(57)【要約】【課題】公開された技術文献から特定の団体が行う事業の事業段階を推定することができる事業段階推定方法を得る。【解決手段】事業段階推定方法を実行する事業段階推定装置１００の推定部２９は、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する、
処理をコンピュータに実行させる事業段階推定方法。
【請求項２】
前記事業段階は、特定の製品に関する研究の段階、前記製品に関する開発の段階、前記製品に関する実用化の段階、及び前記製品に関する商品化の段階の何れか１つである、
請求項１に記載の事業段階推定方法。
【請求項３】
前記学習用データのうちの前記事業段階は、前記学習用の特許公報の文書情報とは異なる情報から予め設定される、
請求項１又は請求項２に記載の事業段階推定方法。
【請求項４】
前記特許公報は、前記特許公報の書誌情報及び前記特許公報の経過情報の少なくとも一方に応じて予め選別される、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の事業段階推定方法。
【請求項５】
前記特定の出願人の事業段階を推定する際に、前記特定の出願人の特許公報の文書情報と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記出願人の現時点の事業段階を推定し、現時点より後の事業段階へ移行するまでの期間を推定する、
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の事業段階推定方法。
【請求項６】
学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データに基づいて、特許公報の文書情報から該特許公報の出願人が行う事業の事業段階を推定するためのモデルを学習させて、前記特許公報の文書情報から前記出願人が行う事業の事業段階を推定する学習済みモデルを得る、
処理をコンピュータに実行させる事業段階推定モデル学習方法。
【請求項７】
特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する推定部
を含む事業段階推定装置。
【請求項８】
コンピュータを、
特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する推定部
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
公開された技術文献の文書情報と、学習用の技術文献の文書情報及び該学習用の技術文献の著者が属する団体が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記団体の事業段階を推定する、
処理をコンピュータに実行させる事業段階推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、事業段階推定方法、事業段階推定モデル学習方法、装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、出願予定あるいは出願済みの知的財産の価値を評価する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。また、企業の経営状態などを改善する際に企業の現状を把握する技術が知られている（例えば、特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４‐２３４２３３号公報
【特許文献２】特表２００６‐４１３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
企業活動を行う上で、顧客である企業又は競合先の企業が行う事業の事業段階を適切に推定することが望まれている。
【０００５】
しかし、上記特許文献１に記載の技術では、知的財産権に係る手続のイベント毎に知的財産の経済価値を評価するのみである。また、上記特許文献２に記載の技術では、特許情報から企業価値を評価するのみである。このため、上記特許文献１及び上記特許文献２に記載の技術では、特定の企業が行う事業の事業段階を推定することはできない。
【０００６】
本発明は上記事実を考慮して、公開された技術文献から特定の団体が行う事業の事業段階を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の事業段階推定方法は、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する処理をコンピュータに実行させる。これにより、特許公報から出願人の事業段階を推定することができる。
【０００８】
本発明の事業段階推定装置は、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する推定部を含んで構成される。
