(57)【要約】      （修正有）【課題】特許の価値を評価する特許評価装置を提供する。【解決手段】評価対象特許を特定する評価対象特許特定情報を受け付ける第１の受付手段と、特許ごとに複数の評価パラメータとその評価パラメータに対応した数値データを関連付けられた複数の特許を記憶した第１の記憶手段と、評価対象特許特定情報に基づいて第１の記憶手段から当該評価対象特許に関連した特許を抽出して特許群を生成する対象技術母集団生成手段と、第１の記憶手段から評価対象特許特定情報に関連した評価パラメータと数値データを抽出し、それに基づいて対象技術母集団の統計データを生成する第１の統計データ生成手段と、第１の統計データ生成手段で生成した対象技術母集団の統計データに基づいて第１の記憶手段から抽出した前記評価対象特許の数値データを正規化する正規化手段と、を備える。【選択図】図３
2012123555.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象特許を特定する評価対象特許特定情報を受け付ける第１の受付手段と、
特許ごとに複数の評価パラメータとその評価パラメータに対応した数値データを関連付けられた複数の特許を記憶した第１の記憶手段と、
前記評価対象特許特定情報に基づいて前記第１の記憶手段から当該評価対象特許に関連した特許を抽出して特許群を生成する母集団生成手段と、
前記第１の記憶手段から前記評価対象特許特定情報に関連した評価パラメータと数値データを抽出し、それに基づいて前記母集団の統計データを生成する第１の統計データ生成手段と、
前記第１の統計データ生成手段で生成した前記母集団の統計データに基づいて前記第１の記憶手段から抽出した前記評価対象特許の数値データを正規化する正規化手段と、
前記正規化手段により正規化された正規化データに重み付けするための重み付け値を記憶した第２の記憶手段と、
前記第２の記憶手段から読み出した重み付け値により前記正規化データに重み付け処理を施す重み付け手段と
を備えたことを特徴とする特許評価装置。
【請求項２】
重み付け値決定装置を備え、
前記重み付け値決定装置は、
第１特許群と第２特許群の抽出条件を受け付ける第２の受付手段と、
前記第２の受付条件で受け付けた抽出条件に基づいて前記第１の記憶手段から第１特許群および第２特許群に該当する特許を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された第１特許群および第２特許群に含まれる特許の統計データを生成する第２の統計データ生成手段と、
前記第２の統計データ生成手段によって生成された前記第１特許群および第２特許群に含まれる特許の統計データに基づいて重み付け値を決定する重み付け値決定手段を備え、
前記重み付け値決定手段で決定された重み付け値を前記第２の記憶手段に記憶させる
ことを特徴とする請求項１に記載した特許評価装置。
【請求項３】
評価対象特許を特定する評価対象特許特定情報を受け付ける第１の受付工程と、
前記評価対象特許特定情報に基づいて、特許ごとに複数の評価パラメータとその評価パラメータに対応した数値データを関連付けられた複数の特許を記憶した第１の記憶手段から、当該評価対象特許に関連した特許を抽出して特許群を生成する母集団生成工程と、
前記第１の記憶手段から前記評価対象特許特定情報に関連した評価パラメータと数値データを抽出し、それに基づいて前記母集団の統計データを生成する第１の統計データ生成工程と、
前記第１の統計データ生成工程で生成した前記母集団の統計データに基づいて前記第１の記憶手段から抽出した前記評価対象特許の数値データを正規化する正規化工程と、
前記正規化工程により正規化された正規化データに重み付けするための重み付け値を記憶した第２の記憶手段から前記重み付け値を読み出し、この重み付け値によって前記正規化データに重み付け処理を施す重み付け工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする特許評価プログラム。
【請求項４】
第１特許群と第２特許群の抽出条件を受け付ける第２の受付工程と、
前記第２の受付条件で受け付けた抽出条件に基づいて前記第１の記憶手段から第１特許群および第２特許群に該当する特許を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された第１特許群および第２特許群に含まれる特許の統計データを生成する第２の統計データ生成工程と、
前記第２の統計データ生成工程によって生成された前記第１特許群および第２特許群に含まれる特許の統計データに基づいて重み付け値を決定する重み付け値決定工程と、
前記重み付け値決定工程で決定された重み付け値を前記第２の記憶手段に記憶させる記憶工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載した特許評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許の価値を評価する特許評価装置および特許評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
技術の進歩と特許出願件数の増加に伴い、企業における特許情報の活用性が高まっている。例えば、関心ある分野の公開特許を分析することにより技術動向の傾向を分析し、将来の技術戦略や事業戦略を策定するなど、企業において特許情報を活用することが、その発展にかかせないものとなっている。
【０００３】
また、企業にとっての特許情報の活用方法としては、それ以外にも、例えば価値の高い自社特許を他社に実施許諾したい、あるいは、価値の高い他社特許を購入したい、といったことも挙げられる。さらに、研究、設計、開発等の事業活動に影響を与える特許を、早い段階で見つけ出したいといった要求もある。
【０００４】
一方で、毎年提出される特許出願件数は年間数十万件にも上り、そのような膨大な数の特許情報から企業活動に必要なものを効率的に抽出することは、きわめて難しくなってきている。
【０００５】
