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）
J-STAGE での無効資料調査(非特許文献) 4：他システムとの比較
注意：記載内容やリンクは執筆時点での情報です。
J-STAGE を使った無効資料調査の４回目です。今回は J-STAGE を他の文献検索システムと比較して、J-STAGE が他の文献検索システムよりも無効資料調査に向いている点を説明します。
【参考：J-STAGE を使った無効資料調査について】
特許の無効資料調査は特許文献を調査することが主流ではありますが、非特許文献の調査も行う場合があります。非特許文献として論文や雑誌記事のデータベース検索を行う場合、JDreamⅢなどの商用データベースを使う方法があります。しかしながら商用データベーは高価なものもあり、さらに現在では Google Scholar などの無料で論文検索が可能なシステムがあるため、普段から頻繁に使わない場合は商用データベースの導入をしていないかたも多いのではないかと思われます。
当事務所でも以前は JDreamⅢ を利用していましたが、数年前に JDreamⅢ の契約を解除しました。そんな中で先日、無効資料調査で非特許文献の調査依頼を頂きました。特に
J-STAGE を使って調査してほしいとのことでした。J-STAGE で無効資料調査を行うのは初めてでしたが、結論から言うと次の２点となりました。
・J-STAGE は無効資料調査に使える面が大きい。
・かなりクセが強く、使いこなしにコツが必要。
というわけで、J-STAGE を無効資料調査に使う場合のコツや注意点を紹介したいと思います。
【用語の説明】
無効資料調査：特定の特許権を無効にする資料を探す調査
特許出願が特許庁での審査に通って特許権が設定されると、その特許権に含まれる技術を他社が使いたい場合は特許権者にロイヤリティを支払う必要が生じる。よって、その特許技術を使いたい会社（他社）が特許権を潰すために無効審判を請求する。その際に、特許が無効であることを証明する文献（証拠）が必要となる。この証拠文献が「無効資料」。無効にしたい特許の出願日以前に公知（公に知られた）の文献で、その特許と同様の発明が書かれている文献が「証拠」＝「無効資料」として採用される。無効にできる資料であれば特許文献でも非特許文献でも良い。
非特許文献：特許文献以外の文献
特許文献以外の文献。論文や雑誌記事などの他、書籍や新聞記事、カタログや説明書など特許文献以外の公知文献全てが対象。
【参考：前回までのコラム】
コラム２６７号（2025/08/05）J-STAGE での無効資料調査(非特許文献) １：J-STAGEの概要
コラム２６８号（2025/09/09）J-STAGE での無効資料調査(非特許文献) ２：指定検索の不利点
コラム２６９号（2025/10/14）J-STAGE での無効資料調査(非特許文献) 3：日本語検索の注意点
※ J-STAGE はリンクフリーではないため、文中および「※参考ＵＲＬ」の項へＵＲＬを記載しています。
※このコラムの内容は2025年11月11日時点での内容です。検索システムは変更されている場合もあります。
比較１：Google Scholar
前回のコラム２６９号で、J-STAGE はワイルドカードによる部分一致や近傍検索は使えないため「考えられる限りのキーワードをOR演算することをお奨めします」と書きました。そして「例えば J-STAGE で非特許文献検索する前に特許文献検索して用語収集するとか、 Google Scholar や CiNii などの他の非特許文献の検索システムで検索して用語収集する方法があります」と案内しました。また J-STAGE の日本語検索では１文字のみの検索はできないけれど、Google Scholar や CiNii は１文字のみの検索が可能であることも書きました。
それなら J-STAGE を使わずに Google Scholar や CiNii を使って検索すれば良さそうなものですが、無効資料調査を行うのであれば、やはり J-STAGE が好ましいのです。
比較対象として、まずは Google Scholar について説明します。
Google Scholar を J-STAGE と比較した場合に、一般的には次のような特徴が挙げられます。
（１）J-STAGE よりも文献数（検索可能な文献数）が多い
（２）Google の検索システムとほぼ同様に使えるたため、普段の検索と同じ感覚で検索できる
（３）検索式入力による、複雑な検索ロジックの入力が可能
（４）日本語検索で１文字のみの検索が可能
これらの特徴のうち、まず（１）について説明します。
