国際特許分類（IPC）は、 1971年のストラスブール協定IPCCATは、WIPOが特許および実用新案を技術分野別に分類するために用いるシステムです。WIPOのIPCCATツールは、特許文書からIPC記号を予測するもので、現在は特許のタイトルと要約に基づいて学習された深層学習エンジンであるPATCATによって動作しています。IPCCATは分類支援ツールであり、拘束力のある分類決定ではありません。
簡単な回答
- 国際特許分類（IPC）は、すべての特許技術を8つのセクション、650以上のサブクラス、74,000以上の分類コードに分類しています。新版は毎年1月に発効します。
- WIPOのIPCCATツールは、特許テキスト（タイトル、要約、または最大200語の技術概要）を受け取り、クラス、サブクラス、メイングループ、またはサブグループレベルで、最も可能性の高いIPCシンボルを信頼度順に返します。
- 2025年10月現在、IPCCATは深層学習シーケンスモデルであるPATCATによって動作しています。このツールは主に英語をサポートしており、WIPO Translateを通じてさらに9つの言語の多言語対応も提供しています（2026年6月現在）。
- IPCCATは分類補助ツールであり、拘束力のある分類決定ではありません。特許出願の正式なIPC分類は、特許庁の審査官によって決定されます。
IPC自動テキスト分類とは何ですか？
特許分類とは、特許文書に標準化されたコードを割り当てて、それが対象とする技術分野を示すプロセスです。WIPOが管理し、 1971年のストラスブール協定は、世界中の特許庁でこの手続きを行うための国際的に合意されたシステムです。毎年1月1日に新版が発効し、現行版はIPC 2026.01です。
IPC階層は、広範なものから具体的なものへと続きます。
| レベル | 説明 | 例 |
| セクション | 最高レベル；8つのセクション（A～H） | A = 人間の必需品 |
| クラス | セクションの細分化 | A01 = 農業、林業 |
| サブクラス | クラスの細分化。650以上のサブクラス。 | A01B = 農業における土壌作業 |
| メイングループ | サブクラスの細分化 | A01B 1/00 = 手工具 |
| サブグループ | 最も具体的なもの。合計74,000以上のコード。 | A01B 1/02 = 表紙 |
IPC記号は言語に依存しないため、同じ技術を対象とする日本特許、ドイツ特許、インド特許に同じコードが適用されます。これにより、出願言語に関わらず、管轄区域をまたいだ先行技術調査の一貫性が確保されます。
自動テキスト分類とは、特許出願のテキストから適切なIPCコードをソフトウェアで予測するものであり、人間の審査官が手動で選択することに完全に依存するのではなく、ソフトウェアを用いてコードを予測することを意味します。WIPOのIPCCATツールは、IPCにおけるこの方式の主要な公開実装例です。
IPCCATとは何ですか？
IPCCAT（IPCコンピュータ支援分類）は、WIPOのAIベースのツールで、IPC内で特許テキストを分類するものです。 WIPOのAIベースの知的財産データ分類ページ「IPCCATは、特許出願人および知的財産庁の審査官が、国際特許分類（IPC）のクラス、サブクラス、メイングループ、またはサブグループに従って、特許出願を技術分野に自動的に分類するのに役立ちます。」（2026年6月検証済み）
WIPOの IPCPUB ヘルプドキュメント （バージョン9.10、2026年6月検証済み）には、「IPCCATは、特許タイトルと要約からIPCコードを予測するディープラーニングベースの分類エンジンであるPATCATによって動作しています」と記載されています。同じ文書では、以前の機械学習エンジンが2025年10月時点でPATCATに置き換えられたことが確認されています。
このツールは一般公開されており、以下の方法でアクセスできます。 IPCPUBIPCCATは、WIPOのIPC公開プラットフォームであり、検索タブまたはウェブサービスとして利用できます。特許テキストを入力すると、IPCCATは技術分野に最も適合する可能性の高いIPCシンボルを予測し、各予測の信頼度ランキングも表示します。
IPCCATを実際に使用する方法
WIPOのIPCPUBヘルプでは、最良の結果を得るために段階的なアプローチを推奨しています。以下の手順はそのガイダンスを反映したものです（出典：WIPO IPCPUBヘルプv9.10、2026年6月検証）。
