本研究では，T5モデルを使用して特許文書から特許マップを生成するための技術課題・解決手段の端的な表現を生成する．技術課題の学習データは人手で作成し，解決手段の学習データはタイトルデータをターゲット文として機械的に作成する．推定された技術課題・解決手段のカテゴリをWord2Vecにより統合することで直感的な特許マップを生成する．推定された技術課題は人手評価，解決手段はタイトルデータとの一致度合いを機械的に評価する．また，人手で作成された特許マップのカテゴリと自動生成された特許マップのカテゴリの類似度を評価する．

近年，自社企業や競合企業の特許文書を用いた分析手法が数多く行われている．その手法の一つとして特許マップの作成があげられる．図1は特許流通支援チャートに掲載されたプラスティック光ファイバの特許マップ[1]である．図1の技術課題は発明が解決しようとする課題，解決手段はこの課題を解決するための手段である．特許マップを作成することで，自社の知財状況，他社の技術動向の視覚的な理解が可能になる．しかしながら，技術課題と解決手段を軸に取った特許マップは主に人手で推定・作成が行われており，企業の分析・比較には多くの手間や時間が必要になる．そこで本研究では，特許文書から抽出した技術課題・解決手段のデータからT5[2]を使用して技術課題のカテゴリ・解決手段を推測する．そして推定したカテゴリを軸として特許マップを自動的に生成する．また，Word2Vec[3]を用いて人手で作成された特許マップとの類似度を求め，本手法によって自動的に生成した特許マップの評価を行う．本研究の関連研究として，酒井らの特許文書から技術課題を示す表現を自動抽出する手法[4]や特許文書からの技術課題情報の抽出手法[5]があり，抽出した手がかり表現から共通頻出表現を抽出することで技術課題情報の抽出を試みていた．また，特許の請求項を利用した手法[6]では，TF･IDF値から特許文書間の類似度を計算することで企業分析を試みている．本研究では請求項ではなく，技術課題・解決手段に該当する記述を利用して特許マップを自動生成する．さらに，Word２Vecを使用して人手で作成した特許マップとの類似度を求め評価している点が異なる．Xiangらの手法[7]ではBERTを用いて技術課題・解決手段のフレーズを抽出している．これらの研究に対し，本研究はT5を用いている点で異なる．