WO2024018961A1 - 情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータプログラム Download PDF

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WO2024018961A1
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keyword
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business
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growth
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真之 正林
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真之 正林
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a computer program.
  • Patent Document 1 discloses a technique for determining the asset value of a patent by performing a rating based on the history of patent rights and technical information, and performing a regression analysis of the asset value of a company and patent power.
  • Patent Document 2 discloses a technique for determining whether a patent covers the business scope of a licensee so that both the patent right holder and the licensee can obtain profits.
  • the present invention was made in view of this situation, and its purpose is to appropriately evaluate the growth potential of a business.
  • one aspect of the present invention is to a first keyword extraction means for extracting a first keyword from the business content of the first company; Growth potential score calculation means for calculating a growth potential score for the business content based on the first keyword; Judgment means for determining whether or not to invest in the first company based on the growth potential score;
  • This is an information processing device having:
  • the growth potential of a business can be appropriately evaluated.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of an evaluation system.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of a server.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of a functional configuration of a server. It is a flowchart which shows an example of evaluation processing. It is a figure showing an example of the table used in evaluation processing. It is a flowchart which shows an example of evaluation processing. It is a figure showing an example of the table used in evaluation processing.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of evaluating the growth potential of a business to which the information processing apparatus according to the present embodiment is applied.
  • an evaluation system that simulates the degree of business contribution through assignment, transfer, and licensing of patent rights held by a predetermined company will be described. That is, the evaluation system according to this embodiment provides support for appropriately recovering the invested funds when an investing company invests in a startup company.
  • the investing company determines whether to acquire the patent rights of the startup company on its behalf or whether the patents should be assigned (judgment on patent application). Additionally, it is determined whether patents owned by the investing company should be transferred or licensed (determination of transfer license).
  • a startup company is a company that has just been founded, does not have sufficient funds, and requires investment.
  • the recipient is not limited to this, and may be any party receiving investment, such as a large company, a sole proprietorship, or an individual.
  • Investing companies are companies that have sufficient funds to invest in the startup companies mentioned above.
  • companies that invest include large companies, investment departments of investment companies and banks, and corporate venture capital of business companies.
  • examples of invested companies include professional firms (law firms, accounting firms, tax accountant firms, patent firms, etc.). Note that this is not limited to corporations, and may be sole proprietorships, individuals, etc.
  • FIG. 2 is a diagram showing an overview of the system configuration of the evaluation system according to the present embodiment.
  • a server 1 that performs processing, a startup company terminal 2 operated by a person in charge of the startup company, and an invested company terminal 3 operated by a person in charge of the investing company are connected to a predetermined network such as the Internet. They are configured by being interconnected via a network N.
  • the server 1 cooperates with the operations of the startup company terminal 2 and the investing company terminal 3 to execute various processes.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the hardware configuration of the server 1 according to this embodiment.
  • the server 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, a bus 14, an input/output interface 15, an output section 16, and an input section 17. , a storage section 18, a communication section 19, and a drive 20.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the CPU 11 executes various processes according to programs recorded in the ROM 12 or programs loaded from the storage unit 18 to the RAM 13.
  • the RAM 13 also appropriately stores data necessary for the CPU 11 to execute various processes.
  • the CPU 11, ROM 12, and RAM 13 are interconnected via a bus 14.
  • An input/output interface 15 is also connected to this bus 14 .
  • An output section 16 , an input section 17 , a storage section 18 , a communication section 19 , and a drive 20 are connected to the input/output interface 15 .
  • the output unit 16 is composed of a display, a speaker, etc., and outputs various information as images and sounds.
  • the input unit 17 includes a keyboard, a mouse, etc., and inputs various information.
  • the storage unit 18 is composed of a hard disk, DRAM (Dynamic Random Access Memory), etc., and stores various data.
  • the communication unit 19 communicates with other devices via a network N including the Internet.
  • a removable medium 21 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, etc. is appropriately installed in the drive 20.
  • the program read from the removable medium 21 by the drive 20 is installed in the storage unit 18 as necessary. Further, the removable medium 21 can also store various data stored in the storage section 18 in the same manner as the storage section 18.
  • startup company terminal 2 and the investing company terminal 3 have the same hardware configuration as that shown in FIG. 3.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the server 1 according to this embodiment.
  • the acquisition section 31, the extraction section 32, the conversion section 33, the analysis section 34, the score calculation section 35, the judgment section 36, the output section 37, etc. function.
  • the acquisition unit 31 acquires business details of a startup company (first company) in determining whether to apply for a patent. For example, the acquisition unit 31 acquires business plan data from the startup company terminal 2. The acquired business plan is stored in the business plan DB 41. Note that the subsequent processing may be performed using a business plan stored in the business plan DB 41 in advance.
  • the acquisition unit 31 acquires patent information held by an investing company (second company) that has invested in a startup company in determining a transfer license.
  • the acquisition unit 31 acquires patent information stored in the owned patent DB 45. Examples of patent information include data regarding patents held by investing companies. In this embodiment, it is assumed that the patent information is stored in the patent information DB 44.
  • the extraction unit 32 extracts a business keyword (first keyword) from the above-mentioned business content of a startup company in determining whether to apply for a patent.
  • a business keyword first keyword
  • the method for extracting business keywords is not particularly limited, in this embodiment, among the words extracted by performing various natural language processing etc., based on the table stored in the keyword DB 42, words that match or are similar to the keyword are selected. Suppose we want to extract words.
  • the keyword DB 42 stores, for example, predetermined business fields and trend keywords obtained by crawling or scraping web page information on the Internet in association with each other, and is updated as appropriate.
