JP2019082858A - Information analyzing device, program and method - Google Patents

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Abstract

To provide an information analyzing system that utilizes intellectual property information for a corporate management.SOLUTION: An information analyzing device includes: an arithmetic processing unit that executes a predetermined process; a storage device connected to the arithmetic processing unit; and a communication interface connected to the arithmetic processing unit. The arithmetic processing device is capable of accessing a database that stores patent information, business trend, and market information each associated with time information, obtains data from the database in accordance with a search condition input by a user, arranges the pieces of obtained data along a time axis, and creates display data to display a screen on which the pieces of data each containing the patent information, the business trend, and the market information are arranged along the time axis.SELECTED DRAWING: Figure 8

Description

本発明は、情報分析装置に関する。   The present invention relates to an information analysis device.

AI(Artificial Intelligence)、IoT(Internet of Things)などのデジタル化が進行し、経済・社会・産業の構造が急速に変化する大変革時代が到来している。このような激変のデジタルトランスフォーメーション時代にあって、データを含む広義の知的財産の重要性が増加し、変革(ゲームチェンジ)を加速し、情報が競争力を大きく左右するようになっている。   Digitalization of AI (Artificial Intelligence), IoT (Internet of Things), etc. has progressed, and a time of great change has come in which the structure of economy, society and industry is rapidly changing. In the age of such drastic change in digital transformation, the importance of intellectual property in a broad sense, including data, is increasing, accelerating change (game change), and information has a major impact on competitiveness. .

このため、特許公報などの知的財産の情報を企業経営に活用し、経営活動に資する情報の提供が求められている。本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献1(特開2008−203919号公報)には、事業動向、研究開発動向、知的財産動向を特許マップに一覧表示する特許マップ作成システムが記載されている。   Therefore, there is a demand for providing information that contributes to management activities by utilizing information on intellectual property such as patent gazettes in corporate management. As background art of this technical field, there is the following prior art. Patent Document 1 (Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-203919) describes a patent map creation system that lists business trends, research and development trends, and intellectual property trends on a patent map.

特開2008−203919号公報JP 2008-203919A

しかし、前述した特許文献に記載されたシステムでは、事業動向、研究開発動向及び知的財産動向を特許マップに表示するものの、市場情報は考慮されておらず、経営活動に資する情報としては不十分であった。さらに、特許文献1は、対象となる全会社の統計データを表示するものであるため、自社や他社の経営活動に資する情報を時間軸で認識することは困難であり、事業戦略を策定するための情報としては不十分であった。特許情報を加味して製品毎の事業戦略を策定し、経営層に提案するためには、特許文献1に示すような特許出願比率と論文発表件数比率と製品出荷高比率だけでなく、市場情報や自社や他社の事業動向などの様々な情報を一元的に管理し、時系列に沿って整理する分析ツールが必要である。   However, although the system described in the above-mentioned patent documents displays business trends, research and development trends and intellectual property trends on patent maps, market information is not taken into consideration and it is insufficient as information contributing to management activities. Met. Furthermore, since Patent Document 1 displays statistical data of all target companies, it is difficult to recognize information contributing to the management activities of the company or another company on a time axis, and to formulate a business strategy. Was not sufficient as information on In order to formulate a business strategy for each product in consideration of patent information and propose it to management, not only the patent application ratio and the number of papers presented and the product shipment ratio but also market information as shown in Patent Document 1 It is necessary to have an analysis tool that centrally manages various information such as business trends of the company and other companies, and organizes them in time series.

本発明は、特許公報などの知財情報を企業経営に活用するための情報分析システムを提案するものである。   The present invention proposes an information analysis system for utilizing intellectual property information such as patent gazettes for corporate management.

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを備え、前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得し、前記取得したデータを時間軸に従って整理し、前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する。   The following is a representative example of the invention disclosed in the present application. That is, it comprises an arithmetic unit for executing a predetermined process, a storage device connected to the arithmetic unit, and a communication interface connected to the arithmetic unit, each of the arithmetic units being associated with time information A database storing patent information, business trends, and market information is accessible, data is acquired from the database according to a search condition input by a user, the acquired data is organized according to a time axis, and the patent information is The display data for displaying the screen in which the data including the business trend and the market information are organized according to the time axis is generated.

本発明の一態様によれば、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。   According to one aspect of the present invention, data that directly contributes to management activities can be presented, enabling quick and accurate management decisions. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the description of the following embodiments.

実施例1の情報分析システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an information analysis system of a first embodiment. 事業情報データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a business information database. 営業情報データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a sales information database. 特許情報データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a patent information database. 市場情報データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a market information database. 外部情報データベース(ニュース・リリースデータベース)の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of an external information database (news and release database). 実施例1の情報分析処理のフローチャートである。5 is a flowchart of an information analysis process of the first embodiment. 実施例1の情報分析システムが出力する画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the screen which the information analysis system of Example 1 outputs. 実施例1の情報分析システムが出力する画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the screen which the information analysis system of Example 1 outputs. 実施例2の情報分析システムの構成を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a configuration of an information analysis system of a second embodiment. 実施例2の予測値評価処理のフローチャートである。7 is a flowchart of predicted value evaluation processing of the second embodiment.

<実施例1>
図1は、実施例1の情報分析システムの構成を示す図である。
Example 1
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the information analysis system of the first embodiment.

本実施例の情報分析システムは、情報分析サーバ10及びストレージ装置20で構成される。情報分析サーバ10は、外部サーバ30及びクライアント端末40と接続されている。   The information analysis system of this embodiment comprises an information analysis server 10 and a storage device 20. The information analysis server 10 is connected to the external server 30 and the client terminal 40.

情報分析サーバ10は、CPU11、メモリ12、補助記憶装置13、及び通信インタフェース14を有する計算機である。   The information analysis server 10 is a computer having a CPU 11, a memory 12, an auxiliary storage device 13, and a communication interface 14.

CPU11は、メモリ12に格納されたプログラムを実行し、収集した情報を分析する処理を行う演算装置である。   The CPU 11 is an arithmetic device that executes a program stored in the memory 12 and analyzes the collected information.

メモリ12は、不揮発性の記憶素子であるROM及び揮発性の記憶素子であるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、CPU11が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。具体的には、メモリ12は、検索条件生成プログラム121、情報検索プログラム122、時系列データ生成プログラム123、予測プログラム124、表示データ生成プログラム125及び表示データ出力プログラム126を格納する。   The memory 12 includes a ROM, which is a non-volatile storage element, and a RAM, which is a volatile storage element. The ROM stores an immutable program (for example, BIOS). The RAM is a high-speed and volatile storage element such as a dynamic random access memory (DRAM), and temporarily stores a program executed by the CPU 11 and data used when the program is executed. Specifically, the memory 12 stores a search condition generation program 121, an information search program 122, a time series data generation program 123, a prediction program 124, a display data generation program 125, and a display data output program 126.

検索条件生成プログラム121は、ユーザがクライアント端末40に入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成するプログラムである。情報検索プログラム122は、検索条件生成プログラム121が作成した検索クエリを用いてデータベースを検索して、所望のデータを取得するプログラムである。時系列データ生成プログラム123は、データベースから取得した種々のデータを時間軸で整理するプログラムである。予測プログラム124は、過去のデータから将来のデータを予測したり、現在のデータから過去のデータを予測するプログラムである。予測プログラム124は、後述するように回帰分析を行うものでもよいが、AI(Artificial Intelligence)エンジンで構成してもよい。   The search condition generation program 121 is a program for creating a search query for searching a database in accordance with the condition input to the client terminal 40 by the user. The information search program 122 is a program for searching a database using the search query generated by the search condition generation program 121 and acquiring desired data. The time-series data generation program 123 is a program that arranges various data acquired from the database on a time axis. The prediction program 124 is a program that predicts future data from past data or predicts past data from current data. The prediction program 124 may perform regression analysis as described later, but may be configured by an AI (Artificial Intelligence) engine.

