(57)【要約】属性Ｘと属性Ｙとを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得し、属性Ｘと属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出する。属性Ｘを横軸に、属性Ｙを縦軸にとって上記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する上記スコアに基づき、ベクトル群Ｘｊを生成し、各行に属する上記スコアに基づき、ベクトル群Ｙｋを生成する。ベクトル群Ｘｊ及びＹｋのそれぞれについて、関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する。これにより、技術文書の第１の属性Ｘに対応する第１のベクトル群の相互の関連性と、第２の属性Ｙに対応する第２のベクトル群の相互の関連性とを詳細に分析し、その上で第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとを併せ考慮した検討を行うことができるようにする。
2007069663.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成手段と、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出手段と、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置手段と、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成手段と、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出手段と、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置手段と、を備えた、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１の属性Ｘ及び第２の属性Ｙのうち、一方は各技術文書の人的属性であり、他方は各技術文書の技術分野属性である、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記スコア算出手段は、前記第１の属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）と前記第２の属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）との組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の数に基づいて、前記スコアを算出する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記スコア算出手段は、前記第１の属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）と前記第２の属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）との組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の各々に重み付けをして合計することにより、前記スコアを算出する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１ベクトル群生成手段又は前記第２ベクトル群生成手段は、前記マトリクス状の配置における各列又は各行に属するスコアの各々の対数を成分として含むベクトルを生成する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１ベクトル配置手段は、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、前記２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する第１クラスタ生成手段と、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記クラスタに加えて前記クラスタを順次拡大させる第１クラスタ拡大手段と、を備え、且つ／又は、
前記第２ベクトル配置手段は、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、前記２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する第２クラスタ生成手段と、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記クラスタに加えて前記クラスタを順次拡大させる第２クラスタ拡大手段と、を備えた、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項７】
請求項６に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１クラスタ生成手段又は前記第２クラスタ生成手段は、それぞれ前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群又は前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、
当該ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項８】
請求項６又は請求項７に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１ベクトル配置手段は、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第１クラスタ拡大手段による前記加入ベクトルの選択と前記クラスタの拡大を中止する、第１クラスタ拡大中止判定手段と、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する、第１クラスタ再生成手段と、
前記第１クラスタ再生成手段により生成された前記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群であって前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち前記他のクラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記他のクラスタに加えて前記他のクラスタを順次拡大させる、第１クラスタ再拡大手段と、を更に備え、且つ／又は、
前記第２ベクトル配置手段は、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第２クラスタ拡大手段による前記加入ベクトルの選択と前記クラスタの拡大を中止する、第２クラスタ拡大中止判定手段と、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する、第２クラスタ再生成手段と、
前記第２クラスタ再生成手段により生成された前記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群であって前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち前記他のクラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記他のクラスタに加えて前記他のクラスタを順次拡大させる、第２クラスタ再拡大手段と、を更に備える技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８の何れか一項に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１ベクトル配置手段及び前記第２ベクトル配置手段による配置に基づいてマトリクス状に配置されるスコアの分布状態を、スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する表示手段を備えた、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項１０】
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得ステップと、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置ステップと、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置ステップと、を備えた、技術文書属性の関連性分析支援方法。
【請求項１１】
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得ステップと、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置ステップと、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置ステップと、をコンピュータに実行させる、技術文書属性の関連性分析支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、技術文書群における文書属性の関連性を分析する分析支援装置、支援方法及び支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業が自社の研究開発組織において開発してきた技術開発成果や、その技術資産ポートフォリオの現状を自身で把握し、今後の開発方向性の客観的な指針を持つことは容易ではない。企業の開発方向性の客観的な指針を得るための方策として、自社及び他社の技術文書群から得られるデータを収集分析することは有効な手段と考えられるが、膨大な技術文書群から有用な情報を抽出することには相当な困難が伴う。【０００３】
従来、膨大なデータの中からそこに埋もれた情報を発掘する試みとして、例えばＸｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）及びＹｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）という二種類の項目を横軸及び縦軸に配置し、これらの項目の組合せごとの集計結果を表にしたクロス表を分析するものがある。【０００４】
例えば次の文献に記載された双対尺度法（Dual Scaling）は、このようなクロス表の横軸の項目Ｘｊ（表頭）及び縦軸の項目Ｙｋ（表側）にそれぞれ尺度Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）及び尺度Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を与え、クロス表に隠された傾向を見つけようとするものである。この文献では、尺度Ｘｊ及び尺度Ｙｋの具体的数値を算出するために、ｐ次元ベクトルＸ＝（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｐ）とｑ次元ベクトルＹ＝（Ｙ１，Ｙ２，・・・，Ｙｑ）との相関係数の自乗ができるだけ１に近くなるようにベクトルＸとＹの成分を求めている。
【非特許文献１】上田太一郎  他著「実践ワークショップ  Ｅｘｃｅｌ徹底活用  多変量解析」株式会社秀和システム，２００３年９月５日発行，３２３〜３３７頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記の双対尺度法やその他従来の手法では、クロス表の縦軸の項目Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）相互の関係や、横軸の項目Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）相互の関係を十分に分析するものではないから、ＸｊとＹｋとを併せ考慮した検討を十分に行うことができない。上記の双対尺度法は、ＸｊとＹｋとにそれぞれ尺度を与えているが、そこから得られる情報は限られたものでしかない。この手法を用いても、技術文書群における文書属性の関連性を十分に分析することはできない。従って、企業の技術開発の方向性に対する客観的な指針を得るための判断基準とすることはできない。【０００６】
本発明の課題は、技術文書の第１の属性Ｘに対応する第１のベクトル群の相互の関連性と、第２の属性Ｙに対応する第２のベクトル群の相互の関連性とを詳細に分析し、その上で第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとを併せ考慮した検討を行うことで、技術文書群における文書属性のデータ分布の集中や分散の状態を識別し、企業の技術開発の方向性に対する判断基準を示すことができる技術文書属性の関連性分析支援装置、支援方法及び支援プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）上記の課題を解決するため、本発明の技術文書属性の関連性分析支援装置は、
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成手段と、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出手段と、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置手段と、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成手段と、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出手段と、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置手段と、を備えている。【０００８】
