特開 2024-98940 産業財産権のイベント予測システムおよび費用予測システム

(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】P2024098940

(43)【公開日】2024-07-24

(54)【発明の名称】産業財産権のイベント予測システムおよび費用予測システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/18 20120101AFI20240717BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/18 310

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023079579

(22)【出願日】2023-05-12

(31)【優先権主張番号】P 2023002657

(32)【優先日】2023-01-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】300010899

【氏名又は名称】ＮＧＢ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001416

【氏名又は名称】弁理士法人信栄事務所

(72)【発明者】

【氏名】杉田 秀

(72)【発明者】

【氏名】矢吹 拓也

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 利昌

(72)【発明者】

【氏名】中辻 啓

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC33

5L050CC33

(57)【要約】

【課題】産業財産権に関する将来のイベントの種類をより正確に予測する。
【解決手段】イベント予測システム１００は、各案件に発生したイベントの種類と発生タイミングとが記録されたイベント履歴に基づいて、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた１または複数のイベントパターンを抽出するイベントパターン抽出部１２２と、イベントパターンごとの発生確率を算出するイベント算出部１２３と、イベントパターンごとに発生確率を対応づけて出力する出力部１２４と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

産業財産権である案件のイベント予測システムであって、
各案件に発生したイベントの種類と発生タイミングとが記録されたイベント履歴に基づいて、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた１または複数のイベントパターンを抽出するイベントパターン抽出部と、
前記イベントパターンごとの発生確率を算出するイベント算出部と、
前記イベントパターンごとに前記発生確率を対応づけて出力する出力部と、を備える、イベント予測システム。

【請求項2】

前記イベント予測システムは、さらに、
前記終結イベントが発生した終結案件を抽出する終結案件抽出部を備え、
前記イベントパターン抽出部は、前記終結案件に発生したイベントのうちのいずれかを前記起点イベントとして決定する、請求項１に記載のイベント予測システム。

【請求項3】

前記イベント予測システムは、さらに、
前記終結イベントが発生した終結案件を抽出する終結案件抽出部を備え、
前記イベントパターン抽出部は、前記終結案件に発生したイベントのうち、複数種類のイベントを前記起点イベントとして決定可能である、請求項１または請求項２に記載のイベント予測システム。

【請求項4】

前記イベントパターン抽出部は、前記起点イベントから前記終結イベントまでの複数のイベントのうち、所定条件を満たす複数のイベントを発生タイミングの順に並べた前記イベントパターンを抽出する、請求項１または請求項２に記載のイベント予測システム。

【請求項5】

前記イベント算出部は、各前記イベントパターンに含まれるイベントごとに、前記起点イベントから各イベントに至る標準所要期間を算出し、
前記出力部は、算出された各前記標準所要期間を出力する、請求項１または請求項２に記載のイベント予測システム。

【請求項6】

前記イベントパターン抽出部は、前記起点イベントの選択を受け付ける、請求項１または請求項２に記載のイベント予測システム。

【請求項7】

前記起点イベントは複数であり、
前記イベントパターン抽出部は、前記起点イベントごとに、１または複数の前記イベントパターンを抽出し、
前記出力部は、前記起点イベントごとに、前記イベントパターンと前記発生確率とを対応づけて出力する、請求項１または請求項２に記載のイベント予測システム。

【請求項8】

産業財産権である案件の費用予測システムであって、
評価対象の案件を特定するための対象情報と、各案件に発生したイベントの種類および発生タイミングが記録されたイベント履歴とを取得する対象情報取得部と、
前記対象情報および前記イベント履歴に基づいて、前記評価対象の直近イベントを特定する直近イベント特定部と、
前記評価対象に対して発生する予測費用を算出する費用算出部と、を備え、
前記費用算出部は、
起点となる起点イベントごとに、前記起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた複数のイベントパターンと、各前記イベントパターンの発生確率とを含むイベントデータを取得し、
前記直近イベントを前記起点イベントとする１または複数の前記イベントパターンの発生確率と、前記イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用とに基づいて、前記予測費用を算出する、費用予測システム。

【請求項9】

前記費用算出部は、前記評価対象ごとに、前記イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用と、前記イベントパターンの発生確率とを用いた期待値を算出し、前記期待値に基づいて前記予測費用を算出する、請求項８に記載の費用予測システム。

【請求項10】

前記イベントデータは、前記イベントパターンに含まれるイベントごとに、前記起点イベントから各イベントに至る標準所要期間を含み、
前記費用算出部は、さらに、前記直近イベントの発生タイミングと、前記直近イベントを前記起点イベントとする前記イベントパターンに含まれるイベントごとの前記標準所要期間とに基づいて、前記評価対象に対して費用が発生する予測時期を前記予測費用に対応づけて算出する、請求項８または請求項９に記載の費用予測システム。

【請求項11】

前記費用算出部は、
前記起点イベントが共通する複数の前記評価対象のうち、前記イベントパターンごとに、前記イベントパターンの発生確率に対応する数の前記評価対象に対して、前記イベントパターンを割り当てて、複数の前記評価対象に対して発生する前記予測費用の合計値を算出する、請求項８に記載の費用予測システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、産業財産権のイベント予測システムおよび費用予測システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、特許、実用新案、意匠、商標などの産業財産権に関する出願から権利維持の手続きに関する将来的な費用の見積もりシステムを開示している。特許文献１の費用見積もりシステムは、各手続きまたはその請求が発生する標準的なタイムスケジュールに基づいて、将来的に発生する手続きの請求予定日を算出し、請求予定日が所定期間内となる請求予定額を合算して所定期間の費用の予測を行う。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－４２４１２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

産業財産権を取得するまでには、出願手続きに始まり、審査請求および拒絶対応などの審査手続き、ならびに登録手続き等の様々なイベントが発生する。発生するイベントの種類は案件ごとに異なるため、将来的に発生するイベントの種類をより正確に予測することのできる技術が望まれている。また、イベントの発生予定日に基づく費用の予測値と実際に発生する費用との間にずれが生じることがある。

