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特許電子図書館を使った【特許検索のコツ】
http://www.e-patentsearch.net/
http://www.e-特許検索.net/
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━2007.12.10━
【本号のテーマ】
米国特許検索入門(5)
特定技術分野の出願動向を調べる(3)
■Contents━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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◆本メルマガ発行人・野崎のプロデュースメルマガの紹介
1:特許検索のネタ
2:米国特許検索式の作成：キーワード部分の検索式
2-1: トランケーション記号$
2-2: フィールドコードの選択
2-3: 選択したフィールドコードの検証
3:特許検索の鉄則
◆本メルマガ発行人・野崎のプロデュースメルマガの紹介
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現在、東京理科大学院の知的財産戦略専攻(通称:MIP)教授である藤野仁三先生
のメールマガジンの編集・発行をお手伝いすることになりました。
藤野先生は私が現在勤務している会社の元上司で、現在は日本でも数少ない
知的財産専門の大学院である東京理科大学院で教授を務めておられます。
藤野先生は以前、日刊工業新聞に「よくわかる知的財産権問題」を連載されて
いました。この新聞の連載記事を書籍としてまとめたものが
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-
「よくわかる知的財産権問題」(藤野仁三・著、日刊工業新聞社、2003年)
http://tinyurl.com/382p7o
内容（「BOOK」データベースより）
「知財の国家戦略」とあわせて車の両輪を構成するのが、「知財
実務についての考察・分析」である。本書は、まさにその後者に
関する良書で、著者が自分の足で集めた情報を豊富な実務経験と
専門知識の裏付けにより分析・整理しており、知財実務に携わる
人の必携書。
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-
です。藤野先生が今回始めるメールマガジンは
藤野仁三の[アメリカ知的財産法への誘い]
< http://www.mag2.com/m/0000251729.html >
【概要】
アメリカは知財法制度の抜本的な改革の途上にあります。裁判所も
これまでの判例を変える新しい判断を次々に出しています。このように
過渡期にあるアメリカの知的財産最新情報をお伝えし、アメリカが
どこに行き着こうとしているのかを考えてみたいと思います。
です。書籍「よくわかる知的財産権問題」をお読みになった方はお分かりかと
思いますが、藤野先生の解説は、非常に高度な内容を取り扱いながらも初心者
にも分かりやすく、かみくだいてあります。また、知財実務に役立つケースを
取り上げ、その背景や法的な側面にも触れているので、表層的な理解だけでは
なく、専門知識の整理・蓄積にも役立ちます。
私・野崎は藤野先生からいただいた原稿をメールマガジンという形に編集し、
発行のお手伝いをしております。私は特許調査・分析などに知識が偏っており
、常日頃「もう少し知財の知識を身につけなければなぁ〜」と思っているので
メルマガをお手伝いする身ではありますが、藤野先生のメルマガのこれからが
非常に楽しみです。
是非ともご購読いただければ幸いです。
※ご購読・創刊号の閲覧は以下のURLからお願いいたします。
ご購読 ⇒ ⇒ http://www.mag2.com/m/0000251729.html
創刊号 ⇒ ⇒ http://blog.mag2.com/m/log/0000251729/109146787.html
第２号 ⇒ ⇒ http://blog.mag2.com/m/log/0000251729/
1:特許検索のネタ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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本シリーズでは、これまでメルマガを通じて解説してきた米国特許検索の知識
を生かして「特定技術分野の出願動向」を調べていきます。
今回設定したテーマは、先日日本経済新聞で取り上げられたトヨタのロボット
開発を取り上げました。
トヨタと比較する企業は、日経に掲載されていた
ホンダ (本田技研工業)
ソニー
ファナック
安川電機
の４社です。今回トヨタを含めた５社のロボット関連特許の日本における出願
状況の把握と米国特許の検索式作成について説明していきます。
2:米国特許検索式の作成：キーワード部分の検索式━━━━━━━━━━━━
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前回のメールマガジンでキーワードrobot と米国特許分類について洗い出しを
行いました。今回は特許検索式の作成に入っていきます。
今回はUSPTOのPatent Full-Text and Full-Page Image Databases
http://www.uspto.gov/patft/
の登録特許データベースIssued Patents (PatFT)の中の Advanced Search を
使っていきます。
http://patft.uspto.gov/netahtml/PTO/search-adv.htm
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━2-1: トランケーション記号$
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キーワードで利用できるフィールドとしては
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Field Code ｜ Field Name ｜ フィールド名
(コード) ｜ (フィールド名：英語) ｜ (日本語)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
TTL ｜ Title ｜ 発明の名称
