(57)【要約】      （修正有）【課題】特許出願などの知的財産の権利登録に必要な費用を、時間の流れと共に変動する知的財産の価値評価と適宜連動して、支援者から調達できるようにした知的財産の権利化もしくは維持のためのサポートシステムを提供する。【解決手段】権利登録前の知的財産に関連づけられて発行された電子トークンの保有者に関する情報を保持し、前記権利登録前の知的財産の内容および前記電子トークンの売値または買値を表示し、前記電子トークンの売値または買値を入力し、前記入力手段により入力された電子トークンの売り手の売値と買い手の買値が一致し、売買条件が整った場合は、前記保持手段内の電子トークンの保有者情報を売り手から買い手に書き換え、前記売買条件に従い電子的貨幣価値を出し入れし、所定個数の電子トークンを所定の初値で前記権利登録前の知的財産に関連づけて発行する。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
権利登録前の知的財産に関連づけられて発行された電子トークンの保有者に関する情報を保持する保持手段と、
前記権利登録前の知的財産の内容および前記電子トークンの売値または買値を表示するための表示手段と、
前記電子トークンの売値または買値を入力するための入力手段と、
前記入力手段により入力された電子トークンの売り手の売値と買い手の買値が一致し、売買条件が整った場合は、前記保持手段内の電子トークンの保有者情報を売り手から買い手に書き換え、前記売買条件に従い電子的貨幣価値を出し入れする電子トークン売買手段と
を備えたサーバをインターネット内に設け、
所定個数の電子トークンを所定の初値で前記権利登録前の知的財産に関連づけて発行し、
前記所定個数の電子トークンをマーケット原理に従い売買する
ことを特徴とする権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法。
【請求項２】
前記電子トークンの売買は暗号通貨を用いて行われることを特徴とする請求項１記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法。
【請求項３】
権利登録前の知的財産は出願継続中の特許出願であり、
前記電子トークンの売買は前記特許出願の公開後のある日から外国出願期限日前のある日までの第１の期間においてのみ可能であることを特徴とする請求項２記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法。
【請求項４】
前記電子トークンの売買は、各国毎に、前記外国出願の後のある日から当該外国出願の登録前のある日までの第２の期間においても可能であることを特徴とする請求項２記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法。
【請求項５】
公開された特許出願の公報を読み取る読取手段と、外部のデータベースに接続され、予め学習した学習済みモデルを有し、機械学習により読み取られた公報に開示された発明に類似する先行技術を前記外部のデータベースから抽出し、前記発明の特許性を示す特許性指標を求める人工知能解析部と備え、前記表示手段は読取手段により読み取られたデータと、前記人工知能解析部により算出された特許性指標とを表示することを特徴とする請求項４記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法。
【請求項６】
権利登録前の知的財産に関連づけられて発行された電子トークンの保有者に関する情報を保持する保持手段と、
前記権利登録前の知的財産の内容および前記電子トークンの売値または買値を表示するための表示手段と、
前記電子トークンの売値または買値を入力するための入力手段と、
前記入力手段により入力された電子トークンの売り手の売値と買い手の買値が一致し、売買条件が整った場合は、前記保持手段内の電子トークンの保有者情報を売り手から買い手に書き換え、前記売買条件に従い電子的貨幣価値を出し入れする電子トークン売買手段とを備えた権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システム。
【請求項７】
前記支援資金は暗号通貨であることを特徴とする請求項６記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システム。
【請求項８】
前記権利登録前の知的財産は出願継続中の特許出願であり、
前記電子トークン売買手段は前記特許出願の公開後のある日から外国出願期限日前のある日までの第１の期間においてのみ電子トークンの売買を行うことを特徴とする権利登録前の請求項７記載の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システム。
【請求項９】
前記電子トークン売買手段は各国毎に、前記外国出願の後のある日から当該外国出願の登録前のある日までの第２の期間においても電子トークンの売買を行うことを特徴とする請求項７記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システム。
【請求項１０】
公開された特許出願の公報を読み取る読取手段と、外部のデータベースに接続され、予め学習した学習済みモデルを有し、機械学習により読み取られた公報に開示された発明に類似する先行技術を前記外部のデータベースから抽出し、前記発明の特許性を示す特許性指標を算出する人工知能解析部と備え、前記表示手段は読取手段により読み取られたデータと、前記人工知能解析部により算出された特許性指標とを表示することを特徴とする請求項９記載の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は知的財産、特に特許出願の権利化もしくは維持のための資金集めを暗号通貨により売買できる電子トークンを用いて支援するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】  特許権は国権により発明者もしくは発明者からの譲受人に付与されるものであり、各国に独立に存在する。したがって、どんな重要な発明を行っても、その国において出願され、権利化されなければ、その国において権利として認められない。しかしながら、世界中の国に出願するとなると、その出願の権利化のための費用は莫大なものとなる。また、発明時点では、その発明の価値評価は確定することは困難であり、そのような莫大な出願費用を出願人のみが負担することは非常にリスクを伴う。特に、出願人がスタートアップ企業であったり、中小の資力のない会社であると、せっかく基本発明を行ったとしても、資金不足を理由に外国出願は断念せざるを得ない場合がある。