(57)【要約】【課題】過去の文書資産を活かした文書作成支援を実現すること【解決手段】この文書作成支援装置は、出願案件の明細書に係る情報および出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部と、新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、記憶部から新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、類似文献情報から最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、予測部の予測結果を表示する表示部とを具備する。【選択図】図１
2008117010.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出願案件の明細書に係る情報および前記出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部と、
新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、
前記入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、前記記憶部から前記新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、
前記類似文献情報から前記最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて前記新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、
前記予測部の予測結果を表示する表示部と
を具備したことを特徴とする文書作成支援装置。
【請求項２】
前記検索部は、前記類似文献情報の特徴それぞれの相関の大きい類似文献情報をさらに検索することを特徴とする請求項１記載の文書作成支援装置。
【請求項３】
前記予測部は、前記予測の結果に基づいて、前記新規の出願案件に係る特徴を該新規の出願案件に対する修正すべき点として前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１記載の文書作成支援装置。
【請求項４】
出願案件の明細書に係る情報、前記出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、前記出願案件の前記通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部と、
所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、
前記入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、前記記憶部から前記所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の前記通知事例情報を含む前記応答事例情報を検索する検索部と、
前記検索された応答事例情報を表示する表示部と
を具備したことを特徴とする文書作成支援装置。
【請求項５】
前記記憶部に格納された応答事例情報は、前記出願案件の前記通知事例情報に対応する応答内容を作成する際の検討資料を含むメモ情報をさらに有することを特徴とする請求項４記載の文書作成支援装置。
【請求項６】
前記記憶部に格納された応答事例情報は、前記出願案件の前記通知事例情報に対応する応答内容を作成する際に前記出願案件と関連付けられた情報を履歴情報としてさらに有することを特徴とする請求項４記載の文書作成支援装置。
【請求項７】
出願案件の明細書に係る情報および前記出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、
新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、前記記憶部から前記新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、前記類似文献情報から前記最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて前記新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、  前記予測部の予測結果を表示する表示部とを備えた端末装置と
を具備したことを特徴とする文書作成支援システム。
【請求項８】
出願案件の明細書に係る情報、前記出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、前記出願案件の前記通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、
所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、前記記憶部から前記所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の前記通知事例情報を含む前記応答事例情報を検索する検索部と、前記検索された応答事例情報を表示する表示部とを備えた端末装置と
を具備したことを特徴とする文書作成支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば特許出願における明細書等の文書作成や、特許庁から送付される通知等に応答するための文書作成などを支援するための文書作成支援装置、文書作成支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許出願における明細書の作成にあたっては、出願に係る発明についての先行技術文献の調査が必要となる。かかる文献調査を支援するシステムとして、例えば特許文献１ないし特許文献４に示す技術が提案されている。また、明細書を作成する場合、所定の方式的要件を満たしたものとする必要がある。このような方式的要件の観点から、かかる要件を具備するよう明細書作成を支援するシステムとして、例えば特許文献５および特許文献６に示す技術が提案されている。
【０００３】
しかし、従来の支援システムでは、先行文献との対比や法令等との対比を行うに留まっており、明細書を作成したり発明を生み出しているユーザが過去に作成した文書資産や世の中に公表された文書資産を特許出願に活かすことができなかった。
【特許文献１】特開２００５−２３４８６８号公報
【特許文献２】特開２００４−１１０２７１号公報
【特許文献３】特開２００３−１６２５４２号公報
