(57)【要約】【課題】特許出願や特許取得等に関する特許群の情報を収拾して、技術テーマに関する動向を把握するための有用な分析情報を与える特許情報解析技術を提供する。【解決手段】特許情報解析装置１０は、入力部２０、検索部３０、解析部４０および出力部５０を備えている。入力部２０は、検索条件ＳＣの入力を受け付ける。検索部３０は、上記のデータベース１００から、受け付けた検索条件ＳＣに基づいて所定件数Ｎ１の特許技術情報ＰＤを含む検索結果群ＧＲを抽出する。解析部４０は、検索結果群ＧＲより、（１）所定件数Ｎ１に占める一または複数の名義人ＡＮにかかる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ２の比率に対応する第一係数（Ｍ値）と、（２）抽出された特許技術情報ＰＤの件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数（Ｅ値）と、を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースと、
検索条件の入力を受け付ける入力手段と、
受け付けた前記検索条件に基づいて、所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を前記データベースから抽出する検索手段と、
前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出する解析手段と、
算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力する出力手段と、を備える特許情報解析システム。
【請求項２】
前記第二係数が、抽出された前記特許技術情報の全件数に対する、前記日付が直近の所定期間に含まれる前記特許技術情報の件数の比率に対応する値である請求項１に記載の特許情報解析システム。
【請求項３】
前記入力手段が、前記所定期間に関する入力を受け付ける請求項２に記載の特許情報解析システム。
【請求項４】
前記第一係数が、抽出された前記特許技術情報の件数が多い上位の所定数（Ｎ）の名義人に関する前記比率に対応する値である請求項１から３のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項５】
前記所定数（Ｎ）を記憶する記憶手段を備える請求項４に記載の特許情報解析システム。
【請求項６】
前記解析手段が、前記所定件数の大小に基づいて前記所定数（Ｎ）を増減させることを特徴とする請求項４または５に記載の特許情報解析システム。
【請求項７】
前記出力手段は、複数の象限に区分された二次元マトリクスに対して、算出された前記第一係数および前記第二係数を対応づけて出力することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項８】
複数の前記象限にそれぞれ対応づけられたメッセージ情報を記憶するメッセージ記憶部を備え、
前記出力手段は、前記メッセージ記憶部を参照して、前記第一係数および前記第二係数が属する前記象限に対応する前記メッセージ情報を取得し、当該メッセージ情報を出力することを特徴とする請求項７に記載の特許情報解析システム。
【請求項９】
前記解析手段は、前記入力手段が受け付けた異なる検索条件に基づいて抽出された前記検索結果群より複数組の前記第一係数および前記第二係数を算出し、
前記出力手段は、算出された前記複数組の前記第一係数および前記第二係数を前記二次元マトリクスに対応づけて出力する請求項７または８に記載の特許情報解析システム。
【請求項１０】
前記二次元マトリクスを複数の前記象限にそれぞれ区分する閾値を記憶する条件記憶部を備える請求項７から９のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項１１】
前記入力手段は、一または複数の名義人に関する入力をさらに受け付け、
前記解析手段は、受け付けた前記名義人に関する前記第一係数を算出する請求項１から１０のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項１２】
前記解析手段が、受け付けた前記名義人にかかる前記特許技術情報の件数の経時的な変化率に対応する値を前記第二係数として算出する請求項１１に記載の特許情報解析システム。
【請求項１３】
複数の名義人を互いに対応づける名義人相関情報を記憶する相関記憶部を備え、
前記解析手段は、
一の名義人にかかる前記特許技術情報の件数と、
前記相関記憶部を参照して取得された、前記一の名義人に対応づけられた他の名義人にかかる前記特許技術情報の件数と、を合計して前記第一係数を算出することを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項１４】
前記解析手段は、抽出された前記特許技術情報を前記日付に基づいて複数の期間に区分し、区分された前記期間にそれぞれ含まれる前記特許技術情報の件数の経時的な推移に基づいて趨勢データを算出し、
前記出力手段は、算出された前記趨勢データに対応づけられた情報をさらに出力する請求項１から１３のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項１５】
前記解析手段は、抽出された前記特許技術情報を前記日付に基づいて複数の期間に区分し、区分された前記期間ごとに前記第一係数と前記第二係数とを算出し、
前記出力手段は、算出された前記第一係数と前記第二係数とを、前記期間ごとに対応づけて出力する請求項１から１４のいずれかに記載の特許情報解析システム。
【請求項１６】
検索条件の入力を受け付ける入力手段と、
名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出する検索手段と、
前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出する解析手段と、
算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力する出力手段と、を備える特許情報解析装置。
【請求項１７】
特許情報解析装置にデータ処理を実行させるプログラムであって、
前記データ処理が、
検索条件の入力を受け付けるステップと、
名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出するステップと、
前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出するステップと、
算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力するステップと、を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
検索条件の入力を受け付けるステップと、
名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出するステップと、