表示データ生成プログラム125は、Time Line UI画面(図8参照)の表示データを生成するプログラムである。表示データ出力プログラム126は、表示データ生成プログラム125が生成した画面の表示データをクライアント端末40へ出力するプログラムである。例えば、表示データ生成プログラム125が、Time Line UI画面を表示するためのhtmlデータを生成し、表示データ出力プログラム126が、htmlデータをクライアント端末40へ出力する。クライアント端末40は、ブラウザを動作させ、受信したhtmlデータによって、Time Line UI画面を表示する。   The display data generation program 125 is a program for generating display data of the Time Line UI screen (see FIG. 8). The display data output program 126 is a program for outputting display data of the screen generated by the display data generation program 125 to the client terminal 40. For example, the display data generation program 125 generates html data for displaying the Time Line UI screen, and the display data output program 126 outputs the html data to the client terminal 40. The client terminal 40 operates the browser and displays the Time Line UI screen by the received html data.

補助記憶装置13は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ等からなる半導体記憶装置(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成されており、CPU11が実行するプログラムを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置13から読み出されて、メモリ12にロードされて、CPU11によって実行される。   The auxiliary storage device 13 is constituted by, for example, a large-capacity non-volatile storage device such as a semiconductor storage device (SSD) including a magnetic storage device (HDD) and a flash memory, and stores a program executed by the CPU 11 . That is, the program is read from the auxiliary storage device 13, loaded into the memory 12, and executed by the CPU 11.

通信インタフェース14は、所定のプロトコルに従って、ネットワークを介して他の装置との通信を制御する通信インタフェース装置である。   The communication interface 14 is a communication interface device that controls communication with another device via a network according to a predetermined protocol.

情報分析サーバ10は、入力インタフェース及び出力インタフェースを有してもよい。入力インタフェースは、キーボードやマウスなどが接続され、ユーザからの入力を受けるインタフェースである。出力インタフェースは、ディスプレイ装置やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインタフェースである。   The information analysis server 10 may have an input interface and an output interface. The input interface is an interface to which a keyboard, a mouse or the like is connected and which receives an input from a user. The output interface is an interface to which a display device, a printer, and the like are connected and which outputs the execution result of the program in a format that can be viewed by the operator.

CPU11が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD−ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介して情報分析サーバ10に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置13に格納される。このため、情報分析サーバ10は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。   The program executed by the CPU 11 is provided to the information analysis server 10 via a removable medium (CD-ROM, flash memory or the like) or a network, and is stored in the non-volatile auxiliary storage device 13 which is a non-temporary storage medium. Therefore, the information analysis server 10 may have an interface for reading data from removable media.

ストレージ装置20は、情報分析サーバ10に接続された記憶装置であって、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ等からなる半導体記憶装置(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成される。ストレージ装置20は、情報分析サーバ10が取得するデータを保持するデータベース、具体的には、事業情報データベース21、特許情報データベース23、営業情報データベース22及び市場情報データベース24を格納する。また、ストレージ装置20は、外部情報データベース25を格納してもよい。   The storage device 20 is a storage device connected to the information analysis server 10, and is, for example, a large-capacity and non-volatile storage device such as a semiconductor storage device (SSD) including a magnetic storage device (HDD) and a flash memory. Configured The storage device 20 stores a database holding data acquired by the information analysis server 10, specifically, a business information database 21, a patent information database 23, a sales information database 22, and a market information database 24. Also, the storage device 20 may store the external information database 25.

事業情報データベース21は、自社の事業上のイベントを時間の情報と共に記録するデータベースであり、その詳細は図2を用いて後述する。営業情報データベース22は、自社の営業に関する情報を時間の情報と共に記録するデータベースであり、その詳細は図3を用いて後述する。特許情報データベース23は、特許庁が公開する特許情報を格納するデータベースであり、その詳細は図4を用いて後述する。市場情報データベース24は、分析対象の製品がターゲットとする市場の情報を格納するデータベースであり、その詳細は図5を用いて後述する。   The business information database 21 is a database that records business events of the company together with time information, the details of which will be described later with reference to FIG. The sales information database 22 is a database for recording information on sales of the company together with time information, the details of which will be described later with reference to FIG. The patent information database 23 is a database for storing patent information released by the Patent Office, and the details thereof will be described later with reference to FIG. The market information database 24 is a database for storing information on the market targeted by the product to be analyzed, the details of which will be described later with reference to FIG.

なお、本実施例の情報分析システムでは、分析に使用する各種データを情報分析サーバ10に接続されたストレージ装置20に格納したが、情報分析サーバ10内の記憶装置(例えば、補助記憶装置13)に格納してもよく、オンザフライで必要に応じて外部サーバ30から随時取得してもよい。例えば、特許情報などの一度公開されると変化しないデータは、情報が公開される毎に取得して、ストレージ装置20に格納するとよいが、ニュース情報など随時更新されるデータは、必要に応じて外部サーバ30から取得するとよい。   In the information analysis system of this embodiment, various data used for analysis are stored in the storage device 20 connected to the information analysis server 10, but a storage device in the information analysis server 10 (for example, the auxiliary storage device 13) , And may be acquired from the external server 30 as needed on the fly. For example, data that does not change once published, such as patent information, may be acquired each time the information is published and stored in the storage device 20, but data updated as needed, such as news information, may be used as needed. It is good to acquire from the external server 30.

また、ストレージ装置20は、ネットワークに接続された外部ストレージ装置(例えば、NAS)でもよい。   Also, the storage device 20 may be an external storage device (for example, NAS) connected to a network.

外部サーバ30は、CPU、メモリ、補助記憶装置、及び通信インタフェースを有する計算機であり、インターネットなどの公衆ネットワークを経由して情報分析サーバ10からアクセス可能となっている。外部サーバ30は、情報分析サーバ10やユーザに提供される外部情報を格納する外部情報データベース31を有する。また、外部サーバ30は、外部情報データベース31に格納された外部情報を所定の手順及びフォーマットで提供するAPI32を有する。   The external server 30 is a computer having a CPU, a memory, an auxiliary storage device, and a communication interface, and can be accessed from the information analysis server 10 via a public network such as the Internet. The external server 30 has an external information database 31 storing external information provided to the information analysis server 10 and the user. The external server 30 also has an API 32 for providing the external information stored in the external information database 31 in a predetermined procedure and format.

クライアント端末40は、CPU、メモリ、補助記憶装置、通信インタフェース、及びユーザインタフェースを有する計算機(パーソナルコンピュータやタブレット端末)である。クライアント端末40では、ユーザインタフェースを提供するウェブブラウザや専用アプリケーションが動作している。   The client terminal 40 is a computer (personal computer or tablet terminal) having a CPU, a memory, an auxiliary storage device, a communication interface, and a user interface. In the client terminal 40, a web browser or a dedicated application providing a user interface is operating.

次に、各データベースの構成例を説明する。図2から図6に示すデータベースは、テーブル形式の構成例を図示するが、テーブル形式ではなく、リストやキュー等のデータ構造でもよい。また、各データベースの内容は、一例を示すものであり、データベース間で整合してない場合や、データベースが保持するデータと表示画面(図8)とが整合しない場合がある。   Next, a configuration example of each database will be described. Although the databases shown in FIG. 2 to FIG. 6 illustrate configuration examples of a table format, they may be data structures such as a list or a queue instead of the table format. Also, the contents of each database are shown as an example, and there are cases where the databases are not consistent or the data held by the databases and the display screen (FIG. 8) are not consistent.

後述するステップS201で、検索条件生成プログラム121が、ユーザが所望する事業領域のデータを取得するが、このために後述する各データベースは事業領域毎に設けたり、データベースに格納されるデータを事業領域と関連付けておくとよい。   In step S201 described later, the search condition generation program 121 acquires data of the business area desired by the user. For this purpose, each database described later is provided for each business area, or data stored in the database is the business area It is good to associate with

図2は、事業情報データベース21の構成例を示す図である。   FIG. 2 is a view showing a configuration example of the business information database 21. As shown in FIG.

事業情報データベース21は、発生時期401及びイベント402を含み、自社の事業上のイベントを時間の情報と共に記録する。事業情報データベース21に記録すべき情報は、例えば、中長期の事業計画である中期事業計画から取得できる。発生時期401は、イベントが発生する年月日又は期間である。イベント402は、事業上で発生するイベント(要素技術の開発、拡販活動、プロジェクトのキックオフなど)である。事業情報データベース21は、中期事業計画で決定される事業方針や、今後事業を行っていく市場である事業ターゲットを含んでもよい。事業情報データベース21として、自社の事業情報のみを図示したが、競合他社の事業情報も格納し、Time Line UI画面に表示してもよい。   The business information database 21 includes an occurrence time 401 and an event 402, and records its own business event together with time information. Information to be recorded in the business information database 21 can be acquired, for example, from a medium-term business plan, which is a medium- to long-term business plan. The occurrence time 401 is the date or period when the event occurs. The event 402 is an event (development of elemental technology, sales promotion activity, project kick-off, etc.) occurring in the business. The business information database 21 may include a business policy determined in the medium-term business plan and a business target which is a market in which business will be performed in the future. Although only business information of the company is illustrated as the business information database 21, business information of competitors may also be stored and displayed on the Time Line UI screen.

図3は、営業情報データベース22の構成例を示す図である。   FIG. 3 is a view showing a configuration example of the sales information database 22. As shown in FIG.

営業情報データベース22は、製品開発スケジュール221及び財務情報222を含む。   The sales information database 22 includes a product development schedule 221 and financial information 222.

製品開発スケジュール221は、発生時期411、製品種412及び工程413を含み、自社の製品開発スケジュールを工程毎(例えば、企画、設計、試作、評価など)に記録する。発生時期411は、当該製品の各工程の作業が行われる年月日又は期間である。製品種412は、開発される製品の種別であり、一般的な商品名(例えば、全自動洗濯機)でも、開発コード名でもよい。工程413は、企画、設計、設計審査、試作、評価など製品開発の工程である。   The product development schedule 221 includes an occurrence time 411, a product type 412, and a process 413, and records its own product development schedule for each process (for example, planning, design, trial manufacture, evaluation, etc.). The occurrence time 411 is the date or period in which the work of each process of the product is performed. The product type 412 is a type of a product to be developed, and may be a general trade name (for example, a fully automatic washing machine) or a development code name. Step 413 is a step of product development such as planning, design, design examination, trial manufacture, and evaluation.

財務情報222は、期間421、製品種422、売上423、利益424及び利益率425を含み、製品に関する財務情報を製品毎かつ期間毎に記録する。財務情報222は、さらに、単価、単位数量あたりの利益額、原価などの情報を含んでもよい。期間421は、当該行の財務情報が当該製品に適用される期間である。製品種422は、販売される製品の種別であり、製品型番でも、開発コード名でもよい。売上423、利益424及び利益率425は、それぞれ、当該期間の当該製品の売上額、利益額、及び利益率である。   The financial information 222 includes a period 421, a product type 422, a sales 423, a profit 424 and a profit rate 425, and records financial information on the product for each product and for each period. The financial information 222 may further include information such as unit price, profit per unit volume, and cost. Period 421 is a period in which the financial information of the row is applied to the product. The product type 422 is a type of product to be sold, and may be a product model number or a development code name. The sales 423, the profit 424 and the profit rate 425 are the sales amount, the profit amount and the profit rate of the product in the corresponding period, respectively.

図4は、特許情報データベース23の構成例を示す図である。   FIG. 4 is a view showing a configuration example of the patent information database 23. As shown in FIG.

特許情報データベース23は、出願日431、出願番号432、発明の名称433及び出願人434を含み、特許庁が公開する特許情報を格納する。特許情報データベース23は、全ての特許情報を格納しなくても、特定の分野(特許分類)や、特定のキーワードを含む特許情報を格納するものでもよい。特許情報データベース23は、図示した情報の他の書誌情報(公開日、発明者など)を含んでもよく、さらに、要約、請求範囲、明細書などのテキストデータや、図面のイメージデータを含んでもよい。また、特許情報データベース23は、公開特許の情報の他、公告や登録された特許の情報を含んでもよい。さらに、特定の国の特許庁が発行した特許情報だけでなく、各国の特許庁が発行した特許情報を含んでもよい。ユーザが分析する製品の市場や技術分野を考慮して、特許情報の蓄積範囲を決めるとよい。   The patent information database 23 includes filing date 431, application number 432, title of invention 433 and applicant 434, and stores patent information published by the patent office. The patent information database 23 may store patent information including a specific field (patent classification) and a specific keyword without storing all the patent information. The patent information database 23 may include other bibliographic information (release date, inventor, etc.) of the illustrated information, and may further include text data such as a summary, a claim, a description, and image data of a drawing. . Also, the patent information database 23 may include information on published and registered patents in addition to information on published patents. Furthermore, in addition to the patent information issued by the patent office of a specific country, the patent information issued by the patent office of each country may be included. The range of patent information storage should be determined in consideration of the market and technical field of the product analyzed by the user.

図5は、市場情報データベース24の構成例を示す図である。   FIG. 5 is a view showing a configuration example of the market information database 24. As shown in FIG.

市場情報データベース24は、期間441、製品種442及び市場規模443を含み、分析対象の製品がターゲットとする市場の情報を格納する。市場情報データベース24は、例えば、経済アナリストによる分析結果を格納すればよい。期間441は、当該行の市場情報が当該製品に適用される期間である。製品種442は、販売される製品の種別であり、一般的な商品名でも、開発コード名でもよい。市場規模443は、当該製品がターゲットとする市場の大きさである。   The market information database 24 includes a period 441, a product type 442 and a market size 443 and stores information on the market targeted by the product to be analyzed. The market information database 24 may store, for example, analysis results by the economic analyst. A period 441 is a period in which market information of the row is applied to the product. The product type 442 is a type of product to be sold, and may be a general trade name or a development code name. The market size 443 is the size of the market targeted by the product.

図6は、外部情報データベース31のうちニュース・リリースデータベースの構成例を示す図である。   FIG. 6 is a diagram showing an example of the configuration of the news / release database in the external information database 31. As shown in FIG.

ニュース・リリースデータベースは、年月日451及び内容452を含み、報道機関から提供され一般に公開されるニュースや、企業による報道発表資料(ニュースリリース)を格納する。ニュース・リリースデータベースは、発表元(ニュースを発表した企業名)や提供元(報道機関名)等の情報を含んでもよい。   The news and release database includes date 451 and content 452, and stores news provided by the press and released to the public, and news releases by companies. The news and release database may include information such as the publisher (the name of the company that issued the news) and the provider (the name of the news organization).

外部サーバ30は、ニュース・リリースを提供するものの他、論文、政策動向(各省庁の報道発表資料などの行政情報)を提供するものも含む。   The external server 30 includes not only those that provide news releases, but also those that provide articles, policy trends (administrative information such as press release materials of each ministries and agencies).

ストレージ装置20に格納される外部情報データベース25は、図示した外部情報データベース31と同じ構成でよい。ストレージ装置20が外部情報データベース25を格納することによって、頻繁に更新され、古い情報が短期間で消えてしまうニュースや報道発表資料を捕捉し、過去の情報を的確に分析できる。   The external information database 25 stored in the storage device 20 may have the same configuration as the external information database 31 illustrated. By storing the external information database 25 by the storage device 20, it is possible to capture frequently updated news and news release materials in which old information disappears in a short period of time, and analyze past information accurately.

図7は、実施例1の情報分析処理のフローチャートである。   FIG. 7 is a flowchart of the information analysis process of the first embodiment.

