(57)【要約】文書解析装置に、複数の技術文献を取得するテキストデータ取得部１０１と、取得した各技術文献につき、各索引語の重み付け量を求める文書ベクトル取得部１０２と、取得した各技術文献を被験者とし、各索引語の重み付け量を用いて、各索引語を観測変数とした因子分析を行い、各索引語の各々について、因子毎に因子負荷量を算出するとともに、各技術文献の各々について、因子毎に因子得点を算出する因子演算部１０３と、各索引語の因子負荷量を用いて各索引語の帰属因子を決定するとともに、各技術文献の因子得点を用いて各技術文献の帰属因子を決定する帰属因子決定部１０４と、を設ける。これにより、複数の文書の中に、どのようなコンセプト乃至特徴を持った文書又は文書群が存在するかを、的確に分析する。
2008053949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得するテキストデータ取得手段と、
前記取得した各技術文献につき、各索引語の重み付け量を求める重み付け量算出手段と、
前記取得した各技術文献を被験者とし、前記求めた各索引語の重み付け量を用いて、前記各索引語を観測変数とした因子分析を行い、各索引語の各々について、因子毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献の各々について、因子毎に因子得点を算出する演算手段と、
各索引語の因子負荷量を用いて各索引語の帰属因子を決定するとともに、各技術文献の因子得点を用いて各技術文献の帰属因子を決定する帰属因子決定手段と、
同じ因子に属する索引語又は索引語群を、それぞれ該当する各因子に属する技術文献又は技術文献群のデータとともに、各因子につき出力する出力手段と、を備えること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文書群分析装置であって、
前記帰属因子決定手段は、
各索引語の各々について、前記算出した因子負荷量を用いて、当該因子負荷量が最大の因子を選択し、その選択した因子を該索引語の帰属因子として特定するとともに、各技術文献の各々について、前記算出した因子得点を用いて、当該因子得点が最大の因子を選択し、その選択した因子を該技術文献の帰属因子として特定すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の文書群分析装置であって、
前記複数の技術文献に含まれる索引語の出現頻度を求め、該出現頻度を用いて各索引語の重要度を算出し、該算出した重要度を用いて、重要度上位所定個数の索引語を抽出する重要索引語抽出手段を更に備え、
前記重み付け量算出手段は、前記各索引語の重み付け量として、前記重要度上位所定個数の索引語の重み付け量を求めること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記因子の各々について、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段を備え、
前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、該技術文献又は技術文献群の因子評価値を出力すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記各特許文書の経過情報を取得する経過情報取得手段と、
前記因子の各々について、該因子に属する前記技術文献又は技術文献群の経過情報を用いて、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段と、を備え、
前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、前記因子評価値を出力すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項６】
請求項５に記載の文書群分析装置であって、
各因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数を判定する文書数判定手段を備え、
前記因子評価値算出手段は、
前記因子の各々について、該因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数に所定の重み付けをした第１指数を算出し、該因子に属する技術文献又は技術文献群の経過情報を指数化した第２指数を算出し、該算出した第１指数および第２指数を用いて、該因子の因子評価値を算出すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の文書群分析装置であって、
前記経過情報には、他社引用件数、被特許異議申立ての回数、被特許無効審判請求の回数、審査請求の有無、および特許権設定登録の有無が含まれていて、
前記第１指数とは、前記文献数に、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、および被特許無効審判請求回数の合計値のうちの少なくとも１つを用いて重み付けをした値であり、
前記経過情報を指数化した第２指数とは、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、被特許無効審判請求の回数の合計値、審査請求率、および登録査定率のうちの少なくとも１つを指数化した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記出力手段は、前記因子評価値は前記因子ごと及び出願人ごとに算出すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項９】
情報処理装置が行うデータ分析方法であって、
前記情報処理装置は、
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得するステップと、
前記取得した各技術文献につき、各索引語の重み付け量を求めるステップと、
前記取得した各技術文献を被験者とし、前記求めた各索引語の重み付け量を用いて、前記各索引語を観測変数とした因子分析を行い、各索引語の各々について、因子毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献の各々について、因子毎に因子得点を算出するステップと、
各索引語の因子負荷量を用いて各索引語の帰属因子を決定するとともに、各技術文献の因子得点を用いて各技術文献の帰属因子を決定するステップと、を実行すること
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
情報処理装置にデータ分析処理を実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得する処理と、
前記取得した各技術文献につき、各索引語の重み付け量を求める処理と、
前記取得した各技術文献を被験者とし、前記求めた各索引語の重み付け量を用いて、前記各索引語を観測変数とした因子分析を行い、各索引語の各々について、因子毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献の各々について、因子毎に因子得点を算出する処理と、
各索引語の因子負荷量を用いて各索引語の帰属因子を決定するとともに、各技術文献の因子得点を用いて各技術文献の帰属因子を決定する処理と、を情報処理装置に実行させること
を特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記取得した各特許文書について、当該特許文書の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記因子の各々について、その因子に属する特許文書の前記特許スコアを用いて、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段とを備えること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の文書群分析装置であって、
前記因子評価値算出手段は、
前記因子毎に、その因子に属する特許文書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、前記因子評価値として算出すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の文書群分析装置であって、
前記特許スコアは、前記因子評価値の算出対象である因子を含む母集団の文書群において標準化した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１４】
請求項１１〜１３のうちのいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記特許スコアとは、前記特許文書を技術分野毎、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文書の経過情報を利用し、それぞれの特許文書についての算出した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、技術文献を分析する技術に関し、特に複数の文書の中に、どのようなコンセプト乃至特徴が存在するかを分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の技術文献の内容を分析するために、技術文献を複数のクラスタに分類するものが知られている。例えば特開２００５−９２４４３号公報（特許文献１）は、検索された技術文献に対して形態素解析を行って得られた各単語にウェイトを付加して、各技術文献をベクトル化し、ベクトルの向きが近い技術文献同士を一つのクラスタにまとめている。そして、個々のクラスタごとに重要単語を抽出している。
【特許文献１】特開２００５−９２４４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、このような従来のクラスタ分析による分類では、分析対象の複数の技術文献に表される技術分野のコンセプト乃至特徴を的確に把握することが困難な場合がある。例えば上記特開２００５−９２４４３号公報（特許文献１）では、ベクトルの向きの近さという尺度で分類を行っているので、ベクトルの向きが一定の閾値より近ければ同一クラスタ、少しでも遠ければ他クラスタとなってしまい、クラスタごとの特徴が必ずしも明確とはならない。クラスタごとに重要単語を抽出しても、抽出された重要単語が似通っているクラスタ間ではその違いを把握しにくいし、分類そのものの妥当性に対しても疑問が生じてしまう。
つまり、上記特許文献１の手法については、分類したクラスタの特徴を分析者に把握させることについて特に考慮されてはいないのである。従って、分析者は、分類されたクラスタの特徴を把握しようとすると、クラスタに属する各技術文献を読まざるを得なくなり、分析に長大な時間を費やしてしまうことになる。【０００４】
そこで、本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、分析の客観性を維持しつつ、分析者が技術文献の分析において、複数の技術文献によって表される技術分野がどのようなコンセプト乃至特徴を有しているかを把握できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）上記課題を解決するため、本発明の一態様は、テキストデータの分析を行う文書群分析装置に適用される。
そして、前記文書群分析装置は、テキストデータで表された、複数の技術文献を取得するテキストデータ取得手段と、前記取得した各技術文献につき、各索引語の重み付け量を求める重み付け量算出手段と、前記取得した各技術文献を被験者とし、前記求めた各索引語の重み付け量を用いて、前記各索引語を観測変数とした因子分析を行い、各索引語の各々について、因子毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献の各々について、因子毎に因子得点を算出する演算手段と、各索引語の因子負荷量を用いて各索引語の帰属因子を決定するとともに、各技術文献の因子得点を用いて各技術文献の帰属因子を決定する帰属因子決定手段と、同じ因子に属する索引語又は索引語群を、それぞれ該当する各因子に属する技術文献又は技術文献群のデータとともに、各因子につき出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。【０００６】
本発明の一態様によれば、各因子に索引語及び複数の技術文献を帰属させることができるので、索引語からは、分析者にとって理解可能な言語情報を通じて技術分野の特徴乃至コンセプトを把握することが可能となる。また、複数の技術文献からは、各技術文献に含まれる書誌情報が有する特定の傾向から技術分野の特徴乃至コンセプトを把握することが可能となる。なお、本発明では因子分析の手法を用いているが、通常の因子分析における「因子の解釈」というような分析者の主観的或いは恣意的な判断を必要としない。これは、観測変数として各索引語を用いていることによる。つまり、観測変数そのものが内容を表しているので、因子負荷量に基づいて因子に帰属する観測変数を決定すれば、各因子の内容は観測変数を用いて端的に示すことができる。【０００７】
（２）また、前記文書群分析装置であって、
前記帰属因子決定手段は、各索引語の各々について、前記算出した因子負荷量を用いて、当該因子負荷量が最大の因子を選択し、その選択した因子を該索引語の帰属因子として特定するとともに、各技術文献の各々について、前記算出した因子得点を用いて、当該因子得点が最大の因子を選択し、その選択した因子を該技術文献の帰属因子として特定することとしてもよい。【０００８】
各索引語又は各技術文献にとって最も関係性の強い因子に帰属することにより、その因子を最もよく説明することが可能となる。その結果、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。【０００９】
（３）また、前記文書群分析装置であって、
前記複数の文書に含まれる索引語の出現頻度を求め、該出現頻度を用いて各索引語の重要度を算出し、該算出した重要度を用いて、重要度上位所定個数の索引語を抽出する重要索引語抽出手段を更に備え、前記重み付け量算出手段は、前記各索引語の重み付け量として、前記重要度上位所定個数の索引語の重み付け量を求めることとしてもよい。【００１０】
複数の技術文献の中から、技術文献群全体の特徴を表す索引語のみを重要索引語として抽出した上で分析することにより、その技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能である。他方で、索引語を事前に絞り込んでおくことにより、分析処理の効率化を図ることも可能となる。【００１１】
（４）また、前記文書群分析装置であって、
前記因子の各々について、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段を備え、前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、該技術文献又は技術文献群の因子評価値を出力することとしてもよい。【００１２】
