(57)【要約】【課題】特定の判決によって株価に影響が生じる具体的な銘柄を一般投資家に提示する技術の実現。【解決手段】株価影響判決予測システム10は、係属中の裁判の事件番号、事件名、原告名、被告名等を備えた裁判情報を格納しておく裁判情報記憶部20と、多数の記事を格納した記事情報記憶部22から裁判関係記事を抽出し、各記事の記載内容に基づいて当事者の記事毎の勝敗を判定し、これに記事番号及び事件番号を関連付けて解析結果記憶部24に格納する記事情報解析部14と、各解析結果情報を事件番号単位で集計し、当事者の裁判毎の勝敗を判定すると共に、これに基づいて株価に影響が及ぶ銘柄を特定し、各裁判の事件番号、プラス影響銘柄、マイナス影響銘柄が列記された判決予測画面50をWebサーバ36に送信する判決影響予測部16を備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子化された複数の裁判関係記事を格納しておく記事情報記憶手段と、
現在係属中の裁判の少なくとも事件番号、事件名、原告名、被告名を備えた裁判情報を格納しておく裁判情報記憶手段と、
上記の各裁判関係記事中の文字列と、上記の裁判情報記憶手段に格納された各裁判情報とを比較し、裁判関係記事の中で特定の裁判情報に対応するものが存在する場合には、当該裁判の事件番号と、裁判関係記事の記事番号を関連付ける手段と、
各裁判関係記事中の記載内容に基づいて、当該裁判関係記事における当事者の勝敗を判定する記事単位の勝敗判定手段と、
当該当事者の勝敗と上記の事件番号及び記事番号を関連付けた解析結果情報を生成し、解析結果記憶手段に格納する手段と、
この解析結果記憶手段に格納された各解析結果情報を事件番号毎に集計し、裁判毎に当事者の勝敗を判定する裁判単位の勝敗判定手段と、
この裁判単位の勝敗判定結果に基づいて、当該裁判の判決によって株価に影響が及ぶ銘柄を特定する影響銘柄特定手段と、
この株価影響銘柄を記載した判決予測画面を生成する判決予測画面生成手段と、
を備えたことを特徴とする株価影響判決予測システム。
【請求項２】
各裁判関係記事中において原告または被告の勝敗について言及した勝敗言及文を抽出する手段を備え、
上記記事単位の勝敗判定手段は、この勝敗言及文に基づいて当該裁判関係記事における当事者の勝敗を判定することを特徴とする請求項１に記載の株価影響判決予測システム。
【請求項３】
上記勝敗言及文を抽出する処理に先立ち、上記の裁判情報記憶手段を参照し、裁判関係記事中に含まれる具体的な当事者名が特定の裁判情報中の原告名または被告名に該当する場合に、当該当事者名を原告または被告の文字列に置換する手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載の株価影響判決予測システム。
【請求項４】
株式の銘柄に関する情報を格納しておく銘柄情報記憶手段を備え、
上記影響銘柄特定手段は、この銘柄情報記憶手段を参照し、各裁判の勝訴予定者が株式銘柄に該当する場合に当該株式銘柄をプラス影響銘柄と認定すると共に、敗訴予定者が株式銘柄に該当する場合に当該株式銘柄をマイナス影響銘柄と認定し、
上記判決予測画面生成手段は、少なくとも各裁判の事件番号、勝訴予定者、プラス影響銘柄、マイナス影響銘柄が列記された判決予測画面を生成することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【請求項５】
上記裁判情報記憶手段には、原告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響銘柄及び株価が下落するマイナス影響銘柄が格納されると共に、被告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響銘柄及び株価が下落するマイナス影響銘柄が格納されており、
上記影響銘柄特定手段は、この裁判情報記憶手段を参照することによって株価影響銘柄を特定することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【請求項６】
上記裁判情報記憶手段には、原告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響業種及び株価が下落するマイナス影響業種が格納されると共に、被告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響業種及び株価が下落するマイナス影響業種が格納されており、
複数の業種と、各業種に属する具体的な株式銘柄との対応関係を格納した業種情報記憶手段を備えており、
上記の影響銘柄特定手段は、上記の裁判情報記憶手段及び業種情報記憶手段を参照し、当事者以外の株価影響銘柄を特定することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【請求項７】
裁判単位での原告勝訴数と被告勝訴数の比率に応じて、当該裁判の勝敗判定の確度を算出する手段を備え、
