(57)【要約】【課題】特許を無形資産として資産計上したり、今後の研究対象を検討する際に必要な特許の将来的な経済的価値予測情報を算出するシステムを提供する。【解決手段】まず、特許出願に関する情報を入力し、学術研究用語情報に変換する。次に、その学術研究用語情報に関連した学術研究関連情報を用いて注目度予測情報を演算し出力する。最後に、その特許の注目度予測情報と、その時点でのその特許の経済的価値情報を入力して演算することで将来的な経済的価値予測情報を出力するシステムを提供する。【選択図】図２
2004310722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システム
【請求項２】
特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部と、当該特許出願に関する情報を入力し、その時点での当該特許出願に関する経済的価値情報を演算し出力する経済的価値データ出力部と、注目度データ出力部から出力された注目度予測情報及び経済的価値データ出力部から出力されたその時点での経済的価値情報を入力し、これらを演算して将来的な経済的価値予測情報を出力する経済的価値予測データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システム
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特許を無形資産として資産計上したり、今後の研究対象を検討する際に必要な特許の価値評価のシステムに関する。
【０００２】
【既存の技術】
近年、無形資産の資産計上への動きや「特許公開２０００−２６８１１１」のような特許のオンライン取引市場の出現により、数多くの特許の価値評価をおこなわなければならず、簡易で客観的な特許の価値評価をおこなうシステムの必要性が高まっている。
【０００３】
既存の特許の価値評価の方法は、ピットケスリーによる特許権価値評価方法の分類法「Ｐｉｔｋｅｔｈｌｙ，Ｒ．Ｈ．（１９９９）”Ｔｈｅ  Ｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐａｔｅｎｔｓ：Ａ  ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｐａｔｅｎｔ  ｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｗｉｔｈ  ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆｏｐｔｉｏｎ  ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｆｏｒ  ｆｕｒｔｈｅｒ  ｒｅｓｅａｒｃｈ”，ＷＰ０５／９９，ＯＩＰＲＣ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ  Ｐｒｏｐｅｒｔｙ  Ｒｉｇｈｔｓ」が参考になる。
【０００４】
ピットケスリーによる特許権価値評価方法の分類法では既存の特許の価値評価方法をコストベース法、市場取引ベース法、計画されたキャッシュフローベース法、金銭の時間的価値を考慮するＤＣＦ法、キャッシュフローのリスク性を考慮するＤＣＦ法、ＤＣＦベースデシジョンツリーアナリシス法、バイノミアルモデルベース法、ブラック＝ショールズ・オプション価格決定モデルベース法の８つに分類している。
【０００５】
コストベース法とは取得のための歴史的コストを考慮する価値評価方法である。自己開発特許の場合には出願コストや研究開発費であり、他社から購入した特許の場合には取得原価などが歴史的コストに当たる。
【０００６】
市場取引ベース法は特許の売買金額またはロイヤリティレートを決定する際に、類似の特許の取引例を参考にする価値評価方法である。
【０００７】
計画されたキャッシュフローベース法とは将来得られるであろうキャッシュフローを考慮する価値評価方法である。
【０００８】
金銭の時間的価値を考慮するＤＣＦ法とはキャッシュフローを適当な一定の割引率で割り引いて現在価値とすることで、キャッシュフローの時間的価値を考慮する価値評価方法である。
【０００９】
キャッシュフローのリスク性を考慮するＤＣＦ法とはプロジェクトの進展段階ごとにキャッシュフローのリスク性が変動することを考慮した価値評価方法である。例えば、医薬産業の場合、研究開発段階と新薬治験段階、市場投下段階の各段階におけるリスクの大きさは異なっている。
【００１０】
ＤＣＦベースデシジョンツリーアナリシス法とは特許出願や特許成立後の各段階における意思決定の選択肢をデシジョンツリーとして展開し、選択肢毎にＤＣＦ法を適用して現在価値を算定する価値評価方法である。
【００１１】
バイノミアルモデルベース法とは様々なオプションの存在のもとに構築するデシジョンツリーの分岐を常に２つにし、分岐した枝が再結合して格子を形成することを仮定し、条件付請求権分析を適用することにより変動するリスクの問題を考慮して価値評価方法である。
【００１２】
ブラック＝ショールズ・オプション価格決定モデルベース法とは金融オプションで用いられているブラック＝ショールズ式を直接適用することにより連続時間におけるリスク変動を考慮した価値評価方法である。バイノミアルモデルベース法は離散時間を前提にしており、意思決定や原資産の価格変動が連続的発生する場合には適用できない。また、「特許公開２０００−２６８１１１」もブラック＝ショールズ・モデルを用いており、ブラック＝ショールズ・オプション価格決定モデルベース法に分類される。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
以上の既存の価値評価方法には、以下のような問題がある。コストベース法の場合、出願コストや研究開発費、取得原価などのコストをもとに価値評価をおこなうため、特許の価値が将来変動する可能性を考慮することができず、特に製品化につながっていない未使用特許の価値評価を正当におこなうことができない。また市場取引ベース法の場合、類似の特許の取引例を必要とする。しかしながら、金融商品と違い、類似の特許が見つからないことが多い。更に計画されたキャッシュフローベース法、金銭の時間的価値を考慮するＤＣＦ法、キャッシュフローのリスク性を考慮するＤＣＦ法、ＤＣＦベースデシジョンツリーアナリシス法、バイノミアルモデルベース法、ブラック＝ショールズ・オプション価格決定モデルベース法は、将来のキャッシュフローを予測する必要がある。しかしながら、未使用特許の場合、将来のキャッシュフローを予測することが難しいため、価値評価を正当におこなうことができない。
【００１４】