【0005】

本発明の一の目的は、産業財産権に関する将来のイベントの種類をより正確に予測することである。本発明の他の目的は産業財産権に関する費用をより正確に予測することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第一態様に係る産業財産権である案件のイベント予測システムは、
各案件に発生したイベントの種類と発生タイミングとが記録されたイベント履歴に基づいて、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた１または複数のイベントパターンを抽出するイベントパターン抽出部と、
前記イベントパターンごとの発生確率を算出するイベント算出部と、
前記イベントパターンごとに前記発生確率を対応づけて出力する出力部と、を備える。

【0007】

本発明の第二態様に係る産業財産権である案件の費用予測システムは、
評価対象の案件を特定するための対象情報と、各案件に発生したイベントの種類および発生タイミングが記録されたイベント履歴とを取得する対象情報取得部と、
前記対象情報および前記イベント履歴に基づいて、前記評価対象の直近イベントを特定する直近イベント特定部と、
前記評価対象に対して発生する予測費用を算出する費用算出部と、を備え、
前記費用算出部は、
起点となる起点イベントごとに、前記起点イベントから前記終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた複数のイベントパターンと、各前記イベントパターンの発生確率とを含むイベントデータを取得し、
前記直近イベントを前記起点イベントとする１または複数の前記イベントパターンの発生確率と、前記イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用とに基づいて、前記予測費用を算出する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、産業財産権に関する将来のイベントの種類をより正確に予測できる。また、産業財産権に関する費用をより正確に予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、第１実施形態に係るイベント予測システムの構成を例示している。

【図2】図２は、図１に示す履歴データベースに記録されたイベント履歴の一例を示している。

【図3】図３は、図１に示す制御部の動作の流れを説明するためのフローチャートを示している。

【図4】図４は、図１に示すイベントパターン抽出部により抽出されたイベントパターンと、イベント算出部により算出されたイベントパターンの発生確率との対応関係を示す確率テーブルの一例を示している。

【図5】図５は、第２実施形態に係る費用予測システムの構成を例示している。

【図6】図６は、費用データベースが記録する費用テーブルの一例を示している。

【図7】図７は、図５に示す制御部の動作の流れを説明するためのフローチャートを示している。

【図8】図８は、図５示す費用算出部が算出する予測費用の例を説明するための費用算出テーブルを示している。

【図9】図９は、第２実施形態の変形例に係るイベントパターンの割り当てテーブルを示している。

【発明を実施するための形態】

【0010】

添付の図面を参照しつつ、本発明に係る実施形態について説明する。

【0011】

［第１実施形態］
（システムの全体構成）
図１は、第１実施形態に係る産業財産権である案件のイベント予測システム１００の構成を例示している。イベント予測システム１００は、通信ネットワーク２０を介して一人または複数人のユーザの端末３０に通信可能に接続されている。イベント予測システム１００は、ユーザが出願予定、出願中または保有している産業財産権である案件について、将来的に発生し得る複数のイベントを発生タイミング順に並べた一連のイベントパターンを複数抽出し、各イベントパターンの発生確率を算出し、出力するシステムである。ユーザの端末３０は、ユーザが所有する端末であってもよいし、ユーザがログインした自身が所有していない端末であってもよい。端末とは、パーソナルコンピュータでもよいし、タブレット端末または携帯電話端末であってもよい。ユーザは、例えば、産業財産権の出願人、権利者または出願代理人である。

【0012】

本明細書において用いられる「産業財産権」という用語は、登録された産業財産権だけでなく、出願前の産業財産権、および出願中であって未登録の産業財産権も含む。以下では、出願前および出願中の産業財産権も含めて、単に産業財産権または案件と称する。

【0013】

イベント予測システム１００は、記憶部１１と制御部１２を有している。制御部１２は、通信ネットワーク２０を介して記憶部１１に通信可能に接続されている。なお、制御部１２は、記憶部１１とともに一つの装置をなす構成としてもよいし、内部ネットワークを介して記憶部１１に通信可能に接続されてもよい。

【0014】

記憶部１１には、複数の案件のイベント履歴を記録する履歴データベース１１１が保存されている。イベント履歴は、各案件について実際に発生したイベントの種類とその発生タイミングを含む。

【0015】

案件のイベントには、産業財産権を取得するまでに発生する、出願手続き、審査手続き、登録手続き、などの各種の手続きが含まれる。審査手続きには、審査請求および拒絶理由通知への応答などが含まれることもある。また、案件のイベントには、出願中または登録後の産業財産権を維持するために必要な費用（以下、維持年金と称する）を納付する手続きも含まれる。また、案件のイベントには、特許庁への手続きだけでなく、各種手続きで発生する費用請求、社内連絡、承認決済、社外への連絡および権利取得を断念する放置等も含まれる。例えば、社内連絡には、産業財産権の出願手続きのための社内承認が含まれる。また、例えば、社外への連絡には、特許事務所への連絡が含まれる。

【0016】

イベントの発生タイミングには、例えば、各種手続きの実行日が含まれる。具体的には、イベントの発生タイミングには、出願日、審査請求日、補正書または意見書提出日、認可または登録に必要な費用の納付日、維持年金納付日、および費用請求日（例えば、請求書発行日）などが含まれうる。また、イベントの発生タイミングには、特許庁から発行された拒絶理由通知書発生日（起案日、発行日または送達日）、認可通知書発生日（発行日または送達日）、認可日および登録日なども含まれうる。さらに、イベント発生タイミングには、拒絶理由通知書、認可通知書の受領日および請求書受領日なども含まれうる。イベントの発生タイミングは、発生日など年月日で表されてもよいし、出願日などの基準となるイベントからの経過日数で表されてもよい。

【0017】

図２は、記憶部１１に保存されている履歴データベース１１１に記録されたイベント履歴の一例を示す。本例においては、イベント履歴は、各案件の出願国、四法区分、管理番号、イベント種類および請求日を含む。例えば、出願国として登録されているＥＰは、案件が欧州特許庁へ出願されていることを意味する。図２ではＥＰのみを例示しているが、欧州以外が出願国であってもよい。

【0018】

四法区分は、産業財産権の種別であり、Ｐは特許、Ｕは実用新案、Ｄは意匠、Ｔは商標を意味する。図２ではＰのみを例示している。管理番号は一の案件を特定する番号である。イベント種類はそれぞれの管理番号の案件で発生したイベントの種類を示す。請求日は、イベントに関する費用の請求日である。

