JP2010020563A - 経過情報出力方法および経過情報出力プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】審査状況に係らず、分析対象とする出願について、評価用の情報を出力する。
【解決手段】所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得し、取得した類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得し、取得した経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上し、手続きの種類に対応付けて、計上した数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、経過情報出力方法および経過情報出力プログラムに関する。

従来より、任意の出願についての重要度を評価する資料を利用者に出力する手法について、様々な手法が知られている。例えば、分析対象とする出願についての情報を装置が表示する手法が知られており、特許出願について処理を行う場合に、装置が、維持年数や、他の特許からの引用回数、早期審査請求の有無などを利用者に表示する。また、特定の関係にある出願各々をツリー状にて表示する手法が知られており、例えば、任意の出願について分割が行われた場合には、もとの出願と新たな出願とをツリー状にて表示する。

特開２００７−２４１９９２号公報（第１−３頁、第１図） 特開２００１−７６０５６号公報（第１−３頁、第１図）

ところで、上記した従来の手法では、分析対象となる出願について審査が進んでいることが必要であるという課題があった。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、審査状況に係らず、評価用の情報を出力することが可能である経過情報出力方法および経過情報出力プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、コンピュータが、所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する類似出願取得工程を含む。また、前記類似出願取得工程によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積で当該出願の経過を示す経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する経過情報取得工程を含む。また、前記経過情報取得工程によって取得された経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する計上工程を含む。また、前記手続きの種類に対応付けて、前記計上工程によって計上された数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する出力工程を含む。

審査状況に係らず、評価用の情報を出力することが可能である。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る経過情報出力方法および経過情報出力プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、実施例１に係る経過情報出力装置の概要、経過情報出力装置の構成および処理の流れを順に説明し、その後、その他の実施例について説明する。

［経過情報出力装置の概要］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る経過情報出力装置の概要を説明する。図１は、実施例１に係る経過情報出力装置の概要を説明するための図である。

すなわち、実施例１に係る経過情報出力装置は、図１に示すように、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースである出願内容データベースに接続し、また、出願ごとに手続き情報の累積である経過情報を記憶する経過情報記憶部を備える。

そして、実施例１に係る経過情報出力装置は、図１の（１）に示すように、分析対象とする出願を受け付ける。そして、経過情報出力装置は、図１の（２）に示すように、類似出願検索部が、分析対象とする出願の内容に関する情報を検索キーとして出願内容データベースを検索し、分析対象とする出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する。

そして、実施例１に係る経過情報出力装置では、図１の（３）に示すように、経過情報処理部が、類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして経過情報記憶部を検索し、類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する。

そして、実施例１に係る経過情報出力装置は、図１の（４）に示すように、取得した経過情報の集合に含まれる手続き情報を手続きの種類ごとに分類し、分類した手続きの種類ごとに手続き情報の数を計上する。

そして、実施例１に係る経過情報出力装置は、図１の（５）に示すように、手続きの種類に対応付けて、計上した数もしくは数から解析した解析結果を出力部に出力する。

このようなことから、実施例１に係る経過情報出力装置は、審査状況に係らず、分析対象とする出願について、評価用の情報を出力することが可能である。すなわち、評価対象の出願に内容が類似する出願群を検索して当該出願群の経過情報を収集し、審査請求や拒絶査定など手続の種類別に件数を計上して出力することで、未だ手続が進んでいない出願についても評価材料を提供できる。

［経過情報出力装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した経過情報出力装置２００の構成を説明する。図２は、経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。同図に示すように、経過情報出力装置２００は、出願内容データベース１０１と接続され、入力部２０１と出力部２０２と記憶部３００と制御部４００とを有する。

出願内容データベース１０１は、後述する経過情報出力装置２００と接続され、出願の内容を出願ごとに記憶する。具体的には、出願内容データベース１０１は、出願を一意に識別する情報である識別情報ごとに、当該識別情報によって識別される出願の内容を記憶する。なお、出願とは、特許出願や実用新案出願や商標出願が該当する。

入力部２０１は、後述する類似出願検索部４０２と接続され、分析対象とする出願を利用者から入力される。例えば、入力部２０１は、分析対象とする出願の内容を入力され、または、分析対象とする出願の内容に含まれるキーワードを入力される。そして、入力部２０１は、入力された分析対象とする出願を類似出願検索部４０２に送る。また、入力部２０１は、キーボードやマウスなどが該当する。また、出力部２０２は、経過情報処理部４０３と接続され、経過情報処理部４０３から受け付けた情報を画面上にて出力する。また、出力部２０２は、モニタなどが該当する。

記憶部３００は、制御部４００による各種経過情報表示処理に必要なデータを格納し、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１と、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と、経過情報−割合テーブル記憶部３０３と、割合−色テーブル記憶部３０４と、レイアウト情報記憶部３０５とを備える。

識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１は、図３に示すように、識別情報に対応付けて経過情報を記憶する。なお、図３は、実施例１における識別情報−経過情報テーブル記憶部を説明するための図である。

ここで、経過情報とは、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積であって出願の経過を示す情報である。手続き情報は、出願人や審査官や審判官や特許庁長官などによって行われた手続きや処分などに関する情報が該当する。また、手続きの種類とは、経過情報に含まれる手続きや処分などの種類であり、例えば、「公開」や、「審査請求」、「意見書の提出」などが該当する。

識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１は、図３に示す例では、識別情報「特願平08-345537」に対応付けて、経過情報として、手続き情報「公開」や「審査請求」を記憶する。なお、ここで、識別情報「特願平08-345537」に対応付けられた手続き情報「公開」は、識別情報「特願平08-345537」によって識別される出願について出願公開が行われたことを示す。

また、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１によって記憶されている情報は、後述する識別情報−経過情報テーブル作成部４０１によって入力され、また、類似出願検索部４０２によって用いられる。

経過情報−頻度テーブル記憶部３０２は、経過情報処理部４０３に接続され、図４に示すように、手続きの種類ごとに頻度を記憶し、例えば、手続きの種類「公開」に対応付けて頻度「４０」を記憶する。なお、図４は、実施例１における経過情報−頻度テーブル記憶部を説明するための図である。

ここで、頻度とは、対応付けられる手続きの種類に該当する手続き情報の数であって、類似出願検索部４０２によって識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１から取得された手続き情報の数である。例えば、手続きの種類「公開」に対応付けられた頻度「４０」は、後述する類似出願検索部４０２によって、４０個の手続き情報「公開」が識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１から取得されたことを示す。なお、ここで、類似出願各々からは、同じ手続きの種類の手続き情報が一つ取得されることになるため、手続き情報の数は、類似出願の数に対応することになる。

また、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２によって記憶されている情報は、経過情報処理部４０３によって入力され、また、経過情報処理部４０３によって用いられる。

経過情報−割合テーブル記憶部３０３は、経過情報処理部４０３と接続され、図５に示すように、手続きの種類ごとに、当該手続きの種類に該当する手続きの種類に対応する類似出願の数が類似出願の集合に含まれる類似出願の数において占める割合を記憶する。なお、図５は、実施例１における経過情報−割合テーブル記憶部を説明するための図である。図５に示す例では、経過情報−割合テーブル記憶部３０３は、手続きの種類「公開」に対応付けて、割合「０．４」を記憶する。

なお、手続きの種類「公開」に対応付けられた割合「０．４」は、「公開」に対応する類似出願が、言い換えると、出願公開がされた類似出願が、全類似出願の内４０％を占めることを示す。

また、経過情報−割合テーブル記憶部３０３によって記憶されている情報は、経過情報処理部４０３によって入力され、また、経過情報処理部４０３によって用いられる。

ここで、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１によって記憶されている情報と、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と経過情報−割合テーブル記憶部３０３とに記憶されている情報との違いについて説明する。経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と経過情報−割合テーブル記憶部３０３とに記憶されている情報は、分析対象とする出願に類似する類似出願の集合に関する情報である。一方、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１によって記憶されている情報は、分析対象とする出願に関する情報だけでなく、その他の出願に関する情報も含まれる。

