ノンテクニカルサマリー

発明におけるサイエンスの活用とその計測:サーベイと特許後方引用のマッチング・データによる分析

執筆者 長岡 貞男 (ファカルティフェロー)/山内 勇 (研究員)
研究プロジェクト イノベーション過程とその制度インフラの研究
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このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および(独)経済産業研究所としての見解を示すものではありません。

技術とイノベーションプログラム (第三期:2011~2015年度)
「イノベーション過程とその制度インフラの研究」プロジェクト

1.イノベーション研究における知識フロー計測の重要性と引用データの評価の必要性

科学的知識が日本企業の発明活動にどの程度貢献しているかを知るためには、科学から発明への知識の流れ(知識フロー)を正確に測定する必要がある。イノベーション研究の領域においては、知識フローを把握するための情報としては、特許の引用情報が頻繁に用いられている。しかしながら、特許制度は、出願書類において、関連する先行技術の開示を求めているだけであり、発明の知識源となった文献を記載することまでは求めていない。さらに、特許の引用情報は代理人や審査官が追加することが多い。これらの文献は発明の着想に貢献したかどうかではなく、純粋に先行技術としての重要性の観点から追加される。したがって、特許書類で開示されている引用情報は知識フローを測定する指標としては不完備かつ不正確である可能性が高い。

こうした問題点は先行研究でも認識されているが、特許レベルで体系的に、各特許がどのような科学的知識に基づいて発明され、またそうした科学的源泉が特許の明細書に記載されているかどうかを体系的に調べた研究は存在しない。この研究では、特許の明細書中に記載されている非特許文献(論文など)を抽出・特定し、それと、特定の特許に関する科学的な源泉を調査した発明者サーベイのデータを組み合せることで、特許の明細書に記載されている引用情報の完備性・正確性を分析した。さらに、どのようなときに、引用情報から科学的源泉の有無を判断することができるかについても分析を行っている。

2.引用データの完備性と正確性

下の図1は、引用情報の完備性と正確性を概観したものである。グラフ中、左は、調査対象となった843特許のうち、非特許文献を全く引用していない667特許をサンプルとしている。そのうちAに該当する117特許(18.7%)の発明者は、発明に当たって重要な科学的源泉があったと回答している。すなわち、重要な科学的源泉があっても、その2割近くは特許の明細書に科学文献がまったく記載されていないのである。

右は、非特許文献を引用している176特許を対象にしたグラフである。このうち、発明者が科学的源泉として挙げた文献を含むものはわずか32特許(Cに該当する部分)のみであり、108特許については発明者は重要な科学的源泉はなかったと回答している(Dの部分)。したがって、非特許文献が引用されていても、実際に重要な文献が引用されている割合は17.3%である。この割合は、サーベイの回答や特許の引用情報の不完全さによって完全には特定できなかったもの(Bの部分)も科学的源泉に含めたとしてもわずか39%に過ぎない。

これらの事実は、引用情報が知識フローを計測する指標としてはかなり不完全で不正確であることを示している。したがって、企業の研究開発活動に対する科学的知識の貢献をより正確に捕捉するためには、サーベイによる把握が必要といえる。

図1:引用データの完備性と正確性
図1:引用データの完備性と正確性

3.発明が科学的な知識源を持つことを引用データから把握できるか

では、引用情報が知識フローに何の示唆も与えないかといえばそうではない。表1は、非特許文献を引用している特許を対象に、科学的源泉を持つ特許の割合をみたものである。ここでは、引用している文献の被引用件数と引用ラグ(特許の出願日から当該特許が引用している文献の発表日までの期間)の中央値以上と未満とでグループ分けを行っている。この表によれば、被引用件数の多い文献を引用している特許ほど、また引用ラグが短い(より新しい)文献を引用している特許ほど、科学的知識に基づいて発明が行われていることが分かる。特に、重要な文献を早く引用しているグループでは、科学的な源泉を持つ特許の割合は39.1%に及ぶ。したがって、特許に引用されている文献の特徴を見ることで(特に、重要でかつ新しい文献を引用している場合)、当該発明が科学的知識からのフローを得ていることをある程度把握することはできると考えられる。

本研究から、イノベーション研究で頻繁に用いられている後方引用情報は、ノイズが大きく不完全であること、また、引用文献の特徴を見れば知識フローの計測に有益な情報を与えてくれることも明らかとなった。また、本研究のもう1つの重要な発見は、先行技術として引用される文献だけでなく、発明を説明するために引用される文献も、知識フローを追う上で有益な情報を提供してくれるということである(科学的源泉を特定できる文献の約4割は後者で引用されている)。このことは、先行技術調査の結果あるいは審査官引用に限定した引用情報の利用が、科学的知識の貢献度を過小評価させる可能性を示している。さらに、本研究からは、科学の吸収能力が高い発明者(論文の執筆数、博士号の取得状況で計測)や、リスク許容度の高い発明者ほど、科学的知識を発明に応用しているという結果も観察された。したがって、科学的知識をイノベーションに活用していくに当たっては、科学的吸収能力やリスク許容度の向上が必要であり、また、その評価に当たっては引用情報の利用に関するより詳細な検討が必要だろう。

表1:科学的源泉を持つ特許の割合:被引用件数と引用ラグによるグループ分け
Citation lag
LongShortTotal
Forward citationHigh12.9%
(N=31)
39.1%
(N=23)
24.1%
(N=54)
Low12.5%
(N=24)
23.1%
(N=26)
18.0%
(N=50)
Total12.7%
(N=55)
30.6%
(N=49)
21.2%
(N=104)