(57)【要約】  企業技術文書群分析支援装置は、技術文書群からなる対象企業の文書群から索引語を抽出する索引語抽出手段、前記対象企業の文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段、各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定手段、抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出手段、前記各クラスタ内において、各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出手段、前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段による算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出手段、を備える。これにより、技術文書群を自動解析して分析対象企業の技術的特性を容易且つ適切に分析可能にする。
2007043593.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
技術文書群からなる対象企業の文書群から索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記対象企業の文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定手段と、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出手段と、
前記各クラスタ内において、各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出手段と、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段による算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記各クラスタ内において、各索引語が前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っているか否かを、各クラスタについて判定するクラスタ内上位語判定手段を更に備え、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段は、前記各クラスタ内において、前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っている各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出する、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項３】
請求項１において、
各クラスタについて、前記出現頻度の関数値において高く評価される一定数の索引語群の当該クラスタにおける出現頻度の平均を、当該クラスタの文書数で除してキーワードの適合度を算出する適合度算出手段を更に備え、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段は、前記出現頻度の関数値を前記各クラスタに属する文書数で除算した結果に、前記キーワード適合度を乗算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出する、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項４】
複数分野の技術文書群からなる対象企業の複数分野文書群から索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記対象企業の複数分野文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定手段と、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出手段と、
前記各クラスタ内において、各索引語が前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っているか否かを、各クラスタについて判定するクラスタ内上位語判定手段と、
前記各クラスタ内において、前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っている各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出手段と、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段による算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出手段と、
前記算出された全クラスタキーワードポイントに基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記抽出されたキーワードに基づいて、複数分野の技術文書群を含み且つ対象企業及び他の企業の文書群を含む複数分野文書群から、特定分野の文書群を抽出する特定分野文書群抽出手段と、
前記抽出された特定分野の文書群のうちの対象企業の文書群である対象企業特定分野文書群の文書数を、前記抽出された特定分野の文書群のうちの他の企業の文書群から所定の条件で選出した他企業特定分野文書群の文書数で除算して相対シェアを算出する相対シェア算出手段と、
前記対象企業特定分野文書群に属する各文書の時間情報に基づき、この対象企業特定分野文書群の時間当たりの文書数の伸び率を算出する伸び率算出手段と、
前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアと、前記伸び率算出手段により算出された伸び率との組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記出力手段は、前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアを座標の第１軸にとり、前記伸び率算出手段により算出された伸び率を前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えた、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項６】
請求項４又は請求項５において、
前記相対シェア算出において他企業特定分野文書群を選出する所定の条件は、対象企業以外で最も文書数が多い企業の文書群であることとし、
当該所定の条件のもとで前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアと、前記対象企業特定分野文書群及び前記他企業特定分野文書群の文書数が同数である場合に算出される相対シェア基準値との大小関係を前記出力手段により出力する、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項７】
技術文書群に属する各文書の文書属性を抽出する文書属性抽出手段と、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記文書属性の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各文書属性につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける各文書属性の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記文書属性についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各文書属性の評価値の比を各クラスタ及び各文書属性について算出し、各文書属性について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
各文書属性について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各文書属性について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項８】
対象企業の技術文書群に属する各文書の内容情報を抽出する文書属性抽出手段と、
前記対象企業の技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記抽出された内容情報の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各内容情報につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける前記抽出された各内容情報の評価値の、前記対象企業の技術文書群から抽出された全ての前記内容情報についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各内容情報の評価値の比を各クラスタ及び各内容情報について算出し、各内容情報について、当該比の前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記対象企業の技術文書群における各内容情報の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
前記抽出された各内容情報について、各クラスタにおける評価値の、前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記対象企業の技術文書群における各内容情報の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各内容情報について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項９】
技術文書群に属する各文書の人的情報を抽出する文書属性抽出手段と、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記抽出された人的情報の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各人的情報につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける前記抽出された各人的情報の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記人的情報についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各人的情報の評価値の比を各クラスタ及び各人的情報について算出し、各人的情報について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各人的情報の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
前記抽出された各人的情報について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各人的情報の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各人的情報について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１０】
請求項７乃至請求項９の何れか一項において、
前記出力手段は、前記集中度算出手段により算出された集中度を座標の第１軸にとり、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェアを前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えた、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１１】
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の経過情報を記録したデータベースと、
前記特許文書群に属する「文書数」を判定する文書数判定手段と、
前記特許文書群について、前記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
前記特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
前記特許文書群の経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段により算出された評価値を出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１２】
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の時期的情報及び経過情報を記録したデータベースと、
前記特許文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する「文書数」を判定する文書数判定手段と、
各クラスタについて、前記データベースに記録された各文書の時期的情報の代表値、並びに前記データベースに記録された各文書の経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
各クラスタにつき、前記「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
各クラスタにつき、前記経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
各クラスタにつき、前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
各クラスタにつき、前記評価値算出手段により算出された評価値と、前記指標算出手段により算出された時期的情報の代表値との組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１３】
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業及び他の企業の特許文書群を記録し、そのうち対象企業の特許文書群について、各文書の時期的情報及び経過情報を記録したデータベースと、
