(57)【要約】  【課題】  折角投資して研究開発した成果を自社権利として確保し、かつ他社特許侵害による無用な係争を防ぐ為にも、最新文献・特許情報の把握は必須である。しかし、近年日本国内で公開される特許数は年間約４０万件以上に上り、地道な手めくり調査のみでは対応不能であり、調査業務の効率化・迅速化と共に、キーワード検索やＩＰＣ検索等、一般的な検索方法の弱点を補い、他社の技術動向を容易に把握する方法が求められていた。  【解決手段】  本発明は、特定の検索課題下の特許情報の場合、互いに共同発明関係にある発明者群の内、出現回数の最も多い人物が研究開発展開上の中心人物であるとの前提下、１件の特許に１人の「代表発明者」を定義し、発明者間の相関関係分析と「代表発明者」毎の特許整理を行い、その出願人の主要特許出願戦略を推し測ろうとする方法である。同様な方法は、一般的な技術文献情報にも適用可能であり、迅速・効率的な情報調査活動に有用である。  【選択図】図１
2007087252.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ａ．データベースにおけるデータレコード中の１個以上の情報単位Ｘを、同一データレコードに含まれるＸ以外の０個以上の情報単位（以下、共存情報単位と呼称）からなる従属情報と共に、全データベースに渉って集計する集計処理手段と、
Ｂ．集計された情報単位について、全データベース中での出現回数の多い順にリストとして並べた際に、ある順位Ｎの情報単位が、それよりも上の順位の情報単位に従属する共存情報単位の１つとして存在しない場合、この順位Ｎの情報単位を、代表情報単位の１つとして扱う従属関係定義処理手段と、
Ｃ．１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、Ｂ．で求められた代表情報単位の１つがあれば、これを１個のデータレコードを特徴付ける情報の１つとして定義する処理手段、あるいは
Ｄ．１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、Ｂ．で求められた代表情報単位の１つが無い場合、この１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、全データベース中最も出現回数の多い情報単位を、この１個のデータレコード中の代表情報単位とし、この１個のデータレコードを特徴付ける情報の１つとして定義する処理手段と、
Ｅ．［Ｃ．あるいはＤ．］の処理手段によって得られた、１個のデータレコードに１個の代表情報単位が対応する関係を、代表情報単位別、およびデータレコードに含まれるその他のフィールドの分類、大小等別に全データベースに渉って整理する処理手段と、
Ｆ．Ｂ．および［Ｃ．あるいはＤ．］の処理手段によって得られた、１個の代表情報単位と、それに従属する共存情報単位との相関関係を視覚的に理解できるようにツリー状（樹木状）に、全ての代表情報単位毎に表示出力する処理手段と、
を備えたことを特徴とする情報分析方法。
【請求項２】
請求項１記載の情報単位全てが、データベースにおけるデータレコード中の特定のフィールド内にあることを特徴とする請求項１記載の情報分析方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の情報単位が、次の内のいずれかであることを特徴とする請求項１又は２記載の情報分析方法。
Ａ．文献情報における著者
Ｂ．文献情報における所属機関
Ｃ．特許情報における発明者
Ｄ．特許情報における出願人
【請求項４】
請求項１乃至３記載の情報分析方法による分析結果を、ツリー状（樹木状）に表示出力する処理の１つが、ＨＴＭＬやＸＭＬ等のマークアップ言語によって記述されてあって、表示される情報単位毎の出現回数が数値表示と共にグラフ表示されてあって、各情報単位が対応する文献或いは特許の中の情報単位群の中で、筆頭位置にあるかどうかを視覚的に識別出来る表示がなされてあることを特徴とする請求項１乃至３記載の情報分析方法。
【請求項５】
請求項１乃至４記載の情報単位において、新旧字体、誤字、脱字、姓名等名称構成要素の逆転、日本語化時のローマ字表記の不統一等により、本質的に同一である情報単位が、類似した別の情報単位として記載されている場合に、これを半自動的に推論・修正するアルゴリズムを通じて補正を行う手順、を含むことを特徴とする請求項１乃至４記載の情報分析方法。
【請求項６】
前記請求項１乃至５記載の情報分析方法の手順がコンピュータプログラムによって実現されることを特徴とする情報分析プログラム。