このような状況のもと、特許文献１に記載された発明が知られている。
【０００６】
特許文献１には、特許分類コード、キーワード、発明者等のパラメータを用い、特許の順位付けを行う特許分析システムが開示されている。すなわち、母集団となる特許出願群において、特許分類コードやキーワードの使用頻度、あるいは、発明者ごとの出願件数等に基づいて点数を算出し、これに基づいて重要な特許を抽出することが記載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載された発明では、特許分類コードやキーワードの使用頻度、あるいは、発明者ごとの出願件数等に基づいて点数を算出するものであるため、パラメータ間の重要な特許への影響力を考慮されていないため、価値の高い特許を精度良く抽出することが難しいという不具合があった。例えば特許文献１に記載された発明によれば、出願件数が多い発明者による特許の点数が高くなるが、評価を試みる者にとって、出願件数が多い発明者による特許が必ずしも重要なものであるとは限らない。
【０００８】
また、特許文献１では順位を使用しているが、この場合、例えば出願件数が１位の発明者の出願件数が１００件で出願件数が２位の発明者の出願件数が１０件の場合と出願件数が１位の発明者の出願件数が１１件で出願件数が２位の発明者の出願件数が１０件の場合では、件数の差こそあれその順位は同一であるため取り扱いとしては同じになってしまい、順位間の差の意味がなくなってしまう。
【０００９】
さらに、件数データ等をそのまま使用した場合、例えば、明細書のページ数は技術分野や出願年による影響を受けてしまう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
請求項１に係る特許評価装置は、評価対象特許を特定する評価対象特許特定情報を受け付ける第１の受付手段と、特許ごとに複数の評価パラメータとその評価パラメータに対応した数値データを関連付けられた複数の特許を記憶した第１の記憶手段と、評価対象特許特定情報に基づいて第１の記憶手段から当該評価対象特許に関連した特許を抽出して特許群を生成する母集団生成手段と、第１の記憶手段から前記評価対象特許特定情報に関連した評価パラメータと数値データを抽出し、それに基づいて母集団の統計データを生成する第１の統計データ生成手段と、第１の統計データ生成手段で生成した母集団の統計データに基づいて第１の記憶手段から抽出した評価対象特許の数値データを正規化する正規化手段と、正規化手段により正規化された正規化データに重み付けするための重み付け値を記憶した第２の記憶手段と、第２の記憶手段から読み出した重み付け値により正規化データに重み付け処理を施す重み付け手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、評価を試みる者にとって、時間や技術分類などの影響を受けずに、重要な特許を精度良く抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施形態に係る特許評価装置の概念図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る特許評価装置２を含んだシステムのハードウェア構成図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る特許評価装置２の主要部が実現する機能を表す機能ブロック図である。
【図４】特許情報ＤＢ４に登録されている特許情報の一例である。
【図５】本発明の一実施形態に係る特許評価装置２による処理手順のフローチャートである。
【図６】第１特許群と第２特許群の評価値Ｙ１ｊ，Ｙ２ｊの分布を示す図である。
【図７】図３の特許評価装置２をアレンジした重み付け値決定装置４０の構成を表す機能ブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る重み付け値決定装置４０による処理手順のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜＜実施形態の概要＞＞
以下、図１〜図７を用いて、本発明の実施形態を説明する。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態に係る特許評価装置の概念図である。
【００１５】
まずはじめに図１を用いて、本発明の一実施形態に係る特許評価装置の概要を説明する。
【００１６】
図１において、評価対象特許である出願番号１を、特許評価装置２に入力すると、その特許の価値を表す評価値３が出力される。特許評価装置２は、特許情報ＤＢ４と評価処理を実行するための評価プログラム５を備え、入力された出願番号１に基づいて特許情報ＤＢ４から必要な情報を抽出し、抽出した情報を用いて評価プログラム５によって評価処理がなされる。評価結果は、評価値３として出力される。
【００１７】
図１では、入力情報として出願番号19xx-xxxxxxを入力した例を示している。この出願番号１に基づき、特許評価装置２は、特許情報ＤＢ４から出願番号１に関する評価パラメータとその評価パラメータに関する数値データを抽出する。そして、その評価パラメータと数値データを用いて評価プログラム５が評価処理を実行する。評価プログラム５は、統計的な予測手法によって評価を行う。評価結果は、その特許の価値を表す評価値３として出力され、図１では出願番号19xx-xxxxxxに対する評価値0.80が併記される形で出力された様子を示している。
【００１８】
入力情報としては評価対象特許を特定できる情報であればよく、ここでは出願番号を例に挙げて説明しているが、公開番号や特許番号等であってもよい。また、上の説明では評価対象を特許として説明しているが、未だ特許権として成立していない段階のいわゆる特許出願や、あるいは、登録実用新案、実用新案登録出願等も評価対象にできる。以下の説明や特許請求の範囲の記載では、これらを総称して「特許」と表記して説明する。
＜＜実施形態のハードウェア構成＞＞
図２は、本発明の一実施形態に係る特許評価装置２を含んだシステムのハードウェア構成図である。
