JP2013225207A - 特許調査支援装置、特許調査支援方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来、人手によってでしか関連特許と非関連特許をチェックすることができなかった。
【解決手段】１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部１０５と、１以上の関連特許特徴ベクトル、および１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、１以上の非関連特許書類から、関連特許書類を決定
する判断部１０６と、判断部１０６が決定した関連特許書類を特定する情報を出力する出力部１０７とを具備する特許調査支援装置１により、分類済みの特許の書類をチェックできる。
【選択図】図１

Description

本発明は、特許調査を支援する特許調査支援装置等に関するものである。

従来、特許調査の結果を管理する装置等が開発されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−２４２００４号公報

しかしながら、従来の特許調査においては、人手により関連特許と非関連特許とを分類することは、非常に時間のかかる作業で有り、一度非関連特許と分類された特許の書類に誤りがあれば、それが再考されることは希であり、誤った分類結果が残ってしまう、という問題があった。

本第一の発明の特許調査支援装置は、特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部と、１以上の関連特許特徴ベクトルと１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する判断部と、判断部が決定した非関連特許書類を特定する情報を出力する出力部とを具備する特許調査支援装置である。
かかる構成により、非関連特許の特許書類の中から、関連特許を抽出できる。これにより、例えば、特許調査において、人手により調査対象の特許を関連特許または非関連特許のいずれかに分類した際に、誤って非関連特許と分類した特許書類の中から、関連特許である可能性が高い特許書類を特定する情報を取得することができる。

また、本第二の発明の特許調査支援装置は、第一の発明に対して、判断部は、関連特許のクラスに属するべきか否かの判断対象の非関連特許書類のベクトルである判断対象非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を、１以上の関連特許特徴ベクトルおよび判断対象非関連特許特徴ベクトルを除く１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて決定する、特許調査支援装置である。
かかる構成により、非関連特許の特許書類の中から、関連特許を抽出できる。これにより、例えば、特許調査において、人手により調査対象の特許を関連特許または非関連特許のいずれかに分類した際に、誤って非関連特許と分類した特許書類の中から、関連特許である可能性が高い特許書類を特定する情報を取得することができる。

また、本第三の発明の特許調査支援装置は、第一または第二の発明に対して、１以上の関連特許書類および１以上の非関連特許書類を除いた特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部をさらに具備し、特徴ベクトル取得部は、１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得し、判断部は、１以上の関連特許特徴ベクトル、または１以上の関連特許特徴ベクトルと１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき新規特許特徴ベクトルに対応する新規特許書類を決定し、出力部は、判断部が決定した関連特許のクラスに属するべき新規特許書類を特定する情報を出力する、特許調査支援装置である。
かかる構成により、未分類の特許書類が関連特許であるか非関連特許であるかを判断できる。これにより、例えば、ユーザは、何件かの特許書類を関連特許または非関連特許に分類すると、未分類の特許書類から関連特許である可能性が高い特許書類を特定する情報を取得できる。

また、本第四の発明の特許調査支援装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、判断部は、１以上の関連特許特徴ベクトル、または１以上の関連特許特徴ベクトルと１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属すべきではない関連特許特徴ベクトルに対応する関連特許書類を決定し、出力部は、判断部が決定した関連特許のクラスに属すべきではない関連特許書類を特定する情報を出力する、特許調査支援装置である。
かかる構成により、関連特許の特許書類の中から、非関連特許を抽出できる。これにより、例えば、特許調査において、人手により調査対象の特許を関連特許または非関連特許のいずれかに分類した際に、誤って関連特許と分類した特許書類の中から、非関連特許である可能性が高い特許書類を特定する情報を取得することができる。

また、本第五の発明の特許調査支援装置は、特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、１以上の関連特許書類および１以上の非関連特許書類を除いた関連特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部と、１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部と、１以上の関連特許特徴ベクトルを用いて、新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するかを決定する判断部と、判断部が関連特許のクラスに属すると決定した新規特許書類を特定する情報を出力する出力部とを具備する特許調査支援装置である。
かかる構成により、未分類の特許書類が関連特許であるかを判断できる。これにより、例えば、何件かの特許書類を関連特許または非関連特許に分類すると、未分類の特許書類から関連特許の可能性が高い特許書類を特定する情報を取得できる。

また、本第六の発明の特許調査支援装置は、第五の発明に対して、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部をさらに具備し、特徴ベクトル取得部は、さらに、１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得し、判断部は、１以上の関連特許特徴ベクトル、および１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するかを決定する、特許調査支援装置である。
かかる構成により、未分類の特許書類が関連特許であるか非関連特許であるかを判断できる。これにより、例えば、何件かの特許書類を関連特許または非関連特許に分類すると、未分類の特許書類から関連特許の可能性が高い、または非関連特許である可能性が高い特許書類を特定する情報を取得できる。

本発明による特許調査支援装置等によれば、特許書類が関連特許であるか、非関連特許であるかを判断できる。

実施の形態１における特許調査支援装置を含むシステムの概念図 同実施の形態における特許調査支援装置のブロック図 同実施の形態における特許調査支援装置の動作を示すフローチャート 同実施の形態における特徴ベクトル取得部の動作を示すフローチャート 同実施の形態における判断部の動作を示すフローチャート 同実施の形態における各特許書類格納部に格納されている特許の書類の例を示す図 同実施の形態における各特許書類の特徴ベクトルの例を示す図 同実施の形態における受付部が受け付ける情報を入力する画面の表示例を示す図 同実施の形態における出力部が出力した情報を表示した画面の表示例を示す図 実施の形態２における特許調査支援装置の動作を示すフローチャート 同実施の形態における出力部が出力した情報を表示した画面の表示例を示す図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの外観の一例を示す図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図

以下、特許調査支援装置等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）
本実施の形態において、特許書類を関連特許と非関連特許とに人手で分類された結果を用いて、非関連特許に分類された特許書類や、未分類の特許書類等から関連特許書類である可能性のある特許書類を判断し、その結果を出力する特許調査支援装置１について説明する。

図１は、本実施の形態における特許調査支援装置１を含むシステムの概念図である。図１において、特許調査支援装置１と１または２以上のユーザ端末３とは、ネットワーク１００を介して接続されている。ネットワーク１００は、有線、または無線の通信回線であり、例えば、インターネットやイントラネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、公衆電話回線等である。また、ユーザ端末３は、ネットワーク１００に接続可能な端末であれば何でも良い。例えば、ユーザ端末３は、デスクトップパソコン、ノートパソコン、スマートフォン、またはＰＤＡ等であっても良い。

図２は、本実施の形態における特許調査支援装置１のブロック図である。特許調査支援装置１は、受付部１０１、関連特許書類格納部１０２、非関連特許書類格納部１０３、新規特許書類格納部１０４、特徴ベクトル取得部１０５、判断部１０６、および出力部１０７を備える。

受付部１０１は、１または２以上の関連特許書類を特定する情報と１または２以上の非関連特許書類を特定する情報とを受け付ける。関連特許書類とは、関連特許に関する書類である。非関連特許書類とは、非関連特許の書類である。関連特許とは、調査したい技術や発明に関連する特許である。非関連特許とは、調査したい技術や調査したい発明等に関連しない特許である。

受付部１０１が受け付ける関連特許書類を特定する情報は、通常、人手で行った特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された特許の書類を特定する情報である。また、受付部１０１が受け付ける非関連特許書類を特定する情報は、通常、人手で行った特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された特許の書類を特定する情報である。

