JP2021033365A - 指標算出装置および指標算出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出する。【解決手段】指標算出装置１０が、特許価値算出部１１３と、抽出部１１４と、企業価値算出部１１５と、を備える。特許価値算出部１１３は、複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する。抽出部１１４は、特許価値算出部１１３が算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、前記複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する。企業価値算出部１１５は、抽出部１１４が抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、所定の指標を算出するための、指標算出装置および指標算出プログラムに関する。

近年、様々な特許を評価することにより、各特許の価値を数値化することが試みられている。
このような特許の価値を数値化する技術の一例が、特許文献１に開示されている。特許文献１に開示の技術では、発明が特許出願されてから、特許権が付与され、その後の、特許権の消滅に至るまでの経過情報に基づいて、各特許の価値を示す値（以下、「特許スコア」と称する。）を算出する。
ユーザは、このようにして算出された特許スコアを参考にすることにより、特許権のライセンス交渉や権利譲渡の交渉を円滑に進めたり、価値の高い特許の内容を技術情報として利用したりすることが可能となる。

特開２０１４−１９９６６１号公報

上述した特許文献１に開示の技術等の一般的な技術を利用することにより、各特許の価値を示す特許スコアを算出することができる。この場合に、この特許スコアに基づいて、単に特許それぞれを評価するだけではなく、特許出願人である各企業（個人発明家を含む。）を評価することができると、より望ましい。

しかしながら、単に各企業が保有している全ての特許の特許スコアを合算するだけでは、各企業を適切に評価できないと考えられる。単に全てを合算すると、例えば、特許スコアが高い高評価の特許を適正数保有しているベンチャー企業等よりも、特許スコアが低い低評価の特許を大量に保有している大企業の方が、優良な企業と評価されるからである。すなわち、単純な企業規模の比較と変わらなくなってしまうからである。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものである。そして、その目的は、各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出することが可能な、指標算出装置および指標算出方法を提供することにある。

本発明に係る指標算出装置は、複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する特許価値算出手段と、前記特許価値算出手段が算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、前記複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する企業価値算出手段と、を備える。

本発明に係る指標算出プログラムは、コンピュータを指標算出装置として機能させる指標算出プログラムであって、複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する特許価値算出手段と、前記特許価値算出手段が算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、前記複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した特許それぞれの特許スコアを、各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する企業価値算出手段と、を備える指標算出装置として前記コンピュータを機能させる。

本発明によれば、各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る指標算出システムの全体構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る指標算出装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る指標算出装置が更新する、特許情報記憶部のデータ構造の一例を示すテーブルである。 本発明の一実施形態に係る指標算出装置が更新する、企業情報記憶部のデータ構造の一例を示すテーブルである。 本発明の一実施形態に係る指標算出装置が更新する、特許スコア記憶部のデータ構造の一例を示すテーブルである。 本発明の一実施形態に係る指標算出装置が実行する、指標算出処理の流れを説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態の変形例に係る指標算出装置による、業種を問わない企業の選出について示すイメージ図である。

以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態の一例について説明する。
［システム構成］
図１は、本実施形態に係る指標算出システムＳの全体構成を示すブロック図である。図１に示すように、指標算出システムＳは、指標算出装置１０、特許情報データベース２０、および企業情報データベース３０を含む。これら、指標算出システムＳに含まれる各装置のそれぞれは、例えば、サーバ装置やパーソナルコンピュータ等の、情報処理機能を有する電子機器によって実現することができる。

また、これら指標算出システムＳに含まれる各装置は、図示するように、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。この各装置の間での通信は、任意の通信方式に準拠して行われてよく、その通信方式は特に限定されない。また、通信接続は、無線接続であっても、有線接続であってもよい。更に、各装置の間での通信は、ネットワークＮを介することなく装置同士で直接行われてもよい。

特許情報データベース２０は、各企業が出願した、各特許に関する情報が格納されたデータベースである。各特許に関する情報とは、例えば、特許の出願人や権利者が何れの企業であるかを示す書誌的な情報や、発明が特許出願されてから、特許権が付与され、その後の、特許権の消滅に至るまでの経過情報や、整理標準化データ等である。指標算出装置１０は、特許情報データベース２０に格納された各特許に関する情報を、各企業の企業価値を示す指標値（以下、「企業スコア」と称する。）の算出等の用途で、ネットワークＮを介した通信により適宜取得する。
この特許情報データベース２０の運営主体は、指標算出装置１０のユーザと同一であってもよいが、必ずしも指標算出装置１０のユーザと同一でなくてもよい。例えば、特許に関する情報を提供する企業や、公共機関が管理するデータベースであってもよい。

企業情報データベース３０は、各企業に関する情報が格納されたデータベースである。各企業に関する情報とは、例えば、企業が行う業務の技術分野等で定義される業種や、売上高や時価総額や従業員数といった企業の規模を示す情報や、ロイヤリティ料率およびＲ＆Ｄ（Research and Development）比率等の業種の特性を示す情報である。指標算出装置１０は、企業情報データベース３０に格納された各特許に関する情報を、企業スコアの算出等の用途で、ネットワークＮを介した通信により適宜取得する。
この企業情報データベース３０の運営主体は、特許情報データベース２０の運営主体と同様に、指標算出装置１０のユーザと同一であってもよいが、必ずしも指標算出装置１０のユーザと同一でなくてもよい。例えば、企業に関する情報を提供する企業や、公共機関が管理するデータベースであってもよい。

