(57)【要約】【課題】組織間の提携を支援する。【解決手段】提携先探索装置１６は、技術文書ＤＢ１４に記憶された組織と関連を有する技術文書群に記載されている課題を複数の組織のそれぞれについて抽出する。提携先探索装置１６は、上記技術文書群に記載されている課題を解決するための要素技術を複数の組織のそれぞれについて抽出する。提携先探索装置１６は、組織ごとに、課題と要素技術の組み合わせに基づいて上記技術文書群を分類する。提携先探索装置１６は、分類結果が異なる少なくとも２つの組織を提携候補として決定し、提携候補に関する情報をユーザ装置１２へ出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織と関連を有する技術文書群に記載されている課題を複数の組織のそれぞれについて抽出する課題抽出部と、
前記技術文書群に記載されている、前記課題を解決するための要素技術を前記複数の組織のそれぞれについて抽出する技術抽出部と、
組織ごとに、前記課題と前記要素技術の組み合わせに基づいて前記技術文書群を分類する分類部と、
前記分類部による分類結果が異なる少なくとも２つの組織を提携候補として決定する決定部と、
前記決定部により決定された提携候補に関する情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記出力部は、前記提携候補に関する情報として、組織ごとの技術文書群の分類結果を、課題と要素技術を軸とする二次元のチャートで表現したデータを出力することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記技術文書群に記載の課題が同一であるが要素技術が異なることを示す分類結果となった少なくとも２つの組織を提携候補として決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記技術文書群に記載の要素技術が同一であるが課題が異なることを示す分類結果となった少なくとも２つの組織を提携候補として決定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
組織と関連を有する技術文書群に記載されている課題を複数の組織のそれぞれについて抽出する機能と、
前記技術文書群に記載されている、前記課題を解決するための要素技術を前記複数の組織のそれぞれについて抽出する機能と、
組織ごとに、前記課題と前記要素技術を組み合わせに基づいて前記技術文書群を分類する機能と、
前記分類する機能による分類結果が異なる少なくとも２つの組織を提携候補として決定する機能と、
前記決定する機能により決定された提携候補に関する情報を出力する機能と、
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデータ処理技術に関し、特に組織間の提携を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、技術やアイデア等の資源の流出入を活用し、組織内で創出したイノベーションを組織外に展開して市場機会を増やすオープンイノベーションが盛んに行われている。また、異なるバックグラウンドを持つ組織同士が、新たな事業を創出するために、組織外に業務提携先を探すいわゆる「企業マッチング」も実施されている。また、地方自治体や専門の民間業者が仲介者となり、企業の提携先を探索するサービス（「企業マッチングサービス」とも呼ぶ。）も提供されてきている（例えば、特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２２８１５３号公報
【特許文献１】特開２０１１−２３２８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の企業マッチングサービスは、或る企業が提携する候補となる他の企業を人手により探すものであり、時間を要することがあった。
【０００５】
本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、１つの目的は、組織間の提携を支援する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の情報処理装置は、組織と関連を有する技術文書群に記載されている課題を複数の組織のそれぞれについて抽出する課題抽出部と、技術文書群に記載されている、課題を解決するための要素技術を複数の組織のそれぞれについて抽出する技術抽出部と、組織ごとに、課題と要素技術の組み合わせに基づいて技術文書群を分類する分類部と、分類部による分類結果が異なる少なくとも２つの組織を提携候補として決定する決定部と、決定部により決定された提携候補に関する情報を出力する出力部と、を備える。
【０００７】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を、方法、プログラム、プログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、組織間の提携を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１（ａ）−（ｄ）は、企業間の補完関係のパターンを模式的に示す図である。
【図２】第１実施例の企業提携支援システムの構成を示す図である。