上記構成により、因子評価値による各因子間の相対比較を行うことができる。それにより、因子に帰属する技術文献によって表される技術要素間の相対的な位置関係を把握することができ、更には、それらの中から重要な技術要素とそうでないものとの分類を行うこともできる。【００１３】
（５）また、前記文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、前記各特許文書の経過情報を取得する経過情報取得手段と、前記因子の各々について、該因子に属する前記技術文献又は技術文献群の経過情報を用いて、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段と、を備え、前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、前記因子評価値を出力することとしてもよい。【００１４】
本発明の一態様では、特許公報に基づく因子の評価を行うことができるため、その特許公報に関連する特許情報に含まれる審査経過情報を活用することにより、精度の高い因子評価を行うことが可能となる。【００１５】
（６）また、前記文書群分析装置であって、
各因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数を判定する文書数判定手段を備え、前記因子評価値算出手段は、前記因子の各々について、該因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数に所定の重み付けをした第１指数を算出し、該因子に属する技術文献又は技術文献群の経過情報を指数化した第２指数を算出し、該算出した第１指数および第２指数を用いて、該因子の因子評価値を算出することとしてもよい。【００１６】
技術文献数を判定することにより、技術文献群からなる母集団における因子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た因子の評価を行うことができる。そして、経過情報を指数化することにより、定量的且つ客観的な因子の評価を行うことができる。それらの結果、その技術分野における技術要素のシェア及び経済的価値を把握することができるだけでなく、これら技術要素のシェア及び経済的価値を、数値化した上で定量的に把握することもできる。【００１７】
（７）また、前記文書群分析装置であって、
前記経過情報には、他社引用件数、被特許異議申立ての回数、被特許無効審判請求の回数、審査請求の有無、および特許権設定登録の有無が含まれていて、前記第１指数とは、前記文献数に、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、および被特許無効審判請求回数の合計値のうちの少なくとも１つを用いて重み付けをした値であり、前記経過情報を指数化した第２指数とは、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、被特許無効審判請求の回数の合計値、審査請求率、および登録査定率のうちの少なくとも１つを指数化した値であることとしてもよい。【００１８】
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た因子評価が可能である。また、出願人の権利化意欲や審査官評価を加味した因子評価が可能である。それにより、因子評価の公平性及び適正度を担保することができるため、その結果として、技術要素間の相対的な位置関係、重要性の結果の公平且つ適正な把握をすることができる。【００１９】
（８）また、前記文書群分析装置であって、
前記出力手段は、前記因子評価値は前記因子ごと及び出願人ごとに算出することとしてもよい。【００２０】
各因子ごとに、因子に帰属する特許公報の出願人間の序列及びシェアを把握することができる。その結果、開発主体となる企業における競争状態の観点から、所定の技術分野の特徴を把握することができる。【００２１】
（９及び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データ分析方法、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。【００２２】
（１１）また、前記文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記取得した各特許文書について、当該特許文書の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記因子の各々について、その因子に属する特許文書の前記特許スコアを用いて、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段とを備えること
としてもよい。【００２３】
各特許文書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、各因子に属する特許文書の価値を反映した因子評価値の算出が可能となる。その結果、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。【００２４】
（１２）また、前記文書群分析装置であって、
前記因子評価値算出手段は、
前記因子毎に、その因子に属する特許文書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、前記因子評価値として算出すること
としてもよい。【００２５】
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因子が高得点になることを防止できる。その結果、適切な因子評価値を算出することができ、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。【００２６】
（１３）また、前記文書群分析装置であって、
前記特許スコアは、前記因子評価値の算出対象である因子を含む母集団の文書群において標準化した値であること
が望ましい。【００２７】
母集団における標準値を求めて因子評価値を算出することにより、異なる因子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、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。【００２８】
（１４）また、前記文書群分析装置であって、
前記特許スコアとは、前記特許文書を技術分野毎、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文書の経過情報を利用し、それぞれの特許文書についての算出した値であること
としてもよい。【００２９】
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、適切な因子評価値を算出することができ、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書群分析装置のハードウェア構成を示す図。
【図２】図２（Ａ）は、上記文書群分析装置における因子抽出処理の手順を説明するフローチャート、図２（Ｂ）は、文書又は文書群のデータとして因子経過情報スコアを算出する処理手順を説明するフローチャート。
【図３Ａ】分析対象となる複数の文書のテキストデータを取得する方法の一例に関する説明図。
【図３Ｂ】分析対象となる複数の文書のテキストデータを取得する方法の一例に関する説明図。
【図３Ｃ】分析対象となる複数の文書のテキストデータを取得する方法の一例に関する説明図。
【図４】本発明の実施例において算出された、各索引語の因子負荷量。
【図５】本発明の実施例において算出された、各公報の因子得点。
【図６】本発明の実施例において抽出された各因子に属する索引語と、当該各因子に属する公報。
【図７】本発明の実施例において算出された、各因子の複数の指標と、これに基づいて算出された特許インパクト指数。
【図８】本発明の実施例において算出された、各因子の複数の指標と、これに基づいて算出された経過情報指数。
【図９】本発明の実施例において算出された、（因子ごとの）因子経過情報スコア。
【図１０】本発明の実施例において算出された因子経過情報スコアを図示した例。
【図１１】本発明の実施例において算出された、因子ごと及び出願人ごとの因子経過情報スコア。
【図１２】本発明の実施例において、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに分類し、因子ごと及び出願人ごとに因子経過情報スコアを図示した例。
【図１３】上記実施形態の変形例に係る文書群分析装置の機能ブロック図。
【図１４】上記変形例における技術要素スコアの算出処理の手順を示すフローチャート。
【図１５】上記変形例の技術要素スコア及び上記実施例の因子経過情報スコアの分布を、公報件数との関係において示した図。
【図１６】上記変形例において、因子ごと及び出願人ごとに技術要素スコアを図示した例。
【図１７】上記変形例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１８】上記変形例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１９】上記変形例における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２０】上記変形例において各特許データの評価値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】
【００３１】
１：処理装置、２：入力装置、３：記録装置、４：出力装置、１０１：テキストデータ取得手段、１０２：文書ベクトル取得手段、１０３：因子負荷量及び因子得点演算手段、１０４：帰属因子決定手段
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
＜１．文書群分析装置の構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る文書群分析装置のハードウェア構成を示す図である。本実施形態の文書群分析装置は、ＣＰＵ（中央演算装置）及びメモリ（記録装置）などを備えた処理装置１、キーボード（手入力器具）などの入力手段である入力装置２、文書群のデータや条件や処理装置１による作業結果などを格納する記録手段である記録装置３、及び抽出された因子に属する文書又は文書群のデータを表示又は印刷等する出力手段である出力装置４を備えたコンピュータ装置より構成されている。【００３３】
処理装置１は、テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、文書数判定部２０１、経過情報読出し部２０２、指標算出部２０３、特許インパクト算出部２０４、経過情報算出部２０５、およびスコア算出部２０６を備える。
ここで、本実施形態では、処理装置１の各機能部（テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、文書数判定部２０１、経過情報読出し部２０２、指標算出部２０３、特許インパクト算出部２０４、経過情報算出部２０５、およびスコア算出部２０６）が、ソフトウェアにより実現される場合を例にする。
具体的には、処理装置１のメモリには、各機能部の機能を実現するためのプログラム（テキストデータ取得プログラム、文書ベクトル取得プログラム、因子演算プログラム、帰属因子決定プログラム、文書数判定プログラム、経過情報読出しプログラム、指標算出プログラム、特許インパクト算出プログラム、経過情報算出プログラム、およびスコア算出プログラム）が記憶されているものとする。そして、処理装置１の各機能部の機能は、ＣＰＵがメモリに記憶されている上記のプログラムを実行することにより実現される。【００３４】
記録装置３は、条件記録部３１、作業結果格納部３２、文書格納部３３などから構成される。文書格納部３３は外部データベースや内部データベースから得た、文書群のデータを含んでいる。外部データベースとは、例えば日本国特許庁でサービスしている特許電子図書館のＩＰＤＬや、株式会社パトリスでサービスしているＰＡＴＯＬＩＳ（登録商標）などの文書データベースを意味する。又内部データベースとは、販売されている例えば特許ＪＰ−ＲＯＭなどのデータを自前で格納したデータベース、文書を格納したＦＤ（フレキシブルディスク）、ＣＤ（コンパクトディスク）ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ（デジタルバーサタイルディスク）などの媒体から読み出す装置、紙などに出力された或いは手書きされた文書を読み込むＯＣＲ（光学的文字読み取り装置）などの装置及び読み込んだデータをテキストなどの電子データに変換する装置などを含んでいるものとする。
本実施形態では、分析対象文書として主に公開特許公報、公告特許公報、特許掲載公報、特許発明明細書、公表特許公報、再公表特許公報、特許審判請求公告、公開特許公報英文抄録、公開実用新案公報、公開実用新案明細書、公表実用新案公報、再公表実用新案公報、公告実用新案公報、実用新案登録公報、登録実用新案公報、登録実用新案明細書、実用新案審判請求公告、公開技報等の種々の特許公報類を扱うが、これに限らず、技術論文、技術を扱った雑誌、書籍など広く技術文献一般を分析することができる。【００３５】
処理装置１、入力装置２、記録装置３、及び出力装置４の間で信号やデータをやり取りする通信手段としては、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ケーブルなどで直接接続してもよいし、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などのネットワークを介して送受信してもよいし、文書を格納したＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどの媒体を介してもよい。或いはこれらの一部、又はいくつかを組み合わせたものでもよい。【００３６】
＜１−１．入力装置２の詳細＞
次に、上記の文書群分析装置における構成と機能を詳しく説明する。
入力装置２では、分析対象文書群のテキストデータの取得条件、文書ベクトルの取得条件、因子負荷量及び因子得点の算出条件、帰属因子の決定条件、後述の因子経過情報スコアの算出条件、出力条件などの入力を受け付ける。これら入力された条件は、記録装置３の条件記録部３１へ送られて格納される。【００３７】
＜１−２．処理装置１の詳細＞
テキストデータ取得部１０１は、入力装置２で入力されるテキストデータの取得条件に従い、分析対象となる文書群のデータを記録装置３の文書格納部３３から取得する。例えば、一定条件で抽出された文書群を類似度に基づいてクラスタ分析した結果得られたクラスタのうち、１つのクラスタに属するＩ件の文書についてテキストデータを取得する。取得されたテキストデータは、文書ベクトル取得部１０２に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３８】
