情報検索コラム
情報検索・調査・利用について
“知っていると便利”“こんなときどうする”“コレにはご注意！”などなど思いつくままに書かせていただきます。
ちなみに「三月うさぎ」はルイス・キャロル著『不思議の国のアリス』に出てくる「いつまでも終わらないお茶会をしている」ちょっとヘンなうさぎです。
「ティールーム」は、お仕事の休憩時間のお茶といっしょに読んでいただけるくらいの長さと内容というコンセプトを、アリスの三月うさぎの「お茶会」にかけてあります。（毎月1回更新します）
情報検索の未来を探る ―サーチャーの検索が上手な理由―
注意：記載内容やリンクは執筆時点での情報です。
情報検索する場合、誰もが短時間で苦労せずに答えを手に入れたいでしょう。
特に仕事で使うような専門的な情報の場合、自分で検索しても上手に答えが見つからないのに、
どうしてサーチャーは上手にみつけてくるのでしょう。
私も講演やセミナーなどで、「どうやってそういう検索式を考えるのですか」と質問されることもあります。
また「どうすれば上手に情報が見つかるか」と訊かれることもあります。
例えば「特許の無効資料調査で、有効な無効資料を見つけるのが難しい」などの悩みも聞きます。
なんだかサーチャーが知っている極意やコツをを知ることができれば、自分も上手に検索できそうに思える。
でもね、「どうすれば上手に検索できますか」と訊かれると、
正直なところ「そんな方法があるなら、こっちが教えてほしい」と思います (^^;
そして、このコラムのテーマ「情報検索の未来を探る」という方向から言うと、
こうすれば上手に検索できるという方法が簡単に伝授できるなら、
「上手な検索のプログラミング化」も可能です。
ということはＡＩ（人工知能）に検索させることができるからサーチャーは不要になります。
サーチャーの検索や調査と、皆さんの検索との違いは何なのか。
そもそも「上手な検索」って何？
今回は、その点について考えてみます。
同じ概念を、同じ記号で検索する（再現率を高める）
一般的に検索をする場合、自分で思い浮かんだ言葉で検索します。
前回のコラム１６３号では、思い浮かんだ言葉でモレの無い検索＝再現率の高い検索をするために、
異表記や同義語を意識する必要があることを書きました。
異表記の例：かぼちゃ、カボチャ、南瓜
同義語の例：白金、プラチナ、Ｐｔ
現在の検索システムでは、異表記や同義語を自動的に展開してモレなく検索する仕組みは、
充分ではありません。自分で考えてモレなく検索する必要があります。
この点について、例えば司書やサーチャーが文献や書籍を検索する場合、
同じ概念について、特定の記号を使ってモレなく検索する場合があります。
例えば書籍の検索の場合、
「人工知能」は図書館で本を分類するＮＤＣ（日本十進分類法：Nippon Decimal Classification）では、
「007.13」という分類記号です。
この「007.13」で検索すれば、書名などに「人工知能」と書いてなくても人工知能の概念に該当する本を、
全てヒットさせることができます。
試しに検索してみましょうか。国立国会図書館サーチを使ってみましょう。
（注意：以下の検索は２０１６年１２月６日現在のものです）
国立国会図書館サーチ（ＮＤＬサーチ）のトップページを開きます。
「簡易検索」「詳細検索」「障害者向け資料検索」の３つのタブのうち、
「詳細検索」をクリックします。
検索項目のボックスが並んでいるうち、
２段目の左から２つめ「分類記号」のボックスに「007.13」と半角で入力して、
画面中央の「検索」ボタンをクリックします。
約550件強ヒットすると思います（２０１６年１２月６日現在）。
リスト表示される書名を見るとわかるとおり、
人工知能に関する本だけれども、書名には「人工知能」と書いてない本も全てヒットしていますよね。
ごく簡単な例ですが、司書やサーチャーは、このような分類記号を知っていて、
概念を記号に置き換えてモレなく検索する方法をとる場合があります。
この分類記号に用語を組み合わせて検索すると、効率よく検索できる場合があるわけです。
例えば007.13で人工知能の分野を指定したうえで、「音声」で検索すると、
「音声認識」「音声対話」「音声言語」「音声による機械との対話」などをヒットさせることができます。
上でご案内したのは書籍の分類記号ですが、
特許調査の場合は、特許の技術概念を分類した「特許分類」を使って検索するということを
ご存じのかたも多いでしょう。
専門的な分類記号を使えばプロの検索ができる？
上で書いたように、サーチャーは分類記号を使って検索する方法を知っています。
特許検索の場合、初級の検索セミナーなどでは画面操作の方法と同時に、
ＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）などの分類を使って検索する方法を
教えてくれることが多いと思います。
分類記号を使って検索すると、なんだか専門的で高度の検索をしているように思えるわけです。
