WO2016009553A1

WO2016009553A1 - 知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラム

Info

Publication number: WO2016009553A1
Application number: PCT/JP2014/069177
Authority: WO
Inventors: 守本　正宏; 池上　成朝; 秀樹武田
Original assignee: 株式会社Ｕｂｉｃ
Priority date: 2014-07-18
Filing date: 2014-07-18
Publication date: 2016-01-21
Also published as: JPWO2016009553A1; US20170132731A1

Abstract

大量の特許情報について、少ない労力で精度良く且つ迅速に、特許情報と知財事案との関係性を解析評価することができる知財評価システム、制御方法、およびプログラムを提供する。知財評価システムが、特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価し、及び評価された要素を再評価する要素評価部と、要素に基づいて特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価し、及び評価された関係性に基づいて再評価することにより更新された要素に基づいて特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を再評価する関係性評価部と、関係性評価部により得られた関係性又は更新された関係性について閾値を特定する閾値特定部と、要素評価部、関係性評価部、及び閾値特定部を制御して、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価する特許情報解析部を備える。

Description

知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラム

　本発明は、知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムに関する。

　従来、不正アクセスや機密情報漏洩などコンピュータに関する犯罪や法的紛争が生じた際に、原因究明や捜査に必要な機器やデータ、電子的記録を収集・分析し、その法的な証拠性を明らかにする手段や技術が提案されている。

　また、米国では、米国民事訴訟の規定により、ｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙ（電子証拠開示）等が求められており、当該訴訟の原告および被告のいずれもが、関連するデジタル情報をすべて証拠として提出する責任を負う。そのため、ｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙと対応して、コンピュータやサーバに記録されたデジタル情報を解析及び評価し証拠として、提出するための手段や技術が提案されている。

　他方、ＩＴの急速な発達と普及に伴い、今日のビジネスの世界ではほとんどの情報がコンピュータで作成されることから、企業内においても、膨大なデジタル情報が蓄積されている。

　そのため、特許情報を解析及び評価する過程において、蓄積された膨大なデジタル情報の中から必要な情報を抽出し、適切に処理することが要求されているが、蓄積される情報の量がますます増大しているために、蓄積された情報を適切に抽出して処理することが困難になっている。そのため、知財訴訟に必ずしも関連しない機密なデジタル情報までも証拠資料として含めてしまうミスが生じていた。また、当該知財訴訟に関連しない機密情報を提出してしまうことが問題になっていた。

　近年、フォレンジックシステムにおける文書情報に関する技術が、特許文献１乃至特許文献３に提案されている。特許文献１には、利用者情報に含まれる少なくとも１人以上の利用者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスしたデジタル文書情報のみを抽出し、抽出されたデジタル文書情報の文書ファイルそれぞれが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。

　また、特許文献２には、記録されたデジタル情報を表示し、複数の文書ファイル毎に、利用者情報に含まれる利用者のうちいずれの利用者に関連するものであるかを示す利用者特定情報を設定し、該設定された利用者特定情報を記憶部に記録するように設定し、少なくとも一人以上の利用者を指定し、指定された利用者に対応する利用者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、表示部を介して、検索された文書ファイルが、訴訟に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づき、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。

　さらに、特許文献３には、デジタル文書情報に含まれる少なくとも１以上の文書ファイルの指定を受け付け、指定された文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、指定を受け付けた文書ファイルを、指定を受け付けた言語に翻訳し、記録部に記録されたデジタル文書情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、訴訟に関連する文書ファイルを出力するフォレンジックシステムについて開示されている。

特開２０１１－２０９９３０号公報特開２０１１－２０９９３１号公報特開２０１２－３２８５９号公報

　しかしながら、例えば、特許文献１乃至特許文献３のようなフォレンジックシステムおいては、複数のコンピュータ及びサーバを利用した利用者の膨大な文書情報を収集することになる。

　このようなデジタル化された膨大な文書情報を訴訟の証拠資料として妥当であるか否かの分別をする作業は、レビュワーと呼ばれるユーザが目視により確認し、当該文書情報をひとつひとつ分別していく必要があり、多大な労力と費用がかかるという問題があった。

　そこで、本発明は、上記事情に鑑み、大量の特許情報について、少ない労力で精度良く且つ迅速に、特許情報と知財事案との関係性を解析評価することができる知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムを提供することを目的とするものである。

　上記課題を解決するために、本発明の知財評価システムは、取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価システムであって、前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価し、及び評価された要素を再評価して更新する要素評価部と、前記要素に基づいて、前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を評価し、及び評価された関係性に基づいて再評価することにより更新された要素に基づいて、前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を再評価して更新する関係性評価部と、前記関係性評価部により得られた関係性又は更新された関係性について閾値を特定し、該関係性又は更新された関係性と該閾値を比較する閾値特定部と、前記要素評価部、前記関係性評価部、及び前記閾値特定部を制御して、前記取得された特許情報と前記所定の知財事案との再評価された関係性を取得し、該再評価された関係性と前記閾値との比較に応じて、該再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する特許情報解析部を備える。

　本発明の知財評価システムは、権利行使の根拠となる特許を特定し、製品が、特定された権利行使の根拠となる特許に対して有する関係性を評価する権利侵害解析評価部を備えても良い。

　本発明の知財評価システムは、製品を特定し、特定された該製品に対する検索により取得された特許が、特定された該製品に対して有する関係性を評価する侵害性解析評価部を備えても良い。

　本発明の知財評価システムは、営業秘密に関するデータを抽出し、当該抽出された営業秘密に関するデータと営業秘密との関係性を評価し、当該関係性が特定の閾値を超える場合に、前記抽出された営業秘密に関するデータの外部持ち出し又は送信準備作業を監視し、前記外部持ち出し又は準備作業が検出された場合に、前記外部持ち出し又は準備作業に対応する処理を実行する営業秘密管理評価部を備えても良い。

　本発明の知財評価システムは、電子スタンプの対象を選定し、電子スタンプの対象を特定する要素を評価し、取得データから電子スタンプ候補データを抽出し、評価された要素に基づいて電子スタンプ候補データの関係性を評価し、評価された要素と関係性を更新し、評価又は更新された関係性が所定値を超える場合に電子スタンプ処理を認証し、電子スタンプ処理を送信する電子スタンプ管理評価部を備えても良い。

