(57)【要約】本発明に係る情報処理装置は、入力部を介してユーザから分析対象となる出願人の入力を受付け、記憶部に記憶された当該出願人の出願データに含まれる発明者情報から当該出願人に帰属する発明者を判定する帰属先判定部と、当該出願人に帰属する発明者を、当該出願人の出願データに係る技術分野と内容に関する内容情報に基づいて分類して発明者グループを生成し、発明者グループに属する発明者数とを計数する生成部と、各発明者グループのグループ名を当該出願人の出願データに係る内容情報に基づいて決定する決定部と、各発明者グループのグループ名と発明者数に基づく発明者グループの規模を表す情報とを出力する出力部とを含む。これにより、出願人の研究開発における組織編成に関する分析を容易に行いうる情報処理装置を提供する。
2009060713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特許又は実用新案登録の各出願について、当該出願の出願人名称を含む出願人情報と、発明者名を含む発明者情報と、当該出願が属する技術分野及び当該出願の内容に関する内容情報とを含む出願情報を記憶する記憶手段と、
前記各出願情報における前記各発明者情報に含まれる前記各発明者名の帰属先を、前記発明者情報と前記出願人情報とに基づいて判定する帰属先判定手段と、
前記各出願情報における前記各内容情報に含まれる前記技術分野に基づいて、前記帰属先判定手段により判定された前記各帰属先における前記発明者名を分類して前記帰属先毎の発明者グループを生成し、各発明者グループの発明者数を計数する生成手段と、
前記各出願情報における前記内容情報と前記発明者情報とを用いて、前記生成手段により生成された前記各発明者グループのグループ名を決定する決定手段と、
前記生成手段により計数された前記発明者数に基づく前記帰属先毎の各発明者グループの規模を示す情報と、当該発明者グループの前記グループ名を示す情報とを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記生成手段は、前記発明者グループを生成する際、前記各帰属先における前記各発明者名について、前記技術分野毎に当該発明者名を含む前記出願の件数を計数し、前記技術分野毎の前記各件数をベクトル成分とする発明者ベクトルを生成し、
前記各帰属先における前記各発明者名の分類は、当該帰属先における前記発明者ベクトル間の類似度に応じて行うこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記発明者情報は、更に、前記発明者名毎の発明者住所情報を含み、
前記帰属先判定手段は、前記各出願情報における前記発明者情報の前記各発明者住所情報について、当該発明者住所情報に当該出願情報における前記出願人情報の出願人名称を含む場合に、当該出願人名称を当該発明者住所情報に対応する前記発明者名の帰属先として判定する第１判定処理を行うこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記帰属先判定手段は、更に、前記出願情報における前記発明者情報の前記発明者名毎に、当該発明者名を含む前記出願情報に含まれる前記出願人名称と当該出願人名称を含む出願件数とを抽出し、抽出した出願件数が最も多い出願人名称を当該発明者名の帰属先として判定する第２判定処理を行うこと
を特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶手段は、更に、各出願人毎に、前記各出願人の住所を対応づけた出願人住所情報を記憶しており、
前記帰属先判定手段は、前記各出願情報における前記発明者情報の前記各発明者住所情報について、当該発明者住所情報が前記出願人住所情報に含まれる出願人住所と一致する場合に、当該出願人の名称を当該発明者住所情報に対応する前記発明者名の帰属先として判定する第３判定処理を行うこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記記憶手段は、更に、前記各出願に係る各発明者が出願に寄与した割合を示す寄与度の情報を記憶しており、前記各内容情報は、当該出願に係る特許請求の範囲の情報を含んでおり、
前記グループ名の決定は、前記各出願における前記各発明者情報の前記各発明者名について、前記各帰属先における前記各出願の前記各内容情報に含まれる前記特許請求の範囲の情報から、当該帰属先の前記各発明者グループのグループ名の候補対象となる単語を抽出する抽出処理と、前記各単語が出現する前記各出願について、当該出願の前記寄与度を前記発明者名毎に集計して前記発明者名毎の前記各単語に対する寄与値を算出する寄与値算出処理と、前記帰属先毎の各発明者グループについて、当該発明者グループの前記各発明者名の前記寄与値を前記単語毎に集計し、集計した前記寄与値が所定条件を満たす前記単語を当該発明者グループのグループ名として決定する決定処理とを施すことにより行うこと
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出処理は、前記各帰属先における前記各出願の前記特許請求の範囲の情報から形態素データを検出する検出処理と、所定品詞に該当する前記形態素データを所定規則に基づいて結合して結合形態素データを生成する結合処理を含み、
前記単語は、前記帰属先毎の各出願について前記結合処理により結合された結合形態素データであること
を特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記記憶手段は、更に、前記各出願に対するスコア値を記憶しており、
前記情報処理装置は、更に、前記発明者グループ毎に、前記導出処理により導出された前記各出願に対する前記寄与度と前記スコア値に基づいて、当該発明者グループのスコア値を算出し、当該発明者グループの前記スコア値を、当該発明者グループに属する発明者数で除算して当該発明者グループのスコア平均値を算出するスコア算出手段とを備え、
前記出力手段は、更に、前記帰属先毎の前記各発明者グループの前記スコア値及びスコア平均値を当該発明者グループの前記規模を示す情報と対応付けて出力すること
を特徴とする請求項６記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記各出願情報は、当該出願情報に係る出願の出願日を示す出願日情報を含み、
前記スコア算出手段は、更に、前記各出願の前記出願日情報に基づいて、前記各発明者グループの所定期間毎のスコア値及びスコア平均値を算出し、
前記出力手段は、更に、前記帰属先毎に、前記スコア算出手段により算出された所定期間毎の前記各発明者グループの前記スコア値及び前記スコア平均値を対応付けて出力すること
を特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記スコア算出手段は、更に、前記発明者名毎の前記各出願に対する前記寄与度と前記各出願の前記スコア値とに基づいて、前記各帰属先について、当該帰属先の各発明者の全出願に対するスコア値を集計し、集計したスコア値の範囲において、当該範囲の各スコア値をとる発明者数の割合を導出し、
前記出力手段は、更に、前記スコア算出手段により算出された前記帰属先毎の前記割合に基づいて、前記帰属先毎の前記全出願のスコア値に対する発明者数の分布を示す情報を出力すること
を特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記スコア算出手段は、更に、前記帰属先毎の発明者数の割合が均等である場合の当該割合と前記発明者数の割合とに基づいて、当該帰属先の発明者数の平準度合を算出し、
前記出力手段は、更に、前記スコア算出手段により算出された前記各帰属先における前記平準度合を示す情報を当該帰属先の前記発明者数の分布を示す情報と共に出力すること
を特徴とする請求項１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
特許又は実用新案登録の各出願について、当該出願の出願人名称を含む出願人情報と、発明者名を含む発明者情報と、当該出願が属する技術分野及び当該出願の内容に関する内容情報とを含む出願情報を記憶する記憶手段と、
前記各出願情報における前記各発明者情報に含まれる前記各発明者名の帰属先を、前記発明者情報と前記出願人情報とに基づいて判定する帰属先判定手段と、
前記各出願情報における前記各内容情報に含まれる前記技術分野に基づいて、前記帰属先判定手段により判定された前記全帰属先の発明者名を分類して発明者グループを生成し、前記各発明者グループの発明者数を計数する生成手段と、
前記各出願情報における前記内容情報と前記発明者情報とを用いて、前記生成手段により生成された前記各発明者グループのグループ名を決定する決定手段と、
前記生成手段により計数された前記各発明者数に基づく前記各発明者グループの規模を示す情報と、当該発明者グループの前記グループ名を示す情報とを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１３】
ＣＰＵを備え、特許又は実用新案登録の各出願について、当該出願の出願人名称を含む出願人情報と、発明者名を含む発明者情報と、当該出願が属する技術分野及び当該出願の内容に関する内容情報とを含む出願情報を記憶する情報処理装置に実行させるプログラムであって、
前記各出願情報における前記各発明者情報に含まれる前記各発明者名の帰属先を、前記発明者情報と前記出願人情報とに基づいて判定する帰属先判定ステップと、
前記各出願情報における前記各内容情報に含まれる前記技術分野に基づいて、前記帰属先判定ステップにより判定された前記各帰属先における前記発明者名を分類して前記帰属先毎の発明者グループを生成し、各発明者グループの発明者数を計数する生成ステップと、
前記各出願情報における前記内容情報と前記発明者情報とを用いて、前記生成ステップにより生成された前記各発明者グループのグループ名を決定する決定ステップと、
前記生成ステップにより計数された前記発明者数に基づく前記帰属先毎の各発明者グループの規模を示す情報と、当該発明者グループの前記グループ名を示す情報とを出力する出力ステップと
を含むプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
企業の研究開発成果を分析する技術に関し、特に、特許や実用新案登録の出願に係るデータを用いて分析を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、研究開発成果として特許出願を行う企業の増加に伴い、各企業の研究開発動向等を分析するために特許マップ等が活用されている。【０００３】
従来の特許マップの作成技術として、下記の特許文献１及び特許文献２の技術が開示されている。
特許文献１は、出願人が注力している研究開発傾向等が容易に推測できることを目的とする技術を開示している。具体的には、特許出願の出願人及び国際特許分類毎に特許情報を分類し、分類した特許情報について、所定期間単位に特許情報件数の伸び率を算出し、各出願人の国際特許分類毎の特許情報件数の伸び率を棒グラフや矢印等で表した画像を出力する技術である。
特許文献２は、従来の3次元棒グラフで表した特許マップよりも視認性を向上させ、各出願人が注力する技術分野の動向等が容易に確認できる特許マップを作成する技術を開示している。具体的には、上述した特許文献１の技術と同様、各出願人の技術分野毎の特許出願件数を集計し、所定期間単位の技術分野毎の特許出願件数の伸び率をバブルチャートで表すものである。【０００４】
また、企業の研究開発動向等を分析する手法として、下記の特許文献３の技術が開示されている。
特許文献３は、出願人である各企業の主要な研究開発が推測できることを目的とした技術を開示しており、特に、共同出願等により複数の発明者によってなされた各特許出願について、その特許出願の発明者のうち、特許文書群において出現回数が最も多い発明者を代表発明者として特定し、代表発明者毎に特許出願を分類する技術を開示している。
【特許文献１】特開２０００−１４８７６０号公報
【特許文献２】特開２００５−３８１９９号公報
【特許文献３】特開２００７−８７２５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、多くの企業では、一つの研究開発テーマに複数の研究開発者が携わっており、また、共同研究や事業提携等により、複数の企業の研究開発者が一つの研究開発テーマに携わることがある。【０００６】
いずれの場合も、研究開発成果の一つである特許権の取得を目的として特許出願がなされるが、特許権の取得は、各企業において研究開発に従事する発明者の貢献によるところが大きい。そのため、各企業においては、各種研究開発に従事する発明者等の人的配分や、各研究開発分野における特許権取得に対する研究開発効率等の状況を把握しておく必要があり、これらの状況把握のためには、各企業によってなされた特許出願のデータから各企業における研究開発の組織編成が容易に分析できることが望ましい。【０００７】
しかしながら、上述の特許文献１及び特許文献２の技術は、出願人の技術分野毎の特許出願件数の伸び率から出願人が注力する技術分野の動向を確認することができるが、上記のような分析を行うことは困難である。また、上述の特許文献３の技術は、出願人の研究開発動向を特許出願の代表発明者が成した発明の軌跡から確認することはできるが、上記のような分析を行うことは困難である。更に、上述の特許文献１から特許文献３の技術を用いても、上記のような分析を行うことは容易ではない。【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、本発明は、特許出願等の出願に係るデータを用いて、各企業における研究開発の組織編成に関する分析を容易に行いうる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る情報処理装置は、特許又は実用新案登録の各出願について、当該出願の出願人名称を含む出願人情報と、発明者名を含む発明者情報と、当該出願が属する技術分野及び当該出願の内容に関する内容情報とを含む出願情報を記憶する記憶手段と、前記各出願情報における前記各発明者情報に含まれる前記各発明者名の帰属先を、前記発明者情報と前記出願人情報とに基づいて判定する帰属先判定手段と、前記各出願情報における前記各内容情報に含まれる前記技術分野に基づいて、前記帰属先判定手段により判定された前記各帰属先における前記発明者名を分類して前記帰属先毎の発明者グループを生成し、各発明者グループの発明者数を計数する生成手段と、前記各出願情報における前記内容情報と前記発明者情報とを用いて、前記生成手段により生成された前記各発明者グループのグループ名を決定する決定手段と、前記生成手段により計数された前記発明者数に基づく前記帰属先毎の各発明者グループの規模を示す情報と、当該発明者グループの前記グループ名を示す情報とを出力する出力手段とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、分析対象の出願人を帰属先とする発明者(以下、「帰属発明者」と言う。)を特定することができ、帰属発明者の出願が属する技術分野で発明者を分類した発明者グループの規模と、出願の技術分野と内容に基づいて定めたグループ名とを併せて出力することができる。そのため、ユーザは、分析対象の出願人が出願した研究開発技術分野において、その出願人の発明者のうち、どのくらいの発明者をどの技術分野に投入しているかの確認、即ち、分析対象の出願人の研究開発における発明者の配分状況の確認を行うことができると共に、出願人の研究開発における組織編成や研究開発傾向を推測することができる。また、特定企業において推定された発明者配分と当該特定企業における現実の研究開発組織体系上の発明者配分との差異を確認することができる。【００１１】
