JP2012238296A - データベース構築装置、商標侵害検知装置、データベース構築方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来のデータベース構築装置においては、Ｗｅｂページに記載されている情報から、商標権侵害を自動検知できなかったという課題があった。
【解決手段】会社データベース１０１と、商品データベース１０２と、固有名称データベース１０３と、会社商品データベース１０４と、会社固有名称データベース１０５と、商品固有名称データベース１０６と、会社商品固有名称データベース１０７と、会社ルールデータベース１０８と、商品ルールデータベース１０９と、固有名称ルールデータベース１１０と、知識増殖ルールデータベース１１１と、会社名取得部１１２と、商品名取得部１１３と、固有名称取得部１１４と、知識獲得部１１５と、ルール学習部１１６とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、ウェブからデータベースを構築するデータベース構築装置や、商標権侵害監視装置などに関するものである。

従来の商標の類否判断装置において、ユーザが入力したキーワードの呼称をそのまま、または一文字置換の加工をするなどした用語を、既に完成された商標データベースに対して、部分一致で検索し、その検索結果をもって類否判断としていた。（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−２３１５２６号公報（第１頁、第１図など）

しかしながら、従来の商標の類否判断装置においては、商標権侵害を自動検知できなかった。

本第一の発明のデータベース構築装置は、１以上の会社名を格納し得る会社データベースと、１以上の商品名を格納し得る商品データベースと、１以上の商品の固有名称を格納し得る固有名称データベースと、会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る会社商品データベースと、会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社固有名称データベースと、商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る商品固有名称データベースと、会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社商品固有名称データベースと、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る会社ルールデータベースと、文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る商品ルールデータベースと、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る固有名称ルールデータベースと、文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る知識増殖ルールデータベースと、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、会社データベースに蓄積する会社名取得部と、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、固有名称データベースに蓄積する固有名称取得部と、１以上のＷｅｂサーバ装置から、会社データベースの１以上の各会社名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、商品データベースの１以上の各商品名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、固有名称データベースの１以上の各固有名称と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、会社商品データベースの１以上の会社名と商品名の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、会社固有名称データベースの１以上の会社名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、商品固有名称データベースの１以上の商品名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベースに蓄積する知識獲得部とを具備するデータベース構築装置である。

かかる構成により、Ｗｅｂページに記載されている情報から、会社名、商品名、および商品の固有名称を有するレコードからなるデータベースを自動構築することができる。

また、本第二の発明のデータベース構築装置は、第一の発明に対して、知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名との組を取得する第一知識増殖ルール、文書から、会社名を用いて、会社名と固有名称との組を取得する第二知識増殖ルール、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第三知識増殖ルール、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名との組を取得する第四知識増殖ルール、文書から、商品名を用いて、商品名と固有名称との組を取得する第五知識増殖ルール、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第六知識増殖ルール、文書から、固有名称を用いて、会社名と固有名称との組を取得する第七知識増殖ルール、文書から、固有名称を用いて、商品名と固有名称との組を取得する第八知識増殖ルール、文書から、固有名称を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第九知識増殖ルール、文書から、会社名と商品名の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十知識増殖ルール、文書から、会社名と固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十一知識増殖ルール、文書から、商品名と固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十二知識増殖ルールのうちの１種類以上のルールであるデータベース構築装置である。

かかる構成により、Ｗｅｂページに記載されている情報から、会社名、商品名、および商品の固有名称を有するレコードからなるデータベースを自動構築することができる。

また、本第三の発明のデータベース構築装置は、第一または第二の発明に対して、１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索し、１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得し、パターンが予め決められた条件を満たすほど良く出現する１以上のパターンを取得し、１以上のパターンを対応するルールデータベースに蓄積するルール学習部をさらに具備するデータベース構築装置である。

かかる構成により、Ｗｅｂページに記載されている情報から、会社名、商品名、および商品の固有名称を有するレコードからなるデータベースを、効率的に自動構築することができる。

また、本第四の発明のデータベース構築装置は、第三の発明に対して、ルール学習部は、２種類以上の情報の組を格納しているデータベースに存在する１以上の情報を用いて、 １以上のパターンを取得した場合は、２種類以上の情報の組に対応するルールデータベース、および２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いて、２種類以上の情報の組に対応する１以上のルールデータベースに、１以上のパターンを蓄積するデータベース構築装置である。

かかる構成により、Ｗｅｂページに記載されている情報から、会社名、商品名、および固有名称を有するレコードからなるデータベースを、効率的に自動構築することができる。

また、本第五の発明のデータベース構築装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、データベース構築装置が構築した会社商品固有名称データベースと、商品名と商品の類似群コードとの対応を有する商品類似群コード対応データベースと、会社商品固有名称データベースが格納している会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の各組が有する商品名を、商品類似群コード対応データベースを用いて商品の類似群コードに変換し、会社名と類似群コードと商品の固有名称との１以上の組を有する会社類似群コード固有名称データベースを構築するデータベース構築装置である。

かかる構成により、Ｗｅｂページに記載されている情報から、会社名、類似群コード、および固有名称を有するレコードからなるデータベースを自動構築することができる。

また、本第六の発明の商標侵害検知装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、データベース構築装置が構築した会社商品固有名称データベース、または請求項５記載のデータベース構築装置が構築した会社類似群コード固有名称データベースであるデータベースと、商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、データベースが有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う商標類否判断部と、データベースが有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、商標類否判断部の判断結果と、商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置である。

かかる構成により、商標権侵害を自動検知することができる。

また、本第七の発明の商標侵害検知装置は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であり、会社名と商品名と商品の固有名称との組を１組以上格納し得るデータベースと、商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、データベースが有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う商標類否判断部と、データベースが有する１以上の商品名と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、商標類否判断部の判断結果と、商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置である。

かかる構成により、商標権侵害を自動検知することができる。

また、本第八の発明の商標侵害検知装置は、第七の発明に対して、商品類否判断部は、商品名とコード特定情報との対応を管理している商品コード管理手段と、商品コード管理手段を用いて、データベースが有する１以上の商品名に対応するコード特定情報を取得するコード特定情報取得手段と、コード特定情報取得手段が取得したコード特定情報と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断手段とを具備する商標侵害検知装置である。

かかる構成により、商標権侵害を検知することができる。

本発明によるデータベース構築装置によれば、商標侵害検知装置により商標権侵害を自動検知することが出来る。

実施の形態１におけるデータベース構築装置のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置のブロック図 同実施の形態における商標侵害検知装置の少商標類否判断部のブロック図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の会社取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における会社ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態における本発明の実施の形態におけるデータベース構築装置の商品取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における商品ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の固有名称取得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における固有名称ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置の知識獲得部の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における知識増殖ルールデータベースに格納されているデータの一例を示す図 同実施の形態におけるデータベース構築装置のルール学習部の動作の一例を示すフローチャート１ 同実施の形態におけるデータベース構築装置のルール学習部の動作の一例を示すフローチャート２ 同実施の形態におけるデータベース構築装置の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形態における商標侵害検知装置の動作の一例を示すフローチャート 同実施の形体における商標侵害検知装置の表示例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの外観の一例を示す図 同実施の形態における同コンピュータシステムの構成の一例を示す図 実施の形態２における商標侵害検知装置のブロック図

以下、データベース構築装置などの実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
図１は、本実施の形態におけるデータベース構築装置１のブロック図である。データベース構築装置１は、会社データベース１０１、商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、会社名取得部１１２、商品名取得部１１３、固有名称取得部１１４、知識獲得部１１５、ルール学習部１１６を備える。

会社データベース１０１は、１以上の会社名を格納し得る。会社名とは、商品またはサービスを提供する株式会社、有限会社、公益法人、社団法人、独立行政法人などの法人格をもつ名称、および個人の名称である。

また、会社名とは、その会社名を特定する情報でも良い。会社データベース１０１は、会社名だけでなく、会社名を取得した文書の情報、または会社名の取得回数や取得割合などを格納しても良い。会社名の会社を特定する情報とは、会社を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。会社名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または会社名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

格納とは、不揮発性の記録媒体による長期的な格納や、揮発性の記録媒体による一時的な格納も含む概念である。以下、本発明内における格納の概念は、同一のものとする。

会社名データベース１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。後述する商品データベース１０２、固有名称データベース１０３、会社商品データベース１０４、会社固有名称データベース１０５、商品固有名称データベース１０６、会社商品固有名称データベース１０７、会社ルールデータベース１０８、商品ルールデータベース１０９、固有名称ルールデータベース１１０、知識増殖ルールデータベース１１１、データベース３１、データベース４０１、商品コード管理手段４０２１についても会社名データベース１０１にならう。

商品データベース１０２は、１以上の商品名を格納し得る。商品名とは、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。具体的には、「チョコレート」「パソコン」「宅配」「引越しサービス」などである。ここでいう商品、および役務の名称は、商標法施行規則第６条で規定されている商品および役務の区分（以下、類似群コード表という）に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。
また、商品名は、その商品名を特定する情報でも良い。商品データベース１０２は、商品名だけでなく、商品名を取得した文書の情報、または商品名の取得回数や取得割合などを格納しても良い。商品名の商品を特定する情報とは、商品を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、ホームページのアドレスなどを示す情報、または住所、または電話番号などであっても良い。商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

固有名称データベース１０３は、１以上の商品の固有名称を格納し得る。商品の固有名称とは、商品、および役務を識別可能な名称である。具体的には、「雪見だいふく（登録商標）」「宅急便（登録商標）」「ＰａｔｅｎｔＳｅａｒｃｈＡｓｓｉｓｔａｎｔ（登録商標）」などである。またここでいう商品の固有名称とは、商標登録されている商標であっても良いし、なくても良い。

また、商品の固有名称とは、その商品の固有名称を特定する情報でも良い。固有名称データベース１０３は、商品の固有名称だけでなく、商品の固有名称を取得した文書の情報、または商品の固有名称の取得回数や取得割合などを格納しても良い。商品の固有名称を特定する情報とは、商品の固有名称を一意に特定できる情報であればなんでも良い。例えば、商標の出願番号や公開番号などであっても良い。商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報など、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

会社商品データベース１０４は、会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る。

会社商品データベース１０４は、会社名と、商品名だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値でも良い。などを格納しても良い。同一レコードにある会社名と商品名を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または会社名と商品名の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

会社固有名称データベース１０５は、会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。

会社固有名称データベース１０５は、会社名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある会社名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

商品固有名称データベース１０６は、商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。

会社固有名称データベース１０５は、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で商品名と商品の固有名称の間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る。

会社商品固有名称データベース１０７は、会社名と、商品名と、商品の固有名称だけでなく、同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報、または同一レコードにある会社名と商品名と商品の固有名称の取得回数、取得頻度や共起頻度、文書内で会社名と商品名と商品の固有名称のそれぞれの間に記載されている文字数や、形態素数、または単語数などによる平均距離、または、後述する各ルールの取得数や出現頻度の値の合計や平均など何らかの方法で用いて算出した値などを格納しても良い。同一レコードにある商品名と商品の固有名称を取得した文書の情報とは、例えば、文書の名称やそのページ数、またはＷｅｂサイトのＵＲＬ示す情報、または商品の固有名称の前後の文章やＨＴＭＬのタグ構造などである。

また、会社商品固有名称データベース１０７は、既に出願公開されている商標の情報から登録しても良い。その場合、その識別情報（例えば登録番号）、または登録状況などの情報を格納しても良い。

会社ルールデータベース１０８は、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る。

文書とは、１以上の文の集合であり、会社名や商品名、商品の固有名称が必ずしも記載されている必要はなく、また日本語だけでなく、英語や中国語、その他あらゆる言語であっても良く、２種類以上の言語が混在していても良い。例えば、ＷｅｂページやＨＴＭＬ，ＸＭＬ，Ｗｏｒｄファイルなどあっても良い。

