JP5655305B2 - Patent power calculation device and operation method of patent power calculation device - Google Patents

Patent power calculation device and operation method of patent power calculation device Download PDF

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JP5655305B2 JP2009298171A JP2009298171A JP5655305B2 JP 5655305 B2 JP5655305 B2 JP 5655305B2 JP 2009298171 A JP2009298171 A JP 2009298171A JP 2009298171 A JP2009298171 A JP 2009298171A JP 5655305 B2 JP5655305 B2 JP 5655305B2
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Description

本発明は、特許履歴データを利用して特許利益を算出する特許利益算出装置に関する。   The present invention relates to a patent profit calculating apparatus that calculates patent profit using patent history data.

従来評価手法は、特許権1件当たりの価値を算出する金銭的評価手法と、シンクタンク等で行われている、相対的評価手法に大別される。   Conventional evaluation methods are roughly classified into a monetary evaluation method for calculating the value per patent right and a relative evaluation method performed in a think tank or the like.

従来の金銭的評価手法では、スコアリング利用型DCF法、ブラックショールズモデル、コストアプローチ、マーケットアプローチなど、様々な手法が用いられていた。これらの手法は、金銭的、経済的評価であることから、特許権譲渡の場面などでの需要が高いが、定性分析(スコアリング)に主観が入りやすい、また、全ての特許権を評価しようとすると莫大なコストが掛かる等の問題点がある。   In the conventional monetary evaluation method, various methods such as a scoring DCF method, a Black Scholes model, a cost approach, and a market approach have been used. Since these methods are financial and economic evaluations, there is a high demand in the transfer of patent rights, etc., but subject to qualitative analysis (scoring), and let us evaluate all patent rights. Then, there are problems such as enormous costs.

一方、相対的評価手法では、特許所有件数、登録率、出願件数、請求項数等を解析する統計的な評価手法や、特許明細書の単語分析、技術系統図などから技術価値を評価する手法が用いられている。これらの手法は、データ中心の評価手法であることから、客観性が担保されやすく、競合他社との相対的な技術力の比較の場面などでその機能を発揮するが、評価項目と経済活動(特許権の持つ独占排他力)との因果関係の特定が困難であるなどの問題点があった。例えば、特許数が多い企業が必ずしも収益力が高いとは限らないことは周知の通りである。   On the other hand, in the relative evaluation method, a statistical evaluation method that analyzes the number of patents owned, registration rate, number of applications, number of claims, etc., a method that evaluates the technical value from word analysis of patent specifications, technical system diagrams, etc. Is used. Since these methods are data-centered evaluation methods, objectivity is easily secured and their functions are demonstrated in situations such as comparing relative technical capabilities with competitors. There was a problem that it was difficult to specify the causal relationship with the monopoly power of patent rights). For example, it is well known that a company with a large number of patents does not necessarily have high profitability.

また、特許文献1のように、特許価値を算出するにあたってその特許が実施された商品についての市場データ、財務データ又はマーケティングデータからなる市場情報や、その特許発明の事業化力、技術力、権利力、現代社会適合力及び総合力の格付を求め、更に、その商品の収益力及び対象特許の利益貢献度から対象特許の収益創出力指数を算出し、前記収益創出力指数、商品の市場規模を考慮した商品市場形成力、並びに対象特許のリスク率及び拡張力を基に、評価時点の対象特許の理論価格を求めるという発明がなされている。
特開2005−174313号公報
In addition, as in Patent Document 1, market information consisting of market data, financial data, or marketing data about a product for which the patent is implemented in calculating the patent value, commercialization power, technical power, and rights of the patented invention. Power, modern social adaptability and overall power rating, and calculate the profit creation output index of the target patent from the profitability of the product and the contribution of profit of the target patent. Inventions have been made to obtain the theoretical price of a target patent at the time of evaluation based on the ability to form a product market in consideration of the risk and the risk rate and expansion capability of the target patent.
JP 2005-174313 A

しかしながら、特許文献1のような金銭的評価手法を用いる場合には、特許1件1件について市場情報や権利範囲などの検討を行なう必要があり、多数の特許の価値を一度に評価することは難しい。また、相対的評価手法では先述の通り、評価項目と経済活動(特許権の持つ独占排他力)との因果関係の特定が困難であった。ゆえに、特許群の価値を評価することは難しく、今までに適切な手法は開発されていなかった。しかし、知的財産が企業価値の大部分を占めるといわれる昨今において、知財マネージメントの成果を確かめるための標準的な指標が求められているのが現状である。   However, when using a monetary evaluation method such as Patent Document 1, it is necessary to examine market information and the scope of rights for each patent, and it is not possible to evaluate the value of many patents at once. difficult. In the relative evaluation method, as described above, it is difficult to specify the causal relationship between the evaluation item and the economic activity (the exclusive power of patent rights). Therefore, it is difficult to evaluate the value of patent groups, and no appropriate method has been developed so far. However, in recent years when intellectual property is said to occupy most of the corporate value, a standard indicator for confirming the results of intellectual property management is required.

そこで、発明者は、経済活動(特許権の持つ独占排他力)との因果関係を特定することが可能な評価手法に則り特許力を算出する装置として、特許力算出装置及び特許力算出装置の動作方法(特開2009−3727号公報)を提案した。     Therefore, the inventor uses a patent power calculation device and a patent power calculation device as a device for calculating a patent power according to an evaluation method capable of specifying a causal relationship with an economic activity (a monopoly exclusive power of a patent right). An operation method (JP 2009-3727 A) has been proposed.

本発明は、この特許力算出装置を利用し、さらに、特許とその特許が生み出す利益との相関を知ることができる特許利益算出装置の提供を課題とする。     It is an object of the present invention to provide a patent profit calculation apparatus that can use this patent power calculation apparatus and further know the correlation between a patent and a profit generated by the patent.

本発明においては、以下の特許利益算出装置を提案する。なお、以下「特許」という記載については、出願中のものも含む場合がある。
In the present invention, the following patent profit calculation apparatus is proposed. In the following description, the term “patent” may include a pending application.

具体的には、第一の発明として、
母集団となる複数の出願番号または特許番号である特許IDを取得する特許取得部と、
取得した特許IDの特許履歴データを取得する特許履歴データ取得部と、
取得した特許履歴データに記述されている特許に対して取られた法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを予め準備したパターンを利用したパターンマッチング処理により検索し、検索された標準項目名称の組合せに応じて特許履歴データに記述されている項目内容をその手続日と関連付けて抽出する項目内容抽出部と、
抽出された項目内容およびそれに関連付けられている手続日を検索された標準項目名称の組合せに関連付けて保持する検索結果保持部と、
標準項目名称の組合せに関連付けて保持されている項目内容の組合せごとに予め準備されているコストを対応付けたコスト表を保持するコスト表保持部と、
技術分野ごとにその技術の陳腐化の目安となる陳腐化関数を格納した陳腐化関数格納部と、
特許の標準項目名称の組合せに応じて抽出された項目内容の組合せごとにコスト表保持部に保持されているコスト表を用いてコストを取得するとともに、算定基準日と、その項目内容の組合せごとに関連付けられている手続日と、その特許の出願日と、この特許が属する技術分野の陳腐化関数とを用いて算定基準日における陳腐化後コストを算出する陳腐化後コスト算出部と、
算出された陳腐化後コストを特許について全て合算する合算部と、
合算された合算値をさらに出願人または権利者の名義毎に集計する集計部と、
前記名義毎の事業収益値を取得する事業収益値取得部と、
集計した名義毎の集計値と、取得した名義毎の事業収益値との対を複数用いて母集団中における名義毎集計値と名義毎事業収益値との相関を算出する相関算出部と、
を有する特許利益算出装置を提供する。
Specifically, as the first invention,
A patent acquisition unit that acquires a patent ID that is a plurality of application numbers or patent numbers as a population,
A patent history data acquisition unit for acquiring patent history data of the acquired patent ID;
Search for a combination of standard item names indicating the legal procedure taken for the patent described in the acquired patent history data by pattern matching using a pattern prepared in advance, and the combination of the searched standard item names And an item content extraction unit that extracts the item content described in the patent history data in association with the procedure date,
A search result holding unit that holds the extracted item contents and the procedure date associated therewith in association with the combination of the searched standard item names;
A cost table holding unit that holds a cost table that associates costs prepared in advance for each combination of item contents held in association with a combination of standard item names;
An obsolete function storage section that stores an obsolete function that serves as an indication of obsolete technology for each technical field;
For each combination of item contents extracted according to the combination of the standard item names of each patent , the cost is acquired using the cost table held in the cost table holding unit, and the calculation reference date and the combination of the item contents a procedure date associated with each, and filing date of the patent, and obsolescence after cost calculating unit that calculates the cost after obsolescence of obsolescence function and the calculation reference date with the art to which this patent belongs,
A summation unit that sums all calculated post-stale costs for patents ;
A totaling section for further summing up the totaled values for each name of the applicant or right holder,
A business profit value acquisition unit for acquiring a business profit value for each name;
A correlation calculation unit that calculates the correlation between the aggregated value for each name and the business revenue value for each name in the population using a plurality of pairs of the aggregated value for each registered name and the business revenue value for each acquired name;
The patent profit calculation apparatus which has is provided.

第二の発明として、
前記名義毎集計値に代えて各名義の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎集計値である規模ファクター除外名義毎集計値とし、
前記名義毎事業収益値に代えて各企業の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎事業収益値である規模ファクター除外名義毎事業収益値とする
第一の発明に記載の特許利益算出装置を提供する。
As a second invention,
Instead of the aggregate value for each name, the aggregate value for each name excluding nominal name, which is the aggregate value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each name,
The patent profit calculation device according to the first invention, wherein the business profit value for each name is a business profit value for each name excluding the influence of a factor representing the company size of each company instead of the business profit value for each name. I will provide a.

第三の発明として、
前記相関算出部にて算出された相関を利用して一または二以上の名義と対応する事業収益値を算出する第一事業収益算出部をさらに有する第一の発明または第二の発明に記載の特許利益算出装置を提供する。
As a third invention,
The first business revenue calculation unit according to the first invention or the second invention, further comprising a first business revenue calculation unit that calculates a business revenue value corresponding to one or more names using the correlation calculated by the correlation calculation unit. A patent profit calculation device is provided.

第四の発明として、
前記相関算出部にて算出された相関を利用して一または二以上の特許IDと対応する事業収益値を算出する第二事業収益算出部をさらに有する第一の発明または第二の発明に記載の特許利益算出装置を提供する。
As a fourth invention,
The first invention or the second invention further includes a second business revenue calculation unit that calculates a business revenue value corresponding to one or more patent IDs using the correlation calculated by the correlation calculation unit. A patent profit calculation apparatus is provided.

本発明の特許利益算出装置により、特許とその特許が生み出す利益との相関を知ることができる。   With the patent profit calculation apparatus of the present invention, it is possible to know the correlation between a patent and the profit generated by the patent.

