JP2006268080A

JP2006268080A - 特許データ解析方法、装置、プログラムおよび記録媒体

Info

Publication number: JP2006268080A
Application number: JP2005081095A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiro Tanaka; 一裕田中
Original assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Current assignee: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology AIST
Priority date: 2005-03-22
Filing date: 2005-03-22
Publication date: 2006-10-05

Abstract

【課題】研究機関や研究課題の評価指標をコンピュータによる計算で求めるようにして、評価基準が一定した客観性のある評価を行うことを可能とする特許データ解析方法、装置、プログラムおよび記録媒体を提供する。
【解決手段】研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順１０２と、合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順１０３と、参照時点Ｂと最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順１０５と、参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける合致特許出願の全出願人を求める手順と、全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順１０６と、期間Ｃと出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順１０７と、全出願人を出願件数の多い順に並べたときの、出願人の順位Ｅを求める手順１０８と、出願人数Ｄと順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順１０９を有する。
【選択図】図２

Description

この発明は、研究機関の種々の研究課題の価値評価や重要度の評価の判断基準や基礎データを提供するための特許データ解析方法、装置、プログラムおよび記録媒体に関するものであり、さらに詳しくは、研究機関の競争力や研究課題の注目度に関するパラメータを導入して研究機関や研究課題の価値評価を容易に行えるようにした特許データ解析方法、装置、プログラムおよび記録媒体に関するものである。

研究者、研究グループまたは研究機関の研究開発能力や競争力を評価すること、および、それらの研究者等が行っている研究課題の価値や重要度を評価することは非常に重要な事項であり、これらを適切に評価できるか否かが研究・開発を行う機関の将来性を左右することになる。このような研究機関や研究課題の評価には、一般的に認められた客観性のある評価基準や評価手法等は存在せず、専門家が個々のケースごとに独自の判断基準により評価を行っているのが実情である。

このような研究機関や研究課題の評価を外部の民間調査機関や外部評価委員に依頼することも多いが、客観性があり評価基準の一定した結論を得ることは困難である。また、外部評価委員に、自己の研究機関の競争者が含まれる場合もあり、知的財産権の詳細な開示は情報漏洩の危険性を伴うこともある。

そこで、研究機関や研究課題の評価指標をコンピュータによる計算で求めることができれば、評価基準が一定した客観性のある評価を行うことが可能となる。各研究機関が外部機関に依頼することなく、客観的な自己の評価を行うことも可能となる。

特許出願のデータベースを使用して、各研究機関の技術動向の調査を行う技術としては、下記の特許文献１に記載されたような技術が公知である。特許文献１には、特許出願のデータベースから出願人、分野等によって分類した特許出願情報、登録情報を抽出し、各研究機関の技術動向等を把握しようとする技術が記載されている。
特開２００３−７６７９６号公報

従来のような専門家の独自の判断による価値評価には、前述のような問題点があった。すなわち、客観性があり評価基準の一定した結論を得ることは困難であり、また、情報漏洩の危険を伴うという問題点があった。また、特許文献１に記載されたような技術も、各研究機関の技術動向の調査を行うことはできても、研究機関や研究課題の評価指標を計算によって求めるというものではなかった。

そこで、本発明は、研究機関や研究課題の評価指標をコンピュータによる計算で求めるようにして、評価基準が一定した客観性のある評価を行うことを可能とする特許データ解析方法、装置、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の特許データ解析方法は、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順を有するものである。

また、上記の特許データ解析方法において、前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものとすることができる。

また、上記の特許データ解析方法において、前記参照時点Ｂと前記注目度指数Ｆとの関係を表示する手順を有することが好ましい。

また、本発明の特許データ解析方法は、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順を有するものである。

また、上記の特許データ解析方法において、前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものとすることができる。

また、上記の特許データ解析方法において、前記参照時点Ｂと前記競争力指数Ｇとの関係を表示する手順を有することが好ましい。

また、本発明の特許データ解析方法は、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順を有するものである。

また、上記の特許データ解析方法において、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇであることが好ましい。