前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出するステップと、
算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力するステップと、を含む特許情報解析方法。
【請求項１９】
前記名義人が特許出願人であり、前記日付が特許出願日である請求項１８に記載の特許情報解析方法。
【請求項２０】
異なる前記検索条件に基づいて抽出された前記検索結果群より複数組の前記第一係数および前記第二係数を算出し、
予め設定された閾値により複数の象限に区分された二次元マトリクスに対して、算出された前記複数組の前記第一係数および前記第二係数を対応づけて出力することを特徴とする請求項１８または１９に記載の特許情報解析方法。
【請求項２１】
異なる前記検索条件に基づいて抽出された前記検索結果群より複数組の前記第一係数および前記第二係数を算出し、
算出された複数の前記第一係数の中間に設定された第一の閾値と、算出された複数の前記第二係数の中間に設定された第二の閾値とを決定し、
決定された前記第一の閾値および前記第二の閾値により複数の象限に区分された二次元マトリクスに対して、前記複数組の前記第一係数および前記第二係数を対応づけて出力することを特徴とする請求項１８または１９に記載の特許情報解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許技術情報を検索および解析する特許情報解析システム、特許情報解析装置およびプログラム、特許情報解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術に関し、特許文献１には、各出願人のコア技術に関する特許を抽出して重要な特許に重み付けを行い、特許マップのデータとしての精度を向上する特許分析システムが開示されている。また、特許文献２には、特許群の経済的評価を行なう装置や方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２０９１７４号公報
【特許文献２】特開２００９−３７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、企業戦略の一環として、自社による研究開発分野や競合他社の注力分野などの種々の技術テーマに関する動向を把握することが益々求められている。しかしながら、特許文献１にかかるシステムは、出願人や技術分類ごとの特許マップが作成されるにとどまり、技術テーマの動向を把握するための情報を提供するものではない。また、特許文献２にかかる装置や方法は特許群の経済的価値を評価するにとどまり、やはりこの種の情報を提供するものではない。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、特許出願や特許取得等に関する特許群の情報を収拾して、技術テーマに関する動向を把握するための有用な分析情報を与える特許情報解析技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によれば、名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースと、検索条件の入力を受け付ける入力手段と、受け付けた前記検索条件に基づいて、所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を前記データベースから抽出する検索手段と、前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出する解析手段と、算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力する出力手段と、を備える特許情報解析システムが提供される。
【０００７】
上記発明によれば、検索条件にかかる技術テーマに関する研究開発が、注目企業や件数上位企業などの所定の名義人により占有されているか否かを示す第一係数と、この技術テーマに関する特許技術情報の件数の推移を示す第二係数とが対応づけて出力される。これにより、当該技術テーマに関する研究開発の寡占化傾向と成熟度合いとに基づく動向を把握することが可能である。
【０００８】
また、本発明によれば、検索条件の入力を受け付ける入力手段と、名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出する検索手段と、前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出する解析手段と、算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力する出力手段と、を備える特許情報解析装置が提供される。
【０００９】
また、本発明によれば、特許情報解析装置にデータ処理を実行させるプログラムであって、前記データ処理が、検索条件の入力を受け付けるステップと、名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出するステップと、前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出するステップと、算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力するステップと、を含むことを特徴とするプログラムが提供される。
【００１０】
また、本発明によれば、検索条件の入力を受け付けるステップと、名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースから、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を抽出するステップと、前記検索結果群より、（１）前記所定件数に占める一または複数の名義人にかかる前記特許技術情報の件数の比率に対応する第一係数と、（２）抽出された前記特許技術情報の件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数と、を算出するステップと、算出された前記第一係数と前記第二係数とを対応づけて出力するステップと、を含む特許情報解析方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の特許情報解析技術によれば、検索された技術テーマに関する動向を把握するための有用な分析情報が提供される。これにより、特許戦略の立案や研究開発に対する投資価値の評価などに資する有益な情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第一実施形態にかかる情報解析装置および情報解析システムを示すブロック図である。
【図２】特許情報解析方法の全体フローを示すフローチャートである。
【図３】Ｍ値およびＥ値を算出する解析ステップを示すフローチャートである。
【図４】Ｍ値の算出方法の説明図である。
【図５】上位出願人によるＥ値の算出方法の説明図である。
【図６】特許マップの説明図である。
【図７】特許マップの第一変形例の説明図である。
