JP7005826B1 - 産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置、及び産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象とする産業財産権の年金維持年数に関する情報の理論値を算出するための理論値モデルを生成する。
【解決手段】産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラムは、産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する目的変数設定処理と、産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する母集団設定処理と、産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する説明変数設定処理と、前記母集団に含まれる前記産業財産権の情報について、前記説明変数の値と前記目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する理論値モデル生成処理と、をコンピュータに実行させることができる。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置、及び産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置に関する。

特許権等の産業財産権は、その権利が設定登録された後も権利を維持するために、いわゆる年金として権利の維持年数に応じた所定の登録料を収める必要がある。更に、産業財産権のうち特許権や実用新案権、及び意匠権については、権利の登録年数が経過するにつれて必要な年金額も増大していく。そのため、保有する産業財産権が増えるほど、また権利の維持年数が増すほど、これらの権利を維持するために必要な費用も増大することになる。

一方で、企業等の知財戦略においては、取得した権利を維持しつつ、新たな技術開発等で得た成果を産業財産権として取得することが重要である。この場合、上述した事情から、設定登録された知的財産権を全てそのまま保有し続けることは、企業の知的財産権に関する予算の圧迫となり、ひいては新たな産業財産権の取得を阻害する可能性もある。そのため、企業等の知財戦略においては、限られた予算を有効に活用するためには、権利を保有し続けるか否かを適切に見極めることが重要となる。

特開２０１２－１２３５５５号公報

本願の実施形態は上述した事情を鑑みてなされたものであり、その目的の１つは、知的財産権を保有し続けるか否かの判断するための指標として対象とする産業財産権の年金維持年数に関する情報の理論値を算出するための理論値モデルを生成することができる産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム、及び産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置を提供することにある。

また、本願の実施形態の他の目的としては、上記の理論値モデル生成プログラム及び理論値モデル生成装置によって生成された理論値モデルを用いて対象とする産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出可能な産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム、及び産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置を提供することにある。

本願実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラムは、前記目的変数と相関が高い説明変数が含まれることを条件とする母集団抽出条件を満たす産業財産権の中から産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する目的変数設定処理と、産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する母集団設定処理と、産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する説明変数設定処理と、前記母集団に含まれる前記産業財産権の情報について、前記説明変数の値と前記目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する理論値モデル生成処理と、をコンピュータに実行させることができる。

本願実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラムは、上記の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラムによって算出された前記理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての各説明変数の値を代入して前記産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する理論値算出処理と、前記理論値算出処理で算出した前記理論値を出力し出力部に表示させる算出結果出力処理と、をコンピュータに実行させることができる。

また、本願実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置は、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成するための装置であって、産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する目的変数設定処理を実行可能な目的変数設定処理部と、産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する説明変数設定処理を実行可能な説明変数設定処理部と、前記目的変数と相関が高い説明変数が含まれることを条件とする母集団抽出条件を満たす産業財産権の中から産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する母集団設定処理を実行可能な母集団設定処理部と、前記母集団に含まれる前記産業財産権の情報について、前記説明変数の値と前記目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する理論値モデル生成処理を実行可能な理論値モデル生成処理部と、を備える。

そして、本願実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置は、上記の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置よって算出された理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての説明変数を代入して前記産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する理論値算出処理を実行可能な理論値算出処理部と、前記理論値算出処理部で算出した前記理論値を出力し出力部に表示させる算出結果出力処理を実行可能な算出結果出力処理部と、を備える。

一実施形態によるシステムについて全体構成を概念的に示す図 一実施形態によるシステムについて各構成を機能ブロックで概念的に示す図 一実施形態について、産業財産権に関する情報の一例を示す図 一実施形態について、設定情報受付処理で用いる設定情報の一例を示す図 一実施形態について、理論値モデル生成処理で生成される理論値モデルの一例を示す図 一実施形態について、説明変数の統計の一例を示す図 一実施形態について、説明変数を自然対数変換した場合の一例を示す図 一実施形態について、理論値算出処理で出力部に表示される内容の一例を示す図（その１） 一実施形態について、理論値算出処理で出力部に表示される内容の一例を示す図（その２）

以下、一実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１及び図２に示すシステム１は、ユーザからの求めに応じて、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成するとともに、その理論値モデルを用いて特定の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出するためのものである。なお、本実施形態において、産業財産権の年金納付年数に関する情報には、詳細は後述するが、年金納付年数そのもの又は年金納付年数比率のいずれか一方又は両方が含まれる。

本実施形態のシステム１は、図１及び図２に示すように、権利情報データベース１０、ユーザ端末２０、及びデータ処理装置３０を備えている。権利情報データベース１０、ユーザ端末２０、及びデータ処理装置３０は、インターネット又は携帯電話回線等の電気通信回線９０を介して有線又は無線によって相互に通信可能に接続されている。なお、権利情報データベース１０、ユーザ端末２０、及びデータ処理装置３０のうち２つ以上の構成を１つのハードウェアで構成しても良い。

権利情報データベース１０は、産業財産権に関する情報を蓄積し公開している。権利情報データベース１０は、例えばユーザ端末２０又はデータ処理装置３０からの要求を受けて、ユーザ端末２０又はデータ処理装置３０に対象となる産業財産権に関する情報を送信する機能を有する。

産業財産権には、特許権、実用新案権、意匠権、及び商標権若しくはこれらに相当する権利が含まれる。権利情報データベース１０は、少なくとも設定登録された産業財産権に関する情報を公開している。産業財産権に関する情報には、書誌事項として、公報の発行国、公報種別、出願番号、出願日、公開番号、公開日、登録番号、登録日、国際特許分類、ＦＩ記号、請求項の数、明細書のページ数、優先日、優先権主張国・地域又は期間、優先権主張番号、新規性喪失の例外の表示、早期審査の対象の有無、前置審査の有無、出願人、権利者、発明者若しくは創作者、審査官、調査した分野等が含まれる。

