等の分野の判決例は調査対象から除外することとし，あくまでステップ数や動作数，条件数により技術的範囲の広狭が主に支配されると考えられる電気，機械分野を調査対象の中心に据えている．
次に，このような条件の下で抽出した各裁判例に59

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

図4

LD2 に対する成功率分布

図5

CLD に対する成功率分布

ついて，その内容を精査し，侵害被疑製品（イ号物

した．そして，あくまでステップ数や動作数，条件件）に対して実際に直接侵害である旨を主張してい数により技術的範囲の広狭が主に支配されると考える本件特許発明の特許請求の範囲を特定する．そしられる電気，機械分野を調査対象の中心に据えるこて，この特定した特許請求の範囲の記載に対して，ととし，国際特許分類（IPC）の A，B，E〜H セクショ

LD2 により，その技術的範囲の数値化を行う．さらンの案件を計 117 件抽出した．このサンプルを抽出に，判決文における「当裁判所の判断」の欄を精査する上での除外条件としては，特許請求の範囲の記し，侵害被疑製品を技術的範囲内に捕捉できたか否

載の仕方が定型的になりがちな化学等の分野に相当かを判断することにより，技術的範囲捕捉成功 / 失する IPC の C，D セクションの案件の判決例を調査

敗か，のみに着目して判断したものである．

対象から除外することとした．

この図 4 からは，全体的な傾向としては，LD2 が調査は，係争対象となっている特許権の，実際に小さいほど成功率が高くなり，逆に LD2 が大きい

侵害被疑製品について技術的範囲の属否について裁ほど成功率が低くなることが示されていた．しか判所の判断が示されている特許請求の範囲についてし，大きな LD2 において，その成功率が必ずしも低LD2 を先ず算出し，次に当初明細書において対応すくなっていない傾向も見られている．これは，特許る特許請求の範囲の記載から LD1 を算出し，これら発明の技術的範囲が実施品の構成を包含しえるか否の差分から CLD を求めた．次に，各判決文におけかは，他の様々な要因が関係していることは当然でる「当裁判所の判断」の欄を精査し，侵害被疑製品あり，格成分数のみで全てを説明しきれないことをが本件特許発明の技術的範囲に属すか否かの見解を示唆しているものといえる．但し，格成分数という読み取った．図 5 は，縦軸が技術的範囲捕捉成功率，

1 つのモノサシに当てはめた場合には，取得した特横軸が格成分増加数（CLD）を示したものであり，

許発明の技術的範囲が実施品の構成を包含し得る可改変格成分数の視覚的な状況把握の結果を示したも能性（特許の有効活用性）を向上させるためには，のである．

LD2 をより低く設定することが 1 つの指針として重要であることが分かる．

図 5 に示すように，技術的範囲から逸脱する割合
は，CLD が大きくなるにつれて増加する傾向が出

また，CLD に関しても同様に先行調査を行ったている．このため，特許の有効活用性を向上させる

結果を図 5 に示す．調査は，裁判所ホームページのためには，CLD をより低く設定することがある程知的財産裁判例集において，判例検索システムを活度有効であることが分かる．

用し，権利種別 “特許権”，訴訟類型 “民事訴訟” の即ち，上述した図 4，5 の結果から，特許の有効条件の下で検索を行い，事件番号が平成 16 年以前

活用性を示す目的変数として，LD2，CLD を利用すの判例の中から，特許権侵害差止等請求事件，特許ることが可能となることが分かる．

権侵害損害賠償請求事件の地方裁判決を直近の判例から，以下に説明する除外条件の下，計 142 件抽出60

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究

4.

実例分析

あくまで引用文献との構成上の差異に着目した指標であるところ，あくまで引用文献との関係で通知さ上述した 3.2 では，LD2 や CLD が低い場合に，よれる拒絶理由（進歩性，新規性，29 条の 2 違反等）

り特許の有効活用性が高くなるという前提条件を説に絞ることで，分析精度の向上を図るためである．

明した．本節では，かかる前提条件の下で，出願人いかなる拒絶理由が通知されたかについての判別の意思決定が反映される LD1，CLD の分散が，特許は，特許庁電子図書館により提供される経過情報やの有効活用性を示す指標としての LD2 や CLD に対包袋閲覧を通じて行った．