【０００３】  また、資力のある大企業であっても、出願国選定にあたっては、（１）出願してもその国において権利化できないリスク、（２）権利化できても当該発明がその国で利用されず、その特許を保有するメリットがなくなるリスク、（３）当該発明がその国おいて権利化された、かつ、実施されたとしても、当該国において知的財産権（特許権等）が適切に保護されないリスクなどを踏まえ、出願コスト、中間手続きコストとのバランスにおいて外国出願の指定国を決定しているのが実情である。【０００４】  知的財産の取引を活性化、流動化させるためのシステム、もしくは出資、融資の実行システムなどがいくつか提案されているが（特許文献１〜４参照）、そのどれもが上記のリスク（１）〜（３）などを踏まえた上での、出願人若しくはその継承者の出願コスト負担、中間手続きコスト負担に対して支援をするシステムであるとは言えなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−２０９３８８号公報
【特許文献２】特開２０１５−１４６２１９号公報
【特許文献３】特開２０１４−８９７４５号公報
【特許文献４】特開２００７−１０８８０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  特許などの知的財産出願人は、出願しても権利を取得できない場合、また、権利を取得できてもその発明が実際には使用されず価値として認められない場合などリスクを背負ったまま、膨大な費用をかけて出願せざるを得なかった。
本発明は暗号通貨により売買可能な電子トークンを利用することにより、特許出願などの知的財産の権利登録に必要な費用を、時間の流れと共に変動する知的財産の価値評価と適宜連動して、支援者から調達できるようにした知的財産の権利化もしくは維持のためのサポートシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】  本発明は権利登録前の知的財産に関連づけられて発行された電子トークンの保有者に関する情報を保持する保持手段と、前記権利登録前の知的財産の内容および前記電子トークンの売値または買値を表示するための表示手段と、前記電子トークンの売値または買値を入力するための入力手段と、前記入力手段により入力された電子トークンの売り手の売値と買い手の買値が一致し、売買条件が整った場合は、前記保持手段内の電子トークンの保有者情報を売り手から買い手に書き換え、前記売買条件に従い電子的貨幣価値を出し入れする電子トークン売買手段とを備えたサーバをインターネット内に設け、所定個数の電子トークンを所定の初値で前記権利登録前の知的財産に関連づけて発行し、前記所定個数の電子トークンをマーケット原理に従い売買する権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法および知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集システムを提供するものである。
さらに、本発明において電子トークンの売買は暗号通貨を用いて行われる。権利利登録前の知的財産とは出願継続中の特許出願であってもよい。電子トークンの売買は特許出願の公開後のある日から外国出願期限日前のある日までの第１の期間においてのみ可能であるかもしれない。第一の期間内に収集された支援資金によって外国出願された場合は、保持手段は外国出願された国毎に電子トークンの保有者に関する情報を保持し、電子トークンの売買は、各国毎に、外国出願の後のある日から当該外国出願の登録前のある日までの第２の期間においても可能であるかもしれない。
さらに、本発明は公開された特許出願の公報を読み取る読取手段と、外部のデータベースに接続され、予め学習した学習済みモデルを有し、読み取られた公報に開示された発明に類似する先行技術をその学習済みモデルに基づき前記外部のデータベースから抽出し、前記発明の特許性を示す特許性指標を求める人工知能解析部と備え、前記表示手段は読取手段により読み取られたデータと、前記人工知能解析部により求められた特許性指標とを表示する。
【発明の効果】
【００１０】  本発明によれば、出願資金のない発明者、出願人による発明等の知的財産に対しても、広く出願支援資金を収集することができ、全世界の希望国において知的財産の権利化を図ることができる。また、権利化前の知的財産に関し、その適正な価値評価を広く世界規模でオープンに実施可能となり、発明の価値評価に大きく資するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は本発明のシステムの第一の実施形態を示す概略図である。
【図２】図２はシステム運営者のサーバ１００の構成を示す図である。
【図３】図３はメインデータ保持部１０３内に保持されるデータの構成を示す図である。
【図４】図４は本システムの利用を希望するクライアントである出願人がエントリする際の本発明のシステムの動作を説明する動作フロー図である。
【図５】図５は電子トークンＰＦＳ００２３４５のマーケット初値を売買するページの画面を示す図である。
【図６】図６はサポータが本システムを利用しててＰＦＳ電子トークンを買う場合の本システムの動作フローを示す図である。
【図７】図７はサポータが所望の発明をリストアップするための検索画面を示す図である。
【図８】図８は検索結果を示す画面を図示する。
【図９】図９は電子トークンＰＦＳ００２３４５のマーケットページの画面を示す図である。
【図１０】図１０は人工知能解析部１０４の構成を示す図である。
【図１１】図１１は学習モデル作成の際に用いられる分類標の例を示す図である。
【図１２】図１２はチェーンダイヤグラムを説明するための図である。
【図１３】図１３は重要語ごとに計算される単語距離ベクトルを説明するための図である。
【図１４】図１４は特許性指標および近い先行技術を表示するための画面を示す図である。
【図１５】図１５は電子トークンＰＦＳ０００２３４５−ＫＲのためにメインデータ保持部１０３に確保される記憶領域を示す図である。
【図１６】図１６は電子トークンＰＦＳ０００２３４５−ＫＲのマーケットページの画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】実施形態  １
以下、本発明のシステムの第一の実施形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は本発明のシステムの第一の実施形態を図示する。まず、図１を参照すると、システム運営者（実質的には、システム運営会社）はインターネット３００に接続される所定のサーバ１００内を保有し、サーバ１００内に格納されたプログラムにより動作するブラウザ２００を介してクライアントである出願人４００およびユーザであるサポータ５０１〜５０５に対しデータのやり取りを行う。