前記対象企業及び他の企業の特許文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する「文書数」及びその内の前記対象企業の特許文書群の「文書数」を判定する文書数判定手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群について、前記データベースに記録された各文書の時期的情報の代表値、並びに前記データベースに記録された各文書の経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記対象企業の特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
各クラスタにつき、前記各クラスタに属する「文書数」に対するその内の前記対象企業の特許文書群の「文書数」の比によってクラスタ内シェアを算出するクラスタ内シェア算出手段と、
各クラスタにつき、前記評価値算出手段により算出された評価値と、前記指標算出手段により算出された時期的情報の代表値と、前記クラスタ内シェア算出手段により算出されたクラスタ内シェアとの組合せを出力する出力手段と、を備えた企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１４】
請求項１２又は請求項１３において、
前記出力手段は、各クラスタに属する文書の時期的情報の代表値を座標の第１軸にとり、前記評価値算出手段により算出された当該クラスタの評価値を前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えた、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１５】
請求項１１乃至請求項１４の何れか一項において、
前記データベースは、前記各文書についての経過情報として少なくとも「他社引用回数及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」、「審査請求の有無」並びに「特許権設定登録の有無」を記録しており、
前記指標算出手段は、前記経過情報に基づく指標として「他社引用回数の合計値及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」、「審査請求率」、「登録査定率」並びにその他の指標を算出し、
前記特許インパクト算出手段は、前記「文書数」に、「他社引用回数の合計値及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」に基づく重み付けをして前記特許インパクト指数を算出し、
前記経過情報空間距離算出手段は、前記「審査請求率」、「登録査定率」及びその他の指標を二乗平均して前記経過情報空間距離指数を算出する、企業技術文書群分析支援装置。
【請求項１６】
技術文書群からなる対象企業の文書群から索引語を抽出する索引語抽出ステップと、
前記対象企業の文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリングステップと、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定ステップと、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出ステップと、
前記各クラスタ内において、各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出ステップと、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出ステップによる算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出ステップと、を備えた企業技術文書群分析支援方法。
【請求項１７】
技術文書群に属する各文書の文書属性を抽出する文書属性抽出ステップと、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリングステップと、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記文書属性の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各文書属性につき算出する評価値算出ステップと、
各クラスタにおける各文書属性の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記文書属性についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各文書属性の評価値の比を各クラスタ及び各文書属性について算出し、各文書属性について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の最大シェアを算出する最大シェア算出ステップと、
各文書属性について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の分布の集中度を算出する集中度算出ステップと、
各文書属性について、前記最大シェア算出ステップにより算出された最大シェア及び前記集中度算出ステップにより算出された集中度の組合せを出力する出力ステップと、を備えた企業技術文書群分析支援方法。
【請求項１８】
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の経過情報を記録したデータベースから経過情報を読み出すステップと、
前記特許文書群に属する「文書数」を判定する文書数判定ステップと、
前記特許文書群について、前記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出ステップと、
前記特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出ステップと、
前記特許文書群の経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出ステップと、
前記特許インパクト算出ステップにより算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出ステップにより算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値を出力する出力ステップと、を備えた企業技術文書群分析支援方法。
【請求項１９】
技術文書群からなる対象企業の文書群から索引語を抽出する索引語抽出ステップと、
前記対象企業の文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリングステップと、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定ステップと、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出ステップと、
前記各クラスタ内において、各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出ステップと、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出ステップによる算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出ステップと、をコンピュータに実行させる企業技術文書群分析支援プログラム。
【請求項２０】
技術文書群に属する各文書の文書属性を抽出する文書属性抽出ステップと、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリングステップと、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記文書属性の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各文書属性につき算出する評価値算出ステップと、
各クラスタにおける各文書属性の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記文書属性についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各文書属性の評価値の比を各クラスタ及び各文書属性について算出し、各文書属性について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の最大シェアを算出する最大シェア算出ステップと、
各文書属性について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の分布の集中度を算出する集中度算出ステップと、
各文書属性について、前記最大シェア算出ステップにより算出された最大シェア及び前記集中度算出ステップにより算出された集中度の組合せを出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる企業技術文書群分析支援プログラム。
【請求項２１】
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の経過情報を記録したデータベースから経過情報を読み出すステップと、
前記特許文書群に属する「文書数」を判定する文書数判定ステップと、
前記特許文書群について、前記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出ステップと、
前記特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出ステップと、
前記特許文書群の経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出ステップと、
前記特許インパクト算出ステップにより算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出ステップにより算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記評価値算出ステップにより算出された評価値を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる企業技術文書群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、技術文書群を自動解析して分析対象企業の技術的特性を分析可能にする技術に係り、特にこのような企業技術文書群の分析支援装置、支援方法及び支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文書をはじめとする技術文書は各企業により日々新しく生み出され、膨大な数になっている。また、１つの企業での技術開発活動も多岐にわたっている。各企業の技術文書を分析して各企業の技術の強みなどの技術的特性を分析し、経営判断に生かすことが望まれているが、膨大な数で多岐分野にわたる技術文書を人手により分析するのは困難である。人手により分析するのであれば、せいぜい、各企業の出願件数や特許件数を比較するにとどまるのが関の山である。
【０００３】
特開２００２−１８９７３８号公報「特許情報等のキーワード分析方法及びキーワード分析装置」（特許文献１）は、対象特許等情報群のキーワードリストに基づいて、ユニークキーワードリストを作成することを開示している。具体的には、キーワードリストの各キーワードについて、当該キーワードを有する出願人の数をチェックし、当該キーワードが例えば１社のみの出願人から抽出された場合は、ユニークキーワードとしている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８９７３８号公報「特許情報等のキーワード分析方法及びキーワード分析装置」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記特開２００２−１８９７３８号公報（特許文献１）に記載の技術では、ある出願人がたまたま特殊な造語や隠語を使っただけでユニークキーワードとされてしまうことになり、技術的特性の分析やそれに基づく経営判断のためには不十分といわざるを得ない。
【０００６】
本発明の課題は、技術文書群を自動解析して分析対象企業の技術的特性を容易且つ適切に分析することを可能にする企業技術文書群の分析支援装置、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、本発明の企業技術文書群分析支援装置は、
技術文書群からなる対象企業の文書群から索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記対象企業の文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定手段と、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出手段と、
前記各クラスタ内において、各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出手段と、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段による算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出手段と、
を備えている。【０００８】
文書群に出現する索引語の重みを評価するための指標として、一般には文書頻度（ＤＦ）、大域的頻度（ＧＦ）、全文書ＩＤＦ重み付け大域的頻度（ＧＦＩＤＦ）などがあるが、これら従来の指標は、各索引語が文書群全体の特徴を表す語なのかどうかを評価するには十分ではない。文書群は、共通性の高い文書同士で幾つかのクラスタに分類することができるが、文書数などはクラスタによって様々である。各クラスタに属する文書をすべて平等に扱って索引語を評価しようとすると、影響力の出やすい特定のクラスタに偏った評価になってしまい、文書群全体の特徴を表す索引語を高く評価できない場合があり得る。
例えば、あるクラスタで多く用いられている索引語があるとき、そのクラスタの規模が大きければそれだけで文書頻度や大域的頻度が大きくなりやすいが、文書頻度や大域的頻度が大きくても、他のクラスタで用いられていなければその索引語は文書群全体の特徴を表しているとは言えない。
本発明は対象企業の技術文書群をクラスタリングし、各クラスタの文書数にかかわらず個々のクラスタでの重要度を全体の評価に反映させることにより、特定のクラスタに偏ることなく文書群全体の特徴を表す索引語を適切に評価できるようにするものである。このキーワード評価を用いることにより、対象企業の重要技術要素を抽出することができる。