【図８】特許マップの第二変形例の説明図である。
【図９】趨勢情報の取得ステップを示すフローチャートである。
【図１０】趨勢情報の説明図である。
【図１１】特許マップの第三変形例の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１４】
なお、本発明の各種の構成要素は、個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等を許容する。
【００１５】
また、本発明の各種の構成要素は、その機能を実現するように形成されていればよく、たとえば、所定の機能を発揮する専用のハードウェア、所定の機能がコンピュータプログラムにより付与されたデータ処理装置、コンピュータプログラムによりデータ処理装置に実現された所定の機能、これらの任意の組み合わせ、等として実現することができる。
また、本発明の構成要素がデータを記憶または格納するとは、本発明の装置が、少なくともデータを保持する機能を有することを意味しており、当該データが現に保持されていることを必ずしも要しない。一方、本発明の構成要素がデータを記憶または格納しているとは、少なくともユーザにより使用されるときに本発明の装置がデータを記憶または格納している状態となることを意味する。
【００１６】
また、本発明の特許情報解析方法は、複数の工程を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の工程を実行する順番やタイミングを限定するものではない。このため、本発明の特許情報解析方法を実施するときには、その複数の工程の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができ、また複数の工程の実行タイミングの一部または全部が互いに重複していてもよい。
【００１７】
＜第一実施形態＞
（特許情報解析装置）
図１は、本実施形態にかかる情報解析装置１０および情報解析システム２００を示すブロック図である。
【００１８】
はじめに、本実施形態の情報解析装置１０および情報解析システム２００の概要について説明する。
特許情報解析システム２００は、データベース１００と情報解析装置１０とを含む。
データベース１００には、名義人ＡＮおよび日付ＤＴをそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数Ｎ０の特許技術情報ＰＤが格納されている。データベース１００と情報解析装置１０とは、インターネットまたはＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１１０で接続されている。
【００１９】
特許情報解析装置１０は、入力部２０、検索部３０、解析部４０および出力部５０を備えている。
入力部２０は、検索条件ＳＣの入力を受け付ける。
検索部３０は、上記のデータベース１００から、受け付けた検索条件ＳＣに基づいて所定件数Ｎ１の特許技術情報ＰＤを含む検索結果群ＧＲを抽出する。
解析部４０は、検索結果群ＧＲより、（１）この所定件数Ｎ１に占める一または複数の名義人ＡＮにかかる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ２の比率に対応する第一係数（Ｍ値）と、（２）抽出された特許技術情報ＰＤの件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数（Ｅ値）と、を算出する。
そして、出力部５０は算出された第一係数（Ｍ値）と第二係数（Ｅ値）とを対応づけて出力する。
【００２０】
次に、本実施形態の情報解析装置１０および情報解析システム２００について詳細に説明する。本実施形態の特許情報解析装置１０は、コンピュータプログラムを読み取って対応する処理動作を実行できるように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＩＦ（Interface）ユニット、等の汎用デバイスで構築されたハードウェア、所定の処理動作を実行するように構築された専用の論理回路、これらの組み合わせ、等のコンピュータ装置として実施することができる。ここで、コンピュータプログラム（プログラム）に対応した各種動作を特許情報解析装置１０に実行させることは、各種デバイスを特許情報解析装置１０に動作制御させることを含む。
【００２１】
データベース１００は、特許庁や民間企業等が提供する特許文献のデータベースである。データベース１００に蓄積されている特許技術情報ＰＤの各件は、願書などの書誌データと、明細書などの技術詳細説明データとを含む。書誌データは、特許または実用新案登録の出願人や権利者、発明者（考案者）などの名義人ＡＮと、出願日や公開日、登録日、公報発行日などの日付ＤＴと、を含んでいる。特許技術情報ＰＤは、代表的には公開特許公報、特許公報または登録実用新案公報（以下、特許文献という）である。
【００２２】
このうち、本実施形態の特許技術情報ＰＤは公開特許公報である。また、本実施形態における名義人ＡＮは特許出願人であり、日付ＤＴは特許出願日である。分割出願または変更出願にかかる特許技術情報ＰＤの場合は、原出願日を日付ＤＴとするとよい。このほか、特許技術情報ＰＤとしては、特許文献に対応するその他の文書データまたは画像データを用いてもよい。特許技術情報ＰＤとして公開特許公報を用いることにより、技術テーマごとの最新の動向が多く、かつ迅速に取得される。
【００２３】
入力部２０は、所定数（Ｎ）に関する入力を受け付けるインタフェース装置である。情報解析装置１０のユーザは、キーボードなどの入力部２０を操作して、特許技術情報ＰＤの検索条件ＳＣとして、所定の特許分類やキーワード、類似概念、日付、出願人名（権利者名、発明者名）などを入力する。
【００２４】
検索部３０は、データベース１００にアクセスするとともに、上記の検索条件ＳＣをデータベース１００に送信して、検索結果群ＧＲを取得するインタフェース装置および記憶装置である。検索結果群ＧＲに含まれる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ１は検索条件ＳＣにより異なるが、１００〜５００件が好ましい。件数が過小の場合は後述する拡大度（Ｅ値）の計算揺らぎが大きくなり、また過大の場合は後述する独占度（Ｍ値）の計算揺らぎが大きくなる。
【００２５】
解析部４０は、抽出された検索結果群ＧＲを解析する演算処理装置である。特許マップＰＭを作成するための条件である出力条件ＭＣを、入力部２０から受け付けるか、または記憶部６０から取得する。
【００２６】
出力部５０は、解析部４０が算出した特許マップＰＭを出力する出力装置である。出力方法は特に限定されず、画面表示、紙印刷、音声出力など特に限定されない。代表的にはディスプレイ表示装置を例示することができる。
【００２７】
記憶部６０は、種々の情報を一時的に、または継続的に保持する半導体メモリーなどの記憶装置である。本実施形態の記憶部６０は、具体的には、条件記憶部６２、メッセージ記憶部６４および相関記憶部６６を含んでいる。記憶部６０は一つまたは複数の記憶装置により実現される。条件記憶部６２、メッセージ記憶部６４および相関記憶部６６は記憶部６０における記憶領域として実現される。
