提携先・アライアンス先およびM&A先を探すための特許情報分析－オープンイノベーションの実現へ向けて

本記事は技術情報協会「オープンイノベーションによる新事業創出、早期事業化とその実践事例」（2017年1月）に寄稿した論考です。原題は「提携先を探すための特許情報分析」となります。

特許情報を用いた提携先・アライアンス先や共同研究開発先を探すための分析の考え方や分析方法について参考にしていただければ幸いです。

はじめに

競争環境のグローバル化・複雑化や急速な科学技術の進歩に伴い，企業・組織単体でマーケットに存続することは徐々に困難な状況になりつつある．そのため企業・組織はマーケットにおいて生存し競争優位性を構築するために第三者との提携（アライアンス）を模索する必要がある．

図1　交換に基づくアライアンスの表現

図1にA社とB社の交換に基づくアライアンス（提携）の表現を示す（参考文献1）．各社から提供できる資源としては技術資源，人材資源，生産資源，販売資源，資金資源の5つがあるが，本節では特許情報から提携先を探索するということで技術資源をベースとしたアライアンスの中でも「共同開発」に焦点を当てて解説する．また共同開発の中でも自社シーズ・ニーズの有無，他社シーズ・ニーズの有無で下記表1の相互強化，相互補完（技術導入），相互補完（技術導出）の3パターンについて提携先を探すための特許情報分析・パテントマップ作成について解説していく．

表1　自社・他社ニーズ・シーズに基づく提携のパターン

なお，Ｍ＆Ａやアライアンスを行う上での知財マネジメントの留意点については淵邊氏の論考（参考文献2）などを参照されたい．

1. 特許情報から提携先を選択するための考え方とステップ

提携先を探索するためには，どのような提携が自組織にとって必要なのかという事業戦略面からの戦略および提携先イメージを明確にする必要がある．単純に共同開発先を探索するといっても，自社と似たような技術を保有している組織と提携しようとしているのか，自社のコア技術を補完してくれるような技術を保有している組織と組むのか，または自社のコア技術を新規のマーケットへ展開するためにバリューチェーン下流に強みを持つ組織と共同研究を行いたいのか，それぞれ選択すべき提携先が異なる．

以上は事業戦略面からの検討であったが，特許情報面からも提携先を選択するために確認すべき事項がある．特許情報は，世の中に種々ある技術情報源（学術論文，専門誌，製品・サービスカタログやマニュアル，官公庁から発行される報告書や統計類など）の中でも，

－特許情報の入手･収集が容易である
－国際的に統一された技術分類分けがなされている
－技術分野に偏りがない
－書誌的事項の書式が決まっている
－公報に開示されている発明の内容が具体的に記載されている

といった特徴がある．しかしながら，特許情報を用いればあらゆる業界・業種やシチュエーションで提携先候補を抽出できるかというとそうではない．特許情報を用いた提携先公報抽出にも限界は存在する（例えば公開特許公報は出願から1年半後に公開されるため，技術発展のスピードが早い業界・業種では1年半のタイムラグが大きくて特許情報があまり有効に効かない場合がある）．そのような「特許情報から提携先を探索可能か否か」を確認するためには，図2に示すように製品・技術ライフサイクル，製品・サービスのバリューチェーン・ビジネスモデル，特許出願の業界特性の3つを押さえる必要がある．以下，3つのポイントについて説明する．

