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JP2020009330A - Creation support device and creation support method - Google Patents

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JP2020009330A
JP2020009330A JP2018131800A JP2018131800A JP2020009330A JP 2020009330 A JP2020009330 A JP 2020009330A JP 2018131800 A JP2018131800 A JP 2018131800A JP 2018131800 A JP2018131800 A JP 2018131800A JP 2020009330 A JP2020009330 A JP 2020009330A
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孟史 赤丸
正士 須崎
Masashi Suzaki
正士 須崎
克典 新井
Katsunori Arai
克典 新井
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Abstract

To provide a creation support device and a creation support method for suppressing variation in quality in the case of creating claims, or for reducing time spent for creating claims.SOLUTION: A creation device comprises: reception means for receiving information; application means for applying the received information to a model generated by mechanically learning information extracted from the past application and claims of the application; provision means for providing the claims obtained as a result of application; and correction means for receiving correction for the provided claims. The provision means provides the claims reflected with the received correction.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

本発明は、作成支援装置および作成支援方法に関する。   The present invention relates to a creation support device and a creation support method.

特許出願は、国により多少の違いはあるが、基本的に明細書と特許請求の範囲と要約と図面とから構成される。これまで一般に、特許出願の特許請求の範囲(クレームとも称す)は弁理士により作成され、または企業の知的財産部の者により作成されてきた。   A patent application basically includes a specification, claims, an abstract, and drawings, although there are some differences between countries. Heretofore, in general, the claims (also referred to as claims) of a patent application have been created by a patent attorney or by a person in the Intellectual Property Department of a company.

近年、「人工知能(AI、Artificial Intelligence)」という言葉をよく目にするようになった(例えば、非特許文献1参照)。実際、AIは著しく進化しており、人間の脳のように、たくさんの画像や音声を認識して特定のパターンを見つけ出す認知機能を持つものも登場している。例えば、Google社はコンピュータに猫の画像を判別させることに成功した。このようにAIの性能が向上するにつれて、その適用範囲も広がってきている。   In recent years, the term “artificial intelligence (AI)” has come to be frequently seen (for example, see Non-Patent Document 1). In fact, AI has evolved remarkably, and some, such as the human brain, have a cognitive function of recognizing many images and sounds and finding a specific pattern. For example, Google has succeeded in letting a computer identify a cat image. As the performance of the AI has been improved, its application range has been expanded.

http://www.nri.com/jp/journal/2016/10/161031_4/、2018年4月10日検索http://www.nri.com/jp/journal/2016/10/161031_4/, searched on April 10, 2018

従来のクレーム作成手法では、クレーム作成のための知識や経験が担当者により異なるため、作成されるクレームの品質もまちまちとなることが多かった。また、手作業で作成するため、比較的時間がかかっていた。   In the conventional claim creation method, since the knowledge and experience for creating a claim differ depending on the person in charge, the quality of the created claim often varies. In addition, since it is created manually, it takes a relatively long time.

本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、クレーム作成の際の品質のばらつきを抑えることができる、またはクレーム作成にかかる時間を低減できる技術の提供にある。   The present invention has been made in view of such a problem, and an object of the present invention is to provide a technology capable of suppressing a variation in quality at the time of creating a claim or reducing a time required for creating a claim.

本発明のある態様は、作成装置に関する。この作成装置は、情報を受け付ける受付手段と、過去の出願から抽出された情報と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた情報を適用する適用手段と、適用の結果得られた請求の範囲を提供する提供手段と、を備える。   One embodiment of the present invention relates to a creation device. The creation device includes a reception unit that receives information, and an application unit that applies the received information to a model generated by mechanically learning information extracted from a past application and claims of the application. And providing means for providing the claims obtained as a result of the application.

本発明の別の態様は、作成支援装置である。この作成支援装置は、技術情報をディスプレイに図形表示させる表示制御手段と、表示された図形に対する変更を受け付ける受付手段と、変更された図形に基づいて新たな請求項をテキスト形式で生成する生成手段と、を備える。   Another embodiment of the present invention relates to a creation supporting apparatus. The creation support device includes a display control unit for displaying technical information on a display in a graphic form, a receiving unit for receiving a change to the displayed graphic, and a generating unit for generating a new claim in a text format based on the changed graphic form. And.

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を装置、方法、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。   It should be noted that any combination of the above-described constituent elements, and those in which the constituent elements and expressions of the present invention are replaced with each other among apparatuses, methods, systems, computer programs, recording media storing computer programs, and the like, are also included in the present invention. This is effective as an embodiment.

本発明によれば、クレーム作成の際の品質のばらつきを抑えることができる、またはクレーム作成にかかる時間を低減できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the dispersion | variation in the quality at the time of a claim creation can be suppressed, or the time required for a claim creation can be reduced.

第1の実施の形態に係る作成サーバにより実現される画面の遷移を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram illustrating transition of a screen realized by the creation server according to the first embodiment. 第1の実施の形態に係るクレーム作成支援システムの構成を示す模式図である。1 is a schematic diagram illustrating a configuration of a claim creation support system according to a first embodiment. 図2の作成サーバのハードウエア構成図である。FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the creation server of FIG. 2. 図2の作成サーバの機能および構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating functions and configurations of a creation server in FIG. 2. 図4の特許情報保持部の一例を示すデータ構造図である。FIG. 5 is a data structure diagram illustrating an example of a patent information holding unit in FIG. 4. 図2の作成サーバにおける一連の処理の流れを示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a flow of a series of processes in the creation server in FIG. 2. 学習対象の文献のフリーキーワードと引用された文献のフリーキーワードとの関係の一例を示す模式図である。FIG. 9 is a schematic diagram illustrating an example of a relationship between a free keyword of a document to be learned and a free keyword of a cited document. 第1変形例に係るキーワード抽出処理の流れを示すフローチャートである。15 is a flowchart illustrating a flow of a keyword extraction process according to a first modification. 抽出結果表示画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of an extraction result display screen. お手本出願を指定する場合のクレーム生成モデルを説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining a claim generation model when designating a model application. 第2変形例に係る作成サーバにおけるクレーム生成の流れを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the flow of claim generation in the creation server according to the second modification. 第2変形例に係る作成サーバにおけるAIモデルの学習を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining learning of the AI model in the creation server according to the second modification. 第3変形例に係る作成サーバにおけるクレーム生成の流れを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the flow of claim generation in the creation server according to the third modification. 第3変形例に係る作成サーバにおけるクレーム生成の流れを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the flow of claim generation in the creation server according to the third modification. 第4変形例に係る作成サーバにおけるクレーム生成の流れを示す模式図である。It is a mimetic diagram showing the flow of the claim generation in the creation server concerning the 4th modification. 第4変形例に係る作成サーバにおけるAIモデルの学習を説明する模式図である。It is a schematic diagram explaining learning of the AI model in the creation server according to the fourth modification. 第2の実施の形態に係る作成支援サーバの機能および構成を示すブロック図である。It is a block diagram showing the function and composition of the creation support server concerning a 2nd embodiment. 図16の作成支援サーバによってユーザ端末のディスプレイに表示される画面の遷移の概要を示す模式図である。FIG. 17 is a schematic diagram illustrating an outline of transition of a screen displayed on a display of a user terminal by the creation support server of FIG. 16. 自己案件一覧画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a self case list screen. 案件新規作成画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a new matter creation screen. 構成要件モデル画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a component requirement model screen. 入力支援機能を説明するための模式図である。It is a schematic diagram for explaining an input support function. 新規特許請求の範囲作成画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a new claim creation screen. 自社案件検索一覧画面の代表画面図である。It is a representative screen figure of an in-house case search list screen. 案件詳細画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a case detail screen. 案件修正画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a case correction screen. 特許請求の範囲修正画面の代表画面図である。It is a typical screen figure of a claim modification screen. 図16の作成支援サーバにおける一連の処理の流れを示すフローチャートである。17 is a flowchart illustrating a flow of a series of processes in the creation support server of FIG. 16. 第5変形例に係る作成支援サーバが備える格成分テーブルの一例を示すデータ構造図である。It is a data structure figure showing an example of a case component table with which a creation support server concerning a 5th modification is provided. 例示的な格成分モデルを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example case component model. プラスボタンをクリックした後の格成分モデルの要部を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the principal part of the case component model after clicking the plus button. プラスボタンをクリックした後の格成分モデルの要部を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the principal part of the case component model after clicking the plus button. 図29の格成分モデルを修正することによって得られた格成分モデルを示す模式図である。30 is a schematic diagram showing a case component model obtained by modifying the case component model of FIG. 29. FIG.

以下、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面において説明上重要ではない部材の一部は省略して表示する。   Hereinafter, the same or equivalent components, members, and processes illustrated in each drawing are denoted by the same reference numerals, and the repeated description will be omitted as appropriate. In each drawing, some of the members that are not important for the description are omitted.

(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態に係る作成サーバにより実現される画面の遷移を示す模式図である。作成サーバはまずユーザの端末のディスプレイ100に、クレームを生成するための条件の入力を受け付ける生成条件入力画面102を表示させる。生成条件入力画面102は、キーワード入力領域104と、追加ボタン106と、イメージアップロード領域105と、クレーム数入力領域108と、課題入力領域110と、参考出願入力領域107と、オートボックス109と、分野入力領域112と、生成ボタン114と、を有する。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a schematic diagram showing screen transitions realized by the creation server according to the first embodiment. The creation server first causes the display 100 of the user's terminal to display a generation condition input screen 102 for accepting input of a condition for generating a claim. The generation condition input screen 102 includes a keyword input area 104, an add button 106, an image upload area 105, a claim number input area 108, an assignment input area 110, a reference application input area 107, an auto box 109, a field It has an input area 112 and a generate button 114.

作成サーバのユーザとしては、例えば企業の知的財産部の者が想定される。ユーザは、研究開発部門から提出された発明提案書などの技術文書を検討し、それに含まれる発明や技術的思想のエッセンス(または要諦、特徴、本質的部分)をキーワードとして抽出する。併せて可能であればユーザは発明や技術的思想に係る課題を抽出し、発明や技術的思想の属する技術分野を決定する。ユーザは、抽出したキーワードを生成条件入力画面102のキーワード入力領域104に入力する。ユーザは、追加ボタン106をクリック(押下)することで、キーワード入力領域104で入力できるキーワードを増やすことができる。キーワード入力領域104の各キーワードには重要度103が関連付けて表示される。ユーザは、入力したキーワードの重要度103を「H」(高)、「M」(中)、「L」(低)のなかから選択する。他の実施の形態では重要度としてより多くのレベルが用いられてもよいし、連続的な値が用いられてもよい。   As a user of the creation server, for example, a person in the intellectual property department of a company is assumed. The user examines a technical document such as an invention proposal submitted by the research and development department, and extracts the essence (or key points, features, essential parts) of the invention or technical idea contained therein as a keyword. At the same time, if possible, the user extracts issues relating to the invention and the technical idea, and determines the technical field to which the invention and the technical idea belong. The user inputs the extracted keyword to the keyword input area 104 of the generation condition input screen 102. By clicking (pressing) the add button 106, the user can increase the number of keywords that can be input in the keyword input area 104. Each keyword in the keyword input area 104 is displayed in association with the degree of importance 103. The user selects the importance 103 of the input keyword from “H” (high), “M” (medium), and “L” (low). In other embodiments, more levels of importance may be used, or continuous values may be used.

ユーザは、キーワードに代えてまた加えて、発明提案書などの技術文書や、技術図面その他写真等の静止画や、動画等の各種ファイル(以下、文書等と称す)をアップロードすることができる。ユーザは、ユーザの端末内の文書等を参照することにより対象のファイルのパスをイメージアップロード領域105に入力する。または、ユーザは、対象のファイルのパスを直接イメージアップロード領域105に入力してもよい。あるいはまた、ユーザは、文書等の代わりに発明提案書などの技術文書の画像のファイルをアップロードしてもよい。   The user can upload various files (hereinafter, referred to as documents, etc.) such as technical documents, such as invention proposals, technical drawings, still images, such as photographs, and moving images, in addition to keywords. The user inputs the path of the target file into the image upload area 105 by referring to a document or the like in the user's terminal. Alternatively, the user may directly input the path of the target file into the image upload area 105. Alternatively, the user may upload an image file of a technical document such as an invention proposal instead of the document.

ユーザは、作成する特許請求の範囲のクレーム数を決めてクレーム数入力領域108に入力する。ユーザは、もし発明の課題や技術分野が決まっていれば、それぞれを課題入力領域110、分野入力領域112に入力する。課題入力領域110において、課題はフリーテキスト形式で入力されてもよい。ユーザは、お手本とするクレームを有する特許出願(以下、お手本出願という)が決まっていればその特許出願の番号を参考出願入力領域107に入力する。あるいはまた、お手本出願を自動で選択する場合は、オートボックス109にチェックを入れる。お手本出願を用いない場合は、参考出願入力領域107を空欄とし、オートボックス109のチェックを外す。分野入力領域112において、技術分野はIPC(International Patent Classification)、Fターム、FI、CPC等の分類により指定されてもよいし、テキストで指定されてもよい。   The user determines the number of claims to be made in the claims and inputs the number to the claim number input area 108. If the subject and the technical field of the invention are determined, the user inputs them into the subject input area 110 and the field input area 112, respectively. In the assignment input area 110, the assignment may be input in a free text format. If the user has determined a patent application having a model to be modeled (hereinafter referred to as a model application), the user inputs the patent application number in the reference application input area 107. Alternatively, when the model application is automatically selected, the user checks the auto box 109. If the model application is not used, the reference application input area 107 is left blank, and the check box of the auto box 109 is removed. In the field input area 112, the technical field may be specified by classification such as IPC (International Patent Classification), F-term, FI, CPC, or may be specified by text.

ユーザが必要な情報を入力した後、生成ボタン114をクリックすると、作成サーバは入力された情報を取得する。作成サーバは、過去の特許出願の情報をAIに学習させることで生成、更新されるクレーム生成AIエンジンを実装している。作成サーバは、入力された情報をこのクレーム生成AIエンジンで処理することで、入力されたキーワードに対応する特許請求の範囲を自動的に生成する。作成サーバは、生成された特許請求の範囲を表示する生成結果表示画面116をディスプレイ100に表示させる。生成結果表示画面116には、生成された特許請求の範囲がテキストで表示されると共に、OKボタン118と、修正ボタン120と、が表示される。   When the user inputs necessary information and then clicks the generate button 114, the creation server acquires the input information. The creation server is equipped with a claim generation AI engine that is generated and updated by making AI learn information of past patent applications. The creation server automatically generates a claim corresponding to the input keyword by processing the input information by the claim generation AI engine. The creation server causes the display 100 to display a generation result display screen 116 that displays the generated claims. On the generation result display screen 116, the generated claims are displayed in text, and an OK button 118 and a correction button 120 are displayed.

ユーザは、生成された特許請求の範囲に満足する場合、OKボタン118をクリックして処理を終了する。ユーザは、生成された特許請求の範囲の修正を望む場合、修正ボタン120をクリックする。作成サーバは、修正ボタン120がクリックされると、ユーザによる特許請求の範囲の修正を受け付けるための編集画面122をディスプレイ100に表示させる。   If the user is satisfied with the generated claims, the user clicks the OK button 118 and ends the processing. If the user wishes to modify the generated claims, he or she clicks on the modify button 120. When the correction button 120 is clicked, the creation server causes the display 100 to display an editing screen 122 for accepting correction of the claims by the user.