条件記憶部６２は、出力する特許マップＰＭにおける独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）をそれぞれ複数段階に区分するための閾値ＴＨ１、ＴＨ２を記憶する手段である。また、条件記憶部６２は、後述する名義人ＡＮの上位件数の設定値である所定数（Ｎ）を記憶する手段である。
メッセージ記憶部６４は、出力される特許マップＰＭの特徴を表すメッセージ情報ＭＳを記憶する手段である。
相関記憶部６６は、複数の名義人ＡＮの提携関係などの結びつきを示す名義人相関情報ＡＲを記憶する手段である。
入力部２０、検索部３０、解析部４０、出力部５０および記憶部６０はバス９０に接続されている。
【００２８】
（特許情報解析方法）
以下、本実施形態の情報解析システム２００にて特許技術情報ＰＤを解析するための方法（本方法）について説明する。
図２は、特許情報解析方法の全体フローを示すフローチャートである。図３は、Ｍ値およびＥ値を算出する解析ステップＳ４０を示すフローチャートである。図１から図３を用いて本方法を説明する。
【００２９】
はじめに、本方法の概要について説明する。
本方法は、条件入力ステップＳ２０と、抽出ステップＳ３０と、解析ステップＳ４０と、出力ステップＳ６０と、を含む。
条件入力ステップＳ２０は、検索条件ＳＣの入力を受け付けるステップである。
抽出ステップＳ３０は、名義人ＡＮおよび日付ＤＴをそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数Ｎ０の特許技術情報ＰＤが格納されているデータベース１００から、受け付けた検索条件ＳＣに基づいて所定件数Ｎ１の特許技術情報ＰＤを含む検索結果群ＧＲを抽出するステップである。
解析ステップＳ４０は、検索結果群ＧＲより、（１）この所定件数Ｎ１に占める一または複数の名義人ＡＮにかかる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ２の比率に対応する第一係数（Ｍ値）と、（２）抽出された特許技術情報ＰＤの件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数（Ｅ値）と、を算出するステップである。
出力ステップＳ６０は、算出された第一係数（Ｍ値）と第二係数（Ｅ値）とを対応づけて出力するステップである。
【００３０】
また、本方法を実現するための本実施形態のプログラムは、特許情報解析装置１０にデータ処理を実行させるプログラムであって、データ処理が、検索条件ＳＣの入力を受け付けるステップと、名義人ＡＮおよび日付ＤＴをそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数Ｎ０の特許技術情報ＰＤが格納されているデータベース１００から、受け付けた検索条件ＳＣに基づいて所定件数Ｎ１の特許技術情報ＰＤを含む検索結果群ＧＲを抽出するステップと、検索結果群ＧＲより、（１）この所定件数Ｎ１に占める一または複数の名義人ＡＮにかかる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ２の比率に対応する第一係数（Ｍ値）と、（２）抽出された特許技術情報ＰＤの件数に関する経時的な変化率に対応する第二係数（Ｅ値）と、を算出するステップと、算出された第一係数（Ｍ値）と第二係数（Ｅ値）とを対応づけて出力するステップと、を含む。
【００３１】
つぎに、本方法を詳細に説明する。
本方法では、ユーザは入力部２０を操作してデータベース１００にアクセスする（Ｓ１０）。つづけてユーザは入力部２０から検索条件ＳＣを入力し（Ｓ２０）、検索部３０は、検索条件ＳＣに応じて件数Ｎ１の特許技術情報ＰＤからなる検索結果群ＧＲを取得する（Ｓ３０）。
【００３２】
図３に示すように、解析ステップＳ４０では、解析部４０は検索結果群ＧＲに含まれる全要素数である件数Ｎ１を取得して検索部３０に記憶しておく（Ｓ４１）。
つぎに、解析部４０は、検索結果群ＧＲを出願人（名義人ＡＮ）ごとに分類し、出力条件ＭＣで指定された条件を満たす出願人に関する出願件数Ｎ２を取得する（Ｓ４２）。この件数Ｎ２を用いて、具体的にはＮ２をＮ１で除することで、解析部４０は第一係数として独占度（Ｍ値）を算出する。
【００３３】
図４は、第一係数（独占度：Ｍ値）の算出方法の説明図である。
本方法で算出される第一係数（Ｍ値）は、抽出された特許技術情報ＰＤの件数が多い上位の所定数（Ｎ）の名義人ＡＮに関する比率に対応する値である。本実施形態では、検索結果群ＧＲの要素数（抽出された特許技術情報ＰＤの件数Ｎ１）を２０７件とする。
【００３４】
図４に示すように、出願人（名義人ＡＮ）を件数の上位から順に並べ、上位Ｎ位までの出願件数を加算して件数Ｎ２を算出する。
【００３５】
出願人の所定数（Ｎ）は入力部２０より入力してもよく、または予め記憶部６０に記憶しておいてもよい。本実施形態の情報解析装置１０は、所定数（Ｎ）を記憶する記憶部（条件記憶部６２）を備えている。
【００３６】
図４に示す例では、所定数（Ｎ）＝３としている。上位三位までの出願人（ＡＡ株式会社、株式会社ＢＢ、ＣＣ株式会社）の件数合計は３０件である（Ｓ４３）。これにより、解析部４０は、第一係数（独占度：Ｍ値）を３０／２０７＝１４．５％と算出することができる（Ｓ４４）。
【００３７】
さらに、本実施形態の情報解析装置１０は、出願人（名義人ＡＮ）が異なる場合にも、出願人間の提携関係などの結びつきの度合いを考慮しての独占度（Ｍ値）の算出が可能である。
具体的には、情報解析装置１０は、複数の名義人ＡＮを互いに対応づける名義人相関情報ＡＲを記憶する相関記憶部６６を備えている。そして、解析部４０は、一の名義人ＡＮ１にかかる特許技術情報ＰＤの件数と、相関記憶部６６を参照して取得された、一の名義人ＡＮ１に対応づけられた他の名義人ＡＮ２にかかる特許技術情報ＰＤの件数と、を合計して第一係数（Ｍ値）を算出する。
【００３８】
これにより、いわゆるテキストマイニングにより名義人ＡＮの名称に基づいて出願人同士の結びつきを推定する方法に比べて、より高い精度で当該技術テーマの寡占状態を判断することができる。
【００３９】
図４に示す例では、件数第４位のＡＡエンジニアリング株式会社と、件数第１位のＡＡ株式会社が資本関係のあるグループ会社であるとの情報が相関記憶部６６に記憶されている。相関記憶部６６が記憶する名義人相関情報ＡＲは、予め出願人間の協力関係を考慮して、複数の名義人ＡＮを互いに検索可能に関連づけたデータベースである。
解析部４０は、検索結果群ＧＲを出願人ごとに分類して特許技術情報ＰＤの件数ごとに仮順位づけしたのち、相関記憶部６６を検索して名義人ＡＮの関連づけをおこなう。この結果、同一の協力グループとみなせる複数の出願人による出願を統合して、特許技術情報ＰＤの件数の修正順位を算出する。本実施形態の例では、ＡＡ株式会社とＡＡエンジニアリング株式会社の合計出願件数である１８件を第一位とし、ＣＣ株式会社とＦＦ株式会社の合計出願件数である１４件を第二位とし、株式会社ＢＢの単独出願件数である１０件を第三位として、合計４２件を上位三位までの件数Ｎ２として算出してもよい（Ｓ４３）。