  • the extraction unit 32 extracts a technical keyword (second keyword) from the above-mentioned patent information in determining the transfer license.
  • the method for extracting technical keywords is not particularly limited, and it is preferable to extract words related to general technologies from among the words extracted by performing various natural language processing or the like.
  • the extraction unit 32 extracts a business progress keyword (third keyword) from the business performance information of the startup company in determining the transfer license.
  • the method for extracting business progress keywords is not particularly limited, and it is preferable to extract words related to general business from among the words extracted by performing various natural language processing and the like.
  • the business performance information is information regarding the performance performed according to the business plan of the startup company. For example, business performance information includes annual business reports, reports to investors, IR information, securities reports, and the like. When a modification is made to a business plan, information that includes the content of the modification shall correspond to business performance information.
  • the business performance information may be acquired by the above-mentioned acquisition unit 31, or may be stored in advance in the storage unit 18 (for example, business performance DB 46).
  • the various extracted keywords are stored in the keyword DB 42.
  • the conversion unit 33 converts business keywords into patent classification codes in determining patent applications. For example, the conversion unit 33 converts a business keyword into a patent classification code by referring to the keyword DB 42 and the patent classification code DB 43. Specifically, the conversion unit 33 extracts a business area from the business keyword and converts it into a patent classification code corresponding to the business area.
  • the patent classification code DB 43 stores, for example, a predetermined business area and a patent classification code (eg, IPC code) corresponding to the business area in association with each other, and is updated as appropriate.
  • the converting unit 33 may use a predetermined patent information search site to convert into a patent classification code corresponding to a word that matches or is similar to the business keyword.
  • the analysis unit 34 analyzes patent applications related to business keywords based on business keywords and patent classification codes. For example, the analysis unit 34 analyzes the growth rate in the number of applications, registration rate, citation rate, etc. in patent applications (population) related to business keywords. Note that the analysis unit 34 may analyze factors other than the above-mentioned expansion rate, registration rate, and citation rate.
  • the growth rate indicates the growth rate of the number of patent applications related to a predetermined business field among the population.
  • the registration rate indicates the proportion of patents related to a predetermined business field among the population.
  • the citation rate indicates the rate at which patent documents related to a predetermined business field are cited (cited as prior documents) by other patent documents among the population.
  • an IPC code may be used as the patent classification code.
  • the analysis unit 34 may search a patent database and look at trends in the number of patent applications for each IPC code (or each business area).
  • the score calculation unit 35 calculates a growth score for the business content based on business keywords in determining whether to apply for a patent. For example, the score calculation unit 35 performs scoring using a predetermined coefficient on the above analysis result (details will be described later using FIGS. 6A to 6E). Further, for example, the score calculation unit 35 may calculate the growth potential score based on the acquired business keyword using a classifier (such as AI) generated by machine learning or the like. In addition, the score calculation unit 35 calculates a matching score between the technical keyword and the business progress keyword in determining the transfer license. For example, the score calculation unit 35 calculates a matching score (match rate) for each project based on the degree of overlap between the technical keyword and the project progress keyword (details will be described later using FIGS. 8A and 8B).
  • a matching score match rate
  • the determining unit 36 determines whether or not to invest in a startup company (for example, to acquire patent rights and cover maintenance costs on behalf of the startup company) based on the above-mentioned growth score. For example, the determination unit 36 determines that investment in a startup company should be made when the growth potential score is equal to or higher than a predetermined threshold. Further, in determining the transfer license, the determination unit 36 determines whether or not the patent owned by the investing company should be transferred or licensed. For example, when the matching score is equal to or greater than a predetermined threshold, the determining unit 36 determines that the patent owned by the investing company should be assigned or licensed. The determining unit 36 may determine that a license should be issued if the current or future business content of the investing company overlaps with the business content of the startup company, and may determine that a transfer should be made if they do not overlap.
  • the output unit 37 outputs the above-mentioned judgment result to the investing company terminal 3. For example, when the above-mentioned matching score is larger than a predetermined value, the output unit 37 outputs the corresponding patent information to the investing company terminal 3 as a transfer candidate.
  • the storage unit 18 of the server 1 shown in FIG. 4 is provided with a business plan DB 41, a keyword DB 42, a patent classification code DB 43, a patent information DB 44, a held patent DB 45, a business results DB 46, and the like.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the patent application determination process according to the present embodiment.
  • step S11 the extraction unit 32 extracts business keywords related to the business area from the business plan of the startup company.
  • step S12 the conversion unit 33 converts the business keyword into a patent classification code.
  • the conversion unit 33 may convert business keywords into patent classification codes using a table described below.
  • step S13 the analysis unit 34 analyzes the growth rate of the number of applications, registration rate, citation rate, etc. in patent applications (population) related to the business keyword.
  • step S14 the analysis unit 34 searches for patent information based on the business keyword and patent classification code, and analyzes trends in patent applications related to the business keyword from the search results.
  • step S16 the determination unit 36 determines the patent application policy according to the growth score (expectation level). For example, the determining unit 36 determines whether or not to cover patent acquisition and maintenance costs for a startup company.
  • FIG. 6A to 6E are diagrams showing examples of tables used in patent application determination processing.
  • FIG. 6A is an example of a table that associates business areas (businesses) with keywords.
  • a table as shown in FIG. 6A is stored in the keyword DB 42.
  • the keywords shown in FIG. 6A are trend keywords obtained by crawling or scraping web page information on the Internet, as described above, and are updated as appropriate.