上記の判決予測画面にこの確度が記載されることを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【請求項８】
過去の所定期間内における事件番号毎の裁判関係記事数に基づいて、当該裁判の判決が株価に与える影響の大きさを算出する手段を備え、
上記の判決予測画面にこの影響の大きさを示す値が記載されることを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【請求項９】
上記の記事情報記憶手段に格納された各記事には、予め信頼性を示す値が関連付けられており、
上記裁判単位の勝敗判定手段は、各当事者の裁判単位での勝敗を判定するに際し、各記事に設定された信頼性を示す値に基づく調整を施すことを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の株価影響判決予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は株価影響判決予測システムに係り、特に、株価に影響を与える可能性の高い重要裁判の判決内容（勝敗）を事前に予測し、ユーザに提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
裁判の勝敗が株価に大きく影響を与える場合があることは、経験則上明らかである。例えば、公害訴訟や薬害訴訟において被告企業の敗訴が確定した場合、当該企業の株価が大幅に下落することは容易に予想がつく。あるいは、特許権侵害の有無を巡り企業間で訴訟合戦が繰り広げられている場合、敗訴が確定した企業の株価が下落すると同時に、勝訴した企業の株価が上昇することも常識といえる。
【非特許文献１】サムスン株上昇、アップルとの特許訴訟判決やジョブズ氏辞任で  インターネットURL：http://jp.reuters.com/article/topNews/idJPJAPAN-22859420110825  検索日：２０１４年１月４日
【０００３】
したがって、常日頃から裁判関連のニュースを収集・分析すると共に、判決が出る前に該当企業の株式を売買することにより、判決後に大きな利益を得ることが理論上は可能であるし、これを実際に励行している投資家も存在する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、あまり法律に詳しくなく、また法律関係のニュースを丹念に追い求める時間的余裕もない一般投資家にとって、株価に影響を与える可能性のある訴訟の存在を見出すこと自体が困難であり、それらの判決の行方を占うとなるとさらに難易度が上がるため、投資判断に裁判関連の情報がほとんど活かされてこなかったのが実情である。
【０００５】
この発明は、このような株式投資における従来の課題を解決するために案出されたものであり、法律に疎い一般投資家に対し、株価に影響を与える可能性の高い訴訟の存在、その勝敗予測及び影響を受ける具体的な株式銘柄を事前に提示する技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載した株価影響判決予測システムは、電子化された複数の裁判関係記事を格納しておく記事情報記憶手段と、現在係属中の裁判の少なくとも事件番号、事件名、原告名、被告名を備えた裁判情報を格納しておく裁判情報記憶手段と、上記の各裁判関係記事中の文字列と、上記の裁判情報記憶手段に格納された各裁判情報とを比較し、裁判関係記事の中で特定の裁判情報に対応するものが存在する場合には、当該裁判の事件番号と、裁判関係記事の記事番号を関連付ける手段と、各裁判関係記事中の記載内容に基づいて、当該裁判関係記事における当事者の勝敗を判定する記事単位の勝敗判定手段と、当該当事者の勝敗と上記の事件番号及び記事番号を関連付けた解析結果情報を生成し、解析結果記憶手段に格納する手段と、この解析結果記憶手段に格納された各解析結果情報を事件番号毎に集計し、裁判毎に当事者の勝敗を判定する裁判単位の勝敗判定手段と、この裁判単位の勝敗判定結果に基づいて、当該裁判の判決によって株価に影響が及ぶ銘柄を特定する影響銘柄特定手段と、この株価影響銘柄を記載した判決予測画面を生成する判決予測画面生成手段とを備えたことを特徴としている。
上記「裁判」には、特許庁や公正取引委員会、海難審判所等の行政機関による準司法手続である「審判」を含めることができる。この場合、上記「裁判関係記事」には、電子化された「審決（裁決）関係記事」が含められる。さらに、上記「裁判情報記憶手段」には、現在係属中の審判の少なくとも事件番号、事件名、請求人名、被請求人名（被審人名／受審人名）を備えた審判情報が格納される（以下同様）。
【０００７】
請求項２に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１のシステムであって、さらに、各裁判関係記事中において原告または被告の勝敗について言及した勝敗言及文を抽出する手段を備え、上記記事単位の勝敗判定手段は、この勝敗言及文に基づいて当該裁判関係記事における当事者の勝敗を判定することを特徴としている。
【０００８】
