(57)【要約】【課題】全体での整合性を保ちつつも無駄のない分類体系となるように、分類体系の改正を支援する。【解決手段】観点共通分野検索手段２は、分類体系情報記憶手段１を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出する。仮説定義手段５は、抽出された分野３，４それぞれの共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義する。仮説検証手段７は、仮説に従って追加対象カテゴリが追加された場合に、追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、検出された追加カテゴリ適合情報の量に基づいて仮説の適否を判定する。そして仮説検証手段７は、適切と判定された仮説を改正案８として出力する。【選択図】図１
2010238041.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出し、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、
抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義し、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、
検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、
適切と判定された前記仮説を改正案として出力する、
処理を実行させることを特徴とする分類体系改正支援プログラム。
【請求項２】
共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野の組み合わせを複数抽出した場合、各分野の前記共通の観点で設けられているカテゴリのうち、定義が一致するカテゴリの数が多い組み合わせほど、仮説設定処理の優先度を高くすることを特徴とする請求項１記載の分類体系改正支援プログラム。
【請求項３】
前記追加カテゴリ適合情報を検出する際には、前記コンピュータに、
抽出された分野のうち、前記共通の観点によるカテゴリとして前記追加対象カテゴリを既に有している分野を基準分野とすると共に、前記共通の観点によるカテゴリとして前記追加対象カテゴリを有していない分野を改正対象分野とし、前記データベース内の前記基準分野に属する情報を解析して前記追加対象カテゴリに属する情報の特徴を示す追加対象カテゴリ特徴情報を抽出し、前記データベース内の前記改正対象分野に属する各情報が前記追加対象カテゴリ特徴情報を有するか否かにより、前記改正対象分野に属する各情報が前記追加カテゴリ適合情報に該当するか否かを判定する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１記載の分類体系改正支援プログラム。
【請求項４】
前記追加対象カテゴリ特徴情報を抽出する際には、前記コンピュータに、
前記データベース内の前記基準分野に属する情報のうち前記追加対象カテゴリに属する情報から得られるキーワードと、前記追加対象カテゴリに属さない情報から得られるキーワードとを比較して、前記追加対象カテゴリに属する情報の特徴を示す特徴キーワードを判定し、前記特徴キーワードを前記追加対象カテゴリ特徴情報とする、
処理を実行させることを特徴とする請求項３記載の分類体系改正支援プログラム。
【請求項５】
前記追加対象カテゴリ特徴情報を抽出する際には、前記コンピュータに、
前記データベース内の前記基準分野に属する情報のうち前記追加対象カテゴリに属する情報を正例、前記追加対象カテゴリに属さない情報を負例とした機械学習を行い、機械学習の結果得られる分類器を前記追加対象カテゴリ特徴情報とする、
処理を実行させることを特徴とする請求項３記載の分類体系改正支援プログラム。
【請求項６】
複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出する観点共通分野検索手段と、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義する仮説定義手段と、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、適切と判定された前記仮説を改正案として出力する仮説検証手段と、
を有することを特徴とする分類体系改正支援装置。
【請求項７】
コンピュータが、
複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出し、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、
抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義し、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、
検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、
適切と判定された前記仮説を改正案として出力する、
ことを特徴とする分類体系改正支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分類体系の改正作業を支援する分類体系改正支援プログラム、分類体系改正支援装置、および分類体系改正支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報通信技術の発達により、コンピュータを用いて膨大な量の文書情報に容易にアクセス可能となっている。このような膨大な文書情報の中から利用者が必要とする文書を見つけ出すのを容易にするために、予め文書情報を分類しておく技術がある。的確な分類体系の下で文書情報を予め分類しておけば、文書情報の利用者は、目的に応じた類型の文書情報の中から、必要な文書を比較的容易に見つけ出すことができる。このような文書情報の分類を有効活用している例としては、特許文献（公開特許公報、特許公報など）の分類体系がある。
【０００３】
多くの国では、特許文献の分類体系として国際特許分類（ＩＰＣ：International Patent Classification）が用いられている。各国で発行された特許文献には、ＩＰＣによる分類情報が付与されている。また、日本国で発行される特許文献には、ＩＰＣに加えて、ＦＩやＦタームといった複数の分類情報が付与されている。ＦＩは、ＩＰＣをさらに展開したものである。Ｆタームは、日本国特許庁において開発された検索コード体系である。ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆタームといった分類体系は、日本国特許庁内部での特許審査のための先行技術調査や、企業での様々な技術調査に活用されている。
【０００４】
これらの特許分類体系のうち特にＦタームでは、各分野に固有の技術要素の細分類など多種多様な観点が設定されている。さらにＦタームでは、観点の下に分類の観点に基づいて分類する際のカテゴリを示す数字が設定されている。観点とその観点に基づいて設定されたカテゴリは、分野ごとに設定される。
【０００５】
ところでＦタームによる分類では、異なる分野に対して、同じ観点でカテゴリが設定される場合がある。このとき、Ａという分野と、Ａとは別のＢという分野とで同じ観点でカテゴリが細分化されているにもかかわらず、分野Ａの下にだけ定義され、分野Ｂの下に定義されていないカテゴリが存在する場合がある。このように分類体系の一貫性や整合性が保たれていないと、Ｆタームを使って検索や分析を行うユーザの利便性が低下してしまう。
【０００６】
ユーザの利便性を上げるように分類体系の見直しを支援する技術としては、例えばユーザの利用状況によって分類を評価する技術がある。この技術には、ユーザの参照頻度が高い情報を、さらにより多くのユーザの目に触れるように情報を分類する技術や、利用者のアクセス履歴を記録し、この記録したアクセス履歴に基づいて各分類の評価値を演算する技術がある。
【０００７】
また、既にグループに分類されている情報を参考にして、新たに作成した分類構造に不足している情報を特定し、不足している情報を分類構造への追加候補としてユーザに提示する技術もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００６−９２２１４号公報
【特許文献２】特開２００６−３９８１０号公報
【特許文献３】特開２００６−８５５７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、従来の分類体系の見直し技術では、同じ観点により共通のカテゴリを設定可能な複数の分野間で、カテゴリの一貫性を高めるような見直しをすることができない。同じ観点で分類するのであれば同じカテゴリを設定可能な複数の分野であるにもかかわらず、各分野で実際に設定されているカテゴリに違いがあると、複数の分野にまたがる検索や分析に必要以上に手間がかかってしまう。例えば、複数の分野にまたがる検索を行う場合に、分野ごとに個別の検索条件を設定する必要が生じる。しかも、分野ごとに検索条件が異なれば、検索結果を統計的に分析する場合、分野ごとの検索結果を対等に比較することができない。
【００１０】
なお、観点が同じ場合、その観点で分類するときのカテゴリを全分野で共通にすれば、分類体系としての一貫性は保つことができる。ただし、観点が同一であっても、分野によっては不適切なカテゴリも存在する。そのため、特定の観点で分類するときのカテゴリを全分野で共通にすると、分野によってはほとんど使用されないカテゴリが多数発生してしまう。不必要に分類体系のカテゴリを増やすと、ユーザが情報を検索する際に適切なカテゴリを見つけ出し辛くなり、利便性が低下してしまう。
【００１１】
このような問題点は、特許文献の分類に用いられるＦタームに限らず、大量の情報を分類する場合の分類体系に同様に発生する。例えば、インターネットのサーチエンジンには、アクセス可能な文書をカテゴリ別に分類しておくディレクトリ型のサーチエンジンもある。このようなディレクトリ型のサーチエンジンにより情報検索サービスを行う場合にも、ユーザの利便性の向上のためには、各分野のカテゴリに統一性があることが重要である。
【００１２】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、全体での整合性を保ちつつも無駄のない分類体系となるように分類体系の改正を支援できる分類体系改正支援プログラム、分類体系改正支援装置、および分類体系改正支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するために、以下の処理をコンピュータに実行させる分類体系改正支援プログラムが提供される。この分類体系改正支援プログラムに基づいて、コンピュータが複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出する。次に、コンピュータは、抽出された分野それぞれの共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較する。次にコンピュータは、抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義する。次にコンピュータは、分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、仮説に従って追加対象カテゴリが追加された場合に、追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出する。さらにコンピュータは、検出された追加カテゴリ適合情報の量に基づいて仮説の適否を判定する。そしてコンピュータは、適切と判定された仮説を改正案として出力する。