また、特許調査とは、ある技術やある発明等に関連した文献を調査することである。例えば、特許調査は、先行技術調査、侵害予防調査や無効化資料調査等である。先行技術調査は、特許出願前に先行技術が存在するか否かを調査することをいう。侵害予防調査は、商品やサービスを市場に出す前に他者特許を侵害するか否かを調査することをいう。無効化資料調査は、他者の登録特許を無効にするために調査することをいう。特許の書類とは、特許庁に出願された特許等の出願書類等に関する情報である。特許の書類の種類は、公開特許公報、特許公報、実用新案公開公報、実用新案登録公報、公表特許公報、公表実用新案公報、再公表特許公報、再公表実用新案公報等である。また、特許の書類の発行国は、日本、米国、中国、欧州、韓国等、問わない。なお、特許の書類の言語やデータ形式等は問わない。特許書類を特定する情報とは、特許の書類を１つに特定できる情報であれば何でも良い。特許書類を特定する情報は、例えば、特許の書類そのものであっても良く、特許の書類を一意に特定する特許書類ＩＤであっても良い。特許書類ＩＤは、出願番号であっても良く、公開番号や登録番号等であっても良い。

また、受付部１０１は、関連特許書類を関連特許書類格納部１０２に格納する。また、受付部１０１は、非関連特許書類を非関連特許書類格納部１０３に格納する。また、受付部１０１は、新規特許書類を新規特許書類格納部１０４に格納する。新規特許書類とは、関連特許書類、および非関連特許書類を除いた未分類の特許の書類である。受付部１０１は、１または２以上の新規特許書類を受け付けても良く、図示しない特許書類格納部から、受け付けた関連特許書類と非関連特許書類とが含まれない特許の書類を取得して新規特許書類としても良い。なお、図示しない特許書類格納部は、外部の特許検索装置等であっても良い。

受付部１０１は、特許書類ＩＤを受け付けた場合、図示しない特許書類格納部から、特許の書類を取得しても良い。その際、受付部１０１は、特許書類ＩＤ１件ごとに特許の書類を取得しても良く、一度に全ての特許の書類を取得しても良い。なお、図示しない特許書類格納部は、１以上の特許書類を格納している。

また、受付部１０１は、出力部１０７が出力した判断結果（なお、判断結果については後述する。）を受け付けても良く、判断結果に応じて分類し直された各特許の書類をも受け付けても良い。判断結果に応じて分類し直された各特許の書類とは、出力部１０７が判断結果を出力した後、ユーザが判断結果を参考に再度分類した１以上の特許の書類である。

受付部１０１は、通常、ネットワーク１００を介してユーザ端末３から送信された、各特許書類を特定する情報を受け付けるが、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしく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、半導体メモリ等の記録媒体から読み出された情報の受け付けであっても良い。

関連特許書類格納部１０２には、関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る。ここでの関連特許は、通常、特許調査における人手による選別作業の結果、関連すると判断された特許であるが、自動的に関連すると判断された特許でも良い。ここで、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。関連特許書類格納部１０２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。後述する他の格納部についても同様とする。関連特許書類格納部１０２に関連特許書類が格納される過程は問わない。通常、関連特許書類格納部１０２には、受付部１０１が受け付けた関連特許書類が格納されるが、例えば、記録媒体を介して関連特許書類が関連特許書類格納部１０２で格納されるようになっても良く、通信回線等を介して送信された関連特許書類が関連特許書類格納部１０２で格納されるようになっても良い。格納部に情報が格納される過程は問わないことは、他の記録媒体でも同様である。

非関連特許書類格納部１０３には、非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る。ここでの非関連特許は、通常、特許調査における人手による選別作業の結果、関連しないと判断された特許であるが、自動的に関連しないと判断された特許でも良い。

新規特許書類格納部１０４には、１以上の新規特許書類を格納し得る。新規特許書類は、１以上の関連特許書類および１以上の非関連特許書類を除いた特許の書類である。なお、新規特許書類は、関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３とに格納されている特許書類と重複しない。

特徴ベクトル取得部１０５は、１または２以上の各関連特許書類から１または２以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得する。なお、特徴ベクトル取得部１０５は、通常、２以上の各関連特許書類から関連特許特徴ベクトルを取得する。さらに、特徴ベクトル取得部１０５は、１または２以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する。なお、特徴ベクトル取得部１０５は、通常、２以上の各非関連特許書類から非関連特許特徴ベクトルを取得する。また、特徴ベクトル取得部１０５は、１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得しても良い。

特徴ベクトル取得部１０５が関連特許書類から取得する用語は、例えば、あらかじめ決められた品詞（例えば、名詞等）であっても良く、予め決められた品詞の連続であっても良く、専門用語であっても良く、あるいは、その他の用語であっても良い。用語が専門用語である場合には、例えば、図示しない記録媒体に専門用語が記憶されており、その専門用語が関連特許書類に含まれているかどうか判断することによって用語の取得が行われても良く、文書から専門用語を抽出するアルゴリズムを用いることによって用語の取得が行われても良い。後者の方法については、例えば、次の文献を参照されたい。大畑博一、中川裕志、「連接異なり語数による専門用語抽出」、情報処理学会研究報告、２０００−ＮＬ−１３６、ｐ．１１９−１２６。中川裕志、森辰則、湯本紘彰、「出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出」、自然言語処理、Ｖｏｌ．１０ Ｎｏ．１、ｐ．２７−４５、２００３年１月。なお、その用語の取得の際に、特徴ベクトル取得部１０５は、ＴＦ値やＴＦ−ＩＤＦ値を重要度として利用し、重要度の低い用語を除いて取得しても良い。また、ＩＤＦ値を算出する際に対象となる文書は、関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３と新規特許書類格納部１０４に格納されている全文書であっても良く、新規特許書類に対して処理を行わない場合は、関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３とに格納されている全文書であっても良い。重要度の低い用語とは、重要度の値が閾値以下である用語であっても良く、重要度順に並べて上位から所定の個数の用語であっても良い。なお、閾値は、例えば、予め決められた値であっても良く、重要度の最大値に１より小さい数（例えば、０．９や０．８等）を掛けた値であっても良い。また、その所定の個数は、例えば、予め決められた個数であっても良く、特徴ベクトル取得部１０５が取得した用語の総数に１より小さい値（例えば、０．０１や０．００１等）を掛けた個数であっても良い。また、特徴ベクトル取得部１０５は、特許の書類の少なくとも一部を含む文字列から用語を取得する。特許の書類の少なくとも一部を含む文字列とは、例えば、特許の書類に記載された全文であっても良く、見出しによって識別される文字列であっても良く、複数の見出しの組み合わせによって識別される文字列であっても良い。見出しとは、例えば、発明の名称、特許請求の範囲、または要約等の特許の書類内の領域を識別するもので有れば何でも良い。なお、特徴ベクトル取得部１０５が、関連特許書類から用語を取得する方法について記載したが、非関連特許書類、および新規特許書類から用語を取得する場合についても同様である。

