JP5574775B2 - Idea organization support device and idea organization support program - Google Patents

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Description

本発明は、技術的なアイデアを整理する技術に関し、特に、技術項目によって分類された技術文献を解析し、アイデア整理を支援するアイデア整理支援装置およびアイデア整理支援プログラムに適用して有効な技術に関するものである。   The present invention relates to a technology for organizing technical ideas, and more particularly, to a technology effective when applied to an idea organization support device and an idea organization support program that analyze technical documents classified by technical items and support idea organization. Is.

企業の知的財産部等の部門における主な仕事のひとつとして、開発部などからアイデアを発掘して特許出願を行うことがある。その際、知的財産部のメンバー(以下では「知財部員」と記載する場合がある)は、開発部のメンバー(以下では「開発者」と記載する場合がある)と議論することにより、アイデアを洗練してゆく。この過程では、知財部員および開発者は、例えば特許文献1に開示されるような発想支援ツールを使用することがある。また、知財部員および開発者は、検討対象のアイデアと公開された特許文献とを比較検討するため、例えばNRIサイバーパテント株式会社が提供するサイバーパテントデスク(登録商標)(非特許文献1参照)等の特許検索ツールを使用して特許文献を検索することもある。   One of the main tasks in a company's intellectual property department, etc., is to discover ideas from the development department and apply for patents. At that time, members of the Intellectual Property Department (hereinafter sometimes referred to as “Intellectual Property Department”) discuss with members of the Development Department (hereinafter sometimes referred to as “Developer”), Refine your ideas. In this process, an intellectual property member and a developer may use an idea support tool as disclosed in Patent Document 1, for example. In addition, the intellectual property staff and the developer, for example, Cyber Patent Desk (registered trademark) provided by NRI Cyber Patent Co., Ltd. (see Non-Patent Document 1) in order to compare and examine the idea to be examined and the published patent document. Patent documents may be searched using a patent search tool such as the above.

一方で、一般に、技術開発や商品開発のテーマは、技術や市場の動向を睨みながら人間の勘と経験に基づいて選定されており、後追いで特許出願も行われる。従って、既に他社が特許網を構築しているテーマについて技術開発等を進めてしまい、無駄な投資となってしまう事例も多い。そこで、このような無駄を回避し、特許戦略と連動した技術開発を行なうために、まずパテントマップを作成し、他社の特許網が存在しない、あるいは、他社が手薄な分野について、重点的に技術開発が行われることがある。   On the other hand, in general, the theme of technology development and product development is selected based on human intuition and experience while taking into account the trends in technology and market, and patent applications are filed behind the scenes. Therefore, there are many cases in which technology development or the like is advanced on a theme for which another company has already established a patent network, resulting in useless investment. Therefore, in order to avoid such waste and to develop technology linked with patent strategy, first create a patent map and focus on technologies where there is no other company's patent network or where other companies are weak. Development may take place.

ここで、一般的なパテントマップ作成方法は、IPCを用いてパテントマップを作成するものに過ぎず、選定したテーマが特許権を取得できる見込みがあるかどうか全く不透明であるため、特許戦略と連動した技術開発を支援するものとは到底いえない。そこで、特許権を取得できる見込みが高く、かつ、社会のニーズにもマッチした開発テーマを自動的に選定できるコンピュータシステムを実現するものとして、特許文献2に開示されるようなテーマ選定装置も提案されている。   Here, the general patent map creation method is only to create a patent map using IPC, and it is totally unclear whether the selected theme is likely to obtain a patent right. It cannot be said that it supports the technological development that has been made. Therefore, a theme selection device as disclosed in Patent Document 2 is also proposed as a computer system that can automatically select a development theme that is highly probable to acquire a patent right and that matches the needs of society. Has been.

特開2005−63312号公報JP-A-2005-63312 特開2008−242753号公報JP 2008-242753 A

NRIサイバーパテント株式会社、NRI CYBER PATENT、[online]、[平成21年2月28日(土)検索]、インターネット<URL:http://www.patent.ne.jp/>NRI Cyber Patent Co., Ltd., NRI CYBER PATENT, [online], [Search on Saturday, February 28, 2009], Internet <URL: http://www.patent.ne.jp/>

知財部員と開発者とが議論をする際、検討対象のアイデアの技術的な位置付けが把握されていないと、知財部員と開発者との間での認識の位相合わせが困難となりうる。これは有効な議論を行う際の支障となりうる。また位置付けが把握されていないと、系統立てた議論も難しい。   When the intellectual property staff and the developer discuss, if the technical position of the idea to be examined is not grasped, it may be difficult to phase the recognition between the intellectual property staff and the developer. This can be a hindrance to effective discussions. Also, if the positioning is not grasped, systematic discussion is difficult.

一方で、議論を行い、アイデアの展開や技術開発の方向性を決定する際に、特許権を取得できる見込みが高く、社会のニーズにもマッチするような方向に道筋を示すことができれば、知財部員と開発者との間でより有効な議論を行うことが可能である。   On the other hand, when discussing and deciding the direction of idea development and technology development, it is highly probable that patent rights can be obtained and if the path can be shown in a direction that matches the needs of society, It is possible to hold more effective discussions between the finance staff and developers.

そこで本発明の目的は、アイデアの技術的な位置付けをユーザに容易に把握させるとともに、社会のニーズにマッチした有用なテーマを自動的に選定することを可能とするアイデア整理支援装置およびアイデア整理支援プログラムを提供することにある。本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。   Accordingly, an object of the present invention is to make it easy for a user to grasp the technical position of an idea, and to automatically select a useful theme that matches the needs of society and an idea organization support device and an idea organization support To provide a program. The above and other objects and novel features of the present invention will be apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。   Of the inventions disclosed in this application, the outline of typical ones will be briefly described as follows.

本発明の代表的な実施の形態によるアイデア整理支援装置は、技術文献を取得する文献取得部と、前記文献取得部によって取得された技術文献から第1の技術項目を抽出する項目抽出部と、前記第1の技術項目を含む木構造からテーマの候補とする第2の技術項目を抽出するテーマ選定部と、前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第2の技術項目を特定する情報を合わせて表示する項目表示部とを有することを特徴とするものである。   An idea organization support device according to a representative embodiment of the present invention includes a document acquisition unit that acquires a technical document, an item extraction unit that extracts a first technical item from the technical document acquired by the document acquisition unit, When displaying a theme selection unit that extracts a second technical item as a candidate for a theme from a tree structure including the first technical item, and a tree structure including the first technical item, the first technical item is displayed. And an item display unit for displaying information specifying the second technical item together.

また、本発明の代表的な実施の形態による別の態様のアイデア整理支援装置は、技術文献を取得する文献取得部と、前記文献取得部によって取得された技術文献から第1の技術項目を抽出する項目抽出部と、前記第1の技術項目を含む木構造に含まれる他の全ての第3の技術項目について、前記第1の技術項目および前記第3の技術項目が付与された技術文献の数をそれぞれ取得する文献数導出部と、前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第3の技術項目のそれぞれについて、前記文献数導出部によって取得された技術文献の数の情報を合わせて表示する項目表示部とを有することを特徴とするものである。   In another aspect, the idea organization support device according to the exemplary embodiment of the present invention extracts a first technical item from a document acquisition unit that acquires a technical document and the technical document acquired by the document acquisition unit. And the technical document to which the first technical item and the third technical item are assigned for all other third technical items included in the tree structure including the item extracting unit and the first technical item. When displaying the document number deriving unit for acquiring the number and the tree structure including the first technical item, the first technical item is highlighted and displayed for each of the third technical items. And an item display unit that displays information on the number of technical documents acquired by the document number deriving unit.

また、本発明は、コンピュータを上記のようなアイデア整理支援装置として機能させるプログラムにも適用できる。   The present invention can also be applied to a program that causes a computer to function as the above idea organization support apparatus.

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。   Among the inventions disclosed in the present application, effects obtained by typical ones will be briefly described as follows.

本発明の代表的な実施の形態によれば、アイデアの技術的な位置付けをユーザに容易に把握させることができるとともに、社会のニーズにマッチした有用なテーマを自動的に選定することが可能となる。   According to the representative embodiment of the present invention, the user can easily grasp the technical position of an idea, and it is possible to automatically select a useful theme that matches the needs of society. Become.

本発明の一実施の形態であるアイデア整理支援装置の構成例の概要を示した図である。It is the figure which showed the outline | summary of the structural example of the idea rearrangement assistance apparatus which is one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態におけるテーマ選定部の構成例の概要を示した図である。It is the figure which showed the outline | summary of the structural example of the theme selection part in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における電子文書の具体的な内容の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the specific content of the electronic document in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における検索条件のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the data structure and specific data of the search condition in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における特許文献リストのデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the data structure and specific data of the patent document list | wrist in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における文献情報テーブルのデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the data structure and specific data of the literature information table in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における解析結果画面の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the analysis result screen in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における解析結果画面の別の例を示した図である。It is the figure which showed another example of the analysis result screen in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における解析結果画面の別の例を示した図である。It is the figure which showed another example of the analysis result screen in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における自動選択設定画面の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the automatic selection setting screen in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における関連技術表示画面の例を示した図である。It is the figure which showed the example of the related technology display screen in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における査定率テーブルのデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the data structure and specific data of the assessment rate table in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態におけるFターム総覧情報のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the example of the data structure and specific data of F term overview information in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における既存Fターム情報のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the data structure of the existing F term information in one embodiment of this invention, and the example of concrete data. 本発明の一実施の形態における不存在Fターム情報のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the data structure of the nonexistence F term information in one embodiment of this invention, and the example of concrete data. 本発明の一実施の形態におけるニーズ・Fターム関連情報のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the data structure of the needs and F term related information in one embodiment of this invention, and the example of concrete data. 本発明の一実施の形態におけるテーマ情報のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the data structure of the theme information in one embodiment of this invention, and the example of concrete data. 本発明の一実施の形態におけるニーズ・Fターム関連情報の作成処理の例について概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an outline | summary about the example of a creation process of the needs and F term relevant information in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態におけるテーマ情報205の作成処理の例について概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an outline | summary about the example of the production | generation process of the theme information 205 in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における不存在Fターム情報の中から優先順位の高いFターム群を取り出す処理の例について詳細を示した図である。It is the figure which showed the detail about the example of the process which takes out F term group with a high priority from the nonexistence F term information in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における不存在Fターム情報の中から優先順位の高いFターム群を取り出す処理の別の例について詳細を示した図である。It is the figure which showed the detail about another example of the process which takes out F term group with high priority from non-existence F term information in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における一連の処理の例について概要を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an outline | summary about the example of a series of processes in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における強調表示テーブルのデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。It is the figure which showed the data structure of the highlight display table in one embodiment of this invention, and the example of concrete data.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that components having the same function are denoted by the same reference symbols throughout the drawings for describing the embodiment, and the repetitive description thereof will be omitted.

まず、本明細書で使用する用語について説明する。「木構造」とは、グラフ理論における「木」の構造である。「部分木」とは、木構造の一部であり、それ自身も完全な木構造となっている部分である。木構造は、「ノード」とノード間を結ぶ「エッジ」とで表される。「根ノード」とは、木構造の頂点にあるノードである。「特許文献」とは、例えば公開特許公報や特許公報に掲載された文献である。   First, terms used in this specification will be described. The “tree structure” is a “tree” structure in the graph theory. A “partial tree” is a part of a tree structure, which itself is a complete tree structure. The tree structure is represented by “nodes” and “edges” connecting the nodes. A “root node” is a node at the top of a tree structure. The “patent document” is a document published in, for example, an open patent gazette or a patent gazette.

知財部員が開発者と特許出願を検討する際、本発明の一実施の形態であるアイデア整理支援装置は、検討中のアイデアを含む電子的な資料、例えばテキストデータや音声データ、から、そのアイデアに対応する検索条件を生成する。アイデア整理支援装置はその検索条件で特許文献を検索し、検索の結果得られた特許文献からテーマコードおよびそのテーマコードから派生するひとつ以上のFターム(以下では「Fターム群」と記載する場合がある)を抽出する。このテーマコードおよびFターム群は検討中のアイデアの技術的な概念に対応する。   When an intellectual property member examines a patent application with a developer, an idea organizing support apparatus according to an embodiment of the present invention is based on electronic materials including the idea under consideration, such as text data and voice data. Generate search conditions corresponding to ideas. The idea organizing support apparatus searches patent documents under the search conditions, and describes the theme code from the patent documents obtained as a result of the search and one or more F terms derived from the theme code (hereinafter referred to as “F-term group”) Extract). This theme code and F-term group correspond to the technical concept of the idea under consideration.

アイデア整理支援装置は、抽出されたテーマコードを根ノードとするFタームをその木構造の深さごとに展開して表示する。この際、上で抽出されたFターム群に対応する表示に、他のFタームに対応する表示とは異なる色を付ける等によって強調する。これにより、検討中のアイデアが含む技術的な概念が全体的な概念のなかでどの位置にあるか、つまりアイデアの位置付けが一目で分かり、議論を深める上での助けとなる。   The idea rearrangement support device expands and displays the F-term having the extracted theme code as a root node for each depth of the tree structure. At this time, the display corresponding to the F term group extracted above is emphasized by giving a color different from the display corresponding to the other F terms. This will help you understand at a glance where the technical concepts included in the idea under consideration are located in the overall concept, that is, the position of the idea and deepen your discussion.

ここで、テーマコードおよびFタームは、機械検索用に日本国特許庁によって開発された、概念をノードとする木構造を有する技術項目である。例えばひとつの概念は5B705(テーマコード)KK04(Fターム)と表される。テーマコードはより上位の概念を示し、Fタームはより下位の概念を示す。ひとつのテーマコードのなかでは同じ記号のFタームは存在しない。しかしながら複数のテーマコード間では同じ記号のFタームが用いられる。したがって、Fタームだけでは概念のノードを特定できない。そこで本明細書を通じて、テーマコードとそのテーマコードから派生するFタームひとつとを合わせたものをひとつの技術項目に対応させる。以下単にFタームと称するときは、テーマコードとそのテーマコードから派生するFタームとを合わせたものを指している。   Here, the theme code and F-term are technical items having a tree structure with a concept as a node, developed by the Japan Patent Office for machine search. For example, one concept is represented as 5B705 (theme code) KK04 (F-term). The theme code indicates a higher level concept, and the F term indicates a lower level concept. There is no F-term with the same symbol in one theme code. However, the same symbol F-term is used between a plurality of theme codes. Therefore, the concept node cannot be specified only by the F term. Therefore, throughout this specification, a combination of a theme code and one F-term derived from the theme code is made to correspond to one technical item. Hereinafter, the term “F-term” refers to a combination of a theme code and an F-term derived from the theme code.

<システム構成>
図1は、本発明の一実施の形態であるアイデア整理支援装置100の構成例の概要を示した図である。図中に示す各機能ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)をはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
<System configuration>
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a configuration example of an idea organization support device 100 according to an embodiment of the present invention. Each functional block shown in the figure can be realized in hardware by an element such as a computer CPU (Central Processing Unit) or a mechanical device, and in software by a computer program or the like. , Depicts functional blocks realized by their cooperation. Therefore, those skilled in the art will understand that these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software.

アイデア整理支援装置100は、例えば、図示しないLCD(Liquid Crystal Display)などのディスプレイおよびキーボードやマウスなどの入力装置と接続され、図示しない記憶装置を有し、電子文書データ抽出部111、音声データ変換部112、条件生成部120、特許文献検索部130、特許文献取得部140、Fターム抽出部150、Fターム表示制御部160、支援情報導出部170、Fターム選択部180、関連技術検索部191、および自動探索部192の各部を備える。   The idea organization support device 100 is connected to a display such as an LCD (Liquid Crystal Display) (not shown) and an input device such as a keyboard and a mouse, and has a storage device (not shown), and includes an electronic document data extraction unit 111, audio data conversion, and the like. Unit 112, condition generation unit 120, patent document search unit 130, patent document acquisition unit 140, F-term extraction unit 150, F-term display control unit 160, support information derivation unit 170, F-term selection unit 180, related technology search unit 191 And an automatic search unit 192.

電子文書データ抽出部111は、外部または記憶装置から、特許出願を検討しているアイデアを含む電子文書301を取得する。この電子文書301は、例えば、アイデアを説明するために開発者が作成するテキストデータである。電子文書データ抽出部111は、電子文書301に対して、ヘッダ/フッタの除去や、書式情報の除去などの形式的な処理を施す。電子文書データ抽出部111は、処理後の電子文書301を条件生成部120に渡す。後述する図3には電子文書301の例が示される。   The electronic document data extraction unit 111 acquires an electronic document 301 including an idea that is considering a patent application from an external device or a storage device. The electronic document 301 is, for example, text data created by a developer to explain an idea. The electronic document data extraction unit 111 performs formal processing such as header / footer removal and format information removal on the electronic document 301. The electronic document data extraction unit 111 passes the processed electronic document 301 to the condition generation unit 120. An example of the electronic document 301 is shown in FIG. 3 described later.