請求項３に記載した株価影響判決予測システムは、請求項２のシステムであって、さらに、上記勝敗言及文を抽出する処理に先立ち、上記の裁判情報記憶手段を参照し、裁判関係記事中に含まれる具体的な当事者名が特定の裁判情報中の原告名または被告名に該当する場合に、当該当事者名を原告または被告の文字列に置換する手段を備えたことを特徴としている。
【０００９】
請求項４に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜３のシステムであって、さらに、株式の銘柄に関する情報を格納しておく銘柄情報記憶手段を備え、上記影響銘柄特定手段は、この銘柄情報記憶手段を参照し、各裁判の勝訴予定者が株式銘柄に該当する場合に当該株式銘柄をプラス影響銘柄と認定すると共に、敗訴予定者が株式銘柄に該当する場合に当該株式銘柄をマイナス影響銘柄と認定し、上記判決予測画面生成手段は、少なくとも各裁判の事件番号、勝訴予定者、プラス影響銘柄、マイナス影響銘柄が列記された判決予測画面を生成することを特徴としている。
【００１０】
請求項５に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜４のシステムであって、さらに、上記の裁判情報記憶手段には、原告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響銘柄及び株価が下落するマイナス影響銘柄が格納されると共に、被告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響銘柄及び株価が下落するマイナス影響銘柄が格納されており、上記影響銘柄特定手段は、この裁判情報記憶手段を参照することによって、原告及び被告以外の株価影響銘柄を特定することを特徴としている。
【００１１】
請求項６に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜５のシステムであって、さらに、上記の裁判情報記憶手段には、原告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響業種及び株価が下落するマイナス影響業種が格納されると共に、被告勝訴の場合に株価が上昇するプラス影響業種及び株価が下落するマイナス影響業種が格納されており、複数の業種と、各業種に属する具体的な株式銘柄との対応関係を格納した業種情報記憶手段を備えており、上記の影響銘柄特定手段は、上記の裁判情報記憶手段及び業種情報記憶手段を参照し、当事者以外の株価影響銘柄を特定することを特徴としている。
【００１２】
請求項７に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜６のシステムであって、さらに、裁判単位での原告勝訴数と被告勝訴数の比率に応じて、当該裁判の勝敗判定の確度を算出する手段を備え、上記の判決予測画面にこの確度が記載されることを特徴としている。
【００１３】
請求項８に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜７のシステムであって、さらに、過去の所定期間内における事件番号毎の裁判関係記事数に基づいて、当該裁判の判決が株価に与える影響の大きさを算出する手段を備え、上記の判決予測画面にこの影響の大きさを示す値が記載されることを特徴としている。
【００１４】
請求項９に記載した株価影響判決予測システムは、請求項１〜８のシステムであって、さらに、上記の記事情報記憶手段に格納された各記事には、予め信頼性を示す値が関連付けられており、上記裁判単位の勝敗判定手段は、各当事者の裁判単位での勝敗を判定するに際し、各記事に設定された信頼性を示す値に基づく調整を施すことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１に記載した株価影響判決予測システムによれば、電子化された多数の裁判関係記事の記述内容に基づいて特定の裁判毎の勝敗判定がなされ、その判決によって影響を受ける株式銘柄が列記された判決予測画面が出力されるため、法律に馴染みの薄い一般の投資家であっても、この画面を閲覧することにより、事前に判決を見越した投資行動に移ることが可能となる。
【００１６】
請求項２に記載した株価影響判決予測システムの場合、各裁判関係記事の中の勝敗言及文に基づいて記事単位の勝敗を判定する方式を採用しているため、極めて効率的に高精度な判定結果を得ることが可能となる。
【００１７】
請求項３に記載した株価影響判決予測システムによれば、法律関係記事中に具体的な当事者名のみが記載されており、「原告」や「被告」といった法律用語が用いられていない場合であっても、各当事者名が「原告」や「被告」に置換される結果、勝敗言及文を有効に抽出することが可能となる。
【００１８】
請求項４に記載した株価影響判決予測システムの場合、裁判の勝訴予定者に係る銘柄をプラス影響銘柄と認定すると共に、敗訴予定者に係る銘柄をマイナス影響銘柄と認定する方式を採用しているため、常識的な結論を簡易迅速に導くことができる。
【００１９】