まず、検索条件生成プログラム121が、事業領域のデータを取得し、各種データベースに格納する(S201)。事業領域の情報の取得方法は、検索条件生成プログラム121が、予め設定された事業領域のデータを収集してもよいし、分析の都度、事業領域を設定して、データベースへのデータ蓄積範囲を定めてもよいし、ステップS202で入力された検索条件を解析して、事業領域検索条件を生成し、関係する分野(事業領域)のデータを収集してもよい。   First, the search condition generation program 121 acquires data of the business area and stores it in various databases (S201). As the method of acquiring business area information, the search condition generation program 121 may collect data of a business area set in advance, or set the business area each time of analysis and set the data accumulation range to the database. The search conditions input in step S202 may be analyzed, business area search conditions may be generated, and data of related fields (business areas) may be collected.

次に、検索条件生成プログラム121が、ユーザがクライアント端末40に入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成する(S202)。   Next, the search condition generation program 121 creates a search query for searching the database in accordance with the condition input to the client terminal 40 by the user (S202).

そして、情報検索プログラム122が、検索条件生成プログラム121が作成した検索クエリを用いてデータベースを検索して、所望のデータを取得する(S203)。   Then, the information search program 122 searches the database using the search query generated by the search condition generation program 121, and acquires desired data (S203).

その後、時系列データ生成プログラム123が、データベースから取得した種々のデータを時間軸で整理して、時系列データを生成する(S204)。具体的には、ユーザが指定した時間幅において、検索された情報を時間軸上の配置位置を決定する。   Thereafter, the time-series data generation program 123 arranges various data acquired from the database on a time axis to generate time-series data (S204). Specifically, in the time width designated by the user, the arrangement position on the time axis of the retrieved information is determined.

時間軸上で時系列に整理されるデータは、事業情報、営業情報、特許情報、市場情報などであり、様々な形式で、様々な時間情報を伴っている。このため、各種情報を画面に表示可能な形式に変換して、画面表示するためのデータを生成する必要がある。   Data organized in time series on the time axis is business information, sales information, patent information, market information, etc., and is accompanied by various time information in various formats. For this reason, it is necessary to convert various information into a format that can be displayed on the screen and to generate data for displaying the screen.

また、一般的に、時間軸上で時系列に整理されるデータの更新タイミングは異なっており、異なる時間幅である。このため、ユーザが所望する期間で時系列に整理すると、時間軸上の一部の区間でデータが欠落することがある。このため、欠落する期間のデータを補完して、画面に表示するとよい。このデータの補完は、予測プログラム124によって可能である。後述するように、予測プログラム124は、過去のデータから将来のデータを予測する機能を有するが、同様に、保有するデータから過去のデータも予測できる。例えば、特許情報は毎週更新されるが、自社の営業情報は1か月毎に更新され、他社の営業情報は四半期報告書として3か月毎に(2か月遅れで)更新される。このため、自社の営業情報と他社の営業情報とは更新タイミングが異なり、同時期かつ最新の情報を比較できない。よって、入手できない期間の他社の営業情報を予測して、更新タイミングが揃った営業情報を時間軸上に整理して表示するとよい。このように、時期が揃ったデータを時間軸上に整理して表示することによって、分析結果を視覚的に見える化して、ユーザに提示できる。   Also, in general, the update timings of the data organized in time series on the time axis are different and have different time widths. For this reason, when the user organizes in time series in a desired period, data may be dropped in some sections on the time axis. Therefore, it is preferable to supplement the data of the missing period and display it on the screen. The complementation of this data is possible by the prediction program 124. As described later, the prediction program 124 has a function of predicting future data from past data, but in the same manner, it is possible to predict past data from held data. For example, patent information is updated weekly, but company sales information is updated monthly, while sales information of other companies is updated quarterly (two months later) as a quarterly report. Because of this, the timing of updating is different between the sales information of the company and the sales information of other companies, and it is not possible to compare the same period and the latest information. Therefore, it is preferable to predict sales information of other companies in unavailable periods, and arrange and display sales information with updated timing on the time axis. Thus, by arranging and displaying timely data on the time axis, it is possible to visually visualize the analysis result and present it to the user.

予測プログラム124が、過去のデータから将来のデータを予測する(S205)。自社の予測値は中期事業計画などの事業計画に記載されているものを使用すればよいが、他社の計画は株主などに公開されている概要の情報しか取得できず、他社の計画を予測する必要がある。   The prediction program 124 predicts future data from past data (S205). The company's forecast values should be the ones listed in the business plan such as the medium-term business plan, but the plans of other companies can only obtain summary information that has been disclosed to shareholders etc. There is a need.

将来データの予測には、複数の回帰式を用いて過去データをフィッティングして、過去データとの一致度が高い回帰式を採用して将来データを予測するとよい。回帰式には、1次関数や多次関数を用いた線形回帰式や、指数関数や対数関数を用いた非線形回帰式などが使用できる。そして、複数の回帰式を用いて計算された推定値と実績値とから計算される残差及びそのばらつきが最も小さくなる回帰式を選択するとよい。   For prediction of future data, it is preferable to fit past data using a plurality of regression equations, and to predict future data by adopting a regression equation having a high degree of agreement with the past data. As a regression equation, a linear regression equation using a linear function or a multiorder function, a nonlinear regression equation using an exponential function or a logarithmic function, or the like can be used. Then, it is preferable to select a residual calculated from estimated values calculated using a plurality of regression equations and actual values and a regression equation that minimizes the variation thereof.

また、A社の過去データを外挿して将来データを予測するだけでなく、A社のデータとB社のデータとを用いて将来のA社のデータを予測してもよい。例えば、A社とB社とで分け合っている市場では、従来品を凌駕するA社の新製品によって、市場が拡大してB社の製品の売り上げが増大したり、B社の製品が市場から駆逐されて売上が減少することがある。このように、他社のデータを使用することによって、将来データの予測精度を向上できる。   In addition to extrapolating past data of company A to predict future data, data of company A and data of company B may be used to predict data of company A in the future. For example, in the market where Company A and Company B are sharing, the new products of Company A that surpass the conventional products expand the market and increase sales of Company B's products, or the products of Company B from the market It may be destroyed and sales may decrease. Thus, by using data of other companies, it is possible to improve the prediction accuracy of data in the future.

なお、予測プログラム124をAIエンジンで構成し、過去のデータから将来のデータを予測してもよい。この場合も、過去のデータとして、自社のデータの他、他社のデータを使用してもよい。   The prediction program 124 may be configured by an AI engine to predict future data from past data. Also in this case, in addition to the company data, data of other companies may be used as the past data.

その後、表示データ生成プログラム125が、Time Line UI画面(図8参照)を表示するためのデータ(例えば、htmlデータ)を生成し、表示データ出力プログラム126が、生成されたhtmlデータをクライアント端末40へ出力する(S206)。   Thereafter, the display data generation program 125 generates data (for example, html data) for displaying the Time Line UI screen (see FIG. 8), and the display data output program 126 transmits the generated html data to the client terminal 40. It outputs to (S206).

クライアント端末40は、ウェブブラウザによって、情報分析サーバ10から送信されたhtmlデータ(Time Line UI画面)を表示する。   The client terminal 40 displays the html data (Time Line UI screen) transmitted from the information analysis server 10 by the web browser.

なお、クライアント端末40で専用アプリケーションが動作している場合、情報分析サーバ10は、Time Line UI画面に表示すべきデータのみを送信し、クライアント端末40で専用アプリケーションが、情報分析サーバ10から受信したデータを用いて、Time Line UI画面を生成してもよい。   When the dedicated application is operating on the client terminal 40, the information analysis server 10 transmits only data to be displayed on the Time Line UI screen, and the client application 40 receives the dedicated application from the information analysis server 10 The data may be used to generate a Time Line UI screen.

図8は、実施例1の情報分析システムが出力し、クライアント端末40に表示されるTime Line UI画面の例を示す図である。   FIG. 8 is a diagram showing an example of a Time Line UI screen that is output by the information analysis system of the first embodiment and displayed on the client terminal 40.

