JP2019096250A - Foreign patent cost prediction system, office notification frequency prediction device, foreign patent cost prediction device, method for predicting foreign patent cost, and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、海外特許費用を予測するための予測システム、庁通知回数予測装置、海外特許費用予測装置、海外特許費用を予測するための方法、およびその予測方法を記録した媒体に関するものである。 The present invention relates to a forecasting system for forecasting overseas patent costs, an agency notification frequency forecasting apparatus, an overseas patent cost forecasting apparatus, a method for forecasting overseas patent costs, and a medium storing the forecasting method.
海外特許取得に関連する費用は非常に高額であり、間接費として企業収益に大きな影響を及ぼす。例えば、米国では特許庁に支払う手続き費用（official fee）に加え、日本及び米国のそれぞれの代理人に支払う手数料、翻訳料など、日本国内の数倍もの費用が必要となる。さらに、費用が発生する時期や回数も発明案件により区々であり、その予測は極めて困難である。 The costs associated with acquiring foreign patents are very high and, as an indirect cost, have a major impact on corporate profits. For example, in the United States, in addition to the procedure fee paid to the Patent Office (US), it will require several times as much expenses as in Japan, such as fees paid to agents in Japan and the US and translation fees. Furthermore, the timing and frequency of costs are different depending on invention projects, and the prediction is extremely difficult.
一方で、各企業は海外特許費用を管理し、次年度以降にかかる費用を予測して経営戦略に織り込む必要がある。次年度以降にかかる海外特許費用の予測は、当該国の特許制度や審査の展開により影響を受けることから一般に困難であると考えられていた。このため、各企業は、例えば、前年度の実績を参考に当該年度の知財コストを予想するなどの単純な方法に頼らざるをえなかった。しかし、海外特許の審査の展開は全くランダムに進行するわけではなく、各国における特許制度、および出願と審査の過程における所定の因果関係を解明することにより、より正確な費用の予測が可能となるはずである。 On the other hand, each company needs to manage overseas patent costs and predict the costs that will be incurred in the next fiscal year and incorporate them into its business strategy. The prediction of overseas patent costs for the next fiscal year and later is generally considered difficult because it is affected by the development of patent systems and examinations in the relevant country. For this reason, each company has to rely on a simple method such as, for example, predicting the IP cost of the current year based on the results of the previous year. However, the development of examination of foreign patents does not progress at all at random, and it becomes possible to predict costs more accurately by elucidating the patent system in each country and the predetermined causality in the process of application and examination. It should be.
米国特許費用は、出願、拒絶理由通知、拒絶査定、許可通知など、権利化の過程で起こる手続（アクション）にその処理費用（単価）を乗じたものの和として表すことができる。しかし、出願人の意思決定により調整が可能な出願行為を除き、他のアクションは大凡連鎖的ではあるものの、その経路とタイミングは特許庁における審査の状況に依存するため、出願人側においてコントロールすることができない。一方、出願について、過去に発生したアクションの発生回数から次年度に発生するアクションの発生回数が予測できれば、次年度に発生する費用もある程度予測が可能になるはずである。 US patent costs can be expressed as the sum of the actions (actions) that occur in the process of patenting, such as an application, notice of reasons for refusal, decision on refusal, notice of permission, etc., multiplied by the processing cost (unit price). However, except for the filing act that can be adjusted according to the applicant's decision, although the other actions are roughly sequential, the path and timing depend on the status of examination at the Patent Office, so the applicant controls I can not do it. On the other hand, if it is possible to predict the number of occurrences of actions that will occur in the next fiscal year from the number of occurrences of actions that have occurred in the past, the expenses that will occur in the next fiscal year should also be predictable to some extent.
本発明は、海外特許費用、特に米国における特許費用を、より正確に推定する方法を見出すべく、統計的手法を含めて各種の予測方法を比較検討することにより、海外特許費用の予測システム、そのシステムに用いられる庁通知対応費用予測装置、海外特許費用の予測方法およびをその方法が記録された記録媒体を形成し、企業実務への適用を図ることを目的とする。 The present invention is a system for predicting overseas patent costs by comparing various prediction methods including statistical methods in order to find out a method for more accurately estimating foreign patent costs, particularly patent costs in the United States. It is an object of the present invention to form a recording medium in which the method is used, and a method of predicting foreign patent costs used in the system, and a method of predicting overseas patent costs, for application to business practices.
従来の海外特許経費の予測の重要性と、その方法については、非特許文献「知財管理（2012）」に詳しく述べられている。すなわち同文献では、特許関連費用の予算策定は非常に困難であるところ、その理由として、発明発生から出願後約２０年にわたり、様々な費用が発生し、特にいわゆる中間処理においては、金額も大きく、時期の予測も難しい点を指摘する。このため、同文献では、予算策定の困難性を回避するための方策として、知財活動項目を細分化することにより、件数決定や費用予測の執行を精緻化しようとする取り組み等について紹介している。 The importance of the conventional overseas patent expense forecast and its method are described in detail in the non-patent document "IP management (2012)". That is, in the same document, budgeting of patent related costs is very difficult, but various costs occur for about 20 years after the invention is generated from the invention occurrence, and the amount of money is large especially in so-called intermediate processing. Point out that the prediction of the time is also difficult. For this reason, in the document, as measures to avoid the difficulty of budget formulation, introduce measures to refine execution of number decision and cost forecast by subdividing IP activity items. There is.
上記知財管理（2012）では、海外特許費用の予測の重要性とその困難性について指摘しており、かつ統計的手法を用いての予測が有効であるとの示唆はあるものの、具体的な手法については何ら開示されていない。現状の各企業の特許費用の予測は、前年度並みに費用を設定するなど、経験的な手法によっているのが主流である。そして、実際の費用が予測値から乖離した場合の対策として、当該年度の出願数を減らすなど、到底戦略的とはいえない手法によっているのが実情である。 The above IP management (2012) points out the importance and difficulty of foreign patent cost forecasting, and there is a suggestion that forecasting using statistical methods is effective, but it is concrete The method is not disclosed at all. The current patent costs of each company are estimated by empirical methods, such as setting the cost as in the previous year. And, as a measure when actual expenses deviate from the forecast value, it is the fact that it is by no means very strategic method such as reducing the number of applications in the current year.
また、特開２００３−１０８７３０号公報には、特許出願にかかる費用を事前に把握するためのプログラムに関する発明が開示されているが、審査請求の費用を事前に計算しているだけで、海外特許費用を予測して計算するものではない。 Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-108730 discloses an invention related to a program for grasping the cost for patent application in advance, but it is possible to calculate the cost of the examination request in advance only by calculating the cost of the examination request. It does not predict and calculate the cost.
一般に過去のデータに基づいて将来の結果を予測する手法は多数存在するにもかかわらず、各企業が上記のような単純な予測方法を採用せざるを得ないのは、海外特許費用の予測についてどの予測方法が適しているかの検証が困難であるという事情があった。また、米国での中間処理費用を予測するには、まず米国における特許の権利化の手続きについて整理し、費用予測について重要な手続きであるアクションを選別する必要があった。そこで、本発明では、特に費用が嵩みかつ予測が困難なアクションとして、選択指令、拒絶理由通知、拒絶査定、アドバイザリ通知、許可通知の５項目に着目した。さらに、これらの処理に必要な費用を予測する最適な予測方法を特定し、次年度に発生する米国特許費用を予測すべく、以下に述べる解決策について検討を行なった。 Despite many methods for predicting future results based on past data in general, each company is forced to adopt the simple prediction method as described above, concerning forecasting overseas patent costs. It has been difficult to verify which prediction method is suitable. In addition, in order to forecast intermediate processing costs in the United States, it was first necessary to sort out the procedure for patenting in the United States, and to select actions that are important procedures for cost prediction. Therefore, in the present invention, attention is paid to five items of selection instruction, notification of reasons for refusal, decision of refusal, advisory notice, and notice of permission as actions which are particularly expensive and difficult to predict. Furthermore, in order to identify the most suitable forecasting method for predicting the cost required for these processes, and to predict the US patent cost to be incurred in the next fiscal year, the following solutions were examined.
本発明における米国特許費用の予測の考え方を以下に示す。まず、１件の米国特許出願の権利化に要する費用は、所定の期間内に権利化の過程で起こるアクションにその処理費用（単価）を乗じたものの和として表すことができる。そして、企業全体ないし一事業所において発生する費用は、個々の出願の権利化に要する費用の総和として算出できる。 The concept of US patent cost forecast in the present invention is shown below. First, the cost for patenting a single U.S. patent application can be expressed as the sum of the actions that occur in the process of patenting within a predetermined period multiplied by the processing cost (unit price). Then, the expenses incurred in the whole enterprise or one place of business can be calculated as the sum of the expenses required for making individual applications patented.
一方、出願人の意思決定により調整が可能な出願行為を除き、他のアクションは大凡連鎖的ではあるものの、その経路とタイミングは特許庁における審査の状況に依存するため、出願人側においてコントロールすることができない。特に米国においては特許出願の審査過程は複雑であり、次のアクションが何でいつ起こるかを正確に予測することは極めて困難である。加えて、総合電機メーカーのように、家電事業、重電事業、情報機器事業など性質の異なる複数の技術分野の製品を扱う事業所がある場合は、発明の複雑さや事業戦略、さらには特許庁における審査状況が相違することから最適な予測方法が事業所ごとに異なる可能性がある。 On the other hand, except for the filing act that can be adjusted according to the applicant's decision, although the other actions are roughly chained, the path and timing depend on the examination situation in the Patent Office, so the applicant controls I can not do it. Especially in the United States, the patent application review process is complicated and it is extremely difficult to accurately predict when and what the next action will take. In addition, if there is a business office dealing with products with different technical fields such as home appliance business, heavy electric business, and information equipment business, such as a general electric appliance manufacturer, the complexity of the invention and business strategy, and also the patent office There is a possibility that the optimum forecasting method may differ depending on the establishment because the examination situation in the case is different.