特徴ベクトル取得部１０５が取得する各関連特許特徴ベクトルは、通常、特徴ベクトル取得部１０５が取得したすべての用語数分の次元を持つベクトルである。関連特許特徴ベクトルの要素は、例えば、用語の出現回数であっても良く、用語のＴＦ値であっても良く、用語のＴＦ−ＩＤＦ値であっても良く、用語が特許の書類内に存在するかどうかを示す数字、具体的には「１（存在する）」「−１（存在しない）」等であっても良い。なお、特徴ベクトル取得部１０５が、関連特許特徴ベクトルを取得する方法について記載したが、非関連特許特徴ベクトル、および新規特許特徴ベクトルを取得する場合についても同様である。

また、特徴ベクトル取得部１０５は、特許書類全体（全文）から特徴ベクトルを取得しても良いし、特許書類の一部分から特徴ベクトルを取得しても良い。特許書類の一部分とは、例えば、要約書のみ、特許請求の範囲のみ、要約書と特許請求の範囲、明細書のみ、または明細書の実施の形態のみ等である。

なお、特徴ベクトル取得部１０５は、図示しない関連用語辞書を保持しており、かかる関連用語辞書に格納されている関連用語は同一の用語であると判断して、特徴ベクトルを取得しても良い。ここで、関連用語辞書は、例えば、２以上の同義語や類義語等を有する関連用語群を１以上保持している。なお、例えば、関連用語群は「データベース、データーベース、ＤＢ、リポジトリ、辞書」である。そして、特徴ベクトル取得部１０５は、一の関連用語群に含まれる２以上の用語は同一の用語として処理を行う。特徴ベクトル取得部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。特徴ベクトル取得部１０５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。

判断部１０６は、１または２以上の関連特許特徴ベクトルと１または２以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定しても良い。なお、判断部１０６は、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する場合には、関連特許特徴ベクトルのクラスと判断対象の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、判断対象の非関連特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するか判断しても良く、関連特許特徴ベクトルのクラスと非関連特許特徴ベクトルのクラスと判断対象の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、判断対象の非関連特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するか判断しても良い。また、判断部１０６は、通常、２以上の関連特許特徴ベクトルを用いる。また、判断部１０６は、通常、２以上の非関連特許特徴ベクトルを用いる。かかることは、以下の他の場合でも同様である。また、判断部１０６は、関連特許のクラスに属するべきか否かの判断対象の非関連特許書類のベクトルである判断対象非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を、１以上の関連特許特徴ベクトルおよび判断対象非関連特許特徴ベクトルを除く１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて決定しても良い。なお、判断部１０６は、関連特許のクラスに属するべきか否かの判断対象の非関連特許書類のベクトルである判断対象非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を、１以上の関連特許特徴ベクトルおよび判断対象非関連特許特徴ベクトルを含む２以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて決定しても良い。また、判断部１０６は、１または２以上の関連特許特徴ベクトル、または、１または２以上の関連特許特徴ベクトルと１または２以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき新規特許特徴ベクトルに対応する新規特許書類を決定しても良い。判断部１０６は、１以上の関連特許特徴ベクトル、または１以上の関連特許特徴ベクトルと１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属すべきではない関連特許特徴ベクトルに対応する関連特許書類を決定しても良い。

クラスとは、１または２以上の特徴ベクトルが算出されたものの集合である。クラスには、異なる種類の特徴ベクトルを含まない。異なる種類の特徴ベクトルを含まないとは、例えば、関連特許特徴ベクトルのクラスには、関連特許特徴ベクトルではない特徴ベクトルを含まないということである。なお、判断部１０６は、関連特許特徴ベクトルのクラスの補集合を非関連特許の集合と判断しても良く、非関連特許特徴ベクトルのクラスの補集合を関連特許の集合と判断しても良く、関連特許特徴ベクトルのクラスと非関連特許特徴ベクトルのクラスの和集合の補集合を、関連特許でも非関連特許でもない特許書類と判断しても良い。なお、クラスは、後述する機械学習を用いて、学習器が分類した結果である集合であっても良い。

ここで、特徴ベクトルを用いて、上記の判断する方法は問わない。例えば、判断部１０６は、ベクトルの類似度を用いて判断しても良く、機械学習を用いて判断しても良い。以下、判断部１０６がベクトルを用いて（１）１以上の非関連特許書類から、関連特許書類を決定する方法について、（Ａ）ベクトルの類似度を用いて判断する方法、（Ｂ）機械学習を用いて判断する方法、の２つに分けて説明する。また、（２）関連特許のクラスに属する新規特許特徴ベクトルに対応する新規特許書類を決定する方法、（３）１以上の関連特許書類から、非関連特許書類を決定する方法についても、（１）と同様に２つに分けて説明する。なお、判断部１０６は、新規特許書類を３以上のクラスに分類しても良い。

（１）１以上の非関連特許書類から、関連特許書類を決定する方法
（Ａ）特徴ベクトルの類似度を用いて判断
特徴ベクトルの類似度を用いて判断するとは、判断対象の非関連特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度（コサイン尺度）と、非関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度とを算出し、判断対象の非関連特許特徴ベクトルとのＣＯＳ尺度の大きい代表ベクトルの含まれるクラスに属すると判断することであっても良い。また、判断対象の非関連特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルのクラスの１以上の各代表ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出し、非関連特許特徴ベクトルといずれかの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度が閾値より大きい場合に、判断部１０６は、当該非関連特許を関連特許であると判断しても良い。なお、ＣＯＳ尺度の算出方法は、公知技術であるため説明を省略する。なお、類似度の算出方法は、ピアソンの相関係数を用いても良く、偏差パターン類似度を用いても良い。ピアソンの相関係数、および偏差パターン類似度似ついては、公知技術であるため、説明を省略する。また、関連特許特徴ベクトルのクラスは１であっても良く、２以上で有っても良い。クラスを２以上作成する場合は、例えば、分割最適化クラスタリング（ｋ−ｍｅａｎｓ法等）を用いて特徴ベクトルをクラスタリングしても良く、階層的クラスタリング（最短距離法等）を用いて特徴ベクトルをクラスタリングしても良く、その他の公知なクラスタリング手法を用いて特徴ベクトルをクラスタリングしても良い。なお、各クラスタリング法の詳細は公知技術であるため、説明を省略する。なお、非関連特許特徴ベクトルのクラスについても同様である。代表ベクトルとは、クラス内の最も頻出する特徴ベクトルであっても良く、クラスの平均ベクトルであっても良い。なお、平均ベクトルは、通常のベクトル平均であっても良く、すべてを単位ベクトルとして扱って算出する単位ベクトル平均であっても良い。非関連特許特徴ベクトルが関連特許特徴ベクトルとのクラスに属すると判断され場合に、その非関連特許特徴ベクトルの特許の書類を関連特許書類と決定する。

（Ｂ）機械学習を用いて判断
機械学習を用いて判断するとは、ニューラルネットワークやＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）やＳＶＲ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）等の学習器を用いて学習し、学習が完了した学習器に対して、判断対象の非関連特許特徴ベクトルを分類させて関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか判断することである。ニューラルネットワークとは、脳機能におけるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した学習モデルである。ニューラルネットワークには、様々な種類のモデルや方法があるが、そのどれを採用しても良い。例えば、ニューラルネットワークの種類は、パーセプトロンを採用しても良く、バックプロパケーションを採用しても良く、ボルツマンマシン等を採用しても良い。ニューラルネットワークに関する各モデルの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。ＳＶＭとは、教師データを用いて分類パターンを学習し、分類の境界線を設定し、分類を行う学習モデルである。ＳＶＭの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。ＳＶＲとは、教師データを用いて分類パターンを学習し、３以上のクラスに分類する学習モデルである。ＳＶＲの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。判断部１０６が機械学習を用いて判断する場合、関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３に格納されている特許の書類の特徴ベクトルを教師データとして学習させる。判断部１０６が学習に使用する素性は、特徴ベクトル取得部１０５が取得した各用語に対応した値である。また、判断部１０６が学習に使用する素性には、特許分類が含まれていても良い。特許分類を素性に含める場合は、特許分類に対して、特許分類を一意に特定する数値情報を設定し、その値を用いて学習させる。学習が完了した後、例えば、非関連特許特徴ベクトルが関連特許特徴ベクトルと判断された場合に、判断部１０６は、その非関連特許特徴ベクトルの特許の書類を関連特許書類と決定する。