そこで、がんばって特許分類を使って検索してみる・・・けど、何だか上手く検索できない・・・でしょう。
サーチャーと一般のかたの検索は、どこが違うのか。
例えば研究開発部門の技術者かたなどが特許出願する場合に、
自分のアイディアに先行する特許文献を検索した結果を付けて、
サーチャーへ出願前調査を依頼する場合があります。
私たちサーチャーの立場から言えば、依頼者による予備検索が付いた出願前調査です。
基本的には "このように検索したけれど、自分と同じアイディアの先行文献は見つかりませんでした"
ということで、サーチャーへ詳しい調査を依頼するかたちです。
このような依頼者自身による予備検索は大事な情報です。
ただし検索内容を見ると、"一般のかたが特許検索するのは、やはり無理がある" と感じます。
例えば特許分類。
技術者のかたが、せっかく特許分類を使っているのですが、
よくあるケースでは、分類で指定する技術範囲が広すぎるというのをよく見ます。
例えば「音声認識のプログラム」を検索する場合、
ＩＰＣは「G10L 15/22（・音声認識処理中の手順）」が使えます。
これを、上位の分類である「G10L 15/00」または「G10L 15/?」で検索しているケース。
また場合によっては「G10L」だけで検索していることもあります。
もうひとつの、よく見かけるケースは、特定の分類しか使っていないことです。
例えば「音声認識のプログラム」について検索したい場合に、
上で書いた「G10L 15/22」の他に「G06F 3/16（・音声入力）」も関連するＩＰＣです。
また「工場のロボット」の音声認識の場合、
「B25J 13/08（マニプレータの制御・センサー手段）」も関連します。
このように、自分のアイディアが複数のＩＰＣに関連しているけれど、
ひとつのＩＰＣだけを指定して検索する、というケースもよくあります。
これらの点を考慮して検索を改善するなら、まず「音声認識のプログラム」に関連するＩＰＣ
「G10L 15/22」と「G06F 3/16」をＯＲ演算して検索し、
さらに「工場のロボット」のＩＰＣ「B25J 13/08」も検索する方法が考えられます。
もしも、これらのＩＰＣだけを使って、同じ概念を含むのＩＰＣどうしをＯＲ演算し、
別の分野のＩＰＣで絞り込んだ検索式にするなら、次のとおりです。
(G10L 15/22 + G06F 3/16) * B25J 13/08
検索テクニックだけ知っていても検索できない（！）
上で紹介したような「分類を下位（細目）まで指定する」とか、
「同じ概念の分類を複数ＯＲ演算して検索モレを防ぐ」とか、
「検索したい内容に含まれる他の分類も確認する」とか、
「複数の分類を使って検索式を作る」などのテクニックは、ほんの一例です。
ただし、
例えば検索したい内容によっては分類の下位を指定せずに、
上位の大きな分類にキーワードをＡＮＤ演算したほうが良い結果が出る場合があります。
また、同じ概念の分類を複数指定したいけど、
あまりに広範囲に広げると件数が増えて、ノイズが多くなりすぎる場合もあります。
そのノイズの多い集合を絞り込むために、特定のキーワードを使ってＡＮＤ演算すると、
今度は検索モレが生じやすくなる。
このような経験をしたかたも多いのではないでしょうか。
このような場合は、むしろ分類は使わずにキーワードだけを使って検索したほうが、
良い結果が出る場合があります。
つまり、
「適切な検索」は、検索したい内容や情報ニーズによって、それぞれ異なるのです（当然ながら）。
言い換えるなら "こういう検索をすれば上手に検索できます" という万能な方法は無いと言えます。
例えば特許の無効資料調査（特定の特許を無効化する資料を探す調査）の場合、
ごく基本的な検索方法としては、無効化したい特許に付与されている複数の特許分類を使って、
似た概念の特許分類はＯＲ演算したり、別の概念どうしをＡＮＤ演算して検索式を立てる。
また、特許請求の範囲に使われている用語を同義語や異表記展開して、特許分類の検索式に掛け合わせる。
無効資料調査の出発点としては、こんな方法が基本といえます。
現在の商用データベースでは、関連度の高い順に表示させる機能を持っている検索システムも多いので、
機械に自動的に判断させた（例えば用語の出現頻度が多い、被引用件数が多いなど）
関連度の高い順に見ていくことも可能です。
このような基本的な検索方法をプログラミング化するのは、比較的に簡単です。
でも、
この程度の検索で見つかる無効資料なら、特許庁の審査官が、とっくに見つけてる。
調査を行う場合はそれを踏まえたうえで、どういう検索を行うか考えないといけないわけです。
例えば、審査官の引用文献が他の文献と比べて、どの程度レベルが高いのか評価できるだけの調査もしたい。
また特許分類を使って分野を指定する場合、判例から判断して指定範囲を考える場合もあります。
そして特許公報に付与されていないけれど調査範囲に含めた方が良い特許分類を決める。