文書から会社名を取得するとは、文書から、会社名が記載されている部分を割り出し、会社名を抽出することである。

会社ルールとは、文書から会社名を抽出するルールである。例えば、会社名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名を取得する会社ルールの場合、「＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞株式会社％会社名％＜／ｔｄ＞」などとして表す。

会社ルールデータベース１０８は、会社ルールだけでなく、会社ルールの取得回数や取得割合、または会社ルールが抽出する対象を格納しても良い。会社ルールが抽出する対象とは、文書から会社ルールを利用した結果、会社名を取得する場合と、会社名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「会社名」または「文章」などの値を格納しても良い。

商品ルールデータベース１０９は、文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る。

文書から商品名を取得するとは、文書から、商品名が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。

商品ルールとは、文書から商品名を取得するルールである。例えば、商品名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名を抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名を取得する商品ルールの場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｄｉｖ．＊？＞＜ｈ［１−５］．＊？＞一覧＜ｈ［１−５］＞＜／ｄｉｖ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

商品ルールデータベース１０９は、商品ルールだけでなく、商品ルールの取得回数や取得割合、または商品ルールが抽出する対象を格納しても良い。商品ルールが抽出する対象とは、文書から商品ルールを利用した結果、商品名を取得する場合と、商品名を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「商品名」または「文章」などの値を格納しても良い。

固有名称ルールデータベース１１０は、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る。

文書から商品の固有名称を取得するとは、文書から、商品の固有名称が記載されている部分を割り出し、商品名を抽出することである。

固有名称ルールとは、文書から商品の固有名称を取得するルールである。例えば、商品の固有名称を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称を取得する固有名称ルールの場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

固有名称ルールデータベース１１０は、固有名称ルールだけでなく、固有名称ルールの取得回数や取得割合、または固有名称ルールが抽出する対象を格納しても良い。固有名称ルールが抽出する対象とは、文書から固有名称ルールを利用した結果、商品の固有名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「商品の固有名称」または「文章」などの値を格納してもよい。

知識増殖ルールデータベース１１１は、文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る。

構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するとは、以下の情報のことである。
・会社データベース１０１に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および会社固有名称データベース１０５、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・商品データベース１０２に格納されている情報を用いて、会社商品データベース１０４、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・固有名称データベース１０３に格納されている情報を用いて、会社固有名称データベース１０５、および商品固有名称データベース１０６、および会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・会社商品データベース１０４に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・会社固有名称データベース１０５に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報を取得すること
・商品固有名称データベース１０６に格納されている情報を用いて、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている情報。を取得すること

知識増殖ルールとは、文書から会社名、または商品名、または商品の固有名称から１、または２種類の情報を利用して、残る２，または１種類の情報を取得するルールである。具体的には、第一知識増殖ルールと、第二知識増殖ルールと、第三知識増殖ルールと、第四知識増殖ルールと、第五知識増殖ルールと、第六知識増殖ルールと、第七知識増殖ルールと、第八知識増殖ルールと、第九知識増殖ルールと、第十知識増殖ルールと、第十一知識増殖ルールと、第十二知識増殖ルールとがある。

第一知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名との組を取得する。会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第一知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第二知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得する

会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第二知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第三知識増殖ルールは、文書から、会社名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。

会社名を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第三知識増殖ルールとは、例えば、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良く、商品名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名が記載されている文書のうち、会社名にかかわりのある商品名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第四知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名との組を取得する。

商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第四知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％商品名％」の部分に記載された商品名の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第五知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得する。

商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第五知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第六知識増殖ルールは、文書から、商品名を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。

商品名を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第六知識増殖ルールとは、例えば、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品の固有名称を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名が記載されているＷｅｂページのうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品の固有名称を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品の固有名詞を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品の固有名詞が記載されている文章を特定するタグＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名が記載されている文書のうち、商品名にかかわりのある会社名と商品の固有名詞が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第七知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品の固有名称との組を取得する。

固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第七知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞製品一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第八知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、商品名と商品の固有名称との組を取得する。

固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第八知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％商品名％」の部分に記載された商品名と「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第九知識増殖ルールは、文書から、商品の固有名称を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。

固有名称を用いてとは、例えば、上述する文書から固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第九知識増殖ルールとは、例えば、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名を直接抽出し商品名を含む文章を特定する文章パターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接抽出する文章パターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を直接特定し商品名を含む文章を特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名を含む文章を特定し商品名を直接特定するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名と商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品の固有名称にかかわりのある会社名と商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第十知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品名の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称との組を取得する。

会社名と商品名の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品名が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第十知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名と商品名が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品の固有名称が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名と商品名が記載されている文書のうち、会社名と商品名にかかわりのある商品の固有名称が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第十一知識増殖ルールは、文書から、会社名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する。

会社名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から会社データベース１０１に格納されている１以上の会社名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、会社名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第十一知識増殖ルールとは、例えば、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、会社名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、商品名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、会社名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、会社名と商品の固有名称にかかわりのある商品名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

第十二知識増殖ルールは、文書から、商品名と商品の固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する。

商品名と固有名称の組を用いてとは、例えば、上述する文書から商品データベース１０２に格納されている１以上の商品名と、固有名称データベース１０３に格納されている１以上の商品の固有名称が記載されている文書を選別することであっても良く、商品名と、商品の固有名称が記載されている周辺の文字列を抽出することなどであっても良い。

第十二知識増殖ルールとは、例えば、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出することが出来る文章のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定する文章パターンであっても良い。また、文書がＷｅｂページの場合は、商品名と商品の固有名称が記載されているＷｅｂページのうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名を直接抽出するＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、会社名が記載されている文章を特定するＨＴＭＬタグ構造のパターンであっても良い。また、商品名と商品の固有名称が記載されている文書のうち、商品名と商品の固有名称とかかわりのある会社名が抽出できない上記と同様のパターンであっても良い。また、上記各パターンは、例えば、決め打ちの文字列であっても良く、正規表現であってもよく、品詞や文字数などを指定するものであっても良い。さらには上述したルールが複合的に合わさっていても良い。具体的には、「％会社名％」の部分に記載された会社名と、「％商品名％」の部分に記載された商品名と、「％固有名称％」の部分に記載された商品の固有名称の組を取得する場合、「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞％商品名％一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」などとして表す。

知識増殖ルールデータベース１１１は、知識増殖ルールだけでなく、知識増殖ルールの種類、または知識増殖ルールの取得回数や取得割合、または知識増殖ルールが抽出する対象を格納しても良い。知識増殖ルールが抽出する対象とは、文書から知識増殖ルールを利用した結果、会社名、または商品名、または商品の固有名称といった名称を取得する場合と、商品の固有名称を含む文章を取得する場合など、複数の種類の情報を取得する可能性がある場合、何を取得するのか明示する値である。具体的には、「名称」または「文章」などの値を格納してもよい。

また、知識増殖ルールデータベース１１１は、上述の各知識増殖ルールをフラグとして保持しても良く、または上述の知識増殖ルールごとに別々のデータベースであっても良い。

会社名取得部１１２は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、会社データベース１０１に蓄積する。

Ｗｅｂサーバ装置とは、具体的には、Ｗｅｂサービス、またはデータベースを公開するサーバ装置である。Ｗｅｂサービスとは、ＨＴＭＬ形式などのマークアップ言語などにより構成されるものを公開していることに限るものではなく、例えば、Ｗｅｂブラウザ上や専用のアプリケーション実行環境上で動作可能なアプリケーションソフトウェアのシステムを公開していることであっても良い。Ｗｅｂサーバ装置は、インターネット上に公開されているものでも良く、ローカルエリア上に公開されているものでも良い。

会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから会社ルールを用いて会社名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。

会社ルールを用いて会社名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社ルールデータベース１０８に登録されている会社ルールから会社名を取得することである。例えば、任意の会社ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。

会社名を会社データベース１０１に蓄積する際、使用した会社ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを会社データベース１０１に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。

会社名取得部１１２と、商品名取得部１１３と、固有名称取得部１１４と、知識獲得部１１５と、ルール学習部１１６と、称呼取得部３３２と、類似検索部３３５は、通常、ＭＰＵやメモリなどから実現され得る。会社名取得部１１２などの処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭなどの記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

商品名取得部１１３は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の商品ルールを用いて、１以上の商品名を取得し、商品データベース１０２に蓄積する。

商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから商品ルールを用いて商品名を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。

商品ルールを用いて商品名を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから商品名を取得することである。例えば、任意の商品ルールで「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。

商品名を商品データベース１０２に蓄積する際、使用した商品ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを商品データベース１０２に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。

固有名称取得部１１４は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、固有名称データベース１０３に蓄積する。

固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。

固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから商品の固有名称を取得することである。例えば、任意の固有名称ルールで「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を取得する。

商品の固有名称を固有名称データベース１０３に蓄積する際、使用した固有名称ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを固有名称データベース１０３に登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。

知識獲得部１１５は、１以上のＷｅｂサーバ装置から、会社データベース１０１の１以上の各会社名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、商品データベース１０２の１以上の各商品名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、固有名称データベース１０３の１以上の各固有名称と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を対応するデータベースに蓄積する。または、会社商品データベース１０４の１以上の会社名と商品名の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。または、会社固有名称データベース１０５の１以上の会社名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。または、商品固有名称データベース１０６の１以上の商品名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、取得した情報を会社商品固有名称データベース１０７に蓄積する。

知識獲得部１１５は、Ｗｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得する。Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得するとは、いわゆるＷｅｂブラウザが取得する処理と同様である。

会社データベース１０１の１以上の各会社名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１に蓄積されている会社名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第一知識増殖、または第二知識増殖ルール、または第三知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

商品データベース１０２の１以上の各商品名と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、商品データベース１０２に蓄積されている商品名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第四知識増殖、または第五知識増殖ルール、または第六知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

固有名称データベース１０３の１以上の各固有名称と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第七知識増殖ルール、または第八知識増殖ルール、または第九知識増殖ルールを用いて、会社名、または商品名、または商品の固有名称の２以上の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

会社商品データベース１０４の１以上の会社名と商品名の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１の会社名と商品データベース１０２に蓄積されている商品名が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

会社固有名称データベース１０５の１以上の会社名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、会社データベース１０１の会社名と固有名称データベース１０３に蓄積されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十一知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

商品固有名称データベース１０６の１以上の商品名と商品の固有名称の組と１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得するとは、Ｗｅｂサーバ装置から取得した文書、またはＨＴＭＬの構造などから、商品データベース１０２に蓄積されている商品名と固有名称データベース１０３に登録されている商品の固有名称が出現し、かつ知識増殖データベースに蓄積されている第十二知識増殖ルールを用いて、会社名、商品名、商品の固有名称の組を取得することである。例えば、各ルールで「％会社名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を会社名、「％商品名％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に当てはまる文字列を商品の固有名称として取得する。

会社名、および商品名、および商品の固有名称を対応する各データベースに蓄積する際、使用した知識増殖ルールの取得回数や取得割合に対して、一定の閾値を設けてその閾値を超えた情報のみを各データベースに登録するようにしても良い。閾値は、運用に応じて任意に設定しても良い。

ルール学習部１１６は、１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索し、１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得し、パターンが予め決められた条件を満たすほどよく出現する１以上のパターンを取得し、１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積する。

１以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索するとは、具体的には、会社データベース１０１、または商品データベース１０２、または固有名称データベース１０３、または会社商品データベース１０４、または会社固有名称データベース１０５、または商品固有名称データベース１０６から１以上のデータベースに格納されている１以上の任意の情報を検索キーワードとして、サーバ装置を検索することである。