一般的にこのような費用等を予測する方法として、過去のデータを集計して用いる集計的方法と案件ごとの状況を考慮する非集計的な方法に大別される。また、集計的予測方法についても多数の方法が存在するが、いずれの方法が適するかは、事業環境や技術分野などに影響されると考えられ、一義的に決定することが困難である。そこで本発明では、以下に示すとおり、次年度の米国特許経費の予測をアクションごとに複数の予測方法を用いて実施し、最も精度の高い予測方法を採用することとした。 In general, methods for predicting such expenses are roughly classified into an aggregation method using aggregation of past data and a non-aggregation method considering the situation of each case. Also, although there are many methods for aggregate forecasting methods, which method is suitable is considered to be affected by the business environment, the technical field, and the like, and it is difficult to determine uniquely. Therefore, in the present invention, as shown below, the prediction of US patent expenses for the next fiscal year is performed using a plurality of prediction methods for each action, and the highest accuracy prediction method is adopted.
本発明にかかる海外特許費用予測システムは、海外特許出願手続に関するデータを格納するデータベースと、当該データを読み込み、海外特許出願における次期手続発生回数の予測処理を行なう海外特許費用予測装置と、当該予測処理結果を表示する出力装置とからなり、当該海外特許費用予測装置は、複数の予測方法により次期手続発生回数を予測する処理を行なうとともに、それぞれの予測方法による予測誤差を算出し、その予測誤差が最小である予測方法を選択し、出力装置は誤差が最小である予測方法による予測処理結果を出力するようにしたものである。 The foreign patent cost forecasting system according to the present invention comprises: a database for storing data relating to foreign patent application procedures; a foreign patent cost forecasting apparatus for reading the data and forecasting the number of next procedure occurrences in foreign patent applications; The overseas patent cost prediction device comprises an output device for displaying the processing result, and the foreign patent cost prediction device performs processing of predicting the number of times of next procedure occurrence by a plurality of prediction methods, and calculates prediction errors by the respective prediction methods. Is selected, and the output device outputs the prediction processing result by the prediction method with the smallest error.
また、上記海外特許費用予測装置における複数の予測方法は、集計モデルと非集計モデルの双方の処理を含むようにしたものである。 Further, the plurality of prediction methods in the foreign patent cost prediction device include processing of both the aggregation model and the non-aggregation model.
また、上記集計モデルは、前期の観測値を今期の予測値とする第１の予測方法、過去複数期の観測値の平均値を今期の予測値とする第２の予測方法、期のみを説明変数とする線形回帰による第３の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる線形回帰による第４の予測方法、期のみを説明変数とする曲線回帰による第５の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる曲線回帰による第６の予測方法、期のみを説明変数とする状態空間モデルによる第７の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数とする状態空間モデルによる第８の予測方法のうち、いずれか複数または全ての予測方法を組合せて用いるようにしたものである。 In addition, the above aggregation model explains only the first prediction method that uses the observation value of the previous period as the prediction value of the current period, the second prediction method that uses the average value of observation values of multiple past periods as the prediction value of the current period, A third prediction method by linear regression as a variable, a fourth prediction method by linear regression using both a period and the number of applications as explanatory variables, a fifth prediction method by curve regression with only a period as an explanatory variable, a period and Sixth forecasting method by curve regression using both applications as explanatory variables, seventh forecasting method by state space model with only period as explanatory variable, state space model using both period and number of applications as explanatory variables In the eighth prediction method, any plurality or all of the prediction methods are used in combination.
また、上記の予測処理は、海外特許出願の審査過程における手続（アクション）ごとに実施するようにしたものである。 Also, the above-described prediction processing is performed for each procedure (action) in the examination process of the foreign patent application.
また、上記手続は、拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令を含むようにしたものである。 In addition, the above procedure is intended to include a notice of reasons for refusal, a notice of permission, a notice of refusal to make a decision, a notice of advisory, and a selection instruction.
本発明にかかる、庁通知回数予測装置は、所定の集団が所定の国の特許庁に出願し係属中の特許出願群について、特許庁から発行される通知の回数を予測する庁通知回数予測装置であって、予測を行うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間中に特許庁から発行された通知の時期に関する情報を用いて、複数の予測アルゴリズムそれぞれにより、当該単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を計算する計算手段と、少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、予測アルゴリズム毎に計算された計算値と、当該単位期間内に実際に発行された通知の回数とを用いて、各予測アルゴリズムの予測精度に関する評価値を算出する評価値算出手段と、予測精度が最も高いことを表す評価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、予測するときよりも後の所定の単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を予測する予測手段とを備えるようにしたものである。 The office notification frequency prediction device according to the present invention predicts the number of notifications issued from the patent office for a group of patent applications for which a predetermined group has filed an application with the patent office of a predetermined country. For at least one unit period prior to making a prediction, using information on the timing of a notification issued by the Patent Office during a predetermined period before the unit period, using a plurality of prediction algorithms respectively Calculation means for calculating the number of notifications issued from the Patent Office within the unit period, the calculated value calculated for each prediction algorithm in each of at least one unit period, and the actual value within the unit period Evaluation value calculation means for calculating an evaluation value regarding prediction accuracy of each prediction algorithm using the number of issued notifications, and an evaluation value indicating that the prediction accuracy is the highest are calculated. Using the prediction algorithms, but which is adapted and a prediction means for predicting the number of notifications that are issued by the Office within a predetermined unit period later than when predicting.
また、本発明にかかる海外特許費用予測装置は、庁通知回数予測装置により予測した通知の回数に、当該通知が１回発行した場合に、この集団に発生する費用を乗算することによって、予測するときよりも後の所定の単位期間内に集団に発生する総費用を予測するようにしたものである。 Further, the foreign patent cost prediction device according to the present invention predicts by multiplying the number of notifications predicted by the agency notification frequency prediction device by the cost incurred to this group when the notification is issued once. It is intended to predict the total cost incurred in a group within a predetermined unit period after time.
本発明にかかる海外特許費用予測方法は、海外特許出願手続に関するデータに基づき、複数の予測方法により次期手続発生回数を予測する手順と、それぞれの予測方法による予測誤差を算出する手順と、予測誤差が最小である予測方法を選択する手順と、選択された予測方法による予測処理結果を出力する手順とによる予測処理を含むようにしたものである。 The foreign patent cost prediction method according to the present invention comprises: a procedure of predicting the number of next procedure occurrence times by a plurality of prediction methods based on data regarding foreign patent application procedures; a procedure of calculating prediction errors by respective prediction methods; Is to include prediction processing according to a procedure of selecting a prediction method in which is the smallest and a procedure of outputting a prediction processing result according to the selected prediction method.
また、上記海外特許費用予測方法にかかる複数の予測方法は、集計モデルと非集計モデルの双方の処理を含むようにしたものである。 Further, the plurality of prediction methods according to the foreign patent cost prediction method include processing of both the aggregation model and the non-aggregation model.
また、上記海外特許費用予測方法にかかる集計モデルは、前期の観測値を今期の予測値とする第１の予測方法、過去複数期の観測値の平均値を今期の予測値とする第２の予測方法、期のみを説明変数とする線形回帰による第３の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる線形回帰による第４の予測方法、期のみを説明変数とする曲線回帰による第５の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる曲線回帰による第６の予測方法、期のみを説明変数とする状態空間モデルによる第７の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数とする状態空間モデルによる第８の予測方法のうち、いずれか複数または全ての予測方法を組合せて用いるようにしたものである。 In addition, the aggregation model according to the overseas patent cost prediction method described above is a first prediction method using the observation value of the previous period as the prediction value of this period, and a second prediction method using the average value of the observation values of the past plural periods as the prediction value of this period. Prediction method, third prediction method by linear regression with only period as explanatory variable, fourth prediction method by linear regression using both period and number of applications as explanatory variable, fourth by curve regression with only period as explanatory variable Describes both the prediction method of 5, the sixth prediction method by curve regression using both the period and the number of applications as explanatory variables, the seventh prediction method by the state space model with only the period as the explanatory variable, the period and the number of applications In the eighth prediction method based on the state space model as a variable, any one or more of the prediction methods may be used in combination.
また、上記海外特許費用予測方法にかかる予測処理は、海外特許出願の審査過程における手続ごとに実施するようにしたものである。 Further, the forecasting process according to the foreign patent cost forecasting method is performed for each procedure in the examination process of the foreign patent application.
また、上記海外特許費用予測方法にかかる審査過程における手続は、拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令を含むようにしたものである。 Also, the procedure in the examination process according to the foreign patent cost prediction method includes a notice of reasons for refusal, a notice of permission, a notice of refusal to make a decision, an advisory notice, and a selection instruction.
本発明にかかる記録媒体は、コンピュータを制御するためのプログラムを担持した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、海外特許出願手続に関するデータに基づき、複数の予測方法により次期手続発生回数を予測する手順と、それぞれの予測方法による予測誤差を算出する手順と、予測誤差が最小である予測方法を選択する手順と、選択された予測方法による予測処理結果を出力する手順とによる予測処理を実行するためのプログラムラムを少なくとも備えるものである。 A recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium that carries a program for controlling a computer, and predicts the number of next procedure occurrences by a plurality of prediction methods based on data relating to overseas patent application procedures. Perform prediction processing according to the following procedure: calculating the prediction error by each prediction method; selecting the prediction method with the smallest prediction error; and outputting the prediction processing result by the selected prediction method At least a program ram for
また、上記記録媒体にかかる複数の予測方法は、集計モデルと非集計モデルの双方の処理を含むようにしたものである。 Further, the plurality of prediction methods according to the above recording medium include the processing of both the aggregation model and the non-aggregation model.
また、上記記録媒体にかかる集計モデルは、前期の観測値を今期の予測値とする第１の予測方法、過去複数期の観測値の平均値を今期の予測値とする第２の予測方法、期のみを説明変数とする線形回帰による第３の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる線形回帰による第４の予測方法、期のみを説明変数とする曲線回帰による第５の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる曲線回帰による第６の予測方法、期のみを説明変数とする状態空間モデルによる第７の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数とする状態空間モデルによる第８の予測方法のうち、いずれか複数または全ての予測方法を組合せて用いるようにしたものである。 In addition, the aggregation model according to the above recording medium includes: a first prediction method using an observation value of the previous period as a prediction value of the period; a second prediction method using an average value of observation values of a plurality of past periods as a prediction value of the period; Third prediction method by linear regression with only period as explanatory variable, Fourth prediction method by linear regression using both period and number of applications as explanatory variable, fifth prediction by curve regression with only period as explanatory variable Method, sixth forecast method by curve regression using both period and number of applications as explanatory variables, seventh forecast method by state space model with only period as explanatory variable, both period and number of applications as explanatory variables In the eighth prediction method based on the state space model, any plurality or all of the prediction methods may be used in combination.
また、上記記録媒体にかかる予測処理は、海外特許出願の審査過程における手続ごとに実施するようにしたものである。 Further, the prediction process for the above recording medium is performed for each procedure in the examination process of the foreign patent application.
また、上記記録媒体にかかる審査過程における手続は、拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令を含むようにしたものである。 Further, the procedure in the examination process relating to the above recording medium includes a notice of reasons for refusal, a notice of permission, a notice of refusal, a notice of advisory, and a selection instruction.
本発明によれば、事業所別、手続きの種類別に複数の予測方法から最適な予測方法を選択するため、各手続や各事業所に最も適した予測が可能になる。また、期ごとにパラメータ推定および予測方法の選択をし直すため、出願件数や審査実務等外部環境の変化への対応が可能になるという効果がある。 According to the present invention, since the most suitable prediction method is selected from a plurality of prediction methods according to the place of business and the type of procedure, it is possible to make the prediction most suitable for each procedure and each place of business. In addition, there is an effect that it is possible to cope with changes in the external environment such as the number of applications and examination practice, since the selection of parameter estimation and prediction methods is re-selected for each period.
実施の形態１
本発明による海外特許費用予測システムは、事業部ごとに各項目についての過去のデータを使用して、現状で適合可能な複数の予測方法を用いて予測を実施し、それぞれの予測方法ごとの誤差を比較し、最小の誤差である予測方法を当該事業部の予測方法として採用する。すなわち、本発明は過去の一定期間のデータを用いて、事業部門別、業務種類別に、複数種類の予測モデルの中で最も予測能力の高いモデルを選択し、選択されたモデルを用いて、次期の手続発生回数を予測する。以下、本発明の実施の形態１について説明する。
Embodiment 1
The overseas patent cost forecasting system according to the present invention uses the past data for each item in each division to carry out forecasting using a plurality of currently compatible forecasting methods, and errors for each of the forecasting methods. And the prediction method with the smallest error is adopted as the prediction method of the relevant business unit. That is, the present invention uses data of a certain period in the past, selects a model having the highest prediction ability among a plurality of types of prediction models according to business divisions and business types, and uses the selected model in the next Predict the number of procedures Hereinafter, Embodiment 1 of the present invention will be described.
図１は、本発明の実施の形態１にかかる海外費用予測システムの一例を示す構成図である。図１において１は海外特許予測装置であり、データベース２から海外外特許出願に関する過去の処理情報を受け取り、所定の計算処理を行い、その結果を出力装置３に送信する。なお、上記海外特許予測装置１とデータベース２及び出力装置３は、それぞれ別個の装置としてもよく、一体としてもよい。 FIG. 1 is a block diagram showing an example of the overseas cost prediction system according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an overseas patent prediction device, which receives past processing information regarding a foreign patent application from the database 2, performs predetermined calculation processing, and transmits the result to the output device 3. The foreign patent prediction device 1, the database 2 and the output device 3 may be separate devices or may be integrated.
次に動作について説明する。図１において、データベース２から読み出された海外特許出願処理に関するデータは、海外特許予測装置１において、図２に示すフローチャートに従って処理される。次いで、その処理結果は出力装置３に送信され出力される。ここで、データベース２から読み出されるデータは、例えば米国特許であれば、出願権利化過程で発生するアクション項目（拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令等）についての時期と件数を含むものである。 Next, the operation will be described. In FIG. 1, data relating to the foreign patent application processing read out from the database 2 is processed in the foreign patent prediction device 1 according to the flowchart shown in FIG. 2. Then, the processing result is transmitted to the output device 3 and output. Here, if the data read out from the database 2 is, for example, a US patent, the timing for action items (notification of rejection reason, notice of rejection, notice of rejection decision, advisory notice, selection instruction, etc.) And the number.
図２のフローチャートにおいて、読み込まれたデータに基づいて、表１に示す予測方法をすべて実施することにより、それぞれ次期に発生するアクション数を予測する。このような費用を予測する方法としては、先に述べたとおり過去のデータを集計して用いる集計的方法と案件ごとの状況を考慮する非集計的な方法に大別される。また、集計的予測方法については表１の方法による予測処理を実施しうるが、いずれの方法が適するかは、事業部門などの特性に依存すると考えられ、一義的に決定することが困難である。 In the flowchart of FIG. 2, the number of actions to be generated in the next period is predicted by implementing all the prediction methods shown in Table 1 based on the read data. Methods for predicting such expenses are roughly classified into an aggregation method using the past data as described above and a non-aggregation method considering the situation of each project. In addition, regarding the aggregate prediction method, the prediction processing by the method in Table 1 can be performed, but it is considered that which method is suitable depends on the characteristics of the business division etc., and it is difficult to determine uniquely. .
非集計モデルでは、過去のデータを用いて、アクション間の遷移確率、あるアクションから次のアクションが起こるまでの日数の平均値および分散を計算し、予測期間中にどのアクションが、どのくらいの確率で発生するかを個別に予測する。ここで、アクション間の日数は、正規分布に従うと仮定する。予測を行う際には、その時に継続中のアクションから、予測期間中に発生するアクションの発生確率を予測し、各アクションの発生確率の合計値を該当するアクションの発生回数の予測値とする。
本実施の形態１では、事業所ごとに各アクションが次期に発生する回数を表１に示す複数の予測方法を用いて実施し、誤差すなわち式１に示すRMSE（（Root Mean Square Error：平均二乗誤差の平方根）が最小となる予測方法をそのアクションの次期発生回数を予測する方法として採用する。次いで、アクションごとの次期発生回数にそれぞれの処理単価を乗じたものの和をとり、当該事業所の次期米国特許費用として算出し、その結果を出力装置３に出力する。ここで、式１におけるｙiはi期の実測値、 ^yi（ワイハットi)はi期の予測値を示すものである。
本実施の形態では、X社の8事業所（A〜H）の全体及びそれぞれの事業所について、過去15年（30期）分の各アクション項目（拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令）のデータを用いて計算を行なった。表１の９種類の予測方法すべてにより、過去20期分のデータを用いてパラメータを推定し、次期の予測を行うという作業を10期分繰り返し、それぞれの手法のRMSEを算出した。そして、それぞれのアクションについて予測精度が最も高くなる予測方法を選択し、アクションごとに次期の発生回数を予測、これに処理単価を乗じることにより事業所ごとのの特許費用の計算を行なった。 In this embodiment, each action item (notification of rejection reason, notice of permission, notice of rejection decision) for the past 15 years (30th term) for all eight establishments (A to H) of company X and each establishment. Calculations were performed using the data of advisory notification, selection command). With all nine types of prediction methods in Table 1, parameters were estimated using data for the past 20 periods, and the work of performing the next prediction was repeated for ten periods, and the RMSE of each method was calculated. Then, for each action, the prediction method with the highest prediction accuracy was selected, the number of occurrences of the next generation was predicted for each action, and the processing unit price was multiplied by this to calculate the patent cost for each establishment.
以下、本発明の庁通知回数予測装置について説明する。庁通知回数予測装置は、所定の集団が所定の国（たとえば、アメリカ、中国、日本等）の特許庁に出願し係属中の特許出願群について、その特許庁から発行される通知の回数を予測する装置であって、予測を行うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間中に特許庁から発行された通知の時期に関する情報を用いて、複数の予測アルゴリズムそれぞれにより、当該単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を計算する計算手段と、少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、予測アルゴリズム毎に計算された計算値と、当該単位期間内に実際に発行された通知の回数とを用いて、各予測アルゴリズムの予測精度に関する評価値を算出する評価値算出手段と、予測精度が最も高いことを表す評価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、予測するときよりも後の所定の単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を予測する予測手段とを備える。 Hereinafter, an agency notification frequency prediction device of the present invention will be described. The office notification frequency prediction device predicts the number of notifications issued from a patent application group for which a predetermined group has filed applications to the patent office of a predetermined country (for example, the United States, China, Japan, etc.) and is pending. A plurality of predictions for at least one unit period prior to the prediction, using information regarding the timing of a notification issued by the Patent Office during a predetermined period prior to the unit period. Calculation means for calculating the number of notifications issued from the patent office within the unit period by each algorithm, a calculated value calculated for each prediction algorithm in each of at least one unit period, and the unit period Evaluation value calculation means for calculating an evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm using the number of notifications actually issued, and that the prediction accuracy is the highest Using a prediction algorithm value is calculated, and a prediction means for predicting the number of notifications that are issued by the Office within a predetermined unit period later than when predicting.
海外特許費用予測装置１は、上記庁通知回予測装置により予測した通知の回数に、当該通知が１回発行した場合にこの集団に発生する費用を乗算することによって、予測するときよりも後の所定の単位期間内に集団に発生する総費用を予測することができる。 The overseas patent expense forecasting device 1 estimates the number of times of notification predicted by the above-mentioned office notification times prediction device by multiplying the cost incurred to this group when the notification is issued one time, rather than when predicting. It is possible to predict the total cost incurred in the population within a given unit period.
ここで、上記の庁通知回予測装置は、特許庁から発行される所定種類の通知の回数を予測するものである。また、所定種類の通知は、拒絶理由通知、拒絶査定等を含むものである。また、上記単位期間は、例えば1年、半期、四半期等の期間である。また、予測精度の評価値は、RMSE（Root Mean Square Error）、MAE（Mean Absolute Error）、MSE（Mean Squared Error）であってもよい。また、複数の予測アルゴリズムとしては、表１に示す複数の予測方法（アルゴリズム）の中から選択される２以上のアルゴリズムを用いることができるがこれに限られない。 Here, the above-mentioned office notification frequency prediction device predicts the number of notifications of a predetermined type issued from the patent office. Further, the predetermined type of notice includes notice of reasons for refusal, decision on refusal, and the like. Further, the above-mentioned unit period is, for example, a period of one year, a half, a quarter, or the like. Further, the evaluation value of the prediction accuracy may be root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), or mean squared error (MSE). Also, as the plurality of prediction algorithms, two or more algorithms selected from among the plurality of prediction methods (algorithms) shown in Table 1 can be used, but the present invention is not limited thereto.
なお、上記計算手段が、予測を行うときよりも前の複数の異なる単位期間について、各単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を計算するものである場合、上記評価値算出手段は、単位期間毎に、「各予測アルゴリズムによる計算値」と「実際の通知回数」とに基づいて各予測アルゴリズムの予測精度に関する第１の評価値を算出し、各単位期間について算出された第１の評価値を平均してなる第２の評価値を各予測アルゴリズムの予測精度に関する最終的な評価値とするものであってもよい。 When the calculation means calculates the number of notifications issued from the patent office within each unit period for a plurality of different unit periods before the prediction, the evaluation value calculation means calculates The first evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm is calculated for each unit period based on the “calculated value by each prediction algorithm” and the “actual notification count”, and the first calculated for each unit period The second evaluation value obtained by averaging the evaluation values of H may be used as a final evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm.
実施例１
一例として、X社におけるA事業所（機械部品）についての予測精度の指標（RMSE）の計算結果を表２にまとめる。なお、表の網掛け部は各アクションにおいてRMSEが最小となる予測方法を示している。A事業所についての計算例では、拒絶理由通知、拒絶査定及び選択指令のアクションについては「前記の観測値の予測方法」によるRMSEが最小であり、許可通知及びアドバイザリ通知については「非集計モデル」が最小となった。
As an example, Table 2 summarizes the calculation results of the prediction accuracy index (RMSE) for the A office (machine parts) in the X company. The shaded portion of the table indicates the prediction method which minimizes the RMSE in each action. In the calculation example for establishment A, the RMSE according to the above-mentioned “Method for predicting observed value” is minimum for the action of rejection reason notification, rejection decision and selection command, and “non-aggregate model” for permission notification and advisory notification. Became the smallest.
すなわち、実施例１における次期米国特許費用の計算は次のようになる。
次期米国特許費用＝Σ（アクションごと発生予想回数×各処理の平均単価）
＝選択指令発生予想回数×選択指令処理平均単価 +拒絶理由発生予想回数×拒絶処理平均単価+拒絶査定発生予想回数×拒絶査定処理平均単価+アドバイザリ発生予想回数×アドバイザリ処理平均単価+許可通知発生予想回数×許可処理平均単価
That is, the calculation of the next US patent cost in Example 1 is as follows.
Next US patent cost = ((number of expected occurrences per action × average cost per processing)
= Expected number of occurrences of selection command × Selection command processing average unit price + Expected number of rejection reasons occurrence × Number of rejection processing average unit price + Expected number of rejection assessment occurrences × Number of rejection assessment processing average unit prices + Expected number of advisories occurrence × Advisory processing average unit price + permission notification Expected number of occurrences × Permitted processing average price
実施例２
次に、X社のB事業所（情報機器）について実施例１と同様の計算を行なった。本実施例における計算例では、表３に示すとおり、選択指令については「非集計モデル」、拒絶理由通知、アドバイザリ通知については「観測値（６期）の平均値」、拒絶査定については「状態空間モデル１」、許可通知については「線形回帰モデル２」の予測方法によるRMSEが最小となった。なお、次期米国特許費用の計算についても、実施例１と同様の式に当てはめて行なわれる。
Next, the same calculation as in Example 1 was performed for B office (information equipment) of company X. In the calculation example in the present embodiment, as shown in Table 3, “non-aggregate model” for selection command, notification of reason for rejection, “average value of observed value (sixth term)” for notification of advisory, and “rejection assessment” The RMSE by the prediction method of "Linear Regression Model 2" was minimized for the state space model 1 "and the permission notification. The calculation of the next US patent cost is also applied to the same equation as that of the first embodiment.
実施例３
本実施例では、X社の他のCからHの事業所及び８事業所全体についても同様の計算を行なった。表４は、アクションごとに最もRMSEが小さくなる、すなわち最適な予測方法に該当する位置に、各事業所の名称（A〜H、及び「全」）を記入したものである。なお、表４中、「全」は8事業所全体、「A」はA事業所（機械部品）、「B」はB事業所（情報機器）、「C」はC事業所（先端技術）、「D」はD事業所（個別半導体）、「E」はE事業所（車載デバイス）、「F」はF事業所（集積型半導体）、「G」はG事業所（液晶技術）、「H」はH事業所（家電製品）を示す。また、( )内は当該事業所が扱っている主要製品を示す。
In this example, the same calculation was performed for all the other offices C through H of company X and all eight offices. Table 4 describes the names (A to H and "all") of each business office at the position where the RMSE is the smallest for each action, that is, the position that corresponds to the optimal prediction method. In Table 4, “All” is the entire 8 establishments, “A” is the A establishment (machine parts), “B” is the establishment B (information equipment), and “C” is the establishment C (high-tech) , “D” is D office (individual semiconductor), “E” is E office (vehicle-mounted device), “F” is office F (integrated semiconductor), “G” is G office (liquid crystal technology), "H" indicates the H office (home appliance). Also, () indicates the main products handled by the establishment.
表４から分かるとおり、X社における計算例では同一の事業所であっても、最適な予測方法はアクションによって相違する。また、同じアクションであっても事業所が異なれば最適な予測方法は相違する。すなわち、いずれかの予測方法に固定してしまうと、アクションや事業の内容によっては予測精度が粗くなり、次期の米国出願費用についての見込み額と実際の費用との乖離が拡大し、事業計画への影響が解消できないことになる。本手法を実際の予測に用いる際には、事業所ごと、アクションごとに過去のデータに基づき全ての予測方法による計算を試みた上で、それぞれの計算方法の予測精度を比較し、最適な予測方法を選択して次期に必要となるアクション費用を算出する。このため、常に精度の高い次期経費の予測が可能となる。 As can be seen from Table 4, the optimal prediction method differs depending on the action, even in the same business establishment in the calculation example in company X. In addition, even if the action is the same, the optimum forecasting method is different if the business establishment is different. In other words, if fixed to one of the forecasting methods, the accuracy of forecasting will be rough depending on the action and the content of the business, and the gap between the estimated amount for the next US filing fee and the actual fee will increase, The effect of can not be resolved. When using this method for actual prediction, after trying calculation by all the prediction methods based on the past data for each place of business and each action, the prediction accuracy of each calculation method is compared and the optimum prediction is made. Select the method and calculate the action cost required for the next term. Therefore, it is possible to always predict the next expenses with high accuracy.
この発明は海外特許費用の予測システム、庁通知回数予測装置、海外特許費用予測装置、海外特許費用の予測方法及びその予測方法を格納した記録媒体に適用される。 The present invention is applied to a foreign patent cost prediction system, an agency notification frequency prediction device, a foreign patent cost prediction device, a foreign patent cost prediction method, and a recording medium storing the prediction method.
１ 海外特許費用予測装置
２ データベース
３ 出力装置
1 Overseas Patent Cost Forecasting Device 2 Database 3 Output Device
本発明は、海外特許費用を予測するための予測システム、庁通知回数予測装置、海外特
許費用予測装置、海外特許費用を予測するための方法、およびその予測方法を記録した媒
体に関するものである。
The present invention relates to a forecasting system for forecasting overseas patent costs, an agency notification frequency forecasting apparatus, an overseas patent cost forecasting apparatus, a method for forecasting overseas patent costs, and a medium storing the forecasting method.
海外特許取得に関連する費用は非常に高額であり、間接費として企業収益に大きな影響
を及ぼす。例えば、米国では特許庁に支払う手続き費用（official fee）に加え、日本及
び米国のそれぞれの代理人に支払う手数料、翻訳料など、日本国内の数倍もの費用が必要
となる。さらに、費用が発生する時期や回数も発明案件により区々であり、その予測は極
めて困難である。
The costs associated with acquiring foreign patents are very high and, as an indirect cost, have a major impact on corporate profits. For example, in the United States, in addition to the procedure fee paid to the Patent Office (US), it will require several times as much expenses as in Japan, such as fees paid to agents in Japan and the US and translation fees. Furthermore, the timing and frequency of costs are different depending on invention projects, and the prediction is extremely difficult.
一方で、各企業は海外特許費用を管理し、次年度以降にかかる費用を予測して経営戦略
に織り込む必要がある。次年度以降にかかる海外特許費用の予測は、当該国の特許制度や
審査の展開により影響を受けることから一般に困難であると考えられていた。このため、
各企業は、例えば、前年度の実績を参考に当該年度の知財コストを予想するなどの単純な
方法に頼らざるをえなかった。しかし、海外特許の審査の展開は全くランダムに進行する
わけではなく、各国における特許制度、および出願と審査の過程における所定の因果関係
を解明することにより、より正確な費用の予測が可能となるはずである。
On the other hand, each company needs to manage overseas patent costs and predict the costs that will be incurred in the next fiscal year and incorporate them into business strategies. The prediction of overseas patent costs for the next fiscal year and later is generally considered difficult because it is affected by the development of patent systems and examinations in the relevant country. For this reason,
Each company had to rely on a simple method, for example, to predict the IP cost of the current year based on the results of the previous year. However, the development of examination of foreign patents does not progress at all at random, and it becomes possible to predict costs more accurately by elucidating the patent system in each country and the predetermined causality in the process of application and examination. It should be.
米国特許費用は、出願、拒絶理由通知、拒絶査定、許可通知など、権利化の過程で起こ
る手続（アクション）にその処理費用（単価）を乗じたものの和として表すことができる
。しかし、出願人の意思決定により調整が可能な出願行為を除き、他のアクションは大凡
連鎖的ではあるものの、その経路とタイミングは特許庁における審査の状況に依存するた
め、出願人側においてコントロールすることができない。一方、出願について、過去に発
生したアクションの発生回数から次年度に発生するアクションの発生回数が予測できれば
、次年度に発生する費用もある程度予測が可能になるはずである。
US patent costs can be expressed as the sum of the actions (actions) that occur in the process of patenting, such as an application, notice of reasons for refusal, decision on refusal, notice of permission, etc., multiplied by the processing cost (unit price). However, except for the filing act that can be adjusted according to the applicant's decision, although the other actions are roughly sequential, the path and timing depend on the status of examination at the Patent Office, so the applicant controls I can not do it. On the other hand, if it is possible to predict the number of occurrences of actions that will occur in the next fiscal year from the number of occurrences of actions that have occurred in the past, the expenses that will occur in the next fiscal year should also be predictable to some extent.
本発明は、海外特許費用、特に米国における特許費用を、より正確に推定する方法を見
出すべく、統計的手法を含めて各種の予測方法を比較検討することにより、海外特許費用
の予測システム、そのシステムに用いられる庁通知対応費用予測装置、海外特許費用の予
測方法およびをその方法が記録された記録媒体を形成し、企業実務への適用を図ることを
目的とする。
The present invention is a system for predicting overseas patent costs by comparing various prediction methods including statistical methods in order to find out a method for more accurately estimating foreign patent costs, particularly patent costs in the United States. It is an object of the present invention to form a recording medium in which the method is used, and a method of predicting foreign patent costs used in the system, and a method of predicting overseas patent costs, for application to business practices.
従来の海外特許経費の予測の重要性と、その方法については、非特許文献「知財管理（
2012）」に詳しく述べられている。すなわち同文献では、特許関連費用の予算策定は非常
に困難であるところ、その理由として、発明発生から出願後約２０年にわたり、様々な費
用が発生し、特にいわゆる中間処理においては、金額も大きく、時期の予測も難しい点を
指摘する。このため、同文献では、予算策定の困難性を回避するための方策として、知財
活動項目を細分化することにより、件数決定や費用予測の執行を精緻化しようとする取り
組み等について紹介している。
The importance of the conventional overseas patent expense forecast and its method
It is described in detail in 2012). That is, in the same document, budgeting of patent related costs is very difficult, but various costs occur for about 20 years after the invention is generated from the invention occurrence, and the amount of money is large especially in so-called intermediate processing. Point out that the prediction of the time is also difficult. For this reason, in the document, as measures to avoid the difficulty of budget formulation, introduce measures to refine execution of number decision and cost forecast by subdividing IP activity items. There is.
上記知財管理（2012）では、海外特許費用の予測の重要性とその困難性について指摘し
ており、かつ統計的手法を用いての予測が有効であるとの示唆はあるものの、具体的な手
法については何ら開示されていない。現状の各企業の特許費用の予測は、前年度並みに費
用を設定するなど、経験的な手法によっているのが主流である。そして、実際の費用が予
測値から乖離した場合の対策として、当該年度の出願数を減らすなど、到底戦略的とはい
えない手法によっているのが実情である。
The above IP management (2012) points out the importance and difficulty of foreign patent cost forecasting, and there is a suggestion that forecasting using statistical methods is effective, but it is concrete The method is not disclosed at all. The current patent costs of each company are estimated by empirical methods, such as setting the cost as in the previous year. And, as a measure when actual expenses deviate from the forecast value, it is the fact that it is by no means very strategic method such as reducing the number of applications in the current year.
また、特開２００３−１０８７３０号公報には、特許出願にかかる費用を事前に把握す
るためのプログラムに関する発明が開示されているが、審査請求の費用を事前に計算して
いるだけで、海外特許費用を予測して計算するものではない。
Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2003-108730 discloses an invention related to a program for grasping the cost for patent application in advance, but it is possible to calculate the cost of the examination request in advance only by calculating the cost of the examination request. It does not predict and calculate the cost.
一般に過去のデータに基づいて将来の結果を予測する手法は多数存在するにもかかわら
ず、各企業が上記のような単純な予測方法を採用せざるを得ないのは、海外特許費用の予
測についてどの予測方法が適しているかの検証が困難であるという事情があった。また、
米国での中間処理費用を予測するには、まず米国における特許の権利化の手続きについて
整理し、費用予測について重要な手続きであるアクションを選別する必要があった。そこ
で、本発明では、特に費用が嵩みかつ予測が困難なアクションとして、選択指令、拒絶理
由通知、拒絶査定、アドバイザリ通知、許可通知の５項目に着目した。さらに、これらの
処理に必要な費用を予測する最適な予測方法を特定し、次年度に発生する米国特許費用を
予測すべく、以下に述べる解決策について検討を行なった。
Despite many methods for predicting future results based on past data in general, each company is forced to adopt the simple prediction method as described above, concerning forecasting overseas patent costs. It has been difficult to verify which prediction method is suitable. Also,
In order to predict the cost of intermediate processing in the United States, it was first necessary to sort out the procedure for patenting the patent in the United States, and to select actions that are important procedures for cost prediction. Therefore, in the present invention, attention is paid to five items of selection instruction, notification of reasons for refusal, decision of refusal, advisory notice, and notice of permission as actions which are particularly expensive and difficult to predict. Furthermore, in order to identify the most suitable forecasting method for predicting the cost required for these processes, and to predict the US patent cost to be incurred in the next fiscal year, the following solutions were examined.
本発明における米国特許費用の予測の考え方を以下に示す。まず、１件の米国特許出願
の権利化に要する費用は、所定の期間内に権利化の過程で起こるアクションにその処理費
用（単価）を乗じたものの和として表すことができる。そして、企業全体ないし一事業所
において発生する費用は、個々の出願の権利化に要する費用の総和として算出できる。
The concept of US patent cost forecast in the present invention is shown below. First, the cost for patenting a single U.S. patent application can be expressed as the sum of the actions that occur in the process of patenting within a predetermined period multiplied by the processing cost (unit price). Then, the expenses incurred in the whole enterprise or one place of business can be calculated as the sum of the expenses required for making individual applications patented.
一方、出願人の意思決定により調整が可能な出願行為を除き、他のアクションは大凡連
鎖的ではあるものの、その経路とタイミングは特許庁における審査の状況に依存するため
、出願人側においてコントロールすることができない。特に米国においては特許出願の審
査過程は複雑であり、次のアクションが何でいつ起こるかを正確に予測することは極めて
困難である。加えて、総合電機メーカーのように、家電事業、重電事業、情報機器事業な
ど性質の異なる複数の技術分野の製品を扱う事業所がある場合は、発明の複雑さや事業戦
略、さらには特許庁における審査状況が相違することから最適な予測方法が事業所ごとに
異なる可能性がある。
On the other hand, except for the filing act that can be adjusted according to the applicant's decision, although the other actions are roughly chained, the path and timing depend on the examination situation in the Patent Office, so the applicant controls I can not do it. Especially in the United States, the patent application review process is complicated and it is extremely difficult to accurately predict when and what the next action will take. In addition, if there is a business office dealing with products with different technical fields such as home appliance business, heavy electric business, and information equipment business, such as a general electric appliance manufacturer, the complexity of the invention and business strategy, and also the patent office There is a possibility that the optimum forecasting method may differ depending on the establishment because the examination situation in the case is different.
一般的にこのような費用等を予測する方法として、過去のデータを集計して用いる集計
的方法と案件ごとの状況を考慮する非集計的な方法に大別される。また、集計的予測方法
についても多数の方法が存在するが、いずれの方法が適するかは、事業環境や技術分野な
どに影響されると考えられ、一義的に決定することが困難である。そこで本発明では、以
下に示すとおり、次年度の米国特許経費の予測をアクションごとに複数の予測方法を用い
て実施し、最も精度の高い予測方法を採用することとした。
In general, methods for predicting such expenses are roughly classified into an aggregation method using aggregation of past data and a non-aggregation method considering the situation of each case. Also, although there are many methods for aggregate forecasting methods, which method is suitable is considered to be affected by the business environment, the technical field, and the like, and it is difficult to determine uniquely. Therefore, in the present invention, as shown below, the prediction of US patent expenses for the next fiscal year is performed using a plurality of prediction methods for each action, and the highest accuracy prediction method is adopted.
本発明にかかる海外特許費用予測システムは、海外特許出願手続において所定の国の特許庁が発行した審査手続に関する通知の発行時期に関する情報をデータとして記憶するデータ記憶装置と、前記データ記憶装置から前記データを読み込み、将来の所定期間の審査手続に関する通知の回数の予測処理を行うとともに、前記予測処理結果に基づいて海外特許費用を算出する海外特許費用予測装置と、前記算出結果を出力する出力装置とを備えた海外特許費用予測システムであって、前記海外特許費用予測装置は、前記予測を行うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間中に前記特許庁から発行された審査手続に関する通知の発行時期に関する情報を用いて、統計的な予測方法を用いた複数の予測アルゴリズムそれぞれにより、当該単位期間内に前記特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を計算する計算手段と、前記少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、前記予測アルゴリズム毎に計算された計算値と、当該単位期間内に実際に発行された審査手続に関する通知の回数とを用いて前記各予測アルゴリズムの予測精度に関する評価値を算出する評価値算出手段と、前記予測精度が最も高いことを表す評価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、前記予測するときよりも後の所定の単位期間内に前記特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を予測する予測手段とを備え、前記予測手段により予測した前記審査手続に関する通知の回数に平均処理単価を乗算することにより海外特許費用を算出するようにしたものである。 The foreign patent expense forecasting system according to the present invention comprises a data storage device for storing as information the information on the issuance timing of a notification regarding an examination procedure issued by a patent office of a predetermined country in foreign patent application procedures; An overseas patent cost forecasting apparatus that reads data, predicts the number of notifications regarding examination procedures in a future predetermined period, and calculates overseas patent expenses based on the forecasted processing result, and an output unit that outputs the computation result The foreign patent cost forecasting system, wherein the foreign patent cost forecasting system is configured to, during at least one unit period prior to performing the forecasting, the patent during a predetermined period prior to the unit period. Multiple predictions using statistical prediction methods, using information on the timing of issuance of notifications on examination procedures issued by the Office Calculation means for calculating, by each algorithm, the number of notifications concerning examination procedures issued from the Patent Office within the unit period, and a calculated value calculated for each of the prediction algorithms in each of the at least one unit period. Evaluation value calculation means for calculating an evaluation value regarding prediction accuracy of each of the prediction algorithms using the number of notifications regarding examination procedures actually issued within the unit period, and an evaluation indicating that the prediction accuracy is the highest Prediction means for predicting the number of notifications regarding the examination procedure issued from the Patent Office within a predetermined unit period after the prediction using the prediction algorithm for which the value is calculated, the prediction means to calculate the foreign patent expenses by multiplying the average unit cost of the number of notifications relating to the examination procedure predicted by Those were.
また、上記複数の予測アルゴリズムは、集計モデルと非集計モデルの双方の処理を含むようにしたものである。 Also, the plurality of prediction algorithms include processing of both the aggregation model and the non-aggregation model.
また、上記集計モデルは、前期の観測値を今期の予測値とする第１の予測方法、過去複
数期の観測値の平均値を今期の予測値とする第２の予測方法、期のみを説明変数とする線
形回帰による第３の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる線形回帰によ
る第４の予測方法、期のみを説明変数とする曲線回帰による第５の予測方法、期および出
願件数の双方を説明変数に用いる曲線回帰による第６の予測方法、期のみを説明変数とす
る状態空間モデルによる第７の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数とする状態
空間モデルによる第８の予測方法のうち、いずれか複数または全ての予測方法を組合せて
用いるようにしたものである。
In addition, the above aggregation model explains only the first prediction method that uses the observation value of the previous period as the prediction value of the current period, the second prediction method that uses the average value of observation values of multiple past periods as the prediction value of the current period, A third prediction method by linear regression as a variable, a fourth prediction method by linear regression using both a period and the number of applications as explanatory variables, a fifth prediction method by curve regression with only a period as an explanatory variable, a period and Sixth forecasting method by curve regression using both applications as explanatory variables, seventh forecasting method by state space model with only period as explanatory variable, state space model using both period and number of applications as explanatory variables In the eighth prediction method, any plurality or all of the prediction methods are used in combination.
また、上記の予測処理は、海外特許出願の審査手続に関する通知ごとに実施するようにしたものである。 In addition, the above-mentioned forecasting process is performed for each notification on examination procedure of foreign patent application.
また、上記審査手続に関する通知は、拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令を含むようにしたものである。 In addition, the notice on the examination procedure includes a notice of reasons for refusal, a notice of permission, a notice of denial decision, a notice of advisory, and a selection instruction.
本発明にかかる、海外特許費用予測装置は、所定の集団が所定の国の特許庁に出願し係属中の特許出願群について、所定の国の特許庁が発行した審査手続に関する通知の回数を予測する海外特許費用予測装置であって、予測を行うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間中に前記特許庁から発行された審査手続に関する通知の発行時期に関する情報を用いて、統計的な予測方法を用いた複数の予測アルゴリズムそれぞれにより、当該単位期間内に特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を計算する計算手段と、少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、予測アルゴリズム毎に計算された計算値と、当該単位期間内に実際に発行された審査手続に関する通知の回数とを用いて各予測アルゴリズムの予測精度に関する評価値を算出する評価値算出手段と、予測精度が最も高いことを表す評価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、予測するときよりも後の所定の単位期間内に特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を予測する予測手段とを備え、予測手段により予測した審査手続に関する通知の回数に、当該通知が１回発行した場合に集団に発生する費用を乗算することによって海外特許費用を予測するようにしたものである。 The foreign patent expense prediction apparatus according to the present invention predicts the number of notifications regarding examination procedures issued by the patent office of a predetermined country for a group of patent applications for which a predetermined group has filed an application with the patent office of the predetermined country and are pending. Apparatus for predicting overseas patent expenses , and at least one unit period prior to the time of forecasting, at the time of issuance of notification regarding examination procedure issued from the patent office during a predetermined period prior to the unit period. Calculation means for calculating the number of notifications regarding the examination procedure issued from the Patent Office within the unit period by each of a plurality of prediction algorithms using a statistical prediction method, using at least one unit period Using the calculated value calculated for each prediction algorithm and the number of notification regarding the examination procedure actually Patented within a predetermined unit period after prediction using an evaluation value calculation means for calculating an evaluation value regarding prediction accuracy of an algorithm and a prediction algorithm for which an evaluation value indicating that the prediction accuracy is highest is calculated. The forecasting means for predicting the number of notices on the examination procedure issued from the agency is provided, and the number of notices on the examination procedure predicted by the prediction means is multiplied by the cost generated for the group when the notice is issued once. In some cases, foreign patent costs are predicted .
本発明にかかる海外特許費用予測方法は、演算機能を備え、海外特許費用を予測する海外特許費用予測装置が、予測を行うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間中に当該特許庁から発行された審査手続に関する通知の発行時期に関する情報を用いて、統計的な予測方法を用いた複数の予測アルゴリズムそれぞれにより、当該単位期間内に前記特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を計算する手順と、少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、予測アルゴリズム毎に計算された計算値と、当該単位期間内に実際に発行された審査手続に関する通知の回数とを用いて前記各予測アルゴリズムの予測精度に関する評価値を算出する手順と、予測精度が最も高いことを表す評価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、予測するときよりも後の所定の単位期間内に特許庁から発行される審査手続に関する通知の回数を予測する手順とを備え、予測された審査手続に関する通知の回数に平均処理単価を乗算することにより海外特許費用を算出するようにしたものである。 The foreign patent cost prediction method according to the present invention has an arithmetic function and the foreign patent cost prediction device that predicts the foreign patent cost precedes the unit period for at least one unit period before the prediction. Issued from the Patent Office within the unit period by each of a plurality of prediction algorithms using a statistical prediction method, using information on the issuance time of the notification regarding the examination procedure issued from the Patent Office during the predetermined period of A procedure for calculating the number of notices regarding the examination procedure performed, the calculated value calculated for each prediction algorithm in each of at least one unit period, and the number of notices regarding the examination procedure actually issued within the unit period Calculating the evaluation value regarding the prediction accuracy of each of the prediction algorithms using the and the evaluation value indicating that the prediction accuracy is the highest Forecasting the number of notices on the examination procedure issued by the Patent Office within a predetermined unit period after the forecasting using the issued prediction algorithm; The overseas patent cost is calculated by multiplying the number of times by the average processing unit price .
また、上記複数の予測アルゴリズムは、集計モデルと非集計モデルの双方の処理を含むようにしたものである。 Also, the plurality of prediction algorithms include processing of both the aggregation model and the non-aggregation model.
また、上記集計モデルは、前期の観測値を今期の予測値とする第１の予測方法、過去複数期の観測値の平均値を今期の予測値とする第２の予測方法、期のみを説明変数とする線形回帰による第３の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる線形回帰による第４の予測方法、期のみを説明変数とする曲線回帰による第５の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数に用いる曲線回帰による第６の予測方法、期のみを説明変数とする状態空間モデルによる第７の予測方法、期および出願件数の双方を説明変数とする状態空間モデルによる第８の予測方法のうち、いずれか複数または全ての予測方法を組合せて用いるようにしたものである。 In addition, the above aggregation model explains only the first prediction method that uses the observation value of the previous period as the prediction value of the current period, the second prediction method that uses the average value of observation values of multiple past periods as the prediction value of the current period, A third prediction method by linear regression as a variable, a fourth prediction method by linear regression using both a period and the number of applications as explanatory variables, a fifth prediction method by curve regression with only a period as an explanatory variable, a period and Sixth forecasting method by curve regression using both applications as explanatory variables, seventh forecasting method by state space model with only period as explanatory variable, state space model using both period and number of applications as explanatory variables In the eighth prediction method, any plurality or all of the prediction methods are used in combination.
また、上記予測処理は、海外特許出願の審査手続に関する通知ごとに実施するようにしたものである。In addition, the above-mentioned forecasting process is carried out for each notification on examination procedure of foreign patent application.
また、上記審査手続に関する通知は、拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、選択指令を含むようにしたものである。In addition, the notice on the examination procedure includes a notice of reasons for refusal, a notice of permission, a notice of denial decision, a notice of advisory, and a selection instruction.
本発明にかかる記録媒体は、コンピュータを制御するためのプログラムを担持した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータに上記の海外特許費用予測方法を実行するためのプログラムを備えるようにしたものである。A recording medium according to the present invention is a computer-readable recording medium carrying a program for controlling a computer, wherein the computer is provided with a program for executing the above overseas patent cost predicting method. It is a thing.
本発明によれば、事業所別、手続きの種類別に複数の予測方法から最適な予測方法を選
択するため、各手続や各事業所に最も適した予測が可能になる。また、期ごとにパラメー
タ推定および予測方法の選択をし直すため、出願件数や審査実務等外部環境の変化への対
応が可能になるという効果がある。
According to the present invention, since the most suitable prediction method is selected from a plurality of prediction methods according to the place of business and the type of procedure, it is possible to make the prediction most suitable for each procedure and each place of business. In addition, there is an effect that it is possible to cope with changes in the external environment such as the number of applications and examination practice, since the selection of parameter estimation and prediction methods is re-selected for each period.
実施の形態１
本発明による海外特許費用予測システムは、事業部ごとに各項目についての過去のデー
タを使用して、現状で適合可能な複数の予測方法を用いて予測を実施し、それぞれの予測
方法ごとの誤差を比較し、最小の誤差である予測方法を当該事業部の予測方法として採用
する。すなわち、本発明は過去の一定期間のデータを用いて、事業部門別、業務種類別に
、複数種類の予測モデルの中で最も予測能力の高いモデルを選択し、選択されたモデルを
用いて、次期の手続発生回数を予測する。以下、本発明の実施の形態１について説明する
。
Embodiment 1
The overseas patent cost forecasting system according to the present invention uses the past data for each item in each division to carry out forecasting using a plurality of currently compatible forecasting methods, and errors for each of the forecasting methods. And the prediction method with the smallest error is adopted as the prediction method of the relevant business unit. That is, the present invention uses data of a certain period in the past, selects a model having the highest prediction ability among a plurality of types of prediction models according to business divisions and business types, and uses the selected model in the next Predict the number of procedures Hereinafter, Embodiment 1 of the present invention will be described.
図１は、本発明の実施の形態１にかかる海外費用予測システムの一例を示す構成図であ
る。図１において１は海外特許予測装置であり、データベース２から海外外特許出願に関
する過去の処理情報を受け取り、所定の計算処理を行い、その結果を出力装置３に送信す
る。なお、上記海外特許予測装置１とデータベース２及び出力装置３は、それぞれ別個の
装置としてもよく、一体としてもよい。
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the overseas cost prediction system according to the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes an overseas patent prediction device, which receives past processing information regarding a foreign patent application from the database 2, performs predetermined calculation processing, and transmits the result to the output device 3. The foreign patent prediction device 1, the database 2 and the output device 3 may be separate devices or may be integrated.
次に動作について説明する。図１において、データベース２から読み出された海外特許
出願処理に関するデータは、海外特許予測装置１において、図２に示すフローチャートに
従って処理される。次いで、その処理結果は出力装置３に送信され出力される。ここで、
データベース２から読み出されるデータは、例えば米国特許であれば、出願権利化過程で
発生するアクション項目（拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイザリ通知、
選択指令等）についての時期と件数を含むものである。
Next, the operation will be described. In FIG. 1, data relating to the foreign patent application processing read out from the database 2 is processed in the foreign patent prediction device 1 according to the flowchart shown in FIG. 2. Then, the processing result is transmitted to the output device 3 and output. here,
If the data read from the database 2 is, for example, a US patent, the action items generated in the application patenting process (notification of rejection reason, permission notice, notice of rejection decision, advisory notice,
Includes the timing and the number of selection instructions etc.).
図２のフローチャートにおいて、読み込まれたデータに基づいて、表１に示す予測方法
をすべて実施することにより、それぞれ次期に発生するアクション数を予測する。このよ
うな費用を予測する方法としては、先に述べたとおり過去のデータを集計して用いる集計
的方法と案件ごとの状況を考慮する非集計的な方法に大別される。また、集計的予測方法
については表１の方法による予測処理を実施しうるが、いずれの方法が適するかは、事業
部門などの特性に依存すると考えられ、一義的に決定することが困難である。
In the flowchart of FIG. 2, the number of actions to be generated in the next period is predicted by implementing all the prediction methods shown in Table 1 based on the read data. Methods for predicting such expenses are roughly classified into an aggregation method using the past data as described above and a non-aggregation method considering the situation of each project. In addition, regarding the aggregate prediction method, the prediction processing by the method in Table 1 can be performed, but it is considered that which method is suitable depends on the characteristics of the business division etc., and it is difficult to determine uniquely. .
非集計モデルでは、過去のデータを用いて、アクション間の遷移確率、あるアクション
から次のアクションが起こるまでの日数の平均値および分散を計算し、予測期間中にどの
アクションが、どのくらいの確率で発生するかを個別に予測する。ここで、アクション間
の日数は、正規分布に従うと仮定する。予測を行う際には、その時に継続中のアクション
から、予測期間中に発生するアクションの発生確率を予測し、各アクションの発生確率の
合計値を該当するアクションの発生回数の予測値とする。
本実施の形態１では、事業所ごとに各アクションが次期に発生する回数を表１に示す複
数の予測方法を用いて実施し、誤差すなわち式１に示すRMSE（（Root Mean Square Error
：平均二乗誤差の平方根）が最小となる予測方法をそのアクションの次期発生回数を予測
する方法として採用する。次いで、アクションごとの次期発生回数にそれぞれの処理単価
を乗じたものの和をとり、当該事業所の次期米国特許費用として算出し、その結果を出力
装置３に出力する。ここで、式１におけるｙiはi期の実測値、 ^yi（ワイハットi)はi期
の予測値を示すものである。
A prediction method that minimizes the square root of the mean squared error is adopted as a method to predict the number of next occurrences of the action. Next, the next generation frequency for each action is multiplied by the processing unit price, the sum is calculated, and it is calculated as the next US patent cost of the business establishment, and the result is output to the output device 3. Here, yi in the equation 1 is an actual value of the i-th period, and yiyi (Wahat i) is a predicted value of the i-th period.
本実施の形態では、X社の8事業所（A〜H）の全体及びそれぞれの事業所について、過去
15年（30期）分の各アクション項目（拒絶理由通知、許可通知、拒絶査定通知、アドバイ
ザリ通知、選択指令）のデータを用いて計算を行なった。表１の９種類の予測方法すべて
により、過去20期分のデータを用いてパラメータを推定し、次期の予測を行うという作業
を10期分繰り返し、それぞれの手法のRMSEを算出した。そして、それぞれのアクションに
ついて予測精度が最も高くなる予測方法を選択し、アクションごとに次期の発生回数を予
測、これに処理単価を乗じることにより事業所ごとのの特許費用の計算を行なった。
In the present embodiment, the past of all eight offices (A to H) of company X and each office
Calculations were performed using data of each action item (notification of rejection reason, notice of rejection, notice of rejection decision, advisory notice, selection instruction) for 15 years (30th term). With all nine types of prediction methods in Table 1, parameters were estimated using data for the past 20 periods, and the work of performing the next prediction was repeated for ten periods, and the RMSE of each method was calculated. Then, for each action, the prediction method with the highest prediction accuracy was selected, the number of occurrences of the next generation was predicted for each action, and the processing unit price was multiplied by this to calculate the patent cost for each establishment.
以下、本発明の庁通知回数予測装置について説明する。庁通知回数予測装置は、所定の
集団が所定の国（たとえば、アメリカ、中国、日本等）の特許庁に出願し係属中の特許出
願群について、その特許庁から発行される通知の回数を予測する装置であって、予測を行
うときよりも前の少なくとも１つの単位期間について、当該単位期間よりも前の所定期間
中に特許庁から発行された通知の時期に関する情報を用いて、複数の予測アルゴリズムそ
れぞれにより、当該単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を計算する計算手段と
、少なくとも１つの単位期間のそれぞれにおける、予測アルゴリズム毎に計算された計算
値と、当該単位期間内に実際に発行された通知の回数とを用いて、各予測アルゴリズムの
予測精度に関する評価値を算出する評価値算出手段と、予測精度が最も高いことを表す評
価値が算出された予測アルゴリズムを用いて、予測するときよりも後の所定の単位期間内
に特許庁から発行される通知の回数を予測する予測手段とを備える。
Hereinafter, an agency notification frequency prediction device of the present invention will be described. The office notification frequency prediction device predicts the number of notifications issued from a patent application group for which a predetermined group has filed applications to the patent office of a predetermined country (for example, the United States, China, Japan, etc.) and is pending. A plurality of predictions for at least one unit period prior to the prediction, using information regarding the timing of a notification issued by the Patent Office during a predetermined period prior to the unit period. Calculation means for calculating the number of notifications issued from the patent office within the unit period by each algorithm, a calculated value calculated for each prediction algorithm in each of at least one unit period, and the unit period Evaluation value calculation means for calculating an evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm using the number of notifications actually issued, and that the prediction accuracy is the highest Using a prediction algorithm value is calculated, and a prediction means for predicting the number of notifications that are issued by the Office within a predetermined unit period later than when predicting.