していかなる影響を及ぼすかを実際の特許出願案件を対象とした実例分析を通じて検証する．

なお，この LD1，CLD の分散は，上述したように特許請求の範囲の記載に対する出願人毎の意思決定

本研究における実例分析では，意思決定主体たる傾向のみならず，創出された発明の構成自体にも依出願人として電気機器メーカーに焦点を置いた．こ

拠する．このため，得られた分散に関するデータは，の電気機器メーカーの選定条件としては，年間出願各出願人について，創出された発明の構成自体の分

件数 1,000〜6,000 件の上場企業とし，出願日が 1998

散の影響も当然含んでいるものと考えられる．

年 1 月 1 日〜2004 年 1 月 1 日であって，国際特許分

本研究では，特許明細書への意思決定による分散類（IPC）H04B で 100 件以上特許登録がなされていを調査の中心に据え，創出された発明の構成自体のる企業 10 社を対象としている．H04B は，上述した分散による影響をなるべく軽減させる観点から，光図 4，5 の傾向分析対象としての H セクションに含

通信分野（IPC : H04B）を調査対象としている．当

まれることから目的変数として LD2，CLD を利用す

該分野は，上述した分析対象の出願日 1998 年 1 月

ることが可能となる．なお，上述した図 4，5 では，

1 日〜2004 年 1 月 1 日以前において，飛躍的なラディ

H セクション以外のデータも含まれているが，何れカルイノベーションが起きた分野であるところ，当もステップ数や動作数，条件数により技術的範囲の該分析期間においては，既に創造期から成長期へと広狭が主に支配される分野であることから，少なく移行しているためである．即ち，出願日 1998 年 1

とも LD2，CLD が低いほど特許の有効活用性が高く

月 1 日〜2004 年 1 月 1 日の期間においては，既に光なるという前提条件が大きく崩れることは無いもの

通信に関するドミナントデザインも確定しており，と考えられる．

ラディカルイノベーションは出にくく，既存技術のまた各企業の分析案件数は，上記出願日並びに改良が殆どである．その結果，極端に技術的範囲の

IPC の条件の下で，それぞれ 100 以上 200 以下の件

広い特許権が取得できる可能性は低くなっており，数としている．

ある程度構成要件や条件等を限定しない限り特許に実際の分析プロセスでは，分析対象となる各特許ならないフェーズになっている．このため，各出願出願案件それぞれについて，特許公開公報の記載か人における各分析対象案件についても，得られる特ら，出願時における独立請求項を total_LD より数

許権は，ある程度限定された技術的範囲の広さに収値化した総格成分数 LD1 を算出し，また特許公報か束していくものと考えられ，total_LD より特許請求

ら，特許時における独立請求項を total_LD より数の範囲の限定度合を数値化するプロセスにおいて，値化した総格成分数 LD2 を算出し，更にこれらのデータのノイズとして表れるのをある程度抑えるこ差分値としての CLD を求める．ちなみに，出願時とが可能になると考えられる．

よりも技術的範囲の限定が付加された CLD が 1 以

しかしながら，LD1，LD2 は，ラディカルイノベー

上の案件は，進歩性，新規性，29 条の 2 違反の拒ション創出による影響を軽減できたとしても，既存絶理由通知を受けて補正を行ったものに限定してお技術からの改良の度合が高い場合には，比較的低め

り，自発補正や 36 条違反（記載不備）等の理由での格成分となって（技術的範囲が広くなって）現れ，

特許請求の範囲の記載に修正を加えた案件は分析対既存技術からの改良の度合が低い場合には，構成が象から除外している．その理由としては，CLD は，

ある程度限定されて特許化されることから高めの格61

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

成分となって（技術的範囲が狭くなって）現れるこ

図6

企業 A, B における出願から権利化に至るまでの格成分の変化傾向図7

企 業 A, B に お け る 出 願 か ら 権 利 化 に 至 る ま で の
CLD の変化傾向ととなる．即ち，LD1，LD2 の分散は，これら改良度
合による影響も受けることが考えられる．
また CLD の分散は，進歩性欠如の拒絶理由通知を受けて，引用文献の技術内容との差異を持たせるためにクレームアップした構成要素数やその限定度
合による影響も受ける．これらは何れも当初明細書に記載された範囲にある技術内容に基づくものであることから，創出された発明の構成自体の分散ということもできる．
従って，特許明細書への意思決定による分散は，
上述した創出された発明の構成自体の分散の影響を含むものであり，これがノイズとして現れていることは考慮する必要がある．

4.