【0019】

具体的に、例えば図２の例では、管理番号００１ＥＰの欧州特許出願では、「出願」イベントが２０２１年５月２４日（請求日）に発生し、「サーチレポート」イベントが２０２１年１１月３０日（請求日）に発生したことを示している。

【0020】

（制御部の構成）
再び図１を参照して、制御部１２は、記憶部１１に保存されている履歴データベース１１１に記録されたイベント履歴に基づき、起点イベントから将来的に発生する一連のイベントを表すイベントパターンの発生確率を算出し、出力する。制御部１２は、終結案件抽出部１２１と、イベントパターン抽出部１２２と、イベント算出部１２３と、出力部１２４とを備える。

【0021】

（ｉ）イベントパターンの抽出
図３は、図１に示す制御部１２の動作の流れを説明するためのフローチャートである。より詳細には、まず、終結案件抽出部１２１は、履歴データベース１１１に記録された複数の案件のうち、終結イベントが発生した１または複数の終結案件を抽出する（図３に示すステップＳ１１）。

【0022】

終結イベントは、案件の一連の手続きの終結を示すイベントであり、例えば、産業財産権の登録証の発行、権利期間の満了または放棄手続きを含む。図２に示す例では、管理番号が００１ＥＰ，００２ＥＰ，００３ＥＰ，００４ＥＰの４つの案件のうち、００１ＥＰ，００２ＥＰ，００３ＥＰの３つの案件は登録証が発行されている。この場合、終結案件抽出部１２１は、００１ＥＰ，００２ＥＰ，００３ＥＰの３つの案件を終結案件として抽出する。

【0023】

次に、イベントパターン抽出部１２２は、履歴データベース１１１に記録されたイベント履歴を参照して、終結案件抽出部１２１が抽出した終結案件に発生した複数種類のイベントのうち、イベントパターンの起点となる起点イベントを決定する（図３に示すステップＳ１２）。

【0024】

起点イベントは、例えば、出願、審査請求または拒絶理由通知の応答などである。イベントパターン抽出部１２２は、終結案件に生じた一連のイベントのうち、最初に発生したイベントを起点イベントとして決定してもよいし、２番目以降に発生したイベントを起点イベントとして決定してもよい。

【0025】

次に、イベントパターン抽出部１２２は、履歴データベース１１１に記録されたイベント履歴に基づいて、終結案件抽出部１２１が抽出した終結案件ごとに、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミング順に並べた一連のイベントパターンを全パターン抽出する（図３に示すステップＳ１３）。

【0026】

具体的には、図２の例では、イベントパターン抽出部１２２が「出願」を起点イベントとして決定したと仮定する。また、管理番号がそれぞれ００１ＥＰ，００２ＥＰ，００３ＥＰである３つの案件が終結案件として抽出されたと仮定する。この場合、イベントパターン抽出部１２２は、管理番号が００１ＥＰ，００３ＥＰである２つの案件のイベント履歴に基づいて、「出願，サーチレポート，認可通知，登録証」というイベントがこの順で発生するというイベントパターンを抽出する。また、イベントパターン抽出部１２２は、管理番号が００２ＥＰである案件のイベント履歴に基づいて、「出願，サーチレポート，拒絶理由通知，拒絶理由通知，認可通知，登録証」というイベントがこの順で発生するというイベントパターンを抽出する。なお、以降では、イベントパターンに言及するとき、列挙されたイベントはこの順で発生することを示す。

【0027】

さらに、イベントパターン抽出部１２２は、「出願」に加えて、「サーチレポート」を起点イベントとして決定したと仮定する。この場合、図２の例では、イベントパターン抽出部１２２は、「出願」を起点イベントとした上記２つのイベントパターンに加えて、管理番号が００１ＥＰ，００３ＥＰである２つの案件のイベント履歴に基づいて、「サーチレポート，認可通知，登録証」というイベントパターンを抽出する。また、イベントパターン抽出部１２２は、管理番号が００２ＥＰである案件のイベント履歴に基づいて、「サーチレポート，拒絶理由通知，拒絶理由通知，認可通知，登録証」というイベントパターンを抽出する。このように、起点イベントが複数種類である場合、同一の案件について複数のイベントパターンを抽出できる。

【0028】

なお、イベントパターン抽出部１２２は全てのイベントパターンを抽出しなくてもよく、例えば、所定数以上の案件において生じたイベントパターンのみを抽出してもよい。

【0029】

また、イベントパターン抽出部１２２は、終結イベントまでの一連のイベントを全て含むイベントパターンを抽出してもよいし、所定条件を満たす複数のイベントを並べたイベントパターンを抽出してもよい。例えば、イベントパターン抽出部１２２は、費用が発生するイベントを並べたイベントパターンを抽出してもよいし、出願人が自発的に行うイベント以外のイベントを並べたイベントパターンを抽出してもよい。このように、イベントパターンの利用目的（例えば費用予測）に応じてノイズとなるイベントを除いてイベントパターンを抽出することができるため、ユーザの利用目的により適した情報を提供することができる。

【0030】

（ｉｉ）各イベントパターンの発生確率の算出
再び図３を参照して、次に、イベント算出部１２３は、イベントパターン抽出部１２２により抽出された各イベントパターンの発生確率を算出する（図３に示すステップＳ１４）。

【0031】

図４は、イベントパターン抽出部１２２により抽出されたイベントパターンと、イベント算出部１２３により算出されたイベントパターンの発生確率との対応関係を示す確率テーブルの一例である。

【0032】

図４に示す例においては、確率テーブルは、それぞれの案件の出願国、四法区分、起点イベント、イベントパターン、発生確率および後述する標準所要期間を含む。例えば、イベントパターン抽出部１２２は、ＥＰへの特許出願について、起点イベントを「出願」として、複数の終結案件のイベント履歴に基づいて、「サーチレポート，拒絶理由通知，登録証」や「サーチレポート，拒絶理由通知，認可通知，登録証」などのイベントパターンを抽出する。また、イベントパターン抽出部１２２はＥＰへの特許出願について、起点イベントを「サーチレポート」として、複数の終結案件のイベント履歴に基づいて、「認可通知，登録証」や「拒絶理由通知，認可通知，登録証」などのイベントパターンを抽出する。

