(57)【要約】      （修正有）【課題】調査対象となる特許発明に対して、適切な調査範囲を示す検索インデックスを提示する検索インデックス推定機、コンピュータプログラム及び検索インデックス推定方法を提供する。【解決手段】検索インデックス推定機は、特許出願書類データと、検索報告書データとを取得し、特許出願書類データから技術語を抽出し、検索報告書データを解析し、検索式に含まれる検索インデックスを抽出し、技術語及び検索インデックスから教師データを作成する機能と、を備えた教師データ作成部１０と、前記教師データにより学習され、技術語群を入力とし、検索インデックス候補群を出力する再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）１２と、対象発明記述データを受け付け、対象発明記述データから技術語を抽出し、ＲＮＮに入力する機能備えた入力部１１と、ＲＮＮから出力された検索インデックス候補を出力する機能を備えた出力部１３と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得する機能と、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出する機能と、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成する機能と、を備えた教師データ作成部と、
前記教師データにより学習され、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力する再帰型ニューラルネットワークと、
少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付ける機能と、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する機能と、を備えた入力部と、
前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する機能を備えた出力部と、
を有する検索インデックス推定機。
【請求項２】
前記教師データ作成部は、定期的または不定期に特許庁の公開データを参照して前記教師データを作成し、作成された教師データにより、随時前記再帰型ニューラルネットワークを学習させる、
請求項１に記載の検索インデックス推定機。
【請求項３】
前記再帰型ニューラルネットワークは、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）セルを用いたＳｅｑ２Ｓｅｑ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｔｏ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）モデルである、
請求項１又は２に記載の検索インデックス推定機。
【請求項４】
前記教師データには、さらに、前記特許出願書類データに含まれる特許分類が含まれ、
前記入力部は、前記対象発明記述データに対する推定特許分類を受け付け、前記推定特許分類を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の検索インデックス推定機。
【請求項５】
前記教師データには、さらに、前記検索式に含まれるキーワードが含まれ、
前記出力部は、前記再帰型ニューラルネットワークから出力されたキーワード候補を出力する機能を備える、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の検索インデックス推定機。
【請求項６】
前記出力部は、前記検索インデックス候補を、当該検索インデックス候補の重みに応じた表示態様で出力する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の検索インデックス推定機。
【請求項７】
前記出力部は、前記検索インデックス候補を、当該検索インデックス候補の重みに応じた順で並べ替えて出力する、
請求項６に記載の検索インデックス推定機。
【請求項８】
コンピュータを、
少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得する機能と、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出する機能と、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成する機能と、を備えた教師データ作成部と、
前記教師データにより学習され、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力する再帰型ニューラルネットワークと、
少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付ける機能と、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する機能と、を備えた入力部と、
前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する機能を備えた出力部と、
を有する検索インデックス推定機として機能させるためのコンピュータプログラム。
【請求項９】
少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得し、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出し、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出し、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成し、
再帰型ニューラルネットワークを、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力するように、前記教師データにより学習させ、
少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付け、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出し、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力し、
前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する、
検索インデックス推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索インデックス推定機、コンピュータプログラム及び検索インデックス推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
技術開発を行う際や、特許出願をする際には、重複する研究や出願がなされていないか、先行技術を調査することが行われている。しかしながら、特許調査の実施には、専門の技能者による相当の時間が必要であり、またその調査範囲を限定するための検索式の作成は、調査者の経験と勘によるところが大きく、その妥当性はなんら担保されていない。
【０００３】
関連する技術として、特許文献１には、処理対象ドキュメントからキーワードを抽出し、辞書データベースを検索して、かかるキーワード毎に分類符号リストを生成して、処理対象ドキュメントに対する分類符号の付与を支援することが記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、受け付けたキーワードと一致する用語と対応付けられた関連用語を候補キーワードとして特許検索式を生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３４６４８５号公報