また、前記生成手段は、前記発明者グループを生成する際、前記各帰属先における前記各発明者名について、前記技術分野毎に当該発明者名を含む前記出願の件数を計数し、前記技術分野毎の前記各件数をベクトル成分とする発明者ベクトルを生成し、前記各帰属先における前記各発明者名の分類は、当該帰属先における前記発明者ベクトル間の類似度に応じて行うこととしてもよい。
企業において同じ研究開発分野で研究開発を行っている発明者は、その企業を出願人とする同じ出願の発明者となる場合がある。この構成によれば、分析対象の出願人を帰属先とする各発明者を、各発明者の技術分野毎の出願件数をベクトル成分とする発明者ベクトルの類似度に応じて分類することができるので、分析対象となる各企業において同じ研究開発分野に従事する発明者の分類を容易に行うことができる。【００１２】
また、前記発明者情報は、更に、前記発明者名毎の発明者住所情報を含み、
前記帰属先判定手段は、前記各出願情報における前記発明者情報の前記各発明者住所情報について、当該発明者住所情報に当該出願情報における前記出願人情報の出願人名称を含む場合に、当該出願人名称を当該発明者住所情報に対応する前記発明者名の帰属先として判定する第１判定処理を行うこととしてもよい。
発明者が企業や大学に帰属している場合には、出願の発明者住所に企業名や大学名等の出願人名称を含めていることがある。この構成によれば、出願の発明者住所に出願人名称が含まれていれば、その出願の出願人名称を発明者の帰属先として判定することができるので、発明者の帰属先を容易且つ的確に判断することができる。【００１３】
また、前記帰属先判定手段は、更に、前記出願情報における前記発明者情報の前記発明者名毎に、当該発明者名を含む前記出願情報に含まれる前記出願人名称と当該出願人名称を含む出願件数とを抽出し、抽出した出願件数が最も多い出願人名称を当該発明者名の帰属先として判定する第２判定処理を行うこととしてもよい。
各企業の発明者は、共同出願や他社への出向等により、発明者が帰属する企業以外の他社が出願人となる出願に含まれることがあるが、通常は、帰属先の研究開発に従事する場合が多く、その場合には帰属先の企業の出願件数が最も多くなる。この構成によれば、各発明者が含まれる出願において、発明者毎に出願人の出願件数を抽出し、出願件数が最も多い出願人を当該発明者の帰属先として判定することができる。そのため、出願に係る発明者の発明者住所に、発明者の住所が記載されていない場合や、企業名や大学名などの出願人名称が含まれていない場合があっても、その発明者の帰属先を推定することができる。【００１４】
また、前記記憶手段は、更に、各出願人毎に、前記各出願人の住所を対応づけた出願人住所情報を記憶しており、前記帰属先判定手段は、前記各出願情報における前記発明者情報の前記各発明者住所情報について、当該発明者住所情報が前記出願人住所情報に含まれる出願人住所と一致する場合に、当該出願人の名称を当該発明者住所情報に対応する前記発明者名の帰属先として判定する第３判定処理を行うこととしてもよい。
これによれば、発明者住所として会社の住所のみが記載され会社名が記載されていないような場合には、出願人の住所情報に基づいて発明者の帰属先を簡易に判定することができる。【００１５】
また、前記各出願の前記出願情報は、当該出願に係る各発明者が出願に寄与した割合を示す寄与度の情報を含み、前記各内容情報は、当該出願に係る特許請求の範囲の情報を含んでおり、前記グループ名の決定は、前記各出願における前記各発明者情報の前記各発明者名について、前記各帰属先における前記各出願の前記各内容情報に含まれる前記特許請求の範囲の情報から、当該帰属先の前記各発明者グループのグループ名の候補対象となる単語を抽出する抽出処理と、前記各単語が出現する前記各出願について、当該出願の前記寄与度を前記発明者名毎に集計して前記発明者名毎の前記各単語に対する寄与値を算出する寄与値算出処理と、前記帰属先毎の各発明者グループについて、当該発明者グループの前記各発明者名の前記寄与値を前記単語毎に集計し、集計した前記寄与値が所定条件を満たす前記単語を当該発明者グループのグループ名として決定する決定処理とを施すことにより行うこととしてもよい。
この構成によれば、分析対象となる出願人の出願の特許請求の範囲に記載された情報から抽出した単語について、当該出願人に帰属する各発明者の予め記憶された寄与度を集計することでき、分析対象となる出願人を帰属先とする発明者が寄与した割合が加味されて所定条件を満たした単語をその出願人の研究開発分野を示すグループ名として決定することができる。従って、分析対象となる出願人の出願に最も多く出現する単語をグループ名とする場合と比べ、その出願人の研究開発分野としてより関連性の高いグループ名を決定することができる。【００１６】
また、前記抽出処理は、前記各帰属先における前記各出願の前記特許請求の範囲の情報から形態素データを検出する検出処理と、所定品詞に該当する前記形態素データを所定規則に基づいて結合して結合形態素データを生成する結合処理を含み、前記単語は、前記帰属先毎の各出願について前記結合処理により結合された結合形態素データであることとしてもよい。
この構成によれば、各出願の特徴部分である特許請求の範囲のデータに含まれる形態素データのうち、予め定めた品詞に該当する形態素データを所定規則に従って結合することができるので、各出願人の研究開発分野を表す単語の抽出を容易に行うことができると共に、各出願人にとって特徴的な単語を抽出することができる。【００１７】
また、前記記憶手段は、更に、前記各出願に対するスコア値を記憶しており、前記情報処理装置は、更に、前記発明者グループ毎に、前記導出処理により導出された前記各出願に対する前記寄与度と前記スコア値に基づいて、当該発明者グループのスコア値を算出し、当該発明者グループの前記スコア値を、当該発明者グループに属する発明者数で除算して当該発明者グループのスコア平均値を算出するスコア算出手段とを備え、前記出力手段は、更に、前記帰属先毎の前記各発明者グループの前記スコア値及びスコア平均値を当該発明者グループの前記規模を示す情報と対応付けて出力することとしてもよい。
ここで、出願に対するスコアとは、例えば、出願に係る発明に対してユーザが設定した評価値や、出願の審査結果等の経過情報に基づいて定めた評価値等である。この構成によれば、本発明に係る情報処理装置は、分析対象となる出願人の出願について、当該出願人の発明者グループ毎に発明者の貢献度を加味して集計したスコア値と、発明者グループ毎のスコア平均値を、発明者グループ名と当該グループの規模を示す情報と共に出力することができる。そのため、ユーザは、分析対象となる出願人の研究開発の組織編成を推定することができると共に、出願人の各研究開発組織における出願による研究開発成果や研究開発効率等を比較して分析することができる。【００１８】
また、前記各出願情報は、当該出願情報に係る出願の出願日を示す出願日情報を含み、前記スコア算出手段は、更に、前記各出願の前記出願日情報に基づいて、前記各発明者グループの所定期間毎のスコア値及びスコア平均値を算出し、前記出力手段は、更に、前記帰属先毎に、前記スコア算出手段により算出された所定期間毎の前記各発明者グループの前記スコア値及び前記スコア平均値を対応付けて出力することとしてもよい。
この構成によれば、本発明に係る情報処理装置は、分析対象となる出願人の各発明者グループについて所定期間毎に集計したスコア値及びスコア平均値を対応づけて出力することができる。そのため、ユーザは、各発明者グループのスコア値及びスコア平均値の時間推移を確認することができ、分析対象となる出願人の研究開発動向等を推測することができる。【００１９】
また、前記スコア算出手段は、更に、前記発明者名毎の前記各出願に対する前記寄与度と前記各出願の前記スコア値とに基づいて、前記各帰属先について、当該帰属先の各発明者の全出願に対するスコア値を集計し、集計したスコア値の範囲において、当該範囲の各スコア値をとる発明者数の割合を導出し、前記出力手段は、更に、前記スコア算出手段により算出された前記帰属先毎の前記割合に基づいて、前記帰属先毎の前記全出願のスコア値に対する発明者数の分布を示す情報を出力することとしてもよい。
この構成によれば、ユーザは、分析対象となる出願人に属する発明者グループの全スコア値の範囲における発明者数の分布状態を視認することができ、出願による研究開発成果に対する発明者数の割合が均等であるか否か等の分析を行うことができる。【００２０】
また、前記スコア算出手段は、更に、前記帰属先毎の発明者数の割合が均等である場合の当該割合と前記発明者数の割合とに基づいて、当該帰属先の発明者数の平準度合を算出し、前記出力手段は、更に、前記スコア算出手段により算出された前記各帰属先における前記平準度合を示す情報を当該帰属先の前記発明者数の分布を示す情報と共に出力することとしてもよい。
この構成によれば、分析対象となる出願人に属する発明者グループの全スコア値の範囲における発明者数の分布の平準度合を算出することができるので、ユーザは、分析対象となる出願人に帰属する発明者数の分布が偏っているか否か確認することができる。【００２１】
また、本発明に係る情報処理装置は、特許又は実用新案登録の各出願について、当該出願の出願人名称を含む出願人情報と、発明者名を含む発明者情報と、当該出願が属する技術分野及び当該出願の内容に関する内容情報とを含む出願情報を記憶する記憶手段と、前記各出願情報における前記各発明者情報に含まれる前記各発明者名の帰属先を、前記発明者情報と前記出願人情報とに基づいて判定する帰属先判定手段と、前記各出願情報における前記各内容情報に含まれる前記技術分野に基づいて、前記帰属先判定手段により判定された前記全帰属先の発明者名を分類して発明者グループを生成し、前記各発明者グループの発明者数を計数する生成手段と、前記各出願情報における前記内容情報と前記発明者情報とを用いて、前記生成手段により生成された前記各発明者グループのグループ名を決定する決定手段と、前記生成手段により計数された前記各発明者数に基づく前記各発明者グループの規模を示す情報と、当該発明者グループの前記グループ名を示す情報とを出力する出力手段とを備える。
この構成によれば、複数の出願人に帰属する全発明者を各出願人の出願に係る技術分野で分類した各発明者グループのグループ名を示す情報を出力することができるので、各発明者グループは複数の出願人に共通する技術分野に分類されることとなり、その結果、例えば、各発明者グループ名が同じ業種における製品群を近似的に示唆することができる。
また、この構成によれば、複数の出願人に帰属する全発明者を各出願人の出願に係る技術分野で分類した各発明者グループの規模を示す情報を出力することができるので、例えば、同一出願人のみならず、同じ業種や主要企業群等、分析対象を拡大した場合における各研究開発分野の発明者の割合を確認することができる。そのため、各研究開発分野に投入されている発明者の割合から、例えば、分析対象となる業種等において主流となっている技術分野や研究開発傾向等を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図２】(ａ)は、実施の形態に係る情報処理装置の出願データテーブルの構造及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者別出願人リストの構造及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態に係る情報処理装置の帰属発明者情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｄ)は、実施の形態に係る情報処理装置のベクトル成分情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｅ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者クラスタ情報の構造及びデータ例を示す図である。
【図３】(ａ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者グループ情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態に係る情報処理装置の出願人別抽出語情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者別寄与度情報の構造及びデータ例を示す図である。
【図４】(ａ)は、実施の形態に係る情報処理装置の出現頻度情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者別抽出語別寄与値情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態に係る情報処理装置のグループ別抽出語別寄与値情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｄ)は、実施の形態に係る情報処理装置のグループ名情報の構造及びデータ例を示す図である。
【図５】(ａ)は、実施の形態に係る情報処理装置の出願別スコア値テーブルの構造及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態に係る情報処理装置の発明者別貢献度スコア情報の構造及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態に係る情報処理装置のグループ別算出情報の構造及びデータ例を示す図である。
