(57)【要約】情報処理装置に、特許データを所定技術分野毎のクラスに分類するクラスタ分析部１１０と、各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出し、クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する評価値算出部１２０と、前記求めた全体分布傾向、および前記作成した各名義人評価情報を用いて、分析対象の名義人（対象名義人）の提携先を選定するための情報を生成する技術補完度算出部１２５と、を設ける。これにより、特許公報等の技術情報を利用して、最適なアライアンス先の選定を効率よく行う。
2008075744.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記求めた全体分布傾向、および前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、該求めた合成評価情報毎に、前記クラス毎の値の分布傾向を示す合成分布傾向を求め、該求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求めること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記対象名義人の名義人評価情報の前記クラス毎の値の分布傾向を示す名義人分布傾向を求め、該求めた名義人分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す対象名義人近似度を求め、前記求めた合成近似度の中から前記対象名義人近似度より高いものを選び、該選んだ合成近似度を持つ合成評価情報を特定し、該特定した合成評価情報の算出に用いた名義人評価情報に対応する候補名義人を推奨提携先として選定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値を要素とする補完基準ベクトルを生成し、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を要素とする名義人評価ベクトルを生成する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記生成した補完基準ベクトル、および前記生成した各名義人評価ベクトルを用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価ベクトルと、前記対象名義人の名義人評価ベクトルと、を加算した合成評価ベクトルを前記候補名義人毎に求め、該合成評価ベクトル毎に、該合成評価ベクトルと前記補完基準ベクトルとの余弦である合成余弦を算出すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記対象名義人の名義人評価ベクトルと、前記補完基準ベクトルとの余弦である対象名義人余弦を算出し、前記合成余弦の中から前記対象名義人余弦より高いものを選び、該選んだ合成余弦の算出に用いた合成評価ベクトルを特定し、該特定した合成評価ベクトルの算出に用いた名義人評価ベクトルに対応する候補名義人を推奨提携先として選定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記クラス毎評価値は、前記名義人毎クラス毎評価値を該当するクラス内で合計した値と一致する値であり、
前記名義人毎クラス毎評価値は、前記クラス毎評価値を用いて規格化した値であること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項６】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に評価値を算出する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記算出した評価値を用いて、前記受け付けた対象名義人の前記クラス毎の提携先を選定する推奨提携先選定手段と、を有し、
前記推奨提携先選定手段は、
前記分類した各クラスの少なくとも１つについて、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の該クラスでの評価値と、前記対象名義人の該クラスでの評価値を加算した合計値を前記候補名義人毎に求め、該合計値を用いて求めた候補名義人を該クラスにおける推奨提携先として選定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、
前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記名義人毎に、該名義人の規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記対象名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、前記合成評価情報の各クラスの値の中から前記対象名義人の名義人評価情報の対応するクラスの値から変動している値を抽出し、該抽出した値の最大値の属するクラスを特定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、
前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記クラス毎に、前記クラスに属する名義人の規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付けた情報を生成し、該生成した情報を可視化できる情報に加工して出力する手段と、を有すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置が行う提携先を選定するための情報を生成する方法であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記情報処理装置は、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類するステップと、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出するステップと、
前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成するステップと、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付けるステップと、
前記求めた全体分布傾向、および前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成するステップと、を実行し、
前記提携先を選定するための情報を生成するステップは、
前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、該求めた合成評価情報毎に、前記クラス毎の値の分布傾向を示す合成分布傾向を求め、該求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求めること
を特徴とする提携先を選定するための情報を生成する方法。
【請求項１０】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に提携先を選定するための情報を生成させるためのプログラムであって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記プログラムは、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する処理と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する処理と、
前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する処理と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける処理と、
前記求めた全体分布傾向、および前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する処理と、を前記情報処理装置に実行させ、
前記提携先を選定するための情報を生成する処理は、
前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、該求めた合成評価情報毎に、前記クラス毎の値の分布傾向を示す合成分布傾向を求め、該求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求めること
を特徴とするプログラム。
【請求項１１】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記候補名義人毎に、前記クラス毎の合成評価値の分布傾向を示す合成分布傾向を求める手段と、
前記求めた全体分布傾向、および前記求めた各合成分布傾向を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求めること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値を要素とする補完基準ベクトルを生成し、前記候補名義人毎に、該候補名義人の各クラス毎の合成評価値を要素とする合成評価ベクトルを生成する手段と、
前記生成した補完基準ベクトル、および前記生成した各合成評価ベクトルを用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記合成評価ベクトル毎に、該合成評価ベクトルと前記補完基準ベクトルとの余弦である合成余弦を算出すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記分類した各クラスの少なくとも１つについて、当該クラスに属する特許データのうち前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報を利用して、前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記算出した合成評価値を用いて求めた候補名義人を、前記受け付けた対象名義人の前記クラス毎の提携先として選定する推奨提携先選定手段と、を有すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置であって、
前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれていて、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎に、クラス毎評価値及び前記対象名義人の名義人毎クラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値及び合成評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値及び規格化合成評価値を算出する手段と、
前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記対象名義人の名義人評価情報を作成すると共に、前記規格化合成評価値を用いて、前記候補名義人毎に、該候補名義人の規格化合成評価値を対応付けた合成評価情報を作成する手段と、
前記作成した名義人評価情報及び合成評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記合成評価情報の各クラスの値の中から前記対象名義人の名義人評価情報の対応するクラスの値から変動している値を抽出し、該抽出した値の最大値の属するクラスを特定すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１５】
請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記取得した各特許データについて、当該特許データに係る特許の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記候補名義人の各々について、その候補名義人と前記対象名義人の少なくとも何れかが名義人となっている特許データの前記特許スコアを用いて、該候補名義人と対象名義人のそれぞれ有する特許を組み合わせた場合の技術的評価を示す合成評価値を算出する合成評価値算出手段とを備えること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の情報処理装置であって、
前記合成評価値算出手段は、
前記クラス毎に、そのクラスに属する特許データの前記特許スコアのうち、所定の閾値以上の特許スコアを選択し、その選択した特許スコアを集計した値を、前記合成評価値として算出すること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の情報処理装置であって、
前記特許スコアは、前記合成評価値の算出対象であるクラスを含む母集団の特許群において標準化した値であること
を特徴とする情報処理装置。
【請求項１８】
請求項１５〜１７のうちのいずれか一項に記載の情報処理装置であって、
前記特許スコアとは、前記特許データを技術分野毎、且つ所定期間毎のグループに分類し、その分類したグループ毎に、そのグループに属する特許データの経過情報を利用し、それぞれの特許データについての算出した値であること
を特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の技術文献を分析する情報処理の技術に関し、特に、技術文献を利用して、企業間における最適なアライアンス先を選定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、Ｍ＆Ａの相手先を検索する合併買収支援システムが開示されている。具体的には、特許文献１の合併買収支援システムは、売り手企業の内容を示す情報（企業規模、業種、財務状況、取り扱い商品等の情報）と、買い手企業の買収希望先企業の条件（企業規模、業種、財務状況、取り扱い商品等の情報）とを格納するデータベースを備えている。上記の合併買収支援システムは、買い手企業からの買収希望先企業の条件を受け付けると、その条件にしたがいデータベースを検索し、買い手企業に、上記の条件に合致する売り手企業の情報を出力する。
【特許文献１】特開２００４−３１８３７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、製造メーカ等の企業では、自社の技術力や競争力を強化するために、他社とアライアンスを組むことがある。技術力強化を目的としたアライアンスでは、アライアンス先として、自社の強みを生かしながら自社の技術の弱みを補える企業を選定することや、自社の技術の強みをさらに強化できる企業を選定することが望まれている。
しかしながら、現状では、自社および他社の技術を適切に評価して比較するための有効な手段は確立されていない。また、現状では、アライアンス先を選定するための有効な判断基準も知られてない。そのため、多くの企業の中から、自社の強みを生かしながら自社の技術の弱みを補える相手先や、自社の技術の強みをさらに強化できる相手先を効率よく的確に選定することは困難なものとなっている。【０００４】
なお、上記特許文献１の技術は、買収希望先の企業規模や取り扱い商品等をキーワードにして、データベースに登録されている売り手企業を検索する、データベース検索技術であり、各企業の技術的な特徴（強み弱み）を考慮した上で、最適なアライアンス先を選定するものではない。【０００５】
本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、特許公報等の技術情報を利用して、最適なアライアンス先の選定を効率よく行なえるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）上記課題を解決するため、本発明の第１の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、前記情報処理装置は、前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する手段と、分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、前記求めた全体分布傾向、および前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、前記提携先選定情報生成手段は、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、該求めた合成評価情報毎に、前記クラス毎の値の分布傾向を示す合成分布傾向を求め、該求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求める。【０００７】
