(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マップ生成条件に基づいて所定のマップを生成するマップ制御部と、
前記マップ制御部により生成されるマップの時間変化を予測する予測部とを備え、
前記マップ制御部は、
それぞれ電子化された特許文献や学術論文である複数の文献情報をそれぞれ記憶する文献情報記憶部と、
前記記憶された各文献情報のうち、前記マップ生成条件によって定まる所定の文献情報群から抽出される所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、前記所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する文献座標算出部と、
前記所定の各キーワードを含む文献情報の総数及び前記所定の各キーワードの出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、前記所定の各キーワードの座標をそれぞれ算出するキーワード座標算出部と、
前記文献座標算出部により算出された前記各文献情報の座標に基づいて前記各文献情報の分布密度を算出し、この算出された分布密度に基づく輪郭を有するマップ図形及び前記所定のキーワードをそれぞれ可視化してマップ情報を生成するマップ生成部と、
を備えており、
前記予測部は、
前記マップ制御部により前記所定の文献情報群に基づいて生成される第１マップ図形と設定された予測モデルとに基づいて、前記第１マップ図形よりも未来の所定時点における第２マップ図形を予測する予測処理部と、
を備えており、
前記マップ情報に、前記第１マップ図形及び前記第２マップ図形と、前記第１マップ図形から前記第２マップ図形への変化を案内するための案内情報を結合させて表示させ、この案内情報には、前記第１マップ図形から前記第２マップ図形に至る進路の情報が少なくとも含まれている文献情報分析装置。
【請求項２】
前記案内情報には、さらに、前記第１マップ図形から前記第２マップ図形へ変化する時期を示す情報が含まれている請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項３】
前記予測部は、予め用意されている複数の予測モデルの中から、予測条件で指定された予測モデルを少なくとも一つ選択して設定する予測モデル設定部を備えている請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項４】
前記予測部は、複数の未来の所定時点毎にそれぞれ前記第２マップ図形を予測し、これら各第２マップ図形は、前記第１マップ図形と共に、前記第１マップ図形の表示される座標空間上にそれぞれ可視化されて配置される請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項５】
前記予測部は、前記所定の文献情報群を所定期間毎に区切り、該各所定期間毎の文献情報群に基づいた前記第１マップ図形を前記マップ制御部によってそれぞれ生成せしめ、これら各第１マップ図形を前記第２マップ図形と共に可視化して前記マップ情報を生成させる請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項６】
前記予測部は、各所定期間毎の前記各第１マップ図形の重心位置の軌跡及び該各第１マップ図形の形状変化と前記設定された予測モデルとに基づいて、前記第２マップ図形の位置及び形状を少なくとも一つ以上予測する請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項７】
前記予測モデルとして、線形予測モデル及び非線形予測モデルの両方が予め用意されており、少なくともいずれか一つの予測モデルが設定可能となっている請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項８】
前記予測部は、前記文献情報記憶部に記憶されている文献情報群のうち、選択された所定の文献作成者により作成された文献情報群に基づいて、所定のマップ図形を前記マップ制御部により作成せしめ、この所定のマップ図形と前記第１マップ図形及び前記第２マップ図形とを比較し、この比較結果を出力する請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項９】
前記マップ制御部は、前記所定の文献情報群のうち、利用度の高い文献情報群ほど高得点となるように重み付けを行って、前記所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項１０】
前記マップ制御部により作成される複数のマップ図形間の差分を検出する差分検出部を備えた請求項１に記載の文献情報分析装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
指定されたマップ生成条件に基づいて所定のマップを生成するマップ制御手段と、
前記マップ制御手段により生成されるマップの時間変化を予測する予測手段として機能させるプログラムであって、
前記マップ制御手段は、
それぞれ電子化された特許文献や学術論文である複数の文献情報をそれぞれ記憶する文献情報記憶手段に記憶された各文献情報のうち、前記マップ生成条件によって定まる所定の文献情報群から抽出される所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、前記所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する文献座標算出手段と、
前記所定の各キーワードを含む文献情報の総数及び前記所定の各キーワードの出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、前記所定の各キーワードの座標をそれぞれ算出するキーワード座標算出手段と、
前記文献座標算出手段により算出された前記各文献情報の座標に基づいて前記各文献情報の分布密度を算出し、この算出された分布密度に基づく輪郭を有するマップ図形及び前記所定のキーワードをそれぞれ可視化してマップ情報を生成するマップ生成手段と、
をそれぞれ内部機能として備えており、
前記予測手段は、
指定された予測条件に基づいて、予め用意されている複数の予測モデルの中からいずれか一つの予測モデルを選択して設定する予測モデル設定手段と、
前記マップ制御手段により前記所定の文献情報群に基づいて生成される第１マップ図形と前記設定された予測モデルとに基づいて、前記第１マップ図形よりも未来の所定時点における第２マップ図形を予測する予測処理手段と、
をそれぞれ内部機能として備えており、
前記マップ情報には、前記第１マップ図形及び前記第２マップ図形と、前記第１マップ図形から前記第２マップ図形に至るまでの進路及び時期を示す情報が含まれていることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
予測モデルと予測対象期間及び少なくとも一つ以上のキーワードを含んだ予測条件を受け付けるステップと、
現在までに保持されている、特許文献や学術論文である文献情報群の中から、前記予測条件内のキーワードを含む所定の文献情報群を抽出するステップと、
前記予測対象期間に示される過去の所定時点から現時点までの全期間について、所定期間毎に、該各所定期間に属する前記所定の文献情報群に基づいて、第１マップ図形をそれぞれ生成するステップと、
前記予測条件で指定された予測モデルと前記生成された各第１マップ図形とに基づいて、前記現時点よりも未来の所定時点における第２マップ図形を生成するステップと、
前記各第１マップ図形及び前記第２マップ図形と、前記第１マップ図形から前記第２マップ図形への変化を案内するための案内情報を結合させて同一画面上にそれぞれ表示させるステップと、
を含み、
前記第１マップ図形を生成するステップは、
前記抽出された所定の文献情報群に含まれる所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、前記所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出するステップと、この算出された各文献情報の座標に基づいて前記各文献情報の分布密度を算出するステップと、この算出された文献密度に基づいたマップ図形を生成するステップとを含んでおり、
前記第２マップ図形を生成するステップは、
前記各第１マップ図形の重心位置をそれぞれ算出し、これら各重心位置の軌跡を前記予測モデルに入力することにより、前記第２マップ図形を生成するようになっている、
文献情報分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、特許文献や学術文献等の文献情報を分析する文献情報分析装置及び文献情報分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、文献情報としての特許文献を調査することにより、研究開発の方向性を探ったり、あるいは事業計画の立案等を行うことができる。このために、膨大な特許文献群から所定の目的に合致する特許文献を抽出し、抽出された特許文献群を分析する。この分析結果を二次元平面に表現したものは、いわゆる特許マップとして知られており、特許文献群から特許マップを自動的に作成する技術は知られている（特許文献１）。