また、本発明の特許データ解析装置は、文字および図形を表示するための表示部と、検索条件を入力するための入力部と、特許データベースに接続するための通信部と、前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段と、データの演算処理を行う演算処理手段と、前記演算処理手段の演算結果を前記表示部に表示する表示処理手段とを有し、前記演算処理手段は、特定の研究課題の内容を示す前記検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順とを実行するものである。

また、上記の特許データ解析装置において、前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものとすることができる。

また、本発明の特許データ解析装置は、文字および図形を表示するための表示部と、検索条件を入力するための入力部と、特許データベースに接続するための通信部と、前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段と、データの演算処理を行う演算処理手段と、前記演算処理手段の演算結果を前記表示部に表示する表示処理手段とを有し、前記演算処理手段は、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順とを実行するものである。

また、上記の特許データ解析装置において、前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものとすることができる。

また、本発明の特許データ解析装置は、文字および図形を表示するための表示部と、検索条件を入力するための入力部と、特許データベースに接続するための通信部と、前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段と、データの演算処理を行う演算処理手段と、前記演算処理手段の演算結果を前記表示部に表示する表示処理手段とを有し、前記演算処理手段は、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順とを実行するものであり、前記表示処理手段は、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順を実行するものである。

また、上記の特許データ解析装置において、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇであることが好ましい。

また、本発明の特許データ解析プログラムは、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、前記参照時点Ｂと前記注目度指数Ｆとの関係を表示する手順とを、コンピュータに実行させるためのものである。

また、上記の特許データ解析プログラムにおいて、前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものとすることができる。

また、本発明の特許データ解析プログラムは、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、前記参照時点Ｂと前記競争力指数Ｇとの関係を表示する手順とを、コンピュータに実行させるためのものである。

また、上記の特許データ解析プログラムにおいて、前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものとすることができる。

また、本発明の特許データ解析プログラムは、特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順とを、コンピュータに実行させるためのものである。

また、上記の特許データ解析プログラムにおいて、前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇであることが好ましい。

また、本発明の記録媒体は、上記のいずれかの特許データ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明は、以上のように構成されているので、以下のような効果を奏する。

特許データベースから抽出したデータにより、研究課題や研究機関の評価の基礎となる注目度指数Ｆ等をコンピュータによって演算して求めることができ、客観的で適切な評価を行うことが可能となる。また、外部の第三者に評価を依頼する必要もなく、情報漏洩等の危険も生じない。

注目度指数Ｆを期間Ｃおよび出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるようにした場合は、注目度指数Ｆの演算が簡素なものとなり、また、研究課題の注目度を適切に反映する指数を求めることができる。

参照時点Ｂと注目度指数Ｆとの関係を表示するようにしたので、注目度指数Ｆの経時的な推移を表示することができ、その研究課題の過去の動向を分かりやすく表示でき、その研究課題の適切な評価を行うことができる。さらに、その研究課題の、今後の動向を予測することも可能となる。

特許データベースから抽出したデータにより、研究課題や研究機関の評価の基礎となる競争力指数Ｇ等をコンピュータによって演算して求めることができ、客観的で適切な評価を行うことが可能となる。また、外部の第三者に評価を依頼する必要もなく、情報漏洩等の危険も生じない。

競争力指数Ｇを出願人数Ｄおよび順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるようにした場合は、競争力指数Ｇの演算が簡素なものとなり、また、研究機関の競争力を適切に反映する指数を求めることができる。

参照時点Ｂと競争力指数Ｇとの関係を表示するようにしたので、競争力指数Ｇの経時的な推移を表示することができ、その研究機関の過去の競争力の動向を分かりやすく表示でき、その研究機関の適切な評価を行うことができる。さらに、その研究機関の競争力の、今後の動向を予測することも可能となる。

