(57)【要約】      （修正有）【課題】第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できる特許調査支援方法を提供すること。【解決手段】特許庁さ支援方法は、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに未評価案件をプロットで表示させる判定結果表示ステップと、グラフに表示されたプロットの中から一部のプロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、選択されたプロットに対応する未評価案件を、評価対象案件として抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、評価対象案件選択ステップでは、グラフに領域指定部材を表示させ、領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件を評価対象案件データとして抽出するステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定したテーマに基づく未評価案件データと、
前記テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、
前記テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと
を特許情報データベースに蓄積し、
前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたサーチ対象確率判定値と、
前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたノイズ対象確率判定値と
を用いて、
前記未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する特許調査支援方法であって、
サーバーが、
第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに、導かれた前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を基に前記未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、
前記判定結果表示ステップで表示される前記グラフに表示された前記プロットの中から一部の前記プロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、
前記評価対象案件選択ステップで選択された前記プロットに対応する前記未評価案件データを、前記評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップと
を有し、
前記評価対象案件選択ステップでは、前記グラフに領域指定部材を表示させ、前記領域指定部材を移動でき、前記領域指定部材で区分された一方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記評価対象案件データとして選択される
ことを特徴とする特許調査支援方法。
【請求項２】
前記評価対象案件選択ステップでは、前記領域指定部材の角度を変更できる
ことを特徴とする請求項１に記載の特許調査支援方法。
【請求項３】
前記評価対象案件選択ステップでは、
前記領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、評価対象案件データ数として表示する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法。
【請求項４】
前記評価対象案件選択ステップで前記グラフに表示させる前記領域指定部材として、
サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材と、
ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材と
を有し、
前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、
前記第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、
前記第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択される
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法。
【請求項５】
前記評価対象案件選択ステップでは、
前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数として表示し、
前記第１領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第２領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数として表示し、
前記第２領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数として表示する
ことを特徴とする請求項４に記載の特許調査支援方法。
【請求項６】
前記評価対象案件選択ステップでは、
選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の特許調査支援方法。
【請求項７】
前記評価対象案件選択ステップでは、
選択された前記サーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示し、
選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法。
【請求項８】
前記評価対象案件選択ステップでは、
選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項１、請求項２、及び請求項４のいずれか１項に記載の特許調査支援方法。
【請求項９】
前記評価対象案件選択ステップでは、
選択された前記サーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示し、
選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法。
【請求項１０】
前記サーバーが、前記評価対象案件抽出ステップで抽出された前記評価対象案件データを出力する評価対象案件出力ステップを有することを特徴とする請求項１に記載の特許調査支援方法。
【請求項１１】
前記評価対象案件出力ステップでは、少なくとも前記サーチ対象確率判定値及び又は前記ノイズ対象確率判定値を出力することを特徴とする請求項１０に記載の特許調査支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未評価案件データの中から新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する特許調査支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能を活用した情報処理が広く行われている。
特許文献１は、客観的なデータに基づいて採用希望者に関する一定の評価を提供し、採用担当者の労力を低減する情報処理方法を提案している。
特許情報についても、あらかじめ評価が行われた案件データを教師案件データとし、この教師案件データを用いて未評価案件データを人工知能によって判定する試みが進んでいる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１０４５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような人工知能による判定は、教師案件データの数を増やすことで精度を高めることができるが、教師案件データの数を増やすことが労力負担となる。
労力負担を少なくして判定精度を高めるためには、確実に不要であるというノイズ対象案件データを区分することが有効である。また、限られた教師案件データによって一次人工知能判定を行い、一次人工知能判定の結果によって抽出される一部の案件データを評価して新たな教師案件データとし、新たな教師案件データを基にして二次人工知能機能判定を行うという、人工知能判定の繰り返しを行うことが有効である。
しかし、人工知能判定による確率判定値だけでは、ノイズ対象案件データ又は新たな教師案件データの選択が的確か否かの判断が難しい。
【０００５】
本発明は、人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未評価案件データの中から、評価対象案件データを選択する際の判断を容易とする特許調査支援方法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】
【０００６】
請求項１記載の本発明の特許調査支援方法は、設定したテーマに基づく未評価案件データと、前記テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、前記テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積し、前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたサーチ対象確率判定値と、前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたノイズ対象確率判定値とを用いて、前記未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する特許調査支援方法であって、サーバーが、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に、導かれた前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を基に前記未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、前記判定結果表示ステップで表示される前記グラフ２１に表示された前記プロットの中から一部の前記プロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、前記評価対象案件選択ステップで選択された前記プロットに対応する前記未評価案件データを、前記評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、前記評価対象案件選択ステップでは、前記グラフ２１に領域指定部材３１、３２を表示させ、前記領域指定部材３１、３２を移動でき、前記領域指定部材３１、３２で区分された一方