【００１９】
本特許評価装置２は、図２に示した情報処理装置としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１１に構成される。また全体システムとしては、入力装置としてのキーボード１２と、出力装置としてのディスプレイ１３を含んで構成される。これらＰＣ１１、キーボード１２、ディスプレイ１３は、一般的に用いられるものが使用できる。図１と対比して説明すれば、キーボード１２によって出願番号１を入力すると、ＰＣ１１に構成された特許情報ＤＢ４と評価プログラム５によって評価処理がなされ、ディスプレイ１３に評価値３が出力される。
【００２０】
本発明において、入力装置と出力装置は本質的なものではない。すなわち、入力装置はユーザが評価対象特許を指定しその情報を特許評価装置２に伝達できるものであればよく、キーボード１２のほか、マウス等であってもかまわない。また、出力装置は評価結果である評価値３をユーザに認識させることができるものであればよく、ディスプレイ１３のほか、プリンタやスピーカー等であってもかまわない。さらに、入力装置や出力装置は、情報処理装置に一体化されたものであってもかまわない。
＜＜実施形態の主要部の構成＞＞
＜実施形態の主要部の概要＞
図３は、本発明の一実施形態に係る特許評価装置２の主要部が実現する機能を表す機能ブロック図である。図３において、入力装置２１から評価対象特許を特定する情報（出願番号など）が入力されると、その情報に基づいて特許評価装置２によって評価処理がなされ、出力装置２２に評価結果が出力される。特許評価装置２は、受付手段３１と、特許情報ＤＢ４と、評価プログラム５と、記憶手段３６を含んで構成される。評価プログラム５は、対象技術母集団生成手段３２と、統計データ生成手段３３と、正規化手段３４と、重み付け手段３５を含んで構成される。
【００２１】
受付手段３１で受け取った評価対象特許に関する情報は、特許情報データベース（ＤＢ）４、対象技術母集団生成手段３２、正規化手段３４に伝達される。対象技術母集団生成手段３２では評価対象特許に関連した対象技術母集団が生成され、対象技術母集団の情報に基づき対象技術母集団に関する統計データが統計データ生成手段３３で生成される。統計データとは、具体的には、対象技術母集団に含まれる特許群の数値データの平均値と標準偏差である。生成された統計データに基づいて、正規化手段３４では評価対象特許の正規化が行われる。正規化手段３４によって生成された評価対象特許の正規化データは重み付け手段３５に伝達される。重み付け手段３５では、記憶手段３６に記憶された重み付け値を用いて、正規化データに対する重み付け処理が行われる。重み付けされた結果が、本特許評価装置２による評価結果となり、出力装置２２から出力される。
【００２２】
評価プログラム５はＲＯＭやハードディスク等の記憶媒体に記憶されている。あるいは、ＣＤ−ＲＯＭや外付けハードディスク等の外部メディアに記憶されたものを取り込むようにしてもよい。評価プログラム５の機能は、評価プログラム５に従い、ＲＡＭ等の記憶手段を用いながら、制御手段（例えばＣＰＵ）によって実現される。これらの構成は、プログラムを実行する一般的な情報処理装置と同様のため、図示や詳細な説明は省略する。
【００２３】
図３において、評価プログラム５の機能は、対象技術母集団生成手段３２、統計データ生成手段３３、正規化手段３４、重み付け手段３５によって実現される。入力装置２１によって入力された評価対象特許は、受付手段３１を介して特許情報ＤＢ４と対象技術母集団生成手段３２と正規化手段３４に送られる。以下、各手段の機能を詳細に説明する。
【００２４】
なお受付手段３１は、ハードウェアとしては評価対象特許を入力するための入力装置２１に接続されるインターフェースであるが、機能的にはＣＰＵの指示により情報を特許情報ＤＢ４等の他の手段に伝達する機能を含めて定義されるものとする。
【００２５】
以下、実施形態の主要部の構成の詳細を説明する。
＜特許情報ＤＢ４＞
まず特許情報ＤＢ４について説明する。
【００２６】
特許情報ＤＢ４には、出願番号ごとにいわゆる書誌事項（出願番号、出願日、公開番号、公開公報発行日、特許番号、特許公報発行日、ＩＰＣ、発明者名等々）が登録されている。ここに登録されている書誌事項の一部または全部が、本特許分析装置の評価処理において評価パラメータとして使用される。また、特許情報ＤＢ４には、出願番号ごとに、書誌事項とそれに対応する数値データが対応付けて登録されている。
【００２７】
図４は、特許情報ＤＢ４に登録されている特許情報の一例を示している。図４において、縦方向に列挙されているＪＰ１，ＪＰ２，ＪＰ３，ＪＰ４，ＪＰ５，・・・は、この特許情報ＤＢ４に登録されている各特許の出願番号を表している。また横方向には各特許の書誌事項が列挙されている。図４において、ＩＰＣの数，明細書のページ数，請求項の数，・・・，外国出願の有無，・・・，引用文献の数，・・・は、書誌事項であり、また本実施形態の評価処理で使用する評価パラメータとして用いられる。そして、特許情報ＤＢ４には各特許の各評価パラメータの数値が数値データとして登録されており、図４においては数値データの例も示してある。評価パラメータとしては、図３に示したように、明細書情報、外国出願・分割出願関連情報、経過情報などが挙げられる。より詳細には、明細書情報とは、付与されているＩＰＣの数、明細書のページ数、請求項の数などであり、外国出願・分割出願関連情報とは、外国出願の有無、権利の状態、分割出願数などであり、経過情報とは、引用した文献数、無効審判請求回数、被情報提供数（情報提供された数）、閲覧請求回数、早期審査がされたものかどうか、国内優先出願がされたものかどうか、拒絶査定不服審判が請求されたものかどうか、拒絶理由通知書が発送されたものかどうか、などである。これら評価パラメータは、ユーザの要求に基づき適宜設定できるものであり、上に列挙したものに限定されるものではない。
【００２８】