特に我が国はフロントランナー型の研究開発を推進していくこととしており、その基礎的な研究成果の特許化が今後更に進んでいくと予想されるが、このような萌芽的特許の評価は極めて困難であった。このように、従来の特許の価値評価方法では、将来価値を正確に予測することができず、そのため特許の流通取引市場が形成できないため、特許を中心とする知的財産の活用が十分見込めなかった。
【００１５】
一方、研究者は何を研究対象にするかの意思決定をする際、これまでは学術論文などを参考にして研究対象を決めているが、近年は優れた研究成果を特許化することが奨励されており、研究成果の特許の価値も参考にして研究対象を決める必要性が出てきている。しかしながら、研究成果の特許の価値評価をおこない、その研究対象が将来どれくらい注目されるかを定量化して予測することにより、何を研究対象にするかの意思決定を支援するためのシステムはない。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の価値評価システムは以下の２つのシステムからなる。
【００１７】
１つ目のシステムは、特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システムである。その実施例における装置のブロック図は図１のとおりである。
【００１８】
この１つ目のシステムは、特許の注目度予測情報を出力するシステムである。
【００１９】
２つ目のシステムは、特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部と、当該特許出願に関する情報を入力し、その時点での当該特許出願に関する経済的価値情報を演算し出力する経済的価値データ出力部と、注目度データ出力部から出力された注目度予測情報及び経済的価値データ出力部から出力されたその時点での経済的価値情報を入力し、これらを演算して将来的な経済的価値予測情報を出力する経済的価値予測データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システムである。その実施例における装置のブロック図は図２のとおりである。
【００２０】
この２つ目のシステムは、特許の注目度予測情報を出力する１つ目のシステムと経済的価値情報を算出するシステムとを組み合わせた特許の将来的な経済的価値予測情報を出力するシステムである。
【００２１】
以上の２つのシステムで重要となるのは、特定の特許の将来の注目度を算出することである。そのために、注目度データ出力部では、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する。
【００２２】
学術研究関連情報は学術論文や学術関係の記事など広範な情報からなる。
【００２３】
重み付けデータベースには、その特許に関する学術論文や学術関係の記事の数やインパクトファクター（ＩＦ）や研究者などのアンケートから得られた数値などのデータベースを用いることが考えられるが、それに限定されるものではない。
【００２４】
また、学術研究関連情報を重み付けデータベースを利用して重み付けした情報を時系列データにした後で、統計処理することもできる。
【００２５】
統計処理は、移動平均を用いた季節調整やトレンドの計測、自己回帰モデルによる予測などの時系列分析などが考えられるが、これについても、既存の様々な処理方法が適用される。
【００２６】
また、統計処理の演算方法として、ブラック＝ショールズ式や２項モデルやモンテカルロＤＣＦ法などのオプション・プライシング理論や、格付分析などの信用リスク分析などの金融理論を応用して、学術研究関連情報を重み付けした情報の時系列データに適用したものが例として挙げられる。
【００２７】
金融理論を学術研究関連情報を重み付けした情報の時系列データに適用して演算するためには、その時系列データが株価モデルである必要がある。株価モデルであるためには、その時系列データがランダム・ウォークに従い、更に対数正規に近い分布でなければならない。
【００２８】
まず、学術研究関連情報を重み付けした情報の時系列データを、遺伝子特許についての学術論文のＩＦの期待値の時系列データとした場合を例として、その時系列データがランダム・ウォークかどうか検定した。その方法として、時系列データを対数変換して、階差をとったデータがホワイトノイズかどうかの判定をおこなうことで確かめた。ホワイトノイズの判定にはＢｏｘ−Ｌｊｕｎｇの検定を用いたところホワイトノイズであることがわかり、遺伝子特許についての学術論文のＩＦの期待値の時系列データはランダム・ウォークであることがわかった。
【００２９】
次に、遺伝子特許についての学術論文のＩＦの期待値の時系列データが、対数正規に近い分布を示すかどうかを確かめた。まずＩＦの期待値の時系列データを対数変換して、階差をとったデータの年次変化を集める。次に、これらが正規分布に従っているかの検定をおこなうことで、対数正規に近い分布を示すかどうかを確かめた。正規性の検定にはＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖの検定を用いたところ、正規分布に従っており、遺伝子特許についての学術論文のＩＦの期待値の時系列データは対数正規分布に従うことが分かった。
【００３０】
以上のことより、学術研究関連情報を重み付けした情報の時系列データに金融理論を適用することができる。これにより、この時系列データにブラック＝ショールズ式を適用し、オプション価値を算出することができ、そのオプション価値を将来の注目度とすることができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
本発明の特許の価値評価システムは以下の２つのシステムからなる。
【００３２】
１つ目のシステムは、特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システムである。
【００３３】
この１つ目のシステムは、特許の注目度予測情報を出力するシステムである。
【００３４】
２つ目のシステムは、特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部と、当該特許出願に関する情報を入力し、その時点での当該特許出願に関する経済的価値情報を演算し出力する経済的価値データ出力部と、注目度データ出力部から出力された注目度予測情報及び経済的価値データ出力部から出力されたその時点での経済的価値情報を入力し、これらを演算して将来的な経済的価値予測情報を出力する経済的価値予測データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システムである。
【００３５】
この２つ目のシステムは、特許の注目度予測情報を出力する１つ目のシステムと経済的価値情報を算出するシステムとを組み合わせた特許の将来的な経済的価値予測情報を出力するシステムである。
【００３６】
以上の２つのシステムで重要となるのは、特定の特許の将来の注目度を算出することである。そのために、注目度データ出力部では、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する。