音声データ変換部112は、外部または記憶装置から、特許出願を検討しているアイデアを含む電子的な音声データ302を取得する。この音声データ302は、例えば、開発者と知財部員との会話を録音した録音データである。音声データ変換部112は、取得した音声データ302を電子文書、例えばテキストデータに変換して条件生成部120に渡す。ここで音声データ302を電子文書へ変換する処理には、公知の音声処理技術が用いられる。   The audio data conversion unit 112 acquires electronic audio data 302 including an idea that is considering a patent application from an external device or a storage device. The voice data 302 is, for example, recorded data that records a conversation between a developer and an intellectual property member. The voice data conversion unit 112 converts the acquired voice data 302 into an electronic document, for example, text data and passes it to the condition generation unit 120. Here, a known voice processing technique is used for the process of converting the voice data 302 into an electronic document.

条件生成部120は、外部または記憶装置から、特許出願を検討しているアイデアを含む電子文書301もしくは音声データ302(が変換された電子文書)を取得し、取得した電子文書301からその電子文書301が含むアイデアを端的に示す検索条件102を生成する。後述する図4には検索条件102の例が示される。   The condition generation unit 120 acquires an electronic document 301 or audio data 302 (an electronic document obtained by converting the electronic document 301) including an idea for which a patent application is being considered from an external or storage device, and the electronic document 301 is acquired from the acquired electronic document 301. A search condition 102 that briefly indicates the idea included in 301 is generated. An example of the search condition 102 is shown in FIG. 4 described later.

この条件生成部120は、例えば、文章抽出部121、キーワード抽出部122、および繰り返し語抽出部123の各部を有する。条件生成部120は、文章抽出部121、キーワード抽出部122および繰り返し語抽出部123のいずれかひとつによって生成される検索条件を、条件生成部120によって生成される検索条件102とする。それらのどれを選ぶかは、あらかじめ知財部員や開発者などのユーザによって設定される。   The condition generation unit 120 includes, for example, a text extraction unit 121, a keyword extraction unit 122, and a repeated word extraction unit 123. The condition generation unit 120 sets the search condition generated by any one of the sentence extraction unit 121, the keyword extraction unit 122, and the repeated word extraction unit 123 as the search condition 102 generated by the condition generation unit 120. Which one to select is set in advance by a user such as an intellectual property member or developer.

文章抽出部121は、入力される電子文書301から所定の文章抽出条件にしたがって検索対象とすべき検索対象文を抽出して検索条件とする。この抽出は、既存の技術を用いて実現される。この文章抽出条件は、あらかじめユーザによって定められる。   The text extraction unit 121 extracts a search target sentence that should be a search target from the input electronic document 301 according to a predetermined text extraction condition and sets it as a search condition. This extraction is realized using existing techniques. This sentence extraction condition is determined in advance by the user.

キーワード抽出部122は、記憶装置に記憶されているキーワードテーブル101を参照し、入力される電子文書301からキーワードテーブル101に登録されているキーワードを抽出して検索条件とする。キーワードテーブル101は、ユーザによってあらかじめ作成されるデータベースであり、一般的な技術用語等を含む。なお、キーワード抽出部122は、キーワードが電子文書301に現れる回数を数えてもよい。そしてキーワード抽出部122は、その回数が規定数以下のキーワードを排除してもよい。排除されたキーワードは、キーワード抽出部122によって生成される検索条件に含められない。これにより、検索対象をより絞り込むことができる。   The keyword extraction unit 122 refers to the keyword table 101 stored in the storage device, extracts keywords registered in the keyword table 101 from the input electronic document 301, and uses them as search conditions. The keyword table 101 is a database created in advance by a user and includes general technical terms and the like. Note that the keyword extraction unit 122 may count the number of times the keyword appears in the electronic document 301. Then, the keyword extracting unit 122 may exclude keywords whose number is equal to or less than a specified number. The excluded keyword is not included in the search condition generated by the keyword extraction unit 122. Thereby, the search object can be further narrowed down.

また、キーワード抽出部122は、キーワードが電子文書301に現れる回数を、そのキーワードの重みとしてキーワードに重み付けをしてもよい。この場合、詳細は後述するが、この重み付けされたキーワードは特許検索ツール133に入力するための検索式103に変換される。この特許検索ツール133においてキーワードに重み付けをして検索をすることが可能な場合、キーワード抽出部122によってなされた重み付けを利用して検索式103に適切な重み付けを付すことが可能となる。したがって、特許出願を検討しているアイデアにより即した検索結果を得ることができる。   In addition, the keyword extraction unit 122 may weight the keyword using the number of times the keyword appears in the electronic document 301 as the weight of the keyword. In this case, although the details will be described later, the weighted keyword is converted into a search formula 103 for input to the patent search tool 133. When the patent search tool 133 can perform a search by weighting a keyword, the search formula 103 can be appropriately weighted by using the weighting performed by the keyword extraction unit 122. Therefore, it is possible to obtain a search result that is more suitable for an idea that is considering a patent application.

繰り返し語抽出部123は、入力される電子文書301に繰り返し用いられている単語を抽出して検索条件とする。特に繰り返し語抽出部123は、2以上の所定の回数以上繰り返されている単語を抽出する。なお、繰り返し語抽出部123は、上述のキーワード抽出部122と同様に、単語が電子文書301に現れる回数をその単語の重みとする重み付けをしてもよい。上述のキーワード抽出部122における規定数および繰り返し語抽出部123における所定の回数は、良好な検索結果が得られるよう実験により定めてもよい。   The repetitive word extraction unit 123 extracts words used repeatedly in the input electronic document 301 as search conditions. In particular, the repeated word extraction unit 123 extracts words that are repeated two or more times. Similar to the keyword extraction unit 122 described above, the repeated word extraction unit 123 may weight the number of times a word appears in the electronic document 301 as the weight of the word. The prescribed number in the keyword extracting unit 122 and the predetermined number in the repeated word extracting unit 123 may be determined by experiments so that a good search result can be obtained.

なお、条件生成部120は、文章抽出部121によって抽出された検索対象文をキーワード抽出部122に入力してもよい。この場合、条件生成部120によって生成される検索条件102はキーワード抽出部122によって検索対象文から抽出されるキーワードとなる。これにより、特許出願を検討しているアイデアにより即したキーワードが抽出されうる。また、文章抽出部121によって抽出された検索対象文を繰り返し語抽出部123に入力する場合も同様である。   The condition generation unit 120 may input the search target sentence extracted by the sentence extraction unit 121 to the keyword extraction unit 122. In this case, the search condition 102 generated by the condition generation unit 120 is a keyword extracted from the search target sentence by the keyword extraction unit 122. As a result, keywords that are more suitable for the idea of considering the patent application can be extracted. The same applies to the case where the search target sentence extracted by the sentence extraction unit 121 is repeatedly input to the word extraction unit 123.

特許文献検索部130は、条件生成部120によって生成された検索条件102または外部から入力される検索条件(以下では「検索条件102」と総称する)のもとで、特許文献を検索する。特許文献検索部130においては、検索条件102は所定の規則にしたがって検索式103に変換され、その検索式103が特許検索ツール133に入力される。この特許文献検索部130は、例えば、検索式生成部131、特許検索ツール133、および検索範囲設定部132の各部を有する。特許検索ツール133としては、例えば、サイバーパテントデスク(登録商標)の機能を組み込んで使用する。独立行政法人工業所有権情報・研修館が提供する特許電子図書館の機能を組み込んで使用してもよい。   The patent document search unit 130 searches for patent documents based on the search condition 102 generated by the condition generation unit 120 or a search condition input from the outside (hereinafter collectively referred to as “search condition 102”). In the patent document search unit 130, the search condition 102 is converted into a search expression 103 according to a predetermined rule, and the search expression 103 is input to the patent search tool 133. The patent document search unit 130 includes, for example, a search expression generation unit 131, a patent search tool 133, and a search range setting unit 132. As the patent search tool 133, for example, a function of a cyber patent desk (registered trademark) is incorporated and used. The functions of the patent digital library provided by the Industrial Property Information / Training Hall may be incorporated.

検索式生成部131は、検索条件102を、特許検索ツール133で使用される形式の検索式103に変換する。検索式生成部131は、検索条件102を検索式に変換する3つのアルゴリズムを選択可能に構成される。この3つのアルゴリズムに対応するものとして、例えば、検索式生成部131は、OR化部131−1、AND化部131−2、および類義語OR化部131−3の各部を有する。   The search formula generation unit 131 converts the search condition 102 into a search formula 103 in a format used by the patent search tool 133. The search expression generation unit 131 is configured to be able to select three algorithms for converting the search condition 102 into a search expression. For example, the search expression generation unit 131 includes an OR unit 131-1, an AND unit 131-2, and a synonym OR unit 131-3 that correspond to these three algorithms.

OR化部131−1は、検索条件102の要素のすべてをOR条件で結合した検索式103を生成する。例えば検索条件102として「チャット、テレビ会議、会話」がOR化部131−1に入力された場合、OR化部131−1は検索式として「チャット+テレビ会議+会話」を生成する。ここで「+」は、特許検索ツール133の検索式で論理和(OR)を示す記号である。   The OR unit 131-1 generates a search expression 103 that combines all the elements of the search condition 102 with the OR condition. For example, when “chat, video conference, conversation” is input to the OR unit 131-1 as the search condition 102, the OR unit 131-1 generates “chat + video conference + conversation” as a search expression. Here, “+” is a symbol indicating a logical sum (OR) in the search formula of the patent search tool 133.

AND化部131−2は、検索条件102の要素のすべてをAND条件で結合した検索式103を生成する。つまり検索条件102の要素をすべて共起語として扱う。例えば検索条件102として「チャット、テレビ会議、会話」がAND化部131−2に入力された場合、AND化部131−2は検索式として「チャット*テレビ会議*会話」を生成する。ここで「*」は、特許検索ツール133の検索式で論理積(AND)を示す記号である。   The ANDing unit 131-2 generates a search expression 103 in which all the elements of the search condition 102 are combined with the AND condition. That is, all elements of the search condition 102 are treated as co-occurrence words. For example, when “chat, video conference, conversation” is input to the AND unit 131-2 as the search condition 102, the AND unit 131-2 generates “chat * video conference * conversation” as a search expression. Here, “*” is a symbol indicating logical product (AND) in the search formula of the patent search tool 133.

類義語OR化部131−3は、AND化部131−2によって生成された検索式を受け、その要素のなかで類義語同士をOR条件で括り直した検索式103を生成する。例えば、「チャット」が「会話」の類義語であると定めた場合、AND化部131−2によって生成された検索式「チャット*テレビ会議*会話」を「(チャット+会話)*テレビ会議」に変更する。類義語であるか否かについては、公知の類義語辞典に基づき定めてもよい。この類義語OR化部131−3によって生成される検索式103が採用される場合、より精度の高い検索を可能とする検索式を自動で生成できる。   The synonym OR unit 131-3 receives the search formula generated by the AND unit 131-2, and generates a search formula 103 in which the synonyms are re-wrapped in the OR condition. For example, when “chat” is defined as a synonym of “conversation”, the search expression “chat * video conference * conversation” generated by the AND unit 131-2 is changed to “(chat + conversation) * video conference”. change. Whether or not it is a synonym may be determined based on a known synonym dictionary. When the search expression 103 generated by the synonym OR unit 131-3 is employed, a search expression that enables a more accurate search can be automatically generated.

検索式生成部131は、入力される検索条件102に対応する検索式103として、OR化部131−1が生成する検索式、AND化部131−2が生成する検索式および類義語OR化部131−3が生成する検索式のうちのいずれかを選択する。この選択の条件はあらかじめユーザによって設定される。なお、検索式生成部131は、入力される検索条件102が検索対象文の場合は、その文の数は一般的にあまり多くないことからOR化部131−1が生成する検索式を選択してもよい。検索式生成部131は、入力される検索条件102がキーワードもしくは単語の場合、その要素の数が所定の個数より少なければOR化部131−1が生成する検索式を選択してもよい。所定の個数は、検索の結果得られる特許文献の数が所望の範囲に収まるように実験で定めてもよい。   The search expression generation unit 131 uses, as the search expression 103 corresponding to the input search condition 102, the search expression generated by the ORing unit 131-1, the search expression generated by the ANDing unit 131-2, and the synonym ORing unit 131. -3 selects one of the search expressions generated. This selection condition is set in advance by the user. Note that when the input search condition 102 is a search target sentence, the search expression generation unit 131 selects a search expression generated by the ORing unit 131-1 because the number of sentences is generally not so large. May be. When the input search condition 102 is a keyword or a word, the search expression generation unit 131 may select a search expression generated by the OR unit 131-1 if the number of elements is less than a predetermined number. The predetermined number may be determined by experiment so that the number of patent documents obtained as a result of the search falls within a desired range.

検索範囲設定部132は、特許検索ツール133に対し、検索対象文献や検索期間や検索項目などを指定することによって検索の範囲を設定する。   The search range setting unit 132 sets a search range by specifying a search target document, a search period, a search item, and the like for the patent search tool 133.

特許文献取得部140は、特許検索ツール133による検索の結果得られた特許文献のリストもしくは外部から指定された特許文献のリスト(以下では「特許文献リスト104」と総称する)を、公開番号などの文献IDのリストの形で取得する。この際、特許文献取得部140が、例えば類似の度合いを示すスコア等を特許検索ツール133から得ることができる場合は、それを文献IDに関連付けて取得してもよい。特に、特許検索ツール133としてサイバーパテントデスク(登録商標)の概念検索機能を用いると、検索対象文との類似の度合いを示す類似度スコアが検索結果と共に得られる。したがって検索式103として検索対象文を使用する場合は、特許文献取得部140は検索結果の文献IDと共にそれに関連付けられた類似度スコアを取得してもよい。   The patent document acquisition unit 140 obtains a list of patent documents obtained as a result of the search by the patent search tool 133 or a list of patent documents designated from the outside (hereinafter collectively referred to as “patent document list 104”) as a publication number or the like. In the form of a list of document IDs. At this time, if the patent document acquisition unit 140 can obtain, for example, a score indicating the degree of similarity from the patent search tool 133, it may be acquired in association with the document ID. In particular, when the concept search function of Cyber Patent Desk (registered trademark) is used as the patent search tool 133, a similarity score indicating the degree of similarity with the search target sentence is obtained together with the search result. Therefore, when a search target sentence is used as the search formula 103, the patent document acquisition unit 140 may acquire a similarity score associated with the document ID of the search result.

後述する図5に特許文献リスト104の例が示される。ここで、文献IDとは特許文献を一意に特定するIDである。特許文献取得部140は、特許検索ツール133による検索の結果がない場合、条件生成部120に、より緩やかな検索条件を生成させてもよい。   An example of the patent document list 104 is shown in FIG. Here, the document ID is an ID that uniquely identifies a patent document. If there is no search result by the patent search tool 133, the patent document acquisition unit 140 may cause the condition generation unit 120 to generate a more lenient search condition.

Fターム抽出部150は、特許文献リスト104に含まれる文献IDが特定する特許文献からFターム群を抽出する。Fターム抽出部150は、例えば、文献情報取得部151、対象文献決定部152、および対象Fターム決定部153の各部を有する。Fターム抽出部150は、対象文献決定部152によって決定されるFターム群、または対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群を、抽出されるべきFターム群とする。そのどちらを選ぶかは、あらかじめユーザによって設定される。   The F-term extraction unit 150 extracts an F-term group from the patent documents specified by the document ID included in the patent document list 104. The F term extraction unit 150 includes, for example, each unit of a document information acquisition unit 151, a target document determination unit 152, and a target F term determination unit 153. The F-term extraction unit 150 sets the F-term group determined by the target document determination unit 152 or the F-term group determined by the target F-term determination unit 153 as the F-term group to be extracted. Which one to select is set in advance by the user.

文献情報取得部151は、特許文献リスト104に含まれる文献IDのそれぞれについて、上述の特許検索ツール133を用いることにより、または図示しない外部のデータベースを参照することにより、文献IDが特定する特許文献に付されたFターム群があればそれを取得する。文献情報取得部151は、文献IDと、それに付されたテーマコードおよびFタームとを対応付けて文献情報テーブル105に記録する。特許文献取得部140が類似度スコアを取得する場合、文献情報テーブル105は、特許文献の文献IDと、それに付されたテーマコードおよびFタームと、特許文献に対応する類似度スコアとを対応付けて記録してもよい。後述する図6には文献情報テーブル105の例が示される。   The document information acquisition unit 151 uses, for each document ID included in the patent document list 104, the patent document identified by the document ID by using the above-described patent search tool 133 or by referring to an external database (not shown). If there is an F-term group attached to, get it. The document information acquisition unit 151 records the document ID, the theme code attached thereto, and the F term in the document information table 105 in association with each other. When the patent document acquisition unit 140 acquires the similarity score, the document information table 105 associates the document ID of the patent document, the theme code and F term attached thereto, and the similarity score corresponding to the patent document. May be recorded. An example of the document information table 105 is shown in FIG.