特許データベースから抽出したデータにより、研究課題や研究機関の評価の基礎となる注目度指数Ｆ、競争力指数Ｇ等をコンピュータによって演算して求めることができ、客観的で適切な評価を行うことが可能となる。また、外部の第三者に評価を依頼する必要もなく、情報漏洩等の危険も生じない。さらに、演算して求めた各パラメータの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸としてパラメータを表示するようにしたので、２種類のパラメータの関係や経時変化を分かりやすく表示することができる。

２種類のパラメータとして注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸としてパラメータを表示するようにしたので、注目度指数Ｆと競争力指数Ｇの関係や経時変化を分かりやすく表示することができる。これにより、研究課題および研究機関の客観的で適切な評価を行うことが可能となる。

本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の特許データ解析装置１の全体構成を示すブロック図である。特許データ解析装置１のハードウェアとしては通常の一般用コンピュータが使用できる。すなわち、一般用コンピュータに本発明の特許データ解析プログラムを導入し、特許データ解析方法を実行させるようにすれば、特許データ解析装置１とすることができる。なお、本発明において特許データとは、特許出願だけでなく必要に応じて実用新案登録出願を含ませることもでき、特許出願および実用新案登録出願のデータを包含するものである。

特許データ解析装置１には、各種のデータ処理や演算を行うＣＰＵ１１が設けられている。ＣＰＵ１１は、バス１２を介してＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるメモリ１３をアクセスし、また、それ以外の入出力回路等をアクセスして種々の情報処理を行うことができる。ＣＰＵ１１は、メモリ１３のＲＯＭ部に記憶されているＢＩＯＳ等のシステムプログラムおよびデータと、メモリ１３のＲＡＭ部にロードされたプログラムおよびデータに従って動作する。

ＲＡＭ部には、まず、基本プログラムであるＯＳ（オペレーティング・システム）がロードされている。また、ＲＡＭ部には、種々のデータ解析や演算処理を行うための演算処理プログラム１３１や、演算処理プログラム１３１によって求められた種々のパラメータ等をグラフ、図形、文字として分かりやすく表示するための表示処理プログラム１３２がロードされている。演算処理プログラム１３１の機能については、後に詳しく説明する。

特許データ解析装置１のバス１２には、補助記憶装置としての固定ディスク装置１４が接続されている。固定ディスク装置１４にはＣＰＵ１１によって実行されるべきＯＳプログラムおよびその他のプログラム等を記憶しておき、適宜、これらのプログラム等を固定ディスク装置１４からメモリ１３のＲＡＭ部にロードする。

また、固定ディスク装置１４には、特許データベースから所望の検索条件に合致するデータを抽出した抽出データ１４１（合致特許出願データ）を記憶する。さらに、固定ディスク装置１４には、抽出データの中から出願人の項目を参照して、出願人別に出願件数等を整理した出願人テーブル１４２が記憶される。また、固定ディスク装置１４には、演算処理プログラム１３１によって求められた種々のパラメータ等が演算データ１４３として記憶される。

特許データ解析装置１のバス１２には、文字および図形を表示する表示部１６、操作者がデータを入力するための入力部１７がインターフェース回路１５を介して接続されている。表示部１６としてはＣＲＴ、液晶ディスプレイ等が使用でき、入力部１７としてはキーボード、マウス等が使用できる。さらに、特許データ解析装置１には通信回路１８が設けられており、この通信回路１８を介して特許データベースに接続することができる。

図２は、本発明の特許データ解析方法の手順を示すフローチャートである。すなわち、図２は特許データ解析装置１が実行する処理手順を示すものである。まず、特許データ解析装置１の操作者は特許データベースに接続し、手順１０１において、特定の研究課題の内容を検索するための検索条件を入力する。検索条件は、研究課題の内容と関連するキーワードや出願日、公開日の範囲等の種々の条件を論理積、論理和によって組み合わせたものが使用できる。なお、特許出願は原則として出願から１年６ヶ月経過した時点で公開されるので、出願日の条件を組み合わせる場合には、現時点から過去１年６ヶ月の期間は除外することが好ましい。