【特許文献４】特開２００２−０２３６５０号公報
【特許文献５】特開２００４−１３３８９６号公報
【特許文献６】特開２００３−２８８４０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の文書作成支援装置、文書作成支援システムでは、過去に作成した文書資産や世の中に公表された文書資産を特許出願に活かすことができないという問題がある。本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、過去の文書資産を活かすことのできる文書作成支援装置、文書作成支援システム、文書作成支援方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記した目的を達成するために、本発明の一つの態様に係る文書作成支援装置は、出願案件の明細書に係る情報および出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部と、新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、記憶部から新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、類似文献情報から最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、予測部の予測結果を表示する表示部とを具備している。また、本発明の他の態様に係る文書作成支援装置は、出願案件の明細書に係る情報、出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、出願案件の通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部と、所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、記憶部から所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の通知事例情報を含む応答事例情報を検索する検索部と、検索された応答事例情報を表示する表示部とを具備している。
【０００６】
また、本発明の一つの態様に係る文書作成支援システムは、出願案件の明細書に係る情報および出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、記憶部から新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、類似文献情報から最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、予測部の予測結果を表示する表示部とを備えた端末装置とを具備している。また、本発明の他の態様に係る文書作成支援システムは、出願案件の明細書に係る情報、出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、出願案件の通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、記憶部から所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の通知事例情報を含む応答事例情報を検索する検索部と、検索された応答事例情報を表示する表示部とを備えた端末装置とを具備している。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、過去の文書資産を活かした文書作成支援を実現できる。それに加えて、出願案件の将来予測に係る情報の提供により出願や中間処理のとき等における意思決定の迅速化が実現できるとともに、審査の促進にも役立てることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る文書作成支援装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、この実施形態に係る文書作成支援装置１は、通信部１０、入力部１２、表示部１４、記憶部１６および演算部１８を備えたコンピュータ装置である。文書作成支援装置１は、ネットワーク２を介して文献サーバ３と接続されている。
【０００９】
ネットワーク２は、例えばインターネットや電話網などの通信ネットワークである。文献サーバ３は、主として特許文献などの技術文献を蓄積するサーバであり、ネットワーク２を通じて情報を提供する機能を有する。文献サーバ３は、例えば特許庁が提供する特許・実用新案公報データベースなどを用いることができる。
【００１０】
通信部１０は、ネットワーク２を介して文献サーバ３と通信するインタフェース手段である。通信部１０は、例えばＴＣＰ／ＩＰプロトコルなどを用いて、ネットワーク２を介したネットワーク通信を確立する機能を有する。なお、通信部１０は、インタフェース機能に加えて、所定のデータを送受信する送受信機としての機能や、特許出願を電子的に行う電子出願機能を有していてもよい。この場合、文書作成支援装置１は、インタフェース手段に留まらず、データ送受信手段として機能する。すなわち、文書作成支援機能に加えて、作成した文書を用いて電子的に出願手続を行う電子出願機能をも発揮することが可能となる。
【００１１】
入力部１２は、例えばキーボードやマウス、リムーバブルディスクドライブなどのデータ入力手段である。入力部１２は、ユーザの入力操作やデータの記録された記録媒体からの読み取り操作により、所定の命令やデータなどを受け付ける機能を有する。表示部１４は、例えばＬＣＤやＣＲＴなどの表示装置である。表示部１４は、入力情報や検索結果、予測結果などを所定の形式で表示する機能を有する。なお、入力部１２および表示部１４は、協働して端末装置として機能するものであってもよい。
【００１２】
記憶部１６は、例えばハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置である。記憶部１６は、実行形式のソフトウェアなどを記憶し、複数の独立したデータベースとしても機能する。記憶部１６には、先行事例ＤＢ２０、案件ＤＢ２２および応答事例ＤＢ２４が構築されている。
【００１３】
先行事例ＤＢ２０は、公開特許公報、特許公報、技術論文、業界誌など世の中に公表された先行技術情報と、過去に出願された特許の情報であって出願から査定までの全ての関連文書（出願の際に提出した明細書や図面等のデータなどからなる明細書情報、出願の際に用いた検討資料の出願メモ情報、出願後に特許庁から発せられた拒絶理由通知などの通知情報、それに対する応答文書の応答情報、応答する際に用いた検討資料の応答メモ情報など）を含む先行事例情報とを格納可能に構成されたデータベースである。先行事例ＤＢ２０に格納される先行技術情報や先行事例情報は、入力部１２を通じて先行事例ＤＢ２０に蓄積されるものとしてもよいし、ネットワーク２を通じて文献サーバ３から自動的に収集されるものとしてもよい。