実施形態1に係る特許利益算出装置の機能ブロック図Functional block diagram of the patent profit calculation apparatus according to the first embodiment 特許履歴データの一部の一例An example of part of patent history data コスト表の一例Example cost table 陳腐化関数の算出方法を説明する図Diagram explaining how to calculate the obsolescence function 陳腐化関数の一例Example of obsolescence function 名義毎集計値の一例であるYK値と名義毎事業収益値の一例である営業利益の対を複数含む表の一例An example of a table containing a plurality of pairs of YK values, which are examples of aggregate values for each name, and operating profits, which are examples of business revenue values for each name 図6の表の数値を用いた散布図の一例An example of a scatter diagram using the values in the table of FIG. 図6の表の数値を用いた散布図(対数表示)の一例An example of a scatter diagram (logarithmic display) using the values in the table of FIG. 図7の散布図の一部を拡大した図An enlarged view of a part of the scatter diagram in FIG. 実施形態1に係る特許利益算出装置のハードウェア構成図Hardware configuration diagram of patent profit calculating apparatus according to Embodiment 1 実施形態1に係る特許利益算出装置の処理の流れを示すフロー図The flowchart which shows the flow of a process of the patent profit calculation apparatus which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施形態2に係る特許利益算出装置の機能ブロック図Functional block diagram of patent profit calculation apparatus according to Embodiment 2

以下に本発明を実施するための形態を説明する。なお、本発明はこれら実施形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。実施形態1にて、主として請求項1及び2に係る発明を説明する。実施形態2にて、主として請求項3及び4に係る発明を説明する。
<<実施形態1>>
<実施形態1:概要>
The form for implementing this invention is demonstrated below. Note that the present invention is not limited to these embodiments, and can be implemented in various modes without departing from the scope of the present invention. In the first embodiment, the invention according to claims 1 and 2 will be mainly described. In the second embodiment, the invention according to claims 3 and 4 will be mainly described.
<< Embodiment 1 >>
<Embodiment 1: Overview>

本実施形態における特許利益算出装置は、算出される合算値を名義人ごとに集計した名義人毎の集計値と、名義人毎の事業収益値との相関を算出する点に特徴がある。   The patent profit calculating apparatus according to the present embodiment is characterized in that a correlation between a total value for each holder who totals the calculated total value for each holder and a business profit value for each holder is calculated.

算出される合算値は、後述するように、出願番号または特許番号である特許IDにより他と区別される1つの特許等についての特許力を表す指数値である。ここで、本実施形態の特許利益算出装置によって算出される合算値が持つ意味を簡単に説明する。合算値は特許当たりで算出される。本実施形態の特許利益算出装置は、特許の価値が独占排他力にあるとの考えに基づき、この独占排他力を直接的に測定することを主眼とした、従来にはない全く新しい手法に則って計算を行なう。ここで独占排他力とは、特許権者が如何に事業を独占しているかを示す力であり、言い換えれば、特許権が如何に競合他社の事業の障害となっているかを示す力でもある。この独占排他力は、他社との境界を作る塀や柵に例えることができる。敵のいないところや、誰も興味を持たないところに柵を作ってもあまり意味はない。つまり、無人島に柵を作ったとしても第三者の進入を防ぐ役目は果たせないので意味がない。しかし、実際に敵がいるところに柵を作ることには大きな意義がある。第三者が完全に進入できないような立派な塀であればその意義はより大きなものになる。つまり、東京の真ん中の混み合った場所に広い領地をとって塀を作り、第三者の進入を完全に防ぐことには大きな意義があるのである。この第三者の進入を防ぐ行為こそが競合他社の排除であり、広い領地をとることは広い権利範囲を意味し、立派な塀とは無効になりにくい特許を意味する。
The calculated total value is an index value representing the patent power of one patent or the like that is distinguished from others by a patent ID that is an application number or a patent number, as will be described later. Here, the meaning of the total value calculated by the patent profit calculation apparatus of the present embodiment will be briefly described. The total value is calculated per patent . The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment is based on the idea that the value of a patent lies in exclusive exclusivity, and is based on a completely new method that has been mainly aimed at directly measuring the exclusive exclusivity. To calculate. Here, the monopoly power is the power that shows how the patent owner monopolizes the business, in other words, the power that shows how the patent right is an obstacle to the business of competitors. This exclusive exclusivity can be compared to a fence or fence that creates boundaries with other companies. It doesn't make much sense to create fences where there are no enemies or where no one is interested. In other words, even if a fence is made on an uninhabited island, it cannot be used to prevent third parties from entering, so it is meaningless. However, creating a fence where there are actual enemies is of great significance. The significance is even greater if it is a splendid habit that a third party cannot fully enter. In other words, it is of great significance to take a large territory in a crowded place in the middle of Tokyo and make a bag to completely prevent third parties from entering. The act of preventing this third party's entry is the exclusion of competitors, taking a large territory means a wide range of rights, and a splendid trap means a patent that is hard to be invalidated.

多数の競合他社がひしめき合う事業において広い権利範囲をもった強い特許権を持っているということは、強い独占排他力を持っているということである。市場において強い独占排他力を持つということが特許権者に利益をもたらす源泉となる。つまり、特許の独占排他力を評価することは、特許の収益力を評価することと同義であると考えられる。   Having a strong patent right with a wide range of rights in a business where many competitors collide has a strong monopoly power. Having a strong monopoly power in the market is a source of profit for the patentee. In other words, evaluating the exclusive power of a patent is considered to be synonymous with evaluating the profitability of a patent.

では、次に独占排他力の評価方法を説明する。独占排他力を持つ特許によって、特許権者が事業を独占するためには必ず排除すべき相手が存在する。そこで、その排除すべき相手が独占排他力を持つ障害特許に対してとる行動を考える。   Next, the method for evaluating the monopoly power will be explained. With patents with monopoly exclusivity, there are some other parties that must be excluded in order for the patentee to monopolize the business. Therefore, we will consider the actions that the other party to exclude should take against disability patents with exclusive exclusive power.

仮に、自社の事業障害となる特許権を発見した場合、どのような行動をとるだろうか。まずは、その特許権の内容を調べ、そして、ライセンス交渉をするのか、潰しにかかるのか、あるいは設計変更をするのか、といった判断が迫られるだろう。そのとき、特許権に対して何らかのアクションを起こすことになるはずである。ゆえに、本実施形態における特許力算出装置は、この特許権に対する第三者からのアクションを評価対象とすることが望ましい。   What actions will you take if you discover a patent right that hinders your business? First of all, it will be necessary to examine the contents of the patent right and decide whether to negotiate the license, whether it is going to be crushed, or to change the design. At that time, some action should be taken against the patent right. Therefore, it is desirable that the patent power calculation apparatus according to the present embodiment evaluates an action from a third party for this patent right.

実際に発明がなされてから出願、公開、審査、登録、そして消滅するまでには特許に対して様々なアクションが起こされる。例えば、審査請求、拒絶理由通知、特許査定または拒絶査定、閲覧請求、拒絶査定不服審判、無効審判などである。このさまざまなアクションの中で、第三者のアクションとは、特許の審査経過情報を知ることができる閲覧請求や、特許権を無効にするために請求される無効審判などである。本実施形態における特許力算出装置は、このような第三者(競合他社)からのアクションを評価することで特許権の持つ独占排他力を指数化することが可能である。   Various actions are taken against patents from the time an invention is actually made, to filing, publication, examination, registration, and extinction. For example, a request for examination, a notice of reasons for refusal, a patent decision or a decision of refusal, a request for browsing, a trial for refusal of decision of refusal, a trial for invalidation, etc. Among these various actions, the third-party action is a request for browsing for knowing patent examination progress information, a trial for invalidation requested to invalidate the patent right, or the like. The patent power calculation apparatus according to the present embodiment can index the exclusive power of patent rights by evaluating actions from such third parties (competitors).

では、なぜ評価対象を第三者のアクションのみに限定することが望ましいのかを説明する。例えば、第三者ではなく出願人(権利者)本人のアクションとしては「出願」があげられる。「出願」というアクションは我々の評価対象には入っていない。それは、多くの特許を出願した企業が特許による高い収益力を持つとは決して言えないからである。例えば、出願された特許のほとんどが審査請求をせずにみなし取下げになる場合や審査において拒絶され特許にならない場合にはたくさん出願をしても意味がないので、評価対象に入れることは妥当ではない。また、自己のアクションを評価対象に入れると恣意的に自己の評価を変えることが可能となってしまう。   Now, I will explain why it is desirable to limit the evaluation to only third party actions. For example, the action of the applicant (right holder) rather than a third party is “application”. The action “Apply” is not included in our evaluation. This is because a company that applied for many patents can never be said to have high profitability through patents. For example, if most of the applied patents are deemed to be withdrawn without requesting examination, or if they are rejected in examination and do not become patents, there is no point in filing a large number of applications. Absent. Moreover, if one's own action is included in the evaluation target, it becomes possible to arbitrarily change one's own evaluation.

しかし、競合他社がその存在を無視することができず、調査をしなければならない特許、調査をした結果特許回避をすることが難しいと判断し無効審判を起こして無効にしたいと思うような特許などは価値が高いと言えるだろう。   However, patents that competitors cannot ignore the existence of, and patents that must be investigated, patents that it is difficult to avoid patents as a result of the investigation and want to invalidate by making a trial for invalidation It can be said that these are highly valuable.

なお、合算値として算出される値は、第三者からのアクションを評価対象とする場合に限定されない。例えば、コストアプローチの考えに基づき、自社が特許に対してかけたコストを足し合わせることにより算出されても良い。   The value calculated as the total value is not limited to the case where an action from a third party is an evaluation target. For example, based on the idea of the cost approach, it may be calculated by adding the costs that the company has applied to the patent.

算出される合算値は、指数化されているので、名義人ごとに集計した名義人毎の集計値と、名義人毎の事業収益値との関係を表す回帰方程式を推計可能であり、この推計を行う点に本実施形態に係る特許利益算出装置の特徴がある。
<実施形態1:構成>
Since the calculated total value is indexed, it is possible to estimate a regression equation that expresses the relationship between the aggregate value for each holder and the business revenue value for each holder. The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment is characterized in that
<Embodiment 1: Configuration>

本実施形態に係る特許利益算出装置の機能ブロック図を図1に例示する。図1に示す特許力算出装置(0100)は、「特許取得部」(0101)と、「特許履歴データ取得部」(0102)と、「項目内容抽出部」(0103)と、「検索結果保持部」(0104)と、「コスト表保持部」(0105)と、「陳腐化関数格納部」(0106)と、「陳腐化後コスト算出部」(0107)と、「合算部」(0108)と、「集計部」(0109)と、「事業収益値取得部」(0110)と、「相関算出部」(0111)と、を有する。   FIG. 1 illustrates a functional block diagram of the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment. The patentability calculation apparatus (0100) shown in FIG. 1 includes a “patent acquisition unit” (0101), a “patent history data acquisition unit” (0102), an “item content extraction unit” (0103), Part ”(0104),“ cost table holding part ”(0105),“ obsolete function storage part ”(0106),“ post-stale cost calculation part ”(0107), and“ summation part ”(0108) A “aggregation unit” (0109), a “business profit value acquisition unit” (0110), and a “correlation calculation unit” (0111).

「特許取得部」(0101)は、特許IDを取得する。特許IDは、母集団となる複数の特許の出願番号または特許番号などである。   The “patent acquisition unit” (0101) acquires a patent ID. The patent ID is an application number or a patent number of a plurality of patents serving as a population.

「特許履歴データ取得部」(0102)は、取得した特許IDの特許履歴データを取得する機能を有する。特許履歴データとは、日本国においては特許庁が保有している審査経過情報等の各種情報を整理標準化して加工した整理標準化データがあげられる。特許履歴データは、審査経過情報の他に、登録後の特許権に対して起こされた無効審判などのアクションも含む。また、特許の履歴に限らず、実用新案、意匠、商標についての審査経過情報および登録後情報を含む。特許履歴データを参照することにより、出願日、出願人、発明者、権利者、IPCなどの情報や、出願審査請求の有無や審査経過の状況などを知ることが可能である。   The “patent history data acquisition unit” (0102) has a function of acquiring patent history data of the acquired patent ID. The patent history data is organized standardized data obtained by organizing and processing various information such as examination progress information held by the JPO in Japan. The patent history data includes, in addition to examination progress information, actions such as invalidation trials that have been filed against registered patent rights. Further, not only the history of patents but also examination progress information and post-registration information on utility models, designs, and trademarks are included. By referring to the patent history data, it is possible to know information such as the filing date, applicant, inventor, right holder, IPC, etc., whether there is an application examination request, and the examination progress status.

「項目内容抽出部」(0103)は、取得した特許履歴データに記述されている特許に対して取られた法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを予め準備したパターンを利用したパターンマッチング処理により検索し、検索された標準項目名称の組合せに応じて特許履歴データに記述されている項目内容をその手続日と関連付けて抽出する機能を有する。
The “item content extraction unit” (0103) performs pattern matching processing using a pattern in which a combination of standard item names indicating legal procedures taken for patents described in the acquired patent history data is prepared in advance. It has a function of searching and extracting item contents described in the patent history data in association with the procedure date according to the combination of the searched standard item names.

