多重資源が統合された文献データベースと、技術別の有望な技術ライフサイクルでの代表段階、現在の段階、後続段階及び年度別の段階についての情報が保存された技術情報データベースと、ユーザーから特定の技術が入力されるインターフェースモジュールと、有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に対して、前記文献データベースを検索して所定の資質に対する資質値を求め、その求められた資質値を用いて有望な技術別の資質集合を生成する資質集合生成モジュールと、有望な技術ライフサイクルにおいて、同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通資質値を求めて、段階別の正答資質集合を生成する正答資質集合生成モジュールと、前記インターフェースモジュールを介して特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、前記特定の技術についての資質関連情報を獲得し、前記獲得した資質関連情報を用いて前記特定の技術の代表資質集合及び年度別の資質集合を生成した後、前記代表資質集合または年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階または年度別の段階を判断し、前記年度別の段階を用いて前記特定の技術の発展速度を予測する段階判断モジュールと、前記特定の技術の代表段階の表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する視覚化モジュールと、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して、前記視覚化モジュールを介して視覚化する年度別段階獲得モジュールと、を備えることを特徴とする技術推移視覚化装置。前記文献データベースには、論文、特許、報告書、学術資料、新聞、標準、数値資料よりなる群から選択された一つ以上の資源が統合され、それぞれの資源を年度別に区分することができることを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。前記所定の資質は、それぞれの資源の数、資源の割合、それぞれの資源内の該当技術発見分野数、下位技術名の数、研究者数、国家競争力もしくは成長潜在力指数、更新記録、最終処分記録、期間、技術分野分類表、ジャーナル件数、プロシーディング件数、著者名、所属機関、ジャーナル名よりなる群から選択された一つ以上を備えることを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。前記資質集合生成モジュールは、前記有望な技術に関して前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する資質関連情報獲得部と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求める資質値計算部と、前記計算された資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成する資質集合生成部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。前記正答資質集合生成モジュールは、前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階別の正答資質集合を生成することを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。前記共通の資質値は、平均、最小もしくは最大値による範囲、標準偏差よりなる群から選択された一つ以上であることを特徴とする請求項5に記載の技術推移視覚化装置。前記段階判断モジュールは、前記特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する資質関連情報獲得部と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する代表資質値を求め、前記資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める資質値計算部と、前記求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、前記年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する資質集合生成部と、前記代表資質集合と前記正答資質集合を比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階を判断し、前記年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して前記特定の技術の年度別の段階を判断する段階判断部と、前記判断された年度別の段階を用いて、前記特定の技術の後続段階が有望な技術ライフサイクルにおいていずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間を予測する発展速度予測部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。前記段階判断部は、前記代表資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることを特徴とする請求項7に記載の技術推移視覚化装置。前記段階判断部は、前記年度別の資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術の年度別の段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることを特徴とする請求項7に記載の技術推移視覚化装置。前記年度別段階獲得モジュールは、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術についての関連技術を獲得して、前記特定の技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階とともに前記視覚化モジュールを介して視覚化し、前記関連技術のうち特定の関連技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の関連技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して、前記視覚化モジュールを介して視覚化することを特徴とする請求項1に記載の技術推移視覚化装置。