(57)【要約】【課題】特許評価方法及びそのコンピュータ読み取り可能な保存媒体の提供。【解決手段】この特許評価方法は、特許群を提供し、該特許群により引用文献ネットワークを構築し、該引用文献ネットワークの一つのクラスタを選択し、そのうち、該引用文献ネットワーク中に複数のリンクがあり、各リンクは、該特許群の包含する引用関係を有する任意の二つの特許文献で構築される。その後、該クラスタ中の各リンクに重み値を与える。最後に、各リンクが具備する重み値に基づき、該クラスタ中の各特許文献の具備する中心性指標を計算する。本発明の方法を利用して、各特許文献の該引用文献ネットワーク中での他の特許文献に対する重要性或いは価値を得ることができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特許評価方法において、
特許群を提供し、該特許群により引用文献ネットワークを構築し、該引用文献ネットワークの一つのクラスタを選択し、そのうち、該引用文献ネットワーク中には、該特許群において引用関係を有する任意の二つの特許文献で構築された複数のリンクがあるステップ、
該クラスタ中の各該リンクに、重み値を付与するステップ、
各該リンクが具備する重み値に基づき、該クラスタ中の各特許文献が具備する中心性指標を計算するステップ、
を包含することを特徴とする特許評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の特許評価方法において、該中心性指標は、固有ベクトル中心性とされることを特徴とする特許評価方法。
【請求項３】
請求項１記載の特許評価方法において、さらに、少なくとも一つの目標特許文献を提供するステップを包含し、該特許群及び該クラスタはいずれも該目標特許文献を包含するものとすることを特徴とする特許評価方法。
【請求項４】
請求項３記載の特許評価方法において、さらに、該目標特許文献が具備する該中心性指標の該クラスタ中での相対評価指標を評価するステップを包含し、該相対評価指標は該目標特許文献が具備する該中心性指標の百分位ランクを指すことを特徴とする特許評価方法。
【請求項５】
請求項３記載の特許評価方法において、さらに、該目標特許文献と該クラスタの確定価値を有する特許文献の該中心性指標の比例を利用し、該目標特許文献の具備する価値を推測するステップを包含することを特徴とする特許評価方法。
【請求項６】
請求項３記載の特許評価方法において、さらに、該特許群は、少なくとも一つの検索条件に基づき、データベース中より探し出された、複数の特許文献を包含する集合であることを特徴とする特許評価方法。
【請求項７】
請求項６記載の特許評価方法において、さらに、検索した該特許群が該目標特許文献を包含するか否かを判断し、包含していなければ、該検索条件を調整して、新たに特許群を発生し、並びにこのステップを重複して実行することを特徴とする特許評価方法。
【請求項８】
請求項３記載の特許評価方法において、該特許群は該目標特許文献より少なくとも一段階の前向き引用特許文献展開と、少なくとも一段階の後向き引用特許文献展開とを行ない形成した集合であることを特徴とする特許評価方法。
【請求項９】
請求項８記載の特許評価方法において、該目標特許文献は直接或いは間接に後向き引用の一つの特許文献を展開する時、該特許文献の後向き引用の特許文献のみを包含し、該目標特許文献は直接或いは間接に前向き引用の一つの特許文献を展開する時、該特許文献の前向き引用の特許文献のみを包含することを特徴とする特許評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一種の特許評価方法に係り、特に引用関係を利用した特許評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