【００１４】
案件ＤＢ２２は、出願手続を行う予定または過去に行った出願案件の書誌的情報、当該出願案件の現在の係属状態（特許庁等への係属の有無・審査段階等）を示す係属情報、当該出願案件と法的に関係のある案件（ファミリー案件）の内容や係属状態等を含むファミリー案件情報、当該出願案件と事業内容等所定の関連を有する案件（関連案件）の内容や係属状態等を含む関連案件情報、出願の際に提出した明細書や図面等の明細書情報、出願の際に用いた検討資料を含む出願メモ情報などを含んだ案件情報を格納するデータベースである。応答事例ＤＢ２４は、出願後に特許庁から発せられた拒絶理由通知などの通知情報やそれに対する応答文書を含む応答情報、応答する際に用いた検討資料を含む応答メモ情報、応答する際に検索され提供された先行技術情報、先行事例情報および案件情報（応答する際に当該応答対象案件と関連付けられた情報）を当該応答日の日付情報と共に互いにリンクさせて構成した蓄積履歴情報などを含む応答事例情報を格納するデータベースである。応答事例情報は、それぞれ案件番号等によって互いにリンクされ、その全部または一部を自由に検索可能な状態で応答事例ＤＢ２４に格納されている。なお、蓄積履歴情報は、応答情報作成の際の情報だけでなく、応答情報作成の際に当該案件・ファミリー案件・関連案件がどのような状態（係属の有無・審査の進捗・最終処分など）にあったかを示す情報を含んでいてもよい。
【００１５】
案件情報および応答事例情報に含まれる諸々の情報は、それぞれ案件番号や出願番号等によって互いにリンクされ、その全部または一部を自由に検索可能な状態で案件ＤＢ２２や応答事例ＤＢ２４に格納されている。なお、案件情報および応答事例情報に含まれる諸々の情報を関連付けるキーは、案件番号や出願番号には限定されない。例えば、共通するファミリー案件情報を有すること（同一のファミリー案件群に属すること）や、共通する関連案件情報を有すること（同一事業内容等の関連を有すること）などを関連付けキーとして検索可能としてもよい。これにより、案件単位ではなく任意のグループ単位での管理や処理が可能となる
【００１６】
演算部１８は、ＣＰＵや作業メモリなどからなる演算手段である。演算部１８は、記憶部１６に格納された実行形式のソフトウェアを自身の作業メモリ上に展開することで、当該ソフトウェア各々の機能を実現することができる。演算部１８は、情報取得部３０、先行事例検索部３２、将来予測部３４、予測情報生成部３６、応答事例検索部４０および応答情報生成部４２として機能する。
【００１７】
情報取得部３０は、通信部１０や入力部１２を通じて先行技術情報や先行事例情報を取得して先行事例ＤＢ２０に格納する機能を有するデータ処理手段である。また、情報取得部３０は、通信部１０を通じて通知情報を取得して応答事例ＤＢ２４に格納する機能をも有している。
【００１８】
先行事例検索部３２は、入力部１２が受け付けた検索キーに基づき、所定の先行技術情報や先行事例情報を先行事例ＤＢ２０から検索するデータベース検索手段である。先行事例検索部３２は、いわゆるナレッジデータベースシステムなどにより実現され、例えば入力部１２が受け付けた所定の明細書情報と先行事例ＤＢ２０に格納された先行技術情報とから、当該明細書情報と共通点（類似点）の多い文献を類似文献として検索する機能を有する。同様に、先行事例検索部３２は、当該所定の明細書情報と先行事例ＤＢ２０に格納された先行事例情報とから、当該明細書データと共通点等が多い文献のうち最終処分たる査定が許可（特許）のものと拒絶のものを別個独立して検索・抽出する機能をも有している。
【００１９】
将来予測部３４は、入力部１２が受け付けた所定の案件情報について、出願した結果最終処分がどうなるかを予測する機能を有するデータ処理手段である。具体的には、将来予測部３４は、先行事例検索部３２が検索および抽出した当該案件情報に係る明細書情報と共通点が多い先行事例情報から、特許査定数および拒絶査定数を算出して、その算出結果から当該案件情報の最終処分を推定する。
【００２０】
予測情報生成部３６は、将来予測部３４の予測結果に基づいて、表示部１４に表示する予測情報を生成するデータ生成手段である。予測情報生成部３６は、例えば拒絶査定となる確率（数値）やグラフなどの指標により予測結果を表示部１４に表示させる。また、予測情報生成部３６は、当該予測結果に基づいて、当該案件情報に係る明細書データの修正情報（修正すべき点を明示したサジェスト情報）を生成してもよい。
【００２１】
応答事例検索部４０は、入力部１２が受け付けた検索キーおよび通知情報に基づき、所定の応答事例情報を応答事例ＤＢ２４から検索するデータベース検索手段である。応答事例検索部４０は、先行事例検索部３２と同様に、入力部１２が受け付けた検索キーに基づき所定の先行事例情報を先行事例ＤＢ２０から検索してもよい。応答事例検索部４０は、先行事例検索部３２と同様の手法により実現できるが、検索対象および検索キーが先行事例検索部３２と相違している。すなわち、先行事例検索部３２は、所定の明細書情報と共通性の高い先行技術情報や先行事例情報を検索するのに対し、応答事例検索部４０は、所定の明細書情報およびそれに対する通知情報と共通性の高い先行事例情報を検索する。言い換えれば、前者は出願前における特許性の判定および改善点の抽出を目的とし、後者は出願後に発せられる通知情報に対する過去の応答事例から権利化を図る上で最適な事例の抽出を目的としている。
【００２２】
応答情報生成部４２は、応答事例検索部４０の検索結果に基づいて、表示部１４に表示する応答情報を生成するデータ生成手段である。応答情報生成部４２は、表示部１４に応答情報を表示させてユーザが応答のための文書作成を支援する作用をする。
【００２３】
続いて、文書作成支援装置１の動作を説明する。図２は、この実施形態に係る文書作成支援装置における新規文書作成支援動作を示すフローチャート、図３は、新規文書作成支援動作における入力画面の表示例を示す図、図４は、新規文書作成支援動作における結果画面の表示例を示す図、図５は、この実施形態に係る文書作成支援装置における応答文書作成支援動作を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、新規文書作成の支援動作について説明する。情報取得部３０は、通信部１０を通じて定期的に文献サーバ３にアクセスして先行技術情報および先行事例情報を取得して先行事例ＤＢ２０に格納する（ステップ１００。以下「Ｓ１００」のように称する）。併せて、情報取得部３０は、入力部１２が受け付けた案件情報を案件ＤＢ２２に格納し、同じく応答事例情報を応答事例ＤＢ２４に格納する。