指標算出装置１０は、本実施形態特有の処理である「指標算出処理」を行う。
ここで、指標算出処理とは、指標算出装置１０が、各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出する一連の処理である。

より詳細には、指標算出処理において、指標算出装置１０は、複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する。また、指標算出装置１０は、この算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する。そして、指標算出装置１０は、抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値（すなわち、企業スコア）として算出する。

このような指標算出処理では、単に各企業が保有している全ての特許の特許スコアを合算するのではなく、特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出して、この抽出した特許スコアが上位の特許（すなわち、高評価な特許）を複数保有している企業が優良な企業であると考える。

そして、このような特許スコアが上位の特許（すなわち、高評価な特許）について企業単位で特許スコアの合計値を算出して、企業を評価するための企業スコアとする。これにより、単に多くの特許を保有しているか否かではなく、高評価の特許を保有しているか否かという観点で、適切な企業スコアを算出することができる。
そのため、指標算出処理によれば、各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出する、という課題を解決することが可能となる。

以上、指標算出システムＳに含まれる各装置について説明をした。なお、図中では、各装置を１台ずつ図示しているがこれは例示に過ぎず、指標算出システムＳには、これら各装置が任意の台数含まれていてよい。例えば、特許情報データベース２０や、企業情報データベース３０が、これらを提供する企業ごとに複数設けられていてもよい。

また、例えば、これら各装置が別体の装置として実現されるのではなく、一体型の装置として実現されてもよい。更に、例えば、各装置のそれぞれが複数の装置の組み合わせにより実現されてもよい。例えば、クラウドサーバとして存在する複数のサーバ装置の組み合わせで実現されてもよい。

［指標算出装置の構成］
次に、指標算出装置１０の構成について、図２のブロック図を参照して説明をする。図２に示すように、指標算出装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、通信部１４と、記憶部１５と、入力部１６と、出力部１７と、信号線１８と、を備えている。これら各部は、図示するように、信号線１８によりバス接続されており、相互に信号を送受する。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、または、記憶部１５からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

通信部１４は、ＣＰＵ１１が、他の装置（例えば、特許情報データベース２０や、企業情報データベース３０）との間で通信を行うための通信制御を行う。
記憶部１５は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の半導体メモリで構成され、各種データを記憶する。

入力部１６は、各種ボタンおよびタッチパネル、またはマウスおよびキーボード等の外部入力装置で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部１７は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、ＣＰＵ１１が出力する画像データに対応する画像を表示する。

指標算出装置１０では、これら各部が協働することにより、上述した指標算出処理を行なう。この指標算出処理が実行される場合、図２に示すように、ＣＰＵ１１において、特許情報取得部１１１と、企業情報取得部１１２と、特許価値算出部１１３と、抽出部１１４と、企業価値算出部１１５と、が機能する。
また、記憶部１５の一領域には、特許情報記憶部１５１と、企業情報記憶部１５２と、特許スコア記憶部１５３と、が記憶領域として設定される。
以下で特に言及しない場合も含め、これら機能ブロック間では、各処理を実現するために必要なデータを、適切なタイミングで適宜送受信する。

特許情報取得部１１１は、指標算出処理において必要となる、特許に関する情報を、ネットワークＮを介した通信により、特許情報データベース２０から取得する。特許に関する情報の具体的な内容は、特許情報データベース２０の説明の際に上述した通りである。また、特許情報取得部１１１は、取得した特許に関する情報を特許情報記憶部１５１に記憶させる。これにより、特許情報記憶部１５１には、最新の特許に関する情報が記憶されることとなる。

企業情報取得部１１２は、指標算出処理において必要となる、企業に関する情報を、ネットワークＮを介した通信により、企業情報データベース３０から取得する。企業に関する情報の具体的な内容は、企業情報データベース３０の説明の際に上述した通りである。また、企業情報取得部１１２は、取得した特許に関する情報を企業情報記憶部１５２に記憶させる。これにより、企業情報記憶部１５２には、最新の企業に関する情報が記憶されることとなる。

なお、上述した、特許情報取得部１１１による特許に関する情報の取得および特許情報記憶部１５１への記憶や、企業情報取得部１１２による企業に関する情報の取得および企業情報記憶部１５２への記憶は、例えば、所定の周期で行われてもよいし、ユーザの操作指示等に基づいて行われてもよいし、特許情報データベース２０および企業情報データベース３０の更新に伴って行われてもよい。

特許価値算出部１１３は、特許情報記憶部１５１に記憶されている特許に関する情報等に基づいて、特許スコアを算出する。特許スコアの算出方法は、特に限定されないが、以下では一例として、上述した特許文献１に開示の算出方法により算出することを想定する。この特許文献１に開示の算出方法では、発明が特許出願されてから、特許権が付与され、その後の、特許権の消滅に至るまでの経過情報に基づいて、特許スコアを算出する。