- WIPOのIPC出版プラットフォーム（ipcpub.wipo.int）にアクセスしてください。
- 検索タブを開き、左側のメニューからIPCCATオプションを選択します。
- 発明のタイトルと要約、または簡潔な技術概要を入力してください。テキストは200語以内です。キーワードをいくつかだけ入力しても、適切な結果は得られません。
- 分類レベルをサブクラスに設定し、まず予測を実行してください。
- 予測されたサブクラスを確認し、最も関連性の高いものを選択してください。
- そのサブクラス内のRefine機能を使用して、予測をメイングループまたはサブグループレベルに絞り込みます。
- 結果は検索と草案作成の出発点として扱い、最終的な分類とはみなさないでください。
特許出願人や代理人にとって、IPCCATは検索範囲を絞り込むツールとして最も役立ちます。予測されるサブクラスやメイングループは、PATENTSCOPEやEspacenetで先行技術調査を行う際に、どの記号を正式な分類として主張すべきかではなく、どこに焦点を絞るべきかを示してくれるからです。
IPCCATができないこと
IPCCATは特許性を評価するものではなく、先行技術調査に取って代わるものでもなく、インド特許庁やその他の特許庁を拘束するものでもなく、すべてのIPC分類について予測を保証するものでもありません。WIPOのIPCPUBヘルプによると、トレーニング例がすべてのIPC分類に均等に分布していないため、PATCATの予測の中には信頼性が低いものもあるとのことです。
PATCATがIPCシンボルを予測する方法
PATCATは、WIPO-DELTAデータセットで学習された深層学習シーケンスモデルです。WIPO-DELTAデータセットは、人間のIPC専門家によって分類された特許文書のコレクションであり、学習のベースラインとしてIPC 2024.01に基づいて再分類されています。PATCATは、数百万件の分類済み特許タイトルと要約を処理することで、入力テキストをIPCシンボルにマッピングすることを学習します。
WIPOのIPCPUBヘルプでは、トレーニングの基礎について次のように説明しています。「PATCATのトレーニングは、当初、特許のタイトルと要約を使用して行われました。」つまり、PATCATの予測は、入力テキストがキーワードリストやアイデアの自由記述ではなく、特許のタイトルと要約に似ている場合に最も信頼性が高いということです。
トレーニングコーパスには人間が割り当てた従来の分類が含まれており、それらの分類はすべてのIPCサブグループに均等に分布しているわけではないため、PATCATの信頼性は技術分野によって異なります。トレーニングコーパスが充実し、十分に文書化された技術分野は、分類例が少ない新しい分野やニッチな分野よりも、より信頼性の高い予測結果を生み出す傾向があります。
WIPOはまた、PATCATは新しいIPC語彙と最新の再分類手法を取り入れるために、定期的に管理されたデータを用いて再学習されるため、予測精度は時間とともに向上する可能性があると指摘している。
対応言語
WIPOのIPCPUBヘルプ（v9.10、2026年6月検証済み）によると、PATCATは英語でネイティブに学習されており、主に英語の入力をサポートしています。WIPO Translateを通じて、以下の言語での多言語分類が可能です。
- アラビア語 (ar)
- ドイツ語（の）
- スペイン語（es）
- フランス語（fr）—英語と並んでIPCの正式な言語
- 韓国語 (ko)
- 日本語 (ja)
- ポルトガル語 (pt)
- ロシア語 (ru)
- 中国人（女性）
多言語入力の場合、ツールはテキストを内部的に英語に翻訳し、その後、英語で学習済みのPATCATモデルを適用します。英語以外の入力における精度は、翻訳の質に影響されます。
WIPOが2023年11月に開催したIPCラウンドテーブルのプレゼンテーションでは、当時のIPCCAT-neuralは12言語に対応していたと報告されています。この数値は、2025年10月にPATCATに移行する前のものです。最新のツールの言語サポートについては、WIPOの公式ウェブサイトをご覧ください。言語リストを参照する前に、IPCPUBのインターフェースを直接確認してください。
正確性と限界