編集画面122には、特許請求の範囲が編集可能な態様で表示されると共に、反映ボタン124が表示される。編集画面122でなされた特許請求の範囲への修正は、修正履歴が分かる形で表示される。ユーザが所望の修正を施した後、反映ボタン124をクリックすると、作成サーバは修正を反映した特許請求の範囲を表示する修正結果表示画面126をディスプレイ100に表示させる。併せて、作成サーバは修正前の特許請求の範囲および修正内容を取得し、取得された情報でクレーム生成AIエンジンを更新する。   On the edit screen 122, the claims are displayed in an editable manner, and a reflection button 124 is displayed. Modifications to the claims made on the editing screen 122 are displayed in a form that allows the modification history to be understood. When the user clicks the reflection button 124 after making the desired correction, the creation server causes the display 100 to display a correction result display screen 126 that displays the claims reflecting the correction. At the same time, the creation server acquires the claims and the contents of the amendment before the amendment, and updates the claim generation AI engine with the acquired information.

このように、作成サーバが提供するクレーム作成支援サービスによると、クレーム生成AIエンジンを用いるので、クレーム作成の際の属人的要素を低減または排除することができ、品質の均一化を図ることができる。また、クレーム作成にかかる時間を低減することができる。   As described above, according to the claim creation support service provided by the creation server, since the claim generation AI engine is used, personal elements at the time of claim creation can be reduced or eliminated, and the quality can be made uniform. it can. Further, the time required for creating a claim can be reduced.

図2は、第1の実施の形態に係るクレーム作成支援システム2の構成を示す模式図である。クレーム作成支援システム2は、作成サーバ4と、ユーザ端末8と、を備える。作成サーバ4とユーザ端末8とはインターネットなどのネットワーク6を介して通信可能に接続されている。作成サーバ4は、過去の特許出願の情報を保持する特許情報保持部42を備え、また上述の通りクレーム作成AIエンジンを実装している。ユーザ端末8は、ユーザが用いる端末であり、例えばデスクトップPC、ラップトップPC、携帯端末などであってもよい。   FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a configuration of the claim creation support system 2 according to the first embodiment. The claim creation support system 2 includes a creation server 4 and a user terminal 8. The creation server 4 and the user terminal 8 are communicably connected via a network 6 such as the Internet. The creation server 4 includes a patent information holding unit 42 that holds information on past patent applications, and has a claim creation AI engine as described above. The user terminal 8 is a terminal used by the user, and may be, for example, a desktop PC, a laptop PC, a mobile terminal, or the like.

本実施の形態では、ユーザがユーザ端末8に情報を入力し、ユーザ端末8が該情報をネットワーク6を介して作成サーバ4に送信し、作成サーバ4が該情報を処理し、処理結果をネットワーク6を介してユーザ端末8に返し、ユーザ端末8が処理結果を表示する、いわゆるASP(Application Service Provider)を想定する。しかしながら、本実施の形態の技術的思想は、スタンドアローンの端末にクレーム作成AIエンジンを実装し、ユーザがその端末に情報を入力し、処理結果を得る場合など、ASP以外のシステムにも適用可能である。   In this embodiment, the user inputs information to the user terminal 8, the user terminal 8 transmits the information to the creation server 4 via the network 6, the creation server 4 processes the information, and sends the processing result to the network. A so-called ASP (Application Service Provider) is assumed, in which the processing is returned to the user terminal 8 via the terminal 6 and the user terminal 8 displays the processing result. However, the technical idea of the present embodiment can be applied to a system other than the ASP, for example, when a claim creation AI engine is mounted on a stand-alone terminal and a user inputs information to the terminal and obtains a processing result. It is.

図3は、図2の作成サーバ4のハードウエア構成図である。ユーザ端末8は図3に記載のハードウエア構成と同様のハードウエア構成を有してもよい。作成サーバ4は、メモリ130と、プロセッサ132と、通信インタフェース134と、ディスプレイ136と、入力インタフェース138と、を含む。これらの要素はそれぞれバス140に接続され、バス140を介して互いに通信する。   FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the creation server 4 of FIG. The user terminal 8 may have the same hardware configuration as the hardware configuration illustrated in FIG. The creation server 4 includes a memory 130, a processor 132, a communication interface 134, a display 136, and an input interface 138. These components are each connected to a bus 140 and communicate with each other via the bus 140.

メモリ130は、データやプログラムを記憶するための記憶領域である。データやプログラムは、メモリ130に恒久的に記憶されてもよいし、一時的に記憶されてもよい。特にメモリ130は特許情報保持部42として割り当てられた領域を有する。プロセッサ132は、メモリ130に記憶されているプログラムを実行することにより、作成サーバ4における各種機能を実現する。通信インタフェース134は、作成サーバ4の外部との間でデータの送受信を行うためのインタフェースである。例えば、通信インタフェース134はネットワーク6にアクセスするためのインタフェースを含む。ディスプレイ136は、各種情報を表示するためのデバイスであり、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electroluminescence)ディスプレイなどである。入力インタフェース138は、ユーザからの入力を受け付けるためのデバイスである。入力インタフェース138は、例えば、マウスやキーボードやディスプレイ138上に設けられたタッチパネルを含む。   The memory 130 is a storage area for storing data and programs. The data and the program may be permanently stored in the memory 130 or may be temporarily stored. In particular, the memory 130 has an area allocated as the patent information holding unit 42. The processor 132 implements various functions in the creation server 4 by executing a program stored in the memory 130. The communication interface 134 is an interface for transmitting and receiving data to and from the outside of the creation server 4. For example, the communication interface 134 includes an interface for accessing the network 6. The display 136 is a device for displaying various information, and is, for example, a liquid crystal display or an organic EL (Electroluminescence) display. The input interface 138 is a device for receiving an input from a user. The input interface 138 includes, for example, a mouse, a keyboard, and a touch panel provided on the display 138.

図4は、図2の作成サーバ4の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。   FIG. 4 is a block diagram showing functions and configurations of the creation server 4 of FIG. Each block shown here can be realized by hardware such as a computer CPU and other elements and mechanical devices, and can be realized by software, such as a computer program. The functional blocks are drawn. Therefore, it will be understood by those skilled in the art referred to in this specification that these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software.

作成サーバ4は、特許情報保持部42と、学習部402と、生成条件取得部404と、クレーム生成AIエンジン406と、結果出力部408と、修正受付部410と、を備える。   The creation server 4 includes a patent information holding unit 42, a learning unit 402, a generation condition obtaining unit 404, a claim generation AI engine 406, a result output unit 408, and a correction receiving unit 410.

図5は、特許情報保持部42の一例を示すデータ構造図である。特許情報保持部42は、過去の特許出願の情報を保持する。特許情報保持部42は、特許出願を特定する特許IDと、該特許出願の出願番号と、該特許出願に付された筆頭IPCと、該特許出願の特許強度値と、該特許出願に付された審査官フリーワードと、該特許出願に付されたフリーキーワードと、該特許出願の特許請求の範囲と、該特許出願の課題と、該特許出願の審査の際に引用された文献と、該特許出願の図面(不図示)と、該特許出願の文書等(不図示)と、を対応付けて保持する。特許出願の文書等は、自社の先願の発明提案書関連の文書など、入手可能な場合にのみ登録されてもよい。   FIG. 5 is a data structure diagram showing an example of the patent information holding unit 42. The patent information holding unit 42 holds information on past patent applications. The patent information holding unit 42 includes a patent ID for identifying a patent application, an application number of the patent application, a first IPC assigned to the patent application, a patent strength value of the patent application, and a patent strength value assigned to the patent application. Examiner free word, the free keyword assigned to the patent application, the claims of the patent application, the issues of the patent application, the documents cited in the examination of the patent application, The drawings (not shown) of the patent application and the documents (not shown) of the patent application are held in association with each other. A document of a patent application may be registered only when it is available, such as a document relating to an invention proposal of a prior application of the company.

特許強度値は、特許出願の質を示す指標のひとつである。特許強度値は、例えばNRIサイバーパテント株式会社が提供するTS(Technology Size)値であってもよい。あるいはまた、他の指標が用いられてもよい。   The patent strength value is one of the indicators of the quality of a patent application. The patent strength value may be, for example, a Technology Size (TS) value provided by NRI Cyber Patent Co., Ltd. Alternatively, another index may be used.

フリーキーワードは、対象の特許出願を人が読むことにより設定されるキーワードであり、特にその人が対象の特許出願のポイントとして抽出したキーワードであってもよい。フリーキーワードは、例えばNRIサイバーパテント株式会社が提供するPATOLISキーワードであってもよい。   The free keyword is a keyword that is set by reading the target patent application by a person, and may be a keyword extracted by the person as a point of the target patent application. The free keyword may be, for example, a PATOLIS keyword provided by NRI Cyber Patent Co., Ltd.

図4に戻り、学習部402は、特許情報保持部42を参照し、過去の特許出願から抽出された情報と該特許出願の特許請求の範囲とを機械的に学習することによりクレーム作成モデルを生成する。その際、学習部402は、特許情報保持部42に保持される過去の特許出願の情報うち、質に関する所定の基準を満たさない過去の特許出願の情報は参照しないようにしてもよい。   Referring back to FIG. 4, the learning unit 402 refers to the patent information holding unit 42, and mechanically learns information extracted from a past patent application and the claims of the patent application, thereby generating a claim creation model. Generate. At that time, the learning unit 402 may not refer to the information of the past patent applications that do not satisfy the predetermined quality standard among the information of the past patent applications held in the patent information holding unit 42.

学習部402は、特許情報保持部42に保持される特許出願のうち、特許強度値がしきい値以上となる特許出願を特定してもよい。言い換えると、学習部402は特許強度値がしきい値未満の特許出願を学習の対象から外してもよい。なお、本実施の形態では質に関する所定の基準としてしきい値との大小関係を用いるが、これに限られず、例えばしきい値の代わりに特許強度値の範囲が用いられてもよい。   The learning unit 402 may specify a patent application whose patent strength value is equal to or larger than a threshold value, among the patent applications held in the patent information holding unit 42. In other words, the learning unit 402 may exclude a patent application whose patent strength value is less than the threshold from learning targets. In the present embodiment, the magnitude relationship with the threshold value is used as the predetermined criterion for the quality. However, the present invention is not limited to this. For example, a range of patent strength values may be used instead of the threshold value.

学習部402は、特定された特許出願のフリーキーワードと特許請求の範囲と課題と筆頭IPCと文書等と図面とを特許情報保持部42から取得し、取得した情報を機械的に学習することにより、クレーム作成モデルを生成する。学習部402におけるクレーム作成モデルの生成は、公知の機械学習、人工知能に関する技術を用いて実現されてもよい。課題の学習および筆頭IPCの学習はいずれもオプションであり、学習の対象とされなくてもよい。   The learning unit 402 acquires the free keyword, the claims, the problem, the first IPC, the document, etc., and the drawing of the specified patent application from the patent information holding unit 42, and mechanically learns the acquired information. , Generate a claim creation model. The generation of the claim creation model in the learning unit 402 may be realized using a known technique related to machine learning and artificial intelligence. The learning of the task and the learning of the first IPC are both optional and need not be the learning targets.

クレーム作成モデルは、キーワードまたは文書等を必須の入力、課題および技術分野をオプションの入力とし、処理の結果として特許請求の範囲を出力するモデルである。課題および技術分野はいずれも、出力結果の精度を高めるために用いられる。なお、各キーワードに対して指定される重要度をクレーム生成モデルの入力とする場合、学習部402は、フリーキーワードをその重要度と併せて学習する。フリーキーワードの重要度は、予め人が決めて特許情報保持部42に登録しておいてもよいし、後述のキーワード抽出モデルで実現されるように自動的に付与されてもよい。   The claim creation model is a model in which a keyword or a document or the like is required input, a subject and a technical field are optional inputs, and claims are output as a result of processing. Both issues and technical fields are used to increase the accuracy of output results. When the importance specified for each keyword is used as an input of the claim generation model, the learning unit 402 learns the free keyword together with the importance. The importance of the free keyword may be determined in advance by a person and registered in the patent information holding unit 42, or may be automatically given as realized by a keyword extraction model described later.

図10は、お手本出願を指定する場合のクレーム生成モデルを説明する模式図である。学習部402はまず特許情報保持部42に保持されている過去の特許出願の情報を、クレームの構造に応じて分割する。具体的には、学習部402は、クレームの構造をいくつかの種類(例えば、クレーム構造A、B、C)に分け、特許情報保持部42に保持される特許出願のクレームの構造がどの種類に属するか判定する。学習部402は、この構造の種類で特許情報保持部42に保持される特許出願をグループ分けする(例えば、クレーム構造:Aに属するグループ、クレーム構造:Bに属するグループ、クレーム構造:Cに属するグループ)。学習部402は、グループごと(すなわち、クレーム構造の種類ごと)にクレーム作成モデルを生成する。その結果、例えば、クレーム構造Aに対応するクレーム作成モデルA、クレーム構造Bに対応するクレーム作成モデルB、クレーム構造Cに対応するクレーム作成モデルC、が生成される。   FIG. 10 is a schematic diagram illustrating a claim generation model when a model application is specified. The learning unit 402 first divides the information of the past patent application held in the patent information holding unit 42 according to the structure of the claim. Specifically, the learning unit 402 divides the structure of the claims into several types (for example, claim structures A, B, and C), and determines the type of the structure of the claims of the patent application held in the patent information holding unit 42. It is determined whether it belongs to. The learning unit 402 groups the patent applications held in the patent information holding unit 42 according to the type of the structure (for example, claims structure: a group belonging to A, claims structure: a group belonging to B, belonging to a claim structure: C). group). The learning unit 402 generates a claim creation model for each group (that is, for each type of claim structure). As a result, for example, a claim creation model A corresponding to the claim structure A, a claim creation model B corresponding to the claim structure B, and a claim creation model C corresponding to the claim structure C are generated.

図4に戻り、学習部402は、上記のように生成されたクレーム作成モデルをクレーム生成AIエンジン406に設定する。学習部402で生成されるクレーム作成モデルの種類は、クレーム作成の条件としてどのような入力を想定するかに応じて決定されてもよいし、想定される入力のパターンに応じて複数種類のクレーム作成モデルを生成しておいてもよい。例えば、クレーム作成の条件としてキーワードを必須とし、課題をオプションとするのであれば、学習部402は、特定された特許出願のフリーキーワードと特許請求の範囲と課題とを特許情報保持部42から取得し、取得した情報を機械的に学習することにより、クレーム作成モデルを生成する。あるいはまた、例えば、クレーム作成の条件としてキーワードを必須とし、重要度をオプションとするのであれば、学習部402は、特定された特許出願のフリーキーワードと特許請求の範囲とフリーキーワードごとの重要度とを特許情報保持部42から取得し、取得した情報を機械的に学習することにより、クレーム作成モデルを生成する。あるいはまた、例えば、クレーム作成の条件として文書等を必須とし、オプション情報は無しとするのであれば、学習部402は、特定された特許出願の特許請求の範囲と文書等と図面とを特許情報保持部42から取得し、取得した情報を機械的に学習することにより、クレーム作成モデルを生成する。あるいはまた、クレーム作成の条件としてお手本出願の指定を可能とするのであれば、図10に示されるようにクレームの構造に応じて複数のクレーム作成モデルを用意する。   Referring back to FIG. 4, the learning unit 402 sets the claim generation model generated as described above in the claim generation AI engine 406. The type of the claim creation model generated by the learning unit 402 may be determined according to what input is assumed as a condition for creating a claim, or a plurality of types of claims may be determined according to an assumed input pattern. A creation model may be generated. For example, if a keyword is required as a condition for creating a claim and an assignment is optional, the learning unit 402 acquires the free keyword, the claims, and the assignment of the specified patent application from the patent information holding unit 42. Then, a claim creation model is generated by mechanically learning the acquired information. Alternatively, for example, if the keyword is required as a condition for creating a claim and the importance is optional, the learning unit 402 determines the free keywords of the specified patent application, the claims, and the importance of each free keyword. Is acquired from the patent information holding unit 42, and the acquired information is mechanically learned to generate a claim creation model. Alternatively, if, for example, a document or the like is indispensable as a condition for creating a claim and no optional information is set, the learning unit 402 compares the claims, the document, and the drawing of the specified patent application with the patent information. A claim creation model is generated by mechanically learning the information acquired from the holding unit 42 and the acquired information. Alternatively, if it is possible to specify the model application as a condition for creating a claim, a plurality of claim creation models are prepared according to the structure of the claim as shown in FIG.