（２）関連特許のクラスに属する新規特許特徴ベクトルに対応する新規特許書類を決定する方法
（Ａ）特徴ベクトルの類似度を用いて判断
特徴ベクトルの類似度を用いて判断するとは、判断対象の新規特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度と、非関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度とを算出し、判断対象の新規特許特徴ベクトルがＣＯＳ尺度の大きい代表ベクトルの含まれるクラスに属すると判断することである。

（Ｂ）機械学習を用いて判断
機械学習を用いて判断するとは、ニューラルネットワークやＳＶＭ等の学習器を用いて学習し、学習が完了した学習器に対して、判断対象の新規特許特徴ベクトルを分類させて、関連特許特徴ベクトル、もしくは非関連特許特徴ベクトルのどちらのクラスに属するかを判断することである。

（３）１以上の関連特許書類から、非関連特許書類を決定する方法
（Ａ）特徴ベクトルの類似度を用いて判断
特徴ベクトルの類似度を用いて判断するとは、判断対象の関連特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度と、非関連特許特徴ベクトルのクラスの代表ベクトルとのＣＯＳ尺度とを算出し、判断対象の関連特許特徴ベクトルがＣＯＳ尺度の大きい代表ベクトルの含まれるクラスに属すると判断することである。

（Ｂ）機械学習を用いて判断
機械学習を用いて判断するとは、ニューラルネットワークやＳＶＭ等の学習器を用いて学習し、学習が完了した学習器に対して、判断対象の関連特許特徴ベクトルを分類させて非関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか判断することである。

判断部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断部１０６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。

出力部１０７は、判断部１０６が決定した関連特許書類を特定する情報を出力する。また、出力部１０７は、判断部１０６が決定した関連特許のクラスに属するべき新規特許書類を特定する情報を出力する。また、出力部１０７は、判断部１０６が決定した関連特許のクラスに属すべきではない関連特許書類を特定する情報を出力する。

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への格納、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。また、出力部１０７は、通常、ネットワーク１００を通じてユーザ端末３へ判断結果を送信する。出力部１０７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等で実現され得る。これにより、本来関連特許であるが、誤って非関連特許と分類してしまった特許の書類を見つけることができ、また、未分類の特許書類から関連特許書類のみを取得することができる。

図３は、本実施の形態における特許調査支援装置１の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図３を用いて動作について説明する。

（ステップＳ３０１）受付部１０１は、ユーザ端末３から１以上の関連特許書類が格納されたフォルダと、１以上の非関連特許書類が格納されたフォルダと、１以上の新規特許書類が格納されたフォルダとを受け付けたかどうかを判断する。そして、各フォルダを受け付けた場合は、ステップＳ３０２へ進み、受け付けなかった場合は、ステップＳ３０１を繰り返し実行する。

（ステップＳ３０２）受付部１０１は、受け付けた関連特許書類を関連特許書類格納部１０２に格納し、受け付けた非関連特許書類を非関連特許書類格納部１０３に格納し、受け付けた新規特許書類を新規特許書類格納部１０４に格納する。

（ステップＳ３０３）特徴ベクトル取得部１０５は、関連特許書類格納部１０２に格納されている関連特許書類から関連特許特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトル取得部１０５の取得方法の詳細は、図４のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３０４）特徴ベクトル取得部１０５は、非関連特許書類格納部１０３に格納されている非関連特許書類から非関連特許特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトル取得部１０５の取得方法の詳細は、図４のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３０５）特徴ベクトル取得部１０５は、新規特許書類格納部１０４に格納されている新規特許書類から新規特許特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトル取得部１０５の取得方法の詳細は、図４のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３０６）判断部１０６は、すべての関連特許特徴ベクトルから平均ベクトルを算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、最も次元の多い関連特許特徴ベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ３０７）判断部１０６は、すべての非関連特許特徴ベクトルから平均ベクトルを算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、最も次元の多い非関連特許特徴ベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ３０８）判断部１０６は、カウンタｍに１を代入する。

（ステップＳ３０９）判断部１０６は、ｍ番目の非関連特許書類が非関連特許書類格納部１０３に格納されているかどうか判断する。ｍ番目の非関連特許書類が非関連特許書類格納部１０３に格納されている場合は、ステップＳ３１０に進み、格納されていない場合は、ステップＳ３１２へ進む。

（ステップＳ３１０）判断部１０６は、ｍ番目の非関連特許書類が関連特許であるかを判断する。判断部１０６の判断の詳細は、図５のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３１１）判断部１０６は、カウンタｍを１だけインクリメントし、ステップＳ３０９に戻る。

（ステップＳ３１２）判断部１０６は、カウンタｎに１を代入する。

（ステップＳ３１３）判断部１０６は、ｎ番目の新規特許書類が新規特許書類格納部１０４に格納されているかどうか判断する。ｎ番目の新規特許書類が新規特許書類格納部１０４に格納されている場合は、ステップＳ３１４に進み、格納されていない場合は、ステップＳ３１６へ進む。

（ステップＳ３１４）判断部１０６は、ｎ番目の新規特許書類が関連特許であるかを判断する。判断部１０６の判断の詳細は、図５のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３１５）判断部１０６は、カウンタｎを１だけインクリメントし、ステップＳ３１３に戻る。

（ステップＳ３１６）判断部１０６は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ３１７）判断部１０６は、ｋ番目の関連特許書類が関連特許書類格納部１０２に格納されているかどうか判断する。ｋ番目の新規特許書類が関連特許書類格納部１０２に格納されている場合は、ステップＳ３１８に進み、格納されていない場合は、ステップＳ３２０へ進む。

（ステップＳ３１８）判断部１０６は、ｎ番目の関連特許書類が非関連特許であるかを判断する。判断部１０６の判断の詳細は、図５のフローチャートを用いて後述する。

（ステップＳ３１９）判断部１０６は、カウンタｋを１だけインクリメントし、ステップＳ３１７に戻る。

（ステップＳ３２０）出力部１０７は、判断部１０６が判断した結果を出力し、終了する。

なお、図３のフローチャートのステップＳ３０６において、判断部１０６は、すべての関連特許特徴ベクトルから平均ベクトルを算出した。しかし、判断部１０６は、すべての関連特許特徴ベクトルの距離の差が一定以内（ＣＯＳ尺度が閾値以上）の２以上のグループを構成し、グループごとに、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルを算出しても良い。

また、ステップＳ３０７において、判断部１０６は、すべての非関連特許特徴ベクトルから平均ベクトルを算出した。しかし、判断部１０６は、すべての非関連特許特徴ベクトルの距離の差が一定以内（ＣＯＳ尺度が閾値以上）の２以上のグループを構成し、グループごとに、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルを算出しても良い。また、図３のフローチャートにおいて、非関連特許書類の特徴ベクトルは算出されなくても良い。