対象文献決定部152は、以下の5つのモードのうちのいずれかによって、文献情報テーブル105のなかから特許文献を選択する。対象文献決定部152は、選択された特許文献のFターム群を、対象文献決定部152によって決定されるFターム群とする。5つのモードのうちのいずれを用いるかはユーザによってあらかじめ設定される。   The target document determination unit 152 selects a patent document from the document information table 105 in one of the following five modes. The target document determination unit 152 sets the F term group of the selected patent documents as the F term group determined by the target document determination unit 152. Which of the five modes is used is preset by the user.

第1モード:対象文献決定部152は、文献情報テーブル105のなかからランダムに所定の数(例えば5件)の特許文献を選択する。この場合、特許文献検索部130による検索の結果得られた特許文献の数が多い場合でも、対象文献決定部152によって決定されるFタームの数を適正に保つことができる。   First mode: The target document determination unit 152 randomly selects a predetermined number (for example, five) of patent documents from the document information table 105. In this case, even when the number of patent documents obtained as a result of the search by the patent document search unit 130 is large, the number of F terms determined by the target document determination unit 152 can be kept appropriate.

第2モード:対象文献決定部152は、文献情報テーブル105のなかから公開日が新しい方から所定の数(例えば5件)の特許文献を選択する。この場合、対象文献決定部152によって決定されるFターム群をより現況に即したものとすることができる。   Second mode: The target document determination unit 152 selects a predetermined number (for example, five) of patent documents from the document information table 105 having the newest publication date. In this case, the F-term group determined by the target document determination unit 152 can be more in line with the current situation.

第3モード:文献情報テーブル105が類似度スコアを含む場合、対象文献決定部152は、その類似度スコアが最も高い、つまり検索条件102と最も合致する特許文献を選択する。この場合、特許出願を検討しているアイデアが含む概念をより適切に表すFターム群が得られうる。   Third mode: When the document information table 105 includes a similarity score, the target document determination unit 152 selects the patent document having the highest similarity score, that is, the best match with the search condition 102. In this case, an F-term group that more appropriately represents a concept included in an idea that is considering a patent application can be obtained.

第4モード:文献情報テーブル105が類似度スコアを含む場合、対象文献決定部152は、その類似度スコアが上位の所定の数(例えば5件)の特許文献を選択する。この場合もやはり特許出願を検討しているアイデアが含む概念をより適切に表すFターム群が得られうる。   Fourth mode: When the document information table 105 includes a similarity score, the target document determination unit 152 selects a predetermined number (for example, five) of patent documents having a higher similarity score. In this case as well, an F-term group can be obtained that more appropriately represents the concept included in the idea that is considering the patent application.

第5モード:対象文献決定部152は、文献情報テーブル105の先頭の特許文献を選択する。   Fifth mode: The target document determination unit 152 selects the first patent document in the document information table 105.

対象Fターム決定部153は、文献情報テーブル105から、以下に示す第1統計処理モードと第2統計処理モードとの組(統計処理の仕方の違いに関する組)と、完全一致モードと部分一致モードとの組(Fタームのマッチングの仕方の違いに関する組)との組み合わせの4パターンのうちのひとつによって、Fターム群を決定する。そのどの組み合わせを選ぶかは、あらかじめユーザによって設定される。   The target F-term determining unit 153 determines, from the document information table 105, a set of the first statistical processing mode and the second statistical processing mode (a set relating to a difference in statistical processing), a complete match mode, and a partial match mode as shown below. The F-term group is determined by one of the four patterns of the combination with the group (a group relating to the difference in the matching method of the F-term). Which combination is selected is set in advance by the user.

第1統計処理モード:対象Fターム決定部153は、まず文献情報テーブル105に含まれるテーマコードのなかで最も出現頻度の高いテーマコードを選択する。次に、文献情報テーブル105のなかから選択されたテーマコードを有する特許文献を選び出す。ここで選び出された特許文献のグループを第1グループと称す。図6に示される文献情報テーブル105では、最も出現頻度の高いテーマコードは「5B075」(5回)である。したがって第1グループに属する特許文献の文献IDは「特開2003−0001」、「特開2003−0002」、「特開2003−0003」、「特開2003−0004」、「特開2003−0005」の5つである。この第1統計処理モードが使用される場合、テーマコード、すなわち技術分野に重きを置いたFターム群の決定を実現できる。   First statistical processing mode: The target F-term determining unit 153 first selects a theme code having the highest appearance frequency among the theme codes included in the document information table 105. Next, a patent document having the selected theme code is selected from the document information table 105. The group of patent documents selected here is referred to as a first group. In the document information table 105 shown in FIG. 6, the theme code with the highest appearance frequency is “5B075” (5 times). Therefore, the document IDs of the patent documents belonging to the first group are “JP 2003-0001”, “JP 2003-0002”, “JP 2003-0003”, “JP 2003-0004”, “JP 2003-0005”. ”. When this first statistical processing mode is used, the determination of the theme code, that is, the F-term group with emphasis on the technical field can be realized.

第2統計処理モード:対象Fターム決定部153は、テーマコードおよびそのテーマコードから派生するFタームひとつを合わせてひとつの要素と見た上で、文献情報テーブル105におけるそれぞれの要素の出現頻度を計算する。そして対象Fターム決定部153は、出現頻度が最も高い要素を有する特許文献を選び出す。ここで選び出された特許文献のグループを第2グループと称す。図6に示される文献情報テーブル105では、要素「5B080AB02」および要素「5B080AL07」がそれぞれ4回出現し、その出現頻度が最も高い。したがって第2グループに属する特許文献の文献IDは、「特開2003−0006」、「特開2003−0007」、「特開2003−0008」、「特開2003−0009」の4つである。この第2統計処理モードが使用される場合、Fターム、すなわち技術要素に重きを置いたFターム群の決定を実現できる。   Second statistical processing mode: The target F-term determination unit 153 views the theme code and one F-term derived from the theme code as one element, and then determines the appearance frequency of each element in the document information table 105. calculate. Then, the target F term determining unit 153 selects a patent document having an element having the highest appearance frequency. The group of patent documents selected here is referred to as a second group. In the document information table 105 shown in FIG. 6, the element “5B080AB02” and the element “5B080AL07” each appear four times, and the appearance frequency is the highest. Accordingly, there are four document IDs of patent documents belonging to the second group: “JP 2003-0006”, “JP 2003-0007”, “JP 2003-0008”, and “JP 2003-0009”. When this second statistical processing mode is used, it is possible to realize determination of F terms, that is, F term groups with emphasis on technical elements.

完全一致モード:対象Fターム決定部153は、上記の第1グループもしくは第2グループに属する特許文献のなかでテーマコードおよびFタームが完全に一致する特許文献があれば、その完全に一致するテーマコードおよびFタームを選択する。このように選択されたFタームが、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群とされる。   Perfect match mode: If there is a patent document in which the theme code and the F term completely match among the patent documents belonging to the first group or the second group, the target F term determination unit 153 will completely match the theme. Select chord and F-term. The F terms selected in this way are taken as an F term group determined by the target F term determining unit 153.

例えば、図6の文献情報テーブル105を上記の第1統計処理モードで処理して得られた第1グループについては、「特開2003−0003」のテーマコードおよびFタームと、「特開2003−0004」のテーマコードおよびFタームが完全に一致している。したがって、テーマコード「5B075」のFターム「KK02」、「KK13」、「kk34」、「KK41」が、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群とされる。   For example, for the first group obtained by processing the document information table 105 of FIG. 6 in the first statistical processing mode, the theme code and F term of “JP 2003-0003” and “JP 2003-0003” are described. The theme code and F-term of “0004” are in perfect agreement. Therefore, the F terms “KK02”, “KK13”, “kk34”, and “KK41” of the theme code “5B075” are set as the F-term group determined by the target F-term determining unit 153.

また、図6の文献情報テーブル105を上記の第2統計処理モードで処理して得られた第2グループについては、「特開2003−0006」、「特開2003−0007」、「特開2003−0008」の3つのテーマコードおよびFタームが完全に一致している。したがって、テーマコード「5B080」のFターム「AB02」、「AL07」が、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群とされる。   Further, regarding the second group obtained by processing the document information table 105 in FIG. 6 in the second statistical processing mode, “JP 2003-0006”, “JP 2003-0007”, “JP 2003” is described. The three theme codes “-0008” and the F-term are completely matched. Therefore, the F terms “AB02” and “AL07” of the theme code “5B080” are set as the F term group determined by the target F term determining unit 153.

部分一致モード:上記の第1統計処理モードと部分一致モードとの組み合わせにおいては、対象Fターム決定部153は、第1グループに属する特許文献のなかで最も出現頻度が高い要素(第1要素と称す)を有する特許文献を絞り込む。対象Fターム決定部153は、絞り込まれた特許文献が有する要素のなかで、第1要素の次に出現頻度が高い要素(第2要素と称す)を選択する。このように選択された第1要素のFタームと第2要素のFタームとが、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群とされる。なお、対象Fターム決定部153は、第2要素の次に出現頻度が高い要素を選択してもよく、さらには出現頻度に基づいてより多くの要素を選択してもよい。   Partial match mode: In the combination of the first statistical processing mode and the partial match mode, the target F-term determining unit 153 includes the element having the highest appearance frequency among the patent documents belonging to the first group (the first element and Narrow down the patent literature with The target F-term determining unit 153 selects an element (referred to as a second element) having the next highest appearance frequency after the first element among the elements of the narrowed down patent literature. The F-term of the first element and the F-term of the second element selected in this way are set as an F-term group determined by the target F-term determining unit 153. Note that the target F term determination unit 153 may select an element having the second highest appearance frequency after the second element, and may select more elements based on the appearance frequency.

例えば、図6の文献情報テーブル105を第1統計処理モードで処理して得られた第1グループについては、第1要素は要素「5B075KK02」および要素「5B075KK13」(どちらも3回出現)、絞り込まれた特許文献の文献IDは、「特開2003−0002」、「特開2003−0003」、「特開2003−0004」、となる。第2要素は要素「5B075KK34」および要素「5B075KK41」(どちらも2回出現)となる。したがって、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群は、テーマコード「5B075」のFターム「KK02」、「KK13」、「KK34」、「KK41」となる。   For example, for the first group obtained by processing the document information table 105 of FIG. 6 in the first statistical processing mode, the first element is the element “5B075KK02” and the element “5B075KK13” (both appear three times), and narrowed down The document IDs of the patent documents are “JP 2003-0002”, “JP 2003-0003”, and “JP 2003-0004”. The second element is the element “5B075KK34” and the element “5B075KK41” (both appear twice). Therefore, the F term group determined by the target F term determining unit 153 is the F terms “KK02”, “KK13”, “KK34”, and “KK41” of the theme code “5B075”.

また、上記の第2統計処理モードと部分一致モードとの組み合わせにおいては、第2統計処理モードで第2グループを選択する際に使用される要素が第1要素となる。対象Fターム決定部153は、第2グループに属する特許文献が有する要素のなかで、第1要素の次に出現頻度が高い要素(第2要素)を選択する。このように選択された第1要素のFタームと第2要素のFタームが、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群とされる。なお、対象Fターム決定部153は、第2要素の次に出願頻度が高い要素を選択してもよく、さらには出現頻度に基づいてより多くの要素を選択してもよい。   In addition, in the combination of the second statistical processing mode and the partial match mode, the element used when selecting the second group in the second statistical processing mode is the first element. The target F-term determining unit 153 selects an element (second element) having the second highest appearance frequency after the first element among the elements of the patent documents belonging to the second group. The F-term of the first element and the F-term of the second element selected in this way are taken as an F-term group determined by the target F-term determining unit 153. Note that the target F-term determining unit 153 may select an element having the next highest application frequency after the second element, or may select more elements based on the appearance frequency.

例えば、図6の文献情報テーブル105を第2統計処理モードで処理して得られた第2グループについては、第1要素は要素「5B080AB02」および要素「5B080AL07」となる。第2要素は要素「5B080AM08」(1回出現)となる。したがって、対象Fターム決定部153によって決定されるFターム群は、テーマコード「5B080」のFターム「AB02」、「AL07」、「AM08」となる。   For example, for the second group obtained by processing the document information table 105 of FIG. 6 in the second statistical processing mode, the first element is the element “5B080AB02” and the element “5B080AL07”. The second element is the element “5B080AM08” (appears once). Accordingly, the F-term group determined by the target F-term determining unit 153 is the F-terms “AB02”, “AL07”, and “AM08” of the theme code “5B080”.

上記の完全一致モードと部分一致モードとの相違について説明する。完全一致モードでは、後述する文献数導出部172が取得する、抽出されたFターム群の文献数は小さくなるものの、文献数としてカウントされた文献が検討中のアイデアと類似する可能性が高くなる。一方、部分一致モードでは、文献数導出部172が取得する、抽出されたFターム群の文献数は大きくなるものの、文献数としてカウントされた文献が検討中のアイデアと類似するアイデアである可能性が低くなる。   Differences between the complete match mode and the partial match mode will be described. In the exact match mode, the number of documents in the extracted F-term group acquired by the document number deriving unit 172, which will be described later, is small, but the number of documents counted as the number of documents is likely to be similar to the idea under consideration. . On the other hand, in the partial match mode, the number of documents in the extracted F-term group obtained by the document number deriving unit 172 is large, but the document counted as the number of documents may be an idea similar to the idea under consideration. Becomes lower.

言い換えると、完全一致モードでは出願数が多い技術分野なり技術要素に関してアイデアを検討しているときに、範囲を絞って技術を特定(表示)することができる。したがって完全一致モードはそのような場合に適している。また、部分一致モードでは出願数が少ない技術分野なり技術要素に関してアイデアを検討しているときに、範囲を拡げて技術を特定(表示)できる。したがって、部分一致モードはそのような場合に適している。完全一致モードでは、例えば、技術要素AとBとCとからなる技術のみを特定(表示)するのに対して、部分一致モードでは、例えば、技術要素AとBとを含む技術として、AとBとからなる技術、AとBとCとからなる技術、AとBとDとからなる技術のいずれをも特定(表示)する。   In other words, the technology can be specified (displayed) by narrowing down the scope when considering an idea regarding a technical field or technical element having a large number of applications in the exact match mode. Therefore, the exact match mode is suitable for such a case. In the partial match mode, when an idea is considered regarding a technical field or a technical element with a small number of applications, the technology can be specified (displayed) by expanding the scope. Therefore, the partial match mode is suitable for such a case. In the complete match mode, for example, only the technology composed of the technical elements A, B, and C is specified (displayed), whereas in the partial match mode, for example, A and B include the technical elements A and B. All of the technology consisting of B, the technology consisting of A, B and C, and the technology consisting of A, B and D are specified (displayed).

Fターム表示制御部160は、外部から指定されるテーマコード、もしくはFターム抽出部150によって抽出されたFターム群のテーマコード(以下では「抽出テーマコード」と総称する)を根ノードとする部分木の構造にしたがって図7で後述するFタームマップをディスプレイに表示する。その際、Fターム表示制御部160は、外部から指定されるFターム群もしくはFターム抽出部150によって抽出されたFターム群(以下では「抽出Fターム群106」と総称する)に該当するノードを強調して表示する。ここでFタームマップとは、テーマコードおよびFタームの木構造をグラフ化した図である。外部から指定されるテーマコードおよびFターム群は、検討対象のアイデアに対応するものであってもよい。このFターム表示制御部160は、例えば、部分木表示制御部161、および着色強調部162の各部を有する。   The F-term display control unit 160 uses a theme code specified from outside or a theme code of an F-term group extracted by the F-term extraction unit 150 (hereinafter collectively referred to as “extraction theme code”) as a root node. An F-term map, which will be described later with reference to FIG. At that time, the F-term display control unit 160 corresponds to an F-term group designated from the outside or an F-term group extracted by the F-term extraction unit 150 (hereinafter collectively referred to as “extracted F-term group 106”). Is highlighted. Here, the F-term map is a graph of the theme code and the tree structure of the F-term. The theme code and F-term group specified from the outside may correspond to the idea to be examined. The F-term display control unit 160 includes, for example, each of a partial tree display control unit 161 and a coloring enhancement unit 162.

部分木表示制御部161は、記憶装置に保持される、もしくは外部から供給される図示されないテーマコードとFタームのリストを参照し、抽出テーマコードを根ノードとする部分木の構造にしたがってFタームマップを表示する。この際、部分木表示制御部161は、そのFタームマップにおいて、Fタームをその根ノードからの深さごとに分けて表示する。ノード間のエッジは概念の包含関係を示す。例えばFターム抽出部150によって抽出されたFターム群のテーマコードが「5B075」である場合、テーマコード「5B075」から派生するすべてのFタームが、図7のFタームマップの例に示されるように展開して表示される。   The subtree display control unit 161 refers to a list of theme codes and F terms (not shown) held in the storage device or supplied from the outside, and determines the F terms according to the subtree structure having the extracted theme codes as root nodes. Display the map. At this time, the subtree display control unit 161 displays the F terms separately for each depth from the root node in the F term map. Edges between nodes indicate concept inclusion relationships. For example, when the theme code of the F-term group extracted by the F-term extraction unit 150 is “5B075”, all the F-terms derived from the theme code “5B075” are shown in the example of the F-term map of FIG. Expanded and displayed.