次に、手順１０２において、入力した検索条件により検索を実行し、検索条件に合致する特許出願を合致特許出願として抽出する。抽出した合致特許出願のデータは、抽出データ１４１として固定ディスク装置１４に記憶される。次に、手順１０３において、抽出データ１４１の中の最も早い出願日の特許出願を選び出し、その特許出願の出願年を最先出願年Ａとして記憶する。求められた最先出願年Ａは、演算データ１４３として固定ディスク装置１４に記憶される。

次に、手順１０４において、時系列的な推移を見るための参照年Ｂを設定する。参照年Ｂは、時系列的な推移を見る場合の時間を示す変数として使用されるもので、例えば、１９９２〜１９９９年というように期間の範囲を指定する。すると、参照年Ｂとして最初の１９９２年が設定されて種々の演算が行われ、順次、１９９３年，１９９４年，・・・と参照年Ｂが変更されて、最後の１９９９年までその参照年Ｂごとに種々の演算が行われ各パラメータが求められる。

次に、手順１０５において、最先出願年Ａと参照年Ｂとの間の期間Ｃが計算される。なお、ここでは最先時点Ａ、参照時点Ｂおよび期間Ｃは、全て１年を単位期間Ｈとして求めるようにしているが、これらの単位期間Ｈは１年に限定する必要はなく、２年、６ヶ月などでもよい。

次に、手順１０６において、参照年Ｂの単位期間（この場合は１年）の全出願人の数を求め、その数を出願人数Ｄとする。出願人に関しては、参照年Ｂごとに全出願人が求められ、出願人テーブル１４２として記憶されているので、その出願人テーブル１４２から参照年Ｂ（１年間）における全出願人の数である出願人数Ｄが容易に求められる。出願人テーブル１４２は、参照年Ｂごとに全出願人が求められ、その出願人別に出願件数等を整理したテーブルである。

次に、手順１０７において、先に求めた期間Ｃと出願人数Ｄとから、その研究課題の注目度指数Ｆを求める。注目度指数Ｆは、期間Ｃと出願人数Ｄとを変数とする関数として定義され、例えば、次の式１によって定義される。
Ｆ＝Ｄ／Ｃ・・・式１

この注目度指数Ｆは、その研究課題に参入している研究機関の数をその研究課題の歴史としての期間で割ったものであり、その研究課題が注目されている度合いを示す指標となるものである。注目度指数Ｆが大きいほど注目度合が大きいことを示すものである。注目度指数Ｆとしては、必ずしも式１に限定されるわけではなく、注目度を表すような他の関数でもよい。

次に、手順１０８において、参照年Ｂ（１年間）における全出願人を出願件数の多い順に並べたときの参照または評価すべき出願人の順位Ｅを求める。この順位Ｅも出願人テーブル１４２から容易に求めることができる。

次に、手順１０９において、先に求めた出願人数Ｄと順位Ｅとから、評価すべき出願人（研究機関）の競争力指数Ｇを求める。競争力指数Ｇは、出願人数Ｄと順位Ｅとを変数とする関数として定義され、例えば、次の式２によって定義される。
Ｇ＝Ｄ／Ｅ・・・式２

この競争力指数Ｇは、参照年Ｂ（１年間）における全出願人の出願人数Ｄを評価すべき出願人（研究機関）の出願件数の順位Ｅで割ったものであり、その研究機関の競争力を示す指標となるものである。競争力指数Ｇが大きいほど競争力が大きいことを示すものである。競争力指数Ｇとしては、必ずしも式２に限定されるわけではなく、競争力を表すような他の関数でもよい。

次に、手順１１０において、参照年Ｂが設定された範囲内でもれなく変更されて演算が終了したか否かを判断する。演算が終了していなければ手順１１１に進み、演算が終了していれば手順１１２に進む。手順１１１では、参照年Ｂを次の年に変更し、その後、手順１０５に戻り、演算が終了するまで手順１０５〜１１１の処理を繰り返す。

演算が終了すれば手順１１２に進み、以上の手順によって求められ、演算データ１４３として記憶された各種のパラメータを表示部１６に表示する。各種のパラメータは表やグラフとして操作者に分かりやすい形式で表示される。なお、図２のフローチャートの手順１０１〜１１１は演算処理プログラム１３１によって処理が行われ、手順１１２は表示処理プログラム１３２によって処理が行われる。