より詳細には、特許価値算出部１１３は、まず、ユーザからの入力部１６等を用いた操作等に基づいて、今回、特許スコアを算出する対象とする特許を抽出するための検索条件を受け付ける。
特許を検索するための条件は任意に決定することができるが、以下では一例として、企業が行う業務で定義される「業種」に対応する情報を検索条件とすることを想定する。この業種は、任意の方法で区分することができるが、以下の説明では、一例として、株式市場で用いられている業種の区分と同じように、医薬品、化学、機械、金属製品、建設業、情報・通信業、精密機械、電気機器、輸送用機器、および、その他製品という、１０の業種で区分をする。そして、この何れかの業種に対応する特許を、特許スコアを算出する対象とする。

本実施形態において、このように業種ごとに特許スコアの算出を行う理由であるが、業種ごとに特許スコアが高くなる傾向の業種と、特許スコアが低くなる業種が存在するため、業種を問わずに特許スコアの算出を行うと、特定の業種の特許のみが上位を占めるような問題が生じ得るからである。そのため、本実施形態では各業種単位で（すなわち、各業種それぞれを母集団として）、業種ごとに特許スコアの算出を行う。

ここで、特許情報データベース２０における特許に関する情報には、特許に対応する企業が何れの企業であるかという情報が含まれている。そこで、予め、各企業と、上述の１０の業種とをそれぞれ対応付けておく。例えば、「株式会社・・・」という企業名の企業は、情報・通信業の業種に対応する特許であると対応付けておく。その上で、今回、特許スコアを算出する対象とする業種に対応する企業名を検索条件として入力することにより、この業種の特許のみを抽出することができる。

また、他の方法として、特許情報データベース２０における特許に関する情報には、特許の分類用の情報として、ＩＰＣ（International Patent Classification）、ＣＰＣ(Cooperative Patent Classification)、Ｆターム(File Forming Term)、およびＦＩ(File Index)といった情報が含まれている。そこで、予め、これら特許の分類用の情報と、上述の１０の業種とをそれぞれ対応付けておく。例えば、「Ｇ０６Ｆ・・・」というＩＰＣが付与されている特許は、情報・通信業の業種に対応する特許であると対応付けておく。その上で、今回、特許スコアを算出する対象とする業種に対応する特許の分類用の情報を検索条件として入力することにより、この業種の特許のみを抽出することができる。

なお、検索条件としては、他にも、例えば、特許スコアを算出する対象とする特許の抽出上限数（例えば、１０００件）や、出願日や登録日が含まれる期間等の条件が含まれていてもよい。

そして、特許価値算出部１１３は、上述したような検索条件に基づいて、特許情報記憶部１５１が記憶する特許に関する情報から、今回、特許スコアを算出する対象とする特許を抽出する。

また、特許価値算出部１１３は、抽出した特許それぞれについて、特許スコアを算出する。例えば、出訴上告の有無、訟務判決の有無、無効審判被請求回数、発明者被引用文献数、請求項の数、全ページ数、早期審査請求出願の有無、異議申立の有無、情報提供回数、分割出願回数、被引用文献数、面接回数、閲覧請求回数、外国出願の有無、および不服審判回数といった数を、所定の関数における変数として代入することにより特許スコアを算出する。なお、特許文献１には、算出方法のより詳細な内容について開示されているので、ここではこれ以上の説明を省略する。

なお、繰り返しとなるが、特許文献１に開示の算出方法は、特許スコアの算出方法の一例に過ぎず、本実施形態では、これ以外の算出方法により、特許スコアを算出するようにしてもよい。すなわち、本実施形態における、特許スコアとは、様々な算出方法により算出される、特許の価値を示す値を総称する広い概念である。また、特許スコアについては、その発明が特許出願されてから、特許権が消滅する前までの、何れの段階（例えば、出願中の段階）であっても算出することができる。更に、特許スコアについては、現在特許権が存続中の特許のみを対象として算出してもよいが、出願中の特許を対象に含んでもよく、更には既に特許権が消滅した特許も対象として算出してもよい。すなわち、本実施形態では、ユーザの希望等に応じて、様々な特許スコアの算出方法を利用することが可能である。

特許価値算出部１１３は、このようにして算出した、各特許についての特許スコアを、特許スコアの高いものから順にソートできるようにして、特許スコア記憶部１５３に記憶させる。これにより、或る業種に対応する特許について、特許スコアに基づいたランキングを行うことが可能となる。

このような処理を、算出対象とする特許に対応する業種を異ならせながら繰り返すことにより、各業種のそれぞれについて、特許スコアに基づいたランキングを行うことが可能となる。

