JP5508930B2 - 特許関連情報に基づく関係表示装置、関係表示方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、特許関連情報に基づく関係表示装置、関係表示方法及びコンピュータプログラムに関する。

特許文献の書誌的事項を利用して共同出願人の経年変化を分析し、特許マップを作成する技術は知られている（特許文献１，２）。

なお、特許文献を利用するものではないが、ウェブログ（いわゆるブログ）や業界紙の情報からエンティティを抽出し、その重要度や時系列関係を分析する発明も知られている（特許文献３）。

特開２００６−３５１０４６号公報 特開２００５−０３８１９９号公報 特開２００９−１１６８６９号公報

従来技術では、友好的な関係にある企業同士は明確に表示されるが、友好的な関係では無い企業同士は表示されない。友好関係に無い企業同士には、両者の関連性を示す線は設定されないため、ユーザは、それらの企業同士が単に接点が無いだけなのか、それとも、敵対的な関係にあるのかを知ることができない。

そこで、本発明の目的は、特許に関する情報に基づいて、各関係者間の友好的関係及び敵対関係を可視化する特許関連情報に基づく関係表示装置、関係表示方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。本発明のさらなる目的は、後述する実施形態の記載から明らかになるであろう。

上記課題を解決すべく、一つの実施形態に係る特許関連情報に基づく関係表示装置は、特許に関する特許関連情報を記憶する特許関連情報記憶部から、指定される検索条件に従って特許関連情報を収集する情報収集部と、収集された特許関連情報を解析して複数の関係者を検出する解析部と、収集された特許関連情報に基づいて、各関係者間の友好関係及び敵対関係を検出する関係検出部と、各関係者と、各関係者のうち友好関係にある各関係者間を関連付けるための友好的接続線と、各関係者のうち敵対関係にある各関係者間を関連付けるための敵対的接続線と、を含むマップを作成して表示させる表示部と、を備えている。

一つの実施形態では、特許関連情報には、特許関連情報には、特許出願、特許無効審判、特許異議申立、情報提供、特許訴訟の各要因のうちいずれか複数の要因に関する情報が含まれており、関係検出部は、特許関連情報に含まれる複数の要因を所定の係数で重み付けすることにより、友好関係の度合を示す友好度と敵対関係の度合を示す敵対度とをそれぞれ算出し、表示部は、友好度に応じて友好的接続線の表示態様を決定し、敵対度に応じて敵対的接続線の表示態様を決定する。

一つの実施形態では、特許関連情報は、友好関係の存在を示す友好要因に関する友好要因情報（特許出願に関する情報を含む）と、敵対関係の存在を示す敵対要因に関する敵対要因情報（情報提供、特許無効審判、特許異議申立、特許訴訟に関する情報のうちいずれか一つの情報または複数の情報を含む）とを含み、解析部は、友好要因情報及び敵対要因情報に基づいて複数の関係者を検出し、関係検出部は、友好要因情報を所定の係数に含まれる第１係数に従って重み付けして、友好度を算出し、関係検出部は、敵対要因情報を所定の係数に含まれる第２係数に従って重み付けして、敵対度を算出し、表示部は、友好度が高くなるほど友好的接続線を強調して表示し、敵対度が高くなるほど敵対的接続線を強調して表示するようになっている。

他の実施形態では、関係検出部は、前記特許関連情報に含まれる前記複数の要因の発生時刻と前記所定の係数とに基づいて、前記複数の要因を重み付けする。

さらに他の実施形態では、関係検出部は、各関係者を複数のグループにグループ化し、各関係者間の友好関係及び敵対関係と、各グループ間の友好関係及び敵対関係とをそれぞれ検出する。

さらに他の実施形態では、関係検出部は、指定された期間内の友好関係及び敵対関係をそれぞれ複数ずつ検出し、表示部は、指定された期間内の各友好関係及び各敵対関係の時間変化を表示させる。

図１は、関係表示装置を実現するコンピュータシステムの図。 図２は、関係表示装置の機能構成を示す図。 図３は、全体動作のフローチャート。 図４は、友好関係を検出する処理のフローチャート。 図５は、友好度を管理するテーブル。 図６は、敵対度を検出する処理のフローチャート。 図７は、敵対度を管理するテーブル。 図８は、キーワード等をマップに表示させる処理のフローチャート。 図９は、第２実施例に係る関係表示装置の機能構成図。 図１０は、全体動作のフローチャート。 図１１は、友好度を管理するテーブル。 図１２は、敵対度を管理するテーブル。 図１３は、第３実施例に係る関係表示装置の機能構成図。 図１４は、全体動作のフローチャート。 図１５は、第４実施例に係る関係表示装置の機能構成図。 図１６は、全体動作のフローチャート。 図１７は、マップの変化を示す図。 図１８は、第５実施例に係る関係表示装置の機能構成図。 図１９は、マップを示す図。 図２０は、全体動作のフローチャート。 図２１は、第６実施例に係る関係表示装置の機能構成図。 図２２は、マップを示す図。 図２３は、第７実施例に係る関係表示装置により実行される全体動作のフローチャート。 図２４は、マップを示す図。 図２５は、第８実施例に係る関係表示装置により実行される全体動作のフローチャート。 図２６は、第９実施例に係る関係表示装置を含むシステムの図。

以下、図面に基づき、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、以下に述べるように、検索条件をコンピュータの有するインターフェースを介して受け付け、特許関連情報を記憶するデータベースから検索条件に合致する特許関連情報を取得し、取得された特許関連情報を解析して複数の関係者を検出し、取得された特許関連情報に基づいて、各関係者間の友好関係及び敵対関係を検出し、各関係者と、各関係者のうち友好関係にある各関係者間を関連付けるための友好的接続線と、各関係者のうち敵対関係にある各関係者間を関連付けるための敵対的接続線と、を含むマップを作成し、作成されたマップをディスプレイ装置に表示させる。なお、以下の説明は、本発明の範囲を実施例に記載の構成に限定するものではない。

図１〜図８に基づいて第１実施例を説明する。図１は、特許関連情報に基づく関係表示装置を実現するためのコンピュータシステムを示す全体図である。コンピュータシステムは、インターネットのような通信ネットワークＣＮに接続されるコンピュータ１０を備えている。

コンピュータ１０は、通信ネットワークＣＮを介して、例えば、特許電子図書館２０，裁判所ウェブサイト３０，その他のウェブサイト４０に接続される。コンピュータ１０は、特許電子図書館２０の有する特許情報データベース２１（以下、データベースをＤＢと略記）と、裁判所ウェブサイト３０の有する裁判例情報ＤＢ３１と、その他のウェブサイト４０が有するその他ＤＢ４１とにアクセスして情報を取得することができる。