【図３】図２の提携先探索装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】１つの企業のクロス分析結果を模式的に示す図である。
【図５】図５（ａ）−（ｄ）は、パターン１のスコアの導出例を示す図である。
【図６】図６（ａ）−（ｄ）は、パターン１のスコアの導出例を示す図である。
【図７】図７（ａ）−（ｄ）は、パターン２のスコアの導出例を示す図である。
【図８】図８（ａ）−（ｂ）は、パターン２のスコアの導出例を示す図である。
【図９】図９（ａ）−（ｄ）は、パターン３のスコアの導出例を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）−（ｃ）は、パターン４のスコアの導出例を示す図である。
【図１１】図１１（ａ）−（ｄ）は、第２変形例におけるパターン１のスコアの導出例を示す図である。
【図１２】図１２（ａ）−（ｄ）は、第２変形例におけるパターン１のスコアの導出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施例の企業提携支援システムの構成を説明する前に概要を説明する。実施例の企業提携支援システムは、業務提携先を探している中小企業に対して、ビジネスパートナーとなり得る大企業を自動で探索して提案する。具体的には、各企業が有する特許等の技術文書を分析し、中小企業と技術的な補完関係がある大企業を提携候補として提案する。
【００１１】
中小企業にとって、当該中小企業が保有する技術と補完関係がある技術を保有する大企業が、共同研究や共同開発のパートナーとなる可能性が高いと言われている。実施例の提携先探索装置は、中小企業と大企業それぞれの特許文献に基づいて、課題とその課題を解決した要素技術とを軸とするクロス分析を行う。提携先探索装置は、クロス分析の結果、中小企業と大企業との間で課題と要素技術の双方またはいずれかが異なる場合に補完関係があるとみなし、その大企業を中小企業の提携候補として選定する。
【００１２】
図１（ａ）−（ｄ）は、企業間の補完関係のパターンを模式的に示す。図１（ａ）−（ｄ）では、課題を横に並べ、各課題を解決した要素技術を縦に並べている。例えば、図１（ａ）は、中小企業が課題Ｂを要素技術Ｘを用いて解決し、大企業が課題Ａを要素技術Ｘを用いて解決したことを示している。図１（ａ）に示すパターン１は、中小企業と大企業が、異なる課題を同じ技術要素で解決したパターンである。提携先探索装置は、中小企業と大企業がパターン１の関係である場合、提携のメリットが大きい（新たな事業に繋がる可能性がある）として、大企業を提携候補として選定する。
【００１３】
図１（ｂ）に示すパターン２は、中小企業と大企業が、同じ課題を異なる要素技術で解決したパターンである。また、図１（ｃ）に示すパターン３は、中小企業と大企業が、異なる課題を異なる技術で解決したパターンである。提携先探索装置は、中小企業と大企業がパターン２または３の関係である場合も、提携のメリットが大きいとして、大企業を提携候補として選定する。
【００１４】
図１（ｄ）に示すパターン４は、中小企業と大企業が、同じ課題を同じ要素技術で解決したパターンである。この場合、中小企業と大企業とが競合関係にあり、また、権利の調整等が必要になると想定される。したがって、提携先探索装置は、中小企業にとって提携のメリットが小さいとして、大企業を提携候補として選定しない。
【００１５】
なお、実施例の提携先探索装置は、中小企業と大企業とのマッチング以外にも適用可能であり、例えば、企業以外の社団、財団、公的機関、企業内の部門等、様々な種類の組織のマッチングに適用可能である。また、実施例の提携先探索装置は、特許文献に基づいて各企業が有する技術を分析するが、特許文献以外の技術文書、例えば、学術論文、技術解説書、製品マニュアル、ホワイトペーパー等に基づいて分析してもよい。
【００１６】
（第１実施例）
図２は、第１実施例の企業提携支援システム１０の構成を示す。企業提携支援システム１０は、ユーザ装置１２、技術文書ＤＢ１４、提携先探索装置１６を備える。これらの装置は、ＬＡＮ・ＷＡＮ・インターネットを含む通信網１８を介して接続される。
【００１７】
ユーザ装置１２は、他企業との業務提携を検討する企業（実施例では中小企業、以下「被分析企業」とも呼ぶ。）の情報処理装置であり、被分析企業の従業員（以下「ユーザ」と呼ぶ。）により操作される。ユーザ装置１２は、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォンであってもよい。
【００１８】
技術文書ＤＢ１４は、提携先探索装置１６における分析対象となり得る複数企業の技術文書を記憶するデータベースサーバである。実施例における技術文書は、各企業に関連する特許文献であり、例えば、各企業が出願した特許に関する公開特許公報または特許掲載公報である。提携先探索装置１６は、被分析企業の提携候補となる企業を自動的に探索する情報処理装置である。
【００１９】
図３は、図２の提携先探索装置１６の機能構成を示すブロック図である。提携先探索装置１６は、探索要求受付部２０、文書取得部２２、母集団特定部２４、対象企業特定部２６、課題抽出部２８、技術抽出部３０、文書分類部３２、異同判定部３４、提携候補決定部３６、技術範囲特定部３８、ランク決定部４０、提携候補出力部４２を備える。不図示だが、提携先探索装置１６は、所定の通信プロトコルにしたがって外部装置と通信する通信部を備える。図３の各機能ブロックは、通信部を介して、外部装置との間でデータを送受信する。
