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February 12, 2016

ビッグデータ関連特許の研究2014、特許庁!

平成25年度 特許出願技術動向調査報告書(概要):ビッグデータ分析技術:59ページ
・特許庁:平成26年2月
・https://www.jpo.go.jp/shiryou/pdf/gidou-houkoku/25_bigdata.pdf
・調査目的:
・特許情報から技術全体を俯瞰し、経済情報・産業情報を踏まえた技術開発の進展状況・方向性を把握することは、特許庁における審査体制の構築や的確かつ効率的な審査等のための基礎資料を整備する上で必要である。また、特許情報は企業等の研究開発動向、知財戦略の表れであり、企業等における戦略の方向性を決定していく上でも重要なものである。
・本調査は、近年、特に注目されている「ビッグデータ分析技術」の分野について調査分析を行うものである。本調査の目的は、本調査結果に基づいて、以下の項目を明らかにすることにある。
  (1) 本テーマにおける国内外の技術発展状況、研究開発状況
  (2) 本テーマにおける日本及び外国の技術競争力、産業競争力
  (3) 本テーマにおいて日本企業・政府機関が取り組むべき課題と、今後目指すべき研究・技術開発の方向性
・ビッグデータの置かれた環境:
・ビッグデータは、ボリューム(Volume:大量性)、バラエティ(Variety:多様性)、ベロシティ(Velocity:高速性)という、3 つの「V」によって特徴づけられる。多様で大量のデータが次々と高速に生成されてくる環境下で、データの中に秘められた価値ある情報を引き出し、活用することの有用性が広く認識されてきた。欧米、そして日本を代表する企業が技術開発と市場開拓にしのぎを削っている。

目次:
第 1 章 調査概要:
・第 1 節 調査目的、第 2 節 ビッグデータの置かれた環境、第 3 節 調査範囲、 第 4 節 調査方法、第 5 節 登録商標について
第 2 章 市場環境:
・第 1 節 データ量の推移と予測、第 2 節 活用事例の動向、第 3 節 企業の動向、
第 3 章 特許出願動向:
・第 1 節 調査の概要、第 2 節 ファミリ単位の出願動向、第 3 節 出願先国別の出願動向、第 4 節 注目特許
・参考:グーグル(米国)の MapReduce 技術などに関する知的財産戦略:
・グーグル(米国)は、MapReduce に関する特許出願 10 件をはじめとして、分散ストレージ管理、分散データベース管理、ミドルウェアなどに関する多くの特許を「Open PatentNon-Assertion Pledge(オープン特許非係争誓約)」宣言している1。フリーソフトウェア及びオープンソースソフトウェアを開発、製造、使用、販売、販売のための提供、リース、ライセンス、輸出、輸入する個人又は団体に対しても訴訟を行わないとしている。ただし、ハードウェアや、企業内使用などオープンソースではない場合には、誓約が適用されない。また、特許訴訟を起こされた場合に誓約を終了させる権利を留保するとしている。
第 4 章 研究開発動向:
・第 1 節 調査の概要、第 2 節 全体動向調査、第 3 節 技術区分別動向調査、第 4 節 研究者所属機関別発表件数上位ランキン、第 5 節 注目論文
・参考:国際会議
・米国の企業、大学が上位ランクを独占している。特にアイ・ビー・エム(米国)は全体を含め、すべての技術区分で上位 1、2 位に位置しており、特許出願だけでなく論文発表でも存在感を示している。その他、企業としてはマイクロソフト(米国)、ヤフー(米国)及びエイ・ティ・アンド・ティ(米国)が上位 10 位以内にあり、米国大手企業がビッグデータ分析技術全般に精力を注いでいるのが分かる。アジア勢では、シンガポール国立大学(シンガポール)が全体を含め、データ解析技術、解析対象 DB、ストック系データ前処理技術、分析基盤技術の分野で上位に入っているのが注目される。他には、香港科技大学(中国)、清華大学(中国)といった中国勢が上位に入っている。上位 10 位以内に入る日本及び韓国の企業・大学は存在しない。また、欧州勢では、スイス連邦工科大学(スイス)がストリーム系処理技術、分析基盤技術で上位に入っている。
参考:注目論文一覧
データ解析:Apriori(相関ルールマイニングアルゴリズム)、プライバシ保護データマイニング 、頻出パターンマイニング、 PrefixSpan(時系列マイニング)、ソーシャルネットワーク上の影響伝搬、Bayesian Nonparametrics(機械学習)、Deep Learning(機械学習)
第 5 章 政策動向:
・第 1 節 科学技術政策・産業政策の概要、第 2 節 政策動向と特許動向、研究開発動向
・参考:日本の政策動向
・日本では、2000 年に高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部(IT 戦略本部)が設置され、「5 年以内に世界最先端の IT 国家になること」を目指した「e-Japan 戦略」が策定され、情報通信技術の開発推進が本格化した。
・ビッグデータへの取組は、文部科学省科学研究費補助金(特定領域研究)「情報爆発時代に向けた新しい IT 基盤技術の研究1」(2005 年~2010 年)や経済産業省「情報大航海プロジェクト2」(2007 年~2009 年)が先鞭をつけ、2011 年 8 月 19 に閣議決定された「第4 期科学技術基本計画3」の大枠の策定、IT 戦略本部が 2012 年 7 月 4 日に改定した「新たな情報通信技術戦略工程表4」の公表で本格化した。
第 6 章 総合分析と提言:
・第 1 節 概要、第 2 節 研究・技術開発の期待される企業等の属性、第 3 節 ストック系データ前処理技術に関する方向性、第 4 節 ストリーム系処理技術に関する方向性、第 5 節 データ解析技術に関する方向性、第 6 節 分析基盤技術に関する方向性

PI研のコメント:
・2014年2月に特許庁から公表されたビッグデータ関連の特許の研究レポートです。全6章、59ページの研究論文であり、ちょうど、日本でもビッグデータが注目されはじめた時期であり、興味深いレポートです。現在の目まぐるしいビッグ―データの激動状況から見ると、やや物足りなさを感じる内容ですが、それでも、その走り、息吹のような熱狂感があり、爆発寸前の緊張感を感じます。残念ながら、当時のビッグデータ関係の国際会議では「米国の企業、大学が上位ランクを独占している。特にアイ・ビー・エム(米国)は全体を含め、すべての技術区分で上位 1、2 位に位置」とのことで、「上位 10 位以内に入る日本及び韓国の企業・大学は存在しない。」と、残念な状況であったといえます。いまも、大勢は変わっていないようですが、やはり、グーグル、IBMなどがビッグデータ関連では先端を走り続けているといえそうです。また、注目論文では、ここ最近焦点があたっている「Bayesian Nonparametrics(機械学習)、Deep Learning(機械学習)」が当時も注目されていたといえ、今後、さらに注目が集まるのではと思います。それにしても、日本のビッグデータ関連の研究、そして、その体制はかなり遅れているといえ、文部科学省、経済産業省、さらには、総務省ができれば一本化した省庁横断の体制をつくり、予算を集中投入しないと時代に追い付かないのではないかと心配です。ビッグデータの研究、今後、流通業界を含め、待ったなしの国家的な大きな課題になったといえます。

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