JP6966289B2 - 情報分析装置、プログラム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報分析装置に関する。

ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）などのデジタル化が進行し、経済・社会・産業の構造が急速に変化する大変革時代が到来している。このような激変のデジタルトランスフォーメーション時代にあって、データを含む広義の知的財産の重要性が増加し、変革（ゲームチェンジ）を加速し、情報が競争力を大きく左右するようになっている。

このため、特許公報などの知的財産の情報を企業経営に活用し、経営活動に資する情報の提供が求められている。本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開２００８−２０３９１９号公報）には、事業動向、研究開発動向、知的財産動向を特許マップに一覧表示する特許マップ作成システムが記載されている。

特開２００８−２０３９１９号公報

しかし、前述した特許文献に記載されたシステムでは、事業動向、研究開発動向及び知的財産動向を特許マップに表示するものの、市場情報は考慮されておらず、経営活動に資する情報としては不十分であった。さらに、特許文献１は、対象となる全会社の統計データを表示するものであるため、自社や他社の経営活動に資する情報を時間軸で認識することは困難であり、事業戦略を策定するための情報としては不十分であった。特許情報を加味して製品毎の事業戦略を策定し、経営層に提案するためには、特許文献１に示すような特許出願比率と論文発表件数比率と製品出荷高比率だけでなく、市場情報や自社や他社の事業動向などの様々な情報を一元的に管理し、時系列に沿って整理する分析ツールが必要である。

本発明は、特許公報などの知財情報を企業経営に活用するための情報分析システムを提案するものである。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを備え、前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、ユーザが入力した条件に従って、前記データベースを検索するための検索クエリを作成し、前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得し、前記取得したデータを時間軸に従って整理して、時系列データを生成し、前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測し、特許情報と事業動向と市場情報とにおいて、更新タイミングの相違によって欠落する期間のデータを補完して、更新タイミングが揃ったデータを予測し、前記データベースから取得した前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータと、前記予測されたデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する。

本発明の一態様によれば、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

実施例１の情報分析システムの構成を示す図である。 事業情報データベースの構成例を示す図である。 営業情報データベースの構成例を示す図である。 特許情報データベースの構成例を示す図である。 市場情報データベースの構成例を示す図である。 外部情報データベース（ニュース・リリースデータベース）の構成例を示す図である。 実施例１の情報分析処理のフローチャートである。 実施例１の情報分析システムが出力する画面の例を示す図である。 実施例１の情報分析システムが出力する画面の例を示す図である。 実施例２の情報分析システムの構成を示す図である。 実施例２の予測値評価処理のフローチャートである。

＜実施例１＞
図１は、実施例１の情報分析システムの構成を示す図である。

本実施例の情報分析システムは、情報分析サーバ１０及びストレージ装置２０で構成される。情報分析サーバ１０は、外部サーバ３０及びクライアント端末４０と接続されている。

情報分析サーバ１０は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、補助記憶装置１３、及び通信インタフェース１４を有する計算機である。

ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたプログラムを実行し、収集した情報を分析する処理を行う演算装置である。

メモリ１２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、ＣＰＵ１１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。具体的には、メモリ１２は、検索条件生成プログラム１２１、情報検索プログラム１２２、時系列データ生成プログラム１２３、予測プログラム１２４、表示データ生成プログラム１２５及び表示データ出力プログラム１２６を格納する。

検索条件生成プログラム１２１は、ユーザがクライアント端末４０に入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成するプログラムである。情報検索プログラム１２２は、検索条件生成プログラム１２１が作成した検索クエリを用いてデータベースを検索して、所望のデータを取得するプログラムである。時系列データ生成プログラム１２３は、データベースから取得した種々のデータを時間軸で整理するプログラムである。予測プログラム１２４は、過去のデータから将来のデータを予測したり、現在のデータから過去のデータを予測するプログラムである。予測プログラム１２４は、後述するように回帰分析を行うものでもよいが、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）エンジンで構成してもよい。

表示データ生成プログラム１２５は、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面（図８参照）の表示データを生成するプログラムである。表示データ出力プログラム１２６は、表示データ生成プログラム１２５が生成した画面の表示データをクライアント端末４０へ出力するプログラムである。例えば、表示データ生成プログラム１２５が、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面を表示するためのｈｔｍｌデータを生成し、表示データ出力プログラム１２６が、ｈｔｍｌデータをクライアント端末４０へ出力する。クライアント端末４０は、ブラウザを動作させ、受信したｈｔｍｌデータによって、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面を表示する。