【００２０】
本明細書のブロック図で示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵ・メモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２１】
例えば、図３の提携先探索装置１６における複数の機能ブロックは、これらの機能ブロックに対応する複数のモジュールを含むコンピュータプログラムとして実装されてもよい。このコンピュータプログラムは、記録媒体またはネットワークを介して提携先探索装置１６のストレージへインストールされてもよい。提携先探索装置１６のＣＰＵは、このコンピュータプログラムをメインメモリに読み出して実行することにより、図３に示す各機能ブロックの機能を発揮してもよい。
【００２２】
探索要求受付部２０は、ユーザ装置１２から送信された、提携先候補の探索を要求するデータ（以下「探索要求」とも呼ぶ。）を受信する。探索要求は、被分析企業（例えばユーザが勤務する中小企業）の識別情報を含む。文書取得部２２は、被分析企業に関連する特許文献群を技術文書ＤＢ１４から取得し、例えば、被分析企業が出願人または特許権者に設定された１つ以上の特許文献を取得する。
【００２３】
母集団特定部２４は、被分析企業の特許文献に類似する特許文献を、技術文書ＤＢ１４から１０００件程度抽出し、分析の母集団として特定する。類似の判定は、公知の自然言語処理技術を使用してもよい。例えば、母集団特定部２４は、文書取得部２２により取得された１つ以上の特許文献のそれぞれを、記載された単語に基づきベクトル化した特徴データと、他の特許文献（言い換えれば被分析企業以外に関連する特許文献）を、記載された単語に基づきベクトル化した特徴データとの内積値を計算してもよい。そして、内積値が高いものほど類似度が高いと判定してもよい。なお、各特許文献をベクトル化した特徴データは、予め技術文書ＤＢ１４で保持されてもよい。
【００２４】
対象企業特定部２６は、母集団特定部２４により特定された分析の母集団の中から、類似度が高い順に、５社程度の大企業を分析対象として特定する。以下、分析対象の大企業を「対象企業」とも呼ぶ。大企業の範囲は、資本金や従業員数等に応じて予め定められてよい。例えば、類似度１位の特許文献を保有する企業が大企業に該当せず、類似度２位〜６位の特許文献を保有する企業が大企業に該当する場合、対象企業特定部２６は、類似度１位の企業を除外し、類似度２位〜６位の大企業５社を対象企業として特定してもよい。
【００２５】
課題抽出部２８は、文書取得部２２により取得された被分析企業（実施例では中小企業）の１つ以上の特許文献について、各特許文献の文章の中から、技術により解決しようとする課題を抽出する。また、課題抽出部２８は、複数の対象企業（実施例では大企業）それぞれの１つ以上の特許文献を、母集団特定部２４により特定された母集団の中から取得する。課題抽出部２８は、対象企業ごとに、対象企業に関連する各特許文献の文章の中から、技術により解決しようとする課題を抽出する。課題は、例えば、「サイズ」「重量」「ユーザビリティ」等であってもよい。
【００２６】
技術抽出部３０は、文書取得部２２により取得された被分析企業の１つ以上の特許文献について、各特許文献の文章の中から、課題を解決した要素技術を抽出する。また、技術抽出部３０は、複数の対象企業それぞれの１つ以上の特許文献を、母集団特定部２４により特定された母集団の中から取得する。技術抽出部３０は、対象企業ごとに、各特許文献の文章の中から、課題を解決した要素技術を抽出する。要素技術は、例えば、「圧力制御」「温度制御」「密度制御」等であってもよい。
【００２７】
課題抽出部２８と技術抽出部３０は、公知のテキストマイニング技術により特許文献に記載された課題と要素技術を抽出してもよい。例えば、課題抽出部２８と技術抽出部３０は、特許文献における所定項目（例えば「国際特許分類」「技術分野」「発明が解決しようとする課題」「課題を解決するための手段」）の記載内容に基づいて、課題と要素技術を抽出してもよい。また、課題抽出部２８と技術抽出部３０は、エヌ・アール・アイ・サイバーパテント株式会社が提供するグルーピング分析機能（https://www.patent.ne.jp/service/macro/bunseki_grouping.html）を使用して、各特許文献に記載された課題と要素技術を抽出してもよい。
【００２８】
文書分類部３２は、被分析企業と対象企業について企業ごとに、課題と要素技術の組み合わせに基づいて各企業の１つ以上の特許文献（特許文献群）を分類する。実施例の文書分類部３２は、各企業の複数の特許文献のそれぞれを課題と要素技術の２つの軸で分類するクロス分析を実行する。言い換えれば、文書分類部３２は、各企業の複数の特許文献のそれぞれが、課題と要素技術の複数種類の組み合わせのうちどの組み合わせに該当するかを判定する。
【００２９】
文書分類部３２は、各企業の特許文献群の分類結果を、課題と要素技術を軸とする二次元のチャートで表現したデータ（以下「クロス分析結果」とも呼ぶ。）を生成する。図４は、１つの企業のクロス分析結果を模式的に示す。図４のクロス分析結果５０では、課題を横に並べ、要素技術を縦に並べている。また、クロス分析結果５０における１つの課題と１つの要素技術との交点近傍（左上）の数字は、当該課題と当該要素技術が記載された特許文献の個数を示している。
【００３０】