技術推移視覚化装置による技術の推移を視覚化する方法において、a有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に関する資質集合をそれぞれ生成する段階と、b前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通の資質値を求めて段階別の正答資質集合を生成する段階と、c特定の技術が入力された場合、文献データベースを検索して、前記特定の技術についての資質関連情報を獲得し、前記獲得した資質関連情報を用いて前記特定の技術に関する代表資質集合及び年度別の資質集合を生成する段階と、d前記代表資質集合または年度別の資質集合を前記正答資質集合とそれぞれ比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階または年度別の段階を判断し、前記年度別の段階を用いて前記特定の技術の発展速度を予測する段階と、e前記特定の技術の代表段階の表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する段階と、f前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、技術情報データベースから前記特定の技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して視覚化する段階と、を含むことを特徴とする技術推移視覚化方法。前記a段階は、前記有望な技術に関して文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の値を得るための資質関連情報を獲得する段階と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求める段階と、前記求められた資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項11に記載の技術推移視覚化方法。前記b段階は、前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階別の正答資質集合を生成することを特徴とする請求項11に記載の技術推移視覚化方法。前記共通の資質値は、平均、最小もしくは最大値による範囲、標準偏差よりなる群から選択された一つ以上であることを特徴とする請求項13に記載の技術推移視覚化方法。前記c段階は、前記特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する段階と、前記獲得した資質関連情報を用いてそれぞれの資質に対する代表資質値を求め、前記資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める段階と、前記求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、前記年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項11に記載の技術推移視覚化方法。前記d段階は、d-1前記代表資質集合と前記正答資質集合を比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階を判断し、前記年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して年度別の段階を判断する段階と、d-2前記判断された年度別の段階を用いて、前記特定の技術に関して、後続段階が有望な技術ライフサイクルにおいていずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間を予測する段階と、を含むことを特徴とする請求項11に記載の技術推移視覚化方法。前記d-1段階は、前記代表資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることを特徴とする請求項16に記載の技術推移視覚化方法。前記d-1段階は、前記年度別の資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術の年度別の段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることを特徴とする請求項16に記載の技術推移視覚化方法。前記f段階は、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術に関する関連技術を獲得して、前記特定の技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階とともに視覚化する段階と、前記視覚化された関連技術のうち特定の関連技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の関連技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して視覚化する段階と、を含むことを特徴とする請求項11に記載の技術推移視覚化方法。本発明は、上記従来技術の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する現在の段階及び年度別の段階だけでなく、今後の発展速度をも予測できる技術推移視覚化装置及び方法を提供することにある。上記目的を達成するために、本発明の一態様による技術推移視覚化装置は、多重資源が統合された文献データベースと、技術別の有望な技術ライフサイクルでの代表段階、現在の段階、後続段階及び年度別の段階についての情報が保存された技術情報データベースと、ユーザーから特定の技術が入力されるインターフェースモジュールと、有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に対して、前記文献データベースを検索して所定の資質に対する資質値を求め、前記求められた資質値を用いて有望な技術別の資質集合を生成する資質集合生成モジュールと、前記有望な技術ライフサイクルにおいて、同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通資質値を求めて、段階別の正答資質集合を生成する正答資質集合生成モジュールと、前記インターフェースモジュールを介して特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、前記特定の技術についての資質関連情報を獲得し、前記獲得した資質関連情報を用いて前記特定の技術の代表資質集合及び年度別の資質集合を生成した後、前記代表資質集合または年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階または年度別の段階を判断し、前記年度別の段階を用いて前記特定の技術の発展速度を予測する段階判断モジュールと、前記特定の技術の代表段階の表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する視覚化モジュールと、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して、前記視覚化モジュールを介して視覚化する年度別段階獲得モジュールと、を備えることを特徴とする。