  • the keywords corresponding to the business keywords such as "watching over,””dementia,” and “communication,” are linked to the business areas of "watching over the elderly,””dementiaprevention," and “communication with family members.” An example in which "terminal" is extracted is shown.
  • FIG. 6B is an example of a table that associates business areas with patent classification codes.
  • a table as shown in FIG. 6B is stored in the patent classification code DB 43.
  • FIG. 6B shows an example in which a patent classification code such as "G06Q0/22" corresponding to the above-mentioned business area is extracted.
  • FIG. 6C is a table showing an example of analysis results (growth rate, registration rate, citation rate, overall) for each business area.
  • the growth rate, registration rate, citation rate, and their total (total value) are analyzed when comparing the predetermined period of each business area.
  • An example is shown below. Note that the predetermined period is not particularly limited, but may be, for example, a comparison between the most recent five years and the previous five years.
  • FIG. 6D is a table showing an example of an analysis result obtained by multiplying the above-mentioned analysis result (for example, the above-mentioned total) by a predetermined coefficient.
  • the total value in FIG. 6D is output as the above-mentioned growth score.
  • the coefficient may be set in advance depending on the importance of the business (business field) from the perspective of the investing company, and may be set in advance depending on the number and frequency of extracted keywords when performing the above-mentioned crawling etc. may also be determined.
  • FIG. 6E is an example in which the expectation level of a patent application is expressed in three levels using a predetermined threshold value.
  • the determination results are shown using predetermined threshold values Th1 (for example, 50) and Th2 (for example, 20).
  • Th1 for example, 50
  • Th2 for example, 20
  • the determining unit 36 may determine that the patent application level is "Positive", that is, that investment should be made when the total value is greater than the threshold Th1.
  • the determining unit 36 may determine that the patent application level is "Normal", that is, neither can be said about the investment when the total value is less than or equal to the threshold value Th1 and greater than or equal to the threshold value Th2.
  • the determination unit 36 may determine that the patent application level is "Negative", that is, that investment should not be made when the total value is smaller than the threshold Th2.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of transfer license determination processing according to the present embodiment.
  • step S21 the acquisition unit 31 acquires patent information (patent list) held by the investing company.
  • step S22 the extraction unit 32 extracts technical keywords related to patents based on the patent information.
  • step S23 the extraction unit 32 extracts business progress keywords of the startup company.
  • step S24 the score calculation unit 35 calculates the degree of matching between the technical keyword and the business progress keyword.
  • step S25 the determining unit 36 determines whether the degree of matching is greater than or equal to a predetermined threshold. If it is greater than or equal to the predetermined threshold, the process advances to step S26; otherwise, the process advances to step S22.
  • step S26 the determination unit 36 determines that the patent held by the investing company should be assigned. Then, the determination unit 36 stores patents related to the technical keyword as transfer candidates in a predetermined storage unit.
  • FIGS. 8A and 8B are diagrams showing an example of a table used in the transfer license determination process.
  • Figure 8A shows an example of the technical keywords of the invested company (our application keywords), the business progress keywords of the startup company (business status keywords), and the matching rate (matching score) of each keyword for each predetermined business. Showing. In the example of FIG. 8A, it is shown that the business area "watching over the elderly" is not currently being carried out based on the business progress of the startup company. Furthermore, in the business field "dementia prevention", the match rate is shown to be 100% because all of the keywords (three keywords) match. Furthermore, in the business field "family communication terminals," only one of each keyword (three keywords) matches, so the match rate is shown to be 33%.
  • FIG. 8B is an example in which a predetermined threshold value is used to show the determination result in two stages regarding whether or not a patent can be assigned.
  • the determination result is shown using a predetermined threshold Th3 (for example, 30).
  • Th3 for example, 30
  • the determining unit 36 may determine that patent transfer is "possible", that is, that the patent should be transferred, when the degree of matching is equal to or higher than the threshold Th3. Further, for example, when the degree of match is less than the threshold Th3, the determining unit 36 may determine that the patent is not transferable, that is, the patent should not be transferred.
  • startup companies can proactively patent their own technology (or apply for a patent) without incurring any funds themselves, even if their business content is uncertain. can do. This can achieve similar effects to conventional stock transfers, but unlike stock transfers, startup companies can obtain support from investing companies without having their management policies influenced by the investing companies. Can be done.
  • the investing company can negotiate with the startup company in its favor when the startup company grows, instead of paying the startup company's application costs on behalf of the company. be able to.
  • the investing company and the startup company are one company, but either one or both may be multiple companies.
  • the investing company and the startup company may be one company, but either one or both may be multiple companies.
  • the series of processes described above can be executed by hardware or by software.
  • the above-described functional configuration is merely an example and is not particularly limited. That is, it is sufficient that the information processing system is equipped with a function that can execute the series of processes described above as a whole, and what kind of functional blocks are used to realize this function is not particularly limited to the above-mentioned example.
  • the location of the functional blocks is not particularly limited, and may be arbitrary.
  • the functional blocks of the server may be transferred to another device.
  • functional blocks of other devices may be transferred to a server or the like.
  • one functional block may be configured by a single piece of hardware, a single piece of software, or a combination thereof.
  • the computer may be a computer built into dedicated hardware. Further, the computer may be a computer that can execute various functions by installing various programs, such as a server, a general-purpose smartphone, or a personal computer.
  • Recording media containing such programs not only consist of removable media (not shown) that is distributed separately from the main body of the device in order to provide programs to users, etc., but also those that are pre-installed in the main body of the device and provided to the user. It consists of recording media etc. provided to etc. Since the program can be distributed via a network, the recording medium may be mounted on or accessible from a computer connected or connectable to the network.