文書ベクトル取得部１０２は、入力装置２で入力される文書ベクトルの取得条件に従い、テキストデータ取得部１０１で取得されたＩ件の文書のテキストデータに基づいて、Ｉ個の文書ベクトルを算出する。この文書ベクトルは、索引語数をＪとすると、各文書ｉにおける索引語ｊの重み付け量ｚｉｊをベクトル要素とするＪ次元ベクトルとなる。算出された文書ベクトルは、因子演算部１０３に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３９】
因子演算部１０３は、入力装置２で入力される因子負荷量及び因子得点の算出条件に従い、文書ベクトル取得部１０２で算出された文書ベクトルのベクトル要素ｚｉｊに基づき、因子負荷量ａｊｋ及び因子得点ｆｉｋを算出する。ここでｋは因子番号であり、因子負荷量ａｊｋは各索引語ｊについて因子ごとに算出され、因子得点ｆｉｋは各文書ｉについて因子ごとに算出される。算出された因子負荷量ａｊｋ及び因子得点ｆｉｋは、帰属因子決定部１０４に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００４０】
帰属因子決定部１０４は、入力装置２で入力される帰属因子の決定条件に従い、因子演算部１０３により算出された因子負荷量ａｊｋに基づいて各索引語ｊの帰属因子を決定し、因子得点ｆｉｋに基づいて各文書ｉの帰属因子を決定する。決定された帰属因子は、文書数判定部２０１及び経過情報読出し部２０２に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。そして、入力装置２で入力される出力条件に従い、同じ因子に属する索引語ｊが、該当する文書ｉのデータとともに出力装置４により出力される。【００４１】
文書数判定部２０１乃至スコア算出部２０６は、入力装置２で入力される因子経過情報スコアの算出条件に従い、因子経過情報スコアの算出を行う。
文書数判定部２０１は、帰属因子決定部１０４で決定された各文書の帰属因子に基づいて、因子ごとの文書群、或いは、因子ごと及び出願人ごとの文書群を、スコア算出対象文書群として読出し、その文書数を判定する。
経過情報読出し部２０２は、上記スコア算出対象文書群について、各文書の経過情報を記録装置３の文書格納部３３から読出す。
指標算出部２０３は、スコア算出対象文書群について、経過情報読出し部２０２によって読出された経過情報に基づく指標を算出する。
特許インパクト算出手段２０４は、スコア算出対象文書群について、文書数判定部２０１により判定された文書数及び指標算出部２０３により算出された指標に基づいて特許インパクトを算出する。
経過情報算出部２０５は、スコア算出対象文書群について、指標算出部２０３により算出された指標に基づいて経過情報指数を算出する。
スコア算出部２０６は、スコア算出対象文書群について、特許インパクト算出部２０４によって算出された特許インパクト及び経過情報算出部２０５によって算出された経過情報指数に基づいて因子経過情報スコアを算出する。
各機能部による作業結果は記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００４２】
＜１−３．記録装置３の詳細＞
記録装置３において、条件記録部３１は、入力装置２から得られた条件などの情報を記録し、処理装置１の要求に基づいて、必要なデータを送る。作業結果格納部３２は、処理装置１における各構成要素の作業結果を格納し、処理装置１の要求に基づいて、必要なデータを送る。文書格納部３３は、入力装置２或いは処理装置１の要求に基づいて、外部データベース或いは内部データベースから得た、必要な文書群のデータを格納し、提供する。文書格納部３３は、特許文書のデータを格納するときは、その書誌情報（出願人名など）及び経過情報（審査請求などの情報）を併せて格納するのが好ましい。【００４３】
＜１−４．出力装置４の詳細＞
出力装置４は、処理装置１の帰属因子決定部１０４で帰属因子が決定された文書及び索引語を、因子ごとに出力する。この出力装置４は例えばディスプレイ装置などの表示部を備え、文書及び／又は索引語と因子との対応表や、因子ごとに算出した文書又は文書群の因子評価値等を表示する。出力の形態としては、表示部での表示に限らず、紙などの印刷媒体への印刷、或いは通信手段を介してのネットワーク上のコンピュータ装置への送信などによってもよい。
【００４４】
＜２．因子抽出処理＞
図２（Ａ）は、上記文書群分析装置における因子抽出処理の手順を説明するフローチャートである。本実施形態の文書群分析装置は、因子分析の手法を用いて、分析対象となる複数の文書から因子を抽出する。【００４５】
＜２−１．テキストデータの取得＞
本実施形態の文書群分析装置は、テキストデータ取得部１０１により、文書格納部３３から、分析対象としてＩ件の文書ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）のテキストデータを取得する（Ｓ１０１）。Ｉ件の文書としてどのような文書群を選ぶかは任意であるが、例えば次のように行う。【００４６】
図３Ａ乃至図３Ｃは、分析対象となる複数の文書のテキストデータを取得する方法の一例に関する説明図である。なお、以下に説明する（Ａ）及び（Ｂ）の事項は、本出願人により出願された特許公報（国際公開第２００６／０３０７５１号参照。）記載の手順により実現されるものである。そのため、以下の説明は簡略化する。
（Ａ）まず、ある企業（対象企業）の特許公報群から、注目技術を選定する処理を行う。具体的には、処理装置１のテキストデータ取得部１０１は、対象企業の特許文書群をクラスタリングして各クラスタ（対象企業クラスタ）の評価値（例えば後述の因子経過情報スコアに相当するもの）を算出し、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する（図３Ａ）。
（Ｂ）次に、テキストデータ取得部１０１は、対象企業及び他企業の公報を含む自他特許文書群から「選定した注目技術および注目技術に類似する技術（特定技術分野）」に属する文書群（自他特許特定分野文書群）を抽出する。具体的には、テキストデータ取得部１０１は、自他特許文書群の各文書と上記注目技術との類似度を計算し、上記注目技術との類似度上位所定個数の文書群を自他特許特定分野文書群として文書格納部３３から抽出する（図３Ｂ）。これにより、例えば、対象企業の特許群から重要な特許群を選び出した上で、他社特許を含めた類似特許群を分析することができる。
（Ｃ）次に、テキストデータ取得部１０１は、抽出した自他特許特定分野文書群をクラスタリングすることにより、分析対象となる文書群を得る。ここで分析対象とする文書群（自他特許クラスタ）は、文書同士の類似度の高い下位クラスタに限られるものではなく、下位クラスタ同士の類似度の高い上位クラスタ、或いはその中間の中位クラスタであってもよい。図３Ｃには、下位クラスタ７０個、中位クラスタ（ライン）８個、上位クラスタ（グループ）４個が生成された例を示している。自他特許クラスタ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。これにより、例えば、自他特許特定分野文書群を、細分化された技術領域に分類することができ、各技術領域ごとに、或いは中位又は上位クラスタごとに、特許群を分析することができる。また、類似性の高い文書群である自他特許特定分野文書群をクラスタリングして更に類似性の高い文書群を分析対象とすることにより、因子分析において因子によって説明される割合（累積寄与率）を向上させ、文書群に含まれるコンセプト乃至特徴を的確に表現することができる。【００４７】
テキストデータ取得部１０１は、分析対象となる各文書ｉのテキストデータを文書格納部３３から取得したら、所定個数Ｊ個の索引語ｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，Ｊ）を抽出する。抽出する索引語は、例えばＩ件の文書における重要度上位Ｊ個の索引語とする。重要度上位Ｊ個の索引語を抽出するには、文書ｉに含まれる索引語について重要度を算出して降順に並べ替え、上位Ｊ個を抽出する。【００４８】
ここで算出する索引語の重要度は、テキストデータ取得部で取得された分析対象となる複数の文書における重要度、例えばＧＦＩＤＦや、このＧＦＩＤＦを索引語同士の共起度に基づいて補正したものを用いるのが好ましい。【００４９】
ＧＦＩＤＦとは、ある索引語について、大域的頻度（ＧＦ：分析対象となる文書群における当該索引語の出現回数の合計値）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値である。分析対象となる文書群において多数用いられる索引語であって、分析対象となる文書群とは異なる所定文書集団においてはあまり用いられていない索引語については高いＧＦＩＤＦ値が算出され、分析対象となる文書群の特徴を表す重要語と評価される。【００５０】
このＧＦＩＤＦを索引語同士の共起度に基づいて補正したものとしては、次に述べるＳｋｅｙがある。なお、以下に説明する事項は、本出願人により出願された特許公報（国際公開第２００６／０４８９９８号参照。）記載の手順により実現されるものであるため、説明を簡略化する。
Ｓｋｅｙを求めるには、まず分析対象となる文書群Ｃで多く出現する高頻度語であって、当該文書群の各索引語との文書単位の共起度
ｃ(ｗｊ,ｗｋ)＝Σ｛Ｄ∈Ｃ｝［ＤＦ(ｗｊ,Ｄ)×ＤＦ(ｗｋ,Ｄ)］
（但し、ｗｊ、ｗｋは文書群Ｃに含まれる各索引語であり、Ｄは文書群Ｃに属する各文書であり、ＤＦ（ｗ，Ｄ）は文書Ｄでの索引語ｗの文書頻度である。）
が互いに類似する高頻度語を土台ｇｈ（ｈ＝１，２，・・・，ｂ）とする。この土台ｇと索引語ｗの文書単位での共起度を
Ｃｏ（ｗ，ｇ）＝Σ｛ｗ'∈ｇ，ｗ'≠ｗ｝ｃ（ｗ，ｗ'）
とする。ここでｗ'は、ある土台ｇに属する高頻度語であり、かつ共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）の計測対象である索引語ｗ以外のものをいう。索引語ｗと土台ｇとの共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）は、ｗ'すべてについての、ｗとの共起度ｃ（ｗ，ｗ'）の合計である。この共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）に基づき、次のｋｅｙ（ｗ）を算出する。
ｋｅｙ（ｗ）＝１− Π｛１≦ｈ≦ｂ｝［１−Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）／Ｆ（ｇｈ）］
ここで、Ｆ（ｇｈ）＝Σ｛ｗ∈Ｃ｝Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）、すなわち索引語ｗと土台ｇｈとの共起度Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）の、全索引語ｗについての合計と定義する。Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）をＦ（ｇｈ）で除して１との差をとり、これをすべての土台ｇｈについて乗じて１との差をとったものが、ｋｅｙ（ｗ）である。
Ｓｋｅｙ（ｗ）は次の式により算出される。
Ｓｋｅｙ（ｗ）＝ＧＦ(ｗ,Ｃ) × ［ＩＤＦ(ｗ,Ｐ) ＋ ln ｋｅｙ(ｗ) ］
なお、ＧＦ（ｗ，Ｃ）は分析対象となる文書群Ｃでの索引語ｗの大域的頻度であり、ＩＤＦ（ｗ，Ｐ）は分析対象となる文書群Ｃとは異なる所定文書集団Ｐでの索引語ｗの逆文書頻度である。
ＧＦＩＤＦが高く、かつ、文書群Ｃの土台語に共起し文書群Ｃの内容との親和性が高い（ｋｅｙ（ｗ）が高い）語については高いＳｋｅｙ（ｗ）値が算出され、分析対象となる文書群Ｃの特徴を表す重要索引語と評価される。
上記のように、複数の技術文献の中から、技術文献群全体の特徴を表す索引語のみを重要索引語として抽出した上で分析することにより、その技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能である。他方で、索引語を事前に絞り込んでおくことにより、分析処理の効率化を図ることも可能となる。【００５１】
＜２−２．文書ベクトルの取得＞
次に、上記テキストデータ取得部１０１がテキストデータを取得した後、文書ベクトル取得部１０２により、Ｉ件の各文書ｉにつき、各索引語ｊの重み付け量ｚをベクトル要素とするＪ次元文書ベクトルを生成する（Ｓ１０２）。この結果、次のようなＩ行Ｊ列のデータを得ることができる。このｚを行列要素とするＩ行Ｊ列の行列をＺとおく。
【表１】
2008053949.tif 000003
【００５２】
ここで重み付け量とは、所定の観点から各索引語に対し各文書において与えられる数量をいい、例えばＴＦＩＤＦを用いるのが好ましい。ＴＦＩＤＦとは、ある索引語について、索引語頻度（ＴＦ：ある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値である。文書ベクトルの算出対象となる文書において多数用いられる索引語であって、所定文書集団においてあまり用いられていない索引語については高いＴＦＩＤＦ値が算出される。【００５３】
＜２−３．因子負荷量と因子得点の算出＞
次に、因子演算部１０３により、各文書ｉを被験者とし、各索引語ｊを観測変数とし、各文書の文書ベクトルを被験者による回答とした因子分析における因子負荷量及び因子得点を算出する（Ｓ１０３）。
具体的には、まず、因子ｋの因子数をＫとし（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）、各索引語ｊの各因子ｋに対する因子負荷量をａｊｋとする。また、各文書ｉの各因子ｋに関する因子得点をｆｉｋとする。そして、因子負荷量ａｊｋを行列要素とする因子負荷行列Ａと、因子得点ｆｉｋを行列要素とする因子得点行列Ｆを次のようにおく。
【表２】
2008053949.tif 000004
【表３】
2008053949.tif 000005
【００５４】
次に、Ｉ行Ｊ列の残差行列をＥとおき、式  
Ｚ＝Ｆ×Ａｔ＋Ｅ  
但し、ＡｔはＡの転置行列
を以下のようにして解いて因子負荷行列Ａと因子得点行列Ｆを求める。【００５５】
因子得点行列Ｆの各要素である因子得点ｆｉｋ及び残差行列Ｅの各要素である残差ｅｉｊに関し、（１）因子得点は、平均０、標準偏差１に標準化されている、（２）各因子得点間の相関は０である、（３）各残差間の相関は０である、（４）各因子得点と各残差との相関は０である、との仮定を設けると、一般に、
Ｒ＝ＡＡｔ＋Ｖ  
但し、Ｒは観測変数間の相関行列、Ｖは残差の分散共分散行列  
が成立することが知られている。そこで、次式において因子負荷量を求める。
ＡＡｔ＝Ｒ−Ｖ
次に、Ｒ−Ｖ＝Ｒ＊とおく。このＲ＊を算出するため、行列Ｚの各要素ｚｉｊの値から相関行列Ｒを算出した上で、相関行列の対角要素を共通性の推定値で置き換えることにより、Ｒ＊行列を推定する（共通性の推定法としては例えばＳＭＣ法、ＲＭＡＸ法等がある）。そして、Ｒ＊＝ＡＡｔであることから、このＲ＊行列を基に因子負荷行列Ａを算出して因子負荷量を求める（因子負荷量を求める方法としては例えば主因子法、最小二乗法、最尤法等がある）。【００５６】
