【研究者・技術者向け】R&D活動を効率化するための特許情報調査・分析マネジメント

本記事は技術情報協会「Ｒ＆Ｄ部門の“働き方改革”とその進め方」（2018年12月）に寄稿した論考です。原題は「研究開発効率化のための特許情報調査・分析マネジメント」となります。

特に研究者・技術者のマネージャー・中間管理職に就き、今後特許情報を研究開発活動に活用していこうとするために向けた内容となっております。もちろん、研究者・技術者以外の方で特許調査・分析プロジェクトのマネジメントについて知りたい方にも参考にしていただければ幸いです。

はじめに

効率的な研究開発活動を行う上で、特許情報の調査・分析およびその結果の活用は欠かせない。特許情報にはこれまで様々な企業や研究機関が行ってきた研究開発活動の成果が掲載されており、新たな研究開発テーマの創出や、現在進行中の研究開発プロジェクトにおける課題解決だけではなく、競合他社の研究開発体制についても可視化することが可能である。もちろん特許情報だけにすべての研究開発活動の成果が凝縮されているわけではないが、全技術分野にわたって統一されたフォーマットかつ全世界同一の技術分類が付与されている情報源は特許をおいて他にない。

図1：研究の着想と実施に非常に重要な知識源1)

図1の経済産業研究所が調べた「研究の着想と実施に非常に重要な知識源」のアンケート結果に示す通り、特許文献件は研究着想段階だけではなく、研究を実施している段階においても非常に重要な知識源であることが分かる。
研究開発に役立つ特許情報ではあるが、効率的に活用するためには押さえておくべき調査・分析プロジェクトマネジメントのポイントがある。また学術文献情報やその他の情報とは異なる特許情報特有の特徴を踏まえなければならないため、調査・分析プロジェクトを遂行するにあたって自社内のリソースですべてを対応するのではなく、調査・分析専門機関やシンクタンク・コンサルティングファームへアウトソーシングする必要もある。

本節では、研究開発活動をより効率化するための特許情報調査・分析のマネジメントについて述べる。

1. 研究開発活動に役立つ特許情報

1.1　特許情報の基礎知識

特許出願または競合他社の特許公報を読んだ経験のある研究者・技術者の方は少なくないと思う。しかし、特許（正確には特許権）は特許法という法律で保護される権利であるため、特許公報は技術情報だけではなく権利情報としての性格も有している。日本の特許公報（公開特許公報および登録特許公報）は図1のようなフォーマットである（公報の1ページ目＝フロントページを掲載）。

図1：公開特許公報（左）と登録特許公報（右）のフロントページ

特許公報には以下の表1に示す項目が掲載されている。なお掲載した項目は研究開発活動に利用する主なものである。

表1：特許公報に掲載されている主な項目

特許の権利情報は【特許請求の範囲】（クレームと呼ぶ）に掲載されており、特許庁における審査が終わっていない段階の公開特許公報に掲載されている【特許請求の範囲】はまだ権利として確定していない。特許庁による審査が終了し、登録特許公報に掲載されている【特許請求の範囲】は特許権者が有している技術的範囲を規定する権利を示している。

1.2　特許情報の活用方法

特許情報には図2に示すように3つの活用方法がある。1つ目は上述の通り権利的側面に着目した活用方法、2つ目は特許情報が含んでいる技術的側面に着目した活用方法、そして3つ目が特許情報を各企業の研究開発資産・無形資産を示す指標として捉える経営的側面に着目した活用方法である。

図2：特許情報の活用方法

研究開発活動に活用する際は、主に技術的側面としての特許情報に着目し、調査・分析する対象としては、主に公開特許公報になる（もちろん登録になっている場合、企業が特許権として権利化しているため、その企業が当該技術及びその技術によって支えられている事業に対しての本気度を測るための指標として使うこともできる）。