【００１３】  図２はシステム運営者のサーバ１００の構成を示す図であり、同サーバ１００は、ブラウザ２００からの入力を受け付ける入力部１０１と、ブラウザ２００経由でアップロードされた画像データを読み取る読取部１０２と、後述する種々のデータを保持するメインデータ保持部１０３と、対象発明に近い先行技術を検索し特許性指標を算出する人工知能解析部１０４と、ブラウザ２００上の表示の制御を行う表示制御部１０５と、入力部１０１、読取部１０２、メインデータ保持部１０３と、人工知能解析部１０４と、表示制御部１０５の各部を制御するプロセッサ１０６とを含む。
図３はメインデータ保持部１０３内に保持されるデータの構成を図示する。メインデータ保持部１０３には、（１）ＰＦＳ電子トークン番号、（２）クライアントＩＤ、（３）公開特許公報全文、（４）クレーム、（５）概要、（６）発明者、（７）出願人、（８）電子トークン販売期間、（９）特許性指標およびその履歴、（１０）ビジネス指標およびその履歴、（１１）ＰＦＳ電子トークンプライスおよびその売買履歴、（１２）販売されたＰＦＳ電子トークンの時価総価格とその履歴、（１３）出願国情報、（１４）原出願の状態情報およびその履歴、（１５）サポータのリスト等のデータが格納される。
【００１４】（１）ＰＦＳ電子トークンのＰＦＳとは、Ｐａｔｅｎｔ  Ｆｉｌｉｎｇ  Ｓｕｐｐｏｒｔの略で、本発明のシステムにおいて資金集めの支援のために用いられる電子トークンである。ＰＦＳ電子トークン番号とは、対象の発明に対し、唯一無二にアサインされる番号であって、対象の発明の出願費用を支援するための口座番号のようなものである。
（２）クライアントＩＤは本発明のシステムの利用を希望する発明者または特許出願人の識別情報であり、ログイン時に必要となるパスワードとともに保持される。
（３）公開特許公報全文はブラウザ２００経由でアップロードされた公開特許公報の画像データから認識されるテキストデータおよび図面の画像データである。
（４）クレームは同テキストから切り取られたクレーム部分である。
（５）概要は同テキストから切り取られた概要部分である。
（６）発明者は公開特許公報から読み取られる。
（７）出願人は公開特許公報から読み取られる。
本実施態様においては、対象の公開特許公報は英語で書かれたＰＣＴ特許出願の公開公報であるとの前提があるが、（３）−（６）の情報については、特許出願が英語以外の言語で書かれている場合は、機械翻訳を通し、英語に翻訳したものもメインデータ保持部１０３に保持される。また、（２）−（６）のデータについては、発明エントリ時、確認のために、クライアントに対し表示を言い、間違いないか確認した後、メインデータ保持部１０３に格納されるかもしれない。
（８）ＰＦＳ電子トークン販売期間は、同公開公報エントリの日から約１０か月経過の日までの期間を指す。特許出願は通常、出願から公開され、さらに、その出願について優先出願日から１年以内にＰＣＴ出願すると、優先出願日から３０月以内であれば、その優先出願日を主張して他の国へ外国出願することができる。すなわち、外国出願準備のために最低２カ月必要とすると、公開後、約１０カ月、外国出願するか否かを検討する猶予期間がある。この期間がＰＦＳ電子トークン販売期間に対応する。
（９）特許性指標とは、後述する人工知能による解析によってもたらされる数値と先行技術情報を指し、後で詳しく説明する。また、この情報は新たに先行技術情報が見つかるなどして、時間とともに変化する可能性もあるので、その履歴情報も保持される。
（１０）ビジネス指標とは、対象の発明がビジネス上実施されるか否か、また、実施された場合、どのような規模で実施されるか等を総合勘案して算出される数値である。このような数値は人工知能等を利用して自動算出されることが望ましいが、本実施態様では出願人が入力する基礎データをそのまま用いるものとする。基礎データは１０項目の評価指標：（ａ）発明製品のマーケットサイズ、（ｂ）発明製品のマーケットの将来性、（ｃ）発明製品のマーケットの寡占性、（ｄ）発明製品の実施の容易性、（ｅ）発明製品の実施の必然性、（ｆ）他の技術による代替容易性、（ｇ）関連基本特許の有無、（ｈ）侵害発見の容易性、（ｉ）侵害排除の容易性、（ｊ）製品における発明部分の割合である。この項目の観点から出願人が各項目１０点満点で自己評価し、合計得点を１０で割ったものをビジネス指標とする。すなわち、ビジネス指標は０〜１０の数値となる。このビジネス指標も時々刻々と変化するビジネス環境に応じて変化するので、適宜アップデートされ、その履歴情報も保持される。
（１１）ＰＦＳ電子トークンプライスは、本発明のシステムにより売り買いされるＰＦＳ電子トークンの値段であり、単位はビットコイン（ＢＴＣ）単位に換算されて記録される。また、ＰＦＳ電子トークンの保有者情報、移転価格、移転タイミングなどを含む過去のすべての売買履歴も保持される。
（１２）販売されたＰＦＳ電子トークンの時価総価格はＰＦＳ電子トークンが転々売買された結果、各電子トークンの売値の総和である。
（１３）出願国情報とは、ＰＦＳ電子トークン販売期間経過後、集まった支援金に基づき出願することができた国の情報である。
（１４）原出願の状態情報とは、出願人が最初に出願した特許出願（例えば、米国出願）の状態を示す情報であって、例えば、ファーストオフィスアクション受けたとか登録されたなどの情報である。その履歴情報も保持される。
（１５）サポータのリストとは、ＰＦＳ電子トークンプライスの売り買いによって変わるサポータのリストである。
なお、本実施態様ではＰＦＳ電子トークンを売買するために暗号通貨ビットコインを使用している。これは暗号通貨の中でビットコインが一番流通量が多いからであるが、他の暗号通貨、例えば、イーサリアム、リップルなどを取引暗号通貨としてもよい。
【００１５】  図４は本システムの利用を希望するクライアントである出願人がエントリする際の本発明のシステムの動作を説明する動作フロー図である。
クライアント４００は、ブラウザ２００からログインして（ステップ７０１）発明のエントリ画面（図示せず）へと進む（ステップ７０２）。なお、クライアントの本人認証等の問題については公証人による認証等によりすでに済んでいるものとして、以下、説明を進める。ステップ７０２において、クライアントは本システムの利用規約に合意し、対象の発明に係る特許出願の公開公報をブラウザ２００からアップロードする。本実施態様においては、同利用規約によって、クライアントは対象発明を外国出願する際には、特許を受ける権利をシステム運営者に譲渡することに同意しているものとする。