【０００９】
本発明のプログラムは、コンピュータを、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記特定の出願人が行う事業の事業段階を推定する推定部として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明の事業段階推定モデル学習方法は、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表す学習用データに基づいて、特許公報の文書情報から該特許公報の出願人が行う事業の事業段階を推定するためのモデルを学習させて、前記特許公報の文書情報から前記出願人が行う事業の事業段階を推定する学習済みモデルを得る、処理をコンピュータに実行させる。これにより、特許公報から出願人の事業段階を推定するための学習済みモデルを得ることができる。
【００１１】
本発明の事業段階推定方法において、前記事業段階は、特定の製品に関する研究の段階、前記製品に関する開発の段階、前記製品に関する実用化の段階、及び前記製品に関する商品化の段階の何れか１つであるようにすることができる。
【００１２】
本発明の事業段階推定方法において、前記学習用データのうちの前記事業段階は、前記学習用の特許公報の文書情報とは異なる情報から予め設定されるようにすることができる。これにより、出願人の事業段階を精度よく推定することができる。
【００１３】
本発明の事業段階推定方法において、前記特許公報は、前記特許公報の書誌情報及び前記特許公報の経過情報の少なくとも一方に応じて予め選別されるようにすることができる。これにより、出願人の事業に繋がる特許公報を選別することができる。
【００１４】
本発明の事業段階推定方法において、前記特定の出願人の事業段階を推定する際に、前記特定の出願人の特許公報の文書情報と、前記学習済みモデルとに基づいて、前記出願人の現時点の事業段階を推定し、現時点より後の事業段階へ移行するまでの期間を推定するようにすることができる。これにより、特許出願から特許公報の発行まで所定期間を要する場合であっても、出願人の事業段階を精度よく推定することができる。
【００１５】
また、本発明の事業段階推定方法は、公開された技術文献の文書情報と、学習用の技術文献の文書情報及び該学習用の技術文献の著者が属する団体が行う事業の事業段階を表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、前記団体の事業段階を推定する処理をコンピュータに実行させるようにすることができる。これにより、公開された技術文献から特定の団体が行う事業の事業段階を推定することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、公開された技術文献から特定の団体が行う事業の事業段階を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る事業段階推定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】設備投資計画と特許出願との関係を説明するための説明図である。
【図３】事業の各フェーズで出現する特許群を説明するための説明図である。
【図４】事業の各フェーズで出現する特許群と設備投資との関係を説明するための説明図である。
【図５】選別基準データの一例を示す図である。
【図６】キーワードデータの一例を示す図である。
【図７】キーワードの頻度ベクトルを説明するための説明図である。
【図８】学習用データセットの一例を示す図である。
【図９】本実施形態で用いるモデルの一例を示す図である。
【図１０】本実施形態の前処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１１】本実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１２】本実施形態の推定処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１３】現時点の事業フェーズから次の事業フェーズへ移行するまでの期間の推定処理を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１９】
＜第１の実施形態に係る事業段階推定装置のシステム構成＞
【００２０】
図１は、第１の実施形態に係る事業段階推定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。事業段階推定装置１００は、機能的には、図１に示されるように、データ受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部３０を含んだ構成で表すことができる。
【００２１】