抽出部１１４は、企業スコアを算出するための前処理として、企業スコアの算出に用いる特許を抽出する。そのために、抽出部１１４は、特許価値算出部１１３が特許スコアを算出した全ての特許を抽出元として、所定の抽出条件に基づいて、特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する。所定の抽出条件は、例えば、特許スコアの高い特許から順に上位の所定範囲の特許（例えば、上位１０パーセントの特許、上位２０パーセントの特許や、上位３０パーセントの特許）を抽出するという条件である。そして、この抽出された特許に基づいて、後述の企業価値算出部１１５による企業スコアの算出が行われる。すなわち、抽出されなかった、他の特許（例えば、下位９０パーセントの特許、下位８０パーセントの特許や、下位７０パーセントの特許）は、企業スコアの算出には用いられない。このようにする理由は、上述したように、単に多くの特許を保有しているか否かではなく、高評価の特許を保有しているか否かという観点で、適切な企業スコアを算出するためである。また、このようにすることにより、抽出した特許のみで企業スコアを算出できるので、抽出を行うことなく全ての特許のみを対象として企業スコアを算出する場合に比べて、全体の計算量を削減することができる。

また、抽出部１１４による、この上位の所定範囲の特許の抽出は、業種ごとに行われる。その理由は、特許価値算出部１１３による特許スコアの算出と同様に、業種ごとの傾向を考慮するためである。すなわち、業種ごとに特許スコアが高くなる傾向の業種と、特許スコアが低くなる業種が存在するため、業種を問わずに抽出を行うと、特定の業種の特許のみが抽出されるような問題が生じ得るからである。

企業価値算出部１１５は、特許価値算出部１１３が抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を、各企業の企業価値を示す企業スコアとして算出する。この企業スコアの算出についても、業種ごとの傾向を考慮して、業種ごとに行われる。

また、この場合に、企業価値算出部１１５は、種々の重み付けを行うことにより、企業スコアの調整を行う。例えば、企業価値算出部１１５は、企業規模に基づいた重み付け企業規模に基づいた重み付けや、保有している特許数に基づいた重み付け保有している特許数に基づいた重み付けを行うことにより、企業スコアの調整を行う。

まず、企業規模に基づいた重み付けでは、企業毎に設定された「企業規模が大きい」企業ほど、重み係数が小さくなるようにして（すなわち、重み付け後の企業スコアが小さくなるようにして）重み付けを行なう。これは、企業規模が小さい企業ほど、特許スコアの高い特許が活用されるので、企業スコアに対して与える影響も大きいという観点で重み付けを行うということである。また、上述したように抽出部１１４による抽出を行った場合であっても、例えば、特許スコアが高い高評価の特許を適正数保有しているベンチャー企業等よりも、特許スコアが低い低評価の特許を大量に保有している大企業の方が、優良な企業と評価される傾向があるので、この傾向を抑制するためである。これにより、特に特許スコアが高い特許（すなわち、特に優良な特許）を保有している企業について、この特に優良な特許の影響をより考慮して、企業スコアを調整することができる。

ここで、企業規模が大きい企業であるか否かは、例えば、企業情報記憶部１５２が企業に関する情報として記憶している、売上高や、時価総額に基づいて決定できる。そのため、売上高や、時価総額が高い企業ほど、企業規模に基づいた重み係数を小さく設定する。この重み付け係数の簡便な設定方法として、例えば、売上高や時価総額の逆数の値を、重み係数の値として設定することができる。
そして、企業価値算出部１１５は、このように設定された重み係数を、その企業の企業スコアに乗算することにより、企業規模に基づいた重み付けにおける企業スコアの調整を実現できる。

また、保有している特許数に基づいた重み付けでは、その企業が「保有している特許数が多い」企業ほど、重み係数が小さくなるようにして（すなわち、重み付け後の特許スコアが小さくなるようにして）重み付けを行なう。これは、保有している特許数が少ない企業ほど、特許スコアの高い特許が活用されるので、企業スコアに対して与える影響も大きいという観点で重み付けを行うということである。また、企業規模に基づいた重み付けと同様の理由であるが、抽出部１１４による抽出を行った場合であっても、大企業の方が、優良な企業と評価される傾向があるので、この傾向を抑制するためである。これにより、特に特許スコアが高い特許（すなわち、特に優良な特許）を保有している企業について、この特に優良な特許の影響をより考慮して、企業スコアを調整することができる。

ここで、その企業が保有している特許数は、例えば、特許情報記憶部１５１が特許に関する情報として記憶している、特許権者の情報に基づいて決定できる。そのため、特許権者となっている特許数が多い企業ほど、保有している特許数に基づいた重み係数を小さく設定する。この重み付け係数の簡便な設定方法として、例えば、保有している特許数の逆数の値を、重み係数の値として設定することができる。
そして、企業価値算出部１１５は、このように設定された重み係数を、その企業の企業スコアに乗算することにより、保有している特許数に基づいた重み付けにおける企業スコアの調整を実現できる。

企業価値算出部１１５は、以上説明した重み付けを行って調整した後の企業スコアを、最終的な企業スコアとして算出する。これにより、単に多くの特許を保有しているか否かではなく、高評価の特許を保有しているか否かという観点で、適切な企業スコアを算出することができる。また、各種の観点に基づいた重み付けにより調整された企業スコアを、最終的な企業スコアとして算出することができる。