図４の例では、例えば出願番号ＪＰ１の特許に着目すれば、出願番号ＪＰ１の特許の評価パラメータであるＩＰＣの数の数値データは「５」である。同様に、出願番号ＪＰ１の特許の明細書のページ数は「８」、請求項の数は「１」、外国出願の有無は「０」、引用文献の数は「２」であり、これらの数値が各々の評価パラメータに関する数値データである。ところで、ＩＰＣの数や明細書のページ数は実際のデータそのもののである一方、例えば「外国出願の有無」は、実際のデータが数値で表現されるものではない。そこで、外国出願が有る場合は「１」、外国出願が無い場合は「０」と表現している。このように実際のデータそのものが数値で表現されない項目を評価パラメータとして使用する場合には、あらかじめ特許情報ＤＢ４に評価パラメータごとに数値変換した数値を登録しておくのが処理速度向上の観点から好ましい。しかしなんらかの形式で保存されている外国出願「有」あるいは「無」の情報をその都度適当な数値に変換して用いるようにすることも可能である。
【００２９】
受付手段３１で評価対象特許に関する情報を受け付けると、その情報は特許情報ＤＢ４に伝達され、その情報に基づいて特許情報ＤＢ４から評価対象特許と対象技術母集団に含まれる特許の評価パラメータと数値データが抽出される。抽出された評価パラメータと数値データは、対象技術母集団生成手段３２あるいは正規化手段３４に送られる。
【００３０】
評価対象特許と後述する対象技術母集団について、説明を簡単にするために、評価対象特許（前述した出願番号１に相当するもの）を図４におけるＪＰ１、対象技術母集団を図４におけるＪＰ１〜５と仮定する。この場合、評価対象特許ＪＰ１の評価パラメータと数値データを抽出するとは、図４のＪＰ１の欄の評価パラメータと数値データを抽出することを意味し、対象技術母集団の評価パラメータと数値データを抽出するとは、図４のＪＰ１〜５の欄の評価パラメータと数値データを抽出することを意味する。
【００３１】
このようにして抽出された評価パラメータと数値データは、評価対象特許（ＪＰ１）に関するものは正規化手段３４に送られ、対象技術母集団（ＪＰ１〜ＪＰ５）に関するものは対象技術母集団生成手段３２に送られる。
＜対象技術母集団生成手段３２＞
次に対象技術母集団生成手段３２について説明する。
【００３２】
対象技術母集団生成手段３２は、受付手段３１で受け付けた評価対象特許に基づき、特許情報ＤＢ４を参照して評価対象特許と属性が同一な特許の群である対象技術母集団を生成する。対象技術母集団は、評価対象特許を評価するために参照する特許群である。ここで「属性」とは、評価対象特許を評価するために指標としたい書誌事項である。したがって、評価対象特許と「属性が同一な特許の群」とは、例えば、ＩＰＣが同一であってかつ出願年が同一である特許の群をいい、これはユーザの要求次第で任意に変更が可能である。またこのように対象技術母集団とは評価対象特許と属性が同一な特許の群であって評価対象特許に対して後述する正規化処理を施すために利用されるものである。したがって説明の便宜上「対象技術母集団」と表記しているが必ずしも評価対象特許となんらかの技術的関係がある特許群である必要はない。したがって特許請求の範囲においても、対象技術母集団を生成する手段を単に「母集団生成手段」と表現している。
【００３３】
本実施形態では、受付手段３１から送られた評価対象特許を検索条件として、対象技術母集団生成手段３２は特許情報ＤＢ４を検索し、評価対象特許のＩＰＣと出願年を抽出する。そしてさらに対象技術母集団生成手段３２は、特許情報ＤＢ４を参照することにより、評価対象特許と同一ＩＰＣかつ同一出願年の特許群、すなわち、対象技術母集団を生成する。そして、あわせて対象技術母集団に含まれる特許の評価パラメータと数値データが抽出される。
【００３４】
ところで、先に、属性が同一な特許の群はユーザの要求次第で任意に変更が可能と説明したが、対象技術母集団の決定の仕方は同一ＩＰＣかつ同一出願年のものに限られない。ここでは、後の評価処理で使用する評価パラメータは出願年によって傾向があるものと想定し、評価結果の精度を向上させることを目的として同一出願年のものを抽出するようにしている。つまり、例えば評価パラメータの一つである「請求項の数」は、出願年によって多かったり少なかったりする傾向があるため、その影響を抑制するために、同一出願年のものを抽出するようにしている。しかし、例えば評価対象特許と同一出願年のものだけでなくその前後１年間を加えた合計３年間に出願された特許群を対象技術母集団としてもかまわない。同様の考えに基づき、同一ＩＰＣかつ同一出願年以外の他の条件に基づき対象技術母集団を決定することもできる。これらは、評価の目的等に応じて適宜決定すればよいものである。
【００３５】
なお上の説明では対象技術母集団の評価パラメータと数値データを、対象技術母集団生成手段３２からの働きかけによって特許情報ＤＢ４から取得するようにしている（いわゆるpull型による取得）。しかしこの処理はソフトウェアによる処理であるため、例えば受け付けた評価対象特許のＩＰＣや出願年に基づいて特許情報ＤＢ４から対象技術母集団生成手段３２に評価パラメータと数値データを送りつける（いわゆるpush型の取得）ようにアレンジすることも可能である。
＜統計データ生成手段３３＞
次に統計データ生成手段３３について説明する。
【００３６】
統計データ生成手段３３は、対象技術母集団生成手段３２によって特許情報ＤＢ４から抽出された対象技術母集団の評価パラメータと数値データに基づき、統計データを生成する。統計データとは、対象技術母集団に属する特許の各評価パラメータの数値データの平均値Ｘ＾と標準偏差σである。平均値Ｘ＾と標準偏差σの計算の仕方は、統計学で一般的に計算される仕方と同様にすることができる。
＜正規化手段３４＞
次に正規化手段３４について説明する。
【００３７】
特許情報ＤＢ４から送られた評価対象特許の評価パラメータとそれに対応する数値化データは、正規化手段３４によって正規化される。ここでは、前述した統計データ生成手段３３によって生成された対象技術母集団の平均値Ｘ＾と標準偏差σを用いて正規化処理が行われ、正規化データを出力する。正規化処理の詳細な処理手順については後述する。
