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JP7845682B2 - A support device for searching figurative trademarks, a support method for searching figurative trademarks, a computer program, and a computer-readable medium. - Google Patents
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JP7845682B2 - A support device for searching figurative trademarks, a support method for searching figurative trademarks, a computer program, and a computer-readable medium. - Google Patents

A support device for searching figurative trademarks, a support method for searching figurative trademarks, a computer program, and a computer-readable medium.

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JP7845682B2 JP2022184753A JP2022184753A JP7845682B2 JP 7845682 B2 JP7845682 B2 JP 7845682B2 JP 2022184753 A JP2022184753 A JP 2022184753A JP 2022184753 A JP2022184753 A JP 2022184753A JP 7845682 B2 JP7845682 B2 JP 7845682B2
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Description

本開示は、図形商標調査の支援装置、図形商標調査の支援方法、コンピュータプログラムおよび当該コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読媒体に関する。 This disclosure relates to a support device for figurative trademark searches, a method for supporting figurative trademark searches, a computer program, and a computer-readable medium on which the computer program is stored.

特許文献1は、新規の商標を学習済みモデルに入力することでウィーン分類コード(分類情報の一例)を自動で付与する類似画像検索装置を開示している。 Patent Document 1 discloses a similar image search device that automatically assigns a Vienna classification code (an example of classification information) to a new trademark by inputting it into a pre-trained model.

特開2020-144440号公報Japanese Patent Publication No. 2020-144440

ところで、例えば、出願予定の図形商標について同一または類似の先願商標があるかどうか調査する場合、ウィーン分類コードを用いて当該調査を行う。一般的に、一つのウィーン分類コードのみを用いて図形商標の調査をすると、膨大な数の先願商標が検出されることが多い。この場合、当該検出された先願商標の中には、出願予定の図形商標とは一瞥して非類似と思われる先願商標が多数含まれていることもあるため、好ましくない。一方で、多くのウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査をすると、検出される先願商標の数は減る。しかし、必要以上に多くのウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査をすると、調査漏れが発生する可能性が高くなってしまう。このため、図形商標の調査を行う場合、ユーザは、出願予定の図形商標に関連すると思われるウィーン分類コードを複数選択した後、その中から数個のウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査を行う。つまり、図形商標の調査においては、内容的にかつ数量的に適切な複数のウィーン分類コードを用いて調査を行う必要がある。また、特許文献1に係る装置のように、ウィーン分類コードを自動で付与する装置を用いて図形商標の調査を行うことが考えられるが、このような装置ではユーザの調査観点を反映させた調査を行うことが難しい。特に、このような装置では、ウィーン分類コードの自動付与等の内部処理がブラックボックス化していることが多いため、当該装置が行った調査の調査観点がどのような観点であったのかをユーザが認識することは難しい。 For example, when investigating whether there are identical or similar prior trademarks for a figurative trademark intended for application, the investigation is conducted using the Vienna Classification code. Generally, searching for figurative trademarks using only one Vienna Classification code often results in the detection of a vast number of prior trademarks. In this case, it is undesirable because many of the detected prior trademarks may appear dissimilar to the figurative trademark intended for application at a glance. On the other hand, combining many Vienna Classification codes in the search for figurative trademarks reduces the number of prior trademarks detected. However, combining more Vienna Classification codes than necessary increases the likelihood of missing some trademarks. Therefore, when conducting a search for figurative trademarks, the user should select several Vienna Classification codes that seem relevant to the figurative trademark intended for application, and then combine a few of these codes to conduct the search. In other words, when searching for figurative trademarks, it is necessary to use multiple Vienna Classification codes that are appropriate both in content and quantity. Furthermore, it is conceivable to conduct a search for figurative trademarks using a device that automatically assigns Vienna Classification codes, such as the device described in Patent Document 1, but it is difficult to conduct a search that reflects the user's search perspective with such a device. In particular, because the internal processes, such as the automatic assignment of Vienna classification codes, are often black boxes in such devices, it is difficult for users to understand the perspectives from which the surveys conducted by the device were conducted.

本開示は、ユーザの調査観点を反映させつつも、複数の適切な分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる図形商標調査の支援装置、図形商標調査の支援方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読媒体を提供することを目的とする。 This disclosure aims to provide a support device for figurative trademark searches, a support method for figurative trademark searches, a computer program, and a computer-readable medium that can assist in conducting searches of figurative trademarks using multiple appropriate classification information while reflecting the user's research perspective.

上記の目的を達成するための一態様に係る図形商標調査の支援装置は、
少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するための入力部と、
前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出する算出部と、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する取得部と、を備える。
A support device for searching for figurative trademarks in one aspect for achieving the above objective is:
At a minimum, an input unit for inputting image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification information used for the investigation of the figurative trademark,
A calculation unit calculates a matching score for each classification information based on the image data input to the input unit and a reference figure corresponding to the classification information input to the input unit.
The system includes an acquisition unit that acquires prior-filed trademarks from a trademark database that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.

また、上記の目的を達成するための一態様に係る図形商標調査の支援方法は、
コンピュータによって実行される図形商標調査の支援方法であって、
少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するステップと、
入力された前記画像データと、入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出するステップと、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得するステップと、を含む。
Furthermore, a method for supporting a figurative trademark search in order to achieve the above objective is:
A method for supporting a graphic trademark search performed by computer,
At a minimum, the process involves inputting image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification pieces of information used for the investigation of the figurative trademark.
A step of calculating a degree of agreement score for each classification information based on the input image data and the reference figure corresponding to the input classification information,
The step of obtaining prior-filed trademarks from a trademark database that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.