これによれば、第１の属性Ｘ（マトリクス状に配置したスコアの各列）にそれぞれ対応するベクトル相互の関連性を算出して第２の属性Ｙの分布が似ているベクトル同士をより近くに配置し、第２の属性Ｙ（マトリクス状に配置したスコアの各行）にそれぞれ対応するベクトル相互の関連性を算出して第１の属性Ｘの分布が似ているベクトル同士をより近くに配置することになる。従って、第１の属性Ｘに対応するベクトル相互の関連性と、第２の属性Ｙに対応するベクトル相互の関連性とを詳細に分析し、その上で第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとを併せ考慮した検討を行うことで、技術文書群における文書属性のデータ分布の集中や分散の状態を識別することができる。【０００９】
（２）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１の属性Ｘ及び第２の属性Ｙのうち、一方は各技術文書の人的属性であり、他方は各技術文書の技術分野属性であることが望ましい。
人的属性には例えば特許文書であれば出願人や発明者などが含まれ、技術論文や書籍であれば著者や編集者などが含まれる。技術分野属性にはＩＰＣ（国際特許分類）などの技術分類の他、技術要素、キーワードなどが含まれる。【００１０】
これにより、人的属性に対応するベクトル相互の関連性と、技術分野属性に対応するベクトル相互の関連性を分析し、その上で人的属性と技術分野属性とを併せ考慮した検討が可能となる。例えば、自社と他社とで技術開発領域の関連性が示されるので、類似の開発性向を有する企業を探すことができる。ここでいう類似の開発性向を有する企業は、現に市場で競合している企業とは限らない。自社と比較される企業が、自社と類似の開発性向を有しながら、自社にとって未参入の業界に参入済みの場合、自社がその業界に新規参入するための技術的ハードルは低いことが予想できる。また、自社と市場で競合しているが異なる開発性向を有する企業と比較して自社の開発部門の強み／弱みを発見したり、互いの開発部門の弱点を補い合える技術提携先を探したりして、自社が参入したい業界で他社に対抗できるようにするための技術開発の方針策定に役立てることもできる。また更に、例えばある技術分野と他の技術分野とで開発主体の関連性が示されるので、技術分野間の関連性を分析することができる。例えば、比較する技術分野を同一企業が併せて手掛ける傾向が高い場合、（ａ）両者を手掛けることで現存の事業に結びついている可能性を見出し、当該事業への参入可否や、当該事業に参入するための技術開発の要否を判断することができる。或いは、（ｂ）技術的に一見関連していないようでも相互の技術を転用できる可能性を見出すことができる。【００１１】
（３）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記スコア算出手段は、前記第１の属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）と前記第２の属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）との組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の数に基づいて、前記スコアを算出することが望ましい。【００１２】
組合せが同一である技術文書の数に基づいてスコアを算出することにより、属性の分布の集中や分散の状態を簡単に且つ客観的に表現することができる。【００１３】
（４）また、前記スコア算出手段は、前記第１の属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）と前記第２の属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）との組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の各々に重み付けをして合計することにより、前記スコアを算出することとしてもよい。【００１４】
組合せが同一である技術文書の各々に重み付けをして合計してスコアを算出することにより、技術文書の重要度或いは質的要素を加味したスコアで、適切に分析を行うことができる。
重み付けは、例えば、公開特許公報よりも特許掲載公報の重み付けを大きくすることにより、技術文書の重要度或いは質の高さが強調される。【００１５】
（５）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１ベクトル群生成手段又は前記第２ベクトル群生成手段は、前記マトリクス状の配置における各列又は各行に属するスコアの各々の対数を成分として含むベクトルを生成することが望ましい。【００１６】
これにより、特に各スコアが非負で且つ０付近に分布が集中している場合に、ベクトル成分の分布が正規分布に近くなるので、関連性算出結果の信頼度を向上することができる。【００１７】
（６）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１ベクトル配置手段は、
前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、前記２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する第１クラスタ生成手段と、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記クラスタに加えて前記クラスタを順次拡大させる第１クラスタ拡大手段と、を備え、且つ／又は、
前記第２ベクトル配置手段は、
前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、前記２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する第２クラスタ生成手段と、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記クラスタに加えて前記クラスタを順次拡大させる第２クラスタ拡大手段と、を備えることが望ましい。【００１８】
これによれば、関連性の高いベクトルから順次隣接させ、クラスタを拡大させていくので、関連性の高いベクトル同士を確実に近くに配置し、文書属性のデータ分布の集中や分散の状態を明示させることができる。【００１９】
（７）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１クラスタ生成手段又は前記第２クラスタ生成手段は、それぞれ前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群又は前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群について、
当該ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択することが望ましい。【００２０】
これにより、最も関連性の高いベクトル同士を確実に隣接させることができるので、ベクトル配置の定量的な客観性を担保することができる。【００２１】
（８）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１ベクトル配置手段は、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第１クラスタ拡大手段による前記加入ベクトルの選択と前記クラスタの拡大を中止する、第１クラスタ拡大中止判定手段と、
前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する、第１クラスタ再生成手段と、
前記第１クラスタ再生成手段により生成された前記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群であって前記第１クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち前記他のクラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記他のクラスタに加えて前記他のクラスタを順次拡大させる、第１クラスタ再拡大手段と、を更に備え、且つ／又は、
前記第２ベクトル配置手段は、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群のうち前記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第２クラスタ拡大手段による前記加入ベクトルの選択と前記クラスタの拡大を中止する、第２クラスタ拡大中止判定手段と、
前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する、第２クラスタ再生成手段と、
前記第２クラスタ再生成手段により生成された前記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群生成手段により生成されたベクトル群であって前記第２クラスタ生成手段により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち前記他のクラスタ以外のベクトル群から選択して加入ベクトルとし、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることにより、当該加入ベクトルを前記他のクラスタに加えて前記他のクラスタを順次拡大させる、第２クラスタ再拡大手段と、を更に備えることが望ましい。【００２２】
これによれば、端部ベクトルとの関連性が所定の閾値以下である場合、１つのクラスタに無理にまとめられてしまうことを回避し、より高い関連性を有するベクトル同士の組合せを優先させることができ、ベクトルの配置の信頼性を向上することができる。関連性の閾値は例えば相関係数０を用いる。【００２３】
（９）上記の技術文書属性の関連性分析支援装置において、
前記第１ベクトル配置手段及び前記第２ベクトル配置手段による配置に基づいてマトリクス状に配置されるスコアの分布状態を、スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する表示手段を備えることが望ましい。【００２４】
スコアの分布を数値で示すだけでは、分布状態が一見して明らかではないが、模様又は色彩を付すことにより、スコアの分布状態をより識別しやすく表示することができる。【００２５】
（１０）また本発明は、上記各装置によって実行される方法と同じ工程を備えた技術文書属性の関連性分析支援方法、並びに上記各装置によって実行される処理と同じ処理をコンピュータに実行させることのできる技術文書属性の関連性分析支援プログラムである。このプログラムは、ＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録されたものでもよく、ネットワークで送受信されるものでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の第一実施形態に係る技術文書属性の関連性分析支援装置のハードウェア構成を示す図。
【図２】上記第一実施形態の関連性分析支援装置における処理装置１の動作手順を示すフローチャート。
【図３】表示部による表示例を示す図。
【図４】表示部による他の表示例を示す図。
【図５】第二実施形態の関連性分析支援装置における処理装置１の動作手順を示すフローチャート。
【図６】第二実施形態で生成される文書数マトリクスの一例。
【符号の説明】
【００２７】
１：処理装置、２：入力装置、３：記録装置、４：出力装置、１１０：データ取得部、１２０：スコア算出部、１３０及び１４０：第１及び第２ベクトル群生成部、１５０及び１６０：第１及び第２ベクトル関連性算出部、１７０及び１８０：第１及び第２ベクトル配置部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
＜１．略号の説明等＞
ｉ：  個々の技術文書に付与される技術文書番号。例えば一定条件下で抽出された全特許出願にそれぞれ付与される。技術文書数をＮとすると、ｉ＝１，２，・・・，Ｎである。
Ｘ、Ｙ：  個々の技術文書の属性。例えば出願人、技術分野（キーワード又はＩＰＣ）など。
Ｘｊ、Ｙｋ：  属性の値。例えば出願人や技術分野の具体的名称を指し、数値で表現されるものに限らない。
σｋｊ：  属性Ｘと属性Ｙとの組合せごとに算出されるスコア。属性Ｘの値域をＸ１、Ｘ２、・・・、Ｘｐ、属性Ｙの値域をＹ１、Ｙ２、・・・、Ｙｑとした場合、ｐ×ｑ個のスコアσｋｊを定義でき、これらをｑ行ｐ列のマトリクス状に配置することができる。マトリクス状に配置された各列に属するスコアσ１ｊ、σ２ｊ、・・・、σｑｊを成分とするｑ次元ベクトルをベクトルＸｊ、各行に属するスコアσｋ１、σｋ２、・・・、σｋｐを成分とするｐ次元ベクトルをベクトルＹｋとする（対応する属性の値Ｘｊ、Ｙｋと同じ符号を用いる）。
【００２９】
＜２．技術文書属性の関連性分析支援装置の構成＞
図１は本発明の第一実施形態に係る技術文書属性の関連性分析支援装置のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、本実施形態の関連性分析支援装置は、ＣＰＵ（中央演算装置）およびメモリ（記録装置）などから構成される処理装置１、キーボード（手入力器具）などの入力手段である入力装置２、技術文書群のデータや条件や処理装置１による作業結果などを格納する記録手段である記録装置３、およびマトリクス状に配置されたスコア等を表示又は印刷等する出力手段である出力装置４から構成される。【００３０】
処理装置１は、データ取得部１１０、スコア算出部１２０、第１及び第２ベクトル群生成部１３０及び１４０、第１及び第２ベクトル関連性算出部１５０及び１６０、第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０、を備えている。【００３１】