知識経済の時代にあって、特許出願により排他権を取得することは企業が競争力を保有する手段の一つである。特許は業者がその専門の領域の知識を維持し、競争者による模倣或いは侵犯を受けるのを防止するほか、特許売買により利益を生み出す。しかし、大量に特許出願した後には、出願人は、特許出願がもたらす膨大な維持経費の負担に直面しなければならない。経費支出を減らし、有効に有限な資金を運用するため、有限な資源を維持する価値のある特許に運用する必要がある。すなわち、特許の価値が維持に必要なコストより遥かに大きければ、その特許は維持する価値がある。どのように特許の価値が決まるかは、非常に多方面に関係し、このため、特許産業の発展の趨勢下にあって、特許評価は産業経営の重要な課題となる。
【０００３】
特許権は他人の使用、製造或いは販売を防止する法的効果を有し、このため特許権の保障により市場の優勢を維持でき、同業者による侵害或いはコピーを防止でき、これにより会社の市場での競争力をアップできる。これにより、もし正確且つ客観的な評価方法があれば、交互実施権の設定、技術移転或いは合併時に、会社の知恵財産の正確な価値を掌握できず、特許価値が低く評価され、実施権の設定時に会社の損失をもたらしたり、或いは技術が高額に評価されすぎて、合作メーカーの交互実施権の設定において意思に影響を与えたりするのを防止できる。これにより、もし特許が正確に評価されて客観的な価値を発生すると、技術移転時の権利金額決定の根拠とすることができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
周知の技術では、研究機構或いは企業の大半が、コスト法或いは市場法により特許の価値を評価する。このような評価方式は、相当な程度の人力を投入してデータ検索、産業分析等の作業を行う必要がある。さらに、大部分の特許価値は、通常、実際の市場取引を通して得られた真正の価値ではなく、ゆえに、人力を投入してデータ検索、産業分析等の作業を行って得られた結果も差異が非常に大きい。このため同一の特許の評価価値が千差万別となることも多く、メーカーの実施権の設定における話し合い時のトラブルを形成する。
【０００５】
総合すると、客観的で、数値化され、科学的で、自動化された特許評価方法を提供することにより、周知の技術の発生する問題を解決することが必要であり、これにより特許評価のコストも減らすことができる。
【０００６】
本発明は一種の特許評価方法を提供することを目的とし、それは、少なくとも一つの検索条件に基づいて発生する検索結果に対して、引用関係によるリンクを構築する。さらに各リンクに重み値を付与し、並びに演算法により各リンクのノードが具備する中心性指標を求め、該中心性指標に基づき該検索結果中の各特許文献が該検索結果において具備する相対重要性或いは価値を得る。
【０００７】
本発明は一種の該特許評価方法を実行する保存媒体を提供することを目的とし、それは、コンピュータにより該特許評価方法を実行して、特定の特許が検索結果において具備する相対重要性或いは価値を評価するのに用いられる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
ある実施例において、本発明は一種の特許評価方法を提供し、それは以下のステップ、すなわち、特許群を提供し、該特許群により引用文献ネットワークを構築し、該引用文献ネットワークの一つのクラスタを選択し、そのうち、該引用文献ネットワーク中には複数のリンクがあり、各リンクは、該特許群において引用関係を有する任意の二つの特許文献で構築されるものとするステップ、その後、該クラスタ中の各リンクに重み値を与えるステップ、最後に、各リンクが具備する重み値に基づき、該クラスタ中の各特許文献の具備する中心性指標を計算するステップ、を包含する。
【０００９】
また、別の実施例において、本発明は一種の保存媒体を提供し、それはコンピュータプログラムを保存し、該コンピュータプログラムはコンピュータシステムにロードされて並びに該コンピュータシステムに特許評価方法を実行させられ、該特許評価方法は、以下のステップ、すなわち、特許群を提供し、該特許群により引用文献ネットワークを構築し、該引用文献ネットワークの一つのクラスタを選択し、そのうち、該引用文献ネットワーク中に複数のリンクがあり、各リンクは、該特許群において引用関係を有する任意の二つの特許文献で構築されるものとするステップ、その後、該クラスタ中の各リンクに重み値を与えるステップ、最後に、各リンクが具備する重み値に基づき、該クラスタ中の各特許文献の具備する中心性指標を計算するステップ、を包含する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の方法を利用して、各特許文献の該引用文献ネットワーク中での他の特許文献に対する重要性或いは価値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の特許評価方法の実施例フローチャートである。