そして、対象企業の技術的特性を容易且つ適切に分析することができる。【０００９】
（２）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記各クラスタ内において、各索引語が前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っているか否かを、各クラスタについて判定するクラスタ内上位語判定手段を更に備え、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段は、前記各クラスタ内において、前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っている各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出する
ことが望ましい。【００１０】
クラスタ毎のキーワードポイントを全クラスタについて合計して索引語を評価する場合、影響力の出やすい特定のクラスタに偏った評価をしてしまうと、文書群全体の特徴を表す索引語を高く評価できなくなる。
例えばあるクラスタにおける頻出語の数が他のクラスタより多い場合、当該クラスタの中で重要度の順位が高くない索引語であっても、当該クラスタでの出現頻度の高さが文書頻度や大域的頻度の高さに少なからず寄与することができるが、そもそも当該クラスタの中で重要度の順位が高くない索引語は、当該クラスタの特徴を表しているとさえ言えないものである。クラスタ内上位語だけでクラスタ毎のキーワードポイントを算出すれば、各クラスタの頻出語の数にかかわらず個々のクラスタでの重要度を全体の評価に反映させることができ、特定のクラスタに偏ることなく文書群全体の特徴を表す索引語を適切に評価できる。
【００１１】
（３）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
各クラスタについて、前記出現頻度の関数値において高く評価される一定数の索引語群の当該クラスタにおける出現頻度の平均を、当該クラスタの文書数で除してキーワードの適合度を算出する適合度算出手段を更に備え、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段は、前記出現頻度の関数値を前記各クラスタに属する文書数で除算した結果に、前記キーワード適合度を乗算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出する
ことが望ましい。【００１２】
クラスタ毎のキーワードポイントを全クラスタについて合計して索引語を評価する場合、例えば、あるクラスタでの文書頻度や索引語頻度が高くても、種々雑多な文書からなるクラスタで出現していたりする場合には、文書群全体で重要な語ということはできない。そこで、各クラスタについてキーワードの適合度を尺度に加えることにより、ある索引語が多くのクラスタで出現し、かつその索引語が出現するクラスタの規模が大きくまとまりがよい場合に高く評価できるようにしたのである。
【００１３】
（４）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
複数分野の技術文書群からなる対象企業の複数分野文書群から索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記対象企業の複数分野文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する文書数を判定する文書数判定手段と、
抽出された各索引語につき各クラスタにおける出現頻度の関数値を算出する出現頻度算出手段と、
前記各クラスタ内において、各索引語が前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っているか否かを、各クラスタについて判定するクラスタ内上位語判定手段と、
前記各クラスタ内において、前記出現頻度の関数値の上位所定数に入っている各索引語についての各クラスタにおける前記出現頻度の関数値を、前記各クラスタに属する文書数で除算してクラスタ毎のキーワードポイントを算出するクラスタ毎キーワードポイント算出手段と、
前記クラスタ毎キーワードポイント算出手段による算出結果の全クラスタ合計値を、各索引語について算出する全クラスタキーワードポイント算出手段と、
前記算出された全クラスタキーワードポイントに基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記抽出されたキーワードに基づいて、複数分野の技術文書群を含み且つ対象企業及び他の企業の文書群を含む複数分野文書群から、特定分野の文書群を抽出する特定分野文書群抽出手段と、
前記抽出された特定分野の文書群のうちの対象企業の文書群である対象企業特定分野文書群の文書数を、前記抽出された特定分野の文書群のうちの他の企業の文書群から所定の条件で選出した他企業特定分野文書群の文書数で除算して相対シェアを算出する相対シェア算出手段と、
前記対象企業特定分野文書群に属する各文書の時間情報に基づき、この対象企業特定分野文書群の時間当たりの文書数の伸び率を算出する伸び率算出手段と、
前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアと、前記伸び率算出手段により算出された伸び率との組合せを出力する出力手段と、
を備えている。【００１４】
多角化企業の事業特性を分析する手法として、プロダクト・ポートフォリオ・マネジメントが知られている。これは事業の各分野について、シェアと伸び率を算出して各分野の位置付けを分析するものであるが、どのように分野わけをするかは人的労力に頼らざるを得なかった。これを特許文書など技術文書の分析に適用しようとしても、膨大な技術文書を人的労力によって分野わけすることは困難である。本発明により、文書群を代表するキーワードを自動選出して特許分析をすることにより、対象企業の重要技術要素を選出してその要素に関する経時的要素を考慮しつつ、他企業との関係を分析することができる。
【００１５】
（５）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記出力手段は、前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアを座標の第１軸にとり、前記伸び率算出手段により算出された伸び率を前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えることが望ましい。
これにより、対象企業の技術の経時的要素と他企業との関係を一見して把握できるようになる。【００１６】
（６）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記相対シェア算出において他企業特定分野文書群を選出する所定の条件は、対象企業以外で最も文書数が多い企業の文書群であることとし、
当該所定の条件のもとで前記相対シェア算出手段により算出された相対シェアと、前記対象企業特定分野文書群及び前記他企業特定分野文書群の文書数が同数である場合に算出される相対シェア基準値との大小関係を前記出力手段により出力することが望ましい。
これにより、対象企業の技術が二位以下の他企業をどれだけ離しているか、或いは一位の他企業にどれだけ離されているかを容易に把握することができる。
【００１７】
（７）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
技術文書群に属する各文書の文書属性を抽出する文書属性抽出手段と、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記文書属性の出現頻度の関数値に基づく評価値（ＤＦなど）を、各クラスタ及び各文書属性につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける各文書属性の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記文書属性についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各文書属性の評価値の比を各クラスタ及び各文書属性について算出し、各文書属性について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
各文書属性について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各文書属性の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各文書属性について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えている。
【００１８】
文書群における文書属性の分布を評価する場合、最も一般的な方法はＤＦ、ＧＦ、ＧＦＩＤＦなどであるが、文書群の全クラスタに広く分布しているのか、特定クラスタに偏っているのか、或いは個々のクラスタ内で優位を占めているのか否かなどを評価することができない。本発明によれば、そのような文書群での分布やクラスタ内での優位性を分析することができる。
【００１９】
（８）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
対象企業の技術文書群に属する各文書の内容情報を抽出する文書属性抽出手段と、
前記対象企業の技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記抽出された内容情報の出現頻度の関数値に基づく評価値（ＤＦなど）を、各クラスタ及び各内容情報につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける前記抽出された各内容情報の評価値の、前記対象企業の技術文書群から抽出された全ての前記内容情報についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各内容情報の評価値の比を各クラスタ及び各内容情報について算出し、各内容情報について、当該比の前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記対象企業の技術文書群における各内容情報の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
前記抽出された各内容情報について、各クラスタにおける評価値の、前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記対象企業の技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記対象企業の技術文書群における各内容情報の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各内容情報について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えている。
【００２０】
本発明によれば、文書属性の文書群での分布やクラスタ内での優位性を分析することができる。特に文書属性として内容情報を選んだので、当該文書群を複数のクラスタに分類した場合に、特定のクラスタでのシェアが高い（クラスタ説明力が高い）索引語を抽出したり（最大シェアの評価）、特定のクラスタのみに集中（特化）している索引語や多くのクラスタに分散している索引語を抽出したりして（クラスタ集中度の評価）、対象企業における各技術要素の汎用度、特化度を分析することができる。
【００２１】
（９）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
技術文書群に属する各文書の人的情報（出願人、登録名義人など）を抽出する文書属性抽出手段と、
前記技術文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
前記分類によって得られた各クラスタにおける、前記抽出された人的情報の出現頻度の関数値に基づく評価値を、各クラスタ及び各人的情報につき算出する評価値算出手段と、
各クラスタにおける前記抽出された各人的情報の評価値の、前記技術文書群から抽出された全ての前記人的情報についての和を各クラスタにおいて算出し、当該和に対する各人的情報の評価値の比を各クラスタ及び各人的情報について算出し、各人的情報について、当該比の前記技術文書群に属する全クラスタにおける最大値を算出することによって得られる、前記技術文書群における各人的情報の最大シェアを算出する最大シェア算出手段と、
前記抽出された各人的情報について、各クラスタにおける評価値の、前記技術文書群に属する全クラスタについての和を算出し、当該和に対する各クラスタにおける評価値の比を各クラスタについて算出し、当該比の二乗をそれぞれ算出し、当該比の二乗の前記技術文書群に属する全クラスタにおける和を算出することによって得られる、前記技術文書群における各人的情報の分布の集中度を算出する集中度算出手段と、
各人的情報について、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェア及び前記集中度算出手段により算出された集中度の組合せを出力する出力手段と、を備えている。
【００２２】
本発明によれば、文書属性の文書群での分布やクラスタ内での優位性を分析することができる。特に文書属性として出願人を選んだので、当該文書群を複数のクラスタに分類した場合に、特定のクラスタでのシェアが高い（ある分野で他社を圧倒している）出願人が誰であるかを分析したり（最大シェアの評価）、特定のクラスタのみに集中（特化）している出願人や多くのクラスタに分散している出願人が誰であるかを分析したりして（クラスタ集中度の評価）、自社の位置付けを分析することができる。
【００２３】
（１０）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記出力手段は、前記集中度算出手段により算出された集中度を座標の第１軸にとり、前記最大シェア算出手段により算出された最大シェアを前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えることが望ましい。
これにより、文書属性の文書群での分布やクラスタ内での優位性を一見して把握できるようになる。
【００２４】
（１１）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の経過情報を記録したデータベースと、
前記特許文書群に属する「文書数」を判定する文書数判定手段と、