また、上記の目的を達成するための一態様に係るコンピュータプログラムは、
図形商標調査の支援装置のプロセッサにより実行される少なくとも一つの命令を含むコンピュータプログラムであって、
少なくとも一つの前記命令が前記プロセッサにより実行されると、前記支援装置に、
前記支援装置の入力部に入力された画像データと、前記入力部に入力された複数の分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出させ、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得させる。
Furthermore, a computer program relating to one aspect for achieving the above objective is:
A computer program comprising at least one instruction executed by the processor of a support device for figurative trademark searches,
When at least one of the instructions is executed by the processor, the support device shall,
Based on the image data input to the input unit of the support device and the reference figures corresponding to the multiple classification information input to the input unit, a matching score is calculated for each classification information.
The system retrieves prior-filed trademarks from a trademark database that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.

また、上記の目的を達成するための一態様に係るコンピュータ可読媒体には、
上記のコンピュータプログラムが記憶されている。
Furthermore, a computer-readable medium relating to one embodiment for achieving the above objective includes:
The above computer program is stored.

上記構成に係る図形商標調査の支援装置によれば、入力された複数の分類情報に対応する基準図形に基づいて分類情報ごとに一致度スコアを算出し、一致度スコアが第一所定値以上の複数の分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する。つまり、上記構成に係る支援装置が算出する一致度スコアはユーザによって入力された複数の分類情報に基づいており、かつ先願商標を商標データベースから取得する際に用いる複数の分類情報に係る一致度スコアは第一所定値以上である。したがって、このような図形商標調査の支援装置によれば、ユーザの調査観点を反映させつつも、複数の適切な分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる。また、上記構成に係る情報処理方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読媒体においても、同様の効果を奏することができる。 According to the figurative trademark search support device described above, a degree of similarity score is calculated for each classification information based on a reference figure corresponding to multiple input classification information. Prior-filed trademarks containing multiple classification information with a degree of similarity score equal to or greater than a first predetermined value are then retrieved from the trademark database. In other words, the degree of similarity score calculated by the support device described above is based on multiple classification information input by the user, and the degree of similarity score for the multiple classification information used to retrieve prior-filed trademarks from the trademark database is equal to or greater than the first predetermined value. Therefore, such a figurative trademark search support device can assist in conducting figurative trademark searches using multiple appropriate classification information while reflecting the user's search perspective. Furthermore, similar effects can be achieved with the information processing method, computer program, and computer-readable media described above.

本開示によれば、ユーザの調査観点を反映させつつも、複数の適切な分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる図形商標調査の支援装置、図形商標調査の支援方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読媒体を提供することができる。 This disclosure provides a support device for searching figurative trademarks, a method for searching figurative trademarks, a computer program, and a computer-readable medium that can assist in searching figurative trademarks using multiple appropriate classification information while reflecting the user's search perspective.

図1は、本開示の一実施形態に係る情報処理システムのブロック図である。Figure 1 is a block diagram of an information processing system according to one embodiment of the present disclosure. 図2は、基準図形データベースを例示する図である。Figure 2 is an example of a reference shape database. 図3は、本実施形態において支援装置が実行する処理を例示するフローチャート図である。Figure 3 is a flowchart illustrating the processes performed by the support device in this embodiment. 図4は、入力画面の一例を示す図である。Figure 4 shows an example of an input screen. 図5は、入力されたウィーン分類コードと各ウィーン分類コードに係る一致度スコアを例示する図である。Figure 5 illustrates the input Vienna classification code and the matching score associated with each Vienna classification code. 図6は、表示用データが支援装置の表示部またはユーザ端末装置の表示部に表示された状態を例示する図である。Figure 6 illustrates a state in which display data is displayed on the display unit of the support device or the display unit of the user terminal device. 図7は、表示用データが支援装置の表示部またはユーザ端末装置の表示部に表示された状態を例示する図である。Figure 7 illustrates a state in which display data is shown on the display unit of the support device or the display unit of the user terminal device. 図8は、入力画面の一例を示す図である。Figure 8 shows an example of an input screen.

以下、本開示の実施形態の一例について図面を参照しながら説明する。 An example of an embodiment of this disclosure will be described below with reference to the drawings.

図1および図2を参照しつつ、本実施形態の支援システム1について説明する。図1は、本開示の一実施形態に係る支援システム1のブロック図である。なお、支援システム1は、図形商標調査に関する支援システムである。図2は、基準図形データベース40を例示する図である。図1に例示するように、支援システム1は、商標データベース10と、支援装置20と、ユーザ端末装置30と、を含む。商標データベース10と支援装置20は、例えば、インターネット等を介して、通信可能である。支援装置20とユーザ端末装置30は、有線または無線により通信可能である。 The support system 1 of this embodiment will be described with reference to Figures 1 and 2. Figure 1 is a block diagram of the support system 1 according to one embodiment of this disclosure. The support system 1 is a support system for figurative trademark searches. Figure 2 is a diagram illustrating a reference figurative database 40. As illustrated in Figure 1, the support system 1 includes a trademark database 10, a support device 20, and a user terminal device 30. The trademark database 10 and the support device 20 can communicate with each other, for example, via the Internet. The support device 20 and the user terminal device 30 can communicate with each other via wired or wireless means.

