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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022118892
(43)【公開日】2022-08-16
(54)【発明の名称】ユーザインタフェース及び予測システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/18 20120101AFI20220808BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/18 310
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021015706
(22)【出願日】2021-02-03
(71)【出願人】
【識別番号】516092005
【氏名又は名称】ＡＩ ｉｎｓｉｄｅ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002815
【氏名又は名称】ＩＰＴｅｃｈ弁理士法人
(74)【代理人】
【識別番号】100205659
【弁理士】
【氏名又は名称】齋藤 拓也
(74)【代理人】
【識別番号】100145713
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 竜太
(72)【発明者】
【氏名】小玉 佐和
(72)【発明者】
【氏名】渡辺 康仁
(72)【発明者】
【氏名】▲高▼橋 蔵人
【テーマコード（参考）】
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L049CC33
(57)【要約】
【課題】モデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能な、ユーザインタフェース及び予測システムを提供すること。
【解決手段】ユーザインタフェースは、予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて予測された前記特許権の維持又は放棄の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する。
【選択図】図７
【解決手段】ユーザインタフェースは、予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて予測された前記特許権の維持又は放棄の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて予測された前記特許権の維持又は放棄の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する、
ユーザインタフェース。
ユーザインタフェース。
【請求項2】
前記所定のデータ項目は、少なくとも維持と予測した特許権の件数、放棄と予測した特許権の件数、及び前記学習済みモデルにより予測された特許権の放棄の確信度の分布を含む、請求項１に記載のユーザインタフェース。
【請求項3】
ユーザに対する少なくとも１つの質問の項目を表示し、
前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータと前記質問に対する前記ユーザの回答とに基づいて特許権の維持又は放棄の判断に要する作業工数と、全て人が特許権の維持又は放棄の判断を行った場合の作業工数と、を比較可能に表示する、請求項１又は請求項２に記載のユーザインタフェース。
前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータと前記質問に対する前記ユーザの回答とに基づいて特許権の維持又は放棄の判断に要する作業工数と、全て人が特許権の維持又は放棄の判断を行った場合の作業工数と、を比較可能に表示する、請求項１又は請求項２に記載のユーザインタフェース。
【請求項4】
前記特許権の放棄の確信度の閾値を設定する項目を表示し、
設定された前記閾値に応じて前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータを表示する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のユーザインタフェース。
設定された前記閾値に応じて前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータを表示する、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のユーザインタフェース。
【請求項5】
前記学習済みモデルの予測精度を示す所定のデータ項目毎のデータを、前記学習済みモデルの予測精度を把握できる表示形式で表示する、請求項１に記載のユーザインタフェース。
【請求項6】
前記所定のデータ項目は、少なくとも全体の正解率、前記維持する特許権の予測の正解率、前記放棄する特許権の予測の正解率、及び前記学習済みモデルにおける説明変数の重要の度合いの分布を含む、請求項５に記載のユーザインタフェース。
【請求項7】
前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、互いに異なる特許権の放棄の確信度の閾値毎に、少なくとも放棄と予測した特許権の不正解率、放棄する特許権を見逃した件数、及び余分に支払う年金額を表示する、請求項１に記載のユーザインタフェース。
【請求項8】
予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて前記特許権の維持又は放棄を予測する予測部と、
前記予測部の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示するユーザインタフェースを表示する表示部と、
を備える予測システム。
前記予測部の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示するユーザインタフェースを表示する表示部と、
を備える予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ユーザインタフェース及び予測システムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許権は、権利を維持するために特許料等を納付する必要がある。企業等の権利者は、定期的又は不定期に保有する特許権を評価し、維持するか放棄するかを判断している。
この点、消滅した特許権の維持期間の実績に基づいて、存続している特許権の残存維持期間の推定値を算出する維持期間算出モデルを生成し、生成した維持期間算出モデルを用いて算出された残存維持期間の推定値に応じて、存続している特許権が消滅するまでの維持費の推定値を当該特許権の残存価値として算出し、算出した残存価値が一定値以下又は一定値以上の特許権についてのみ評価する技術が提案されている。例えば、特許文献１参照。
この点、消滅した特許権の維持期間の実績に基づいて、存続している特許権の残存維持期間の推定値を算出する維持期間算出モデルを生成し、生成した維持期間算出モデルを用いて算出された残存維持期間の推定値に応じて、存続している特許権が消滅するまでの維持費の推定値を当該特許権の残存価値として算出し、算出した残存価値が一定値以下又は一定値以上の特許権についてのみ評価する技術が提案されている。例えば、特許文献１参照。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１３－１０１４２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、維持期間算出モデルや特許権の維持又は放棄を予測する学習済みモデル等を用いて予測された結果を正しく理解するには、当該モデルに対してある程度の知識がユーザに要求される。