【特許文献２】特開２０１２−０５３５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般に特許発明は、任意の用語により記述されるため、同じ技術を記述する際にも用語選択の幅が広く、キーワードによる検索は精度が低く網羅的な検索はできない。これに対し、特許分類や、あるいはそれを補助するために付与される検索キーである検索インデックスによる検索は、精度の高い検索ができるという利点があるが、その理解及び習熟には相当の期間と努力を要し、また技術分野が異なれば、その都度習熟が必要となるなど、利用におけるハードルが高い。また、検索インデックスの不完全な理解に基づく運用では、本来調査すべき範囲が見落とされるなど却って調査の精度を損なうことになりかねない。
【０００７】
上掲の特許文献１には、調査対象となる発明を示す処理対象ドキュメントに対する適正な分類付与を支援することが記載されているが、一般に特許調査において、調査対象となる発明そのものを指し示す特許分類と、その発明の特許可能性を判断するために調査すべき範囲を示す特許分類とは必ずしも一致しないため、同文献記載の分類符号処理装置は、なんら調査者の助けとなるものではない。
【０００８】
また、特許文献２に開示された技術は、単にキーワードのみにより構築された検索式を生成するにとどまり、検索インデックスによる高度な検索式の作成には何の役にも立たない。
【０００９】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、調査対象となる特許発明に対して、適切な調査範囲を示す検索インデックスを提示することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は種々の側面から捉えることができ、それら側面を例示すると次の通りである。
【００１１】
（１）少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得する機能と、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出する機能と、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成する機能と、を備えた教師データ作成部と、前記教師データにより学習され、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力する再帰型ニューラルネットワークと、少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付ける機能と、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する機能と、を備えた入力部と、前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する機能を備えた出力部と、を有する検索インデックス推定機。
【００１２】
（２）（１）において、前記教師データ作成部は、定期的又は不定期に特許庁の公開データを参照して前記教師データを作成し、作成された教師データにより、随時前記再帰型ニューラルネットワークを学習させる、検索インデックス推定機。
【００１３】
（３）（１）又は（２）において、前記再帰型ニューラルネットワークは、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）セルを用いたＳｅｑ２Ｓｅｑ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｔｏ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）モデルである、検索インデックス推定機。
【００１４】
（４）（１）〜（３）のいずれかにおいて、前記教師データには、さらに、前記特許出願書類データに含まれる特許分類が含まれ、前記入力部は、前記対象発明記述データに対する推定特許分類を受け付け、前記推定特許分類を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する、検索インデックス推定機。
【００１５】
（５）（１）〜（４）のいずれかにおいて、前記教師データには、さらに、前記検索式に含まれるキーワードが含まれ、前記出力部は、前記再帰型ニューラルネットワークから出力されたキーワード候補を出力する機能を備える、検索インデックス推定機。
【００１６】
（６）（１）〜（５）のいずれかにおいて、前記出力部は、前記検索インデックス候補を、当該検索インデックス候補の重みに応じた表示態様で出力する、検索インデックス推定機。
【００１７】
（７）（６）において、前記出力部は、前記検索インデックス候補を、当該検索インデックス候補の重みに応じた順で並べ替えて出力する、検索インデックス推定機。
【００１８】
（８）コンピュータを、少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得する機能と、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出する機能と、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成する機能と、を備えた教師データ作成部と、前記教師データにより学習され、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力する再帰型ニューラルネットワークと、少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付ける機能と、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出する機能と、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力する機能と、を備えた入力部と、前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する機能を備えた出力部と、を有する検索インデックス推定機として機能させるためのコンピュータプログラム。
【００１９】
（９）少なくとも、特許請求の範囲又は要約を含む特許出願書類データと、前記特許出願書類データについての検索報告書データを取得し、前記特許出願書類データを自然言語解析し、技術語を抽出し、前記検索報告書データを解析し、検索式に含まれる少なくとも検索インデックスを抽出し、少なくとも前記技術語及び前記検索インデックスから教師データを作成し、再帰型ニューラルネットワークを、少なくとも技術語群を入力とし、少なくとも検索インデックス候補群を出力するように、前記教師データにより学習させ、少なくとも自然言語による対象発明記述データを受け付け、前記対象発明記述データを自然言語解析し、技術語を抽出し、少なくとも前記対象発明記述データから抽出された技術語を前記再帰型ニューラルネットワークに入力し、前記再帰型ニューラルネットワークから出力された検索インデックス候補を出力する、検索インデックス推定方法。
【発明の効果】
【００２０】
上記発明によれば、調査対象となる特許発明に対して、適切な調査範囲を示す検索インデックスを提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の好適な実施形態に係る検索インデックス推定機を含む検索インデックス推定システムを示す全体構成図である。
【図２】ユーザ端末上で表示されるアクセス画面の一例を示す図である。
【図３】検索インデックス推定機のハードウェア構成を示す図である。
【図４】検索インデックス推定機の機能ブロック図である。