本実施例では、コンピュータ１０は、その必要がある場合に、通信ネットワークＣＮに接続されている各ＤＢ２１，３１，４１にアクセスして必要な情報を取得する場合を説明する。

しかし、これに限らず、コンピュータ１０の使用する情報の少なくとも一部を、コンピュータ１０内に事前に記憶させる構成としてもよい。例えば、コンピュータ１０の使用する情報の少なくとも一部をフラッシュメモリデバイス等の記録媒体に格納しておき、コンピュータ１０は、必要に応じてその記録媒体から情報を読み出す構成としてもよい。

コンピュータ１０の構成を説明する。コンピュータ１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、ワークステーションのようなコンピュータ装置として構成される。これに限らず、コンピュータ１０を、携帯電話、携帯情報端末、タブレット型コンピュータのような比較的小型のコンピュータ装置として構成してもよい。

コンピュータ１０は、例えば、マイクロプロセッサ１１と、メモリ１２と、通信インターフェース１３（以下、インターフェースをＩ／Ｆと略記）と、出力Ｉ／Ｆ１４と、入力Ｉ／Ｆ１５と、表示装置１６と、入力装置１７とを備える。

マイクロプロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されている関係表示プログラム１００を読み込んで実行することにより、特許関連情報に基づく関係表示装置及び関係表示方法を実現させる。関係表示プログラム１００は、情報収集機能１０１と、解析機能１０２と、関係検出機能１０３と、表示機能１０４とを備える。各機能の詳細は後述する。

メモリ１２は、関係表示プログラム１００のほかに、例えば、オペレーティングシステム及び各種ドライバソフトウェア等を記憶することができる。メモリ１２は、フラッシュメモリデバイスのような半導体メモリとして構成される。メモリ１２を補助するために、ハードディスクデバイスのような記憶装置を設けてもよい。

通信Ｉ／Ｆ１３は、通信ネットワークＣＮを介して通信するための回路である。通信Ｉ／Ｆ１３は、無線または有線により、双方向通信を行うことができる。

出力Ｉ／Ｆ１４は、表示装置１６に画像データを出力させるための回路である。出力Ｉ／Ｆ１４は、無線または有線により、画像データを表示装置１６に送信する。表示装置１６は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイのような装置として構成される。

入力Ｉ／Ｆ１５は、入力装置１７からの信号を受信するための回路である。入力装置１７としては、例えば、キーボードスイッチ、マウス等のポインティングデバイス、タブレット、音声入力装置等の装置を使用可能である。

なお、図２６で述べるように、コンピュータ１０を複数のコンピュータから構成してもよい。例えば、第１のコンピュータは、第２のコンピュータからの依頼を受けて各ＤＢ２１−４１を検索し、各関係者間の関係を示すマップ２００（図２で後述）を作成する。そして、第１のコンピュータは、そのマップ２００を第２のコンピュータまたは第３のコンピュータに送信して表示させる。このように、マップ２００の作成を担当するコンピュータと、マップ２００を閲覧するコンピュータとは別々に構成することができる。

図２を参照して、関係表示プログラム１００により実現される関係表示装置１００の機能構成を説明する。関係表示装置は、マイクロプロセッサ１１が関係表示プログラム１００を読み込んで実行することにより実現されるため、関係表示プログラム１００と同一の符号が付されている。同様に、関係表示部１００の有する各機能は、関係表示プログラム１００の有する各機能１０１−１０４により実現されるため、関係表示プログラム１００の各機能の符号と同一の符号が付されている。

関係表示装置１００は、情報収集部１０１と、解析部１０２と、関係検出部１０３と、表示部１０４とを備える。

情報収集部１０１は、入力される検索条件に基づいて、特許情報ＤＢ２１，裁判例情報ＤＢ３１及びその他ＤＢ４１を検索し、検索条件に合致する情報を収集する。

特許情報ＤＢ２１には、特許に関する整理標準化データが記憶されている。その整理標準化データには、特許出願等についての書誌的事項及び審査経過情報が含まれている。審査経過情報には、例えば、特許無効審判に関する情報、情報提供に関する情報、（現在は制度として存在しないが）特許異議申立に関する情報等が含まれている。

裁判例情報ＤＢ３１には、裁判例に関する情報が記憶されている。本実施例では、主に、知的財産高等裁判所、東京地方裁判所及び大阪地方裁判所の判決データを利用する。意匠または商標に関する情報を利用する場合は、他の地方裁判所の判決データも利用することができる。

その他ＤＢ４１には、例えば、科学論文、技術論文、公開技報等の特許または発明に直接的または間接的に関連する情報が記憶されている。

解析部１０２は、情報収集部１０１により収集された情報をテキストマイニング及びデータマイニングとして知られる手法を用いて解析し、その解析結果を出力する。解析部１０２は、例えば、各情報から複数の関係者（出願人、無効審判請求人、情報提供者（文献提出者）、論文著者等）を検出する。さらに、解析部１０２は、各関係者に関する主要なキーワードも検出できる。

簡単な一例では、「電気自動車」という検索条件に合致する出願人としてＡ自動車株式会社が検出された場合、解析部１０２は、Ａ自動車株式会社による特許出願に多数含まれている「リチウム電池」または「空気電池」等の主要キーワードも検出する。

関係検出部１０３は、解析部１０２による解析結果に基づいて、各関係者間の関係を検出する。関係検出部１０３は、各関係者間の友好的関係及び敵対的関係を検出する。

友好的関係とは、例えば、一方の関係者と他方の関係者とが共同で特許出願または技術論文等を作成しており、一定の協力関係を有する場合である。敵対的関係とは、例えば、一方の関係者と他方の関係者とが特許無効審判または特許侵害訴訟等で対立しており、競争的な関係を有する場合である。敵対関係は、方向性を有する。例えば、一方の関係者が他方の関係者が有する特許の無効を主張している場合、一方の関係者から他方の関係者への攻撃と考えることができる。

表示部１０４は、各関係者の名称と、関係検出部１０３により検出された各関係者間の関係とを含むマップ２００を作成し、表示装置１６に表示させる。

マップ２００は、各関係者を象徴する関係者ノード２０１と、友好的関係にある関係者同士を接続する友好的接続線２０２と、敵対的関係にある関係者同士を接続する敵対的接続線２０３とを含む。