【図６】(ａ)は、実施の形態に係る情報処理装置のバブルチャート画像の例を示す図である。(ｂ)は、変形例１に係る情報処理装置のスコア推移画像の例を示す図である。
【図７】(ａ)は、変形例２に係る情報処理装置の発明者分布画像の例を示す図である。(ｂ)は、変形例３に係る情報処理装置の個別スコア画像の例を示す図である。
【図８】実施の形態に係る情報処理装置の全体動作フローを示す図である。
【図９】実施の形態に係る情報処理装置の帰属先判定処理フローを示す図である。
【図１０】実施の形態に係る情報処理装置の発明者グループ生成処理フローを示す図である。
【図１１】実施の形態に係る情報処理装置の発明者グループ名決定処理フローを示す図である。
【図１２】実施の形態に係る情報処理装置の抽出語特定処理フローを示す図である。
【図１３】実施の形態に係る情報処理装置の貢献度スコアと生産性スコアの算出処理フローを示す図である。
【図１４】実施の形態に係る情報処理装置のバブルチャート画像出力処理フローを示す図である。
【図１５】実施の形態の変形例に係る複数の出願人を分析対象とするパイチャート画像例を示す図である。
【図１６】実施の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。
【図１７】実施の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。
【図１８】実施の形態の変形例に係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１９】実施の形態の変形例に係る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】
【００２３】
１      情報処理装置
２      記憶部
３      入力部
４      表示部
１０    制御部
１０１  帰属先判定部
１０２  生成部
１０３  決定部
１０４  算出部
１０５  出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
＜実施の形態＞
＜概要＞
本発明に係る情報処理装置は、各企業に帰属する発明者の出願実績に基づいて、各企業における研究開発の組織編成を表す発明者グループを生成してグループ名を決定し、企業における各発明者グループの貢献度や研究開発効率を算出し、企業毎の研究開発の組織編成や研究開発効率等を表す画像を生成して出力する。
本実施の形態における上記画像は、分析対象となる出願人における各研究開発分野に貢献する各発明者グループの規模と、各発明者グループの貢献度及び研究開発効率をバブルチャートによって表した画像(以下、「バブルチャート画像」と言う。)である。
以下、本発明に係る情報処理装置について詳細に説明する。【００２５】
＜１．構成＞
図１は、本発明に係る情報処理装置の機能構成図を示している。
図１の情報処理装置１は、記憶部２、入力部３、表示部４、及び制御部１０で構成されている。
以下、各部の機能について詳細に説明する。【００２６】
記憶部２は、ハードディスクやCD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体であり、特許出願に係るデータ(以下、「出願データ」と言う。)や、後述する情報処理装置１の各処理で用いるデータや生成されたデータ等を記憶する機能を有する。【００２７】
入力部３は、キーボードやマウス等で実現され、分析対象となる出願人名称(以下、「分析対象出願人」と言う。)の指示等、情報処理装置１に対する各指示をユーザから受付ける機能を有する。【００２８】
表示部４は、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)ディスプレイや液晶ディスプレイなどの表示装置であり、ユーザから分析対象出願人の指定を受付けるための画像や上記バブルチャート画像等の画像を表示する機能を有する。【００２９】
また、制御部１０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit) とメモリ(ＲＯＭ(Read Only Memory)及びＲＡＭ(Random Access Memory) )で実現され、ＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより、情報処理装置１の各部を制御する機能を有する。【００３０】
制御部１０は、帰属先判定部１０１、生成部１０２、決定部１０３、算出部１０４、及び出力部１０５を含んで構成されている。【００３１】
以下、各部について説明する。【００３２】
帰属先判定部１０１は、入力部３が受付けた分析対象出願人を含む出願データ(以下、「分析対象出願データ」と言う。)を記憶部２から読み出す機能と、全出願データにおける発明者名について、各発明者名を含む出願データの出願人名称及びその出願人の件数を計数した結果を示す発明者別出願人リストを生成する機能を有する。また、各出願データに含まれる発明者の帰属先を判定する帰属先判定処理を行い、分析対象出願人に帰属する帰属発明者の情報(以下、「帰属発明者情報」と言う。)を記憶部２に格納する機能を有する。
尚、各出願データの発明者情報は、各出願に係る発明者の発明者名と、発明者名に対応する発明者住所を含む。【００３３】
ここで、上記帰属先判定処理について説明する。
帰属先判定処理は、出願データにおける発明者毎の発明者住所情報に発明者別出願人リストの分析対象出願人以外の他の出願人名称を含む場合には、その発明者の帰属先を他社と判定する処理と、その発明者の発明者情報に分析対象出願人名称を含む場合には、その発明者の帰属先として分析対象出願人を判定する処理を含み、発明者住所に分析対象出願人及び他の出願人の名称を含まない場合には、発明者別出願人リストにおいて分析対象出願人を含む出願件数が最も多ければ、その発明者の帰属先として分析対象出願人を判定する処理である。【００３４】
生成部１０２は、上記帰属先発明者情報と分析対象出願データを記憶部２から読み出し、各帰属発明者について、発明者名を発明者情報に含む出願データの件数を技術分野毎に計数し、計数した値を帰属発明者のベクトル成分とする発明者ベクトルを生成する機能と、各発明者ベクトルのベクトル成分情報を記憶部２に記憶する機能を有する。【００３５】
また、生成部１０２は、分析対象出願人の各発明者ベクトル間の類似度を算出し、最長距離法を用いて発明者クラスタを生成して発明者クラスタ情報を生成する機能と、生成した各発明者クラスタの重心ベクトルを算出し、重心ベクトル間の類似度を算出し、最長距離法を用いて発明者クラスタを統合して発明者グループを生成し、発明者グループ情報を記憶部２に格納する機能を有する。【００３６】
尚、本実施の形態において、上記技術分野は、各出願に係る国際特許分類(IPC)を用いるものとし、IPCの特定の階層毎に出願データの件数を計数する。【００３７】
また、上記類似度は、ベクトル間の余弦値を算出することにより求め、発明者クラスタの生成は、類似度が最大の発明者ベクトルを統合して発明者クラスタを生成し、発明者クラスタに未統合の発明者ベクトルと発明者クラスタ又は発明者クラスタ間の類似度を順次算出し、最長距離法を用いて未統合の発明者ベクトルを各発明者クラスタに統合させることにより行う。【００３８】
また、発明者クラスタの重心ベクトルは、各発明者クラスタに属する発明者の発明者ベクトルの各成分を各々集計し、その発明者クラスタの発明者数で各成分を除算することにより求める。最長距離法を用いた発明者グループ生成も、上述した発明者クラスタの生成の場合と同様である。【００３９】
尚、本実施の形態では、発明者クラスタの生成及び発明者グループの生成に最長距離法を用いているので、類似度の最大値が０より大きい場合にクラスタ及びグループの生成を繰り返し行い、最大値が０になったときに発明者クラスタ及び発明者グループの生成を終了するものとする。【００４０】
次に、決定部１０３の機能について説明する。
決定部１０３は、分析対象出願データを記憶部２から読み出し、分析対象出願データの各々に含まれる特許請求の範囲の"請求項１"のデータ(以下、「請求項データ」と言う。)を抽出し、抽出した請求項データから発明者グループのグループ名の候補対象となる抽出語を特定する機能を有する。【００４１】
具体的には、抽出した特定文字データを含む所定形式で記載されている場合に、請求項データにおける特定文字データの検出位置以降の検出データ(以下、「抽出語対象データ」と言う。)について形態素解析を行い、抽出語対象データの先頭から検出した形態素データを結合し、出願データ毎の結合形態素データを生成する機能と、抽出した請求項データが上記特定文字データを含む所定形式で記載されていない場合には、請求項データについて上記と同様の形態素解析を行い、請求項データの末尾に検出した形態素データから順に特定の格助詞を検出し、各特定の格助詞の形態素データより前に検出した形態素データ群(以下、「前方形態素データ群」と言う。)と後に検出した形態素データ群(以下、「後方形態素データ群」と言う。)の各々について、結合形態素データの生成を行う機能とを含む。【００４２】
また、生成した結合形態素データにおいて重複する結合形態素データを除外し、除外した残りの結合形態素データを分析対象出願人の抽出語として特定し、分析対象出願人毎の抽出語を示す情報(以下、「出願人別抽出語情報」)を記憶部２に記憶する機能を含む。【００４３】
尚、本実施の形態において、上記特定文字データは、"ことを特徴とする"であり、上記所定品詞は"名詞及び未知語"であり、上記特定の格助詞は"の"であるものとする。【００４４】
また、上記形態素解析の処理は、形態素解析を行う際に用いる文法情報や、品詞が対応付けられた単語リスト情報を、予め情報処理装置１内部に記憶しているものとし、抽出語対象データ又は請求項データの先頭データから順に形態素データを検出して、検出順に各形態素データと各形態素データに対応する品詞とを対応づけてメモリに格納しておく。【００４５】
また、上記結合形態素データの生成は、検出した形態素データのうち所定品詞に該当する形態素データを特定し、特定した各形態素データの検出順位が連続する限り、各形態素データを検出順に結合することにより行う。請求項データ全体について形態素解析を行って結合形態素データを生成する場合には、特定の格助詞を検出した順に、特定の格助詞毎に前方形態素データ群及び後方形態素データ群の各々について結合形態素データの生成を行うものとする。【００４６】
更に、決定部１０３は、分析対象出願データについて、各出願に対する帰属発明者の寄与度を算出して発明者別寄与度情報を記憶部２に格納する機能と、上記特定した各抽出語の各出願における出現頻度（例えば出現回数）を、当該出願における全抽出語についての出現頻度合計（例えば出現回数合計）で除算した値を示す出現頻度情報を生成し、各出現頻度情報と帰属発明者毎の上記各出願における寄与度とを乗算して抽出語毎に集計し、帰属発明者毎の各抽出語に対する寄与値を算出してその算出結果を示す情報(以下、「発明者別抽出語別寄与値情報」と言う。)を記憶部２に格納する機能を有する。【００４７】
また、決定部１０３は、発明者別抽出語別寄与値情報と発明者グループ情報と発明者クラスタ情報を記憶部２から読み出し、発明者グループ毎に各抽出語の寄与値を合計してグループ別抽出語別寄与値情報を生成し、各発明者グループにおける寄与値の降順で所定順位以上の抽出語をグループ名として決定し、決定したグループ名を示すグループ名情報を格納する機能を有する。【００４８】
尚、本実施の形態では、一出願全体の寄与度を発明者数で除算した値を各発明者の寄与度とし、抽出語の出現頻度情報は、分析対象出願人の抽出語が出現する各出願データにおける出現頻度情報を表すものである。【００４９】
次に、算出部１０４の機能について説明する。
算出部１０４は、記憶部２から帰属発明者情報と、発明者別寄与度情報と、出願別スコア値テーブルを読み出し、帰属発明者情報の各発明者が含まれる出願のスコア値に発明者の寄与度を乗算して集計し、帰属発明者毎の貢献度スコアを算出する機能と、記憶部２から発明者グループ情報を読み出して、各発明者グループに属する帰属発明者の貢献度スコアを集計してグループ別貢献度スコアを算出し、算出したグループ別貢献度スコアを当該発明者グループに属する発明者数で除算して生産性スコアを算出し、発明者グループ毎の各算出結果を示すグループ別算出情報を記憶部２に格納する機能と、全発明者グループの生産性スコア合計を全発明者グループの発明者数合計で除算して生産性スコア平均値を算出する機能とを有する。【００５０】
出力部１０５は、記憶部２から発明者グループ情報とグループ別算出情報を読み出し、バブルチャート画像の表示領域のX軸に生産性スコア、Y軸に貢献度スコアを設定し、各発明者グループの発明者数の全発明者グループの発明者数合計に対する比率に基づく直径のバブルチャートを生成する機能と、生成したバブルチャートの情報を表示部４に送出して表示部４に表示させる機能を有する。【００５１】
ここで、上記バブルチャート画像例について図６を用いて説明する。
図６(ａ)は、バブルチャート画像の例を示す図である。
矩形４０は、バブルチャート画像の表示領域を示しており、表示領域４０のX軸に生産性スコア、Y軸に貢献度スコアを設定し、分析対象出願人の生産性スコア平均値を破線２５で示し、各発明者グループを円形２１、円形２２等で示している。【００５２】
同図に示すように、各発明者グループの生産性スコア及び貢献度スコアに対応するXY平面２０上の座標が、当該発明者グループの円の中心となるように各円の画像を表示される。また、発明者グループのグループ名は円形の画像に近接させて表示され、例えば、同図の円形２１の場合であれば、円形２１の発明者グループ(G-22)のグループ名"GX22グループ"を示す画像２３が円形２１と近接する位置に表示され、円形２２の場合であれば、円形２２の発明者グループ(G11)のグループ名"GX11グループ"を示す画像２４が円形２２と近接する位置に表示される。【００５３】
＜２．データ＞
以下、本実施の形態に係る情報処理装置１で用いるデータについて説明する。
図２(ａ)は、出願データテーブルの構造及びデータ例を示す図である。
同図の出願データテーブル２１０は、特許出願された各出願の書誌情報や特許請求の範囲のデータ等の内容情報の一部のデータを格納しており、制御部１０によって随時読み出されるものである。【００５４】
以下、出願データテーブル２１０の詳細について説明する。
