JP2008117010A - Document creation support apparatus and document creation support system - Google Patents

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JP2008117010A JP2006297054A JP2006297054A JP2008117010A JP 2008117010 A JP2008117010 A JP 2008117010A JP 2006297054 A JP2006297054 A JP 2006297054A JP 2006297054 A JP2006297054 A JP 2006297054A JP 2008117010 A JP2008117010 A JP 2008117010A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To implement document creation support utilizing past document resources. <P>SOLUTION: A document creation support apparatus comprises a storage part for storing prior example information about each application, including information on the specification of the application and information on the final decision on the application, an input part 12 for receiving a search item representing a feature of a new application, a search part for searching the storage part for similar document information having the feature of the new application on the search item received by the input part, a prediction part for extracting the final decision information from the similar document information and predicting the final decision on the new application according to the final decision information, and a display part 14 for displaying the prediction by the prediction part. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、例えば特許出願における明細書等の文書作成や、特許庁から送付される通知等に応答するための文書作成などを支援するための文書作成支援装置、文書作成支援システムに関する。   The present invention relates to a document creation support apparatus and a document creation support system for supporting creation of a document such as a specification in a patent application, creation of a document for responding to a notification sent from the Patent Office, and the like.

特許出願における明細書の作成にあたっては、出願に係る発明についての先行技術文献の調査が必要となる。かかる文献調査を支援するシステムとして、例えば特許文献1ないし特許文献4に示す技術が提案されている。また、明細書を作成する場合、所定の方式的要件を満たしたものとする必要がある。このような方式的要件の観点から、かかる要件を具備するよう明細書作成を支援するシステムとして、例えば特許文献5および特許文献6に示す技術が提案されている。   When preparing a specification in a patent application, it is necessary to search prior art documents regarding the invention of the application. As a system for supporting such document research, for example, techniques shown in Patent Documents 1 to 4 have been proposed. In addition, when creating a specification, it is necessary to satisfy predetermined system requirements. From the viewpoint of such system requirements, for example, techniques shown in Patent Document 5 and Patent Document 6 have been proposed as systems that support specification creation so as to satisfy such requirements.

しかし、従来の支援システムでは、先行文献との対比や法令等との対比を行うに留まっており、明細書を作成したり発明を生み出しているユーザが過去に作成した文書資産や世の中に公表された文書資産を特許出願に活かすことができなかった。
特開2005−234868号公報 特開2004−110271号公報 特開2003−162542号公報 特開2002−023650号公報 特開2004−133896号公報 特開2003−288407号公報
However, in the conventional support system, the comparison with the prior literature and the laws and regulations are only performed, and the document asset created by the user who created the description or the invention is published in the world. Document assets could not be used for patent applications.
JP 2005-234868 A JP 2004-110271 A JP 2003-162542 A JP 2002-023650 A JP 2004-133896 A JP 2003-288407 A

従来の文書作成支援装置、文書作成支援システムでは、過去に作成した文書資産や世の中に公表された文書資産を特許出願に活かすことができないという問題がある。本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、過去の文書資産を活かすことのできる文書作成支援装置、文書作成支援システム、文書作成支援方法を提供することを目的としている。   Conventional document creation support apparatuses and document creation support systems have a problem that document assets created in the past and document assets publicly disclosed cannot be used for patent applications. SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is that it provides a document creation support apparatus, a document creation support system, and a document creation support method that can make use of past document assets.

上記した目的を達成するために、本発明の一つの態様に係る文書作成支援装置は、出願案件の明細書に係る情報および出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部と、新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、記憶部から新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、類似文献情報から最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、予測部の予測結果を表示する表示部とを具備している。また、本発明の他の態様に係る文書作成支援装置は、出願案件の明細書に係る情報、出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、出願案件の通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部と、所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、記憶部から所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の通知事例情報を含む応答事例情報を検索する検索部と、検索された応答事例情報を表示する表示部とを具備している。   In order to achieve the above-described object, the document creation support apparatus according to one aspect of the present invention provides, for each application case, precedent case information including information on the specification of the application case and information on the final disposal of the application case. A storage unit for storing, an input unit for receiving a search item indicating a feature related to a new application case, and similar literature information having a feature related to a new application case from the storage unit using the search item received by the input unit as a search key A search unit that searches for information, extracts information related to final disposal from similar literature information, displays a prediction unit that predicts final disposal of a new application based on the information related to the final disposal, and displays a prediction result of the prediction unit The display part which comprises. Further, the document creation support apparatus according to another aspect of the present invention includes information relating to the specification of the application case, notification case information indicating the instruction content for the application case, and response information indicating the response content for the notification case information of the application case. A storage unit that stores response case information for each application case, an input unit that receives notification information indicating a command content for a predetermined application case, and a predetermined application from the storage unit using the notification information received by the input unit as a search key A search unit that searches for response case information including notification case information having the same content as the notification information related to the case; and a display unit that displays the searched response case information.

また、本発明の一つの態様に係る文書作成支援システムは、出願案件の明細書に係る情報および出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、記憶部から新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、類似文献情報から最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、予測部の予測結果を表示する表示部とを備えた端末装置とを具備している。また、本発明の他の態様に係る文書作成支援システムは、出願案件の明細書に係る情報、出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、出願案件の通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、記憶部から所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の通知事例情報を含む応答事例情報を検索する検索部と、検索された応答事例情報を表示する表示部とを備えた端末装置とを具備している。   In addition, the document creation support system according to one aspect of the present invention includes a storage unit that stores, for each application case, precedent case information including information related to the specification of the application case and information related to final disposal of the application case. Using the server device, an input unit for receiving a search item indicating a feature related to a new application case, and a search item received by the input unit as a search key, search for similar literature information having a feature related to the new application case from the storage unit. A search unit that extracts information related to final disposal from similar literature information, a prediction unit that predicts final disposal of a new application based on the information related to final disposal, and a display that displays a prediction result of the prediction unit And a terminal device provided with a unit. In addition, the document creation support system according to another aspect of the present invention includes information relating to the specification of the application case, notification case information indicating the instruction content for the application case, and response information indicating the response content for the notification case information of the application case Server apparatus including a storage unit that stores response case information including each application case, an input unit that receives notification information indicating a command content for a predetermined application case, and the notification information received by the input unit as a search key A search unit for searching for response case information including notification case information having the same content as the notification information related to a predetermined application case, and a terminal device including a display unit for displaying the searched response case information is doing.

本発明によれば、過去の文書資産を活かした文書作成支援を実現できる。それに加えて、出願案件の将来予測に係る情報の提供により出願や中間処理のとき等における意思決定の迅速化が実現できるとともに、審査の促進にも役立てることができる。   According to the present invention, document creation support utilizing past document assets can be realized. In addition, provision of information related to the future prediction of application projects can speed up decision-making at the time of filing and intermediate processing, etc., and can also help promote examination.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係る文書作成支援装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、この実施形態に係る文書作成支援装置1は、通信部10、入力部12、表示部14、記憶部16および演算部18を備えたコンピュータ装置である。文書作成支援装置1は、ネットワーク2を介して文献サーバ3と接続されている。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a document creation support apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the document creation support apparatus 1 according to this embodiment is a computer device that includes a communication unit 10, an input unit 12, a display unit 14, a storage unit 16, and a calculation unit 18. The document creation support apparatus 1 is connected to the document server 3 via the network 2.

ネットワーク2は、例えばインターネットや電話網などの通信ネットワークである。文献サーバ3は、主として特許文献などの技術文献を蓄積するサーバであり、ネットワーク2を通じて情報を提供する機能を有する。文献サーバ3は、例えば特許庁が提供する特許・実用新案公報データベースなどを用いることができる。   The network 2 is a communication network such as the Internet or a telephone network. The document server 3 is a server that mainly accumulates technical documents such as patent documents, and has a function of providing information through the network 2. The document server 3 can use, for example, a patent / utility model bulletin database provided by the Patent Office.

通信部10は、ネットワーク2を介して文献サーバ3と通信するインタフェース手段である。通信部10は、例えばTCP/IPプロトコルなどを用いて、ネットワーク2を介したネットワーク通信を確立する機能を有する。なお、通信部10は、インタフェース機能に加えて、所定のデータを送受信する送受信機としての機能や、特許出願を電子的に行う電子出願機能を有していてもよい。この場合、文書作成支援装置1は、インタフェース手段に留まらず、データ送受信手段として機能する。すなわち、文書作成支援機能に加えて、作成した文書を用いて電子的に出願手続を行う電子出願機能をも発揮することが可能となる。   The communication unit 10 is an interface unit that communicates with the document server 3 via the network 2. The communication unit 10 has a function of establishing network communication via the network 2 using, for example, the TCP / IP protocol. In addition to the interface function, the communication unit 10 may have a function as a transmitter / receiver that transmits / receives predetermined data and an electronic application function for electronically filing a patent application. In this case, the document creation support apparatus 1 functions not only as an interface unit but also as a data transmission / reception unit. That is, in addition to the document creation support function, an electronic application function for electronically applying an application using the created document can be exhibited.

入力部12は、例えばキーボードやマウス、リムーバブルディスクドライブなどのデータ入力手段である。入力部12は、ユーザの入力操作やデータの記録された記録媒体からの読み取り操作により、所定の命令やデータなどを受け付ける機能を有する。表示部14は、例えばLCDやCRTなどの表示装置である。表示部14は、入力情報や検索結果、予測結果などを所定の形式で表示する機能を有する。なお、入力部12および表示部14は、協働して端末装置として機能するものであってもよい。   The input unit 12 is data input means such as a keyboard, a mouse, and a removable disk drive. The input unit 12 has a function of receiving a predetermined command, data, or the like by a user input operation or a read operation from a recording medium on which data is recorded. The display unit 14 is a display device such as an LCD or a CRT. The display unit 14 has a function of displaying input information, search results, prediction results, and the like in a predetermined format. In addition, the input part 12 and the display part 14 may function as a terminal device in cooperation.

記憶部16は、例えばハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置である。記憶部16は、実行形式のソフトウェアなどを記憶し、複数の独立したデータベースとしても機能する。記憶部16には、先行事例DB20、案件DB22および応答事例DB24が構築されている。   The storage unit 16 is a non-volatile storage device such as a hard disk drive. The storage unit 16 stores executable software and the like, and also functions as a plurality of independent databases. In the storage unit 16, a preceding case DB 20, a case DB 22, and a response case DB 24 are constructed.