請求項５に記載した株価影響判決予測システムの場合、原告勝訴時の株価影響銘柄と、被告勝訴時の株価影響銘柄が予め裁判情報記憶手段に格納されているため、影響銘柄特定手段は確実に株価影響銘柄を導くことができる。
【００２０】
請求項６に記載した株価影響判決予測システムによれば、裁判の判決によって特定の業種に広く影響が生じる場合であっても、具体的な銘柄を株価影響銘柄として提示することが可能となる。
【００２１】
請求項７に記載した株価影響判決予測システムによれば、判決予測画面に各裁判の勝敗判定の確度が併記されるため、一般投資家はこの確度を考慮して具体的な投資判断を行うことが可能となる。
【００２２】
請求項８に記載した株価影響判決予測システムによれば、判決予測画面に各裁判の影響度（インパクト）が併記されるため、一般投資家はこの影響度を考慮して具体的な投資判断を行うことが可能となる。
【００２３】
同じ裁判関係記事といっても、弁護士等の法律専門家によって投稿された記事と、一般ユーザが投稿した記事とでは内容の信憑性に差が生じるのは当然と言える。この点に関し請求項９に記載した株価影響判決予測システムの場合、予め各記事に信頼性を示す値が設定されており、裁判の勝敗判定にこれが反映される仕組みを備えているため、より正確な判定結果が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、この発明の全体構成を示すブロック図であり、株価影響判決予測システム10は、記事情報収集部12と、記事情報解析部14と、判決影響予測部16と、検索語記憶部18と、裁判情報記憶部20と、記事情報記憶部22と、銘柄情報記憶部23と、解析結果記憶部24と、業種情報記憶部26を備えている。
【００２５】
上記の記事情報収集部12、記事情報解析部14及び判決影響予測部16は、コンピュータのCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することにより、実現される。
また、上記の検索語記憶部18、裁判情報記憶部20、記事情報記憶部22、銘柄情報記憶部23、解析結果記憶部24及び業種情報記憶部26は、同コンピュータの外部記憶装置内に設けられている。
【００２６】
上記の記事情報収集部12には、インターネット等の通信ネットワークを介して、SNSサーバ30やブログサーバ32、ニュースサーバ34が接続されている。
また、上記の判決影響予測部16には、インターネット等の通信ネットワークを介して、Webサーバ36が接続されている。
このWebサーバ36には、インターネット等の通信ネットワークを介して、ユーザが操作する多数のクライアント端末38が接続されている。
【００２７】
上記の検索語記憶部18には、裁判に関係する記事を収集するのに役立つキーワード（例えば裁判、訴訟、判決、高裁、地裁、最判、原告、被告、差止、差押等）をAND条件やOR条件等で繋いだ検索式が、複数パターン登録されている。
【００２８】
上記の裁判情報記憶部20には、図２に示すように、「事件番号」、「事件名」、「権利種別」、「原告名」、「被告名」、「判決予定日」、「裁判所名」、「訴訟類型」、「前審判決要旨」、「前審判決全文」、「原告勝訴影響銘柄」、「被告勝訴影響銘柄」、「原告勝訴影響業種」、「被告勝訴影響業種」等のデータ項目を備えたデータが多数登録されている。
この裁判情報は、例えば、裁判情報を取り扱っている情報ベンダーから入手したデータを加工することによって生成される。
【００２９】
上記「事件番号」は、日本の裁判所が受け付けた事件を識別するために、各事件に付されるユニークな事件記録符号を意味する。
上記「事件名」には、当該裁判を提起した当事者が命名した裁判の正式名称が登録されるのが原則であるが、マスコミ等によって命名された著名な呼び名が存在する場合には、それも括弧書き等で付記される。
【００３０】
この実施形態では、二審以降の高裁判決、最高裁判決に基づいて株価の変動を予測することを前提としているため、「前審判決要旨」及び「前審判決全文」のデータ項目が設定されている。
【００３１】
「原告勝訴影響銘柄」のデータ項目には、当該裁判が原告勝訴で終結した場合に、株価にプラスまたはマイナスの影響が生じると予想される銘柄が設定されている。
原告が上場企業の場合、通常は原告企業の銘柄が「プラス影響銘柄」として設定されるが、原告が個人や非上場企業であっても一または複数の銘柄にプラスの影響が生じると予想される場合には、当該銘柄が「プラス影響銘柄」として設定される。例えば、個人発明家の特許権に基づいて提起された特許権侵害訴訟の場合、当該特許権の専用実施権を取得している企業の銘柄が「プラス影響銘柄」として設定される。
【００３２】
また、当該裁判の被告が上場企業の場合、「原告勝訴影響銘柄」のデータ項目には、被告企業の銘柄が「マイナス影響銘柄」として設定される。
ただし、被告が個人や非上場企業であっても一または複数の銘柄にマイナスの影響が生じると予想される場合には、当該銘柄が「マイナス影響銘柄」として設定される。例えば、非上場企業が被告となっている特許権侵害訴訟において、当該非上場企業と業務提携をしている上場企業が存在する場合、当該上場企業の銘柄がマイナス影響銘柄として設定される。