割合−色テーブル記憶部３０４は、経過情報処理部４０３と接続され、図６に示すように、割合の範囲ごとに、当該範囲内の割合に対応付けられた手続きの種類を出力する際に経過情報処理部４０３によって用いられる色を記憶する。なお、図６は、実施例１における割合−色テーブル記憶部を説明するための図である。なお、図６に示す例では、記載の便宜上、色の違いをパターンにて表した。

また割合−色テーブル記憶部３０４によって記憶されている情報は、利用者によって予め入力され、また、経過情報処理部４０３によって用いられる。

レイアウト情報記憶部３０５は、経過情報処理部４０３と接続され、図７に示すように、経過情報処理部４０３が情報を出力部２０２の画面上にて出力する際に用いられるレイアウト情報を記憶する。なお、図７は、実施例１におけるレイアウト情報記憶部が記憶するレイアウト情報の一例を説明するための図である。

レイアウト情報記憶部３０５は、図７に示す例では、レイアウト情報として、手続きの種類各々が、経過する順番を考慮した配置にて表示されているレイアウトを記憶する。例えば、図７に示すレイアウト情報では、「拒絶理由通知」と「拒絶査定」とが、「拒絶理由通知」から「拒絶査定」への矢印によって結ばれている。

また、レイアウト情報記憶部３０５によって記憶されている情報は、利用者によって予め入力され、また、経過情報処理部４０３によって用いられる。

制御部４００は、各種の経過情報表示処理を実行し、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１と、類似出願検索部４０２と、経過情報処理部４０３とを備える。

識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１と接続される。また、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、特許庁が公開する出願に関するデータである整理標準化データを読み込み、経過情報を抽出する。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、抽出した経過情報を識別情報に対応付けて識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１に入力する。

なお、整理標準化データの仕様は、例えば、整理標準化データ仕様書XML編［第2.1版］http://www.inpit.go.jp/info/standard/data/spec/download/xml2.1.html に記述されている。

例えば、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、整理標準化データ受け付け、整理標準化データを読み込む。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、整理標準化データに含まれる識別情報すべてを検索する。

なお、例えば、識別情報は、整理標準化データ中の以下の様なタグによって記述されている。また、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、文字列検索のライブラリ(C++のStringサーチやPerlのm//関数など)や、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）パーサの検索機能などを利用して識別情報を検索して取得する。なお、以下のタグの例では、識別情報として、「出願番号」が用いられている例を示した。
<fundamental-article-info>...
<application-number>［出願番号］</application-number>
</fundamental-article-info>

また、例えば、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、取得した識別情報の内一つの識別情報を選択し、当該識別情報についての経過情報を検索して取得する。

なお、例えば、特許出願の場合には、経過情報は、整理標準化データ中の以下の様なタグによって記述されており、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、以下の様なタグを検索することにより、経過情報を検索して取得する。
<kind-of-final-decision-code>［査定種別］</kind-of-final-decision-code>
<kind-of-disposition-in-exam>［審査最終処分種別］/kind-of-disposition-in-exam>

具体的な例をあげて説明すると、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、識別情報「特願平08-345537」について、経過情報として、出願公開が行われている旨の手続き情報を取得する。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、識別情報「特願平08-345537」に対応付けられた経過情報として、手続き情報「公開」を識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１に入力する（図３参照）。

また、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、整理標準化データに含まれるすべての識別情報について経過情報を取得し、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１に入力する処理を繰り返す。

なお、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１によって読み込まれる整理標準化データは、例えば、利用者によって識別情報−経過情報テーブル作成部４０１に入力される。また、実施例１では、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１が、整理標準化データを用いて、識別情報と経過情報との対応付けを識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１に入力する手法について説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１が、特許電子図書館にアクセスし、特許電子図書館に記憶されている経過情報を読み込んで経過情報を入手してもよい。

類似出願検索部４０２（「類似出願取得工程」や「経過情報取得工程」とも称する）は、出願内容データベース１０１と入力部２０１と識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１と経過情報処理部４０３とに接続される。また、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合を取得する処理と、経過情報の集合を取得する処理とを行う。

類似出願の集合を取得する処理について説明する。類似出願検索部４０２は、分析対象とする出願を入力部２０１から受け付けると、分析対象とする出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願内容データベース１０１を検索し、分析対象とする出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する。

例えば、類似出願検索部４０２は、分析対象とする出願の内容や分析対象とする出願の内容に含まれるキーワードを受け付け、受け付けた出願の内容やキーワードを検索キーとして出願内容データベース１０１を検索する。キーワードとは、分析対象とする出願の内容を象徴する語句や重要な語句などであり、例えば、太陽電池に関する内容である場合には、「太陽電池」などが該当する。そして、例えば、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合として、分析対象とする出願に内容が類似する類似出願各々を識別する識別情報の集合を取得する。具体的な例をあげて説明すると、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合として、識別情報「特願平08-345537」や「特願平08-345537」などを含む識別情報の集合を取得する。

また、経過情報の集合を取得する処理について説明する。類似出願検索部４０２は、取得した類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１を検索し、類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する。例えば、類似出願検索部４０２は、類似集合に含まれる識別情報各々を検索キーとして、識別情報各々に対応付けられた経過情報各々を識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１から取得する。

具体的な例をあげて説明すると、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合として取得した識別情報の集合に含まれる識別情報「特願平08-345537」や「特願平08-345537」を検索キーとして、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１を検索する。そして、類似出願検索部４０２は、識別情報「特願平08-345537」を検索キーとして検索した場合に、経過情報として、手続き情報「公開」や「審査請求」などを取得する。また、類似出願検索部４０２は、「特願平08-345537」を検索キーとして検索した場合に、経過情報として、経過情報「公開」や「登録」などを取得する（図３参照）。そして、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合に対応する経過情報の集合として、識別情報各々を検索キーとして取得した経過情報の集合を取得する。

また、類似出願検索部４０２は、取得した経過情報の集合を経過情報処理部４０３に送る。

経過情報処理部４０３（「計上工程」や「出力工程」とも称する）は、出力部２０２と経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と経過情報−割合テーブル記憶部３０３と割合−色テーブル記憶部３０４とに接続される。また、経過情報処理部４０３は、レイアウト情報記憶部３０５と類似出願検索部４０２とに接続される。また、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに手続き情報の数を算出する処理と、手続きの種類ごとに割合を算出する処理と、情報を出力部２０２に出力する処理とを行う。

手続きの種類ごとに手続き情報の数を算出する処理について説明する。経過情報処理部４０３は、経過情報の集合を類似出願検索部４０２から受け付け、経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した手続きの種類ごとに手続き情報の数を計上する。そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに計上した数を経過情報−頻度テーブル記憶部３０２に入力する。

例えば、経過情報処理部４０３は、経過情報の集合に経過情報「公開」が４０個含まれる場合には、手続きの種類「公開」に対応付けて頻度「４０」を経過情報−頻度テーブル記憶部３０２に入力する。つまり、経過情報処理部４０３は、類似出願の集合に含まれる識別情報の内４０個の識別情報について、手続き情報「公開」が経過情報として識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１に対応付けて記憶されていた場合に、手続きの種類「公開」に対応付けて頻度「４０」を入力する。

また、手続きの種類ごとに割合を算出する処理について説明する。経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに計上された数各々を類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算して、該当する手続きの種類に対応する類似出願の数が類似出願の集合に含まれる類似出願の数において占める割合各々を算出する。そして、例えば、類似出願の集合に含まれる類似出願の数が「１００」であり、手続きの種類「公開」に対応付けられる頻度が「４０」である場合について説明する。経過情報処理部４０３は、「４０」を「１００」で除算することにより、割合「０．４」を算出する。