Ｗｅｂサーバ装置を検索するとは、例えば、インターネット上のＷｅｂサーバ装置（図示せず）が提供するＷｅｂページに含まれる文字列情報を検索対象とした検索である。Ｗｅｂ検索は、例えば、検索用サイトを利用して行われる。ここでは、例えば、検索用サイトが提供するいわゆる検索エンジンに検索キーを含むクエリなどを送信し、検索エンジンが送信する検索結果を示す情報を受信することを、例えば、Ｗｅｂ検索を行うことと考える。検索キーの送信などは、検索エンジンが提供するＡＰＩなどを利用することで可能である。

１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得するとは、サーバ装置を検索した結果取得した情報から、検索に使用した１以上の各データベースに存在する１以上の情報が含まれているパターンを取得することである。パターンとは、例えば、文章のパターンであっても良く、対象がＷｅｂページの場合は、ＨＴＭＬのタグ構造のパターンであっても良く、上述したルールが複合的に合わさっていても良い。パターンの取得は、会社名、および商品名、および商品の固有名称を取得できる内容あれば何でも良く、例えば文章全体をパターンとして取得しても良く、複数の文章から検索に用いた情報を含む最長共通部分列を取得しても良い。

予め決められた条件を満たすほど良く出現する１以上のパターンを取得は、各ルールデータベースに登録する条件を予め定め、その条件を良く満たすパターンのみを取得する。
予め決められた条件とは、各ルールデータベースに登録する条件を予め定めたものである。条件は、パターンを評価できる値であればなんでも良い。例えば、パターンの取得回数であっても良く、取得したすべてのパターンのうちそのパターンが占める割合であっても良い。

１以上のパターンを対応する各ルールデータベースに蓄積するとは、予め決められた条件を満たすほど良く出現したパターンをそのパターンに対応するデータベースに登録する。対応するデータベースとは、会社名を取得するパターンであれば会社ルールデータベース１０８、商品名を取得するパターンであれば商品ルールデータベース１０９、商品の固有名称を取得するパターンであれば固有名称ルールデータベース１１０、会社名と商品名の組を取得するパターン、および会社名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および商品名と商品の固有名称の組を取得するパターン、および会社名と商品名と商品の固有名称の組を取得するパターンであれば知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。

また、ルール学習部１１６は、２種類以上の情報の組を格納しているデータベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のパターンを取得した場合は、２種類以上の情報の組に対応するルールデータベース、および２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いて、２種類以上の情報の組に対応する１以上のルールデータベースに、１以上のパターンを蓄積する。

２種類以上の情報の組とは、会社名と商品名、または会社名と商品の固有名称、または商品名と商品の固有名称、または会社名と商品名と商品の固有名称の情報である。２種類以上の情報の組を格納しているデータベースとは、会社商品データベース１０４、または固有名称データベース１０３、または商品固有名称データベース１０６、または会社商品固有名称データベース１０７である。１以上のパターンを取得した場合とは、２種類以上の情報の組を用いて、会社名と商品名と商品の固有名称のうち２種類以上の組を含むパターンを取得した場合である。２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いてとは、２種類の情報の組であった場合は各々の情報、３種類の情報の組であった場合は各々、および任意の２種類の情報の組のすべての組み合わせを用いることである。これら分解した情報を用いてパターンを取得し、取得したパターンを対応するデータベースに登録する。例えば、２種類以上の情報の組が会社名と商品名であった場合、会社名と商品名を取得するパターンを取得するだけでなく、会社名を取得するパターンと商品名を取得するパターンについても取得し、各々対応する知識増殖ルールデータベース１１１、または会社ルールデータベース１０８、または商品ルールデータベース１０９に蓄積する。

図２は、本実施の形態におけるデータベース構築装置２のブロック図である。データベース構築装置２は、会社商品固有名称データベース１０７、商品類似群コード対応データベース２１、会社類似群コード固有名称データベース２２、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３を備える。

商品類似群コード対応データベース２１は、商品名と類似群コードを関連付けて保持するデータベースである。商品名は会社商品固有名称データベース１０７に格納されている商品名と同様、法人、および個人が販売、または提供している商品、または役務の名称である。ここでいう商品、および役務の名称は、類似群コード表に記載されている商品、および役務の名称に必ずしも準じていなくても良い。類似群コードとは、商標の審査基準上、互いに類似するものと考えられる商品、役務に付与されたコードで、数字２桁とアルファベット１桁と数字２桁のコードである。（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐｏ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｈｉｒｙｏｕ／ｋｉｊｕｎ／ｋｉｊｕｎ２／ｒｕｉｊｉ＿ｋｉｊｕｎ９．ｈｔｍ）

商品類似群コード対応データベース２１における商品名と類似群コードは、通常１対多の関係で格納されており、複数の商品名に対して同一の類似群コードが関連付けられて格納されている。

会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７に格納されている１以上の会社名と商品名と商品の固有名称の組から商品名を取得し、取得した商品名を用いて、商品類似群コード対応データベース２１から商品の類似群コードを取得し、会社名と取得した類似群コードと商品の固有名称との組を会社類似群コード固有名称データベース２２に蓄積する。

図３は、本実施の形態における商標侵害検知装置３のブロック図である。
商標侵害検知装置３は、データベース３１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部３４、出力部３５を備える。

データベース３１は、データベース構築装置１が構築した会社商品固有名称データベース１０７であっても良く、データベース構築装置２が構築した会社類似群コード固有名称データベース２２であっても良い。

受付部３２は、商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける。調査対象商標情報とは、例えば、商標の文字列である商標文字列と、１以上のコード特定情報の組である。コード特定情報とは、商品名、または類似群コードそのものなどの類似群コードを特定する文字列である。商標文字列、および商品名の文字列は１文字以上の文字で構成される。商標文字列、および商品名の文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。また２種類以上の文字が混在していてもよい。ここでの受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線または無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。調査対象商標情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。

商標類否判断部３３は、データベース３１が有する１以上の商品の固有名称と、調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う。

図４は、本実施の形態における商標侵害検知装置３の商標類否判断部３３のブロック図である。商標類否判断部３３は、商標文字列取得部３３１、称呼取得部３３２、称呼表示部３３３、称呼指定受付部３３４、類似検索部３３５、商標類否判断結果取得部３３６を備える。

商標文字列取得部３３１は、商標の文字列である商標文字列を受け付ける。商標文字列は１文字以上の文字で構成される。商標文字列を構成する文字は、漢字やアルファベットやカタカナやひらがななど、種類は問わない。

称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列から、この商標文字列の称呼の情報である称呼情報を取得する。称呼取得部３３２は、一の商標文字列から複数の称呼情報を取得しても良い。称呼取得部３３２が取得する称呼情報は、ひらがなまたはカタカナまたはこれらと同などの情報である。称呼情報がこれらのいずれであるかは、例えば、この称呼情報を検索に利用する後述する類似検索部３３５の仕様などによって決定される。

称呼取得部３３２は、称呼情報をどのように取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、１以上の文字列と、当該文字列の読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて、図示しない記憶媒体などに格納されている辞書を用いて商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列に対応する１以上の称呼情報を自動取得するようにしてもよい。また、ユーザなどから図示しない入力デバイスなどを介して入力された商標文字列に対応する１以上の称呼情報を取得（受付）してもよい。この実施の形態においては、特に、称呼情報を自動取得する場合を例に挙げて説明する。

称呼取得部３３２は、例えば、商標文字列に対して形態素解析を行い、形態素解析により得られた商標文字列の読みの情報を称呼情報として取得する。例えば、形態素解析を用いることにより、商標文字列を形態素に分解し、分解された各文字列の読みを取得し、この文字列を組み合わせることで商標文字列の称呼情報を取得することが可能である。形態素解析においては、形態素の分解や形態素に分解された文字列からの読みの取得は、例えば、上記と同様の、形態素となりうる文字列と、その読みの情報とを対応付けて有する辞書を用いて行われる。形態素解析としては、例えば、「Ｍｅｃａｂ（和布蕪）」（ｈｔｔｐ：／／ｍｅｃａｂ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／）や、「ＣｈａＳｅｎ（茶筌）」（ｈｔｔｐ：／／ｃｈａｓｅｎ．ｎａｉｓｔ．ｊｐ）などの形態素解析システムなどが利用可能である。

また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成する漢字や、数字や、アルファベットなどの文字や単語などを読みに変換して、称呼情報を取得しても良い。漢字や、数字の文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのいわゆる再変換技術や、上述したような形態素解析システムの技術により実現可能である。また、アルファベットの文字や単語を読みに変換する処理は、例えば、日本語のインプットメソッドのアルファベット列の入力を日本語に変換する技術により実現可能である。アルファベット列を日本語のよみに変換する技術は、例えば、特開２００９−１９９４３４号公報などに開示されている。なお、アルファベットや、漢字や、数字の称呼（読み）は、一通りとは限らないため、称呼取得部３３２は、様々な組合せの複数の情報を取得しても良い。例えば「ＩＴ」から「アイティー」、「アイティイ」と「イット」という複数の称呼を取得しても良い。また、「山田」から「ヤマダ」、「ヤマタ」、「ヤマデン」、「サンデン」、「サンダ」、「サンタ」という複数の称呼を取得しても良い。

また、称呼取得部３３２は、商標文字列を構成し得る文字列（例えば、漢字や、アルファベットや、数字など）と、その読みの情報（辞書情報）を予め図示しない格納部に蓄積しておくようにし、商標文字列を構成する各文字についてそれぞれ１以上の読みの情報を取得して、取得した読みの情報を組み合わせたものを称呼情報として取得してもよい。

また、例えば、１以上の文字列とその読みを示すカタカナまたはひらがなとを対応付けて有する予め用意された形態素の辞書情報について、称呼取得部３３２が、商標文字列に含まれるカタカナまたはひらがな以外の文字列と一致する文字列を検索し、検出された文字列に対応付けられた読み（称呼）の情報を辞書情報から順次取得していくことで実現可能である。なお、一の文字列について読みが複数ある場合や、検索に用いる文字数の区切で異なる称呼が得られる場合には、複数の読みを組み合わせたり区切を変更したりしてこれらを適宜組み合わせて複数の称呼情報を取得する。このような辞書情報は、例えば、称呼取得部３３２が、予め保持しているようにすればよい。称呼取得部３３２は、このような辞書情報を保持する記憶媒体などを有していても良い。

称呼取得部３３２は、さらに、上記で取得した１以上の称呼情報を分割して１以上の分割称呼情報を取得してもよい。分割称呼情報は、具体的には、称呼情報の一部分の情報である。分割称呼情報は、例えば、後述する類似検索などで称呼情報と実質的に同じものとして利用される。例えば、称呼取得部３３２は、取得した称呼情報のそれぞれの文字列を、任意の位置で区切って、その区切った位置によって分割される前または後、またはその両方の文字列を分割称呼情報として取得する。また、称呼取得部３３２は、文字列の区切る位置を順次変更して、それぞれの区切る位置に応じて分割称呼情報を取得しても良い。例えば、称呼取得部３３２は、各称呼情報を構成する文字列をそれぞれの文字間で区切っていった場合にそれぞれ得られる区切り位置の前後の文字列を、すべて分割称呼情報として取得しても良い。

称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の称呼情報を図示しないモニタなどの表示デバイスに表示する。また、称呼表示部３３３は、称呼取得部３３２が取得した１以上の分割称呼情報を表示してもよい。称呼表示部３３３は、表示デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。称呼表示部３３３は、表示デバイスのドライバーソフト、または表示デバイスのドライバーソフトと表示デバイスなどで実現され得る。