文献数シンボル５２は、文献数の多寡を視覚的に容易に把握可能にするためのシンボルであり、課題と要素技術の交点に設けられる。図４では、精度・正確性と圧力制御の交点だけに文献数シンボル５２を付加したが、文書分類部３２は、課題と要素技術の組み合わせのそれぞれ（すなわち各交点）に対して文献数シンボル５２を付加してもよい。また、文書分類部３２は、課題と要素技術のある組み合わせの文献数が多いほど、当該組み合わせを示す交点に付加する文献数シンボル５２のサイズを大きくする。
【００３１】
図３に戻り、異同判定部３４は、被分析企業と第１の対象企業の組み合わせ、被分析企業と第２の対象企業の組み合わせ、・・・、被分析企業と第Ｎの対象企業の組み合わせごとに、文書分類部３２による分類結果の異同を判定する。第１実施例では、文書分類部３２による分類結果において、課題と要素技術の複数種類の組み合わせのうち属する特許文献数が最多の組み合わせ（以下「注力技術分野」とも呼ぶ。）が同じであれば、分類結果が同じと判定する。一方、注力技術分野が異なれば、分類結果が異なると判定する。図４の例では、注力技術分野は、課題「精度・正確性」と要素技術「圧力制御」の組み合わせになる。異同判定部３４は、分類結果が異なる場合、図１のパターン１〜３のいずれかに該当するかをさらに判定する。
【００３２】
提携候補決定部３６は、文書分類部３２による分類結果が異なる少なくとも２つの企業を提携候補として決定する。実施例では、提携候補決定部３６は、被分析企業の特許文献群の分類結果と、対象企業の特許文献群の分類結果とが異なる場合、対象企業を提携候補企業として決定する。具体的には、提携候補決定部３６は、対象企業特定部２６により特定された複数の対象企業のうち、特許文献群の分析結果が被分析企業の分析結果と異なると異同判定部３４により判定された対象企業を提携候補企業として決定する。
【００３３】
第１実施例では、異同判定部３４は、被分析企業の注力技術分野と、特定の対象企業の注力技術分野とが、課題が異なるが要素技術が同一の場合（図１のパターン１）、被分析企業の分類結果と特定の対象企業の分類結果が異なると判定する。この場合、提携候補決定部３６は、特定の対象企業を被分析企業の提携候補として決定する。
【００３４】
また、異同判定部３４は、被分析企業の注力技術分野と、特定の対象企業の注力技術分野とが、課題が同一であるが要素技術が異なる場合（図１のパターン２）、被分析企業の分類結果と特定の対象企業の分類結果が異なると判定する。この場合も、提携候補決定部３６は、特定の対象企業を被分析企業の提携候補として決定する。
【００３５】
また、異同判定部３４は、被分析企業の注力技術分野と、特定の対象企業の注力技術分野とが、課題が異なり要素技術も異なる場合（図１のパターン３）、被分析企業の分類結果と特定の対象企業の分類結果が異なると判定する。この場合も、提携候補決定部３６は、特定の対象企業を被分析企業の提携候補として決定する。
【００３６】
一方、異同判定部３４は、被分析企業の注力技術分野と、特定の対象企業の注力技術分野とが、課題が同一で要素技術も同一の場合（図１のパターン４）、被分析企業の分類結果と特定の対象企業の分類結果が同一と判定する。この場合、提携候補決定部３６は、特定の対象企業を被分析企業の提携候補から除外する。
【００３７】
技術範囲特定部３８は、被分析企業と複数の対象企業それぞれの特許文献群に基づいて、各企業の技術分野の広がりを特定する。技術範囲特定部３８は、複数の技術分野のいずれかに、複数の特許文献のそれぞれをマッピングする公知の技術を使用して各企業の技術分野の広がりを特定してもよい。例えば、技術範囲特定部３８は、エヌ・アール・アイ・サイバーパテント株式会社が提供するマッピング分析機能（https://www.patent.ne.jp/service/macro/bunseki_mapping.html）を使用して、複数の特許文献に記載された技術領域を示すサーモグラフのデータを生成してもよい。技術範囲特定部３８は、各企業のサーモグラフのデータに基づいて、各企業の特許文献が関連する技術分野の個数をカウントし、その個数を技術分野の広がりとして特定してもよい。
【００３８】
別の方法として、技術範囲特定部３８は、文書分類部３２による特許文献の分類結果に基づいて、１つ以上の特許文献が存在する要素技術（または要素技術と課題との組み合わせ）の個数をカウントしてもよい。そして、その個数を技術分野の広がりとして特定してもよい。
【００３９】
ランク決定部４０は、提携候補決定部３６により決定された提携候補としての１つ以上の対象企業（以下「提携候補企業」とも呼ぶ。）について、各提携候補企業のランクを決定する。ランクは、提携先としての優先度（言い換えればお勧め度）を示す相対的な順位と言える。
【００４０】
被分析企業（中小企業）は、対象企業（大企業）に対して不利な立場になることが多い。しかし、被分析企業が取り扱う技術分野の広がりが、対象企業が取り扱う技術分野の広がりより大きければ、被分析企業は対象企業との提携・交渉を有利に進めやすくなる。そこで、ランク決定部４０は、技術分野の広がりが小さい提携候補企業ほど高いランクを付与する。また、ランク決定部４０は、技術分野の広がりが被分析企業より小さい提携候補企業に絞った後、残った提携候補企業の中で技術分野の広がりが小さい提携候補企業ほど高いランクを付与してもよい。
【００４１】