また、経過情報処理部４０３は、経過情報−割合テーブル記憶部３０３に、手続きの種類に対応付けて割合を入力し、例えば、手続きの種類「公開」に対応付けて、割合「０．４」を入力する（図５参照）。

また、情報を出力部２０２に出力する処理について説明する。経過情報処理部４０３は、手続きの種類に対応付けて、計上した数もしくは数から解析した解析結果を出力部２０２の画面上に出力する。具体的には、経過情報処理部４０３は、レイアウト情報記憶部３０５に記憶されているレイアウト情報を読み出し、読み出したレイアウト情報を出力部２０２の画面上から出力する。また、経過情報処理部４０３は、出力部２０２の画面上から出力したレイアウト情報に合わせて、計上した数もしくは数から解析した解析結果を出力部２０２の画面上から出力する。

例えば、経過情報処理部４０３は、図８に示すように、手続きの種類ごとに、レイアウト情報に合わせて、頻度を出力部２０２にて出力する。なお、図８は、実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。

図８に示す例では、経過情報処理部４０３は、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２から頻度各々を読み出し、例えば、手続きの種類「公開」に対応付けて、手続きの種類「公開」に対応付けられた頻度である「４０」を出力部２０２の画面上にて出力する。

また、例えば、経過情報処理部４０３は、図９に示すように、割合−色テーブル記憶部３０４に記憶されている色を用いて、計上した数もしくは数から解析した解析結果を出力部２０２にて出力する。なお、図９は、実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。

図９に示す例では、経過情報処理部４０３は、経過情報−割合テーブル記憶部３０３から割合各々を読み出し、読み出した割合各々を検索キーとして割合−色テーブル記憶部３０４を検索し、色各々を取得する。そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに、当該手続きの種類に対応する割合を検索キーとして取得した色各々を用いた図形を出力部２０２にて出力する。

また、例えば、経過情報処理部４０３は、図１０に示すように、手続きの種類ごとに、当該手続きの種類に対応する頻度や割合各々の大小に応じた大きさの図形を、出力部２０２にて出力してもよい。なお、図１０は、実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。

［識別情報−経過情報テーブル作成部の処理］
次に、図１１を用いて、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１の処理の流れを説明する。図１１は、実施例１における識別情報−経過情報テーブル作成部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。

図１１に示すように、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、整理標準化データの入力を受けつけると（ステップＳ１０１肯定）、整理標準化データを読み込む（ステップＳ１０２）。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、整理標準化データから識別情報を検索する（ステップＳ１０３）。

そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、識別情報を一つ選択し（ステップＳ１０４）、例えば、識別情報「特願平08-345537」を選択する。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、経過情報を取得し（ステップＳ１０５）、例えば、識別情報「特願平08-345537」について、経過情報として手続き情報「公開」などを取得する。そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、経過情報を識別情報に対応付けて識別情報−経過情報テーブルに書き込む（ステップＳ１０６）。

そして、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、すべての識別情報についてステップＳ１０４からＳ１０６までの処理を行ったかを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、処理をおこなっていないと判定すると（ステップＳ１０７否定）、すべての識別情報について処理を行うと判定するまで、上記したステップＳ１０４からＳ１０６までの処理を繰り返す。一方、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１は、処理をおこなったと判定すると（ステップＳ１０７肯定）、処理を終了する。

［実施例１における経過情報出力処理］
次に、図１２を用いて、実施例１における経過情報出力処理の流れを説明する。図１２は、実施例１における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。

図１２に示すように、類似出願検索部４０２は、分析対象とする出願を入力部２０１から受け付けると（ステップＳ２０１肯定）、類似出願の集合を取得する（ステップＳ２０２）。つまり、類似出願検索部４０２は、分析対象とする出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願内容データベース１０１を検索し、分析対象とする出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する。

そして、類似出願検索部４０２は、経過情報の集合を取得する（ステップＳ２０３）。つまり、類似出願検索部４０２は、取得した類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１を検索し、類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する。

そして、経過情報処理部４０３は、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２に入力する（ステップＳ２０４）。つまり、経過情報処理部４０３は、経過情報の集合を類似出願検索部４０２から受け付け、経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した手続きの種類ごとに手続き情報の数を計上する。そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに計上した数を経過情報−頻度テーブル記憶部３０２に入力し、例えば、手続きの種類「公開」に対応付けて頻度「４０」を入力する。

そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに計上された数各々を類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算して、割合各々を算出する（ステップＳ２０５）。例えば、経過情報処理部４０３は、類似出願の集合に含まれる類似出願の数が「１００」であり、手続きの種類「公開」に対応付けられる頻度が「４０」である場合に、割合「０．４」を算出する。そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類に対応付けて、算出した割合を経過情報−割合テーブル記憶部３０３に入力する（ステップＳ２０６）。例えば、経過情報処理部４０３は、手続きの種類「公開」に対応付けて、割合「０．４」を入力する。

そして、経過情報処理部４０３は、レイアウト情報記憶部３０５に記憶されているレイアウト情報を読み出し、読み出したレイアウト情報を出力部２０２から出力する（ステップＳ２０７）。また、経過情報処理部４０３は、出力部２０２から出力したレイアウト情報に合わせて、計上した数もしくは数から解析した解析結果を出力部２０２にて出力する（ステップＳ２０８）。

［実施例１の効果］
上記したように、実施例１によれば、分析対象とする出願の内容に関する情報を検索キーとして出願内容データベース１０１を検索し、類似出願の集合を取得する。そして、取得した類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして識別情報−経過情報テーブル記憶部３００を検索し、経過情報の集合を取得する。そして、取得した経過情報の集合に含まれる経過情報種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する。そして、手続きの種類に対応付けて、計上した数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する。この結果、審査状況に係らず、分析対象とする出願について、評価用の情報を出力することが可能である。

つまり、開示の経過情報出力装置２００によれば、分析対象とする出願について、審査状況にかかわらず、また、未だ出願されていない場合であっても、経過情報に基づいた評価用の情報を出力することが可能である。

また、実施例１によれば、手続きの種類ごとに割合各々を算出し、算出して得られた割合各々を対応する手続きの種類に対応付けて解析結果として出力する。この結果、手続きの種類それぞれについて、類似出願全体における該当する出願の数が占める割合を簡単に把握することが可能である。

さて、これまで、実施例１として、頻度や割合を出力する手法について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、手続きの種類ごとに、手続きの種類ごとに分類された類似出願の集合それぞれについて多く見られる特徴的な情報である重要特徴を出力してもよい。なお、特徴的な情報とは、例えば、出願年や、出願人、発明者、弁理士、ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆｔｅｒｍ、出願の内容に含まれるキーワードなどが該当する。

例えば、手続きの種類「特許査定」に対応する類似出願の集合において、弁理士「特許太郎」が占める割合が、全類似出願において特徴的な情報「弁理士＝特許太郎」が占める割合よりも高い場合について説明する。ここで、実施例２に係る経過情報出力装置２００は、手続きの種類「特許査定」に対応付けて、重要特徴として「弁理士＝特許太郎」を出力する。これにより、利用者は、「弁理士＝特許太郎」を含む出願について、特許査定に該当する傾向があると把握することができる。

そこで、以下では、実施例２として、手続きの種類ごとに重要特徴を出力する手法について説明する。なお、以下では、実施例１に係る経過情報出力装置と同様の点については、簡単に説明し、または、説明を省略する。

実施例２に係る経過情報出力装置２００は、図１３に示すように、記憶部３００に、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１と特徴リスト記憶部５０２と経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３とをさらに備える。なお、図１３は、実施例２に係る経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。