分析結果

図 6 は，上述した条件を満たす分析対象企業 10社（企業 A〜企業 J）のうち企業 A，企業 B の 2 社
についての特許請求の範囲における記載の傾向を分析した結果を示す散布図である．ちなみに図 6 は，
企業 A，B の LD1 と LD2 の相対的割合の分布を示している．即ち，この図 6 は，企業 A，B における出ている．横軸が CLD であり，上述した図 6 の実線

願から権利化に至るまでの総格成分数 total_LD がで示される LD1 と点線で示される LD2 の差分を横どのように変化しているかを表す，いわゆる total_

軸としたものである．縦軸は，その割合を示していLD の変化傾向を示している．

る．企業 A，B 何れについても CLD の割合が 0 近

図 6 の視覚的な観察結果から，企業 A，B それぞ

傍において最大となり，その後 CLD が増加するにれについて，実線で示される LD1 の分布から，点線

つれてその割合は徐々に低下していく傾向が見られで示される LD2 の分布に至るまで，高格成分数側へている．また CLD も企業 A，B それぞれについて，とシフトしていく傾向が表れている．また企業 A，それぞれの分布の平均や分散が異なる傾向が見られB それぞれについて，LD1 と LD2 のそれぞれの分布ている．

のピーク位置や平均が異なる傾向が見られている．

このように，上述した企業 A，B を例にとってさらに特筆すべき点は，企業 A，B について LD1 とも分かるように，出願人の意思が反映される LD1，LD2 の分散がそれぞれ特有の広がりを見せている点

CLD と，その分散は，それぞれ出願人毎に特有のである．

傾向を示すことが分かる．このため，企業 A，B の特許請求の範囲の記載に対する意思決定マネジメ

みならず，全て分析対象企業 10 社（企業 A〜企業ントを行う上で重要となる LD1 の分散が，パラメー

J）について，LD1 平均値，LD2 平均値，CLD 平均値，タとしての total_LD を用いることにより数値化しLD1 の 分 散，LD2 の 分 散，CLD の 分 散，LD1 と LD2てこれを視覚的に表すことが可能となることが分かの相関を実際に求めた結果を表 2 に示す．

る．
図 7 は，企業 A，B における CLD の分布を示し
62

これらの結果のうち，意思決定マネジメントを行う上で重要となる LD1 の分散に着目し，先ず LD1

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究

表2

分析対象企業 10 社の調査結果

出願人

LD1 平均LD2 平均

CLD 平均 LD1 の分散 LD2 の分散 CLD 分散

図9

企業 A 11.349 14.239 2.890 22.190 27.539 11.786

0.767

企業 B

0.641

8.038 12.191 4.153 15.871 31.938 18.945

LD1 の分散と LD2 平均値の関係

LD1とLD2の相関係数

企業 C 10.206 14.794 4.588 24.948 58.516 47.811

0.467

企業 D

9.170 12.804 3.634 13.909 37.569 26.178

0.553

企業 E 10.705 14.240 3.534 36.043 41.936 14.139

0.821

企業 F

8.045 10.865 2.820 14.613 19.607 11.938

0.658

企業 G

8.673 13.203 4.529 23.396 39.730 22.968

0.659

企業 H

9.061 12.696 3.635 33.448 49.794 18.667

0.791

企業 I

8.371 13.305 4.934 18.233 62.954 53.704

0.406

企業 J

8.187 11.710 3.523 14.806 25.570 14.287

0.670

性が高くなる．即ち，この LD2 平均値をできるだけ下げるための意思決定へアプローチしていくことが平均値を目的変数とする場合について検討する．こ

重要になる．

の LD1 は，出願人の意図が最初に反映されるもので

図 9 は， こ の 企 業 A〜 企 業 J の LD1 の 分 散 と，あることから，LD1 の分散が与える影響を最初に確LD2 平 均 値 の 関 係 を 示 し て い る． こ の 図 9 で は，認する必要があるためである．図 8 は，LD1 の分散

