(57)【要約】【課題】予め格納された情報から過去に存在しない組み合わせの発明を生成可能な発明生成方法を提供する。【解決手段】複数の文献のそれぞれに対応して文献内の文章が構造化されて格納された複数の構造化データと、文章又は文章を構成する構成要素を示す入力データに基づいて新たな発明を示す発明情報を生成する。入力データから少なくとも２以上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素毎に辞書データを参照して類似構成要素を抽出する。構成要素のそれぞれについて、構成要素と構成要素について抽出された類似構成要素とでなる要素群に含まれるいずれかの要素が構造化データのそれぞれに含まれるか否かを判定する。構造化データのいずれかに１の要素群に含まれる第１要素及び他の要素群に含まれる第２要素のいずれかのみが含まれ、且つ、構造化データのいずれにも双方の要素が含まれない場合、第１要素と第２要素とを組み合わせた発明情報を生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章又は文章を構成する構成要素を示す入力データを入力する入力ステップと、
複数の文献のそれぞれに対応して文献内の文章が構造化されて格納された複数の構造化データを読み出し、前記複数の構造化データ及び前記入力データに基づいて新たな発明を示す発明情報を生成する生成ステップと、
を有し、
前記生成ステップは、
前記入力データから少なくとも２以上の構成要素を抽出し、
抽出した構成要素毎に、辞書データを参照して類似構成要素を抽出し、
前記少なくとも２以上の構成要素のそれぞれについて、前記構成要素と前記構成要素について抽出された類似構成要素とでなる要素群に含まれるいずれかの要素が、前記複数の構造化データのそれぞれに含まれるか否かを判定し、
前記複数の構造化データのいずれかに、１の要素群に含まれる第１要素及び他の要素群に含まれる第２要素のいずれかのみが含まれる場合で、且つ、前記複数の構造化データのいずれにも、前記第１要素及び前記第２要素の双方が含まれない場合、前記発明情報として、前記第１要素と前記第２要素とを組み合わせた発明を示す情報を生成する、
発明生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発明生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、発明を説明する文字列の部分である下位情報と下位情報の上位概念の情報である上位情報との組である概念情報を予め格納しておき、下位概念の情報が入力された場合に上記概念情報を参照して上位概念の情報を出力する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０１３９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、予め格納されている関係性をもつ上位概念の情報を抽出できるだけで、過去に存在しない関係性をもつ発明を抽出することができなかった。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、予め格納された情報から過去に存在しない組み合わせの発明を生成することが可能な発明生成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
文章又は文章を構成する構成要素を示す入力データを入力する入力ステップと、
複数の文献のそれぞれに対応して文献内の文章が構造化されて格納された複数の構造化データを読み出し、前記複数の構造化データ及び前記入力データに基づいて新たな発明を示す発明情報を生成する生成ステップと、
を有し、
前記生成ステップは、
前記入力データから少なくとも２以上の構成要素を抽出し、
抽出した構成要素毎に、辞書データを参照して類似構成要素を抽出し、
前記少なくとも２以上の構成要素のそれぞれについて、前記構成要素と前記構成要素について抽出された類似構成要素とでなる要素群に含まれるいずれかの要素が、前記複数の構造化データのそれぞれに含まれるか否かを判定し、
前記複数の構造化データのいずれかに、１の要素群に含まれる第１要素及び他の要素群に含まれる第２要素のいずれかのみが含まれる場合で、且つ、前記複数の構造化データのいずれにも、前記第１要素及び前記第２要素の双方が含まれない場合、前記発明情報として、前記第１要素と前記第２要素とを組み合わせた発明を示す情報を生成する、
発明生成方法である。
【０００７】