経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、類似出願検索部４０２と後述する重要特徴処理部６０１とに接続され、また、図１４に示すように、手続きの種類それぞれに対応付けて、当該種類の経過情報に対応する類似出願を識別する識別情報各々を記憶する。なお、図１４は、実施例２における経過情報−識別情報テーブル記憶部を説明するための図である。言い換えると、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、類似出願検索部４０２によって取得された類似出願の集合に含まれる識別情報各々を、対応する手続きの種類すべてに対応付けて記憶する。

また、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、類似出願検索部４０２によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願すべてを示す「全類似出願」に対応付けて、当該類似出願の集合に含まれる識別情報すべてを記憶する。

図１４に示す例では、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、「全類似出願」に対応付けて、識別情報「特願2001-286608」や「特願2001-240290」などを記憶する。また、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、手続きの種類「公開」に対応付けて、経過情報「公開」に対応する類似出願を識別する識別情報各々を記憶し、例えば、識別情報「特願2001-286608」や「特願2001-240290」などを記憶する。また、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１は、その他の手続きの種類についても、同様に識別情報を記憶する。

また、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１によって記憶されている情報は、類似出願検索部４０２によって入力され、また、重要特徴処理部６０１によって用いられる。

特徴リスト記憶部５０２は、重要特徴処理部６０１に接続される。また、特徴リスト記憶部５０２は、図１５に示すように、手続きの種類それぞれに対応付けて、重要特徴処理部６０１によって取得された特徴的な情報を記憶する。なお、図１５は、実施例２における特徴リスト記憶部を説明するための図である。また、特徴リスト記憶部５０２は、全類似出願に対応付けて、重要特徴処理部６０１によって取得された特徴的な情報を記憶する。特徴リスト記憶部５０２は、図１５に示す例では、「全類似出願」に対応付けて、出願年「２００５年」などを特徴的な情報として記憶する。

なお、特徴リスト記憶部５０２は、重要特徴処理部６０１によって取得された特徴的な情報を記憶し、例えば、全類似出願に対応する特徴的な情報各々について、特徴的な情報「出願年＝２００５年」が４０個含まれる場合には、「出願年＝２００５年」を４０個記憶する。

また、特徴リスト記憶部５０２によって記憶されている情報は、重要特徴処理部６０１によって入力され、また、重要特徴処理部６０１によって用いられる。

経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３は、重要特徴処理部６０１に接続され、また、図１６に示すように、手続きの種類それぞれに対応付けて、重要特徴処理部６０１によって取得された重要特徴を記憶する。なお、図１６は、実施例２における経過情報−重要特徴テーブル記憶部を説明するための図である。例えば、経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３は、図１６に示す例では、手続きの種類「みなし取り下げ」に対応付けて、重要特徴「出願人＝ＡＡ電機」などを記憶する。

なお、重要特徴とは、同一となる特徴的な情報について、特徴割合と比較して経過毎特徴割合が大きく異なる特徴的な情報が該当する。また、特徴割合とは、同一となる特徴的な情報ごとに算出される割合であって、同一となる特徴的な情報ごとに計上された数各々を類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算することで得られる割合各々である。つまり、特徴割合とは、同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が類似出願全体において占める割合各々である。

なお、同一となる特徴的な情報とは、例えば、出願年が同一である特徴的な情報や、「出願年が２００５年以降」などの所定の条件に合致する特徴的な情報各々が該当する。

また、経過毎特徴割合とは、手続きの種類それぞれに対応する特徴的な情報の種類ごとに算出される割合である。また、経過毎特徴割合とは、手続きの種類ごとに計上された同一となる特徴的な情報の数各々を、当該特徴的な情報の集合に対応する手続き情報の集合に対応する類似出願の数で除算することで得られる割合各々である。つまり、経過毎特徴割合とは、同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が、特徴的な情報の集合に対応する手続き情報の集合に対応する類似出願の数において占める割合各々である。

また、経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３によって記憶されている情報は、重要特徴処理部６０１によって入力され、また、重要特徴処理部６０１と後述する分析対象特徴処理部６０２によって用いられる。

また、実施例２に係る経過情報出力装置２００は、制御部４００に、重要特徴処理部６０１と分析対象特徴処理部６０２とをさらに備える。

実施例２では、類似出願検索部４０２は、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１にさらに接続される。また、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合として識別情報の集合を取得すると、「全類似出願」に対応付けて、識別情報の集合に含まれる識別情報すべてを経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１に入力する。

また、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合に含まれる識別情報を検索キーとして得られる手続きの種類各々に対応付けて、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１に入力する。例えば、類似出願検索部４０２は、識別情報「特願2001-30000」を検索キーとした場合に、手続きの種類「公開」と「審査請求」とが得られると、手続きの種類「公開」に対応付けて識別情報「特願2001-30000」を入力し、また、「審査請求」に対応付けて識別情報「特願2001-30000」を入力する。

重要特徴処理部６０１は、出願内容データベース１０１と経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１と特徴リスト記憶部５０２と経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３とに接続される。また、重要特徴処理部６０１は、特徴的な情報を取得する処理と、特徴割合各々を算出する処理と、経過毎特徴割合を算出する処理と、重要特徴を出力する処理とを行う。

特徴的な情報を取得する処理について説明する。重要特徴処理部６０１（「第一の特徴取得工程」とも称する）は、類似出願検索部４０２によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願内容データベース１０１を検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、類似出願の集合に対応する特徴的な情報の集合を取得する。

具体的には、重要特徴処理部６０１は、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１にて、「全類似特許」に対応付けられた識別情報各々を検索キーとして、出願内容データベース１０１を検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、特徴的な情報の集合を取得する。

また、重要特徴処理部６０１は、特徴リスト記憶部５０２に特徴的な情報の集合を入力し、具体的には、「全類似特許」に対応付けて、取得した特徴的な情報の集合を入力する。例えば、重要特徴処理部６０１は、「全類似特許」に対応付けて、特徴的な情報「出願年＞２００５」などを入力する。

また、重要特徴処理部６０１（「第二の特徴取得工程」とも称する）は、経過情報処理部４０３によって手続きの種類ごとに分類された手続き情報の集合各々について、当該集合に含まれる手続き情報各々に対応する類似出願各々を検索キーとして出願内容データベース１０１を検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類各々に対応する特徴的な情報の集合各々を取得する。

具体的には、重要特徴処理部６０１は、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１にて手続きの種類に対応付けられた識別情報各々を検索キーとして、手続きの種類ごとに、出願内容データベース１０１を検索する。例えば、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類の内ひとつを選択し、例えば、検索情報の種類「公開」を選択し、識別情報「特願2001-286608」や「特願2001-240290」などを検索キーとして検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類ごとに、特徴的な情報の集合を取得する。そして、重要特徴処理部６０１は、すべての手続きの種類について特徴的な情報の集合を取得する処理を行ったかを判定し、行ったと判定するまで処理を繰り返す。

また、重要特徴処理部６０１は、特徴リスト記憶部５０２に、手続きの種類各々に対応付けて、特徴的な情報の集合を入力する。

なお、ここで、特徴的な情報を取得する手法についてさらに説明する。重要特徴処理部６０１は、識別情報を検索キーとして出願内容データベース１０１を検索して得られる出願の内容を取得し、特徴的な情報を識別して抽出する。例えば、重要特徴処理部６０１は、出願年や出願人、発明者、弁理士、ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆｔｅｒｍなどを明細書から抽出する。また、例えば、重要特徴処理部６０１は、出願の内容に含まれる明細書の文章を形態素解析し、名詞類を抽出してキーワードとし、また、名詞類の連続を抽出してキーワードとする。そして、重要特徴処理部６０１は、キーワードを取得する。

