[2T1-GS-10] AI応用：一般

[2T1-GS-10-03] 深層学習を用いた特許審査での類似不動産間取り図検索の効率化手法

〇津熊 哲朗¹、沖 拓弥¹ (1. 東京工業大学)

[[オンライン]]

キーワード：特許、間取り、グラフ理論、類似度、深層学習

特許文献は、請求の範囲、詳細な説明、図面の３つの構成からなる。特許審査では、分類記号と文章を用いてデータベースを検索し、請求の範囲に既存の文献が含まれるかを調査する。しかし、不動産間取りについては分類がなく、効率的な調査が困難であった。そこで本論文では、表記ゆれのある特許図面を構造化グラフとして扱い、審査での間取り図検索を効率化する手法の構築を目的とする。まず、特許図面の各画素に部屋種別のラベル付けを行う。そして、ルールベースで部屋の接続関係を規定し、ラベリング済みの特許図面をグラフに変換した。次に，グラフ類似度として最大共通部分グラフに基づく類似度を採用し、エッジ数の多いノードとその周囲を優先的に探索することで、計算時間を大幅に短縮した。また、請求の範囲の文章内の部屋種別を形態素解析で抽出し、これをエッジの特定や類似度に反映することで、審査実務をふまえた検索を可能とした。最後に、実際の審査文献を用いた検証の結果、審査での引用文献が類似度の上位10%以内で発見され、提案手法の有用性を確認できた。