称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付ける。例えば、称呼指定情報は、称呼表示部３３３に表示された称呼情報の１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。また、称呼指定受付部３３４は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報をユーザなどから受け付けてもよい。例えば、称呼指定受付部３３４は、称呼表示部３３３により表示された称呼情報と分割称呼情報とのうちの１以上を指定する称呼指定情報を受け付ける。なお、呼称指定受付部３３４は、予めどのような呼称を指定するか定めたルールを設けることで、ユーザに選択させなくても良いようにしてもよい。称呼指定情報の入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でも良い。称呼指定受付部３３４は、テンキーやキーボードなどの入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェアなどで実現され得る。

類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報を用いて類似検索を行う。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した称呼情報のうちの、称呼指定情報が指定する各称呼情報を用いて類似検索を行うようにしてもよい。また、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。または、類似検索部３３５は、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報と各分割称呼情報とのうちの、称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いて類似検索を行うようにしてもよい。称呼指定情報が指定する称呼情報と分割称呼情報とを用いてとは、例えば、指定された称呼情報または分割称呼情報だけを用いることを意味する。類似検索部３３５は、図示しない記憶媒体などの格納部に予め格納されている登録商標の称呼の情報（以下、登録称呼情報と称す）の中から、称呼情報（または分割称呼情報）と類似する登録称呼情報を検索する。登録称呼情報は会社商品固有名称データベース１０７、または会社類似群コード固有名称データベース２２の固有名称から、予め作成構築しておく。

なお、登録商標の称呼の情報が格納されている図示しない格納部は、商標類否判断部３３が有していても良いし、図示しない外部のサーバ装置などが有していても良い。また、図示しない登録商標の類似検索の処理を行うサーバ装置などに、称呼情報または分割称呼情報、および類似群コードを送信して類似検索を実行させ、その検索結果を類似検索部３３５が受信するようにしても良く、このような場合も、類似検索部３３５が類似検索を行ったと考えて良い。

また、類似検索部３３５による類似検索の処理は、称呼情報の音響学的な判断処理であっても良い。称呼情報の音節などから類似しないと判断される要因を検出し、その要因をペナルティ値に換算し、換算したペナルティ値を用いて、称呼情報が類似するか否かを判断して、商標文字列から取得した称呼情報と類似する称呼情報を登録商標の称呼情報の中から検出する処理である。なお、ここでは、説明の便宜上、分割称呼情報も称呼情報と呼ぶこととする。また、ここでは、登録商標の称呼情報である登録称呼情報が、類似群コードと登録商標の識別情報などと対応付けて図示しない格納部に格納されているものとする。

類似検索部３３５が取得する類似検索の結果は、例えば、少なくとも類似する登録称呼情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報である。例えば、類似検索の結果は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でもよい。また類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、称呼の情報が、登録商標や、その識別情報（例えば登録番号）などと対応付けて上述した図示しない格納部に格納されている場合、類似する登録称呼情報に対応する登録商標やその識別情報を図示しない格納部から取得して検索結果として出力してもよい。また、登録称呼情報に対応付けられた類似群コードの情報を含む情報を出力してもよい。登録商標の称呼について類似検索を行うための具体的な処理については、上述した特許文献１や、日本の特許庁が提供する称呼検索サービスや、商用データベースの称呼検索サービスなどの技術として公知であるので、ここでは詳細な説明は省略する。

商標類否判断結果取得部３３６は、例えば、類似検索部３３５による類似検索の結果と、類似検索の結果の各称呼情報と関連する会社名と類似群コード特定情報を取得する。類似検索の結果については、類似検索の結果を、類似検索を行った称呼情報ごとに取得する。また、類似検索の結果については、例えば、類似検索の結果を、類似検索を行った分割称呼情報ごとに取得する。また、称呼が類似すると判断された登録商標や、登録商標の識別情報を示す情報も各証拠情報に対して付加しても良い。

商品類否判断部３４は、データベース３１が有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。調査対象商標情報が商品名を保持していた場合、会社商品固有名称データベース１０７から調査対象商標情報の商品名に関連する商品名をもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。調査対象商標情報の商品名に関連したとは、例えば、調査対象商標情報の商品名と会社商品固有名称データベース１０７の商品名とが同一である、または意味的に類似しているなどの場合である。調査対象商標情報が類似群コードを保持していた場合、会社類似群コード固有名称データベース２２から調査対象商標情報の類似群コードと同一の類似群コードをもつレコードの会社名と商品の固有名称を取得する。

出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果と、商品類否判断部３４の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する。例えば、類否する情報が検出されたか否かを示すことが可能な情報を出力する。例えば、商標類否判断部３３の判断結果の場合は、類似する登録称呼情報の有無を示す情報であっても良いし、類似する１以上の登録称呼情報を示す情報でも良い。また、類似する登録称呼情報の数などを示す情報でも良い。また、類似する任意数の類似する登録称呼情報であっても良い。また、類似する登録称呼情報に対応する登録商標やその識別情報を出力しても良い。また、上記すべての出力内容について、会社名、または商品名、または類似群コード、または商品の固有名称のうち、一部または全部を付加して出力しても良い。また、例えば商品類否判断部３４の判断結果の場合は、該当するコード特定情報の有無を示す情報であっても良いし、該当する１以上のコード特定情報を示す情報でも良い。また、該当するコード特定情報の数などを示す情報でも良い。また、上記すべての出力内容について、会社名、または固有名称のうち、一方または双方を付加して出力しても良い。

出力部３５は、商標類否判断部３３の判断結果すべてと、商品類否判断部３４の判断結果をすべて出力しても良く、どちらか一方であっても良い。また、出力部３５は商標類否判断部３３と商品類否判断部３４の結果のうち商品の固有名称が共通するものだけを出力しても良い。

ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタによる紙などへの印字、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積などを含む概念である。出力部３５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイスなどで実現され得る。

図５は、本実施の形態にかかる会社名取得部１１２の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図５を用いて動作について説明する。

（ステップＳ４０１）会社名取得部１１２は、会社ルールデータベース１０８から会社ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ４０２に進み、取得出来ていない場合終了する。

（ステップＳ４０２）会社名取得部１１２は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ４０３）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０１で取得した会社ルールにｍ番目の会社ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０４に進み、ない場合は、終了する。

（ステップＳ４０４）会社名取得部１１２は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、会社ルールデータベース１０８から会社名を含む文章を取得する会社ルールを用いて、予め取得した会社名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ４０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ４１０に進む。

（ステップＳ４０５）会社名取得部１１２は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ４０６）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ４０７に進み、ない場合は、ステップＳ４１０に進む。

（ステップＳ４０７）会社名取得部１１２は、ステップＳ４０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ４０１で取得した会社ルールのｍ番目の会社ルールを用いて会社名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ４０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ４０９に移動する。

（ステップＳ４０９）会社名取得部１１２は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ４０６に戻る。

（ステップＳ４１０）会社名取得部１１２は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ４０３に戻る。

以下、本実施の形態における会社名取得部１１２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社名取得部１１２の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

会社名取得部１１２が、会社ルールデータベース１０８から会社名を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、会社ルールデータベース１０８に、会社ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「会社名」が対象の会社ルールだけを取得する。また、もし会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた会社ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、会社ルールを５種類取得したとする。

図６は会社ルールデータベース１０８に格納されているデータの一例を示す図である。会社ルールデータベース１０８は、会社名を取得するパターンを有している。具体例として、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名として取得する会社ルールを列挙した。

会社名取得部１１２は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。

会社名取得部１１２は取得したすべての会社ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、会社ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回会社名の取得を行う。具体的には、会社ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」と記載されていれば、「サンプル商事」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。

会社名取得部１１２は、会社名が取得できた場合は、会社名データベースに登録する。今回の場合では、「サンプル商事」を登録する。また、もし会社ルールデータベース１０８が会社ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｉｔｌｅ＞」も一緒に登録しても良い。

以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名を取得できる。

図７は、本実施の形態にかかる商品名取得部１１３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図７を用いて動作について説明する。

（ステップＳ５０１）商品名取得部１１３は、商品ルールデータベース１０９から商品ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ５０２に進み、取得出来ていない場合終了する。

（ステップＳ５０２）商品名取得部１１３は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ５０３）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０１で取得した商品ルールにｍ番目の商品ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０４に進み、ない場合は、終了する。

（ステップＳ５０４）商品名取得部１１３は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、商品ルールデータベース１０９から商品名を含む文章を取得する商品ルールを用いて、予め取得した商品名が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ５０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ５１０に進む。

（ステップＳ５０５）商品名取得部１１３は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ５０６）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ５０７に進み、ない場合は、ステップＳ５１０に進む。

（ステップＳ５０７）商品名取得部１１３は、ステップＳ５０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ５０１で取得した商品ルールのｍ番目の商品ルールを用いて商品名を取得する。取得できた場合は、ステップＳ５０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ５０９に移動する。

（ステップＳ５０９）商品名取得部１１３は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ５０６に戻る。

（ステップＳ５１０）商品名取得部１１３は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ５０３に戻る。

以下、本実施の形態における商品名取得部１１３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品名取得部１１３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

商品名取得部１１３が、商品ルールデータベース１０９から商品名を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、商品ルールデータベース１０９に、商品ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品名」が対象の商品ルールだけを取得する。また、もし、商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた商品ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、商品ルールを５種類取得したとする。

図８は商品ルールデータベース１０９に格納されているデータの一例を示す図である。商品ルールデータベース１０９は、商品名を取得するパターンを有している。具体例として、「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名として取得する商品ルールを列挙した。

商品名取得部１１３は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。

商品名取得部１１３は取得したすべての商品ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品名を取得する。今回の場合では、商品ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品名の取得を行う。具体的には、商品ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞％商品名％＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｔｖ．ｈｔｍｌ”＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｄｖｄ．ｈｔｍｌ”＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｐｃ．ｈｔｍｌ”＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「テレビ」「ＤＶＤプレイヤ」「パソコン」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。

商品名取得部１１３は、商品名が取得できた場合は、商品名データベースに登録する。今回の場合では、「テレビ」と「ＤＶＤプレイヤ」と「パソコン」を登録する。また、もし商品ルールデータベース１０９が商品ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞商品名一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｔｖ．ｈｔｍｌ”＞テレビ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｄｖｄ．ｈｔｍｌ”＞ＤＶＤプレイヤ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｐｃ．ｈｔｍｌ”＞パソコン＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。

以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品名を取得できる。

図９は、本実施の形態にかかる固有名称取得部１１４の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図９を用いて動作について説明する。

（ステップＳ６０１）固有名称取得部１１４は、固有名称ルールデータベース１１０から固有名称ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ６０２に進み、取得出来ていない場合終了する。

（ステップＳ６０２）固有名称取得部１１４は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ６０３）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールにｍ番目の固有名称ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０４に進み、ない場合は、終了する。

（ステップＳ６０４）固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。このとき取得する。Ｗｅｂページは、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を含む文章を取得する固有名称ルールを用いて、予め取得した商品の固有名称が含まれる可能性のあるＷｅｂページであっても良いし、無作為に大量に取得しても良い。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ６０５へ進み、取得できなかった場合はステップＳ６１０に進む。

（ステップＳ６０５）固有名称取得部１１４は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ６０６）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページにｎ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ６０７に進み、ない場合は、ステップＳ６１０に進む。

（ステップＳ６０７）固有名称取得部１１４は、ステップＳ６０４で取得したＷｅｂページのｎ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ６０１で取得した固有名称ルールのｍ番目の固有名称ルールを用いて商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ６０８へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ６０９に移動する。

（ステップＳ６０９）固有名称取得部１１４は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ６０６に戻る。

（ステップＳ６１０）固有名称取得部１１４は、カウンターｍをインクリメントする。そしてステップＳ６０３に戻る。

以下、本実施の形態における固有名称取得部１１４の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した固有名称取得部１１４の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