＜重み付け手段３５＞
次に重み付け手段３５について説明する。
【００３８】
正規化手段３４によって正規化された評価対象特許の正規化データは、次に重み付け手段３５に送られる。重み付け手段３５では、所定の重み付け値によって、正規化データに重み付けを行う。重み付けの詳細な処理手順については後述する。最終的に、この重み付けされたデータが、評価対象特許の評価値３として出力装置２２に出力される。
＜実施形態の主要部の構成の補足＞
上述した説明では、特許評価装置２を構成するＰＣ１１が特許情報ＤＢ４を備えているものとして説明したが、特許情報ＤＢ４を他の装置に構成しておき、必要に応じてそこからデータを取得するようにしてもよい。例えば、特許情報ＤＢ４を特許評価装置２とは物理的に異なるサーバ装置等に構成しておき、ネットワークを経由して当該サーバ装置から必要なデータを取り出すようにしてもよい。また、評価パラメータや数値化データをＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体に記憶しておき、それを特許評価装置２を構成する情報処理装置で読み出すようにしてもよい。さらに、上の説明ではあらかじめ数値化データを評価パラメータと対応付けておきそのまま取得できるように構成しているが、評価パラメータに基づいて各特許情報から数値化データを抽出するように構成することもできる。
【００３９】
特許情報ＤＢ４は上述したように用いられるため、過去に存在するすべての特許について書誌事項とその数値データを記憶しておき、評価対象特許が入力された場合に必要な対象技術母集団を生成できるように構成するのがよい。しかし、ユーザによる本特許評価装置２の利用形態として、評価対象特許の技術分野や評価対象特許の出願年が比較的狭い範囲に限られる場合には、システムの負荷を軽減するために、対象技術母集団そのものをあらかじめ作成しておき、特許情報ＤＢ４に登録しておくのがよい。そのように構成することにより特許情報ＤＢ４の容量を低減することができ、処理の高速化も図られる。一方、評価対象特許の技術分野や出願年が比較的広範囲にわたり、特許情報ＤＢ４の負荷が大きくなる場合（すなわち特許情報ＤＢ４に登録しておく特許の件数が多く特許情報ＤＢを構成するために大きな記憶容量を必要とする場合）には、特許情報ＤＢ４を特許評価装置２とは異なる装置に構成するのがよい。この場合、特許情報ＤＢ４を構成したサーバ装置等からネットワークを介して必要なデータを取得するようにする。
＜＜実施形態の詳細な処理手順＞＞
次に、本実施形態における詳細な処理手順を説明する。
【００４０】
図５は、本発明の一実施形態に係る特許評価装置２による処理手順のフローチャートである。以下、図２〜図４を参照しながら図５を用いて、本実施形態の詳細な処理手順を説明する。
＜対象技術母集団の生成手順＞
図５において、入力装置２１により入力された評価対象特許を受付手段３１によって受け付けると（ステップＳ１）、ＣＰＵの指示により、対象技術母集団生成手段３２は、特許情報ＤＢ４に登録されている図４に示したような数値データから対象技術母集団を作成する（ステップＳ２）。ステップＳ２では、この数値データから、評価対象特許と同一の属性（例えば同一ＩＰＣかつ同一出願年）の特許群の数値データを作成する。これは、図４の例で言えば、特許情報ＤＢ４に登録されているＪＰ１、ＪＰ２，ＪＰ３，ＪＰ４，ＪＰ５，・・・のすべての特許群から、評価対象特許ＪＰ１と同一ＩＰＣかつ同一出願年の特許である例えばＪＰ１，ＪＰ２，ＪＰ３，ＪＰ４，ＪＰ５を抽出する作業である。これらＪＰ１〜ＪＰ５は、それらの評価パラメータと数値データとともに抽出される。なおここでは簡単のために対象技術母集団をＪＰ１〜ＪＰ５の５つの特許としているが、ある程度の評価精度を得るためには、１００件程度以上の特許群を対象技術母集団とするのが好ましい。
【００４１】
また、「同一ＩＰＣ」は、「ＩＰＣのメイングループが同一の特許」とするのが好適である。例えば評価対象特許のＩＰＣが「Ｇ０６Ｆ１７／３０」である場合、そのメイングループである「Ｇ０６Ｆ１７」までが同一の特許を対象技術母集団として抽出する抽出対象とし、いわゆるサブグループが異なる特許（例えば「Ｇ０６Ｆ１７／１０」や「Ｇ０６Ｆ１７／２０」など）も含まれるとするのがよい。メイングループを用いた理由は、特許出願件数の現状を考えれば、メイングループとするのがその後の正規化処理や重み付け処理の精度が高くなると考えられるためである。例えばサブグループを用いた場合には、対象技術母集団に含まれる特許の件数が少なすぎるために、正規化処理等において誤差が大きくなると考えられる。また、対象技術母集団を抽出する条件として「同一出願年」を用いた理由も同様である。例えば審査における引用文献の数は、同一の出願であっても、時間の経過すなわち拒絶理由通知がなされる回数とともに増えていくのが通常である。したがって、例えば評価パラメータとして引用文献の数を選択した場合には、時間での補正をかけなければならず面倒になる。このような精度の低下を、同一出願年の特許群を対象技術母集団とすることによって低減することができる。しかしながら、「同一の属性」は、必ずしも上の例に限定されるものではない。
＜統計データの生成手順＞
次に、ステップＳ２で生成された対象技術母集団に対し、統計データ生成手段３３は、各評価パラメータごとに統計データ、すなわち各評価パラメータの平均値Ｘ＾と標準偏差σを生成する（ステップＳ３）。平均値Ｘ＾と標準偏差σの算出の仕方は、統計学上の一般的な平均値と標準偏差の算出方法により算出できる。
＜正規化処理手順＞
次に、ステップＳ３で生成した平均値Ｘ＾と標準偏差σを用いて、正規化手段３４は、評価対象特許ＪＰ１の正規化データＸを生成する（ステップＳ４）。正規化データＸの生成の仕方について、以下に詳述する。
【００４２】
本実施形態において、対象技術母集団の評価パラメータであるＩＰＣの数の平均値をＸ＾、標準偏差をσｘとした場合、正規化手段３４は、対象技術母集団の各特許のＩＰＣの数（ｘ１１，ｘ１２，・・・，ｘ１ｉ，・・・）の数値データを用いて、次の数１に従って正規化データ（Ｘ１１，Ｘ１２，・・・，Ｘ１ｉ，・・・）を算出する。