先行事例DB20は、公開特許公報、特許公報、技術論文、業界誌など世の中に公表された先行技術情報と、過去に出願された特許の情報であって出願から査定までの全ての関連文書(出願の際に提出した明細書や図面等のデータなどからなる明細書情報、出願の際に用いた検討資料の出願メモ情報、出願後に特許庁から発せられた拒絶理由通知などの通知情報、それに対する応答文書の応答情報、応答する際に用いた検討資料の応答メモ情報など)を含む先行事例情報とを格納可能に構成されたデータベースである。先行事例DB20に格納される先行技術情報や先行事例情報は、入力部12を通じて先行事例DB20に蓄積されるものとしてもよいし、ネットワーク2を通じて文献サーバ3から自動的に収集されるものとしてもよい。   The precedent case DB 20 is information on prior art published in the world such as published patent gazettes, patent gazettes, technical papers, industry magazines, and all related documents (applications) from patent application to assessment. Specification information consisting of data such as specifications and drawings submitted at the time of application, application memo information of examination materials used at the time of application, notification information such as notification of reasons for refusal issued by the JPO after application, It is a database configured to be able to store response information of response documents, and precedent case information including response memo information of examination materials used when responding. Prior art information and prior case information stored in the precedent case DB 20 may be accumulated in the precedent case DB 20 through the input unit 12, or may be automatically collected from the document server 3 through the network 2. .

案件DB22は、出願手続を行う予定または過去に行った出願案件の書誌的情報、当該出願案件の現在の係属状態(特許庁等への係属の有無・審査段階等)を示す係属情報、当該出願案件と法的に関係のある案件(ファミリー案件)の内容や係属状態等を含むファミリー案件情報、当該出願案件と事業内容等所定の関連を有する案件(関連案件)の内容や係属状態等を含む関連案件情報、出願の際に提出した明細書や図面等の明細書情報、出願の際に用いた検討資料を含む出願メモ情報などを含んだ案件情報を格納するデータベースである。応答事例DB24は、出願後に特許庁から発せられた拒絶理由通知などの通知情報やそれに対する応答文書を含む応答情報、応答する際に用いた検討資料を含む応答メモ情報、応答する際に検索され提供された先行技術情報、先行事例情報および案件情報(応答する際に当該応答対象案件と関連付けられた情報)を当該応答日の日付情報と共に互いにリンクさせて構成した蓄積履歴情報などを含む応答事例情報を格納するデータベースである。応答事例情報は、それぞれ案件番号等によって互いにリンクされ、その全部または一部を自由に検索可能な状態で応答事例DB24に格納されている。なお、蓄積履歴情報は、応答情報作成の際の情報だけでなく、応答情報作成の際に当該案件・ファミリー案件・関連案件がどのような状態(係属の有無・審査の進捗・最終処分など)にあったかを示す情報を含んでいてもよい。   The case DB 22 includes bibliographic information on application cases scheduled to be filed or previously filed, pending information indicating the current pending status (existence / examination stage of the JPO, etc.), the application Includes family project information including the contents and pending status of projects (family projects) that are legally related to the project, and includes the contents and pending status of projects (related projects) that have a prescribed relationship with the application project. It is a database for storing case information including related case information, specification information such as specifications and drawings submitted at the time of application, application memo information including examination materials used at the time of application. The response example DB 24 is searched when responding, such as notification information issued from the JPO after application, response information including a response document for the notification, response memo information including examination materials used for responding, etc. Response cases including accumulated history information, etc. that are configured by linking the provided prior art information, previous case information, and case information (information associated with the response subject case when responding) together with the date information of the response date A database that stores information. The response case information is linked to each other by a case number or the like, and is stored in the response case DB 24 in a state where all or a part thereof can be freely searched. In addition, the accumulated history information is not only information at the time of response information creation, but also the status of the relevant case / family case / related case at the time of response information creation (existence of pending, review progress, final disposal, etc.) It may include information indicating whether or not.

案件情報および応答事例情報に含まれる諸々の情報は、それぞれ案件番号や出願番号等によって互いにリンクされ、その全部または一部を自由に検索可能な状態で案件DB22や応答事例DB24に格納されている。なお、案件情報および応答事例情報に含まれる諸々の情報を関連付けるキーは、案件番号や出願番号には限定されない。例えば、共通するファミリー案件情報を有すること(同一のファミリー案件群に属すること)や、共通する関連案件情報を有すること(同一事業内容等の関連を有すること)などを関連付けキーとして検索可能としてもよい。これにより、案件単位ではなく任意のグループ単位での管理や処理が可能となる   Various pieces of information included in the case information and the response case information are linked to each other by the case number, the application number, etc., and are stored in the case DB 22 and the response case DB 24 in a state where all or a part thereof can be freely searched. . The key that associates various pieces of information included in the case information and the response case information is not limited to the case number or the application number. For example, having common family item information (belonging to the same family item group) or having common related item information (having the same business content, etc.) can be searched as an association key. Good. As a result, management and processing can be performed in any group rather than in units.

演算部18は、CPUや作業メモリなどからなる演算手段である。演算部18は、記憶部16に格納された実行形式のソフトウェアを自身の作業メモリ上に展開することで、当該ソフトウェア各々の機能を実現することができる。演算部18は、情報取得部30、先行事例検索部32、将来予測部34、予測情報生成部36、応答事例検索部40および応答情報生成部42として機能する。   The calculation unit 18 is a calculation unit including a CPU, a work memory, and the like. The computing unit 18 can realize the functions of the software by deploying the execution format software stored in the storage unit 16 on its work memory. The calculation unit 18 functions as an information acquisition unit 30, a preceding case search unit 32, a future prediction unit 34, a prediction information generation unit 36, a response case search unit 40, and a response information generation unit 42.

情報取得部30は、通信部10や入力部12を通じて先行技術情報や先行事例情報を取得して先行事例DB20に格納する機能を有するデータ処理手段である。また、情報取得部30は、通信部10を通じて通知情報を取得して応答事例DB24に格納する機能をも有している。   The information acquisition unit 30 is a data processing unit having a function of acquiring the prior art information and the previous case information through the communication unit 10 and the input unit 12 and storing them in the previous case DB 20. The information acquisition unit 30 also has a function of acquiring notification information through the communication unit 10 and storing it in the response case DB 24.

先行事例検索部32は、入力部12が受け付けた検索キーに基づき、所定の先行技術情報や先行事例情報を先行事例DB20から検索するデータベース検索手段である。先行事例検索部32は、いわゆるナレッジデータベースシステムなどにより実現され、例えば入力部12が受け付けた所定の明細書情報と先行事例DB20に格納された先行技術情報とから、当該明細書情報と共通点(類似点)の多い文献を類似文献として検索する機能を有する。同様に、先行事例検索部32は、当該所定の明細書情報と先行事例DB20に格納された先行事例情報とから、当該明細書データと共通点等が多い文献のうち最終処分たる査定が許可(特許)のものと拒絶のものを別個独立して検索・抽出する機能をも有している。   The preceding case search unit 32 is a database searching unit that searches the preceding case DB 20 for predetermined prior art information and preceding case information based on the search key received by the input unit 12. The precedent case search unit 32 is realized by a so-called knowledge database system or the like. For example, from the predetermined specification information received by the input unit 12 and the prior art information stored in the precedent case DB 20, there is a common point ( It has a function to search for documents having many similar points) as similar documents. Similarly, the precedent case search unit 32 permits the final disposition assessment among documents having a lot in common with the description data from the predetermined description information and the preceding case information stored in the preceding case DB 20 ( (Patent) and refusal are also searched and extracted separately.

将来予測部34は、入力部12が受け付けた所定の案件情報について、出願した結果最終処分がどうなるかを予測する機能を有するデータ処理手段である。具体的には、将来予測部34は、先行事例検索部32が検索および抽出した当該案件情報に係る明細書情報と共通点が多い先行事例情報から、特許査定数および拒絶査定数を算出して、その算出結果から当該案件情報の最終処分を推定する。   The future prediction unit 34 is a data processing unit having a function of predicting what the final disposal will be as a result of applying for the predetermined case information received by the input unit 12. Specifically, the future prediction unit 34 calculates a patent search constant and a rejection determination constant from the previous case information that has a lot in common with the specification information related to the case information searched and extracted by the previous case search unit 32. The final disposal of the case information is estimated from the calculation result.

予測情報生成部36は、将来予測部34の予測結果に基づいて、表示部14に表示する予測情報を生成するデータ生成手段である。予測情報生成部36は、例えば拒絶査定となる確率(数値)やグラフなどの指標により予測結果を表示部14に表示させる。また、予測情報生成部36は、当該予測結果に基づいて、当該案件情報に係る明細書データの修正情報(修正すべき点を明示したサジェスト情報)を生成してもよい。   The prediction information generation unit 36 is a data generation unit that generates prediction information to be displayed on the display unit 14 based on the prediction result of the future prediction unit 34. The prediction information generation unit 36 causes the display unit 14 to display a prediction result based on an index such as a probability (numerical value) or a graph that is a rejection decision. Moreover, the prediction information generation part 36 may generate | occur | produce the correction information (suggest information which specified the point which should be corrected) of the specification data which concern on the said case information based on the said prediction result.

応答事例検索部40は、入力部12が受け付けた検索キーおよび通知情報に基づき、所定の応答事例情報を応答事例DB24から検索するデータベース検索手段である。応答事例検索部40は、先行事例検索部32と同様に、入力部12が受け付けた検索キーに基づき所定の先行事例情報を先行事例DB20から検索してもよい。応答事例検索部40は、先行事例検索部32と同様の手法により実現できるが、検索対象および検索キーが先行事例検索部32と相違している。すなわち、先行事例検索部32は、所定の明細書情報と共通性の高い先行技術情報や先行事例情報を検索するのに対し、応答事例検索部40は、所定の明細書情報およびそれに対する通知情報と共通性の高い先行事例情報を検索する。言い換えれば、前者は出願前における特許性の判定および改善点の抽出を目的とし、後者は出願後に発せられる通知情報に対する過去の応答事例から権利化を図る上で最適な事例の抽出を目的としている。   The response case search unit 40 is a database search unit that searches predetermined response case information from the response case DB 24 based on the search key and notification information received by the input unit 12. Similarly to the preceding case searching unit 32, the response case searching unit 40 may search the preceding case DB 20 for predetermined preceding case information based on the search key received by the input unit 12. The response case search unit 40 can be realized by the same method as the preceding case search unit 32, but the search target and search key are different from the preceding case search unit 32. That is, the preceding case search unit 32 searches for prior art information and preceding case information having high commonality with predetermined specification information, whereas the response case search unit 40 determines predetermined specification information and notification information for the same. Search for precedent case information that is highly common. In other words, the former aims to determine patentability before application and extract improvement points, and the latter aims to extract the most appropriate cases from the past response cases for notification information issued after filing. .

応答情報生成部42は、応答事例検索部40の検索結果に基づいて、表示部14に表示する応答情報を生成するデータ生成手段である。応答情報生成部42は、表示部14に応答情報を表示させてユーザが応答のための文書作成を支援する作用をする。   The response information generation unit 42 is a data generation unit that generates response information to be displayed on the display unit 14 based on the search result of the response case search unit 40. The response information generating unit 42 displays the response information on the display unit 14 and operates to assist the user in creating a response document.