また、ランク決定部４０は、提携候補決定部３６により決定された１つ以上の提携候補企業について、被分析企業と類似する内容の特許文献の出願日が新しい提携候補企業ほど高いランクを付与する。被分析企業と類似する内容の特許文献は、課題と要素技術の組み合わせが、被分析企業の注力技術分野と合致する特許文献であってもよい。ただし、被分析企業の注力技術分野を自らの注力技術分野とする対象企業は、提携候補から除外される。このように、ランク決定部４０は、各提携候補企業の技術分野の広がりと、各提携候補企業の最近の特許出願動向に応じて、各提携候補企業のランクを決定する。
【００４２】
提携候補出力部４２は、提携候補決定部３６により決定された１つ以上の提携候補企業の情報を含むデータ（例えばウェブページのデータ）をユーザ装置１２へ送信する。提携候補企業の情報は、ランク決定部４０により決定された各提携候補企業のランクを含む。また、提携候補企業の情報は、複数の提携候補企業をランクが高いほど上位に配置した情報であってもよい。
【００４３】
提携候補出力部４２は、ユーザ装置１２から送信された探索要求に対する同期的な応答として、提携候補企業の情報をユーザ装置１２へ送信してもよい。また、提携候補企業およびランクの情報は所定の記憶領域に保存されてもよい。提携候補出力部４２は、探索要求とは別の所定の要求をユーザ装置１２から受け付けた場合に、上記記憶領域に記憶された提携候補企業およびランクの情報をユーザ装置１２へ送信してもよい。
【００４４】
また、実施例の提携候補出力部４２は、図１に示したパターン１〜パターン３のそれぞれにより決定された提携候補企業の情報をユーザ装置１２へ送信する。例えば、提携候補出力部４２は、図１のパターン１（課題相違、要素技術一致）で抽出された提携候補企業の情報、図１のパターン２（課題一致、要素技術相違）で抽出された提携候補企業の情報、図１のパターン３（課題相違、要素技術相違）で抽出された提携候補企業の情報を区別可能な態様でユーザ装置１２へ送信してもよい。
【００４５】
変形例として、ユーザ装置１２から送信される探索要求において、図１のパターン１〜パターン３の少なくとも１つが指定されてもよい。この場合、提携候補決定部３６は、探索要求で指定されたパターンに合致する対象企業を提携候補企業として決定してもよい。提携候補出力部４２は、探索要求で指定されたパターンに基づき決定された提携候補企業の情報をユーザ装置１２へ送信してもよい。
【００４６】
また、提携候補出力部４２は、提携候補企業の情報として、被分析企業と提携候補企業のそれぞれが保有する特許文献群の分類結果を、課題と要素技術を軸とする二次元のチャートで表現したデータ（例えば図４のクロス分析結果５０）をユーザ装置１２へ送信してもよい。例えば、提携候補出力部４２は、被分析企業のクロス分析結果５０と、提携候補企業のクロス分析結果５０とを並べて示すデータをユーザ装置１２へ送信してもよい。
【００４７】
この場合、文書分類部３２は、クロス分析結果５０において、少なくとも注力技術分野に文献数シンボル５２を付加することが望ましい。また、クロス分析結果５０における課題と要素技術の全交点に文献数シンボル５２を付加する場合、文書分類部３２は、注力技術分野に、他の交点とは異なる態様の文献数シンボル５２を付加することが望ましい。例えば、他の交点とはサイズや色彩が異なる文献数シンボル５２であり、他の交点のシンボルより目立つ態様の文献数シンボル５２を付加してもよい。これにより、提携候補企業として選定した理由をユーザに分かり易く示すことができる。
【００４８】
また、クロス分析結果５０における課題と要素技術の交点に文献数シンボル５２を付加する場合、文書分類部３２または提携候補出力部４２は、その課題と要素技術の組み合わせに対応する１つ以上の特許文献（すなわち文献数シンボル５２が設置された交点の成分としてカウントされた特許文献）の位置情報を埋め込んだハイパーリンクを設定してもよい。これにより、ユーザは、クロス分析結果５０の特定の文献数シンボル５２を選択することで、その文献数シンボル５２が示す課題と要素技術に対応する特許文献を容易に閲覧することができる。
【００４９】
以上の構成による企業提携支援システム１０の動作を説明する。
ユーザ装置１２は、ユーザの操作に応じて、被分析企業の識別情報を含む探索要求を提携先探索装置１６へ送信する。提携先探索装置１６の文書取得部２２は、探索要求で指定された被分析企業の特許文献群を技術文書ＤＢ１４から取得する。提携先探索装置１６の母集団特定部２４は、被分析企業の特許文献のそれぞれに類似する他社の複数の特許文献を技術文書ＤＢ１４から取得し、取得した複数の特許文献を分析の母集団として特定する。提携先探索装置１６の対象企業特定部２６は、被分析企業の特許文献に類似度が高い特許文献の出願人または権利者である大企業（例えば類似度が高い上位５社等）を分析の対象企業として特定する。
【００５０】
提携先探索装置１６の課題抽出部２８は、被分析企業と複数の対象企業について企業ごとに、各特許文献に記載された解決しようとする課題を抽出する。提携先探索装置１６の技術抽出部３０は、被分析企業と複数の対象企業について企業ごとに、各特許文献に記載された課題を解決した要素技術を抽出する。提携先探索装置１６の文書分類部３２は、被分析企業と複数の対象企業について企業ごとに、課題と要素技術の組み合わせに基づいて特許文献群を分類する。例えば、図４のクロス分析結果５０を企業ごとに生成する。提携先探索装置１６の異同判定部３４は、被分析企業と対象企業の組み合わせごとに、分類結果の異同を判定する。例えば、被分析企業と対象企業の組み合わせごとに、図１のパターン１〜４のいずれに該当するかを判定する。