　本発明の知財評価システムの制御方法は、取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価システムの制御方法であって、取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価する要素評価ステップと、前記要素に基づいて前記データ入力受付部により取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価する関係性評価ステップと、

　取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための前記要素を再評価する要素再評価ステップと、再評価された前記要素に基づいて取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を再評価する関係性再評価ステップと、再評価された関係性を、前記関係性について特定された閾値と比較する比較ステップと、前記閾値との比較に応じて、再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する出力ステップとを含む。

　本発明の知財評価プログラムは、取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価プログラムであって、コンピュータに、取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価する要素評価機能と、前記要素に基づいて前記データ入力受付部により取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価する関係性評価機能と、取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための前記要素を再評価する要素再評価機能と、再評価された前記要素に基づいて取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を再評価する関係性再評価機能と、再評価された関係性を、前記関係性について特定された閾値と比較する比較機能と、前記閾値との比較に応じて、再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する出力機能とを実現させる。

　本発明に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムによると、関係性評価の基礎となる要素評価と関係性評価を複数回繰り返して実行することにより、大量の特許情報について、解析評価作業の労力を軽減しながら解析評価作業を迅速に行い、特許情報と知財事案の関係性に関して精度の高い解析評価を行うことができる。

本発明の実施形態に係る知財評価システムのブロック図本発明の実施形態に係る知財評価システムの機能を概念的に説明する概念図関係性評価を実施した後に閾値を基準として関係性評価を行う実施例のフローチャート本発明の実施形態に係る権利行使の解析評価の１例を示すフローチャート本発明の実施形態に係る侵害性評価（クリアランス）の解析評価の１例を示すフローチャート本発明の実施形態に係る営業秘密データの管理評価の１例を示すフローチャート本発明の実施形態に係る電子スタンプ（電子公証）の管理評価の１例を示すフローチャート本発明の実施形態に係る知財評価システムにより作成したクレームチャートの１例を示す図

　以下、図１～図８に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。

　〔知財評価システムの概要〕
　図１は、本発明の実施形態に係る知財評価システムのブロック図である。図１に示すように、本発明の実施形態に係る知財評価システム１は、特許情報を評価する権利侵害解析評価部１１と侵害性解析評価部１２を備える。権利侵害解析評価部１１は、自己保有特許の権利行使可能性を解析評価する。また、侵害性解析評価部１２は、自己の製品が他人の特許を侵害するか否かを解析評価する。

　また、本発明の実施形態に係る知財評価システムは、情報処理装置の一形態を構成するものであり、情報処理装置が一般的に備えるデータ入力受付部１５、操作者入力受付部１６、ウェブ（Web）データ入力受付部１７、記憶部１８、データ表示部２５、及び評価結果出力部３０を備える。

　更に、本発明の実施形態に係る知財評価システム１は、権利侵害解析評価部１１と侵害性解析評価部１２によって実行される特許情報解析評価処理を、実際に分担して実行する要素評価部１９、キーワード抽出部２０、関係性評価部２１、スコア算出データ抽出部２２、閾値特定部２３、及びスコア算出部２４を備える。

　また、本発明の実施形態に係る知財評価システムは、営業秘密に関するデータを管理評価する営業秘密管理評価部１３、電子スタンプ（電子公証）を実行する電子スタンプ管理評価部１４の少なくともいずれか一方を備えても良い。営業秘密管理評価部１３と電子スタンプ管理評価部１４は、それらの処理を上述の要素評価部１９、キーワード抽出部２０、関係性評価部２１、スコア算出データ抽出部２２、閾値特定部２３、及びスコア算出部２４に分担させて実行しても良い。

　図２は、本発明の実施形態に係る知財評価システムの機能を概念的に説明する概念図である。本発明の実施形態に係る知財評価システムでは、引数（０１～０３及び１１～１２）を指定することにより知財評価システムの有する各機能を実行する。引数（０１）を指定することにより、特許情報の解析評価が実行される。更に、引数（１１）を指定することにより、権利行使解析評価が実行され、権利行使の可能性を有する自己特許ごとに他社製品との関係性が評価される。更に、引数（１２）を指定することにより、侵害性（クリアランス）解析評価が実行され、自己の製品の製品分野について検索式等を用いて特許を特定し、製品ごとに特定された他社保有特許との関係性が評価される。引数（０２）を指定することにより、営業秘密管理評価が実行され、引数（０３）を指定することにより、電子スタンプ（電子公証）管理評価が実行される。

　本発明の実施形態に係る要素評価部１９、キーワード抽出部２０、スコア算出部２４、関係性評価部２１、及び閾値特定部２３とそれらの動作について記載する。要素評価部１９は、既判断データに含まれるデータ要素を、所定の基準に基づいてそれぞれ評価する。スコア算出部２４は、要素評価部１９によって評価された結果（要素情報）を用いて、データと所定の事案との関係性の強さを示すスコアを算出する。スコア算出部２４は、算出したスコアを閾値特定部２３に出力する。また、データ入力受付部１５からデータが入力された場合、スコア算出部２４は、当該データについてスコアを算出し、当該算出したスコアを閾値特定部２３に出力する。

　すなわち、スコア算出部２４は、データに含まれるデータ要素の重みを合算することによって、当該データのスコアを算出できる。具体的には、スコア算出部２４は、所定のデータ要素がデータに含まれるか否かを示す要素ベクトルを生成する。上記要素ベクトルは、当該要素ベクトルのそれぞれの要素が「０」または「１」の値をとることによって、当該要素に対応付けられた所定のデータ要素が、上記データ１に含まれるか否かを示すベクトルである。そして、スコア算出部２４は、以下の式のように、上記要素ベクトル（縦ベクトル）と重みベクトル（各データ要素に対する重みを要素にした縦ベクトル）との内積を計算することにより、上記データ１のスコアＳを計算する。