記録装置３は、条件記録部３１、作業結果格納部３２、文書格納部３３などから構成される。文書格納部３３は外部データベースや内部データベースから得た、技術文書群のデータを含んでいる。外部データベースとは、例えば日本国特許庁でサービスしている特許電子図書館のＩＰＤＬや、株式会社パトリスでサービスしているＰＡＴＯＬＩＳ（登録商標）などの文書データベースを意味する。又内部データベースとは、販売されている例えば特許ＪＰ−ＲＯＭなどのデータを自前で格納したデータベース、文書を格納したＦＤ（フレキシブルディスク）、ＣＤ（コンパクトディスク）ＲＯＭ、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ（デジタルビデオディスク）などの媒体から読み出す装置、紙などに出力された或いは手書きされた文書を読み込むＯＣＲ（光学的情報読み取り装置）などの装置及び読み込んだデータをテキストなどの電子データに変換する装置などを含んでいるものとする。
本実施例では、技術文書として主に特許公報類を扱うが、これに限らず、実用新案公報、技術論文、技術を扱った雑誌、書籍など広く技術文書一般を分析することができる。【００３２】
処理装置１、入力装置２、記録装置３、および出力装置４の間で信号やデータをやり取りする通信手段としては、ＵＳＢ（ユニバーサルシステムバス）ケーブルなどで直接接続してもよいし、ＬＡＮ（ローカルエリヤネットワーク）などのネットワークを介して送受信してもよいし、文書を格納したＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどの媒体を介してもよい。或いはこれらの一部、又はいくつかを組み合わせたものでもよい。【００３３】
＜２−１．入力装置２の詳細＞
次に、上記の関連性分析支援装置における構成と機能を詳しく説明する。
入力装置２では、技術文書群のデータの取得条件、スコアの算出条件、ベクトルの生成条件、関連性の算出条件、ベクトルの配置条件などの入力を受け付ける。これら入力された条件は、記録装置３の条件記録部３１へ送られて格納される。【００３４】
＜２−２．処理装置１の詳細＞
データ取得部１１０は、入力装置２で入力されるデータの取得条件に従って、分析対象となる技術文書群のデータを記録装置３の文書格納部３３から取得する。例えば、各技術文書の書誌情報などに基づいて、各技術文書の少なくとも２種類の属性をデータとして取得する。取得された技術文書群のデータは、スコア算出部１２０に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３５】
スコア算出部１２０は、データ取得部１１０で取得された技術文書群のデータに基づいて、上記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアσｋｊを算出する。このスコアσｋｊは、上記第１の属性Ｘの値と第２の属性Ｙの値との組合せごとに、それぞれ算出される。算出されたスコアσｋｊは、第１及び第２ベクトル群生成部１３０及び１４０に直接送られてそれらでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３６】
第１ベクトル群生成部１３０は、スコア算出部１２０で算出されたスコアσｋｊに基づき、ベクトル群Ｘｊを生成する。このベクトル群Ｘｊは、上記第１の属性Ｘを横軸に、上記第２の属性Ｙを縦軸にとって上記スコアσｋｊをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各「列」に属する上記スコアに基づいて算出される。
第２ベクトル群生成部１４０は、スコア算出部１２０で算出されたスコアσｋｊに基づき、ベクトル群Ｙｋを生成する。このベクトル群Ｙｋは、上記第１の属性Ｘを横軸に、上記第２の属性Ｙを縦軸にとって上記スコアσｋｊをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各「行」に属する上記スコアに基づいて算出される。
第１及び第２ベクトル群生成部１３０及び１４０で生成されたベクトル群Ｘｊ及びＹｋは、それぞれ第１及び第２ベクトル関連性算出部１５０及び１６０に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３７】
第１ベクトル関連性算出部１５０は、第１ベクトル群生成部１３０により生成されたベクトル群Ｘｊについて、相互の関連性を算出する。
第２ベクトル関連性算出部１６０は、第２ベクトル群生成部１４０により生成されたベクトル群Ｙｋについて、相互の関連性を算出する。
第１及び第２ベクトル関連性算出部１５０及び１６０で算出された関連性のデータは、それぞれ第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００３８】
第１ベクトル配置部１７０は、第１ベクトル関連性算出部１５０により算出されたベクトルＸｊ相互の関連性に基づいて、当該関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する処理を行う。
第２ベクトル配置部１８０は、第２ベクトル関連性算出部１６０により算出されたベクトルＹｋ相互の関連性に基づいて、当該関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する処理を行う。
第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０で決定されたベクトルの配置は、記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納され、必要に応じて出力装置４にて出力される。【００３９】
第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０の特に好ましい態様として、図１には、それぞれ第１及び第２クラスタ生成部１７１及び１８１、第１及び第２クラスタ拡大部１７２及び１８２を備えたものが示されている。更に好ましい態様として、この図１には、それぞれ第１及び第２クラスタ拡大中止判定部１７４及び１８４、第１及び第２クラスタ再生成部１７５及び１８５、第１及び第２クラスタ再拡大部１７６及び１８６を備えたものが示されている。【００４０】
第１クラスタ生成部１７１は、第１ベクトル群生成部１３０により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、これら２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する。
第２クラスタ生成部１８１は、第２ベクトル群生成部１４０により生成されたベクトル群のうち２つのベクトルを所定の基準で選択し、これら２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する。
２つのベクトルを選択する所定の基準は、例えば関連性の高さとし、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択することができる。
第１及び第２クラスタ生成部１７１及び１８１で生成されたクラスタは、それぞれ第１及び第２クラスタ拡大部１７２及び１８２に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００４１】
第１クラスタ拡大部１７２は、第１クラスタ生成部１７１で生成されたクラスタに加入ベクトルを加えることにより、第１クラスタ生成部１７１で生成されたクラスタを順次拡大させる。この加入ベクトルは、第１クラスタ生成部１７１により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、第１ベクトル群生成部１３０により生成されたベクトル群Ｘｊのうち上記クラスタ以外のベクトル群から選択することによって決定する。加入ベクトルのクラスタへの加入は、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることによって行うが、これに限らずクラスタ内の他の箇所に加入ベクトルを加入させてもよい。
第２クラスタ拡大部１８２は、第２クラスタ生成部１８１で生成されたクラスタに加入ベクトルを加えることにより、第２クラスタ生成部１８１で生成されたクラスタを順次拡大させる。この加入ベクトルは、第２クラスタ生成部１８１により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、第２ベクトル群生成部１４０により生成されたベクトル群Ｙｋのうち上記クラスタ以外のベクトル群から選択することによって決定する。加入ベクトルのクラスタへの加入は、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることによって行うが、これに限らずクラスタ内の他の箇所に加入ベクトルを加入させてもよい。
第１及び第２クラスタ拡大部１７２及び１８２によりクラスタを拡大させ、クラスタ未加入のベクトルがなくなったときは、第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０の処理は終了する。【００４２】
第１クラスタ拡大中止判定部１７４は、第１クラスタ生成部１７１により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、第１ベクトル群生成部１３０により生成されたベクトル群Ｘｊのうち上記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、第１クラスタ拡大部１７２による加入ベクトルの選択とクラスタの拡大を中止する。
第２クラスタ拡大中止判定部１８４は、第２クラスタ生成部１８１により生成されたクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、第２ベクトル群生成部１４０により生成されたベクトル群Ｙｋのうち上記クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、第２クラスタ拡大部１８２による加入ベクトルの選択とクラスタの拡大を中止する。
ここで所定の閾値としては、例えば相関係数なら０（無相関）とすることが望ましい。【００４３】
第１クラスタ再生成部１７５は、第１クラスタ生成部１７１により生成されたクラスタ（第１クラスタ拡大部１７２により拡大された場合は拡大後のクラスタ）以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する。
第２クラスタ再生成部１８５は、第２クラスタ生成部１８１により生成されたクラスタ（第２クラスタ拡大部１８２により拡大された場合は拡大後のクラスタ）以外のベクトル群のうち、２つのベクトルを所定の基準で選択し、当該２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する。
第１及び第２クラスタ再生成部１７５及び１８５で生成された他のクラスタは、それぞれ第１及び第２クラスタ再拡大部１７６及び１８６に直接送られてそこでの処理に用いられ、或いは記録装置３の作業結果格納部３２に送られて格納される。【００４４】
第１クラスタ再拡大部１７６は、第１クラスタ再生成部１７５で生成された上記他のクラスタに加入ベクトルを加えることにより、上記他のクラスタを順次拡大させる。この加入ベクトルは、第１クラスタ再生成部１７５により生成された上記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、第１ベクトル群生成部１３０により生成されたベクトル群Ｘｊであって第１クラスタ生成部１７１により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち上記他のクラスタ以外のベクトル群から選択することによって決定する。加入ベクトルの上記他のクラスタへの加入は、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることによって行う。
第２クラスタ再拡大部１８６は、第２クラスタ再生成部１８５で生成された上記他のクラスタに加入ベクトルを加えることにより、上記他のクラスタを順次拡大させる。この加入ベクトルは、第２クラスタ再生成部１８５により生成された上記他のクラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、第２ベクトル群生成部１４０により生成されたベクトル群Ｙｋであって第２クラスタ生成部１８１により生成されたクラスタ以外のベクトル群のうち上記他のクラスタ以外のベクトル群から選択することによって決定する。加入ベクトルの上記他のクラスタへの加入は、当該加入ベクトルと関連性が最も高いとされた端部ベクトルと、当該加入ベクトルとを隣接させることによって行う。
第１及び第２クラスタ再拡大部１７６及び１８６によりクラスタを拡大させ、クラスタ以外のベクトル群がなくなったときは、第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０の処理は終了する。【００４５】
＜２−３．記録装置３の詳細＞
記録装置３において、条件記録部３１は、入力装置２から得られた条件などの情報を記録し、処理装置１の要求に基づき、必要なデータを送る。作業結果格納部３２は、処理装置１における各構成要素の作業結果を格納し、処理装置１の要求に基づき、必要なデータを送る。文書格納部３３は、入力装置２或いは処理装置１の要求に基づき、外部データベース或いは内部データベースから得た、必要な技術文書群のデータを格納し、提供する。【００４６】
＜２−４．出力装置４の詳細＞
出力装置４は、処理装置１の第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０で決定されたベクトルの配置に基づいてマトリクス状に配置されるスコア等を出力する。この出力装置４は例えばディスプレイ装置などの表示部４１を備え、マトリクス状に配置されるスコアの分布状態を、スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する。出力の形態としては、表示部４１での表示に限らず、紙などの印刷媒体への印刷、或いは通信手段を介してのネットワーク上のコンピュータ装置への送信などによってもよい。
【００４７】
＜３．第一実施形態の動作＞
図２は上記第一実施形態の関連性分析支援装置における処理装置１の動作手順を示すフローチャートである。【００４８】
＜３−１．技術文書群のデータ入手＞
