サプライチェーンに着目した特許調査｜”愉快が芽生える「ゆめ知財」

特許調査をする際、サプライチェーンを意識せねばならないことが、多々あります。

特に、IPランドスケープ（筆者の定義では”経営・事業・研究への羅針盤”）に携わるならば、その研究や技術がどう利用されるのか、その業界におけるサプライチェーンから見ることは必須かと考えます。

そこで、筆者が未来社会を目指して邁進（？）している分野である「森林」を例に、サプライチェーンを考えた特許調査について、ちょっと触れてみたいと思います。

森林に関するサプライチェーン

森林資源である木材に関するサプライチェーンについては、林野庁が毎年出している「森林・林業白書」の令和２年度版（第1部第3章第3節「木材産業の動向（1）」）に、簡単な記載があります。

筆者の主観で簡略化すると下図のようになります。「川上」「川中」「川下」という言い方をするそうですが、今回は「川上」からさらに上流、森林まで遡って考えてみたいと思います。（この辺、詳しく説明すると長くなるので、詳細はまたいずれどこかで。）

このサプライチェーンから、どのように母集団を取るのか。例えば、下表のような感じです。（J-PlatPatによる結果、公知年を2019～2021年度に限定。）

ここでは、行と列として、以下を並べ、各マトリクスに件数を出しております。

なお、斜体の数字は登録されている案件に絞ったもの、A01,G06,G01等は上位にヒットした特許分類（国際特許分類、斜体字は登録案件のもの）です。

ちなみに、上に示したサプライチェーンの図では、「森林」の中に「立木」（「りゅうぼく」または「たちき」）を描いており、厳密にはサプライチェーンのレイヤーではないのですが、特許的に重要なキーワードなので、この事例では別格で記載しています。

一般的に、ヒットする件数は、発明の名称＜要約＜請求の範囲＜全文、という順に大きくなります。なお、J-PlatPatでは3000件を超えると結果を表示してくれず、全文だと3000件をはみだすことが多いです。（なので、上図では全文でヒットした上位の特許分類を書けてません・・・）

また、この分野では、サプライチェーンが川下に行くほどヒット件数が多いです（多くの分野で同様かと思われます）。一般に、川下のヒット件数が大きいということは、「産業の裾野が広い」「応用の可能性が大きい」とも言えます。

以降は、サプライチェーンとは関係ないオマケです。

あまりに母集団が大きいと、全部読み込むのは大変です。そこで、母集団を適当に絞り込むことをよくやります。

いろんな観点がありますが、中身を見ずに機械的に絞り込むやり方として、筆者がよくやるのは以下の４つです。

キーワードで切る：特徴的なキーワードとか、実は注目したいキーワードが決まっている場合とかは、敢えてそのキーワードに絞り込む。（ここでは、筆者は内心、「樹種」に注目していたので、それに絞り込む）
発明の名称で切る：タイトルにキーワードが書いてあったら、求める特許そのものである可能性が高い、という考え方。件数が少ないので読み込みやすい。ただし、もちろん外す場合もあるし、肝心なものが漏れている場合も多い。使い方次第。
登録特許に限定：審査されなかったり拒絶されたりするのは、重要じゃないから無視する。または、登録になったということは何等か意義があると考える。件数が絞られるので読み込みやすい。ただし、審査されない公開されたばかりの最新案件は漏れ落ちる。
特許分類で切る：実は注目したい分野が決まっている場合や、まったく関係ない分野を切り捨てたい場合（いわゆる「ノイズカット」）、いちばん有効な手段。大分類で絞れば、大きな漏れ落ちもあまり無い。ただし、思わぬ用途分野などを見たい場合は漏れ落ちるリスクあり。使い方次第。