　ここで、ｓは要素ベクトルを表し、Ｗは重みベクトルを表す。なお、Ｔは行列・ベクトルを転置する（行と列とを入れ替える）ことを表す。

　または、スコア算出部２４は、以下の式にしたがってスコアＳを算出してもよい。

　ここで、ｍ_ｊは、ｊ番目のデータ要素の出現頻度を表し、ｗ_ｉは、ｉ番目のデータ要素の重みを表す。

　なお、スコア算出部２４は、データに含まれる第１データ要素が評価された結果（第１データ要素の重み）と、当該データに含まれる第２データ要素が評価された結果（第２データ要素の重み）とに基づいて、スコアを算出してもよい。すなわち、スコア算出部２４は、第１データ要素がデータに出現した場合、当該データにおいて第２データ要素が出現する頻度（すなわち、第１データ要素と第２データ要素との相関、共起ともいう）を考慮して、データのスコアを計算できる。これにより、本発明の実施形態に係る知財評価システムは、データ要素間の相関関係を考慮してスコアを算出できるため、より高い精度で所定の事案と関係するデータを抽出できる。

　閾値特定部２３は、スコア算出部２４によって算出されたスコアに基づいて、データが、所定の条件を満たしているか否かを判定する。例えば、閾値特定部２３は、スコアと適合閾値（所定の閾値）とを比較することにより、当該スコアが当該適合閾値を超過しているか否かを、上記所定の条件の１つとして判定してよい。

　関係性評価部２１においては、所定の事案と関係するか否かが判断されていない未判断データが新たに取得された場合に、弁護士等によって当該所定の事案と関係するか否かが判断された既判断データに基づいて、当該未判断データと当該所定の事案との関係性を評価しても良い。例えば、未判断データと所定の事案との関係性を示す指標として、スコア算出部によって算出されたスコアが閾値を超過している場合に、当該未判断データと当該所定の事案とが関係していると評価しても良い。

　閾値特定部２３は、所定の事案に関係すると判断されたデータが、所定数のデータを含むデータ群に占める割合を示す適合率に対して設定された目標値（目標適合率）を超過可能な最小のスコアを、適合閾値として特定する。具体的には、スコア算出部からスコアが入力された場合、閾値特定部２３は、当該スコアを降順に並べ替える。次に、閾値特定部は、最大のスコア（スコアのランクが１位）を有するデータから順番に当該データに付与されたレビュー結果を走査し、「所定の事案と関係する」というレビュー結果が付与されたデータの数が、現時点において走査が終了したデータの数に占める割合（適合率）を、順次計算する。

　例えば、レビュー結果が付与されたデータの数が１００である場合に、スコアのランクが１位から２０位までのデータについて走査を終了したところ、「所定の事案と関係する」というレビュー結果５ａが付与されたデータの数が１８であった場合、閾値特定部は、適合率を０.９（１８／２０）と計算する。または、スコアのランクが１位から４０位までのデータについて走査を終了したところ、「所定の事案と関係する」というレビュー結果が付与されたデータの数が３５であった場合、閾値特定部は、適合率を０.８７５（３５／４０）と計算する。

　閾値特定部２３は、データに対する適合率をすべて計算し、目標適合率を超過可能な最小のスコアを特定する。具体的には、閾値特定部２３は、最小のスコア（スコアのランクが１００位）を有するデータから順番に当該データに対して計算された適合率を走査し、当該適合率が目標適合率を超過した場合、当該適合率に対応するスコアを、上記目標適合率を維持可能な最小スコア（適合閾値として閾値特定部２３および記憶部１８に出力する。

　記憶部１８は、要素評価部から要素情報が入力された場合、当該要素情報に含まれるデータ要素と、当該データ要素が評価された結果（重み）とを対応付けて、記憶部に格納する。これにより、知財評価システムは、過去のデータを分析した結果（データ要素が評価された結果としての重み）に基づいて現在のデータを分析することによって、所定の事案と関係するデータを抽出できる。また、記憶部１８は、閾値特定部から適合閾値が入力された場合、当該適合閾値を記憶部１８に格納する。

　〔重みの再計算〕
　所定の事案と関係すると知財評価システムによって判断されたデータが、データ表示部２５に表示されても良い。データ表示部２５に表示されたデータについて、弁護士等の査読を受け、知財評価システムによって判断された結果が妥当であるか否かを、操作者入力受付部１６から弁護士等によってフィードバックされても良い。要素評価部１９は、上記フィードバックに基づいて各データ要素を再評価できる。

　すなわち、要素評価部１９は、知財評価システムの判断に対して新たに得られたフィードバックに基づいて重みを再計算できる。これにより、知財評価システムは、分析の対象とするデータに適合した重みを獲得し、当該重みに基づいて正確にスコアを算出できるため、より高い精度で所定の事案と関係するデータを抽出できる。

　弁護士等の助言によるフィードバックを例として記載したが、知財評価システムが、内部に格納する情報に基づいて自動的に重みを再計算しても良い。

　図３は、関係性評価を実施した後に閾値を基準として関係性評価を行う実施例を示すフローチャートである。１回目のキーワード検索のために１回目のキーワードを設定する。また、１回目に用いるスコア算出式の１回目のデータ要素の重み付けｗを設定する（Ｓ１０１）。１回目のデータを取得する（Ｓ１０２）。１回目に取得したデータについてスコア値を算出し、関係性を評価する（Ｓ１０３）。１回目に取得したデータについて、関係性評価を学習した後に、１回目の関係性評価に用いた要素を再評価し、キーワード、スコア算出式のデータ要素の重み付け等のパラメータを再抽出する（Ｓ１０４）。

　次に、Ｌ回目（Ｌ≧２）の関係性評価について記載する。Ｌ－１回目の関係性評価を検討し学習する過程で抽出したＬ回目用のキーワードを用いてＬ回目のデータを取得する（Ｓ１１１）。Ｌ回目に取得したデータについて、スコア算出式のＬ回目のデータ要素の重み付けｗによりスコア値を算出し、関係性を評価する（Ｓ１１２）。