補助記憶装置１３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ等からなる半導体記憶装置（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成されており、ＣＰＵ１１が実行するプログラムを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置１３から読み出されて、メモリ１２にロードされて、ＣＰＵ１１によって実行される。

通信インタフェース１４は、所定のプロトコルに従って、ネットワークを介して他の装置との通信を制御する通信インタフェース装置である。

情報分析サーバ１０は、入力インタフェース及び出力インタフェースを有してもよい。入力インタフェースは、キーボードやマウスなどが接続され、ユーザからの入力を受けるインタフェースである。出力インタフェースは、ディスプレイ装置やプリンタなどが接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインタフェースである。

ＣＰＵ１１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して情報分析サーバ１０に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１３に格納される。このため、情報分析サーバ１０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。

ストレージ装置２０は、情報分析サーバ１０に接続された記憶装置であって、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ等からなる半導体記憶装置（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成される。ストレージ装置２０は、情報分析サーバ１０が取得するデータを保持するデータベース、具体的には、事業情報データベース２１、特許情報データベース２３、営業情報データベース２２及び市場情報データベース２４を格納する。また、ストレージ装置２０は、外部情報データベース２５を格納してもよい。

事業情報データベース２１は、自社の事業上のイベントを時間の情報と共に記録するデータベースであり、その詳細は図２を用いて後述する。営業情報データベース２２は、自社の営業に関する情報を時間の情報と共に記録するデータベースであり、その詳細は図３を用いて後述する。特許情報データベース２３は、特許庁が公開する特許情報を格納するデータベースであり、その詳細は図４を用いて後述する。市場情報データベース２４は、分析対象の製品がターゲットとする市場の情報を格納するデータベースであり、その詳細は図５を用いて後述する。

なお、本実施例の情報分析システムでは、分析に使用する各種データを情報分析サーバ１０に接続されたストレージ装置２０に格納したが、情報分析サーバ１０内の記憶装置（例えば、補助記憶装置１３）に格納してもよく、オンザフライで必要に応じて外部サーバ３０から随時取得してもよい。例えば、特許情報などの一度公開されると変化しないデータは、情報が公開される毎に取得して、ストレージ装置２０に格納するとよいが、ニュース情報など随時更新されるデータは、必要に応じて外部サーバ３０から取得するとよい。

また、ストレージ装置２０は、ネットワークに接続された外部ストレージ装置（例えば、ＮＡＳ）でもよい。

外部サーバ３０は、ＣＰＵ、メモリ、補助記憶装置、及び通信インタフェースを有する計算機であり、インターネットなどの公衆ネットワークを経由して情報分析サーバ１０からアクセス可能となっている。外部サーバ３０は、情報分析サーバ１０やユーザに提供される外部情報を格納する外部情報データベース３１を有する。また、外部サーバ３０は、外部情報データベース３１に格納された外部情報を所定の手順及びフォーマットで提供するＡＰＩ３２を有する。

クライアント端末４０は、ＣＰＵ、メモリ、補助記憶装置、通信インタフェース、及びユーザインタフェースを有する計算機（パーソナルコンピュータやタブレット端末）である。クライアント端末４０では、ユーザインタフェースを提供するウェブブラウザや専用アプリケーションが動作している。

次に、各データベースの構成例を説明する。図２から図６に示すデータベースは、テーブル形式の構成例を図示するが、テーブル形式ではなく、リストやキュー等のデータ構造でもよい。また、各データベースの内容は、一例を示すものであり、データベース間で整合してない場合や、データベースが保持するデータと表示画面（図８）とが整合しない場合がある。

後述するステップＳ２０１で、検索条件生成プログラム１２１が、ユーザが所望する事業領域のデータを取得するが、このために後述する各データベースは事業領域毎に設けたり、データベースに格納されるデータを事業領域と関連付けておくとよい。

図２は、事業情報データベース２１の構成例を示す図である。

事業情報データベース２１は、発生時期４０１及びイベント４０２を含み、自社の事業上のイベントを時間の情報と共に記録する。事業情報データベース２１に記録すべき情報は、例えば、中長期の事業計画である中期事業計画から取得できる。発生時期４０１は、イベントが発生する年月日又は期間である。イベント４０２は、事業上で発生するイベント（要素技術の開発、拡販活動、プロジェクトのキックオフなど）である。事業情報データベース２１は、中期事業計画で決定される事業方針や、今後事業を行っていく市場である事業ターゲットを含んでもよい。事業情報データベース２１として、自社の事業情報のみを図示したが、競合他社の事業情報も格納し、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面に表示してもよい。

