本研究では，特許情報に基づく技術トレンド分析手法として，特許文書中の重要技術要素を抽出し，それらの時系列連動性を分析する手法「Patent-GLIPCA」を提案する．「Patent-GLIPCA」は特許文書構造を考慮したグラフベース手法を使用し，精度よく重要技術要素を抽出したうえで時系列連動性を分析する手法である．評価実験においては，特許文書からの重要技術語抽出およびトレンドのクラスタリング性能が比較手法よりも優れていることを示した．また，携帯電話に関する技術分野に適用したところ，ベース技術およびベース技術と異なるトレンドを持つ技術群を特定できることを確認した．

特許情報に基づいてどのような技術がどのように時系列で変化しているのか，その技術トレンドを分析することは新技術の発見や技術動向分析に役立ち[1]，R&D戦略策定に有益である．また，特許情報はM&Aをはじめとする投資戦略策定の際に重要となる企業価値の評価に応用できることも示唆されている[2]．これらのことから，技術トレンドを分析する手法としての主流は特許文書中の引用情報に基づくものである．特にHITS[3]やPageRank[4]のように引用ネットワーク構造を評価する手法を用いて技術トレンドを分析する手法が確立されており[5]，特許中の技術トレンドと無形資産価格との関連を調べる研究がこれまでに行われている[6]．しかしながら，引用情報をベースとする技術トレンド手法の欠点はタイムラグが大きくリアルタイムでの分析を行うのが難しい点と具体的な技術内容はコンテンツベースの手法と組み合わせて分析する必要がある点があげられる．この課題を補うためには，具体的な技術要素を特許文書中から抽出してその時系列推移を分析する手法との併用が重要となる．特許や技術要素の技術的な推移に基づく分析手法としては[7]や[8]が提案されている．しかしながら，これらの手法には静的に特許文書をクラスタリングする手法[7]は文書単位でのクラスタリングであるため粒度の細かな技術要素の推移をおうことはできないという問題がある．また技術要素をベースとする時系列推移を分析する手法[7]も技術要素は特にフィルタリングせずに抽出しており技術語の抽出精度に課題が存在した．さらにPCAを実行して静的に技術的な語をまとめ上げた後に時系列推移を分析する手法であるため，時間変化の相関を見ておらず技術要素の連動性までは分析できなった．本研究はこれらの課題を解決するため，精度よく特許文書中から発明の主題となっている重要な技術要素のみを抽出したうえで，疑似相関を排して時系列連動性を分析できる手法としてPatent-GLIPICAを提案する．