なお、各特許の特許スコアに対して、上述した２つの重み付けを組み合わせて行ってもよいし、何れか１つの重み付けのみを行ってもよい。あるいは、上述した２つの重み付け以外の他の方法で重み付けを行うようにしてもよい。または、場合によっては重み付けを行わないようにしてもよい。すなわち、本実施形態では、ユーザの希望等に応じて、様々な重み付けを行うことが可能である。

企業価値算出部１１５は、このようにして算出した企業スコアを、ユーザが参照可能に出力する。この出力は、例えば、出力部１７を構成するディスプレイへの表示により実現される。また、他にも、例えば、通信部１４を介してプリンタ（図示を省略する。）に企業スコアを送信することにより、企業スコアを紙媒体に印刷するようにしてもよい。

更に、企業価値に基づいた種々の解析方法にて利用するために、企業スコアを、記憶部１５の一領域に記憶してもよい。あるいは、企業スコアを、通信部１４を介して他のパーソナルコンピュータ等の装置（図示を省略する。）に企業スコアを送信したりしてもよい。

ユーザは、このようにして出力された企業スコアを任意の目的に活用することができる。例えば、ユーザは、出力された企業スコアを参考にすることにより、企業価値に基づいた種々の解析を行うことができる。具体的には、ユーザは、本実施形態の企業スコアと、他の指標（例えば、企業の株価や、企業規模や、株価指数や、営業利益）との相関性等に基づいて、これら他の指標の動向等を解析することが可能となる。これにより、例えば、現状の企業スコアに基づいて、将来のこれら他の指標の動向を予測するようなことが可能となる。
すなわち、本実施形態の企業スコアは、用途を問わず、様々な用途において有効に利用することができる。

［データ構造］
次に、上述した各機能ブロックが利用する、特許情報記憶部１５１、企業情報記憶部１５２、および特許スコア記憶部１５３におけるデータ構造の一例について、図３、図４、および図５を参照して説明する。

まず、図３に特許情報記憶部１５１のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、特許情報記憶部１５１は、特許に関する情報として、「企業ＩＤ」、「特許ＩＤ」、および「特許情報」という属性を含む。各企業ＩＤには、その企業ＩＤに対応する企業が保有している特許の特許ＩＤが対応付けて格納される。また、各特許ＩＤには、その特許ＩＤに対応する特許に関する特許情報が対応付けて格納される。

企業ＩＤは、各企業を識別するための情報である。企業ＩＤは、企業毎にユニークな情報であれば、任意の情報を用いることができる。例えば、特許の願書において記載されている情報（例えば、出願人名や、特許庁から付与された識別番号）や、株式市場で企業を特定するための情報（例えば、証券コード（登録商標）や、ＩＳＩＮ（International Securities Identification Number））や、指標算出装置１０がユーザ操作や所定のアルゴリズムに基づいて割り当てた管理番号等を企業ＩＤとすることができる。

特許ＩＤは、各特許を識別するための情報である。特許ＩＤは、特許毎にユニークな情報であれば、任意の情報を用いることができる。例えば、特許庁から割り当てられた各種の番号（例えば、出願番号や、公開番号や、登録番号）や、指標算出装置１０がユーザ操作や所定のアルゴリズムに基づいて割り当てた管理番号等を特許ＩＤとすることができる。

特許情報は、もっぱら特許価値算出部１１３が、特許スコアを算出するための情報であり、上述したように、発明が特許出願されてから、特許権が付与され、その後の、特許権の消滅に至るまでの経過情報等である。

これらの情報は、新たな特許の出願や、経過情報の変化に伴い、特許情報取得部１１１により適宜更新される。

次に、図４に企業情報記憶部１５２のデータ構造の一例を示す。図４に示すように、企業情報記憶部１５２は、企業に関する情報として、「企業ＩＤ」、および「企業情報」という属性を含む。各企業ＩＤには、その企業ＩＤに対応する企業の企業情報が対応付けて格納される。

企業ＩＤは、各企業を識別するための情報であり、特許情報記憶部１５１で用いている企業ＩＤと同一の情報である。

企業情報は、もっぱら企業価値算出部１１５が、企業スコアの算出（および、そのための重み付け）を行うための情報であり、上述したように、売上高や、時価総額といった情報を含む。これらの情報の具体的な内容については、企業価値算出部１１５の説明の際に上述しているので、ここでは、再度の説明を省略する。
また、他にも、企業情報は、業価値算出部１１５が、企業の選出を行うための情報である、ロイヤリティ料率や、Ｒ＆Ｄ（Research and Development）比率といった情報も含んでいる。業価値算出部１１５による、企業の選出や、ロイヤリティ料率や、Ｒ＆Ｄ比率といった情報については、第３の変形例として後述する。

これらの情報は、新たな企業の設立や、企業情報の変化に伴い、企業情報取得部１１２により適宜更新される。

次に、図５に特許スコア記憶部１５３のデータ構造の一例を示す。図５に示すように、特許スコア記憶部１５３は、特許に関する情報として、「企業ＩＤ」、「特許ＩＤ」および「特許スコア」という属性を含む。各企業ＩＤには、その企業ＩＤに対応する企業が保有している特許の特許ＩＤが対応付けて格納される。また、各特許ＩＤには、その特許ＩＤに対応する特許の特許スコアが対応付けて格納される。