このように、本発明の第１の態様では、対象名義人の名義人評価情報と、候補名義人の名義人評価情報とを加算した合成評価情報のクラス毎の値の分布傾向と、取得した特許データ全体のクラス毎評価値の分布傾向との近似度（合成近似度）を求めている。この合成近似度とは、合成評価情報のクラス毎の値の分布傾向が、取得した特許データ全体のクラス毎評価値の分布傾向と、どれだけ似ているかを示している。なお、取得した特許データ全体のクラス毎評価値の分布傾向とは、取得した特許データに係る技術領域全体の社会的な技術配分を示している。各企業としても、上記の社会的な技術配分に近似した技術ポートフォリオを保有することが望ましい。したがって、各合成近似度を参照することにより、どの候補名義人と技術提携をすれば、上記の社会的な技術配分に近似した技術ポートフォリオを保有できるかを判断することができる。すなわち、第１の態様によれば、最適なアライアンス先の選定を効率よく行なえるようになる。【０００８】
（２）また、前記提携先選定情報生成手段は、前記対象名義人の名義人評価情報の前記クラス毎の値の分布傾向を示す名義人分布傾向を求め、該求めた名義人分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す対象名義人近似度を求め、前記求めた合成近似度の中から前記対象名義人近似度より高いものを選び、該選んだ合成近似度を持つ合成評価情報を特定し、該特定した合成評価情報の算出に用いた名義人評価情報に対応する候補名義人を推奨提携先として選定することとしてもよい。【０００９】
この構成により、複数の候補名義人のうち、対象名義人が提携することによって上記の特許データ全体の分布に近づける候補名義人だけを提携先として選定することができるようになる。その結果、技術的な補完効果の高いアライアンス先を推奨提携先として選定することができる。【００１０】
（３）また、上記課題を解決するための、本発明の第２の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、前記情報処理装置は、前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、前記クラス毎評価値を要素とする補完基準ベクトルを生成し、前記名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を要素とする名義人評価ベクトルを生成する手段と、分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、前記生成した補完基準ベクトル、および前記生成した各名義人評価ベクトルを用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、前記提携先選定情報生成手段は、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価ベクトルと、前記対象名義人の名義人評価ベクトルと、を加算した合成評価ベクトルを前記候補名義人毎に求め、該合成評価ベクトル毎に、該合成評価ベクトルと前記補完基準ベクトルとの余弦である合成余弦を算出する。【００１１】
このように、本発明の第２の態様では、特許データ全体のクラス毎評価値を要素とする補完基準ベクトルを求め、候補名義人の名義人評価ベクトルの各々と、対象名義人の名義人評価ベクトルと、を加算した合成評価ベクトルを求めている。そして、合成評価ベクトル毎に、その合成評価ベクトルと補完基準ベクトルとの余弦（合成余弦）を算出している。この合成余弦により、合成評価ベクトルと補完基準ベクトルとの空間的な距離を定量的に把握することができるようになる。したがって、分析者は、この合成余弦により、候補名義人毎の提携効果を数値で把握することができる。【００１２】
（４）また、前記提携先選定情報生成手段は、前記対象名義人の名義人評価ベクトルと、前記補完基準ベクトルとの余弦である対象名義人余弦を算出し、前記合成余弦の中から前記対象名義人余弦より高いものを選び、該選んだ合成余弦の算出に用いた合成評価ベクトルを特定し、該特定した合成評価ベクトルの算出に用いた名義人評価ベクトルに対応する候補名義人を推奨提携先として選定することとしてもよい。【００１３】
この構成により、対象名義人の名義人評価ベクトルに比べて、より補完基準ベクトルに近接する合成評価ベクトルに対応する候補名義人だけを提携先として選択することができるようになる。その結果、技術的な補完効果の高いアライアンス先を推奨提携先として選定することができる。【００１４】
（５）また、前記クラス毎評価値は、前記名義人毎クラス毎評価値を該当するクラス内で合計した値と一致する値であり、前記名義人毎クラス毎評価値は、前記クラス毎評価値を用いて規格化した値であることとしてもよい。【００１５】
このように構成することにより、絶対的価値基準が異なるために直接対比することが困難な技術分野間の相対比較に基づき推奨提携先の選定を行うことができる。【００１６】
（６）上記課題を解決するための、本発明の第３の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、前記情報処理装置は、前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に評価値を算出する手段と、分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、前記算出した評価値を用いて、前記受け付けた対象名義人の前記クラス毎の提携先を選定する推奨提携先選定手段と、を有し、前記推奨提携先選定手段は、前記分類した各クラスの少なくとも１つについて、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の該クラスでの評価値と、前記対象名義人の該クラスでの評価値を加算した合計値を前記候補名義人毎に求め、該合計値を用いて求めた候補名義人を該クラスにおける推奨提携先として選定する。【００１７】
このように第３の態様によれば、分類した技術分野毎に、例えば、所定レベル以上の技術力の向上を図ることができる提携先を選定することができるようになる。そのため、第３の態様は、例えば、アライアンスを組みたい技術分野が想定できている場合に有効なものとなる。【００１８】
（７）上記課題を解決するための、本発明の第４の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、前記情報処理装置は、前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記名義人毎に、該名義人の規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する手段と、分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、前記作成した各名義人評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、前記提携先選定情報生成手段は、前記対象名義人の名義人評価情報と、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の名義人評価情報と、を前記クラス毎に加算した合成評価情報を前記候補名義人毎に求め、前記合成評価情報の各クラスの値の中から前記対象名義人の名義人評価情報の対応するクラスの値から変動している値を抽出し、該抽出した値の最大値の属するクラスを特定する。【００１９】
このように第４の態様によれば、アライアンス候補の名義人毎に、技術提携した場合に、その技術提携の効果が一番得られる技術分野を特定することができるようになる。そのため、例えば、自社との競合関係等から、アライアンスを組むことができる名義人（例えば企業）が絞られるような場合に、第４の態様を用いることで、絞られた企業毎に、技術提携の効果が大きい技術分野を把握できる。また、第４の態様を用いることで、例えば、包括的な提携効果が得られない企業との間でも技術提携の効果が大きい技術分野を特定した上での局所的な提携効果を得ることができる。【００２０】
（８）上記課題を解決するための、本発明の第５の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、上記情報処理装置は、前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、各クラスに属する特許データの性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、前記クラス毎且つ該クラスに属する特許データの名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値を算出する手段と、前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記クラス毎に、前記クラスに属する名義人の規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付けた情報を生成し、該生成した情報を可視化できる情報に加工して出力する手段と、を有する。【００２１】
このように、第５の態様では、技術分野毎に、各名義人の技術力を示す規格化評価値を可視化して出力するようにしている。この構成により、絶対的価値基準が異なるために直接対比することが困難な技術分野間の相対比較が可能となる。例えば、自社保有技術全体の強み弱みを他社との相対比較を基に把握することができる。したがって、分析者は、出力された情報を観ることにより、自社と他社との技術力のバランスを把握した上で、アライアンス先の選定を行うことができるようになる。【００２２】
（９、１０）また本発明の他の態様は、上記各装置によって実行される方法と同じ工程を備えた提携先選定情報生成方法、並びに上記各装置によって実行される処理と同じ処理をコンピュータに実行させることのできる提携先選定情報生成プログラムである。このプログラムは、ＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録されたものでもよく、ネットワークで送受信されるものでもよい。【００２３】
（１１）上記課題を解決するための、本発明の第６の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、上記情報処理装置は、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向を求め、前記候補名義人毎に、前記クラス毎の合成評価値の分布傾向を示す合成分布傾向を求める手段と、
前記求めた全体分布傾向、および前記求めた各合成分布傾向を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記求めた各合成分布傾向の前記全体分布傾向に対する近似度を示す合成近似度を求める。【００２４】
このように第６の態様によれば、各合成近似度を参照することにより、どの候補名義人と技術提携をすれば、上記の社会的な技術配分に近似した技術ポートフォリオを保有できるかを判断することができる。すなわち、第６の態様によれば、最適なアライアンス先の選定を効率よく行なえるようになる。【００２５】
（１２）上記課題を解決するための、本発明の第７の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、上記情報処理装置は、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎にクラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記クラス毎評価値を要素とする補完基準ベクトルを生成し、前記候補名義人毎に、該候補名義人の各クラス毎の合成評価値を要素とする合成評価ベクトルを生成する手段と、
前記生成した補完基準ベクトル、および前記生成した各合成評価ベクトルを用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記合成評価ベクトル毎に、該合成評価ベクトルと前記補完基準ベクトルとの余弦である合成余弦を算出する。【００２６】
このように第７の態様によれば、各合成余弦を参照することにより、合成評価ベクトルと補完基準ベクトルとの空間的な距離を定量的に把握することができるようになる。したがって、分析者は、この合成余弦により、候補名義人毎の提携効果を数値で把握することができる。【００２７】
（１３）上記課題を解決するための、本発明の第８の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、上記情報処理装置は、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
前記分類した各クラスの少なくとも１つについて、当該クラスに属する特許データのうち前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報を利用して、前記候補名義人毎に合成評価値を算出する手段と、
前記算出した合成評価値を用いて求めた候補名義人を、前記受け付けた対象名義人の前記クラス毎の提携先として選定する推奨提携先選定手段と、を有する。【００２８】
このように第８の態様によれば、分類した技術分野毎に、例えば、所定レベル以上の技術力の向上を図ることができる提携先を選定することができるようになる。そのため、第８の態様は、例えば、アライアンスを組みたい技術分野が想定できている場合に有効なものとなる。【００２９】
（１４）上記課題を解決するための、本発明の第９の態様は、複数の特許データを取得し、該取得した特許データを利用して各種情報処理を行う情報処理装置に適用される。ここで、前記特許データには、該特許データの名義人を示す情報と、該特許データの属性情報とが含まれている。
そして、上記情報処理装置は、
前記取得した各特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する手段と、
分析対象の名義人である対象名義人の指定を受け付ける手段と、
各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、該クラス毎に、クラス毎評価値及び前記対象名義人の名義人毎クラス毎評価値を算出すると共に、各クラスに属する特許データのうち、前記対象名義人以外の各名義人である候補名義人の特許データの属性情報と、前記対象名義人の特許データの属性情報と、を利用して、前記クラス毎且つ前記候補名義人毎に合成評価値を算出し、さらに、該算出した名義人毎クラス毎評価値及び合成評価値を前記クラス毎評価値を用いて規格化した規格化名義人毎クラス毎評価値及び規格化合成評価値を算出する手段と、
前記規格化名義人毎クラス毎評価値を用いて、前記対象名義人の名義人評価情報を作成すると共に、前記規格化合成評価値を用いて、前記候補名義人毎に、該候補名義人の規格化合成評価値を対応付けた合成評価情報を作成する手段と、
前記作成した名義人評価情報及び合成評価情報を用いて、前記受け付けた対象名義人の提携先を選定するための情報を生成する提携先選定情報生成手段と、を有し、
前記提携先選定情報生成手段は、
前記、前記合成評価情報の各クラスの値の中から前記対象名義人の名義人評価情報の対応するクラスの値から変動している値を抽出し、該抽出した値の最大値の属するクラスを特定すること
を特徴とする情報処理装置。【００３０】
このように第９の態様によれば、アライアンス候補の名義人毎に、技術提携した場合に、その技術提携の効果が一番得られる技術分野を特定することができるようになる。そのため、例えば、自社との競合関係等から、アライアンスを組むことができる名義人（例えば企業）が絞られるような場合に、第９の態様を用いることで、絞られた企業毎に、技術提携の効果が大きい技術分野を把握できる。また、第９の態様を用いることで、例えば、包括的な提携効果が得られない企業との間でも技術提携の効果が大きい技術分野を特定した上での局所的な提携効果を得ることができる。【００３１】
（１５）また、前記取得した各特許データについて、当該特許データに係る特許の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記候補名義人の各々について、その候補名義人と前記対象名義人の少なくとも何れかが名義人となっている特許データの前記特許スコアを用いて、該候補名義人と対象名義人のそれぞれ有する特許を組み合わせた場合の技術的評価を示す合成評価値を算出する合成評価値算出手段とを備えることとしてもよい。【００３２】
この構成により、各特許データに係る特許の価値を個別に評価した特許スコアを用いることにより、候補名義人と対象名義人の少なくとも何れかが名義人となっている特許の価値を反映した合成評価値の算出が可能となる。その結果、分析精度を向上することが可能となる。【００３３】