関係者ノード２０１は、例えば、関係者の名称（会社名、氏名）のみから構成することもできるし、関係者の名称と図形の組合せとして構成することもできる。関係者の名称または関係者の名称に関連付けられる図形の大きさは、その関係者に関する文献数に応じて設定される。例えば、特許出願件数の多い関係者のノードは大きく表示される。特許出願件数の少ない関係者のノードは小さく表示される。

友好的接続線２０２は、互いに友好的関係にある複数の関係者同士を接続する。友好的接続線２０１の両端には、外側に向かう矢印が設けられている。

敵対的接続線２０３は、互いに敵対的関係にある複数の関係者同士を接続する。敵対的接続線は、一方の関係者ノード２０１から他方の関係者ノード２０１に向かう矢印線と、他方の関係者ノード２０１から一方の関係者ノード２０１に向かう矢印線とを含む。即ち、敵対的接続線２０３は、向かい合う２つの矢印線として構成される。

２つの関係者同士が、友好的関係と敵対的関係の両方を有する場合、それら関係者ノード２０１間に、友好的接続線２０２と敵対的接続線２０３との両方、または、いずれか一方を設けることができる。

例えば、図２のＢ社とＣ社との間には、友好的接続線２０２と敵対的接続線２０３との両方が設定される。これに代えて、友好関係と敵対関係のうちいずれか強い方の関係を示す接続線のみを表示する構成でもよい。例えば、友好関係の方が敵対関係よりも強い（大きい）場合は友好的接続線２０２のみを表示し、友好関係の方が敵対関係よりも弱い（小さい）場合は敵対的接続線２０３のみを表示する。

友好関係と敵対関係の大小は、例えば、友好的関係の存在を示す事実の数（共同出願件数、共同著作数等）と、敵対関係の存在を示す事実の数（特許無効審判の請求数、情報提供数、特許侵害訴訟数等）とを比較することにより、判断可能である。

さらに、マップ２００には、メニュー２０４と、表示欄２０５と、サブウインドウ２０６とを含めることもできる。メニュー２０４は、例えば、「印刷」、「データ出力」、「保存」、「検索条件設定」、「画面表示設定」等のメニューを表示する。

「印刷」とは、マップ２００を印刷させるメニューである。「データ出力」とは、後述の実施例のようにマップ２００のデータを表計算ソフトウェア等で利用可能な形態で出力させるメニューである。「保存」とは、マップ２００を保存させるメニューである。「検索条件設定」とは、検索方法（キーワード検索、概念検索等）等を設定するためのメニューである。「画面表示設定」とは、マップ２００の表示方法を設定するためのメニューである。画面表示設定により、例えば、上述のように、同一の関係者間に友好関係と敵対関係の両方がある場合、いずれか一方のみ表示させるのか、あるいは、両方とも表示させるのか等を指定することができる。

表示欄２０５は、マップ２００の書誌的事項を表示する。マップ２００の書誌的事項としては、例えば、マップ２００の作成に使用された検索条件、抽出された特許文献等の総数、マップ２００の作成された年月日等を挙げることができる。

サブウインドウ２０６は、関係者ノード２０１または接続線２０２，２０３に関連付けられてマップ２００上に表示される。例えば、ユーザが接続線２０２，２０３にポインタ２０７を置くと、その接続線に関係するキーワードまたは国際特許分類（IPC）等がサブウインドウ２０６に表示される。これにより、ユーザは、各関係者ノード２０１間を結びつけるキーワード等を容易に把握することができる。

図２のマップ２００は例示であるが、それによれば、出願件数が大きいＡ社のノードは大きく表示されており、Ｂ社及びＤ社と友好関係にあることがわかる。Ｂ社とＣ社の場合は、状況に応じて関係が変化していることがわかる。Ｅ社とＦ社とは友好関係にあり、Ｅ社はＤ社と敵対し、Ｆ社はＢ社と敵対していることがわかる。

図３は、関係表示装置１００の全体動作を示すフローチャートである。本フローチャートを含む以下の各フローチャートは処理の概要を示しており、実際のコンピュータプログラムとは相違する場合がある。いわゆる当業者であれば、図示されたステップの一部を新たなステップに入れ替えたり、ステップの順番を変えたり、一部のステップを削除したりできるであろう。以下、ステップを「Ｓ」と略記する。

また、各フローチャートは、マイクロプロセッサ１１がコンピュータプログラムを実行することにより実現される。従って、マイクロプロセッサ１１を主語として説明することもできるが、ここでは、説明の便宜上、関係表示装置（符号１００を省略）を主語として説明する。

関係表示装置は、ユーザによって入力装置１７から入力される検索条件を取得する（Ｓ１０）。関係表示装置は、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集する（Ｓ１１）。

関係表示装置は、収集された情報（テキストデータまたはテキストデータ以外のデータ）を解析し（Ｓ１２）、解析結果に基づいて、各関係者間の友好関係（Ｓ１３）及び敵対関係（Ｓ１４）をそれぞれ検出する。友好関係の検出方法及び敵対関係の検出方法は、それぞれ図を改めて説明する。

最後に、関係表示装置は、マップ２００（関係図）を作成し（Ｓ１５）、マップ２００を表示装置１６に出力させる（Ｓ１６）。

図４は、友好関係を検出する処理のフローチャートである。本フローチャートは、図３中のＳ１３に対応する。

関係表示装置は、例えば、共同特許出願人の情報及び共同発明者の情報を検出し（Ｓ２０）、さらに、論文の共同著作の情報を検出する（Ｓ２１）。そして、関係表示装置は、共同出願の件数、共同発明の件数、共同著作の件数に基づいて、関係者同士の友好関係を判定する（Ｓ２２）。本実施例では、一方の関係者と他方の関係者の間に、友好関係の存在を示す事実（友好要因）が一つでもある場合は、友好関係にあると判定する。

図５は、友好度を管理するテーブルＴ１０を示す。友好度管理テーブルＴ１０は、例えば、本人欄Ｃ１１と、相手欄Ｃ１２と、友好要因欄Ｃ１３と、友好度欄Ｃ１４とを備えている。友好度管理テーブルＴ１０は、各関係者毎にそれぞれ作成される。

本人欄Ｃ１１には、抽出された各関係者のうち対象の関係者を特定する情報（名称または識別番号）が記憶される。相手欄Ｃ１２には、本人と友好的な関係のある他の各関係者を特定するための情報が記憶される。

友好要因欄Ｃ１３には、本人と相手方との間に発生している友好要因の種類を特定する情報が記憶される。友好要因としては、上述の通り、共同出願、共同著作等を挙げることができる。友好度欄Ｃ１４には、本人と相手方との間の友好度ＦＰが記憶される。本実施例では、各友好要因を平等に扱っており、共同出願件数及び共同著作件数を単純に加算することにより、友好度ＦＰを算出する。例えば、Ａ社とＢ社とが２０件の共同出願と、３つの共同著作をしている場合、友好度ＦＰａｂは２３点として算出される。

図６は、敵対関係を検出する処理のフローチャートである。本フローチャートは、図３中のＳ１４に対応する。

関係表示装置は、特許無効審判の請求人及び被請求人の情報を検出し（Ｓ３０）、続いて、特許異議申立人及び特許出願人または特許権者の情報を検出し（Ｓ３１）、さらに、情報提供者（文献提出者）及び特許出願人の情報を検出する（Ｓ３２）。

さらに、関係表示装置は、特許訴訟の原告及び被告の情報、または、債権者及び債務者の情報を検出し（Ｓ３３）、それらの各情報に基づいて敵対関係があるか否かを判定する（Ｓ３４）。本実施例では、一方の関係者と他方の関係者の間に、敵対関係の存在を示す事実（敵対要因）が一つでもある場合は、敵対関係にあると判定する。

図７は、敵対度を管理するテーブルＴ２０を示す。敵対度管理テーブルＴ２０は、各関係者毎にそれぞれ作成される。図７では、一例として、Ｂ社と他の各関係者との敵対度を管理するテーブルＴ１０（Ｂ）と、Ｄ社と他の各関係者との敵対度を管理するテーブルＴ１０（Ｄ）とが示されている。

敵対度管理テーブルＴ２０は、友好度管理テーブルＴ１０と同様に、例えば、本人欄Ｃ２１と、相手欄Ｃ２２と、敵対要因欄Ｃ２３と、敵対度欄Ｃ２４とを備える。敵対要因としては、上述の通り、特許無効審判を請求したか（されたか）、情報提供をしたか（されたか）、侵害訴訟を起こされたか（されたか）等を挙げることができる。敵対度ＥＰは、友好度ＦＰと同様に、敵対要因の数を単純に加算することにより算出される。

図８は、キーワード等をマップ２００上に重ねて表示させる処理を示すフローチャートである。

関係表示装置は、ユーザにより接続線が選択されたか否かを判定する（Ｓ４０）。ユーザは、所望の接続線をクリックすることにより、または、所望の接続線上にポインタを移動させることにより、その接続線を選択することができる。

接続線が選択されると（Ｓ４０：ＹＥＳ）、関係表示装置は、その接続線に関連する情報の中から、出現頻度の高いキーワードまたはＩＰＣ等を検出し（Ｓ４１）、検出されたキーワード等を接続線の傍のサブウインドウ２０６内に表示させる（Ｓ４２）。

友好的接続線２０２が選択された場合、関係表示装置は、例えば、共同出願された明細書データから出現頻度の高いキーワード等を検出して、友好的接続線２０２の傍に表示させる。

また例えば、敵対的接続線２０３が選択された場合、関係表示装置は、特許無効審判請求のデータまたは判決文データ等から抽出される出現頻度の高いキーワード、または、情報提供の対象となっている特許出願書類に含まれる出現頻度の高いキーワードを検出して、敵対的接続線２０３の近傍に表示させる。

なお、図８では、接続線が選択された場合を例に挙げて説明したが、関係者ノード２０１が選択された場合も同様である。関係者ノード２０１が選択された場合は、その関係者ノード２０１に関するキーワードのうち出現頻度の高いキーワード等を、その関係者ノード２０１の傍に出現するサブウインドウ２０６内に表示させる。

このように構成される本実施例によれば、検索条件に合致する複数の関係者同士が、友好関係にあるのか、敵対関係にあるのかを可視化できる。即ち、ユーザは、友好関係ではない関係者同士が、全くの無関係なのか、それとも敵対関係なのかを直ちに判別することができる。従って、各関係者同士の関係を把握して、情報収集活動または営業活動等を効率的に行うことができる。

図９−図１２に基づいて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例は、第１実施例の変形例に相当する。従って、以下の各実施例では、第１実施例との相違点を中心に説明する。第２実施例では、関係者同士の関係を判定するための各種要因（友好要因、敵対要因）を重み付けすることにより、関係の強さ等を判断する。

図９は、本実施例による関係表示装置１００Ａを示す。関係表示装置１００Ａは、情報収集部１０１と、解析部１０２と、関係検出部１０３及び表示部１０４Ａに加えて、重み付け処理部１０５を備える。本実施例の表示部１０４Ａは、重み付け処理された関係をマップ２００Ａに表示させる。

マップ２００Ａを参照すると、各接続線２０２，２０３の線の太さは均一ではなく、変化していることがわかる。例えば、Ａ社とＢ社とは、強い友好関係が認められるため、友好的接続線２０２も太く表示されている。

一方、Ｅ社とＤ社との間には、Ｅ社からＤ社への強い敵意が認められるため、Ｅ社からＤ社に向かう敵対的接続線２０３（２）は、通常よりも太く表示されている。これに対し、Ｄ社からＥ社への敵対行動は比較的穏やかであるため、Ｄ社からＥ社に向かう敵対的接続線２０３（１）は、通常の太さで表示されている。

図１０は、全体動作のフローチャートである。関係表示装置１００Ａは、検索条件を取得すると（Ｓ５０）、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集する（Ｓ５１）。

関係表示装置１００Ａは、収集した情報を解析し（Ｓ５２）、重み付け処理を行う（Ｓ５３）。関係表示装置１００Ａは、重み付け処理の結果を用いて、友好関係（Ｓ５４）及び敵対関係（Ｓ５５）を検出する。

関係表示装置１００Ａは、友好関係及び敵対関係を含むマップ２００Ａを作成し（Ｓ５６）、表示装置１６に出力させる（Ｓ５７）。次に、重み付けの方法を説明する。

図１１は、友好度管理テーブルＴ１０Ａを示す。友好度管理テーブルＴ１０Ａは、本人欄Ｃ１１と、相手欄Ｃ１２と、友好要因欄Ｃ１３と、友好度欄Ｃ１４に加えて、新たに係数欄Ｃ１５及び時間欄Ｃ１６を備えている。