図３は、営業情報データベース２２の構成例を示す図である。

営業情報データベース２２は、製品開発スケジュール２２１及び財務情報２２２を含む。

製品開発スケジュール２２１は、発生時期４１１、製品種４１２及び工程４１３を含み、自社の製品開発スケジュールを工程毎（例えば、企画、設計、試作、評価など）に記録する。発生時期４１１は、当該製品の各工程の作業が行われる年月日又は期間である。製品種４１２は、開発される製品の種別であり、一般的な商品名（例えば、全自動洗濯機）でも、開発コード名でもよい。工程４１３は、企画、設計、設計審査、試作、評価など製品開発の工程である。

財務情報２２２は、期間４２１、製品種４２２、売上４２３、利益４２４及び利益率４２５を含み、製品に関する財務情報を製品毎かつ期間毎に記録する。財務情報２２２は、さらに、単価、単位数量あたりの利益額、原価などの情報を含んでもよい。期間４２１は、当該行の財務情報が当該製品に適用される期間である。製品種４２２は、販売される製品の種別であり、製品型番でも、開発コード名でもよい。売上４２３、利益４２４及び利益率４２５は、それぞれ、当該期間の当該製品の売上額、利益額、及び利益率である。

図４は、特許情報データベース２３の構成例を示す図である。

特許情報データベース２３は、出願日４３１、出願番号４３２、発明の名称４３３及び出願人４３４を含み、特許庁が公開する特許情報を格納する。特許情報データベース２３は、全ての特許情報を格納しなくても、特定の分野（特許分類）や、特定のキーワードを含む特許情報を格納するものでもよい。特許情報データベース２３は、図示した情報の他の書誌情報（公開日、発明者など）を含んでもよく、さらに、要約、請求範囲、明細書などのテキストデータや、図面のイメージデータを含んでもよい。また、特許情報データベース２３は、公開特許の情報の他、公告や登録された特許の情報を含んでもよい。さらに、特定の国の特許庁が発行した特許情報だけでなく、各国の特許庁が発行した特許情報を含んでもよい。ユーザが分析する製品の市場や技術分野を考慮して、特許情報の蓄積範囲を決めるとよい。

図５は、市場情報データベース２４の構成例を示す図である。

市場情報データベース２４は、期間４４１、製品種４４２及び市場規模４４３を含み、分析対象の製品がターゲットとする市場の情報を格納する。市場情報データベース２４は、例えば、経済アナリストによる分析結果を格納すればよい。期間４４１は、当該行の市場情報が当該製品に適用される期間である。製品種４４２は、販売される製品の種別であり、一般的な商品名でも、開発コード名でもよい。市場規模４４３は、当該製品がターゲットとする市場の大きさである。

図６は、外部情報データベース３１のうちニュース・リリースデータベースの構成例を示す図である。

ニュース・リリースデータベースは、年月日４５１及び内容４５２を含み、報道機関から提供され一般に公開されるニュースや、企業による報道発表資料（ニュースリリース）を格納する。ニュース・リリースデータベースは、発表元（ニュースを発表した企業名）や提供元（報道機関名）等の情報を含んでもよい。

外部サーバ３０は、ニュース・リリースを提供するものの他、論文、政策動向（各省庁の報道発表資料などの行政情報）を提供するものも含む。

ストレージ装置２０に格納される外部情報データベース２５は、図示した外部情報データベース３１と同じ構成でよい。ストレージ装置２０が外部情報データベース２５を格納することによって、頻繁に更新され、古い情報が短期間で消えてしまうニュースや報道発表資料を捕捉し、過去の情報を的確に分析できる。

図７は、実施例１の情報分析処理のフローチャートである。

まず、検索条件生成プログラム１２１が、事業領域のデータを取得し、各種データベースに格納する（Ｓ２０１）。事業領域の情報の取得方法は、検索条件生成プログラム１２１が、予め設定された事業領域のデータを収集してもよいし、分析の都度、事業領域を設定して、データベースへのデータ蓄積範囲を定めてもよいし、ステップＳ２０２で入力された検索条件を解析して、事業領域検索条件を生成し、関係する分野（事業領域）のデータを収集してもよい。