【００４３】
【数１】
2012123555.tif 000003
【００４４】
他の評価パラメータである明細書のページ数ｘ２ｉ、請求項の数ｘ３ｉ、・・・に対しても同様にして、それぞれ正規化データＸ２ｉ，Ｘ３ｉ，・・・を算出する。
【００４５】
ところで、標準偏差σが極端に小さくなる場合には、そのデータが支配的となり、正規化データＸの値の誤差が大きくなる場合がある。例えば、評価パラメータとして閲覧請求回数を採用し、ごく一部の特許のみが極端に大きい数値を示すような場合である。そのような状況が予測できる場合には、正規化処理を行ったあとに、所定の範囲を逸脱する正規化データは所定の範囲内に補正することによって、分析精度を上げることができる。
【００４６】
以上の正規化処理を行うのは、例えば出願時期によって数値データ（明細書のページ数や請求項の数などの数値データ）が多かったり少なかったりする傾向があるため、その影響を極力排除するためである。
＜重み付け処理手順＞
重み付け手段３５は、正規化手段３４によって生成された正規化データＸ２ｉ，Ｘ３ｉ，・・・に対して重み付け処理を行う（ステップＳ５）。
（重み付け処理の事前準備）
重み付け処理に関して、あらかじめ次の準備をしておく。
【００４７】
まずは評価の観点を決め、その観点に基づいて第１特許群と第２特許群の２つの特許群を準備する。例えば評価の観点を、「製品に実施されている特許が良い特許である」と定める。このように定めた場合、本特許評価装置２においては、入力した評価対象特許に対して、その観点に従った評価基準に基づいて評価処理がなされ評価値が出力されることになる。この場合、例えば自社で実施されている特許を良い特許と仮定して第１特許群を作り、その対極として、自社で実施していない特許を悪い特許と仮定して第２特許群を作る。このように規定された第１特許群、第２特許群の特許をあらかじめ準備する。件数としては、ある程度の評価精度を期待するためには、各群とも、少なくとも１００件程度の特許を準備するのが好ましいが、それ以下であってもかまわない。
【００４８】
その他の評価の観点としては、例えば「ライセンス対象である特許がよい特許である」とすることもできる。この場合、他社に実施許諾している特許の群を第１特許群と定め、他社への実施許諾に至らなかった特許を第２特許群と定めることが考えられる。このように評価の観点は適宜設定でき、それに対する第１特許群、第２特許群の定め方についても、適宜決定できる。
【００４９】
次に重み付け値の決定を行う。具体的には上述した第１特許群、第２特許群の２つの特許群に対して求めた各々の群の正規化データに基づいて両者の相関性を調べ、それらの間の関係式を求める。すなわち、上述した第１特許群、第２特許群の各々に含まれる各特許の統計データ（評価パラメータの平均値と標準偏差）を用いて両群の群間分散（距離値）を求め、これに基づいて重み付け値の最適値を決定する。
【００５０】
関係式を求める仕方について、本実施形態においては、統計学上の判別分析法を利用して行う。判別分析法とは、複数のデータ群に関しそれぞれの群が最も良く分離される条件を探し、それに基づいて個々のデータがどの群に属するかを決定する分析法であるが、周知の分析法であるため、ここではその詳細な説明は割愛する。本実施形態への適用の仕方として、判別分析法を利用することにより、第１特許群と第２特許群の２つの群を明確に分離できる関係式を求めることができ、この関係式を用いることにより、精度の良い重み付け値を算出することができる。
【００５１】
以上の説明では重み付け値を求める方法の一例として判別分析法を取り上げたが、数量化理論II類などの他の量的データから質的分類を行う方法でも可能である。また、上述した評価の観点を決める際に例えば「維持年数が長いものを知りたい」ということであれば、維持年数が既知の特許群を作り、この群の中で維持年数と各パラメータとの関係を求めればよい。この場合には維持年数は数量データであるため重回帰分析法などの、量的データから量的データを予測する方法を用いればよい。しかし、特許の評価を行う場合、「権利活用できるもの」あるいは「自社実施するもの」といったカテゴリーごとのデータを扱う場合が多く、この場合には判別分析法が有効である。
【００５２】
ところで、ここで、判別分析法を用いた場合の多重共線性（いわゆるマルチコ）の問題の解決について説明する。多重共線性の問題は、多変量解析の問題として知られているが、本実施形態にあてはめて考えれば、次のように説明される。
【００５３】
判別分析法を用いた場合、説明変数の間の相関性が強い場合に、判別係数が適切に決定されないという問題が起こり得る。ここで、判別係数とは上述の重み付け値のことであり、目的変数とは予測したい変数のことである。また説明変数とは目的変数を説明するための変数、すなわちその原因を生じる変数のことであって、上述した例では第１特許群と第２特許群の正規化データである。したがって、説明変数の間の相関性が強い場合に、重み付け値が適切に決定されないという問題が起こり得る。具体的には、２つの相関性が強い説明変数があった場合、一方の説明変数の第１特許群と第２特許群の平均値が第１特許群のほうが大きく、その重み付け値が正になるべき状態にもかかわらず、負になってしまう場合が生じることである。その結果、一方の変数の重み付け値が極端に大きくなり、他方の重み付け値が負になることがおき、重み付け値が適正な値にならないことが生じてしまう。
【００５４】
この問題を解決するために、一般には多重共線性を引き起こす原因となった説明変数を削減することを行うが、この方法を用いると必要以上に説明変数が削減してしまうことがある。そこで、この問題を回避するために、以下の手法を用いる。
【００５５】
まず、ｐ個の特許を含む第１特許群とｑ個の特許を含む第２特許群、ｎ個の重み付け値Ｗを仮定する。最初に評価パラメータごとに、２つの特許群の正規化データの平均値の差を求め、平均値の差の符号（プラスまたはマイナス）を記憶しておく。例えば、評価パラメータとして請求項の数について考える。第１特許群と第２特許群の請求項の数の正規化データの平均値がそれぞれ+1.2、-0.3だったとすれば、平均値の差は+1.5であるので、符号はプラスとなる。