この場合、第一係数（Ｍ値）は４２／２０７＝２０．３％となる（Ｓ４４）。
【００４０】
ここで、解析部４０は、所定件数の大小に基づいて所定数（Ｎ）を増減させてもよい。すなわち、検索結果群ＧＲの全件数Ｎ１が１００件程度の場合、一般に独占度（Ｍ値）を算出する出願人数（Ｎ）を３〜１０程度とすることで当該技術分野のリーダー企業による占有比率を適切に評価することが可能である。これに対し、検索結果群ＧＲの全件数Ｎ１が１０００件程度の場合には、出願人数（Ｎ）を増大することで、独占度（Ｍ値）の数値が過小にならず、当該技術分野のリーダー企業による占有比率を適切に評価することが可能となる。
【００４１】
図５は、第二係数（拡大度：Ｅ値）の算出方法の説明図である。
本方法で算出される拡大度（Ｅ値）は、検索結果群ＧＲとして抽出された技術テーマ自体の経時的な拡大率（縮小率を含む）である。
拡大度は種々の観点で算出することができ、ステップＳ３０およびＳ４１で取得された検索結果群ＧＲの件数Ｎ１を母集団として、所定期間ごとの件数の推移を解析してもよく、または検索結果群ＧＲと類似の技術テーマに関する新たな検索条件ＳＣによる検索を別途おこなった上で、当該新たな検索結果群ＧＲ２を母集団として所定期間ごとの件数の推移を解析してもよい。
本実施形態では、抽出ステップＳ３０で抽出された検索結果群ＧＲを母集団として、所定の期間ごとに出願日を区分して件数を集計し、その数値の変動に基づいて拡大度（Ｅ値）を算出する場合を例に説明する。
【００４２】
第二係数（Ｅ値）を算出するために用いる、特許技術情報ＰＤの件数に関する経時的な変化率の一つの例として、本実施形態では、抽出された全件数における直近の所定期間の件数の比率を用いることで、当該技術テーマの近時の拡大または縮小傾向を評価対象とする。具体的には、本実施形態の第二係数（拡大度：Ｅ値）は、抽出された特許技術情報ＰＤの全件数Ｎ１（２０７件）に対する、日付ＤＴが直近の所定期間（例えば５年）に含まれる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ３ａ（本実施形態では１１８件）の比率に対応する値である。
【００４３】
すなわち、本方法において解析部４０は、特許技術情報ＰＤの全件数Ｎ１の出願日を所定期間で区分し（Ｓ４５）、直近の区分に属する件数（Ｎ３）を取得する（Ｓ４６）。この件数Ｎ３を用いて、具体的にはＮ３ａをＮ１で除することで、解析部４０は第二係数として拡大度（Ｅ値）を算出する（Ｓ４７）。本方法では、第二係数（拡大度：Ｅ値）を１１８／２０７＝５７．０％と算出することができる。
【００４４】
なお、本方法においては、入力部２０がこの所定期間に関する入力を受け付けてもよい。または、所定期間（例えば５年）を示す情報を記憶部６０に格納しておいてもよい。
そして、本方法のように所定期間を１〜１０年、特に２〜５年に設定することにより、特許技術情報ＰＤの日付ＤＴの揺らぎの影響を抑制しつつ、かつ当該技術テーマの開発動向の推移を高い解像度で把握することができる。
【００４５】
本方法では、検索結果群ＧＲとして抽出された特許技術情報ＰＤの全件数Ｎ１を対象として、その出願件数の経時的（経年的）な推移をもって拡大度（Ｅ値）としたが、本発明はこれに限られない。例えば、検索結果群ＧＲに含まれる直近Ｒ１年に含まれる件数に対する、直近Ｒ２年（ただしＲ２＜Ｒ１）の件数の比率を用いてもよい。または、特定の一または複数の出願人にかかる出願件数の経時的な推移をもって、当該技術テーマ全体の拡大度（Ｅ値）としてもよい。この場合、当該一または複数の出願人として、出願件数の上位者を採用してもよく、または自社や競合他社などの特定の注目出願人を採用してもよい。
【００４６】
すなわち、解析部４０は、受け付けた名義人ＡＮにかかる特許技術情報ＰＤの件数の経時的な変化率に対応する値を第二係数（Ｅ値）として算出してもよい。
【００４７】
図５には、直近の所定期間（５年）を出願日とする件数Ｎ３ａのみならず、その直前の所定期間（５年）を出願日とする件数Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄを図示している。それぞれ５０件、２２件、１５件である。このように直近よりも古い出願日の出願件数に着目することで、当該技術テーマの開発の趨勢に関するさらなる予測が可能である。この点は後述する。
【００４８】
図１に示すように、解析部４０はＭ値およびＥ値を算出して出力部５０にこれを送信する。解析部４０および出力部５０は、Ｍ値とＥ値とを対応づけ、例えば特許マップＰＭを作成して（図２：Ｓ５０）、これを表示出力する（Ｓ６０）。
図６は、出力部５０で出力される特許マップＰＭの説明図である。
出力部５０は、算出された第一係数（独占度：Ｍ値）と第二係数（拡大度：Ｅ値）とを対応づけて出力する。具体的な出力態様は特に限られない。本実施形態では、図６に示すようにＭ値とＥ値を縦・横軸とする二次元座標上にプロットする場合を例示する。
【００４９】
すなわち、本実施形態の出力部５０は、複数の象限に区分された二次元マトリクスに対して、算出された第一係数（Ｍ値：１４．５％）および第二係数（Ｅ値：５７．０％）を対応づけて出力する。
【００５０】
そして、ある技術テーマについて作成された特許マップＰＭにおいて、他の技術テーマとの対照をおこなう場合には、更なる検索をおこなう（図２でＳ７０：ＹＥＳ）。
【００５１】
図７は、特許マップＰＭの第一変形例の説明図である。同図は、４つの技術テーマにかかるＭ値とＥ値とが一つの特許マップＰＭ上にプロットされている。言い換えると、図２におけるステップＳ２０〜Ｓ６０を４回繰り返した場合の出力部５０の出力を表している。
【００５２】
解析部４０は、入力部２０が受け付けた異なる検索条件ＳＣに基づいて抽出された検索結果群ＧＲ１、ＧＲ２、・・・より、複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を算出する。そして、出力部５０は、算出された複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を二次元マトリクスに対応づけて出力する。
【００５３】
すなわち、本方法では、異なる検索条件ＳＣに基づいて抽出された検索結果群ＧＲ１、ＧＲ２、・・・より、複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を算出する。そして、予め設定された閾値ＴＨ１、ＴＨ２により複数の象限Ｉ〜ＩＶに区分された二次元マトリクスに対して、算出された複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を対応づけて出力する。
【００５４】
第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）が属する象限Ｉ〜ＩＶは、閾値ＴＨ１、ＴＨ２によって区分される。本実施形態では閾値ＴＨ１およびＴＨ２は一つであり、二次元マトリクスは２×２に区分される。閾値ＴＨ１をＸ個、閾値ＴＨ２をＹ個とした場合には、二次元マトリクスは（Ｘ＋１）×（Ｙ＋１）に区分される。