【発明の効果】
【００１４】
異なる分野における共通の観点での分類カテゴリの統一案のうち、有用なカテゴリを追加する改正案のみをユーザに提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施の形態の概要を示す図である。
【図２】田植機に関するＦタームの例を示す図である。
【図３】光源に関するＦタームの例を示す図である。
【図４】本実施の形態のシステム構成例を示す図である。
【図５】本実施の形態に用いる分類体系改正支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図６】分類体系改正支援装置の機能を示すブロック図である。
【図７】Ｆターム定義記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図８】分類体系改正案作成処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】同一観点を含む分野発見処理により発見される整合性検討分野対の例を示す図である。
【図１０】仮説設定例を示す図である。
【図１１】仮説の検証例を示す図である。
【図１２】観点共通分野検索部の内部機能を示すブロック図である。
【図１３】観点共通分野検索処理の手順を示すフローチャートの前半である。
【図１４】修正候補記憶部内の修正候補テーブルの例を示す図である。
【図１５】観点共通分野検索処理の手順を示すフローチャートの後半である。
【図１６】比較結果記憶部内の比較テーブルの例を示す図である。
【図１７】判定結果書き込み後の比較テーブルを示す図である。
【図１８】優先度設定後の修正候補テーブルを示す図である。
【図１９】仮説設定部の内部機能を示すブロック図である。
【図２０】仮説設定処理の手順を示すフローチャートである。
【図２１】集計された比較テーブルの例を示す図である。
【図２２】仮説記憶部内の仮説テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図２３】仮説検証部の内部機能を示すブロック図である。
【図２４】仮説検証処理の手順を示すフローチャートである。
【図２５】追加カテゴリの特徴キーワード抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２６】基準分野における特許文献の分類状況を示す図である。
【図２７】特徴キーワードテーブルのデータ構造例を示す図である。
【図２８】仮説検証完了後の仮説テーブルの例を示す図である。
【図２９】改正案記憶部のデータ構造例を示す図である。
【図３０】第２の実施の形態における仮説検証部の内部機能を示すブロック図である。
【図３１】機械学習を用いた仮説検証処理の手順を示すフローチャートである。
【図３２】調理のレシピに関する情報の分類体系の例を示す図である。
【図３３】ネットワークを介したオークションに関する出品情報の分類体系を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、実施の形態の概要を示す図である。分類体系情報記憶手段１には、分類体系情報が予め記憶されている。分類体系情報には、複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系が示されている。
【００１７】
観点共通分野検索手段２は、分類体系情報記憶手段１を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出する。図１の例では、「目的・機能」という共通の観点を有する２つの分野３，４が抽出されている。
【００１８】
仮説定義手段５は、抽出された分野３，４それぞれの共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較する。そして仮説定義手段５は、抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義する。図１の例では、「操作性の向上」、「安全性の向上」といったカテゴリは２つの分野３，４両方に設けられているが、「植付精度の向上」というカテゴリは「田植機の接地部」という分野３にのみ存在する。そこで、仮説定義手段５は、「田植機の要素」の分野４における「目的・機能」の観点での分類に関して、「植付精度の向上」というカテゴリを追加するという仮説を定義する。
【００１９】
仮説検証手段７は、分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベース６を参照し、仮説に従って追加対象カテゴリが追加された場合に、追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出する。図１の例であれば、データベース６に格納された情報の中から、「田植機の要素」に関する分野の情報であり、かつ「植付精度の向上」に関連する情報が検出される。さらに仮説検証手段７は、検出された追加カテゴリ適合情報の量に基づいて仮説の適否を判定する。例えば仮説検証手段７は、検出された追加カテゴリ適合情報の数が所定数以上であれば、仮説が適切であると判断する。そして仮説検証手段７は、適切と判定された仮説を改正案８として出力する。例えば、仮説検証手段７は、改正案８の内容をモニタに表示し、ユーザに提示する。
【００２０】
このようにして、分類体系の改正を考える際に、分類の観点が共通している複数の分野での分類のされ方を考慮して改正の候補を決めることができる。そのため、横断的に分類体系の整合性を保つような改正案をユーザに提示することができる。しかも仮説を検証することで、不必要なカテゴリについては追加提案がされない。その結果、異なる分野における共通の観点での分類カテゴリの統一案のうち、有用なカテゴリを追加する改正案のみをユーザに提示することができる。
【００２１】
このような分類体系の改正支援技術は、特許文献の分類体系の改正に有効に利用することができる。特許文献は、まず技術分野によって分類される。同じ技術分野の特許文献を、様々な観点で分類できる。このような分類体系としてＦタームがある。
【００２２】
Ｆタームでは、技術分野ごとに、技術的な必然性や、発展方向の差により設定されるべきカテゴリが決められる。そこでＦタームによる分類体系の改正案を、図１に示すようなシステムで提示するようにすれば、類似の分類が可能な分野ではカテゴリの整合性を保ち、かつ、改正を行う分野においての必要性の高さを評価して改正案を作成することができる。すなわち、全体での整合性を保ちつつも無駄のない改正案を作成できる。
【００２３】
そこで、特許文献の分類に用いられるＦタームに関し、分野間のカテゴリの整合性を高めるための実施の形態について、以下に詳細に説明する。
［第１の実施の形態］
まずＦタームについて具体的に説明する。Ｆタームは分野ごとに所定の観点で分類用のカテゴリが定義されている。
【００２４】
図２は、田植機に関するＦタームの例を示す図である。田植機に関する発明は、「田植機の要素」や「田植機の接地部」などの分野に細分化されている。各分野には、カテゴリコードが付与されている。「田植機の要素」のカテゴリコードは「２Ｂ０６２」である。「田植機の接地部」のカテゴリコードは「２Ｂ０６３」である。このカテゴリコードによって、検索対象の分野を一意に特定できる。
【００２５】
各分野では、カテゴリ分けをするための観点が定義されている。図２の例では、２つのＦタームリスト４１，４２が示されている。Ｆタームリスト４１は、分野「田植機の要素」に関する特許文献を、「目的・機能」という観点で分類する際のカテゴリを示している。Ｆタームリスト４２は、分野「田植機の接地部」に関する特許文献を、「目的・機能」という観点で分類する際のカテゴリを示している。このように異なる分野の特許文献であっても、同じ観点で分類することができる。
【００２６】
カテゴリは階層構造となっている。文字列の左の「・」の数が、階層の深さを示している。「・」が１つであれば、第１階層のカテゴリである。「・」が２つであれば、第２階層のカテゴリである。「・」が３つであれば、第３階層のカテゴリである。下位の階層のカテゴリは、そのカテゴリより上位階層のカテゴリに含まれるカテゴリである。Ｆタームリスト４１，４２では、下位階層のカテゴリが、対応する上位階層のカテゴリの直下に羅列されている。例えばＦタームリスト４１中の「操作性の向上」のカテゴリは、「移植機等の性能向上」のカテゴリに含まれている。
【００２７】
また、各観点での分類のカテゴリには、「その他」というカテゴリが設けられている。「その他」のカテゴリには、設定されているカテゴリに含まれない特許文献が分類される。
【００２８】
このように「田植機の要素」（テーマコード「２Ｂ０６２」）の分野と「田植機の接地部」（テーマコード「２Ｂ０６３」）とにはどちらも「目的・機能」という観点が設定されている。そこで、「田植機の要素」と「田植機の接地部」とのそれぞれを「目的・機能」という観点で分類したときのＦタームにおけるカテゴリを比較してみる。
【００２９】
「田植機の要素」と「田植機の接地部」の「目的・機能」の観点でのカテゴリとして、「移植機等の性能・向上」が設定され、さらにその下に「操作性の向上」や「安全性の向上」といったカテゴリが設定されている。
【００３０】
ここで、「田植機の接地部」に定義されている「植付精度の向上」というカテゴリは「田植機の要素」には設定されておらず、分野領域が近く、分類の観点が同じであっても分類体系として整合性が取れていない。しかも、「田植機の要素」に分類されている特許文献にも「植付精度」という言葉が使われているものもあり、「田植機の要素」の下にも「植付精度の向上」というカテゴリを設定する必要があるかもしれない。
【００３１】
図２に示したようなＦタームにおいて、例えば田植機全般の特許文献について「植付精度の向上」を表すＦタームで検索する場合を考える。この場合、「田植機の要素」と「田植機の接地部」の両方に関連の特許が存在したとしても、「田植機の接地部」の中では検索結果として特許文献を得ることができない。
【００３２】
このような、分野間でのカテゴリの不統一は、田植機以外においても生じている。
図３は、光源に関するＦタームの例を示す図である。図３の例では、「光源」に関する観点を有する分野が３つ示されている。１つめの分野は、「光源の構成」（テーマコード「５Ｄ１１９」）の観点を有する「光学的記録再生４（ヘッド自体）」である。２つ目の分野は、「光源」（テーマコード「２Ｆ０６５」）の観点を有する「光学的手段による測長装置」である。３つ目の分野は、「光源」（テーマコード「２Ｃ３６２」）の観点を有する「レーザービームプリンタ」である。図３には、各分野の該当観点による分類のＦタームリスト４３〜４５が示されている。