【図２】本発明の引用文献ネットワーク構築の第１実施例表示図である。
【図３Ａ】本発明のキーワードに基づき得られた検索結果表示図である。
【図３Ｂ】本発明の目標特許文献Ｐに関連する特許群検索の表示図である。
【図４Ａ】本発明の引用文献ネットワークのクラスタ表示図である。
【図４Ｂ】本発明の引用文献ネットワークのクラスタ表示図である。
【図４Ｃ】本発明の引用文献ネットワークのクラスタ表示図である。
【図５Ａ】本発明のＳＰＬＣを利用してリンクに重み値を与える表示図である。
【図５Ｂ】本発明のＳＰＮＰを利用してリンクに重み値を与える表示図である。
【図６】本発明の重み値を有する引用文献ネットワーク（クラスタ）リンク表示図である。
【図７】本発明の実施例の相対価値表示図である。
【図８Ａ】本発明の引用文献ネットワーク（クラスタ）を形成する第２実施例表示図である。
【図８Ｂ】本発明の引用文献ネットワーク（クラスタ）を形成する第３実施例表示図である。
【図８Ｃ】本発明の引用文献ネットワーク（クラスタ）を形成する第４実施例表示図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の特徴、目的及び作用効果について更なる認知と了解を得られるように、以下に本発明の方法の関係する細部及び設計の理念について説明を行なう。
【００１３】
図１は、本発明の特許評価方法の実施例フローを示す。該方法２は、以下のステップを包含する。まず、ステップ２０において、特許群を提供し、該特許群により引用文献ネットワークを構築する。該引用文献ネットワーク中には複数のリンクがあり、各リンクは引用関係を有する任意の二つの特許文献により構築し、さらに該引用文献ネットワーク中の一つのクラスタを構築する。
【００１４】
さらに、図２を参照されたい。図２は本発明の引用文献ネットワーク構築の第１実施例表示図である。構築の方式は、まずステップ２００で、少なくとも一つの検索条件に基づき、データベース中より特許群を探し出し、それは複数の特許文献を具備する。本ステップでは、該データベースは各国家の特許局中の具備する特許データベース、例えば米国特許データベース或いは欧州同盟特許データベースとされる。このほか、該データベースは商用ソフトウエアが構築したデータベース、例えばＤｅｌｐｈｉｏｎ特許データベース等とされ得るが、ただしこれに限定されるわけではない。ステップ２０において、が検索情感は、キーワード（ｋｅｙｗｏｒｄ）、国際分類番号（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｐａｔｅｎｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＩＰＣ）、出願番号（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ）、公開番号（ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ  ｎｕｍｂｅｒ）、公告番号（ｉｓｓｕｅ  ｎｕｍｂｅｒ）、出願人（ａｐｐｌｉｃａｎｔ）、発明者（ｉｎｖｅｎｔｏｒ）或いはそれらの任意の組合せとされるが、これに限定されるものではない。
【００１５】
ステップ２０が実行された後の結果は、図３Ａに示され、該図はキーワードに基づき得られた検索結果表示図である。検索の後に得られた複数の特許文献の組合せは、該特許群Ｓとされる。説明をすべきことは以下のとおりである。図３Ａ中に列挙されたのは米国特許公告番号であるが、各一つの特許文献は特許出願の公開文献或いは特許査定を受けた公告文献とされ得て、且つ米国特許に限定されない。ただし、現在、無料のデータベース中、米国特許公告データベースの特許全文データのみが完全な引用文献データを有するため、本発明の提出する方法は、現段階では僅かにすでに公告された米国特許にのみ適用される。