【００５５】
独占度（Ｍ値）を象限に区分する閾値ＴＨ１の具体的な数値は、検索される技術テーマに応じて変更してもよいが、一般的に、独占度（Ｍ値）を算出する出願人数Ｎが３〜６の場合には閾値ＴＨ１を２０〜５０％、出願人数Ｎが７〜１０の場合には閾値ＴＨ１を５５〜８０％とするとよい。これにより、多種の技術テーマに関して寡占状態にあるか否かを好適に判定することができる。
【００５６】
閾値ＴＨ１、ＴＨ２を取得するにあたっては、入力部２０が閾値ＴＨ１、ＴＨ２に関する入力を受け付けてもよく、または本実施形態のように条件記憶部６２（図１を参照）にこれらを予め記憶しておいてもよい。すなわち、本実施形態の情報解析装置１０は、二次元マトリクスを複数の象限にそれぞれ区分する閾値ＴＨ１、ＴＨ２を記憶する条件記憶部６２を備えていてもよい。
【００５７】
図７に示すように、象限Ｉ〜ＩＶには、これを表すメッセージ情報ＭＳが付されている。メッセージ情報ＭＳは、閾値ＴＨ１、ＴＨ２と対応づけられてメッセージ記憶部６４に記憶されている。そして、第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）が決定されると、第一係数（Ｍ値）と閾値ＴＨ１、および第二係数（Ｅ値）と閾値ＴＨ２とが解析部４０にて大小比較され、当該技術テーマが属する象限が決定される。
【００５８】
本実施形態の情報解析装置１０は、複数の象限にそれぞれ対応づけられたメッセージ情報ＭＳを記憶するメッセージ記憶部６４を備えている。出力部５０は、メッセージ記憶部６４を参照して、第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）が属する象限に対応するメッセージ情報ＭＳを取得し（図２：Ｓ５０）、このメッセージ情報ＭＳを出力する。
【００５９】
メッセージ情報ＭＳとしては、同図のように象限ごとの名称でもよく、または図８に示すように象限ごとの戦略的なアドバイス情報でもよい。
【００６０】
具体的には、第一象限Ｉは、上位出願人による独占度（Ｍ値）が高く、かつ全体の出願件数の拡大度（Ｅ値）も高い状態の出願動向を示している。このため、メッセージ情報ＭＳとしては、当該技術テーマの成長が見込めることを示す情報（本実施形態では「フロンティア」）が付されている。当該メッセージ情報ＭＳはメッセージ記憶部６４（図１を参照）に格納されている。
第二象限ＩＩは、上位出願人による独占度（Ｍ値）が低く、かつ全体の出願件数の拡大度（Ｅ値）が高い状態の出願動向を示している。このため、メッセージ情報ＭＳとしては、多数の出願人が乱立している成長状態を示す情報（本実施形態では「群雄割拠」）が付されている。
第三象限ＩＩＩは、上位出願人による独占度（Ｍ値）が低く、かつ全体の出願件数の拡大度（Ｅ値）も低い状態の出願動向を示している。このため、メッセージ情報ＭＳとしては、多数の出願人が参入しているものの情勢が不分明である状態を示す情報（本実施形態では「アヒルレース」）が付されている。
第四象限ＩＶは、上位出願人による独占度（Ｍ値）が高く、かつ全体の出願件数の拡大度（Ｅ値）が低い状態の出願動向を示している。このため、メッセージ情報ＭＳとしては、少数の出願人による寡占状態を示す情報（本実施形態では「既得権」）が付されている。
【００６１】
このように、算出されたＭ値およびＥ値の数値のみならず、その属する象限をメッセージ情報ＭＳとともに出力することで、当該技術テーマの動向を明確に把握することができる。メッセージ情報ＭＳは、上記例に限定されるものではなく、各内容を表すものであればよい。例えば、第三象限のメッセージ情報ＭＳとして、将来の情勢に流動性が多い状態を示す言葉、例えば「混沌」等、を付しても差し支えない。同様に、第四象限のメッセージ情報ＭＳとして、変化が少ない状態を示す言葉、例えば「膠着」等、を付してもよい。
【００６２】
なお、上では閾値ＴＨ１、ＴＨ２を予め条件記憶部６２に記憶しておく場合を例に説明したが、本発明はこれに限られない。解析部４０は、算出された複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）に基づいて、閾値ＴＨ１、ＴＨ２を決定してもよい。
【００６３】
具体的には、算出された複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）が各象限に分散して区分されるように、第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）のそれぞれ中間に閾値ＴＨ１、ＴＨ２を設定することができる。
【００６４】
言い換えると、異なる検索条件ＳＣに基づいて抽出された検索結果群ＧＲ１、ＧＲ２、・・・より複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を算出し、算出された複数の第一係数（Ｍ値）の中間に設定された第一の閾値ＴＨ１と、算出された複数の第二係数（Ｅ値）の中間に設定された第二の閾値ＴＨ２とを決定し、決定された第一の閾値ＴＨ１および第二の閾値ＴＨ２により複数の象限に区分された二次元マトリクスに対して、複数組Ｐ１、Ｐ２、・・・の第一係数（Ｍ値）および第二係数（Ｅ値）を対応づけて出力してもよい。
【００６５】
これにより、検索された各技術テーマの検索結果群を互いに差別化して評価することができる。
【００６６】
図８は、特許マップＰＭの第二変形例の説明図である。この特許マップＰＭは、象限Ｉ〜ＩＶごとの戦略的なメッセージ情報ＭＳがあわせて出力されている。
【００６７】
本変形例では、独占度（Ｍ値）が高い象限Ｉおよび象限ＩＶに関しては、独占度を決定する上位Ｎ位までに出願人の中にユーザ（自身）が含まれていない場合：ケース（１）と、含まれている場合：ケース（２）とで、異なる内容の情報を出力する（メッセージ情報ＭＳ２）。一方、独占度（Ｍ値）が低い象限ＩＩおよび象限ＩＩＩに関しては、ユーザ（自社）の順位によらず、共通の情報を出力する（メッセージ情報ＭＳ１）。
これは、独占度（Ｍ値）が高い象限Ｉまたは象限ＩＶでは、ユーザ（自社）の順位の高低により開発および特許戦略が大きく変わるためである。
【００６８】
なお本実施形態については種々の変形を許容する。
たとえば、上記実施形態ではデータベース１００の検索によって抽出された検索結果群ＧＲのうちの、出願件数が上位の不特定の出願人による件数Ｎ２の比率をもって独占度（Ｍ値）を算出していたが、本発明はこれに限られない。解析部４０は第一係数として、自社や競合他社などの特定の注目出願人による独占度（Ｍ値）を算出してもよい。
【００６９】
すなわち、入力部２０は一または複数の名義人ＡＮに関する入力をさらに受け付け、解析部４０は受け付けた名義人ＡＮに関する第一係数（Ｍ値）を算出してもよい。これにより、不特定の上位件数の出願人ではなく、特定の注目出願人が当該技術テーマの全体を牽引している動向を把握することができる。
【００７０】