プロセッサ１０６はブラウザ２００、入力部１０１を介してログインを処理した（ステップ７０１）後、アップロードされた（ステップ７０３）公開公報は読取部１０２においてに認識され、全文、クレーム、概要、発明者などの情報が同公報からデータ抽出が行われ（ステップ７０４）、プロセッサ１０６の制御の下、メインデータ保持部１０３に格納される。なお、プロセッサ１０６は公報からのデータ抽出（ステップ７０４）が終了すると、このエントリに対しＰＦＳ電子トークン番号を発番し（ステップ７０５）、この番号はログイン時に得られたクライアントＩＤと公報から取り出された情報と共にメインデータ保持部１０３に格納される。
【００１６】  ステップ７０６においてプロセッサ１０６は電子トークンＰＦＳの売買のための画面を準備する。図５はその画面を図示するものである。電子トークンＰＦＳの初値は概ね次のように算出される。例えば、日本１か国に出願して中間手続きを行うため費用は、翻訳費用を含め約１６０万円程度と仮定する。ＰＦＳ電子トークンは一発明につき１００電子トークン発行するものとし、そのうち２０％はシステム運営者が維持すると、８０電子トークンが売りに出される。すると、１電子トークン２万円＝約０．１ビットコイン（ＢＴＣ）が初値として適当である。なお、この初値に関しては後述する特許性指標、ビジネス指標に応じて高め、低めに設定することも考えられる。図５はそのような初値を表示する状態の画面で、売値０．１ＢＴＣで８０ＰＦＳまで買うことができ、図中では売値０．１ＢＴＣを４０ＰＦＳ買う入力が行われている。エントリ済みのサポータがこの状態で“Ｂｕｙ”をクリックすると売買が成立する。
【００１７】  種々の特許検索、あるいは、特許性予測に関する提案が行われているが（特許文献５〜６参照）、ディープラーニングなどの最先端の技術を利用した特許検索、文献検索、特許性予測などは今のところ見当たらない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１８】
【特許文献５】特許  ６１２３１４３号公報
【特許文献６】特許  ５０３９１５９号公報
【００１９】  以下、図１０、１１、１２、１３，１４を参照しながら、本システム１００の人工知能解析部１０４による先行技術検索方法を説明する。図１０は人工知能解析部１０４の構成を示す図である。図１１は学習モデル作成の際に用いられる分類標の例を示す図である。図１２はチェーンダイヤグラムを説明するための図である。図１３は重要語ごとに計算される単語距離ベクトルを説明するための図である。図１４は特許性指標および近い先行技術を表示するための画面を示す図である。
本実施態様においては、機械学習プロセス１００１は外部のデータベース６００にアクセスして、過去の審査ケースに基づき、予め学習モデルを作成する。この学習モデル作成プロセスを詳述すると、機械学習プロセス１００１は外部データベースから過去の全審査案件の審査結果と拒絶理由通知（Ｏｆｆｉｃｅ  Ａｃｔｉｏｎ）等で引用された拒絶引用文献の数に従い、過去の審査案件を図１１の表に示されるカテゴリに分類する。すなわち、拒絶の理由とされた引用例の数がない（ゼロ）のか、１件なのか、２件なのか、３件以上なのかにより分類し、また、その審査案件が最終的に許可されたのか、拒絶されたのかによって、分類し、さらには、審査過程において補正があったのか、否かによって分類し、分類Ａ〜Ｍのカテゴリに分類する。なお、分類Ｊにおいては拒絶引用文献は存在しないので、引用された参考文献もしくは出願人自ら開示した先行技術を拒絶引用文献として扱う。なお、一般に拒絶の理由として、拒絶引用文献と同一であるためという理由（日本特許法２９条１項による拒絶、米国特許法１０２条による拒絶等）と、拒絶引用文献から容易推考できる、あるいは自明であるという理由（日本特許法２９条２項による拒絶、米国特許法１０３条による拒絶等）の２種類あり、このパラメータを分類時に利用することも考えられる。現実の審査においては、１件の審査対象案件が同時にこの２種類の理由により拒絶されていることが多々あるため、単純に拒絶引用文献の数によって分類したほうが各分類毎のモデルの差別化が容易かもしれない。
【００２０】  機械学習プロセス１００１は各分類ごとに学習モデルを作成する。１件の審査案件ごとに審査対象案件のクレームと拒絶引用文献との相関を算出する。まず、審査対象案件のクレームから重要語を所定個、抽出する。抽出の方法は、過去の全審査案件から出現単語のヒストグラムを作成し、そのヒストグラムを参照して出現頻度の少ない単語を重要語とする。なお、単語の切り出しは、形態素解析に基づき切り出される。例えば、本件特許出願であれば、「知的財産」「電子トークン」「売値」「買値」「マーケット」「権利化」などの単語が重要語として抽出されるかもしれない。次に本実施態様の場合、図１２のように、この重要語をその出現順につなげたチェーンダイヤグラムを作成する。
【００２１】  次に、各重要語毎に単語距離ベクトルを作成する。本実施態様のおいては、単語距離ベクトルは３次元であり、例えば、ｘ：レーベンシュタイン距離、ｙ：概念距離、ｚ：前出のヒストグラムから求められる距離の３つのパラメータにより変化する単語距離ベクトルを拒絶引用文献の全文から切り出されたすべての単語との間で算出する。図１３を参照しながらチェーンダイヤグラムの中の重要語「電子トークン」に着目する。拒絶引用文献の中から形態素解析により切り出される全ての単語と重要語「電子トークン」との単語距離ベクトルが計算される。例えば、拒絶引用文献の中に「貨幣」という単語あったとすると、「電子トークン」と「貨幣」との単語間距離ベクトルが前出の三つのパラメータ  ｘ：レーベンシュタイン距離、ｙ：概念距離、ｚ：前出のヒストグラムから求められる距離から求められる。なお、前出のヒストグラムから求められる距離とは出現頻度が同じ位なら単語距離が短く、出現頻度に差があれば、単語距離が長いとするものである。ただし、これらのパラメータは例示的なものであり、他の単語間距離を示すパラメータであれば、なんでもよい。
このようにして、１件の審査対象案件のクレームと１件の拒絶引用文献との間の相関に基づき、重要語ごとに単語距離ベクトルを伴った一つのチェーンダイヤグラムが作成される。なお、分類Ｂ，Ｃなどの拒絶引用文献が複数ある場合は、引用文献の数だけチェーンダイヤグラムができ、複合チェーンダイヤグラムとなる。