　全てのデータが取得されておらず、又は算出されたスコア値が所定値以上と閾値特定部で判断されない場合は、キーワード、スコア算出式のデータ要素の重み付け等のパラメータを再抽出し（Ｓ１１３～Ｓ１１５）、Ｌ＋１回目のデータ取得とＬ＋１回目の関係性評価を行う。全てのデータが取得済で、且つ、算出されたスコア値が所定値以上と閾値特定部で判断された場合（Ｓ１１３）は、スコア値を算出して関係性を評価し、スコア値の算出結果と関係性評価の評価結果を評価結果出力部から出力する（Ｓ１１６）。

　本発明の実施形態に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムによると、関係性評価の基礎となる要素評価と関係性評価を複数回繰り返して実行することにより、大量の特許情報について、知財事案との関係性を少ない労力で精度良く迅速に解析評価することができる。

　〔権利行使の解析評価〕
　本発明の実施形態に係る知財評価システムを用いる権利行使の解析評価について以下に記載する。図４は、本発明の実施形態に係る権利行使の解析評価の１例を示すフローチャートである。権利行使の可能性を有する１≦ｎ≦Ｎ件の特許を特定する（Ｓ２０１）。権利行使の可能性を有する他社の製品データを自分で入力する。

　他社の製品データとしては、仕様書、マニュアル、及びカタログ等が該当する。他社の特許文書が他社の製品データとして引用できる場合もある。他社の特許文書は、特許番号で特定する。（以上、Ｓ２０２）。権利行使の可能性を有する他社の製品データを、ローリングと言われる方法を用いてウェブ（Web）上で回覧検索する（Ｓ２０３）。

　次に、特許に対して、製品のスコアを算出し、製品の関係性を評価する（Ｓ２０４）。高ストア値製品データから製品キーワード収集する（Ｓ２０５）。要素を再評価して製品キーワードを抽出する（Ｓ２０６）。Ｎ件全ての特許について関係性評価を実施する（Ｓ２０７）。要素を再評価し、高ストア値製品データから製品キーワード再抽出、及びスコア算出式の要素の重み付けを再抽出する（Ｓ２０８）。

　再抽出した要素と再抽出した要素の重み付けを用いてスコア値を計算し、製品の更新された関係性を評価する（Ｓ２０９）。本発明の実施形態に係る知財評価システムは、評価された関係性に基づいてクレームチャートを作成することもできる。本発明の実施形態に係る知財評価システムにより作成したクレームチャートの１例を図８に示す。

　上述のように、本発明の実施形態に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムによると、大量の特許情報について権利行使（権利侵害）事案との関係性を少ない労力で精度良く迅速に解析評価することができる。

　〔侵害性評価（クリアランス）の解析評価〕
　侵害性評価（クリアランス）の解析評価について以下に記載する。侵害性評価（クリアランス）は、自分の製品が他人の特許を侵害しているか否かを評価することを言う。図５は、侵害性評価（クリアランス）の解析評価の１例を示すフローチャートである。侵害性評価では、最初に自分の製品ｒ（１≦ｒ≦Ｒ件）を特定する（Ｓ３０１）。特定する製品が開発中の場合もあり、特定する自己の製品データに関する情報が少ないことが多い。少ない製品データから検索式を用いて、キーワードを抽出する。（Ｓ３０２）キーワードを用いて特許を検索し、スコアを算出する等をして自己の製品に対して検索された特許が関係性を有するか評価する（Ｓ３０３）。

　要素を評価し、更にキーワードを抽出する（Ｓ３０４）。また、関係性を評価しながら、高スコア値特許データを収集する（Ｓ３０５）。Ｒ件全ての製品について調査が終了したら（Ｓ３０６）、収集された高ストア値特許データを再評価する（Ｓ３０７）。収集された高ストア値特許データにより、要素を再評価し、高ストア値特許データからキーワード再抽出する。

　また、スコア算出式の要素の重み付けを再抽出する（Ｓ３０８）。再評価された要素と再評価された要素の重み付けを用いてスコア値を計算し、更新した他人の特許データについて関係性を評価することにより、製品の侵害性を解析評価する（Ｓ３０９）。他人の特許データの関係性が所定値を充たしたら、知財評価システム１の評価結果出力部１６から出力する。

　上述のように、本発明の実施形態に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムによると、大量の特許情報について侵害性評価（クリアランス）事案との関係性を、少ない労力で精度良く迅速に解析評価できる。

　〔営業秘密の管理評価〕
　本発明の実施形態に係る知財評価システムを用いる営業秘密データの管理評価について記載する。図６は、営業秘密データの管理評価の１例を示すフローチャートである。本発明の実施形態に係る知財評価システムにおいて、新たな入力データを取得する（Ｓ４０１）。取得データから営業秘密データを３要件（秘密管理性、有用性、及び非公知性）で抽出する（Ｓ４０２）。抽出された営業秘密データのスコア値を算出する（Ｓ４０３）。

　抽出された営業秘密データのスコアが、所定値以上か否か判定する（Ｓ４０４）。抽出された営業秘密データのスコアが所定値以上である場合、待機して、スコア値が所定値以上の抽出された営業秘密データの持ち出し又は外部送信準備作業を監視する（Ｓ４０５）。スコア値所定値以上の抽出された営業秘密データの持ち出し又は外部送信準備作業が検出されたら（Ｓ４０６）、警告、又は、持ち出し又は外部送信を阻止するための処理を行う（Ｓ４０７）。知財評価システムは、上述のＳ４０１～Ｓ４０７の処理が行われていない場合は、新たな入力データを取得するために待機する（Ｓ４０８）。

　上述のように、本発明の実施形態に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価プログラムによると、大量の特許情報について営業秘密事案との関係性を、少ない労力で精度良く迅速に管理評価することができ、これにより、営業秘密に関するデータの持ち出し及び送信に制限を加えることができる。

　〔電子スタンプ（電子公証）の管理評価〕
　本発明の実施形態に係る知財評価システムを用いる電子スタンプ（電子公証）の管理評価について記載する。図７は、電子スタンプ（電子公証）の管理評価の１例を示すフローチャートである。電子スタンプの対象を選定する（Ｓ５０１）。選定された電子スタンプの対象に応じて、要素を評価し、キーワードを抽出する（Ｓ５０２）。取得データから、抽出されたキーワードを用いて電子スタンプの対象となる電子スタンプ候補データを抽出する（Ｓ５０３）。