着色強調部162は、部分木表示制御部161によって表示されるFタームマップにおいて、抽出Fターム群106に該当するノードを、他のノードとは異なる色で着色することにより強調して表示する。また、対象Fターム決定部153において部分一致モードが使用された場合は、着色強調部162は、第1要素に対応する抽出Fターム群106のノードを、第2要素に対応する抽出Fターム群106のノードよりも強調して表示する。例えば第1要素に対応する抽出Fターム群106のノードを、第2要素に対応する抽出Fターム群106のノードよりも濃い色で着色する。これにより、強調されたノードのなかでの重要度の違いを一目で把握できる。   The coloring emphasizing unit 162 emphasizes and displays the nodes corresponding to the extracted F-term group 106 in the F-term map displayed by the subtree display control unit 161 by coloring them with a color different from the other nodes. In addition, when the partial match mode is used in the target F-term determining unit 153, the coloring emphasizing unit 162 selects the node of the extracted F-term group 106 corresponding to the first element as the extracted F-term group corresponding to the second element. It is displayed with emphasis over the node 106. For example, the node of the extracted F-term group 106 corresponding to the first element is colored with a darker color than the node of the extracted F-term group 106 corresponding to the second element. As a result, the difference in importance among the emphasized nodes can be grasped at a glance.

例えば、図6に示される文献情報テーブル105の例に対して、対象Fターム決定部153において第1統計処理モードと部分一致モードとの組み合わせが使用された場合、上述の通り、第1要素に対応する抽出Fターム群106はテーマコード「5B075」のFターム「KK02」、「KK13」、第2要素に対応する抽出Fターム群106はテーマコード「5B075」のFターム「KK34」、「KK41」である。したがって、図7のFタームマップの例に示されるように、テーマコード「5B075」のFターム「KK02」、「KK13」のノードはより濃い色で着色されて表示され、テーマコード「5B075」のFターム「KK34」、「KK41」のノードはより薄い色で着色されて表示される。   For example, when the combination of the first statistical processing mode and the partial match mode is used in the target F-term determining unit 153 with respect to the example of the document information table 105 shown in FIG. Corresponding extracted F-term groups 106 are F-terms “KK02” and “KK13” of the theme code “5B075”, and extracted F-term groups 106 corresponding to the second element are F-terms “KK34” and “KK41” of the theme code “5B075”. It is. Therefore, as shown in the example of the F-term map of FIG. 7, the nodes of the F-terms “KK02” and “KK13” of the theme code “5B075” are displayed in a darker color, and the theme code “5B075” The nodes of the F terms “KK34” and “KK41” are displayed in a lighter color.

支援情報導出部170は、Fターム表示制御部160によって表示されるFタームマップ上に、もしくはFタームマップとともに表示する、知財部員や開発者が議論やアイデアの整理を行う際に参照することができる有益な情報を取得する。支援情報導出部170は、例えば、査定率導出部171、文献数導出部172、およびテーマ選定部200の各部を有する。   The support information deriving unit 170 is displayed on the F-term map displayed by the F-term display control unit 160 or displayed together with the F-term map, and is referred to when an intellectual property member or developer organizes discussions or ideas. You can get useful information. The support information deriving unit 170 includes, for example, each of an assessment rate deriving unit 171, a document number deriving unit 172, and a theme selecting unit 200.

査定率導出部171は、抽出Fターム群106を検索条件として、特許検索ツールを使用して特許文献を検索する。ここでの特許検索ツールは上述の特許検索ツール133と同じものであってよいし、異なる公知のものであってもよい。また、検索条件において、抽出Fターム群106をANDで括ってもよいし、ORで括ってもよい。   The assessment rate deriving unit 171 searches for patent documents using a patent search tool using the extracted F-term group 106 as a search condition. The patent search tool here may be the same as the above-described patent search tool 133 or may be a different known one. In the search condition, the extracted F-term group 106 may be bundled with AND or OR.

査定率導出部171は、検索の結果得られた特許文献のうち、特許された特許文献の割合(以下、特許査定率と呼ぶ)を導出し、Fターム表示制御部160によってFタームマップと共に表示する。後述する図7のFタームマップの下部の査定率表示領域にその例が示される。これにより、ユーザは特許出願を検討しているアイデアが特許されうるか否かを示すひとつの指標を得ることができる。したがって特に特許出願すべきか否かを知財部員が判断する際に有益である。   The appraisal rate deriving unit 171 derives the proportion of patent documents that have been patented (hereinafter referred to as patent appraisal rate) from the patent documents obtained as a result of the search, and the F term display control unit 160 displays it together with the F term map. To do. An example is shown in the assessment rate display area below the F-term map of FIG. Thereby, the user can obtain one index indicating whether or not the idea considering the patent application can be patented. Therefore, it is particularly useful when the intellectual property member judges whether or not to apply for a patent.

文献数導出部172は、抽出Fターム群106を検索条件として、特許検索ツールを使用して特許文献を検索する。ここでの特許検索ツールは上述の特許検索ツール133と同じものであってよいし、異なる公知のものであってもよい。また、検索条件において、抽出Fターム群106をANDで括ってもよいし、ORで括ってもよい。文献数導出部172は、検索の結果得られた特許文献の数をFターム表示制御部160によってFタームマップと共に表示する。後述する図7のFタームマップの下部の文献数表示領域にその例が示される。   The document number deriving unit 172 searches for patent documents using a patent search tool using the extracted F-term group 106 as a search condition. The patent search tool here may be the same as the above-described patent search tool 133 or may be a different known one. In the search condition, the extracted F-term group 106 may be bundled with AND or OR. The document number deriving unit 172 displays the number of patent documents obtained as a result of the search together with the F-term map by the F-term display control unit 160. An example is shown in the document number display area below the F-term map of FIG.

これにより、特許出願を検討しているアイデアが属する技術分野における出願数の指標を得ることができる。知財部員は、この指標が示すその分野の「混み具合」をもとに特許出願すべきか否かを判断することができる。   Thereby, it is possible to obtain an index of the number of applications in the technical field to which the idea that is considering the patent application belongs. The intellectual property member can determine whether or not to apply for a patent based on the “congestion level” in the field indicated by this indicator.

また、文献数導出部172は、検索条件において、抽出Fターム群106に加えて、抽出テーマコードを根ノードとする部分木の各ノードについて、対応するFタームをAND、もしくはORで追加して検索する。例えば、後述する図7のFタームマップの例における「KK00」のノードについては、抽出Fターム群106に含まれる「KK02」、「KK13」、「KK34」、「KK41」に加えて「KK00」を追加し、検索条件を「KK02*KK13*KK34*KK41*KK00」(ANDの場合)として検索する。   In addition to the extracted F-term group 106, the document number deriving unit 172 adds the corresponding F-term with AND or OR for each node of the subtree having the extracted theme code as the root node in the search condition. Search for. For example, for the node “KK00” in the F-term map example of FIG. 7 to be described later, “KK00” in addition to “KK02”, “KK13”, “KK34”, and “KK41” included in the extracted F-term group 106. And the search condition is searched as “KK02 * KK13 * KK34 * KK41 * KK00” (in the case of AND).

ここで、検索の結果得られた特許文献の数をFターム表示制御部160によってFタームマップ上の対応するノード(検索条件に追加したFターム(上記の例では「KK00」)に対応するノード)に表示するようにしてもよい。後述する図8のFタームマップの各ノードにその例が示される。なお、図8の例では、各ノードに特許文献の数を表示しているが、文献の数に応じて着色強調部162によってノードの色を変えて表示する(例えば、文献数が多いノードほど暖色とし、少ないノードほど寒色として表示する)ようにしてもよい。   Here, the number of patent documents obtained as a result of the search corresponds to the corresponding node on the F-term map (the F-term added to the search condition (“KK00” in the above example)) by the F-term display control unit 160. ) May be displayed. An example is shown in each node of the F-term map of FIG. In the example of FIG. 8, the number of patent documents is displayed at each node. However, the color emphasis unit 162 changes the color of the node according to the number of documents (for example, a node with a larger number of documents). The color may be warm, and the smaller the number of nodes, the colder the color).

これにより、例えば知財部員や開発者が、対象の技術分野や技術要素をベースとして、さらに改良や機能追加等によりアイデアを発展させることを検討する際に、この指標が示す各技術分野や技術要素の「混み具合」に基づいて、発展させる方向性を判断することができる。すなわち、アイデアを発展させる方向性として、例えば特許文献の数が少ないFタームを(追加の)テーマとして選択することができる。   As a result, for example, when an intellectual property member or developer considers developing an idea by further improving or adding functions based on the target technical field or technical element, each technical field or technology indicated by this indicator The direction of development can be determined based on the “crowdness” of the elements. That is, as an orientation for developing ideas, for example, an F-term having a small number of patent documents can be selected as an (additional) theme.

テーマ選定部200は、Fタームマップを表示する対象の抽出テーマコードを根ノードとする部分木の各ノードに対応するFターム群において、特許権を取得できる見込みが高く、かつ社会のニーズにマッチした有用なテーマであることを示すFターム群を選定し、Fターム表示制御部160によってFタームマップ上に表示する。後述する図9のFタームマップにその例が示される。図9において、同一の数字が記載されたマークが付されたノード(Fターム)の組み合わせ(例えば、「1」が記載されたマークが付された「KK14」、「KK24」、「MM02」の組み合わせ)は、テーマ選定部200によって有用なテーマであるとして選定されたFターム群であることを示す。   The theme selection unit 200 is highly likely to obtain a patent right in the F term group corresponding to each node of the subtree whose root node is the extracted theme code to be displayed on the F term map, and matches the needs of society. The F-term group indicating that it is a useful theme is selected and displayed on the F-term map by the F-term display control unit 160. An example is shown in an F-term map of FIG. 9 to be described later. In FIG. 9, a combination of nodes (F terms) marked with the same numerals (for example, “KK14”, “KK24”, “MM02” marked with “1”. “Combination” indicates an F-term group selected as a useful theme by the theme selection unit 200.

これにより、例えば知財部員や開発者が、新たに開発テーマを設定することなどを検討する際に、この指標が示すテーマに基づいて議論を行い、アイデアを発掘・発展させることができる。なお、テーマ選定部200の詳細については後述する。   As a result, for example, when an intellectual property member or developer considers setting a new development theme, the discussion can be made based on the theme indicated by this index, and the idea can be discovered and developed. Details of the theme selection unit 200 will be described later.

Fターム選択部180は、入力処理部181と、選択条件設定部182と、選択実行部183と、を含む。Fターム選択部180は、部分木表示制御部161によって表示されるFタームマップのなかで、強調されたFターム(つまり抽出Fターム群106に含まれるFターム)と関連のあるFタームを自動的(自動選択モード)に、もしくはユーザによる指定によって(ユーザ指定モード)選択する。自動で選択するかもしくはユーザによる指定によって選択するかは、あらかじめユーザによって設定される。以下各モードについて説明する。   The F-term selection unit 180 includes an input processing unit 181, a selection condition setting unit 182, and a selection execution unit 183. The F-term selection unit 180 automatically selects an F-term associated with the emphasized F-term (that is, the F-term included in the extracted F-term group 106) in the F-term map displayed by the subtree display control unit 161. (Automatic selection mode) or by user designation (user designation mode). Whether to select automatically or by user designation is set in advance by the user. Each mode will be described below.

1.ユーザ指定モード
ユーザは後述する図7に示すような強調表示が施されたFタームマップをディスプレイで確認する。また、後述する図8や図9に示すような、議論を支援するための情報が表示されたFタームマップを確認する。そしてユーザは、強調表示されたFターム群のなかから周りのFタームと置き換えてみたいFタームを決める。ユーザは入力装置、例えばマウスを用いて置き換え対象のFタームをクリックしてドラッグし、その周りのFタームへドロップする。すると入力処理部181は、置き換え対象のFタームのノードの着色強調を解除し、ドラッグ/ドロップによって指定されたFタームのノードを着色強調する。これは、移動元となったFタームが示す技術的な概念を上位化もしくは下位化またはシフトさせることに相当する。
1. User designation mode The user confirms on the display an F-term map that has been highlighted as shown in FIG. Also, an F-term map on which information for supporting discussion is displayed as shown in FIGS. Then, the user determines an F-term to be replaced with a surrounding F-term from the highlighted F-term group. The user clicks and drags the F-term to be replaced using an input device, for example, a mouse, and drops it on the surrounding F-term. Then, the input processing unit 181 cancels the color emphasis of the F-term node to be replaced, and color-emphasizes the F-term node designated by the drag / drop. This is equivalent to making the technical concept indicated by the F-term as the movement source higher, lower, or shifted.

入力処理部181は、新たに着色強調されたFタームと、既に強調表示さている他のFターム群と、の組み合わせを新たな検索条件として生成する。例えば、後述する図7に示されるFタームマップ上で、ユーザが強調されたFタームのひとつである「KK13」をその隣のFターム「KK14」へドラッグしてドロップした場合、入力処理部181は新たな検索条件としてテーマコード「5B075」のFターム群「KK02、KK14、KK34、KK41」を生成する。この新たな検索条件は関連技術検索部191に入力される。   The input processing unit 181 generates, as a new search condition, a combination of a newly highlighted F-term and another F-term group that has already been highlighted. For example, when the user drags and drops “KK13”, which is one of the emphasized F-terms, onto the adjacent F-term “KK14” on the F-term map shown in FIG. Generates an F-term group “KK02, KK14, KK34, KK41” of the theme code “5B075” as a new search condition. The new search condition is input to the related technology search unit 191.

2.自動選択モード
選択条件設定部182は、Fタームの選択条件をユーザに設定させる。このため選択条件設定部182はディスプレイに図10で後述する自動選択設定画面を表示する。ユーザは自動選択設定画面上で選択条件を決定する。選択条件設定部182は、決定された選択条件を選択実行部183に渡す。
2. Automatic selection mode The selection condition setting unit 182 allows the user to set F-term selection conditions. Therefore, the selection condition setting unit 182 displays an automatic selection setting screen (to be described later with reference to FIG. 10) on the display. The user determines a selection condition on the automatic selection setting screen. The selection condition setting unit 182 passes the determined selection condition to the selection execution unit 183.

選択条件は、Fタームマップに示される部分木の構造のなかで、強調されたFターム群のFタームから所定の距離の範囲内にあるFタームが選択されるように設定される。ここで距離とは、エッジの数である。選択条件は、Fタームマップ上で強調されているFターム群のFタームのうち、どのFタームの強調表示をどの方向にどの程度移動させるかを決める条件である。選択条件は、Fターム数、階層(根ノードからの深さ)、Fタームマップ上での移動の方向、を含む。なお、所定の距離は、例えば3エッジ分であり、特にユーザが想定する乖離の範囲を示す値に設定されてもよい。   The selection condition is set so that an F-term within a predetermined distance from the F-term of the emphasized F-term group is selected in the structure of the subtree shown in the F-term map. Here, the distance is the number of edges. The selection condition is a condition for determining how much and in which direction the highlighted display of which F term among the F terms of the F term group emphasized on the F term map is moved. The selection conditions include the number of F terms, the hierarchy (depth from the root node), and the direction of movement on the F term map. Note that the predetermined distance is, for example, three edges, and may be set to a value that indicates a range of deviation particularly assumed by the user.

Fターム数の条件とは、図10の上段のFターム数設定領域に示されるように、新たな検索条件として選択すべきFタームの数を増やすか、減らすか、それとも不変とするかの条件である。階層の条件とは、図10の中段の階層設定領域に示されるように、上位のFタームを優先するか、下位のFタームを優先するか、それとも深いノードを優先するか、の条件である。なお、例えば後述する図8に示すような、文献数導出部172において求められる各ノードの文献数に基づいて、文献数が少ないノード(混んでいないノード)を優先することができるようにしてもよい。   The condition of the number of F terms, as shown in the F term number setting area in the upper part of FIG. 10, is a condition for increasing, decreasing, or making the number of F terms to be selected as a new search condition unchanged. It is. The hierarchical condition is a condition indicating whether priority is given to the upper F term, the lower F term, or the deep node, as shown in the middle hierarchy setting area of FIG. . For example, as shown in FIG. 8 to be described later, based on the number of documents of each node obtained in the document number deriving unit 172, priority may be given to a node having a small number of documents (a node that is not crowded). Good.

移動の方向の条件とは、図10の下段の移動方向設定領域に示されるように、同じ階層内でシフトさせるか、上位化するか、それとも下位化するか、の条件である。これらにより、ユーザはアイデアを展開する方向性に合わせて上述の選択条件を設定することができる。選択条件は、他の条件、例えば移動の単位となるエッジの数を含んでもよい。   The movement direction condition is a condition for shifting, upgrading, or subordinate in the same hierarchy as shown in the movement direction setting area in the lower part of FIG. By these, the user can set the above-mentioned selection conditions according to the direction of developing an idea. The selection condition may include other conditions, for example, the number of edges as a unit of movement.

選択実行部183は、決定された選択条件にしたがって、Fタームマップ上で強調されたFターム群のなかから対象となるFタームを選択し、その強調表示をやはり選択条件にしたがって移動させる。そして新たに着色強調されたFタームと、既に強調表示さている他のFターム群と、の組み合わせを新たな検索条件として生成する。   The selection execution unit 183 selects the target F-term from the F-term group emphasized on the F-term map according to the determined selection condition, and moves the highlighted display according to the selection condition. Then, a combination of a newly colored and highlighted F-term and another F-term group already highlighted is generated as a new search condition.

例えば後述の図10で示される選択条件が設定された場合を考える。この場合図7のFタームマップで強調されたFターム群「KK02、KK13、KK34、KK41」から、Fターム数を変えずに最下位Fタームである「KK34」の強調表示を「KK35」へシフトさせる。そして新たな検索条件であるテーマコード「5B075」のFターム群「KK02、KK13、KK35、KK41」が生成される。   For example, consider the case where the selection condition shown in FIG. In this case, from the F-term group “KK02, KK13, KK34, KK41” emphasized in the F-term map of FIG. 7, the highlighting of “KK34”, which is the lowest F-term, is changed to “KK35” without changing the number of F-terms. Shift. Then, an F-term group “KK02, KK13, KK35, KK41” of the theme code “5B075”, which is a new search condition, is generated.

関連技術検索部191は、Fターム選択部180によって生成された新たな検索条件のもとで、特許検索ツール133を使用して特許文献を検索する。関連技術検索部191は、その検索の結果をディスプレイに図11で後述する関連技術表示画面の形で表示する。また、関連技術検索部191はその検索の結果を自動探索部192に渡す。ここでは特に、Fターム選択部180によって選択されたFターム群の論理積を検索条件とする。   The related technology search unit 191 searches for patent documents using the patent search tool 133 under the new search condition generated by the F-term selection unit 180. The related technology search unit 191 displays the search result on the display in the form of a related technology display screen described later with reference to FIG. Also, the related technology search unit 191 passes the search result to the automatic search unit 192. Here, in particular, the logical product of the F terms selected by the F term selector 180 is used as the search condition.

自動探索部192は、関連技術検索部191による検索の結果から、上述の査定率導出部171と同様にして特許査定率を導出する。自動探索部192は、関連技術検索部191で使用された検索条件と、対応する特許査定率とを対応付けて査定率テーブル107に記憶する。自動探索部192は、Fターム抽出部150によって抽出されたFターム群に対応する特許査定率も査定率テーブル107に記憶する。後述する図12には査定率テーブル107の例が示される。   The automatic search unit 192 derives the patent assessment rate from the search result by the related technology search unit 191 in the same manner as the assessment rate deriving unit 171 described above. The automatic search unit 192 stores the search condition used in the related technology search unit 191 and the corresponding patent assessment rate in the assessment rate table 107 in association with each other. The automatic search unit 192 also stores in the assessment rate table 107 the patent assessment rate corresponding to the F term group extracted by the F term extraction unit 150. FIG. 12 described later shows an example of the assessment rate table 107.

自動探索部192は、特許査定率を導出すると、Fターム選択部180の選択実行部183に処理を戻す。選択実行部183は、関連技術検索部191で検索に使用されたFターム群に対して選択条件を再度適用させる。例えば、関連技術検索部191で検索に使用されたFターム群をFターム群「KK02、KK13、KK35、KK41」とする。それに再度図10に示される選択条件を適用すると、Fターム群「KK02、KK14、KK35、KK41」が得られる。選択実行部183は、こうして得られたFターム群を新たな検索条件として関連技術検索部191に入力する。関連技術検索部191における検索結果は再び自動探索部192に入力される。   When the patent search rate is derived, the automatic search unit 192 returns the processing to the selection execution unit 183 of the F-term selection unit 180. The selection execution unit 183 causes the selection condition to be applied again to the F-term group used in the search by the related technology search unit 191. For example, the F term group used for the search by the related technology search unit 191 is the F term group “KK02, KK13, KK35, KK41”. If the selection condition shown in FIG. 10 is applied again, the F-term group “KK02, KK14, KK35, KK41” is obtained. The selection execution unit 183 inputs the F term group thus obtained to the related technology search unit 191 as a new search condition. The search result in the related technology search unit 191 is input to the automatic search unit 192 again.

したがって、アイデア整理支援装置100は、Fターム選択部180と関連技術検索部191と自動探索部192とを含むループ構造を有すると言える。このループ構造は、Fターム抽出部150によって抽出された抽出Fターム群106から出発して、選択条件設定部182によって設定される選択条件にしたがって順番にFターム群を選択していく。   Therefore, it can be said that the idea organization support device 100 has a loop structure including the F-term selection unit 180, the related technology search unit 191 and the automatic search unit 192. This loop structure starts from the extracted F-term group 106 extracted by the F-term extracting unit 150 and sequentially selects the F-term group according to the selection condition set by the selection condition setting unit 182.

上記のループ構造は、選択されたFターム群のそれぞれについて特許査定率を計算し、査定率テーブル107に記録する。ループ構造は、所定の回数Fターム群を選択したらループ動作を止め、査定率テーブル107を参照して最も特許査定率が高いFターム群をユーザに提示する。これにより、ユーザは特許出願を検討しているアイデアをどういう方向に展開すれば特許査定率が高まるかについて、有益な指針を得ることができる。また、特許査定率が高いFターム群をユーザに提示してもよい。   The above loop structure calculates the patent assessment rate for each of the selected F-term groups and records it in the assessment rate table 107. When the loop structure selects the F-term group a predetermined number of times, the loop operation is stopped, and the F-term group with the highest patent assessment rate is presented to the user with reference to the assessment rate table 107. As a result, the user can obtain useful guidelines as to in which direction the idea for which the patent application is being considered is developed to increase the patent appraisal rate. Further, an F-term group having a high patent appraisal rate may be presented to the user.

なお、上記のループ構造は、特許査定率が所定のしきい値を超えるFターム群が見つかるとループ動作をやめてそのFターム群をユーザに提示してもよい。この場合、例えばいわゆる防衛出願の場合はしきい値を低く設定して素早く所望のFターム群を見つけることができる。またループ構造は、ユーザに判断材料を提供するために、査定率テーブル107の内容を表形式でディスプレイに表示してもよい。   In the above loop structure, when an F-term group having a patent assessment rate exceeding a predetermined threshold value is found, the loop operation may be stopped and the F-term group may be presented to the user. In this case, for example, in the case of a so-called defense application, a desired F-term group can be quickly found by setting the threshold value low. The loop structure may display the contents of the assessment rate table 107 on the display in a tabular format in order to provide the user with a judgment material.

また、上記の例では、抽出Fターム群106の周りで特許査定率が最も高いFターム群を自動探索して提示するが、テーマ選定部200によって選定されたFターム群を選択して提示するようにしてもよい。また、例えば、文献数導出部172での処理と同様に、Fターム群を検索条件として特許文献を検索して文献数を取得し、文献数が最も少ない(最も混んでいない)Fターム群を選択するようにしてもよい。   In the above example, the F-term group having the highest patent assessment rate around the extracted F-term group 106 is automatically searched and presented, but the F-term group selected by the theme selection unit 200 is selected and presented. You may do it. Further, for example, similarly to the processing in the document number deriving unit 172, the number of documents is acquired by searching patent documents using the F term group as a search condition, and the F term group having the smallest number of documents (the least crowded) is selected. You may make it select.

図3は、電子文書301の具体的な内容の例を示した図である。キーワード抽出部122は、この電子文書301を受けた場合、電子文書301のなかからキーワードテーブル101に登録されているキーワードを探す。図3の例では、キーワードとして「チャット」、「TV会議」、「会話」、「ディスカッション」、「活性化」がキーワードテーブル101に登録されている場合を示す。また、繰り返し語抽出部123は、電子文書301のなかから所定の回数以上繰り返し用いられている単語を抽出する。図3の例では、「会話」という単語が繰り返し用いられている場合を示す。   FIG. 3 is a diagram showing an example of specific contents of the electronic document 301. When the keyword extraction unit 122 receives the electronic document 301, the keyword extraction unit 122 searches the electronic document 301 for a keyword registered in the keyword table 101. The example of FIG. 3 shows a case where “chat”, “TV conference”, “conversation”, “discussion”, and “activation” are registered in the keyword table 101 as keywords. In addition, the repeated word extracting unit 123 extracts words that are repeatedly used from the electronic document 301 a predetermined number of times. The example of FIG. 3 shows a case where the word “conversation” is repeatedly used.

図4は、検索条件102のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。図4では特に、図3の例に示す電子文書301からキーワード抽出部122がキーワードを抽出して検索条件102とする例を示す。図5は、特許文献リスト104のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。特許文献リスト104は、文献IDを含む。図6は、文献情報テーブル105のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。文献情報テーブル105は、文献IDと、テーマコードと、Fタームとを対応付けて記憶する。文献情報テーブル105は類似度スコアを含んでもよい。   FIG. 4 is a diagram showing a data configuration of the search condition 102 and an example of specific data. 4 shows an example in which the keyword extraction unit 122 extracts keywords from the electronic document 301 shown in the example of FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating a data configuration of the patent document list 104 and an example of specific data. The patent document list 104 includes a document ID. FIG. 6 is a diagram illustrating a data configuration of the document information table 105 and an example of specific data. The document information table 105 stores a document ID, a theme code, and an F term in association with each other. The document information table 105 may include a similarity score.

図7は、アイデア整理支援装置100が出力する解析結果画面の例を示した図である。解析結果画面は、例えば、Fタームマップと、下部の査定率表示領域および文献数表示領域とを有する。Fタームマップは、根ノード「5B075」を左端とし、同じ深さを有するノードが同じ列に配置され、右に向かうほど深くなるグラフとされる。Fターム表示制御部160は、強調されるべきFタームがすべて含まれる部分木を示す。強調されるべきFタームがひとつも含まれない部分木の一部は、見やすくするため表示が省略される。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an analysis result screen output by the idea organization support device 100. The analysis result screen has, for example, an F-term map, a lower assessment rate display area, and a document count display area. The F term map is a graph in which the root node “5B075” is the left end, nodes having the same depth are arranged in the same column, and become deeper toward the right. The F-term display control unit 160 indicates a subtree including all F-terms to be emphasized. A part of the subtree that does not include any F-terms to be emphasized is omitted for easy viewing.

図8および図9は、アイデア整理支援装置100が出力する解析結果画面の別の例を示した図である。図8の例では、Fタームマップ上の各ノードについて、抽出Fターム群106に加えて該当のノードに対応するFタームを検索条件として加えた場合の、特許文献の数の情報を表示している。図9の例では、Fタームマップ上の各ノードについて、後述するテーマ選定部200によって有用なテーマであるとして選定されたFターム群毎に、同一の数字が記載されたマークが付されている。   8 and 9 are diagrams showing another example of the analysis result screen output by the idea organization support device 100. FIG. In the example of FIG. 8, for each node on the F-term map, information on the number of patent documents when the F-term corresponding to the corresponding node is added as a search condition in addition to the extracted F-term group 106 is displayed. Yes. In the example of FIG. 9, each node on the F-term map is marked with the same number for each F-term group selected as a useful theme by the theme selection unit 200 described later. .

図10は、アイデア整理支援装置100が出力する自動選択設定画面の例を示した図である。自動選択設定画面は、例えば上部から順に、Fターム数設定領域、階層設定領域、および移動方向設定領域を有し、さらにOKボタンを有する。ユーザは、Fターム数設定領域、階層設定領域、移動方向設定領域に示される条件をそれぞれ選択し、OKボタンを押下する。すると選択条件設定部182は、それらの条件を決定された選択条件として取得する。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of an automatic selection setting screen output by the idea organization support device 100. The automatic selection setting screen has, for example, an F-term number setting area, a hierarchy setting area, and a movement direction setting area in order from the top, and further has an OK button. The user selects the conditions indicated in the F-term number setting area, the hierarchy setting area, and the movement direction setting area, and presses the OK button. Then, the selection condition setting unit 182 acquires those conditions as the determined selection conditions.

図11は、アイデア整理支援装置100が出力する関連技術表示画面の例を示した図である。関連技術表示画面は、例えば上部から順に、検索条件領域、および検索結果領域を有する。検索条件領域には、関連技術検索部191で使用された検索条件が表示される。検索結果領域には、その検索条件のもとで特許文献を検索した結果得られた特許文献が文献IDのリストとして表示される。図12は、査定率テーブル107のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。査定率テーブル107は、検索条件となるテーマコードおよびFタームと、特許査定率とを含む。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a related technology display screen output by the idea organization support device 100. The related technology display screen includes, for example, a search condition area and a search result area in order from the top. In the search condition area, search conditions used in the related technology search unit 191 are displayed. In the search result area, patent documents obtained as a result of searching patent documents under the search conditions are displayed as a list of document IDs. FIG. 12 is a diagram showing a data configuration of the assessment rate table 107 and an example of specific data. The appraisal rate table 107 includes a theme code and F-term that are search conditions, and a patent appraisal rate.

<テーマ選定部>
以下では、テーマ選定部200の詳細について説明する。テーマ選定部200は、特許文献2に記載されたテーマ選定装置と同等の機能を有するものである。図2は、テーマ選定部200の構成例の概要を示した図である。テーマ選定部200は、特許情報303や一般情報304を参照して技術開発の有用なテーマを選定する機能を有し、ニーズ抽出部210、ニーズ・Fターム関連情報作成部220、Fターム総覧情報作成部230、既存Fターム情報作成部240、不存在Fターム情報作成部250、テーマ情報作成部260を有する。
<Theme Selection Department>
Below, the detail of the theme selection part 200 is demonstrated. The theme selection unit 200 has a function equivalent to that of the theme selection device described in Patent Document 2. FIG. 2 is a diagram showing an outline of a configuration example of the theme selection unit 200. The theme selection unit 200 has a function of selecting a useful theme for technology development with reference to the patent information 303 and the general information 304, and includes a needs extraction unit 210, needs / F-term related information creation unit 220, and F-term overview information. A creation unit 230, an existing F-term information creation unit 240, a non-existence F-term information creation unit 250, and a theme information creation unit 260 are included.

また、テーマ選定部200は、外部または記憶装置から、特許情報303や一般情報304を取得する。特許情報303は、特許文献等に関する電子データであり、例えば、特許公報や公開特許公報である。一般情報304は、ニュースや論文等である。一般情報304として電子文書301を利用してもよい。   The theme selection unit 200 also acquires patent information 303 and general information 304 from an external device or a storage device. The patent information 303 is electronic data related to a patent document and the like, and is, for example, a patent publication or a published patent publication. The general information 304 is news, papers, and the like. The electronic document 301 may be used as the general information 304.

ニーズ抽出部210は、一般情報304あるいは特許情報303に基づいてニーズを抽出する。ニーズ・Fターム関連情報作成部220は、ニーズ抽出部210によって抽出されたニーズ及び特許情報303の各文献に付与されるFタームに基づいて、ニーズ・Fターム関連情報204を作成して記憶装置に保持する。既存Fターム情報作成部240は、特許情報303の各文献に付与されるFタームに基づいて、既存Fターム情報202を作成して記憶装置に保持する。   The needs extraction unit 210 extracts needs based on the general information 304 or the patent information 303. The needs / F-term related information creating unit 220 creates the needs / F-term related information 204 based on the needs extracted by the needs extracting unit 210 and the F-terms given to each document of the patent information 303, and stores them. Hold on. The existing F-term information creating unit 240 creates the existing F-term information 202 based on the F-term assigned to each document of the patent information 303 and holds it in the storage device.

Fターム総覧情報作成部230は、抽出Fターム群106についてのテーマコードである抽出テーマコードを根ノードとする部分木の全てのノードに対応するFターム群をFターム総覧情報201として作成する。不存在Fターム情報作成部250は、既存Fターム情報202及びFターム総覧情報201に基づいて、不存在Fターム情報203を作成して記憶装置に保持する。テーマ情報作成部260は、ニーズ・Fターム関連情報204及び不存在Fターム情報203に基づいて、テーマ情報205を作成して出力する。   The F-term overview information creation unit 230 creates an F-term group corresponding to all nodes of the partial tree whose root node is the extracted theme code, which is the theme code for the extracted F-term group 106, as the F-term overview information 201. The non-existing F-term information creation unit 250 creates non-existing F-term information 203 based on the existing F-term information 202 and the F-term overview information 201, and holds it in the storage device. The theme information creation unit 260 creates and outputs theme information 205 based on the needs / F-term related information 204 and the non-existing F-term information 203.