出願データテーブル２１０は、出願NO.２１１、出願人名２１２、出願日２１３、IPC２１４、発明者名２１５、発明者住所２１６、及び請求項１(２１７)を対応付けて構成されている。
出願NO.２１１は、各出願の出願番号を示し、出願人名２１２は、各出願の出願人の名称を示し、出願日２１３は、各出願の出願日を示している。また、IPC２１４は、各出願が属する国際特許分類を示しており、発明者名２１５は、各出願の発明者の氏名を示し、発明者住所２１６は、発明者名２１５の発明者の住所を示している。また、請求項１(２１７)は、出願NO.２１１の各出願番号に係る特許請求の範囲の請求項１に記載された情報を示している。【００５５】
図２(ｂ)は、発明者別出願人リストの構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者別出願人リスト２５０は、帰属先判定部１０１によって生成された情報であり、上述の出願データテーブル２１０における発明者毎に、発明者名を含む出願データ群(以下、「発明者別出願データ群」と言う。)における出願人別の出願件数をカウントした結果である。
発明者別出願人リスト２５０は、発明者２５１と出願人名(件数)２５２とを対応づけて記憶しており、発明者２５１は、上記出願データテーブル２１０に含まれている発明者の発明者名を示し、出願人名(件数)２５２は、発明者別出願データ群に含まれる出願人の出願件数を示している。【００５６】
図２(ｃ)は、帰属発明者情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の帰属発明者情報２２０は、帰属先判定部１０１によって生成された情報であり、上述の出願データテーブル２１０において分析対象出願人の出願データに含まれる発明者名のうち、帰属先判定部１０１によって判定された分析対象出願人の帰属発明者の発明者名の情報を分析対象出願人毎に記憶している。
帰属発明者情報２２０は、分析対象２２１と帰属発明者２２２とを対応づけて記憶しており、分析対象２２１は、分析対象出願人の出願人名称を示しており、帰属発明者２２２は、分析対象出願人に帰属する発明者名を示している。【００５７】
図２(ｄ)は、発明者ベクトルのベクトル成分情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図のベクトル成分情報２３０は、生成部１０２が、分析対象出願人の帰属発明者の発明者名を含む分析対象出願の件数をIPCの特定階層毎に計数した結果である。なお、１件の分析対象出願に複数のIPCが付与されている場合のIPCの計数は、正規化した値を用いることとしても良い。具体的には、所定のIPCのみをカウント対象としても良いし、付与されているIPCの総数で案分した1件あたりの値をカウント対象としても良いし、さらにはIPCの総数で案分した1件あたりの値に発明者の寄与度を乗算した値をカウント対象としても良い。
ベクトル成分情報２３０は、発明者２３１とIPC１〜IPCｎ(２３２)を対応付けて記憶しており、発明者２３１は、分析対象出願人の帰属発明者名を示しており、IPC１〜IPCｎ(２３２)の各々は、各国際特許分類の特定階層に属する分析対象出願データにおいて各帰属発明者が含まれる出願件数を示している。
例えば、ベクトル成分情報２３０のレコード２３３の場合、"IPC１"の国際特許分類に属する分析対象出願のうち、発明者名"Ａ"が含まれている出願が１０件であり、"IPC２"の場合は０件、"IPC３"の場合は１５件である。【００５８】
次に、図２(ｅ)について説明する。
図２(ｅ)は、発明者クラスタ情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者クラスタ情報２４０は、上述の各発明者ベクトルの類似度に基づき、生成部１０２によって生成された発明者クラスタの情報である。
発明者クラスタ情報２４０は、分析対象２４１と帰属発明者２４２と発明者クラスタNO.２４３とを対応づけて記憶している。
ここで、分析対象２４１は、分析対象出願人の名称を示しており、帰属発明者２４２は、分析対象出願人の帰属発明者名を示し、発明者クラスタNO.２４３は、各帰属発明者が属する発明者クラスタの識別番号を示している。【００５９】
次に、図３を用いて説明する。
図３(ａ)は、発明者グループ情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者グループ情報３１０は、上述した発明者クラスタに属する各発明者の発明者ベクトルに基づき生成部１０２によって生成された発明者グループの情報である。
発明者グループ情報３１０は、発明者クラスタNO.３１１と発明者数１１２と発明者グループ３１３とを対応付けて記憶しており、発明者クラスタNO.３１１は、発明者クラスタの識別番号を示し、発明者数１１２は、各発明者クラスタに属する発明者の数を示し、発明者グループ３１３は、各発明者グループの識別番号を示している。【００６０】
図３(ｂ)は、出願人別抽出語情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の出願人別抽出語情報３３０は、各分析対象出願データについて生成した結合形態素データに基づき、決定部１０３によって特定された分析対象出願人の抽出語の情報であり、分析対象３３１と抽出語ID３３２と抽出語３３３とを対応づけて記憶している。
ここで、分析対象３３１は、分析対象出願人の出願人名称を示しており、抽出語ID３３２は、分析対象出願人の抽出語として特定された抽出語を識別するための識別番号を示し、抽出語３３３は、特定された各抽出語を示している。【００６１】
図３(ｃ)は、発明者別寄与度情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者別寄与度情報３４０は、分析対象出願データの各出願データに含まれる発明者情報に基づき決定部１０３によって算出された帰属発明者の各出願に対する寄与度の情報である。
発明者別寄与度情報３４０は、出願NO.３４１と発明者Ａ〜発明者Ｎ(３４２)の各々とを対応づけて記憶しており、出願NO.３４１は、分析対象出願データの各出願番号を示し、発明者Ａ〜発明者Ｎ(３４２)は、帰属発明者の各分析対象出願に対する寄与度を示している。
例えば、発明者別寄与度情報３４０のレコード３４３の場合、出願NO."H07-12345"の出願に対する帰属発明者"発明者Ａ"の寄与度は、１／３、"発明者Ｂ"の寄与度は１／３、"発明者Ｃ"の寄与度は１／３である（ここでは一出願全体の寄与度を１とし、これを発明者数３で除算した）。【００６２】
次に、図４を用いて説明する。
図４(ａ)は、上述した出願人別抽出語情報３３０の各抽出語に対する出現頻度情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の出現頻度情報４１０は、決定部１０３によって検出された出願人別抽出語情報の各抽出語が出現する分析対象出願データにおける出現頻度情報を示しており、帰属発明者の抽出語に対する寄与値を算出する際に決定部１０３によって読み出される。
出現頻度情報４１０は、出願NO.４１１と抽出語１〜抽出語Ｍ(４１２)の各々とを対応づけて記憶しており、出願NO.４１１は、分析対象出願データの各出願データの出願番号を示し、抽出語１〜抽出語Ｍ(４１２)は、出願NO.４１１の各出願番号の請求項データにおいて出願人別抽出語情報３３０の各抽出語３３３が出現する頻度（全抽出語の出現頻度合計による重み付き）を示している（ここでは、例えば出願NO."H07-12345"の請求項データにおいて出現する２つの抽出語１及び２の出現回数の和「２」で、抽出語１の出現回数「１」を除算することにより、出願NO."H07-12345"における抽出語１の出現頻度情報を"１／２"とした）。【００６３】
次に図４(ｂ)について説明する。
図４(ｂ)は、発明者別抽出語別寄与値情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者別抽出語別寄与値情報４２０は、上述した各帰属発明者の出願別寄与度と各抽出語の出現頻度情報に基づいて、決定部１０３によって算出された各抽出語に対する帰属発明者の寄与値の情報を示している。
発明者別抽出語別寄与値情報４２０は、発明者４２１と抽出語１〜抽出語Ｍ(４２２)の各々とを対応づけて記憶しており、発明者４２１は、帰属発明者の発明者名を示しており、抽出語１〜抽出語Ｍ(４２２)は、出願人別抽出語情報３３０の各抽出語３３３についての帰属発明者の出願別寄与度を合計した値を示している。
例えば、発明者別抽出語別寄与値情報４２０のレコード４２３の場合について説明する。
上述した出現頻度情報４１０において、例えば、抽出語１は、出願NO."H07-12345""H12-67890""H13-98765"の各請求項データにおいて出現し、他の出願には出現していないものとする。また、出現頻度情報４１０において、これらの各出願番号における抽出語１の出現頻度情報は"１／２"であり、これらの各出願番号に対する発明者Ａの寄与度は、上述した発明者別寄与度情報３４０より、"１／３""１／２""１／３"であるため、発明者Ａの抽出語１に対する寄与値は、各寄与度に各出現頻度情報を乗算して集計すると、（１／３）×（１／２）＋（１／２）×（１／２）＋（１／３）×（１／２）＝７／１２となる。【００６４】
次に、図４(ｃ)について説明する。
図４(ｃ)は、グループ別抽出語別寄与値情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図のグループ別抽出語別寄与値情報４３０は、決定部１０３によって算出された発明者グループ毎の各抽出語に対する寄与値の情報であり、決定部１０３が各発明者グループのグループ名を決定する際に読み出される。
グループ別抽出語別寄与値情報４３０は、発明者グループ４３１と抽出語１〜抽出語Ｍ(４３２)の各々とを対応付けて記憶しており、発明者グループ４３１は、上述した発明者グループ情報３１０に含まれる各発明者グループを示し、抽出語１〜抽出語Ｍ(４３２)は、出願人別抽出語情報３３０の各抽出語３３３についての各発明者グループに属する発明者の各抽出語に対する寄与値の合計値を示している。【００６５】
図４(ｄ)は、グループ名情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図のグループ名情報４４０は、上述したグループ別抽出語別寄与値情報４３０の各抽出語の寄与値に基づいて、決定部１０３によって各発明者グループの抽出語１〜抽出語Ｍの中から当該発明者グループのグループ名として決定された抽出語を示す情報であり、出力部１０５がバブルチャート画像を表示する際に読み出される。
グループ名情報４４０は、発明者グループ４４１とグループ名１〜グループ名３(４４２)の各々とを対応づけて記憶しており、発明者グループ４４１は、発明者グループ情報３１０の各発明者グループの識別番号を示し、グループ名１〜グループ名３(４４２)は、各発明者グループについて決定された抽出語を示している。
尚、グループ名１〜グループ名３(４４２)は、寄与値の順位が高いものから順に格納されているものとする。【００６６】
次に、図５を用いて説明する。
図５(ａ)は、出願別スコア値テーブルの構造及びデータ例を示す図である。
本実施の形態において、同図の出願別スコア値テーブル５１０は、予め記憶部２に記憶されているものとする。
出願別スコア値テーブル５１０は、予めユーザによって定められた各出願データに対するスコアを格納しており、出願別スコア値テーブル５１０は、出願NO.５１１とスコア値５１２とを対応づけて記憶している。なお、各出願データに対するスコアは後述のパテントスコアＰＳであってもよい。
ここで、出願NO.５１１は、出願データの各出願番号を示しており、スコア値５１２は、各出願データに対するスコアを示している。【００６７】
図５(ｂ)は、発明者別貢献度スコア情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図の発明者別貢献度スコア情報５２０は、上述した発明者別寄与度情報３４０と出願別スコア値テーブル５１０に基づいて、分析対象出願のうちの帰属発明者の各々が貢献した全出願に対するスコア合計の情報であり、算出部１０４が各発明者グループの貢献度スコアを算出する際に読み出される。
発明者別貢献度スコア情報５２０は、発明者５２１と貢献度スコア５２２とを対応づけて記憶しており、発明者５２１は、帰属発明者の発明者名を示し、貢献度スコア５２２は、各帰属発明者が貢献した各分析対象出願に対する各貢献度と、当該出願に対するスコア値を乗算した結果を集計した値を示している。【００６８】
図５(ｃ)は、グループ別算出情報の構造及びデータ例を示す図である。
同図のグループ別算出情報５３０は、算出部１０４によって算出された各発明者グループに属する全発明者の貢献度スコア集計結果と、各発明者グループに属する発明者一人当りの貢献度スコアの値を示す情報である。
グループ別算出情報５３０は、発明者グループ５３１と貢献度スコア５３２と生産性スコア５３３とを対応づけて記憶している。
ここで、発明者グループ５３１は、発明者グループの識別番号を示しており、貢献度スコア５３２は、各発明者グループに属する全発明者の貢献度スコアの合計値を示しており、生産性スコア５３３は、各発明者グループの貢献度スコアを発明者グループに属する発明者数で除算した値を示している。【００６９】
＜３．動作＞
上述した本実施の形態に係る情報処理装置１の動作について説明する。
図８は、情報処理装置１の全体動作フローを示す図である。
以下、図８に基づいて説明する。【００７０】
情報処理装置１の入力部３は、ユーザから分析対象出願人名の指定入力を受付け、受付けた分析対象出願人名を示す情報を帰属先判定部１０１に送出する(ステップＳ１０)。【００７１】
帰属先判定部１０１は、記憶部２の出願データテーブル２１０からステップＳ１０において入力部３から受付けた分析対象出願人名の情報を含む分析対象出願データを読み出す(ステップＳ２０)。【００７２】
ステップＳ２０に続いて、帰属先判定部１０１は、記憶部２から読み出した分析対象出願データの発明者情報に基づいて発明者の帰属先判定処理を行い、帰属先判定処理の終了を示す情報(以下、「終了情報」と言う。)を決定部１０３に送出する(ステップＳ３０)。【００７３】
（帰属先判定処理）
以下、帰属先判定処理の詳細について図９を用いて説明する。
図９のステップＳ３０１において、帰属先判定部１０１は、出願データテーブル２１０に含まれている発明者毎に、発明者別出願データ群に含まれる出願人名称と出願件数とを抽出し、発明者別出願人リスト２５０(図２(ｂ))を生成する。【００７４】