LD2 平均値を縦軸に，また LD1 の分散を横軸としてと LD1 平均値との関係を示している．この図 8 では，いる．

LD1 平均値を縦軸に，また LD1 の分散を横軸としている．

この図 9 から，LD1 の分散が大きくなるにつれて，LD2 平均値が高くなる傾向が示されている．ちなみ

この図 8 から，LD1 の分散が大きくなるにつれて，に，図 9 の散布図において，LD1 分散と，LD2 平均

LD1 平均値が高くなる傾向が示されている．ちなみ

値のプロットから求めたスピアマンの順位相関は，に，図 8 の散布図において，LD1 分散と，LD1 平均

0.6484 であり，5% 有意の範疇に入っていることか

値のプロットから求めたスピアマンの順位相関は，

ら比較的高い相関が表れていることが分かる．特許

0.5394 であり，視覚的な傾向と比較して，あまり高の有効活用性を向上させる上で着目すべきパラメー

い相関が表れているとは言えなかった．出願人の最タであるこの LD2 平均値は，LD1 の分散によりある

初の意思決定が反映される，当初明細書における特程度影響を受けることが示されている．

許請求の範囲に基づく技術的範囲の広さは，LD1 のまた，上述した図 8，9 の結果から，LD1 の分散

分散により僅かながら影響を受けることが示されてが高い場合には，LD1 平均値と LD2 平均値がともにいる．

高 く，LD1 の 分 散 が 低 い 場 合 に は，LD1 平 均 値 と次に，LD1 の分散と LD2 平均値との関係に焦点をLD2 平均値がともに低い傾向が表れることが分か当てる．この LD2 平均値は，上述した図 4 に示すよる．即ち，出願時において LD1 平均値をより低く抑うに，小さいほど特許の有効活用性が向上する可能えていた出願人は，結果として LD2 平均値自体を低

図8LD1 の分散と LD1 平均値の関係

く抑えることができ，逆に出願時において LD1 平均
値が高くなっている出願人は，これに応じて LD2 平
均値も高くなると考えられる．
図 10 は，この企業 A〜J の LD1 平均値と，LD2 平均値の関係を示している．
この図 10 の散布図の視覚的な傾向分析からも，
LD1 平均値が大きくなるにつれて，LD2 平均値も大きくなる傾向が，明確に表れていることが分かる．
また，図 10 の散布図において，LD1 平均値と，LD263

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

図 10

LD1 平均と LD2 平均の関係

図 11

CLD 分散と LD2 平均値との関係

図 12

CLD 分散と CLD 平均値との関係

均値は，上述した図 5 に示すように，小さいほど特許の有効活用性が向上する可能性が高くなる．即ち，この CLD 平均値をできるだけ下げるための意思決定へアプローチしていくことが重要になる．
図 12 は，この企業 A〜企業 J の CLD の分散と，CLD 平均値の関係を示している．この図 12 では，CLD 平均値を縦軸に，また CLD の分散を横軸としている．
こ の 図 12 の 散 布 図 の 視 覚 的 な 傾 向 分 析 か ら，
CLD 分散が大きくなるにつれて，CLD 平均値も大きくなる傾向が明確に表れていることが分かる．ま
平均値のプロットから求めたスピアマンの順位相関

た，図 12 の散布図において，CLD 分散と，CLD 平

は，0.8060 であり，1% 有意の範疇に入っており非均値のプロットから求めたスピアマンの順位相関

常に高い相関が表れていることが分かる．また表 2は，0.9030 であり，1% 有意の範疇に入っており非に示す LD1 と LD2 の相関は，企業 A〜J 毎に，それ常に高い相関が表れていることが分かる．

ぞれの個別の案件毎の LD1 と LD2 の値から算出した相関係数である．出願人の間で程度の差はあるも5.