【００１６】
さらに、図２に戻ると、ステップ２００の後、ステップ２０１を実行する。ステップ２０１では、該特許群Ｓが適当な群であるかを判断する。判断方式の一つは、該特許群Ｓに含まれる特許文献数が妥当であるか否かに基づき、もし、少なすぎれば、ステップ２００における検索条件が不適当であったことを表し、これにより、再度ステップ２００に戻り、新たに検索条件を設定して新たに検索する必要がある。数量が適当であるか否かの判断の基準値に一定の制限があるわけではなく、使用者側の必要により決定される。
【００１７】
このほかの方法は、少なくとも一つの、確実に関係するとわかっている目標特許文献Ｐを包含するベンチマークセット（ｂｅｎｃｈｍａｒｋ  ｓｅｔ）を構築し、その後、毎回検索条件を調整し、「検索結果が適当であるか」の判断を行う時に、その都度、検索した特許群に不正確に排除或いはフィルタされた「ベンチマークセット」内の特許があるかないかを検査する。目標特許文献Ｐは、特許出願の公開文献或いは特許査定を受けた公告文献とされる。
【００１８】
例えば、図３Ｂの斜線範囲Ａは最も理想的な特許群を代表する。もし、不正確な検索条件を使用すれば、Ｃ或いはＤの範囲の代表する特許群を得て、これにより、若干の特許が遺漏してしまうことがあり得る。もし、検索条件が適当であれば、エリアＢ或いはＥの範囲のカバーする特許群を得ることができ、すなわち、範囲ＡはエリアＢ或いはＥの内部に含まれる。
【００１９】
さらに、図２に示されるように、もし該特許群Ｓが適当であると判断されれば、さらにステップ２０２で、図３Ａの検索結果に基づき、該特許群の具備する各特許文献の内容の引用する公開文献或いは公告文献、及び審査官が審査過程で提示した関係する従来技術の形成する引用文献関連性において、引用関係を有する二つの特許文献間にリンクを形成して引用文献ネットワークを形成することができる。特許文献Ａが特許文献Ｂに引用されているとき、基本的に特許文献Ａのある種の情報（ａ  ｐｉｅｃｅ  ｏｆ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）は特許文献Ｂに対して、「関連」し、例えば、ＢはＡを改良したもの、或いは、同じ問題を解決するものであるがＢはＡとは異なる方法を採用している。「情報フロー」（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｆｌｏｗ）の角度から見ると、該ある種の情報（ａ  ｐｉｅｃｅ  ｏｆ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）は特許文献Ａから特許文献Ｂに向かって流れる。これにより、リンクを用いて表示する場合、特許文献Ａと特許文献Ｂは二つのノード（ｎｏｄｅ）であり、特許文献Ａと特許文献ＢのリンクはＡからＢの矢印（ａｒｒｏｗ）により表示されて、ある種の情報（ａ  ｐｉｅｃｅ  ｏｆ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）がＡからＢに向けて流れたことを表示する。注意すべきことは、前述の「引用関係」は、前向き引用（ｆｏｒｗａｒｄ  ｃｉｔａｔｉｏｎ）或いは後ろ向き引用（ｂａｃｋｗａｒｄ  ｃｉｔａｔｉｏｎ）のいずれかとされる。
【００２０】
図４Ａから図４Ｃは引用文献ネットワーク表示図である。図３Ａの検索結果に基づき、ステップ２０２で得られた引用文献ネットワークは複数のクラスタ（ｃｌｕｓｔｅｒ）を包含し、本実施例では三つ（図４Ａから図４Ｃ）のクラスタを包含する。クラスタ中の任意の二つの特許文献は直接或いは間接的な引用関係を有する。さらに、図２に戻り、続いて、ステップ２０３で、該引用文献ネットワークが包含するクラスタ中より、各一つのクラスタが包含する特許文献数、或いは目標特許文献Ｐを包含するか否かにより適当なクラスタを選択する。
【００２１】