図４は、図３の特徴ベクトルの算出（ステップＳ３０２、Ｓ３０３、Ｓ３０４）の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図４を用いて、特徴ベクトルの算出処理について説明する。なお、図４におけるＸには、ステップＳ３０２から呼び出された場合は、関連特許書類が代入され、ステップＳ３０３から呼び出された場合は、非関連特許書類が代入され、ステップＳ３０４から呼び出された場合は、新規特許書類が代入されているものとする。以下は、Ｘに関連特許書類が代入されたステップＳ３０２から呼び出されたものとして説明する。ステップＳ３０３、およびステップＳ３０４については、それぞれ読み替えるものとする。

（ステップＳ４０１）特徴ベクトル取得部１０５は、カウンタｐに１を代入する。

（ステップＳ４０２）特徴ベクトル取得部１０５は、ｐ番目の関連特許書類が関連特許書類格納部１０２に格納されているかどうか判断する。ｐ番目の関連特許書類が関連特許書類格納部１０２に格納されている場合は、ステップＳ４０３に進み、格納されていない場合は、上位の処理に戻る。

（ステップＳ４０３）特徴ベクトル取得部１０５は、ｐ番目の関連特許書類から用語をすべて取得する。

（ステップＳ４０４）特徴ベクトル取得部１０５は、ステップＳ４０３で取得した用語を図示しない用語格納部に重複しないように追記する。なお、図示しない用語格納部は、処理が終了するまで用語を追記され続ける。

（ステップＳ４０５）特徴ベクトル取得部１０５は、ステップＳ４０３で取得した用語のＴＦ−ＩＤＦ値を算出する。なお、特徴ベクトル取得部１０５は、図示しない関連用語辞書を保持しており、かかる関連用語辞書に格納されている関連用語は同一の用語であると判断して、用語のＴＦ−ＩＤＦ値を算出しても良い。

（ステップＳ４０６）特徴ベクトル取得部１０５は、図示しない用語格納部に格納されている用語が格納されている順に用語のＴＦ−ＩＤＦ値を要素に持ったベクトルを作成する。なお、ｐ番目の関連特許書類に記載されていない用語の要素は０とする。

（ステップＳ４０７）特徴ベクトル取得部１０５は、ステップＳ４０６で作成した特徴ベクトルを特許書類の種類と対応付けて図示しない特徴ベクトル格納部に格納する。特許書類の種類とは、関連特許であるか、非関連特許であるか、または新規特許であるかを示す情報である。

（ステップＳ４０８）特徴ベクトル取得部１０５は、カウンタｐを１だけインクリメントし、ステップＳ４０２に戻る。

図５は、図３の判断（ステップＳ３１０、Ｓ３１４、Ｓ３１７）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、判断処理について説明する。なお、Ｙには、ステップＳ３１０から呼び出された場合は、ｍ番目の非関連特許書類が代入され、ステップＳ３１４から呼び出された場合は、ｎ番目の新規特許書類が代入され、ステップＳ３１７から呼び出された場合は、ｋ番目の関連特許書類が代入されているものとする。また、Ｚには、ステップＳ３１０から呼び出された場合は、関連特許が代入され、ステップＳ３１４から呼び出された場合は、関連特許が代入され、ステップＳ３１７から呼び出された場合は、非関連特許が代入されているものとする。以下は、Ｙに非関連特許書類が代入され、Ｚに関連特許が代入されたステップＳ３１０から呼び出されたものとして説明する。ステップＳ３１４、およびステップＳ３１７については、それぞれ読み替えるものとする。

（ステップＳ５０１）判断部１０６は、関連特許の平均ベクトルとｍ番目の非関連特許書類の特徴ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、次元の多いベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ５０２）判断部１０６は、非関連特許の平均ベクトルとｍ番目の非関連特許書類の特徴ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、次元の多いベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ５０３）判断部１０６は、ＣＯＳ尺度が大きい平均ベクトルが、関連特許の平均ベクトルであるかどうか判断する。関連特許の平均ベクトルであった場合は、ステップＳ５０４へ進み、関連特許の平均ベクトルでなかった場合は、上位の処理に戻る。

（ステップＳ５０４）判断部１０６は、図示しない判断結果格納部にｍ番目の非関連特許書類は、関連特許の可能性があること特許書類ＩＤと対応付けて格納する。

なお、判断部１０６が、すべての関連特許特徴ベクトルの距離の差が一定以内の２以上のグループを構成し、グループごとに、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルを算出している場合、図５のフローチャートにおいて、非関連特許の特許特徴ベクトルが、いずれかのグループの関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度が閾値より大きければ、判断部１０６は、かかる非関連特許を関連特許と判断しても良い。また、かかる場合、図５のフローチャートにおいて、非関連特許の特許特徴ベクトルと、最もＣＯＳ尺度が大きい平均ベクトルが、いずれかのグループの関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルである場合、判断部１０６は、かかる非関連特許を関連特許と判断しても良い。

また、判断部１０６が、すべての関連特許特徴ベクトルの距離の差が一定以内の２以上のグループを構成し、グループごとに、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルを算出している場合、図５のフローチャートにおいて、新規特許書類の特許特徴ベクトルと、いずれかのグループの関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度が閾値より大きい場合、判断部１０６は、かかる新規特許書類を関連特許と判断しても良い。一方、新規特許書類の特許特徴ベクトルと、いずれのグループの関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度が閾値より小さい場合、判断部１０６は、かかる新規特許書類を非関連特許と判断しても良い。

また、判断部１０６が、すべての関連特許特徴ベクトルの距離の差が一定以内の２以上のグループを構成し、グループごとに、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルを算出している場合、図５のフローチャートにおいて、関連特許の特許特徴ベクトルが、すべてのグループの関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度が閾値より小さければ、判断部１０６は、かかる関連特許を非関連特許と判断しても良い。さらに、図５のフローチャートにおいて、非関連特許の特許特徴ベクトルを用いなくても良い。

以下、本実施の形態における特許調査支援装置１の具体的な動作について説明する。ユーザ端末３のユーザが、ポインティングデバイスやキーボード等を操作し、図６で示されるように、関連特許書類が格納されている関連特許フォルダと、非関連特許書類が格納されている非関連特許フォルダと、新規特許書類が格納されている新規特許書類フォルダとを選択した後、「実行」ボタンをクリックしたとする。すると、ネットワーク１００を解して、受付部１０１が受け付ける。受付部１０１は、各フォルダのデータを受け付けると、関連特許フォルダ内の関連特許書類は、関連特許書類格納部１０２へ、非関連特許フォルダ内の非関連特許書類は、非関連特許書類格納部１０３へ、新規特許フォルダ内の新規特許書類は、新規特許書類格納部１０４へ格納する（ステップＳ３０１、Ｓ３０２）。本具体例において、各特許書類格納部に格納されている特許の書類は、図７で示されるものであるとする。図７（ａ）は、関連特許書類格納部１０２に格納されている関連特許書類を示し、図７（ｂ）は、非関連特許書類格納部１０３に格納されている非関連特許書類を示し、図７（ｃ）は、新規特許書類格納部１０４に格納されている新規特許書類を示す。図７の各テーブルは、特許書類ＩＤと、発明の名称と、要約の文章と、特許請求の範囲の文章と、背景技術の文章等とを有するレコードを多数有している。なお、特許書類ＩＤは、ここでは、公開番号である。また、特許書類は、ここではテーブルのレコードで示しているが、そのデータ構造は問わないことは言うまでもない。

