企業としての義務と責任ヤフーの研究開発と知的財産
企業としての義務と責任ヤフーの研究開発と知的財産
ヤフーでは、情報技術社会の発展へ貢献するために、Yahoo! JAPAN研究所での研究開発や、知的財産戦略にのっとった特許出願の促進、OSS（オープンソースソフトウエア）の開発などオープンイノベーションの推進を行っています。
ヤフーの研究開発と、知的財産戦略
「UPDATE JAPAN」をビジョンに掲げるヤフー。それを先進技術で支える存在として、Yahoo! JAPAN研究所は次世代インターネット関連技術の研究開発に取り組んでいます。また、絶え間なくイノベーションが生まれる環境をつくるため、優れたアイデアやデザイン等の創作を奨励する「発明報奨金制度」を設けているほか、業界や競合企業の先進的な技術、ビジネスモデルに関する情報の収集と発信を、社内外へ向けて積極的に行っています。それと同時に、公正で自由な競争を確保するため、自社の特許などについて知的財産ポートフォリオを構築、活用しつつ、他社の知的財産権を尊重するためのリスク評価にも力を入れています。こうして生まれた研究開発成果や知的財産は、情報技術社会の発展へ貢献するため、OSS（オープンソースソフトウエア）などの形で社外へも公開し、活用いただいています。
Yahoo! JAPAN研究所について
Yahoo! JAPAN研究所は、生活のさまざまな局面で多様なデバイスが活用され多様なデータが蓄積されていくなか、個々人への理解を深めて、世の中の動きを理解することにより、次の課題解決につながる価値の創出を目指しています。
ヤフーに日々蓄積される膨大なデータ、ヤフーのサービスを日々使っていただくユーザーの皆様の声、こうした貴重な環境を最大限の成果に結びつけるべく、Yahoo! JAPAN研究所はヤフーの各サービス部門、数々の大学・研究機関と広く連携しつつ研究開発を行っております。また、今後の研究開発に活かしていただくことを期待し、学生の皆様向けのインターンシッププログラムも実施しています。
研究開発の成果は積極的に公開していく方針をとっています。大学との共同研究の成果はもちろん、最近ではサービス側の開発チームとの協業成果も発信しています。
研究がサービスに結びついた事例
「Yahoo!乗換案内」アプリの「異常混雑予報」機能
位置履歴データを用いて、数日前の時点から人口異常を「予測」する研究が、電車内や駅のいつもと違う混雑度を10分単位で予測する「異常混雑予報」機能に結びつきました。
関連リンク
- Yahoo!乗換案内のデータで未来の混雑を予測する
- 論文『乗換案内データを用いた未来の混雑予測の研究』
- 論文『CityProphet: City-scale irregularity prediction using transit app logs』
生体認証などの認証手段を導入し安全なログインを実現する規格「FIDO（ファイド）2」の認定を、国内企業で唯一取得（※）
技術仕様の策定に参加し、実装方法の検討を進めてきた「FIDO2」へ、2018年10月に対応。Androidスマートフォンのウェブブラウザー上において、ヤフーのサービスに指紋認証などの生体認証を使用してログインできるようになりました。
※ 2018年9月現在
関連リンク
研究成果の積極的な発信
研究所の研究成果は、世界トップクラスの国際カンファレンスなどで積極的に発信しています。
論文発表数の増加
※2018年のおもな発表学会：
- AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）：世界トップクラスの人工知能に関する国際カンファレンス
- ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）：自然言語処理・計算言語学の分野での世界最大の国際学会の一つ
- CHI（Conference on Human Factors in Computing Systems）：ヒューマン・コンピュータ・インタラクション（人がコンピューターをより効率的に使えるような設計を研究する分野）のトップカンファレンス
- The Web Conference（旧称：WWW Conference）：Webに関する世界トップクラスの学会
関連リンク
特許取得につながった研究所の論文
研究所が発表した論文から、多くの特許が生まれています。以下に、その一覧をまとめました。
| 年度 | 論文、OSS名 | 区分 | ||
|---|---|---|---|---|
| 2017 | 論文タイトル | 個人端末のコンテキストを使った本人性の検証 | 区分 | DOMESTIC |