まず、データ取得部１１０において、分析対象となる技術文書群のデータを取得する（ステップＳ１１０）。この技術文書群の個々の文書は、それぞれ少なくとも２種類の属性Ｘ及びＹをもっている必要がある。この技術文書群の文書数をＮ個とする。例えば次の［表１］のようなデータを得る。なお、個々の技術文書について属性の値の数は１つでも良いし、次の［表１］の技術文書番号２、３、４等の属性Ｚのように、個々の技術文書について属性の値が複数あっても良い。例えば１つの特許文書に複数の発明者が記載されている場合、発明者属性の値は発明者の数だけあることになる。
【表１】
2007069663.tif 000003
【００４９】
＜３−２．スコアの算出＞
次に、スコア算出部１２０において、上記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出する（ステップＳ１２０）。
このために、まず上記属性のうち２種類（例えば「出願人」及び「キーワード」の２種類。以下本実施例の説明においてそれぞれＸ及びＹとする。）を選択する。この選択は入力装置２より入力されるユーザの指示に基づき行われるが、２種類の属性のうち一方を出願人や発明者などの人的属性とし、他方をキーワードやＩＰＣなどの技術分野属性とすることが好ましい。また、２種類の属性の両方を技術分野属性とし、例えば一方を技術分類、他方を技術要素としてもよい。また、２種類の属性のうち何れか又は両方に、人的属性でも技術分野属性でもない属性、例えば出願日等を選択してもよい。【００５０】
２種類の属性を選択したら、各属性Ｘ、Ｙについて、属性の値Ｘｊ、Ｙｋ（例えば出願人やキーワードの具体的名称を指し、数値に限らない）の範囲（値域）を決定する。例えば次の［表２］のような、該当技術文書数の降順ランキングを作成し、属性Ｘについては上位ｐ個、属性Ｙについては上位ｑ個以内に入る値の範囲を、各属性の値域とする。属性Ｘの値域内の値Ｘｊの個数ｐと、属性Ｙの値域内の値Ｙｋの個数ｑは同じでも良いし、異なっていてもよい。例えば、件数上位何社につき分析するか、或いはどの技術分野について分析するか、など分析目的に応じて値域を選択すればよい。以下の説明では、属性Ｘについては値Ｘ１、Ｘ２、・・・、Ｘｐが、属性Ｙについては値Ｙ１、Ｙ２、・・・、Ｙｑが、値域として決定されたものとして説明する。
【表２】
2007069663.tif 000004
【００５１】
続いて、属性の値ＸｊとＹｋとの各組み合わせ（但し、ｊ＝１，２，・・・，ｐ、ｋ＝１，２，・・・，ｑ）について、これら属性の値の組み合わせを有する技術文書の文書数に基づいてｐ×ｑ個のスコアσｋｊを算出する。
スコアσｋｊは、属性の値ＸｊとＹｋとの組み合わせ（Ｘｊ、Ｙｋ）が同一である技術文書の文書数そのものとしても良いし、規格化処理をするなど文書数を変数とする関数値としてもよい。スコアσｋｊを文書数そのものとした場合、例えば上の［表１］のように、属性の値（Ｘ１、Ｙ１）の組をもつ技術文書が、Ｎ個の技術文書のうち技術文書番号ｉ＝１のみである場合は、（Ｘ１、Ｙ１）の組に関するスコアσ１１は、１となる。また例えば上の［表１］のように、属性（Ｘ１、Ｙ３）の組をもつ技術文書が、Ｎ個の技術文書のうち技術文書番号ｉ＝２及び３の２つである場合は、（Ｘ１、Ｙ３）の組に関するスコアσ３１は、２となる。スコアσｋｊは例えば次の［表３］のようなものとなる。以下、この［表３］に示された仮想事例を適宜参照する。
【表３】
2007069663.tif 000005
【００５２】
このように、属性の値の組み合わせがｐ×ｑ個あるため、ｐ×ｑ個のスコアσｋｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ、ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を、ｑ行ｐ列のマトリクス状に配置することができる。［表３］の例では、６行６列となっている。【００５３】
なお、属性Ｘ又はＹの値域が大きくｐやｑが大きすぎる場合には、ある程度の幅を設けて属性の値を設定し直した上でスコアσｋｊを決定してもよい。例えば、属性Ｘとして出願日を選んだ場合、そのままでは数年分でｐの値が１０００以上になるが、出願年や出願年月を属性の値として設定してもよい。これにより、属性の値域を分析しやすい大きさとすることができる。【００５４】
ここでは文書数に基づいてスコアσｋｊを算出する例について説明したが、これに限らず、個々の技術文書に重みαｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）を与え、この重みをスコアの算出に反映させることとしてもよい。例えば、属性の値ＸｊとＹｋとの各組み合わせにつき、
σｋｊ ＝ Σ αｉ ∀ ｉ∈（Ｘｊ、Ｙｋ）
で算出してもよい。すなわち、属性の値の組合せが（Ｘｊ、Ｙｋ）であるすべてのｉについての重みαｉの和をスコアσｋｊとしてもよい。例えば上の［表１］のように、属性（Ｘ１、Ｙ３）の組をもつ技術文書が、Ｎ個の技術文書のうち技術文書番号ｉ＝２及び３の２つであり、それぞれ重みα２及びα３が与えられている場合は、（Ｘ１、Ｙ３）の組に関するスコアσ３１は、α２＋α３となる。
この場合の重みαｉは、例えば特許文書の場合には特許登録されていれば大きな値を、されていなければ小さな値を付与するなど、出願経過情報に基づいて付与したり、独立請求項数や被引用回数などに基づいて付与したりするのが好ましい。【００５５】
スコアσｋｊを文書数で表す場合（すべての技術文書につき同じ重みαｉ＝１を与える場合）は、属性の分布が簡単に且つ客観的に表現されるという利点がある。
一方、技術文書ごとに別々の重みαｉの値を与え、重みαｉを合計してスコアσｋｊを算出する場合、技術文書の重要度或いは質的要素を加味したスコアで、適切に分析を行うことができる。
【００５６】
＜３−３．ベクトルの生成＞
次に、第１及び第２ベクトル群生成部１３０及び１４０において、ベクトルを生成する（ステップＳ１３０及びＳ１４０）。
具体的には、上記のようにスコアをｑ行ｐ列のマトリクス状に配置したときの各列に属するスコアσ１ｊ、σ２ｊ、・・・、σｑｊを成分とするｑ次元ベクトルを、ベクトルＸｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）とする。このベクトルＸｊは、属性Ｘの値Ｘｊについて、属性Ｙの分布を示すベクトルとなる。例えばある企業Ｘｊの特許出願について、技術分野の分布を示すベクトルとなる。上の［表３］の仮想事例では、出願人Ｘ１は、技術分野Ｙ３及びＹ４において多くの特許出願をしているが、技術分野Ｙ２及びＹ６の特許出願はしていない。
同様に、上記のようにマトリクス状に配置したときの各行に属するスコアσｋ１、σｋ２、・・・、σｋｐを成分とするｐ次元ベクトルを、ベクトルＹｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）とする。このベクトルＹｋは、属性Ｙの値Ｙｋについて、属性Ｘの分布を示すベクトルとなる。例えばある技術分野Ｙｋについて、出願人の分布を示すベクトルとなる。上の［表３］の仮想事例では、技術分野Ｙ１において、出願人Ｘ２が多くの特許出願をしているが、他の出願人はあまり特許出願をしていない。【００５７】
ベクトルＸｊ及びＹｋは、上記のようにスコアそのものを成分としてもよいが、スコアσｋｊの対数を成分とすることが望ましい。これは、２種類の技術文書属性の組合せに基づくスコアσｋｊは非負で且つ０付近に分布が集中しやすい傾向にあるためである。このような場合にスコアσｋｊの対数を成分とすれば、ベクトル成分の分布が正規分布に近くなるので、関連性算出結果の信頼度を向上することができる。特に関連性の評価方法として相関係数を選んだ場合は、スコアσｋｊの対数を成分とすることが望ましい。
なお、スコアσｋｊが０の場合は対数を定義できないが、例えば０の対数をとるべきところを便宜的に−１又はその他の負数とおいても良いし、或いは全スコアにそれぞれ便宜的に１又はその他の正数を加えた上でそれぞれ対数をとってもよい。【００５８】
ベクトルの生成法としては、上記のようにスコアそのものを成分とする方法、スコアσｋｊの対数を成分とする方法の他に、スコアに出現頻度の逆数を乗算したものを成分とする方法も考えられる。
例えば上記［表３］において、一方の属性Ｘの値Ｘ２においては、スコアσｋ２が属性Ｙの値域Ｙ１〜Ｙ６において３回出現している（σｋｊ＝０であるスコアは出現回数に算入していない）。従って、値Ｘ２に対応するスコアσｋ２にはこの出現頻度の逆数である１／３を乗算する。   更に上記［表３］において、他方の属性Ｙの値Ｙ１においては、スコアσ１ｊが属性Ｘの値域Ｘ１〜Ｘ６において４回出現している。従って、値Ｙ１に対応するスコアσ１ｊにはこの出現頻度の逆数である１／４を乗算する。   すると、例えばスコアσ１２＝８に対しては、値Ｘ２における出現頻度の逆数１／３と値Ｙ１における出現頻度の逆数１／４とを乗算することになるので、ベクトルＸ２の第１成分或いはベクトルＹ１の第２成分（値（Ｘ２、Ｙ１）の組み合わせに対応する成分）は、８／（３×４）となる。他の成分についても同様に各スコアに出現頻度の逆数を乗算すると、［表４］のような成分が得られる。値域Ｘ１〜Ｘ６に対応する各列の成分から構成されるベクトルをそれぞれベクトルＸ１〜Ｘ６とし、値域Ｙ１〜Ｙ６に対応する各行の成分から構成されるベクトルをそれぞれベクトルＹ１〜Ｙ６とする。
【表４】
2007069663.tif 000006
このように、多くのベクトルに共通して出現するベクトル成分の値が低く、特定のベクトルにしか出現しないベクトル成分の値が高くなるようにすることで、各文書属性の値独自のスコアを強調したベクトルを生成することができる。
【００５９】
＜３−４．関連性の算出＞
次に、第１及び第２ベクトル関連性算出部１５０及び１６０において、ｐ個のベクトルＸｊ相互の関連性及びｑ個のベクトルＹｋ相互の関連性をそれぞれ算出する（ステップＳ１５０及びＳ１６０）。
例えば上記［表３］の仮想事例において、ｐ個のベクトルＸｊ相互の関連性は、例えば相関係数を用いて次の［表５］のようなデータとして得られる。
【表５】
2007069663.tif 000007
【００６０】
ここでは属性Ｘに対応するベクトルＸｊについて関連性の算出結果を示したが、属性Ｙについても同様に行うことができる。関連性の評価方法としては、相関係数の他にも、内積を用いる方法、スピアマンの順位相関係数を算出する方法などが考えられる。
【００６１】
＜３−５．ベクトルの配置＞
次に、第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０において、関連性の高いベクトル同士を関連性の低いベクトルより近くに配置する処理を行う。以下に、その方法の１つを説明する。なお、以下では主に属性Ｘについての例を示しながら説明するが、属性Ｙについても同様に行うことができる。
【００６２】
＜３−５−１．クラスタの生成＞
まず、第１及び第２クラスタ生成部１７１及び１８１において、２つのベクトルを隣接させてクラスタを生成する（ステップＳ１７１及びＳ１８１）。
その方法の一例としては、ｐ個のベクトルＸｊのうち、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、これらのベクトルを隣接させてクラスタを生成する。上の［表５］の例では、相関係数０．８４であるベクトルＸ３とＸ４が、最も関連性の高いベクトルであるから、これらを隣接させる。
関連性が最も高い２つのベクトルを選択してクラスタを生成することにより、関連性が最も高いベクトル同士を確実に隣接させることができるので、ベクトル配置の定量的な客観性を担保することができる。【００６３】
隣接させるベクトルの選択は、他の方法によってもよい。例えば、特定の出願人（自社など）を残りの出願人と対比したい場合に、当該特定の出願人のベクトルと、これに最も関連性の高いベクトルとを隣接させてもよい。また例えば、特定の２名の出願人（自社と競合他社など）を対比しつつ、これらと残りの出願人とを対比したい場合に、当該特定の２名の出願人のベクトルを隣接させてもよい。
以下、隣接させた複数のベクトルの集まりを「クラスタ」と称することにする。
【００６４】
＜３−５−２．クラスタの拡大＞
次に、第１及び第２クラスタ拡大部１７２及び１８２において、加入ベクトルをクラスタに加えてクラスタを拡大させる（ステップＳ１７２及びＳ１８２）。
具体的には、クラスタの両端に位置するベクトルと、クラスタに入っていない残りの各ベクトルとの間で、最も関連性の高いベクトルの組を判定する。上の例では、クラスタの両端に位置するベクトルＸ３又はＸ４との間で最も関連性の高いベクトルは、ベクトルＸ３との相関係数が０．３７であるベクトルＸ５である。このベクトルＸ５を加入ベクトルとする。
最も関連性の高いベクトルの組が決定されたら、そのベクトル同士を隣接させることにより、より大きなクラスタを形成する。上の例では、既に隣接しているベクトルＸ３及びＸ４のうち、ベクトルＸ３の隣に、加入ベクトルＸ５を隣接させる。但し、これに限らずクラスタ内の他の箇所に加入ベクトルを加入させてもよい。
以上のように関連性の高いベクトルから順次隣接させてクラスタを拡大させることにより、関連性の高いベクトル同士を確実に近くに配置し、文書属性のデータ分布の集中や分散の状態を明示させるように分布状態を形成することができる。【００６５】
クラスタ拡大の結果、クラスタ未加入のベクトルがなくなったら（ステップＳ１７３及びＳ１８３：ＮＯ）、ベクトルの配置は終了する。クラスタ未加入のベクトルが残っている場合（ステップＳ１７３及びＳ１８３：ＹＥＳ）、それぞれステップＳ１７４及びＳ１８４に移行する。【００６６】
ステップＳ１７４及びＳ１８４では、第１及び第２クラスタ拡大中止判定部１７４及び１８４において、クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下であるか否かを判定する。１つでも所定の閾値を超える関連性がある場合（ステップＳ１７４及びＳ１８４：ＮＯ）、それぞれステップＳ１７２及びＳ１８２に戻ってクラスタを順次拡大する。
例えば、ベクトルＸ５、Ｘ３、Ｘ４の順で隣接しているクラスタの両端Ｘ５又はＸ４との間で最も関連性の高いベクトルは、ベクトルＸ５との相関係数が０．４９であるベクトルＸ１であるとすると、ベクトルＸ５の隣に、加入ベクトルＸ１を隣接させる。【００６７】