また、特許権の維持又は放棄の判断の作業時間が実際にどれくらい減少できているかを判断することが困難な場合がある。
また、特許権の維持又は放棄の判断の作業時間が実際にどれくらい減少できているかを判断することが困難な場合がある。
【0005】
そこで本発明は、モデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能な、ユーザインタフェース及び予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
（１）本発明のユーザインタフェース（例えば、後述のユーザインタフェース２００）は、予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて予測された前記特許権の維持又は放棄の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する。
【0007】
上記（１）によれば、モデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能となる。
【0008】
（２）上記（１）に記載のユーザインタフェースにおいて、前記所定のデータ項目は、少なくとも維持と予測した特許権の件数、放棄と予測した特許権の件数、及び前記学習済みモデルにより予測された特許権の放棄の確信度の分布を含んでもよい。
【0009】
上記（２）によれば、特許権の維持又は放棄をより適切に判断することが可能となる。
【0010】
（３）上記（１）又は（２）に記載のユーザインタフェースにおいて、ユーザに対する少なくとも１つの質問の項目を表示し、前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータと前記質問に対する前記ユーザの回答とに基づいて特許権の維持又は放棄の判断に要する作業工数と、全て人が特許権の維持又は放棄の判断を行った場合の作業工数と、を比較可能に表示してもよい。
【0011】
上記（３）によれば、特許権の維持又は放棄の判断に要する作業時間をどれくらい削減できるかの効果を直感的に知ることができる。
【0012】
（４）上記（１）から（３）のいずれかに記載のユーザインタフェースにおいて、前記特許権の放棄の確信度の閾値を設定する項目を表示し、設定された前記閾値に応じて前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータを表示してもよい。
【0013】
上記（４）によれば、特許権の維持又は放棄をより適切に判断することが可能となる。
【0014】
（５）上記（１）に記載のユーザインタフェースにおいて、前記学習済みモデルの予測精度を示す所定のデータ項目毎のデータを、前記学習済みモデルの予測精度を把握できる表示形式で表示してもよい。
【0015】
上記（５）によれば、モデルに対する知識がなくても、モデルの予測精度を容易に判断することが可能となる。
【0016】
（６）上記（５）に記載のユーザインタフェースにおいて、前記所定のデータ項目は、少なくとも全体の正解率、前記維持する特許権の予測の正解率、前記放棄する特許権の予測の正解率、及び前記学習済みモデルにおける説明変数の重要の度合いの分布を含んでもよい。
【0017】
上記（６）によれば、モデルの予測精度をより適切に判断することが可能となる。
【0018】
（７）上記（１）に記載のユーザインタフェースにおいて、前記予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、互いに異なる特許権の放棄の確信度の閾値毎に、少なくとも放棄と予測した特許権の不正解率、放棄する特許権を見逃した件数、及び余分に支払う年金額を表示してもよい。
【0019】
上記（７）によれば、確信度の閾値に応じて、どれくらいの放棄の特許権の見逃しがあるとか、どれくらいの余分な支払いが発生しそうかを見積もることができる。
【0020】
（８）本発明の予測システム（例えば、後述の予測システム５０）は、予め生成された特許権の維持又は放棄を判断する学習済みモデルを用いて前記特許権の維持又は放棄を予測する予測部（例えば、後述の予測部３４）と、前記予測部の予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示するユーザインタフェース（例えば、後述のユーザインタフェース２００）を表示する表示部（例えば、後述の表示部１２）と、を備える。
【0021】
上記（８）によれば、（１）と同様の効果を奏することができる。
【発明の効果】
【0022】
本発明によれば、モデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0023】
【図1】一実施形態に係る予測システムの構成例を示す図である。
【図3】端末装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図4】サーバの機能構成例を示す機能ブロック図である。
【図5】端末装置から受信した教師データの一例を示す図である。
【図9】一実施形態に係る予測システムの予測処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0024】
以下、本開示の一実施形態について、図面を用いて説明する。ここでは、既に特許権の権利者であるユーザが登録され特許権の維持又は放棄の学習済みモデルが生成されている場合を例示する。なお、本発明は、権利者である新規のユーザに対しても適用可能である。
＜一実施形態＞
図１は、一実施形態に係る予測システムの構成例を示す図である。
図１に示すように、予測システム５０は、端末装置１と、サーバ２とを含むように構成される。端末装置１と、サーバ２とはインターネット等の所定のネットワーク３を介して相互に接続されている。
＜一実施形態＞
図１は、一実施形態に係る予測システムの構成例を示す図である。
図１に示すように、予測システム５０は、端末装置１と、サーバ２とを含むように構成される。端末装置１と、サーバ２とはインターネット等の所定のネットワーク３を介して相互に接続されている。
【0025】
端末装置１は、例えば、コンピュータやスマートフォン、タブレット型端末等であり、ユーザが契約する通信事業者の基地局（図示しない）を介してネットワーク３と接続し、サーバ２と通信する。あるいは、端末装置１は、無線ＬＡＮ（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標））のアクセスポイント（図示しない）と無線接続することによりネットワーク３と接続し、サーバ２と通信してもよい。
なお、図１では、１つの端末装置１がネットワーク３に接続するが、これに限定されず、２以上の複数の端末装置１がネットワーク３に接続し、サーバ２と通信してもよい。
なお、図１では、１つの端末装置１がネットワーク３に接続するが、これに限定されず、２以上の複数の端末装置１がネットワーク３に接続し、サーバ２と通信してもよい。
【0026】