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ABST ｜ Abstract ｜ 要約
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ACLM ｜ Claim(s) ｜ 特許請求の範囲
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SPEC ｜ Description/Specification ｜ 発明の詳細な説明
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
があります。もしも全文(フルテキスト)で検索したいのであれば、フィールド
コード全てをOR演算でつなぐことでできます。
つまり
TTL/ROBOT OR ABST/ROBOT OR ACLM/ROBOT OR SPEC/ROBOT
です。しかし、この状態ですとROBOTの複数形ROBOTSは検索されません。
ROBOTSも検索で含めるためにはROBOTの後ろに$(ドルマーク)をつける必要が
あります。これはトランケーション(Truncation)記号と呼ばれています。
トランケーション記号$の有無(ROBOT／ROBOT$)によって、ヒット件数がどのく
らい異なるのか確認しておきましょう。
◆ヒット件数：31,060件
TTL/ROBOT OR ABST/ROBOT OR ACLM/ROBOT OR SPEC/ROBOT
◆ヒット件数：51,694件
TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$ OR SPEC/ROBOT$
※データベース：Issued Patents (PatFT) Advanced Search
調査対象期間：1976年〜最新分(2007年12月4日)
調査実施日 ：2007年12月9日
トランケーション記号$をつけるとつけないのでは2万件もの差が出ていること
が見て分かります。ROBOTとROBOT$の違いを見るために
TTL/ROBOT$
のタイトル(先頭10件)を見てみましょう。
----------------------------------------------------------------------
No Number Title
----------------------------------------------------------------------
1 D556,961 Robot
2 7,303,031 Anthropomorphic robot
3 7,303,010 Apparatus and method for an autonomous robotic system
for performing activities in a well
4 D556,226 Robotic bartender and bar
5 7,302,312 Hardware abstraction layer (HAL) for a robot
6 7,300,240 Industrial robot
7 7,298,270 IC tag administration device, robot including the IC tag
administration device, and IC tag administration method
8 7,296,962 Split assembly robotic arm
9 7,296,835 Robotic hand and arm apparatus
10 D555,214 Mechanical toy robot
----------------------------------------------------------------------
トランケーション記号をつけてもNo.1のように当然"Robot"はヒットします。
TTL/ROBOTではヒットしないものはNo.3のような"robotic"です。また上記10件
には入っていませんが、トランケーション記号を使うと以下のようなものを
ヒットさせることができます。
robots (複数形)
robotics
robotize
robotically
複数形だけをヒットさせたいのであれば、検索式を
TTL/ROBOT OR ABST/ROBOT OR ACLM/ROBOT OR SPEC/ROBOT OR
TTL/ROBOTS OR ABST/ROBOTS OR ACLM/ROBOTS OR SPEC/ROBOTS
とすれば良いでしょう。しかし上記のような派生語まで含めたいのであれば
トランケーション記号を使った方が良いでしょう。
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━2-2:フィールドコードの選択
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
先ほど作成した検索式
TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$ OR SPEC/ROBOT$
は全文(フルテキスト)検索用の検索式でした。今回の目的は５社のロボット関
連特許の出願状況比較なので、抽出すべき特許は「ロボット関連」です。
特許で開示されている発明の特徴は
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Field Code ｜ Field Name ｜
(コード) ｜ (フィールド名：英語) ｜
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
TTL ｜ Title ｜ ○
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ABST ｜ Abstract ｜ ○
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
ACLM ｜ Claim(s) ｜ ○
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SPEC ｜ Description/Specification ｜ ×
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
タイトル・要約・クレーム(特許請求の範囲)の３つに主に記載されていますと
