JP2015207173A - 特許情報分析装置及び特許情報分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】より簡便かつ正確な特許情報分析装置及び特許情報分析方法を提供すること。
【解決手段】所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索する手段、前記検索によって得られた集合に属する各々の特許文献に付与された複数の分類コードを抽出して分類コードの集合を作成する手段、前記分類コードの集合から数値分析用分類コードを選抜する手段、数値分析により、前記数値分析用分類コードの座標を算出する手段、前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、前記各々の特許文献の座標を算出し、前記特許文献の座標に基づきその密度を表現したマップを作成する手段、を有することを特徴とする特許情報分析装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、抽出された複数の特許文献の集合における、各特許文献の技術領域の分布を、視覚的に表現する装置及びその方法に関する。

近年の産業の発展に伴い、事業者にとっては事業を進めていくに際して特許権をはじめとする知的財産権の取得は、もはや必須といっても過言ではない状況となっている。

逆に言えば、各事業者の出願中あるいは取得した特許の特許文献の技術領域を検証することは、その事業者の進めている事業の技術開発の方向性を把握することにも繋がると考えられる。

このような事情を踏まえ、企業が保有する知的財産権を決め手とした企業間の事業提携、クロスライセンス、Ｍ＆Ａ、あるいは事業からの撤退といった局面に対して、如何に迅速かつ妥当な選択をできるという問題が表面化している。つまり企業においては、自社および同業他社が保有する知的財産群について、その強み・弱みをいかに迅速かつ客観的に分析・評価できるかという分析力が求められている。

このような分析手法として、各出願人の出願している特許文献情報に基づいて、その技術領域をマッピングすることにより表示する方法が、提案されてきた。

たとえば、特許文献１には、複数の文献情報の中からキーワードの抽出を行い、その出現頻度に基づいて主成分分析を実施し、各文献の座標を算出して各文献のヒートマップを作成する方法が開示されている。しかし技術用語は同じ対象を指し示す用語であっても決して画一的ではない。従って、正確な統計処理を行うまでに、各文献内においてキーワードになると考えられる用語の言語的な意味を解釈し、キーワードの統制をとるという作業が必要であった。しかしながら、この作業は人間が逐一判断をしながら遂行せざるを得ない手作業であり、莫大な時間を要することが通常であった。

特開２００５−１４９３４６号公報

上記のような事情に鑑み、本発明の目的とするところは、より簡便かつ正確な特許情報分析装置及び特許情報分析方法を提供することにある。

本発明者らは上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、分類コードを活用して統計処理することで、短時間で簡便に多くの特許文献の属する技術領域の分析をすることが可能であることを見出し、本発明を完成するに至った。