係数欄Ｃ１５には、各友好要因の種類毎に設定される所定の係数が記憶される。この所定係数は「第１係数」に該当する。時間欄Ｃ１６には、友好要因の発生した日時の情報、例えば、共同出願の出願日または共同著作の出版日等が記憶される。

図１２は、敵対度管理テーブルＴ２０Ａを示す。敵対度管理テーブルＴ２０Ａも、友好度管理テーブルＴ１０Ａと同様に、本人欄Ｃ２１と、相手欄Ｃ２２と、敵対要因欄Ｃ２３と、敵対度欄Ｃ２４と、係数欄Ｃ２５と、時間欄Ｃ２６とを備える。

係数欄Ｃ２５には、各敵対要因の種類毎に設定される別の所定係数が記憶される。別の所定係数は「第２係数」に該当する。時間欄Ｃ２６には、敵対要因の発生した日時の情報が記憶される。敵対要因の発生した日時としては、例えば、特許無効審判の請求日、文献提出日（情報提供日）、判決日等が該当する。

友好度の重み付け処理の例を説明する。友好要因をＦｆ、係数をＦｃとすると、友好度ＦＰは、式（１）により算出できる。便宜上、式の右辺に２項だけ示すが、友好要因の種類の数だけ項が設けられる。

ＦＰ＝Ｆｆ１×Ｆｃ１＋Ｆｆ２×Ｆｃ２．．．（１）
具体例を挙げる。例えば、共同出願の係数が１．０、共同著作の係数が０．６、Ａ社とＢ社の共同出願件数が２０件、共同著作件数が１０件であるとする。この場合の友好度ＦＰａｂは、上記式（１）から、ＦＰａｂ＝２０×１．０＋１０×０．６＝２６と求めることができる。

敵対度の重み付け処理も同様である。敵対要因をＥｆ、係数をＥｃとすると、敵対度ＥＰは、式（２）により算出できる。

ＥＰ＝Ｅｆ１×Ｅｃ１＋Ｅｆ２×Ｅｃ２．．．（２）
具体例で説明する。例えば、特許無効審判の係数が１．５、情報提供の係数が１．０、Ｂ社がＦ社を相手に起こした特許無効審判の件数が１０件、Ｂ社がＦ社について情報提供した件数が５０件であるとする。この場合の敵対度ＥＰｂｆは、上記式（２）から、ＥＰｂｆ＝１０×１．５＋５０×１．０＝６５と求められる。

以上、係数のみで重み付けする場合を説明したが、本実施例では、時間情報に基づく重み付けを行うこともできる。一般的には、過去に生じた要因よりも最近生じた要因の方が関係者同士に与える影響が強く、時間が経過するほど、要因の影響力は低下すると考えられるためである。時間に基づく重み付けのための係数を、ここでは便宜上、時間係数と呼ぶことにする。

例えば、重み付け処理を実行する現在時刻を基準とし、要因発生時刻が現在時刻を遡るほど、時間係数の値が小さくなるように設定すればよい。なお、ここでは便宜上、「時刻」と表現しているが、実際には要因発生時刻は「日」で管理されている。

要因発生時刻と現在時刻との差をΔｔ、時間係数をｔｃとすると、例えば、ｔｃ＝Ａ／Δｔ（Ａは正の定数）のように定義することができる。これにより、経過時間が長くなるほど、時間係数の値は低下していく。

従って、式（１）及び式（２）に時間係数ｔｃを導入することにより、より新しい要因を反映させ、古い要因の影響を排除できる。式（１）に時間係数を導入すると、式（３）となる。式（２）に時間係数を導入すると式（４）となる。

ＦＰ＝Ｆｆ１（１）×Ｆｃ１（１）×ｔｃ１（１）＋Ｆｆ１（２）×Ｆｃ１（２）×ｔｃ１（２）＋・・・＋Ｆｆ１（ｎ）×Ｆｃ１（ｎ）×ｔｃ１（ｎ）＋Ｆｆ２（１）×Ｆｃ２（１）×ｔｃ２（１）＋Ｆｆ２（２）×Ｆｃ２（２）×ｔｃ２（２）＋・・・＋Ｆｆ２（ｎ）×Ｆｃ２（ｎ）×ｔｃ２（ｎ）．．．（３）
ＥＰ＝Ｅｆ１（１）×Ｅｃ１（１）×Ｅｃ１（１）＋Ｅｆ１（２）×Ｅｃ１（２）×ｔｃ１（２）＋・・・＋Ｅｆ１（ｎ）×Ｅｃ１（ｎ）×ｔｃ１（ｎ）＋Ｅｆ２（１）×Ｅｃ２（１）×ｔｃ２（１）＋Ｅｆ２（２）×Ｅｃ２（２）×ｔｃ２（２）＋・・・＋Ｅｆ２（ｎ）×Ｅｃ２（ｎ）×ｔｃ２（ｎ）．．．（４）
本実施例では、友好要因の種類と発生時期とで重み付けして友好度を算出し、同様に、敵対要因の種類と発生時期とで重み付けして敵対度を算出する。そして、本実施例では、友好度または敵対度が大きくなるほど、接測線が太くなるように表示させる。

従って、ユーザは、各関係者同士が友好関係なのか、それとも敵対関係にあるのかだけではなく、友好の度合及び敵対の度合まで容易に把握することができる。

さらに、本実施例では、要因の発生時期を考慮するため、より現況に即して、関係者同士の関係を検出することができる。

図１３及び図１４を参照して第３実施例を説明する。本実施例では、各関係者の関係性に基づいてグループ化する。図１３は、本実施例による関係表示装置１００Ｂを示す。関係表示装置１００Ｂは、情報収集部１０１と、解析部１０２と、関係検出部１０３と、表示部１０４Ｂと、重み付け処理部１０５とに加えて、グルーピング処理部１０６を備えている。

グルーピング処理部１０６は、各関係者を一つまたは複数のグループに分類する。グルーピング処理部１０６は、複数の方法に基づいてグループを設定できる。例えば、第１の方法では、各関係者のうち友好的接続線２０２で接続される全ての関係者を共通のグループにまとめることができる。

第２の方法では、一方の関係者と他方の関係者との間に、友好的接続線２０２と敵対的接続線２０３の両方が設定される場合、要因数の大小、要因発生時期、要因の重要性等に基づいて、いずれか強い関係のみに注目し、グループを設定することができる。