キーワードも、調査したいポイントを把握しないと有効で適切なキーワードが指定できません。
やみくもに同義語や異表記を使えば良いってものではないし、
請求項で出現頻度の多い用語が検索に有効な用語とは限らないのです。
請求項に出現する用語をこだわって使ったために、重要な文献が検索漏れする場合もあります。
さらに納期や費用も考慮して、最善の方法を考えて調査します。
もしもプログラミング化した検索で上手に無効資料がみつかったなら、
それは一例としてその案件が、プログラミング化した検索方法に適していただけだと思います。
検索の出発点は、検索テクニックの習得ではない
特許検索が上手になりたい場合、もちろん特許分類の勉強はするべきだし、
検索画面の操作方法も知らないといけません。
キーワードの使い方の詳細も、もちろん知っていたほうが良い。
例えば前回のコラム１６３号でご案内したトランケーションも知っていた方が良いし、
形態素解析された語での検索なのか、単なる文字列での検索なのかを区別しながら検索できた方が良い。
ただし、
これらの知識やテクニックを多く知っていても、「調査や検索のポイント」が把握できないかぎり
知識やテクニックを使いこなすことはできないと思います。
例えば無効資料調査の場合、特許分類やキーワードを考えるためには、
まず「発明のポイント」を理解する必要がある。
当然と言えば当然なのですが、発明のポイントの理解を十分に行わないまま
テクニックだけ駆使して検索しても、調査は上手くいかない。
これで上手に検索できたなら奇跡です。
今のところ、ＡＩ（人工知能）にはこの「理解」ができないようです。
そして、検索のポイントが把握できた場合、
そのポイントをそのまま検索するのではない・・・のです、残念ながら。
検索のポイントは「概念」なので、その概念を検索式に「移し替え」しないといけない。
この時点で、特許分類の勉強や検索テクニックが役立つのですが、
一般のかたには、この検索式への移し替えも容易ではない。
例えば出願前の先行例調査で、技術者のかたの検索を拝見すると、
何を検索しようとしているのか、その「気持ち」は、とてもよく分かるのです。
でもご自分の頭にある特定の用語などに囚われていて、
“この技術分野で、この部分に、この技術思想が使われているもの” という考え方ができにくい。
言い換えると、検索が主観的なのです。
客観的に「特許公報のなかで、こういう特徴を探す」という見方ができにくい。
特許の検索に限らず、
検索のポイントの理解と整理、そして検索語や検索式への移し替え。
これが上手にできないと、いくら個々のテクニックだけを学んでも上手に検索できるようにはなならない。
そう思います。
そして上の項でも書いたとおり、
上手な検索方法は、検索のテーマごとに毎回違う。
「この方法を使えば上手な検索です」という普遍的な方法は無いです。
講演を行った際の質疑で、「どうやって、その検索式を考えるのですか」と訊かれることもあります。
回答としては、
「このテーマの場合は、この概念を表す用語がコレで、これらをＯＲ演算して・・・」と説明するのですが、
質問者のかたは納得した顔をしない。何故なら、この検索方法はこの検索テーマにしか使えないから。
“これさえ知っていれば上手に検索できる” という方法を知りたいんですよね、皆さんは。
残念ながらそんな方法は無いのです。毎回自分で考えるしかない。
例えば、上で例示した分類を使った検索式
(G10L 15/22 + G06F 3/16) * B25J 13/08
実際に、この検索式で検索すると２０件弱のヒット件数です（2016年12月5日現在）。
適合率は良いのですが、出願前の先行例調査の場合は絞り込みすぎです。
現在の「工場のロボットにおける音声認識のプログラム」の技術状況から判断して、
たぶん数百件の先行例があるはずで、２０件弱は少なすぎます。
つまり出願前の先行例調査の場合、この検索は「下手な検索」です。
・・・ちなみに、
基本的に、特許分類どうしのＡＮＤ演算は絞り込みすぎになる傾向が多くて、
検索モレが発生しやすいです。
広くモレなく検索したい場合、特に初心者のかたにはあまりお勧めしません。
でも出願前の先行例調査ではなくて、
企画書などで技術の説明をするために、代表的な文献に絞り込んでヒットさせたいなら、
適切な検索であり、「上手な検索」といえます。
そんなわけなので、
「上手な検索」というのは、マニュアル化できない。
ＡＩには、まだ難しそうかなと思います。サーチャーの皆さんは、いかが思われるでしょうか。
今回のコラムを読んで、いかがでしたか。
何か上手に検索できるような知識が得られるかと思ったら、
結局そんなことは書いてなかった・・・でしょうか。
でも大事なことを書いたつもりです。
何か検索しようと思ったとき、今回のコラムに自分の検索を見直すヒント があるかもしれません。
読んでおいて良かったと思って頂けるといいな、と思いながら書きました。
