(57)【要約】  本発明は、融合指数算出方法に関するものであり、より詳しくは特許情報を活用して融合指数を算出する方法に関するものである。本発明の融合指数算出方法によると、特許集合に含まれる特許と関連のある時間情報、特許分類及び特許分類に対応する産業分類を利用して融合指数を算出することができる。本発明の融合指数算出方法は、客観的なデータである特許データを使用してシステム的に融合指数を算出するため、客観的かつ妥当な融合指数を算出することができる。【選択図】図１
2014513843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、
（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許分類に対応する産業分類を取得する段階と、
（ｂ）前記産業分類を基に産業分布率を算出する段階と、
（ｃ）前記産業分類と関連のある前記特許を多数含む順に２以上の前記産業分類を選定する段階と、
（ｄ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術収斂度を算出する段階と、
（ｅ）前記産業分布率及び前記技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出する段階と、
（ｆ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術分布率を算出する段階と、
（ｇ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許が含まれる前記特許分類の箇数を基に技術占有率を算出する段階と、
（ｈ）前記技術分布率及び前記技術占有率を基に同種産業連係点数を算出する段階と、
（ｉ）前記異種産業連係点数及び前記同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出する段階と、
を有することを特徴とする特許情報の処理方法。
【請求項２】
前記（ｇ）段階は、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理する段階を有することを特徴とする、請求項１に記載の特許情報の処理方法。
【請求項３】
前記補正係数は、前記産業分類の順位により適用されることを特徴とする、請求項２に記載の特許情報の処理方法。
【請求項４】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されることを特徴とする、請求項１に記載の特許情報の処理方法。
【請求項５】
前記特許分類はＩＰＣ分類を含み、
前記特許所定の深さは、ｓｕｂｃｌａｓｓ、ｍａｉｎ ｇｒｏｕｐ、或いは、ｎ ｄｏｔ ｓｕｂｇｒｏｕｐ（ｎは自然数）のうちいずれか一つであることを特徴とする、請求項４に記載の特許情報の処理方法。
【請求項６】
前記特許分類はＵＳＰＣ分類を含み、
前記特許所定の深さは、ｃｌａｓｓ、ｎｏ ｄｏｔ ｓｕｂｃｌａｓｓ、或いは、ｎ ｄｏｔ ｓｕｂｃｌａｓｓ（ｎは自然数）のうちいずれか一つであることを特徴とする、請求項４に記載の特許情報の処理方法。
【請求項７】
前記特許分類は、主特許分類を有することを特徴とする、請求項４に記載の特許情報の処理方法。
【請求項８】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、
（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得する段階と、
（ｂ）前記特許集合に対して時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別特許数を算出する段階と、
（ｃ）前記特許分類及び前記時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出する段階と、
（ｄ）前記時間単位別特許数及び前記時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出する段階と、
（ｅ）前記特許集合に対して前記時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出する段階と、
（ｆ）前記時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出する段階と、
（ｇ）前記累計基準時点を基に時期点数を算出する段階と、
（ｈ）前記機能点数及び前記時期点数を利用して機能発展指数を算出する段階と、
を有することを特徴とする特許情報の処理方法。
【請求項９】
前記（ｄ）段階は、技術の陳腐化を示す償却係数を参照して機能点数を算出する段階を有することを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１０】
前記時間単位は、年度単位を有することを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１１】
前記時間情報は、出願日、公開日、登録日のうち少なくとも一つを有することを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１２】
前記特許は、公開特許及び登録特許のうち少なくとも一つを有することを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１３】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されるのを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１４】
前記特許分類は、副特許分類及び主特許分類を有することを特徴とする、請求項８に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１５】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、