ここで、特許に対して取られた法律的手続とは、閲覧請求や無効審判などのことである。
Here, the legal procedure taken against the patent is a request for browsing or a trial for invalidation.

特許に対して取られた法律的手続きを示す標準項目名称の組合せとは、例えば、特許に対して無効審判という法律的手続が取られた場合には、審判種別、審判最終処分種別、審決の決定記事の結論、などの標準項目名称の組合せである。この組合せにより、特許履歴データをパターンマッチング処理することにより無効審判という法律的手続を検索する。特許履歴データ中においては、無効審判という法律的手続を検索しその結果を知るためのデータが散在しているため、パターンマッチング処理をして項目内容等を抽出する必要がある。
The combination of standard item names indicating legal procedures taken against patents, for example, in the case where legal proceedings that invalidation trial were taken for the patent, the referee type, trial final disposal type, decision of It is a combination of standard item names such as the conclusion of a decision article. By this combination, a legal procedure called invalidation trial is searched by performing pattern matching processing on the patent history data. In the patent history data, data for searching for a legal procedure called invalidation trial and finding out the result are scattered, so it is necessary to perform pattern matching processing to extract item contents and the like.

次に、検索された標準項目名称の組合せに応じて特許履歴データに記述されている項目内容を抽出する方法を説明する。図2に特許履歴データの一部(0200)の一例を示した。左側が標準項目名称(0201)であり、右側が項目内容(0202)である。図2の場合には、標準項目名称「審判種別」に対する項目内容は、「112(全部無効(新無効))」であり、標準項目名称「審判最終処分種別」に対する項目内容は、「02(請求不成立)」であり、標準項目名称「審決の決定記事」の「結論」に対する項目内容は、「Y(無効としない)」である。   Next, a method for extracting item contents described in the patent history data according to the combination of retrieved standard item names will be described. FIG. 2 shows an example of a part (0200) of the patent history data. The left side is the standard item name (0201), and the right side is the item content (0202). In the case of FIG. 2, the item content for the standard item name “trial type” is “112 (all invalid (new invalid))”, and the item content for the standard item name “trial final disposal type” is “02 ( The item content for the “conclusion” in the standard item name “determination decision article” is “Y (not invalid)”.

そして、これらの項目内容とともに手続が行なわれた日付も関連づけて抽出する。例えば、無効審判であれば「審判請求日」を抽出する。   And the date when the procedure was performed is extracted in association with these item contents. For example, if the trial is invalid, the “request date for appeal” is extracted.

「検索結果保持部」(0104)は、抽出された項目内容およびそれに関連付けられている手続日を検索された標準項目名称の組合せに関連付けて保持する機能を有する。つまり、図2を例にすると、項目内容として112 (全部無効(新無効))、02 (請求不成立)、Y(無効としない)を標準項目名称の組合せに関連づけて、手続日として2004/04/01を同じく標準項目名称の組合せに関連づけて保持する。保持されている検索結果を参照すれば、特許に対して取られた法律的手続である無効審判の審判請求日、審判種別、審判最終処分種別、審決の決定記事の結論が分かる。
The “search result holding unit” (0104) has a function of holding the extracted item content and the procedure date associated therewith in association with the combination of the searched standard item names. That is, taking FIG. 2 as an example, the item contents 112 (all invalid (new invalid)), 02 (billing not established), Y (not invalid) are associated with the combination of standard item names, and the procedure date is 2004/04. / 01 is also stored in association with the combination of standard item names. By referring to the stored search results, it is possible to determine the date of the trial for invalidation trial, which is the legal procedure taken against the patent , the trial type, the final disposal type, and the conclusion of the decision article of the trial decision.

「コスト表保持部」(0105)は、標準項目名称の組合せに関連付けて保持されている項目内容の組合せごとに予め準備されているコストを対応付けたコスト表を保持する機能を有する。コスト表の一例を図3に示した。図3の1行目には、標準項目名称の組合せが示されている。例えば、無効審判に対する標準項目名称の組合せは、審判種別、審判最終処分種別、審決の決定記事、などである。そして、2行目、3行目には項目内容の組合せの例が示されている。最初に、2行目の例は、無効審判が起きて、最終処分が請求不成立であり、さらに、審決が無効としないというものであった場合である。この場合には、第三者が無効審判にかけたコスト、例えば、1,000,000(百万)円をコストとしてコスト表に保持する。また、3行目の例は、無効審判が起きて、最終処分が請求成立であり、さらに、審決が無効とするというものであった場合である。この場合には、特許は無効となり、当該特許に価値はないものと考え、コストとしてゼロをコスト表に保持する。コスト表に記述されているコストは金銭単位であってもよいし、適当な値で割算した値や、その法律手続に対応する指数などであっても良い。   The “cost table holding unit” (0105) has a function of holding a cost table in which a cost prepared in advance is associated with each combination of item contents held in association with a combination of standard item names. An example of the cost table is shown in FIG. The first line in FIG. 3 shows a combination of standard item names. For example, the standard item name combinations for invalidation referees are a referee type, a final disposition type of a referee, a decision article for a trial decision, and the like. In the second and third lines, examples of item content combinations are shown. First, the example on the second line is a case where a trial for invalidation has occurred, the final disposition is unsuccessful, and the trial decision is not invalidated. In this case, the cost that the third party has tried for invalidation, for example, 1,000,000 (million) yen is held in the cost table as a cost. The example on the third line is a case where an invalidation trial occurs, the final disposition is a claim, and the trial decision is invalid. In this case, the patent becomes invalid and it is considered that the patent has no value, and zero is stored as a cost in the cost table. The cost described in the cost table may be a monetary unit, a value divided by an appropriate value, or an index corresponding to the legal procedure.

「陳腐化関数格納部」(0106)は、技術分野ごとにその技術の陳腐化の目安となる陳腐化関数を格納した機能を有する。   The “obsolete function storage unit” (0106) has a function of storing an obsolete function that is a measure of the obsolete technology for each technical field.

陳腐化関数は、次のようにして求める。図4上図は、ある技術分野において、出願から何年目に特許権が消滅したかという統計をとったグラフである。縦軸は消滅した特許権の割合で、横軸は出願からの年数である。この統計データは、出願のときを起点としていることがひとつの特徴である。当たり前のことかもしれないが、技術の陳腐化は権利が登録されたときから始まるのではなく、発明がなされたときをピークに始まるものであると考えたからである。ゆえに、発明の瞬間を起点とするのが最も正しいと思われるが、その統計をとることはできないので、出願のときを起点とする。図4上図を詳しく見てみると、出願から4年目ぐらいまでに消滅する特許権はほぼ0(ゼロ)であり、その後、徐々に消滅する特許権が増えているのが分かる。そして、出願から20年目に登録特許のうち25%〜30%にあたる特許権が消滅する。これは、特許権の存続期間が原則として出願から20年であることによる。もし、存続期間が20年よりも長い場合にはもっと長い期間維持されたであろう特許権が20年目にすべて消滅しているのである。20年目に技術の陳腐化が一気に起こったわけではない。そこで、この20年目に消滅した特許権は20年目以降の数年間に渡って徐々に消滅していくものであったとの仮説に則って、図4下図の丸で囲んだような割合で年々消滅していくであろうとの予測をした。これが技術の陳腐化を表す大元となるグラフである。図4下図を正規分布で近似し、「1−正規累積分布」を計算したものが図5である。この曲線が陳腐化関数である。これは、技術価値陳腐化曲線ということもできる。ここで、消滅した特許権の割合を正規分布で近似する理由を簡単に説明する。登録されている特許同士は、それぞれについて進歩性の判断がなされて成立している。つまり、技術の進歩に伴ってある特許が陳腐化したことに起因して、他の特許が陳腐化することはない。よって、各特許は独立していると考えられ正規分布で近似することが可能である。   The obsolescence function is obtained as follows. The upper diagram in FIG. 4 is a graph showing statistics on how many years a patent right has expired in a certain technical field. The vertical axis is the percentage of patent rights that have been extinguished, and the horizontal axis is the number of years since filing. One of the characteristics of this statistical data is that it is based on the time of filing. Perhaps it is natural that technology obsolescence does not start when the right is registered, but it starts at the peak when the invention is made. Therefore, it seems that it is most correct to start from the moment of invention. However, since the statistics cannot be taken, it starts from the time of filing. Looking closely at the top of FIG. 4, it can be seen that the patent rights that are extinguished by the fourth year after the application are almost 0 (zero), and thereafter, the patent rights that gradually disappear are increasing. And the patent right corresponding to 25% to 30% of registered patents will be extinguished 20 years after the application. This is because the duration of the patent right is in principle 20 years from the filing date. If the lifetime is longer than 20 years, all patent rights that would have been maintained for a longer period have expired in the 20th year. The obsolete technology did not happen at the 20th year. Therefore, in accordance with the hypothesis that the patent rights that have been extinguished in the 20th year were gradually extinguished over the years after the 20th year, the ratios shown in the circles in the lower diagram of FIG. I predicted that it would disappear year by year. This is the main graph that represents the obsolescence of technology. FIG. 5 is a graph obtained by approximating the lower diagram of FIG. 4 with a normal distribution and calculating “1-normal cumulative distribution”. This curve is the obsolescence function. This can also be called a technological value obsolescence curve. Here, the reason for approximating the ratio of extinguished patent rights with a normal distribution will be briefly described. Registered patents are established after the judgment of inventive step is made for each. In other words, other patents will not become obsolete due to the fact that one patent has become obsolete as technology advances. Therefore, each patent is considered to be independent and can be approximated by a normal distribution.

図5によると、存続期間が20年という区切りがないとすれば、出願から25年程度でほとんどすべての特許が維持する価値を失う。このグラフの特徴は、最初の数年間ほとんど陳腐化しないが平均的な特許が消滅する年数に近づくにつれてその陳腐化のレートが加速し、平均消滅年数を通過するとまた、陳腐化レートが緩やかになることである。この関数を、技術分野ごとに算出し、陳腐化関数として格納している。   According to FIG. 5, if there is no delimitation that the lifetime is 20 years, almost all patents lose the value maintained in about 25 years from the filing date. This graph is characterized by little staleness in the first few years, but the rate of staleness accelerates as it approaches the number of years that the average patent expires, and then becomes stale once the average number of years expires That is. This function is calculated for each technical field and stored as an obsolete function.

「陳腐化後コスト算出部」(0107)は、各特許の標準項目名称の組合せに応じて抽出された項目内容の組合せごとにコスト表保持部に保持されているコスト表を用いてコストを取得するとともに、算定基準日と、その項目内容の組合せごとに関連付けられている手続日と、その特許の出願日と、この特許が属する技術分野の陳腐化関数とを用いて算定基準日における陳腐化後コストを算出する機能を有する。
The “post-stale cost calculation unit” (0107) acquires the cost using the cost table held in the cost table holding unit for each combination of item contents extracted according to the combination of the standard item names of each patent. obsolescence of calculation reference date used with a calculation reference date, and the procedure dates are associated with each combination of the item contents, and the filing date of that patent, the obsolescence function in the art to which this patent belongs to It has a function to calculate the post cost.

まず、各特許の標準項目名称の組合せに応じて抽出された項目内容の組合せごとにコスト表保持部に保持されているコスト表を用いてコストを取得する方法を説明する。図3に示したように、コスト表保持部には、法律的手続きを示す標準項目名称の組合せに応じた項目内容の組合せごとにコストが保持されている。そこで、抽出した項目内容の組合せによりコスト表を検索し、合致する組合せのコストを取得する。
First, a method for acquiring a cost using a cost table held in a cost table holding unit for each combination of item contents extracted according to a combination of standard item names of each patent will be described. As shown in FIG. 3, the cost table holding unit holds a cost for each combination of item contents corresponding to a combination of standard item names indicating legal procedures. Therefore, the cost table is searched by the combination of the extracted item contents, and the cost of the matching combination is acquired.