サーバ２は、例えば、クラウドサーバ等であり、端末装置１からの要求に応じて、例えば、特許権の維持又は放棄を予測する学習済みモデルの更新（生成）、更新（生成）した学習済みモデルの予測精度に関する検証結果、特許権の維持又は放棄に対する学習済みモデルの予測結果等を提供する。
【0027】
図２Ａ及び図２Ｂは、図１の予測システム５０の適用対象となるサービス（以下、「本サービス」ともいう）を説明する図である。
端末装置１は、特許権の権利者であるユーザＵによって管理される。
サーバ２は、例えば、本サービスの提供者により管理される。
端末装置１は、特許権の権利者であるユーザＵによって管理される。
サーバ２は、例えば、本サービスの提供者により管理される。
【0028】
なお、端末装置１には、本サービスを受けるために、例えば、ウェブブラウザ等のアプリケーションプログラムが予めインストールされている。そして、ユーザＵに関する情報（例えば、ＩＤやパスワード等）が登録されていない場合、端末装置１は、ユーザＵによる入力操作に基づいてウェブブラウザを実行し、公知の手法に基づいて新規ユーザ登録の画面からユーザＵに関する情報をサーバ２に登録する。なお、ユーザＵに関する情報には、氏名、年齢、メールアドレス等が含まれてもよい。
【0029】
図２Ａに示すように、本サービスでは、例えば、ユーザＵに関する情報が登録されている場合、端末装置１は、ユーザＵによる入力操作に基づいてウェブブラウザを実行し、ユーザＵを認証するログイン画面を表示する。端末装置１は、ユーザＵによる入力操作に基づいて、ログイン画面においてユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を入力し、学習済みモデルの予測精度に関する検証結果や、特許権の維持又は放棄に関する学習済みモデルの予測結果等を取得するために、入力した認証情報を含む認証要求をサーバ２に送信する。
【0030】
サーバ２は、端末装置１から受信したユーザＵの認証情報と、登録されているユーザＵの登録情報とが一致するか否かを判定する認証処理を実行する。サーバ２は、端末装置１から受信したユーザＵの認証情報と、ユーザＵの登録情報とが一致する場合、サーバ２へのアクセスを許可する許可通知を、端末装置１に送信する。
そして、端末装置１は、サーバ２から許可通知を受信した場合、学習済みモデルの更新（生成）、学習済みモデルの予測精度に関する検証結果、特許権の維持又は放棄に関する学習済みモデルの予測結果等を取得するための画面を表示する。
そして、端末装置１は、サーバ２から許可通知を受信した場合、学習済みモデルの更新（生成）、学習済みモデルの予測精度に関する検証結果、特許権の維持又は放棄に関する学習済みモデルの予測結果等を取得するための画面を表示する。
【0031】
次に、図２Ｂに示すように、本サービスでは、端末装置１は、ユーザＵによる入力操作に基づいて、学習済みモデルを更新（生成）するための教師データ、更新（生成）した学習済みモデルの予測精度を検証する検証データ、及び予測対象の特許権のデータをサーバ２にアップロードする。また、端末装置１は、インデックスや目的変数の設定、及びウェブブラウザの画面（後述するユーザインタフェース２００）に表示された質問に対する回答等を、ユーザＵから受け付け、受け付けたインデックスや目的変数の設定、及び質問に対する回答等をサーバ２に送信してもよい。
サーバ２は、例えば、受信した教師データに基づいて教師あり学習を実行し、学習済みモデルを更新（生成）する。そして、サーバ２は、受信した検証データを更新（生成）した学習済みモデルに入力することにより、更新（生成）した学習済みモデルの予測精度を検証する検証処理を実行する。また、サーバ２は、受信した予測対象の特許権のデータを学習済みモデルに入力し、受信したインデックスや目的変数の設定、及び質問に対する回答等に応じて予測対象の特許権の維持又は放棄を予測する予測処理を実行する。サーバ２は、検証処理の検証結果、及び予測処理の予測結果を端末装置１に送信する。
端末装置１は、サーバ２から受信した検証結果及び予測結果を、検証結果及び予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で、後述するユーザインタフェースの画面を表示する。
サーバ２は、例えば、受信した教師データに基づいて教師あり学習を実行し、学習済みモデルを更新（生成）する。そして、サーバ２は、受信した検証データを更新（生成）した学習済みモデルに入力することにより、更新（生成）した学習済みモデルの予測精度を検証する検証処理を実行する。また、サーバ２は、受信した予測対象の特許権のデータを学習済みモデルに入力し、受信したインデックスや目的変数の設定、及び質問に対する回答等に応じて予測対象の特許権の維持又は放棄を予測する予測処理を実行する。サーバ２は、検証処理の検証結果、及び予測処理の予測結果を端末装置１に送信する。
端末装置１は、サーバ２から受信した検証結果及び予測結果を、検証結果及び予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で、後述するユーザインタフェースの画面を表示する。
【0032】
このように、本サービスでは、ユーザＵは、学習済みモデルの予測精度に関する検証結果とともに、特許権の維持又は放棄の予測結果を受けることができる。これにより、本サービスは、学習済みモデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいてユーザＵが特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能となる。
また、本サービスでは、予測結果は特許権の維持又は放棄の判断に必要な作業工数がどれくらい削減できるかを示す情報を含んでもよい。
そうすることで、ユーザＵは、どれくらい作業工数を削減できるかを直感的に把握することができる。
また、本サービスでは、予測結果は特許権の維持又は放棄の判断に必要な作業工数がどれくらい削減できるかを示す情報を含んでもよい。
そうすることで、ユーザＵは、どれくらい作業工数を削減できるかを直感的に把握することができる。
【0033】
＜端末装置１の構成＞
図３は、端末装置１の機能構成例を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、端末装置１は、コンピュータ等であり、制御部１０、入力部１１、表示部１２、記憶部１３、及び通信部１４を含んで構成される。
図３は、端末装置１の機能構成例を示す機能ブロック図である。
図３に示すように、端末装置１は、コンピュータ等であり、制御部１０、入力部１１、表示部１２、記憶部１３、及び通信部１４を含んで構成される。
【0034】
制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサであり、端末装置１の全体を制御する部分である。制御部１０は、記憶部１３に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、本実施形態における各種機能を実現する。
具体的には、制御部１０は、例えば、ユーザＵの入力操作に基づいてウェブブラウザを実行した場合、ユーザＵを認証するログイン画面を後述する表示部１２に表示し、ユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を後述する通信部１４を介してサーバ２に送信する。制御部１０は、サーバ２から認証の許可通知を受信した場合、学習済みモデルを更新（生成）するための教師データ等のアップロード等を行う画面を後述する表示部１２に表示し、後述する通信部１４を介して教師データ等のデータをサーバ２にアップロードする。そして、制御部１０は、サーバ２から受信した検証結果及び予測結果を、検証結果及び予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する、後述するユーザインタフェース１００～３００の画面を後述する表示部１２に表示する。
