JP2024015819A - Index calculation device, index calculation method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、指標算出装置、指標算出方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an index calculation device, an index calculation method, and a program.
近年、企業が保有する特許に基づいてその企業を評価するための技術が進化しつつある。 In recent years, technology for evaluating companies based on the patents they own has been evolving.
例えば、特許文献1には、企業を評価するための指標を算出する指標算出装置が記載されている。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スコアを算出し、算出した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、スコアの高い特許から順に抽出する。指標算出装置は、さらに、抽出した特許それぞれのスコアを各特許に対応する企業単位で合算し、合算後の各企業の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。
For example,
特許出願に基づいて企業を評価する上では、企業が研究開発に取り組むテーマ、そのテーマにおいて注力する技術、サービス等に関連する、特許出願の特徴を把握できることが好ましい。 When evaluating a company based on patent applications, it is preferable to be able to grasp the characteristics of the patent applications related to the themes that the company engages in research and development, the technologies and services it focuses on in those themes, etc.
本発明の目的は、企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成するための指標算出装置、指標算出方法及びプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an index calculation device, an index calculation method, and a program for creating characteristic data indicating the characteristics of a company's patent application.
かかる課題を解決するため、本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願のIPC分類データに基づいて、特許出願毎に、IPC分類データの有無を示すm次元のデータを生成するm次元データ生成部と、m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出する特許スコア算出部と、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する特許クラスタ生成部と、特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する特許スコアの合計に基づいて、特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出する企業スコア算出部と、企業スコアを算出した特許クラスタについて、企業の企業スコアと企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出する指標算出部と、集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する特徴データ作成出力部と、を有する指標算出装置を提供する。 In order to solve such problems, the present invention provides m-dimensional data that generates m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of a plurality of patent applications related to a specific theme. Based on the generation unit and the results of principal component analysis of m-dimensional data, for each patent application, calculates a patent score corresponding to the coordinate value of the k-dimensional (where m>k) space with each principal component as the axis. a patent score calculation unit that generates a plurality of patent clusters including several patent applications using the patent score of each patent application; A company score calculation unit that calculates a company score indicating the evaluation value of a company that is a patent applicant based on the total of patent scores related to patent applications, and a company score calculation unit that calculates a company score indicating the evaluation value of a company that is a patent applicant, and a company score calculation unit that calculates a company score and a company score An index calculation unit that calculates a concentration tendency index that shows the ratio to the number of patent applications used for calculation, and creates and outputs characteristic data that shows the characteristics of a company's patent applications in a specific theme based on the concentration tendency index. Provided is an index calculation device having a feature data creation/output unit.
この指標算出装置において、集中化傾向指標は、企業スコアの算出に利用した特許出願の数に対する企業スコアの比率が小さいほど、企業が特定テーマに関してより基礎的な技術に係る特許出願を行っていることを示すことが好ましい。 In this index calculation device, the concentration tendency index indicates that the smaller the ratio of a company's score to the number of patent applications used to calculate the company's score, the more the company has applied for patents related to basic technology related to a specific theme. It is preferable to indicate that.
この指標算出装置は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成する母集団データ作成部であって、データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含む、母集団データ作成部と、マイノリティ出資を行っている出資企業と、当該出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業との関連付けを示すマイノリティデータを取得するマイノリティ取得部と、をさらに有し、母集団データ作成部は、さらに、特許出願の出願人と被出資企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、特許出願の出願人が当該被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように母集団データを作成することが好ましい。 This index calculation device is a population data creation unit that creates population data including data on multiple patent applications related to a specific theme, and the data includes at least company name data indicating the applicant of the patent application. and a minority acquisition department that acquires minority data indicating the association between an invested company that has made a minority investment and an invested company that has received a minority investment from the invested company. The population data creation unit further determines whether the applicant of the patent application and the invested company match, and when they match, the applicant of the patent application is associated with the invested company. It is preferable to create population data to indicate the investing companies.
この指標算出装置は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成する母集団データ作成部であって、データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含む、母集団データ作成部と、企業買収候補となる企業リストを母集団データから取得及び出力する企業リスト出力部と、企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する買収候補企業データ取得部と、をさらに有し、母集団データ作成部は、さらに、特許出願の出願人と被買収企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、特許出願の出願人に代えて被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように母集団データを作成することが好ましい。 This index calculation device is a population data creation unit that creates population data including data on multiple patent applications related to a specific theme, and the data includes at least company name data indicating the applicant of the patent application. a population data creation unit including a population data creation unit; a company list output unit that obtains and outputs a list of companies that are candidate for acquisition from the population data; The data acquisition unit further includes a data acquisition unit for acquiring acquisition candidate company data, and the population data creation unit further determines whether or not the applicant of the patent application and the acquired company match, and when they match, the data acquisition unit acquires the acquisition candidate company data. Preferably, the population data is created to indicate the acquiring company associated with the acquired company instead of the applicant.
本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願のIPC分類データに基づいて、特許出願毎に、IPC分類データの有無を示すm次元のデータを生成し、m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出し、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する特許スコアの合計に基づいて、特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出し、企業スコアを算出した特許クラスタについて、企業の企業スコアと企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出し、集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する、指標算出方法を提供する。 The present invention generates m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of multiple patent applications related to a specific theme, and performs principal component analysis on the m-dimensional data. Based on the results, for each patent application, calculate the patent score corresponding to the coordinate value of the k-dimensional (where m>k) space with each principal component as the axis, and using the patent score for each patent application, A company that generates multiple patent clusters containing several patent applications, and indicates the evaluation value of the company that is the patent applicant based on the sum of the patent scores related to the patent applications of the patent applicant for at least one of the patent clusters. For the patent cluster for which a score was calculated and a company score was calculated, a concentration tendency index was calculated, which indicates the ratio between the company's corporate score and the number of patent applications used to calculate the company score, and based on the concentration tendency index, , provides an index calculation method for creating and outputting characteristic data indicating the characteristics of a company's patent applications on a specific theme.
本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願のIPC分類データに基づいて、特許出願毎に、IPC分類データの有無を示すm次元のデータを生成し、m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出し、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する特許スコアの合計に基づいて、特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出し、企業スコアを算出した特許クラスタについて、企業の企業スコアと企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出し、集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する、ことをプロセッサに実行させるプログラムを提供する。 The present invention generates m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of multiple patent applications related to a specific theme, and performs principal component analysis on the m-dimensional data. Based on the results, for each patent application, calculate the patent score corresponding to the coordinate value of the k-dimensional (where m>k) space with each principal component as the axis, and using the patent score for each patent application, A company that generates multiple patent clusters containing several patent applications, and indicates the evaluation value of the company that is the patent applicant based on the sum of the patent scores related to the patent applications of the patent applicant for at least one of the patent clusters. For the patent cluster for which a score was calculated and a company score was calculated, a concentration tendency index was calculated, which indicates the ratio between the company's corporate score and the number of patent applications used to calculate the company score, and based on the concentration tendency index, , provides a program that causes a processor to create and output characteristic data indicating the characteristics of a company's patent application on a specific theme.
本発明に係る指標算出装置、指標算出方法及びプログラムは、企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成することができる。 The index calculation device, index calculation method, and program according to the present invention can create characteristic data indicating the characteristics of a company's patent application.
以下、図面を参照しつつ、本発明の様々な実施形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。 Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, it should be noted that the technical scope of the present invention is not limited to these embodiments, but extends to the invention described in the claims and equivalents thereof.
図1は、指標算出装置における処理概要図の一例である。 FIG. 1 is an example of a processing overview diagram in the index calculation device.