例えば、友好要因の数の方が敵対要因の数よりも大きい場合、一方の関係者と他方の関係者とは同一のグループに入る。逆に、敵対要因の数の方が友好要因の数よりも大きい場合、一方の関係者と他方の関係者は別々のグループに属する。または、発生時期の新しい方の関係に基づいてグループの振り分けを行うことができる。さらに、友好要因が敵対要因よりも重要視されるべき要因である場合、それら関係者は共通のグループに属する。以上の説明以外の組合せ（要因数と発生時期、要因数と重要性、発生時期と重要性、要因数と発生時期及び重要性）に従って、グループ分けを行ってもよい。

第３の方法では、各関係者間の距離を算出し、所定の距離内に存在する各関係者を同一グループに所属させる構成でもよい。なお、以上は説明のための例示であって、本発明は上述の方法に限定されない。

表示部１０４Ｂは、グループ化された各関係者を含むマップ２００Ｂを作成して、出力する。図１３に示すマップ２００Ｂでは、Ａ社とＢ社とＣ社及びＤ社が共通のグループ２０８に所属しており、Ｅ社及びＦ社が他のグループ２０８に所属している。

基本的に、同一のグループ２０８に所属する関係者同士は、友好的接続線２０２で接続される。それぞれ異なるグループ２０８に所属する関係者同士は、敵対的接続線２０３で接続される。

但し、異なるグループ２０８に属する関係者同士が、常に、敵対的接続線２０３のみで接続されるとは限らない。ある関係者同士に友好関係と敵対関係が共存するような場合、その関係者同士を友好的接続線２０２と敵対的接続線２０３の両方で接続してもよい。つまり、グループ分けと接続線の設定とを密接に関連付けるのではなく、両者を切り離すことも可能である。

本実施例では、各グループ２０８間にも関係性を示す接続線が設定される。基本的に、複数のグループ２０８は、敵対的接続線２０３で接続される。しかし、異なるグループ同士が常に敵対的関係にあるとは限らない。例えば、主要キーワードに着目してグループを分けた場合等には、異なるキーワードで分類されるグループ同士が友好関係にある場合も考えられる。

図１４は、本実施例による全体動作のフローチャートである。関係表示装置１００Ｂは、検索条件を取得すると（Ｓ６０）、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集して解析する（Ｓ６１，Ｓ６２）。

関係表示装置１００Ｂは、重み付け処理の後（Ｓ６３）、グルーピング処理を実行し（Ｓ６４）、各関係者同士及び各グループ同士の、友好関係（Ｓ６５）及び敵対関係（Ｓ６６）をそれぞれ検出する。

関係表示装置１００Ｂは、グループ同士の関係を含むマップ２００Ｂを作成し（Ｓ６７）、表示装置１６に出力させる（Ｓ６８）。

本実施例では、第１実施例及び第２実施例と同様の効果を奏する。さらに、本実施例では、各関係者をグルーピングし、グループ間の関係もマップ２００Ｂに表示させるため、各関係者同士の関係及び各グループの関係等を容易に把握でき、より一層使い勝手が向上する。

図１５−図１７を参照して第４実施例を説明する。本実施例では、各関係者同士の関係の時間変化を分析して出力できるようにしている。

図１５は、本実施例による関係表示装置１００Ｃを示す。本実施例の関係表示装置１００Ｃは、情報収集部１０１と、解析部１０２と、関係検出部１０３Ｃと、表示部１０４Ｃと、重み付け処理部１０５とを備える。

本実施例の関係検出部１０３Ｃは、後述のように、各関係者同士の関係を、指定された期間内で複数回検出する。本実施例の表示部１０４Ｃは、各関係者同士の関係の時間変化を示すマップ２００Ｃを作成する。

図１６は、本実施例による全体動作のフローチャートである。関係表示装置１００Ｃは、検索条件及び期間を取得すると（Ｓ７０）、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集する（Ｓ７１）。ここで、期間とは、各関係者間の関係の時間変化を知るための期間であり、期間の始期または終期の少なくともいずれか一方が、ユーザにより指定される。

関係表示装置１００Ｃは、情報を解析し（Ｓ７２）、重み付け処理を行い（Ｓ７３）、友好関係（Ｓ７４）及び敵対関係（Ｓ７５）を検出する。関係表示装置１００Ｃは、指定された期間に含まれる一つのマップ２００Ｃを作成し、保存する（Ｓ７６）。

関係表示装置１００Ｃは、指定された期間内の全てのマップ２００Ｃを作成したか否かを判定する（Ｓ７７）。関係表示装置１００Ｃは、指定された期間について所定の周期毎のマップを作成する。

所定の周期は、例えば、年、月、日の中からユーザが選択できるように構成してもよいし、指定される期間に応じて自動的に設定してもよい。例えば、マップ作成期間として１０年が指定された場合、関係表示装置１００Ｃは、自動的に１年単位でマップを作成することができる。

関係表示装置１００Ｃは、指定期間内の全てのマップを作成していない場合（Ｓ７７：ＮＯ）、マップを作成する基準時刻を所定時間だけ進めて（Ｓ７８）、新たな基準時刻に基づいて各ＤＢ２１−４１から情報を収集し（Ｓ７１）、新たな基準時刻のマップを作成する（Ｓ７２−Ｓ７６）。

指定期間に含まれる全てのマップを作成した場合（Ｓ７７：ＹＥＳ）、関係表示装置１００Ｃは、マップを表示装置１６に出力する（Ｓ７９）。

図１７は、マップ２００Ｃを示す。マップ２００Ｃは、各周期（各基準時刻）毎に作成されるマップ２００Ｃ（１）−（３）を含む。２００Ｃ（１）は、指定期間内の最古のマップであり、２００Ｃ（３）は指定期間内の最新のマップであり、２００Ｃ（２）は、最古マップと最新マップの中間の時期に位置するマップである。

図１７によれば、最初、Ｅ社とＦ社とは無関係であったが（２００Ｃ（１））、途中で友好関係になったことがわかる（２００Ｃ（２））。また、Ａ社とＢ社の友好関係は、時間が経過するほど深まっていることがわかる。さらに、最初のうちＢ社とＦ社とは友好関係にあったが（２００Ｃ（１））、Ｆ社とＥ社とが友好関係を結んだ後（２００Ｃ（２））、Ｂ社とＦ社とは敵対関係になったことがわかる（２００Ｃ（３））。

本実施例も第１実施例及び第２実施例と同様の効果を奏する。さらに本実施例では、各関係者同士の関係の時間変化をマップ２００Ｃに表示させることができるため、より一層、各関係者間の関係を容易に把握することができる。