固有名称取得部１１４が、固有名称ルールデータベース１１０から商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、固有名称ルールデータベース１１０に、固有名称ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「商品の固有名称」が対象の固有名称ルールだけを取得する。また、もし固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた固有名称ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、固有名称ルールを５種類取得したとする。

図１０は固有名称ルールデータベース１１０に格納されているデータの一例を示す図である。固有名称ルールデータベース１１０は、商品の固有名称を取得するパターンを有している。具体例として、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する固有名称ルールを列挙した。

固有名称取得部１１４は、Ｗｅｂページを取得する。今回の具体例では、Ｗｅｂページを無作為に１００種類取得したとする。

固有名称取得部１１４は取得したすべての固有名称ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから商品の固有名称を取得する。今回の場合では、固有名称ルールが５種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５００回商品の固有名称の取得を行う。具体的には、固有名称ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％固有名称％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」の場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃ．ｈｔｍｌ”＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃ２．ｈｔｍｌ”＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「サンプルカメラ」「サンプルカメラ２」を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。

固有名称取得部１１４は、商品の固有名称が取得できた場合は、固有名称データベースに登録する。今回の場合では、「サンプルカメラ」と「サンプルカメラ２」を登録する。なお、固有名称ルールデータベース１１０が固有名称ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞製品一覧＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃ．ｈｔｍｌ”＞サンプルカメラ＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃ２．ｈｔｍｌ”＞サンプルカメラ２＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。

以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから商品の固有名称を取得できる。

図１１は、本実施の形態にかかる知識獲得部１１５の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１１を用いて動作について説明する。

（ステップＳ７０１）知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から知識増殖ルールを取得する。取得できた場合、ステップＳ７０２に進み、取得出来ていない場合終了する。

（ステップＳ７０２）知識獲得部１１５は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ７０３）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールにｍ番目の知識増殖ルールがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０４に進み、ない場合は、終了する。

（ステップＳ７０４）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールが用いるために使用する情報を各データベースから取得する。知識増殖ルールが用いるために使用する情報とは、具体的には、第一から第三知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１から会社名を取得し、第四から第六知識増殖ルールの場合は商品データベース１０２から商品名を取得し、第七から第九知識増殖ルールの場合は固有名称データベース１０３から商品の固有名称を取得し、第十知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１と商品データベース１０２から会社名と商品名を取得し、第十一知識増殖ルールの場合は会社データベース１０１と固有名称データベース１０３から会社名と商品の固有名称を取得し、第十二知識増殖ルールの場合は商品データベース１０２と固有名称データベース１０３から商品名と商品の固有名称を取得する。

（ステップＳ７０５）知識獲得部１１５は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ７０６）ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報にｎ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７０７へ進み、ない場合はステップＳ７１３へ進む。

（ステップＳ７０７）知識獲得部１１５は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ７０４で取得した知識増殖ルールが用いるために使用する情報のうちｎ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合は、ステップＳ７０８へ進み、取得できなかった場合はステップＳ７１４に進む。

（ステップＳ７０８）知識獲得部１１５は、カウンターｏに１を代入する。

（ステップＳ７０９）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページにｏ番目のＷｅｂページがあるか否かを判断する。ある場合は、ステップＳ７１０に進み、ない場合は、ステップＳ７１４に進む。

（ステップＳ７１０）知識獲得部１１５は、ステップＳ７０７で取得したＷｅｂページのｏ番目のＷｅｂページに対し、ステップＳ７０１で取得した知識増殖ルールのｍ番目の知識増殖ルールを用いて会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得する。取得できた場合は、ステップＳ７１１へ進み、取得できなかった場合は、ステップＳ７１２に移動する。

（ステップＳ７１１）ステップＳ７１０で取得した会社名、または商品名、または商品の固有名称を対応するデータベースに蓄積する。

（ステップＳ７１２）知識獲得部１１５は、カウンターｏをインクリメントする。そして、ステップＳ７０９に戻る。

（ステップＳ７１３）知識獲得部１１５は、カウンターｍをインクリメントする。そして、ステップＳ７０３に戻る。

（ステップＳ７１４）知識獲得部１１５は、カウンターｎをインクリメントする。そして、ステップＳ７０６に戻る。

以下、本実施の形態における知識獲得部１１５の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した知識獲得部１１５の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

知識獲得部１１５は、知識増殖ルールデータベース１１１から会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するためのすべてのルールを取得する。もし、知識増殖ルールデータベース１１１に、知識増殖ルールが抽出する対象に関するデータを保持していた場合、「名称」が対象の知識増殖ルールだけを取得する。また、もし知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、任意の閾値を超えた知識増殖ルールだけを取得しても良い。今回の具体例では、知識増殖ルールを５種類取得したとする。

図１２は知識増殖ルールデータベース１１１に格納されているデータの一例を示す図である。知識増殖ルールデータベース１１１は、会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを有している。具体例として、「％会社名％」と記載されている部分に該当する名詞句を会社名、同様に「％商品名％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品名、「％固有名称％」と記載されている部分に該当する名詞句を商品の固有名称として取得する知識増殖ルールを列挙した。なお、今回の具体例では、知識増殖ルールの種類ごとにデータベースを作成するのではなく、知識増殖データベースに知識増殖ルールの種類を保持させた。

知識獲得部１１５は、取得した知識増殖ルールが用いるための情報を取得する。例えば、第一知識増殖ルールを取得した場合、会社データベース１０１に記載されている会社名をすべて取得する。なお、もし会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名を１０種類取得したとする。

知識獲得部１１５は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。

知識獲得部１１５は取得したすべての知識増殖ルールを用いて、取得したすべてのＷｅｂページから会社名を取得する。今回の場合では、知識増殖ルールが５種類、知識増殖ルールが用いる情報が１０種類、Ｗｅｂページが１００種類なので５０００回会社名、商品名、商品の固有名称のうち、１または２種類の情報の取得を行う。
具体的には、知識増殖ルールが「＜ｔｉｔｌｅ＞％会社名％の（取り扱い）？商品＜／ｔｉｔｌｅ＞．＊？＜ｓｐａｎ．＊？＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ．＊？＞（＜ｌｉ．＊？＞＜ａ．＊？＞％商品名％＜／ａ＞＜／ｌｉ＞）＋＜／ｕｌ＞」で第一の知識増殖ルールであり、用いる情報が「サンプル工業」であった場合、取得したＷｅｂページに「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃｒ．ｈｔｍｌ”＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ”＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」と記載されていれば、「ネジ」「ドライバー」の部分を取得する。しかし、パターンに対応する内容が記載されていなければ何も取得しない。

知識獲得部１１５は、新たな情報が取得できた場合は、対応する各データベースに登録する。今回の場合では、「ネジ」と「ドライバー」を商品名データベース、「サンプル工業」と「ネジ」、「サンプル工業」と「ドライバー」を会社商品データベース１０４に登録する。なお、もし知識増殖ルールデータベース１１１が知識増殖ルールの取得回数や取得割合等の値を保持していた場合、その値と一緒に登録しても良く、取得した情報の周辺である「＜ｔｉｔｌｅ＞サンプル工業の商品＜／ｔｉｔｌｅ＞・・・（省略）・・・＜ｓｐａｎ＞一覧＜／ｓｐａｎ＞＜ｕｌ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｓｃｒ．ｈｔｍｌ”＞ネジ＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜ｌｉ＞＜ａ ｈｒｅｆ＝”ｄｒｉｖ．ｈｔｍｌ”＞ドライバー＜／ａ＞＜／ｌｉ＞＜／ｕｌ＞・・・（省略）・・・」も一緒に登録しても良い。

以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得できる。

図１３と図１４は、本実施の形態にかかるルール学習部１１６の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１３と図１４を用いて動作について説明する。

（ステップＳ８０１）ルール学習部１１６は、カウンターｍに０を代入する。

（ステップＳ８０２）ルール学習部１１６は、カウンターｍをインクリメント。

（ステップＳ８０３）ルール学習部１１６は、カウンターｍの値によって処理を分岐する。ｍの値が１の時はステップＳ８０４に進み、ｍの値が２の時はステップＳ８０５に進み、ｍの値が３の時はステップＳ８０６に進み、ｍの値が４の時はステップＳ８０７に進み、ｍの値が５の時はステップＳ８１０に進み、ｍの値が６の時はステップＳ８１３に進み、ｍの値が７の時はステップＳ８１６に進み、ｍの値が８の場合は終了する。

（ステップＳ８０４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８０５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８０６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「固有名称データベース」、変数ｄに「商品の固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８０７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８０８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８０９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１３）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１４）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１５）ルール学習部１１６は、変数ｏに「商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１６）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１７）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１８）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８１９）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８２０）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８２１）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８２２）ルール学習部１１６は、変数ｏに「会社商品固有名称データベース」、変数ｄに「会社名・商品名・固有名称」を代入する。そして、ステップＳ８２３へ進む。

（ステップＳ８２３）ルール学習部１１６は、変数ｏに格納されているデータベースから、変数ｄに格納されている情報を取得する。例えば、変数ｏに「会社データベース」変数ｄに「会社名」が格納されている場合、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。また、変数ｄに格納されている情報が「会社名・商品名」など、「・」で区切って二種類の情報が登録されていた場合、「・」の前後で文字列を分割し、前と後ろの両方の情報の組を取得する。「会社名・商品名」の場合は、「会社名」と「商品名」の組を取得する。取得できた場合は、ステップＳ８２４へ進み、取得できなかった場合は８２９に進む。

（ステップＳ８２４）ルール学習部１１６は、カウンターｈに１を代入する。

（ステップＳ８２５）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関する情報にｈ番目の情報があるか否かを判断する。ある場合はステップＳ８２６に進み、取得出来ていない場合ステップＳ８３１に進む。

（ステップＳ８２６）ルール学習部１１６は、Ｗｅｂサーバ装置からＷｅｂページを取得する。この時取得するＷｅｂページは、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報を含んだＷｅｂページを取得する。Ｗｅｂページを取得できた場合はステップＳ８２７へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８２９へ進む。

（ステップＳ８２７）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２６で取得したＷｅｂページから、ステップＳ８２３で取得したｏから取得したｄに関するｈ番目の情報の文字列を情報の内容がわかる文字列に置換する。例えば、会社名の部分を「％会社名％」に置換する。

（ステップＳ８２８）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２７で置換したＷｅｂページを、例えば、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。

（ステップＳ８２９）ルール学習部１１６は、カウンターｈをインクリメントする。

（ステップＳ８３０）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２８で記憶したすべてのＷｅｂページからパターンを取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３１へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む

（ステップＳ８３１）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３０で取得したパターンから５回以上抽出したパターンを選別し取得する。パターンを取得できた場合は、ステップＳ８３２へ進み、取得できなかった場合はステップＳ８３３へ進む。

（ステップＳ８３２）ルール学習部１１６は、ステップＳ８３１で取得したパターンを変数ｄに対応するルールデータベースに格納する。具体的には、ｄの値が「会社名」であれば「会社ルールデータベース」、「商品名」であれば「商品ルールデータベース」、「固有名称」であれば「固有名称ルールデータベース」、「会社名・商品名」「会社名・固有名称」「商品名・固有名称」であれば「知識増殖ルールデータベース」に格納する。

（ステップＳ８３３）ルール学習部１１６は、ステップＳ８２３へ進む前に実行していた処理の次の処理進む。

以下、本実施の形態におけるルール学習部１１６の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したルール学習部１１６の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

ルール学習部１１６は、会社データベース１０１と商品データベース１０２と固有名称データベース１０３と会社商品データベース１０４と会社固有名称データベース１０５と商品固有名称データベース１０６と会社商品固有名称データベース１０７から、会社名、または商品名、または商品の固有名称、またはこれらの組み合わせを可能な限り取得し、取得した情報を取得できるＷｅｂページから、データベースから取得した情報を抽出するためのパターンを取得する。