【００５６】
次に、重み付け値Ｗを求める方法であるが、第１特許群のｊ番目の特許に対してｉ番目の評価パラメータの正規化データをX1ij、第２特許群のｊ番目の特許に対してｉ番目の評価パラメータの正規化データをX2ijとし、これらの請求項の数に関する重み付け値をＷｉとすれば、第１特許群のｊ番目の特許に対する評価値Ｙ１ｊは、数２のようになる。
【００５７】
【数２】
2012123555.tif 000004
同様に、第２特許群のｊ番目の特許に対する評価値Ｙ２ｊは、数３のようになる。
【００５８】
【数３】
2012123555.tif 000005
【００５９】
ここで、第１特許群のｊ番目の特許の正規化データの各値X11j，X12j，X13j，・・・，X1njが数４のとおりの値であり、第２特許群のｊ番目の特許の正規化データの各値X21j，X22j，X23j，・・・，X2njが数５のとおりの値であったとする。
【００６０】
【数４】
2012123555.tif 000006
【００６１】
【数５】
2012123555.tif 000007
【００６２】
このとき、数２および数３に、数４および数５の値をそれぞれ代入して、Ｙ１ｊおよびＹ２jの値はそれぞれ数６、数７のとおりとなる。
【００６３】
【数６】
2012123555.tif 000008
【００６４】
【数７】
2012123555.tif 000009
【００６５】
このようにして同様に他の特許に対しても重み付け値Ｗと評価値Ｙ１，Ｙ２との関係式を求めることができる。このように、重み付け値Ｗを決めれば評価値Ｙ１，Ｙ２を求めることができるので、このようにして求めたＹ１，Ｙ２を用いて第１特許群と第２特許群の評価値の平均値と標準偏差を求める。第１特許群と第２特許群の平均値をそれぞれＹ１＾，Ｙ２＾とし、標準偏差をそれぞれＳ１,Ｓ２とすれば、２つの特許群の距離値Ｄは、数８となる。
【００６６】
【数８】
2012123555.tif 000010
【００６７】
このようにして求めたＤが最大になるような重み付け値Ｗを求めれば、２つの特許群を最も良く分離できることになる。
【００６８】
次にこの重み付け値Ｗを求める手順を説明する。
【００６９】
まず重み付け値Ｗを変更させる範囲を決める。このとき前述したように符号を含めて考える。仮にｉ番目の重み付け値Ｗｉの符号がプラスであれば、重み付け値Ｗｉの可変範囲を０以上とし、ｊ番目の重み付け値Ｗｊの符号がマイナスであれば、重み付け値Ｗｊの可変範囲を０以下とする。
【００７０】
なお、上記の重み付け値Ｗｉ,Ｗｊの上限値または下限値の絶対値は大きければ大きいほど精度が高まるが、一方で後述する計算の組み合わせ数が増加するため処理の負担が大きくなる。したがって、特許評価の目的等を考慮して適宜適当な値とするのがよい。
【００７１】
さて、ここで仮に上記絶対値を２とすれば、Ｗｉは０〜２、Ｗｊは−２〜０の範囲となる。
【００７２】
さらに、計算させるステップを0.01とすれば、Ｗｉは{0,0.01,0.02,0.03,,,,1.98,1.99,2.00}の201個の値をとることになる。同様に、Ｗｊも、{-2.00,-1.99,-1.98,,,,-0.03,-0.02,-0.01,0.00}の201個の値をとることになる。
【００７３】
ここで、重み付け値ＷｉとＷｊは独立に選ぶことができるので、この２つの重み付け値の組み合わせは2012通りとなる。さらに、重み付け値はn個あるから、重み付け値Ｗの組み合わせは201n通りとなる。
【００７４】
例えば、Ｗ１,Ｗ２,Ｗ３,・・・，Ｗｉ，・・・，Ｗｊ，・・・，Ｗｎについて上述した符号がそれぞれプラス、マイナス、プラス、プラス、マイナス、プラスであった場合に、{Ｗ１,Ｗ２,Ｗ３,・・・,Ｗｉ,・・・,Ｗｊ,・・・,Ｗｎ}の絶対値の組合せとして最小のものは{0,0,0,・・・,0,・・・,0,・・・,0}、最大のものは{2,-2,2,・・・,2,・・・，-2,・・・,2}となる。したがって、これらの間に含まれる例えば{0.2,-0.3,0.5,・・・,1.3,・・・，-0.4,・・・,0.8}のような組を選ぶことができる。
【００７５】
そして、上述した数６および数７で求めた評価値Ｙ１ｊ,Ｙ２ｊとあわせ、201n通りの第１特許群と第２特許群の平均値Ｙ１＾,Ｙ２＾と標準偏差Ｓ１,Ｓ２を求めることができる。そしてさらに数８とあわせ、２つの特許群の距離値Ｄを求めることができる。求めるべき重み付け値Ｗは距離値Ｄが最大のときのＷの組み合わせなので、そのようなＷの組合せを重み付け値として決定すればよい。
【００７６】
図６は第１特許群と第２特許群の評価値Ｙ１ｊ，Ｙ２ｊの分布を示す図である。第１特許群と第２特許群の評価値Ｙ１ｊ，Ｙ２ｊの分布は、Ｄが最大でないときは図６（ａ）となり、Ｄが最大のときは図６(ｂ)となる。
【００７７】
なお、距離Ｄが最大となるＷの組み合わせに対して、Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３＋・・・＋Ｗｎ＝１となるように調整することによって、どの評価パラメータが効果的かを判断することができる。
【００７８】
以上説明したようにして、あらかじめ２つの特許群が干渉し合わないように（すなわち相関性が低くなるように）調整を行っておく。このようにして決定した重み付け値は、あらかじめ記憶手段３６に記憶させておき、重み付け処理の際に使用する。
（事前準備の補足）
第１特許群と第２特許群を準備し、それらに基づいて重み付け値を決めておくことは、上の説明ではあらかじめ準備しておくものとして説明している。しかしこの処理をソフトウェアにより実行し、ユーザは第１特許群と第２特許群を抽出するための条件さえ入力すれば最適な重み付け値を自動で決定できるようにすることもできる。この場合、図３に示した構成をアレンジして用いることができる。
【００７９】