指標算出装置は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関する特許データを記憶している。特定テーマは、事業領域(自企業が他企業の買収又は他企業との連携により強化又は補完を図る事業領域等)を示し、例えば、スマートファクトリーである。特許データは、特許出願毎に、各特許出願の特許出願人を示すデータと、各特許出願に付与されたIPC分類を示すデータとを含む。図1の例では、特許出願の数(n)は、6であり、各特許出願に付与されたIPC分類の種類の総数(m)は、3である。 The index calculation device stores patent data regarding a plurality of patent applications related to a specific theme. The specific theme indicates a business field (a business field that the own company aims to strengthen or supplement by acquiring another company or collaborating with another company, etc.), and is, for example, a smart factory. The patent data includes, for each patent application, data indicating the patent applicant of each patent application and data indicating the IPC classification assigned to each patent application. In the example of FIG. 1, the number of patent applications (n) is six, and the total number of IPC classification types (m) assigned to each patent application is three.
最初に、指標算出装置は、特許出願毎に、m個のIPC分類のそれぞれが付与されているか否かを示すm次元のデータを生成する(図1(a))。m次元のデータの各次元は、IPC分類のそれぞれと1:1に対応し、当該IPC分類が特許出願に付与されていれば1、付与されていなければ0の値をとる。例えば、特許1には、IPC分類としてA41D及びG07Gが付与されており、G06Qは付与されていない。この0及び1の値を、IPCフラグと称することがある。
First, the index calculation device generates m-dimensional data indicating whether each of the m IPC classifications is assigned to each patent application (FIG. 1(a)). Each dimension of m-dimensional data corresponds 1:1 to each IPC classification, and takes a value of 1 if the IPC classification is assigned to the patent application, and 0 if not assigned. For example,
次に、指標算出装置は、各特許出願に対応するn個のm次元のデータを主成分分析して主成分を算出し、特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元の空間の座標値に対応する特許スコアを算出する(図1(b))。特許スコアは、特許出願の評価値を示す。 Next, the index calculation device calculates the principal components by principal component analysis of n m-dimensional data corresponding to each patent application, and calculates the principal components of the k-dimensional space with each principal component as the axis for each patent application. A patent score corresponding to the coordinate value is calculated (FIG. 1(b)). The patent score indicates the evaluation value of a patent application.
次に、指標算出装置は、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する(図1(c))。図1(c)の例では、k次元の空間の原点に近い第1特許クラスタと、原点から遠い第2特許クラスタが生成されている。 Next, the index calculation device uses the patent score for each patent application to generate a plurality of patent clusters including several patent applications (FIG. 1(c)). In the example of FIG. 1C, a first patent cluster close to the origin of the k-dimensional space and a second patent cluster far from the origin are generated.
本出願の出願人は、k次元の空間の原点に近い特許クラスタは、特定テーマにおける基礎的な技術と関連が強いことと、k次元の空間の原点から遠い特許クラスタは、特定テーマにおける基礎的な技術と異なる特徴的な技術と関連が強いこととを発見した。基礎的な技術とは、特定テーマにおいて多くの出願人が共通して利用する技術を指し、特徴的な技術とは、特定テーマにおいて一部の出願人のみが利用する技術を指す。 The applicant of this application believes that patent clusters that are close to the origin of the k-dimensional space are strongly related to fundamental technologies in a specific theme, and that patent clusters that are far from the origin of the k-dimensional space are related to fundamental technologies in a specific theme. We discovered that there is a strong relationship between different and characteristic technologies. Basic technology refers to technology that is commonly used by many applicants in a specific theme, and distinctive technology refers to technology that is used only by some applicants in a specific theme.
次に、指標算出装置は、集中化傾向指標を算出し、算出した集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業(特許出願人)の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する(図1(d))。集中化傾向指標は、ある企業の企業スコアと企業スコアの算出に使用した特許出願の数との比率を示し、例えば、集中化傾向指標=(企業スコア)/(企業スコアの算出に使用した特許出願の数)と定義することができる。ここで、企業スコアは、企業が出願した特許出願に関する特許スコアの合計に基づいて算出される値であり、企業の評価値を示す。企業スコアは、例えば、その企業が出願人である各特許出願にそれぞれ対応する特許スコアのベクトルを合計し、合計後のベクトルのノルム(長さ)をとった値である。なお、集中化傾向指標は、企業スコアの算出に使用した特許出願の数に対する企業スコアの比率が小さいほど、企業が特定テーマに関してより基礎的な技術に係る特許出願を行っていることを示すように定められてもよい。 Next, the index calculation device calculates a concentration tendency index, and based on the calculated concentration tendency index, creates and outputs characteristic data indicating the characteristics of the patent application of the company (patent applicant) in the specific theme ( Figure 1(d)). The concentration tendency index indicates the ratio between a company's corporate score and the number of patent applications used to calculate the company score.For example, concentration tendency index = (company score) / (patents used to calculate the company score) number of applications). Here, the company score is a value calculated based on the total of patent scores related to patent applications filed by the company, and indicates the evaluation value of the company. The company score is, for example, a value obtained by summing the vectors of patent scores corresponding to each patent application for which the company is the applicant, and taking the norm (length) of the vector after the summation. Furthermore, the concentration trend index indicates that the smaller the ratio of a company's score to the number of patent applications used to calculate the company's score, the more the company is applying for patents related to basic technology related to a specific theme. may be set.
集中化傾向指標は、企業スコアを利用して、すなわち特許スコアの合計に基づいて算出されるため、企業の特許出願が基礎的な技術に関連するかどうかの傾向を示す。このため、指標算出装置は、集中化傾向指標に基づいて、企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成することができる。 The centralization tendency index is calculated using company scores, that is, based on the sum of patent scores, and therefore indicates the tendency of whether a company's patent applications are related to basic technology. Therefore, the index calculation device can create characteristic data indicating the characteristics of a company's patent application based on the centralization tendency index.
<第1実施形態>
図2は、指標算出システム1の概略構成図の一例である。
<First embodiment>
FIG. 2 is an example of a schematic configuration diagram of the
指標算出システム1は、端末10及び指標算出装置40等を有する。端末10及び指標算出装置40は、インターネット等の通信ネットワーク50を介して接続される。
The
端末10は、ユーザが指標算出装置40を操作するために使用する端末である。端末10は、TCP/IP(Transmission Control Protocol / Internet Protocol)等の通信方式により、通信ネットワーク50を介して指標算出装置40と通信し、通信の内容に応じた表示を実行する。また、端末10は、入力部(不図示)から入力されたユーザの指示を、通信ネットワーク50を介して指標算出装置40に送信する。
The terminal 10 is a terminal used by a user to operate the
図3は、指標算出装置40の概略構成図の一例である。
FIG. 3 is an example of a schematic configuration diagram of the
指標算出装置40は、通信部41と、記憶部42と、処理部43とを有する。
The
通信部41は、有線LAN(Local Area Network)等の有線の通信インターフェース回路、又は、無線LAN等の無線の通信インターフェース回路を有する。通信部41は、通信ネットワーク50を介して、端末10等とTCP/IP等の通信方式により通信を実行する。通信部41は、端末10等から受信したデータを処理部43に供給する。通信部41は、処理部43から供給されたデータを端末10等に送信する。
The
記憶部42は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、又はフレキシブルディスク、光ディスク等の可搬用の記憶装置等を有する。記憶部42は、処理部43による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。
The
例えば、記憶部42は、ドライバプログラムとして、通信部41を制御する通信デバイスドライバプログラム等を記憶する。また、記憶部42は、オペレーティングシステムプログラムとして、TCP/IP等の通信方式による接続制御プログラム等を記憶する。また、記憶部42は、アプリケーションプログラムとして、各種データの送受信を実行するデータ処理プログラム等を記憶する。コンピュータプログラムは、例えばCD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)、DVD-ROM(Digital Versatile Disk Read Only Memory)等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部42にインストールされてもよい。
For example, the
記憶部42には、特許DB及び出資・財務DB等が記憶される。特許DB及び出資・財務DBの詳細については後述する。
The
処理部43は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有し、指標算出装置40の全体的な動作を統括的に制御する。処理部43は、例えば、CPU(Central Processing Unit)である。なお、処理部43は、DSP(digital signal processor)、LSI(large scale integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programming Gate Array)等でもよい。
The
処理部43は、指標算出装置40の各種処理が記憶部42に記憶されているプログラム等に応じて適切な手順で実行されるように、通信部41等の動作を制御する。処理部43は、記憶部42に記憶されているプログラム(ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等)に基づいて処理を実行する。また、処理部43は、複数のプログラム(アプリケーションプログラム等)を並列に実行できる。
The
処理部43は、母集団データ作成部431、m次元データ生成部432、特許スコア算出部433、特許クラスタ生成部434、企業スコア算出部435、指標算出部436及び特徴データ作成出力部437等を有する。処理部43が有するこれらの各部は、処理部43が有するプロセッサ上で実行されるプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部43が有するこれらの各部は、独立した集積回路、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして指標算出装置40に実装されてもよい。
The
図4(A)は、特許DBのデータ構造図の一例である。 FIG. 4A is an example of a data structure diagram of the patent DB.