具体的には、制御部１０は、例えば、ユーザＵの入力操作に基づいてウェブブラウザを実行した場合、ユーザＵを認証するログイン画面を後述する表示部１２に表示し、ユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を後述する通信部１４を介してサーバ２に送信する。制御部１０は、サーバ２から認証の許可通知を受信した場合、学習済みモデルを更新（生成）するための教師データ等のアップロード等を行う画面を後述する表示部１２に表示し、後述する通信部１４を介して教師データ等のデータをサーバ２にアップロードする。そして、制御部１０は、サーバ２から受信した検証結果及び予測結果を、検証結果及び予測結果が示す所定のデータ項目毎のデータに基づいて、少なくとも放棄する特許権の統計的状態を把握できる表示形式で表示する、後述するユーザインタフェース１００～３００の画面を後述する表示部１２に表示する。
【0035】
入力部１１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等により実現され、各種の操作をユーザＵから受け付ける。
【0036】
表示部１２は、例えば、液晶ディスプレイ等により実現され、各種情報を表示する。
【0037】
記憶部１３は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等で構成され、インストールしたアプリケーション等の各種データを記憶する。
【0038】
通信部１４は、上述したように、ユーザＵが契約する通信事業者の基地局（図示しない）を介してネットワーク３と接続し、情報提供サーバ２との間で行う通信を制御する。あるいは、通信部１４は、無線ＬＡＮ（例えば、ＷｉＦｉ）のアクセスポイントと無線接続することによりネットワーク３と接続し、情報提供サーバ２との間で行う通信を制御してもよい。
【0039】
【0040】
通信部２０は、有線又は無線を介してネットワーク３と接続し、端末装置１との間で行う通信を制御する。
【0041】
記憶部２２は、ＲＯＭ、ＲＡＭ又はＨＤＤ等で構成され、ユーザデータ４１、学習済みモデルデータ４２、及び教師データベース４３を記憶する。
ユーザデータ４１は、予め登録された端末装置１のユーザＵ毎の登録情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を記憶する。
学習済みモデルデータ４２は、後述する学習部３２により端末装置１から受信したデータに基づいて更新（生成）された学習済みモデルを、ユーザＵ毎に記憶する。
教師データベース４３は、端末装置１から受信した教師データを、ユーザＵ毎に記憶する。
図５は、端末装置１から受信した教師データの一例を示す図である。
図５に示すように、端末装置１から受信した教師データは、例えば、「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」、及び「維持／放棄」等を属性として含む。
端末装置１から受信した教師データ内の「出願番号」は、特許権に付与された出願番号が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「出願日」は、特許権が出願された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「公開日」は、特許権の出願が公開された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「登録日」は、特許権が登録された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「維持／放棄」は、特許権が維持されているか放棄されたかを示す情報が格納される。なお、図５の教師データでは、特許権が維持されている場合に「０」が、特許権が放棄された場合に「１」がそれぞれ格納される。
また、図５の教師データでは、属性情報として、「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」、及び「維持／放棄」以外に、発明の名称、特許権の重要度を示すランク、特許権のキーワード、残りの存続期間、特許料等の維持費用等が含まれてもよい。
ユーザデータ４１は、予め登録された端末装置１のユーザＵ毎の登録情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を記憶する。
学習済みモデルデータ４２は、後述する学習部３２により端末装置１から受信したデータに基づいて更新（生成）された学習済みモデルを、ユーザＵ毎に記憶する。
教師データベース４３は、端末装置１から受信した教師データを、ユーザＵ毎に記憶する。
図５は、端末装置１から受信した教師データの一例を示す図である。
図５に示すように、端末装置１から受信した教師データは、例えば、「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」、及び「維持／放棄」等を属性として含む。
端末装置１から受信した教師データ内の「出願番号」は、特許権に付与された出願番号が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「出願日」は、特許権が出願された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「公開日」は、特許権の出願が公開された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「登録日」は、特許権が登録された日付が格納される。
端末装置１から受信した教師データ内の「維持／放棄」は、特許権が維持されているか放棄されたかを示す情報が格納される。なお、図５の教師データでは、特許権が維持されている場合に「０」が、特許権が放棄された場合に「１」がそれぞれ格納される。
また、図５の教師データでは、属性情報として、「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」、及び「維持／放棄」以外に、発明の名称、特許権の重要度を示すランク、特許権のキーワード、残りの存続期間、特許料等の維持費用等が含まれてもよい。
【0042】
制御部２１は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサであり、サーバ２の全体を制御する部分である。制御部２１は、記憶部２２に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、本実施形態における各種機能を実現する。例えば、制御部２１は、認証部３１と、学習部３２と、検証部３３と、予測部３４と、の機能を有する。
【0043】
認証部３１は、端末装置１が本サービスを受けるために端末装置１の認証を行う。