クラスタの両端のうちいずれに関連性の高いベクトルを隣接させるかを、予め決めておいてもよい。例えば、クラスタの両端のうち一方のみとの間で関連性の高いベクトルを判定して隣接させることにしておけば、最初にクラスタを構成したベクトルが最終的にマトリクスの端部に配置されたものを作成することも可能である。また例えば、クラスタの一端及び他端で、交互に関連性の高いベクトルを判定して隣接させることにしておけば、最初にクラスタを構成したベクトルが最終的にマトリクスの中央に配置されたものを作成することも可能である。
【００６８】
＜３−５−３．他のクラスタの生成＞
ステップＳ１７４及びＳ１８４において、関連性が何れも所定の閾値以下である場合（ステップＳ１７４及びＳ１８４：ＹＥＳ）、それぞれステップＳ１７５及びＳ１８５に移行する。
ステップＳ１７５及びＳ１８５では、第１及び第２クラスタ再生成部１７５及び１８５において、上記クラスタ以外のベクトル群のうち２つのベクトルを隣接させて他のクラスタを生成する。
そして、第１及び第２クラスタ再拡大部１７６及び１８６において、加入ベクトルを上記他のクラスタに加えて上記他のクラスタを拡大させる（ステップＳ１７６及びＳ１８６）。
すなわち、閾値以上の関連性を有するベクトルがなくなった場合には、残りのベクトルだけで再度クラスタを生成し、上記と同様のクラスタ拡大手順を繰り返す。【００６９】
このように、クラスタの両端のベクトルとの関連性が所定の閾値以下である場合に、１つのクラスタに無理にまとめられてしまうことを回避し、より高い関連性を有するベクトル同士の組合せを優先させることにより、ベクトルの配置の信頼性を向上することができる。
関連性の閾値は、例えば相関係数なら０（無相関）とすることが望ましい。関連性の評価方法として相関係数を用いることは、このように閾値を設定し易い点でも有利である。【００７０】
他のクラスタの拡大の結果、クラスタ未加入のベクトルがなくなったら（ステップＳ１７７及びＳ１８７：ＮＯ）、ベクトルの配置は終了する。クラスタ未加入のベクトルが残っている場合（ステップＳ１７７及びＳ１８７：ＹＥＳ）、それぞれステップＳ１７８及びＳ１８８に移行する。【００７１】
ステップＳ１７８及びＳ１８８では、クラスタ以外のベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下であるか否かを判定する。１つでも所定の閾値を超える関連性がある場合（ステップＳ１７８及びＳ１８８：ＮＯ）、それぞれステップＳ１７６及びＳ１８６に戻って上記他のクラスタを順次拡大する。関連性が何れも所定の閾値以下である場合（ステップＳ１７８及びＳ１８８：ＹＥＳ）、それぞれステップＳ１７５及びＳ１８５に戻って更に他のクラスタを生成する。【００７２】
以上の処理により、クラスタが複数できるので、最後にこれらクラスタ同士を隣接させる。クラスタ同士を隣接させる方法としては、クラスタの大きさ（クラスタに含まれるベクトルの数）の降順又は昇順で、一端側から他端側へ一方向に並べる方法、両端から中央に向かって交互に並べる方法などが考えられる。
同様の手順を属性Ｘのみならず属性Ｙについても行い、配置決定が終了する。上の例では次の［表６］のようになる。
【表６】
2007069663.tif 000008
なお、ステップＳ１２０におけるスコア算出後の、第１ベクトル群生成部１３０、第１ベクトル関連性算出部１５０、第１ベクトル配置部１７０における処理（ステップＳ１３０、Ｓ１５０及びＳ１７１〜Ｓ１７８）と、第２ベクトル群生成部１４０、第２ベクトル関連性算出部１６０、第２ベクトル配置部１８０における処理（ステップＳ１４０、Ｓ１６０及びＳ１８１〜Ｓ１８８）とは、任意の何れか一方から先に、他方を後に実行しても良いし、両者を同時に並行して実行してもよい。また、何れか一方のみを実行することとしても良い。何れか一方のみを実行するのは、例えば、一方の属性Ｘを出願人などの人的属性、他方の属性ＹをＩＰＣなどのコード体系による技術分類としたときに、属性Ｙについては関連性に基づく配置を行わず、体系化されたコード番号順に従って配置した方が見やすい場合などが考えられる。【００７３】
＜３−６．出力例＞
出力装置４による出力は、上記［表６］のような形態でも良いし、更に見やすくするため、スコアの分布状態を、スコアに応じた模様又は色彩を付して表示しても良い。例えば、高いスコアが分布する領域に濃い色又は暖色を付し、低いスコアが分布する領域に薄い色又は寒色を付すのが好ましい。スコアの分布を数値で示すだけでは、分布状態が一見して明らかではない可能性があるが、模様又は色彩を付すことにより、スコアの分布状態を見やすく表示することができる。【００７４】
図３は、表示部による１つの表示例を示す図である。この図では、分布が密の領域には線密度の高い格子状斜線を付し、分布が粗の領域には線密度の低い格子状斜線を付している。この図に示すように、スコアの分布状態を所謂雲マップ或いは等高線マップで示すことにより、スコアの分布状態の粗密が明瞭になり、スコアの分布状態をより識別しやすく表示することができる。【００７５】
図４は、表示部による他の１つの表示例を示す図である。この図では、第１の属性Ｘとして「出願人」を、第２の属性Ｙとして「技術分野」を選んだ場合の各属性の値が具体的に示されている。この図でも、分布が密の領域には線密度の高い格子状斜線を付し、分布が粗の領域には線密度の低い格子状斜線を付しているので、スコアの分布状態の粗密が明瞭となっている。すなわち、特定の「出願人」を選んで分布が密の箇所を見れば、当該出願人において開発されている主要な技術分野を読み取ることができ、特定の「技術分野」を選んで分布が密の箇所を見れば、当該技術分野において開発を行っている主要な出願人を読み取ることができる。【００７６】
図４のように人的属性と技術分野属性とを用いることにより、次のような分析が可能となる。【００７７】
自社と他社とで技術開発領域の関連性が示されるので、
（ａ）類似の開発性向を有する企業を探すことができる。図４では、例えば「Ｅ自動車」を自社としたとき、隣接している「Ｆ電気」を発見できる。ここで発見される企業は、現に市場で自社と競合している企業とは限らない。自社「Ｅ自動車」と比較される「Ｆ電気」が、「電池」「セラミクス」など自社と類似の開発性向を有しながら、自社にとって未参入の業界（例えば電気関連製品）に参入済みの場合、自社がその業界に新規参入するための技術的ハードルは低いことが予想できる。
（ｂ）自社と市場で競合しているが、異なる開発性向を有する企業と比較して自社の開発部門の強み／弱みを発見することができる。図４では、例えば「半導体」を得意とする一方で、「電気・電子」を不得意とする「Ｄ電機」を自社としたとき、異なる開発性向を有し「電気・電子」を得意とする一方、「半導体」を不得意とする「Ａ電機」と比較すれば自社の開発部門の強み／弱みを発見することができる。
（ｃ）異なる開発性向を有し互いの開発部門の弱点を補い合える技術提携先を探すことができる。図４では、例えば「半導体」や「光学」に特化しており他に得意分野を有しない「Ｃ製作所」を自社としたとき、異なる開発性向を有し「電気・電子」等に強い「Ａ電機」などを発見できる。【００７８】
また、ある技術分野と他の技術分野とで開発主体の関連性が示されるので、技術分野間の関連性を分析することができる。例えば、図４で隣接する「電池」と「セラミクス」のように、比較する技術分野を同一企業「Ｅ自動車」又は「Ｆ電気」が併せて手掛ける傾向が高い場合、
（ａ）両者を手掛けることで現存の事業に結びついている可能性を見出し、当該事業への参入可否や、当該事業に参入するための技術開発の要否を判断することができる。或いは、
（ｂ）技術的に一見関連していないようでも相互の技術を転用できる可能性を見出すことができる。【００７９】
図４では、２種類の属性のうち一方を人的属性とし、他方を技術分野属性とした例について説明したが、これに限らず、２種類の属性の両方を技術分野属性とし、例えば一方を技術分類、他方を技術要素としてもよい。また、一方をＩＰＣ主分類（セクション、クラス）、他方をＩＰＣ副分類（グループ、サブグループ）等としてもよい。【００８０】
以上のように、本実施例によれば、企業が自社の研究開発組織において開発してきた技術開発成果や、その技術資産ポートフォリオの現状を自身で把握し、今後の開発方向性の客観的な指針を持つことが可能となり、企業の技術開発投資判断に資することが可能である。
また、以上のように、技術文書の属性の様々な組合せに対して、本発明の手法を適用することにより、特定企業の開発体制の現状をより多面的な角度からより精緻に分析することが可能となり、さらに、当該分析から得られた結果に基づき、今後の開発の方向性に対する企業の意思決定をより効果的に支援することが可能となる。
【００８１】
＜４．第二実施形態＞
次に、本発明の第二実施形態について説明する。この第二実施形態に係る技術文書属性の関連性分析支援装置のハードウェア構成は、上記第一実施形態におけるハードウェア構成（図１）と同一であるので、その説明を省略する。【００８２】
図５は第二実施形態の関連性分析支援装置における処理装置１の動作手順を示すフローチャートである。
この第二実施形態は、上記第一実施形態における第１及び第２ベクトル群を生成するまでの処理に相当する部分に、主な特徴を有している。すなわち、この第二実施形態において、技術文書の属性Ｘ及びＹとして、文書に含まれる課題語及び解決語を用い、ベクトル成分となるスコアとして、上記課題語及び解決語の組合せが同一である技術文書数の増減率を用いる。生成されたベクトル群を配置する処理等は、上記第一実施形態とほぼ同様である。この第二実施形態の動作手順について、以下詳細に説明する。【００８３】
＜４−１．技術文書群の取得＞
まず、データ取得部１１０が、入力装置２から入力される分析対象文書群の取得条件に基づき、分析対象となる技術文書群を取得する（ステップＳ２１０）。取得される技術文書群の種類は特許文書、技術論文等任意であるが、特に特許文書は次に述べる課題語、解決語がコンピュータ処理で抽出可能なフォーマットで記載されているので好ましいと言える。分析対象文書群の取得条件は、例えばＩＰＣコードで指定しても良いし、特定の技術文書に対する類似度上位所定件数の文書を取得することとしても良い。【００８４】
＜４−２．課題語、解決語の選定＞
次に、データ取得部１１０は、取得された分析対象文書群の各文書から、「課題語」と「解決語」の候補をそれぞれ抽出する（ステップＳ２１１）。例えば各文書の要約部分又はその他の部分に「課題」や「解決手段」の項目がある場合は、その部分の単語を抽出する。また例えば各文書に「本発明の課題は・・・」或いは「この課題を解決するために本発明は・・・」等の記述が含まれている場合は、当該記述の直後の部分から単語を抽出する。【００８５】
次に、データ取得部１１０は、抽出された「課題語」及び「解決語」の候補の中から、分析に用いる「課題語」及び「解決語」それぞれ選定する（ステップＳ２１２）。選定方法としては、例えば、各「課題語」及び「解決語」の候補について、分析対象文書群における文書頻度（ＤＦ：分析対象文書群において各索引語で検索したときのヒット文書数）の上位所定数（例えば各１００語）を選定する方法が考えられるが、それ以外の方法でも良い。【００８６】
＜４−３．因子負荷量の算出＞
次に、データ取得部１１０は、選定された「課題語」を用いて因子分析を行い、各課題語の因子負荷量を算出する（ステップＳ２１３）。具体的には、次のように行う。
分析対象文書群の文書数をＩとし、各文書をｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）で表す。また、選定された課題語の数をＧとし、各課題語をｇ（ｇ＝１，２，・・・，Ｇ）で表す。Ｉ件の各文書ｉにつき、各課題語ｇの重み付け量ｚを算出する。この結果、次のようなＩ行Ｇ列のデータを得ることができる。このｚを行列要素とするＩ行Ｇ列の行列をＺとおく。
【表７】
2007069663.tif 000009
【００８７】
ここで重み付け量とは、所定の観点から各課題語に対し各文書において与えられる数量をいい、例えばＴＦＩＤＦを用いるのが好ましい。ＴＦＩＤＦとは、ある索引語について、索引語頻度（ＴＦ：ある文書における当該課題語の出現回数）と、文書頻度（ＤＦ：所定文書集団のうち当該課題語が出現する文書の文書数）の逆数又は文書頻度の対数の逆数（ＩＤＦ：逆文書頻度）との積により求められる値である。文書ベクトルの算出対象となる文書において多数用いられる課題語であって、所定文書集団においてあまり用いられていない課題語については高いＴＦＩＤＦ値が算出される。【００８８】
次に、各文書ｉを被験者とし、各課題語ｇを観測変数とし、各重み付け量ｚを被験者による回答とした因子分析における因子負荷量を算出する。
具体的には、因子数をＨとし、各因子をｈ（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）で表し、各課題語ｇの各因子ｈに対する因子負荷量をａｇｈとする。また、各文書ｉの各因子ｈに関する因子得点をｆｉｈとする。そして、因子負荷量ａｇｈを行列要素とする因子負荷行列Ａと、因子得点ｆｉｈを行列要素とする因子得点行列Ｆを次のようにおく。
【表８】
2007069663.tif 000010
【表９】
2007069663.tif 000011
【００８９】
次に、Ｉ行Ｇ列の残差行列をＥとおき、式  
Ｚ＝Ｆ×Ａｔ＋Ｅ  
但し、ＡｔはＡの転置行列
を以下のようにして解いて因子負荷行列Ａを求める。【００９０】
因子得点行列Ｆの各要素である因子得点ｆｉｈ及び残差行列Ｅの各要素である残差ｅｉｇに関し、（１）因子得点は、平均０、標準偏差１に標準化されている、（２）各因子得点間の相関は０である、（３）各残差間の相関は０である、（４）各因子得点と各残差との相関は０である、との仮定を設けると、一般に、
Ｒ＝ＡＡｔ＋Ｖ  
但し、Ｒは観測変数間の相関行列、Ｖは残差の分散共分散行列  
が成立することが知られている。そこで、次式において因子負荷量を求める。
ＡＡｔ＝Ｒ−Ｖ  
次に、Ｒ−Ｖ＝Ｒ＊とおく。このＲ＊を算出するため、行列Ｚの各要素ｚｉｇの値から相関行列Ｒを算出した上で、相関行列の対角要素を共通性の推定値で置き換えることにより、Ｒ＊行列を推定する（共通性の推定法としては例えばＳＭＣ法、ＲＭＡＸ法等がある）。そして、Ｒ＊＝ＡＡｔであることから、このＲ＊行列を基に因子負荷行列Ａを算出して因子負荷量を求める（因子負荷量を求める方法としては例えば主因子法、最小二乗法、最尤法等がある）。【００９１】