次に、陳腐化関数を利用して陳腐化後コストを算出する方法を図5を用いて説明する。まず、特許が属する技術分野を取得し、それに対応する陳腐化関数を取得する。そして、算定基準日と、その項目内容の組合せごとに関連付けられている手続日と、その特許の出願日とを取得する。遡及出願の場合には出願日として原出願日を取得する設定であっても良い。その理由は、先述の通り、技術の陳腐化は権利が登録されたときから始まるのではなく、発明がなされたときをピークに始まるものであると考えるからである。
Next, a method for calculating the post-stale cost using the stale function will be described with reference to FIG. First, the technical field to which the patent belongs is obtained, and the corresponding obsolescence function is obtained. Then, the calculation reference date, the procedure date associated with each combination of the item contents, and the filing date of the patent are acquired. In the case of a retroactive application, the original filing date may be acquired as the filing date. The reason for this is that, as mentioned above, technology obsolescence does not start when the right is registered, but it starts at the peak when the invention is made.

ある特許権について、出願からα年目に特許無効審判が請求されたが、維持審決がでたとする。そして、コスト表によるとその一連の手続が100ポイントであったとする。さらに、算定基準日が出願からβ年目であるとする。この場合において、α年の技術価値残存係数をT(α)、β年目の技術価値残存係数をT(β)とおくと、算定基準日における陳腐化後コストは、
陳腐化後コスト=100×T(β)/T(α)
として算出することができる。
Assume that a patent invalidation trial has been requested for a certain patent right in the α-year from the application, but a maintenance trial decision has been made. According to the cost table, the series of procedures is 100 points. Furthermore, it is assumed that the calculation reference date is β years from the filing date. In this case, if the technical value residual coefficient in year α is T (α) and the technical value residual coefficient in year β is T (β), the post-stale cost on the calculation base date is
Cost after obsolescence = 100 × T (β) / T (α)
Can be calculated as

算定基準日を現在として考えると、アクション日(α年)が出願から2年で現在(β年)が出願から3年であれば、ほとんど陳腐化はしないことになる。そして、アクション日(α年)が出願から2年で現在(β年)が出願から15年であれば、陳腐化は大きい。つまり、昔に起きた法律的手続きであるほど現在における陳腐化後コストに引き直すと小さい値となる。   Considering the calculation reference date as the present, if the action date (α year) is 2 years from the filing date and the current date (β year) is 3 years from the filing date, the date is almost obsolete. And if the action date (α year) is 2 years from the filing date and the current date (β year) is 15 years from the filing date, the obsolescence is great. In other words, the legal procedure that took place in the past is a smaller value when it is reduced to the current post-obsolete cost.

「合算部」(0108)は、算出された陳腐化後コストを特許について全て合算する機能を有する。これにより、1つの特許についての特許力を算出することが可能である。
The “summing unit” (0108) has a function of summing up the calculated post-stale costs for all patents . Thereby, it is possible to calculate the patent power of one patent .

「集計部」(0109)は、合算された合算値をさらに出願人または権利者の名義毎に集計する機能を有する。   The “counting unit” (0109) has a function of further summing up the summed values for each name of the applicant or right holder.

「事業収益値取得部」(0110)は、前記名義毎の事業収益値を取得する機能を有する。事業収益値とは、営業利益や経常利益などの財務諸表上の数値だけでなく、時価総額、フリーキャッシュフロー(FCF)等を含む。また、有価証券報告書の提出を義務付けられていない企業において、営業利益や経常利益などの財務データや、時価総額等が入手できない場合には、これらに代わり、利用可能な事業収益を利用する。   The “business profit value acquisition unit” (0110) has a function of acquiring the business profit value for each name. The business revenue value includes not only operating income and ordinary income figures but also market capitalization and free cash flow (FCF). In companies that are not obligated to submit securities reports, if financial data such as operating profit and recurring profit, market capitalization, etc. cannot be obtained, available business revenue is used instead.

「相関算出部」(0111)は、集計した名義毎の集計値と、取得した名義毎の事業収益値との対を複数用いて母集団中における名義毎集計値と名義毎事業収益値との相関を算出する機能を有する。   The “correlation calculation unit” (0111) uses a plurality of pairs of the aggregated value for each nominal name and the acquired business revenue value for each nominal name to calculate the aggregated value for each nominal name and the business revenue value for each nominal name in the population. It has a function to calculate the correlation.

相関は、2つの変量の関係をいう。例えば、n個の対になったデータ(X1,Y1)・・・(Xn,Yn)があるとき、Xが増加すれば、Yが増加するという関係にあるとき、正の相関があるといい、Xが増加すれば、Yが減少するという関係にあるとき、負の相関があるといい、Xの変化に対して、Yがその変化に対応せず変化する場合や、一定である場合は無相関である。また、相関を示す指標として、相関係数が用いられ、1に近ければ正の相関があり、−1に近ければ負の相関があり、0に近ければ相関は弱い。   Correlation refers to the relationship between two variables. For example, when there are n pairs of data (X1, Y1)... (Xn, Yn), there is a positive correlation when X increases and Y increases. When X increases, there is a negative correlation when Y decreases. When X changes with respect to changes in X and does not correspond to the change, or when it is constant Uncorrelated. In addition, a correlation coefficient is used as an index indicating the correlation. If it is close to 1, there is a positive correlation, if it is close to -1, there is a negative correlation, and if it is close to 0, the correlation is weak.

図6は、名義毎集計値の一例であるYK値と名義毎事業収益値の一例である営業利益の対を複数含む表の一例である。YK値及び営業利益は、それぞれ5年平均した値を用いている。   FIG. 6 is an example of a table including a plurality of pairs of YK values, which are examples of aggregate values for each name, and operating profits, which are examples of business revenue values for each name. YK value and operating income are averaged over 5 years.

図7は、図6の表の数値を用いた散布図の一例である。この図に示された各打点(プロット)の相関係数は、約0.85であり、相関は高い。   FIG. 7 is an example of a scatter diagram using the values in the table of FIG. The correlation coefficient of each dot (plot) shown in this figure is about 0.85, and the correlation is high.

また、図8は、図6を、名義毎集計値と名義毎事業収益値とについて、10を底とする常用対数で表示した散布図の一例である。このように、散布図の表示は、さまざまな形で行うことができる。例えば、対数表示を利用するといった具合である。対数表示を利用すれば、原点近くに打点(プロット)が密集している場合に、散布図を見やすく表示することができる。この図に示された各打点(プロット)の相関係数は、約0.81であり、相関は高い。   FIG. 8 is an example of a scatter diagram in which FIG. 6 is displayed in common logarithm with base 10 for the total value for each name and the business profit value for each name. Thus, the display of the scatter diagram can be performed in various forms. For example, logarithmic display is used. If the logarithmic display is used, it is possible to display the scatter diagram in an easy-to-see manner when the dots (plots) are close to the origin. The correlation coefficient of each dot (plot) shown in this figure is about 0.81, and the correlation is high.

相関の算出とは、回帰分析により、複数の変量間の関係を表す回帰方程式を推計することをいう。説明の対象となる変量を被説明変数、被説明変数を説明するための変量を説明変数という。   The calculation of the correlation means that a regression equation representing the relationship between a plurality of variables is estimated by regression analysis. A variable to be explained is called an explanatory variable, and a variable for explaining the explained variable is called an explanatory variable.

図9は、図7の散布図の一部を拡大した図である。この図には、図6の表で示される被説明変数である名義毎事業収益値と説明変数である名義毎集計値とからなるデータの散らばりを代表する回帰方程式の一例が図示されている。この回帰方程式は、最小二乗法の一次近似式として推計したものである。この図に示すように説明変数が一である単回帰分析では、回帰方程式は、名義毎集計値Sと名義毎事業収益値R、定数α、βを用いて、
R=α+βS
との一次近似式で表すことができる。例えば、図9では、
S=0.05997×R となるから、
R= S/0.05997 = 約16.67500×S
となる。
FIG. 9 is an enlarged view of a part of the scatter diagram of FIG. This figure shows an example of a regression equation representative of the dispersion of data composed of the business revenue value for each name, which is the explained variable shown in the table of FIG. 6, and the aggregate value for each name, which is the explanatory variable. This regression equation is estimated as a first-order approximation of the least square method. As shown in this figure, in the single regression analysis with one explanatory variable, the regression equation uses the aggregated value S for each name, the business revenue value R for each name, and constants α, β,
R = α + βS
Can be expressed by a first-order approximation formula. For example, in FIG.
Since S = 0.05997 × R,
R = S / 0.05997 = about 16.67500 × S
It becomes.

特許とその特許が生み出す利益との相関を算出することにより、自社の特許が収益に結びついているか、どのような問題点があるか、参考となる企業はどこかなど、さまざまな分析を行うことが可能となる。すなわち、特許力を示す指数値である名義毎集計値に基づいて予測される事業収益値と、前述した事業収益値取得部で取得された実際の名義毎の事業収益値を比較することができる。例えば、図6のG1社YK値は11169.93であるから、前述の回帰方程式を用いて、
G1社の予測営業利益R´(G1)
=16.67500×11169.93=186258.58275(百万円)
となる。これは、G1社の実際の営業利益183659(百万円)と、略同じである。一方、H1社のYK値は、11139.33であるから前述の回帰方程式を用いて、
H1社の予測営業利益R´(H1)
=16.67500×11139.33=185748.32775
となる。これは、H1社の実際の営業利益31829.4(百万円)より大きい。このことから、H1社においては、特許を収益に結びつけられていない点に問題があるとの分析が可能であり、かつ、略同水準の特許力を持つと考えられるG1社の活動が問題の解決に役立つのではないかとの分析が可能となる。
By calculating the correlation between a patent and the profit it generates, various analyzes are performed, such as whether the company's patent is linked to profits, what problems it has, and which companies are helpful Is possible. That is, it is possible to compare the business revenue value predicted based on the aggregate value for each name, which is an index value indicating patentability, and the actual business revenue value for each name acquired by the business revenue value acquisition unit described above. . For example, since the G1 company YK value in FIG. 6 is 11169.93, using the above regression equation,
G1 forecast operating profit R '(G1)
= 16.67500 x 11169.93 = 186258.58275 (million yen)
It becomes. This is substantially the same as the actual operating profit 183659 (million yen) of G1 company. On the other hand, the YK value of company H1 is 11139.33, so using the above regression equation,
H1's forecast operating profit R '(H1)
= 16.67500 x 11139.33 = 1857748.32775
It becomes. This is higher than H1's actual operating profit of 31829.4 million yen. From this, it is possible to analyze that company H1 has a problem in that patents are not tied to profits, and the activities of company G1, which is considered to have a patent power of approximately the same level, are problematic. It will be possible to analyze whether it is useful for the solution.

また、相関を算出する対象は、ある特定の技術分野に限ることもできる。例えば、車載用燃料電池群などの技術分野である。この場合は、さらに詳細な分析が可能となる。例えば、名義人aとbとで、車載用燃料電池群などの技術分野でも同様の関係が見られる場合、この収益力の違いをもたらしているのは、車載用燃料電池群などの技術分野であると分析できる。   Further, the target for calculating the correlation can be limited to a specific technical field. For example, it is a technical field such as an in-vehicle fuel cell group. In this case, further detailed analysis is possible. For example, if the holders a and b have the same relationship in the technical field such as the in-vehicle fuel cell group, the difference in profitability is brought about in the technical field such as the in-vehicle fuel cell group. It can be analyzed if there is.

