JP5347878B2 - 文献間関係解析装置、該プログラム、及び該方法 - Google Patents

文献間関係解析装置、該プログラム、及び該方法 Download PDF

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Description

本明細書は、文献間の関係の解析技術に関する。
技術文書検索装置は、特許文献や技術論文などの技術文書を検索することができるものである。このような技術文書検索装置の一例に、検索部と、技術要素に対応付けた技術文書及びキーワードの情報を含む技術マップが記憶された技術マップ記憶部と、技術文書間の類似度を判定する文書類似度判定部とを有するものがある（例えば、特許文献１）。この技術文書検索装置において、文書類似度判定部が検索部によって検索された技術文書と技術マップに含まれる技術文書との類似度を判定し、その判定された類似度に基づいて、検索された技術文書を技術マップの技術要素に分類することができる。これにより、技術マップの情報を用いて、検索結果を適切に分類したり絞り込むことができる。
また、技術文書の課題記述部と効果記述部を解析して技術動向予測に役立つ情報を提供することができる技術動向予測支援装置がある。このような技術動向予測支援装置の一例として次のようなものがある。まず、技術文書から課題記述部と効果記述部を抽出し、課題記述部と効果記述部から技術が実現する事柄を表す技術表現を抽出する。その抽出した技術表現が表す事柄がビジネスに与える影響度を判定する。それから、抽出した技術表現に命名して、技術マップを作成する（例えば、特許文献２）。これにより作成される技術マップは、技術の実現にかかる時間とビジネスに与える影響度に関する軸をもち、抽出された技術表現の名称が該当する座標上に表示される。
特開２００２−１６３２７５号公報 特開２００７−１４８６３０号公報 小川知也、渡部勇、「引用情報に基づく基本特許抽出」、情報処理学会研究報告 情報学基礎研究会報告、平成17年5月、第78巻、p.41−48
引用関係が連鎖した所定の文献の集合において、文献の属する課題間において課題の推移を解析したい場合がある。
そこで、ある文献の集合において、引用関係に基づいて、文献の属する課題間の課題の推移を明確にすることができる文献間関係解析装置を提供する。
文献間関係解析装置は、解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する引用関係情報生成手段と、前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する課題情報抽出手段と、前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する引用連鎖文献集合生成手段と、前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する課題グループ統合手段と、前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する課題推移情報設定手段と、前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する出力手段と、を備える。
文献間関係解析装置によれば、ある文献の集合において、引用関係に基づいて、文献の属する課題間の課題の推移を明確にすることができる。
特許情報構築装置による、ある特許文献集合における特定の課題をユーザが指定し、その課題に関する課題間の関係を表示した例を示す。 特許文献間における課題の推移関係を示す図である。 図２で示す特許文献間の関係を単に課題でグルーピングした場合の課題間の関係を示す図である。 引用関係に無い特許文献の属する課題同士をグループ化した場合の課題間の関係を示す図である。 前提条件が異なる課題をすべて分け、引用関係に無い特許文献の属する課題同士をグループ化した場合の課題間の関係を示す図である。 ある課題の前提条件となる課題が異なっている場合であって、そのある課題に含まれる特許文献間に引用関係が無い場合は、同じ課題についてグループ化を行うことを説明するための図である。 本実施形態における特許情報構築システム２０の構成概念を示す。 本実施形態における特許情報構築装置２１により行われる、与えられた特許文献集合に含まれる課題グループ（同じ課題を持つ特許文献の部分集合）と、その課題グループ間の推移関係を求める全体の処理フローを示す。 図８のＳ１の処理の詳細を示すフローである。 図８のＳ２の処理の詳細を示すフローである。 図８のＳ４の処理の詳細を示すフローである。 図１１のＳ４−２の処理の詳細を示すフローである。 図８のＳ５の処理の詳細を示すフローである。 本実施形態における引用関係テーブル４１の一例を示す。 本実施形態における課題グループテーブル５０の一例を示す。 本実施形態における（ａ）先願特許文献集合テーブル４２及び（ｂ）後願特許文献集合テーブル４３の一例を示す。 本実施形態における課題グループテーブル５０の一例を示す。 本実施形態における関連度作業テーブル６１の一例を示す。 Ｓ４における課題グループのマージ化された作業用の課題テーブルの一例を示す。 マージされた課題グループをＧ１〜Ｇ６で表した例を示す。 本実施形態における課題推移フラグテーブル６５の一例を示す。 本実施形態における課題フローの描画例を示す。 本実施形態における特許情報構築装置２１の各部の機能を実現するコンピュータ７０のハードウェア構成の一例を示す。
本発明の一実施形態として、技術文献の一例である特許文献間の課題の推移を取り出して表示することを説明する。
特許分析では課題に注目した分析が有用である。引用情報を利用することで、「引用されている特許の課題」を解決した結果、「引用している特許の課題」が出てくるという個々の課題の推移を取り出すことが出来る。そこで、例えば、図１を用いて説明する特許情報構築装置が考えられる。
図１は、特許情報構築装置による、ある特許文献集合における特定の課題をユーザが指定し、その課題に関する課題間の関係を表示した例を示す。まず、特許文献の明細書テキストデータから、特許文献の課題語、引用関係、引用している特許文献の内容説明および未解決課題を抽出する。その抽出した情報を特許文献に対応付けて課題関係性データベースに蓄積する。課題関係性データベースを利用して、特許文献の課題語から特許文献を絞り込む。絞り込んだ特許文献の内容説明についてクラスタリングを行い、最上位クラスタの内容説明に未解決課題を対応付ける。その対応付けにより、特許文献の課題と、課題から発生した未解決課題の関係性を明確にすることができる。図１は、その対応付けの結果を視覚的に表示装置に表示した一例である。
図１の例では、ユーザが指定した課題「分類精度」１に対し、「辞書」２的なアプローチを行うと、「辞書作成コスト」４と「辞書メンテコスト」５という未解決課題があることが視覚的に明確に示されている。同様に、ユーザが指定した課題「分類精度」１に対し、「機械学習」３的なアプローチを行うと、「正解データ作成コスト」６と「モデル可読性」７という未解決課題があることが視覚的に明確に示されている。
ところが、この例では、特許文献集合全体を見渡した課題のまとめ上げを行っていないため、課題の時系列的な流れが保存されるとは限らず、適切な課題の推移が得られない場合がある。したがって、その特許文献集合における課題の推移を確認したい場合には、この技術だけでは課題の時系列的な流れが必ずしも保存されないため、十分ではない。そのため、課題を適切な粒度にまとめる必要がある。
一方、特許文献間における課題の推移を確認したい場合、単に課題でグルーピングするだけでは、的確な（すなわち、引用に基づく課題の時系列的な前後関係が保存されるような）課題の推移とならない。本来は図２に示すような出力態様で、特許文献間における課題の推移が認識できることが望ましい。
図２は、特許文献間における課題の推移関係を示す図である。図２において、アルファベットを円形で囲んだ図形は、特許文献を示す。図２では、Ａ〜Ｊで示される特許文献が存在する。四角形で表された図形１１〜１６は、四角形にある特許文献の課題を示す。
図２では、特許文献Ａ，Ｂの課題は「耐久性」１１に関する課題である。特許文献Ｃ，Ｄの課題は「小型化」１２に関する課題である。特許文献Ｅ，Ｆ，Ｊの課題は「耐久性」１３に関する課題である。特許文献Ｇの課題は「自律性」１４に関する課題である。特許文献Ｈの課題は「コスト」１５に関する課題である。特許文献Ｉの課題は「軽量化」１６に関する課題である。
実線の矢印は、特許文献間の引用関係を表し、矢印の始点側にある特許文献において、矢印の終点側にある特許文献が引用されていることを示す。例えば、特許文献Ｃ，Ｅとの関係（Ｃ←Ｅ）を言えば、特許文献Ｅは、特許文献Ｃを引用している。また、例えば、特許文献Ａ，Ｃとの関係（Ａ←Ｃ）を言えば、特許文献Ｃは、特許文献Ａを引用している。