そして、より有意味な因子を見出すため、因子の回転という操作を行うことが望ましい。因子軸の回転方法としては、バリマックス、コーティマックス、エカマックス、パーシマックス、オーソマックス、直交プロクラステス等の直交回転や、プロマックス、オブリミン、ハリス・カイザー、斜交プロクラステス等の斜交回転が挙げられる。【００９２】
データ取得部１１０は、「解決語」についても因子分析を行い、各解決語の因子負荷量を算出する（ステップＳ２１４）。因子負荷量の算出方法は「課題語」について説明したものと同一である。【００９３】
＜４−４．因子の選定＞
次に、データ取得部１１０は、課題語、解決語それぞれの因子分析の結果得られた因子（それぞれ「課題因子」、「解決因子」とする）のうちそれぞれ所定個数を選定する（ステップＳ２１５、Ｓ２１６）。例えば各因子の固有値に基づき、固有値上位所定個数の因子を選定する。選定する因子の数は任意であり、ここでは課題因子をｐ個、解決因子をｑ個選定するものとする。
第一実施形態と対比して述べるならば、本第二実施形態では、２種類の属性Ｘ，Ｙとして「課題因子」と「解決因子」を選択し、属性の値の範囲（値域）としてそれぞれ固有値上位ｐ個の課題因子と固有値上位ｑ個の解決因子を選ぶことになる。【００９４】
＜４−５．課題語、解決語の帰属因子の決定＞
次に、データ取得部１１０は、各課題語、各解決語の帰属因子をそれぞれ決定する（ステップＳ２１７、Ｓ２１８）。
例えば、ある課題語（又は解決語）ｇの各因子（但し、上記因子の選定において選定されなかった因子を除く。）に対する因子負荷量のうち、ある因子ｈに対する因子負荷量ａｇｈが最大であれば、当該課題語（又は解決語）ｇの帰属因子を当該因子ｈとする。なお、この場合、１つの課題語（又は解決語）が帰属し得る因子は１つのみとなるが、１つの因子に帰属する課題語（又は解決語）は１つとは限らない。
また、因子負荷量に下限値を設け、ある課題語（又は解決語）ｇの因子負荷量の最大値ａｇｈが当該下限値未満であれば、当該課題語（又は解決語）ｇはいかなる因子にも帰属しないこととしてもよい。【００９５】
＜４−６．マトリクス作成＞
次に、スコア算出部１２０は、帰属因子が決定した各課題語、各解決語の組合せごとに、該当技術文書数を計数する（ステップＳ２２０）。例えば、帰属因子が決定した１つの課題語と１つの解決語の両者を文書内又はその要約部内に含む文書を検索するＡＮＤ検索を実行し、そのヒット文書数を該当技術文書数とする。【００９６】
次に、スコア算出部１２０は、各課題因子、各解決因子の組合せごとに、文書数を集計する（ステップＳ２２１）。例えば、ある課題因子に帰属する課題語のうちの１つと、ある解決因子に帰属する解決語のうちの１つとの全組合せについて、該当技術文書数を集計する。例えば、ある課題因子に帰属する課題語がＸｇ１、Ｘｇ２、Ｘｇ３の３つであるとし、ある解決因子に帰属する解決語がＹｇ１、Ｙｇ２の２つであるとすれば、
（Ｘｇ１，Ｙｇ１）についての該当技術文書数、
（Ｘｇ１，Ｙｇ２）についての該当技術文書数、
（Ｘｇ２，Ｙｇ１）についての該当技術文書数、
（Ｘｇ２，Ｙｇ２）についての該当技術文書数、
（Ｘｇ３，Ｙｇ１）についての該当技術文書数、
（Ｘｇ３，Ｙｇ２）についての該当技術文書数
を合計したものが、当該課題因子と当該解決因子の組合せに係る文書数となる。【００９７】
因子の組合せごとに文書数を集計する方法はこれに限らず、例えば、上述の因子分析で算出される各文書ｉの各因子ｈに関する因子得点をｆｉｈに基づいて各文書が帰属する因子の組合せを決定し、これに基づいて文書数を集計しても良い。【００９８】
こうして各課題因子と各解決因子の組合せに係る文書数をそれぞれ算出すると、ｐ個の課題因子とｑ個の解決因子の組合せはｐ×ｑ個であるので、ｐ行ｑ列の文書数マトリクスが得られる。
この文書数マトリクスは、課題因子と解決因子の各組合せについて幾つの技術文書が存在するかを示すものであり、ある技術分野でどのような課題及び解決手段が注目されているのかを把握したり、特定の解決因子（マトリクスのある１行）に着目して当該技術で解決し得る複数の課題（用途）を見出したり、特定の課題因子（マトリクスのある１列）に着目して当該課題に対する複数の解決手段を見出したりするのに役立つものである。【００９９】
図６は、第二実施形態で生成される文書数マトリクスの一例を示したものである。この文書数マトリクスは、「半導体装置及びその製造方法」に関するある特許文献ｉの類似度上位所定件数の特許文献を抽出し、上述の方法により課題語及び解決語についてそれぞれ因子分析を行って得られたものである。このマトリクスの欄外に、各課題因子及び各解決因子に含まれる課題語群及び解決語群に基づいて分析者が解釈した因子の意味が記載されている。
まず、マトリクスを縦に見てみる。特許文献数を縦軸に集計すると、この分析対象文書群の主要な課題が見えてくる。この例では、課題因子１及び２の数が大きい。従って、「半導体装置及びその製造方法」に関する特許文献ｉの類似文献群において、主要な課題は微細化と製造管理であると言える。更に、各列で平均出願年を算出すると、課題因子３は、数は少ないものの比較的新しい特許文献が集中していることがわかる。つまり、主要な課題が微細化や製造管理から消費電力へ移ってきていることがわかる。パーソナルコンピュータ等の設置型の用途から、携帯端末等のバッテリー駆動用途がトレンドになりつつあることが推測される。
次に、マトリクスを横に見てみる。課題因子１に対して、解決因子１及び２の特許文献数が多い。つまり、微細化に対してはリソグラフィ及びエッチングが主要な解決手段であることがわかる。また、解決因子２は課題因子２に対しても特許文献数が多い。つまり、エッチングは製造管理においても、有効な解決手段になり得る。また例えば課題因子１における各解決因子の出願人構成を見たり、あるボックスに注目して年ごとの推移を見たりすることによって、種々の分析が可能となる。
上述したとおり、属性の一方を課題因子、他方を解決因子とした場合、課題因子は何らかの用途で起こり得る不都合を表し、解決因子はそれを解消し得る技術であるとすると、課題因子から用途を、解決因子から技術を類推することができる。
更に、ある課題に対する各解決因子を企業別に集計することによって、同一課題に対する各社の技術戦略を分析することができる。【０１００】
このｐ行ｑ列の文書数マトリクスの各要素（文書数）をスコアσｋｊとして、第一実施形態と同様に第１及び第２ベクトル群を生成し、それぞれベクトル間の関連性に基づいてベクトルの配置を行うことにより、課題因子及び解決因子の集中や分散の状態を分析できるようにしてもよいが、本第二実施形態では、更に以下のようにしてベクトル群を生成する。【０１０１】
＜４−７．増減率マトリクス作成＞
スコア算出部１２０は、ｐ行ｑ列の文書数マトリクスの各要素を、所定期間ごとに分類する（ステップＳ２２２）。例えば特許文書であれば、出願の年ごとに分類したり、複数年ごとに分類したりすることが考えられる。好ましくは、所定時期を境に前後２期間に分類する。【０１０２】
次に、スコア算出部１２０は、ｐ行ｑ列の文書数マトリクスの各要素について、上記所定期間ごとの分類に基づいて技術文書数の増減率を算出する。上記所定期間ごとの分類が２期間への分類であった場合には、増減率はｐ行ｑ列の文書数マトリクスの各要素につき１つずつ算出されるので、ｐ行ｑ列の増減率マトリクスが１つ生成される。上記所定期間ごとの分類がＴ期間（Ｔ≧３）への分類であった場合には、隣接する期間ごとにｐ行ｑ列の増減率マトリクスを生成して（Ｔ−１）個としても良いし、平均増減率のマトリクスを１つ生成しても良い。
このようにして生成された増減率マトリクスにより、課題や解決手段のトレンドの変化を察知することができる。例えば、特定の解決因子（マトリクスのある１行）に着目して当該技術の用途の変化を見出したり、特定の課題因子（マトリクスのある１列）に着目して当該課題に対する解決手段の変化を見出したりすることができる。【０１０３】
＜４−８．ベクトルの生成等＞
以降の処理は第一実施形態と同様であり、第１及び第２ベクトル群生成部１３０及び１４０により、このｐ行ｑ列の増減率マトリクスの各要素（増減率）をスコアσｋｊとして第１及び第２ベクトル群を生成する（ステップＳ２３０、Ｓ２４０）。
そして、第１及び第２ベクトル関連性算出部１５０及び１６０により、それぞれベクトル間の関連性を算出し（ステップＳ２５０、Ｓ２６０）、第１及び第２ベクトル配置部１７０及び１８０により、それぞれベクトルの配置を行う（ステップＳ２７１〜２７８、Ｓ２８１〜Ｓ２８８）。
なお、第１及び第２ベクトル群について、本第二実施形態では、ｐ個の課題因子に関するｑ次元ベクトルを「課題因子公報件数増減率ベクトル」と称し、ｑ個の解決因子に関するｐ次元ベクトルを「解決因子公報件数増減率ベクトル」と称している。また、第１及び第２クラスタについて、本第二実施形態では、それぞれ「課題因子クラスタ」及び「解決因子クラスタ」と称している。
こうして増減率マトリクスについてベクトルの配置を行うことにより、課題因子及び解決因子のトレンドに関する集中や分散の状態を分析することができる。
また、マトリクスの各要素を文書数等の増減率とした場合、課題因子（用途）と解決因子（技術）の時間的変遷を詳細に把握することが可能となる。特に、マトリクスの中で増減の著しい課題因子（用途）と解決因子（技術）を迅速に把握できるよう可視化することができる。更に、件数が増加傾向にある要素を発見できる場合がある。
また、ある課題因子（用途）について、特定の解決因子（技術）が増加傾向にあるときは、その用途の主流技術が変化してきたことを察知できる。同様に、ある技術の用途が変化する兆候をつかむことも可能である。このことはシーズである技術の新たなニーズへの転用可能性を意味しており、シーズに基づく技術開発戦略策定の基礎とすることが可能となる。
【０１０４】
＜５．他の実施形態＞
なお、本発明は、以上で説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内において種々の変形が可能である。
例えば、第１実施形態では、マトリクスの各軸に配置される属性は、一方が人的属性であり、他方が技術分野属性である場合について説明し、人的属性の例として出願人を挙げている。しかし、これは例示に過ぎない。人的属性として、発明者等の他の人的情報を利用してもよい。この場合も第１実施形態と同様の作用効果を奏することができる。
また、上記第２実施形態では、マトリクスの各要素となるスコアに文書数を利用する場合と、文書数等の増減率を利用する場合とを説明したが、特にこれに限定されるものではない。マトリクスの各要素となるスコアに、技術文書のデータに応じた任意のスコアを用いるようにしてもよい。
またマトリクスは、分析対象となる１つの技術文書群に対して１枚のみ生成しても良いし、あるマトリクスの各要素を例えば所定期間ごとに分類し、当該所定期間ごとのマトリクスに分けることで複数枚のマトリクスを生成しても良い。
そして、所定期間ごとのマトリクスに分ける等により複数枚のマトリクスを生成した場合、マトリクス要素内の特許文献を出願年ごとに追っていくと、分析対象となる文書群のトレンド（例えばある用途に対する技術トレンド）をおおむね把握することができる。更に例えば属性の一方を課題因子、他方を解決因子とした場合、いくつかの用途とそれを構成する技術、そして主要な課題が整理され、いつごろどのような解決手段が主流であったかを網羅的に把握できる。
また、上記の第２実施形態で説明した増減率関連性マトリックス作成処理（図５参照）では、Ｓ２２１の処理の後、マトリクスを所定期間毎に分類し（Ｓ２２２）、所定期間における、各課題因子・各解決因子の組合せ毎に、該当公報件数の増減率を算出（Ｓ２２３）し、その後、Ｓ２３０〜Ｓ２２７（或いはＳ２４０〜Ｓ２８７）の処理を行うようにしているが特にこれに限定するものではない。例えば、Ｓ２２２およびＳ２２３の処理を、Ｓ２２１の後ではなく、Ｓ２７７の処理（或いは、Ｓ２８７の処理）の後に行うようにしてもよい。
こうして、マトリクスの軸を構成する課題因子と解決因子とにおける関連性マトリクスを生成することにより、類似な課題因子と類似な解決因子がそれぞれ隣り合わせに接することになる。そのため分析対象となる所定の技術分野における課題解決手段が整理統合され、いくつかの用途とそれを構成する技術、そして主要な課題に分類することが可能となる。
更に、関連性マトリクスの要素ごとに増減率を算出したので、この分野が直面しており、注目の高まっている課題が何であるのか、そして、当該課題を解決するものとして集中的な取り組みがなされている技術が何であるのかを、把握することができる。
【図１】
2007069663.tif 000012
【図２】
2007069663.tif 000013
【図３】
2007069663.tif 000014
【図４】
2007069663.tif 000015
【図５】
2007069663.tif 000016
【図６】
2007069663.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成19年4月13日(2007.4.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を備え、
さらに、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備え、
前記第１配置手段は、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替え、
前記第２配置手段は、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替える、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１配置手段は、
前記第１クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第１クラスタの拡大処理を中止して、新たな第１クラスタを生成する処理に移行し、
前記新たな第１クラスタを生成する処理では、
前記第１クラスタ以外の第１ベクトル群のうち、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、当該２つのベクトルを隣接させて新たな第１クラスタを生成する処理と、