商標データベース10は、例えば、日本国特許庁のデータベース、アメリカ特許商標庁のデータベース、世界知的所有権機関(World Intellectual Property Organization:WIPO)のデータベース、商標に関するサービスプロバイダーが提供する商用データベース等である。商標データベース10には、少なくとも一つの国における商標に関する出願情報および登録情報が記憶されている。なお、本実施形態において「国」という用語は、独立国のみならず、国際的には承認されていない国や欧州連合のような複数の国からなる組織も含む概念である。また、商標に関する出願情報とは、例えば、商標登録出願、国際登録出願、商標登記出願等に関する情報である。なお、本実施形態において、商標登録出願には、国際商標登録出願も含まれる。つまり、本実施形態において「商標登録出願」という用語は、各国の特許庁や商標局等の所定官庁に対して直接手続された出願のみならず、国際商標出願により各国の所定官庁に対して間接的に手続された出願も含む概念である。例えば、日本国特許庁のデータベースには、日本国特許庁に対して行われた商標登録出願に係る出願および登録に対応する商標、区分、指定商品役務、類似群コード、ウィーン分類コード、出願人名、権利者名、出願番号、登録番号、出願日、登録日等が記憶されている。なお、ウィーン分類コードは、分類情報の一例である。 The trademark database 10 is, for example, the database of the Japan Patent Office, the database of the United States Patent and Trademark Office, the database of the World Intellectual Property Organization (WIPO), or a commercial database provided by a trademark service provider. The trademark database 10 stores application and registration information for trademarks in at least one country. In this embodiment, the term "country" includes not only independent countries but also countries not internationally recognized and organizations consisting of multiple countries such as the European Union. Furthermore, application information for trademarks includes, for example, information on trademark registration applications, international registration applications, trademark registration applications, etc. In this embodiment, trademark registration applications also include international trademark registration applications. In other words, in this embodiment, the term "trademark registration application" includes not only applications filed directly with designated offices such as patent offices and trademark offices of each country, but also applications filed indirectly with designated offices of each country through international trademark applications. For example, the Japan Patent Office's database stores information related to trademark applications and registrations filed with the Japan Patent Office, including trademarks, classes, designated goods and services, similarity group codes, Vienna Classification codes, applicant names, right holder names, application numbers, registration numbers, application dates, and registration dates. Note that the Vienna Classification code is an example of classification information.

支援装置20は、入力部21と、制御部22と、取得部23と、表示部24と、出力部25と、を備えている。これらはバス26を介して互いに通信可能に接続されている。 The support device 20 comprises an input unit 21, a control unit 22, an acquisition unit 23, a display unit 24, and an output unit 25. These are interconnected via a bus 26, enabling communication between them.

入力部21は、支援装置20に対するユーザの入力操作を受け付けると共に、当該入力操作に対応する要求信号を生成するように構成されている。入力部21は、例えば、表示部24上に重ねて配置されたタッチパネルや、支援装置20に電気的に接続されたキーボード等の入力装置等である。入力部21には、例えば、調査対象である図形商標の画像データと、図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、が入力される。ただし、入力部21には、調査対象である図形商標の画像データおよび図形商標の調査に用いる複数の分類情報以外の他の情報が入力されてもよい。入力部21に調査対象である図形商標の画像データと、図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、が入力されると、入力部21は、入力された画像データおよび複数の分類情報を制御部22に送信する。 The input unit 21 is configured to receive user input operations to the support device 20 and to generate a request signal corresponding to those input operations. The input unit 21 is, for example, a touch panel superimposed on the display unit 24, or an input device such as a keyboard electrically connected to the support device 20. The input unit 21 receives, for example, image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification information used for the figurative trademark investigation. However, other information besides the image data of the figurative trademark to be investigated and the multiple classification information used for the figurative trademark investigation may also be input to the input unit 21. Once the image data of the figurative trademark to be investigated and the multiple classification information used for the figurative trademark investigation are input to the input unit 21, the input unit 21 transmits the input image data and the multiple classification information to the control unit 22.

制御部22は、ハードウェア構成として、メモリと、プロセッサと、を備えている。メモリは、例えば、各種コンピュータプログラム等が格納されたROM(Read Only Memory)やプロセッサにより実行される各種コンピュータプログラム等が格納される複数ワークエリアを有するRAM(Random Access Memory)等から構成される。プロセッサは、例えばCPU(Central Processing Unit)であって、ROMに組み込まれた各種コンピュータプログラムから指定されたコンピュータプログラムをRAM上に展開し、RAMとの協働で各種処理を実行するように構成されている。制御部22は、記憶部221と、特定部222と、算出部223と、決定部224と、生成部225と、を備えている。 The control unit 22 comprises a memory and a processor as its hardware configuration. The memory consists of, for example, a ROM (Read Only Memory) storing various computer programs, and a RAM (Random Access Memory) having multiple work areas where various computer programs executed by the processor are stored. The processor is, for example, a CPU (Central Processing Unit) configured to load a specified computer program from the various computer programs embedded in the ROM onto the RAM and execute various processes in cooperation with the RAM. The control unit 22 comprises a storage unit 221, a specification unit 222, a calculation unit 223, a determination unit 224, and a generation unit 225.

なお、本実施形態においては、コンピュータ可読媒体が利用されうる。コンピュータ可読媒体は、プロセッサが読み取ることのできる情報やデータを記憶しうる、あらゆるタイプの物理メモリ(RAM、ROM等)を指す。コンピュータ可読媒体は、1つ以上のプロセッサによる実行処理に関する命令を記憶しうる。なお、「コンピュータ可読媒体」という用語は、有形の品目を包含し、かつ搬送波や一時的な信号は除外する(すなわち、非一時的なものを指す)。非一時的コンピュータ可読媒体とは、例えば、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)である。 In this embodiment, computer-readable media may be used. Computer-readable media refers to any type of physical memory (RAM, ROM, etc.) capable of storing information and data that a processor can read. Computer-readable media can store instructions related to execution by one or more processors. The term "computer-readable media" encompasses tangible items and excludes carrier waves and transient signals (i.e., refers to non-transient media). Examples of non-transient computer-readable media include magnetic recording media (e.g., flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memory (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), and flash ROMs).