この態様に係る発明生成方法では、上記複数の構造化データ及び上記入力データから上記第１要素と上記第２要素とを組み合わせた発明を示す発明情報を生成する。よって、この態様によれば、予め格納された情報から過去に存在しない組み合わせの発明を生成することが可能な発明生成方法を提供することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、予め格納された情報から過去に存在しない組み合わせの発明を生成することが可能な発明生成方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る発明生成方法を実行する発明生成装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る発明生成方法の一例を示す概念図である。
【図３】図２の発明生成方法における構造化処理の一例を説明するためのフロー図である。
【図４】図３の構造化処理において生成される単語関係の一例を示す図である。
【図５】図３の構造化処理において生成される単語ベクトルの一例を示す図である。
【図６】図２の発明生成方法における辞書更新処理の一例を説明するためのフロー図である。
【図７】図６の辞書更新処理における更新前の辞書データの一例を示す概念図である。
【図８】図６の辞書更新処理における更新後の辞書データの一例を示す概念図である。
【図９】図２の発明生成方法における発明探索処理の一例を説明するためのフロー図である。
【図１０】図９の発明探索処理において取得される単語群の一例を示す図である。
【図１１】図９の発明探索処理において、図１０の単語群が文献に登場したか否かをチェックした様子の一例を示す図である。
【図１２】図９の発明探索処理において、図１１の登場状態の場合に発明として提示される単語の組み合わせの一例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係る発明生成方法の他の例を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態に係る発明生成方法について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態に係る発明生成方法を実行する発明生成装置の一構成例を示すブロック図である。
【００１１】
図１に示す発明生成装置１は、本実施形態に係る発明生成方法を実行する装置の一例であり、制御部１０、記憶部１１、入力部１２、及び出力部１３を備えることができる。
【００１２】
制御部１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、作業用メモリ、及び不揮発性の記憶装置などによって、或いは集積回路（Integrated Circuit）によって実現することができる。この記憶装置にＣＰＵによって実行される制御プログラムを格納しておき、ＣＰＵがその制御プログラムを作業用メモリに読み出して実行することで、制御部１０の機能を果たすことができる。上記制御プログラムは、後述する発明生成方法を例えばＣＰＵに実行させるためのプログラムとすることができる。制御部１０は、この例に限らず、発明生成装置１の全体又は少なくとも一部を制御する機能が果たせればよい。なお、発明生成装置１は、汎用のコンピュータによって実現することもできる。また、上記の記憶装置は、記憶部１１の記憶領域として利用することができる。
【００１３】
記憶部１１は、後述する構造化データ及び辞書データを記憶する。なお、構造化データ及び辞書データは別々の記憶装置に記憶させておくこともできる。入力部１２は、ユーザによる文字等の入力を受け付け、受け付けたデータ（入力データ）を制御部１０に渡す。そのため、入力部１２は、ハードウェアキーボード又はソフトウェアキーボードを有することができる。出力部１３は、生成された発明の情報をユーザに提示するために出力する。出力部１３は、例えば、表示部、音声出力部、及び、プリンタ等への出力部などとすることができる。
【００１４】
以下、図２〜図１２を併せて参照しながら本実施形態に係る発明生成方法（以下、本方法）の一例について、つまり発明生成装置１の動作の一例について説明する。まず、図２を参照しながら本方法の一例を概念的に説明する。図２は、本方法の一例を示す概念図である。
【００１５】
図２に示すように、本方法では、制御部１０が、論文や特許文献等の文献のデータから構造化データを生成し（ステップＳ１）、構造化データに基づき、辞書データにおける上位概念、下位概念などの概念関係を更新する（ステップＳ２）。
【００１６】
ここで、構造化データは、文献内の文章が構造化されたデータであり、構造化の手法は問わない。また、ステップＳ１では、文献毎に構造化データを生成するものとし、生成された構造化データは記憶部１１に記憶される。これにより、記憶部１１には、複数の構造化データが格納されることになる。
【００１７】