考えられます。もちろん発明の詳細な説明(SPEC)にも記載はありますが、こち
らを検索対象に含めると【従来の技術】で書かれた特許、つまり発明の特徴が
ロボットではないのに【従来の技術】にロボットが書かれている特許が抽出さ
れる恐れがあります。
※【従来の技術】にロボットのことが書かれている時点で「ロボット関連」に
含めても良いだろうという見方もありますが、私は入れません。
よってフィールドコードとしてはTTL・ABST・ACLMの3つを使います。検索式は
TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$
となります。SPECを抜いてヒット件数がどれだけ変化するか確認します。
◆ヒット件数：51,694件
TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$ OR SPEC/ROBOT$
◆ヒット件数：11,156件
TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$
※データベース：Issued Patents (PatFT) Advanced Search
調査対象期間：1976年〜最新分(2007年12月4日)
調査実施日 ：2007年12月9日
━━━━━━━━━━━━━━━━━━2-3:選択したフィールドコードの検証
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SPECを除いただけで一気に件数が４万件も減りました。それではSPECでヒット
していた４万件は本当に「ロボット関連」ではないのでしょうか？
それを検証するために、以下の検索式を使って見てみましょう。
SPEC/ROBOT$ ANDNOT (TTL/ROBOT$ OR ABST/ROBOT$ OR ACLM/ROBOT$)
この検索式のポイントはANDNOTです。AND演算やOR演算は通常使っています。
日本ではだいたいの場合、ANDNOTではなくNOT演算と読んでいます。USPTOの
データベースではNOTではなく、ANDNOTを用います。このことを覚えておいて
ください。
上の検索式を使って検索すると40,538件ヒットします。先頭10件ほどのタイト
ルを列挙します。
----------------------------------------------------------------------
No Number Title
----------------------------------------------------------------------
1 7,305,687 Apparatus for supporting a storage container
2 7,305,611 Authoring tool for remote experience lessons
3 7,305,610 Distributed crawling of hyperlinked documents
4 7,305,371 Swarming agents for distributed pattern detection and
classification
5 7,305,342 Text-to-speech synthesis system and associated method
of associating content information
6 7,305,325 Method to improve requirements, design manufacturing,
and transportation in mass manufacturing industries
through analysis of defect data
7 7,305,321 Multiple sensor system
8 7,305,164 Enhanced optical waveguide
9 7,305,119 Test head for optically inspecting workpieces
10 7,305,114 Human/machine interface for a machine vision sensor and
method for installing and operating the same
----------------------------------------------------------------------
「ロボット関連」と言えそうな特許もありますが、「ロボット関連」の定義に
よってどこまで含めるかも変わってくると思います。
先ほどキーワードのフィールドコードとしてTTL・ABST・ACLMの3つを使うと
書きました。SPECを選択すれば【従来の技術】でロボット関連の記載がある
特許を抽出できる可能性もありますが、使いませんでした。
なぜか？
それは、キーワードはあくまでも１つの検索キーだからです。前回のメルマガ
でキーワードと、もう１つ米国特許分類を洗い出しました。
キーワードでヒットしなかった場合でも、米国特許分類でヒットすれば問題な
いわけです。またキーワードというのは企業・研究機関により利用の仕方が異
なったり、独自なキーワードを利用しているケースもあります。しかし、特許
分類はそういったキーワードの揺らぎには影響を受けません。
次回は特許分類部分の検索式作成について解説します。
3:特許検索の鉄則━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
本号の解説の中から3つを特許検索の鉄則としてまとめます。
■特許検索の鉄則105
USPTOの特許検索データベースにおいて、キーワード検索で利用可能な
フィールドは
TTL タイトル
ABST 要約
ACLM クレーム(特許請求の範囲)
SPEC 発明の詳細な説明
の4つがある
■特許検索の鉄則106
キーワードの複数形・派生形をヒットさせるためには、キーワードの末尾に
トランケーション記号$をつける
※参考：http://www.uspto.gov/patft/help/helpadv.htm#right
■特許検索の鉄則107
○○関連の技術について収集したい場合、フィールドコードは
TTL タイトル
ABST 要約
ACLM クレーム(特許請求の範囲)
の3つを用いる。SPECを入れると直接○○に関係しない特許も抽出して
しまう恐れがあるからである
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