また、出願件数が上位Ｎ人の出願人による件数比率をもって独占度（Ｍ値）を算出する場合において、この上位者数Ｎの数値は一定でもよく、または検索結果群ＧＲの要素数である件数Ｎ０や、検索結果群ＧＲを構成する出願人数に応じて変化させてもよい。一例として、検索結果群ＧＲを構成する出願人数の総数（例えば１００人）に対する一定比率（例えば５％）とするとよい。これにより、検索結果群ＧＲの抽出により出願人数の多寡が大きく変動しても、独占度（Ｍ値）を安定した数値として算出することができる。
【００７１】
また、独占度（Ｍ値）は、上述のように単純なＮ２／Ｎ１の数値に限らず、検索結果群ＧＲにおける特定または不特定の出願人による件数比率と相関のある値であれば、他の指標値を用いてもよい。
【００７２】
一方、拡大度（Ｅ値）の算出にあたっては、検索された技術テーマの研究開発の拡大または縮小の傾向を把握することができる指標であれば広く用いることができる。具体的には、検索結果群ＧＲを構成する全出願人をあわせた全体の出願件数の増減を示す値を採用してもよく、または特定の出願人による出願件数の増減を示す値を採用してもよい。
【００７３】
また、図７や図８に示したメッセージ情報ＭＳ、ＭＳ１、ＭＳ２に代えて、検索された技術テーマの開発トレンドを示す趨勢情報ＴＩを出力してもよい。
図９は、趨勢情報ＴＩの取得ステップＳ４８を示すフローチャートである。図１０は、趨勢情報ＴＩの説明図である。
【００７４】
図５に示したように、解析部４０は、抽出された特許技術情報ＰＤを日付ＤＴに基づいて複数の期間に区分し、区分された期間にそれぞれ含まれる特許技術情報ＰＤの件数Ｎ３ａ、Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄ・・・の経時的な推移に基づいて趨勢データを算出するとよい。そして、出力部５０は、算出された趨勢データに対応づけられた情報（趨勢情報ＴＩ）を出力する。
【００７５】
趨勢データは、検索された技術テーマの開発トレンドを表すデータであり、具体的には、連続的に区分された期間ごとの出願件数の推移を正規化したデータを例示することができる。
【００７６】
すなわち、本方法においては、抽出された検索結果群ＧＲに属する特許技術情報ＰＤを所定の等しい長さの期間に区分し（Ｓ４４）、直近の区分に属する件数Ｎ３ａを取得するとともに（Ｓ４５）、過去の区分に属する件数Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄ、・・・を取得する（Ｓ４８１）。そして、各件数の一階差分および二階差分を算出する（Ｓ４８２）。
つぎに、この差分値に基づいて特許技術情報ＰＤの件数の停滞、増加または減少の傾向を解析する（Ｓ４８３）。具体的には、件数Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄ、・・・を正規化してＳカーブ（図１０を参照）にプロットすることで、現時点ＰＲの位置づけを解析する。より具体的には、件数Ｎ３ａ、Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄ・・・の一階差分（一階微分）により出願件数の単純な増減を解析し、二階差分（二階微分）により各区分とＳカーブの変曲点ＰＩとの位置関係を解析する。
そして、現時点ＰＲの位置づけに対応する趨勢情報ＴＩを作成して（Ｓ４８４）、これを表示出力する（図２：Ｓ６０）。
【００７７】
具体的には、図１０に示すように、一般的な技術分野においては、出願件数が低い黎明期（段階１）から、出願件数が上昇する成長期（段階２）、さらに変曲点ＰＩをまたいで出願件数の増加率が減少する成熟期（段階３）、そして出願件数が頭打ちとなる安定期（段階４）へと至ることが知られている。このため、件数Ｎ３ａ、Ｎ３ｂ、Ｎ３ｃ、Ｎ３ｄ、・・・の一階差分および二階差分に基づいて、現時点ＰＲがＳカーブにおけるどの位置に該当するかを把握することができる。本方法の場合、図５に示すようにＮ３ｄ＝１５件、Ｎ３ｃ＝２２件、Ｎ３ｂ＝５０件、Ｎ３ａ＝１１８件と、直近において出願件数の勾配が急上昇している。したがって、現時点ＰＲは変曲点ＰＩよりも手前側にあたり、成長期（段階２）に属するものと把握される。
【００７８】
趨勢情報ＴＩは、技術テーマごとの、着目する時期における研究開発の段階を予測的に示す情報である。本方法では、データベース１００を検索した時点（現時点）における当該技術テーマの研究開発の段階を表すＳカーブを趨勢情報ＴＩとして例示する。趨勢情報ＴＩは、趨勢データに対応づけられて記憶部６０（例えばメッセージ記憶部６４）に記憶されている（図１を参照）。
【００７９】
より具体的には、本方法で作成される趨勢情報ＴＩとしては、図１０に示すように、ＳカーブＣに対して現時点ＰＲの位置づけをプロットしたグラフを例示することができる。このほか、ＳカーブＣにおける現時点ＰＲの位置づけをメッセージ化したテキスト情報を趨勢情報ＴＩとしてもよい。
【００８０】
なお、技術開発の推移を示すＳカーブＣは一般に、成長期（段階２）から成熟期（段階３）にかけて停滞期（段階２−３）を伴うことが知られている（図１０にて一点鎖線で図示）。しかしながら、本方法のように検索結果群ＧＲを区分する期間を２〜５年程度に設定することで、停滞期の有無を排除して段階１から段階４に単純化して趨勢情報ＴＩを取得することが可能である。
【００８１】
本変形例は以下の技術思想を包含する。
名義人および日付をそれぞれ示す情報を少なくとも含む多数の特許技術情報が格納されているデータベースと、検索条件の入力を受け付ける入力手段と、受け付けた前記検索条件に基づいて所定件数の前記特許技術情報を含む検索結果群を前記データベースから抽出する検索手段と、抽出された前記特許技術情報を前記日付に基づいて複数の期間に区分し区分された前記期間にそれぞれ含まれる前記特許技術情報の件数の経時的な推移に基づいて趨勢データを算出する解析手段と、算出された趨勢データに対応づけられた趨勢情報を出力する特許情報解析システム。
【００８２】
上記実施形態および変形例では、一つの技術テーマに関してＭ値およびＥ値を一組のみ算出して出力部５０で出力することを例示した（図７を参照）が、本発明はこれに限られない。一つの技術テーマに関して複数組みのＭ値およびＥ値を算出してもよい。
【００８３】
図１１は、特許マップＰＭの第三変形例の説明図である。この特許マップＰＭは、一つの技術テーマに対して、過去のある時点におけるＭ値およびＥ値と、現時点におけるＭ値およびＥ値とを個別に算出して、共通の二次元マトリクス（特許マップＰＭ）に対応づけて表示出力したものである。
【００８４】
すなわち、本変形例の解析部４０は、抽出された特許技術情報ＰＤを日付ＤＴに基づいて複数の期間に区分し、区分された期間ごとに第一係数（Ｍ値）と第二係数（Ｅ値）とを算出する。そして、本変形例の出力部５０は、算出された第一係数（Ｍ値）と第二係数（Ｅ値）とを、期間ごとに対応づけて出力する。
【００８５】
これにより、ある技術テーマに関する動向の経時的な変化が可視化される。なお、複数の期間を、下記のように重複なく連続して設定してもよく、または互いに一部が重複するように設定してもよい。または、所定の空白期間を隔てた不連続の期間を設定してもよい。