（１６）また、前記合成評価値算出手段は、
前記クラス毎に、そのクラスに属する特許データの前記特許スコアのうち、所定の閾値以上の特許スコアを選択し、その選択した特許スコアを集計した値を、前記合成評価値として算出することとしてもよい。【００３４】
この構成により、所定の閾値以上の値を集計対象とし閾値以下の値を捨象することにより、件数は多くても重要性の低い特許が多数あるだけで重要な特許の少ない特許群が高得点になることを防止できる。その結果、適切な合成評価値を算出することができ、分析精度を向上することが可能となる。【００３５】
（１７）また、前記特許スコアは、前記合成評価値の算出対象であるクラスを含む母集団の特許群において標準化した値であることとしてもよい。【００３６】
この構成により、母集団における標準値を求めて合成評価値を算出することにより、異なるクラス間及び異なる候補名義人間での相対比較の精度を向上させることができる。その結果、分析精度を向上することが可能となる。【００３７】
（１８）また、前記特許スコアとは、前記特許データを技術分野毎、且つ所定期間毎のグループに分類し、その分類したグループ毎に、そのグループに属する特許データの経過情報を利用し、それぞれの特許データについての算出した値であることとしてもよい。【００３８】
技術分野毎、且つ所定期間毎のグループに分類し、その分類したグループ毎に経過情報を利用して特許スコアを算出することで、技術分野及び出願時期の違いによる経過情報の偏りを補正し、的確な特許スコアを算出することが可能となる。その結果、適切な合成評価値を算出することができ、分析精度を向上することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施形態が適用された情報処理装置の機能ブロック図。
【図２】上記実施形態の情報処理装置１のハードウェア構成図。
【図３】記憶装置に記憶された特許データのデータ構造を模擬的に例示した図。
【図４】上記実施形態の情報処理装置の提携先選定情報生成処理を示すフローチャート。
【図５】技術補完度及び技術深耕度の概略を説明する概念図。
【図６】特許データの取得処理の一例を示す概念図。
【図７】クラスタ分析結果及び出願人毎の分類の一例を示す概念図。
【図８】名義人毎クラス毎評価値を示す棒グラフ。
【図９】規格化名義人毎クラス毎評価値を示す棒グラフ。
【図１０】図４のうち技術補完度の算出処理について詳細を説明するフローチャート。
【図１１】本実施形態による技術補完度算出処理の算出結果を例示した表。
【図１２】図４のうち技術深耕度の算出処理について詳細を説明するフローチャート。
【図１３】本実施形態による技術深耕度算出処理の算出結果を例示した表。
【図１４】本実施形態による技術深耕度および技術補完度算出処理の算出結果を例示した表。
【図１５】本発明の実施形態により出力するアライアンス分布図の一例。
【図１６】図９のグラフを生成する処理を説明するフローチャート。
【図１７】変形例８の情報処理装置の提携先選定情報生成処理を示すフローチャート。
【図１８】変形例８のパテントスコアを用いた名義人毎クラス毎評価値及び上記実施形態の特許インパクト指数と経過情報指数とを用いた名義人毎クラス毎評価値の分布を、公報件数との関係において示した図。
【図１９】変形例８で利用する内容情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図。
【図２０】変形例８で利用する経過情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図。
【図２１】変形例８のパテントスコアの算出処理の手順を示したフローチャート。
【図２２】変形例８のパテントスコアを算出する処理の詳細を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００４０】
１：情報処理装置、２：記憶装置、３：入力装置、４：出力装置、１００：制御部、１０５：データ取得部、１１０：クラスタ分析部、１２０：評価値算出部、１２５：技術補完度算出部、１３０：技術深耕度算出部、１３５：出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
＜１．情報処理装置の概略構成＞
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。先ず、本発明の一実施形態が適用された情報処理装置の概略構成について説明する。【００４２】
図１は、本発明の一実施形態が適用された情報処理装置の機能ブロック図である。
図示するように、提携先を選定するための情報を生成する情報処理装置１は、分析対象の名義人（対象名義人）及び対象名義人以外の名義人（候補名義人）の特許データ２００等の各種情報を記憶する記憶装置２と、分析者からの各種要求を受け付ける入力装置３と、情報処理装置１が生成した提携先選定情報を出力する出力装置４と、それぞれ接続されている。【００４３】
以下では、情報処理装置１と記憶装置２とは、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークで接続されている場合を例にする。また、情報処理装置１と入力装置３とは、ローカル接続されていて、情報処理装置１と出力装置４とは、ローカル接続されている場合を例にする。【００４４】
情報処理装置１は、制御部１００、データ取得部１０５、クラスタ分析部１１０、評価値算出部１２０、技術補完度算出部１２５、技術深耕度算出部１３０および出力部１３５を有する。【００４５】
制御部１００は、情報処理装置１全体の動作を制御する。また、制御部１００は、入力装置３を介して、分析者からの各種要求を受け付ける。例えば、制御部１００は、分析者が入力する、分析対象の特許データの技術領域を特定する情報や、分析対象の名義人（対象名義人）を特定する情報を受け付ける。【００４６】
データ取得部１０５は、記憶装置２にアクセスし、記憶装置２に各種のデータを格納したり、記憶装置２に格納されているデータを読み出す。例えば、データ取得部１０５は、制御部１００を介し、ユーザ（分析者）が要求した、分析対象の特許データの技術領域を受け付ける。そして、データ取得部１０５は、記憶装置２にアクセスし、記憶装置２に格納されている特許データ２００のうちから、受け付けた技術分野に属する特許データを読み出す。また、データ取得部１０５は、読み出した特許データの名義人を示す情報や、属性情報（内容情報、経過情報等）を読み出す。これら読み出す情報の詳細は後述する。【００４７】
クラスタ分析部１１０は、データ取得部１０５により取得された複数の特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する。例えば、クラスタ分析部１１０は、特許データの各々の内容情報に基づいて文書ベクトルを生成し、この文書ベクトル間の類似度に基づいてクラスタ分析を行うことで、複数の特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する。クラスタ分析による分類が階層構造をとる場合、下位のクラスタ或いは上位のクラスタのいずれを用いるかは、提携先を検討すべき技術的範囲に応じて任意に選択することができる。【００４８】
評価値算出部１２０は、クラスタ分析部１１０により分類された各クラスに属する特許データの属性情報を利用して、クラス毎にクラス毎評価値を算出するとともに、クラス毎且つ名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を算出する。ここで評価値を算出するための属性情報は、特に経過情報を用いることが好ましい。また名義人毎クラス毎評価値は、クラス毎評価値を用いて規格化することが好ましい。
また評価値算出部１２０は、名義人毎に、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を作成する。【００４９】
技術補完度算出部１２５は、クラス毎評価値の分布傾向を示す全体分布傾向と、名義人毎に名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を用いて、提携先選定情報として技術補完度を算出する。【００５０】
技術深耕度算出部１３０は、名義人毎に規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を用いて、提携先選定情報として技術深耕度を算出する。【００５１】
出力部１３５は、上記の求めた提携先選定情報としての技術補完度、技術深耕度を出力装置４に出力し、或いは提携先選定情報として推奨提携先を示す情報を生成して出力装置４に出力する。例えば、出力部１３５は、出力装置４がディスプレイの場合、提携先選定情報を示す画像データを生成し、生成した画像データを出力装置４に出力する。また、出力部１３５は、出力装置４がプリンタの場合、提携先選定情報を示す印刷データを生成し、生成した印刷データを出力装置４に出力する。【００５２】
記憶装置２は、特許公報等の特許データ２００を記憶するユニットであり、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブとＤＶＤ−ＲＯＭやＨＤＤ等により構成される。【００５３】
図３は、記憶装置に記憶された特許データのデータ構造を模擬的に例示した図である。
記憶装置２には、多数の特許データ２００の各々について、特許データＩＤ２１０、書誌情報２２０、内容情報２３０、経過情報２４０が対応付けられて記憶されている。
特許データＩＤ２１０としては、例えば公開特許公報の番号、特許掲載公報の番号等が記憶される。またこれに限らず、出願番号や、独自に付した整理番号等を付与しても良い。
書誌情報２２０としては、出願人や特許権者を示す名義人情報が含まれる。その他、出願日や請求項数等の情報が含まれていても良い。本実施形態では、名義人毎クラス毎評価値の算出のために各クラスを名義人毎に分類する処理等において、特に名義人情報を参照する。
内容情報２３０としては、明細書、特許請求の範囲、要約書等のテキストデータや、図面等のイメージデータが含まれることが望ましい。本実施形態では、特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する処理等において、特に明細書、特許請求の範囲等のテキストデータを参照する。
経過情報２４０としては、早期審査請求データ、無効審判維持審決データ、被引用回数データ等が含まれる。本実施形態では、名義人毎クラス毎評価値の算出等において、特に経過情報を参照する。【００５４】
入力装置３は、情報処理装置１の各種機能選択、分析対象の特許データや分析対象の名義人を特定する指示を受け付けるユニットで、スクロールキー、縮尺変更キーなどのハードスイッチ、ジョイステックなどで構成される。
出力装置４は、情報処理装置１からのデータを受け付けて出力するためのユニットである。出力装置４は、例えば、液晶ディスプレイやプリンタなどで構成される。
【００５５】
＜２．情報処理装置のハードウェア構成＞
次に、本実施形態の情報処理装置１のハードウェア構成について説明する。
図２は、本実施形態の情報処理装置１のハードウェア構成図である。
図示するように、情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶装置１１と、ＨＤＤ等の補助記憶装置１２と、周辺装置（ここでは、入力装置３および出力装置４）との間で行われるデータの送受信を制御するＩＯインタフェース１３と、ネットワークに接続されている装置（ここでは、記憶装置２）との間で行われるデータの送受信を制御するネットワークインタフェース１４と、を有する。【００５６】
ここで、補助記憶装置１２には、図１に示した各部（制御部１００、データ取得部１０５、クラスタ分析部１１０、評価値算出部１２０、技術補完度算出部１２５、技術深耕度算出部１３０、および出力部１３５）の機能を実現するためのプログラム（提携先選定情報生成プログラム）が記憶されているものとする。【００５７】
そして、図１に示した各部（制御部１００、データ取得部１０５、クラスタ分析部１１０、評価値算出部１２０、技術補完度算出部１２５、技術深耕度算出部１３０、および出力部１３５）の機能は、ＣＰＵ１０が補助記憶装置１２に記憶されている提携先選定情報生成プログラムを主記憶装置１１にロードして実行することにより実現される。
【００５８】
＜３．提携先選定情報生成処理＞
続いて、本実施形態の情報処置装置が行う処理について説明する。
図４は、本実施形態の情報処理装置の提携先選定情報生成処理を示すフローチャートである。
図示するように、本実施形態の情報処理装置は、提携先選定情報として、自社と各他社との技術補完度を算出する処理を行ったり、或いは、その算出した技術補完度等に基づいて推奨提携先企業を選定する処理を行ったりする（Ｓ１００〜Ｓ１６０）。また本実施形態の情報処理装置は、提携先選定情報として、自社と各他社との技術深耕度を算出する処理を行ったり、或いは、その算出した技術深耕度等に基づいて特定技術分野での推奨提携先企業を選定する処理を行ったりする（Ｓ２００〜Ｓ２６０）。また本実施形態の情報処理装置は、提携先選定情報として、技術補完度と技術深耕度に基づくアライアンス分布図を生成する（Ｓ４００）。【００５９】
＜３−１．技術補完度及び技術深耕度の概略＞
上記の技術補完度及び技術深耕度について、考え方の概略を説明する。
図５は、技術補完度及び技術深耕度の概略を説明する概念図である。
ある分析対象の技術領域において、複数の特許データを、所定技術分野毎のクラス、ここでは６クラスに分類する。各クラスを更に名義人ごと、ここではα社、β社、γ社に分類して、名義人毎クラス毎の特許データに基づいて名義人毎クラス毎評価値を算出する。図５（Ａ）の縦軸は各クラスを示し、横軸は名義人毎クラス毎評価値を示す。但し横軸の値は、各クラスでの名義人毎クラス毎評価値の合計（クラス毎評価値）が、他のクラスでの合計（クラス毎評価値）と等しくなるように規格化してある。この図５（Ａ）から、α社、β社、γ社それぞれの得意分野、不得意分野を伺い知ることができ、α社の立場で、β社或いはγ社のうち何れを提携先として選定するかの検討が可能となる。【００６０】
提携先を選定するに際して、２つの異なる観点からの検討が可能である。１つは当該分析対象の技術領域全体での相互補完による総合的な提携効果（技術補完度）を観ることである。他の１つは当該分析対象の技術領域のうち特定技術分野（クラス）での増強による局所的な提携効果（技術深耕度）を観ることである。【００６１】
２社間（例えばα社とβ社）の補完関係を考える際、α社の得意分野がβ社では不足しており、逆にβ社の得意分野がα社では不足しているとすれば、互いに補完関係が構築される。技術補完度はこの補完関係を数値化するものである。具体的には、２社の名義人毎クラス毎評価値をクラス毎に加算して合成評価情報を求め、この合成評価情報を用いて技術補完度を算出する。
図５（Ｂ）は、図５（Ａ）のうちα社とβ社の名義人毎クラス毎評価値のみを抜き出したものである。α社とβ社の名義人毎クラス毎評価値を並べて表示しているので、２社の名義人毎クラス毎評価値の各クラスでの合計から、２社の合成評価情報が読み取れるようになっている。図５（Ｂ）では、α社とβ社の各不得意分野が相互に補われており、技術補完度が高いと推測される。【００６２】
図５（Ｃ）は、図５（Ａ）のうちα社とγ社の名義人毎クラス毎評価値のみを抜き出したものである。図５（Ｂ）と併せて検討すれば、α社にとって、β社と提携した方がγ社と提携するより総合的な補完効果が高いことが読み取れる。しかし、図５（Ｂ）、図５（Ｃ）をクラス毎に観てみると、クラス６についてはγ社がβ社を上回る評価値を有している。従って、α社はγ社と提携すればクラス６の深耕が可能となり（すなわち、クラス６に分類された技術分野の技術力を高めることが可能となる）、α社はγ社との提携から更なる躍進を望める可能性を有している。技術深耕度は、この深耕度合いを数値化するものである。この技術深耕度も、２社の名義人毎クラス毎評価値をクラス毎に加算した値から算出する。
【００６３】
＜３−２．技術補完度（Ｓ１００〜Ｓ１６０）＞
技術補完度の算出及びこの技術補完度等に基づく推奨提携先企業の選定について、図４のフローチャートに沿って説明する。【００６４】
＜３−２−１．特許データの取得（Ｓ１００）＞
情報処理装置のデータ取得部１０５は、分析者が入力装置３より入力した特許データの特定情報を取得し、この特定情報に従い、記憶装置２より特許データ２００を取得する（Ｓ１００）。
特許データの特定情報は、例えばＩＰＣコードなど、複数の特許データを特定するための情報であれば任意のものを用いることができる。但し、本実施形態では分析対象の名義人（対象名義人）又はその依頼を受けた分析者等が自社の提携先を複数の他企業から選定する場合を想定し、次の手順で取得するデータを特許データの特定情報とする。【００６５】