【請求項７】
前記請求項６記載の情報分析プログラムが電子的に記録され、汎用的なコンピュータに読み取り可能となっていることを特徴とする記録媒体。
【請求項８】
前記請求項６記載の情報分析プログラムがコンピュータによって稼動され、請求項１乃至５記載の情報分析方法を利用できることを特徴とする情報分析装置。
【請求項９】
前記請求項６記載の情報分析プログラム及びその付属プログラムがコンピュータネットワークに接続されたサーバーによって稼動され、コンピュータネットワーク経由で接続された利用者側のコンピュータから、請求項１乃至５記載の情報分析方法及びその分析結果が利用できることを特徴とするネットワーク対応情報分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、特定の検索課題の下に検索された技術情報、特許情報等の大量の文献情報データベースについて、迅速・容易にその情報の全体像を把握するための、情報分析方法、情報分析プログラム、その記録媒体、情報分析装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
２１世紀は「知の時代」と呼ばれるように、綿密な知的財産戦略を抜きにして競争力のある事業展開は考えられない。特に特許分野においては、各種産業のグローバル化に伴い、大企業を中心に多数の戦略的特許出願が行われ続けているが、分野や対象によっては、その数はもはや地道な「手めくり」調査で対応出来る限界を超える場合がある。特に地方の中小企業者にとっては負担が大き過ぎる場合があり、熾烈な知的財産戦略から取り残されている現状にある。
【０００３】
いかに多くの企業の大量の特許とはいえ、その発明明細書を作成し、出願に関与するのは通常それぞれの研究に直接携わる現場研究開発者「発明者」である。本情報分析方法は、その「発明者」という個々の特許情報中の「情報単位」に注目し、その共同発明等の相関関係を分析することにより、特許出願動向の概要を迅速かつ効率的に探ろうとするものである。同様な方法は、「出願人」や一般的な技術文献情報における「著者」や「所属機関」といった「情報単位」にも適用可能であり、大量の文献情報から技術動向を把握する方法として有用である。
【０００４】
技術文献発表動向や特許出願動向の概要を把握することが出来れば、注目している分野あるいは企業の研究開発動向、その分野の中心人物（＝キーマン）の動向把握が可能となり、逆にその発表・出願戦略の「すき間」を見出すことも容易になる。また、発表・出願戦略の本道から外れた「遊休」的な技術情報の存在の把握も容易となり、既存知的財産再利用の活性化にも繋がる可能性がある。本情報分析方法は、コンピュータ・プログラム処理により、このような手順を迅速かつ効率的に行うシステムを中心とするものである。以下、特許情報調査を例として説明する。
【０００５】
遡及的に特許情報調査・検索を行う場合、特定の出願人、特定の分類コード、特定のキーワードを用いる等して希望する分野の出願・公開状況を調査する場合が多い。しかし、それらの場合、検索条件の設定に余程の注意を払うか、高度な技術を有する検索専任者でない限り、概して「検索もれ」や「ノイズ」を含むのが通例である。
【０００６】
本方法では上と異なり、研究開発に関る研究者（発明者）に着目する。研究者（発明者）は、通常特定の研究開発テーマに関する専門家であり、中長期に渉って一定の研究開発テーマに関わり、その成果として特許を作成・出願する。次に特許を作成・出願する場合も、通常は関連した研究開発テーマについて行う場合が多く、ある一時期から全く違う分野の特許を作成・出願するということは多くない。また研究開発は、通常単独でなくグループで行われることが多く、そのグループにも通常リーダー的な存在があり、その一連の研究開発、特許出願のキーマンである場合が多く、そのキーマンの出願動向に着目すれば、戦略的な出願の概要を把握する指標になると考えられる。
【０００７】
多くの文献・特許情報から視覚的に概要を把握し、特定の情報体系を分かりやすく取り出そうとする方法は、例えば（特許文献１参照）のようなものが知られている。また、文献検索結果に対して分野を問わず短期間に調査が可能な方法としては（特許文献２参照）のようなものが知られている。
【０００８】
【特許文献１】特表２００２−５３２７８８号公報
【特許文献２】特開２００５−２１５７６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