また、産業財産権に関する情報は、被引用又は引用に関する情報、異議申立に関する情報、優先権主張に関する情報、出願の分割に関する情報、ＰＣＴ出願に関する情報、意見書に関する情報、審査の促進に関する情報、前置審査に関する情報、面接記録に関する情報、応対記録に関する情報、共同出願人に関する情報、情報提供に関する情報、包袋閲覧に関する情報、無効審判に関する情報、請求項に関する情報、及び実施権に関する情報を含んでいる。具体的には、本実施形態の場合、産業財産権に関する情報は、例えば日本国特許庁から一般に公開されている図３に示す少なくとも４７項目の情報を含んでいる。なお、本実施形態において、産業財産権に関する情報は、上述した４７項目以外の情報も含んでいる。

ユーザ端末２０は、ユーザの入力操作を受け付けるとともにユーザに対して画像又は音声等で情報を提示する機能を有する。ユーザ端末２０は、例えばパソコン、スマートフォン、タブレット端末等で構成することができる。ユーザ端末２０は、図１及び図２に示すように、端末制御部２１、入力部２２、及び出力部２３を有している。

端末制御部２１は、例えば図示しないＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び書き換え可能なフラッシュメモリなどの記憶領域を有するマイクロコンピュータを主体に構成されている。端末制御部２１は、入力部２２に入力された情報を処理するとともに、出力部２３による情報の出力を制御する機能を有する。また、端末制御部２１は、電気通信回線９０を介して権利情報データベース１０及びデータ処理装置３０と通信する機能を有する。

入力部２２は、ユーザの操作入力を受け付ける機能を有している。入力部２２は、例えばキーボードやタッチパネル等のユーザインタフェースで構成することができる。また、入力部２２は、ユーザが発した音声を操作入力として受け付けるものでも良い。出力部２３は、ユーザの視覚若しくは聴覚に対して情報を提示する機能を有する。出力部２３は、例えば情報を表示可能なディスプレイや、情報を音声で提示可能なスピーカ等で構成することができる。

データ処理装置３０は、データ処理が可能ないわゆる処理サーバで構成することができる。本実施形態の場合、データ処理装置３０は、理論値モデル生成装置４０及び理論値算出装置５０を含んで構成されている。なお、理論値モデル生成装置４０及び理論値算出装置５０は、それぞれ別のコンピュータつまり別の処理サーバで構成することもできる。また、理論値モデル生成装置４０及び理論値算出装置５０の機能の一部又は全部をユーザ端末２０に搭載しても良い。

本実施形態の場合、データ処理装置３０は、制御部３１を有している。制御部３１は、例えばＣＰＵ３１１や、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び書き換え可能なフラッシュメモリなどの記憶領域３１２を有するマイクロコンピュータを主体に構成されている。そして、制御部３１は、ＣＰＵ３１１において所定のプログラムを実行することにより、理論値モデル生成装置４０及び理論値算出装置５０をソフトウェアによって仮想的に実現する。

まず、理論値モデル生成装置４０について説明する。記憶領域３１２は、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム（以下、理論値モデル生成プログラムと称することがある）を記憶している。そして、制御部３１は、ＣＰＵ３１１において理論値モデル生成プログラムを実行することにより、理論値モデル生成装置４０として、設定情報受付処理部４１、目的変数設定処理部４２、母集団設定処理部４３、説明変数設定処理部４４、理論値モデル生成処理部４５、及び理論値モデル出力処理部４６等をソフトウェアによって仮想的に実現する。

すなわち、理論値モデル生成装置４０が有する各処理部４１～４５は、ＣＰＵ３１１が上述した記憶領域３１２等の非遷移的実体的記憶媒体に格納されているコンピュータプログラムを実行してコンピュータプログラムに対応する処理を実行することにより実現されている、つまりソフトウェアにより実現されている。なお、各処理部４１～４６のうち少なくとも一部をハードウェアにより実現する構成としてもよい。

設定情報受付処理部４１は、設定情報受付処理を実行可能である。設定情報受付処理は、ユーザからの入力に基づき、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成するために必要な設定情報を受け付ける処理を含む。設定情報は、図４に示すように、例えば目的変数設定情報、母集団抽出条件情報、及び説明変数設定情報等を含む。ユーザは、例えばユーザ端末２０の入力部２２を用いて目的変数設定情報、母集団抽出条件情報、及び説明変数設定情報等の各種の情報を入力する。そして、設定情報受付処理部４１は、ユーザによって入力された目的変数設定情報、母集団抽出条件情報、及び説明変数設定情報等を、それぞれ目的変数設定処理部４２、母集団設定処理部４３、及び説明変数設定処理部４４に受け渡す。

目的変数設定情報は、目的変数を設定する際に用いるものであり、産業財産権の年金納付年数に関する情報を含んでいる。この場合、産業財産権の年金納付年数に関する情報は、年金納付年数又は年金納付年数比率とすることができる。ユーザは、例えばユーザ端末２０の入力部２２を操作することで、目的変数に設定する産業財産権の年金納付年数に関する情報として、例えば年金納付年数又は年金納付年数比率のいずれか一方又は両方を選択することができる。

この場合、年金納付年数とは、その産業財産権が設定登録されてから実際に年金が納付された年数を意味する。例えば特許権において、設定登録された後、１０年分の年金を納付した後に年金未納により権利抹消されていた場合、その特許権の年金納付年数は１０年となる。

また、年金納付年数比率とは、年金納付年数を登録後の権利の最大残存年数で割ったものであり、最大で１００％となる。例えば特許権において、その特許権が出願から３年後に設定登録されて、かつ、その特許権について存続期間の延長登録出願がされていない場合、その特許権の最大残存年数は１７年となる。そして、その特許権が設定登録後、１０年分の年金を納付した後に年金未納により権利抹消されていた場合、その特許権の年金納付年数比率は約５９％となる。

母集団抽出条件情報は、母集団設定処理部４３において母集団抽出条件を決定するために用いる情報である。母集団抽出条件情報は、母集団設定処理部４３における母集団抽出条件の決定態様が手動であるか自動であるかの情報を含んでいる。また、母集団抽出条件の決定態様が手動である場合、母集団抽出条件情報は、母集団抽出条件そのものを含んでいる。そして、母集団抽出条件の決定態様が自動である場合、母集団抽出条件情報は、任意の産業財産権を特定することができる情報を含んでいる。

母集団抽出条件は、母集団を抽出する際に用いるもので、例えば母集団を構成する産業財産権の法域、その産業財産権の出願時期の範囲、登録時期の範囲、若しくは消滅時期の範囲、又はその産業財産権の技術分野等の少なくとも１つ含まれる。この場合、産業財産権の法域としては、例えば日本国に属する産業財産権を母集団とする場合には特許法、実用新案法、意匠法、又は商標法となるが、具体的な法域は母集団を構成する産業財産権が属する国又は地域の法律に準ずる。

ユーザは、例えばユーザ端末２０の入力部２２に所定の操作を行うことで、母集団設定処理部４３で用いる母集団抽出条件の設定の態様について、手動又は自動を選択することができる。母集団抽出条件を手動で設定する場合、ユーザは、例えばユーザ端末２０の入力部２２を操作して手動で母集団抽出条件を設定するモードを選択するとともに、母集団抽出条件情報として母集団抽出条件そのものの内容を入力部２２に入力する。すなわち、この場合、ユーザは、母集団抽出条件情報として、母集団条件の具体的内容、例えば法域や、各時期の範囲、及び技術分野等を入力する。対象とする法域が特許法又は実用新案法である場合、技術分野は、例えば国際特許分類記号やＦＩ記号若しくはＦターム記号、又は発明の名称若しくは特許請求の範囲に含まれているキーワードで構成することができる。

また、母集団抽出条件を自動で設定する場合、ユーザは、ユーザ端末２０の入力部２２を操作して母集団抽出条件を自動で設定するモードを選択するとともに、母集団抽出条件情報として例えば出願番号、公開番号、又は登録番号など産業財産権を特定することができる情報を入力部２２に入力する。

説明変数設定情報は、説明変数設定処理部４４において説明変数を設定する際に用いる情報である。説明変数設定情報は、説明変数の設定態様が手動であるか自動であるかの情報を含んでいる。また、説明変数の設定態様が手動である場合、説明変数設定情報は、説明変数のそのものを含んでいる。

説明変数を手動で設定する場合、ユーザは、例えばユーザ端末２０の入力部２２を操作して説明変数を手動で設定するモードを選択するともとに、産業財産権に関する情報の中らか理論値モデルの説明変数に設定する項目を入力部２２に２つ以上入力する。また、説明変数設定情報として自動を選択する場合、ユーザは、ユーザ端末２０の入力部２２を操作して、説明変数を自動で設定するモードを選択する。

目的変数設定処理部４２は、目的変数設定処理を実行可能である。目的変数設定処理は、産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する処理を含む。本実施形態の場合、目的変数設定処理は、設定情報受付処理部４１から受け渡された目的変数設定情報に基づいて、つまりユーザから入力部２２を介して入力された目的変数設定情報に基づいて目的変数を設定する処理を含む。そして、目的変数設定処理部４２は、目的変数設定処理で設定した目的変数を理論値モデル生成処理部４５へ受け渡す。

目的変数設定処理部４２は、例えば設定情報受付処理部４１から受け渡された目的変数設定情報が年金納付年数である場合には理論値モデルの目的変数を年金納付年数に設定する。また、目的変数設定処理部４２は、例えば設定情報受付処理部４１から受け渡された目的変数設定情報が年金納付年数比率である場合には理論値モデルの目的変数を年金納付年数比率に設定する処理を行う。

母集団設定処理部４３は、母集団設定処理を実行可能である。母集団設定処理は、産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する処理を含む。そして、母集団設定処理部４３は、母集団設定処理で設定した母集団を理論値モデル生成処理部４５へ受け渡す。この場合、母集団設定処理は、設定情報受付処理部４１から受け渡された母集団抽出条件つまりユーザから入力部２２を介して入力された母集団抽出条件を満たすものの中から産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する処理を含む。消滅には、存続期間の満了及び年金未納付によるものの他、異議申し立ての取り消し決定によるもの、若しくは無効審判の無効審決によるものを含んでいても良い。

なお、消滅事由のうち、異議申し立ての取り消し決定によるもの、及び無効審判の無効審決によるものは権利者自身の意思によるものではない。このため、母集団に設定される産業財産権には、権利者自身の権利存続意思によるものとして、少なくとも存続期間の満了及び年金未納付によって消滅した産業財産権が含まれることが望ましい。すなわち、母集団に設定される産業財産権には、消滅した産業財産権のうち異議申し立ての取り消し決定及び無効審判の無効審決により消滅した産業財産権を除いて、存続期間の満了及び年金未納付によって消滅した産業財産権を設定することができる。これにより、権利者は産業財産権を保有し続けるか否かを判断するための指標を精度良く分析するための母集団を抽出することができる。

例えば母集団抽出条件を手動で設定する場合、母集団設定処理部４３は、設定情報受付処理部４１から受け渡された母集団抽出条件情報の内容、つまりユーザによって入力された母集団抽出条件情報の内容を、母集団設定処理で用いる母集団抽出条件に設定する。

また、例えば母集団抽出条件を自動で設定する場合、母集団設定処理部４３は、設定情報受付処理部４１から母集団抽出条件情報として例えば出願番号、公開番号、又は登録番号など産業財産権を特定することができる情報を受け取る。母集団設定処理部４３は、権利情報データベース１０にアクセスし、その母集団抽出条件情報から特定された産業財産権に関する情報を取得する。母集団設定処理部４３は、取得した情報の中から例えば国際特許分類記号やＦＩ記号若しくはＦターム記号、又は発明の名称若しくは特許請求の範囲に含まれているキーワード等のうち１又は複数を母集団抽出条件として自動で設定する。

この場合、母集団設定処理部４３が自動で設定する母集団抽出条件の項目は、予め設定されていても良いし、適宜ユーザが設定するようにしても良い。また、抽出する産業財産権の範囲は、例えば特定の時期から所定期間内に消滅した権利とすることができる。すなわち、この場合、抽出する産業財産権の範囲は、例えば現時点から過去２５年間の間に消滅した権利とすることができる。

なお、母集団抽出条件を、手動と自動との組み合わせである半自動で設定できるようにしても良い。この場合、複数の母集団抽出条件のうち、一部をユーザが手動で入力し、他の一部を、ユーザの入力情報に基づいて母集団設定処理部４３が自動で設定する。

説明変数設定処理部４４は、説明変数設定処理を実行可能である。説明変数設定処理は、産業財産権に関する情報の中から、具体的には図３に示す４７の情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する処理を含む。そして、説明変数設定処理部４４は、説明変数設定処理で設定した説明変数を理論値モデル生成処理部４５へ受け渡す。

この場合、説明変数設定処理は、多重共線性を回避するため互いに相関が高い変数を含まない、又は互いに相関が無い独立した変数を２つ以上設定する処理を含むことが好ましい。説明変数設定処理は、説明変数として、被引用又は引用に関する情報、異議申立に関する情報、優先権主張に関する情報、出願の分割に関する情報、ＰＣＴ出願に関する情報、意見書に関する情報、審査の促進に関する情報、前置審査に関する情報、面接記録に関する情報、応対記録に関する情報、共同出願人に関する情報、情報提供に関する情報、包袋閲覧に関する情報、無効審判に関する情報、請求項に関する情報、及び実施権に関する情報のうち２つ以上設定する処理を含むことが好ましい。上記した各情報は、それぞれ互いに相関が無い独立した説明変数の一例である。

この場合、図３の項目に照らすと、被引用又は引用に関する情報は、Ｎｏ．１の「被引用件数」及びＮｏ．２の「引用件数」を含んでいる。異議申立に関する情報は、Ｎｏ．３３の「異議申立（ＪＰ）」を含んでいる。優先権主張に関する情報は、Ｎｏ．８の「優先権主張数」を含んでいる。出願の分割に関する情報は、Ｎｏ．９の「原出願数（分割）」を含んでいる。ＰＣＴ出願に関する情報は、Ｎｏ．１０の「ＰＣＴ出願」を含んでいる。意見書に関する情報は、Ｎｏ．１２の「意見書（ＪＰ）」を含んでいる。審査の促進に関する情報は、Ｎｏ．２１「優先審査（ＪＰ）」、及びＮｏ２２．「早期審査（ＪＰ）」を含んでいる。前置審査に関する情報は、Ｎｏ．２３の「前置審査（ＪＰ）」を含んでいる。情報提供に関する情報は、Ｎｏ．２５の「情報提供（ＪＰ）」を含んでいる。包袋閲覧に関する情報は、Ｎｏ．２６の「包袋閲覧（ＪＰ）」を含んでいる。無効審判に関する情報は、Ｎｏ．３２の「無効審判（ＪＰ）」を含んでいる。請求項に関する情報は、Ｎｏ．４の「請求項数（付与）」、Ｎｏ．６の「請求項数（付与）」を含んでいる。そして、実施権に関する情報は、Ｎｏ．２８の「専用実施権登録（ＪＰ）」、及びＮｏ．２９の「通常実施権登録（ＪＰ）」を含んでいる。

なお、面接記録に関する情報及び応対記録に関する情報は、図３の項目に含まれていないが、例えば審査記録や審判記録を含む経過記録から取得することができる。また、共同出願人に関する情報は、図３の項目には含まれていないが、例えば図９に示す出願人数を含んでいる。

本実施形態の場合、説明変数設定処理部４４は、設定情報受付処理部４１から受け渡された説明変数設定情報に基づいて、つまりユーザから入力部２２を介して入力された説明変数設定情報に基づいて説明変数を設定する。

例えば設定情報受付処理部４１から受け渡された説明変数設定情報に説明変数を手動で設定する旨の情報が含まれている場合、つまりユーザが説明変数を手動で設定することを選択した場合、説明変数設定処理部４４は、その説明変数設定情報に含まれている説明変数を、理論値モデルに用いる説明変数に設定する。

また、例えば設定情報受付処理部４１から受け渡された説明変数設定情報に説明変数を自動で設定する旨の情報が含まれている場合、つまりユーザが説明変数を自動で設定することを選択した場合、説明変数設定処理部４４は、理論値モデルに用いる説明変数として、産業財産権に関する情報の中から年金納付年数との相関が高いものを２つ以上設定する。

この場合、説明変数設定処理部４４は、次のようにして説明変数を自動で設定しても良い。すなわち、説明変数設定処理部４４は、母集団設定処理で設定された母集団に含まれる各産業財産権に関する情報をその項目ごとに集計する。次に、説明変数設定処理部４４は、集計結果に出現しないか又は出現頻度が所定よりも少ない項目を除外する。そして、説明変数設定処理部４４は、年金納付年数又は年金納付年数比率との相関係数を算出し、その相関係数が高い項目から順に所定数例えば上位２０項目程度を説明変数に設定する。

理論値モデル生成処理部４５は、理論値モデル生成処理を実行可能である。理論値モデル生成処理は、母集団設定処理で設定された母集団に含まれる産業財産権の説明変数の値と目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する処理を含む。そして、理論値モデル生成処理部４５は、算出した理論値モデルを、理論値モデル出力処理部４６及び理論値算出装置５０に受け渡す。

分析の手法としては、ステップワイズ変数増減法等の周知の重回帰分析や機械学習等がある。本実施形態では、分析の手法として重回帰分析を採用した例について説明する。この場合、理論値モデル生成処理部４５は、母集団設定処理で設定された母集団に含まれる産業財産権の説明変数の値と目的変数の値とについて重回帰分析を行うことにより、理論値モデルとして下記の式１の予測式を算出する。

なお、上記の式１において、ｙは目的変数、ｘは説明変数、ａは偏回帰係数、ｅは定数項である。この場合、理論値モデル生成処理部４５は、例えば図５に示すように、各目的変数ｙについての偏回帰係数ａ、及び定数項ｅを算出する。また、理論値モデル生成処理部４５は、年金納付年数を目的変数ｙに設定した理論値モデル、又は年金納付年数比率を目的変数ｙに設定した理論値モデル、の少なくとも一方又は両方を生成することができる。

ここで、例えば図６に示すように、説明変数の各値を見ると、最大値が他の説明変数の値よりも突出して大きい項目がある。例えば図６の例では、多くの項目の値が一桁であるのに対し、被引用件数、引用件数、優先権主張数、出願人数、包袋閲覧の回数、請求項の数、独立請求項の文字数、及び通常実施権の登録数は２桁以上となっている。この場合、突出して大きい値、例えば正規分布から大きく外れた値を説明変数の値として使用すると、目的変数の結果に与える影響が大きい。

そこで、理論値モデル生成処理は、説明変数の値が他の説明変数の値と比べて桁違いに大きいもの、例えば半数以上の項目の値に対して桁数が異なるものについては、説明変数の値に対して自然対数変換する前処理を行った後の値を用いて分析を行う処理を含む。具体的には、理論値モデル生成処理は、説明変数が被引用件数、引用件数、優先権主張数、包袋閲覧の回数、請求項の数、又は独立請求項の文字数である場合には、例えば図７に示すように、説明変数の値に対して自然対数変換する前処理を行った後の値を用いて分析、この場合、重回帰分析を行う処理を含む。

また、例えば早期審査等のように通常０回又は１回となるようなものについて、申請書類の不備等で早期審査事情説明書が複数回提出された場合等、最大値が２以上となってしまう。そこで、理論値モデル生成処理は、例えばＰＣＴ出願、早期審査、前置審査等、通常０回又は１回である項目の値に対して２以上の値が出現するものについては、最大値が１となるような前処理を行った後の値を用いて分析、この場合、重回帰分析を行う処理を含む。この場合、最大値が１となるような前処理の一例としては、例えば上述した早期審査など通常０又は１の値となる項目については、２以上の値を１に変換して、０は無し、１は有り、のデータとする方法がある。

これらにより、説明変数の値の分布が正規分布に近づくため、桁違いに大きい値や通常では取り得ない値が出現した場合の影響を低減させることができ、その結果、生成された理論値モデルの予測精度を向上させることができる。図７の例では、自然対数変換した後の値について各項目の頭にＬｎを付して示している。また、最大値が１となるような前処理は、例えば各説明変数の値を各説明変数のうちの最大値で割った値にする処理を含んでいても良い。

ここで、本願発明者は、請求項の数や独立請求項の文字数の多さは年金納付年数にマイナスに相関し、一方で請求項の数や文字数が少ない簡潔な特許ほど権利維持年数にプラスに相関することを発見した。この場合、説明変数を請求項の数や文字数を対数変換したものを説明変数に設定すると、請求項の数の場合は請求項が１つ以上増えるほど、文字数の場合は文字が１文字以上増えるほど、年金納付年数の予測値はマイナスになってしまうため実態を表し難い。

そこで、説明変数に請求項の数が設定された場合、理論値モデル生成処理部４５は、下記の式２又は式３のように、請求項の数xを母集団全体の請求項の数の平均値ｘ^－又は中央値x~で割った数を自然対数変換する。これにより、請求項の数や文字の数が中央値や平均値よりも少ないほど、年金納付年数の予測値にプラスになり、中央値や平均値よりも多くなるほど、年金納付年数の予測値にマイナスにすることができる。つまり、平均的な請求項数や文字数よりも少ない簡潔な権利ほど権利維持年数の予測値が長くなるようにできる。

理論値モデル出力処理部４６は、理論値モデル出力処理を実行可能である。理論値モデル出力処理は、理論値モデル生成処理部４５で生成した理論値モデルを、外部の出力装置等、例えばユーザ端末２０の出力部２３等に出力させる処理を含む。この場合、理論値モデル出力処理は、例えば図５に示すように、採用した目的変数（ｘ）の項目名と、各目的変数（ｘ）に対応した偏回帰係数（ａ）と、各偏回帰係数のＰ値とを同一画面に並べて出力部２３に表示する処理を含んでいても良い。

また、理論値モデル出力処理は図５に示すように、目的変数をその目的変数の特性に応じて因子分類し、因子分類した目的変数（ｘ）ごとにまとめて並べて表示させる処理を含んでいても良い。この場合、因子分類の項目としては、例えば審査官の採択性、出願人の積極性、注目・脅威性、特許の簡潔性、及びライセンス収益性等がある。

この場合、理論値モデル出力処理部４６は、審査官の採択性に関する説明変数として例えば被引用件数、引用件数、異議成立/取消、異議却下/維持等を分類し、これらを並べて表示させる。また、理論値モデル出力処理部４６は、出願人の積極性に関する説明変数として例えば優先権主張数、原出願数(分割・継続出願等)、ＰＣＴ出願、意見書、早期審査、前置審査、面接記録、応対記録(電話・ＦＡＸ)、出願人数等を分類し、これらを並べて表示させる。また、理論値モデル出力処理部４６は、注目・脅威性に関する説明変数として例えば情報提供、包袋閲覧、無効審判等を分類し、これらを並べて表示させる。また、理論値モデル出力処理部４６は、特許の簡潔性に関する説明変数として、例えば請求項の数(付与)、及び独立請求項の文字数等を分類し、これらを並べて表示させる。そして、理論値モデル出力処理部４６は、ライセンス収益性に関する説明変数として例えば専用実施権登録及び通常実施権登録等を分類し、これらを並べて表示させる。

なお、因子分類の項目は上述したものに限られない。また、例えば上述した５つの因子分類の項目については代表的な因子分類の項目として予め設定されていても良い。そして、更にユーザが任意の因子分類に項目を設定できるようにしても良い。

また、因子分類を用いる方法としては、例えば次に説明する方法でも良い。この場合、理論値モデル出力処理部４６は、まず、各知的財産権の項目データを因子分析することにより各知的財産権の特徴を表す複数の因子を構成し、各因子について平均を０とし、分散及び標準偏差を１に標準化した因子得点を出力する。ここで、各知的財産権の因子得点は、因子得点×１０＋５０の式で、平均５０で標準偏差１０の偏差値に変換して表すことができる。そして、理論値モデル出力処理部４６は、年金納付年数に関する情報を目的変数に設定し、各因子得点を説明変数に設定して重回帰分析を行い、理論値モデルを算出することもできる。ただし、本願発明者が当該方法を実験検証した結果、前段落までに記載した方法に比べて、理論値モデルすなわち重回帰式の重相関係数や決定係数が低いことがわかった。

次に、理論値算出装置５０について説明する。記憶領域３１２は、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム（以下、理論値算出プログラムと称することがある）を記憶している。そして、制御部３１は、ＣＰＵ３１１において理論値算出プログラムを実行することにより、理論値算出装置５０として、算出対象受付処理部５１、理論値算出処理部５２、及び算出結果出力処理部５３等をソフトウェアによって仮想的に実現する。

すなわち、理論値算出装置５０が有する各処理部５１～５３は、ＣＰＵ３１１が上述した記憶領域３１２等の非遷移的実体的記憶媒体に格納されているコンピュータプログラムを実行してコンピュータプログラムに対応する処理を実行することにより実現されている、つまりソフトウェアにより実現されている。なお、各処理部５１～５３のうち少なくとも一部をハードウェアにより実現する構成としてもよい。

算出対象受付処理部５１は、算出対象受付処理を実行可能である。算出対象受付処理は、年金納付年数に関する情報の理論値の算出の対象とする産業財産権を特定する処理を含んでいる。例えば算出対象受付処理部５１は、入力部２２を介したユーザからの入力情報に基づいて年金納付年数に関する情報の理論値の算出の対象とする産業財産権を特定する。この場合、ユーザは、例えば出願番号、公開番号、又は登録番号など産業財産権を特定することができる情報を入力部２２に入力する。そして、算出対象受付処理部５１は、ユーザから入力された情報を受け付けて、理論値算出処理部５２に受け渡す。

理論値算出処理部５２は、理論値算出処理を実行可能である。理論値算出処理は、理論値モデル生成装置４０で生成された理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権が有する各説明変数の値を代入して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する処理を含む。これにより、対象とする産業財産権の理論値が算出される。この場合、理論値算出処理部５２は、図５の年金納付年数を目的変数とする理論値モデル、又は年金納付年数比率を目的変数とする理論値モデルの一方又は両方について理論値を算出することができる。

また、理論値算出処理部５２は、因子偏差値算出処理を実行可能である。因子偏差値算出処理は、図９に示すように、各説明変数ｘの偏回帰係数ａを複数の因子に分類し、理論値モデル生成処理で算出された理論値モデルの偏回帰係数ａの値に対象とする産業財産権の説明変数であって偏回帰係数ａに対応する説明変数の値を乗じたものを因子ごとに因子小計として計算し、各因子小計について各因子小計全体における偏差値を計算する処理を含む。そして、理論値算出処理部５２は、理論値算出処理及び因子偏差値算出処理の算出結果を算出結果出力処理部５３に受け渡す。

算出結果出力処理部５３は、算出結果出力処理を実行可能である。算出結果出力処理は、理論値算出処理部５２で算出した理論値を、外部の出力装置等、例えばユーザ端末２０の出力部２３等に出力させる処理を含む。ここで、理論値算出処理において図５の年金納付年数を目的変数とする理論値モデルを用いて理論値を算出した場合、算出結果出力処理部５３は、算出結果出力処理として、理論値算出処理部５２で算出した理論値をそのままの値を出力部２３に表示させる処理を実行することができる。

また、理論値算出処理において図５の年金納付年数比率を目的変数とする理論値モデルを用いて理論値を算出した場合、算出結果出力処理部５３は、算出結果出力処理として、例えば図８に示すように、理論値算出処理部５２で算出した理論値そのままの値、又は算出した理論値を年数に変換した値のいずれか一方又は両方を出力部２３に表示させる処理を実行することができる。

この場合、算出結果出力処理部５３は、理論値算出処理部５２で算出した年金納付年数比率の理論値に、理論値の算出の対象となる権利の最大残存期間を乗ずることで、年数に変換することができる。例えば図８の例では、理論値の算出の対象となる権利の最大残存期間が１４年、つまり、出願から６年後に設定登録されて権利の存続期間の最大値は１４年であるとする。この場合、算出結果出力処理部５３は、理論値算出処理部５２で算出した年金納付年数比率の理論値「０．６８７」に１４を乗じて年金納付年数の換算値「９．６１８」を得ることができる。

算出結果出力処理は、例えば図９に示すように、因子分類の項目と、理論値モデルの説明変数の各項目と、理論値モデルの偏回帰係数と、対象とする産業財産権の説明変数の値と、自然対数に変換した場合はその変換後の値と、偏回帰係数に実際の値を乗じた値と、偏回帰係数に実際の値を乗じた値を因子ごとに小計した値である因子小計と、因子小計の偏差値と、の少なくとも２つ以上を同一画面に表示させる処理を含んでいても良い。これにより、ユーザは、理論値モデルの詳細やどの因子若しくは説明変数の影響が大きいか等を理解し易くなる。

ここで、特許権等の知的財産権の経済的な価値を評価する手法に関して、権利の利活用に関する詳細な情報を準備できる場合には、例えばインカムアプローチ、ロイヤルティ・アプローチ、マーケット・アプローチ等の手法が確立されている。インカムアプローチは、特許による他社参入の排他力と、特許維持費の支出により収益を算定して現在価値に割り戻す手法である。ロイヤルティ・アプローチは、権利のライセンス収入を現在価値に割り戻す手法である。そして、マーケット・アプローチは、権利の売買の取引事例を参考に算定する手法である。しかしながら、上述した手法は、例えば収益やライセンス料等の詳細な情報が必要になってくるため、このような情報を得にくい知的財産権について価値や活用性を判断することは難しい。

これに対し、上記説明した実施形態によれば、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラムは、目的変数設定処理と、母集団設定処理と、説明変数設定処理と、理論値モデル生成処理と、をコンピュータに実行させることができる。目的変数設定処理は、産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する処理を含んでいる。母集団設定処理は、産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する処理を含んでいる。説明変数設定処理は、産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する処理を含んでいる。そして、理論値モデル生成処理は、母集団に含まれる産業財産権の情報について、説明変数の値と目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する処理を含んでいる。

また、本実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置４０は、産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成するための装置である。理論値モデル生成装置４０は、目的変数設定処理を実行可能な目的変数設定処理部４２と、母集団設定処理を実行可能な母集団設定処理部４３と、説明変数設定処理を実行可能な説明変数設定処理部４４と、理論値モデル生成処理を実行可能な理論値モデル生成処理部４５と、を備えている。