Time Line UI画面は、事業方針表示領域、事業ターゲット表示領域、時間軸、事業スケジュール表示領域、開発スケジュール表示領域、市場情報表示領域、自他社事業動向表示領域、及び特許情報表示領域を含む。   The Time Line UI screen includes a business policy display area, a business target display area, a time axis, a business schedule display area, a development schedule display area, a market information display area, an own company business trend display area, and a patent information display area.

事業方針表示領域は、事業情報データベース21に記録される事業方針を表示する。事業ターゲット表示領域は、事業情報データベース21に記録される事業ターゲットを表示する。なお、現在の事業方針及び事業ターゲットだけでなく、過去の事業方針及び事業ターゲットを含めて、時間軸上に表示してもよい。また、事業方針及び事業ターゲットはユーザが任意に入力可能としてもよい。   The business policy display area displays the business policy recorded in the business information database 21. The business target display area displays the business target recorded in the business information database 21. In addition to the current business policy and business target, past business policy and business target may be displayed on the time axis. Also, the business policy and business target may be arbitrarily input by the user.

時間軸は、ユーザが入力した分析対象期間に従って表示される。なお、図示した画面では、現在日時と現時点を表すマーカを表示し、過去データと、予測された将来データとを区別しやすく表示している。   The time axis is displayed according to the analysis target period input by the user. In the illustrated screen, markers indicating the current date and time and the current time are displayed, and past data and predicted future data are displayed so as to be easily distinguished.

事業スケジュール表示領域は、事業情報データベース21に記録されるイベント(要素技術の開発、拡販活動、プロジェクトのキックオフなど)を時間軸に従って表示する。   The business schedule display area displays events (development of elemental technology, sales promotion activities, project kickoff, etc.) recorded in the business information database 21 in accordance with a time axis.

開発スケジュール表示領域は、営業情報データベース22の製品開発スケジュール221に格納される、製品種毎、工程毎の開発スケジュール(すなわち、製品毎の企画、設計、試作、評価などの作業期間)を時間軸に従って表示する。   The development schedule display area is the development schedule for each product type and process stored in the product development schedule 221 of the sales information database 22 (that is, the work period for planning, design, trial manufacture, evaluation, etc. for each product). Display according to.

市場情報表示領域は、市場情報データベース24に格納される市場情報(例えば、市場規模)を時間軸に従って表示する。   The market information display area displays market information (for example, market size) stored in the market information database 24 in accordance with a time axis.

市場情報表示領域は、折れ線グラフによる市場規模と共に、製品毎の利益や売上を棒グラフで表示できる。このため、市場規模と共に表示される指標を選択するプルダウンメニューが設けられている。   The market information display area can display the profit and sales for each product in a bar graph, as well as the market size by a line graph. For this reason, a pull-down menu is provided to select an indicator displayed along with the market size.

また、市場情報表示領域では、グラフ表示する単位期間を1年、半期(6月)、四半期(3月)、1月などに変更できる(図では1年)。このため、単位期間を選択するプルダウンメニューが設けられている。   Also, in the market information display area, the unit period displayed in the graph can be changed to one year, half a year (June), quarter (March), January, etc. (one year in the figure). For this reason, a pull-down menu for selecting a unit period is provided.

また、市場情報表示領域は、単位期間(図では1年)の実績値及び予測値の他、単位期間毎の前の期間との差分(変化量)を表示できる。このため、実績・予測表示か、変化量表示かを選択するプルダウンメニューが設けられている。変化量を表示した状態を図9で後述する。   Further, the market information display area can display the difference (variation amount) with the previous period for each unit period, in addition to the actual value and the predicted value of the unit period (one year in the figure). For this reason, a pull-down menu is provided to select whether to display the actual result / predicted display or the change amount display. The state in which the amount of change is displayed will be described later with reference to FIG.

さらに、市場情報表示領域は、表示する製品を選択して表示できる。このため、製品を選択するプルダウンメニューが設けられている。例えば、図8に示すTime Line UI画面では全製品が選択されているので、分析対象の4製品の全て(の年度毎の利益額の実績値及び予測値)が積み上げ棒グラフで表示されている。一方、後述する図9に示すTime Line UI画面では製品DDDが選択されているので、製品DDD(の年度毎の利益額の変化量)が棒グラフで表示されている。   Furthermore, the market information display area can select and display a product to be displayed. For this reason, a pull-down menu for selecting a product is provided. For example, since all products are selected on the Time Line UI screen shown in FIG. 8, all the four products to be analyzed (the actual value and the predicted value of the profit amount for each year) are displayed in a stacked bar graph. On the other hand, since the product DDD is selected on the Time Line UI screen shown in FIG. 9 described later, the product DDD (the amount of change in the amount of profit for each year) is displayed as a bar graph.

自他社事業動向表示領域は、事業情報データベース21及び外部情報データベース31に記録される自他社のイベントを時間軸に従って表示する。   The own company's business trend display area displays events of the other company recorded in the business information database 21 and the external information database 31 in accordance with the time axis.

特許情報表示領域は、特許情報データベース23に記録される自社及び他社の特許情報を時間軸に従って表示する。   The patent information display area displays the patent information of the company and other companies recorded in the patent information database 23 in accordance with the time axis.

また、特許情報表示領域では、グラフ表示する単位期間を1年、半期(6月)、四半期(3月)、1月などに変更できる(図では1年)。このため、単位期間を選択するプルダウンメニューが設けられている。   In addition, in the patent information display area, the unit period for graph display can be changed to one year, half a year (June), quarter (March), January, etc. (one year in the figure). For this reason, a pull-down menu for selecting a unit period is provided.

また、特許情報表示領域は、単位期間(図では1年)の実績値及び予測値の他、単位期間毎の前の期間との差分(変化量)を表示できる。このため、実績・予測表示か、変化量表示かを選択するプルダウンメニューが設けられている。変化量を表示した状態を図9で後述する。   Further, the patent information display area can display the difference (change amount) with the previous period for each unit period, in addition to the actual value and the predicted value of the unit period (one year in the drawing). For this reason, a pull-down menu is provided to select whether to display the actual result / predicted display or the change amount display. The state in which the amount of change is displayed will be described later with reference to FIG.

また、特許情報表示領域は、公開特許情報の他、登録特許情報を表示してもよい。このため、表示する特許情報の種類を選択するプルダウンメニューが設けられている。   The patent information display area may display registered patent information in addition to the published patent information. For this reason, a pull-down menu for selecting the type of patent information to be displayed is provided.

さらに、特許情報表示領域は、出願日、公開日、特許登録日のいずれの日を基準にして表示してもよい。このため、時間軸上に整理する日を選択するプルダウンメニューが設けられている。   Furthermore, the patent information display area may be displayed based on any of the filing date, publication date, and patent registration date. For this reason, a pull-down menu is provided to select the days to be organized on the time axis.

なお、Time Line UI画面の各表示領域のタイトルを選択操作することによって、表示領域の表示内容の詳細を(例えば、別画面で)表示してもよい。また、Time Line UI画面に表示される情報にはリンクが設定されており、このリンクを選択操作することによって、各情報の詳細(例えば、特許文献の書誌情報や内容)を表示してもよい。   The details of the display content of the display area may be displayed (for example, in another screen) by selecting the title of each display area of the Time Line UI screen. In addition, a link is set in the information displayed on the Time Line UI screen, and by selecting this link, details of each information (for example, bibliographic information and contents of patent documents) may be displayed. .

図9は、実施例1の情報分析システムが出力し、クライアント端末40に表示されるTime Line UI画面の別の例を示す図である。   FIG. 9 is a diagram showing another example of the Time Line UI screen that is output by the information analysis system of the first embodiment and displayed on the client terminal 40.