折角投資して研究開発した成果を自社権利として確保し、かつ妄りに他社特許を侵害して無用な係争を起こさぬ為にも、常に最新公開特許情報の把握を怠ることは出来ない。しかし、近年、日本国内で公開される特許数は年間約４０万件以上に上り、その出願数は手めくり調査のみで対応するにはあまりにも膨大である。いかに調査業務を効率化、迅速化するかが調査部門に携わる者の課題である。
【００１０】
特許情報の利用側面は、主に（１）権利情報、（２）技術情報、（３）経営情報、の３つからなると言われる。これらの利用側面は事業展開上、いずれも重要なものであるが、特定の業界や他社の技術動向を分析しようとする場合は、キーワード検索や技術分類コード（ＩＰＣ、Ｆターム）検索で行うことが一般的である。しかし、キーワード検索は直感的な言葉で調べやすく、素人でも行うことが出来るが、的確な概念を表現する言葉が単純ではない場合、検索漏れが多くなったり、目的以外の検索結果（ノイズ）が多くなったりしやすい。また、ＩＰＣ、ＦＩ等の技術分類コードを用いた検索では、定義された分類コードに従い、漏れやノイズの少ない検索が一般に可能であるが、分類コードが分かりにくい、審査官、時期により、分類コードのつけ方にバラツキがある場合がある等、別の注意点が存在する。
【００１１】
そして、いかに巧妙に統制されたキーワードタームや技術分類を用いても、それらで特許の記載内容の全てを表現することが出来ない以上、検索洩れは避けきれないことがしばしばある。本情報分析方法は、調査業務を効率化、迅速化を図ると共に、これら一般的な検索方法の弱点を補い、他社の技術動向を俯瞰的な情報体系として比較的容易に把握する方法の一つとして開発された。
【００１２】
また、実際の特許データベースにおいては、特に日本国内の特許データベースの場合、対象とする発明者、出願人等の個別の情報において、その氏名、企業名の漢字表記の不統一（漢字の旧字体・新字体）、企業の合併・分割による出願人名称変更、代理人（弁理士）を経由した場合の誤字・脱字、海外企業が日本語変換して出願する場合の発明者、出願人のカタカナ表記や略称表記の不統一や表記の転置の問題等、実際に文字列情報としてデータベース処理を行う際に障害となる技術上の問題が多い。本発明の情報分析方法においては、これらの問題に対応可能な「半自動的推論・修正アルゴリズムを含んだ補正手順」を組み合わせることにより、極めて効率的に情報分析を行うことが可能であり、特許データベースに含まれる情報単位の相関関係を抽出する作業を正確・迅速に行うことを実現した。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の情報分析方法は、
Ａ．データベースにおけるデータレコード中の１個以上の情報単位Ｘを、同一データレコードに含まれるＸ以外の０個以上の情報単位（以下、共存情報単位と呼称）からなる従属情報と共に、全データベースに渉って集計する集計処理手段と、
Ｂ．集計された情報単位について、全データベース中での出現回数の多い順にリストとして並べた際に、ある順位Ｎの情報単位が、それよりも上の順位の情報単位に従属する共存情報単位の１つとして存在しない場合、この順位Ｎの情報単位を、代表情報単位の１つとして扱う従属関係定義処理手段と、
Ｃ．１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、Ｂ．で求められた代表情報単位の１つがあれば、これを１個のデータレコードを特徴付ける情報の１つとして定義する処理手段、あるいは
Ｄ．１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、Ｂ．で求められた代表情報単位の１つが無い場合、この１個のデータレコード中の１個以上の情報単位の中で、全データベース中最も出現回数の多い情報単位を、この１個のデータレコード中の代表情報単位とし、この１個のデータレコードを特徴付ける情報の１つとして定義する処理手段と、
Ｅ．［Ｃ．あるいはＤ．］の処理手段によって得られた、１個のデータレコードに１個の代表情報単位が対応する関係を、代表情報単位別、およびデータレコードに含まれるその他のフィールドの分類、大小等別に全データベースに渉って整理する処理手段と、
Ｆ．Ｂ．および［Ｃ．あるいはＤ．］の処理手段によって得られた、１個の代表情報単位と、それに従属する共存情報単位との相関関係を視覚的に理解できるようにツリー状（樹木状）に、全ての代表情報単位毎に表示出力する処理手段と、
を備えたものである。
【００１４】