特許DBには、特定テーマに関連する特許出願を一意に識別するための出願ID、特許出願人の名称を示す出願人名称、特許出願の優先日、特許出願の抄録、特許出願に係る発明の用途、特許出願に付与されたIPC分類等が互いに関連付けられて記憶される。出願IDの一例は、出願番号である。優先日は、出願IDで識別される特許出願の最先の優先日である。IPC分類は、当該特許出願に付与されたIPC分類を示すIPC分類データを一つ以上含む。IPC分類データは、セクション、クラス及びサブクラスからなる(例えばG01D)が、さらにグループを含むもの(例えばG01D1/00)であってもよい。特許DBには、さらに、特許出願のタイトル(名称)、特許出願の新規な構成を説明する文章、特定テーマを識別する識別子等が互いに関連付けられて記憶されてもよい。 The patent DB includes an application ID to uniquely identify a patent application related to a specific theme, the applicant name indicating the name of the patent applicant, the priority date of the patent application, an abstract of the patent application, and information on the invention related to the patent application. Applications, IPC classifications assigned to patent applications, etc. are stored in association with each other. An example of an application ID is an application number. The priority date is the earliest priority date of the patent application identified by the application ID. The IPC classification includes one or more pieces of IPC classification data indicating the IPC classification assigned to the patent application. IPC classification data consists of sections, classes, and subclasses (for example, G01D), but may also include groups (for example, G01D1/00). The patent DB may further store the title (name) of the patent application, a sentence explaining the new structure of the patent application, an identifier for identifying a specific theme, etc. in association with each other.
図4(B)は、出資・財務DBのデータ構造図の一例である。 FIG. 4(B) is an example of a data structure diagram of the investment/finance DB.
出資・財務DBには、企業名称、企業が属する業界を示す業界区分、企業の会計期間、年度毎の企業の売上高、企業の出資先に関する出資データ、企業が受けたマイノリティ出資の額(不図示)、企業のEBITDA(不図示)等が互いに関連付けられて記憶される。会計期間は、企業会計における財務諸表作成対象の期間を示し、1月~12月、4月~3月等である。出資データには、出資先名称、出資先の企業における出資比率等が互いに関連付けられて記憶される。EBITDAは、Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortizationの略語である。 The investment/finance database includes the company name, the industry classification indicating the industry to which the company belongs, the company's accounting period, the company's sales for each year, investment data regarding the company's investment destinations, and the amount of minority investment the company has received. (not shown), the company's EBITDA (not shown), etc. are stored in association with each other. The accounting period indicates the period for which financial statements are prepared in corporate accounting, such as January to December, April to March, etc. In the investment data, the name of the investee, the investment ratio in the investee company, etc. are stored in association with each other. EBITDA is an abbreviation for Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortization.
図5は、指標算出装置40の動作の一例を示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the
以下、図5に示したフローチャートを参照しつつ、指標算出装置40の動作の例を説明する。以下に説明する動作は、予め記憶部42に記憶されているプログラムに基づき、主に処理部43により各要素と協働して実行される。
Hereinafter, an example of the operation of the
最初に、母集団データ作成部431は、端末10から受信した指示と、特許DB及び出資・財務DBの記憶内容とに基づいて、母集団データ作成処理を実行する(S11)。母集団データ作成部431は、母集団データ作成処理において、母集団テーブルを生成し、記憶部42に記憶する。母集団データ作成処理の詳細については後述する。
First, the population
次に、m次元データ生成部432は、出願ID毎に、IPC分類データの有無を示すm次元のデータを生成する(S12)。m次元データ生成部432は、特許DBから全ての出願IDとIPC分類データとの組を読み出し、出願ID毎に各IPC分類に対応するIPCフラグを設定したm次元のデータを生成する。m次元データ生成部432は、出願IDに対応する出願人名称及び優先日を特許DBから取得し、出願人名称に対応する会計期間を企業DBから取得して、出願IDによって識別される特許出願が属する会計年度を判定する。m次元データ生成部432は、出願ID、出願人名称、会計年度及びIPCフラグからIPCテーブルを生成し、記憶部42に記憶する。
Next, the m-dimensional
図6は、IPCテーブルのデータ構造図の一例である。 FIG. 6 is an example of a data structure diagram of an IPC table.
IPCテーブルには、出願ID、出願人名称、会計年度、IPCフラグ等が互いに関連付けられて記憶される。出願IDによって識別される特許出願が属する会計年度は、例えば、会計期間が4月~3月、特許出願の優先日が2017年3月21日のとき、2016年度である。なお、会計年度は、年度に代えて西暦、和暦等の年であってもよい。
In the IPC table, application ID, applicant name, fiscal year, IPC flag, etc. are stored in association with each other. For example, when the accounting period is from April to March and the priority date of the patent application is March 21, 2017, the fiscal year to which the patent application identified by the application ID belongs is
次に、特許スコア算出部433は、IPCテーブルに記憶された複数のm次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願毎に特許スコアを算出する(S13)。特許スコア算出部433は、複数のm次元のデータを主成分分析して第1~第k主成分(但しm>k)を算出し、第1~第k主成分と出願ID毎のm次元のデータとを用いて、出願ID毎に第1~第k主成分スコアを算出する。第1~第k主成分スコアは、m次元のデータが各主成分に対応する座標軸上でとる値を示す。特許スコア算出部433は、第1~第k主成分スコアを成分とするk次元のベクトルを生成し、特許スコアとする。特許スコア算出部433は、出願ID、IPCテーブルに記憶された出願人名称及び会計年度、及び特許スコアから特許スコアテーブルを生成し、記憶部42に記憶する。
Next, the patent
図7は、特許スコアテーブルのデータ構造図の一例である。 FIG. 7 is an example of a data structure diagram of the patent score table.
特許スコアテーブルには、出願ID、出願人名称、会計年度、特許スコア等が互いに関連付けられて記憶される。例えば、「特許1」の特許スコアは、(Y11、Y12、...、Y1k)であり、Y1kは、特許1のm次元データの、第k主成分に対応する主成分スコアを示す。
In the patent score table, application ID, applicant name, fiscal year, patent score, etc. are stored in association with each other. For example, the patent score of "
次に、特許クラスタ生成部434は、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する(S14)。特許クラスタ生成部434は、非階層型クラスタリング手法であるk-means法を各特許スコアに適用して、特許クラスタを生成する。特許クラスタ生成部434は、他の非階層型クラスタリング手法又は階層型クラスタリング手法を用いて特許クラスタを生成してもよい。特許クラスタ生成部434は、特許クラスタIDを各特許クラスタに割り当て、出願ID、特許スコアテーブルに記憶された出願人名称及び会計年度、特許クラスタID及び特許スコアから特許クラスタテーブルを生成し、記憶部42に記憶する。特許クラスタIDは、特許クラスタの識別子である。
Next, the patent
図8は、クラスタリングの概念図の一例である。 FIG. 8 is an example of a conceptual diagram of clustering.
図8の概念図は、特許出願が6個、主成分が2個、特許クラスタが2個の場合の例である。特許スコアの各成分の値は、0~1に正規化されているが、正規化されていない値であっても、負の値であってもよい。 The conceptual diagram in FIG. 8 is an example in which there are six patent applications, two principal components, and two patent clusters. The value of each component of the patent score is normalized to 0 to 1, but may be a non-normalized value or a negative value.
図9は、特許クラスタテーブルのデータ構造図の一例である。 FIG. 9 is an example of a data structure diagram of the patent cluster table.
特許スコアテーブルには、出願ID、出願人名称、会計年度、特許クラスタID、特許スコア等が互いに関連付けられて記憶される。 In the patent score table, application IDs, applicant names, fiscal years, patent cluster IDs, patent scores, etc. are stored in association with each other.
次に、企業スコア算出部435は、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、企業スコア算出処理を実行する(S15)。企業スコア算出部435は、企業スコア選出処理において、企業スコアを算出する。企業スコア算出処理の詳細については後述する。
Next, the company
母集団データ作成部431、m次元データ生成部432、特許スコア算出部433、特許クラスタ生成部434及び企業スコア算出部435は、処理対象となる特定テーマ毎にS11~S15の処理を実行する。すなわち、S11~S15の処理における特許出願は、特定テーマに関連する複数の特許出願である。
The population
次に、指標算出部436は、企業スコアに基づいて、指標算出処理を実行する(S16)。指標算出部436は、指標算出処理において、企業スコアを算出した特許クラスタについて、企業の企業スコアと企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比を示す集中化傾向指標を算出する。指標算出処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、特徴データ作成出力部437は、集中化傾向指標に基づいて、特徴データ作成出力処理を実行する(S16)。特徴データ作成出力部437は、特徴データ作成出力処理において、集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する。特徴データ作成出力処理の詳細については後述する。以上により、図5に示す一連の処理を終了する。
Next, the feature data creation/
図10は、母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。母集団データ作成処理は、図5のS11で実行される。 FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of population data creation processing. The population data creation process is executed in S11 of FIG.
最初に、母集団データ作成部431は、特許DBに記憶された出願人名称に対応する特許出願人毎に、特定テーマに限定した全特許出願件数を算出する(S21)。母集団データ作成部431は、出願人名称をキーとして出資・財務DBから会計期間を取得し、外部の特許データベース(不図示)から、特許出願人の会計期間毎に、特定テーマに限定した全特許出願件数を取得してもよい。外部の特許データベースは、例えば、DWPI(Derwent World Patents Index。登録商標)である。
First, the population
次に、母集団データ作成部431は、母集団テーブルを生成し、記憶部42に記憶する(S22)。母集団データ作成部431は、特許DBに記憶された各出願人名称をキーとして出資・財務DBを検索し、業界区分、会計期間、売上高等を取得する。母集団データ作成部431は、出願人名称、S21の処理で取得した全特許出願件数、業界区分、会計年度、会計期間、売上高等を互いに関連付けて母集団テーブルを生成し、記憶部42に記憶する。以上により、母集団データ作成処理を終了する。
Next, the population
図11は、母集団テーブルのデータ構造図の一例である。 FIG. 11 is an example of a data structure diagram of the population table.
母集団テーブルには、企業名称(出願人名称)、業界区分、会計年度、会計期間、売上高、特許出願件数(全特許出願件数)等が互いに関連付けられて記憶される。母集団テーブルには、売上高以外の財務データがさらに関連付けられて記憶されてもよい。母集団テーブルに記憶されるデータを母集団データと称し、母集団データのうち、企業名称(出願人名称)と、出資・財務DBから取得された業界区分、会計期間、売上高等とを、企業データと称することがある。また、母集団テーブルに記憶される企業名称(出願人名称)は、企業名称データの一例である。 In the population table, company names (applicant names), industry classifications, fiscal years, accounting periods, sales, number of patent applications (total number of patent applications), etc. are stored in association with each other. Financial data other than sales may be further associated and stored in the population table. The data stored in the population table is called population data, and among the population data, the company name (applicant name), industry classification, accounting period, and sales acquired from the investment/financial database are Sometimes called data. Further, the company name (applicant name) stored in the population table is an example of company name data.
図12は、企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。企業スコア算出処理は、図5のS15で実行される。 FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a company score calculation process. The company score calculation process is executed in S15 of FIG.
最初に、企業スコア算出部435は、特定テーマにおける特許出願件数を算出する(S31)。企業スコア算出部435は、特許クラスタテーブルに記憶された特許出願について、特許クラスタ、出願人名称及び会計年度のすべてが同一の特許出願の件数を、特許クラスタ毎、出願人毎且つ会計年度毎に算出する。
First, the company
次に、企業スコア算出部435は、特許スコアから企業スコアを算出する(S32)。企業スコア算出部435は、特許クラスタテーブルに記憶された、特許クラスタ、出願人名称及び会計年度のすべてが同一の特許出願について、各特許出願の特許スコアを主成分毎に合計してベクトルを算出する。企業スコア算出部435は、算出したベクトルのノルムを算出して企業スコアとする。この企業スコアは、当該特許クラスタ、当該出願人(出願人名称)且つ当該会計年度における企業スコアである。
Next, the company
企業スコア算出部435は、特許クラスタ及び出願人名称が同一の特許出願について、各特許出願の特許スコアを主成分毎且つ会計年度を問わずに合計したベクトルを算出し、算出したベクトルのノルムを算出して企業スコアとしてもよい。この企業スコアは、当該特許クラスタ且つ当該出願人における企業スコアであり、期間全体企業スコアと称することができる。また、企業スコア算出部435は、出願人名称が同一の特許出願について、各特許出願の特許スコアを主成分毎且つ特許クラスタ及び会計年度を問わずに合計したベクトルを算出し、算出したベクトルのノルムを算出して企業スコアとしてもよい。この企業スコアは、当該出願人における企業スコアである。
The corporate
次に、企業スコア算出部435は、算出した特許出願件数及び企業スコアを特許クラスタID、出願人名称及び会計年度と互いに関連付けて企業スコアテーブルを生成し、記憶部42に記憶する(S33)。以上により、企業スコア算出処理を終了する。
Next, the company
図13は、企業スコアテーブルのデータ構造図の一例である。 FIG. 13 is an example of a data structure diagram of the company score table.
企業スコアテーブルには、特許クラスタ毎に、出願人名称、会計年度毎及び期間全体の特許出願件数及び企業スコア等が互いに関連付けられて記憶される。 The company score table stores, for each patent cluster, the applicant's name, the number of patent applications for each fiscal year and the entire period, the company score, etc. in association with each other.
図14は、指標算出処理の一例を示すフローチャートである。指標算出処理は、図5のS16で実行される。 FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of index calculation processing. The index calculation process is executed in S16 of FIG.
最初に、指標算出部436は、集中化傾向指標を算出する対象である企業(出願人)を決定する(S71)。指標算出部436は、端末10の入力部から入力されたユーザの指示を、通信部41を介して受信し、ユーザの指示に基づいて企業を決定する。
First, the
次に、指標算出部436は、決定した企業について集中化傾向指標を算出する(S72)。指標算出部436は、決定した企業について、企業スコアテーブルに記憶された企業スコアを対応する特許出願件数で除して、集中化傾向指標を算出する。指標算出部436は、決定した企業について、特定テーマ毎、特許クラスタ毎且つ会計年度毎に集中化傾向指標を算出する。なお、指標算出部436は、会計年度を問わずに特定テーマ毎且つ特許クラスタ毎に集中化傾向指標を算出しても、特許クラスタ及び会計年度を問わずに特定テーマ毎に集中化傾向指標を算出してもよい。以上により、指標算出処理を終了する。
Next, the
図15は、特徴データ作成出力処理の一例を示すフローチャートである。特徴データ作成出力処理は、図5のS17で実行される。 FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of feature data creation and output processing. The feature data creation output process is executed in S17 of FIG.
最初に、特徴データ作成出力部437は、決定された企業に関する特徴データを作成する(S81)。特徴データ作成出力部437は、S71の処理で決定された企業、S72の処理で算出された集中化傾向指標、当該集中化傾向指標に対応する特定テーマ、特許クラスタ及び/又は会計年度等に基づいて、特徴データを作成する。
First, the feature data
次に、特徴データ作成出力部437は、特徴データを、端末10に表示させるために通信部41を介して端末10に出力する(S82)。以上により、特徴データ作成出力処理を終了する。
Next, the feature data
図16は、特徴データを端末10に表示した表示画面の一例である。 FIG. 16 is an example of a display screen on which characteristic data is displayed on the terminal 10.
表示画面には、特定テーマ(Autonomous Driving等の文字列)、各特定テーマに関する集中化傾向指標(0.7等の数値)、各特定テーマに関する企業スコア(実線)及び特許出願件数(点線)等が表示されている。 The display screen displays specific themes (character strings such as Autonomous Driving), concentration tendency indicators for each specific theme (numerical values such as 0.7), company scores for each specific theme (solid line), number of patent applications (dotted line), etc. is displayed.
このように、指標算出装置40は、特定テーマに関連する複数の特許出願が特定のIPC分類を有するか否かをm次元空間に示したデータを主成分分析して、k次元(但しm>k)の特許スコアを算出し、特許スコアを利用して特許クラスタを生成する。出願人が発見したように、k次元の空間の原点に近い特許クラスタは、特定テーマにおける基礎的な技術と関連が強いため、k次元の空間の原点に近い特許出願もまた、特定テーマにおける基礎的な技術と関連が強い。集中化傾向指標は、企業スコアを利用して、すなわち特許スコアの合計に基づいて算出されるため、企業の特許出願が基礎的な技術に関連するかどうかの傾向を示す。このため、指標算出装置40は、集中化傾向指標に基づいて、企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成することができる。
In this way, the
なお、特許DB、出資・財務DB、母集団テーブル等は、一つのテーブルではなく、リレーショナルデータベースのように複数のテーブルを関連付けたものであってもよい。また、特許DBの各レコードと出資・財務DBの各レコードとは、特許出願人等のデータによって互いに関連付けられていてもよい。 Note that the patent DB, investment/finance DB, population table, etc. may not be a single table, but may be a plurality of tables associated with each other like a relational database. Furthermore, each record in the patent DB and each record in the investment/financial DB may be associated with each other by data such as the patent applicant.
また、同一企業に対応する、出資・財務DBに記憶された企業名称と、特許DBに記憶された出願人名称とが異なり、データを適切に取得できないことがある。これを防止するため、記憶部42は、企業名称と出願人名称とを対応付けたテーブルを予め記憶してもよい。母集団データ作成部431は、母集団テーブル作成処理S22において、出願人名称に代えて出願人名称に対応付けられた企業名称をキーとして出資・財務DBを検索することにより、出資・財務DBに記憶されたデータを適切に取得することができる。
Furthermore, the company name stored in the investment/financial DB and the applicant name stored in the patent DB may be different for the same company, making it impossible to obtain data appropriately. To prevent this, the
また、特許クラスタ生成部434は、特許クラスタを生成した後、図8の概念図、図9のデータ構造図等の特許クラスタの特徴を示す情報を、指標算出装置40の表示部(不図示)等に表示してもよい。指標算出装置40は、表示内容に基づいて決定された各特許クラスタの名称を、キーボード等の入力部(不図示)から取得し、特許クラスタIDと関連付けて、又は特許クラスタIDに代えて、特許スコアテーブルに記憶してもよい。また、特許クラスタ生成処理(S14)より後の処理において、企業スコア算出部435、指標算出部436、特徴データ作成出力部437等は、特許クラスタIDに代えて、特許クラスタの名称を用いて各処理を実行してもよい。例えば、特徴データ作成出力部437は、特徴データ作成処理(S81)において特許クラスタの名称を表示できるように特徴データを作成してもよい。
Further, after generating the patent cluster, the patent
また、企業スコア算出部435は、各特許出願人の特許出願について特許出願件数の算出(S31)~企業スコアテーブルの作成(S33)を実行することに代えて、特定の特許出願人(企業)の特許出願についてS31~S33の処理を実行してもよい。例えば、企業スコア算出部435は、指標算出部436が企業を決定(S71)した後、その企業の集中化傾向指標を算出(S72)する前に、その企業の特許出願に対してS31~S33の処理を実行して、企業スコアを算出してもよい。これにより、企業スコアを集中化傾向指標の算出にのみ利用する場合、企業スコア算出処理の処理量を減少させることができる。
In addition, instead of calculating the number of patent applications (S31) to creating a company score table (S33) for each patent applicant's patent application, the company
また、企業スコア算出部435は、各特許クラスタについて特許出願件数の算出(S31)~企業スコアテーブルの作成(S33)を実行することに代えて、特許クラスタの少なくとも一つについてS31~S33の処理を実行して、企業スコアを算出してもよい。これにより、企業スコアを特定の特許クラスタの集中化傾向指標の算出にのみ利用する場合、企業スコア算出処理の処理量を減少させることができる。
Further, instead of calculating the number of patent applications (S31) to creating a company score table (S33) for each patent cluster, the company
また、企業スコア算出部435は、各会計年度について特許出願件数の算出(S31)~企業スコアテーブルの作成(S33)を実行することに代えて、会計年度の少なくとも一つについてS31~S33の処理を実行して、企業スコアを算出してもよい。これにより、企業スコアを特定の会計年度の集中化傾向指標の算出にのみ利用する場合、企業スコア算出処理の処理量を減少させることができる。
Further, instead of calculating the number of patent applications (S31) to creating a company score table (S33) for each fiscal year, the corporate
<第1変形例>
図17は、第1変形例に係る指標算出装置60の概略構成図の一例である。
<First modification example>
FIG. 17 is an example of a schematic configuration diagram of an
指標算出装置60は、母集団データ作成部431に代えて母集団データ作成部631を、企業スコア算出部435に代えて企業スコア算出部635を有し、マイノリティ取得部638をさらに有することが指標算出装置40と相違する。母集団データ作成部631、企業スコア算出部635及びマイノリティ取得部638以外の指標算出装置60の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された指標算出装置40の構成要素の構成及び機能と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
The
図18は、第1変形例に係る指標算出装置60の動作の一例を示すフローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of the operation of the
第1変形例に係る指標算出装置60の動作は、母集団データ作成処理S11の代わりに母集団データ作成処理S11′が、企業スコア算出処理S15の代わりに企業スコア算出処理S15′が実行されることが、実施形態における指標算出装置40の動作と相違する。母集団データ作成処理S11′及び企業スコア算出処理S15′以外の第1変形例に係る指標算出装置60の動作は、同一符号が付された指標算出装置40の動作と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
In the operation of the
図19は、第1変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of population data creation processing according to the first modification.
第1変形例に係る母集団データ作成処理S11′は、さらにS41~S44の処理が実行されることが、実施形態における母集団データ作成処理S11と相違する。S41~S44の処理以外の第1変形例に係る母集団データ作成処理S11′は、同一符号が付された母集団データ作成処理S11の処理と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 The population data creation process S11' according to the first modification differs from the population data creation process S11 in the embodiment in that the processes of S41 to S44 are further executed. The population data creation process S11' according to the first modification other than the processes in S41 to S44 is the same as the population data creation process S11 with the same reference numeral, so a detailed explanation will be omitted here. .