今回は具体例として、会社データベース１０１から会社名を取得し会社ルールデータベース１０８に格納するルールを学習する場合について述べる。

まず、会社データベース１０１から会社名をすべて取得する。なお、もし会社データベース１０１が会社名の取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名を１０種類取得したとする。

ルール学習部１１６は、Ｗｅｂページを取得する。Ｗｅｂページは、例えば今回の具体例では、取得した会社名一つに対して１００種類ずつ取得したとする。

ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページから、取得するために用いた会社名を「％会社名％」に置換する。今回は「％会社名％」であったが、商品名を使用した場合は「％商品名％」、商品の固有名称を使用した場合は「％固有名称％」に置換する。例えば、「サンプル商事」を用いて「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞サンプル商事株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の文章を取得した場合は「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」とする。

ルール学習部１１６は、取得したＷｅｂページからパターンを取得する。取得したＷｅｂページから２以上のＷｅｂページを取り出し、取得するために用いた「％会社名％」を含む最長共通部分列を取得する。最長共通部分の取得は、取得したＷｅｂページから２つを選ぶすべての組み合わせで行う。例えば「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｂｏｄｙ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞資本金＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１０，０００，０００ 円＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」と「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞設立＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞１９５０年１月１日＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞」の二つの文章を記載されているＷｅｂページがあった場合、「％会社名％」を保持した最も長い文字列である「＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞社名＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞％会社名％株式会社＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞」をパターンとして取得する。今回の場合では、会社名が１０種類、Ｗｅｂページが会社名に対して１００種類なので４９５００回パターンの取得を行う。なお、パターンの取得対象はＨＴＭＬのタグを含まない文章でも良く、また最長共通部分列以外の方法であっても良く、２つ以上のＷｅｂページの組み合わせからパターンを取得しても良い。

ルール学習部１１６は、取得したパターンからよく使われているパターンのみを知識増殖データベースに登録する。一定以上の頻度、例えば５回以上出現するパターンを知識増殖ルールデータベース１１１に登録する。

以上、本実施の形態によれば、任意のＷｅｂページから会社名、または商品名、または商品の固有名称を取得するパターンを取得できる。

図１５は、本実施の形態にかかる会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１５を用いて動作について説明する。

（ステップＳ９０１）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から会社名と商品名と商品の固有名称の情報を取得する。取得できた場合はステップＳ９０２へ進み、取得できなかった場合は終了する。

（ステップＳ９０２）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ９０３）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得した情報にｍ番目の情報があるか否かを判断する。あった場合はステップＳ９０４へ進み、なかった場合は終了する。

（ステップＳ９０４）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の商品名をキーにし、商品類似群コード対応データベース２１から商品名に対応した類似群コードを取得する。

（ステップＳ９０５）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、ステップＳ９０１で取得したｍ番目の情報の会社名と、商品の固有名称と、ステップＳ９０４で取得した類似群コードを１レコードとして会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。

（ステップＳ９０６）会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、カウンターｍをインクリメントする。

以下、本実施の形態における会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した会社類似群コード固有名称データベース構築部２３の取得結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。

会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は会社商品固有名称データベース１０７の商品名をキーにして、類似群コード対応データベースから類似群コードを取得し、会社類似群コード固有名称データベース２２を構築する。

まず、会社類似群コード固有名称データベース構築部２３は、会社商品固有名称データベース１０７から、会社名と商品名と商品の固有名称をすべて取得する。なお、もし会社商品固有名称データベース１０７が取得回数や取得割合等の値を保持している場合は、任意の閾値以下の会社名を取得しないようにしても良い。今回の具体例では、会社名と商品名と商品の固有名称の組を１０種類取得したとする。

次に、商品類似群コード対応データベース２１から各商品名に対応した類似群コードを取得する。なお、この時取得する類似群コードは、商品名の完全一致だけではなく、例えば「テレビ」と「ＴＶ」のような商品名が概念的に一致する類似群コードを取得しても良い。

そして、取得した会社名と類似群コードと商品の固有名称の組を会社類似群コード固有名称データベース２２に登録する。

以上、本実施の形態によれば、会社商品固有名称データベース１０７と類似群コード対応データベースから商品名をキーにして、会社名と類似群コードと商品の固有名称を保持する会社類似群コード固有名称データベース２２を構築できる。

図１６は、本実施の形態にかかる商標侵害検知装置３の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１６を用いて動作について説明する。

（ステップＳ１００１）受付部３２は、調査対象商標情報、具体的には商標文字列と商品名、または類似群コードとを受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、ステップＳ１００２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１００１に戻る。

（ステップＳ１００２）商標文字列取得部３３１は、調査対象商標情報から商標文字列を取得する。取得できた場合は、ステップＳ１００３に進み、取得できなかった場合はステップＳ１０１７へ進む。

（ステップＳ１００３）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００２で取得した商標文字列を用いて、１以上の称呼情報を取得する。例えば、商標文字列を形態素解析することや、商標文字列を構成する各文字の読みを、予め用意された文字の読みが格納された辞書などから読み出し、それらの組合せを取得することで、称呼情報を取得する。

（ステップＳ１００４）称呼取得部３３２は、カウンターｍに１を代入する。

（ステップＳ１００５）称呼取得部３３２は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報にｍ番目の称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１００６に進み、ない場合、ステップＳ１０１１に進む。

（ステップＳ１００６）称呼取得部３３２は、カウンターｎに１を代入する。

（ステップＳ１００７）称呼取得部３３２は、ｍ番目の称呼情報にｎ番目の区切位置があるか否かを判断する。例えば、称呼情報の全ての文字の間を区切り位置に設定していく場合、ｎ番目の区切り位置とは、例えば、称呼情報の先頭からｎ番目の文字と（ｎ＋１）番目の文字との間である。このため、称呼取得部３３２は、例えばｍ番目の称呼情報に、先頭から（ｎ＋１）番目の文字があるか否かを判断すればよい。ｎ番目の区切位置がある場合、ステップＳ１００８に進み、ない場合、ステップＳ１０１０に進む。なお、称呼情報のうちの、商標文字列を構成する各文字の読みの間や、商標文字列を構成する形態素の読みの間を、区切り位置に設定して称呼情報を分割していくようにしても良い。例えば、商標文字列「ＡＢＣ」の各文字の読み「エー」と「ビー」と「シー」を組み合わせて称呼情報「エービーシー」が取得された場合、区切り位置に設定できる位置を、「エー」と「ビー」との間、及び「ビー」と「シー」の間としてもよい。

（ステップＳ１００８）称呼取得部３３２は、ｎ番目の区切位置でｍ番目の称呼情報を区切って、その前後の文字列である分割称呼情報を取得する。なお、商標の称呼となり得ないような予め指定された文字が先頭に来る文字列は、分割称呼情報として取得しないことが好ましい。予め指定された文字は、例えば長音や、「ン」などである。取得した分割称呼情報は、図示しないメモリなどの記憶媒体に一時記憶する。既に他の分割称呼情報が記憶されている場合は、追記する。

（ステップＳ１００９）称呼取得部３３２は、カウンターｎを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００７に戻る。

（ステップＳ１０１０）称呼取得部３３２は、カウンターｍを１インクリメントする。そして、ステップＳ１００５に戻る。

（ステップＳ１０１１）称呼表示部３３３は、ステップＳ１００３で取得した称呼情報と、ステップＳ１００８で取得した分割称呼情報を表示する。なお、ユーザに選択させず、特定のルールで呼称指定を選択する場合は、本ステップの表示、およびステップＳ１０１２の受付をスキップしても良い。

（ステップＳ１０１２）称呼指定受付部３３４は、称呼指定情報または分割称呼指定情報の少なくとも一方を指定する称呼指定情報を受け付けたか否かを判断する。受け付けた場合、例えば、称呼指定情報で指定された称呼情報と割称呼情報とをメモリなどの記憶媒体に一時記憶して、ステップＳ２１２に進み、受け付けていない場合、ステップＳ１０１２に戻る。

（ステップＳ１０１３）類似検索部３３５は、カウンターｋに１を代入する。

（ステップＳ１０１４）類似検索部３３５は、ステップＳ１０１２で受け付けた称呼指定情報によって指定された称呼情報と分割称呼情報とを合わせた中に、ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ１０１５に進み、ない場合、ステップＳ１０１７に進む。

（ステップＳ１０１５）ｋ番目の称呼情報または分割称呼情報とを用いて、類似検索を行う。そして、類似検索の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類似検索の結果は、例えば、類似検索に用いられたｋ番目の称呼情報または分割称呼情報と、類似すると判断された称呼と、その称呼に対応付けられた会社名、および商品の固有名称とを含む情報である。

（ステップＳ１０１６）類似検索部３３５は、カウンターｋを１インクリメントする。そして、ステップＳ１０１４に戻る。

（ステップＳ１０１７）商品類否判断部３４は、ステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報をもとに使用するデータベース３１を選択する。具体的には、調査対象商標情報に類似群コードが含まれていた場合は会社類似群コード固有名称データベース２２を選択し、商品名が含まれていた場合は会社商品固有名称データベース１０７を選択する。選択できた場合は、ステップＳ１０１８に進み、選択できなかった場合はステップＳ１０１９に進む。

（ステップＳ１０１８）商品類否判断部３４は、ステップＳ１０１７のデータベース３１からステップＳ１００１で取得した調査対象商標情報の商品名、または類似群コードをキーにして商品の類否判断を行う。そして、類否判断の結果を、図示しない記憶媒体などに蓄積する。類否判断の結果は、例えば、類否判断に用いられた商品名、または類似群コードと、一致すると判断された商品名、または類似群コードと、その称呼に対応付けられた会社名と商品の固有名称とを含む情報である。

（ステップＳ１０１９）ステップＳ１０１５で蓄積した類似検索結果と、ステップＳ１０１８で蓄積した情報から、商品の固有名称が共通する情報を取得する。

（ステップＳ１０２０）出力部３５は、ステップＳ１０１９で取得した情報を出力する。そして処理を終了する。

以下、本実施の形態における商標侵害検知装置３の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示したデータは、説明のために便宜上用意されたものであって、実際の運用時に使用するものではない。

まず、ユーザが、中華そばの麺についての「針金麺」という侵害の可能性を判断したいと考えて、「針金麺」という商標文字列と、中華そばの麺の類似群コードである「３２Ｆ０３」を、商標侵害検知装置３にキーボードなどを操作して入力したとする。受付部３２は、商標文字列「針金麺」を受け付ける。そして、商標文字列取得部３３１に商標文字列を取得させ、類似群コードを商品類否判断部３４に類似群コードを取得させる。

称呼取得部３３２は、商標文字列取得部３３１が受け付けた商標文字列「針金麺」の称呼情報を取得する。ここでは、まず、商標文字列に対して形態素解析を行って形態素ごとの読みの情報を取得する。例えば、形態素解析によって「針金麺」は２つの形態素「針金」と「麺」とに分けられ、形態素「針金」からは読みとして「ハリガネ」が、また、形態素「麺」からは読みとして「メン」が取得されたとする。それぞれの形態素には、１つの読みしか取得されないため、「針金麺」の称呼情報の一つとしてこれらの読みを単に結合した「ハリガネメン」を取得する。

