IoT BD AI時代の知財戦略を考えるー研究報告と計画－...2016/6/19 1 IoT、BD、AI時代の知財戦略を考えるー研究報告と計画－渡部俊也（東京大学政策ビジョン研究センター）

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IoT、BD、AI時代の知財戦略を考えるー研究報告と計画－

渡部俊也（東京大学政策ビジョン研究センター）

2016/6/20 Toshiya Watanabe @ IoT,BD,AI simposium 1

戦略タスクフォースリーダー養成プログラム

（東京大学政策ビジョン研究センター、日本生産性本部経営アカデミー共催）

【第1期参加企業】味の素株式会社、株式会社リコー、三菱電機株式会社、日清紡ホールディングス株式会社、日本ユニシス株式会

社、パナソニック株式会社、株式会社日立製作所、三井化学㈱、古河電気工業株式会社、横河電機株式会社、サッポロビール株式会社、オリンパス株式会社、JSR株式会社、帝人株式会社、日本電気株式会社、オムロン株式会社旭硝子㈱、コニカミノルタ株式会社、（株）三菱化学科学技術研究センター、NEDO（政府機関枠）、CPJAPAN綜合特許事務所（専門職枠）、多摩川精機株式会社（中堅企業枠）計27名が参加 → 2016年度はさらに金融系やゼネコンも参加


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2020年には250億台～500億台の機器がインターネットにつながる

需給関係の革新ボーダレス

サービスビジネスを中心とするビジネスモデルの転換

ビックデータと人工知能へのアクセス

ビジネスエコシステムの変容と活用（標準・知財戦略とベンチャーの活用）


大量、高速生成、変化するデータ

データ知財マネジメント


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データアクセスのプロセスとコントロール


学習モデルの生成

データの構造化

環境からのデータ流入ノウハウを含む

知財・ノウハウ管理サービス

サービスビジネスへの移行

•製品はメーカーが所有し、メーカーの責任で保守／メンテナンスや運用管理を実施する

•修理のためにメーカーとやり取りしたり、利用できない時間が発生したりするといった“面倒さ”から利用者を解放することができる

• ビルの空調やエンジン、医療機器などに広がる


多くのメーカーが同様の検討を行っている

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オープン＆クローズの概念（立本、小川、妹尾）


オープンかクローズか・・・・・

データ、データアクセス権、データの管理、学習モデル、サービス・・・・・・・

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データ知財契約の実態


データの知的財産権としての位置づけ

•営業秘密有用性があるか、秘密管理性

•著作権大量、高速生成、変化するビッグデータの特性とはなじまない

多くはいわゆる知的財産権としての保護対象ではない

一方知財権の保護を受けられないようなデータに関して、契約によりデータへのアクセス権（処分権、利用権）を規定することの重要性が高まっている

このような環境下で現在試みられている契約は極めて多様


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データアクセス契約の実態

•現金でアクセス権の買取を行った例（機器データ）

• データ保有者側が保有データに関して知財権としての取り扱いを要求した例

•学習用に提供したデータから企業ノウハウが抽出された例（ノウハウを含むデータが学習モデルに移行）

• データをマテリアルトランスファー契約と類似の契約で移転した例

• リーチスルーロイヤリティー契約を試みた例（医療関係データ）


RIETIプロジェクト研究計画


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本研究の狙い

• データがどういう企業でどのように発生しているのかという俯瞰図を作成

• それをもとに、データをどのような仕組みで如何にして活用するべきか、データの共有をどのようなルールで行っていくことが適切かという議論を行う。

•特にデータ取引とアクセス権についてとりきめられる契約の合理性については、別途研究会で専門家を招いて議論を行い、将来のデータアクセスガイドラインなどに活用できる知見を取りまとめる。

• この際海外のデータ取引契約については一部委託調査を行う予定。


本研究で明らかにしようとする事項

①わが国産業においては、どのような技術・産業領域の、どのようなデータ（ノウハウをどのような状態で含むのか）がどの程度発生しているのか（保有しているのか）。

②そのデータはどのように管理されているのか、誰の保有する機器によってデータ取得がされているのか。

③そのデータは契約にとって他の事業者にどの程度アクセスを許しているのか。

④そこから誰がどの程度の便益を得ているのか、誰が便益を提供しているのか。

⑤その際の契約はどのような条件が付帯しているのか。

⑥データ管理者、取得者には具体的なデータの利用戦略があるか、それはどのようなものか。

などを把握することを試みる


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研究方法

• 3万社程度の母集団の日本企業を対象にした質問表調査を行う。

•質問表調査の設計に当たっては、文献等の調査に加えて、仮説の立案などのための討論を企業の知財戦略担当等の意見を聞きながら設計を進める。

• またこの調査と平行して実施される研究会においては、データ取引（データアクセス）に関する契約の有り方についての議論を競争法などを専門とする弁護士などを交えて行う。