  • the step of writing a program to be recorded on a recording medium is not only a process that is performed chronologically in accordance with the order, but also a process that is not necessarily performed chronologically but in parallel or individually. It also includes the processing to be executed.
  • the term system refers to an overall device composed of a plurality of devices, a plurality of means, and the like.
  • the information processing device to which the present invention is applied can take various embodiments having the following configurations. That is, (1) a first keyword extraction means (extraction unit 32) that extracts a first keyword from the business content of a first company; and a growth potential that calculates a growth score for the business content based on the first keyword.
  • An information processing device comprising a score calculation unit (score calculation unit 35) and a determination unit (judgment unit 36) for determining whether or not to invest in the first company based on the growth potential score. be.
  • the growth score calculation means preferably calculates the growth score for the business content based on the analysis result by the analysis means.
  • the analysis means preferably calculates at least one of an application growth rate, a registration rate, and a citation rate in patent applications related to the first keyword.
  • a patent information acquisition unit acquisition unit 31
  • 2 keyword extraction means extraction unit 32
  • a third keyword extraction means extraction unit 32
  • a matching score calculation unit that calculates a score
  • an output unit output unit 37
  • the matching score calculation means preferably calculates the matching score based on the degree of overlap between the second keyword and the third keyword for each predetermined business area.
  • one aspect of the present invention includes (6) a first keyword extraction step in which the computer extracts a first keyword from business content in the first company, and a growth potential score for the business content based on the first keyword.
  • This is a control method for an information processing device that executes a growth score calculation step of calculating the growth potential score, and a judgment step of determining whether or not to invest in the first company based on the growth score.
  • one aspect of the present invention includes (7) a first keyword extraction step of extracting a first keyword from the business content of the first company, and calculating a growth potential score for the business content based on the first keyword.
  • This is a computer program for causing a computer to execute a step of calculating a growth potential score and a step of determining whether or not to invest in the first company based on the growth score.

Abstract

情報処理装置は、第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出手段と、前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出手段と、前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断手段と、を有する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータプログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびコンピュータプログラムに関する。
　近年、大企業等の出資企業によるスタートアップ企業への投資が行われるようになってきている。投資を行うスキームでは、例えば、特許権を投資対象として、出資企業が特許権等を保持し、スタートアップ企業が成長した時点で、特許権等を出資企業から譲渡またはライセンスをすることにより、投資の回収を行うことが行われる。このようなスキームにおいては、特許の価値を適切に評価することが、出資企業およびスタートアップ企業にとって重要になる。