図６は、特許データの取得処理の一例を示す概念図である。
（Ａ）まず、データ取得部１０５は、対象名義人の特許データから、注目技術を選定する処理を行う。具体的には、データ取得部１０５が、対象名義人の指定を受け付けて当該対象名義人の特許データを記憶装置２から取得する。更に、クラスタ分析部１１０が、取得した対象名義人の特許データをクラスタ分析して複数のクラスタ（対象企業クラスタ）を得る（クラスタ分析については後述する）。そして、データ取得部１０５が、複数の対象企業クラスタの中から特定の対象企業クラスタを注目技術として選定する（図６（Ａ））。対象企業クラスタの中から注目技術を選定する方法は、例えば、分析者から別途入力される対象企業クラスタの選定条件に従って注目技術を選定しても良いし、評価値算出部１２０により、各対象企業クラスタの評価値を算出し（評価値については後述する）、この評価値に基づいて例えば評価値が最大の対象企業クラスタを注目技術として選定しても良い。
（Ｂ）次に、データ取得部１０５は、対象名義人及び対象名義人以外の名義人（候補名義人）の公報を含む全特許データ（自他特許文書群）から、注目技術及び注目技術に類似する文書群（自他特許特定分野文書群）を抽出する。具体的には、クラスタ分析部１１０等に含まれる類似度算出モジュールを用いて、自他特許文書群の各々と上記注目技術との類似度を計算し、類似度上位所定個数の特許データを自他特許特定分野文書群として抽出する（図６（Ｂ））。このように対象名義人の注目技術を核として自他特許特定分野文書群を抽出することにより、対象名義人の注目技術に関する特許データを含み、他社の同じ技術領域に属する特許データを含む包括的な文書群を用いて、自社の提携先を選定することができる。【００６６】
＜３−２−２．クラスタ分析（Ｓ１１０）＞
複数の特許データを取得したら、クラスタ分析部１１０は、この特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する（Ｓ１１０）。【００６７】
分類の方法は、例えばＩＰＣコード（Ｓ１００にてＩＰＣコードを用いて特許データを特定した場合は、ここではより低い階層のＩＰＣコード）など、特許データを技術分野ごとに分類する方法であれば任意のものを用いることができる。但し、本実施形態では特許データに含まれる明細書、特許請求の範囲等の文書をベクトル表現し、クラスタ分析を行う。【００６８】
文書のベクトル表現は公知の方法で行うことができる。例えば、各特許データの内容情報２３０に含まれる明細書、特許請求の範囲等からの単語切り出し処理を行うことにより索引語を抽出し、各索引語に、その出現頻度に基づく重み付けを付す。重み付けとしては、例えば、索引語頻度（ＴＦ：当該文書における当該索引語の出現回数）と、文書頻度（ＤＦ：所定文書集団のうち当該索引語が出現する文書の文書数）の逆数又は文書頻度の対数の逆数（ＩＤＦ：逆文書頻度）との積により求められるＴＦＩＤＦを用いることができる。この重み付けをベクトル要素とする多次元ベクトル（次元数は索引語数）が、各特許データを表現するベクトルとなる。【００６９】
クラスタ分析も公知の方法で行うことができる。例えば、ベクトル間の類似度（内積値、又は相関係数など）を算出し、類似する特許データ同士をまとめてクラスタとする。階層的クラスタ分析においては下位クラスタだけでなく、互いに類似度の高い下位クラスタをまとめた上位クラスタ、その中間の中位クラスタも生成される。【００７０】
図７は、クラスタ分析結果及び出願人毎の分類の一例を示す概念図である。
図７（Ａ）には、下位クラスタ５９個、中位クラスタ８個、上位クラスタ４個が生成された例を示している。ここで下位クラスタは、図７（Ａ）にそれぞれ実線の矩形で示したクラスタである。中位クラスタ７１１、７２１乃至７２３、７３１、及び７４１乃至７４３は、図７（Ａ）の各１列分で示されたクラスタである。上位クラスタ７１０、７２０、７３０、及び７４０は、図７（Ａ）の第１番目の分岐で生成されたクラスタである。本実施形態における分析単位である「クラス」として下位クラスタを用いるか、中位或いは上位クラスタを用いるかは分析の目的に応じて選択すればよいが、以下では中位クラスタを用いることとし、８個のクラスを対象とした分析例を示す。【００７１】
本実施形態では更に、クラスタ分析部１１０が、各クラスを名義人毎に分類する。具体的には、各クラスに属する特許データの書誌情報２２０から出願人又は特許権者の情報を抽出し、これに基づき名義人毎の分類をする（図７（Ｂ））。【００７２】
＜３−２−３．特許インパクト指数及び経過情報指数の算出（Ｓ１２０）＞
クラスタ分析により特許データを所定技術分野毎のクラスに分類し、各クラスを名義人毎に分類したら、評価値算出部１２０は、名義人毎クラス毎評価値を算出するため、名義人毎クラス毎に「特許インパクト指数」及び「経過情報指数」を算出する（Ｓ１２０）。【００７３】
まず、評価値算出部１２０は、名義人毎クラス毎の特許データの文書数Ｎを判定する。ある特許出願につき公開特許公報と特許掲載公報が発行されている場合には、当該特許出願についての文書数は２件としてカウントすることが望ましい。【００７４】
次に、データ取得部１０５により、記憶装置２から、名義人毎クラス毎の各特許データの経過情報を読み出す。読み出す経過情報の例としては、各特許出願につき、
「他社引用回数」（０又は正の整数）、
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」（０又は正の整数）、
「審査請求の有無」（１又は０（有の場合は「１」、無の場合は「０」を示す））、
「特許権設定登録の有無」（１又は０（有の場合は「１」、無の場合は「０」を示す））、
「早期審査請求の有無」（１又は０（有の場合は「１」、無の場合は「０」を示す））、
「査定不服審判の有無」（１又は０（有の場合は「１」、無の場合は「０」を示す））
等が挙げられるが、他の情報であってもよい。【００７５】
次に、評価値算出部１２０により、名義人毎クラス毎に、上記読み出した経過情報に基づく複数の指標を算出する。
この指標の例としては、「他社引用回数の合計値」、「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」、「審査請求率」、「登録査定率」の他、「特許登録率」、「早期審査請求率」、「他社引用件数比率」、「査定不服審判件数比率」、「被異議申立又は被無効審判請求件数比率」があるが、他の指標を用いてもよい。各々の定義は次の通りである。
「他社引用回数の合計値」＝「他社引用回数」の名義人毎クラス毎の文書群での合計
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」
＝「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」の名義人毎クラス毎の文書群での合計
「審査請求率」＝審査請求件数／特許出願件数
「特許登録率」＝特許登録件数／特許出願件数
「登録査定率」＝特許登録件数／審査請求件数
「早期審査請求率」＝早期審査請求件数／審査請求件数
「他社引用件数比率」＝「他社引用回数の合計値」／特許出願件数
「査定不服審判件数比率」＝査定不服審判件数／審査請求件数
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求件数比率」
＝「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」／特許登録件数
なお、これらの定義のうち
特許出願件数は名義人毎クラス毎の特許出願件数
審査請求件数は「審査請求の有無」（１又は０）の名義人毎クラス毎の文書群での合計
特許登録件数は「特許権設定登録の有無」（１又は０）の名義人毎クラス毎の文書群での合計
早期審査請求件数は「早期審査請求の有無」（１又は０）の名義人毎クラス毎の文書群での合計
査定不服審判件数は「査定不服審判の有無」（１又は０）の名義人毎クラス毎の文書群での合計
で与えればよい。【００７６】
次に、評価値算出部１２０は、名義人毎クラス毎に、その「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する。特許インパクト指数は、名義人毎クラス毎に、他社牽制力（他社の権利化を抑制し、自社特許の価値を向上させる度合い）を評価しようとするものをいう。例えば、「文書数」に対して「他社引用回数の合計値」及び／又は「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」に基づく所定の重み付けを行い、
特許インパクト指数＝「文書数」＋「他社引用回数の合計値」＋「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」
によって算出することができる。「文書数」に対する重み付けは、上式のような加算により行っても良いし、他の何らかの比率を乗算することにより行ってもよい。
なお、上記所定の重み付けとしては、これらの他にも、例えば、特許収益性、特許生産性、特許活用度及び特許競争力等、種々のものが挙げられるが、これに限定されない。
上記のように文書数を判定することにより、当該クラスにおける各名義人のシェアを把握することができる。また、文献数に所定の重み付けを行うことにより、経済的な側面や技術競争力を加味して当該クラスにおける各名義人の評価を行うことができる。【００７７】
次に、評価値算出部１２０は、名義人毎クラス毎に、経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報指数を算出する。経過情報指数は、名義人毎クラス毎に、自社、特許庁及び競合他社の観点から特許の価値を評価しようとするもので、例えば、
経過情報指数＝√｛Σ指標No＝１ｄ (指標)２／ｄ｝
によって算出することができる。すなわち、経過情報に基づくｄ個の指標、例えば上記「審査請求率」、「登録査定率」、「特許登録率」、「早期審査請求率」、「他社引用件数比率」、「査定不服審判件数比率」、「被異議申立又は被無効審判請求件数比率」の計７個の指標の二乗和を指標数ｄ＝７で除算して算出された値の正の平方根をとることにより、経過情報指数を算出することができる。ここでは、経過情報指標の例として上記７個の指標を示したが、他にも、例えば、「自社引用件数比率」、「国内優先権主張率」、「国外優先権主張率」、「包袋閲覧率」等を用いるようにしてもよい。上記の指標を用いた名義人毎クラス毎評価値を算出することにより、他社の特許取得、技術開発に対して障害となりうる特許の影響力を加味して当該クラスにおける各名義人の評価が可能である。また、出願人の権利化意欲や審査官評価を加味した評価が可能である。【００７８】
＜３−２−４．名義人毎クラス毎評価値の算出（Ｓ１３０）＞
特許インパクト指数及び経過情報指数を算出したら、これに基づき、評価値算出部１２０は、名義人毎クラス毎評価値を算出する（Ｓ１３０）。
具体的には、名義人毎クラス毎に、上記特許インパクト指数と、上記経過情報指数とを乗算して名義人毎クラス毎評価値を算出する。このように経過情報を指数化することにより、例えば、定量的且つ客観的な評価を行うことができる。
この名義人毎クラス毎評価値は、以下の性質を持っている。
「審査請求率」＝０の場合、経過情報指数はほとんどのケースで０となり、その結果、名義人毎クラス毎評価値も０となる。
経過情報指数は、特許登録される件数が増えるにつれて増大する。また、拒絶査定不服審判、被異議申立等があれば勘案される。
特許インパクト指数は公報件数をカウントするので、特許出願が増えるほど増大し、更に特許掲載公報が発行されると一層増大する。そして、「他社引用回数の合計値」、「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」で重み付けされている。
この名義人毎クラス毎評価値により、特許文書群を経過情報の側面から評価できるので、特許件数だけでは測れない特許の強さを窺い知ることができる。【００７９】
図８は、名義人毎クラス毎評価値を示す棒グラフである。縦軸がクラス（クラス１乃至クラス８）を表している。横軸は、各名義人（Ａ社乃至Ｊ社及びその他）の名義人毎クラス毎評価値を表しており、各クラスについて、全名義人を含む棒の長さが名義人毎クラス毎評価値の当該クラスでの合計値を表している。
これにより、技術分野毎に、各名義人（例えば各企業）の各クラスでの位置づけを把握し、ある特定の名義人（例えば自社）の強み、弱みがどこにあるかを把握することができる。また、任意の他社を提携先として選んだ場合に、各クラスにおける自社及び当該提携先の名義人毎クラス毎評価値の合計がどの程度になるかを読み取ることにより、提携先を選定することができる。
例えばＢ社はＡ社のライバル企業であった場合、Ａ社がＢ社に対して競争上の優位性を維持し続けていくためにはどこと手を組めば良いかというような戦略を練ることもできる。【００８０】
＜３−２−５．規格化（Ｓ１４０）＞
名義人毎クラス毎評価値が算出されたら、他のクラスでの名義人毎クラス毎評価値との比較が容易となるよう規格化することが望ましい（Ｓ１４０）。
なお、本実施形態は、上記規格化の具体的な手順について特に限定されるものではないが、例えば、クラス毎に、当該クラスでの名義人毎クラス毎評価値の総計（クラス毎評価値）を算出し、名義人毎クラス毎評価値をこのクラス毎評価値で除算するようにしてもよい。すなわち、例えば、以下に示す（数１）により、名義人毎クラス毎評価値を規格化するようにしてもよい。
【数１】
2008075744.tif 000003
図９は、規格化名義人毎クラス毎評価値を示す棒グラフである。縦軸がクラス（クラス１乃至クラス８）を表している。横軸は、各名義人（Ａ社乃至Ｊ社及びその他）の規格化名義人毎クラス毎評価値を表しており、各クラスについて、全名義人を含む棒の長さはすべて１となっている。
これにより、絶対的価値基準が異なるために直接対比することが困難な技術分野間の相対比較も可能となり、その規格化した値に基づいて推奨提携先の選定を行うことができる。すなわち、ある特定の名義人の各クラスでの位置づけを一層容易に把握し、自社の強み、弱みがどこにあるかを把握することができる。また、任意の他社を提携先として選んだ場合に、各クラスにおける自社及び当該提携先の名義人毎クラス毎評価値の合計がどの程度になるかを読み取ることにより、提携先を一層容易に選定することができる。【００８１】
＜３−２−６．技術補完度の算出（Ｓ１５０）＞
次に、技術補完度を算出する（Ｓ１５０）。
図１０は、図４のうち技術補完度の算出処理について詳細を説明するフローチャートである。【００８２】
技術補完度を算出するため、技術補完度算出部１２５は、クラス毎評価値の分布傾向（全体分布傾向）を取得する（Ｓ１５１）。全体分布傾向は、例えば、クラス数を次元数とし、各クラスのクラス毎評価値をベクトル成分とするベクトル（補完基準ベクトル）で表現することができる。つまり、クラス毎評価値の分布に偏りがある場合は成分の値のばらつきが大きい補完基準ベクトルとなり、均一な場合は成分の値のばらつきが小さい補完基準ベクトルとなる。全体分布傾向は、ベクトル表現に限らず、例えばクラス毎評価値のデータ列で表現しても良い。
上記Ｓ１４０において名義人毎クラス毎評価値が規格化してある場合、クラス毎評価値がすべて１であるので、全体分布傾向は均一状態を表現するデータとなる。これをベクトルで表現すれば、全成分が０以外の同一値（例えば１）のベクトルとなる（後述の数４参照）。【００８３】
技術補完度算出部１２５は、分析対象の名義人（対象名義人）について、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を取得する（Ｓ１５２）。名義人評価情報は、例えば、クラス数を次元数とし、当該名義人の各クラスでの名義人毎クラス毎評価値をベクトル成分とするベクトル（名義人評価ベクトル）で表現することができる（後述の数２参照）。名義人評価情報は、ベクトル表現に限らず、例えば当該名義人の名義人毎クラス毎評価値のデータ列で表現しても良い。【００８４】
技術補完度算出部１２５は、対象名義人以外の各名義人（候補名義人）についても、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報（候補名義人の名義人評価情報のベクトル表現については、後述の数３参照）を取得する（Ｓ１５３）。Ｓ１５２、Ｓ１５３で対象名義人と候補名義人の名義人評価情報（或いは名義人評価ベクトル）を取得したら、これらを用いて次のＳ１５４の処理を行う。【００８５】
技術補完度算出部１２５は、対象名義人の名義人評価情報と、各候補名義人の名義人評価情報と、をクラス毎に加算した合成評価情報を候補名義人毎に算出する。また、この合成評価情報毎に、クラス毎の値の分布傾向（合成分布傾向）を算出する（Ｓ１５４）。
合成評価情報は、例えば、対象名義人の名義人毎クラス毎評価値と、各候補名義人の名義人毎クラス毎評価値と、をクラス毎に加算した値（合成評価値）のデータ列で表現される。