【０００３】
また、特許文献の公開件数等について時系列変化を分析できるようにした技術も知られている（特許文献２）。
【特許文献１】特開２００５−１４９３４６号公報
【特許文献２】特開２００１−０９２８２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記第１の文献に記載の技術では、ユーザの指定する検索条件に合致する多数の特許文献に基づいて、要所にキーワードを配置した特許マップを自動的に作成できるが、将来の技術動向を予測する手段を持たないため、使い勝手に改善の余地がある。
【０００５】
前記第２の文献に記載の技術によれば、マトリクス形式の特許マップにおいて、各セル毎に出願の増減傾向を分析するだけのものに過ぎず、マトリクス構造は変化しないため、未来の技術動向を視覚化して分析することはできず、使い勝手が低い。
【０００６】
このように、いずれの従来技術においても、ユーザの着目する技術がその属する技術分野全体の中で、どのような方向にどの程度の速度で向かっているかを示す判断材料を提供することできないため、未来予測には適さない。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、過去のマップ及び予測モデルに基づいて、マップの時間的変化を予測し、未来のマップ変化を可視化して表現することができるようにした文献情報分析装置及び文献情報分析方法を提供することにある。本発明の他の目的は、予め用意された複数の予測モデルのうち選択された予測モデルを用いて未来のマップを予測し、マップの時間的変化を進路及び時期の観点から視覚的に表現することができる文献情報分析装置及び文献情報分析方法を提供することにある。本発明のさらなる目的は、後述する実施形態の記載から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従う文献情報分析装置は、マップ生成条件に基づいて所定のマップを生成するマップ制御部と、マップ制御部により生成されるマップの時間変化を予測する予測部とを備える。マップ制御部は、それぞれ電子化された複数の文献情報をそれぞれ記憶する文献情報記憶部と、記憶された各文献情報のうち、マップ生成条件によって定まる所定の文献情報群から抽出される所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する文献座標算出部と、所定の各キーワードを含む文献情報の総数及び所定の各キーワードの出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、所定の各キーワードの座標をそれぞれ算出するキーワード座標算出部と、文献座標算出部により算出された各文献情報の座標に基づいて各文献情報の分布密度を算出し、この算出された分布密度に基づく輪郭を有するマップ図形及び所定のキーワードをそれぞれ可視化してマップ情報を生成するマップ生成部と、を備えている。予測部は、マップ制御部により所定の文献情報群に基づいて生成される第１マップ図形と設定された予測モデルとに基づいて、第１マップ図形よりも未来の所定時点における第２マップ図形を予測する予測処理部と、を備えている。そして、マップ情報に、第１マップ図形から第２マップ図形への変化を案内するための案内情報を結合させて表示させ、この案内情報には、第１マップ図形から第２マップ図形に至る進路の情報が少なくとも含まれている。
【０００９】
文献情報としては、例えば、特許文献（公開公報、登録公報等を含む）や学術論文等を挙げることができる。文献情報は、電子化されて文献情報記憶部に記憶されている。文献情報記憶部に記憶された複数の文献情報のうち、所定の文献情報群から所定の複数のキーワードが抽出される。所定の文献情報群とは、例えば、ユーザにより指定されたマップ生成条件（検索条件）に合致する文献情報の群として定義可能である。所定の複数のキーワードとは、例えば、所定の文献情報群の各文献情報をそれぞれ特徴付ける主要なキーワードである。
【００１０】
文献座標算出部は、所定の複数のキーワードの組合せ及び所定の複数のキーワードの出現数に基づいて、主成分分析を行い、所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する。主成分分析とは、多変量解析の一手法であり、簡単に言えば、それぞれ多くの変量を含む各サンプル情報について、その相違を最も端的に表す幾つかの総合的指標（主成分）で代表させ、次元数を縮減させる分析方法である。
【００１１】
同様にして、キーワード座標算出部は、主成分分析により、所定の各キーワードの座標をそれぞれ算出する。マップ生成部は、各文献情報の座標に基づいて、文献情報の分布密度を算出する。例えば、マップ生成部は、マップの全領域を複数のブロックに区切り、各ブロックに位置する文献情報の数を算出することによって、各ブロック毎の文献情報の粗密を検出可能である。マップ生成部は、例えば、文献情報の分布密度に表示要素（例えば等高線等）を対応付けることにより、輪郭を有するマップ図形を作成する。また、マップ生成部は、このマップ図形とキーワードの存在を示す表示要素（例えば、キーワードの文字そのもの、あるいはシンボル）とをマップ領域上に配置することにより、マップ情報を生成する。このマップ情報は、例えば、２次元平面に表現されるが、これに限らず、３次元空間に表現することもできる。
【００１２】
そして、予測部は、第１マップ図形と予測モデルとに基づいて、第２マップ図形を予測する。第１マップ図形とは、所定の文献情報群に基づいて生成されるマップ図形であり、過去から現在までの間に既に蓄積された文献情報から得られるもので、確定したマップ図形と呼ぶことができる。第２マップ図形は、予測されるマップ図形であり、未確定のマップ図形と呼ぶことができる。
【００１３】
ここで、留意すべき点は、第１マップ図形の配置される座標系に、第２マップ図形も重ねて配置される点である。即ち、第１マップ図形の基となった所定の文献情報群に基づく座標系に、第２マップ図形も配置される。マップ情報には、主要なキーワードも合わせて表示される。従って、ユーザは、同一の座標系に存在する第１マップ図形と第２マップ図形の位置関係及びその周辺に表示されるキーワードによって、その技術分野において、第１マップ図形から第２マップ図形への変化を観察し、判断することができる。
また、第１マップ図形及び第２マップ図形は、所定の閾値以上の分布密度を有するブロック同士を結ぶようにして、それぞれ形成される。即ち、第１マップ図形及び第２マップ図形は、主要なマップ図形として生成されており、第１マップ図形及び第２マップ図形の外部にも、他の文献情報やキーワードがマップ空間上に存在している。
【００１４】
次に留意すべき点は、マップ情報には案内情報が含まれており、案内情報には、第１マップ図形から第２マップ図形に至る進路情報が含まれている点である。進路情報とは、例えば、第１マップ図形から第２マップ図形に向かう方向及び距離を示す情報として定義可能である。進路情報は、例えば、第１，第２マップ図形とは別の表示要素（例えば、矢印）として積極的に表示することができる。あるいは、各マップ図形の変化状況そのものに進路情報を埋め込む形態でもよい。例えば、始点（基準）となる第１マップ図形から最終状態の第２マップ図形へ至るまでの間に、中間的な遷移状態を示す他の複数のマップ図形を、連続的にまたは間欠的に表示させることにより、第１マップ図形から第２マップ図形への進路と第１，第２マップ間の距離を表現することもできる。
【００１５】
案内情報には、さらに、第１マップ図形から第２マップ図形へ変化する時期を示す情報を含めることもできる。例えば、基準となる第１マップ図形から最終状態の第２マップ図形に至るまでの各段階（各中間マップ図形）に到達する時期を、それぞれ表示させることができる。これにより、ユーザは、その変化が生じる時期、例えば、新たな技術要素が取り込まれる時期（進出時期）や既存の技術要素が放棄される時期（撤退時期）等を把握することができる。
【００１６】
予測部は、予め用意されている複数の予測モデルの中から、予測条件で指定された予測モデルを少なくとも一つ選択して設定する予測モデル設定部を備えることもできる。予測モデルとしては、例えば、線形予測モデル及び非線形予測モデルの両方を予め用意することができ、少なくともいずれか一つの予測モデルを選択して設定可能である。線形予測モデルとしては、例えば、最小二乗法等を挙げることができる。非線形予測モデルとしては、類似技術の分析結果に基づく移動モデル等を挙げることができる。
【００１７】