破線の矢印は、特許文献間の課題の推移を表し、矢印の始点側にある特許文献の課題から矢印の終点側にある特許文献の課題へと推移している。例えば、特許文献Ａ，Ｃ，Ｅのラインでは課題が「耐久性」１１から「小型化」１２へ、「小型化」１２から「耐久性」１３へ推移している。
このように、図２では、例えば、単なる「耐久性」１１に関する課題と、「小型化」１２を前提条件とした「耐久性」１３に関する課題がきちんと分けられている。すなわち、特許文献Ｅは特許文献Ｃを引用している場合（Ｃ←Ｅ）、特許文献Ｃの課題は特許文献Ｅの課題の前提条件であると考えられる。しかしながら、単に課題でグルーピングするだけだと、図３のようになる。
図３は、図２で示す特許文献間の関係を単に課題でグルーピングした場合の課題間の関係を示す図である。図２と異なり、図３では、単なる「耐久性」１１と、「小型化」１２を前提条件とした「耐久性」１３とが一緒になってしまう。このようになるのは、課題をまとめる際に引用関係にある特許文献間の時系列順を考慮していないためである。
もう１つの問題として、課題の時系列的な流れが読み取り難いことが挙げられる。例えば、特許文献Ａから特許文献Ｃへの課題の推移と、特許文献Ｃから特許文献Ｅへの課題の推移とにより、「耐久性」（１１＆１３）と「小型化」１２との間の課題の推移が双方向となってしまう。この問題も、課題をまとめる際に引用関係にある特許文献の時系列順を考慮していないためである。そこで、図４に示すように、引用関係にある特許文献の時系列順を考慮してまとめることが考えられる。
図４は、引用関係に無い特許文献の属する課題同士をグループ化した場合の課題間の関係を示す図である。図４は、図２で説明した特許文献のうち、特許文献Ａ〜Ｆに着目したものである。特許文献Ｅが特許文献Ｃを引用している場合（Ｃ←Ｅ）、特許文献Ｃの課題は特許文献Ｅの課題の前提条件を表すと考えられる。
そこで、ある特許文献において引用されている特許文献を順次遡って、引用されている先願の特許文献を累積的に取得し、さらに、ある特許文献を引用している特許文献を順次辿って、引用している後願の特許文献を累積的に取得する。それから、特許文献Ｑにおいて、特許文献Ｐが引用されている場合（引用関係：Ｐ←Ｑ←Ｒ）、引用されている先願の特許文献Ｐと、このＰを引用している特許文献Ｑとを同じまとまりに含めないという制約を付けて課題をまとめるようにする。また、特許文献Ｑと、このＱを引用している後願の特許文献Ｒとを同じまとまりに含めないという制約を付けて課題をまとめるようにする。これにより、「引用している−引用されている」関係を反映するように課題をまとめることができる。
一方で、前提条件が異なる課題をすべて分けると、図５に示すように、課題がバラバラになり過ぎてしまう。図５では、特許文献Ｊの「耐久性」１３ｂと特許文献Ｅ，Ｆの「耐久性」１３ａが別々になっている。課題「耐久性」１３ａに属する特許文献Ｊと課題「耐久性」１３ｂに属する特許文献Ｅ，Ｆとは引用関係にはなく、必ずしも分ける必要は無い。
そこで、図６に示すように、ある課題の前提条件となる課題が異なっている場合であって、そのある課題に含まれる特許文献間に引用関係が無い場合は、同じ課題については分けないで、グループ化を行うようにする。すなわち、文献間の引用関係から連鎖的な引用関係を求め、同一の連鎖上になく同一課題である文献同士を同じグループにまとめ、各課題グループの文献間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移を求めるようにする。それでは、以下に本実施の形態について詳述する。
図７は、本実施形態における特許情報構築システム２０の構成概念を示す。特許情報構築システム２０は、特許情報構築装置２１、特許データベース（以下、特許ＤＢという）３０、表示部２９を含んでいる。
特許ＤＢ３０は、例えば、独立行政法人工業所有権情報・研修館により提供されている、特許庁保有の工業所有権情報データや、民間の事業者により提供されている特許情報サービスなどを利用することができる。
特許情報構築装置２１は、特許情報受付部２２、課題推移管理部２３、描画部２７、記憶部２８を含んでいる。課題推移管理部２３は、先願後願特許文献集合管理部２４、課題グループ管理部２５、課題グループ推移管理部２６を含む。これらの構成要素については、以下にて詳述する。表示部２９は、例えばディスプレイ等の出力装置であるがこれに限定されない。例えば、出力装置であれば、プリンタ等の出力装置または記録装置等であってもよい。
図８は、本実施形態における特許情報構築装置２１により行われる、与えられた特許文献集合に含まれる課題グループ（同じ課題を持つ特許文献の部分集合）と、その課題グループ間の推移関係を求める全体の処理フローを示す。図９〜図１３は、図８の各処理の詳細なフローを示す。
まず、特許情報受付部２１は、特許ＤＢ３０から複数の特許文献Ｑの書誌的事項データ及び明細書テキストデータを含む特許文献データを取得する。特許情報受付部２１は、その取得した各特許文献Ｑの明細書のテキストデータ（以下、明細書データという）から、特許文献Ｑが引用している特許文献Ｐを抽出する。それから、特許情報受付部２１は、その抽出した特許文献Ｐからこの特許文献Ｐを引用している特許文献Ｑが検索できるように、引用関係にある特許文献Ｐを特定する情報と特許文献Ｑを特定する情報とを対応付けて記憶部２８に登録する（Ｓ１）。ここで、特許文献を特定する情報とは、その特許文献の出願公開番号、出願番号等をいう。以下では、単に特許文献Ｘ（Ｘ＝Ｐ，Ｑ，・・・等）で特許文献を表す場合、出願公開番号、出願番号等のその特許文献Ｘを特定する情報で示しているものとする。Ｓ１の処理の一例としては先行技術文献の欄に記載した非特許文献１にその方法があるが、その処理について図９を用いて説明する。
まず、特許情報受付部２１は、上述したように、特許ＤＢ３０から複数の特許文献Ｑの書誌的事項データ及び明細書データを含む特許文献データを取得する（Ｓ１−１）。特許情報受付部２１は、その取得した特許文献Ｑのいずれかの明細書データを読み込む（Ｓ１−２）。
次に特許情報受付部２１は、読み込んだ特許文献Ｑの明細書データから、その特許文献Ｑにおいて引用されている特許文献Ｐの名称や所在等を抽出する（Ｓ１−３）。すなわち、特許情報受付部２１は、特許文献Ｑの明細書データから、その特許文献Ｑの明細書データで開示されている発明に関連する文献公知発明が開示されている特許文献の所在を示す情報を探し出す。例えば、特許情報受付部２１は、特許文献Ｑの明細書データの、見出し［特許文献○］が付されている部位、又は、見出し［従来の技術］若しくは［背景技術］が付されている文章ブロックから『特開平YY-XXXXX号公報』などの特許文献の番号を探し出す。
そして、特許情報受付部２１は、特許文献Ｑの明細書データにおいて引用されている特許文献Ｐと、特許文献Ｐを引用している特許文献Ｑとを対応付けて、図１４に示す引用関係テーブル４１に格納する（Ｓ１−４）。引用関係テーブル４１は、記憶部２８に格納されている。
次に、特許情報受付部２１は、特許文献Ｑの明細書データから課題を抽出する（Ｓ１−５）。この処理の例としては、キーワードやキーフレーズ（例えば、「Ｘが向上する」など）に注目し、「Ｘ」を課題として抽出する手法がある。また、任意に決定した課題となる語（例えば、「コスト」、「精度」など）を収集した課題語辞書を作成し、辞書中の課題語を課題として抽出する手法もある。さらには、予め定めたルールを用いて課題語を抽出する手法もある。例えば、明細書データから抽出した文節間の係り受けの関係『ＸＸ−ＹＹ』をキーとして検索し、「安定性が−向上する」が検索結果として得られたときには、「安定性」を課題語として抽出するような手法である。
これらの課題語の抽出手法は、特許文献の明細書データの見出し［発明が解決しようとする課題］が付されている文章ブロックから優先的に抽出するなどの手法を併用することもある。なお、本明細書において、文章ブロックとは、ある見出しに属する文章や段落のまとまりを意味するものとする。
さらに、キーワードや課題語を用いて検索した課題語の検索結果を分類体系に従って分類する手法も知られており、明細書データの見出し［従来の技術］などが付されている文章ブロックに記載されている課題語のみを利用して分類する手法もある。
また課題語を、言い回しや、ＩＰＣ分類等の分類定義などを用いて抽出し、分類を行う手法や、特許文献データを課題語に基づいてリンク付けする手法などもある。
さらに、抽出した課題語を用いた特許ＤＢからの検索結果を、例えば、検索した課題語と検索件数とを時系列に並べる等して分類することで、それらの課題の件数の増減や、課題の変化を調査するという手法もある。
次に、特許情報受付部２１は、その特許文献Ｑの書誌的事項データより出願日を取得する（Ｓ１−６）。
特許情報受付部２１は、その抽出した課題と出願日とをその特許文献Ｑと関係付けて、図１５に示す特許文献情報テーブル４０に格納する。特許文献情報テーブル４０は、記憶部２８に格納されている。