例えば、目標特許文献Ｐが米国特許第４，３１０，２１１号であるとすると、複数のクラスタ中より適当なクラスタを引用文献ネットワークとして選択するとき、幾種類かの主要な状況があり得る。第１種の状況は、目標特許文献Ｐが完全にどのクラスタにも存在せず、例えば図４Ａから図４Ｃ中に完全に目標特許文献Ｐが見当たらない場合である。
【００２２】
第２種の状況は、目標特許文献Ｐが確実にそのうちの一つのクラスタに属するが、該クラスタの特許文献数量が非常に少なく、例えば、図４Ｂと図４Ｃはいずれも数量が小さいクラスタである場合である。
【００２３】
第３種類の状況は、目標特許文献Ｐが例えば図４Ａのクラスタに示されるような適宜大きさのクラスタ中にある場合である。
【００２４】
もし、第１種類と第２種類の状況に属するならば、すなわち検索条件が不適当であることを示し、このため、新たにステップ２０に戻り検索を行わねばならない。本実施例では、目標特許文献Ｐは現在図４Ｂと図４Ｃのクラスタ中にはなく、これにより、図４Ｂと図４Ｃのクラスタを排除でき、目標特許文献Ｐが存在し適当な大きさであると判断されたクラスタ（図４Ａのクラスタ）が引用文献ネットワークとされる。目標特許文献Ｐは図４Ｂ或いは図４Ｃ中に出現せず、これにより、図４Ｂと図４Ｃを排除することができ、図４Ａのクラスタを続く分析の根拠となすことができる。
【００２５】
注意されたいことは、引用文献ネットワークは一つ或いは複数のクラスタを包含し得て、クラスタは、引用文献ネットワーク内のサブネットワークと見なされ得ることである。言い換えると、一つのクラスタ自体も一つの引用文献ネットワークである。本明細書中、引用文献ネットワークとクラスタの二つの用語は実質的に同義である。
【００２６】
さらに、図１に示されるように、ステップ２０で少なくとも一つの適当なクラスタを選択した後、続いてステップ２１で該クラスタの各一つのリンクに重み値を与える。ステップ２１で、重み値を付与する方式には非常に多種類があり、例えば、各一つのリンクの重み値がいずれも１とされるか、或いは、サーチパスリンク計数法（ｓｅａｒｃｈ  ｐａｔｈ  ｌｉｎｋ  ｃｏｕｎｔ，ＳＰＬＣ）或いはサーチパスノードペア法（ｓｅａｒｃｈ
ｐａｔｈ  ｎｏｄｅ  ｐａｉｒ，ＳＰＮＰ）により、各一つのリンクが具備する重み値を計算する。
【００２７】
図５Ａから図５Ｂは、ＳＰＬＣ或いはＳＰＮＰによりリンク重み値を与える表示図である。まず、ＳＰＬＣの方式について説明すると、図５Ａにあって、リンク９０に関しては、リンク９０の右側には二つのノードＡとＢ（各一つのノードは特許公告文献或いは特許公開文献を代表する）がある。リンク９０の左側は４つのノードＥ、Ｇ、Ｉ、Ｊに到達する。これにより、該リンク９０の重み値は４×２＝８となる。このほか、図５Ｂのように、ＳＰＮＰによりリンク９１の重み値を計算する時、リンク９１のノードＤに関しては、その右端に三つのノードＡ〜Ｃがあり、リンク９１を経由してノードＤに到達しており、ノードＣに関しては、それはリンク９１を介して７個のノードＤ〜Ｊに到達しており、これにより、リンク９１の重み値は３×７＝２１とされる。ステップ２１で計算する重み値の結果は図６に示されるとおりである。
【００２８】
さらに、図１に戻ると、続いて、ステップ２２で、各リンクが具備する重み値に基づき、クラスタＳ’中の各特許文献が具備する中心性指標を計算する。本実施例の中心性指標は、固有ベクトル中心性（ｅｎｇｅｎｖｅｃｔｏｒ  ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ，ＥＣ）とされる。引用文献の形成する引用文献ネットワークは一種の広義の社会ネットワーク（ｓｏｃｉａｌ  ｎｅｔｏｗｏｒｋ）と見なすことができ、中心性（ｃｅｎｔｒａｌｉｔｙ）は社会ネットワーク分析中の一つの相当に重要な観念であり、ネットワーク中の各一つのノードの重要性を衡量するのに用いられる。本実施例で使用する固有ベクトル中心性は、方向性を有し重み値を有するネットワーク中に応用され得る。固有ベクトル中心性は独得の特性を有し、すなわち、ノードの重要性は全ての指向的ノードが具備する重要性と正比例する。例えば、引用文献ネットワーク中で、一つの重要な特許文献に引用された特許文献は、その重要性が大幅に増加する。これにより、中心性が高い特許文献は、引用文献数（ｃｉｔａｔｉｏｎ  ｃｏｕｎｔ）により決定されるのではなく、該特許文献の引用文献ネットワーク中での位置重要性により決定される。