【0033】

そして、イベント算出部１２３は、例えば、「出願」を起点イベントとした各イベントパターンについて、発生確率を算出する。具体的に、イベント算出部１２３は、イベント履歴を参照して、各イベントパターンについて、イベントパターンに含まれる順でイベントが発生した案件の件数を特定する。そして、イベント算出部１２３は、特定した件数を、「出願」を起点イベントとしたイベントパターン抽出の対象である総件数、すなわち終結案件であり、かつ「出願」のイベントが発生した案件数で割ることによって当該イベントパターンの発生確率を算出する。

【0034】

図４に示す例では、例えば「出願」を起点イベントとして「サーチレポート，認可通知，登録証」の順でイベントが発生した案件の件数が６８件であり、「出願」のイベントが発生した終結案件が５００件であったとする。この場合、「出願」を起点イベントとした「サーチレポート，認可通知，登録証」のイベントパターンの発生確率が、６８／５００＝１３．６％と算出される。

【0035】

また、例えば「サーチレポート」を起点イベントとして「認可通知，登録証」の順でイベントが発生した案件の件数が８１件であり、「サーチレポート」のイベントが発生した終結案件が４００件であったとする。この場合、「サーチレポート」を起点イベントとした「認可通知，登録証」のイベントパターンの発生確率が、８１／４００＝約２０．３％と算出される。

【0036】

イベント算出部１２３は、「出願」や「サーチレポート」以外の他の起点イベントについても、同様に起点イベントごとのイベントパターンの発生確率を算出する。これにより、出願国「ＥＰ」かつ四法区分「Ｐ」という条件における各起点イベントを起点とするイベントパターンの発生確率を算出することができる。また、イベント算出部１２３は、出願国および四法区分の条件を変更し、対象となるすべての出願国および四法区分における各起点イベントを起点とするイベントパターンの発生確率を算出する。

【0037】

なお、十分な案件数のイベント履歴が履歴データベース１１１に記録されている場合には、出願国および四法区分だけでなく、出願ルート（パリルートまたはＰＣＴルートなど）や特許分類（ＩＰＣまたはＣＰＣなど）等の条件を加えて細分化されたイベントパターンが抽出されてもよい。この場合においても、イベント算出部１２３は、細分化された各イベントパターンの発生確率を算出する。

【0038】

（ｉｉｉ）標準所要期間の算出
再び図１および図３を参照して、次に、イベント算出部１２３は、イベントパターンごとに、起点イベントからそのイベントパターンに含まれる各イベントまでの標準所要期間を算出する（図３に示すステップＳ１５）。

【0039】

標準所要期間は、例えば、イベントパターンに含まれる順でイベントが発生した案件の中で、各イベントについて、起点イベントから当該イベントまでの所要期間の算術平均によって求めることができる。図４に示す例では、起点イベントを「出願」とした「サーチレポート，認可通知，登録証」というイベントパターンについて、起点イベント「出願」からイベント「サーチレポート」、「認可通知」および「登録証」までの標準所要期間がそれぞれ２５３日、６７２日、７５２日であることが示されている。

【0040】

なお、標準所要期間は、起点イベントからの日単位で算出されることに限定されず、月単位、年単位または四半期単位など、任意の単位で算出されてもよい。また、標準所要期間は、算術平均値ではなく、加重平均値、中央値または最頻値など、所定の統計値を用いて算出されてもよい。

【0041】

（ｉｖ）イベントデータの出力
次に、出力部１２４は、例えば、出願国と、四法区分と、起点イベントと、イベントパターンと、発生確率と、各イベントの標準所要期間とを対応づけたイベントデータ、すなわち図４に示す確率テーブルのデータを、図１に示す記憶部１１へ出力する（図３に示すステップＳ１６）。これにより、記憶部１１には、過去の実績に基づいたイベントパターンごとの発生確率を示すイベントデータが保存される。

【0042】

イベント予測システム１００による上記のようなイベントデータの作成は、定期的または不定期に行われる。例えば、１カ月おき、半年おき、１年おき、などにイベント予測システム１００が上記のようにイベントデータを作成してもよい。あるいは、システム管理者が任意のタイミングでイベント予測システム１００にイベントデータを作成させてもよい。あるいは、ユーザからの入力に基づき、イベント予測システム１００が上記のようにイベントデータを作成するように構成してもよい。出力部１２４は、イベントデータが記憶部１１に保存済である場合において、新たなイベントデータが作成された場合には、記憶部１１に保存されているイベントデータを更新する。

【0043】

なお、出力部１２４は、イベントデータを通信ネットワーク２０経由で端末３０へ出力してもよい。端末３０は、イベント予測システム１００の出力部１２４から出力されたイベントデータを受けると、例えば、当該イベントデータを端末３０のメモリ等に保存する。この場合、ユーザは、例えば端末３０のモニタにおいて、過去の実績に基づいた、１または複数のイベントパターン、および各イベントパターンの発生確率を確認することができる。また、ユーザは、端末３０を操作することにより、端末３０に保存されているイベントデータの内容を変更することが可能である。

【0044】

（イベントデータの活用方法）
イベント予測システム１００により作成されたイベントデータの活用方法について説明する。再び図１を参照して、例えば、ユーザが、端末３０に対して、出願国および四法区分など、イベント予測の対象とする案件の条件を入力したとする。この場合、端末３０は、ユーザにより入力された条件を示す条件情報を通信ネットワーク２０経由でイベント予測システム１００へ出力する。

【0045】

イベント予測システム１００におけるイベントパターン抽出部１２２は、端末３０からの条件情報を受け付ける。そして、イベントパターン抽出部１２２は、端末３０からの条件情報を受けると、記憶部１１に保存されているイベントデータ、および当該条件情報に基づいて、複数のイベントパターンの中から、ユーザにより入力された条件に合致するイベントパターンを特定する。

【0046】

例えば、ユーザが、出願国「ＥＰ」および四法区分「Ｐ」を、イベント予測の対象として条件入力を行ったとする。この場合、イベントパターン抽出部１２２は、出願国が「ＥＰ」であり、かつ四法区分が「Ｐ」である複数のイベントパターンを特定する。そして、イベントパターン抽出部１２２は、イベントデータに基づいて、特定したイバントパターンごとの発生確率を抽出し、イベントパターンと発生確率とを対応づけた発生確率データを出力部１２４へ出力する。