続いて、文書作成支援装置1の動作を説明する。図2は、この実施形態に係る文書作成支援装置における新規文書作成支援動作を示すフローチャート、図3は、新規文書作成支援動作における入力画面の表示例を示す図、図4は、新規文書作成支援動作における結果画面の表示例を示す図、図5は、この実施形態に係る文書作成支援装置における応答文書作成支援動作を示すフローチャートである。   Next, the operation of the document creation support apparatus 1 will be described. 2 is a flowchart showing a new document creation support operation in the document creation support apparatus according to this embodiment, FIG. 3 is a diagram showing a display example of an input screen in the new document creation support operation, and FIG. 4 is a new document creation support FIG. 5 is a flowchart showing a response document creation support operation in the document creation support apparatus according to this embodiment.

まず、新規文書作成の支援動作について説明する。情報取得部30は、通信部10を通じて定期的に文献サーバ3にアクセスして先行技術情報および先行事例情報を取得して先行事例DB20に格納する(ステップ100。以下「S100」のように称する)。併せて、情報取得部30は、入力部12が受け付けた案件情報を案件DB22に格納し、同じく応答事例情報を応答事例DB24に格納する。   First, a support operation for creating a new document will be described. The information acquisition unit 30 periodically accesses the document server 3 through the communication unit 10, acquires the prior art information and the previous case information, and stores them in the previous case DB 20 (step 100, hereinafter referred to as “S100”). . In addition, the information acquisition unit 30 stores the case information received by the input unit 12 in the case DB 22, and similarly stores the response case information in the response case DB 24.

入力部12は、ユーザが入力する案件情報を受け付け、情報取得部30に渡す。情報取得部30は、受け取った案件情報を案件DB22に格納する(S101)。入力部12は、メモリ手段などに記憶された案件情報を自身の読み取り手段を介して読み取って案件DB22に格納してもよい。このとき受け付けられる案件情報は、書誌的情報に加えて提案書(発明説明書)の内容、当該案件に関連した技術的特徴を示すキーワードとしての技術項目(検索項目)などを含んでいる。   The input unit 12 accepts case information input by the user and passes it to the information acquisition unit 30. The information acquisition unit 30 stores the received item information in the item DB 22 (S101). The input unit 12 may read the case information stored in the memory unit or the like through its own reading unit and store it in the case DB 22. The item information accepted at this time includes, in addition to bibliographic information, the contents of the proposal (invention manual), technical items (search items) as keywords indicating the technical characteristics related to the item.

図3に、案件情報を受け付ける際に表示部14が表示する表示データの一例を示す。図3に示すように、受け付ける案件情報には技術分野、課題(発明の課題)、解決手段(課題を解決するための手段)、先行技術文献などが検索項目として含まれている。   FIG. 3 shows an example of display data displayed by the display unit 14 when receiving item information. As shown in FIG. 3, the received item information includes technical fields, problems (invention problems), solution means (means for solving the problems), prior art documents, and the like as search items.

案件情報が受け付けられると、先行事例検索部32は、検索項目を検索キーとして、先行事例DB20から先行技術情報および/または先行事例情報を検索する。その結果、先行事例検索部32は、受け付け案件情報に係る提案書の内容と共通点の多い先行技術情報等を類似文献として取得する(S102)。ここで、先行事例検索部32が取得した類似文献は、受け付けた案件情報に係る内容を出願した場合に、先行技術として引用される可能性が高い文献ということになる。また、先行事例情報から検索した場合には、受け付けた案件情報に係る内容と共通性の高い過去の出願案件の最終処分に係る情報も併せて取得する。先行事例検索部32は、取得した類似文献を将来予測部34に渡す。   When the case information is received, the preceding case search unit 32 searches the preceding case DB 20 for the prior art information and / or the preceding case information using the search item as a search key. As a result, the preceding case search unit 32 acquires, as similar documents, the prior art information and the like that have a lot in common with the contents of the proposal related to the received case information (S102). Here, the similar document acquired by the preceding case search unit 32 is a document that is highly likely to be cited as the prior art when the content related to the received case information is filed. Further, when searching from the precedent case information, information related to the final disposal of past application cases having high commonality with the contents related to the received case information is also acquired. The precedent case search unit 32 passes the acquired similar documents to the future prediction unit 34.

将来予測部34は、受け取った類似文献に基づいて、受け付けた案件情報の内容を出願した場合に最終処分がどのようなものとなるか、具体的には特許査定(特許審決を含む)となるか、それとも拒絶査定(拒絶審決を含む)となるかについて、予測処理を実行する(S103)。この予測処理は、受け付けた案件情報に係る内容と共通性の高い過去の出願案件の最終処分に係る情報を抽出して、許可と拒絶のどちらが確率的に高いかを判定することにより実現される。   Based on the received similar documents, the future prediction unit 34 determines what the final disposal will be when applying for the contents of the received case information, specifically, a patent assessment (including a patent trial decision). Whether or not a rejection decision (including a rejection decision) is made is predicted (S103). This prediction process is realized by extracting information related to the final disposition of a past application case that has a high degree of commonality with the contents related to the received case information, and determining whether the permission or rejection is probabilistically higher .

予測処理が実行されると、将来予測部34は、受け付けた案件情報のうち提案書の内容に係る情報と当該予測結果とを関係付けて先行事例DB20に格納する。これにより、当該予測結果が将来予測部34の次回以降の予測処理の際にも利用され、いわゆる学習効果を得ることができる(S104)。   When the prediction process is executed, the future prediction unit 34 associates the information related to the content of the proposal from the received case information and stores the prediction result in the preceding case DB 20. Thereby, the said prediction result is utilized also in the time of the prediction process after the next of the future prediction part 34, and what is called a learning effect can be acquired (S104).

続いて、将来予測部34は、当該予測結果に基づいて表示部14に表示させる表示データを生成する(S105)。表示データは、予測結果に係る確率(数値)やグラフなどの視覚的方法による表示方法をとることができる。併せて、将来予測部34は、当該予測結果を改善するためのサジェスチョン情報を生成して当該表示データに追加する。予測結果を改善するための情報は、例えば予測結果が拒絶査定になることを示している場合に、その基礎となった先行事例情報から検索項目や特徴点を抽出し、それらを改善するための視点で生成される。具体的には、拒絶査定の結果を導いた先行事例情報に含まれる通知情報の内容(方式的理由、実体的理由)を抽出して、その内容と対応する検索項目をリンクさせて修正を促す内容とすることができる。将来予測部34は、生成した表示データを表示部14に渡す。   Subsequently, the future prediction unit 34 generates display data to be displayed on the display unit 14 based on the prediction result (S105). The display data can be displayed by a visual method such as a probability (numerical value) or a graph related to the prediction result. In addition, the future prediction unit 34 generates suggestion information for improving the prediction result and adds it to the display data. The information for improving the prediction result is to extract the search items and feature points from the precedent case information that is the basis when the prediction result indicates that the rejection is judged, for example, to improve them. Generated from the viewpoint. Specifically, the content (formal reason, substantive reason) of the notification information included in the precedent case information that led to the result of the rejection decision is extracted, and the search item corresponding to the content is linked to promote correction. It can be content. The future prediction unit 34 passes the generated display data to the display unit 14.

表示部14は、受け取った表示データを表示する(S106)。図4に、表示部14が表示する予測結果の一例を示す。この例では、表示データとして類似文献(類似特許文献)、当該類似文献との類似度、当該類似文献の最終査定(図4に示す例では特許)、予測結果(図4に示す例では拒絶理由通知の確率が99%)、想定される引例(=類似文献)、類似文献における最も近く、または確率の高い最終処分の理由(図4に示す例では記載不備)、および、サジェスト情報(最終処分の理由に対して逆の内容)が含まれており、ユーザに提供される。   The display unit 14 displays the received display data (S106). In FIG. 4, an example of the prediction result which the display part 14 displays is shown. In this example, as a display data, a similar document (similar patent document), a similarity to the similar document, a final assessment of the similar document (patent in the example shown in FIG. 4), a prediction result (in the example shown in FIG. 4, the reason for refusal) Probability of notification (99%), assumed reference (= similar literature), reason for the closest or probable final disposal in similar literature (not complete in the example shown in FIG. 4), and suggestion information (final disposal) The reverse contents for the reason) are included and provided to the user.

このように、この実施形態の文書作成支援装置1では、先行事例検索部32が先行技術情報に加えて先行事例情報をも検索するので、先行技術との共通点だけでなく当該先行技術が特許されたか否かをも踏まえた評価を可能とする。また、この実施形態の文書作成支援装置1では、将来予測部34を備えたので、出願前の段階で拒絶査定の可能性やその改善方法を得ることが可能となる。つまり、出願案件の将来予測に係る情報の提供により出願や中間処理のとき等における意思決定の迅速化が実現できるとともに、審査の促進にも役立てることができる。   As described above, in the document creation support apparatus 1 of this embodiment, the preceding case search unit 32 searches for the preceding case information in addition to the prior art information. It is possible to evaluate based on whether or not it has been done. In addition, since the document creation support apparatus 1 of this embodiment includes the future prediction unit 34, it is possible to obtain the possibility of refusal decision and the improvement method thereof before the application. In other words, provision of information related to the future prediction of the application project can speed up decision making at the time of filing or intermediate processing, and can also be used for promoting examination.

次に、応答文書作成の支援動作について説明する。   Next, a response document creation support operation will be described.

入力部12は、ユーザが入力する通知情報を受け付けて情報取得部30に渡す。なお、通信部10が直接特許庁等に設けられたサーバにアクセスして自動的に通知情報を取得して情報取得部30に渡すように構成してもよい。情報取得部30は、受け取った通知情報を案件DB22および応答事例DB24に格納する(S200)。   The input unit 12 receives notification information input by the user and passes it to the information acquisition unit 30. The communication unit 10 may directly access a server provided in the patent office or the like to automatically acquire notification information and pass it to the information acquisition unit 30. The information acquisition unit 30 stores the received notification information in the case DB 22 and the response case DB 24 (S200).

通知情報が格納されると、応答事例検索部40は、当該通知情報に対応する案件情報を案件DB22から検索して読み出す(S201)。   When the notification information is stored, the response case search unit 40 searches and reads out the case information corresponding to the notification information from the case DB 22 (S201).