[データ構成]
図13は、Fターム総覧情報201のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。Fターム総覧情報201は、テーマ選定部200がテーマを選定する対象とするFタームの全体を網羅する情報であり、本実施の形態では、抽出Fターム群106についてのテーマコードである抽出テーマコードを根ノードとする部分木の全てのノードに対応するFターム群が該当する。図13では、テーマコード「3E142」についての各Fタームを保持する場合の例を示している。
[Data structure]
FIG. 13 is a diagram illustrating a data configuration of the F-term overview information 201 and specific data examples. The F-term overview information 201 is information that covers the entire F-term for which the theme selection unit 200 selects a theme, and in this embodiment, an extracted theme code that is a theme code for the extracted F-term group 106. An F-term group corresponding to all the nodes of the sub-tree whose root node is is applicable. FIG. 13 shows an example in which each F term for the theme code “3E142” is held.

図14は、既存Fターム情報202のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。既存Fターム情報202は、特許情報303(特に、Fターム総覧情報201に保持するFタームが少なくとも1つは付与されているもの)の各文献に既に付与されているFタームの一覧を示す情報である。   FIG. 14 is a diagram showing a data configuration of the existing F-term information 202 and an example of specific data. The existing F-term information 202 is information indicating a list of F-terms already assigned to each document of the patent information 303 (in particular, at least one F-term held in the F-term overview information 201 is assigned). It is.

図15は、不存在Fターム情報203のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。不存在Fターム情報203は、特許情報303に付与されていないFタームもしくはFタームの組み合わせを示す情報である。候補IDの項目は、特許情報303に付与されていないFタームもしくはFタームの組み合わせを一意に識別するための識別子である。例えば、候補ID「002」に対応するFターム1「HT13」及びFターム2「JJ01」の組み合わせは、どの特許情報303にも付与されていないことを示す。   FIG. 15 is a diagram showing a data configuration of the nonexistent F-term information 203 and an example of specific data. The nonexistent F-term information 203 is information indicating an F-term or a combination of F-terms that is not given to the patent information 303. The item of candidate ID is an identifier for uniquely identifying an F-term or a combination of F-terms not assigned to the patent information 303. For example, the combination of F-term 1 “HT13” and F-term 2 “JJ01” corresponding to the candidate ID “002” is not given to any patent information 303.

図16は、ニーズ・Fターム関連情報204のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。ニーズ・Fターム関連情報204は、特許情報303や一般情報304を分析して得られたニーズとFタームとを関連付ける情報である。例えば、ニーズ「盗難リスク」には、Fターム1「GE21(指紋認証)」、Fターム2「CC04(時限PW)」、Fターム3「AB02(ネガリスト)」、Fターム4「ER02(与信)」等が対応付けられる。   FIG. 16 is a diagram showing a data configuration of the needs / F-term related information 204 and an example of specific data. The needs / F-term related information 204 is information that associates the needs obtained by analyzing the patent information 303 and the general information 304 with the F-term. For example, needs “theft risk” include F-term 1 “GE21 (fingerprint authentication)”, F-term 2 “CC04 (timed PW)”, F-term 3 “AB02 (negative)”, F-term 4 “ER02 (credit)” "Is associated.

図17は、テーマ情報205のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。テーマ情報205は、特許情報303に付与されていないFタームもしくはFタームの組み合わせから、有用なテーマの候補として抽出された情報である。テーマ情報205は、候補ID毎に優先順位を示す順位が対応付けられる。例えば、順位「1」の候補ID「003」が示すFターム1「CC04」及びFターム2「VR72」及びFターム3「RR01」及びFターム4「MN02」の組み合わせは、テーマコード「3E142」において最も有望なテーマの候補であることを示す。   FIG. 17 is a diagram illustrating a data configuration of the theme information 205 and an example of specific data. The theme information 205 is information extracted as a candidate for a useful theme from an F term or a combination of F terms not assigned to the patent information 303. The theme information 205 is associated with a rank indicating priority for each candidate ID. For example, the combination of F-term 1 “CC04”, F-term 2 “VR72”, F-term 3 “RR01”, and F-term 4 “MN02” indicated by candidate ID “003” of rank “1” is the theme code “3E142”. Is the most promising theme candidate.

[テーマ選定処理]
図18は、ニーズ・Fターム関連情報204の作成処理の例について概要を示すフローチャートである。処理を開始すると、テーマ選定部200に特許情報303あるいは一般情報304が入力される(S101)。テーマ選定部200のニーズ抽出部210は、特許情報303あるいは一般情報304に基づいて、ニーズを抽出する。例えば、テーマ選定部200は、特許情報303の「発明が解決しようとする課題」欄の記載をテキスト分析することにより各分野のニーズを抽出する(S102)。なお、テーマ選定部200がニーズの抽出処理を行ってもよいし、直接指定あるいは外部で抽出されたニーズをテーマ選定部200に入力するようにしてもよい。
[Theme selection process]
FIG. 18 is a flowchart showing an outline of an example of a process for creating the needs / F-term related information 204. When the process is started, patent information 303 or general information 304 is input to the theme selection unit 200 (S101). The needs extraction unit 210 of the theme selection unit 200 extracts needs based on the patent information 303 or the general information 304. For example, the theme selection unit 200 extracts the needs of each field by text analysis of the description in the “problem to be solved by the invention” column of the patent information 303 (S102). It should be noted that the theme selection unit 200 may perform needs extraction processing, or input needs specified directly or extracted externally to the theme selection unit 200.

テーマ選定部200のニーズ・Fターム関連情報作成部220は、ニーズを含む特許情報303を検索する(S103)。テーマ選定部200は、検索した特許情報303に付与されるFタームを取得する(S104)。テーマ選定部200は、ニーズとステップS104の処理で取得されたFタームとを対応付けてニーズ・Fターム関連情報204を作成して記憶装置に保持し(S105)、処理を終了する。   The needs / F-term related information creation unit 220 of the theme selection unit 200 searches the patent information 303 including the needs (S103). The theme selection unit 200 acquires the F term assigned to the searched patent information 303 (S104). The theme selection unit 200 creates the needs / F-term related information 204 by associating the needs with the F-term acquired in the process of step S104, holds the information in the storage device (S105), and ends the process.

図19は、テーマ情報205の作成処理の例について概要を示すフローチャートである。処理を開始すると、テーマ選定部200のFターム総覧情報作成部230は、抽出Fターム群106についてのテーマコードである抽出テーマコードを根ノードとする部分木の全てのノードに対応するFターム群をFターム総覧情報201として作成する(S201)。テーマ選定部200の既存Fターム情報作成部240は、特許情報303に基づいて、既存Fターム情報202を作成して記憶装置に保持する(S202)。   FIG. 19 is a flowchart showing an overview of an example of a process for creating theme information 205. When the process is started, the F-term overview information creation unit 230 of the theme selection unit 200 corresponds to all the nodes of the subtree whose root node is the extracted theme code that is the theme code for the extracted F-term group 106. Is created as F-term overview information 201 (S201). The existing F-term information creation unit 240 of the theme selection unit 200 creates the existing F-term information 202 based on the patent information 303 and holds it in the storage device (S202).

テーマ選定部200の不存在Fターム情報作成部250は、Fターム総覧情報201及び既存Fターム情報202に基づいて、特許情報303中のいずれの特許文献にも付与されていないFタームもしくはFタームの組み合わせを探索して不存在Fターム情報203を作成して記憶装置に保持する(S203)。ここでは、例えば、Fターム総覧情報201内のFタームまたはその組み合わせとしてあり得るものから、既存Fターム情報202内のFタームまたはその組み合わせを差し引いた残りを不存在Fターム情報203とする。   The non-existing F-term information creating unit 250 of the theme selecting unit 200 is based on the F-term overview information 201 and the existing F-term information 202 and is not assigned to any patent document in the patent information 303. The absence F term information 203 is created and stored in the storage device (S203). Here, for example, the remaining F-term information 203 is obtained by subtracting the F-term or the combination in the existing F-term information 202 from the F-term in the F-term overview information 201 or a combination thereof.

テーマ選定部200のテーマ情報作成部260は、記憶装置からニーズ・Fターム関連情報204を読み出す(S204)。テーマ選定部200は、ニーズ・Fターム関連情報204に基づいて、不存在Fターム情報203に対して優先順位を付与して絞り込む。テーマ選定部200は、不存在Fターム情報203の中から優先順位の高いFターム群を取り出し、テーマ情報205を作成して記憶装置に保持し(S205)、処理を終了する。   The theme information creation unit 260 of the theme selection unit 200 reads the needs / F-term related information 204 from the storage device (S204). Based on the needs / F-term related information 204, the theme selection unit 200 assigns a priority to the non-existing F-term information 203 and narrows it down. The theme selection unit 200 extracts F-term groups having a high priority from the non-existing F-term information 203, creates theme information 205, holds it in the storage device (S205), and ends the processing.

図20は、ステップS205の、不存在Fターム情報203の中から優先順位の高いFターム群を取り出す処理の例について詳細を示した図である。テーマ選定部200のテーマ情報作成部260は、テーマ選定対象のニーズが決定されている場合には、当該ニーズに関連付けられるFタームを含む候補の優先順位を高くする。例えば、テーマ選定部200は、テーマ選定対象としてニーズ「盗難リスク」が決定されている場合、当該ニーズ「盗難リスク」に関連付けられるFターム「CC04(時限PW)」を含む候補ID「003」の候補の優先順位を高くして、テーマ情報205を作成する。   FIG. 20 is a diagram illustrating details of an example of processing for extracting an F-term group having a high priority from the non-existing F-term information 203 in step S205. When the theme selection target needs have been determined, the theme information creation unit 260 of the theme selection unit 200 increases the priority of candidates including the F terms associated with the needs. For example, when the need “theft risk” is determined as the theme selection target, the theme selection unit 200 has the candidate ID “003” including the F term “CC04 (timed PW)” associated with the need “theft risk”. The theme information 205 is created by increasing the priority of candidates.

また、テーマ選定部200のテーマ情報作成部260は、テーマ選定対象のFタームが決定されている場合には、当該Fタームを含む候補の優先順位を高くする。例えば、テーマ選定部200は、解決手段としてのFターム「JJ01(並列処理)」が決定されている場合、当該Fターム「JJ01」を含む候補ID「002」の候補の優先順位を高くして、テーマ情報205を作成する。本実施の形態では、抽出Fターム群106の各Fタームを、テーマ選定対象のFタームとして使用するようにしてもよい。   Further, the theme information creation unit 260 of the theme selection unit 200 increases the priority order of candidates including the F term when the theme F selection target F term is determined. For example, when the F term “JJ01 (parallel processing)” as the solving means is determined, the theme selection unit 200 increases the priority of the candidate with the candidate ID “002” including the F term “JJ01”. The theme information 205 is created. In the present embodiment, each F-term of the extracted F-term group 106 may be used as an F-term for selecting a theme.

図21は、ステップS205の、不存在Fターム情報203の中から優先順位の高いFターム群を取り出す処理の別の例について詳細を示した図である。テーマ選定部200のニーズ・Fターム関連情報作成部220は、ニーズ・Fターム関連情報204に順位付けを行ってもよい。例えば、テーマ選定部200は、ニーズ・Fターム関連情報204の作成に際して、ニーズの順位を示すニーズ順位の項目を設ける。また、テーマ選定部200は、各ニーズに関連付けられる複数のFタームに対して、「Fターム1」→「Fターム2」→「Fターム3」→…、の順に順位付けを行う。なお、特許情報303への付与頻度等を解析することにより、各ニーズにFタームの順位付けを行うことができる。   FIG. 21 is a diagram showing details of another example of processing for extracting an F-term group having a high priority from the non-existing F-term information 203 in step S205. The needs / F-term related information creation unit 220 of the theme selection unit 200 may rank the needs / F-term related information 204. For example, the theme selection unit 200 provides a need ranking item indicating the ranking of needs when creating the needs / F-term related information 204. The theme selection unit 200 ranks a plurality of F terms associated with each need in the order of “F term 1” → “F term 2” → “F term 3” →. It should be noted that by analyzing the frequency of assignment to the patent information 303, the F terms can be ranked for each need.

図21のニーズ・Fターム関連情報204では、左方及び上方に行くほどFタームの順位が増す。テーマ選定部200は、ニーズ・Fターム関連情報204の最も左上に位置するFターム「CC04」を含む候補ID「003」の候補の優先順位を高くして、テーマ情報205を作成する。テーマ選定部200は、ニーズやFタームの優先順位に基づいて不存在Fターム情報203を効率的に絞り込むことにより、テーマ選定処理において全く無関係のテーマ候補等のノイズ混入を軽減することができる。   In the needs / F-term related information 204 of FIG. 21, the order of F-terms increases toward the left and above. The theme selection unit 200 creates the theme information 205 by increasing the priority of the candidate ID “003” including the F term “CC04” located at the upper left of the needs / F term related information 204. The theme selection unit 200 can reduce noise contamination such as completely irrelevant theme candidates in the theme selection process by efficiently narrowing down the non-existing F-term information 203 based on the needs and the priority order of the F-terms.

以上の過程を経て、テーマ選定部200は、特許情報303や一般情報304に基づいてニーズ・Fターム関連情報204及び既存Fターム情報202を作成し、Fターム総覧情報201及び既存Fターム情報202から不存在Fターム情報203を作成する。テーマ選定部200は、ニーズ・Fターム関連情報204に基づいて不存在Fターム情報203に対して優先順位を付与して絞り込みを行い、優先順位の高いFターム群を取り出してテーマ情報205を作成して出力する。このように、テーマ選定部200は、特許情報303に付与されていないFターム群に対して、ニーズに基づいて絞り込みを行うので、現状の課題に即した有用かつ有望なテーマを的確に選定することができる。   Through the above process, the theme selection unit 200 creates the needs / F-term related information 204 and the existing F-term information 202 based on the patent information 303 and the general information 304, and the F-term overview information 201 and the existing F-term information 202. The non-existence F term information 203 is created from The theme selection unit 200 assigns priorities to the non-existing F-term information 203 based on the needs / F-term related information 204, narrows down, extracts F-term groups with high priorities, and creates theme information 205. And output. As described above, the theme selection unit 200 narrows down the F-term group not given to the patent information 303 based on the needs, and thus selects a useful and promising theme that meets the current problem. be able to.

<処理内容>
以下では、上記の構成によるアイデア整理支援装置100での処理の内容について説明する。図22は、アイデア整理支援装置100における一連の処理の例について概要を示すフローチャートである。
<Processing content>
Below, the content of the process in the idea arrangement | positioning assistance apparatus 100 by said structure is demonstrated. FIG. 22 is a flowchart illustrating an outline of an example of a series of processes in the idea organization support device 100.

処理を開始すると、条件生成部120は、電子文書データ抽出部111もしくは音声データ変換部112を介して、検討対象のアイデアを含む電子的な資料を取得する(S301)。条件生成部120は、取得した電子的な資料から検索条件を生成する(S302)。特許文献検索部130は、検索条件をもとに特許文献を検索する(S303)。Fターム抽出部150は、検索結果からFターム群を抽出する(S304)。   When the process is started, the condition generation unit 120 acquires electronic material including the idea to be examined via the electronic document data extraction unit 111 or the audio data conversion unit 112 (S301). The condition generation unit 120 generates a search condition from the acquired electronic material (S302). The patent document search unit 130 searches for patent documents based on the search conditions (S303). The F-term extraction unit 150 extracts an F-term group from the search result (S304).

Fターム表示制御部160は、抽出されたFターム群のテーマコードを根ノードとする部分木の構造にしたがってFタームをディスプレイに表示する(S305)。Fターム表示制御部160は、抽出されたFターム群を強調表示し(S306)、そのFターム群に対応する特許査定率を導出してディスプレイに表示する(S307)。また、そのFターム群に対応する文献数を導出してディスプレイに表示し、さらに、そのFターム群に対して、検索条件として、表示されている各ノードに対応するFタームを加えて得られた文献数の情報を導出して各ノードに表示する(S308)。また、テーマ選定部200によって選定された有用なテーマに係るFターム群の情報を表示する(S309)。   The F-term display control unit 160 displays the F-term on the display according to the structure of the subtree having the extracted F-term group theme code as the root node (S305). The F-term display control unit 160 highlights the extracted F-term group (S306), derives a patent assessment rate corresponding to the F-term group, and displays it on the display (S307). Further, the number of documents corresponding to the F-term group is derived and displayed on the display, and further, the F-term corresponding to each displayed node is added to the F-term group as a search condition. Information on the number of documents obtained is derived and displayed on each node (S308). In addition, information on F-term groups related to useful themes selected by the theme selection unit 200 is displayed (S309).