そして、より有意味な因子を見出すため、因子演算部１０３によって、因子の回転という操作を行うことが望ましい。本実施形態における因子軸の回転方法としては、バリマックス（直交回転）法を用いるのが好ましい。つまり、因子負荷量の分散を最大化するように他因子との直交性を保ちながら因子軸を回転させることで観測変数と因子の関係を求める。特に、分析対象となる文書群が、文書ベクトル間の類似性の高い文書群である場合には、このバリマックス法を用いることにより、各因子負荷量の大きさに減り張りをつけ、その因子の特徴を明確にすることができるという利点がある。
なお、一般的な因子軸の回転方法としては、上記バリマックス法の他にも、直交回転では、例えば、コーティマックス、エカマックス、パーシマックス、オーソマックス、直交プロクラステス等が挙げられ、斜交回転では、プロマックス、オブリミン、ハリス・カイザー、斜交プロクラステス等が挙げられる。本実施例で因子軸を回転させる方法は、上記バリマックスに限らず、実施態様に応じてこれらの回転方法から適宜に選択してもよい。【００５７】
因子得点行列Ｆは、例えば、
Ｆ＝ＺＲ−１Ａ  
で算出される（但し、Ｚはここでは標準化されたデータとする）。【００５８】
＜２−４．帰属因子の決定＞
因子演算部１０３によって因子負荷行列Ａと因子得点行列Ｆが求められたら、帰属因子決定部１０４により、因子負荷量ａｊｋに基づいて各索引語ｊの帰属因子を決定し、因子得点ｆｉｋに基づいて各文書ｉの帰属因子を決定する（Ｓ１０４）。
これにより、各因子に索引語及び複数の技術文献を帰属させることができるので、索引語からは、分析者にとって理解可能な言語情報を通じて技術分野の特徴乃至コンセプトを把握することが可能となる。また、複数の技術文献からは、各技術文献に含まれる情報が有する特定の傾向から技術分野の特徴乃至コンセプトを把握することが可能となる。なお、本発明では因子分析の手法を用いているが、通常の因子分析における「因子の解釈」というような分析者の主観的或いは恣意的な判断を必要としない。これは、観測変数として各索引語を用いていることによる。つまり、観測変数そのものが内容を表しているので、因子負荷量に基づいて因子に帰属する観測変数を決定すれば、各因子の内容は観測変数を用いて端的に示すことができる。【００５９】
例えば、ある索引語ｊの各因子に対する因子負荷量ａｊ１、ａｊ２、・・・、ａｊＫのうち、ある因子ｋに対する因子負荷量ａｊｋが最大であれば、当該索引語ｊの帰属因子を当該因子ｋとする。同様に、ある文書ｉの各因子に関する因子得点ｆｉ１、ｆｉ２、・・・、ｆｉＫのうち、ある因子ｋに関する因子得点ｆｉｋが最大であれば、当該文書ｉの帰属因子を当該因子ｋとする。上記のように帰属因子を決定することが、例えば、各索引語又は各技術文献にとって最も関係性の強い因子に帰属することにより、その因子を最もよく説明ことが可能となる。その結果、技術分野の特徴乃至コンセプトをより明確に把握することが可能となる。なお、この場合、１つの索引語が帰属し得る因子は１つのみとなり、１つの文書が帰属し得る因子も１つのみとなる。これに対し、１つの因子に帰属する索引語は１つとは限らないし、１つの因子に帰属する文書も１つとは限らない。【００６０】
また更に、因子負荷量に下限値を設け、ある索引語ｊの因子負荷量の最大値ａｊｋが当該下限値未満であれば、当該索引語ｊはいかなる因子にも帰属しないこととし、因子負荷量の低い索引語ｊは因子の内容を示す索引語群から除外することが好ましい。同様に、因子得点にも下限値を設け、ある文書ｉの因子得点の最大値ｆｉｋが当該下限値未満であれば、当該文書ｉはいかなる因子にも帰属しないこととし、因子との関係が高い文書のみを因子に帰属させることが好ましい。【００６１】
以上のように各索引語の帰属因子が決定されれば、各因子に属する索引語又は索引語群は、当該各因子の内容を示すものすなわち分析対象のＩ件の文書に含まれるコンセプト乃至特徴を示すものと考えることができる。そして、各因子に属する文書又は文書群は当該因子に関係の深い文書又は文書群であるから、各因子として抽出されたコンセプト乃至特徴が特にどの文書に表れているかを示すものと考えることができる。【００６２】
＜２−５．出力＞
そして、文書群分析装置は、同じ因子に属する索引語又は索引語群を、それぞれ該当する各因子に属する文書又は文書群のデータとともに、各因子につき出力装置４により出力する（Ｓ１０５）。各因子に属する文書又は文書群のデータとしてどのようなものを出力するかは任意であるが、一例としては当該文書又は文書群を特定するデータ（特許公報であれば公報番号など）を出力することや、当該文書又は文書群の因子評価値を算出して出力することが考えられる。
上記のように因子評価値を算出することにより、因子評価値による各因子間の相対比較を行うことができる。その結果として、因子に帰属する技術文献によって表される技術要素間の相対的な位置関係を把握することができ、更には、それらの中から重要な技術要素とそうでないものとの分類を行うこともできる。なお、因子評価値を算出する好ましい一例として、当該文書又は文書群の因子経過情報スコアを算出して出力する例を次に述べる。【００６３】
＜３．因子経過情報スコアの算出処理＞
図２（Ｂ）は、文書又は文書群のデータとして因子経過情報スコアを算出する処理手順を説明するフローチャートである。このフローチャートの処理は、（１）因子経過情報スコアを算出すべき各因子に属する文書又は文書群、或いは、（２）後述のように因子ごと及び出願人ごとに因子経過情報スコアを算出する場合には各因子かつ各出願人の文書又は文書群（以下では（１）（２）何れの場合についても「スコア算出対象文書群」という）について、それぞれ実行される。【００６４】
＜３−１．文書数の判定＞
まず、文書数判定部２０１により、スコア算出対象文書群の文書数Ｎを判定する（Ｓ２０１）。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。【００６５】
＜３−２．経過情報の読み出し＞
次に、経過情報読み出し部２０２により、記録装置３の文書格納部３３又はその他のデータベースから、スコア算出対象文書群の各文書の文書属性として経過情報を読み出す（Ｓ２０２）。このデータベースには、各文書に係る特許出願の経過情報が記録されている。読み出される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）、
「特許権設定登録の有無」（１又は０）、
「早期審査請求の有無」（１又は０）、
「査定不服審判の有無」（１又は０）
等が挙げられるが、他の情報であってもよい。【００６６】
＜３−３．経過情報に基づく指標の算出＞
次に、指標算出部２０３により、スコア算出対象文書群についての評価値として、上記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する（Ｓ２０３）。
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」のスコア算出対象文書群での合計
「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」のスコア算出対象文書群での合計
「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
審査請求件数は「審査請求の有無」（１又は０）のスコア算出対象文書群での合計
特許登録件数は「特許権設定登録の有無」（１又は０）のスコア算出対象文書群での合計
早期審査請求件数は「早期審査請求の有無」（１又は０）のスコア算出対象文書群での合計
査定不服審判件数は「査定不服審判の有無」（１又は０）のスコア算出対象文書群での合計
で与えればよい。【００６７】
＜３−４．特許インパクト指数の算出＞
次に、特許インパクト算出部２０４により、スコア算出対象文書群の「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（Ｓ２０４）。特許インパクト指数は、スコア算出対象文書群について、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。
上記のように技術文献数を判定することにより、技術文献群からなる母集団における因子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た因子の評価を行うことができる。【００６８】
＜３−５．経過情報指数の算出＞
次に、経過情報算出部２０５により、スコア算出対象文書群の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（Ｓ２０５）。経過情報指数は、スコア算出対象文書群について、自社、特許庁及び競合他社の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因子経過情報スコア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た因子評価が可能である。また、出願人の権利化意欲や審査官評価を加味した因子評価が可能である。それにより、因子評価の公平性及び適正さを担保することができるため、その結果として、技術要素間の相対的な位置関係、重要性の結果の公平且つ適正な把握をすることができる。【００６９】
ｄ個の指標から経過情報指数を算出する方法として、各指標の総和を求める方法も可能である（単純和法）。多数の指標において高い値を有する特許群が高く評価されるので、指標の総和を経過情報指数とすることは一見合理的である。但し、指標の数ｄを増やせば増やすほど、本来重視すべき「審査請求率」、「登録査定率」、「特許登録率」等の比重が下がり、評価の目的とは異なった経過情報指数となってしまう場合があり得る。
この問題を解決する１つの方法として、各指標のうち最大値を経過情報指数としたり、上位例えば３指標のみを使って経過情報指数を算出したりする方法も可能である（最大値法）。しかし、最大値又は上位指標のみを採用すると、他の指標はまったく勘案されないことになってしまい、一面的な評価になってしまう場合があり得る。
二乗和を指標数ｄで除算して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、二乗和をとることにより、ある文書群に関するｄ個の指標の中に高い値の指標があるときは、その高い値が経過情報指数に大きく影響する。従って、値の高くなりやすい「審査請求率」、「登録査定率」、「特許登録率」等が特に高い（結果的に特許査定件数が多い）文書群に対しては、突出して高い評価素点を与えることができる。そして、高い値以外の指標についても、幾らか考慮された経過情報指数となる。
このように本実施形態では、ｄ個の指標を全て加味して経過情報指数を算出するようにしている。その結果、特許の価値を多面的に評価することが可能となる。【００７０】
＜３−６．因子経過情報スコアの算出＞
次に、スコア算出部２０６により、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当該スコア算出対象文書群の因子評価値を算出する（Ｓ２０６）。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因子の評価を行うことができる。
この評価値を「因子経過情報スコア」と称する。算出されたスコアは、Ｓ１０５において出力される。この因子経過情報スコアは、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、因子経過情報スコアも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、査定不服、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。
この因子経過情報スコアにより、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。
以上のような因子経過情報スコアを算出することにより、特許公報に基づく因子の評価を行うことができる。その結果、その特許公報に関連する特許情報に含まれる審査経過情報を活用することにより、精度の高い因子評価を行うことが可能となる。
なお、因子経過情報スコアを算出する方法は、これに限らず、例えば、各因子に属する各特許公報の個別評価値を算出し、これらを総計することにより各因子ごとに因子経過情報スコアを求めることもできる。【００７１】
＜４．実施例＞
次に、具体的な文書群の解析結果を紹介する。
ある自動車メーカー（企業Ａとする）の日本における特許公開公報及び特許掲載公報を類似度に基づいてクラスタ分析して複数のクラスタを得た。これら複数のクラスタを検討した結果、特に「内燃機関の排気制御」に関するクラスタについて、周辺他社特許との関係を詳細に解析することにした。そこで、自社及び他社の特許公開公報及び特許掲載公報を含む約４００万件の公報群の中から、当該「内燃機関の排気制御」に関するクラスタに属する公報群との類似度が高い２８６９件の公報群を抽出した。
以下に紹介する解析結果は、この２８６９件の公報群を各公報の文書ベクトルの類似度に基づいてクラスタ分析し、このうち特定クラスタに属する公報５６９件を分析対象文書群とした例である。【００７２】
＜４−１．因子分析処理＞
本実施例では、上記５６９件の分析対象文書群に含まれる索引語のうち重要度上位７７語を観測変数とし、因子分析の手法を用いて１６個の因子を抽出した。なお、抽出する因子の数はこれに限らず、実施態様に応じて適宜に変更してもよい。因子数を決定する方法としては、例えば、固有値、因子寄与、解釈可能性、カイザーガットマン基準による方法等が挙げられる。
以下、因子演算部１０３により算出した各索引語の因子負荷量と、各公報の因子得点の算出結果の例を図４及び図５の表にそれぞれ示す（ここでは索引語及び公報の一部についてのみ示す）。【００７３】
図４に示す表は因子番号１〜１６までの各因子ごとに算出した各索引語の因子負荷量の例を示す表であり、同図中、行は各索引語、列は各因子の番号を示す。図４において、説明の便宜上、すべての索引語を表記せず、一部の索引語のみを抜粋して示している。
本実施例では、各索引語について、図４に示した因子負荷量が最大値（該当部分に網掛けを施した）を示す因子を当該索引語の帰属因子とした。具体的には、例えば図４の最上段にある「蔵」という索引語は、因子１に対して０．９６の因子負荷量を有する。この「蔵」という索引語は、因子２〜１６までの他のどの因子よりも因子１に対して大きな因子負荷量を有するため、因子１に帰属するということになる。その他、因子１には、「蔵」という索引語と同様に、「吸、ＮＯｘ、還元、放出、スパイク」という索引語が帰属している。但し、観測変数とした索引語のうち所定の閾値以上の因子負荷量を持たなかったものは、どの因子にも帰属しないものとした。【００７４】
図５に示す表は因子番号１〜１６までの各因子ごとに算出した各公報の因子得点の例を示す表であり、同図中、行は各公報番号、列は各因子の番号を示している。図５において、説明の便宜上、公報は各因子に帰属している公報すべてを表記せずに一部を抜粋し、そして、それら公報の番号は一部を加工して示している。