本実施形態に係る事業段階推定装置１００は、特許公報の文書情報から特許公報の出願人が行う事業の事業段階を表すフェーズを推定する。事業段階推定装置１００によって出願人が行う事業のフェーズが推定されることにより、出願人である企業の設備投資計画が推定される。
【００２２】
企業内における設備投資計画は様々な媒体から推定することができる。例えば、株主総会などでの説明、有価証券における記述、リリース記事、経営層の談話、他企業との提携、他企業の買収、及び他企業との合併の動向などから、企業の設備投資計画を推定することができる。しかし、これらの情報は膨大であり、かつ互いに複雑に関連し合っていることから、企業の設備投資計画を精度よく推定することは難しい。
【００２３】
上記の情報に加えて、企業の技術及びノウハウを知的財産として権利化する特許出願についても、企業の設備投資計画に連動した動きがあると考えられる。そのため、特許公報から設備投資計画を推定することも可能と考えられる。
【００２４】
図２に、設備投資計画と特許出願との関係を説明するための説明図を示す。例えば、図２に示されるように、特定の製品に関する研究から商品化に至る各フェーズＡ〜Ｄにおいて、特許出願ＰＡ〜ＰＤや学術論文による論文発表ＬＡ〜ＬＤが行われる。この場合、各フェーズにおいて特許出願がなされた特許公報の文書情報は異なる特徴を有すると考えられる。また、研究から商品化に至る各フェーズＡ〜Ｄを経て、製品の生産・販売が行われる。
【００２５】
上記図２に示される例では、開発研究のフェーズＢでは外部からの技術導入が行われ、実用化のフェーズＣでは設備投資検討が行われる。設備投資検討の結果、設備投資を行うことが決定された場合には、生産施設の建設の計画、建設業者の選定が行われる。そして、選定された建設業者によって生産施設の設計、施工、及び保守が順次行われる。そのため、例えば、企業内において設備投資の決定時期を推定することができれば、設備投資の決定時期のタイミングで当該企業に対して生産施設の建設の提案を行うことができる。
【００２６】
なお、各フェーズでなされる特許出願の特許公報は、各フェーズに対応する特許群として出現することが考えられる。例えば、図３に示されるように、特定の企業である出願人が複数年に亘る事業を行う際には、研究のフェーズＡに対応する特許群、開発のフェーズＢに対応する特許群、実用化のフェーズＣに対応する特許群、及び商品化のフェーズＤに対応する特許群が出現し、当該出願人が行う事業の特定の製品に関する特許出願の総数Ｎとなる。
【００２７】
また、製品の種類に応じて各フェーズの特許群の出現パターンは異なると考えられる。例えば、図４に示されるように、製品Ｘ，Ｙ，Ｚに関する特許出願の特許公報を特定した場合、Ａ群〜Ｄ群の特許群の出現の態様は異なる。この場合、例えば、図４に示される製品Ｙの設備投資動向に着目すると、開発のフェーズに対応するＢ群の特許群が出現した後に、工場建設が開始されていることがわかる。
【００２８】
以上説明したように、企業が行う事業の各フェーズＡ〜Ｄと特許出願とは連動していると考えられるため、特許公報から出願人である企業の設備投資計画を推定することは可能であると考えられる。そのため、特定の企業の設備投資計画を推定することができれば、設備投資計画に応じた生産施設の建設に関する提案を、当該企業に対して効率的かつ効果的に行うことができる。
【００２９】
そこで、本実施形態では、特許公報の文書情報から、特許公報の出願人が行う事業のフェーズを推定することにより、出願人である特定の企業の設備投資計画を推定する。
【００３０】
具体的には、本実施形態では、特定の製品に関する特許公報の文書情報を用いて特定のモデルを機械学習させることにより、特許公報の文書情報から特許公報の出願人の事業のフェーズを推定する学習済みモデルを生成する。そして、事業のフェーズの推定対象の特許公報と機械学習によって得られた学習済みモデルとに基づいて、特許公報が発行された時点での事業のフェーズを推定する。これにより、特定の企業の設備投資計画を推定することができる。
【００３１】
以下、本実施形態について具体的に説明する。なお、本実施形態における特許公報とは、日本国特許庁によって発行される特許公報（例えば、特許出願から１年６月経過後に発行される公開特許公報又は特許掲載公報等）、及び日本国特許庁とは異なる機関（例えば、世界知的所有権機構の国際事務局等）によって発行される特許公報等を含むものとする。
【００３２】
事業段階推定装置１００のデータ受付部１０は、複数の学習用の特許公報を受け付ける。複数の学習用の特許公報の各々には、特許公報の出願人が行う事業のフェーズＡ〜Ｄが教師データとして付与されている。
【００３３】
学習用の特許公報に付与される事業のフェーズＡ〜Ｄは、学習用の特許公報の文書情報とは異なる情報から予め設定される。事業のフェーズＡ〜Ｄを予め設定する際の情報としては、例えば、ＷＥＢの情報、業界紙に掲載されている情報、ニュースリリースの情報等の設備投資の実績情報が用いられる。