本発明の情報分析方法は、本発明の情報分析方法による分析結果を、ツリー状（樹木状）に表示出力する処理の１つが、ＨＴＭＬやＸＭＬ等のマークアップ言語によって記述されてあって、表示される情報単位毎の出現回数が数値表示と共にグラフ表示されてあって、各情報単位が対応する文献或いは特許の中の情報単位群の中で、筆頭位置にあるかどうかを視覚的に識別出来る表示がなされてあるものである。
【００１５】
本発明の情報分析方法は、分析対象であるデータレコード中の情報単位において、新旧字体、誤字、脱字、姓名等名称構成要素の逆転、日本語化時のローマ字表記の不統一等により、本質的に同一である情報単位が、類似した別の情報単位として記載されている場合に、これを半自動的に推論・修正するアルゴリズムを通じて補正を行う手順、を含むものである。
【００１６】
本発明の情報分析プログラムは、本発明の情報分析方法の手順がコンピュータプログラムによって実現されるものである。
【００１７】
本発明の記録媒体は、本発明の情報分析プログラムが電子的に記録され、汎用的なコンピュータに読み取り可能となっているものである。
【００１８】
本発明の情報分析装置は、本発明の情報分析プログラムがコンピュータによって稼動され、本発明の情報分析方法を利用できるものである。
【００１９】
本発明のネットワーク対応情報分析装置は、本発明の情報分析プログラム及びその付属プログラムがコンピュータネットワークに接続されたサーバーによって稼動され、コンピュータネットワーク経由で接続された利用者側のコンピュータから、本発明の情報分析方法及びその分析結果が利用できるものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の情報分析方法は、基本原理は単純な方法であって、数十件程度のデータベースであれば手作業で把握できる内容である。しかし、データベースのレコード数増加に伴って飛躍的に煩雑な作業となり、数百件、数千件ともなれば事実上分析不可能となる。本情報分析方法は上記の操作の殆どをプログラム処理により極めて簡単かつ短時間に行うものである。元となるデータベースは、インターネット上の各種文献・特許データベースや、ＣＤ−ＲＯＭ媒体等により容易に入手可能であり、そのデータベース形式も汎用的な「コンマ区切り（ＣＳＶ）形式」ファイルとして用意すればよいため、準備作業の負荷も大きくない。 
【００２１】
研究開発や特許管理に関わる者が、特定の分野の文献発表・特許公開状況についてウォッチする場合、ＳＤＩ（選択的情報頒布）サービス等定期的に配信される文献・特許抄録情報等を見ては、興味のあるものについて文献・特許明細書を取り寄せ、精読調査するという場合が多い。このような方法は最新の個別情報を得るために必要なものであるが、往々にして「木を見て森を見ず」という状況に陥りやすい。本情報分析方法は、各組織に所属する著者や、各出願人に所属する発明者に注目し、そのデータベースを著者、発明者の相関関係と共に分析処理することにより、簡単に「森を見る」ことを実現しようとするものであり、従来の文献・特許データベースの調査方法では簡単には得られなかった、俯瞰的な情報体系を視覚的に分かりやすく提供できるものである。以下、本発明の情報単位が特許の発明者である場合の例を中心に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
この情報分析方法は、出願人Ａの過去５年間の特許、あるいは製品Ｂに関する技術分野の過去３年間の特許、等、特定の検索課題の下に検索された特許情報等について、最低限、１）公開番号、２）発明の名称、３）全発明者、４）出願人の４つの項目から成るデータベースを作成し、全特許について、その発明者（＝情報単位）間の共同発明関係を分析（＝共存情報単位に関する集計処理）し、特許出願戦略上の研究開発組織体系図を割り出そうとする（＝従属関係定義処理）ものである。そして、互いに共同発明関係にある発明者グループ（以下、研究開発グループと呼称）の内、発明者としての出現回数の最も多い人物ほど研究開発戦略上の中心的な人物であるとの前提の下、１件の特許に１人の「代表発明者」を定義し（＝代表情報単位）、その「代表発明者」毎の特許分類を行い、その出願人の主要特許出願戦略の全体像を推し量ろうとするものである。
【００２３】
具体的には、以下の要領で特許情報分析を行う。特許を出願する各出願人の出願動向を支配、反映するのはその出願人（＝企業）の開発研究に従事し、特許を作成している第一線の研究者達（特にその研究開発グループの中心人物、キーマン、技術専門家＝「代表発明者」）である。