【００２５】
入力部１２は、ユーザが入力する案件情報を受け付け、情報取得部３０に渡す。情報取得部３０は、受け取った案件情報を案件ＤＢ２２に格納する（Ｓ１０１）。入力部１２は、メモリ手段などに記憶された案件情報を自身の読み取り手段を介して読み取って案件ＤＢ２２に格納してもよい。このとき受け付けられる案件情報は、書誌的情報に加えて提案書（発明説明書）の内容、当該案件に関連した技術的特徴を示すキーワードとしての技術項目（検索項目）などを含んでいる。
【００２６】
図３に、案件情報を受け付ける際に表示部１４が表示する表示データの一例を示す。図３に示すように、受け付ける案件情報には技術分野、課題（発明の課題）、解決手段（課題を解決するための手段）、先行技術文献などが検索項目として含まれている。
【００２７】
案件情報が受け付けられると、先行事例検索部３２は、検索項目を検索キーとして、先行事例ＤＢ２０から先行技術情報および／または先行事例情報を検索する。その結果、先行事例検索部３２は、受け付け案件情報に係る提案書の内容と共通点の多い先行技術情報等を類似文献として取得する（Ｓ１０２）。ここで、先行事例検索部３２が取得した類似文献は、受け付けた案件情報に係る内容を出願した場合に、先行技術として引用される可能性が高い文献ということになる。また、先行事例情報から検索した場合には、受け付けた案件情報に係る内容と共通性の高い過去の出願案件の最終処分に係る情報も併せて取得する。先行事例検索部３２は、取得した類似文献を将来予測部３４に渡す。
【００２８】
将来予測部３４は、受け取った類似文献に基づいて、受け付けた案件情報の内容を出願した場合に最終処分がどのようなものとなるか、具体的には特許査定（特許審決を含む）となるか、それとも拒絶査定（拒絶審決を含む）となるかについて、予測処理を実行する（Ｓ１０３）。この予測処理は、受け付けた案件情報に係る内容と共通性の高い過去の出願案件の最終処分に係る情報を抽出して、許可と拒絶のどちらが確率的に高いかを判定することにより実現される。
【００２９】
予測処理が実行されると、将来予測部３４は、受け付けた案件情報のうち提案書の内容に係る情報と当該予測結果とを関係付けて先行事例ＤＢ２０に格納する。これにより、当該予測結果が将来予測部３４の次回以降の予測処理の際にも利用され、いわゆる学習効果を得ることができる（Ｓ１０４）。
【００３０】
続いて、将来予測部３４は、当該予測結果に基づいて表示部１４に表示させる表示データを生成する（Ｓ１０５）。表示データは、予測結果に係る確率（数値）やグラフなどの視覚的方法による表示方法をとることができる。併せて、将来予測部３４は、当該予測結果を改善するためのサジェスチョン情報を生成して当該表示データに追加する。予測結果を改善するための情報は、例えば予測結果が拒絶査定になることを示している場合に、その基礎となった先行事例情報から検索項目や特徴点を抽出し、それらを改善するための視点で生成される。具体的には、拒絶査定の結果を導いた先行事例情報に含まれる通知情報の内容（方式的理由、実体的理由）を抽出して、その内容と対応する検索項目をリンクさせて修正を促す内容とすることができる。将来予測部３４は、生成した表示データを表示部１４に渡す。
【００３１】
表示部１４は、受け取った表示データを表示する（Ｓ１０６）。図４に、表示部１４が表示する予測結果の一例を示す。この例では、表示データとして類似文献（類似特許文献）、当該類似文献との類似度、当該類似文献の最終査定（図４に示す例では特許）、予測結果（図４に示す例では拒絶理由通知の確率が９９％）、想定される引例（＝類似文献）、類似文献における最も近く、または確率の高い最終処分の理由（図４に示す例では記載不備）、および、サジェスト情報（最終処分の理由に対して逆の内容）が含まれており、ユーザに提供される。
【００３２】
このように、この実施形態の文書作成支援装置１では、先行事例検索部３２が先行技術情報に加えて先行事例情報をも検索するので、先行技術との共通点だけでなく当該先行技術が特許されたか否かをも踏まえた評価を可能とする。また、この実施形態の文書作成支援装置１では、将来予測部３４を備えたので、出願前の段階で拒絶査定の可能性やその改善方法を得ることが可能となる。つまり、出願案件の将来予測に係る情報の提供により出願や中間処理のとき等における意思決定の迅速化が実現できるとともに、審査の促進にも役立てることができる。
【００３３】
次に、応答文書作成の支援動作について説明する。
【００３４】
入力部１２は、ユーザが入力する通知情報を受け付けて情報取得部３０に渡す。なお、通信部１０が直接特許庁等に設けられたサーバにアクセスして自動的に通知情報を取得して情報取得部３０に渡すように構成してもよい。情報取得部３０は、受け取った通知情報を案件ＤＢ２２および応答事例ＤＢ２４に格納する（Ｓ２００）。
【００３５】
通知情報が格納されると、応答事例検索部４０は、当該通知情報に対応する案件情報を案件ＤＢ２２から検索して読み出す（Ｓ２０１）。
【００３６】
応答事例検索部４０は、通知情報の内容を解析して（Ｓ２０２）、当該通知情報の内容と読み出した案件情報との組合せと共通点の多い内容の応答事例情報を応答事例ＤＢ２４から検索する（２０３）。具体的には、応答事例検索部４０は、まず通知情報から書誌的情報、条文情報、審査官のコメント情報などを抽出して検索項目とする。続いて、応答事例検索部４０は、応答事例ＤＢ２４に蓄積された応答事例情報のうち当該検索項目と共通点が所定の基準以上のものを検索する。こうした処理により、特許庁等から受け取った通知情報およびその案件情報と類似点の多い応答事例を取得することができる。
【００３７】
共通点が所定の基準以上の応答事例情報を取得すると、応答事例検索部４０は、その中からユーザに提供すべき応答事例情報を選択する（Ｓ２０４）。応答事例検索部４０が応答事例情報を選択する基準としては、通知情報およびその案件情報との共通点の多さ、技術的分野の共通性、条文情報の共通性などが挙げられる。応答事例検索部４０は、こうした基準を満たす応答事例情報を一つ以上選択して応答情報生成部４２に渡す。応答情報生成部４２は、受け取った応答事例情報に基づいて表示データを生成し、表示部１４に渡す。
【００３８】
表示部１４は、受け取った表示データを表示する（２０５）。ユーザは、表示部１４を参照して当該通知情報に対する応答文書を作成することになる。応答文書の作成は、入力部１２、表示部１４、および図示しないワードプロセッサ部とにより作成してもよい。
【００３９】