記憶部221には、分類情報ごとに対応付けられた基準図形が記憶されている。本実施形態において、記憶部221には、図2に例示する基準図形データベース40が記憶されている。なお、基準図形は、ウィーン分類コードに対応する図形であれば、ユーザによって任意に設定されうる。つまり、基準図形は、各国の特許庁や商標局等の所定官庁が実際に出願された商標に付与したウィーン分類コードに対応する図形ではなく、ユーザによって任意に設定された図形である。なお、ユーザによって設定される基準図形の寸法、向き、大きさ等は任意である。また、ここでいう「ユーザ」には、各国の特許庁や商標局等の所定官庁および商標に関するサービスプロバイダーは含まれない。したがって、本実施形態において、基準図形は、各国の特許庁や商標局等の所定官庁および商標に関するサービスプロバイダーによっては設定されない。また、基準図形は、実際に出願された商標に付与されたウィーン分類コードに基づいて設定されなくてもよい。さらに、基準図形は、例えば、一つのウィーン分類コード(分類情報の一例)にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形でありうる。図形の構成が簡単な構成であればあるほど、その図形に付与されるウィーン分類コードの数は減少する傾向がある。このため、一つのウィーン分類コードにのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形のみからなる商標は、極めて簡単で、かつ、ありふれた標章のみからなる商標と評価されやすい。極めて簡単で、かつ、ありふれた標章のみからなる商標は識別力がないので、一つのウィーン分類コードにのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形は識別力がない図形である可能性が高い。本実施形態において、ウィーン分類コード1.7.6に対応する基準図形は、例えば、図2の領域R1内にある図形D1である。図形D1は三日月状の図形である。なお、説明の都合上、図2では、各ウィーン分類コードに対応する基準図形は一つだけ示されているが、各ウィーン分類コードに対応する基準図形は複数あってもよい。 The memory unit 221 stores reference figures associated with each classification information. In this embodiment, the memory unit 221 stores a reference figure database 40 illustrated in Figure 2. The reference figures can be arbitrarily set by the user, as long as they correspond to the Vienna Classification code. In other words, the reference figures are not figures corresponding to the Vienna Classification codes actually assigned to trademarks filed by designated offices such as national patent offices and trademark offices, but rather figures arbitrarily set by the user. The dimensions, orientation, size, etc., of the reference figures set by the user are arbitrary. Furthermore, the term "user" here does not include designated offices such as national patent offices and trademark offices, or service providers related to trademarks. Therefore, in this embodiment, the reference figures are not set by designated offices such as national patent offices and trademark offices, or service providers related to trademarks. Also, the reference figures do not have to be set based on the Vienna Classification codes actually assigned to trademarks filed. Moreover, the reference figures may be figures that include only graphic elements linked to only one Vienna Classification code (an example of classification information). The simpler the composition of a graphic, the fewer Vienna Classification codes tend to be assigned to it. Therefore, a trademark consisting solely of graphic elements linked to only one Vienna Classification code is likely to be considered extremely simple and commonplace. Since extremely simple and commonplace trademarks lack distinctiveness, a graphic containing only graphic elements linked to only one Vienna Classification code is highly likely to be considered a non-distinctive graphic. In this embodiment, the reference graphic corresponding to Vienna Classification code 1.7.6 is, for example, graphic D1 located in area R1 in Figure 2. Graphic D1 is a crescent-shaped graphic. For explanatory purposes, only one reference graphic corresponding to each Vienna Classification code is shown in Figure 2; however, there may be multiple reference graphics corresponding to each Vienna Classification code.

分類情報は、例えば、ウィーン分類コードである。本実施形態において、分類情報は、大分類、中分類および小分類を含む。ただし、分類情報は少なくとも大分類を含んでいればよく、例えば、中分類および小分類は含んでいなくてもよい。例えば、分類情報がウィーン分類コードである場合、ウィーン分類コードは、大分類、中分類、小分類の木構造を有しており、それぞれ29、144、1887の分類から構成されている。例えば、大分類1は、天体、自然現象、地図に関する分類である。中分類1.7は、月に関する分類である。小分類1.7.6は三日月、半月に関する分類である。 The classification information is, for example, the Vienna Classification Code. In this embodiment, the classification information includes major, medium, and minor classifications. However, the classification information only needs to include the major classification; for example, it does not need to include the medium and minor classifications. For example, if the classification information is the Vienna Classification Code, the Vienna Classification Code has a tree structure of major, medium, and minor classifications, consisting of 29, 144, and 1887 classifications, respectively. For example, Major Classification 1 is a classification related to celestial bodies, natural phenomena, and maps. Medium Classification 1.7 is a classification related to the moon. Minor Classification 1.7.6 is a classification related to crescent moons and half moons.

図1に戻り、特定部222について説明する。特定部222は、入力部21に入力された複数の分類情報に対応する基準図形を、分類情報ごとに特定する。例えば、入力部21にウィーン分類コード1.7.6が入力された場合、特定部222は、領域R1内にある基準図形(図形D1)を特定する。なお、入力部21に入力されたウィーン分類コードに対応する基準図形が複数ある場合(例えば、領域R1内に複数の基準図形がある場合)、特定部222は、当該複数の基準図形を特定する。 Returning to Figure 1, let's explain the identification unit 222. The identification unit 222 identifies a reference figure corresponding to each of the multiple classification information input into the input unit 21. For example, if the Vienna classification code 1.7.6 is input into the input unit 21, the identification unit 222 identifies the reference figure (figure D1) within area R1. If there are multiple reference figures corresponding to the Vienna classification code input into the input unit 21 (for example, if there are multiple reference figures within area R1), the identification unit 222 identifies these multiple reference figures.