即ち、本発明は、
〔１〕所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索する手段、前記検索によって得られた集合に属する各々の特許文献に付与された複数の分類コードを抽出して分類コードの集合を作成する手段、前記分類コードの集合から数値分析用分類コードを選抜する手段、数値分析により、前記数値分析用分類コードの座標を算出する手段、前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、前記各々の特許文献の座標を算出し、前記特許文献の座標に基づきその密度を表現したマップを作成する手段、を有することを特徴とする特許情報分析装置、
〔２〕抽出された分類コードの集合から、出現頻度の高い分類コードを数値分析用分類コードとして選抜する前記〔１〕に記載の特許情報分析装置、
〔３〕前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、下書きマップを作成する手段を含む前記〔１〕又は〔２〕に記載の特許情報分析装置、
〔４〕前記座標空間は２次元である、前記〔１〕〜〔３〕の何れかに記載の特許情報分析装置、
〔５〕前記分類コードはＦタームである前記〔１〕〜〔４〕の何れかに記載の特許情報分析装置、
〔６〕前記数値分析は対応分析である前記〔１〕〜〔５〕の何れかに記載の特許情報分析装置、
〔７〕各々の特許文献の座標は、該特許文献に付与された分類コードのうち、前記数値分析用分類コードとして選抜された分類コードの座標を結んで形成される図形の重心として決定される、前記〔１〕〜〔６〕の何れかに記載の特許情報装置、
〔８〕下書きマップにおいて、分類コードを言葉に変換し、その言葉を下書きマップに記入する手段を含む前記〔１〕〜〔７〕の何れかに記載の特許情報分析装置、
〔９〕所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索する工程、前記検索によって得られた集合に属する各々の特許文献に付与された複数の分類コードを抽出して分類コードの集合を作成する工程、前記分類コードの集合から数値分析用分類コードを選抜する工程、数値分析により、前記数値分析用分類コードの座標を算出する工程、前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、前記各々の特許文献の座標を算出し、前記特許文献の座標に基づきその密度を表現したマップを作成する工程、を有することを特徴とする特許情報分析方法、
〔１０〕抽出された分類コードの集合から、出現頻度の高い分類コードを数値分析用分類コードとして選抜する前記〔９〕に記載の特許情報分析方法、
〔１１〕前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、下書きマップを作成する工程を含む前記〔９〕又は〔１０〕に記載の特許情報分析方法、
〔１２〕前記座標空間は２次元である、前記〔９〕〜〔１１〕の何れかに記載の特許情報分析方法、
〔１３〕前記分類コードはＦタームである前記〔９〕〜〔１２〕の何れかに記載の特許情報分析方法、
〔１４〕前記数値分析は対応分析である前記〔９〕〜〔１３〕の何れかに記載の特許情報分析方法、
〔１５〕各々の特許文献の座標は、該特許文献に付与された分類コードのうち、前記数値分析用分類コードとして選抜された分類コードの座標を結んで形成される図形の重心として決定される、前記〔９〕〜〔１４〕の何れかに記載の特許情報方法、
〔１６〕下書きマップにおいて、分類コードを言葉に変換し、その言葉を下書きマップに記入する工程を含む前記〔９〕〜〔１５〕の何れかに記載の特許情報分析方法
に関する。

以上にしてなる本発明に係る特許情報分析装置及びその方法によれば、膨大な文献の集合の中から画一的に分類コードを抽出して下書き用マップを作成し、該下書き用マップに基づいて技術領域ごとにどの程度の数の特許文献が存在するのかを視覚的に把握できるマップを作成することができる。特に下書き用マップ作成に際しては、各特許分権に付与された分類コードを機械的に使用するのみであるので、作業の簡素化が図られると同時に、分析結果に主観の入り込む余地が少ない。

ここで、抽出された分類コードの中から、出現頻度の高い分類コードを数値分析用分類コードとして選抜することにより、分析結果に対する影響を最小限に留めつつ、分析に要するデータ量を縮小させ、作業の簡素化を図ることができる。

また本発明に係る特許情報分析装置は、数値分析用分類コードの座標に基づいて下書きマップを作成する手段を含ませることにより、最終的に作成される特許文献の座標空間内での密度を表現するマップにおいて、各領域がどの技術領域に対応するのか判別することが容易になる。

さらに特許文献の座標をプロットする座標空間を２次元とすることにより、分析結果をコンピュータ画面上や紙面上で一見して把握しやすくすることができる。

分析において利用する分類コードとしてはＦタームを採用することで、その高度に細分化された特性を生かし、より詳細かつ妥当な分析結果を得ることができる。

数値分析として対応分析を採用すれば、各分類コードの技術領域に基づいた位置関係を、より妥当に算出することができる。

また各々の特許文献の座標を、該特許文献に付与された分類コードのうち、前記数値分析用分類コードとして選抜された分類コードの座標を結んで形成される図形の重心として決定することにより、各々の特許文献の座標をより妥当な位置に配することが可能となる。

また下書きマップにおいて、分類コードをそれに対応する言葉に変換し、その言葉を下書きマップに記入する手段を含ませることにより、完成したマップの密度の濃淡に対応する技術領域を一見して把握することが可能となる。

本発明の代表的実施形態に係る特許情報分析装置のブロック図。 上記実施形態の特許情報分析装置の概略処理を示すフローチャート。 実施例１の対応分析に利用したＦターム行列。 実施例１で作成したＡ、Ｂ、Ｃ社のマップ。 実施例１の下書きマップ。 Ｆタームを、技術分野を表現する言葉に置き換えた、実施例１の下書きマップ。