さらに、説明変数は一つに限定されない。名義毎算出値以外にも、複数の説明変数を用いることが考えられる。例えば、従業員数、企業年齢、総資産回転率、一人当たりの有形資産、研究開発費比率など、または、時間的変動を考慮するためのトレンド変数若しくは業種別の傾向を考慮するための業種ダミー変数などをもあわせて用いるといった具合である。この場合、各説明変数相互の相関は低いことが望ましい。互いに相関が強いものを説明変数とすると結果の解釈に不都合が生じる場合があるからである。この問題は、多重共線性と呼ばれる。   Furthermore, the explanatory variable is not limited to one. It is conceivable to use a plurality of explanatory variables in addition to the calculated value for each name. For example, the number of employees, company age, total asset turnover ratio, tangible assets per capita, R & D cost ratio, etc., or trend variables for taking into account time fluctuations or industry dummy variables for taking into account industry-specific trends And so on. In this case, it is desirable that the correlation between each explanatory variable is low. This is because there are cases where inconvenience may occur in the interpretation of the results if those having strong correlation with each other are used as explanatory variables. This problem is called multicollinearity.

なお、名義毎集計値等の各説明変数及び名義毎事業収益値を算出する基準日は、同一でも良いし、異なっていても良い。例えば、各説明変数の算出基準日のデータから5年後の名義毎事業収益値について、相関を算出するといった具合である。このようにすれば、資本投下後、収益があがるまでには、一定のタイムラグが生じる変数についても、データの特性に応じた分析を行うことができる。   In addition, the reference date for calculating each explanatory variable such as the total value for each name and the business profit value for each name may be the same or different. For example, the correlation is calculated for the business profit value for each name after five years from the calculation reference date data of each explanatory variable. In this way, it is possible to perform an analysis according to the characteristics of the data even for a variable in which a certain time lag occurs until the profits are increased after the capital investment.

また、相関を算出する各変量として、名義毎集計値に代えて各名義の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎集計値である規模ファクター除外名義毎集計値とし、前記名義毎事業収益値に代えて各企業の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎事業収益値である規模ファクター除外名義毎事業収益値とする構成をとっても良い。   Also, as each variable for calculating the correlation, instead of the aggregated value for each name, the aggregated value for each nominal name that excludes the influence of the factor representing the company size of each name, and the aggregated value for each nominal name, excluding the influence of the factor representing the company size of each name, Instead of the value, a configuration may be used in which the business profit value for each name is a business profit value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each company.

規模ファクターの影響とは、各変量に対して企業規模が与える影響をいう。また、除外には、影響を完全に除くのではないが、減少させる場合を含む。例えば、大企業の方が一般的に保有特許数は多い傾向にあると考えられるが、保有特許数が多ければ、集計した名義毎集計値も大きくなる場合が多いと思われる。そこで、例えば、保有特許件数で名義毎集計値を除算し、特許1件あたりの平均的な特許力を変量として利用することで、当該企業の全体的な特許力を代表させて分析を行うこととするといった具合である。あるいは、規模ファクターとして、従業員数、発明者数、出願件数、売上高、研究開発費等を用いることとしても良い。   The influence of the scale factor means the influence of the company size on each variable. Exclusion includes the case where the effect is not completely eliminated but reduced. For example, it is considered that large companies generally tend to have a larger number of patents held, but if the number of patents held is large, the aggregated value for each name is likely to increase. Therefore, for example, by dividing the aggregate value for each name by the number of patents held, and using the average patent power per patent as a variable, the analysis should be performed by representing the overall patent power of the company. And so on. Alternatively, the number of employees, the number of inventors, the number of applications, sales, R & D expenses, etc. may be used as the scale factor.

また、例えば、事業収益値に代えて、売上高伸び率や、利益率を規模ファクター除外名義毎事業収益値として利用することとしても良い。
<実施形態1:ハードウェア構成>
Further, for example, instead of the business profit value, the sales growth rate or the profit rate may be used as the business profit value for each name excluding the scale factor.
<Embodiment 1: Hardware configuration>

図10は本実施形態に係る特許利益算出装置の各構成要素をハードウェアとして表現した際の構成の一例を表す概略図である。   FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of a configuration when each component of the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment is expressed as hardware.

本実施形態の構成要素である各部の全部又は一部は、ハードウェア、ソフトウェア、ハードウェアとソフトウェアの両方のいずれかによって構成される。例えば、これらを実現する一例として、コンピュータを利用する場合には、CPU、バス、メモリ、インタフェース、周辺装置などで構成されるハードウェアと、それらハードウェア上で実行可能なソフトウェアがある。ソフトウェアとしては、メモリ上に展開されたプログラムを順次実行することで、メモリ上のデータや、インタフェースを介して入力されるデータの加工、保存、出力などにより各部の機能が実現される。   All or a part of each component that is a component of the present embodiment is configured by hardware, software, or both hardware and software. For example, as an example for realizing these, when a computer is used, there are hardware constituted by a CPU, a bus, a memory, an interface, a peripheral device, and the like, and software that can be executed on the hardware. As software, the functions of each unit are realized by sequentially executing a program developed on the memory, and processing, storing, and outputting data on the memory and data input via the interface.

さらに具体的には、図10のようにコンピュータがCPU(1001)、RAM(1002)、ROM(1003)、入出力インタフェース(I/O)(1004)、HDD(1005)、等から構成されており、それらがシステムバス(1006)等のデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行なう。   More specifically, as shown in FIG. 10, the computer includes a CPU (1001), a RAM (1002), a ROM (1003), an input / output interface (I / O) (1004), an HDD (1005), and the like. They are connected to each other via a data communication path such as a system bus (1006) to transmit / receive information and process information.

また、RAM(1002)は、各種処理を行なうプログラムをCPUに実行させるために読み出すと同時にそのプログラムのワーク領域を提供する。また、RAM(1002)やROM(1003)にはそれぞれ複数のメモリアドレスが割り当てられており、CPU(1001)で実行されるプログラムは、そのメモリアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやり取りを行い、処理を行なうことが可能になっている。   The RAM (1002) reads a program for performing various processes for execution by the CPU and simultaneously provides a work area for the program. A plurality of memory addresses are assigned to the RAM (1002) and the ROM (1003), and programs executed by the CPU (1001) exchange data with each other by specifying and accessing the memory addresses. It is possible to perform processing.

図10を利用して本実施形態におけるハードウェア構成部の働きについて説明する。   The operation of the hardware configuration unit in this embodiment will be described with reference to FIG.

まず、特許利益算出装置の電源が起動されると、CPU(1001)は、ROM(1003)等の記憶装置に保持されている特許取得プログラム、特許履歴データ取得プログラム、項目内容抽出プログラム、検索結果保持プログラム、陳腐化後コスト算出プログラム、合算プログラム、集計プログラム、事業収益値取得部プログラム、相関算出プログラム等の各種プログラムをRAM(1002)のワーク領域に展開する。   First, when the power source of the patent profit calculation apparatus is activated, the CPU (1001) causes the patent acquisition program, the patent history data acquisition program, the item content extraction program, the search result held in the storage device such as the ROM (1003). Various programs such as a holding program, an obsolete cost calculation program, a summation program, a tabulation program, a business profit value acquisition unit program, and a correlation calculation program are developed in the work area of the RAM (1002).

そしてCPU(1001)は、特許取得プログラムを実行し、評価対象特許の特許IDを取得する。特許IDは、母集団となる複数の特許の出願番号または特許番号などである。特許IDの取得は、ユーザーが入力した特許IDを取得することも考えられるし、評価対象特許の範囲に含まれる特許IDを取得することとしても良い。評価対象特許の範囲は、あらかじめ定めておいても良いし、ユーザーにより入力させることとしても良い。例えば、保持されている整理標準化データからすべての特許IDを取得するとか、あるいは、ユーザーが入力したIPC記号と関連付けられている特許IDのみを取得するといった具合である。取得される特許IDは、例えば、前述した整理標準化データの一部である。このデータは、例えば、ROM(1003)等の記憶領域に保持されている。取得された特許IDはRAM(1002)の記憶データ領域に保持される。   The CPU (1001) executes the patent acquisition program and acquires the patent ID of the patent to be evaluated. The patent ID is an application number or a patent number of a plurality of patents serving as a population. The acquisition of the patent ID may be to acquire a patent ID input by the user, or may be to acquire a patent ID included in the scope of the patent to be evaluated. The range of the patent to be evaluated may be determined in advance or may be input by the user. For example, all the patent IDs are acquired from the stored standardized data, or only the patent ID associated with the IPC symbol input by the user is acquired. The acquired patent ID is, for example, a part of the above-described standardized data. This data is held in a storage area such as a ROM (1003), for example. The acquired patent ID is held in the storage data area of the RAM (1002).

次に、CPU(1001)は、特許履歴データ取得プログラムを実行し、取得した特許IDの特許履歴データを取得する。例えば、前述のようにROM(1003)等の記憶領域に保持されている特許履歴データから、取得した特許IDに関連付けられているものを取得する。取得した特許履歴データはRAM(1002)の記憶データ領域に保持される。   Next, the CPU (1001) executes a patent history data acquisition program and acquires patent history data of the acquired patent ID. For example, as described above, what is associated with the acquired patent ID is acquired from the patent history data held in the storage area such as the ROM (1003). The acquired patent history data is held in the storage data area of the RAM (1002).

次に、CPU(1001)は、項目内容抽出プログラムを実行し、ROM(1003)等の記憶領域に保持されているパターンファイルをRAM(1002)の記憶データ領域に読み込む。パターンファイルには、前述のとおり特許に対して取られた法律的手続きを示す標準項目名称の組合せが予め準備されている。そして、パターンファイルを利用したパターンマッチング処理を、RAM(1002)の記憶データ領域に保持された特許履歴データに対して行うことにより、法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを検索する。そして、標準項目名称の組合せに対応する項目内容および手続日を抽出する。例えば、前述した特許に対する無効審判という法律手続について、審判種別、審判最終処分種別、審決の決定記事の結論、などの標準項目名称の組合せを検索し、該当した場合には、各標準項目名称の項目内容及び手続日を、保持された特許履歴データから抽出するといった具合である。
Next, the CPU (1001) executes the item content extraction program and reads the pattern file held in the storage area such as the ROM (1003) into the storage data area of the RAM (1002). In the pattern file, as described above, combinations of standard item names indicating legal procedures taken for patents are prepared in advance. Then, a pattern matching process using the pattern file is performed on the patent history data held in the storage data area of the RAM (1002), thereby searching for a combination of standard item names indicating legal procedures. Then, the item content and the procedure date corresponding to the combination of the standard item names are extracted. For example, for the above-mentioned legal procedure of trial for invalidation of a patent , search for a combination of standard item names such as the type of trial, the type of final judgment of trial, the conclusion of the decision article of the trial decision, and if applicable, the name of each standard item For example, the item contents and the procedure date are extracted from the retained patent history data.

次に、CPU(1001)は、検索結果保持プログラムを実行し、抽出した項目内容と手続日を、前述のパターンファイルの標準項目名称の組合せと関連付けをして、RAM(1002)の記憶データ領域に保持する。   Next, the CPU (1001) executes the search result holding program, associates the extracted item contents and the procedure date with the combination of the standard item names of the pattern file described above, and the storage data area of the RAM (1002). Hold on.

