JP4629101B2 - 特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 Download PDF

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Description

（１）本発明は、特許または実用新案の公開公報、特許公報、登録実用新案公報等の情報から、その特許または実用新案の出願人の権利取得能力を分析する特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
（２）また、本発明は、公開特許公報、登録特許公報、登録実用新案公報等の特許（または実用新案）明細書データから、特許明細書データに記載されている発明の特許権、または実用新案権を分析する技術に関する。より詳細には、特許明細書データに記載されている発明が権利を行使しやすいものであるか否かを客観的に分析する特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
（３）さらに、本発明は、特許明細書データに記載されている発明に係る特許（または実用新案）の請求の範囲の広さを客観的に分析する特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
（１）特許または実用新案の価値評価の分析方法として、たとえば下記の特許文献１および２がある。特許文献１によれば、個々の発明を評価する尺度として、評価項目を大きく３分類（特許性評価項目、技術的評価項目、経済性評価項目）に別けて、さらにこれらの分類を複数の小項目に別けて、それぞれに評価点を付与するようにしている。そして、これらの評価点を演算し、総合的な分析を行うことにより、個々の発明に対して重要な特許（Ａランク）や維持不適特許（Ｃランク）等の価値評価（Ａ〜Ｃランク別け）を行っている。
また、特許文献２によれば、個々の発明の評価または複数の発明の比較評価をするための尺度として、評価項目を大きく４分類（業界魅力度、発明魅力度、業界の競争度合、戦略性）に別けて、さらにこれらの分類を複数の小項目に別けて、それぞれに評価点を付与するようにしている。そして、それらの評価点を演算し、バブルチャートを描画して、各バブルの径やチャート上での位置等によって、個々の発明または複数の発明に対する価値評価を行っている。
しかしながら、これらの価値評価の分析方法では、個々の発明の評価または複数の発明の比較評価をすることで、既に登録になった特許または実用新案に対して、事後確認の分析しか行うことができない。これでは、なぜこのような評価結果になったかという原因までを分析することができないため、たとえば、他社との比較評価の結果、自社には価値の高い特許が少なく特許力が劣っていると分ったとしても、そのような結果を引き起こしている根本的な原因までは十分に分析することができない。
ここで重要なことは、最終的な評価結果に繋がる根本的な要因の一つとして、個々の特許または実用新案に対する出願時点から登録されるまでの間の出願人の対応の仕方が、大きく影響するということである。
すなわち、たとえば、出願時点においては、余分な限定を加えず適切な権利範囲の広さの請求項を作成しているかどうか等が問われる出願明細書作成能力が、出願人の権利取得に大きな影響を及ぼす。また、出願から登録までの間に発せられる拒絶理由通知等に対応する、いわゆる中間処理の時点においては、適切な請求項の補正が行えているかどうか等の中間処理対応能力が、出願人の権利取得に大きな影響を及ぼす。
このように、出願時から権利取得までの出願人の対応能力の良し悪しが、個々の特許または実用新案に対する登録後の価値評価に、極めて大きな影響を及ぼすのである。このことから、出願時から権利取得までの出願人の対応能力である権利取得能力を見極めるような分析を行うことは、特許力を考える上で非常に重要であり、このような分析を機械的、客観的に行うことが望まれる。
（２）また、従来、特許権の価値を評価する技術がいろいろと提唱されている。その一つを開示するものとして、特許文献３がある。特許文献３の技術では、企業が保有している特許権を、所定の区分に分類する。これにより、特許権を分析することによって、その価値を評価する。
すなわち、特許文献３の技術では、分析対象の特許権の類似特許権群を参照する。これにより、分析対象の特許権の先願性および占有率（同一出願人の特許権が占める割合）を決定することによって、特許権を４つの区分に分類する。さらに、分類した区分に基づき、特許権の価値を評価している。
たとえば、ある特許権が、先願性および占有率が共に高い区分に属するのであれば、それを先行独占特許権であると認定する。これにより、他社よりも先に出願され、周辺特許権も固めていると分析する。したがって、この特許権を、自社に保有すべきものであると決定する。さらに、他社へ権利行使することが好ましいなど、ライセンス供与に活用できる候補の特許権であると評価する。
一方、先願性および占有率が共に低い区分の特許権を、後発ピンポイントの特許権であると認定する。さらに、この特許権は、他社よりも後に出願したものであり、先行する他社の特許権が多いと分析する。これにより、この特許権の年金の支払いを継続しないことを決定するなど、整理すべき特許権であると評価する。
以上のように、特許文献３では、特許権が、実際に他社へ容易に権利行使することが好ましいか否かを判定する。しかし、このことを判定するのに、先願の特許権の多さや、特許権の占有率の高さに基づいたのでは、不十分である。特許権が実際に権利行使できるか否かを判定するためには、特許請求の範囲に記載された請求項の内容を分析する必要がある。さらに、他社の製品（方法）が、自社の特許明細書データにおける請求項に示す技術的範囲に属する（抵触する）か否かを判定することも必要になる。
このとき、請求項に係る発明が、他人の特許権に抵触するか否かを検証しやすいかどうかがポイントとなる。発明の種類としては、大きく別けて物の発明と方法の発明（物を生産する方法の発明も含む）とがあり、一般に、物の発明の方が、方法の発明よりも、他人の特許権への抵触の可能性を検証しやすい。また、発明には、構成要件を数値や数式を用いて限定している、いわゆる数値限定発明もある。この数値限定発明に関する特許権が、他人の特許権に抵触するか否かを検証するためには、様々な測定等が必要になる。したがって、数値限定発明の検証は容易ではない。
このように、請求項に記載の発明の種類によって、抵触の検証のしやすさが決まる。したがって、発明の種類を見極める分析は、非常に重要である。
また、請求項の内容を分析するとき、数〜数十件の特許明細書を対象とするのであれば、人が１件１件分析することもできる。しかし、数百〜数千件以上の特許明細書を対象にするならば、人力による分析は、極めて困難になる。そこで、このような大量の特許明細書を対象にする場合、請求項に記載の発明が権利を行使しやすいものであるかを、機械的かつ客観的に分析することが好ましく、そのような技術が必要になる。
（３）また、特許権の経済的価値を評価する技術を開示する文献として、特許文献４がある。特許文献４の技術では、独立請求項の長さに基づき、特許権の経済的価値を決定する。
以上のように、特許文献３では、特許権が、実際に他社へ容易に権利行使することができるか否かを判定する。しかし、このことを判定するのに、先願の特許権の多さや、特許権の占有率の高さに基づいているため、ある請求項に記載されている発明について、その特許権の権利範囲の広さを客観的に分析できるものではない。
一方、特許文献４では、独立請求項の長さを測定する際に、ただ単に文字数を数えて測定している。この場合、測定する長さに、独立請求項に係る発明の特定に直接関わらない形式的な文字の数が多数含まれるおそれがあるため、発明に係る特許権の権利範囲の正確な価値評価を行うことは難しい。
このように、従来技術では、請求項に係る発明が示す権利範囲（特許請求の範囲）が、どの程度の広さであるのかを、正確に分析することが困難である。
また、請求項に記載されている発明に係る特許請求の範囲の広さ分析するとき、数〜数十件の特許明細書を対象とするのであれば、人が１件１件分析することもできる。しかし、数百〜数千件以上の特許明細書を対象にするならば、人力による分析は、極めて困難になる。そこで、このような大量の特許明細書を対象にする場合、特許権の権利範囲の広さを、特許明細書に含まれる請求項の記載事項に基づき、機械的かつ客観的に分析することが好ましく、そのような技術が必要になる。
特開２０００−１３２６０６号公報（公開日２０００年５月１２日） 特開２００４−１４５６２９号公報（公開日２００４年５月２０日） 特開２００３−２８１３５８号公報（公開日２００３年１０月３日公開） 特表２００４−５００６１７号公報（国際公開日２０００年１２月１４日公開）
１．本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであり、特許または実用新案の公開公報、特許公報、登録実用新案公報等の特許明細書データより、出願人や代理人の権利取得能力について客観的に分析することができる特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的としている。
本発明の特許情報分析装置は、上記課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項により示される権利範囲の広さを数値化する請求項分析手段と、上記請求項分析手段により権利範囲の広さが数値化された特許明細書データの合計件数を集計し、その数値化された権利範囲の広さの平均値を算出する第１の分析処理手段とを備えていることを特徴としている。
なお、特許明細書データとは、各国の特許法等の法令に基づき（例えば、日本国の場合には特許法３６条２項または実用新案法５条２項によって）規定された、明細書、特許請求の範囲（または実用新案登録請求の範囲）に記載された内容を示すデータを意味しており、公開特許公報や登録特許公報（または公開実用新案公報や登録実用新案公報）等の電子データから得られるものである。なお、特許明細書データには）、ＷＩＰＯ（世界知的所有権機関）のもとで制定されているＩＮＩＤコード（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｌｙ ａｇｒｅｅｄ Ｎｕｍｂｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄａｔａ 書誌的事項の識別番号）を含む。
また、特許明細書データには、審査経過や登録後の経過に関する情報、たとえば、拒絶理由が発せられた際の引用文献を特定する番号、無効審判の請求、異議申し立て、および閲覧請求がなされた回数が含まれる場合もある。これらの審査経過や登録後の経過に関する情報は、特許明細書データがどれだけ他社（当該出願人以外）から注目を集めているかということを示す注目度データとしても利用できるものである。
注目度データは、公知の特許情報データベースから容易に取得することができる。さらに、注目度データは、特許明細書データに含まれる構成とされてもよいし、特許明細書データと独立した構成とされてもよい。
上記構成によれば、請求項により示される権利範囲の広さが、請求項分析手段により数値化されるので、権利範囲の広さを客観的に判断することができる。また、第１の分析処理手段により権利範囲の広さの平均値が算出されるので、出願人や代理人等の権利取得能力を客観的に分析することができる。
すなわち、一般的に特許出願の件数（特許明細書データの合計件数）が多ければ権利取得能力が高いと単純に判断されがちであるが、実際は、特許明細書データの合計件数が多くても、各特許明細書データに含まれる請求項の権利範囲が狭いなら、必ずしも権利取得能力が高いとはいえない。
しかしながら、上記構成の特許情報分析装置によれば、単に特許明細書データの合計件数だけに注目するのではなく、これらの特許明細書データに含まれる請求項の権利範囲の平均値を、第１の分析処理手段により算出することができる。この平均値は、出願人や代理人がどれだけ権利範囲が広い特許を何件創出できているかを判断するための目安となるものであるから、出願人や代理人の権利取得能力を的確に分析することが可能となる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の分析処理手段により算出された権利範囲の広さの平均値を、異なる出願人の間で比較評価する第１の比較評価手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、第１の比較評価手段により、権利範囲の広さの平均値が、異なる出願人の間で比較評価されるので、単に各出願人の出願数の多さだけを比較するのではなく、各出願人がどれだけ権利範囲の広い出願を数多くしているか、すなわち、各出願人の権利取得能力を相対的に分析することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の分析処理手段により算出された権利範囲の広さの平均値を、異なる代理人の間で比較評価する第１の比較評価手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、第１の比較評価手段により、権利範囲の広さの平均値が、異なる代理人の間で比較評価されるので、単に各代理人の出願数の多さだけを比較するのではなく、各代理人がどれだけ権利範囲の広い出願を数多くしているか、すなわち、各代理人の権利取得能力を相対的に分析することができる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の比較評価手段が、上記権利範囲の広さの平均値を、同一の技術分野に関連するものとして設定するものであることが好ましい。
上記構成によれば、第１の比較評価手段は、同一の技術分野に関連する権利範囲の広さの平均値を、出願人や代理人の間で比較評価する。
すなわち、技術分野毎に、請求項の記載の仕方や発明特定事項の内容は大きく異なる。たとえば、液晶ディスプレイ関連の技術分野の中でも（１）駆動技術（日本独自の特許分類Ｆターム２Ｈ０９３）の特許と、（２）基板、絶縁膜および配向部材に関する技術（日本独自の特許分類Ｆターム２Ｈ０９０）の特許との平均文字数を比較した場合には、（１）の技術の特許の方が回路構成や駆動手順等の発明特定事項が一般的に多くなる傾向にあるため、（２）の技術の特許よりも文字数が多くなっている。上記の例では日本独自の特許分類について説明したが、国際的な特許分類であるＩＰＣ分類または米国独自の特許分類であるＵＳクラスによって、（１）駆動技術の特許と（２）基板、絶縁膜および配向部材に関する技術の特許との平均文字数を比較した場合においても、（１）の技術の特許の方が回路構成や駆動手順等の発明特定事項が一般的に多くなる傾向にあるという結果は同じである。
このように、異なる技術分野間では、請求項の文字数や発明特定事項の数の傾向が異なるので、この傾向の相違が、請求項分析手段により数値化される権利範囲の広さに影響を及ぼす場合がある。したがって、権利範囲の広さを示す数値を、関連性が乏しい技術分野の間で比較しても、権利取得能力を適切に評価できない場合がある。
しかしながら、上記構成の特許情報分析装置では、第１の比較評価手段が、同一の技術分野に関連する権利範囲の広さの平均値を、出願人や代理人の間で比較評価するので、より公平かつ適切に、出願人や代理人の権利取得能力を比較評価することができる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記特許明細書データが、公開特許公報から得られるものであることが好ましい。
上記構成によれば、公開特許公報から特許明細書データを得るので、出願時点での出願人や代理人の出願明細書作成能力について分析を行うことができる。つまり、公開特許公報には、出願当初の請求項が掲載されるので、当該請求項により示される権利範囲の広さを請求項分析手段により数値化すれば、余分な限定の無い適切な権利範囲の広さの請求項が出願時に作成されているかを客観的に分析することができる。
これにより、権利取得能力の一例としての出願明細書作成能力を、的確に分析することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記特許明細書データが、登録特許公報から得られるものであることが好ましい。
上記構成によれば、登録特許公報から特許明細書データを得るので、出願人や代理人の出願明細書作成能力および中間処理対応能力等の権利取得能力について分析を行うことができる。
つまり、登録特許公報には、設定登録時の請求項が掲載されるので、当該請求項により示される権利範囲の広さを請求項分析手段により数値化すれば、余分な限定の無い適切な権利範囲の広さの請求項が特許されているかを客観的に分析することができる。
そして、本発明者らにおいては、設定登録時において請求項により示される権利範囲が適切な広さに設定されているならば、出願時点における請求項により示される権利範囲の広さも、ほぼ適切に設定されているという相関関係を見出している。したがって、設定登録時の請求項により示される権利範囲の広さを数値化すれば、出願時点において余分な限定の無い適切な権利範囲の広さの請求項が出願時に作成されているかも判断することができる。よって、権利取得能力の一例としての出願明細書作成能力を分析することができる。
また、設定登録時において請求項により示される権利範囲の広さが適切な値ならば、いわゆる中間処理の時点において、不要な限定を請求項に加えずに特許査定が受けられているともいえる。したがって、設定登録時の請求項により示される権利範囲の広さを数値化すれば、中間処理に適切に対応し得る能力（中間処理対応能力）を分析することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項により示される権利範囲の広さを数値化する請求項分析手段と、上記請求項分析手段にて数値化された権利範囲の広さを、同じ出願に関連する複数の特許明細書データの間で比較する第２の分析処理手段とを備えていることを特徴としている。
上記構成によれば、第２の分析処理手段により、数値化された権利範囲の広さを、同じ出願に関連する複数の特許明細書データの間で比較することによって、出願から登録までの間に発生する中間処理の対応能力等の権利取得能力について分析を行うことができる。
つまり、第２の分析処理手段により権利範囲の広さが比較される複数の特許明細書データを、たとえば、特許公開公報から得られる特許明細書データ、および特許登録公報から得られる特許明細書データというように、同じ出願において異なる時点に発行される特許明細書データとして設定する。
これにより、ある出願について審査が進むにつれて、権利範囲の広さがどれだけ変化しているかを、第２の分析処理手段にて比較した差分結果から客観的に判断することができる。よって、たとえば中間処理の段階で、余分な限定を加えず適切な請求項の補正が行えているかどうかを示す中間処理対応能力について、客観的かつ的確な分析を行うことができる。
この中間処理対応能力は、権利取得能力の一例をなすものであるから、上記構成によれば、権利取得能力について客観的かつ的確な分析を行うことができるといえる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記複数の特許明細書データが、出願番号に基づき特定されたものであることが好ましい。
上記構成によれば、出願番号に基づき同じ出願に関する複数の特許明細書データを特定するので、第２の分析処理手段が比較すべき特許明細書データを容易に特定することができる。これにより、中間処理対応能力を、より容易に分析することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記複数の特許明細書データが、公開特許公報から得られる特許明細書データ、および登録特許公報から得られる特許明細書データであることが好ましい。
上記構成によれば、公開特許公報から得られる特許明細書データに含まれる請求項により示される権利範囲の広さを、請求項分析手段により数値化することで、出願当初の請求項に係る権利範囲の広さを客観的に判断することができる。また、登録特許公報から得られる特許明細書データに含まれる請求項により示される権利範囲の広さを、請求項分析手段により数値化することで、設定登録時の請求項に係る権利範囲の広さを客観的に判断することができる。
よって、第２の分析処理手段により、公開特許公報に掲載された請求項に係る権利範囲を示す数値と、登録特許公報に掲載された請求項に係る権利範囲を示す数値とを比較することで、中間処理時に請求項の減縮がどの程度行われたかを客観的に判断することができ、中間処理対応能力をさらに的確に分析することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第２の分析処理手段にて比較した複数の差分結果を比較評価する際、同一の技術分野に関連する上記差分結果どうしを比較する第１の比較評価手段を備えていることが好ましい。
上述したとおり、異なる技術分野間では、請求項の文字数や発明特定事項の数の傾向が異なるので、この傾向の相違が、請求項分析手段により数値化される権利範囲の広さに影響を及ぼす場合がある。したがって、出願人や代理人別の権利取得能力を比較評価するために、第２の分析処理手段の差分結果を複数用意してそれらを比較評価する際、関連性が乏しい技術分野に関するものを比較しても、適切な評価ができない場合がある。
しかしながら、上記構成の特許情報分析装置では、第１の比較評価手段が、同一の技術分野に関連する第２の分析処理手段の差分結果を比較評価するので、より公平かつ適切に、出願人や代理人の権利取得能力を比較評価することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、出願が登録査定された割合を示す特許登録率のデータを用いて、上記第２の分析処理手段にて比較した差分結果の分析を行う第３の分析処理手段を備えていることを特徴としている。
上記構成によれば、特許登録率のデータを用いて第２の分析処理手段にて比較した差分結果を分析するので、出願人や代理人の特許取得戦略を評価することができる。
つまり、第２の分析処理手段による差分結果から、ある出願人からなされた出願について、請求項により示される権利範囲を示す数値が、中間処理時に大幅に増えていることが判断できているとする。このような場合、第３の分析処理手段により当該出願人の特許登録率が高いと判断された場合には、その出願人は、中間処理時点で大幅に請求項を限定してでも登録させる方針で、特許取得の戦略を立てていると分析することができる。
逆に、ある出願人からなされた出願について、請求項により示される権利範囲を示す数値が、中間処理時にそれほど増えていないことが判断できているとする。この場合、第３の分析処理手段により当該出願人の特許登録率が低いと判断されれば、その出願人は、中間処理時点で無理せず権利化できるものだけ登録させる方針で、特許取得の戦略を立てていると分析することができる。
なお、特許登録率とは、出願した件数に対してどの程度の件数が登録できたかという比率であり、たとえば１年間の特許登録率を計算するのであれば、１年間の登録件数／（１年間の登録件数＋１年間の拒絶査定件数＋１年間の取下および放棄件数）という計算式で、特許登録率を計算することができる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、出願が登録査定された割合を示す特許登録率のデータを用いて、上記第１の比較評価手段の比較結果の分析を行う第３の分析処理手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、第３の分析処理手段により、特許登録率のデータを用いて、第１の比較評価手段による比較結果の分析を行うので、出願人や代理人の特許取得戦略を適切に比較評価することができる。
つまり、第１の比較評価手段が比較する対象は、第２の分析処理手段による差分結果であるから、第３の分析処理手段により第１の比較評価手段の比較結果の分析を行うことは、特許登録率のデータを用いて、第２の分析処理手段による差分結果を判断することに等しい。つまり、特許登録率のデータを用いて、第１の比較評価手段の比較結果を分析することにより、出願人や代理人の特許取得戦略を評価することができる。
ここで、第１の比較評価手段は、上述したとおり、同一の技術分野に関連する第２の分析処理手段の差分結果を比較評価するものであるから、第１の比較評価手段の比較結果は、出願人や代理人の特許取得戦略を比較評価するために好適なものである。
したがって、上記構成によれば、出願人や代理人の特許取得戦略を適切に比較評価することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記課題を解決するために、登録特許公報または公開特許公報を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記特許明細書データの件数を集計するとともに、上記特許明細書データに対する注目度を示す注目度データにより上記特許明細書データの分析を行う第４の分析処理手段を備えていることを特徴としている。
上記構成によれば、特許明細書データの件数を集計するとともに、その特許明細書データに対する注目度を示す注目度データを用いて特許明細書データを分析することによって、出願人の権利取得能力について客観的に分析することができる。
すなわち、一般的に特許出願の件数（特許明細書データの合計件数）が多ければ特許力が強いと単純に判断されがちである。しかしながら、上記構成では、単に特許明細書データの合計件数だけに注目するのではなく、これらの特許明細書データはどれだけ他社（当該出願人以外）から注目を集めているかという注目度データを用いて、特許明細書データを分析する。
ここで、ある出願人が、他社からの注目度が高い出願を数多くなしているならば、その出願人は、今後の技術動向や他社の実施製品を見越してライセンス契約等につながる可能性がある出願を数多くなしており、権利取得能力が高いといえる。
よって、上記構成によれば、出願人がどれだけ重要な出願をなしえているかという観点から、出願人の権利取得能力を分析することが可能となる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第４の分析処理手段から得られる複数の分析結果を比較評価する際、同一の技術分野に関連する上記分析結果どうしを比較する第１の比較評価手段を備えていることが好ましい。
上述したとおり、異なる技術分野間では、請求項の文字数や発明特定事項の数の傾向が異なる。したがって、出願人や代理人別の権利取得能力を比較評価するために、第４の分析処理手段の比較結果を複数用意してそれらを比較評価する際、関連性が乏しい技術分野に関するものを比較しても、適切な評価ができない場合がある。
しかしながら、上記構成の特許情報分析装置では、第１の比較評価手段が、同一の技術分野に関連する第４の分析処理手段の比較結果を比較評価するので、より公平かつ適切に、出願人や代理人の権利取得能力を比較評価することができる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記注目度データが、異議申立または無効審判または再審査請求を受けた件数であることが好ましい。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記注目度データが、他の出願に係る発明の新規性または進歩性を否定するための引用文献、または明細書中に記載される先行技術文献として特許明細書データが引用された件数であってもよい。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記注目度データが、上記特許明細書データに含まれる記録事項の閲覧請求の件数であってもよい。
すなわち、他社から注目を集めている出願に関しては、他社から無効審判や異議申立または再審査請求がなされることも多い。よって、無効審判や異議申立または再審査請求の件数は、注目度データとして利用できるといえる。
さらに、他社から注目を集めている出願は、特許庁の審査段階において、先行技術文献として引用されることも多く、また出願人自らも従来技術文献として引用することも多くなる。よって、特許明細書データが、他の出願に係る発明の新規性または進歩性を否定するための引用文献、または明細書中に記載される先行技術文献として引用された件数も、注目度データとして利用できる。
また、他社から包袋（各出願について特許庁に提出された各種記録書類をまとめて保管したもの）を確認するための閲覧請求が行われた際には、異議申立または無効審判に繋がるような注目を集める案件であると考えられる。よって、特許明細書データに含まれる記録事項の閲覧請求の件数も、注目度データとして利用できる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記特許明細書データに含まれる請求項により示される権利範囲の広さを数値化する請求項分析手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、請求項分析手段により権利範囲の広さが数値化されるので、出願人や代理人がどれだけ適切な権利範囲の請求項を作成しているかを判断することができる。よって、出願人や代理人の権利取得能力を、より的確に把握することができる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記請求項分析手段が、上記請求項のうち独立請求項を構成する文字数または単語数を数えることが好ましい。
上記構成によれば、請求項分析手段は、独立請求項を構成する文字数または単語数を数えることによって、請求項が示す権利範囲の広さを分析する。すなわち、請求項が示す権利範囲は、そこに記載された言葉（文字）で決められていくものであり、限定する言葉が多い場合には限定事項が増えるため、その分権利範囲が狭くなる傾向にあるが、逆に余分な限定事項を減らせば、権利範囲は広くなる傾向にある。このことからも明らかなように、独立請求項を構成する文字数または単語数を数えて、文字数または単語数が少なければ、権利範囲が広い可能性が高く、一方、文字数または単語数が多ければ権利範囲が狭い可能性が高いと分析することができる。
したがって、上記構成によれば、請求項により示される権利範囲の適切な評価が可能となる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記請求項分析手段が、上記請求項のうち独立請求項を構成する構成要件の数を数える構成であってもよい。