特許情報を研究開発活動に活用する際は、自社の研究開発戦略を策定する、個別開発テーマを設定する等のマクロレベル・セミマクロレベルでの活用と、既に進行中の研究開発プロジェクトにおける個々の課題に対する解決手段を得るための参考文献としてのミクロレベルの活用の2種類がある。前者のマクロレベル・セミマクロレベルで、技術動向や競合他社の研究開発状況を可視化する際に利用するものがパテントマップ（または特許マップ）である。表2には特許情報の研究開発活動への活用について3つの具体的なシーンについて記載した。

表2：研究開発活動における具体的な活用シーンの例

2. 特許情報調査・分析プロジェクトフローとマネジメントのポイント

2.1　特許情報調査・分析に必要な知識とスキル

図3：特許情報調査・分析に必要な知識とスキル2),3)

図3に特許情報調査・分析に必要な知識とスキルについてまとめた2),3)。求められる要素・スキルには、個人レベルで習得すべきスキルもあれば、チームや組織全体として定着させるべき能力もある。特許（知的財産）、データベース・ツール、検索手法・データ分析の3つの円が、必須となるコアスキルである。マネジメントの観点からは、どの知識・スキルを自社内リソースで対応し、どの知識・スキル部分について外部リソースを活用するのか、その使い分けを検討することが重要である。この点は次項で述べる。

特許情報を活用する上で特許（知的財産）の知識が必要なのは言うまでもないだろう。もちろん特許出願・権利化の手続きを自ら行うわけではないので、特許法について習熟しなければならないわけではない。特に研究者・技術者向けの書籍等で学ぶと良い4),5),6)。また知財の活用方法について、具体的な事例（キヤノンの普通紙コピー機参入など）をベースに学ぶとより特許を身近に感じることができるだろう7),8),9)。

特許情報活用のインフラであるデータベース・ツールに関する知識および使いこなすスキル（検索コマンドなど）も重要である。日本特許庁がIPDL（特許電子図書館、現在は特許情報プラットフォームJ-PlatPat）をリリースした1999年以来、特許情報へのアクセスは簡単にできるようになり、専門的な検索コマンドなどを覚える必要はなくなった。またGoogle PatentsのようにGoogle検索と同じように特許検索ができる無料データベースも提供されている。最近では新たな機能を搭載したデータベースやツールが各国特許庁や各種ベンダーから頻繁にリリースされているので、日々の情報収集が欠かせない。

コア知識・スキルの3つ目、検索手法・データ分析は非常に重要な知識・スキルでありながら、一朝一夕で身に着けることができないものである。特許情報調査に関する書籍2),10),11)は多数出版されているので、そのような書籍で学ぶか、または発明推進協会をはじめとする機関が主催する特許情報調査・分析関連のセミナー・講演に積極的に参加して、知識・スキルを習得すると良いだろう。なお分析については特許情報分析に特化した本はあまりないため、一般的なデータ分析に関する書籍で学ぶと良いだろう12),13),14)。
これらの知識・スキルは知的財産部門のスタッフであれば最低限身に着けておく必要があるが、研究者・技術者全員が身に着けるべき必要はないだろう。むしろ特許情報からどのようなことが分かるのか、特許情報の活用方法について理解を深めることが重要である。

特許情報調査・分析に必要な知識とスキルには、コアとなる3つの知識・スキル以外に、周辺知識・スキルとして、戦略、組織体制・社風・風土、情報デザイン、そして成果物の共有・活用の4つがある。特情報調査や分析した結果は一個人だけではなく、組織的に展開することでより効果を発揮する。そのためには、戦略（特に研究開発戦略だけではなく、事業戦略や知財戦略なども含む）に関する知識や、特許情報調査・分析および特許情報の活用を推進するための組織体制や風土づくりが必要となる。また特許情報の分析結果を組織内で展開する際に、どのように魅せれば受け手がスムーズに理解できるような情報デザインの知識も重要である。