帰属先判定部１０１は、分析対象出願データの発明者住所情報２１６を発明者名毎に抽出する(ステップＳ３０２)。【００７５】
帰属先判定部１０１は、ステップＳ３０２において発明者名毎に抽出した発明者住所情報について、発明者別出願人リスト２５０の分析対象出願人以外の他の出願人名称を含むか否か判断する(ステップＳ３０３)。【００７６】
ステップＳ３０３において、帰属先判定部１０１は、発明者住所情報に他の出願人名称を含まないと判断した場合(ステップＳ３０３：Ｎ)、帰属先判定部１０１は、その発明者名の発明者住所情報に分析対象出願人名称を含むか否か判断する(ステップＳ３０４)。【００７７】
ステップＳ３０４において、帰属先判定部１０１が、その発明者名の発明者住所情報に分析対象出願人名称を含まないと判断した場合(ステップＳ３０４：Ｎ)、発明者別出願人リスト２５０におけるその発明者名の出願人(件数)２５２を参照し、分析対象出願人の出願件数が最も多いか否か判断する(ステップＳ３０５)。【００７８】
帰属先判定部１０１が、ステップＳ３０５において肯定的な判断を行った場合 、即ち、分析対象出願人の出願件数が最も多い場合(ステップＳ３０５：Ｙ)、その発明者名の帰属先として分析対象出願人を判定し(ステップＳ３０６)、帰属先判定部１０１が、ステップＳ３０５において否定的な判断を行った場合、即ち、分析対象出願人の出願件数より他の出願人の出願件数が多い場合(ステップＳ３０５：Ｎ)、その発明者名の帰属先として他社を判定する(ステップＳ３０７)。【００７９】
ステップＳ３０６に続いて、帰属先判定部１０１は、ステップＳ３０６において分析対象出願人を帰属先として判定した発明者名を抽出し、帰属発明者情報２２０(図２(ｄ))を生成する(ステップＳ３０８)。【００８０】
また、ステップＳ３０３において、帰属先判定部１０１が、ステップＳ３０２において発明者名毎に抽出した発明者住所情報に他の出願人名称を含むと判断した場合(ステップＳ３０３：Ｙ)、上述したステップＳ３０７の処理を行う。【００８１】
また、ステップＳ３０４において、帰属先判定部１０１が、発明者住所情報に分析対象出願人名称を含むと判断した場合(ステップＳ３０４：Ｙ)、上述したステップＳ３０６以下の処理を行う。【００８２】
図８に戻り、ステップＳ４０以下の処理について説明する。
ステップＳ４０において、生成部１０２は、ステップＳ３０において帰属先判定部１０１から終了情報を受付けると、分析対象出願人の発明者グループを生成する発明者グループ生成処理を行い、発明者グループ生成処理の終了情報を決定部１０３に送出する。【００８３】
以下、発明者グループ生成処理の詳細について図１０を用いて説明する。
図１０のステップＳ４０１において、生成部１０２は、記憶部２の出願データテーブル２１０(図２(ａ))から分析対象出願データと帰属発明者情報２２０(図２(ｃ))とを読み出す。【００８４】
生成部１０２は、ステップＳ４０１において読み出した分析対象出願データのIPC２１４を読み出し、読み出した各IPCの特定の階層を抽出する。また、抽出した各IPCの階層に属する分析対象出願データの発明者名２１５において、帰属発明者情報２２０の帰属発明者２２２を含む分析対象出願データの件数を計数し、各帰属発明者名とIPCの階層毎の件数とを対応づけたベクトル成分情報２３０(図２(ｄ))を生成し、帰属発明者毎の発明者ベクトルを生成する(ステップＳ４０２)。【００８５】
ステップＳ４０２に続いて、生成部１０２は、帰属発明者毎の発明者ベクトル間の余弦値を求めて類似度を算出し、最長距離法を用いて発明者ベクトルを統合して発明者クラスタを生成し、分析対象出願人、各帰属発明者名、及び帰属発明者の属する発明者クラスタの識別番号を対応づけた発明者クラスタ情報２４０(図２(ｅ))を生成する(ステップＳ４０３)。【００８６】
ステップＳ４０３に続いて、生成部１０２は、発明者クラスタ情報２４０の各発明者クラスタに属する帰属発明者の発明者ベクトルの成分をベクトル成分情報２３０から抽出して重心ベクトルを算出する(ステップＳ４０４)。【００８７】
生成部１０２は、ステップＳ４０４において算出した各発明者クラスタの重心ベクトル間の余弦値を求めて類似度を算出し、最長距離法を用いて各発明者クラスタを統合して発明者グループを生成する(ステップＳ４０５)。【００８８】
図８に戻り、ステップＳ５０以下の処理について説明する。
図８のステップＳ５０において、決定部１０３は、ステップＳ４０において生成部１０２から終了情報を受付けると、ステップＳ４０において生成された各発明者グループのグループ名を決定する発明者グループ名決定処理を行い、発明者グループ名決定処理の終了情報を算出部１０４に送出する。【００８９】
以下、発明者グループ名決定処理の詳細について図１１を用いて説明する。
図１１のステップＳ５０１において、決定部１０３は、各分析対象出願の抽出語を特定する抽出語特定処理を行う。【００９０】
抽出語特定処理の詳細については図１２を用いて説明する。
図１２のステップＳ５０８において、決定部１０３は、記憶部２の出願データテーブル２１０から分析対象出願データを読み出す。【００９１】
決定部１０３は、ステップＳ５０８で読み出した各分析対象出願データについて、請求項２１７の請求項データを各々抽出し(ステップＳ５０９)、抽出した各請求項データが特定文字データを含む所定形式に合致するか否か判断する(ステップＳ５１０)。【００９２】
決定部１０３は、ステップＳ５１０において、各請求項データが特定文字データを含む所定形式に合致すると判断した場合(ステップＳ５１０：Ｙ)、当該請求項データの先頭データから特定文字データを検出し、特定文字データの検出位置より後に検出したデータを、当該分析対象出願の抽出語対象データとして抽出する。続いて決定部１０３は、抽出した抽出語対象データについて形態素解析処理を行うことにより、抽出語対象データに含まれる形態素データを検出して、検出した各形態素データに品詞を対応づけ、検出した順に各形態素データとその品詞をメモリに格納する(ステップＳ５１１)。【００９３】
ステップＳ５１１に続いて、決定部１０３は、先頭の形態素データから順に、連続する所定品詞の形態素データを結合させて結合形態素データを生成する(ステップＳ５１２)。【００９４】
また、決定部１０３は、ステップＳ５１０において、各分析対象出願データの請求項データが特定文字データを含む所定形式に合致しないと判断した場合(ステップＳ５１０：Ｎ)、その請求項データについて形態素解析を行って形態素データを検出し、検出した各形態素データに品詞を対応づけ、検出した順に各形態素データ及び品詞をメモリに格納する(ステップＳ５１３)。決定部１０３は、末尾の形態素データから順に特定の格助詞を検出し、特定の格助詞毎に前方形態素データ群及び後方形態素データ群について、連続する所定品詞の形態素データを結合させて結合形態素データを生成する(ステップＳ５１４)。【００９５】
決定部１０３は、ステップＳ５１２又はステップＳ５１４において生成した全結合形態素データのうちの重複する結合形態素データを除外して分析対象出願人の抽出語を特定し、出願人別抽出語情報３３０(図３(ｂ))を生成して記憶部２に格納する(ステップＳ５１５)。【００９６】
図１１に戻り、ステップＳ５０２以下の処理について説明する。
ステップＳ５０２において、決定部１０３は、記憶部２の出願データテーブル２１０から分析対象出願データを読み出し、各分析対象出願データの発明者情報を参照して発明者数に応じた各発明者の寄与度を算出し、発明者別寄与度情報３４０(図３(ｃ))を生成して記憶部２に格納する。【００９７】
決定部１０３は、ステップＳ５０２(図１２)において読み出した各分析対象出願データの各請求項データにおいて、出願人別抽出語情報３３０の各抽出語の出現頻度（例えば出現回数）をカウントし、当該出現頻度を出願人別抽出語情報３３０の全抽出語の出現頻度合計（例えば出現回数合計）で除算して各分析対象出願データにおける各抽出語の出現頻度情報４１０(図４(ａ))を生成し、記憶部２に格納する(ステップＳ５０３)。【００９８】
決定部１０３は、記憶部２から発明者別寄与度情報３４０と出現頻度情報（全抽出語の出現頻度合計による重み付き）４１０とを読み出し、各帰属発明者について、当該帰属発明者の寄与度と分析対象出願における各抽出語の出現頻度情報と乗算して抽出語毎に集計し、発明者別抽出語別寄与値情報４２０(図４(ａ))を生成して記憶部２に格納する(ステップＳ５０４)。【００９９】
ステップＳ５０４に続いて、決定部１０３は、記憶部２から発明者クラスタ情報２４０と発明者グループ情報３１０と発明者別抽出語別寄与値情報４２０とを読み出し(ステップＳ５０５)、各発明者グループに属する発明者クラスタの各帰属発明者の寄与値を抽出語毎に集計してグループ別抽出語別寄与値情報４３０(図４(ｃ))を生成する(ステップＳ５０６)。【０１００】
決定部１０３は、ステップＳ５０６で生成したグループ別抽出語別寄与値情報４３０の各発明者グループにおいて、寄与値の降順で第３位以上の抽出語をグループ名として決定し、発明者グループの識別番号と決定したグループ名とを対応付けてグループ名情報４４０(図４(ｄ))を生成する(ステップＳ５０７)。【０１０１】
図８に戻り、ステップＳ６０以下の処理について説明する。
図８のステップＳ６０において、算出部１０４は、ステップＳ５０において決定部１０３から終了情報を受付けると、ステップＳ４０において生成された各発明者グループの分析対象出願に対する貢献度スコアと生産性スコアの算出処理を行い、算出処理の終了情報を出力部１０５に送出する。【０１０２】
ここで、各算出処理の詳細について図１３を用いて説明する。
図１３のステップＳ６０１において、算出部１０４は、記憶部２から帰属発明者情報２２０と、発明者別寄与度情報３４０と、出願別スコア値テーブル５１０とを読み出す。【０１０３】
ステップＳ６０１に続いて、算出部１０４は、帰属発明者毎に、帰属発明者名を含む分析対象出願に対応する出願別スコア値テーブル５１０のスコアに、その帰属発明者の発明者別寄与度情報３４０の寄与度を乗算した値を集計して貢献度スコアを算出し、発明者別貢献度スコア情報５２０(図５(ｂ))を生成する(ステップＳ６０２)。【０１０４】
ステップＳ６０２に続いて、算出部１０４は、記憶部２から発明者グループ情報３１０と発明者クラスタ情報２４０(図２(ｅ))を読み出し(ステップＳ６０３)、発明者グループ毎に、発明者グループに属する各発明者クラスタの各帰属発明者の貢献度スコアを集計してグループ別貢献度スコアを算出し、グループ別貢献度スコアを発明者グループに属する帰属発明者数で除算してグループ別生産性スコアを算出し、各算出結果を示すグループ別算出情報５３０(図５(ｃ))を生成して記憶部２に格納する(ステップＳ６０４)。【０１０５】
算出部１０４は、ステップＳ６０４で算出した全発明者グループの生産性スコアの合計値を全発明者グループに属する全発明者数で除算して分析対象出願人の生産性スコア平均値を算出する(ステップＳ６０５)。【０１０６】
図８に戻り、ステップＳ７０の処理について説明する。
出力部１０５は、ステップＳ６０において算出部１０４から終了情報を受付けると各発明者グループの算出結果に基づいて、各分析対象出願人のバブルチャート画像の出力処理を行う。【０１０７】
ここで、バブルチャート画像出力処理の詳細について図１４を用いて説明する。
出力部１０５は、記憶部２から発明者グループ情報３１０とグループ名情報４４０とグループ別算出情報５３０とを読み出す(ステップＳ７０１)。【０１０８】
出力部１０５は、グループ別算出情報５３０の貢献度スコア５３２及び生産性スコア５３３を参照し、表示領域のX軸に生産性スコア、Y軸に貢献度スコアを割り当て、発明者グループ情報３１０の発明者数１１２を参照して、各発明者グループの発明者数の比率に基づくバブルチャートの各円の直径を算出し、算出した各直径の値を各円に割り当てる(ステップＳ７０２)。【０１０９】
ステップＳ７０２に続いて、出力部１０５は、グループ名情報４４０のグループ名１(４４２)に格納されているグループ名を各発明者グループの円に対応づけ、ステップＳ６０５において算出された分析対象出願人の生産性スコア平均値を上記Y軸上に設定し、分析対象出願人に対応するバブルチャート画像(図６(ａ))を生成する(ステップＳ７０３)。【０１１０】
出力部１０５は、ステップＳ７０３において生成したバブルチャート画像を示す情報を表示部４に送出し、表示部４にバブルチャート画像を表示させる(ステップＳ７０４)。【０１１１】
＜４．考察＞
上述した実施の形態で説明したように、分析対象となる出願人の出願実績に基づいて、分析対象の出願人を帰属先とする発明者を技術分野で分類した発明者グループのグループ名とグループ規模を示す情報を出力することができるので、ユーザは当該出願人の研究開発分野及び研究開発組織を推定することができる。従って、例えば、当該出願人における実際の研究開発の組織編成と、出願実績から推定された組織編成とを対比させて実際の組織編成との差異を分析することができるので、ユーザは、分析結果を基に現状の組織編成を見直す等の対応をとることもできる。【０１１２】
＜５．変形例１＞
次に、実施の形態の変形例について説明する。
上述した実施の形態では、図６(ａ)に示すバブルチャート画像を表示し、分析対象となる出願人における研究開発の組織編成及び組織の研究開発効率の分析を支援する情報処理装置について説明した。
本変形例における情報処理装置は、各分析対象出願人における発明者グループの貢献度スコア及び生産性スコアの時間的推移を示す画像(以下、「スコア推移画像」と言う。)(図６(ｂ))を表示し、発明者グループの研究開発効率等の経過の分析を支援するものであり、発明者グループの貢献度スコア及び生産性スコアの算出を、分析対象出願データの出願日を基準にして、各所定期間に出願された分析対象出願群について行う点が実施の形態と異なる。【０１１３】
以下、本変形例に係る情報処理装置の詳細について、図６(ｂ)を用いて説明する。
尚、本変形例に係る情報処理装置は、上述した実施の形態の情報処理装置１を用いて実現するため、本変形例の特徴部分について説明を行うものとする。また、本変形例では、ユーザが複数の分析対象出願人を選択し、上述したバブルチャート画像に示された発明者グループの一つを選択したものとして説明する。【０１１４】