【００３４】
学習用の特許公報に付与される事業のフェーズＡ〜Ｄは、例えば、人手によって予め付与される。この場合には、ＷＥＢの情報等を取得したユーザが、学習用の特許公報に対してフェーズを予め付与する。
【００３５】
本実施形態では、特定の製品に関する研究の段階をフェーズＡ、製品に関する開発の段階をフェーズＢ、製品に関する実用化の段階をフェーズＣ、製品に関する商品化の段階をフェーズＤとした場合を例に説明する。
【００３６】
また、データ受付部１０は、事業のフェーズの推定対象の特許公報を受け付ける。データ受付部１０は、例えば、データ受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００３７】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、機能的には、選別基準データ記憶部２１と、選別部２２と、キーワードデータ記憶部２３と、学習用特徴抽出部２４と、学習用データ記憶部２５と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２７と、推定用特徴抽出部２８と、推定部２９とを備えている。
【００３８】
選別基準データ記憶部２１には、データ受付部１０によって受け付けた複数の学習用の特許公報を選別するための選別基準データが格納されている。選別基準データには、特許公報の書誌情報及び特許公報の経過情報を表す選別基準が含まれている。
【００３９】
特定の企業である出願人によってなされた特許出願には、出願人の事業に直接的に関連しない特許出願が含まれている場合があるため、特許公報群から学習用の特許公報群を選別する必要がある。例えば、出願人である企業が、複数の製品分野の特許出願を行っている場合、事業に繋がる可能性の高い製品分野の特許出願を特定する必要がある。そこで、本実施形態では、出願人の事業に直接関連する重要度の高い特許公報を、予め設定した選別基準によって選別する。
【００４０】
図５に、選別基準データの一例を示す。図５に示されるように、選別基準データには、（１）審査請求が行われた特許出願件数の割合、（２）早期審査請求が行われた特許出願件数の割合、（３）拒絶理由通知後、登録査定まで対応した特許出願件数の割合、及び（４）特許料が継続して支払われている件数の割合を表す経過情報と、当該経過情報に対する閾値が格納される。
【００４１】
例えば、所定の製品分野に関する特許出願を設定する場合、学習用の特許公報群のうち、審査請求が行われた特許出願件数の割合が所定の閾値ＸＸ１以上となるような製品分野に属する学習用の特許公報群が選別される。
【００４２】
また、図５に示されるように、選別基準データには、（５）国際出願が行われた特許出願件数の割合、（６）優先権主張がなされている特許出願件数の割合、（７）先行技術文献に含まれる自社特許文献の割合、（８）発明者の技術分野間の異動割合、及び（９）発明者数の推移を表す書誌情報と、当該書誌情報に対する閾値が格納される。
【００４３】
例えば、学習用の特許公報群のうち、国際出願が行われた特許出願件数の割合が所定の閾値ＸＸ５以上となるような製品分野の学習用の特許公報群が選別される。なお、（８）発明者の技術分野間の異動割合とは、例えば、ある製品分野の特許公報群において、同一の発明者が、複数の異なる技術分野の特許公報に出現する割合等である。異なる技術分野であるか否かは、例えば、特許公報に付与されるＩＰＣ等に基づき算出される。
【００４４】
選別部２２は、特許公報の書誌情報及び特許公報の経過情報を表す選別基準データに応じて、複数の学習用の特許公報を選別する。具体的には、選別部２２は、選別基準データ記憶部２１に格納された選別基準データに応じて、上記図５に示される選別基準データの各閾値が満たされるように、複数の学習用の特許公報を選別する。
【００４５】
キーワードデータ記憶部２３には、ユーザによって予め設定されたキーワードが格納されている。
【００４６】
事業の各フェーズにおいて特許出願がなされた特許公報の文書情報は異なる特徴を有すると考えられる。例えば、研究のフェーズＡでは「原理」等の単語が頻出し、商品化のフェーズＤでは「コスト」等の単語が頻出すると考えられる。そこで、本実施形態では、事業のフェーズに応じたキーワードを予め設定する。図６に、キーワードデータ記憶部２３に格納されるキーワードデータの一例を示す。図６に示されるように、キーワードデータには、複数のキーワードが各フェーズＡ〜Ｄと対応付けられて格納される。
【００４７】
学習用特徴抽出部２４は、選別部２２によって選別された複数の学習用の特許公報の各々について、学習用の特許公報の文書情報から、キーワードデータ記憶部２３に格納されたキーワードの頻度ベクトルを特徴量として抽出する。
【００４８】