　特許の価値を評価する技術として様々な技術が開示されている。特許文献１では、特許権の履歴や技術情報により格付けを行い、企業の資産価値と特許力の回帰分析により、特許の資産価値を求める技術が開示されている。特許文献２では、特許権利者とライセンシーの両者が利益を得られるようにライセンス相手の事業範囲を特許がカバーしているかを判断する技術が開示されている。
特開２０１７－０６８３７３号公報 特開２００９－０６４２４６号公報
　しかしながら、特許権など知的財産権を譲渡により、金融機関や事業会社が投資回収を行う場合では、将来の事業の成長性を考慮しながら、スタートアップの特許権取得に投資をするべきかを見極める必要がある。上記に示した従来の仕組みでは、事業の成長性を考慮することはできなかった。
　本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、事業の成長性を適切に評価すること目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の一態様は、
　第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出手段と、
　前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出手段と、
　前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断手段と、
　を有する情報処理装置である。
　本発明によれば、事業の成長性を適切に評価することができる。
本実施形態の概要を示す図である。 評価システムの構成の概略を示す図である。 サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 サーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。 評価処理の一例を示すフローチャートである。 評価処理で用いるテーブルの一例を示す図である。 評価処理の一例を示すフローチャートである。 評価処理で用いるテーブルの一例を示す図である。
（実施形態）
＜概要＞
　以下、本実施形態について、図面を用いて説明する。
　図１は、本実施形態に係る情報処理装置が適用される事業の成長性評価の事例を示す図である。本実施形態では、所定の企業が保持する特許権の譲渡、移転、ライセンスによる事業貢献度をシュミレーションする評価システムについて説明する。すなわち、本実施形態に係る評価システムは、出資企業がスタートアップ企業へ投資する際に、投資資金の回収を適切に実行するための支援を行う。
　上述のように、近年、大企業等の出資企業によるスタートアップ企業への投資が行われるようになってきている。出資企業では、スタートアップ企業への投資を通じて、キャピタルゲイン・インカムゲインの獲得やイノベーションにつながる事業開発を狙っている。例えば、事業会社（出資企業）において、スタートアップ企業が成長し、出資企業とスタートアップ企業の事業シナジーが生じた場合には、Ｍ＆Ａを通じて、スタートアップ企業を内部化することも考えられる。
　通常、スタートアップ企業への投資は株式の取得をもって行うことが多いが、株式は他の投資企業との関係から株式取得が困難となる場合がある。また、新しい資金提供者の参加によるスタートアップ企業の資本戦略の変更などにより、投資実行時に描いていたスタートアップ企業との関係性が維持できないことがあった。
　このような場合に、スタートアップ企業の特許権の取得に対して投資をする方法がある。スタートアップ企業では、技術開発の初期段階で特許権を獲得しておくことは、その後の競争力維持のためにも重要である。しかしながら、特に特許権の取得には、研究開発から発明の抽出まで、手間とコストを要する。また、特許権を複数出願、獲得した場合、その維持費用は大きくなる。
　そこで、スタートアップ企業に投資をする出資企業は、スタートアップ企業の初期における特許権の取得、維持費用を代行し、または共同研究を行った場合には、出願人にも加わることが行われている。そして、スタートアップ企業が成長した暁には、先に取得または獲得した特許権をスタートアップ企業に譲渡等を行うことにより、出資企業は収益を得ることができるため、投資資金の回収を適切に実行することができる。
　図１の例では、出資企業がスタートアップ企業の特許権を代行して取得するべきか、または特許を譲渡されるべきかを判断する（特許出願の判断）。
　また、出資企業の保有する特許を、譲渡、ライセンスするべきか否かを判断する（譲渡ライセンスの判断）。
　スタートアップ企業は、本実施形態では、創業まもない企業であって、資金に余裕がなく、出資を必要とする企業である。なお、これに限定されず、出資を受ける側であればよく、例えば、大企業、個人事業主、個人等であってもよい。
　出資企業は、資金に余裕がある企業等であって、上述のスタートアップ企業等に対して、出資を行う企業である。例えば、出資企業としては、大企業、投資会社や銀行の投資部門、事業会社のコーポレート・ベンチャー・キャピタル等が挙げられる。また、出資企業としては、例えば、士業事務所（法律事務所、会計事務所、税理士事務所、特許事務所等）が挙げられる。なお、法人に限定されず、個人事業主、個人等であってもよい。
＜システム構成＞
　図２は、本実施形態に係る評価システムのシステム構成の概要を示す図である。本実施形態に係る評価システムは、処理を行うサーバ１と、スタートアップ企業の担当者が操作するスタートアップ企業端末２と、出資企業の担当者が操作する出資企業端末３とが、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されることで構成される。
　サーバ１は、スタートアップ企業端末２と出資企業端末３の各動作と協働して各種処理を実行する。
＜ハードウェア構成＞
　図３は、本実施形態に係るサーバ１のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。
　ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。
　入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。出力部１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置との間で通信を行う。
　ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。また、リムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
　なお、図示はしないが、スタートアップ企業端末２、出資企業端末３は、図３に示すハードウェア構成と同様のハードウェア構成を有する。
＜機能構成＞
　図４は、本実施形態に係るサーバ１における機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
　サーバ１のＣＰＵ１１においては、動作する際に、取得部３１、抽出部３２、変換部３３、分析部３４、スコア算出部３５、判断部３６、出力部３７等が機能する。
　取得部３１は、特許出願の判断において、スタートアップ企業（第１企業）における事業内容を取得する。