【００２４】
例えば、Ｋ社の主要な事業分野の製品の一つであるポリビニルアルコール（ポバール）の研究開発に長年携わり、多くの特許も書いてきたＭという人物がいたとする。このＭ氏がある年から突然、全く別の商品分野である人工皮革関係の中心的な特許に名を連ね、さらに数年後には、また別の医薬品開発関連の発明に関わっているということは、一般的には考え難い。従って、Ｍ氏及びその主要共同発明者の特許出願の軌跡を追えば、Ｋ社のポバール関連の主要技術動向を迅速・的確に把握出来ることが期待される。
【００２５】
データ処理の流れを以下の例をもとに示す。
［１］まず、「コンマ区切り（ＣＳＶ）形式」ファイルとして次の表のようなデータベースを用意する。
【００２６】
公開番号        発明の名称                      発明者          出願人
０７−０００１００  ポリビニルアルコールの製法      Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ  Ｋ会社
０７−０００２００  ポリビニルアルコールの組成物    Ｆ，Ｇ          Ｋ会社
０７−０００３００  水溶性樹脂塗料                  Ｄ，Ｃ，Ｅ      Ｋ会社
０７−０００５００  ポリビニルアルコールのフィルム  Ｆ，Ｈ          Ｋ会社
０７−０００６００  水溶性樹脂                      Ｂ，Ａ，Ｄ      Ｋ会社
【００２７】
［２］この５件の特許に関わる発明者は、延べ１４人、正味８人であり、それぞれについて共同発明関係にある人物と共に出現回数順にリストアップすると次の表のようになる。
【００２８】
発明者  出現回数  共同発明者  
Ｄ      ３      Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ  
Ａ      ２      Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ  
Ｂ      ２      Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅ  
Ｃ      ２      Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ  
Ｆ      ２      Ｇ，Ｈ  
Ｅ      １      Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ  
Ｇ      １      Ｆ，Ｈ  
Ｈ      １      Ｆ，Ｇ  
【００２９】
［３］上記定義により、「代表発明者」を定義し、共同発明関係及び従属関係から推定される組織図を描くと次のツリー図のようになる（カッコ内は出現回数、出現回数が同じ場合は文字コード順）。黒丸（●）表記は、１つの特許の発明者群の中で「筆頭発明者」として記述されているもの、白丸（○）は、そうではないものを示し、このグラフ表記（丸の総数が出現回数）によって各発明者が技術内容的にどのような位置付けにあるかを推定することが可能である。即ち、「代表発明者」が一連の関連する特許に関わる研究開発プロジェクトの中心人物であるのに対し、「筆頭発明者」がその１つの特許の中での実際的中心人物であるとすれば、このツリー図によると、Ｄ氏はプロジェクトの中心人物ではあるが、研究開発現場からは離れた管理者的立場であり、一方Ｆ氏はプロジェクトの中心人物であり、かつ直接担当する研究開発リーダーでもある、といった推定が出来る。
【００３０】
代表発明者  共同発明者
Ｄ（３）  ┬  Ａ（２）●○
●○○    ├  Ｂ（２）●○
├  Ｃ（２）○○
└  Ｅ（１）○
Ｆ（２）  ┬  Ｇ（１）○
●●      └  Ｈ（１）○
【００３１】
［４］最後に、この「代表発明者」毎の特許の分類を行って特許の特徴付けを行う（下記の表）。各特許の抄録や明細書の検討により、Ｋ社のポバール関連の特許の出願動向が把握され、さらにＤ氏は製法関係のプロジェクトの中心人物、Ｆ氏は用途開発関係のプロジェクトの中心人物と推定される、等の情報が得られる。
【００３２】
代表発明者  Ｎｏ．  公開番号        発明の名称                      出願人
Ｄ  １  ０７−０００１００  ポリビニルアルコールの製法      Ｋ会社