（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類を取得する段階と、
（ｂ）一つの前記特許と関連のある少なくとも一つの前記特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出する段階と、
（ｃ）前記特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得する段階と、
（ｄ）前記特許分類箇数及び前記特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出する段階と、
（ｅ）２以上のサービスを含むサービス分類集合を前記使用者コンピュータに送信する段階と、
（ｆ）前記サービス分類集合から選択された前記サービスに対する情報を含む選択情報を前記使用者コンピュータから受信する段階と、
（ｇ）前記選択情報を基に前記サービス点数を算出する段階と、
（ｈ）前記機能融合点数及び前記サービス点数を利用して機能融合指数を算出する段階と、
を有することを特徴とする特許情報の処理方法。
【請求項１６】
前記（ｇ）段階は、サービス加重値を参照して前記サービス点数を算出する段階を有することを特徴とする、請求項１５に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１７】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されるのを特徴とする、請求項１５に記載の特許情報の処理方法。
【請求項１８】
前記特許分類は主特許分類を有することを特徴とする、請求項１５に記載の特許情報の処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許情報の処理方法に関するものであり、より詳しくは融合指数を算出するための特許情報の処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
２１世紀に入り、全産業領域にかけて技術と技術、製品とサービス、サービスとサービスなど、同種及び異種領域間の融合（ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ）が加速化している。融合という用語は、ＭＩＴのネグロポンテ教授が通信と放送とメディアの結合を予見し、学界でこれを検討する過程で使われ始めた。
【０００３】
例えば、１９９０年代を経て、全産業領域はＩＴが結合するＩＴ融合に発展した。
【０００４】
２１世紀に入り、米国やＥＵ、日本などは、融合技術に対するＲ＆Ｄと投資を拡大し、多様な形態の融合が爆発的に増加した。米国は、ナノ（Ｎａｎｏ）技術を中心に、バイオ（Ｂｉｏ）技術、情報（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）技術、認知（Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）科学の融合を国家アジェンダとし、ＥＵは、ＮＢＩＣ（Ｎａｎｏ、Ｂｉｏ、Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ、Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ）技術の融合だけでなく、広範囲な学問及び技術の融合を目指している。
【０００５】
このように、全世界的に融合がグローバルアジェンダとして定着し、このようなグローバルトレンドと共に、韓国も２０１１年４月に産業融合促進法が国会で成立し、２０１１年１０月から発効された。
【０００６】
しかし、このような融合のトレンドでも、融合の度合いを計量化でき、一目瞭然かつ妥当性の高い融合指数は開発されていないため、客観的かつ妥当な融合指数の開発が急がれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする技術的課題は、客観的な融合指数を算出するために特許情報の処理方法を提供することにある。
【０００８】
具体的には、融合指数を成す機能発展指数、機能融合指数、産業連係指数を算出するための特許情報の処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許分類に対応する産業分類を取得する段階と、（ｂ）前記産業分類を基に産業分布率を算出する段階と、（ｃ）前記産業分類と関連のある前記特許を多数含む順に２以上の前記産業分類を選定する段階と、（ｄ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術収斂度を算出する段階と、（ｅ）前記産業分布率及び前記技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出する段階と、（ｆ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術分布率を算出する段階と、（ｇ）前記（ｃ）段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許が含まれる前記特許分類の箇数を基に技術占有率を算出する段階と、（ｈ）前記技術分布率及び前記技術占有率を基に同種産業連係点数を算出する段階と、（ｉ）前記異種産業連係点数及び前記同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。
【００１０】
前記（ｇ）段階は、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理する段階を有することができる。
【００１１】
前記補正係数は、前記産業分類の順位により適用することができる。