前記文献データベースには、論文、特許、報告書、学術資料、新聞、標準、数値資料よりなる群から選択された一つ以上の資源が統合され、それぞれの資源を年度別に区分することが好ましい。前記所定の資質は、それぞれの資源の数、資源の割合、それぞれの資源内の該当技術発見分野数、下位技術名の数、研究者数、国家競争力もしくは成長潜在力指数、更新記録、最終処分記録、期間、技術分野分類表、ジャーナル件数、プロシーディング件数、著者名、所属機関、ジャーナル名よりなる群から選択された一つ以上を備えることが好ましい。前記資質集合生成モジュールは、前記有望な技術に対して前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する資質関連情報獲得部と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求める資質値計算部と、前記計算された資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成する資質集合生成部と、を備えることが好ましい。前記正答資質集合生成モジュールは、前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階別の正答資質集合を生成することが好ましい。前記共通の資質値は、平均、最小もしくは最大値による範囲、標準偏差よりなる群から選択された一つ以上であることが好ましい。前記段階判断モジュールは、前記特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する資質関連情報獲得部と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する代表資質値を求め、前記資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める資質値計算部と、前記求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、前記年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する資質集合生成部と、前記代表資質集合と前記正答資質集合を比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階を判断し、前記年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して前記特定の技術の年度別の段階を判断する段階判断部と、前記判断された年度別の段階を用いて、前記特定の技術の後続段階が有望な技術ライフサイクルでいずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間を予測する発展速度予測部と、を備えることが好ましい。前記段階判断部は、前記代表資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることが好ましい。また、前記段階判断部は、前記年度別の資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術の年度別の段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることが好ましい。前記年度別段階獲得モジュールは、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術についての関連技術を獲得して、前記特定の技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階とともに前記視覚化モジュールを介して視覚化し、前記関連技術のうち特定の関連技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の関連技術に対する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して、前記視覚化モジュールを介して視覚化することが好ましい。上記目的を達成するための、本発明の一態様による技術推移視覚化方法は、a有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に関する資質集合をそれぞれ生成する段階と、b前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通の資質値を求めて段階別の正答資質集合を生成する段階と、c特定の技術が入力された場合、文献データベースを検索して、前記特定の技術についての資質関連情報を獲得し、前記獲得した資質関連情報を用いて前記特定の技術に関する代表資質集合及び年度別の資質集合を生成する段階と、d前記代表資質集合または年度別の資質集合を前記正答資質集合とそれぞれ比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階または年度別の段階を判断し、前記年度別の段階を用いて前記特定の技術の発展速度を予測する段階と、e前記特定の技術の代表段階の表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する段階と、f前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、技術情報データベースから前記特定の技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して視覚化する段階と、を含むことを特徴とする。前記a段階は、前記有望な技術に対して文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の値を得るための資質関連情報を獲得する段階と、前記獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求める段階と、前記求められた資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成する段階と、を含むことが好ましい。