２  ０７−０００３００  水溶性樹脂塗料                  Ｋ会社
３  ０７−０００６００  水溶性樹脂                      Ｋ会社
Ｆ  １  ０７−０００２００  ポリビニルアルコールの組成物    Ｋ会社
２  ０７−０００５００  ポリビニルアルコールのフィルム  Ｋ会社
【００３３】
多数の「代表発明者」がいる場合は、数値データを元に円グラフ表示などを行えば、より明確にその企業の特許出願動向の概要が把握出来る。さらに一定期間毎に同様な分析を行い、時系列での比較検討を行えば、研究開発テーマの推移をも推測することが出来る。
【００３４】
以上が本情報分析方法の基本原理である。至って単純な方法であって、数十件程度のデータベースであれば手作業で把握できる内容でであるが、実際の特許データベース処理においては、いくつかの文字処理上の不確定要素により、期待した結果が得られない場合が多い。例えば、「斉藤」という性には、少なくとも３つの旧字体「斎藤、齋藤、齊藤」が存在するが、検索の結果得られたデータベース中に、発明者として「斉藤  太郎」と「齋藤  太郎」の２名が存在した場合、データベース内の他のフィールドの情報、即ち出願人や共同発明者、出願内容の比較から、両者が同一人物であると判明していても、コンピュータ処理上は別人となり、上記情報分析処理上、別の発明者として存在し、現実とはかけ離れた分析結果を与える要因となる。同様に、婚姻等による性の変更、単純な知的財産担当者や代理人のミスによる誤字・脱字も同様な要因となる。
【００３５】
また、外国人が発明者である場合、日本国内で出願するに当って、必ずカタカナ表記とする必要があるが、次のリストのような５つの例では全て同一人物であるにも拘わらず、区切り表記の違い（空白、カンマ、点）、カタカナ化基準の不統一、略称表記の不統一、姓名の転置、等の出願代理人等による取扱いの違いから、コンピュータ処理上、別の人物として処理されることとなる。
【００３６】
ディビッド  シー  メイジヤーカック
デビッド、シー、メイジヤーカック
デビッド・シー・メイジヤーカック
デビット  シー  メジヤーカック
メイジヤーカック  デビッド  シー
【００３７】
同様な問題は、出願人を対象とした情報分析の際にも存在し、さらに法人名が合併、分割等により変更となった場合、等、も考慮する必要がある技術上の問題である。本発明の情報分析方法においては、情報単位の集計に先立って、「半自動的推論・修正アルゴリズムを含んだ補正手順」を経由し、上記のような本質的に同じ情報単位を早期に見出し、修正・統制化を図るプロセスを組み込んである。この「半自動的推論・修正アルゴリズム」は、対象のデータベース中の全データレコードに含まれる全ての情報単位を統制学習用テーブルに保管し、互いに文字単位で比較し、一定の割合以上の類似性が認められると、操作者に告知することにより、補正を促す仕組みを含んでいる。
【００３８】
また、集計終了後も、データ分析を行いつつ、適宜検証処理を行い、周辺情報から同一情報単位と見なすことの出来る情報単位があれば、追加的に修正・統制化処理を行うことも可能である。そして、このような統制処理は学習機能により、一度行うだけで以後の処理に適用することが可能であり、特許データベースに含まれる情報単位の相関関係を抽出する作業を正確・迅速に行うことに寄与している。これらの作業をフローチャートとして示したのが、図１である。
【００３９】
本情報分析方法は、スタンドアロン処理で用いられるだけでなく、図２に示したようなネットワークに接続された環境において、不特定多数の利用者からの検索要求に応えて、前記の情報単位の相関関係を提供することも可能である。以下、フローチャート（図１）について、より詳しく説明する。
【００４０】
図１に本発明における情報分析方法の流れを示した。分析元のデータとして、インターネットや市販の情報サービスから得られる特許情報を、特定の検索課題の下、集約し、最低限、１）公開番号、２）発明の名称、３）全発明者、４）出願人の４つの項目から成る「コンマ区切り（ＣＳＶ）形式」ファイルとして記録媒体上に保存する（機能１）。
【００４１】
次に、この「コンマ区切り（ＣＳＶ）形式」ファイルを、データベース内のテーブル情報として変換し、上記４つの項目を独立したフィールドとして記録すると共に、データ処理上必要な属性情報を有する作業用フィールドと共に保管する（機能２，３）。
【００４２】