最初に、母集団データ作成部631は、S21及びS22の処理を実行し、母集団テーブルを生成する。
First, the population
次に、マイノリティ取得部638は、出資・財務DBから、マイノリティデータを取得する(S41)。マイノリティデータは、マイノリティ出資を行っている出資企業と、その出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業とが関連付けられたデータであり、出資企業名、被出資企業名等を含むデータである。マイノリティ取得部638は、出資・財務DBに記憶された各企業のデータのうち、0%より大きく50%より小さな出資比率を含む企業のデータから、マイノリティデータを取得する。マイノリティデータの出資企業名及び被出資企業名は、それぞれ、出資・財務DBの企業名称及び出資先名称で識別される企業名である。例えば、図4(B)の出資・財務DBから取得されるマイノリティデータは、出資企業名がA社で被出資企業名がB社のデータ、及び出資企業名がC社で被出資企業名がD社のデータである。
Next, the
次に、母集団データ作成部631は、マイノリティデータの被出資企業名が、母集団テーブル中の企業名称(出願人名称)と一致するか否かを判定する(S42)。被出資企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致する場合(S42-Y)、母集団データ作成部631は、マイノリティデータから被出資企業名に対応する出資企業名を特定し、母集団テーブルにおいて出資企業名に対応する特許件数を更新する(S43)。母集団データ作成部631は、母集団テーブル中の出資企業名に対応する特許件数を、出資企業名に対応する特許件数に被出資企業名に対応する特許件数を加えた件数に更新する。被出資企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致しない場合(S42-N)、母集団データ作成部631は、S43の処理を行わない。母集団データ作成部631は、S42及びS43の処理をマイノリティデータの被出資企業名毎に実行する。
Next, the population
次に、母集団データ作成部631は、母集団テーブルから企業名称が被出資企業名と一致するデータを削除する(S44)。以上により、第1変形例に係る母集団データ作成処理を終了する。
Next, the population
図20は、第1変形例に係る母集団テーブルの一例である。 FIG. 20 is an example of a population table according to the first modification.
第1変形例に係る母集団テーブルの構造は、図11に示す母集団テーブルの構造と同一である。また、第1変形例に係る母集団テーブルのデータは、B社及びD社のデータがなく、A社の特許出願件数にB社の特許出願件数が、C社の特許出願件数にD社の特許出願件数がそれぞれ加えられている点が、図11に示す母集団テーブルのデータと異なる。第1変形例に係る母集団テーブルのその他の点は、図11に示す母集団テーブルと同一である。 The structure of the population table according to the first modification is the same as the structure of the population table shown in FIG. 11. In addition, the data in the population table according to the first modification does not include data for companies B and D, and the number of patent applications for company A is equal to the number of patent applications for company B, and the number of patent applications for company C is equal to the number of patent applications for company D. This differs from the population table data shown in FIG. 11 in that the number of patent applications is added. The other points of the population table according to the first modification are the same as the population table shown in FIG. 11.
図21は、第1変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a company score calculation process according to the first modification.
第1変形例に係る企業スコア算出処理S15′は、さらにS41′~S43′の処理が実行されることが、実施形態における企業スコア算出処理S15と相違する。S41′~S43′の処理以外の第1変形例に係る企業スコア算出処理S15′は、同一符号が付された企業スコア算出処理S15の処理と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 The company score calculation process S15' according to the first modification differs from the company score calculation process S15 in the embodiment in that the processes of S41' to S43' are further executed. Since the company score calculation process S15' according to the first modification other than the processes in S41' to S43' is the same as the process of the company score calculation process S15 with the same reference numerals, detailed explanation will be omitted here. .
最初に、マイノリティ取得部638は、出資・財務DBから、マイノリティデータを取得する(S41′)。マイノリティ取得部638は、母集団データ作成処理S11′のマイノリティデータ取得処理(S41)と同様な処理を行ってマイノリティデータを取得する。マイノリティ取得部638は、この処理に代えて、母集団データ作成処理S11′のマイノリティデータ取得処理(S41)で取得したマイノリティデータを記憶部42に記憶し、記憶したマイノリティデータを以後の処理に使用してもよい。
First, the
次に、企業スコア算出部635は、マイノリティデータの被出資企業名が、特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致するか否かを判定する(S42′)。被出資企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致する場合(S42′-Y)、企業スコア算出部635は、マイノリティデータから被出資企業名に対応する出資企業名を特定し、特許クラスタテーブルの出願人名称を変更する(S43′)。企業スコア算出部635は、特許クラスタテーブル中の出願人名称を、被出資企業名から出資企業名に変更する。被出資企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致しない場合(S42′-N)、企業スコア算出部635は、S43′の処理を行わない。企業スコア算出部635は、S42′及びS43′の処理をマイノリティデータの被出資企業名毎に実行する。
Next, the company
次に、企業スコア算出部635は、S31~S33の処理を実行する。以上により、企業スコア算出処理S15′を終了する。
Next, the company
図22は、第1変形例に係る企業スコアテーブルの一例である。 FIG. 22 is an example of a company score table according to the first modification.
第1変形例に係る企業スコアテーブルは、B社及びD社のデータがなく、A社の企業スコアにB社の特許出願が、C社の企業スコアにD社の特許出願がそれぞれ反映されている点が、図13に示す特許スコアテーブルと異なる。第1変形例に係る企業スコアテーブルのその他の点は、図13に示す企業スコアテーブルと同一である。 In the company score table according to the first modification, there is no data for companies B and D, and company A's company score reflects company B's patent application, and company C's company score reflects company D's patent application. This differs from the patent score table shown in FIG. 13 in that the patent score table shown in FIG. The other points of the company score table according to the first modification are the same as the company score table shown in FIG. 13.
指標算出装置60は、マイノリティ出資の被出資企業が特許出願人である場合、特許出願の出願人が被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように母集団データ及び企業スコアを作成する。この結果、企業スコア算出処理S15′において、被出資企業による特許出願は、出資企業による特許出願として処理され、出資企業の企業スコアは、被出資企業の特許出願を反映したものとなる。この結果、特徴データ作成出力処理S17において、企業の特許出願の特徴を示す特徴データは、被出資企業の特許出願を出資企業に反映したものとなる。このようにして、指標算出装置60は、マイノリティ出資を買収とみなした場合の特徴データを、企業買収又は企業連携を検討するユーザに提供することができる。
When the invested company with minority investment is the patent applicant, the
なお、企業スコア算出部635がS41′~S43′の処理を実行することに代えて、m次元データ生成部432、特許スコア算出部433及び特許クラスタ生成部434のいずれかが、S41′~S43′と同様な処理を実行し、出願人名称の変更を行ってもよい。例えば、m次元データ生成部432は、特許DBから取得した出願人名称に対してS41′~S43′と同様な処理を実行することにより、マイノリティ出資の被出資企業による特許出願を、マイノリティ出資の出資企業による特許出願としてもよい。あるいは、指標算出装置60は、母集団データ作成処理S11′より前に、特許DBに記憶されたデータに対してS41′~S43′と同様な処理を行ったデータを生成してもよい。この場合、指標算出装置60は、生成したデータに対して実施形態と同様な処理を実行することにより、第1変形例と同様な結果を得ることができる。
Note that instead of the company
また、特徴データ作成出力部437は、第1変形例に記載の処理によって生成された特徴データと、実施形態に記載の処理によって生成された特徴データの両方を出力してもよい。
Further, the feature data creation/
<第2変形例>
図23は、第2変形例に係る指標算出装置70の概略構成図の一例である。
<Second modification example>
FIG. 23 is an example of a schematic configuration diagram of an
指標算出装置70は、母集団データ作成部431に代えて母集団データ作成部731を、企業スコア算出部435に代えて企業スコア算出部735を有することが指標算出装置40と相違する。また、指標算出装置70は、企業リスト出力部738及び買収候補企業データ取得部739をさらに有することが指標算出装置40と相違する。母集団データ作成部731、企業スコア算出部735、企業リスト出力部738及び買収候補企業データ取得部739以外の指標算出装置70の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された指標算出装置40の構成要素の構成及び機能と同一である。このため、同一符号が付された指標算出装置70の構成要素の構成及び機能については、ここでは詳細な説明を省略する。
The
図24は、第2変形例に係る指標算出装置70の動作の一例を示すフローチャートである。
FIG. 24 is a flowchart illustrating an example of the operation of the
第2変形例に係る指標算出装置70の動作は、母集団データ作成処理S11の代わりに母集団データ作成処理S11”が、企業スコア算出処理S15の代わりに企業スコア算出処理S15”が実行されることが、実施形態における指標算出装置40の動作と相違する。母集団データ作成処理S11”及び企業スコア算出処理S15”以外の指標算出装置70の動作は、同一符号が付された指標算出装置40の動作と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
In the operation of the
図25は、第2変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 25 is a flowchart illustrating an example of population data creation processing according to the second modification.