応答事例検索部40は、通知情報の内容を解析して(S202)、当該通知情報の内容と読み出した案件情報との組合せと共通点の多い内容の応答事例情報を応答事例DB24から検索する(203)。具体的には、応答事例検索部40は、まず通知情報から書誌的情報、条文情報、審査官のコメント情報などを抽出して検索項目とする。続いて、応答事例検索部40は、応答事例DB24に蓄積された応答事例情報のうち当該検索項目と共通点が所定の基準以上のものを検索する。こうした処理により、特許庁等から受け取った通知情報およびその案件情報と類似点の多い応答事例を取得することができる。   The response case search unit 40 analyzes the content of the notification information (S202), and searches the response case DB 24 for response case information that has a lot in common with the combination of the content of the notification information and the read case information ( 203). Specifically, the response case search unit 40 first extracts bibliographic information, text information, comment information of the examiner, and the like from the notification information as search items. Subsequently, the response case search unit 40 searches the response case information stored in the response case DB 24 for items whose common points with the search item are equal to or higher than a predetermined reference. By such processing, it is possible to acquire notification examples received from the Patent Office and response cases having many similarities to the case information.

共通点が所定の基準以上の応答事例情報を取得すると、応答事例検索部40は、その中からユーザに提供すべき応答事例情報を選択する(S204)。応答事例検索部40が応答事例情報を選択する基準としては、通知情報およびその案件情報との共通点の多さ、技術的分野の共通性、条文情報の共通性などが挙げられる。応答事例検索部40は、こうした基準を満たす応答事例情報を一つ以上選択して応答情報生成部42に渡す。応答情報生成部42は、受け取った応答事例情報に基づいて表示データを生成し、表示部14に渡す。   When the response case information whose common point is equal to or greater than the predetermined reference is acquired, the response case search unit 40 selects response case information to be provided to the user from among them (S204). The criteria for selecting the response case information by the response case search unit 40 include the commonalities between the notification information and the case information, the commonality of the technical fields, the commonality of the text information, and the like. The response case search unit 40 selects one or more response case information satisfying these criteria and passes it to the response information generation unit 42. The response information generation unit 42 generates display data based on the received response case information and passes it to the display unit 14.

表示部14は、受け取った表示データを表示する(205)。ユーザは、表示部14を参照して当該通知情報に対する応答文書を作成することになる。応答文書の作成は、入力部12、表示部14、および図示しないワードプロセッサ部とにより作成してもよい。   The display unit 14 displays the received display data (205). The user creates a response document for the notification information with reference to the display unit 14. The response document may be created by the input unit 12, the display unit 14, and a word processor unit (not shown).

入力部12は、ユーザが作成した応答文書を含む応答文書情報を受け付け、情報取得部30に渡す(S206)。文書作成支援装置1に備えられた図示しないワードプロセッサ部により応答文書を作成した場合は、当該ワードプロセッサ部が直接応答文書情報を情報取得部30に渡す。   The input unit 12 receives response document information including a response document created by the user, and passes the response document information to the information acquisition unit 30 (S206). When a response document is created by a word processor (not shown) provided in the document creation support apparatus 1, the word processor directly passes response document information to the information acquisition unit 30.

情報取得部30は、受け取った応答文書情報を案件DB22および応答事例DB24に格納する(S207)。より具体的には、情報取得部30は、応答情報、応答メモ情報、蓄積履歴情報等を構成して応答事例DB24に記憶させる。このような応答文書情報を案件DB22に加えて応答事例DB24にも格納することで、次回の応答事例検索における精度を高めることが可能となる。すなわち、応答の際に作成した応答情報と、当該応答情報を作成する際に与えられまたは参照した応答メモ情報および蓄積履歴情報とを、「応答の際の状態」としてバックアップのように蓄積することになるから、応答情報を作成したときの判断がどのような情報や状態に基づいてなされたのかを事後的に検索することができ、応答事例情報についての学習機能を高めることにもなる。   The information acquisition unit 30 stores the received response document information in the case DB 22 and the response case DB 24 (S207). More specifically, the information acquisition unit 30 configures response information, response memo information, accumulated history information, and the like and stores them in the response case DB 24. By storing such response document information in the response case DB 24 in addition to the case DB 22, it is possible to improve the accuracy in the next response case search. That is, the response information created at the time of response and the response memo information and the accumulated history information given or referred to at the time of creating the response information are stored as a “response state” as a backup. Therefore, it is possible to search afterwards what kind of information and state the determination at the time of creating the response information is made, and the learning function for the response case information is enhanced.

このように、この実施形態の文書作成支援装置1によれば、所定の案件情報に係る案件について受け取った通知情報に基づいて、過去の応答事例情報を検索して表示するので、ユーザによる応答文書作成を支援することができる。特に、応答事例情報には応答メモ情報も含められているから、どのような場合にどのような応答をすればよいか、いわゆるノウハウ的な情報をも提供することができる。   As described above, according to the document creation support apparatus 1 of this embodiment, the past response case information is searched and displayed based on the notification information received for the case related to the predetermined case information. Can support creation. In particular, since response memo information is included in the response case information, it is possible to provide so-called know-how information as to what kind of response should be made in any case.

次に、文書作成支援装置1における先行事例検索部について詳細に説明する。図6は、この実施形態に係る文書作成支援装置における先行事例検索部の構成を示すブロック図、図7は、図6に示す先行事例検索部の動作を示すフローチャートである。図6に示すように、この実施形態の先行事例検索部32は、テーブル記憶部320、領域設定部321、クラスタリング処理部322、キーワード抽出部323、検索式作成部324、および検索実行部325を備えている。   Next, the preceding case search unit in the document creation support apparatus 1 will be described in detail. FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the preceding case search unit in the document creation support apparatus according to this embodiment, and FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the preceding case search unit shown in FIG. As shown in FIG. 6, the preceding case search unit 32 of this embodiment includes a table storage unit 320, an area setting unit 321, a clustering processing unit 322, a keyword extraction unit 323, a search expression creation unit 324, and a search execution unit 325. I have.

テーブル記憶部320は、各種処理過程のデータを一時記憶する記憶手段である。テーブル記憶部320内には、クラスタリング結果テーブル(クラスタリング結果記憶領域)、キーワードテーブル(キーワード記憶領域)、検索式記憶領域、検索結果テーブル(検索結果記憶領域)が設けられている。   The table storage unit 320 is a storage unit that temporarily stores data of various processes. In the table storage unit 320, a clustering result table (clustering result storage area), a keyword table (keyword storage area), a search expression storage area, and a search result table (search result storage area) are provided.

領域設定部321は、入力部12が受け付けた検索すべき項目(検索すべき文書領域)を設定する機能を有するデータ処理手段である。領域設定部321は、設定した文書領域に関する情報をクラスタリング処理部322に渡す。ここで、検索すべき項目(文書領域)とは、検索対象たる先行技術情報等において検索すべき領域(段落、項目、ページ等)を言う。例えば、特許出願の明細書で言えば、「特許請求の範囲」や「発明の課題」などの記載領域が検索すべき項目となる。   The area setting unit 321 is a data processing unit having a function of setting an item to be searched (document area to be searched) received by the input unit 12. The area setting unit 321 passes information regarding the set document area to the clustering processing unit 322. Here, the item (document area) to be searched means an area (paragraph, item, page, etc.) to be searched in the prior art information to be searched. For example, in the specification of a patent application, description areas such as “Claims” and “Problem of Invention” are items to be searched.

クラスタリング処理部322は、クラスタリング(分類)処理を実行するデータ処理手段である。クラスタリング処理は、複数の文書からなる文書集合体において、相互に類似した文書をグループ化する処理である。このクラスタリング処理は、階層型クラスタリングあるいは非階層型クラスタリングのどちらでも良い。クラスタリング処理の結果、設定された文書領域それぞれの記述内容が類似した文献(類似文献)が、同一のクラスタとして分類される。   The clustering processing unit 322 is data processing means that executes clustering (classification) processing. The clustering process is a process for grouping documents similar to each other in a document aggregate including a plurality of documents. This clustering process may be either hierarchical clustering or non-hierarchical clustering. As a result of the clustering process, documents (similar documents) having similar descriptions in the set document areas are classified as the same cluster.

キーワード抽出部323は、クラスタリング処理の結果に基づいて、分類されたクラスタを特徴づけるキーワード(検索項目)を、1つまたは複数個抽出する機能を有するデータ処理手段である。このキーワード抽出処理は、例えばTF−IDF(term frequency-inverse document frequency)のような公知の手法を用いることができる。通常、これから出願する案件のような場合は提案書等から技術的特徴を示すキーワードを検索項目として入力部12が受け付けるが、キーワード抽出部323は、検索項目とは別に共通するキーワードを抽出することを可能にする。   The keyword extraction unit 323 is data processing means having a function of extracting one or a plurality of keywords (search items) that characterize the classified clusters based on the result of the clustering process. For this keyword extraction processing, a known method such as TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) can be used. Usually, in the case of a case to be filed, the input unit 12 accepts a keyword indicating a technical feature from a proposal or the like as a search item. However, the keyword extraction unit 323 extracts a common keyword separately from the search item. Enable.

検索式作成部324は、入力部12が受け付けたキーワードたる検索項目と、テーブル記憶部320に記憶されたキーワードテーブルを用いて、それぞれの検索すべき領域の各クラスタに所属するキーワードを組合せた複数の検索式を作成する機能を有するデータ処理手段である。検索式作成部324は、作成した検索式をテーブル記憶部320の検索式記憶領域へ書込む。   The search formula creation unit 324 uses a search item that is a keyword received by the input unit 12 and a keyword table stored in the table storage unit 320 to combine a plurality of keywords that belong to each cluster in each area to be searched. Is a data processing means having a function of creating a search expression. The search formula creation unit 324 writes the created search formula into the search formula storage area of the table storage unit 320.

検索実行部325は、テーブル記憶部320内の検索式記憶領域に記憶された各検索式を用いて、先行事例DB20に記憶された先行技術情報や先行事例情報を検索して、各検索式に対応した検索結果(類似文献)を取得して情報取得部30の検索結果テーブルへ書込む機能を有するデータ処理手段である。ここで、情報取得部30に書き込まれる検索結果は、検索式を満たす文献の文献番号で示される。検索実行部325は、結果として類似文献を文献番号で取得することになる。   The search execution unit 325 uses the search formulas stored in the search formula storage area in the table storage unit 320 to search the prior art information and the precedent case information stored in the precedent case DB 20, and sets each search formula. This is a data processing unit having a function of acquiring a corresponding search result (similar document) and writing it in the search result table of the information acquisition unit 30. Here, the search result written in the information acquisition unit 30 is indicated by the document number of the document that satisfies the search expression. As a result, the search execution unit 325 acquires a similar document by a document number.

続いて、図7を参照して先行事例検索部32の動作について説明する。   Next, the operation of the preceding case search unit 32 will be described with reference to FIG.