前記b段階は、前記有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階別の正答資質集合を生成することが好ましい。前記共通の資質値は、平均、最小もしくは最大値による範囲、標準偏差よりなる群から選択された一つ以上であることが好ましい。前記c段階は、前記特定の技術が入力された場合、前記文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する段階と、前記獲得した資質関連情報を用いてそれぞれの資質に対する代表資質値を求め、前記資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める段階と、前記求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、前記年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する段階と、を含むことが好ましい。前記d段階は、d-1前記代表資質集合と前記正答資質集合を比較して、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階を判断し、前記年度別の資質集合を前記正答資質集合と比較して年度別の段階を判断する段階と、d-2前記判断された年度別の段階を用いて、前記特定の技術に関して、後続段階が有望な技術ライフサイクルにおいていずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間を予測する段階と、を含むことが好ましい。前記d-1段階は、前記代表資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術が前記有望な技術ライフサイクル内に属する段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることが好ましい。また、前記d-1段階は、前記年度別の資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して、前記段階別の正答資質集合との類似度を求め、前記求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、前記特定の技術の年度別の段階として判断して前記技術情報データベースに保存し、前記加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることが好ましい。前記f段階は、前記視覚化された有望な技術ライフサイクルで前記特定の技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の技術に関する関連技術を獲得して、前記特定の技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階とともに視覚化する段階と、前記視覚化された関連技術のうち特定の関連技術が選択された場合、前記技術情報データベースから前記特定の関連技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して視覚化する段階と、を含むことが好ましい。本発明の技術推移視覚化装置及び方法によれば、多種の文献データベースを活用して、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する現在の段階及び年度別の段階だけでなく、今後の発展速度をすべて予測することができる。また、本発明の技術推移視覚化装置及び方法によれば、多種の文献データベースを活用することにより、異質な文献上で確保可能な付加情報を追加的に利用することができ、現在のライフサイクル内で存在する段階を知るだけでなく、後続段階に移動するまでの時間を予測することができる。本発明の前述の目的、技術的構成及びそれによる作用効果に関する詳細な事項は、本発明の明細書及び図面に基づいており、以下の詳細な説明によってさらに明確に理解されるであろう。図1は、本発明の一実施形態による技術推移視覚化装置の構成を概略的に示すブロック図であり、図2は図1に示す資質集合生成モジュールの構成を詳細に示すブロック図であり、図3は図1に示す段階判断モジュールの構成を詳細に示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態による技術推移視覚化装置100は、文献データベース110、技術情報データベース120、インターフェースモジュール130、資質集合生成モジュール140、正答資質集合生成モジュール150、段階判断モジュール160、視覚化モジュール170、及び年度別段階獲得モジュール180を備える。文献データベース110には、論文、特許、報告書、学術資料、新聞、標準、数値資料よりなる群から選択された一つ以上の資源が統合されている。本実施形態において、文献データベース110に保存されたそれぞれの資源を年度別に区分することが可能であり、さらに年度別の資質集合を生成することが可能である。技術情報データベース120には、技術別の有望な技術ライフサイクルでの代表段階及び年度別の段階についての情報が保存されている。ここで、代表段階は、該当技術が有望な技術ライフサイクルで有望になった時期に該当する段階であり、年度別の段階は、その技術が発展した推移を示す現在の段階、年度別の段階及び後続段階などを含む。すなわち、技術情報データベース120には、段階判断モジュール160によって判断された特定の技術に対する代表段階、年度別の段階、発展速度などが保存されている。また、技術情報データベース120には、技術別の関連技術についての情報が保存されている。ここで、関連技術は、一つの文書内における公知の技術、シソーラスで該当技術の上位技術、下位技術、関連技術として明示された技術などを含む。インターフェースモジュール130は、ユーザーとのインターフェースを行うものであって、ユーザーから特定の技術が入力される。例えば、インターフェースモジュール130は、通信網を介してユーザー端末と連結されたインターフェースモジュールまたはキー入力部などである。資質集合生成モジュール140は、有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に対して、文献データベース110を検索して所定の資質に対する資質値を求め、それらの求められた資質値を用いて有望な技術別の資質集合を生成する。