算出部１０４は、選択された発明者グループ(以下、「選択発明者グループ」と言う。)に属する各分析対象出願人における発明者の分析対象出願データの出願日２１３と、出願別スコア値テーブル５１０と、発明者別寄与度情報３４０とを参照し、各所定期間に出願された分析対象出願データ群について、各分析対象出願人の選択発明者グループに属する発明者を含む各分析対象出願データのスコア値と発明者の寄与度を乗算して集計し、選択発明者グループの所定期間毎の貢献度スコア(以下、「期間別貢献度スコア」と言う。)を算出する。また、各分析対象出願人の各期間別貢献度スコアを全分析対象出願人の各期間別貢献度スコアで除算して、比較対象となる分析対象出願人の期間別貢献度スコアの期間別のシェアを算出する。なお、所定期間毎に出願された分析対象出願データ群について、各分析対象出願人の「選択発明者グループ」に属する発明者を含む各分析対象出願データのスコア値を算出する方法としては、例えば、過去の時点でのスコア値を算出する方法や、分析対象出願データの経過情報に含まれる所定項目に基づいてスコア値に重み付けする方法がある。【０１１５】
また、算出部１０４は、各分析対象出願人の選択発明者グループの帰属発明者を含む分析対象出願データのうち、各所定期間に出願された分析対象出願データに含まれる帰属発明者数を算出し、各発明者グループの所定期間毎の帰属発明者数(以下、「期間別発明者数」と言う。)を算出する。算出部１０４は、算出した選択発明者グループの期間別貢献度スコアの各々を、その期間別貢献度スコアに対応する所定期間の期間別発明者数で除算することにより、選択発明者グループの所定期間毎の生産性スコア(以下、「期間別生産性スコア」と言う。)を算出し、各分析対象出願人の選択発明者グループの期間別発明者数と期間別貢献度スコアと期間別生産性スコアの情報をメモリに格納する。【０１１６】
出力部１０５は、算出部１０４によって算出された各分析対象出願人の選択発明者グループの期間別発明者数、期間別貢献度スコア、及び期間別生産性スコアをメモリから読み出し、記憶部２から発明者グループ情報３１０及びグループ名情報４４０を読み出す。【０１１７】
出力部１０５は、図６(ｂ)の表示領域４０において、X軸に期間別生産性スコア、Y軸に期間別貢献度スコアの期間別シェアを設定し、各分析対象出願人の選択発明者グループの期間別貢献度スコア及び期間別生産性スコアの値に基づいて、各分析対象出願人の選択発明者グループの円形３１〜３４等の画像を表示させるためのXY平面３０における座標(以下、「期間別座標」と言う。)を導出する。出力部１０５は、各分析対象出願人の期間別貢献度スコア及び期間別生産性スコアを示す円３１〜３４等の画像を識別しうる形態で、各分析対象出願人の期間別座標を中心座標とする各円形３１〜３４等の画像を生成し、分析対象出願人毎の各期間別座標間を結ぶ線分画像を生成し、生成した各画像を示す情報と、選択発明者グループのグループ名を示す情報と、各分析対象出願人の円形画像の形態を示す情報(以下、「形態識別情報」と言う。)とを表示部４に送出し、表示部４にスコア推移画像(図６(ｂ))を表示させる。【０１１８】
上述した期間別座標及び線分画像の例を説明する。
図６(ｂ)のスコア推移画像は、各分析対象出願人のスコア推移画像を示している。同図の矩形３５は、形態識別情報及びグループ名情報を表しており、円形３１、円形３３、円形３４の各形態に対応する分析対象出願人がW1、W2、W3であることを示しており、"[GX22グループ]"３６は、選択発明者グループのグループ名を示している。また、例えば、分析対象出願人W1の場合、期間別座標は点３１ａ〜３１ｃであり、各座標が分析対象出願人W1の所定期間毎の円形画像の中心座標となり、この場合の線分画像は、線分３２ａ及び３２ｂであり、円形画像の所定期間の時間経過を示している。【０１１９】
＜６．変形例２＞
次に、実施の形態の変形例２について説明する。
上述した実施の形態は、分析対象出願人における研究開発の組織編成及び研究開発効率等の分析を支援する情報処理装置について説明した。
本変形例は、分析対象出願人における発明者グループの出願実績に対する発明者数の平準度を算出すると共に、出願実績に対する発明者数の分布状態を示す発明者分布画像(図７(ａ))を表示する情報処理装置について説明する。【０１２０】
尚、上記出願実績とは、上述の実施の形態で用いた各出願に対するスコアであり、平準度は、発明者グループの貢献度スコアに対する当該発明者グループの発明者数の分布状態を表すものである。本変形例において、平準度及び分布状態は、ジニ係数及びローレンツ曲線の手法を本変形例に適用することにより求めるものとし、図７(ａ)に示す発明者分布画像の曲線５２及び曲線５３の各々は、各分析対象出願人の上記分布状態を示す分布曲線であり、直線５１は均等分布線を示している。直線５１とX、Y軸で囲まれた面積(以下、「面積S0」と言う。)に対する、直線５１と曲線５２又は曲線５３で囲まれた面積(以下、「面積Sj」と言う。)の比率が上記平準度であり、平準度の値が小さいほど発明者の分布状態が均等であることを示している。【０１２１】
以下、本変形例の情報処理装置の詳細について説明するが、本変形例は実施の形態に係る情報処理装置を用いて実現するものとし、本変形例の特徴部分について図７(ａ)の例を用いて説明する。また、本変形例においては、分析対象出願人としてW1社及びW2社が予め選択されており、上述した実施の形態のバブルチャート画像で示された発明者グループ"GX22グループ"をユーザが選択しているものとする。【０１２２】
入力部３は、グループ名"GX22グループ"の指定をユーザから受付け、受付けたグループ名"GX22グループ"を示す情報を算出部１０４に送出する。【０１２３】
算出部１０４は、入力部３より受付けたグループ名"GX22グループ"を示す情報と、発明者クラスタ情報２４０(図２(ｅ))と、発明者グループ情報３１０(図３(ａ))、発明者別貢献度スコア情報５２０(図５(ｂ))とを読み出し、入力部３が受付けたグループ名"GX22グループ"に含まれる各分析対象出願人の帰属発明者の貢献度スコアを抽出する。算出部１０４は、抽出した各貢献度スコアを当該貢献度スコアの昇順で順次累積した累積値(以下、「累積貢献度スコア値」と言う。)に対する帰属発明者数の累積値(以下、「累積発明者数」と言う。)の割合を求める。【０１２４】
算出部１０４は、曲線５２及び曲線５３と均等分布線との間の面積S1及び面積S2を各々算出し、面積S0に対する面積S1の比率として"G1=０．７１"、面積S0に対する面積S2の比率として"G2=０．６８"を算出する。また、算出部１０４は、分析対象出願人毎の上記各割合と平準度G1及び平準度G2を示す情報と、選択発明者グループ名"GX22グループ"を示す情報とを出力部１０５に送出する。【０１２５】
出力部１０５は、表示部４の表示領域のX軸に各分析対象出願人の帰属発明者数に対する累積発明者数の割合、Y軸に各分析対象出願人の発明者別貢献度スコアの総和に対する累積貢献度スコアの割合を各々設定し、算出部１０４から受付けた各分析対象出願人の各割合に基づいて分布曲線の座標(以下、「曲線座標」と言う。)を求め、曲線座標に対応するXY平面５０上の各点を結線して曲線５２及び曲線５３の画像を各々生成し、そのXY平面５０において均等分布線の直線５１の画像を生成する。【０１２６】
また、出力部１０５は、算出部１０４から受付けた発明者グループ名"GX22グループ"を示す画像５４と、各分析対象出願人の平準度G1及び平準度G2を示す画像５５とを生成し、生成した画像を示す情報を表示部４に送出して表示部４に画像を表示させる。
以上のような分布曲線を観察することにより、例えば曲線５２で示されるW1社では、貢献の小さい６０％の発明者を累積しても全体の約１割の貢献しかしていないのに対し、貢献の大きい２０％の発明者だけで全体の８割近くの貢献をしていることが読み取れる。このように、発明者による貢献の平準度という観点から研究開発活動の生産性を測ることができるとともに、横軸を更に詳細に示せば、発明者一人ひとりの評価材料としても活用することができる。【０１２７】
尚、上記の説明では平準度をジニ係数で示し、発明者の貢献度分布をローレンツ曲線で示したが、これ以外の表現方法も可能である。
例えば、パレート図は、値が降順にプロットされた棒グラフとその累積構成比を表す折れ線グラフとを組み合わせた複合グラフであり、多数の要素の中から比重の高い要素を浮き彫りに示すのに利用可能である。例えば、横軸に貢献度降順ｎ番目の発明者をとり、棒グラフの縦軸として当該ｎ番目の発明者の貢献度、折れ線グラフの縦軸として［全発明者の累積貢献度］に対する［１番目からｎ番目までの発明者の累積貢献度］の比率をとって表示する。このように出力することで、貢献度の高い発明者が誰で、上位何名までの発明者が何割の貢献をしているかを一見して把握することができる。
また、ジップの法則は、一般には、Ｙ＝ａＸ（−ｓ）で表される。ｓ＝１の場合、サイズがｋ番目に大きい要素が全体に占める割合が１／ｋに比例することを示す。発明者の貢献度分布の近似曲線としてシップの法則を当て嵌めたときのパラメータａ及びｓにより、発明者の貢献度分布を定量的に示すことができる。
また、グーテンベルグ-リヒターの関係式は、logｎ＝ａ−ｂＭで表され、もともと地震の大きさＭと発生頻度ｎの関係を示すものであるが、同様に発明者の貢献度分布に当て嵌めることにより、発明者の貢献度分布を定量的に示すことができる。
また、スタージョンの法則は、「どんなものもその９０％はカスである。」というような法則である。例えば集団内の発明者を貢献度上位１０％（人数比）の発明者と下位９０％の発明者に分け、それぞれ貢献度を合計して比較することで、発明者の貢献度分布の偏りを定性的に示すことができる。
また、ハインリッヒの法則は、もともと労働災害における経験則であり、１つの重大事故の背後には２９の軽微な事故があり、その背景には３００の異常が存在するというものである。例えば集団内の発明者を貢献度上位から１：２９：３００の人数比で分け、それぞれ貢献度を合計して比較することで、発明者の貢献度分布の偏りを定性的に示すことができる。
また、ハーフィンダール指数は、もともとは市場に参入している各企業のマーケットシェアの二乗和で求められるもので、この指数が大きいほど寡占度が高いことを示す。全発明者の貢献度の総和に対する各発明者の貢献度の比率を二乗和することにより、発明者の貢献度分布がどの程度偏っているかを示すことができる。【０１２８】
＜７．変形例３＞  
次に、実施の形態の変形例３について説明する。
上述した実施の形態では、分析対象出願人の出願データ全体に対して、その分析対象出願人の研究開発における組織編成や研究開発動向等の分析を支援することができる情報処理装置について説明した。
本変形例に係る情報処理装置は、分析対象出願人の帰属発明者個々の出願実績に対する貢献度スコア及びスコア平均値を示す画像(以下、「個別スコア画像」と言う。)出力するものである。【０１２９】
以下、本変形例に係る情報処理装置の詳細について、図７(ｂ)を用いて説明する。
尚、本変形例に係る情報処理装置は、上述した実施の形態の情報処理装置１を用いて実現するため、本変形例の特徴部分について説明を行うものとする。また、本変形例では、ユーザが上述したバブルチャート画像に示された発明者グループの一つ"GX10グループ"を選択したものとして説明する。【０１３０】
入力部３は、ユーザから選択発明者グループの指定を受付けると、算出部１０４に受付けた指定に係る選択発明者グループの情報を送出する。【０１３１】
算出部１０４は、入力部３から受付けた選択発明者グループの情報を受付け、記憶部２から発明者グループ情報３１０、発明者クラスタ情報２４０、発明者別貢献度スコア情報５２０を読み出し、各帰属発明者の貢献度スコアを当該帰属発明者が含まれる分析対象出願データの出願件数で除算して帰属発明者毎の貢献度スコア平均値(以下、「発明者別スコア平均値」と言う。)を算出する。算出部１０４は、算出した発明者別スコア平均値と選択発明者グループを示す情報とを出力部１０５に送出する。【０１３２】
出力部１０５は、算出部１０４から発明者別スコア平均値と選択発明者グループを示す情報を受付け、記憶部２からグループ名情報４４０と発明者別貢献度スコア情報５２０を読み出し、図７(ｂ)に示す表示領域４０において、X軸に発明者別スコア平均値、Y軸に貢献度スコアを設定する。【０１３３】
また、各帰属発明者の貢献度スコア及びスコア平均値の各値に対応するXY平面上の座標(以下、「個別スコア座標」と言う。)を求め、選択発明者グループ名"GX10グループ"と選択発明者グループ以外のグループの帰属発明者の個別スコアを識別する形態で、各帰属発明者の個別スコア座標に三角形６１、６２等の画像を生成することにより個別スコア画像を生成する。また、出力部１０５は、生成した個別スコア画像を示す情報と形態識別情報を表示部４に送出し、図７(ｂ)に示す個別スコア画像を表示させる。【０１３４】
図７(ｂ)の個別スコア画像において、矩形６４は、形態識別情報及びグループ名情報を示しており、三角形６１の形態で示される各画像が選択発明者グループ"GX10グループ"に属する帰属発明者の貢献度スコア及び貢献度スコア平均値であり、三角形６２の形態で示される各画像が選択発明者グループ以外の他のグループに属する帰属発明者の貢献度スコア及び貢献度スコア平均値を示している。【０１３５】
＜８．補足＞
本発明に係る情報処理装置について、上記実施の形態及び変形例１〜３を用いて説明したが、本発明に係る情報処理装置はこれに限られるものではなく、以下に示す変形例も含む。【０１３６】
(１)上述した実施の形態では、特許出願された各出願データを予め出願データテーブルに記憶しているものとして説明したが、ユーザによって分析対象出願人の指定を受付けた際、又はユーザによって分析指示の入力を受付けた際に、情報処理装置１と予めネットワーク接続された外部のサーバ等の端末に記憶された出願データから分析対象出願人の出願データを取得することとしてもよい。
また、上述した実施の形態では、ユーザから分析対象出願人の指定を受付け、情報処理装置１に予め記憶された出願データから分析対象出願データを抽出するものとして説明したが、出願データテーブルの各出願データに含まれる出願人を分析対象としてもよい。【０１３７】
（２）また、上述した実施の形態では、出願データテーブルに記憶されている各出願データに対するスコア値を出願別スコア値テーブルに予め記憶しているものとして説明したが、制御部１０が、分析対象出願人の各出願についての審査結果や登録状況等、出願の経過状況を示す経過情報を取得し、算出部１０４により、経過情報の内容に応じた所定算出方法により各出願のスコアを算出することとしてもよい。
また、上述した実施の形態及び変形例１では、帰属発明者毎の貢献度スコアの算出対象として、当該帰属発明者を含む分析対象出願データの各スコア値を用いるものとして説明したが、例えば、帰属発明者を含む分析対象出願データのうち、分析時点において登録が維持されている出願データや、特定期間内に出願された出願データ等、所定条件を満たしている出願データのスコア値のみを算出対象としてもよい。【０１３８】
