安倍晋三政権発足以来、機動的に政策が積み重ねられ、結果、企業収益は改善し、経済の好循環が生まれつつある。この好循環を今後も維持・拡大していくためには、イノベーションを継続的に創出していくことが必要不可欠だ。その礎として、知的財産への取り組みはますます重要な役割を担っている。産業財産権制度の重要性や、知財の創出や保護、活用のあり方についてあらためて考える。

文＝野崎篤志（ランドンＩＰ日本事業統括部長）

　目覚ましい発展を見せる人工知能（ＡＩ）技術の注目が高まっている。最近もチェスや将棋に続き囲碁で、ＡＩがプロ棋士を相手に３連勝して話題になった。特許情報サービスの分野においても、２０１５年１１月に開かれた特許・情報フェア＆コンファレンスにて、データ解析事業を手がけるＵＢＩＣがＡＩによる特許情報・分析システムを発表。そして特許庁は１６年度に、ＡＩを活用した審査や分類付与・先行技術調査の実証実験を始める。ＡＩをめぐる新たな特許情報業務のあり方について考察する。

　人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ＝ＡＩ）という言葉は、１９５６年に米国で開催されたダートマス会議で人工知能の父と呼ばれるジョン・マッカーシーが提唱したもの。以来６０年の研究開発の歴史があるが、最近のセンサー技術、ストレージ技術そしてビッグデータ解析技術の進展を背景に人工知能技術の発展が著しい。

　米ＩＢＭのスーパーコンピューター「ディープブルー」がチェス世界チャンピオンのカスパロフに勝利したのが１９９６年。富士通研究所の伊藤英紀研究員が開発したコンピューター将棋プログラム「ボンクラーズ」が永世棋聖の称号を持つ米長邦雄氏に勝利したのが２０１２年。

　そして今年３月、米グーグル・ディープ・マインドが開発したコンピューター囲碁プログラム「ＡｌｐｈａＧｏ」がイ・セド棋士に勝利したのは記憶に新しい。チェスや囲碁に限らず、ＩＢＭのコグニティブ・コンピューティング・システムの「ワトソン」は医療分野への適用が図られるなど実際のビジネスへの応用も急速に進んでいる。

＜分類・翻訳など効率化。将来の技術予測ツールも＞

　特許情報サービスにおけるＡＩの適用を考えると、過去の膨大な特許情報の蓄積や各国特許庁における機械翻訳精度向上への取り組みを背景に、特許分類の付与や特許明細書の翻訳は、人手によるチェックや編集は一部残るであろうが、ＡＩによって効率化されていくと予想される。

　また、特許調査・分析サービスでは、ＵＢＩＣが１５年秋に発表した特許情報・分析システム「ＰＡＴＥＮＴ　ＥＸＰＬＯＲＥＲ」が注目を集めたが、先行技術調査や無効資料調査などにおいて、発明提案書や無効化または有効性を確認したい対象特許番号を教師信号として入力することで、関連性の高い先行文献を効率よく抽出することは既に実現している。

　しかし、ＡＩの適用で最も期待されるのは、過去の特許情報をベースに将来の技術予測が可能であるか、という点であろう。一例として、既にＩＢＭは特許情報や各種情報をベースに、将来のライセンス活動へ生かすための技術予測ツールの開発を進めており、ＵＳ９１８３６００「Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」のような特許を出願・権利化している。

　１３年に英オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授は「Ｔｈｅ　Ｆｕｔｕｒｅ　ｏｆ　Ｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔ（雇用の未来）」において、多岐にわたる仕事がコンピューターの発展によって消滅することを予測した。

　特許情報サービスにおいても、ＡＩによって代替される仕事も確実にあるだろうが、ＡＩを設計するのも、得られた結果を解釈し実行するのは人である。ＡＩの進展を脅威と捉えるよりは、むしろ人でしか出来ないより創造的な仕事とは何かを見つめ直す機会と捉えたい。
＜略歴＞
野崎篤志（のざき・あつし）慶大院理工学研究科およびＫ．Ｉ．Ｔ．虎ノ門院ビジネスアーキテクト修了（工学修士・経営情報修士）。日本技術貿易・ＩＰ総研を経て、現職。