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記評価対象案件データとして選択されることを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記領域指定部材３１、３２の角度を変更できることを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記領域指定部材３１、３２で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、評価対象案件データ数５１、５２として表示することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップで前記グラフ２１に表示させる前記領域指定部材３１、３２として、サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材３１と、ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材３２とを有し、前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、前記第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、前記第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択されることを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項４に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数５１として表示し、前記第１領域指定部材３１で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第２領域指定部材３２で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数５３として表示し、前記第２領域指定部材３２で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数５２として表示することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記サーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示し、選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項８記載の本発明は、請求項１、請求項２、及び請求項４のいずれか１項に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１、６２を集計し、前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６１、６２を表示することを特徴とする。
請求項９記載の本発明は、請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記サーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１を集計し、前記サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６１を表示し、選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６２を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６２を表示することを特徴とする。
請求項１０記載の本発明は、請求項１に記載の特許調査支援方法において、前記サーバーが、前記評価対象案件抽出ステップで抽出された前記評価対象案件データを表示する評価対象案件出力ステップを有することを特徴とする。
請求項１１記載の本発明は、請求項１０に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件出力ステップでは、少なくとも前記サーチ対象確率判定値及び又は前記ノイズ対象確率判定値を出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施例における特許調査支援方法のフローチャート
【図２】同特許調査支援方法の評価対象案件選択ステップで表示される画面イメージ図
【図３】同特許調査支援方法の評価対象案件出力ステップで表示される画面イメージ図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の第１の実施の形態による特許調査支援方法は、サーバーが、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに、導かれたサーチ対象確率判定値及びノイズ対象確率判定値を基に未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、判定結果表示ステップで表示されるグラフに表示されたプロットの中から一部のプロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、評価対象案件選択ステップで選択されたプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、評価対象案件選択ステップでは、グラフに領域指定部材を表示させ、領域指定部材を移動でき、領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、評価対象案件データとして選択されるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。
【００１０】
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、領域指定部材の角度を変更できるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。
【００１１】
本発明の第３の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、評価対象案件データ数として表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データ数を確認しながら選択を変更できる。
【００１２】
本発明の第４の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでグラフに表示させる領域指定部材として、サーチ対象とする評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材と、ノイズ対象とする評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材とを有し、第１領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、サーチ対象案件データとして選択され、第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、ノイズ対象案件データとして選択されるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データの選択を支援できる。
【００１３】
本発明の第５の実施の形態は、第４の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、第１領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、サーチ対象案件データ数として表示し、第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、判定不能対象案件データ数として表示し、第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置するプロットの数を、ノイズ対象案件データ数として表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データ数と、ノイズ対象案件データ数と、判定不能対象案件データ数とを確認しながら選択を変更できる。
【００１４】
本発明の第６の実施の形態は、第１から第３のいずれかの実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、評価対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
【００１５】
本発明の第７の実施の形態は、第４又は第５の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択されたサーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データについて付与されている技術分類、及びノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
【００１６】
本発明の第８の実施の形態は、第１、第２、及び第４のいずれかの実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら選択を変更できる。
【００１７】
本発明の第９の実施の形態は、第４又は第５の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択されたサーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示し、選択されたノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データに含まれるキーワード、及びノイズ対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら選択を変更できる。
【００１８】
本発明の第１０の実施の形態は、第１の実施の形態による特許調査支援方法において、サーバーが、評価対象案件抽出ステップで抽出された評価対象案件データを出力する評価対象案件出力ステップを有するものである。本実施の形態によれば、抽出された評価対象案件データを出力できる。
【００１９】
本発明の第１１の実施の形態は、第１０の実施の形態による特許調査支援方法において、前記評価対象案件出力ステップでは、少なくともサーチ対象確率判定値及び又はノイズ対象確率判定値を出力するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値を参考に判断できる。
【実施例】
【００２０】
以下に、本発明の特許調査支援方法の一実施例について説明する。