算出部223は、入力部21に入力された画像データと、入力部21に入力された分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、入力された分類情報ごとに一致度スコアを算出する。算出部223は、入力部21に入力された画像データに係る図形商標の中から基準図形と同一の図形(以下、同一図形ともいう)または基準図形に近似する図形(以下、近似図形ともいう)を探索する。なお、本実施形態において、同一図形とは基準図形との一致率が100%である図形であり、近似図形とは基準図形との一致率が20%以上100%未満の図形である。ただし、近似図形の定義はこれに限られない。例えば、基準図形との一致率が50%以上100%未満の図形を近似図形と定義してもよい。算出部223は、探索した同一図形または近似図形と基準図形との一致率に基づいて、入力された分類情報ごとに一致度スコアを算出する。なお、一致度スコアとは、入力部21に入力された画像データに係る図形商標の全部または一部の図形と基準図形との一致度を示す指標である。例えば、両者が同一である場合(すなわち、一致率が100%の場合)、一致度スコアは100である。また、両者の一致率が50%の場合、一致度スコアは50である。このように、一致度スコアは、両者が似ているほど(すなわち、一致率が高いほど)、高くなる。 The calculation unit 223 calculates a degree of agreement score for each input classification information based on the image data input to the input unit 21 and the reference figure corresponding to the classification information input to the input unit 21. The calculation unit 223 searches for a figure identical to the reference figure (hereinafter also referred to as "identical figure") or a figure similar to the reference figure (hereinafter also referred to as "approximate figure") from among the figurative trademarks related to the image data input to the input unit 21. In this embodiment, an identical figure is a figure with a 100% agreement rate with the reference figure, and an approximate figure is a figure with an agreement rate of 20% or more but less than 100% with the reference figure. However, the definition of an approximate figure is not limited to this. For example, a figure with an agreement rate of 50% or more but less than 100% with the reference figure may be defined as an approximate figure. The calculation unit 223 calculates a degree of agreement score for each input classification information based on the agreement rate between the searched identical or approximate figure and the reference figure. The degree of agreement score is an index that shows the degree of agreement between all or part of the figurative trademark related to the image data input to the input unit 21 and the reference figure. For example, if both are identical (i.e., the agreement rate is 100%), the agreement score is 100. If the agreement rate is 50%, the agreement score is 50. Thus, the more similar the two are (i.e., the higher the agreement rate), the higher the agreement score.

決定部224は、算出部223が算出した一致度スコアが第一所定値以上の複数の分類情報を用いた組み合わせを決定する。なお、本実施形態において、第一所定値は、50である。ただし、第一所定値は0以上100以下であればよく、50に限られない。決定部224は、大分類が異なる二以上のウィーン分類コードを組み合わせる。つまり、決定部224は、ウィーン分類コード26.3.2とウィーン分類コード26.3.2のように、大分類が同じウィーン分類コードは組み合わせない。決定部224は、決定した分類情報の組み合わせを取得部23に送信する。 The determination unit 224 determines a combination of classification information using multiple classification information whose matching score calculated by the calculation unit 223 is equal to or greater than a first predetermined value. In this embodiment, the first predetermined value is 50. However, the first predetermined value may be between 0 and 100, and is not limited to 50. The determination unit 224 combines two or more Vienna classification codes with different major classifications. That is, the determination unit 224 does not combine Vienna classification codes with the same major classification, such as Vienna classification code 26.3.2 and Vienna classification code 26.3.2. The determination unit 224 transmits the determined combination of classification information to the acquisition unit 23.

取得部23は、決定部224から受信した組み合わせに基づいて、一致度スコアが第一所定値以上の複数の分類情報を含む先願商標を商標データベース10から取得する。取得部23は、取得した先願商標に関する先願商標情報を生成部225に送信する。なお、先願商標情報は、少なくとも、先願商標に係る出願番号、登録番号およびウィーン分類コードを含む。ただし、先願商標情報は、先願商標に係る商標、区分、指定商品役務、類似群コード、出願人名、権利者名、出願日、登録日、ステータス等の他の情報を含んでいてもよい。なお、本実施形態において、先願商標情報は、先願商標に係る出願人名、権利者名、出願番号、登録番号、商標およびウィーン分類コードを含む。 The acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks from the trademark database 10 that include multiple classification information with a matching score equal to or greater than a first predetermined value, based on the combination received from the determination unit 224. The acquisition unit 23 transmits the acquired prior-filed trademark information to the generation unit 225. The prior-filed trademark information includes at least the application number, registration number, and Vienna Classification code related to the prior-filed trademark. However, the prior-filed trademark information may also include other information such as the trademark, class, designated goods and services, similarity group code, applicant name, right holder name, application date, registration date, and status related to the prior-filed trademark. In this embodiment, the prior-filed trademark information includes the applicant name, right holder name, application number, registration number, trademark, and Vienna Classification code related to the prior-filed trademark.