【００３３】
図３に示したＦタームリスト４３〜４５の光源の種類の分類される第２層のカテゴリを比較すると、「ガスレーザー」や「半導体レーザー」については共通する。しかし、その他のカテゴリは一致しない。
【００３４】
ここで、分野「光学的記録再生４（ヘッド自体）」の観点「光源の構成」（テーマコード「５Ｄ１１９」）に含まれるカテゴリ「ランプ」に着目してみる。カテゴリ「ランプ」は、分野「光学的手段による測長装置」の観点「光源」（テーマコード「２Ｆ０６５」）には含まれていない。しかし、実際にテーマコード「２Ｆ０６５」に分類された特許文献をキーワード「ランプ」で検索すると、数百の特許文献がヒットする場合がある。この場合、分野「光学的手段による測長装置」の観点「光源」（テーマコード「２Ｆ０６５」）に「ランプ」というカテゴリを追加することが適切であると推定できる。
【００３５】
また、カテゴリ「ランプ」は、分野「レーザービームプリンタ」の観点「光源」（テーマコード「２Ｃ３６２」）には含まれていない。しかし、レーザービームプリンタに関する光源の技術で、レーザーに代えてランプが用いられることは想定しづらい。すると、分野「レーザービームプリンタ」の観点「光源」（テーマコード「２Ｃ３６２」）に「ランプ」というカテゴリを追加するのは不適切であることが推定できる。
【００３６】
このように、異なる分野で共通の観点で分類されていても、カテゴリを統一することが適切な場合と、カテゴリを統一することが不適切な場合とが存在する。そこで、以下に、このようなＦタームにおけるカテゴリの統一可能な観点の抽出と、カテゴリの統一の適否判断を自動的に行うことができる分類体系改正支援装置について詳細に説明する。
【００３７】
図４は、本実施の形態のシステム構成例を示す図である。分類体系改正支援装置１００は、ネットワーク１０を介して特許情報サーバ２０や複数の端末装置３１〜３３に接続されている。特許情報サーバ２０は、特許文献データベース（ＤＢ）２１を有している。特許文献ＤＢ２１には、各種特許文献がＦタームで分類して格納されている。具体的には、各特許文献に対して、その特許文献が属するカテゴリを示すＦタームが付与されている。１つの特許文献は複数のカテゴリに属することができる。そのため複数のカテゴリに属する特許文献には複数のＦタームが付与されている。特許情報サーバ２０は、端末装置３１〜３３を利用するユーザに対してＦタームを用いた情報検索サービスを提供している。
【００３８】
分類体系改正支援装置１００は、Ｆタームによる分類体系の改正支援を行うコンピュータである。具体的には、分類体系改正支援装置１００は、Ｆタームの定義を利用して整合性を保つべき分野の対を検索する。次に、分類体系改正支援装置１００は、得られた対に対してどのような改正を行うべきか仮説を立てる。最後に、分類体系改正支援装置１００は、実際にＦタームが付与されている特許文献の情報を利用して、検証を行うことによって、改正点を絞り込む。
【００３９】
例えば、ほぼ同様の観点とカテゴリが設定されているＡとＢという２つの分野があった場合、分類体系改正支援装置１００は、分野Ａに設定されているカテゴリは分野Ｂの下にも設定できると仮定する。分類体系改正支援装置１００は、この仮定に基づくカテゴリ追加の適否を検証することで、改正案とすべきかどうかを判断する。
【００４０】
図５は、本実施の形態に用いる分類体系改正支援装置のハードウェア構成例を示す図である。分類体系改正支援装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって装置全体が制御されている。ＣＰＵ１０１には、バス１０８を介してＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と複数の周辺機器が接続されている。
【００４１】
ＲＡＭ１０２は、分類体系改正支援装置１００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、ＣＰＵ１０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００４２】
バス１０８に接続されている周辺機器としては、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ:Hard Disk Drive）１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、光学ドライブ装置１０６、および通信インタフェース１０７がある。
【００４３】
ＨＤＤ１０３は、内蔵したディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ１０３は、分類体系改正支援装置１００の二次記憶装置として使用される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、二次記憶装置としては、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を使用することもできる。
【００４４】
グラフィック処理装置１０４には、モニタ１１が接続されている。グラフィック処理装置１０４は、ＣＰＵ１０１からの命令に従って、画像をモニタ１１の画面に表示させる。モニタ１１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた表示装置や液晶表示装置などがある。
【００４５】
入力インタフェース１０５には、キーボード１２とマウス１３とが接続されている。入力インタフェース１０５は、キーボード１２やマウス１３から送られてくる信号をＣＰＵ１０１に送信する。なお、マウス１３は、ポインティングデバイスの一例であり、他のポインティングデバイスを使用することもできる。他のポインティングデバイスとしては、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００４６】
光学ドライブ装置１０６は、レーザー光などを利用して、光ディスク１４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク１４は、光の反射によって読み取り可能なようにデータが記録された可搬型の記録媒体である。光ディスク１４には、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。
【００４７】
通信インタフェース１０７は、ネットワーク１０に接続されている。通信インタフェース１０７は、ネットワーク１０を介して、特許情報サーバ２０などの他のコンピュータとの間でデータの送受信を行う。
【００４８】
以上のようなハードウェア構成によって、本実施の形態の処理機能を実現することができる。なお図５には分類体系改正支援装置１００のハードウェア構成例を示したが、特許情報サーバ２０や端末装置３１〜３３も同様のハードウェアで実現することができる。
【００４９】
図６は、分類体系改正支援装置の機能を示すブロック図である。分類体系改正支援装置１００は、Ｆターム定義記憶部１１０、観点共通分野検索部１２０、修正候補記憶部１３０、比較結果記憶部１４０、仮説設定部１５０、仮説記憶部１６０、仮説検証部１７０、改正案記憶部１８０、および結果表示部１９０を有する。
【００５０】
Ｆターム定義記憶部１１０には、特許文献を分類するためのＦタームの定義内容を記憶する記憶機能である。例えばＨＤＤ１０３の記憶領域の一部がＦターム定義記憶部１１０として使用される。
【００５１】
観点共通分野検索部１２０は、Ｆターム定義記憶部１１０を参照し、各分野のカテゴリ分けの観点に共通性がある２つの分野を検索する。そして観点共通分野検索部１２０は、検出された２つの分野を、整合性を検討すべ分野の対（整合性検討分野対）とする。この際、観点共通分野検索部１２０は、整合性検討分野対の一方を修正候補とした修正候補情報を、修正候補記憶部１３０に格納する。さらに観点共通分野検索部１２０は、整合性検討分野対における共通の観点で定義されたそれぞれの分野のカテゴリを比較する。観点共通分野検索部１２０は、カテゴリの比較結果を比較結果記憶部１４０に格納する。その後、観点共通分野検索部１２０は、カテゴリの比較完了を仮説設定部１５０に通知する。
【００５２】
修正候補記憶部１３０は、整合性検討分野対の一方で修正候補であることを示す修正候補情報の記憶機能である。例えば、ＲＡＭ１０２の記憶領域の一部が修正候補記憶部１３０として使用される。
【００５３】
比較結果記憶部１４０は、整合性検討分野対のカテゴリ比較結果を記憶する記憶機能である。例えば、ＲＡＭ１０２の記憶領域の一部が比較結果記憶部１４０として使用される。
【００５４】
仮説設定部１５０は、観点共通分野検索部１２０によるカテゴリの比較完了通知を受け取ると、比較結果記憶部１４０を参照し、追加すべきカテゴリの仮説を定義する。具体的には、仮説設定部１５０は、異なる２つの分野それぞれで共通の観点で分類していながら、一方にのみ存在し他方に存在しないカテゴリを検出する。そして、仮説設定部１５０は、カテゴリが不足している分野に該当カテゴリを追加するという仮説を立てる。仮説設定部１５０は、仮説の内容を仮説記憶部１６０に格納する。その後、仮説設定部１５０は、仮説設定の完了を仮説検証部１７０に通知する。
【００５５】
仮説検証部１７０は、仮説設定部１５０による仮説設定完了通知を受け取ると、仮説の正しさを検証する。具体的には、仮説検証部１７０は、特許文献ＤＢ内の文献を用いて、仮説によって作成されるカテゴリに分類されるべき文献の量が所定量以上の場合、仮説が正しいと判断する。仮説検証部１７０は、改正案記憶部１８０に改正案を格納する。
【００５６】
改正案記憶部１８０は、改正案を記憶する記憶機能である。例えばＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３の記憶領域の一部が、改正案記憶部１８０として使用される。
結果表示部１９０は、改正案記憶部１８０に格納された改正案をモニタ１１に表示する。
【００５７】
以上のような構成において、Ｆターム定義記憶部１１０には、予めＦタームの定義情報が格納されている。
図７は、Ｆターム定義記憶部のデータ構造例を示す図である。Ｆターム定義記憶部１１０には、Ｆターム定義テーブル１１１が格納されている。Ｆターム定義テーブル１１１は、テーマコード、Ｆターム、観点、第一階層、第二階層、および第三階層の欄が設けられている。
【００５８】
テーマコードの欄には、分野の識別コード（テーマコード）が設定される。テーマコードの右に設定されたＦターム、観点、第一階層、第二階層、および第三階層の各欄の情報が、該当テーマコードのＦターム定義情報である。
【００５９】
Ｆタームの欄には、分類体系内で対応するカテゴリを一意に識別するための識別子（Ｆターム）が設定される。Ｆタームは、左から５文字がテーマコードである。テーマコードに続く２文字が、該当分野内での観点の識別コードである。観点の識別コードに続く２文字が、該当観点内でのカテゴリの識別コードである。