上記複数の構造化データは、それぞれ異なる文献内の文章が構造化されて格納されたデータ、すなわち、複数の文献のそれぞれに対応して文献内の文章が構造化されて格納されたデータである。なお、ステップＳ１，Ｓ２は、本方法において必須ではなく、発明の生成に先立って実行され、記憶部１１に格納されていればよい。
【００１８】
次いで、本方法は、入力部がユーザからの質問などを入力し（ステップＳ３）、構造化データと更新された辞書データとを読み出し、それらと入力された入力データとに基づいて、発明を探索により生成する（ステップＳ４）。また、本方法では、生成した結果である発明情報を出力部１３が出力し、ユーザに提示することができる（ステップＳ５）。このように、本方法は、ユーザに発明情報を提示するよう構成できるため、発明提案方法と称することもできる。
【００１９】
ステップＳ３，Ｓ４はそれぞれ次の入力ステップ、生成ステップの一例である。
上記入力ステップは、文章又は文章を構成する構成要素を示す入力データを入力するステップである。但し、この構成要素は単独で意味のある要素とし、助詞、句読点などは単独で構成要素に該当しないものとして取り扱うことができる。よって、入力データには、例えば、文章、文節、単語（又は語句）のいずれかを含むことができる。
【００２０】
上記生成ステップは、複数の構造化データを読み出し、記憶部１１に格納された複数の構造化データ及び入力部１２から入力された入力データに基づいて新たな発明（新たなアイデア等）を示す発明情報を生成する。この生成ステップにおける具体的な発明情報の生成処理については後述するが、本方法は、発明を発想する処理を行うとも言えるため、発明発想方法と称することもできる。また、生成される発明情報は、ユーザにとって少なくとも新たな発明（アイデア等）を発想するための情報として利用することができ、その意味で発明を支援するための情報であると言える。
【００２１】
まず、図２のステップＳ１の一例について、図３〜図５を併せて参照しながら説明する。図３は、図２の発明生成方法における構造化処理の一例を説明するためのフロー図、図４は、図３の構造化処理において生成される単語関係の一例を示す図、図５は、図３の構造化処理において生成される単語ベクトルの一例を示す図である。
【００２２】
まず、制御部１０は、文献のデータ（文章のデータ）に対し形態素解析を施す（ステップＳ１１）。そして、制御部１０は、単語の関係性を算出するとともに、単語ベクトルの導出も行うことで、構造化データ（構造化ドキュメント）を生成する（ステップＳ１２）。
【００２３】
単語の関係性は、単語同士の係り受け、並列、因果などの関係性を指し、例えば、機械学習手法（Support Vector Machine：ＳＶＭ）などにより算出することができる。図４に示すテーブル２１では、文章ＩＤとともに原因及び結果でなる因果関係を例示している。例えば「５０℃以上」とすることで「高温時」となる、などの関係性を指している。なお、互いが係り受けの関係になる単語や互いが並列（上位、下位の概念において同一のレベルの概念）の関係になる単語などについても同様にテーブル化することができる。
【００２４】
また、単語ベクトルの導出は、例えば、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を駆使して次元数を削減するなどして行うことができる。図５に示すテーブル２２では、各単語の単語ベクトルが、次元１、次元２、次元３などの次元毎の値として記述されている。
【００２５】
そして、制御部１０は、文献のデータがステップＳ１２により構造化された構造化データを記憶部１１に記憶させる（ステップＳ１３）。このような処理は、文献毎に行われ、記憶部１１には文献毎の構造化データが格納される。なお、データの格納形式は問わない。このように、発明生成装置１は、その一機能として、文献を構造化して保持する機能、つまり文献に記載済みの従来の発明（アイデア）を保持する機能を有することができる。
【００２６】
次に、図２のステップＳ２の一例について、図６〜図８を併せて参照しながら説明する。図６は、図２の発明生成方法における辞書更新処理の一例を説明するためのフロー図、図７、図８は、それぞれ図６の辞書更新処理における更新前、更新後の辞書データの一例を示す概念図である。
【００２７】
まず、制御部１０は、記憶部１１内の辞書データ及び構造化データを読み出し、辞書データ内に存在しない構造化データ内の単語を取得（抽出）する（ステップＳ２１）。次いで、制御部１０は、既存の辞書データを更新する処理として、ステップＳ２２〜Ｓ２４の処理を実行する。なお、ステップＳ２２〜Ｓ２４の順序は問わない。
【００２８】