【００３３】
「被告勝訴影響銘柄」のデータ項目には、当該裁判が被告勝訴で終結した場合に、株価にプラスまたはマイナスの影響が生じると予想される銘柄が設定されるのであるが、結果的には上記「原告勝訴影響銘柄」と裏腹の関係に立つ値が格納される。
すなわち、被告が上場企業の場合にはその銘柄が「プラス影響銘柄」として設定され、被告が個人や非上場企業であっても、被告と一定の関係を有する上場企業の株価にプラスの影響が生じると予想される場合には、当該上場企業の銘柄が「プラス影響銘柄」として設定される。
また、原告が上場企業の場合、その銘柄が「マイナス影響銘柄」として設定され、原告が個人や非上場企業であっても、原告と一定の関係を有する上場企業の株価にマイナスの影響が生じると予想される場合には、当該上場企業の銘柄が「マイナス影響銘柄」として設定される。
【００３４】
「原告勝訴影響業種」のデータ項目には、当該裁判が原告勝訴で終結した場合に株価にプラスの影響が生じると予想される業種が設定されている。
例えば、薬品のネット販売を規制する薬事法の合憲性について争われている裁判において、特定の通販業者が原告として勝訴した場合、当該通販業者はもちろんのこと、ネット通販業界全体にプラスの影響が生ずることが予想されるため、「ネット通販関連」が「プラス影響業種」として設定される。
【００３５】
このように、国を相手取った裁判で原告が勝訴した場合、特に「マイナス影響業種」が生じることはないが、裁判の性質によっては原告勝訴によって特定の業界全体にマイナスの影響が生じることがあり得る。この場合には、当然に当該業種が「マイナス影響業種」として設定される。
例えば、特定のOS（例えばαOS）を搭載したスマートフォンに対する特許権侵害訴訟において、特許権を有する原告側が勝訴した場合、当該αOSを搭載したスマートフォンを製造・販売する企業群にマイナスの影響が生ずることが予想されるため、「A-OSスマートフォン関連」がマイナス影響業種として設定される。
【００３６】
「被告勝訴影響業種」のデータ項目には、当該裁判が被告勝訴で終結した場合に、株価にプラスの影響が生じると予想される業種が「プラス影響業種」として設定されると共に、マイナスの影響が生じると予想される業種が「マイナス影響業種」として設定される。
【００３７】
上記の記事情報記憶部22には、図３に示すように、「記事番号」、「ソース（URL）」、「信頼性フラグ」、「本文テキスト」、「掲載年月日」、「取得年月日」等のデータ項目を備えた記事データが格納される。
【００３８】
また、上記の銘柄情報記憶部23には、図示は省略したが、上場企業の株式銘柄と、各株式銘柄の類義語（略称や通称を含む）との対応関係が多数格納されている。
【００３９】
上記の解析結果記憶部24には、図４に示すように、「解析結果番号」、「記事番号」、「信頼性フラグ」、「掲載年月日」、「事件番号」、「推定勝訴者（原告／被告）」、「解析年月日」等のデータ項目を備えたデータが格納される。
【００４０】
上記の業種情報記憶部26には、図示は省略したが、予め設定された業種毎に、各業種に属する上場企業の銘柄、取引所、証券コード等が多数格納されている。
【００４１】
上記の記事情報収集部12は、定期的（例えば１日１回）に所定のSNSサーバ30、ブログサーバ32、ニュースサーバ34のRSSフィードを巡回し、新着の記事を収集する。
つぎに記事情報収集部12は、収集した各記事に対して検索語記憶部18に格納された検索式を適用し、裁判関連の記事を選別する。
つぎに記事情報収集部12は、選別した裁判関係記事にユニークな記事番号を付与し、記事情報記憶部22に格納する（図３参照）。
【００４２】
この際、記事情報収集部12は予め各サーバに設定された信頼性を示す値を「信頼性フラグ」のデータ項目に挿入する。
例えば、弁護士等の法律専門家専用のSNSサーバ30から収集した記事に対しては最高の信頼性を示す「３」が設定され、一般のニュースサーバ34から収集した記事に対しては中度の信頼性を示す「２」が設定され、一般ユーザの利用するSNSサーバ30から収集した記事に対しては低度の信頼を示す「１」が設定される。
【００４３】
記事情報記憶部22に蓄積された裁判関係記事に対しては、記事情報解析部14による解析処理が施される。
以下、図５のフロー図に従い、記事情報解析部14における処理内容を詳細に説明する。
【００４４】
まず記事情報解析部14は、記事情報記憶部22に格納された新規の記事の本文テキスト40に対して、形態素解析処理を施す（Ｓ10）。
ここで「形態素解析」とは、自然言語で記述された文を、意味を有する最小の言語単位である形態素に分解し、それぞれの品詞を特定する処理をいう。この形態素解析処理は公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを形態素解析エンジンとして用いることができる。
■MeCab（http://mecab.sourceforge.net/）