【図５】第１の再帰型ニューラルネットワークの入力に対する出力を示すことにより、その構成を説明する図である。
【図６】検索インデックス推定機の学習動作のフローを示すフローチャートである。
【図７】検索インデックス推定機の入出力動作のフローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、本発明の好適な実施形態に係る検索インデックス推定機１を含む検索インデックス推定システムを示す全体構成図である。検索インデックス推定システムでは、インターネットなどの通信ネットワーク２を介して、検索インデックス推定機１、ユーザ端末３、及び、独立行政法人工業所有権情報・研修館が運営するサービスである特許情報プラットフォームＪ−ＰｌａｔＰａｔの公開情報サーバ４が接続され、互いに通信可能となっている。マスタサーバ５は、特許庁の審査情報を管理するサーバであり、公開すべき情報は随時マスタサーバ５から公開情報サーバ４へとコピーされ、公開される。
【００２３】
ユーザ端末３は、任意のユーザが直接操作するコンピュータ端末であり、通常、市販のＰＣ（パーソナルコンピュータ）である。そして、ユーザは、ユーザ端末３を用いて、通信ネットワーク２を介して検索インデックス推定機１にアクセスすることができる。本実施形態において想定している検索インデックス推定システムの利用形態では、ユーザは、ある発明について、先行技術となる特許公報等を検索して抽出しようとしている調査者であり、前述の特許情報プラットフォームＪ−ＰｌａｔＰａｔや、その他の有償又は無償で提供される先行技術文献のデータベースを用いた先行技術調査のための検索式を構築しようとしている。また、ユーザが先行技術を調査しようとしている発明は、まだ単なるアイデアの域を出ないものであるかもしれないし、開発を終え、製品として出荷されようとしているものであるかもしれない。あるいは、その発明についてすでに特許出願がなされ、特許請求の範囲にその定義が記述されているものであるかもしれないし、他社が出願した特許発明に関するものであるかもしれない。いずれにせよ、ユーザが先行技術を調査しようとしている発明は、少なくとも言語によって記述的に表現される。
【００２４】
ユーザが調査により得ようとしている知見は、その発明が特許庁において審査を受けた際に引用されうる文献の有無、あるいは、その発明が特許されているものである場合には、その権利を無効にしうる先行技術を記載した文献の有無についての情報である。従って、単に調査対象となる発明に付与されるべき特許分類を知ることは、参考情報という観点からは無意味ではないものの、全く十分ではない。少なくとも、ユーザは、その発明の新規性・進歩性等のいわゆる実体的特許要件に関して、重要性のある文献が存在しうる範囲を限定するための検索式を構築する際に使用すべき検索インデックスを特定することが必要である。
【００２５】
この特定は一般に容易ではなく、その発明が属する技術分野における相当程度の特許調査の経験と習熟が必要である。このことが、複数の技術分野にまたがるなど、発明の多様化・複雑化が進んでいる現在において、特許調査を困難とし、また、検索インデックスを特定するための予備的調査を必要とするなど、特許調査の時間効率を低下させる要因となっている。
【００２６】
そこで、ユーザは、検索インデックス推定システムを利用し、ユーザ端末３から通信ネットワーク２を経由して検索インデックス推定機１にアクセスし、先行技術を調査しようとする発明を記述的に表現したデータと、可能であれば、付加的にその発明が属すると考えられる特許分類を送信する。検索インデックス推定機１は、発明を記述的に表現したデータと、存在するならばその発明が属すると推定される特許分類を入力として受信し、その発明について検索するための検索インデックス、すなわち、その発明の新規性・進歩性等のいわゆる実体的特許要件に関して、重要性のある文献が存在しうる範囲を限定するための検索式を構築する際に使用すべき検索インデックスを出力として、通信ネットワーク２を経由してユーザ端末３に送信する。
【００２７】
ユーザは、検索インデックス推定機１から通知された検索インデックスをユーザ端末３上で確認し、かかる検索インデックスを用いて検索式を構築し、その後、任意の先行技術文献のデータベースにて先行技術文献の検索を行う。
【００２８】
このように、ユーザはその発明について検索するための検索インデックスを、検索インデックス推定機１にアクセスすることにより簡便に知ることができるため、検索インデックス自体を特定するために要する時間を節減でき、また、検索インデックスの見落としによる検索の失敗が防止される。
【００２９】
ここで、検索インデックス推定機１に対するユーザ端末３からのアクセスは、いわゆるＡＳＰサービスとして、ユーザ端末３上で実行されるｗｅｂブラウザから実行されてもよく、また、ユーザ端末３上で実行される専用のクライアントソフトから実行されてもよい。さらに、検索インデックス推定機１に対するユーザ端末３からのアクセスは、必ずしもそれ自体が独立して提供されるものでなくともよく、例えば、ユーザ端末３上で実行される、任意の先行技術文献のデータベースへのアクセスのためのｗｅｂページあるいはクライアントソフトに付随して提供されるものであってもよい。
【００３０】
図２は、ユーザ端末３上で表示されるアクセス画面の一例を示す図である。ユーザがユーザ端末３上でｗｅｂブラウザを実行し、所定のＵＲＬを入力することで検索インデックス推定機１にアクセスすると、図２に示したようなユーザインタフェースがブラウザウインドウ３０上に表示される。ユーザは、入力フォーム３１に、先行技術を調査しようとしている発明（以下、調査対象発明という。）を自然言語によって記述する。本例では、調査対象発明の末尾にさらに、調査対象発明が属すると推定される特許分類である、推定特許分類が付加されている。本実施形態で検索インデックス推定機１が取り扱う特許分類は、ＦＩ（Ｆｉｌｅ  Ｉｎｄｅｘ）であるので、ここでは推定特許分類はＦＩである。ここで選択された推定特許分類はＧ０６Ｑ５０／１８，３１０である。複数の推定特許分類を入力フォーム３１に記述する場合には、推定特許分類同士を適当な区切り文字、例えば、バーティカルライン（“｜”）で区切るとよい。また、ＦＩ及びＦタームの記述方式は任意であるが、特許庁において審査官が使用する検索端末である、いわゆる高度検索端末上で実行されるクラスタ検索システムで使用される記述方式に従うことが望ましい。また、推定特許分類の付加は必須ではないので、不明である場合には省略してもよい。
【００３１】
ユーザは、入力フォーム３１に直接調査対象発明を記述してもよいし、ボタン３２をクリックして表示されるダイアログから、あらかじめ用意しておいた調査対象発明の記述データを入力フォーム３１内に読み込むようにしてもよい。調査対象発明が入力フォーム３１に記述されたら、ユーザは、ボタン３３をクリックして、入力フォーム３１に記述された、調査対象発明を示すテキストデータである対象発明記述データを、ユーザ端末３から検索インデックス推定機１に送信する。
【００３２】
検索インデックス推定機１は、受信した対象発明記述データに基づいて、検索インデックス候補と、キーワード候補を推定し、ユーザ端末３へと送信する。この推定については後ほど詳述する。ユーザ端末３は、検索インデックス候補とキーワード候補を検索インデックス推定機１から受信すると、ブラウザウインドウ３０上の検索インデックス候補出力欄３４に検索インデックス候補の一覧を、また、キーワード候補出力欄３６にキーワード候補の一覧を表示する。ユーザは、ボタン３５をクリックすることにより検索インデックス候補をクリップボードにコピーして利用できる。また、ボタン３７をクリックするとキーワード候補をクリップボードにコピーして利用することができる。
【００３３】