次に、検索条件生成プログラム１２１が、ユーザがクライアント端末４０に入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成する（Ｓ２０２）。

そして、情報検索プログラム１２２が、検索条件生成プログラム１２１が作成した検索クエリを用いてデータベースを検索して、所望のデータを取得する（Ｓ２０３）。

その後、時系列データ生成プログラム１２３が、データベースから取得した種々のデータを時間軸で整理して、時系列データを生成する（Ｓ２０４）。具体的には、ユーザが指定した時間幅において、検索された情報を時間軸上の配置位置を決定する。

時間軸上で時系列に整理されるデータは、事業情報、営業情報、特許情報、市場情報などであり、様々な形式で、様々な時間情報を伴っている。このため、各種情報を画面に表示可能な形式に変換して、画面表示するためのデータを生成する必要がある。

また、一般的に、時間軸上で時系列に整理されるデータの更新タイミングは異なっており、異なる時間幅である。このため、ユーザが所望する期間で時系列に整理すると、時間軸上の一部の区間でデータが欠落することがある。このため、欠落する期間のデータを補完して、画面に表示するとよい。このデータの補完は、予測プログラム１２４によって可能である。後述するように、予測プログラム１２４は、過去のデータから将来のデータを予測する機能を有するが、同様に、保有するデータから過去のデータも予測できる。例えば、特許情報は毎週更新されるが、自社の営業情報は１か月毎に更新され、他社の営業情報は四半期報告書として３か月毎に（２か月遅れで）更新される。このため、自社の営業情報と他社の営業情報とは更新タイミングが異なり、同時期かつ最新の情報を比較できない。よって、入手できない期間の他社の営業情報を予測して、更新タイミングが揃った営業情報を時間軸上に整理して表示するとよい。このように、時期が揃ったデータを時間軸上に整理して表示することによって、分析結果を視覚的に見える化して、ユーザに提示できる。

予測プログラム１２４が、過去のデータから将来のデータを予測する（Ｓ２０５）。自社の予測値は中期事業計画などの事業計画に記載されているものを使用すればよいが、他社の計画は株主などに公開されている概要の情報しか取得できず、他社の計画を予測する必要がある。

将来データの予測には、複数の回帰式を用いて過去データをフィッティングして、過去データとの一致度が高い回帰式を採用して将来データを予測するとよい。回帰式には、１次関数や多次関数を用いた線形回帰式や、指数関数や対数関数を用いた非線形回帰式などが使用できる。そして、複数の回帰式を用いて計算された推定値と実績値とから計算される残差及びそのばらつきが最も小さくなる回帰式を選択するとよい。

また、Ａ社の過去データを外挿して将来データを予測するだけでなく、Ａ社のデータとＢ社のデータとを用いて将来のＡ社のデータを予測してもよい。例えば、Ａ社とＢ社とで分け合っている市場では、従来品を凌駕するＡ社の新製品によって、市場が拡大してＢ社の製品の売り上げが増大したり、Ｂ社の製品が市場から駆逐されて売上が減少することがある。このように、他社のデータを使用することによって、将来データの予測精度を向上できる。

なお、予測プログラム１２４をＡＩエンジンで構成し、過去のデータから将来のデータを予測してもよい。この場合も、過去のデータとして、自社のデータの他、他社のデータを使用してもよい。

その後、表示データ生成プログラム１２５が、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面（図８参照）を表示するためのデータ（例えば、ｈｔｍｌデータ）を生成し、表示データ出力プログラム１２６が、生成されたｈｔｍｌデータをクライアント端末４０へ出力する（Ｓ２０６）。

クライアント端末４０は、ウェブブラウザによって、情報分析サーバ１０から送信されたｈｔｍｌデータ（Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面）を表示する。

なお、クライアント端末４０で専用アプリケーションが動作している場合、情報分析サーバ１０は、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面に表示すべきデータのみを送信し、クライアント端末４０で専用アプリケーションが、情報分析サーバ１０から受信したデータを用いて、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面を生成してもよい。

図８は、実施例１の情報分析システムが出力し、クライアント端末４０に表示されるＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面の例を示す図である。

Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面は、事業方針表示領域、事業ターゲット表示領域、時間軸、事業スケジュール表示領域、開発スケジュール表示領域、市場情報表示領域、自他社事業動向表示領域、及び特許情報表示領域を含む。