例えば、分類Ａに分離された案件が１万件あったとすると、１万件分のチェーンダイヤグラムができ、それに基づきモデルチェーンダイヤグラムを作成する。最も単純なモデルチェーンダイヤクラムの作成の仕方は、その平均を求めることである。さらに、あるいは、そのように各分類Ａ〜Ｍ毎に求められたモデルチェーンダイヤグラムを分類間で比較して特徴をさらに強調（重み付け）してその分類のモデルチェーンダイヤグラムとしてもよい。このように各分類毎に審査案件と拒絶引用文献との相関から特徴抽出を行い、モデルチェーンダイヤグラムを作成してモデル学習を行う。視覚概念的にみると、このモデルチェーンダイヤグラムの形（シェイプ）がその分類における審査対象案件と拒絶引例との相関を象徴的に表すことになる。
【００２２】  さらに、本実施態様では過去の膨大な数の審査案件を教師（トレーニング）データとしてモデル学習するものであるので、モデル学習過程においてモデル同定の最適化を図ることができる。すなわち、ディープラーニングにより、人工知能自体が、いったん作成したモデルチェーンダイヤグラムをさらに多くの（同じ分類内の）審査案件に適用し、種々のパラメータを変動させ、モデルチェーンダイヤグラムを回帰的に修正するのである。例えば、単語の切り出し方、抽出重要語の数、重要語の抽出の仕方、重要語チェーンのつなぎ方、単語距離の算出の仕方、単語距離ベクトルの次元数（４次元以上）、モデルチェーンダイヤグラムの作り方、検索対象部分の調整等について、人工知能は教師データ（過去の審査案件）に基づいてディープラーニングを行い、自己学習することができる。さらには、構文解析による類似文章の検索およびその定量化など、テキストマイニングの手法を延長して、モデル学習のための、より有効なパラメータを見つけ出し、効果的な特徴抽出および学習モデルの作成が可能である。これらのプロセスもディープラーニングにより実現できる。なお、モジュール化されたディープラーニング機能は、すでにあらゆる産業分野において利用され始めており、本発明の方法、システムにも利用可能である。
このようにして、すべての教師データ（過去の審査案件）を満足するかもしれない、精度の高いより良好な学習モデルを図１１に示される分類毎に作成することができる。
【００２３】  機械学習プロセス１００１で作成された学習モデルは学習済モデル１００３に導入され、本発明のシステムにおける特許性指標導出プロセスに用いられる。具体的には、クライアント４００から公開公報の入力があると、プロセッサ１０６の制御の下、そのクレームデータは人工知能解析部１０４の入力部１００２を介して学習済モデル１００３に送られる。学習モデル１００３はそのクレームデータとデータベース６００内の文献との間の相関を上述の要領で計算する。すなわち、チェーンダイヤグラムを文献の数だけ作成し、その中から、分類Ａ〜Ｍのカテゴリのモデルチェーンダイヤグラムのうちで、最も近い、近似のチェーンダイヤグラムとなるものをチェーンダイヤグラムのパターン認識により見つけ出す。このようにして見つけ出されたチェーンダイヤグラムをもたらす文献およびその分類が導かれる。その結果、各分類に対応する図１１に示される特許性指標１〜１０を求めることができる。このとき、データベース６００内の文献、すべてとの間で相関を求める必要はなく、国際特許分類等を利用して予めフィルタリングして比較する母集合を小さくすれば、計算量を減らすことができ、効率的に検索ができる。また、分類Ａ〜Ｍとその分類の特許性指標は、あくまでも例示的なものであり、許可と拒絶との間でもっと差をつけたり、補正有無にもっと重みをつけることも考えられる。
なお、この人工知能解析部１０４は、機械翻訳部１００５を備えており、いかなる言語にも対応可能である。
また、特に、本実施態様においては、単語ベースで単語距離に基づいて学習モデルを作成しているので、各言語の文法構造等に依存することなく検索を行うことができる。また、外部データベース特許・文献データベース６００は各国の特許庁のデータベースもしくは同等の民間のデータベースを想定している。特許文献以外の論文文献データベースも対象になりうる。
【００２４】  以下、本実施態様における先行技術検索方法および装置をまとめると、次のようになる。
知的財産に対する先行技術を検索するための先行技術検索方法および装置であって、過去の審査ケースを審査過程において引用された拒絶引用文献の数と当該知的財産が登録されたか否かの審査結果に基づき分類し、当該分類毎に、審査対象の知的財産と拒絶引用文献との相関から特徴抽出を行い、各分類毎に学習モデルを作成し、その学習モデルを適用することにより対象知的財産に対する先行技術を検索する先行技術検索方法がもたらされる。
学習モデルを作成するステップは、さらに具体的には、審査案件ごとに、対象発明のクレームから重要語を抽出し、各重要語ごとに拒絶引用文献に出現する単語と間の単語距離ベクトルを算出し、算出された単語距離ベクトルから各分類毎に学習モデルを作成することを含む。
さらに学習モデルが作成されるプロセスは、ディープラーニングにより、回帰的に修正されうる。
【００２５】  次に図６、７、８、９を参照しながらユーザ（サポータ）５０１〜５０５が本システムを利用して資金支援を行う場合の本システムの動作を説明する。図６はユーザ（サポータ）５０１〜５０５が本システムを利用してＰＦＳ電子トークンを買う場合の本システムの動作フローを図示する。図７はサポータが所望の発明をリストアップするための検索画面を図示する。図８は検索結果を示す画面を図示する。図９は電子トークンＰＦＳ（図中ではトークン番号００２３４５）のマーケットページの画面を図示する。
【００２６】  サポータ、例えば５０１は、ブラウザ２００からログイン（ステップ８０１）の後、発明のサポータエントリの画面（図示せず）へと進む（ステップ８０２）。なお、サポータの本人認証等の問題については免許証の提示等によりすでに済んでいるものとし、また、同サポータは予め本発明のシステム内に口座を開いておりその口座に所要の暗号通貨：５０ＢＴＣがすでに送金済みであるとして、以下、説明を進める。サポータの口座情報はメインデータ保持部１０３に保持される（図２、３）。ステップ８０２において、サポータは本システムの利用規約に合意してサポータとしてのエントリを行う。本実施態様においては、同利用規約によって、サポータは販売される電子トークンに債権性がないこと、電子トークン保有者は特許権が売買されるか、ライセンスされた場合のみ電子トークンの保有量に応じて報奨があることなどを承知していることに同意するものとする。
【００２７】  プロセッサ１０６はブラウザ２００、入力部１０１を介してログインの処理（ステップ８０１）後、サポータエントリの処理（ステップ８０２）を行った後、ブラウザに図７に示される発明検索画面を表示する。サポータ５０１はこの画面上で支援する発明を検索する（ステップ８０３）。検索はＰＦＳ番号、技術用語、技術分野、発明者、出願人を入力することにより可能であり、また、電子トークン上昇率上位発明を検索すれば、売り買い自由な電子トークンの値段の値上がり率が高い順にリストアップすることができる。また、特許性指標上位発明、ビジネス指標上位発明をリストアップすることもできる。これらの検索はプロセッサ１０６がメインデータ保持部１０３内のデータを処理することにより可能であり、プロセッサ１０６は表示制御部１０５を制御して検索結果を例えば５件ごとにブラウザ２００上に表示する（図８）。