【００３７】
学術研究関連情報は学術論文や学術関係の記事など広範な情報からなる。
【００３８】
重み付けデータベースには、その特許に関する学術論文や学術関係の記事の数やインパクトファクター（ＩＦ）や研究者などのアンケートから得られた数値などのデータベースを用いることが考えられるが、それに限定されるものではない。
【００３９】
また、学術研究関連情報を重み付けデータベースを利用して重み付けした情報を時系列データにした後で、統計処理することもできる。
【００４０】
統計処理は、移動平均を用いた季節調整やトレンドの計測、自己回帰モデルによる予測などの時系列分析などが考えられるが、これについても、既存の様々な処理方法が適用される。
【００４１】
また、統計処理の演算方法として、ブラック＝ショールズ式や２項モデルやモンテカルロＤＣＦ法などのオプション・プライシング理論や、格付分析などの信用リスク分析などの金融理論を応用して、学術研究関連情報を重み付けした情報の時系列データに適用したものが例として挙げられる。
【００４２】
【実施例】
最初に、遺伝子特許の例を用いて、１つ目のシステムの説明をおこなう。その後、遺伝子特許の例で用いたリアルオプションの説明をおこない、更にこのシステムの実証実験をおこなう。そして、このシステムは汎用性が高く、目的に応じた様々な応用が可能であることを示す。最後に２つ目のシステムの説明をおこなう。なお、本実施例では、遺伝子特許を用いたが、本発明は広く一般の特許情報について用いられるものである。
【００４３】
遺伝子特許の例として、ＥＰＯ（エリスロポエチン：Ｅｒｙｔｈｒｏｐｏｉｅｔｉｎｅ）のシグナリング・パスウェイに関係した遺伝子特許を対象にした場合を想定して説明する。ＥＰＯとはアミノ酸１６５個と複数の糖鎖からなる分子量約３４，０００の糖蛋白ホルモンで、赤血球造血を促進する重要な造血因子である。貧血になると、ＥＰＯは腎臓で多量に分泌され、骨髄における赤血球の生産を促進して酸素供給能力を高める作用がある。この作用に着目して、遺伝子組換えにより、腎性貧血治療薬としてＥＰＯ製剤が開発された。更に、ＥＰＯ製剤を投与し赤血球を増加させることにより、持久力を強化する効果が期待できる。そのため、競技スポーツで、このＥＰＯ製剤を用いたドーピングが徐々に増加しており、問題になっている。また、ＥＰＯ受容体の構造や発現の異常はさまざまな赤血球造血障害を引き起こす可能性がある。近年、家族性多血症の原因のひとつとしてＥＰＯ受容体遺伝子の構造異常が発見され、現在までに数家系の報告があり、今後の研究が注目されている。
【００４４】
まず、特許出願に関する情報として、「ＥＰＯ」と「シグナリング・パスウェイ」を、図１の「データ入力部１０１」に入力する。
【００４５】
「データ入力部１０１」は入力された前記特許出願に関する情報を基に「辞書データベース１０２」内から関連する情報を得た後、ＥＰＯのシグナリング・パスウェイに関係した遺伝子の遺伝子名を学術研究用語情報として出力する。ＥＰＯのシグナリング・パスウェイに関係した遺伝子は表３のように１９個あり、これらが出力される。
【表３】
2004310722.tif 000003
【００４６】
一般的な特許情報の場合には、価値評価をおこないたい特許の分類情報や特許出願用明細書内で用いられている技術用語など特許出願に関する情報を「データ入力部１０１」に入力すれば、「データ入力部１０１」は「辞書データベース１０２」内から関連する情報を得た後、特許出願に関する情報を学術研究情報に変換して出力する。
【００４７】
また、「データ入力部１０１」に入力した特許出願に関する情報が、学術研究情報と同じであった場合は、変換されずに出力される。
【００４８】
遺伝子特許の例では、次にその遺伝子名をもとに「学術研究データ演算部１０３」が「学術データベース１０４」の中にあるＭＥＤＬＩＮＥから、遺伝子名に関係のある学術文献が掲載されてある雑誌名と、その雑誌の発行年の情報を抽出する。
【００４９】
ＭＥＤＬＩＮＥとは、ＮＬＭが作成しており、世界約７０カ国、４５００誌以上の文献を検索することができる医学文献データベースで、１９６６年以降のデータが収録されている。
【００５０】
一般的な特許情報の場合にはＭＥＤＬＩＮＥだけで無く、Ｗｅｂ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＷｏＳ）などの文献データベースや学術的な記事を集めたデータベースなども、「学術データベース１０４」に用いることが考えられるが、それに限定されるものではない。
【００５１】
更に遺伝子特許の例では、「注目度データ出力部１０５」で、遺伝子名をもとに抽出した学術論文の雑誌名と「重み付けデータベース１０６」の中にある引用文献データベースのＷｏＳのＩＳＩ  Ｊｏｕｒｎａｌ  Ｃｉｔａｔｉｏｎ  Ｒｅｐｏｒｔｓ（ＪＣＲ）にあるそれぞれの雑誌名に対応したＩＦとを関連付けた。これにより、図３のように横軸には、雑誌の発行年、縦軸にはその年に得られたＩＦの期待値とし、それぞれの遺伝子特許の時系列データを得ることができる。
【００５２】
ＩＦとは特定の１年間において、ある特定雑誌に掲載された論文が平均的にどれくらい頻繁に引用されているかを示す尺度であり、雑誌の影響度を表している。インパクトファクターは次の計算式で算出されている。
【数】
（Ｙ年のインパクトファクター）＝（Ｙ−２年とＹ−１年に掲載された論文がＹ年に引用された総被引用回数）／（Ｙ−２年とＹ−１年に掲載された論文総数）
【００５３】
例えば、「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆＮｅｐｈｒｏｌｏｇｙ」という雑誌は、１９９８年に２７１編、１９９７年に２３０編の論文を掲載しており、１９９９年にそれらの論文が１４０９回と１６８８回引用されていた。そのため、１９９９年の「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ｎｅｐｈｒｏｌｏｇｙ」のＩＦは以下のように算出される。
【数】
（１９９９年の「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｏｆ  Ｎｅｐｈｒｏｌｏｇｙ」のＩＦ）＝（１４０９＋１６８８）／（２７１＋２３０）＝６．１８２
【００５４】
このＩＦによって、大学や研究機関では研究者の評価をおこなっている例も出ている。そのため、研究者は論文を投稿する際、できるだけＩＦの高い雑誌に載せようとする傾向がある。つまり、ＩＦの高い雑誌に掲載された論文の価値は高いということができ、更にその論文は注目度が高いということができる。
【００５５】
それぞれの雑誌についての毎年のＩＦは引用文献データベースのＷｏＳのＪＣＲから得ることができる。
【００５６】