さらに、称呼取得部３３２は、予め用意された漢字の読みが格納された辞書（図示せず）から、商標文字列「針金麺」の各文字の読みを取得する。例えば、「針」からは「ハリ」、「シン」という読みを取得したとする。また「金」からは、「キン」、「コガネ」、「コン」、「カネ」を取得したとする。また、「麺」からは「メン」を取得したとする。そして、取得した文字の読みを、取得元となる文字の並びに沿って組み合わせることで称呼情報を取得する。例えば、「ハリキンメン」、「ハリコガネメン」、「ハリコンメン」、「ハリカネメン」、「シンキンメン」、「シンコガネメン」などの称呼情報が取得される。なお、形態素解析で取得した称呼情報と一致するものは、削除する。

次に、称呼取得部３３２は、上記で取得した各称呼情報を分割して分割称呼情報を取得する。例えば、称呼情報「ハリガネメン」については、まず、区分位置を１文字目の「ハ」と２文字目の「リ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハ」という分割称呼情報と、「リガネメン」という分割称呼情報とを取得する。更に、区分位置を２文字目の「リ」と３文字目の「ガ」の間に設定して称呼情報を分割することで、「ハリ」という分割称呼情報と、「ガネメン」という分割称呼情報とを取得する。同様にして、「ハリガ」、「ネメン」、「ハリガネ」、「メン」、「ハリガネメ」を取得する。但し「ン」は、分割称呼情報としては取得しない。同様にして、他の称呼情報についても分割称呼情報を取得する。なお、取得した分割称呼情報において、重複するものは一つを除いて削除する。

そして、称呼表示部３３３は、取得した称呼情報と分割称呼情報とをモニタなどに出力する。

図１７は、称呼表示部３３３による、称呼情報と分割称呼情報との表示例を示す図である。なお、ここでは、称呼情報も分割称呼情報も、後述する類似検索においては特に区別せずに利用されるため、称呼情報と分割称呼情報とを特に区別せずに称呼として表示している。

次に、ユーザが、図１７に示した称呼情報と分割称呼情報とのうちの、類似検索に利用したいと考えるものの横のチェックボックスにチェックを入れて、「指定完了」ボタン３１を押したとする。例えば、「ハリガネメン」、「ハリガネ」、「ハリキンメン」の横のチェックボックスに図１７に示すようにチェックをいれて「指定完了」ボタン３１を押すと、称呼指定受付部３３４は、チェックの入った称呼情報である「ハリガネメン」および「ハリキンメン」と、チェックの入った分割称呼情報である「ハリガネ」を受け付ける。

次に、類似検索部３３５は、称呼指定受付部３３４が受け付けた称呼情報と分割称呼情報とのそれぞれとを用いて、称呼の類似検索を行う。称呼の類似検索については、公知の技術であるので、詳細な具体例は省略する。例えば、類似検索の結果、称呼情報「ハリガネメン」と分割称呼情報「ハリガネ」については、称呼が類似する登録商標が検出されなかったが、称呼情報「ハリキンメン」については、称呼が類似する登録商標が検出されたとする。具体的には、称呼が「ハリキントン」という商品の固有名称が検出されたとする。商標類否判断結果取得部３３６は、この検出結果を図示しない記憶媒体などに一時記憶する。

そして、商標類否判断結果取得部３３６は、類似検索の結果を取得する。

さらに次に、商品の類否判断を行う、受付部３２から取得した類似群コードを用いて、会社類似群コード固有名称データベース２２から情報を取得する。「３２Ｆ０３」の場合、穀物の加工品に関する情報が「針金面」に関係なく取得されるが、全て取得する。

そして、商標類否判断部３３の判断結果と商品類否判断部３４の判断結果をのうち、商品の固有名称が共通する情報を取得し、会社名と商品の固有名称を出力する。なお、この際に会社データベース１０１に会社を特定する情報、または会社名の確信度、その他保持している情報があれば出力しても良い。

以上、本実施の形態によれば、ユーザが指定した調査対象商標文字列から、商標の文字列の称呼情報を自動的に取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、商標の総合的な侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。

また、称呼情報を分割した分割称呼情報を取得して、これを用いた類似検索が行えるようにしたので、例えば、ユーザが入力した商標が結合商標である場合には、結合商標を分割した場合の称呼を自動で取得することができ、分割した称呼情報を用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、分割した称呼情報を用いた類似検索をユーザに促すことができる。また、分割称呼情報を取得することで、商標の主要部だけを用いた適切な類似検索が可能となる。また、分割した称呼情報の入力を容易にすることができるとともに、主要部を用いた類似検索をユーザに促すことができる。

（実施の形態２）
本実施の形態は、調査対象商標情報が商品名を保持し、類似群コードを保持していない場合であっても、類似群コードを用いて商品の類比判断ができる事を特徴とする。

図２１は、本実施の形態における商標侵害装置４のブロック図である。

商標侵害検知装置４は、データベース４０１、受付部３２、商標類否判断部３３、商品類否判断部４０２、出力部３５を備える。受付部３２、商標類比判断部３３出力部３５については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。

データベース４０１は、１以上の図示しないＷｅｂサーバ装置から取得した情報である、会社名と商品名と商品の固有名称との組を１組以上格納し得る。データベース４０１は、１以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であれば何でもよく、データベース構築装置１を用いて構築してもよく、無作為、または調査対象商標情報の商品名をキーワードにして検索して収集したＷｅｂページから特定のルールを用いて情報を取得して構築してもよい。特定のルールとは、例えば、データベース構築装置１の各ルールデータベースに格納されるルールなどである。

商品類否判断部４０２は、データベース４０１が有する１以上の商品名と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行い、データベース４０１に格納されている調査対象商標情報に類似する会社名と商品名と商品の固有名称を取得する。商品類否判断部４０２は、商品コード管理手段４０２１、コード特定情報取得手段４０２２、商品類否判断手段４０２３を備える。なお、本実施の形態におけるコード特定情報とは、商品名であってもよく、図示しない記憶部で管理されている類似群コードを参照するための番号等であってもよく、類似群コード表における見出しの商品または役務名（たとえば、０１Ａ０１であれば「化学品」）であってもよく、類似群コード表における商品・役務名であってもよく、類似群コードそのものであってもよい。

商品コード管理手段４０２１は、商品名とコード特定情報との対応を管理している。管理する商品名とコード特定情報は、類似群コードの説明文から特定のルールを用いて取得してもよく、図示しないＷｅｂサーバ装置から取得したＷｅｂページから特定のルールを用いて取得してもよく、人が手作業で入力してもよい。特定のルールとは、例えば「０４Ａ０１は、例えば、洗い粉やシャンプーなどがあげられる」といった文章から、コード特定情報として「０４Ａ０１」を、商品名として「洗い粉」と「シャンプー」を取得するようなルールであってもよく、「＜ｔａｂｌｅ＞＜ｔｒ＞＜ｔｄ＞染料＜／ｔｄ＞＜ｔｄ＞藍・あかね＜／ｔｄ＞＜／ｔｒ＞＜／ｔａｂｌｅ＞」といったＨＴＭＬの構造から、コード特定情報として「染料」を、商品名として「藍」と「あかね」を取得するルールであってもよい。また、商品コード管理手段４０２１はその対応を再帰的に探索することで類似群コードを取得できるような構成にしてもよい。具体的には、コード特定情報「０１Ａ０１」と商品名「化学品」、コード特定情報「化学品」と商品名「アンモニア水」という２組の情報があった場合、商品名「アンモニア水」からコード特定情報「０１Ａ０１」を取得できるように管理しても良い。

コード特定情報取得手段４０２２は、商品コード管理手段４０２１が管理する商品に対応するコード特定情報を用いて、データベース４０１が有する１以上の商品名に対応するコード特定情報を取得する。取得するコード特定情報は、データベース４０１が有する商品名に対応する任意のコード特定情報であっても良く、再帰的に対応を取得した結果取得した類似群コードであってもよく、類似群コードに到るまで再帰的に対応を取得する過程に取得したすべてのコード特定情報であっても良い。コード特定情報取得手段４０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。コード特定情報取得手段４０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

商品類否判断手段４０２３は、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報と、調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う。商品の類比判断は、調査対象商標情報が有するコード特定情報と、コード特定情報取得手段４０２２が取得したコード特定情報が同一、または含まれているかどうかを判断し、同一、または含まれていた場合、その情報に対応する会社名と商品名と商品の固有名称とを取得する。商品類否判断手段４０２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。商品類否判断手段４０２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

本実施の形態にかかる商標侵害検知装置４の動作は、商標侵害検知装置３における図１６のステップＳ１０１８の処理のみを変更したものもである。

以下、本実施の形態における商標侵害検知装置４における商品類比判断部４０２の具体的な動作について説明する。なお、この具体例において示した商品類比判断部４０２の出力結果は、説明のために便宜上用意されたものであって、実際のデータを示すものではない。ここでは、例として、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報のコード特定情報を「ビール」とし、データベース４０１には、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という１組の情報が少なくとも記憶されているものとし、商品コード管理手段４０２１は、コード特定情報「２８Ａ０２」と商品名「ビール」、コード特定情報「ビール」と商品名「ラガービール」という２組の情報が少なくとも記憶されているものとする。

コード特定情報取得手段４０２２は、データベース４０１から商品名に関する情報を取得する。例えば、「ラガービール」などの情報を取得する。そして、商品コード管理手段４０２１か管理している情報を用いて、各商品名からコード特定情報を取得する。具体的には、「ラガービール」から「ビール」、「ビール」から「２８Ａ０２」と類似群コードを取得するまでのコード特定情報をすべて取得し、商品名と対応付けて図示しない記憶部に記憶する。

商品類比判断手段４０２３は、受付部３２が受け付けた調査対象商標情報が有する「ビール」と同一のコード特定情報を保持した情報を、コード特定情報取得手段４０２２が取得し、図示しない記憶部に記憶した情報から探索し、データベース４０１に格納されている会社名と商品の固有名称を取得する。具体的には、「ビール」および「２８Ａ０２」と対応付けられている「ラガービール」を取得し、会社名が「Ａ社」、商品名が「ラガービール」、商品の固有名称が「Ｂビール」という情報を取得する。

以上、本実施の形態によれば、Ｗｅｂサーバ装置から取得した会社名と商品名と商品の固有名称との組に対して、類似群コードを指定しなくても、類似群コードを考慮した商標の類似検索が行えるようにしたため、商標の侵害状況の判断材料となる情報をユーザに提供することができる。

なお、本実施の形態では、コード特定情報取得手段４０２２でコード特定情報を取得したが、図示しない処理部を用いて、予めコード特定情報を取得しておき、データベース４０１に格納しておいても良い。

なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、または、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（会社名取得部１１２など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態では、本発明がスタンドアロンである場合について説明したが、本発明は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。

また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、または、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵなどのプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。

なお、上記各実施の形態における本発明を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、コンピュータを、商標の文字列である商標文字列を受け付ける受付部と、商標文字列を検索キーとしてＷＥＢ検索を行う検索部と、商標文字列の称呼の情報である１以上の称呼情報を取得する称呼取得部３３２と、称呼取得部３３２が取得した各称呼情報を用いて類似検索を行う類似検索部３３５と、商標文字列のＷＥＢ上での使用件数を含む検索部の検索結果と、称呼情報ごとの類似検索の結果とを出力する出力部と、して機能させるためのプログラムである。

なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。

また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、または分散処理を行ってもよい。

図１７は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による本発明を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。

図１７において、コンピュータシステム１１００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ１１０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）ドライブ１１０６を含むコンピュータ１１０１と、キーボード１１０２と、マウス１１０３と、モニタ１１０４とを備える。

図１８は、コンピュータシステム１１００の内部構成を示す図である。図１８において、コンピュータ１１０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤドライブ１１０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１１１と、ブートアッププログラムなどのプログラムを記憶するためのＲＯＭ１１１２と、ＭＰＵ１１１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク１１１４と、ＭＰＵ１１１１、ＲＯＭ１１１２などを相互に接続するバス１１１５とを備える。なお、コンピュータ１１０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。

コンピュータシステム１１００に、上記実施の形態による本発明などの機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１、またはＦＤ１１２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、またはＦＤドライブ１１０６に挿入され、ハードディスク１１１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ１１０１に送信され、ハードディスク１１１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ１１１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ１１２１やＦＤ１１２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。

プログラムは、コンピュータ１１０１に、上記実施の形態による本発明の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラムなどを必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム１１００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかるデータベース構築装置、および商標侵害検知装置は、Ｗｅｂページに記載されている情報から、商標権侵害を自動検知できるという効果を有し、データベース構築装置などとして有用である。

１ ２ データベース構築装置
３ ４ 商標侵害検知装置
１０１ 会社データベース
１０２ 商品データベース
１０３ 固有名称データベース
１０４ 会社商品データベース
１０５ 会社固有名称データベース
１０６ 商品固有名称データベース
１０７ 会社商品固有名称データベース
１０８ 会社ルールデータベース
１０９ 商品ルールデータベース
１１０ 固有名称ルールデータベース
１１１ 知識増殖ルールデータベース
１１２ 会社名取得部
１１３ 商品名取得部
１１４ 固有名称取得部
１１５ 知識獲得部
１１６ ルール学習部
２１ 商品類似群コード対応データベース
２２ 会社類似群コード固有名称データベース
２３ 会社類似群コード固有名称データベース構築部
３１ ４０１ データベース
３２ 受付部
３３ 商標類否判断部
３４ ４０２ 商品類否判断部
３５ 出力部
３３１ 商標文字列取得部
３３２ 称呼取得部
３３３ 称呼表示部
３３４ 称呼指定受付部
３３５ 類似検索部
３３６ 商標類否判断結果取得部
４０２１ 商品コード管理手段
４０２２ コード特定情報取得手段
４０２３ 商品類否判断手段

Claims (12)

1. １以上の会社名を格納し得る会社データベースと、
   １以上の商品名を格納し得る商品データベースと、
   １以上の商品の固有名称を格納し得る固有名称データベースと、
   会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る会社商品データベースと、
   会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社固有名称データベースと、
   商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る商品固有名称データベースと、
   会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社商品固有名称データベースと、
   文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る会社ルールデータベースと、
   文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る商品ルールデータベースと、
   文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る固有名称ルールデータベースと、
   文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る知識増殖ルールデータベースと、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、前記会社データベースに蓄積する会社名取得部と、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、前記固有名称データベースに蓄積する固有名称取得部と、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記会社データベースの１以上の各会社名と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記商品データベースの１以上の各商品名と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記固有名称データベースの１以上の各固有名称と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記会社商品データベースの１以上の会社名と商品名の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記会社固有名称データベースの１以上の会社名と商品の固有名称の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記商品固有名称データベースの１以上の商品名と商品の固有名称の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積する知識獲得部とを具備するデータベース構築装置。
2. 前記知識増殖ルールは、
   文書から、会社名を用いて、会社名と商品名との組を取得する第一知識増殖ルール、
   文書から、会社名を用いて、会社名と固有名称との組を取得する第二知識増殖ルール、
   文書から、会社名を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第三知識増殖ルール、
   文書から、商品名を用いて、会社名と商品名との組を取得する第四知識増殖ルール、
   文書から、商品名を用いて、商品名と固有名称との組を取得する第五知識増殖ルール、
   文書から、商品名を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第六知識増殖ルール、
   文書から、固有名称を用いて、会社名と固有名称との組を取得する第七知識増殖ルール、
   文書から、固有名称を用いて、商品名と固有名称との組を取得する第八知識増殖ルール、
   文書から、固有名称を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第九知識増殖ルール、
   文書から、会社名と商品名の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十知識増殖ルール、
   文書から、会社名と固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十一知識増殖ルール、
   文書から、商品名と固有名称の組を用いて、会社名と商品名と固有名称との組を取得する第十二知識増殖ルールのうちの１種類以上のルールである請求項１記載のデータベース構築装置。
3. １以上の各データベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のＷｅｂサーバ装置を検索し、前記１以上の情報が出現する１以上のパターンを取得し、パターンが予め決められた条件を満たすほど良く出現する１以上のパターンを取得し、当該１以上のパターンを対応するルールデータベースに蓄積するルール学習部とをさらに具備する請求項１または請求項２記載のデータベース構築装置。
4. 前記ルール学習部は、
   ２種類以上の情報の組を格納しているデータベースに存在する１以上の情報を用いて、１以上のパターンを取得した場合は、当該２種類以上の情報の組に対応するルールデータベース、および前記２種類以上の情報の組の一部分の情報を用いて、前記２種類以上の情報の組に対応する１以上のルールデータベースに、前記１以上のパターンを蓄積する請求項３記載のデータベース構築装置。
5. 請求項１から請求項４いずれか記載のデータベース構築装置が構築した会社商品固有名称データベースと、
   商品名と商品の類似群コードとの対応を有する商品類似群コード対応データベースと、
   前記会社商品固有名称データベースが格納している会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の各組が有する商品名を、前記商品類似群コード対応データベースを用いて商品の類似群コードに変換し、会社名と類似群コードと商品の固有名称との１以上の組を有する会社類似群コード固有名称データベースを構築する会社類似群コード固有名称データベース構築部とを具備するデータベース構築装置。
6. 請求項１から請求項４いずれか記載のデータベース構築装置が構築した会社商品固有名称データベース、または請求項５記載のデータベース構築装置が構築した会社類似群コード固有名称データベースであるデータベースと、
   商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
   前記データベースが有する１以上の商品の固有名称と、前記調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う商標類否判断部と、
   前記データベースが有する１以上の商品名または１以上の類似群コードと、前記調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
   前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置。
7. 記憶媒体に１以上の会社名を格納し得る会社データベースと、１以上の商品名を格納し得る商品データベースと、１以上の商品の固有名称を格納し得る固有名称データベースと、会社名と商品名とを有する１以上の組を格納し得る会社商品データベースと、会社名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社固有名称データベースと、商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る商品固有名称データベースと、会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の組を格納し得る会社商品固有名称データベースと、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを格納し得る会社ルールデータベースと、文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを格納し得る商品ルールデータベースと、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを格納し得る固有名称ルールデータベースと、文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールを格納し得る知識増殖ルールデータベースとを記憶し、
   会社名取得部と、商品名取得部と、固有名称取得部と、知識獲得部と
   を用いて行われるデータベース構築方法であって、
   前記会社名取得部が、１以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、前記会社データベースに蓄積する会社名取得ステップと、
   前記商品名取得部が１以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の商品ルールを用いて、１以上の商品名を取得し、前記商品データベースに蓄積する商品名取得部ステップと、
   前記固有名称取得部が、１以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、前記固有名称データベースに蓄積する固有名称取得ステップと
   前記知識獲得部が、１以上のＷｅｂサーバ装置から、前記会社データベースの１以上の各会社名と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記商品データベースの１以上の各商品名と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記固有名称データベースの１以上の各固有名称と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記会社商品データベースの１以上の会社名と商品名の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記会社固有名称データベースの１以上の会社名と商品の固有名称の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記商品固有名称データベースの１以上の商品名と商品の固有名称の組と前記１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積する知識獲得ステップと
   を備えたデータベース構築方法。
8. 記憶媒体に請求項７記載の会社商品固有名称データベース構築方法で構築した会社商品固有名称データベースと、商品名と商品の類似群コードとの対応を有する商品類似群コード対応データベースとを記憶し、
   会社類似群コード固有名称データベース構築部を
   用いて行われるデータベース構築方法であって、
   前記会社類似群コード固有名称データベース構築部が、前記会社商品固有名称データベースが格納している会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の各組が有する商品名を、前記商品類似群コード対応データベースを用いて商品の類似群コードに変換し、会社名と類似群コードと商品の固有名称との１以上の組を有する会社類似群コード固有名称データベースを構築する会社類似群コード固有名称データベース構築ステップと
   を備えたデータベース構築装置方法。
9. 記憶媒体に会社データベースと、商品データベースと、固有名称データベースと、会社商品データベースと、会社固有名称データベースと、商品固有名称データベースと、会社商品固有名称データベースと、会社ルールデータベースと、商品ルールデータベースと、固有名称ルールデータベースと、知識増殖ルールデータベースを記憶し、コンピュータを
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記会社ルールデータベースに格納されている、文書から会社名を取得するためのルールである１以上の会社ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、前記会社データベースに蓄積する会社名取得部と、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記商品ルールデータベースに格納されている文書から商品名を取得するためのルールである１以上の商品ルールを用いて、１以上の会社名を取得し、前記会社データベースに蓄積する会社名取得部と、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記１以上の前記固有名称ルールデータベースに格納されている、文書から商品の固有名称を取得するためのルールである１以上の固有名称ルールを用いて、１以上の固有名称を取得し、前記固有名称データベースに蓄積する固有名称取得部と、
   １以上のＷｅｂサーバ装置から、前記会社データベースの１以上の各会社名と前記１以上の、前記知識増殖ルールデータベースに格納されている文書から、構成数が少ない情報を用いて、より構成数の多い情報を取得するルールである１以上の知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の会社名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記商品データベースの１以上の各商品名と前記１以上の前記知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記固有名称データベースの１以上の各固有名称と前記１以上の前記知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と固有名称、または１以上の商品名と固有名称、または１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を対応するデータベースに蓄積し、または、
   前記会社商品データベースの１以上の会社名と商品名の組と前記１以上の前記知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記会社固有名称データベースの１以上の会社名と商品の固有名称の組と前記１以上の前記知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積し、または、
   前記商品固有名称データベースの１以上の商品名と商品の固有名称の組と前記１以上の前記知識増殖ルールのいずれかとを用いて、１以上の会社名と商品名と固有名称とを取得し、当該取得した情報を前記会社商品固有名称データベースに蓄積する知識獲得部と
   して機能させるためのプログラム。
10. 記憶媒体に請求項９記載の会社商品固有名称データベースと、会社商品固有名称データベースと、会社類似群コード固有名称データベースにを記憶し、コンピュータを
    前記会社商品固有名称データベースが格納している会社名と商品名と商品の固有名称とを有する１以上の各組が有する商品名を、商品類似群コード対応データベースに格納されている商品名と商品の類似群コードとの対応を用いて商品の類似群コードに変換し、会社名と類似群コードと商品の固有名称との１以上の組を有する会社類似群コード固有名称データベースを構築する会社類似群コード固有名称データベース構築部と
    して機能させるためのプログラム。
11. １以上のＷｅｂサーバ装置から取得した情報であり、会社名と商品名と商品の固有名称との組を１組以上格納し得るデータベースと、
    商標および商品の類似群コードを特定する情報であるコード特定情報を有する調査対象商標情報を受け付ける受付部と、
    前記データベースが有する１以上の商品の固有名称と、前記調査対象商標情報が有する商標とを用いて、商標の類否判断を行う商標類否判断部と、
    前記データベースが有する１以上の商品名と、前記調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断部と、
    前記商標類否判断部の判断結果と、前記商品類否判断部の判断結果とから、商標の類似、および商品の類似に関する情報を出力する出力部とを具備する商標侵害検知装置。
12. 前記商品類否判断部は、
    商品名とコード特定情報との対応を管理している商品コード管理手段と、
    前記商品コード管理手段を用いて、前記データベースが有する１以上の商品名に対応するコード特定情報を取得するコード特定情報取得手段と、
    前記コード特定情報取得手段が取得したコード特定情報と、前記調査対象商標情報が有するコード特定情報とを用いて、商品の類否判断を行う商品類否判断手段とを具備する請求項１記載の商標侵害検知装置。

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