【0047】

再び図１を参照して、出力部１２４は、イベントパターン抽出部１２２から出力された発生確率データを受けると、当該発生確率データを、条件情報の出力元である端末３０へ通信ネットワーク２０経由で出力する。

【0048】

当該端末３０は、イベント予測システム１００から出力された発生確率データを受けると、例えば、当該発生確率データの示す内容を端末３０のモニタに表示する処理を行う。これにより、ユーザは、端末３０のモニタに表示される内容を確認することで、任意の条件を満たす案件に将来発生しうる一連のイベントパターンおよび発生確率を把握することができる。

【0049】

なお、イベント予測システム１００から端末３０へ出力される発生確率データには、イベントパターンごとの発生確率だけでなく、各イベントパターンの起点イベント、およびイベントパターンに含まれる各イベントの標準所要日数などが含まれてもよい。この場合、例えば、図４に示す確率テーブルに相当する、イベントパターンごとの発生確率や起点イベントなどを含む発生確率データが端末３０のモニタに表示される。また、ユーザにより入力された条件に該当するすべてのイベントパターンが表示される構成に限定されず、例えば、発生確率が高いイベントパターンから優先的に、所定数のイベントパターンが表示されてもよい。

【0050】

また、ユーザは、イベント予測の対象とする案件の条件として、出願国および四法区分のいずれか一方を入力してもよいし、出願国および四法区分に加えて、さらに別の条件を入力してもよい。

【0051】

例えば、ユーザは、条件の入力として、出願国「ＥＰ」および四法区分「Ｐ」に加えて、さらに、任意の案件において発生した直近のイベント「サーチレポート」を起点イベントとして入力したとする。この場合、イベントパターン抽出部１２２は、イベントデータに基づいて、出願国が「ＥＰ」であり、四法区分が「Ｐ」であり、かつ起点イベントが「サーチレポート」である複数のイベントパターンを特定する。そして、特定されたイベントパターンと発生確率との対応関係を示す確率データが端末３０へ出力され、当該確率データの示す内容が端末３０のモニタに表示される。

【0052】

あるいは、ユーザは、出願国「ＥＰ」および四法区分「Ｐ」に加えて、出願人を特定する情報を入力してもよい。例えば、出願人によっては、早期審査請求など本来は任意の手続である特定の手続を、必ず行うことにしている場合がある。このように、出願人によってイベントパターンに偏りがある場合などは、出願人を特定することによって、出願人に即したイベントパターンの発生確率を端末３０のモニタに表示させることができる。

【0053】

上記のように、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、イベントパターン抽出部１２２が、各案件に発生したイベントの種類と発生タイミングとが記録されたイベント履歴に基づいて、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた１または複数のイベントパターンを抽出する。また、イベント算出部１２３が、イベントパターンごとの発生確率を算出する。そして、出力部１２４が、イベントパターンごとに発生確率を対応づけて出力する。

【0054】

このように、イベント履歴に基づいて、イベントパターンと発生確率とを対応づける構成により、過去の実績を踏まえて、産業財産権に関する将来のイベントの種類をより正確に予測することができる。

【0055】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、終結案件抽出部１２１が、終結イベントが発生した終結案件を抽出する。そして、イベントパターン抽出部１２２が、終結案件に発生したイベントのうちのいずれかを起点イベントとして決定する。

【0056】

このような構成により、終結案件において発生したイベントのうち、最初に発生したイベントに限らず、２番目以降に発生したイベントを起点イベントとして決定することができる。

【0057】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、イベントパターン抽出部１２２が、終結案件に発生したイベントのうち、複数種類のイベントを起点イベントとして決定可能である。

【0058】

このような構成により、同一の終結案件から、起点イベントの異なる複数のイベントパターンを抽出することができる。

【0059】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、イベントパターン抽出部１２２は、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントのうち、所定条件を満たす複数のイベントを発生タイミングの順に並べたイベントパターンを抽出する。

【0060】

このような構成により、例えば、ユーザが、係属中案件に発生する予測費用を把握したい場合、費用が発生するイベントのみを並べたイベントパターンを提示することにより、ユーザに対してより適した情報を提供することができる。

【0061】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、イベント算出部１２３が、各イベントパターンに含まれるイベントごとに、起点イベントから各イベントに至る標準所要期間を算出する。そして、出力部１２４が、算出された各標準所要期間を出力する。

【0062】

このような構成により、例えば、標準所要期間をユーザに提示することで、ユーザにおいて、係属中案件に発生しうるイベントパターンだけでなく、当該イベントパターンに含まれる各イベントの発生時期を把握することができる。

【0063】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、イベントパターン抽出部１２２が、起点イベントの選択を受け付ける。

【0064】

このような構成により、例えば、ユーザが、係属中案件に生じた直近のイベントを起点イベントとして選択した場合、当該起点イベント以降に発生しうるイベントパターンおよび当該イベントパターンの発生確率を提示することができる。このため、ユーザに対してより有用な情報を提示することができる。

【0065】

また、第１実施形態に係るイベント予測システム１００では、起点イベントは複数であり、イベントパターン抽出部１２２が、起点イベントごとに、１または複数のイベントパターンを抽出する。そして、出力部１２４が、起点イベントごとに、イベントパターンと発生確率とを対応づけて出力する。

【0066】

このような構成により、例えば、起点イベントごとに、複数のイベントパターンと、各イベントパターンの発生確率とをユーザに提示することができる。

【0067】

［第２実施形態］
（システムの全体構成）
図５は、第２実施形態に係る産業財産権である案件の費用予測システム２００の構成を例示している。費用予測システム２００は、通信ネットワーク２０を介して一人または複数人のユーザの端末３０に通信可能に接続されている。費用予測システム２００は、ユーザが出願予定、出願中または保有している産業財産権である案件について、直近のイベントから終結イベントまで将来的に発生する複数のイベントを発生タイミング順に並べた一連のイベントパターンの発生確率を用いて、将来的に発生する費用予測を計算し、出力するシステムである。なお、通信ネットワーク２０や端末３０など第１実施形態と同様の構成については同じ参照符号を用い説明を省略する。