特許情報受付部２１は、Ｓ１−１で取得した全ての特許文献ＱについてＳ１−２〜Ｓ１−７の処理を行う。Ｓ１−１で取得した全ての特許文献ＱについてＳ１−２〜Ｓ１−７の処理が行われた場合（Ｓ１−８で「Ｙｅｓ」）、Ｓ１の処理は終了する。
なお、ある特許文献と、そのある特許文献において引用されている特許文献の発明者が同一の場合には、それらの特許文献は密接に関連しており、さらに、それらの出願日がかなり近ければ特に密接していると考えられる。そのような場合には、それらの特許文献を１つとして取り扱ってもよい。具体的には、一方の特許文献を特許文献集合Ｓから除外するようにしてもよい。
次に、先願後願特許文献集合管理部２４は、Ｓ１において処理された任意の特許文献集合Ｓに含まれる各特許文献Ｐについて、引用関係に基づく先願特許文献集合及び後願特許文献集合を求める（Ｓ２）。Ｓ２の処理について、図１０を用いて説明する。
先願後願特許文献集合管理部２４は、特許文献Ｐnが引用している特許文献Pn-1を芋づる式に辿り、辿りついた各特許文献Pn-iを特許文献Ｐnの先願特許文献集合に加える（Ｓ２−１）。これについて、図１４、図１６を用いて説明する。なお、ｎは任意の整数、ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ−１であり、ＰnはＳ１において処理された任意の特許文献集合Ｓに含まれる各特許文献である。
先願後願特許文献集合管理部２４は、特許文献集合Ｓに含まれる各特許文献Ａ−Ｊを特許文献Ｐとして次のように、順に処理を行う。まず、特許文献Ａについて説明する。図１４の引用関係テーブル４１において、特許文献Ａは［引用している特許文献］にはないから、図１６（ａ）の先願特許文献集合テーブル４２に示すように、特許文献Ａに対する先願特許文献集合に格納される特許文献はない。特許文献Ｂについても同様に、特許文献Ｂに対する先願特許文献集合には特許文献が存在しない。なお、先願特許文献集合テーブル４２は、記憶部２８に格納されている。
次に、特許文献Ｃについて説明する。図１４の引用関係テーブル４１において、特許文献Ｃは［引用している特許文献］にあり、その特許文献Ｃに対応する［引用されている特許文献］として特許文献Ａがある。この場合、図１６（ａ）の先願特許文献集合テーブル４２に示すように、特許文献Ｃに対する先願特許文献集合に特許文献Ａを追加する。上述の通り、特許文献Ａは、［引用している特許文献］にはないから、特許文献Ｃに関するＳ２−１の処理は終了する。
次に、特許文献Ｄについて説明する。図１４の引用関係テーブル４１において、特許文献Ｄは［引用している特許文献］にあり、その特許文献Ｄに対応する［引用されている特許文献］として特許文献Ａ，Ｂがある。この場合、図１６（ａ）の先願特許文献集合テーブル４２に示すように、特許文献Ｄに対する先願特許文献集合に、特許文献Ａ，Ｂを追加する。上述の通り、特許文献Ａ，Ｂは、［引用している特許文献］にはなく、特許文献Ａ，Ｂそれぞれに対応する［引用されている特許文献］が存在しない。よって、特許文献Ｄに関するＳ２−１の処理は終了する。
次に、特許文献Ｅについて説明する。図１４の引用関係テーブル４１において、特許文献Ｅは［引用している特許文献］にあり、その特許文献Ｅに対応する［引用されている特許文献］として特許文献Ｃが存在する。この場合、図１６（ａ）の先願特許文献集合テーブル４２に示すように、特許文献Ｅに対する先願特許文献集合に、特許文献Ｃを追加する。上述の通り、特許文献Ｃは、［引用している特許文献］にあり、特許文献Ｃに対応する［引用されている特許文献］は特許文献Ａである。よって、図１６（ａ）の先願特許文献集合テーブル４２に示すように、特許文献Ｅに対する先願特許文献集合に、特許文献Ａを追加する。上述の通り、特許文献Ａは、［引用している特許文献］にはなく、特許文献Ａに対応する［引用されている特許文献］が存在しないから、特許文献Ｅに関するＳ２−１の処理は終了する。
以降、同様に、先願後願特許文献集合管理部２４は、各特許文献Ｆ−Ｊについて、引用されている特許文献を芋づる式に辿り、辿りついた各特許文献を自身の先願特許文献集合に加える処理を行う。
Ｓ２−１の処理は要するに、ある特許文献に注目した場合に、その注目した特許文献を要素とする引例関係の連鎖によるルートにおいて、その注目した特許文献の先願となる全ての特許文献を、その注目した特許文献についての先願特許文献集合とするものである。例えば、図２において特許文献Ｆに注目した場合、特許文献Ｆを要素とする引例関係の連鎖によるルートは、ルートＡＤＦＨと、ルートＢＤＦＨとである。この場合、特許文献Ｆの先願である特許文献は特許文献Ａ，Ｂ，Ｄであるから、特許文献Ｆの先願特許文献集合はＡ，Ｂ，Ｄとなる。
次に、先願後願特許文献集合管理部２４は、特許文献Ｐnを引用している特許文献Ｐn+1（＝Ｑ）を芋づる式に辿り、辿りついた各特許文献Ｐn+iを特許文献Ｐnの後願特許文献集合に加える（Ｓ２−２）。これについて、図１４、図１６を用いて説明する。
先願後願特許文献集合管理部２４は、特許文献集合Ｓに含まれる各特許文献Ａ−Ｉを特許文献Ｐとして次のように、順に処理を行う。まず、特許文献Ａについて説明する。図１４の引用関係テーブル４１において、特許文献Ａは［引用されている特許文献］にあり、［引用されている特許文献］Ａに対応する［引用している特許文献］はＣ，Ｄ，Ｉである。よって、図１６（ｂ）の後願特許文献集合テーブル４３に示すように、特許文献Ａに対する後願特許文献集合に、特許文献Ｃ，Ｄ，Ｉを追加する。また、［引用されている特許文献］Ｃに対応する［引用している特許文献］は特許文献Ｅである。［引用されている特許文献］Ｄに対応する［引用している特許文献］は特許文献Ｆ，Ｇである。［引用されている特許文献］Ｉに対応する［引用している特許文献］は特許文献Ｊである。よって、図１６（ｂ）の後願特許文献集合テーブル４３に示すように、特許文献Ａに対する後願特許文献集合に、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｊを追加する。また、［引用されている特許文献］Ｅ，Ｇ，Ｊに対応する［引用している特許文献］はなく、［引用されている特許文献］Ｆに対応する［引用している特許文献］は特許文献Ｈであり、特許文献Ｆに対応する［引用している特許文献］は特許文献Ｈである。よって、図１６（ｂ）の後願特許文献集合テーブル４３に示すように、特許文献Ａに対する後願特許文献集合に、特許文献Ｈを追加する。［引用されている特許文献］にＨはない。なお、追加しようとしている特許文献が既に集合に含まれている場合には１つにまとめられる。これにより、特許文献Ａに関するＳ２−２の処理は終了する。なお、後願特許文献集合テーブル４３は、記憶部２８に格納されている。
以降、同様に、先願後願特許文献集合管理部２４は、各特許文献Ｂ−Ｊについて、自身を引用している特許文献を芋づる式に辿り、辿りついた各特許文献を自身の後願特許文献集合に加える処理（Ｓ２−２）を行う。
Ｓ２−２の処理は要するに、ある特許文献に注目した場合に、その注目した特許文献を要素とする引例関係の連鎖によるルートにおいて、その注目した特許文献の後願となる全ての特許文献を、その注目した特許文献についての後願特許文献集合とするものである。例えば、図２において特許文献Ｄに注目した場合、特許文献Ｆを要素とする引例関係の連鎖によるルートは、ルートＡＤＦＨと、ルートＡＤＧ、ルートＢＤＦＨ、ルートＢＤＧである。この場合、特許文献Ｄの後願である特許文献は特許文献Ｆ，Ｇ，Ｈであるから、特許文献Ｆの先願特許文献集合はＦ，Ｇ，Ｈとなる。
次に、課題グループ管理部２５は、特許文献集合Ｓに含まれる特許文献Ｐ毎に課題グループを作成する（Ｓ３）。すなわち、１つの特許文献について１つの課題グループが形成される。ここでは、課題グループ管理部２５は、特許文献情報テーブル４０から、特許文献の特定情報と、その特許文献の特定情報に対応する課題を取得する。課題グループ管理部２５は、その取得した特許文献の特定情報と、その課題とをそれぞれ、図１７に示す作業用の課題グループテーブル５０の「特許文献」、「課題グループ」に格納する。課題グループテーブル５０は、記憶部２８に格納されている。
次に、課題グループ管理部２５は、課題グループをまとめる（Ｓ４）。Ｓ４の処理について、図１１を用いて説明する。まず、課題グループ管理部２５は、特許文献集合Ｓに「処理済み」としてマーキングされていない特許文献があるかを判断する（Ｓ４−１）。Ｓ４の処理が初めての場合には、特許文献集合Ｓに含まれる特許文献については「処理済み」のマーキングはされていない。なお、以下では、特許文献集合Ｓに含まれる任意の特許文献をＰ及びＰ’で表す。
課題グループ管理部２５は、特許文献集合Ｓにおける「処理済み」のマーキングがされていない特許文献Ｐについて、特許文献Ｐと関連度が最も大きい特許文献Ｐ’を見つける（Ｓ４−２）。なお、後述するように、特許文献Ｐに対する特許文献Ｐ’の関連度をvalue_diff（Ｐ’，Ｐ）により表す。Ｓ４−２の処理については、図１２を用いて詳述する。