■ChaSen（http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/）
【００４５】
つぎに記事情報解析部14は、形態素に分解された各文について、構文解析処理を施す（Ｓ12）。
ここで「構文解析」とは、各文に含まれる文節間の係り受け構造を特定する処理をいう。この構文解析自体も公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを構文解析エンジンとして用いることができる。
■KNP（http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html）
■CaboCha（http://chasen.org/~taku/software/cabocha/）
【００４６】
つぎに記事情報解析部14は、裁判情報記憶部20を参照し、形態素解析及び構文解析済みの本文テキストに対して、裁判情報補充処理を施す（Ｓ14）。
【００４７】
例えば、ある裁判関係記事のテキスト本文中に「平成24（ワ）１２３４５」という事件番号が記載されると共に、甲及び乙の具体的な当事者名が現れていた場合、記事情報解析部14は事件番号をキーに裁判情報記憶部20から該当の裁判情報を抽出し、その「原告名」として甲が記載されている場合には記事中の「甲」を「原告」に置換し、「被告名」として乙が記載されている場合には記事中の「乙」を「被告」に置換する。
記事情報解析部14は、本文テキスト中の特定の記述パターン（平成○○年（ワ）…等）基づいて、ある文字列が事件番号に該当するか否かを判断する。また記事情報解析部14は、本文テキストに含まれる各文の係り受け構造から、訴訟事件の主体となる当事者名を割り出す。
【００４８】
あるいは、事件番号の記載はないが、事件名（著名な呼び名を含む）と甲及び乙の当事者名が記事中に現れていた場合、記事情報解析部14は事件名をキーに裁判情報記憶部20から該当の裁判情報を抽出し、その「事件番号」を当該記事に関連付けると共に、「原告名」として甲が記載されている場合には記事中の「甲」を「原告」に置換し、「被告名」として乙が記載されている場合には記事中の「乙」を「被告」に置換する。
記事情報解析部14は、本文テキスト中の特定の記述パターン（○○事件／○○請求訴訟等）基づいて、ある文字列が事件名に該当するか否かを判断する。
【００４９】
また、事件番号も事件名も明記されていないが、裁判所名と判決予定日、甲及び乙の当事者名が記事中に現れていた場合、記事情報解析部14は裁判所名、判決予定日、甲、乙を適宜組み合わせた検索式を用いて裁判情報記憶部20から該当の裁判情報を抽出し、その「事件番号」を当該記事に関連付けると共に、「原告名」として甲が記載されている場合には記事中の「甲」を「原告」に置換し、「被告名」として乙が記載されている場合には記事中の「乙」を「被告」に置換する。
記事情報解析部14は、本文テキスト中の特定の記述パターン（判決は○○月○○日に下る予定／判決予定日は○○月○○日等）基づいて、ある文字列が判決予定日に該当するか否かを判断する。
【００５０】
つぎに記事情報解析部14は、形態素解析処理、構文解析処理及び裁判情報補充処理が完了した本文テキストから、勝敗言及文を抽出する処理を実行する（Ｓ16）。
ここで「勝敗言及文」とは、記事の投稿者が裁判の行方について言及した文章を意味しており、少なくとも原告または被告の一方を表す文字列と、裁判の勝敗を意味する文字列（勝ち／負け／勝訴／敗訴／有利／不利／楽勝／惜敗等）が含まれているものをいう。
【００５１】
以下に、勝敗言及文の一例を示す。
■「勝つのは原告でしょ、やはりね。」
■「被告が負けるのはしょうがないとして、…」
■「原告勝訴は既定路線だが、…」
■「原告に負けて欲しいけど、無理だろうな〜。」
■「原告が敗訴しそうだけど、…」
【００５２】
つぎに記事情報解析部14は、本文テキストから抽出した勝敗言及文に基づいて、記事単位の勝敗判定処理を実行する（Ｓ18）。
ここで「記事単位の勝敗判定処理」とは、勝敗言及文の記述内容に基づき、当該裁判の結果（原告勝訴／原告敗訴／被告勝訴／被告敗訴）に関して投稿者が示している意見や主張を特定し、推定勝訴者を抽出することを意味している。
【００５３】
例えば、勝敗言及文が「勝つのは原告」という記述を含んでいる場合、記事情報解析部14は、「推定勝訴者：原告」を導き出す。
勝敗言及文が「原告勝訴」という記述を含んでいる場合も同様に、記事情報解析部14は、「推定勝訴者：原告」を導く。
また、勝敗言及文が「被告が負ける」という記述を含んでいる場合、記事情報解析部14は「被告→敗訴」を認定し、「推定勝訴者：原告」の結論を導く。
【００５４】
これに対し、「原告に負けて欲しいけど、無理だろうな〜。」の勝敗言及文の場合、前半部分では「原告→敗訴」が示されているが、後半部分に「無理だろう」の否定語が現れているため、記事情報解析部14は、この勝敗言及文全体では「原告→勝訴」を表現しているものと認定し、「推定勝訴者：原告」を導き出す。