【００８６】
図１および図１１を参照して本変形例をより詳細に説明する。
解析部４０は、データベース１００から抽出された検索結果群ＧＲに含まれる特許技術情報ＰＤを、日付ＤＴに基づいて複数の期間に区分する。一例として、本変形例では、所定の検索条件ＳＣに基づいて、ある技術テーマに関する全期間の特許技術情報ＰＤ（全件数Ｎ１）を抽出し、これを直近２０年分について、５年ごとの４期間に区分するものとする。ここでいう全期間は、２０年を超える年数であることが好ましい。
【００８７】
解析部４０は、１〜５年目を出願日とする特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ１）を算出する。そして、解析部４０は、全期間のうち、直近２０年よりも過去の出願日の特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ０とする）と、１〜５年目までの特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ１）との合計件数（ＮＮ０＋ＮＮ１）を算出する。さらに、解析部４０は、ＮＮ１を（ＮＮ０＋ＮＮ１）で除することで、直近２０年のうちの５年目の時点（以下、第一時点）における第二係数（拡大度：Ｅ値）を算出する。第一時点は、現在より１５年前の時点にあたる。
また、解析部４０は、ＮＮ０＋ＮＮ１件の特許技術情報ＰＤに占める上位出願人の比率を、第一係数（独占度：Ｍ値）として算出する。これにより、第一時点における独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）とが求まる。
【００８８】
同様に、解析部４０は、６〜１０年目を出願日とする特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ２）を算出する。そして、解析部４０は、ＮＮ２を（ＮＮ０＋ＮＮ１＋ＮＮ２）で除することで、直近２０年のうちの１０年目の時点（以下、第二時点）における拡大度（Ｅ値）を算出する。第二時点は、現在より１０年前の時点にあたる。さらに、解析部４０は、ＮＮ０＋ＮＮ１＋ＮＮ２件の特許技術情報ＰＤに占める上位出願人の比率を、独占度（Ｍ値）として算出する。これにより、第二時点における独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）とが求まる。
【００８９】
さらに、解析部４０は、１１〜１５年目を出願日とする特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ３）を算出してこれを（ＮＮ０＋ＮＮ１＋ＮＮ２＋ＮＮ３）で除することで、直近２０年のうちの１５年目の時点（以下、第三時点）における拡大度（Ｅ値）を算出する。第三時点は、現在より５年前の時点にあたる。さらに、解析部４０は、ＮＮ０＋ＮＮ１＋ＮＮ２＋ＮＮ３件の特許技術情報ＰＤに占める上位出願人の比率を、独占度（Ｍ値）として算出する。これにより、第三時点における独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）とが求まる。
【００９０】
そして、解析部４０は、１６〜２０年目を出願日とする特許技術情報ＰＤの件数（ＮＮ４）を算出してこれを全件数Ｎ１で除することで、現時点における拡大度（Ｅ値）を算出する。さらに、解析部４０は、全件数の特許技術情報ＰＤに占める上位出願人の比率を、独占度（Ｍ値）として算出する。これにより、現時点における独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）とが求まる。
【００９１】
図１１に示す本変形例の特許マップＰＭでは、時間経過に対応して過去から現在に向かう出願動向の経時的な変遷を、矢印など指向情報によって示している。これにより、本変形例の特許マップＰＭによれば、第一時点（ＮＮ１と表記）から現時点（ＮＮ４と表記）へと至る、独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）の履歴を視覚的に把握することができる。
【００９２】
さらに、解析部４０は、第一時点、第二時点、第三時点および現時点の独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）の各４つの値の平均値を算出し、出力部５０はこれを特許マップＰＭに表示出力する。かかる平均値を、図１１にＮＮとして図示する。
【００９３】
本変形例の情報解析装置１０および情報解析システム２００によれば、着目した検索結果群ＧＲの経時的な変化を視覚化することが可能となる。例えば本変形例の場合は、この技術テーマが、初期の第一時点（ＮＮ１）では独占度（Ｍ値）も拡大度（Ｅ値）も小さい領域にあったことが分かる。言い換えると、当該技術テーマの当初の開発動向は、始まった多くの出願人がひしめきあっている状態の「ＩＩＩ：アヒルレース」で始まったことが分かる。
そして、次の第二時点（ＮＮ２）では、出願件数が拡大して「ＩＩ：群雄割拠」となり、さらに時間が経過した第三時点（ＮＮ３）では出願人が絞られてきたために「Ｉ：フロンティア」に移行したことが分かる。そして、最後の現時点（ＮＮ４）では出願件数が減少してきて「ＩＶ：既得権」となっていることが分かる。
【００９４】
このように、任意の技術テーマに関する特許技術情報ＰＤを複数の期間に分割して独占度（Ｍ値）と拡大度（Ｅ値）を経時的に算出することにより、当該技術テーマの将来的な動向を予測することができる。このため、特許戦略の立案や研究開発に対する投資価値の評価などに関する有益な情報を得ることができる。
【符号の説明】
【００９５】
１０    情報解析装置
２０    入力部
３０    検索部
４０    解析部
５０    出力部
６０    記憶部
６２    条件記憶部
６４    メッセージ記憶部
６６    相関記憶部
９０    バス
１００    データベース
１１０    ネットワーク
２００    情報解析システム
ＡＮ    名義人
ＡＲ    名義人相関情報
Ｃ    Ｓカーブ
ＤＴ    日付
ＧＲ    検索結果群
ＭＣ    出力条件
ＭＳ    メッセージ情報
ＰＤ    特許技術情報
ＰＩ    変曲点
ＰＭ    特許マップ
ＰＲ    現時点
ＳＣ    検索条件
ＴＨ１、ＴＨ２    閾値
ＴＩ    趨勢情報
【図１】
2012123532.tif 000003
【図２】
2012123532.tif 000004
【図３】
2012123532.tif 000005
【図４】
2012123532.tif 000006
【図５】
2012123532.tif 000007
【図６】
2012123532.tif 000008
【図７】
2012123532.tif 000009
【図８】
2012123532.tif 000010
【図９】
2012123532.tif 000011
【図１０】
2012123532.tif 000012
【図１１】
2012123532.tif 000013