ステップＳ２２において、制御部１０は、文字列（単語）の類似性を用いた更新処理を行う。例えば、制御部１０は、部分一致しているか否か等の判定に基づき、上位概念及び下位概念の更新を行う。図７の辞書データ３１において概念的に例示するように、辞書データには、各単語と単語間での関係性とを記述しておくことができる。
【００２９】
ステップＳ２３において、制御部１０は、構造化データに記述された単語の並列関係を用いて同位概念を更新する更新処理を行う。ステップＳ２４において、制御部１０は、構造化データに記述された単語ベクトルの類似度を用いて同位概念を更新する処理を行う。
【００３０】
ステップＳ２１〜Ｓ２４により、制御部１０は、文献に登場した単語も加えるように、記憶部１１に格納されている辞書データを更新することができる。例えば、図７の辞書データ３１を構造化データに基づき更新することで、図８の辞書データ３２のように更新することができる。図８において、辞書データ３２では、辞書データ３１に対して追加された単語を外枠で囲って示している。
【００３１】
なお、辞書データに既に存在する単語についても、単語間の関係性において新しい部分が構造化データから取得できた場合には、その新しい関係性を示す記述を更新することができる。
【００３２】
このように、発明生成装置１は、その一機能として、言葉の概念関係を保持する機能と、及び文献に登場する新しい単語を含めて言葉の概念関係を自動的に更新する機能と、を有することができる。
【００３３】
次に、図２のステップＳ３〜Ｓ５の一例について、図９〜図１２を併せて参照しながら説明する。図９は、図２の発明生成方法における発明探索処理の一例を説明するためのフロー図、図１０は、図９の発明探索処理において取得される単語群の一例を示す図である。また、図１１は、図９の発明探索処理において、図１０の単語群が文献に登場したか否かをチェックした様子の一例を示す図、図１２は、図９の発明探索処理において、図１１の登場状態の場合に発明として提示される単語の組み合わせの一例を示す図である。
【００３４】
まず、制御部１０は、入力部１２から入力データが入力されたか否かを判定し（ステップＳ３１）、ＹＥＳの場合に次の処理へ進み、ＮＯの場合には入力を待つ。ここでは、入力データとしてユーザが質問を入力する形式を採用した例を挙げて説明するが、入力の形式についてはこれに限ったものではない。また、以降は、ユーザが入力部１２から「太陽光パネルの設置方法」という質問を入力した場合を例に挙げて説明する。
【００３５】
制御部１０は、記憶部１１の辞書データを参照し、入力された質問の入力データからそこに含まれる単語の上位概念及び下位概念の単語を取得する（ステップＳ３２）。そのため、入力データには少なくとも２以上の構成要素（単語等）が含まれるものとする。例えば、制御部１０は、上記の質問例の場合、例えば図６の処理で更新された辞書データから、図１０に示す単語一覧４１のような単語群を取得することができる。単語一覧４１では、親、子、兄弟の関係までを対象とした例を挙げており、この例のように対象を絞ることが結果の数を絞るためには好ましいと言える。
【００３６】
このように、上記生成ステップは、入力データから少なくとも２以上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素毎に、辞書データを参照して類似構成要素を抽出する（辞書データから類似構成要素を検索する）。類似構成要素とは、例示したように、概念的に上位、下位の関係の要素や並列の関係の要素や単語ベクトルが類似している要素などとすることができる。
【００３７】
次いで、制御部１０は、概念間の関係を文献で（つまり記憶部１１に格納された構造化データに基づき）チェックする（ステップＳ３３）。例えば、上述した質問例に対し、単語一覧４１に含まれる単語のそれぞれについて、構造化データに含まれる単語であるか否かを判定し、図１１に示すテーブル４２のように、構造化データに含まれる単語である場合には、含まれない場合と区別して記述する。
【００３８】
テーブル４２では、構造化データに含まれる単語については、黒丸（●）で示している。黒丸で示される単語の組み合わせ（例えば「太陽光」と「パネル」との組み合わせ等の前例がある組み合わせ）は、新たな発明となり難い。それ以外の組み合わせ（テーブル４２における他の領域、つまり空白の領域が示す組み合わせ）については新たな発明となる可能性があると言える。
【００３９】
制御部１０は、このようなチェックを各構造化データについて（つまり各文献について）行うことで、記憶部１１内の全ての構造化データにおいて、新たな発明となる可能性がある組み合わせ（前例がない組み合わせ）を抽出することができる。
【００４０】
このようにして抽出した発明情報（上記前例がない組み合わせを示す情報）をそのまま出力することもできるが、例えば、文献の数によっては膨大な組み合わせが抽出されることが想定される。