図１８−図２０を参照して第５実施例を説明する。本実施例では、関係者としての企業と、関係者に属するサブ関係者（または関係者の構成要素）としての従業員との関係を分析する。

図１８は、本実施例の関係表示装置１００Ｄを示す。本実施例の関係表示装置１００Ｄは、情報収集部１０１と、解析部１０２と、関係検出部１０３Ｄと、表示部１０４Ｄと、重み付け処理部１０５とを備える。

関係検出部１０３Ｄは、関係者としての法人間の関係のみならず、法人に属する各従業員同士の関係、それぞれ異なる法人に属する各従業員同士の関係も検出する。表示部１０４Ｄは、法人間、従業員間の関係を含むマップ２００Ｄを作成し、出力する。

図１９は、マップ２００Ｄの例を示す。説明の便宜上、法人関係者としてＡ社及びＢ社の２社のみを示す。なお、一人以上の自然人が属する組織であれば、法人に限らない。例えば、発明サークルのような組織でもよい。

Ａ社には、発明者Ａｉ１，Ａｉ２と、代理人ＰＡ１と、弁護士ＡＬ１が含まれている。Ａ社内の各ノードＡｉ１，Ａｉ２，ＰＡ１，ＡＬ１は、基本的に友好関係にある。Ｂ社には、発明者Ｂｉ１，Ｂｉ２と代理人ＰＡ２が含まれている。同様に、Ｂ社内の各ノードＢｉ１，Ｂｉ２，ＰＡ２も基本的に友好関係にある。

Ａ社とＢ社とは、敵対関係にあるため、敵対的接続線２０３で接続される。Ａ社の代理人ＰＡ１は、Ｂ社の発明者Ｂｉ１に関する特許出願または特許に対して、情報提供または特許無効審判の攻撃を加えているため、代理人ＰＡ１から発明者Ｂｉ１に向かう敵対的接続線２０３が設けられている。

Ｂ社の代理人ＰＡ２は、Ａ社の発明者Ａｉ１に関する特許出願または特許に対して、情報提供または特許無効審判等の攻撃を繰り返し加えているため、代理人ＰＡ２から発明者Ａｉ１に向かう敵対的接続線２０３が太く設定されている。

図２０は、本実施例による全体動作のフローチャートである。関係表示装置１００Ｄは、検索条件を取得し（Ｓ９０）、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し（Ｓ９１）、情報を収集して解析する（Ｓ９２）。

関係表示装置１００Ｄは、関係者が法人等の複数の自然人を含む組織である場合に、その組織に属する発明者、代理人、弁護士等のサブ関係者を検出する（Ｓ９３）。関係表示装置１００Ｄは、重み付け処理の後（Ｓ９４）、グルーピング処理を実行し（Ｓ９５）、各関係者同士及び各組織同士の、友好関係（Ｓ９６）及び敵対関係（Ｓ９７）をそれぞれ検出する。関係表示装置１００Ｂは、グループ同士（組織同士）の関係を含むマップ２００Ｄを作成し（Ｓ９８）、表示装置１６に出力させる（Ｓ９９）。

このように構成される本実施例も第１実施例及び第２実施例と同様の効果を奏する。さらに、本実施例では、法人等の単位で関係を検出するだけでなく、各法人等に属する発明者及び代理人等の関係も検出して表示する。従って、組織内の人間関係及び組織を跨る人間関係を容易に把握することができ、使い勝手が向上する。

図２１，図２２を参照して第６実施例を説明する。本実施例では、各関係者間の関係を示す接続線の近傍に、キーワード等を表示させる。第１実施例では、ユーザが接続線を選択したときに、その接続線に関連するキーワード等を表示させる。本実施例では、各接続線に関するキーワード等を最初から表示させる。

図２１は、本実施例による全体動作のフローチャートである。関係表示装置は、検索条件を取得すると（Ｓ１１０）、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集して解析する（Ｓ１１１，Ｓ１１２）。

関係表示装置は、重み付け処理の後（Ｓ１１３）、友好関係（Ｓ１１４）及び敵対関係（Ｓ１１５）をそれぞれ検出する。関係表示装置は、各接続線に関するキーワード等を検出し（Ｓ１１６）、キーワード等を含むマップ２００Ｅを作成して（Ｓ１１７）、表示装置１６に出力させる（Ｓ１１８）。

図２２は、マップ２２Ｅを示す。各接続線２０２，２０３上には、それぞれの接続線に関するキーワード等が表示される。

図２３，図２４を参照して第７実施例を説明する。本実施例では、ユーザにより指定される関係者を中心としてマップを作成する。図２３は、本実施例による全体動作のフローチャートである。

関係表示装置は、検索条件を取得すると、検索条件に基づいて各ＤＢ２１−４１を検索し、情報を収集して解析する（Ｓ１２０，Ｓ１２１，Ｓ１２２）。関係表示装置は、重み付け処理の後（Ｓ１２３）、友好関係（Ｓ１２４）及び敵対関係（Ｓ１２５）を検出し、マップ２００Ｆを作成して（Ｓ１２６）、出力させる（Ｓ１２７）。

関係表示装置は、マップ中央に配置すべき関係者がユーザにより指定されたか否かを判定する（Ｓ１２８）。マップ中央の関係者が指定されると（Ｓ１２８：ＹＥＳ）、関係表示装置は、マップ２００Ｆを作り直す（Ｓ１２６）。

図２４は、マップ２００Ｆを示す。図２４の上側に示すように、最初に作成されたマップ２００Ｆ（１）では、Ａ社が中央部に配置されている。ユーザがＢ社を選択して作り直しを指示すると、関係表示装置は、Ｂ社が中央部に配置されたマップ２００Ｆ（２）を作成する。

図２５を参照して第８実施例を説明する。本実施例では、マップデータを表計算ソフトウェア等で使用可能な形態で出力できるようにしている。図２５は、全体動作のフローチャートである。本処理は、図１４に示すＳ６０−Ｓ６８を全て備えている。

さらに、本処理では、マップをデータ出力できるようにしている（Ｓ６９）。ユーザがマップのデータを希望すると、関係表示装置は、マップデータを表計算ソフトウェア等で使用可能な形態で出力させる。例えば、関係表示装置は、ＣＳＶ（Comma Separated Values）形式のデータファイルＤＬを出力することができる。

図２６を参照して第９実施例を説明する。本実施例では、マップ作成を要求するコンピュータ５０と、マップを作成するコンピュータ１０とを別々に構成する。マップ作成を要求するコンピュータ５０は、マイクロプロセッサ５１と、メモリ５２と、通信Ｉ／Ｆ５３と、入力装置５４と、表示装置５５とを備える。