上記の構成によれば、請求項分析手段は、独立請求項を構成する構成要件の数を数えることによって、請求項が示す権利範囲の広さを分析する。すなわち、請求項が示す権利範囲は、そこに記載された発明特定事項を構成する複数の構成要件からなるものであり、構成要件の数が多い場合には限定事項が増えるため、その分権利範囲が狭くなる傾向にあるが、逆に構成要件の数を減らせば、権利範囲は広くなる傾向にある。
たとえば、（３）「Ａと、Ｂとを備えた装置。」というＡおよびＢの２つの構成要件からなる請求項に対して、（４）「Ａと、Ｂと、Ｃと、Ｄとを備えた装置。」というＡ〜Ｄの４つの構成要件からなる請求項を比較した場合、明らかに、構成要件数が少ない（３）請求項の方が権利範囲は広いと分析でき、一方、（４）請求項の方は（３）請求項よりも権利範囲が狭いと分析することができる。
したがって、上記構成によれば、請求項により示される権利範囲の適切な評価が可能となる。
さらに、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の比較評価手段が、上記特許明細書データに付与された実質的に同一の特許分類記号に基づき、技術分野の同一性を判断するものであることが好ましい。
上記構成によれば、第１の比較評価手段が、特許明細書データに付与された特許分類記号（たとえば、ＩＰＣ（国際特許分類）、日本のＦＩ（ファイルインデックス）、日本のＦターム、または米国ではＵＳクラス 等）に基づき、技術分野の同一性を判断する。よって、正確かつ容易に、技術分野の同一性を判断することができる。
なお、「実質的に同一の特許分類記号」とは、記号としての表現上の違いはあるものの、実際には互いに同一のものとみなすことができる特許分類記号を意味する。たとえば、特許分類記号の一例であるＩＰＣは、発明の分野の大枠を示す大項目、大項目よりもさらに分野を絞った中項目、および小項目を含んでいる。これにより、互いに大項目が同一であるが、中項目や小項目が異なる２つのＩＰＣは、記号全体として表現上は完全に同一ではないが、示す分野は同一であるとみなすことができるため、実質的に同一の特許分類記号である。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の比較評価手段による比較評価の結果を、出願人別に出力装置に表示させる出力手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、出力装置における表示内容を確認することで、出願人別の権利取得能力を、第１の比較評価手段による比較結果から一目で把握することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記第１の比較評価手段による比較評価の結果を、代理人別に出力装置に表示させる出力手段を備えていることが好ましい。
上記構成によれば、出力装置における表示内容を確認することで、代理人別の権利取得能力を、第１の比較評価手段による比較結果から一目で把握することができる。
また、本発明の特許情報分析装置は、上記構成の特許情報分析装置において、上記出力手段が、上記第１の比較評価手段が比較評価を行う際に用いた技術分野全体の出願人または代理人の平均的な権利取得能力を、出力装置に表示させることが好ましい。
上記構成によれば、同一技術分野の出願をなす出願人や代理人の平均的な権利取得能力を、出力装置の表示を確認することで把握できる。よって、出願人や代理人の権利取得能力を、業界平均の権利取得能力と比較評価することが可能となる。
また、本発明の特許情報分析方法は、上記課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項により示される権利範囲の広さを数値化する第１ステップと、上記第１ステップにより権利範囲の広さが数値化された特許明細書データの合計件数を集計し、その数値化された権利範囲の広さの平均値を算出する第２ステップとを備えていることを特徴としている。
また、本発明の特許情報分析方法は、上記課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項により示される権利範囲の広さを数値化する第１ステップと、上記第１ステップにて数値化された権利範囲の広さを、同じ出願に関連する複数の特許明細書データの間で比較する第２ステップとを備えていることを特徴としている。
また、本発明の特許情報分析方法は、上記課題を解決するために、登録特許公報または公開特許公報を含む特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記特許明細書データの件数を集計するとともに、上記特許明細書データに対する注目度を示す注目度データにより上記特許明細書データの分析を行うことを特徴としている。
上記構成の特許情報分析方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の機能が実現されているので、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を得ることができる。
以上のように、本発明では、特許明細書データを利用して、出願人の権利取得能力について客観的に分析することができる。
２．また、本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、特許明細書の請求項に記載の発明が権利を行使しやすいものであるか否かを客観的に分析する特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
本発明に係る特許情報分析装置は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較する文字列比較手段と、上記文字列比較手段による比較結果に基づき、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する発明種判別手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データの請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する。一般に、特許権が権利を行使しやすいものであるか否かを、請求項に記載の発明の種類に基づき決定できることが知られている。したがって、本装置は、判別した発明の種類に基づき、分析対象の発明に関する特許権が、権利を行使しやすいものであるか否かを分析できる効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較する文字列比較ステップと、上記文字列比較ステップによる比較結果に基づき、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する発明種判別ステップとを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
本発明に係る他の特許情報分析装置は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較する文字列比較手段と、上記文字列比較手段による比較結果に基づき、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する数値限定発明判別手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データの請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定があることを特徴付ける文字列であるか否かを判別する。一般に、発明を特定する事項を数値や数式によって限定している発明であれば、その特許権を権利行使しにくいものであると決定できることが知られている。したがって、本装置は、判別した発明の種類に基づき、分析対象の発明に関する特許権が、権利を行使しやすいものであるか否かを分析できる効果を奏する。
本発明に係る他の特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較する文字列比較ステップと、上記文字列比較ステップにおける比較結果に基づき、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する数値限定発明判別ステップとを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
本発明に係る他の特許情報分析装置は、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する発明種判別手段と上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する数値限定発明判別手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データの請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する。さらに、特許明細書データの請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定があることを特徴付ける文字列であるか否かを判別する。一般に、特許権が権利を行使しやすいものであるか否かを、請求項に記載の発明の種類に基づき決定できることが知られている。さらに、発明を特定する事項を数値や数式によって限定している発明であれば、その特許権を権利行使しにくい発明であると決定できることが知られている。
このように、本装置は、分析対象の発明の種類を判別するとともに、その発明が数値限定発明であるか否かを判別する。これにより、本装置は、分析対象の発明が権利を行使しやすいものであるか否かを、より正確に分析できる効果を奏する。
本発明に係る他の特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する発明種判別ステップと上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する数値限定発明判別ステップとを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記請求項が独立請求項であることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、独立請求項に係る発明の種類を判別する。一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。これにより、本装置は、より権利範囲の広い発明に関する請求項を分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記独立請求項は、上記特許明細書データの特許請求の範囲における最初の請求項であることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データの特許請求の範囲における最初の請求項、すなわち請求項１に記載の発明の種類を判別する。一般に、特許請求の範囲において最初に記載される請求項１は、１つの特許明細書において、もっとも重要な発明に関する請求項である可能性が高い。すなわち、特許明細書において、独立請求項は、もっとも重要なメインの請求項となりうる。したがって、本装置は、特許明細書データに記載されている発明のうち、もっとも重要な発明の種類を判別できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明の種類を特徴付ける文字列は、物の発明であることを特徴付ける文字列であり、上記発明種判別手段は、上記請求項に記載されている発明を物の発明に判別することが好ましい。このとき、さらに、上記物の発明であることを特徴付ける文字列は、日本の特許明細書（日本語）の場合、装置、機器、デバイス、回路、システム、プログラム、および記録媒体の少なくともいずれかであることが好ましい。また、米国の特許明細書（英語）の場合には、ａｐｐａｒａｔｕｓ等の物の発明であることを特徴付ける単語（文字列）であってもよい。なお、本発明に係る特許情報分析装置は、このような日本語及び英語表記に限らず、各国の特許明細書に合わせて、その国の言語で物の発明であることを特徴付ける単語（文字列）を判別するようにしてもよい。上記の構成によれば、本装置は、請求項に記載の発明が物の発明であることを、確実に判別できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明の種類を特徴付ける文字列は、方法の発明であることを特徴付ける文字列であり、上記発明種判別手段は、上記請求項に記載されている発明を方法の発明に判別することが好ましい。このとき、さらに、上記方法の発明であることを特徴付ける文字列は、日本の特許明細書（日本語）の場合、方法、製法、およびプロセスの少なくともいずれかであることが好ましい。また、米国の特許明細書（英語）の場合には、ｐｒｏｃｅｓｓ等の方法の発明であることを特徴付ける単語（文字列）であってもよい。なお、本発明に係る特許情報分析装置は、このような日本語及び英語表記に限らず、各国の特許明細書に合わせて、その国の言語で物の発明であることを特徴付ける単語（文字列）を判別するようにしてもよい。上記の構成によれば、本装置は、請求項に記載の発明が方法の発明であることを、確実に判別できる。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明種判別手段は、上記方法の発明であることを特徴付ける文字列が、上記請求項に記載されていない発明を、物の発明に判別することが好ましい。このとき発明種判別手段は、方法の発明であると判別しない発明を、物の発明であると判別する。すなわち、一般に、請求項に方法の発明であることを特徴付ける文字列が記載されている場合、そのような請求項に係る発明を、ほぼ確実に方法の発明であると判別できる。したがって、それ以外の発明を物の発明であると判別することによって、本装置は、請求項に記載されている発明が、物の発明であることをより確実に判別できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記数値限定があることを特徴付ける文字列は、単位を表す記号や、数式を表す記号や、数量の程度を表す記号であることが好ましい。上記の構成によれば、本装置は、請求項に記載の発明が数値限定発明であることを、確実に判別できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記発明種判別手段が判別した発明の数をカウントする発明数カウント手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、どのくらいの数の請求項が、権利行使しやすい発明に関するものであるか、または、権利行使しにくい発明に関するものであるかを分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記数値限定発明判別手段が判別した数値限定発明の数をカウントする数値限定発明数カウント手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、どのくらいの数の請求項が、権利行使しやすい発明に関するものであるか、または、権利行使しにくい発明に関するものであるかを分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記発明数カウント手段による発明のカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第２の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、発明の種類の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、権利行使しやすい発明の数や、権利行使しにくい発明の数に基づき、特許明細書データを評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記数値限定発明数カウント手段による数値限定発明のカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第２の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、数値限定発明の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、権利行使しやすい発明の数や、権利行使しにくい発明の数に基づき、特許明細書データを評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明数カウント手段は、上記発明種判別手段による分析結果のうち、同一分野の特許明細書データの請求項に記載されている発明の数をカウントすることが好ましい。
一般に、分野が異なれば、発明の種類を物の発明にするか、または、方法の発明にするかの判断基準が、大きく異なってくる可能性がある。そのため、ある分野では７０％の発明が物の発明であるが、別の分野では２０％の発明が物の発明である、などのように、発明の種類の構成比率が大きく変化する可能性がある。
そこで本装置は、同一分野の特許明細書データの請求項に記載されている発明の数をカウントする。これにより、本装置は、分析対象の特許明細書データを、より公平かつ客観的に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記数値限定発明数カウント手段は、上記数値限定発明判別手段による分析結果のうち、同一分野の特許明細書データの請求項に記載されている数値限定発明の数をカウントすることが好ましい。
一般に、分野が異なれば、発明の種類を数値限定発明にするか、または、数値限定がなされていない発明にするかの判断基準が、大きく異なってくる可能性がある。そのため、ある分野では１５％の発明が数値限定発明であるが、別の分野では７５％の発明が数値限定がなされていない発明である、などのように、発明の種類の構成比率が大きく変化する可能性がある。
そこで本装置は、同一分野の特許明細書データの請求項に記載されている数値限定発明の数をカウントする。これにより、本装置は、分析対象の特許明細書データを、より公平かつ客観的に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記同一分野の特許明細書データとは、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データであることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データを分析する。ここで、特許分類記号とは、たとえば、日本の特許出願明細書であれば、特許明細書に付与されているＩＰＣ（国際特許分類）または日本独自の特許分類であるＦＩ（ファイルインデックス）並びにＦターム等を意味する。また、米国特許出願明細書であれば、ＵＳクラスを意味する。これにより、本装置は、分析対象の特許明細書データがどの分野に属するのかを、正確かつ容易に決定できる効果を奏する。
なお、「実質的に同一の特許分類記号」とは、記号としての表現上の違いはあるものの、実際には互いに同一のものとみなすことができる特許分類記号を意味する。たとえば、特許分類記号の一例であるＩＰＣは、発明の分野の大枠を示す大項目、大項目よりもさらに分野を絞った中項目、および小項目を含んでいる。これにより、互いに大項目が同一であるが、中項目や小項目が異なる２つのＩＰＣは、記号全体として表現上は完全に同一ではないが、示す分野は同一であるとみなすことができるため、実質的に同一の特許分類記号である。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明数カウント手段は、上記発明種判別手段による分析結果のうち、発明の数を特許明細書データの出願人別にカウントすることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、発明の数を特許明細書データの出願人別にカウントする。これにより、本装置は、出願人が保有している特許権について、出願人別に相対的に比較評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置は、上記第２の比較評価手段による比較評価の結果を、出願人別に出力装置に表示させる出力手段をさらに備えていることが好ましい。
上記構成によれば、出力装置における表示内容を確認することで、権利行使しやすい発明の数や、権利行使しにくい発明の数を、出願人別に一目で把握することができる効果を奏する。
以上のように、本発明によれば、特許明細書の請求項に記載の発明が権利を行使しやすいものであるか否かを客観的に分析する効果を奏する。
３．また、本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、その目的は、発明に係る特許（または実用新案）の特許請求の範囲（または実用新案登録請求の範囲）の広さを客観的に分析する特許情報分析装置、特許情報分析方法、特許情報分析プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
本発明に係る特許情報分析装置は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な文字列の少なくとも一部を、上記請求項から削除する発明非特定事項文字削除手段と、上記少なくとも一部の形式的な文字列が削除された請求項に含まれる文字の数をカウントする発明特定事項文字数カウント手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データに含まれる請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない形式的な文字列の少なくとも一部を、上記請求項から削除する。
このとき、本装置は、日本の特許明細書における形式的な文字列として、「読点記号（、）」、「句点記号（。）」、「カンマ（，）」、「セミコロン（；）」、「コロン（：）」「（スペース文字）」などの記号類や、「該」、「前記」、「上記」、「下記」、「この」、「これらの」等の、先行する他の用語を引用したり、あとに出てくる他の用語を指し示したりする指示語や、「ことを特徴とする」、「ことを特徴とした」、「ことが特徴である」等の、請求項の記載に形式的に用いられるのみであり、発明を特定する用語として機能していない形式文字列を削除する。
さらに、本装置は、これらの文字列の少なくとも１つを削除したあと、請求項に含まれる文字の数をカウントする。これにより、本装置は、より正確に、発明特定事項の文字の数をカウントできる。
一般に、特許明細書に含まれる請求項の書き方は、出願人によって様々に異なる。たとえば、読点記号「、」が非常に多い請求項や、「前記」が非常に多い請求項がある一方、これらの文字が少ない請求項もある。そこで本装置は、請求項の文字の数をカウントするときに、これらの形式文字列による影響をより少なくすることができる。
また、一般に、特許請求の範囲の広さは、請求項に記載されている文字の数に比例することが知られている。たとえば、４０文字からなる請求項と、１００文字からなる請求項を比較した場合、前者の方が、後者に比べて、より権利範囲が広いといえる。すなわち、請求項が示す権利範囲は、そこに記載された言葉（文字）で決められていくものであり、限定する言葉が多い場合には限定事項が増えるため、その分権利範囲が狭くなる傾向にあるが、逆に余分な限定事項を減らせば、権利範囲は広くなる傾向にある。このことからも明らかなように、請求項の文字数を数えて、文字数が少なければ、権利範囲が広い可能性が高く、一方、文字数が多ければ権利範囲が狭い可能性が高いと分析することができる。
以上のことから、本装置は、日本の特許明細書の請求項に記載されている発明に係る特許請求の範囲の広さを、より正確かつ客観的に分析できる効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な文字列の少なくとも一部の上記形式的な文字列を、上記請求項から削除する発明非特定事項文字削除ステップと、上記少なくとも一部の形式的な文字列が削除された上記請求項に含まれる文字の数をカウントする発明特定事項文字数カウントステップとを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析装置は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、所定の発明構成要件検索文字列とを比較することによって、上記請求項に含まれている発明構成要件を上記特許明細書データから抽出する発明構成要件抽出手段と、上記発明構成要件抽出手段が抽出した発明構成要件の数をカウントする発明構成要件数カウント手段とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、所定の発明構成要件検索文字列とを比較することによって、請求項に含まれている発明構成要件を抽出し、その数をカウントする。一般に、特許請求の範囲は、請求項に含まれる発明構成要件の数に比例して狭くなることが知られている。たとえば、日本の特許明細書の請求項において、（５）「Ａと、Ｂとを備えた装置。」というＡおよびＢの２つの構成要件からなる請求項に対して、（６）「Ａと、Ｂと、Ｃと、Ｄとを備えた装置。」というＡ〜Ｄの４つの構成要件からなる請求項を比較した場合、構成要件数が少ない（５）請求項の方が権利範囲は広いと分析でき、一方、（６）請求項の方は（５）請求項よりも権利範囲が狭いと分析することができる。
したがって、本装置は、請求項に含まれる発明構成要件の数をカウントすることによって、分析対象の請求項に係る特許請求の範囲の広さを、客観的に分析できる効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、所定の発明構成要件検索文字列とを比較することによって、上記請求項に含まれている発明構成要件を上記特許明細書データから抽出する発明構成要件抽出ステップと上記発明構成要件抽出ステップにおいて抽出した発明構成要件の数をカウントする発明構成要件数カウントステップとを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析装置は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれている上位概念用語を上記特許明細書データから抽出する上位概念用語抽出手段を備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、請求項を構成する文字列中から上位概念用語を抽出することによって、請求項が示す権利範囲の広さを分析することができる。すなわち、請求項が示す権利範囲は、そこに記載された言葉で決められていくものであり、特に発明を広く表現した上位概念用語が用いられた請求項であれば、権利範囲は広くなる傾向にある。そこで、独立請求項を構成する文字列中に上位概念用語があるか否かについて確認することにより、特許請求の範囲が広いか否かを分析することができる。たとえば、日本の特許明細書における請求項中に、「バネ」や「ゴム」等の用語が用いられるのではなく、それらの上位概念である「弾性体」等の用語が用いられていることが抽出できれば、特許請求の範囲がより広い可能性が高いと分析することができる。
このように、本装置は、請求項に記載されている発明に係る特許請求の範囲の広さを、客観的に分析できる効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれている上位概念用語を上記特許明細書データから抽出する上位概念用語抽出ステップを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、上記請求項に含まれている少なくともスペース文字の数をカウントすることによって、上記請求項に含まれている単語の数をカウントする単語数カウント手段を備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、本装置は、特に米国特許等の英文で構成される請求項において、請求項のうち独立請求項を構成する文字の中で、単語と単語との間の空白の部分であるスペース文字の数を数えることによって、スペース文字で区切られている単語の数を数えることができる。これにより、請求項が示す権利範囲の広さを客観的に分析することができる。すなわち、英文の請求項が示す権利範囲は、そこに記載された言葉（単語）で決められていくものであり、限定する単語が多い場合には限定事項が増えるため、その分権利範囲が狭くなる傾向にある。逆に余分な限定事項を減らせば、権利範囲は広くなる傾向にある。
そこで本装置は、米国の特許明細書における請求項を構成する文字の中でスペース文字の数（すなわち単語数）を数えて、スペース文字の数が少なければ、単語数が少ないため権利範囲が広い可能性が高く、一方、スペース文字の数が多ければ、単語数が多いため権利範囲が狭い可能性が高いと分析することができる。
このように、本装置は、請求項に記載されている発明に係る特許請求の範囲の広さを、客観的に分析できる効果を奏する。
本発明に係る特許情報分析方法は、上記の課題を解決するために、請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置において、特許明細書データを分析する特許情報分析方法であって、上記請求項に含まれている少なくともスペース文字の数をカウントすることによって、上記請求項に含まれている単語の数をカウントする単語数カウントステップを含んでいることを特徴としている。
