タイプ別分析方法

タイプ別の出願動向分析方法

　出願動向分析の多くは「人工知能」や「ロボット」のような個別技術の分析であるが、「自動車メーカー」や「家電メーカー」のような業界を分析することもある。

　また、各大学の出願状況を調べたいこともある。

　これらに共通する分析手法も有るが、テーマ毎に異なる分析手法も多いので、以下の３タイプに分けて分析手法について説明する。

　Ａ：個別技術の出願動向分析

　Ｂ：業界の出願動向分析

　Ｃ：国公立大学の出願動向分析

※上記タイプＢとＣは類似しているので説明項目を統一し、一部を共通使用している。

※以下の分析内容の右側の( )内は分析に使用したグラフであり、いずれもExcelのマクロを使用したプログラムにより作成している。

Ａ：個別技術の出願動向分析

　人工知能、ロボット、再生可能エネルギーによる発電、3Dプリンタ、遺伝子工学、小型二次電池、ＩｏＴ、ドローン、ナノ技術、電気自動車などの個別技術は以下のアプローチで分析を進める。

・技術内容を分類したコードを付与する。

・基本分析により重要出願人、重要特許分類、注目(または重要)コードなどを抽出する。

・抽出した重要出願人、重要特許分類、注目コード(または重要)などにより詳細に分析する。

　基本分析は分析対象公報の全件を対象に分析する。

　この段階では、テーマ全体の発行件数、出願人、特許分類など、公報に元々含まれている情報から件数の多いもの、増加傾向の顕著なもの、特に目立った傾向などを調べる。

　基本分析で多い分析は以下のものであった。

１．テーマ全体の年別推移

・発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・発明者数の年別推移((縦棒グラフ)

２．テーマ全体の出願人分析

・出願人別発行件数の割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人別発明者人口の年別推移(折線グラフ)

３．テーマ全体の特許分類分析

・セクション別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・メイングループ別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・ＩＰＣ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

　この段階でコードが付与されていれば以下の分析を行なう。

４．テーマ全体のコード別分析

・コード別の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・コード別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・コード別・出願人別の公報発行状況(バブルチャート)

　コードが付与されていなければコードを付与したうえで上記４の分析を行なう。

　コードを付与する場合、分析すべき傾向が反映されるようなコード体系を作成し、このコードに分類できる特許分類やキーワードを調べ、この特許分類やキーワードを単独または組合せたものをコードにする。

　特許分類やキーワードによりコード化できない場合には、件数が多い特許分類をそのまま使用し、コードの代用とすることもある。

　上記分析項目が一般的であるが、テーマにより、あるいはここまでの分析結果により以下のような分析項目を追加する。

・出願人毎のクラス別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・新規参入企業の評価ベストテン(バブルチャート)

・クラス別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・重要メイングループのサンプル公報(公報番号リスト、内容要約)

・各セクションにおける発行件数割合(集計表、円グラフ)

・各セクションにおける発行件数の年別推移(縦棒グラフ、折線グラフ、バブルチャート)

・各セクションにおけるメイングループ別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・各セクションにおけるＩＰＣ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

・各セクションにおける重要メイングループのサンプル公報(公報リスト)

・主要課題出現頻度の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・重要課題の年別推移(集計表)

・主要課題出現頻度の年別推移(折線グラフ、バブルチャート、集計表)

　このようにして基本分析を行なうことにより、重要なコード、出願人、特許分類を見つける。

　重要かどうかの判定では、発行件数が多いか、増加傾向が高いかを見ていることが多いが、要は分析する価値が高いと考えたものであれば良い。

　この基本分析だけでも、全体的な状況が明らかになり、調査テーマ全体の大まかな傾向がわかるので分析する意味はあるが、具体的な行動に結びつけるにはもう少し細かい傾向が必要となることが多い。

　そこで、上記基本分析により抽出した重要なコード、出願人、特許分類などを更に細かく分析している。

　調査テーマは話題になっているものから選んでいるので、多くの場合、コード、出願人、特許分類などから重要な項目を見つけることができるが、まれに基本分析では重要なものが見つけられないことがある。

　このような場合でも、さらに細かく分析すれば、全体の中に埋没しているが今後重要となりそうな技術や課題を見つけることができることがあると考えている。

　そこで、いずれにしろ更に詳細に分析するようにしている。

　詳細な分析のベースとなる項目としては以下のものがある。

・重要コード単独

・重要出願人単独

・重要特許分類単独

・重要コードと重要出願人との組合せ

・重要特許分類との組合せ

・共起分類による代用コード単独

　詳細な分析の内容は基本分析の結果により異なってくるので、次にどのような分析を行なうべきか一概には決められないが、これまで多かった分析としては以下のものがある。

※煩雑になるので重要コード、重要出願人などの語句は付加していないが、いずれの分析でも基本分析よりも絞り込んだ公報を対象としている。

１．各重要コードの年別推移

・発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

２．各重要コードの下位コード別分析

・下位コード別の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・下位コード別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