入力部１２は、ユーザが作成した応答文書を含む応答文書情報を受け付け、情報取得部３０に渡す（Ｓ２０６）。文書作成支援装置１に備えられた図示しないワードプロセッサ部により応答文書を作成した場合は、当該ワードプロセッサ部が直接応答文書情報を情報取得部３０に渡す。
【００４０】
情報取得部３０は、受け取った応答文書情報を案件ＤＢ２２および応答事例ＤＢ２４に格納する（Ｓ２０７）。より具体的には、情報取得部３０は、応答情報、応答メモ情報、蓄積履歴情報等を構成して応答事例ＤＢ２４に記憶させる。このような応答文書情報を案件ＤＢ２２に加えて応答事例ＤＢ２４にも格納することで、次回の応答事例検索における精度を高めることが可能となる。すなわち、応答の際に作成した応答情報と、当該応答情報を作成する際に与えられまたは参照した応答メモ情報および蓄積履歴情報とを、「応答の際の状態」としてバックアップのように蓄積することになるから、応答情報を作成したときの判断がどのような情報や状態に基づいてなされたのかを事後的に検索することができ、応答事例情報についての学習機能を高めることにもなる。
【００４１】
このように、この実施形態の文書作成支援装置１によれば、所定の案件情報に係る案件について受け取った通知情報に基づいて、過去の応答事例情報を検索して表示するので、ユーザによる応答文書作成を支援することができる。特に、応答事例情報には応答メモ情報も含められているから、どのような場合にどのような応答をすればよいか、いわゆるノウハウ的な情報をも提供することができる。
【００４２】
次に、文書作成支援装置１における先行事例検索部について詳細に説明する。図６は、この実施形態に係る文書作成支援装置における先行事例検索部の構成を示すブロック図、図７は、図６に示す先行事例検索部の動作を示すフローチャートである。図６に示すように、この実施形態の先行事例検索部３２は、テーブル記憶部３２０、領域設定部３２１、クラスタリング処理部３２２、キーワード抽出部３２３、検索式作成部３２４、および検索実行部３２５を備えている。
【００４３】
テーブル記憶部３２０は、各種処理過程のデータを一時記憶する記憶手段である。テーブル記憶部３２０内には、クラスタリング結果テーブル（クラスタリング結果記憶領域）、キーワードテーブル（キーワード記憶領域）、検索式記憶領域、検索結果テーブル（検索結果記憶領域）が設けられている。
【００４４】
領域設定部３２１は、入力部１２が受け付けた検索すべき項目（検索すべき文書領域）を設定する機能を有するデータ処理手段である。領域設定部３２１は、設定した文書領域に関する情報をクラスタリング処理部３２２に渡す。ここで、検索すべき項目（文書領域）とは、検索対象たる先行技術情報等において検索すべき領域（段落、項目、ページ等）を言う。例えば、特許出願の明細書で言えば、「特許請求の範囲」や「発明の課題」などの記載領域が検索すべき項目となる。
【００４５】
クラスタリング処理部３２２は、クラスタリング（分類）処理を実行するデータ処理手段である。クラスタリング処理は、複数の文書からなる文書集合体において、相互に類似した文書をグループ化する処理である。このクラスタリング処理は、階層型クラスタリングあるいは非階層型クラスタリングのどちらでも良い。クラスタリング処理の結果、設定された文書領域それぞれの記述内容が類似した文献（類似文献）が、同一のクラスタとして分類される。
【００４６】
キーワード抽出部３２３は、クラスタリング処理の結果に基づいて、分類されたクラスタを特徴づけるキーワード（検索項目）を、１つまたは複数個抽出する機能を有するデータ処理手段である。このキーワード抽出処理は、例えばＴＦ−ＩＤＦ（term frequency-inverse document frequency）のような公知の手法を用いることができる。通常、これから出願する案件のような場合は提案書等から技術的特徴を示すキーワードを検索項目として入力部１２が受け付けるが、キーワード抽出部３２３は、検索項目とは別に共通するキーワードを抽出することを可能にする。
【００４７】
検索式作成部３２４は、入力部１２が受け付けたキーワードたる検索項目と、テーブル記憶部３２０に記憶されたキーワードテーブルを用いて、それぞれの検索すべき領域の各クラスタに所属するキーワードを組合せた複数の検索式を作成する機能を有するデータ処理手段である。検索式作成部３２４は、作成した検索式をテーブル記憶部３２０の検索式記憶領域へ書込む。
【００４８】
検索実行部３２５は、テーブル記憶部３２０内の検索式記憶領域に記憶された各検索式を用いて、先行事例ＤＢ２０に記憶された先行技術情報や先行事例情報を検索して、各検索式に対応した検索結果（類似文献）を取得して情報取得部３０の検索結果テーブルへ書込む機能を有するデータ処理手段である。ここで、情報取得部３０に書き込まれる検索結果は、検索式を満たす文献の文献番号で示される。検索実行部３２５は、結果として類似文献を文献番号で取得することになる。
【００４９】
続いて、図７を参照して先行事例検索部３２の動作について説明する。
【００５０】
先行事例ＤＢ２０は、例えば新規に開発しようとする製品等の調査対象に関する情報が記載され、１つ或いは複数の項目付けがなされた複数の調査対象文書（先行技術情報および／または先行事例情報）を蓄積している。なお以下の説明においては、当該調査対象文書には、例えば案件番号や出願番号などの文書番号Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、…、Ａｎが付されているものとする。そして、各調査対象文書には、各記載内容に応じた１つあるいは複数の項目が記載されており、これが検索すべき文書領域となる。この文書領域は、例えば、課題、技術、効果等の文書の記載内容を表す概念を示しており、当該文書領域の内容を示す部分を部分文書と呼ぶことにする。
【００５１】
領域設定部３２１は、ユーザが入力部１２を介して入力した１つ或いは複数の文書領域を受け取り、クラスタリング処理部３２２へ渡す（Ｓ３００）。ここでは、検索すべき文書領域は「技術」と「課題」の２つの段落が指定されたものとし説明する。
【００５２】
クラスタリング処理部３２２は、先行事例ＤＢ２０に蓄積された各調査対象文書における指定された「技術」および「課題」の文書領域が付された部分文書を全部の調査対象文書に亘って文書領域毎に集めて、文書領域毎に全部の部分文書３０に対するクラスタリングを行う（Ｓ３０１）。
【００５３】
クラスタリング処理が実行されると、クラスタリング処理部３２２は、クラスタリング結果をテーブル記憶部３２０中のクラスタリング結果テーブルに書込む（Ｓ３０２）。ここでは、部分文書を文書領域毎に集めているが、部分文書を全部の調査対象文書に亘って抽出し、そして、抽出された部分文書を文書領域毎に分類して文書領域毎の部分文書の集合とし、その各集合を対象としてクラスタリングするようにしてもよい。