前記特許文書群について、前記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
前記特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
前記特許文書群の経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段により算出された評価値を出力する出力手段と、を備えている。【００２５】
特許出願及び登録の経過情報は様々な要素を含んでいるが故に、特許文書群の経過情報から有用な情報を抽出するのは容易ではない。本発明者らは経過情報を用いた因子分析の結果を検討することにより、経過情報から得られるのは特に「権利化意欲」と「他社牽制力」の２つであると考えた。本発明はそれを更に発展させ、「権利化意欲」と「他社牽制力」を数値化し、特許件数だけでは量れない有用な指標を提供するものである。
例えばある分野における対象企業の特許件数が他企業に較べて少なくても、本発明により算出された評価値が高い場合には、特許の強さでは負けていないと評価することができる。
また例えばある企業の文書群のうち、ある分野に属する文書群と、同じ企業の文書群の他の分野に属する文書群とで比較すれば、当該企業の特許戦略を分野間で比較し評価することができる。
【００２６】
（１２）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群について、各文書の時期的情報及び経過情報を記録したデータベースと、
前記特許文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する「文書数」を判定する文書数判定手段と、
各クラスタについて、前記データベースに記録された各文書の時期的情報の代表値、並びに前記データベースに記録された各文書の経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
各クラスタにつき、前記「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
各クラスタにつき、前記経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
各クラスタにつき、前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
各クラスタにつき、前記評価値算出手段により算出された評価値と、前記指標算出手段により算出された時期的情報の代表値との組合せを出力する出力手段と、を備えている。
【００２７】
本発明は、「権利化意欲」と「他社牽制力」を数値化し、特許件数だけでは量れない有用な指標を提供する。
経過情報から得られる評価値は、出願からの時間が経過するほど高くなる傾向にある。そこで、この評価値を、特許文書群を構成する各クラスタについて算出するとともに、これを例えば出願日平均値と対比させることにより、評価値は同じでも新しい文書群なら強い特許群と考えることができ、逆に古い文書群ならさほど強くない文書群と考えることができ、対象企業の各分野での特許の強さなどを適切に分析することができる。例えば比較的新しい文書群に高い評価値がついていれば、対象企業が特に最近力を入れている分野であると考えることができる。
【００２８】
（１３）また、本発明の他の企業技術文書群分析支援装置は、
特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業及び他の企業の特許文書群を記録し、そのうち対象企業の特許文書群について、各文書の時期的情報及び経過情報を記録したデータベースと、
前記対象企業及び他の企業の特許文書群を一定条件下で分類して複数のクラスタを得るクラスタリング手段と、
各クラスタに属する「文書数」及びその内の前記対象企業の特許文書群の「文書数」を判定する文書数判定手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群について、前記データベースに記録された各文書の時期的情報の代表値、並びに前記データベースに記録された各文書の経過情報に基づく複数の指標を算出する指標算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記対象企業の特許文書群の「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する特許インパクト算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する経過情報空間距離算出手段と、
各クラスタに属する特許文書群のうち前記対象企業の特許文書群につき、前記特許インパクト算出手段により算出された特許インパクト指数と、前記経過情報空間距離算出手段により算出された経過情報空間距離指数とを乗算して評価値を算出する評価値算出手段と、
各クラスタにつき、前記各クラスタに属する「文書数」に対するその内の前記対象企業の特許文書群の「文書数」の比によってクラスタ内シェアを算出するクラスタ内シェア算出手段と、
各クラスタにつき、前記評価値算出手段により算出された評価値と、前記指標算出手段により算出された時期的情報の代表値と、前記クラスタ内シェア算出手段により算出されたクラスタ内シェアとの組合せを出力する出力手段と、を備えている。
【００２９】
本発明は、「権利化意欲」と「他社牽制力」を数値化し、特許件数だけでは量れない有用な指標を提供する。更に、これを例えば出願日平均値と対比させることにより、対象企業の各分野での特許の強さなどを適切に分析することができる。
更に対象企業の文書数のシェアを算出することにより、他企業との量的な比較も可能になる。【００３０】
（１４）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記出力手段は、各クラスタに属する文書の時期的情報の代表値を座標の第１軸にとり、前記評価値算出手段により算出された当該クラスタの評価値を前記座標の第２軸にとって表示する可視化手段を備えることが望ましい。
これにより、経過情報の観点からみた対象企業の特許の強さを一見して把握できる。【００３１】
（１５）上記の企業技術文書群分析支援装置において、
前記データベースは、前記各文書についての経過情報として少なくとも「他社引用回数及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」、「審査請求の有無」並びに「特許権設定登録の有無」を記録しており、
前記指標算出手段は、前記経過情報に基づく指標として「他社引用回数の合計値及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」、「審査請求率」、「登録査定率」並びにその他の指標を算出し、
前記特許インパクト算出手段は、前記「文書数」に、「他社引用回数の合計値及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」に基づく重み付けをして前記特許インパクト指数を算出し、
前記経過情報空間距離算出手段は、前記「審査請求率」、「登録査定率」及びその他の指標を二乗平均して前記経過情報空間距離指数を算出することが望ましい。
【００３２】
経過情報として「他社引用回数及び／又は被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」、「審査請求の有無」並びに「特許権設定登録の有無」を用いることにより、対象企業の「権利化意欲」と「他社牽制力」を適切に評価することができる。
【００３３】
（１６）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企業技術文書群分析支援方法、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企業技術文書群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。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、技術文書群を自動解析して分析対象企業の技術的特性を容易且つ適切に分析することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施形態に係る企業技術文書群分析支援装置のハードウェア構成を示す図。
【図２】上記の企業技術文書群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】実施例１におけるキーワードポイントの算出手順を示すフローチャート。
【図４】実施例２におけるポートフォリオマップの作成手順を示すフローチャート。
【図５】実施例２における出力例（ポートフォリオマップ）を示す図。
【図６】実施例２における出力の実例（ポートフォリオマップ）を示す図。
【図７】実施例３における特性マップの作成手順を示すフローチャート。
【図８】実施例３における出力例（索引語特性マップ）を示す図。
【図９】実施例３における出力例（出願人特性マップ）を示す図。
【図１０】実施例３における出力の実例（索引語特性マップ）を示す図。
【図１１】実施例３における出力の他の実例（出願人特性マップ）を示す図。
【図１２】実施例３における出力の更に他の実例（ＩＰＣ特性マップ）を示す図。
【図１３】実施例４におけるクラスタポジション図の作成手順を示すフローチャート。
【図１４】実施例４における出力例（クラスタポジション図）を示す図。
【図１５】実施例４における出力の実例（クラスタポジション図）を示す図。
【図１６Ａ】対象企業及び他企業のクラスタを生成する方法に関する説明図。
【図１６Ｂ】対象企業及び他企業のクラスタを生成する方法に関する説明図。
【図１６Ｃ】対象企業及び他企業のクラスタを生成する方法に関する説明図。
【図１６Ｄ】対象企業及び他企業のクラスタを生成する方法に関する説明図。
【図１７】実施例４における競合分析例を示す図。
【図１８】実施例４における他の競合分析例を示す図。
【図１９】実施例４における更に他の競合分析例を示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１：処理装置、２：入力装置、３：記録装置、４：出力装置、１００：技術文書群読み出し部、２００：文書群内文書の属性抽出部、３００：文書属性の評価値算出部、４００：企業技術文書群分析データ算出部
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
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。【００３８】
＜１．略号の説明等＞
以降の説明を簡素にするため、略号を決める。
Ｅ：  特定又は不特定の企業による、特定又は不特定の技術分野の技術文書群。この文書群から抽出される索引語数をｍ（Ｅ）個とする。またこの文書群の文書数をＮ（Ｅ）とする。またこの文書群はクラスタ数ｎ（Ｅ）個にクラスタリングされるものとする。
企業に関して特別に表示するときは、ＥＸ（分析対象企業の文書群及び他の企業の文書群を含む技術文書群）、ＥＡ（分析対象企業の技術文書群）、ＥＢ（分析対象企業以外の企業のうち、一定条件で選出された企業の技術文書群）のように添え字を付すことにする。
技術分野に関して特別に表示するときは、Ｅ１（分野番号１に属する技術文書群）、Ｅ２（分野番号２に属する技術文書群）、ＥＭ（分野番号１に属する文書及び分野番号２に属する文書を含む多分野の技術文書群）のように添え字を付すことにする。
企業及び技術分野の両者に関して特別に表示するときは、ＥＸＭ（分析対象企業の文書群及び他の企業の文書群を含み、且つ多分野の技術を含む技術文書群）、ＥＡ１（分析対象企業の文書群であって分野番号１に属する技術文書群）のように添え字を付すことにする。
Ｃｉ：  技術文書群をクラスタリングして得られる個々のクラスタ。各クラスタに属する文書数をＮ（Ｃｉ）とする。ｉはクラスタ番号で、例えば上記対象企業の文書群ＥＡをクラスタリングしたときは、ｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＡ）となる。
Ｄｊ：  文書群に含まれる個々の文書。ｊは文書番号で、例えば上記対象企業の文書群ＥＡについては、ｊ＝１，２，・・・，Ｎ（ＥＡ）となる。
ｗｋ：  文書群から抽出される索引語。ｋは索引語番号で、例えば上記対象企業の文書群ＥＡの索引語を抽出した場合は、ｋ＝１，２，・・・，ｍ（ＥＡ）となる。
ａ（ｗｋ，Ｃｉ）：  クラスタＣｉにおける索引語ｗｋの評価値。各索引語につきクラスタ毎に算出されるので、例えば上記対象企業の文書群ＥＡにおいて、索引語のクラスタ内評価値を算出すると、ｎ（ＥＡ）×ｍ（ＥＡ）行列を生成できる。索引語のクラスタ内評価値の例としては、クラスタ内の文書頻度（Document Frequency；ＤＦ）、クラスタ内大域的頻度（Global Frequency；ＧＦ）、全文書ＩＤＦ重み付きクラスタ内大域的頻度（ＧＦＩＤＦ）、後述の「Ｓｋｅｙ」、後述の「キーワードポイント」などがある。
Ｐ：  文書群Ｅを含む全文書。全文書Ｐとしては、特許文献についての分析であれば、例えば日本国内で過去１０年間に発行されたすべての特許公報及び実用新案公報約６００万件を用いる。
ＩＤＦ（Ｐ）又はＩＤＦ（ｗ，Ｐ）：  “全文書Ｐでの文書頻度（ＤＦ）の逆数×全文書Ｐの総文書数Ｎ（Ｐ）”の対数。
【００３９】
＜２．企業技術文書群分析支援装置の構成＞
図１は本発明の一実施形態に係る企業技術文書群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、本実施形態の企業技術文書群分析支援装置は、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、文書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、および抽出されたキーワードやその評価値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。
【００４０】
処理装置１は、技術文書群読み出し部１００、文書群内文書の属性抽出部２００、文書属性の評価値算出部３００、企業技術文書群分析データ算出部４００、を備えている。
【００４１】
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、文書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（デジタルバーサタイルディスク）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。