企業ＩＤは、各企業を識別するための情報であり、特許情報記憶部１５１や企業情報記憶部１５２で用いている企業ＩＤと同一の情報である。

特許ＩＤは、各特許を識別するための情報であり、特許情報記憶部１５１で用いている特許ＩＤと同一の情報である。
特許スコアは、上述したようにして、特許価値算出部１１３が算出した特許スコアである。

これらの情報は、特許価値算出部１１３による特許スコアの算出に伴い、特許価値算出部１１３により適宜更新される。

以上、特許情報記憶部１５１、企業情報記憶部１５２、および特許スコア記憶部１５３のデータ構造について説明した。これら各データ構造には、上述したように共通の企業ＩＤが含まれている。そのため、指標算出装置１０が備える各機能ブロックは、各データ構造に含まれる何れかの企業ＩＤを検索キーとして、他のデータ構造を検索することにより、この企業ＩＤに対応する各種の情報を、各データ構造から抽出することができる。すなわち、これら各データ構造は、企業ＩＤによって関連付けされたリレーショナルデータベースとして機能する。
従って、指標算出装置１０が備える各機能ブロックは、企業ＩＤによって、自身が行う処理に必要な情報を、各データ構造をまたがって適宜抽出して、利用することができる。

［指標算出処理］
次に、図６のフローチャートを参照して、指標算出装置１０が実行する指標算出処理の流れについて説明する。指標算出処理は、指標算出装置１０の起動に伴い実行される。

ステップＳ１１において、特許情報取得部１１１および企業情報取得部１１２は、特許情報記憶部１５１および企業情報記憶部１５２が記憶している各情報の更新をするか否かを判定する。特許情報取得部１１１および企業情報取得部１１２は、例えば、特許情報記憶部１５１および企業情報記憶部１５２の何れにも各情報が記憶されていない場合や、一度記憶してから所定の周期が経過した場合や、ユーザからの更新指示操作があった場合に、各情報を更新する。各情報を更新する場合は、ステップＳ１１においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１２に進む。一方で、各情報を更新しない場合は、ステップＳ１１においてＮｏと判定され、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ１２において、特許情報取得部１１１は、特許に関する情報を、ネットワークＮを介した通信により、特許情報データベース２０から取得する。また、特許情報取得部１１１は、取得した特許に関する情報を特許情報記憶部１５１に記憶させる。

ステップＳ１３において、企業情報取得部１１２は、企業に関する情報を、ネットワークＮを介した通信により、企業情報データベース３０から取得する。また、企業情報取得部１１２は、取得した特許に関する情報を企業情報記憶部１５２に記憶させる。その後、処理はステップＳ１１の判定から繰り返される。

ステップＳ１４において、特許価値算出部１１３は、特許スコアを算出するか否かを判定する。特許価値算出部１１３は、例えば、特許スコア記憶部１５３に特許スコアが記憶されていない場合や、一度記憶してから所定の周期が経過した場合や、ユーザからの特許スコアの算出指示操作があった場合に、特許スコアを算出する。特許スコアを算出する場合は、ステップＳ１４においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１５に進む。一方で、特許スコアを算出しない場合は、ステップＳにおいてＮｏと判定され、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１５において、特許価値算出部１１３は、特許スコアを算出する。また、特許価値算出部１１３は、算出した特許スコアを特許スコア記憶部１５３に記憶させる。その後、処理はステップＳ１１の判定から繰り返される。

ステップＳ１６において、抽出部１１４および企業価値算出部１１５は、企業スコアを算出するか否かを判定する。抽出部１１４および企業価値算出部１１５は、例えば、ユーザからの企業スコアの算出指示操作があった場合に、企業スコアを算出する。企業スコアを算出する場合は、ステップＳ１６においてＹｅｓと判定され、処理はステップＳ１７に進む。一方で、企業スコアを算出しない場合は、ステップＳ１６においてＮｏと判定され、処理はステップＳ１１の判定から繰り返される。

ステップＳ１７において、抽出部１１４は、企業スコアを算出するための前処理として、企業スコアの算出に用いる特許を抽出する。

ステップＳ１８において、企業価値算出部１１５は、抽出部１１４が抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を、各企業の企業価値を示す企業スコアとして算出する。

ステップＳ１９において、企業価値算出部１１５は、重み付けを行うための重み係数を決定する。

ステップＳ２０において、企業価値算出部１１５は、ステップＳ１９にて決定した重み係数に基づいて重み付けを行って企業スコアを調整することにより、最終的な企業スコアを算出する。また、企業価値算出部１１５は、算出した最終的な企業スコアを適宜出力する。これにより、本処理は終了する。

以上説明した、指標算出処理によれば、単に多くの特許を保有しているか否かではなく、高評価の特許を保有しているか否かという観点で、適切な企業スコアを算出することができる。また、各種の観点に基づいた重み付けにより調整された企業スコアを、最終的な企業スコアとして算出することができる。
そのため、指標算出処理によれば、各企業が保有している特許に基づいて、各企業を適切に評価するための指標を算出する、という課題を解決することが可能となる。