合成分布傾向は、このデータ列で表現されたものをそのまま用いても良いし、合成評価情報のデータ列をベクトル要素とするベクトルで表現することもできる。対象名義人と各候補名義人の名義人評価情報が何れもベクトル（名義人評価ベクトル）で表現されている場合には（Ｓ１５２、Ｓ１５３参照）、これらベクトルを加算すれば直ちに合成分布傾向（合成評価ベクトル）が算出される（後述の数５参照）。
この合成評価情報又は合成分布傾向（或いは合成評価ベクトル）により、対象名義人と各候補名義人が提携して互いの特許を利用可能とした場合に、各技術分野（クラス）においてどれだけの特許が利用可能となるかを、提携候補である候補名義人毎に、容易に予測することができる。【００８６】
合成分布傾向が算出されたら、技術補完度算出部１２５は、各合成分布傾向の全体分布傾向に対する近似度（合成近似度）を算出する（Ｓ１５５）。この合成近似度は、対象名義人と候補名義人の合成分布傾向が、互いの不得意分野を補い合う理想的な状態に近いかどうかを示す値として、定義されるものである。この「互いの不得意分野を補い合う理想的な状態」として、本実施形態では全体分布傾向を用いる。上記Ｓ１４０において名義人毎クラス毎評価値が規格化してある場合、この全体分布傾向は均一状態を指す（ベクトルで表現すれば、全成分が０以外の同一値のベクトルとなる）。この場合、合成近似度は、均一状態に対する合成分布傾向の近似度だということもできる。
合成近似度は、合成分布傾向と全体分布傾向の近似度であるから、例えばクラス毎に、合成分布傾向を示すデータ列の各々を、全体分布傾向を示すデータ列の各々で除算し、算出結果のばらつきが小さい程合成近似度が大きいこととすることができる。
合成分布傾向と全体分布傾向が何れもベクトル（合成評価ベクトルと補完基準ベクトル）で表現されている場合には、合成近似度としてはこれらベクトルの余弦（合成余弦）を用いることが好ましい。つまり、対象名義人の名義人評価ベクトルをｆself（数２参照）とし、各候補名義人の名義人評価ベクトルをｆother（数３参照）とし、補完基準ベクトルをａ（例えば、数４参照）とした場合、合成評価ベクトルは
ｆself＋ｆother（数５参照）
であるから、合成近似度は、
｛（ｆself＋ｆother）・ａ｝／｛｜ｆself＋ｆother｜｜ａ｜｝＝cosθで表現される。このcosθ（合成余弦）は０以上１以下の値域をとる。
【数２】
2008075744.tif 000004
ここで、ベクトルｆselfは対象名義人の名義人評価ベクトル、ベクトル成分Ｓclass1乃至ＳclassDは対象名義人の名義人毎クラス毎評価値（規格化したものが好ましい）、次元数Ｄはクラスの数である。
【数３】
2008075744.tif 000005
ここで、ベクトルｆotherは候補名義人の名義人評価ベクトル、ベクトル成分Ｔclass1乃至ＴclassDは候補名義人の名義人毎クラス毎評価値（規格化したものが好ましい）、次元数Ｄはクラスの数である。
【数４】
2008075744.tif 000006
ここで、ベクトルａは補完基準ベクトルである。次元数は、数２及び数３の次元数Ｄである。この式に例示されるベクトルａは全成分が１となっており、これは名義人毎クラス毎評価値を当該クラスでの総計が１となるように規格化した場合に適用される好ましい例の１つである。
【数５】
2008075744.tif 000007
ここで、ベクトルｆself＋ｆotherは合成評価ベクトルである。【００８７】
こうして算出した合成近似度は、合成分布傾向が、全体分布傾向とどれだけ似ているかを示している。なお、全体分布傾向は、取得した特許データに係る技術領域全体の社会的な技術配分を示している。この社会的な技術配分は、当該技術領域に含まれる各技術要素に対する社会的なニーズとこれに対応する社会全体の技術供給力との現時点における均衡状態を示すものである。そして、この均衡状態は、現時点における最適な技術配分を示すものといえる。従って、各企業としても、上記の社会的な技術配分に近似した技術ポートフォリオを保有することが望ましい。よって、各合成近似度を参照することにより、どの候補名義人と技術提携をすれば、上記の社会的な技術配分に近似した技術ポートフォリオを保有できるかを判断することができる。すなわち、最適なアライアンス先の選定を効率よく行えるようになる。
また、合成近似度として、合成評価ベクトルと補完基準ベクトルとの余弦（合成余弦）を算出することにより、合成評価ベクトルと補完基準ベクトルとの空間的な距離を定量的に把握することができるようになる。したがって、分析者は、この合成余弦により、候補名義人毎の提携効果を数値で把握することができる。【００８８】
技術補完度算出部１２５は、対象名義人の名義人評価情報のクラス毎の値の分布傾向（名義人分布傾向）を取得し、更に、名義人分布傾向の全体分布傾向に対する近似度（対象名義人近似度）を算出することが望ましい（Ｓ１５６）。
名義人分布傾向は、対象名義人の名義人評価情報と同じ表現形態をとっても良いし、対象名義人の名義人評価ベクトルの形態でも良い。
この名義人分布傾向の全体分布傾向に対する近似度（対象名義人近似度）は、例えばクラス毎に、名義人分布傾向を示すデータ列の各々を、全体分布傾向を示すデータ列の各々で除算し、算出結果のばらつきが小さい程対象名義人近似度が大きいこととすることができる。
名義人分布傾向と全体分布傾向が何れもベクトル（名義人評価ベクトルと補完基準ベクトル）で表現されている場合には、対象名義人近似度としてはこれらベクトルの余弦（対象名義人余弦）を用いることが好ましい。つまり、対象名義人の名義人評価ベクトルをｆselfとし、補完基準ベクトルをａとした場合、対象名義人近似度は、
｛ｆself・ａ｝／｛｜ｆself｜｜ａ｜｝＝cosθ０で表現される。このcosθ０（対象名義人余弦）は０以上１以下の値域をとる。
以上の対象名義人近似度が、仮にＳ１５５の合成近似度と同じ又はそれ以上であったとすれば、当該候補名義人と提携しても、互いの不得意分野を補い合う理想的な状態に近づくどころか、変化なし或いは逆に理想的な状態から遠ざかってしまうことになり、提携の効果が期待できない。そこで、推奨提携先を選定する場合には合成近似度が対象名義人近似度より高いものを選ぶことが望ましい。これにより、複数の候補名義人のうち、対象名義人が提携することによって全体分布傾向に近づくことができる候補名義人（対象名義人の名義人評価ベクトルに比べて、より補完基準ベクトルに近接する合成評価ベクトルに対応する候補名義人）だけを提携先として選定することができるようになる。その結果、技術的な補完効果の高いアライアンス先を推奨提携先として選定することができる。
特に、対象名義人近似度を技術補完度に反映させるため、次のようにして技術補完度を算出することが望ましい。【００８９】
技術補完度算出部１２５は、次のようにして技術補完度を算出する（Ｓ１５７）。
合成余弦から対象名義人余弦を減算する。合成余弦をcosθ、対象名義人余弦をcosθ０とした場合、cosθ−cosθ０を算出する。この減算の結果、合成余弦と対象名義人余弦が等しい（提携しても補完効果が期待できない）場合は０となり、合成余弦が対象名義人余弦より小さい（提携しても補完とは逆になる）場合は負数となる。
この減算の結果を技術補完度としても良いが、本実施形態では更にこれを、対象名義人余弦の値を用いて規格化する。
例えば、上記減算の結果を（合成近似度がとり得る値の最大値）−（各対象名義人近似度）で除算することにより規格化する。これにより、対象名義人近似度の値の大小に関わらず、技術補完度の最大値を一定とすることができる。合成余弦をcosθ、対象名義人余弦をcosθ０とした場合、技術補完度は、
（cosθ−cosθ０）／（１−cosθ０）
で算出することができる。対象名義人余弦cosθ０の大小に関わらず、技術補完度の最大値は１となる。
また例えば、合成余弦をcosθ、対象名義人余弦をcosθ０とした場合、上記減算の結果をcosθ（１−２cosθ０）＋cosθ０で除算することにより規格化する。つまり、技術補完度を、
（cosθ−cosθ０）／｛cosθ（１−２cosθ０）＋cosθ０｝
で算出する。この場合、技術補完度は最大値１、最小値−１となる。
技術補完度を算出したら図１０の処理を終了する。ここで、技術補完度の算出結果例を図１１に示す。
図１１は、本実施形態による技術補完度算出処理の算出結果を例示した表である。なお、図１１では、説明を簡略化するために、分析対象のクラス数が８個の場合を示し、対象名義人Ａ社と図８及び図９に示す候補名義人Ｂ社乃至Ｊ社との間での算出結果のみを示している。また、ここでは名義人毎クラス毎評価値を規格化している場合の例を示している。ここでの技術補完度は、上述の（cosθ−cosθ０）／（１−cosθ０）で算出した。また、技術補完度の算出過程で求めた名義人毎クラス毎評価値と、合成余弦cosθを併せて示した。この技術補完度を参照することにより、どの候補名義人と提携すれば、総合的な補完効果が得られるかを知ることができる。【００９０】
＜３−２−７．推奨提携先企業の選定（Ｓ１６０）＞
技術補完度を算出したら図４に戻り、好ましくは、推奨される提携先企業を選定し（Ｓ１６０）、選定の根拠となる技術補完度と併せて出力する。
推奨提携先企業の選定は、例えば、技術補完度が所定値以上の候補名義人を選定する、技術補完度の降順上位所定数の候補名義人を選定する、等が可能である。
また、Ｓ１５７の技術補完度を用いる場合に限らず、例えばＳ１５５の合成近似度の中から所定閾値以上のものを選び、該選んだ合成近似度を持つ合成評価情報を特定し、該特定した合成評価情報の算出に用いた名義人評価情報に対応する候補名義人を推奨提携先としても良い。
また、Ｓ１５７の技術補完度を用いる場合に限らず、例えばＳ１５５の合成近似度の中からＳ１５６の対象名義人近似度より高いものを選び、該選んだ合成近似度を持つ合成評価情報を特定し、該特定した合成評価情報の算出に用いた名義人評価情報に対応する候補名義人を推奨提携先としても良い。これにより、複数の候補名義人のうち、対象名義人が提携することによって特許データ全体の分布に近づける候補名義人だけを提携先として選定することができるようになる。その結果、技術的な補完効果の高いアライアンス先を推奨提携先として選定することができる。
【００９１】
＜３−３．技術深耕度（Ｓ２００〜Ｓ２６０）＞
次に、技術深耕度の算出及びこの技術深耕度等に基づく特定技術分野での推奨提携先企業の選定について、引き続き図４のフローチャートに沿って説明する。図４のＳ２００〜Ｓ２４０の処理はＳ１００〜Ｓ１４０の処理と同様であり、重複する説明を省略する。同一の特許データにつき、同一の対象名義人について、技術補完度と技術深耕度の両者を算出する場合には、Ｓ１００〜Ｓ１４０の処理又はＳ２００〜Ｓ２４０の処理の何れか一方を省略しても良い。【００９２】
＜３−３−１．技術深耕度の算出（Ｓ２５０）＞
Ｓ２４０までの処理により名義人毎クラス毎評価値（規格化したものが望ましい）を算出したら、技術深耕度を算出する（Ｓ２５０）。
図１２は、図４のうち技術深耕度の算出処理について詳細を説明するフローチャートである。【００９３】
技術深耕度を算出するため、技術深耕度算出部１３０は、分析対象の名義人（対象名義人）について、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を取得する（Ｓ２５１）。名義人評価情報は、例えば、クラス数を次元数とし、当該名義人の各クラスでの名義人毎クラス毎評価値をベクトル成分とするベクトル（名義人評価ベクトル）で表現することができる。名義人評価情報は、ベクトル表現に限らず、例えば当該名義人の名義人毎クラス毎評価値のデータ列で表現しても良い。名義人評価情報を求めるための名義人毎クラス毎評価値は、Ｓ２４０にて規格化したものであることが望ましい。【００９４】
技術深耕度算出部１３０は、対象名義人以外の各名義人（候補名義人）についても、該名義人の名義人毎クラス毎評価値を対応付けた名義人評価情報を取得する（Ｓ２５２）。【００９５】
技術深耕度算出部１３０は、候補名義人の名義人評価情報のうち、名義人毎クラス毎評価値が正数であるクラスを特定する（Ｓ２５３）。名義人毎クラス毎評価値が非正数（例えば０）のクラスについては、次のＳ２５４で合成評価情報を算出しても対象名義人の名義人評価情報と何ら変わらず、技術の深耕が期待できないからである。【００９６】
Ｓ２５１〜Ｓ２５３で対象名義人と候補名義人の名義人評価情報を取得し、候補名義人の名義人評価情報のうち名義人毎クラス毎評価値が正数であるクラスを特定したら、技術深耕度算出部１３０は、当該特定したクラスについて、対象名義人の名義人評価情報と、候補名義人の名義人評価情報と、を前記特定したクラス毎に加算した合成評価情報を候補名義人毎に算出する（Ｓ２５４）。これにより、技術の深耕が期待できる各クラスについて、どの程度の深耕が期待できるかを算出することができる。
なお、Ｓ２５３でクラスを特定しなくても、Ｓ２５４で全クラスについて合成評価情報を算出しても良い。この場合は、合成評価情報の各クラスの値の中から対象名義人の名義人評価情報の対応するクラスの値から変動している値を抽出することで、同様の結果を得ることができる。【００９７】
合成評価情報を算出したら、技術深耕度算出部１３０は、候補名義人の各々について、合成評価情報のうち対象名義人との名義人毎クラス毎評価値の合計値（変動している値に限る）が最大となるクラスを特定し、当該合計値を技術深耕度とする（Ｓ２５５）。
なお、本実施形態では、技術深耕度を算出する処理の具体的な手順について特に限定しないが、例えば、ベクトルを利用して技術深耕度を算出する場合には、以下の手順で行うようにしてもよい。ここでは、上述した技術補完度の算出と同様、対象名義人の名義人評価ベクトルをｆself（上述した数２参照）とし、各候補名義人の名義人評価ベクトルをｆother（上述した数３参照）とし、ｆselfとｆotherとを合成したベクトル（数６参照）を算出する。そして、以下の「数７」に示す計算式を利用して、合成により変動があった成分の中の最大値を技術深耕度とする。
【数６】
2008075744.tif 000008
ここで、ベクトルｆself＋ｆotherは合成評価ベクトルである。ここでは、候補名義人の名義人毎クラス毎評価値のうちＴclass3及びＴclass5乃至ＴclassDが０であると仮定した場合を示した。
【数７】
2008075744.tif 000009
この式は、数６に示す合成により変動があった成分Ｓclass1＋Ｔclass1、Ｓclass2＋Ｔclass2、及びＳclass4＋Ｔclass4のうちの最大値で技術深耕度が求められることを示す。
なお、上記の例では、合成により変動があった成分Ｓclass1＋Ｔclass1、Ｓclass2＋Ｔclass2、及びＳclass4＋Ｔclass4を抽出し、その抽出したもののうちから最大のものを技術深耕度として求めるようにしているが以下のようにしてもよい。
具体的には、技術深耕度算出部１３０は、上記（数６）を用いた合成処理により求めたベクトルから成分（ベクトル要素）を抽出する際、「対象名義人の名義人評価ベクトルｆselfの成分（ベクトル要素）が「０」ではないこと」という要件を加えるようにする。すなわち、技術深耕度算出部１３０は、上記（数６）により求めた合成ベクトルから成分（ベクトル要素）を抽出する際、変動があった成分（ベクトル要素）であり、且つ上記合成前の名義人評価ベクトルｆselfの成分（ベクトル要素）が「０」ではない成分（ベクトル要素）を抽出する。このようにすることにより、自社が特許を保有している技術分野に絞って、技術深耕という観点からの提携先企業を選定することができるようになる。【００９８】
ここで、技術深耕度の算出結果の一例を示す。
図１３は、本実施形態による技術深耕度算出処理の算出結果を例示した表である。なお、図１３では、説明を簡略化するために、分析対象のクラス数が８個の場合を示し、対象名義人Ａ社と一部の候補名義人（図８及び図９に示す候補名義人Ｂ社乃至Ｊ社）との間での算出結果だけを示している。また、名義人毎クラス毎評価値を規格化している場合の例を示している。
図示する表では、最上位の行１３０１に、対象名義人Ａ社の名義人評価情報のクラス毎の値を示している。また、行１３０２以降の各行に、対象名義人Ａ社と各候補名義人との合成評価情報のクラス毎の値と、対象名義人Ａ社が各候補名義人と提携した場合の技術深耕度とを示している。
例えば、行１３０２には、対象名義人Ａ社と候補名義人Ｂ社との合成評価情報と、対象名義人Ａ社が候補名義人Ｂ社と提携した場合の技術深耕度を示している。ここで、行１３０２に示した合成評価情報の値を用いて技術深耕度の算出手順を説明する。技術深耕度算出部１３０は、対象名義人Ａ社と候補名義人Ｂ社との合成評価情報の値のうちから、対象名義人Ａ社の名義人評価情報から変動した値を抽出し、抽出した値を上述した数７に代入する。具体的には、技術深耕度算出部１３０は、対象名義人Ａ社と候補名義人Ｂ社との合成評価情報の各クラスの値の中から、クラス１〜４、およびクラス６〜８の値を抽出し、その抽出した値を数７に代入する。すなわち、数７に、「０．３３１０」、「０．０２１６」、「０．２６４１」、「０．２８８５」、「０．３７７１」、「０．４６２７」、および「０．２９９３」が代入される。なお、対象名義人Ａ社と候補名義人Ｂ社との合成評価情報のクラス５の値は、対象名義人Ａ社の名義人評価情報のクラス５の値から変動していないため抽出されない。