上記の方法によれば、本発明の特許情報分析装置と同様の作用効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記請求項が独立請求項であることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、独立請求項に係る特許請求の範囲の広さを分析する。一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。これにより、本装置は、より権利範囲の広い発明に関する請求項を分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記独立請求項は、上記特許明細書データの権利範囲における最初の請求項であることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、特許明細書データの権利範囲における最初の請求項、すなわち請求項１に記載の発明に係る特許請求の範囲の広さを分析する。一般に、特許請求の範囲において最初に記載される請求項１は、１つの特許明細書において、もっとも重要な発明に関する請求項に位置づけられる可能性が高い。すなわち、特許明細書において、独立請求項は、もっとも重要なメインの請求項となりうる。したがって、本装置は、特許明細書データに記載されている発明のうち、もっとも重要な請求項に係る権利範囲の広さを分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明構成要件抽出手段が抽出した発明構成要件に含まれる文字の数をカウントする発明構成要件文字数カウント手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、発明構成要件に含まれる文字の数をカウントする。これにより、本装置は、カウントした文字の数に基づき、数が多ければ権利範囲が狭く、少なければ広いなどのように、特許請求の範囲を客観的に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記上位概念用語抽出手段が抽出した上位概念用語の数をカウントする上位概念用語数カウント手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる上位概念用語の数をカウントする。一般に、上位概念用語を多く含んでいるほど、特許明細書の請求項に係る発明は、より請求の範囲が広いと分析できる。したがって、本装置は、請求項に含まれる上位概念用語の数をカウントすることによって、請求項に係る特許請求の範囲の広さについて、よりいっそう客観的に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、外部からのデータ入力を受け付ける入力手段をさらに備えており、上記発明非特定事項文字削除手段は、上記入力手段を通じて入力された上記形式的な文字列の少なくとも一部を、上記請求項から削除することが好ましい。
上記の構成では、ユーザが発明構成要素非特定文字を任意に指定することができるので、本装置は、分析対象とする特許明細書の技術分野などの違いに合わせて、削除する文字を調整することが可能となる。したがって、より状況に応じたきめ細かい分析を行うことができる。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明特定事項文字数カウント手段によるカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第３の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、発明構成要素非特定文字の少なくとも一部を除いた請求項の文字の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、請求項の文字の数の多少に基づき、特許明細書データを互いに比較し評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記発明構成要件数カウント手段によるカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第３の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる発明構成要件の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、発明構成要件の数の多少に基づき、特許明細書データを互いに比較し評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記発明構成要件文字数カウント手段によるカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第３の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる発明構成要件の文字の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、発明構成要件の文字の数の多少に基づき、特許明細書データを互いに比較し評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、上記上位概念用語数カウント手段によるカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第３の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる上位概念用語の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、上位概念用語の数の多少に基づき、特許明細書データを互いに比較し評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記単語数カウント手段によるカウント結果に基づき、上記特許明細書データを評価する第３の比較評価手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、請求項に含まれる単語の数に基づき、特許明細書データを評価する。したがって、分析対象として複数の特許明細書データを分析するとき、単語の数の多少に基づき、特許明細書データを互いに比較し評価できる。これにより、本装置は、特許明細書データの価値を客観的に評価できる効果を奏する。
上記第３の比較評価手段は、ある分野の特許明細書データにおけるカウント結果と、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データにおけるカウント結果とを評価することによって、これらの特許明細書データを評価する。
一般に、分野が異なれば、請求項の記載の仕方や発明特定事項の内容が大きく異なってくる可能性がある。たとえば、液晶ディスプレイ関連の技術分野の中でも（７）駆動技術（日本独自の特許分類Ｆターム２Ｈ０９３）の請求項と、（８）基板、絶縁膜および配向部材に関する技術（日本独自の特許分類Ｆターム２Ｈ０９０）の請求項とを比較した場合、平均文字数は、（７）技術の請求項の文字数の方が、回路構成や駆動手順等の発明特定事項が一般的に多くなる傾向にあるため、（８）技術の請求項の文字数よりも多くなっている。上記の例では日本独自の特許分類について説明したが、国際的な特許分類であるＩＰＣ分類または米国独自の特許分類であるＵＳクラスによって、（７）駆動技術の特許と（８）基板、絶縁膜および配向部材に関する技術の特許との平均文字数を比較した場合においても、（７）の技術の特許の方が回路構成や駆動手順等の発明特定事項が一般的に多くなる傾向にあるという結果は同じである。
そこで、このような（７）技術の特許と（８）技術の特許とを同列に比較分析するよりも、特定の同分野の特許明細書同士を比較する方が、より公平に信頼性の高い分析結果を得ることができる。
したがって、本装置は、ある分野の特許明細書データにおけるカウント結果と、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データにおけるカウント結果とを評価することによって、複数の特許明細書データを、より公平かつ客観的に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記同一分野の特許明細書データとは、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データであることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データを分析する。なお「特許分類記号」および「実質的に同一の特許分類記号」の意味は上述のとおりである。
これにより、本装置は、分析対象の特許明細書データがどの分野に属するのかを、正確かつ容易に決定できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置は、上記第３の比較評価手段による比較評価の結果を、出願人別に出力装置に表示させる出力手段をさらに備えていることが好ましい。
上記構成によれば、出力装置における表示内容を確認することで、権利範囲の広い発明の数や、権利範囲の狭い発明の数を、出願人別に一目で把握することができる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記カウント結果を、カウント数の多い順または少ない順に順位付けする順位付け手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、上記カウント結果を、カウント数の多い順または少ない順に順位付けする。このように本装置は、大量の特許明細書から、特許権の強さ（特許請求の範囲の広さ）に関する情報を抽出できる。すなわち、ユーザは、大量の特許明細書データから、必要なものと、必要でないものとを、効率的に見極めることができる。
たとえば、ユーザは、文字の数の少ない請求項１を含む特許明細書の情報を確認することによって、他社へ活用しやすい、有力な特許明細書から順に確認できる。逆に、文字列の多い請求項１を含む特許明細書の情報を確認することによって、特許請求の範囲が狭く、他社へ有効活用し難い特許権から、順に確認できる。これにより、ユーザは、権利範囲が狭く、活用しづらい特許権の棚卸し作業を、効率的に進めることができる。すなわち、不要であり放棄してもよい特許権を、効率的に検索できる。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明の種類を判別する第２の発明種判別手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、たとえば、物の発明に関するものと判別した請求項データから、発明構成要素非特定文字を削除することができる。これにより、本装置は、より特許請求の範囲の広い特許明細書の請求項について分析できるため、特許明細書データをより詳細に分析できる効果を奏する。
また、本発明に係る特許情報分析装置では、さらに、上記請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する第２の数値限定発明判別手段をさらに備えていることが好ましい。
上記の構成によれば、本装置は、たとえば、数値限定がなされていない発明に関するものと判別した請求項データから、発明構成要素非特定文字を削除することができる。これにより、本装置は、より特許請求の範囲の広い特許明細書の請求項について分析できるため、特許明細書データをより詳細に分析できる。
なお、上記特許情報分析装置は、コンピュータによって実現してもよい。この場合、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記特許情報分析装置をコンピュータにおいて実現する特許情報分析プログラム、およびその特許情報分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
以上のように、本発明に係る特許情報分析装置によれば、特許明細書データの請求項に記載されている発明に係る特許請求の範囲の広さを、客観的に分析できる効果を奏する。
本発明の一実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 図１の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図１の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図１の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 図１の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 本発明の他の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 図５の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図５の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図５の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 図５の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 図５の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図５の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 図５の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 本発明のさらに他の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 図１１の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図１１の特許情報分析装置の動作を示すフローチャート等である。 図１１の特許情報分析装置により表示される画面の例を示す図である。 第４の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第４の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第４の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第５の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第５の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第５の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第６の実施形態に係る特許情報分析装置の構成をブロック図である。 第７の実施形態に係る特許情報分析装置の構成をブロック図である。 第７の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第８の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第８の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第８の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第９の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第９の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第１０の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第１０の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１０の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１０の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１１の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第１１の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１１の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１２の実施形態に係る特許情報分析装置の構成を示すブロック図である。 第１２の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第１２の実施形態に係る特許情報分析装置が分析する他の形式のテキストデータを示す図である。 第１２の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１３の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図であり、（ａ）は特許情報分析装置の動作を示すフローチャートであり、（ｂ）は特許情報分析装置が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。 第１４の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。 第１５の実施形態に係る特許情報分析装置の動作を説明する図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
特許明細書は、複数の請求項を含んでいることが多くあり、一般に、特許請求の範囲において最初に記載される請求項１が、もっとも重要な発明に関する請求項である可能性が高い。すなわち、特許明細書において、請求項１は、もっとも重要なメインの請求項となりうる。そこで、以下に示す実施形態の特許情報分析装置は、メイン請求項である請求項１のみを分析対象として説明する。
〔第１の実施形態〕
＜１．装置構成＞
本発明の一実施形態として、出願時または登録時における出願人の権利取得能力を分析する特許情報分析装置および特許情報分析方法について、図１〜４を用いて説明する。
図１は、本実施形態に係る特許情報分析装置１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、特許情報分析装置１０は、入力部２０と、データ処理部５０と、出力部（出力手段）３０と、記憶部４０とを備えている。
入力部２０は、入力インターフェイスとして機能するものであり、キーボード等により構成される。
データ処理部５０は、各種のデータ処理を行うものであり、より具体的には、請求項分析処理部（請求項分析手段）６０と、第１の分析処理部（第１の分析処理手段）６１と、比較評価部（第１の比較評価手段）８０とを備えている。これらのデータ処理部５０を構成する各ブロックの機能については、後述する。
出力部３０は、データ処理部５０におけるデータ処理の結果を出力装置に出力するためのものであり、出力装置はモニターやプリンター等により構成される。
記憶部４０は、各種特許明細書データをテキスト形式等のデータとしてあらかじめ格納している。たとえば記憶部４０は、特許明細書データとして、特許庁発行の公開特許公報データを格納している。他にも、登録特許公報、および登録実用新案公報を格納しているものでもよい。または、自社で活用している特許明細書データを格納してもよい。記憶部４０は、このようなデータを格納するＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスクであればよい。
次に、データ処理部５０を構成する各ブロックの機能について、より具体的な説明をする。
請求項分析処理部６０は、請求項に係る発明の技術的範囲（以下、単に権利範囲という）の広さを数値化するものである。より具体的には、請求項分析処理部６０は、請求項のうち独立請求項である請求項１を構成する文字の数を数えることにより、権利範囲の広さを数値化する。
第１の分析処理部６１は、請求項分析処理部６０により権利範囲の広さが数値化された請求項の数を集計するとともに、請求項分析処理部６０にて数値化された権利範囲を示す数値の平均値を算出するものである。
比較評価部８０は、同じ技術分野に関連する出願にかかる特許明細書データ同士を比較するものである。
次に、図１に示す特許情報分析装置の動作について説明する。
まず、入力部２０を介して、分析対象とする案件を特定するための番号（出願番号、公開番号、登録番号等）を入力する。そして、入力部２０から入力された番号に基づいて、データ処理部５０は、分析対象の案件に係る特許明細書データを、テキスト形式のデータとして、記憶部４０から読み出す。
そして、請求項分析処理部６０は、データ処理部５０により読み出された特許明細書データに含まれる独立請求項である請求項１の部分について、テキスト形式のデータに含まれる文字数または単語数を数える。日本語の場合、たとえば、特許明細書データがシフトＪＩＳコードによるテキスト形式のデータであれば、全角１文字が２バイトで示されるので、対象データのバイト数を数えることにより、文字数を数えることができる。英語の場合、テキスト形式のデータであれば、１文字が１バイトで示されるので、対象データのバイト数を数えることにより、文字数を数えることができる。または、スペース、ピリオド、コンマ、コロン、セミコロンの数を数えることにより、単語数をほぼ正確に推測することができる。
次に、第１の分析処理部６１では、入力部２０に入力された特許明細書データの件数を集計するとともに、請求項分析処理部６０にて数えた文字数の平均値を算出する。
そして、第１の分析処理部６１による処理結果は、出力部３０から出力装置に出力され、モニター表示またはプリンターで印刷等される。
また、複数の特許明細書データにおける請求項が示す権利範囲の広さを相対比較する際、比較評価部８０は、特定の技術分野に属する複数の特許明細書データ同士を比較する。このような相対比較を行う場合には、予め入力部２０を介して、複数の特許明細書データの特許番号を入力したり、同じセクションやサブグループに属するＩＰＣを指定したりすることにより、複数の特許明細書データを入力する。そして、複数の特許明細書データについて、請求項分析処理部６０により、請求項の部分の文字数を数えておく。
そして、比較評価部８０において、ユーザに指定されたＩＰＣ、ＦＩまたはＦターム等の実質的に同一の特許分類記号に基づき、技術分野が共通する複数の特許明細書データを抽出する。さらに、比較評価部８０を用いて、抽出された複数の特許明細書データのそれぞれに含まれる、請求項の文字数の平均値を求める。これにより、同じ業界から出願された発明に係る請求項の文字数を評価することができる。
そして、比較評価部８０は、同業界の請求項に係る文字数の平均値に対して、自社保有特許または他社保有特許の文字数の多少を相対比較し、各社の特許力等の比較評価を行う。そして、比較評価部８０は、その比較評価結果を出力部３０に出力する。
＜２．動作フロー＞
次に、図２を参照しつつ、データ処理部５０の動作についてより具体的に説明する。なお、図２の（ａ）部分は、データ処理部５０にて文字数を数えて各種処理を行う際のフローチャートであり、図２の（ｂ）〜（ｄ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５０内の図示していないメモリー）内に格納されるデータ構造を示しており、図２の（ｅ）部分は、出力部３０からの出力に基づく、出力装置の表示画面の一例を示す図である。
まず、図２の（ａ）部分に示すように、データ処理部５０は、入力部２０から調査対象とする特許番号等が入力されると、その特許番号等に基づいて、対象特許の特許明細書データの請求項部分を日本語のテキスト形式のデータとして記憶部４０から読み出し、図示しないデータ処理部５０内の作業用メモリーに格納する（Ｓ１）。この際、作業用メモリー内に格納されるデータ構造の例は、図２の（ｂ）部分に示すとおりである。
次に、請求項分析処理部６０は、作業用メモリー内のデータから、請求項１に関する文字列だけを抽出するために、作業メモリー内のデータに請求項２以降が存在するか否かを検索する（Ｓ２）。
Ｓ２における検索は、たとえば、請求項２の存在を示す文字列“［請求項２］”が、作業用メモリー内のデータに含まれるかどうかを検索することにより実現可能である。
なお、“［”の文字は、
Figure 0004629101
 を表しており、“］”の文字は
Figure 0004629101
 を表している。
文字列“［請求項２］”が検索の結果見つかった場合には、請求項分析処理部６０は、文字列“［請求項２］”を含め、それ以降の全ての文字列を削除する（Ｓ３）。このことにより、請求項１に関する文字列だけが抽出される。なお、Ｓ３の処理が終了したら、作業メモリー内には、たとえば図２の（ｃ）部分に示すような構造のデータが格納される。
なお、文字列をテキスト形式のデータの中から検索するには、検索対象の文字列を予め図示しない検索文字用のメモリーに記憶させておき、その文字列と、作業用メモリー内のデータの文字列とを、パターンマッチング等の文字検索技術を用いて照合すればよい。
さらに、請求項分析処理部６０は、Ｓ３の処理が終了したら、作業用メモリー内のデータに含まれる文字数を数える（Ｓ４）。
たとえば、作業用メモリー内のデータが、シフトＪＩＳコードによる日本語のテキスト形式のデータであれば、全角１文字は２バイトのデータ量なので、対象とするデータのデータ量を調べることにより文字数を数えることができる。つまり、対象とするデータ量が２００バイトであれば、そのデータに含まれる文字数は１００文字であると判断できる。
Ｓ４の処理が終了したら、第１の分析処理部６１は、請求項分析処理部６０が文字数を数えた特許明細書データの件数、特許番号、請求項の文字数等の集計を行う（Ｓ５）。集計結果は、作業用メモリーに、図２の（ｄ）部分に示すようなデータ構造にて格納される。
図２の（ｄ）部分に示されるデータ構造においては、１件分の特許明細書データについてデータ処理部５０によるデータ処理が行われた結果が、通し番号、特許番号、請求項１の文字数（請求項分析処理部６０からの出力）の順で、コンマ（，）で区切られて格納されている。また、特定の特許明細書データについての項目と、それ以外の特許明細書データについての項目とは、改行文字で区切られている。
Ｓ５の後、第１の分析処理部６１は、複数の特許明細書データのそれぞれについて、作業用メモリー内に格納された、請求項１の文字数の平均値を算出する（Ｓ６）。
そして、出力部３０は、第１の分析処理部６１の分析結果である特許明細書データの合計件数および平均文字数の出力を行う（Ｓ７）。出力部３０からの出力に基づく出力装置の表示画面の一例を、図２の（ｅ）部分に示す。
以上のＳ１〜Ｓ７を踏むことにより、データ処理部５０により複数の特許明細書データのそれぞれについて請求項１の文字数がカウントされ、そのカウント結果が出力部３０により出力される。
次に、複数の特許明細書データのそれぞれに含まれる請求項が示す権利範囲の広さを相対比較して分析する際のフローについて、図３を用いて説明する。
図３の（ａ）部分は、複数の特許明細書データのそれぞれに含まれる請求項により示される権利範囲の広さが、比較評価部８０により相対比較されて分析されるフローチャートである。また、図３の（ｂ）〜（ｅ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５０内の図示していないメモリー）内のデータ構造の例を示すものである。
複数の特許明細書データを相対比較する際には、まず、作業用メモリーに、図３の（ｂ）部分に示すようなデータを準備する。
すなわち、図３の（ｂ）部分に示すデータ構造においては、１件分の特許明細書データについての項目が、通し番号、特許番号、Ｆターム、出願人名、請求項１の文字数の順でコンマ（，）で区切られて、作業用メモリーに格納されている。また、特定の特許明細書データについての項目と、それ以外の特許明細書データについての項目とは、改行文字により区切られている。
なお、これらの項目は、予め入力部２０から複数の特許明細書データの特許番号を入力したり、またはＩＰＣ等を用いて特定の技術分野を指定したりして、複数の特許明細書データを入力しておき、さらに、請求項分析処理部６０により各特許明細書データに含まれる請求項の文字数を数えておくことで格納可能となる。
まず、比較評価部８０は、図３の（ｂ）部分に示すデータより、予め指定された特定の技術分野（本実施形態ではＦターム：２Ｈ０９０）の特許明細書データだけを抽出して、作業用メモリーに格納する（Ｓ１０）。この際、作業用メモリーには、たとえば図３の（ｃ）部分に示すような構造のデータが格納される。
さらに、比較評価部８０は、各出願人が保有する特許の保有件数および請求項の文字数の多少を相対比較するために、各出願人の特許明細書データの合計件数、および出願人毎の平均文字数を求める（Ｓ１１）。この際、作業用メモリーには、図３の（ｄ）部分に示すように、出願人名、合計件数、請求項１の平均文字数が、この順で、コンマ（，）で区切られて格納される。
そして、比較評価部８０は、各出願人についての請求項１の文字数や、合計件数を相対比較する（Ｓ１２）。すなわち、比較評価部８０は、請求項１の文字数が少なく、次いで合計件数が多い出願人が上位になるように、出願人の順位をつける。本実施形態では、比較評価部８０は、最も平均文字数が少ないＡ社を１位として、次いでＣ社、Ｂ社と順位付けしている。なお、Ｓ１２の相対比較が行われた後、作業用メモリー内のデータは、図３の（ｄ）部分に示すように、順位、出願人名の順でコンマ（，）で区切られて格納されている。
なお、図３の（ｄ）部分に示すデータを出力部３０から出力装置へ出力する際には、図４（ａ）に示すように、順位、出願人、件数、および平均文字数が対応付けられた表を表示してもよい。
また、図４（ｂ）に示すように、横軸に合計件数、縦軸に請求項の平均文字数が設定され、各出願人の値をプロットしたグラフを表示してもよい。このようなグラフ形式で表示することにより、各出願人が保有する特許の合計件数と、請求項の平均文字数との多少が一見して把握することができる。
なお、上記の説明においては、出願人ごとの特許明細書データを集計することについて記載したが、特許出願の代理人ごとに特許明細書データを集計し、平均文字数を代理人ごとに表示しても構わない。これにより、代理人ごとの権利取得能力を判断することも可能となる。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１によれば、複数の特許明細書データについて、請求項に記載された発明の権利範囲の広さを数値化して、それらの平均値を算出し、さらに特許明細書データの合計件数を求めることによって、出願人の権利取得能力について客観的に分析することができる。
また、複数の特許明細書データから算出された権利範囲の広さの平均値および特許明細書データの合計数の結果について、出願人毎に相対的に比較することにより、単に各企業の出願数の多さだけを比較するのではなく、各出願人の出願に係る発明がどれだけ権利範囲が広いものであるかを判断することができる。
ここで、ある出願人が、かなりの件数の出願をしていたとしても、その出願に係る発明の権利範囲が狭いものであるならば、その出願人は権利取得能力が必ずしも高いとはいえない。むしろ、ある出願人について、たとえ出願件数が少なくても、その出願人が権利範囲の広い出願を多く有しているならば、その出願人は権利取得能力が高いといえる。このように、権利取得能力は、出願件数と、権利範囲との総合評価で決定することが好ましい。
本実施形態の特許情報分析装置１によれば、各出願人について、権利範囲の広い特許をどれくらいの数有しているかを判断することができるので、各出願人の権利取得能力を相対的に分析することができる。
なお、本実施形態の特許情報分析装置１は、特許明細書データを登録公報から得て分析を行うので、権利取得能力として、出願人の出願明細書作成能力および中間処理対応能力について分析することができる。つまり、ある出願人が、登録時点において権利範囲の広い特許を数多く有しているならば、その出願人は、明細書の作成能力が高いといえる。さらに、その出願人は、出願当初請求項を中間処理時に不要に減縮せずに登録させることができる能力を有しているともいえるから、中間処理対応能力が高いともいえる。
また、特許明細書データを、公開公報から得て分析を行うことにより、権利取得能力として、出願時点での出願明細書作成能力について分析を行うことができる。
また、権利範囲の広さを数値化する手法は、請求項の文字数を数える方法に限られるものではない。請求項の文字数に代えて請求項の単語数によって数値化しても良い。
さらに、請求項のうち独立請求項を構成する構成要件の数を数えることで、権利範囲の広さを数値化してもよい。
つまり、下記表１の「請求項のタイプ」欄に列挙されている、構成要件が「“と、”」等の文字列で区切られて列挙されている請求項については、下記の「数え方」を適用することで、構成要件数を算出することができる。
Figure 0004629101
 「数え方」：以下の文字列（１）〜（３）が請求項中にいくつあるか検索して、その数を数える。
文字列（１）：「助詞“と”＋読点“、”」つまり「“と、”」
文字列（２）：「“とを”」
文字列（３）：「“とからなる”」
また、ここでは、特許情報分析装置は、請求項１のみを分析対象としているが、これに限らず、すべての請求項を分析対象としてもよく、その場合は、独立請求項に係る発明を分析対象とすることが好ましい。すなわち、一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。そこで、独立請求項に係る発明を判別することが好ましい。
また、独立請求項及び従属請求項の判別方法としては、例えば、請求項を構成する文字列を検索するやり方がある。すなわち、従属請求項の場合は、一つの請求項を構成する文字列の中に「・・ことを特徴とする請求項１または３に記載の装置」等の他の請求項を引用することを示す記載が有り、必ず「請求項」という文字列が含まれ、一方、独立請求項の場合は、他の請求項を引用しないため、請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列が含まれない。そこで、一つの請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列があるか否かを検索することにより、独立請求項及び従属請求項の判別を行うことができる。
〔第２の実施形態〕
以下に示す実施形態の特許情報分析装置は、メイン請求項である請求項１のみを分析対象として説明する。
＜１．装置構成＞
本発明の他の実施形態として、中間処理時点から登録時点までにおける出願人の権利取得能力について分析する特許情報分析装置および特許情報分析方法について、図５〜１０を用いて説明する。なお、本実施形態の特許情報分析装置の各構成要件については、第１の実施形態に係る特許情報分析装置と同様の機能を有するものに同一の参照符号を付すことで説明を省略する。
図５に示すように、本実施の形態の特許情報分析装置１１は、入力部２０と、データ処理部５１と、出力部３０と、記憶部４０とを備えている。
データ処理部５１は、各種のデータ処理を行うものであり、請求項分析処理部（請求項分析手段）６２と、第２の分析処理部（第２の分析処理手段）７０と、比較評価部（第１の比較評価手段）８１と、第３の分析処理部（第３の分析処理手段）７１とを備えている。
請求項分析処理部６２は、請求項に記載された発明の権利範囲の広さを数値化するものである。本実施形態では、請求項のうち独立請求項である請求項１を構成する文字数を数えることにより、権利範囲の広さを数値化する。
第２の分析処理部７０は、請求項分析処理部６２にて数値化された数値を、同じ出願に関連する複数の特許明細書データ同士で比較するものである。
比較評価部８１は、複数の特許明細書データにおける請求項が示す権利範囲の広さを相対比較するものである。
第３の分析処理部７１は、各出願人からなされた出願の特許登録率のデータにより、第２の分析処理部７０または比較評価部８１の比較結果の分析を行うものである。
次に、上記構成の特許情報分析装置１１の動作を説明する。
まず、入力部２０から調査対象とする出願番号等を入力する。そして、入力された出願番号等に基づいて、データ処理部５１は、記憶部４０から対象特許の特許明細書データの公開公報および登録公報を、テキスト形式のデータとして読み出す。
さらに、請求項分析処理部６２は、読み出された公開公報および登録公報の各々に含まれる独立請求項である請求項１の部分について、テキスト形式のデータに含まれる文字数を数える。
次に、第２の分析処理部７０は、請求項分析処理部６２にて数えた公開公報および登録公報の各々の文字数を比較し、差分を算出する。差分の算出結果は、出力部３０により、モニター表示またはプリンター出力等の方法で出力装置において出力される。
また、複数の特許明細書データにおける請求項が示す権利範囲の広さを相対比較して分析する際には、比較評価部８１にて、特定の技術分野に関連する特許明細書データ同士が比較される。
また、第３の分析処理部７１では、第２の分析処理部７０または比較評価部８１の比較結果を、特許登録率のデータを用いて分析を行う。そして、その分析結果を出力部３０に出力する（詳細は後述する）。
＜２．動作フロー＞
次に、データ処理部５１の動作について図６を参照しつつ説明する。図６の（ａ）部分は、データ処理部５１にて請求項の文字数を数えて各種処理を行う際のフローチャートであり、図６の（ｂ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５１内の図示していないメモリー）内のデータ構造を示すものであり、図６の（ｃ）部分および（ｄ）部分は、出力部３０からの出力に基づく、出力装置の表示画面の例を示すものである。
まず、データ処理部５１は、Ｓ２１〜Ｓ２４を踏むことにより、公開公報に記載された請求項１の文字数を数える。Ｓ２１〜Ｓ２４における処理は、図２の（ａ）部分に示したＳ１〜Ｓ４の処理と同様のため、詳細な説明は省略する。
また、データ処理部５１は、Ｓ２１’〜Ｓ２４’を踏むことにより、登録公報に記載された請求項１の文字数を数える。Ｓ２１’〜Ｓ２４’における処理は、図２の（ａ）部分に示したＳ１〜Ｓ４の処理と同様のため、詳細な説明は省略する。
Ｓ２４およびＳ２４’の処理が終了した後、第２の分析処理部７０は、Ｓ２４で数えた公開公報の請求項１の文字数と、Ｓ２４’で数えた登録公報の請求項１の文字数とを比較し、差分を算出する（Ｓ２５）。なお、第２の分析処理部７０は、図６の（ｂ）部分に示すように、公開文字数（公開公報の請求項１の文字数）と、登録文字数（登録公報の請求項１の文字数）と、公開文字数と登録文字数との差分を、作業用メモリー内に格納する。
さらに、出力部３０は、Ｓ２５での比較処理の結果を出力する（Ｓ２６）。たとえば、図６の（ｃ）部分に示すように、出力部３０は、公開文字数と登録文字数との差分を、出願番号と対応づけて、モニターに表示する。また、複数の特許明細書データから請求項の文字数を数えた場合、出力部３０は、図６の（ｄ）部分に示すように、出願番号と、公開文字数と、登録文字数と、差分とを対応づけた表を、出力装置に表示させてもよい。
次に、複数の特許明細書データを相対比較する場合について、図７を参照しつつ説明する。
図７の（ａ）部分は、比較評価部８１にて、複数の特許明細書データを相対比較して分析する際のフローチャートであり、図７の（ｂ）〜（ｅ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５１内の図示していないメモリー）内のデータ構造例を示すものである。
複数の特許明細書データを相対比較する際、まず、作業用メモリーに、図７の（ｂ）部分に示す構造のデータを準備する。図７の（ｂ）部分に示すデータ構造は、１件分の特許明細書データの項目が、通し番号、特許番号、Ｆターム、出願人名、公開文字数、登録文字数、および公開文字数と登録文字数との差分が、この順でコンマ（，）で区切られて格納されている。また、特定の特許明細書データについての項目と、それ以外の特許明細書データについての項目とは、改行文字により区切られている。
なお、これらの項目は、予め入力部２０から複数の特許明細書データの出願番号を入力したり、またはＩＰＣ等を用いて特定の技術分野を指定したりして、複数の特許明細書データを入力しておき、さらに、請求項分析処理部６２により各特許明細書データに含まれる請求項の文字数を数えておくことで格納可能となる。
まず、比較評価部８１は、図７の（ｂ）部分に示すデータより、予め指定された特定の技術分野（本実施形態ではＦターム：２Ｈ０９０）の特許明細書データだけを抽出して、作業用メモリーに格納する（Ｓ３１）。この際、作業用メモリーには、たとえば図７の（ｃ）部分に示すような構造のデータが格納される。
さらに、比較評価部８１は、各出願人が保有する特許間で、公開文字数と登録文字数との差分の多少を相対比較するために、出願人毎に、公開文字数の平均値、登録文字数の平均値、およびそれらの差分を求める（Ｓ３２）。その際、作業用メモリーには、図７の（ｄ）部分に示すように、出願人名、公開文字数の平均値、登録文字数の平均値、およびそれらの差分値が、この順番でコンマ（，）で区切られて格納される。
さらに、比較評価部８１は、登録文字数の平均値が少なく、次いで公開文字数と登録文字数との差分が少ない出願人が上位になるように優先順位をつける（Ｓ３３）。本実施形態では、最も登録文字数の平均値が少ないＡ社が１位となり、次いでＢ社、Ｃ社の順番になる。この際、作業用メモリー内のデータは、図７の（ｅ）部分に示すように、順位、出願人名がこの順でコンマ（，）で区切られて格納されている。
図７の（ｅ）部分に示すように格納されたデータを出力部３０より出力する際には、図８（ａ）に示すように、順位、出願人、公開文字数（平均値）、登録文字数（平均値）、および公開文字数と登録文字数の差分が対応付けられた表を、出力装置に表示してもよい。
また、図８（ｂ）に示すように、横軸に出願人、縦軸に請求項の平均文字数を設定し、各出願人についての公開文字数の平均値および登録文字数の平均値が棒グラフで示されたものを表示してもよい。このようにグラフ形式で出願人間の相対比較結果を表示することにより、図８（ｂ）中の破線または一点鎖線で示した業界の平均値（同Ｆターム全体の平均文字数）に対して、各出願人についての公開文字数または登録文字数の多少を一見して把握することができ、出願人間の相対比較を容易に行うことができる。なお、公開文字数や登録文字数に関する業界の平均値は、たとえば同じＦタームを有する複数の特許明細書データについて、公開文字数や登録文字数の平均値を求めることで算出される。また、本実施形態における業界とは、同一分野としてＦターム「２Ｈ０９０」が付与されている特許明細書データを分析対象としているので、液晶ディスプレイ関連の技術分野の業界を指している。
なお、上記の説明においては、公開文字数と登録文字数との差分を出願人ごとに求めることについて記載したが、特許出願の代理人ごとに求めても構わない。そして、図８（ａ）や図８（ｂ）に示す表示を、出願人ではなく代理人ごとに行っても構わない。これにより、代理人ごとの権利取得能力を判断することも可能となる。
次に、第２の分析処理部７０または比較評価部８１の比較結果に加えて、特許登録率のデータを用いて分析を行う場合について、図９を用いて説明する。図９の（ａ）部分は、第３の分析処理部７１にて、複数の特許明細書データを比較して分析する際のフローチャートであり、図９の（ｂ）部分および（ｃ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５１内の図示していないメモリー）内のデータ構造を示すものである。
先ず、第３の分析処理部７１は、出願人毎に、特許登録率の読み出し処理を行う（Ｓ４１）。登録率は、記憶部４０または別のメモリー等に予め格納しておいてもよいし、以下のように算出してもよい。
すなわち、１年間の登録率を計算するのであれば、１年間の登録件数／（１年間の登録件数＋１年間の拒絶査定件数＋１年間の取下および放棄件数）という計算式を用いればよい。
なお、出願人毎の登録率を読み出し、作業用メモリーに格納したデータは、たとえば図９の（ｂ）部分に示すように、出願人名、登録率がこの順でコンマ（，）で区切られている。
さらに、第３の分析処理部７１は、表２に示すような評価判断テーブルを、予め記憶部４０または別のメモリーに格納しておき、この評価判断テーブルに従い、登録率、登禄文字数、および公開文字数と登録文字数との差分の３つの条件から評価を行う（Ｓ４２）。
Figure 0004629101
 なお、表２において、登録文字数および差分について格納されている「多／中／少」の評価は、たとえば、上述の業界の平均値に対して前後１０％程度の文字数であれば「中」とし、「中」よりも平均文字数が多い場合は「多」、「中」よりも平均文字数が少ない場合は「少」として設定可能である。
また、登録率について格納されている「高／中／低」の評価は、たとえば、出願人全ての平均登録率を算出して、その平均登録率の前後１０％程度の登録率を有する出願人であれば「中」とし、「中」よりも登録率が高い出願人の場合は「大」、「中」よりも登録率が低い出願人の場合は「低」として設定可能である。
図９の（ｂ）部分に示すようなデータを評価すると、Ａ社は、登録率が高く且つ登録文字数が少ないので、表２の判断テーブルに基づき、評価Ｎｏ．１の「権利範囲の広い特許を効率的に取得」と判断される。
また、Ｂ社は、登録率が高く且つ登録文字数が多く、さらに差分が中〜多程度であるため、表２の判断テーブルに基づき、評価Ｎｏ．３の「権利範囲を限定してでも登録させている」と判断される。
また、Ｃ社は、登録率が低く且つ登録文字数が多いため、表２の判断テーブルに基づき、評価Ｎｏ．５の「権利取得が下手」と判断される。
なお、このように各社についての権利取得能力が第３の分析処理部７１により判断された結果は、図９の（ｃ）部分に示すように、出願人名、評価Ｎｏがこの順で作業用メモリーに格納される。
また、第３の分析処理部７１による分析結果が、判断テーブルの判断条件に複数該当する場合には、複数の評価を出してもよい。たとえば、登録率＝高、登録時文字数＝少、差分＝少という条件であれば、評価Ｎｏ．１およびＮｏ．２の２つの評価と判断してもよい。
そして、図９の（ｃ）部分に示すように作業用メモリーに格納されたデータを出力部３０より出力する際には、図１０（ａ）に示すように、出願人と評価結果とが対応づけられた表を出力装置に表示させてもよい。
また、図１０（ｂ）に示すように、横軸に登録率、縦軸に登録文字数の平均値が設定され、各出願人についての登録率と登録文字数の平均値とがプロットされたグラフを表示してもよい。このようなグラフ形式で表示することにより、各出願人の権利取得能力や特許取得戦略等の違いを一見して把握することができ、出願人同士の相対比較が容易に行える。
もちろん、図１０（ａ）や図１０（ｂ）における表示は、代理人ごとに行っても構わない。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１１によれば、権利範囲の広さを数値化し、その数値を、同じ出願に関連する特許明細書データ同士（公開公報および登録公報）で比較することによって、権利取得能力としての中間処理対応能力について分析を行うことができる。
また、複数の特許明細書データから分析された結果を相対比較する際に、特定の技術分野に関連する複数の特許明細書データから得られた分析結果同士を比較することによって、より信頼性の高い分析結果を得ることができる。さらに、特許登録率のデータを用いて分析することによって、より詳細な分析を行うことができる。
なお、権利範囲の広さを数値化する手法としては、第１の実施形態と同様に、請求項の文字数をカウントしてもよいし、請求項のうち独立請求項を構成する構成要件の数を数えてもよい。
また、ここでは、特許情報分析装置は、請求項１のみを分析対象としているが、これに限らず、すべての請求項を分析対象としてもよく、その場合は、独立請求項に係る発明を分析対象とすることが好ましい。すなわち、一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。そこで、独立請求項に係る発明を判別することが好ましい。
〔第３の実施形態〕
＜１．装置構成＞
本発明のさらに他の実施形態として、登録後における出願人の権利活用能力について分析する特許情報分析装置および特許情報分析方法について、図１１〜１４を用いて説明する。なお、本実施形態の特許情報分析装置の各構成要件については、第１の実施形態に係る特許情報分析装置と同様の機能を有するものに同一の参照符号を付すことで説明を省略する。
図１１に示すように、本実施形態の特許情報分析装置１２は、入力部２０と、データ処理部５２と、出力部３０と、記憶部４０とを備えている。
データ処理部５２は、各種のデータ処理を行うものであり、第４の分析処理部（第４の分析処理手段）７２と、比較評価部（第１の比較評価手段）８２とを備えている。
第４の分析処理部７２は、入力部２０に入力された特許明細書データの件数を集計するとともに、特許明細書データに対する世間の注目度を示すデータ（注目度データ）により特許明細書データの分析を行うものである。
比較評価部８２は、複数の特許明細書データにおける請求項が示す権利範囲の広さを相対比較するものである。
次に、上記構成の特許情報分析装置１２の動作を説明する。まず、入力部２０から調査対象とする複数の特許番号等を入力する。そして、入力された特許番号等に基づいて、データ処理部５２は、記憶部４０から対象特許の特許明細書データをテキスト形式のデータとして読み出す。
次に、第４の分析処理部７２は、調査対象の特許明細書データの件数を集計するとともに、他社に注目されている特許であることを示す異議申立または無効審判を受けた特許に係る特許番号を、記憶部４０または別の図示しないメモリー等より読み出す。そして、第４の分析処理部７２は、入力部２０から入力された複数の特許番号の中に、異議申立または無効審判を受けた特許に係る特許番号が、何件含まれるかを検索する。
この第４の分析処理部７２による検索結果は、出力部３０により、モニター表示またはプリンター出力等の方法で出力装置に出力される。
または、複数の特許明細書データにおける請求項が示す権利範囲の広さを相対比較して分析する際には、比較評価部８２にて、特定の技術分野に関連する特許明細書データ同士が比較される。
＜２．動作フロー＞
次に、図１２を参照しつつ、データ処理部５２の動作についてより具体的に説明する。なお、図１２の（ａ）部分は、主にデータ処理部５２にて他社注目度を考慮した分析動作を行う際のフローチャートであり、図１２の（ｂ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５２内の図示していないメモリー）内に格納されるデータ構造を示しており、図１２の（ｃ）部分は、出力部３０からの出力に基づく、出力装置の表示画面の一例を示す図である。
先ず、データ処理部５２は、入力部２０から調査対象とする特許番号等が入力されると、その特許番号等に基づいて記憶部４０から対象特許の特許明細書データをテキスト形式のデータとして読み出し、図示しないデータ処理部５２内の作業用メモリーに格納する（Ｓ５１）。
次に、第４の分析処理部７２は、入力部２０に入力された複数の特許明細書データの件数、および特許番号の集計を行う（Ｓ５２）。
さらに、第４の分析処理部７２は、たとえば異議申立または無効審判を受けた特許に係る特許番号を、注目度データとして、記憶部４０または別の図示しないメモリー等より読み出す（Ｓ５３）。この際、作業用メモリーには、図１２の（ｂ）部分に示すように、異議申立または無効審判を受けた特許に係る特許番号が格納される。
また、第４の分析処理部７２は、調査対象の複数の特許番号中に、異議申立または無効審判を受けた特許番号が、何件含まれるかを検索する（Ｓ５４）。
そして、出力部３０は、Ｓ５４における第４の分析処理部７２の検索結果を、モニター表示またはプリンター出力等の手法により、出力装置に出力させる（Ｓ５５）。たとえば、出力部３０は、図１２の（ｃ）部分に示すように、合計件数と注目案件の件数との画面を、出力装置に表示する。なお、合計件数とは、第４の分析処理部７２により分析される特許明細書データの件数であり、注目案件とは、第４の分析処理部７２により検索された、異議申立または無効審判を受けた特許番号の件数である。
次に、複数の特許明細書データを相対比較する場合について、図１３を参照しつつ説明する。図１３の（ａ）部分は、比較評価部８２にて、複数の特許明細書データを相対比較して分析する際のフローチャートであり、図１３の（ｂ）〜（ｅ）部分は、作業用メモリー（データ処理部５２内の図示していないメモリー）内のデータ構造例を示すものである。
複数の特許明細書データを相対比較する際に、まず、作業用メモリーに、図１３の（ｂ）部分に示す構造のデータを準備する。図１３の（ｂ）部分に示すデータ構造は、１件分の特許明細書データの項目が、通し番号、特許番号、Ｆターム、および出願人名が、この順でコンマ（，）で区切られて格納されている。また、特定の特許明細書データについての項目と、それ以外の特許明細書データについての項目とは、改行文字により区切られている。
なお、これらの項目は、予め入力部２０から複数の特許明細書データの出願番号を入力したり、またはＩＰＣ等を用いて特定の技術分野を指定したりして、複数の特許明細書データを入力したりすることで、作業用メモリーに格納される。さらに、請求項分析処理部６０（第１の実施形態参照）と同様の構成を、特許情報分析装置１２に設けて各特許明細書データに含まれる請求項の文字数を数えておき、その文字数を作業用メモリー内に格納してもよい。
まず、比較評価部８２は、図１３の（ｂ）部分に示すデータより、予め指定された特定の技術分野（本実施形態ではＦターム：２Ｈ０９０）の特許明細書データだけを抽出して、作業用メモリーに格納する（Ｓ６１）。この際、作業用メモリーには、たとえば図１３の（ｃ）部分に示すような構造のデータが格納される。
さらに、比較評価部８２は、各出願人が保有する特許の件数、および異議申立または無効審判を受けた件数の多少を、出願人間で相対比較するために、各出願人の特許明細書データの合計件数、および異議申立または無効審判を受けた件数をまとめる（Ｓ６２）。その際、作業用メモリーには、図１３の（ｄ）部分に示すように、出願人名、合計件数、異議申立または無効審判を受けた件数が、この順番でコンマ（，）で区切られて格納される。
そして、比較評価部８２は、合計件数に対する異議申立または無効審判を受けた件数の割合が大きい出願人が上位になるように優先順位をつける（Ｓ６３）。本実施形態では、割合が最も高いＡ社（２５件÷６００件＝４．２％）を１位として、次いでＣ社（２６件÷８００件＝３．３％）、Ｂ社（２０件÷１０００件＝２．０％）と順位付けされる。この際、作業用メモリー内のデータは、図１３の（ｅ）部分に示すように、順位、出願人名がこの順でコンマ（，）で区切られて格納されている。
図１３の（ｅ）部分に示すように格納されたデータを出力部３０より出力する際には、図１４に示すように、順位、出願人、特許明細書データの合計件数、異議申立または無効審判を受けた件数（注目件数）、および合計件数と注目件数との割合が対応付けられた表を、出力装置において表示してもよい。もちろん、図１４に示す表示は、代理人ごとに行っても構わない。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１２によれば、複数の特許明細書データの件数を集計するとともに、各特許明細書データに対する注目度データ（異議申立または無効審判を受けた件数）を用いて分析することによって、これらの特許明細書データはどれだけ他社（当該出願人以外）から注目を集めているかということを分析することができる。したがって、出願人がどれだけ重要な出願をなしえているかという観点から、出願人の権利取得能力について客観的に分析することができる。また、特定の技術分野に関連する複数の特許明細書データ同士を比較することによって、より信頼性の高い分析結果を得ることができる。
なお、注目度データとして、異議申立または無効審判を受けた件数に限られるものではない。たとえば、当該特許明細書データが、他の出願に係る発明の新規性や進歩性を否定するための引用文献として引用された件数（被引用特許の件数）、または、特許庁への記録事項の閲覧請求がなされた件数を、注目度データとして用いてもよい。また、これらの各種データを組合せて、注目度データとして用いてもよい。
＜第１から第３の実施形態の補足事項＞
また、上記第１〜３の実施形態に示したデータ処理部５０・５１・５２を適宜組合せて、総合的な出願人の権利取得能力について分析してもよい。
また、上記第３の実施形態のデータ処理部５２から得られる分析結果を、上記第１または第２の実施形態に示したデータ処理部５０・５１から得られる分析結果の確認用に用いてもよい。すなわち、最終的に他社から注目されるような重要な特許が取得できたかという点を、データ処理部５２から得られる分析結果を用いて確認することにより、データ処理部５０または５１から得られる権利取得能力を見直すことができる。
〔第４の実施形態〕
本発明の一実施形態について、図１５〜図１８を参照して以下に説明する。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１３の構成について、図１５を参照して以下に説明する。図１５は、第４の実施形態に係る特許情報分析装置１３の構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１３は、入力部２０、出力部３０（出力手段）、記憶部４０、およびデータ処理部５３を備える。
入力部２０、出力部３０、記憶部４０については、第一の実施形態と同様なので、その説明を省略する。
データ処理部５３は、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５３は、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５３は、特許明細書データの請求項１部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５３は、特許明細書データの請求項１部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５３は、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５３は、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
データ処理部５３について、さらに詳細に説明する。図１５に示すように、データ処理部５３は、発明種判別部６３（文字列比較手段、発明種判別手段）、発明数カウント部７３（発明数カウント手段）、および比較評価部８３（第２の比較評価手段）を備える。
発明種判別部６３は、特許明細書データの請求項１に記載された発明の種類を判別する。このとき発明種判別部６３は、請求項１に係る発明が、物の発明であるか、または方法の発明であるかを判別する。発明種判別部６３は、発明の種類の判別に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。
特許情報分析装置１３は、発明の種類を特定する文字列を、図示しないＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：読み出し専用メモリー）にあらかじめ格納している。これにより、発明種判別部６３は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、発明の種類を特定する文字列をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
日本の特許明細書の請求項は、一般に、発明の種類を特定する文字列に、「句点記号（。）」を加えた形の文字列で終了する。たとえば、物の発明に関する請求項では、末尾の文言が、「装置」、「機器」、「デバイス」、「回路」、「システム」、「プログラム」、または「記録媒体」等の文字列に、「。」が続く形となる。また、方法の発明に関する請求項では、末尾の文言が、「方法」、「製法」、「プロセス」等の文字列に、「。」が続く形となる。
そこで、発明種判別部６３は、これらの発明の種類を特徴付ける文字列をＲＯＭから読み出す。これにより発明種判別部６３は、分析対象の請求項の末尾の文言と、ＲＯＭから読み出した発明種特徴付け文字列とを比較することによって、請求項の末尾の文言が、所定の発明種特徴付け文字列で終了しているか否かを判定する。ここで、請求項の末尾の文言が、物の発明であることを特徴付ける文字列で終了すると判定するとき、発明種判別部６３は、分析対象の請求項を、物の発明に関する請求項であると判別する。一方、請求項の末尾の文言が、方法の発明であることを特徴付ける文字列で終了すると判定するとき、発明種判別部６３は、分析対象の請求項を、方法の発明に関する請求項であると判別する。
なお、英語の特許明細書の請求項（独立請求項）は、大きく分けて３つのパートで構成されていることが多く、すなわち、前提部分（請求すべき対象を記述した導入部）、移行部分（前提部分と実体部分とをつなぐ部分）及び実体部分（発明の特徴を表現した重要部分）から構成されている。そして、発明の種類を特徴付ける単語（文字列）は、主に前提部分に記載されている。そこで、発明種判別部６３は、前提部分の各単語と、ＲＯＭから読み出した発明種特徴付け文字列（英語の場合、物の発明であれば「ａｐｐａｒａｔｕｓ」等、方法の発明であれば「ｐｒｏｃｅｓｓ」等）とを比較することによって、物の発明又は方法の発明に関する請求項であると判別する。
発明種判別部６３は、分析対象の特許明細書データの特許番号と、判別した発明種特徴付け文字列とを関連づける。たとえば、発明種判別部６３は、特許番号「特許・・・号」と、文字列「方法発明」とを関連づける。発明種判別部６３は、この関連づけによって生成したデータを、発明数カウント部７３および比較評価部８３へ出力する。
特許情報分析装置１３は、複数の特許明細書データを分析できる。そこで発明数カウント部７３は、発明種判別部６３が判別した発明の種類の数をカウントする。具体的には、発明数カウント部７３は、特許番号と発明種特徴付け文字列とが関連づけられているテキストデータを発明種判別部６３から受け取る。これにより発明数カウント部７３は、分析対象の特許明細書データのうち、物の発明に関するものが何個あるのかをカウントする。さらに、分析対象の特許明細書データのうち、方法の発明に関するものが何個あるのかをカウントする。発明数カウント部７３は、カウントした数を出力部３０へ出力する。
なお、特許明細書データのすべての請求項を対象とする場合は、個々の特許明細書データ毎に、発明の種類の数をカウントすればよい。
比較評価部８３は、同分野の特許明細書データを互いに比較する。具体的には、比較評価部８３は、ある分野に関する特許明細書データと、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データとを比較する。ここでいう同一分野の特許明細書データとは、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データである。
なお、「実質的に同一の特許分類記号」とは、記号としての表現上の違いはあるものの、実際には互いに同一のものとみなすことができる特許分類記号を意味する。たとえば、特許分類記号の一例であるＩＰＣは、発明の分野の大枠を示す大項目、大項目よりもさらに分野を絞った中項目、および小項目を含んでいる。これにより、互いに大項目が同一であるが、中項目や小項目が異なる２つのＩＰＣは、記号全体として表現上は完全に同一ではないが、示す分野は同一であるとみなすことができるため、実質的に同一の特許分類記号である。
比較評価部８３には、処理すべき分野の特許分類記号が入力される。比較評価部８３は、特許分類記号として、ユーザが入力部２０を通じて入力する特許分類記号を使用してもよい。または、特許分類記号として、図示しない作業用メモリーにあらかじめ格納している特許分類記号を使用してもよい。たとえば、特許分類記号として、日本特許出願明細書であれば、特許明細書データに含まれるＩＰＣ（国際特許分類）、ＦＩ（ファイルインデックス）、Ｆターム等を使用する。また、米国特許出願明細書であれば、ＵＳクラスを使用してもよい。これにより比較評価部８３は、所定の特許分類記号に基づき、この特許分類記号が定義されている特許明細書データの分析結果を抽出する。したがって、分析対象の特許明細書データがどの分野に属するのかを、正確かつ容易に決定できる。
たとえば、比較評価部８３は、分析結果から、物の発明のものを抽出する。さらに、比較評価部８３は、出願人別に、物の発明の数をカウントする。さらに、比較評価部８３は、物の発明の総数を、出願人の数で除算することによって、物の発明の、ある分野における業界平均件数（同一分野全体の平均件数）を算出する。比較評価部８３は、方法の発明についても、同様に処理する。
このようにして比較評価部８３は、複数の特許明細書データを対象に、請求項に記載の発明の特許権が、権利を行使しやすいものであるかを相対的に比較する。比較評価部８３は、比較結果を出力部３０へ出力する。また、比較評価部８３は、自社が保有する特許権の数と、他社が保有する特許権の数とを、相対的に比較する。これにより、各社の特許権の強さ等を分析する。比較評価部８３は、その比較結果を出力部３０へ出力する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１３の動作について、図１６および図１７を参照して以下に説明する。図１６は、第４の実施形態に係る特許情報分析装置１３の動作を説明する図であり、図１６の（ａ）は特許情報分析装置１３の動作を示すフローチャートであり、図１６の（ｂ）は特許情報分析装置１３が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。この図に示すように、ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、発明種判別部６３は、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す（Ｓ７１）。
図１６の（ｂ）に示すように、本実施形態では、発明種判別部６３は、記憶部４０から、Ｚ２１に示すテキストデータを読み出す。すなわち、「Ａステップと、Ｂステップと、Ｃステップとを実行することを特徴とする製造方法」なる文字列が含まれる〔請求項１〕のテキストデータを読み出す。
つぎに発明種判別部６３は、分析対象の請求項に係る発明の種類を判別する（Ｓ７２）。このとき、発明種判別部６３は、請求項の末尾の文言を検索する。図１６の（ｂ）に示す例では、この請求項は「製造方法。」で終了する。これにより、発明種判別部６３は、この請求項に係る発明を方法の発明であると決定する。発明種判別部６３は、複数の特許明細書データに対し、このような処理を繰り返して、分析結果を発明数カウント部７３および比較評価部８３へ出力する。
発明種判別部６３による分析結果が入力されると、発明数カウント部７３が、発明の種類別に、発明の数をカウントする（Ｓ７３）。図１６の（ｂ）に示す例では、物の発明が２５０件あるとカウントし、方法の発明が１７０件あるとカウントする。発明数カウント部７３は、カウント結果を出力部３０へ出力する。
つぎに、出力部３０は分析結果を出力装置へ出力する（Ｓ７４）。このとき、出力部３０は、Ｚ２２に示す分析結果を出力する。これにより出力装置は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」が方法の発明であることを、モニター表示または印刷等する。
さらに、複数の特許明細書データを分析した場合、出力部３０は、Ｚ２３に示す分析結果を出力する。すなわち、複数の発明の特許番号と、その発明の種類とを対応付けた表を出力する。これにより、Ｚ２３の例の場合、出力装置は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」が、方法の発明であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ２号」が、物の発明であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ３号」が、方法の発明であることをモニター表示または印刷等する。
さらに出力部３０は、発明数カウント部７３によるカウント結果を出力する。このとき、出力部３０は、Ｚ２４に示す分析結果を出力する。すなわち、出力部３０は、物の発明の数と、方法の発明の数とを出力する。図１６の（ｂ）に示す例では、出力部３０は、物の発明が２５０件であり、方法の発明が１７０件であることを出力する。したがって、出力装置は、Ｚ２４に示す分析結果をモニター表示または印刷等する。
つぎに、特許情報分析装置１３が同分野の特許明細書データを分析し、比較する例について、図１７を参照して以下に説明する。図１７は、第４の実施形態に係る特許情報分析装置１３の動作を説明する図であり、図１７の（ａ）は特許情報分析装置１３の動作を示すフローチャートであり、図１７の（ｂ）は特許情報分析装置１３が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。
発明種判別部６３は、入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。発明種判別部６３は、上述した分析を行い、特許明細書データの請求項に係る発明の種類を決定する。さらに、発明種判別部６３は、各特許明細書データから、日本独自の特許分類であるＦタームと、出願人とを抽出する（Ｓ８１）。これにより、発明種判別部６３は、図１７の（ｂ）のＺ３１に示す形式のデータを生成する。すなわち、１から始まる通し番号と、特許番号と、Ｆタームと、出願人と、発明の種類とが互いに関連づけられたデータを生成する。図１７の（ｂ）に示す、発明種判別部６３が生成するデータは、各項目がコンマ（，）で区切られ、改行文字によって１件分のデータを区切られている。
比較評価部８３は、図１７の（ｂ）のＺ３１に示すデータに基づき、複数の特許明細書データを相対的に比較する（Ｓ８２）。まず、比較評価部８３は、図１７の（ｂ）のＺ３２に示すように、Ｆタームが「２Ｈ０９０」である行データを全て抽出する。さらに、比較評価部８３は、図１７の（ｂ）のＺ３３に示すように、出願人別に物の発明の数をカウントする。この例では、比較評価部８３は、Ａ社の物の発明が、８８件であるとカウントする。さらに、Ｂ社の物の発明が、１２５件であるとカウントする。さらに、Ｃ社の物の発明が、１４５件であるとカウントする。
比較評価部８３は、さらに、業界平均の物の発明の数を算出する。この例では、比較評価部８３は、業界平均の物の発明を、１２０件であると算出する。
なお、本実施形態における業界とは、同一分野としてＦターム「２Ｈ０９０」が付与されている特許明細書データを分析対象としているので、液晶ディスプレイ関連の技術分野の業界を指している。
出力部３０は、図１７の（ｂ）のＺ３４に示すように、各出願人が保有する物の発明の数を、グラフにして出力する。これにより、出力装置は、Ｚ３４に示すグラフをモニター表示または印刷等する。このとき、図中の点線で示すように、業界平均値を同時にモニター表示または印刷等する。これにより、ユーザは、このグラフを見ることによって、各出願人が保有する特許権の多少を、一見して把握できる。したがって、出願人同士を相対的に比較できる。これにより、特許明細書データを、より公平かつ高い信頼性のもとに分析できる。
なお、特許情報分析装置１３は、上記以外の他の方法によって、請求項に係る発明の種類を判別してもよい。すなわち、物の発明または方法の発明であることを判別できる、他の判別技術を使用してもよい。たとえば、請求項を構成する文字列の末尾の文言が、物を示す名詞であるか否かに基づき、発明の種類を判別してもよい。
〔第５の実施形態〕
本発明の第５の実施形態について、図１８〜図２０を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１３ａは、特許明細書データの請求項に記載された発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１３ａの構成について、図１８を参照して以下に説明する。図１８は、第５の実施形態に係る特許情報分析装置１３ａの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１３ａは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５４を備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図１５に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５４について、図１８を参照して以下に説明する。図１８に示すように、データ処理部５４は、数値限定発明判別部６４（文字列比較手段、数値限定発明判別手段）、数値限定発明数カウント部７４（数値限定発明数カウント手段）、および比較評価部８４（第２の比較評価手段）を備える。
数値限定発明判別部６４は、特許明細書データの請求項１に記載された発明の種類を判別する。このとき数値限定発明判別部６４は、請求項１に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。数値限定発明判別部６４は、発明の種類の判別に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。
特許情報分析装置１３ａは、所定の数値限定があることを特徴付ける文字列を、図示しないＲＯＭにあらかじめ格納している。これにより、数値限定発明判別部６４は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、数値限定があることを特徴付ける文字列をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
数値限定があることを特徴付ける文字列として、単位を表す記号（たとえば、「°」、「μ」、「％」等）がある。また、数式等を構成する記号（たとえば、「≧」、「＞」、「≦」、「＜」等）がある。さらに、数量の程度を示す文字列（「以下」、「未満」等）等がある。特許明細書の請求項に係る発明が、数値限定発明である場合、その請求項は、これらの、数値限定があることを特徴付ける文字列を含んでいる。
そこで、数値限定発明判別部６４は、これらの数値限定があることを特徴付ける文字列をＲＯＭから読み出す。これにより数値限定発明判別部６４は、分析対象の請求項に含まれる文字列と、ＲＯＭから読み出した、数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、請求項に、所定の数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれているか否かを判定する。ここで、請求項に、数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれていると判定するとき、数値限定発明判別部６４は、分析対象の請求項を、数値限定発明に関する請求項であると判別する。一方、請求項に、数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれていないと判定するとき、数値限定発明判別部６４は、分析対象の請求項を、数値限定を含んでいない発明に関する請求項であると判別する。
数値限定発明判別部６４は、分析対象の特許明細書データの特許番号と、判別した発明種特徴付け文字列とを関連づける。たとえば、数値限定発明判別部６４は、特許番号「特許・・・号」と、文字列「数値限定発明」とを関連づける。数値限定発明判別部６４は、この関連づけによって生成したデータを、数値限定発明数カウント部７４および比較評価部８４へ出力する。
特許情報分析装置１３ａは、複数の特許明細書データを分析できる。そこで数値限定発明数カウント部７４は、数値限定発明判別部６４が判別した発明の数を、発明の種類別にカウントする。具体的には、数値限定発明数カウント部７４は、特許番号と発明種特徴付け文字列とが関連づけられているテキストデータを数値限定発明判別部６４から受け取る。これにより数値限定発明数カウント部７４は、分析対象の特許明細書データのうち、数値限定発明に関するものが何個あるのかをカウントする。さらに、分析対象の特許明細書データのうち、数値限定がなされていない発明に関するものが何個あるのかをカウントする。数値限定発明数カウント部７４は、カウントした数を出力部３０へ出力する。
なお、特許明細書データのすべての請求項を対象とする場合は、個々の特許明細書データ毎に、数値限定発明数をカウントすればよい。
比較評価部８４は、同分野の特許明細書データを互いに比較する。具体的には、比較評価部８４は、ある分野に関する特許明細書データと、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データとを比較する。ここでいう同一分野の特許明細書データとは、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データである。
なお、「実質的に同一の特許分類記号」とは、記号としての表現上の違いはあるものの、実際には互いに同一のものとみなすことができる特許分類記号を意味する。たとえば、特許分類記号の一例であるＩＰＣは、発明の分野の大枠を示す大項目、大項目よりもさらに分野を絞った中項目、および小項目を含んでいる。これにより、互いに大項目が同一であるが、中項目や小項目が異なる２つのＩＰＣは、記号全体として表現上は完全に同一ではないが、示す分野は同一であるとみなすことができるため、実質的に同一の特許分類記号である。
比較評価部８４には、処理すべき分野の特許分類記号が入力される。比較評価部８４は、特許分類記号として、ユーザが入力部２０を通じて入力する特許分類記号を使用してもよい。または、特許分類記号として、図示しない作業用メモリーにあらかじめ格納している特許分類記号を使用してもよい。たとえば、特許分類記号として、特許明細書データに含まれるＩＰＣ、または日本独自の特許分類であるＦＩ並びにＦタームを使用する。これにより比較評価部８４は、所定の特許分類記号に基づき、この特許分類記号が定義されている特許明細書データの分析結果を抽出する。
たとえば、比較評価部８４は、分析結果から、数値限定発明のものを抽出する。さらに、比較評価部８４は、出願人別に、数値限定発明の数をカウントする。さらに、比較評価部８４は、数値限定発明の総数を、出願人の数で除算することによって、数値限定発明の、ある分野における業界平均件数を算出する。比較評価部８４は、数値限定がなされていない発明についても、同様に処理する。
このようにして比較評価部８４は、複数の特許明細書データを対象に、請求項に記載の発明の特許権が、権利を行使しやすいものであるかを相対的に比較する。比較評価部８４は、比較結果を出力部３０へ出力する。また、比較評価部８４は、自社が保有する特許権の数と、他社が保有する特許権の数とを、相対的に比較する。これにより、各社の特許権の強さ等を分析する。比較評価部８４は、その比較結果を出力部３０へ出力する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１３ａの動作について、図１９および図２０を参照して以下に説明する。図１９は、第５の実施形態に係る特許情報分析装置１３ａの動作を説明する図であり、図１９の（ａ）は特許情報分析装置１３ａの動作を示すフローチャートであり、図１９の（ｂ）は特許情報分析装置１３ａが処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。この図に示すように、ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、数値限定発明判別部６４は、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す（Ｓ９１）。
図１９の（ｂ）に示すように、本実施形態では、数値限定発明判別部６４は、記憶部４０から、Ｚ５１に示すテキストデータを読み出す。すなわち、「Ａと、Ｂと、Ｃとからなり、該Ｃの固定角度が５°≦θ＜４０°であることを特徴とする装置。」なる文字列が含まれる〔請求項１〕のテキストデータを読み出す。
つぎに数値限定発明判別部６４は、分析対象の請求項に係る発明の種類を判別する（Ｓ９２）。このとき、数値限定発明判別部６４は、請求項の文字列を検索する。図１９の（ｂ）に示す例では、この請求項に、「°」、「≦」、「＜」が含まれている。これらは、いずれも、数値限定があることを特徴付ける文字列である。これにより、数値限定発明判別部６４は、この請求項に係る発明を数値限定発明であると決定する。数値限定発明判別部６４は、複数の特許明細書データに対し、このような処理を繰り返して、分析結果を数値限定発明数カウント部７４および比較評価部８４へ出力する。
数値限定発明判別部６４による分析結果が入力されると、数値限定発明数カウント部７４が、発明の種類別に、発明の数をカウントする（Ｓ９３）。図１９の（ｂ）に示す例では、数値限定発明が５０件あるとカウントし、数値限定がなされていない発明が２８０件あるとカウントする。数値限定発明数カウント部７４は、これらのカウント結果を出力部３０へ出力する。
つぎに、出力部３０は分析結果を出力する（Ｓ９４）。このとき、出力部３０は、Ｚ５２に示す分析結果を出力する。Ｚ５２に示す例では、出力部３０は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」が、数値限定発明であることを出力する。
さらに、複数の特許明細書データを分析した場合、出力部３０は、Ｚ５３に示す分析結果を出力装置に出力する。Ｚ５３に示す例では、「○」は数値限定発明であることを示す記号であり、「×」は数値限定がなされていない発明であることを示す記号である。すなわち、出力部３０は、複数の発明の特許番号と、その発明の種類とを対応付けた表を出力する。
これにより、Ｚ５３の例の場合、出力装置は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」が、数値限定発明であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ２号」が、数値限定がなされていない発明であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ３号」が、数値限定発明であることをモニター表示または印刷等する。
出力部３０は、数値限定発明数カウント部７４によるカウント結果を出力装置に出力する。このとき、出力部３０は、Ｚ５４に示す分析結果を出力する。すなわち、出力部３０は、数値限定発明の総数と、数値限定がなされていない発明の総数とを出力する。図１９の（ｂ）に示す例では、出力部３０は、数値限定発明が５０件であり、数値限定がなされていない発明が２８０件であることを出力する。
つぎに、特許情報分析装置１３ａが同分野の特許明細書データを分析し、比較する例について、図２０を参照して以下に説明する。図２０は、第５の実施形態に係る特許情報分析装置１３ａの動作を説明する図であり、図２０の（ａ）は特許情報分析装置１３ａの動作を示すフローチャートであり、図２０の（ｂ）は特許情報分析装置１３ａが処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。
数値限定発明判別部６４は、入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。数値限定発明判別部６４は、上述した分析を行い、特許明細書データの請求項に係る発明の種類を決定する。さらに、数値限定発明判別部６４は、各特許明細書データから、Ｆタームと、出願人とを抽出する（Ｓ１０１）。これにより、数値限定発明判別部６４は、図２０の（ｂ）のＺ６１に示す形式のデータを生成する。すなわち、１から始まる通し番号と、特許番号と、Ｆタームと、出願人と、発明の種類（数値限定発明か否か）とが互いに関連づけられたデータを生成する。図２０の（ｂ）に示す、数値限定発明判別部６４が生成するデータは、各項目がコンマ（，）で区切られ、改行文字によって１件分のデータを区切られている。
比較評価部８４は、図２０の（ｂ）のＺ６１に示すテキストデータに基づき、複数の特許明細書データを相対的に比較する（Ｓ１０２）。まず、比較評価部８４は、図２０の（ｂ）のＺ６２に示すように、Ｆタームが「２Ｈ０９０」である行データを全て抽出する。さらに、比較評価部８４は、図２０の（ｂ）のＺ６３に示すように、出願人別に数値限定がなされていない発明の数をカウントする。この例では、比較評価部８４は、Ａ社が保有する、数値限定がなされていない発明を、２５０件であるとカウントする。さらに、Ｂ社の保有する、数値限定がなされていない発明を、１９０件であるとカウントする。さらに、Ｃ社の保有する、数値限定がなされていない発明を、２９０件であるとカウントする。
比較評価部８４は、さらに、数値限定がなされていない発明の業界平均値を算出する。この例では、比較評価部８４は、数値限定がなされていない発明の業界平均を、２４０件であると算出する。
出力部３０は、図２０の（ｂ）のＺ６４に示すように、各出願人が保有する、数値限定がなされていない発明の数を、グラフにして出力装置に出力する。これにより、出力装置は、Ｚ６４に示すグラフをモニター表示または印刷等する。このとき、図中の点線で示すように、業界平均値を同時に表示する。これにより、ユーザは、このグラフを見ることによって、各出願人が保有する特許権の多少を、一見して把握できる。したがって、出願人同士を相対的に比較できる。これにより、特許明細書データを、より公平かつ高い信頼性のもとに分析できる。
なお、特許情報分析装置１３ａは、上記以外の他の方法によって、請求項に係る発明の種類を判別してもよい。すなわち、数値限定発明であることを判別できる、他の判別技術を使用してもよい。たとえば、請求項を構成する文字列に、数式が記載されていることを示す「〔数〕等の文字列が含まれているか否かを判定してもよい。ここで示す「〔〕は、実際には、特許明細書に含まれる制御記号の一つである墨付き括弧である。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態によれば、請求項に記載された発明の種類を判別する。さらに、その発明が数値限定発明であるかを判別する。これにより、その発明が権利を行使しやすいものであるかを、より正確に分析できる。
〔第６の実施形態〕
本発明の第６の実施形態について、図２１を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１３ｂは、特許明細書データの請求項に記載された発明が、物の発明であるか、または方法の発明であるかを判別する。特許情報分析装置１３ｂは、さらに、この発明が、数値限定発明であるか否かも判別する。すなわち、特許情報分析装置１３ｂの構成は、第４の実施形態に係る特許情報分析装置１３と、第５の実施形態に係る特許情報分析装置１３ａとを組み合わせたものである。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１３ｂの構成について、図２１を参照して以下に説明する。図２１は、第６の実施形態に係る特許情報分析装置１３ｂの構成をブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１３ｂは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、データ処理部５３、およびデータ処理部５４を備える。
これらの各部は、いずれも、特許情報分析装置１３または特許情報分析装置１３ａが備えているものと同一である。そのため、詳細な説明を省略する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１３ｂの動作について、以下に説明する。まず、ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５３およびデータ処理部５４は、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。つぎにデータ処理部５３は、請求項に係る発明が、物の発明または方法の発明であるかを判別する。さらに、データ処理部５４は、請求項に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。データ処理部５３およびデータ処理部５４は、分析結果を出力部３０へ出力する。
以上の構成により、特許情報分析装置１３ｂは、請求項に係る発明が、権利を行使しやすいものであるか否かを、より正確に分析できる。
なお、本実施形態では、データ処理部５３とデータ処理部５４とは、同時に並列してテキストデータを分析する。これに限らず、特許情報分析装置１３ｂでは、データ処理部５３がテキストデータを分析したあと、データ処理部５４が分析するようにしてもよい。逆に、データ処理部５４がテキストデータを分析したあと、データ処理部５３が分析するようにしてもよい。
〔第７の実施形態〕
本発明の第７の実施形態について、図２２を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１３ｃは、特許明細書データの請求項に記載された発明が、物の発明であるか、または方法の発明であるかを判別する。特許情報分析装置１３ｃは、さらに、この発明が、数値限定発明であるか否かも判別する。特許情報分析装置１３ｃは、さらに、複数の特許明細書データの分析結果を仕分けする。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１３ｃの構成について、図２２を参照して以下に説明する。図２２は、第７の実施形態に係る特許情報分析装置１３ｃの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１３ｃは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５５を備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０は、図１５に示す各部と同一であるため、説明を省略する。
データ処理部５５について、さらに詳しく説明する。図２２に示すように、データ処理部５５は、データ処理部５３、データ処理部５４、および仕分け部９０（仕分け手段）を備える。これらのうち、データ処理部５３およびデータ処理部５４は、第６の実施形態に係る特許情報分析装置１３ｂが備える各部と同一であるため、説明を省略する。
仕分け部９０は、データ処理部５３による分析結果、および、データ処理部５４による分析結果に基づき、複数の特許明細書データの分析結果を、適宜、権利を行使しやすいものである可能性が高いものと、権利を行使しやすいものである可能性が低いものとに仕分けする。たとえば、仕分け部９０は、分析結果から、物の発明かつ数値限定がなされていない発明であるものを、権利行使しやすい発明である分類に仕分けする。さらに、分析結果から、方法の発明かつ数値限定発明であるものを、権利行使しにくい発明である分類に仕分けする。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１３ｃの動作について、図２３を参照して以下に説明する。まず、ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５３およびデータ処理部５４は、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。つぎにデータ処理部５３は、請求項に係る発明が、物の発明であるか、または方法の発明であるかを判別する。さらに、データ処理部５４は、請求項に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。データ処理部５３およびデータ処理部５４は、分析結果を仕分け部９０へ出力する。
仕分け部９０は、入力された分析結果を、図２３の（ｂ）のＺ９１に示す形式テキストデータにまとめる（Ｓ１１１）。すなわち、仕分け部９０は、１から始まる通し番号と、特許番号と、物の発明か方法の発明かを示す項目と、数値限定発明か数値限定がなされていない発明かを示す項目とが互いに関連づけられたデータを生成する。なお、Ｚ９１に示すテキストデータでは、「物」は物の発明であることを表す。さらに、「方法」は方法の発明であることを表す。さらに、「数値」は数値限定発明であることを表す。さらに、「他」は数値限定がなされていない発明であることを表す。また、図２３の（ｂ）に示す、仕分け部９０が生成するデータは、各項目がコンマ（，）で区切られ、改行文字によって１件分のデータを区切られている。
仕分け部９０は、Ｚ９１に示すテキストデータから、権利行使しやすい発明を仕分けする（Ｓ１１２）。すなわち、仕分け部９０は、Ｚ９２に示すように、物の発明かつ数値限定がなされていない発明である行データを抽出する。すなわち、仕分け部９０は、通し番号が２番、４番、５番のデータを、権利行使しやすい発明として抽出している。仕分け部９０は、仕分けした分析結果を出力部３０へ出力する。
出力部３０は、仕分け部９０による仕分けした分析結果を、権利行使しやすい発明と、権利行使しにくい発明とに仕分けして出力装置に出力する。これにより、図２３の（ｂ）に示す例では、出力装置は、Ｚ９３に示すように、物の発明かつ数値限定がなされていない発明に関する特許明細書の特許番号を、一覧にしてモニター表示または印刷等する。さらに、Ｚ９４に示すように、方法の発明かつ数値限定発明に関する特許明細書の特許番号を、一覧にしてモニター表示または印刷等する。
＜３．まとめ＞
このように、特許情報分析装置１３ｃは、大量の特許明細書から、権利行使しやすい発明に関する情報を抽出できる。これにより、ユーザは、本装置による分析結果を確認することによって、他社へ活用しやすい、有力な特許権を、自社がいくつ保有しているのかを知ることができる。
一方、特許情報分析装置１３ｃは、大量の特許明細書から、権利行使しにくい発明に関する情報も抽出できる。これにより、ユーザは、本装置による分析結果を確認することによって、活用しづらい特許権の棚卸し作業を効率的に進めることができる。すなわち、不要であり放棄してもよい特許権を、効率的に検索できる。
＜第４〜第７の実施形態の補足事項＞
また、第４〜第７の実施形態では、特許情報分析装置は、特許明細書データを分析しているが、これに限らず、実用新案明細書データであっても分析できる。すなわち、本発明でいう特許情報とは、特許明細書データおよび実用新案明細書データを含む意である。
また、発明種判別部６３は、方法の発明であることを特徴付ける文字列が、請求項に記載されていない発明を、物の発明に判別することが好ましい。このとき発明種判別部６３は、方法の発明であると判別しない発明を、物の発明であると判別する。すなわち、一般に、請求項に方法の発明であることを特徴付ける文字列が記載されている場合、そのような請求項に係る発明を、ほぼ確実に方法の発明であると判別できる。したがって、特許情報分析装置は、それ以外の発明を物の発明であると判別することによって、請求項に記載されている発明が、物の発明であることをより確実に判別できる。
また、第４〜第７の実施形態では、特許情報分析装置は、請求項１のみを分析対象としているが、本発明は、これらに限定されない。すべての請求項を分析対象としてもよく、その場合は、独立請求項に係る発明を分析対象とすることが好ましい。すなわち、一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。そこで、独立請求項に係る発明の種類を判別することが好ましい。また、独立請求項および従属請求項の判別方法としては、例えば、請求項を構成する文字列を検索するやり方がある。すなわち、従属請求項の場合は、一つの請求項を構成する文字列の中に「・・ことを特徴とする請求項１または３に記載の装置」等の他の請求項を引用することを示す記載が有り、必ず「請求項」という文字列が含まれ、一方、独立請求項の場合は、他の請求項を引用しないため、請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列が含まれない。そこで、一つの請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列があるか否かを検索することにより、独立請求項及び従属請求項の判別を行うことができる。
第４〜第７の実施形態では、特許情報分析装置は、２つの特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆターム、またはＵＳクラス等の特許分類記号によって判定する。しかし、特許情報分析装置は、複数の特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、キーワード検索等で任意に調査してもよい。この場合、特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、キーワード検索の結果に基づき決定する。
〔第８の実施形態〕
本発明の一実施形態について、図２４〜図２７を参照して以下に説明する。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４の構成について、図２４を参照して以下に説明する。図２４は、第８の実施形態に係る特許情報分析装置１４の構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４は、入力部２０、出力部３０（出力手段）、記憶部４０、およびデータ処理部５６を備える。
入力部２０、出力部３０、記憶部４０については、第一の実施形態と同様なので、その説明を省略する。
データ処理部５６は、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５６は、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５６は、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５６は、特許明細書データの請求項部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５６は、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５６は、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
データ処理部５６について、さらに詳細に説明する。図２４に示すように、データ処理部５６は、発明非特定事項文字削除部６５（文字列比較手段、発明非特定事項文字削除手段）、発明特定事項文字数カウント部７５（発明特定事項文字数カウント手段）、および比較評価部８５（第３の比較評価手段）を備える。
発明非特定事項文字削除部６５は、特許明細書データの請求項に記載された発明構成要素非特定文字を抽出し、削除する。発明構成要素非特定文字とは、請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な用語を意味する。この発明構成要素非特定文字には、たとえば、記号類、指示語、および形式文字列がある。
日本の特許明細書における記号類の例として、「読点記号（、）」、「句点記号（。）」、「コンマ（，）」、「セミコロン（；）」、「コロン（：）」「（スペース文字）」等がある。
日本の特許明細書における指示語は、先行する他の用語を引用したり、あとに出てくる他の用語を指し示したりする用語を意味する。この指示語の例として、「該」、「前記」、「上記」、「下記」、「この」、「これらの」等がある。
日本の特許明細書における形式文字列は、請求項の記載に形式的に用いられるのみであり、発明を特定する用語として機能していない文字列である。この形式文字列の例として、「ことを特徴とする」、「ことを特徴とした」、「ことが特徴である」等の文字列がある。
特許情報分析装置１４は、このような発明構成要素非特定文字を、図示しないＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：読み出し専用メモリー）にあらかじめ格納している。これにより、発明非特定事項文字削除部６５は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、発明構成要素非特定文字をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
そこで、発明非特定事項文字削除部６５は、これらの発明構成要素非特定文字をＲＯＭから読み出す。つぎに発明非特定事項文字削除部６５は、分析対象の請求項に含まれる各文字列と、ＲＯＭから読み出した発明構成要素非特定文字とを比較することによって、請求項から発明構成要素非特定文字を抽出する。これにより発明非特定事項文字削除部６５は、請求項に含まれる発明構成要素非特定文字の少なくとも１つを削除する。発明非特定事項文字削除部６５は、発明構成要素非特定文字を削除したあとの請求項データを、発明特定事項文字数カウント部７５に出力する。
発明特定事項文字数カウント部７５は、入力された請求項に含まれる文字の数をカウントする。すなわち、発明特定事項文字数カウント部７５は、発明構成要素非特定文字の少なくとも１つが削除された請求項に含まれる文字の数をカウントする。これにより、発明特定事項文字数カウント部７５は、分析対象の請求項に含まれる文字の数をカウントする。発明特定事項文字数カウント部７５は、カウントした文字の数を出力部３０へ出力する。
一般に、文字コードがシフトＪＩＳであるテキストデータでは、全角１文字は２バイトに相当する。そこで、発明特定事項文字数カウント部７５は、たとえば、分析対象のテキストデータのバイト数をカウントすることによって、発明構成要素非特定文字を削除した後の請求項に含まれる文字の数を算出する。なお、発明特定事項文字数カウント部７５は、バイト数をカウントする数え方とは異なる他の数え方を使用することによって、請求項に含まれる文字の数をカウントしてもよい。
比較評価部８５は、同分野の特許明細書データを互いに比較する。具体的には、比較評価部８５は、ある分野に関する特許明細書データと、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データとを比較し評価する。ここでいう同一分野の特許明細書データとは、実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データである。
比較評価部８５には、処理すべき分野の特許分類記号が入力される。なお、比較評価部８５における特許分類記号の処理は、第４の実施形態における比較評価部８３と同様なので、説明を省略する。
このようにして比較評価部８５は、複数の特許明細書データを対象に、請求項に記載の発明に係る特許請求の範囲の広さを、相対的に比較する。たとえば、比較評価部８５は、含んでいる文字の数がより少ない請求項の発明に係る特許権を、含んでいる文字の数がより多い請求項の発明に係る特許権に比べて、権利範囲（特許請求の範囲）がより広いものであると評価する。比較評価部８５は、このような比較結果を出力部３０へ出力する。また比較評価部８５は、自社が保有する特許権の数と、他社が保有する特許権の数とを相対的に比較する。これにより、各社の特許権の強さ等を分析する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４の動作について、図２５および図２６を参照して以下に説明する。図２５は、第８の実施形態に係る特許情報分析装置１４の動作を説明する図であり、図２５の（ａ）は特許情報分析装置１４の動作を示すフローチャートであり、図２５の（ｂ）は特許情報分析装置１４が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５６は、この特許番号の特許明細書データ（特に請求項部分のデータ）を、記憶部４０から読み出す（Ｓ１２１）。
つぎに発明非特定事項文字削除部６５は、読み出した日本の特許明細書の請求項データから独立請求項である請求項１を抽出する。図２５の（ｂ）に示すように、本実施形態では、発明非特定事項文字削除部６５は、記憶部４０から、Ｚ１０１に示すテキストデータを読み出す。すなわち、
〔請求項１〕Ａと、Ｂと、Ｃとからなり、該Ｃが、前記Ａに固定されていることを特徴とする装置。
〔請求項２〕前記Ａは、ｘｘｘである請求項１記載の装置。
〔請求項３〕前記Ｂは、ｘｘｘである請求項１記載の装置。
なる文字列が含まれる請求項のテキストデータを読み出す。
つぎに発明非特定事項文字削除部６５は、読み出した請求項データに、請求項２以降のテキストデータが存在するか否かを判定する（Ｓ１２２）。たとえば、請求項データに「〔請求項２〕」の文字列が存在するか否かを判定する。ここで、「〕」および「〔」は、実際には、特許明細書における制御記号である墨付き括弧である。Ｓ１２２における判定結果が「真」である場合、発明非特定事項文字削除部６５は、分析対象の請求項データから、請求項２以降のテキストデータを削除する（Ｓ１２３）。これにより発明非特定事項文字削除部６５は、独立請求項である請求項１のテキストデータを抽出する。一方、Ｓ１２２における判定結果が「偽」である場合、発明非特定事項文字削除部６５は、Ｓ１２３における処理をスキップする。
これにより発明非特定事項文字削除部６５は、Ｚ１０２に示すテキストデータを取得する。以降、発明非特定事項文字削除部６５は、
〔請求項１〕Ａと、Ｂと、Ｃとからなり、該Ｃが、前記Ａに固定されていることを特徴とする装置。
なる文字列が含まれる請求項のテキストデータを処理する。
つぎに発明非特定事項文字削除部６５は、Ｚ１０２に示すテキストデータに、発明構成要素非特定文字が含まれるか否かを判定する（Ｓ１２４）。ここで、この判定結果が「真」である場合、発明非特定事項文字削除部６５は、発明構成要素非特定文字を、請求項１のテキストデータから削除する（Ｓ１２５）。発明構成要素非特定文字を削除すると、発明非特定事項文字削除部６５は、現在処理しているデータが、請求項１のデータ列の最後であるか否かを判定する（Ｓ１２６）この判定結果が「偽」である場合、発明非特定事項文字削除部６５はＳ１２４の処理を再開する。一方、判定結果が「真」である場合、発明非特定事項文字削除部６５は、発明構成要素非特定文字を取り除いたテキストデータを、発明特定事項文字数カウント部７５に出力する。
図２５の（ｂ）に示すように、Ｚ１０２のテキストデータには、「読点記号（、）」「句点記号（。）」、「該」、「上記」、「ことを特徴とする」などの、発明構成要素非特定文字が含まれる。そこで発明非特定事項文字削除部６５は、これらの発明構成要素非特定文字を抽出することによって、処理対象のテキストデータから削除する。これにより発明非特定事項文字削除部６５は、Ｚ１０３に示す、発明構成要素非特定文字を取り除いたテキストデータを生成する。Ｚ１０３に示すように、このテキストデータは、請求項に係る発明の構成要件を表現する核心的な部分の文字列のみを含んでいる。
発明非特定事項文字削除部６５は、Ｚ１０３に示すテキストデータ、すなわち、発明構成要素非特定文字を取り除いた請求項１のテキストデータを、発明特定事項文字数カウント部７５に出力する。発明特定事項文字数カウント部７５は、入力されたテキストデータに含まれる文字の数をカウントする。この例では、発明特定事項文字数カウント部７５は、請求項１の文字の数を「２３文字」であるとカウントする。発明特定事項文字数カウント部７５は、このカウント結果を出力部３０に出力する。
つぎに出力部３０が、発明特定事項文字数カウント部７５によるカウント結果を出力装置に出力する（Ｓ１２８）。これにより、出力装置は、Ｚ１０４に示すカウント結果をモニター表示または印刷等する。すなわち、出力装置は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」の特許明細書の請求項１に、２３個の文字が含まれていることをモニター表示または印刷等する。
さらに、複数の特許明細書データを分析した場合、出力部３０は、Ｚ１０５に示す分析結果を出力装置に出力する。すなわち、複数の発明の特許番号と、その特許番号の特許明細書に含まれる請求項１の文字の数とを対応付けた表を出力する。これにより、Ｚ１０５の例の場合、出力装置は、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ１号」の特許明細書に含まれる請求項１の文字の数が、「２３」文字であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ２号」の特許明細書に含まれる請求項１の文字の数が、「１００」文字であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「特許ｘｘｘｘｘ３号」の特許明細書に含まれる請求項１の文字の数が、「２００」文字であることをモニター表示または印刷等する。
つぎに、特許情報分析装置１４が同分野の特許明細書データを分析し、比較する例について、図２６を参照して以下に説明する。図２６は、第８の実施形態に係る特許情報分析装置１４の動作を説明する図であり、図２６の（ａ）は特許情報分析装置１４の動作を示すフローチャートであり、図２６の（ｂ）は特許情報分析装置１４が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。
データ処理部５６は、入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。発明非特定事項文字削除部６５は、上述した分析を行い、特許明細書データに含まれる請求項１の文字列のうち、発明構成要素非特定文字を削除する。発明特定事項文字数カウント部７５は、請求項１の文字の数をカウントする。さらに、発明特定事項文字数カウント部７５は、各特許明細書データから、Ｆタームと、出願人とを抽出する。これにより、発明特定事項文字数カウント部７５は、図２６の（ｂ）のＺ１１１に示す形式のデータを生成する。すなわち、１から始まる通し番号と、特許番号と、Ｆタームと、出願人と、請求項１の文字の数とが互いに関連づけられたデータを生成する。図２６の（ｂ）に示す、発明特定事項文字数カウント部７５が生成するデータは、各項目がコンマ（，）で区切られ、改行文字によって１件分のデータを区切られている。
比較評価部８５は、図２６の（ｂ）のＺ１１１に示すデータに基づき、複数の特許明細書データを相対的に比較する。まず、比較評価部８５は、図２６の（ｂ）のＺ１１２に示すように、Ｆタームが「２Ｈ０９０」である行データを全て抽出する。さらに、比較評価部８５は、図２６の（ｂ）のＺ１１３に示すように、出願人別に、文字の平均数を算出する。この例では、比較評価部８５は、Ａ社の請求項１の文字の平均数を、１７５文字であると算出する。さらに、Ｂ社の請求項１の文字の平均数を、２５０文字であると算出する。さらに、Ｃ社の請求項１の文字の平均数を、２９０文字であると算出する。
比較評価部８５は、さらに、請求項１の文字の数の業界平均値（同じＦタームを有する特許明細書データ全体の平均文字数）を算出する。この例では、比較評価部８５は、業界平均の文字の数を、２４０文字であると算出する。なお、業界平均値の算出の仕方は、同Ｆタームにおける各出願人の文字の平均数を基にして、さらにそれらの平均値を求めたものを用いてもよい。また、本実施形態における業界とは、同一分野としてＦターム「２Ｈ０９０」が付与されている特許明細書データを分析対象としているので、液晶ディスプレイ関連の技術分野の業界を指している。
出力部３０は、図２６の（ｂ）のＺ１１４に示すように、各出願人が保有する特許権に関する特許明細書における、請求項１の文字の平均数を、グラフにして出力装置に出力する。このとき、図中の点線で示すように、業界平均値を同時に出力する。これにより、出力装置は、Ｚ１１４に示すグラフをモニター表示または印刷等する。したがって、ユーザは、このグラフを見ることによって、各出願人が保有する特許権における、請求項１の文字の数の多少を、一見して把握できる。したがって、出願人同士の特許力を相対的に比較して容易に確認することができる。これにより、特許明細書データを、より公平かつ高い信頼性のもとに分析できる。
〔第９の実施形態〕
本発明の第９の実施形態について、図２７および図２８を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ａは、複数の特許明細書データを対象に、請求項１に含まれる文字の数を順位付けする。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ａの構成について、図２７を参照して以下に説明する。図２７は、第９の実施形態に係る特許情報分析装置１４ａの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ａは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５６ａを備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５６ａについて、図２７を参照して以下に説明する。図２７に示すように、データ処理部５６ａは、発明非特定事項文字削除部６５（文字列比較手段、発明非特定事項文字削除手段）、発明特定事項文字数カウント部７５（発明特定事項文字数カウント手段）、順位付け部９１（順位付け手段）、および比較評価部８５（第３の比較評価手段）を備える。
これらのうち、発明非特定事項文字削除部６５、発明特定事項文字数カウント部７５、および比較評価部８５は、いずれも、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
順位付け部９１は、発明特定事項文字数カウント部７５によるカウント結果に基づき、複数の特許明細書データの分析結果を、適宜、請求項の文字の数が少ない順に順位付けする。または、請求項の文字の数が多い順に順位付けする。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４ａの動作について、図２８を参照して以下に説明する。図２８は、第９の実施形態に係る特許情報分析装置１４ａの動作を説明する図であり、図２８の（ａ）は特許情報分析装置１４ａの動作を示すフローチャートであり、図２８の（ｂ）は特許情報分析装置１４ａが処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。
ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５６ａは、この特許番号の特許明細書データを記憶部４０から読み出す。つぎに発明非特定事項文字削除部６５は、請求項１に含まれる発明構成要素非特定文字を削除する。発明非特定事項文字削除部６５は、分析結果を発明特定事項文字数カウント部７５に出力する。
発明特定事項文字数カウント部７５は、入力された分析結果を、図２８の（ｂ）のＺ１２１に示す形式テキストデータにまとめる（Ｓ１４１）。すなわち、発明特定事項文字数カウント部７５は、１から始まる通し番号と、特許番号と、請求項１の文字の数とが互いに関連づけられたデータを生成する。
順位付け部９１は、Ｚ１２１に示す、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを処理する。このとき順位付け部９１は、Ｚ１２１に示す、複数の特許明細書データの分析結果を、Ｚ１２２に示すように、適宜、請求項の文字の数が少ない順に順位付けする（Ｓ１４２）。または、請求項の文字の数が多い順に順位付けする（Ｓ１４２）。順位付け部９１は、順位付け結果を出力部３０に出力する。
出力部３０は、順位付け部９１によって順位付けされた分析結果を出力装置に出力する。これにより、図２８の（ｂ）に示す例では、出力装置は、Ｚ１２３に示すように、請求項１の文字の数の少ない順に、特許明細書データの分析結果をモニター表示または印刷等する。さらに、Ｚ１２４に示すように、請求項１の文字の数の多い順に、特許明細書データの分析結果をモニター表示または印刷等する。
＜３．まとめ＞
このように特許情報分析装置１４ａは、大量の特許明細書から、特許権の強さ（特許請求の範囲の広さ）に関する情報を抽出できる。したがって、ユーザは、大量の特許明細書データから、必要なものと、必要でないものとを、効率的に見極めることができる。
たとえば、ユーザは、文字の数の少ない請求項１を含む特許明細書の情報を確認することによって、他社へ活用しやすい、有力な特許権から順に確認できる。逆に、文字列の多い請求項１を含む特許明細書の情報を確認することによって、権利範囲が狭く、他社へ有効活用し難い特許権から、順に確認できる。これにより、ユーザは、権利範囲が狭く、活用しづらい特許権の棚卸し作業を、効率的に進めることができる。すなわち、不要であり放棄してもよい特許権を、効率的に検索できる。
〔第１０の実施形態〕
本発明の第１０の実施形態について、図２９〜図３２を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ｂは、特許明細書データの独立請求項に含まれる発明構成要件を抽出する。さらに、抽出した発明構成要件の数をカウントする。さらに、抽出した発明構成要件の文字数をカウントする。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ｂの構成について、図２９を参照して以下に説明する。図２９は、第１０の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｂの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ｂは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５７を備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５７について、図２９を参照して以下に説明する。図２９に示すように、データ処理部５７は、発明構成要件抽出部６６（文字列比較手段、発明構成要件抽出手段）、発明構成要件数カウント部７６（発明構成要件数カウント手段）、発明構成要件文字数カウント部７７（発明構成要件文字数カウント手段）、および比較評価部８６（第３の比較評価手段）を備える。
データ処理部５７は、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５７は、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５７は、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５７は、特許明細書データの請求項部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５７は、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５７は、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
発明構成要件抽出部６６は、作業用メモリー内から特許明細書データの請求項に含まれる発明構成要件を抽出する。このとき発明構成要件抽出部６６は、発明構成要件の抽出に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。たとえば、分析対象の日本の特許明細書の独立請求項が、「Ａと、Ｂとを備えた装置。」という文字列を含むとき、発明構成要件抽出部６６は、この請求項から、「Ａ」および「Ｂ」という２つの発明構成要件を抽出する。具体的には、発明構成要件抽出部６６は、請求項テキストデータから、「と、」および「と、」に囲まれた文字列、または「と、」および「とを」に囲まれた文字列を、いずれも発明構成要件として抽出する。なお、上述の「と、」とは、助詞である「と」および読点記号である「、」が組み合わされた文字列のことである。
また、他の抽出の仕方としては、発明構成要件抽出部６６は、テキストデータの中から、改行文字を検索する。一般に、文字コードがＡＳＣＩＩコードであるテキストデータの場合、改行を示す制御文字は「ＬＦ（ラインフィード）」である。そこで発明構成要件抽出部６６は、請求項データの中から、このような改行を示す制御文字を検索することによって、段落の区切りを抽出する。このように、発明構成要件抽出部６６は、段落ごとの文字列を、一つの発明構成要件として抽出するようにしてもよい。
発明構成要件抽出部６６は、請求項データから抽出した発明構成要件を、テキストデータとして、発明構成要件数カウント部７６および発明構成要件文字数カウント部７７に出力する。
特許情報分析装置１４ｂは、上述した「と、」「とを」などの、所定の発明構成要件検索文字列を、図示しないＲＯＭにあらかじめ格納している。これにより、発明構成要件抽出部６６は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、発明構成要件検索文字列をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
発明構成要件数カウント部７６は、発明構成要件抽出部６６が抽出した発明構成要件の数をカウントする。一方、発明構成要件文字数カウント部７７は、発明構成要件抽出部６６が抽出した発明構成要件の文字の数をカウントする。このとき、発明構成要件文字数カウント部７７は、第８の実施形態における発明特定事項文字数カウント部７５と同様のやりかたで、文字の数をカウントする。
比較評価部８６は、同分野の特許明細書データを互いに比較する。具体的には、比較評価部８６は、ある分野に関する特許明細書データと、この特許明細書データの分野と同一分野の特許明細書データとを比較する。