　抽出された電子スタンプ候補データのスコア値を算出する（Ｓ５０４）。高スコア値の電子スタンプ候補データを収集し、収集された電子スタンプ候補データの関係性を評価する（Ｓ５０５）。収集された高スコア値の電子スタンプ候補データのスコア値は、所定値以上か判定する（Ｓ５０６）。収集された高スコア値の電子スタンプ候補データのスコア値が、所定値以上でない場合には、要素を再評価し、キーワードを再抽出して、電子スタンプ候補データのスコア値を再計算する（Ｓ５０９）。

　収集された高スコア値の電子スタンプ候補データの中から電子スタンプ（電子公証）の対象として最も適したデータを選定する（Ｓ５０６）。電子スタンプ（電子公証）が外部機関で行われる場合には、手続き及び費用の負担を考慮して、収集された高スコア値の電子スタンプ候補データの中から電子スタンプ（電子公証）の対象として最も適したデータを選定する必要があるからである。最も適したデータについて電子スタンプの対象として認証する（Ｓ５０７）。電子スタンプの対象として認証されたデータを送信する（Ｓ５０８）。

　上述のように、本発明の実施形態に係る知財評価システム、知財評価システムの制御方法、および知財評価往路グラムによると、大量の特許情報を、少ない労力で精度良く迅速に管理評価することができ、これにより、大量の特許情報から電子スタンプ（電子公証）に適したデータを少ない労力で精度良く迅速に選定することができる。

　〔ソフトウェアによる実現例〕
　知財評価システムの制御ブロックは、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。後者の場合、知財評価システムは、各機能を実現するソフトウェアである知財評価プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記知財評価プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記知財評価プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記知財評価プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記知財評価プログラムは、当該知財評価プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記知財評価プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

　［付記事項１］
　本発明は上述したそれぞれの実施の形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施の形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施の形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成できる。

　［付記事項２］
　特許情報、利用者情報、アクセス履歴情報を含むデジタル情報を取得し、利用者情報に含まれる利用者から特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスした特許情報のみを抽出し、抽出された特許情報に含まれる文書ファイルが、所定の知財事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づいて、所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　特許情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、利用者情報に含まれる利用者のうちいずれの利用者に関連するものであるかを示す利用者特定情報を設定し、利用者を指定し、指定された利用者に対応する利用者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、検索された文書ファイルが、所定の知財事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、付帯情報に基づいて、所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　特許情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、特許情報に含まれる文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、文書ファイルを翻訳し、特許情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された共通文書ファイルが、翻訳された文書ファイルの翻訳内容を援用することにより翻訳されたことを示す翻訳関連情報を生成し、翻訳関連情報に基づいて、所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　キーワードデータベースに、（１ａ）分別符号Ａ、（１ｂ）分別符号Ａが付与された特許情報（特許文書）に含まれるキーワード、（１ｃ）分別符号Ａとキーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報が、保存されており、関連用語データベースに、（２ａ）分別符号Ｂ、（２ｂ）分別符号Ｂが付与された特許情報において出現頻度が高い関連用語、（２ｃ）分別符号Ｂと関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報が、保存されており、上記（１ｃ）のキーワード対応情報に基づいて、上記（１ｂ）のキーワードを含む特許情報に対して分別符号Ａを付与し、上記において分別符号Ａを付与しなかった特許情報から、上記（２ｂ）の関連用語を含む特許情報を抽出し、関連用語の評価値・数に基づいてスコアを算出し、そのスコアと上記（２ｃ）の関連用語対応情報に基づいて、スコアが一定値を超過した特許情報に分別符号Ｂを付与し、上記において分別符号Ｂを付与しなかった特許情報に対して、ユーザから分別符号Ｃの付与を受け付ける。

　特許情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、利用者情報に含まれる利用者のうちいずれの利用者に関連するものであるかを示す利用者特定情報を設定し、利用者を指定し、指定された利用者に対応する利用者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、検索された語句をハイライト表示し、閲覧者のアカウントごとに各種権限の設定を可能としたアクセス権制御を行う。

　特許情報、利用者情報、アクセス履歴情報を含むデジタル情報を取得し、利用者情報に含まれる利用者から、特定の者を指定し、指定された特定の者に関するアクセス履歴情報に基づいて、特定の者がアクセスした特許情報のみを抽出し、多言語に対応した全文検索機能を備え、抽出された特許情報から所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　特許情報から特許群を抽出し、特許群に対して所定の知財事案との関連性を示す分別符号を付与するために、レビュアから分別符号の入力を受け付け、特許群を分別符号ごとに分別し、分別された特許群において共通して出現するキーワードを解析し、選定し、選定されたキーワードを、特許情報から探索し、探索した結果と、キーワードを解析した結果とを用いて、分別符号と特許との関連性を示すスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、特許情報に分別符号を付与する。

　特許情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、利用者情報に含まれる利用者のうちいずれの利用者に関連するものであるかを示す利用者特定情報を設定し、利用者を指定し、指定された利用者に対応する利用者特定情報が設定された文書ファイルを検索し、メールスレッドを一括表示し、抽出された特許情報に含まれる文書ファイルそれぞれが、所定の知財事案に関連するものであるか否かを示す情報を受け付ける。所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　特許情報、利用者情報を含むデジタル情報を取得し、特許情報に含まれる文書ファイルをいずれの言語に翻訳するかの指定を受け付け、文書ファイルを翻訳し、特許情報から、指定された文書ファイルと同一の内容を示す共通文書ファイルを抽出し、抽出された特許情報の文書ファイルそれぞれが、所定の知財事案に関連するものであるか否かを示す付帯情報を設定し、翻訳関連情報および付帯情報に基づいて、所定の知財事案に関連する文書ファイルを出力する。