具体的には、認証部３１は、端末装置１が本サービスを受けるために、ユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を、通信部２０を介して受信する。そして、認証部３１は、端末装置１から受信した認証要求に含まれるユーザＵの認証情報と、記憶部２２のユーザデータ４１に登録されたユーザＵの登録情報とが一致するか否かを判定する。認証部３１は、端末装置１から受信したユーザＵの認証情報と、ユーザＵの登録情報とが一致する場合、端末装置１による情報提供サーバ２へのアクセスを許可する許可通知を、通信部２０を介して端末装置１に送信する。
具体的には、認証部３１は、端末装置１が本サービスを受けるために、ユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を、通信部２０を介して受信する。そして、認証部３１は、端末装置１から受信した認証要求に含まれるユーザＵの認証情報と、記憶部２２のユーザデータ４１に登録されたユーザＵの登録情報とが一致するか否かを判定する。認証部３１は、端末装置１から受信したユーザＵの認証情報と、ユーザＵの登録情報とが一致する場合、端末装置１による情報提供サーバ２へのアクセスを許可する許可通知を、通信部２０を介して端末装置１に送信する。
【0044】
学習部３２は、通信部２０を介して端末装置１から受信した教師データに基づいて教師あり学習を実行することにより、学習済みモデルを更新（生成）する。
具体的には、学習部３２は、例えば、図５に示した教師データのうち「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」等を説明変数とする入力データとし、「維持／放棄」を目的変数とするラベルデータ（正解データ）として教師あり学習を行うことにより、入力データとして受信した予測対象の特許権のデータに基づいて、当該予測対象の特許権を放棄する度合いを「０」から「１」の値で予測する学習済みモデルを更新（生成）する。
学習部３２は、更新した学習済みモデルを記憶部２２の学習済みモデルデータ４２に記憶する。
なお、学習済みモデルは、分類ラベル（ラベルデータ）が既知であるような入力データから分類する分類器（例えば、サポートベクターマシン等）や、入力データから出力データの予測値を算出するニューラルネットワーク等でもよい。
また、学習部３２は、２つ以上の互いに異なる複数の学習済みモデルを更新（生成）してもよい。この場合、後述する検証部３３は、受信した検証データを複数の学習済みモデルそれぞれに入力して複数の学習済みモデルそれぞれの予測精度の検証処理を実行し、後述する予測部３４は、検証結果に基づいて、予測精度が最もよい学習済みモデルを選択するようにしてもよい。
具体的には、学習部３２は、例えば、図５に示した教師データのうち「出願番号」、「出願日」、「公開日」、「登録日」等を説明変数とする入力データとし、「維持／放棄」を目的変数とするラベルデータ（正解データ）として教師あり学習を行うことにより、入力データとして受信した予測対象の特許権のデータに基づいて、当該予測対象の特許権を放棄する度合いを「０」から「１」の値で予測する学習済みモデルを更新（生成）する。
学習部３２は、更新した学習済みモデルを記憶部２２の学習済みモデルデータ４２に記憶する。
なお、学習済みモデルは、分類ラベル（ラベルデータ）が既知であるような入力データから分類する分類器（例えば、サポートベクターマシン等）や、入力データから出力データの予測値を算出するニューラルネットワーク等でもよい。
また、学習部３２は、２つ以上の互いに異なる複数の学習済みモデルを更新（生成）してもよい。この場合、後述する検証部３３は、受信した検証データを複数の学習済みモデルそれぞれに入力して複数の学習済みモデルそれぞれの予測精度の検証処理を実行し、後述する予測部３４は、検証結果に基づいて、予測精度が最もよい学習済みモデルを選択するようにしてもよい。
【0045】
検証部３３は、受信した検証データを入力データとして更新（生成）した学習済みモデルに入力し、当該学習済みモデルが出力する放棄する特許権の予測精度を検証する検証処理を実行する。なお、検証データの形式は、図５に示す教師データと同じである。
【0046】
予測部３４は、例えば、端末装置１から受信した予測対象の特許権のデータを入力データとして更新（生成）された学習済みモデルに入力し、当該特許権を放棄する度合いを「０」から「１」の値で予測する。なお、予測対象の特許権のデータの形式は、図５に示す教師データと同じであり、「維持／放棄」の属性の値が全て「０」（維持）である。
【0047】
＜ウェブブラウザのユーザインタフェース＞
図６から図８は、図３の表示部１２に表示されるウェブブラウザのユーザインタフェースの一例を示す図である。なお、図６から図８に示すユーザインタフェースは、入力部１１を介したユーザＵの入力操作に応じての画面を切り替えられる。
図６に示すように、ユーザインタフェース１００は、例えば、更新（生成）された学習済みモデルの予測精度に関する検証結果を表示する。
具体的には、ユーザインタフェース１００は、例えば、所定のデータ項目として「学習データ件数」、「検証データ件数」、「学習＋検証データ区分内数」を表示する領域１１０と、所定のデータ項目として「全体の正解率」、「維持予測の正解率」、「放棄予測の正解率」、「放棄予測の不正解率」、「確信度」を表示する領域１２０と、所定のデータ項目として「説明変数（特徴量）重要度ランキング」を表示する領域１３０と、を有する。
図６から図８は、図３の表示部１２に表示されるウェブブラウザのユーザインタフェースの一例を示す図である。なお、図６から図８に示すユーザインタフェースは、入力部１１を介したユーザＵの入力操作に応じての画面を切り替えられる。
図６に示すように、ユーザインタフェース１００は、例えば、更新（生成）された学習済みモデルの予測精度に関する検証結果を表示する。
具体的には、ユーザインタフェース１００は、例えば、所定のデータ項目として「学習データ件数」、「検証データ件数」、「学習＋検証データ区分内数」を表示する領域１１０と、所定のデータ項目として「全体の正解率」、「維持予測の正解率」、「放棄予測の正解率」、「放棄予測の不正解率」、「確信度」を表示する領域１２０と、所定のデータ項目として「説明変数（特徴量）重要度ランキング」を表示する領域１３０と、を有する。
【0048】
「学習データ件数」は、教師データに含まれる特許権の件数を表示し、「検証データ件数」は、検証データに含まれる特許権の件数を表示し、「学習＋検証データ区分内数」は、教師データに含まれる特許権の件数と検証データに含まれる特許権の件数との内数を表示する。
「全体の正解率」は、検証データにおける各特許権の「維持／放棄」と、検証部３３により検証データを入力データとして学習済みモデルに入力することで各特許権について維持又は放棄と判断された検証結果と、が一致する割合を表示する。なお、検証結果では、例えば、学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いの値が放棄する確信度（例えば、「０．５」）未満の場合には「維持」とし、放棄する確信度（例えば、「０．５」）以上の場合には「放棄」とする。
「維持予測の正解率」は、検証データにおいて維持の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「維持」と判断された割合（正解率）を表示する。
「放棄予測の正解率」は、検証データにおいて放棄の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「放棄」と判断された割合（正解率）を表示する。