【００５１】
提携先探索装置１６の提携候補決定部３６は、文書分類部３２による分類結果が被分析企業と異なる対象企業を提携候補企業として決定する。例えば、図１のパターン１〜３のいずれかに該当する対象企業を提携候補企業として決定する。なお、提携先探索装置１６は、ユーザへ提示すべき提携候補企業の個数である提示候補数（例えば５社）を記憶してもよい。提携候補決定部３６により決定された提携候補企業の個数が提示候補数未満の場合、対象企業特定部２６は新たな対象企業を特定してもよく、以降、新たな対象企業に基づく提携候補企業の決定処理を繰り返してもよい。
【００５２】
技術範囲特定部３８は、被分析企業と複数の対象企業それぞれの技術分野の広がりを公知のマッピング分析により特定する。ランク決定部４０は、技術分野の広がりが小さい提携候補企業ほど高いランクを付与する。提携候補出力部４２は、提携候補企業およびランクの情報をユーザ装置１２へ送信する。ユーザ装置１２は、提携先探索装置１６から送信された提携候補企業およびランクの情報をディスプレイに表示させ、ユーザに提示する。
【００５３】
第１実施例の提携先探索装置１６によると、組織の提携候補を自動で探索し、探索の効率と正確性を向上させることができる。例えば、提携先探索装置１６は、中小企業と複数の大企業のそれぞれに関連する技術文書を課題と要素技術の軸に基づき分類することにより、各企業が有する技術を自動で分析する。そして、中小企業にとって技術上の補完関係がある大企業を提携候補としてユーザに提示することができる。
【００５４】
（第２実施例）
第１実施例では、被分析企業の特許文献群の分類結果と、対象企業の特許文献群の分類結果との異同を、両企業の注力技術分野の異同により決定した。第２実施例では、企業ごとに、特許文献群の分類結果に基づいて、図１（ａ）〜（ｄ）に示したパターン１〜４でのスコアを導出し、そのスコアに基づいて分類結果の異同を判定する。
【００５５】
第２実施例の企業提携支援システム１０の構成は、第１実施例の企業提携支援システム１０の構成（図２）と同様である。また、第２実施例の提携先探索装置１６の構成も、第１実施例の提携先探索装置１６の構成（図３）と同様である。以下、第１実施例で説明済みの内容は再度の説明を省略し、第１実施例と異なる点を主に説明する。
【００５６】
ここでは、文書分類部３２による被分析企業の特許文献群の分類結果（例えば図４のクロス分析結果５０のデータ）と、文書分類部３２による対象企業の特許文献群の分類結果が生成済とする。異同判定部３４は、各企業の分類結果に基づいて、図１（ａ）〜（ｄ）に示したパターン１〜４でのスコアを導出する。以下、パターンごとに説明する。
【００５７】
パターン１（課題相違、要素技術一致）のスコア導出方法を説明する。
図５（ａ）−（ｄ）と図６（ａ）−（ｄ）は、パターン１のスコアの導出例を示す。図５（ａ）は、会社Ｘ（被分析企業）の特許文献群の分類結果を示し、図５（ｂ）は、会社Ｙ（１つの対象企業）の特許文献群の分類結果を示している。例えば、図５（ａ）では、会社Ｘの特許文献群において、課題Ａを技術１を用いて解決した文献が５つ存在することを示している。
【００５８】
異同判定部３４は、会社Ｘの要素技術ごとに文献数を合算し（図５（ｃ））、会社Ｙの要素技術ごとに文献数を合算する（図５（ｄ））。異同判定部３４は、会社ごとの合算件数を比較し、２社ともに出願がある要素技術を特定する。図５（ｃ）と図５（ｄ）の例では、技術１と技術３を特定する。異同判定部３４は、特定した技術（技術１と技術３）以外の技術について成分（文献数）を０に変更する。図６（ａ）では、会社Ｘの「課題Ａ」「技術２」の成分が０に変更されたことを示し、図６（ｂ）では、会社Ｙの「課題Ｃ」「技術４」の成分が０に変更されたことを示している。
【００５９】
異同判定部３４は、図６（ａ）の会社Ｘの各成分から、図６（ｂ）の会社Ｙの各成分を減算する（図６（ｃ））。異同判定部３４は、減算後の各成分を絶対値に変換する（図６（ｄ））。異同判定部３４は、各成分の絶対値を合算し、合算値をパターン１のスコアとする。図６（ｄ）の例では、スコアは「９」となる。異同判定部３４は、パターン１のスコアが予め定められた閾値以上の場合、会社Ｘと会社Ｙがパターン１に合致すると判定する。異同判定部３４は、被分析企業と対象企業の組み合わせごとにパターン１に合致するか否かを判定する。
【００６０】
パターン２（課題一致、要素技術相違）のスコア導出方法を説明する。
図７（ａ）−（ｄ）と図８（ａ）−（ｂ）は、パターン２のスコアの導出例を示す。図７（ａ）は、会社Ｘ（被分析企業）の特許文献群の分類結果を示し、図７（ｂ）は、会社Ｙ（１つの対象企業）の特許文献群の分類結果を示している。
【００６１】
異同判定部３４は、会社Ｘの課題ごとの文献数を合算し（図７（ｃ））、会社Ｙの課題ごとの文献数を合算する（図７（ｄ））。異同判定部３４は、会社ごとの合算件数を比較し、２社ともに出願がある課題を特定する。図７（ｃ）と図７（ｄ）の例では、課題Ａを特定する。異同判定部３４は、特定した課題（課題Ａ）以外の課題について成分（文献数）を０に変更する。会社Ｘは、課題Ａ以外の文献が存在しないため、図７（ａ）から成分の変更はない。一方、会社Ｙの「課題Ｂ」「技術３」の成分と、「課題Ｃ」「技術４」の成分が０に変更される（図８（ａ））。
【００６２】