図2　特許情報から提携先を検討する上でのポイント

1.1　製品・技術ライフサイクルからの検討

一般的にプロダクトライフサイクルは図3に示したように，時間とともに萌芽期・導入期，成長期，成熟期，衰退期の4つのフェーズを取る．

図3　プロダクトライフサイクル

それぞれのフェーズにおいて企業が取りうる技術開発戦略，そして特許出願の特徴（出願人・権利者や出願内容）としては下記のようになる（参考文献3）．

表2　プロダクトライフサイクルの各フェーズにおける技術開発戦略と特許出願の特徴

後述するようにライフサイクルのどのフェーズに位置するかで提携先探索アプローチが異なる．また日本では現在あらゆる業界・業種において製品・サービスが成熟期または衰退期にある．図2に示したとおり，成熟期または衰退期には次の技術・製品ライフサイクルの萌芽期が既に現れている場合もある．一方，次に述べるように成熟期または衰退期にある製品については，単なる製品を売って儲けるのではなく，保守・メンテナンスサービスの付加といったビジネスモデル（利益モデル＝稼ぎ方）の改良の動きも見られる．たとえばコマツのKOMTRAX（建設機械の情報を遠隔で確認するためのシステム）（参考文献4）は，建設機械を売って儲けるだけではなく，売った後もお客様の建設機械に設置したGPSや通信システムから得られる情報をコマツのデータサーバーで収集・解析し，故障予知や燃料消費料・CO2排出量，省エネ運転支援などの情報をお客様へフィードバックすることで顧客生涯価値（Lifetime Value，LTV）を上げる取り組みである．米国ではGEのインダストリアル・インターネットが有名である．

1.2　製品・サービスのバリューチェーン・ビジネスモデルからの検討

図4はハーバード大学のマイケル・ポーター教授が提唱したバリューチェーン（価値連鎖）である．企業の活動を主活動と支援活動に分け，主活動の各活動・プロセスにおいて価値・バリューを付加していき，最後にマージンを乗せて顧客へ製品・サービス提供するモデルである．

図4　バリューチェーン

提携先を探索する際に，このバリューチェーン面からの検討で重要なポイントは，各企業において強みを持っている活動・プロセスは異なり，その強みである活動・プロセスが特許出願として補足可能かという点である．

例えば，アパレル業界のユニクロ（正確にはファーストリテイリング）としまむらを比較分析する場合，ユニクロは素材調達・企画・開発・製造・物流・販売・在庫管理など，製造から販売までのすべての過程を一貫して行うSPA（＝Specialty store retailer of Private label Apparel）であるのに対し，しまむらはメーカーから服を調達して販売するタイプである．バリューチェーン的にみるとユニクロとしまむらでオーバーラップしている活動（企業内における機能）は少ない．この場合，ユニクロは企画・開発・製造も手掛けているので，これらの活動に関連した特許出願があるかもしれない．しかし，しまむらでは企画・開発・製造を手掛けていないので，企画・開発・製造関連特許出願があるとは考えにくい．参考に特許情報プラットフォームJ-PlatPat特許・実用新案テキスト検索でヒットした両社の過去の特許出願について以下示す．

表3　ユニクロ（ファーストリテイリング）としまむらの特許出願

ユニクロ（ファーストリテイリング）からフリースなどの自社企画製品に関する特許出願があるが，しまむらからは物流や販売・サービスに関する特許出願のみである．上述したビジネスモデルの違いを反映した特許出願状況であることが分かる．

自社の提携先を探したい場合，特にバリューチェーンの1活動・1プロセスにおいて提携先を探したい場合，その提携したい活動・プロセスを明らかにするとともに，その活動・プロセスが特許出願として補足可能かを確認する必要がある．

また1.1でも述べた通り，製品ライフサイクルの成熟期・衰退期にあっては，コマツのKOMTRAXのように今まで製造などの主活動に強みを有していた企業が，下流のサービスも手掛けるようなビジネスモデルチェンジが起きている（バリューチェーンやビジネスモデルの変化ではないが，製品ライフサイクルの成熟期・衰退期にあっては，富士フイルムの化粧品事業参入，花王の緑茶事業参入などのコア技術を生かした異業種への参入も見受けられる）．