【００４１】
例えば、「太陽光」、「パネル」などの質問に含まれる単語に係るセル（以下、質問領域）において参考となる文献はあるが前例がない場合（図１２のセル４５で示される領域に該当する場合）には、発明を構築する上で参考にできる文献がそのセルとは別のセルに存在する。よって、この場合には、最も効率的である（発明になる可能性が高い）と言える。質問領域において何処にも前例がない場合（図１２のセル４４で示される領域に該当する場合）には、発明を構築する上で参考にできる文献が少ないと言える。また、質問領域に該当しないセル（図１２の空白のセル）については、前例がないものの質問の意図からは多少外れているだけでなく、発明を構築する上で参考にできる文献がないと言える。そして、最も効率的となるようなセル数が適度に存在することが、ユーザが発明の善し悪しを判断し易いなどの理由から好ましいと言える。
【００４２】
よって、制御部１０は、ステップＳ３３でチェックしたチェック量が適正であるか否かを判定する（ステップＳ３４）ことが好ましい。制御部１０は、例えば、「質問領域」に該当するセルのうち、セル４４とセル４５との比が３：７程度であるか否かを判定する。ここで、適正比（適正割合）は、ユーザ設定可能であることが好ましく、また、ある程度の幅をもたせておくことが計算速度の点で望ましい。なお、上述の説明から分かるように、セル４４，４５に黒丸のセルは含まれない。
【００４３】
また、セル４５に該当するか否か、及びセル４４に該当するか否かは、全ての構造化データのチェック結果を受けて最終的に判定することができる。例えば１つの文献の構造化データからセル４５に該当すると判定された場合でも他の文献の構造化データからそうでないと判定された場合には、セル４５に該当しないと最終的に判定することができる。
【００４４】
ステップＳ３４でＮＯである場合（チェック量が満たされない場合、つまり適正でない場合）、制御部１０は、ステップＳ３２に戻り、更に概念を広げるなどした上で概念を取得し、ステップＳ３３へ進む。一方、適正であった場合（ステップＳ３４でＹＥＳの場合）、制御部１０は、新たな発明を示す発明情報を出力部１３に出力させることで提示する（ステップＳ３５）。
【００４５】
例えば、制御部１０は、図１２に示すテーブル４３のような２次元マトリクスを図示化して、表示部として具備された出力部１３に表示させることができる。これにより、ユーザが注目すべき発明情報を提示することができる。なお、図１２（及びその元となる図１１）では、説明の簡略化のため、２次元マトリクスで表現しているが、多次元でも、２次元×ｎ個のマトリクスでもよい。また、提示の方法は、図面や表を生成してそれを表示する方法に限らず、文章を表示又は音声出力させることによる提示など、様々な方法が挙げられる。
【００４６】
なお、チェック量の判定処理の別例として、セル４５の数が閾値を超えなかった場合に、概念を広げて再チェックし、超えた場合に発明情報を提示するようにしてもよい。但し、この場合、セル４５とそれ以外のセルとを比較すると、ユーザにとってセル４５の発明情報を提示された方が発明を構築し易いため、全体のセル数の大小に連動させて上記閾値を大小させることが望ましいと言える。
【００４７】
ステップＳ３２〜Ｓ３４で例示したように、上記生成ステップは、次の要素判定ステップ及び情報生成ステップを有することができると言える。即ち、この要素判定ステップは、上記少なくとも２以上の構成要素のそれぞれについて、構成要素とその構成要素について抽出された類似構成要素とでなる要素群（構成群）に含まれるいずれかの要素が、構造化データに含まれるか否かを判定する。この判定は、記憶部１１に格納された複数の構造化データ（例えばｎ個の構造化データ）のそれぞれについて実行される。よって、上記要素群のある要素について、その要素がｎ個の構造化データのうち何番目の構造化データに含まれるか（複数個であってもよい）が判定されることになる。
【００４８】
上記情報生成ステップは、記憶部１１に格納されている複数の構造化データのいずれかに、１の要素群に含まれる第１要素及び他の要素群に含まれる第２要素のいずれかのみが含まれる場合で、且つ、上記複数の構造化データのいずれにも、第１要素及び第２要素の双方が含まれない場合、発明情報として、第１要素と第２要素とを組み合わせた発明を示す情報を生成する。換言すれば、上記情報生成ステップでは、１の要素群がもつ構成又は類似構成と、他の要素群がもつ構成又は類似構成と、の組み合わせを文章が備えていると判定した場合には、当該組み合わせを発明として抽出しない。
【００４９】
