IPランドスケープ強化の鍵！特許情報と一般情報の統合活用術（１）

こんにちは、Patentfieldの公式noteです。
Patentfield公式noteでは、Patentfieldを含めたAPIサービスやオープンソースを活用した具体的な開発実装事例を紹介しています。

今回は、IPランドスケープにおいて、APIを活用して一般情報を効率良く取得する方法や分析方法について、複数回のシリーズで解説をしていきます。

１．IPランドスケープとは

IPランドスケープとは、特許情報や技術動向、競合状況などを包括的に分析し、自社の知財戦略を最適化する手法です。現代の知的財産（IP）戦略において、IPランドスケープの重要性がますます高まっています。特許庁の外郭団体であるINPITでは、中小企業等を対象とした「IPランドスケープ支援事業」を実施しており、特許庁においてもIPランドスケープの活用を促進するための「経営戦略に資するIPランドスケープ実践ガイドブック」を公開し、積極的に支援を実施しています。

［INPIT］IPランドスケープ支援事業 | 独立行政法人　工業所有権情報・研修館

経営戦略に資するIPランドスケープ実践ガイドブック
https://www.jpo.go.jp/support/example/ip-landscape-guide/

２．IPランドスケープにおける一般情報の価値

特許情報だけでは、企業の戦略や市場動向を完全に把握することは困難です。例えば、企業の研究開発投資や新規事業参入といった情報は、特許出願に先立ってニュースリリースとして公開されることが一般的です。
一般情報は、以下の観点でIPランドスケープを強化します：
・最新の市場動向把握：企業のプレスリリースや業界ニュースによる最新動向の把握
・競合他社の戦略分析：M&A、設備投資、人事異動などの早期把握
・技術トレンドの予測：新製品発表や技術展示会情報による将来予測

３．一般情報収集の現状と課題

一般情報の取得は、特許情報の取得と比べて選択肢が限られており、従来はマニュアルでのWeb検索が中心でした。最近では、PerplexityやGensparkといったAI検索エンジンの登場により、効率は向上しているものの、以下のような課題が残されています：
・情報源の多様性：関連情報が様々なWebサイトに分散
・更新頻度の高さ：日々の継続的なモニタリングが必要
・情報の構造化：収集情報の分析可能な形式への整理

４．APIによる解決アプローチ

これらの課題に対して、本シリーズでは以下のようなAPI活用による解決方法を紹介していきます：

・DuckDuckGo APIを使用した効率的な情報検索
DuckDuckGo APIを利用することで、複数のWebサイトやニュースソースから効率的に情報を検索・収集できるようになります。これにより、分散した情報源を一括して探せるため、最新の市場動向や企業の動きを迅速に把握が可能になります。

・Webスクレイピングによる詳細情報の取得
Webスクレイピングにより、特定企業や業界に関連するWebサイトを定期的にクロールし、最新のニュースリリースやプレスリリースを自動で収集可能になります。これにより、継続的なモニタリングに対しても、自動的にキャッチアップできるようになります。

・自然言語処理（NLP）による情報の構造化と分析
NLPを用いることで、収集した大量のテキストデータ（ニュース記事、プレスリリース等）を自動的に解析し、構造化データに変換できます（企業名、製品名、技術キーワード、時系列など）。
構造化されたデータを基に、技術トレンドや市場の先行きを定量的・定性的に分析・予測することが可能になります。

５．DuckDuckGo APIの概要

本記事で使用するDuckDuckGo APIは、以下の特徴を持つ検索エンジンAPIです：
・無料で利用可能（APIキー不要）
・シンプルなAPI設計
・プライバシー重視（トラッキングなし）
・プログラムからの自動化が容易
次節では、具体的なAPI利用方法と、Python言語を使用した実装例を紹介します。

DuckDuckGo - Your protection, our priority.

６．プログラミング言語、開発環境

・プログラム言語：Python
・開発環境：Google Colab
Google Colab（名称:Google Colaboratory）は、ブラウザベースの無料の開発環境で、Googleアカウントがあればインストール不要で、Pythonプログラミングを簡単に始めることができます。

Google Colab

７．Google Colab実行手順

Google Calabでの実行手順は、次の通りです。

（１）ライブラリインストール

# ライブラリインストール
!pip install duckduckgo-search

（２）ライブラリインポート

# ライブラリインポート
import json
from duckduckgo_search import DDGS

（３）DuckDuckGo ニュース検索APIクライアント

# DuckDuckGo ニュース検索APIクライアント
def DDGS_client(query: str, max_results: int) -> list:
    with DDGS() as ddgs:
        response = list(ddgs.news(
            keywords=query,
            region='jp-jp',
            safesearch='moderate',
            max_results=max_results,
        ))
    return response

（４）ニュース検索実行

# ニュース検索クエリ
query = 'ライドシェアの最新動向は？'

# ニュース検索取得記事件数
max_results = 5

# DuckDuckGo ニュース検索API呼び出し
response = DDGS_client(query, max_results)
print(f"\n検索クエリ: {query}")
print(f"検索結果件数: {len(response)}")
print(json.dumps(response, indent=2, ensure_ascii=False))