1.3　特許出願の業界特性からの検討

各業界・業種によって特許に対するスタンスが異なる．図5や図6は1件の特許の価値と開発投資のイメージ図および事業を構成する特許群のイメージ図（参考文献5）である．

図5　1件の特許の価値と開発投資のイメージ図

図6　事業を構成する特許群のイメージ図

製薬のように1件あたりの特許の価値が相対的に高く，1件の基本物質特許を中心に数件程度で特許群が構成される業界もある一方，IT・コモディティ製品のように大量の特許出願を行い，1件あたりの特許の価値が相対的に低く，特許の藪とも称される多数の特許出願から特許群が構成される業界もある．これら業界・業種による特許出願の特徴を加味せずに，単一の提携先探索手法を用いることは適切ではないことがお分かりいただけるであろう．

2. 提携先を探すための特許情報分析・マップ作成

2.1　検討ポイントを踏まえた上での提携先探索アプローチ

前節で述べたようにライフサイクル，バリューチェーンおよびビジネスモデルおよび特許出願の業界による違いを踏まえた上で，提携先を探索するための特許情報分析・パテントマップ作成は下記の2つのアプローチに大別することができる．

図7　提携先探索アプローチ

まずバリューチェーン・ビジネスモデル面から提携先探索領域が特許出願で補足可能な否かを検討する．もしも特許情報から補足が難しいようであれば別の情報源を用いて提携先候補を探索する（本項では共同開発先を探すという前提で論を進めているが，仮に図1における販売委託先を探索したい場合，販売機能について特許出願面からは補足が難しいので以下で述べるような手法を用いるのは適切ではない）．

次に提携先探索領域が特許出願で補足可能な場合，業界・業種による特許出願およびライフサイクルの2軸で2つのアプローチに大別される．アプローチ1は製薬業界やライフサイクル萌芽期のように特許出願数が比較的少ない場合に適用する（図7では化学も機械やIT・エレクトロニクスと同等に扱っているが，化学の中でも基礎科学・バイオになれば医薬に近く，化成品などの化学応用製品になれば機械やIT・エレクトロニクスと同様の特徴を有する傾向にある）．製薬業界における特許出願が少ないのは前述したとおりであるが，ライフサイクルの萌芽期においても各業界・業種において特許出願が少ない傾向にある．このような場合はキーワードや特許分類（IPC・FI・FタームやCPCなど）を用いて母集団を形成しても提携先候補を的確に補足できない可能性がある．そのため化学・機械およびIT・エレクトロニクスにおいてもライフサイクルの萌芽期では医薬と同様のアプローチを取る．

アプローチ2は相対的に特許出願数が多い領域において適用する．既に市場として立ち上がっており，様々な企業が市場へ参入している状態で提携先を探索したい場合に用いるアプローチである．

2.2　提携先探索アプローチ：アプローチ1

図8　提携先探索アプローチ：アプローチ1

アプローチ1では，最初に特許以外の一般情報収集からスタートする．一般情報収集では学術文献やGoogleなどの検索エンジンから得られる一般情報の他に，雑誌・書籍などの紙媒体，そして社内関係者（技術者・研究者だけではなく営業スタッフやユーザー・サプライヤ）や有識者へのヒアリングも行うと良い．最近ではブログやツイッターなどのSNSでも積極的に情報発信しているので参考にすると良い．一般情報収集では提携先候補となりうる企業や大学・研究機関，そして研究者名を抽出する．いきなり特許情報ではなく一般情報から着手する理由としては以下の通りである．

－特許出願が相対的に少なく，特許分類が未整備であり，かつ，テクニカルワードもまだ世の中で統制されていないため（たとえばスマートグリッドというキーワードは2008年のアメリカ大統領選挙でオバマ大統領がグリーンニューディールの一環として用いたワードであり，それ以前はほとんど利用されていない），特許情報からのアプローチでは提携先候補を網羅的に抽出できない可能性がある

－ニュースや学術文献等の情報から提携先候補として有望であったと判定しても，特許出願を行っていない場合は提携先候補から漏れてしまう

一般情報から提携先候補となりうる企業や大学・研究機関，そして研究者名を抽出した上で，特許検索データベースにより母集団を形成する．このときに提携先領域とは異なる技術領域の特許が混在する可能性もあるため，その際は母集団を目視でスクリーニングしノイズを除去するか，または提携先領域の特許が漏れないように広めの特許分類・キーワードを掛け合わせて母集団の絞込みを行う．