次に、この時系列データをＩＦの期待値を単位とするために改良したブラック＝ショールズ式を用いてオプション価値を算出して、その結果を将来の注目度として出力した。この例では、それぞれの遺伝子特許に対して、１９９０年〜２００２年のオプション価値を算出した。
【００５７】
一般的な特許情報の場合にはＩＦだけで無く、研究者などのアンケートから得られた数値などによっても重み付けなどをおこなう。ただし、それに限定されるものではない。
【００５８】
また、「注目度データ出力部１０５」ではブラック＝ショールズ式や２項モデルやモンテカルロＤＣＦ法などのオプション・プライシング理論や、格付分析などの信用リスク分析などの金融理論を応用した統計処理だけではなく、移動平均を用いた季節調整やトレンドの計測、自己回帰モデルによる予測などの時系列分析なども用いている。なお、これらに既存の様々な処理方法を適用することもできる。
【００５９】
図１は、本実施例に係るシステムのブロック図である。本実施例においては、このシステムをスタンド・アローンとして、１つのコンピュータに内蔵することで実現した。なお、「データ入力部１０１」、「辞書データベース１０２」、「学術研究データ演算部１０３」、「学術データベース１０４」、「注目度データ出力部１０５」、「重み付けデータベース１０６」の一部又はそれぞれを別のコンピュータに内蔵して、ネットワークでつなげることでシステムを構成しても良い。
【００６０】
次に、遺伝子特許の例の「注目度データ出力部１０５」で用いたリアルオプションの説明をおこなう。
【００６１】
リアルオプションとは不確実性が高い事業環境下で経営のもつ選択権（オプション）のことをいう。ブラック＝ショールズ・モデル、バイノミアル・モデル、モンテカルロＤＣＦ法などの金融オプション（Ｆｉｎａｎｃｉａｌ  Ｏｐｔｉｏｎ）理論をもとに、金融資産以外の実物資産（Ｒｅａｌ  Ａｓｓｅｔ）に対するオプション価値を評価し、そのオプション価値を企業や事業への投資判断の指標に用いる。リアルオプションとして事業資産を評価する場合、現時点での経営者の判断のみならず、事業環境が変化した場合に下されるであろう経営判断も含めて事業資産の価値を計算する。これは不確実性の高い事業環境下では、新たな状況に対応できる柔軟性や経営上の選択権は、経済的な価値をもつと考えられるからである。
【００６２】
リアルオプションを理解するために、まず金融オプションを理解する必要がある。オプションとは、将来の特定日（権利行使日）に前もって決めた一定価格（権利行使価格）で資産を売買する権利のことである。資産を買う権利のことをコール・オプション、資産を売る権利のことをプット・オプションという。この権利の売買がオプション取引で、権利の買い手は権利の売り手に契約時に対価（オプション・プレミアム）を払う。コール・オプションの買い手にとってのメリットは次のようなものがある。資産価格がコール・オプションの契約価格（権利行使価格）を下回っている場合は、購入した権利を捨てるだけでよいから、損失は契約時に支払った手数料以上にはならない。または、資産価格が権利行使価格を上回っている場合、権利の買い手は、市場で現物を購入するより有利な価格で取引ができる。つまり、買い手は利益を得ているといえる。
【００６３】
オプションの理論価格を算出するモデルで最も有名なのがブラック＝ショールズ・モデルである。オプション価格計算の標準的なモデルとして実務面で最も普及している。ブラック＝ショールズ・モデルでは、以下の３つの前提でオプション価格を計算する。▲１▼オプション価格は、原資産価格（Ｓ）、権利行使価格（Ｘ）、ボラティリティ（σ）、リスク・フリー・レート（ｒ）、満期（ｔ）の５つの変数で決定される。▲２▼原資産価格の価格変動率は幾何ブラウン運動に従う。幾何ブラウン運動は、確率過程の一つの例であるランダム・ウォークの極限として理解することができる。▲３▼満期時点の損益は、コール・オプションの場合、Ｓ（満期時点の株価）−Ｋ（権利行使価格）か０のどちらか大きい方になる。ｔを時間、ｒを安全資産の収益率、Ｓを株価、μを株価の期待収益率、σを収益率の標準偏差、オプションの価値をＣ（Ｓ，ｔ）、とした時のブラック＝ショールズ式を以下に示す。
【数】
2004310722.tif 000004
【００６４】
権利行使価格Ｋ、満期Ｔのコール・オプションの場合、期間［０，Ｔ］中に原資産に配当支払が無く、利息が一定で利子率ｒの連続複利ならば、ブラック＝ショールズの式より、コール・オプションの価格は次の式で表される。
【数】
Ｃ（Ｓ，ｔ）＝ＳＮ（ｄ１）−Ｋｅ−ｒ（Ｔ−ｔ）Ｎ（ｄ２）
ただし、
【数】
2004310722.tif 000005
【数】
2004310722.tif 000006
である。
また、Ｎ（ｄ１）、Ｎ（ｄ２）は
【数】
2004310722.tif 000007
の標準累積正規確率分布である。
【００６５】
例として、５ヶ月物のオプションを挙げる。このオプションは５ヶ月物のコール・オプションで、原資産の株式は現在の価格が６２ドルで、ボラティリティは年間２０％であった。また権利行使価格は６０ドルで、利子率は１０％である。Ｓ＝６２、Ｋ＝６０、σ＝０．２０、ｒ＝０．１０、ｔ＝５／１２とすると、
【数】
2004310722.tif 000008
【数】
2004310722.tif 000009
を得る。対応する標準累積正規確率分布の値を近似を使って求めると、
【数】
Ｎ（ｄ２）＝０．６９５７４０
【数】
Ｎ（ｄ１）：０．７３９３３２
である。よって、コール・オプションの価値は、
【数】
Ｃ＝６２×０．７３９３３２−６０×０．９５９１８×０．６９５７４０＝５．７９８ドルである。
【００６６】
金融の世界では、金融資産の変動性のことをボラティリティと呼ぶ。ボラティリティ以外の情報は、客観的な情報を得ることができるが、ボラティリティは推計する必要がある。一般にボラティリティは、過去の取引データを使って計算された標準偏差のことを指す。ボラティリティの推計には、株価の変動性を使う方法として、主にヒストリカル・ボラティリティとインプライド・ボラティリティの２種類がある。ヒストリカル・ボラティリティとは、過去の取引価格データを使用して求めた資産のボラティリティのことである。また、インプライド・ボラティリティとは市場で取引されているオプション商品の価格から、原資産価格のボラティリティを逆算したものである。金融商品の場合、原資産価格、権利行使価格、満期は契約で決められているため、オプション価格が暗示しているボラティリティをブラック＝ショールズ・モデルなどのオプション・プライシング・モデルで逆算できる。
【００６７】
ブラック＝ショールズ・モデルのリアルオプションは以上のブラック＝ショールズ式を用いて、事業評価をおこなう。
【００６８】
