「特許の価値ってどんなもの？」というのは、永遠の課題のようです。
特許は、いちおう「無形資産」や「無体財産」などと言われ、経済的な価値があるように見えますが、取引される市場がしっかりとは形成されておらず、もっぱら「相対取引」つまり「非公開の売買」になるので、本当のところナンボなのか、よく分からない代物です。
一方、そうした特許の価値を測る指標については、さまざまなものが提案されています。必ずしも金銭的に換算できない場合が多いですが、「誰もが注目する特許」というのは、それなりに価値があると考えて良いかと思われます。
今回は、そうした指標の中から、「被引用件数」を取り上げてみたいと思います。
被引用件数とは？
知っている人には釈迦に説法ですが、「他の特許から引用された件数」のことです。
もっとちゃんと説明するならば、「各国特許庁で特許出願を審査する過程で、拒絶理由の根拠として、当該文献を審査官が引用した回数」のことです。
これは、むしろ学術界の論文における引用の方が有名で、しかも、論文の価値評価手段としてオーソライズされているかと思われます。特許の場合も似たようなものです。
もっとも、特許の場合は、特許出願をした人が引用した件数じゃなく、あくまで特許庁（審査官）が引用した件数を指します。
ここは意外と誤解されるところで、「出願人や発明者が自分の都合の良いように引用しただけでしょ」という批判を受けることがありますが、それは間違いで、第三者による客観的な評価、とも言えます。
被引用件数を確認する方法
有料の検索エンジンだと、被引用件数は標準で閲覧したりダウンロードすることも可能ですが、無料の場合はなかなか良いものがないのが実情です。
その中、Google Patentsは、被引用の状況を比較的簡単に確認できるシステムかと思われます。
以下、過去１年間くらいのダンボールや紙包装に関する特許を例に、具体的な方法を見てみます。まずは、検索結果を得ます。
検索結果一覧から「Side by Side」を開き、個別の特許をクリックして、右下に「Cited by」と出てくれば、その特許は少なくとも1回は引用されていることを示します。下図の例では11回も引用されていることになります。
被引用件数で特許価値を判断するには？
下図は、被引用件数を多いものから順に並べたものです。引用された特許（被引用特許）は、言い換えると、「他の特許の拒絶理由に使われた特許」ということになり、被引用件数はその回数ということになります。
論文の場合は「注目度が高い論文」ということになりますが、特許の場合は「他の特許を潰した（可能性が高い）特許」とも言えるかと思います。言い換えると、「競合する他社技術や事業を牽制できる可能性が高い特許」とも評価することができ、それなりの財産的な価値に置き換える（たとえば購入したりライセンス料を支払う）といった動機づけになり得ます。
一方、そうした競合技術より先んじて世に出ていると言えることから、いわゆる「基本特許」となり得る可能性もあり、後に続く他社技術や事業へ有利に働き掛ける”武器”（たとえばクロスライセンスの材料など）にもなりえる可能性があります。
特許価値評価の指標としては、他にもいろいろありますが、この被引用件数が、いちばん現実的な影響力を持ち得る指標かと、筆者は考えています。
自分自身の特許に引用されると・・・？
実は、この事例では、11件中8件が「自分自身の特許に引用」されています。
つまり、王子ホールディングスの特許が、王子ホールディングスの特許を拒絶するために使われた、言うならば「自爆」案件とも言えます。
つまり、他社に影響力を与えたのは3件のみ、ということになります。
これは、特許庁からは嫌がられるケースで、「自分の特許はしっかり見ておいてください」と、時々注意を受けることがあります。審査の手間が増えるからです。
しかしながら、必ずしも悪いという訳ではなく、同じような特許を集中的に出願することで他社が入ってくる余地を無くすという、いわゆる「ドミナント戦略」の一環で「わざと」やることもあり得ます。（このケースでは本当のところどうなのかは分かりませんが・・・）
いわゆる「ドミナント戦略」で有名なものに、「コンビニの集中出店」が挙げられます。ファミリーマートやセブンイレブンが、同じ駅の北と南にあるとか、近隣に複数の店舗があるのを見かけることがあるかと思います。一見、お互いの来客を食い合う、無駄が多いようにも見えますが、その一帯にライバル店を出店させないことで、周辺の顧客はすべて自社で囲い込むという戦略です。
知財のドミナント戦略の場合、「似たような特許を大量に保有している」ことが特許価値を測る指標になるかと思われます。いずれにせよ、特許の価値を判断するには、ひとつの指標を妄信することなく、多面的、個別具体的に判断すべきと考える次第です。
お読みいただきまして、誠にありがとうございました！
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