有望な技術ライフサイクルは、多様な技術のうち有望な技術として選定された時期または段階を表示したグラフであってもよい。したがって、有望な技術ライフサイクルは、例えば、段階1、段階2、段階3のように、数字で表現された段階、または黎明期技術の引き金:TechnologyTrigger、バブル期過剰期待の頂:Peakofinflatedexpectations、幻滅期幻滅の谷:Troughofdisillusionment、安定期啓蒙の坂:Slopeofenlighetnmentのように、技術の黎明期から説明した段階など、多様な段階に分けられる。このような有望な技術ライフサイクルで分けられる段階は、そのサイクルの作成技術者が定めることができる。図2に示すように、資質集合生成モジュール140は、資質関連情報獲得部142、資質値計算部144、及び資質集合生成部146を備える。資質関連情報獲得部142は、有望な技術に関して文献データベース110を検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する。ここで、資質集合に定義された資質は、論文数、特許数、国家等級、資源の割合、それぞれの資源内の該当技術発見分野数、下位技術名の数、研究者数、国家競争力/成長潜在力指数、更新記録、最終処分記録、期間、技術分野分類表、ジャーナル件数、プロシーディング件数、著者名、所属機関、ジャーナル名などで予め定義される。資質関連情報は、前述のような資質を得るための基盤となる情報であって、例えば、該当有望な技術についての論文、特許などである。資質値計算部144は、獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求める。例えば、資質関連情報が論文または特許である場合、資質値計算部は、獲得した論文または特許を用いて論文数、特許数、国家等級、論文に対する特許の割合、論文内の該当技術発見分野数、下位技術名の数、研究者数などの資質に対する資質値を求める。資質集合生成部146は、求められた資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成する。すなわち、資質集合生成部146は、それぞれの有望な技術別に表1に示すような資質集合を生成する。表1に示すように、資質集合は、資質及びその資質に対する資質値から構成され、資質値の単位は、、個数、件数などで表される。資質集合内の資質は、論文に対する特許の割合、論文件数、論文内の該当技術発見分野数、下位技術名のような所定の要素である。正答資質集合生成モジュール150は、有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通の資質値を求めて段階別の正答資質集合を生成する。すなわち、正答資質集合生成モジュール150は、有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階別の正答資質集合を生成する。ここで、共通の資質値は、平均、最小/最大値による範囲、標準偏差などである。例えば、有望な技術ライフサイクルが段階1~段階5からなり、段階1には5つの有望な技術、段階2には8つの有望な技術、段階3には12個の有望な技術、段階4には10個の有望な技術、段階5には5つの有望な技術が存在する場合に、正答資質集合生成モジュール150が段階別の正答資質集合を生成する方法について次に説明する。正答資質集合生成モジュール150は、段階1に属する5つの有望な技術の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階1の正答資質集合を生成する。また、正答資質集合生成モジュール150は、段階2に属する8つの有望な技術の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階2の正答資質集合を生成する。また、正答資質集合生成モジュール150は、段階3に属する12個の有望な技術の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階3の正答資質集合を生成する。また、正答資質集合生成モジュール150は、段階4に属する10個の有望な技術の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階4の正答資質集合を生成する。また、正答資質集合生成モジュール150は、段階5に属する5つの有望な技術の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による段階5の正答資質集合を生成する。正答資質集合生成モジュール150によって生成された正答資質集合は、表2に示す通りである。表2は、図6に示す有望な技術ライフサイクル内の黎明期技術の引き金:TechnologyTrigger段階に該当する正答資質集合を示すものである。正答資質集合には、共通の資質値、資質値の単位、及び加重値が設定されている。加重値は、特定の技術が属する段階を判断するための類似度を求めるために利用される。有望な技術のうち、特定の段階の資質値が他の段階の資質値と重なり合う有望な技術が存在してもよい。したがって、正答資質集合生成モジュール150は、相異なる段階の間で重なり合う資質値の除去、それぞれの段階で極端な資質値を除去することにより、段階間の衝突が発生する場合を排除するなどの方法を用いて、それぞれの段階の資質値が弁別力を有する共通の資質値を求めて段階別の正答資質集合を生成する。段階判断モジュール160は、インターフェースモジュール130を介して特定の技術が入力された場合、文献データベース110を検索して特定の技術についての資質関連情報を獲得し、獲得した資質関連情報を用いて特定の技術の代表資質集合及び年度別の資質集合を生成する。その後、段階判断モジュール160は、代表資質集合または年度別の資質集合を正答資質集合と比較して、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する段階または年度別の段階を判断し、年度別の段階を用いて特定の技術の発展速度を予測する。図3に示すように、段階判断モジュール160は、資質関連情報獲得部161、資質値計算部162、資質集合生成部163、段階判断部164、及び発展速度予測部165を備える。資質関連情報獲得部161は、特定の技術が入力された場合、文献データベース110を検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する。