本実施例では、上記索引語の帰属因子を決定する場合と同様に、各公報についても、図５に示した因子得点が最大値（該当部分に網掛けを施した）を示す因子を当該公報の帰属因子とした。具体的には、例えば図５の最上段にある「ＸＸ−ＸＸＸ６０１」という公報は、因子１に対して５．４１の因子得点を有する。この「ＸＸ−ＸＸＸ６０１」の公報は、因子２〜１６までの他のどの因子よりも因子１に対して大きな因子得点を有するため、因子１に帰属することになる。その他、因子１には、「ＸＸ−ＸＸＸ６０１」の公報と同様に、「ＸＸ−ＸＸＸ０９７」、「ＸＸ−ＸＸＸ１８９」の公報が帰属している。但し、分析対象文書群に含まれる公報のうち因子得点の最大値が所定の閾値（ここでは１とした）以下のものは、どの因子にも帰属しないものとした。【００７５】
図６に示す表に、各因子に属する索引語と、当該各因子に属する公報を示す。図６は、各因子に帰属する索引語及び公報の例を示す表であるが、説明の便宜上、各因子に帰属している公報すべてを表記せず、一部を抜粋して示している。
これにより、もともと類似度の高い５６９件の分析対象文書群であっても、各因子に属する索引語によって分析対象の文書群に含まれるコンセプト及び特徴が容易に理解できる。つまり、文書群をクラスタリング等により分類した場合には分類間で何が違うのかを把握しにくいことがあるが、本実施形態によれば、因子という互いに独立の概念を抽出した上でその因子に最も関連性の強い索引語及び公報を帰属させることにより、索引語が示す技術要素、及び公報に含まれる技術情報から、技術分野の特徴乃至コンセプトを把握することができる。
また、各因子につきそれぞれ必要に応じて具体的公報を参照できることとなったので、注目したい因子に属する公報を実際に読み込んだり、各因子に属する公報のデータに基づいて後述の因子経過情報スコアを算出したりするなど更に進んだ分析が可能となる。【００７６】
日本語の表記法は、英語のような単語間にスペースを入れる表記法とは異なり、単語の区切りを形態上明確には表現しない。このため日本語の文章に対してテキストマイニングを行う場合、コンピュータ上で予め形態素解析プログラムを適用することによりキーワード切出し処理を行っておくのが一般である。しかし、現在の形態素解析プログラムは日本語の自然文の多種多様な表現への対応能力が不十分であるため、本来一体となって意味をなす言葉が不自然に分割されてしまい分析に支障を来たすことがある。
ところが、本実施例によれば、分割されてしまった言葉が同じ因子に再び集まってくるという現象がみられた。例えば因子４には索引語「リー」及び「ン」が帰属することになったが、これらはもともと「リーン」（本分析対象文書群の分野では「燃料と空気の混合比が薄いこと」を意味する）という一体の用語であったものと思われる。このように用語が分割されても同じ因子に再び集まってくるのは、これら索引語の出現パターンの共通性が高いため、各因子に対する因子負荷量も似通ったものになることに起因するものと考えられる。同様に因子２の「空」、「燃」、「比」、「理論」も、もともと「理論空燃比」という一体の用語であったものと思われる。英語のように単語間にスペースを入れる表記法をとる言語でも、「理論空燃比」は「空」、「燃」、「比」、「理論」に分割のうえ解析される可能性があるが、その場合でも本発明を適用すれば同じ因子に再び集まってくるものと期待できる。【００７７】
＜４−２．因子経過情報スコアの算出＞
次に、各因子に属する公報の経過情報に基づいて、各因子につき、因子経過情報スコアを算出した例を示す。
図７及び図８に示す表に、各因子に属する公報の経過情報データに基づいて、各因子につき、因子経過情報スコアの算出に必要な複数の指標を算出し、これに基づいて特許インパクト指数及び経過情報指数を算出した結果の例を示す。
図７に因子番号１〜１６までの各因子ごとに算出した審査請求率、特許登録率、登録査定率、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、被異議申立件数比率、及び経過情報指数の例を示す。図８に因子番号１〜１６までの各因子ごとの公報件数、他社引用回数、被異議申立件数、及び特許インパクトの例を示す。【００７８】
図９に示す表に、特許インパクト指数及び経過情報指数に基づきスコア算出部２０６によって算出した因子経過情報スコアと、スコア算出部２０６により因子経過情報スコアを文書数で除算して算出した公報１件当たりの因子経過情報スコア（平均）を示す。また、参考のため、因子分析における各因子の固有値も同図に示す。左端列の因子番号は図４乃至図１２で共通のものである。図４乃至図８と図１１及び図１２では因子番号の順に配列したが、この図９での因子の配列順序は因子経過情報スコアの降順とした。
図９からわかるように、各因子の因子経過情報スコアを出力することによって、分析対象の文書群のなかでも重要度の高い因子がどれであるかを鮮明に理解できる。各因子の固有値は、データのうちどれだけの割合が説明されるかを示しているが、因子経過情報スコアの観点から見た各因子に含まれる文書の重要度とは無関係であることが理解できる。【００７９】
図１０は、この実施例において、スコア算出部２０６によって算出された因子経過情報スコアを、出力装置４が出力した図示例を示している。図１０において、各円が各因子を示し、縦軸上における各円の位置は各因子の因子経過情報スコアを示し、横軸上における各円の位置は各因子の因子経過情報スコア（当該因子に帰属する公報１件あたりの平均値）を示す。各円の大きさは各因子に属する公報件数を示し、各円に付記された技術用語は各因子に帰属する索引語を示す。
これによれば、例えば因子１３（排気、ＮＯＸ）は公報件数は少ないものの、経過情報の観点からみて極めて重要な公報群よりなる因子であると推測できる。その他因子４（リー、ン）、因子５（下流、上流、触媒、劣化、診断）など因子経過情報スコアの高い因子に注目することで、調査対象の文書群において重要な技術要素に注意を向けることができる。
具体的には、例えば、図１０において因子５（下流、上流、触媒、劣化、診断）は、触媒、劣化、診断という索引語の組合せから、触媒システム等の排出ガス低減装置の性能劣化を自動的に検出して運転者に知らせる機能を有する、いわゆる高度な車載診断システムを示す技術要素因子であると推測される。そうすると、近時の排出ガス規制により、ＮＯｘを低減するための触媒等の排出ガス低減装置の機能不良を監視し、それを検出して運転者に知らせる高度な車載診断システムの導入が、政府又は地方公共団体における各種審議会によって望まれているが、その技術エレメントの重要性が、この因子５に有意味な索引語を伴って顕れていると考えられる。【００８０】
因子経過情報スコアの算出にあたっては、上述の例では各因子に属する公報群を「スコア算出対象文書群」とし、因子ごとに算出したが、これに限らず、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに区分し、この因子ごと及び出願人ごとの各区分に属する公報群を「スコア算出対象文書群」としてもよい。
図１１に示す表に、因子ごと及び出願人ごとの因子経過情報スコアの算出結果を示す。
この因子ごと及び出願人ごとの因子経過情報スコアの算出方法は、スコア算出対象文書群を変更しただけで他は上述の（因子ごとの）因子経過情報スコアと同じである。因子ごと及び出願人ごとに区分したので各スコア算出対象文書群の文書数は小さくなることが多いと考えられる。しかし、出願人ごとに区分したか否かに関わらず審査請求率などは０から１までの値域をとるので、必ずしも小さくなるわけではない。従って、ある因子について出願人ごとの因子経過情報スコアを全出願人で合計しても、当該因子の因子経過情報スコア（出願人ごとではないもの）とは一致しない。【００８１】
図１２は、この実施例において、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに分類し、因子ごと及び出願人ごとに因子経過情報スコアを図示した例である。具体的には、スコア算出部２０６が、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに分類し、因子ごと及び出願人ごとに因子経過情報スコアを算出する。出力装置４が、その算出された因子経過情報スコアに基づく図を生成し、その図を出力した例である。
図１２において、図示左右方向に因子が列挙され、奥行き方向に出願人が列挙されており、高さ方向が因子ごと及び出願人ごとの因子経過情報スコアを示している。但し、図１２には、因子得点が一定水準以上を超えた全公報において、出願件数が上位１０位以内となる出願人の因子経過情報スコアについて算出した結果のみを示している。
具体的には、例えば図９及び図１０において因子経過情報スコアが高いことがわかった因子４及び因子５は、企業Ａの力が強いことがわかる（この企業Ａは、分析対象文書群を抽出する元になった自動車メーカー（自社）である）。また、例えば企業Ａは因子４及び因子５については強い立場にいるが、因子１３については他社に遅れを取っているなど、企業Ａと他企業との間、その他各企業間の強み、弱みを把握することができる。
これによれば、各因子ごとに、因子に帰属する特許公報の出願人間の序列及びシェアを把握することができる。その結果、開発主体となる企業における競争状態の観点から、所定の技術分野の特徴を把握することができる。【００８２】
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。
上記実施形態では、分析対象の技術文献が特許公報類であ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。分析対象の技術文献が技術論文であってもよい。この場合、因子経過情報スコアを、各因子に属する技術論文の数、引用回数等を利用して求めるようにすればよい。
また、上記実施形態では、スコア算出対象文書群の「文書数」に行う所定の重み付けとして、「他社引用回数の合計値」、「被特許異議申立の回数の合計値」若しくは「被特許無効審判請求の回数の合計値」の少なくともいずれか１つ、又はそれらの全てによって行う場合を例にしたが、特にこれに限定されるものではない。例えば、特許収益性、特許生産性、特許活用度又は特許競争力等を利用して求めるようにしてもよい。
また、上記実施形態では、処理装置１の各機能部（テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、文書数判定部２０１、経過情報読出し部２０２、指標算出部２０３、特許インパクト算出部２０４、経過情報算出部２０５、およびスコア算出部２０６）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。
また、上記実施形態では、処理装置１は、分析対象の特許公報類を記憶装置３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、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、特許公報類を取得するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、特許インパクト指数の算出に利用する指標として、「被特許異議申立の回数の合計値」又は「被特許無効審判請求の回数の合計値」を利用しているが、これは例示に過ぎない。特許インパクト指数の算出に利用する指標として、「被特許異議申立の回数の合計値」および「被特許無効審判請求の回数の合計値」の両者を利用するようにしてもよい。同様に、上記実施形態では、経過情報指数の算出に利用する指標として、「被特許異議申立件数比率」又は「被特許無効審判請求件数比率」を利用しているが、これは例示に過ぎない。経過情報指数の算出に利用する指標として、「被特許異議申立件数比率」および「被特許無効審判請求件数比率」の両者を利用するようにしてもよい。
【００８３】
＜５．変形例＞
続いて、本発明の上述した実施形態の変形例を説明する。
本実施形態の変形例は、上述した実施形態が行う処理のうち、上述の因子経過情報スコアとは別の因子評価値（以下、変形例で算出する因子評価値を「技術要素スコア」という）の算出を行うものである。ここで技術要素とは、抽出された各因子のことを言い、各因子に含まれる技術文献および索引語により表される各因子の内容面から命名したものである。なお、以下の説明では、分析対象の文書に特許公報等の特許文献を利用する場合を例にする。【００８４】
以下、図１３〜図２０を参照しながら、本実施形態の変形例について詳細に説明していく。なお、本実施形態の変形例の説明において、上記実施形態と同じ構成については同じ符号を用いる。また、本変形例の説明では、上記実施形態と異なる部分を中心に説明し、同様の構成の説明は省略する。【００８５】
＜５−１．変形例の構成＞
先ず、本実施形態の変形例の構成を図１３に示す。図１３は、本実施形態の変形例の文書群分析装置の機能ブロック図である。【００８６】
図示するように、文書群分析装置は、入力装置２、記録装置３、出力装置４、および処理装置１００を備える。
入力装置２、記録装置３、および出力装置４は、上記実施形態と同様のものを用いる。
処理装置１００は、入力装置２からの要求にしたがい、記録装置３に格納されている特許文献を利用して、上述した図２（Ａ）の手順にしたがい、因子毎に特許文献を分類する。また、処理装置１００は、入力装置２を介して、ユーザから指定された因子に関して、技術要素スコアを算出する。【００８７】
具体的には、処理装置１００は、テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、経過情報読出し部２０２、スコア算出部２０６０、およびパテントスコア算出部２０７０を備える。なお、テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、および経過情報読出し部２０２は、上記実施形態と同様の機能であるため、ここでの説明は省略する。【００８８】
スコア算出部２０６０は、帰属因子決定部１０４により、因子毎に特許文献が分類され、かつ各因子に索引語が対応付けられた状態において、入力装置２を介して、ユーザから技術要素スコアの算出要求を受け付ける。
スコア算出部２０６０は、技術要素スコアの算出要求を受け付けると、算出対象の因子に属する特許文献毎の評価値を示す「パテントスコア（ＰＳ）」を利用して、技術要素スコアを算出する。なお、「パテントスコア（ＰＳ）」は、以下に示す、パテントスコア算出部２０７０により、予め算出されていることとする。【００８９】
パテントスコア算出部２０７０は、特許文献毎に、その特許文献の経過情報（優先権主張の有無や、他の特許出願の審査での被引用回数などの情報）および内容情報（請求項の数や、明細書の枚数等の情報）を利用して、その特許文献を評価した「パテントスコア（ＰＳ）」を算出する。そして、パテントスコア算出部２０７０は、特許文献を識別する情報（公報番号）毎に、その特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」と、その特許が権利放棄されているか否かを示す「放棄情報（拒絶が確定しているか否かの情報も含まれるものとする）」とを対応付けた情報（以下、「ＰＳ情報」という）を生成する。【００９０】