特徴ベクトル取得部１０５は、関連特許書類格納部１０２に格納されている関連特許書類と、非関連特許書類格納部１０３に格納されている非関連特許書類と、新規特許書類格納部１０４に格納されている新規特許書類とから特徴ベクトルを作成する（ステップＳ３０３〜Ｓ３０５）。以下、かかる処理の詳細を説明する。

特徴ベクトル取得部１０５は、関連特許書類格納部１０２から１件目の関連特許書類である「特許書類ＩＤ：特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」を取得する（ステップＳ４０１、Ｓ４０２）。特徴ベクトル取得部１０５は、取得した「特許書類ＩＤ：特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」から、名詞の連続である「データ管理装置」、「表示部」、「検索キーワード」、「データ管理システム」、「電子機器」、「位置情報」、「現在位置」や「コンピュータ」等を用語として取得する。特徴ベクトル取得部１０５は、取得した用語を図示しない用語格納部に追記する（ステップＳ４０３、Ｓ４０４）。特徴ベクトル取得部１０５は、取得した用語ごとにＴＦ−ＩＤＦ値を「データ管理装置：０．０２６４」や「表示部：０．１６２８」等のように算出する（ステップＳ４０５）。そして、特徴ベクトル取得部１０５は、ＴＦ−ＩＤＦ値を要素に持ったベクトルを作成し、図示しない特徴ベクトル格納部に格納する（ステップＳ４０６、Ｓ４０７）。そして、特徴ベクトル取得部１０５は、次の特許書類に処理を移す（ステップＳ４０８）。以下、特徴ベクトル取得部１０５は、同様に関連特許書類格納部１０２、非関連特許書類格納部１０３、および新規特許書類格納部１０４のすべての特許の書類に対して特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトル取得部１０５が取得した各特許書類の特徴ベクトルは、図８で示されるものであるとする。図８のテーブルは、特許書類ＩＤと、特許書類の種類と、図示しない用語格納部に格納された用語に対応するベクトルの要素とを有するレコードを多数有している。

判断部１０６は、関連特許の特徴ベクトルの平均ベクトルと非関連特許の特徴ベクトルの平均ベクトルを算出する（ステップＳ３０６、Ｓ３０７）。

判断部１０６は、１件目の非関連特許書類である「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＤＤＤＤＤＤ」の非関連特許特徴ベクトルを図示しない特徴ベクトル格納部から取得する（ステップＳ３０８、Ｓ３０９）。判断部１０６は、取得した非関連特許特徴ベクトルと関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度、および非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する（ステップＳ５０１、Ｓ５０２）。「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＤＤＤＤＤＤ」の非関連特許特徴ベクトルは、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかったとする。判断部１０６は、「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＤＤＤＤＤＤ」を図示しない判断結果格納部に関連特許の可能性があることを示す情報と対応付けて格納する（ステップＳ３１０、Ｓ５０３、Ｓ５０４）。なお、判断部１０６は、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかった場合は、何も格納しない。そして、判断部１０６は、次の非関連特許特徴ベクトルに処理を移す（ステップＳ３１１）。以降、判断部１０６は、図示しない特徴ベクトル格納部に格納されている残りの非関連特許書類すべてに対しても同様に判断する。

判断部１０６は、１件目の新規特許書類である「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」の新規特許特徴ベクトルを図示しない特徴ベクトル格納部から取得する（ステップＳ３１２、Ｓ３１３）。判断部１０６は、取得した新規特許特徴ベクトルと関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度、および非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」の新規特許特徴ベクトルは、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかったとする。判断部１０６は、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかった場合は、何も格納せずに次の新規特許特徴ベクトルに処理を移す（ステップＳ３１５）。なお、判断部１０６は、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかった場合は、「特許書類ＩＤ」を図示しない判断結果格納部に関連特許の可能性があることを示す情報と対応付けて格納する（ステップＳ３１４）。以降、判断部１０６は、図示しない特徴ベクトル格納部に格納されている残りの新規特許書類すべてに対しても同様に判断する。

判断部１０６は、１件目の関連特許書類である「特許書類ＩＤ：特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」の関連特許特徴ベクトルを図示しない特徴ベクトル格納部から取得する（ステップＳ３１６、Ｓ３１７）。判断部１０６は、取得した関連特許特徴ベクトルと関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度、および非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。「特許書類ＩＤ：特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」の非関連特許特徴ベクトルは、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかったとする。判断部１０６は、「特許書類ＩＤ：特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」を図示しない判断結果格納部に非関連特許の可能性があることを示す情報と対応付けて格納する（ステップＳ３１８）。なお、判断部１０６は、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかった場合は、何も格納しない。そして、判断部１０６は、次の関連特許特徴ベクトルに処理を移す（ステップＳ３１９）。以降、判断部１０６は、図示しない特徴ベクトル格納部に格納されている残りの非関連特許書類すべてに対しても同様に判断する。

出力部１０７は、図示しない判断結果格納部に「特許書類ＩＤ」が格納されたことを検知すると、「特許書類ＩＤ」と関連特許書類、または非関連特許書類の可能性があるかを示す情報とをネットワーク１００を介してユーザ端末３に送信する（ステップＳ３２０）。ユーザ端末３では、「特開２０１２−ＤＤＤＤＤＤ」と「特開２００５−ＦＦＦＦＦＦ」等とを非関連特許書類格納部１０３内にある関連特許の可能性がある特許書類として表示される。また、「特開２０１１−ＡＡＡＡＡＡ」等を関連特許書類格納部１０２内にある非関連特許の可能性がある特許書類として表示される。また、「特開２０１１−ＨＨＨＨＨＨ」等を新規特許書類格納部１０４内にある関連特許の可能性がある特許書類として表示される。ユーザ端末３では、図９で示されるように表示される。ユーザは、図９の表示を見ることにより、例えば、誤って非関連特許として分類してしまっていた特許書類を再度確認する。

以上、本実施の形態の特許調査支援装置１によれば、特許調査を行った際に誤って非関連特許書類として分類してしまった関連特許書類をチェックできるため、ヒューマンエラーによる調査漏れを回避することができる。また、特許調査を行った際に誤って関連特許書類と分類してしまった非関連特許書類をチェックできるため、作業時間を短縮できる。また、ある程度関連特許、非関連特許を分類していれば、未分類の新規特許書類が関連特許書類であるかを判断できるため、以降の特許調査にかかる作業時間を短縮できる。

なお、本実施の形態において、特許調査支援装置１が新規特許書類格納部１０４を備える場合について説明したが、特許調査支援装置１は、新規特許書類格納部１０４を備えていなくてもよい。新規特許書類格納部１０４を備えていない場合には、特許調査支援装置１は、新規特許書類に関する処理は、行わなくても良い。

また、本実施の形態において、特許調査支援装置１の判断部１０６は、関連特許書類格納部１０２に格納された特許の書類から非関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断する場合について説明したが、判断部１０６は、関連特許書類格納部１０２に格納された特許の書類から非関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断しなくても良い。関連特許書類格納部１０２に格納された特許の書類から非関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断しない場合は、非関連特許書類格納部１０３に格納された特許の書類から関連特許の可能性のある特許の書類であるかのみを判断しても良く、非関連特許書類格納部１０３に格納された特許の書類から関連特許の可能性のある特許の書類と、新規特許書類格納部１０４に格納された関連特許書類の可能性のある特許の書類であるかを判断しても良い。