【００６０】
観点の欄には、Ｆタームで示されるカテゴリの分類時の観点が設定される。第一階層の欄には、Ｆタームで示されるカテゴリが属する第一階層の属性を示す文字列が設定される。第二階層の欄には、Ｆタームで示されるカテゴリが属する第二階層の属性を示す文字列が設定される。第三階層の欄には、Ｆタームで示されるカテゴリが属する第三階層の属性を示す文字列が設定される。なお、Ｆタームで示されるカテゴリが第一階層のカテゴリの場合、第二階層と第三階層との欄は空欄となる。同様にＦタームで示されるカテゴリが第二階層の場合、第三階層の欄は空欄となる。
【００６１】
このようなＦターム定義情報がＦターム定義記憶部１１０に格納されている状態で、ユーザからの分類体系改正案作成指示に応じて、分類体系改正支援装置１００が、分類体系改正案作成を行う。
【００６２】
図８は、分類体系改正案作成処理の手順を示すフローチャートである。以下、図８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ１１］まず観点共通分野検索部１２０は、Ｆタームの定義を利用して、同一観点を含む分野を検索する。観点共通分野検索部１２０は、検出された同一観点を含む２つの分野を、整合性を保つべき分野の対（整合性検討分野対）とする。
【００６３】
［ステップＳ１２］次に、仮説設定部１５０が、ステップＳ１１で得られた整合性検討分野対に対してどのような改正を行うべきかの仮説を立てる。
［ステップＳ１３］最後に、仮説検証部１７０が、実際にＦタームが付けられている公報の情報を利用して、検証を行うことによって、改正点を絞り込む。例えば、ほぼ同様の観点とカテゴリが設定されているＡとＢという２つの分野があった場合を考える。この場合、仮説検証部１７０は、もし分野Ａにのみ設定されているカテゴリがあったとしたら、そのカテゴリを分野Ｂの下にも設定できると仮定する。仮説検証部１７０は、この仮定を検証することで、改正案とすべきかどうかを判断する。
【００６４】
ここで、図７に示したＦターム定義テーブル１１１に基づいて、分類体系改正案作成を行う場合を考える。まず、観点共通分野検索部１２０は、膨大な数のＦターム定義情報について、同一の観点、同一のカテゴリが設定されている分野の対を発見する。
【００６５】
図９は、同一観点を含む分野発見処理により発見される整合性検討分野対の例を示す図である。図９では、観点の同一性とカテゴリの同一性とを比較するため、各分野５１〜５４の観点ごとのカテゴリを木構造で示している。例えば、テーマコード「２Ｂ０６２」の分野５１では「目的・機能」という観点でカテゴリが生成されている。また、テーマコード「２Ｂ０６３」の分野５４も「目的・機能」という観点でカテゴリが生成されている。
【００６６】
分野５１の「目的・機能」という観点には「操作性の向上」や「安全性の向上」といったカテゴリが含まれる。また、分野５４の「目的・機能」という観点にも、同様に「操作性の向上」や「安全性の向上」というカテゴリが含まれる。しかし、「植付精度の向上」というカテゴリは分野５４にのみ存在し、分野５１には存在しない。すなわち、分野５１と分野５４とでは同じ観点で分類を行っているが、該当観点で分類するためのカテゴリは部分的に一致しているのみである。そこで、観点共通分野検索部１２０は、分野５１と分野５４とのカテゴリの整合性を検証するための整合性検討分野対とする。
【００６７】
整合性検討分野対が決定されると、仮説設定部１５０によるカテゴリ改正の仮説が立てられる。
図１０は、仮説設定例を示す図である。仮説設定部１５０は、同一の観点、同一のカテゴリが設定されている分野５１，５４の対について、すべてのカテゴリの定義が一致するか否かを比較する。ここで、仮説設定部１５０は、一致しなかった一部のカテゴリについては、一致させるために、片方にだけ定義されているカテゴリを他方にも定義可能であるという仮説を設定する。
【００６８】
図１０の例では、「操作性の向上」や「安全性の向上」については、両分野５１，５４においてカテゴリの定義が一致している。ところが、「植付精度の向上」（Ｆターム「２Ｂ０６３ＡＡ０８」）のカテゴリは、田植機の接地部（テーマコード「２Ｂ０６３」）の分野５１にだけ設定されている。そこで「植付精度の向上」（Ｆターム「２Ｂ０６３ＡＡ０８」）を、田植機の要素（テーマコード「２Ｂ０６２」）の分野５４にも定義する必要があるという仮説を設定される。
【００６９】
仮説が設定されると、仮説検証部１７０によって仮説の適否が検証される。
図１１は、仮説の検証例を示す図である。仮説検証部１７０は、仮説設定部１５０によって設定された仮説について適否を検証する。図１１の例では、仮説検証部１７０は、「植付精度の向上」というカテゴリを田植機の要素（テーマコード「２Ｂ０６２」）の分野にも定義が必要であるという仮説を検証する。
【００７０】
まず仮説検証部１７０は、特許文献ＤＢ２１にアクセスし、田植機の接地部（テーマコード「２Ｂ０６３」）の分野において、「目的・機能」の観点（観点の識別コード「ＡＡ」）で分類された特許文献の集合（仮説元全体集合６１）を取得する。次に仮説検証部１７０は、「植付精度の向上」（Ｆターム「２Ｂ０６３ＡＡ０８」）のコードが付与されている特許文献の集合（仮説元対応カテゴリ集合６２）からキーワードを抽出する。例えば「整地」「センサフロート」「田植え機」「感知フロート」・・・といったキーワードが抽出されたものとする。さらに仮説検証部１７０は、取得した特許文献のうち「植付精度の向上」（Ｆターム「２Ｂ０６３ＡＡ０８」）が付与されていない特許文献の集合からキーワードを抽出する。例えば「整地」「フロート」「田植え機」「機体」・・・といったキーワードが抽出されたものとする。
【００７１】
なお、特許文献からキーワードを抽出する場合、例えば仮説検証部１７０は、特許文献の形態素解析を行い所定の品詞（名詞や動詞など）の文字列をキーワードとして抽出する。なお、特許文献ＤＢ２１に予め特許文献ごとのキーワードリストが予め用意されている場合、仮説検証部１７０は、そのキーワードリストを使用することもできる。
【００７２】
さらに仮説検証部１７０は、仮説元対応カテゴリ集合６２から抽出したキーワードのうち、仮説元全体集合６１内の仮説元対応カテゴリ集合６２に属さない特許文献から抽出したキーワードに含まれないキーワードを抽出する。仮説検証部１７０は、抽出したキーワードを、仮説元対応カテゴリ集合６２の特徴キーワードとする。例えば図１１の例では、「センサフロート」「感知フロート」・・・といったキーワードが特徴キーワードとなる。
【００７３】
その後、仮説検証部１７０は、特許文献ＤＢ２１にアクセスし、田植機の要素（テーマコード「２Ｂ０６２」）の分野において、「目的・機能」の観点（観点の識別コード「ＡＡ」）で分類された特許文献の集合（仮説対象全体集合６３）の検索を行う。この際、仮説検証部１７０は、仮説対象全体集合６３のうち、「その他」のカテゴリに分類された特許文献に対する検索を行う。このときの検索キーワードは、仮説元対応カテゴリ集合６２の特徴キーワードである。仮説検証部１７０は、検索によりヒットした特許文献の件数（ヒット件数Ｍ）を、予め設定された閾値Ｔと比較する。ヒット件数Ｍが閾値Ｔより大きければ、仮説が適切であると認定する。すなわち、田植機の要素（テーマコード「２Ｂ０６２」）の分野において、「目的・機能」の観点（観点の識別コード「ＡＡ」）での分類カテゴリとして、「植付精度の向上」を追加することが適切であると認定される。
【００７４】
このように、設定された仮説の検証を行うことで、「植付精度の向上」のように、新たに追加したカテゴリに属する特許文献が多数存在する場合、そのカテゴリの追加が適切であると認定される。
【００７５】
なお図２に示すように、田植機の要素（テーマコード「２Ｂ０６２」）の「目的・機能」の観点による「演算処理」のカテゴリは、田植機の接地部（テーマコード「２Ｂ０６３」）の「目的・機能」の観点によるカテゴリに含まれていない。しかし、田植機の接地部という分野において「演算処理」に関する発明は少ない。そのため、そのカテゴリを田植機の接地部に追加しても、追加したカテゴリに属する特許文献は少ない。その結果、検証によって、カテゴリの追加は不適切を判断される。このように、ある分野に特有のカテゴリが仮説元のカテゴリとなったとしても、同じカテゴリの他の分野への追加は検証によりは排除される。
【００７６】
なお、図９〜図１１に示した例では１つの仮説に関してのみ示したが、実際にはＦターム全体の分類体系から多数の仮説が設定され、個々の仮説について検証が行われる。それにより、大規模な分類体系の網羅的な改善を容易に行うことが可能となる。以下、分類体系全体を見直すための機能および処理をより詳細に説明する。
【００７７】
まず、観点共通分野検索部１２０の機能を詳細に説明する。
図１２は、観点共通分野検索部の内部機能を示すブロック図である。観点共通分野検索部１２０は、観点切出部１２１、観点同一性判定部１２２、カテゴリ切出部１２３、およびカテゴリ比較部１２４を有する。
【００７８】
観点切出部１２１は、Ｆターム定義記憶部１１０を参照し、各分野の観点を示す文字列を抽出する。
観点同一性判定部１２２は、観点切出部１２１が抽出した各分野の観点を示す文字列を、すべての分野の組み合わせいついて比較する。次に、観点同一性判定部１２２は、異なる分野間で、同一観点で分類している２つの分野の対（整合性検討分野対）を判定する。観点同一性判定部１２２は、整合性検討分野対を修正候補記憶部１３０に格納する。また、観点同一性判定部１２２は、整合性検討分野対の同一観点内での一致するカテゴリ数を計数する。そして、観点同一性判定部１２２は、整合性検討分野対ごとの一致するカテゴリ数を修正候補記憶部１３０に格納する。
【００７９】
カテゴリ切出部１２３は、整合性検討分野対のそれぞれの分野に関し、同一観点により分類した各カテゴリの定義文を切り出す。
カテゴリ比較部１２４は、整合性検討分野対のそれぞれの分野のカテゴリの定義文を比較する。その際、カテゴリ比較部１２４は、比較結果を比較結果記憶部１４０に格納する。カテゴリ比較部１２４は、カテゴリの比較が完了すると、その旨を仮説設定部１５０に通知する。
【００８０】
次に、このような内部機能を有する観点共通分野検索部１２０における観点共通分野検索処理について詳細に説明する。
図１３は、観点共通分野検索処理の手順を示すフローチャートの前半である。以下、図１３に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【００８１】
［ステップＳ２１］観点切出部１２１は、Ｆターム定義記憶部１１０を参照し、Ｆターム定義テーブル１１１を取得する。
［ステップＳ２２］観点切出部１２１は、変数「ｉ」を１に初期化すると共に、変数「ｊ」を１に初期化する。
【００８２】
［ステップＳ２３］観点切出部１２１は、Ｆターム定義テーブル１１１のｉ番目のテーマコードを取得する。観点切出部１２１は、取得したテーマコードを変数「Ｔｉ」に設定する。変数「Ｔｉ」は、仮説を設定する際の参照元となる分野（基準分野）を示す。
【００８３】