図１は本発明の一実施例における特許調査支援方法のフローチャート、図２は同特許調査支援方法の評価対象案件選択ステップで表示される画面イメージ図、図３は同特許調査支援方法の評価対象案件出力ステップで表示される画面イメージ図である。
【００２１】
本実施例における特許調査支援方法は、設定したテーマに基づく未評価案件データと、テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積している。
Ｓ１では、特許情報データベース１０に蓄積している第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて未評価案件データについてサーチ対象確率判定値を導き、第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて未評価案件データについてノイズ対象確率判定値を導く。すなわち、未評価案件データには、サーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与される。Ｓ１の処理は、例えばＡＩ（人工知能）機能と言われる機械学習で行うことができ、必ずしも以下の処理を行うサーバーで処理されなくてもよい。
本実施例における特許調査支援方法は、多くの未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出することに適している。
【００２２】
サーバーは、図２に示すように、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に、導かれたサーチ対象確率判定値及びノイズ対象確率判定値を基に未評価案件データをプロットで表示させる（Ｓ２）。
図２では、縦軸をサーチ確率、横軸をノイズ確率としている。
評価対象案件選択ステップでは、グラフ２１に領域指定部材３１、３２を表示させる（Ｓ３）。
図２では、評価対象案件選択ステップでグラフ２１に表示させる領域指定部材３１、３２として、サーチ対象とする評価対象案件データをサーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材３１と、ノイズ対象とする評価対象案件データをノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材３２とを有している。
グラフ２１に表示させる領域指定部材３１、３２は、移動できるとともに角度を変更できる（Ｓ４）。
【００２３】
図２では、第１領域指定部材３１を移動できるサーチ領域セッティング操作部４１と、第２領域指定部材３２を移動できるノイズ領域セッティング操作部４２とを有している。
サーチ領域セッティング操作部４１は、第１領域指定部材３１を上（サーチ確率が高い方向）に移動させる上移動指示部４１ａ、第１領域指定部材３１を下（サーチ確率が低い方向）に移動させる下移動指示部４１ｂ、第１領域指定部材３１の角度を変更させる角度変更指示部４１ｃを有している。
ノイズ領域セッティング操作部４２は、第２領域指定部材３２を右（ノイズ確率が高い方向）に移動させる右移動指示部４２ａ、第２領域指定部材３２を下（ノイズ確率が低い方向）に移動させる左移動指示部４２ｂ、第２領域指定部材３２の角度を変更させる角度変更指示部４２ｃを有している。
【００２４】
対象案件選択ステップでは、領域指定部材３１、３２で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、評価対象案件データ数５１、５２として表示する（Ｓ５）。従って、価対象案件データ数を確認しながら選択を変更できる。
図２では、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、サーチ対象案件データ数５１として表示し、第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材３２で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、判定不能対象案件データ数５３として表示し、第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置するプロットの数を、ノイズ対象案件データ数５２として表示している。従って、サーチ対象案件データ数５１と、ノイズ対象案件データ数５２と、判定不能対象案件データ数５３とを確認しながら選択を変更できる。
【００２５】
また、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、評価対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示する（Ｓ６）。従って、評価対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
選択されたサーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示することで、サーチ対象案件データについて付与されている技術分類、及びノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
【００２６】
また、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１、６２を集計し、評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６１、６２を表示する（Ｓ７）。従って、評価対象案件データに含まれるキーワード６１、６２を参考にしながら選択を変更できる。
図２では、選択されたサーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１を集計し、サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６１を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６２を集計し、ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６２を表示する。従って、サーチ対象案件データに含まれるキーワード６１、及びノイズ対象案件データに含まれるキーワード６２を参考にしながら選択を変更できる。
【００２７】
Ｓ５における評価対象案件データ数５１、５２の表示、Ｓ６における技術分類の表示、Ｓ７におけるキーワード６１、６２の表示は、必ずしも全てを表示する必要はなく、特にＳ６における技術分類の表示とＳ７におけるキーワード６１、６２の表示は、いずれかが表示されればよい。
【００２８】
図２に示す選択確定指示となる「出力する」ボタン７１を指示することで、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、評価対象案件データとして選択される（Ｓ８）。
図２では、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、サーチ対象案件データとして選択され、第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材３２で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、ノイズ対象案件データとして選択される。従って、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に表示されるプロットの散布状況を把握した上で、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データの選択を支援できる。
【００２９】
Ｓ８における指示が行われることで、評価対象案件選択ステップで選択されたプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する（Ｓ９）。
Ｓ９における評価対象案件抽出ステップで抽出された評価対象案件データは画面上に表示される（Ｓ１０）。
Ｓ１０における評価対象案件出力ステップでは、図３に示すように、全ての未評価案件データについて、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分して表示してもよい。また、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値を、サーチ対象案件データ、ノイズ対象案件データ、及び判定不能対象案件データとともに表示させることが好ましい。
【００３０】
Ｓ１０における評価対象案件出力ステップで表示されるサーチ対象案件データ又はノイズ対象案件データについては、案件毎に評価を行い、評価結果が入力される（Ｓ１１）。
Ｓ１１で入力された評価結果は、新たな教師案件データとして特許情報データベース１０に登録される（Ｓ１２）。
Ｓ１２によって新たな教師案件データが登録されると、再びＳ１の処理によって未評価案件データにサーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与され、サーバーによって新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する。
【００３１】
以上のように本実施例によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択でき、多くの未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出することができる。
なお、本実施例では、直交する２軸の一方をサーチ確率、他方をノイズ確率とするグラフ２１で説明したが、グラフは３軸以上であってもよく、直交する２軸のグラフでは、領域指定部材は例えば直線又は曲線からなる区画線（カーソル）とし、３軸でのグラフでは、例えば平面や曲面からなる区画面とすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明は、国内における特許公報だけなく、中国や米国などの外国の特許公報についても利用でき、更には論文などの文章データに対しても適用できる。
【符号の説明】
【００３３】
１０  特許情報データベース
２１  グラフ
３１  第１領域指定部材
３２  第２領域指定部材
４１  サーチ領域セッティング操作部
４１ａ  上移動指示部
４１ｂ  下移動指示部
４１ｃ  角度変更指示部
４２  ノイズ領域セッティング操作部
４２ａ  右移動指示部
４２ｂ  左移動指示部
４２ｃ  角度変更指示部
５１  評価対象案件データ数（サーチ対象案件データ数）
５２  評価対象案件データ数（ノイズ対象案件データ数）
５３  判定不能対象案件データ数
６１、６２  キーワード
７１  「出力する」ボタン
【図１】
2019139751.tif 000003
【図２】
2019139751.tif 000004
【図３】
2019139751.tif 000005