そして、技術深耕度算出部１３０は、数７に代入された値の中の最大値である「０．４６２７」を技術深耕度（クラス７の値）とする。なお、行１３０３〜１３１０についても、同様の手順で技術深耕度が求められる。【００９９】
このように本実施形態によれば、アライアンス候補の候補名義人毎に、技術提携した場合に、その技術提携の効果が一番得られる技術分野を特定することができるようになる。そのため、例えば、自社との競合関係等から、アライアンスを組むことができる企業が絞られるような場合、絞られた企業毎に、技術提携の効果が大きい技術分野を把握できる。また、例えば、包括的な提携効果が得られない企業との間でも技術提携の効果が大きい技術分野を特定した上での局所的な提携効果を得ることができる。【０１００】
このようにして求めた技術深耕度に限らず、初めからあるクラスのみに着目し、当該クラスでの対象名義人の評価値（名義人毎クラス毎評価値）と各候補名義人の評価値（名義人毎クラス毎評価値）の和（合成評価値）を候補名義人毎に求め、これを技術深耕度としても良い。これにより、着目した特定クラスだけで提携効果を判断することができる。したがって、例えば、アライアンスを組みたい技術分野が想定できている場合に有効なものとなる。
この場合、異なるクラス間での比較が不要なので、名義人毎クラス毎評価値の規格化（Ｓ２４０）は必要ない。【０１０１】
＜３−３−２．推奨提携先企業の選定（Ｓ２６０）＞
技術深耕度を算出したら図４に戻り、好ましくは、推奨される提携先企業を選定し（Ｓ２６０）、選定の根拠となる技術深耕度と併せて出力する。
推奨提携先企業の選定は、例えば、技術深耕度が所定値以上の候補名義人を選定する、技術深耕度の降順上位所定数の候補名義人を選定する、等が可能である。
【０１０２】
＜３−４．アライアンス分布図（Ｓ４００）＞
技術補完度及び技術深耕度を算出したら、両者をまとめたアライアンス分布図を作成して出力することが望ましい（Ｓ４００）。アライアンス分布図の作成は、例えば、以下の手順で行う。すなわち、技術補完度算出部１２５は、Ｓ１５０（図４参照）の処理により技術補完度を算出したら、算出結果を出力部１３５に出力する。技術深耕度算出部１３０は、Ｓ２５０（図４参照）の処理により技術深耕度を算出したら、算出結果を出力部１３５に出力する。出力部１３５は、技術補完度算出部１２５からの算出結果、および技術深耕度算出部１３０からの算出結果を受け付けると、候補名義人毎に、技術補完度および技術深耕度を対応付けたアライアンス情報を生成する。ここで、図１４に、候補名義人毎に、技術補完度および技術深耕度を対応付けたアライアンス情報の一例を示す。なお、図１４では、図１１および図１３と同様、分析対象のクラス数が８個の場合を示し、対象名義人Ａ社と一部の候補名義人との間での算出結果だけを示している。また、名義人毎クラス毎評価値を規格化している場合の例を示している。また、技術深耕度を算出するために特定されたクラス（変動成分の最大値に対応する該当クラス）も示した。
そして、出力部１３５は、図示するアライアンス情報を利用して、図１５に例示するようなアライアンス分布図を表す画像情報（可視化した情報）を生成する。出力部１３５は、生成した画像情報を出力装置４に出力する。その結果、例えば、出力装置４に液晶ディスプレイを用いる場合、液晶ディスプレイにアライアンス分布図が表示されるようになる。
図１５は、本発明の実施形態により出力するアライアンス分布図の一例である。
この分布図は、横軸に技術補完度、縦軸に技術深耕度をとって各候補名義人をプロットしたものである。候補名義人のうち、Ｂ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｉの各社と対象名義人であるＡ社とは技術補完度が高く、提携による総合的な補完効果が期待できることがわかる。またＣ、Ｈ、Ｊの各社はＡ社にとって技術深耕度が高く、特定分野での提携による深耕が期待できることがわかる。なお、図１５では、技術補完度を平均０、分散１で標準化してプロットした例を示したが、算出した値を標準化せずにそのままプロットするようにしてもよい。
【０１０３】
＜４．提携先選定情報生成処理の別態様＞
図１６は、図９のグラフを生成する処理を説明するフローチャートである。図１６の処理のうちＳ３００〜Ｓ３４０については図４のＳ１００〜Ｓ１４０と同様であり、Ｓ３５２、Ｓ３５３については図１０のＳ１５２、Ｓ１５３と同様であるので重複した説明を省略する。
評価値算出部１２０は、Ｓ３５２、Ｓ３５３にて名義人毎クラス毎評価値（規格化したもの）を算出したら、その算出結果を出力部１３５に出力する。出力部１３５は、評価値算出部１２０からの算出結果を受け付けると、クラス毎に、該クラスに属する名義人の規格化名義人毎クラス毎評価値を対応付け、各クラスを縦軸に、規格化名義人毎クラス毎評価値を横軸にとった棒グラフを示す画像情報を生成し（可視化した情報を生成し）、生成した画像情報を出力装置４に出力する（Ｓ３６０）。その結果、例えば、出力装置４に液晶ディスプレイを用いる場合、液晶ディスプレイに図９に例示するグラフが表示されるようになる。
このように、本実施形態では、図９に例示するグラフを生成して出力するようにしているため、絶対的価値基準が異なるために直接対比することが困難な技術分野間の相対比較が可能となる。分析者は、出力装置４に出力された棒グラフを見れば、自社保有技術全体の強み弱みを他社との相対比較を基に把握することができる。その結果、分析者は、自社と他社との技術力のバランスを把握した上で、アライアンス先の選定を行うことができるようになる。【０１０４】
＜５．変形例＞
なお、本発明は、以上で説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内において種々の変形が可能である。
＜５−１．変形例１＞
上記実施形態では、処理装置１の各機能部（制御部１００、データ取得部１０５、クラスタ分析部１１０、評価値算出部１２０、技術補完度算出部１２５、技術深耕度算出部１３０、および出力部１３５）がソフトウェアにより実現される場合を例にしたが、特にこれに限定されるものではない。処理装置１の各機能部は、各機能部を実行するために専用に設計された回路（ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等）により実現されてもよい。
＜５−２．変形例２＞
また、上記実施形態では、情報処理装置１が、評価対象の特許公報類等の特許データを記憶装置２から取得する場合を例にしたが、特にこれに限定するものではない。例えば、情報処理装置１は、インターネット等のネットワークを介して、外部の情報提供サーバと通信を行い、外部の情報提供サーバから、特許データを取得するようにしてもよい。
＜５−３．変形例３＞
また、上記実施形態では、入力装置３を介して、分析者からの要求を受け付けた情報処理装置１が、提携先を選定するための情報を生成し、その生成した情報を出力装置４に出力する場合について説明したがあくまでもこれは例示である。例えば、クライアント・サーバモデルのコンピュータシステムにおいて、情報処理装置１の機能をサーバとして提供するようにしてもよい。この場合、情報処理装置１に、ネットワークに接続されているクライアント端末と通信を行う通信機能を設けておく。そして、情報処理装置１は、クライアント端末からの要求を受け付けると、そのクライアント端末に、情報処理装置１の有する機能を提供する。なお、ネットワークは、有線であっても無線であってもかまわない。例えば、ネットワークに、電話回線やインターネットを利用するようにしてもよい。
＜５−４．変形例４＞
また、上記実施形態では、特許データの分類に、クラスタ分析の手法を用いるようにしているが（図４のＳ１１０）、特にこれに限定するものではない。例えば、クラスタ分析の手法に代えて、既存の統計的な手法（因子分析、主成分分析等）を用いて、特許データをクラス分けするようにしてもよい。
＜５−５．変形例５＞
また、上記実施形態では、各クラスについて、それぞれの名義人毎クラス毎評価値の合計が１になるように規格化した例を示したが、特にこれに限定されない。名義人毎クラス毎評価値を他の手法で表すようにしてもよい。例えば、名義人毎クラス毎評価値を平均０、分散１で標準化し、その値を本実施形態に適用してもよい。この場合にも、上述した例と同様に技術補完度、および技術深耕度を算出することができる。
＜５−６．変形例６＞
また、上記実施形態では、クラス毎評価値の分布傾向そのものを全体分布傾向とし、この全体分布傾向に対する合成分布傾向の近似度により技術補完度を求めているが、特にこれに限定するものではない。例えば、クラス毎評価値の各々に所定の重み付けをした値の分布傾向を、全体分布傾向としてもよい（クラス毎評価値の各々に所定の重み付けをした値を要素とするベクトルを、補完基準ベクトルとしてもよい）。この重み付けは、例えば何らかの理由で重要なクラス或いは特にアライアンスによって強化したいクラスが特定されている場合、そのような一部のクラスのクラス毎評価値には他のクラスのクラス毎評価値より大きい重み付けとする。これにより、いわば理想的な分布傾向を全体分布傾向（或いは補完基準ベクトル）とすることができる。このような全体分布傾向（或いは補完基準ベクトル）に対する合成分布傾向（或いは合成評価ベクトル）の近似度（或いは余弦）により求めた技術補完度によっても、上記重み付けの下で総合的な提携効果を観ることができる。
＜５−７．変形例７＞
また、上記実施形態では、対象名義人および候補名義人が、それぞれ、企業単位である場合を説明したが、特にこれに限定するものではない。例えば、複数の企業を集めた企業グループ（例えば、同じ系列に属する企業のグループ、提携している企業を組み合わせたグループ、連結決算の対象となる親会社、子会社、及び関連会社等で構成した企業のグループ又はユーザが任意に想定して組み合わせた企業のグループ等）を作り、その企業グループを対象名義人や候補名義人として扱うようにしてもよい。この場合、例えば、上述した図４の処理の一部を以下のように変更する。
具体的には、制御部１００は、Ｓ１００の処理の開始に先立ち、ユーザから入力装置３を介して、対象名義人を企業グループで受け付けるか否かの指示を受け付ける。制御部１００は、ユーザから、対象名義人について企業グループで受け付ける旨の指示を受け付けた場合、さらに、企業グループを形成する企業群の指定を受け付ける。また、制御部１００は、候補名義人の中に、企業グループとして受け付ける企業群があるか否かの指示を受け付ける。制御部１００は、候補名義人の中に企業グループとして受け付ける企業群がある旨の指示を受け付け場合、さらに、企業グループを形成する企業群の指定を受け付ける。そして、制御部１００は、クラスタ分析部１１０に指定を受け付けた企業グループを形成する企業群を示す情報を通知し、データ取得部１０５にＳ１００の処理の開始を指示する。
次に、データ取得部１０５は、上述した実施形態と同様の手順にしたがい、特許データを取得して、Ｓ１１０の処理に遷移する。
Ｓ１１０では、クラスタ分析部１１０が、上述した実施形態と同様の手順にしたがい、取得した特許データを所定技術分野毎のクラスに分類する。そして、クラスタ分析部１１０は、各クラスを名義人毎に分類する際、上記の通知を受けた企業グループを形成する企業群については、企業グループを形成する企業群を１の名義人として分類する。また、クラスタ分析部１１０は、企業グループを形成する企業群以外については、上述した実施形態と同様に企業単位で分類する。
そして、その後の処理（Ｓ１３０〜１６０、Ｓ４００）は、上述した実施形態と同様の手順により行う。なお、ここでは、企業グループを形成する企業群を１の名義人として分類するようにしているため、ユーザから受け付けた企業グループに関しては、企業グループ単位で、名義人毎クラス毎の評価値が算出され、その後の技術補完度算出処理（Ｓ１５０）および推奨提携先企業選定処理（Ｓ１６０）が行われる。
なお、技術深耕度を算出する処理（Ｓ２００〜Ｓ２６０）についても、上記同様、Ｓ２００の処理に先立ち、企業グループを形成する企業群の指定を受け付け、Ｓ２１０において、企業グループを形成する企業群を１の名義人として分類するようにすればよい。
このように構成することにより、ユーザは、自社とのアライアンス先を、企業単位ではなく企業グループ単位で検討することができるようになる。また、自社が属する企業グループを基準にして、アライアンス先の企業を検討することができるようになる。或いは、自社が属する企業グループを基準にして、企業単位ではなく企業グループ単位でアライアンス先を検討することができるようになる。【０１０５】
＜５−８．変形例８＞
また、上記実施形態では、Ｓ１２０〜Ｓ１３０（又はＳ２２０〜Ｓ２３０）において、名義人毎クラス毎に、特許インパクト及び経過情報指数を用いて名義人毎クラス毎評価値を算出する例を説明しているが、特にこれに限定するものではない。例えば、各クラスに属する特許公報毎の個別評価値を算出し、それを総計したものを名義人毎クラス毎評価値として用いるようにしてもよい。例えば、図４のＳ１２０〜Ｓ１３０（又はＳ２２０〜Ｓ２３０）を以下のようにしてもよい。
すなわち、評価値算出部１２０が、図４の処理に先立って、特許データ２００毎に、各特許データ２００に含まれる経過情報２４０や内容情報２３０を用いて個別評価値（以下、「パテントスコアＰＳ」という）を算出しておく。そして、評価値算出部１２０は、Ｓ１２０〜Ｓ１３０（Ｓ２２０〜Ｓ２３０）において、その算出しておいたパテントスコアＰＳを名義人毎クラス毎に集計したものを名義人毎クラス毎評価値として求める。以下、パテントスコアＰＳを利用した本実施形態の変形例８について説明する。【０１０６】
本変形例８では、上述した図４の処理ステップのうち、評価値算出部１２０が行う名義人毎クラス毎の評価値算出処理を変更している。なお、本変形例８では、評価値算出部１２０の機能を一部変更しているだけで、他の構成は上記実施形態と同じ構成である。また、本変形例８は、説明の便宜上、上記実施形態と同じ符号を用いて説明する。また、本変形例８では、上記実施形態と異なる部分だけ説明する。【０１０７】
具体的には、本変形例８の評価値算出部１２０は、図４の処理の一部を変更した図１７に示す処理ステップにしたがい、提携先選定情報を生成する処理を行う。
また、本変形例８の評価値算出部１２０は、図１７の処理を行う前に、特許データ２００毎のパテントスコアＰＳを算出し、その算出したパテントスコアＰＳを情報処理装置１のメモリ（補助記憶装置１２、或いは主記憶装置１１）に格納しておく（或いは、記憶装置２に格納しておく）。そして、評価値算出部１２０は、各特許データ２００のパテントスコアＰＳを上記メモリに格納してから、図１７の処理を行う。なお、パテントスコアＰＳを算出する処理の手順は、後段で詳細に説明する。【０１０８】
つぎに、パテントスコアＰＳを利用して行う提携先選定情報を生成する処理について、図１７を用いて説明する。
図１７は、本変形例８の情報処理装置の提携先選定情報生成処理を示すフローチャートである。なお、図１７のフローチャートは、図４のフローチャートのＳ１２０〜Ｓ１３０（Ｓ２２０〜Ｓ２３０）を変更したものである。また、図１７では、図４と同じ処理については同じ符号を付している。
なお、以下の説明では、図４と異なる処理ステップについて説明し、同じ処理の説明は省略する。【０１０９】
図示するように、クラスタ分析（Ｓ１１０）が終了し且つ名義人毎に分類すると、評価値算出部１２０は、当該クラスタ分析の対象となった特許データすべて（当該クラスタ分析により生成された全クラスの特許データ２００）についてパテントスコアＰＳを取得する（Ｓ１２１）。
具体的には、評価値算出部１２０は、情報処理装置１のメモリから、全クラスの特許データ２００のパテントスコアＰＳを読み出す。【０１１０】
つぎに、評価値算出部１２０は、全クラスの特許データ２００のパテントスコアＰＳを読み出すと、各特許データの個別評価値を算出する（Ｓ１２２）。なお、個別評価値の算出方法については特に限定するものではなく、取得したパテントスコアＰＳをそのまま特許データの個別評価値とすることも可能であるが、例えば、以下に示す手順にしたがい、特許データの個別評価値を求めるようにしてもよい。
先ず、評価値算出部１２０は、以下に示す（数８）により、各特許データの標準値（全クラスにおける標準値）Ｐ0,iを算出する。
【数８】
2008075744.tif 000010