【００１２】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さにより決定することができる。
【００１３】
前記特許分類はＩＰＣ分類を含み、前記特許所定の深さは、ｓｕｂｃｌａｓｓ、ｍａｉｎ ｇｒｏｕｐ、或いは、ｎｄｏｔ ｓｕｂｇｒｏｕｐ（ｎは自然数）のうちいずれか一つであることを特徴とする特許情報の処理方法である。
【００１４】
前記特許分類はＵＳＰＣ分類を含み、前記特許所定の深さは、ｃｌａｓｓ、ｎｏｄｏｔ ｓｕｂｃｌａｓｓ、或いは、ｎ ｄｏｔ ｓｕｂｃｌａｓｓ（ｎは自然数）のうちいずれか一つである。
【００１５】
前記特許分類は主特許分類を含むことができる。
【００１６】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得する段階と、（ｂ）前記特許集合に対し時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別特許数を算出する段階と、（ｃ）前記特許分類及び前記時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出する段階と、（ｄ）前記時間単位別特許数及び前記時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出する段階と、（ｅ）前記特許集合に対して前記時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出する段階と、（ｆ）前記時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出する段階と、（ｇ）前記累計基準時点を基に時期点数を算出する段階と、（ｈ）前記機能点数及び前記時期点数を利用して機能発展指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。
【００１７】
前記（ｄ）段階は、技術の陳腐化を示す償却係数を参照して機能点数を算出する段階を有することができる。
【００１８】
前記時間単位は、年度単位を含むことができる。
【００１９】
前記時間情報は、出願日、公開日、登録日のうち少なくとも一つを含むことができる。
【００２０】
前記特許は、公開特許及び登録特許のうち少なくとも一つを含むことができる。
【００２１】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さによって決定することができる。
【００２２】
前記特許分類は副特許分類及び主特許分類を含むことができる。
【００２３】
融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、（ａ）特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類を取得する段階と、（ｂ）一つの前記特許と関連のある少なくとも一つの前記特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出する段階と、（ｃ）前記特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得する段階と、（ｄ）前記特許分類箇数及び前記特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出する段階と、（ｅ）２以上のサービスを含むサービス分類集合を前記使用者コンピュータに送信する段階と、（ｆ）前記サービス分類集合から選択された前記サービスに対する情報を含む選択情報を前記使用者コンピュータから受信する段階と、（ｇ）前記選択情報を基に前記サービス点数を算出する段階と、（ｈ）前記機能融合点数及び前記サービス点数を利用して機能融合指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。
【００２４】
前記（ｇ）段階は、サービス加重値を参照して前記サービス点数を算出する段階を有することができる。
【００２５】
前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さによって決定することができる。
【００２６】
前記特許分類は、主特許分類を含むことができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明による融合指数算出方法は次のような効果がある。
【００２８】
第一に、本発明による融合指数算出のための特許情報の処理方法は、客観的なデータである特許データを使用してシステム的に融合指数を算出するため、客観的かつ妥当な融合指数を算出することができる。
【００２９】
第二に、本発明による融合指数算出のための特許情報の処理方法を活用すれば、製品、産業、企業及び技術などとの間の融合指数を体系的に素早く算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施形態による融合指数に含まれる細部融合指数及び下位要素点数の関係を示す構造図である。
【図２】本発明の実施形態による産業連係指数算出方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による機能発展指数算出方法を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による機能融合指数算出方法を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態による機能点数算出過程の一例を示すグラフである。
【図６】本発明の実施形態による時期点数算出過程の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、添付された図面を参照し、本発明による融合指数サービスシステム（１０００）の望ましい実施形態について具体的に説明する。
【００３２】
図１は、本発明の実施形態による融合指数に含まれる細部融合指数及び下位要素点数の関係を示す構造図である。