第2変形例に係る母集団データ作成処理S11”は、さらにS51~S55の処理が実行されることが、実施形態における母集団データ作成処理S11と相違する。S51~S55の処理以外の第2変形例に係る母集団データ作成処理S11”は、同一符号が付された母集団データ作成処理S11の処理と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 The population data creation process S11'' according to the second modification differs from the population data creation process S11 in the embodiment in that the processes of S51 to S55 are further executed. The population data creation process S11'' according to the modification is the same as the population data creation process S11 denoted by the same reference numeral, so a detailed explanation will be omitted here.
最初に、母集団データ作成部731は、S21及びS22の処理を実行し、母集団データを作成する。
First, the population
次に、企業リスト出力部738は、企業買収候補となる企業リストを母集団データから取得し、取得した企業リストを、通信部41を介して端末10に出力する(S51)。企業リスト出力部738は、企業リストを母集団テーブルの企業名称欄に記憶された出願人名称から取得する。企業リスト出力部738は、取得した企業リストに同一の企業名が重複して記載されている場合、重複している記載を企業リストから削除する。
Next, the company
次に、買収候補企業データ取得部739は、端末10から、企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する(S52)。買収候補データは、買収を検討している買収企業と、その買収企業が買収対象として検討している被買収企業とが関連付けられたデータであり、買収企業名、被買収企業名等を含むデータである。買収候補企業データ取得部739は、取得した買収候補データを記憶部42に記憶する。
Next, the acquisition candidate company
次に、母集団データ作成部731は、買収候補データの被買収企業名が、母集団テーブル中の企業名称(出願人名称)と一致するか否かを判定する(S53)。被買収企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致する場合(S53-Y)、母集団データ作成部731は、買収候補データから被買収企業名に対応する買収企業名を特定し、母集団テーブルの買収企業名に対応する特許件数及び財務データを更新する(S54)。母集団データ作成部731は、母集団テーブル中の買収企業名に対応する特許件数を、買収企業名に対応する特許件数に被買収企業名に対応する特許件数を加えた件数に更新する。また、母集団データ作成部731は、各財務データについて、母集団テーブル中の買収企業名に対応する財務データを、買収企業名に対応する財務データに被買収企業名に対応する財務データを加えた件数に更新する。被買収企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致しない場合(S53-N)、母集団データ作成部731は、S54の処理を行わない。母集団データ作成部731は、S53及びS54の処理を買収候補データの被買収企業名毎に実行する。
Next, the population
次に、母集団データ作成部731は、母集団テーブルから企業名称が被買収企業名と一致するデータを削除する(S55)。以上により、第2変形例に係る母集団データ作成処理を終了する。
Next, the population
第2変形例に係る母集団テーブルの構造は、図20に示す母集団テーブルの構造と同様である。また、実施形態と同様なデータを使用し、A社がB社を買収し、C社がD社を買収したことを示す買収候補データが取得された場合、第2変形例に係る母集団テーブルのデータは、図20に示す母集団テーブルのデータと同様である。 The structure of the population table according to the second modification is similar to the structure of the population table shown in FIG. 20. In addition, when acquisition candidate data indicating that company A has acquired company B and company C has acquired company D is acquired using data similar to the embodiment, the population table according to the second modification example The data is similar to the data in the population table shown in FIG.
図26は、第2変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 26 is a flowchart illustrating an example of a company score calculation process according to the second modification.
第2変形例に係る企業スコア算出処理S15”は、さらにS52′~S54′の処理が実行されることが、実施形態における企業スコア算出処理S15と相違する。S52′~S54′の処理以外の第2変形例に係る企業スコア算出処理S15”は、同一符号が付された企業スコア算出処理S15の処理と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 The company score calculation process S15'' according to the second modification differs from the company score calculation process S15 in the embodiment in that the processes of S52' to S54' are further executed. The company score calculation process S15'' according to the second modification is the same as the company score calculation process S15 with the same reference numeral, so a detailed explanation will be omitted here.
最初に、買収候補企業データ取得部739は、母集団データ作成処理S11”の買収候補データ取得処理(S52)で取得した買収候補データを、記憶部42から取得する(S52′)。
First, the acquisition candidate company
次に、企業スコア算出部735は、買収候補データの被買収企業名が、特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致するか否かを判定する(S53′)。被買収企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致する場合(S53′-Y)、企業スコア算出部735は、買収候補データから被買収企業名に対応する買収企業名を特定し、特許クラスタテーブルにおいて、出願人名称を変更する(S54′)。企業スコア算出部735は、特許クラスタテーブル中の出願人名称を、被買収企業名から買収企業名に変更する。被買収企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致しない場合(S53′-N)、企業スコア算出部735は、S54′の処理を行わない。企業スコア算出部735は、S53′及びS54′の処理を買収候補データの被買収企業名毎に実行する。
Next, the company
次に、企業スコア算出部735は、S31~S33の処理を実行する。以上により、企業スコア算出処理S15”を終了する。
Next, the company
第2変形例に係る企業スコアテーブルの構造は、図22に示す企業スコアテーブルの構造と同様である。また、実施形態と同様なデータを使用し、A社がB社を買収し、C社がD社を買収したことを示す買収候補データが取得された場合、第2変形例に係る企業スコアテーブルのデータは、図22に示す企業スコアテーブルのデータと同様である。 The structure of the company score table according to the second modification is similar to the structure of the company score table shown in FIG. 22. In addition, when acquisition candidate data indicating that company A has acquired company B and company C has acquired company D is acquired using data similar to the embodiment, the corporate score table according to the second modification example The data is similar to the data in the company score table shown in FIG.
指標算出装置70は、被買収企業が特許出願人である場合、特許出願の出願人が被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように母集団データを作成する。この結果、企業スコア算出処理S15”において、被買収企業による特許出願は、買収企業による特許出願として処理され、買収企業の企業スコアは、被買収企業の特許出願を反映したものとなる。このようにして、指標算出装置70は、買収企業が被買収企業を買収した場合の特徴データを、企業買収又は企業連携を検討するユーザに提供することができる。
When the acquired company is a patent applicant, the
<第2実施形態>
図27は、第2実施形態に係る指標算出装置における処理回路の概略構成を示すブロック図である。
<Second embodiment>
FIG. 27 is a block diagram showing a schematic configuration of a processing circuit in the index calculation device according to the second embodiment.