また、特徴割合各々を算出する処理について説明する。重要特徴処理部６０１（「第一の特徴数計上工程」や「第一の算出工程」とも称する）は、同一となる特徴的な情報ごとに、全類似出願について取得した特徴的な情報の集合に含まれる特徴的な情報各々を分類する。そして、重要特徴処理部６０１は、分類した同一となる特徴的な情報の種類ごとに特徴的な情報の数を計上する。

具体的には、重要特徴処理部６０１は、特徴的な情報の種類ごとに、手続きの種類「全類似出願」に対応付けられた特徴的な情報の集合に含まれる特徴的な情報各々を分類する。例えば、重要特徴処理部６０１は、特徴的な情報として抽出された出願年について、同じ出願年を示す特徴的な情報の数を計上し、出願年が「２００５年」を示す特徴的な情報が４０個ある場合には、「４０」と計上する。

なお、同一となる特徴的な情報とは、例えば、出願年が同一である特徴的な情報や、「出願年が２００５年以降」などの所定の条件に合致する特徴的な情報各々が該当する。

また、重要特徴処理部６０１は、同一となる特徴的な情報ごとに計上した数各々を類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算することで、特徴割合各々を算出する。例えば、重要特徴処理部６０１は、特徴的な情報「出願年＝２００５年」が「４０」個あると計上し、類似出願の数が「１００」である場合には、特徴割合「０．４」であると算出する。また、同様に、重要特徴処理部６０１は、同一となる特徴的な情報ごとに、特徴割合を算出する。

また、経過毎特徴割合を算出する処理について説明する。重要特徴処理部６０１（「第二の特徴数計上工程」とも称する）は、手続きの種類ごとに取得した特徴的な情報の集合各々について、集合に含まれる特徴的な情報各々を特徴的な情報ごとに分類する。そして、重要特徴処理部６０１は、分類した同一となる特徴的な情報ごとに特徴的な情報の数を計上する。

つまり、例えば、重要特徴処理部６０１は、同一となる特徴的な情報「出願年＝２００５年」が、手続きの種類に対応付けられた特徴的な情報の集合すべてに含まれる場合について説明する。ここで、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類それぞれについて、同一となる特徴的な情報「出願年＝２００５年」の数を計上する。

具体的には、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類各々について取得された特徴的な集合各々について、同一となる特徴的な情報ごとに、特徴リスト記憶部５０２に記憶されている特徴的な情報の集合に含まれる特徴的な情報各々を分類する。そして、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類それぞれについて、分類した同一となる特徴的な情報ごとに、経過毎特徴割合を算出する。

つまり、例えば、重要特徴処理部６０１は、同一となる特徴的な情報「出願年＝２００５年」を示す特徴的な情報の数が、手続きの種類それぞれについて計上された場合について説明する。ここで、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類それぞれについて、同一となる特徴的な情報「出願年＝２００５年」についての経過毎特徴割合を算出する。

また、重要特徴を出力する処理について説明する。重要特徴処理部６０１（「特徴出力工程」とも称する）は、同一となる特徴的な情報ごとに、経過毎特徴割合各々と、特徴割合との差分を算出する。例えば、特徴的な情報が「出願年＝２００５年」である場合に、特徴的な情報「出願年＝２００５年」について算出された経過毎特徴割合各々と、特徴割合（例えば、特徴割合「０．４」）との差分を算出する。

また、重要特徴処理部６０１は、算出した差分が閾値よりも大きいかを判定し、大きい場合に、特徴的な情報の集合を手続きの種類に対応付けて当該種類の特徴的な情報を出力部２０２にて出力する。

具体的には、算出した差分が閾値よりも大きい特徴的な情報を、当該特徴的な情報を手続きの種類に対応付けて、重要特徴として経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３に入力する。例えば、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類「みなし取り下げ」に対応付けて、重要特徴「出願人＝ＡＡ電気」を入力する。そして、重要特徴処理部６０１は、図１７に示すように、重要特徴各々を手続きの種類に対応付けて、出力部２０２から出力する。なお、図１７は、実施例２における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。

なお、例えば、重要特徴処理部６０１は、閾値より大きいかを判定する際に、閾値として、割合によって変動する割合を用いる。具体的な例をあげて説明すると、重要特徴処理部６０１は、経過毎特徴割合が特徴割合の倍以上の値である場合に閾値より差分が大きいと判定する。また、同様に、重要特徴処理部６０１は、経過毎特徴割合が特徴割合の半分以下の値である場合に閾値より差分が大きいと判定する。

なお、重要特徴処理部６０１は、統計的に偶然性を少なくする検定手法を併せて用いてもよい。つまり、例えば、差分が閾値よりも偶然大きくなって重要特徴として出力部２０２にて出力されてしまうことを減少させる検定手法を用いてもよい。例えば、全出願中で当該特徴的な情報が出現する確率を「P」、ある手続きの種類に対応する類似出願の集合において当該特徴的な情報が発生する確率を「p」、ある手続きの種類に対応する類似出願数を「n」とし、以下の（式１）を用いる場合について説明する。
（式１） t=(P-p)*sqrt(n)/sqrt((1-p)*p)

ここで、「t」がt分布表から得られるパーセント点「t'」と比較して、「|t|>t'」であれば、重要特徴とする。なお、ここで、「t'」はサンプル数と棄却率によって決まり、例えば片側棄却率が「0.025」でサンプル数が「50」の場合に、「2.009」となる（東京大学出版会「統計学入門」P.240,12.2.1「母平均に関する検定」の(12.6)より導出）。

分析対象特徴処理部６０２（「特徴情報判定工程」とも称する）は、重要特徴処理部６０１によって手続きの種類に対応付けて出力される重要特徴と同一の情報が所定の出願の内容に含まれているかを判定する。具体的には、分析対象特徴処理部６０２は、入力部２０１から、分析対象とする出願の内容を受付ける。また、分析対象特徴処理部６０２は、重要特徴処理部６０１によって重要特徴が経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３に入力されると、分析対象とする出願の内容に重要特徴が含まれるかを判定する。

例えば、分析対象特徴処理部６０２は、手続きの種類「特許査定」に対応付けて重要特徴「弁理士＝×××」が経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３に入力されると、分析対象とする出願の内容に「弁理士＝×××」が含まれるかを判定する。つまり、分析対象特徴処理部６０２は、分析対象とする出願の弁理士が、「×××」であるかを判定する。

また、分析対象特徴処理部６０２（「手続き情報出力工程」とも称する）は、重要特徴が含まれていると判定する場合に、分析対象とする出願に対応付けて、含まれていると判定された重要特徴が対応付けられる手続きの種類を出力部２０２から出力する。

例えば、手続きの種類「特許査定」に対応付けて重要特徴「弁理士＝×××」が経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３に入力され、分析対象とする出願の内容に「弁理士＝×××」が含まれる場合について説明する。ここで、分析対象特徴処理部６０２は、分析対象とする出願に対応付けて、「特許査定」を出力部２０２から出力する。

つまり、分析対象特徴処理部６０２は、分析対象とする出願が該当する可能性の高い手続きの種類を出力する。例えば、「弁理士＝×××」が含まれている出願について特許査定になる可能性が高かった場合には、分析対象とする出願に「弁理士＝×××」が含まれていると、分析対象とする出願が該当する可能性の高い経過情報である「特許査定」を出力する。

［実施例２における経過情報出力処理］
次に、図１８を用いて、実施例２における経過情報出力処理の流れを説明する。なお、図１８は、実施例２における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。

図１８に示すように、実施例２に係る経過情報出力装置では、分析対象とする出願を受け付け、その後、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２に頻度を入力する（ステップＳ３０１〜Ｓ３０４）。また、類似出願検索部４０２は、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１に、手続きの種類ごとに、識別情報各々を入力する（ステップＳ３０５）。つまり、類似出願検索部４０２は、類似出願の集合に含まれる識別情報を、当該識別情報を検索キーとして得られる手続きの種類各々に対応付けて、経過情報−識別情報テーブル記憶部５０１に入力する。