［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、この実施形態は、例示に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明はその他の様々な実施形態を取ることが可能であり、さらに、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、省略および置換等種々の変更を行うことができる。これら実施形態およびその変形は、本明細書等に記載された発明の範囲および要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
例えば、本発明の実施形態を以下の変形例のように変形してもよい。

＜第１の変形例＞
上述の実施形態において、企業価値算出部１１５は、企業スコアを画面に表示したり、紙媒体に印刷したり、他の端末に送信したりすることにより、企業スコアの出力をしていた。これに限らず、他の方法で出力を行うようにしてもよい。

例えば、最終的な企業スコアのみならず、この企業スコアを算出する過程で用いられた種々のデータも併せて出力するようにしてもよい。具体的には、重み付けによる調整前の企業スコアや、各特許の特許スコアや、特許情報記憶部１５１に記憶されている特許に関する情報や、企業情報記憶部１５２に記憶されている企業に関する情報についても、出力するようにしてもよい。

＜第２の変形例＞
また他の出力を行う他の変形例として、例えば、ユーザによる、企業スコアの活用を補助するようなデータも併せて出力するようにしてもよい。具体的には、企業スコアと共に、他の指標（例えば、企業の株価や、企業規模や、株価指数や、営業利益）とを出力するようにしてもよい。

また、この場合に、企業スコアの時系列に沿った推移と、他の指標の時系列に沿った推移とを、例えば、グラフの形式で対比して出力するようにしてもよい。このような出力をする場合には、過去のある時点における、特許に関する情報および企業に関する情報に基づいて、企業スコアや他の指標を算出する。

そして、この算出を、この過去のある時点から、この過去のある時点以外の他の時点を変更しながら行うことを繰り返す。そして、このように複数の過去の時点それぞれで企業スコアや他の指標を算出することにより、企業スコアや他の指標を特定することが可能となる。すなわち、指標算出装置１０は、必ずしも現時点の企業スコアを算出するだけではなく、過去の情報に基づいて過去の企業スコアを算出したり、企業スコアの推移を算出したりすることも可能である。

＜第３の変形例＞
上述の実施形態では、業種ごとに企業スコアの算出を行っていた。この場合に、このようにして算出した企業スコアに基づいて、各業種にて上位の企業をランキング形式で選出し、この選出した企業について出力するようにしてもよい。例えば、業種ごとに企業スコアが上位１０位までの企業をランキング形式で選出し、これを出力するようにしてもよい。これにより、ユーザは、各業種それぞれについて、企業スコアに基づいて有望と考えられる企業を知ることができる。

また、これを更に変形し、業種ごとの傾向に基づいて、業種を問わずに所定数の企業を選出するようにしてもよい。本変形例における、この業種を問わない企業の選出について、図７を参照して説明をする。本例では、上述した実施形態と同様に、１０の業種がある場合を想定する。

まず、業種ごとに選出を行った場合、図７に「業種ごとの選出数」として示すように、各業種とも均等な数（図中では、業種ごとに上位１０位までの１０企業）が選出される。これにより、例えば、１０業種×１０企業の、計１００企業が選出される。

しかしながら、或る業種に、企業スコアに基づいて有望と考えられる企業が多数存在する場合もある。そこで、業種ごとの傾向に基づいて、業種を問わずに所定数の企業の選出を行うことが考えられる。ただし、上述したように、業種ごとに特許スコア（および、これに基づいて算出される企業スコア）が高くなる傾向の業種と、特許スコア（および、これに基づいて算出される企業スコア）が低くなる業種が存在するという問題がある。
そのため、このような業種ごとの傾向を考慮することなく、各業種とも均等な数で選出を行ってしまうと、他の業種から選出された企業よりも高い企業スコアを持つ別の業種の企業が選出されない場合がある。

そこで、本変形例では、このような業種ごとの違いを低減するために、業種ごとの傾向に基づいた重み付けを行うことにより、業種それぞれの選出数を決定する。また、決定した選出数に応じて企業の選出を行う。そして、選出した企業について出力を行う。
具体的に、業種ごとの傾向に基づいた重み付けでは、企業の業種毎に設定された「特許が企業に与える影響度が高い業種」の企業ほど、重み係数が大きくなるようにして（すなわち、重み付け後の選出数が大きくなるようにして）重み付けを行なう。これは、特許が企業に与える影響度が高い業種ほど、企業スコアが高い企業が多いので、これに伴い多数の企業を選出するという観点で重み付けを行うということである。

ここで、特許が企業に与える影響度が高い業種であるか否かは、例えば、企業情報記憶部１５２が企業に関する情報として記憶している、ロイヤリティ料率や、Ｒ＆Ｄ比率に基づいて決定できる。そのため、ロイヤリティ料率や、Ｒ＆Ｄ比率が高い企業の業種ほど、特許が企業に与える影響度に基づいた重み係数を高く設定する。
そして、企業価値算出部１１５は、このように設定された重み係数を、業種ごとの選出数に乗算することにより、業種ごとの傾向に基づいた所定数の企業を選出することが実現できる。