考察のの LD1 と LD2 の相関は，企業 A〜J 毎においても高い相関として表れている．

上述した図 8 から，LD1 の分散が大きくなるにつ

なお，LD2 平均値は，LD1 の分散や LD1 平均値のれて，LD1 平均値が高くなる傾向が示されていた．

みならず，以下に説明するように CLD に対しても当初明細書における特許請求の範囲に基づく技術的因果関係がある．図 11 は，この企業 A〜J の CLD

範囲の広さは，その技術的範囲の広さのバラつきのの分散と，LD2 平均値との関係を示している．

度合（LD1 の分散）によりある程度影響を受けるこ

この図 11 から，CLD の分散が大きくなるにつれて，LD2 平均値も大きくなる傾向が示されているよとが分かる．
分析対象企業 10 社（企業 A〜企業 J）は，何れもうにも見えるが，両者間であまり明確な傾向は表れ

年間出願件数 1,000 件を超える上場企業であるとこていなかった．ちなみに，図 11 の散布図において，ろ，特許出願の担当者は，複数人で構成されている

CLD の分散と，LD2 平均値のプロットから求めたスものと考えられる．このため，特許出願業務を一人

ピアマンの順位相関は，0.2727 であり，殆ど相関がで全て担当する企業と比較して，分析対象企業 10

表れていなかった．

社（企業 A〜企業 J）は，その特許請求の範囲の記

次に，CLD 平均値に焦点を当てる．この CLD 平
64載を支配する LD1，CLD の分散の度合いは必然的に

有効活用性に影響を及ぼす特許請求の範囲への意思決定の分散に関する研究高くなる．しかし，これにも増して，企業 A〜企業

した LD2 平均値と独立して，小さいほど特許の有効

J 間においては，上述した図 8 から示されるように，活用性が向上する可能性が高くなる．このため，か

企業規模や技術分野がほぼ同一条件であるにもかかかる CLD 平均値を押し下げるためのアプローチがわらず，当初明細書において設定する特許請求の範必要になる．CLD の分散は，引用文献との構成上

囲の記載について，その技術的範囲の広さの観点での差異が明確化されているか，補正により限定したの分散に大きな格差があることが表れていた．中で構成が実施の事業と適合しているか，補正した特許も顕著であったのが，LD1 の分散の最大値は，企業請求の範囲の記載に余分な限定要素が無いか等，各E の 36.043 であるのに対して，その最小値は，企業

種方針やそのリテラシーに関する認識やスキルに依H の 13.909 であり，差が大きかった．

拠するものである．CLD の分散を減らすためには，また，図 9 の結果からは，LD1 の分散が大きくな

図 12 の結果より，補正時における特許明細書へのるにつれて，LD2 平均値も高くなる傾向が示されて意思決定に対する同一出願人内の格差を無くすためいた．同一出願人内における特許請求の範囲の記載の努力を行うことにより，必要最小限の限定要素のの分散度合が，LD1 平均値に影響を及ぼすことに加追加に抑えるための補正へと最終的に帰結すること

え，LD2 平均値にも影響を及ぼすことが示されていになり，CLD 平均値を押し下げることが可能となる．図 10 の結果からも，LD1 平均値と LD2 平均値

るものと考えられる．

との間では高い相関を示すことから，上述した特許

以上の関係を整理すると図 13 に示す因果関係図

請求の範囲の記載の分散度合が LD1 平均値に先ず影で表すことができる．この因果関係図では，目的響を与え，更にこの LD1 平均値が，最終的に得られ変数を LD2 平均値，CLD 平均値を独立して定義し，る LD2 平均値を支配する流れになるものと考えられまた説明変数として LD1 分散，LD1 平均値，CLD 分

る．

散としており，図中の数値はスピアマンの順位相関

特に，この LD2 平均値が小さいほど特許の有効である．LD2 平均値は，LD1 分散，LD1 平均値によ活用性が向上する可能性が高くなるため，この LD2る影響を受け，CLD 平均値は，CLD 分散による影

平均値を極力低減させるためのアプローチを行うた

響を受ける．ちなみに，説明変数としての LD1 平

めには，先ず LD1 の分散を減らすことにより，LD1

均値は，LD1 分散による影響を受ける．これらの因平均値を相対的に低減させ，更にこの LD1 平均値の果関係図から，目的変数としての LD2 平均値，CLD

低減に伴わせて LD2 平均値を低減させることが有効

平均値をそれぞれ低減させるためには，LD1 分散及であるものと考えられる．即ち，同一出願人内におび CLD 分散を低減させることが有効であることがける特許請求の範囲の記載が広く分散するのを解消