【0068】

費用予測システム２００は、記憶部２１と、制御部２２を有している。制御部２２は、通信ネットワーク２０を介して記憶部２１に通信可能に接続されている。なお、制御部２２は、記憶部２１とともに一つの装置をなす構成としてもよい。

【0069】

記憶部２１は、履歴データベース２１１と、費用データベース２１２と、イベントデータベース２１３とを有している。

【0070】

履歴データベース２１１は、第１実施形態の履歴データベース１１１と同様に構成され、複数の案件のイベント履歴を記録する。イベント履歴は、各案件について実際に発生したイベントの種類とその発生タイミングを含む。ただし、第２実施形態の履歴データベース２１１は、更に各案件に発生したイベントの種類とその発生タイミングに関連づけて実績費用を記録してもよい。

【0071】

費用データベース２１２は、各イベントに要する標準費用を、対応するイベントに関連付けて記録する。図６は、費用データベース２１２が記録する費用テーブルの一例を示す。本例においては、費用テーブルには、出願国と各種のイベントに要する標準費用が記録されている。標準費用には、例えば庁費用と代理人費用が含まれる。庁費用と代理人費用は、別々に記録してもよい。また、本実施形態では標準費用は円貨で記録しているが、外国費用の場合には外貨で記録してもよい。標準費用は、例えば、イベントの種類ごとに、履歴データベースに記録されている過去の実績費用の算術平均値、加重平均値、中央値または最頻値など、所定の統計値を用いて算出される。

【0072】

図５に示すイベントデータベース２１３は、起点イベントごとに、当該起点イベントから終結イベントまでの一連のイベントパターンとそれぞれの発生確率とを記録する。イベントデータベース２１３は例えば、図４の確率テーブルに含まれる内容を示すイベントデータを有し、詳細は省略する。

【0073】

イベントデータベース２１３に記録されているイベントデータは、例えば、図１に示すイベント予測システム１００における制御部１２により更新される。制御部１２は、図５に示す費用予測システム２００に含まれる構成であってもよいし、費用予測システム２００に含まれない構成であってもよい。制御部１２が費用予測システム２００に含まれない場合、例えば、制御部１２は、更新内容を示すデータを通信ネットワーク２０経由で費用予測システム２００へ送信することにより、イベントデータベース２１３に記録されているイベントデータを更新する。

【0074】

（制御部の構成）
制御部２２は、案件の直近のイベントから終結イベントまで将来的に発生する一連のイベントパターンの発生確率を用いて、当該案件に対して将来的に発生する予測費用を計算し、出力する。より詳細には、制御部２２は、対象情報取得部２２１と、直近イベント特定部２２２と、費用算出部２２３と、出力部２２４と、を備える。

【0075】

（ｉ）評価対象の抽出
図７は、図５に示す制御部２２の動作の流れを説明するためのフローチャートである。より詳細には、まず、対象情報取得部２２１は、予測費用の対象案件（以下、「評価対象」と称する）を特定するための対象情報を取得する（図７に示すステップＳ２１）。

【0076】

評価対象は、例えば、終結イベントが発生していない係属中案件である。なお、費用予測システム２００が、例えば、案件の登録後に発生する年金等の費用についても予測を行う場合などにおいては、評価対象に終結案件が含まれてもよい。

【0077】

例えば、ユーザが、端末３０に対して、評価対象の条件として、出願国、四法区分、および係属中案件などの条件を入力したとする。この場合、端末３０は、ユーザにより入力された条件を示す条件情報を通信ネットワーク２０経由で費用予測システム２００へ出力する。そして、費用予測システム２００における対象情報取得部２２１は、端末３０からの条件情報を、対象情報として取得する。

【0078】

次に、対象情報取得部２２１は、履歴データベース２１１に記録されたイベント履歴を取得する。そして、対象情報取得部２２１は、対象情報およびイベント履歴に基づいて、イベント履歴に含まれる複数の案件の中から１または複数の評価対象を抽出する（図７に示すステップＳ２２）。

【0079】

（ｉｉ）予測費用の算出
次に、直近イベント特定部２２２は、対象情報取得部２２１が抽出した各評価対象について、直近イベントを特定する（図７に示すステップＳ２３）。直近イベントは、例えば、費用予測を行う時点で既に発生しているイベント、すなわち過去のイベントのうち直近（最新）のイベントである。

【0080】

なお、直近イベント特定部２２２は、評価対象の費用予測を行う時点では発生していないイベント、すなわち将来のイベントのうち、直近に発生することが確定しているイベントを直近イベントとして特定してもよい。例えば、評価対象において過去のイベントのうち最新のイベントが「認可通知」である場合、将来において直近で発生するイベントが「登録証」であることが確定している。このような場合、直近イベント特定部２２２は、当該評価対象の直近イベントを「登録証」と特定する。

【0081】

次に、費用算出部２２３は、対象情報取得部２２１が抽出した各評価対象の将来的に発生する費用である予測費用を算出する（図７に示すステップＳ２４）。

【0082】

より詳細には、費用算出部２２３は、図６に示すイベントデータベース２１３に記録されているイベントデータから、評価対象ごとに、直近イベント特定部２２２によって特定された直近イベントを起点イベントとする１または複数のイベントパターンを特定し、各イベントパターンの発生確率を読み取る。そして、費用算出部２２３は、イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用と、当該イベントパターンの発生確率とを用いて費用の期待値を算出し、算出した期待値に基づいて、１または複数の評価対象に対して発生する予測費用を算出する。

【0083】

（ｉｉｉ）予測費用の算出の具体例
図８は、費用算出部２２３が算出する予測費用の例を説明するための費用算出テーブルを示す。ここでは、一例として、費用算出部２２３が、評価対象である管理番号ＥＰ０１０の案件の予測費用を算出する場合について説明する。管理番号ＥＰ０１０の案件は、「出願」が直近イベントつまり起点イベントであるとする。

【0084】

この場合、費用算出部２２３は、イベントデータベース２１３に記録されているイベントデータに基づいて、「出願」を起点イベントとする１または複数のイベントパターンを特定し、特定した各イベントパターンの発生確率を読み取る。