異同判定部３４は、会社Ｘの各成分（図７（ａ））から、会社Ｙの各成分（図８（ａ））を減算する（図８（ｂ））。異同判定部３４は、減算後の各成分を絶対値に変換する。異同判定部３４は、各成分の絶対値を合算し、合算値をパターン２のスコアとする。図８（ｂ）の例では、スコアは「１０」となる。異同判定部３４は、パターン２のスコアが予め定められた閾値以上の場合、会社Ｘと会社Ｙがパターン２に合致すると判定する。異同判定部３４は、被分析企業と対象企業の組み合わせごとにパターン２に合致するか否かを判定する。
【００６３】
パターン３（課題相違、要素技術相違）のスコア導出方法を説明する。
図９（ａ）−（ｄ）は、パターン３のスコアの導出例を示す。図９（ａ）は、会社Ｘ（被分析企業）の特許文献群の分類結果を示し、図９（ｂ）は、会社Ｙ（１つの対象企業）の特許文献群の分類結果を示している。
【００６４】
異同判定部３４は、会社Ｘの文献数が０の課題と技術の組み合わせを特定する。図９（ａ）の例では、「課題Ｂ」「技術４」、「課題Ｂ」「技術５」、「課題Ｃ」「技術４」、「課題Ｃ」「技術５」、「課題Ｄ」「技術４」、「課題Ｄ」「技術５」、「課題Ｅ」「技術４」、「課題Ｅ」「技術５」の組み合わせを特定する。異同判定部３４は、会社Ｙの分類結果の成分のうち、特定した組み合わせ以外の成分を０に変更する。図９（ｂ）の例では、「課題Ａ」「技術１」の成分と、「課題Ｂ」「技術３」の成分を０に変更する（図９（ｃ））。
【００６５】
異同判定部３４は、会社Ｙの文献数が０の課題と技術の組み合わせを特定する。図９（ｂ）の例では、「課題Ｄ」「技術２」、「課題Ｄ」「技術５」、「課題Ｅ」「技術２」、「課題Ｅ」「技術５」の組み合わせを特定する。異同判定部３４は、会社Ｘの分類結果の成分のうち、特定した組み合わせ以外の成分を０に変更する。図９（ａ）の例では、「課題Ａ」「技術１」の成分と、「課題Ａ」「技術２」の成分と、「課題Ａ」「技術３」の成分を０に変更する（図９（ｄ））。
【００６６】
異同判定部３４は、成分調整後の会社Ｘの各成分（図９（ｄ））と、成分調整後の会社Ｙの各成分（図９（ｃ））を合算し、合算値をパターン３のスコアとする。図９（ｃ）と図９（ｄ）の例では、スコアは「２」となる。異同判定部３４は、パターン３のスコアが予め定められた閾値以上の場合、会社Ｘと会社Ｙがパターン３に合致すると判定する。異同判定部３４は、被分析企業と対象企業の組み合わせごとにパターン３に合致するか否かを判定する。
【００６７】
パターン４（課題一致、要素技術一致）のスコア導出方法を説明する。
図１０（ａ）−（ｃ）は、パターン４のスコアの導出例を示す。図１０（ａ）は、会社Ｘ（被分析企業）の特許文献群の分類結果（ここでは各成分のＩＤ）を示し、図１０（ｂ）は、会社Ｙ（１つの対象企業）の特許文献群の分類結果を示している。
【００６８】
異同判定部３４は、図１０（ｃ）の式１で示すように、課題と要素技術の同じ組み合わせの成分値の積を合算し、合算値をパターン４のスコアとする。異同判定部３４は、パターン４のスコアが予め定められた閾値以上の場合、会社Ｘと会社Ｙがパターン４に合致すると判定する。異同判定部３４は、被分析企業と対象企業の組み合わせごとにパターン４に合致するか否かを判定する。
【００６９】
提携候補決定部３６は、被分析企業と対象企業が、パターン１、パターン２、パターン３の少なくとも１つに合致し、かつ、パターン４に合致しない場合、対象企業を提携候補企業として決定する。言い換えれば、提携候補決定部３６は、被分析企業と対象企業がパターン４に合致する場合、パターン１、パターン２、パターン３の少なくとも１つに合致するか否かにかかわらず、対象企業を提携候補企業から除外する。
【００７０】
提携候補出力部４２は、提携候補企業の情報として、パターンごとに、複数の提携候補企業をパターンのスコアが高いほど上位に配置した情報をユーザ装置１２へ送信してもよい。また、提携候補出力部４２は、提携候補企業の情報として、パターンごとに、複数の提携候補企業をパターンのスコアが高いほど、かつ、ランクが高いほど上位に配置した情報をユーザ装置１２へ送信してもよい。
【００７１】
第２実施例の提携先探索装置１６においても、第１実施例と同様に、組織の提携候補を自動で探索し、探索の効率と正確性を向上させることができる。また、第２実施例では、各企業の特許文献の分類結果における複数の成分に基づいて分類結果の異同を判定するため、異同判定の正確性を高めることができる。
【００７２】
以上、本発明を第１、第２実施例をもとに説明した。これらの実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００７３】
第１変形例を説明する。上記第２実施例におけるパターン１のスコア算出では、２社ともに出願がある技術以外の成分を０に変更後、１社の分類結果の成分から他社の分類結果の成分を減算した。変形例として、減算することに代えて加算してもよい。
【００７４】
第２変形例を説明する。上記第２実施例では、パターン１〜４のスコアのいずれも、特許文献の数を単位として算出した。変形例として、特許文献の数を比率に変換（正規化変換）した上で各パターンのスコアを算出してもよい。一般的に中小企業（被分析企業）は大企業と比較して特許出願件数が少ないが、この変形例によると、比較的少ない被分析企業に関連する特許文献をスコアに反映させやすくなる。
【００７５】