課題グループ管理部２５は、特許文献集合Ｓに含まれる特許文献のうち、特許文献Ｐと、各特許文献Ｐ’との関連度を取得するために、順に次の処理を行う。まず、変数max_valueが0で初期化される。カウンタ変数ａが１で初期化され、特許文献集合Ｓに含まれる特許文献数が変数ｂに格納される（Ｓ４−２−１）。
次に、ａ≦ｂか判定する（Ｓ４−２−２）。ａ≦ｂの場合（Ｓ４−２−２で「Ｙｅｓ」）、特許文献集合Ｓのa番目の特許文献をＰ’とする。特許文献Ｐ’は「処理済み」のマーキングがされているか、あるいはＰ’＝Ｐであるかが判定される（Ｓ４−２−３）。
特許文献Ｐ’が「処理済み」のマーキングがされている、あるいはＰ’＝Ｐである場合（Ｓ４−２−３で「Ｙｅｓ」）、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
それ以外の場合（Ｓ４−２−３で「Ｎｏ」）、図１７の課題グループテーブル５０に基づいて、特許文献Ｐ’が特許文献Ｐと同じ課題に属するか否かが判断される（Ｓ４−２−４）。特許文献Ｐ’が特許文献Ｐと同じ課題に属しない場合（Ｓ４−２−４で「Ｎｏ」）、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
特許文献Ｐ’が特許文献Ｐと同じ課題に属する場合（Ｓ４−２−４で「Ｙｅｓ」）、先願特許文献集合テーブル４２または後願特許文献集合テーブル４３に基づいて、特許文献Ｐ’が特許文献Ｐの先願特許文献集合か後願特許文献集合のいずれかに属するかが判断される（Ｓ４−２−５）。特許文献Ｐ’が特許文献Ｐの先願特許文献集合か後願特許文献集合のいずれかに属する場合（Ｓ４−２−５で「Ｙｅｓ」）、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
特許文献Ｐ’が特許文献Ｐの先願特許文献集合及び後願特許文献集合のいずれにも属しない場合（Ｓ４−２−５で「Ｎｏ」）、特許文献Ｐの属する課題グループと特許文献Ｐ’の属する課題グループとの間の課題の推移が求められる（Ｓ４−２−６）。図２において説明したように、例えば、特許文献Ｐ’が特許文献Ｐを引用している場合には、特許文献Ｐの属する課題グループから特許文献Ｐ’の属する課題グループへ課題が推移していると判定される。Ｓ４−２−６では、後述するＳ５（Ｓ５−５〜Ｓ５−１１）の処理を実行し、特許文献Ｐの属する課題グループと特許文献Ｐ’の属する課題グループとの間の課題の推移が求められる。その結果、特許文献Ｐ’が特許文献Ｐを引用している場合、特許文献Ｐの属する課題グループから特許文献Ｐ’の属する課題グループへの課題推移フラグがセットされる。また、特許文献Ｐが特許文献Ｐ’を引用している場合、特許文献Ｐ’の属する課題グループから特許文献Ｐの属する課題グループへの課題推移フラグがセットされる。
Ｓ４−２−６の処理によりセットされた課題推移フラグの示す課題の推移の向きに基づいて、特許文献Ｐを特許文献Ｐ’の課題グループに入れると課題の推移が双方向になるかが判断される（Ｓ４−２−７）。Ｐが属する課題グループからＰ’が属する課題グループへの課題推移フラグと、Ｐ’が属する課題グループからＰが属する課題グループへの課題推移フラグとのいずれもがセットされている場合に、２つの課題グループ間の課題の推移が双方向になると判断され（Ｓ４−２−７で「Ｙｅｓ」）、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
Ｐが属する課題グループからＰ’が属する課題グループへの課題推移フラグか、Ｐ’が属する課題グループからＰが属する課題グループへの課題推移フラグかのいずれか一方がセットされている場合（Ｓ４−２−７で「Ｎｏ」）、次に示すように、特許文献Ｐ’と特許文献Ｐの関連度value_diff（Ｐ’，Ｐ）が算出される（Ｓ４−２−８）。
関連度value_diff（Ｐ’，Ｐ）＝１／（｜Ｐ’の出願年−Ｐの出願年｜＋１）
算出されたvalue_diff（Ｐ’，Ｐ）とこれまでの最大値max_valueとを比較する（Ｓ４−２−９）。
value_diff（Ｐ’，Ｐ）＞max_valueの場合（Ｓ４−２−９で「Ｙｅｓ」）、max_valueをvalue_diff（Ｐ’，Ｐ）の値で更新し、nearest（Ｐ）に「Ｐ’」をセットする（Ｓ４−２−１０）。その後、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
一方、value_diff（Ｐ’，Ｐ）≦max_valueの場合（Ｓ４−２−９で「Ｎｏ」）、ａをインクリメントして次の特許文献Ｐ’を選択し（Ｓ４−２−１１）、Ｓ４−２−２へ戻る。
特許文献集合Ｓに含まれる全ての特許文献について、ａ≦ｂの間、Ｓ４−２−２〜Ｓ４−２−１１の処理を繰り返す。ａ＞ｂとなれば（Ｓ４−２−２で「Ｎｏ」）、max_valueの値をnearest_value（Ｐ）にセットする（Ｓ４−２−１２）。これにより、Ｓ４−２の処理は終了する。
Ｓ４−２の処理例を説明する。例えば、特許集団Ｓが図１７で示される１課題グループ１特許文献からなる特許文献の集合である場合、特許文献ＰがＡであるとすると、このＡに対して、Ｂ〜Ｊがそれぞれ処理対象となる。まず、Ｐ＝Ａ、Ｐ’＝Ｂの場合、課題が同一で、ＢがＡの先願特許文献集合及び後願特許文献集合のいずれにも属せず、課題の推移も双方向にならないという条件Ｚを満たすから、ＡとＢ間の関連度が算出される。例えば、図１５に示すように、特許文献Ａの出願年は１９９４年、特許文献Ｂの出願年は１９９２年であるから、value_diff（Ａ，Ｂ）＝１／（｜１９９４−１９９２｜＋１）＝１／３≒０．３３が得られる。この場合、max_value＝０．３３、nearest（Ａ）＝Ｂとなる。この処理を繰り返すと、nearest_value（Ａ）＝０．３３が得られる。
特許文献Ｓに含まれる各特許文献を特許文献Ｐとし、各特許文献ＰについてＳ４−２の処理を行う（Ｓ４−３）。その結果、特許文献集合Ｓの各特許文献Ｐについて、nearest_value（Ｐ）が算出される。すなわち、Ｓ４−２の処理を、特許文献Ａ，Ｂ，・・・，Ｊそれぞれを特許文献Ｐとして順次行う。その結果、例えば図１８で示す関連度作業テーブル６１が得られる。
次に、関連度作業テーブル６１において、特許文献集合Ｓの「処理済み」ではない特許文献Ｐのうち、nearest（Ｐ）に特許文献を特定する情報が格納されており、nearest_value（Ｐ）が最も大きい特許文献Ｐを取得する。そのときの特許文献ＰをＭとする（Ｓ４−４）。ただし、最も大きいnearest_value（Ｐ）を有する特許文献Ｐが複数存在する場合には、例えば、関連度作業テーブル６１の上位側にある特許文献ＰをＭとする。例えば、図１８の例では、最も大きいnearest_value（Ｐ）＝０．５を有する特許文献Ｐには、特許文献Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｊが存在する。この場合、関連度作業テーブル６１の上位側にある特許文献ＣをＭとする。
次に、そのようなＭが存在しないかが判定される（Ｓ４−５）。Ｍが存在しないのは、特許文献集合Ｓの「処理済み」ではない特許文献Ｐとして、（特許文献Ｇ，Ｈ、Ｉのように）その特許と同じ課題の特許文献が他に無いような特許文献しか残っていないような場合である。Ｍが存在しない場合（Ｓ４−５で「Ｙｅｓ」）、本フローは終了する。
Ｍが存在する場合（Ｓ４−５で「Ｎｏ」）、Ｍの属する課題グループと、nearest（Ｍ）の属する課題グループを新たな課題グループへとマージする（Ｓ４−６）。上記の例では、Ｍとしての特許文献Ｃが属する課題グループ「小型化」と、nearest（Ｃ）としての特許文献Ｄが属する課題グループ「小型化」を新たな課題グループへとマージする。すると、図１９の作業用課題グループテーブル５０ａに示すように、特許文献Ｃ，Ｄがマージされている。
その後、Ｍとnearest（Ｍ）を「処理済み」としてマーキングする（Ｓ４−７）。上記の例の場合、特許文献ＣとＤを「処理済み」としてマーキングする。
特許文献集合Ｓに含まれる特許文献の全てが「処理済み」としてマーキングされるまでＳ４−１からＳ４−８の処理が繰り返される。特許文献集合Ｓに含まれる特許文献の全てが「処理済み」としてマーキングされたと判定された場合（Ｓ４−１で「Ｎｏ」）、Ｓ４の処理を終了する。そうすると、課題が同じで、引用関係になく、関連度が高い特許文献の属する課題グループ同士がマージされる。上記の例では、最終的に、図１９の作業用課題グループテーブル５０ｂに示すように、特許文献Ａ，Ｂがマージされ、特許文献Ｃ，Ｄがマージされ、特許文献Ｅ，Ｆ，Ｊがマージされる。