資質値計算部162は、資質関連情報獲得部161によって獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する代表資質値及び資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める。資質集合生成部163は、資質値計算部162で求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する。例えば、資質集合生成部163は、特定の技術に対する2008年、2009年、2010年、2011年のそれぞれの年度別に資質集合を生成する。段階判断部164は、代表資質集合と正答資質集合を比較して、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する段階を判断し、年度別の資質集合を正答資質集合と比較して、特定の技術の現在の段階及び年度別の段階を判断する。このとき、段階判断部164は、代表資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して段階別の正答資質集合との類似度を求め、求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する段階として判断して技術情報データベースに保存する。また、段階判断部164は、年度別の資質集合内のそれぞれの資質値に加重値を適用して段階別の正答資質集合との類似度を求め、求められた類似度の最も高い正答資質集合の段階を特定の技術の年度別の段階として判断して、技術情報データベースに保存する。ここで、加重値は、それぞれの段階別の正答資質集合に表示された加重値であることが好ましい。例えば、特定の技術の2010年の資質集合と正答資質集合を比較した結果、特定の技術の2010年の資質集合と正答資質集合の段階3との類似度が最も高いとなった場合、段階判断部164は、特定の技術の2010年の資質集合が有望な技術ライフサイクル内で段階3に属すると判断する。前述のような方法により、段階判断部164は、特定の技術に対する年度別の段階を判断する。発展速度予測部165は、段階判断部164によって判断された年度別の段階を用いて、特定の技術の後続段階が有望な技術ライフサイクルでいずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間を予測する。発展速度予測部165は、例えば、指数移動平均ExponentialMovingAverageを用いて発展速度を予測する。例えば、2005年が段階1、2006年が段階1、2007年が段階2、2008年が段階3、2009年が段階3、2010年が段階3であると、年度別の段階が定められた場合について説明する。3年周期の指数移動平均を求めれば、2005~2007年は1.33、2006~2008年は2、2007~2009年は2.66、2008~2010年は3.00であるため、2009~2011年は、平均値の勾配を求めて計算すれば約3.18である。求められた2009~2011年の指数移動平均を用いて2011年の段階を求めれば、3.54である。したがって、発展速度予測部165は、段階3の後続段階である段階4、段階5などになるための年度を前述の方法で予測することができる。視覚化モジュール170は、特定の技術の代表段階が表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する。また、視覚化モジュール170は、特定の技術の現在の段階、後続段階及び年度別の段階が表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する。年度別段階獲得モジュール180は、視覚化された有望な技術ライフサイクルで特定の技術が選択された場合、技術情報データベース120から特定の技術に関する年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して、視覚化モジュール170を介して視覚化する。また、年度別段階獲得モジュール180は、視覚化された有望な技術ライフサイクルで特定の技術が選択された場合、技術情報データベース120から特定の技術に関する関連技術を獲得して、特定の技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階と共に視覚化モジュール170を介して視覚化する。ここで、特定の技術に関する関連技術は、リストとして視覚化される。また、年度別段階獲得モジュール180は、視覚化された関連技術のうち特定の関連技術が選択された場合、技術情報データベース120から特定の関連技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を獲得して視覚化モジュール170を介して視覚化する。図4は、本発明の一実施形態による技術推移視覚化装置が技術の推移を視覚化する方法を説明するためのフローチャートである。図4に示すように、技術推移視覚化装置は、有望な技術ライフサイクルに位置した有望な技術に関する資質集合をそれぞれ生成するS402。技術推移視覚化装置が有望な技術に関する資質集合を生成する技術について、図5を参照して詳細に説明する。S402の後、技術推移視覚化装置は、有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質集合間の共通の資質値を求めて、段階別の正答資質集合を生成するS404。すなわち、技術推移視覚化装置は、有望な技術ライフサイクルにおいて同一の段階に属する有望な技術の資質値が他の段階の資質値との弁別力を有する共通の資質値を求め、その共通の資質値による正答資質集合を段階別に生成する。S404の後、特定の技術が入力されればS406、技術推移視覚化装置は、文献データベースを検索して特定の技術についての資質関連情報を獲得し、獲得した資質関連情報を用いて、特定の技術に関する代表資質集合及び年度別の資質集合を生成するS408。すなわち、技術推移視覚化装置は、特定の技術が入力された場合、文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得する。その後、技術推移視覚化装置は、獲得した資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する代表資質値及び資質関連情報を年度別に分類して年度別の資質値を求める。その後、技術推移視覚化装置は、求められた代表資質値を用いて代表資質集合を生成し、年度別の資質集合を用いて年度別の資質集合を生成する。S408の後、技術推移視覚化装置は、代表資質集合または年度別の資質集合を正答資質集合とそれぞれ比較して、特定の技術が有望な技術ライフサイクル内に属する代表段階または年度別の段階を判断するS410。