ここで、検索インデックス候補とは、入力フォーム３１に記述された調査対象発明について、その新規性・進歩性等の実体的特許要件に対して影響を及ぼし得る文献を絞り込むための検索式を構築する際に有用な検索インデックスであり、ここで抽出された検索インデックス候補を適切に組み合わせることにより、検索式が構築される。この検索インデックス候補をどのように組み合わせるかは、調査対象発明の理解と、各検索インデックス候補が示す技術的特徴に依存し、ユーザが適宜行うこととなる。このとき、使用すべき検索インデックス候補がすでに示されているため、ユーザは、膨大な数に上る検索インデックスを自ら逐一確認して選び出す必要はなく、検索インデックス推定機１が提示した検索インデックス候補を確認するだけでよく、検索式作成に要する手間を大幅に省くことができる。
【００３４】
図２で示した検索インデックス候補出力欄３４には、検索インデックス候補が、重要と思われる順に整列されて表示されている。そのため、ユーザは、先頭に近い検索インデックス候補をより重要なものとして認識し、検索式の作成をすることができる。
【００３５】
なお、検索インデックス候補には、それぞれ検索インデックス推定機１により重みが与えられており、この重みが検索インデックス候補の重要性を表している。本実施形態では、検索インデックス推定機１は、この重みの順に検索インデックス候補を並び替えてユーザ端末３に送信しているが、検索インデックス候補出力欄３４に、検索インデックス候補がその重みに応じた態様で表示される形式であればその実施態様は限定されない。
【００３６】
ここで示した順番以外にも、例えば、検索インデックス候補の色や網掛けの濃さ、フォントのポイント数によって、検索インデックス候補の重要性をユーザに示すようにしてもよい。また、検索インデックス候補をどのような表示の態様で示すかは、検索インデックス推定機１により指定されてユーザ端末３に伝達されてもよいし（本実施形態のように、検索インデックス推定機１によりあらかじめ検索インデックス候補が並べ替えられているケースはこの態様に該当する）、検索インデックス推定機１から検索インデックス候補とその重みを合わせてユーザ端末３に送信し、ユーザ端末３上で適宜の表示態様をとるようにしてもよい。
【００３７】
また、検索インデックス候補出力欄３４に表示された検索インデックス候補の意味をユーザが簡便に確認できるようにしておくことが好ましい。本例では、検索インデックス候補出力欄３４に表示された検索インデックス候補をユーザが選択すると、その意味が表示されるようになっている。この表示は、例えば、各検索インデックス候補にリンクを設定しておき、そのリンク先として、各検索インデックス候補を説明するｗｅｂページを選択するとよい。当該ｗｅｂページは、独自に用意してもよいし、ＰＭＧＳ（Ｐａｔｅｎｔ  Ｍａｐ  Ｇｕｉｄａｎｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）のＦＩ分類表又はＦタームリストであってもよい。
【００３８】
キーワード候補出力欄３６も同様であり、各キーワード候補の重みに応じた態様でキーワード候補が表示される。本実施形態ではその順番がキーワード候補の重要性を示しており、その表示態様をどのようにするか、また、その表示態様の指定を検索インデックス推定機１で行いユーザ端末３に指示するか、ユーザ端末３側で行うかは任意である。
【００３９】
ユーザは、検索式を作成したり、作成した検索式をさらに絞り込むにあたり、ここで示されたキーワード候補をさらに用いることができる。ここで示されるキーワード候補は、調査対象発明中の技術用語の単なるシノニムにとどまらず、関連技術を開示する文献を検索する際に有用と考えられる語が提示されるため、一般に利用されるシソーラス（類義語辞書）を参照するよりも、特許文献を検索する上では適切である。
【００４０】
例えば、図２に示した例では、キーワード候補出力欄３６に示されたキーワード候補には、「人工知能」、「ディープラーニング」など、入力フォーム３１に記述された調査対象発明に含まれる語とそのシノニムでない語も表示されており、調査対象発明に関連する文献を技術的観点から広く検索する上で有用であることがわかる。
【００４１】
なお、キーワード候補出力欄３６にキーワード候補を出力する構成は任意付加的な構成であり、ユーザが検索式を構築する際の補助という点では、検索インデックス候補を検索インデックス候補出力欄３４に示すのみであっても十分に有用である。
【００４２】
このように、検索インデックス推定機１は、調査対象発明の新規性・進歩性等の実体的特許要件に関して重要性のある文献を含む文献集合を得るための検索式の構築に有用と考えられる検索インデックス候補及びキーワード候補を出力する。そのため、検索インデックス推定機１は、（１）発明の特許性・無効を判断する特許庁において選定されるであろう検索インデックスを高精度で予測する、（２）日々進歩し変化する技術動向に応じて変化する審査実務に追従する、の２つの機能を満足するものでなければならない。そのため、検索インデックス推定機１は機械学習を使用してこれらの機能を実現するようにしている。
【００４３】
検索インデックス推定機１は、不定長の入力となる調査対象発明に対して、これもまた不定長の出力となる検索インデックス候補及びキーワード候補を出力するため、機械学習アルゴリズムとして、再帰型ニューラルネットワークを利用している。本実施形態では、再帰型ニューラルネットワークの中でも、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）セルを用いたＳｅｑ２Ｓｅｑ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｔｏ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）モデルを採用している。これは、調査対象発明を記述する技術語の順番に応じて最適な出力を得るモデルとして現状利用できる機械学習モデルの中では適切と考えられるからである。もちろん、同等の機能が実現できるモデルであれば他のモデルであってもよく、例えば、ＧＲＵ（Ｇａｔｅｄ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）モデル等であってもよい。
【００４４】
そして、検索インデックス推定機１は学習に用いる教師データとして、特許庁において実際に過去に検索に利用された検索式を用いる。これは、独立行政法人工業所有権情報・研修館が運営するサービスである特許情報プラットフォームＪ−ＰｌａｔＰａｔの公開情報サーバ４により、検索外注がなされた過去の特許出願案件に対して納品された検索報告書がデジタル情報として公開されていることにより可能である。検索報告書には、外注先調査機関の調査担当者が実際に使用した検索式が記載されており、かかる検索式に使用された検索インデックス及びキーワードを個々の案件に対して請求項ごとに抽出することができる。
【００４５】
特許庁発行による特許ステータスレポート２０１７によれば、２０１６年度における一次審査件数２４６千件に対し、検索外注がなされたのは１６１千件であり、およそ２／３の案件に対して検索外注がなされ、審査官の判断はかかる検索報告に基づいてなされているから、検索報告書に記載された検索式をもって、特許庁で調査がされる調査範囲とおおむねみなすことができる。
【００４６】
そして、各案件の調査対象発明である請求項の記載もまた、Ｊ−ＰｌａｔＰａｔの公開情報サーバ４より入手することができるから、特許庁で検索外注がなされた案件の特許請求の範囲の記載と、対応する検索報告書に記載された検索式の組み合わせを教師データとすることにより、検索インデックス推定機１は発明の特許性・無効を判断する特許庁において選定された検索インデックスを学習することができ、上記（１）の機能を満足するものとできる。
【００４７】