予測部は、複数の未来の所定時点毎にそれぞれ第２マップ図形を予測し、これら各第２マップ図形は、第１マップ図形と共に、第１マップ図形の表示される座標空間上にそれぞれ可視化されて配置される。例えば、ユーザが、１０年後の予測を指示した場合、予測部は、現時点から１年ごとに第２マップ図形を予測し、これら各第２マップ図形をそれぞれマップ情報に配置する。ここで、最終状態の第２マップ図形を最終予測マップ図形と、最新の文献情報群を反映させた基準となる第１マップ図形を基準マップ図形と呼ぶことにすると、基準マップ図形から最終予測マップ図形に至るまでの各段階毎に（各所定期間毎に）、中間的な予測マップ図形をそれぞれ生成して配置することができる。通常の場合、これらの中間予測マップ図形は、互いに重なり合うようにしてマップ空間（第１マップ図形の基礎となる所定の文献情報群から得られる座標系）に配置される。従って、これらの互いに重なり合うようにして連続的に配置される中間予測マップ図形により、基準マップ図形から最終予測マップ図形に至る連続的な変化の様子を、ユーザは把握できる。
【００１８】
予測部は、所定の文献情報群を所定期間毎に区切り、該各所定期間毎の文献情報群に基づいた第１マップ図形をマップ制御部によってそれぞれ生成せしめ、これら各第１マップ図形を第２マップ図形と共に可視化してマップ情報を生成させることもできる。上記の例で言えば、基準マップ図形から過去に遡るようにして、中間的な過去マップ図形を複数生成することにより、過去から未来へ向けてマップ図形が連続的に変化する様子を視覚的に表現することができる。
【００１９】
予測部は、所定の文献情報群を所定期間毎に区切り、該各所定期間毎の文献情報群に基づいた第１マップ図形をマップ制御部によってそれぞれ生成せしめ、これら各第１マップ図形の時間変化と設定された予測モデルとに基づいて、第２マップ図形を少なくとも一つ以上予測することができる。即ち、上記の例で言えば、予測部は、中間過去マップ図形から基準マップ図形への時間的な変化の様子と予測モデルとに基づいて、中間予測マップ図形または最終予測マップ図形を生成することができる。
【００２０】
予測部は、各所定期間毎の各第１マップ図形の重心位置の軌跡及び該各第１マップ図形の形状変化と設定された予測モデルとに基づいて、第２マップ図形の位置及び形状を少なくとも一つ以上予測することができる。上記の例で言えば、基準マップ図形及び中間過去マップ図形の重心位置の軌跡及び形状変化に基づいて、中間予測マップ図形または最終予測マップ図形の位置及び形状を予測可能である。なお、例えば、形状が大きく変化しないと考えられるような場合、最新の確定した形状である基準マップ図形の形状をそのまま用いる構成でもよい。
【００２１】
予測部は、文献情報記憶部に記憶されている文献情報群のうち、選択された所定の文献作成者により作成された文献情報群に基づいて、所定のマップ図形をマップ制御部により作成せしめ、この所定のマップ図形と第１マップ図形及び第２マップ図形とを比較し、この比較結果を出力することもできる。例えば、ユーザが、特定の企業や大学等の文献作成者を指定すると、予測部は、この文献作成者により作成された文献情報群に基づいて、所定のマップ図形を生成させる。この所定のマップ図形を、例えば、特定組織マップと呼ぶこともできる。この特定組織マップと第１マップ図形及び第２マップ図形とを比較することにより、ユーザは、例えば、その技術分野において、所定の文献作成者がどのような位置を占めているか等を把握することができる。
【００２２】
マップ制御部は、所定の文献情報群のうち、利用度の高い文献情報群ほど高得点となるように重み付けを行って、所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出することもできる。利用度の高い文献情報群とは、例えば、利用頻度の多い文献情報群または利用価値の高い文献情報群を意味する。具体的には、他の文献中で引用される回数の多い文献情報や、閲覧請求の件数の多い文献情報等が含まれる。このような利用度の高い文献情報または文献情報群は、その利用度の高さに応じて重み付けされるため、その価値を反映させてマップ空間を設定することができる。
【００２３】
本発明の実施形態では、マップ制御部により作成される複数のマップ図形間の差分を検出する差分検出部を備えている。例えば、差分検出部は、第１マップ図形と第２マップ図形との差分、各中間予測マップ図形同士の差分、各中間過去マップ図形同士の差分等のように、複数のマップ図形間の差分を検出する。この検出された差分は、マップ情報に表示させることができる。
【００２４】
本発明の他の観点に従うコンピュータプログラムは、コンピュータを、指定されたマップ生成条件に基づいて所定のマップを生成するマップ制御手段と、マップ制御手段により生成されるマップの時間変化を予測する予測手段として機能させる。そして、マップ制御手段は、それぞれ電子化された複数の文献情報をそれぞれ記憶する文献情報記憶手段に記憶された各文献情報のうち、マップ生成条件によって定まる所定の文献情報群から抽出される所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出する文献座標算出手段と、所定の各キーワードを含む文献情報の総数及び所定の各キーワードの出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、所定の各キーワードの座標をそれぞれ算出するキーワード座標算出手段と、文献座標算出手段により算出された各文献情報の座標に基づいて各文献情報の分布密度を算出し、この算出された分布密度に基づく輪郭を有するマップ図形及び所定のキーワードをそれぞれ可視化してマップ情報を生成するマップ生成手段と、をそれぞれ内部機能として備えている。予測手段は、指定された予測条件に基づいて、予め用意されている複数の予測モデルの中からいずれか一つの予測モデルを選択して設定する予測モデル設定手段と、マップ制御手段により所定の文献情報群に基づいて生成される第１マップ図形と設定された予測モデルとに基づいて、第１マップ図形よりも未来の所定時点における第２マップ図形を予測する予測処理手段と、をそれぞれ内部機能として備えている。そして、マップ情報には、第１マップ図形から第２マップ図形に至るまでの進路及び時期を示す情報が含まれている。
【００２５】
本発明のさらに別の観点に従う文献情報分析方法は、予測モデルと予測対象期間及び少なくとも一つ以上のキーワードを含んだ予測条件を受け付けるステップと、現在までに保持されている文献情報群の中から、予測条件内のキーワードを含む所定の文献情報群を抽出するステップと、予測対象期間に示される過去の所定時点から現時点までの全期間について、所定期間毎に、該各所定期間に属する所定の文献情報群に基づいて、第１マップ図形をそれぞれ生成するステップと、予測条件で指定された予測モデルと生成された各第１マップ図形とに基づいて、現時点よりも未来の所定時点における第２マップ図形を生成するステップと、各第１マップ図形及び前記第２マップ図形を同一画面上にそれぞれ表示させるステップと、を含む。そして、第１マップ図形を生成するステップは、抽出された所定の文献情報群に含まれる所定の複数のキーワードの組合せ及び出現数に基づいて主成分分析を行うことにより、所定の文献情報群の各文献情報の座標をそれぞれ算出するステップと、この算出された各文献情報の座標に基づいて各文献情報の分布密度を算出するステップと、この算出された文献密度に基づいたマップ図形を生成するステップとを含んでおり、第２マップ図形を生成するステップは、各第１マップ図形の重心位置をそれぞれ算出し、これら各重心位置の軌跡を予測モデルに入力することにより、第２マップ図形を生成するようになっている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図面に基づき、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態に係る文献情報分析装置１は、マップ制御部１０と、予測部２０及び情報蓄積部３０を備えたコンピュータ装置として構成可能である。そして、文献情報分析装置１は、例えば、インターネットやLAN（Local Area Network）等の通信ネットワークを介して、クライアント端末２と双方向通信可能に接続されている。クライアント端末２は、例えば、パーソナルコンピュータや携帯情報端末（携帯電話を含む）等として構成可能である。
【００２７】
マップ制御部１０は、情報蓄積部３０に記憶されている多数の文献情報に基づいて、技術マップ１００を生成し、出力する。生成されたマップ１００は、通信ネットワークを介して、クライアント端末２に送信される。マップ１００は、クライアント端末２内に保存可能としてもよいし、クライアント端末２内に保存不能としてもよい。マップ制御部１０の詳細はさらに後述する。
【００２８】
予測部２０は、ユーザから指定された予測条件に基づいて、マップ１００の将来の変化を予測する。予測方法についてはさらに後述する。
【００２９】
情報蓄積部３０は、例えば、特許公開公報や登録公報、あるいは、科学技術論文等のような文献情報を多数記憶している。
【００３０】