リアルオプションの事例を以下に挙げる。大手ソフトウェア会社のＡ社が新しいソフトの開発を計画中であるとする。ソフトの開発には５億円のコストがかかることが分かっている。また、過去に開発した類似のソフトの売上データより、このソフトが生み出すキャッシュフローは現在価値で４億円と試算される。ＤＣＦ法で計算した場合は、このプロジェクトの価値は−１億円と評価されるため、このソフトの開発はおこなうべきではないという結論になる。しかしながら、このキャッシュフローは想定している発売期間である２年間に幾らか変動する可能性がある。更に、開発にとりかかる前に１年間、プレマーケティングをおこなった。このプロジェクトをブラック＝ショールズ・モデルを用いて評価してみる。ただし、リスク・フリー・レートは３％とする。原資産価格の変動性は、過去の類似のソフトの売上実績をもとに過去２年間のヒストリカル・ボラティリティを用いた。ここから原資産価格の変動性を８０％と推計した。変数への入力する数値をまとめると表１のようになる。この結果、オプション価値は０．９９億円という結果が出た。つまりこのプロジェクトの価値は０．９９億円ということである。この数値にはプレマーケティングのコストが含まれておらず、プレマーケティングのコストが０．９９億円以下であればこのプロジェクトをおこなう合理的な理由となる。
【表１】
2004310722.tif 000010
2004310722.tif 000011
【００６９】
遺伝子特許の例では、価値評価したい特許の学術論文のＩＦの期待値の時系列データを株価モデルに見立てた。そして、そのデータを将来の不確実性を考慮した上で価値評価をおこなうことのできる金融理論の応用であるリアルオプションで価値評価をおこなう。そのため、ブラック＝ショールズ式に入力する５つの変数はキャッシュを単位にするのでは無く、ＩＦの期待値を単位にしなければならない。
【００７０】
それでは、次に遺伝子特許を価値評価する例を用いて、ＩＦの期待値を単位とするために改良したブラック＝ショールズ式の説明をおこなう。
【００７１】
原資産価格（Ｓ）には、注目している遺伝子特許に関係した一年間に発行された全ての論文で得られたＩＦの合計値を論文数の合計で割った数値、つまり注目している遺伝子特許について一年間で得られるＩＦの期待値を用いた。
【数】
2004310722.tif 000012
ここで、ｇｅｎｅｙはｙ年に得られるＩＦの期待値、ＩＦｙ（ｉ）はそれぞれの論文が掲載された雑誌のｙ年のＩＦ、ｎはｙ年に発行された論文数である。
【００７２】
権利行使価格（Ｘ）は、通常のリアルオプションではプロジェクトに対する投下資本額が用いられる。本発明では、キャッシュを単位にしておらずＩＦの期待値を単位にしている。そのため、プロジェクトのようにキャッシュを投資することで、キャッシュを得るというように、ＩＦの期待値を投資して、ＩＦの期待値を得るようなことはできない。しかしながら、機会コストという概念を導入することで、この問題を解決した。
【００７３】
機会コストとは、ある事業を実施することによって、別の事業機会を失うような場合、失った方の事業機会から得られる収益のことである。例えば、老朽化したある工場を所有していて、この工場では今後、競争力を維持することができないことが分かった。同時に、その立地は倉庫として最適であることも分かった。そこで跡地を利用して倉庫事業のプロジェクトをおこなった。この場合、倉庫事業から期待できるキャッシュフローだけを計算して判断するのは間違いである。このプロジェクトＸのキャッシュフローは次のように計算する必要がある。
【数】
ＣＦ（ＰｒｏｊｅｃｔＸ）＝ＣＦ（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）−ＣＦ（Ｅｓｔａｔｅ）
ここで、ＣＦ（ＰｒｏｊｅｃｔＸ）はプロジェクトＸのキャッシュフロー、ＣＦ（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）は倉庫事業のキャッシュフロー、ＣＦ（Ｅｓｔａｔｅ）は跡地を売却した場合のキャッシュフロー（＝機会コスト）である。このように、倉庫事業を実施するという意思決定は同時に、跡地売却を諦める意思決定を意味する。倉庫事業を実施しない場合、何も収入が無いわけではなく、跡地を売却することによる収入が得られるのである。したがって、跡地の売却金額が倉庫事業のキャッシュフローと比較されなければならない。
【００７４】
以上の機会コストの概念をとりいれて、価値評価したい遺伝子特許のあるシグナリング・パスウェイ上の遺伝子特許群を研究した場合に得られるであろうＩＦの期待値を用いることにした。
【数】
2004310722.tif 000013
ここでｐａｔｈｗａｙｙはｙ年に得られるシグナリング・パスウェイ上の遺伝子特許群のＩＦの期待値、ｇｅｎｅｙ（ｉ）はｙ年に得られるシグナリング・パスウェイ上のそれぞれの遺伝子特許のＩＦの期待値、ｇｅｎｅｙ（ν）は価値評価したい遺伝子特許のｙ年に得られるＩＦの期待値、ｍはシグナリング・パスウェイ上の遺伝子数である。
【００７５】
原資産価格の変動性（σ）は価値評価したい遺伝子特許の過去のＩＦの期待値の変動を利用してヒストリカル・ボラティリティの推計により求めることができる。
【００７６】
リスク・フリー・レート（ｒ）にはＷｏＳのＪＣＲで扱っている全ての科学雑誌から得られるＩＦの期待値の対前年増加率を用いた。まず、ＪＣＲに載っている年毎の全て科学雑誌のＩＦの合計を科学雑誌数で割ることで、その年のＩＦの期待値を出す。次に、前年のＩＦの期待値と比較することで、ＩＦの期待値の対前年増加率を求めた。
【数】
2004310722.tif 000014
ここで、ｒ（ｙ）はｙ年にＪＣＲで扱っている全ての科学雑誌から得られるＩＦの期待値の対前年増加率で、ＪＣＲ（ｙ）はｙ年にＪＣＲで扱っている全ての科学雑誌から得られるＩＦの期待値である。
【００７７】
満期までの期間（ｔ）には研究期間を満期までの期間にした。
【００７８】
以上の５つの変数を金融オプション、リアルオプション、遺伝子特許の価値評価システムとで比較すると表２のようになる。
【表２】
2004310722.tif 000015
2004310722.tif 000016
【００７９】
次に、以上のように改良したブラック＝ショールズ式の変数に代入する数値を決定する。
【００８０】
原資産価格（Ｓ）にはＥＰＯのシグナリング・パスウェイ上にある１９個の遺伝子特許のそれぞれのＩＦの期待値を用いた。
【００８１】
権利行使価格（Ｘ）にはＥＰＯのシグナリング・パスウェイにある１９個の遺伝子特許のある年における全てのＩＦの合計を、遺伝子特許数で割ることで得られたＩＦの期待値を用いた。また、ＪＣＲのデータベースからは１９９５年〜２００１年のＩＦしか得られなかった。そのため、１９９０年〜１９９４年のＩＦは１９９５年のものを、２００２年は２００１年のＩＦを用いた。
【００８２】
原資産価格の変動性（σ）には過去３年のＩＦの期待値の変動を利用して、変動性の推計をおこなった。
【００８３】