図７に、キーワードの頻度ベクトルを説明するための説明図を示す。図７に示されるように、本実施形態では、特許公報の文書情報に含まれるキーワードの頻度ベクトルが特徴量として抽出される。例えば、特許公報の文書情報に、「原理」というキーワードが３回出現した場合には、頻度ベクトルの所定の箇所に３が格納される。また、特許公報の文書情報に、「応用」というキーワードが２回出現した場合には、頻度ベクトルの所定の箇所に２が格納される。
【００４９】
そして、学習用特徴抽出部２４は、複数の学習用の特許公報の各々について抽出された頻度ベクトルと、複数の学習用の特許公報の各々について予め付与された教師データであるフェーズＡ〜Ｄとを、学習用データ記憶部２５へ格納する。
【００５０】
学習用データ記憶部２５には、学習用の特許公報の文書情報から得られた頻度ベクトル及び当該学習用の特許公報のフェーズを表す学習用データが格納される。例えば、図８に示されるように、学習用特徴抽出部２４によって複数の学習用の特許公報の各々について抽出された頻度ベクトルと、複数の学習用の特許公報の各々についてのフェーズとが対応付けられて、学習用データセットとして格納される。１つの学習用の特許公報の文書情報から得られた頻度ベクトルと１つのフェーズとの組み合わせが、１つの学習用データとして用いられる。
【００５１】
学習部２６は、学習用データ記憶部２５に格納された学習用データの各々に基づいて、特許公報の文書情報からフェーズを推定するためのモデルを学習させることにより、学習済みモデルを生成する。
【００５２】
図９に、本実施形態で用いるモデルの一例を示す。本実施形態では、モデルの一例としてニューラルネットワークモデルを用いる場合を例に説明する。
【００５３】
図９に示されるように、例えば、特許公報の文書情報から得られる頻度ベクトルＶを学習済みモデルであるニューラルネットワークモデルＬＭに入力すると、特許公報が研究のフェーズＡに該当する度合いを表すスコアＳＡと、特許公報が開発のフェーズＢに該当する度合いを表すスコアＳＢと、特許公報が実用化のフェーズＣに該当する度合いを表すスコアＳＣと、特許公報が商品化のフェーズＤに該当する度合いを表すスコアＳＤとが出力される。
【００５４】
このため、学習済みモデルへ入力された頻度ベクトルに対応する特許公報は、ニューラルネットワークモデルＬＭから出力されたスコアが最も高いフェーズに対応する特許公報であると推定される。
【００５５】
そのため、学習部２６は、学習用データ記憶部２５に格納された学習用データの各々に基づいて、例えば、ディープラーニングによってニューラルネットワークモデルを学習させる。学習部２６は、例えば、上記図８に示される、データＩＤ「00001」の頻度ベクトル［１，２，２，…］がニューラルネットワークモデルへ入力された際には、開発のフェーズＢのスコアＳＢが高くなるように、ニューラルネットワークモデルを学習させる。
【００５６】
そして、学習部２６は、ディープラーニングによって得られた学習済みのニューラルネットワークモデルを、学習済みモデルとして学習済みモデル記憶部２７へ格納する。
【００５７】
学習済みモデル記憶部２７には、学習部２６によって得られた学習済みモデルが格納される。
【００５８】
推定用特徴抽出部２８は、学習用特徴抽出部２４と同様に、特許公報の文書情報からキーワードの頻度ベクトルを特徴量として抽出する。具体的には、推定用特徴抽出部２８は、データ受付部１０によって受け付けられた、フェーズの推定対象の特許公報を取得する。そして、推定用特徴抽出部２８は、推定対象の特許公報の文書情報から、キーワードデータ記憶部２３に格納されたキーワードの頻度ベクトルを抽出する。
【００５９】
推定部２９は、推定用特徴抽出部２８によって抽出された頻度ベクトルと、学習済みモデル記憶部２７に格納された学習済みモデルとに基づいて、推定対象の特許公報の出願人の事業のフェーズを推定する。
【００６０】
具体的には、まず、推定部２９は、学習済みモデル記憶部２７に格納された学習済みモデルを読み出す。次に、推定部２９は、推定用特徴抽出部２８によって抽出された頻度ベクトルを学習済みモデルへ入力する。学習済みモデルへ頻度ベクトルが入力されると、学習済みモデルからスコアＳＡとスコアＳＢとスコアＳＣとスコアＳＤとが出力される。そして、推定部２９は、データ受付部１０によって受け付けられた推定対象の特許公報は、学習済みモデルから出力されたスコアの値が最も高いフェーズに対応する特許公報であると推定する。
【００６１】
推定部２９によって、１つの特許公報に対するフェーズが推定される。例えば、各年に発行された特許公報群に含まれる特許公報の各々について、当該特許公報が発行された際の事業のフェーズを推定することにより、フェーズの推移を得ることができる。そのため、事業段階推定装置１００のユーザは、複数の特許公報の各々について推定されたフェーズから、出願人である企業の設備投資計画を推定することができる。
【００６２】