［ステップＳ２４］観点切出部１２１は、Ｆターム定義テーブル１１１のｊ番目のテーマコードを取得する。観点切出部１２１は、取得したテーマコードを変数「Ｔｊ」に設定する。変数「Ｔｊ」は、仮説を設定する際のカテゴリ追加対象となる分野（改正対象分野）を示す。
【００８４】
［ステップＳ２５］観点切出部１２１は、現在の変数ｉと変数ｊとの値を比較し、値が異なる（ｉ≠ｊ）か否かを判断する。値が異なれば、処理がステップＳ２７に進められる。値が等しければ、処理がステップＳ２６に進められる。
【００８５】
［ステップＳ２６］変数ｉと変数ｊとの値が等しい場合、観点切出部１２１は、変数ｊをインクリメントし、処理をステップＳ２４に進める。このように、「ｊ＝ｉ」のときは、同じテーマコードを比較することになってしまうので、比較処理をスキップしてｊがインクリメントされる。
【００８６】
［ステップＳ２７］変数ｉと変数ｊとの値が等しくなければ、観点切出部１２１は、Ｆターム定義テーブル１１１上で変数「Ｔｉ」と変数「Ｔｊ」とのそれぞれで示される分野に対応するＦターム定義情報を取得する。
【００８７】
［ステップＳ２８］観点切出部１２１は、取得したＦターム定義情報から、変数「Ｔｉ」で示される分野の観点と、変数「Ｔｊ」で示される分野の観点とを抽出する。
［ステップＳ２９］観点同一性判定部１２２は、変数「Ｔｉ」で示される分野の観点と、変数「Ｔｊ」で示される分野の観点とのうち、共通する観点を検出する。具体的には、観点を示す文字列が一致する場合に、共通する観点であると判断される。
【００８８】
［ステップＳ３０］観点同一性判定部１２２は、共通する観点の一致カテゴリ数をカウントする。具体的には、観点同一性判定部１２２は、共通する観点に関する各分野におけるカテゴリを比較し、定義内容が同一となるカテゴリの数を計数する。
【００８９】
［ステップＳ３１］観点同一性判定部１２２は、修正候補記憶部１３０内の修正候補テーブルに、一致する観点の情報を追加する。具体的には、観点同一性判定部１２２は、比較対象の２つの分野のテーマコード、一致する観点、および一致するカテゴリ数を、修正候補テーブルに追加する。なお、変数「Ｔｉ」で示されるテーマコードの観点と、変数「Ｔｊ」で示されるテーマコードの観点とで共通性が無い場合、修正候補テーブルへの情報の追加は行われない。その後、処理がステップＳ４１（図１５参照）に進められる。
【００９０】
図１４は、修正候補記憶部内の修正候補テーブルの例を示す図である。図１４に示すように修正候補記憶部１３０には、修正候補テーブル１３１が設けられている。修正候補テーブル１３１には、テーマコードＡ、テーマコードＢ、一致する観点、一致するカテゴリの数、および優先度の欄が設定されている。各欄の横方向に並べられた情報が、１つの修正候補を示す情報となる。
【００９１】
テーマコードＡの欄には、仮説の参照元となる基準分野のテーマコードが設定される。具体的には、変数「Ｔｉ」に設定されているテーマコードが、テーマコードＡの欄に設定される。テーマコードＢの欄には、仮説によりテーマコードを追加する改正対象分野のテーマコードが設定される。具体的には、変数「Ｔｊ」に設定されているテーマコードが、テーマコードＢの欄に設定される。テーマコードＡに設定されたテーマコードの分野と、テーマコードＢに設定されたテーマコードの分野との対が、整合性検討分野対となる。
【００９２】
一致する観点の欄には、テーマコードＡに設定された分野とテーマコードＢに設定された分野とで一致する観点が設定される。一致するカテゴリの数の欄には、一致する観点で分類するためのカテゴリの一致数が設定される。優先度の欄には、対応する整合性検討分野対の整合性を保つための優先度が設定される。なお、図１３に示した処理の段階では、優先度の欄は空欄である。
【００９３】
図１５は、観点共通分野検索処理の手順を示すフローチャートの後半である。以下、図１５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ４１］カテゴリ切出部１２３は、変数「Ｔｉ」で示される分野と、変数「Ｔｊ」で示される分野との一致する観点について、それぞれの分野で定義されているカテゴリの定義文を抽出する。
【００９４】
［ステップＳ４２］カテゴリ比較部１２４は、ステップＳ４１で抽出された定義文からキーワードを抽出する。この際、カテゴリ比較部１２４は、抽出したキーワードはカテゴリの同一性判定に使用するため、助詞や活用語尾などカテゴリの内容を特徴付けないような文字列は削除する。
【００９５】
［ステップＳ４３］カテゴリ比較部１２４は、比較対象の２分野それぞれからカテゴリを１つずつ選択して得られるすべての組み合わせについて、選択された２つのカテゴリ間のキーワードを比較し、キーワードの一致・不一致を判定する。
【００９６】
［ステップＳ４４］カテゴリ比較部１２４は、比較結果記憶部１４０内に現在処理対象となっている整合性検討分野対に対応する比較テーブルを作成し、その比較テーブルに比較結果を書き込む。具体的には、カテゴリ比較部１２４は、キーワードのすべてが一致していれば、一致を示す比較結果を書き込む。またカテゴリ比較部１２４は、一部のキーワードのみが一致していれば、部分一致を示す比較結果を書き込む。さらにカテゴリ比較部１２４は、一致するキーワードが存在しない場合、不一致を示す比較結果を書き込む。
【００９７】
［ステップＳ４５］カテゴリ比較部１２４は、比較対象の２つの分野間で共通する観点の一致するカテゴリ数から優先度を算出する。この際、変数「Ｔｉ」と変数「Ｔｊ」とで示される２分野の共通の観点において一致するカテゴリの割合が大きいほど整合性が保たれるべきとして、優先度が高く設定される。例えば、カテゴリ比較部１２４は、以下のような式で優先度を計算する。
優先度＝Ｓ／（（Ａｉ＋Ａｊ）／２）    ・・・（１）
ここで、Ｓは、変数「Ｔｉ」と変数「Ｔｊ」とで示される２分野に共通の観点に関し、２つの分野にそれぞれ定義されているカテゴリの一致数である。Ａｉは、２分野に共通の観点に関し、変数「Ｔｉ」で示される分野において該当観点に定義されているカテゴリの総数である。Ａｊは、２分野に共通の観点に関し、変数「Ｔｊ」で示される分野において該当観点に定義されているカテゴリの総数である。
【００９８】
例えば、図２に示すようなカテゴリが定義されていたとする。この場合、一致するカテゴリは、「移植機等の性能向上」「操作性の向上」「安全性の向上」「作業精度向上」「小型化・軽量化又は製造の合理化」の５つである。田植機の要素（２Ｂ０６２）の目的・機能の観点に設定されているカテゴリの総数は１２カテゴリである。また、田植機の接地部（２Ｂ０６３）の目的・機能の観点に設定されているカテゴリは１３カテゴリである。すると優先度は０．４となる。
【００９９】
優先度を算出したカテゴリ比較部１２４は、各整合性検討分野対の一致するカテゴリの数と優先度とを、修正候補テーブル１３１に書き込む。
なお、共通の観点に定義されているカテゴリが、比較対象の２分野で完全に一致している場合、優先度は「１」となる。この場合には、既に整合性が保たれていると言えるので、カテゴリ比較部１２４は、該当する整合性検討分野対を修正候補テーブル１３１から削除する。
【０１００】
［ステップＳ４６］カテゴリ比較部１２４は、変数「ｊ」が、Ｆターム定義テーブルに登録されているテーマコード数に等しいか否かを判断する。変数「ｊ」がテーマコード数に達している場合、処理がステップＳ４８に進められる。変数「ｊ」がテーマコード数未満の場合、処理がステップＳ４７に進められる。
【０１０１】
［ステップＳ４７］カテゴリ比較部１２４は、変数「ｊ」がテーマコード数未満であれば、ｊをインクリメントして、処理をステップＳ２４に進める。
［ステップＳ４８］カテゴリ比較部１２４は、変数「ｊ」がテーマコード数に達していれば、変数「ｉ」が、Ｆターム定義テーブルに登録されているテーマコード数に等しいか否かを判断する。変数「ｉ」がテーマコード数に達している場合、観点共通分野検索処理が終了する。変数「ｉ」がテーマコード数未満の場合、処理がステップＳ４９に進められる。
【０１０２】
［ステップＳ４９］カテゴリ比較部１２４は、変数「ｉ」がテーマコード数未満の場合、ｉをインクリメントし、処理をステップＳ２３に進める。
以上のようにして、共通する観点が設定されている整合性検討分野対を抽出することができる。そして、比較結果記憶部１４０には、整合性検討分野対ごとの比較テーブルが格納される。
【０１０３】
図１６は、比較結果記憶部内の比較テーブルの例を示す図である。比較結果記憶部１４０には、整合性検討分野対ごとの比較テーブル１４１，１４２，１４３，・・・が格納されている。例えば、比較テーブル１４１は、「田植機の接地部」の分野（テーマコード「２Ｂ０６３」）と「田植機の要素」の分野（テーマコード「２Ｂ０６２」）との整合性検討分野対に対応する。
【０１０４】
比較テーブル１４１の作成処理は、表形式のデータ構造作成処理と、そのデータ構造に対する比較結果書き込み処理とに別れる。図１６には、表形式のデータ構造作成後の比較テーブル１４１が示されている。
【０１０５】
カテゴリ比較部１２４は、表形式の比較テーブル１４１を作成する。具体的には、カテゴリ比較部１２４は、整合性検討分野対の一致する観点に関するテーマコードＡの各カテゴリのＦタームを、比較テーブル１４１の列ラベルとする。さらにカテゴリ比較部１２４は、列ラベルの下に、列ラベルに設定されたＦタームに対応するカテゴリの定義を設定する。
【０１０６】
また、カテゴリ比較部１２４は、整合性検討分野対の一致する観点に関するテーマコードＢの各カテゴリのＦタームを、比較テーブル１４１の行ラベルとする。さらにカテゴリ比較部１２４は、行ラベルの右に、行ラベルに設定されたＦタームに対応するカテゴリの定義を設定する。
【０１０７】
テーマコードＢのＦタームが設定された最後行の下にが、行ラベルとして「集計」の文字が設定される。
このようにして作成された比較テーブル１４１のセルに対して、整合性検討分野対の一致する観点に設定されているカテゴリを比較した結果が書き込まれる。
【０１０８】
図１７は、判定結果書き込み後の比較テーブルを示す図である。比較結果として、定義のキーワードが完全一致した場合には「○」、部分一致の場合には「△」、不一致の場合には「×」が書き込まれている。図１７の例では、「操作性向上」、「安定性の向上」のカテゴリが完全一致している。また、基準分野（テーマコードＡ）の「走行性の向上」、「バランス及び安定性」は、改正対象分野（テーマコードＢ）の「走行性又は安定性の向上」と部分一致している。なお、比較結果を登録した時点では、「集計」欄は空白のままである。
【０１０９】
その後、カテゴリ比較部１２４により整合性検討分野対ごとの優先度が計算され、修正候補テーブル１３１に設定される。
図１８は、優先度設定後の修正候補テーブルを示す図である。図１８に示すように、各整合性検討分野対に対して優先度が設定される。優先度の値が高い程、整合性を保持する必要性が高いことを意味している。
【０１１０】
図１７に示したような整合性検討分野対ごとの比較テーブル１４１，１４２，１４３，・・・と、図１８に示したような修正候補テーブル１３１が作成されると、仮説設定部１５０による仮説設定処理が実行される。
【０１１１】
図１９は、仮説設定部の内部機能を示すブロック図である。仮説設定部１５０は、比較テーブル集計部１５１と仮説対象抽出部１５２とを有している。
比較テーブル集計部１５１は、比較結果記憶部１４０内の各比較テーブル１４１，１４２，１４３，・・・のカテゴリの一致／不一致に関する情報を集計する。その際、比較テーブル集計部１５１は、修正候補記憶部１３０内の修正候補テーブル１３１に設定されている優先度を参照し、優先度が高い整合性検討分野対から順に、対応する比較テーブルの集計を行う。
【０１１２】
仮説対象抽出部１５２は、集計結果に基づいて改正対象分野へ追加すべきカテゴリを判定し、仮説テーブルを作成する。仮説テーブルは、仮説記憶部１６０に格納される。
次に、仮説設定処理を詳細に説明する。
【０１１３】
図２０は、仮説設定処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２０に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
［ステップＳ５１］比較テーブル集計部１５１は、優先度の高い順に修正候補テーブル１３１内のレコードをソートする。優先度が高い整合性検討分野対は、元々整合性が高い。既に高い整合性が得られていれば、少ない修正で、各分野のカテゴリを整合させることができる。そのため、優先度の高い候補を先に処理することとする。
【０１１４】
［ステップＳ５２］比較テーブル集計部１５１は、修正候補テーブル１３１の最も優先度の高い整合性検討分野対を選択する。
［ステップＳ５３］比較テーブル集計部１５１は、選択した整合性検討分野対に対応する比較テーブルを縦方向に集計する。縦方向に見て「○」がある場合には、該当する列のラベルに設定されている基準分野（「テーマコードＡ」で示される分野）のカテゴリと一致するカテゴリが、改正対象分野に既に存在していることになる。この場合、改正対象分野（「テーマコードＢ」で示される分野）に新たなカテゴリを追加する必要がない。そこで、比較テーブル集計部１５１は、縦方向で少なくとも１つ「○」があれば、該当する列の集計欄に、一致することを示す記号「○」を書き込む。
【０１１５】
また、比較テーブルを縦方向に見てすべてが「×」の場合、改正対象分野に、基準分野にあるカテゴリと対応付くカテゴリがないことを意味している。この場合、分類体系の改正案として、改正対象分野の下に新たなカテゴリを作成することが仮説として成り立つ。そこで、比較テーブル集計部１５１は、縦方向ですべて「×」であれば、集計欄に追加対象カテゴリであることを示す記号「×」を書き込む。
【０１１６】
さらに、縦方向に集計する際に「△」があった場合には、部分的に一致するカテゴリが存在する。本実施の形態では、部分的に一致するカテゴリについては、修正の対象とはしない。ただし、部分的に一致する場合、カテゴリの分割や統合という改正によって、より正確にカテゴリを整合させることもできる。そこで、比較テーブル集計部１５１は、縦方向にみて「○」が存在せず、少なくとも１つ「△」であれば、該当する列の集計欄に、分割や統合の対象カテゴリであることを示す記号「△」を書き込む。
【０１１７】
［ステップＳ５４］仮説対象抽出部１５２は、比較テーブル集計部１５１による集計対象とされた比較テーブルの集計が完了すると、集計欄の未選択の集計結果を１つ選択する。
【０１１８】
［ステップＳ５５］仮説対象抽出部１５２は、集計結果が「×」か否かを判断する。集計結果が「×」であれば、処理がステップＳ５６に進められる。集計結果が「×」以外であれば、処理がステップＳ５７に進められる。
【０１１９】
［ステップＳ５６］仮説対象抽出部１５２は、選択した集計結果が「×」であれば、その集計結果の列に設定されている基準分野のカテゴリを、改正対象分野に追加するものとする仮説を、仮説記憶部１６０内の仮説テーブルに登録する。このように、テーマコードに新しいカテゴリを作成する必要があるときだけ、仮説テーブルに新たな仮説が書き込まれる。
【０１２０】
［ステップＳ５７］仮説対象抽出部１５２は、すべての集計結果を選択したか否かを判断する。すべての集計結果が選択されていれば、処理がステップＳ５８に進められる。未選択の集計結果があれば、処理がステップＳ５４に進められ、別の集計結果が選択される。
【０１２１】
［ステップＳ５８］比較テーブル集計部１５１は、修正候補テーブル内のすべての整合性検討分野対を選択したか否かを判断する。すべての整合性検討分野対の選択が完了した場合、仮説設定処理が終了する。未選択の整合性検討分野対がある場合、処理がステップＳ５２に進められ次の整合性検討分野対が選択される。
【０１２２】
このようにして、比較テーブルの集計を行い、集計結果に基づいて仮説設定部１５０により仮説が設定される。
図２１は、集計された比較テーブルの例を示す図である。比較テーブル１４１は、列ごとにカテゴリ一致／不一致の判定結果が集計されている。本実施の形態では、集計結果が「×」のカテゴリを改正対象分野へ追加するものとして仮説が立てられる。立てられた仮説は、仮説テーブルに設定される。
【０１２３】
図２２は、仮説記憶部内の仮説テーブルのデータ構造例を示す図である。仮説記憶部１６０内の仮説テーブル１６１は、基準分野、改正対象分野、観点、仮説、および検証結果の欄が設けられている。
【０１２４】
基準分野の欄には、仮説の基準分野のテーマコードが設定される。改正対象分野の欄には、仮説の改正対象分野のテーマコードが設定される。観点の欄には、整合性の保持対象となる観点が設定される。仮説の欄には、改正対象分野に対して行う分類体系の変更内容（仮説）が設定される。例えば、所定のカテゴリを追加することが、仮説として設定される。検証結果の欄には、仮説が適切か否かの検証結果が設定される。なお、仮説設定後、検証前の時点では、検証結果の欄は空欄である。
【０１２５】
仮説設定処理が完了すると、仮説検証部１７０による仮説の検証が行われる。
図２３は、仮説検証部の内部機能を示すブロック図である。仮説検証部１７０は、特徴キーワード抽出部１７１、特徴キーワード記憶部１７２、特許文献検索部１７３、および仮説判定部１７４を有している。
【０１２６】
特徴キーワード抽出部１７１は、仮説記憶部１６０内の仮説テーブル１６１に設定された仮説の基準分野に分類された特許文献を特許文献ＤＢ２１から取得する。そして特徴キーワード抽出部１７１は、仮説によって追加対象となっているカテゴリに属する特許文献の特徴キーワードを抽出する。特徴キーワード抽出部１７１は、抽出した特徴キーワードを、特徴キーワード記憶部１７２に格納する。
【０１２７】
特徴キーワード記憶部１７２は、特徴キーワードを記憶する記憶機能である。例えば、ＲＡＭ１０２の記憶領域の一部が特徴キーワード記憶部１７２として使用される。
特許文献検索部１７３は、仮説によって追加対象となっているカテゴリに属する特許文献の特徴キーワードによって、特許文献ＤＢ２１内で仮説の改正対象分野に分類されている特許文献の検索を行う。
【０１２８】
仮説判定部１７４は、特許文献検索部１７３による検索結果に応じて、仮説の適否を判定する。仮説判定部１７４は、仮説が適切であると判定した場合、仮説の内容を改正案記憶部１８０に格納する。
【０１２９】
次に、仮説検証処理の手順について詳細に説明する。
図２４は、仮説検証処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２４に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【０１３０】
［ステップＳ６１］特徴キーワード抽出部１７１は、仮説テーブル１６１内の未処理の仮説を１つ選択する。
［ステップＳ６２］特徴キーワード抽出部１７１は、追加カテゴリの特徴キーワード抽出処理を行う。この処理の詳細は後述する（図２５参照）。
【０１３１】
［ステップＳ６３］特許文献検索部１７３は、特許文献ＤＢ２１の改正対象分野の整合性を図る観点で「その他」に分類された特許文献を、追加するカテゴリの特徴キーワードで検索する。このとき特徴キーワードが複数ある場合、各特徴キーワードの論理和（ＯＲ）検索が行われる。
【０１３２】
［ステップＳ６４］特許文献検索部１７３は、検索によるヒット件数を、変数Ｚに代入する。
［ステップＳ６５］仮説判定部１７４は、変数Ｚに設定されたヒット件数が閾値以上か否かを判断する。ヒット件数が、予め設定された閾値以上であれば、処理がステップＳ６６に進められる。ヒット件数が閾値未満であれば、処理がステップＳ６７に進められる。
【０１３３】
なお、閾値は、特許文献ＤＢ２１に登録されている特許文献の数に応じて、変更するようにしてもよい。例えば、仮説判定部１７４において、検索対象として登録されている特許文献の総数に対するヒット率の閾値を予め定義しておく。そして、仮説判定部１７４では、ヒット件数が、特許文献の総数に閾値を乗算した値以上であれば、ヒット件数が閾値以上であると判定する。
【０１３４】
［ステップＳ６６］仮説判定部１７４は、ヒット件数が閾値以上であれば、選択した仮説の検証結果欄に、仮説が適切であることを示す記号「○」を設定する。その後、処理がステップＳ６８に進められる。
【０１３５】
［ステップＳ６７］仮説判定部１７４は、ヒット件数が閾値未満であれば、選択した仮説の検証結果欄に、仮説が不適切であることを示す記号「×」を設定する。
［ステップＳ６８］特徴キーワード抽出部１７１は、すべての仮説を検証したか否かを判断する。すべての仮説の検証が終了した場合、処理がステップＳ６９に進められる。未処理の仮説があれば、処理がステップＳ６１に進められ次の仮説が選択される。
【０１３６】
［ステップＳ６９］仮説判定部１７４は、仮説テーブル１６１の検証結果欄が「○」になった仮説から改正対象分野、観点、仮説を抜き出し、改正案テーブルを生成する。生成された改正案テーブルは、改正案記憶部１８０に格納される。
【０１３７】
次に、追加カテゴリの特徴キーワード抽出処理について詳細に説明する。
図２５は、追加カテゴリの特徴キーワード抽出処理の手順を示すフローチャートである。以下、図２５に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【０１３８】
［ステップＳ７１］特徴キーワード抽出部１７１は、特許文献ＤＢ２１にアクセスする。そして、特徴キーワード抽出部１７１は、改正対象分野と共通の観点によって基準分野を分類したカテゴリのうち、改正対象分野に追加すると仮定したカテゴリ以外のカテゴリに分類された特許文献の集合からキーワードセットαを抽出する。キーワードセットαの抽出には、既存の技術として一般に知られている形態素解析技術や、複合語抽出技術、情報抽出技術を用いることができる。
【０１３９】
［ステップＳ７２］特徴キーワード抽出部１７１は、特許文献ＤＢ２１にアクセスする。そして、特徴キーワード抽出部１７１は、改正対象分野と共通の観点によって基準分野を分類したカテゴリのうち、改正対象分野に追加すると仮定したカテゴリに分類された特許文献の集合からキーワードセットβを抽出する。
【０１４０】
［ステップＳ７３］特徴キーワード抽出部１７１は、キーワードセットαとキーワードセットβとを統計的に処理し、キーワードセットβに特徴的な特徴キーワードセットδを抽出する。統計量としてはカイ二乗値や、カルバック・ライブラー情報量などを用いることができる。