【００４２】
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（ローカルエリアネットワーク）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。
【００４３】
＜２−１．入力装置２の詳細＞
次に、上記の企業技術文書群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、技術文書群の読み出し条件、文書群内文書の属性抽出条件、属性の評価値算出条件、企業技術文書群分析データ算出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。
【００４４】
＜２−２．処理装置１の詳細＞
技術文書群読み出し部１００は、入力装置２で入力される読み出し条件に従って、分析対象となる複数の技術文書からなる技術文書群を記録装置３の文書格納部３３から読み出す。読み出された技術文書群のデータは、文書群内文書の属性抽出部２００に直接送られて各々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。
なお、技術文書群読み出し部１００から文書群内文書の属性抽出部２００或いは作業結果格納部３２に送られるデータは、読み出された技術文書群の内容データ、時間データ、経過情報のデータを含むすべてのデータであっても良い。また、これら技術文書群の各々を特定する書誌データ（例えば特許文献であれば出願番号又は公開番号など）のみであっても良い。後者の場合、以後の処理で必要なときは当該書誌データに基づいて再度文書格納部３３から各技術文書のデータを読み出せばよい。
【００４５】
文書群内文書の属性抽出部２００は、技術文書群読み出し部１００で読み出された技術文書群から、各文書の文書属性のデータ（例えば索引語、出願人、ＩＰＣ、或いは経過情報などのデータ）を抽出する。抽出された文書属性のデータは、文書属性の評価値算出部３００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。
【００４６】
文書属性の評価値算出部３００は、文書群内文書の属性抽出部２００で抽出された各文書の文書属性のデータから、各文書属性の評価値を算出する。この評価値は、各文書属性を、技術文書群読み出し部１００で読み出された文書群単位、或いはこの文書群を一定条件下で分類して得られたクラスタ単位で評価した値である。例えば、文書属性として索引語を選んだときは、各文書群又は各クラスタにおける当該索引語の出現頻度の関数値を評価値とする。また例えば特許文書の文書属性として出願人を選んだときは、各文書群又は各クラスタにおける当該出願人の文書数を評価値とする。また例えば特許文書の文書属性として特許出願の経過情報を選んだときは、各文書群又は各クラスタにおける「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」や「審査請求率」を評価値とする。算出された文書属性の文書群内又はクラスタ内評価値は、企業技術文書群分析データ算出部４００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。
【００４７】
企業技術文書群分析データ算出部４００は、文書属性の評価値算出部３００で算出された文書属性の文書群内又はクラスタ内評価値に基づいて、企業技術文書群の分析データを算出する。この企業技術文書群の分析データとしては、次のようなものがある。
索引語の評価値に基づいて算出されたキーワードポイント又はこのキーワードポイントに基づいて抽出されたキーワード（実施例１）。
実施例１のキーワードによって別途抽出された文書群における、対象企業の文書群の位置付けを示すポートフォリオマップ（実施例２）。
文書属性の評価値に基づいて算出された各文書属性の集中度及び最大シェア、又はこれらに基づいて生成された特性マップ（実施例３）。
経過情報の評価値に基づいて算出された、文書群のクラスタスコア又はこれに基づいて生成されたクラスタポジション図（実施例４）。
複数の中位クラスタを自他特許クラスタとし、これを企業ごとに分類して生成した企業単位クラスタについて、クラスタ単位のクラスタスコアを縦軸に、１件あたりのクラスタスコアを横軸にとってマップ表示した図（実施例５）。
各自他特許クラスタを対象企業（自社）とそれ以外の企業（他社）とに二分して２つの企業単位クラスタを生成した各企業単位クラスタについて、クラスタ単位のクラスタスコアを縦軸に、１件あたりのクラスタスコアを横軸にとってマップ表示した図（実施例５）。
自他特許クラスタの各々について自社を含む数社の企業単位クラスタのクラスタスコアのみを複数軸で出力した図（実施例５）。
算出された企業技術文書群の分析データは、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。
【００４８】
＜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、必要な文書データを格納し、提供する。
【００４９】
＜２−４．出力装置４の詳細＞
出力装置４は、処理装置１の企業技術文書群分析データ算出部４００で算出され記録装置３の作業結果格納部３２に格納された企業技術文書群の分析データを出力する。出力の形態としては、例えばディスプレイ装置への表示、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が挙げられる。
【００５０】
＜３．企業技術文書群分析支援装置の動作の概要＞
図２は上記の企業技術文書群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。【００５１】
まず、技術文書群読み出し部１００において、技術文書群を記録装置３の文書格納部３３から読み出す（ステップＳ１００）。読み出される技術文書群は、例えば、対象企業の特許文書群、対象企業の特許文書群のうち特定分野の文書群、対象企業及び他の企業の特許文書群、対象企業及び他の企業の特許文書群のうち特定分野の文書群などである。特定の企業の特許文書群は、当該企業の企業名で検索すれば読み出すことができる。特定分野の特許文書群は、キーワード、ＩＰＣ等で検索する方法の他、ある特許文書との類似度降順（非類似度昇順）に文書を選出する方法もある。
【００５２】
次に、文書群内文書の属性抽出部２００において、技術文書群読み出し部１００で読み出された技術文書群から、各文書の文書属性のデータ（例えば索引語、出願人、ＩＰＣ、或いは経過情報などのデータ）を抽出する（ステップＳ２００）。
【００５３】
次に、文書属性の評価値算出部３００において、文書群内文書の属性抽出部２００で抽出された各文書の文書属性のデータから、各文書属性の評価値を算出する（ステップＳ３００）。
【００５４】
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００において、文書属性の評価値算出部３００で算出された文書属性の文書群内又はクラスタ内評価値に基づいて、企業技術文書群の分析データを算出する（ステップＳ４００）。
具体的には、以下の各実施例で説明される処理を行う。
【００５５】
＜４．実施例１：キーワードポイントの算出及び重要技術要素の抽出＞
次に、本発明の第１の実施例について説明する。第１の実施例は、技術文書群のキーワードを評価する指標として、以下に説明するキーワードポイントを算出し、対象企業の重要技術要素の抽出を可能にするものである。
図３は実施例１におけるキーワードポイントの算出手順を示すフローチャートである。【００５６】
＜４−１．対象企業の文書群の読み出し＞
まず、技術文書群読み出し部１００の対象企業文書群読み出し手段によって、Ｎ（ＥＡ）個の技術文書Ｄｊ（但しｊ＝１，２，・・・，Ｎ（ＥＡ））からなる対象企業の文書群ＥＡを記録装置３の文書格納部３３から読み出す（ステップＳ１１１）。ここで、好ましくは対象企業の特許文書を読み出す。より好ましくは、対象企業の全ての特許文書を読み出す。
【００５７】
＜４−２．索引語の抽出＞
次に、文書群内文書の属性抽出部２００の索引語抽出手段によって、上記対象企業の文書群ＥＡから、各文書の文書属性として索引語ｗｋ（但しｋ＝１，２，・・・，ｍ（ＥＡ））を抽出する（ステップＳ２１１）。例えば、各文書で出現する索引語の出現回数（ＴＦ）を求め、次のようなデータを得る。
【表１】
2007043593.tif 000003
【００５８】
＜４−３．文書群のクラスタリング＞
次に、文書属性の評価値算出部３００のクラスタリング手段によって、対象企業の文書群ＥＡを一定条件下で分類して複数のクラスタＣｉ（但しｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＡ））を得る（ステップＳ３１１）。分類の方法は特に限定されるものではないが、文書の内容に基づいて分類するのが好ましい。例えば、文書群ＥＡに属する各文書Ｄｊを、各索引語ｗｋの出現回数（ＴＦ）等を成分とするｍ（ＥＡ）次元ベクトルで表現し、そのベクトル間の類似度又は非類似度に基づいて分類する方法でもよい。また、各文書に出現するキーワードや、文書群ＥＡが特許文書群であれば各文書のＩＰＣ（国際特許分類）等によって分類する方法でもよい。例えば、次のようなデータを得る。
【表２】
2007043593.tif 000004
【００５９】
＜４−４．クラスタ内文書数の判定＞
次に、文書属性の評価値算出部３００の文書数判定手段によって、各クラスタＣｉに属する文書数Ｎ（Ｃｉ）を判定する（ステップＳ３１２）。これは、上記分類の結果に基づき、クラスタ毎に文書数を計数すればよい。上表の例では、次のようなデータが得られる。
【表３】
2007043593.tif 000005
【００６０】
＜４−５．クラスタ内出現頻度の関数値算出＞
次に、文書属性の評価値算出部３００の出現頻度算出手段により、各索引語ｗｋにつき、各クラスタＣｉにおける評価値として出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を算出する（ステップＳ３１３）。クラスタにおける索引語の出現頻度としては例えば大域的頻度（ＧＦ）があるが、これに限られるものではなく、文書頻度（ＤＦ）でも良いし、これら大域的頻度や文書頻度を変数として含む関数値でもよい。好ましい例としては、次に述べるＳｋｅｙ（ｗｋ，Ｃｉ）を用いる。
Ｓｋｅｙ（ｗｋ，Ｃｉ）は、全文書ＩＤＦ重み付けＧＦ（ＧＦＩＤＦ）を、当該クラスタの土台語との共起度で補正した値である。具体的には、まず当該クラスタ内で多く出現する高頻度語であって、当該クラスタ内の各索引語との文書単位の共起度
ｃ(ｗｊ,ｗｋ)＝Σ｛Ｄ∈Ｃ｝［ＤＦ(ｗｊ,Ｄ)×ＤＦ(ｗｋ,Ｄ)］
が互いに類似する高頻度語を土台ｇｈ（ｈ＝１，２，・・・，ｂ）とする。この土台ｇと索引語ｗの文書単位での共起度を
Ｃｏ（ｗ，ｇ）＝Σ｛ｗ’∈ｇ，ｗ’≠ｗ｝Ｃ（ｗ，ｗ’）
とする。ここでｗ’は、ある土台ｇに属する高頻度語であり、かつ共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）の計測対象である索引語ｗ以外のものをいう。索引語ｗと土台ｇとの共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）は、ｗ’すべてについての、ｗとの共起度ｃ（ｗ，ｗ’）の合計である。この共起度Ｃｏ（ｗ，ｇ）に基づき、次のｋｅｙ（ｗ）を算出する。
ｋｅｙ（ｗ）＝１− Π｛１≦ｈ≦ｂ｝［１−Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）／Ｆ（ｇｈ）］
ここで、Ｆ（ｇｈ）＝Σ｛ｗ∈Ｃ｝Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）、すなわち索引語ｗと土台ｇｈとの共起度Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）の、全索引語ｗについての合計と定義する。Ｃｏ（ｗ，ｇｈ）をＦ（ｇｈ）で除して１との差をとり、これをすべての土台ｇｈについて乗じて１との差をとったものが、ｋｅｙ（ｗ）である。
Ｓｋｅｙ（ｗ）は次の式により算出される。
Ｓｋｅｙ（ｗ）＝ＧＦ(ｗ,Ｃ) × ［ＩＤＦ(ｗ,Ｐ) ＋ ln ｋｅｙ(ｗ) ］
なお、ＧＦ(ｗ,Ｃ)はクラスタＣ内での索引語ｗの大域的頻度である。
Ｓｋｅｙ（ｗ）は、対全文書Ｐでは比較的頻度が低く（ＩＤＦ（Ｐ）が高い）、クラスタＣ内では比較的頻度が高く（ＧＦ（Ｃ）が高い）、かつ、クラスタの土台語に共起しクラスタの内容との親和性が高い（ｋｅｙ（ｗ）が高い）語ほど、高くなる。従って、Ｓｋｅｙは索引語のクラスタでの重要性を評価するのに有用である。
例えば、次のようなデータを得て、文書属性の評価値が算出される。
【表４】
2007043593.tif 000006
【００６１】
＜４−６．クラスタ内上位語の判定＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００のクラスタ内上位語判定手段により、各クラスタＣｉ内において、各索引語ｗｋが上記出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の上位所定数に入っているか否かを、各クラスタＣｉについて判定する（ステップＳ４１１）。この判定結果を、Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）と表すことにする。このＪ（ｗｋ，Ｃｉ）は、当該クラスタ内において上位所定数に入っている索引語については１、当該クラスタ内において上位所定数に入っていない索引語については０となる変数である。上位所定数は例えば１０語とするが、これに限られるものではない。例えば上表の例で上位３語であるか否かを判定する場合、次のデータが得られることになる。
【表５】
2007043593.tif 000007
【００６２】
＜４−７．クラスタ毎キーワードポイント算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００のクラスタ毎キーワードポイント算出手段により、クラスタ毎のキーワードポイントを算出する（ステップＳ４１２）。すなわち、各クラスタＣｉ内において、上記出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の上位所定数に入っている（Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）＝１である）各索引語ｗｋについて、各クラスタＣｉにおける上記出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を、各クラスタＣｉに属する文書数Ｎ（Ｃｉ）で除算する。具体的には、
Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）×ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Ｎ（Ｃｉ）  
を各索引語ｗｋ及び各クラスタＣｉについて算出すればよい。この算出結果をクラスタ毎のキーワードポイントと称することとする。なお、この式ではクラスタＣｉ内で上位所定数に入っていない（Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）＝０である）各索引語ｗｋについても上記の計算を行うが、当該索引語の当該クラスタでのキーワードポイントは常に０となる。
【００６３】
＜４−８．全クラスタキーワードポイント算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の全クラスタキーワードポイント算出手段により、上記クラスタ毎のキーワードポイントの全クラスタ合計値を、各索引語について算出する（ステップＳ４１３）。具体的には、
Σｉ＝１ｎ（Ａ）｛Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）×ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Ｎ（Ｃｉ）｝  
を各索引語ｗｋについて算出すればよい。この算出結果を全クラスタキーワードポイントと称することとする。
この全クラスタキーワードポイントは、各クラスタにおける評価値を全クラスタで合計しているので、各クラスタにおける評価値が高く且つより多くのクラスタで出現している索引語に、高得点が与えられる。各クラスタにおける評価値としては、上述の全文書ＩＤＦ重み付けＧＦ（ＧＦＩＤＦ）又はこれを補正した上述のＳｋｅｙ（ｗ）などの出現頻度の関数値を用いることができるが、クラスタ間に影響力の大小があると、影響力の大きいクラスタに出現する語は他のクラスタに出現していなくても高得点が与えられてしまう。そこで、出現頻度の関数値をクラスタ内文書数Ｎ（Ｃｉ）で除算することで、文書数の影響を排除している。また、各クラスタの上位所定数の語（Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）＝１の語）のみを加算することで、索引語数の影響を排除している。これにより、多くのクラスタで評価値の高い索引語に高得点を与えることができる。
【００６４】
＜４−９．キーワードの抽出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００のキーワード抽出手段により、各索引語ｗｋについて算出された全クラスタキーワードポイントに基づいて、キーワードを抽出する（ステップＳ４１４）。例えば、全クラスタキーワードポイントが上位所定個数である索引語を抽出しても良いし、全クラスタキーワードポイントが所定値以上である索引語を抽出してもよい。或いは、各索引語ｗｋに対して「物質名を表す語」「物性を表す語」「用途を表す語」「処理方法を表す語」などのカテゴリーを付与してデータベースに記録しておき、そのカテゴリー毎に、上位所定個数の索引語を抽出するようにしてもよい。
【００６５】
＜４−１０．実施例１の応用例＞
上記ステップＳ４１２のクラスタ毎のキーワードポイントを算出するにおいて、次に説明するキーワード適合度κ（Ｃｉ）を、上記出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を文書数Ｎ（Ｃｉ）で除算したもの、或いはこれに上位語判定結果Ｊ（ｗｋ，Ｃｉ）を乗算したものに対し、乗算することとしてもよい。
このキーワード適合度κ（Ｃｉ）は、各クラスタＣｉについて、上記出現頻度の関数値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）において高く評価される一定数ｔの索引語ｗｒ（ｒ＝１，２，・・・，ｔ）を抽出し、その索引語ｗｒについて、当該クラスタＣｉにおける文書頻度（ＤＦ）又はその他の出現頻度を算出し、その平均（１／ｔ）Σｒ＝１ｔＤＦを当該クラスタの文書数Ｎ（Ｃｉ）で除したものである。キーワード適合度κ（Ｃｉ）が高いことは、当該クラスタに属する文書間の共通性が高く、少ないキーワードで当該クラスタの特徴を表せることを意味する。キーワード適合度の高いクラスタから抽出されたキーワードを高く評価することにより、対象企業の文書群における重要要素を抽出することができる。
【００６６】
＜５．実施例２：ポートフォリオマップ＞
次に、本発明の第２の実施例について説明する。第２の実施例は、第１の実施例のキーワードポイントを用いて対象企業の重要技術要素を抽出し、この重要技術要素について、経時的要素を考慮しつつ、他企業との関係を分析できるようにするものである。
図４は実施例２におけるポートフォリオマップの作成手順を示すフローチャートである。実施例１に関する図３と同様の処理には同一の符号を付して詳細な説明を省略し、実施例１と異なる点を説明する。
【００６７】
＜５−１．キーワードの抽出＞
まず、ステップＳ４１４までの処理によって、上記実施例１と同様に対象企業の文書群ＥＡを分析し、全クラスタキーワードポイントに基づいてキーワードを抽出する。ここで分析する対象企業の技術文書群ＥＡは、特に複数分野からなる複数分野文書群である。
【００６８】
＜５−２．特定分野文書群の抽出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の特定分野文書群抽出手段により、複数分野の技術文書群を含み且つ対象企業及び他の企業の文書群を含む複数分野文書群ＥＸＭから、特定分野の文書群ＥＸ１を抽出する（ステップＳ４２１）。特に本実施例２の場合には、実施例１と同様の方法で抽出されたキーワードに基づいて、特定分野文書群ＥＸ１を抽出する。
ここで抽出元となる複数分野文書群ＥＸＭは、特許文献についての分析であれば、例えば上述の全文書Ｐを用いるが、これに限られるものではない。
上記抽出されたキーワードを検索キーとして、対象企業及び他の企業の文書群を含む複数分野文書群ＥＸＭを検索すれば、特定分野の文書群ＥＸ１が得られる。
【００６９】
＜５−３．相対シェアの算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の相対シェア算出手段により、当該分野における他企業文書群に対する対象企業の文書群の比（相対シェア）を算出する（ステップＳ４２２）。
具体的には、対象企業及び他の企業の文書群を含む特定分野の文書群ＥＸ１から、対象企業の文書群である対象企業特定分野文書群ＥＡ１を選出し、その文書数Ｎ（ＥＡ１）を計数する。
更に、対象企業及び他の企業の文書群を含む特定分野の文書群ＥＸ１から、対象企業以外で上記特定分野の文書群ＥＸ１に属する文書数が最も多い企業の文書群ＥＢ１を選出する。
この他企業特定分野文書群ＥＢ１の文書数Ｎ（ＥＢ１）で、上記対象企業特定分野文書群ＥＡ１の文書数Ｎ（ＥＡ１）を除算したＮ（ＥＡ１）／Ｎ（ＥＢ１）が、対象企業特定分野文書群ＥＡ１のシェア（相対シェア）である。
【００７０】
＜５−４．伸び率の算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の伸び率算出手段により、当該分野における対象企業の文書群の伸び率を算出する（ステップＳ４２３）。具体的には、対象企業特定分野文書群ＥＡ１に属する各文書の時間情報Ｔに基づき、この対象企業特定分野文書群ＥＡ１の時間当たりの文書数の伸び率を算出する。例えば特許文書群についての分析において、対象企業特定分野文書群ＥＡ１を出願年次、公開年次又は登録年次ごとに分類して、各年次の文書群ＥＡ１（１）、ＥＡ１（２）が得られたとすれば（カッコ内の数字は年次を表し、値が小さいほど古い年次であるとする。）、各年次の文書数から時間あたりの伸び率を算出することができる。すなわち、
｛Ｎ（ＥＡ１（２））−Ｎ（ＥＡ１（１））｝／Ｎ（ＥＡ１（１））
により、文書数の伸び率を算出することができる。対象企業特定分野文書群ＥＡ１の時間情報Ｔが３年以上にわたるときは、年次ごとに伸び率を算出して平均をとればよい。
【００７１】
＜５−５．出力＞
次に、出力装置４により、上記対象企業特定分野文書群ＥＡ１のシェアと、対象企業特定分野文書群ＥＡ１の時間当たりの文書数の伸び率との組合せを出力する（ステップＳ４２４）。出力の方法は特に限定されるものではなく、シェアと伸び率の組合せを表示手段に画面表示し、用紙に印刷し、又は電気通信回線で送信するなど任意の方法をとることができる。
好ましくは、可視化手段により、相対シェアを座標の第１軸にとり、伸び率を当該座標の第２軸にとって表示する。表示する対象企業特定分野文書群も１つに限らず、複数のキーワードについて同様の分析を行い、対象企業の複数の分野についてそれぞれ特定分野文書群ＥＡ１、ＥＡ２、ＥＡ３、・・・の分析結果を表示すれば、対象企業における分野間の比較分析が可能となる。
また対象企業及び他の企業の文書群を含む特定分野の文書群ＥＸ１を予め年次ごとに分類して上記と同様の分析を行い、対象企業の各年次の文書群ＥＡ１（１）、ＥＡ１（２）、ＥＡ１（３）・・・の分析結果を表示すれば、時間の経過に伴い対象企業の文書群が発展に向かっているのか、衰退に向かっているのかなどの動向をより詳しく分析することができる。
【００７２】
＜５−６．具体例＞
図５は実施例２における出力例（ポートフォリオマップ）を示す図である。ここでは、各種物質名で対象企業の特許文書群を検索し、それぞれ一定年数ごとに分類して生成された文書群につき、それぞれ相対シェアを横軸に、成長率を縦軸にとり、各文書群の文書数をバブルの大きさで示している。同じ物質名で異なる年代の文書群には、古い文書群から新しい文書群への矢印を付した。
同図において、対象企業の物質名αに関する特許出願については、シェアが小さい探索期から、伸び率の大きな成長期、発展期を経て、伸び率が低下した成熟期に入っていることがわかる。また物質名βに関する特許出願については、シェアの大きい成熟期から伸び率もシェアも小さい衰退期に向かっているが、再度新たな技術を模索する探索期に入りつつあることが伺える。
【００７３】
図６は実施例２における出力の実例（ポートフォリオマップ）を示す図である。作図法は図５と同一である。図６より、例えば物質名「ジルコニア」は伸び率が低下する衰退期に入っており、物質名「窒化アルミニウム」はシェアが拡大する成長期に入っていることが伺える。
【００７４】
＜６．実施例３：特性マップ＞
次に、本発明の第３の実施例について説明する。第３の実施例は、文書群における文書属性の分布が、文書群の全クラスタに広く分布しているのか、特定クラスタに偏っているのか、或いは個々のクラスタ内で優位を占めているのか否かなどを評価できるようにすることにより、対象企業の技術の位置付けを分析できるようにするものである。
図７は実施例３における特性マップの作成手順を示すフローチャートである。【００７５】
＜６−１．文書群の読み出し＞
まず、技術文書群読み出し部１００の文書群読み出し手段によって、Ｎ（Ｅ）個の技術文書Ｄｊ（但しｊ＝１，２，・・・，Ｎ（Ｅ））からなる文書群Ｅを記録装置３の文書格納部３３から読み出す（ステップＳ１３１）。
どのような基準で文書群Ｅを選ぶかは任意であるが、例えば、対象企業の技術文書群全体において実施例１によるキーワードポイントが高かった対象企業の重要技術要素につき、関連する文書を対象企業及び他の企業の文書群を含む全文書から改めて抽出する。こうして抽出された文書群を用いることにより、対象企業の重要技術要素をより詳細に分析することができる。なお、次のステップにおいて文書属性として索引語やＩＰＣなど文書の内容情報を選ぶときは、対象企業の文書群のみを用いるのが好ましい。文書属性として出願人など文書の人的情報を選ぶときは、対象企業及び他の企業の文書群を用いるのが好ましい。
【００７６】
＜６−２．文書属性の抽出＞
次に、文書群内文書の属性抽出部２００の文書属性抽出手段によって、上記技術文書群Ｅに属する各文書Ｄｊ（但しｊ＝１，２，・・・，Ｎ（Ｅ））の文書属性を抽出する（ステップＳ２３１）。文書属性としては、各文書の索引語ｗｋでも良いし、キーワード、出願人、ＩＰＣサブクラスなど、技術文書群Ｅでの分布を分析したい任意の文書属性を選ぶことができる。以下本実施例では文書属性をｗｋで表す。例えば、次のようなデータを得る。
【表６】
2007043593.tif 000008
【００７７】
＜６−３．文書群のクラスタリング＞
次に、文書属性の評価値算出部３００のクラスタリング手段によって、技術文書群Ｅを一定条件下で分類して複数のクラスタＣｉ（但しｉ＝１，２，・・・，ｎ（Ｅ））を得る（ステップＳ３３１）。分類の方法は特に限定されるものではないが、文書の内容に基づいて分類するのが好ましい。例えば、次のようなデータを得る。
【表７】
2007043593.tif 000009
【００７８】
＜６−４．各クラスタでの評価値算出＞
次に、文書属性の評価値算出部３００の評価値算出手段により、各クラスタＣｉにおける上記文書属性ｗｋの出現頻度の関数値に基づく評価値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を、各クラスタＣｉ及び各文書属性ｗｋにつき算出する（ステップＳ３３２）。例えば、文書属性ｗｋが索引語であれば上述のＳｋｅｙ（ｗ）をそのまま用いるか、Ｓｋｅｙ（ｗ）／Ｎ（Ｃｉ）を用いるのが好ましい。また文書属性ｗｋが出願人などの人的情報であれば、各クラスタＣｉにおける各文書属性ｗｋの登場文書数（各クラスタＣｉにおける各出願人による文書の数）或いはこれに何らかの重み付けをしたものを用いるのが好ましい。例えば、各クラスタＣｉ及び各文書属性ｗｋにつき、次のようなデータを得る。なお、説明の便宜上、文書属性の種数ｍ（Ｅ）＝５とし、クラスタ数ｎ（Ｅ）＝３とした。
【表８】
2007043593.tif 000010
【００７９】
＜６−５．最大シェアの算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の最大シェア算出手段により、技術文書群Ｅにおける各文書属性ｗｋの最大シェアを算出する（ステップＳ４３１）。この最大シェアは、文書属性として索引語を選んだときは、当該索引語が、技術文書群Ｅ内のある分野（クラスタＣ）を説明し得るか否かの指標となる。或いは、文書属性として出願人を選んだときは、当該出願人が、技術文書群Ｅ内のある分野（クラスタＣ）において他社を圧倒するような強みを持っているか否かの指標となる。