表示された解析結果を参照したユーザによる指示により、もしくは自動的に、Fターム選択部180は、強調されたFタームと関連のあるFタームを選択する(S310)。関連技術検索部191は、選択されたFタームを入れた検索条件で特許文献を検索する(S311)。関連技術検索部191は、検索結果をディスプレイに表示する(S312)。自動探索部192は、検索結果から特許査定率を計算する(S313)。計算された特許査定率は、検索条件となったFターム群と対応付けられて査定率テーブル107に記憶される(S314)。   The F-term selection unit 180 selects an F-term associated with the emphasized F-term by an instruction from the user referring to the displayed analysis result or automatically (S310). The related technology search unit 191 searches for patent documents using a search condition including the selected F-term (S311). The related technology search unit 191 displays the search result on the display (S312). The automatic search unit 192 calculates a patent assessment rate from the search result (S313). The calculated patent appraisal rate is stored in the appraisal rate table 107 in association with the F-term group serving as the search condition (S314).

ここで、特許査定率の計算回数が所定の回数より多いか否かを判定し(S315)、多くない場合は、Fターム選択部180は、検索条件のFタームを変更する(S316)。関連技術検索部191は、変更されたFタームを入れた検索条件で特許文献を検索し(S317)、処理をステップS313に戻す。ステップS315において、特許査定率の計算回数が所定の回数に達した場合は、最も特許査定率が高いFターム群をユーザに提示する(S318)。   Here, it is determined whether or not the patent appraisal rate is calculated more than a predetermined number (S315). If not, the F-term selection unit 180 changes the F-term of the search condition (S316). The related technology search unit 191 searches the patent document with the search condition including the changed F-term (S317), and returns the process to step S313. In step S315, when the patent appraisal rate has been calculated a predetermined number of times, the F term group having the highest patent appraisal rate is presented to the user (S318).

なお、図22ではアイデア整理支援装置100の条件生成部120に外部から電子的な資料が入力される場合について説明した。しかしながらこれに限られることなく、例えばアイデア整理支援装置100に外部から検索条件が入力され、処理がステップS303から開始されてもよい。また、アイデア整理支援装置100に外部から特許文献リストが入力され、処理がステップS304から開始されてもよい。また、アイデア整理支援装置100に外部から、検討対象のアイデアに対応するテーマコードおよびFターム群が入力され、処理がステップS305から開始されてもよい。   In addition, FIG. 22 demonstrated the case where the electronic material was input into the condition production | generation part 120 of the idea rearrangement assistance apparatus 100 from the outside. However, the present invention is not limited to this. For example, a search condition may be input from the outside to the idea organization support device 100, and the process may be started from step S303. Further, the patent document list may be input from the outside to the idea organization support device 100, and the process may be started from step S304. Further, a theme code and an F-term group corresponding to an idea to be examined may be input from the outside to the idea organization support apparatus 100, and the process may be started from step S305.

上述の実施の形態において、記憶装置の例は、コンピュータに内蔵されたハードディスクやメモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないCPUや、GUI(graphical user interface)制御技術や、OS(operating system)によって管理されているコンピュータにインストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶するメモリなどにより実現できることは当業者には理解されるところである。   In the embodiment described above, examples of the storage device are a hard disk and a memory built in the computer. Further, based on the description of the present specification, each unit is divided into a CPU (not shown), a GUI (graphical user interface) control technology, a module of an application program installed in a computer managed by an OS (operating system), a system Those skilled in the art will understand that the present invention can be realized by a program module or a memory that temporarily stores the contents of data read from the hard disk.

<利用状況の例>
本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100が有効に利用される状況の例を説明する。開発部から発明の提案書が提出されると、知財部員はその提案書を起案した開発者と面談を行い、特許出願の観点からアイデアを洗練する。この面談の際、知財部員はアイデア整理支援装置100に提案書の電子データを入力する。すると、アイデア整理支援装置100はその提案書に記載されるアイデアを良く示すFタームが強調された図7〜図9のようなFタームマップをディスプレイに表示する。
<Example of usage status>
An example of a situation in which the idea organization support device 100 according to the present embodiment is effectively used will be described. When a proposal for invention is submitted from the development department, the intellectual property staff interviews the developer who drafted the proposal and refines the idea from the viewpoint of patent application. At the time of this interview, the intellectual property member inputs the electronic data of the proposal to the idea organization support device 100. Then, the idea organization support device 100 displays the F-term maps as shown in FIGS. 7 to 9 on which the F-terms well indicating the ideas described in the proposal are emphasized.

知財部員と開発者とはこのFタームマップを基に認識の位相を合わせて議論を進めることができる。また、その面談の際、競合他社の関連特許のリストをアイデア整理支援装置100に入力すれば、提案書のアイデアとその関連特許とがどの程度近いかを判断でき、また、提案書のアイデアを実施するとその関連特許を侵害することになるか否かについての少なくとも予備的な指針を得ることもできる。   Intellectual property members and developers can proceed with discussions based on this F-term map, matching the phase of recognition. In the interview, if a list of related patents of competitors is input to the idea organizing support apparatus 100, it can be determined how close the idea of the proposal is to the related patent, and the idea of the proposal can be determined. At least preliminary guidance can be obtained as to whether the implementation would infringe the related patent.

本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100によれば、Fターム抽出部150によって抽出されたFターム群のテーマコードを根ノードとする図7〜図9に示されるような部分木の構造がディスプレイに表示される。そこではFターム抽出部150によって抽出されたFターム群に対応するノードが強調される。したがって、ユーザは、特許文献取得部140が取得した特許文献が含む技術的な概念の位置付けを視覚的に一目で把握できる。また、テーマコードを根ノードとする他のFタームが示す概念との関係性も把握できる。   According to idea rearranging support apparatus 100 according to the present embodiment, the structure of the partial tree as shown in FIGS. 7 to 9 having the theme code of the F-term group extracted by F-term extracting unit 150 as the root node. It appears on the display. There, the node corresponding to the F-term group extracted by the F-term extraction unit 150 is emphasized. Therefore, the user can visually grasp the positioning of the technical concept included in the patent document acquired by the patent document acquisition unit 140 at a glance. It is also possible to grasp the relationship with the concept indicated by another F-term having the theme code as a root node.

特に特許文献取得部140に外部から特許文献リスト104が入力される場合を考える。この場合の特許文献リスト104は例えばユーザが注目している競合他社の公開された特許文献のリストである。本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100によると、この競合他社の特許文献が含む技術的な概念の位置付けを視覚的に一目で把握できる。したがって、ユーザが競合他社の動向を把握する際のひとつの判断材料が与えられる。また自社が出願した特許文献のリストを外部から入力する場合も考えられる。この場合は自社の出願状況や保有特許の状況を把握する際のひとつの判断材料が与えられる。   In particular, consider a case where the patent document list 104 is input to the patent document acquisition unit 140 from the outside. In this case, the patent document list 104 is, for example, a list of published patent documents of competitors focused on by the user. According to the idea rearranging support apparatus 100 according to the present embodiment, the positioning of technical concepts included in the patent documents of competitors can be visually grasped at a glance. Therefore, one judgment material when the user grasps the trends of competitors is given. It is also conceivable that a list of patent documents filed by the company is input from the outside. In this case, one judgment material is given for grasping the application status of the company and the status of patents owned.

また、特許文献検索部130に外部から検索条件102が入力される場合を考える。この場合の検索条件102は例えば知財部員と開発者とがブレインストーミングを行った際に出てきたキーワードである。本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100によると、このキーワードが示す技術的な概念の位置付けを視覚的に一目で把握できる。したがってユーザは、アイデアを電子的な資料にまとめる前に予備的に検討を行うことができる。   Also, consider a case where the search condition 102 is input to the patent document search unit 130 from the outside. In this case, the search condition 102 is, for example, a keyword that appears when an intellectual property member and a developer brainstorm. According to the idea organizing support apparatus 100 according to the present embodiment, the positioning of the technical concept indicated by the keyword can be visually grasped at a glance. Users can therefore preliminarily consider ideas before putting them into electronic material.

また、特許出願を検討しているアイデアを含む電子的な資料が条件生成部120に入力される場合を考える。本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100によると、このアイデアに含まれる技術的な概念の位置付けを視覚的に一目で把握できる。また、周辺の技術分野や技術要素での、特許権を取得できる見込みが高くかつ有用なテーマや、周辺の技術分野や技術要素での特許出願の混み具合についても視覚的に一目で把握できる。   Also, consider a case where electronic material including an idea that is considering a patent application is input to the condition generation unit 120. According to the idea arrangement support device 100 according to the present embodiment, the positioning of technical concepts included in the idea can be visually grasped at a glance. It is also possible to visually grasp at a glance the useful and highly promising themes where patent rights can be obtained in the peripheral technical fields and technical elements, and the degree of crowding of patent applications in the peripheral technical fields and technical elements.

したがって、ユーザはアイデアを拡大する際や別のパターンの構想を練る際に、元のアイデアのどの要素をどんな方向性で動かせるかを容易に視覚的に判断することができる。これにより、系統立ったアイデアの洗練が可能となる。また、ユーザが大勢いる場合でも全員が同じFタームマップをもとに思考を展開できるので、議論がスムーズに進みうる。   Therefore, the user can easily visually determine which element of the original idea can be moved in which direction when expanding the idea or planning another pattern. This makes it possible to refine systematic ideas. In addition, even when there are many users, all of them can develop their thoughts based on the same F-term map, so the discussion can proceed smoothly.

また、本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100では、強調されたFターム群と関連のあるFタームを含む検索式を新たに生成して関連技術を検索する。したがって、特許出願を検討しているアイデアについて、それと関連のある技術分野や技術要素にはどのような特許文献があるかをより容易に調査および検討することができる。これにより、ユーザが特許出願の是非を判断する際のひとつの指標が得られる。   In addition, the idea organizing support apparatus 100 according to the present embodiment newly searches a related technique by generating a search expression including an F term related to the emphasized F term group. Therefore, it is possible to more easily investigate and examine what kind of patent document exists in the technical field and technical element related to the idea that is considering the patent application. Thereby, one index when the user determines whether or not to apply for a patent is obtained.

また、本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100では、Fターム選択部180の自動選択モードが使用する選択条件は、Fタームマップに示される部分木の構造のなかで、強調されたFターム群のFタームから所定の距離の範囲内にあるFタームが選択されるように設定される。したがって、関連技術検索部191による検索の結果は、特許文献取得部140が取得した特許文献が含む技術的な概念から大きくは離れず、関連技術検索部191による検索の結果をより有効に利用できる。   Moreover, in the idea organization support apparatus 100 according to the present embodiment, the selection conditions used by the automatic selection mode of the F-term selection unit 180 are emphasized F-terms in the structure of the subtree shown in the F-term map. It is set so that F terms within a predetermined distance from the F terms of the group are selected. Therefore, the search result by the related technology search unit 191 does not greatly depart from the technical concept included in the patent document acquired by the patent document acquisition unit 140, and the search result by the related technology search unit 191 can be used more effectively. .

また、本実施の形態に係るアイデア整理支援装置100では、特許出願を検討しているアイデアを含む電子的な資料が条件生成部120に入力される場合、そのアイデアと関連しうる特許文献を簡易に知ることができる。   In addition, in the idea organizing support apparatus 100 according to the present embodiment, when an electronic document including an idea that is considering a patent application is input to the condition generation unit 120, a patent document that can be related to the idea is simplified. Can know.

以上、実施の形態に係るアイデア整理支援装置100の構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、その各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。   The configuration and operation of the idea organization support device 100 according to the embodiment have been described above. This embodiment is an exemplification, and it is understood by those skilled in the art that various modifications can be made to each component and combination of processes, and such modifications are within the scope of the present invention.

実施の形態では、技術項目としてテーマコードおよびFタームを使用する場合について説明したが、これに限られず、概念をノードとする木構造を有する技術項目を使用することができる。例えば、技術項目として国際特許分類を使用してもよく、また米国特許商標庁のクラス(class)およびサブクラス(subclass)を使用してもよい。   In the embodiment, the case where a theme code and F-term are used as technical items has been described. For example, the international patent classification may be used as a technical item, and the US Patent and Trademark Office class and subclass may be used.

<変形例>
実施の形態に係るFターム抽出部150、Fターム表示制御部160、および支援情報導出部170の変形例について説明する。変形例に係るFターム抽出部150の対象Fターム決定部153は、その第1統計処理モードにおいては、選択されたFタームに対して、その出現頻度が高いほど高くなる強調値を付与する。対象Fターム決定部153は、選択されたFタームと、それに付与された強調値とを対応付けた強調表示テーブル108を生成する。図23は、強調表示テーブル108のデータ構成と具体的なデータの例を示した図である。強調表示テーブル108は、例えば、テーマコード、Fターム、および強調値を対応付けて記憶する。
<Modification>
A modification of the F-term extraction unit 150, the F-term display control unit 160, and the support information deriving unit 170 according to the embodiment will be described. In the first statistical processing mode, the target F-term determining unit 153 of the F-term extracting unit 150 according to the modified example gives an enhancement value that increases as the appearance frequency increases to the selected F-term. The target F-term determining unit 153 generates an emphasis display table 108 in which the selected F-term is associated with the emphasis value assigned thereto. FIG. 23 is a diagram illustrating a data configuration of the highlight table 108 and an example of specific data. The highlight display table 108 stores, for example, the theme code, the F term, and the highlight value in association with each other.

また、第2統計処理モードにおいては、対象Fターム決定部153は、選択された要素に対して、その出現頻度が高いほど高くなる強調値を付与し、上述と同様の強調表示テーブル108を生成する。   In the second statistical processing mode, the target F-term determining unit 153 gives the selected element an emphasis value that increases as the appearance frequency increases, and generates the same emphasis display table 108 as described above. To do.

変形例に係るFターム表示制御部160の着色強調部162は、強調表示テーブル108に記憶された強調値に基づいて強調表示を行う。具体的には、ノードを強調するための色を、強調値が高いほど濃くしてもよい。また、ノードを強調するための色を、強調値が高いほど暖色としてもよい。また、ノードの大きさを強調値が高いほど大きくしてもよい。いずれにしても強調値に基づく強調表示を行うことにより、特許出願を検討しているアイデアの、部分木の構造のなかでの位置を一目でより詳細に把握できる。なお、これらの処理は、図8に示すように各ノードに対応する文献数を表示する際に、文献数に応じて色を変えて表示することによって混み具合を示す際にも応用することができる。   The coloring emphasis unit 162 of the F-term display control unit 160 according to the modified example performs emphasis display based on the emphasis value stored in the emphasis display table 108. Specifically, the color for emphasizing the node may be darker as the emphasis value is higher. The color for emphasizing the node may be warmer as the emphasis value is higher. The node size may be increased as the emphasis value is higher. In any case, by performing highlighting based on the emphasis value, the position of the idea under consideration for the patent application in the structure of the subtree can be grasped in more detail at a glance. Note that these processes can also be applied when displaying the number of documents corresponding to each node as shown in FIG. 8 and indicating the degree of congestion by changing the color according to the number of documents. it can.

実施の形態に係るループ構造の変形例について説明する。変形例に係るループ構造に含まれる自動探索部192は、関連技術検索部191による検索の結果から特許査定率に加えて文献数を導出する。実施の形態では特許査定率の高いFターム群を発見するようにループ構造を構成した。変形例に係るループ構造では、自動探索部192は、Fターム群と検索結果の文献数とを対応付けて図示しない文献数テーブルに記憶する。そしてループ構造は、文献数が最も少ないFターム群をユーザに提示する。この場合、特許出願を検討しているアイデアを、他人があまり注目していない分野、言い換えるとまだ開拓の余地がある分野へ方向付けるための指針が与えられる。   A modification of the loop structure according to the embodiment will be described. The automatic search unit 192 included in the loop structure according to the modified example derives the number of documents in addition to the patent appraisal rate from the search result by the related technology search unit 191. In the embodiment, the loop structure is configured so as to find an F-term group having a high patent appraisal rate. In the loop structure according to the modification, the automatic search unit 192 stores the F-term group and the number of documents in the search result in association with each other in a document number table (not shown). The loop structure presents to the user the F-term group with the smallest number of documents. In this case, guidance is provided to direct ideas that are considering patent applications to areas that others are not paying attention to, in other words, areas that still have room for development.

実施の形態では、Fターム選択部180が自動選択モードで使用する選択条件は、Fタームマップに示される部分木の構造のなかで、強調されたFターム群のFタームから所定の距離の範囲内にあるFタームが選択されるように設定される場合について説明したが、これに限られない。例えば範囲を指定しない選択条件も可能である。   In the embodiment, the selection condition used by the F-term selection unit 180 in the automatic selection mode is a range of a predetermined distance from the F-term of the emphasized F-term group in the subtree structure indicated in the F-term map. Although the case where it is set so that the F term inside is selected has been described, it is not limited to this. For example, a selection condition that does not specify a range is possible.

実施の形態では、条件生成部120には特許出願を検討しているアイデアを含む電子的な資料が入力される場合について説明したが、これに限られない。例えば、条件生成部120には外国の特許文献が入力されてもよい。この場合、その外国の特許文献に対応するFターム群を見つけて強調表示できる。   In the embodiment, the case where electronic material including an idea that is considering a patent application is input to the condition generation unit 120 has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, foreign patent documents may be input to the condition generation unit 120. In this case, an F-term group corresponding to the foreign patent document can be found and highlighted.