つぎに、処理装置１００のハードウェア構成について説明する。処理装置１００は、上記実施形態と同様、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、外部装置（入力装置２、記録装置３、出力装置４等）との間でデータの授受を行うＩ/Ｆ等を備えたコンピュータにより実現される。
そして、処理装置１００の各機能部（テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、経過情報読出し部２０２、スコア算出部２０６０、およびパテントスコア算出部２０７０）は、ソフトウェアにより実現されるものとする。【００９１】
具体的には、処理装置１００のメモリには、各機能部（テキストデータ取得部１０１、文書ベクトル取得部１０２、因子演算部１０３、帰属因子決定部１０４、経過情報読出し部２０２、スコア算出部２０６０、およびテントスコア算出部２０７０）を実現するためのプログラムが記憶されている。そして、処理装置１００の各機能部は、上記のＣＰＵ（Central Processing Unit）が、メモリに記憶されている上記のプログラムを実行することにより実現されるものとする。【００９２】
＜５−２．変形例における算出処理＞
つぎに、上述した実施形態と異なる変形例の技術要素スコアの算出処理について説明する。
図１４は、本発明の実施形態の変形例の技術要素スコアの算出処理の手順を示すフローチャートである。
なお、以下に示す処理フローは、上述した図２（Ａ）の因子抽出処理において各文書の帰属因子の決定（Ｓ１０４）が完了してから、各因子に属する文書又は文書群のデータを出力（Ｓ１０５）するために行われるものとする。また、図２（Ａ）の因子抽出処理により求めた、「因子毎に、因子に属する特許文献を対応付けた情報（図６に示す情報）」は、処理装置１００のメモリの所定領域に記憶されているものとする。
また、図１４の処理を行う前に、パテントスコア算出部２０７０により、各因子に属する特許文献毎のパテントスコア（ＰＳ）が算出されているものとする。そして、処理装置１００のメモリ（或いは記憶装置３）には、特許文献を識別する情報（公報番号）毎に、その特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」と、その特許が権利放棄されているか否かを示す「放棄情報（拒絶が確定しているか否かの情報も含まれるものとする）」とを対応付けた情報（以下、「ＰＳ情報」という）が格納されているものとする。なお、パテントスコア（ＰＳ）の算出手順は、後述する図１７〜図２０で説明する。【００９３】
具体的には、スコア算出部２０６０は、入力装置２を介して、ユーザから技術要素スコアの算出処理の要求を受け付ける（Ｓ２０１０）。なお、ユーザは、技術要素スコアの算出処理を要求する際、算出の対象となる区分も指定する。
算出の対象となる区分として、例えば、図２（Ａ）の因子抽出処理により求めた因子を指定してもよい。この場合には、因子毎に、技術要素スコアが算出される。
また、例えば、算出の対象となる区分として、各因子に属する特許公報を出願人毎に区分し、因子毎かつ出願人毎の分類を指定してもよい。この場合には、因子毎かつ出願人毎に技術要素スコアが算出される。
なお、以下では、ある因子の技術要素スコアを算出する要求を受け付けた場合を例にする。【００９４】
つぎに、スコア算出部２０６０は、Ｓ２０１０で受け付けた技術要素スコアの算出対象となる因子に属する特許文献のパテントスコア（ＰＳ）を取得する（Ｓ２０２０）。
具体的には、スコア算出部２０６０は、処理装置１００のメモリに記憶されている「因子毎に特許文献を対応付けた情報（図６に示す情報）」、および「ＰＳ情報」を利用して、算出対象となる因子に属する特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」および「放棄情報」を取得する。【００９５】
つぎに、スコア算出部２０６０は、取得した算出対象となる因子に属する特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」および「放棄情報」を利用し、権利放棄されていないパテントスコア（ＰＳ）について、各々、その標準値を求める（Ｓ２０３０）。【００９６】
具体的には、スコア算出部２０６０は、「放棄情報」を参照し、指定された因子に属する特許文献のうち、権利放棄されていない特許文献（特許庁に係属中の出願も含める）のパテントスコア（ＰＳ）を特定する。
スコア算出部２０６０は、特定した各パテントスコア（ＰＳ）について、母集団（例えば、因子抽出処理の行われた分析対象文書群のうちの権利放棄されていない特許文献）における標準値を求める。より具体的には、スコア算出部２０６０は、以下に示す（数１）と、上記の特定したパテントスコア（ＰＳ）とを用いて、特定したパテントスコア（ＰＳ）毎に標準値を求める。【００９７】
以下に示す（数１）では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳ）が母集団内に「ｍ」個あるものとし、パテントスコア（ＰＳ）に添え字ｉを付け、「ＰＳｉ（１≦ｉ≦ｍ（ｍは１以上の整数））」で示している。
また、（式１）では、ｍ個の特許文献のＰＳｉのうち、特定の因子に属する各特許文献ｊの「パテントスコアＰＳｊ」の標準値を求めている。
【数１】
2008053949.tif 000006
【００９８】
つぎに、スコア算出部２０６０は、Ｓ２０３０で求めた特定の因子に属する特許文献の各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、閾値以上のパテントスコアＰＳｊの標準値の合計値を求め、その合計値を当該因子の「技術要素スコア」とする（Ｓ２０４０）。また、スコア算出部２０６は、本ステップにおいて、Ｓ２０３０で求めた特定の因子に属する特許文献の各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、最大値を求める。【００９９】
具体的には、スコア算出部２０６は、以下に示す（数２）と、Ｓ２０３０で求めたパテントスコア（ＰＳｊ）の標準値とを用いて、ユーザから指定された因子に対する「技術要素スコア」を算出する。また、スコア算出部２０６は、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｊの標準値の中から最大（ＭＡＸ）の標準値を選択し、選択した標準値を当該因子における最大値とする。
なお、（数２）では、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、閾値以上のパテントスコアＰＳｊの標準値の数が当該因子に「ｎ」個あるものとしている。また、（数２）では閾値ＰＳｓｔｄの例として、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｉの標準値の母集団での平均（［数１］によれば０となる）を用いている。【０１００】
【数２】
2008053949.tif 000007
【０１０１】
そして、スコア算出部２０６０により技術要素スコアが算出されると、図２（Ａ）のＳ１０５（出力）の処理に移行する。
なお、図１４のフローでは、１つの因子に対する技術要素スコアを算出しているが、あくまでもこれは例示である。複数の因子の技術要素スコアを算出する要求を受けた場合には、各因子について、Ｓ２０２０〜Ｓ２０４０の処理を行い、因子毎に、技術要素スコアおよび最大値を求める。【０１０２】
図２（Ａ）のＳ１０５では、出力装置４により、Ｓ２０４０で求めた技術要素スコアを出力する。或いは、出力装置４により、技術要素スコアと共に、その因子の最大値を出力する。
なお、スコア算出部２０６０により、因子ごとおよび出願人ごとに技術要素スコアを求め、上述した図１２に示すように、因子ごとおよび出願人ごとに技術要素スコアを示したグラフを示す情報を生成し、出力装置４により出力するようにしてもよい。この場合、因子ごとおよび出願人ごとに技術要素スコアと最高値を併せて示すようにしてもよい。【０１０３】
このように、本変形例では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳｉ）を利用して、技術要素スコアを算出するようにしている。このようにしたのは以下の理由による。例えば、ある企業において、技術分野毎の特許の評価をしようとした場合、ある技術分野（因子）に分類される特許文献の件数は非常に多いが、その多くが放棄されている出願（或いは拒絶査定の確定している出願）であったとする。このような場合、その技術分野の特許の評価に、すでに放棄されている出願（或いは拒絶が確定している出願）を含めてしまうと、特許権を多く保持していない技術分野が高く評価されてしまい、適切な分析ができない。
そこで、本変形例では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳｉ）を利用して技術要素スコアを算出するようにして、スコアの精度を高めるようにしている。【０１０４】
また、本変形例では、パテントスコア（ＰＳｉ）の標準値を算出する際に、単なる標準値ではなく、一般的な標準値に係数を乗算するようにしている（（数１）では１０倍している）。これは、求めた標準値間の差異を判別し易くするためである。なお、（数１）では１０倍しているがあくまでも例示である。【０１０５】
また、本変形例では、技術要素スコアの算出に閾値を超えるパテントスコアＰＳｉの標準値だけを利用するようにしている。これは、技術要素スコアの値が受ける特許文献の件数の影響を緩和するためである。
例えば、出願人毎且つ因子毎に、技術要素スコアを求め、その求めた技術要素スコアを比較して出願人毎の技術傾向を分析しようとしたとする。この場合に本変形例のように閾値を考慮しないとすれば、出願件数が多い出願人の技術要素スコアの値が高くなり過ぎる傾向にあり、精度の高い分析ができなくなるおそれがある。
確かに、特定技術分野の特許を過不足なく抽出して分析対象文書群（母集団）としたような場合には、各出願人及び各因子の出願件数の多寡そのものも十分に有意な数値と考えることができる。しかし、そうではない任意の方法で分析対象文書群（母集団）を抽出したような場合には、出願件数そのものが各出願人の属する業種の特性等に応じて異なることから、各出願人及び各因子の出願件数の多寡にとらわれてしまうと、精度の高い分析ができなくなる可能性がある。
また、膨大な数の特許を含む分析対象文書群（母集団）から重要な要素を選出することを主眼とした場合には、「個々の重要度の低い多数の特許」より「個々の重要度の高い特許」が含まれている方を重視した方が好ましい場合もある。
そのため、本変形例では、パテントスコアＰＳｉの標準値のうち、所定値以上のものだけを利用するようにして、当該所定値以上の重要特許を含む因子にのみ高い技術要素スコアが付与されるようにして技術要素スコアの精度を高めるようにした。
特に、例えば平均が０となるようにパテントスコアを標準化し、平均（０）以上の標準値を集計して技術要素スコアとする場合には、平均以下のパテントスコアの値を捨象できるだけでなく、平均付近のパテントスコアが多数あっても技術要素スコアの値に与える影響が小さく、平均から飛び抜けて高いものがあれば技術要素スコアの値に大きな影響を与える。従って、技術要素に含まれる件数の影響を更に緩和し、重要度の高い特許が含まれている技術要素を的確に抽出することができる。【０１０６】
図１５は、上記変形例の技術要素スコア及び上記実施例の因子経過情報スコアの分布を、公報件数との関係において示した図である。詳しくは、ある分析対象文書群から抽出した複数の因子について因子経過情報スコアを算出して平均０、分散１に標準化するとともに、同じ因子について技術要素スコア（平均０、分散１に標準化されている）を算出し、これら標準化された因子経過情報スコア及び技術要素スコアを縦軸に、各因子の公報件数を横軸にとっている。
図に示されるように、因子経過情報スコア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、技術要素スコア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。【０１０７】
図１６は、上述した図２（Ａ）の因子抽出処理において各文書の帰属因子の決定（Ｓ１０４）が完了した後、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに分類し、因子ごと及び出願人ごとに本変形例の技術要素スコアを算出し、図示した例である。具体的な算出方法は次の通りである。
ある住宅設備機器メーカー（ａ社）の日本における特許公開公報及び特許掲載公報を類似度に基づいてクラスタ分析して複数のクラスタを得た。これら複数のクラスタを検討した結果、特に「複合構造物」に関するクラスタについて、周辺他社特許との関係を詳細に解析することにした。そこで、自社及び他社の特許公開公報及び特許掲載公報を含む約４００万件の公報群の中から、当該「複合構造物」に関するクラスタに属する公報群との類似度が高い約３０００件の公報群を抽出した。
この約３０００件の公報群を各公報の文書ベクトルの類似度に基づいてクラスタ分析し、このうち特定クラスタに属する公報３２３件を分析対象文書群として因子を抽出した。スコア算出部２０６０が、各因子に属する公報群を更に出願人ごとに分類し、因子ごと及び出願人ごとに技術要素スコアを算出した。そして、出力装置４が、その算出された技術要素スコアに基づく図を生成し、その図を出力した。
図１６において、図示左右方向に因子が列挙され、奥行き方向には出願人がその出願件数順に列挙されており、高さ方向が因子ごと及び出願人ごとの技術要素スコアを示している。但し、図１６には、因子得点が一定水準以上を超えた全公報において、出願件数が上位１０位以内となる出願人の技術要素スコアについて算出した結果のみを示している。【０１０８】
本変形例においては、技術要素スコアを算出するにあたりパテントスコアが平均以下の公報を除外して合計しているため、平均以下の公報が多くを占める因子、若しくはすべての公報が平均以下である因子については、技術要素スコアは０に近い値となるか、若しくは０となる。従って、因子間のコントラストが明瞭になり、その結果、因子間の序列や評価が視覚的に把握し易くなる。
図１６の出力結果を見ると、分析対象文書群において出願件数が少ないｇ社が、出願件数の多いａ社やｂ社に匹敵する特許群をある技術要素において保有していることが読み取れる。また、出願件数においてトップであるａ社であっても、他社に遅れをとっている技術要素が存在するなど、どこに強み、弱みがあるかが一目瞭然となっている。このように、各企業の強み、弱みを明瞭に把握することができる。【０１０９】
なお、本変形例では、閾値に母集団での平均を利用するようにしているが、特にこれに限定するものではない。例えば、処理装置１００に、特定出願人の特許群でのパテントスコアＰＳｉの標準値の平均や、その他のユーザが定めた閾値を設定するようにしてもよい。