事業方針表示領域は、事業情報データベース２１に記録される事業方針を表示する。事業ターゲット表示領域は、事業情報データベース２１に記録される事業ターゲットを表示する。なお、現在の事業方針及び事業ターゲットだけでなく、過去の事業方針及び事業ターゲットを含めて、時間軸上に表示してもよい。また、事業方針及び事業ターゲットはユーザが任意に入力可能としてもよい。

時間軸は、ユーザが入力した分析対象期間に従って表示される。なお、図示した画面では、現在日時と現時点を表すマーカを表示し、過去データと、予測された将来データとを区別しやすく表示している。

事業スケジュール表示領域は、事業情報データベース２１に記録されるイベント（要素技術の開発、拡販活動、プロジェクトのキックオフなど）を時間軸に従って表示する。

開発スケジュール表示領域は、営業情報データベース２２の製品開発スケジュール２２１に格納される、製品種毎、工程毎の開発スケジュール（すなわち、製品毎の企画、設計、試作、評価などの作業期間）を時間軸に従って表示する。

市場情報表示領域は、市場情報データベース２４に格納される市場情報（例えば、市場規模）を時間軸に従って表示する。

市場情報表示領域は、折れ線グラフによる市場規模と共に、製品毎の利益や売上を棒グラフで表示できる。このため、市場規模と共に表示される指標を選択するプルダウンメニューが設けられている。

また、市場情報表示領域では、グラフ表示する単位期間を１年、半期（６月）、四半期（３月）、１月などに変更できる（図では１年）。このため、単位期間を選択するプルダウンメニューが設けられている。

また、市場情報表示領域は、単位期間（図では１年）の実績値及び予測値の他、単位期間毎の前の期間との差分（変化量）を表示できる。このため、実績・予測表示か、変化量表示かを選択するプルダウンメニューが設けられている。変化量を表示した状態を図９で後述する。

さらに、市場情報表示領域は、表示する製品を選択して表示できる。このため、製品を選択するプルダウンメニューが設けられている。例えば、図８に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では全製品が選択されているので、分析対象の４製品の全て（の年度毎の利益額の実績値及び予測値）が積み上げ棒グラフで表示されている。一方、後述する図９に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では製品ＤＤＤが選択されているので、製品ＤＤＤ（の年度毎の利益額の変化量）が棒グラフで表示されている。

自他社事業動向表示領域は、事業情報データベース２１及び外部情報データベース３１に記録される自他社のイベントを時間軸に従って表示する。

特許情報表示領域は、特許情報データベース２３に記録される自社及び他社の特許情報を時間軸に従って表示する。

また、特許情報表示領域では、グラフ表示する単位期間を１年、半期（６月）、四半期（３月）、１月などに変更できる（図では１年）。このため、単位期間を選択するプルダウンメニューが設けられている。

また、特許情報表示領域は、単位期間（図では１年）の実績値及び予測値の他、単位期間毎の前の期間との差分（変化量）を表示できる。このため、実績・予測表示か、変化量表示かを選択するプルダウンメニューが設けられている。変化量を表示した状態を図９で後述する。

また、特許情報表示領域は、公開特許情報の他、登録特許情報を表示してもよい。このため、表示する特許情報の種類を選択するプルダウンメニューが設けられている。

さらに、特許情報表示領域は、出願日、公開日、特許登録日のいずれの日を基準にして表示してもよい。このため、時間軸上に整理する日を選択するプルダウンメニューが設けられている。

なお、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面の各表示領域のタイトルを選択操作することによって、表示領域の表示内容の詳細を（例えば、別画面で）表示してもよい。また、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面に表示される情報にはリンクが設定されており、このリンクを選択操作することによって、各情報の詳細（例えば、特許文献の書誌情報や内容）を表示してもよい。

図９は、実施例１の情報分析システムが出力し、クライアント端末４０に表示されるＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面の別の例を示す図である。

図９に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面は、図８に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面とプルダウンメニューによる選択が異なっている。すなわち、図８に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では、市場情報表示領域において、利益、単年度、実績・予測、全製品が選択されているので、分析対象の４製品の全ての年度毎の利益額の実績値及び予測値が積み上げ棒グラフで表示される。一方、図９に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では、市場情報表示領域において、利益、単年度、変化量、製品ＤＤＤが選択されているので、製品ＤＤＤの年度毎の利益額の増減が棒グラフで表示される。