【００３３】
図１を参照すると、融合指数は、機能発展指数、機能融合指数及び産業連係指数の３つの細部融合指数から成る。また、機能発展指数は機能点数及び時期点数を基に算出され、機能融合指数は機能融合点数及びサービス点数を基に算出され、産業連係指数は異種産業連係点数及び同種産業連係点数を基に算出される。
【００３４】
以下、３つの細部融合指数を算出する融合指数サービスシステム（１０００）について具体的に説明する。
【００３５】
図２は本発明の実施形態による産業連係指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。
【００３６】
図２を参照すると、特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び特許分類に対応する産業分類を取得する（Ｓ１００）。
【００３７】
特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。Ｓ１００段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ（特許番号など）を利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、Ｓ１００段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。
【００３８】
特許分類は、ＩＰＣのような国際標準特許分類を使用したり、ＵＳＰＣなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、ＩＰＣを使用する場合、ｓｕｂｃｌａｓｓ、或いはｍａｉｎ ｇｒｏｕｐレベル（深さ）を使用することが望ましい。また、ＵＳＰＣを使用する場合は、ｃｌａｓｓやｃｌａｓｓの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類（ｍａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）だけを使用することもできるが、副特許分類（ｓｕｂｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を主特許分類と共に使用することもできる。
【００３９】
産業分類情報は、ＳＩＣ（Ｓｔａｎｄａｒｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）分類、或いは既に設定された産業分類もあり得る。
【００４０】
次に、産業分類を基に産業分布率を算出する（Ｓ１１０）。具体的には、産業分類はＳＩＣ分類などの産業分類集合において特許分類に関連付けられたものである。産業分布率は、産業分類の箇数を、産業分類集合に含まれる全体産業分類の箇数で割って算出することができる。産業別分布率が高ければ産業融合潜在力が大きく、特定産業に関連技術が集中すれば技術収斂度が高くなる。
【００４１】
次に、産業分類と関連のある特許を多数含む順に２以上の産業分類を選定する（Ｓ１２０）。この時、産業分類を３つ選定することが望ましい。
【００４２】
次に、Ｓ１２０段階で選定された産業分類と関連のある特許の箇数を基に技術収斂度を算出する（Ｓ１３０）。技術収斂度は選定された産業分類と関連のある特許数を特許集合に含まれる全体特許数で割って算出することができる。
【００４３】
次に、産業分布率及び技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出する（Ｓ１４０）。例えば、異種産業連係の度合いは、産業分布率に比例するが、技術収斂度に反比例するため、産業分布率を技術収斂度で割って算出することができる。
【００４４】
次に、Ｓ１２０段階で選定された産業分類と関連のある特許の箇数を基に技術分布率を算出する（Ｓ１５０）。例えば、第１産業分類に対する技術分布率は、第１対応産業分類と関連のある特許数を特許集合に含まれる全体特許数で割って算出することができる。
【００４５】
次に、Ｓ１２０段階で選定された産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数を基に技術占有率を算出する（Ｓ１６０）。例えば、技術占有率は産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数を産業分類と関連付けられる特許分類の箇数で割って算出することができる。
【００４６】
次に、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理する（Ｓ１６５）。
【００４７】
下記の式（７）は、技術占有率を正規化処理する方法の一例である。
【００４８】
ＮＴＳｎ＝ＴＳｎ＊Ｋｎ・・・式（７）
【００４９】
（ＮＴＳｎ：正規化された技術占有率、ＴＳｎ：技術占有率、Ｋｎ：補正係数）
【００５０】
（補正係数（Ｋｎ（ｎ＝２、３））＝Ｋｎ−１＊（Ｔｏｐｎの分析集合中分類特許数の和／Ｔｏｐ１の中分類別特許数の和）＊ＴＰｎ
【００５１】
第１対応産業分類の補正係数Ｋ１＝１
【００５２】
第２対応産業分類の補正係数Ｋ２＝Ｋ１＊（第２対応産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数／第１対応産業分類と関連付けられる特許分類の箇数）＊ＴＰ２
【００５３】
第３対応産業分類の補正係数Ｋ３＝Ｋ２＊（第３対応産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数／第２対応産業分類と関連付けられる特許分類の箇数）＊ＴＰ３）
【００５４】
この時、補正係数は対応産業分類の順位別に異なるように適用されることが望ましい。
【００５５】
次に、技術分布率と技術占有率を基に同種産業連係点数を算出する（Ｓ１７０）。
【００５６】
例えば、同種産業連係点数は正規化された技術占有率の平均を産業別分布率の合計で割って算出することができる。