比較評価部８６には、処理すべき分野の特許分類記号が入力される。比較評価部８６は、特許分類記号として、ユーザが入力部２０を通じて入力する特許分類記号を使用してもよい。または、特許分類記号として、図示しない作業用メモリーにあらかじめ格納している特許分類記号を使用してもよい。たとえば、特許分類記号として、特許明細書データに含まれるＩＰＣ、ＦＩ、またはＦタームを使用する。これにより比較評価部８６は、所定の特許分類記号に基づき、この特許分類記号が定義されている特許明細書データの分析結果を抽出する。
このようにして比較評価部８６は、複数の特許明細書データを対象に、請求項に記載の発明に係る特許請求の範囲の広さを、相対的に比較する。たとえば、比較評価部８６は、含んでいる発明構成要件の数がより少ない請求項の発明に係る特許権を、含んでいる発明構成要件の数がより多い請求項の発明に係る特許権に比べて、権利範囲がより広いと評価する。さらに、比較評価部８６は、含んでいる発明特定要件の文字数がより少ない請求項の発明に係る特許権を、含んでいる発明特定要件の文字数がより多い請求項の発明に係る特許権に比べて、権利範囲がより広いと評価する。
比較評価部８６は、比較結果を出力部３０へ出力する。また、比較評価部８６は、自社が保有する特許権の数と、他社が保有する特許権の数とを、相対的に比較する。これにより、各社の特許権の強さ等を分析する。比較評価部８６は、その比較結果を出力部３０へ出力する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４ｂの動作について、図３０〜図３２を参照して以下に説明する。図３０は、第１０の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｂの動作を説明する図である。ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５７は、この特許番号の特許明細書データの請求項データを、記憶部４０から読み出す（Ｓ１５１）。発明構成要件抽出部６６は、読み出した請求項データから、発明構成要件を抽出する（Ｓ１５２）。発明構成要件数カウント部７６は、発明構成要件抽出部６６が抽出した発明構成要件の文字の数をカウントする（Ｓ１５３）。出力部３０は、発明構成要件数カウント部７６による分析結果を出力装置に出力する（Ｓ１５４）。
図３１は、第１０の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｂの動作を説明する図である。ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５７は、この特許番号の特許明細書データの請求項データを、記憶部４０から読み出す（Ｓ１６１）。発明構成要件抽出部６６は、読み出した請求項データから、発明構成要件を抽出する（Ｓ１６２）。発明構成要件文字数カウント部７７は、発明構成要件抽出部６６が抽出した発明構成要件の文字の数をカウントする（Ｓ１６３）。出力部３０は、発明構成要件文字数カウント部７７による分析結果を出力装置に出力する（Ｓ１６４）。
図３２は、第１０の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｂに備えられた比較評価部８６の動作を説明する図である。
上述の通り、発明構成要件数カウント部７６は、各特許明細書データの独立請求項に含まれる発明構成要件の数をカウントする。さらに、発明構成要件文字数カウント部７７は、各特許明細書データの独立請求項に含まれる発明特定要件の文字数をカウントする。このように各種処理を行ったデータの中から、比較評価部８６は、同分野の特許情報の特許明細書データに関する特許情報を抽出する（Ｓ１７１）。
つぎに比較評価部８６が、同分野の特許情報の特許明細書データを相対的に比較する（Ｓ１７２）。たとえば、比較評価部８６は、請求項１の発明構成要件の数の、同分野の業界平均値を算出し、それに対する自社保有特許又は他社保有特許の構成要件数又は文字数の多少を相対比較し、各社の特許力の比較評価を行う。
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｂは、発明構成要件の数および発明特定要件の文字数を、それぞれ別々に処理する。これに限らず、特許情報分析装置１４ｂは、発明構成要件の数と発明特定要件の文字数とを組み合わせることによって、特許明細書データを分析してもよい。これにより、たとえば、特許情報分析装置１４ｂは、発明構成要件の数が少なくかつ発明特定要件の文字数が少ない請求項を含んでいる特許明細書データを、より特許請求の範囲が広い特許明細書データである、というふうに、特許明細書データをより詳細に分析できる。
〔第１１の実施形態〕
本発明の第１１の実施形態について、図３３〜図３５を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ｃは、特許明細書データの独立請求項に含まれる文字列から、上位概念用語を抽出する。さらに、抽出した上位概念用語の数をカウントする。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ｃの構成について、図３３を参照して以下に説明する。図３３は、第１１の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｃの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ｃは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５８を備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５８について、図３３を参照して以下に説明する。図３３に示すように、データ処理部５８は、上位概念用語抽出部６７（文字列比較手段、上位概念用語抽出手段）、上位概念用語数カウント部７８（上位概念用語数カウント手段）、および比較評価部８７（第３の比較評価手段）を備える。
データ処理部５８は、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５８は、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５８は、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５８は、特許明細書データの請求項部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５８は、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５８は、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
上位概念用語抽出部６７は、作業用メモリー内から特許明細書データの請求項に含まれる上位概念用語を抽出する。ここで、上位概念用語とは、同族的もしくは同類的事項を集めて統括した概念、または、ある共通する性質に基づいて複数の事項を統括した概念を表した用語であり、下位概念を意味する用語に比べて、より抽象度が高い概念を意味する用語をいう。たとえば、日本の特許明細書における上位概念用語には、「バネ、ゴム」等の用語の上位概念である「弾性体」がある。また、「スポンジ材、ウレタン材、空気袋」等の用語の上位概念である「伸縮性部材」がある。
特許情報分析装置１４ｃは、このような上位概念用語を、図示しないＲＯＭにあらかじめ格納している。これにより、上位概念用語抽出部６７は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、上位概念用語をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
そこで、上位概念用語抽出部６７は、これらの上位概念用語をＲＯＭから読み出す。つぎに上位概念用語抽出部６７は、分析対象の請求項に含まれる各文字列と、ＲＯＭから読み出した上位概念用語とを比較することによって、請求項から上位概念用語を抽出する。上位概念用語抽出部６７は、抽出した上位概念用語を、上位概念用語数カウント部７８に出力する。
上位概念用語数カウント部７８は、上位概念用語抽出部６７が抽出した上位概念用語の数をカウントする。上位概念用語数カウント部７８は、カウントした上位概念用語の数を出力部３０へ出力する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４ｃの動作について、図３４および図３５を参照して以下に説明する。図３４は、第１１の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｃの動作を説明する図である。ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５８は、この特許番号の特許明細書データの請求項データを、記憶部４０から読み出す（Ｓ１８１）。上位概念用語抽出部６７は、読み出した請求項データから、上位概念用語を抽出する（Ｓ１８２）。上位概念用語抽出部６７は、上位概念用語を抽出したか否かの結果を出力部３０に出力する（Ｓ１８４）。また、上位概念用語数カウント部７８は、上位概念用語抽出部６７が抽出した上位概念用語の数をカウントする（Ｓ１８３）。出力部３０は、上位概念用語数カウント部７８によるカウント結果を、出力装置に出力する（Ｓ１８４）。
図３５は、第１１の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｃに備えられた比較評価部８７の動作を説明する図である。
上述の通り、上位概念用語数カウント部７８は、各特許明細書データの独立請求項に含まれる上位概念用語の数をカウントする。このように各種処理を行ったデータの中から、比較評価部８７は、同分野の特許情報の特許明細書データに関する特許情報を抽出する（Ｓ１９１）。
つぎに比較評価部８７が、同分野の特許情報の特許明細書データを相対的に比較する（Ｓ１９２）。たとえば、比較評価部８７は、請求項１の上位概念用語数の、同分野の業界平均値を算出し、それに対する自社保有特許又は他社保有特許の上位概念用語数の多少を相対比較し、各社の特許力の比較評価を行う。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｃは、特許明細書データの独立請求項に含まれる上位概念用語を抽出する。これにより、特許情報分析装置１４ｃは、分析対象の請求項に係る特許請求の範囲の広さを分析できる。さらに、複数の特許明細書データを分析する場合、同分野の特許情報の特許明細書データを比較することによって、特許明細書データを、より公平かつ高い信頼性のもとに分析できる。
〔第１２の実施形態〕
本発明の第１２の実施形態について、図３６〜図３９を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ｄは、特に米国特許明細書等の英文で構成される特許明細書データの請求項に含まれる単語の数をカウントする。具体的には、特許情報分析装置１４ｄは、特許明細書データの独立請求項に含まれるスペース文字を抽出することによって、スペース文字の数をカウントする。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ｄの構成について、図３６を参照して以下に説明する。図３６は、第１２の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｄの構成を示すブロック図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ｄは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５９を備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５９は、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５９は、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５９は、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５９は、特許明細書データの請求項部分をテキストデータとして読み出す。データ処理部５９は、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５９は、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
データ処理部５９について、図３６を参照して以下に説明する。図３６に示すように、データ処理部５９は、単語数カウント部７９（単語数カウント手段）、および比較評価部８８（第３の比較評価手段）を備える。
単語数カウント部７９は、特許明細書データの請求項に含まれる単語を抽出する。このとき単語数カウント部７９は、分析対象の請求項に含まれるスペース文字を抽出する。これにより単語数カウント部７９は、請求項に含まれているスペース文字の数をカウントする。一般に、米国特許明細書等の、欧米語による特許明細書では、請求項が、スペース文字に囲まれた単語によって構成されている。そのため、特許情報分析装置１４ｄは、このような特許明細書のテキストデータを分析するとき、スペース文字の数をカウントすることによって、単語数を大まかに決定できる。
なお、単語数カウント部７９は、スペース文字に加えて、テキストデータにおける改行を示す改行文字をあわせてカウントしてもよい。たとえば、テキストデータがＡＳＣＩＩコードによるものであるとき、単語数カウント部７９は、改行を示す制御文字「ＬＦ（ラインフィード）」の数もあわせてカウントしてもよい。これにより、単語数カウント部７９は、単語数をより正確にカウントできる。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４ｄの動作について、図３７〜図３９を参照して以下に説明する。図３７は、第１２の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｄの動作を説明する図であり、図３７の（ａ）は特許情報分析装置１４ｄの動作を示すフローチャートであり、図３７の（ｂ）は特許情報分析装置１４ｄが処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。ユーザは、入力部２０を通じて、分析対象の特許番号を入力する。入力された特許番号に基づき、データ処理部５９は、この特許番号の特許明細書データ（特に請求項部分のデータ）を、記憶部４０から読み出す（Ｓ２０１）。
図３７の（ｂ）に示すように、本実施形態では、データ処理部５９は、記憶部４０から、Ｚ１４１に示すテキストデータを読み出す。すなわち、
１．Ａ ｄｅｖｉｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ：ｅｌｅｍｅｎｔ Ａ；ｅｌｅｍｅｎｔ Ｂ；ａｎｄ ｅｌｅｍｅｎｔ Ｃ．
２．Ｔｈｅ ｄｅｖｉｃｅ ｏｆ ｃｌａｉｍ １、ｗｈｅｒｅｉｎ ｔｈｅ ｅｌｅｍｅｎｔ Ａ ｉｓ ｘｘｘｘｘ．
３．Ｔｈｅ ｄｅｖｉｃｅ ｏｆ ｃｌａｉｍ １、ｗｈｅｒｅｉｎ ｔｈｅ ｅｌｅｍｅｎｔ Ｂ ｉｓ ｘｘｘｘｘ．
なる単語が含まれる請求項のテキストデータを読み出す。Ｚ１４１に示すテキストデータのデータ形式は、各単語をスペース文字によって区切り、改行文字によって、各請求項を区切っているものである。なお、Ｚ１４１およびＺ１４２において、スペース文字は「□」記号（白い正方形）で示している。
つぎに単語数カウント部７９は、読み出した請求項データに、請求項２以降があるか否かを判定する（Ｓ２０２）。たとえば、単語数カウント部７９は、請求項２の存在を示す「２．」が、テキストデータに含まれるか否かを判定する。ここで、判定結果が「真」である場合、単語数カウント部７９は、読み出した請求項データから、請求項２以降のテキストデータを削除する（Ｓ２０３）。すなわち、単語数カウント部７９は、分析対象のテキストデータから、「２．」を含むこれ以降のデータを全て削除する。これにより単語数カウント部７９は、請求項１のみのテキストデータを抽出する。一方、判定結果が「偽」である場合、単語数カウント部７９は、Ｓ２０２における処理をスキップする。
以上の処理により、単語数カウント部７９は、Ｚ１４２に示すテキストデータを取得する。以降、単語数カウント部７９は、
１．Ａ ｄｅｖｉｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ：ｅｌｅｍｅｎｔ Ａ；ｅｌｅｍｅｎｔ Ｂ；ａｎｄ ｅｌｅｍｅｎｔ Ｃ．
なる単語が含まれる請求項のテキストデータを処理する。
単語数カウント部７９は、つぎに、Ｚ１４２に示すテキストデータに、スペース文字が存在するか否かを判定する（Ｓ２０４）。本実施形態では、単語数カウント部７９は、スペース文字がテキストデータに含まれるか否かを判定する。ここで、この判定結果が「真」である場合、単語数カウント部７９は、現在カウントしているスペース文字数に、１を加算する（Ｓ２０５）。このあと、単語数カウント部７９は、現在処理しているデータが、データ列の最後であるか否かを判定する（Ｓ２０６）この判定結果が「偽」である場合、単語数カウント部７９は、Ｓ２０４の処理を再開する。すなわち、単語数カウント部７９は、スペース文字の検索と、スペース文字数の加算とを、テキストデータの最初から最後まで繰り返し実行する。一方、Ｓ２０６における判定結果が「真」である場合、単語数カウント部７９は、カウントしたスペース文字数、つまり、単語数を出力部３０に出力する。
Ｚ１４２に示すテキストデータは、１０個のスペース文字を含んでいる。これにより単語数カウント部７９は、Ｚ１４２に示すテキストデータから、１０個のスペース文字数を算出する。
つぎに、出力部３０はカウント結果を出力装置に出力する（Ｓ２０７）。これにより、出力装置は、Ｚ１４３に示す分析結果をモニター表示または印刷等する。すなわち出力部３０は、特許番号「ＵＳＰｘｘｘｘｘ１」の請求項１（クレーム１）の単語数が、１０であることをモニター表示または印刷等する。
さらに、複数の特許明細書データを分析した場合、出力部３０は、Ｚ１４４に示す分析結果を出力装置に出力する。すなわち、複数の特許明細書の特許番号と、その特許番号の特許明細書に含まれる請求項１の単語数とを対応付けた表を出力する。これにより、Ｚ１４４の例の場合、出力装置は、特許番号「ＵＳＰｘｘｘｘｘ１号」の特許明細書に含まれる請求項１の単語数が、「１０」であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「ＵＳＰｘｘｘｘｘ２号」の特許明細書に含まれる請求項１の単語数が、「１００」であることをモニター表示または印刷等する。さらに、特許番号「ＵＳＰｘｘｘｘｘ３号」の特許明細書に含まれる請求項１の単語数が、「２００」であることをモニター表示または印刷等する。
図３８は、第１２の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｄが分析する他の形式のテキストデータを示す図である。出力部３０は、図３８のＺ１５１に示す形式のテキストデータを処理することもできる。Ｚ１５１に示すテキストデータは、
１．Ａ ｄｅｖｌｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ：＜改行＞
ｅｌｅｍｅｎｔ Ａ；＜改行＞
ｅｌｅｍｅｎｔ Ｂ；＜改行＞
ａｎｄ ｅｌｅｍｅｎｔ Ｃ．
のような形式になっている。すなわち、段落や行の最後が、必ず改行文字（図中「＜改行＞」で示す）で終了している。
このような形式のテキストデータから、単語数をカウントする場合、単語数カウント部７９は、スペース文字に加えて、上述したように、改行を示す改行文字（ＡＳＣＩＩコードの場合は制御文字「ＬＦ（ラインフィード）」）をカウントする。これにより、改行文字によって区切られた直前の単語をカウントできる。したがって、単語数カウント部７９は、分析対象のテキストデータに含まれる単語数を、より正確にカウントできる。
つぎに、特許情報分析装置１４ｄが同分野の特許情報の特許明細書データを相対的に比較する例について、図３９を参照して以下に説明する。図３９は、第１２の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｄに備えられた比較評価部８８の動作を説明する図である。上述の通り、単語数カウント部７９は、各特許明細書データの独立請求項に含まれるスペース文字をカウントすることによって、独立請求項に含まれる単語をカウントする。このように各種処理を行ったデータの中から、比較評価部８８は、同分野の特許情報の特許明細書データに関する特許情報を抽出する（Ｓ２１１）。
つぎに比較評価部８８が、同分野の特許情報の特許明細書データを相対的に比較する（Ｓ２１２）。たとえば、比較評価部８８は、請求項１の単語数の、同分野の業界平均値を算出し、それに対する自社保有特許又は他社保有特許の単語数の多少を相対比較し、各社の特許力の比較評価を行う。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｄは、特許明細書データの独立請求項に含まれる単語数をカウントする。これにより、特許情報分析装置１４ｄは、分析対象の請求項に係る特許請求の範囲の広さを分析できる。さらに、複数の特許明細書データを分析する場合、同分野の特許情報の特許明細書データを比較することによって、特許明細書データを、より公平かつ高い信頼性のもとに分析できる。
〔第１３の実施形態〕
本発明の第１３の実施形態について、図４０を参照して以下に説明する。
＜１．装置構成＞
本実施形態の特許情報分析装置１４’（図示せず）は、第８の実施形態の特許情報分析装置１４および第９の実施形態の特許情報分析装置１４ａの変形例である。この特許情報分析装置１４’では、入力部２０（入力手段）が、外部からのデータ入力を受け付ける。そこでユーザは、入力部２０（入力手段）を通じて、請求項から削除したい発明構成要素非特定文字を入力する。これにより入力部２０は、ユーザによって入力された発明構成要素非特定文字を受け付け、データとして作業用メモリーに格納する。特許情報分析装置１４’では、発明非特定事項文字削除部６５が、ユーザによって入力部２０を通じて入力された発明構成要素非特定文字を作業用メモリーから取り出し、請求項から削除する文字として使用する。
＜２．動作フロー＞
特許情報分析装置１４’における処理について、図４０を参照して以下に説明する。図４０は、第１３の実施形態に係る特許情報分析装置１４’の動作を説明する図であり、図４０の（ａ）は特許情報分析装置１４’の動作を示すフローチャートであり、図４０の（ｂ）は特許情報分析装置１４’が処理するテキストデータ、および、出力する分析結果の例を示す図である。特許情報分析装置１４’は、図示しない表示部において、Ｚ１７１に示す表示画面を表示する。すなわち、この画面を表示することによって、ユーザに対し、請求項から削除する発明構成要素非特定文字の入力を求めている。ユーザは、テキストボックスＪ１７０に、削除したい発明構成要素非特定文字を入力する（Ｓ２２１）。Ｚ１７１の例では、ユーザは、「該、前記、上記、」と入力する。入力部２０は、ユーザによって入力されるこれらの発明構成要素非特定文字を受け付け、図示しない作業用メモリーに格納する。
また、特許情報分析装置１４’は、ユーザ入力画面の別の例として、Ｚ１７２に示す表示画面を表示してもよい。Ｚ１７２の表示画面は、チェックボックスＪ１７１、チェックボックスＪ１７２、チェックボックスＪ１７３を含んでいる。チェックボックスＪ１７１は、指示語（例「該」「前記」「上記」）を選択するためのものである。チェックボックスＪ１７２は、記号類（例「、」「。」「，」「；」）を選択するためのものである。チェックボックスＪ１７３は、形式文字列（例「ことを特徴とする」）を選択するためのものである。この画面を表示することによって、特許情報分析装置１４’は、ユーザに対し、請求項から削除すべき発明構成要素非特定文字を選択させる。
Ｚ１７２に示す例では、ユーザは、チェックボックスＪ１７１およびＪ１７２をチェックしている（「■」（黒い正方形）により表示）。一方、ユーザは、チェックボックスＪ１７１をチェックしていない（「□」（白い正方形）により表示）。
発明非特定事項文字削除部６５は、ユーザが選択した発明構成要素非特定文字を格納する（Ｓ２２２）。すなわち、Ｚ１７３に示すように、ユーザがチェックしたチェックボックスの項目である、「該」、「前記」、「上記」、「、」、「。」、「，」、および「；」を格納する。これにより、発明非特定事項文字削除部６５は、これらの単語を、請求項データから抽出し、削除する。
＜３．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４’は、ユーザが発明構成要素非特定文字を任意に指定することができるので、分析対象とする特許明細書の技術分野などの違いに合わせて、削除する文字を調整することが可能となり、より状況に応じたきめ細かい分析を行うことができる。
〔第１４の実施形態〕
本発明の第１４の実施形態について、図４１を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ｅは、特許明細書データに含まれる請求項に係る発明の種類を判別する。さらに、この請求項に含まれる発明構成要素非特定文字を削除する。これにより、特許情報分析装置１４ｅは、発明の種類の判別と、発明構成要素非特定文字の削除とを、同じ分析対象の請求項に適用する。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ｅの構成について、図４１を参照して以下に説明する。図４１は、第１４の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｅの動作を説明する図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ｅは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５６ｂを備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５６ｂは、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５６ｂは、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５６ｂは、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５６ｂは、特許明細書データの請求項部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５６ｂは、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５６ｂは、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
データ処理部５８について、図４１を参照して以下に説明する。図４１に示すように、データ処理部５８は、発明非特定事項文字削除部６５（文字列比較手段、発明非特定事項文字削除手段）、発明特定事項文字数カウント部７５（発明特定事項文字数カウント手段）、発明種判別部６７（文字列比較手段、発明構成要件抽出手段、第２の発明種判別手段）、および比較評価部８５（第３の比較評価手段）を備える。
これらのうち、発明非特定事項文字削除部６５、発明特定事項文字数カウント部７５、および比較評価部８５は、いずれも、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
発明種判別部６７は、特許明細書データの請求項に記載された発明の種類を判別する。このとき発明種判別部６７は、ある請求項に係る発明が、物の発明であるか、または方法の発明であるかを判別する。発明種判別部６７は、発明の種類の判別に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。
特許情報分析装置１４ｅは、発明の種類を特徴付ける文字列を、図示しないＲＯＭにあらかじめ格納している。これにより、発明種判別部６７は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、発明の種類を特徴付ける文字列をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
日本の特許明細書の請求項は、一般に、発明の種類を特定する単語に、「句点記号（。）」を加えた形の文字列で終了する。たとえば、物の発明に関する請求項では、末尾の文言が、「装置」、「機器」、「デバイス」、「回路」、「システム」、「プログラム」、または「記録媒体」等の単語に、「。」が続く形となる。また、方法の発明に関する請求項では、末尾の文言が、「方法」、「製法」、「プロセス」等の単語に、「。」が続く形となる。
そこで、発明種判別部６７は、これらの発明の種類を特徴付ける文字列をＲＯＭから読み出す。これにより発明種判別部６７は、分析対象の請求項の末尾の文言と、ＲＯＭから読み出した発明種特徴付け文字列とを比較することによって、請求項の末尾の文言が、所定の発明種特徴付け文字列で終了しているか否かを判定する。ここで、請求項の末尾の文言が、物の発明であることを特徴付ける文字列で終了すると判定するとき、発明種判別部６７は、分析対象の請求項を、物の発明に関する請求項であると判別する。一方、請求項の末尾の文言が、方法の発明であることを特徴付ける文字列で終了すると判定するとき、発明種判別部６７は、分析対象の請求項を、方法の発明に関する請求項であると判別する。あるいは、請求項の末尾の文言が、方法の発明であることを特徴付ける文字列で終了しないと判定するとき、発明種判別部６７は、分析対象の請求項を、物の発明に関する請求項であると判別する。
なお、英語の特許明細書の請求項（独立請求項）は、大きく分けて３つのパートで構成されていることが多く、すなわち、前提部分（請求すべき対象を記述した導入部）、移行部分（前提部分と実体部分とをつなぐ部分）及び実体部分（発明の特徴を表現した重要部分）から構成されている。そして、発明の種類を特徴付ける単語（文字列）は、主に前提部分に記載されている。そこで、発明種判別部６７は、前提部分の各単語と、ＲＯＭから読み出した発明種特徴付け文字列（英語の場合、物の発明であれば「ａｐｐａｒａｔｕｓ」等、方法の発明であれば「ｐｒｏｃｅｓｓ」等）とを比較することによって、物の発明又は方法の発明に関する請求項であると判別する。