先行事例DB20は、例えば新規に開発しようとする製品等の調査対象に関する情報が記載され、1つ或いは複数の項目付けがなされた複数の調査対象文書(先行技術情報および/または先行事例情報)を蓄積している。なお以下の説明においては、当該調査対象文書には、例えば案件番号や出願番号などの文書番号A1、A2、A3、A4、…、Anが付されているものとする。そして、各調査対象文書には、各記載内容に応じた1つあるいは複数の項目が記載されており、これが検索すべき文書領域となる。この文書領域は、例えば、課題、技術、効果等の文書の記載内容を表す概念を示しており、当該文書領域の内容を示す部分を部分文書と呼ぶことにする。   In the precedent case DB 20, for example, information related to a survey target such as a product to be newly developed is described, and a plurality of survey target documents (prior art information and / or precedent case information) in which one or a plurality of items are assigned. Accumulated. In the following description, it is assumed that document numbers A1, A2, A3, A4,..., An such as a project number and an application number are attached to the survey target document. Each investigation target document includes one or a plurality of items corresponding to each description content, and this is a document area to be searched. This document area indicates a concept representing the description contents of the document such as issues, techniques, effects, etc., and a portion indicating the contents of the document area is referred to as a partial document.

領域設定部321は、ユーザが入力部12を介して入力した1つ或いは複数の文書領域を受け取り、クラスタリング処理部322へ渡す(S300)。ここでは、検索すべき文書領域は「技術」と「課題」の2つの段落が指定されたものとし説明する。   The region setting unit 321 receives one or a plurality of document regions input by the user via the input unit 12, and passes them to the clustering processing unit 322 (S300). Here, description will be made assuming that two paragraphs of “technology” and “issue” are designated as a document area to be searched.

クラスタリング処理部322は、先行事例DB20に蓄積された各調査対象文書における指定された「技術」および「課題」の文書領域が付された部分文書を全部の調査対象文書に亘って文書領域毎に集めて、文書領域毎に全部の部分文書30に対するクラスタリングを行う(S301)。   The clustering processing unit 322 applies the partial document to which the designated “technology” and “issue” document areas in each investigation target document accumulated in the precedent case DB 20 are added to all the investigation target documents for each document area. Collected and clustered for all partial documents 30 for each document area (S301).

クラスタリング処理が実行されると、クラスタリング処理部322は、クラスタリング結果をテーブル記憶部320中のクラスタリング結果テーブルに書込む(S302)。ここでは、部分文書を文書領域毎に集めているが、部分文書を全部の調査対象文書に亘って抽出し、そして、抽出された部分文書を文書領域毎に分類して文書領域毎の部分文書の集合とし、その各集合を対象としてクラスタリングするようにしてもよい。   When the clustering process is executed, the clustering processing unit 322 writes the clustering result in the clustering result table in the table storage unit 320 (S302). Here, the partial documents are collected for each document area, but the partial documents are extracted over all the documents to be investigated, and the extracted partial documents are classified for each document area to obtain the partial documents for each document area. It is also possible to perform clustering for each set.

この例では、「技術」の文書領域のクラスタリング結果テーブルに、クラスタ番号とそのクラスタに含まれる文書番号が書込まれる。同様に「課題」の文書領域に関するクラスタリング結果もクラスタリング結果テーブルに書込まれる。例えば、クラスタ番号1のクラスタには文書番号A1、A2、およびA5が含まれる。クラスタリングの結果、「技術」と「課題」のそれぞれの文書領域の記述内容が類似した文献が、同一のクラスタとして集められる。   In this example, the cluster number and the document number included in the cluster are written in the clustering result table of the “technology” document area. Similarly, the clustering result regarding the “issue” document area is also written in the clustering result table. For example, the cluster with cluster number 1 includes document numbers A1, A2, and A5. As a result of clustering, documents with similar descriptions in the document areas of “technology” and “issue” are collected as the same cluster.

キーワード抽出部323は、クラスタリング結果に基づき、各クラスタを特徴づけるキーワードを1つまたは複数抽出して(S303)、先行事例DB20のキーワードテーブルに書込む(S304)。このキーワード抽出処理は、例えば上記と同じようにTF−IDFのような公知の手法を用いる。例えば、「技術」の文書領域におけるクラスタ番号1のクラスタに対して、「表示器」、「液晶表示器」、「輝度」、…等のキーワードが書込まれる。さらに、「課題」の文書領域におけるクラスタ番号101のクラスタに対して、「速度」、「CPU周波数」、「伝送速度」、…等のキーワードが書込まれている。すなわち、文書領域ごとに複数のキーワードが抽出される。各クラスタに対する各キーワードのキーワードテーブルにおける配列の順序は、TF−IDFのような指標を用いてキーワード抽出をした場合、この指標を重要度とみなして、重要度の高い順としても良いし、それ以外の順序でも良い。なお、クラスタリングの手法によっては、クラスタリング処理とキーワード抽出を同時に行うことも可能である。   The keyword extraction unit 323 extracts one or a plurality of keywords characterizing each cluster based on the clustering result (S303), and writes it in the keyword table of the preceding case DB 20 (S304). This keyword extraction process uses a known method such as TF-IDF as described above. For example, keywords such as “display”, “liquid crystal display”, “luminance”,... Are written for the cluster with cluster number 1 in the “technical” document area. Further, keywords such as “speed”, “CPU frequency”, “transmission speed”,... Are written for the cluster having the cluster number 101 in the “issue” document area. That is, a plurality of keywords are extracted for each document area. When the keywords are extracted using an index such as TF-IDF, the order of the arrangement in the keyword table of each keyword for each cluster may be regarded as the importance, and the order of the importance may be high. Other orders may be used. Depending on the clustering technique, the clustering process and the keyword extraction can be performed simultaneously.

検索式作成部324は、テーブル記憶部320内のキーワードテーブルを用いて、それぞれの文書領域の各クラスタに所属するキーワードを組合せた複数の検索式を作成して(S305)、先行事例DB20の検索式記憶領域へ書込む(S306)。たとえば、文書領域「課題」のクラスタ番号101のクラスタにおけるキーワードと、項目「技術」のクラスタ番号1のクラスタにおけるキーワードに対応する検索式は、「課題:A and A2 and A3」かつ「技術:α and α2 and α3」のようになる。この検索式は、「課題」の項目に対応する文書領域からAとA2とA3を含み、かつ、「技術」の項目に対応する文書領域からαとα2とα3を含む文献を検索することを意味するものである。なお、「and」の代わりに「or」を使用した検索式を用いることにしてもよい。また、クラスタ毎に抽出された3つのキーワードを使用するのではなく、たとえば上位の2つのキーワードを使用して、検索式を作成することも可能である。あるいは任意の1つあるいは複数のキーワードを用いて検索式を作成してもよい。   The search formula creation unit 324 uses the keyword table in the table storage unit 320 to create a plurality of search formulas that combine keywords belonging to each cluster of each document area (S305), and searches the preceding case DB 20 Writing into the formula storage area (S306). For example, the search expression corresponding to the keyword in the cluster with the cluster number 101 in the document area “issue” and the keyword in the cluster with the cluster number 1 in the item “technology” is “issue: A and A2 and A3” and “technology: α. and α2 and α3 ”. This retrieval formula is to search for documents including A, A2, and A3 from the document area corresponding to the “issue” item, and including α, α2, and α3 from the document area corresponding to the “technology” item. That means. A search expression using “or” instead of “and” may be used. Further, instead of using the three keywords extracted for each cluster, for example, it is possible to create a search expression using the upper two keywords. Alternatively, a search expression may be created using any one or a plurality of keywords.

検索実行部325は、テーブル記憶部320の検索式記憶領域に記憶された各検索式を用いて、種々の文献が記憶された先行事例DB20を検索して、各検索式に対応した検索結果を得てテーブル記憶部320の検索結果テーブルへ書込む(S307)。この検索結果は、検索式を満たす文献の文献番号で示される。なおこの検索は、先行事例DB20に登録されている文献全体を対象としてもよいが、例えば、特許文献におけるIPCや公開年月日により、先行事例DB20に登録されている文献の一部のみを対象としてもよい。検索が終了すると、検索実行部325は、テーブル記憶部320の検索結果テーブルから検索結果を読み出して予測情報生成部36に渡す。   The search execution unit 325 uses the search formulas stored in the search formula storage area of the table storage unit 320 to search the precedent case DB 20 in which various documents are stored, and obtains search results corresponding to the search formulas. Obtained and written in the search result table of the table storage unit 320 (S307). This search result is indicated by the document number of the document that satisfies the search expression. This search may be performed on the entire document registered in the precedent case DB 20, but for example, only a part of the documents registered in the precedent case DB 20 is targeted based on the IPC or publication date in the patent document. It is good. When the search is completed, the search execution unit 325 reads the search result from the search result table in the table storage unit 320 and passes it to the prediction information generation unit 36.

このように、本実施形態に係る文書作成支援装置1では、クラスタリング処理を用いた検索を行うので、これから開発しようとする製品や、これから取り組もうとする研究等の調査対象に関する情報が記載された複数の調査対象文書を蓄積し、検索すべき文書領域を特定することで、複数の検索項目と共通性の高い先行技術情報等を検索することが可能になる。また、入力部12から入力する検索項目に代えて、ある程度まとまった明細書情報を検索項目として入力すれば、より相関性の高い先行技術情報等を検索することができる。さらに、本実施形態に係る文書作成支援装置1では、入力部12から入力した検索項目に加えて、先行技術情報から検索項目を抽出することができるので、精度の高い検索が可能となる。   As described above, since the document creation support apparatus 1 according to the present embodiment performs a search using the clustering process, a plurality of information on products to be developed in the future and information on survey targets such as research to be tackled from now on are described. It is possible to search for prior art information and the like having high commonality with a plurality of search items by accumulating the search target documents and specifying the document area to be searched. In addition, if the specification information collected to some extent is input as a search item instead of the search item input from the input unit 12, it is possible to search for prior art information or the like having higher correlation. Furthermore, in the document creation support apparatus 1 according to the present embodiment, in addition to the search item input from the input unit 12, the search item can be extracted from the prior art information, so that a highly accurate search is possible.

次に、文書作成支援装置1における将来予測部について詳細に説明する。図8は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の構成例を示すブロック図、図9は、図8に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図8に示す将来予測部34aは、いわゆる統計モデルを用いて単純予測する例である。   Next, the future prediction unit in the document creation support apparatus 1 will be described in detail. FIG. 8 is a block diagram showing a configuration example of the future prediction unit in the document creation support apparatus according to this embodiment, and FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the future prediction unit shown in FIG. The future prediction unit 34a shown in FIG. 8 is an example of simple prediction using a so-called statistical model.