さらに、Ｊ−ＰｌａｔＰａｔの公開情報サーバ４は、特許庁のマスタサーバ５と接続されており、公開すべき情報は随時公開情報サーバ４にコピーされ公開される。そのため、新規に公開された情報を常に学習することにより、検索インデックス推定機１は、日々進歩し変化する技術動向に応じて変化する審査実務に追従することができ、上記（２）の機能をも満足するものとできる。
【００４８】
以下、検索インデックス推定機１の詳細な構成を図３〜５を参照しつつ説明する。
【００４９】
図３は、検索インデックス推定機１のハードウェア構成を示す図である。検索インデックス推定機１自体は一般的なコンピュータとしての構成を持つものであってよく、図示したように、データバス１００にＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤ等の静的メモリ１０３、グラフィックスコントローラ１０４、ユーザインタフェースコントローラ１０６及びＩ／Ｏ１０８が接続され、互いに通信可能となっているものでよい。グラフィックスコントローラ１０４は、液晶ディスプレイその他のモニタ１０５に画像データを出力し、また、ユーザインタフェースコントローラ１０６はキーボードやマウス、タッチパネルなどの入力機器１０７からのユーザの入力信号を受け付ける。また、Ｉ／Ｏ１０８は検索インデックス推定機１と外部機器との通信を制御する機器であり、Ｉ／Ｏ１０８を介して通信ネットワーク２等の外部ネットワークと接続される。ただし、検索インデックス推定機１は、ニューラルネットワークモデルによる高負荷の演算を行うため、並列演算に適した特別の構成を有するコンピュータ、例えばいわゆる並列コンピュータであってもよいし、量子コンピュータであったり、それらを一部に含むものであってもよい。
【００５０】
図４は、検索インデックス推定機１の機能ブロック図である。同図に示した各機能ブロックは、図３に示したＲＡＭ１０２及び／又は静的メモリ１０３に格納されたコンピュータ命令セットをＣＰＵ１０１が実行することにより、検索インデックス推定機１が有する各ハードウェアにより実現される。また場合によっては、演算の一部または全部はＧＰＵとも称されるグラフィックスコントローラ１０４により行われてもよい。
【００５１】
検索インデックス推定機１は、その機能的なブロックとして大きく分けると教師データ作成部１０、入力部１１、再帰型ニューラルネットワーク１２、及び出力部１３を有している。
【００５２】
検索インデックス推定機１の動作は大きく分けて、再帰的ニューラルネットラーク１２に対して教師データを与え学習させる学習動作と、学習された状態の再帰型ニューラルネットワーク１２に入力データを与えて出力データを得る入出力動作の２つに分かれる。教師データ作成部１０は、検索インデックス推定機１の学習動作の際に用いられ、入力部１１及び出力部１３は、検索インデックス推定機１の入出力動作の際に用いられる。以下、各ブロックの構成について詳細に説明する。
【００５３】
まず、教師データ作成部１０は、特許出願書類データ取得部１４、技術語抽出部１５、代表特許分類抽出部１６、検索報告書データ取得部１７、検索インデックス抽出部１８、及びキーワード抽出部１９を有している。
【００５４】
特許出願書類データ取得部１４は、公開情報サーバ４より特許出願書類データを取得する。ここで、特許出願書類データとは、特許庁に出願された特許出願に含まれる書面とその書誌事項に関するデータであり、少なくとも、特許請求の範囲のテキストデータを含んでいる。また、本実施形態では、その特許出願に付された、当該出願に係る発明を代表する特許分類である代表特許分類のテキストデータも利用する。その他の部分、例えば、明細書や図面、要約書のデータは、本実施形態では利用しないため、必ずしも公開情報サーバ４から取得しなくともよい。
【００５５】
より具体的には、特許請求の範囲のテキストデータは、公開公報のテキストデータから取得してよく、審査請求前の自発補正が特許請求の範囲に対しなされている場合には、当該補正書のテキストデータから特許請求の範囲のテキストデータを取得してよい。また、代表特許分類は、本実施形態では発明情報に係るＦＩであり、これは例えば整理標準化データから取得してよい。なお、本実施形態では、付加情報に係るＦＩは代表特許分類としては使用しないが、付加情報やインデキシングコードに係るＦＩを代表特許分類としてさらに使用してもよい。
【００５６】
技術語抽出部１５は、特許請求の範囲のテキストデータから、技術語を抽出する。これは、この後説明する再帰型ニューラルネットワーク１２への入力は、特許請求の範囲を構成するトークンのうち、技術的意味を持つ技術語のみでよいので、助詞などの機能語は必ずしも必要ではないためである。技術語の抽出は、特許請求の範囲のテキストデータに対して自然言語解析、例えば、形態素解析を行い品詞分解することによりなされる。形態素解析エンジンは任意のものでよく、例えば「茶筌」などを利用してよい。また、抽出される技術語は、機能語以外の全ての語としてもよいが、実用上は、多数の特許請求の範囲のテキストデータから抽出された非機能語のうち、出現頻度の高い上位の所定数の語（例えば、上位１００万語）を技術語として抽出するようにしてよい。また、「請求項」など、特許請求の範囲に含まれるが、明らかに技術的意義を有しない語は非機能語として抽出しないようにしてもよい（いわゆるネガティブリスト方式）。ただし、ネガティブリストを用いなくとも実用上の問題はない。抽出された技術語には一意の番号が与えられる。
【００５７】
代表分類抽出部１６は、特許出願書類データから、代表分類を抽出する。代表分類は、本実施形態では、発明情報として付されたＦＩであり、公開公報のテキストデータから抽出するか、整理標準化データから抽出してよい。特許分類は全分類が判明しているから、それら特許分類に対しても上記技術語と重複しない一意の番号が与えられる。付加情報として付されたＦＩは、本実施形態では原則として使用しないが、これを使用するようにしてもよい。
【００５８】
検索報告書データ取得部１７は、公開情報サーバ４より検索報告書テータを取得する。ここで、検索報告書データとは、特許庁に出願され、審査がなされた特許出願に対して、検索外注がなされた際に、外注先の登録調査機関から特許庁に納品される検索結果についての報告書のデータである。検索報告書の記載の中には、特許出願に係る各請求項に対してそれぞれ検索者が検索に使用した検索式が含まれている。検索報告書は、公開情報サーバ４上で、各特許出願の審査書類情報として公開されている。
【００５９】
検索インデックス抽出部１８は、検索報告書データに含まれる検索式を特定し、そこから、検索インデックスを抽出する。本実施形態で使用する検索インデックスは、ＦＩとＦタームであり、全検索インデックスは判明しているから、検索インデックス抽出部１８は、抽出された検索インデックスに対して一意の番号を付与する。なお、代表特許分類抽出部で付与されるＦＩに対して付与される番号と、検索インデックス抽出部１８でＦＩに対して付与される番号は、必ずしも同一でなくともよい。
【００６０】
キーワード抽出部１９は、検索報告書データに含まれる検索式から、キーワードを抽出する。検索報告書で使用される検索式では、キーワードはテキスト検索とフリーワード検索に用いられるが、テキスト検索の場合には末尾に構造タグとして「／ＴＸ」が付され、フリーワード検索の場合には、通常、先頭に前方・後方一致検索を意味する「？？」が付されることから、容易にこれを判別し抽出することができる。抽出されたキーワードには、一意の番号が付される。キーワードの抽出にあたっては、キーワードと判別されるすべての語を抽出するようにしてもよいし、出現頻度の高い上位の所定数のキーワードのみを抽出するようにしてもよい。本実施形態では、抽出するキーワード数にはとくに上限をもうけておらず、キーワード抽出部１９がこれまでに抽出したキーワードと異なる新たなキーワードを抽出した際には、当該キーワードに新たな番号が付与されるようになっている。
【００６１】