出力部３０は、推定部２９によって推定されたフェーズを結果として出力する。例えば、出力部３０は、ディスプレイによって実現される。
【００６３】
＜事業段階推定装置の作用＞
【００６４】
次に、事業段階推定装置１００の作用を説明する。事業段階推定装置１００は、前処理ルーチンと学習処理ルーチンと推定処理ルーチンとを実行する。
【００６５】
＜前処理ルーチン＞
事業段階推定装置１００のデータ受付部１０が、事業のフェーズが教師データとして予め付与された複数の学習用の特許公報の入力を受け付けると、図１０に示す前処理ルーチンを実行する。
【００６６】
ステップＳ１００において、学習用特徴抽出部２４は、教師データとしてのフェーズが付与された複数の学習用の特許公報を取得する。
【００６７】
ステップＳ１０１において、選別部２２は、選別基準データ記憶部２１に格納された選別基準データに応じて、複数の学習用の特許公報を選別する。
【００６８】
ステップＳ１０２において、学習用特徴抽出部２４は、上記ステップＳ１０１で選別された複数の学習用の特許公報の各々について、キーワードデータ記憶部２３に格納されたキーワードの頻度ベクトルを特徴量として抽出する。そして、学習用特徴抽出部２４は、複数の学習用の特許公報の各々について、特許公報の文書情報から抽出された頻度ベクトルと、教師データとして特許公報に付与されたフェーズとの組み合わせを学習用データとして生成する。
【００６９】
ステップＳ１０４において、学習用特徴抽出部２４は、上記ステップＳ１０２で生成された学習データの各々を、学習用データ記憶部２５に格納して、前処理ルーチンを終了する。
【００７０】
＜学習処理ルーチン＞
事業段階推定装置１００は、学習用データセットが学習用データ記憶部２５に格納され、かつ学習処理の指示信号を受け付けると、図１１に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００７１】
ステップＳ２００において、学習部２６は、学習用データ記憶部２５に格納された複数の学習用データを取得する。
【００７２】
ステップＳ２０２において、学習部２６は、上記ステップＳ２００で取得された学習用データの各々に基づいて、ニューラルネットワークモデルを学習させることにより、学習済みモデルを生成する。
【００７３】
ステップＳ２０４において、学習部２６は、上記ステップＳ２０２で生成された学習済みモデルを学習済みモデル記憶部２７へ格納する。
【００７４】
＜推定処理ルーチン＞
事業段階推定装置１００は、学習済みモデルが学習済みモデル記憶部２７に格納され、かつデータ受付部１０が、事業のフェーズの推定対象の特許公報の入力を受け付けると、図１２に示す推定処理ルーチンを実行する。
【００７５】
ステップＳ３００において、推定用特徴抽出部２８は、データ受付部１０によって受け付けられた、事業のフェーズの推定対象の特許公報を取得する。
【００７６】
ステップＳ３０２において、推定用特徴抽出部２８は、上記ステップＳ３００で取得された特許公報の文書情報から、キーワードデータ記憶部２３に格納されたキーワードの頻度ベクトルを抽出する。
【００７７】
ステップＳ３０４において、推定部２９は、学習済みモデル記憶部２７に格納された学習済みモデルを読み出す。
【００７８】
ステップＳ３０６において、推定部２９は、上記ステップＳ３０２で抽出された頻度ベクトルを、上記ステップＳ３０４で読み出された学習済みモデルへ入力する。そして、推定部２９は、上記ステップＳ３００で取得された特許公報は、学習済みモデルから出力されたスコアの値が最も高いフェーズに対応する特許公報であると推定する。
【００７９】
ステップＳ３０８において、推定部２９は、上記ステップＳ３０６で推定された結果を出力する。
【００８０】
出力部３０は、コンピュータ２０の推定部２９から出力された特許公報のフェーズを出力する。
【００８１】
以上詳細に説明したように、本実施形態では、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習用の特許公報の文書情報及び該学習用の特許公報の出願人が行う事業のフェーズを表す学習用データから予め学習された学習済みモデルとに基づいて、特定の出願人の事業のフェーズを推定する。これにより、特許公報から出願人が行う事業の事業段階を推定することができ、出願人である特定の企業の設備投資計画を推定することができる。
【００８２】
また、顧客の企業が出願人である特許公報から、顧客の企業が行う事業のフェーズを推定することにより、顧客の企業に対する的確かつ有用な営業的アプローチが可能になる。
【００８３】
また、特許公報の出願人が競合企業である場合には、競合企業が行う事業のフェーズを推定することができるため、競合企業の事業のフェーズに応じて対策を講じることができる。
【００８４】
また、本実施形態では、特許公報の文書情報を用いてモデルを機械学習させることにより、システム構築にかかる費用及び期間を大幅に削減することができる。