実施の形態では、図7においてFターム群がひとつのテーマコードから派生する場合について説明したが、これに限られない。例えば、Fターム抽出部150が2つ以上のテーマコードから派生するFターム群を抽出した場合、Fターム表示制御部160は、それらのテーマコードのそれぞれを根ノードとする部分木の構造を並べて表示してもよい。   In the embodiment, the case where the F-term group is derived from one theme code in FIG. 7 has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, when the F-term extraction unit 150 extracts F-term groups derived from two or more theme codes, the F-term display control unit 160 arranges the structure of subtrees having each of these theme codes as root nodes. It may be displayed.

実施の形態では、査定率導出部171は、検索の結果得られた特許文献のうち、特許された特許文献の割合を特許査定率として導出する場合について説明したが、これに限られない。例えば査定率導出部は、特許査定率を時系列順に導出した上で、それをディスプレイに表示してもよい。この場合、特許査定という観点からユーザはより詳細な情報を得ることができる。自動探索部192における特許査定率についても同様である。   In the embodiment, the assessment rate deriving unit 171 has explained the case where the ratio of patented patent documents among the patent documents obtained as a result of the search is derived as the patent assessment rate, but is not limited thereto. For example, the assessment rate deriving unit may derive the patent assessment rates in chronological order and display them on the display. In this case, the user can obtain more detailed information from the viewpoint of patent appraisal. The same applies to the patent appraisal rate in the automatic search unit 192.

実施の形態では、部分木表示制御部161は、記憶装置に保持される、もしくは外部から供給される図示されないテーマコードとFタームのリストを参照し、抽出Fターム群のテーマコードを根ノードとする部分木の構造にしたがってFタームマップを表示する場合について説明したが、これに限られない。部分木表示制御部161は、抽出Fターム群106をすべて含む部分木の構造にしたがってFタームマップを表示してもよい。この場合、根ノードは必ずしもテーマコードではなくなる。したがって抽出Fターム群106がすべて近くに存在する場合にはより見やすい適切なFタームマップとなる。   In the embodiment, the subtree display control unit 161 refers to a list of theme codes and F terms (not shown) held in the storage device or supplied from the outside, and uses the theme codes of the extracted F terms as root nodes. The case where the F-term map is displayed according to the structure of the subtree to be described has been described, but is not limited thereto. The subtree display control unit 161 may display the F-term map according to the structure of the subtree including all the extracted F-term groups 106. In this case, the root node is not necessarily a theme code. Therefore, when all the extracted F-term groups 106 exist nearby, an appropriate F-term map becomes easier to see.

実施の形態では、知財部員や開発者が議論を行う際の参照情報として、Fタームマップにおいて抽出Fターム群106の内容を強調表示するとともに、有用なテーマとなるFターム群の情報や、Fタームマップ上の各ノードに対応するFタームについての混み具合を示す文献数の情報を導出して各ノードに表示する場合について説明した。これらに加えてさらに、例えば支援情報導出部170が、各ノードに対応するFタームを含む特許文献を特許文献検索ツール133によって検索し、検索結果の各文献から自然言語処理により頻出単語をキーワードとして抽出し、上位のものを各ノードに関連付けて保持する。この情報を、例えば、Fタームマップ上で各ノードをマウスでクリックする等により表示可能なようにして、各ノードに対応するFタームについての理解を助けるようにしてもよい。   In the embodiment, the contents of the extracted F-term group 106 are highlighted in the F-term map as reference information when the intellectual property member or developer discusses, and information on the F-term group that is a useful theme, A case has been described in which information on the number of documents indicating the degree of congestion for the F term corresponding to each node on the F term map is derived and displayed on each node. In addition to these, for example, the support information deriving unit 170 searches the patent document including the F-term corresponding to each node by the patent document search tool 133, and uses the frequently used words as keywords from each document of the search result by natural language processing Extract and retain the higher ones in association with each node. This information may be displayed, for example, by clicking each node on the F-term map with a mouse or the like, so as to facilitate understanding of the F-term corresponding to each node.

また同様に、支援情報導出部170が、各ノードに対応するFタームを含む特許文献を特許文献検索ツール133によって検索し、検索結果の各文献の出願人の項目から、あらかじめ定義しておいた図示しない出願人−業種対応テーブルなどに基づいて出願人の業種を特定して統計処理し、上位のものを各ノードに関連付けて保持する。この情報を上記と同様に、例えば、Fタームマップ上で各ノードをマウスでクリックする等により表示可能なようにして、各ノードに対応するFタームが示す技術分野や技術要素についてどのような業種からの出願が多いかといった情報を得られるようにしてもよい。   Similarly, the support information deriving unit 170 searches the patent document including the F term corresponding to each node by the patent document search tool 133, and defines in advance from the applicant's item of each document as the search result. Based on an applicant-industry correspondence table (not shown) and the like, the applicant's industry is identified and statistically processed, and the upper one is associated with each node and held. In the same manner as described above, for example, by displaying each node on the F-term map by clicking the mouse with the mouse, etc. You may be able to obtain information on whether there are many applications from.

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。   As mentioned above, the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiment. However, the present invention is not limited to the embodiment, and various modifications can be made without departing from the scope of the invention. Needless to say.

本発明は、技術項目によって分類された技術文献を解析し、アイデア整理を支援するアイデア整理支援装置およびアイデア整理支援プログラムに利用可能である。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is applicable to an idea organization support device and an idea organization support program that analyze technical documents classified by technical items and support idea organization.

100…アイデア整理支援装置、
101…キーワードテーブル、102…検索条件、103…検索式、104…特許文献リスト、105…文献情報テーブル、106…抽出Fターム群、107…査定率テーブル、108…強調表示テーブル、
111…電子文書データ抽出部、112…音声データ変換部、
120…条件生成部、121…文章抽出部、122…キーワード抽出部、123…繰り返し語抽出部、
130…特許文献検索部、131…検索式生成部、131−1…OR化部、131−2…AND化部、131−3…類義語OR化部、132…検索範囲設定部、133…特許検索ツール、
140…特許文献取得部、
150…Fターム抽出部、151…文献情報取得部、152…対象文献決定部、153…対象Fターム決定部、
160…Fターム表示制御部、161…部分木表示制御部、162…着色強調部、
170…支援情報導出部、171…査定率導出部、172…文献数導出部、
180…Fターム選択部、181…入力処理部、182…選択条件設定部、183…選択実行部、
191…関連技術検索部、192…自動探索部、
200…テーマ選定部、
201…Fターム総覧情報、202…既存Fターム情報、203…不存在Fターム情報、204…ニーズ・Fターム関連情報、205…テーマ情報、
210…ニーズ抽出部、220…ニーズ・Fターム関連情報作成部、230…Fターム総覧情報作成部、240…既存Fターム情報作成部、250…不存在Fターム情報作成部、260…テーマ情報作成部、
301…電子文書、302…音声データ、303…特許情報、304…一般情報。
100 ... Idea organization support device,
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 ... Keyword table, 102 ... Search condition, 103 ... Search formula, 104 ... Patent literature list, 105 ... Literature information table, 106 ... Extracted F term group, 107 ... Assessment rate table, 108 ... Highlighting table,
111 ... Electronic document data extraction unit, 112 ... Audio data conversion unit,
120 ... condition generation unit, 121 ... sentence extraction unit, 122 ... keyword extraction unit, 123 ... repeated word extraction unit,
DESCRIPTION OF SYMBOLS 130 ... Patent literature search part, 131 ... Search formula production | generation part, 131-1 ... ORing part, 131-2 ... ANDing part, 131-3 ... Synonym ORing part, 132 ... Search range setting part, 133 ... Patent search tool,
140 ... Patent document acquisition unit,
150 ... F-term extraction unit, 151 ... Document information acquisition unit, 152 ... Target document determination unit, 153 ... Target F-term determination unit,
160 ... F-term display control unit, 161 ... subtree display control unit, 162 ... color enhancement unit,
170 ... support information deriving unit, 171 ... assessment rate deriving unit, 172 ... number of documents deriving unit,
180 ... F-term selection unit, 181 ... input processing unit, 182 ... selection condition setting unit, 183 ... selection execution unit,
191 ... Related technology search unit, 192 ... Automatic search unit,
200 ... Theme selection department,
201 ... F-term overview information, 202 ... Existing F-term information, 203 ... Non-existing F-term information, 204 ... Needs / F-term related information, 205 ... Theme information,
210 ... Needs extraction unit, 220 ... Needs / F-term related information creation unit, 230 ... F-term overview information creation unit, 240 ... Existing F-term information creation unit, 250 ... Non-existence F-term information creation unit, 260 ... Creation of theme information Part,
301: Electronic document, 302: Audio data, 303: Patent information, 304: General information.

Claims (6)

技術文献を取得する文献取得部と、
前記文献取得部によって取得された技術文献から検討対象のアイデアに対応する第1の技術項目を抽出する項目抽出部と、
前記第1の技術項目を含む木構造から、前記第1の技術項目に基づいて、前記アイデアを発展させて検討する際の検討対象の技術項目の候補とする第2の技術項目を抽出するテーマ選定部と、
前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第2の技術項目を特定する情報を合わせて表示する項目表示部とを有し、
前記テーマ選定部は、
前記第1の技術項目を含む木構造の総覧を示す技術項目総覧情報を作成する技術項目総覧情報作成部と、
前記文献取得部によって取得された技術文献に付与されている技術項目を示す既存技術項目情報を作成する既存技術項目作成部と、
前記技術項目総覧情報と前記既存技術項目情報とに基づいて、前記技術項目総覧情報に含まれる技術項目について、前記文献取得部によって取得された技術文献に付与されていない技術項目の組み合わせを示す不存在技術項目情報を作成する不存在技術項目情報作成部と、
技術項目の組み合わせ毎に求められる指標に基づいて、前記不存在技術項目情報からテーマの候補とする技術項目の組み合わせを抽出して前記第2の技術項目とするテーマ情報作成部とを有することを特徴とするアイデア整理支援装置。
A document acquisition unit for acquiring technical documents;
An item extraction unit for extracting a first technical item corresponding to the idea to be examined from the technical literature acquired by the literature acquisition unit;
A theme for extracting, from a tree structure including the first technical item, a second technical item as a candidate for a technical item to be examined when the idea is developed and examined based on the first technical item. A selection department;
When displaying a tree structure including the first technical fields, the first and highlighted the technical items, possess a item display area for displaying the combined information specifying the second technical item ,
The theme selection unit
A technical item overview information creating unit for creating technical item overview information indicating a comprehensive list of tree structures including the first technical item;
An existing technical item creation unit that creates existing technical item information indicating technical items assigned to the technical literature acquired by the literature acquisition unit;
Based on the technical item overview information and the existing technical item information, a technical item included in the technical item overview information indicates a combination of technical items not assigned to the technical literature acquired by the literature acquisition unit. A non-existing technical item information creation unit for creating the existing technical item information;
Based on the indication determined for each combination of technology fields, to have a and theme information generating unit which extracts a combination of techniques items on the theme of candidates from the absence Technical item information and the second technical item An idea organization support device characterized by
請求項1に記載のアイデア整理支援装置において、
さらに、前記第1の技術項目を含む木構造に含まれる他の全ての第3の技術項目について、前記第1の技術項目および前記第3の技術項目が付与された技術文献の数をそれぞれ取得する文献数導出部を有し
前記項目表示部は、前記第1の技術項目を含むその木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第3の技術項目のそれぞれについて、前記文献数導出部によって取得された技術文献の数の情報を合わせて表示することを特徴とするアイデア整理支援装置。
In the idea organization support device according to claim 1,
Further, for all other third technical items included in the tree structure including the first technical item, the number of technical documents to which the first technical item and the third technical item are assigned is obtained. has a number of documents deriving unit that,
The item display unit highlights and displays the first technical item when displaying the tree structure including the first technical item, and the document number deriving unit for each of the third technical items. ideas organize support device characterized a benzalkonium be displayed together information on the number of acquired technical literature by.
請求項1または2に記載のアイデア整理支援装置において、
前記第1の技術項目を含む木構造について、当該技術項目が付与された技術文献を取得してキーワードを抽出する支援情報導出部を有し、
前記項目表示部は、技術項目をその木構造にしたがって表示する際、技術項目のそれぞれについて、前記支援情報導出部によって抽出された前記キーワードの情報を表示可能であることを特徴とするアイデア整理支援装置。
In the idea rearrangement support device according to claim 1 or 2 ,
For a tree structure including the first technical item, a support information deriving unit that acquires a technical document to which the technical item is attached and extracts a keyword;
The item display unit is capable of displaying the information of the keyword extracted by the support information deriving unit for each technical item when displaying the technical item according to the tree structure. apparatus.
請求項1または2に記載のアイデア整理支援装置において、
前記第1の技術項目を含む木構造に含まれる全ての技術項目について、当該技術項目が付与された技術文献を取得して、その作成主体の業種に係る情報を抽出する支援情報導出部を有し、
前記項目表示部は、前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、技術項目のそれぞれについて、前記支援情報導出部によって抽出された前記作成主体の業種に係る情報を表示可能であることを特徴とするアイデア整理支援装置。
In the idea rearrangement support device according to claim 1 or 2 ,
For all technical items included in the tree structure including the first technical item, there is a support information deriving unit that acquires the technical literature to which the technical item is assigned and extracts information relating to the type of industry of the creation subject. And
When displaying the tree structure including the first technical item, the item display unit is capable of displaying information on the business type of the creation subject extracted by the support information deriving unit for each technical item. An idea organization support device characterized by
技術文献を取得する文献取得処理と、
前記文献取得処理によって取得された技術文献から検討対象のアイデアに対応する第1の技術項目を抽出する項目抽出処理と、
前記第1の技術項目を含む木構造から、前記第1の技術項目に基づいて、前記アイデアを発展させて検討する際の検討対象の技術項目の候補とする第2の技術項目を抽出するテーマ選定処理と、
前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第2の技術項目を特定する情報を合わせて表示する項目表示処理とをコンピュータに実行させ
前記テーマ選定処理は、
前記第1の技術項目を含む木構造の総覧を示す技術項目総覧情報を作成する技術項目総覧情報作成処理と、
前記文献取得処理によって取得された技術文献に付与されている技術項目を示す既存技術項目情報を作成する既存技術項目作成処理と、
前記技術項目総覧情報と前記既存技術項目情報とに基づいて、前記技術項目総覧情報に含まれる技術項目について、前記文献取得処理によって取得された技術文献に付与されていない技術項目の組み合わせを示す不存在技術項目情報を作成する不存在技術項目情報作成処理と、
技術項目の組み合わせ毎に求められる指標に基づいて、前記不存在技術項目情報からテーマの候補とする技術項目の組み合わせを抽出して前記第2の技術項目とするテーマ情報作成処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするアイデア整理支援プログラム。
Document acquisition processing for acquiring technical documents;
An item extraction process for extracting a first technical item corresponding to the idea to be examined from the technical literature acquired by the literature acquisition process;
A theme for extracting, from a tree structure including the first technical item, a second technical item as a candidate for a technical item to be examined when the idea is developed and examined based on the first technical item. Selection process,
When displaying the tree structure including the first technical item, the computer displays item display processing for displaying the first technical item in an emphasized manner and displaying information specifying the second technical item together. to be executed,
The theme selection process is:
A technical item overview information creating process for creating technical item overview information indicating a tree structure overview including the first technical item;
Existing technical item creation processing for creating existing technical item information indicating the technical items assigned to the technical literature acquired by the literature acquisition processing;
Based on the technical item overview information and the existing technical item information, a technical item included in the technical item overview information indicates a combination of technical items not assigned to the technical literature acquired by the literature acquisition process. Non-existing technology item information creation processing for creating existing technology item information;
Based on the index required for each combination of technical items, a combination of technical items that are candidate themes is extracted from the non-existing technical item information, and the computer executes the theme information creation process as the second technical item is not ideas organize support programs characterized by Rukoto.
請求項5に記載のアイデア整理支援プログラムにおいて、
さらに、前記第1の技術項目を含む木構造に含まれる他の全ての第3の技術項目について、前記第1の技術項目および前記第3の技術項目が付与された技術文献の数をそれぞれ取得する文献数導出処理をコンピュータに実行させ
前記項目表示処理は、前記第1の技術項目を含む木構造を表示する際、前記第1の技術項目を強調して表示し、前記第3の技術項目のそれぞれについて、前記文献数導出処理によって取得された技術文献の数の情報を合わせて表示することを特徴とするアイデア整理支援プログラム。
In the idea organization support program according to claim 5,
Further, for all other third technical items included in the tree structure including the first technical item, the number of technical documents to which the first technical item and the third technical item are assigned is obtained. Let the computer execute the document number derivation process,
In the item display process, when displaying a tree structure including the first technical item, the first technical item is highlighted and displayed, and each of the third technical items is obtained by the document number derivation process. ideas organize support program characterized and Turkey be displayed together information on the number of acquired technical literature.
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