リスク・フリー・レート（ｒ）にはＪＣＲのデータベースからは１９９５年〜２００１年のＩＦしか得られなかった。そのため、表５のように１９９０年〜１９９５年のＩＦは１９９６年のものを、２００２年は２００１年のＩＦを用いた。
【表５】
2004310722.tif 000017
【００８４】
満期までの期間（ｔ）には、研究期間を権利行使期間にして、その期間を２年にした。
【００８５】
次に、この価値評価システムの実証実験を２つおこなう。まず、ブラック＝ショールズ式をＩＦの期待値の時系列データに当てはめて良いのかどうかの検定をおこなう。次に、この価値評価システムが有用であるかについての実証実験をおこなう。
【００８６】
まず、ブラック＝ショールズ式をＩＦの期待値の時系列データに当てはめて良いのかどうかの検定をおこなう。ブラック＝ショールズ式をＩＦの期待値の時系列データに当てはめるためには、ＩＦの期待値の時系列データがランダム・ウォークかどうかを確かめる必要がある。その方法として、時系列データを対数変換して、階差をとったデータがホワイトノイズかどうかの判定をおこなうことで確かめる。ホワイトノイズの判定にはＢｏｘ−Ｌｊｕｎｇの検定を用いた。
【００８７】
また、金融理論において株価は乗法的モデルである対数正規価格を理論価格としており、実際に、ほとんどの株価は対数正規に近い分布を示す。ＩＦの期待値の時系列データも同様に対数正規分布に従うのかどうか調べてみる必要がある。方法として、ランダム・ウォークの検定と同様に、まずＩＦの期待値の時系列データを対数変換して、階差をとったデータの年次変化を集める。そして、これらが正規分布に従っているかの検定をおこなうことで、ＩＦの期待値の時系列データも同様に対数正規分布に従うのかどうかを調べてみる。この場合、サンプル数を多く必要とする。そのために、パスウェイ上の全ての遺伝子特許のＩＦの期待値の時系列データを用いた。正規性の検定にはＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖの検定を用いた。
【００８８】
まず、それぞれの遺伝子特許のＩＦの期待値の時系列データを対数変換して、階差をとったデータがホワイトノイズかどうかの判定をおこなった。１９個の遺伝子特許データをＢｏｘ−Ｌｊｕｎｇの検定（有意水準α＝０．０５）で調べたところ、表６のように１４個の遺伝子特許データがホワイトノイズといえることが分かった。
【表６】
2004310722.tif 000018
【００８９】
次に、この場合に用いているＩＦの期待値の時系列データが、対数正規分布に従うのかどうか調べてみた。多くのＩＦの期待値の年次変化を集める必要があるため、それぞれの遺伝子特許のＩＦの期待値の時系列データだけでは少なすぎる。そのため、ＥＰＯのシグナリング・パスウェイに関係した１９個の遺伝子特許の時系列データから得られた全ての年次変化のデータを用いた。１９個の遺伝子特許から得られた全ての年次変化のデータのサンプルは２０９個であった。このサンプルに対して、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖの検定をおこなったところ、ＩＦの期待値の年次変化は正規分布に従っていなかった。しかしながら、論文が１００報以上発行された年のみのＩＦの期待値の年次変化のデータを用いた場合、サンプルは１０４個で、Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖの検定をおこなったところ、ＩＦの期待値の年次変化は正規分布に従っていた。
【００９０】
恐らく、論文数が少ない年では、ＩＦの期待値の年次変化のばらつきが大きくなってしまうので、ＩＦの期待値の年次変化は正規分布に従わなかったと思われる。しかしながら、論文数が多くなることで、年次変化のばらつきが抑制され、正規分布に従ったと思われる。
【００９１】
表７、表８のように、今後は毎年、論文数が１００報以上発行される可能性は高いと思われる。そのため、現時点ではＩＦの期待値の年次変化が全て正規分布に従わないとしても、今後は正規分布に従う可能性が高いと思われる。また、期間ごとの論文数が多くなればなるほど、半期、四半期など短い期間でも価値評価が可能になると思われる。このように短い期間で価値評価をおこなうことができれば、金融商品のように頻繁に特許の取引をおこなえる可能性が高くなる。
【表７】
2004310722.tif 000019
2004310722.tif 000020
【表８】
2004310722.tif 000021
【００９２】
次に、この価値評価システムが有用であるかについての実証実験をおこなう。その基準として、ＩＦの期待値を単位とするために改良したブラック＝ショールズ式で算出されたオプション価値が、どれほどその遺伝子特許の将来の注目度として適切であるかを基準にしなければならない。そのために、▲１▼ある年のブラック＝ショールズ式で算出されたオプション価値の大きさと、ある年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数、▲２▼ある年のＩＦの期待値とある年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数、▲３▼ある年に発行された論文数とある年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数の３つの情報を用いた。
【００９３】
２００１年におけるＩＦが２０以上の雑誌は表４の通りである。５７４８のうちＩＦが２０以上の雑誌は上位２０誌だけである。これらの雑誌は著名な雑誌であり、更に速報性も高く、注目している遺伝子特許関連の論文が掲載されれば、多くの注目を浴びる。それにより、未使用であったとしても、その遺伝子特許の価値が高くなる可能性が高い。
【表４】
2004310722.tif 000022
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【００９４】
▲１▼の相関が高ければ、遺伝子特許の時系列データから得られたオプション価値が、その遺伝子特許の注目度を予測しているといえる。また▲２▼については、ＩＦの期待値であるから、ブラック＝ショール式の原資産価格（Ｓ）のことである。ブラック＝ショールズ式には原資産価格（Ｓ）だけでなく、原資産価格（Ｓ）を含んだ５つの変数を入力する。▲２▼の係数は、原資産価格（Ｓ）以外の変数がどれほど効果的に作用しているかを▲１▼と比較するために用いる。更に▲３▼の相関が高ければ、発行された論文数が多い分、ＩＦが２０以上の論文数も多くなるということを示す。もし▲３▼の相関が▲１▼の相関より高ければ、わざわざブラック＝ショールズ式を用いる必要は無くなってしまう。そのため、▲３▼の相関も調べる必要がある。
【００９５】