WIPOが2023年11月に開催したIPCラウンドテーブルのプレゼンテーションでは、IPCCAT-neuralのサブグループレベルで以下の数値が報告されました。
- IPC実施場所の99%で自動予測が可能（サブグループレベル）
- 上位3件の予測精度が82%以上
これらの数値は、WIPOが2023年に発表したIPCCATニューラルのベンチマーク値として解釈されるべきです。つまり、2025年10月のPATCATへの移行前のシステムの状態を表しています。WIPOの現在のIPCPUBヘルプには、PATCATに関する同等の精度値は掲載されていません。WIPOが最新のベンチマーク値を公表するまでは、82%という数値を現在のPATCATの精度指標として確定したものとして提示すべきではありません。
99%のカバー率とはどういう意味か. IPCには、トレーニングデータが不十分なサブグループが少数含まれています。99%のカバー率とは、IPCCATがほぼすべてのIPC順位について予測を返すことができることを意味しますが、データが少ないサブグループでは信頼度スコアが低くなります。
上位3位が82%だったとはどういう意味か. IPCCAT-neural 2023では、100件中82件以上で、正しいIPCシンボルが上位3件の候補の中に表示されました。現在のPATCATシステムでは異なる場合があります。
WIPOのヘルプで確認された実際的な制約. WIPOは、IPC分類間で訓練例が不均一であること、およびPATCATの訓練に使用された従来の分類体系にも矛盾があるため、PATCATによる予測の信頼性が低い場合があると指摘している。特定の主要グループまたはサブグループ領域においては、PATCATによる予測は人間の分類判断ほど正確ではない可能性がある。
IPCCATがインドの特許検索をどのように支援するか
インドの出願人または特許代理人にとって、IPCCATは出願手続きの2つの段階で役立ちます。
提出前に： IPCCATに発明のタイトルと要約を入力すると、出願がカバーする可能性のあるIPCクラスまたはサブクラスの予備的な情報が得られます。これにより、IPC階層の適切な部分に先行技術検索を集中させることができます。
提出前に： IPCCATに発明のタイトルと要約を入力すると、出願がカバーする可能性のあるIPCクラスまたはサブクラスの予備的な情報が得られます。これにより、IPC階層の適切な部分に先行技術検索を集中させることができます。 特許範囲 または エスパースネット. IPCCATの予備的な予測は、徹底的な調査の代わりにはならない。 特許調査出発点を絞り込む。
検索レポートを理解する： 審査官が第一次審査報告書を発行する際、引用された先行技術文献にはIPC記号が付されます。これらの記号を理解することで、出願人およびその代理人は、引用された文献が請求項に係る発明と同じ技術分野に属するかどうかを判断できます。
インドでは、IPC分類はインド特許庁の審査官が審査中に割り当てるものです。IPCCATは検索および作成支援ツールであり、特許庁が割り当てる公式な分類を規定するものではありません。最も適切な分類となるよう出願を構成する方法については、 登録特許代理人。
IPCとAIまたは機械学習特許コード
インド特許庁を含む特許庁は近年、AIおよび機械学習技術に関するIPCの適用範囲を拡大している。IPCバージョン2019.01では機械学習のためのG06N階層が導入され、IPC 2023.01では人工知能のためのG06Nコードがさらに発展した。 インドにおけるAIまたは機械学習の発明 この分類分野は改訂版を重ねるごとに頻繁に改訂されているため、適切なサブグループについては、最新のIPC 2026.01コードを確認する必要があります。
IPCおよび関連するWIPO分類体系
世界知的所有権機関（WIPO）は、さまざまな種類の知的財産権について複数の分類システムを管理しています。IPCは特許と実用新案のみを対象としています。主なシステムは以下のとおりです。
| システム | カバー | 統治協定 |
| IPC | 特許および実用新案 | ストラスブール協定（1971年） |
| ナイスな分類 | 商標登録のための商品およびサービス | ナイス協定（1957年） |
| ウィーン分類 | 商標画像の図像的要素 | ウィーン協定（1973年） |
| ロカルノ分類 | 工業デザイン | ロカルノ協定（1968年） |