このように、本変形例では、業種ごとの傾向に基づいて、業種を問わずに所定数の企業を選出するため、他の業種から選出された企業よりも高い企業スコアを持つ別の業種の企業が選出されないというような問題を抑制することができる。すなわち、業種ごとの違いを考慮した上で、業種を問わずに所定数の企業の選出を行うことが可能となる。
一例として、業種ごとの傾向に基づいた重み付けをしてから、業種を問わずに所定数の企業の選出を行った場合、図７に「業種を問わない選出数」として示すように、業種を問わず所定数（図中では、業種を問わず上位１００位までの１００企業）が選出される。これにより、例えば、図７に示す例では、１６の企業が選出された「医薬品」に、特許スコアに基づいて有望と考えられる企業が多数存在することが分かる。これにより、企業同士の評価のみならず、業種同士の評価を行うことも可能となる。

なお、上述した実施形態の変形例を幾つか挙げたが、これら幾つかの変形例の内容を組み合わせるようにしてもよい。

［ハードウェアおよびソフトウェアによる実現］
上述の実施形態に含まれる各装置は、上述の実施形態の態様に限定されず、情報処理機能を有する電子機器一般で実現することができる。
また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
換言すると、図２に図示した機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が指標算出システムＳに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。

例えば、本実施形態に含まれる機能的構成を、演算処理を実行するプロセッサによって実現することができ、本実施形態に用いることが可能なプロセッサには、シングルプロセッサ、マルチプロセッサおよびマルチコアプロセッサ等の各種処理装置単体によって構成されるものの他、これら各種処理装置と、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の処理回路とが組み合わせられたものを含む。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワーク又は記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布されることによりユーザに提供されてもよく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供されてもよい。装置本体とは別に配布される記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory），ＤＶＤ（Digital Versatile Disc），Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ブルーレイディスク）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Mini Disc）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図２のＲＯＭ１２、又は図２の記憶部１５を実現するハードディスク等の記憶装置で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置および複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

１０ 指標算出装置
２０ 特許情報データベース
３０ 企業情報データベース
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ 通信部
１５ 記憶部
１６ 入力部
１７ 出力部
１８ 信号線
１１１ 特許情報取得部
１１２ 企業情報取得部
１１３ 特許価値算出部
１１４ 抽出部
１１５ 企業価値算出部
１５１ 特許情報記憶部
１５２ 企業情報記憶部
１５３ 特許スコア記憶部
Ｎ ネットワーク
Ｓ 指標算出システム

Claims (9)

1. 複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する特許価値算出手段と、
   前記特許価値算出手段が算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、前記複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段が抽出した特許それぞれの特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する企業価値算出手段と、
   を備える指標算出装置。
2. 前記特許価値算出手段は、企業の業種毎に前記特許スコアの算出を行い、
   前記抽出手段は、企業の業種毎に前記抽出を行い、
   前記企業価値算出手段は、前記合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する場合に、業種毎の傾向に基づいた重み付けを行うことにより業種それぞれの選出数を決定し、該決定した選出数に応じて企業の選出を行う、
   請求項１に記載の指標算出装置。
3. 前記企業価値算出手段は、企業の業種毎に設定された特許が企業に与える影響度が高い業種の企業ほど、重み係数が大きくなるようにして前記重み付けを行なう、
   請求項２に記載の指標算出装置。
4. 前記特許が企業に与える影響度は、ロイヤリティ料率およびＲ＆Ｄ（Research and Development）比率の何れか又は双方について高い企業の業種ほど高く設定される、
   請求項３に記載の指標算出装置。
5. 前記企業価値算出手段は、特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算する場合に、企業の規模が大きい企業ほど、重み係数が小さくなるようにして前記重み付けを行なう、
   請求項１乃至４の何れか１項に記載の指標算出装置。
6. 前記企業の規模は、売上高および時価総額の何れか又は双方について高い企業の業種ほど大きく設定される、
   請求項５に記載の指標算出装置。
7. 前記企業価値算出手段は、特許スコアを各特許それぞれに対応する企業単位で合算する場合に、保有している特許数が多い企業ほど、重み係数が小さくなるようにして前記重み付けを行なう、
   請求項１乃至６の何れか１項に記載の指標算出装置。
8. 前記企業価値算出手段は、前記各企業の企業価値を示す指標値の時系列に沿った推移と、各企業の株価の時系列に沿った推移とを対比して出力する、
   請求項１乃至７の何れか１項に記載の指標算出装置。
9. コンピュータを指標算出装置として機能させる指標算出プログラムであって、
   複数の特許それぞれについて、特許としての価値を示す値である特許スコアを算出する特許価値算出手段と、
   前記特許価値算出手段が算出した特許スコアと、所定の抽出条件とに基づいて、前記複数の特許を抽出元として特許スコアの高い特許から順に一部の特許を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段が抽出した特許それぞれの特許スコアを、各特許それぞれに対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の特許スコアの値を各企業の企業価値を示す指標値として出力する企業価値算出手段と、
   を備える指標算出装置として前記コンピュータを機能させる指標算出プログラム。

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