また、本変形例では、パテントスコアＰＳｉの標準値を利用するようにしているが、特にこれに限定するものではない。例えば、標準化していないパテントスコアＰＳｉのうち所定値以上のものだけを加算した場合であっても、件数の影響を緩和することができる。【０１１０】
また、本変形例によれば、ユーザに技術要素スコアを提示する際、その因子に分類される特許文献のパテントスコア（ＰＳｊ）の標準値の最高値も提示することができるようになる。これにより、ユーザは、高評価の特許がどの技術要素（因子）に含まれるのかを把握できるようになる。また、それに伴いユーザは、技術要素（因子）全体としての評価値は低くても、高評価の特許が含まれる技術要素（因子）を把握することができる。
例えば、ある企業において、技術分野毎の特許の評価をしようとして、その企業（出願人）の因子毎の技術要素スコアを求めたとする。この場合、各因子の最高値を提示することにより、自社のどの技術分野に、強い特許があるのかを把握できるようになる。【０１１１】
＜６．パテントスコア（ＰＳ）について＞
つぎに、図１７〜図２０を用いて、上記変形例における技術要素スコアの算出に利用したパテントスコア（ＰＳ）について説明する。
なお、以下の説明では、パテントスコア（ＰＳ）の算出処理は、処理装置１００のパテントスコア算出部２０７０により行うようにしているが、特にこれに限定するものではない。
ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ等を備える、別のコンピュータがパテントスコアの算出処理を行うようにしてもかまわない。この場合、別のコンピュータに、パテントスコア算出部２０７０の機能を実現するプログラム（ＰＳ算出プログラム）を記憶させておく。そして、別のコンピュータのＣＰＵが「ＰＳ算出プログラム」を実行することにより、パテントスコアＰＳを算出し、上述したＰＳ情報を生成する。処理装置１００は、別のコンピュータが生成したＰＳ情報を取得してメモリに記憶させておく。なお、別のコンピュータがパテントスコアの算出処理を行う場合、処理装置１００にパテントスコア算出部２０６０を設ける必要はない。【０１１２】
＜６−１．データ構成＞
先ず、パテントスコアＰＳの算出に利用するデータ構成について説明する。
なお、記憶装置３には、特許データ（特許公報を示す電子データ）と、特許属性情報とが格納されている。特許公報を示す電子データには、少なくとも、その特許データＩＤ（公報番号等）、出願日、ＩＰＣコード等の書誌情報が含まれるものとする。
また、特許属性情報には、その特許文献の経過情報３００（優先権主張の有無や、他の特許出願の審査での被引用回数などの情報）、および内容情報４００（請求項の数や、明細書の枚数等の情報）が含まれる。以下、経過情報３００、および内容情報４００のデータ構成を説明する。【０１１３】
先ず、経過情報３００のデータ構成の一例を図１７に示す。
図１７は、本実施形態の変形例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３００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３０１と、「出願日からの経過日数」を登録するためのフィールド３０２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３０３と、「登録日からの経過日数」を登録するためのフィールド３０４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３０５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３０６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３０７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３０８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３０９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３１０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３１１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３１２と、「被引用回数」を示す情報を登録するためのフィールド３１３とを備えて、１つのレコードが構成される。なお、経過情報３００は、複数のレコードよりなる。【０１１４】
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３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。【０１１５】
経過情報３００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」、「包袋閲覧」、「優先権」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、或い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。【０１１６】
つぎに、内容情報４００のデータ構成を図１８に示す。
図１８は、本実施形態の変形例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。【０１１７】
図示するように、内容情報４００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４０１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４０２と、「請求項の平均文字数」を登録するためのフィールド４０３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４０４とを備えて１つのレコードが構成される。なお、内容情報４００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。【０１１８】
＜６−２．パテントスコア算出処理＞
続いて、図１９を用いて説明する。図１９は、本実施形体の変形例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。【０１１９】
図１９に示すように、パテントスコア算出部２０７０は、ユーザからのＩＰＣコードの入力を受け付け、特許データ（特許公報を示す電子データ）を取得する（Ｓ４００）。
具体的には、パテントスコア算出部２０７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３にアクセスし、そのＩＰＣコードに分類される特許データを取得する。なお、特許データには、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）等の書誌情報が含まれている【０１２０】
つぎに、パテントスコア算出部２０７０は、取得した特許データ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、特許データを所定期間ごと（本実施形態の変形例では出願年ごと、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、パテントスコア算出部２０７０は、各特許データの評価値を算出する（Ｓ６００）。この処理の詳細を、図２０に基づいて説明する。【０１２１】
図２０は、本実施形態の変形例の各特許データの評価値を算出する処理の詳細を示すフローチャートである。
パテントスコア算出部２０７０は、Ｓ２１０の分類によって生成されたグループに属する特許データについて、経過情報３００および内容情報４００を取得する（Ｓ６１０）。具体的には、パテントスコア算出部２０７０は、取得した特許データの書誌情報に含まれる特許ＩＤ（公報番号等）を利用して、記憶装置３に格納されている経過情報３００および内容情報４００の中から、取得した特許データの特許ＩＤに関連付けられている経過情報３００および内容情報４００を取得する。
ここで、図２０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。
Ｊ件の特許データを取得したら、これらＪ件の特許データの経過情報３００および内容情報４００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。【０１２２】
次に、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。【０１２３】
まず、経過情報３００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）。【０１２４】
本実施形態の変形例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３０５、３０６、３０７、３０８、３０９、３１０、３１１、３１２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３０２、３０３、３０４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３１３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。【０１２５】
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）。【０１２６】
＜６−２−１．有無型における評価点の算出＞
Ｓ６３０２〔有無型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数３］により評価点を算出する。
【数３】
2008053949.tif 000008
【０１２７】
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。【０１２８】
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。
特許データの属性情報は、分析対象母集団内での相対評価に有用であるが、この分析対象母集団内の特許出願又は特許権を平等に扱ってしまうと適切な評価はできない。本実施形態によれば、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ることで、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。
また、例えばある技術分野において、特許出願が少ない同時期グループにおける１件の価値と、特許出願が多くなった同時期グループにおける１件の価値とでは、前者の価値の方が高いことが多い。一方で例えば、出願公開されて間もない特許出願より、数年経過した特許出願の方が、閲覧請求を受けた等の経過情報が付与される可能性は必然的に高いが、だからといって出願公開されて間もない特許出願をそのまま低く評価するのは誤りである。同時期グループ内の特許出願の中で、例えば閲覧請求を受けたものが数少ない場合、その閲覧請求を受けた特許出願は格別注目度の高い特許出願であり、高く評価されるべきである。逆に、同時期グループ内の特許出願の中で、閲覧請求を受けたものが数多い場合、その閲覧請求を受けた特許出願は、閲覧請求を受けたというだけの理由で高く評価されるべきものではない。
本実施形態によれば、各グループに属する各特許データの特許属性情報を利用して求めた値と、該グループに属する各特許データの特許属性情報を利用して求めた値を該グループ毎に合計した値の減少関数の値と、の積により評価点を算出する。この構成によれば、それぞれのグループにおける各特許データの相対的な位置づけを考慮した値を評価値として求めることができる。その結果、経過情報に基づく数値情報の前記同時期グループにおける合計値が低いほど高い重み付けをし、逆に当該合計値が高いほど低い重み付けをすることにより、分析対象文書群における特許出願又は特許権の適切な評価が可能となる。【０１２９】
＜６−２−２．時間減衰型における評価点の算出＞
Ｓ６３０３〔時間減衰型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数４］により評価点を算出する。
【数４】
2008053949.tif 000009
【０１３０】
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。【０１３１】
分母は上記Ｓ６３０２〔有無型〕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。【０１３２】
このＳ６３０３〔時間減衰型〕で算出された評価点は、更に内容情報による補正を行う。
なお、以下では、図１８に示した内容情報４００を利用する。
経過情報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、経過情報による評価に内容情報を加味する。しかし、内容情報は、経過情報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、経過情報が十分に付与された特許の評価には内容情報の影響を小さくとどめ、経過情報が不十分な特許の評価に内容情報を効果的に反映させるため、このＳ２２３Ｃ〔時間減衰型〕で算出された評価点にのみ、内容情報に基づく補正係数を乗算する。
このように本実施形態によれば、出願の古い新しいを問わず、どの特許データ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、各々の特許データの内容情報を加味することができる。その結果、経過情報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。【０１３３】
具体的には、上記［数４］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、上記実施形態では、ａ１×ａ２×ａ３の値が最大で２になるようにしている。【０１３４】
＜６−２−３．回数型における評価点の算出＞
Ｓ６３０４〔回数型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数５］により評価点を算出する。
【数５】
2008053949.tif 000010
【０１３５】
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。【０１３６】
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が少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。【０１３７】
上記［数５］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５］に代え、次の［数６］を用いる。
【数６】
2008053949.tif 000011
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。【０１３８】