協同特許分類（CPC）は、欧州特許庁（EPO）と米国特許商標庁（USPTO）が共同で管理する独立した制度であり、IPCの7万4000件強に対し、25万件以上の分類項目を擁しています。インドの特許出願書類や特許公報にはIPCコードが表示されますが、欧州および米国の特許文書には通常、IPCコードと並んでCPCコードが記載されています。
これらの制度はそれぞれ異なり、別々の協定に基づいて運用されています。ニース分類はインドの商標出願に適用され、IPCは特許および実用新案の出願にのみ適用されます。
よくある質問
IPCCATとは何ですか？
IPCCAT（IPCコンピュータ支援分類）は、WIPO（世界知的所有権機関）が提供する、国際特許分類（IPC）に基づいて特許テキストを分類するためのAIベースのツールです。2025年10月現在、特許タイトルと要約を学習させた深層学習エンジンであるPATCATによって動作しています。ユーザーが特許テキストを入力すると、クラス、サブクラス、メイングループ、またはサブグループレベルで、IPCシンボルの予測結果がランク付けされて返されます。ipcpub.wipo.intで利用可能です。
国際特許分類とは何ですか？
IPCは、1971年のストラスブール協定に基づきWIPOが管理する、言語に依存しない階層的な記号体系であり、特許および実用新案を技術分野別に分類するものです。8つのセクション（A～H）、650以上のサブクラス、そしてサブグループレベルで74,000以上のコードで構成されています。新版は毎年1月1日に発効します。
IPCCATの精度はどの程度ですか？
WIPOが2023年11月に発表した資料によると、IPCCAT-neuralはサブグループレベルで上位3件の精度が82%を超えたとのことです。このベンチマークは以前のエンジンに適用されたもので、2025年10月現在、IPCCATはPATCATを使用しており、WIPOは最新の精度値を公表していません。精度は技術分野によって異なり、キーワードではなく完全なタイトルと要約を入力すると、一般的に結果が向上します。
IPCCATはどの言語をサポートしていますか？
2026年6月現在、WIPOのIPCPUBヘルプでは、PATCATは英語をネイティブサポートしており、アラビア語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、韓国語、日本語、ポルトガル語、ロシア語、中国語についてはWIPO Translateを通じて多言語分類が可能と記載されています。WIPOはTranslateサービスの拡張に伴い対応言語を追加する可能性があるため、このリストを参照する前に、最新のIPCPUBインターフェースをご確認ください。
IPCCATはインドの特許検索に利用できますか？
はい。IPCCATは一般公開されており、言語に依存しません。インドの出願人および特許代理人は、発明のタイトルと要約を入力することで、IPC分類の予備的な結果を取得できます。この結果は、先行技術調査を適切な階層に絞り込むのに役立ちます。このツールは、徹底的な特許調査やインド特許庁審査官による正式な分類に取って代わるものではありません。
IPCCATは、決定的なIPC分類を提供しますか？
いいえ。WIPOの公式文書では、IPCCATは分類支援ツールとして説明されています。このツールは、信頼度スコア付きの順位付けされた予測結果を返すものであり、拘束力のある分類結果を返すものではありません。インド特許出願の正式な分類は、特許庁の審査官が審査中に割り当てるものです。IPCCATの出力は、検索および出願書類作成支援の出発点となります。
IPCとCPCの違いは何ですか？
IPCは、ストラスブール協定に基づきWIPOが管理する世界共通の分類体系であり、インド特許庁を含む世界中の特許庁で使用されています。協同特許分類（CPC）は、EPOとUSPTOが共同で管理する、より詳細な分類体系で、25万件以上のエントリーがあります。インドの出願書類にはIPCが表示されますが、欧州および米国の書類には通常、CPCとIPCの両方のコードが記載されています。
この記事は、2026年6月時点のWIPOのIPC分類システムとIPCCATツールについて解説したものであり、一般的な情報提供のみを目的としています。法的助言ではありません。特定の発明に関する特許分類や出願戦略についての助言が必要な場合は、登録特許を参照してください。