（３）また、上述した実施の形態では、分析対象出願データに含まれる発明者の帰属先を判定する際、発明者住所情報に分析対象出願人名称を含まない場合（Ｓ３０４：Ｎ）は、発明者毎の出願人リストを参照し、当該発明者を発明者とする各出願人の出願件数に基づいて帰属先を判定するものとした（Ｓ３０５）が、これ以外にも、出願人の住所リストを予め保持し参照する方法がある。
すなわち、予め各出願の書誌情報から出願人の住所を抽出しておき、出願データテーブル２１０に含まれている出願人毎に、各出願人の住所を対応づけた出願人住所テーブルを保持する。なお別々の出願の書誌情報から同じ出願人に対して別々の住所が抽出された場合は、これら別々の住所を当該出願人の住所として対応づけておく。
そして、発明者の帰属先を判定する際、発明者住所情報が上記出願人住所テーブルに保持された出願人の住所と一致する場合には、帰属先判定部１０１は、当該出願人を、この発明者の帰属先として判定する。この方法によれば、Ｓ３０５のような過程を経なくても発明者の帰属先を簡易に判定することができる。
なお上記のような出願人住所テーブルを保持した場合は、入力部３がユーザから分析対象出願人の指定入力を受付けるときに（Ｓ１０）出願人住所の入力を受付けても良い。出願人住所の入力を受付けた場合、帰属先判定部１０１は、出願人住所テーブルを参照して分析対象出願人名を特定し、この分析対象出願人名に従って分析対象出願データを読み出す（Ｓ２０）。【０１３９】
また、上述した実施の形態では、分析対象出願データに含まれる発明者の帰属先を判定する際、発明者毎の出願人リストにより、分析対象出願人の出願件数が最も多い場合に、分析対象出願人をその発明者の帰属先として判定するものとして説明したが、例えば、分析対象出願人以外と他の出願人の出願件数とが同値である場合に分析対象出願人を帰属先として判定してもよいし、分析対象出願データのうち、分析対象出願人が単独で出願した出願データに当該発明者が含まれていれば、当該発明者の帰属先として分析対象出願人を帰属先として判定してもよい。
また、発明者の帰属先判定を行う際、予め、出願データに含まれる出願人名称や発明者名の表記ゆれ等の修正を行ってもよい。
また、情報処理装置が、予め、各出願データにおける出願人名称について、同一出願人であると見做す出願人名称を統合する名寄せ処理が施された名寄せ後出願人名称と出願データとを対応付けて記憶し、上述した図９のステップＳ３０５の処理を行う場合に、上述した各出願データの名寄せ後出願人名称を用いて出願人の出願件数をカウントし、分析対象出願人に対応する名寄せ後出願人名称の出願件数が最も多いか否か判断することとしてもよい。上記の構成により、帰属先判定精度の向上を図ることができる。【０１４０】
（４）また、上述した実施の形態では、発明者クラスタの生成及び発明者グループの生成を行う際に、最長距離法を用いて生成するものとして説明したが、これに限定されるものではなく、最短距離法やウォード法等の他の階層法や、k-means法等の非階層法の方法によって発明者クラスタ及び発明者グループの生成を行ってもよい。
また、発明者クラスタを最長距離法を用いて生成する際、類似度の最大値が０になったときに発明者クラスタ及び発明者グループの生成を終了するものとして説明したが、０以外の所定の閾値を発明者クラスタ及び発明者グループの生成を終了する場合に用いることとしてもよい。
また、発明者グループの生成を行う際、上述した実施の形態では、発明者グループの重心ベクトルの類似度に応じて発明者クラスタを統合するものとして説明したが、発明者クラスタに属する発明者ベクトルの国際特許分類(IPC)の階層(例えば、サブグループ)を上の階層(例えば、メイングループ)に上げ、同じ分類に属する発明者クラスタを統合するなどの方法により発明者グループの生成を行ってもよい。【０１４１】
（５）また、上述した実施の形態では、各帰属先の各発明者グループについて、バブルチャート画像を表示するものとして説明したが、例えば、生成部１０２が各発明者グループのグループ名を決定した後、帰属先毎の発明者グループのグループ名と発明者グループに属する発明者数を示すパイチャート画像を出力部１０５によって出力する等、帰属先毎の各発明者グループの構成比を表す画像を表示することとしてもよい。【０１４２】
（６）また、上述した実施の形態では、各発明者グループのグループ名を決定する際、各発明者グループにおける抽出語の寄与値の降順で第3位までの抽出語をグループ名として決定するものとして説明したが、ユーザが設定した順位に基づいてグループ名を決定してもよい。
また、実施の形態では、各発明者グループについて抽出したグループ名のうち、最も寄与値が高いグループ名を出力するものとして説明したが、抽出した全てのグループ名を出力してもよいし、抽出したグループ名のうち、ユーザが選択したグループ名を出力してもよい。【０１４３】
（７）また、実施の形態では、グループ名を決定する際に、分析対象出願データの各請求項データに含まれる形態素データのうち、品詞が名詞及び未知語の連続する形態素データを結合させるものとして説明したが、他の品詞やユーザによって予め設定された特定の動詞等を結合対象としてもよい。【０１４４】
（８）また、実施の形態では、各出願に係る発明者の寄与度を発明者数に基づいて算出するものとして説明したが、予めユーザによって各出願に係る発明者が出願に寄与した割合を示す情報を設定して記憶しておいてもよい。
また、共同出願に係る発明者の寄与度は、共同出願人の数又は各出願人の持分を反映して算出しても良い。すなわち、まず、共同出願人の数の逆数又は各出願人の持分を、各出願人の寄与分として取得する。そして、各発明者の寄与度は、当該発明者が帰属する出願人の上記寄与分を案分して決定する。例えば、ある出願がＡ社とＢ社の共同出願であり、発明者ａ１、ａ２及びｂの３名のうち発明者ａ１、ａ２はＡ社に、発明者ｂはＢ社に帰属する場合、まず各出願人の寄与分を取得する（共同出願人の数の逆数とする場合はＡ社、Ｂ社とも（１／２）となる）。次に、発明者ａ１とａ２でＡ社の寄与分を案分する（均等に案分する場合は発明者ａ１の寄与度は（１／２）×（１／２）＝（１／４）となる）。なお各出願人の持分を用いる場合は、特許公報データからの読み取りにより又はユーザの入力により、予め記憶手段に保持しておく。【０１４５】
（９）また、上述した変形例１では、分析対象出願データの出願日に基づいて、各所定期間内に出願された分析対象出願データについて帰属先毎の選択発明者グループの貢献度スコア及び生産性スコアを算出するものとして説明したが、各所定期間は一定期間でもよいし、各期間が一定期間でなくてもよい。また、ユーザによって選択された特定の時期であってもよい。
また、図６(ｂ)のスコア推移画像は、期間別貢献度スコアのシェアをY軸に設定するものとして説明したが、期間別貢献度スコアを用いることとしてもよい。【０１４６】
（１０）また、上述した変形例２では、帰属先毎の出願実績に対する発明者数の分布状態を示す発明者分布画像(図７(ａ))を表示するものとして説明したが、例えば、各帰属先の貢献度スコア値に対する発明者数の分布を示す図として、べき乗分布を表す図を表示することとしてもよい。
また、上述した変形例２の発明者分布画像(図７(ａ))は、ユーザによって選択された発明者グループの分布状態を表すものとして説明したが、各帰属先に帰属する全発明者の貢献度スコア値に対する分布状態を表した画像を表示することとしてもよい。【０１４７】
（１１）また、上述した変形例１〜３は、実施の形態で説明したバブルチャート画像を表示した後に、ユーザによって選択された発明者グループについて各変形例に係る分析を行うものとして説明したが、決定部１０３が発明者グループのグループ名の決定を行った後、出力部１０５により帰属先毎の発明者グループのグループ名及び発明者グループの規模を示す情報をユーザに提示し、各変形例に係る出力画像の選択と帰属先の発明者グループの選択をユーザから受付け、受付けた帰属先の発明者グループの変形例の出力画像を生成して出力することとしてもよい。【０１４８】
（１２）また、上述した実施の形態及び変形例では、特許出願データを用いるものとして説明したが、実用新案登録出願の出願データを用いることとしてもよい。
また、上述した実施の形態及び変形例では、発明者グループを生成する際、国際特許分類(IPC)を用いるものとして説明したが、各出願について統一された技術分野を示す情報が付与されていればこれに限らない。【０１４９】
（１３）また、上述した実施の形態では、情報処理装置１は、情報処理装置１の入力部３を介してユーザから分析対象出願人の指定を受付けるものとして説明したが、例えば、情報処理装置１とネットワーク接続されたコンピュータ等の外部端末を介して分析対象出願人の指定を受付けてもよい。【０１５０】
（１４）また、上述した情報処理装置は、分析対象出願人毎の実施の形態及び変形例に係る分析を行うものとして説明したが、ユーザが出願人を選択する等の方法により、特定した複数の出願人を一つの分析対象とし、上述した実施の形態及び変形例に係る分析処理を行うこととしてもよい。
具体的には、本変形例に係る情報処理装置は、上述した実施の形態と同様に、複数の出願人の各々を帰属先とする発明者を帰属先判定部によって判定し、全帰属先を出願人とする出願データのIPC等の技術分野情報に基づいて、帰属先判定部によって判定された全発明者を上記生成部による発明者グループ生成処理と同様の方法により全帰属先における発明者グループを生成する。また、各発明者グループに属する発明者数を計数し、各発明者グループのグループ名を上記決定部によるグループ名決定処理と同様の方法で決定し、各発明者グループの規模とグループ名とを表す画像を表示部に表示させる。【０１５１】
図１５は、本変形例に係る上記画像の例を示す図であり、本変形例に係る情報処理装置は、同図に示す様に、表示部の表示領域４０に、複数の出願人を分析対象とした場合における発明者の配分を表すパイチャート画像８０を表示する。
同図の各扇形８１は、分析対象における各発明者グループを示す情報を示しており、各扇形の大きさは発明者数の比率に基づいて定められている。また、矩形８３は、扇形８２に対応する発明者グループのグループ名とグループに属する発明者数を示す情報を示しており、各扇形８１についても同様に対応付けて表示される。【０１５２】
また、図１５に示す様に、情報処理装置１は、上述したパイチャート画像８０と併せて、各発明者グループに対応する複数の出願人毎の帰属発明者数を示す画像８４を出力することとしてもよいし、画像８４のみを出力することとしてもよい。ここで、画像８４は、W1(株)、W2(株)、W3(株)を複数の出願人とした場合の例であり、パイチャート画像８０の例で示される発明者グループ毎にこれらの出願人に帰属する発明者の人数の情報を示している。【０１５３】
また、上述したパイチャート画像８０は、各発明者グループにおける複数の出願人の発明者数の割合を示すものして説明したが、各発明者グループに属する各発明者の上述した貢献度スコアの集計値の割合を示すパイチャートの画像を出力してもよいし、当該画像により示される各発明者グループの複数の出願人毎の帰属発明者の貢献度スコアの合計値を示す画像を、上述した画像８４と同様の形態で出力することとしてもよい。【０１５４】
上記構成によれば、各発明者グループにおいて、出願人別の発明者の配分状況の比較を行うことができると共に、同一出願人の発明者グループ間における発明者の配分を確認することができる。また、各発明者グループの複数の出願人毎の帰属発明者の貢献度スコアの合計値を出力することで、発明者数には表れない各発明者グループにおける発明の有用度やそれに対する発明者の貢献度合をも出願人毎に表すことができる。また、各発明者グループにおいて複数の出願人毎に出力された上記貢献度スコアと発明者数を対比させることで、各企業の当該研究開発分野における研究開発効率を推定することもできる。更に、各発明者グループの複数出願人毎の貢献度スコアを出願人毎に比較することによって、各技術分野における複数の出願人の強みや弱みを把握することができる。また、同一出願人において発明者グループ毎の貢献度スコアを比較することによって、企業内部での強みを有する技術分野とそうでない技術分野とを把握することもできる。その結果、企業の将来的な技術開発方針の決定や技術提携等に適した企業の選定等について有益な示唆を得ることができる。更に、本変形例に係る画像と上述した変形例１のスコア推移画像と併せて見ることにより、各企業における技術開発動向の推移を時系列に沿って把握することができる。【０１５５】
（１５）また、本発明は、上記実施の形態及び変形例で示す方法であるとしてもよいし、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであってもよいし、上記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であってもよい。
また、本発明は、上記コンピュータプログラム又は上記デジタル信号を、ハードディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録したものとしてもよいし、上記記録媒体に記録されている上記コンピュータプログラム又はデジタル信号であるとしてもよい。
また、本発明は、上記コンピュータプログラム又はデジタル信号を、インターネットや、無線又は有線通信回線等の電気通信回線を経由して伝送するものとしてもよい。【０１５６】
＜９．パテントスコアＰＳについて＞
つぎに、図１６〜図１９を用いて、上記変形例における出願別スコア値の算出に利用可能であるパテントスコア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、情報処理装置１の算出部１０４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、算出部１０４の機能を実現するプログラム（以下、ＰＳ算出プログラムと呼ぶ）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。情報処理装置１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。【０１５７】
＜９−１．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、記憶部２の記憶装置には、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６００（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７００（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６００、および内容情報７００のデータ構成を説明する。【０１５８】