【０１４１】
なお、特徴キーワードセットδのうち、基準分野全体と改正対象分野全体のうちのどちらか一方だけで重み（特徴を示す度合い）が大きくなるキーワードを除外することもできる。これにより、基準分野と改正対象分野でのそれぞれの分野に固有なキーワードによって誤った結果が出るのを防ぐことができる。
【０１４２】
ここで、カイ二乗値とカルバック・ライブラー情報量を用いた特徴キーワードセットδの抽出処理について詳細に説明する。
図２６は、基準分野における特許文献の分類状況を示す図である。この例では、「分野Ａ」が基準分野であるものとする。また、改正対象分野に追加するものと仮定されたカテゴリを、「カテゴリｃ」とする。「分野Ａ」全体に属する特許文献数は「ＮA」である。
「カテゴリｃ」に属する特許文献数は「ＮC」である。
【０１４３】
ここで、キーワードＫの重みを計算するものとする。その場合、「分野Ａ」全体に対してキーワードＫによる検索が行われる。これにより「分野Ａ」全体におけるキーワードＫを含む特許文献数ＫAが得られる。また、「カテゴリｃ」に属する特許文献に対してキーワードＫによる検索が行われる。これにより「カテゴリｃ」に属する特許文献のうちキーワードＫを含む特許文献数ＫCが得られる。
【０１４４】
この場合のカイ二乗値（χ2）の計算式は、以下の通りである。
χ2＝（ＫC−Ｅ）2／Ｅ      ・・・（２）
ここで、Ｅは分野Ａ全体でのキーワードＫの期待値である。このとき、キーワードＫの期待値Ｅは以下のように計算することができる。
Ｅ＝（ＫA×ＮC）／ＮA      ・・・（３）
式（２）、式（３）によって得られるχ2の値が大きい程、キーワードＫが、「カテゴリｃ」の特徴をより強く表していることとなる。
【０１４５】
また、図２６に示した分類状況下で、カルバック・ライブラー情報量ＤKLは以下の式で計算できる。
ＤKL＝Ｐ×log（Ｐ／Ｑ）      ・・・（４）
ここでＰは、「カテゴリｃ」に含まれる特許文献の中で、キーワードＫを含む確率である。また、Ｑは、「分野Ａ」全体でのキーワードＫを含む確率である。Ｐ，Ｑは、それぞれ以下の式で表される。
Ｐ＝ＫC／ＮC      ・・・（５）
Ｑ＝ＫA／ＮA      ・・・（６）
式（４）〜式（６）によって得られるカルバック・ライブラー情報量ＤKLの値が大きい程、キーワードＫが、「カテゴリｃ」の特徴をより強く表していることとなる。
【０１４６】
このように、カイ二乗値やカルバック・ライブラー情報量を用いて、任意のキーワードに関する重み（「カテゴリｃ」の特徴をどの程度強く表しているか）が計算できる。特徴キーワード抽出部１７１は、「カテゴリｃ」に属する特許文献から抽出したキーワードセットに含まれる各キーワードについて、重みを求める。そして、特徴キーワード抽出部１７１は、例えば重みが所定値よりきいキーワードの集合を、特徴キーワードセットδとする。
【０１４７】
特徴キーワードセットδに含まれる各キーワードは、ＲＡＭ１０２内に設けられた特徴キーワードテーブルに格納される。
図２７は、特徴キーワードテーブルのデータ構造例を示す図である。特徴キーワード記憶部１７２には、特徴キーワードテーブル１７２ａが格納されている。特徴キーワードテーブル１７２ａには、Ｆターム、カテゴリ、および特徴キーワードの欄が設けられている。
【０１４８】
Ｆタームの欄には、各カテゴリのＦタームが設定される。カテゴリの欄には、カテゴリの定義内容が設定される。特徴キーワードの欄には、対応するカテゴリの特徴キーワードが設定される。
【０１４９】
このような各カテゴリの特徴キーワードに基づいて仮説が検証され、仮説テーブル１６１の検証結果の欄に、仮説の適否が設定される。
図２８は、仮説検証完了後の仮説テーブルの例を示す図である。図２８の例では、テーマコード「２Ｂ０６２」の分野における「目的・機能」の観点における分類のカテゴリに「植付精度の向上」を追加する仮説に対し、適切である旨の記号「○」が設定されている。他方、テーマコード「２Ｆ０６５」の分野における「光源」の観点における分類のカテゴリに「ランプ」を追加する仮説に対し、不適切である旨の記号「×」が設定されている。
【０１５０】
このような検証結果が登録された仮説テーブル１６１から適切な仮説のみが抽出され、改正案記憶部１８０に改正案として格納される。
図２９は、改正案記憶部のデータ構造例を示す図である。改正案記憶部１８０には、改正案を登録する改正案テーブル１８１が格納されている。改正案テーブル１８１は、テーマコード、観点、および改正案の欄が設けられている。
【０１５１】
テーマコードの欄には、改正を行うべき分野のテーマコードが設定される。観点の欄には、カテゴリの追加対象となる観点が設定される。改正案の欄には、追加するカテゴリの定義内容が設定される。
【０１５２】
以上のようにして、観点に基づく分類カテゴリの適切な改正案を作成することができる。改正案テーブル１８１に格納された改正案は、結果表示部１９０によって内容がモニタ１１に表示される。ユーザはモニタ１１に表示された改正案を参照し、Ｆタームの分類体系の改正に役立てることができる。
【０１５３】
しかも特許文献ＤＢ２１に登録されている特許文献を用いて仮説を検証する。特許文献ＤＢ２１はＦタームによって既に膨大な量の特許文献が分類されているため、特許文献ＤＢ２１を利用することで仮説の適否を正確に判定することができる。
【０１５４】
［第２の実施の形態］
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、機械学習による分類器を用いて検証を行うものである。第２の実施の形態における処理機能は、仮説検証部の機能のみが第１の実施の形態と異なる。
【０１５５】
図３０は、第２の実施の形態における仮説検証部の内部機能を示すブロック図である。第２の実施の形態における仮説検証部１７０ａは、共通キーワード抽出部１７５、共通キーワード記憶部１７６、機械学習部１７７、分類部１７８、および仮説判定部１７９を有する。
【０１５６】
共通キーワード抽出部１７５は、特許文献ＤＢ２１にアクセスし、仮説記憶部１６０に格納されている仮説の基準分野と改正対象分野との両方に出現するキーワードを抽出する。共通キーワード抽出部１７５は、抽出した共通キーワードの集合（共通キーワードセット）を共通キーワード記憶部１７６に格納する。
【０１５７】
共通キーワード記憶部１７６は、仮説ごとの共通キーワードセットを記憶する記憶機能である。例えば、ＲＡＭ１０２の記憶領域の一部が共通キーワード記憶部１７６として使用される。
【０１５８】
機械学習部１７７は、基準分野に分類された特許文献を用いて、共通キーワードセットに基づいて機械学習を行い、追加対象となるカテゴリに関する分類器を生成する。
分類部１７８は、機械学習によって生成された分類器により、改正対象分野の検討対象観点における「その他」のカテゴリに属する特許文献を分類する。
【０１５９】
仮説判定部１７９は、機械学習によって新たに作成された分類器で、追加対象となるカテゴリに分類された特許文献の件数に基づいて、仮説の適否を判定する。
図３１は、機械学習を用いた仮説検証処理の手順を示すフローチャートである。以下、図３１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
【０１６０】
［ステップＳ８１］共通キーワード抽出部１７５は、仮説テーブル１６１内の未処理の仮説を１つ選択する。
［ステップＳ８２］共通キーワード抽出部１７５は、選択した仮説の基準分野と改正対象分野との両方に出現するキーワードを抽出し、共通キーワードセットγとする。生成された共通キーワードセットγは、共通キーワード記憶部１７６に格納される。
【０１６１】
［ステップＳ８３］機械学習部１７７は、共通キーワードセットγ内の各キーワードについて、機械学習によって重み付けを行う。具体的には、機械学習部１７７は、選択した仮説の基準分野において、改正対象分野への追加候補カテゴリに分類されている特許文献を正例とする。また機械学習部１７７は、選択した仮説の基準分野において、改正対象分野への追加対象となっているカテゴリ以外に分類されている特許文献を負例とする。機械学習部１７７は、キーワードが正例に多く含まれるほど、および負例に含まれないほど、そのキーワードの重みが大きくなるように、各キーワードの重みを計算する。キーワードごとの重みの情報が、追加するカテゴリに関する分類器となる。
【０１６２】
［ステップＳ８４］分類部１７８は、分類器を用い、選択された仮説の改正対象分野における検討対象観点での分類において「その他」に分類された特許文献が追加候補カテゴリに属するか否かを分類する。具体的には、分類部１７８は、分類対象の特許文献からキーワードを抽出し、分類器と照合する。分類器において高い値の重みが設定されているキーワードが、分類対象の特許文献から多く検出されるほど、その特許文献が追加候補カテゴリに属する可能性が高いと判定される。分類部１７８は、所定以上の可能性で追加候補カテゴリに含まれると判断した特許文献を、そのカテゴリに分類する。
【０１６３】
［ステップＳ８５］分類部１７８は、追加候補カテゴリに分類された特許文献の件数を、変数Ｚに代入する。
［ステップＳ８６］仮説判定部１７９は、変数Ｚに設定された件数が閾値以上か否かを判断する。件数が予め設定された閾値以上であれば、処理がステップＳ８７に進められる。件数が閾値未満であれば、処理がステップＳ８８に進められる。
【０１６４】
なお、閾値は、特許文献ＤＢ２１に登録されている特許文献の数に応じて、変更するようにしてもよい。例えば、仮説判定部１７９において、分類対象として登録されている特許文献の総数に対する適合率の閾値を予め定義しておく。そして、仮説判定部１７４では、追加候補カテゴリに分類された件数が、特許文献の総数に閾値を乗算した値以上であれば、追加候補カテゴリに分類された件数が閾値以上であると判定する。
【０１６５】
［ステップＳ８７］仮説判定部１７９は、追加候補カテゴリに分類された件数が閾値以上であれば、選択した仮説の検証結果欄に、仮説が適切であることを示す記号「○」を設定する。その後、処理がステップＳ８９に進められる。
【０１６６】
［ステップＳ８８］仮説判定部１７９は、追加候補カテゴリに分類された件数が閾値未満であれば、選択した仮説の検証結果欄に、仮説が不適切であることを示す記号「×」を設定する。
【０１６７】
［ステップＳ８９］共通キーワード抽出部１７５は、すべての仮説を検証したか否かを判断する。すべての仮説の検証が終了した場合、処理がステップＳ９０に進められる。未処理の仮説があれば、処理がステップＳ８１に進められ次の仮説が選択される。
【０１６８】
［ステップＳ９０］仮説判定部１７９は、仮説テーブル１６１の検証結果欄が「○」になった仮説から改正対象分野、観点、仮説を抜き出し、改正案テーブルを生成する。生成された改正案テーブルは、改正案記憶部１８０に格納される。
【０１６９】
このようにして、機械学習を用いて、追加候補カテゴリに属する特許文献の数を予測することができる。機械学習を用いれば特許文献の分類を高度なレベルで適切に行うことが可能であり、仮説で設定された追加候補カテゴリの追加の適否判断もより適切に行うことができる。
【０１７０】
［その他の応用例］
特徴キーワードの抽出技術について、以下のような変形が可能である。