生成条件取得部404は、生成条件入力画面102を表示するための画面情報を生成し、ネットワーク6を介してユーザ端末8に送信する。生成条件取得部404は、ユーザ端末8のディスプレイ100に表示された生成条件入力画面102に対してユーザが入力した情報を、ネットワーク6を介してユーザ端末8から受信する。ユーザが入力した情報は、キーワードの集合または文書等と、クレームの数と、を含み、オプションでキーワード毎の重要度と、課題と、お手本出願の出願番号と、技術分野と、を含む。   The generation condition acquisition unit 404 generates screen information for displaying the generation condition input screen 102, and transmits the screen information to the user terminal 8 via the network 6. The generation condition acquisition unit 404 receives information input by the user on the generation condition input screen 102 displayed on the display 100 of the user terminal 8 from the user terminal 8 via the network 6. The information input by the user includes a set of keywords or documents, etc., and the number of claims, and optionally includes a degree of importance for each keyword, a problem, an application number of the model application, and a technical field.

オートボックス109がチェックされている場合、生成条件取得部404は、外部または内部の特許出願のデータベースに対して、受信したキーワードの集合をキーとした検索を行い、検索結果のうち最も一致スコアの高い出願をお手本出願に設定する。   When the auto box 109 is checked, the generation condition acquisition unit 404 performs a search using the received keyword set as a key in the external or internal patent application database, and finds the highest matching score among the search results. Set a high application as a model application.

クレーム生成AIエンジン406は、学習部402により生成されたクレーム作成モデルに、生成条件取得部404がユーザ端末8から受け付けたキーワードの集合または文書等と、クレームの数と、を適用する。クレーム生成AIエンジン406は、生成条件取得部404がユーザ端末8からキーワードの重要度を受け付けていれば、それもクレーム作成モデルに適用する。クレーム生成AIエンジン406は、生成条件取得部404がユーザ端末8から課題を受け付けていれば、それもクレーム作成モデルに適用する。クレーム生成AIエンジン406は、生成条件取得部404がユーザ端末8から技術分野を受け付けていれば、それもクレーム作成モデルに適用する。クレーム生成AIエンジン406は、生成条件取得部404がお手本出願を取得していれば、お手本出願のクレームの構造に対応するクレーム作成モデルを選択して用いる。クレーム生成AIエンジン406は、適用の結果クレーム作成モデルが出力する特許請求の範囲を取得する。   The claim generation AI engine 406 applies, to the claim creation model generated by the learning unit 402, the set of keywords or documents received by the generation condition acquisition unit 404 from the user terminal 8 and the number of claims. If the generation condition acquisition unit 404 receives the importance of a keyword from the user terminal 8, the claim generation AI engine 406 also applies it to the claim generation model. If the generation condition acquisition unit 404 receives an assignment from the user terminal 8, the claim generation AI engine 406 also applies the assignment to the claim creation model. If the generation condition acquisition unit 404 receives a technical field from the user terminal 8, the claim generation AI engine 406 also applies the technical field to the claim generation model. If the generation condition obtaining unit 404 has obtained the model application, the claim generation AI engine 406 selects and uses a claim generation model corresponding to the structure of the claim of the sample application. The claim generation AI engine 406 acquires the claims output by the claim creation model as a result of the application.

結果出力部408は、クレーム生成AIエンジン406において得られた特許請求の範囲を、ユーザ端末8のユーザに提供する。結果出力部408は、得られた特許請求の範囲を含む生成結果表示画面116を表示するための画面情報を生成し、ネットワーク6を介してユーザ端末8に送信する。ユーザ端末8はその画面情報を受信し、受信した画面情報に基づいて生成結果表示画面116をディスプレイ100に表示させる。   The result output unit 408 provides the claims of the claim generation AI engine 406 to the user of the user terminal 8. The result output unit 408 generates screen information for displaying the generated result display screen 116 including the obtained claims, and transmits the screen information to the user terminal 8 via the network 6. The user terminal 8 receives the screen information, and displays the generation result display screen 116 on the display 100 based on the received screen information.

ユーザ端末8は、生成結果表示画面116の修正ボタン120がクリックされると、修正要求情報を生成し、ネットワーク6を介して作成サーバ4に送信する。修正受付部410は、ユーザ端末8から修正要求情報を受信すると、編集画面122を表示するための画面情報を生成し、ネットワーク6を介してユーザ端末8に送信する。ユーザ端末8は、その画面情報を受信し、受信した画面情報に基づいて編集画面122をディスプレイ100に表示させる。   When the correction button 120 on the generation result display screen 116 is clicked, the user terminal 8 generates correction request information and transmits it to the creation server 4 via the network 6. Upon receiving the correction request information from the user terminal 8, the correction receiving unit 410 generates screen information for displaying the editing screen 122 and transmits the screen information to the user terminal 8 via the network 6. The user terminal 8 receives the screen information, and displays the editing screen 122 on the display 100 based on the received screen information.

ユーザ端末8は、編集画面122の反映ボタン124がクリックされると、その時点の修正内容を含む修正完了情報を生成し、ネットワーク6を介して作成サーバ4に送信する。修正受付部410は、ユーザ端末8から修正完了情報を受信すると、修正結果表示画面126を表示するための画面情報を生成し、ネットワーク6を介してユーザ端末8に送信する。ユーザ端末8は、その画面情報を受信し、受信した画面情報に基づいて修正結果表示画面126をディスプレイ100に表示させる。   When the reflection button 124 on the edit screen 122 is clicked, the user terminal 8 generates correction completion information including the correction content at that time, and transmits the correction completion information to the creation server 4 via the network 6. Upon receiving the correction completion information from the user terminal 8, the correction receiving unit 410 generates screen information for displaying the correction result display screen 126 and transmits the screen information to the user terminal 8 via the network 6. The user terminal 8 receives the screen information and causes the display 100 to display the correction result display screen 126 based on the received screen information.

修正受付部410は、修正完了情報を受信すると、修正の対象となった特許請求の範囲について、(1)ユーザにより入力されたキーワードの集合、(2)入力された課題(あれば)、(3)入力された技術分野(あれば)、(4)クレーム作成モデルにより生成されたままの(すなわち、修正前の)特許請求の範囲、および(5)修正後の特許請求の範囲、を学習部402に渡す。学習部402は、上記(1)〜(5)の情報に基づいてクレーム作成モデルを更新する。   Upon receiving the correction completion information, the correction receiving unit 410 determines (1) a set of keywords input by the user, (2) an input task (if any), 3) learning the input technical field (if any), (4) the claims as they were generated by the claim creation model (ie, before the amendment), and (5) the amended claims. Pass it to the unit 402. The learning unit 402 updates the claim creation model based on the information (1) to (5).

以上の構成による作成サーバ4の動作を説明する。
図6は、図2の作成サーバ4における一連の処理の流れを示すフローチャートである。図6の例では、クレーム作成の条件としてキーワードとお手本出願とが与えられる場合を想定する。作成サーバ4は、ユーザ端末8のディスプレイ100に生成条件入力画面102を表示させる(S602)。作成サーバ4は、生成条件入力画面102を介してユーザから技術的思想に係るキーワードの集合およびお手本出願の出願番号を受け付ける(S604)。作成サーバ4は、お手本出願の出願番号を基にお手本出願のクレームを外部または内部の特許出願データベース(例えば、J−Platなど)から取得し、取得されたクレームの構造を特定する(S6051)。作成支援サーバ4は、特定された構造に対応するクレーム作成モデルを選択する(S6052)。作成サーバ4は、ステップS604で受け付けたキーワードの集合を入力として、ステップS6052で選択されたクレーム作成モデルを用いた、AIによるクレーム生成を実行する(S606)。作成サーバ4は、ユーザ端末8のディスプレイ100に生成結果表示画面116を表示させることで生成されたクレームを表示させる(S608)。ユーザによるクレームの修正がない場合(S610のNO)、処理は終了する。ユーザによるクレームの修正がある場合(S610のYES)、作成サーバ4は修正の内容を受け付ける(S612)。作成サーバ4は、ユーザ端末8のディスプレイ100に修正結果表示画面126を表示させることで修正されたクレームを表示させる(S614)。作成サーバ4は、修正前のクレームおよび修正内容に基づき、クレーム生成AIエンジン406のクレーム作成モデルを更新する(S616)。
The operation of the creation server 4 having the above configuration will be described.
FIG. 6 is a flowchart showing a flow of a series of processes in the creation server 4 of FIG. In the example of FIG. 6, it is assumed that a keyword and a model application are given as conditions for creating a claim. The creation server 4 displays the generation condition input screen 102 on the display 100 of the user terminal 8 (S602). The creation server 4 receives a set of keywords related to the technical idea and the application number of the sample application from the user via the generation condition input screen 102 (S604). The creation server 4 acquires the claims of the example application from an external or internal patent application database (for example, J-Plat) based on the application number of the example application, and specifies the structure of the acquired claims (S6051). The creation support server 4 selects a claim creation model corresponding to the specified structure (S6052). The creation server 4 receives the set of keywords received in step S604 as input, and executes a claim generation by AI using the claim creation model selected in step S6052 (S606). The creation server 4 displays the generated claims by displaying the generation result display screen 116 on the display 100 of the user terminal 8 (S608). If the user has not corrected the complaint (NO in S610), the process ends. If the user has modified the complaint (YES in S610), the creation server 4 accepts the content of the modification (S612). The creating server 4 displays the corrected claim by displaying the correction result display screen 126 on the display 100 of the user terminal 8 (S614). The creation server 4 updates the claim creation model of the claim generation AI engine 406 based on the claims before the correction and the contents of the correction (S616).

上述の実施の形態において、保持部の例は、ハードディスクや半導体メモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないCPUや、インストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶する半導体メモリなどにより実現できることは本明細書に触れた当業者には理解される。   In the above embodiment, examples of the holding unit are a hard disk and a semiconductor memory. Further, based on the description in this specification, each unit is realized by a CPU (not shown), a module of an installed application program, a module of a system program, and a semiconductor memory that temporarily stores the content of data read from a hard disk. It will be understood by those skilled in the art referred to herein that this can be achieved.

本実施の形態に係る作成サーバ4によると、比較的質の高い過去の特許出願の情報を機械的に学習することにより、クレーム生成AIエンジンのクレーム作成モデルが生成される。このクレーム作成モデルに、ユーザが抽出したキーワードを適用することで特許請求の範囲が自動的に生成される。このように、従来、弁理士や企業の知的財産部に属人的に帰属していたクレーム作成の知識、経験をAIに移し、そのAIを用いてクレーム作成を行うことで、作成されるクレームの質を均一化し、かつ、クレーム作成にかかる時間を低減することができる。   According to the creation server 4 according to the present embodiment, a claim creation model of the claim creation AI engine is created by mechanically learning information of a relatively high-quality past patent application. Claims are automatically generated by applying the keyword extracted by the user to the claim creation model. In this way, the knowledge and experience of claim creation that previously belonged to a patent attorney or a company's intellectual property department as an individual are transferred to the AI, and the AI is used to create a claim. The quality of the claims can be made uniform, and the time required for making the claims can be reduced.

以上、第1の実施の形態に係るクレーム作成支援システム2の構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解される。   The configuration and operation of the claim creation support system 2 according to the first embodiment have been described above. This embodiment is an exemplification, and it is understood by those skilled in the art that various modifications can be made to the combination of each component and each processing, and such modifications are also within the scope of the present invention.

第1の実施の形態では、学習部402で学習させるキーワードとして特許情報保持部42のフリーキーワードを用いる場合を説明したが、これに限られない。例えば、審査官フリーワードが用いられてもよい。   In the first embodiment, the case where the free keyword of the patent information holding unit 42 is used as the keyword to be learned by the learning unit 402 has been described, but the present invention is not limited to this. For example, an examiner free word may be used.

(第1変形例)
特許情報保持部42に保持される特許出願のうち、フリーキーワードがない特許出願については、フリーキーワードを設定するためにAIが用いられてもよい。第1変形例では、学習部402は、特許情報保持部42に保持される特許出願のうち、特許強度値がしきい値以上となる特許出願を特定する。学習部402は、特定された特許出願のフリーキーワードと特許請求の範囲と課題とに加えて、該特許出願の審査の際に引用された文献のフリーキーワードを機械的に学習することにより、キーワード抽出モデルを生成する。
(First Modification)
Of the patent applications held in the patent information holding unit 42, for a patent application without a free keyword, the AI may be used to set a free keyword. In the first modification, the learning unit 402 specifies, among patent applications held in the patent information holding unit 42, a patent application whose patent strength value is equal to or larger than a threshold value. The learning unit 402 mechanically learns the free keywords of the documents cited in the examination of the patent application in addition to the free keywords of the specified patent application, the claims, and the subject, thereby obtaining the keyword. Generate an extraction model.

機械的な学習における、学習対象の特許出願のフリーキーワードと、引用された文献のフリーキーワードと、の関係を説明する。図7は、学習対象の文献のフリーキーワードと引用された文献のフリーキーワードとの関係の一例を示す模式図である。図7の例では、学習対象の文献750の審査時に、第1文献752と、第2文献754と、が引用された。この引用関係を示すために、特許情報保持部42において、学習対象の文献750の特許IDに対応する引用文献の欄に、第1文献752の公報の番号と、第2文献754の公報の番号と、が登録されている。学習部402は、その引用文献の欄を参照することで、学習対象の文献750の引用文献を特定する。図7の例では、第1文献752のフリーキーワードは「AAA」、「BBB」の二つ、第2文献754のフリーキーワードは「AAA」、「CCC」、「DDD」の三つ、学習対象の文献750のフリーキーワードは「AAA」、「BBB」、「EEE」の三つである。これらのフリーキーワードはすべて特許情報保持部42に保持されており、学習部402により参照可能となっている。   The relationship between the free keyword of the patent application to be learned and the free keyword of the cited document in mechanical learning will be described. FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of a relationship between a free keyword of a document to be learned and a free keyword of a cited document. In the example of FIG. 7, the first document 752 and the second document 754 are cited at the time of examining the document 750 to be learned. In order to show this citation relationship, in the patent information holding unit 42, the number of the publication of the first reference 752 and the number of the publication of the second And are registered. The learning unit 402 specifies the cited reference of the reference 750 to be learned by referring to the column of the cited reference. In the example of FIG. 7, the free keywords of the first document 752 are "AAA" and "BBB", the free keywords of the second document 754 are "AAA", "CCC", and "DDD". The three free keywords in the document 750 are “AAA”, “BBB”, and “EEE”. All of these free keywords are held in the patent information holding unit 42 and can be referred to by the learning unit 402.