Google Scholar では J-STAGE も含めた様々なデータベースの文献が横断検索されます。そのため J-STAGE で検索不可（J-STAGE に収録されていない）の文献も検索できます。この点のみを見ると、無効資料調査では広く文献検索したいため Google Scholar のほうが J-STAGE よりも無効資料調査に向いているように思えます。しかしながら、Google Scholar での検索可能な文献の範囲（収録されている誌名や収録期間など）は明示されていません。無効資料調査は「この範囲の文献を調査しました」と明示して調査報告する必要があります。Google Scholar では調査範囲が定まらなくて、どれだけの文献を調査したのかが分からないという点で無効資料調査には不向きといえると思います。
次に（２）（３）（４）をまとめて説明します。
Google Scholar は文字列検索ではなく単語単位の検索です。コラム２６７号やコラム２６９号で文字列検索と単語単位の検索について説明したとおり、単語単位の検索では入力したキーワードに対して同義語や異表記などに広げた検索に対応している場合があります。Google Scholar はGoogle検索のシステムと似た検索システムであると考えられ、Google検索は独自に関連語に展開しています。Google検索およびGoogle Scholar の検索システムは公開されていないのですが、参考として ChatGPT に質問したところ次のような回答でした。
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質問（味岡）：google scholar で「自動車」で検索した場合に「乗用車」は検索されますか。
回答（ChatGPT）：Google Scholar（グーグルスカラー）で「自動車」と検索した場合、基本的には 完全一致検索ではなく部分一致や関連語も含めた検索
が行われます。そのため、「乗用車」という語を含む論文も検索結果に出る可能性が高いです。
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この回答の後に「理由」が３点挙げられ、「1.形態素解析・関連語検索の仕組み」「2.日本語の検索におけるあいまい一致」「3.ただし保証はされない」の各項ごとに詳しい説明がありました。特に「1.形態素解析・関連語検索の仕組み」では「Google ScholarはGoogle検索エンジンに近い技術を使っているため、厳密な完全一致ではなく、「自動車」に関連する用語（例：車両、乗用車、自動運転車など）を含む論文もヒットします。」と説明されました。ChatGPT の回答が正しいとは限らないのですが、普段 Google検索している結果から判断すると、それほど間違っていない回答であると言って良いと思います。
この「完全一致検索ではなく部分一致や関連語も含めた検索」は普通ならば好ましい検索です。しかしながら無効資料調査では「この検索式で、このヒット件数を調査しました」と明確に示す必要があります。Google Scholar は入力した検索式に対して、どのような処理がされたがか不明です。Google Scholar が最終的にどのような検索をしたのかは分かりません。この点においても Google Scholar は無効資料調査に不向きと言えると思います。
比較２：CiNii
次に国立情報学研究所の CiNii（サイニィ）です。
CiNii を J-STAGE と比較した場合に、一般的には次のような特徴が挙げられます。
（１）収録文献数は明記されないが J-STAGE に劣らない。ただし収録対象の傾向が相違する
（２）検索式入力が可能。J-STAGE と同様に複雑な検索ロジックに対応可能
（３）日本語検索で１文字のみの検索が可能
まず（１）について説明します。
CiNii の収録文献は「収録データベース一覧」で確認できます。収録文献数は明記されませんが、実際に検索してみるとヒット件数は J-STAGE に劣らない結果となります。ただし J-STAGE と比べると収録対象文献の傾向が相違します。言い換えると、ヒット件数は同程度だけれどヒット内容が相違するということです。そしてヒット内容を見ると、CiNii よりも J-STAGE のほうが無効資料調査に向いているのです。