【0085】

例えば、図４に示す確率テーブルでは、起点イベントが「出願」であり、「サーチレポート，認可通知，登録証」のイベントパターンの発生確率は１３．６％であることが示されている。また、確率テーブルでは、起点イベントが「出願」であり、「サーチレポート，拒絶理由通知，認可通知，登録証」のイベントパターンの発生確率は１１．４％であることが示されている。また、確率テーブルでは、起点イベントが「出願」であり、「サーチレポート，放棄」のイベントパターンの発生確率は１０．１％であることが示されている。また、確率テーブルでは、起点イベントが「出願」であり、「サーチレポート，拒絶理由通知，拒絶理由通知，認可通知，登録証」のイベントパターンの発生確率は９．１％であることが示されている。

【0086】

再び図８を参照して、費用算出部２２３は、イベントパターンに含まれるイベントごとに、当該イベントの標準費用に、イベントパターンの発生確率の重みを付けた値を、費用の期待値として算出する。

【0087】

具体的には、起点イベントが「出願」であり、「サーチレポート，認可通知，登録証」のイベントパターンが抽出されたとする。この場合、「サーチレポート」の標準費用である３００，０００円に、当該イベントパターンの発生確率１３．６％を乗じた値４０，８００円が、「サーチレポート」についての費用の期待値として算出される。また、「サーチレポート」だけでなく、「認可通知」および「登録証」についても、各イベントの標準費用に当該イベントパターンの発生確率を乗じることにより、各イベントの費用の期待値が算出される。

【0088】

このように、費用算出部２２３は、「出願」を起点イベントとする全てのイベントパターンに対して、イベントごとの期待値を算出する。そして、費用算出部２２３は、例えば、算出した複数の期待値の加重平均を算出することによって、管理番号ＥＰ０１０の案件の将来的な予測費用を算出することができる。

【0089】

図８に示すように、起点イベントの次のイベントの種類が同一であっても、イベントパターンの発生確率に応じて、当該イベントに対する費用の期待値が異なる。このため、上記のように、イベントの標準費用と、イベントパターンの発生確率とを用いて予測費用を算出することにより、イベントの標準費用のみを用いて予測費用を算出する場合と比較して、過去の統計パターンに基づく、より正確な予測費用を算出することができる。

【0090】

なお、費用算出部２２３は、複数の評価対象に発生する予測費用を算出してもよい。例えば、費用算出部２２３は、管理番号ＥＰ０１０の案件と同様に、評価対象である管理番号ＥＰ０１１の案件についても予測費用の算出を行う。そして、費用算出部２２３は、評価対象ごとの予測費用を合計することによって、複数の評価対象の案件全体の将来的な予測費用を算出することができる。

【0091】

（ｉｖ）費用が発生する時期の予測
再び図５および図７を参照して、費用算出部２２３は、さらに、評価対象に対して費用が発生する予測時期を算出する（図７に示すステップＳ２５）。例えば、費用算出部２２３は、イベントデータを参照し、特定したイベントパターンごとに、起点イベントの発生タイミングから各イベントまでの標準所要期間を確認する。そして、費用算出部２２３は、図８に示すように、イベントパターンに含まれるイベントごとに、起点イベントの発生タイミングから標準所要期間を経過した日を、費用が発生する予測時期として算出する。

【0092】

図８の例では、イベントパターンに含まれるイベントごとに、予測時期として予測日が記録されている。費用算出部２２３は、この予測日も考慮することによって、２０２４年１１月に発生する予測費用や、２０２４年の１年間に発生する予測費用など、所定の予測期間に応じた予測費用を算出することもできる。

【0093】

（ｖ）予測費用の出力
次に、出力部２２４は、費用算出部２２３により算出された１または複数の評価対象の予測費用と予測時期とを対応づけたデータを、通信ネットワーク２０経由でユーザの端末３０に出力する（図７に示すステップＳ２６）。出力部２２４は、この際、所定の予測期間に発生する予測費用の合計値を出力してもよい。

【0094】

なお、出力部２２４は、予測費用と合わせて履歴データベース２１１に記録されている実績費用を出力してもよい。これによって、過去の実績費用と将来の予測費用をまとめて管理することが出来るため、例えば、ユーザにおいて、産業財産権に発生する費用の傾向を把握したり、費用の予測精度を確認したりすることができる。

【0095】

また、費用算出部２２３は、算出した予測費用を単純に足し合わせて合計値を算出するだけでなく、特定の集計軸で集計した値を算出することもできる。例えば、費用算出部２２３は、出願国やイベントの種類ごとに予測費用を集計することができる。

【0096】

また、第１実施形態と同様に、出力部２２４からの出力は、端末３０を介したユーザへの提示だけでなく、図８に示すような、イベントごとの費用の期待値を含む費用算出テーブルのデータを、図５に示す記憶部２１に保存してもよい。

【0097】

また、費用算出部２２３は、費用算出テーブルとは別に、案件ごとに、管理番号、出願年、特定技術分野および製品分類等が関連付けられた案件書誌テーブルを参照することで、出願年や特定技術分野、製品分類等の集計軸で予測費用を集計してもよい。例えば、２０２２年に出願した複数の評価対象について将来的に発生する予測費用の合計値を算出したり、特定技術分野に関連する評価対象について将来的に発生する予測費用の合計値を算出したりすることができる。

【0098】

上記のように、第２実施形態に係る費用予測システム２００では、対象情報取得部２２１が、評価対象の案件を特定するための対象情報と、各案件に発生したイベントの種類および発生タイミングが記録されたイベント履歴とを取得する。また、直近イベント特定部２２２が、対象情報およびイベント履歴に基づいて、評価対象の直近イベントを特定する。また、費用算出部２２３が、起点となる起点イベントごとに、起点イベントから終結イベントまでの複数のイベントを発生タイミングの順に並べた複数のイベントパターンと、各イベントパターンの発生確率とを含むイベントデータを取得し、直近イベントを起点イベントとする１または複数のイベントパターンの発生確率と、イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用とに基づいて、評価対象に対して発生する予測費用を算出する。