　例えば、取得部３１は、スタートアップ企業端末２から、事業計画書データを取得する。取得された事業計画は、事業計画ＤＢ４１に格納される。なお、事業計画は、あらかじめ事業計画ＤＢ４１に格納されているものを用いて、後続の処理が行われてもよい。
　また、取得部３１は、譲渡ライセンスの判断において、スタートアップ企業に対して出資を行っている出資企業（第２企業）が保有する特許情報を取得する。例えば、取得部３１は、保有特許ＤＢ４５に格納される特許情報を取得する。
　特許情報としては、例えば、出資企業が保有する特許に関するデータが挙げられる。本実施形態では、特許情報は、特許情報ＤＢ４４に格納されているものとする。
　抽出部３２は、特許出願の判断において、スタートアップ企業における上述の事業内容から、事業キーワード（第１キーワード）を抽出する。事業キーワードの抽出方法は特に限定されないが、本実施形態では、種々の自然言語処理等を行うことにより抽出されたワードのうち、キーワードＤＢ４２に格納されるテーブルに基づいて、キーワードと一致または類似するワードを抽出するものとする。
　なお、キーワードＤＢ４２には、例えば、所定の事業領域と、インターネット上のウェブページ情報をクローリングまたはスクレイピングを行うことにより取得したトレンドキーワードとが対応付けられて格納され、適宜更新されるものとする。
　また、抽出部３２は、譲渡ライセンスの判断において、上述の特許情報から技術キーワード（第２キーワード）を抽出する。技術キーワードの抽出方法は特に限定されず、種々の自然言語処理等を行うことにより抽出されたワードのうち、一般的な技術に関連するワードを抽出するとよい。
　また、抽出部３２は、譲渡ライセンスの判断において、スタートアップ企業における事業実績情報から事業進捗キーワード（第３キーワード）を抽出する。事業進捗キーワードの抽出方法は特に限定されず、種々の自然言語処理等を行うことにより抽出されたワードのうち、一般的な事業に関連するワードを抽出するとよい。
　事業実績情報は、スタートアップ企業における事業計画に応じて行われた実績に関する情報である。例えば、事業実績情報としては、年度ごとの事業報告書、投資家に対する報告書、ＩＲ情報、有価証券報告書等が挙げられる。事業計画に対して修正が加えられた場合に、この修正内容を含む情報が、事業実績情報に該当するものとする。
　なお、事業実績情報は、上述の取得部３１によって取得されてもよく、あらかじめ記憶部１８（例えば、事業実績ＤＢ４６）に格納されたものを用いてもよい。
　なお、抽出された各種キーワードは、キーワードＤＢ４２に格納されるものとする。
　変換部３３は、特許出願の判断において、事業キーワードを特許分類コードに変換する。
　例えば、変換部３３は、キーワードＤＢ４２および特許分類コードＤＢ４３を参照して、事業キーワードを特許分類コードに変換する。具体的には、変換部３３は、事業キーワードから事業領域を抽出して、当該事業領域に対応する特許分類コードに変換する。
　なお、特許分類コードＤＢ４３には、例えば、所定の事業領域と、当該事業領域と対応する特許分類コード（例えば、ＩＰＣコード）とが対応付けられて格納され、適宜更新されるものとする。
　なお、変換部３３は、所定の特許情報検索サイトを用いて、事業キーワードと一致または類似するワードに対応する特許分類コードに変換してもよい。
　分析部３４は、特許出願の判断において、事業キーワードおよび特許分類コードに基づいて、事業キーワードに関わる特許出願を分析する。例えば、分析部３４は、事業キーワードに関わる特許出願（母集団）における、出願数の伸長率、登録率、被引用率等を分析する。なお、分析部３４は、上述の伸長率、登録率、被引用率以外を分析してもよい。
　伸長率は、母集団のうち、所定の事業領域に関する特許出願件数の伸び率を示す。
　登録率は、母集団のうち、所定の事業領域に関する特許の成立割合を示す。
　被引用率は、母集団のうち、所定の事業領域に関する特許文献が、他の特許文献から引用（先行文献として引用）されている割合を示す。
　なお、特許分類コードは、例えば、ＩＰＣコードを用いるとよい。分析部３４は、例えば、特許データベースを検索して、各ＩＰＣコード毎（または事業領域毎）に特許出願件数等の推移をみるとよい。
　スコア算出部３５は、特許出願の判断において、事業キーワードに基づいて、事業内容における成長性スコアを算出する。
　例えば、スコア算出部３５は、上述の分析結果に所定の係数を用いてスコアリングを行う（詳細は図６Ａ～図６Ｅを用いて後述する）。また、例えば、スコア算出部３５は、機械学習等により生成された分類器（ＡＩ等）を用いて、取得された事業キーワードに基づいて成長性スコアを算出してもよい。
　また、スコア算出部３５は、譲渡ライセンスの判断において、技術キーワードと事業進捗キーワードとのマッチングスコアを算出する。例えば、スコア算出部３５は、事業ごとに、技術キーワードと事業進捗キーワードとの重複度合いに基づいて、マッチングスコア（マッチ率）を算出する（詳細は図８Ａ～図８Ｂを用いて後述する）。
　判断部３６は、特許出願の判断において、上述の成長性スコアに基づいて、スタートアップ企業への投資を行う（例えば、特許権の取得、維持費用を代行する）べきか否かを判断する。例えば、判断部３６は、成長性スコアが所定の閾値以上である場合に、スタートアップ企業への投資を行うべきであると判断する。
　また、判断部３６は、譲渡ライセンスの判断において、出資企業の保有する特許を、譲渡またはライセンスするべきか否かを判断する。例えば、判断部３６は、マッチングスコアが所定の閾値以上である場合に、出資企業の保有する特許を、譲渡またはライセンスするべきであると判断する。なお、判断部３６は、出資企業の現在または将来の事業内容と、スタートアップ企業の事業内容とが重なる場合はライセンスすべきと判断し、重ならない場合は譲渡すべきと判断してもよい。
　出力部３７は、上述の判断結果を、出資企業端末３に対して、出力する。例えば、出力部３７は、上述のマッチングスコアが所定の値より大きい場合に、対応する特許情報を、譲渡候補として、出資企業端末３に対して出力する。
　また、図４に示すサーバ１の記憶部１８においては、事業計画ＤＢ４１、キーワードＤＢ４２、特許分類コードＤＢ４３、特許情報ＤＢ４４、保有特許ＤＢ４５、事業実績ＤＢ４６等が設けられる。
＜処理内容＞
≪特許出願の判断処理≫
　図５は、本実施形態に係る特許出願の判断処理の一例を示す図である。
　ステップＳ１１において、抽出部３２は、スタートアップ企業の事業計画から、事業領域に関わる事業キーワードを抽出する。
　ステップＳ１２において、変換部３３は、事業キーワードを特許分類コードに変換する。例えば、変換部３３は、後述するテーブルを用いて、事業キーワードを特許分類コードに変換するとよい。
　ステップＳ１３において、分析部３４は、事業キーワードに関わる特許出願（母集団）における、出願数の伸長率、登録率、被引用率等を分析する。
　ステップＳ１４において、分析部３４は、事業キーワードおよび特許分類コードに基づいて、特許情報の検索を行い、検索結果から事業キーワードに関わる特許出願の傾向を分析する。
　ステップＳ１５において、スコア算出部３５は、分析結果に基づいて、成長性スコア（事業の成長性＝投資回収の期待度）を算出する。
　ステップＳ１６において、判断部３６は、成長性スコア（期待度）に応じて、特許出願の方針を判断する。例えば、判断部３６は、スタートアップ企業における特許権の取得、維持費用を代行するか否かを判断する。
　図６Ａ～図６Ｅは、特許出願の判断処理で用いるテーブルの一例を示す図である。