本発明に係る特許情報分析装置は、所定の観点に基づいて検索された特許文献の集合を分析し、技術領域の座標空間上の位置を決定した上で、検索された各特許文献を前記座標空間上にプロットし、該プロットの密度を表現したマップを作成するものであって、図１に示すように、所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索するための指示やキーワード等を入力するための入力部１１０、制御部１２０、及び表示部１５０を含んで構成されており、必要に応じて記憶部１４０を備える。また制御部１２０に含まれる特許検索部１２１は、制御部１２０とは別途または制御部１２０内に存在するＤＢサーバ１３０、更にその先の文献ＤＢ１３１につながる。制御部１２０は特許検索部１２１、分類コード集合作成部１２２、分類コード選抜部１２３、数値分析部１２４及びマップ作成部１２５を有しており、必要に応じてさらに下書きマップ作成部１２６を有する。下書きマップ作成部１２６は分類コードプロット部を有しており、必要に応じてさらにキーワード変換部を有する。

入力部１１０は、キーボードやタッチパネル、又はマウス等で実現され、ユーザーによる技術分野やキーワード、分類コードの指定等、特許情報分析装置１００に対する指示を受け付ける機能を有する。

記憶部１４０は、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の記録媒体であり、後述する制御部１２０の各工程におけるデータを記憶する機能を有する。

表示部１５０は、液晶ディスプレイなどの表示装置であり、ユーザーから技術分野やキーワードの指定を受け付けるための画像や各工程における画像等を表示する機能を有する。

ＤＢサーバ１３０と文献ＤＢ１３１は、制御部１２０とは別途に設けた上で制御部１２０に接続して構成することもできるが、制御部１２０内にこれらの機能を実現するプログラムをセットアップして構成してもよい。

制御部１２０はＣＰＵとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリで実現され、メモリに格納されたプログラムをＣＰＵが読みだして実行することにより特許情報分析装置１００の各部を制御する機能を有する。

以下、制御部１２０の各部について説明する。

特許検索部１２１は、入力部１１０を介してユーザーからの指示を受け、ＤＢサーバ１３０や文献ＤＢ１３１を介して所定の観点に基づいた特許文献の集合やそれにかかわる分類コード情報を検索し、検索されてきた情報を分類コード集合作成部１２２に送出する機能を有する。このような文献ＤＢとしては、具体的には独立行政法人工業所有権情報・研修館の提供する整理標準化データが好適であるがもちろんこれに限定されるわけではない。そして特許検索部１２１は、ユーザーからの指示に応じて特許を特定するための情報を記憶部１４０に送出する機能も有する。

分類コード集合作成部１２２は、特許検索部１２１から送られてきた情報に基づいて、各特許文献とそれに付与された分類コードの集合を作成し、得られた分類コードの集合に関する情報を、分類コード選抜部１２３に送出する機能を有する。また、各特許文献を特定するための情報と、それらに付与された分類コード情報を、一対にして、マップ作成部１２５に送出する機能を有する。さらに、ユーザーからの指示に応じて分類コードの集合に関する情報を記憶部１４０に送出する機能も有する。

分類コード選抜部１２３は、得られた分類コードの集合の情報の中から、一定の要件を満たす分類コードを選抜し、選抜された分類コード情報を、数値分析部１２４に送出する機能を有する。また、ユーザーからの指示に応じて選抜された分類コード情報を記憶部１４０に送出する機能も有する。

数値分析部１２４は、選抜された分類コード情報に基づいて数値分析を実施し、各分類コードの座標空間上における座標を算出し、得られた分類コードの座標情報を、マップ作成部１２５に送出する機能を有する。制御部１２０が下書きマップ作成部１２６を有する場合には、ユーザーからの指示に応じて前記分類コードの座標情報を下書きマップ作成部１２６にも送出する機能も有する。また、ユーザーからの指示に応じて、前記分類コードの座標情報を記憶部１４０に送出する機能も有する。ここで数値分析部１２４は、数値分析を行うことの可能な計算機能を有していれば特に限定はないが、例えば公知の統計解析用ソフトを使用することもできる。このような統計解析用ソフトとしては、例えばＳＰＳＳ（登録商標）やＲ、ＳＹＳＴＡＴ（登録商標）、ＳＡＳ（登録商標）、ＪＭＰ（登録商標）などがあげられるが、これらに限定されるものではない。

マップ作成部１２５は、まず数値分析部１２４より送出されてきた分類コードの座標情報に基づいて、各分類コードの座標上における位置決めを行う。そのうえで、分類コード集合作成部１２２より送出されてきた、各特許文献に付与された分類コードに基づいて各特許文献の座標を座標空間上に位置決めする。

さらにマップ作成部１２５は、各特許文献の座標位置に関する情報に基づいて、その密度を色調で表現するマップを描画し、そのマップに関するデータを表示部１５０に送出する機能も有する。また、ユーザーからの指示に応じて、前記マップに関する情報を、記憶部１４０に送出する機能も有する。

下書きマップ作成部１２６における分類コードプロット部は数値分析部１２４より送出されてきた分類コードの座標情報に基づいて、分類コードを座標空間上にプロットする機能を有する。一方でキーワード変換部は、各分類コードを、それに対応する技術領域の名称に変換する機能を有する。そして下書きマップ作成部１２６は、分類コードプロット部において得られたプロット情報と、キーワード変換部において得られた技術領域の名称に関する情報を表示部１５０に送出し、さらにユーザーからの指示に応じて、前記プロット情報や技術領域の名称に関する情報を、記憶部１４０に送出する機能も有する。

以下、図２に基づき、本発明に係る特許情報分析方法の手順について、説明する。

まず、一定の観点に基づいて特許文献の集合を検索する。「一定の観点」とは、いわば分析する対象となる特許文献の集合を検索する際にかける定義であり、本発明に係る特許情報分析方法をいかなる目的で使用するかにもよる。例えば、「分析の対象とする一企業を出願人とする」という定義であってもよいし、もっと大きな括りで「化学系の製造業者を出願人とする」という定義であってもよい。或いは出願人で定義するのではなく、「車載用エンジン」や「合成樹脂素材」などといった技術領域で定義してもよいし、その他にも年月や技術用語等のキーワードで定義してもよいし、またこれらの複数を掛け合わせて定義してもよく、もちろんこれらに限定されず、その分析の目的に応じて、適宜決定すればよい。

次に、得られた特許文献の集合に属する特許文献について、それぞれに付与された分類コードを抽出する。ここで抽出する分類コードとしては、ＩＰＣやＦＩであってもよいが、より細分化された分類がされていることによりきめの細かな分析が可能となるという観点から、Ｆタームを使用するのが好ましい。

特許文献の集合に属する各特許文献のすべての分類コードを利用して分析を行うとすれば、あまりに過多な分類コードについて処理しなければならず、非効率的になってしまう。そこで次に、数値分析用分類コードを選抜する。ここで、数値分析用分類コードを選抜するための方法としては特に限定はないが、特許文献の集合から得られた分類コードの中でも出現頻度の高いものを選抜するのが好ましい。具体的には、分類コードとしてＦタームを使用する場合、出現頻度が高いものから上位所定数のＦタームを選抜するのが好ましいが、勿論これに限定されるものではない。ここでの上位所定数としては、例えば上位１００個など、特許文献の集合の大きさ等に応じて適宜調節すればよい。またこの場合、特許文献によっては、付与されたいずれのＦタームもその上位所定数に入らない場合も考えられるが、このような場合にはその特許文献については分析の対象から除外するなど、適宜の対応を取ればよく、勿論これに限定されるものではない。

次に、数値分析用分類コードについて、数値分析を行う。ここで採用する数値分析の手法としては、数値分析の対象となる分類コードの有する意味合いに基づいて、各分類コード間の距離や位置関係を算出できるような方法であれば特に限定はないが、例えば対応分析が好ましい。ここで、数値分析により算出する座標データの次元数についても、数値分析を行う各分類コード間の距離や位置関係を算出できるのであれば特に限定はないが、最終的に作成するマップを視覚的に見やすくするという観点から、２次元座標空間用の座標データであることが好ましい。但し、３次元や４次元であっても問題はなく、勿論これらに限定されるわけではない。

数値分析として対応分析を利用する場合には、例えば、分析に使用する行列の“行”及び“列”としては、分析をおこなう特許文献の文献番号や数値分析用分類コードにするなどすればよく、勿論これに限定されるものではない。また行列内の要素は、例えば、各要素における特許文献に対応する分類コードが付与されている場合には１、付与されていない場合には０とするなどすればよく、勿論これに限定されるものはない。