前記新たな第１クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群であり、且つ前記第１クラスタ、および前記新たな第１クラスタのいずれにも属していない第１ベクトルから選択、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、前記いずれにも属していない各第１ベクトルと、前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になるまで、或いは、前記全ての第１ベクトルが前記第１クラスタおよび前記新たな第１クラスタのいずれかに付加されるまで繰り返す新たな第１クラスタの拡大処理と、を行い、
前記いずれにも属していない各第１ベクトルの前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になった場合、再度、前記新たな第１クラスタを生成する処理を繰り返し、
前記全ての第１ベクトルが前記第１クラスタおよび前記新たな第１クラスタのいずれかに付加された場合、前記第１クラスタ、および前記新たな第１クラスタを隣接させることにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記第２配置手段は、
前記第２クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第２クラスタの拡大処理を中止して、新たな第２クラスタを生成する処理に移行し、
前記新たな第２クラスタを生成する処理では、
前記第２クラスタ以外の第２ベクトル群のうち、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、当該２つのベクトルを隣接させて新たな第２クラスタを生成する処理と、
前記新たな第２クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群であり、且つ前記第２クラスタ、および前記新たな第２クラスタのいずれにも属していない第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、前記いずれにも属していない各第２ベクトルと、前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になるまで、或いは、前記全ての第２ベクトルが前記第２クラスタおよび前記新たな第２クラスタのいずれかに付加されるまで繰り返す新たな第２クラスタの拡大処理と、を行い、
前記いずれにも属していない各第２ベクトルの前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になった場合、再度、前記新たな第２クラスタを生成する処理を繰り返し、
前記全ての第２ベクトルが前記第２クラスタおよび前記新たな第２クラスタのいずれかに付加された場合、前記第２クラスタ、および前記新たな第２クラスタを隣接させることにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項３】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を有し、
さらに、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備え、
前記スコア算出手段は、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の数に、該技術文書が有する属性により定められている重み付けをして合計することにより、前記スコアを算出する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項４】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を有し、
さらに、
前記生成したマトリクスの列毎に、該列に属するスコアを対数化した値を要素にした第１ベクトルを求めて、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの行毎に、該行に属するスコアを対数化した値を要素にした第２ベクトルを求めて、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備える、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１属性Ｘおよび第２属性Ｙのうち、一方は各技術文書の人的属性であり、他方は各技術文書の技術文書の技術文書属性である、関連性分析支援装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１配置手段および前記第２配置手段により並び替えられて配置された前記スコアの分布状態を、該スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する表示手段を備えた、関連性分析支援装置。
【請求項７】
情報処理装置が行う、技術文書の関連性を分析する方法であって、
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するステップと、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するステップと、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成するステップと、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替えるステップと、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替えるステップと、を実行し、
前記マトリクスの列を並び替えるステップは、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記マトリクスの行を並び替えるステップは、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とする技術文書の関連性を分析する方法。
【請求項８】
技術文書の関連性を分析する処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するステップと、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するステップと、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成するステップと、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替えるステップと、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替えるステップと、を前記情報処理装置に実行させて、
前記マトリクスの列を並び替えるステップは、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記マトリクスの行を並び替えるステップは、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項１乃至請求項８の何れか一項に記載の技術文書属性の関連性分析支援装置であって、
前記第１ベクトル配置手段及び前記第２ベクトル配置手段による配置に基づいてマトリクス状に配置されるスコアの分布状態を、スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する表示手段を備えた、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項１０】
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得ステップと、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置ステップと、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置ステップと、を備えた、技術文書属性の関連性分析支援方法。
【請求項１１】
少なくとも２種類の属性をそれぞれ有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得ステップと、
前記少なくとも２種類の属性のうち第１の属性Ｘと第２の属性Ｙとの組合せのそれぞれに属する技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記第１の属性Ｘを横軸に、前記第２の属性Ｙを縦軸にとって前記スコアをマトリクス状に配置したときの、当該マトリクス状の配置における各列に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第１ベクトル群生成ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第１ベクトル関連性算出ステップと、
前記第１ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第１ベクトル配置ステップと、
前記マトリクス状の配置における各行に属する前記スコアに基づきベクトルを生成する第２ベクトル群生成ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、相互の関連性を算出する第２ベクトル関連性算出ステップと、
前記第２ベクトル群生成ステップにより生成されたベクトル群について、前記関連性の高いベクトル同士をより近くに配置する第２ベクトル配置ステップと、をコンピュータに実行させる、技術文書属性の関連性分析支援プログラム。
【手続補正書】
【提出日】平成19年10月12日(2007.10.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を備え、
さらに、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備え、
前記第１配置手段は、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替え、
前記第２配置手段は、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替える、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１配置手段は、
前記第１クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第１クラスタの拡大処理を中止して、新たな第１クラスタを生成する処理に移行し、
前記新たな第１クラスタを生成する処理では、
前記第１クラスタ以外の第１ベクトル群のうち、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、当該２つのベクトルを隣接させて新たな第１クラスタを生成する処理と、
前記新たな第１クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群であり、且つ前記第１クラスタ、および前記新たな第１クラスタのいずれにも属していない第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、前記いずれにも属していない各第１ベクトルと、前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になるまで、或いは、前記全ての第１ベクトルが前記第１クラスタおよび前記新たな第１クラスタのいずれかに付加されるまで繰り返す新たな第１クラスタの拡大処理と、を行い、
前記いずれにも属していない各第１ベクトルの前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になった場合、再度、前記新たな第１クラスタを生成する処理を繰り返し、
前記全ての第１ベクトルが前記第１クラスタおよび前記新たな第１クラスタのいずれかに付加された場合、前記第１クラスタ、および前記新たな第１クラスタを隣接させることにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記第２配置手段は、
前記第２クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルと、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性が何れも所定の閾値以下である場合、前記第２クラスタの拡大処理を中止して、新たな第２クラスタを生成する処理に移行し、
前記新たな第２クラスタを生成する処理では、
前記第２クラスタ以外の第２ベクトル群のうち、相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、当該２つのベクトルを隣接させて新たな第２クラスタを生成する処理と、
前記新たな第２クラスタを構成するベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群であり、且つ前記第２クラスタ、および前記新たな第２クラスタのいずれにも属していない第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、前記いずれにも属していない各第２ベクトルと、前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になるまで、或いは、前記全ての第２ベクトルが前記第２クラスタおよび前記新たな第２クラスタのいずれかに付加されるまで繰り返す新たな第２クラスタの拡大処理と、を行い、
前記いずれにも属していない各第２ベクトルの前記端部ベクトルとの関連性が全て所定閾値以下になった場合、再度、前記新たな第２クラスタを生成する処理を繰り返し、
前記全ての第２ベクトルが前記第２クラスタおよび前記新たな第２クラスタのいずれかに付加された場合、前記第２クラスタ、および前記新たな第２クラスタを隣接させることにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項３】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を有し、