【００５７】
次に、異種産業連係点数及び同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出する（Ｓ１８０）。例えば、異種産業連係点数及び同種産業連係点数の各々の配点を考慮して産業連係指数を算出することができる。
【００５８】
図３は本発明の実施形態による機能発展指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。
【００５９】
図３を参照すると、先ず、特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得する（Ｓ２００）。
【００６０】
特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。Ｓ２００段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ（特許番号など）を利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、Ｓ１００段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。
【００６１】
時間情報は、融合指数を算出するための基準日となるもので、最先日、出願日、公開日及び登録日のうち、いずれか一つを有することができる。時間情報は、最先日、或いは出願日を基準日とすることが望ましく、正確性のために優先権の主張を考慮した最先日を基準日にすることがより望ましい。
【００６２】
特許分類は、ＩＰＣのような国際標準特許分類を使用したり、ＵＳＰＣなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、ＩＰＣを使用する場合、ｓｕｂｃｌａｓｓ、或いはｍａｉｎ ｇｒｏｕｐレベル（深さ）を使用することが望ましい。また、ＵＳＰＣを使用する場合は、ｃｌａｓｓやｃｌａｓｓの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類（ｍａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）だけを使用することもできるが、副特許分類（ｓｕｂｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を主特許分類と共に使用することもできる。
【００６３】
次に、特許集合に対して時間単位及び時間情報を基に時間単位別特許数を算出する（Ｓ２１０）。具体的には、２以上の特許を含む特許集合に対して時間単位（例えば、年度）を基準として時間単位別特許数を算出する。
【００６４】
次に、特許分類及び時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出する（Ｓ２２０）。具体的には、時間単位別新規技術特許数を算出するにあたって、設定された特許分類の深さを基準に特許が存在しなくとも、特定時点Ｔで特許が現れれば、これを新規技術が現れたと判断することができる。例えば、ＵＳＰＣ ｃｌａｓｓ単位、或いはＩＰＣ Ｓｕｂｃｌａｓｓ単位にして、当該単位に最初の特許が現れれば、この時、新規技術が現れたと判断することができる。
【００６５】
次に、時間単位別特許数及び時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出する（Ｓ２３０）。具体的には、時間単位別特許数及び時間単位別新規技術特許数を基に新規技術点数を先に算出する。
【００６６】
下記の式（１）は年度別新規技術点数（ＤＦＤｉ）を算出する方法の一例である。
【００６７】
ＤＦＤｉ＝ＮＰｉ＊Ｗｐ＋ＮＴｉ＊Ｗｔ・・・式（１）
【００６８】
（ＤＦＤｉ：ｉ年度の新規技術点数、ＮＰｉ：年度別特許数、Ｗｐ：特許加重値、ＮＴｉ：新規技術特許数、Ｗｔ：技術（分類）加重値）
【００６９】
一方、技術の陳腐化を考慮した償却係数を利用して新規技術点数を算出することができる。償却係数は、技術のライフサイクル（Ｌｉｆｅ Ｃｙｃｌｅ）を考慮して時間の進行によって技術の価値が減るということを反映する。具体的には、式（１）の右辺に当該年度の償却係数（償却係数α≦１）を積算して新規技術点数を算出することができる。
【００７０】
次に、算出された年度別新規技術点数を基に年度別技術累積点数を算出する。
【００７１】
下記の式（２）は年度別技術累積点数（ＣＤＦＤｉ）を算出する方法の一例である。
【００７２】
ＣＤＦＤｉ＝ＤＦＤ０＋ＤＦＤ１＋ＤＦＤ２＋…＋ＤＦＤｉ−１＋ＤＦＤｉ・・・式（２）
【００７３】
（ＣＤＦＤｉ：年度別技術累積点数、ＤＦＤｉ：ｉ年度の新規技術点数）
【００７４】
次に、年度別技術累積点数（ＣＤＦＤｉ）を基に機能点数（ＦＳ）を算出する。
【００７５】
下記の式（３）は機能点数（ＦＳ）を算出する方法の一例である。
【００７６】
ＦＳ＝（ＣＤＦＤｎ−ＣＤＦＤｔ−１）／（ＣＤＦＤｎ）・・・式（３）
【００７７】
（ＦＳ：機能点数、ＣＤＦＤｎ：全体ｎ年度技術累積点数、ＣＤＦＤｎ−ＣＤＦＤｔ−１：ｔ時点以降の技術累積点数）
【００７８】
即ち、機能点数（ＦＳ）は、図５のように全体ｎ年度技術累積点数（ＣＤＦＤｎ）に占めるｔ時点以降の技術累積点数（ＣＤＦＤｎ−ＣＤＦＤｔ−１）の割合として定義することができる。
【００７９】
次に、特許集合に対して時間単位及び時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出する（Ｓ２４０）。
【００８０】
次に、時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出する（Ｓ２５０）。
【００８１】
次に、累計基準時点を基に時期点数を算出する（Ｓ２６０）。
【００８２】
下記の式（４）は、時期点数（ＴＳ）を算出する方法の一例である。
【００８３】
ＴＳ＝（ｎ−ｋ）／（ｎ）・・・式（４）