具体的には、まず各クラスタＣｉにおいて、各文書属性ｗｋの評価値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の、上記技術文書群Ｅで出現する全ての文書属性ｗｋについての和Σｋ＝１ｍ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を算出し、これに対する各文書属性ｗｋの評価値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の比であるシェア
ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Σｋ＝１ｍ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）
を算出する。そして、上記技術文書群Ｅに属する全クラスタＣｉにおける当該比の最大値
ＭＡＸ｛ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Σｋ＝１ｍ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）｝  for all ｉ
が、文書属性ｗｋの最大シェアとなる。これを上表の例で示すと次のようになり、各文書属性ｗｋについて最大シェアが決定される。
【表９】
2007043593.tif 000011
【００８０】
＜６−６．集中度の算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の集中度算出手段により、技術文書群Ｅにおける各文書属性ｗｋの集中度を算出する（ステップＳ４３２）。この集中度は、各文書属性が、技術文書群Ｅ内のある分野（クラスタＣ）に特化しているか、技術文書群Ｅ内に広く分散しているかの指標となる。
具体的には、まず各文書属性ｗｋについて、各クラスタＣｉにおける評価値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の、上記技術文書群Ｅに属する全クラスタＣｉについての和Σｉ＝１ｎ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）を算出し、これに対する各文書属性ｗｋの評価値ａ（ｗｋ，Ｃｉ）の比
ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Σｉ＝１ｎ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）
を算出する。そして、上記技術文書群Ｅに属する全クラスタＣｉにおける当該比の二乗和
Σｉ＝１ｎ（Ｅ）｛ａ（ｗｋ，Ｃｉ）／Σｉ＝１ｎ（Ｅ）ａ（ｗｋ，Ｃｉ）｝２ 
が、文書属性ｗｋのクラスタへの集中度となる。これを上表の例で示すと次のようになり、各文書属性ｗｋについて集中度が算出される。
【表１０】
2007043593.tif 000012
【００８１】
＜６−７．出力＞
次に、出力装置４により、各文書属性ｗｋについて、上記最大シェア及び上記集中度の組合せを出力する（ステップＳ４３３）。出力の方法は特に限定されるものではなく、最大シェアと集中度の組合せを表示手段に画面表示し、用紙に印刷し、又は電気通信回線で送信するなど任意の方法をとることができる。
好ましくは、可視化手段により、集中度を座標の第１軸にとり、最大シェアを当該座標の第２軸にとって表示する。【００８２】
＜６−８．具体例＞
図８及び図９は実施例３における出力例（特性マップ）を示す図である。
図８では、分析対象として対象企業の特許文書群を選び、文書属性として索引語を選び、当該文書群における各索引語の集中度を横軸に、最大シェアを縦軸にとって示している。同図において、図示右側に配置された索引語11、12、13は、当該文書群のうち特定分野に集中して出現する語であるから、特定分野に特化した語であるということができる。図示左側に配置された索引語21、22、23、31、33は、当該文書群に広く分布している語であるから、汎用されている語であるということができる。そして、図示上方に配置された索引語31、32、33は、ある分野において多くの文書に出現する語であるから、対象企業の技術領域を説明する語ということができる。
図９では、分析対象としてある技術分野における対象企業及び他の企業の特許文書群を選び、文書属性として出願人を選び、当該文書群における各出願人の集中度を横軸に、最大シェアを縦軸にとって示している。同図において、図示右側に配置された出願人Ａ、Ｂ、Ｃは、当該文書群のうち特定分野に集中して出現する出願人であるから、上記技術分野のうち更に狭い特定分野に特化した出願人であるということができる。図示左側に配置された出願人Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇは、当該文書群に広く分布している出願人であるから、上記技術分野を幅広く手掛けている出願人であるということができる。そして、図示上方に配置された出願人Ｃ、Ｇ、Ｈ、Ｉは、上記技術分野のうちのある特定分野において多くの文書に出現する出願人であるから、当該特定分野においては他社を圧倒する力をもった出願人であるということができる。
【００８３】
図１０は実施例３における出力の実例（索引語特性マップ）を示す図である。図８と同一の分析法を「発泡スラリー焼成法」に関する３００件の公報群に適用し、作図法も図８と同一にした。図１０より、例えば図示右側に配置された索引語「ＳｉＯ」「セメント」「アルカリ」等は、当該文書群のうち特定分野に集中して出現する語であるから、特定分野に特化した語であるということができる。図示左側に配置された索引語「粉末」「多孔」は、当該文書群に広く分布している語であるから、汎用されている語であるということができる。そして、図示上方に配置された索引語「スラリー」「セラミック」は、ある分野において多くの文書に出現する語であるから、当該分野の技術領域を説明する語ということができる。その意味で、図１０の縦軸はキーワードの説明力を示すものということができる。
図１１は実施例３における出力の他の実例（出願人特性マップ）を示す図である。図９と同一の分析法を「発泡スラリー焼成法」に関する３００件の公報群に適用し、作図法も図９と同一にした。但し、企業名を表す「Ａ社」「Ｂ社」等は図９と同一の企業を示すものではない。図１１より、例えば図示右側に配置された出願人Ｆ社、Ｖ社等は、当該文書群のうち特定分野に集中して出現する出願人であるから、上記技術分野のうち更に狭い特定分野に特化した出願人であるということができる。図示左側に配置された出願人Ａ社、Ｇ社、Ｈ社は、当該文書群に広く分布している出願人であるから、上記技術分野を幅広く手掛けている出願人であるということができる。そして、図示上方に配置された出願人Ｂ社、Ｃ社は、上記技術分野のうちのある特定分野において多くの文書に出現する出願人であるから、当該特定分野においては他社を圧倒する力をもった出願人であるということができる。
図１２は実施例３における出力の更に他の実例（ＩＰＣ特性マップ）を示す図である。分析対象として「発泡スラリー焼成法」に関する３００件の公報群を選び、文書属性としてＩＰＣを選び、当該文書群における各ＩＰＣの集中度を横軸に、最大シェアを縦軸にとって示している。同図において、図示左側に配置されたＩＰＣ「C04B35/622」等は、当該文書群に広く分布し、分析対象の公報群全体を説明する分類であるということができる。
【００８４】
＜７．実施例４：クラスタスコア及びクラスタポジション図＞
次に、本発明の第４の実施例について説明する。第４の実施例は、特許文書群の経過情報に基づいて対象企業の特許群の特性を分析できるようにするものである。
図１３は実施例４におけるクラスタポジション図の作成手順を示すフローチャートである。【００８５】
＜７−１．対象企業の特許文書群の読み出し＞
まず、技術文書群読み出し部１００の対象企業文書群読み出し手段により、特許公開公報及び特許掲載公報を含む対象企業の特許文書群ＥＡを、記録装置３の文書格納部３３又はその他のデータベースから読み出す（ステップＳ１４１）。
対象企業の全ての特許文書のうち一部を読み出しても良いし、全部を読み出して分析対象としても良い。どのような基準で対象企業の特許文書群ＥＡを選ぶかは任意であるが、例えば、対象企業の特許文書群全体において実施例１によるキーワードポイントが高かった対象企業の重要技術要素につき、関連する文書を対象企業及び他の企業の文書群を含む全文書から改めて抽出する。こうして抽出された文書群のうち、対象企業の特許文書群ＥＡを他の企業の特許文書群と対比することにより、対象企業の重要技術要素をより詳細に分析することができる。
【００８６】
＜７−２．文書数の判定＞
次に、技術文書群読み出し部１００の文書数判定手段により、上記対象企業の特許文書群ＥＡの文書数Ｎ（ＥＡ）を判定する（ステップＳ１４２）。ある特許出願につき公開特許公報と特許掲載公報が発行されている場合には、当該特許出願についての文書数は２件としてカウントすることが望ましい。
【００８７】
＜７−３．経過情報の読み出し＞
次に、文書群内文書の属性抽出部２００の経過情報読み出し手段により、記録装置３の文書格納部３３又はその他のデータベースから上記対象企業の特許文書群ＥＡの各文書の文書属性として経過情報を読み出す（ステップＳ２４１）。このデータベースには、各文書に係る特許出願の経過情報が記録されている。読み出される経過情報の例としては、各特許出願につき、
「他社引用回数」（０又は正の整数）、
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」（０又は正の整数）、
「審査請求の有無」（１又は０）、
「特許権設定登録の有無」（１又は０）、
「早期審査請求の有無」（１又は０）、
「査定不服審判の有無」（１又は０）
等が挙げられるが、他の情報であってもよい。【００８８】
＜７−４．経過情報に基づく指標の算出＞
次に、文書属性の評価値算出部３００の指標算出手段により、上記特許文書群ＥＡについての評価値として、上記データベースに記録された経過情報に基づく複数の指標を算出する（ステップＳ３４１）。
この指標の例としては、「他社引用回数の合計値」、「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」、「審査請求率」、「登録査定率」の他、「特許登録率」、「早期審査請求率」、「他社引用件数比率」、「査定不服審判件数比率」、「被異議申立又は被無効審判請求件数比率」があるが、他の指標を用いてもよい。各々の定義は次の通りである。
「他社引用回数の合計値」＝「他社引用回数」の特許文書群ＥＡでの合計
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」
＝「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数」の特許文書群ＥＡでの合計
「審査請求率」＝審査請求件数／特許出願件数
「特許登録率」＝特許登録件数／特許出願件数
「登録査定率」＝特許登録件数／審査請求件数
「早期審査請求率」＝早期審査請求件数／審査請求件数
「他社引用件数比率」＝「他社引用回数の合計値」／特許出願件数
「査定不服審判件数比率」＝査定不服審判件数／審査請求件数
「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求回数比率」
＝「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」／特許登録件数
なお、これらの定義のうち
審査請求件数は「審査請求の有無」（１又は０）の特許文書群ＥＡでの合計
特許登録件数は「特許権設定登録の有無」（１又は０）の特許文書群ＥＡでの合計
早期審査請求件数は「早期審査請求の有無」（１又は０）の特許文書群ＥＡでの合計
査定不服審判件数は「査定不服審判の有無」（１又は０）の特許文書群ＥＡでの合計
で与えればよい。【００８９】
＜７−５．特許インパクト指標の算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の特許インパクト算出手段により、特許文書群ＥＡの「文書数」に所定の重み付けをして特許インパクト指数を算出する（ステップＳ４４１）。特許インパクト指数は、特許文書群ＥＡについて、他社牽制力（他社の権利化を抑制し、自社特許の価値を向上させる度合い）を評価しようとするもので、例えば、「文書数」に対して「他社引用回数の合計値」及び／又は「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」に基づく所定の重み付けを行い、
特許インパクト指数＝「文書数」＋「他社引用回数の合計値」＋「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」
によって算出することができる。「文書数」に対する重み付けは、上式のような加算により行っても良いし、他の何らかの比率を乗算することにより行ってもよい。
【００９０】
＜７−６．経過情報空間距離指標の算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００の経過情報空間距離算出手段により、特許文書群ＥＡの経過情報に基づく指標を二乗平均して経過情報空間距離指数を算出する（ステップＳ４４２）。経過情報空間距離指数は、特許文書群ＥＡについて、権利化意欲（特許権取得に対する企業の意思の度合い）を評価しようとするもので、例えば、
経過情報空間距離指数＝√｛Σ経過情報指標No＝１ｄ（経過情報指標）２／ｄ｝
によって算出することができる。すなわち、ｄ個の経過情報指標、例えば上記「審査請求率」、「登録査定率」、「特許登録率」、「早期審査請求率」、「他社引用件数比率」、「査定不服審判件数比率」、「被異議申立又は被無効審判請求件数比率」の計７個の指標を二乗平均し、その正の平方根をとることにより経過情報空間距離指数を算出することができる。
【００９１】
＜７−７．クラスタスコアの算出＞
次に、企業技術文書群分析データ算出部４００のクラスタスコア算出手段により、上記特許インパクト指数と、上記経過情報空間距離指数とを乗算して当該特許文書群ＥＡの評価値を算出する（ステップＳ４４３）。この評価値を「クラスタスコア」と称することにする。このクラスタスコアは、以下の性質を持っている。
「審査請求率」＝０の場合、経過情報空間距離指数はほとんどのケースで０となり、その結果クラスタスコアも０となる。
経過情報空間距離指数は、特許登録される件数が増えるにつれて増大する。また、査定不服、被異議申立等があれば勘案される。
特許インパクト指数は公報件数をカウントするので、特許出願が増えるほど増大し、更に特許掲載公報が発行されると一層増大する。そして、「他社引用回数の合計値」、「被特許異議申立若しくは被特許無効審判請求の回数の合計値」で重み付けされている。