この式の分子は各特許データｉのパテントスコアＰＳｉから全クラスでの平均値を減算したものであるから、標準値Ｐ0,iの全クラスでの平均値は０となる。分母はパテントスコアＰＳｉの全クラスでの標準偏差であるから、標準値Ｐ0,iの全クラスでの分散及び標準偏差は１となる。なお、式中のｎは全クラスの特許データ数であるが、パテントスコアＰＳが０であるもの（後述のように失効した特許出願又は消滅した特許権）は除いた特許データ数とするのが好ましい。
この標準値Ｐ0,iを各特許データの個別評価値としても良いが、本実施形態では更に以下のようにして各特許データの個別評価値を算出する。
すなわち、評価値算出部１２０は、上記求めた標準値Ｐ0,iおよび以下に示す（数９）により、各特許データ２００の偏差値（全クラスにおける偏差値）を求め、これを個別評価値とする。
【数９】
2008075744.tif 000011
この（数９）では、上記（数８）で求めた標準値Ｐ0,iに１０を乗算し５０を加算しているので、この（数９）により求められた個別評価値（偏差値）Ｐｉは、全クラスにおける平均が５０、標準偏差が１０となる。【０１１１】
なお、このＳ１２２（Ｓ２２２）において、評価値算出部１２０は、上記（数９）ではなく、以下に示す（数１０）を用いて、特許データ２００の個別評価値を求めるようにしてもよい。
【数１０】
2008075744.tif 000012
この（数１０）では、上記（数８）で求めた標準値Ｐ0,iがしきい値Ｐｓｔｄ以上である場合は、標準値Ｐ0,iのしきい値Ｐｓｔｄとの差分を１０倍したものを個別評価値Ｐｉとし、標準値Ｐ0,iがしきい値Ｐｓｔｄ未満である場合は、０を個別評価値Ｐｉとしている。
しきい値Ｐｓｔｄとしては、ここでは標準値Ｐ0,iの全クラスでの平均値（上記（数８）のＰ0,iによれば０となる）を用いている。従ってこの場合、個別評価値Ｐｉが負数となることはない。従って、後述のＳ１３１の（数１２）を用いた名義人毎クラス毎評価値Ｓk,jが負数となることはない。【０１１２】
上記（数９）を用いる場合と上記（数１０）を用いる場合とでは、以下の相違がある。
特許データ２００の個別評価値は、後述の（数１２）において、名義人毎クラス毎評価値の算出に用いられる。そして、名義人が大企業等（例えば、大手電機メーカ）の場合、特許データ２００の件数が膨大であるため（保持している特許件数が膨大であるため）、例えば、個々の特許データ２００のパテントスコアＰＳが低い値であっても、低い値のパテントスコアＰＳ（又はパテントスコアＰＳより求めた偏差値）を合計することで、その名義人の評価値（名義人毎クラス毎評価値）が高くなる。すなわち、上記（数９）の偏差値をそのまま集計に利用する場合、名義人毎クラス毎評価値は、出願されている特許データの数の影響を強く受けた分析結果となる。
これに対し、上記（数１０）による場合、名義人毎クラス毎評価値の算出対象のデータとして、しきい値Ｐｓｔｄ以上の標準値となるパテントスコアＰＳだけを利用し、しきい値未満の標準値となるパテントスコアＰＳを加算しないことで名義人毎の特許件数による影響を緩和し、その名義人が持つ特許データの「質」を反映させることができる。また、標準値Ｐ0,iのしきい値Ｐｓｔｄとの差分から個別評価値Ｐｉを算出しているため、しきい値Ｐｓｔｄ付近となる特許が多数あっても名義人毎クラス毎評価値に与える影響は小さく、しきい値より飛び抜けて質の高い特許が、名義人毎クラス毎評価値に大きく影響することになる。
なお、上記（数１０）では、しきい値Ｐｓｔｄとして、標準値Ｐ0,iの全クラスでの平均値を利用しているが、これは例示にすぎない。対象名義人の平均値を用いるなど、ユーザがしきい値Ｐｓｔｄの値を任意に設定するようにしてもよい。【０１１３】
また、このＳ１２２（Ｓ２２２）において、評価値算出部１２０は、上記（数９）又は（数１０）の右辺で求められる値を用いた上で、更に、以下に示す（数１１）を用いて、特許データ２００の個別評価値を求めるようにしてもよい。
【数１１】
2008075744.tif 000013
すなわち、個別評価値を算出しようとする特許データ２００が共同出願に係る特許出願又は共有名義の特許権に係るものである場合には、記憶装置２に記憶されている当該特許の共有者の数（共同出願人の数又は特許権共有者の数）を読み取る。そして、上記（数９）又は（数１０）の右辺で算出される値を、更に当該特許の共有者の数で除算して、個別評価値Ｐｉとする。
こうして名義人毎の適正な個別評価値Ｐｉを算出し、後述の（数１２）により名義人毎クラス毎評価値を算出すれば、Ｓ１４０やＳ２４０の規格化処理等において用いるクラス毎評価値の算出にあたって、共同出願の特許データに係る個別評価値の二重計上を避けることができる。また、Ｓ１５０の技術補完度算出処理やＳ２５０の技術深耕度算出処理において用いる合成評価情報の算出にあたっても、同様に共同出願の特許データに係る個別評価値の二重計上を避けることができる。
また（数１１）では共有者の数で除算することにより、（数９）又は（数１０）の右辺で求められる値を共有者間で均等に按分したが、これに限らず個々の共有者の貢献度や持分比率で重み付けをして按分しても良い。【０１１４】
つぎに、評価値算出部１２０は、Ｓ１２２で求めた特許データ２００毎の個別評価値（例えば上記（数９）、（数１０）、更に好ましくは（数１１）で求めた個別評価値）Ｐｉを用いて、クラス毎に、名義人毎クラス毎評価値を求める（Ｓ１３１）。具体的には、評価値算出部１２０は、以下に示す（数１２）により、クラス毎に、名義人毎クラス毎評価値を求める。
【数１２】
2008075744.tif 000014
すなわち、名義人毎クラス毎評価値Ｓk,jは、或るクラスｊに属する名義人ｋの特許データ２００の個別評価値Ｐｉの総和で算出される。
なお、上記（数９）又は（数１０）の右辺で求められる値を、（数１１）により共有者間で按分せずにそのまま個別評価値Ｐｉとする場合、Ｓ１４０やＳ２４０の規格化処理等において用いるクラス毎評価値の算出にあたっては、上記（数１）の分母に示されるように名義人毎クラス毎評価値を当該クラス内で単に総計すると、共同出願の特許データに係る個別評価値が二重計上されることになる。そこで、上記（数９）又は（数１０）の右辺で求められる値をそのまま個別評価値Ｐｉとする場合、例えば、クラス毎評価値の算出は、当該クラスｊに属する全名義人の特許データ２００の個別評価値Ｐｉの総和で算出することが望ましい。これにより、複数名義人の共同出願に係る特許データが例えば１件あれば、その特許データの個別評価値は１件分としてクラス毎評価値にカウントされるため、二重計上を避けることができる。
また、Ｓ１５０の技術補完度算出処理やＳ２５０の技術深耕度算出処理において用いる合成評価情報の算出にあたっても、同様に共同出願の特許データに係る個別評価値の二重計上を避けることが望ましい。そこで、上記（数９）又は（数１０）の右辺で求められる値をそのまま個別評価値Ｐｉとする場合、例えば、合成評価情報は、名義人毎クラス毎評価値を加算して求めるのではなく、対象名義人と或る候補名義人の一方又は両方が名義人に含まれる特許データ２００を抽出し、この抽出された特許データの個別評価値Ｐｉをクラス毎に総和することにより算出することが望ましい。これにより、対象名義人と当該候補名義人の共同出願に係る特許データが例えば１件あれば、その特許データの個別評価値は１件分として合成評価情報にカウントされるため、二重計上を避けることができる。なお、こうして算出された合成評価情報は、Ｓ１４０やＳ２４０の名義人毎クラス毎評価値の規格化と同様に、クラス毎に、クラス毎評価値で除算することにより規格化することが望ましい。【０１１５】
そして、Ｓ１３１の処理が終わると、上述した図４と同様の処理を行い、提携先選定情報を生成する処理を行う。なお、「Ｓ２２１、Ｓ２２２、およびＳ２３１」は、「Ｓ１２１、Ｓ１２２、およびＳ１３１」の処理と同じである。【０１１６】
本変形例８では、アライアンス分析に利用する情報として、技術分野や出願時期等を考慮して求めたパテントスコアＰＳ（詳細は後述）を利用するようにしている。また、このパテントスコアＰＳは、後述するが経過情報２４０の種類に応じて重みが考慮されている。
したがって、本変形例８によれば、より精度の高い名義人毎クラス毎評価値が算出されるため、この名義人毎クラス毎評価値を利用することにより、最適な技術提携先を選定することができるようになる。
また、各特許データ２００の個別評価値を用いているため、上述のように、共同出願の特許データの二重計上を避けることも比較的簡易な処理にて行うことができる。【０１１７】
また、上記（数１０）を用いて名義人毎クラス毎評価値を算出した場合、上述のように名義人毎の特許件数による影響を緩和し、その名義人が持つ特許データの「質」を反映させることができる。
図１８は、変形例８のパテントスコアを用いた名義人毎クラス毎評価値及び上記実施形態の特許インパクト指数と経過情報指数とを用いた名義人毎クラス毎評価値の分布を、公報件数との関係において示した図である。詳しくは、特定分野の特許群をクラスタリングして得られた複数のクラスを更に名義人毎に分類し、それぞれ特許インパクト指数と経過情報指数とを乗算することで名義人毎クラス毎評価値を算出し、平均０、分散１に標準化した。また、同じ名義人毎クラス毎の各分類について、パテントスコアを用いて上記（数１０）により閾値以下の値を０として集計することで名義人毎クラス毎評価値を算出し、平均０、分散１に標準化した。これら標準化された名義人毎クラス毎評価値を縦軸にとり、上記名義人毎クラス毎の各分類の公報件数（これも標準化した）を横軸にとっている。
図に示されるように、上記実施形態の特許インパクト指数と経過情報指数とを用いた名義人毎クラス毎評価値は、公報件数との正比例関係を示す直線に近い分布を有しており、公報件数の影響を大きく受けている。これに対し、変形例８のパテントスコアを用いた名義人毎クラス毎評価値は、公報件数とまったく無関係ではないものの正比例関係を示す直線からかなり離れた領域にも分布しており、公報件数の影響が緩和されていることがわかる。
【０１１８】
つぎに、本変形例８において、名義人毎クラス毎評価値の算出に用いるパテントスコアＰＳについて説明する。【０１１９】
パテントスコアＰＳとは、各特許データの評価値を示したスコアのことをいう。このパテントスコアＰＳは、特許データの内容情報２３０および経過情報２４０を利用して算出される。
なお、パテントスコアＰＳの算出に利用する内容情報２３０および経過情報２４０のデータ構成について特に限定されるものではない。本変形例８では、図１９および図２０に示す内容情報２３０および経過情報２４０を用いるものとする。以下、内容情報２３０および経過情報２４０のデータ構成を説明する。【０１２０】
図１９は、本実施形態の変形例８で利用する内容情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図である。
図示するように、内容情報２３０は、「特許データＩＤ（公報番号等）」を登録するためのフィールド２３０１と、その特許データの「請求項数」を登録するためのフィールド２３０２と、「請求項の平均文字数」を登録するためのフィールド２３０３と、その特許データの「明細書枚数」を登録するためのフィールド２３０４とを備えて１つのレコードが構成される。なお、内容情報２３０は、複数のレコードよりなる。
ここで、「請求項数」は、当該特許出願の請求項数を示す情報であり、「請求項の平均文字数」は、当該特許出願の請求項１項あたりの平均文字数（又は単語数）を示す情報である。「明細書頁数」は、当該特許出願の明細書頁数又は公報頁数を示す情報である。これらの情報は各特許出願の公開特許公報その他の特許データより抽出される。【０１２１】
図２０は、本実施形態の変形例８で利用する経過情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図である。
図示するように、経過情報２４０は、「特許データＩＤ（公報番号等）」を登録するためのフィールド２４０１と、「出願日からの経過日数」を登録するためのフィールド２４０２と、「審査請求日からの経過日数」を登録するためのフィールド２４０３と、「登録日からの経過日数」を登録するためのフィールド２４０４と、「分割出願」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４０５と、「早期審査」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４０６と、「不服審判特許審決」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４０７と、「異議申立維持決定」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４０８と、「無効審判維持審決」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４０９と、「優先権主張」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４１０と、「ＰＣＴ出願」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４１１と、「包袋閲覧」の有無を示す情報を登録するためのフィールド２４１２と、「被引用回数」を示す情報を登録するためのフィールド２４１３とを備えて、１つのレコードが構成される。なお、経過情報２４０は、複数のレコードよりなる。【０１２２】
ここで、「出願からの経過日数」、「審査請求からの経過日数」、および「登録日からの経過日数」は、該当する特許データの期間に関する情報である。「出願からの経過日数」は出願日、「審査請求からの経過日数」は出願審査請求日、「登録日からの経過日数」は特許権設定登録日に基づき、それぞれ評価日（パテントスコアの算出日）まで又は評価日に近い所定日付までの経過日数を算出したものが記憶装置２に格納される。未だ出願審査請求されていない特許出願についての「審査請求からの経過日数」はＮＵＬＬとなり、未だ設定登録されていない特許出願についての「登録日からの経過日数」はＮＵＬＬとなる。【０１２３】
経過情報２４０のうち、「分割出願」、「早期審査」、「不服審判特許審決」、「異議申立維持決定」、「無効審判維持審決」、「優先権」、「ＰＣＴ出願」、「包袋閲覧」は、特許データに対する所定行為の有無を示す情報である。「分割出願」は当該特許出願をもとの出願として分割出願がなされているか否か、「早期審査」は当該特許出願の早期審査がなされているか否か、「不服審判特許審決」は当該特許出願について拒絶査定不服審判が請求され、且つ当該審判において特許審決がなされているか否か、「異議申立維持決定」は当該特許について特許異議申立がなされ、且つ維持決定がなされているか否か、「無効審判維持審決」は当該特許について特許無効審判が請求され、且つ当該審判において請求棄却審決がなされているか否か、「優先権」は当該特許出願が先の特許出願等に基づく優先権主張を伴っているか否か、「ＰＣＴ出願」は当該特許出願が特許協力条約に基づく国際出願を国内に移行したものであるか否か、「包袋閲覧」は当該特許出願について閲覧請求がなされているか否かに基づき、それぞれ所定行為がなされている場合は例えば１が与えられ、なされていない場合は例えば０が与えられる。【０１２４】
続いて、評価値算出部１２０が行うパテントスコアＰＳの算出処理について、図２１を用いて説明する。
図２１は、本実施形体の変形例８のパテントスコアの算出処理の手順を示したフローチャートである。【０１２５】
先ず、評価値算出部１２０は、ユーザからのＩＰＣコードの入力を受け付け、特許データ２００（特許公報を示す電子データ）を取得する（Ｓ４００）。
具体的には、評価値算出部１２０は、ユーザからのＩＰＣコードの入力を受け付けると、記憶装置２にアクセスし、そのＩＰＣコードに分類される特許データ２００を取得する。ここで取得した特許データが、パテントスコアを算出するための分析対象母集団となる。なお、特許データ２００の書誌情報２２０には、その特許出願の出願日の情報や優先日の情報（優先権を主張している場合に限る）等が含まれている。【０１２６】
つぎに、評価値算出部１２０は、取得した特許データ２００の書誌情報のうち出願日の情報又は優先日の情報等を用いて、分析対象母集団の特許データ２００を所定期間ごと（本変形例８では出願年ごと、優先日が属する年ごと等）のグループｔに分類する（Ｓ５００）。
つぎに、評価値算出部１２０は、各特許データ２００の評価値を算出する（Ｓ６００）。この処理の詳細を、図２２に基づいて説明する。【０１２７】
図２２は、特許データのパテントスコアを算出する処理の詳細を示すフローチャートである。【０１２８】
評価値算出部１２０は、Ｓ５００で分類されたグループｔに属する特許データ２００について、経過情報２４０および内容情報２３０を取得する（Ｓ６１０）。
なお、図２２では、当該取得した１つのグループがＪ件の特許データからなるものとし、Ｊ件のそれぞれを区別するため添え字ｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）を用いる。