　図６Ａは、事業領域（事業）と、キーワードとを対応付けるテーブルの一例である。本実施形態では、図６Ａに示すようなテーブルは、キーワードＤＢ４２に格納されているものとする。ここで、図６Ａに示すキーワードは、上述のとおり、インターネット上のウェブページ情報をクローリングまたはスクレイピングを行うことにより取得したトレンドキーワードであって、適宜更新されるものとする。図６Ａでは、事業キーワードに対応するキーワードである、「見守り」、「認知症」、「コミュニケーション」等から、事業領域である「高齢者の見守り」、「認知症予防」、「家族とのコミュニケーション端末」が抽出された例を示している。
　図６Ｂは、事業領域と、特許分類コードとを対応付けるテーブルの一例である。本実施形態では、図６Ｂに示すようなテーブルは、特許分類コードＤＢ４３に格納されているものとする。図６Ｂでは、上述の事業領域に対応する特許分類コードである「Ｇ０６Ｑ０／２２」等が抽出された例を示している。
　図６Ｃは、事業領域ごとの、分析結果（伸長率、登録率、被引用率、総合）の一例を示す表である。図６Ｃでは、上述の特許分類コードに対応する特許文献（母集団）から、各事業領域の所定期間を比較した場合の伸長率、登録率、被引用率、これらの総合（合計値）が分析された例を示している。なお、所定期間は特に限定されないが、例えば、直近５年間と、それより以前の５年間の比較とするとよい。
　図６Ｄは、上述の分析結果（例えば、上述の総合）に対して、所定の係数を乗じた分析結果の一例を示す表である。図６Ｄにおける総合値が上述の成長性スコアとして出力される。ここで、係数は、出資企業の視点から事業（事業領域）の重要性に応じて、あらかじめ設定されていてもよく、上述のクローリング等を行う際に、抽出されたキーワードの数や頻度に応じて決定されてもよい。
　図６Ｅは、特許出願の期待度について、所定の閾値を用いて、判断結果を３段階で示した例である。図６Ｅに示す例では、所定の閾値Ｔｈ１（例えば、５０）、Ｔｈ２（例えば、２０）を用いて判断結果が示されている。
　例えば、判断部３６は、総合値が閾値Ｔｈ１より大きい場合に、特許出願レベルが「Ｐｏｓｉｔｉｖｅ」、すなわち、投資すべきであると判断するとよい。
　また、例えば、判断部３６は、総合値が閾値Ｔｈ１以下かつ閾値Ｔｈ２以上の場合に、特許出願レベルが「Ｎｏｒｍａｌ」、すなわち、投資についてはどちらともいえないと判断するとよい。
　さらに、例えば、判断部３６は、総合値が閾値Ｔｈ２より小さい場合に、特許出願レベルが「Ｎｅｇａｔｉｖｅ」、すなわち、投資すべきでないと判断するとよい。
≪譲渡ライセンスの判断処理≫
　図７は、本実施形態に係る譲渡ライセンスの判断処理の一例を示す図である。
　ステップＳ２１において、取得部３１は、出資企業が保有する特許情報（特許一覧）を取得する。
　ステップＳ２２において、抽出部３２は、特許情報に基づいて、特許に関わる技術キーワードを抽出する。
　ステップＳ２３において、抽出部３２は、スタートアップ企業の事業進捗キーワードを抽出する。
　ステップＳ２４において、スコア算出部３５は、技術キーワードと事業進捗キーワードのマッチング度を算出する。
　ステップＳ２５において、判断部３６は、マッチング度が所定の閾値以上であるか否かを判断する。所定の閾値以上である場合はステップＳ２６に進み、そうでない場合はステップＳ２２に進む。
　ステップＳ２６において、判断部３６は、出資企業の保有する特許を、譲渡するべきであると判断する。そして、判断部３６は、技術キーワードに関連する特許を譲渡候補として所定の記憶部に格納する。
　図８Ａ～図８Ｂは、譲渡ライセンスの判断処理で用いるテーブルの一例を示す図である。
　図８Ａは、所定の事業ごとにおける、出資企業における技術キーワード（当所の出願キーワード）と、スタートアップ企業における事業進捗キーワード（事業状況のキーワード）、およびそれぞれのキーワードのマッチ率（マッチングスコア）の一例を示している。図８Ａの例では、事業領域である「高齢者の見守り」は、スタートアップ企業の事業進捗より、現在行われていないことが示されている。また、事業領域である「認知症予防」では、それぞれのキーワード（３つのキーワード）がすべて一致するため、マッチ率は、１００％であることが示されている。さらに、事業領域である「家族とのコミュニケーション端末」では、それぞれのキーワード（３つのキーワード）のうち、１つのみ一致することから、マッチ率は、３３％であることが示されている。
　図８Ｂは、特許譲渡の可否について、所定の閾値を用いて、判断結果を２段階で示した例である。図８Ｂに示す例では、所定の閾値Ｔｈ３（例えば、３０）を用いて判断結果が示されている。
　例えば、判断部３６は、マッチ度が閾値Ｔｈ３以上の場合に、特許譲渡「可」、すなわち譲渡すべきと判断するとよい。
　また、例えば、判断部３６は、マッチ度が閾値Ｔｈ３未満の場合に、特許譲渡「不可」、すなわち譲渡すべきでないと判断するとよい。
＜本実施形態の有利な効果＞
　上述の実施形態によれば、スタートアップ企業の事業の成長性を適切に評価することができる。
　また、上述の実施形態によれば、スタートアップ企業にとっては、事業内容が不確定な状態であっても、自社で資金を負担することなく、積極的に自社の技術を特許にする（または特許出願する）ことができる。これは、従来行われていた、株式譲渡等と近い効果が得られるが、株式譲渡と異なり、スタートアップ企業としては、出資企業によって経営方針に影響を及ぼされることなく、出資企業から支援を得ることができる。
　また、上述の実施形態によれば、出資企業にとっては、スタートアップ企業の出願の費用を代行して支払う代わりに、スタートアップ企業が成長した際には、自社に有利なように、スタートアップ企業と交渉することができる。
　以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
（変形例）
　上述の実施形態では、特許出願の判断と、譲渡ライセンスの判断とを両方行う例について説明したが、これに限定されず、一方のみでもよい。
　また、上述の実施形態では、出資企業と、スタートアップ企業とが、１社の例について説明したが、何れか一方または両方が複数の企業であってもよい。例えば、複数の企業が出資企業となってスタートアップ企業を支援する場合や、１つの出資企業が複数のスタートアップ企業を支援する場合が考えられる。
　上述の実施形態では、特許権の出願、譲渡、ライセンスの例について説明したが、これに限定されず、他の実用新案権、商標権、意匠権、などの知的財産権、またはそれらの組み合わせを対象としてもよい。また、特許権に加えて、企業が保持するデータ、ソフトウェア、著作物を組み合わせた価値の判断、譲渡やライセンスの実施などを対象としてもよい。
（その他）
　また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。換言すると、上述の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に上述の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバの機能ブロックを他の装置等に移譲させてもよい。逆に他の装置の機能ブロックをサーバ等に移譲させてもよい。また、一つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
　一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
　このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザ等にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザ等に提供される記録媒体等で構成される。プログラムはネットワークを介して配信可能であることから、記録媒体は、ネットワークに接続された、或いは接続可能なコンピュータに搭載、或いはアクセス可能なものであってもよい。
　なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
　換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
　すなわち、（１）第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出手段（抽出部３２）と、前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出手段（スコア算出部３５）と、前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断手段（判断部３６）と、を有する情報処理装置である。
　また、（２）前記第１キーワードを特許分類コードに変換する変換手段（変換部３３）と、前記特許分類コードに関わる特許出願を分析する分析手段（分析部３４）と、をさらに有し、前記成長性スコア算出手段は、前記分析手段における分析結果に基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出するとよい。
　また、（３）前記分析手段は、前記第１キーワードに関わる特許出願における、出願の伸長率、登録率、被引用率の少なくとも１つ以上を算出するとよい。
　また、（４）前記第１企業に対して出資を行っている第２企業が保有する特許情報を取得する特許情報取得手段（取得部３１）と、前記特許情報から第２キーワードを抽出する第２キーワード抽出手段（抽出部３２）と、前記第１企業における事業実績情報から第３キーワードを抽出する第３キーワード抽出手段（抽出部３２）と、前記第２キーワードと前記第３キーワードとのマッチングスコアを算出するマッチングスコア算出手段（スコア算出部３５）と、前記マッチングスコアが所定の値より大きい場合に、対応する特許情報を、譲渡候補として出力する出力手段（出力部３７）と、をさらに有するとよい。
　また、（５）前記マッチングスコア算出手段は、所定の事業領域ごとに、前記第２キーワードと前記第３キーワードとの重複度合いに基づいて、前記マッチングスコアを算出するとよい。
　また、本発明の一態様は、（６）コンピュータが、第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出ステップと、前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出ステップと、前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断ステップと、を実行する情報処理装置の制御方法である。
　また、本発明の一態様は、（７）第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出ステップと、前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出ステップと、前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断ステップと、をコンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラムである。
　　１：サーバ　　　　　　　　２：スタートアップ企業端末　　３：出資企業端末
　１１：ＣＰＵ　　　　　　　１８：記憶部　　　　　　　　　１９：通信部
　３１：取得部　　　　　　　３２：抽出部　　　　　　　　　３３：変換部
　３４：分析部　　　　　　　３５：スコア算出部　　　　　　３６：判断部
　３７：出力部　　　　　　　４１：事業計画ＤＢ　　　　　　４２：キーワードＤＢ
　４３：特許分類コードＤＢ　４４：特許情報ＤＢ　　　　　　４５：保有特許ＤＢ
　４６：事業実績ＤＢ

Claims (7)

  1. 　第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出手段と、
    　前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出手段と、
    　前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断手段と、
    　を有する情報処理装置。
  2. 　前記第１キーワードを特許分類コードに変換する変換手段と、
    　前記特許分類コードに関わる特許出願を分析する分析手段と、
    　をさらに有し、
    　前記成長性スコア算出手段は、前記分析手段における分析結果に基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記分析手段は、前記第１キーワードに関わる特許出願における、出願の伸長率、登録率、被引用率の少なくとも１つ以上を算出する、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記第１企業に対して出資を行っている第２企業が保有する特許情報を取得する特許情報取得手段と、
    　前記特許情報から第２キーワードを抽出する第２キーワード抽出手段と、
    　前記第１企業における事業実績情報から第３キーワードを抽出する第３キーワード抽出手段と、
    　前記第２キーワードと前記第３キーワードとのマッチングスコアを算出するマッチングスコア算出手段と、
    　前記マッチングスコアが所定の値より大きい場合に、対応する特許情報を、譲渡候補として出力する出力手段と、をさらに有する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記マッチングスコア算出手段は、所定の事業領域ごとに、前記第２キーワードと前記第３キーワードとの重複度合いに基づいて、前記マッチングスコアを算出する、
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　コンピュータが、
    　第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出ステップと、
    　前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出ステップと、
    　前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断ステップと、
    　を実行する情報処理装置の制御方法。
  7. 　第１企業における事業内容から第１キーワードを抽出する第１キーワード抽出ステップと、
    　前記第１キーワードに基づいて、前記事業内容における成長性スコアを算出する成長性スコア算出ステップと、
    　前記成長性スコアに基づいて、前記第１企業への投資を行うべきか否かを判断する判断ステップと、
    　をコンピュータによって実行させるためのコンピュータプログラム。
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