本変形例におけるパターン１（課題相違、要素技術一致）のスコア導出方法を説明する。図１１（ａ）−（ｄ）と図１２（ａ）−（ｄ）は、第２変形例におけるパターン１のスコアの導出例を示す。不図示だが、会社Ｘ（被分析企業）の特許文献群の分類結果は、図５（ａ）に示す通りとし、会社Ｙ（１つの対象企業）の特許文献群の分類結果は、図５（ｂ）に示す通りとする。
【００７６】
異同判定部３４は、会社Ｘの分類結果の成分を特許文献の数から比率へ変換し（図１１（ａ））、会社Ｙの分類結果の成分を特許文献の数から比率へ変換する（図１１（ｂ））。なお、文書分類部３２は、特許文献の数を単位とした分類結果に代えて、特許文献の比率を単位とした分類結果（例えば図１１（ａ）、図１１（ｂ））を出力してもよい。異同判定部３４は、会社Ｘの要素技術ごとに文献比率を合算し（図１１（ｃ））、会社Ｙの要素技術ごとに文献比率を合算する（図１１（ｄ））。異同判定部３４は、会社ごとの合算比率を比較し、２社ともに出願がある要素技術を特定する。図５（ｃ）と図５（ｄ）の例では、技術１と技術３を特定する。
【００７７】
異同判定部３４は、特定した技術（技術１と技術３）以外の技術について成分（文献比率）を０に変更する。図１２（ａ）では、会社Ｘの「課題Ａ」「技術２」の成分が０に変更されたことを示し、図１２（ｂ）では、会社Ｙの「課題Ｃ」「技術４」の成分が０に変更されたことを示している。異同判定部３４は、図１２（ａ）の会社Ｘの各成分から、図１２（ｂ）の会社Ｙの各成分を減算する（図１２（ｃ））。異同判定部３４は、減算後の各成分を絶対値に変換する（図１２（ｄ））。
【００７８】
異同判定部３４は、各成分の絶対値を合算し、合算値をパターン１のスコアとする。図１２（ｄ）の例では、スコアは「８１」となる。異同判定部３４は、パターン１のスコアが予め定められた閾値以上の場合、会社Ｘと会社Ｙがパターン１に合致すると判定する。異同判定部３４は、パターン１と同様に、パターン２〜４のスコアも、特許文献比率を単位として算出してもよい。
【００７９】
第３変形例を説明する。上記実施例では、被分析企業と対象企業による２社間で、特許文献の分類結果の異同を判定した。変形例として、被分析企業と２社以上の対象企業による３社以上の間で、特許文献の分類結果の異同を判定してもよい。すなわち、提携先探索装置１６は、被分析企業に対して、複数の企業との提携を提案してもよい。
【００８０】
第４変形例を説明する。ユーザ装置１２から送信される探索要求は、ユーザにより指定された提携候補の条件を含んでもよい。提携候補の条件は、業界、業種、業態であってもよく、資本金等の財務条件であってもよい。提携先探索装置１６は、外部の企業情報ＤＢ（不図示）から、企業の概要情報や財務情報等を取得する企業情報取得部をさらに備えてもよい。対象企業特定部２６は、企業情報取得部により取得された情報に基づいて、探索要求が示す提携候補の条件に合致するように、分析の対象企業を絞り込んでもよい。例えば、対象企業特定部２６は、被分析企業の特許文献と類似度が高い特許文献に関連づけられた企業であり、かつ、探索要求が示す提携候補の条件に合致する企業を対象企業として特定してもよい。
【００８１】
第５変形例を説明する。上記実施例では、特許文献、学術論文、技術解説書、製品マニュアル、ホワイトペーパー等の文書いずれか一種類又は複数種類の文書から課題及び技術を抽出して分類し、提携候補として決定しているが、第５実施例の企業提携支援システムでは、処理対象の文書種別を識別し、ユーザが指定した文書種別を対象に課題及び技術を抽出して分類し、提携候補として決定する構成であってもよい。加えて、文書種別毎の文書、若しくは、文書種別の組み合わせ毎の文書を対象に課題及び技術を抽出して分類し、提携候補としてそれぞれ決定することもできる。そうすることで、例えば、特許文献の観点からはＡ社と提携すべきであり、学術論文の観点からはＢ社と提携すべきであり、技術解説書の観点からはＣ社と提携すべきであり、製品マニュアルの観点からはＡ社と提携すべきであり、ホワイトペーパーの観点からはＣ社と提携すべきであるという出力結果を得ることができ、さらに、特許文献及び学術論文の観点からはＡ社と提携すべきであり、技術解説書及び製品マニュアルの観点からはＣ社と提携すべきであるという出力結果を得ることができる。このように文献種別によって異なる出力結果を得て、それを比較することでより適切な提携先の分析が可能となる。
【００８２】
上述した実施例および変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施例および変形例それぞれの効果をあわせもつ。また、請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施例および変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連携によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【符号の説明】
【００８３】
１０  企業提携支援システム、  １６  提携先探索装置、  ２８  課題抽出部、  ３０  技術抽出部、  ３２  文書分類部、  ３４  異同判定部、  ３６  提携候補決定部、  ４２  提携候補出力部。
【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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