次に、課題グループ推移管理部２６は、課題グループ間の推移を求める（Ｓ５）。Ｓ５の処理について、図１４のフローを用いて説明する。図１４のフローにおいて、課題グループ推移管理部２６は、特許集団Ｓに含まれる課題グループから、２つの課題グループの組み合わせを順次選択し、その選択された一方の課題グループに含まれる特許文献が他方の課題グループに含まれる特許文献と引用関係にある場合、課題推移フラグを付与する。なお、特許集団Ｓに含まれる任意の２つの課題グループをＧｉ、Ｇｊで表すとする。ここで、ｉ＝１，２，３，・・・ｎ（ｎ：課題グループの総数）、ｊ＝１，２，３，・・・ｍ（ｍ：課題グループの総数）である。課題グループＧｉに含まれる特許文献数をα、課題グループＧｊに含まれる特許文献数をβで表す。
まず、ｎ＝ｍ＝「課題グループの総数」とし、カウンタ変数ｉ＝１，ｊ＝１として初期化する（Ｓ５−１）。ここで、図１９の作業用課題グループテーブル５０ｂの課題グループを上から順に、Ｇ１〜Ｇ６で表すと、図２０に示すようになる。この場合、ｎ＝ｍ＝６となる。
次に、ｉ≦ｎか否かが判定される。この例では、ｉ＝１であるので（Ｓ５−２で「Ｙｅｓ」）、次にｊ≦ｍか否かが判定される（Ｓ５−３）。この場合、ｊ＝１なので（Ｓ５−３で「Ｙｅｓ」）、ｉ≧ｊか否かが判定される（Ｓ５−４）。この場合、ｉ＝ｊ＝１、すなわち、Ｇｉ＝Ｇｊ＝Ｇ１であり、Ｇ１に対する処理対象グループが自分自身になるので、この場合、処理は行われず（Ｓ５−４で「Ｙｅｓ」）、ｊはインクリメントされ、次の課題グループが選択される（Ｓ５−１３）。
すると、Ｓ５−３で「Ｙｅｓ」に進み、Ｓ５−４で再びｉ≧ｊが判定される。この場合、ｉ＝１、ｊ＝２であるから（すなわち、Ｇｉ＝Ｇ１，Ｇｊ＝Ｇ２）、Ｓ５−５へ進む。これ以降の処理は、Ｇｉに含まれる各特許文献Ｐｋに対する、Ｇｊに含まれる各特許文献Ｐ’ｌとの組み合わせにおいて、一方の特許文献が他方の特許文献を引用しているかどうかに関する処理が行われる。なお、ｋはＧｉに含まれる特許文献をカウントするためのカウンタ変数であり、ｌはＧｊに含まれる特許文献をカウントするためのカウンタ変数である。
まず、ｋ＝１、α＝「課題グループＧｉに含まれる特許文献数」とする（Ｓ５−５）。この場合、課題グループＧｉ（＝Ｇ１）に含まれる特許文献はＡ，Ｂの２つであるから、α＝２となる。それから、ｋ≦αかどうか判定される（Ｓ５−６）。この場合、ｋ＝１、α＝２であるから、Ｓ５−７の処理へ進む。
ｌ＝１、β＝課題グループＧｊに含まれる特許文献数とする（Ｓ５−７）。この場合、課題グループＧｊ（＝Ｇ２）に含まれる特許文献はＣ，Ｄの２つであるから、β＝２となる。それから、ｌ≦βかどうか判定される（Ｓ５−８）。この場合、ｌ＝１、β＝２であるから、Ｓ５−９の処理へ進む。
次に、引用関係テーブル４１を参照して、課題グループＧｊに含まれる特許文献Ｐ’ｌが、課題グループＧｉに含まれる特許文献Ｐｋを引用している場合には、課題グループＧｉから課題グループＧｊへの課題推移フラグをセットする（Ｓ５−９）。図２０の例では、図１４の引用関係テーブル４１によれば、課題グループＧ２に含まれる特許文献Ｐ’１（＝Ｃ）が、課題グループＧ１に含まれる特許文献Ｐ１（＝Ａ）を引用しているので、図２１に示すように、課題グループＧ１から課題グループＧ２への課題推移フラグを課題推移フラグテーブル６５にセットする。課題推移フラグテーブル６５は、記憶部２８に格納されている。
また、引用関係テーブル４１を参照して、課題グループＧｉに含まれる特許文献Ｐｋが、課題グループＧｊに含まれる特許文献Ｐ’ｌを引用している場合には、課題グループＧｊから課題グループＧｉへの課題推移フラグをセットする（Ｓ５−１０）。図２０の例では、図１４の引用関係テーブル４１によれば、課題グループＧ１に含まれる特許文献Ｐ１（＝Ａ）は、課題グループＧ２に含まれる特許文献Ｐ’１（＝Ｃ）を引用していないので、課題グループＧ２から課題グループＧ１への課題推移フラグはセットされない。
それから、ｌがインクリメントされて、課題グループＧｊに含まれる次の特許文献Ｐ’ｌが選択され（Ｓ５−１１）その特許文献Ｐ’ｌについて処理が行われる。図２０の例では、図１４の引用関係テーブル４１によれば、課題グループＧ２に含まれる特許文献Ｐ’２（＝Ｄ）が、課題グループＧ１に含まれる特許文献Ｐ１（＝Ａ）を引用している。この場合、課題グループＧ１から課題グループＧ２への課題推移フラグが課題推移フラグテーブル６５にセットされる（Ｓ５−９）。なお、この場合、課題グループＧ１から課題グループＧ２への課題推移フラグは既にセットされているので、省略してもよい。
それからｌがインクリメントされて課題グループＧｊに含まれる次の特許文献Ｐ’ｌが選択される（Ｓ５−１１）。ｌ≦βを満たさなくなると（Ｓ５−８で「Ｎｏ」）、ｋをインクリメントして課題グループＧｉに含まれる次の特許文献Ｐｋが選択され（Ｓ５−１２）、Ｓ５−７〜Ｓ５−１１の処理が行われる。この例では、課題グループＧ１に含まれる特許文献Ｐ２（＝Ｂ）と、課題グループＧ２に含まれる各特許文献Ｐ’１（＝Ｃ），Ｐ’２（＝Ｄ）とについてＳ５−７〜Ｓ５−１１の処理が行われる。
Ｇ１に含まれる各特許文献と、Ｇ２に含まれる各特許文献との間についての課題推移フラグのセット処理（Ｓ５−９，Ｓ５−１０）が終了すれば（Ｓ５−６で「Ｎｏ」）、ｊをインクリメントし、次の課題グループＧｊが選択される（Ｓ５−１３）。この例では、Ｇｉ（＝Ｇ１）に対して、Ｇｊ（＝Ｇ３）についてＳ５−４〜Ｓ５−１２の処理を行う。この処理をｊ＝６（Ｇ６）となるまで続ける。
ｊが６を超えて、ｊ≦ｍを満たさなくなった場合（Ｓ５−３で「Ｎｏ」）、ｉがインクリメントされ、次の課題グループＧｊが選択される（Ｓ５−１４）。すると、次からは課題グループＧ２に対しての課題グループＧｊの処理に移行する。この場合、Ｇｉ（＝Ｇ２）に対するＧｊ（＝Ｇ１）の処理は、既に行ったＧｉ（＝Ｇ１）に対するＧｊ（＝Ｇ２）の処理と同様である。したがって、この組み合わせの処理は行われず（Ｓ５−４で「Ｙｅｓ」）、ｊをインクリメントして次の課題グループＧｊが選択される（Ｓ５−１３）。すると、ｉ＝ｊ＝２となり、Ｇｉ（＝Ｇ２）に対するＧｊ（＝Ｇ２）の処理（自分自身との処理）になる。したがって、この組み合わせの処理も行われず（Ｓ５−４で「Ｙｅｓ」）、ｊをインクリメントして次の課題グループＧｊが選択される（Ｓ５−１３）。すると、ｉ＝２、ｊ＝３となり、Ｇｉ（＝Ｇ２）に対するＧｊ（＝Ｇ３）の処理になるので、Ｓ５−５〜Ｓ５−１２の処理が行われる。
このような処理がｉ≦ｎを満たさなくなるまで行われる。上記の例では、ｉ＝７となれば（Ｓ５−２で「Ｎｏ」）、本フローの処理は終了する。そうすると、図２１に示す課題推移フラグテーブル６５が完成する。
描画部２７は、その課題推移フラグテーブル６５に基づいて、特許文献の課題グループ間の課題の推移が視覚的に認識できる課題フローを描画する。図２２は、課題フローの描画例を示す。
なお、上記では出願日に基づいて関連度を算出したが、これに限られない。例えば、変形例１として、対比する特許文献において、共通するキーワードを用いている頻度に基づいて関連度を算出してもよい。例えば、双方の特許文献の明細書データにおいて共通するキーワードが多く用いているほど、その２つの特許文献の関連度の値が大きくなるようにしてもよい。なお、キーワードは、予め重み付けされていてもよい。
また、例えば、変形例２として、共引用に基づいて関連度を算出してもよい。例えば、特許文献Ａ，Ｂを同時に引用している特許文献の数が多いほど、特許文献Ａ，Ｂについての共引用の関連度は高くなる。
また、例えば、変形例３として、書誌結合に基づいて関連度を算出してもよい。例えば、特許文献Ａ，Ｂの両方が引用している特許文献が共通する場合、その共通する特許文献の数が多いほど、特許文献Ａ，Ｂについての書誌結合の関連度は高くなる。
また、上記実施形態で用いた出願日に基づいた方法及び変形例１〜３を２以上組み合わせて関連度を算出してもよい。
また、本実施形態では特許文献（書誌的事項データ及び明細書データ）を入力データとしたがこれに限定されない。例えば、特許文献において引用されているものであれば、非特許文献に関しても適用することができる。この場合、特許ＤＢと学術論文ＤＢ等からそれらの文献のテキストデータを取得し、課題と引用している文献とを抽出して本実施形態に係る処理を行うことができる。また、特許文献に限らず、例えば、学術文献、評論等の、課題と、引用している文献とを有する文献データであれば本実施形態に適用することができる。
本実施形態によれば、文献間関係解析装置としての特許情報構築装置２１は、引用関係情報生成手段、課題情報抽出手段、引用連鎖文献集合生成手段、課題グループ統合手段、課題推移情報設定手段、出力手段を含む。
引用関係情報生成手段は、解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する。引用関係情報生成手段による引用関係情報の生成は、例えば本実施形態で言えば、特許文献受付部２２による引用関係テーブル４１の生成に相当する。