分かる．また，LD1 分散を低減させることにより，するための各種取り組みを行うことにより，特許のLD1 平均値を押し下げ，これが目的変数としての有効活用性を向上させるための特許請求の範囲の記載へと向かわせ，これが LD2 平均値の低減へとつな

図 13

各説明変数と目的関数の因果関係図

がっていくものと考えられる．
なお，目的変数としての LD2 平均値に着目したとき，この CLD の分散がこの LD2 平均値に必ずしも影響を及ぼすとは限らないことが図 11 の結果から示されている．
但し図 12 の結果から，CLD の分散が大きくなるにつれて，CLD 平均値も大きくなる傾向が示されている．即ち，CLD の分散は，LD2 平均値よりも，むしろ CLD 平均値に対して影響を及ぼすことが示されている．因みに，この CLD は，あくまで上述
65

〈日本知財学会誌〉Vol. 7 No. 1―2010

LD2 平均値を低減させる上で有効に機能することも振り向けることにより CLD の分散を減らすことが分かる．

有効であるものと考えられる．

6.

結論

上述した特許明細書への意思決定に対する同一出願人内の格差をいかにして解消していくかは，今後の重要な検討課題といえる．特許出願戦略に関する本研究では，特許請求の範囲の記載を最適化する

方針やそのリテラシーに関する各担当者間の認識のための意思決定マネジメントを行う上で，かかる特共通化の度合や，各担当者間の業務に関する経験や許請求の範囲の記載を形作る LD1，CLD を制御対象

スキルに関するレベル均一化の度合，これらを全てとして着目し，その分散が，取得した特許発明の技総称して言い換えるならば，企業内における特許出術的範囲が実施品の構成を包含し得る可能性（特許

願戦略に関して各担当者にどれだけその認識を浸透の有効活用性）に影響を及ぼすことを仮説として掲させているか，また特許出願戦略に関してどれだけげた．そして，この仮説を検証すべく，実際の電気重要なものと位置づけてその担当者を選定して組織機器メーカーを例にとり，出願人の意思決定が反映作りを行っているかも表す，特許出願戦略に関するされる LD1，CLD の分散が，特許の有効活用性を決

各担当者間の認識格差を一つの目的変数とする．そめる指標としての LD2 や CLD に対していかなる影して，例えば各担当者が行う出願業務の全て，即ち響を及ぼすか実例分析を行った．

発明の抽出から始まり，先行技術の調査や，代理人

そ の 結 果，LD1 の 分 散 が 大 き く な る に つ れ て，との意思疎通等，各業務のポリシーに関する統一化，

LD1 平均値が高くなることが分かった．換言すれば，共通認識化，業務レベルの均一化等を図ることによ

特許明細書への意思決定に対する同一出願人内の格り，目的変数としての認識格差を解消するためのア差が広がるほど LD1 平均値が高くなり，逆にこれがプローチを考えていく必要があると考えられる．最収束されるほど LD1 平均値が低くなる傾向が示され終的に，その認識格差の徹底した解消が，各担当者ていた．

に対する特許出願戦略に関する啓蒙につながり，そまた，LD1 の分散が大きくなるにつれて，LD2 平の結果，必然的にそのような特許請求の範囲の記載

均値も高くなる傾向が示されており，特許明細書へに最終的に収束されてくることが期待できよう．

の意思決定に対する同一出願人内の格差が LD1 平均
値のみならず，LD2 平均値にも影響を及ぼすことが分かった．ちなみに，LD1 平均値と LD2 平均値との間では高い相関を示すことも，上述した傾向を裏付けるものとなっていた．
更に，CLD の分散が大きくなるにつれて，CLD
平均値も大きくなることが分かった．
以上の結果から，目的変数としての LD2 平均値を低減させるためには，先ず特許出願戦略に関する企
業内の各担当者間の意思決定の格差を解消すること
により LD1 の分散を減らすことにより，LD1 平均値を相対的に低減させ，更にこの LD1 平均値の低減に伴わせて LD2 平均値を低減させることが有効である
ものと考えられる．
同様に，目的変数としての CLD 平均値を低減させるためには，補正時における特許明細書への意思決定に対する同一出願人内の格差を解消する方向に
66

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