さらに、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備え、
前記スコア算出手段は、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）が同一である技術文書の数に、該技術文書が有する属性により定められている重み付けをして合計することにより、前記スコアを算出する、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項４】
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するデータ取得手段と、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するスコア算出手段と、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成する手段と、を有し、
さらに、
前記生成したマトリクスの列毎に、該列に属するスコアを対数化した値を要素にした第１ベクトルを求めて、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの行毎に、該行に属するスコアを対数化した値を要素にした第２ベクトルを求めて、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備える、技術文書属性の関連性分析支援装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１属性Ｘおよび第２属性Ｙのうち、一方は各技術文書の人的属性であり、他方は各技術文書の技術文書の技術文書属性である、関連性分析支援装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の関連性分析支援装置であって、
前記第１配置手段および前記第２配置手段により並び替えられて配置された前記スコアの分布状態を、該スコアに応じた模様又は色彩を付して表示する表示手段を備えた、関連性分析支援装置。
【請求項７】
情報処理装置が行う、技術文書の関連性を分析する方法であって、
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するステップと、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・．ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するステップと、
前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成するステップと、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替えるステップと、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替えるステップと、を実行し、
前記マトリクスの列を並び替えるステップは、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記マトリクスの行を並び替えるステップは、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とする技術文書の関連性を分析する方法。
【請求項８】
技術文書の関連性を分析する処理を情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
少なくとも第１属性Ｘおよび第２属性Ｙを有する技術文書を複数含んだ技術文書群のデータを取得するステップと、
前記取得した技術文書群のデータを用いて、前記第１属性Ｘの値Ｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）および前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）の組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に、その組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）を持つ技術文書のデータに応じたスコアを算出するステップと、
前記第１属性Ｘの値ｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｐ）を横軸に、前記第２属性Ｙの値Ｙｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｑ）を縦軸にとって、前記組合せ（Ｘｊ，Ｙｋ）毎に算出した各スコアをマトリクス状に配置したマトリクスを生成するステップと、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性が低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替えるステップと、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性が低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替えるステップと、を前記情報処理装置に実行させて、
前記マトリクスの列を並び替えるステップは、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替えて、
前記マトリクスの行を並び替えるステップは、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベク卜ルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とするプログラム。
【請求項９】
電子化された複数の技術文書を取得し、該複数の技術文書を用いて技術傾向を分析する関連性分析支援装置であって、
前記技術文書には、技術課題を示した課題情報および、該課題を解決する手段を示した解決情報が含まれていて、
前記取得した技術文書毎に、前記課題情報の中から所定要件を満たす単語を課題語として抽出するとともに、前記解決情報の中から所定要件を満たす単語を解決語として抽出する手段と、
前記複数の技術文書を利用し、所定数の課題グループに前記複数の課題語を分類するとともに、所定数の解決グループに前記複数の解決語を分類する手段と、
前記課題グループと前記解決グループとの組み合わせ毎に、前記取得した複数の技術文書の中から、該課題グループに分類された課題語、および該解決グループに分類された解決語の組を含む技術文書の数をカウントしたスコアを算出する手段と、
前記課題グループを一方の軸にとり、前記解決グループを他方の軸にとり、マトリクス状に、前記組み合わせ毎のスコアを配置したマトリクスを生成する手段と、を備えること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項１０】
電子化された複数の技術文書を取得し、該技術文書を用いて技術の傾向を分析する関連性分析支援装置であって、
前記技術文書には、技術課題を示した課題情報、および該技術課題を解決する手段を示した解決情報が含まれていて、
前記取得した技術文書毎に、前記課題情報の中から所定要件を満たす単語を課題語として抽出するとともに、前記解決情報の中から所定要件を満たす単語を解決語として抽出する手段と、
前記取得した技術文書群を用いて、前記課題語毎に重み量を算出するとともに、前記解決語毎に重み量を算出する手段と、
前記各技術文書を被験対象とし、前記各課題語を観測変数にとり、前記各課題語の重み量を観測データとした因子分析を行い、前記課題語毎に因子負荷量を求め、複数の課題因子を選定するとともに、前記課題語毎に該求めた因子負荷量が最大となる課題因子を選択し、該選択した課題因子に該課題語を対応付ける手段と、
前記各技術文書を被験対象とし、前記各解決語を観測変数にとり、前記各解決語の重み量を観測データとした因子分析を行い、前記解決語毎に因子負荷量を求め、複数の解決因子を選定するとともに、前記解決語毎に該求めた因子負荷量が最大となる解決因子を選択し、該選択した解決因子に該解決語を対応付ける手段と、
前記取得した複数の技術文書と、該課題因子に対応付けられた課題語および該解決因子に対応付けられた解決語の組とを用いて、前記課題因子と前記解決因子との組み合わせ毎にスコアを算出する手段と、
前記課題因子を一方の軸にとり、前記解決因子を他方の軸にとり、マトリクス状に、前記組み合わせ毎のスコアを配置したマトリクスを生成する手段と、を備えること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の関連性分析支援装置であって、
前記スコアを算出する手段は、前記課題因子と前記解決因子との組み合わせ毎に、前記取得した複数の技術文書の中から、該課題因子に対応付けられた課題語、および該解決因子に対応付けられた解決語の組を含む技術文書の数をカウントし、該カウントした数を前記スコアとすること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載の関連性分析支援装置であって、
前記技術文書は、特許文献或いは技術論文であって、少なくとも、出願年度或いは公表年度を示す時間情報が含まれていて、
前記スコアを算出する手段は、前記時間情報を用いて、前記課題因子に対応付けられた課題語、および該解決因子に対応付けられた解決語の組を含む技術文書の所定期間毎の数をカウントし、該カウントした所定期間毎の数を用いて、前記課題因子と前記解決因子との組み合わせ毎の増減率を算出し、該算出した増減率を前記スコアとすること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項１３】
請求項９〜１２のいずれか一項に記載の関連性分析支援装置であって、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性の低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性の低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備え、
前記第１配置手段は、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベク卜ルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトクスの列を並び替え、
前記第２配置手段は、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替えること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【請求項１４】
請求項１０に記載の関連性分析支援装置であって、
前記技術文書は、特許文献或いは技術論文であって、少なくとも、出願年度或いは公表年度を示す時間情報が含まれていて、
前記生成したマトリクスの各列を、それぞれ、該列に属するスコアから求まる値を要素に持つ第１ベクトルとして、該各第１ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第１ベクトル同士を該関連性の低い第１ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの列を並び替える第１配置手段、及び／又は、
前記生成したマトリクスの各行を、それぞれ、該行に属するスコアから求まる値を要素に持つ第２ベクトルとして、該各第２ベクトルの相互の関連性を算出し、該関連性が高い第２ベクトル同士を該関連性の低い第２ベクトルより近くに配置していくことにより、前記マトリクスの行を並び替える第２配置手段を備えるとともに、
増減率マトリクス生成手段を備えており、
前記第１配置手段は、
前記第１ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第１クラスタを生成する処理と、
前記生成された第１クラスタを構成する第１ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第１ベクトル群のうち前記第１クラスタ以外の第１ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第１ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第１クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの列を並び替え、
前記第２配置手段は、
前記第２ベクトル群のうち相互の関連性が最も高い２つのベクトルを選択し、前記２つのベクトルを隣接させた第２クラスタを生成する処理と、
前記生成された第２クラスタを構成する第２ベクトル群のうち両端に位置する端部ベクトルを前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルとの関連性の比較対象とし、前記端部ベクトルの何れかとの関連性が最も高いベクトルを、前記第２ベクトル群のうち前記第２クラスタ以外の第２ベクトルから選択し、前記関連性が最も高いとされた端部ベクトルに、前記選択された第２ベクトルを隣接させて付加する処理を、所定要件を満たすまで繰り返す第２クラスタの拡大処理とを行うことにより、前記マトリクスの行を並び替え、
前記増減率マトリクス生成手段は、
前記第１配置手段および前記第２配置手段により並び替えられた前記マトリクスと、前記時間情報とを利用して、当該マトリクスの要素である前記課題因子と前記解決因子との組み合わせ毎に対応付けた技術文書の数を、所定期間毎に分類し、当該分類した数を利用して前記課題因子と前記解決因子との組み合わせ毎の増減率を算出し、該算出した増減率を要素とするマトリクスを生成すること
を特徴とする関連性分析支援装置。
【国際調査報告】
2007069663.tif 000018
2007069663.tif 000019