ユーザは、コンピュータ５０を介して、マップの作成を指示する。コンピュータ５０は、ユーザの指示に基づいて、コンピュータ１０にマップの作成を要求する。作成されたマップは、コンピュータ１０からコンピュータ５０に送信され、コンピュータ５０の表示装置５５に表示される。

なお、本発明は、上述した各実施例に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。例えば、各実施例を適宜組み合わせることができる。

さらに、いわゆるダミーを検出して、マップにダミー関係者が表示されにくい構成としてもよい。例えば、大学等の研究機関に属しない個人が情報提供等をしている場合は、いわゆるダミーとみなして、関係者から外すことができる。

あるいは、ダミー関係者が代理人を使っている場合、その代理人が代理している他の関係者のうちダミー関係者による攻撃先と敵対関係にある関係者とダミー関係者が同一であると判定する構成でもよい。

１０：コンピュータ、２０：特許電子図書館、３０：裁判所ウェブサイト、４０：その他のサイト、１００：関係表示装置（関係表示プログラム）、１０１：情報収集部、１０２：解析部、１０３：関係検出部、１０４：表示部、２００：マップ、２０１：関係者ノード、２０２：友好的接続線、２０３：敵対的接続線

Claims (9)

1. 特許に関する特許関連情報を記憶する特許関連情報記憶部から、指定される検索条件に従って特許関連情報を収集する情報収集部と、
   収集された前記特許関連情報を解析して複数の関係者を検出する解析部と、
   収集された前記特許関連情報に基づいて、前記各関係者間の友好関係及び敵対関係を検出する関係検出部と、
   前記各関係者と、前記各関係者のうち前記友好関係にある各関係者間を関連付けるための、両端が外側に向かう矢印を持つ友好的接続線と、前記各関係者のうち前記敵対関係にある各関係者間を関連付けるための、一方から他方へ向かう矢印線であって前記各関係者が互いに敵対関係にある場合は向かい合う２つの矢印線となる敵対的接続線と、を含むマップを作成して表示させる表示部と、
   を備える特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
2. 前記特許関連情報には、特許出願、特許無効審判、特許異議申立、情報提供、特許訴訟の各要因のうちいずれか複数の要因に関する情報が含まれており、
   前記関係検出部は、前記特許関連情報に含まれる前記複数の要因を所定の係数で重み付けすることにより、前記友好関係の度合を示す友好度と前記敵対関係の度合を示す敵対度とをそれぞれ算出し、
   前記表示部は、前記友好度に応じて前記友好的接続線の表示態様を決定し、前記敵対度に応じて前記敵対的接続線の表示態様を決定する、
   請求項１に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
3. 前記特許関連情報は、友好関係の存在を示す友好要因に関する友好要因情報（特許出願に関する情報を含む）と、敵対関係の存在を示す敵対要因に関する敵対要因情報（情報提供、特許無効審判、特許異議申立、特許訴訟に関する情報のうちいずれか一つの情報または複数の情報を含む）とを含み、
   前記解析部は、前記友好要因情報及び前記敵対要因情報に基づいて前記複数の関係者を検出し、
   前記関係検出部は、前記友好要因情報を前記所定の係数に含まれる第１係数に従って重み付けして、前記友好度を算出し、
   前記関係検出部は、前記敵対要因情報を前記所定の係数に含まれる第２係数に従って重み付けして、前記敵対度を算出し、
   前記表示部は、前記友好度が高くなるほど前記友好的接続線を強調して表示し、前記敵対度が高くなるほど前記敵対的接続線を強調して表示する、
   請求項２に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
4. 前記関係検出部は、前記特許関連情報に含まれる前記複数の要因の発生時刻と前記所定の係数とに基づいて、前記複数の要因を重み付けする、
   請求項２に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
5. 前記関係検出部は、前記各関係者を複数のグループにグループ化し、前記各関係者間の友好関係及び敵対関係と、前記各グループ間の友好関係及び敵対関係とをそれぞれ検出する、
   請求項１に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
6. 前記関係検出部は、指定された期間内の前記友好関係及び前記敵対関係をそれぞれ複数ずつ検出し、
   前記表示部は、前記指定された期間内の前記各友好関係及び前記各敵対関係の時間変化を表示させる、
   請求項１に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
7. 前記表示部により作成される前記マップを表計算ソフトウェアで使用可能な形式のデータとして出力させる、
   請求項１に記載の特許関連情報に基づく関係表示装置。
   
8. 特許に関する特許関連情報に基づいて検出される関係を表示させる方法であって、
   検索条件をコンピュータの有するインターフェースを介して受け付けるステップと、
   前記特許関連情報を記憶するデータベースから、前記検索条件に合致する特許関連情報を取得するステップと、
   取得された前記特許関連情報を解析して複数の関係者を検出するステップと、
   取得された前記特許関連情報に基づいて、前記各関係者間の友好関係及び敵対関係を検出するステップと、
   前記各関係者と、前記各関係者のうち前記友好関係にある各関係者間を関連付けるための、両端が外側に向かう矢印を持つ友好的接続線と、前記各関係者のうち前記敵対関係にある各関係者間を関連付けるための、一方から他方へ向かう矢印線であって前記各関係者が互いに敵対関係にある場合は向かい合う２つの矢印線となる敵対的接続線と、を含むマップを作成するステップと、
   作成された前記マップをディスプレイ装置に表示させるステップと、
   をコンピュータに実行させるための、特許関連情報に基づく関係表示方法。
   
9. コンピュータを、
   特許に関する特許関連情報を記憶する特許関連情報記憶部から、指定される検索条件に従って特許関連情報を収集する情報収集手段と、
   収集された前記特許関連情報を解析して複数の関係者を検出する解析手段と、
   収集された前記特許関連情報に基づいて、前記各関係者間の友好関係及び敵対関係を検出する関係検出手段と、
   前記各関係者と、前記各関係者のうち前記友好関係にある各関係者間を関連付けるための、両端が外側に向かう矢印を持つ友好的接続線と、前記各関係者のうち前記敵対関係にある各関係者間を関連付けるための、一方から他方へ向かう矢印線であって前記各関係者が互いに敵対関係にある場合は向かい合う２つの矢印線となる敵対的接続線と、を含むマップを作成して表示させる表示手段としてそれぞれ機能させるためのコンピュータプログラム。
   

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