以上のようにして、特許出願書類データからは、技術語と、代表特許分類が抽出され、それぞれ一意の番号が付与される。また、検索報告書データからは、そこに含まれる検索式に含まれる検索インデックスと、キーワードが抽出され、同様にそれぞれ一意の番号が付与される。ここで抽出された技術語と代表特許分類の番号列及び、検索インデックスの番号列の組が、第１の教師データとして再帰型ニューラルネットワーク１２に受け渡され、また、技術語と代表特許分類の番号列及び、キーワードの番号列の組が、第２の教師データとして同様に再帰型ニューラルネットワーク１２に受け渡される。技術語と代表特許分類の番号列は、入力に対する教師データとして、また、検索インデックスの番号列及びキーワードの番号列は、出力に対する教師データとして、再帰型ニューラルネットワーク１２においてＢＰＴＴ（Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｔｉｍｅ）法による機械学習に使用される。
【００６２】
なお、特許請求の範囲が複数の請求項を含む場合、その全てを技術語抽出の対象としてもよいし、その一部を技術語抽出の対象としてもよい。本実施形態では、独立請求項を技術語抽出の対象としており、また、教師データとして抽出された技術語の番号列と組となる検索インデックスの番号列及びキーワードの番号列は、それぞれの独立請求項に対応する検索式から抽出されたものを使用している。
【００６３】
これ以外にも、特許請求の範囲全体や要約を技術語抽出の対象としてもよい。その場合には、検索式がどの請求項に対して構築されたものであるかは無視してよい。あるいは、請求項１のみを技術語抽出の対象としてもよいし、全請求項を個別に技術語抽出の対象としてもよい。全請求項を個別に技術語抽出の対象とする場合には、請求項間の引用関係を考慮することが好ましく、引用される請求項（被引用請求項）の記述を引用する請求項（引用請求項）の記述の前段に付加して技術語を抽出するとよい。例えば、「請求項１を引用する請求項２」の場合、「請求項１の記述」＋「請求項２の記述」が技術語抽出の対象となる。「請求項１を引用する請求項２を引用する請求項３」の場合であれば、「請求項１の記述」＋「請求項２の記述」＋「請求項３の記述」を技術語抽出の対象とするとよい。また、教師データとして抽出された技術語の番号列と組となる検索インデックスの番号列及びキーワードの番号列は、それぞれの請求項に対応する検索式から抽出されたものを使用する。
【００６４】
再帰型ニューラルネットワーク１２は、本実施形態では、再帰型ニューラルネットワークを使用した解析エンジンとして、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３（図中、ＲＮＮ−１と記載されている）と、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４（図中、ＲＮＮ−２と記載されている）の２つをもっている。両者の差異は、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３は、検索インデックス候補を出力するものであるのに対し、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４は、キーワード候補を出力するものであるという点である。第１の再帰型ニューラルネットワーク２３と第２の再帰型ニューラルネットワーク２４は、全く同じ構造を有しており、教師データとして第１の教師データにより機械学習がなされるか、第２の教師データにより機械学習がなされるかのみが異なっているに過ぎないから、以下、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３を例としてその構成を説明する。
【００６５】
図５は、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３の入力に対する出力を示すことにより、その構成を説明する図である。本実施形態では、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３は、ＬＳＴＭセルによる再帰型ニューラルネットワークを用いたＳｅｑ２Ｓｅｑモデルであり、ＬＳＴＭセルは、エンコーダ２６とデコーダ２７が用意されている。
【００６６】
ＬＳＴＭセル自体の構成は公知であるから、その詳細の説明は本明細書では割愛する。また、図５ではＬＳＴＭセルは単ブロックとして記載されているが、これを多層の構成とすることが望ましい。層数は多いほど出力精度が向上する半面、計算量が増大することから、実用上十分な精度が得られる程度とすることが望ましく、２〜８層程度とすると良い。また、図５では、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３を単方向（ｕｎｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）ネットワークとして構築しているが、これを双方向（ｂｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）ネットワークとしてもよい。第１の再帰型ニューラルネットワーク２３は、公知の計算機プログラミングライブラリ、例えばＧｏｏｇｌｅ社から提供される「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ」や、Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ社から提供される「Ｃｈａｉｎｅｒ」を利用して構築してよい。
【００６７】
図５で水平方向は時間ステップを意味しており、図中左方向から右方向へと手順が進行していることを意味している。すなわち、図５で同番号として示されているエンコーダ２６に対して、入力ｘｔを１つずつ入力していく。ここで、入力ｘｔはｎ個の番号の列であり、自然数ｍ，ｎに対してｍ＜ｎとした場合に、ｘ１〜ｘｍは技術語の番号列であり、ｘｍ＋１〜ｘｎは代表特許分類又は後述する推定特許分類の番号列である。ここでは、入力ｘｔに含まれる技術語の個数はｍ個、代表特許分類又は推定特許分類の個数は（ｎ−ｍ）個である。
【００６８】
そして、エンコーダ２６の隠れ層には、内部状態として、この入力された番号列が内部ベクトルｃｔとして順に記録されていく。内部ベクトルの次数は任意であり、ＬＳＴＭセルの層数にも依存するが、１００〜１０００次元程度としてよい。内部ベクトルｃｔは入力ごとに次のステップへと受け渡されていき、技術語及び代表特許分類又は推定特許分類の番号全ての入力が終わった時点で、内部ベクトルｃｎが得られる。
【００６９】
内部ベクトルｃｎはデコーダ２７へと受け渡され、デコーダ２７には特別な予約語である入力＜ｇｏ＞が入力される。これは、デコーダ２７による出力の開始を指示するものであり、この語には固定値が割り当てられている。その結果、デコーダ２７は出力ｈ１を出力し、内部ベクトルは、ｃｎ＋１へと変化する。出力ｈ１は次のステップにおけるデコーダ２７への入力に用いられ、内部ベクトルｃｎ＋１は次のステップにおけるデコーダ２７の内部状態として使用される。このようにして、出力ｈｔ及び内部ベクトルｃｔを順次次のステップに受け渡していきながら、デコーダ２７が特別な予約語である出力＜ｅｏｓ＞を出力するまで繰り返し実行する。これは、デコーダ２７による出力の終了を意味するものであり、この語にも固定値が割り当てられている。
【００７０】