学習部402は、学習対象の文献750を機械的に学習する際、学習対象の文献750の引用文献である第1文献752および第2文献754のフリーキーワードを参照する。学習部402は、引用文献のフリーキーワードに基づいて、学習対象の文献750のフリーキーワードに重要度を設定する。特に学習部402は、引用文献のフリーキーワードとの被りが少ないほど重要度を高く設定する。例えば、学習対象の文献750のフリーキーワード「AAA」は、第1文献752および第2文献754の両方のフリーキーワードでもあるから、最も低い重要度が割り当てられる。学習対象の文献750のフリーキーワード「EEE」は、第1文献752、第2文献754のいずれのフリーキーワードでもないから、最も高い重要度が割り当てられる。学習対象の文献750のフリーキーワード「BBB」は、第1文献752のフリーキーワードではあるが第2文献754のフリーキーワードではないから、中間の重要度が割り当てられる。学習部402は、このように設定された重要度を含めて学習対象の文献750を学習し、キーワード抽出モデルを生成する。   When learning the document 750 to be learned mechanically, the learning unit 402 refers to the free keywords of the first document 752 and the second document 754 which are cited documents of the document 750 to be learned. The learning unit 402 sets the importance of the free keyword of the document 750 to be learned based on the free keyword of the cited document. In particular, the learning unit 402 sets the importance to be higher as the citation of the cited document with the free keyword is smaller. For example, the free keyword “AAA” of the document 750 to be learned is also the free keyword of both the first document 752 and the second document 754, and thus is assigned the lowest importance. Since the free keyword “EEE” of the learning target document 750 is not any of the free keywords of the first reference 752 and the second reference 754, the highest importance is assigned. The free keyword “BBB” of the document 750 to be learned is a free keyword of the first document 752 but is not a free keyword of the second document 754, and thus is assigned an intermediate importance. The learning unit 402 learns the document 750 to be learned including the importance set in this way, and generates a keyword extraction model.

図8は、第1変形例に係るキーワード抽出処理の流れを示すフローチャートである。作成サーバ4は、特許情報保持部42に保持される特許出願のなかでフリーキーワードが付されていない特許出願をキーワード抽出の対象とする文献として受け付ける(S702)。作成サーバ4は、ステップS702で受け付けた対象文献の情報(本文テキスト等)を入力として、AIによる構成要素(キーワード)の抽出を実行する(S704)。特に、作成サーバ4は、学習部402により生成されたキーワード抽出モデルに、ステップS702で受け付けた対象文献の情報を適用し、該キーワード抽出モデルが出力するキーワードを取得する。作成サーバ4は、ユーザ端末8のディスプレイ100に、抽出されたキーワードを表示させる(S706)。ユーザによるキーワードの修正がない場合(S708のNO)、作成サーバ4は抽出されたキーワードを、対象文献に対応するフリーキーワードとして特許情報保持部42に登録し、処理を終了する。   FIG. 8 is a flowchart illustrating the flow of a keyword extraction process according to the first modification. The creation server 4 accepts a patent application to which a free keyword is not attached among patent applications held in the patent information holding unit 42 as documents to be subjected to keyword extraction (S702). The creation server 4 executes the extraction of the constituent elements (keywords) by AI using the information of the target document (the body text or the like) received in step S702 as an input (S704). In particular, the creation server 4 applies the information of the target document received in step S702 to the keyword extraction model generated by the learning unit 402, and acquires a keyword output by the keyword extraction model. The creation server 4 displays the extracted keyword on the display 100 of the user terminal 8 (S706). If there is no correction of the keyword by the user (NO in S708), the creation server 4 registers the extracted keyword as a free keyword corresponding to the target document in the patent information holding unit 42, and ends the process.

ユーザによるキーワードの修正がある場合(S708のYES)、作成サーバ4は修正の内容を受け付ける(S710)。作成サーバ4は、修正前のキーワードおよび修正内容に基づき、キーワード抽出モデルを更新する(S712)。作成サーバ4は修正されたキーワードを、対象文献に対応するフリーキーワードとして特許情報保持部42に登録し、処理を終了する。   When there is a correction of the keyword by the user (YES in S708), the creation server 4 accepts the content of the correction (S710). The creation server 4 updates the keyword extraction model based on the keyword before the correction and the content of the correction (S712). The creation server 4 registers the corrected keyword as a free keyword corresponding to the target document in the patent information holding unit 42, and ends the process.

作成サーバ4は、ステップS706において、抽出されたキーワードを表示する抽出結果表示画面902をディスプレイ100に表示させる。図9は、抽出結果表示画面902の代表画面図である。抽出結果表示画面902には、抽出されたキーワードが表示されると共に、OKボタン118と、修正ボタン120と、が表示される。抽出結果表示画面902に表示されるキーワードには、重要度「高」、「中」、「低」のランクが付されている。   In step S706, the creation server 4 causes the display 100 to display an extraction result display screen 902 displaying the extracted keywords. FIG. 9 is a representative screen diagram of the extraction result display screen 902. The extracted keyword is displayed on the extraction result display screen 902, and an OK button 118 and a correction button 120 are displayed. The keywords displayed on the extraction result display screen 902 have ranks of importance “high”, “medium”, and “low”.

上記第1変形例では、フリーキーワードが付されていない特許出願について適切なキーワードを抽出して登録するためにキーワード抽出モデルを用いる場合について説明したが、これに限られない。例えば、作成サーバ4は、ユーザによってアップロードされた文献をキーワード抽出の対象とする文献として受け付けてもよい。この場合、ユーザは図9に示される抽出結果表示画面902を見ることで、自分がアップロードした文献から抽出されたキーワードを、そのランクと共に確認することができる。   In the first modification, the case where a keyword extraction model is used to extract and register an appropriate keyword for a patent application to which a free keyword is not attached has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, the creation server 4 may accept a document uploaded by a user as a document to be extracted by a keyword. In this case, by viewing the extraction result display screen 902 shown in FIG. 9, the user can check the keywords extracted from the documents uploaded by the user together with their ranks.

上記第1変形例では、特許情報保持部42に保持される情報からキーワード抽出モデルを生成する場合について説明したが、これに限られず、例えば学術論文の情報から同様の学習手法によりキーワード抽出モデルを生成してもよい。特許文献と同様に、学術論文にも、課題と、人手で選ばれたキーワードと、特許請求の範囲に対応する要約と、論文間の引用・被引用関係と、が関連付けられている。   In the first modification, the case where the keyword extraction model is generated from the information held in the patent information holding unit 42 has been described. However, the present invention is not limited to this. May be generated. Similar to patent documents, academic papers are associated with issues, manually selected keywords, abstracts corresponding to the claims, and citation / cited relationships between the papers.

(第2変形例)
第1の実施の形態ではユーザにキーワードまたは画像ファイルの入力を求める場合について説明したが、これに限られない。第2変形例に係る作成サーバ4は、ユーザから発明提案書などの技術文書そのものを取得し、キーワード抽出モデルと、技術分類付与モデルと、類似文献抽出モデルと、クレーム作成モデルと、を用いて必要な情報を自動的に取得し、クレームを生成する。なお、本変形例では技術分類付与モデルを使用する場合を説明するが、これに限られず、技術分類の代わりに、出願人や代理人など、母集団となる文献を限定できる情報であればいかなる情報が用いられてもよい。また、本変形例ではキーワードを抽出して用いる場合を説明するが、これに限られず、キーワードの代わりに主語と動詞の組や主語と動詞を含む文を抽出して用いてもよい。
(Second Modification)
In the first embodiment, the case where the user is requested to input a keyword or an image file has been described, but the present invention is not limited to this. The creation server 4 according to the second modification acquires a technical document itself such as an invention proposal from a user, and uses a keyword extraction model, a technology classification assignment model, a similar document extraction model, and a claim creation model. Obtain necessary information automatically and generate claims. In this modification, the case of using the technology classification assignment model will be described.However, the present invention is not limited to this case. Information may be used. In this modification, a case where a keyword is extracted and used will be described. However, the present invention is not limited to this, and a sentence including a subject and a verb or a subject and a verb may be extracted and used instead of the keyword.

図11は、第2変形例に係る作成サーバ4におけるクレーム生成の流れを示す模式図である。ユーザ302はユーザ端末8から作成サーバ4に発明提案書304をアップロードする。作成サーバ4は、受信した発明提案書304にキーワード自動抽出AIモデル306および技術分類自動付与AIモデル308を適用する。キーワード自動抽出AIモデル306はクレームに必要なキーワード310を、技術分類自動付与AIモデル308は技術分類を、それぞれ出力する。ユーザ302はユーザ端末8のディスプレイ100を介してキーワード310および技術分類312を確認し、必要であればユーザ端末8の入力手段(マウス、キーボード、タッチパネルなど)を介して修正する。作成サーバ4はキーワード310に対する修正を受け付けて修正済みキーワード314を生成する。なお、この修正ステップは省略されてもよい。この際、作成サーバ4は各キーワードに対する重要度をユーザ302に指定させ、指定された重要度を取得してもよい。作成サーバ4は、修正前のキーワード310と修正済みキーワード314との組を、キーワード自動抽出AIモデル306の更新のために後述の学習フェーズに渡す。なお、作成サーバ4は、修正前のキーワード310のみ、または修正済みキーワード314のみを、キーワード自動抽出AIモデル306の更新のために後述の学習フェーズに渡してもよい。作成サーバ4は技術分類312に対する修正を受け付けて修正済み技術分類316を生成する。この際、作成サーバ4は各技術分類に対する重要度をユーザ302に指定させ、指定された重要度を取得してもよい。作成サーバ4は、修正前の技術分類312と修正済み技術分類316との組を、技術分類自動付与AIモデル308の更新のために後述の学習フェーズに渡す。   FIG. 11 is a schematic diagram showing a flow of claim generation in the creation server 4 according to the second modification. The user 302 uploads the invention proposal 304 from the user terminal 8 to the creation server 4. The creation server 4 applies the keyword automatic extraction AI model 306 and the technology classification automatic assignment AI model 308 to the received invention proposal 304. The keyword automatic extraction AI model 306 outputs a keyword 310 required for a claim, and the technology classification automatic assignment AI model 308 outputs a technology classification. The user 302 confirms the keyword 310 and the technology classification 312 via the display 100 of the user terminal 8 and corrects it via the input means (mouse, keyboard, touch panel, etc.) of the user terminal 8 if necessary. The creation server 4 accepts a correction to the keyword 310 and generates a corrected keyword 314. Note that this modification step may be omitted. At this time, the creation server 4 may cause the user 302 to specify the importance for each keyword and acquire the specified importance. The creation server 4 passes a set of the keyword 310 before correction and the corrected keyword 314 to a learning phase described later for updating the keyword automatic extraction AI model 306. Note that the creation server 4 may pass only the keyword 310 before correction or only the corrected keyword 314 to a learning phase described later for updating the keyword automatic extraction AI model 306. The creation server 4 receives a modification to the technology class 312 and generates a modified technology class 316. At this time, the creation server 4 may cause the user 302 to specify the importance for each technology category, and acquire the specified importance. The creation server 4 passes a set of the technical classification 312 before correction and the corrected technical classification 316 to a learning phase described later for updating the technology classification automatic assignment AI model 308.

作成サーバ4は、修正済みキーワード314および修正済み技術分類316に類似文献自動抽出AIモデル318を適用する。類似文献自動抽出AIモデル318は類似文献320を出力する。ユーザ302はユーザ端末8のディスプレイ100を介して類似文献320を確認し、必要であればユーザ端末8の入力手段を介して修正する。なお、この類似文献を確認・修正するステップは省略されてもよい。作成サーバ4は類似文献320に対する修正を受け付けて修正済み類似文献322を生成する。作成サーバ4は、修正前の類似文献320と修正済み類似文献322との組を、類似文献自動抽出AIモデル318の更新のために後述の学習フェーズに渡す。なお、作成サーバ4は、修正前の類似文献320のみ、または修正済み類似文献322のみを、類似文献自動抽出AIモデル318の更新のために後述の学習フェーズに渡してもよい。   The creation server 4 applies the similar document automatic extraction AI model 318 to the corrected keyword 314 and the corrected technical classification 316. The similar document automatic extraction AI model 318 outputs a similar document 320. The user 302 confirms the similar document 320 through the display 100 of the user terminal 8 and corrects it through the input means of the user terminal 8 if necessary. Note that the step of confirming / correcting this similar document may be omitted. The creation server 4 receives a correction to the similar document 320 and generates a corrected similar document 322. The creation server 4 passes the pair of the similar document 320 before correction and the corrected similar document 322 to a learning phase described later for updating the similar document automatic extraction AI model 318. Note that the creation server 4 may pass only the similar document 320 before correction or only the corrected similar document 322 to a learning phase described later for updating the similar document automatic extraction AI model 318.

作成サーバ4は、修正済みキーワード314、修正済み技術分類316および修正済み類似文献322にクレーム自動生成AIモデル324を適用する。なお、作成サーバ4は、修正前のキーワードや修正前の技術分類や修正前の類似文献にクレーム自動生成AIモデル324を適用してもよい。クレーム自動生成AIモデル324はクレーム326を出力する。ユーザ302はユーザ端末8のディスプレイ100を介してクレーム326を確認し、必要であればユーザ端末8の入力手段を介して修正する。なお、このクレームを修正するステップは省略されてもよい。作成サーバ4はクレーム326に対する修正を受け付けて修正済みクレーム328を生成する。作成サーバ4は、修正前のクレーム326と修正済みクレーム328との組を、クレーム自動生成AIモデル324の更新のために後述の学習フェーズに渡す。   The creation server 4 applies the automatically generated AI model 324 to the corrected keyword 314, the corrected technical classification 316, and the corrected similar document 322. The creation server 4 may apply the automatic claim generation AI model 324 to a keyword before correction, a technical classification before correction, and a similar document before correction. The automatic claim generation AI model 324 outputs a claim 326. The user 302 confirms the claim 326 via the display 100 of the user terminal 8 and corrects it through the input means of the user terminal 8 if necessary. Note that the step of correcting this claim may be omitted. The creation server 4 receives a correction to the claim 326 and generates a corrected claim 328. The creation server 4 passes the set of the uncorrected claim 326 and the corrected claim 328 to a learning phase described later for updating the automatically generated AI model 324.

図12は、第2変形例に係る作成サーバ4におけるAIモデルの学習を説明する模式図である。作成サーバ4は、キーワード自動抽出学習AI330と、技術分類自動付与学習AI332と、類似文献自動抽出学習AI334と、クレーム自動生成学習AI336と、を備える。   FIG. 12 is a schematic diagram illustrating learning of an AI model in the creation server 4 according to the second modification. The creation server 4 includes a keyword automatic extraction learning AI 330, a technology classification automatic assignment learning AI 332, a similar document automatic extraction learning AI 334, and an automatic claim generation learning AI 336.

キーワード自動抽出学習AI330は、特許情報保持部42を参照し、過去の特許出願の(1)課題、(2)要約、(3)審査過程で引用された文献の要約およびキーワード、(4)クレーム(独立項)を入力として取得し、当該過去の特許出願の(5)キーワード、(6)審査官キーワードを出力として取得する。なお、キーワード自動抽出学習AI330は、過去の特許出願の(1)課題、(2)要約、(3)審査過程で引用された文献の要約およびキーワード、(4)クレーム(独立項)のうちの一部または全部を入力として取得してもよい。その際、(2)要約および(3)審査過程で引用された文献の要約およびキーワードは外部の商用データベースなどから取得されてもよい。また、キーワード自動抽出学習AI330は、過去の特許出願の(5)キーワードまたは(6)審査官キーワードのいずれかを出力として取得してもよい。その際、(5)キーワードは外部の商用データベースなどから取得されてもよい。キーワード自動抽出学習AI330は、図11の生成フェーズから渡される修正前のキーワード310と修正済みキーワード314との組を取得する。キーワード自動抽出学習AI330は取得した情報を基に学習を行い、キーワード自動抽出AIモデル306を生成する。   The keyword automatic extraction learning AI 330 refers to the patent information holding unit 42 and (1) issues, (2) abstracts, (3) abstracts and keywords of documents cited in the examination process, and (4) claims of past patent applications. (Independent term) is obtained as an input, and (5) keywords and (6) examiner keywords of the past patent application are obtained as outputs. Note that the keyword automatic extraction learning AI 330 is based on (1) issues, (2) abstracts, (3) abstracts and keywords of documents cited in the examination process, and (4) claims (independent terms) of past patent applications. Part or all may be obtained as input. At that time, (2) the abstract and (3) the abstract and the keyword of the document cited in the examination process may be obtained from an external commercial database or the like. Further, the keyword automatic extraction learning AI 330 may obtain as an output either (5) the keyword or (6) the examiner keyword of the past patent application. At this time, (5) the keyword may be obtained from an external commercial database or the like. The keyword automatic extraction learning AI 330 acquires a set of the keyword 310 before correction and the corrected keyword 314 passed from the generation phase of FIG. The keyword automatic extraction learning AI 330 performs learning based on the acquired information, and generates a keyword automatic extraction AI model 306.

技術分類自動付与学習AI332は、特許情報保持部42を参照し、過去の特許出願の(1)課題、(2)解決手段、(3)要約を入力として取得し、当該過去の特許出願の(4)付与済み技術分類を出力として取得する。なお、技術分類自動付与学習AI332は、過去の特許出願の(1)課題、(2)解決手段、(3)要約のうちの一部または全部を入力として取得してもよい。技術分類自動付与学習AI332は、図11の生成フェーズから渡される修正前の技術分類312と修正済み技術分類316との組を取得する。技術分類自動付与学習AI332は取得した情報を基に学習を行い、技術分類自動付与AIモデル308を生成する。   The technology classification automatic assignment learning AI 332 refers to the patent information holding unit 42, acquires (1) the problem, (2) the solution, and (3) the abstract of the past patent application as inputs, and obtains the ( 4) Acquire the assigned technology classification as an output. The technology classification automatic assignment learning AI 332 may acquire, as an input, part or all of (1) the problem, (2) the solution, and (3) the abstract of the past patent application. The technology classification automatic assignment learning AI 332 acquires a pair of the technology class 312 before correction and the corrected technology class 316 passed from the generation phase in FIG. 11. The technology classification automatic assignment learning AI 332 performs learning based on the acquired information, and generates a technology classification automatic assignment AI model 308.

類似文献自動抽出学習AI334は、特許情報保持部42を参照し、過去の特許出願の(1)全文、(2)技術分類、(3)キーワード、(4)審査官キーワードを入力として取得し、当該過去の特許出願の(5)審査官に引用された文献を出力として取得する。類似文献自動抽出学習AI334は、図11の生成フェーズから渡される修正前の類似文献320と修正済み類似文献322との組を取得する。類似文献自動抽出学習AI334は取得した情報を基に学習を行い、類似文献自動抽出AIモデル318を生成する。
あるいはまた、上記の構成の代わりに、クレームまたはクレームの一部を入力として、ELASTICSEARCH(https://www.elastic.co/jp/products/elasticsearch)など、周知の検索エンジン技術を用いて、類似するクレームまたはクレームの一部を出力するよう類似文献自動抽出学習AIを構成してもよい。
The similar document automatic extraction learning AI 334 refers to the patent information holding unit 42 and acquires (1) the full text, (2) the technology classification, (3) the keyword, and (4) the examiner's keyword of the past patent application as inputs. Obtain as output the documents cited by (5) examiner of the past patent application. The similar document automatic extraction learning AI 334 acquires a set of the similar document 320 before correction and the corrected similar document 322 passed from the generation phase in FIG. The similar document automatic extraction learning AI 334 performs learning based on the acquired information to generate a similar document automatic extraction AI model 318.
Alternatively, instead of the above configuration, similar claims may be input using a well-known search engine technology such as ELASTICSEARCH (https://www.elastic.co/jp/products/elasticsearch) with a claim or part of a claim as input. The similar document automatic extraction learning AI may be configured to output a claim or a part of the claim.

クレーム自動生成学習AI336は、特許情報保持部42を参照し、過去の特許出願の(1)キーワード、(2)審査官キーワード、(3)技術分類、(4)審査官に引用された文献、(5)課題、(6)解決手段を入力として取得し、当該過去の特許出願の(7)クレーム(独立項)を出力として取得する。なお、クレーム自動生成学習AI336は、過去の特許出願の(1)キーワード、(2)審査官キーワード、(3)技術分類、(4)審査官に引用された文献、(5)課題、(6)解決手段のうちの一部または全部を入力として取得してもよい。また、クレーム自動生成学習AI336は、(1)キーワードの代わりに、主語と動詞の組や、主語と動詞を含む文を取得してもよい。クレーム自動生成学習AI336は、図11の生成フェーズから渡される修正前のクレーム326と修正済みクレーム328との組を取得する。クレーム自動生成学習AI336は取得した情報を基に学習を行い、クレーム自動生成AIモデル324を生成する。   The claim automatic generation learning AI 336 refers to the patent information holding unit 42, and refers to (1) keywords, (2) examiner keywords, (3) technical classification, (4) documents cited by the examiner, (5) The problem and (6) the solution are acquired as input, and the (7) claim (independent term) of the past patent application is acquired as output. It should be noted that the automatic claim generation learning AI 336 includes (1) keywords, (2) examiner keywords, (3) technical classification, (4) documents cited by examiners, (5) issues, (6) ) Some or all of the solutions may be obtained as input. Further, the claim automatic generation learning AI 336 may acquire (1) a set of a subject and a verb, or a sentence including a subject and a verb, instead of the keyword. The claim automatic generation learning AI 336 acquires a pair of the uncorrected claim 326 and the corrected claim 328 passed from the generation phase of FIG. The automatic claim generation learning AI 336 performs learning based on the acquired information, and generates an automatic claim generation AI model 324.

(第3変形例)
図13a、図13bは、第3変形例に係る作成サーバ4におけるクレーム生成の流れを示す模式図である。ユーザ302はユーザ端末8から作成サーバ4に発明提案書304および先行特許公報338をアップロードしてもよい。併せてユーザ302は、ユーザ端末8を介してクレーム要素(主体)を入力する。作成サーバ4は、ユーザ端末8のディスプレイ100に作成表340を表示させる。作成サーバ4は、まず入力されたクレーム要素をそのまま作成表340に設定する。作成サーバ4は、設定されたクレーム要素のそれぞれについて、動詞の候補を自動的に補充する。
(Third Modification)
FIGS. 13A and 13B are schematic diagrams showing the flow of claim generation in the creation server 4 according to the third modification. The user 302 may upload the invention proposal 304 and the prior patent publication 338 from the user terminal 8 to the creation server 4. At the same time, the user 302 inputs a claim element (subject) via the user terminal 8. The creation server 4 displays the creation table 340 on the display 100 of the user terminal 8. The creation server 4 first sets the input claim element in the creation table 340 as it is. The creation server 4 automatically replenishes verb candidates for each of the set claim elements.

ユーザ302はユーザ端末8のディスプレイ100に表示される作成表340を見ることで動詞の候補を確認してもよい。ユーザ302は、必要であればユーザ端末8の入力手段を介して修正してもよい。作成サーバ4は動詞に対する修正を受け付けた(修正はオプション)後、動詞のそれぞれについて、格成分の候補を自動的に補充する。ユーザ302はユーザ端末8のディスプレイ100に表示される作成表340を見ることで格成分の候補を確認してもよい。ユーザ302は、必要であればユーザ端末8の入力手段を介して修正してもよい。ユーザ302は区分を併せて入力してもよい。   The user 302 may check the candidate of the verb by looking at the creation table 340 displayed on the display 100 of the user terminal 8. The user 302 may make modifications via the input means of the user terminal 8 if necessary. After receiving the correction for the verb (correction is optional), the creation server 4 automatically supplements the case component candidates for each of the verbs. The user 302 may confirm the case component candidates by looking at the creation table 340 displayed on the display 100 of the user terminal 8. The user 302 may make modifications via the input means of the user terminal 8 if necessary. The user 302 may also input the division.

作成サーバ4は、格成分に対する修正を反映した後、入力された区分をそのまま設定する。ユーザ302が作成表340を見て最終確認を行ってもよい。ユーザ302がクレーム生成の指示を出すと、作成サーバ4は格成分の単語を自動でつなぎ合わせることで格成分テーブルを生成する。作成サーバ4は、生成された格成分テーブルから、クレームと、格成分モデル(第2の実施の形態で後述)と、を生成する。ユーザ302は生成されたクレームおよび格成分モデルを確認し、必要に応じて修正する。   After reflecting the correction for the case component, the creation server 4 sets the input classification as it is. The user 302 may make a final check by looking at the creation table 340. When the user 302 issues a complaint generation instruction, the creation server 4 generates a case component table by automatically connecting the words of the case components. The creation server 4 generates a claim and a case component model (described later in the second embodiment) from the generated case component table. The user 302 checks the generated claims and case component models, and corrects them as necessary.

(第4変形例)
図14は、第4変形例に係る作成サーバ4におけるクレーム生成の流れを示す模式図である。ユーザ302はユーザ端末8から作成サーバ4に発明提案書304をアップロードする。発明提案書304は発明の課題および特徴を含む。併せてユーザ302は、ユーザ端末8を介して、基本特許となる類似文献342の番号と、その他の類似公開公報である類似文献344の番号と、を入力する。
(Fourth modification)
FIG. 14 is a schematic diagram illustrating a flow of claim generation in the creation server 4 according to the fourth modification. The user 302 uploads the invention proposal 304 from the user terminal 8 to the creation server 4. Invention proposal 304 includes the objects and features of the invention. At the same time, the user 302 inputs the number of the similar document 342 serving as the basic patent and the number of the similar document 344 serving as another similar publication via the user terminal 8.

作成サーバ4は、基本特許となる類似文献342の格成分分析を行う(2−1)。作成サーバ4は、発明提案書304から抽出された発明の特徴の記載内容から、クレームに記載する「動詞が係り受けする主体」、「動詞」、「格成分」(以下、格情報という)に編集する(2−2)。作成サーバ4は、(2−2)で編集された格情報と、類似公開公報である類似文献344の詳細な説明部分とを比較し、格情報を再編集する(2−3)。この際、作成サーバ4は、類似度が低くなるように再編集する。   The creation server 4 performs a case component analysis of the similar document 342 serving as the basic patent (2-1). The creation server 4 converts the description of the features of the invention extracted from the invention proposal 304 into the “subject to which the verb depends”, the “verb”, and the “case component” (hereinafter referred to as case information) described in the claim. Edit (2-2). The creation server 4 compares the case information edited in (2-2) with the detailed description of the similar document 344, which is a similar publication, and re-edits the case information (2-3). At this time, the creation server 4 re-edits the data so that the similarity becomes low.

作成サーバ4は、(2−1)で得られる格情報および(2−3)で得られる格情報から発明提案書304に係る発明の格情報を生成する(2−4)。作成サーバ4は、この生成の際、(1)外的付加、(2)内的付加、(3)置換の三つのパターンに応じる。作成サーバ4は、(2−4)で生成された発明の格情報から、クレームと、格成分モデル(概要版、詳細版、第2の実施の形態で後述)と、を生成する(3)。ユーザ302は生成されたクレームおよび格成分モデルを確認し、必要に応じて修正・評価する(4)。   The creation server 4 generates case information of the invention according to the invention proposal 304 from the case information obtained in (2-1) and the case information obtained in (2-3) (2-4). In this generation, the creation server 4 responds to three patterns of (1) external addition, (2) internal addition, and (3) replacement. The creation server 4 generates a claim and a case component model (summary version, detailed version, described later in the second embodiment) from the case information of the invention generated in (2-4) (3). . The user 302 checks the generated claim and case component model, and corrects and evaluates it as necessary (4).

図15は、第4変形例に係る作成サーバ4におけるAIモデルの学習を説明する模式図である。第4変形例に係る作成サーバ4で用いられるクレーム作成モデルは、クレームの生成時、発明提案書304から抽出される課題および発明の特徴と、基本特許となる類似文献342の課題およびクレームと、その他の類似公開公報である類似文献344の課題、クレームおよび詳細な説明と、を入力とし、クレームを出力とする。学習フェーズにおいては、過去の特許出願から抽出される課題および発明の特徴と、該特許出願の審査過程で引用された主引例の課題およびクレームと、副引例の課題、クレームおよび詳細な説明と、を入力とし、該特許出願のクレームを出力とする学習により、クレーム作成モデルが生成される。   FIG. 15 is a schematic diagram illustrating learning of an AI model in the creation server 4 according to the fourth modification. The claim creation model used in the creation server 4 according to the fourth modified example includes, at the time of generating a claim, the issues and features of the invention extracted from the invention proposal 304, the issues and the claims of the similar document 342 serving as the basic patent, The subject, claim, and detailed description of similar document 344, which is another similar publication, are input, and the claim is output. In the learning phase, the issues and features of the invention extracted from the past patent application, the main reference issues and claims cited in the examination process of the patent application, and the secondary reference issues, claims and detailed description, Is input and learning is performed using the claims of the patent application as outputs to generate a claim creation model.

(第2の実施の形態)
第1の実施の形態では、いったんユーザから最初の情報(発明提案書、キーワード等)を取得すると、基本的にユーザの介入無しで自動的にクレームを生成する場合を説明した。第2の実施の形態では、ユーザによるクレームの生成を支援する場合を説明する。第2の実施の形態に係る作成支援サーバは、自動生成キーワードまたは手動で類似先願を見つけ(自動生成キーワードの場合はそのキーワードをキーにして特許検索し、結果のうち一致度の最も高いものを選択、等)、見つけた先願のクレームを図形表示し、ユーザに図形を操作させ、変更後の図形を文章に戻すことで、ユーザによる新たなクレームの作成を支援する。なお、別の実施の形態では、発明提案書から、自身でクレーム設計のために、最初から図形を作成させてもよい。
(Second embodiment)
In the first embodiment, a case has been described in which once the first information (invention proposal, keyword, etc.) is obtained from a user, a claim is automatically generated basically without user intervention. In the second embodiment, a case will be described in which the generation of a claim by a user is supported. The creation support server according to the second embodiment finds an automatically generated keyword or a similar prior application manually (in the case of an automatically generated keyword, performs a patent search using the keyword as a key, and finds a result with the highest matching degree among the results) , Etc.), the found claim of the earlier application is displayed as a graphic, the user is allowed to operate the graphic, and the changed graphic is returned to the sentence, thereby assisting the user in creating a new claim. In another embodiment, a figure may be created from the beginning for the purpose of claim design from the invention proposal.

第2の実施の形態に係る作成支援サーバ14を備えるクレーム作成支援システムの構成は、図1に記載の構成に準じる。
図16は、第2の実施の形態に係る作成支援サーバ14の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。
The configuration of the claim creation support system including the creation support server 14 according to the second embodiment conforms to the configuration shown in FIG.
FIG. 16 is a block diagram illustrating functions and configurations of the creation support server 14 according to the second embodiment. Each block shown here can be realized by hardware such as a computer CPU and other elements and mechanical devices, and can be realized by software, such as a computer program. The functional blocks are drawn. Therefore, it will be understood by those skilled in the art referred to in this specification that these functional blocks can be realized in various forms by a combination of hardware and software.