【００８５】
また、推定された事業のフェーズと開発戦略とを予め対応付けておくことにより、設備投資計画を精度よく推定することができる。例えば、研究のフェーズＡの出現がなく、開発のフェーズＢが出現した場合には、Ｍ＆Ａ等によって技術を外部から導入した可能性が高いといった内容を推定することができる。
【００８６】
＜第２の実施形態に係る事業段階推定装置のシステム構成＞
【００８７】
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、特定の出願人の事業のフェーズを推定する際に、特許公報の文書情報と学習済みモデルとに基づいて、出願人の現時点の事業のフェーズを推定し、次の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定する点が第１の実施形態と異なる。なお、第２の実施形態の構成は、第１の実施形態と同様の構成となるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００８８】
図１３に、現時点の事業のフェーズから、次の事業のフェーズへ移行するまでの期間の推定処理を説明するための説明図を示す。
【００８９】
図１３に示されるように、現時点ｔ１に公開された特許公報の文書情報を学習済みモデルへ入力した場合、現時点ｔ１の出願人の事業のフェーズは、開発のフェーズＢであると判明したとする。この場合、現時点ｔ１の事業のフェーズから、次の事業のフェーズである実用化のフェーズＣへ移行する期間ｔｘを推定することができれば、出願人の将来動向をより正確に予測することができる。
【００９０】
そこで、第２の実施形態の推定部２９は、特許公報の文書情報と学習済みモデルとに基づいて現時点の事業のフェーズを推定した後に、現時点の事業のフェーズから、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定する。
【００９１】
例えば、推定部２９は、特定の年を設定し、その年の１年間に公開された特許公報の文書情報を学習済みモデルへ入力する。そして、推定部２９は、その年の１年間に公開された特許公報の各々の事業のフェーズを推定する。そして、推定部２９は、その１年間に公開された特許公報の各々の事業のフェーズの比率に応じて、次の事業のフェーズへ移行するまでの期間を予測する。
【００９２】
例えば、推定部２９は、上記図１３に示される現時点ｔ１の１年間に公開された特許公報の各々のうち、事業のフェーズＡと判定された特許公報の数と事業のフェーズＢと判定された特許公報の数との比率と、事業のフェーズに対応する特許公報の比率に応じて予め設定された期間とに基づいて、現時点ｔ１の事業のフェーズから次の事業のフェーズへ移行するまでの期間ｔｘを推定する。
【００９３】
例えば、上記図１３に示される例では、現時点ｔ１において、フェーズＡの特許公報とフェーズＢの特許公報との両方が出現していることがわかる。このため、現時点ｔ１での出願人の事業のフェーズは、フェーズＡに近いフェーズＢであることがわかる。一方、時点ｔ２に近い時点では、フェーズＢの特許公報とフェーズＣの特許公報との両方が出現し始める。このため、１年間に公開された特許公報の各々のうち、フェーズＣと判定された特許公報の比率が高いほど、フェーズＣに近づいていることがわかる。
【００９４】
以上詳細に説明したように、第２の実施形態では、特定の出願人の事業のフェーズを推定する際に、特定の出願人の特許公報の文書情報と、学習済みモデルとに基づいて、出願人の現時点の事業のフェーズを推定し、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定する。これにより、現時点の事業のフェーズから、現時点より後の事業のフェーズに移行するまでの期間を推定することができ、出願人の設備投資計画を精度よく推定することができる。
【００９５】
また、例えば、特許公報として公開特許公報を用いる場合には、特許公報が発行された年と特許出願がなされた年との間に１年６月のタイムラグがあったとしても、現時点の事業のフェーズから、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定することができる。
【００９６】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００９７】
例えば、上記実施形態では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【００９８】
また、上記実施形態では、予め設定されたキーワードの頻度ベクトルを特許公報の文書情報から特徴量として抽出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、キーワードを設定せずに、特許公報の文書情報から得られる全ての単語に応じた特徴量を抽出するようにしてもよい。