生成部225は、入力部21に入力された複数の分類情報のうち取得部23によって取得された先願商標に含まれる分類情報(本実施形態では、ウィーン分類コード)に基づいて、取得部23によって取得された先願商標と入力部21に入力された画像データに係る図形商標の類似度を示す類似度情報を、取得部23によって取得された先願商標ごとに生成する。換言すると、生成部225は、取得部23が先願商標の取得時に用いた組み合わせに含まれる複数の分類情報に基づいて、取得部23によって取得された先願商標ごとに、類似度情報を生成する。なお、本実施形態において、生成部225は、一致度スコアが算出された分類情報に係る一致度スコアのみに基づいて、類似度情報を生成する。一例として、取得部23がウィーン分類コード1.7.6およびウィーン分類コード23.1.5からなる組み合わせに基づいて取得した先願商標に係る類似度情報について説明する。なお、この場合において、ウィーン分類コード1.7.6の一致度スコアは80で、ウィーン分類コード23.1.5の一致度スコアは50であるとする。この場合、生成部225は、取得された先願商標と調査対象である図形商標の類似度が65(=(80+50)/2)であることを示す類似度情報を生成する。このように、本実施形態における類似度は、取得部23が先願商標の取得時に用いた組み合わせに含まれる複数の分類情報に係る複数の一致度スコアの平均値である。ただし、類似度は、取得部23が先願商標の取得時に用いた組み合わせに含まれる複数の分類情報に係る複数の一致度スコアの平均値に限られない。なお、本実施形態において、生成部225は、指定商品役務の類似度については考慮せずに類似度情報を生成する。これは、例えば、出願前調査の段階では、指定商品役務が必ずしも確定しているとは限らないからである。ただし、生成部225は、指定商品役務の類似性も考慮して類似度情報を生成してもよい。 The generation unit 225 generates similarity information for each prior trademark acquired by the acquisition unit 23, based on the classification information (in this embodiment, the Vienna Classification Code) included in the prior trademark acquired by the acquisition unit 23 from among the multiple classification information input to the input unit 21. In other words, the generation unit 225 generates similarity information for each prior trademark acquired by the acquisition unit 23, based on the multiple classification information included in the combination used by the acquisition unit 23 when acquiring the prior trademark. In this embodiment, the generation unit 225 generates similarity information based only on the degree of agreement score related to the classification information for which a degree of agreement score has been calculated. As an example, similarity information related to a prior trademark acquired by the acquisition unit 23 based on a combination consisting of Vienna Classification Code 1.7.6 and Vienna Classification Code 23.1.5 will be described. In this case, the matching score for Vienna Classification code 1.7.6 is assumed to be 80, and the matching score for Vienna Classification code 23.1.5 is assumed to be 50. In this case, the generation unit 225 generates similarity information indicating that the similarity between the acquired prior trademark and the figurative trademark under investigation is 65 (= (80 + 50) / 2). Thus, the similarity in this embodiment is the average value of multiple matching scores related to multiple classification information included in the combination used by the acquisition unit 23 when acquiring the prior trademark. However, the similarity is not limited to the average value of multiple matching scores related to multiple classification information included in the combination used by the acquisition unit 23 when acquiring the prior trademark. In this embodiment, the generation unit 225 generates similarity information without considering the similarity of the designated goods and services. This is because, for example, the designated goods and services are not necessarily determined at the pre-filing search stage. However, the generation unit 225 may also consider the similarity of the designated goods and services when generating similarity information.

生成部225は、取得部23から受信した先願商標情報と、生成部225が生成した類似度情報と、に基づいて、表示用データを生成する。生成部225によって生成された表示用データには、取得部23から受信した先願商標情報に係る先願商標と、当該先願商標に係る類似度と、が含まれる。生成部225は、生成した表示用データを表示部24または出力部25に送信する。 The generation unit 225 generates display data based on the prior trademark information received from the acquisition unit 23 and the similarity information generated by the generation unit 225. The display data generated by the generation unit 225 includes the prior trademark related to the prior trademark information received from the acquisition unit 23, and the similarity score for that prior trademark. The generation unit 225 transmits the generated display data to the display unit 24 or output unit 25.

表示部24は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ等のタッチスクリーン型のディスプレイ等である。表示部24は、例えば、生成部225から受信した表示用データを表示するように構成されている。 The display unit 24 is, for example, a touchscreen display such as a liquid crystal display or an organic EL display. The display unit 24 is configured to display, for example, display data received from the generation unit 225.

出力部25は、生成部225から受信した表示用データをユーザ端末装置30に出力する。 The output unit 25 outputs the display data received from the generation unit 225 to the user terminal device 30.

ユーザ端末装置30は、支援装置20のユーザによって操作される端末装置である。ユーザ端末装置30は、例えば、デスクトップタイプのPC、ノートPC、タブレット端末、スマートフォン等の電子機器である。ユーザ端末装置30は、表示部31を備えている。表示部31は、例えば、液晶ディスプレイ等である。表示部31は、例えば、出力部25から出力された表示用データを表示するように構成されている。 The user terminal device 30 is a terminal device operated by the user of the support device 20. The user terminal device 30 is, for example, an electronic device such as a desktop PC, notebook PC, tablet terminal, or smartphone. The user terminal device 30 includes a display unit 31. The display unit 31 is, for example, a liquid crystal display. The display unit 31 is configured to display, for example, display data output from the output unit 25.

次に、図3から図6を参照しつつ、支援装置20が実行する図形商標調査の支援方法に係る処理について説明する。なお、ユーザの調査観点が図形商標の調査に反映されやすくするために、本実施形態における基準図形は、ユーザによって任意に設定された図形である。また、図形商標の調査の調査観点を明確にするために、本実施形態における基準図形は、一つの分類情報(ウィーン分類コード)にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形である。図3は、本実施形態において支援装置20が実行する処理を例示するフローチャート図である。 Next, referring to Figures 3 to 6, the processing related to the support method for figurative trademark searches performed by the support device 20 will be described. In order to easily reflect the user's search perspective in the figurative trademark search, the reference figure in this embodiment is a figure arbitrarily set by the user. Furthermore, to clarify the search perspective for figurative trademark searches, the reference figure in this embodiment is a figure containing only figurative elements linked to only one classification information (Vienna Classification code). Figure 3 is a flowchart illustrating the processing performed by the support device 20 in this embodiment.