作成支援サーバ14は、ユーザから受け付けた発明提案書からキーワードを自動生成し、自動生成したキーワードをキーとして特許文献を検索し、検索の結果のうち最も一致スコアの高い特許文献を先行文献として特定し、特定された先行文献のクレームをベースとする新クレーム作成用のUIをユーザ端末8のディスプレイ100に表示させ、該UIにおいてクレームの要素に対する変更を受け付け、変更を反映した新たなクレームを文章化することにより生成する。作成支援サーバ14は、特許情報保持部42と、案件情報保持部16と、キーワード生成部420と、先行文献取得部422と、表示制御部424と、入力受付部426と、クレーム生成部428と、を備える。案件情報保持部16は、作成支援サーバ14を用いて生成される案件の情報を保持する。なお、先行文献を用いることなく、ディスプレイ100に対して、ユーザが図形を新規に入力してもよい。   The creation support server 14 automatically generates a keyword from the invention proposal received from the user, searches for a patent document using the automatically generated keyword as a key, and identifies a patent document with the highest matching score among the search results as a preceding document. Then, a UI for creating a new claim based on the specified claim of the prior document is displayed on the display 100 of the user terminal 8, the UI accepts a change to the element of the claim, and writes a new claim reflecting the change. Generated by converting The creation support server 14 includes a patent information holding unit 42, a case information holding unit 16, a keyword generation unit 420, a preceding document acquisition unit 422, a display control unit 424, an input reception unit 426, and a claim generation unit 428. , Is provided. The case information holding unit 16 holds information on a case generated using the creation support server 14. Note that the user may newly input a graphic into the display 100 without using a prior document.

ユーザはクレーム作成の対象とする発明提案書を、ユーザ端末8から作成支援サーバ14へアップロードする。キーワード生成部420は、アップロードされた発明提案書を取得し、上記第1変形例や第2変形例に係るキーワード抽出モデルに、取得された発明提案書に記載の発明の課題や特徴を適用することにより、キーワードを生成する。   The user uploads an invention proposal to be created to the creation support server 14 from the user terminal 8. The keyword generation unit 420 acquires the uploaded invention proposal and applies the problems and features of the invention described in the acquired invention proposal to the keyword extraction models according to the first and second modifications. Thus, a keyword is generated.

先行文献取得部422は、キーワード生成部420によって生成されたキーワードをキーとして外部または内部の特許文献のデータベースを検索する。先行文献取得部422は、検索結果のうち一致スコアの最も高い特許文献を先行文献として取得する。あるいはまた、先行文献取得部422は一致スコアが高い複数の特許文献を先行文献として特定してもよい。あるいはまた、先行文献取得部422は、ユーザから直接、先行文献の指定を(例えば、出願番号や公開番号、特許番号等により)受け付けてもよい。   The preceding document acquisition unit 422 searches an external or internal patent document database using the keyword generated by the keyword generation unit 420 as a key. The preceding document acquisition unit 422 acquires the patent document with the highest matching score among the search results as the preceding document. Alternatively, the preceding document acquisition unit 422 may specify a plurality of patent documents having a high matching score as the preceding documents. Alternatively, the prior document acquisition unit 422 may directly receive the specification of the prior document (for example, by an application number, a publication number, a patent number, or the like) from the user.

表示制御部424は、先行文献取得部422によって特定された先行文献の請求の範囲に含まれるクレームを、ユーザ端末8のディスプレイ100にネットワーク6を介して図形表示させる。
入力受付部426は、ネットワーク6を介して、表示された図形に対する変更を受け付ける。なお、入力受付部426は新規で図形の入力を受け付けてもよい。
クレーム生成部428は、変更された図形に基づいて新たなクレームをテキスト形式で生成する。
The display control unit 424 causes the claims included in the claims of the prior document identified by the prior document acquisition unit 422 to be graphically displayed on the display 100 of the user terminal 8 via the network 6.
The input receiving unit 426 receives a change to the displayed graphic via the network 6. The input receiving unit 426 may newly receive an input of a graphic.
The claim generation unit 428 generates a new claim in a text format based on the changed graphic.

以下、表示制御部424、入力受付部426、クレーム生成部428の機能を画面の遷移を参照してより詳細に説明する。表示制御部424は、後述の各画面をユーザ端末8のディスプレイ100に、ネットワーク6を介して表示させる。入力受付部426は、後述の修正内容やユーザからの指示を、ユーザ端末8からネットワーク6を介して受け付ける。クレーム生成部428は、後述の特許請求の範囲の生成指示を受け付けると、修正後の図形に基づきクレームをテキスト形式で生成する。   Hereinafter, the functions of the display control unit 424, the input receiving unit 426, and the claim generation unit 428 will be described in more detail with reference to screen transitions. The display control unit 424 causes each screen described later to be displayed on the display 100 of the user terminal 8 via the network 6. The input receiving unit 426 receives, from the user terminal 8 via the network 6, correction contents described later and instructions from the user. Receiving an instruction to generate a claim described below, the claim generation unit 428 generates a claim in a text format based on the corrected graphic.

図17は、図16の作成支援サーバ14によってユーザ端末8のディスプレイ100に表示される画面の遷移の概要を示す模式図である。ユーザが作成支援サーバ14にアクセスすると、まずログイン画面502が表示される。ユーザがログイン画面502にIDおよびパスワードなどの認証情報を入力すると、作成支援サーバ14はユーザ認証を行う。ユーザ認証に成功すると、ディスプレイ100に表示される画面は、ログイン画面502から自己案件一覧画面504に遷移する。ログイン画面502は公知のユーザ認証技術を用いて実現されてもよい。   FIG. 17 is a schematic diagram showing an outline of transition of a screen displayed on the display 100 of the user terminal 8 by the creation support server 14 of FIG. When the user accesses the creation support server 14, a login screen 502 is displayed first. When the user inputs authentication information such as an ID and a password on the login screen 502, the creation support server 14 performs user authentication. When the user authentication is successful, the screen displayed on the display 100 transits from the login screen 502 to the own case list screen 504. The login screen 502 may be realized using a known user authentication technology.

ユーザが自己案件一覧画面504において新規作成を指示すると画面は案件新規作成画面506に遷移し、案件検索を指示すると画面は自社案件検索一覧画面508に遷移し、案件番号リンクを指定すると画面は対応する案件の案件詳細画面512に遷移する。ユーザが案件新規作成画面506において必要な情報を入力して特許請求の範囲生成を指示すると画面は新規特許請求の範囲作成画面510に遷移する。新規特許請求の範囲作成画面510において登録が指示されると、画面は案件詳細画面512に遷移する。   When the user instructs new creation on the own matter list screen 504, the screen transitions to a new matter creation screen 506, when the user instructs matter search, the screen transitions to the own matter search list screen 508, and when the matter number link is specified, the screen corresponds. The screen transits to the case detail screen 512 of the case to be executed. When the user inputs necessary information on the new case creation screen 506 and instructs generation of a claim, the screen changes to a new claim creation screen 510. When registration is instructed on the new claims creation screen 510, the screen transits to the case detail screen 512.

ユーザが自社案件検索一覧画面508において案件番号リンクを指定すると画面は対応する案件の案件詳細画面512に遷移し、IPC分野一覧リンクを指定すると画面はIPC分野一覧画面514に遷移する。IPC分野一覧画面514としては、例えばNRIサイバーパテント株式会社が提供するNRIサイバーパテントデスク2のIPC分野一覧の画面が採用されてもよい。   When the user specifies a case number link on the in-house case search list screen 508, the screen transits to the case detail screen 512 of the corresponding case, and when the user specifies the IPC field list link, the screen transits to the IPC field list screen 514. As the IPC field list screen 514, for example, a screen of the IPC field list of NRI Cyber Patent Desk 2 provided by NRI Cyber Patent Co., Ltd. may be adopted.

ユーザが案件詳細画面512において案件を修正すると画面は案件修正画面516に遷移し、案件コピーを指定すると画面は案件新規作成画面506に遷移する。ユーザが案件修正画面516において特許請求の範囲を修正すると画面は特許請求の範囲修正画面518に遷移する。特許請求の範囲修正画面518において修正の反映が指示されると、画面は案件詳細画面512に遷移する。   When the user modifies the matter on the matter detail screen 512, the screen transits to the matter modification screen 516, and when the user designates the matter copy, the screen transits to the matter new creation screen 506. When the user corrects the claims on the case correction screen 516, the screen changes to a claims correction screen 518. If reflection of the correction is instructed on the claims correction screen 518, the screen transits to the case detail screen 512.

図18は、自己案件一覧画面504の代表画面図である。ユーザは自己案件一覧画面504の検索キー入力領域520に情報を入力し、検索ボタン522をクリックする。入力受付部426は検索キー入力領域520に入力された情報を取得し、取得された情報をキーとして案件情報保持部16を検索し、ログインしたユーザが属する企業の案件のうちキーに合致する案件を検索結果として生成する。表示制御部424は、自己案件一覧画面504の自己案件一覧表示領域524に、入力受付部426が取得した検索結果を表示する。   FIG. 18 is a representative screen diagram of the self case list screen 504. The user inputs information in the search key input area 520 of the self case list screen 504, and clicks a search button 522. The input receiving unit 426 obtains the information input to the search key input area 520, searches the case information holding unit 16 using the obtained information as a key, and matches the key among the cases of the company to which the logged-in user belongs. Is generated as a search result. The display control unit 424 displays the search result acquired by the input receiving unit 426 in the own case list display area 524 of the own case list screen 504.

ユーザが自己案件一覧表示領域524に表示された案件の案件番号リンク526をクリックすると、画面はクリックされた案件番号リンク526に対応する案件の案件詳細画面512へ遷移する。ユーザが案件検索ボタン528をクリックすると、画面は自社案件検索一覧画面508へ遷移する。ユーザが新規作成ボタン530をクリックすると、画面は案件新規作成画面506へ遷移する。   When the user clicks the case number link 526 of the case displayed in the own case list display area 524, the screen transits to the case detail screen 512 of the case corresponding to the clicked case number link 526. When the user clicks the case search button 528, the screen transits to a company case search list screen 508. When the user clicks a new creation button 530, the screen transits to a new matter creation screen 506.

図19は、案件新規作成画面506の代表画面図である。案件新規作成画面506は、自動的に付与される案件番号を表示する案件番号表示領域532と、発明の名称入力領域534と、先行文献入力領域536と、提案書アップロードボタン538と、要素モデル編集領域540と、モデルボタン542と、関係性表現生成ボタン544と、特許請求の範囲編集領域546と、特許請求の範囲生成ボタン548と、を有する。   FIG. 19 is a representative screen diagram of the new case creation screen 506. The new case creation screen 506 includes a case number display area 532 for displaying an automatically assigned case number, an invention name input area 534, a preceding document input area 536, a proposal upload button 538, and an element model edit. An area 540, a model button 542, a relation expression generation button 544, a claims editing area 546, and a claims generation button 548 are provided.

ユーザは、発明の名称入力領域534に発明の名称を入力する。ユーザは、先行文献入力領域536にクレーム生成の基とする先行文献の番号(出願番号、公開番号、特許番号等)を入力する。あるいはまた、先行文献の自動的な選択を望む場合、ユーザは提案書アップロードボタン538をクリックすることでファイルをアップロードするためのダイアログ(不図示)を表示させ、そのダイアログで発明提案書のファイルを指定する。ユーザ端末8は指定された発明提案書のファイルを作成支援サーバ14に送信する。作成支援サーバ14は、発明提案書のファイルを受信し、上述の通りキーワード作成、特許文献検索、先行文献特定を行う。表示制御部424は、特定された先行文献の番号を先行文献入力領域536に表示させる。   The user inputs the title of the invention in the title input area 534 of the invention. The user inputs the number of the prior document (application number, publication number, patent number, etc.) as the basis for generating a claim in the prior document input area 536. Alternatively, when the user wants to automatically select the prior document, the user clicks the proposal upload button 538 to display a dialog (not shown) for uploading a file, and the file of the invention proposal is displayed in the dialog. specify. The user terminal 8 transmits the file of the designated invention proposal to the creation support server 14. The creation support server 14 receives the file of the invention proposal and performs keyword creation, patent document search, and preceding document identification as described above. The display control unit 424 causes the number of the specified prior document to be displayed in the preceding document input area 536.

ユーザがモデルボタン542をクリックするとモデル図が出力される。ユーザが要素モデル自動生成ボタン541をクリックすると、入力受付部426は、先行文献入力領域536に入力されている先行文献の番号をキーとして外部または内部の特許文献のデータベースから先行文献を取得する。表示制御部424は、要素モデル編集領域540において、フローチャートモデルに基づき先行文献のクレームを図形表示させる。   When the user clicks the model button 542, a model diagram is output. When the user clicks the element model automatic generation button 541, the input receiving unit 426 acquires a preceding document from an external or internal patent document database using the number of the preceding document input in the preceding document input area 536 as a key. The display control unit 424 causes the claim of the prior document to be graphically displayed in the element model editing area 540 based on the flowchart model.

要素モデル編集領域540に表示されるフローチャートモデルは、クレームの全体像を、インプット→処理(構成要件)→アウトプットで表現したものであり、インプット/アウトプット要素550と、構成要件552と、その他要件554と、を含む。ユーザは、要素モデル編集領域540に表示されているフローチャートモデルの要素に対して選択、移動、削除、追加等を行うことにより、新たな所望のモデルを生成する。   The flowchart model displayed in the element model editing area 540 expresses the whole image of the claim by input → processing (component requirement) → output. The input / output element 550, the component requirement 552, and the like A requirement 554. The user generates a new desired model by performing selection, movement, deletion, addition, and the like on the elements of the flowchart model displayed in the element model editing area 540.

図20は、構成要件モデル画面556の代表画面図である。ユーザが要素モデル編集領域540に表示される構成要件552をクリックすると、表示制御部424はクリックされた構成要件552に対応する構成要件モデル画面556を別画面のポップアップでディスプレイ100に表示させる。ユーザは構成要件モデル画面556において各構成要件を定義することができる。構成要件モデル画面556は、図解編集領域558と、構成要件詳細表示領域560と、生成テキスト表示領域562と、OKボタン564と、を有する。   FIG. 20 is a representative screen diagram of the component requirement model screen 556. When the user clicks on component requirement 552 displayed in element model editing area 540, display control unit 424 causes display 100 to display component requirement model screen 556 corresponding to the clicked component requirement 552 as a separate screen pop-up. The user can define each component requirement on the component requirement model screen 556. The component requirement model screen 556 has an illustrated editing area 558, a component requirement detail display area 560, a generated text display area 562, and an OK button 564.

図解編集領域558は、構成要件を処理とデータとに分けて図により表示する。処理の流れは実線で、データ間の関係性は破線で、それぞれ記載される。構成要件詳細表示領域560には、図解編集領域558に表示される図に対応するデータが表示されている。構成要件詳細表示領域560は、構成要件を「主体」、「データ」、「処理」、「部品」に分解した結果を表示する。ユーザが、図解編集領域558の要素に対して所望の編集を行うと、編集の結果が構成要件詳細表示領域560に反映される。このとき、「関連性」、「処理内容」については、確率言語モデル(Long Short-Term Memory, LSTM)を用いて、自動で推定し、自動補完を行う。その後、ユーザが手で修正することも可能である。このときその他の項目についても確率言語モデルを用いて候補を提示する。部品について、クレーム特有の言葉は、辞書として用意しておいてもよい。生成テキスト表示領域562は、構成要件詳細表示領域560に表示されるデータを用いて自動生成されたクレーム文言(構成要件に対応する文章)を表示する。OKボタン564がクリックされると画面は案件新規作成画面506に戻る。   The illustrated editing area 558 graphically displays the constituent requirements for processing and data. The processing flow is indicated by a solid line, and the relationship between data is indicated by a broken line. In the component requirement detail display area 560, data corresponding to the figure displayed in the graphic editing area 558 is displayed. The component requirement detail display area 560 displays the result of decomposing the component requirement into “subject”, “data”, “processing”, and “parts”. When the user performs desired editing on the elements in the illustrated editing area 558, the result of the editing is reflected in the component requirement detail display area 560. At this time, “relevance” and “processing content” are automatically estimated using a probabilistic language model (Long Short-Term Memory, LSTM) and complemented automatically. Thereafter, the user can make the correction manually. At this time, candidates are presented for other items using the stochastic language model. For the parts, the words specific to the claims may be prepared as a dictionary. The generated text display area 562 displays a claim text (a sentence corresponding to the configuration requirement) automatically generated using the data displayed in the configuration requirement detail display area 560. When the OK button 564 is clicked, the screen returns to the new matter creation screen 506.