同様に、「原告が勝訴する『見込みはない』」や、「被告が勝つ『可能性は低い』」などの場合も、記事情報解析部14は否定語の存在を認定し、原告または被告の勝敗判定を反転させる。
これら否定語のパターンは、予め記事情報解析部14を実現するためのアプリケーションプログラム中に多数設定されている。
【００５５】
記事情報解析部14は、各裁判関係記事の解析結果（記事番号、事件番号、推定勝訴者）等を、解析結果番号に関連付けて解析結果記憶部24に格納する（図４参照）。
【００５６】
なお、上記においては「推定勝訴者」を抽出する方式について説明したが、裁判の勝訴者と敗訴者は裏腹の関係にあるため、「推定勝訴者」の代わりに「推定敗訴者」を抽出し、これを解析結果記憶部24に格納してもよい。
【００５７】
ここで、ユーザの操作するクライアント端末38からWebサーバ36に対して判決予測のリクエストが送信されると、判決影響予測部16が起動する。
以下、図６のフロー図に従い、判決影響予測部16における処理内容を詳細に説明する。
【００５８】
まず判決影響予測部16は、現時点で解析結果記憶部24に格納された解析結果情報に基づいて、裁判単位の勝敗判定処理を実行する（Ｓ20）。具体的には、以下の処理が判決影響予測部16によって実行される。
(1) 解析結果記憶部24に格納された多数の解析結果情報を、事件番号単位で仕分けする。
(2) 各事件番号単位で、原告勝訴数（推定勝訴者として原告が記録されている解析結果情報の数）と、被告勝訴数（推定勝訴者として被告が記録されている解析結果情報の数）を集計する。
(3) 集計数の多寡に応じて、事件単位での勝訴予定者（原告／被告）を決定する。
(4) 事件番号単位の原告勝訴数と被告勝訴数の比率に基づいて、(3)の結論の確度（％）を算出する。
【００５９】
つぎに判決影響予測部16は、所定のルールに従い、判決が株価に与えるインパクト（影響大きさ）を算出する（Ｓ22）。
最も単純な算出方法としては、過去の一定期間内における事件番号毎の記事数に基づいて、大、中、小のインパクトを認定することが挙げられる。
例えば、過去１ヶ月間における記事数が１０００件以上の場合にインパクト「大」と認定し、５００件以上１０００件未満の場合にインパクト「中」と認定し、５００件未満の場合にインパクト「小」を認定することが該当する。
【００６０】
あるいは、時系列に沿った記事数の増減に基づいてインパクトを導くこともできる。
例えば、現時点から過去１ヶ月間における投稿日単位の記事数を平面上にプロットした曲線が右肩上がりの場合にインパクト「大」と評価し、右肩下がりの場合にインパクト「小」と評価し、ほぼ横這いを続けている場合にインパクト「中」と評価することが該当する。
【００６１】
つぎに判決影響予測部16は、裁判情報記憶部20及び業種情報記憶部26を参照し、判決によって株価に影響が及ぶ具体的な銘柄を特定する（Ｓ24）。
【００６２】
例えば、ある事件番号の勝訴予定者が「原告」の場合、判決影響予測部16は裁判情報記憶部20に格納された当該事件番号の「原告勝訴影響銘柄（プラス影響銘柄／マイナス影響銘柄）」を特定する。
また、裁判情報記憶部20に「原告勝訴影響業種（プラス影響業種／マイナス影響業種）」が登録されている場合、判決影響予測部16は業種情報記憶部26を参照し、当該業種に属する具体的な銘柄群を特定すると同時に、それぞれの銘柄に影響の方向（プラス／マイナス）を関連付ける。
【００６３】
これに対し、ある事件番号の勝訴予定者が「被告」の場合、判決影響予測部16は裁判情報記憶部20に格納された当該事件番号の「被告勝訴影響銘柄（プラス影響銘柄／マイナス影響銘柄）」を特定する。
また、裁判情報記憶部20に「被告勝訴影響業種（プラス影響業種／マイナス影響業種）」が登録されている場合、判決影響予測部16は業種情報記憶部26を参照し、当該業種に属する具体的な銘柄群を特定すると同時に、それぞれの銘柄に影響の方向（プラス／マイナス）を関連付ける。
【００６４】
つぎに判決影響予測部16 は、判決予測画面を生成する（Ｓ26）。
この判決予測画面はWebサーバ36経由でクライアント端末38に送信され、Webブラウザ上に表示される。
【００６５】
図７に示すように、この判決予測画面50においては「株価影響判決リスト」の表示欄が設けられており、複数件の判決予測情報が表示されている。
各判決予測情報は、事件番号52、事件名53、権利種別54、訴訟類型55、裁判所名56、原告57、被告58、判決予定日59（結審済みの場合）、勝訴予定者60、確度61、プラス影響銘柄62、マイナス影響銘柄63、インパクト64の表示項目を備えている。
【００６６】
この判決予測画面50を閲覧することにより、法律に詳しくない一般投資家であっても、各裁判の判決によって影響を受ける具体的な株式銘柄を事前に認識することができ、他に先んじた投資行動に移ることが可能となる。
例えば、ある銘柄がプラス影響銘柄として挙げられており、その確度が80％でインパクトが「大」とされていた場合、ユーザは判決予定日前に当該銘柄を大量に買い増すことにより、判決後に大きな利益を上げることが期待できる。