【００２９】
続いて、いかに該中心性指標を計算するかの方法について説明する。固有ベクトル中心性の観念については以下のように説明する。仮に、ｎ個のノードを有する一つのネットワークと、その具備するリンクが構成する重み値マトリクスＡがあるとする。重み値マトリクスＡ中の各元素Ａjkはノードｋのノードｊを指向する重み値を代表する。マトリクス中、対角線の元素はいずれも零とされる。さらに、仮にｎ元素のベクトルＩを設け、そのうちベクトルＩ中の各元素Ｉjは対応するノードｊの重要性（ｒａｎｋ  ｓｃｏｒｅ）を代表するものとする。固有ベクトル中心性（ＥＣ）の概念により、各一つのノードの重要性は、該ノードを指向する全てのノードの重要性に、互いに対応しリンクされた重み値を乗じた後に比例関係をなし、以下の一般式（１）に示されるとおりである。
【数１】
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そのうちｃは比例定数を示し、一般式（１）をマトリクス符号で示せば、ｃ・Ｉ＝Ａ・Ｉは一般式（２）となる。
一般式（２）からわかるように、ｃはマトリクスＡの特徴値（ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ）であり、Ｉは固有ベクトル（ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ）とされる。一般式（２）に基づき、ｎ個の解を得ることができ、そのうち最大の特徴値に対応する固有ベクトルＩは指標意義を有する。図６には、上述の説明に基づいて構築されたリンク重み値を具備するクラスタＳ’が例として示されている。一般式（２）中の固有ベクトルＩは各一つの特許文献を代表するノードが形成するベクトルマトリクスを代表する。マトリクスＡ中の各元素Ａijは図６中の、ノードｉが指向するノードｊのリンク９２が具備する重み値を代表し、該マトリクスＡ中の対角線の元素はノードが自己を指向することを表し、これにより零とされる。
【００３０】
一般式（２）を計算する時、通常は、反復法（Ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）で解を求め、すなわち、まず固有ベクトルＩｎａｉの全ての元素に一つの初期値を与える。マトリクスＡ中の元素は既知であり、例えば図６中の各一つのリンクに対応する値のようであり、これにより特徴値ｃを計算できる。さらに、次の固有ベクトルＩ内の全ての元素が具備する値を調整し、固有ベクトルＩが一つの固定値に収斂するまで反復して演算を行なう。固定値まで収斂された各固有ベクトルＩは、いずれも一つの特徴値ｃに対応可能で、これにより、さらに、この複数の特徴値ｃ中の、最大の特徴値に対応する固有ベクトルＩ内の各元素に対応する値（中心性指標）を、図６中の各一つのノードが具備する価値或いは重要性とする。一般式（２）より求めた固有ベクトルＩが具備する値は、各一つのノード（特許文献）が具備する重要性或いは価値に対応し、こうして、各一つのノードが該クラスタＳ’に対して具備する相対価値と重要性を知ることができる。
【００３１】
再び図１を参照されたい。ステップ２２の後、さらにステップ２３で、特許文献が周知の価値を具備しているかを判断する。もし有していなければ、ステップ２４でクラスタ中の目標特許文献が具備する中心性指標の、該クラスタにおける相対評価指標を評価する。図７は、相対価値表示図である。例えば、固有ベクトルＩ内の全ての元素が対応する値により百分位ランク（ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅ  ｒａｎｋ）テーブルを構築できる。該テーブルはクラスタ中の、各一つの特許文献の所在位置を現出し、これにより該テーブルから、目標特許文献の具備する中心性指標値及び所在位置を知ることができ、これにより、該目標特許文献が該クラスタに対して有する重要性を評価できる。言い換えると、目標特許文献Ｐが具備する中心性指標値はクラスタ中の全ての中心性指標値の分布にあって、例えば、目標特許文献の固有ベクトル値が前１０％に位置し、客観的な評価を有することができ、目標特許文献の引用文献ネットワーク中で代表する相対重要性或いは価値を代表する。反対に、もしステップ２３中で、特許文献が周知の確定価値を有するならば、ステップ２５で該目標特許文献と該確定位置を有する特許文献間の中心性指標値の比例により、目標特許文献の具備する価値を推定できる。