ライドシェアの最新動向は？という検索クエリに対して以下のような検索結果を得ることができます。

検索クエリ: ライドシェアの最新動向は？
検索結果件数: 5
[
  {
    "date": "2025-01-14T00:34:00+00:00",
    "title": "ライドシェア求人、前月比27.5％増の139件（2024年12月版調査） 全国 ...",
    "body": "株式会社ストロボ（以下、当社／東京都港区代表取締役 下山哲平）が運営するニュースメディア『自動運転ラボ』（リンク）は、ライドシェア関連求人案件数の最新調査（2024年12月末時点）をまとめましたので、結果を発表いたします。 ●最新の「ライドシェア」関連の登録求人案件数と動向 主要転職5サイトにおけるライドシェアの関連求人案件数（※「ライドシェア」と検索してヒットした求人）は2024年12月末時点で",
    "url": "https://japan.cnet.com/release/31064457/",
    "image": "https://japan.cnet.com/media/c/2012/images/logo/logo_ogp_1200.png",
    "source": "CNET"
  },
  {
    "date": "2025-01-13T12:49:00+00:00",
    "title": "ライドシェアは日本ではなぜ禁止されているの？",
    "body": "以前から「日本ではライドシェアが禁止されている」というトピックを見掛けることがあるが、現時点ではこの言い方は誤っている側面と正しい側面がある。そもそもライドシェアとは何を指すものなのか。ライドシェアに関する全貌について、一から解説していく。",
    "url": "https://jidounten-lab.com/u_51968",
    "image": "https://jidounten-lab.com/wp/wp-content/uploads/2019/09/shimoyama-1-e1568954504124.jpeg",
    "source": "jidounten-lab"
  },
  {
    "date": "2025-01-09T13:18:00+00:00",
    "title": "ライドシェア関連の求人件数、前月比27.5％増の139件!リクナビNEXT ...",
    "body": "主要転職5サイトにおけるライドシェアの関連求人案件数（※「ライドシェア」と検索してヒットした求人）は2024年12月末時点で前月比27.5％増の139件となった。 転職サイト別では、dodaが前月比6.1％増の52件、リクナビNEXTが同56.3％増の75件、マイナビ転職が同20.0％増の6件、ランスタッドは前月と変わらず2件、エン転職が同20.0％減の4件だった。",
    "url": "https://jidounten-lab.com/u_51887",
    "image": "https://jidounten-lab.com/wp/wp-content/uploads/2019/09/shimoyama-1-e1568954504124.jpeg",
    "source": "jidounten-lab"
  },
  {
    "date": "2025-01-20T08:00:00+00:00",
    "title": "【大阪・関西万博に関する意識調査】大阪府民の6割が「万博での ...",
    "body": "この状況を受け、2024年12月、国交省と大阪府・大阪市は、万博期間中における24時間・大阪府全域での「日本版ライドシェア」運行にむけて合意しました。さらに2024年12月下旬より試行実施として、全国で初めて24時間・大阪府内全域での運行が可能となりました。",
    "url": "https://www.asahi.com/and/pressrelease/425370826/",
    "image": "https://www.asahicom.jp/and/data/wp-content/uploads/2025/01/d137033-26-a3991c3ef8db4aa66e48-11.png",
    "source": "朝日新聞社"
  },
  {
    "date": "2025-01-20T10:01:00+00:00",
    "title": "ライドシェア、万博導入賛成6割 期間中の解禁受け、ニューモ調査",
    "body": "一般ドライバーが自家用車で客を運ぶ「日本版ライドシェア」事業を展開するｎｅｗｍｏ（ニューモ、東京）は２０日、大阪・関西万博期間中の２４時間運行の解禁を受けて実施したライドシェアの意識調査結果を発表した。万博での導入に賛成する人は５９・２％で、タクシーの待ち時間短縮や車両不足解消に期待を集めていることが分かった。",
    "url": "https://www.chunichi.co.jp/article/1014130",
    "image": "",
    "source": "中日新聞"
  }
]

このようにDuckDuckGoのAPIを使う事によって、Web検索を通して一般情報を取得する事ができます。次回以降は、取得した一般情報を使って更に分析を進める手法について紹介いたします。

８．おわりに

Patentfieldとは

Patentfieldは、４つの機能（プロフェッショナル検索・データ可視化・AI類似検索・AI分類予測）を組み合わせて、ワンストップで総合的な検索・分析ができる『AI特許総合検索・分析プラットフォーム』です。
無料で検索もできるので、ご興味あればぜひアクセスください。

https://patentfield.com/

PatentfieldのAPIについて

PatentfieldのAPI連携サービスは、情報参照だけではなく、特許検索機能をはじめPatentfieldの各機能をAPI経由で連携することで、社内で運用しているグループウェアへの組み込みや、特許検索・分析の独自アプリケーションの開発が可能になります。
AIセマンティック検索やAI分類予測などのAI機能や、PFスコアや類似キーワードの取得などPatentfieldの多彩な機能を利用して、特許に関わる社内のニーズに合わせて最適なワークフローやアプリケーションを構築できます。

次回以降も、特許検索や分析実務で役立つ開発実装例を紹介していきます。
実践的なケーススタディを通じて、みなさまの知財業務変革のヒントになればと思います。
 
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