【００８４】
（ＴＳ：時期点数、ｎ：全体期間、ｋ：ｋ時点までの期間）
【００８５】
例えば、ｋ時点は、図６のように特許の累積箇数が全体の８０%になる時点に設定することができる。
【００８６】
融合製品の機能発展の度合いは、製品発売時点と特許の発展形態を同時に考慮しなければならない。融合製品に対する主要特許は一般的に、製品が発売される前に登録され、製品が発売されると登録特許数は急激に減少する傾向がある。従って、登録特許数の増加は当該機能の発展潜在力が増加することを意味し、登録特許数の減少は発展潜在力が衰退することを意味することもある。融合製品と関連のある特許出願数の最高点（ｐｅａｋ）が全体累積特許数の特定位置（例えば、８０％になる位置）を占めると判断した場合、式（４）のように時期点数を算出することができる。
【００８７】
次に、機能点数及び時期点数を利用して機能発展指数を算出する（Ｓ２７０）。
【００８８】
下記の式（５）は機能発展指数（ＣＩ１）を算出する方法の一例である。
【００８９】
ＣＩ１＝ＦＳ＊ＡＦＳ＋ＴＳ＊ＡＴＳ・・・式（５）
【００９０】
（ＣＩ１：機能発展指数、ＦＳ：機能点数、ＡＦＳ：機能点数配点、ＴＳ：時期点数、ＡＴＳ：時期点数配点）
【００９１】
また図２を参照すると、Ｓ２００段階で取得した特許分類を基に機能融合指数を算出する（Ｓ４００）。具体的には、機能融合指数は特許分類を基に算出された機能融合点数とサービス点数を利用して算出することができる。
【００９２】
図４は、本発明の実施形態による機能融合指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。
【００９３】
図４を参照すると、先ず特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類取得する（Ｓ３００）。
【００９４】
特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。Ｓ３００段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ（特許番号など）を利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、Ｓ１００段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。
【００９５】
特許分類は、ＩＰＣのような国際標準特許分類を使用したり、ＵＳＰＣなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、ＩＰＣを使用する場合、ｓｕｂｃｌａｓｓ、或いはｍａｉｎ ｇｒｏｕｐレベル（深さ）を使用することが望ましい。また、ＵＳＰＣを使用する場合は、ｃｌａｓｓやｃｌａｓｓの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類（ｍａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）だけを使用することもできるが、副特許分類（ｓｕｂｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を主特許分類と共に使用することもできる。
【００９６】
次に、一つの特許と関連のある少なくとも一つの特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出する（Ｓ３１０）。
【００９７】
次に、特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得する（Ｓ３２０）。
【００９８】
次に、特許分類箇数及び特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出する（Ｓ３３０）。
【００９９】
下記の式（６）は機能融合点数（ＦＣ）を算出する方法の一例である。
ＦＣ＝ＡＣＳ＊（ＷＳ／Σ（ＮＣｉ））＊１−ｅｘｐ（−Σ（ＮＣｉ）／１００）・・・式（６）
【０１００】
（ＦＣ：機能融合点数、ＡＣＳ：機能融合点数の配点、Σ（ＮＣｉ）：特許分類箇数による特許数の総合、ＷＳ＝Σ（ＮＣｉ＊Ｗｉ）：特許分類箇数による特許数と加重値の加重和、ＮＣｉ：特許が含まれるUＳPＣの箇数がｉ箇以上の特許数、Ｗｉ：特許が含まれるUＳPＣの箇数がｉ箇の時の加重値）
【０１０１】
次に、２以上のサービスを含むサービス分類集合を使用者コンピュータに送信する（Ｓ３４０）。
【０１０２】
次に、サービス分類集合から選択されたサービスに対する情報を含む選択情報を使用者コンピュータから受信する（Ｓ３５０）。
【０１０３】
次に、選択情報を基にサービス点数を算出する（Ｓ３６０）。
【０１０４】
具体的には、選択情報を参照して選択されたサービスの箇数を対応サービス情報として扱い、対応サービス情報を基にサービス点数を生成することができる。この時、サービス加重値情報を利用してサービス点数を生成することができる。
【０１０５】
次に、機能融合点数及びサービス点数を利用して機能融合指数を算出する（Ｓ３７０）。例えば、機能融合点数及びサービス点数の各々の配点を考慮して機能融合指数を算出することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、製品や技術、或いは関連のある特許集合に対して、融合の度合いの測定、融合性の評価、融合指数の算出と、これを利用したサービスに活用できる。
【０１０７】
さらに、本発明は、融合産業発展を体系的に促進する際、利用可能である。
【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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【国際調査報告】
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