あるいは、ある銘柄がマイナス影響銘柄として挙げられており、その確度が90％でインパクトが「大」とされていた場合、ユーザは判決予定日前に手持ちの株式を売却することにより、判決後に大きな損失が生じることを回避できる。
【００６７】
なお、各判決予測情報には前審要旨ボタン65及び前審全文ボタン66が設けられており、ユーザがこれをクリックすると判決影響予測部16が裁判情報記憶部20に格納された前審判決要旨や前審判決全文を表示するための画面を生成し、Webサーバ36経由でクライアント端末38に送信する。
これらの画面（図示省略）を閲覧することにより、ユーザ自身も当該裁判の概要や重要性をある程度認識することが可能となる。
【００６８】
また、各判決予測情報には記事参照ボタン67が設けられており、ユーザがこれをクリックすると、判決影響予測部16が記事情報記憶部22から当該事件に係る記事のテキスト本文、URL、投稿日時を抽出し、これらを記事毎に列記した画面を生成し、Webサーバ36経由でクライアント端末38に送信する。
この画面（図示省略）を閲覧することにより、ユーザは予測結果の根拠について独自に確認することが可能となる。
【００６９】
上記においては、裁判情報記憶部20内に原告勝訴影響銘柄、被告勝訴影響銘柄、原告勝訴影響業種、被告勝訴影響業種を予め登録しておくことを前提にしていたが、この発明はこれに限定されるものではない。
【００７０】
例えば、ある裁判の勝訴予定者が原告であり、当該原告が銘柄情報記憶部23に格納された銘柄に該当する場合、判決影響予測部16は単純に原告の銘柄をプラス影響銘柄と認定すると共に、当該裁判の被告（敗訴予定者）が銘柄情報記憶部23に格納された銘柄に該当する場合、判決影響予測部16は被告の銘柄をマイナス影響銘柄と認定することができる。
【００７１】
同様に、ある裁判の勝訴予定者が被告であり、当該被告が銘柄情報記憶部23に格納された銘柄に該当する場合、判決影響予測部16は被告の銘柄をプラス影響銘柄と認定すると共に、当該裁判の原告（敗訴予定者）が銘柄情報記憶部23に格納された銘柄に該当する場合、判決影響予測部16は原告の銘柄をマイナス影響銘柄と認定することもできる。
【００７２】
上記においては、裁判の事件番号単位で原告勝訴数と被告勝訴数を比較し、数の多い方を単純に当該事件の勝訴予定者と認定すると共に、その比率に基づいて確度を認定する例を示したが、記事の掲載されたサイトの信頼性（＝記事内容の信頼性）を予測結果に反映させることも可能である。
【００７３】
具体的には、各解析結果情報に設定された「信頼性フラグ」の値を、原告勝訴別／被告勝訴別に集計し、その値の多寡に応じて事件毎の勝訴予定者を決定したり、その比率に基づいて確度を算出することが該当する。
【００７４】
この実施形態においては、上記の通り、二審以降の高裁判決及び最高裁判決に基づいて株価の変動を予測することを前提としているが、地方裁判所による一審の判決を予測したり、行政機関による審判の審決を予測したりする目的にも当然に適用可能である。
【００７５】
なお、審判の審決を予測する場合には、予め裁判情報記憶部20に審決情報を格納しておく。この場合、設定するデータ項目については、裁判と審判の違いに応じた修正が適宜施される。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】この発明に係る株価影響判決予測システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】裁判情報記憶部に格納されたデータの構造を示す図である。
【図３】記事情報記憶部に格納されたデータの構造を示す図である。
【図４】解析結果記憶部に格納されたデータの構造を示す図である。
【図５】記事情報解析部による処理内容を示すフロー図である。
【図６】判決影響予測部による処理内容を示すフロー図である。
【図７】判決予測画面の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
10   株価影響判決予測システム
12   記事情報収集部
14   記事情報解析部
16   判決影響予測部
18   検索語記憶部
20   裁判情報記憶部
22   記事情報記憶部
23   銘柄情報記憶部
24   解析結果記憶部
26   業種情報記憶部
30   SNSサーバ
32   ブログサーバ
34   ニュースサーバ
36   Webサーバ
38   クライアント端末
40   本文テキスト
50   判決予測画面
52   事件番号
53   事件名
54   権利種別
55   訴訟類型
56   裁判所名
57   原告
58   被告
59   判決予定日
60   勝訴予定者
61   確度
62   プラス影響銘柄
63   マイナス影響銘柄
64   インパクト
65   前審要旨ボタン
66   前審全文ボタン
67   記事参照ボタン
【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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