３．各重要コードの出願人分析

・出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・新規参入企業の評価ベストテン(バブルチャート)

４．各重要出願人の詳細分析

・各出願人における発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

５．課題分析

・主要課題出現頻度の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

６．新規技術

・新規技術のサンプル公報抽出(書誌リスト)

　上記分析項目が詳細分析で多かった項目であるが、テーマにより、あるいはここまでの分析結果により以下のような分析も追加することにより、さらに深い分析が可能となる。

２．重要コード別の下位コード別分析

・下位コード別出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・分類コード別の発行件数内訳(横棒グラフ)

・下位コード別・出願人別の公報発行状況(バブルチャート)

・抽出公報のコード重複状況(集計表)

３．重要コード別の出願人分析

・出願人別発行件数の割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発明者人口の年別推移(折線グラフ)

・出願人別・分類コード別の発行件数(バブルチャート)

・主要課題出現数の年別推移

・新規技術のサンプル公報抽出

４．重要出願人の詳細分析

・出願人別の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人別・コード別発行件数の割合

・出願人別・コード別発行件数の年別推移(バブルチャート)

・出願人別・分類コード別の発行件数内訳(横棒グラフ)

・出願人別・クラス別の発行件数比較(縦棒グラフ)

・出願人別・サブクラス別の発行件数(縦棒グラフ、集計表)

・出願人別・サブクラス別の発行件数比較(集計表)

・出願人別の増減傾向分析(バブルチャート、集計表)

・出願人同士の比較分析(集計表)

・出願人別の注目課題抽出 (集計表)

・出願人毎のＩＰＣ出現頻度比較 (レーダーチャート)

・各出願人における新規技術のサンプル公報抽出(書誌リスト)

・各出願人特有の出願内容(公報番号リスト)

・出願人固有技術の比較(レーダーチャート)

・出願人別の課題分析

・出願人別の新規技術サンプル公報抽出

５．課題分析

・課題別発行件数の割合(円グラフ)

・課題ピーク年の年別水分析(集計表)

・メイングループ対課題の関連分析(バブルチャート、公報要約)

６．新規技術

・抽出公報の重複状況(集計表)

７．重要コード別の特許分類分析

・コード別・セクション別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・コード別・クラス別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・コード別・メイングループ別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・コード別・ＩＰＣ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

８．重要特許分類の分析

・各特許分類における発行件数の年別推移

・各特許分類における出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・各特許分類における出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・各特許分類における出願人別発明者人口の年別推移(縦棒グラフ)

・下位特許分類別・出願人別の公報発行状況(バブルチャート)

・各特許分類における新規参入企業の評価ベストテン

・各特許分類において増加傾向を示したコードの抽出

・分類コード別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・各下位特許分類における発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・各下位特許分類における発行件数分布(縦棒グラフ)

・各下位特許分類における発行件数年別推移(バブルチャート)

・各下位特許分類における重要語に関するサンプル文の抽出(要約文)

９．利用分野の分析

・用途に関するＩＰＣとその出現回数(ＩＰＣリスト)

・用途一桁コード別発行件数の年別推移(折線グラフ)

・各用途別発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・用途三桁コード別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・用途六桁コード別発行件数 (横棒グラフ)

・出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・発明者数の年別推移(縦棒グラフ)

・主要出願人の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・主要出願人による発行件数の年別推移(バブルチャート)

・出願人別・分類コード別の公報発行状況(バブルチャート)

・新規参入企業の抽出(バブルチャート)

・用途を示す語句の抽出

　概略としては上記のようにして分析対象公報を重要公報に絞り込み、次の詳細分析を行なうが、このときの絞込み方法はケース・バイ・ケースであるので、その都度考え出すしかない。

　そこで参考として、実際の調査テーマにおいて行なった重要公報の絞り込み方法を例示する。

［人工知能］

　上記分析の結果、現在における人工知能の中心技術は学習関連と運転支援であると思われる。

　学習関連では日本電信電話、キヤノンが中心であり、運転支援ではトヨタ自動車とデンソーが中心であった。

　そこで、この４社を学習関連の２社(日本電信電話、キヤノン)と、運転支援の２社(トヨタ自動車、デンソー)に分け、さらに出願人別に詳細に分析することとした。

［ロボット］

　増加傾向を示す重要サブクラスが付与された公報に絞り込み、さらに詳細に分析した。

　さらに利用分野を追加分析した。

［再生可能エネ発電］

　減少傾向にあるものの再エネ発電の中心は太陽光発電であることがわかったので、太陽光発電の中で伸びている技術が無いか確認するため、さらに詳細に分析することとした。

　しかし、太陽光発電には今後各社が注力しそうな技術は無いという結果になったので、次に多かった風力発電をさらに詳細に分析することとした。

　この結果でも今後注力されそうな技術が見つからなかったので、件数は少なかったが増加傾向を示していた次の発電方式について主要課題および新規技術のサンプル抽出を行なった。