課題情報抽出手段は、前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する。課題情報抽出手段は、による処理は、例えば本実施形態で言えば、特許文献受付部２２による課題グループテーブル５０の生成に相当する。
引用連鎖文献集合生成手段は、前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求める。引用連鎖文献集合生成手段は、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する。具体的には、前記引用連鎖文献集合生成手段は、前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第１の文献と該第１の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求める。引用連鎖文献集合生成手段は、該引用関係に含まれる文献を該第１の文献についての第１の引用連鎖文献集合（先願特許文献集合）として記憶部に格納する。また、前記引用連鎖文献集合生成手段は、前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第２の文献と該第２の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求める。それから、引用連鎖文献集合生成手段は、該引用関係に含まれる文献を、該第２の文献についての第２の引用連鎖文献集合（後願特許文献集合）として記憶部に格納する。引用連鎖文献集合生成手段は、例えば本実施形態で言えば、先願後願特許文献集合管理部２４に相当する。
課題グループ統合手段は、前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する。具体的には、課題グループ統合手段は、文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し（Ｓ４−２−４）、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について次の処理を行う（Ｓ４−２−５）。まず、課題グループ統合手段は、該各文献同士がどの程度関連しているかを示す指標である関連度を算出し（Ｓ４−２−８）、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する。より、具体的には、課題グループ統合手段は、前記文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し（Ｓ４−２−４）、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について次の処理を行う（Ｓ４−２−５）。課題グループ統合手段は、一方の文献が他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献をも引用せず、かつ、該一方の文献が該他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献において引用されていない文献同士の関連度を算出する（Ｓ４−２−７、Ｓ４−２−８）。それから、課題グループ統合手段は、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する。課題グループ統合手段は、例えば本実施形態で言えば、課題グループ管理部２５に相当する。
なお、前記関連度は、前記２つの文献の出願日の近さに応じて算出する方法、前記２つの文献で共通するキーワードを用いている頻度に応じて算出される方法、共引用による方法、書誌結合による方法のうち１つまたは２以上の組み合わせを用いて得られた値である。
課題推移情報設定手段は、前記統合されて得られた各課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する。具体的には、前記課題推移情報設定手段は、前記複数の課題グループについて、前記引用関係情報に基づいて、前記各課題グループに属する前記文献と、該課題グループと異なる課題グループに属する前記文献との間に引用関係があるかを判定する。それから、課題推移情報設定手段は、該判定の結果、引用関係がある場合、引用されている文献の属する課題グループから引用している文献の属する課題グループへ課題が推移している旨を示す課題推移情報を設定する。課題推移情報設定手段は、例えば本実施形態で言えば、課題グループ推移管理部２６に相当する。
出力手段は、前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する。出力手段は、例えば本実施形態で言えば、描画部２７に相当する。
このように構成することにより、文献間の引用関係から連鎖的な引用関係を求め、同一の連鎖上になく同一課題である文献同士を同じグループにまとめ、各課題グループの文献間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移を求めることができる。これにより、特許文献の属する課題間の課題の推移を明確にすることができる。
次に図２３について説明する。図２３は、本実施形態における特許情報構築装置２１の各部の機能を実現するコンピュータ７０のハードウェア構成の一例を示す。
図２３において、コンピュータ７０は、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、ハードディスク装置（ＨＤＤ）７４、インタフェース装置（Ｉ／Ｆ）７５、入力装置７６、出力装置７７を備えている。これらの要素はいずれもバス７８に接続されており、ＣＰＵ７１の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。
ＣＰＵ７１は、この特許情報構築装置２１全体の動作を制御する中央演算処理装置である。ここで、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）７２は、各種の制御動作を行うための制御プログラムを格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）７３は、ＣＰＵ７１が制御プログラムを実行する際に必要に応じて使用する作業用の一時記憶領域を提供する。ＲＯＭ７２には、ＣＰＵ７１が実行する基本制御プログラムが予め格納されている。ＣＰＵ７１は、ＲＯＭ７２に格納されている基本制御プログラムをＣＰＵ７１が読み出してその実行を開始すると、コンピュータ７０の各部の制御が可能となる。
ＨＤＤ７４は、ＣＰＵ７１によって実行される各種の制御プログラムやデータ、テーブル等を記憶しておく記憶装置である。ＣＰＵ７１はハードディスク装置７４に記憶されている上述した実施形態に係る処理フローの制御プログラムを読み出して実行する。よって、本実施形態に係るプログラムを読み込んだＣＰＵ７１は、特許情報受付部２２、課題推移管理部２３（先願後願特許文献集合管理部２４、課題グループ管理部２５、課題グループ推移管理部２６）、描画部２７として機能することができる。ハードディスク装置７４は、記憶部２８として機能する。
Ｉ／Ｆ装置７５は、外部コンピュータ等から特許情報構築装置２１に特許ＤＢのデータなどが通信ネットワークを介して入力される場合に、コンピュータ７０との各種データの授受の管理を行う。
入力装置７６は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、特許情報構築装置２１に検索キー、キーフレーズ、および課題語などを入力するのに使用される。入力装置７６は、利用者により操作されると、取得した入力情報をＣＰＵ７１に送付する。
出力装置７７は、特許情報構築装置２１の処理結果等を出力する。出力装置７７は、特許情報構築装置２１の表示部２９として機能する。
なお、図２３に示した構成から明らかなように、コンピュータ７０の構成は標準的なコンピュータの多くが備えている構成である。したがって、標準的なコンピュータによって特許情報構築装置２１の前述した各部の機能が実現できる。
なお、本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。
上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する引用関係情報生成手段と、
前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する課題情報抽出手段と、
前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する引用連鎖文献集合生成手段と、
前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する課題グループ統合手段と、
前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する課題推移情報設定手段と、