そして、経過情報処理部４０３は、手続きの種類ごとに割合各々を算出し（ステップＳ３０６）、経過情報−割合テーブル記憶部３０３に入力する（ステップＳ３０７）。

そして、重要特徴処理部６０１は、全類似出願を対象として、特徴的な情報の集合を取得する（ステップＳ３０８）。つまり、重要特徴処理部６０１は、類似出願検索部４０２によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願内容データベース１０１を検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、類似出願の集合に対応する特徴的な情報の集合を取得する。そして、重要特徴処理部６０１は、特徴リスト記憶部５０２に入力する（ステップＳ３０９）。

また、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類の内ひとつを選択し（ステップＳ３１０）、特徴的な情報の集合を取得する（ステップＳ３１１）。つまり、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類の内ひとつを選択し、例えば、検索情報の種類「公開」について、識別情報「特願2001-286608」や「特願2001-240290」などを検索キーとして検索する。そして、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類ごとに、特徴的な情報の集合を取得する。そして、重要特徴処理部６０１は、特徴リスト記憶部５０２に入力する（ステップＳ３１２）。

そして、重要特徴処理部６０１は、すべての手続きの種類について処理を行ったかを判定し（ステップＳ３１３）、処理を行ったと判定しない場合には（ステップＳ３１３否定）上記したステップＳ３１０〜Ｓ３１２までの処理を繰り返す。

そして、重要特徴処理部６０１は、すべての手続きの種類について処理を行ったと判定すると（ステップＳ３１３肯定）、特徴割合を算出する（ステップＳ３１４）。また、重要特徴処理部６０１は、経過毎特徴割合を算出する（ステップＳ３１５）。そして、重要特徴があるかを判定する（ステップＳ３１６）。具体的には、重要特徴処理部６０１は、同一となる特徴的な情報ごとに、経過毎特徴割合各々と特徴割合との差分を算出し、算出した差分が閾値よりも大きいかを判定する。

ここで、重要特徴処理部６０１は、重要特徴があると判定すると（ステップＳ３１６肯定）、重要特徴を経過情報−重要特徴テーブル記憶部５０３に入力する（ステップＳ３１７）。例えば、重要特徴処理部６０１は、手続きの種類「みなし取り下げ」に対応付けて、重要特徴「出願人＝ＡＡ電気」を入力する。

そして、重要特徴処理部６０１は、経過情報処理部４０３によって解析結果などが出力された出力部２０２にて（ステップＳ３１８およびＳ３１９）、重要特徴を出力する（ステップＳ３２０）。

なお、図１８に示すステップの内、ステップＳ３０１〜Ｓ３０４は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４に対応する。また、ステップＳ３０６とＳ３０７とは、ステップＳ２０５とＳ２０６とに対応する。また、ステップＳ３１８とＳ３１９とは、ステップＳ２０７とＳ２０８とに対応する。

［実施例２の効果］
上記したように、実施例２によれば、経過毎特徴割合各々と特徴割合各々とを算出し、同一となる特徴的な情報ごとに、経過毎特徴割合各々について、特徴割合との差分を算出する。そして、算出した差分が閾値よりも大きい場合に、特徴的な情報の集合に対応する手続きの種類に対応付けて、特徴的な情報を出力部２０２にて出力するので、類似出願の特徴ごとに、該当する傾向のある手続きの種類を出力することが可能である。例えば、ある特許の類似特許が特許査定された場合に「○○特許事務所」が特徴になっていれば、○○特許事務所に依頼すると特許査定されやすい、という特許業務に有益な情報を表示することが可能である。

また、実施例２によれば、重要特徴と同一の特徴的な情報が分析対象とする出願の内容に含まれているかを判定する。そして、含まれていると判定された場合に、分析対象とする所定の出願に対応付けて、含まれていると判定された特徴的な情報が対応付けられて出力された手続きの種類を出力部２０２から出力するので、所定の出願に含まれる特徴から、該当する傾向のある手続きの種類を出力することが可能である。これにより、例えば、登録査定に発明者Ｘと代理人Ｙが頻出する場合、分析対象とする出願にも同発明者＆代理人なら登録の可能性が高いと判断することが可能である。

さて、実施例１として、頻度や割合を出力する手法について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、分析対象とする出願についてのコメントを出力してもよい。

そこで、以下では、実施例３として、分析対象とする出願についてのコメントを出力する手法について説明する。なお、以下では、実施例１や２に係る経過情報出力装置と同様の点については、簡単に説明し、または、説明を省略する。

実施例３に係る経過情報出力装置２００は、図１９に示すように、記憶部３００に、コメントテーブル記憶部７０１をさらに備え、また、制御部４００に、コメント処理部８０１をさらに備える。なお、図１９は、実施例３に係る経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。

コメントテーブル記憶部７０１は、コメント処理部８０１と接続され、また、図２０に示すように、出力情報と条件とを対応付けて記憶する。なお、出力情報とは、条件に合致すると判定された場合に出力される情報として利用者によって設定される情報であり、例えば、利用者によって設定された重要度に関するコメントが該当する。また、図２０は、実施例３におけるコメントテーブル記憶部を説明するための図である。

図２０に示す例では、コメントテーブル記憶部７０１は、出力情報「ランクＤ 重要性は比較的低いと予測されます」と条件「上の条件に合致せず、みなし取り下げが３０％を越える」とを対応付けて記憶する。

また、コメントテーブル記憶部７０１によって記憶されている情報は、利用者によって予め入力され、また、コメント処理部８０１によって用いられる。

コメント処理部８０１（「解析結果判定工程」とも称する）は、経過情報−割合テーブル記憶部３０３とコメントテーブル記憶部７０１とに接続され、経過情報処理部４０３によって手続きの種類ごとに計上された数もしくは当該数から解析した解析結果が、当該数もしくは解析した解析結果について利用者によって設定された条件に合致するかを判定する。例えば、コメント処理部８０１は、手続きの種類「特許査定」について算出された割合が「５０％」を超えるかを判定し、超えると判定した場合に合致すると判定する（図２０参照）。

また、コメント処理部８０１（「出力情報出力工程」とも称する）は、合致すると判定した条件がある場合には、合致した条件を検索キーとしてコメントテーブル記憶部７０１を検索し、出力情報を取得する。そして、コメント処理部８０１は、図２１に示すように、出力情報を出力部２０２から出力する。なお、図２１は、実施例３における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。

図２１に示す例では、コメント処理部８０１は、条件「上の条件に合致せず、みなし取り下げが３０％を越える」と合致すると判定すると、出力情報「ランクＤ 重要性は比較的低いと予測されます」を出力部２０２にて出力する。なお、図２１では、重要特徴が併せて出力される場合についての一例を示した。

［実施例３における経過情報出力処理］
次に、図２２を用いて、実施例３における経過情報出力処理の流れを説明する。なお、図２２は、実施例３における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。

図２２に示すように、実施例３に係る経過情報出力装置では、分析対象とする出願を受け付け、その後、レイアウト情報を出力すると（ステップＳ４０１〜Ｓ４０７）、コメント処理部８０１は、解析結果が条件に合致するかを判定する（ステップＳ４０８）。

ここで、コメント処理部８０１は、合致する条件がない場合には（ステップＳ４０８否定）、処理を終了する。一方、コメント処理部８０１は、合致する条件がある場合には、（ステップＳ４０８肯定）、経過情報ごとに出力し（ステップＳ４０９）、その後、コメントを取得し（ステップＳ４１０）、コメントを出力する（ステップＳ４１１）。つまり、コメント処理部８０１は、例えば、コメント処理部８０１は、条件「特許査定か特許付与になっているものが50%を越える」に合致すると判定した場合に、出力情報「ランクＡ 非常に重要な特許の可能性があります」を出力部２０２にて出力する。