【００２８】  図８において、概要（Ａｂｓｔｒａｃｔ）の欄をクリックすると、読み取られた公開公報の全文を表示するページに飛び、より詳細をみることができる。トークンプライスの欄をクリックすると、図９に示されるマーケットのページに飛び、いままでの価格の履歴の詳細をみることができる。特許性指標（Ｐａｔｅｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｉｎｄｅｘ）の欄をクリックすると、人工知能解析部により抽出された類似の先行技術に関する情報と特許性指標の詳細を示す画面に飛ぶ。ビジネス指標の欄をクリックすると、出願人が評価した１０項目：（ａ）発明製品のマーケットサイズ、（ｂ）発明製品のマーケットの将来性、（ｃ）発明製品のマーケットの寡占性、（ｄ）発明製品の実施の容易性、（ｅ）発明製品の実施の必然性、（ｆ）他の技術による代替容易性、（ｇ）関連基本特許の有無、（ｈ）侵害発見の容易性、（ｉ）侵害排除の容易性、（ｊ）製品における発明部分の割合についての評価点数を示す画面に飛ぶ。
【００２９】  サポータは、これらの閲覧できる情報を全て見た後、興味のある発明のＰＦＳの売り、または買いを希望する場合は、左端のＹＥＳをクリックする。すると、図９のマーケットページへ飛び、そこでＰＦＳの売り買いが可能となる（ステップ８０４）。
図９、６、２を参照して、ＰＦＳの売り買い時の本発明システムの動作について説明する。
サポータ５０１が図中のＰＦＳ００２３４５のトークンを買いたいとすると、２．１ＢＴＣの価格で１トークン売りに出ているので（サポータ５０２が売り手として予め１ＰＦＳを２．１ＢＴＣの売値で売りたいと入力していたものとする）、プライスの欄に２．１と入力して、ユニットの欄に１と入力してＢｕｙをクリックする（ステップ８０５）。これらの入力はブラウザ２００、入力部１０１を介してプロセッサ１０６に入力される。プロセッサ１０６はこの入力を検知すると、メインデータ保持部１０３のサポータ５０１の口座に２．１（＝２．１ｘ  １）ＢＴＣの残があるかどうか確認し、残があれば、その口座から２．１ＢＴＣ引き去り、メインデータ保持部１０３のサポータ５０２の口座に２．１ＢＴＣ入金する。さらに、メインデータ保持部１０３内のＰＦＳ電子トークン売買履歴の領域において当該電子トークンの保有者情報を５０２から５０１に書き換え、その時の売買価格、取引日時も記録する（ステップ８０６）。
【００３０】  逆に、サポータ５０３が図中のＰＦＳ００２３４５のトークンを売りたいとすると、１．８ＢＴＣの価格で１トークンを買ってもよいと表示されているので（サポータ５０４が買い手として予め１ＰＦＳを１．８ＢＴＣの買値で買いたいと入力しており、メインデータ保持部１０３のサポータ５０４の口座に十分な残があることが確認できているものとする）、プライスの欄に１．８と入力して、ユニットの欄に１と入力してＳｅｌｌをクリックする（ステップ８０５）。これらの入力はブラウザ２００、入力部１０１を介してプロセッサ１０６に入力される。プロセッサ１０６はこの入力を検知すると、メインデータ保持部１０３のＰＦＳ電子トークン売買履歴の領域をチェックして、サポータ５０３が売りことができるＰＦＳを保有しているかどうか確認し、確認できれば、メインデータ保持部１０３のサポータ５０４の口座から１．８ＢＴＣ引き去り、メインデータ保持部１０３のサポータ５０３の口座に１．８ＢＴＣ入金する。さらに、メインデータ保持部１０３内のＰＦＳ電子トークン売買履歴の領域において当該電子トークンの保有者情報を５０３から５０４に書き換え、その時の売買価格、取引日時も記録する（ステップ８０６）。
このようにして入力部１０１により入力された電子トークンの売り手の売値と買い手の買値が一致し、売買条件が整った場合は、メインデータ保持部１０３内の電子トークンの保有者情報が売り手から買い手に書き換えられ、その売買条件に従い電子的貨幣価値（ビットコイン）を出し入れする電子トークンＰＦＳの売買がプロセッサ１０６が各部を制御することにより行われる。
【００３１】  このようにして、公開された発明内容と人工知能により検索された近い公知例、および人工知能により算出された特許性指標およびビジネス指標を見て、その発明の有用性等を見出したサポータは暗号通貨、例えば、ビットコインにより、電子トークンＰＦＳを購入する。本実施形態において、電子トークンＰＦＳは第１の期間、すなわち、前記特許出願の公開後のある日からＰＣＴ外国出願以降期限日前のある日までの約１０か月の間、本発明のシステム上で暗号通貨により売買自由であるので、電子トークンＰＦＳを購買したサポータ：Ａさんは希望の売値で電子トークンＰＦＳを売ることができる。検索画面（図７）、検索結果の画面（図８）を通して、発明の有用性等を新たに見出した他のユーザ：Ｂさんがその希望の売値で買うことを希望した場合、売買が成立してその電子トークンの所有者はＡさんからＢさんに移動する。このように電子トークンＰＦＳが転々、売買された結果、例えば、第１の期間終了時点で、ＰＦＳの値段が上昇していれば、この発明に寄せられた支援資金の総額は増えることとなる。この一連のプロセスは電子トークンをマーケット原理に従い売買することに他ならない。
例えば、第１の期間の開始時、Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさんがそれぞれ、２０ＰＦＳ（計８０ＰＦＳ）を初期値、０．１ＢＴＣで購入し、第一のオッファリング期間の終了時までに転々売買され、最終的にＸさん、Ｙさんがそれぞれ、４０ＰＦＳ（計８０ＰＦＳ）を買値、Ｘさんが１ＢＴＣ、Ｙさんが０．９ＢＴＣの買値で買ったとする。すると、システム運営者は６８ＢＴＣ（約１００Ｋ  ＵＳＤ）を資金収集できたこととなる。この資金があれば、５か国位に出願できる。なお、トークンが全く売れない場合は外国出願を断念せざるを得ない。また、売れたが値上がりしなかった場合は、１か国位には出願可能である。少し売れたが１か国の出願費用分も集まらなかった場合は、出願を断念し、集まった支援資金はサポータに返還される。
