ピッタリの特許分類がない場合の検索式作成の考え方　その1

先行技術調査、無効資料調査、侵害防止調査・FTOや特許分析なり、何らかの母集団を形成する際には、キーワードと特許分類を組み合わせて検索式を構築します。

本日は検索式構築の際の特許分類の選び方の話になります。

調べたいテーマに対してピッタリの特許分類が存在するケースもありますが、様々な技術領域が融合してきた昨今ではピッタリの特許分類が存在しないケースも多々あります。

そのような場合の特許分類の選び方、キーワードとの掛け合わせ方について解説していきたいと思います。

1. 特許分類は過去の技術体系

まず最初に覚えておいていただきたいのは、IPCやFI・CPCを始めとする特許分類は過去の技術体系であるという点です。

たとえば最近注目を浴びている人工知能（特に機械学習や深層学習）やブロックチェーン、また最近はあまりニュースで取り上げられることが少なくなりましたが3Dプリンタなど、今世紀に入って脚光を浴びている（再び脚光を浴びている）テクノロジーについては、注目された時点でピッタリの特許分類が存在することはほとんどありません。

例として機械学習を取り上げます。

以下はG06N（特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム）というAI関連の特許分類です。

G06N20/00に機械学習という特許分類がありますが、この分類が新設されたのは2019年1月です。

Googleトレンドで機械学習に関する検索ボリュームを調べてみると、2013年後半・2014年前半から検索回数が増えています。

G06N20/00が新設される前は、日本特許分類FIではG06N99/00,150以下に機械学習の特許分類が設定されていましたが、G06N99/00,150が設定されたのは機械学習が世の中の注目を浴びた後になります。