図9に示すTime Line UI画面は、図8に示すTime Line UI画面とプルダウンメニューによる選択が異なっている。すなわち、図8に示すTime Line UI画面では、市場情報表示領域において、利益、単年度、実績・予測、全製品が選択されているので、分析対象の4製品の全ての年度毎の利益額の実績値及び予測値が積み上げ棒グラフで表示される。一方、図9に示すTime Line UI画面では、市場情報表示領域において、利益、単年度、変化量、製品DDDが選択されているので、製品DDDの年度毎の利益額の増減が棒グラフで表示される。   The Time Line UI screen shown in FIG. 9 is different from the Time Line UI screen shown in FIG. 8 in the selection by the pull-down menu. That is, on the Time Line UI screen shown in FIG. 8, in the market information display area, profit, single year, actual results / forecasts, all products are selected, so the yearly profit value of all four products to be analyzed Actual values and predicted values are displayed in a stacked bar chart. On the other hand, on the Time Line UI screen shown in FIG. 9, since profit, single year, change amount, and product DDD are selected in the market information display area, the increase and decrease in profit amount for each product DDD is displayed as a bar graph. Ru.

また、図8に示すTime Line UI画面では、特許情報表示領域において、単年度、実績・予測、登録、登録日が選択されているので、各社の年度毎の特許登録件数の実績値及び予測値が集合棒グラフで表示される。一方、図9に示すTime Line UI画面では、特許情報表示領域において、単年度、変化量、登録、登録日が選択されているので、各社の年度毎の特許登録件数の増減が集合棒グラフで表示される。   Also, in the Time Line UI screen shown in FIG. 8, in the patent information display area, a single year, actual results / forecast, registration, and registration date are selected, so actual values and predicted values of the number of patent registrations for each fiscal year of each company Is displayed as a collective bar graph. On the other hand, in the Time Line UI screen shown in FIG. 9, since a single year, change amount, registration, and registration date are selected in the patent information display area, the increase and decrease in the number of patent registrations for each year of each Be done.

以上のように、本実施例の情報分析システムでは、特許(知的財産)情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、自社の強みや、競合他社との関係を分析でき、分析結果を視覚的に見える化できる。   As described above, the information analysis system of this embodiment can analyze patent (intellectual property) information, market information, and business trends in an integrated manner, analyze its own strength and its relationship with competitors, and analyze the results. Can be visualized visually.

<実施例2>
次に、本発明の実施例2について説明する。前述した実施例1の情報分析システムでは、Time Line UI画面上に時間軸に従って各種情報(自他社特許情報、自他社事業動向、及び市場情報)の実績値及び予測値を表示する。しかし、予測値に対応する期間が経過すると、過去に予測された指標の実績値が情報分析システムに入力され、予測値は過去のものとなる。実施例2では、入力された実績値を用いて予測値を評価して、予測にフィードバックすることによって、予測精度を向上する情報分析システムを説明する。なお、実施例2において、前述した実施例1と同じ構成及び機能には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。また、実施例2では実施例1との相違点のみを説明する。
Example 2
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the information analysis system of the first embodiment described above, actual values and predicted values of various information (own patent information, own business trend, and market information) are displayed on the Time Line UI screen in accordance with the time axis. However, when the period corresponding to the predicted value has passed, the actual value of the index predicted in the past is input to the information analysis system, and the predicted value becomes the past. In the second embodiment, an information analysis system is described in which the prediction accuracy is improved by evaluating a predicted value using the input actual value and feeding it back to the prediction. In addition, in Example 2, the same code | symbol is attached | subjected to the same structure and function as Example 1 mentioned above, and those description is abbreviate | omitted. In addition, in the second embodiment, only differences from the first embodiment will be described.

図10は、実施例2の情報分析システムの構成を示す図である。   FIG. 10 is a diagram showing the configuration of the information analysis system of the second embodiment.

本実施例の情報分析システムは、情報分析サーバ10、ストレージ装置20、外部サーバ30及びクライアント端末40で構成される。   The information analysis system of this embodiment comprises an information analysis server 10, a storage device 20, an external server 30, and a client terminal 40.

情報分析サーバ10は、CPU11、メモリ12、補助記憶装置13、及び通信インタフェース14を有する計算機である。   The information analysis server 10 is a computer having a CPU 11, a memory 12, an auxiliary storage device 13, and a communication interface 14.

メモリ12には、検索条件生成プログラム121、情報検索プログラム122、時系列データ生成プログラム123、予測プログラム124、表示データ生成プログラム125、表示データ出力プログラム126及び予測評価プログラム127が格納される。   The memory 12 stores a search condition generation program 121, an information search program 122, a time series data generation program 123, a prediction program 124, a display data generation program 125, a display data output program 126, and a prediction evaluation program 127.

予測評価プログラム127は、入力された実績値を用いて過去に計算された予測値を評価するプログラムであり、その詳細は図11を用いて後述する。予測評価プログラム127は、例えば、過去に計算された予測値に対する実績値が入力されたタイミングで起動されたり、ユーザの操作によって起動されてもよい。   The prediction evaluation program 127 is a program for evaluating the prediction value calculated in the past using the input actual value, and the details thereof will be described later with reference to FIG. The prediction evaluation program 127 may be activated, for example, at the timing when the actual value for the prediction value calculated in the past is input, or may be activated by the user's operation.

図11は、予測値評価処理のフローチャートである。図11に示す予測値評価処理は、予測評価プログラム127が実行する。   FIG. 11 is a flowchart of predicted value evaluation processing. The prediction evaluation program 127 executes the prediction value evaluation process shown in FIG.

まず、予測評価プログラム127は、過去の実績値及び予測値を取得する(S501)。過去の実績値は、ユーザによって入力されたり、営業情報データベース22の財務情報222が更新された場合に、更新された財務情報222から取得できる。   First, the prediction evaluation program 127 acquires past actual values and prediction values (S501). The past actual value can be acquired from the updated financial information 222 when it is input by the user or when the financial information 222 of the sales information database 22 is updated.

次に、予測評価プログラム127は、実績値と予測値の一致度合いによって予測値を評価する(S502)。一般的には、実績値と予測値との差を用いて、差のばらつきの程度によって回帰式を評価できる。評価の結果、実績値と予測値との差のばらつきが所定の閾値を超える場合、ステップS503に進み、新たに取得した実績値を含めて、差及び差のばらつきが最も小さい、すなわち一致度が最も高い回帰式を用いて予測値を再計算する。この予測方法の変更は、回帰式のパラメータを変更したり、回帰式を変更したり、予測方法を変更(回帰式を用いる予測から機械学習による予測に変更)してもよい。   Next, the prediction evaluation program 127 evaluates the prediction value based on the degree of coincidence between the actual value and the prediction value (S502). Generally, the regression equation can be evaluated by the degree of variation of the difference using the difference between the actual value and the predicted value. As a result of the evaluation, if the variation of the difference between the actual value and the predicted value exceeds the predetermined threshold value, the process proceeds to step S503, and the variation of the difference and the difference is the smallest including the newly obtained actual value, that is, the matching degree is Recalculate predicted values using the highest regression equation. The change of the prediction method may be performed by changing the parameters of the regression equation, changing the regression equation, or changing the prediction method (change from prediction using the regression equation to prediction by machine learning).

一方、実績値と予測値との差のばらつきが所定の閾値以下の場合、ステップS504に進む。   On the other hand, if the variation in the difference between the actual value and the predicted value is less than or equal to the predetermined threshold value, the process proceeds to step S504.

そして、表示データ生成プログラム125が、再計算された予測値を含めたTime Line UI画面(図8参照)の表示データ(例えば、htmlデータ)を生成し、表示データ出力プログラム126が、生成されたhtmlデータをクライアント端末40へ出力する(S504)。このとき、再計算された予測値と共に、従前の予測値の評価結果を表示してもよい。予測値の評価結果を表示することによって、新しい回帰式による精度の向上をユーザが理解できる。   Then, the display data generation program 125 generates display data (for example, html data) of the Time Line UI screen (see FIG. 8) including the recalculated predicted value, and the display data output program 126 is generated. The html data is output to the client terminal 40 (S504). At this time, the evaluation result of the previous predicted value may be displayed together with the recalculated predicted value. By displaying the evaluation results of the predicted values, the user can understand the improvement of the accuracy by the new regression equation.