| 2017 | 論文タイトル | Towards authentication using multi-modal online activities | 区分 | INTERNATIONAL |
| 2017 | 論文タイトル | Embedding-based News Recommendation for Millions of Users | 区分 | INTERNATIONAL |
| 2017 | 論文タイトル | AnnexML: Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-label Classification | 区分 | INTERNATIONAL |
| 2017 | 論文タイトル | k-最近傍グラフの分割によるExtreme Multi-label分類器の学習 | 区分 | DOMESTIC |
| 2017 | 論文タイトル | Learning Extreme Multi-label Tree-classifier via Nearest Neighbor Graph Partitioning | 区分 | INTERNATIONAL |
ヤフーの特許ポートフォリオ
パテントスコア（※）を用いて、会社全体として保有する特許資産を質と量の両面から評価した総合力を縦軸に、保有する中でもっとも価値の高い特許の個別力を横軸に置いた図。丸の大きさは、特許件数を表しています。保有する国内特許全体の同業他社比較においても、ヤフーは世界有数の企業群と肩を並べており、注力分野の一つである電子商取引分野では、とくに有利な地位を確立しています。
※パテントスコアとは、特許の注目度を指標化したものです。「パテントスコアの数値が高い特許は、市場の注目度が高い特許」、「パテントスコアの数値が低い特許は、注目度が低い特許」、ということになります。
出典：パテントリザルト社サイト
特許資産規模ランキング
パテントスコアを用いて、会社全体として保有する特許資産を質と量の両面から総合評価したランキング。パテントリザルト社が公表した「情報通信業界 特許資産規模ランキング2017」にて、ヤフーが日本における特許総合力ランキング2位を獲得しました。ヤフーの注目度が高い特許として「ユーザーの要望に柔軟に対応した路線検索サービスを提供できる情報処理装置」や、「多視点映像技術において映像の解像度が低下することを抑制する技術」が挙げられています。
ヤフーの国内特許出願件数の推移
2014年度に、現行の発明報奨金制度および表彰制度をスタートさせ、以降、年を追うごとに社内全体からの出願件数を伸ばしてきました（2017年度は600件超）。近年、ヤフーは、強みであるマルチビッグデータの利活用を推進しています。データの利活用を支えるデータサイエンス領域の研究開発や、データを利活用したサービスの改善に全社を挙げて注力しており、それらの成果を特許権で保護し、資産化すべく、積極的に特許出願を行っています。
オープンイノベーションの推進
Yahoo! JAPAN研究所での開発成果や、ヤフー社内から生まれた知的財産は、情報技術社会の発展へ貢献するため、OSS（オープンソースソフトウエア）などの形で社外へも公開し、さまざまな場面で活用いただいています。健全な市場形成を促していくことで、ヤフーの将来の発展にも寄与していきます。
OSSデベロッパー認定制度
ヤフーが戦略的に採用しているOSS（オープンソースソフトウエア）に対し、デベロッパーを認定。対象OSSの開発時間を業務扱いとしたり、対象OSS開発や関連する活動について年間100万円を上限とした活動予算枠を付与したりするなど、OSSコミッターとして活動できる環境を提供しています。
NGT（Neighborhood Graph and Tree for Indexing）
ヤフーが開発したOSS。大量のデータベースの中から、テキストや画像、商品・ユーザーデータなど、複数の特徴を持つデータ（高次元データ）を、高速に検索・特定できるソフトウェアです。BASE株式会社が運営するEコマースプラットフォーム「BASE」にも使われています。
AnnexML（Approximate Nearest Neighbor Search for Extreme Multi-Label Classification）
ヤフーが開発したOSS。“ユーザーのサービス利用情報”などのビッグデータと、“そのユーザーがクリックした広告”などの数十万の選択肢との組み合わせを効率的に学習でき、“サービス利用情報のあるユーザーに対して、どの広告がクリックされやすいか”といった有力な候補の組み合わせを世界最速かつ高精度に予測するAI（機械学習）技術です。