なお、図２２に示すステップの内、ステップＳ４０１〜Ｓ４０７は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０７に対応する。また、ステップＳ４０９は、ステップＳ２０８に対応する。

［実施例３の効果］
上記したように、実施例３によれば、経過情報処理部４０３によって手続きの種類ごとに計上された数もしくは当該数から解析した解析結果が、条件に合致するかを判定し、合致すると判定された場合に、当該条件に対応付けられた出力情報を出力する。この結果、分析対象とする出願について、コメントを表示することが可能である。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されてよいものである。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。

［実施例の組み合わせについて］
また、例えば、実施例１では、類似出願の集合についての解析結果を出力する手法に加えて、解析結果として割合を出力する手法を実施する手法について説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、解析結果として割合を出力する手法を実施する手法を実施しなくてもよい。

［システム構成］
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。例えば、特徴的な情報を取得する際に、例えば、分析対象とする出願の内容から利用者が手動にて取得してもよい。

また、この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる（例えば、図１〜図２２）。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１と経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と経過情報−割合テーブル記憶部３０３と割合−色テーブル記憶部３０４とレイアウト情報記憶部３０５とを統合して一つの記憶部としてもよい。また、出願内容データベース１０１を経過情報出力装置に物理的に統合してもよい。また、記憶部３００を経過情報出力装置から物理的に分離してもよい。

［コンピュータ］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２３を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する経過情報出力プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。なお、図２３は、実施例１に係る経過情報出力装置のプログラムを説明するための図である。

同図に示すように、実施例１における経過情報出力装置３０００は、操作部３００１、マイク３００２、スピーカ３００３、出願内容データベース３００４、ディスプレイ３００５、通信部３００６、ＣＰＵ３０１０、ＲＯＭ３０１１、ＨＤＤ３０１２、ＲＡＭ３０１３をバス３００９などで接続して構成されている。なお、出願内容データベース３００４は、図２に示した出願内容データベース１０１に対応する。

ＲＯＭ３０１１には、上記の実施例１で示した識別情報−経過情報テーブル作成部４０１と、類似出願検索部４０２と、経過情報処理部４０３と同様の機能を発揮する制御プログラム、つまり、同図に示すように、識別情報−経過情報テーブル作成プログラム３０１１ａと、類似出願検索プログラム３０１１ｂと、経過情報処理プログラム３０１１ｃとが予め記憶されている。なお、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｃについては、図２に示した経過情報出力装置の各構成要素と同様、適宜統合または分離してもよい。

そして、ＣＰＵ３０１０が、これらのプログラム３０１１ａ〜３０１１ｃをＲＯＭ３０１１から読み出して実行することにより、図２３に示すように、各プログラム３０１１ａ〜３０１１ｃについては、識別情報−経過情報テーブル作成プロセス３０１０ａと、類似出願検索プロセス３０１０ｂと、経過情報処理プロセス３０１０ｃとして機能するようになる。なお、各プロセス３０１０ａ〜３０１０ｃは、図２に示した、識別情報−経過情報テーブル作成部４０１と、類似出願検索部４０２と、経過情報処理部４０３とにそれぞれ対応する。

そして、ＨＤＤ３０１２には、識別情報−経過情報テーブルテーブル３０１２ａと、経過情報−頻度テーブルテーブル３０１２ｂと、経過情報−割合テーブルテーブル３０１２ｃと、割合−色テーブルテーブル３０１２ｄと、レイアウト情報テーブル３０１２ｅとが設けられている。なお、各テーブル３０１２ａ〜３０１２ｃは、図２に示した、識別情報−経過情報テーブル記憶部３０１と、経過情報−頻度テーブル記憶部３０２と、経過情報−割合テーブル記憶部３０３と、割合−色テーブル記憶部３０４と、レイアウト情報記憶部３０５とにそれぞれ対応する。

そして、ＣＰＵ３０１０は、識別情報−経過情報テーブル３０１２ａと、経過情報−頻度テーブルテーブル３０１２ｂと、経過情報−割合テーブル３０１２ｃと、割合−色テーブル３０１２ｄと、レイアウト情報テーブル３０１２ｅとを読み出してＲＡＭ３０１３に格納し、ＲＡＭ３０１３に格納された識別情報−経過情報データ３０１３ａと、経過情報−頻度データ３０１３ｂと、経過情報−割合データ３０１３ｃと、割合−色データ３０１３ｄと、レイアウト情報データ３０１３ｅとを用いて、経過情報出力プログラムを実行する。

［その他］
なお、本実施例で説明した経過情報出力装置は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上の実施例１〜４を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータが、
所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する類似出願取得工程と、
前記類似出願取得工程によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積であって当該出願の経過を示す経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する経過情報取得工程と、
前記経過情報取得工程によって取得された経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する計上工程と、
前記手続きの種類に対応付けて、前記計上工程によって計上された数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする経過情報出力方法。

（付記２）前記出力工程は、前記計上工程によって手続きの種類ごとに計上された数各々を前記類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算して、分類した手続きの種類に対応する類似出願の数が当該類似出願の集合に含まれる類似出願の数において占める割合各々を算出し、算出して得られた割合各々を対応する手続きの種類に対応付けて解析結果として出力することを特徴とする付記１に記載の経過情報出力方法。

（付記３）前記類似出願取得工程によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願の内容に含まれる特徴的な情報各々を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する特徴的な情報の集合を取得する第一の特徴取得工程と、
前記第一の特徴取得工程によって取得された特徴的な情報の集合に含まれる特徴的な情報各々を同一となる特徴的な情報ごとに分類し、分類した同一となる特徴的な情報ごとに特徴的な情報の数を計上する第一の特徴数計上工程と、
前記第一の特徴数計上工程によって同一となる特徴的な情報ごとに計上された数各々を前記類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算することで、当該同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が当該類似出願全体において占める割合各々を算出する第一の算出工程と、
前記計上工程によって種類ごとに分類された手続き情報の集合各々について、当該集合に含まれる手続き情報各々に対応する類似出願各々を検索キーとして出願の内容に含まれる特徴的な情報各々を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該集合各々に対応する特徴的な情報の集合各々を取得する第二の特徴取得工程と、
前記第二の特徴取得工程によって取得された特徴的な情報の集合各々について、当該集合に含まれる特徴的な情報各々を同一となる特徴的な情報ごとに分類し、分類した同一となる特徴的な情報ごとに特徴的な情報の数を計上する第二の特徴数計上工程と、
前記第二の特徴取得工程によって手続き情報の集合各々について取得された特徴的な情報の集合各々について、前記第二の特徴数計上工程によって計上された同一となる特徴的な情報の数各々を、当該特徴的な情報の集合に対応する手続き情報の集合に対応する類似出願の数で除算することで、前記第二の特徴数計上工程によって計上された同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が当該対応する類似出願の数において占める割合各々を算出する第二の算出工程と、
同一となる特徴的な情報ごとに、前記第二の算出工程によって手続き情報の集合各々について同一となる特徴的な情報ごとに計上された割合各々と、前記第一の算出工程によって算出された割合との差分を算出し、算出した差分が閾値よりも大きい場合に、当該特徴的な情報の集合に対応する手続きの種類に対応付けて、対応する特徴的な情報を出力部にて出力する特徴出力工程と、
をさらに備えることを特徴とする付記１または２に記載の経過情報出力方法。

（付記４）前記計上工程によって前記手続きの種類ごとに計上された数もしくは当該数から解析した解析結果が、当該数もしくは解析した解析結果について利用者によって設定された条件に合致するかを判定する解析結果判定工程と、
前記解析結果判定工程によって合致すると判定された場合に、前記条件に合致すると判定された場合に出力される情報として利用者によって設定された出力情報と当該条件とを対応付けて記憶するデータベースから、当該条件を検索キーとして当該出力情報を取得し、取得した出力情報を出力部から出力する出力情報出力工程と、
をさらに備えることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の経過情報出力方法。