図3に例示するように、ユーザは、調査対象の図形商標の画像データと、複数の分類情報と、を入力部21に入力する(STEP01)。ここで、図4は本実施形態における入力画面の一例を示す図である。図4に例示するように、本実施形態において、ユーザは、図形商標100の画像データと、複数の分類情報(ウィーン分類コード1.7.6、23.1.5、26.3.2、26.4.2および26.4.3)と、を入力する。なお、図形商標100は、三日月状の月図形110および菱形状の菱形図形120を含む。菱形図形120は、第一の三角形図形121および第二の三角形図形122を含む。入力部21は、入力された画像データおよび複数の分類情報を制御部22に送信する。 As illustrated in Figure 3, the user inputs image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification information into the input unit 21 (STEP 01). Figure 4 shows an example of the input screen in this embodiment. As illustrated in Figure 4, in this embodiment, the user inputs image data of the figurative trademark 100 and multiple classification information (Vienna Classification codes 1.7.6, 23.1.5, 26.3.2, 26.4.2, and 26.4.3). The figurative trademark 100 includes a crescent moon shape 110 and a rhombus shape 120. The rhombus shape 120 includes a first triangular shape 121 and a second triangular shape 122. The input unit 21 transmits the input image data and multiple classification information to the control unit 22.

図3に例示するように、特定部222は、入力部21から受信した複数の分類情報に対応する基準図形を、分類情報ごとに特定する(STEP02)。本実施形態では、入力部21にウィーン分類コード1.7.6、23.1.5、26.3.2、26.4.2および26.4.3が入力されているので、特定部222は、これらのウィーン分類コードに対応する基準図形(例えば、図2に例示する図形D1等)を、ウィーン分類コードごとに特定する。なお、入力部21に入力された分類情報(ウィーン分類コード)に対応する基準図形が複数ある場合、特定部222は、複数の基準図形を特定する。 As illustrated in Figure 3, the identification unit 222 identifies a reference figure corresponding to each of the multiple classification information received from the input unit 21 (STEP 02). In this embodiment, since the input unit 21 receives Vienna classification codes 1.7.6, 23.1.5, 26.3.2, 26.4.2, and 26.4.3, the identification unit 222 identifies a reference figure corresponding to these Vienna classification codes (for example, figure D1 as illustrated in Figure 2) for each Vienna classification code. If there are multiple reference figures corresponding to the classification information (Vienna classification codes) input to the input unit 21, the identification unit 222 identifies multiple reference figures.

図3に例示するように、算出部223は、入力部21に入力された画像データと、特定部222によって特定された基準図形と、に基づいて、入力部21に入力された分類情報ごとに一致度スコアを算出する(STEP03)。なお、ある一つに分類情報について複数の基準図形が特定されている場合、算出部223は、各基準図形について一致度スコアを算出し、そのうち最も高い一致度スコアをその分類情報に対応する一致度スコアとして算出する。 As illustrated in Figure 3, the calculation unit 223 calculates a matching score for each classification information input to the input unit 21 based on the image data input to the input unit 21 and the reference figures identified by the identification unit 222 (STEP 03). If multiple reference figures are identified for a single classification information, the calculation unit 223 calculates a matching score for each reference figure and determines the highest matching score among them as the matching score corresponding to that classification information.

例えば、ウィーン分類コード1.7.6について説明すると、算出部223は、図形商標100の中から月図形110を探索する。算出部223は、月図形110と図形D1を比較し、月図形110と図形D1の外形の一致度を判断する。なお、本実施形態において、月図形110と図形D1の一致度は80%であるとする。月図形110と図形D1の一致度は80%であるため、月図形110は近似図形である。算出部223は、図5に例示するように、ウィーン分類コード1.7.6に係る一致度スコアとして、80という一致度スコアを算出する。 For example, regarding Vienna Classification Code 1.7.6, the calculation unit 223 searches for the moon figure 110 among the figurative trademarks 100. The calculation unit 223 compares the moon figure 110 with figure D1 and determines the degree of similarity in their external shapes. In this embodiment, the degree of similarity between the moon figure 110 and figure D1 is assumed to be 80%. Since the degree of similarity between the moon figure 110 and figure D1 is 80%, the moon figure 110 is an approximate figure. As illustrated in Figure 5, the calculation unit 223 calculates a similarity score of 80 as the similarity score for Vienna Classification Code 1.7.6.

また、例えば、ウィーン分類コード26.3.2について説明すると、算出部223は、図形商標100の中から第一の三角形図形121および第二の三角形図形122を含む菱形図形120を探索する。算出部223は、菱形図形120と図形D3(図2参照)を比較し、菱形図形120と図形D3の外形の一致度を判断する。なお、本実施形態において、菱形図形120と図形D3の一致度は90%であるとする。菱形図形120と図形D3の一致度は90%であるため、菱形図形120は近似図形である。算出部223は、図5に例示するように、ウィーン分類コード26.3.2に係る一致度スコアとして、90という一致度スコアを算出する。これと同様の原理で、算出部223は、ウィーン分類コード23.1.5、26.4.2および26.4.3に係る一致度スコアも算出する。なお、本実施形態において、ウィーン分類コード23.1.5に係る一致度スコアは50である。ウィーン分類コード26.4.2に係る一致度スコアは40である。ウィーン分類コード26.4.3に係る一致度スコアは60である。算出部223は、算出した一致度スコアを決定部224に送信する。 Furthermore, for example, in the case of Vienna Classification code 26.3.2, the calculation unit 223 searches for a rhombus figure 120 that includes the first triangular figure 121 and the second triangular figure 122 from among the figurative trademark 100. The calculation unit 223 compares the rhombus figure 120 with figure D3 (see Figure 2) and determines the degree of agreement between the external shapes of the rhombus figure 120 and figure D3. In this embodiment, the degree of agreement between the rhombus figure 120 and figure D3 is assumed to be 90%. Since the degree of agreement between the rhombus figure 120 and figure D3 is 90%, the rhombus figure 120 is an approximate figure. As illustrated in Figure 5, the calculation unit 223 calculates a degree of agreement score of 90 as the degree of agreement score for Vienna Classification code 26.3.2. Using a similar principle, the calculation unit 223 also calculates the degree of agreement scores for Vienna Classification codes 23.1.5, 26.4.2, and 26.4.3. In this embodiment, the matching score for Vienna classification code 23.1.5 is 50. The matching score for Vienna classification code 26.4.2 is 40. The matching score for Vienna classification code 26.4.3 is 60. The calculation unit 223 transmits the calculated matching score to the determination unit 224.