【００９９】
また、上記実施形態では、事業段階推定装置１００が学習処理と推定処理と行う場合を例に説明したが、学習処理を行う装置と推定処理を行う装置とを別々の装置として構成するようにしてもよい。この場合には、例えば、学習用特徴抽出部２４、学習用データ記憶部２５、学習部２６、及び学習済みモデル記憶部２７を備えた事業段階推定モデル学習装置と、学習済みモデル記憶部２７、推定用特徴抽出部２８、及び推定部２９とを備える事業段階推定装置によって構成するようにしてもよい。また、学習済みモデル記憶部２７を外部サーバに設置し、事業段階推定装置は、外部サーバの学習済みモデル記憶部２７から学習済みモデルを読み出すようにしてもよい。
【０１００】
また、上記第２の実施形態では、事業のフェーズに対応する特許公報の比率に応じて予め設定された期間を用いて、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、学習用の特許公報の文書情報に基づき得られる学習済みモデルは、現時点の事業のフェーズと共に、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間を推定するようにしてもよい。この場合には、例えば、学習用の特許公報には、現時点の事業のフェーズ及び現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間が教師データとして付与される。そして、現時点の各フェーズのスコアＳＡ〜ＳＤと、現時点より後の事業のフェーズへ移行するまでの期間とが出力されるような学習済みモデルを生成する。
【０１０１】
また、上記実施形態では、１つの特許公報を学習済みモデルへ入力し、その特許公報が発行されたときの事業のフェーズを推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、複数の特許公報を学習済みモデルへ入力し、複数の特許公報に対応する事業のフェーズを推定するようにしてもよい。これにより、１年間に発行された全ての特許公報を学習済みモデルへ入力することで、その年の事業のフェーズを推定することができる。
【０１０２】
また、上記実施形態では、学習用の特許公報群を選別する際に、特許公報の書誌情報及び特許公報の経過情報に応じて選別する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、特許公報の書誌情報及び特許公報の経過情報の少なくとも一方に応じて予め選別してもよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、学習用の特許公報群のみを選別基準データによって選別する場合を例に説明したがこれに限定されるものではなく、事業のフェーズの推定対象の特許公報を、特許公報の書誌情報及び特許公報の経過情報の少なくとも一方に応じて予め選別してもよい。
【０１０４】
また、上記実施形態では、事業のフェーズが、特定の製品に関する研究の段階、製品に関する開発の段階、製品に関する実用化の段階、及び製品に関する商品化の段階である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、これらの段階とは異なる段階を事業のフェーズとして設定しても良い。
【０１０５】
また、上記実施形態では、特許公報を対象とし、特許公報の出願人の事業のフェーズを推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、公開された技術文献の文書情報を対象として、技術文献の著者が属する団体が行う事業のフェーズを推定するようにしてもよい。この場合には、学習用の技術文献の文書情報及び該学習用の技術文献の著者が属する団体が行う事業のフェーズを表す学習用データから学習済みモデルを生成する。そして、公開された技術文献の文書情報と学習済みモデルとに基づいて、技術文献の著者が属する団体が行う事業のフェーズを推定するようにすることができる。これにより、公開された技術文献から特定の団体が行う事業の事業段階を推定することができる
【０１０６】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１０７】
１０   データ受付部
２０   コンピュータ
２１   選別基準データ記憶部
２２   選別部
２３   キーワードデータ記憶部
２４   学習用特徴抽出部
２５   学習用データ記憶部
２６   学習部
２７   学習済みモデル記憶部
２８   推定用特徴抽出部
２９   推定部
３０   出力部
１００ 事業段階推定装置
【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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