最後に、最も重要なのが特許情報調査・分析結果をどのように共有し、活用するかという点である。通常であれば何かしらの目的・課題があって、特許情報調査・分析を行う。調査しっぱなし、分析しっぱなしにするのではなく、成果物を担当者だけではなく、チームや組織全体で共有し、分析結果から得られる自社として取るべき対応策についてコンセンサスを形成しなければならない。また実施した特許情報調査・分析が1回限りのもので良いのか、今後定期的にアップデートする必要があるのであれば、その更新時期・更新体制についても決めておく必要がある。

2.2　特許情報調査・分析の目的と種類

図4：研究開発活動と特許情報調査・分析の種類

図4は研究開発活動と各フェーズにおいて必要となる特許情報調査・分析の種類について示している。また各調査・分析の種類の詳細については以下の表3で説明している。

表3；研究開発活動と特許情報調査・分析の種類

この中で「無効資料調査・公知例調査」、「侵害防止調査・クリアランス調査」は特許法の法律的な知識も求められる調査なので、知的財産部門や知財担当スタッフまたは外部の特許事務所や調査機関の方で対応することが多い。研究者・技術者としては「技術動向分析・競合他社分析」、「技術収集調査」、「出願前・審査請求前調査(先行技術調査)」を中心に行うことになる。

2.3　特許情報調査・分析プロジェクトフロー

図5：特許情報調査・分析プロジェクトフロー

様々な特許情報調査・分析があるが、プロジェクトフローとしては図5に示したように4つのフェーズで構成されている。最も重要なのは最初の「目的の明確化」である。また外部にアウトソーシングする場合であれば、外部機関への説明用資料等の「事前準備」が必要となる。社内・社外リソースのいずれを利用する場合であっても、調査・分析の目的を明確にしない状態でプロジェクトをスタートすると、後のフェーズで作業の出戻りが発生してしまったり、所望の分析結果を得ることができず、工数・費用の無駄となってしまう。

「目的の明確化・事前準備」としては、以下のようなポイントを検討・把握すると良い。

・ どのような技術を調べたいのか？
・ 調べたい技術以外に関連する技術・代替技術などはあるか？その関連技術・代替技術は調べなくてよいか？
・ 調べたい技術について現時点で把握している情報は？（研究開発を進めている企業や大学・研究機関など）
・ 調査・分析プロジェクトを通じて何を明らかにしたいのか？

「調査設計・分析設計」ではデータベースを用いて、調査対象母集団・分析対象母集団を形成する。この際に、キーワードや特許分類（IPC・FI・Fターム・CPCなど）を用いて母集団を形成する。キーワードだけで母集団を形成してしまうと、モレが生じてしまうので、特許検索スキルのある社内スタッフまたは社外スタッフと相談しながら、特許分類なども併用しながら母集団を形成する。また分析を行う際は、どのような切り口（分析軸や分析項目と呼ぶ）で分析したいのか設計段階で決めておく必要がある。たとえば調査対象技術がどのような用途に適用されているか？、どのような課題や目的か？、その課題や目的に対してどのような解決手段を用いているのか？などが切り口（分析軸や分析項目と呼ぶ）にあたる。

「調査・分析」では、「調査設計・分析設計」で形成した母集団について実際に1件1件公報を読み込んでノイズ除去・分類展開（切り口へ1件1件フラグを立てていく）したり、またはテキストマイニング等のツールを活用して分析を行う。公報を読み込む場合は母集団規模に比例して必要工数が増えるので、プロジェクトのゴール・報告時期を踏まえて、適宜「調査設計・分析設計」を見直す必要がある。

最終的に「調査・分析」を経て「分析結果まとめ・レポート作成」を行う。このプロジェクトフローは左から右側へ一方通行ではなく適宜上流のプロセスへ戻ることもある。なお何かいろいろと特許情報を調べていけば、何かしら良い情報が見つかるのではないか？”というスタンスではなく、「目的の明確化・事前準備」の段階で仮説なり、分析レポートの結論や目次・ストーリー構成をある程度想像しておくことが望ましい15),16),17)。