このとき、技術推移視覚化装置は、年度別の段階を用いて特定の技術の発展速度を予測する。すなわち、技術推移視覚化装置は、特定の技術に対して、後続段階が有望な技術ライフサイクルでいずれの段階に属するか、または後続段階に移動するまでにかかる時間などを予測する。技術推移視覚化装置は、指数移動平均、回帰分析法などの多様な方法を用いて発展速度を予測することができる。また、技術推移視覚化装置は、特定の技術の現在の段階も共に判断する。S410の後、技術推移視覚化装置は、特定の技術の代表段階の表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化するS412。視覚化された有望な技術ライフサイクルで特定の技術が選択されればS414、技術推移視覚化装置は、技術情報データベースから特定の技術に対する現在の段階、後続段階及び年度別の段階を獲得して視覚化するS416。すなわち、技術推移視覚化装置は、図6に示すように、特定の技術‘A’の代表段階が表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する。ここで、有望な技術ライフサイクルは、黎明期技術の引き金:TechnologyTrigger段階、バブル期過剰期待の頂:PeakofInflatedExpectations段階、幻滅期幻滅の谷:TroughofDisillusionment段階、安定期啓蒙の坂:SlopeofEnlightenment段階、成長期生産性の台地:PlateauofProductivity段階の計5つの段階に分けられている。それぞれの段階には、その段階に属する有望な技術が表示されており、特定の技術も表示されている。例えば、安定期啓蒙の坂:SlopeofEnlightenment段階には、バイオ認証方法BiometricAuthenticationMethods、インターネット小額支払システムInternetMicropaymentSystem、対話型テレビInteractiveTV、予測分析PredictiveAnalytic、電子紙ElectronicPaper、位置認識アプリケーションLocationAwareApplication、音声認識SpeechRecognitionなどの有望な技術が表示されており、特定の技術‘A’がバブル期過剰期待の頂:PeakofInflatedExpectations段階に表示されている。視覚化された有望な技術ライフサイクルで、ユーザーが‘A’600を選択すれば、技術推移視覚化装置は、図7のAに示すように、‘A’技術の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階が表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する。すなわち、技術推移視覚化装置は、‘A’に対して2006年、2007年、2008年、2009年、2010年、2011年のそれぞれの年度別の段階が表示された有望な技術ライフサイクルを視覚化する。ユーザーは、視覚化された有望な技術ライフサイクルを用いて、自身が入力した特定の技術がいずれの段階に属するか、年度別の段階及び今後の段階を容易に確認することができる。また、視覚化された有望な技術ライフサイクルで、ユーザーが‘A’600を選択すれば、技術推移視覚化装置は、図7のBに示すように、‘A’の関連技術を‘A’の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階とともに視覚化する。ここで、‘A’の関連技術は、‘A’の現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階が視覚化されたグラフとは別に、所定の領域に上位技術、下位技術、その他の関連技術などがリストとして視覚化される。上位技術を選択すれば、‘A’に関する上位技術リストを視覚化し、下位技術を選択すれば、‘A’に関する下位技術リストを視覚化し、その他の関連技術を選択すれば、‘A’に関するその他の関連技術リストを視覚化する。視覚化された関連技術のうち特定の関連技術が選択されれば、技術推移視覚化装置は、選択された特定の関連技術に関する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を視覚化する。例えば、ニューラルネットワークneuralnetworkに対して下位技術を選択すれば、技術推移視覚化装置は、人工ニューラルネットワークartificialneuralnetwork、SOMなどの下位技術リストを視覚化し、SOMを選択すれば、SOMに対する現在の段階、年度別の段階及び予測された後続段階を視覚化する。ここで、有望な技術ライフサイクルの段階を黎明期技術の引き金:TechnologyTrigger段階、バブル期過剰期待の頂:PeakofInflatedExpectations段階、幻滅期幻滅の谷:TroughofDisillusionment段階、安定期啓蒙の坂:SlopeofEnlightenment段階、成長期生産性の台地:PlateauofProductivity段階の計5つの段階で表示したが、段階1、段階2、段階3のように有望な技術ライフサイクルの段階を異なって設定または変更することが可能である。図5は、本発明に係る技術推移視覚化装置が有望な技術の資質集合を生成する方法を示すフローチャートである。図5に示すように、技術推移視覚化装置は、有望な技術に対して文献データベースを検索して、所定の資質集合内のそれぞれの資質の資質値を得るための資質関連情報を獲得するS502。その後、技術推移視覚化装置は、獲得された資質関連情報を用いて、それぞれの資質に対する資質値を有望な技術別に求めS504、求められた資質値から構成された有望な技術別の資質集合を生成するS506。前述のような方法により、有望な技術ライフサイクルに表示されたあらゆる有望な技術に関する資質集合が生成される。このように、本発明が属する技術分野の当業者は、本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更せずに他の具体的な形態として実施することができるということが理解できるであろう。したがって、以上で述べた実施形態は、すべての面から例示的なものであり、限定的なものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味及び範囲、そしてその等価の概念から導出されるすべての変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれるものである。