JP2020126537A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020126537A JP2020126537A JP2019019908A JP2019019908A JP2020126537A JP 2020126537 A JP2020126537 A JP 2020126537A JP 2019019908 A JP2019019908 A JP 2019019908A JP 2019019908 A JP2019019908 A JP 2019019908A JP 2020126537 A JP2020126537 A JP 2020126537A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- stores
- store
- information processing
- target store
- comparison
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims abstract description 41
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 18
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000007721 medicinal effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
【課題】薬局店舗に対するベンチマークデータを精度よく生成するための技術を提供する。【解決手段】薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成する情報処理装置は、複数の店舗から１つ以上の比較店舗を選択する選択部と、選択された１つ以上の比較店舗のデータに基づいてベンチマークデータを生成する生成部と、を含む。選択部は、対象店舗の立地種類と、対象店舗による処方箋の処理件数と、対象店舗が扱う薬剤の分類とに基づいて１つ以上の比較店舗を選択する。【選択図】図３
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
特許文献１には、患者名を含むレセプトデータを匿名化するための技術が記載されている。このように匿名化されたレセプトデータは、薬局に関する様々な統計データを算出するために用いられる。
レセプトデータの利用法として、ある薬局店舗の収益が競合店舗に対して適正かどうかを判断するためのベンチマークデータを生成することが考えられる。このようなベンチマークデータを生成するためには、競合店舗をどのように選択するかが重要となる。本発明の一部の側面は、薬局店舗に対するベンチマークデータを精度よく生成するための技術を提供することを目的とする。
上記課題に鑑みて、薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成する情報処理装置であって、複数の店舗から１つ以上の比較店舗を選択する選択手段と、前記選択された１つ以上の比較店舗のデータに基づいて前記ベンチマークデータを生成する生成手段と、を備え、前記選択手段は、前記対象店舗の立地種類と、前記対象店舗による処方箋の処理件数と、前記対象店舗が扱う薬剤の分類とに基づいて前記１つ以上の比較店舗を選択することを特徴とする情報処理装置が提供される。
上記手段により、薬局店舗に対するベンチマークデータを精度よく生成できる。
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴うちの二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
図１のブロック図を参照して、本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。情報処理装置１００は、薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成するための動作を行う。処理の詳細については後述する。情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーション、スマートフォン、タブレットデバイスなどの情報処理装置で実現される。情報処理装置１００は、単体の装置で実現されてもよいし、ネットワークを介して相互に接続された複数の装置で実現されてもよい。情報処理装置１００は、図１に示す各構成要素を有する。
プロセッサ１０１は、情報処理装置１００全体の動作を制御する。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵとして機能する。メモリ１０２は、情報処理装置１００の動作に用いられるプログラムや一時データなどを記憶する。メモリ１０２は、例えばＲＯＭやＲＡＭなどにより実現される。入力部１０３は、情報処理装置１００のユーザが情報処理装置１００への入力を行うために用いられ、例えばマウスやキーボードなどの入力装置で実現される。出力部１０４は、情報処理装置１００からユーザへ情報を出力するために用いられ、例えば表示装置（ディスプレイ）や音響装置（スピーカー）で実現される。通信部１０５は、情報処理装置１００が他の装置と通信する機能を提供し、例えばネットワークカードなどで実現される。他の装置との通信は有線であってもよいし、無線であってもよい。
記憶部１０６は、情報処理装置１００の動作に用いられるデータ、例えば薬局の店舗情報１０７を記憶する。店舗情報１０７の詳細については後述する。記憶部１０６は、ディスクドライブ（例えば、ＨＤＤやＳＤＤ）などの記憶装置で実現される。本実施形態で、店舗情報１０７は情報処理装置１００に記憶される。これに代えて、この内容の一部又は全部が情報処理装置１００とは異なる装置（外部記憶装置）に記憶されてもよい。この場合に、情報処理装置１００は、通信部１０５を用いて、他の装置から店舗情報１０７を受信する。店舗情報１０７は、ファイル形式で記憶されてもよいし、データベースや他の形式で記憶されてもよい。
図２を参照して、店舗情報１０７の一例について説明する。店舗情報１０７は、薬局の複数の店舗に関する情報である。カラム２０１は、薬局の店舗を一意に識別するための店舗識別子（店舗ＩＤ）を示す。
カラム２０２は、各店舗の立地種類を示す。立地種類とは、店舗がどのような立地にあるかを示す情報である。一例として、立地種類は、「病院門前」、「クリニック門前」、「メディカルモール」、「ドラッグストア」及び「その他」の５種類に分類される。「病院門前」とは、１つの病院の近くにある薬局を示す。例えば、処方箋の総処理件数のうち１つの病院からの処方箋の処理件数が閾値比率以上である薬局は「病院門前」に分類される。「クリニック門前」とは、１つのクリニックの近くにある薬局を示す。例えば、処方箋の総処理件数のうち１つのクリニックからの処方箋の処理件数が閾値比率以上である薬局は「クリニック門前」に分類される。「メディカルモール」とは、複数のクリニックが同居する建物内にある薬局を示す。例えば、処方箋の総処理件数のうち同一の建物内の１つ以上のクリニックからの処方箋の処理件数が閾値比率以上である薬局は「メディカルモール」に分類される。「ドラッグストア」とは、ドラッグストアに併設された薬局を示す。例えば、ドラッグストアに併設されており、上述の病院門前、クリニック門前及びメディカルモールの何れにも該当しない薬局は「ドラッグストア」に分類される。「その他」とは、上述の病院門前、クリニック門前、メディカルモール及びドラッグストアの何れにも該当しない薬局を示す。
カラム２０３は、各店舗の処方箋の処理件数を示す。この処理件数は、所定の期間内（例えば１か月内）の処理件数であってもよい。また、処理件数は、複数の個数の期間（例えば、６か月分や１２か月分）の平均値であってもよい。処理件数は、店舗が患者から受け取った枚数（応受枚数）であってもよい。
カラム２０４は、各店舗が扱う薬剤の分類を示す。この分類は、例えばＡＴＣ（Anatomical Therapeutic Chemical Classification）分類の第２レベル（ＡＴＣ２）に従ってもよい。例えば、ＡＴＣ２の分類ごとに薬剤の売上金額を算出し、売上金額が一番大きな分類を店舗の薬効分類としてもよい。
カラム２０５は、各店舗の調剤報酬を示す。この調剤報酬は、所定の期間内（例えば１か月内）の調剤報酬であってもよい。調剤報酬は、複数の個数の期間（例えば、６か月分や１２か月分）の平均値であってもよい。調剤報酬の単位は点数であってもよいし、金額であってもよい。さらに、調剤報酬は細かく分割されていてもよい。例えば、調剤報酬として、調剤基本料と、基本料加算と、調剤料と、調剤加算料と、薬学管理料とのうちの少なくとも１つを含み、それぞれについてベンチマークデータが生成されてもよい。
店舗情報１０７の各レコードは、情報処理装置１００のユーザ（例えば、情報処理装置１００を用いてサービスを提供する事業者）による調査結果や、情報処理装置１００へ入力されたレセプトデータなどに基づいて生成される。
図３のフローチャートを参照して、情報処理装置１００が、対象店舗に対するベンチマークデータを生成するための動作の一例について説明する。対象店舗とは、ベンチマークデータを生成する対象となる薬局の店舗のことである。図３に説明する方法の各工程は、例えばプロセッサ１０１がメモリ１０２に格納されたプログラムを実行することによって実施される。これに代えて、この方法の一部又は全部の工程が、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のようなハードウェアで実現されてもよい。図３の動作の開始時点で、情報処理装置１００が店舗情報１０７を利用可能であるとする。
ステップＳ３０１で、プロセッサ１０１は、薬局の対象店舗の識別子を取得する。例えば、識別子は、情報処理装置１００のユーザによって指定される。これに代えて、プロセッサ１０１は、特定の店舗グループの各店舗を順に対象店舗としてもよい。
ステップＳ３０２で、プロセッサ１０１は、対象店舗の立地種類に基づいて候補店舗を絞り込む。このステップにおいて、候補店舗は、例えば店舗情報１０７に含まれる複数の店舗のうち対象店舗を除いた店舗である。プロセッサ１０１は、店舗情報１０７のカラム２０２を参照して、現在の候補店舗のうち、対象店舗と同じ立地種類の店舗を抽出し、新たな候補店舗とする。
ステップＳ３０３で、プロセッサ１０１は、現在の候補店舗の数が閾値（例えば、１０）以下であるかどうかを判定する。プロセッサ１０１は、閾値以下である場合（ステップＳ３０３でＹＥＳ）に処理をステップＳ３０９に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０３でＮＯ）に処理をステップＳ３０４に遷移する。
ステップＳ３０４で、プロセッサ１０１は、対象店舗の処方箋の処理件数に基づいて候補店舗を絞り込む。このステップにおいて、候補店舗は、ステップＳ３０２の絞り込み後の店舗である。プロセッサ１０１は、店舗情報１０７のカラム２０３を参照して、現在の候補店舗のうち、対象店舗と処方箋の処理件数が同程度の店舗を抽出し、新たな候補店舗とする。例えば、プロセッサ１０１は、対象店舗の処理件数の±１０％の処理件数を有する店舗を抽出する。これに代えて、プロセッサ１０１は、対象店舗の処理件数に近い処理件数を有する店舗を順に所定の数（例えば、１０）だけ抽出してもよい。プロセッサ１０１は、対象店舗の処理件数が多い（例えば、５０００枚以上）場合に、所定の数だけ処理件数が近い店舗を順に選択し、処理件数が少ない（例えば、２００枚以下）場合に、対象店舗の処理件数の±３０％の処理件数を有する店舗を抽出し、それ以外の件数（例えば、２００枚より多く、５０００枚未満）の場合に、対象店舗の処理件数の±１０％の処理件数を有する店舗を抽出してもよい。
ステップＳ３０５で、プロセッサ１０１は、現在の候補店舗の数が閾値（例えば、１０）以下であるかどうかを判定する。プロセッサ１０１は、閾値以下である場合（ステップＳ３０５でＹＥＳ）に処理をステップＳ３０９に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０５でＮＯ）に処理をステップＳ３０６に遷移する。
ステップＳ３０６で、プロセッサ１０１は、対象店舗が扱う薬剤の分類に基づいて候補店舗を絞り込む。このステップにおいて、候補店舗は、ステップＳ３０４の絞り込み後の店舗である。プロセッサ１０１は、店舗情報１０７のカラム２０４を参照して、現在の候補店舗のうち、対象店舗と扱う薬剤の分類が同じ店舗を抽出し、新たな候補店舗とする。
ステップＳ３０７で、プロセッサ１０１は、現在の候補店舗の数が閾値（例えば、１０）以下であるかどうかを判定する。プロセッサ１０１は、閾値以下である場合（ステップＳ３０７でＹＥＳ）に処理をステップＳ３０９に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０７でＮＯ）に処理をステップＳ３０８に遷移する。
ステップＳ３０８で、プロセッサ１０１は、絞り込み後の候補店舗を比較店舗として選択する。ステップＳ３０９で、プロセッサ１０１は、絞り込み前の候補店舗を比較店舗として選択する。例えば、ステップＳ３０６における絞り込みの結果として、候補店舗の数が閾値を下回ったとする。この場合に、プロセッサ１０１は、ステップＳ３０９で、薬剤の分類に基づく絞り込み前の候補店舗を比較店舗として選択する。このように、候補店舗の数が閾値以下になると絞り込み前の候補店舗を比較店舗として選択することになるので、比較店舗が閾値以下になることを回避できる。これによって、少ない候補店舗を使用することにより店舗が特定されることを抑制できる。
ステップＳ３１０で、プロセッサ１０１は、比較店舗のデータ（例えば、店舗情報１０７のカラム２０５に示される調剤報酬）に基づいてベンチマークデータを生成する。例えば、プロセッサ１０１は、比較店舗の調剤報酬を平均することによって得られる値をベンチマークデータとする。
ステップＳ３１１で、プロセッサ１０１は、生成したベンチマークデータを出力する。この出力は、出力部１０４である表示装置に表示することによって行われてもよいし、記憶部１０６に格納することによって行われてもよいし、通信部１０５を通じて他の装置へ送信することによって行われてもよい。
以上のように、本発明の実施形態によれば、薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを精度よく生成できる。上述の実施形態では、ベンチマークデータとして調剤報酬を扱った。これに代えて、ベンチマークデータは、薬局店舗の人件費や売上金額、営業時間などの他のデータであってもよい。また、絞り込みの結果として候補店舗の数が閾値以下になった場合に、条件を緩和して絞り込みをやり直してもよい。例えば、ステップ３０４の絞り込みの結果として候補店舗の数が閾値以下になった場合に、処理件数の範囲を広げて候補店舗を抽出してもよい。
発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。
１００ 情報処理装置、１０７ 店舗情報
上記課題に鑑みて、薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成する情報処理装置であって、複数の店舗のそれぞれに関する所定の属性と、前記対象店舗に関する前記所定の属性とを比較する比較手段と、前記複数の店舗のうち、前記所定の属性の少なくとも一部が一致する１つ以上の比較店舗を選択する選択手段と、前記選択された１つ以上の比較店舗のデータに対して統計処理を行うことによって、前記ベンチマークデータを生成する生成手段と、を備え、前記所定の属性は、店舗の立地に基づく分類と、店舗による処方箋の処理件数に基づく分類と、店舗が扱う薬剤の分類とを含み、前記立地に基づく分類は、処方箋の総処理件数のうち１つの病院からの処方箋の処理件数が閾値比率以上である薬局を含むことを特徴とする情報処理装置が提供される。
Claims (6)
- 薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成する情報処理装置であって、
複数の店舗から１つ以上の比較店舗を選択する選択手段と、
前記選択された１つ以上の比較店舗のデータに基づいて前記ベンチマークデータを生成する生成手段と、を備え、
前記選択手段は、前記対象店舗の立地種類と、前記対象店舗による処方箋の処理件数と、前記対象店舗が扱う薬剤の分類とに基づいて前記１つ以上の比較店舗を選択する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記選択手段は、
前記対象店舗の立地種類に基づいて店舗を絞り込んだ後に、前記対象店舗による処方箋の処理件数に基づいて店舗を絞り込み、
前記対象店舗による処方箋の処理件数に基づいて店舗を絞り込んだ後に、前記対象店舗が扱う薬剤の分類に基づいて店舗を絞り込む
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記対象店舗が扱う薬剤の分類に基づいて店舗を絞り込んだ後の店舗の数が閾値以下の場合に、当該絞り込みの前の店舗を前記１つ以上の比較店舗として選択することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
- 前記データは、調剤報酬を含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
- 薬局の対象店舗に対するベンチマークデータを生成する情報処理方法であって、
複数の店舗から１つ以上の比較店舗を選択する選択工程と、
前記選択された１つ以上の比較店舗のデータに基づいて前記ベンチマークデータを生成する生成工程と、を有し、
前記選択工程において、前記対象店舗の立地種類と、前記対象店舗による処方箋の処理件数と、前記対象店舗が扱う薬剤の分類とに基づいて前記１つ以上の比較店舗を選択する
ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019019908A JP6845994B2 (ja) | 2019-02-06 | 2019-02-06 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019019908A JP6845994B2 (ja) | 2019-02-06 | 2019-02-06 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2020126537A true JP2020126537A (ja) | 2020-08-20 |
| JP6845994B2 JP6845994B2 (ja) | 2021-03-24 |
Family
ID=72084056
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019019908A Active JP6845994B2 (ja) | 2019-02-06 | 2019-02-06 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6845994B2 (ja) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001319041A (ja) * | 1999-11-19 | 2001-11-16 | Sanyo Electric Co Ltd | 医療機関向け経営支援システムおよび医療機関に経営支援情報を提供する方法 |
| JP2002297884A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-11 | Aruze Corp | 営業分析、営業支援、及び営業評価システム |
| JP2011227521A (ja) * | 2011-07-19 | 2011-11-10 | Zenrin Datacom Co Ltd | 情報提供システムおよび情報提供方法 |
| US20140278459A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Mckesson Financial Holdings | Apparatuses, systems, and methods for providing action plans to improve health care provider performance |
| JP2015087832A (ja) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | 株式会社日立製作所 | 携帯端末活用取引システムおよび方法 |
| JP2018063536A (ja) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | 株式会社野村総合研究所 | 家計簿管理支援システム |
-
2019
- 2019-02-06 JP JP2019019908A patent/JP6845994B2/ja active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001319041A (ja) * | 1999-11-19 | 2001-11-16 | Sanyo Electric Co Ltd | 医療機関向け経営支援システムおよび医療機関に経営支援情報を提供する方法 |
| JP2002297884A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-11 | Aruze Corp | 営業分析、営業支援、及び営業評価システム |
| JP2011227521A (ja) * | 2011-07-19 | 2011-11-10 | Zenrin Datacom Co Ltd | 情報提供システムおよび情報提供方法 |
| US20140278459A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Mckesson Financial Holdings | Apparatuses, systems, and methods for providing action plans to improve health care provider performance |
| JP2015087832A (ja) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | 株式会社日立製作所 | 携帯端末活用取引システムおよび方法 |
| JP2018063536A (ja) * | 2016-10-12 | 2018-04-19 | 株式会社野村総合研究所 | 家計簿管理支援システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6845994B2 (ja) | 2021-03-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Steele et al. | Estimated number of COVID-19 infections, hospitalizations, and deaths prevented among vaccinated persons in the US, December 2020 to September 2021 | |
| Sztein et al. | Efficacy of cognitive behavioural therapy delivered over the Internet for depressive symptoms: A systematic review and meta-analysis | |
| Lagarde et al. | Conditional cash transfers for improving uptake of health interventions in low-and middle-income countries: a systematic review | |
| Ho et al. | Multifaceted intervention to improve medication adherence and secondary prevention measures after acute coronary syndrome hospital discharge: a randomized clinical trial | |
| Fries | Measuring and monitoring success in compressing morbidity | |