図19に戻り、ユーザが要素モデル編集領域540において所望の編集を行い、関係性表現生成ボタン544をクリックすると、行われた編集が特許請求の範囲編集領域546に反映される。具体的には、入力受付部426は要素モデル編集領域540に表示されているフローチャートモデルの要素に対する変更を受け付ける。クレーム生成部428は、変更されたフローチャートモデルに基づいて新たなクレームの骨格(固定部)を生成する。表示制御部424は、案件新規作成画面506の特許請求の範囲編集領域546に、生成された固定部を表示する。クレーム生成部428は、過去の出現頻度情報から各固定部に対応する入力部の想定候補を補完する。ここで、確率言語モデルが用いられてもよい。ユーザは、特許請求の範囲編集領域546に表示される固定部および入力部を確認し、入力部に修正が必要な場合は入力支援機能を用いて修正する。   Returning to FIG. 19, when the user performs desired editing in the element model editing area 540 and clicks the relation expression generation button 544, the performed editing is reflected in the claims editing area 546. Specifically, the input receiving unit 426 receives a change to an element of the flowchart model displayed in the element model editing area 540. The claim generation unit 428 generates a new claim skeleton (fixed part) based on the changed flowchart model. The display control unit 424 displays the generated fixed unit in the claims editing area 546 of the new case creation screen 506. The claim generation unit 428 complements assumed candidates for the input unit corresponding to each fixed unit from the past appearance frequency information. Here, a stochastic language model may be used. The user checks the fixed part and the input part displayed in the claims editing area 546, and corrects the input part if necessary using the input support function.

図21は、入力支援機能を説明するための模式図である。ユーザが特許請求の範囲編集領域546に表示される入力部のうちのひとつのセル566をクリックすると、過去の学習データから選択された複数のオートコンプリート候補568が表示される。ユーザが複数のオートコンプリート候補568のうちのひとつを選択すると、選択されたオートコンプリート候補568に対応するさらなる複数のオートコンプリート候補570が表示される。このように、連続でオートコンプリート候補を提案することで、入力を簡単化することができ、かつ、生成されるクレームを標準化することができる。   FIG. 21 is a schematic diagram for explaining the input support function. When the user clicks one cell 566 of the input section displayed in the claims editing area 546, a plurality of autocomplete candidates 568 selected from past learning data are displayed. When the user selects one of the plurality of autocomplete candidates 568, a plurality of further autocomplete candidates 570 corresponding to the selected autocomplete candidate 568 are displayed. Thus, by continuously proposing the auto-complete candidates, the input can be simplified, and the generated claims can be standardized.

図19に戻り、ユーザが特許請求の範囲生成ボタン548をクリックすると、クレーム生成部428は特許請求の範囲編集領域546で編集された情報に基づいて新たなクレームを生成する。このクレームは、特許請求の範囲編集領域546で編集が行われない場合は、要素モデル編集領域540で編集されたフローチャートから生成されるクレームと同じである。表示制御部424は生成された新たなクレームを含む新規特許請求の範囲作成画面510をディスプレイ100に表示させる。   Returning to FIG. 19, when the user clicks the claim generation button 548, the claim generation unit 428 generates a new claim based on the information edited in the claim editing area 546. This claim is the same as the claim generated from the flowchart edited in the element model editing area 540 when the editing is not performed in the claims editing area 546. The display control unit 424 causes the display 100 to display a new claim creation screen 510 including the generated new claim.

図22は、新規特許請求の範囲作成画面510の代表画面図である。新規特許請求の範囲作成画面510は、比較領域572と、可能性表示領域574と、戻るボタン576と、登録ボタン578と、を有する。比較領域572は、生成されたクレームと先行文献とを構成要件単位で比較した結果を表示する。比較領域572には、構成要件ごとに、クレームと各先行文献との類似度および類似箇所が表示される。可能性表示領域574は、特許を取得できる可能性を数値で表示する。ユーザが戻るボタン576をクリックすると画面は案件新規作成画面506に戻る。ユーザが登録ボタン578をクリックすると、入力受付部426は案件番号と発明の名称と先行文献と生成されたクレームとを対応付けて案件情報保持部16に登録する。併せて表示制御部424は、登録した内容を示す案件詳細画面512をディスプレイ100に表示させる。   FIG. 22 is a representative screen diagram of the new claims creation screen 510. The new claim creation screen 510 has a comparison area 572, a possibility display area 574, a return button 576, and a registration button 578. The comparison area 572 displays the result of comparing the generated claim with the prior document in units of constituent elements. In the comparison area 572, the degree of similarity and the similarity between the claim and each prior document are displayed for each configuration requirement. The possibility display area 574 displays the possibility of obtaining a patent by a numerical value. When the user clicks the return button 576, the screen returns to the new matter creation screen 506. When the user clicks the registration button 578, the input reception unit 426 registers the case number, the title of the invention, the prior document, and the generated claim in the case information holding unit 16 in association with each other. At the same time, the display control unit 424 causes the display 100 to display a case detail screen 512 indicating the registered contents.

図23は、自社案件検索一覧画面508の代表画面図である。ユーザは自社案件検索一覧画面508の検索キー入力領域580に情報を入力し、検索ボタン582をクリックする。入力受付部426は検索キー入力領域580に入力された情報を取得し、取得された情報をキーとして案件情報保持部16を検索し、検索結果を生成する。表示制御部424は、自社案件検索一覧画面508の検索結果一覧表示領域586に、入力受付部426が生成した検索結果を表示する。ユーザがIPC一覧ボタン584をクリックすると、画面はIPC分野一覧画面514に遷移する。   FIG. 23 is a representative screen diagram of the in-house case search list screen 508. The user inputs information into the search key input area 580 of the company case search list screen 508 and clicks a search button 582. The input receiving unit 426 obtains information input to the search key input area 580, searches the case information holding unit 16 using the obtained information as a key, and generates a search result. The display control unit 424 displays the search result generated by the input receiving unit 426 in the search result list display area 586 of the in-house case search list screen 508. When the user clicks the IPC list button 584, the screen transitions to an IPC field list screen 514.

ユーザが検索結果一覧表示領域586に表示された案件の案件番号リンク588をクリックすると、画面はクリックされた案件番号リンク588に対応する案件の案件詳細画面512へ遷移する。   When the user clicks the matter number link 588 of the matter displayed in the search result list display area 586, the screen transits to the matter detail screen 512 of the matter corresponding to the clicked matter number link 588.

図24は、案件詳細画面512の代表画面図である。表示制御部424は案件情報保持部16を参照して案件詳細画面512を生成し、ディスプレイ100に表示させる。案件詳細画面512は、案件番号を表示する案件番号表示領域590と、発明の名称を表示する発明の名称表示領域592と、先行文献の番号を表示する先行文献表示領域594と、クレームのフローチャートモデルを表示する要素モデル表示領域596と、クレームの固定部および入力部を表示する特許請求の範囲表示領域598と、案件コピーボタン802と、案件修正ボタン804と、を有する。ユーザが案件コピーボタン802をクリックすると、画面は、案件詳細画面512に表示される案件をコピーした案件新規作成画面506に遷移する。ユーザが案件修正ボタン804をクリックすると、画面は、案件詳細画面512に表示される案件の修正を受け付ける案件修正画面516に遷移する。   FIG. 24 is a representative screen diagram of the case detail screen 512. The display control unit 424 generates the case detail screen 512 with reference to the case information holding unit 16 and causes the display 100 to display it. The case detail screen 512 includes a case number display area 590 for displaying the case number, an invention name display area 592 for displaying the title of the invention, a prior art display area 594 for displaying the number of the prior art, and a claim flowchart model. , A claims display area 598 for displaying a fixed part and an input part of the claim, a case copy button 802, and a case correction button 804. When the user clicks the matter copy button 802, the screen transitions to a matter creation screen 506 in which the matter displayed on the matter detail screen 512 is copied. When the user clicks the case modification button 804, the screen transits to a case modification screen 516 that accepts modification of the case displayed on the case detail screen 512.

図25は、案件修正画面516の代表画面図である。案件修正画面516の構成および修正処理の流れは、図19を参照して説明した案件新規作成画面506の構成および作成処理の流れと同様である。図25の例では、ユーザは要素モデル編集領域806において破線の円で囲った部分を修正し、関係性表現生成ボタン808をクリックする。すると、特許請求の範囲編集領域810の情報が更新されるので、ユーザは入力支援機能を用いながら必要に応じて特許請求の範囲編集領域810の入力部を調整する。調整後、ユーザが特許請求の範囲生成ボタン812をクリックすると、クレーム生成部428は特許請求の範囲編集領域810で編集された情報に基づいてクレームを修正する。表示制御部424は修正されたクレームを含む特許請求の範囲修正画面518をディスプレイ100に表示させる。   FIG. 25 is a representative screen diagram of the case modification screen 516. The configuration of the case modification screen 516 and the flow of the modification process are the same as the configuration and the flow of the creation process of the new case creation screen 506 described with reference to FIG. In the example of FIG. 25, the user corrects a portion surrounded by a broken-line circle in the element model editing area 806, and clicks a relation expression generation button 808. Then, since the information in the claims editing area 810 is updated, the user adjusts the input section of the claims editing area 810 as necessary while using the input support function. After the adjustment, when the user clicks the claim generation button 812, the claim generation unit 428 corrects the claim based on the information edited in the claim editing area 810. The display control unit 424 causes the display 100 to display a claims correction screen 518 including the corrected claims.

図26は、特許請求の範囲修正画面518の代表画面図である。特許請求の範囲修正画面518の構成は、図22を参照して説明した新規特許請求の範囲作成画面510の構成と同様である。ユーザが戻るボタン814をクリックすると画面は案件修正画面516に戻る。ユーザが登録ボタン816をクリックすると、入力受付部426は案件番号と発明の名称と先行文献と修正されたクレームとを対応付けて案件情報保持部16に登録する。併せて表示制御部424は、修正内容が反映された案件詳細画面512をディスプレイ100に表示させる。   FIG. 26 is a representative screen diagram of the claims correction screen 518. The configuration of the claims correction screen 518 is the same as the configuration of the new claims creation screen 510 described with reference to FIG. When the user clicks the return button 814, the screen returns to the case modification screen 516. When the user clicks the registration button 816, the input receiving unit 426 registers the case number, the title of the invention, the prior document, and the corrected claim in the case information holding unit 16 in association with each other. At the same time, the display control unit 424 causes the display 100 to display a case detail screen 512 on which the details of the correction are reflected.

以上の構成による作成支援サーバ14の動作を説明する。
図27は、図16の作成支援サーバ14における一連の処理の流れを示すフローチャートである。作成支援サーバ14は、ユーザのユーザ端末8からネットワーク6を介して発明提案書を受け付ける(S650)。作成支援サーバ14は、受け付けた発明提案書にキーワード抽出モデルを適用することで、キーワードを生成する(S652)。作成支援サーバ14は、生成されたキーワードに基づいて特許文献を検索する(S654)。作成支援サーバ14は、検索結果から先行文献を特定する(S656)。なお、ステップS650、S652、S654に加えてまたはその代わりに、ステップS656で、作成支援サーバ14はユーザ端末8から先行文献の番号を受信してもよい。作成支援サーバ14は、特定された先行文献のクレームを、ユーザ端末8のディスプレイ100に図形表示する(S658)。なお、ユーザに新規に一から図形を描かせてもよい。作成支援サーバ14は、表示された図形に対してユーザが行った変更を受け付ける(S660)。作成支援サーバ14は、変更された図形に基づく新たなクレームを生成する(S662)。
The operation of the creation support server 14 having the above configuration will be described.
FIG. 27 is a flowchart showing a flow of a series of processes in the creation support server 14 of FIG. The creation support server 14 receives an invention proposal from the user terminal 8 of the user via the network 6 (S650). The creation support server 14 generates a keyword by applying the keyword extraction model to the received invention proposal (S652). The creation support server 14 searches for a patent document based on the generated keyword (S654). The creation support server 14 specifies the preceding document from the search result (S656). In addition, in addition to or instead of steps S650, S652, and S654, the creation support server 14 may receive the number of the prior document from the user terminal 8 in step S656. The creation support server 14 graphically displays the specified prior document claim on the display 100 of the user terminal 8 (S658). Note that the user may newly draw a figure from scratch. The creation support server 14 accepts a change made by the user to the displayed graphic (S660). The creation support server 14 generates a new claim based on the changed graphic (S662).

上述の実施の形態において、保持部の例は、ハードディスクや半導体メモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないCPUや、インストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶する半導体メモリなどにより実現できることは本明細書に触れた当業者には理解される。   In the above embodiment, examples of the holding unit are a hard disk and a semiconductor memory. Further, based on the description in this specification, each unit is realized by a CPU (not shown), a module of an installed application program, a module of a system program, and a semiconductor memory that temporarily stores the content of data read from a hard disk. It will be understood by those skilled in the art referred to herein that this can be achieved.

本実施の形態に係る作成支援サーバ14によると、ユーザはフローチャートモデルなどの図形を操作することで、所望のクレームを生成することができる。したがって、文章を直接操作するよりも直感的な操作が可能となり、ユーザ利便性が向上する。   According to the creation support server 14 according to the present embodiment, a user can generate a desired claim by operating a graphic such as a flowchart model. Therefore, an intuitive operation can be performed as compared with a case where a sentence is directly operated, and user convenience is improved.

また、本実施の形態に係る作成支援サーバ14では、特定された先行文献のクレームを修正するまたは変更する形で新たなクレームを生成する。したがって、一からクレームを生成する場合と比べてクレーム生成にかかる時間を短縮することができる。また、クレームの品質の均一化を図ることができる。   Further, the creation support server 14 according to the present embodiment generates a new claim by modifying or changing the claim of the specified prior document. Therefore, the time required to generate a claim can be reduced as compared with the case of generating a claim from scratch. Further, the quality of the claims can be made uniform.

以上、第2の実施の形態に係るクレーム作成支援システムの構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解される。   The configuration and operation of the claim creation support system according to the second embodiment have been described above. This embodiment is an exemplification, and it is understood by those skilled in the art that various modifications can be made to the combination of each component and each processing, and such modifications are also within the scope of the present invention.

(第5変形例)
第2の実施の形態では図形表示としてフローチャートモデルを採用する場合を説明したが、これに限られない。例えば、図形表示として格成分モデルを採用してもよい。
図28は、第5変形例に係る作成支援サーバ14が備える格成分テーブル818の一例を示すデータ構造図である。格成分テーブル818は、先行文献のクレームを格成分分析することで、または、新たなクレームを格成分分析することで、生成される。格成分分析は、例えば特開2015−072573号公報に記載される技術を用いて実現されてもよい。
(Fifth Modification)
In the second embodiment, the case where the flowchart model is adopted as the graphic display has been described, but the present invention is not limited to this. For example, a case component model may be adopted as the graphic display.
FIG. 28 is a data structure diagram illustrating an example of the case component table 818 provided in the creation support server 14 according to the fifth modification. The case component table 818 is generated by performing a case component analysis on a claim of a prior document or by performing a case component analysis on a new claim. The case component analysis may be realized by using, for example, a technique described in JP-A-2015-072573.