また、図８に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では、特許情報表示領域において、単年度、実績・予測、登録、登録日が選択されているので、各社の年度毎の特許登録件数の実績値及び予測値が集合棒グラフで表示される。一方、図９に示すＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面では、特許情報表示領域において、単年度、変化量、登録、登録日が選択されているので、各社の年度毎の特許登録件数の増減が集合棒グラフで表示される。

以上のように、本実施例の情報分析システムでは、特許（知的財産）情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、自社の強みや、競合他社との関係を分析でき、分析結果を視覚的に見える化できる。

＜実施例２＞
次に、本発明の実施例２について説明する。前述した実施例１の情報分析システムでは、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面上に時間軸に従って各種情報（自他社特許情報、自他社事業動向、及び市場情報）の実績値及び予測値を表示する。しかし、予測値に対応する期間が経過すると、過去に予測された指標の実績値が情報分析システムに入力され、予測値は過去のものとなる。実施例２では、入力された実績値を用いて予測値を評価して、予測にフィードバックすることによって、予測精度を向上する情報分析システムを説明する。なお、実施例２において、前述した実施例１と同じ構成及び機能には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。また、実施例２では実施例１との相違点のみを説明する。

図１０は、実施例２の情報分析システムの構成を示す図である。

本実施例の情報分析システムは、情報分析サーバ１０、ストレージ装置２０、外部サーバ３０及びクライアント端末４０で構成される。

情報分析サーバ１０は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、補助記憶装置１３、及び通信インタフェース１４を有する計算機である。

メモリ１２には、検索条件生成プログラム１２１、情報検索プログラム１２２、時系列データ生成プログラム１２３、予測プログラム１２４、表示データ生成プログラム１２５、表示データ出力プログラム１２６及び予測評価プログラム１２７が格納される。

予測評価プログラム１２７は、入力された実績値を用いて過去に計算された予測値を評価するプログラムであり、その詳細は図１１を用いて後述する。予測評価プログラム１２７は、例えば、過去に計算された予測値に対する実績値が入力されたタイミングで起動されたり、ユーザの操作によって起動されてもよい。

図１１は、予測値評価処理のフローチャートである。図１１に示す予測値評価処理は、予測評価プログラム１２７が実行する。

まず、予測評価プログラム１２７は、過去の実績値及び予測値を取得する（Ｓ５０１）。過去の実績値は、ユーザによって入力されたり、営業情報データベース２２の財務情報２２２が更新された場合に、更新された財務情報２２２から取得できる。

次に、予測評価プログラム１２７は、実績値と予測値の一致度合いによって予測値を評価する（Ｓ５０２）。一般的には、実績値と予測値との差を用いて、差のばらつきの程度によって回帰式を評価できる。評価の結果、実績値と予測値との差のばらつきが所定の閾値を超える場合、ステップＳ５０３に進み、新たに取得した実績値を含めて、差及び差のばらつきが最も小さい、すなわち一致度が最も高い回帰式を用いて予測値を再計算する。この予測方法の変更は、回帰式のパラメータを変更したり、回帰式を変更したり、予測方法を変更（回帰式を用いる予測から機械学習による予測に変更）してもよい。

一方、実績値と予測値との差のばらつきが所定の閾値以下の場合、ステップＳ５０４に進む。

そして、表示データ生成プログラム１２５が、再計算された予測値を含めたＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面（図８参照）の表示データ（例えば、ｈｔｍｌデータ）を生成し、表示データ出力プログラム１２６が、生成されたｈｔｍｌデータをクライアント端末４０へ出力する（Ｓ５０４）。このとき、再計算された予測値と共に、従前の予測値の評価結果を表示してもよい。予測値の評価結果を表示することによって、新しい回帰式による精度の向上をユーザが理解できる。

クライアント端末４０は、ウェブブラウザ又は専用アプリケーションによって、情報分析サーバ１０から送信されたデータに従ってＴｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面を表示する。

前述した予測値評価処理では、予測値の評価結果に基づいて変更した予測方法（回帰式）を用いて予測値を再計算したが、予測値の評価結果と回帰式の候補をユーザに出力して、更新する回帰式をユーザに選択させてもよい。また、単に、予測値の評価結果をユーザに出力するだけで、回帰式は別途変更してもよい。