母集団を特定した後に，母集団規模が小さいようであれば下記のような抄録マップを作成し，1件1件の内容について詳細を確認する．

図9　アプローチ1のアウトプット例：抄録マップ

また自社と提携先候補の出願領域について比較検討したい場合は，下記のようなクレーム範囲に基づいたマップ（下記は元三菱化学・知的財産部長であった長谷川氏が提唱しているブレークスルー特許マップ（参考文献6）））を作成すると良い．

図10　アプローチ1のアウトプット例：クレーム範囲に基づいたマップ（参考文献6）

クレーム範囲に基づいたマップでは1つの円が1件の特許請求の範囲の技術的範囲の広さを示している．自社出願については公開されている特許だけではなく，未公開出願も含めてマップ上にプロットし，自社出願と他社出願のオーバーラップする相互強化領域や相互補完関係にある領域を可視化する．

上記の抄録マップまたはクレーム範囲に基づいたマップを作成した上で，自社と相互強化関係にある技術を有しているか否か，また相互補完（技術導入・導出）先として適切な技術を保有しているかという点で検討を進めると良い．

2.3　アプローチ2における特許母集団の作成について

アプローチ1と異なり，アプローチ2を用いる場合においては，ある程度の量の特許出願件数が見込める場合である．そのため，キーワードは特許分類をベースにして提携先領域を補足するための特許母集団を形成する（特許検索式の構築の方法については拙著（参考文献7）や東・尼崎氏の書籍（参考文献8）を参照いただきたい）．なお，ある程度の技術的蓄積がある領域であれば対象期間は直近20年間など長めに設定した方が良く，比較的新しい領域であれば対象期間は直近5年ほどでも問題ない．

ここではドローンを含む宇宙・航空ロボットをテーマとして，下記のような検索式でヒットした母集団S012・896件をベースにパテントマップから提携先探索を行う事例を紹介する．

表4　検索式事例：ドローンを含む宇宙・航空ロボット

ここではデータベースPatentSQUAREを用いて日本国内特許の母集団を形成しているので，日本における提携先候補抽出を念頭においている．特定の国やグローバルでの提携先候補を探索したい場合は，日本特許だけにとどまらず海外特許で母集団を形成すると良い．

また，本事例では母集団でヒットした特許の読込調査は特に実施せずに，母集団から特許分類（筆頭IPCメイングループ）を用いて統計解析マップを作成するが，提携先領域の技術・用途が複雑かつ入り組んでいる場合などは母集団にノイズが多量に混入している可能性があるため，予め目視にてノイズ公報を除外し，さらに独自技術軸や課題・目的軸へ展開した上で統計解析マップを作成する方が好ましい．

2.4　提携先探索アプローチ：アプローチ2

図11　提携先探索アプローチ：アプローチ2

アプローチ2では，提携先領域に関する特許母集団を形成し，まずは自社と提携先候補の技術軸・課題軸（本項の例では筆頭IPCメイングループ）ベースの相関係数を算出する．相関係数が1に近いということは自社と提携先候補の出願領域が類似しており，相互強化関係を見込める提携先候補と考えられる．一方，相関係数が0に近い場合は自社と提携先候補の間にオーバーラップする出願領域が少ないため，相互補完（技術導入・技術導出）先候補と言える．

図12　アプローチ2のアウトプット例：出願人×筆頭IPC相関係数マップ

この例では累積出願件数トップのヤマハ発動機の提携先候補を相関係数から検討した（相関係数を算出するためにCORREL関数を用いる．また各社の筆頭IPCメイングループの累積件数をわかりやすく表示するために条件付き書式のカラーバーを用いている）．相関係数を見るとヒロボーが0.93，パロットが0.78と1に近く相互強化関係にある提携先候補といえる．また図12に掲載した出願人の中では宇宙航空開発機構（JAXA）や東芝・NECグループなどの相関係数がマイナスであるため相互補完（技術導入・導出）関係にある提携先候補として抽出できる．