作成支援サーバ14は、格成分テーブル818に登録されている単語を以下の三種類に分類する。
(1)クレームを構成する上で必要な単語
先行文献のクレームに登場し、かつ、先行文献のキーワードであるかそれに含まれ、かつ、先行文献の審査過程で引用された文献のキーワードに登場する。
(2)クレームを特徴付ける単語
先行文献のクレームに登場し、かつ、先行文献のキーワードであるかそれに含まれ、かつ、先行文献の審査過程で引用された文献のキーワードに登場しない。
(3)その他
The creation support server 14 classifies the words registered in the case component table 818 into the following three types.
(1) Words required for composing the claim Appear in the claim of the preceding document, and are included in or included in the keyword of the preceding document, and appear in the keyword of the document cited in the examination process of the preceding document. .
(2) Words characterizing the claim Appear in the claim of the prior document and are or are included in the keyword of the prior document, and do not appear in the keyword of the document cited in the examination process of the prior document.
(3) Other

図29は、例示的な格成分モデル820を示す模式図である。表示制御部424は格成分テーブル818を参照して格成分モデル820を生成し、ユーザ端末8のディスプレイ100に表示させる。図19の案件新規作成画面506の要素モデル編集領域540の代わりに格成分モデル820が表示されてもよい。格成分モデル820において、主体は下向き矢印を伴う矩形で表示される。例えば主体「移動体」は矩形822で表示される。動詞は下向き矢印を受ける楕円で表示される。例えば動詞「有する」は楕円824で表示される。格成分は左向き矢印を伴う矩形で表示される。例えば格成分「画像処理装置を」は矩形826で表示される。   FIG. 29 is a schematic diagram illustrating an exemplary case component model 820. The display control unit 424 generates the case component model 820 with reference to the case component table 818, and causes the display 100 of the user terminal 8 to display the case component model 820. A case component model 820 may be displayed instead of the element model editing area 540 of the new case creation screen 506 in FIG. In the case component model 820, the subject is displayed as a rectangle with a downward arrow. For example, the subject “moving object” is displayed as a rectangle 822. Verbs are displayed as ellipses receiving a down arrow. For example, the verb “has” is displayed as an ellipse 824. The case component is displayed as a rectangle with a left arrow. For example, the case component “image processing device” is displayed as a rectangle 826.

格成分モデル820において、単語が属する種類に応じて単語の表示色が異なる。例えば、単語「移動体」は「(1)クレームを構成する上で必要な単語」に属するので青色で表示され、単語「搭乗席」は「(2)クレームを特徴付ける単語」に属するので赤色で表示され、単語「有する」は「(3)その他」に属するので黒色で表示される。   In the case component model 820, the display color of the word differs depending on the type to which the word belongs. For example, the word "mobile" is displayed in blue because it belongs to "(1) Words necessary for composing a claim", and the word "board seat" is displayed in red because it belongs to "(2) Words characterizing a claim". The word "has" is displayed in black because it belongs to "(3) Others".

図29に示される格成分モデル820の状態は、最もコンパクトな状態または最も折り畳まれた状態である。ユーザはプラスボタン828をクリックすることで、折り畳まれて見えなくなっている部分を表示させることができる。   The state of the case component model 820 shown in FIG. 29 is the most compact state or the most folded state. By clicking the plus button 828, the user can display a portion that has been folded and is no longer visible.

図30は、プラスボタン828をクリックした後の格成分モデル820の要部を示す模式図である。プラスボタンがクリックされると、対応する要素について隠されていた下位の階層やつながりが表示される。「つながり」とは、クレームで「前記」と表現されている部分のつながりを破線で表現したものである。図30の例では、格成分「画像処理装置を」に対応する矩形832には、図29の格成分モデル820では隠されていた下位の階層が表示される。特に、矩形832の内部で、主体「画像取得装置」は矩形834で表示され、動詞「取得する」は楕円836で表示され、格成分「搭乗者の体験に応じた体験画像を」は矩形838で表示される。   FIG. 30 is a schematic diagram showing a main part of the case component model 820 after clicking the plus button 828. When the plus button is clicked, the lower hierarchy or connection hidden for the corresponding element is displayed. The “connection” is a connection expressed by a broken line in a portion expressed as “said” in the claim. In the example of FIG. 30, the rectangle 832 corresponding to the case component “image processing device” displays the lower hierarchy hidden in the case component model 820 of FIG. In particular, within the rectangle 832, the subject “image acquisition device” is displayed as a rectangle 834, the verb “acquire” is displayed as an ellipse 836, and the case component “experience image according to the passenger's experience” is a rectangle 838. Is displayed with.

図29のプラスボタン828は図30ではマイナスボタン830で置き換えられ、ユーザがマイナスボタン830をクリックすると表示は図29の格成分モデル820の状態に戻る。ユーザが、単語「搭乗者」に関連付けて表示されるプラスボタン840をクリックすると、単語「搭乗者」に関するより下位の階層やつながりが表示される。   The plus button 828 in FIG. 29 is replaced with a minus button 830 in FIG. 30, and when the user clicks the minus button 830, the display returns to the state of the case component model 820 in FIG. When the user clicks the plus button 840 displayed in association with the word “passenger”, lower layers and connections related to the word “passenger” are displayed.

図31は、プラスボタン840をクリックした後の格成分モデル820の要部を示す模式図である。単語「搭乗者」に関連付けられたプラスボタン840のクリックにより、クレームで「前記」されている複数の単語「搭乗者」の間が破線842でつながれる。図30のプラスボタン840は図30ではマイナスボタン844で置き換えられ、ユーザがマイナスボタン844をクリックすると表示は図30の格成分モデル820の状態に戻る。   FIG. 31 is a schematic diagram showing a main part of case component model 820 after clicking plus button 840. Clicking on the plus button 840 associated with the word "passenger" connects the words "passenger" "claimed" in the claim with a dashed line 842. The plus button 840 in FIG. 30 is replaced by a minus button 844 in FIG. 30, and when the user clicks the minus button 844, the display returns to the state of the case component model 820 in FIG.

図19の案件新規作成画面506の要素モデル編集領域540と同様に、格成分モデル820は表示される要素に対する編集を受け付け可能に構成される。特にユーザは格成分モデル820に対して以下の三つの編集を行うことができる。
(1)要素の文言の修正
(2)格成分の削除
(3)格成分の追加
Like the element model editing area 540 of the new case creation screen 506 in FIG. 19, the case component model 820 is configured to be able to accept editing of the displayed element. In particular, the user can perform the following three edits on the case component model 820.
(1) Correct the wording of elements (2) Delete case components (3) Add case components

図32は、図29の格成分モデル820を修正することによって得られた格成分モデル850を示す模式図である。ユーザは、図29の格成分モデル820に表示されている格成分「把持対象のステレオ画像を撮像するよう」の矩形846に対して、単語「ステレオ画像」を単語「取手部分」に修正する。またユーザは、図29の格成分モデル820に表示されている格成分「撮像範囲が重複するように」の矩形848を削除する。その結果、図30に示される格成分モデル850において、格成分「把持対象のステレオ画像を撮像するよう」の矩形846は格成分「把持対象の取手部分を撮像するように」の矩形852に置き換えられ、格成分「撮像範囲が重複するように」の矩形848は表示されなくなる。   FIG. 32 is a schematic diagram showing a case component model 850 obtained by modifying the case component model 820 of FIG. The user corrects the word “stereo image” to the word “handle portion” with respect to the rectangle 846 of the case component “capturing a stereo image to be grasped” displayed on the case component model 820 of FIG. In addition, the user deletes the rectangle 848 of the case component “so that the imaging ranges overlap” displayed on the case component model 820 in FIG. 29. As a result, in the case component model 850 shown in FIG. 30, the rectangle 846 of the case component “Let's capture a stereo image of the gripping target” is replaced with a rectangle 852 of the case component “Let's capture the grip portion of the gripping target”. Accordingly, the rectangle 848 of the case component “so that the imaging ranges overlap” is not displayed.

作成支援サーバ14は、修正された格成分モデル850に従って、再度、格成分テーブル818を更新し、クレーム(文章)を生成する。なお、図形と生成された特許請求の範囲との、どちらからでも、文言の修正を可能とし、常に同期をとるようにする。   The creation support server 14 updates the case component table 818 again according to the corrected case component model 850, and generates a claim (text). It should be noted that the wording can be corrected from both the figure and the generated claims, and synchronization is always maintained.

第1の実施の形態および関連する変形例に係る技術的思想は以下の項目により表されてもよい。
(項目1)
情報を受け付ける受付手段と、
過去の出願から抽出された情報と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた情報を適用する適用手段と、
適用の結果得られた請求の範囲を提供する提供手段と、を備える作成装置。
(項目2)
提供された前記請求の範囲に対する修正を受け付ける修正手段をさらに備え、
前記提供手段は、受け付けた修正が反映された請求の範囲を提供する項目1に記載の作成装置。
(項目3)
受け付けた修正に基づいて前記モデルを更新する更新手段をさらに備える項目2に記載の作成装置。
(項目4)
前記受付手段は、課題を受け付け、
前記モデルは、過去の出願から抽出された情報と該出願の課題と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成され、
前記適用手段は、前記モデルに、受け付けた情報と課題とを適用する項目1から3のいずれか一項に記載の作成装置。
(項目5)
過去の出願の情報を保持する保持手段と、
前記保持手段を参照することで前記モデルを生成する学習手段と、をさらに備える項目1から4のいずれか一項に記載の作成装置。
(項目6)
前記学習手段は、前記保持手段に保持される過去の出願の情報うち、質に関する所定の基準を満たさない過去の出願の情報は参照しない項目5に記載の作成装置。
(項目7)
情報はキーワードまたは画像である項目1から6のいずれか一項に記載の作成装置。
(項目8)
情報を受け付けることと、
過去の出願から抽出された情報と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた情報を適用することと、
適用の結果得られた請求の範囲を提供することと、を含む作成方法。
(項目9)
情報を受け付ける機能と、
過去の出願から抽出された情報と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた情報を適用することで得られた請求の範囲を、提供する機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
The technical idea according to the first embodiment and the related modified example may be represented by the following items.
(Item 1)
A receiving means for receiving information;
Applying means for applying the received information to a model generated by mechanically learning information extracted from a past application and the claims of the application,
Providing means for providing the claims obtained as a result of the application.
(Item 2)
A correction unit for receiving a correction to the provided claims,
3. The creation device according to item 1, wherein the providing unit provides a claim in which the received correction is reflected.
(Item 3)
3. The creation device according to item 2, further comprising an updating unit that updates the model based on the received correction.
(Item 4)
The receiving means receives an assignment,
The model is generated by mechanically learning information extracted from a past application, issues of the application, and claims of the application,
The creation device according to any one of items 1 to 3, wherein the application unit applies the received information and the task to the model.
(Item 5)
Holding means for holding information of past applications;
The creation device according to any one of items 1 to 4, further comprising: a learning unit configured to generate the model by referring to the holding unit.
(Item 6)
6. The creating apparatus according to item 5, wherein the learning unit does not refer to information of past applications that do not satisfy a predetermined quality standard among information of past applications held in the holding unit.
(Item 7)
7. The creation device according to any one of items 1 to 6, wherein the information is a keyword or an image.
(Item 8)
Accepting information,
Applying the received information to a model generated by mechanically learning the information extracted from the past application and the claims of the application,
Providing a claim resulting from the application.
(Item 9)
A function to accept information,
A function to provide a claim obtained by applying the received information to a model generated by mechanically learning information extracted from a past application and the claims of the application, , A computer program to make a computer realize.

第2の実施の形態および関連する変形例に係る技術的思想は以下の項目により表されてもよい。
(項目10)
過去の出願の請求の範囲に含まれる請求項をディスプレイに図形表示させる表示制御手段と、
表示された図形に対する変更を受け付ける受付手段と、
変更された図形に基づいて新たな請求項をテキスト形式で生成する生成手段と、を備える作成支援装置。
(項目11)
前記表示制御手段は、フローチャートモデルに基づき請求項を図形表示させ、
前記受付手段は、フローチャートの要素に対する変更を受け付ける項目10に記載の作成支援装置。
(項目12)
前記表示制御手段は、格成分モデルに基づき請求項を図形表示させ、
前記受付手段は、格成分に対する変更を受け付ける項目10に記載の作成支援装置。
(項目13)
技術文献の情報を受け付ける手段と、
過去の出願から抽出されたキーワードと該出願の課題と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた前記技術文献の情報を適用する適用手段と、
適用の結果得られたキーワードを用いて、前記過去の出願を特定する特定手段と、をさらに備える項目10から12のいずれか一項に記載の作成支援装置。
(項目14)
過去の出願の請求の範囲に含まれる請求項をディスプレイに図形表示させることと、
表示された図形に対する変更を受け付けることと、
変更された図形に基づいて新たな請求項をテキスト形式で生成することと、を含む作成支援方法。
(項目15)
過去の出願の請求の範囲に含まれる請求項をディスプレイに図形表示させる機能と、
表示された図形に対する変更を受け付ける機能と、
変更された図形に基づいて新たな請求項をテキスト形式で生成する機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム。
The technical idea according to the second embodiment and the related modified example may be represented by the following items.
(Item 10)
Display control means for displaying the claims included in the claims of the past application on the display graphically,
Receiving means for receiving a change to the displayed figure;
Generating means for generating a new claim in text format based on the changed graphic.
(Item 11)
The display control means causes the claims to be displayed graphically based on the flowchart model,
11. The creation support device according to item 10, wherein the accepting unit accepts a change to an element of the flowchart.
(Item 12)
The display control means displays the claims graphically based on the case component model,
11. The creation support device according to item 10, wherein the accepting unit accepts a change to a case component.
(Item 13)
Means for receiving information on technical literature;
An application unit that applies information of the received technical literature to a model generated by mechanically learning a keyword extracted from a past application, the problem of the application, and the claims of the application,
13. The creation support apparatus according to any one of items 10 to 12, further comprising: a specifying unit that specifies the past application using a keyword obtained as a result of the application.
(Item 14)
Displaying the claims included in the claims of the past application on the display graphically;
Accept changes to the displayed shape,
Generating a new claim in text format based on the changed graphic.
(Item 15)
A function to graphically display the claims included in the claims of the past application on the display,
A function to accept changes to the displayed shape,
A computer program for causing a computer to implement a function of generating a new claim in a text format based on a changed graphic.

2 クレーム作成支援システム、 4 作成サーバ、 6 ネットワーク、 8 ユーザ端末。   2 claim creation support system, 4 creation server, 6 network, 8 user terminal.

Claims (3)

情報を受け付ける受付手段と、
過去の出願から抽出された情報と該出願の請求の範囲とを機械的に学習することにより生成されたモデルに、受け付けた情報を適用する適用手段と、
適用の結果得られた請求の範囲を提供する提供手段と、を備える作成装置。
A receiving means for receiving information;
Applying means for applying the received information to a model generated by mechanically learning information extracted from a past application and the claims of the application,
Providing means for providing the claims obtained as a result of the application.
提供された前記請求の範囲に対する修正を受け付ける修正手段をさらに備え、
前記提供手段は、受け付けた修正が反映された請求の範囲を提供する請求項1に記載の作成装置。
A correction unit for receiving a correction to the provided claims,
The creation device according to claim 1, wherein the providing unit provides a claim in which the received correction is reflected.
技術情報をディスプレイに図形表示させる表示制御手段と、
表示された図形に対する変更を受け付ける受付手段と、
変更された図形に基づいて新たな請求項をテキスト形式で生成する生成手段と、を備える作成支援装置。
Display control means for displaying technical information in a graphic form on a display;
Receiving means for receiving a change to the displayed figure;
Generating means for generating a new claim in text format based on the changed graphic.
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