このクラスタスコアにより、特許文書群を経過情報の側面から評価できるので、特許件数だけでは測れない特許の強さを窺い知ることができる。
【００９２】
＜７−８．クラスタスコアの出力＞
次に、出力装置４により、当該特許文書群ＥＡについて、算出されたクラスタスコアを出力する（ステップＳ４４４）。出力の方法は特に限定されるものではなく、クラスタスコアを表示手段に画面表示し、用紙に印刷し、又は電気通信回線で送信するなど任意の方法をとることができる。
上記の説明では１つの特許文書群ＥＡを分析対象としたが、対象企業の特許文書群ＥＡを一定条件下で分類し、得られた各クラスタＣｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＡ））を分析対象として、各クラスタＣｉにつきそれぞれクラスタスコアを算出しても良い。分類の方法は特に限定されるものではないが、文書の内容に基づいて分類するのが好ましい。
また、各クラスタＣｉについてそれぞれクラスタスコアを算出した場合には、各クラスタに属する特許文書の時期的情報の代表値、例えば各クラスタに属する特許文書の出願日、公開日、登録日等の平均値、中央値、最頻値等を、データベースに記録された各文書の時期的情報に基づいて別途算出してもよい。そして、各クラスタＣｉについて算出されたクラスタスコアと、各クラスタの時期的情報の代表値と、の組合せを出力する。クラスタスコアは、各文書の時期的情報が古いほど高くなりやすい傾向にあるが、新しい文書からなるクラスタでクラスタスコアが高いクラスタについては、その企業にとって近年特に権利化意欲が高く、或いは他社牽制力を増していると評価することができる。
更に、対象企業及び他の企業の特許文書群ＥＸを一定条件下で分類し、得られた各クラスタＣｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＸ））の文書数Ｎ（Ｃｉ）に対する、その内の対象企業の特許文書群の文書数Ｎ（Ｃｉ’）の比によってクラスタ内シェアを算出し、このクラスタ内シェアを併せて出力するようにしても良い。クラスタ内での対象企業のシェアを示すことにより、対象企業にとって強い技術分野又は弱い技術分野の判別を容易にすることができる。
特に、可視化手段により、各クラスタについて、時期的情報の代表値を座標の第１軸にとり、クラスタスコアを当該座標の第２軸にとって表示することにより、評価を容易にすることができる。
【００９３】
＜７−９．具体例＞
図１４は実施例４における出力例（クラスタポジション図）を示す図である。ここでは、対象企業及び他の企業の特許文書群ＥＸを一定条件下で分類し、得られた各クラスタＣｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＸ））のうち、対象企業の特許文書の集合をクラスタＣｉ’（ｉ＝１，２，・・・，ｎ（ＥＸ））とし、このクラスタＣｉ’を分析対象とした。各クラスタＣｉ’の平均出願日（年）を横軸に、各クラスタＣｉ’のクラスタスコアを縦軸にとり、各クラスタＣｉ’の公報件数をバブルの大きさで示している。また、各クラスタＣｉ’の公報件数、クラスタ内シェアＮ（Ｃｉ’）／Ｎ（Ｃｉ）、公報件数の伸び率の各数値をこの順で示した。同図において、クラスタＣ１’はクラスタＣ２’より新しい文書群でありながら、クラスタＣ２’と同等のクラスタスコアを有しているので、クラスタＣ１’は対象企業が今後強みを発揮できる分野ということができる。また、クラスタＣ３’はクラスタＣ４’よりクラスタ内シェア（件数ベース）は小さいが、クラスタＣ４’と同等のクラスタスコアを有しているので、強い特許群ということができる。【００９４】
図１５は実施例４における出力の実例（クラスタポジション図）を示す図である。図１４と同一の分析法を「発泡スラリー焼成法」に関する公報群に適用し、１９個のクラスタが得られた。作図法も図１４と同様にした。但し、図１５では、公報件数の伸び率を矢印の長さと向きで示している。同図より、例えばクラスタ番号１５「多孔質セラミックスの製（造）」の強さが際立っていることがわかる。
【００９５】
＜８．実施例５：競合分析＞
次に、本発明の第５の実施例について説明する。第５の実施例は、対象企業と他企業とでクラスタスコアを比較することにより、自社／他社間での競合状態を分析するものである。対象企業と他企業のクラスタを生成する方法は任意であるが、例えば次のように行う。
【００９６】
図１６Ａ乃至１６Ｄは対象企業及び他企業のクラスタを生成する方法に関する説明図である。
（Ａ）まず、処理装置１は、対象企業の特許公報群から、注目技術を選定する処理を行う。具体的には、処理装置１の文書属性の評価値算出部３００は、対象企業の特許文書群をクラスタリングして各クラスタ（対象企業クラスタ）のクラスタスコアを算出し、クラスタスコアが最大の対象企業クラスタを注目技術として選定する（図１６Ａ）。
（Ｂ）次に、技術文書群読み出し部１００は、対象企業及び他企業の公報を含む自他特許文書群から「選定した注目技術および注目技術に類似する技術（特定技術分野）」に属する文書群（自他特許特定分野文書群）を抽出する。具体的には、文書属性の評価値算出部３００は、自他特許文書群の各々と上記注目技術との類似度を計算し、類似度上位所定個数の文書群を自他特許特定分野文書群として抽出する（図１６Ｂ）。これにより、例えば、対象企業の特許群から重要な特許群を選び出した上で、他社との比較をすることができる。更に、特定分野文書群を抽出することで、自社の重要特許群を含む技術分野全体における自社の強み、弱みを他社との比較に基づいて把握することができる。
（Ｃ）次に、文書属性の評価値算出部３００は、抽出した自他特許特定分野文書群をクラスタリングする。ここで生成されるクラスタ（自他特許クラスタ）は、文書同士の類似度の高い下位クラスタに限られるものではなく、下位クラスタ同士の類似度の高い上位クラスタ、或いはその中間の中位クラスタであってもよい。図１６Ｃには、下位クラスタ７０個、中位クラスタ（ライン）８個、上位クラスタ（グループ）４個が生成された例を示している。自他特許クラスタとして下位クラスタを用いるか、中位或いは上位クラスタを用いるかは分析の目的に応じて選択すればよい。これにより、例えば、自他特許特定分野文書群を、細分化された技術領域に分類することができ、各技術領域ごとにそれぞれ自他の強み、弱みを把握することができる。また、自他特許下位クラスタごとに特定の技術領域における自社と他社の強み、弱みを把握できる他、併せて自他特許中位及び上位クラスタごとでも特定技術領域を含む技術分野全体における自社と他社の強み、弱みを把握することができる。
（Ｄ）最後に、文書属性の評価値算出部３００は、各自他特許クラスタを更に企業によって分類し、各自他特許クラスタについて更に細分化された企業単位クラスタを得る（図１６Ｄ）。
【００９７】
＜８−１．階層別重要キーワードの抽出＞
上記（Ｃ）において、グループ及びラインを生成する場合は、文書属性の評価値算出部３００において、技術分野（自他特許特定分野文書群）、グループ又はラインの各階層ごとに、それぞれの共通軸となるような重要キーワードを抽出してもよい。それにより、各階層の特徴的な技術内容を端的に示すことができる。なお、その場合、好ましくは、それぞれの階層から重要キーワードとして同じものが抽出されないようにするため、例えば、ラインから重要キーワードを抽出する前にグループで算出されたキーワードを集計対象から除外するか、又は、グループから重要キーワードを抽出する前に技術分野で算出されたキーワードを集計対象から除外するようにする。その算出方法については、グループで重要キーワードを算出した後にラインから重要キーワードを抽出する方法を例として、以下(１)〜(７)に説明する。
(１)「Ｓｋｅｙ（ＧＦＩＤＦをクラスタの土台語との共起度で補正した値）」に基づき各グループ毎の主要語を抽出する。
(２)各主要語の「Ｓｋｅｙ」の値を分子として、抽出された主要語の「Ｓｋｅｙ」の値をグループ内で総和した値を分母として除算することにより、各主要語のグループ内シェアを各主要語が出現したそれぞれのグループで算出する。
(３)上記各グループ毎に算出された各主要語のグループ内シェアの値を全グループ間で比較することにより、抽出された主要語がどのグループにおいてグループ内シェアの値が高いかの順位付けをする。
(４)上記グループ間の順位付けの結果が上位３位以内であったグループにおいてのみ、上記抽出された主要語を、「重要キーワード」の候補として集計する。
(５)「重要キーワード」の候補として集計された主要語のなかから、各グループ内で上位２０位までのグループ内シェアの値を有する主要語を、各グループの「重要キーワード」として抽出する。
(６)次に、ラインの重要キーワードを抽出する前に、上記(５)のステップを経て抽出されたグループの重要キーワードと同じキーワードが、ラインにおける重要キーワードとして抽出されないようにするため、まずは集計対象から除外する。
(７)その後、上記(１)〜(５)と同様の集計作業により、ラインにおける重要キーワードを抽出する。
なお、技術分野の重要キーワードの抽出方法については、実施例１の重要技術要素の抽出方法と同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００９８】
以下、図１７〜１９を参照し、自社と他社の企業単位で上記クラスタスコアを算出した結果に基づき、自他の強み、弱みを分析した例を説明する。
【００９９】
図１７は実施例５における競合分析例を示す図である。ここでは、８個の中位クラスタを自他特許クラスタとした例を示している。具体的には、文書属性の評価値算出部３００は、８個の中位クラスタ（図１６Ｃの「ライン」）を自他特許クラスタとして、その生成した中位クラスタを企業によって分類して企業単位クラスタを生成し、企業ごとにクラスタスコアを算出例を示している。文書属性の評価値算出部３００が、上述のクラスタ単位のクラスタスコアの他、各企業単位クラスタに属する公報数で除算した１件あたり（平均）のクラスタスコアも算出した例を示している。そして、企業技術文書群データ算出部４００は、各企業単位クラスタについて、クラスタ単位のクラスタスコアを縦軸に、１件あたりのクラスタスコアを横軸にとってマップ情報を生成し、その生成したマップ情報を出力装置４に出力する。なお、ここでのクラスタスコアは中位クラスタ（ライン）の企業ごとのクラスタスコアであるので、図１７では「ラインスコア」と表示している。
このマップでは、縦軸及び横軸の値が正である企業単位クラスタを各社の強みの部分と捉え、縦軸及び横軸の値が負である企業単位クラスタを各社の弱みの部分と捉えることができる。このように、同じ技術分野同士で対象企業と他企業を比較するので、自他の強み、弱みを明確にすることができる。
なお、上記自社及び自社以外の各企業のプロットのうち、自社のクラスタスコアのプロットに対しては、優先的に文字情報を付記するようにするとよい。自社以外の各企業のプロットについては、例えば、原点から遠く、且つ第一又は第三象限に位置するプロットを任意に選択して文字情報を付記してもよいが、その他にも、クラスタスコアの値に閾値を設定して文字情報を自動的に付記するようにしてもよい。
【０１００】
図１８は実施例５における他の競合分析例を示す図である。ここでは、７０個の下位クラスタを自他特許クラスタとした例を示している。具体的には、文書属性の評価値算出部３００が、各自他特許クラスタを対象企業（自社）とそれ以外の企業（他社）とに二分して２つの企業単位クラスタを生成し、それぞれクラスタスコアを平均０、分散１となるように標準化した上で算出した例を示している。文書属性の評価値算出部３００が、上述のクラスタ単位のクラスタスコアの他、各企業単位クラスタに属する公報数で除算した１件あたり（平均）のクラスタスコアも算出した例を示している。そして、企業技術文書群データ算出部４００は、各企業単位クラスタについて、クラスタ単位のクラスタスコアを縦軸に、１件あたりのクラスタスコアを横軸にとってマップ情報を生成し、その生成したマップ情報を出力装置４に出力する。この例では、当該企業単位クラスタが属する自他特許下位クラスタ及び当該自他特許下位クラスタが属する自他特許上位クラスタ（図１６Ｃのグループ：Ｇ１〜Ｇ４）とともに出力した。
このマップでは、自他特許下位クラスタごとに特定の技術領域における自社と他社の強み、弱みを把握できる他、併せて自他特許上位クラスタごとでも特定技術領域を含む技術分野全体における自社と他社の強み、弱みを把握することができる。
【０１０１】
図１９は実施例５における更に他の競合分析例を示す図である。ここでは、７０個の下位クラスタを自他特許クラスタとした例を示している。具体的には、企業技術文書群分析データ算出部４００は、７０個の下位クラスタを自他特許クラスタとして、その生成した下位クラスタを企業によって分類して企業単位クラスタを生成し、企業ごとにクラスタスコアを算出する。但し、ここでは、企業技術文書群データ算出部４００は、出力対象を７０個の自他特許クラスタのうち１０個の自他特許クラスタのみとし、この１０個の自他特許クラスタの各々について自社を含む３社の企業単位クラスタのクラスタスコアのみを１０軸のレーダーチャートとして生成し、出力装置４に出力する。
このマップでは、自他特許クラスタのうち所定個数のみを選んだので、注目したい自他特許クラスタのみを表示できる。また、自社を含む所定企業のみを選んだので、主要なライバル企業だけで比較できる。
なお、クラスタスコアの出力形式はこのようなマップに限らず、一覧表に数値で示すようにしても良い。
【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】
2007043593.tif 000027
【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
2007043593.tif 000029
【図１６Ｃ】
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【図１６Ｄ】
2007043593.tif 000031
【図１７】
2007043593.tif 000032
【図１８】
2007043593.tif 000033
【図１９】
2007043593.tif 000034
【国際調査報告】
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2007043593.tif 000036
2007043593.tif 000037
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2007043593.tif 000040
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