また、同じ年でのオプション価値とＩＦが２０以上の論文数との相関を調べても、将来を予測しているかどうかを調べたことにはならない。そのため、同じ年での相関を調べるだけで無く、オプション価値が１〜３年後のＩＦが２０以上の論文数と相関があるかも調べる必要がある。
【００９６】
表９のように１９個の遺伝子特許のうちｐｌｃ−ｇａｍｍａについての結果を表で示した。ここでｙは年、ＭはＩＦが２０以上の論文数、Ｓは原資産価格、σは原資産価格の変動性、Ｘは権利行使価格、ｒはリスク・フリー・レート、ｔは権利行使期間、Ｃはオプション価値である。
【表９】
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【００９７】
表１０はｐｌｃ−ｇａｍｍａのオプション価値とＩＦが２０以上の論文数との相関を調べた結果である。Ｓ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）はＷが大きくなるにつれて、急激に小さくなってきている。しかしながら、Ｃ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）はＷが大きくなっても、Ｓ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）に比べて、減少率は少ない。つまり、オプション価値はＩＦの期待値だけを用いた場合に比べ、将来の注目度を予測していると言える。ここでＣ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）はｙ年のＣと（ｙ＋Ｗ）年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数、Ｓ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）はｙ年のＳと（ｙ＋Ｗ）年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数である。
【表１０】
2004310722.tif 000026
【００９８】
また、１９個の遺伝子特許全てについても同様に調べてみて、それぞれの遺伝子特許で得た数字を平均してみたところ表１１のようになった。その結果、ｐｌｃ−ｇａｍｍａの時と同様にＷが増えても相関係数の減少率は少ないため、オプション価値はＩＦの期待値だけを用いた場合に比べ将来の注目度を予測している。ここで、Ｐ（ｙ）−Ｍ（ｙ＋Ｗ）はｙ年に発行された論文数と（ｙ＋Ｗ）年のＩＦが２０以上の論文数との相関係数である。
【表１１】
2004310722.tif 000027
【００９９】
より予測の精度を上げるため、ボラティリティの推計方法を改良して試してみた。リアルオプションの場合、ヒストリカル・ボラティリティは、ある程度多くの取引価格データを使わないと、正しくボラティリティが計算できない。しかし、リアルオプションで使う事業資産のボラティリティはたいてい年率であるため、年率の収益データが長い期間取得できない場合は、月次のボラティリティや四半期のボラティリティを求めて、次に年次のボラティリティに変換する場合もある。
【０１００】
今回、半期のボラティリティを年次のボラティリティに変換したヒストリカル・ボラティリティを用いてみた。その結果、表１２のように年次のボラティリティをそのまま使った場合に比べて、僅かながら性能が向上した。ここでＣ（ｈ）は半期のボラティリティを年次のボラティリティに変換した場合のオプション価値、Ｃ（ｙ）は年次のボラティリティをそのまま用いた場合のオプション価値である。
【表１２】
2004310722.tif 000028
【０１０１】
以上のことより、ＩＦの期待値を単位とするために改良したブラック＝ショールズ式を用いた価値評価システムは有用であるといえる。つまり、ＩＦの期待値を単位とするために改良したブラック＝ショールズ式で算出されたオプション価値は、特許の将来の注目度として用いることができる。
【０１０２】
また、１つ目のシステムは、特定の特許に関連する学術研究関連情報を用いて、将来どれくらいその特許が注目されるかを評価するシステムであるため、汎用性が高く、様々な目的に応用することができる。
【０１０３】
例えば、バイオ研究者は遺伝子研究をおこなう際に、以上のシステムで求めた遺伝子特許の将来の注目度の大きさを比較することで、どの遺伝子に注目して研究をおこなうべきかについての意思決定に用いることができる。例えば、バイオ研究者は医薬、診断、環境などの分野を研究する際に、それぞれの分野に関係すると思われる遺伝子をＤＮＡチップ上にのせて、どの遺伝子が関係しているかを解析する。どの遺伝子を載せるかを選ぶ際に、選んだ遺伝子が将来どれほど注目されるかについての情報は有用である。そのため、遺伝子特許の将来の注目度を意思決定に用いることができる。
【０１０４】
また、遺伝子特許の将来の注目度を用いることによって、ＤＮＡチップの開発時に生じる特許権の問題も解決する。ＤＮＡチップやプロテインチップなど複数の遺伝子特許が絡む場合には、ＭＰＥＧ−２で用いられたパテントプールが導入される可能性がある。
【０１０５】
ＤＮＡチップ上にどの遺伝子を載せるかはメーカーで決めている場合もあるが、ユーザーが研究の目的にあった遺伝子を載せるオーダーメードのＤＮＡチップが今後増えてくる。ユーザーであるバイオ研究者はどの遺伝子を載せるかを選ぶ際に、将来どれほど注目されるかについて興味がある。そのため、メーカーとしてはそれぞれの遺伝子特許のロイヤリティを一律にするのではなく、載せる遺伝子や時期によって毎回ロイヤリティの計算をおこなう方が理想的である。この場合のロイヤリティは載せた遺伝子についての現時点で算出した将来の注目度を比較することで求めることができる。
【数】
2004310722.tif 000029
ここで、Ｇはロイヤリティを求めたい遺伝子特許のロイヤリティ、ＲはＤＮＡチップ上に載っている全部の遺伝子特許がＤＮＡチップの売上高に占めるロイヤリティ、ＡはＤＮＡチップ上に載っている遺伝子全体の将来の注目度の合計、Ｃはロイヤリティを求めたい遺伝子特許の将来の注目度である。
【０１０６】
またＤＮＡチップの売上高の予測と割引率の情報を加えることで、ロイヤリティから特許の経済的価値を評価することができる。
【数】
2004310722.tif 000030
ここで、Ｖは価値評価したい遺伝子特許の経済的価値、Ｓｔはｔ年目のＤＮＡチップの売上高、Ｒｔはｔ年目のＤＮＡチップ上に載っている全部の遺伝子特許がＤＮＡチップの売上高に占めるロイヤリティ、Ａｔはｔ年目のＤＮＡチップ上に載っている遺伝子全体の将来の注目度の合計、Ｃｔはｔ年目の価値評価したい遺伝子特許の将来の注目度、ｒは割引率である。
【０１０７】
このように１つ目のシステムは学術研究関連情報を用いて特許の将来の注目度を評価することで、研究者の意思決定を支援したり、特許の経済的価値を評価したりすることができ、汎用性が高い。
【０１０８】
次に２つ目のシステムについて説明をおこなう。２つ目のシステムは、特許出願に関する情報を入力し、これを辞書データベースを利用して学術研究用語情報に変換し出力するデータ入力部と、データ入力部から出力された学術研究用語情報を入力し、これを学術データベースを利用して学術研究関連情報を出力する学術研究データ演算部と、学術データ演算部から出力された学術研究関連情報を入力し、重み付けデータベースを利用して当該学術研究用語情報の注目度予測情報を演算し出力する注目度データ出力部と、当該特許出願に関する情報を入力し、その時点での当該特許出願に関する経済的価値情報を演算し出力する経済的価値データ出力部と、注目度データ出力部から出力された注目度予測情報及び経済的価値データ出力部から出力されたその時点での経済的価値情報を入力し、これらを演算して将来的な経済的価値予測情報を出力する経済的価値予測データ出力部とを備えてなる、特許価値評価システムである。その実施例における装置のブロック図は図２のとおりである。
【０１０９】
この２つ目のシステムは、特許の注目度予測情報を出力する１つ目のシステムと経済的価値情報を算出するシステムとを組み合わせた特許の将来的な経済的価値予測情報を出力するシステムである。
【０１１０】
「データ入力部２０１」から「重み付けデータベース２０６」までの説明は、１つ目のシステムで説明した内容と同じである。つまり、「データ入力部２０１」は「データ入力部１０１」に対応し、「辞書データベース２０２」は「辞書データベース１０２」に対応し、「学術研究データ演算部２０３」は「学術研究データ演算部１０３」に対応し、「学術データベース２０４」は「学術データベース１０４」に対応し、「注目度データ出力部２０５」は「注目度データ出力部１０５」に対応し、「重み付けデータベース２０６」は「重み付けデータベース１０６」に対応する。
【０１１１】
また、「経済的価値データ出力部２０７」では、当該特許出願に関する情報を入力し、その時点での当該特許出願に関する経済的価値情報を演算し出力する。
【０１１２】
「経済的価値データ出力部２０７」での演算は、ピットケスリーによる特許権価値評価方法の分類法によって分類された既存の特許の価値評価システムなどを用いる。ただし、それに限定されるものではない。
【０１１３】
また、「経済的価値データ出力部２０７」の入力で用いる当該特許出願に関する情報が、「データ入力部２０１」で入力した当該特許出願に関する情報と同じである場合は、入力を省略することができる。
【０１１４】
最後に、「経済的価値予測データ出力部２０８」では、「経済的価値データ出力部２０７」から出力されたその時点での当該特許出願に関する経済的価値情報と、「注目度データ出力部２０５」から出力された注目度予測情報を入力し、これらを演算して将来的な経済的価値予測情報を出力する。
【０１１５】
これにより、「注目度データ出力部２０５」から出力された注目度予測情報は、単位がＩＦの期待値などであったが、「経済的価値予測データ出力部２０８」では単位がドルや円である経済的価値で出力されることになる。
【０１１６】
ブラック＝ショールズ・オプション価格決定モデルベース法を「経済的価値データ出力部２０７」での演算に用いた場合を２つ目のシステムの例として以下に述べる。ブラック＝ショールズ式に代入する５つの変数Ｘ、Ｔ、ｒ、Ｓ、σをそれぞれＸ＝「製品化に必要な費用」＝５億円、Ｔ＝「製品化に必要な期間」＝１年、ｒ＝「リスク・フリー・レート」＝３％、Ｓ＝「価値評価したい特許が属する分野の市場価値」＝４億円、σ＝「価値評価したい特許が属する分野の市場価値の分散」＝８０％とすると、出力される経済的価値情報は０．９９億円と算出される。これは単に一例を示しただけであって、従来技術で示したような既存の価値評価方法ならば、どのようなものでも適用可能である。
【０１１７】
次に、この特許の「注目度データ出力部２０５」から出力された注目度予測情報を１．１０とし、この特許が属する分野の標準注目度を１．００とすると、「経済的価値データ出力部２０７」から出力された経済的価値情報の０．９９億円をもとにして、将来的な経済的価値予測情報は０．９９億円×１．１０＝１．０９億円と算出できる。ただし、これは一例を示しただけであって、それに限定されるものではない。
【０１１８】
図２は、本実施例に係るシステムのブロック図である。本実施例においては、このシステムをスタンド・アローンとして、１つのコンピュータに内蔵することで実現した。なお、「データ入力部２０１」、「辞書データベース２０２」、「学術研究データ演算部２０３」、「学術データベース２０４」、「注目度データ出力部２０５」、「重み付けデータベース２０６」、「経済的価値データ出力部２０７」、「経済的価値予測データ出力部２０８」の一部又はそれぞれを別のコンピュータに内蔵して、ネットワークでつなげることでシステムを構成しても良い。
【０１１９】
【発明の効果】
以上で述べてきたように、本発明の特許価値評価システムは、特許の価値評価をおこなうに際し、これまで特許価値評価には用いられたことがなかった論文、記事等学術研究関係の情報を分析することにより、当該特許の将来的注目度を予測するようにしたものであり、本発明によれば、簡便な方法ながらこれまで以上に客観的で正確な評価をおこなうことが可能となる。
【０１２０】
また、これまで利用されていた経済的価値評価方法と組み合わせることにより、相乗効果を発揮して、これまでよりもはるかに精度が高く、信頼性の高い特許価値評価をおこなうことができることとなる。特に、今後我が国が科学技術創造立国として世界をリードしていくために必要な基礎研究について、その成果である萌芽的特許、あるいは基本特許と呼ばれるものに対して、適切な評価をすることが可能となる。
【０１２１】
このことにより、特許の将来に向けての経済的価値をより精確に評価できるため、当該特許の有効活用を図ることができ、ひいては我が国全体の特許流通を促進することができるとともに、研究者が今後取り組むべき研究対象を選定するための意思決定を容易におこなうことができるという、これまでにない顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例のうち、特許の注目度予測情報を出力するシステムにおける装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施例のうち、特許の注目度予測情報を出力するシステムと経済的価値情報を算出するシステムとを組み合わせた特許の将来的な経済的価値予測情報を出力するシステムにおける装置のブロック図である。
【図３】本発明の実施例のうち、遺伝子特許のＩＦの期待値の時系列データの決定を説明する図である。
【図１】
2004310722.tif 000031
【図２】
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【図３】
2004310722.tif 000033