「放棄予測の不正解率」は、検証データにおいて放棄の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「維持」と判断された割合（不正解率）を表示する。
「確信度」は、学習済みモデルの予測がどのくらい確実であるかの分布を表示する。
「説明変数（特徴量）重要度ランキング」は、学習済みモデルにおける各説明変数の重要度を表示する。
「全体の正解率」は、検証データにおける各特許権の「維持／放棄」と、検証部３３により検証データを入力データとして学習済みモデルに入力することで各特許権について維持又は放棄と判断された検証結果と、が一致する割合を表示する。なお、検証結果では、例えば、学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いの値が放棄する確信度（例えば、「０．５」）未満の場合には「維持」とし、放棄する確信度（例えば、「０．５」）以上の場合には「放棄」とする。
「維持予測の正解率」は、検証データにおいて維持の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「維持」と判断された割合（正解率）を表示する。
「放棄予測の正解率」は、検証データにおいて放棄の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「放棄」と判断された割合（正解率）を表示する。
「放棄予測の不正解率」は、検証データにおいて放棄の特許権に対して学習済みモデルが出力する特許権を放棄する度合いに基づいて「維持」と判断された割合（不正解率）を表示する。
「確信度」は、学習済みモデルの予測がどのくらい確実であるかの分布を表示する。
「説明変数（特徴量）重要度ランキング」は、学習済みモデルにおける各説明変数の重要度を表示する。
【0049】
次に、図７に示すように、ユーザインタフェース２００は、例えば、更新（生成）された学習済みモデルによる予測結果を表示する。
具体的には、ユーザインタフェース２００は、例えば、所定のデータ項目として「予測データ件数」、「維持と予測した件数」、「放棄と予測した件数」、「（放棄の）確信度」、「維持と放棄の予測割合」、「確信度の閾値」を表示する領域２１０と、所定のデータ項目として「質問（１）」、「質問（２）」、「ＡＩ学習モデル作成に要したおおよその時間」、「作業工数の削減」を表示する領域２２０と、を有する。
「予測データ件数」は、予測対象の特許権のデータに含まれる特許権の件数を表示する。また、「維持と予測した件数」は、予測部３４により維持と予測された特許権の件数を表示する。また、「放棄と予測した件数」は、予測部３４により放棄と予測された特許権の件数を表示する。また、「（放棄の）確信度」は、予測部３４により予測された特許権の放棄の確信度の分布を表示する。また、「維持と放棄の予測割合」は、予測部３４により維持と予測された特許権の件数と、予測部３４により放棄と予測された特許権の件数と、の割合を表示する。
具体的には、ユーザインタフェース２００は、例えば、所定のデータ項目として「予測データ件数」、「維持と予測した件数」、「放棄と予測した件数」、「（放棄の）確信度」、「維持と放棄の予測割合」、「確信度の閾値」を表示する領域２１０と、所定のデータ項目として「質問（１）」、「質問（２）」、「ＡＩ学習モデル作成に要したおおよその時間」、「作業工数の削減」を表示する領域２２０と、を有する。
「予測データ件数」は、予測対象の特許権のデータに含まれる特許権の件数を表示する。また、「維持と予測した件数」は、予測部３４により維持と予測された特許権の件数を表示する。また、「放棄と予測した件数」は、予測部３４により放棄と予測された特許権の件数を表示する。また、「（放棄の）確信度」は、予測部３４により予測された特許権の放棄の確信度の分布を表示する。また、「維持と放棄の予測割合」は、予測部３４により維持と予測された特許権の件数と、予測部３４により放棄と予測された特許権の件数と、の割合を表示する。
【0050】
「確信度の閾値」は、入力部１１を介して、ユーザＵによる入力操作に基づいて放棄と判断する確信度の閾値の設定を受け付ける。具体的には、「確信度の閾値」は、例えば、図７の「（放棄の）確信度」の分布を参照して確信度が０．４３から０．６３で大きく変化することから、ユーザＵの直接入力により「０．５」等の設定を受け付けてもよく、ユーザＵによるスライド２１１の操作により設定を受け付けてもよい。
そうすることで、ユーザＵは、学習済みモデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄の判断の確信度の閾値を容易に設定することができる。
そうすることで、ユーザＵは、学習済みモデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄の判断の確信度の閾値を容易に設定することができる。
【0051】
なお、ユーザインタフェース２００は、特許の技術分野や内容、「（放棄の）確信度」の分布形状に応じた閾値の推奨する値、又は特許権それぞれのランクの予測結果等を、領域２１０に表示するようにしてもよい。
そうすることで、ユーザＵは、特許権の維持又は放棄をより適切に判断することができる。
そうすることで、ユーザＵは、特許権の維持又は放棄をより適切に判断することができる。
【0052】
「質問（１）」は、例えば、ユーザＵによる特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を、入力部１１を介してユーザＵによる入力操作に基づいて受け付ける。あるいは、作業時間は、ユーザＵによるスライド２２１の操作により受け付けてもよい。なお、「質問（１）」では、特許権の重要度を示すランクに応じて特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を受け付けるようにしてもよい。
「質問（２）」は、分析用データの用意に必要な準備時間を、入力部１１を介してユーザＵによる入力操作に基づいて受け付ける。なお、準備時間は、ユーザＵによるスライド２２２の操作により受け付けてもよい。
「ＡＩ学習モデル作成に要したおおよその時間」は、学習部３２による学習済みモデルの更新（生成）に要した時間を表示する。
「作業工数の削減」は、「予測データ件数」と「放棄と予測した件数」と「質問（１）」の回答とに基づいて、予測結果で放棄と判断した特許権だけをユーザＵ等の人が再確認した場合の作業時間と、「予測データ件数」全ての特許権をユーザＵ等の人が再確認した場合の作業時間と、を比較可能に表示する。
そうすることで、ユーザＵは、学習済みモデルに対する知識がなくても、学習済みモデルによる予測結果に基づいて特許権の維持又は放棄の判断に要する作業時間をどれくらい削減できるかの効果を直感的に知ることができる。
「質問（２）」は、分析用データの用意に必要な準備時間を、入力部１１を介してユーザＵによる入力操作に基づいて受け付ける。なお、準備時間は、ユーザＵによるスライド２２２の操作により受け付けてもよい。
「ＡＩ学習モデル作成に要したおおよその時間」は、学習部３２による学習済みモデルの更新（生成）に要した時間を表示する。
「作業工数の削減」は、「予測データ件数」と「放棄と予測した件数」と「質問（１）」の回答とに基づいて、予測結果で放棄と判断した特許権だけをユーザＵ等の人が再確認した場合の作業時間と、「予測データ件数」全ての特許権をユーザＵ等の人が再確認した場合の作業時間と、を比較可能に表示する。
そうすることで、ユーザＵは、学習済みモデルに対する知識がなくても、学習済みモデルによる予測結果に基づいて特許権の維持又は放棄の判断に要する作業時間をどれくらい削減できるかの効果を直感的に知ることができる。