相互強化関係および相互補完（技術導出・技術導入）先候補が抽出できたらコンパラマップを作成し，どのような技術・課題における提携効果が見込めそうか検討する（MS Excelを用いての具体的なコンパラマップの作成方法については拙著（参考文献9）を参照いただきたい）．以下は相互強化関係が見込めるヤマハ発動機とパロットのコンパラマップである．

図13　アプローチ2のアウトプット例：コンパラマップ（相互強化）

このコンパラマップから見るとB64C13（飛行操縦翼面，揚力増加フラップ，空気制動装置，またはスポイラを作動するための操縦系統または伝達系統）がヤマハ発動機とパロットのオーバーラップする相互強化領域として提携効果が見込めそうであることが分かる．

図14　アプローチ2のアウトプット例：コンパラマップ（相互補完）

一方，図14のようにヤマハ発動機と東芝のコンパラマップを作成すると，B64G1（宇宙航行体）やB25J13（マニプレータの制御）などの領域で相互補完関係が見込めると考えられる．

この後の詳細は省略するが，提携先候補として抽出した企業の件数推移マップおよび生死別件数マップを作成し，候補先企業が現在も研究開発や事業を継続しているかを特許出願面から確認する．もちろん，直近の特許出願がなく，現時点で生きている特許があまりない場合であっても研究体制が残っており技術的蓄積があれば提携先候補として検討の余地があることは言うまでもない．さらに，特許情報で抽出した提携先候補企業・機関について一般情報で最近の動向について補足・確認すると良いだろう．

以上，宇宙・航空ロボットをテーマとして簡単な提携先抽出について示したが，本事例では筆頭IPCを用いた非常に粒度の荒い分析である点は予めご留意いただきたい．

3. おわりに

本項では特許情報をベースとした提携先探索の手法について，主に特許検索および統計解析パテントマップからのアプローチを紹介した．本項で述べたように自社の内部環境だけではなく，自社を取り巻く外部環境なども考慮した上でどのような手法を用いるべきか，適宜選択していただければ幸いである．なお，本項では述べていないが近年自然言語解析技術をベースとしたテキストマイニングによるパテントマップおよびその活用も脚光を浴びている．テキストマイニングを用いた提携先探索手法については中村氏の論考（参考文献10,11）などを参照いただきたい．

参考文献

１） 安田洋史，アライアンス戦略論，NTT出版（2010年）　＊2016年に新版発行
２） 淵邊善彦，M&A・アライアンスと知的財産，知財管理，Vol.63，No.4，(2013年)，597ページ
３） ニューチャーネットワークス，図解でわかる技術マーケティング，日本能率協会マネジメントセンター（2005年）
４） コマツ建機販売
５） 石塚利博，企業の知財戦略について－日立ハイテクの取り組み－，特許研究，No.60，（2015年），28ページ
６） 長谷川曉司，御社の特許戦略がダメな理由，中経出版（2010年）
７） 野崎篤志，特許情報調査と検索テクニック入門，発明推進協会（2016年）
８） 東智朗・尼崎浩史，できるサーチャーになるための 特許調査の知識と活用ノウハウ，オーム社（2016年）
９） 野崎篤志，特許情報分析とパテントマップ作成入門，発明推進協会（2016年）
１０） 中村達生，社外の良い技術や提携先を探すには--オープンイノベーション時代におけるアライアンス候補の探し方，研究開発リーダー，技術情報協会（2009年）， Vol.6，No.3，12ページ
１１） 中村達生，技術情報,特許情報の解析による社外の良い技術や提携先の探し方・絞り方，研究開発リーダー，技術情報協会（2015年）， Vol.12，No.2，28ページ