処理回路93は、指標算出装置40の処理部43の代わりに用いられ、処理部43の代わりに、母集団データ作成処理、m次元データ生成処理、特許スコア算出処理、特許クラスタ生成処理、企業スコア算出処理及び特徴データ作成出力処理を実行する。処理回路93は、母集団データ作成回路931、m次元データ生成回路932、特許スコア算出回路933、特許クラスタ生成回路934、企業スコア算出回路935、指標算出回路936、特徴データ作成出力回路937等を有する。なお、処理回路93として、LSI、DSP、ASIC又はFPGA等が用いられてよい。
The
母集団データ作成回路931は、母集団データ作成部の一例であり、母集団データ作成部431と同様の機能を有する。母集団データ作成回路931は、端末10から通信部41を介して受信した指示に基づいて、特許DB、出資・財務DB等に記憶されたデータから、特許出願人を示す企業名称データを含む母集団テーブルを生成する。
The population
m次元データ生成回路932は、m次元データ生成部の一例であり、m次元データ生成部432と同様の機能を有する。m次元データ生成回路932は、特許DBに記憶されたデータから、各特許出願に特定のIPCデータが付与されているか否かを示すm次元のデータを含むIPCテーブルを生成する。
The m-dimensional
特許スコア算出回路933は、特許スコア算出部の一例であり、特許スコア算出部433と同様の機能を有する。特許スコア算出回路933は、IPCテーブルに記憶されたm次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、各特許出願の特許スコアを算出する。特許スコア算出回路933は、算出した特許スコアを含む特許スコアテーブルを生成する。
The patent
特許クラスタ生成回路934は、特許クラスタ生成部の一例であり、特許クラスタ生成部434と同様の機能を有する。特許クラスタ生成回路934は、特許出願毎の特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する。特許クラスタ生成回路934は、生成した特許クラスタに関するデータを含む特許クラスタテーブルを生成する。
The patent
企業スコア算出回路935は、企業スコア算出部の一例であり、企業スコア算出部435と同様の機能を有する。企業スコア算出回路935は、特許クラスタテーブルと母集団データとに基づいて、企業スコア算出処理を実行し、算出した企業スコアを含む企業スコアテーブルを生成する。
The company
指標算出回路936は、指標算出部の一例であり、指標算出部436と同様の機能を有する。指標算出回路936は、企業スコアを算出した特許クラスタについて、企業の企業スコアと企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比を示す集中化傾向指標を算出する。
The
特徴データ作成出力回路937は、特徴データ作成出力部の一例であり、特徴データ作成出力部437と同様の機能を有する。特徴データ作成出力回路937は、集中化傾向指標に基づいて、特定テーマにおける企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成し、通信部41を介して端末10に出力する。
The feature data creation/
以上詳述したように、指標算出装置は、処理回路93を用いる場合も、企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成することが可能である。
As described in detail above, even when using the
当業者は、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。 It should be understood that those skilled in the art can make various changes, substitutions, and modifications thereto without departing from the spirit and scope of the invention.
40、60、70 指標算出装置
431、631、731 母集団データ作成部
432 m次元データ生成部
433 特許スコア算出部
434 特許クラスタ生成部
435、635、735 企業スコア算出部
436 指標算出部
437 特徴データ作成出力部
638 マイノリティ取得部
738 企業リスト出力部
739 買収候補企業データ取得部
40, 60, 70
Claims (6)
前記m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出する特許スコア算出部と、
前記特許出願毎の前記特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する特許クラスタ生成部と、
前記特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する前記特許スコアの合計に基づいて、前記特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出する企業スコア算出部と、
前記企業スコアを算出した特許クラスタについて、前記企業の企業スコアと前記企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出する指標算出部と、
前記集中化傾向指標に基づいて、前記特定テーマにおける前記企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する特徴データ作成出力部と、
を有することを特徴とする指標算出装置。 an m-dimensional data generation unit that generates m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of a plurality of patent applications related to a specific theme;
A patent that calculates, for each patent application, a patent score corresponding to a coordinate value in a k-dimensional (where m>k) space centered on each principal component, based on the results of principal component analysis of the m-dimensional data. A score calculation unit,
a patent cluster generation unit that generates a plurality of patent clusters including several patent applications using the patent score for each patent application;
a company score calculation unit that calculates, for at least one of the patent clusters, a company score indicating an evaluation value of the company that is the patent applicant based on the sum of the patent scores related to the patent applications of the patent applicant;
an index calculation unit that calculates, for the patent cluster for which the company score has been calculated, a concentration tendency index indicating a ratio between the company score of the company and the number of patent applications used to calculate the company score;
a feature data creation output unit that creates and outputs feature data indicating features of the company's patent applications in the specific theme based on the centralization tendency index;
An index calculation device characterized by having:
マイノリティ出資を行っている出資企業と、当該出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業との関連付けを示すマイノリティデータを取得するマイノリティ取得部と、をさらに有し、
前記母集団データ作成部は、さらに、前記特許出願の出願人と前記被出資企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、前記特許出願の出願人が当該被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように前記母集団データを作成する、請求項1又は2に記載の指標算出装置。 A population data creation unit that creates population data including data regarding a plurality of patent applications related to the specific theme, the data including at least company name data indicating the applicant of the patent application. Group data creation department,
further comprising a minority acquisition unit that acquires minority data indicating the association between an invested company that has made minority investment and an invested company that has received minority investment from the invested company;
The population data creation unit further determines whether or not the applicant of the patent application and the invested company match, and when they match, the applicant of the patent application is associated with the invested company. The index calculation device according to claim 1 or 2, wherein the population data is created to indicate the invested companies.
企業買収候補となる企業リストを前記母集団データから取得及び出力する企業リスト出力部と、
前記企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する買収候補企業データ取得部と、をさらに有し、
前記母集団データ作成部は、さらに、前記特許出願の出願人と前記被買収企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、前記特許出願の出願人に代えて当該被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように前記母集団データを作成する、請求項1又は2に記載の指標算出装置。 A population data creation unit that creates population data including data regarding a plurality of patent applications related to the specific theme, the data including at least company name data indicating the applicant of the patent application. Group data creation department,
a company list output unit that obtains and outputs a list of companies that are candidates for company acquisition from the population data;
further comprising an acquisition candidate company data acquisition unit that acquires acquisition candidate data indicating acquired companies and acquired companies selected from the company list,
The population data creation unit further determines whether or not the applicant of the patent application and the acquired company match, and if they match, the population data creation unit sends information to the acquired company instead of the applicant of the patent application. The index calculation device according to claim 1 or 2, wherein the population data is created to indicate associated acquired companies.
前記m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出し、
前記特許出願毎の前記特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、
前記特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する前記特許スコアの合計に基づいて、前記特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出し、
前記企業スコアを算出した特許クラスタについて、前記企業の企業スコアと前記企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出し、
前記集中化傾向指標に基づいて、前記特定テーマにおける前記企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する、
ことを特徴とする指標算出方法。 Generating m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of a plurality of patent applications related to a specific theme,
Based on the results of principal component analysis of the m-dimensional data, for each patent application, calculate a patent score corresponding to the coordinate value of a k-dimensional (where m>k) space centered on each principal component,
Generating a plurality of patent clusters including several patent applications using the patent score for each patent application,
For at least one of the patent clusters, calculate a company score indicating an evaluation value of the company that is the patent applicant based on the sum of the patent scores related to the patent applications of the patent applicant;
For the patent cluster for which the company score was calculated, a concentration tendency index indicating the ratio between the company score of the company and the number of patent applications used to calculate the company score,
creating and outputting characteristic data indicating characteristics of the company's patent applications in the specific theme based on the centralization tendency index;
An index calculation method characterized by:
前記m次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願毎に、各主成分を軸とするk次元(但しm>k)の空間の座標値に対応する特許スコアを算出し、
前記特許出願毎の前記特許スコアを利用して、いくつかの特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、
前記特許クラスタの少なくとも一つについて、特許出願人の特許出願に関する前記特許スコアの合計に基づいて、前記特許出願人である企業の評価値を示す企業スコアを算出し、
前記企業スコアを算出した特許クラスタについて、前記企業の企業スコアと前記企業スコアの算出に利用した特許出願の数との比率を示す集中化傾向指標を算出し、
前記集中化傾向指標に基づいて、前記特定テーマにおける前記企業の特許出願の特徴を示す特徴データを作成及び出力する、
ことをプロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。 Generating m-dimensional data indicating the presence or absence of IPC classification data for each patent application based on IPC classification data of a plurality of patent applications related to a specific theme,
Based on the results of principal component analysis of the m-dimensional data, for each patent application, calculate a patent score corresponding to the coordinate value of a k-dimensional (where m>k) space centered on each principal component,
Generating a plurality of patent clusters including several patent applications using the patent score for each patent application,
For at least one of the patent clusters, calculate a company score indicating an evaluation value of the company that is the patent applicant based on the sum of the patent scores related to the patent applications of the patent applicant;
For the patent cluster for which the company score was calculated, a concentration tendency index indicating the ratio between the company score of the company and the number of patent applications used to calculate the company score,
creating and outputting characteristic data indicating characteristics of the company's patent applications in the specific theme based on the centralization tendency index;
A program that causes a processor to perform certain tasks.
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