マップ１００の構成を説明する。マップ１００は、ユーザから指示された目的に添って生成されるものである。ユーザは、例えば、調査を希望する技術分野や特定のサーチワード等を指定することにより、情報蓄積部３０に記憶されている多数の文献情報群の中から所定の文献情報群のみを選ぶことができる。ユーザによって選ばれた文献情報群の内容は、マップ制御部１０によって解析され、マップ１００が生成される。
【００３１】
マップ１００は、一つまたは複数のマップ図形Ｍを含む。マップ図形Ｍとは、等高線１０１Ａ等で囲まれて閉じている図形要素であり、基準マップ図形Ｍ０，過去マップ図形Ｍ−ｎ及び予測マップ図形Ｍ＋ｎの総称である。
【００３２】
詳細は後述するが、基準マップ図形Ｍ０には、ユーザにより入力された予測条件（検索条件）に合致する最新の文献情報群及びそれ以前の過去の文献情報群がそれぞれ反映されている。過去マップ図形Ｍ−ｎは、基準マップ図形Ｍ０よりも前の状態を示す。基準マップ図形Ｍ０及び過去マップ図形Ｍ−ｎは、「第１マップ図形」に対応し、それぞれ既に蓄積済の文献情報群に基づいて生成されている。これに対し、予測マップＭ＋ｎは、基準マップ図形Ｍ０よりも先の状態を示しており、「第２マップ図形」に対応する。
【００３３】
各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎ，Ｍ＋ｎは、それぞれ例えば、一つまたは複数の等高線１０１（１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃの総称）と、キーワード１０２と、時期表示１０３とを備えることができる。但し、各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎ，Ｍ＋ｎの全てが同一の構造である必要はなく、それぞれの性質に応じた構成を備えていればよい。
【００３４】
例えば、過去マップ図形Ｍ−ｎ及び予測マップ図形Ｍ＋ｎは、少なくとも最も外側の等高線１０１Ａ（輪郭線）を備えていればよく、それよりも内側の等高線１０１Ｂ，１０１Ｃは必ずしも必要ない。また、過去マップ図形Ｍ−ｎ及び予測マップ図形Ｍ＋ｎは、自身を特徴付けるためのキーワード１０２を備える必要もない。マップ１００には、主要なキーワード１０２以外に、潜在的な他のキーワードも必要に応じて配置されている。ユーザは、その潜在的なキーワードに基づいて、過去マップ図形Ｍ−ｎ及び予測マップ図形Ｍ＋ｎの位置づけを容易に知ることができる。
【００３５】
時期表示１０３は、各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎ，Ｍ＋ｎが示す時期情報である。時期の表示単位は、ユーザが任意に設定可能としてもよいし、あるいは、文献情報分析装置１に予め用意されている所定単位（例えば、３年、１年、半年、３ヶ月等）の中からユーザが自由に選択できるようにしてもよい。
【００３６】
等高線１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃは、マップ１００に含まれる文献情報の分布密度を示す表示要素である。例えば、等高線１０１Ａは、そこに存在する文献情報の数が１以上Ｂ１未満であることを、等高線１０１Ｂは、そこに存在する文献情報の数がＢ１以上Ｂ２未満であることを示す（Ｂ１，Ｂ２は自然数）。このように、１０１Ａから１０１Ｂ、１０１Ｃへと向かうにつれて、そこに含まれる文献情報の数は段階的に増大する。
【００３７】
マップ１００には、複数のキーワード１０２も表示されている。これらのキーワード１０２は、マップ１００を構成する文献情報群の各文献情報を特徴づける主要なキーワードであり、以下の説明では、主要キーワード１０２と呼ぶ場合がある。
【００３８】
このように、マップ１００には、基準マップ図形Ｍ０，過去マップ図形Ｍ−ｎ，予測マップ図形Ｍ＋ｎの３種類のマップ図形がそれぞれ表示されている。そして、これら各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎ，Ｍ＋ｎは、進路表示１０４によって接続されている。この進路表示１０４は、各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎ，Ｍ＋ｎの関係を示し、マップ図形の時間的変化の方向（進路）を表している。時期表示１０３及び進路表示１０４は、「案内情報」に対応する。
【００３９】
従って、ユーザは、現時点の状態を示す基準マップ図形Ｍ０の他に、過去の状態を示す過去マップ図形Ｍ−ｎ及び未来の状態を示す予測マップ図形Ｍ＋ｎをそれぞれ確認することができる。さらに、時期表示１０３及び進路表示１０４により、ユーザは、技術動向がどの方向に向けてどのように変化するのかを容易に把握できる。従って、ユーザは、マップ１００に基づいて、今後の研究開発方針や事業計画の立案等を行うことができる。以下、本実施形態のより詳細な実施例を説明する。なお、本発明の実施に必要な範囲内で、特開２００５−１４９３４６号公報の開示内容を利用可能である。
【実施例１】
【００４０】
図２は、文献情報分析装置１の機能構成を示すブロック図である。マップ制御部１０は、例えば、マップ生成条件入力受付部１１と、文献抽出部１２と、文献座標算出部１３と、キーワード抽出部１４と、キーワード座標算出部１５と、マップ生成部１６及びマップ表示部１７とを含んで構成することができる。
【００４１】
また、情報蓄積部３０の一例として、文献データベース（図中、データベースを「DB」と略記）３１と、単語データベース３２と、インデックスデータベース３３とを設けることができる。
【００４２】
文献データベース３１は、複数の文献情報を記憶するものである。単語データベース３２は、辞書として使用されるものである。インデックスデータベース３３は、各文献にどのようなキーワードが含まれているかを管理するためのものである。
【００４３】
マップ生成条件入力受付部１１は、ユーザから指定されるマップ生成条件の入力を受け付けるためのものである。受け付けるとは、例えば、ユーザの指定するマップ生成条件を示す情報を通信インターフェースを介して電子情報として受信し、メモリ等に記憶させることを意味する。また、マップ生成条件入力受付部１１には、後述の予測処理部２３からもマップ生成条件が入力される。
【００４４】
文献抽出部１２は、ユーザから指定された条件または予測処理部２３から入力された条件に基づいて、文献データベース３１及びインデックスデータベース３３を検索することにより、所定範囲内の文献情報を抽出するものである。文献座標算出部１３は、抽出された文献情報を解析することにより、マップ１００上における座標を算出するものである。例えば、文献座標算出部１３は、抽出された各文献情報に含まれるキーワードの組合せ及び出現数に対して主成分分析を施すことにより、二次元平面上における各文献の座標をそれぞれ算出する。
【００４５】
キーワード抽出部１４は、抽出された文献情報を解析することにより、そこに含まれている複数のキーワードを抽出する。キーワード座標算出部１５は、抽出されたキーワードの座標をそれぞれ算出するものである。例えば、キーワード座標算出部１５は、キーワードを含む各文献情報の総数及び出現総数に対して主成分分析を施すことにより、二次元平面上における各キーワードの座標をそれぞれ算出するものである。なお、主成分分析は、多変量解析のための一手法であり、公知の技術であるため詳細を割愛する。
【００４６】
マップ生成部１６は、算出された各文献情報の座標及び各キーワードの座標に基づいて、マップ１００を生成する。例えば、マップ生成部１６は、有限の二次元平面を縦横に細かく区切って多数のブロック領域を設定し、各ブロック領域に存在する文献情報の数を算出する。これにより、マップ生成部１６は、文献情報の分布密度を求め、この分布密度に対応する等高線１０１Ａ等を設定し、マップ図形Ｍを作成する。
【００４７】
マップ表示部１７は、生成されたマップ１００の構成に応じて所定の表示要素をそれぞれ割り当てることにより、ユーザが視認可能なマップ１００を生成し、クライアント端末２に提供する。所定の表示要素としては、例えば、各等高線１０１Ａ等を示すための輪郭線や各キーワードを示すための文字、進路表示や時期表示等を挙げることができる。このほかに、マップ１００に対する操作を行うためのメニュー表示部等も追加される。
【００４８】
予測部２０は、例えば、予測条件入力受付部２１と、予測モデル設定部２２と、予測処理部２３及び基礎データ記憶部２４を備えて構成される。
【００４９】
予測条件入力受付部２１は、ユーザから指定された予測条件を電子的に受け付けるものである。予測条件としては、例えば、予測対象期間、予測モデルの指定、出力形態の指定等を挙げることができる。予測対象期間には、予測演算の基礎となる期間（算出基礎期間であり、図７中の「対象期間Ｐ１２」に対応）と、予測すべき未来の期間（予測期間であり、図７中の「予測期間Ｐ１４」に対応）とを含めることができる。
【００５０】
具体的には、例えば、ユーザは、「１９９５年から２０１０年まで」または「１９９５年から１５年間」等のように、始期及び終期がそれぞれ特定される形式で、予測対象期間を指定する。文献情報分析装置１は、内蔵カレンダーや外部のタイムサーバ等により、現在時刻の情報を把握することができる。従って、ユーザにより指定された予測対象期間と現在時刻とを比較することにより、算出基礎期間及び予測期間をそれぞれ検出することができる。現在時刻よりも前の期間が算出基礎期間となり、現在時刻よりも先の期間が予測期間となる。
【００５１】
予測モデル設定部２２は、予め用意されている複数の予測モデルの中から、いずれか一つまたは複数の予測モデルを選択して設定する。ここで、予測モデルとしては、線形予測モデル及び非線形予測モデルを挙げることができる。線形予測モデルとしては、例えば、最小二乗法を挙げることができる。非線形予測モデルとしては、例えば、天気予報モデルや、類似技術の分析に基づく移動モデル等を挙げることができる。
【００５２】
それぞれ簡単に説明すると、最小二乗法とは、予め設定されたモデル関数から得られる理論値と、予測された重心位置との差分の二乗和が最小となるように、モデル関数のパラメータを決定する方法を言う。即ち、最小二乗法とは、過去のマップ図形Ｍ−ｎの重心軌跡から未来の重心位置を算出する方法である。
天気予報モデルとは、線形（例えば、カルマンフィルタ）と非線形（例えばニューラルネット）という状態変化に関する予測モデルに過去の時系列値（重心軌跡等）を当てはめて、未来の値を予測し、この予測された値を用いてさらに先まで予測する方法である。また、天気予報モデルの場合、初期値を少しずつ変化させて多数の予測結果を算出し、これら多数の予測結果のアンサンブル値（例えば平均値）を採用するアンサンブル予測を使用することもできる。アンサンブル予測を用いることにより、各予測結果の振れ幅から予測精度を得ることもでき、使い勝手が向上する。
【００５３】
類似技術の分析に基づく移動モデルとは、予測対象技術に類似する過去の技術の変動パターンを参照して、その予測対象技術の未来を予測する方法である。例えば、MD（Mini-Disk ）プレイヤーの技術動向を予測する場合に、カセットテープレコーダーの時系列分析結果を参照する。
【００５４】
ユーザは、上述のような複数の予測モデルの中からいずれか一つまたは複数の予測モデルを予め指定することができる。ユーザが指定しない場合は、初期値に設定されている予測モデルが自動的に選択される。
【００５５】
予測処理部２３は、設定された予測モデルと過去マップ図形Ｍ−ｎ及び基準マップ図形Ｍ０に基づいて、ユーザにより指定された技術の動向を予測する。予測処理部２３は、マップ制御部１０に指示を与えることにより、基準マップ図形Ｍ０よりも前の過去マップ図形Ｍ−ｎを少なくとも一つ以上生成させる。そして、予測処理部２３は、生成された過去マップ図形Ｍ−ｎ及び基準マップ図形Ｍ０から重心位置の軌跡を算出し、この軌跡を予測モデルに当てはめて、予測マップ図形Ｍ＋ｎをマップ制御部１０に生成させる。基礎データ記憶部２４は、予測処理部２３が予測処理を行うために使用する基礎データや予測モデル等を記憶するものである。
【００５６】
図２の下側に示すように、予測部２０による予測結果（Ｍ＋ｎ）は、マップ１００に表示される。また、マップ１００には、予測マップ図形Ｍ＋ｎを生成するために使用される過去マップ図形Ｍ−ｎも表示される。従って、図２に示すマップ１００では、基準マップ図形Ｍ０の他に、複数の過去マップ図形Ｍ−１，Ｍ−２及び複数の予測マップ図形Ｍ＋１，Ｍ＋２が重ねて表示されている。
【００５７】
予測マップ図形Ｍ＋１等と過去マップ図形Ｍ−１等とは、基準マップ図形Ｍ０と同じ座標系に配置される。そして、多くの場合、技術動向は徐々に変化していくため、各マップ図形Ｍ＋２，Ｍ＋１，Ｍ０，Ｍ−１，Ｍ−２は、それぞれその一部が少なくとも重なり合うようにして、配置される。従って、マップ１００には、予測対象技術の動向が、過去から未来まで連続的に変化する様子が示される。
【００５８】
各マップ図形が重なり合って配置されるため、例えば、矢印線等のようなマップ図形の遷移方向を示す特別な進路表示は、必要ない。重なり合った各マップ図形の全体としての形状が、進路表示を兼ねるためである。但し、例えば、各マップ図形の重心位置を結ぶ線をマップ１００に表示し、この各重心位置を結ぶ線を進路表示として用いてもよい。
【００５９】
なお、図２中では、紙面の都合上割愛しているが、図１で述べたように、各マップ図形の時期を示す時期表示も、マップ１００に表示される。時期表示とは、そのマップ図形が由来する文献情報群の作成時期（または公開時期）を示す。例えば、１９９５年から２００５年までに作成または公開された文献情報に基づいて作成された場合、そのマップ図形には、「１９９５−２００５」のような時期表示が添えられる。時期表示や進路表示は、マップ１００に積極的に表示してもよいし、通常の場合は非表示にしておき、ユーザが指示した場合のみ表示させるようにしてもよい。
【００６０】
マップ１００には、各マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２に加えて、特定企業の位置づけを示すマーカー１１０Ａ，１１０Ｂ，１１０Ｃ，１１０Ｄ（以下、特に区別しない場合、マーカー１１０と呼ぶ）も表示されている。
ここで、各マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２の輪郭は、そのマップ図形の生成年における全領域を示すのではなく、その生成年における主要な領域をそれぞれ示している。従って、各マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２の輪郭の外側にも、他の文献情報やキーワードが散在している。主要なマップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２に含まれない文献情報やキーワードを、例えば、非主要文献情報、非主要キーワードと呼ぶこともできる。
但し、非主要と言っても、そのマップ図形に含まれていないという意味において主要ではないということである。見方を変えれば、時代を先取りした文献情報またはキーワード、あるいは、時代遅れの文献情報またはキーワードであると考えることができる。
2005年の文献情報群に基づいてマップ図形Ｍ（2005）が生成される場合を例に挙げて具体的に説明する。このマップ図形Ｍ（2005）の生成年において作成等された文献情報の総数がＢＮ１件（例えば１万件）であるとして、このＢＮ１件の文献情報を解析し、その分布密度を算出する。そして、例えば、閾値Ｔｈｎ件（例えば、３０件）以上の文献情報が存在するブロック群の輪郭を描くようにしてマップ図形Ｍ（2005）を生成する。このマップ図形Ｍ（2005）は、その年に作成等された文献情報に含まれる主要なキーワードを含む高密度の領域、主要な領域を示す。しかし、このマップ図形Ｍ（2005）の外側は、真空状態ではなく、３０件未満のブロックも多く存在し、これらのブロック内には、非主要な文献情報やキーワードが存在している。
【００６１】
マーカー１１０は、マップ１００の基礎となる所定の文献情報群のうち、特定の企業や研究者等（文献作成者）により作成または公開された特定の文献情報群の位置を示す。即ち、特定の文献情報群の各文献情報の座標の平均値である。従って、ユーザは、このマーカー１１０により、予測対象技術の分野において、その特定の企業等が占める位置を、視覚を通じて容易に把握することができる。
【００６２】
例えば、マーカー１１０Ａは、最も過去のマップ図形Ｍ−２に位置している。従って、マーカー１１０Ａの企業は、このマップ１００の示す技術分野において、技術開発が遅れているか、または、既に市場から撤退していると推測できる。これとは逆に、マーカー１１０Ｄは、最も未来のマップ図形Ｍ＋２に位置している。従って、マーカー１１０Ｄの企業は、最も技術開発の進んでいる企業であると判断することができる。但し、技術開発の結果が文献情報として作成され、この文献情報が公開等されて文献ＤＢ３１に蓄積されるまでには、多少の時間を要する。従って、マップ１００は、厳密には、技術開発状況の最新の状態を示していない。しかし、マップ図形の遷移やマーカー１１０の位置から、特定企業の開発力の有無等を推測することは可能である。
ここで、上述のように、マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２は、その生成年における主要な領域をそれぞれ示しており、各マップ図形の外側にも文献情報やキーワードが存在する。例えば、最も過去のマップ図形Ｍ−２の生成年においても、マップ図形Ｍ−２の外側（例えば、マーカー１１０Ｄの近辺等）に、多少の文献情報が存在する可能性がある。
従って、マップ図形Ｍ−２の生成年における特定の文献作成者（企業や発明者等）に注目した場合、この特定の文献作成者によって作成等された特定の文献情報群の重心位置（マーカー１１０）は、そのマップ図形Ｍ−２の外側に位置する場合もある。その特定のマーカー１１０の示す位置が、未来のマップ図形Ｍ＋１，Ｍ＋２の領域内に存在する場合、その特定の文献作成者は、先進的であると判断することができる。一方、その特定のマーカー１１０の示す位置が、未来のマップ図形Ｍ＋１，Ｍ＋２のいずれの領域からも外れている場合、その特定の文献作成者は、マップ図形Ｍ−２の生成年において、的はずれな研究開発を行っていたと判断することができる。
【００６３】
図３は、文献情報分析装置１及びクライアント端末２のハードウェア構成の概略を示す構成説明図である。文献情報分析装置１は、上述のように、サーバコンピュータ等のように構成可能である。
【００６４】
文献情報分析装置１は、例えば、通信インターフェース（図中、インターフェースを「I/F」と略記）１００１と、CPU（Central Processing Unit）１００２と、ROM（Read Only Memory）１００３と、RAM（Random Access Memory）１００４と、補助記憶装置１００５を備えて構成することができる。
【００６５】
補助記憶装置１００５には、例えば、OS（Operating System）の他に、文献データベース３１と、単語データベース３２と、インデックスデータベース３３と、予測処理プログラム１１００と、表示制御プログラム１１１０と、主成分分析プログラム１１２０と、構造解析プログラム１１３０と、検索プログラム１１４０及びウェブサーバプログラム１１５０を、それぞれ記憶させることができる。
【００６６】
文献データベース３１には、上述のように、特許公開公報等の文献情報が予め記憶されている。単語データベース３２には、例えば、助詞や接続詞等のようなキーワードに不適切な単語、同義語、類義語等が予め記憶されている。各文献情報に含まれているキーワードは、文献データベース３１と単語データベース３２とを用いることにより、それぞれ抽出することができる。インデックスデータベース３３は、このようにして抽出された各文献情報毎のキーワードの所在をそれぞれ管理する。従って、インデックスデータベース３３を用いることにより、多数の文献情報を記憶する文献データベース３１の中から、必要な文献情報を速やかに検索することができる。
【００６７】
予測処理プログラム１１００は、予測マップ図形Ｍ＋ｎを作成させるためのプログラムである。表示制御プログラム１１１０は、マップ１００の描画処理等を行うプログラムである。主成分分析プログラム１１２０は、主成分分析を行うプログラムである。構造解析プログラム１１３０は、例えば、テキストマイニング等の手法に基づいて、テキストデータの構造を解析するプログラムである。検索プログラム１１４０は、入力された検索条件に基づいて、文献データベース３１等を検索するプログラムである。ウェブサーバプログラム１１５０は、ウェブサーバ機能を実現するプログラムである。
【００６８】
クライアント端末２の構成を説明する。クライアント端末２は、インターネット等の通信ネットワークCNを介して文献情報分析装置１に接続されており、例えば、通信インターフェース２００１と、CPU２００２と、ROM２００３と、RAM２００４及び補助記憶装置２００５を備えて構成可能である。
【００６９】
なお、以上の構成は例示であって、本発明はこれに限定されない。例えば、プログラムに代えて、プログラマブル・ロジック・デバイス等のようなハードウェア回路を用いて、各機能の少なくとも一部を実現可能な場合もある。
【００７０】
文献情報分析装置１（以下、分析装置１とも呼ぶ）を用いた文献情報分析方法について説明する。図４は、マップ１００を生成して出力するためのマップ制御処理の概要を示すフローチャートである。なお、以下に述べる各フローチャートも同様であるが、各フローチャートは、処理の概要を示しており、実際のプログラムとは相違する。
【００７１】
まず、ユーザは、クライアント端末２のユーザインターフェースを介して、検索条件を入力する（Ｓ１０）。検索条件は、例えば、「光触媒」等のようなキーワードを指定することにより、あるいは特許分類コードや文献の公開日等を指定することにより、行うことができる。
【００７２】
分析装置１は、クライアント端末２から検索条件を取得すると（Ｓ１１）、この検索条件に基づいてインデックスデータベース３３及び文献データベース３１を検索し、検索条件に合致する文献情報を全て抽出する（Ｓ１２）。より具体的には、ユーザから指定されたキーワードを有する文献情報を抽出するために、インデックスデータベース３３が使用される。そして、指定されたキーワードを有する文献情報が特定されると、その文献情報が文献データベース３１から読み出される。そして、抽出された結果は、分析装置１からクライアント端末２に送信され（Ｓ１３）、クライアント端末２の画面に表示される（Ｓ１４）。
【００７３】
ユーザは、クライアント端末２の画面を介して、抽出された文献の総数や文献名称等を確認し、抽出結果に承認を与える（Ｓ１５）。なお、ユーザが抽出結果に満足しない場合、検索条件を変えて、再度検索を指示することができる。
【００７４】
分析装置１は、ユーザの承認を確認すると、抽出された各文献情報からキーワードをそれぞれ抽出する（Ｓ１６）。このキーワード抽出結果は、分析装置１からクライアント端末２に送信され（Ｓ１７）、クライアント端末２の画面に表示される（Ｓ１８）。ユーザは、キーワード抽出結果に所望するキーワードが含まれているか等を確認して、承認を与える（Ｓ１９）。なお、ユーザがキーワード抽出結果に満足しない場合、再度のキーワード抽出を要求することもできる。
【００７５】
分析装置１は、ユーザの承認を確認すると、主成分分析を行うことにより、抽出された各文献情報の座標をそれぞれ算出する（Ｓ２０）。続いて、分析装置１は、各文献情報の座標に基づいて、文献情報の分布密度を算出する（Ｓ２１）。
【００７６】
分析装置１は、主成分分析を行うことにより、抽出された各キーワードの座標をそれぞれ算出する（Ｓ２２）。そして、分析装置１は、マップ１００を生成してクライアント端末２に送信する（Ｓ２３）。ユーザは、クライアント端末２の画面に表示されたマップ１００を確認する（Ｓ２４）。
【００７７】
図５は、マップ１００を生成する様子を模式的に示す説明図である。分析装置１は、各文献情報の座標を算出し、文献座標管理テーブルＴ１に記憶させる。文献座標管理テーブルＴ１には、例えば、文献情報を特定するための文献番号に、その文献情報のＸ軸座標及びＹ軸座標とが対応付けられている。また、分析装置１は、抽出された各キーワード（主要キーワード）の座標を算出し、キーワード座標管理テーブルＴ２に記憶させる。キーワード座標管理テーブルＴ２は、例えば、キーワードと、そのキーワードが含まれている文献番号と、そのキーワードのＸ軸座標及びＹ軸座標がそれぞれ記憶されている。なお、図中では、キーワードが含まれている文献番号を一つのみ示しているが、そのキーワードが含まれる全ての文献番号のリストを含めることができる。
【００７８】
図５の下側に示すように、例えば、マップ１００のＸ軸方法及びＹ軸方向をそれぞれ複数ずつ分割することにより、多数のブロック領域１３０をマップ１００上に設定することができる。分析装置１は、各ブロック領域１３０に位置する文献情報の数をそれぞれ算出することにより、文献情報の分布密度を求める。この算出された分布密度に応じて、等高線１０１が設定される。
【００７９】
図６は、予測処理を示すフローチャートである。まず、ユーザは、クライアント端末２を介して、分析装置１に予測条件を入力する（Ｓ３１）。この予測条件には、例えば、予測対象期間や、使用する予測モデルの指定等が含まれる。
【００８０】
先に図７を参照して、予測条件を指定するユーザインターフェースを説明する。図７に示す予測条件設定画面Ｐ１は、例えば、検索式Ｐ１１と、対象期間Ｐ１２と、対象文献の種別Ｐ１３と、予測期間Ｐ１４と、予測単位Ｐ１５と、予測モデルＰ１６と、出力形態Ｐ１７とを備えることができる。
【００８１】
検索式入力部Ｐ１１は、予測対象の技術を絞り込むための検索条件を、ユーザが指定するためのものである。対象期間入力部Ｐ１２は、マップ１００の基礎となる文献情報群が作成等された時期を特定するものである。
【００８２】
対象文献種別入力部Ｐ１３は、例えば、公開特許公報や科学技術論文、技術雑誌、公開技報等のような各文献情報のうち、いずれの種類の文献情報を対象とするかを指定するためのものである。複数種類の文献を選択することもできる。
【００８３】
予測期間入力部Ｐ１４は、どこまでの未来を予測すべきか指定するものである。予測期間の下限値は現在の日付であり、上限値は特に設ける必要はない。但し、文献情報の蓄積状況及び予測精度の関係から、上限値を設定することもできる。
【００８４】
予測モデルの選択と予測期間の上限値とを連動させることもできる。例えば、各予測モデル毎に、予測可能な時期の上限値を予めそれぞれ設定しておき、選択された予測モデルに応じて上限値を画面Ｐ１に表示させればよい。あるいは、予測モデルの選択及び文献情報の蓄積状況と予測期間の上限値とを連動させることもできる。例えば、各予測モデル毎にそれぞれ予測期間の上限値を初期値として設定しておき、検索式Ｐ１１に合致する文献情報群の数及び作成等された時期に基づいて、初期上限値を加減すればよい。このような予測期間の設定制御は、当業者であれば容易に理解できるように、予測部２０によって実現させることができる。
【００８５】
予測単位入力部Ｐ１５は、予測の時間的分解能を指定するものである。ユーザが任意の期間を自由に指定可能としてもよいし、図７に示すように予め用意された単位の中からユーザが選択するようにしてもよい。予測期間の指定と予測単位の指定とを連動させることもできる。例えば、予測期間の所定割合を予測単位として選択可能にすればよい。即ち、予測期間が２００５年から２０１５年までの１０年間である場合、予測単位として、１年（１０％）、２年（２０％）のように、予測単位を表示させることができる。
【００８６】
予測モデル入力部Ｐ１５は、予測に使用するモデルを指定するものである。ユーザは、予め用意された複数の予測モデルの中から、少なくともいずれか一つを指定する。なお、ユーザが指定しない場合は、初期値として設定されている予測モデルが使用される。
【００８７】
出力形態入力部Ｐ１７は、予測結果の出力形態を指定するものである。出力形態としては、例えば、各予測単位毎の個別表示、アニメーション表示、サムネイル表示等を挙げることができる。ユーザは、予測処理が完了した後においても、出力形態を適宜切り替えさせることができる。例えば、最初の出力形態としてアニメーション表示を指定した場合でも、各予測単位毎の個別のマップ図形をそれぞれ切り替えて表示させたり、あるいは、全てのマップ図形をサムネイル等で一覧表示させることもできる。
【００８８】
図６に戻る。分析装置１は、予測条件設定画面Ｐ１を介して入力された各値をそれぞれ取得すると（Ｓ３２）、予測処理に使用する予測モデルを設定する（Ｓ３３）。分析装置１は、対象期間入力部Ｐ１２で指定された文献情報群に基づいて、基準マップ図形Ｍ０及び各過去マップ図形Ｍ−ｎをそれぞれ生成する（Ｓ３４）。
【００８９】
分析装置１は、前記各マップ図形Ｍ０，Ｍ−ｎの重心位置の軌跡及びＳ３３で設定された予測モデルに基づいて、予測マップ図形Ｍ＋ｎを生成する（Ｓ３５）。分析装置１は、各マップ図形Ｍ−ｎ，Ｍ０，Ｍ＋ｎを含むマップ１００をクライアント端末２に提供する（Ｓ３６）。
【００９０】
クライアント端末２がマップ１００を表示すると（Ｓ３７）、ユーザは、このマップ１００から、予測対象技術の過去及び未来の動向を把握することができる。ユーザは、クライアント端末２を介して、特定の文献作成者を指定することもできる（Ｓ３８）。この特定の文献作成者を、標的作成者と呼ぶことができる。
【００９１】
分析装置１は、Ｓ３６で出力されるマップ１００に含まれる各文献情報のうち、標的作成者により作成された文献情報を抽出し、抽出された各文献情報の座標から重心位置（図８中のＧＴ）を算出する（Ｓ３９）。この標的作成者に係る文献情報群を、標的文献情報群と呼ぶこともできる。
【００９２】
分析装置１は、標的文献情報群の重心位置と各マップ図形Ｍ−ｎ，Ｍ０，Ｍ＋ｎとの相対的な位置関係に基づいて、標的作成者の先進性を判定し（Ｓ４０）、その判定結果を出力する（Ｓ４１）。ユーザは、先進性判定結果に基づいて、予測対象の技術分野における標的作成者の位置づけや研究開発の動向を推測することができる。
【００９３】
予測方法及び先進性判定について、図８を参照して説明する。分析装置１は、基準マップ図形Ｍ０及び過去マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１の重心位置Ｇ０，Ｇ−２，Ｇ−１をそれぞれ算出し、これら各重心位置の軌跡を求める。そして、未来のマップ図形Ｍ＋１，Ｍ＋２の重心位置Ｇ＋１，Ｇ＋２を、現在から過去までの重心軌跡の延長上に存在するものと仮定して算出する。このような予測方法は、例えば、電機分野等のような多数の要素技術の積み重ねによって形成される技術分野では有効であろう。
【００９４】
そして、これら各重心位置Ｇ０，Ｇ−２，Ｇ−１を結ぶ線を、技術開発の方向を示す進路表示として表示させることができる。また、各マップ図形には、それぞれ時期表示１０３が対応付けられている。
【００９５】
標的作成者の標的文献情報群に基づくマップ図形ＭＴも、マップ１００上に表示させることができる。このマップ図形ＭＴは、標的マップ図形と呼ぶこともできる。標的マップ図形ＭＴの表示に変えて、その重心位置ＧＴのみを表示させてもよい。標的マップ図形ＭＴの重心位置ＧＴは、図２に示したマーカー１１０に対応する。
【００９６】
先進性判定は、種々の方法で行うことができる。例えば、一つの方法として、図２や図８に示すように、標的マップ図形ＭＴの重心位置ＧＴと、重心位置Ｇ−２，Ｇ−１，Ｇ０，Ｇ＋１，Ｇ＋２を結ぶ線及び各マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２との位置関係を可視化することにより、判定結果を示すこともできる。また、例えば、進路表示の先頭に向かうにつれて値が大きくなるように、相対的な位置関係を数値化して表示させることもできる。
【００９７】
他の一つの方法として、各マップ図形Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ０，Ｍ＋１，Ｍ＋２に、それぞれ予め所定の点数を割り当て、標的文献情報群を構成する各文献情報の座標に応じて各文献情報毎に得点を集計し、この合計得点の平均値を先進性の判定結果として用いることもできる。
【００９８】
過去のマップ図形Ｍ−ｎにＳＰ１点、現在のマップ図形Ｍ０にＳＰ２点、未来のマップ図形Ｍ＋ｎにＳＰ３点を割り当てる場合を考える（ＳＰ１＜ＳＰ２＜ＳＰ３）。上述のように、各マップ図形Ｍ−ｎ，Ｍ０，Ｍ＋ｎは、隣接するマップ図形同士が重なり合って連続的に配置されるため、標的文献情報群を構成する文献情報は、一つまたは複数のマップ図形内に含まれることがある。
【００９９】
ここで、その標的文献情報群を構成する文献情報の座標が、各マップ図形Ｍ−ｎ，Ｍ０，Ｍ＋ｎの領域内に存在する場合、その文献情報の得点ＳＰｔは、ＳＰ１とＳＰ２とＳＰ３の和として求められる（ＳＰｔ＝ＳＰ１＋ＳＰ２＋ＳＰ３）。このようにして、標的文献情報群を構成する各文献情報毎にそれぞれ得点を集計し、その得点の平均値を求めることにより、先進性の指標（判定結果）として使用することができる。上記の例の場合、値が大きくなるほど、先進的であると判断することができる。
【０１００】
本実施例は上述の構成を採用するため、以下の効果を奏する。本実施例では、基準マップ図形Ｍ０及び過去マップ図形Ｍ−ｎと予測モデルに基づいて、未来のマップ図形Ｍ＋ｎを作成し、マップ図形の進路や時期を示す案内情報（１０３，１０４）を対応付けてマップ１００を作成する構成とした。従って、ユーザは、予測対象技術がいつどのように変化するのか、即ち、いつどの領域に進出し、いつどの領域から撤退するのか等を把握することができ、マップ１００の使い勝手が向上する。
【０１０１】
本実施例では、予め用意された複数の予測モデルの中から、予測処理に使用する予測モデルを選択可能な構成とした。従って、例えば、予測対象技術の性質や、予測を希望する期間の長さ、期待する予測精度等に応じて、適切な予測モデルを選択可能であり、使い勝手が向上する。
【０１０２】
本実施例では、過去から未来または現在から未来へ至る複数のマップ図形を連続的に重ねて表示させる構成とした。従って、特別な矢印線等を表示させなくても、技術動向の変化を容易に確認することができる。
【０１０３】
本実施例では、予測対象期間を所定期間に区切り、各所定期間内に作成等された文献情報に基づいて当該期間に対応するマップ図形Ｍ＋ｎ，Ｍ−ｎを生成する構成とした。従って、各マップ図形の重心位置の違いを比較的大きくすることができるため、技術動向の変遷を把握し易く、使い勝手が向上する
【０１０４】
本実施例では、標的文献情報群に基づく標的マップ図形ＭＴと各マップ図形Ｍ−Ｎ，Ｍ０，Ｍ＋Ｎとを比較し、その比較結果を出力する構成とした。従って、予測対象技術において、ユーザの着目する標的作成者がどのようの位置づけにあるか否か等を把握することができ、使い勝手が向上する。
【実施例２】
【０１０５】
図９に基づいて、本発明の第２実施例を説明する。以下に述べる各実施例は、第１実施例の変形例に相当する。本実施例では、文献情報に所定の重みをつけてマップ１００を生成している。
【０１０６】
図９は、本実施例によるマップ制御処理を示すフローチャートである。このフローチャートは、図４に示すフローチャートと多くのステップを共通にする。そこで、重複する記載を割愛し、その特徴的なステップＳ２１Ａを中心に説明すると、本実施例では、Ｓ１２で抽出された文献情報群のうち、所定の文献情報に所定の重み付けを行って、文献の分布密度を算出する。
【０１０７】
ここで、所定の文献情報とは、例えば、利用度の高い文献情報であり、被引用回数の多い文献情報や閲覧請求件数や情報提供件数の多い文献情報等を挙げることができる。被引用回数によって、パイオニア的技術に関する文献であるか、改良技術に関する文献であるか等を判断できる。また、閲覧請求件数や情報提供件数の多い文献ほど、周囲の注目度の高い文献であると考えられる。
【０１０８】
