特許には，その特許の技術分野を表すIPC（国際特許分類）が付与されている．しかし，この分類は粒度は荒いため，企業が経営戦略の立案に利用するには，その企業が行っているビジネス・技術分野を踏まえた特許分類の方が望ましい．そのため本研究では企業独自の詳細な特許分類を機械学習を用いて行う．１つ目として，特許のIPCと要約文を入力とした特許Encoderからなる教師あり学習を行い，さらにIPCの表現力を高めるために，IPCと要約文の関連性を利用した事前学習法と組み合わせる手法を提案する．２つ目として，アノテーションを行わず一般的な特許文書データのみを用いた教師なし学習を行い，その結果を利用して企業独自の特許分類を行う手法を提案する．

特許は発明を保護するものであり，社会において重要な役割を果たしている．そのような特許の主な分類法として，国際的に定められたIPCや地域特有のCPC,FIなどがある．それらは現状，特許審査官が手作業で分類しているため，作業コストや人為的ミスが大きな課題となっている．そのため，IPCなどの特許分類を機械学習によって自動化する研究が行われてきた．しかし，これらの汎用的な分類は粒度が荒く使いにくい．企業が経営戦略(知財戦略)を立案する際には，その企業が行っているビジネス・技術分野を踏まえた独自の観点での特許分類の方が有用である．そのためIPCなどの分類情報を活用しつつ，企業独自の観点での粒度の細かい特許分類を自動で行う手法を開発する．本研究では2つの問題設定を考える．1つ目は企業独自の観点で特許分類されたアノテーションデータがある状況であり，２つ目はアノテーションデータが全くない状況である．１つ目の問題設定の方が特許分類の精度は期待できるが，手作業でアノテーションする作業コストは高いため，それを必要としない２つ目の問題設定も考える．1つ目の問題設定では，教師あり学習を行うことになる．そのため，特許のIPCと要約文を入力とする特許Encoderを提案する．IPCを入力に用いる既存研究は存在するが，それらはIPCの共起性のみに着目していた．本研究ではIPCの表現力向上のためにIPCの共起性だけではなく，要約文にも着目したものとなっている.また，入力に使うIPCの表現力を高めるために，３種類の事前学習手法を提案する．事前学習では，アノテーションされていない多数の特許におけるIPCと要約文の関連性を用いる．