| Phansalkar et al. | Criteria for assessing high-priority drug-drug interactions for clinical decision support in electronic health records | |
| Neidrick et al. | Physical activity promotion in primary care targeting the older adult | |
| Hargreaves et al. | Measuring implementation strength: lessons from the evaluation of public health strategies in low-and middle-income settings | |
| Harries et al. | Act local, think global: how the Malawi experience of scaling up antiretroviral treatment has informed global policy | |
| US20160140322A1 (en) | System and Method for Conducting Cohort Trials | |
| Rothschild et al. | Use and perceived benefits of handheld computer-based clinical references | |
| Kantor et al. | Ask about what matters: an intervention to improve accessible advance care planning documentation | |
| Alishahi et al. | No-Show rates for Telemedicine Versus In-Person appointments during the COVID-19 pandemic: implications for Medicaid populations | |
| Thit et al. | User acceptance of electronic medical record system: implementation at Marie Stopes International, Myanmar | |
| USRE49853E1 (en) | System and method for timely notification of treatment | |
| JP2015043176A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| JP6845994B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
| JP2007200107A (ja) | 感染症情報公開システム | |
| Kesteloot et al. | Physical therapist consultation in the emergency department: a multiple case report describing three Arizona programs | |
| Sharma et al. | Cost of antiretroviral treatment for HIV patients in two centres of North India | |
| US20100250282A1 (en) | Custom order sets | |
| van Rooij et al. | AntiC: a practice tool for the safe use of oral chemotherapeutics by community and hospital pharmacists | |
| Ren et al. | Assessing dose–response effects of national essential medicine policy in China: comparison of two methods for handling data with a stepped wedge-like design and hierarchical structure | |
| KR20210035662A (ko) | 약 처방전을 전자적으로 관리하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 | |
| JP7472226B1 (ja) | 情報処理装置及びプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190219 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20191212 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200127 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200422 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20201002 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20201207 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210129 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210210 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6845994 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |