JP7324237B2 - 企業買収又は企業連携先検索装置、企業買収又は企業連携先検索方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、企業買収又は企業連携先検索装置、企業買収又は企業連携先検索方法及びプログラムに関する。

近年、他企業の力を利用して業績の拡大を図る企業が増加しており、それに伴い買収対象又は連携対象の企業を検索するための技術が進化しつつある。

例えば、特許文献１には、Ｍ＆Ａ（Mergers and Acquisitions）における売り手と買い手とを効率よくかつ適切にマッチングさせる合併買収支援システムが記載されている。合併買収支援システムは、他企業の買収を希望する買い手企業により入力された買収希望先情報と、自社の売却を希望する売り手企業により入力された売り手企業情報とを記憶する。合併買収支援システムは、記憶した条件に基づいて買い手企業の条件の全部又は一部を満たす売り手企業を検索し、検索結果を買い手企業の端末に送信する。

特開２００４－３１８３７９号公報

買収対象又は連携対象を検索する企業は、相手企業の売却又は連携の意向を伺う前に、自社の業績の拡大に寄与する企業の買収先、又は企業との連携先を検出できることを望むことがある。このため、企業の検索は、検索対象の企業が売却又は連携の意向を有するか否かに関わらず、所定のデータに基づいて実行できることが好ましい。

本発明の目的は、特許データを元にして潜在的な買収先又は提携先のリストを作成するための企業買収又は企業連携先検索装置、企業買収又は企業連携先検索方法及びプログラムを提供することにある。

かかる課題を解決するため、本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成する母集団データ作成部であって、データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含む、母集団データ作成部と、複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成するｍ次元データ生成部と、ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出する特許スコア算出部と、特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する特許クラスタ生成部と、特許クラスタに基づいて、特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成する特許クラスタ情報生成部と、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出する企業スコア算出部と、特許クラスタ毎に算出された企業スコアを集計して、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力するリスト作成出力部と、を有する企業買収又は企業連携先検索装置を提供する。

この企業買収又は企業連携先検索装置は、マイノリティ出資を行っている出資企業と、当該出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業との関連付けを示すマイノリティデータを取得するマイノリティ取得部をさらに有し、母集団データ作成部は、さらに、特許出願の出願人と被出資企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、特許出願の出願人が当該被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように母集団データを作成することが好ましい。

この企業買収又は企業連携先検索装置は、企業買収候補となる企業リストを母集団データから取得及び出力する企業リスト出力部と、企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する買収候補企業データ取得部と、をさらに有し、母集団データ作成部は、さらに、特許出願の出願人と被買収企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、特許出願の出願人に代えて当該被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように母集団データを作成することが好ましい。

この企業買収又は企業連携先検索装置は、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特徴語に基づき抽出したスタートアップ企業に関するスタートアップデータと、各特許クラスタに含まれる特許出願の特徴を示す特徴データとに基づいて、スタートアップ企業への投資状況を示すスタートアップ投資データを生成するＳ投資データ生成部をさらに有し、リスト作成出力部は、判断用データにスタートアップ投資データを反映させることが好ましい。

本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成し、データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含み、複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成し、ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出し、特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、特許クラスタに基づいて、特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成し、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出し、特許クラスタ毎に算出された企業スコアを集計して、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力する、企業買収又は企業連携先検索方法を提供する。

本発明は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成し、データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含み、複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成し、ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出し、特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、特許クラスタに基づいて、特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成し、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出し、特許クラスタ毎に算出された企業スコアを集計して、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力する、ことをプロセッサに実行させるプログラムを提供する。

この企業買収又は企業連携先検索装置、企業買収又は企業連携先検索方法及びプログラムにおいて、ｍは、ＩＰＣ分類データの種類の数を示すことが好ましい。

本発明に係る企業買収又は企業連携先検索装置、企業買収又は企業連携先検索方法及びプログラムは、特許データを元にして潜在的な買収先又は提携先のリストを作成することができる。

企業買収又は企業連携先検索装置における処理概要図の一例である。 企業買収又は企業連携先検索システム１の概略構成図の一例である。 検索装置４０の概略構成図の一例である。 （Ａ）は特許ＤＢのデータ構造図の一例であり、（Ｂ）は出資・財務ＤＢのデータ構造図の一例である。 検索装置４０の動作の一例を示すフローチャートである。 ＩＰＣテーブルのデータ構造図の一例である。 特許スコアテーブルのデータ構造図の一例である。 クラスタリングの概念図の一例である。 特許クラスタテーブルのデータ構造図の一例である。 母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。 母集団テーブルのデータ構造図の一例である。 特許クラスタ情報生成処理の一例を示すフローチャートである。 特許クラスタ情報テーブルのデータ構造図の一例である。 企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 企業スコアテーブルのデータ構造図の一例である。 リスト作成出力処理の一例を示すフローチャートである。 端末１０に表示されたリストの一例である。 第１変形例に係る検索装置６０の概略構成図の一例である。 第１変形例に係る検索装置６０の動作の一例を示すフローチャートである。 第１変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。 第１変形例に係る母集団テーブルの一例である。 第１変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 第１変形例に係る企業スコアテーブルの一例である。 第２変形例に係る検索装置７０の概略構成図の一例である。 第２変形例に係る検索装置７０の動作の一例を示すフローチャートである。 第２変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。 第２変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 第３変形例に係る検索装置８０の概略構成図の一例である。 第３変形例に係る検索装置８０の動作の一例を示すフローチャートである。 第３変形例に係る投資データ生成処理の一例を示すフローチャートである。 第３変形例に係るスタートアップテーブルのデータ構造図の一例である。 第３変形例に係るリスト作成出力処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る検索装置における処理回路の概略構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の様々な実施形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。

図１は、企業買収又は企業連携先検索装置における処理概要図の一例である。

企業買収又は企業連携先検索装置（以下、検索装置と称することがある）は、特定テーマに関連する複数の特許出願に関する特許データと、特許出願の出願人である企業の財務状況に関する財務データとを記憶している。財務データの一例は、売上高である。特定テーマは、自企業が他企業の買収又は他企業との連携により強化又は補完を図る事業領域を示し、例えば、スマートファクトリーである。特許データは、各特許出願の特許出願人を示すデータと、各特許出願に付与されたＩＰＣ分類を示すデータとを含む。図１に示す例において、特許出願の数（ｎ）及び各特許出願に付与されたＩＰＣ分類の種類の総数（ｍ）は、ともに３である。

最初に、検索装置は、特許出願毎に、ｍ個のＩＰＣ分類のそれぞれが付与されているか否かを示すｍ次元のデータを生成する。ｍ次元のデータの各次元は、ＩＰＣ分類のそれぞれと１：１に対応し、当該ＩＰＣ分類が特許出願に付与されていれば１、付与されていなければ０の値をとる。例えば、特許１には、ＩＰＣ分類としてＡ４１Ｄ及びＧ０７Ｇが付与されており、Ｇ０６Ｑは付与されていない。この０又は１の値を、ＩＰＣフラグと称することがある。

次に、検索装置は、各特許出願に対応するｎ個のｍ次元のデータを主成分分析して主成分を算出し、算出した主成分に基づいて各特許出願の特許スコアを算出する。特許スコアは、特許出願の評価値を示し、各特許出願に対応するｍ次元のデータをｋ次元（ｋ＜ｍ）に変換して算出される。図１の例では、３次元のデータを２次元の特許スコアに変換している。

次に、検索装置は、各特許出願に対応する特許スコアを利用して特許出願を分類し、分類された特許出願からなる特許クラスタを複数個生成する。

次に、検索装置は、特許クラスタ毎に、特許クラスタ情報を生成する。特許クラスタ情報は、各特許出願の特徴を示す特徴データを含む。

次に、検索装置は、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出する。母集団データは、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含むデータであり、少なくとも特許出願の出願人を示す企業名称データを含む。

次に、検索装置は、特許クラスタ毎に算出された企業スコアを集計して、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成し、出力する。判断用データの一例は、後述する占有率である。

判断用データは、企業スコアを集計して算出され、企業スコアは、特許出願に付与されたＩＰＣ分類と、少なくとも特許出願の出願人を示す企業名称データを含む母集団データとに基づいて算出される。したがって、検索装置は、ＩＰＣ分類、特許出願の出願人等の特許データを元にして潜在的な買収先又は提携先のリストを作成することができる。

＜第１実施形態＞
図２は、企業買収又は企業連携先検索システム１の概略構成図の一例である。

企業買収又は企業連携先検索システム１は、端末１０及び検索装置４０等を有する。端末１０及び検索装置４０は、インターネット等の通信ネットワーク５０を介して接続される。

端末１０は、ユーザが検索装置４０を操作するために使用する端末である。端末１０は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）等の通信方式により、通信ネットワーク５０を介して検索装置４０と通信し、通信の内容に応じた表示を実行する。また、端末１０は、入力部（不図示）から入力されたユーザの指示を、通信ネットワーク５０を介して検索装置４０に送信する。

図３は、検索装置４０の概略構成図の一例である。

検索装置４０は、通信部４１と、記憶部４２と、処理部４３とを有する。

通信部４１は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）等の有線の通信インターフェース回路、又は、無線ＬＡＮ等の無線の通信インターフェース回路を有する。通信部４１は、通信ネットワーク５０を介して、端末１０等とＴＣＰ／ＩＰ等の通信方式により通信を実行する。通信部４１は、端末１０等から受信したデータを処理部４３に供給する。通信部４１は、処理部４３から供給されたデータを端末１０等に送信する。

記憶部４２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、又はフレキシブルディスク、光ディスク等の可搬用の記憶装置等を有する。記憶部４２は、処理部４３による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。

例えば、記憶部４２は、ドライバプログラムとして、通信部４１を制御する通信デバイスドライバプログラム等を記憶する。また、記憶部４２は、オペレーティングシステムプログラムとして、ＴＣＰ／ＩＰ等の通信方式による接続制御プログラム等を記憶する。また、記憶部４２は、アプリケーションプログラムとして、各種データの送受信を実行するデータ処理プログラム等を記憶する。コンピュータプログラムは、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部４２にインストールされてもよい。

記憶部４２には、特許ＤＢ及び出資・財務ＤＢ等が記憶される。特許ＤＢ及び出資・財務ＤＢの詳細については後述する。

処理部４３は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有し、検索装置４０の全体的な動作を統括的に制御する。処理部４３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。なお、処理部４３は、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＬＳＩ（large scale integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programming Gate Array）等でもよい。

処理部４３は、検索装置４０の各種処理が記憶部４２に記憶されているプログラム等に応じて適切な手順で実行されるように、通信部４１等の動作を制御する。処理部４３は、記憶部４２に記憶されているプログラム（ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、処理部４３は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行できる。

処理部４３は、母集団データ作成部４３１、ｍ次元データ生成部４３２、特許スコア算出部４３３、特許クラスタ生成部４３４、特許クラスタ情報生成部４３５、企業スコア算出部４３６及びリスト作成出力部４３７等を有する。処理部４３が有するこれらの各部は、処理部４３が有するプロセッサ上で実行されるプログラムによって実装される機能モジュールである。あるいは、処理部４３が有するこれらの各部は、独立した集積回路、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして検索装置４０に実装されてもよい。

図４（Ａ）は、特許ＤＢのデータ構造図の一例である。

特許ＤＢには、特定テーマに関連する特許出願を一意に識別するための出願ＩＤ、特許出願人の名称を示す出願人名称、特許出願の優先日、特許出願の抄録、特許出願に係る発明の用途、特許出願に付与されたＩＰＣ分類等が互いに関連付けられて記憶される。出願ＩＤの一例は、出願番号である。優先日は、出願ＩＤで識別される特許出願の最先の優先日である。ＩＰＣ分類は、当該特許出願に付与されたＩＰＣ分類を示すＩＰＣ分類データを一つ以上含む。ＩＰＣ分類データは、セクション、クラス及びサブクラスからなる（例えばＧ０１Ｄ）が、さらにグループを含むもの（例えばＧ０１Ｄ１／００）であってもよい。特許ＤＢには、さらに、特許出願のタイトル（名称）、特許出願の新規な構成を説明する文章等が記憶されてもよい。

図４（Ｂ）は、出資・財務ＤＢのデータ構造図の一例である。

出資・財務ＤＢには、企業名称、企業が属する業界を示す業界区分、企業の会計期間、年度毎の企業の売上高、企業の出資先に関する出資データ、企業が受けたマイノリティ出資の額（不図示）、企業のＥＢＩＴＤＡ（不図示）等が互いに関連付けられて記憶される。会計期間は、企業会計における財務諸表作成対象の期間を示し、１月～１２月、４月～３月等である。出資データには、出資先名称、出資先の企業における出資比率等が互いに関連付けられて記憶される。ＥＢＩＴＤＡは、Earnings Before Interest Taxes Depreciation and Amortizationの略語である。

図５は、検索装置４０の動作の一例を示すフローチャートである。

以下、図５に示したフローチャートを参照しつつ、検索装置４０の動作の例を説明する。以下に説明する動作は、予め記憶部４２に記憶されているプログラムに基づき、主に処理部４３により各要素と協働して実行される。

最初に、母集団データ作成部４３１は、端末１０から受信した指示と、特許ＤＢ及び出資・財務ＤＢの記憶内容とに基づいて、母集団データ作成処理を実行する（Ｓ１１）。母集団データ作成部４３１は、母集団データ作成処理において、母集団テーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。母集団データ作成処理の詳細については後述する。

次に、ｍ次元データ生成部４３２は、出願ＩＤ毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成する（Ｓ１２）。ｍ次元データ生成部４３２は、特許ＤＢから全ての出願ＩＤとＩＰＣ分類データとの組を読み出し、出願ＩＤ毎に各ＩＰＣ分類に対応するＩＰＣフラグを設定したｍ次元のデータを生成する。ｍ次元データ生成部４３２は、出願ＩＤに対応する出願人名称及び優先日を特許ＤＢから取得し、出願人名称に対応する会計期間を企業ＤＢから取得して、出願ＩＤによって識別される特許出願が属する会計年度を判定する。ｍ次元データ生成部４３２は、出願ＩＤ、出願人名称、会計年度及びＩＰＣフラグからＩＰＣテーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。

図６は、ＩＰＣテーブルのデータ構造図の一例である。

ＩＰＣテーブルには、出願ＩＤ、出願人名称、会計年度、ＩＰＣフラグ等が互いに関連付けられて記憶される。出願ＩＤによって識別される特許出願が属する会計年度は、例えば、会計期間が４月～３月、特許出願の優先日が２０１７年３月２１日のとき、２０１６年度である。なお、会計年度は、年度に代えて西暦、和暦等の年であってもよい。

次に、特許スコア算出部４３３は、ＩＰＣテーブルに記憶された複数のｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、特許スコアを算出する（Ｓ１３）。特許スコア算出部４３３は、複数のｍ次元のデータを主成分分析して第１～第ｋ主成分（但しｍ＞ｋ）を算出し、第１～第ｋ主成分と出願ＩＤ毎のｍ次元のデータとを用いて、出願ＩＤ毎に第１～第ｋ主成分スコアを算出する。第１～第ｋ主成分スコアは、ｍ次元のデータが各主成分に対応する座標軸上でとる値を示す。特許スコア算出部４３３は、第１～第ｋ主成分スコアを成分とするｋ次元のベクトルを生成し、特許スコアとする。特許スコア算出部４３３は、出願ＩＤ、ＩＰＣテーブルに記憶された出願人名称及び会計年度、及び特許スコアから特許スコアテーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。

図７は、特許スコアテーブルのデータ構造図の一例である。

特許スコアテーブルには、出願ＩＤ、出願人名称、会計年度、特許スコア等が互いに関連付けられて記憶される。例えば、「特許１」の特許スコアは、（Ｙ１１、Ｙ１２、...、Ｙ１ｋ）であり、Ｙ１ｋは、特許１のｍ次元データの、第ｋ主成分に対応する主成分スコアを示す。

次に、特許クラスタ生成部４３４は、特許スコアを利用して特許出願を分類し、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する（Ｓ１４）。特許クラスタ生成部４３４は、非階層型クラスタリング手法であるｋ－ｍｅａｎｓ法を各特許スコアに適用して、特許クラスタを生成する。特許クラスタ生成部４３４は、他の非階層型クラスタリング手法又は階層型クラスタリング手法を用いて特許クラスタを生成してもよい。特許クラスタ生成部４３４は、特許クラスタＩＤを各特許クラスタに割り当て、出願ＩＤ、特許スコアテーブルに記憶された出願人名称及び会計年度、特許クラスタＩＤ及び特許スコアから特許クラスタテーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。特許クラスタＩＤは、特許クラスタの識別子である。

図８は、クラスタリングの概念図の一例である。

図８の概念図は、特許出願が４個、主成分が２個、特許クラスタが３個の場合の例である。特許スコアの各成分の値は、０～１に正規化されているが、正規化されていない値であってもよい。

図９は、特許クラスタテーブルのデータ構造図の一例である。

特許スコアテーブルには、出願ＩＤ、出願人名称、会計年度、特許クラスタＩＤ、特許スコア等が互いに関連付けられて記憶される。

次に、特許クラスタ生成部４３４は、特許クラスタ毎に、特許クラスタ情報生成処理を実行する（Ｓ１５）。特許クラスタ情報生成処理の詳細については後述する。

次に、企業スコア算出部４３６は、特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、母集団データとに基づいて、企業スコア算出処理を実行する（Ｓ１６）。企業スコアとは、特許スコアのベクトルを特許クラスタＩＤ毎、出願人名称毎かつ会計年度毎に合計し、ノルム（長さ）をとった値である。企業スコア算出処理の詳細については後述する。

次に、リスト作成出力部４３７は、リスト作成出力処理を実行する（Ｓ１７）。リスト作成出力部４３７は、リスト作成出力処理において、特許クラスタ毎に算出された企業スコアを集計して、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力する。リスト作成出力処理の詳細については後述する。以上により、図５に示す一連の処理を終了する。

図１０は、母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。母集団データ作成処理は、図５のＳ１１で実行される。

最初に、母集団データ作成部４３１は、特許ＤＢに記憶された出願人名称に対応する特許出願人毎に、特定テーマに限定した全特許出願件数を算出する（Ｓ２１）。母集団データ作成部４３１は、出願人名称をキーとして出資・財務ＤＢから会計期間を取得し、外部の特許データベース（不図示）から、特許出願人の会計期間毎の特定テーマに限定した全特許出願件数を取得してもよい。外部の特許データベースは、例えば、ＤＷＰＩ（Derwent World Patents Index。登録商標）である。

次に、母集団データ作成部４３１は、母集団テーブルを生成し、記憶部４２に記憶する（Ｓ２２）。母集団データ作成部４３１は、特許ＤＢに記憶された各出願人名称をキーとして出資・財務ＤＢを検索し、業界区分、会計期間、売上高等を取得する。母集団データ作成部４３１は、出願人名称、Ｓ２１の処理で取得した全特許出願件数、業界区分、会計年度、会計期間、売上高等を互いに関連付けて母集団テーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。以上により、母集団データ作成処理を終了する。

図１１は、母集団テーブルのデータ構造図の一例である。

母集団テーブルには、企業名称（出願人名称）、業界区分、会計年度、会計期間、売上高、特許出願件数（全特許出願件数）等が互いに関連付けられて記憶される。母集団テーブルには、売上高以外の財務データがさらに関連付けられて記憶されてもよい。母集団テーブルに記憶されるデータを母集団データと称し、母集団データのうち、企業名称（出願人名称）と、出資・財務ＤＢから取得された業界区分、会計期間、売上高等とを、企業データと称することがある。また、母集団テーブルに記憶される企業名称（出願人名称）は、企業名称データの一例である。

図１２は、特許クラスタ情報生成処理の一例を示すフローチャートである。特許クラスタ情報生成処理は、図５のＳ１５で実行される。

最初に、特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタに含まれる特許出願に付与された各ＩＰＣ分類の出現回数を算出する（Ｓ９１）。特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタＩＤと関連付けられた出願ＩＤを特許クラスタテーブルから取得し、出願ＩＤに対応するＩＰＣ分類を出願ＩＤ毎に特許ＤＢから取得する。特許クラスタ情報生成部４３５は、取得した各ＩＰＣ分類の出現回数を、ＩＰＣ分類の上位４桁（サブクラス）及び全桁（サブグループ）のそれぞれについて算出する。

次に、特許クラスタ情報生成部４３５は、ＩＰＣ分類に関する説明文を取得する（Ｓ９２）。特許クラスタ情報生成部４３５は、取得したＩＰＣ分類のうち出現回数が多い所定数のＩＰＣ分類について、ＷＩＰＯ（World Intellectual Property Organization）、日本特許庁等が提供するＩＰＣ分類の説明文を取得する。

次に、特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタに含まれる特許出願の特徴を示す特徴データを取得する（Ｓ９３）。特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタＩＤと関連付けられた出願ＩＤを特許クラスタテーブルから取得し、出願ＩＤに対応する発明の用途を特許ＤＢから取得する。特許クラスタ情報生成部４３５は、ＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）等の手法を用いて、発明の用途から所定数の頻出語及び特徴語を取得して特徴データとする。特徴データの一例は、「分散制御」、「パワーグリッド」等の単語である。特許クラスタ情報生成部４３５は、特許ＤＢに記憶された特許出願の名称、特許出願の新規な構成及び特許出願の抄録から、同様に所定数の頻出語及び特徴語を取得して特徴データとする。

次に、特許クラスタ情報生成部４３５は、取得したＩＰＣ分類及び特徴データを用いて、特許クラスタ情報テーブルを生成する（Ｓ９４）。特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタＩＤと、当該特許クラスタに含まれる特許出願の件数と、ＩＰＣ分類、その説明文及び出現回数の順位と、特徴データ、その取得元及び出現回数の順位とを関連付けて特許クラスタ情報テーブルを生成する。特許クラスタ情報テーブルは、特許クラスタ情報の一例である。特許クラスタ情報生成部４３５は、特許クラスタテーブルに記憶された情報及び特許クラスタ情報テーブルに記憶された情報を、ユーザに提示できるように通信部４１を介して端末１０に出力する。これにより、ユーザは、特許クラスタ情報テーブルに記憶された情報を参照して、特許クラスタテーブルに記憶された各特許クラスタに対して任意の名称を入力したシートを生成することができる。

図１３は、特許クラスタ情報テーブルのデータ構造図の一例である。

特許クラスタ情報テーブルには、特許クラスタＩＤ、特許クラスタに含まれる特許出願の件数、ＩＰＣ分類、出現回数の順位及び説明文、発明の用途中の単語と出現回数の順位、新規な構成中の単語と出現回数の順位等が互いに関連付けられて記憶される。発明の用途中の単語及び新規な構成中の単語は、特徴データの一例である。なお、図１３では、特許出願の名称及び特許出願の抄録についての記載を省略している。

図１４は、企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。企業スコア算出処理は、図５のＳ１６で実行される。

最初に、企業スコア算出部４３６は、特許クラスタテーブルに記憶された特許クラスタ毎、出願人名称毎かつ会計年度毎に、特許スコアから企業スコアを算出する（Ｓ３２）。企業スコア算出部４３６は、特許クラスタ、出願人名称及び会計年度のすべてが同一の特許出願について、各特許出願の特許スコアを主成分毎に合計してベクトルを算出する。企業スコア算出部４３６は、算出したベクトルのノルムを算出して、当該特許クラスタ、出願人名称及び会計年度における企業スコアとする。企業スコア算出部４３６は、同一出願人の各会計年度の企業スコアを合計した企業スコアを算出してもよい。

次に、企業スコア算出部４３６は、算出した企業スコアを特許クラスタＩＤ、出願人名称及び会計年度と互いに関連付けて企業スコアテーブルを生成し、記憶部４２に記憶する（Ｓ３３）。以上により、企業スコア算出処理を終了する。

図１５は、企業スコアテーブルのデータ構造図の一例である。

企業スコアテーブルには、特許クラスタ毎に、出願人名称、会計年度毎の企業スコア、各会計年度の合計の企業スコア等が互いに関連付けられて記憶される。

図１６は、リスト作成出力処理の一例を示すフローチャートである。リスト作成出力処理は、図５のＳ１７で実行される。

最初に、リスト作成出力部４３７は、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データを生成する（Ｓ４１）。判断用データは、後述する（１）～（７）の指標を含む。各指標の分子及び分母の値は、特許クラスタ毎かつ会計年度毎の値であり、各指標は、特許クラスタ毎かつ会計年度毎に算出される。

（１）親和性
親和性＝出願人Ａのある特許クラスタにおける特許出願件数／出願人Ａの特定テーマにおける全特許出願件数。
親和性は、ターゲットとなる特許クラスタにおける出願人Ａの専業度を示し、値が大きいほど出願人Ａが良い買収又は連携対象であることを示す。リスト作成出力部４３７は、特許クラスタテーブル及び母集団テーブルに記憶されたデータに基づいて、親和性の値を算出する。

（２）占有率
占有率＝出願人Ａの企業スコアの合計／全出願人の企業スコアの合計。
占有率は、ターゲットとなるクラスタの全出願人の企業スコアに占める出願人Ａの企業スコアの割合を示し、値が大きいほど出願人Ａが良い買収又は連携対象であることを示す。リスト作成出力部４３７は、企業スコアテーブルに記憶されたデータに基づいて、占有率の値を算出する。

（３）競合率
競合率＝出願人Ａの特許出願と、出願人Ａと同一の業界区分に属する出願人の特許出願に共通に付与されたＩＰＣ分類の数／ＩＰＣテーブルに記憶された出願人ＡのＩＰＣ分類の数。
競合率は、ターゲットとなるクラスタにおける同業界でのポジションの優位性を示し、値が小さいほど出願人Ａが良い買収又は連携対象であることを示す。リスト作成出力部４３７は、ＩＰＣテーブル、母集団テーブル及び特許クラスタテーブルに記憶されたデータに基づいて、競合率の値を算出する。

（４）強み度
強み度＝（親和性×占有率）／（１＋競合率）。
強み度は、値が大きいほど出願人Ａが良い買収又は連携対象であることを示す。リスト作成出力部４３７は、上述した親和性、占有率及び競合率の値から、強み度の値を算出する。

（５）共創性
共創性＝出願人Ａと異なる業界区分に属する出願人の特許出願のうち出願人Ａの特許出願とに共通に付与されたＩＰＣ分類の数／ＩＰＣテーブルに記憶された出願人ＡのＩＰＣ分類の数。
共創性は、他業界の企業による特許出願に付与されたＩＰＣ分類と、出願人Ａによる特許出願に付与されたＩＰＣ分類との重複率を示し、値が大きいほど出願人Ａが良い買収又は連携対象であることを示す。リスト作成出力部４３７は、ＩＰＣテーブル、母集団テーブル及び特許クラスタテーブルに記憶されたデータに基づいて、共創性の値を算出する。

（６）第１市場魅力度
第１市場魅力度＝各特許クラスタの年間特許出願件数
第１市場魅力度は、各特許クラスタの魅力度を示し、値が大きいほど魅力的であることを示す。リスト作成出力部８３７は、特許クラスタテーブルに基づいて、第１市場魅力度の値を算出する。

（６′）第２市場魅力度
第２市場魅力度＝各特許クラスタのマイノリティ出資額
第２市場魅力度は、各特許クラスタの魅力度を示し、値が大きいほど魅力的であることを示す。マイノリティ出資額は、各特許クラスタに含まれる特許出願の特許出願人が受けたマイノリティ出資の総額である。リスト作成出力部４３７は、特許クラスタテーブル及び出資・財務ＤＢに基づいて、第２市場魅力度の値を算出する。

（７）トレンド
トレンド＝特許出願件数の経年変化率（＝当該会計年度の特許出願件数／前会計年度の特許出願件数）
トレンドは、各特許クラスタに関連する特許出願の増減の傾向を示し、値が大きいほど特許出願件数の増加の割合が高いことを示す。リスト作成出力部４３７は、特許クラスタテーブルに基づいて、トレンドの値を算出する。

次に、リスト作成出力部４３７は、判断用データが掲載されたリストを作成する（Ｓ４２）。リスト作成出力部４３７は、算出した判断用データの値が所定の基準を満たす特許出願人を選択し、選択した特許出願人の出願人名称と判断用データの値とを関連付けて表示するリストを作成する。

次に、リスト作成出力部４３７は、判断用データが掲載されたリストを、端末１０に表示させるために通信部４１を介して端末１０に出力する（Ｓ４３）。以上により、リスト作成出力処理を終了する。

図１７は、端末１０に表示されたリストの一例である。

リストには、会計年度毎かつ出願人名称毎に、出願人名称、親和性、占有率、競合率、強み度、共創性等の値が表示されている。リストには、企業スコアをさらに表示してもよい。ユーザは、リストに記載されている強み度、共創性等の値を参照して、潜在的な買収先又は提携先を検討することができる。

このように、検索装置４０は、特定テーマに関連する複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する。検索装置４０は、各特許クラスタに含まれる特許出願と、企業データとに基づいて、企業スコアを企業毎に算出する。企業スコアは、特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて生成されているため、特許出願の出願人の研究開発の方向性を示していることが多い。このため、検索装置４０は、特許データを元にして潜在的な買収先又は提携先のリストを作成することができる。

また、検索装置４０は、ＩＰＣ分類データに基づいて特許出願をクラスタリングするため、特許出願の抄録等を言語解析した結果に基づいてクラスタリングすることと比べて、抄録等に使用されている用語の揺らぎの影響を少なくすることができる。

なお、特許ＤＢ、出資・財務ＤＢ、母集団テーブル等は、一つのテーブルではなく、リレーショナルデータベースのように複数のテーブルを関連付けたものであってもよい。また、特許ＤＢと出資・財務ＤＢは、特許出願人等のデータによって互いに関連付けられていてもよい。

また、同一企業に対応する、出資・財務ＤＢに記憶された企業名称と、特許ＤＢに記憶された出願人名称とが異なり、データを適切に取得できないことがある。これを防止するため、記憶部４２は、企業名称と出願人名称とを対応付けたテーブルを予め記憶してもよい。母集団データ作成部４３１は、母集団テーブル作成処理Ｓ２２において、出願人名称に代えて出願人名称に対応付けられた企業名称をキーとして出資・財務ＤＢを検索することにより、出資・財務ＤＢに記憶されたデータを適切に取得することができる。

また、特許クラスタ生成部４３４は、特許クラスタを生成した後、図８の概念図、図９のデータ構造図等の特許クラスタの特徴を示す情報を、検索装置４０の表示部（不図示）等に表示してもよい。検索装置４０は、表示内容に基づいて決定された各特許クラスタの名称を、キーボード等の入力部（不図示）から取得し、特許クラスタＩＤと関連付けて、又は特許クラスタＩＤに代えて、特許スコアテーブルに記憶してもよい。また、特許クラスタ生成処理（Ｓ１４）より後の処理において、企業スコア算出部４３６、リスト作成出力部４３７等は、特許クラスタＩＤに代えて、特許クラスタの名称を用いて各処理を実行してもよい。例えば、リスト作成出力部４３７は、判断用データが掲載されたリストを作成する処理（Ｓ４２）において、判断用データに対応させて特許クラスタの名称を表示できるようにリストを作成してもよい。

また、リスト作成出力部４３７は、判断用データが掲載されたリストを作成する処理（Ｓ４２）において、さらに特許出願人の属する業界、特許出願人の活動の拠点等の条件に合致した特許出願人のみを選択し、選択した出願人に関するリストを作成してもよい。特許出願人の活動の拠点の情報は、出資・財務ＤＢ等に記憶され、リスト作成出力部４３７により使用されてもよい。

また、リスト作成出力部４３７は、判断用データとして、特定テーマに係る市場の規模及び成長率の推計値、各出願人のＥＢＩＴＤＡ等を算出又は入手し、リストに掲載してもよい。

＜第１変形例＞
図１８は、第１変形例に係る検索装置６０の概略構成図の一例である。

検索装置６０は、母集団データ作成部４３１に代えて母集団データ作成部６３１を、企業スコア算出部４３６に代えて企業スコア算出部６３６を有し、マイノリティ取得部６３８をさらに有することが検索装置４０と相違する。母集団データ作成部６３１、企業スコア算出部６３６及びマイノリティ取得部６３８以外の検索装置６０の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された検索装置４０の構成要素の構成及び機能と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図１９は、第１変形例に係る検索装置６０の動作の一例を示すフローチャートである。

第１変形例に係る検索装置６０の動作は、母集団データ作成処理Ｓ１１の代わりに母集団データ作成処理Ｓ１１′が実行され、企業スコア算出処理Ｓ１６の代わりに企業スコア算出処理Ｓ１６′が実行されることが、実施形態における検索装置４０の動作と相違する。母集団データ作成処理Ｓ１１′及び企業スコア算出処理Ｓ１６′以外の第１変形例に係る検索装置６０の動作は、同一符号が付された実施形態に係る検索装置４０の動作と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図２０は、第１変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。

第１変形例に係る母集団データ作成処理Ｓ１１′は、さらにＳ４１～Ｓ４４の処理が実行されることが、実施形態における母集団データ作成処理Ｓ１１と相違する。Ｓ４１～Ｓ４４の処理以外の第１変形例に係る母集団データ作成処理Ｓ１１′は、同一符号が付された実施形態に係る母集団データ作成処理Ｓ１１と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

最初に、母集団データ作成部６３１は、Ｓ２１及びＳ２２の処理を実行し、母集団テーブルを生成する。

次に、マイノリティ取得部６３８は、出資・財務ＤＢから、マイノリティデータを取得する（Ｓ４１）。マイノリティデータは、マイノリティ出資を行っている出資企業と、その出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業とが関連付けられたデータであり、出資企業名、被出資企業名等を含むデータである。マイノリティ取得部６３８は、出資・財務ＤＢに記憶された各企業のデータのうち、０％より大きく５０％より小さな出資比率を含む企業のデータから、マイノリティデータを取得する。マイノリティデータの出資企業名及び被出資企業名は、それぞれ、出資・財務ＤＢの企業名称及び出資先名称で識別される企業名である。例えば、図４（Ｂ）の出資・財務ＤＢから取得されるマイノリティデータは、出資企業名がＡ社で被出資企業名がＢ社のデータ、及び出資企業名がＣ社で被出資企業名がＤ社のデータである。

次に、母集団データ作成部６３１は、マイノリティデータの被出資企業名が、母集団テーブル中の企業名称（出願人名称）と一致するか否かを判定する（Ｓ４２）。被出資企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致する場合（Ｓ４２－Ｙ）、母集団データ作成部６３１は、マイノリティデータから被出資企業名に対応する出資企業名を特定し、母集団テーブルにおいて出資企業名に対応する特許件数を更新する（Ｓ４３）。母集団データ作成部６３１は、母集団テーブル中の出資企業名に対応する特許件数を、出資企業名に対応する特許件数に被出資企業名に対応する特許件数を加えた件数に更新する。被出資企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致しない場合（Ｓ４２－Ｎ）、母集団データ作成部６３１は、Ｓ４３の処理を行わない。母集団データ作成部６３１は、Ｓ４２及びＳ４３の処理をマイノリティデータの被出資企業名毎に実行する。

次に、母集団データ作成部６３１は、母集団テーブルから企業名称が被出資企業名と一致するデータを削除する（Ｓ４４）。以上により、第１変形例に係る母集団データ作成処理を終了する。

図２１は、第１変形例に係る母集団テーブルの一例である。

第１変形例に係る母集団テーブルの構造は、図１１に示す母集団テーブルの構造と同一である。また、第１変形例に係る母集団テーブルのデータは、Ｂ社及びＤ社のデータがなく、Ａ社の特許出願件数にＢ社の特許出願件数が、Ｃ社の特許出願件数にＤ社の特許出願件数がそれぞれ加えられている点が、図１１に示す母集団テーブルのデータと異なる。第１変形例に係る母集団テーブルのその他の点は、図１１に示す母集団テーブルと同一である。

図２２は、第１変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。

第１変形例に係る企業スコア算出処理Ｓ１６′は、さらにＳ４１′～Ｓ４３′の処理が実行されることが、実施形態における企業スコア算出処理Ｓ１６と相違する。Ｓ４１′～Ｓ４３′の処理以外の第１変形例に係る企業スコア算出処理Ｓ１６′は、同一符号が付された実施形態に係る企業スコア算出処理Ｓ１６と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

最初に、マイノリティ取得部６３８は、出資・財務ＤＢから、マイノリティデータを取得する（Ｓ４１′）。マイノリティ取得部６３８は、母集団データ作成処理Ｓ１１′のマイノリティデータ取得処理（Ｓ４１）と同様な処理を行ってマイノリティデータを取得する。マイノリティ取得部６３８は、この処理に代えて、母集団データ作成処理Ｓ１１′のマイノリティデータ取得処理（Ｓ４１）で取得したマイノリティデータを記憶部４２に記憶し、記憶したマイノリティデータを以後の処理に使用してもよい。

次に、企業スコア算出部６３６は、マイノリティデータの被出資企業名が、特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致するか否かを判定する（Ｓ４２′）。被出資企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致する場合（Ｓ４２′－Ｙ）、企業スコア算出部６３６は、マイノリティデータから被出資企業名に対応する出資企業名を特定し、特許クラスタテーブルにおいて、出願人名称を変更する（Ｓ４３′）。企業スコア算出部６３６は、特許クラスタテーブル中の出願人名称を、被出資企業名から出資企業名に変更する。被出資企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致しない場合（Ｓ４２′－Ｎ）、企業スコア算出部６３６は、Ｓ４３′の処理を行わない。企業スコア算出部６３６は、Ｓ４２′及びＳ４３′の処理をマイノリティデータの被出資企業名毎に実行する。

次に、企業スコア算出部６３６は、Ｓ３２及びＳ３３の処理を行う。以上により、企業スコア算出処理Ｓ１６′の処理を終了する。

図２３は、第１変形例に係る企業スコアテーブルの一例である。

第１変形例に係る企業スコアテーブルは、Ｂ社及びＤ社のデータがなく、Ａ社の企業スコアにＢ社の特許出願が、Ｃ社の企業スコアにＤ社の特許出願がそれぞれ反映されている点が、図１５に示す特許スコアテーブルと異なる。第１変形例に係る企業スコアテーブルのその他の点は、図１５に示す企業スコアテーブルと同一である。

検索装置６０は、マイノリティ出資の被出資企業が特許出願人である場合、特許出願の出願人が被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように母集団データ及び企業スコアを作成する。この結果、企業スコア算出処理Ｓ１６′において、被出資企業による特許出願は、出資企業による特許出願として処理され、出資企業の企業スコアは、被出資企業の特許出願を反映したものとなる。また、リスト作成出力処理Ｓ１７において、企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データは、被出資企業の特許出願を出資企業に反映したものとなる。このようにして、検索装置６０は、マイノリティ出資を買収とみなした場合の判断用データを、企業買収又は企業連携を検討するユーザに提供することができる。

なお、企業スコア算出部６３６がＳ４１′～Ｓ４３′の処理を行うことに代えて、ｍ次元データ生成部４３２、特許スコア算出部４３３及び特許クラスタ生成部４３４のいずれかが、Ｓ４１′～Ｓ４３′と同様な処理を行い、出願人名称の変更を行ってもよい。例えば、ｍ次元データ生成部４３２は、特許ＤＢから取得した出願人名称に対してＳ４１′～Ｓ４３′と同様な処理を行うことにより、マイノリティ出資の被出資企業による特許出願を、マイノリティ出資の出資企業による特許出願としてもよい。あるいは、検索装置６０は、母集団データ作成処理Ｓ１１′より前に、特許ＤＢに記憶されたデータに対して、Ｓ４１′～Ｓ４３′と同様な処理を行ったデータを生成してもよい。この場合、検索装置６０は、生成したデータに対して第１実施形態と同様な処理を行うことにより、第１変形例と同様な結果を得ることができる。

また、リスト作成出力部４３７は、第１変形例に記載の処理によって生成された判断用データと、実施形態に記載の処理によって生成された判断用データの両方を、同一のリストに掲載してもよい。

＜第２変形例＞
図２４は、第２変形例に係る検索装置７０の概略構成図の一例である。

検索装置７０は、母集団データ作成部４３１に代えて母集団データ作成部７３１を、企業スコア算出部４３６に代えて企業スコア算出部７３６を有し、企業リスト出力部７３９及び買収候補企業データ取得部７４０をさらに有することが検索装置４０と相違する。母集団データ作成部７３１、企業スコア算出部７３６、企業リスト出力部７３９及び買収候補企業データ取得部７４０以外の検索装置７０の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された検索装置４０の構成要素の構成及び機能と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図２５は、第２変形例に係る検索装置７０の動作の一例を示すフローチャートである。

第２変形例に係る検索装置７０の動作は、母集団データ作成処理Ｓ１１の代わりに母集団データ作成処理Ｓ１１′′が実行されることが、実施形態における検索装置４０の動作と相違する。また、第２変形例に係る検索装置７０の動作は、企業スコア算出処理Ｓ１６の代わりに企業スコア算出処理Ｓ１６′′が実行されることが、実施形態における検索装置４０の動作と相違する。母集団データ作成処理Ｓ１１′′及び企業スコア算出処理Ｓ１６′′以外の第２変形例に係る検索装置７０の動作は、同一符号が付された実施形態に係る検索装置４０の動作と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図２６は、第２変形例に係る母集団データ作成処理の一例を示すフローチャートである。

第２変形例に係る母集団データ作成処理Ｓ１１′′は、さらにＳ５１～Ｓ５５の処理が実行されることが、実施形態における母集団データ作成処理Ｓ１１と相違する。Ｓ５１～Ｓ５５の処理以外の第２変形例に係る母集団データ作成処理Ｓ１１′′は、同一符号が付された実施形態に係る母集団データ作成処理Ｓ１１と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

最初に、母集団データ作成部７３１は、Ｓ２１及びＳ２２の処理を実行し、母集団データを作成する。

次に、企業リスト出力部７３９は、企業買収候補となる企業リストを母集団データから取得し、取得した企業リストを、通信部４１を介して端末１０に出力する（Ｓ５１）。企業リスト出力部７３９は、企業リストを母集団テーブルの企業名称欄に記憶された出願人名称から取得する。企業リスト出力部７３９は、取得した企業リストに同一の企業名が重複して記載されている場合、同一の企業名を一つのみにする処理を実行する。

次に、買収候補企業データ取得部７４０は、端末１０から、企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する（Ｓ５２）。買収候補データは、買収を検討している買収企業と、その買収企業が買収対象として検討している被買収企業とが関連付けられたデータであり、買収企業名、被買収企業名等を含むデータである。買収候補企業データ取得部７４０は、取得した買収候補データを記憶部４２に記憶する。

次に、母集団データ作成部７３１は、買収候補データの被買収企業名が、母集団テーブル中の企業名称（出願人名称）と一致するか否かを判定する（Ｓ５３）。被買収企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致する場合（Ｓ５３－Ｙ）、母集団データ作成部７３１は、買収候補データから被買収企業名に対応する買収企業名を特定し、母集団テーブルにおいて買収企業名に対応する特許件数及び財務データを更新する（Ｓ５４）。母集団データ作成部７３１は、母集団テーブル中の買収企業名に対応する特許件数を、買収企業名に対応する特許件数に被買収企業名に対応する特許件数を加えた件数に更新する。また、母集団データ作成部７３１は、各財務データについて、母集団テーブル中の買収企業名に対応する財務データを、買収企業名に対応する財務データに被買収企業名に対応する財務データを加えた件数に更新する。被買収企業名が母集団テーブル中の企業名称と一致しない場合（Ｓ５３－Ｎ）、母集団データ作成部７３１は、Ｓ５４の処理を行わない。母集団データ作成部７３１は、Ｓ５３及びＳ５４の処理を買収候補データの被買収企業名毎に実行する。

次に、母集団データ作成部７３１は、母集団テーブルから企業名称が被買収企業名と一致するデータを削除する（Ｓ５５）。以上により、第２変形例に係る母集団データ作成処理を終了する。

第２変形例に係る母集団テーブルの構造は、図２１に示す母集団テーブルの構造と同様である。また、第１実施形態と同様なデータを使用し、Ａ社がＢ社を買収し、Ｃ社がＤ社を買収したことを示す買収候補データが取得された場合、第２変形例に係る母集団テーブルのデータは、図２１に示す母集団テーブルのデータと同様である。

図２７は、第２変形例に係る企業スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。

第２変形例に係る企業スコア算出処理Ｓ１６′′は、さらにＳ５２′～Ｓ５４′の処理が実行されることが、実施形態における企業スコア算出処理Ｓ１６と相違する。Ｓ５２′～Ｓ５４′の処理以外の第２変形例に係る企業スコア算出処理Ｓ１６′′は、同一符号が付された実施形態に係る企業スコア算出処理Ｓ１６と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

最初に、買収候補企業データ取得部７４０は、母集団データ作成処理Ｓ１１′′の買収候補データ取得処理（Ｓ５２）で取得した買収候補データを、記憶部４２から取得する（Ｓ５２′）。

次に、企業スコア算出部７３６は、買収候補データの被買収企業名が、特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致するか否かを判定する（Ｓ５３′）。被買収企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致する場合（Ｓ５３′－Ｙ）、企業スコア算出部７３６は、買収候補データから被買収企業名に対応する買収企業名を特定し、特許クラスタテーブルにおいて、出願人名称を変更する（Ｓ５４′）。企業スコア算出部７３６は、特許クラスタテーブル中の出願人名称を、被買収企業名から買収企業名に変更する。被買収企業名が特許クラスタテーブル中の出願人名称と一致しない場合（Ｓ５３′－Ｎ）、企業スコア算出部７３６は、Ｓ５４′の処理を行わない。企業スコア算出部７３６は、Ｓ５３′及びＳ５４′の処理を買収候補データの被買収企業名毎に実行する。

次に、企業スコア算出部７３６は、Ｓ３２及びＳ３３の処理を行う。以上により、企業スコア算出処理Ｓ１６′′の処理を終了する。

第２変形例に係る企業スコアテーブルの構造は、図２３に示す企業スコアテーブルの構造と同様である。また、第１実施形態と同様なデータを使用し、Ａ社がＢ社を買収し、Ｃ社がＤ社を買収したことを示す買収候補データが取得された場合、第２変形例に係る企業スコアテーブルのデータは、図２３に示す企業スコアテーブルのデータと同様である。

検索装置７０は、被買収企業が特許出願人である場合、特許出願の出願人が被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように母集団データを作成する。この結果、企業スコア算出処理Ｓ１６′′において、被買収企業による特許出願は、買収企業による特許出願として処理され、買収企業の企業スコアは、被買収企業の特許出願を反映したものとなる。また、リスト作成出力処理Ｓ１７において、企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データは、被買収企業の特許出願を買収企業に反映したものとなる。このようにして、検索装置７０は、買収企業が被買収企業を買収した場合の判断用データを、企業買収又は企業連携を検討するユーザに提供することができる。

＜第３変形例＞
図２８は、第３変形例に係る検索装置８０の概略構成図の一例である。

検索装置８０は、リスト作成出力部４３７に代えてリスト作成出力部８３７を有し、さらにＳ投資データ生成部８４１を有することが検索装置４０と相違する。リスト作成出力部８３７及びＳ投資データ生成部８４１以外の検索装置８０の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された検索装置４０の構成要素の構成及び機能と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図２９は、第３変形例に係る検索装置８０の動作の一例を示すフローチャートである。

第３変形例に係る検索装置８０の動作は、リスト作成出力処理Ｓ１７の代わりにリスト作成出力処理Ｓ１７′が実行され、Ｓ投資データ生成処理Ｓ１６－１がさらに実行されることが、実施形態における検索装置４０の動作と相違する。リスト作成出力処理Ｓ１７′及びＳ投資データ生成処理Ｓ１６－１以外の第３変形例に係る検索装置８０の動作は、同一符号が付された実施形態に係る検索装置４０の動作と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図３０は、第３変形例に係るＳ投資データ生成処理の一例を示すフローチャートである。

最初に、Ｓ投資データ生成部８４１は、各特許クラスタに関連付けられた特徴データを特許クラスタ情報テーブルから取得する（Ｓ６１）。

次に、Ｓ投資データ生成部８４１は、各特許クラスタに対応するスタートアップ企業名を取得する（Ｓ６２）。Ｓ投資データ生成部８４１は、特徴データを使用して企業買収又は企業連携先検索システム１の外部のデータベースを検索する。外部のデータベースは、スタートアップ企業の名称、資金調達額及びスタートアップ企業に関連した記事等を記憶するデータベースであり、一例は、TechHarbor（登録商標）が提供するデータベースである。スタートアップ企業の名称、資金調達額及び記事を含むデータを、スタートアップデータと称することがある。Ｓ投資データ生成部８４１は、検索により抽出されたスタートアップデータを外部のデータベースから取得してスタートアップテーブルを生成し、記憶部４２に記憶する。Ｓ投資データ生成部８４１は、生成したスタートアップテーブルを通信部４１を介して端末１０に出力する。

図３１は、第３変形例に係るスタートアップテーブルのデータ構造図の一例である。

スタートアップテーブルには、スタートアップ企業と関連付けられた特許クラスタＩＤ、スタートアップ企業の企業名称、当該スタートアップ企業による年度毎の資金調達額、当該企業に関する記事等が互いに関連付けられて記憶される。特許クラスタＩＤの値は、後述する処理において入力される。

次に、Ｓ投資データ生成部８４１は、スタートアップ企業への投資状況を示すスタートアップ投資データを特許クラスタ毎に生成する（Ｓ６３）。端末１０のユーザは、特許クラスタ情報生成部４３５が端末１０に出力した特許クラスタ情報テーブル等を参照して、端末１０に出力されたスタートアップテーブルに特許クラスタＩＤを入力する。端末１０は、特許クラスタＩＤが入力されたスタートアップテーブルを検索装置８０に出力する。Ｓ投資データ生成部８４１は、通信部４１を介してスタートアップテーブルを受信し、受信したスタートアップテーブルに記憶されたデータを用いて記憶部４２に記憶されているスタートアップテーブルを更新する。Ｓ投資データ生成部８４１は、各スタートアップ企業名に対応する資金調達額をスタートアップテーブルから取得し、資金調達額を特許クラスタ毎かつ会計年度毎に合計した額を含むスタートアップ投資データを生成する。以上により、第３変形例に係る投資データ生成処理を終了する。

図３２は、第３変形例に係るリスト作成出力処理の一例を示すフローチャートである。

第３変形例に係るリスト作成出力処理１７′は、判断用データ生成処理Ｓ４１の代わりに判断用データ生成処理Ｓ４１′が実行されることが、実施形態におけるリスト作成出力処理１７と相違する。判断用データ生成処理Ｓ４１′以外の第３変形例に係るリスト作成出力処理１７′は、同一符号が付された実施形態に係るリスト生成出力処理Ｓ１７と同一であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

最初に、リスト作成出力部８３７は、特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データを生成する（Ｓ４１′）。判断用データは、前述した（１）～（７）の指標の他、後述する（６′′）の指標を含む。各指標の分子の値は、特許クラスタ毎かつ年毎の値であり、分母の値は、年毎に算出される値である。各指標は、特許クラスタ毎かつ年毎に算出される。

（６′′）第３市場魅力度
第３市場魅力度＝各特許クラスタのスタートアップ年間投資額、全スタートアップ年間投資額、又は各特許クラスタのスタートアップ年間投資額／全スタートアップ年間投資額
第３市場魅力度は、各特許クラスタの魅力度を示し、値が大きいほど魅力的であることを示す。各特許クラスタのスタートアップ年間投資額は、Ｓ投資データ生成処理Ｓ１６－１により算出された、特許クラスタ毎の資金調達額である。全スタートアップ年間投資額は、Ｓ投資データ生成処理Ｓ１６－１により算出された資金調達額の合計額である。リスト作成出力部８３７は、スタートアップ投資データに基づいて、第３市場魅力度の値を算出する。

次に、リスト作成出力部８３７は、Ｓ４２及びＳ４３の処理を実行して、第３市場魅力度の値を含むリストを、通信部４１を介して端末１０に出力する（Ｓ４３）。以上により、第３変形例に係るリスト作成出力処理を終了する。

スタートアップ企業は、特許を出願していないことも多いため、企業買収又は企業連携を検討するユーザにとって特許出願以外のデータも有用である。検索装置８０は、出力する判断用データにスタートアップ投資データを反映させることにより、より適切な判断用データを企業買収又は企業連携を検討するユーザに提供することができる。

なお、リスト作成出力部８３７は、第３変形例に係る第３市場魅力度と共に、第１実施形態に係る第１市場魅力度及び第２市場魅力度の値を算出し、リストの作成に用いてもよい。

＜第２実施形態＞
図３３は、第２実施形態に係る検索装置における処理回路の概略構成を示すブロック図である。

処理回路９３は、検索装置４０の処理部４３の代わりに用いられ、処理部４３の代わりに、母集団データ作成処理、ｍ次元データ生成処理、特許スコア算出処理、特許クラスタ生成処理、企業スコア算出処理及びリスト作成出力処理を実行する。処理回路９３は、母集団データ作成回路９３１、ｍ次元データ生成回路９３２、特許スコア算出回路９３３、特許クラスタ生成回路９３４、特許クラスタ情報生成回路９３５、企業スコア算出回路９３６及びリスト作成出力回路９３７等を有する。なお、処理回路９３として、ＬＳＩ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡ等が用いられてよい。

母集団データ作成回路９３１は、母集団データ作成部の一例であり、母集団データ作成部４３１と同様の機能を有する。母集団データ作成回路９３１は、端末１０から通信部４１を介して受信した指示に基づいて、特許ＤＢ、出資・財務ＤＢ等に記憶されたデータから、特許出願人を示す企業名称データを含む母集団テーブルを生成する。

ｍ次元データ生成回路９３２は、ｍ次元データ生成部の一例であり、ｍ次元データ生成部４３２と同様の機能を有する。ｍ次元データ生成回路９３２は、特許ＤＢに記憶されたデータから、各特許出願に特定のＩＰＣデータが付与されているか否かを示すｍ次元のデータを含むＩＰＣテーブルを生成する。

特許スコア算出回路９３３は、特許スコア算出部の一例であり、特許スコア算出部４３３と同様の機能を有する。特許スコア算出回路９３３は、ＩＰＣテーブルに記憶されたｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、各特許出願の特許スコアを算出する。特許スコア算出回路９３３は、算出した特許スコアを含む特許スコアテーブルを生成する。

特許クラスタ生成回路９３４は、特許クラスタ生成部の一例であり、特許クラスタ生成部４３４と同様の機能を有する。特許クラスタ生成回路９３４は、各特許出願の特許スコアを利用して特許出願を分類し、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する。特許クラスタ生成回路９３４は、生成した特許クラスタに関するデータを含む特許クラスタテーブルを生成する。

特許クラスタ情報生成回路９３５は、特許クラスタ情報生成部の一例であり、特許クラスタ情報生成部４３５と同様の機能を有する。特許クラスタ情報生成回路９３５は、特許クラスタに含まれるＩＰＣ分類、特徴データ等に基づいて、特許クラスタテーブルを生成する。

企業スコア算出回路９３６は、企業スコア算出部の一例であり、企業スコア算出部４３６と同様の機能を有する。企業スコア算出回路９３６は、特許クラスタテーブルと母集団データとに基づいて、企業スコア算出処理を実行し、算出した企業スコアを含む企業スコアテーブルを生成する。

リスト作成出力回路９３７は、リスト作成出力部の一例であり、リスト作成出力部４３７と同様の機能を有する。リスト作成出力回路９３７は、企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データを掲載したリストを作成し、通信部４１を介して端末１０に出力する。

以上詳述したように、検索装置は、処理回路９３を用いる場合も、特許データを元にして潜在的な買収先又は提携先のリストを作成することが可能である。

当業者は、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

４０、６０、７０、８０ 検索装置
４３１、６３１、７３１ 母集団データ作成部
４３２ ｍ次元データ生成部
４３３ 特許スコア算出部
４３４ 特許クラスタ生成部
４３６、６３６、７３６ 企業スコア算出部
４３７、８３７ リスト作成出力部
６３８ マイノリティ取得部
７３９ 企業リスト出力部
７４０ 買収候補企業データ取得部
８４１ Ｓ投資データ生成部

Claims (7)

1. 特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成する母集団データ作成部であって、前記データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含む、母集団データ作成部と、
   前記複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、前記特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成するｍ次元データ生成部であって、ｍは、ＩＰＣ分類データの種類の数を示す、ｍ次元データ生成部と、
   前記ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出する特許スコア算出部と、
   前記特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する特許クラスタ生成部と、
   前記特許クラスタに基づいて、前記特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成する特許クラスタ情報生成部と、
   前記特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、前記母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出する企業スコア算出部と、
   前記特許クラスタ毎に算出された前記企業スコアを集計して、前記特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力するリスト作成出力部と、
   を有することを特徴とする企業買収又は企業連携先検索装置。
2. マイノリティ出資を行っている出資企業と、当該出資企業からマイノリティ出資を受けている被出資企業との関連付けを示すマイノリティデータを取得するマイノリティ取得部をさらに有し、
   前記母集団データ作成部は、さらに、前記特許出願の出願人と前記被出資企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、前記特許出願の出願人が当該被出資企業に関連付けられた出資企業を示すように前記母集団データを作成する、請求項１に記載の企業買収又は企業連携先検索装置。
3. 企業買収候補となる企業リストを前記母集団データから取得及び出力する企業リスト出力部と、
   前記企業リストから選択された買収企業及び被買収企業を示す買収候補データを取得する買収候補企業データ取得部と、をさらに有し、
   前記母集団データ作成部は、さらに、前記特許出願の出願人と前記被買収企業とが一致するか否かを判定し、一致するとき、前記特許出願の出願人に代えて当該被買収企業に関連付けられた買収企業を示すように前記母集団データを作成する、請求項１又は２に記載の企業買収又は企業連携先検索装置。
4. 前記特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特徴語に基づき抽出したスタートアップ企業に関するスタートアップデータと、各特許クラスタに含まれる特許出願の特徴を示す特徴データとに基づいて、スタートアップ企業への投資状況を示すスタートアップ投資データを生成するＳ投資データ生成部をさらに有し、
   前記リスト作成出力部は、前記判断用データに前記スタートアップ投資データを反映させる、請求項１～３のいずれか一項に記載の企業買収又は企業連携先検索装置。
5. 特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成し、前記データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含み、
   前記複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、前記特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成し、ｍは、ＩＰＣ分類データの種類の数を示し、
   前記ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出し、
   前記特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、
   前記特許クラスタに基づいて、前記特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成し、
   前記特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、前記母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出し、
   前記特許クラスタ毎に算出された前記企業スコアを集計して、前記特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力する、
   ことを特徴とする企業買収又は企業連携先検索方法。
6. 特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成し、前記データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含み、
   前記複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、前記特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成し、ｍは、ＩＰＣ分類データの種類の数を示し、
   前記ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出し、
   前記特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成し、
   前記特許クラスタに基づいて、前記特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成し、
   前記特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、前記母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出し、
   前記特許クラスタ毎に算出された前記企業スコアを集計して、前記特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成及び出力する、
   ことをプロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。
7. 企業買収又は企業連携先検索装置と端末とを有する企業買収又は企業連携先検索システムであって、
   前記端末は、入力部から入力されたユーザの指示を前記企業買収又は企業連携先検索装置に送信し、
   前記企業買収又は企業連携先検索装置は、
   前記端末から受信した指示に基づいて、特定テーマに関連する複数の特許出願に関するデータを含んだ母集団データを作成する母集団データ作成部であって、前記データは、少なくとも当該特許出願の出願人を示す企業名称データを含む、母集団データ作成部と、
   前記複数の特許出願のＩＰＣ分類データに基づいて、前記特許出願毎に、ＩＰＣ分類データの有無を示すｍ次元のデータを生成するｍ次元データ生成部であって、ｍは、ＩＰＣ分類データの種類の数を示す、ｍ次元データ生成部と、
   前記ｍ次元のデータを主成分分析した結果に基づいて、前記特許出願の評価値を示す特許スコアを特許出願毎に算出する特許スコア算出部と、
   前記特許スコアを利用して特許出願を分類した結果に基づいて、特許出願を含む特許クラスタを複数個生成する特許クラスタ生成部と、
   前記特許クラスタに基づいて、前記特許出願の特徴を示す特徴データを含む特許クラスタ情報を生成する特許クラスタ情報生成部と、
   前記特許クラスタ毎に、各特許クラスタに含まれる特許出願と、前記母集団データとに基づいて、特許出願の出願人である企業の評価値を示す企業スコアを企業毎に算出する企業スコア算出部と、
   前記特許クラスタ毎に算出された前記企業スコアを集計して、前記特定テーマにおいて企業買収先又は企業連携先を判断するための判断用データが掲載されたリストを作成し、前記端末に出力するリスト作成出力部と、
   を有し、
   前記端末は、前記出力されたリストを表示する、
   ことを特徴とする企業買収又は企業連携先検索システム。

Images