特許書誌情報を用いた新たな技術分野の特定方法に関する研究：機械学習的手法の応用

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K01823
• Research Institution: Kobe University
• Principal Investigator: 中村 健太 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (70507201)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 特許 / イノベーション / 新技術分野 / IPC / 特許分類

Outline of Annual Research Achievements

新設されたIPCが付与された出願は、新たな技術分野に属する発明である可能性が高い。しかしながら、技術分野の誕生とIPCの新設には時間的なラグがあるため、新規のIPCに依拠して技術分野の展開を観察した場合、当該分野が誕生したタイミングについて、正確な情報を得にくい問題がある。

本研究では、FIの改正に対応して、過去に遡って情報が更新されるという検索IPCの特徴を利用し、前述のラグに関する問題の解決を目指している。そこで、2020年度は、整理標準化データから検索IPCの情報を抽出・整理した。基礎的な集計から以下の点が確認された。

・第一に、検索IPCは公開・公表IPCなどの公報に記載されているIPCよりも多くの分類記号が付与される傾向があり、情報としてノイズが多い可能性がある。これは、IPCの性格によるものであるが、公報に記載されるIPCは基本的に当該特許出願に掛かる発明がどの分野に属するのかを表している。一方、検索IPCの場合、その名の通り、特許審査の過程で先行文献を検索するために使用されるため、漏れがなく特許検索が実行できることが重要であり、発明の技術的範囲を超えて検索に有益であると考えられるIPCが付与されることがある。
・第二に、検索IPCはFI（IPC）の改正にともなって機械的に更新されるが、この他に、審査の過程で審査官が検索IPCを追加することがある。そのため、出願後の手続きが多い特許出願ほど検索IPCが増えていくといった可能性がある。このことはIPCの数を数えたり、組み合わせを考える際にバイアスを生むことになると予想される。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

整理標準化データから検索IPCの情報を抽出し、基本的な整備を終えることができた。この点においては、当初予定通りである。しかし、検索IPCの生成過程及び更新ルールの解明が不十分であり、2021年度も引き続き作業を要するため、「やや遅れている」と判断した。

Strategy for Future Research Activity

まず、検索IPCの生成過程及び更新ルールの解明に努め、次に新たな技術分野の識別に関するモデルの構築を目指す。

ある特許技術分類において新たな技術分野を形成するような特許発明と、既存の技術分野に属する特許発明とでは、特許の書誌情報において何らかの差異が現れる可能性がある。例えば、Fleming(2001)は、各特許に付与された複数のIPC分類について、新たな組み合わせを持つ場合、そのことが新規性の指標になり得るとしている。同様に、後方引用におけるIPC分類の数や組み合わせ、サイエンス・リンケージの強度(特許と論文との引用関係の強度)も既存の技術分野と新規分野で差が出る可能性がある。したがって、当該特許出願が既存技術分野と新技術分野のどちらに属するかを表すダミー変数を従属変数とし、上で例示したものを含む各種書誌情報を説明変数に用いた回帰分析を行えば、新技術分野と相関する要因を特定することができると考えている。

新たな技術分野の特定には検索IPCの情報を利用する。技術分類の新設によってIPCの再配置が行われた特許群のうち、出願が初期のものは、その分類の発展に係る萌芽的な発明を含む可能性があり、元々のIPC分類から派生した、新たな 技術分野に属する特許だと見なすことができると考えている。

Causes of Carryover

【理由】コロナ禍により、国内出張・海外出張ができなかった。また、予定していたリサーチ・アシスタントが渡日できず、雇用を見送った。

【使用計画】移動制限が解除された後、出張を行う。上記リサーチ・アシスタントは2021年4月時点でも渡日できていないため、別の人材を探し、雇用する。