情報単位が含まれるフィールドを、個別の情報単位に分割し、共存する情報単位の属性情報と共に記録する。この際、個別の情報単位の名称統制アルゴリズム（機能５）により、半自動的に検索、推論し、修正候補を自動的に操作者に提示する。推論のための統制学習用テーブル（機能６）により、この作業は１種類の情報単位について最初に一度行うだけでよく、次回以降は自動的に処理される。集計処理（機能４）により得られた情報は、集計結果格納データベース（機能７）に保管される。
【００４３】
集計が完了した情報単位は、分析結果評価処理（機能８）により共同発明関係及び従属関係について評価を行い、必要に応じて補足的な情報単位名称統制（機能５）を繰り返し、適宜、情報単位集計処理（機能４）を再実行して、より正確な分析結果を得る。
【００４４】
集計が最終的に完了したら、この結果を代表情報単位毎の一覧表として出力したり、代表情報単位と共存情報単位とのツリー状の相関関係を示す図としてＨＴＭＬファイル形式の出力を行う（機能９）。
【００４５】
分析用データベース（機能３）、集計結果格納データベース（機能７）、分析結果格納データベース（機能１０）は、分析結果閲覧処理（機能１１）により、再現表示することが可能であると共に、図２に示したようなネットワーク経由のサービス機能として構築することにより、遠隔地の利用者にも情報サービスとして提供可能である。
【００４６】
以上、本発明の情報分析方法について、特許情報に適用した場合の処理手順を説明したが、この方法は特許情報に限られたものではなく、一般的な技術文献情報にも容易に適用可能である。また、対象言語は日本語に限らず、英語等、諸外国語についても同様な手順を適用可能である。
【実施例１】
【００４７】
実施例として、平成１７年１月６日から８月４日の間に発行された、公開特許、公表特許、再公表特許、登録実用新案の内、検索課題「要約または請求項に、「光触媒」のキーワードを含むもの」の下で抽出された、６１７件の文献に対し、本情報分析方法を適用した結果を示す。その結果、下記の件数が得られ、出現回数上位にランクされた発明者（考案者を含む、以下同じ）のリスト（個人名は隠蔽）を図３に示した。
【００４８】
文献数：        ６１７件
延べ発明者：  １６２６名
正味発明者：  １１１８名
【００４９】
この集計結果から、発明者の共同発明関係・従属関係を分析し、１件の特許（実用新案を含む、以下同じ）に１人の「代表発明者」を定義し、その代表発明者毎に特許のリストを整理し直したものが、図４である。共同発明者の内、末尾に星印（＊）が付いている者は、更に下位に、その共同発明者をリーダー（＝「代表発明者」）とする、別の共同発明関係のツリー状組織が存在することを示す（紙面の都合上、本明細書では省略している）。
【００５０】
最後に、「代表発明者」と共同発明者の関係をツリー図として表示すると共に、各発明者が発明者として記載されている特許の中で「筆頭発明者」として出現するかどうかという情報を、出現回数と併せてグラフ化表示したものが図５である。このように表示することにより、検索した課題の中で、どのような出願人に属する、どのような各発明者群（＝研究開発グループ）が、どのような出願動向（＝出願戦略）の下に、どのような特許を出願しているかの概要を把握することが可能である。そして、「代表発明者」（＝研究開発グループの管理責任者）が誰であり、「筆頭発明者」（＝研究開発現場の担当責任者）の状況から、真の中心人物は誰かを推定することも可能となる。これらの情報自体も従来の手法では得にくい貴重な情報であるが、それを元に、検索条件を改良して再検索を行えば、より精度の高い特許情報調査を行うことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の情報調査方法、及びこれを実施するプログラム、装置のフローチャートである。
【図２】本発明の情報調査方法、及びこれを実施するプログラム、装置をネットワークを経由して利用する場合の説明図である。
【図３】本発明の実施例１の結果得られた、出現回数上位にランクされた発明者のリスト（個人名は隠蔽）である。
【図４】本発明の実施例１の結果得られた、代表発明者毎の特許リスト（個人名、特許番号、出願人名は隠蔽）の一部である。
【図５】本発明の実施例１の結果得られた、代表発明者と共同発明者との相関関係、出願数を示すツリー図（個人名は隠蔽）の一部である。
【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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