以上の結果得られたｐ個の出力ｈ１〜ｈｐが最終的な再帰型ニューラルネットワーク２３の出力結果であり、各出力ｈｔの値に対応する検索インデックスが、再帰型ニューラルネットワーク２３により得られる検索インデックス候補となる。この出力ｈｔと検索インデックス候補との対応は、検索インデックス抽出部１８にて各検索インデックスに対して付与した一意の番号との対応関係と同一である。なお、この時の各出力ｈｔは、正確には、検索インデックスの全番号を要素としてもつ検索インデックスベクトルであって（すなわち、検索インテックスベクトルの次数と検索インデックスの個数は等しい）、各要素の値は確率を示すものである。したがって、各出力ｈｔに対応する検索インデックス候補としては、最も高い確率を持つ検索インデックス番号に対応する検索インデックスを採用してよく、その際の確率値が抽出された検索インデックスに対する重みとなる。なお、検索インデックス候補が重複して抽出された場合には、次点となる確率を有する検索インデックスをその検索インデックス候補として採用すればよい。
【００７１】
再帰型ニューラルネットワーク２３の動作は以上の通りであり、機械学習をさせる際には、第１の教師データを用いて、技術語及び代表特許分類の番号列を入力ｘｔ、検索インデックスの番号列を出力ｈｔとし、出力ｈｔの前に予約語＜ｇｏ＞を、後に予約語＜ｅｏｓ＞を付加して、ＢＰＴＴ法によりエンコーダ２６及びデコーダ２７の内部パラメータを変更する。この機械学習法の詳細については公知であるため、その詳細は本明細書では割愛する。
【００７２】
再帰型ニューラルネットワーク２４は、代表特許分類又は推定特許分類の番号列に替えて、キーワードの番号列を入力として用い、また、検索インデックス候補の番号列に替えて、キーワード候補の番号列を出力する点が異なっているのみであり、その他の点は再帰型ニューラルネットワーク２３と全く同一である。これは、再帰型ニューラルネットワーク２４を第２の教師データを用いて機械学習をすることにより実現される。
【００７３】
なお、本実施形態では、検索インデックス候補の出力とキーワード候補の出力を、独立した再帰型ニューラルネットワーク２３及び再帰型ニューラルネットワーク２４をそれぞれ用いて行っているが、これを単一の再帰型ニューラルネットワークにて行うようにしてもよい。また、キーワード候補の出力を行わない場合には、再帰型ニューラルネットワーク２４を省略してもよい。その場合には、図４におけるキーワード抽出部１９も不要となる。
【００７４】
なお、以上の説明では、再帰型ニューラルネットワーク１２はＬＳＴＭセルを用いたモデルを用いているが、これ以外のセル、例えば、前述したようにＧＲＵセル等を用いるものであってもよい。また、ＬＳＴＭセルの構造は公知の任意のものでよく、ピープホールメカニズムやアテンションベクトルの有無は任意である。また、フォーゲットゲートも必須の構成ではないが、フォーゲットゲートを備えたモデルの方が精度の高い結果が得られるようである。
【００７５】
図４に戻り、入力部１１は、対象発明記述データ受付部２０、技術語抽出部２１、推定特許分類抽出部２２を有している。
【００７６】
対象発明記述データ受付部２０は、ユーザ端末３から、ユーザにより入力された対象発明記述データを受け付ける。対象発明記述データは、図２に示したブラウザウインドウ３０の入力フォーム３１に入力されたテキストのデータであり、調査対象発明の自然言語による記述文と、場合によっては、その後に付加された推定特許分類を含む。
【００７７】
対象発明記述データ受付部２０により対象発明記述データが受け付けられると、対象発明記述データは、技術語抽出部２１及び推定特許分類抽出部２２にそれぞれ送られる。技術語抽出部２１は、対象発明記述データ中の技術語を抽出し、その技術語を示す番号列に変換する。ここで抽出すべき技術語と、技術語に与えられる一意の番号は、教師データ作成部１０における技術語抽出部１５のものと同一であり、その動作にも変わりはない。したがって、検索インデックス推定機１上での入力部１１における技術語抽出部２１の実装としては、教師データ作成部１０における技術語抽出部１５を共用するものであってよく、すなわち、技術語抽出部１５又は２１として実装されたインスタンスに、特許出願書類データ中の特許請求の範囲のテキストデータを入力すれば、技術語抽出部１５として動作し、対象発明記述データを入力すれば、技術語抽出部２１として動作することになる。
【００７８】
推定特許分類抽出部２２は、対象発明記述データの末尾に付加された推定特許分類を抽出し、その推定特許分類を示す番号列に変換するものであるが、ここで抽出される推定特許分類と対応する一意の番号は、教師データ作成部１０の代表特許分類抽出部１６における代表特許分類と対応する一意の番号と同一であり、また、両者の動作にもやはり変わりはない。したがって、検索インデックス推定機１上での入力部１１における推定特許分類抽出部２１の実装としては、教師データ作成部１０における代表特許分類抽出部１６を共用するものであってよく、すなわち、代表又は推定特許分類抽出部１６又は２２として実装されたインスタンスに、特許出願書類データ中の代表特許分類のテキストデータを入力すれば、代表特許分類抽出部１６として動作し、対象発明記述データを入力すれば、推定特許分類抽出部２１として動作することになる。
【００７９】
技術語抽出部２１により得られた技術語の番号例と、推定特許分類抽出部２２により得られた推定特許分類の番号列は再帰型ニューラルネットワーク１２に入力される。再帰型ニューラルネットワーク１２は、その内部に第１の再帰型ニューラルネットワーク２３及び、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４を有しているが、両者には同一の入力が与えられる。その結果、すでに説明したように、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３からは検索インデックス候補とその重みが、また、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４からはキーワード候補とその重みが出力される。
【００８０】
出力部１３は、並び替え部２５を有しており、再帰型ニューラルネットワーク１２から得られた検索インデックス候補とキーワード候補を、その重みに従って並べ替え、ユーザ端末３に出力する。これにより、ユーザ端末３のブラウザウインドウ３０上には、図２に示したように、重要な順に並べ替えられた態様で検索インデックス候補が検索インデックス候補出力欄３４に、キーワード候補がキーワード候補出力欄３６に表示され、ユーザの利用に供される。
【００８１】
なお、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３及び、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４から得られる直接の出力は、検索インデックス候補を示す番号（ごとの確率）とキーワード候補を示す番号（ごとの確率）であるが、この番号から検索インデックス候補及びキーワード候補への変換は、再帰型ニューラルネットワーク１２により行っても、出力部１３により行っても、あるいは、ユーザ端末３上で行ってもよい。
【００８２】
また、出力部１３からユーザ端末３への出力の態様は、検索インデックス候補とキーワード候補の重みに応じた態様であればよく、順番以外にも例えば、表示される文字の大きさや色彩、網掛けなどの表示態様によっても差し支えない。さらに、出力部１３から、検索インデックス候補とキーワード候補と、それぞれの重みを合わせてユーザ端末３に出力するようにして、検索インデックス候補とキーワード候補の表示態様は、ユーザ端末３により適宜変更されるようにしてもよい。
【００８３】
続けて、検索インデックス推定機１の動作のフローを説明する。図６は、検索インデックス推定機１の学習動作のフローを示すフローチャートである。
【００８４】
まず、ステップＳ１０において、教師データ作成部１０は、公開情報サーバ４からデータを取得すべき時期か否かを判断する。データの取得時期は、公開情報サーバ４において、特許出願書類データや検索報告書データが更新される時期に合わせて設定してもよいし、敵意的、例えば１月ごととしてもよい。データ取得時期でなければ（ステップＳ１０：Ｎ）、今回の学習動作は終了し、次回の実行を待つ。