また、本実施の形態において、特許調査支援装置１の判断部１０６が、非関連特許特徴ベクトルのクラスに判断対象の特徴ベクトルが属する場合に非関連特許であると判断したが、判断部１０６は、非関連特許特徴ベクトルのクラスを用いず、関連特許特徴ベクトルのクラスのみを用いて、非関連特許書類格納部１０３に格納された特許の書類から関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断しても良く、新規特許書類格納部１０４に格納された特許の書類から関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断しても良く、関連特許書類格納部１０２に格納された特許の書類から非関連特許の可能性のある特許の書類であるかを判断しても良い。非関連特許特徴ベクトルのクラスを用いない場合は、関連特許特徴ベクトルのクラスに属さない特徴ベクトルを非関連特許としても良い。なお、非関連特許特徴ベクトルのクラスを用いない場合には、機械学習を用いる方法は、使用できないため、関連特許特徴ベクトルの１または２以上のクラスの代表ベクトルとの類似度を用いて関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか否かを判断する。クラスに属するか否かの判断は、例えば、代表ベクトルと判断対象の特徴ベクトルとの類似度が予め定めた閾値以上であるかどうかで判断しても良く、各クラスタリング手法を用いて、関連特許特徴ベクトルのクラスにクラスタリングされるか否かで判断しても良い。

また、本実施の形態における特許調査支援装置１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、プログラムは、特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部とにアクセス可能なコンピュータを、１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部、１以上の関連特許特徴ベクトル、および１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、１以上の非関連特許書類から、関連特許書類を決定する判断部、判断部が決定した関連特許書類を特定する情報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。

（実施の形態２）
本実施の形態において、特許書類を関連特許と非関連特許とに人手で分類された結果を用いて、未分類の特許書類等から関連特許書類、または非関連特許書類である可能性のある特許の書類を判断し、その結果を出力する特許調査支援装置２について説明する。

図１は、本実施の形態における特許調査支援装置１を含むシステムの概念図であるが、特許調査支援装置１を特許調査支援装置２と読み替えることで、特許調査支援装置２を含むシステムの概念図とする。

図２は、本実施の形態における特許調査支援装置１のブロック図であるが、判断部１０６を判断部２０１、出力部１０７を出力部２０２と読み替えることで、特許調査支援装置２のブロック図とする。特許調査支援装置２は、受付部１０１、関連特許書類格納部１０２、非関連特許書類格納部１０３、新規特許書類格納部１０４、特徴ベクトル取得部１０５、判断部２０１、および出力部２０２を備える。受付部１０１、関連特許書類格納部１０２、非関連特許書類格納部１０３、新規特許書類格納部１０４、および特徴ベクトル取得部１０５は、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。

判断部２０１は、１または２以上の関連特許特徴ベクトルを用いて、新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するか否かを決定する。また、判断部２０１は、１または２以上の関連特許特徴ベクトル、および１または２以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスか、非関連特許のクラスかを決定する。特徴ベクトルを用いる方法、及びクラスの概念については、実施の形態１の判断部１０６と同様であるため、説明を省略する。判断部２０１は、新規特許書類が関連特許特徴ベクトルのクラス、または非関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか否かを判断する。また、判断部２０１は、関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか否かを判断しても良く、非関連特許特徴ベクトルのクラスに属するか否かを判断しても良い。なお、判断部２０１は、一方のクラスに属さない新規特許書類を他方のクラスに属すると判断し持てよい。判断部２０１の判断の方法は、判断部１０６と概ね同様であるが、判断部１０６では、判断結果の扱いが異なる。例えば、判断部１０６では、新規特許書類が、関連特許であるか否かを判断する場合に、関連特許ではないと判断すれば、その判断結果を利用しなかったが、ここでは、判断部２０１は、当該新規特許書類が示す特許を非関連特許であると判断する。判断部２０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断部２０１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。

出力部２０２は、判断部２０１が決定したクラスを、新規特許書類ごとに出力する。出力部１０７は、通常、ネットワーク１００を通じてユーザ端末３へ判断結果を送信する。出力部１０７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等で実現され得る。これにより、未分類の特許書類から関連特許書類、または非関連特許書類を分類して取得することができる。

図１０は、本実施の形態における特許調査支援装置１の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１０を用いて動作について説明する。なお、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７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。

（ステップＳ６０１）判断部２０１は、カウンタｎに１を代入する。

（ステップＳ６０２）判断部２０１は、ｎ番目の新規特許書類が新規特許書類格納部１０４に格納されているかどうか判断する。ｎ番目の新規特許書類が新規特許書類格納部１０４に格納されている場合は、ステップＳ６０３に進み、格納されていない場合は、ステップＳ６０７へ進む。

（ステップＳ６０３）判断部２０１は、関連特許の平均ベクトルとｎ番目の新規特許書類の特徴ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、次元の多いベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ６０４）判断部２０１は、非関連特許の平均ベクトルとｎ番目の新規特許書類の特徴ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する。なお、ベクトルの次元が異なる場合は、次元の多いベクトルに次元を統一する。統一の際に増えた次元の要素には、０を代入する。

（ステップＳ６０５）判断部２０１は、ＣＯＳ尺度が大きい方の平均ベクトルの特許書類の種類を、図示しない判断結果格納部にｎ番目の新規特許書類ＩＤと対応付けて格納する。

（ステップＳ６０６）判断部２０１は、カウンタｎを１だけインクリメントし、ステップＳ３１３に戻る。

（ステップＳ６０７）出力部２０２は、判断部２０１が判断した結果を出力し、終了する。

以下、本実施の形態における特許調査支援装置２の具体的な動作について説明する。なお、判断部２０１、および出力部２０２を除く動作については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略し、図７の関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３と新規特許書類格納部１０４とにデータが格納され、図８の各特許書類の特徴ベクトルが取得された状態とする。

判断部２０１は、１件目の新規特許書類である「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」の新規特許特徴ベクトルを図示しない特徴ベクトル格納部から取得する（ステップＳ６０１、Ｓ６０２）。判断部１０６は、取得した新規特許特徴ベクトルと関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度、および非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度を算出する（ステップＳ６０３、Ｓ６０４）。「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」の新規特許特徴ベクトルは、非関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかったとする。判断部１０６は、「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」を図示しない判断結果格納部に非関連特許の可能性があることを示す情報と対応付けて格納する。（ステップＳ６０５）。なお、判断部１０６は、関連特許特徴ベクトルの平均ベクトルとのＣＯＳ尺度の方が大きかった場合は、「特許書類ＩＤ：特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」を図示しない判断結果格納部に関連特許の可能性があることを示す情報と対応付けて格納する。そして、判断部２０１は、次の新規特許特徴ベクトルに処理を移す（ステップＳ６０６）以降、判断部２０１は、図示しない特徴ベクトル格納部に格納されている残りの新規特許書類すべてに対しても同様に判断する。