次に、CPU(1001)は、陳腐化後コスト算出プログラムを実行する。このとき、CPU(1001)は、ROM(1003)等の記憶領域に保持されているコスト表、陳腐化関数をRAM(1002)の記憶データ領域に読み込む。そして、コスト表を検索することにより、記憶データ領域に保持されている検索結果に対応するコストを取得する。さらに、陳腐化関数は、例えば、IPCのサブクラスの各分類記号に対応する形で保持されており、取得された特許履歴データ中から特許IDに関連付けられたIPC分類を、特許が属する技術分野として取得し、この取得されたIPC分類に対応する陳腐化関数を陳腐化関数取得することとすれば良い。そして、ユーザーが入力するか、または、特許利益算出現在などをあらかじめ取得するプログラムを実行するなどの方法で算定基準日を取得し、前述の保持された検索結果からその項目内容の組合せごとに関連付けられている手続日と、取得された特許履歴データ中から特許IDに関連付けられたその特許の出願日を取得する。そして、前述のように、このコストが100であり、手続日が出願からα年目、算定基準日が出願からβ年目であるとき、これらの値を陳腐化関数に代入して得られるα年の技術価値残存係数をT(α)、β年目の技術価値残存係数をT(β)とすると、算定基準日における陳腐化後コストは、
陳腐化後コスト=100×T(β)/T(α)
として算出されることとなる。算出された陳腐化後コストはRAM(1002)の記憶データ領域に保持される。
Next, the CPU (1001) executes an obsolete cost calculation program. At this time, the CPU (1001) reads the cost table and the obsolete function held in the storage area such as the ROM (1003) into the storage data area of the RAM (1002). Then, a cost corresponding to the search result held in the storage data area is acquired by searching the cost table. Further, the obsolescence function is held, for example, in a form corresponding to each classification symbol of the IPC subclass, and the IPC classification associated with the patent ID from the acquired patent history data is used as the technical field to which the patent belongs. What is necessary is just to acquire the obsolescence function corresponding to this acquired IPC classification. Then, the calculation reference date is acquired by a method such as a user input or by executing a program for acquiring patent profit calculation current in advance, and associated with each combination of the item contents from the held search results. And the application date of the patent associated with the patent ID is acquired from the acquired patent history data. As described above, when the cost is 100, the procedure date is α year from the application, and the calculation reference date is β year from the application, α obtained by substituting these values into the obsolescence function If the technical value residual coefficient for the year is T (α) and the technical value residual coefficient for the year β is T (β), the post-stale cost on the calculation base date is
Cost after obsolescence = 100 × T (β) / T (α)
Is calculated as follows. The calculated post-stale cost is held in the storage data area of the RAM (1002).

そして、CPU(1001)は、合算プログラムを実行し、RAM(1002)の記憶データ領域に保持されている陳腐化後コストを特許について全て合算する。算出された合算値は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。
Then, the CPU (1001) executes the summation program, and sums all the post-stale costs held in the storage data area of the RAM (1002) for the patent . The calculated total value is held in the storage data area of the RAM (1002).

次に、CPU(1001)は、集計プログラムを実行し、RAM(1002)の記憶データ領域に保持された合算値について、出願人または権利者の名義が同じものを抽出し、出願人または権利者の名義毎に集計する。集計された名義毎集計値は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。   Next, the CPU (1001) executes a totaling program, extracts the same value of the applicant or right holder from the sum of the values stored in the storage data area of the RAM (1002), and the applicant or right holder. Aggregate by name. The aggregated total value for each name is stored in the storage data area of the RAM (1002).

また、CPU(1001)は、事業収益値取得プログラムを実行し、ROM(1003)等の記憶領域に保持されている事業収益値データから、前記名義毎集計値と同一の名義に対応する事業収益値を取得する。事業収益値データは、少なくとも、前述の名義毎集計値に対応する各名義人の名称と、事業収益値とからなる。取得される事業収益値は、前述のように、名義に対応する複数年分の事業収益値を平均した値や、名義に対応する営業利益と売上高を取得して、営業利益/売上高を計算することにより得られる利益率であっても良い。取得された名義毎事業収益値は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。   Further, the CPU (1001) executes a business profit value acquisition program, and the business profit corresponding to the same name as the aggregate value for each name from the business profit value data stored in the storage area such as the ROM (1003). Get the value. The business profit value data includes at least the name of each holder corresponding to the above-mentioned aggregate value for each name and the business profit value. As described above, the business revenue value acquired is the average of the business revenue values for multiple years corresponding to the name, or the operating profit and sales corresponding to the name, and the operating profit / sales amount is calculated. It may be a profit rate obtained by calculation. The acquired business profit value for each name is held in the storage data area of the RAM (1002).

そして、CPU(1001)は、相関算出プログラムを実行し、集計した名義毎集計値と、取得した名義毎事業収益値との対を複数用いて母集団中における名義毎集計値と名義毎事業収益値との相関を算出する。例えば、前述のように最小二乗法の一次近似式として回帰方程式を算出すれば良い。具体的な手順は、市販されているプログラム等で一般的に行われているところと同様であるので、説明を省略する。算出された回帰方程式は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。   Then, the CPU (1001) executes the correlation calculation program, and uses a plurality of pairs of the aggregated value for each nominal name and the acquired business revenue value for each nominal name, and the aggregated value for each nominal name and the business revenue for each nominal name in the population. Calculate the correlation with the value. For example, as described above, the regression equation may be calculated as a linear approximation formula of the least square method. Since the specific procedure is the same as that generally performed by a commercially available program or the like, the description is omitted. The calculated regression equation is held in a storage data area of the RAM (1002).

さらに、名義毎集計値、名義毎事業収益値、算出された回帰方程式などをグラフ等の形に描画し、ディスプレイなどの入出力インタフェース(1004)を介して表示することとしても良い。このようにすれば、視覚的な分析が可能となる。   Furthermore, the total value for each name, the business revenue value for each name, the calculated regression equation, etc. may be drawn in the form of a graph or the like and displayed via an input / output interface (1004) such as a display. In this way, visual analysis is possible.

なお、前述したとおり、相関を算出する各変量として、名義毎集計値に代えて各名義の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎集計値である規模ファクター除外名義毎集計値とする構成をとってもよい。この場合、図には示されていないが、CPUは、規模ファクター取得プログラムを実行し、名義毎に、規模ファクターとして、前述のように、例えば、保有特許件数を取得する。この保有特許件数は、例えば、前述のROM(1003)等の記憶領域に保持されている事業収益値データにおける各名義人に対応して保持されていてもよい。あるいは、CPU(1001)に、前述した整理標準化データについて、各名義人毎に特許番号がいくつ含まれるか数えさせても良い。取得された規模ファクターはRAM(1002)の記憶データ領域に保持される。そして、CPU(1001)は、集計された名義毎集計値と同一の名義に関連付けられた規模ファクターで、名義毎集計値を除算することにより、規模ファクター除外名義毎集計値を算出する。算出された規模ファクター除外名義毎集計値は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。そして、前述の相関算出プログラムでは、集計した名義毎集計値に代えて、この規模ファクター除外名義毎集計値が用いられる。   In addition, as described above, each variable for calculating the correlation is configured as an aggregate value for each name excluding nominal name, which is an aggregate value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each name, instead of the aggregate value for each name. You may take In this case, although not shown in the figure, the CPU executes a scale factor acquisition program and acquires, for example, the number of owned patents as the scale factor for each name as described above. For example, the number of patents held may be held corresponding to each holder in the business profit value data held in the storage area such as the ROM (1003). Or you may make CPU (1001) count how many patent numbers are contained for each holder about the arrangement | sequence standardization data mentioned above. The acquired scale factor is held in the storage data area of the RAM (1002). Then, the CPU (1001) calculates the aggregated value for each scale factor exclusion name by dividing the aggregated value for each nominal by the scale factor associated with the same name as the aggregated value for each nominal name. The calculated total value for each scale factor exclusion name is stored in the storage data area of the RAM (1002). And in the above-mentioned correlation calculation program, it replaces with the aggregated value for each nominal name, and this aggregated value for each nominal name exclusion name is used.

また、前述したとおり、前記名義毎事業収益値に代えて各企業の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎事業収益値である規模ファクター除外名義毎事業収益値とする構成をとっても良い。この場合、CPU(1001)は、事業収益値取得プログラムを実行する際、名義毎の事業収益値に代えて、売上高伸び率や、利益率を規模ファクター除外名義毎事業収益値として取得することとすれば良い。取得された規模ファクター除外名義毎事業収益値は、RAM(1002)の記憶データ領域に保持される。そして、前述の相関算出プログラムでは、取得した名義毎事業収益に代えて、この規模ファクター除外名義毎事業収益値が用いられる。   Further, as described above, instead of the business profit value for each name, the business profit value for each name excluding the name, which is the business profit value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each company, may be used. In this case, when executing the business profit value acquisition program, the CPU (1001) acquires the sales growth rate and the profit rate as the business profit value for each name excluding the scale factor in place of the business profit value for each name. What should I do? The acquired business profit value for each scale factor exclusion name is stored in the storage data area of the RAM (1002). And in the above-mentioned correlation calculation program, it replaces with the acquired business profit for each name, and uses the business profit value for each name excluding the scale factor.

<実施形態1:処理の流れ>   <Embodiment 1: Processing flow>

図11は、本実施形態に係る特許利益算出装置の動作方法の処理の流れを示す一例である。   FIG. 11 is an example showing a processing flow of the operation method of the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment.

最初に、ステップS1101において、特許IDを取得する。次に、ステップS1102において、取得した特許IDの特許履歴データを取得する。次に、ステップS1103において、予め準備したパターンを利用したパターンマッチング処理により、法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを検索する。次に、ステップS1104において、特許履歴データから検索された標準項目名称の組合せに応じて項目内容をその手続日と関連づけて抽出する。次に、ステップS1105において、抽出された項目内容およびそれに関連付けられている手続日を標準項目名称の組合せに関連付けて保持する。次に、ステップS1106において、コスト表を検索して対応するコストを取得する。次に、ステップS1107において、特許が属する技術分野に対応する陳腐化関数、算定基準日、手続日、出願日を取得する。次に、ステップS1108において、取得したコスト、陳腐化関数、算定基準日、手続日、出願日を利用して陳腐化後コストを算出する。次に、ステップS1109において、算出された陳腐化後コストを特許について全て合算する。次に、ステップS1110において、合算値について、出願人または権利者の名義が同じものを抽出し、出願人または権利者の名義毎に集計する。次に、ステップS1111において、名義毎の事業収益値を取得する。次に、ステップS1112において、集計した名義毎集計値と、取得した名義毎事業収益値との対を複数用いて母集団中における名義毎集計値と名義毎事業収益値との相関を算出する。
First, in step S1101, a patent ID is acquired. Next, in step S1102, patent history data of the acquired patent ID is acquired. Next, in step S1103, a combination of standard item names indicating legal procedures is searched by pattern matching processing using a pattern prepared in advance. Next, in step S1104, the item contents are extracted in association with the procedure date according to the combination of the standard item names retrieved from the patent history data. In step S1105, the extracted item contents and the procedure date associated therewith are stored in association with the combination of standard item names. In step S1106, the cost table is searched to obtain the corresponding cost. In step S1107, an obsolescence function, a calculation reference date, a procedure date, and an application date corresponding to the technical field to which the patent belongs are acquired. Next, in step S1108, the post-stale cost is calculated using the acquired cost, the stale function, the calculation reference date, the procedure date, and the application date. Next, in step S1109, all the calculated post-stale costs are added up for the patent . Next, in step S1110, for the total value, those having the same name of the applicant or right holder are extracted and totaled for each name of the applicant or right holder. Next, in step S1111, the business profit value for each name is acquired. Next, in step S1112, the correlation between the aggregate value for each name and the business revenue value for each name in the population is calculated using a plurality of pairs of the aggregate value for each nominal name and the acquired business revenue value for each name.

なお、前述したとおり、相関を算出する各変量として、名義毎集計値に代えて各名義の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎集計値である規模ファクター除外名義毎集計値とする構成をとってもよい。この場合、例えば、ステップS1110において、合算値を名義毎に集計した後、名義毎に規模ファクターを取得し、この規模ファクターで、名義毎集計値を除算するステップを加えることとすればよい。また、前述したとおり、前記名義毎事業収益値に代えて各企業の企業規模を表すファクターの影響を除外した名義毎事業収益値である規模ファクター除外名義毎事業収益値とする構成をとっても良い。この場合、例えば、ステップS1111において、名義毎の事業収益値を取得する代わりに、売上高伸び率や、利益率を規模ファクター除外名義毎事業収益値として取得することとすれば良い。   In addition, as described above, each variable for calculating the correlation is configured as an aggregate value for each name excluding nominal name, which is an aggregate value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each name, instead of the aggregate value for each name. You may take In this case, for example, in step S1110, after summing up the total values for each name, a step of obtaining a scale factor for each name and dividing the total value for each name by this size factor may be added. Further, as described above, instead of the business profit value for each name, the business profit value for each name excluding the name, which is the business profit value for each name excluding the influence of the factor representing the company size of each company, may be used. In this case, for example, in step S1111, instead of acquiring the business profit value for each name, the sales growth rate or the profit rate may be acquired as the business profit value for each name excluding the name of the scale factor.

