データ分析を「とりあえず」行なっているあなたへ〜「特許情報の捉え方」を例に

サマリー

• 知財戦略において、特許情報分析の重要性が高まっている。特許情報を理解し、活用することは重要

• 特許情報は単なる技術文書ではなく、企業の技術戦略、市場動向、競合状況を把握するための貴重な情報源

• 特許情報を分析する際は、まず明確な目的を設定することが不可欠である

はじめに

以前、サマリア分類支援機能を特許情報分析に活用してみた【上村侑太郎 先生】【サマリアウェビナー】で話した「特許情報の捉え方」について今回は細かくご説明用しようと思います。

みなさんは特許情報の捉え方をどう考えていますか？
特許情報から何がわかるかをご自身で整理されていますか？

特許情報とは

特許情報とは、特許出願に付随する様々な情報の集合体であり、技術的な詳細だけでなく、ビジネス戦略上の重要な手がかりも含まれています。

• 特許情報には、発明の名称、要約、請求項、明細書記載内容、出願日、公報発行日、優先権主張日、出願人、発明者、出願国、特許分類（IPC・CPC・FI・FT）、被引用数など、多くの項目が含まれる。

これらの各項目が、特許分析においてどのように活用できるかを具体的に解説します。

• 発明の名称: 業界・分野・用途・手段を把握する手がかり。

• 要約: 発明の趣旨・課題・解決手段・優位性を理解する要点。

• 請求項: 発明の構成・手段を特定する重要な情報。

• 明細書記載内容: 背景技術・先行技術文献・実験データなど、発明の詳細な技術情報を確認できる。

• 出願日・公報発行日・優先権主張日: いつ出願したか（例：ビジネス目的を辿れる）。

• 出願人: どんな企業が出願したかを把握する情報。

• 発明者: 発明のキーマンは誰かを特定する情報。

• 出願国: ビジネスをする国はどこかを把握する情報。

• 特許分類（IPC・CPC・FI・FT）: 技術分類を特定し、関連特許を検索する情報。

• 被引用数: その分野がどれだけ成熟しているかを測る指標。

よく聞く言葉としてパテントマップがありますが、特許情報をただ可視化して終わり、というものではないです。

特許情報分析は、これらの情報を理解し、「要素を分解して明らかにし、将来の動向を予測する」プロセスです。
それを理解して初めて特許情報は、技術動向調査、競合分析、新規事業開発、知財ポートフォリオ戦略、M&Aにおけるデューデリジェンスなど、多岐にわたる分野で活用できると考えます。

特許情報の捉え方とは？

さて、本題に入ります。
特許情報分析において、「目的を押さえる」＋「データを捉える」ことが重要です。
「データを捉える」とは、単にデータを収集するだけでなく、データの目的を理解し、分析の目的に合わせて適切な切り口を選択することです。

データの切り口を捉える

• まずデータの切り口について例を以下に示します。

  • 大きさを捉える: 定量的なランキングや割合を用いて、技術の分布やトレンドを把握する。

  • 分けて考える: 時系列や技術分類でデータを分割し、異なる視点から分析する。例として、G06F 17/30（多項式曲面の説明）やG06F 30/10（Geometric CAD）のような技術分類で分けることができる。

  • 比較し、差異、類似性を見出す: グロスレイト分析やBERTによる特許文書俯瞰分析などの手法を用いて、技術間の類似性や差異を比較検討する。

  • バラツキ・規則性を捉える: 2軸マッピングなどを用いて、データの分布や規則性を可視化する。

  • 不確定・例外を見出す: 外れ値に注目し、既存の枠にとらわれない新たな視点や可能性を発見する。

  • ツリーで考える: ツリーダイアグラムを用いて、技術の階層構造を把握し、体系的に分析する。

  • プロセスを考える

  • 人の行動を考える

このように一つのデータでもさまざまな角度からデータを見ることができます。

さらに、「目的」に照らし合わせた「正しいデータ」を「分析」しなければ意味がないです。

目的を捉える

分析の目的を明確にすることが、適切なデータ選択と効果的な分析に繋がります。

例えば、目的の例は以下のようなものがあるかと思います。特許情報分析の活用ステージとして、テーマ検討、研究開発、量産といった各段階における特許情報の活用例を紹介します。

• 新規事業部門: 未知分野の市場・技術動向を調査・分析し、新たなビジネスチャンスを探る。

• 研究開発部門: 最新の技術動向を把握し、自社の研究開発戦略に役立てる。

• 知財部門: 自社の知財ポートフォリオを拡充し、他社特許の権利状況を把握することで、リスクを回避する。

さらに深掘りします。技術動向調査・分析を例に、特許情報分析の具体的な目的と、そのためのデータ選択について説明します。

技術動向調査・分析は、市場全体が技術的にどのような方向に進んでいるのか、競合がどのような技術を持っているのか、その技術にはどのような課題や効果があるのかを知ることが目的です。

これらの目的を達成するための「正しいデータ」とは、分析目的に合致し、上記の情報を引き出すことができるデータです。さらに、自社の目的に合わせて分類を構築し、特許情報に付与し、可視化することが重要です。

余談にはなりますが、IPC、CPC、FI、Fタームなどの既存の技術分類は便利だが、自社の分析目的に合わせて最適な分類を構築することが、より精度の高い分析には不可欠です。

このように、目的に合わせたデータが必要であり、そのデータを見る角度も重要というお話でした。

まとめ

• 特許情報分析を行う際は、まず明確な目的を設定することが最も重要。

• 目的を明確にし、適切なデータを収集・データを捉えることで、特許情報を最大限に活用し、ビジネス戦略に役立てることができる。

以上、お読みいただき、ありがとうございました。