将来予測部34aは、抽出部341と判定部342を備えている。抽出部341は、先行事例検索部32が検索した検索結果から、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出する機能をもつデータ処理手段である。判定部342は、抽出した最終処分に係る情報に基づいて、検索対象となった案件を出願した場合の帰趨を判定する機能をもつデータ処理手段である。   The future prediction unit 34 a includes an extraction unit 341 and a determination unit 342. The extraction unit 341 is a data processing unit having a function of extracting information related to final disposal included in similar documents from the search result searched by the preceding case search unit 32. The determination unit 342 is a data processing unit having a function of determining a rebate when applying for a search target case based on the extracted information relating to final disposal.

続いて将来予測部34aの動作を説明する。先行事例検索部32が検索を終了すると、抽出部341は、検索結果(類似文献)を受け取る(S400)。   Next, the operation of the future prediction unit 34a will be described. When the preceding case search unit 32 finishes the search, the extraction unit 341 receives the search result (similar document) (S400).

検索結果を受け取ると、抽出部341は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する(S401)。類似文献が特定されると、抽出部341は、抽出結果を判定部342に渡す。   Upon receiving the search result, the extraction unit 341 extracts information relating to the final disposal included in the similar document, and identifies the similar document that has been rejected, for example (S401). When the similar document is specified, the extraction unit 341 passes the extraction result to the determination unit 342.

抽出結果を受け取ると、判定部342は、類似文献全体のうち拒絶査定となった類似文献の割合を算出する(S402)。判定部342は、算出した割合を予測情報生成部36に渡す。   Upon receiving the extraction result, the determination unit 342 calculates the ratio of similar documents that have been rejected among all similar documents (S402). The determination unit 342 passes the calculated ratio to the prediction information generation unit 36.

予測情報生成部36は、受け取った割合を元に表示データを生成して表示部14に表示させる(S403)。   The prediction information generation unit 36 generates display data based on the received ratio and displays it on the display unit 14 (S403).

このように、将来予測部34aでは、検索された類似文献から最終処分に係る情報を抽出し、抽出結果から例えば拒絶査定となった類似文献の割合を算出する。したがって、類似した明細書情報をもつ案件の帰趨を確率として与えることが可能になる。なお、単純に割合を算出するのではなく、先行事例検索部32において得られる類似度を加味して重み付け平均を行ってもよい。   As described above, the future prediction unit 34a extracts information related to the final disposal from the searched similar documents, and calculates, for example, the ratio of similar documents that have been rejected from the extraction result. Therefore, it is possible to give a return of a case having similar specification information as a probability. Instead of simply calculating the ratio, the weighted average may be performed in consideration of the similarity obtained in the preceding case search unit 32.

続いて、将来予測部の他の例について説明する。図10は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図、図11は、図10に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図10に示す将来予測部34bは、いわゆる決定木法を用いて予測する例である。   Next, another example of the future prediction unit will be described. FIG. 10 is a block diagram showing another configuration example of the future prediction unit in the document creation support apparatus according to this embodiment, and FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the future prediction unit shown in FIG. The future prediction unit 34b illustrated in FIG. 10 is an example of performing prediction using a so-called decision tree method.

将来予測部34bは、抽出部341、判定部342、分類基準生成部343および分類処理部344を備えている。抽出部341および判定部342は図8に示す将来予測部34aと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部34aと共通する要素については同一の符号を付して示す。   The future prediction unit 34b includes an extraction unit 341, a determination unit 342, a classification reference generation unit 343, and a classification processing unit 344. Since the extraction unit 341 and the determination unit 342 have the same configuration as the future prediction unit 34a illustrated in FIG. In addition, elements common to the future prediction unit 34a are denoted by the same reference numerals.

分類基準生成部343は、先行事例検索部32が検索した類似文献を分類するための条件(基準)を生成するデータ処理手段である。具体的には、分類基準生成部343は、先行事例検索部32が検索した類似文献の様々なファクター(用語、方式的要素、実体的要素、文字数など)を整理し、当該ファクターと当該類似文献に対応する最終処分を示す情報とを比較して、当該ファクターが最終処分に与える影響の度合を算出して分類する条件を決定する機能を有する。分類基準生成部343は、決定した分類基準に基づいて決定木(分類基準が当てはまるか否かの処理を繰り返すことで最終的にどのような処分に行き着くかを示すテキスト処理スクリプト)を構築する。なお、決定木構築のアルゴリズムとしては、ID3/C4.5/C5.0などを用いることができる。   The classification reference generation unit 343 is a data processing unit that generates a condition (reference) for classifying the similar documents searched by the preceding case search unit 32. Specifically, the classification reference generation unit 343 organizes various factors (terms, formal elements, substantive elements, number of characters, etc.) of similar documents searched by the preceding case search unit 32, and the factors and the similar documents It has a function of comparing the information indicating the final disposal corresponding to and calculating the degree of influence of the factor on the final disposal and determining the classification condition. The classification standard generation unit 343 constructs a decision tree (a text processing script indicating what kind of disposal will eventually be reached by repeating the process of whether or not the classification standard applies) based on the determined classification standard. As the decision tree construction algorithm, ID3 / C4.5 / C5.0 or the like can be used.

分類処理部344は、分類基準生成部343が生成した分類基準に基づいて、検討すべき提案書情報(あるいは整理された明細書情報)を分類処理し、最終的にどのような最終処分となるかを推定するデータ処理手段である。なお、提案書とは特許事務所等で明細書にされる前に、発明者によって発明が記された文書である。この提案書を基礎に特許庁への出願書類たる明細書が作成される。   The classification processing unit 344 classifies the proposal information (or the detailed description information) to be examined based on the classification standard generated by the classification standard generation unit 343, and finally the final disposal is performed. This is a data processing means for estimating the above. A proposal is a document in which an inventor wrote an invention before making a specification at a patent office or the like. Based on this proposal, a specification as an application document to the JPO is created.

続いて将来予測部34bの動作を説明する。先行事例検索部32が検索を終了すると、抽出部341は、検索結果(類似文献)を受け取る(S400)。   Next, the operation of the future prediction unit 34b will be described. When the preceding case search unit 32 finishes the search, the extraction unit 341 receives the search result (similar document) (S400).

検索結果を受け取ると、抽出部341は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する(S401)。類似文献が特定されると、抽出部341は、抽出結果を分類基準生成部343に渡す。   Upon receiving the search result, the extraction unit 341 extracts information relating to the final disposal included in the similar document, and identifies the similar document that has been rejected, for example (S401). When the similar document is specified, the extraction unit 341 passes the extraction result to the classification reference generation unit 343.

抽出結果を受け取ると、分類基準生成部343は、類似文献全体から分類ファクター(用語、方式的要素、実体的要素、文字数、文章の長さ等)を生成し、当該分類ファクターが最終処分に与えた影響(当該ファクターを含む結果拒絶査定となった類似文献の量など)を算出する。そして、最終処分に与える影響の大きい分類ファクターを分類基準情報として生成する(S410)。分類基準生成部343は、算出した分類基準情報に基づいて決定木を構築してそれぞれ分類処理部344に渡す。   Upon receiving the extraction result, the classification criterion generation unit 343 generates a classification factor (term, formal element, substantive element, number of characters, length of sentence, etc.) from all similar documents, and the classification factor gives the final disposal. (Such as the amount of similar literature that was rejected as a result, including the factor). Then, a classification factor having a large influence on final disposal is generated as classification standard information (S410). The classification reference generation unit 343 constructs a decision tree based on the calculated classification reference information and passes it to the classification processing unit 344.

分類処理部344は、受け取った分類基準情報および決定木に基づいて、入力部12が受け付けた提案書情報や明細書情報を分類処理する(S411)。その結果、分類処理部344は、当該提案書情報や明細書情報を出願した結果どうなるかを示す予測情報を取得し、予測情報生成部36に渡す。   Based on the received classification reference information and decision tree, the classification processing unit 344 classifies the proposal information and the specification information received by the input unit 12 (S411). As a result, the classification processing unit 344 acquires prediction information indicating what happens as a result of applying for the proposal information and the specification information, and passes the prediction information to the prediction information generation unit 36.

予測情報生成部36は、予測情報を元に表示データを生成して表示部14に表示させる(S403)。   The prediction information generation part 36 produces | generates display data based on prediction information, and displays it on the display part 14 (S403).

このように、将来予測部34bによれば、検索された類似文献およびその帰趨に基づいて将来予測を行うので、技術分野を加味した予測を実現することができる。   As described above, according to the future prediction unit 34b, the future prediction is performed based on the retrieved similar documents and the consequences thereof, so that the prediction in consideration of the technical field can be realized.

続いて、将来予測部の他の例についてさらに説明する。図12は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図であり、図13は、図12に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図12に示す将来予測部34cは、ベイジアンネットワークを用いて予測する例である。   Subsequently, another example of the future prediction unit will be further described. FIG. 12 is a block diagram showing another configuration example of the future prediction unit in the document creation support apparatus according to this embodiment, and FIG. 13 is a flowchart showing the operation of the future prediction unit shown in FIG. The future prediction unit 34c illustrated in FIG. 12 is an example of performing prediction using a Bayesian network.

将来予測部34cは、抽出部341、判定部342、確率生成部345および構造適用部346を備えている。抽出部341および判定部342は図8に示す将来予測部34aと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部34aと共通する要素については同一の符号を付して示す。   The future prediction unit 34c includes an extraction unit 341, a determination unit 342, a probability generation unit 345, and a structure application unit 346. Since the extraction unit 341 and the determination unit 342 have the same configuration as the future prediction unit 34a illustrated in FIG. In addition, elements common to the future prediction unit 34a are denoted by the same reference numerals.

確率生成部345は、予め用意したベイジアンネットワークの処理構造について、検索された類似文献に基づいて、エッジ間の確率を算出するデータ処理手段である。例えば、分類要素として「出願時期」とあれば、期末・期中・年度末等の時期により、類似文献に含まれる最終処分がどのようなものであるか集計して、例えば拒絶査定となっている確率を算出する。また、分類要素として「特許分類」とあれば、IPCの特許分類により、類似文献に含まれる最終処分がどのようなものであるか集計して、同様に拒絶査定となる確率を算出する。この分類手法は、客観的事実と最終処分との関係について確率を求めることになり、当該客観的事実からどのような明細書情報とすればよいのか参考情報を得ることが可能になる。   The probability generation unit 345 is a data processing unit that calculates a probability between edges based on a similar literature searched for a processing structure of a Bayesian network prepared in advance. For example, if the term “application time” is used as a classification element, the final disposal included in similar documents will be aggregated according to the end of period, mid-term, end of year, etc. Probability is calculated. If the classification element is “patent classification”, the final disposal included in the similar document is tabulated based on the patent classification of IPC, and the probability of rejection is similarly calculated. In this classification method, the probability is obtained with respect to the relationship between the objective fact and the final disposal, and it is possible to obtain reference information on what kind of description information should be used from the objective fact.