なお、図11のフロー図は、計算機に実行させるプログラムの処理フロー図とみなすことも可能である。さらに、このようなプログラムをCDやICメモリ等の媒体に記録することも可能である。
<実施形態1:効果>
Note that the flowchart of FIG. 11 can also be regarded as a processing flowchart of a program executed by a computer. Further, such a program can be recorded on a medium such as a CD or an IC memory.
<Embodiment 1: Effect>

本実施形態の特許利益算出装置により、特許とその特許が生み出す利益との相関を知ることができる。   The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment can know the correlation between a patent and the profit generated by the patent.

また、特許を評価するにあたり、特許力を示す指標は、マクロ評価でありながら解像度の高いデータであり、かつ、恣意性を完全に排除しているという特徴を持つ。   In evaluating a patent, the index indicating the patent power is a macro-evaluation and high-resolution data, and has the characteristic of completely eliminating arbitraryness.

すなわち、これまでは、特許1件ごとの経済的価値をミクロ評価するために莫大な費用(例えば、1件当たり300万円程度)と時間を必要としていたために、特許群の経済的価値のミクロ評価は難しいとされていた。ここでいうミクロ評価とは1件の特許に対して詳細な調査を行い、その経済的価値を算出することである。本発明の特許利益算出装置では、第三者が障害特許を調査し自己の事業への障害度合いを評価した結果起こしたアクションを評価対象としているので、第三者のミクロ評価の結果を間接的に評価していることになる。第三者の感じる事業障害度合いが経過情報に散りばめられており、それを評価対象としているのでマクロ評価でありながら解像度の高いデータになっている。   In other words, until now, it took enormous costs (eg, about 3 million yen per case) and time to micro-evaluate the economic value of each patent. Micro evaluation was considered difficult. Here, the micro evaluation is to conduct a detailed investigation on one patent and calculate its economic value. In the patent profit calculation device of the present invention, the action taken as a result of the third party investigating the disability patent and evaluating the degree of disability in his / her business is subject to evaluation. It will be evaluated. The degree of business discomfort felt by a third party is scattered in the progress information, and since it is an evaluation target, it is a macro evaluation and high resolution data.

さらに、特許利益算出装置によって算出される特許当たりの合算値は、スコアリングを利用せずに客観データのみを用いて算出されたものであるので、恣意性を完全に排除しているという特徴を持つ。
Furthermore, since the total value per patent calculated by the patent profit calculation device is calculated using only objective data without using scoring, the characteristic is that the arbitraryness is completely eliminated. Have.

本実施形態における特許利益算出装置は、実施形態1を基本としつつ、相関算出部にて算出された相関を利用して、事業収益値を算出する第一事業収益算出部をさらに有する点に特徴がある。
<実施形態2:構成>
The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment is characterized in that it further includes a first business revenue calculation unit that calculates a business revenue value using the correlation calculated by the correlation calculation unit, based on the first embodiment. There is.
<Embodiment 2: Configuration>

本実施形態に係る特許利益算出装置の機能ブロック図を図12に例示する。図12に示す特許力算出装置(1200)における、「特許取得部」(1201)と、「特許履歴データ取得部」(1202)と、「項目内容抽出部」(1203)と、「検索結果保持部」(1204)と、「コスト表保持部」(1205)と、「陳腐化関数格納部」(1206)と、「陳腐化後コスト算出部」(1207)と、「合算部」(1208)と、「集計部」(1209)と、「事業収益値取得部」(1210)と、「相関算出部」(1211)については、実施形態1で述べたところと同様であるので、説明を省略する。本実施形態に係る特許利益算出装置は、「第一事業収益算出部」(1212)を、さらに有する。   FIG. 12 illustrates a functional block diagram of the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment. In the patent power calculation apparatus (1200) shown in FIG. 12, a “patent acquisition unit” (1201), a “patent history data acquisition unit” (1202), an “item content extraction unit” (1203), and a “search result holding” Part "(1204)," cost table holding part "(1205)," obsolete function storage part "(1206)," post-stale cost calculation part "(1207), and" summing part "(1208) Since the “aggregation unit” (1209), “business profit value acquisition unit” (1210), and “correlation calculation unit” (1211) are the same as those described in the first embodiment, the description thereof is omitted. To do. The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment further includes a “first business profit calculation unit” (1212).

「第一事業収益算出部」(1212)は、前記「相関算出部」(1211)にて算出された相関を利用して一または二以上の名義と対応する事業収益値を算出する。事業収益値の算出は、例えば、回帰方程式に、名義毎集計値の一例であるYK値を代入して算出すれば良い。例えば、図6のH1社について、回帰方程式 R´= S/0.05997 = 約16.67500×Sを用いて、16.67500×11139.33=185748.32775(百万円)と算出するといった具合である。   The “first business revenue calculation unit” (1212) calculates a business revenue value corresponding to one or more names using the correlation calculated by the “correlation calculation unit” (1211). The business profit value may be calculated, for example, by substituting a YK value, which is an example of the aggregate value for each name, into the regression equation. For example, for Company H1 in FIG. 6, the regression equation R ′ = S / 0.05997 = about 16.67500 × S is used to calculate 16.67500 × 11139.33 = 185748.32775 (million yen). Condition.

第一事業収益算出部で算出される事業収益値は、名義毎集計値に基づき予測される事業収益値(予測値)である。一方、事業収益値取得部で取得される事業収益値は、実際に生じた事業収益に関する数値(実測値)である。第一事業収益算出部で、予測される事業収益値を算出することにより、その企業の有する特許から生み出される収益が具体的に把握できる。また、この予測される事業収益値と実際の事業収益値を比較して分析することができる。   The business profit value calculated by the first business profit calculation unit is a business profit value (predicted value) predicted based on the aggregate value for each name. On the other hand, the business profit value acquired by the business profit value acquisition unit is a numerical value (actually measured value) relating to business profit actually generated. By calculating the predicted business revenue value in the first business revenue calculation unit, the revenue generated from the patent owned by the company can be grasped specifically. Further, the predicted business profit value and the actual business profit value can be compared and analyzed.

予測される事業収益値と実際の事業収益値との比較に関して、予測される事業収益値と実際の事業収益値との差を格付けしても良い。例えば、差が大きい順に10段階に格付けするといった具合である。予測される事業収益値から実際の事業収益値を引いた差分は、事業収益が基準時から将来に向かって増大する可能性を示している。そこで、この差について、格付けを行うことで、基準時から将来の時点の株価に比べ、現時点の株価が割安な、割安銘柄を、名義人の中から抽出することができる。あるいは、予測される事業収益値は、回帰方程式によって定まるので、名義毎事業収益値/名義毎集計値を比較することとしても良い。この場合は、予測される事業収益値を算出する必要がない。   Regarding the comparison between the predicted business revenue value and the actual business revenue value, the difference between the predicted business revenue value and the actual business revenue value may be rated. For example, the rating is classified into 10 levels in descending order. The difference obtained by subtracting the actual business revenue value from the predicted business revenue value indicates that the business revenue may increase from the base time toward the future. Therefore, by performing rating on this difference, it is possible to extract from the holder a bargain stock whose current stock price is cheaper than the stock price from the reference time to the future time. Alternatively, since the predicted business profit value is determined by a regression equation, the business profit value for each name / the total value for each name may be compared. In this case, it is not necessary to calculate the predicted business profit value.

なお、名義毎集計値には、次の特色があると考えられる。すなわち、各企業は、自社の事業分野に関してのみ、アクションを起こす場合が多く、ある技術分野を超えてアクションを起こす必要性は乏しいと考えられる。したがって、相関の算出は、技術分野毎の相対的比較とすることが望ましい。この場合、予測される事業収益値と実際の事業収益値との差を格付けするには、各技術分野における回帰方程式を基準として比較することが望ましい。例えば、原点と、名義毎事業収益値、名義毎集計値を示すプロットとを結ぶ直線と、回帰方程式を表す直線とが形成する角度θを、角度の大きい順に並べて格付けを行うといった具合である。   In addition, it is thought that the total value for each name has the following characteristics. That is, each company often takes action only in its business field, and it is considered that there is little need to take action beyond a certain technical field. Therefore, it is desirable that the correlation calculation is a relative comparison for each technical field. In this case, in order to rank the difference between the predicted business profit value and the actual business profit value, it is desirable to compare the regression equations in each technical field as a reference. For example, the angle θ formed by the straight line connecting the origin, the plot representing the business revenue value for each name and the total value for each name, and the straight line representing the regression equation is ranked in descending order of the angle.

そして、予測される事業収益値に比べて実際の事業収益値の低い割安銘柄を、推奨銘柄として、株式の売買を行うための発注画面に表示させることとしても良いし、あるランクに格付けされた名義人の株式の売買を自動的に発注するための構成をさらに有することとしても良い。
<実施形態2:ハードウェア構成>
Then, it is possible to display a discounted stock whose actual business revenue value is lower than the predicted business revenue value as a recommended stock on the ordering screen for buying and selling stocks, and it was rated to a certain rank It is good also as having the structure for ordering automatically buying and selling of a holder's stock.
<Embodiment 2: Hardware configuration>

本実施形態の構成要素である各部の全部又は一部は、ハードウェア、ソフトウェア、ハードウェアとソフトウェアの両方のいずれかによって構成される点、図10のようにコンピュータがCPU(1001)、RAM(1002)、ROM(1003)、入出力インタフェース(I/O)(1004)、HDD(1005)、等から構成されており、それらがシステムバス(1006)等のデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行なう点、CPUが、特許取得プログラム、特許履歴データ取得プログラム、項目内容抽出プログラム、検索結果保持プログラム、陳腐化後コスト算出プログラム、合算プログラム、集計プログラム、事業収益値取得部プログラム、相関算出プログラム等の各種プログラムを解釈して行う処理の内容については、前述したところと同様であるので、説明を省略する。そして、この図には、示されていないが、本実施形態に係る特許利益算出装置において、ROM(1003)等の記憶装置に、さらに第一事業収益算出プログラムを保持しており、特許利益算出装置の電源が起動されると、CPU(1001)は、この第一事業収益算出プログラムをもRAM(1002)のワーク領域に展開する。   All or a part of each component that is a component of the present embodiment is configured by either hardware, software, or both hardware and software. As shown in FIG. 10, the computer has a CPU (1001), a RAM ( 1002), ROM (1003), input / output interface (I / O) (1004), HDD (1005), etc., which are interconnected by a data communication path such as a system bus (1006), Information transmission / reception and processing, CPU is patent acquisition program, patent history data acquisition program, item content extraction program, search result retention program, post-stale cost calculation program, summation program, aggregation program, business profit value acquisition unit Interpret various programs such as programs and correlation calculation programs The management of the content is the same as was described above, the description thereof is omitted. Although not shown in this figure, in the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment, the first business profit calculation program is further held in the storage device such as the ROM (1003), and the patent profit calculation is performed. When the power supply of the apparatus is activated, the CPU (1001) also develops this first business profit calculation program in the work area of the RAM (1002).

そして、CPU(1001)は、第一事業収益算出プログラムを実行し、算出対象として一又は二以上の名義の入力を受け付ける。入力は、個別の名義を選択又は直接入力により入力することとしてもよいし、ある事業分野に属する企業群を選択して入力すれば、当該事業分野に関連付けられている名義が、ROM(1003)等の記憶領域に保持されている事業収益値データから取得されることとしても良いし、IPC分類を選択すればこのIPC分類に関連付けられた名義が、特許履歴データから取得されることとしても良い。あるいは、全範囲を対象としても良い。そして、この入力された各名義に対応する名義毎集計値をRAM(1002)の記憶データ領域から取得する。そして、取得された名義毎集計値を、RAM(1002)の記憶データ領域に保持されている算出された回帰方程式に代入して、これらの各名義に対応する事業収益値を算出する。   Then, the CPU (1001) executes the first business revenue calculation program and accepts input of one or more names as calculation targets. The input may be input by selecting individual names or by direct input. If a company group belonging to a certain business field is selected and input, the name associated with the business field is stored in the ROM (1003). It is good also as acquiring from the business profit value data currently hold | maintained at storage areas, etc., and if the IPC classification is selected, the name associated with this IPC classification may be acquired from the patent history data. . Alternatively, the entire range may be targeted. Then, the total value for each name corresponding to each inputted name is acquired from the storage data area of the RAM (1002). Then, the total value obtained for each name is substituted into the calculated regression equation held in the storage data area of the RAM (1002), and the business profit value corresponding to each name is calculated.