評価値算出部１２０は、Ｊ件の特許データ２００を取得したら、これらＪ件の特許データの経過情報２４０および内容情報２３０を用いて、後述のＳ６３０２〜Ｓ６３０４で用いる「評価項目の該当有無データのＪ件分の合計値」等を予め求めておく。【０１２９】
次に、評価値算出部１２０は、変数ｊを１にセットし（Ｓ６２０）、次のようにして特許データｊの評価素点を算出する。【０１３０】
評価値算出部１２０は、経過情報２４０の各フィールドに登録されている情報を評価項目とし、Ｉ個の評価項目ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）について、評価項目ごとに予め設定された評価点算出方法を選択する（Ｓ６３０１）。【０１３１】
本実施形態の変形例８における評価点算出方法には次の３通りがある。すなわち、フィールド２４０５、２４０６、２４０７、２４０８、２４０９、２４１０、２４１１、２４１２に登録されている情報については、当該特許データに対する所定行為の有無を示す情報としてＳ６３０２〔有無型〕を選択する。また、フィールド２４０２、２４０３、２４０４については、当該特許データの期間に関する情報としてＳ６３０３〔時間減衰型〕を選択する。また、フィールド２４１３については、当該特許データの引用回数を示す情報としてＳ６３０４〔回数型〕を選択する。【０１３２】
評価点算出方法を選択したら、Ｉ個の評価項目ｉの各々について、特許データｊの評価点を算出する（Ｓ６３０２、Ｓ６３０３、Ｓ６３０４）。【０１３３】
＜有無型＞
Ｓ６３０２では、評価値算出部１２０は、〔有無型〕が選択された評価項目ｉについて、次の［数１３］により評価点を算出する。
【数１３】
2008075744.tif 000015
【０１３４】
ここで分子に配置された「評価項目ｉの該当有無データ」は、例えば「分割出願」については、上述のように分割出願がなされていれば１、なされていなければ０となる。【０１３５】
分母には、上記「評価項目ｉの該当有無データ」の当該グループ内合計値の正の平方根が配置されている。従って、当該グループ内に評価項目該当の特許データ２００が多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に評価項目該当の特許データ２００が少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。該当件数の多い評価項目（「包袋閲覧」等）を有する特許よりも、該当件数の少ない評価項目（「無効審判維持審決」等）を有する特許の方が、特許権設定登録後の維持率が高い傾向がある（一般に、維持率の高さは、維持費（特許料）に見合う経済的価値の高さを示すと考えられる）ので、各評価項目の重み付けが自動的になされる。また、所定期間ごとのグループ単位で集計しているので、例えば古い特許ほど多くの経過情報が付加され、公開されて間もない新しい特許には未だ経過情報が付加されていないことが多いが、それだけの理由で新しい特許に低い評価が与えられるという傾向を緩和することができる。【０１３６】
＜時間減衰型＞
Ｓ６３０３では、評価値算出部１２０は、〔時間減衰型〕が選択された評価項目ｉについて、次の［数１４］により評価点を算出する。
【数１４】
2008075744.tif 000016
【０１３７】
ここで分子に配置された「Exp（−（Min（経過時間，年限））／年限）」は、「審査請求からの経過日数」については、当該「審査請求からの経過日数（年数換算値）」と「年限」のうち何れか小さい方の値を「年限」で除算し−１を乗算した値で、ネイピア数ｅをべき乗した値である。「年限」は出願日から特許権存続期間満了までの最大年数（日本の現行法では２０年）とする。「登録日からの経過日数」の場合も同じ計算式を用い、「年限」は出願日から特許権存続期間満了までの最大年数（日本の現行法では２０年）とする。「出願日からの経過日数」の場合も同じ計算式を用いるが、「年限」は出願日から出願審査請求期限までの年数（日本の現行法では３年）とする。これによると、経過時間が短いうちは分子の値はExp（０）＝１に近い値であるが、時間の経過とともに減衰して経過時間≧年限となるとExp（−１）＝１／ｅにまで低下する。指数関数にする利点は、価値に対する減価償却効果を導入できることと、評価値分布の離散化をなくし滑らかな分布にできることである。「審査請求からの経過日数」、「出願日からの経過日数」、「登録日からの経過日数」は、多くの特許に該当する基本評価項目であり、これら３評価項目しか該当しない特許群の同点化を避けることができる。【０１３８】
［数１４］の分母は、上記Ｓ６３０２で用いる〔有無型〕の式と同様の式が配置されているが、「審査請求からの経過日数」については、当該特許出願につき出願審査請求されていれば例えば１、されていなければ例えば０の値を当該グループ内で合計し正の平方根をとったものである。「登録日からの経過日数」についても、当該特許出願につき特許権設定登録されていれば１、されていなければ０の値を当該グループ内で合計し正の平方根をとったものが分母となる。「出願からの経過日数」については、すべての特許データが該当するので、当該評価項目の該当有無データを１とすれば、分母の値はグループ内の特許データ２００の件数の正の平方根に等しくなる。何れの場合も、当該グループ内に評価項目該当の特許データ２００が多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に評価項目該当の特許データ２００が少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。上述のように「審査請求からの経過日数」、「出願日からの経過日数」、「登録日からの経過日数」は、多くの特許に該当する基本評価項目であるので、これら評価項目の配点は小さくなりやすい。【０１３９】
Ｓ６３０３において〔時間減衰型〕で算出された評価点は、更に内容情報２３０（図１７の内容情報）による補正を行う。
経過情報２４０のみにより評価する場合、出願公開後又は特許権設定登録後間もない特許出願又は特許権には、今後付与されると期待される経過情報２４０がなく評価が正しく行えない可能性がある。従ってこれを補正するため、経過情報２４０による評価に内容情報を加味する。しかし、内容情報２３０は、経過情報２４０ほど維持率との相関が高くない傾向にあり、不用意に内容情報２３０を加味すると却って評価の精度が落ちる可能性がある。
そこで、経過情報２４０が十分に付与された特許の評価には内容情報２３０の影響を小さくとどめ、経過情報２４０が不十分な特許の評価に内容情報２３０を効果的に反映させるため、この〔時間減衰型〕で算出された評価点にのみ、内容情報２３０に基づく補正係数を乗算する。
このように本変形例８によれば、出願の古い新しいを問わず、どの特許データ２００にも一律に付与されやすい特性を有する期間に関する情報に、各々の特許データ２００の内容情報２３０を加味することができる。その結果、経過情報２４０があまり付与されていない新しい出願からなる特許データについても、適切な評価を行うことができる。【０１４０】
具体的には、上記［数１４］の各評価点に、
ａ１×ａ２×ａ３
ここで、
ａ１＝２1/3（請求項当たりの平均文字数が平均以下の場合）又は
２-1/3（請求項当たりの平均文字数が平均以上の場合）
ａ２＝２1/3（全頁数が平均以上の場合）又は
２-1/3（全頁数が平均以下の場合）
ａ３＝２1/3（請求項数が平均値±１標準偏差以内の場合）又は
２-1/3（請求項数が上記範囲外の場合）
を乗算する。ａ１、ａ２、ａ３の最大値をそれぞれ２1/3とすることにより、ａ１×ａ２×ａ３を最大値とする補正にとどめている。なお、本変形例８では、ａ１×ａ２×ａ３の値が最大で２になるようにしている。【０１４１】
＜回数型＞
Ｓ６３０４では、評価値算出部１２０は、〔回数型〕が選択された評価項目ｉについて、次の［数１５］により評価点を算出する。
【数１５】
2008075744.tif 000017
【０１４２】
ここで分子に配置された「ｆ（引用）×log（ｎｊ＋１）」は、「被引用回数」については、当該「被引用回数ｎｊ」に１を加えた値の対数に重みｆ（引用）を乗算したものである。本発明者らの検証により、被引用の有無にとどまらずその回数によっても特許権の維持率が変化することがわかっているが、両者に比例関係はなく、被引用回数の増加による維持率の増加は次第に頭打ちの傾向を示すため、対数をとることとしたものである。【０１４３】
分母には、上記「ｆ（引用）×log（ｎｊ＋１）」の当該グループ内合計値の正の平方根が配置されている。従って、当該グループ内に他の出願で引用された特許データが多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に他の出願で引用された特許データ２００が少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。【０１４４】
上記［数１５］の分子及び分母において、重みｆ（引用）は任意の正数を用いることができるが、他社の特許出願で引用された回数（他社引用回数）ｎｊotherと自社の他の特許出願で引用された回数（自社引用回数）ｎｊselfとで区別し、それぞれの対数に異なる重みを付与する。この場合、上記［数１５］に代え、次の［数１６］を用いる。
【数１６】
2008075744.tif 000018
具体的な重みとしては、他社引用の場合のｆ（引用other）と、自社引用の場合のｆ（引用self）との比を、１：２とした。【０１４５】
被引用回数は、特許の価値との間に高い相関がある。更に、本発明者らの検証によれば、他社の特許出願の審査において引用（他社引用）された回数と、自社の他の特許出願の審査において引用（自社引用）された回数とでは、後者と特許の価値との相関が有意に高いことが認められた。自社の他の特許出願の審査において引用された発明は、自社の実施技術において中核となる基本発明であることが多いことによるものと推測される。そして、そのような基本発明を自社が既に出願していることを認識しつつ、その改良技術をも出願し強固な特許ポートフォリオの構築を図った可能性が高い。
本変形例８によれば、被引用回数を他社引用と自社引用とに分けて考え、後者の回数をより大きく評価値に反映させることにより、特許出願又は特許権の適切な評価が可能となる。【０１４６】
評価値算出部１２０は、全ての評価項目ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）について、特許データｊの評価点が算出されたら、これに基づいて当該特許データｊの評価素点を、次の［数１７］により算出する（Ｓ６４０）。
【数１７】
2008075744.tif 000019
この式に示されるように、評価素点は、Ｉ個の評価点の二乗和の正の平方根、又は０となる。評価素点が０となるのは、審査請求期限までに出願審査請求しなかった場合、出願を取下げ又は放棄した場合、拒絶査定が確定した場合、その他特許出願が失効した場合と、異議申立による取消決定や無効審判による無効審決が確定した場合、特許権を放棄した場合、特許権の存続期間が満了した場合、その他の特許権が消滅した場合である。これらの情報も各特許データの経過情報から読み取り、該当する場合は評価素点を０とする。
なお、上述したように、Ｓ６３０３において、〔時間減衰型〕で算出された評価点に対しては、内容情報２３０による補正を行う。【０１４７】
このように、Ｓ６４０において、［数１７］により特許評価素点を求めるようにしたのは以下の理由による。
複数の評価項目による評価点ｉから評価素点を算出する方法として、各評価点ｉの総和を求める方法がある（単純和法）。しかしこの算出方法によると、特許の維持率（経済的価値）との相関を有する経過情報が多数付与された特許の評価が高く算出されるので、評価点ｉの総和を評価素点とすることは一見合理的であるが、維持率との相関があまり高くない経過情報を多数付与されている特許の（低い評価点が多数加算される）評価素点が、維持率との相関が極めて高い経過情報を少数付与されている特許の評価素点を超えてしまうことがあり得るので注意が必要である。
この問題を解決する１つの方法として、各評価点ｉのうち最大値を評価素点とする方法もある（最大値法）。しかしこの算出方法によると、特に、ある経過情報と特許群の維持率との相関を調べる場合に、他にどんな経過情報が付与されているか無関係に相関を調べた場合には、ある特許の維持率は、最高の維持率を持つ経過情報の維持率で最もよく表現できると期待されるので、評価点ｉの最大値を評価素点とすることは一見合理的であるが、評価点ｉの最大値が２つの特許で同じである場合に優劣がつけられない。さらに、最大値法を用いた場合は、出願人、特許庁及び競合他社の異なる３主体の観点を加味した評価を行うことができず、それらの主体のうちのいずれか一者の観点のみが反映されることとなってしまい、残りの主体の観点を特許データの評価に反映させることができない。
二乗和の平方根をとる上述の方法は、単純和法と最大値法の長所を兼ね備えた方法ということができる。すなわち、二乗和の平方根をとることにより、ある特許データｊに関するＩ個の評価項目ｉの中に高い評価点ｉがあるときは、その高い評価点ｉが評価素点に大きく影響する。そして、評価点ｉの高い評価項目以外の評価点についても、幾らか考慮された評価素点となる。従って、評価点ｉの高くなりやすい「早期審査」、「異議申立維持決定」、「無効審判維持審決」等に複数該当するような特許データｊに対しては、突出して高い評価素点を与えることができる。
このように本変形例８では、特許属性情報の種類に応じて算出した評価点を全て加味した特許評価を行うようにしている（Ｓ６３０、Ｓ６４０）。その結果、特許データの価値を多面的に評価することが可能となる。【０１４８】
評価値算出部１２０は、評価素点が算出されたら、その対数を算出して当該特許データｊの評価値とする（Ｓ６５０）。【０１４９】
次に、すべての特許データｊについて評価値を算出したか否かを判定し（Ｓ６６０）、算出していない場合（Ｓ６６０：ＮО）、Ｓ６７０に進み、変数ｊをｊ＋１にセットし、Ｓ６３０に戻って次の特許データについて評価値を算出する。
すべての特許データｊについて評価値を算出した場合は（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、当該グループに属する特許データ２００に関する評価値の算出処理を終了する。
このように本変形例８では、特性の異なる複数の特許データを、技術分野ごと、出願時期ごとの特性を加味した上で評価するようにしている。その結果、特許データの価値をより適切に評価することができる。【０１５０】
Ｓ６１０〜Ｓ６７０までの評価値算出処理は、Ｓ４００で取得した特許データをＳ５００で分類して得られたすべてのグループｔについて実行する。すべてのグループｔについて評価値を算出したら図２０のＳ７００に戻る。【０１５１】
Ｓ７００では、評価値算出部１２０は、上記の処理で求めた評価値に基づいて、Ｓ４００で取得した分析対象母集団における偏差値をパテントスコアＰＳとして算出する（Ｓ７００）。評価値算出部１２０は、その算出したパテントスコアＰＳを情報処理装置１のメモリや記憶装置２に格納する（パテントスコアＰＳは、特許データＩＤ（特許公報番号等）に対応付けて格納される）。【０１５２】
このように、本変形例８では、技術分野毎、且つ分析対象母集団を時期ごとのグループに分類し、この分類されたグループごとに求めた値を分母として用いてパテントスコアを算出している。そのため、本変形例８によれば、様々な技術分野の異なる時期の特許出願又は特許権を含む分析対象母集団内において、適切な相対評価が可能となる。
【図１】
2008075744.tif 000020
【図２】
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【図３】
2008075744.tif 000022
【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】
2008075744.tif 000031
【図１３】
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【図１４】
2008075744.tif 000033
【図１５】
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【図１６】
2008075744.tif 000035
【図１７】
2008075744.tif 000036
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
2008075744.tif 000040
【図２２】
2008075744.tif 000041
【国際調査報告】
2008075744.tif 000042
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