構造適用部346は、確率生成部345が生成した確率を当該用意されたベイジアンネットワークの処理構造に適用して処理用のスクリプトを生成するデータ処理手段である。   The structure application unit 346 is a data processing unit that generates a processing script by applying the probability generated by the probability generation unit 345 to the prepared processing structure of the Bayesian network.

続いて将来予測部34cの動作を説明する。先行事例検索部32が検索を終了すると、抽出部341は、検索結果(類似文献)を受け取る(S400)。   Next, the operation of the future prediction unit 34c will be described. When the preceding case search unit 32 finishes the search, the extraction unit 341 receives the search result (similar document) (S400).

検索結果を受け取ると、抽出部341は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する(S401)。類似文献が特定されると、抽出部341は、抽出結果を確率生成部345に渡す。   Upon receiving the search result, the extraction unit 341 extracts information relating to the final disposal included in the similar document, and identifies the similar document that has been rejected, for example (S401). When the similar document is specified, the extraction unit 341 passes the extraction result to the probability generation unit 345.

抽出結果を受け取ると、確率生成部345は、当該抽出結果に基づいて、予め用意されたベイジアンネットワークの処理構造についてエッジ間の確率を算出する(S420)。確率生成部345は、得られた確率を構造適用部346に渡す。   Upon receiving the extraction result, the probability generation unit 345 calculates the probability between edges for the processing structure of the Bayesian network prepared in advance based on the extraction result (S420). The probability generation unit 345 passes the obtained probability to the structure application unit 346.

構造適用部346は、受け取った確率を当該ベイジアンネットワークの処理構造に適用して処理スクリプトを生成し判定部342に渡す(S421)。   The structure application unit 346 generates a processing script by applying the received probability to the processing structure of the Bayesian network, and passes the processing script to the determination unit 342 (S421).

判定部342は、入力部12が受け付けた提案書情報や明細書情報を受け取った処理スクリプトを適用し、最終的に拒絶される確率を算出して結果を予測情報生成部36に渡す。予測情報生成部36は、受け取った結果に基づいて表示用データを生成して表示部14に表示させる(S403)。   The determination unit 342 applies the processing script that has received the proposal information and the specification information received by the input unit 12, calculates the probability of being finally rejected, and passes the result to the prediction information generation unit 36. The prediction information generation part 36 produces | generates the data for a display based on the received result, and displays it on the display part 14 (S403).

このように、将来予測部34cによれば、拒絶されるかどうかではなく、確率として出願の帰趨を予測することができる。   Thus, according to the future prediction unit 34c, it is possible to predict the outcome of the application as a probability, not as to whether or not to be rejected.

続いて、将来予測部の他の例についてさらに説明する。図14は、この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図、図15は、図14に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。図14に示す将来予測部34dは、SVM(Support Vector Machine)を用いて予測する例である。   Subsequently, another example of the future prediction unit will be further described. FIG. 14 is a block diagram showing another configuration example of the future prediction unit in the document creation support apparatus according to this embodiment, and FIG. 15 is a flowchart showing the operation of the future prediction unit shown in FIG. The future prediction unit 34d shown in FIG. 14 is an example of prediction using SVM (Support Vector Machine).

将来予測部34dは、抽出部341、判定部342、特徴ベクトル生成部347および境界算出部348を備えている。抽出部341および判定部342は図8に示す将来予測部34aと共通する構成であるから重複する説明を省略する。また、将来予測部34aと共通する要素については同一の符号を付して示す。   The future prediction unit 34d includes an extraction unit 341, a determination unit 342, a feature vector generation unit 347, and a boundary calculation unit 348. Since the extraction unit 341 and the determination unit 342 have the same configuration as the future prediction unit 34a illustrated in FIG. In addition, elements common to the future prediction unit 34a are denoted by the same reference numerals.

特徴ベクトル生成部347は、検索された類似文献について、その様々な特徴から、当該特徴をパラメータとする特徴ベクトルを生成するデータ処理手段である。例えば、技術分野や方式的特徴、実体的内容の特徴等をパラメータ化し、特徴ベクトルとして定義する。この特徴ベクトルは、当該類似文献の特徴をあらわすベクトルとして捉えられるものである。   The feature vector generation unit 347 is a data processing unit that generates, from various features of the retrieved similar documents, a feature vector using the feature as a parameter. For example, a technical field, a method feature, a feature of substantial contents, etc. are parameterized and defined as a feature vector. This feature vector is regarded as a vector representing the feature of the similar document.

境界算出部348は、生成された類似文献それぞれの特徴ベクトルを集計し、当該類似文献それぞれの最終処分と比較することで、類似文献において拒絶されたグループと特許されたグループとの境界を算出するデータ処理手段である。すなわち、境界算出部348は、類似文献の特徴ベクトルの集合から特徴空間を構成し、当該特徴空間のどこに拒絶と特許の境界が存在するかを算出する。   The boundary calculation unit 348 calculates the boundary between the group rejected in the similar document and the patented group by counting the feature vectors of each generated similar document and comparing it with the final disposal of each similar document. Data processing means. That is, the boundary calculation unit 348 constructs a feature space from a set of feature vectors of similar documents, and calculates where the boundary between rejection and patent exists in the feature space.

続いて将来予測部34dの動作を説明する。先行事例検索部32が検索を終了すると、抽出部341は、検索結果(類似文献)を受け取る(S400)。   Next, the operation of the future prediction unit 34d will be described. When the preceding case search unit 32 finishes the search, the extraction unit 341 receives the search result (similar document) (S400).

検索結果を受け取ると、抽出部341は、類似文献に含まれる最終処分に係る情報を抽出し、例えば拒絶査定となった類似文献を特定する(S401)。類似文献が特定されると、抽出部341は、抽出結果を特徴ベクトル生成部347に渡す。   Upon receiving the search result, the extraction unit 341 extracts information relating to the final disposal included in the similar document, and identifies the similar document that has been rejected, for example (S401). When the similar document is specified, the extraction unit 341 passes the extraction result to the feature vector generation unit 347.

抽出結果を受け取ると、特徴ベクトル生成部347は、当該抽出結果に基づいて、抽出された類似文献それぞれについて所定の特徴点をパラメータとして特徴ベクトルを生成する(S430)。特徴ベクトル生成部347は、得られた特徴ベクトルを境界算出部348に渡す。   Upon receiving the extraction result, the feature vector generation unit 347 generates a feature vector for each extracted similar document using a predetermined feature point as a parameter based on the extraction result (S430). The feature vector generation unit 347 passes the obtained feature vector to the boundary calculation unit 348.

境界算出部348は、受け取った特徴ベクトルの集合から特徴空間を構成し、特徴ベクトルそれぞれに対応する最終処分の結果と比較して拒絶されたグループと特許されたグループとに分類する。そして、境界算出部348は、当該特徴空間における拒絶と特許の境界面を特定する(S431)。境界算出部348は、当該特徴空間と境界面に関する情報を判定部342に渡す。   The boundary calculation unit 348 forms a feature space from the received set of feature vectors, and classifies the group into rejected groups and patented groups in comparison with the final disposal result corresponding to each feature vector. Then, the boundary calculation unit 348 specifies the boundary between the rejection and the patent in the feature space (S431). The boundary calculation unit 348 passes information on the feature space and the boundary surface to the determination unit 342.

判定部342は、入力部12が受け付けた提案書情報や明細書情報が、当該特徴空間のどこに存在するかを特定し、その位置と受け取った境界面との位置関係から拒絶されるか否かを判定する(S432)。判定部342は、判定結果を予測情報生成部36に渡す。   The determination unit 342 identifies where in the feature space the proposal information and the specification information received by the input unit 12 exist, and whether or not to reject from the positional relationship between the position and the received boundary surface. Is determined (S432). The determination unit 342 passes the determination result to the prediction information generation unit 36.

予測情報生成部36は、受け取った判定結果に基づいて表示用データを生成して表示部14に表示させる(S403)。   The prediction information generation part 36 produces | generates the data for a display based on the received determination result, and displays it on the display part 14 (S403).

このように、将来予測部34dによれば、提案書情報や明細書情報の特徴点から拒絶の可能性を判定することができる。   Thus, according to the future prediction unit 34d, the possibility of rejection can be determined from the feature points of the proposal information and the specification information.

なお、本発明は、上述した実施形態は限定されず、本発明の技術思想の範囲内で様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態では、出願として特許出願を例としていたが、実用新案登録出願、意匠登録出願、商標登録出願にも適用することができる。また、いわゆる産業財産権の権利化に係る文書作成に限らず、過去の文書資産を活用することのできる文書作成全般について適用することができる。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made within the scope of the technical idea of the present invention. For example, in the above embodiment, a patent application is taken as an example of the application, but the present invention can also be applied to a utility model registration application, a design registration application, and a trademark registration application. Further, the present invention can be applied not only to document creation related to so-called industrial property rights, but also to document creation that can utilize past document assets.

さらに本発明は、その技術思想の同一および等価に及ぶ範囲において様々な変形、追加、置換、拡大、縮小等を許容するものである。また、本願発明を用いて生産される装置、方法、ソフトウェア、システムが、その2次的生産品に搭載されて商品化された場合であっても、本願発明の価値は何ら減ずるものではない。   Furthermore, the present invention allows various modifications, additions, substitutions, enlargements, reductions, etc. within the scope of the same and equivalent technical ideas. Moreover, even if the apparatus, method, software, and system produced using the present invention are mounted on the secondary product and commercialized, the value of the present invention is not reduced at all.

本発明の実施形態に係る文書作成支援装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the document preparation assistance apparatus which concerns on embodiment of this invention. この実施形態に係る文書作成支援装置における新規文書作成支援動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the new document creation assistance operation | movement in the document creation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 新規文書作成支援動作における入力画面の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the input screen in new document preparation assistance operation | movement. 新規文書作成支援動作における結果画面の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of the result screen in new document preparation assistance operation | movement. この実施形態に係る文書作成支援装置における応答文書作成支援動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the response document creation assistance operation | movement in the document creation assistance apparatus which concerns on this embodiment. この実施形態に係る文書作成支援装置における先行事例検索部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the precedent case search part in the document preparation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 図6に示す先行事例検索部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the precedent case search part shown in FIG. この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structural example of the future prediction part in the document preparation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 図8に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the future estimation part shown in FIG. この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other structural example of the future estimation part in the document preparation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 図10に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the future estimation part shown in FIG. この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other structural example of the future estimation part in the document preparation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 図12に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the future estimation part shown in FIG. この実施形態に係る文書作成支援装置における将来予測部の他の構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the other structural example of the future estimation part in the document preparation assistance apparatus which concerns on this embodiment. 図14に示す将来予測部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the future estimation part shown in FIG.