発明種判別部６７は、分析対象の特許明細書データの特許番号と、判別した発明種特徴付け文字列とを関連づける。たとえば、発明種判別部６７は、特許番号「特許・・・号」と、文字列「方法発明」とを関連づける。発明種判別部６７は、この関連づけによって生成したデータを、発明非特定事項文字削除部６５へ出力する。
このように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｅは、発明非特定事項文字削除部６５および発明種判別部６７を備えている。これにより、特許情報分析装置１４ｅは、たとえば、物の発明に関するものと判別した請求項データから、発明構成要素非特定文字を削除することができる。この場合、特許情報分析装置１４ｅは、より特許請求の範囲の広い請求項について分析できる。すなわち、特許情報分析装置１４ｅは、特許明細書データをより詳細に分析できる。
＜２．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｅは、第８の実施形態の特許情報分析装置１４に、発明種判別部６７を組み合わせたものである。しかし、本発明はこれに限定されず、他の任意の実施形態に記載の各特許情報分析装置に、発明種判別部６７を組み合わせたものとしても実現できる。
〔第１５の実施形態〕
本発明の第１５の実施形態について、図４２を参照して以下に説明する。
本実施形態の特許情報分析装置１４ｆは、特許明細書データに含まれる請求項に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。さらに、請求項に含まれる発明構成要素非特定文字を削除する。これにより、特許情報分析装置１４ｆは、数値限定発明であるか否かの判別と、発明構成要素非特定文字の削除とを、同じ分析対象の請求項に適用する。
＜１．装置構成＞
まず、本実施形態に係る特許情報分析装置１４ｆの構成について、図４２を参照して以下に説明する。図４２は、第１５の実施形態に係る特許情報分析装置１４ｆの動作を説明する図である。この図に示すように、特許情報分析装置１４ｆは、入力部２０、出力部３０、記憶部４０、およびデータ処理部５６ｃを備える。
これらのうち、入力部２０、出力部３０、および記憶部４０については、図２４に示す各部と同一であるため、その説明を省略する。
データ処理部５６ｃは、入力部２０を通じて入力された特許番号に基づき、この特許番号の特許明細書データを分析する。このときデータ処理部５６ｃは、入力された特許番号が付与されている特許明細書データを、記憶部４０から読み出す。特に、データ処理部５６ｃは、特許明細書データの請求項部分を読み出す。本実施形態では、データ処理部５６ｃは、特許明細書データの請求項部分を日本語のテキストデータとして読み出す。データ処理部５６ｃは、読み出したテキストデータを図示しない作業用メモリーに格納する。これによりデータ処理部５６ｃは、図示しない作業用メモリー内のテキストデータを分析する。
数値限定発明判別部６８（第２の数値限定発明判別手段）は、特許明細書データの請求項に記載された発明の種類を判別する。このとき数値限定発明判別部６８は、ある請求項に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。数値限定発明判別部６８は、発明の種類の判別に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。
特許情報分析装置１４ｆは、所定の数値限定があることを特徴付ける文字列を、図示しないＲＯＭあらかじめ格納している。これにより、数値限定発明判別部６８は、このデータをＲＯＭから読み出し、パターンマッチングに使用する。なお、数値限定があることを特徴付ける文字列をあらかじめ格納しておく記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭまたはハードディスク等であってもよい。
数値限定があることを特徴付ける文字列として、単位を表す記号（たとえば、「°」、「μ」、「％」等）がある。また、数式等を構成する記号（たとえば、「≧」、「＞」、「≦」、「＜」等）がある。さらに、数量の程度を示す文字列（「以下」、「未満」等）等がある。特許明細書の請求項に係る発明が、数値限定発明である場合、その請求項は、これらの、数値限定があることを特徴付ける文字列を含んでいる。
数値限定発明判別部６８は、特許明細書データの請求項に記載された発明の種類を判別する。このとき数値限定発明判別部６８は、ある請求項に係る発明が、数値限定発明であるか否かを判別する。数値限定発明判別部６８は、発明の種類の判別に、パターンマッチング等の文字列検索技術を使用する。
そこで、数値限定発明判別部６８は、これらの数値限定があることを特徴付ける文字列をＲＯＭから読み出す。これにより数値限定発明判別部６８は、分析対象の請求項に含まれる文字列と、ＲＯＭから読み出した、数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、請求項に、所定の数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれているか否かを判定する。ここで、請求項に、数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれていると判定するとき、数値限定発明判別部６８は、分析対象の請求項を、数値限定発明に関する請求項であると判別する。一方、請求項に、数値限定があることを特徴付ける文字列が含まれていないと判定するとき、数値限定発明判別部６８は、分析対象の請求項を、数値限定を含んでいない発明に関する請求項であると判別する。
数値限定発明判別部６８は、分析対象の特許明細書データの特許番号と、判別した発明種特徴付け文字列とを関連づける。たとえば、数値限定発明判別部６８は、特許番号「特許・・・号」と、文字列「数値限定発明」とを関連づける。数値限定発明判別部６８は、この関連づけによって生成したデータを、発明非特定事項文字削除部６５へ出力する。
＜２．まとめ＞
以上のように、本実施形態の特許情報分析装置１４ｆは、第８の実施形態の特許情報分析装置１４に、数値限定発明判別部６８を組み合わせたものである。しかし、本発明はこれに限定されず、他の任意の実施形態に記載の各特許情報分析装置に、数値限定発明判別部６８を組み合わせたものとしても実現できる。
＜第８〜第１５の実施形態の補足事項＞
特許情報分析装置は、第８〜第１５の実施形態に示す個別分析を組み合わせてもよい。たとえば、請求項に含まれる構成要件の抽出と、同じ項に含まれる上位概念用語の抽出とを組み合わせれば、より特許請求の範囲が広い特許明細書データを検索することができる。
また、第８〜第１５の実施形態では、特許情報分析装置は、特許明細書データを分析しているがこれに限らず、実用新案明細書データであっても分析できる。すなわち、本発明でいう特許情報とは、特許明細書データおよび実用新案明細書データを含む意である。
また、第８〜第１５の実施形態では、特許情報分析装置は、請求項１のみを分析対象としているが、本発明はこの構成に限定されるものではない。すべての請求項を分析対象としてもよく、その場合は、独立請求項に係る発明を分析対象とすることが好ましい。すなわち、一般に、独立請求項に係る発明の限定事項は、従属請求項に係る発明のそれよりも少ない。そこで、独立請求項に係る発明の種類を判別することが好ましい。
また、独立請求項及び従属請求項の判別方法としては、例えば、請求項を構成する文字列を検索するやり方がある。すなわち、従属請求項の場合は、一つの請求項を構成する文字列の中に「・・ことを特徴とする請求項１または３に記載の装置」等の他の請求項を引用することを示す記載が有り、必ず「請求項」という文字列が含まれ、一方、独立請求項の場合は、他の請求項を引用しないため、請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列が含まれない。そこで、一つの請求項を構成する文字列の中に「請求項」という文字列があるか否かを検索することにより、独立請求項及び従属請求項の判別を行うことができる。
第８〜第１５の実施形態では、特許情報分析装置は、２つの特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆターム、またはＵＳクラス等の特許分類記号によって判定する。しかし、特許情報分析装置は、複数の特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、キーワード検索等で任意に調査してもよい。この場合、特許明細書データが同分野の特許情報か否かを、キーワード検索の結果に基づき決定する。
＜全体の補足事項＞
第１〜第１５の実施形態では、特許情報分析装置は、記憶部４０にテキストデータを格納している。この特許明細書データは、特許情報分析装置が処理できるデータであれば、テキストデータ以外の他の形式のデータであってもよい。たとえば、特許明細書データは、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のデータであってもよい。さらに、ＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式のデータであってもよい。
また、第１〜第１５の実施形態では、主に日本の特許明細書（日本語）又は米国の特許明細書（英語）を分析対象としたが、本発明は、これらに限らず、各国の特許明細書に合わせて、その国の言語での各単語（文字列）を適宜判別して分析してもよい。
以上のように、発明種判別部６３は、特許明細書データの請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、発明の種類を特徴付ける文字列とを比較する。この比較結果に基づき、発明種判別部６３は、分析対象の請求項に記載されている発明の種類を判別する。発明数カウント部７３は、発明種判別部６３が判別した発明の数をカウントする。比較評価部８３は、発明数カウント部７３による発明のカウント結果に基づき、特許明細書データを評価する。従って、特許明細書の請求項に記載の発明が権利を行使しやすいものであるか否かを客観的に分析することが可能となる。
また、発明非特定事項文字削除部６５は、請求項に含まれる文字列と、あらかじめ定められた、上記請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な文字列とを比較する。これにより、発明非特定事項文字削除部６５は、請求項に含まれている少なくとも一部の形式的な文字列を、分析対象の特許明細書データから削除する。発明特定事項文字数カウント部７５は、少なくとも一部の形式的な文字列を削除した請求項に含まれる単語数をカウントする。従って、特許明細書の請求項に記載の発明に係る特許請求の範囲の広さを客観的に分析することが可能となる。
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。
また、本発明の目的は、上述した特許情報分析装置の各機能を実現するソフトウェアである特許情報分析プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、装置に供給し、その装置のコンピュータ（またはＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ））が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
上記プログラムコードを供給するための記録媒体は、装置と分離可能に構成できる。また、上記記録媒体は、プログラムコードを供給可能であるように固定的に担持する媒体であってもよい。そして、上記記録媒体は、記録したプログラムコードをコンピュータが直接読み取ることができるように装置に装着されるものであっても、外部記憶装置として装置に接続されたプログラム読み取り装置を介して読み取ることができるように装着されるものであってもよい。
たとえば、上記記録媒体としては、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ／ＤＶＤ−Ｒ／ＤＶＤ−ＲＡＭ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリーカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリー系などを用いることができる。
また、装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを、通信ネットワークを介して供給してもよい。そして、通信ネットワークとしては、特に限定されず、具体的には、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、具体的には、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された搬送波あるいはデータ信号列の形態でも実現され得る。上述した機能は、コンピュータが読み出した上記プログラムコードを実行することによって実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（Operating System）などが実際の処理の一部または全部を行うことによっても実現される。
さらに、上述した機能は、上記記録媒体から読み出された上記プログラムコードが、コンピュータに装着された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリーに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行うことによっても実現される。
本発明は、特許または実用新案の特許明細書データより出願人の権利取得能力について分析を行うに際して、好適に使用できるものである。
また、本発明は、特許明細書データの請求項に記載の発明が、権利を行使しやすいものであるかについて分析する特許情報分析装置として利用でき、また、実用新案明細書データを分析する特許情報分析装置としても利用できるものである。
また、本発明は、特許明細書または実用新案明細書に含まれる請求項に記載の発明に係る特許請求の範囲の広さを、客観的に分析する特許情報分析装置として利用できるものである。

Claims (44)

  1. 請求項を含む特許明細書データを分析する特許情報分析装置であって、
    上記特許明細書データをテキスト形式のデータとして記憶する記憶部から、上記特許明細書データの出願番号を示すデータを参照して特定した、入力部に入力された出願番号に対応する、出願番号が同一の特許明細書データである、公開特許公報および登録特許公報の請求項部分のテキスト形式のデータを読み出して、該請求項部分に含まれる文字列と、自装置の内部または外部の記録媒体から読み出した、請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な文字列とを比較し、少なくとも一部の上記形式的な文字列を、上記請求項のテキスト形式のデータから削除する発明非特定事項文字削除手段と、
    上記少なくとも一部の形式的な文字列が削除された請求項のテキスト形式のデータに含まれる文字の数をカウントする発明特定事項文字数カウント手段と、
    上記公開特許公報および上記登録特許公報について上記発明特定事項文字数カウント手段がそれぞれカウントした文字数の差分を算出し、算出した差分を出力する第２の分析処理手段とを備えていることを特徴とする特許情報分析装置。
  2. 上記発明特定事項文字数カウント手段は、上記テキスト形式のデータの請求項を構成する文字列の中に「請求項」の文字列が含まれていない請求項の文字数をカウントすることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  3. 上記発明特定事項文字数カウント手段は、上記特許明細書データの権利範囲における最初の請求項の文字数をカウントすることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  4. 上記記録媒体に記録されている形式的な文字列は、指示語、記号類、および請求項の記載に形式的に用いられる形式文字列の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  5. 外部からのデータ入力を受け付ける入力手段をさらに備えており、
    上記発明非特定事項文字削除手段は、上記入力手段を通じて入力された上記形式的な文字列の少なくとも一部を、上記請求項のテキスト形式のデータから削除することを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  6. 上記特許明細書データの出願人または代理人を示すデータを参照して、上記発明特定事項文字数カウント手段が複数の特許明細書データのそれぞれについてカウントした各文字数を出願人別または代理人別に平均して平均値を算出し、算出した平均値を出力する第３の比較評価手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  7. 上記第３の比較評価手段は、上記特許明細書データの技術分野を示すデータを参照して、同一の技術分野に属する特許明細書データにおける文字数を平均して平均値を算出し、算出した平均値を出力することを特徴とする請求項６に記載の特許情報分析装置。
  8. 上記特許明細書データの技術分野を示すデータは特許分類記号であり、
    上記第３の比較評価手段は、同一または実質的に同一の特許分類記号が付与されている特許明細書データを抽出して上記平均値を算出することを特徴とする請求項７に記載の特許情報分析装置。
  9. 上記第３の比較評価手段が出力した平均値を、出願人別に出力装置に表示させる出力手段をさらに備えていることを特徴とする請求項６に記載の特許情報分析装置。
  10. 上記平均値を、値の大きい順または小さい順に順位付けする順位付け手段をさらに備えていることを特徴とする請求項６に記載の特許情報分析装置。
  11. 上記請求項のテキスト形式のデータに含まれる文字列と、自装置の内部または外部の記録媒体から読み出した、発明に数値限定があることを特徴付ける文字列とを比較することによって、上記請求項に記載されている発明が、数値限定発明であるか否かを判別する第２の数値限定発明判別手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  12. 上記第２の分析処理手段が算出して出力した差分の値と、出願人毎の出願が登録された割合を示す特許登録率のデータと、特許登録率および上記差分の値と出願人の権利取得に関する評価とが対応付けられた評価判断データとを用いて、出願人毎の権利取得に関する評価を決定する第３の分析処理手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  13. 調査対象として設定された上記特許明細書データの合計件数を算出するとともに、上記特許明細書データに対する注目度を示す注目度データを用いて、上記合計件数の算出対象とした特許明細書データのうち、注目を集めている特許明細書データの合計件数を算出して出力する第４の分析処理手段を備えていることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の特許情報分析装置。
  14. 上記第４の分析処理手段は、上記特許明細書データの技術分野を示すデータを参照して、予め指定された技術分野に属する特許明細書データの合計件数、および該特許明細書データのうち注目を集めている特許明細書データの合計件数を算出して出力することを特徴とする請求項１３に記載の特許情報分析装置。
  15. 上記注目度データは、異議申立または無効審判または再審査請求を受けた特許明細書データを示すデータであることを特徴とする請求項１３に記載の特許情報分析装置。
  16. 上記注目度データは、他の出願に係る発明の新規性または進歩性を否定するための引用文献、または明細書中に記載される先行技術文献として引用された特許明細書データを示すデータであることを特徴とする請求項１３に記載の特許情報分析装置。
  17. 上記注目度データは、記録事項の閲覧請求があった特許明細書データを示すデータであることを特徴とする請求項１３に記載の特許情報分析装置。
  18. 上記請求項のうち独立請求項のテキスト形式のデータを構成する文字数もしくは単語数をカウントし、カウントした文字数もしくは単語数を当該特許明細書データの権利範囲の広さを示す数値として出力する請求項分析手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  19. 上記請求項のうち独立請求項のテキスト形式のデータに、“と、”、“とを”、および“とからなる”の文字列がいくつ含まれるかカウントし、カウントした数を当該特許明細書データの権利範囲の広さを示す数値として出力する請求項分析手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の特許情報分析装置。
  20. 上記技術分野を指定する特許分類記号の入力を受け付ける入力部を備え、
    上記第３の比較評価手段は、上記入力部が受け付けた特許分類記号と、同一または実質的に同一の特許分類記号が付与されている上記特許明細書データを抽出して上記平均値を算出することを特徴とする請求項８に記載の特許情報分析装置。
  21. 自装置の内部または外部の記録媒体から発明の種類を特徴付ける文字列が発明の種類毎に登録された文字列登録データを読み出して、該文字列登録データに含まれる文字列が上記請求項のテキスト形式のデータに含まれているか判断することによって、当該請求項に記載されている発明の種類を判別する発明種判別手段を備えていることを特徴とする請求項１〜２０のいずれか１項に記載の特許情報分析装置。
  22. 上記発明種判別手段は、上記テキスト形式のデータの請求項を構成する文字列の中に「請求項」の文字列が含まれていない請求項部分を読み出して、当該請求項に記載されている発明の種類を判別することを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  23. 上記発明種判別手段は、上記特許明細書データの特許請求の範囲における最初の請求項を読み出して、発明の種類を判別することを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  24. 上記文字列登録データには、物の発明であることを特徴付ける文字列が登録されており、
    上記発明種判別手段は、上記文字列登録データに含まれる、物の発明であることを特徴付ける文字列が請求項のテキスト形式のデータに含まれていると判断した場合に、該請求項に記載されている発明を物の発明と判別することを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  25. 上記文字列登録データには、方法の発明であることを特徴付ける文字列が登録されており、
    上記発明種判別手段は、上記文字列登録データに含まれる、方法の発明であることを特徴付ける文字列が請求項のテキスト形式のデータに含まれていると判断した場合に、該請求項に記載されている発明を方法の発明と判別することを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  26. 上記文字列登録データには、方法の発明であることを特徴付ける文字列が登録されており、
    上記発明種判別手段は、上記文字列登録データに含まれる、方法の発明であることを特徴付ける文字列が請求項のテキスト形式のデータに含まれていないと判断した場合に、該請求項に記載されている発明を、物の発明と判別することを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  27. 上記文字列登録データには、上記物の発明であることを特徴付ける文字列として、装置、機器、デバイス、回路、システム、プログラム、および記録媒体の少なくともいずれかが登録されていることを特徴とする請求項２４に記載の特許情報分析装置。
  28. 上記文字列登録データには、上記方法の発明であることを特徴付ける文字列として、方法、製法、およびプロセスの少なくともいずれかが登録されていることを特徴とする請求項２５または２６に記載の特許情報分析装置。
  29. 上記記録媒体には、上記数値限定があることを特徴付ける文字列として、単位を表す記号、数式を表す記号、および数量の程度を表す記号の少なくともいずれかが格納されていることを特徴とする請求項１１に記載の特許情報分析装置。
  30. 上記発明種判別手段が判別した発明の種類の数をカウントする発明数カウント手段をさらに備えていることを特徴とする請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  31. 上記数値限定発明判別手段が判別した数値限定発明の数をカウントする数値限定発明数カウント手段をさらに備えていることを特徴とする請求項１１に記載の特許情報分析装置。
  32. 上記特許明細書データの出願人を示すデータを参照して、上記発明種判別手段が判別した発明の種別のうち、あらかじめ定められた種別の特許明細書データの件数を出願人別にカウントする第２の比較評価手段をさらに備えている請求項２１に記載の特許情報分析装置。
  33. 上記数値限定発明判別手段が、数値限定がなされていないと判別した発明の数をカウントし、該カウント結果を、上記数値限定発明数カウント手段による数値限定発明のカウント結果とともに出力する第２の比較評価手段をさらに備えている請求項３１に記載の特許情報分析装置。
  34. 上記第２の比較評価手段は、上記特許明細書データの属する技術分野を示すデータを参照して、上記発明種判別手段が判別した発明の種別のうち、あらかじめ定められた技術分野に属するあらかじめ定められた種別の特許明細書データの件数を出願人別にカウントすることを特徴とする請求項３２に記載の特許情報分析装置。
  35. 上記数値限定発明数カウント手段は、上記特許明細書データの属する技術分野を示すデータを参照して、上記数値限定発明判別手段による分析結果のうち、同一技術分野の特許明細書データの請求項に記載されている数値限定発明の数をカウントすることを特徴とする請求項３１に記載の特許情報分析装置。
  36. 上記第２の比較評価手段は、上記特許明細書データの特許分類記号を示すデータを参照して、上記発明種判別手段が判別した発明の種別のうち、上記入力部に入力された特許分類記号と同一または実質的に同一の特許分類記号の、あらかじめ定められた種別の特許明細書データの件数を出願人別にカウントすることを特徴とする請求項３４に記載の特許情報分析装置。
  37. 上記第２の比較評価手段がカウントした上記件数を、出願人別に出力装置に表示させる出力手段を備えていることを特徴とする請求項３２に記載の特許情報分析装置。
  38. 上位概念用語を格納する記録媒体を参照して、上記請求項のテキスト形式のデータに含まれている上位概念用語を上記特許明細書データから抽出する上位概念用語抽出手段と、
    上記上位概念用語抽出手段が抽出した上位概念用語の数をカウントする上位概念用語数カウント手段と
    を備えていることを特徴とする請求項１〜３７のいずれか１項に記載の特許情報分析装置。
  39. 上記請求項のテキスト形式のデータに含まれている少なくともスペース文字の数をカウントすることによって、上記請求項に含まれている単語の数をカウントする単語数カウント手段を備えていることを特徴とする請求項１〜３８のいずれか１項に記載の特許情報分析装置。
  40. 上記特許明細書データの属する技術分野を示すデータを参照して、上記上位概念用語数カウント手段によるカウント結果から、同じ技術分野の特許明細書データのカウント数を抽出し、抽出したカウント数から当該技術分野の平均カウント数を算出すると共に、上記特許明細書データの出願人を示すデータを参照して、当該技術分野における出願人毎の平均カウント数を算出し、算出した各平均カウント数を出力する第３の比較評価手段をさらに備えていることを特徴とする請求項３８に記載の特許情報分析装置。
  41. 上記特許明細書データの属する技術分野を示すデータを参照して、上記単語数カウント手段によるカウント結果から、同じ技術分野の特許明細書データのカウント数を抽出し、抽出したカウント数から当該技術分野の平均カウント数を算出すると共に、上記特許明細書データの出願人を示すデータを参照して、当該技術分野における出願人毎の平均カウント数を算出し、算出した各平均カウント数を出力する第３の比較評価手段をさらに備えていることを特徴とする請求項３９に記載の特許情報分析装置。
  42. 請求項を含む特許明細書データを処理する特許情報分析装置による特許情報分析方法であって、
    上記特許明細書データをテキスト形式のデータとして記憶する記憶部から、上記特許明細書データの出願番号を示す情報を参照して特定した、上記特許情報分析装置の入力部に入力された出願番号に対応する、出願番号が同一の特許明細書データである、公開特許公報および登録特許公報の請求項部分のテキスト形式のデータを読み出して、該請求項部分に含まれる文字列と、予め設定された、請求項に記載されている発明を特定することに直接関わらない、形式的な文字列とを比較し、少なくとも一部の上記形式的な文字列を、上記請求項のテキスト形式のデータから削除する発明非特定事項文字削除ステップと、
    上記少なくとも一部の形式的な文字列が削除された上記請求項のテキスト形式のデータに含まれる文字の数をカウントする発明特定事項文字数カウントステップと、
    上記公開特許公報および上記登録特許公報について上記発明特定事項文字数カウントステップでそれぞれカウントした文字数の差分を算出し、算出した差分を出力する第２の分析処理ステップとを含むことを特徴とする特許情報分析方法。
  43. 請求項１〜４１のいずれか１項に記載の特許情報分析装置を動作させる特許情報分析プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるための特許情報分析プログラム。
  44. 請求項４３に記載の特許情報分析プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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