【００５４】
この例では、「技術」の文書領域のクラスタリング結果テーブルに、クラスタ番号とそのクラスタに含まれる文書番号が書込まれる。同様に「課題」の文書領域に関するクラスタリング結果もクラスタリング結果テーブルに書込まれる。例えば、クラスタ番号１のクラスタには文書番号Ａ１、Ａ２、およびＡ５が含まれる。クラスタリングの結果、「技術」と「課題」のそれぞれの文書領域の記述内容が類似した文献が、同一のクラスタとして集められる。
【００５５】
キーワード抽出部３２３は、クラスタリング結果に基づき、各クラスタを特徴づけるキーワードを１つまたは複数抽出して（Ｓ３０３）、先行事例ＤＢ２０のキーワードテーブルに書込む（Ｓ３０４）。このキーワード抽出処理は、例えば上記と同じようにＴＦ−ＩＤＦのような公知の手法を用いる。例えば、「技術」の文書領域におけるクラスタ番号１のクラスタに対して、「表示器」、「液晶表示器」、「輝度」、…等のキーワードが書込まれる。さらに、「課題」の文書領域におけるクラスタ番号１０１のクラスタに対して、「速度」、「ＣＰＵ周波数」、「伝送速度」、…等のキーワードが書込まれている。すなわち、文書領域ごとに複数のキーワードが抽出される。各クラスタに対する各キーワードのキーワードテーブルにおける配列の順序は、ＴＦ−ＩＤＦのような指標を用いてキーワード抽出をした場合、この指標を重要度とみなして、重要度の高い順としても良いし、それ以外の順序でも良い。なお、クラスタリングの手法によっては、クラスタリング処理とキーワード抽出を同時に行うことも可能である。
【００５６】
検索式作成部３２４は、テーブル記憶部３２０内のキーワードテーブルを用いて、それぞれの文書領域の各クラスタに所属するキーワードを組合せた複数の検索式を作成して（Ｓ３０５）、先行事例ＤＢ２０の検索式記憶領域へ書込む（Ｓ３０６）。たとえば、文書領域「課題」のクラスタ番号１０１のクラスタにおけるキーワードと、項目「技術」のクラスタ番号１のクラスタにおけるキーワードに対応する検索式は、「課題：Ａ and Ａ２ and Ａ３」かつ「技術：α and α２ and α３」のようになる。この検索式は、「課題」の項目に対応する文書領域からＡとＡ２とＡ３を含み、かつ、「技術」の項目に対応する文書領域からαとα２とα３を含む文献を検索することを意味するものである。なお、「and」の代わりに「or」を使用した検索式を用いることにしてもよい。また、クラスタ毎に抽出された３つのキーワードを使用するのではなく、たとえば上位の２つのキーワードを使用して、検索式を作成することも可能である。あるいは任意の１つあるいは複数のキーワードを用いて検索式を作成してもよい。
【００５７】
検索実行部３２５は、テーブル記憶部３２０の検索式記憶領域に記憶された各検索式を用いて、種々の文献が記憶された先行事例ＤＢ２０を検索して、各検索式に対応した検索結果を得てテーブル記憶部３２０の検索結果テーブルへ書込む（Ｓ３０７）。この検索結果は、検索式を満たす文献の文献番号で示される。なおこの検索は、先行事例ＤＢ２０に登録されている文献全体を対象としてもよいが、例えば、特許文献におけるＩＰＣや公開年月日により、先行事例ＤＢ２０に登録されている文献の一部のみを対象としてもよい。検索が終了すると、検索実行部３２５は、テーブル記憶部３２０の検索結果テーブルから検索結果を読み出して予測情報生成部３６に渡す。
【００５８】
このように、本実施形態に係る文書作成支援装置１では、クラスタリング処理を用いた検索を行うので、これから開発しようとする製品や、これから取り組もうとする研究等の調査対象に関する情報が記載された複数の調査対象文書を蓄積し、検索すべき文書領域を特定することで、複数の検索項目と共通性の高い先行技術情報等を検索することが可能になる。また、入力部１２から入力する検索項目に代えて、ある程度まとまった明細書情報を検索項目として入力すれば、より相関性の高い先行技術情報等を検索することができる。さらに、本実施形態に係る文書作成支援装置１では、入力部１２から入力した検索項目に加えて、先行技術情報から検索項目を抽出することができるので、精度の高い検索が可能となる。
【００５９】
次に、文書作成支援装置１における将来予測部について詳細に説明する。図８は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の構成例を示すブロック図、図９は、図８に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図８に示す将来予測部３４ａは、いわゆる統計モデルを用いて単純予測する例である。
【００６０】
将来予測部３４ａは、抽出部３４１と判定部３４２を備えている。抽出部３４１は、先行事例検索部３２が検索した検索結果から、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出する機能をもつデータ処理手段である。判定部３４２は、抽出した最終処分に係る情報に基づいて、検索対象となった案件を出願した場合の帰趨を判定する機能をもつデータ処理手段である。
【００６１】
続いて将来予測部３４ａの動作を説明する。先行事例検索部３２が検索を終了すると、抽出部３４１は、検索結果（類似文献）を受け取る（Ｓ４００）。
【００６２】
検索結果を受け取ると、抽出部３４１は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する（Ｓ４０１）。類似文献が特定されると、抽出部３４１は、抽出結果を判定部３４２に渡す。
【００６３】
抽出結果を受け取ると、判定部３４２は、類似文献全体のうち拒絶査定となった類似文献の割合を算出する（Ｓ４０２）。判定部３４２は、算出した割合を予測情報生成部３６に渡す。
【００６４】
予測情報生成部３６は、受け取った割合を元に表示データを生成して表示部１４に表示させる（Ｓ４０３）。
【００６５】
このように、将来予測部３４ａでは、検索された類似文献から最終処分に係る情報を抽出し、抽出結果から例えば拒絶査定となった類似文献の割合を算出する。したがって、類似した明細書情報をもつ案件の帰趨を確率として与えることが可能になる。なお、単純に割合を算出するのではなく、先行事例検索部３２において得られる類似度を加味して重み付け平均を行ってもよい。
【００６６】
続いて、将来予測部の他の例について説明する。図１０は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図、図１１は、図１０に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図１０に示す将来予測部３４ｂは、いわゆる決定木法を用いて予測する例である。
【００６７】
将来予測部３４ｂは、抽出部３４１、判定部３４２、分類基準生成部３４３および分類処理部３４４を備えている。抽出部３４１および判定部３４２は図８に示す将来予測部３４ａと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部３４ａと共通する要素については同一の符号を付して示す。
【００６８】
分類基準生成部３４３は、先行事例検索部３２が検索した類似文献を分類するための条件（基準）を生成するデータ処理手段である。具体的には、分類基準生成部３４３は、先行事例検索部３２が検索した類似文献の様々なファクター（用語、方式的要素、実体的要素、文字数など）を整理し、当該ファクターと当該類似文献に対応する最終処分を示す情報とを比較して、当該ファクターが最終処分に与える影響の度合を算出して分類する条件を決定する機能を有する。分類基準生成部３４３は、決定した分類基準に基づいて決定木（分類基準が当てはまるか否かの処理を繰り返すことで最終的にどのような処分に行き着くかを示すテキスト処理スクリプト）を構築する。なお、決定木構築のアルゴリズムとしては、ＩＤ３／Ｃ４．５／Ｃ５．０などを用いることができる。
【００６９】
分類処理部３４４は、分類基準生成部３４３が生成した分類基準に基づいて、検討すべき提案書情報（あるいは整理された明細書情報）を分類処理し、最終的にどのような最終処分となるかを推定するデータ処理手段である。なお、提案書とは特許事務所等で明細書にされる前に、発明者によって発明が記された文書である。この提案書を基礎に特許庁への出願書類たる明細書が作成される。
【００７０】
続いて将来予測部３４ｂの動作を説明する。先行事例検索部３２が検索を終了すると、抽出部３４１は、検索結果（類似文献）を受け取る（Ｓ４００）。
【００７１】
検索結果を受け取ると、抽出部３４１は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する（Ｓ４０１）。類似文献が特定されると、抽出部３４１は、抽出結果を分類基準生成部３４３に渡す。
【００７２】
抽出結果を受け取ると、分類基準生成部３４３は、類似文献全体から分類ファクター（用語、方式的要素、実体的要素、文字数、文章の長さ等）を生成し、当該分類ファクターが最終処分に与えた影響（当該ファクターを含む結果拒絶査定となった類似文献の量など）を算出する。そして、最終処分に与える影響の大きい分類ファクターを分類基準情報として生成する（Ｓ４１０）。分類基準生成部３４３は、算出した分類基準情報に基づいて決定木を構築してそれぞれ分類処理部３４４に渡す。
【００７３】
分類処理部３４４は、受け取った分類基準情報および決定木に基づいて、入力部１２が受け付けた提案書情報や明細書情報を分類処理する（Ｓ４１１）。その結果、分類処理部３４４は、当該提案書情報や明細書情報を出願した結果どうなるかを示す予測情報を取得し、予測情報生成部３６に渡す。
【００７４】
予測情報生成部３６は、予測情報を元に表示データを生成して表示部１４に表示させる（Ｓ４０３）。
【００７５】
このように、将来予測部３４ｂによれば、検索された類似文献およびその帰趨に基づいて将来予測を行うので、技術分野を加味した予測を実現することができる。
【００７６】
続いて、将来予測部の他の例についてさらに説明する。図１２は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図であり、図１３は、図１２に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図１２に示す将来予測部３４ｃは、ベイジアンネットワークを用いて予測する例である。
【００７７】
将来予測部３４ｃは、抽出部３４１、判定部３４２、確率生成部３４５および構造適用部３４６を備えている。抽出部３４１および判定部３４２は図８に示す将来予測部３４ａと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部３４ａと共通する要素については同一の符号を付して示す。
【００７８】
確率生成部３４５は、予め用意したベイジアンネットワークの処理構造について、検索された類似文献に基づいて、エッジ間の確率を算出するデータ処理手段である。例えば、分類要素として「出願時期」とあれば、期末・期中・年度末等の時期により、類似文献に含まれる最終処分がどのようなものであるか集計して、例えば拒絶査定となっている確率を算出する。また、分類要素として「特許分類」とあれば、ＩＰＣの特許分類により、類似文献に含まれる最終処分がどのようなものであるか集計して、同様に拒絶査定となる確率を算出する。この分類手法は、客観的事実と最終処分との関係について確率を求めることになり、当該客観的事実からどのような明細書情報とすればよいのか参考情報を得ることが可能になる。
【００７９】
構造適用部３４６は、確率生成部３４５が生成した確率を当該用意されたベイジアンネットワークの処理構造に適用して処理用のスクリプトを生成するデータ処理手段である。
【００８０】
続いて将来予測部３４ｃの動作を説明する。先行事例検索部３２が検索を終了すると、抽出部３４１は、検索結果（類似文献）を受け取る（Ｓ４００）。
【００８１】
検索結果を受け取ると、抽出部３４１は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する（Ｓ４０１）。類似文献が特定されると、抽出部３４１は、抽出結果を確率生成部３４５に渡す。
【００８２】
抽出結果を受け取ると、確率生成部３４５は、当該抽出結果に基づいて、予め用意されたベイジアンネットワークの処理構造についてエッジ間の確率を算出する（Ｓ４２０）。確率生成部３４５は、得られた確率を構造適用部３４６に渡す。
【００８３】
構造適用部３４６は、受け取った確率を当該ベイジアンネットワークの処理構造に適用して処理スクリプトを生成し判定部３４２に渡す（Ｓ４２１）。
【００８４】
判定部３４２は、入力部１２が受け付けた提案書情報や明細書情報を受け取った処理スクリプトを適用し、最終的に拒絶される確率を算出して結果を予測情報生成部３６に渡す。予測情報生成部３６は、受け取った結果に基づいて表示用データを生成して表示部１４に表示させる（Ｓ４０３）。
【００８５】
このように、将来予測部３４ｃによれば、拒絶されるかどうかではなく、確率として出願の帰趨を予測することができる。
【００８６】