　レビュアが所定の知財事案に関連するか否かを判断するためのキーワードをデータベースに登録し、データベースに登録されたキーワードを特許情報から検索し、検索されたキーワードを含むセンテンスを、特許情報から抽出し、抽出されたセンテンスから抽出される特徴量により、所定の知財事案との関連度合いを示すスコアを算出し、スコアに応じてセンテンスの強調の程度を変化させる。

　レビュアが行った所定の知財事案との関連性判断の結果、または関連性判断の進捗速度を実績情報として記録し、結果または進捗速度に関する予測情報を生成し、実績情報および予測情報を比較し、比較結果に基づいて、レビュアの関連性判断に対する評価を呈示するアイコンを生成する。

　特許群と所定の知財事案との関連性を示す結果情報について、レビュアから入力を受け付け、特許群に共通して出現する要素の特徴から、その要素の評価値を結果情報ごとに算出し、評価値に基づいて要素を選定し、選定された要素とその評価値とから、文書データのスコアを算出し、スコアに基づいて再現率を算出する。

　特許をレビュアに対して表示し、レビューの対象特許に対して、レビュアが所定の知財事案に関連するか否かの判断に基づいて付与した識別情報（タグ）を受け付け、タグを受け付けた対象特許の特徴量と、文書の特徴量とを比較し、比較結果に基づいて、所定のタグに対応する文書のスコアを更新し、更新されたスコアに基づいて、表示される特許の表示順番を制御する。

　ソースコードが更新された際には、更新されたソースコードを記録し、記録されたソースコードから実行可能ファイルを作成し、実行可能ファイルを検証するために実行し、実行した検証結果を送信し、検証結果の配信をサーバが受け付ける。

　レビュアが所定の知財事案との関連性について判断する文書群と、文書群を分類するための分類条件をレビュアに選択させるための分類ボタンとを表示し、レビュアが選択した分類ボタンに関する情報を選択情報として受け付け、選択情報に基づいて文書群を分析した結果によって、文書データを分類し、分類した結果に基づいて文書群を表示する。

　文書データの付帯情報をそれぞれ確認し、付帯情報に基づいて文書データをスレッドに分類し、分類した文書データの付帯情報に含まれる要素をスレッドごとに抽出し、抽出した要素に基づいてスレッド間の類似度を解析し、類似度に基づいてスレッド同士を統合する。

　パスワードで保護されたパスワード付ファイルを抽出し、パスワードの候補となる候補単語が登録された辞書ファイルを用いて、パスワード付ファイルに対して候補単語を入力し、パスワード解除済ファイルに対して、レビュアが行った所定の知財事案との関連性の判断結果を受け付ける。

　バイナリ形式の検索対象ファイルのデータを、複数のブロックに分割し、ブロックのデータを、バイナリ形式の検索先ファイルから検索し、検索された結果を出力する。

　調査対象となる対象デジタル情報（特許情報）を選択し、特定事項（所定の知財事案）と関連性を有する複数の単語の組み合せを格納し、選択された対象デジタル情報の中に、格納されている複数の単語の組み合せが含まれているか否かを検索し、含まれている場合、形態素解析の結果に基づいて、対象デジタル情報の特定事項との関連性を判断し、判断結果を対象デジタル情報に対応づける。

　特許情報から文書群を抽出し、文書群に分別符号を付与するために、ユーザから分別符号の入力を受け付け、文書群を分別符号ごとに分別し、分別された文書群において共通して出現するキーワードを解析し、選定し、選定したキーワードを、特許情報から探索し、探索した結果とキーワードを解析した結果とを用いて、スコアを算出し、算出したスコアに基づいて、特許情報に分別符号を付与し、スコアの算出結果および分別結果を画面に表示し、再現率と規格化順位との関係に基づいて、再確認に必要な文書数を算出する。

　キーワードデータベースに、（１ａ）分別符号Ａ、（１ｂ）分別符号Ａが付与された特許文書に含まれるキーワード、（１ｃ）分別符号Ａとキーワードとの対応関係を示すキーワード対応情報が、保存されており、関連用語データベースに、（２ａ）分別符号Ｂ、（２ｂ）分別符号Ｂが付与された特許文書において出現頻度が高い関連用語、（２ｃ）分別符号Ｂと関連用語との対応関係を示す関連用語対応情報が、保存されており、上記（１ｃ）のキーワード対応情報に基づいて、上記（１ｂ）のキーワードを含む特許文書に対して分別符号Ａを付与し、上記において分別符号Ａを付与しなかった特許文書から、上記（２ｂ）の関連用語を含む特許文書を抽出し、関連用語の評価値・数に基づいてスコアを算出し、そのスコアと上記（２ｃ）の関連用語対応情報に基づいて、スコアが一定値を超過した特許文書に分別符号Ｂを付与し、上記において分別符号Ｂを付与しなかった特許文書に対して、ユーザから分別符号Ｃの付与を受け付け、分別符号Ｃを付与された特許文書を解析し、解析した結果に基づいて、分別符号が付与されていない特許文書に対して分別符号Ｄを付与する。

　所定の知財事案との関連性を示すスコアを文書（特許情報）ごとに算出し、算出したスコアに基づいて所定の順序で文書を抽出し、抽出された文書に対して、レビュアが所定の知財事案との関連性に基づいて付与した分別符号を受け付け、分別符号に基づいて、抽出された文書を分別符号ごとに分別し、分別された文書において、共通して出現するキーワードを解析し選定し、選定したキーワードを特許情報から探索し、探索結果と解析結果とを用いて、スコアを文書ごとに再度算出する。

　調査基礎データベースに、所定の知財事案に関連する情報が格納されており、所定の知財事案のカテゴリ（例えば、特許、実用新案、意匠、商標など）の入力を受け付け、受け付けたカテゴリに基づいて、調査の対象とする調査カテゴリを判定し、調査基礎データベースから必要な情報の種類を抽出する。

　特定の行動を行った行動主体のネットワーク上のメッセージファイルの送受信履歴に基づいて作成された行動発生モデルを格納し、主体のネットワーク上のメッセージファイルの送受信履歴に基づいて、主体のプロファイル情報を作成し、プロファイル情報と行動発生モデルとの適合性を示すスコアを算出し、スコアに基づいて、特定の行動が発生する可能性を判定する。

　所定の知財事案に関して、案件ごとの分別作業結果を含む案件調査結果を収集し、所定の知財事案に関して調査するための調査モデルパラメータを登録し、新たな調査案件の調査内容が入力されると、登録された調査モデルパラメータを検索して、入力情報に関連した調査モデルパラメータを抽出し、抽出した調査モデルパラメータを用いて調査モデルの出力を行い、調査モデル出力結果から新たな調査案件の調査を実施するための事前情報を構成する。

　利用者に関する利用者情報を取得し、利用者情報に基づいて、一定時間ごとに、更新されたデジタル情報を取得し、取得されたデジタル情報に関する、記録先情報、ファイル名、メタデータに基づいて、取得されたデジタル情報を構成する複数のファイルを、所定の保存場所に整理し、整理された複数のファイルの状況を、デジタル情報にアクセスした利用者の状況が把握できるよう可視化した状況分布を作成する。

　デジタル情報に関連付けられているメタデータを取得し、特定事項と関係を有する第１デジタル情報とメタデータとの関係に基づいて、重みづけパラメーターセットを更新し、重みづけパラメーターセットを用いて、形態素とデジタル情報との関連性を更新する。

　対象データに対して手動で付与された分別符号Ａを受け付け、対象データの関連性スコアを計算し、関連性スコアに基づいて、分別符号Ａの正誤を判断し、正誤判断の結果に基づいて、対象データに付与すべき分別符号を決定する。

　所定の知財事案のカテゴリの入力を受け付け、受け付けたカテゴリに基づいて調査を行い、調査の結果を報告するための報告書を作成し、調査基礎データベースに、所定の知財事案に関連する情報を格納し、受け付けたカテゴリに基づいて、調査の対象とする調査カテゴリを判定し、必要な情報の種類を調査基礎データベースから抽出し、抽出した情報の種類をレビュアに提示し、提示された情報の種類に対応した、分別符号の付与に利用されるキーワード等の入力を、レビュアから受け付け、文書（特許情報）に対して自動で分別符号を付与する。

　主体の公開情報を取得し、公開情報を分析し、主体の外的要素を出力し、特定の行動を行った行動主体の行動外的要素に基づいた行動発生モデルを格納し、主体の外的要素から行動発生モデルに適合する行動要因を抽出して格納し、主体の内部情報を取得し、内部情報を分析し、主体の内的要素を出力し、内的要素と行動要因との類似性に基づいて、解析対象を自動で特定する。

　デジタル情報と特定事項との関連性を示す関連性情報を、レビュアから取得し、デジタル情報と特定事項との関連に応じて決定される関連性スコアを、デジタル情報ごとに算出し、関連性スコアの所定の範囲ごとに、各範囲に含まれる関連性スコアを有するデジタル情報の総数に対して、その範囲に含まれるデジタル情報に付与された関連性情報の数の比率を算出し、各範囲のそれぞれに対応づけられた複数の区画を、比率に基づいて色相、明度、または彩度を変化させて表示する。

　文書（特許情報）と分別符号との結びつきの強さを示すスコアを時系列的に算出し、算出されたスコアから、スコアの時系列的な変化を検出し、検出されたスコアの時系列的な変化を判定するに際し、所定の基準値を超えたスコアの変化した時期を判定した結果に基づいて、調査案件と抽出された文書の関連度を調査判定し、特定事項と関連性を有するものであって、共起表現を含む複数のキーワードに対応づけられる重み付け情報を格納し、デジタル情報にスコアを対応づけ、スコアに基づいて、デジタル情報から標本となる標本デジタル情報を抽出し、抽出された標本デジタル情報を解析することで、重み付け情報を更新する。

　複数の文書（特許情報）に含まれるそれぞれの文書を分類可能な指標であるカテゴリを選択し、スコアをカテゴリごとに算出する。

　所定の知財事案の原因となる、所定の行動主体による所定の行為を、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズを、スコアに基づいて特定し、フェーズの時間的な遷移に基づいて、特定されたフェーズの変化を推定する。

　所定の知財事案の原因となる所定の行為が生じる生成過程モデルを、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズごとに格納し、所定の知財事案に関連する情報を、カテゴリおよび生成過程モデルごとに格納し、フェーズの時間的な序列を示す時系列情報を格納し、上記の情報に基づいて特許情報を分析し、所定の行為が生じる可能性を示す指標を分析した結果から算出する。

　所定の知財事案となる所定の行為が生じる生成過程モデルを、当該所定の行為の進展に応じて分類するフェーズごとに格納し、所定の知財事案に関連する情報を、カテゴリおよび生成過程モデルごとに格納し、フェーズの時間的な序列を示す時系列情報を格納し、所定の知財事案または不正調査に関連する複数の人物の関係性を格納し、上記の情報に基づいて特許情報を分析し、現在のフェーズを特定する。

　動作を表す動詞が文書（特許情報）に含まれる場合、動作の対象を表す目的語を特定し、動詞および目的語を含む文書の属性を示すメタデータと、その動詞および目的語とを関連付け、関連付けに基づいて、文書と事案との関係性を評価し、事案に関連する複数の人物の関係性を表示する。

　複数の端末間で送受信され、複数の人物のそれぞれに対応づけられる通信データを取得し、取得した通信データの内容を分析し、分析結果を用いて、通信データの内容と所定の知財事案との関係性を評価し、評価結果に基づいて、所定の知財事案に関連する複数の人物の関係性を表示する。

　特許情報に含まれる文書が、特許情報と所定の知財事案または不正調査との関連度を示す分別符号と結びつく強さを示すスコアを算出し、算出されたスコアに応じて、そのスコアをユーザに報告し、所定の知財事案の調査種類に応じて、調査レポートを出力する。

　機密度に対応付けて機密情報を記憶するデータベースを照会し、ネットワークの外部に対するアクセスによって機密情報が漏洩する危険性を示す漏洩度を算出し、機密度または漏洩度が、機密情報が漏洩する基準を満たすか否かを判定し、満たすと判定された場合、漏洩の主体を特定する。

　ある期間に含まれるビヘイビアの系列Ａと、直近の期間に含まれるビヘイビアの系列Ｂとを比較することによって、系列Ａと系列Ｂとの差異を抽出し、抽出された差異が、機密情報が漏洩する危険性が高まったことを示唆する基準に達したか否かを判定し、達したと判定された場合、管理者に危険性を報知する。

　文書（特許情報）に含まれるセンテンスに所定のキーワードが含まれるか否かを示すキーワードベクトルを、センテンスごとに生成し、キーワードベクトルを、所定のキーワードと他のキーワードとの相関を示す相関マトリクスにそれぞれ乗じることによって、センテンスごとに相関ベクトルを得、全ての相関ベクトルについて合算した値に基づいて、スコアを算出する。

　未判断データ（レビュアが判断していないタグ無しデータ）を分別するための閾値を、既判断データ（レビュアが判断したタグ有りデータ）について算出されたスコアから特定し、特定された閾値と、未判断データについて算出されたスコアとを比較した結果に応じて、未判断データをレビュアに報告すべきデータとして設定する。

　所定の知財事案と関係するか否かがレビュアによって分別された分別文書（分別された特許情報）に含まれるキーワードの重みづけを学習し、所定の知財事案と関係するか否かがレビュアによって未だ分別されていない未分別文書（分別されていない特許情報）から、分別文書に含まれるキーワードを探索し、探索されたキーワードと学習されたキーワードの重みづけを用いて、未分別文書と分別符号との結びつきの強さを評価したスコアを算出する。

１：知財評価システム、１１：権利侵害解析評価部、１２：侵害性解析評価部、１３：営業秘密管理評価部、１４：電子スタンプ管理評価部、１５：データ入力受付部、１６：操作者入力受付部、１７：ウェブ（Web）データ入力受付部、１８：記憶部、１９：要素評価部、２０：キーワード抽出部、２１：関係性評価部、２２：スコア算出データ抽出部、２３：閾値特定部、２４：スコア算出部、２５：データ表示部、３０：評価結果出力部、６０：情報格納装置

Claims

　取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価システムであって、
　前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価し、及び評価された要素を再評価して更新する要素評価部と、
　前記要素に基づいて、前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を評価し、及び評価された関係性に基づいて再評価することにより更新された要素に基づいて、前記取得された特許情報に関するデータと前記所定の知財事案との関係性を再評価して更新する関係性評価部と、
　前記関係性評価部により得られた関係性又は更新された関係性について閾値を特定し、該関係性又は更新された関係性と該閾値を比較する閾値特定部と、
　前記要素評価部、前記関係性評価部、及び前記閾値特定部を制御して、前記取得された特許情報と前記所定の知財事案との再評価された関係性を取得し、該再評価された関係性と前記閾値との比較に応じて、該再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する特許情報解析部を備える知財評価システム。
　権利行使の根拠となる特許を特定し、製品が、特定された権利行使の根拠となる特許に対して有する関係性を評価する権利侵害解析評価部を備える請求項１に記載の知財評価システム。
　前記製品に関するデータが、ウェブ上で検索されたキーワードに基づいて更新して特定される請求項２に記載の知財評価システム。
　前記製品に関するデータについて、特定された権利行使の根拠となる特許との関係性を評価する請求項３に記載の知財評価システム。
　前記製品に関するデータについて、前記特定の知財事案との関係性の強さを示すスコア値を算出することにより、特定された権利行使の根拠となる特許との関係性を評価する請求項２から４のいずれか１項に記載の知財評価システム。
　算出された該スコア値が高い製品に関するデータからキーワードを抽出することにより、特定された権利行使の根拠となる特許との関係性を評価する請求項５に記載の知財評価システム。
　特定された権利行使の根拠となる特許との関係性の評価からクレームチャートを作成する請求項２から６のいずれか１項に記載の知財評価システム。
　製品を特定し、特定された該製品に対する検索により取得された特許が、特定された該製品に対して有する関係性を評価する侵害性解析評価部を備える請求項１～７のいずれか１項に記載の知財評価システム。
　営業秘密に関するデータを抽出し、当該抽出された営業秘密に関するデータと営業秘密との関係性を評価し、当該関係性が特定の閾値を超える場合に、前記抽出された営業秘密に関するデータの外部持ち出し又は送信準備作業を監視し、前記外部持ち出し又は準備作業が検出された場合に、前記外部持ち出し又は準備作業に対応する処理を実行する営業秘密管理評価部を備える請求項１から８のいずれか１項に記載の知財評価システム。
　電子スタンプの対象を選定し、電子スタンプの対象を特定する要素を評価し、取得データから電子スタンプ候補データを抽出し、評価された要素に基づいて電子スタンプ候補データの関係性を評価し、評価された要素と関係性を更新し、評価又は更新された関係性が所定値を超える場合に電子スタンプ処理を認証し、電子スタンプ処理を送信する電子スタンプ管理評価部を備える請求項１から９のいずれか１項に記載の知財評価システム。
　取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価システムの制御方法であって、
　取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価する要素評価ステップと、
　前記要素に基づいて前記データ入力受付部により取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価する関係性評価ステップと、
　取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための前記要素を再評価する要素再評価ステップと、
　再評価された前記要素に基づいて取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を再評価する関係性再評価ステップと、
　再評価された関係性を、前記関係性について特定された閾値と比較する比較ステップと、
　前記閾値との比較に応じて、再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する出力ステップとを含む知財評価システムの制御方法。
　取得された特許情報に関するデータから所定の知財事案との関係性を評価する知財評価プログラムであって、
　コンピュータに、
　取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための要素を評価する要素評価機能と、
　前記要素に基づいて前記データ入力受付部により取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価する関係性評価機能と、
　取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を評価するための前記要素を再評価する要素再評価機能と、
　再評価された前記要素に基づいて取得された特許情報に関するデータと所定の知財事案との関係性を再評価する関係性再評価機能と、
　再評価された関係性を、前記関係性について特定された閾値と比較する比較機能と、
　前記閾値との比較に応じて、再評価された関係性を、特許情報と所定の知財事案との関係性を評価した結果として出力する出力機能とを実現させる知財評価プログラム。