【0053】
最後に、図８に示すように、ユーザインタフェース３００は、例えば、更新（生成）された学習済みモデルによる予測結果に基づいて、互いに異なる特許権の放棄の確信度の閾値毎に、年金支払いと工数削減のバランスを表示する。
具体的には、ユーザインタフェース３００は、例えば、所定のデータ項目として特許１件あたりの平均年金額を設定する領域３１０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．３の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３２０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．５の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３３０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．７の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３４０と、を有する。
領域３１０では、例えば、ユーザＵによる特許１件あたりの平均年金額が、入力部１１を介して、ユーザＵによる入力操作に基づいて設定される。なお、平均年金額は、ユーザＵによるスライド３１１の操作により設定されてもよい。
具体的には、ユーザインタフェース３００は、例えば、所定のデータ項目として特許１件あたりの平均年金額を設定する領域３１０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．３の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３２０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．５の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３３０と、特許権の放棄の確信度の閾値が０．７の場合の所定のデータ項目として「放棄予測の不正解率」、「放棄を見逃した件数」、「余分に支払う年金額」を表示する領域３４０と、を有する。
領域３１０では、例えば、ユーザＵによる特許１件あたりの平均年金額が、入力部１１を介して、ユーザＵによる入力操作に基づいて設定される。なお、平均年金額は、ユーザＵによるスライド３１１の操作により設定されてもよい。
【0054】
領域３２０～３４０の「放棄予測の不正解率」は、放棄の確信度の閾値が０．３、０．５、０．７それぞれの場合において予測部３４が実際には放棄の特許権に対して「維持」と予測した割合（不正解率）を表示する。また、領域３２０～３４０の「放棄を見逃した件数」は、放棄の確信度の閾値が０．３、０．５、０．７それぞれの場合において予測部３４が実際には放棄の特許権に対して「維持」と予測した特許権の件数を表示する。また、領域３２０～３４０の「余分に支払う年金額」は、放棄の確信度の閾値が０．３、０．５、０．７それぞれの場合において、領域３１０で設定された平均年金額と「放棄を見逃した件数」とに基づいて算出される年金額を表示する。
そうすることで、ユーザＵは、確信度の閾値に応じて、どれくらいの放棄の特許権の見逃しがあるとか、どれくらいの余分な支払いが発生しそうかを見積もることができる。
そうすることで、ユーザＵは、確信度の閾値に応じて、どれくらいの放棄の特許権の見逃しがあるとか、どれくらいの余分な支払いが発生しそうかを見積もることができる。
【0055】
＜予測システム５０の予測処理＞
次に、本実施形態に係る予測システム５０の予測処理に係る動作について説明する。
図９は、一実施形態に係る予測システム５０の予測処理を説明するフローチャートである。ここで示すフローは、端末装置１がサーバ２にログインする度に実行される。
次に、本実施形態に係る予測システム５０の予測処理に係る動作について説明する。
図９は、一実施形態に係る予測システム５０の予測処理を説明するフローチャートである。ここで示すフローは、端末装置１がサーバ２にログインする度に実行される。
【0056】
ステップＳ１０１において、端末装置１の制御部１０は、入力部１１を介して、表示部１２に表示されるウェブブラウザのアイコンをユーザＵがクリック操作等することで、ウェブブラウザを実行し、ログイン画面を表示する。制御部１０は、表示したログイン画面に入力されたユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を、通信部１４を介してサーバ２に送信する。
【0057】
ステップＳ２０１において、サーバ２の制御部２１の認証部３１は、ステップＳ１０１で端末装置１により送信されたユーザＵの認証要求を、通信部２０を介して受信する。
【0058】
ステップＳ２０２において、認証部３１は、受信した認証要求に含まれるユーザＵの認証情報と、ユーザデータ４１に登録されたユーザＵの登録情報とが一致するか否かを判定する認証処理を実行する。ユーザＵの認証情報とユーザＵの登録情報とが一致する場合（ＹＥＳ）には、処理はステップＳ２０４に進む。一方、ユーザＵの認証情報とユーザＵの登録情報とが一致しない場合（ＮＯ）には、処理はステップＳ２０３に進む。
【0059】
ステップＳ２０３において、認証部３１は、通信部２０を介して、サーバ２へのアクセスを許可しない認証失敗を端末装置１に送信する。その後、処理はステップＳ２０１へ戻る。この場合、認証部３１は、例えば、端末装置１からユーザＵの認証要求を受信するまで待機する。
【0060】
ステップＳ２０４において、認証部３１は、通信部２０を介して、サーバ２へのアクセスを許可する認証許可を端末装置１に送信する。
【0061】
ステップＳ１０２において、端末装置１の制御部１０は、通信部１４を介してサーバ２から認証許可を受信したか否かを判定する。認証許可を受信した場合（ＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０３に進む。一方、認証許可を受信しない場合（ＮＯ）、すなわち認証失敗を受信した場合には、処理はステップＳ１０１に戻る。処理がステップＳ１０１に戻った場合、制御部１０は、例えば、ユーザＵの認証情報（例えば、ＩＤやパスワード等）を含む認証要求を、通信部１４を介して情報提供サーバ２に再送信する。
【0062】
ステップＳ１０３において、制御部１０は、ユーザＵによる画面操作に基づいて、学習済みモデルを更新（生成）するための教師データ、更新（生成）した学習済みモデルを検証する検証データ、及び予測対象の特許権のデータをサーバ２にアップロードする。
【0063】
ステップＳ２０５において、サーバ２の学習部３２は、ステップＳ１０３でアップロードされた教師データに基づいて教師あり学習を実行し、学習済みモデルを更新（生成）する。
【0064】
ステップＳ２０６において、検証部３３は、ステップＳ１０３でアップロードされた検証データを用いて、ステップＳ２０５で更新（生成）した学習済みモデルの検証処理を実行する。
【0065】
ステップＳ２０７において、予測部３４は、ステップＳ１０３でアップロードされた予測対象の特許権のデータを、ステップＳ２０５で更新（生成）した学習済みモデルに入力し、予測対象の特許権それぞれの維持又は放棄の予測処理を実行する。
【0066】