図７は、図３の特許評価装置２をアレンジした重み付け値決定装置４０の構成を表す機能ブロック図である。図７において、重み付け値決定装置４０は、受付手段４１、特許情報ＤＢ４、対象技術母集団生成手段４２、統計データ生成手段４３、正規化手段４４、重み付け値決定手段４５を備えている。そして、この重み付け値決定装置４０に、入力装置２１によって第１特許群と第２特許群の抽出条件を入力すると、その抽出条件に基づき特許情報ＤＢ４から第１特許群と第２特許群に該当する特許が抽出される。これらの特許群に対して対象技術母集団生成手段４２と統計データ生成手段４３によって統計データを生成し、正規化手段４４によって正規化が行われ、この正規化データに基づいて重み付け値決定手段４５によって最適な重み付け値が決定される。詳細な手順については図３を用いて説明した特許評価装置２における処理手順とほぼ同じであるが、違う部分を中心に、図２〜図４を参照しながら図８を用いて説明する。
【００８０】
図８は、本発明の一実施形態に係る重み付け値決定装置４０による処理手順のフローチャートである。
【００８１】
先に説明した第１特許群、第２特許群の特許を抽出するための抽出条件を入力装置２１によって入力する。ここでは例えば「自社実施の有無」を抽出条件として入力したとする。このとき、自社実施の有無の情報はその企業特有の情報であるため汎用的な特許情報ＤＢから取得することができない。そこで、このような情報を抽出条件とする場合にはあらかじめ特許情報ＤＢ４に登録しておく必要がある。図８において、入力装置２１によって入力された抽出条件を受付手段４１によって受け付けると（ステップＳ１１）、ＣＰＵの指示により、対象技術母集団生成手段４２は特許情報ＤＢ４から該当する特許を抽出し対象技術母集団を作成する（ステップＳ１２）。ここでは、抽出条件のうち自社実施の有無の情報を用い、自社実施が有る特許の特許群と自社実施が無い特許の特許群の２つの特許群（対象技術母集団）を作成する（ステップＳ１３）。
【００８２】
次にこれら２つの特許群に対し統計データ生成手段４３によって統計データを生成し（ステップＳ１４）、さらに正規化手段４４によって正規化データを生成する（ステップＳ１５）。統計データの生成と正規化データの生成に関しては、先に図５を参照して説明したのと同様のため、ここでは説明を割愛する。
【００８３】
以上のようにして生成された正規化データに対して、重み付け値決定手段４５によって重み付け値を決定する（ステップＳ１６）。重み付け値の決定方法（重み付け値の算出方法）は先に説明したとおりである。
【００８４】
なおこれらの処理も特許評価装置２における評価プログラム５と同様に、ＣＰＵとＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶手段のハードウェアを用いて、ソフトウェアによって実現される。
（重み付け処理手順）
図５に戻り、重み付け処理手順について説明する。
【００８５】
重み付け手段３５は、評価対象特許の正規化データに対し重み付け処理を行う（ステップＳ５）。受付手段３１で受け付けた評価対象特許の情報に基づいて、正規化処理のために必要な評価パラメータと数値データが特許情報ＤＢ４から抽出され、正規化手段３４で正規化される。正規化処理の方法は、上で説明したのと同様である。このようにして得られた評価対象特許の正規化データＸ１ｊ，Ｘ２ｊ，Ｘ３ｊ，・・・に対して、重み付け処理を行う。なお、Ｘ１ｊ，Ｘ２ｊ，Ｘ３ｊ，・・・は、それぞれ評価パラメータごとの正規化データであって、例えば、Ｘ１ｊはＩＰＣの数の正規化データ、Ｘ２ｊは明細書のページ数の正規化データ、Ｘ３ｊは請求項の数の正規化データである。先に説明した方法で決定された、正規化データＸ１ｊ，Ｘ２ｊ，Ｘ３ｊ・・・に対応した重み付け値Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，・・・は、あらかじめ記憶手段３６に記憶されている。これらを互いに掛け合わせ、すべての評価パラメータに関する和をとったものが、最終的な評価値Ｙｊになる。これを数式で表現すれば、数９のようになる。
【００８６】
【数９】
2012123555.tif 000011
【００８７】
このようにして算出された評価値Ｙｊが、最終的に出力装置に出力される。
【００８８】
なお、上で説明したように重み付け値を重み付け値決定装置４０によって決定した場合には、出力装置２２に出力された重み付け値を人手によって記憶手段３６に登録するようにしてもよいが、出力装置２２に出力する代わりにプログラムに基づいて記憶手段３６に登録されるようにしておいてもよい。
【００８９】
以上のようにして評価値Ｙｊを求めることにより、評価の観点にしたがった評価基準で特許を評価することができ、評価を試みる者にとって重要な特許を精度良く抽出することができる。
【符号の説明】
【００９０】
１          出願番号
２          特許評価装置
３          評価値
４          特許情報ＤＢ
５          評価プログラム
１１        ＰＣ
１２        キーボード
１３        ディスプレイ
２１        入力装置
２２        出力装置
３１，４１  受付手段
３２，４２  対象技術母集団生成手段
３３、４３  統計データ生成手段
３４，４４  正規化手段
３５        重み付け手段
３６        記憶手段
４０        重み付け値決定装置
４５        重み付け値決定手段
【先行技術文献】
【特許文献】
【００９１】
【特許文献１】特開２００６−２０９１７４号公報
【図１】
2012123555.tif 000012
【図２】
2012123555.tif 000013
【図３】
2012123555.tif 000014
【図４】
2012123555.tif 000015
【図５】
2012123555.tif 000016
【図６】
2012123555.tif 000017
【図７】
2012123555.tif 000018
【図８】
2012123555.tif 000019