前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする文献間関係解析装置。
（付記２）
前記引用連鎖文献集合生成手段は、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第１の文献と該第１の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を該第１の文献についての第１の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第２の文献と該第２の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を、該第２の文献についての第２の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記課題グループ統合手段は、前記文献集合に含まれる文献のうち同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、該各文献同士がどの程度関連しているかを示す指標である関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことを特徴とする付記１に記載の文献間関係解析装置。
（付記３）
前記課題グループ統合手段は、前記文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、一方の文献が他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献をも引用せず、かつ、該一方の文献が該他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献において引用されていない文献同士の関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことを特徴とする付記２に記載の文献間関係解析装置。
（付記４）
前記課題推移情報設定手段は、前記複数の課題グループについて、前記引用関係情報に基づいて、前記各課題グループに属する前記文献と、該課題グループと異なる課題グループに属する前記文献との間に引用関係があるかを判定し、該判定の結果、引用関係がある場合、引用されている文献の属する課題グループから引用している文献の属する課題グループへ課題が推移している旨を示す課題推移情報を設定する
ことを特徴とする付記１〜３のうちいずれか１項に記載の文献間関係解析装置。
（付記５）
前記関連度は、前記２つの文献の出願日の近さに応じて算出する方法、前記２つの文献で共通するキーワードを用いている頻度に応じて算出される方法、共引用による方法、書誌結合による方法のうち１つまたは２以上の組み合わせを用いて得られた値である
ことを特徴とする付記３または４に記載の文献間関係解析装置。
（付記６）
文献間の関係を解析する処理をコンピュータに実行させる文献間関係解析プログラムであって、
解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する引用関係情報生成処理と、
前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する課題情報抽出処理と、
前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する引用連鎖文献集合生成処理と、
前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する課題グループ統合処理と、
前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する課題推移情報設定処理と、
前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する出力処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする文献間関係解析プログラム。
（付記７）
前記引用連鎖文献集合生成処理は、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第１の文献と該第１の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を該第１の文献についての第１の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第２の文献と該第２の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を、該第２の文献についての第２の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記課題グループ統合処理は、前記文献集合に含まれる文献のうち同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、該各文献同士がどの程度関連しているかを示す指標である関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことを特徴とする付記６に記載の文献間関係解析プログラム。
（付記８）
前記課題グループ統合処理は、前記文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、一方の文献が他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献をも引用せず、かつ、該一方の文献が該他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献において引用されていない文献同士の関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことを特徴とする付記７に記載の文献間関係解析プログラム。
（付記９）
前記課題推移情報設定処理は、前記複数の課題グループについて、前記引用関係情報に基づいて、前記各課題グループに属する前記文献と、該課題グループと異なる課題グループに属する前記文献との間に引用関係があるかを判定し、該判定の結果、引用関係がある場合、引用されている文献の属する課題グループから引用している文献の属する課題グループへ課題が推移している旨を示す課題推移情報を設定する
ことを特徴とする付記６〜８のうちいずれか１項に記載の文献間関係解析プログラム。
（付記１０）
前記関連度は、前記２つの文献の出願日の近さに応じて算出する方法、前記２つの文献で共通するキーワードを用いている頻度に応じて算出される方法、共引用による方法、書誌結合による方法のうち１つまたは２以上の組み合わせを用いて得られた値である
ことを特徴とする付記８または９に記載の文献間関係解析プログラム。
（付記１１）
文献間の関係を解析する文献間関係解析方法であって、
解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納し、
前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納し、
前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合し、
前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定し、
前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する、
ことをコンピュータが実行することを特徴とする文献間関係解析方法。
（付記１２）
前記求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する処理では、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第１の文献と該第１の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を該第１の文献についての第１の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第２の文献と該第２の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を、該第２の文献についての第２の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