海外特許費用予測装置１は、上記庁通知回予測装置により予測した通知の回数に、当該
通知が１回発行した場合にこの集団に発生する費用を乗算することによって、予測すると
きよりも後の所定の単位期間内に集団に発生する総費用を予測することができる。
The overseas patent expense forecasting device 1 estimates the number of times of notification predicted by the above-mentioned office notification times prediction device by multiplying the cost incurred to this group when the notification is issued one time, rather than when predicting. It is possible to predict the total cost incurred in the population within a given unit period.
ここで、上記の庁通知回予測装置は、特許庁から発行される所定種類の通知の回数を予
測するものである。また、所定種類の通知は、拒絶理由通知、拒絶査定等を含むものであ
る。また、上記単位期間は、例えば1年、半期、四半期等の期間である。また、予測精度
の評価値は、RMSE（Root Mean Square Error）、MAE（Mean Absolute Error）、MSE（Mean Squared Error）であってもよい。また、複数の予測アルゴリズムとしては、表１に示す複数の予測方法（アルゴリズム）の中から選択される２以上のアルゴリズムを用いることができるがこれに限られない。
Here, the above-mentioned office notification frequency prediction device predicts the number of notifications of a predetermined type issued from the patent office. Further, the predetermined type of notice includes notice of reasons for refusal, decision on refusal, and the like. Further, the above-mentioned unit period is, for example, a period of one year, a half, a quarter, or the like. Further, the evaluation value of the prediction accuracy may be root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), or mean squared error (MSE). Also, as the plurality of prediction algorithms, two or more algorithms selected from among the plurality of prediction methods (algorithms) shown in Table 1 can be used, but the present invention is not limited thereto.
なお、上記計算手段が、予測を行うときよりも前の複数の異なる単位期間について、各
単位期間内に特許庁から発行される通知の回数を計算するものである場合、上記評価値算
出手段は、単位期間毎に、「各予測アルゴリズムによる計算値」と「実際の通知回数」と
に基づいて各予測アルゴリズムの予測精度に関する第１の評価値を算出し、各単位期間に
ついて算出された第１の評価値を平均してなる第２の評価値を各予測アルゴリズムの予測
精度に関する最終的な評価値とするものであってもよい。
When the calculation means calculates the number of notifications issued from the patent office within each unit period for a plurality of different unit periods before the prediction, the evaluation value calculation means calculates The first evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm is calculated for each unit period based on the “calculated value by each prediction algorithm” and the “actual notification count”, and the first calculated for each unit period The second evaluation value obtained by averaging the evaluation values of H may be used as a final evaluation value regarding the prediction accuracy of each prediction algorithm.
実施例１
一例として、X社におけるA事業所（機械部品）についての予測精度の指標（RMSE）の計算結果を表２にまとめる。なお、表の網掛け部は各アクションにおいてRMSEが最小となる予測方法を示している。A事業所についての計算例では、拒絶理由通知、拒絶査定及び選択指令のアクションについては「前記の観測値の予測方法」によるRMSEが最小であり、許可通知及びアドバイザリ通知については「非集計モデル」が最小となった。
As an example, Table 2 summarizes the calculation results of the prediction accuracy index (RMSE) for the A office (machine parts) in the X company. The shaded portion of the table indicates the prediction method which minimizes the RMSE in each action. In the calculation example for establishment A, the RMSE according to the above-mentioned “Method for predicting observed value” is minimum for the action of rejection reason notification, rejection decision and selection command, and “non-aggregate model” for permission notification and advisory notification. Became the smallest.
すなわち、実施例１における次期米国特許費用の計算は次のようになる。
次期米国特許費用＝Σ（アクションごと発生予想回数×各処理の平均単価）
＝選択指令発生予想回数×選択指令処理平均単価 +拒絶理由発生予想回数×拒絶処理平均
単価+拒絶査定発生予想回数×拒絶査定処理平均単価+アドバイザリ発生予想回数×アドバ
イザリ処理平均単価+許可通知発生予想回数×許可処理平均単価
That is, the calculation of the next US patent cost in Example 1 is as follows.
Next US patent cost = ((number of expected occurrences per action × average cost per processing)
= Expected number of occurrences of selection command × Selection command processing average unit price + Expected number of rejection reasons occurrence × Number of rejection processing average unit price + Expected number of rejection assessment occurrences × Number of rejection assessment processing average unit prices + Expected number of advisories occurrence × Advisory processing average unit price + permission notification Expected number of occurrences × Permitted processing average price
実施例２
次に、X社のB事業所（情報機器）について実施例１と同様の計算を行なった。本実施例
における計算例では、表３に示すとおり、選択指令については「非集計モデル」、拒絶理
由通知、アドバイザリ通知については「観測値（６期）の平均値」、拒絶査定については
「状態空間モデル１」、許可通知については「線形回帰モデル２」の予測方法によるRMSE
が最小となった。なお、次期米国特許費用の計算についても、実施例１と同様の式に当て
はめて行なわれる。
Next, the same calculation as in Example 1 was performed for B office (information equipment) of company X. In the calculation example in the present embodiment, as shown in Table 3, “non-aggregate model” for selection command, notification of reason for rejection, “average value of observed value (sixth term)” for notification of advisory, and “rejection assessment” RMSE according to the prediction method of "Linear Regression Model 2" for State Space Model 1 ", and for permission notification
Was the smallest. The calculation of the next US patent cost is also applied to the same equation as that of the first embodiment.
実施例３
本実施例では、X社の他のCからHの事業所及び８事業所全体についても同様の計算を行なった。表４は、アクションごとに最もRMSEが小さくなる、すなわち最適な予測方法に該当する位置に、各事業所の名称（A〜H、及び「全」）を記入したものである。なお、表４中、「全」は8事業所全体、「A」はA事業所（機械部品）、「B」はB事業所（情報機器）
、「C」はC事業所（先端技術）、「D」はD事業所（個別半導体）、「E」はE事業所（車載
デバイス）、「F」はF事業所（集積型半導体）、「G」はG事業所（液晶技術）、「H」はH
事業所（家電製品）を示す。また、( )内は当該事業所が扱っている主要製品を示す。
In this example, the same calculation was performed for all the other offices C through H of company X and all eight offices. Table 4 describes the names (A to H and "all") of each business office at the position where the RMSE is the smallest for each action, that is, the position that corresponds to the optimal prediction method. In Table 4, “All” is the entire 8 establishments, “A” is the A establishment (machine parts), and “B” is the B establishment (information equipment).
, "C" is C office (high technology), "D" is office D (individual semiconductor), "E" is office E (vehicle device), "F" is office F (integrated semiconductor), “G” is G office (liquid crystal technology), “H” is H
Indicates a place of business (home appliance). Also, () indicates the main products handled by the establishment.
表４から分かるとおり、X社における計算例では同一の事業所であっても、最適な予測
方法はアクションによって相違する。また、同じアクションであっても事業所が異なれば
最適な予測方法は相違する。すなわち、いずれかの予測方法に固定してしまうと、アクシ
ョンや事業の内容によっては予測精度が粗くなり、次期の米国出願費用についての見込み
額と実際の費用との乖離が拡大し、事業計画への影響が解消できないことになる。本手法
を実際の予測に用いる際には、事業所ごと、アクションごとに過去のデータに基づき全て
の予測方法による計算を試みた上で、それぞれの計算方法の予測精度を比較し、最適な予
測方法を選択して次期に必要となるアクション費用を算出する。このため、常に精度の高
い次期経費の予測が可能となる。
As can be seen from Table 4, the optimal prediction method differs depending on the action, even in the same business establishment in the calculation example in company X. In addition, even if the action is the same, the optimum forecasting method is different if the business establishment is different. In other words, if fixed to one of the forecasting methods, the accuracy of forecasting will be rough depending on the action and the content of the business, and the gap between the estimated amount for the next US filing fee and the actual fee will increase, The effect of can not be resolved. When using this method for actual prediction, after trying calculation by all the prediction methods based on the past data for each place of business and each action, the prediction accuracy of each calculation method is compared and the optimum prediction is made. Select the method and calculate the action cost required for the next term. Therefore, it is possible to always predict the next expenses with high accuracy.
この発明は海外特許費用の予測システム、庁通知回数予測装置、海外特許費用予測装置
、海外特許費用の予測方法及びその予測方法を格納した記録媒体に適用される。
The present invention is applied to a foreign patent cost prediction system, an agency notification frequency prediction device, a foreign patent cost prediction device, a foreign patent cost prediction method, and a recording medium storing the prediction method.
１ 海外特許費用予測装置
２ データベース
３ 出力装置
1 Overseas Patent Cost Forecasting Device 2 Database 3 Output Device
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Applications Claiming Priority (1)
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