数値分析を行うことにより、各分類コードの座標データを得たのち、これに基づいて各特許文献の座標データを算出する。各特許文献の座標データについては、各特許文献に付与された分類コードと、前記数値分析によって得られたその分類コードに対応する座標データに基づいて算出する方法であれば特に限定はない。例えば特許文献に一つの分類コードしか付与されていない場合には、その特許文献の座標データは、その付与された一つの分類コードとしてもよいし、一方で特許文献に複数の分類コードが付与されている場合には、その特許文献の座標データとしてはその複数の分類コードの座標データの重心としてもよく、勿論これらに限定されるものではない。これらはその分類コードとしてＦタームやＦＩといった、多様な分類コードを利用した際において同様である。

次に、座標空間内の各座標領域における特許文献の密度を表現したマップを作成する。このような表現方法としては、視覚的に各座標領域に対応する技術領域における特許文献の密度を反映し得る方法であれば特に限定はなく、例えばヒートマップのような、多様な色調により、各座標領域に対応する技術領域ごとに存在する特許文献の密度を表現してもよく、勿論これに限定されるものではない。

またこのように各座標領域に対応する技術領域ごとに存在する特許文献の座標位置に基づいた特許文献の密度を表現するマップを作製した際には、各座標領域がどのような技術領域を指し示すのか一見して解りやすいようにするために、数値分析を行った数値分析用分類コードを座標空間上にプロットした下書きマップを作成してもよい。この場合、数値分析用分類コードの各プロット上またはすぐ脇にその分類コードを表示してもよいし、一見してより分かりやすいようにするために、数値分析用分類コードに対応する技術領域名を、前記数値分析により得られた座標地点に言葉として表示してもよく、勿論これに限定されるわけではない。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこうした例に何ら限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得ることは勿論である。

以下、実施例に基づき、本発明の実施形態をより具体的に説明するが、本発明がこれらに限定されるものではない。

（実施例１）
発泡樹脂事業をおこなっているＡ、Ｂ、Ｃ社の３社による１９９２年〜２０１１年の２０年間に公開された特許文献（特許査定がおりたものだけでなく出願中のものも含む。）を、出願人または権利者名をＡ、Ｂ、Ｃ社とすることにより検索し、またＣ社に関しては発泡樹脂関連の事業以外もおこなっているため、Ｃ社のみについては、更に発泡樹脂に関する特許文献という限定を加えることにより、総計５８２８件の特許文献を抽出した。そして独立行政法人工業所有権情報・研修館の提供する整理標準化データから、各特許に付与されたＦタームを取得した。
次いで、数値分析用分類コード（数値分析用Ｆターム）として、前記５８２８件の特許文献に付与されているＦタームの中から、その付与された頻度の高い上位１００個のＦタームを選抜した。その後各特許文献にどのＦタームが付与されているか否かを表すＦターム行列を、図３のように作成した。この行列においては、各行が各々の特許文献に対応し、各列が選抜したＦタームに対応しており、行列内の各要素においてＦタームが付与されている場合には１とし、付与されていない場合には０とした。その後、前記Ｆターム行列に基づいて対応分析を行い、数値分析用分類コード（数値分析用Ｆターム）の座標を算出した。そして、各々の特許文献の座標を、対応分析によって得られた数値分析用分類コード（数値分析用Ｆターム）の座標情報に基づき、各特許部文献に付与されたＦタームの、座標位置に基づいて形成される図形の重心として算出した。こうしてＡ、Ｂ、Ｃ社それぞれ別々のマップとして、各特許文献の座標を、座標空間上にプロットした。さらに、各社それぞれのマップにおいて、特許文献のプロットの密度に応じて色分けを行い、マップを作成した。尚、マップの色分けに際しては、特許文献の密度の最も高いところから順に赤→黄→青となるようにした。また併せて、各数値分析用分類コードを座標空間上にプロットし、そのプロット上に対応する分類コードを記載することにより、下書きマップも作成した。完成したマップは図４のように、下書きマップは図５のようになった。
完成したマップの座標（−１．０，−０．７）から（−０．５，−０．４）にかけての領域を下書きマップと照らし合わせると、包装体に関するＦタームが集まっていることが確認できた。完成したＡ社のマップにおいてはこの座標付近のプロット密度が高く、Ｂ、Ｃ社に比べて包装体分野の出願に重点を置いていることが分かった。また完成したマップにおける座標（−０．５，２．７）付近を下書きマップと照らし合わせると、積層体に関するＦタームが多く集まっていることが確認できた。Ｃ社はこの座標付近のプロット密度が高いことから、Ａ、Ｂ社に比べて積層体分野の出願に重点を置いていることが分かった。また、図６に示すように、下書きマップのＦタームの座標の位置にＦタームを記入するかわりにＦタームに対応する技術領域名を言葉で記入すると、一見して解りやすい下書きマップが得られた。