［遺伝子工学］

　重要出願人に絞り込んでさらに詳細に分析するとともに、ＤＮＡプローブについても詳細に分析することとした。

［３Dプリンタ］

　出願人としてはセイコーエプソン株式会社が特に重要と思われるが、その他に発明者が急増している出願人も含めることとし

　３Ｄプリンタではプリンタの構成や積層材などの基本技術だけでなく、用途も重要と思われる。

　そこで、分析対象公報のＩＰＣを分離・集計し、用途に関するＩＰＣとその出現回数を調べた。

［小型二次電池］

　重要コードと重要出願人についてさらに詳細に分析することとした。

［ＩｏＴ］

　重要と判定されたコードが付与された公報の特許分類とキーワードを調べても分類に使用できる適当なものが見つからなかった。

　そこで、分析対象公報のＩＰＣ分類で対になっている２つの分類(以下、共起分類という。)をまとめて１つの分類とみなし、この共起分類をコード化し、再度分析することとした。

　上記分析によりＩｏＴ技術は今のところネットワーク技術そのものが中心であると見られるが、家電制御などの用途についても調べた。

［ドローン］

　　今回は分析対象公報が114件しかなかったので、発行年別に技術内容がどのように変化しているかを調べた。

　重要であると判定されたコードのうち、本テーマに特に関連が深いコードを更に詳細に分析した。

　次に、分析対象公報の「発明の名称」と「要約」に含まれる語句を分離・集計した結果と、目視チェックとを併用し、用途に関する語句を抽出した。

［ナノ技術］

　重要であると判定されたコードのうち、本テーマに特に関連が深い下記コードについて更に詳細に分析した。

　次に、分析対象公報の「発明の名称」と「要約」に含まれる語句を分離・集計した結果と、目視チェックとを併用し、用途に関する語句を抽出した。

［電気自動車］

　電気自動車関連の技術は日本では減少傾向を示しており重要と判定されたコードは無かったが、この技術は世界的な傾向からいずれ増加すると考えられるので、以下に示す上位５社の出願技術の特徴を分析しておくこととした。

　この分析では以下の分析項目を追加した。

・各出願人特有の出願内容(公報番号リスト)

・出願人固有技術の比較(レーダーチャート)

［自動車安全化技術］

　全期間を通じて増加傾向を示していた重要分類コードについて、さらに詳細に分析した。

　また、今後増加する可能性が高いとされた２社を重要出願人として、さらに詳細に分析することとした。

　さらに、２社の出願人の動向が重要と思われたので、これらの出願人を今後注目すべき出願人とし、さらに各出願人名義の公報のうち増加傾向が顕著なコードに絞り込んで分析することとした。

［医療情報利用技術］

　重要コードと重要出願人について、さらに詳細に分析することとした。

［医薬品製剤］

　重要コードと重要出願人について、さらに詳細に分析することとした。

［高齢者医療］

　重要コードと重要出願人について、さらに詳細に分析することとした。

［高齢者対応］

　増加傾向を示す重要分類が付与された公報に絞り込み、詳細に分析した。

　重要分類としてセクション単位で分析したが、この分析により重要と判定されたクラス分類、サブクラス分類を整理してコード化し、この新たなコードにより、さらに詳細に分析した。

　ここでは重要語に関するサンプル文を抽出し、要約文として書き出している

Ｂ：業界の出願動向分析

　自動車メーカー 、電機メーカーなどの業界の出願動向分析では、次の事項が重要である。

・業界全体の全体的な公報の年別推移

・業界全体で見たときの、伸びている技術、衰退しつつある技術、新規な技術

・業界で中心的な出願人の抽出

・主要な出願人名義の公報の年別推移

・各出願人が注力している技術の抽出

・主要出願人同士での強みと弱みの比較

・新規参入企業の抽出

　上記のとおり、業界の出願動向分析では全体的な分析と主要出願人の分析が中心になるため、個別技術デーマの分析のように基礎分析を行なって絞り込むステップは無くても良い。