クライアント端末40は、ウェブブラウザ又は専用アプリケーションによって、情報分析サーバ10から送信されたデータに従ってTime Line UI画面を表示する。   The client terminal 40 displays the Time Line UI screen according to the data transmitted from the information analysis server 10 by the web browser or the dedicated application.

前述した予測値評価処理では、予測値の評価結果に基づいて変更した予測方法(回帰式)を用いて予測値を再計算したが、予測値の評価結果と回帰式の候補をユーザに出力して、更新する回帰式をユーザに選択させてもよい。また、単に、予測値の評価結果をユーザに出力するだけで、回帰式は別途変更してもよい。   In the predicted value evaluation process described above, the predicted value is recalculated using the prediction method (regression equation) changed based on the evaluation result of the predicted value, but the evaluation result of the predicted value and the candidate for the regression equation are output to the user Then, the user may select a regression equation to be updated. Also, the regression equation may be separately changed simply by outputting the evaluation result of the predicted value to the user.

以上のように、本実施例の情報分析サーバ10は、更新された実績値によって予測値を評価するので、最新のデータに基づく予測値を経営判断に利用できる。また、実績値が入力されたタイミングで予測値を評価するので、ユーザが特別の操作をすることなく、回帰式を評価して、高精度の予測値を得ることができる。例えば、2017年度以前の実績値を用いて2018から2020年度の予測値を計算し、その後2018年度の実績値が入力されると、入力された実績値を用いて予測値(回帰式)を評価し、回帰式を更新し、新たに更新された回帰式を用いて、2019〜2021年度の予測値を再計算して、高精度の予測値を提供する。   As described above, the information analysis server 10 of the present embodiment evaluates the predicted value based on the updated actual value, so that the predicted value based on the latest data can be used for management judgment. In addition, since the predicted value is evaluated at the timing when the actual value is input, it is possible to evaluate the regression equation and obtain a highly accurate predicted value without the user performing a special operation. For example, when forecast values for fiscal 2018 to 2020 are calculated using actual values before fiscal 2017, and then actual values for fiscal 2018 are input, the predicted values (regression equation) are evaluated using the input actual values. Then, the regression equation is updated, and the newly updated regression equation is used to recalculate the predicted values for the year 2019 to 2021 to provide highly accurate predicted values.

以上に説明したように、本発明の実施例の情報分析サーバ10は、ユーザが入力した検索条件に従ってデータベース(21〜25、31)から特許情報と事業動向と市場情報とに関するデータを取得し、取得したデータを時間軸に従って整理し、特許情報と事業動向と市場情報とを含むデータが時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成するので、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。すなわち、特許(知的財産)情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、分析結果を視覚的に見える化することにより、自社の強みや、競合他社との関係を分析できる。   As described above, the information analysis server 10 according to the embodiment of the present invention acquires data on patent information, business trends, and market information from the databases (21 to 25 and 31) according to the search condition input by the user, The acquired data is organized according to time axis, and the data including patent information, business trend and market information generates display data for displaying the screen organized according to time axis, thus the data directly contributing to business activities Can be presented to enable prompt and accurate management decisions. That is, by analyzing patent (intellectual property) information, market information, and business trends in an integrated manner and visualizing the analysis results, it is possible to analyze the strength of the company and the relationship with competitors.

また、データベース(ストレージ装置20)は、公表後に内容が変わらないデータを格納し、情報分析サーバ10は、特許情報と事業動向と市場情報とのうち、公表後に内容が変わる可能性があるデータを公衆ネットワークを経由して外部サーバ30から取得するので、ストレージ装置20に格納するデータ量を削減でき、運用コストを抑制できる。   Further, the database (storage device 20) stores data whose contents do not change after publication, and the information analysis server 10, among the patent information, business trend and market information, data whose contents may change after publication. Since the data is acquired from the external server 30 via the public network, the amount of data stored in the storage device 20 can be reduced, and the operation cost can be suppressed.

また、情報分析サーバ10は、ユーザが入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成し(S202)、検索クエリを用いてデータベースから所望のデータを取得し(S203)、取得したデータを時間軸で整理して時系列データを生成し(S204)、データベースから取得したデータから将来のデータを予測し(S205)、データベースから取得したデータと、予測された将来のデータとが時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する(S206)ので、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。   In addition, the information analysis server 10 creates a search query for searching the database according to the condition input by the user (S202), acquires desired data from the database using the search query (S203), and the acquired data Are organized on the time axis to generate time series data (S204), and the future data is predicted from the data acquired from the database (S205), and the data acquired from the database and the predicted future data are on the time axis Since the display data for displaying the screen arranged according to is generated (S206), the data directly contributing to the management activity can be presented, and the quick and accurate management judgment can be made.

また、情報分析サーバ10は、将来のデータを予測する際、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測するので、当該予測にかかる会社のデータのみを用いて将来のデータを予測する場合と比べて、予測精度を向上できる。   In addition, when predicting future data, the information analysis server 10 predicts future data of the company using the past data of the company related to the prediction and the past data of the other company. The prediction accuracy can be improved as compared with the case of predicting future data using only the company data.

また、Time Line UI画面は、データが整理される基準となる時間軸と、自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含むので、特許(知的財産)情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、自社の強みや、競合他社との関係を分析でき、分析結果を視覚的に見える化できる。   In addition, the Time Line UI screen has a time axis that is the basis for organizing data, a business schedule display area that displays the business schedule that is the business trend of the company, and a development that displays the product development schedule that is the business trend of the company. The schedule display area, the market information display area for displaying information on the market to be analyzed, the own company business trend display area for displaying the business trend of the other company, and the patent information on the registered patent or published patent application Since the patent information display area to be displayed is included, it is possible to analyze patent (intellectual property) information, market information and business trends in an integrated manner, analyze the strength of the company and the relationship with competitors, and visualize the analysis result. Can be visualized.

また、情報分析サーバ10は、過去のデータ(実績値)がデータベースへ入力された場合、入力された実績値を用いて、既に予測されているデータ(予測値)を評価して、評価結果を出力するので、予測方法の適否を判断でき、より的確な経営活動のためのデータを提示できる。   In addition, when the past data (actual value) is input to the database, the information analysis server 10 evaluates the already predicted data (predicted value) using the input actual value and evaluates the evaluation result. Since the output is made, the propriety of the forecasting method can be judged and data for more accurate management activities can be presented.

また、情報分析サーバ10は、過去のデータ(実績値)がデータベースへ入力された場合、入力された実績値を用いて、既に予測されているデータ(予測値)を評価し、評価の結果に応じて、過去のデータから将来のデータを予測する方法(例えば、回帰式)を変更するので、事業環境の変化に応じて、また、最新の実績値に基づいて予測値を更新でき、より的確な経営活動のためのデータを提示できる。   In addition, when past data (actual value) is input to the database, the information analysis server 10 evaluates already predicted data (predicted value) using the input actual value, and the evaluation result is obtained. Accordingly, the method (for example, regression equation) for predicting future data from past data is changed, so that the predicted value can be updated based on the latest actual value according to the change in the business environment, and more accurate Can present data for various business activities.

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。   The present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the embodiments described above are described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described. Also, part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. In addition, the configuration of another embodiment may be added to the configuration of one embodiment. In addition, with respect to a part of the configuration of each embodiment, another configuration may be added, deleted, or replaced.

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。   In addition, each configuration, function, processing unit, processing means, etc. described above may be realized by hardware, for example, by designing part or all of them with an integrated circuit, etc., and the processor realizes the respective functions. It may be realized by software by interpreting and executing the program to

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。   Information such as a program, a table, and a file for realizing each function can be stored in a memory, a hard disk, a storage device such as a solid state drive (SSD), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。   Further, control lines and information lines indicate what is considered to be necessary for explanation, and not all control lines and information lines necessary for mounting are shown. In practice, it can be considered that almost all configurations are mutually connected.