従って、このような利用度の高い文献情報は、その技術分野において重要な位置を占める重要文献であると考えられるため、重み付けを行って、マップ１００を作成する。これにより、単なる文献数の多寡ではなく、予測対象技術の実質的な内容を反映させたマップ１００を得ることができる。このように、実際の技術的価値を反映させたマップ１００を基礎として予測マップ図形Ｍ＋ｎを配置することにより、より正確に技術動向を把握することができる。
【実施例３】
【０１０９】
図１０，図１１に基づいて、本発明の第３実施例を説明する。本実施例では、マップ１００上の文献情報を表示する場合に、予め設定された文献数に達するまで、探索範囲を広げるようにしている。
【０１１０】
ユーザは、マップ１００の所望位置を指定することにより、その指定位置及びその近傍に存在する文献情報の全部または一部を、端末画面に表示させることができる。ユーザがマップ１００の任意の位置を選択して文献情報の表示を要求すると（Ｓ５１）、分析装置１は、指定された位置から所定範囲内の文献情報を全て抽出する（Ｓ５２）。例えば、指定位置から所定の距離内に存在する全ての文献情報が選択される。
【０１１１】
分析装置１は、抽出された文献情報の数が所定数Ｎに達したか否かを判定し（Ｓ５３）、達している場合（Ｓ５３：ＹＥＳ）、抽出された文献情報に関する情報をクライアント端末２に送信する（Ｓ５５）。例えば、抽出された文献情報の文献名リストを提示してもよいし、抽出された文献情報の書誌事項（作成者や作成時期、要約等）のリストを提示してもよい。あるいは、抽出された文献情報の全内容を提示する構成でもよい。クライアント端末２は、分析装置１から送信された情報を端末画面に表示させる（Ｓ５６）。
【０１１２】
一方、Ｓ５２で抽出された文献情報の数が所定数Ｎに達していない場合（Ｓ５３：ＮＯ）、分析装置１は、探索範囲を広げて、再び文献情報を抽出する（Ｓ５４）。そして、所定数Ｎの文献情報が抽出されると（Ｓ５３：ＹＥＳ）、分析装置１は、この抽出された文献情報に関する情報をクライアント端末２に提示する（Ｓ５５）。
【０１１３】
このように、文献情報を取得する座標範囲を制御することにより、図１１に示すように、常に所定数Ｎの文献情報リストＰ２を表示させることができ、使い勝手が向上する。なお、ユーザから指定された位置に近い座標を有する文献情報ほど上位に表示されるようにして、文献情報リストＰ２を生成するのが好ましい。
【実施例４】
【０１１４】
図１２〜図１４に基づいて、本発明の第４実施例を説明する。本実施例では、マップ図形間の差分を抽出して、マップ１００に表示させる。図１２の構成図に示すように、マップ制御部１０には、差分検出部１８が設けられている。
【０１１５】
図１３は、差分検出処理を示すフローチャートである。ユーザが比較対象のマップ図形を複数指定すると（Ｓ６１）、分析装置１は、この指定された各マップ図形に関する情報（特に重心位置と輪郭に関する情報）をそれぞれ取得する（Ｓ６２）。そして、分析装置１は、各マップ図形の差分を算出して（Ｓ６３）、算出された差分を図形としてマップ１００に表示させるべく出力する（Ｓ６４）。クライアント端末２は、マップ図形間の差分をマップ１００に表示させる（Ｓ６５）。
【０１１６】
図１４は、差分検出処理を模式的に示す説明図である。ユーザは、例えば、標的マップ図形ＭＴと予測マップ図形Ｍ−２とを指定して差分の可視化を要求する。これにより、差分表示画面Ｐ３に示すように、両マップ図形の差分Δ１，Δ２がそれぞれマップ１００上に表示される。差分Δ１は、予測マップ図形Ｍ−２にのみ含まれている技術領域を示し、差分Δ２は、標的マップ図形ＭＴにのみ含まれている技術領域を示す。両マップ図形ＭＴ，Ｍ−２の一致する白抜き部分は、両者に共通する技術領域を示す。
【０１１７】
従って、ユーザは、マップ図形間の一致する領域及び相違する領域を一目で確認することができ、使い勝手が向上する。なお、標的マップ図形ＭＴと予測マップ図形Ｍ＋ｎの比較に限らず、基準マップ図形Ｍ０と予測マップ図形Ｍ＋ｎの比較や、過去マップ図形Ｍ−ｎと予測マップ図形Ｍ＋ｎの比較等を行うこともできる。
【０１１８】
図１５は、第４実施例のさらなる変形例に該当する。この変形例では、特定の業界の平均的なマップ１００を生成し、その業界に属する特定の企業との差分を検出できるようにしている。
【０１１９】
例えば、日本標準産業分類やNomura４００分類等のような業界毎に企業集団を分類する企業集団分類情報を用いることにより、各業界に属する企業群を特定可能である。従って、ユーザは、ある業界全体の技術動向の調査する場合、所望の業界を指定して分析装置１に検索を要求する。分析装置１は、指定された業界に属する企業群をそれぞれ特定し、これら各企業群により作成等された文献情報を全て抽出して、マップ１００を生成することができる。
【０１２０】
図１５は、特定の業界の平均的なマップ図形と特定企業のマップ図形とを比較するための差分検出処理を示すフローチャートである。ユーザが特定の企業を指定すると（Ｓ７１）、分析装置１は、企業情報分類情報を使用することにより、指定された企業の属する業界及びその業界に属する各企業の識別コードを特定する（Ｓ７２）。
【０１２１】
分析装置１は、その指定された企業の属する業界について、第１実施例で述べたと同様の方法で、マップ図形を生成する（Ｓ７３）。このマップ図形は、その業界に属する各企業によって作成された文献情報群に基づくものであるため、業界の平均的な技術の広がりを示す。そこで、このマップ図形は、業界平均マップ図形と呼ぶことができる。
【０１２２】
続いて、分析装置１は、Ｓ７１で指定された企業に関する文献情報のみに基づいて、その指定された企業に関するマップ図形を生成する（Ｓ７４）。このマップ図形は、例えば、特定企業マップ図形と呼ぶことができる。そして、分析装置１は、上述のように、業界平均マップ図形と特定企業マップ図形との差分を算出し（Ｓ７５）、クライアント端末２に出力させる（Ｓ７６）。クライアント端末２は、この差分図形を端末画面に表示させる（Ｓ７７）。
【０１２３】
この結果、ユーザは、注目する特定企業がその業界の技術開発競争において、どのような位置づけにあるかを容易に把握することができる。また、業界平均マップ図形の予測マップ図形を生成させ、業界平均の予測マップと特定企業マップとの差分を抽出させることにより、その特定企業の将来性等を考察可能である。
【０１２４】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。例えば、当業者であれば、前記各実施例を適宜組み合わせることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２５】
【図１】本発明の実施形態に係る文献情報分析装置の全体を示す説明図である。
【図２】文献情報分析装置の機能ブロック図である。
【図３】文献情報分析装置のハードウェア及びソフトウェアの構成概要を示す説明図である。
【図４】マップを生成し表示させる処理を示すフローチャートである。
【図５】文献座標管理テーブル及びキーワード座標管理テーブルとマップとの関係を示す説明図である。
【図６】予測処理を示すフローチャートである。
【図７】予測条件設定画面を示す説明図である。
【図８】予測方法等を模式的に示す説明図である。
【図９】第２実施例に係る文献情報分析装置により実行されるマップ制御処理を示すフローチャートである。
【図１０】第３実施例に係る文献情報分析装置により実行される文献表示制御処理を示すフローチャートである。
【図１１】所定数の文献情報リストが提示される様子を示す説明図である。
【図１２】第４実施例に係る文献情報分析装置の機能ブロック図である。
【図１３】差分検出処理を示すフローチャートである。
【図１４】差分検出方法を模式的に示す説明図である。
【図１５】第４実施例の変形例に係る差分検出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１２６】
１…文献情報分析装置、２…クライアント端末、１０…マップ制御部、１１…マップ生成条件入力受付部、１２…文献抽出部、１３…文献座標算出部、１４…キーワード抽出部、１５…キーワード座標算出部、１６…マップ生成部、１７…マップ表示部、１８…差分検出部、２０…予測部、２１…予測条件入力受付部、２２…予測モデル設定部、２３…予測処理部、２４…基礎データ記憶部、３０…情報蓄積部、３１…文献データベース、３２…単語データベース、３３…インデックスデータベース、１００…マップ、１０１Ａ，１０１Ｂ，１０１Ｃ…等高線、１０２…キーワード、１０３…時期表示、１０４…進路表示、１１０Ａ，１１０Ｂ，１１０Ｃ，１１０Ｄ…マーカー、Ｇ，ＧＴ…マップ図形の重心位置Ｍ…マップ図形、Ｍ０…基準マップ図形、Ｍ−ｎ…過去マップ図形、Ｍ＋ｎ…予測マップ図形、ＭＴ…標的マップ図形、Ｐ１…予測条件設定画面
【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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