2.4　特許情報調査・分析プロジェクトの実施体制

特許情報調査・分析プロジェクトの実施体制には図6のような3つのパターンが考えられる。

図6：特許情報調査・分析プロジェクトの実施体制

社内の研究開発部門および知的財産部門など他部門のリソースも活用して社内で完結するプロジェクトもあるだろう。しかし、特許情報調査・分析スキルに習熟した社内スタッフがいない場合や社内リソース状況が逼迫している場合は、パターン2のように一部フェーズ（ここでは「調査設計・分析設計」と「調査・分析」）を社外機関へアウトソーシングを検討すると良いだろう。また自社内ではほとんど特許情報調査・分析の経験がない、これまで自社で手掛けたことのない新規技術分野の特許情報調査・分析を実施しなければならない等のシチュエーションであれば、3つ目の外部機関を積極的に活用する場合もあるだろう。2つ目にしても3つ目の場合においても重要なのは「目的の明確化・事前準備」は依頼主が行わなければならない点である。
なおアウトソーシング先を選定するにあたっては、

・ 技術に対する専門性
・ 調査・分析に対する専門性
・ 知財に対する専門性
・ コミュニケーション能力
・ 費用・納期

の5つの観点を確認すると良いだろう。技術や調査・分析、知財に対する専門性について、それぞれの専門性がどれくらい必要な調査・分析なのかを踏まえて選択する。たとえば技術動向・トレンド把握のための分析においては、特許法についての詳しい知識は必要とされない、むしろ技術的な知識や分析スキルの高い専門家を選択すべきである。一方、技術動向を踏まえた上で自社の出願戦略を練りたい場合は知財の専門性が必要になるだろう。

4つ目のコミュニケーション能力は特許情報調査・分析サービスに限らず、あらゆるサービス分野で必要であろう。クライアントの意向を十分にくみ取っているか、またクライアントの質問に対して真摯に答えているかなど、コミュニケーションの基本ではあるが、この部分で違和感がある場合はそのアウトソーシング先は選択しない方が良いだろう。

最後の費用・納期は、予算やデッドラインがあればあらかじめ伝えておくと良いだろう。予算範囲内でどこまでできるか、さらに特許情報調査・分析の目的に照らし合わせると本来必要な費用や納期はどれくらいかまで提示できる外部機関は、クライアントの特許情報調査・分析の目的をしっかりと考えている外部機関であると言える。もちろん費用は安いに越したことはないが、一番重要なのは費用ではなく特許情報調査・分析を通じて目的を実現することにある。費用を制限したために中途半端な結果になることは避けるべきである。

3. 特許情報の限界とその他情報の活用方法

以上、研究開発活動に特許情報を活用するためのポイントについて述べてきたが、特許情報が万能な情報源であるというつもりはない。他の情報源と比べた際の特許情報の限界として最も重要な点は、特許情報は最新の情報ではなく即時性に欠けるということだろう。特許は出願から18か月後に公開特許公報として発行される。つまり、本日時点で発行された公報は1年半前の内容であるということである。この18か月のタイムラグは製品・サービスだけではなく、技術の流れが速い分野においてはクリティカルである。

そのため、特許情報以外の情報も併用しながら調査・分析を進めていく必要がある。筆者は図7のように情報の枠組みをPEST＋2Pで整理している18)。

P　Political 政治・法規制
E　Economical 経済
S　Social 社会
T　Technological 技術・特許

P　Person 人
P　Product 製品・サービス

図7：PEST＋2Pの枠組みから見た特許情報の位置づけ

特許情報に限らず、Googleなどの検索エンジン経由でも様々な情報がはいる。しかし、情報収集のルートは必ずしもインターネットだけではなく、図書館や店舗での紙書籍・現物と人も情報源として必要不可欠である19)。本節では各種情報の情報源・調査方法20)～23)などについて詳しくは触れないが、特許情報だけでなく多面的に情報収集を行う必要がある点は強調しておく。