10 情報分析サーバ
20 ストレージ装置
30 外部サーバ
40 クライアント端末
10 Information Analysis Server 20 Storage Device 30 External Server 40 Client Terminal

Claims (15)

所定の処理を実行する演算装置と、
前記演算装置に接続された記憶デバイスと、
前記演算装置に接続された通信インタフェースとを備え、
前記演算装置は、
各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得し、
前記取得したデータを時間軸に従って整理し、
前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする情報分析装置。
An arithmetic unit that executes a predetermined process;
A storage device connected to the computing device;
A communication interface connected to the computing device;
The arithmetic device is
Accessible to a database storing patent information, business trends and market information, each associated with time information;
Get data from the database according to the search criteria entered by the user,
Organize the acquired data according to the time axis,
An information analysis apparatus characterized by generating display data for displaying a screen in which data including the patent information, the business trend and the market information are organized according to the time axis.
請求項1に記載の情報分析装置であって、
前記データベースは、公表後に内容が変わらないデータを格納し、
前記演算装置は、前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とのうち、公表後に内容が変わる可能性があるデータを公衆ネットワークを経由して外部のサーバから取得することを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 1, wherein
The database stores data whose contents do not change after publication,
The information processing apparatus is characterized in that, among the patent information, the business trend, and the market information, data that may change in content after publication is acquired from an external server via a public network. apparatus.
請求項1に記載の情報分析装置であって、
前記演算装置は、
ユーザが入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成し、
前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得し、
前記取得したデータを時間軸で整理して、時系列データを生成し、
前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測し、
前記データベースから取得したデータと、前記予測された将来のデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 1, wherein
The arithmetic device is
Create a search query to search the database according to the conditions entered by the user,
Obtaining desired data from the database using the search query,
Organize the acquired data on a time axis to generate time series data;
Predict future data from data obtained from the database,
An information analysis apparatus characterized by generating display data for displaying a screen in which data acquired from the database and the predicted future data are organized according to the time axis.
請求項3に記載の情報分析装置であって、
前記演算装置は、前記将来のデータを予測する際、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測することを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 3,
The arithmetic device is characterized in that, when predicting the future data, using the past data of a company involved in the prediction and the past data of another company, predicting the future data of the company. Analysis equipment.
請求項1に記載の情報分析装置であって、
前記画面は、
前記データが整理される基準となる時間軸と、
自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、
自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、
分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、
自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、
登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含むことを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 1, wherein
The screen is
A time axis on which the data is organized, and
Business schedule display area that displays the business schedule that is the company's business trend,
A development schedule display area that displays the product development schedule that is the company's business trend,
A market information display area that displays information on the market to be analyzed
Your own company's business trend display area that displays your company's business trends,
And a patent information display area for displaying patent information related to a registered patent or a published patent application.
請求項1に記載の情報分析装置であって、
過去のデータが前記データベースへ入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価して、評価結果を出力することを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 1, wherein
An information analysis apparatus characterized in that, when past data is input to the database, the already predicted data is evaluated using the input past data to output an evaluation result.
請求項1に記載の情報分析装置であって、
過去のデータが前記データベースへ入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、前記評価の結果に応じて、前記過去のデータから将来のデータを予測する方法を変更することを特徴とする情報分析装置。
The information analysis apparatus according to claim 1, wherein
When past data is input to the database, the input past data is used to evaluate already predicted data, and according to the result of the evaluation, future data is extracted from the past data. An information analysis apparatus characterized by changing a prediction method.
情報分析装置にデータを分析させるためのプログラムであって、
前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記プログラムは、前記情報分析装置に、
ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得する手順と、
前記取得したデータを時間軸に従って整理する手順と、
前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する手順とを実行させるためのプログラム。
A program for causing an information analysis device to analyze data,
The information analysis device includes an arithmetic device that executes a predetermined process, a storage device connected to the arithmetic device, and a communication interface connected to the arithmetic device.
The computing device is capable of accessing a database storing patent information, business trend and market information, each of which is associated with time information;
The program causes the information analysis device to
A procedure for acquiring data from the database according to a search condition input by a user;
A procedure for arranging the acquired data according to a time axis;
A program for executing a procedure of generating display data for displaying a screen in which data including the patent information, the business trend and the market information are organized according to the time axis.
請求項8に記載のプログラムであって、
前記データベースは、公表後に内容が変わらないデータを格納し、
前記プログラムは、前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とのうち、公表後に内容が変わる可能性があるデータを公衆ネットワークを経由して外部のサーバから取得する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
The program according to claim 8, wherein
The database stores data whose contents do not change after publication,
In the information analysis apparatus, the program acquires, from the external server via the public network, data which may change in content after publication among the patent information, the business trend, and the market information. Program to run.
請求項8に記載のプログラムであって、
ユーザが入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成する手順と、
前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得する手順と、
前記取得したデータを時間軸で整理して、時系列データを生成する手順と、
前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測する手順と、
前記データベースから取得したデータと、前記予測された将来のデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する手順とを、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
The program according to claim 8, wherein
Creating a search query for searching the database according to the condition entered by the user;
Obtaining desired data from the database using the search query;
Arranging the acquired data on a time axis to generate time-series data;
Predicting future data from data acquired from the database;
A program for causing the information analysis device to execute display data for displaying a screen in which data acquired from the database and the predicted future data are arranged according to the time axis.
請求項10に記載のプログラムであって、
前記将来のデータを予測する手順において、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
The program according to claim 10, wherein
In the step of predicting the future data, the information analysis device is caused to execute the step of predicting the future data of the company using the past data of the company related to the prediction and the past data of the other company. Program for
請求項8に記載のプログラムであって、
前記データベースへ過去のデータが入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、評価結果を出力する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
The program according to claim 8, wherein
When past data is input to the database, the data analysis apparatus is caused to execute a procedure of evaluating data already predicted using the input past data and outputting an evaluation result. program.
請求項8に記載のプログラムであって、
前記データベースへ過去のデータが入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、前記評価の結果に応じて、前記過去のデータから将来のデータを予測する方法を変更する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
The program according to claim 8, wherein
When past data is input to the database, the previously predicted data is evaluated using the input past data, and according to the result of the evaluation, future data is extracted from the past data. A program for causing the information analysis device to execute a procedure of changing a prediction method.
情報分析装置がデータを分析する方法であって、
前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
前記方法は、
前記演算装置が、ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得し、
前記演算装置が、前記取得したデータを時間軸に従って整理し、
前記演算装置が、前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする方法。
An information analysis apparatus is a method of analyzing data, and
The information analysis device includes an arithmetic device that executes a predetermined process, a storage device connected to the arithmetic device, and a communication interface connected to the arithmetic device.
The computing device is capable of accessing a database storing patent information, business trend and market information, each of which is associated with time information;
The method is
The arithmetic device acquires data from the database according to a search condition input by a user;
The arithmetic unit arranges the acquired data according to a time axis,
A method characterized in that the arithmetic unit generates display data for displaying a screen in which data including the patent information, the business trend and the market information are organized according to the time axis.
請求項14に記載の方法であって、
前記演算装置が、ユーザが入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成し、
前記演算装置が、前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得し、
前記演算装置が、前記取得したデータを時間軸で整理して、時系列データを生成し、
前記演算装置が、前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測し、
前記演算装置が、前記データベースから取得したデータと、前記予測された将来のデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする方法。
The method according to claim 14, wherein
The computing device creates a search query for searching a database according to a condition input by a user;
The arithmetic device acquires desired data from the database using the search query,
The arithmetic unit arranges the acquired data on a time axis to generate time series data;
The arithmetic unit predicts future data from data acquired from the database;
A method characterized in that the arithmetic unit generates display data for displaying a screen in which data acquired from the database and the predicted future data are organized according to the time axis.
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