出力部２０２は、図示しない判断結果格納部に「特許書類ＩＤ」が格納されたことを検知すると、「特許書類ＩＤ」と関連特許書類、または非関連特許書類であるかを示す情報とを出力する（ステップＳ６０７）。具体例では、「特開２０１１−ＨＨＨＨＨＨ」等を新規特許書類格納部１０４内にある関連特許の可能性がある特許書類とし、特開２０１２−ＧＧＧＧＧＧ」や「特開２００５−ＩＩＩＩＩＩ」等を新規特許書類格納部１０４内にある非関連特許書類として出力した。出力部２０２は、ネットワーク１００を介して、ユーザ端末３に送信する。ユーザ端末３は、出力部２０２が送信した判断結果を受信すると、図１１で示される表示を行う。ユーザは、図１１の表示を見ることにより、特許書類を確認する。

以上、本実施の形態の特許調査支援装置２によれば、ある程度関連特許、非関連特許を分類していれば、未分類の新規特許書類が関連特許書類であるか、非関連特許書類であるかを判断できるため、特許調査を効率的に行うことができる。

また、本実施の形態における特許調査支援装置１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、プログラムは、特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、１以上の関連特許書類および１以上の非関連特許書類を除いた関連特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部とにアクセス可能なコンピュータを、１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得し、かつ、１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部、１以上の関連特許特徴ベクトル、および１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、新規特許書類の特許特徴ベクトルが属するクラスが関連特許のクラスか、非関連特許のクラスかを決定する判断部、判断部が決定したクラスを、新規特許書類ごとに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、上記各実施の形態において、特許調査支援装置１、２が受付部１０１を備える場合について説明したが、特許調査支援装置１、および２は、受付部１０１を備えていなくてもよい。受付部１０１を備えていない場合には、関連特許書類格納部１０２と非関連特許書類格納部１０３と新規特許書類格納部１０４とに予め特許書類が格納されている特許調査支援装置１、および２であっても良い。

また、上記各実施の形態において、特許調査支援装置１、２の受付部１０１が新規特許書類を受け付ける場合について説明したが、受付部１０１は、新規特許書類を受け付けなくても良い。受付部１０１が新規特許書類を受け付けない場合には、図示しない外部、または内部の３以上の特許書類を格納する特許書類格納部から、受付部１０１が受け付けた関連特許書類と、非関連特許書類を除いた特許書類を取得し、新規特許書類として新規特許書類格納部に格納しても良い。

また、上記各実施の形態では、サーバ・クライアントシステムである場合について説明したが、上記各装置はサーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であっても良く、スタンドアロンの装置であっても良い。スタンドアロンの装置であった場合、受付部１０１は、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力デバイスから入力された情報の受け付けても良い。出力部１０７、及び出力部２０２は、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字等のための出力を行っても良い。

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良く、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良い。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等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等におけるモデムやインターフェースカード等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。

図１２は、上記各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およ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得る。

図１２において、コンピュータシステム１１００は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１１０５、ＦＤ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１３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１３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、ＭＰＵ１１１１と、ブートアッププログラム等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ＲＡＭ１１１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、およびデータを記憶するハードディスク１１１４と、ＭＰＵ１１１１と、ＲＯＭ１１１２等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良い。

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等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に転送されても良い。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に記憶されても良い。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、ロードされても良い。

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等を必ずしも含んでいなくても良い。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良い。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。

関連特許と非関連特許とを分類する時間を短縮し、一度非関連特許と分類された特許の書類に誤りがあれば、それが再考される機会を得ることができるため、例えば、特許調査支援装置等として有用である。

１、２ 特許調査支援装置
１０１ 受付部
１０２ 関連特許書類格納部
１０３ 非関連特許書類格納部
１０４ 新規特許書類格納部
１０５ 特徴ベクトル取得部
１０６、２０１ 判断部
１０７、２０２ 出力部

Claims (10)

1. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、
   特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、
   前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部と、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトルと前記１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する判断部と、
   前記判断部が決定した非関連特許書類を特定する情報を出力する出力部とを具備する特許調査支援装置。
2. 前記判断部は、
   関連特許のクラスに属するべきか否かの判断対象の非関連特許書類のベクトルである判断対象非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を、前記１以上の関連特許特徴ベクトルおよび前記判断対象非関連特許特徴ベクトルを除く１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて決定する、請求項１記載の特許調査支援装置。
3. 前記１以上の関連特許書類および前記１以上の非関連特許書類を除いた特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部をさらに具備し、
   前記特徴ベクトル取得部は、
   前記１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得し、
   前記判断部は、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトル、または前記１以上の関連特許特徴ベクトルと前記１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき新規特許特徴ベクトルに対応する新規特許書類を決定し、
   前記出力部は、
   前記判断部が決定した関連特許のクラスに属するべき新規特許書類を特定する情報を出力する、請求項１または請求項２記載の特許調査支援装置。
4. 前記判断部は、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトル、または前記１以上の関連特許特徴ベクトルと前記１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属すべきではない関連特許特徴ベクトルに対応する関連特許書類を決定し、
   前記出力部は、
   前記判断部が決定した関連特許のクラスに属すべきではない関連特許書類を特定する情報を出力する、請求項１から請求項３いずれか記載の特許調査支援装置。
5. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、
   前記１以上の関連特許書類および前記１以上の非関連特許書類を除いた関連特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部と、
   前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部と、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトルを用いて、前記新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するかを決定する判断部と、
   前記判断部が関連特許のクラスに属すると決定した新規特許書類を特定する情報を出力する出力部とを具備する特許調査支援装置。
6. 特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部をさらに具備し、
   前記特徴ベクトル取得部は、
   さらに、前記１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得し、
   前記判断部は、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトル、および前記１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、前記新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するかを決定する、請求項５記載の特許調査支援装置。
7. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、特徴ベクトル取得部と、判断部と、出力部とを用いて処理される特許調査支援方法であって、
   前記特徴ベクトル取得部が、前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得ステップと、
   前記判断部が、前記１以上の関連特許特徴ベクトルと前記１以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する判断部と、
   前記出力部が、前記判断ステップで決定した関連特許書類を特定する情報を出力する出力部とを具備する特許調査支援方法。
8. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、前記１以上の関連特許書類および前記１以上の非関連特許書類を除いた関連特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部と、特徴ベクトル取得部と、判断部と、出力部とを用いて処理される特許調査支援方法であって、
   前記特徴ベクトル取得部が、前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得ステップと、
   前記判断部が、前記１以上の関連特許特徴ベクトルを用いて、前記新規特許書類の特許特徴ベクトルが関連特許のクラスに属するかを決定する判断ステップと、
   前記出力部が、前記判断ステップで関連特許のクラスに属すると決定した新規特許書類を特定する情報を出力する出力ステップとを具備する特許調査支援方法。
9. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部とにアクセス可能なコンピュータを、
   前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各非関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部、
   前記１以上の関連特許特徴ベクトルと前記１以上の非関連特許特徴ベクトルを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する判断部、
   前記判断部が決定した非関連特許書類を特定する情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
10. 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である１以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である１以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部と、前記１以上の関連特許書類および前記１以上の非関連特許書類を除いた関連特許の書類である１以上の新規特許書類を格納し得る新規特許書類格納部とにアクセス可能なコンピュータを、
    前記１以上の各関連特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記１以上の各新規特許書類から１以上の用語を取得し、当該１以上の用語を用いて各新規特許書類のベクトルである新規特許特徴ベクトルを、新規特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得部、
    前記１以上の関連特許特徴ベクトルを用いて、前記新規特許書類の特許特徴ベクトルが属するべきクラスが関連特許のクラスに属するかを決定する判断部、
    前記判断部が関連特許のクラスに属すると決定した新規特許書類を特定する情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。

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