図３および図４は、演算処理プログラム１３１によって求めた各種のパラメータを表示処理プログラム１３２によって表示した例を示す図である。評価すべき研究機関として○○社、研究課題としては××の例である。この研究課題に関する最も早い特許出願は１９８２年に出願されており、最先出願年Ａは１９８２年となる。参照年Ｂを１９９２〜１９９４年、単位期間Ｈを１年として、演算処理プログラム１３１によって各種パラメータを求めると、図３の表のようになる。

図３の表の内容を、横軸を注目度指数Ｆ、縦軸を競争力指数Ｇとして、参照年Ｂごとにプロットしたものが、図４のグラフである。図４のグラフによれば、研究課題「××」の注目度が１９９３年以降に急激に増大し、また、研究機関「○○社」の競争力も１９９３年以降に急激に増大したことが容易に読み取れる。表示処理プログラム１３２は、操作者の指示により、図３のような表形式での表示、図４のようなグラフ形式での表示、または、両者の同時表示等を任意に選択することができる。

図５および図６は、演算処理プログラム１３１によって求めた各種のパラメータを表示処理プログラム１３２によって表示した他の例を示す図である。評価すべき研究機関として△△社、研究課題としては□□の例である。この研究課題に関する最も早い特許出願は１９９８年に出願されており、最先出願年Ａは１９９８年となる。参照年Ｂを１９９９〜２００２年、単位期間Ｈを１年として、演算処理プログラム１３１によって各種パラメータを求めると、図５の表のようになる。

図５の表の内容を、横軸を注目度指数Ｆ、縦軸を競争力指数Ｇとして、参照年Ｂごとにプロットしたものが、図６のグラフである。図６のグラフによれば、研究課題「□□」の注目度が、１９９９→２０００年では減少したが、２００１年以降は増大していることが分かる。また、研究機関「△△社」の競争力も２００１年から増大したことが分かる。

以上のように、本発明によれば、特許データベースから抽出したデータにより、研究課題や研究機関の評価の基礎となる注目度指数Ｆ、競争力指数Ｇ等をコンピュータによって演算して求めることができ、客観的で適切な評価を行うことが可能となる。また、外部の第三者に評価を依頼する必要もなく、情報漏洩等の危険も生じない。

本発明によれば、研究課題や研究機関の評価の基礎となる各種パラメータをコンピュータによって演算して求めることができ、客観的で適切な評価を行うことが可能となる。これにより研究課題や研究機関の評価や将来の方向性の予測等を適切に行い、産業の発達に大いに寄与するものである。

本発明の特許データ解析装置１の全体構成を示すブロック図である。本発明の特許データ解析方法の手順を示すフローチャートである。本発明によって求めた各種パラメータの表示例を示す図である。各種パラメータの別の表示例を示す図である。他の研究課題について求めた各種パラメータの表示例を示す図である。他の研究課題について求めた各種パラメータの別の表示例を示す図である。

符号の説明

１特許データ解析装置
１１ＣＰＵ
１２バス
１３メモリ
１４固定ディスク装置
１５インターフェース回路
１６表示部
１７入力部
１８通信回路
１３１演算処理プログラム
１３２表示処理プログラム
１４１抽出データ
１４２出願人テーブル
１４３演算データ