以上のように、本実施例の情報分析サーバ１０は、更新された実績値によって予測値を評価するので、最新のデータに基づく予測値を経営判断に利用できる。また、実績値が入力されたタイミングで予測値を評価するので、ユーザが特別の操作をすることなく、回帰式を評価して、高精度の予測値を得ることができる。例えば、２０１７年度以前の実績値を用いて２０１８から２０２０年度の予測値を計算し、その後２０１８年度の実績値が入力されると、入力された実績値を用いて予測値（回帰式）を評価し、回帰式を更新し、新たに更新された回帰式を用いて、２０１９〜２０２１年度の予測値を再計算して、高精度の予測値を提供する。

以上に説明したように、本発明の実施例の情報分析サーバ１０は、ユーザが入力した検索条件に従ってデータベース（２１〜２５、３１）から特許情報と事業動向と市場情報とに関するデータを取得し、取得したデータを時間軸に従って整理し、特許情報と事業動向と市場情報とを含むデータが時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成するので、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。すなわち、特許（知的財産）情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、分析結果を視覚的に見える化することにより、自社の強みや、競合他社との関係を分析できる。

また、データベース（ストレージ装置２０）は、公表後に内容が変わらないデータを格納し、情報分析サーバ１０は、特許情報と事業動向と市場情報とのうち、公表後に内容が変わる可能性があるデータを公衆ネットワークを経由して外部サーバ３０から取得するので、ストレージ装置２０に格納するデータ量を削減でき、運用コストを抑制できる。

また、情報分析サーバ１０は、ユーザが入力した条件に従って、データベースを検索するための検索クエリを作成し（Ｓ２０２）、検索クエリを用いてデータベースから所望のデータを取得し（Ｓ２０３）、取得したデータを時間軸で整理して時系列データを生成し（Ｓ２０４）、データベースから取得したデータから将来のデータを予測し（Ｓ２０５）、データベースから取得したデータと、予測された将来のデータとが時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する（Ｓ２０６）ので、直接的に経営活動に資するデータを提示でき、迅速かつ的確な経営判断が可能になる。

また、情報分析サーバ１０は、将来のデータを予測する際、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測するので、当該予測にかかる会社のデータのみを用いて将来のデータを予測する場合と比べて、予測精度を向上できる。

また、Ｔｉｍｅ Ｌｉｎｅ ＵＩ画面は、データが整理される基準となる時間軸と、自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含むので、特許（知的財産）情報と市場情報と事業動向を統合的に分析し、自社の強みや、競合他社との関係を分析でき、分析結果を視覚的に見える化できる。

また、情報分析サーバ１０は、過去のデータ（実績値）がデータベースへ入力された場合、入力された実績値を用いて、既に予測されているデータ（予測値）を評価して、評価結果を出力するので、予測方法の適否を判断でき、より的確な経営活動のためのデータを提示できる。

また、情報分析サーバ１０は、過去のデータ（実績値）がデータベースへ入力された場合、入力された実績値を用いて、既に予測されているデータ（予測値）を評価し、評価の結果に応じて、過去のデータから将来のデータを予測する方法（例えば、回帰式）を変更するので、事業環境の変化に応じて、また、最新の実績値に基づいて予測値を更新でき、より的確な経営活動のためのデータを提示できる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１０ 情報分析サーバ
２０ ストレージ装置
３０ 外部サーバ
４０ クライアント端末

Claims (12)