これによれば、知的財産権を保有し続けるか否かの判断するための指標として対象とする産業財産権の年金維持年数の理論値を算出するための理論値モデルを生成することができる。この場合、母集団設定処理は、現在存続中の産業財産権を除いて、産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する。

すなわち、本実施形態の理論値モデル生成装置４０で生成された理論値モデルは、実際に年金を納付して権利を維持した年数を、その知的財産権の権利者にとっての有効性や重要性すなわち権利の価値を表すとみなしたものである。そして、その理論値モデルを用いて特定の知的財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出することで、その知的財産権が何年程度維持されるに値するかを提示することができる。これにより、知的財産権の権利者等は、例えば自己が保有する知的財産権について年金を納付すべきかつまり権利を維持すべきかの客観的な指標を得ることができるようになる。また、権利者が複数の知的財産権を保有する場合、各権利について年金納付年数に関する情報の理論値を算出することで、各権利についての客観的な価値を的確に認識することができるようになる。その結果、より有効な権利を峻別することで、自己の予算を新規取得にも振り分けることができるようになり、その結果、権利者が有する知的財産権の質の向上を図ることができる。

また、説明変数設定処理は、説明変数として、産業財産権に関する情報の中から年金納付年数との相関が高いものを２つ以上設定する処理を含む。これによれば、理論値モデルの精度を向上させることができる。また、この場合、産業財産権に関する情報の中から年金納付年数との相関が高いものを２つ以上設定する処理をコンピュータが自動で設定するようにすれば、ユーザが手作業で説明変数を設定する手間を省くことができる。更に説明変数を自動で設定するようにすれば、理論値モデル生成処理で生成される理論値モデルをユーザの技量によらずに高い精度のものにすることができる。

ここで、本願発明者は、産業財産権に関する情報のうち、被引用又は引用に関する情報、異議申立に関する情報、優先権主張に関する情報、出願の分割に関する情報、ＰＣＴ出願に関する情報、意見書に関する情報、審査の促進に関する情報、前置審査に関する情報、面接記録に関する情報、応対記録に関する情報、共同出願人に関する情報、情報提供に関する情報、包袋閲覧に関する情報、無効審判に関する情報、請求項に関する情報、及び実施権に関する情報が、他の情報に比べて年金納付年数との相関が高いことを見出した。

そこで、説明変数設定処理は、説明変数として、被引用又は引用に関する情報、異議申立に関する情報、優先権主張に関する情報、出願の分割に関する情報、ＰＣＴ出願に関する情報、意見書に関する情報、審査の促進に関する情報、前置審査に関する情報、面接記録に関する情報、応対記録に関する情報、共同出願人に関する情報、情報提供に関する情報、包袋閲覧に関する情報、無効審判に関する情報、請求項に関する情報、及び実施権に関する情報のうち２つ以上設定する処理を含む。

これによれば、理論値モデル生成処理で生成される理論値モデルの精度を更に向上させることができる。

また、本願発明者は、年金納付年数を理論値モデルの目的変数に設定した場合に比べて、年金納付年数比率を理論値モデルの目的変数に設定した場合の方が、理論値モデルの決定係数が高いつまり精度が高い場合があることを見出した。なお、年金納付年数比率は、実際に年金を納付した年数を、産業財産権の存続期間満了までの年数で除算した値である。

そこで、本実施形態において、目的変数設定処理は、前記産業財産権の年金納付年数に関する情報として、年金納付年数比率を目的変数に設定する処理を含んでいても良い。これによれば、年金納付年数を理論値モデルの目的変数に設定した場合に理論値モデルの精度が得られなかったとしても、年金納付年数比率を理論値モデルの目的変数に設定することで、理論値モデルの精度を向上させることができる。

また、本願発明者は、説明変数が被引用件数、引用件数、優先権主張数、包袋閲覧の回数、請求項の数、又は独立請求項の文字数である場合にそのままの値を用いて重回帰分析等の分析を行うと、桁数が大きく目的変数に与える影響が過剰に大きくなってしまい、その結果、理論値モデルの精度が低下することを見出した。

そこで、本実施形態において理論値モデル生成処理は、説明変数が被引用件数、引用件数、優先権主張数、包袋閲覧の回数、請求項の数、又は独立請求項の文字数である場合には、説明変数の値に対して自然対数変換又は最大値が１となるような前処理を行った後の値を用いて分析を行う処理を含んでいても良い。

これによれば、説明変数の値の分布が正規分布に近づくため、桁違いに大きい値の影響を低減させることができ、その結果、生成された理論値モデルの予測精度を向上させることができる。

また、本実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラムは、理論値算出処理と、算出結果出力処理とを、コンピュータに実行させることができる。理論値算出処理は、上記した理論値モデル生成プログラムによって算出された理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての各説明変数の値を代入して対象となる産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する処理を含んでいる。そして、算出結果出力処理は、理論値算出処理で算出した理論値を出力し出力部２３に表示させる処理を含んでいる。

また、本実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置５０は、理論値算出処理を実行可能な理論値算出処理部５２と、算出結果出力処理を実行可能な算出結果出力処理部５３と、を備えている。

これによれば、ユーザは、例えば特定の産業財産権を指定して、その産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を取得することができる。その結果、ユーザは、例えば存続中の自己の権利について理論値を算出することで、理論値の算出結果をその権利を維持する年数の目安の１つとして利用することができる。これにより、ユーザが、価値の低い権利を無駄に維持することや、逆に価値のある権利を誤って放棄してしまうことなどを抑制できる。

また、本実施形態の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラムは、因子偏差値算出処理を更に実行可能である。因子偏差値算出処理は、各説明変数の偏回帰係数を複数の因子に分類し、理論値モデル生成処理で算出された理論値モデルの偏回帰係数の値に対象とする産業財産権の説明変数であって偏回帰係数に対応する説明変数の値を乗じたものを因子ごとに因子小計として計算し、各因子小計について産業財産権全体における偏差値を計算する処理を含む。そして、算出結果出力処理は、因子偏差値算出処理で算出した偏差値を出力し出力部２３に表示させる処理を更に含んでいる。