１００ 特許情報分析装置
１１０ 入力部
１２０ 制御部
１２１ 特許検索部
１２２ 分類コード集合作成部
１２３ 分類コード選抜部
１２４ 数値分析部
１２５ マップ作成部
１２６ 下書きマップ作成部
１３０ ＤＢサーバ
１３１ 文献ＤＢ
１４０ 記憶部
１５０ 表示部

Claims (16)

1. 所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索する手段、
   前記検索によって得られた集合に属する各々の特許文献に付与された複数の分類コードを抽出して分類コードの集合を作成する手段、
   前記分類コードの集合から数値分析用分類コードを選抜する手段、
   数値分析により、前記数値分析用分類コードの座標を算出する手段、
   前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、前記各々の特許文献の座標を算出し、前記特許文献の座標に基づきその密度を表現したマップを作成する手段、
   を有することを特徴とする特許情報分析装置。
2. 抽出された分類コードの集合から、出現頻度の高い分類コードを数値分析用分類コードとして選抜する請求項１に記載の特許情報分析装置。
3. 前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、下書きマップを作成する手段を含む請求項１又は２に記載の特許情報分析装置。
4. 前記座標空間は２次元である、請求項１〜３の何れか１項に記載の特許情報分析装置。
5. 前記分類コードはＦタームである請求項１〜４の何れか１項に記載の特許情報分析装置。
6. 前記数値分析は対応分析である請求項１〜５の何れか１項に記載の特許情報分析装置。
7. 各々の特許文献の座標は、該特許文献に付与された分類コードのうち、前記数値分析用分類コードとして選抜された分類コードの座標を結んで形成される図形の重心として決定される、請求項１〜６の何れか１項に記載の特許情報装置。
8. 下書きマップにおいて、分類コードを言葉に変換し、その言葉を下書きマップに記入する手段を含む請求項１〜７の何れか１項に記載の特許情報分析装置。
9. 所定の観点に基づいた特許文献の集合を検索する工程、
   前記検索によって得られた集合に属する各々の特許文献に付与された複数の分類コードを抽出して分類コードの集合を作成する工程、
   前記分類コードの集合から数値分析用分類コードを選抜する工程、
   数値分析により、前記数値分析用分類コードの座標を算出する工程、
   前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、前記各々の特許文献の座標を算出し、前記特許文献の座標に基づきその密度を表現したマップを作成する工程、
   を有することを特徴とする特許情報分析方法。
10. 抽出された分類コードの集合から、出現頻度の高い分類コードを数値分析用分類コードとして選抜する請求項９に記載の特許情報分析方法。
11. 前記数値分析用分類コードの座標に基づいて、下書きマップを作成する工程を含む請求項９又は１０に記載の特許情報分析方法。
12. 前記座標空間は２次元である、請求項９〜１１の何れか１項に記載の特許情報分析方法。
13. 前記分類コードはＦタームである請求項９〜１２の何れか１項に記載の特許情報分析方法。
14. 前記数値分析は対応分析である請求項９〜１３の何れか１項に記載の特許情報分析方法。
15. 各々の特許文献の座標は、該特許文献に付与された分類コードのうち、前記数値分析用分類コードとして選抜された分類コードの座標を結んで形成される図形の重心として決定される、請求項９〜１４の何れか１項に記載の特許情報方法。
16. 下書きマップにおいて、分類コードを言葉に変換し、その言葉を下書きマップに記入する工程を含む請求項９〜１５の何れか１項に記載の特許情報分析方法。
    
    
    

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