【００３２】  例えば、ＰＦＳ００２３４５に関し、日本、中国、韓国、台湾、インドに出願できたとすると、出願後、新たに、サフィックスのついた、ＰＦＳ００２３４５−ＪＰ、ＰＦＳ００２３４５−ＣＮ、ＰＦＳ００２３４５−ＫＲ、ＰＦＳ００２３４５−ＴＷ、ＰＦＳ００２３４５−ＩＮの電子トークンが発行され、Ｘさん、Ｙさんは、どの国においても、それぞれ、４０ＰＦＳのトークンを保有することなる。すなわち、実質的に５倍にトークンがスプリットしたことになる。この恩恵があるため、第１の期間の終了間際にはトークンの価格が上昇することが期待できる。
第一の実施形態では、各国に出願後はＰＦＳの売買は行われない。すなわち、権利が登録されるまで、Ｘさん、Ｙさんは、どの国においても、それぞれ、４０ＰＦＳのトークンを保有しつづけることとなる。こうして出願された５か国において最終的に権利化されると、システム運営者は、もともと出願人に当該５か国の特許権を合理的な実施料でライセンスしてもよいし、優先的に譲渡してもよい。出願人がその時点でその国での特許権、もしくはライセンスに関心を失っていれば、システム運営者は、第３者の特許権取得希望者に譲渡してもよいし、ライセンスしてもよい。このようにして得られた金銭的対価は、電子トークンの保有者、ＸさんＹさんに電子トークンの持ち分比率に応じて還元される。システム運営者自身も常に２０％のトークンを維持するようにすれば、応分に報償される。なお、システム運営者がいかなる金銭的対価を見出せない場合は  ＸさんＹさんに電子トークンの持ち分比率に応じて当該特許権を譲渡してもよい。
【００３３】実施形態  ２
上記実施形態では、第一の期間（出願公開され本システムへのエントリ後、外国出願以降期限）のみ、保有電子トークンを売り買い自由にして、変動可能としたが、第二の実施形態では、外国出願後、当該外国出願が登録されるまでの間も、本発明のシステム上で保有電子トークンを売り買い自由にして、変動可能とする。
よく知られているように、特許出願の権利範囲は出願後、中間処理段階で広くなったり、狭くなったり変動する。したがって、それを見ながら、電子トークン保有者が電子トークンを売り買い自由にすれば、当該特許出願の合理的な時価価値評価が可能となる。
【００３４】  トークン取引の要領は第１の期間に行われたのと全く同じ要領で、この第２に期間でも売買される。例えば、図９は韓国のＰＦＳ００２３４５−ＫＲ出願のマーケットページを図示する。特許の価値は国によって異なる場合があり、また、同国の国民ほどその国における対象発明の的確な価値評価が可能かもしれない。本発明のシステムによれば、ネットにつながるパソコン、あるいは携帯さえあれば、だれでもサポータになりえる。したがって、このように各国ごとに特許出願の価値評価を行うことは非常に有意義である。各国の出願に対し電子トークンが発行されるので、各国の事情、ビジネスに通じたものが電子トークンを購入でき、国ごとに最適な価値評価が可能となる。
また、このように外国出願後もＰＦＳの売買行われるのであれば、図１５のように、メインデータ保持部１０３に各国ごとのデータ領域が確保され、同様にトークン売買履歴、トークン保有者等のデータが保持される。
【００３５】  なお、各国において権利化できた時点で、権利をもともとの出願人（発明企業）に優先譲渡（ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ  ｒｏｙａｌｔｙ  ｒａｔｅに基づき価格算出）してもよいし、条件合意できなかった場合、あるいは、出願がもはやその発明を必要としない場合は、第３者にライセンスまたは譲渡してもよい。売却額もしくはライセンス料は電子トークンの持ち分に応じて電子トークン保有者に報償される。また、権利化できなかった国については、トークン保有者が報われる途は途絶えるが、外国出願時にスプリットしていることを考えると、トータルでは報くわれる可能性はある。
なお、各国における中間手続きはシステム運営者の主導のもと行われ、サポータはシステム運営者の行う中間手続き内容に異議・不服を申し立てることはできない。ただし、アドバイスを行うことができる。このことは前出の利用規約により事前に取り決めておくものとする
【００３６】  さらに、よく知られているように、特許権は権利化後であっても、その実質的な価値は変動する。すなわち、その発明が実施されなくなったり、また、逆に、あるときまで、実施されていなかったものが急に実施されるようになる場合がある。したがって、権利化後であっても本発明のシステム上で保有電子トークンを売り買い自由にして、変動可能とすることも有意義である。したがって、権利化後もトークンを自由に売買できるようにしてもよい。
さらに、出願人、もしくは、発明者の合意があれば、法定による出願の公開前に、本システムを利用することもできる。出願後直ぐに本発明のシステムを利用すれば、すぐに支援資金が集められる可能性があり、この資金をオリジナルの第１国の出願費用に充てることも可能である。これにより全く資金を持ち合わせていない発明者にも特許出願を行うチャンスをもたらすことができ、発明創出の大きなモティベーションとなりうる。
さらに、公開前に本発明のシステムを利用することに合意できるのであれば、出願直後から本発明のシステムを利用し支援資金収集を開始し、本実施態様の前提となっているＰＣＴ出願の費用も本発明の支援資金収集方法およびシステムによってまかなえる可能性がある。
さらに、オリジナルの第１国出願が日本出願等の審査請求制度ととる国に出願されているのであれば、その審査請求費用も本発明の支援資金収集方法およびシステムによってまかなえる可能性がある。
【００３７】  第３の実施形態
第３の実施形態として、昨今利用が開始されつつあるブロックチェーンを利用して本発明のシステムを構築することも考えられる。例えば、イーサリウムなどはスマートコントラクトにより各種の条件設定が可能である。すなわち、システム運営者のサーバ１００の上述した機能をイーサリウム内のプログラムで実現し、同等のシステムを作り上げることができる。もちろん、他の最適なブロックチェーンシステムが本発明のシステムの実現のためにオーダメイドされてもよい。
ブロックチェーンメイルを使うメリットは、タイムスタンプ機能が全世界視野的に保証されること、電子データ改ざん可能性がないことなどである。昨今、銀行でもハッキングされることが現実に起こりうるので、本発明の権利登録前の知的財産の権利化もしくは権利維持のための支援資金収集方法およびシステムをブロックチェーン技術により実現することは非常に有意義である。
【００３８】  次に、本実施形態による本発明のシステムの運営によってもたらされる各当事者のメリットを説明する。なお、特許出願のための充分な支援資金が集まったという前提で以下、説明する。