先ず、経過情報６００のデータ構成の一例を図１６に示す。
図１６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。【０１５９】
図示するように、経過情報６００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６０１と、「出願日からの経過日数」を登録するためのフィールド６０２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６０３と、「登録日からの経過日数」を登録するためのフィールド６０４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６０５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６０６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６０７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６０８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６０９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６１０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６１１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６１２と、「被引用回数」を示す情報を登録するためのフィールド６１３とを備えて、１つのレコードが構成される。なお、経過情報６００は、複数のレコードよりなる。【０１６０】
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。【０１６１】
経過情報６００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。【０１６２】
つぎに、内容情報７００のデータ構成を図１７に示す。
図１７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。【０１６３】
図示するように、内容情報７００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７０１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７０２と、「請求項の平均文字数」を登録するためのフィールド７０３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７０４とを備えて１つのレコードが構成される。なお、内容情報７００は、複数のレコードよりなる。【０１６４】
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。【０１６５】
＜９−２．パテントスコア算出処理＞
続いて、図１８を用いて説明する。図１８は、本実施形態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。
図１８に示すように、算出部１０４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）。【０１６６】
具体的には、算出部１０４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。【０１６７】
つぎに、算出部１０４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）。【０１６８】
つぎに、算出部１０４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１９に基づいて説明する。【０１６９】
図１９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。
算出部１０４は、Ｓ５００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６００および内容情報７００を取得する（Ｓ６１０）。具体的には、算出部１０４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、記憶装置に格納されている経過情報６００および内容情報７００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６００および内容情報７００を取得する。【０１７０】
ここで、図１９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６００および内容情報７００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。【０１７１】
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。
まず、経過情報６００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）。
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６０５、６０６、６０７、６０８、６０９、６１０、６１１、６１２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６０２、６０３、６０４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６１３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。
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）。【０１７２】
＜９−２−１．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１］により評価点を算出する。
【数１】
2009060713.tif 000003
【０１７３】
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。【０１７４】
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。【０１７５】
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。本変形例によれば、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。【０１７６】
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。【０１７７】
本変形例によれば、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。【０１７８】
＜９−２−２．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２］により評価点を算出する。
【数２】
2009060713.tif 000004
【０１７９】
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。【０１８０】
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。【０１８１】
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１７に示した内容情報７００を利用する。【０１８２】
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。【０１８３】
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Ｓ６３０３〔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。【０１８４】
このように本変形例によれば、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。【０１８５】
具体的には、上記［数２］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。【０１８６】
＜９−２−３．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３］により評価点を算出する。
【数３】
2009060713.tif 000005
【０１８７】
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。【０１８８】
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。【０１８９】
上記［数３］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３］に代え、次の［数４］を用いる。
【数４】
2009060713.tif 000006
【０１９０】
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。【０１９１】
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。【０１９２】
本変形例によれば、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。【０１９３】
＜９−２−４．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５］により算出する（Ｓ６４０）。
【数５】
2009060713.tif 000007
【０１９４】
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。【０１９５】
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２］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５］に従い二乗和の平方根をとる。【０１９６】
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。【０１９７】
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。【０１９８】
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。【０１９９】
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。【０２００】
＜９−２−５．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。【０２０１】
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。【０２０２】
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。【０２０３】
このように本変形例では、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。【０２０４】
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。【０２０５】
すべてのグループｔについて評価値を算出したら図１８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。【０２０６】
また、上記パテントスコアＰＳの説明では、評価日時点での評価値を算出する場合について説明したが、過去の時点での評価値を算出してもよい。例えば、データ取得部により過去のある時点以前に付与された経過情報及び当該過去の時点以前の内容情報のみを記憶装置から抽出し、「出願からの経過日時」、「審判請求からの経過日時」、「登録日からの経過日時」についても当該過去の時点での経過日数に引き直した上で、評価値算出部により評価値を算出する。この構成によれば、パテントスコアＰＳの時間推移を確認することができる。【０２０７】
また、当該過去の時点での評価とその後の特許権維持率との関係、当該過去の時点での評価とその後の取引事例との関係などを分析することにより、パテントスコアＰＳによる評価の妥当性を検証することが可能となる。【０２０８】
また、上記パテントスコアＰＳに各特許権の残存年数を乗算することにより、パテントスコアＰＳに個々の特許権の有効残存期間の長さを加味した評価値を算出してもよい。なお、残存年数とは出願年号に２０年を加算して、現在年号を減算することで算出される年数をいう。
【産業上の利用可能性】
【０２０９】
本発明に係る情報処理装置は、特許又は実用新案登録の出願を行っている企業における研究開発の組織編成や研究開発動向等の分析を行う場合に用いることができる。
【図１】
2009060713.tif 000008
【図２】
2009060713.tif 000009
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2009060713.tif 000015
【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】
2009060713.tif 000020
【図１４】
2009060713.tif 000021
【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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【国際調査報告】
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2009060713.tif 000028
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