ステップＳ２０８において、サーバ２の制御部２１は、ステップＳ２０６で実行した検証処理の検証結果、及びステップＳ２０６で実行した予測処理の予測結果を端末装置１に送信する。
【0067】
ステップＳ１０４において、端末装置１の制御部１０は、通信部１４を介してサーバ２から検証結果及び予測結果を受信したか否かを判定する。検証結果及び予測結果を受信した場合（ＹＥＳ）には、処理はステップＳ１０５に進む。一方、検証結果及び予測結果を受信しない場合（ＮＯ）には、処理は検証結果及び予測結果を受信するまでステップＳ１０４で待機する。
【0068】
ステップＳ１０５において、制御部１０は、ステップＳ１０４で受信した検証結果及び予測結果を、図６から図８に示すユーザインタフェース１００～３００のいずれかの画面で表示部１２に表示する。なお、制御部１０は、入力部１１を介して、ユーザＵの入力操作に応じてユーザインタフェース１００～３００の画面を切り替えて検証結果及び予測結果を表示するようにしてもよい。また、制御部１０は、ユーザＵの入力操作に応じて設定される放棄の確信度の閾値の設定や、質問（１）、質問（２）に対する回答に基づいて、予測結果の表示を変化させてもよい。
以上、説明した予測システム５０により、学習済みモデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能となる。
以上、説明した予測システム５０により、学習済みモデルに対する知識がなくても、予測された結果に基づいて特許権の維持又は放棄を容易に判断することが可能となる。
【0069】
以上、一実施形態について説明したが、予測システム５０は、上述の実施形態に限定されるものではなく、目的を達成できる範囲での変形、改良等を含む。
【0070】
＜変形例１＞
上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、２つの質問（１）、（２）に対する回答をユーザＵから受け付けたが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、１つ又は３以上の質問を表示し、各質問に対する回答をユーザＵから受け付けてもよい。
上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、２つの質問（１）、（２）に対する回答をユーザＵから受け付けたが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、１つ又は３以上の質問を表示し、各質問に対する回答をユーザＵから受け付けてもよい。
【0071】
＜変形例２＞
また例えば、上述の一実施形態では、サーバ２は、認証部３１、学習部３２、検証部３３、及び予測部３４を備えたが、これに限定されない。例えば、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、サーバ２の各機能を実現してもよい。
さらに、サーバ２は、サーバ２の各機能を適宜複数のサーバに分散される、分散処理システムとしてもよい。
また例えば、上述の一実施形態では、サーバ２は、認証部３１、学習部３２、検証部３３、及び予測部３４を備えたが、これに限定されない。例えば、クラウド上で仮想サーバ機能等を利用して、サーバ２の各機能を実現してもよい。
さらに、サーバ２は、サーバ２の各機能を適宜複数のサーバに分散される、分散処理システムとしてもよい。
【0072】
＜変形例３＞
また例えば、上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、「予測データ件数」、「維持と予測した件数」、「放棄と予測した件数」、「（放棄の）確信度」、「維持と放棄の予測割合」、「確信度の閾値」を領域２１０に表示したが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、特許の技術分野や内容、「（放棄の）確信度」の分布形状に応じた閾値の推奨する値、又は特許権それぞれのランクの予測結果等を表示してもよい。
また例えば、上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、「予測データ件数」、「維持と予測した件数」、「放棄と予測した件数」、「（放棄の）確信度」、「維持と放棄の予測割合」、「確信度の閾値」を領域２１０に表示したが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、特許の技術分野や内容、「（放棄の）確信度」の分布形状に応じた閾値の推奨する値、又は特許権それぞれのランクの予測結果等を表示してもよい。
【0073】
＜変形例４＞
また例えば、上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、領域２２０の「質問（１）」において特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を受け付けたが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、「質問（１）」において、特許権の重要度を示すランクに応じて特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を受け付けてもよい。
また例えば、上述の一実施形態では、ユーザインタフェース２００は、領域２２０の「質問（１）」において特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を受け付けたが、これに限定されない。例えば、ユーザインタフェース２００は、「質問（１）」において、特許権の重要度を示すランクに応じて特許１件あたりの維持又は放棄の判断に必要な作業時間を受け付けてもよい。
【0074】
なお、上述の一実施形態に係る予測システム５０に含まれる各機能は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【0075】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉｕｍ）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｒｅａｄａｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は、無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0076】
なお、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【符号の説明】
【0077】
１ 端末装置
２ サーバ
３ ネットワーク
１０ 制御部
１１ 入力部
１２ 表示部
１３ 記憶部
１４ 通信部
２０ 通信部
２１ 制御部
２２ 記憶部
３１ 認証部
３２ 学習部
３３ 検証部
３４ 予測部
４１ ユーザデータ
４２ 学習済みモデルデータ
４３ 教師データベース
５０ 予測システム
１００、２００、３００ ユーザインタフェース
２ サーバ
３ ネットワーク
１０ 制御部
１１ 入力部
１２ 表示部
１３ 記憶部
１４ 通信部
２０ 通信部
２１ 制御部
２２ 記憶部
３１ 認証部
３２ 学習部
３３ 検証部
３４ 予測部
４１ ユーザデータ
４２ 学習済みモデルデータ
４３ 教師データベース
５０ 予測システム
１００、２００、３００ ユーザインタフェース
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】