• この際海外におけるデータ契約の状況については委託調査を実施する。


発送件数回収件数有効回収件数（白紙除く）

有効回収率

郵送回収４８０７社７７８件７７０件１６．０％

• 調査対象：平成24年の特許出願件数上位5000社

• 調査期間：2015/2/6～2015/3/16

質問内容

①「会社全体での営業秘密管理と流出の状況」

②「事業上重要な技術ノウハウを特定して管理や流出の状況」


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実態把握（記述統計）

図表4．保有技術ノウハウ件数（形式知化）（問２－２）

78

189

225

93

39

0

50

100

150

200

250

0件 1～9件 10～99件 100～999件 1,000件以上

（社）

2015/2/22 T. Watanabe @営業秘密保護推進研究会

特許とノウハウ業界別分布

1.農林水産業

2.鉱業/採石等3.建設業

4.食品製造業 5.繊維/衣類製造業

6.パルプ/紙類製造業

7.医薬品製造業

8.総合化学製造業

9.油脂/塗料製造業

10.その他化学製造業

11.石油/石炭製品製造業

12.プラスチック/ゴム製品製造

業

13.窯業/土石製品製造業

14.鉄鋼業15.非鉄金属製造業

16.金属製品製造業

17.汎用機械器具製造業

18.生産用機械器具製造業

19.業務用機械器具製造業

20.医療用機械器具製造業

21.電子部品製造業

22.電子応用/計測機器製造業

23.その他電気機器製造業

24.情報通信機器製造業

25.自動車/同付属品製造業

26.その他輸送用機器製造業

27.その他製造業

28.卸売/…

29.通信/放送

30.運輸/物流

31.金融/保険32.情報/ｼｽﾃﾑ/ｿﾌﾄ

33.学術/研究開発機関

34.技術/専門サービス

35.その他サービス

36.その他

0.0

500.0

1000.0

1500.0

2000.0

2500.0

3000.0

0.0 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0 800.0

保有特許件数（平均）

保有技術ノウハウ件数（平均）

バブルの大きさは保有特許件数（平均）と保有技術ノウハウ件数（平均）の合計値に比例


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営業秘密管理と検知それぞれの効果

2016/6/20 Toshiya Watanabe @ IoT,BD,AI simposium

技術ノウハウに関して

■営業秘密管理活動は営業秘密流出の防止効果があると思われるが営業秘密の検知効果は認められない

■営業秘密検知活動は営業秘密流出の検知効果があり、かつ営業秘密流出の頻度の軽減効果がある

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データ知財の調査対象業種

•産業機器製造

•自動車

•医療ヘルスケア

•金融

•小売

•建築

•物流、運輸

• エネルギー

•農業、畜産

•研究機関・大学

•家電

•公共インフラ

できるだけ幅広い業界で実態を捉えたい


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いくつかの仮説（検討中）• データ知財契約は、ビジネスエコシステムを形成し、プラットフォーマーを生む要因となる

• データ知財の管理や重要性の認知は、ＡＩなどのデータサービス事業者がアクセスしているかどうかで異なる

• データ相互利用のつながりの程度が生産性やマーケティングのパフォーマンスに影響を与える

• データ収集機能を持つ機器のサービス化の程度がデータ利用共有の度合いに対して影響を受ける

• ノウハウ性の高いデータへのアクセス条件はより高いハードルが設けられる傾向がある

• データ知財契約交渉においてはデータ所有権意識は契約合意にマイナスの影響がある

• 契約オプションが多いほうが契約合意にプラスの影響がある• ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・→ 詳細は研究会で


研究体制


種別氏名所属役職

1 渡部俊也東京大学政策ビジョン研究センター教授

PJメンバー橋本正洋東京工業大学教授

PJメンバー梶川裕矢東京工業大学准教授

PJメンバー立本博文筑波大学教授

4 PJメンバー小川紘一東京大学製作ビジョン研究センター客員研究員

オブザーバー企業知財部門メンバー（調整中）

オブザーバー知的財産政策室

オブザーバー池田毅森濱田松本法律事務所弁護士

8 オブザーバー弁護士検討中

RA 高野泰朋東京工業大学　大学院博士課程学生

RA 平井祐理東京大学政策ビジョン研究センター　客員研究員博士10

9

PＪリーダー

2

8

3

5

6

7

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スケジュール

年月項目研究テーマ内容

５月 BSWS

企業において発生するデー

タに関する質問表調査と

データ契約に関する研究

研究計画についての議論

6月20日キックオフシンポジウム同上研究計画と関連実績の広報（ノウハウの調査結果を含むシンポジウムの開催）

７月研究会発足同上質問票調査の設計およびデータ取引とアクセス権に関する契約の有り方について

は研究会にて議論（毎月1回）

12月質問票の設計同上質問票調査の設計について研究会にて議論、経産省委託調査結果の分析を基

にした質問票設計を完了

12月委託調査の実施同上海外におめるデータ契約の実態調査（委託調査の予定）

3月質問票調査設計委託先決定同上委託先決定

６月調査票発送回収同上調査実施

９月単純集計同上単純集計結果まとめ

12月回帰推計等同上統計分析

１月最終報告（シンポジウム）同上成果報告にてデータ知財実証分析結果及びデータ知財取引契約のあり方に関す

るとりまとめを提示する

３月 DP提出同上

2016年

2017年

2018年


※１経産省知財政策室委託事業との連携を図る（2016年度アンケート調査を予定）※２ＲＩＥＴＩ技術ノウハウアンケートとの接続を図る

※

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政府研究開発等における同種のデータ契約のあり方• 「次世代の人工知能技術の研究開発における3省連携」などによる研究開発の成果知財の取り扱い

• オープンサイエンスの動向と産業界にとっての利便性とインセンティブ

•産学連携契約におけるデータ知財の取り扱い

→ 一部経産省での検討が行われる予定


期待される政策的インプリケーション

•日本発の分野特化型ＩｏＴプラットフォーマーの成長促進施策

• データ共有、活用促進施策とグローバル展開

• データ知財戦略促進（オープン＆クローズ戦略）とデータ駆動型ビジネス人材の育成施策

•契約で発生する知財を中核にすえた知財政策


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ご清聴ありがとうございました


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