【0099】

このような構成により、評価対象に発生しうるイベントパターンの発生確率を考慮して、評価対象に関する費用をより正確に予測することができる。

【0100】

また、第２実施形態に係る費用予測システム２００では、費用算出部２２３が、評価対象ごとに、イベントパターンに含まれる各イベントの標準費用と、イベントパターンの発生確率とを用いた期待値を算出し、期待値に基づいて上記予測費用を算出する。

【0101】

このように、評価対象の直近イベントを起点イベントするイベントパターンについて、イベントパターンに含まれるイベントごとの費用の期待値を算出する構成により、評価対象ごとの予測費用をより正確に算出することができる。

【0102】

また、第２実施形態に係る費用予測システム２００では、イベントデータは、イベントパターンに含まれるイベントごとに、起点イベントから各イベントに至る標準所要期間を含む。費用算出部２２３は、さらに、直近イベントの発生タイミングと、直近イベントを起点イベントとするイベントパターンに含まれるイベントごとの標準所要期間とに基づいて、評価対象に対して費用が発生する予測時期を、予測費用に対応づけて算出する。

【0103】

このような構成により、例えば、予測費用をユーザに提示するだけでなく、費用が発生する予測時期をユーザに提示することができる。

【0104】

［変形例］
再び図５を参照して、第２実施形態に係る費用予測システム２００の費用算出部２２３は、イベントパターン含まれるイベントごとに費用の期待値を算出し、複数の期待値の統計値を算出することにより予測費用を算出する。これに対して、変形例に係る費用算出部２２３は、期待値を用いることなく、起点イベントが共通する各評価対象に対してイベントパターンを割り当てて、複数の評価対象に発生する予測費用を算出する。

【0105】

より詳細には、費用算出部２２３は、起点イベントが共通する複数のイベントパターンを特定する。そして、費用算出部２２３は、当該起点イベントを直近イベントとする複数の評価対象のうち、イベントパターンの発生確率に対応する数の評価対象の案件に対して、当該イベントパターンを割り当てる。

【0106】

図９は、費用算出部２２３が評価対象の案件に対していずれか１のイベントパターンを割り当てる例を示す。本例においては、ＥＰ０１０からＥＰ０５０の欧州特許出願は評価対象の案件であり直近イベントは「出願」である。図９に示すように、これらの案件には図４の「出願」を起点イベントとするイベントパターンの何れか一つのイベントパターンが発生確率に基づいて割り当てられる。

【0107】

具体的には、図９に示すＥＰ０１０からＥＰ０５０の４１件のうち、１３．６％に相当する５件または６件に対して、「サーチレポート，認可通知，登録証」のイベントパターンが割り当てられる。また、これら４１件のうち、１１．４％に相当する４件または５件に対して、「サーチレポート，拒絶理由通知，認可通知，登録証」のイベントパターンが割り当てられる。このように、各案件には、「出願」を起点イベントとするいずれか１つのイベントパターンが割り当てられる。

【0108】

そして、費用算出部２２３は、各案件に割り当てられたイベントパターン内のイベントに基づき、費用データベース２１２から予測費用を読み取り、評価対象の予測費用を算出する。例えば、費用算出部２２３は、ＥＰ０１０の案件について、サーチレポートの標準費用３００，０００円、認可通知の標準費用２００，０００円、および登録証の標準費用１０，０００円の合計値５１０，０００円を予測費用として算出する。

【0109】

このように、費用算出部２２３は、各案件について予測費用を算出し、各案件の予測費用の合計値を算出する。これにより、「出願」を直近イベントとする複数の評価対象の予測費用を算出することができる。このため、変形例に係る費用予測システム２００においても、第２実施形態に係る費用予測システム２００と同様に、過去の統計パターンに基づいて、より正確な予測費用を算出することができる。

【0110】

上記のように、第２実施形態の変形例に係る費用予測システム２００では、費用算出部２２３が、起点イベントが共通する複数の評価対象のうち、イベントパターンごとに、イベントパターンの発生確率に対応する数の評価対象に対して、イベントパターンを割り当てて、複数の評価対象に対して発生する予測費用の合計値を算出する。

【0111】

このような構成により、複数の評価対象に発生する予測費用をまとめて算出することができるため、評価対象ごとに予測費用を算出する場合と比較して、予測費用の算出のための演算処理を軽減させることができる。

【0112】

これまで説明した様々な機能を有する制御部１２、２２は、プロセッサ、非一時的記録手段、および一時的記録手段を備えている。非一時的記録手段、および一時的記録手段は、汎用メモリにより実現されうる。汎用メモリとしては、ＲＯＭやＲＡＭが例示されうる。この場合、ＲＯＭには、上述した処理を実行するコンピュータプログラム（コンピュータ可読命令）が記憶されうる。プロセッサは、汎用メモリと協働して動作する汎用マイクロプロセッサにより実現されうる。汎用マイクロプロセッサとしては、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵが例示されうる。汎用マイクロプロセッサは、ＲＯＭ上に記憶されたコンピュータプログラムの少なくとも一部を指定してＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭと協働して上述した処理を実行する。上記のコンピュータプログラムは、汎用メモリにプリインストールされてもよいし、無線通信ネットワークを介して外部サーバ装置からダウンロードされた後、汎用メモリにインストールされてもよい。

【0113】

プロセッサは、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどの上記のコンピュータプログラムを実行可能な専用集積回路によって実現されてもよい。この場合、当該専用集積回路に含まれる記憶素子に上記のコンピュータプログラムがプリインストールされる。各プロセッサは、汎用マイクロプロセッサと専用集積回路の組合せによっても実現されうる。

【0114】

以上、本発明の実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が本実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではないのは言うまでもない。本実施形態は単なる一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。

【符号の説明】

【0115】

１００ イベント予測システム
１１ 記憶部
１１１ 履歴データベース
１２ 制御部
１２１ 終結案件抽出部
１２２ イベントパターン抽出部
１２３ イベント算出部
１２４ 出力部
２００ 費用予測システム
２１ 記憶部
２１１ 履歴データベース
２１２ 費用データベース
２１３ イベントデータベース
２２ 制御部
２２１ 対象情報取得部
２２２ 直近イベント特定部
２２３ 費用算出部
２２４ 出力部
２０ 通信ネットワーク
３０ ユーザの端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】