　また、新たにコードを付与するのではなく、特許分類により分析し、絞り込むようにしているので分析の種類は少ない。

　その代わりに、出願人同士での比較に重点を置いて分析している。

　まだ分析したテーマ数が少ないので、今のところ調査テーマ毎に分析する内容を考え出すしかないが、以下に参考として分析の実例を示す。

　業界の出願動向分析では次の分析が共通していた。

１．全体の出願状況

・発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

２．出願人ベースの分析

・出願人別発行件数の割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人毎のセクション別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・出願人毎のクラス別発行件数の分布(縦棒グラフ)

４．増加傾向を示す技術の抽出

・分析対象公報の増減傾向別割合(集計表、円グラフ)

・各出願人における増減傾向分析(集計表)

５．特許分類による注力技術分析

・出願人同士のサブクラスによる注力技術比較(集計表)

６．注目公報の詳細分析

・各出願人における発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・各出願人における発明者数の年別推移(縦棒グラフ)

・各出願人におけるＩＰＣ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

　上記以外の分析としては以下のものを使用した。

１．全体の出願状況

・出願人数の年別推移

２．出願人ベースの分析

・大学種類別の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・大学種類別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人別発明者人口の年別推移(折線グラフ)

・出願人別のＩＰＣ出現頻度分析(集計表)

・各出願人における発行件数(縦棒グラフ)

・出願人別メイングループ別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・出願人別メイングループ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

・主要出願人別の注力技術比較(集計表、レーダーチャート)

・各出願人別の発明者数の年別推移(折線グラフ)

３．特許分類別発行件数の年別推移

・セクション分類別発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・サブクラス分類別発行件数の年別推移(バブルチャート)

５．特許分類による注力技術分析

・出願人毎の特許分類別発行件数の分布

・出願人同士のＩＰＣによる注力技術比較(集計表、レーダーチャート)

・各出願人別の発明者数の年別推移(折線グラフ)

６．注目公報の詳細分析

・各出願人における主要課題出現頻度の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・各出願人における新規技術のサンプル公報抽出(集計表)

７．関連企業の分析

・共同出願人の発行件数内訳(円グラフ)

８．企業グループの出願状況

・発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・出願人別発行件数の割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ)

・注力技術の比較(レーダーチャート)

・グループ内二社の発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・グループ内二社のメイングループ別発行件数の分布(縦棒グラフ)

・グループ内二社のメイングループ別発行件数の年別推移(バブルチャート)

　以下に、重要公報の絞り込み方法を例示する。

［自動車メーカー］

　出願人毎に増加傾向を示す重要サブグループを抽出し、この重要サブグループが付与された公報を出願人別注目公報とし、分析を行なった。

［電機メーカー］

　各出願人名義の公報を上記重要ＩＰＣ分類に絞り込んで注目公報とし、この注目公報に付与された特許分類(IPC)、発明の名称に基づき、分析を行なった。

　パナソニックの減少傾向が急激過ぎたのでグループ内の別会社に技術を移転したと考え、確認した。

Ｃ：国公立大学の出願動向分析

　各大学の出願動向分析は、業界の出願動向分析と類似している点も有るが異なる点も多いので、分類項目の一部は上記業界の出願動向を使用するが、その他は別項を設けて説明する、

　この分析では、国立、公立、学校法人に分けたうえで、各大学別に分けて出願動向を分析したが、重要では無いので別の分類でも良いし、分類しなくても良い。

　ここで知りたいことは、どこの大学の公報が多いか、どのような技術に関わっているのか、キーパーソンは誰かということである。

　また企業との共同研究も知りたいところであるので、共同出願人とその研究内容も調べた。

　実際の分析内容は以下のとおりである。

１．全体の出願状況

・発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・出願人数の年別推移

２．出願人ベースの分析

・大学種類別の発行件数割合(集計表、円グラフ)

・大学種類別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人別発行件数の割合(集計表、円グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(折線グラフ、バブルチャート)

・出願人別発明者人口の年別推移(折線グラフ)

３．特許分類別発行件数の年別推移

・セクション分類別発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・サブクラス分類別発行件数の年別推移(バブルチャート)

９．大学種類別の分析

・全体の公報発行状況(縦棒グラフ)

・出願人別発行件数の年別推移(バブルチャート)

１０．主要大学の出願状況

・各大学における発行件数の年別推移(縦棒グラフ)

・サブクラス分類別発行件数の年別推移(バブルチャート)

・主要発明者(リスト)

・共同出願人(リスト)

１１，企業側から見た出願動向分析

・全体の公報発行状況(縦棒グラフ)

・大学種類別の発行件数割合(集計表)

・大学種類別発行件数の年別推移(折線グラフ)

・出願人数の年別推移(縦棒グラフ)

・共同出願のマトリクス集計(バブルチャート)

・共同出願のサンプル公報(公報番号リスト)

以上