【００３２】
前述した特許評価方法のステップ２０〜２５は、コンピュータプログラムとして保存メディア中に保存され、且つコンピュータプログラムがコンピュータにロードされて実行される時に、本発明の特許評価方法を実現できる。該コンピュータはサーバー、ワークステーション或いはデスクトップパソコン或いはノートブックパソコンとされ得る。保存メディアは光ディスク、ハードディスク或いはメモリとされ得る。
【００３３】
前述したように、本発明の提供する評価方法中のステップ２０中のステップ２００〜２０３は、検索方式で特許群を探し出し、引用文献ネットワークを構築し、そのうちの適当なクラスタを選択する。その間に、並びに数量、或いは目標特許文献を有するか否かを、調整、或いは選択の根拠となす。
【００３４】
本発明の別の実施例において、ステップ２０でクラスタを決定する方式は、直接、少なくとも一つの目標特許文献より展開してクラスタを形成する。例えば、図８Ａは目標特許文献Ｐより一段階展開して形成したクラスタＧ１を示し、すなわち目標特許文献Ｐ、目標特許文献Ｐが直接引用する全ての特許文献３００〜３０２（いわゆる後向き引用文献）、目標特許文献Ｐを直接引用する全ての特許文献３０３〜３０５（いわゆる前向き引用文献）の三者の集合を包含する。図８Ｂは、目標特許文献Ｐより２段階展開して形成したクラスタＧ２を示し、すなわち、一段階展開により形成されたクラスタＧ１内の各特許文献３００〜３０５に対し、さらに少なくとも一段階の前向き展開と後向き展開を行って形成した特許文献３００〜３２７の集合を示す。
【００３５】
このほかの実施方式は図８Ｃに示され、それは、第２段階展開時に、目標特許文献Ｐの各一つの後向き引用特許文献３００〜３０２に対して、その少なくとも一段階の後向き引用特許文献３０６、３０８、３１２〜３１５を納入する。ただし、その前向き引用文献は納入しない。目標特許文献Ｐの各一つの前向き引用特許文献３０３〜３０５に対して、その少なくとも一段階の前向き引用特許文献３１８、３１９、３２１、３２３、３２４、３２６と３２７を納入する。ただし、その後向き引用文献は納入しない。この実施方式は漣波のように外向きに展開してクラスタＧ３を形成する。
【００３６】
上述したように、どの種類の展開方式を採用しても、本実施例は少なくとも一つの目標特許文献より、複数段階展開を行って形成したクラスタを後続分析を根拠とすることができる。ステップ２２〜２５は周知の実施例と完全に同じであるため、ここでは詳細に説明しない。
【００３７】
以上述べたことは、本発明の実施例にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明の特許請求の範囲の記載に基づきなし得る同等の変化及び修飾は、本発明の意義の存在を失わなわず、本発明の精神と範囲より離脱せず、ゆえに、いずれも本発明の更なる実施状況と見なされるべきである。
【符号の説明】
【００３８】
２  特許評価方法
２０〜２５  ステップ
２００〜２０３  ステップ
３００〜３２７  特許文献
Ｓ  特許群
Ｓ’クラスタ
９０、９１、９２  リンク
Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３  クラスタ
【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４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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