以上に説明した本実施形態に係る発明生成方法では、入力データを分解して過去の文献の文章等と比較することで、入力データの構成要素の組み合わせが過去に存在するか否かを判断できるため、過去にない発明を抽出し易くできる。よって、本実施形態に係る発明生成方法によれば、予め格納された上記複数の構造化データ及び上記入力データから、上記第１要素と上記第２要素とを組み合わせた、過去に存在しない発明を示す発明情報を生成することができる。
【００５０】
一方で、特許文献１に記載の技術では、発明になり得ないものを発明として提示していることがあり、発明の視点を提示できていない。これは生成された発明（生成された文）が既に存在するか否かを判定できていないために生じる。これに対し、本実施形態に係る発明生成方法では、このような判定を行っているため、発明の視点をユーザに提示できるような発明情報を生成できると言える。
【００５１】
（代替例）
次に、本実施形態における代替例について説明する。
上述した本実施形態に係る発明生成方法は、説明した処理例に限ったものではなく、上記入力ステップ及び上記生成ステップを有していればよい。また、この発明生成方法を実行するための発明生成装置１は、図１で例示したものに限ったものではなく、その機能が果たせればよい。
【００５２】
例えば、本実施形態に係る発明生成方法は、図１３で説明するような方法とすることもできる。図１３は、本実施形態に係る発明生成方法の他の例を示す概念図である。この例について、図２の処理例との違いを中心に説明する。
【００５３】
まず、ステップＳ４１，Ｓ４２はそれぞれ図２のステップＳ１，Ｓ２と同じである。制御部１０は、ステップＳ４１，Ｓ４２で生成や更新により得られた構造化データ及び辞書データに基づき、発明領域の探索を行う（ステップＳ４３）。ステップＳ４３の処理は、具体的には図１１及び図１２で説明したような処理である。ステップＳ４３は、ステップＳ３に相当する質問の入力（ステップＳ４４）に先立ち、この処理（例えばセル４５を含むようなテーブル４３を生成する処理）を事前に行っておく点で図２のステップＳ４と異なる。そして、ステップＳ４４にて質問が入力された場合、テーブル４３を参照して、例えばセル４５の箇所に絞った最適な発明情報を提示する（ステップＳ４５）。
【００５４】
以上に、本実施形態について説明したが、上記実施形態は、以下の特徴を有する。
即ち、上記実施形態に係る発明生成方法は、入力ステップ及び生成ステップを有する。上記入力ステップは、文章又は文章を構成する構成要素を示す入力データを入力する。上記生成ステップは、複数の文献のそれぞれに対応して文献内の文章が構造化されて格納された複数の構造化データを読み出し、上記複数の構造化データ及び上記入力データに基づいて新たな発明を示す発明情報を生成する。上記生成ステップは、上記入力データから少なくとも２以上の構成要素を抽出し、抽出した構成要素毎に、辞書データを参照して類似構成要素を抽出する。上記生成ステップは、上記少なくとも２以上の構成要素のそれぞれについて、上記構成要素と上記構成要素について抽出された類似構成要素とでなる要素群に含まれるいずれかの要素が、上記複数の構造化データのそれぞれに含まれるか否かを判定する。上記生成ステップは、上記複数の構造化データのいずれかに、１の要素群に含まれる第１要素及び他の要素群に含まれる第２要素のいずれかのみが含まれる場合で、且つ、上記複数の構造化データのいずれにも、上記第１要素及び上記第２要素の双方が含まれない場合、上記発明情報として、上記第１要素と上記第２要素とを組み合わせた発明を示す情報を生成する。
【００５５】
以上の構成の発明生成方法では、予め格納された上記複数の構造化データ及び上記入力データから、上記第１要素と上記第２要素とを組み合わせた、過去に存在しない発明を示す発明情報を生成することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１  発明生成装置
１０  制御部
１１  記憶部
１２  入力部
１３  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】
2019192010.tif 000007
【図６】
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【図７】
2019192010.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019192010.tif 000011
【図１０】
2019192010.tif 000012
【図１１】
2019192010.tif 000013
【図１２】
2019192010.tif 000014
【図１３】
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