また、前述したとおり、予測される事業収益値と実際の事業収益値との差を格付けする場合には、CPU(1001)は、さらに、各名義に対応する実際の事業収益値である名義毎事業収益値をRAM(1002)の記憶データ領域から取得する。そして、各名義に対応する算出された事業収益値(予測される事業収益値)と、名義毎事業収益値(実際の事業収益値)との差を算出する。そして、CPUは、この差の大小関係を相互に比較して、この差が大きい順に、名義毎のデータの並べ替えを行い、格付け記号を関連付ける。格付け記号は、例えば10段階の数字で表され、ROM等の記憶領域に保持されている。
<実施形態2:効果>
In addition, as described above, when rating the difference between the predicted business revenue value and the actual business revenue value, the CPU (1001) further determines the actual business revenue value corresponding to each name. The business profit value is acquired from the storage data area of the RAM (1002). Then, the difference between the calculated business revenue value (predicted business revenue value) corresponding to each name and the business revenue value for each name (actual business revenue value) is calculated. Then, the CPU compares the magnitude relationship of the differences with each other, sorts the data for each name in order of increasing difference, and associates the rating symbols. The rating symbol is expressed by, for example, a 10-level number and is stored in a storage area such as a ROM.
<Embodiment 2: Effect>

本実施形態の特許利益算出装置により、名義人が保有する特許について、基準日に対して将来の特許利益を算出することができる。
<<実施形態3>>
<実施形態3:概要>
With the patent profit calculation device of this embodiment, the future patent profit can be calculated with respect to the reference date for the patent held by the holder.
<< Embodiment 3 >>
<Embodiment 3: Overview>

本実施形態における特許利益算出装置は、実施形態1を基本としつつ、相関算出部にて算出された相関を利用して、特許IDと対応する事業収益値を算出する第二事業収益算出部をさらに有する点に特徴がある。
<実施形態3:構成>
The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment includes a second business profit calculation unit that calculates the business profit value corresponding to the patent ID using the correlation calculated by the correlation calculation unit, based on the first embodiment. Furthermore, there is a feature in having.
<Embodiment 3: Configuration>

本実施形態に係る特許利益算出装置は、の機能ブロック図の一例は、図12に示す「第一事業収益算出部」(1212)を、「第二事業収益算出部」に置き換えたものとなる。すなわち、本実施形態の特許力算出装置(1200)における、「特許取得部」(1201)と、「特許履歴データ取得部」(1202)と、「項目内容抽出部」(1203)と、「検索結果保持部」(1204)と、「コスト表保持部」(1205)と、「陳腐化関数格納部」(1206)と、「陳腐化後コスト算出部」(1207)と、「合算部」(1208)と、「集計部」(1209)と、「事業収益値取得部」(1210)と、「相関算出部」(1211)については、実施形態1で述べたところと同様であるので、説明を省略する。本実施形態に係る特許利益算出装置は、「第二事業収益算出部」を、さらに有する。   In the patent profit calculation apparatus according to the present embodiment, an example of a functional block diagram is obtained by replacing the “first business revenue calculation unit” (1212) shown in FIG. 12 with a “second business revenue calculation unit”. . That is, the “patent acquisition unit” (1201), “patent history data acquisition unit” (1202), “item content extraction unit” (1203), and “search” in the patent power calculation apparatus (1200) of the present embodiment. “Result holding unit” (1204), “cost table holding unit” (1205), “obsolete function storage unit” (1206), “post-stale cost calculation unit” (1207), “summing unit” ( 1208), “Aggregation Unit” (1209), “Business Revenue Value Acquisition Unit” (1210), and “Correlation Calculation Unit” (1211) are the same as those described in the first embodiment. Is omitted. The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment further includes a “second business profit calculation unit”.

第二事業収益算出部は、前記相関算出部(1211)にて算出された相関を利用して一または二以上の特許IDと対応する事業収益値を算出する。事業収益値の算出は、例えば、回帰方程式に、名義毎集計値の一例であるYK値を代入して算出すれば良い。例えば、図6のH1社について、回帰方程式 R´= S/0.05997 = 約16.67500×Sを用いて、16.67500×11139.33=185748.32775(百万円)を算出するといった具合である。そして、特許ID毎の予測事業収益値は、例えば、算出された名義毎予測事業収益値を、名義毎集計値に占める特許ID毎の合算値の割合で案分することにより算出される。一または二以上の特許IDと対応する事業収益値を算出するには、算出対象となる特許IDについて、各特許ID毎の予測事業収益値を加算すれば良い。
<実施形態3:効果>
The second business revenue calculation unit calculates a business revenue value corresponding to one or more patent IDs using the correlation calculated by the correlation calculation unit (1211). The business profit value may be calculated, for example, by substituting a YK value, which is an example of the aggregate value for each name, into the regression equation. For example, for company H1 in FIG. 6, 16.67500 × 11139.33 = 185748.32775 (million yen) is calculated using the regression equation R ′ = S / 0.05997 = about 16.67500 × S. Condition. The predicted business revenue value for each patent ID is calculated, for example, by dividing the calculated predicted business revenue value for each name by the ratio of the total value for each patent ID in the total value for each name. In order to calculate the business profit value corresponding to one or more patent IDs, the predicted business profit value for each patent ID may be added to the patent ID to be calculated.
<Embodiment 3: Effect>

本実施形態の特許利益算出装置により、ある特許又は特許群から、基準日に対して将来の特許利益を算出することができる。     The patent profit calculation apparatus according to the present embodiment can calculate future patent profits for a reference date from a certain patent or patent group.

0100、1200 特許利益算出装置
0101、1201 特許取得部
0102、1202 特許履歴データ取得部
0103、1203 項目内容抽出部
0104、1204 検索結果保持部
0105、1205 コスト表保持部
0106、1206 陳腐化関数格納部
0107、1207 陳腐化後コスト算出部
0108、1208 合算部
0109、1209 集計部
0110、1210 事業収益値取得部
0111、1211 相関算出部
1212 第一事業収益算出部
0100, 1200 Patent profit calculation device 0101, 1201 Patent acquisition unit 0102, 1202 Patent history data acquisition unit 0103, 1203 Item content extraction unit 0104, 1204 Search result holding unit 0105, 1205 Cost table holding unit 0106, 1206 Obsolete function storage unit 0107, 1207 Post-stale cost calculation unit 0108, 1208 Total unit 0109, 1209 Total unit 0110, 1210 Business revenue value acquisition unit 0111, 1211 Correlation calculation unit 1212 First business revenue calculation unit

Claims (3)

母集団となる複数の出願番号または特許番号である特許IDを取得する特許取得部と、
取得した特許IDの特許履歴データを取得する特許履歴データ取得部と、
取得した特許履歴データに記述されている特許(出願中のものも含む場合がある。以下同じ)に対して取られた法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを予め準備したパターンを利用したパターンマッチング処理により検索し、検索された標準項目名称の組合せに応じて特許履歴データに記述されている項目内容をその手続日と関連付けて抽出する項目内容抽出部と、
抽出された項目内容およびそれに関連付けられている手続日を検索された標準項目名称の組合せに関連付けて保持する検索結果保持部と、
標準項目名称の組合せに関連付けて保持されている項目内容の組合せごとに予め準備されているコストを対応付けたコスト表を保持するコスト表保持部と、
技術分野ごとにその技術の陳腐化の目安となる陳腐化関数を格納した陳腐化関数格納部と、
特許の標準項目名称の組合せに応じて抽出された項目内容の組合せごとにコスト表保持部に保持されているコスト表を用いてコストを取得するとともに、算定基準日と、その項目内容の組合せごとに関連付けられている手続日と、その特許の出願日と、この特許が属する技術分野の陳腐化関数とを用いて算定基準日における陳腐化後コストを算出する陳腐化後コスト算出部と、
算出された陳腐化後コストを特許について全て合算する合算部と、
合算された合算値をさらに出願人または権利者の名義毎かつ技術分野毎に、集計する集計部と、
前記名義毎の事業収益値を取得する事業収益値取得部と、
集計した名義毎技術分野毎の集計値から、各名義の企業規模を表すファクターの影響を除外した規模ファクター除外名義毎技術分野毎集計値と、取得した名義毎の事業収益値から各企業の企業規模を表すファクターの影響を除外した規模ファクター除外名義毎事業収益値との対を複数用いて
母集団中における規模ファクター除外名義毎技術分野毎集計値と規模ファクター除外名義毎事業収益値との相関を算出する相関算出部と、
を有する特許利益算出装置であって、
前記企業規模を表すファクターは、保有特許件数、従業員数、発明者数、出願件数、売上高、営業利益、時価総額、研究開発費の中から選択されるいずれか二のファクターである特許利益算出装置
A patent acquisition unit that acquires a patent ID that is a plurality of application numbers or patent numbers as a population,
A patent history data acquisition unit for acquiring patent history data of the acquired patent ID;
A pattern using a pattern prepared in advance with a combination of standard item names indicating legal procedures taken for patents (including those that are pending, the same applies below) described in the acquired patent history data An item content extracting unit that searches by matching processing and extracts the item content described in the patent history data in association with the procedure date according to the combination of the searched standard item names,
A search result holding unit that holds the extracted item contents and the procedure date associated therewith in association with the combination of the searched standard item names;
A cost table holding unit that holds a cost table that associates costs prepared in advance for each combination of item contents held in association with a combination of standard item names;
An obsolete function storage section that stores an obsolete function that serves as an indication of obsolete technology for each technical field;
For each combination of item contents extracted according to the combination of the standard item names of each patent , the cost is acquired using the cost table held in the cost table holding unit, and the calculation reference date and the combination of the item contents a procedure date associated with each, and filing date of the patent, and obsolescence after cost calculating unit that calculates the cost after obsolescence of obsolescence function and the calculation reference date with the art to which this patent belongs,
A summation unit that sums all calculated post-stale costs for patents ;
A totaling unit for further summing up the totaled value for each name of the applicant or right holder and for each technical field ;
A business profit value acquisition unit for acquiring a business profit value for each name;
Companies of each company based on the aggregated value for each technical field for each nominal name excluding the influence of the factor representing the company size of each name from the aggregated value for each technical field for each nominal name, and the total business revenue value for each nominal name Using multiple pairs of scale factor-excluded nominal business revenue values excluding the influence of the factor representing the scale Correlation between aggregated values for each technical field and scale factor-excluded nominal business revenue values in the population A correlation calculation unit for calculating
A patent profit calculation apparatus having,
The factor representing the company size is the calculation of patent profit, which is one of two factors selected from the number of patents held, the number of employees, the number of inventors, the number of applications, sales, operating profit, market capitalization, and research and development expenses. Equipment .
前記相関算出部にて算出された相関を利用して一または二以上の名義と対応する事業収益値を算出する第一事業収益算出部をさらに有する請求項1に記載の特許利益算出装置。 The patent profit calculation apparatus according to claim 1, further comprising a first business profit calculation unit that calculates a business profit value corresponding to one or more names using the correlation calculated by the correlation calculation unit. 前記相関算出部にて算出された相関を利用して一または二以上の特許IDと対応する事
業収益値を算出する第二事業収益算出部をさらに有する請求項1に記載の特許利益算出装置。
The patent profit calculation apparatus according to claim 1, further comprising a second business profit calculation unit that calculates a business profit value corresponding to one or more patent IDs using the correlation calculated by the correlation calculation unit.
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