おわりに

筆者の個人的な経験談になるが、昨今クライアント企業の知的財産部門の方々とお話しすると「昔に比べて研究者・技術者が特許を読まなくなりまして・・・」のような話を時どき聞くようになった。自社の研究開発活動をより効率化するために、まずは敵である競合他社の研究開発状況を知り、ひいては技術動向について把握する必要があり、そのための情報源として特許は欠かせない存在である。一方、特許情報は権利的な側面があり、【特許請求の範囲】は日本語としても理解しにくく、またGoogle検索のようなキーワード検索だけでは所望の特許情報を的確に抽出することができないため、研究者・技術者から苦手意識を持たれやすいことは事実である。しかし、他社にはないユニークな研究開発テーマを設定し、効率的に研究開発活動を推進していくためには特許情報を抜きに語ることはできない。

本節では「研究開発効率化のための特許情報調査・分析マネジメント」について、特許情報の基礎知識から具体的な活用シーン、そしてその実施体制・アウトソーシング等について述べてきたが、ぜひとも読者の皆様の今後の研究開発活動の効率化のために役に立てていただけるのであれば幸いである。

参考文献

１） 長岡貞男・塚田尚稔、発明者から見た日本のイノベーション過程：RIETI発明者サーベイの結果概要、RIETIディスカッション・ペーパー　07-J-046、経済産業研究所、2007年
２） 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、2015年（補足：最新版は「特許情報調査と検索テクニック入門　改訂版」）
３） 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
４） 岩永利彦、エンジニア・知財担当者のための特許の取り方・守り方・活かし方、日本能率協会マネジメントセンター、2017年
５） 渕真悟、できる技術者・研究者のための特許入門 元特許庁審査官の実践講座、講談社、2014年
６） 小川勝男・金子紀夫・齋藤幸一、技術者のための特許実践講座 技術的範囲を最大化し,スムーズに特許を取得するテクニック、森北出版、2016年
７） 丸島儀一、キヤノン特許部隊、光文社、2002年
８） 新井信昭、レシピ公開「伊右衛門」と絶対秘密「コカ・コーラ」、どっちが賢い? 特許・知財の最新常識、新潮社、2016年
９） 大樹七海、ストーリー漫画でわかる ビジネスツールとしての知的財産、アップロード、2018年
１０） 酒井美里、特許調査入門　改訂版　サーチャーが教えるJ-PlatPat、発明推進協会、2015年（補足：最新版は「特許調査入門　第三版」）
１１） 小島浩嗣、技術者・研究者のための特許検索データベース活用術、秀和システム、2017年
１２） 後正武、意思決定のための「分析の技術」―最大の経営成果をあげる問題発見・解決の思考法、ダイヤモンド社、1998年
１３） あんちべ、データ解析の実務プロセス入門、森北出版、2015年
１４） グロービス、定量分析の教科書、東洋経済新報社、2016年
１５） 内田和成、仮説思考、東洋経済新報社、2006年
１６） 安宅和人、イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」、英治出版、2010年
１７） 佐渡誠、「ゴール仮説」から始める問題解決アプローチ、すばる舎、2018年
１８） 野崎篤志、知財部員のための未来予測「魚の目視点」の考え方、知財管理、Vol.68、No.11、2018
１９） 野崎篤志、調べるチカラ、日本経済新聞出版社、2018年
２０） 吉井潤、仕事に役立つ専門紙・業界紙、青弓社、2017年
２１） 中島玲子・安形輝・宮田洋輔、スキルアップ! 情報検索: 基本と実践、日外アソシエーツ、2017年
２２） 高辻成彦、アナリストが教えるリサーチの教科書－自分でできる情報収集・分析の基本、ダイヤモンド社、2017年
２３） アクセンチュア製造流通本部一般消費財業界グループ、外資系コンサルのリサーチ技法: 事象を観察し本質を見抜くスキル、東洋経済新報社、2015年