これによれば、ユーザは、出力部２３に表示された因子に分類された説明変数と、その因子分類の偏差値とを見ることで、どの因子分類またはどの説明変数が理論値モデルに影響を与えているかを容易に把握することができるようになる。これにより、ユーザは、対象とする産業財産権の特性つまり価値を客観的に理解することができる。

また、本実施形態による産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラムは、理論値算出処理をコンピュータに実行させることができる。理論値算出処理は、上記の理論値モデル生成プログラムによって算出された理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての各説明変数の値を代入して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する処理を含んでいる。

なお、上記した理論値モデル生成処理部４５の理論値モデル生成処理では、重回帰分析において説明変数間に多重共線性が存在する場合や、機械学習において説明変数が多く過学習つまり過剰適合を防ぎたい場合には、正則化を行うRidge(リッジ)回帰やLasso(ラッソー)回帰、Elastic Netなどを用いても良い。ただし、上記実施形態では、互いの相関が低い変数を設定するため多重共線性の問題は無い。そのため、本実施形態の場合は、Ridge回帰などよりもステップワイズ変数増減法等の通常の重回帰分析の方が、決定係数が高いことがわかった。

（その他の実施形態）
なお、本発明は上記し且つ図面に記載した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で任意に変形、組み合わせ、あるいは拡張することができる。
上記各実施形態で示した数値などは例示であり、それに限定されるものではない。
また、上記各実施形態は、適宜組み合わせることができる。

本開示は、実施例に準拠して記述されたが、本開示は当該実施例や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

２３…出力部、４０…理論値モデル生成装置、４２…目的変数設定処理部、４３…母集団設定処理部、４４…説明変数設定処理部、４５…理論値モデル生成処理部、５０…理論値算出装置、５２…理論値算出処理部、５３…算出結果出力処理部、ａ…偏回帰係数、ｘ…説明変数、ｙ…目的変数

Claims (12)

1. 産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する目的変数設定処理と、
   前記目的変数と相関が高い説明変数が含まれることを条件とする母集団抽出条件を満たす産業財産権の中から産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する母集団設定処理と、
   産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する説明変数設定処理と、
   前記母集団に含まれる前記産業財産権の情報について、前記説明変数の値と前記目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する理論値モデル生成処理と、をコンピュータに実行させることができる、
   産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
2. 前記母集団設定処理は、設定登録後に消滅した産業財産権のうち権利者自身の意思によって消滅したものを抽出する処理を含む、
   請求項１に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
3. 前記母集団抽出条件は、権利の維持年数以外の条件である、
   請求項１に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
4. 前記母集団抽出条件は、産業財産権の法域、産業財産権の出願時期の範囲、登録時期の範囲、若しくは消滅時期の範囲、又は産業財産権の技術分野の少なくとも１つを含んでいる、
   請求項１に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
5. 前記説明変数設定処理は、前記説明変数として、産業財産権に関する情報の中から前記年金納付年数との相関が高いものを２つ以上設定する処理を含む、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
6. 前記説明変数設定処理は、前記説明変数として、被引用又は引用に関する情報、異議申立に関する情報、優先権主張に関する情報、出願の分割に関する情報、ＰＣＴ出願に関する情報、意見書に関する情報、審査の促進に関する情報、前置審査に関する情報、面接記録に関する情報、応対記録に関する情報、共同出願人に関する情報、情報提供に関する情報、包袋閲覧に関する情報、無効審判に関する情報、請求項に関する情報、及び実施権に関する情報のうち２つ以上設定する処理を含む、
   請求項５に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
7. 前記目的変数設定処理は、前記産業財産権の年金納付年数に関する情報として、実際に年金を納付した年数を産業財産権の存続期間満了までの年数で除算した値である年金納付年数比率を前記目的変数に設定する処理を含む、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
8. 前記理論値モデル生成処理は、前記説明変数が被引用件数、引用件数、優先権主張数、包袋閲覧の回数、請求項の数、又は独立請求項の文字数である場合には、前記説明変数の値に対して自然対数変換又は最大値が１となるような前処理を行った後の値を用いて前記分析を行う処理を含む、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラム。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成プログラムによって算出された前記理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての各説明変数の値を代入して前記産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する理論値算出処理と、
   前記理論値算出処理で算出した前記理論値を出力し出力部に表示させる算出結果出力処理と、をコンピュータに実行させることができる、
   産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム。
10. 各前記説明変数の偏回帰係数を複数の因子に分類し、前記理論値モデル生成処理で算出された前記理論値モデルの偏回帰係数の値に対象とする産業財産権の説明変数であって前記偏回帰係数に対応する前記説明変数の値を乗じたものを前記因子ごとに因子小計として計算し、各前記因子小計について各前記因子小計全体における偏差値を計算する因子偏差値算出処理をコンピュータに実行させることができ、
    前記算出結果出力処理は、前記因子偏差値算出処理で算出した前記偏差値を出力し前記出力部に表示させる処理を更に含んでいる、
    請求項９に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出プログラム。
11. 産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成するための装置であって、
    産業財産権の年金納付年数に関する情報を目的変数に設定する目的変数設定処理を実行可能な目的変数設定処理部と、
    産業財産権に関する情報の中から２つ以上の項目を説明変数として設定する説明変数設定処理を実行可能な説明変数設定処理部と、
    前記目的変数と相関が高い説明変数が含まれることを条件とする母集団抽出条件を満たす産業財産権の中から産業財産権の設定登録後に消滅した産業財産権を抽出して母集団を設定する母集団設定処理を実行可能な母集団設定処理部と、
    前記母集団に含まれる前記産業財産権の情報について、前記説明変数の値と前記目的変数の値とを分析して産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデルを生成する理論値モデル生成処理を実行可能な理論値モデル生成処理部と、を備える、
    産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置。
12. 請求１１に記載の産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値モデル生成装置よって算出された理論値モデルの各説明変数に、年金納付年数に関する情報の理論値算出の対象となる産業財産権についての説明変数を代入して前記産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値を算出する理論値算出処理を実行可能な理論値算出処理部と、
    前記理論値算出処理部で算出した前記理論値を出力し出力部に表示させる算出結果出力処理を実行可能な算出結果出力処理部と、を備える、
    産業財産権の年金納付年数に関する情報の理論値算出装置。

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