出願人はコストゼロで自らの発明に関し希望国に外国出願でき、権利化の途を留保でき、権利化された場合、必要に応じ、システム運営者から合理的な値段で買い戻すこともできるし、合理的な実施料率でライセンスを受けることも可能である。したがって、競合会社を気にすることなく独占的に当該国  ビジネスができる。なお、特許が権利化された時点で、その国においてその発明が実施されておらず、かつ、実施される見込みがない場合は原出願人はシステム運営者から買い戻す必要もないし、ライセンスを受ける必要もない。要するに合理的なコスト負担かつ、ノーリスクで特許ポートフォリオを構築できる。
システム運営者のメリットは、発行電子トークンが転々、売買される場合の手数料を徴収できることである。また、発行電子トークンの１０％ー２０％を自ら保持することにより、特許が販売できたとき、あるいは、ライセンスできたときに、応分のリターンを得ることができる。
【００３９】  電子トークンを取得したサポーターのメリットは値段が変動する電子トークンを売り買いすることにより得られる差益である。もちろん、株、為替と同様に損をする可能性もある。また、電子トークンをオファー期間の最後まで維持した場合は、特許が売れたとき、または、ライセンスされたとき、電子トークンの持ち分に応じてリターンがある。特に、本実施形態においては、外国出願する国の数が増えた場合、各国ごとに同量の電子トークンがアサインされるので、実質的に国の数だけ増倍されることなる。具体的には、支援資金が増え、例えば、５か国に出願されたとすると、各国の出願に対してそれまで保持していた電子トークンを保有することとなり、５倍にスプリットしたことと同じこととなり、各国において同等の恩恵がもたらされる。
なお、電子トークンを取得したサポーターのリスクについても説明すると、もし、出願が権利化できなかった場合、その出願に対して行ったサポートに対するリターンは一切、見込めなくなる。また、権利化できても、その発明が当該国おいて実施されなければ、特許の売買、ライセンスに基づくリターンを得ることは困難になる。
【００４０】  本実施形態による本発明システムの運営においては、発行される電子トークンは特許出願のための資金集めの支援金として位置づけされ、対象の発明に関する特許を受ける権利、あるいは、特許権に対する債権的性格を有するものではない。すなわち、仮想通貨を利用した募金のようなものであり、発明に対する人気投票的性格も有している。ただし、単なる募金では、サポータのメリットがないので、システム運営者が当該特許を原出願人または第３者に譲渡またはライセンスした場合は、システム運営者はサポータに対し、電子トークンの持ち分に応じて、金銭的対価を支払らう。
なお、このような電子トークンの位置づけは本発明のシステムの一つの運営実施形態にすぎず、電子トークンを対象の発明に関する特許を受ける権利、あるいは、特許権に対する債権として運営したとしても、本発明の範囲を逸脱すものではなく、本発明の範囲内にある。
このようにして、電子トークンが転々売買され、マーケット原理に従い電子トークンが売り買いされることにより、サポータの投機心理も加わり有効に支援資金を集めることができる。第一のオファ期間内に値上がりして期間を終了すると、システム運営者は外国への特許出願のための十分な資金を得ることなる。システム運営者は原出願人と協議して、当該発明が実施され、有用となる国を選択し、当該国において特許出願を行う。
このとき、その外国出願に関する特許を受ける権利は原出願人からシステム運営者に譲渡され、外国出願はシステム運営者名義で行われる。なお、これも運営実施形態の一実施形態にすぎず、原出願人が特許を受ける権利を維持したままで、原出願人名義で出願することも考えられる。その場合、発行電子トークンに当該特許を受ける権利に対し何らかの債権性をもたせる取り決めが原出願人とシステム運営者との間で必要となるかもしれない。
電子トークンは多くのサポータが買って資金支援できるので、以前は発明者または出願人が全部負った上述したリスク負担を、サポータの数だけ分散させることができる。
以上、発明のための特許出願に注目して、本発明の方法、システムを説明したが、本発明の方法、システムは権利化のために出願費用を必要とする他の知的財産にも、適用可能である。例えば、日本の法規でいうと、実用新案登録出願、意匠登録出願、商標出願などであり、諸外国にも同等の法規がある。ただし、法規によって、公開制度の有無、実体審査の有無などの違いがあるので、それによって、本発明の方法、システムは変形、調整されなければならない。
【産業上の利用可能性】
【００４１】  よく知られているように、発明の価値は時間経過と共に変動する。発明時は技術的に革新的で大発明と考えられ、大きな価値形成が期待されていた発明が、しばらくするとより有望な代替案が生まれ、権利化時にはほとんど無価値になってしまうことも珍しくない。また、逆に発明時はたいした発明ではないと考えられていたものが、権利化される頃には市場の現場ニーズにピタリと合い、だれもが使う発明になっていることもしばしばある。さらに、特許権の広狭は特許請求の範囲によって決まるものの、その特許請求の範囲は審査継続中は変化し、権利化されるまでは確定されない。本発明によると、継続中の出願に対し電子トークンを発行し、その電子トークンを市場価格で売り買い自由にすることにより、発明の時価価値に連動可能にでき、出願継続中の発明に対し、最適な価値評価を行うことができる。と同時に参加者の投機心理も刺激し、有効、活発な市場形成が可能となる。
本発明のシステムの利用が進むと、本システムにおいて示されるＰＦＳ電子トークンの価格、あるいは、特許性指標・ビジネス指標は継続中の特許出願の価値を反映するものと捉えることができるので、各国の特許庁の審査官は審査の際にこれらの情報を参考にすることができるかもしれない。
さらには、全く出願資金を持ち合わせていない発明者であっても本発明のシステムを利用すれば、支援資金を迅速に調達できる可能性があり、より多くの人々に発明に対するモティベーションをもたらし、発明を奨励し、産業の発達に寄与することができる。
【符号の説明】
【００４２】１００    システム運営者のサーバ
２００    ブラウザ
３００    インターネット
４００    クライアント（出願人）
５０１〜５０５    サポータ
１０１    入力部
１０２    読取部
１０３    メインデータ保持部
１０４    人工知能解析部
１０５    表示制御部
１０６    プロセッサ
６００    外部特許・文献データベース
１００１  機械学習プロセス
１００２  入力部
１００３  学習モデル
１００４  出力部
１００５  機械翻訳部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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