符号の説明Explanation of symbols

1…文書作成支援装置、2…ネットワーク、3…文献サーバ、10…通信部、12…入力部、14…表示部、16…記憶部、18…演算部、20…先行事例データベース、22…案件データベース、24…応答事例データベース、30…情報取得部、32…先行事例検索部、34…将来予測部、36…予測情報生成部、40…応答事例検索部、42…応答情報生成部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Document creation assistance apparatus, 2 ... Network, 3 ... Document server, 10 ... Communication part, 12 ... Input part, 14 ... Display part, 16 ... Memory | storage part, 18 ... Calculation part, 20 ... Precedent case database, 22 ... Case Database, 24 ... Response case database, 30 ... Information acquisition unit, 32 ... Preceding case search unit, 34 ... Future prediction unit, 36 ... Prediction information generation unit, 40 ... Response case search unit, 42 ... Response information generation unit.

Claims (8)

出願案件の明細書に係る情報および前記出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部と、
新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、
前記入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、前記記憶部から前記新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、
前記類似文献情報から前記最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて前記新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、
前記予測部の予測結果を表示する表示部と
を具備したことを特徴とする文書作成支援装置。
A storage unit that stores, for each of the application cases, information relating to the description of the application case and information on prior case information including information relating to final disposal of the application case,
An input unit that accepts a search item indicating characteristics of a new application,
Using the search item received by the input unit as a search key, a search unit that searches for similar document information having characteristics relating to the new application case from the storage unit;
Extracting information related to the final disposal from the similar literature information, a prediction unit for predicting the final disposal of the new application case based on the information related to the final disposal;
A document creation support apparatus, comprising: a display unit that displays a prediction result of the prediction unit.
前記検索部は、前記類似文献情報の特徴それぞれの相関の大きい類似文献情報をさらに検索することを特徴とする請求項1記載の文書作成支援装置。   The document creation support apparatus according to claim 1, wherein the retrieval unit further retrieves similar document information having a large correlation between the features of the similar document information. 前記予測部は、前記予測の結果に基づいて、前記新規の出願案件に係る特徴を該新規の出願案件に対する修正すべき点として前記表示部に表示させることを特徴とする請求項1記載の文書作成支援装置。   The document according to claim 1, wherein the prediction unit causes the display unit to display a feature relating to the new application case as a point to be corrected with respect to the new application case based on the result of the prediction. Creation support device. 出願案件の明細書に係る情報、前記出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、前記出願案件の前記通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部と、
所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、
前記入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、前記記憶部から前記所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の前記通知事例情報を含む前記応答事例情報を検索する検索部と、
前記検索された応答事例情報を表示する表示部と
を具備したことを特徴とする文書作成支援装置。
Memory for storing response case information for each application case, including information relating to the description of the application case, notification case information indicating instruction content for the application case, and response information indicating response content to the notification case information of the application case And
An input unit for receiving notification information indicating the content of a command for a predetermined application case;
Using the notification information received by the input unit as a search key, a search unit that searches the response case information including the notification case information having the same content as the notification information related to the predetermined application case from the storage unit;
A document creation support apparatus, comprising: a display unit configured to display the retrieved response case information.
前記記憶部に格納された応答事例情報は、前記出願案件の前記通知事例情報に対応する応答内容を作成する際の検討資料を含むメモ情報をさらに有することを特徴とする請求項4記載の文書作成支援装置。   5. The document according to claim 4, wherein the response case information stored in the storage unit further includes memo information including a review material for creating a response content corresponding to the notification case information of the application case. Creation support device. 前記記憶部に格納された応答事例情報は、前記出願案件の前記通知事例情報に対応する応答内容を作成する際に前記出願案件と関連付けられた情報を履歴情報としてさらに有することを特徴とする請求項4記載の文書作成支援装置。   The response case information stored in the storage unit further includes, as history information, information associated with the application case when creating a response content corresponding to the notification case information of the application case. Item 4. The document creation support apparatus according to Item 4. 出願案件の明細書に係る情報および前記出願案件の最終処分に係る情報を含む先行事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、
新規の出願案件に係る特徴を示す検索項目を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けた検索項目を検索キーとして、前記記憶部から前記新規の出願案件に係る特徴を有する類似文献情報を検索する検索部と、前記類似文献情報から前記最終処分に係る情報を抽出し、該最終処分に係る情報に基づいて前記新規の出願案件の最終処分を予測する予測部と、 前記予測部の予測結果を表示する表示部とを備えた端末装置と
を具備したことを特徴とする文書作成支援システム。
A server device including a storage unit that stores, for each application case, information related to the specification of the application case and preceding case information including information related to final disposal of the application case;
Searching for similar document information having features relating to the new application case from the storage unit, using an input unit that accepts a search item indicating characteristics relating to the new application case, and the search item received by the input unit as a search key A retrieval unit, extracting information related to the final disposal from the similar document information, a prediction unit predicting a final disposal of the new application case based on the information related to the final disposal, and a prediction result of the prediction unit A document creation support system comprising: a terminal device including a display unit for displaying.
出願案件の明細書に係る情報、前記出願案件に対する指令内容を示す通知事例情報、前記出願案件の前記通知事例情報に対する応答内容を示す応答情報を含む応答事例情報を前記出願案件ごとに格納する記憶部を備えたサーバ装置と、
所定の出願案件に対する指令内容を示す通知情報を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けた通知情報を検索キーとして、前記記憶部から前記所定の出願案件に係る通知情報と共通する内容の前記通知事例情報を含む前記応答事例情報を検索する検索部と、前記検索された応答事例情報を表示する表示部とを備えた端末装置と
を具備したことを特徴とする文書作成支援システム。
Memory for storing response case information for each application case, including information relating to the description of the application case, notification case information indicating instruction content for the application case, and response information indicating response content to the notification case information of the application case A server device comprising a unit;
An input unit that receives notification information indicating the content of a command for a predetermined application case, and the notification having content common to the notification information related to the predetermined application case from the storage unit, using the notification information received by the input unit as a search key A document creation support system comprising: a search unit that searches for the response case information including case information; and a terminal device that includes a display unit that displays the searched response case information.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010020563A (en) * 2008-07-10 2010-01-28 Fujitsu Ltd Progress information output method and progress information output program
JP2010224984A (en) * 2009-03-24 2010-10-07 Fujitsu Ltd Device, method, and program for supporting patent specification evaluation-creation work
JP2010231564A (en) * 2009-03-27 2010-10-14 Nomura Research Institute Ltd Patent application evaluation device
JP2016194926A (en) * 2015-04-01 2016-11-17 株式会社発明屋 Invention system
JP2017515247A (en) * 2014-04-17 2017-06-08 デンネマイヤー アンド アソシエイツ エス.アー.Dennemeyer & Associates S.A. Application procedures for patent families
JP2018037068A (en) * 2017-07-26 2018-03-08 株式会社ゴールドアイピー Server device, communication method, and program
JP6306786B1 (en) * 2017-08-17 2018-04-04 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support apparatus, intellectual property support method, and intellectual property support program
JP6457058B1 (en) * 2017-12-06 2019-01-23 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property system, intellectual property support method and intellectual property support program
JP2019036284A (en) * 2018-03-08 2019-03-07 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support device, intellectual property support method and intellectual property support program
WO2019188428A1 (en) * 2018-03-30 2019-10-03 株式会社 AI Samurai Information processing device, information processing method, and information processing program
JP2019185769A (en) * 2019-03-28 2019-10-24 株式会社AI Samurai Information processor, information processing method and information processing program
JP7378707B1 (en) * 2023-02-28 2023-11-14 株式会社Toreru Intellectual property search device, intellectual property search method, and intellectual property search program

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62236071A (en) * 1986-04-07 1987-10-16 Sony Corp Document preparation processor
JP2001222574A (en) * 2000-02-07 2001-08-17 Ricoh Co Ltd Method and system for processing intellectual property job, server and recording medium
WO2004061714A1 (en) * 2002-12-27 2004-07-22 Intellectual Property Bank Corp. Technique evaluating device, technique evaluating program, and technique evaluating method
JP2005234868A (en) * 2004-02-19 2005-09-02 Ntt Data Corp Similar patent specification retrieval system, method therefor and program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62236071A (en) * 1986-04-07 1987-10-16 Sony Corp Document preparation processor
JP2001222574A (en) * 2000-02-07 2001-08-17 Ricoh Co Ltd Method and system for processing intellectual property job, server and recording medium
WO2004061714A1 (en) * 2002-12-27 2004-07-22 Intellectual Property Bank Corp. Technique evaluating device, technique evaluating program, and technique evaluating method
JP2005234868A (en) * 2004-02-19 2005-09-02 Ntt Data Corp Similar patent specification retrieval system, method therefor and program

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010020563A (en) * 2008-07-10 2010-01-28 Fujitsu Ltd Progress information output method and progress information output program
JP2010224984A (en) * 2009-03-24 2010-10-07 Fujitsu Ltd Device, method, and program for supporting patent specification evaluation-creation work
JP2010231564A (en) * 2009-03-27 2010-10-14 Nomura Research Institute Ltd Patent application evaluation device
JP2017515247A (en) * 2014-04-17 2017-06-08 デンネマイヤー アンド アソシエイツ エス.アー.Dennemeyer & Associates S.A. Application procedures for patent families
JP2016194926A (en) * 2015-04-01 2016-11-17 株式会社発明屋 Invention system
JP2018037068A (en) * 2017-07-26 2018-03-08 株式会社ゴールドアイピー Server device, communication method, and program
WO2019035280A1 (en) * 2017-08-17 2019-02-21 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support device, intellectual property support method, and intellectual property support program
JP6306786B1 (en) * 2017-08-17 2018-04-04 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support apparatus, intellectual property support method, and intellectual property support program
JP2019036177A (en) * 2017-08-17 2019-03-07 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support device, intellectual property support method and intellectual property support program
JP6457058B1 (en) * 2017-12-06 2019-01-23 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property system, intellectual property support method and intellectual property support program
JP2019101944A (en) * 2017-12-06 2019-06-24 株式会社AI Samurai Intellectual Property System, Intellectual Property Support Method and Intellectual Property Support Program
JP2019036284A (en) * 2018-03-08 2019-03-07 株式会社ゴールドアイピー Intellectual property support device, intellectual property support method and intellectual property support program
WO2019188428A1 (en) * 2018-03-30 2019-10-03 株式会社 AI Samurai Information processing device, information processing method, and information processing program
JP2019179493A (en) * 2018-03-30 2019-10-17 株式会社AI Samurai Information processor, information processing method and information processing program
CN111937027A (en) * 2018-03-30 2020-11-13 株式会社艾飒木兰 Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
US10984077B2 (en) 2018-03-30 2021-04-20 Ai Samurai Inc. Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
JP2019185769A (en) * 2019-03-28 2019-10-24 株式会社AI Samurai Information processor, information processing method and information processing program
JP7378707B1 (en) * 2023-02-28 2023-11-14 株式会社Toreru Intellectual property search device, intellectual property search method, and intellectual property search program

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