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。
本実施形態によれば、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。【０１３９】
＜６−２−４．評価素点の算出＞
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７］により算出する（Ｓ６４０）。
【数７】
2008053949.tif 000012
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。
上述のようにＳ６３０３〔時間減衰型〕で算出された評価点に対しては、内容情報による補正を行う。具体的には、「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」に基づき上述の［数４］で算出された評価点にそれぞれ上述のａ１×ａ２×ａ３を乗算した上で、［数７］に従い二乗和の平方根をとる。【０１４０】
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。【０１４１】
＜６−２−５．評価値の算出＞
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）。
経過情報又は内容情報に基づいて算出される評価値は、特異な経過又は内容が読み取れる数少ない特許出願又は特許権に対しては高い値が与えられるが、その他大勢の特許出願又は特許権に対しては低い値が与えられることが多い。従って評価値別の件数分布を見ると、評価値が高い特許出願又は特許権は数少なくまばらな分布となり、評価値が低い特許出願又は特許権は数多く密集した分布となる。
このような場合には、評価値の高い少数の特許出願又は特許権によって平均値（相加平均値）が大きく左右されるので、このような平均値との比較によって評価する際は注意が必要となる。また例えば高い評価値が得られた２つの特許出願又は特許権を比較する場合に、数値の上では評価値に大きな差があるように見えたとしても、実際には有意な差ではないこともある。【０１４２】
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に関する評価値の算出処理を終了する。
このように本実施形態では、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。【０１４３】
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１９に戻り、この評価値に基づいて、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）。この偏差値は、本来ならば比較することが困難な、異なる技術分野間の特許データの相対比較（Ｓ４００で異なるＩＰＣにより別途選択される分析対象母集団との比較）をも可能とするものである。【０１４４】
そして、本実施形態の変形例では、上記の手順により求めたパテントスコアＰＳを基にして、技術要素スコアを算出するようにしているため、上記実施形態に比べて、以下のような利点がある。
具体的には、上記変形例では、技術要素スコアの基となるパテントスコアＰＳは、経過情報の種類に応じた重みを考慮している。そして、そのパテントスコアＰＳを用いて、技術要素スコアを求めるようにしているため、変形例では、より精度が高いスコアが算出される。
本変形例のパテントスコアによれば、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ることで、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している。
そのため、出願が古い特許データが多く分類されている因子の技術要素スコアに、高い評価値が算出されてしまう可能性を低減できる。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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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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【手続補正書】
【提出日】平成20年8月22日(2008.8.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得するテキストデータ取得手段と、
前記取得した複数の技術文献から複数の索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記取得した各技術文献ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｉ）につき、各索引語ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｊ）の重み付け量を求める重み付け量算出手段と、
前記取得した各技術文献ｉを被験者とし、前記求めた各索引語ｊの重み付け量を用いて、前記各索引語ｊを観測変数とした因子分析を行い、技術文献数Ｉ、索引語数Ｊに応じたＩ×Ｊ個の重み付け量から、因子数Ｋに応じたＪ×Ｋ個の因子負荷量及びＩ×Ｋ個の因子得点を求めることにより、各索引語ｊの各々について、因子ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）毎に因子負荷量を算出するともに、前記各技術文献ｉの各々ついて、因子ｋ毎に因子得点を算出する演算手段と、
各索引語ｊの因子負荷量を用いて各索引語ｊの帰属因子ｋを決定するとともに、各技術文献ｉの因子得点を用いて各技術文献ｉの帰属因子ｋを決定する帰属因子決定手段と、
同じ因子ｋに属する索引語ｊ又は索引語群を、それぞれ該当する各因子ｋに属する技術文献ｉ又は技術文献群のデータとともに、各因子ｋにつき出力する出力手段と、を備えること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文書群分析装置であって、
前記帰属因子決定手段は、
各索引語ｊの各々について、前記算出した因子負荷量を用いて、当該因子負荷量が最大の因子ｋを選択し、その選択した因子ｋを該索引語ｊの帰属因子として特定するとともに、各技術文献ｉの各々について、前記算出した因子得点を用いて、当該因子得点が最大の因子ｋを選択し、その選択した因子ｋを該技術文献ｉの帰属因子として特定すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の文書群分析装置であって、
前記索引語抽出手段は、前記複数の技術文献に含まれる索引語の出現頻度を求め、該出現頻度を用いて各索引語の重要度を算出し、該算出した重要度を用いて、重要度上位所定個数の索引語ｊを抽出し、
前記重み付け量算出手段は、前記各索引語ｊの重み付け量として、前記重要度上位所定個数の索引語ｊの重み付け量を求めること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記因子ｋの各々について、該因子ｋの技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段を備え、
前記出力手段は、前記技術文献ｉ又は技術文献群のデータとして、該技術文献ｉ又は技術文献群の因子評価値を出力すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項５】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記各特許文書の経過情報を取得する経過情報取得手段と、
前記因子の各々について、該因子に属する前記技術文献又は技術文献群の経過情報を指数化した値を算出して、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段と、を備え、
前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、前記因子評価値を出力すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項６】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記各特許文書の経過情報を取得する経過情報取得手段と、
各因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数を判定する文書数判定手段と、
前記因子の各々について、該因子に属する技術文献又は技術文献群の文献数に所定の重み付けをした第１指数を算出し、該因子に属する技術文献又は技術文献群の経過情報を指数化した第２指数を算出し、該算出した第１指数および第２指数を用いて、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段と、を備え、
前記出力手段は、前記技術文献又は技術文献群のデータとして、前記因子評価値を出力すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の文書群分析装置であって、
前記経過情報には、他社引用件数、被特許異議申立ての回数、被特許無効審判請求の回数、審査請求の有無、および特許権設定登録の有無が含まれていて、
前記第１指数とは、前記文献数に、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、および被特許無効審判請求回数の合計値のうちの少なくとも１つを用いて重み付けをした値であり、
前記経過情報を指数化した第２指数とは、他社引用件数の合計値、被特許異議申立て回数の合計値、被特許無効審判請求の回数の合計値、審査請求率、および登録査定率のうちの少なくとも１つを指数化した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記出力手段は、前記因子評価値は前記因子ごと及び出願人ごとに算出すること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項９】
情報処理装置が行うデータ分析方法であって、
前記情報処理装置は、
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得するステップと、
前記取得した複数の技術文献から複数の索引語を抽出するステップと、
前記取得した各技術文献ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｉ）につき、各索引語ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｊ）の重み付け量を求めるステップと、
前記取得した各技術文献ｉを被験者とし、前記求めた各索引語ｊの重み付け量を用いて、前記各索引語ｊを観測変数とした因子分析を行い、技術文献数Ｉ、索引語数Ｊに応じたＩ×Ｊ個の重み付け量から、因子数Ｋに応じたＪ×Ｋ個の因子負荷量及Ｉ×Ｋ個の因子得点を求めることにより、各索引語ｊの各々について、因子ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献ｉの各々について、因子ｋ毎に因子得点を算出するステップと、
各索引語ｊの因子負荷量を用いて各索引語ｊの帰属因子ｋを決定するとともに、各技術文献ｉの因子得点を用いて各技術文献ｉの帰属因子ｋを決定するステップと、を実行すること
を特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
情報処理装置にデータ分析処理を実行させるプログラムであって、
前記プログラムは、
テキストデータで表された、複数の技術文献を取得する処理と、
前記取得した複数の技術文献から複数の索引語を抽出する処理と、
前記取得した各技術文献ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｉ）につき、各索引語ｊ（ｊ＝１，２，…，Ｊ）の重み付け量を求める処理と、
前記取得した各技術文献ｉを被験者とし、前記求めた各索引語ｊの重み付け量を用いて、前記各索引語ｊを観測変数とした因子分析を行い、技術文献数Ｉ、索引語数Ｊに応じたＩ×Ｊ個の重み付け量から、因子数Ｋに応じたＪ×Ｋ個の因子負荷量及びＩ×Ｋ個の因子得点を求めることにより、各索引語ｊの各々について、因子ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）毎に因子負荷量を算出するとともに、前記各技術文献ｉの各々について、因子ｋ毎に因子得点を算出する処理と、
各索引語ｊの因子負荷量を用いて各索引語ｊの帰属因子ｋを決定するとともに、各技術文献ｉの因子得点を用いて各技術文献ｉの帰属因子ｋを決定する処理と、を情報処理装置に実行させること
を特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記取得した各特許文書について、当該特許文書の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記因子の各々について、その因子に属する特許文書の前記特許スコアを集計することにより、該因子の技術的評価を示す因子評価値を算出する因子評価値算出手段とを備えること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１２】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記技術文献は、特許公開公報及び特許掲載公報を含む特許文書であり、
前記取得した各特許文書について、当該特許文書の価値を個別に評価した特許スコアを取得する手段と、
前記因子毎に、その因子に属する特許文書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、該因子の技術的評価を示す因子評価値として算出する因子評価値算出手段とを備えること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の文書群分析装置であって、
前記特許スコアは、前記因子評価値の算出対象である因子を含む母集団の文書群において平均値が所定値となるよう標準化した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【請求項１４】
請求項１１〜１３のうちのいずれか一項に記載の文書群分析装置であって、
前記特許スコアとは、前記特許文書を技術分野毎、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文書の経過情報を数値情報化して利用し、それぞれの特許文書についての算出した値であること
を特徴とする文書群分析装置。
【国際調査報告】
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2008053949.tif 000036