前記課題グループの統合処理では、前記文献集合に含まれる文献のうち同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、該各文献同士がどの程度関連しているかを示す指標である関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことをコンピュータが実行することを特徴とする付記１１に記載の文献間関係解析方法。
（付記１３）
前記課題グループの統合では、前記文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、一方の文献が他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献をも引用せず、かつ、該一方の文献が該他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献において引用されていない文献同士の関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
ことをコンピュータが実行することを特徴とする付記１２に記載の文献間関係解析方法。
（付記１４）
前記課題推移情報の設定では、前記複数の課題グループについて、前記引用関係情報に基づいて、前記各課題グループに属する前記文献と、該課題グループと異なる課題グループに属する前記文献との間に引用関係があるかを判定し、該判定の結果、引用関係がある場合、引用されている文献の属する課題グループから引用している文献の属する課題グループへ課題が推移している旨を示す課題推移情報を設定する
ことをコンピュータが実行することを特徴とする付記１１〜１３のうちいずれか１項に記載の文献間関係解析方法。
（付記１５）
前記関連度は、前記２つの文献の出願日の近さに応じて算出する方法、前記２つの文献で共通するキーワードを用いている頻度に応じて算出される方法、共引用による方法、書誌結合による方法のうち１つまたは２以上の組み合わせを用いて得られた値である
ことをコンピュータが実行することを特徴とする付記１３または１４に記載の文献間関係解析方法。
２０ 特許情報構築システム
２１ 特許情報構築装置
２２ 特許情報受付部
２３ 課題推移管理部
２４ 先願後願特許文献集合管理部
２５ 課題グループ管理部
２６ 課題グループ推移管理部
２７ 描画部
２８ 記憶部
２９ 表示部
３０ 特許ＤＢ

Claims (7)

  1. 解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する引用関係情報生成手段と、
    前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する課題情報抽出手段と、
    前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する引用連鎖文献集合生成手段と、
    前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する課題グループ統合手段と、
    前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する課題推移情報設定手段と、
    前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する出力手段と、
    を備えることを特徴とする文献間関係解析装置。
  2. 前記引用連鎖文献集合生成手段は、
    前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第１の文献と該第１の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を該第１の文献についての第１の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
    前記引用関係情報に基づいて、前記文献集合のうちの任意の文献である第２の文献と該第２の文献の引用文献、該引用文献と該引用文献の引用文献と連鎖する引用関係を求めて、該引用関係に含まれる文献を、該第２の文献についての第２の引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
    前記課題グループ統合手段は、前記文献集合に含まれる文献のうち同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、該各文献同士がどの程度関連しているかを示す指標である関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
    ことを特徴とする請求項１に記載の文献間関係解析装置。
  3. 前記課題グループ統合手段は、前記文献集合に含まれる文献のうち文献が同じ課題に属し、かつそれぞれの文献が相互にそれぞれの前記第１及び第２の引用連鎖文献集合に含まれていない各文献について、一方の文献が他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献をも引用せず、かつ、該一方の文献が該他方の文献の属する課題グループに含まれるいずれの文献において引用されていない文献同士の関連度を算出し、該算出した関連度が最も高い２つの文献を１つの課題グループとして統合する
    ことを特徴とする請求項２に記載の文献間関係解析装置。
  4. 前記課題推移情報設定手段は、前記複数の課題グループについて、前記引用関係情報に基づいて、前記各課題グループに属する前記文献と、該課題グループと異なる課題グループに属する前記文献との間に引用関係があるかを判定し、該判定の結果、引用関係がある場合、引用されている文献の属する課題グループから引用している文献の属する課題グループへ課題が推移している旨を示す課題推移情報を設定する
    ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の文献間関係解析装置。
  5. 前記関連度は、前記２つの文献の出願日の近さに応じて算出する方法、前記２つの文献で共通するキーワードを用いている頻度に応じて算出される方法、共引用による方法、書誌結合による方法のうち１つまたは２以上の組み合わせを用いて得られた値である
    ことを特徴とする請求項３または４に記載の文献間関係解析装置。
  6. 文献間の関係を解析する処理をコンピュータに実行させる文献間関係解析プログラムであって、
    解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納する引用関係情報生成処理と、
    前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納する課題情報抽出処理と、
    前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納する引用連鎖文献集合生成処理と、
    前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合する課題グループ統合処理と、
    前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定する課題推移情報設定処理と、
    前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する出力処理と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする文献間関係解析プログラム。
  7. 文献間の関係を解析する文献間関係解析方法であって、
    解析の対象とする文献の文献データを取得し、該文献データに記載されている引用文献を抽出し、該文献と抽出した引用文献とを関係付けた引用関係情報を生成し記憶部に格納し、
    前記取得した解析の対象とする文献の文献データに記載されている課題を抽出し、該文献と課題とを対応付けて記憶部に格納し、
    前記記憶部に格納した引用関係情報に基づいて、文献と該文献の引用文献、さらに該引用文献と該引用文献の引用文献、と連鎖する引用関係を求めて、求めた引用関係から、前記文献毎に、文献と該文献の引用関係に含まれる他の文献を引用連鎖文献集合として記憶部に格納し、
    前記引用連鎖文献集合及び前記記憶部に格納した各文献と課題との対応に基づいて、同一の引用連鎖文献集合に属せず、且つ、同一の課題に対応付けられている文献同士を同じ課題グループに統合し、
    前記課題グループに属する文献と他の課題グループに属する文献との間の引用関係に基づいて、各課題グループ間の課題の推移情報を設定し、
    前記設定した課題の推移情報に基づいて、前記課題グループ間の課題の推移を出力する、
    ことをコンピュータが実行することを特徴とする文献間関係解析方法。
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