特徴キーワードを、基準分野において非追加候補カテゴリと追加候補カテゴリとを区別するためのキーワードに限定する。そのために、特徴キーワード抽出部１７１では、非追加候補カテゴリに属する特許文献から抽出されたキーワードと、追加候補カテゴリに属する特許文献から抽出されたキーワードの差分のキーワードを、特徴キーワードとする。
【０１７１】
基準分野と改正対象分野とでのそれぞれの分野に固有なキーワードによって誤った結果が出るのを防ぐ。そのために、特徴キーワード抽出部１７１では、得られた特徴キーワードのうち、分野Ａ全体での出現キーワードと分野Ｂ全体での出現キーワードとのうちのどちらか一方だけで重みが大きくなるキーワードは、追加候補カテゴリの特徴キーワードとしないものとする。
【０１７２】
分類の観点を反映するキーワードをより強調する。そのために特徴キーワード抽出部１７１では、得られた特徴キーワードのうち、改正対象分野の下での定義済みのカテゴリにはほとんど出現せず、改正対象分野の下の「その他」を表すカテゴリの中で一定以上ヒットした場合にのみ、特徴キーワードとして使用する。
【０１７３】
上記実施の形態では、既に整合性が高い分野が優先的に整合性検討分野対となる。そこで、優先的に検討した改正案の改正案テーブルの上位に配置し、上位の改正案から順にユーザに提示することができる。これにより、ユーザは、優先的に改正を行うべき分類体系の箇所を知ることができる。
【０１７４】
また、仮説を検証する際には、改正により新しいカテゴリが設定されたときにそのカテゴリに入ると予想される特許文献の件数を求めている。そこで、改正案テーブルをユーザに提示する際に、新たなカテゴリに含まれる件数を付加することができる。これにより、カテゴリの追加の要否をユーザが適切に判断できる。
【０１７５】
さらに、改正案で示されたカテゴリの追加の実行指示がユーザによって入力されたとき、特許文献ＤＢ２１内の追加されるカテゴリに属する特許文献に、自動的に、新規のカテゴリの分類コードを付けることもできる。
【０１７６】
また、上記実施の形態では、特許文献の分類体系の改善に関して説明したが、観点によって情報を分類する各種分類体系に応用可能である。
図３２は、調理のレシピに関する情報の分類体系の例を示す図である。図３２に示す料理のレシピの分類体系は、「野菜のおかず」、「サラダ」、「パン」、「お菓子」といった料理種別によって分野が定義されている。そして、各分野において「材料」、「調理法」、「カロリー」といった観点でカテゴリが定義されている。図３２に示した観点以外にも、「材料費」といった観点でカテゴリを定義することもできる。
【０１７７】
ここで、上記第１，第２の実施の形態に係る分類体系改正支援装置を用いれば、例えば、「お菓子」を基準分野とし、「野菜おかず」における観点「料理法」のカテゴリとして「なべ」を追加する仮説の設定および検証ができる。
【０１７８】
図３３は、ネットワークを介したオークションに関する出品情報の分類体系を示す図である。図３３に示すオークションの出品情報の分類体系は、「エアコン」、「服」、「バッグ」、「パーソナルコンピュータ」といった商品種別によって分野が定義されている。そして、各分野において「メーカ」、「価格帯」、「ＣＰＵ」といった観点でカテゴリが定義されている。図３３に示した観点以外にも、「仕様」、「オークション終了までの日数」といった観点でカテゴリを定義することができる。
【０１７９】
ここで、上記第１，第２の実施の形態に係る分類体系改正支援装置を用いれば、例えば、「パソコン」を基準分野とし、「エアコン」における観点「メーカ」のカテゴリとして「N電」を追加する仮説の設定および検証ができる。
【０１８０】
図３２、図３３に示した以外にも、例えばレストランに関する情報の分類体系や音楽に関する情報の分類体系に、上記実施の形態を適用可能である。レストランに関する情報の分類体系であれば、和食、中華、イタリアンといったジャンルで分野を分け、各分野において、地域、や価格帯といった観点のカテゴリを定義できる。そして、これらのカテゴリを上記実施の形態の機能により改善できる。音楽に関する情報の分類体系であれば、ポップス、クラシック、ジャズといった分野を、国、価格帯、歌手の性別、グループ構成とった観点でカテゴリを定義できる。そして、これらのカテゴリを上記実施の形態の機能により改善できる。
【０１８１】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、分類体系改正支援装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ／ＲＷなどがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disc）などがある。
【０１８２】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１８３】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【０１８４】
また、上記の処理機能の少なくとも一部を、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＤＬ（Programmable Logic Device）などの電子回路で実現することもできる。
【０１８５】
以上、実施の形態を例示したが、実施の形態で示した各部の構成は同様の機能を有する他のものに置換することができる。また、他の任意の構成物や工程が付加されてもよい。さらに、前述した実施の形態のうちの任意の２以上の構成（特徴）を組み合わせたものであってもよい。
【０１８６】
以上説明した実施の形態の主な技術的特徴は、以下の付記の通りである。
（付記１）  コンピュータに、
複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出し、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、
抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義し、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、
検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、
適切と判定された前記仮説を改正案として出力する、
処理を実行させることを特徴とする分類体系改正支援プログラム。
【０１８７】
（付記２）  共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野の組み合わせを複数抽出した場合、各分野の前記共通の観点で設けられているカテゴリのうち、定義が一致するカテゴリの数が多い組み合わせほど、仮説設定処理の優先度を高くすることを特徴とする付記１記載の分類体系改正支援プログラム。
【０１８８】
（付記３）  前記追加カテゴリ適合情報を検出する際には、前記コンピュータに、
抽出された分野のうち、前記共通の観点によるカテゴリとして前記追加対象カテゴリを既に有している分野を基準分野とすると共に、前記共通の観点によるカテゴリとして前記追加対象カテゴリを有していない分野を改正対象分野とし、前記データベース内の前記基準分野に属する情報を解析して前記追加対象カテゴリに属する情報の特徴を示す追加対象カテゴリ特徴情報を抽出し、前記データベース内の前記改正対象分野に属する各情報が前記追加対象カテゴリ特徴情報を有するか否かにより、前記改正対象分野に属する各情報が前記追加カテゴリ適合情報に該当するか否かを判定する、
処理を実行させることを特徴とする付記１記載の分類体系改正支援プログラム。
【０１８９】
（付記４）  前記追加対象カテゴリ特徴情報を抽出する際には、前記コンピュータに、
前記データベース内の前記基準分野に属する情報のうち前記追加対象カテゴリに属する情報から得られるキーワードと、前記追加対象カテゴリに属さない情報から得られるキーワードとを比較して、前記追加対象カテゴリに属する情報の特徴を示す特徴キーワードを判定し、前記特徴キーワードを前記追加対象カテゴリ特徴情報とする、
処理を実行させることを特徴とする付記３記載の分類体系改正支援プログラム。
【０１９０】
（付記５）  前記追加対象カテゴリ特徴情報を抽出する際には、前記コンピュータに、
前記データベース内の前記基準分野に属する情報のうち前記追加対象カテゴリに属する情報を正例、前記追加対象カテゴリに属さない情報を負例とした機械学習を行い、機械学習の結果得られる分類器を前記追加対象カテゴリ特徴情報とする、
処理を実行させることを特徴とする付記３記載の分類体系改正支援プログラム。
【０１９１】
（付記６）  前記仮説を定義する場合、抽出された各分野の共通する観点で作成されたカテゴリを定義する文字列を解析して各カテゴリの特徴を示すキーワードを抽出し、一部の分野のカテゴリを定義する文字列から抽出されたキーワードが、他の分野のいずれのカテゴリからも抽出されていない場合、該当キーワードの抽出元となるカテゴリを、追加対象カテゴリとすることを特徴とする付記１記載の分対体系改正支援プログラム。
【０１９２】
（付記７）  複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出する観点共通分野検索手段と、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義する仮説定義手段と、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、適切と判定された前記仮説を改正案として出力する仮説検証手段と、
を有することを特徴とする分類体系改正支援装置。
【０１９３】
（付記８）  コンピュータが、
複数の分野それぞれに分類の観点が定義され、定義された観点に沿った分類用のカテゴリが設けられた分類体系を示す分類体系情報を記憶する分類体系情報記憶手段を参照し、共通の観点でカテゴリが設けられている少なくとも２つの分野を抽出し、
抽出された分野それぞれの前記共通の観点で設けられたカテゴリ同士を比較し、
抽出された分野のうち一部の分野にのみ存在するカテゴリを追加対象カテゴリとし、前記追加対象カテゴリを他の分野に対して追加するものとする仮説を定義し、
前記分類体系による分類対象となる情報が格納されたデータベースを参照し、前記仮説に従って前記追加対象カテゴリが追加された場合に、前記追加対象カテゴリに属することとなる追加カテゴリ適合情報を検出し、
検出された前記追加カテゴリ適合情報の量に基づいて前記仮説の適否を判定し、
適切と判定された前記仮説を改正案として出力する、
ことを特徴とする分類体系改正支援方法。
【符号の説明】
【０１９４】
１  分類体系情報記憶手段
２  観点共通分野検索手段
３，４  分野
５  仮説定義手段
６  データベース
７  仮説検証手段
８  改正案
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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