Claims

特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順を有する特許データ解析方法。
請求項１に記載した特許データ解析方法であって、
前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものである特許データ解析方法。
請求項１，２のいずれか１項に記載した特許データ解析方法であって、
前記参照時点Ｂと前記注目度指数Ｆとの関係を表示する手順を有する特許データ解析方法。
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順を有する特許データ解析方法。
請求項４に記載した特許データ解析方法であって、
前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものである特許データ解析方法。
請求項４，５のいずれか１項に記載した特許データ解析方法であって、
前記参照時点Ｂと前記競争力指数Ｇとの関係を表示する手順を有する特許データ解析方法。
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順を有する特許データ解析方法。
請求項７に記載した特許データ解析方法であって、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇである特許データ解析方法。
文字および図形を表示するための表示部（１６）と、
検索条件を入力するための入力部（１７）と、
特許データベースに接続するための通信部（１８）と、
前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段（１４１）と、
データの演算処理を行う演算処理手段（１１，１３１）と、
前記演算処理手段（１１，１３１）の演算結果を前記表示部（１６）に表示する表示処理手段（１１，１３２）とを有し、
前記演算処理手段（１１，１３１）は、
特定の研究課題の内容を示す前記検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順とを実行するものである特許データ解析装置。
請求項９に記載した特許データ解析装置であって、
前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものである特許データ解析装置。
文字および図形を表示するための表示部（１６）と、
検索条件を入力するための入力部（１７）と、
特許データベースに接続するための通信部（１８）と、
前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段（１４１）と、
データの演算処理を行う演算処理手段（１１，１３１）と、
前記演算処理手段（１１，１３１）の演算結果を前記表示部（１６）に表示する表示処理手段（１１，１３２）とを有し、
前記演算処理手段（１１，１３１）は、
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順とを実行するものである特許データ解析装置。
請求項１１に記載した特許データ解析装置であって、
前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものである特許データ解析装置。
文字および図形を表示するための表示部（１６）と、
検索条件を入力するための入力部（１７）と、
特許データベースに接続するための通信部（１８）と、
前記検索条件に合致する特許出願を前記特許データベースから抽出して記憶するための抽出データ記憶手段（１４１）と、
データの演算処理を行う演算処理手段（１１，１３１）と、
前記演算処理手段（１１，１３１）の演算結果を前記表示部（１６）に表示する表示処理手段（１１，１３２）とを有し、
前記演算処理手段（１１，１３１）は、
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順とを実行するものであり、
前記表示処理手段（１１，１３２）は、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順を実行するものである特許データ解析装置。
請求項１３に記載した特許データ解析装置であって、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇである特許データ解析装置。
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、
前記参照時点Ｂと前記注目度指数Ｆとの関係を表示する手順とを、コンピュータに実行させるための特許データ解析プログラム。
請求項１５に記載した特許データ解析プログラムであって、
前記注目度指数Ｆは、前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄとから、関数Ｆ＝Ｄ／Ｃによって求めるものである特許データ解析プログラム。
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、
前記参照時点Ｂと前記競争力指数Ｇとの関係を表示する手順とを、コンピュータに実行させるための特許データ解析プログラム。
請求項１７に記載した特許データ解析プログラムであって、
前記競争力指数Ｇは、前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅとから、関数Ｇ＝Ｄ／Ｅによって求めるものである特許データ解析プログラム。
特定の研究課題の内容を示す検索条件に合致する特許出願を特許データベースから検索し合致特許出願として抽出する手順と、
前記合致特許出願の中の最先の特許出願の出願時点である最先時点Ａを求める手順と、
参照時点Ｂと前記最先時点Ａとの間の期間Ｃを求める手順と、
前記参照時点Ｂの単位期間Ｈにおける前記合致特許出願の全出願人を求める手順と、
前記全出願人の数を出願人数Ｄとして求める手順と、
前記期間Ｃおよび前記出願人数Ｄの関数としての注目度指数Ｆを求める手順と、
前記全出願人を前記合致特許出願の出願件数の多い順に並べたときの、参照すべき出願人の順位Ｅを求める手順と、
前記出願人数Ｄおよび前記順位Ｅの関数としての競争力指数Ｇを求める手順と、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から２種類のパラメータを選択し、その一方を横軸に他方を縦軸として、パラメータを表示する手順とを、コンピュータに実行させるための特許データ解析プログラム。
請求項１９に記載した特許データ解析プログラムであって、
前記各パラメータＡ〜Ｈの中から選択される２種類のパラメータは、注目度指数Ｆおよび競争力指数Ｇである特許データ解析プログラム。
請求項１５〜２０のいずれか１項に記載した特許データ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。