1. 所定の処理を実行する演算装置と、
   前記演算装置に接続された記憶デバイスと、
   前記演算装置に接続された通信インタフェースとを備え、
   前記演算装置は、
   各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
   ユーザが入力した条件に従って、前記データベースを検索するための検索クエリを作成し、
   前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得し、
   前記取得したデータを時間軸に従って整理して、時系列データを生成し、
   前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測し、
   特許情報と事業動向と市場情報とにおいて、更新タイミングの相違によって欠落する期間のデータを補完して、更新タイミングが揃ったデータを予測し、
   前記データベースから取得した前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータと、前記予測されたデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする情報分析装置。
2. 請求項１に記載の情報分析装置であって、
   前記演算装置は、前記将来のデータを予測する際、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測することを特徴とする情報分析装置。
3. 請求項１に記載の情報分析装置であって、
   過去のデータが前記データベースへ入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価して、評価結果を出力することを特徴とする情報分析装置。
4. 請求項１に記載の情報分析装置であって、
   過去のデータが前記データベースへ入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、前記評価の結果に応じて、前記過去のデータから将来のデータを予測する方法を変更することを特徴とする情報分析装置。
5. 所定の処理を実行する演算装置と、
   前記演算装置に接続された記憶デバイスと、
   前記演算装置に接続された通信インタフェースとを備え、
   前記演算装置は、
   各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
   ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得し、
   前記取得したデータを時間軸に従って整理し、
   前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成し、
   前記画面は、
   前記データが整理される基準となる時間軸と、
   自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、
   自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、
   分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、
   自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、
   登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含むことを特徴とする情報分析装置。
6. 情報分析装置にデータを分析させるためのプログラムであって、
   前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
   前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
   前記プログラムは、前記情報分析装置に、
   ユーザが入力した条件に従って、前記データベースを検索するための検索クエリを作成する手順と、
   前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得する手順と、
   前記取得したデータを時間軸に従って整理して、時系列データを生成する手順と、
   前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測する手順と、
   特許情報と事業動向と市場情報とにおいて、更新タイミングの相違によって欠落する期間のデータを補完して、更新タイミングが揃ったデータを予測する手順と、
   前記データベースから取得した前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータと、前記予測されたデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する手順とを実行させるためのプログラム。
7. 請求項６に記載のプログラムであって、
   前記将来のデータを予測する手順において、当該予測にかかる会社の過去のデータ及び他の会社の過去のデータを用いて、当該会社の将来のデータを予測する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
8. 請求項６に記載のプログラムであって、
   前記データベースへ過去のデータが入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、評価結果を出力する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
9. 請求項６に記載のプログラムであって、
   前記データベースへ過去のデータが入力された場合、前記入力された過去のデータを用いて、既に予測されているデータを評価し、前記評価の結果に応じて、前記過去のデータから将来のデータを予測する方法を変更する手順を、前記情報分析装置に実行させるためのプログラム。
10. 情報分析装置にデータを分析させるためのプログラムであって、
    前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
    前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
    前記プログラムは、前記情報分析装置に、
    ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得する手順と、
    前記取得したデータを時間軸に従って整理する手順と、
    前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成する手順とを実行させるためのプログラムであって、
    前記データが整理される基準となる時間軸と、
    自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、
    自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、
    分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、
    自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、
    登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含む画面を表示するための表示データを生成する手順とを実行させるためのプログラム。
11. 情報分析装置がデータを分析する方法であって、
    前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記
    憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
    前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
    前記方法は、
    前記演算装置が、ユーザが入力した条件に従って、前記データベースを検索するための検索クエリを作成し、
    前記演算装置が、前記検索クエリを用いて前記データベースから所望のデータを取得し、
    前記演算装置が、前記取得したデータを時間軸に従って整理して、時系列データを生成し、
    前記演算装置が、前記データベースから取得したデータから将来のデータを予測し、
    前記演算装置が、特許情報と事業動向と市場情報とにおいて、更新タイミングの相違によって欠落する期間のデータを補完して、更新タイミングが揃ったデータを予測し、
    前記演算装置が、前記データベースから取得した前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータと、前記予測されたデータとが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成することを特徴とする方法。
12. 情報分析装置がデータを分析する方法であって、
    前記情報分析装置は、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記
    憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インタフェースとを有し、
    前記演算装置は、各々が時間の情報と関連付けられた特許情報と事業動向と市場情報とを格納するデータベースにアクセス可能であって、
    前記方法は、
    前記演算装置が、ユーザが入力した検索条件に従って前記データベースからデータを取得し、
    前記演算装置が、前記取得したデータを時間軸に従って整理し、
    前記演算装置が、前記特許情報と前記事業動向と前記市場情報とを含むデータが前記時間軸に従って整理された画面を表示するための表示データを生成し、
    前記画面は、
    前記データが整理される基準となる時間軸と、
    自社の事業動向である事業スケジュールを表示する事業スケジュール表示領域と、
    自社の事業動向である製品開発スケジュールを表示する開発スケジュール表示領域と、
    分析対象の市場の情報を表示する市場情報表示領域と、
    自他社の事業動向を表示する自他社事業動向表示領域と、
    登録された特許又は公開された特許出願に関する特許情報を表示する特許情報表示領域とを含むことを特徴とする方法。

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