（付記５）前記特徴出力工程によって手続きの種類に対応付けて出力された特徴的な情報と同一の情報が所定の出願の内容に含まれているかを判定する特徴情報判定工程と、
前記特徴情報判定工程によって含まれていると判定された場合に、所定の出願に対応付けて、含まれていると判定された特徴的な情報が対応付けられた手続きの種類を出力部から出力する手続き情報出力工程と、
をさらに備えることを特徴とする付記３に記載の経過情報出力方法。

（付記６）コンピュータに実行させる経過情報出力プログラムであって、
所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する類似出願取得ステップと、
前記類似出願取得ステップによって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積で当該出願の経過を示す経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する経過情報取得ステップと、
前記経過情報取得ステップによって取得された経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する計上ステップと、
前記手続きの種類に対応付けて、前記計上ステップによって計上された数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする経過情報出力プログラム。

実施例１に係る経過情報出力装置の概要を説明するための図である。 実施例１に係る経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。 実施例１における識別情報−経過情報テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例１における経過情報−頻度テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例１における経過情報−割合テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例１における割合−色テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例１におけるレイアウト情報記憶部が記憶するレイアウト情報の一例を説明するための図である。 実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。 実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。 実施例１における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。 実施例１における識別情報−経過情報テーブル作成部の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施例１における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施例２に係る経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。 実施例２における経過情報−識別情報テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例２における特徴リスト記憶部を説明するための図である。 実施例２における経過情報−重要特徴テーブル記憶部を説明するための図である。 実施例２における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。 実施例２における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施例３に係る経過情報出力装置の構成を説明するためのブロック図である。 実施例３におけるコメントテーブル記憶部を説明するための図である。 実施例３における経過情報処理部によって出力部から出力される情報の一例を説明するための図である。 実施例３における経過情報出力処理の流れを説明するためのフローチャートである。 実施例１に係る経過情報出力装置のプログラムを説明するための図である。

符号の説明

１０１ 出願内容データベース
２００ 経過情報出力装置
２０１ 入力部
２０２ 出力部
３００ 記憶部
３０１ 識別情報−経過情報テーブル記憶部
３０２ 経過情報−頻度テーブル記憶部
３０３ 経過情報−割合テーブル記憶部
３０４ 割合−色テーブル記憶部
３０５ レイアウト情報記憶部
４００ 制御部
４０１ 識別情報−経過情報テーブル作成部
４０２ 類似出願検索部
４０３ 経過情報処理部
５０１ 経過情報−識別情報テーブル記憶部
５０２ 特徴リスト記憶部
５０３ 経過情報−重要特徴テーブル記憶部
６０１ 重要特徴処理部
６０２ 分析対象特徴処理部
７０１ コメントテーブル記憶部
８０１ コメント処理部

Claims (6)

1. コンピュータが、
   所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する類似出願取得工程と、
   前記類似出願取得工程によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積であって当該出願の経過を示す経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する経過情報取得工程と、
   前記経過情報取得工程によって取得された経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する計上工程と、
   前記手続きの種類に対応付けて、前記計上工程によって計上された数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する出力工程と、
   を含むことを特徴とする経過情報出力方法。
2. 前記出力工程は、前記計上工程によって手続きの種類ごとに計上された数各々を前記類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算して、分類した手続きの種類に対応する類似出願の数が当該類似出願の集合に含まれる類似出願の数において占める割合各々を算出し、算出して得られた割合各々を対応する手続きの種類に対応付けて解析結果として出力することを特徴とする請求項１に記載の経過情報出力方法。
3. 前記類似出願取得工程によって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願の内容に含まれる特徴的な情報各々を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する特徴的な情報の集合を取得する第一の特徴取得工程と、
   前記第一の特徴取得工程によって取得された特徴的な情報の集合に含まれる特徴的な情報各々を同一となる特徴的な情報ごとに分類し、分類した同一となる特徴的な情報ごとに特徴的な情報の数を計上する第一の特徴数計上工程と、
   前記第一の特徴数計上工程によって同一となる特徴的な情報ごとに計上された数各々を前記類似出願の集合に含まれる類似出願の数で除算することで、当該同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が当該類似出願全体において占める割合各々を算出する第一の算出工程と、
   前記計上工程によって種類ごとに分類された手続き情報の集合各々について、当該集合に含まれる手続き情報各々に対応する類似出願各々を検索キーとして出願の内容に含まれる特徴的な情報各々を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該集合各々に対応する特徴的な情報の集合各々を取得する第二の特徴取得工程と、
   前記第二の特徴取得工程によって取得された特徴的な情報の集合各々について、当該集合に含まれる特徴的な情報各々を同一となる特徴的な情報ごとに分類し、分類した同一となる特徴的な情報ごとに特徴的な情報の数を計上する第二の特徴数計上工程と、
   前記第二の特徴取得工程によって手続き情報の集合各々について取得された特徴的な情報の集合各々について、前記第二の特徴数計上工程によって計上された同一となる特徴的な情報の数各々を、当該特徴的な情報の集合に対応する手続き情報の集合に対応する類似出願の数で除算することで、前記第二の特徴数計上工程によって計上された同一となる特徴的な情報に分類された類似出願の数が当該対応する類似出願の数において占める割合各々を算出する第二の算出工程と、
   同一となる特徴的な情報ごとに、前記第二の算出工程によって手続き情報の集合各々について同一となる特徴的な情報ごとに計上された割合各々と、前記第一の算出工程によって算出された割合との差分を算出し、算出した差分が閾値よりも大きい場合に、当該特徴的な情報の集合に対応する手続きの種類に対応付けて、対応する特徴的な情報を出力部にて出力する特徴出力工程と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の経過情報出力方法。
4. 前記計上工程によって前記手続きの種類ごとに計上された数もしくは当該数から解析した解析結果が、当該数もしくは解析した解析結果について利用者によって設定された条件に合致するかを判定する解析結果判定工程と、
   前記解析結果判定工程によって合致すると判定された場合に、前記条件に合致すると判定された場合に出力される情報として利用者によって設定された出力情報と当該条件とを対応付けて記憶するデータベースから、当該条件を検索キーとして当該出力情報を取得し、取得した出力情報を出力部から出力する出力情報出力工程と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の経過情報出力方法。
5. 前記特徴出力工程によって手続きの種類に対応付けて出力された特徴的な情報と同一の情報が所定の出願の内容に含まれているかを判定する特徴情報判定工程と、
   前記特徴情報判定工程によって含まれていると判定された場合に、所定の出願に対応付けて、含まれていると判定された特徴的な情報が対応付けられた手続きの種類を出力部から出力する手続き情報出力工程と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の経過情報出力方法。
6. コンピュータに実行させる経過情報出力プログラムであって、
   所定の出願の内容に関する情報を検索キーとして、出願の内容を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該所定の出願に内容が類似する類似出願の集合を取得する類似出願取得ステップと、
   前記類似出願取得ステップによって取得された類似出願の集合に含まれる類似出願各々を検索キーとして、出願について行われた手続きを示す手続き情報の累積で当該出願の経過を示す経過情報を出願ごとに記憶するデータベースを検索し、当該類似出願の集合に対応する経過情報の集合を取得する経過情報取得ステップと、
   前記経過情報取得ステップによって取得された経過情報の集合に含まれる手続き情報各々を手続きの種類ごとに分類し、分類した種類ごとに手続き情報の数を計上する計上ステップと、
   前記手続きの種類に対応付けて、前記計上ステップによって計上された数もしくは当該数から解析した解析結果を出力部に出力する出力ステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする経過情報出力プログラム。

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