この点を説明するにあたって CiNii を提供及び運営している国立情報学研究所（NII）の沿革のページを参照していただればと思います。この沿革の中で「昭和59年(1984年)12月：目録所在情報サービス（NACSIS-CAT）開始」とありますが、この「目録所在情報サービス（NACSIS-CAT）」が CiNii のルーツです。「目録所在情報」を大きく説明すると、大学図書館を中心に図書館間相互貸借(ILL：Inter-Library Loan)という仕組みがあります。これは大学図書館などで自館に所蔵が無い資料を、所蔵している他の図書館から借りる仕組みです。このとき、どの図書館で所蔵しているかを調べるためのに全国の図書館の所蔵情報を横断して調べる。そのためのサービスが「目録所在情報サービス（NACSIS-CAT）」です。インターネットやデータベースが身近になる以前は冊子体の目録を使っていました。皆さんのなかには学生時代に大学図書館で分厚くて何巻にも分かれた目録を見たことのあるかたもいらっしゃるかもしれません。
さて現在、CiNii を運営・提供している国立情報学研究所も、J-STAGE を運営・提供している JST（科学技術振興機構）も文部科学省の所管です。しかし２００１年の中央省庁再編以前、国立情報学研究所は旧文部省の所管、JST は旧科学技術庁の所管でした。上で説明した図書館系のサービスは旧文部省の特徴を反映しています。大きく言えば CiNii は旧文部省系のデータベースです。それに対して J-STAGE は旧科学技術庁系のデータベースといえます。現在 G-Search から「日本最大級の科学技術文献情報データベース」として提供されている JDreamⅢ も、もとは JST が提供していたデータベース JOIS と JDream を統合したものです。 CiNii と J-STAGE で収録が重複している文献も多いのですが、科学技術系の調査を行う無効資料調査の場合は J-STAGE の収録文献や検索システムが適しているといえます。
次に（２）と（３）です。この２点は検索システムの特徴です。
CiNii も検索式入力が可能で J-STAGE と同様に複雑な検索ロジックに対応可能。しかも日本語検索で１文字のみの検索が可能なのですが、検索可能な項目が「タイトル」での検索と「フリーワード」での全文検索で分けられているので、様々な項目を混ぜた検索はできません。そして致命的な不利点は検索式入力可能な文字数が少なすぎることです。CiNii も J-STAGE も検索式毎の番号（L1、#1 など）を使った検索が行えません。そのため１回の検索式で全ての検索ロジックを組むので入力文字数は多くなります（※詳しい入力方法は次回以降のコラムで説明します）。その点を踏まえたうえで J-STAGE の検索式入力可能な文字数は半角で1000文字です。それに対して CiNii は250文字です。例えば先日、私が実際に行った無効資料調査の英語検索では最大で約700文字入力しました。無効資料調査の英語検索としては特に多い文字数ではなく、ワイルドカードなども使用して無駄な入力を省いた一般的な検索での文字数です。
J-STAGE の検索式の入力方法は各キーワードごとに検索項目（title、fulltextなど）を指定するので、特に入力文字数が多くなる傾向にあります（※この点も詳しい入力方法は次回以降のコラムで説明します）。それに対して CiNii は上に書いたとおり項目別の検索なので検索項目の指定は不要ですが、それでも250文字は少なすぎます。この250文字での検索という点が旧文部省系の検索システムであることの特徴のひとつともいえると思います。この入力文字数の違いから見ても、科学技術系の調査を行う無効資料調査の場合は J-STAGE の検索システムが適しているといえるでしょう。
※参考ＵＲＬ一覧
※参考ＵＲＬ１：J-STAGE トップページ（日本語）
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/-char/ja
※参考ＵＲＬ２：J-STAGE 詳細検索のページ
https://www.jstage.jst.go.jp/search/global/_search/-char/ja
※参考ＵＲＬ３：J-STAGE 詳細検索のヘルプページ
https://www.jstage.jst.go.jp/static/pages/ToolsOfSearchArticlesPage/-char/ja
２００１年の中央省庁再編の頃に JST のかたとお話しする機会がありました。私が「省庁再編で何か変わりますか」とお聞きしたところ、「やることはあまり変わらないと思いますが JST も（国立）情報学研究所も文献データベースを作っているので重複しているところもあるから、統合するようなことはあるかもしれません」とおっしゃっていました。結局、JST内で JOIS と JDream を統合したけれど国立情報学研究所の NACSIS-CAT と統合するようなことはなくて、それぞれ独自に発展していったわけです。旧文部省系と旧科学技術庁系では考え方も目的もずいぶん違うので、統合するのは難しかった面があったということだろうなと思います。そんなことも思い出しながら書いたコラムでした。