【００８５】
データ取得時期であれば（ステップＳ１０：Ｙ）、ステップＳ１１へと進み、特許出願書類データ取得部１４及び検索報告書データ取得部１７により、公開情報サーバ４へとアクセスし、最新の公開情報を取得する。この時、取得すべき情報は、公開情報サーバ４への初回のアクセス時には、公開されている全ての情報が取得対象となるが、２回目以降の場合には、新規に追加された情報及び更新された情報、すなわち、差分となる情報のみでよい。差分となる情報のみを取得することにより、通信量を小さく抑えることができ、また、公共財である公開情報サーバ４に対して過剰な負荷をかけることを避けられる。
【００８６】
続くステップＳ１２にて、差分となる情報が存在するか否かを判断する。差分となる情報が存在しない場合（ステップＳ１０：Ｎ）、再帰型ニューラルネットワーク１２が新規に学習すべき教師データは存在しないため、今回の学習動作は終了し、次回の実行を待つ。
【００８７】
差分となる情報が存在する場合（ステップＳ１０：Ｙ）、ステップＳ１３へと進み、技術語抽出部１５により、特許出願書類データの特許出願の範囲から自然言語解析により技術語を抽出するとともに、代表特許分類抽出部１６により、特許出願書類データの公開公報情報や整理標準化データから、代表特許分類を抽出する。
【００８８】
続くステップＳ１４にて、検索インデックス抽出部により、検索報告書データから検索式に含まれる検索インデックスを抽出するとともに、キーワード抽出部１９により、検索報告書データから検索式に含まれるキーワードを抽出する。なお、審査がなされていない特許出願（未審査請求、または未審査請求による取下擬制が確定した出願）や、先行技術調査の外注がなされなかった特許出願は、検索報告書データがないので、ここでは使用しない。
【００８９】
そして、ステップＳ１５にて、抽出した技術語と代表特許分類及び検索インデックスから第１の教師データを作成し、抽出した技術語と代表特許分類及びキーワードから第２の教師データを作成し、ステップＳ１６にて、第１の教師データにより第１の再帰型ニューラルネットワーク２３の機械学習を行い、第２の教師データにより第２の再帰型ニューラルネットワーク２３の機械学習を行う。
【００９０】
以上のように、検索インデックス推定機１は、定期的または不定期に公開情報サーバ４から特許出願書類データと検索報告書データの差分を取得し、随時再帰型ニューラルネットワーク１２の追加の学習を行うから、日々進歩し変化する技術動向に応じて変化する審査実務に追従する精度の高い検索インデックス候補及びキーワード候補を出力することができる。また、検索インデックス推定機１における再帰型ニューラルネットワーク１２の機械学習に用いられる教師データは、特許庁における実際の審査に使用された検索式に基づいて作成されるから、検索インデックス推定機１は、特許庁において選定されるであろう検索インデックス及びキーワードを高い精度で推定することができる。
【００９１】
図７は、検索インデックス推定機１の入出力動作のフローを示すフローチャートである。入出力動作は、ユーザからのリクエストに応じて、所望の出力を返す動作であり、ユーザ端末３からのアクセスに応じて、検索インデックス候補及びキーワード候補を返す動作が該当する。
【００９２】
まず、ステップＳ２０において、対象発明記述データ受付部２０により、対象発明記述データが受け付けられたか否か判断する。対象発明記述データが受け付けられていなければ（ステップＳ２０：Ｎ）、対象発明記述データが受け付けられるまで待機する。
【００９３】
対象発明記述データが受け付けられたなら（ステップＳ２０：Ｙ）、ステップＳ２１へと進み、技術語抽出部２１により、対象発明記述データから自然言語解析により技術語を抽出するとともに、推定特許分類抽出部２２により、同じく対象発明記述データから、推定特許分類を抽出する。
【００９４】
続くステップＳ２２にて、抽出された技術語及び推定特許分類を示す番号列を、再帰型ニューラルネットワーク１２に含まれる第１の再帰型ニューラルネットワーク２３及び第２の再帰型ニューラルネットワーク２４のそれぞれに入力する。これにより、第１の再帰型ニューラルネットワーク２３からは、それぞれ重みのついた検索インデックス候補が、また、第２の再帰型ニューラルネットワーク２４からは、それぞれ重みのついたキーワード候補が出力される。
【００９５】
得られた検索インデックス候補及びキーワード候補は、続くステップＳ２３にて、並べ替え部２５により重みに応じた態様で並び替えがされ、ステップＳ２４にて、ユーザ端末３に出力される。検索インデックス候補及びキーワード候補を受信したユーザ端末３上には、検索インデックス候補及びキーワード候補が適切な態様で表示され、ユーザの利用に供される。
【００９６】
このように、検索インデックス推定機１では、調査対象発明を自然言語にて記述して、ユーザ端末３を介して検索インデックス推定機１に送信するだけで、適切な検索式の構築に必要な検索インデックス候補及びキーワード候補を知ることができ、検索インデックスに対する習熟を不要とし、見落としなどの検索の失敗を未然に防止するとともに、検索式の構築に要する時間を大幅に節減することができる。
【００９７】
また、調査対象発明が属すると推定される推定特許分類を付加することにより、より精度の高い結果を得ることができるが、検索インデックス推定機１は、その解析のアルゴリズムとして、再帰型ニューラルネットワークによる機械学習を使用しているため、入力に対する柔軟性が高く、推定特許分類を省略したり、推定特許分類が誤っている場合であっても、十分に実用に耐える精度の結果が得られる。
【００９８】
以上説明した実施形態は一例であり、本発明を実施する際に当業者による通常の変形を加えることは差し支えない。例えば、上記実施形態では、検索インデックス推定機１とユーザ端末３は、通信ネットワーク２を介して通信する独立した機器として示したが、検索インデックス推定機１自体が、ユーザ端末３と同等のユーザインタフェースを備えるようにしてもよい。また、検索インデックス推定機１は、単一の機器として説明したが、これを通信ネットワーク２又は他のネットワークにより接続された複数の機器が協働することにより実現してもよい。その場合には、検索インデックス推定機１としての機能を受け持つ複数の機器全体をもって、一の検索インデックス推定機１として観念される。
【符号の説明】
【００９９】
１  検索インデックス推定機、２  通信ネットワーク、３  ユーザ端末、４  公開情報サーバ、５  マスタサーバ、１０  教師データ作成部、１１  入力部、１２  再帰型ニューラルネットワーク、１３  出力部、１４  特許出願書類データ取得部、１５  技術語抽出部、１６  代表特許分類抽出部、１７  検索報告書データ取得部、１８  検索インデックス抽出部、１９  キーワード抽出部、２０  対象発明記述データ受付部、２１  技術語抽出部、２２  推定特許分類抽出部、２３  第１の再帰型ニューラルネットワーク、２４  第２の再帰型ニューラルネットワーク、２５  並べ替え部、２６  エンコーダ、２７  デコーダ、３０  ブラウザウインドウ、３１  入力フォーム、３２  ボタン、３３  ボタン、３４  検索インデックス候補出力欄、３５  ボタン、３６  キーワード候補出力欄、３７  ボタン、１００  データバス、１０１  ＣＰＵ、１０２  ＲＡＭ、１０３  静的メモリ、１０４  グラフィックスコントローラ、１０５  モニタ、１０６  ユーザインタフェースコントローラ、１０７  入力機器、１０８  Ｉ／Ｏ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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