続いて、将来予測部の他の例についてさらに説明する。図１４は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図、図１５は、図１４に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図１４に示す将来予測部３４ｄは、ＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いて予測する例である。
【００８７】
将来予測部３４ｄは、抽出部３４１、判定部３４２、特徴ベクトル生成部３４７および境界算出部３４８を備えている。抽出部３４１および判定部３４２は図８に示す将来予測部３４ａと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部３４ａと共通する要素については同一の符号を付して示す。
【００８８】
特徴ベクトル生成部３４７は、検索された類似文献について、その様々な特徴から、当該特徴をパラメータとする特徴ベクトルを生成するデータ処理手段である。例えば、技術分野や方式的特徴、実体的内容の特徴等をパラメータ化し、特徴ベクトルとして定義する。この特徴ベクトルは、当該類似文献の特徴をあらわすベクトルとして捉えられるものである。
【００８９】
境界算出部３４８は、生成された類似文献それぞれの特徴ベクトルを集計し、当該類似文献それぞれの最終処分と比較することで、類似文献において拒絶されたグループと特許されたグループとの境界を算出するデータ処理手段である。すなわち、境界算出部３４８は、類似文献の特徴ベクトルの集合から特徴空間を構成し、当該特徴空間のどこに拒絶と特許の境界が存在するかを算出する。
【００９０】
続いて将来予測部３４ｄの動作を説明する。先行事例検索部３２が検索を終了すると、抽出部３４１は、検索結果（類似文献）を受け取る（Ｓ４００）。
【００９１】
検索結果を受け取ると、抽出部３４１は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する（Ｓ４０１）。類似文献が特定されると、抽出部３４１は、抽出結果を特徴ベクトル生成部３４７に渡す。
【００９２】
抽出結果を受け取ると、特徴ベクトル生成部３４７は、当該抽出結果に基づいて、抽出された類似文献それぞれについて所定の特徴点をパラメータとして特徴ベクトルを生成する（Ｓ４３０）。特徴ベクトル生成部３４７は、得られた特徴ベクトルを境界算出部３４８に渡す。
【００９３】
境界算出部３４８は、受け取った特徴ベクトルの集合から特徴空間を構成し、特徴ベクトルそれぞれに対応する最終処分の結果と比較して拒絶されたグループと特許されたグループとに分類する。そして、境界算出部３４８は、当該特徴空間における拒絶と特許の境界面を特定する（Ｓ４３１）。境界算出部３４８は、当該特徴空間と境界面に関する情報を判定部３４２に渡す。
【００９４】
判定部３４２は、入力部１２が受け付けた提案書情報や明細書情報が、当該特徴空間のどこに存在するかを特定し、その位置と受け取った境界面との位置関係から拒絶されるか否かを判定する（Ｓ４３２）。判定部３４２は、判定結果を予測情報生成部３６に渡す。
【００９５】
予測情報生成部３６は、受け取った判定結果に基づいて表示用データを生成して表示部１４に表示させる（Ｓ４０３）。
【００９６】
このように、将来予測部３４ｄによれば、提案書情報や明細書情報の特徴点から拒絶の可能性を判定することができる。
【００９７】
なお、本発明は、上述した実施形態は限定されず、本発明の技術思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態では、出願として特許出願を例としていたが、実用新案登録出願、意匠登録出願、商標登録出願にも適用することができる。また、いわゆる産業財産権の権利化に係る文書作成に限らず、過去の文書資産を活用することのできる文書作成全般について適用することができる。
【００９８】
さらに本発明は、その技術思想の同一および等価に及ぶ範囲において様々な変形、追加、置換、拡大、縮小等を許容するものである。また、本願発明を用いて生産される装置、方法、ソフトウェア、システムが、その２次的生産品に搭載されて商品化された場合であっても、本願発明の価値は何ら減ずるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】本発明の実施形態に係る文書作成支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】この実施形態に係る文書作成支援装置における新規文書作成支援動作を示すフローチャートである。
【図３】新規文書作成支援動作における入力画面の表示例を示す図である。
【図４】新規文書作成支援動作における結果画面の表示例を示す図である。
【図５】この実施形態に係る文書作成支援装置における応答文書作成支援動作を示すフローチャートである。
【図６】この実施形態に係る文書作成支援装置における先行事例検索部の構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示す先行事例検索部の動作を示すフローチャートである。
【図８】この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の構成例を示すブロック図である。
【図９】図８に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。
【図１０】この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。
【図１２】この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。
【図１３】図１２に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。
【図１４】この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。
【図１５】図１４に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１００】
１…文書作成支援装置、２…ネットワーク、３…文献サーバ、１０…通信部、１２…入力部、１４…表示部、１６…記憶部、１８…演算部、２０…先行事例データベース、２２…案件データベース、２４…応答事例データベース、３０…情報取得部、３２…先行事例検索部、３４…将来予測部、３６…予測情報生成部、４０…応答事例検索部、４２…応答情報生成部。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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