図3に例示するように、決定部224は、一致度スコアが第一所定値以上の複数の分類情報を用いた組み合わせを決定する(STEP04)。なお、本実施形態において、決定部224は、二つの分類情報(ウィーン分類コード)からなる組み合わせを決定する。また、本実施形態において、第一所定値は50であるので、決定部224は、ウィーン分類コード1.7.6、23.1.5、26.3.2および26.4.3を用いた組み合わせを決定する。また、決定部224は、大分類が異なる複数のウィーン分類コードを組み合わせる。したがって、本実施形態における組み合わせは、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード23.1.5の組み合わせ、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード26.3.2の組み合わせ、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード26.4.3の組み合わせ、ウィーン分類コード23.1.5とウィーン分類コード26.3.2の組み合わせおよびウィーン分類コード23.1.5とウィーン分類コード26.4.3の組み合わせである。決定部224は、決定したウィーン分類コードの組み合わせを取得部23に送信する。 As illustrated in Figure 3, the determination unit 224 determines a combination using multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value (STEP 04). In this embodiment, the determination unit 224 determines a combination consisting of two classification information (Wiener classification codes). Also, in this embodiment, the first predetermined value is 50, so the determination unit 224 determines a combination using Wiener classification codes 1.7.6, 23.1.5, 26.3.2, and 26.4.3. Furthermore, the determination unit 224 combines multiple Wiener classification codes that belong to different major classifications. Therefore, the combinations in this embodiment are the combination of Wiener classification code 1.7.6 and Wiener classification code 23.1.5, the combination of Wiener classification code 1.7.6 and Wiener classification code 26.3.2, the combination of Wiener classification code 1.7.6 and Wiener classification code 26.4.3, the combination of Wiener classification code 23.1.5 and Wiener classification code 26.3.2, and the combination of Wiener classification code 23.1.5 and Wiener classification code 26.4.3. The determination unit 224 transmits the determined combination of Vienna classification codes to the acquisition unit 23.

取得部23は、決定部224から受信したウィーン分類コードの組み合わせに基づいて、各組み合わせに係るウィーン分類コードを含む先願商標を商標データベース10から取得する(STEP05)。取得部23は、例えば、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード26.3.2の組み合わせに基づいて、先願商標を日本国特許庁のデータベースから取得する場合、日本国特許庁のデータベースに記憶されている先願商標の中から、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード26.3.2の両方を含む先願商標を取得する。取得部23は、取得した先願商標に関する先願商標情報を生成部225に送信する。 The acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks containing the Vienna Classification code for each combination from the trademark database 10 based on the combination of Vienna Classification codes received from the determination unit 224 (STEP 05). For example, when acquiring prior-filed trademarks from the Japan Patent Office database based on the combination of Vienna Classification code 1.7.6 and Vienna Classification code 26.3.2, the acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks containing both Vienna Classification code 1.7.6 and Vienna Classification code 26.3.2 from the prior-filed trademarks stored in the Japan Patent Office database. The acquisition unit 23 transmits the prior-filed trademark information relating to the acquired prior-filed trademarks to the generation unit 225.

生成部225は、取得部23から受信した先願商標情報に含まれるウィーン分類コード(分類情報の一例)に基づいて、取得部23によって取得された先願商標と調査対象である図形商標の類似度を示す類似度情報を、取得部23によって取得された先願商標ごとに生成する(STEP06)。生成部225は、例えば、ウィーン分類コード1.7.6とウィーン分類コード26.3.2からなる組み合わせに基づいて取得された先願商標について、当該先願商標に係る類似度は85(=(80+90)/2)であることを示す類似度情報を生成する。 The generation unit 225 generates similarity information for each prior trademark acquired by the acquisition unit 23, based on the Vienna Classification code (an example of classification information) included in the prior trademark information received from the acquisition unit 23 (STEP 06). For example, for a prior trademark acquired based on a combination of Vienna Classification code 1.7.6 and Vienna Classification code 26.3.2, the generation unit 225 generates similarity information indicating that the similarity to the said prior trademark is 85 (= (80 + 90) / 2).

生成部225は、取得部23から受信した先願商標情報と、生成した類似度情報と、に基づいて、取得部23が取得した先願商標と、取得部23が取得した先願商標に係る類似度と、を含む表示用データを生成する(STEP07)。生成部225は、生成した表示用データを表示部24または出力部25に送信する。なお、生成部225が、表示用データを出力部25に送信する場合、出力部25は、生成部225から受信した表示用データをユーザ端末装置30に出力する。 The generation unit 225 generates display data (STEP 07) that includes the prior trademarks acquired by the acquisition unit 23 and the similarity scores related to those trademarks, based on the prior trademark information received from the acquisition unit 23 and the generated similarity information. The generation unit 225 transmits the generated display data to the display unit 24 or output unit 25. When the generation unit 225 transmits the display data to the output unit 25, the output unit 25 outputs the display data received from the generation unit 225 to the user terminal device 30.

表示用データが表示部24に送信またはユーザ端末装置30に出力されると、支援装置20の表示部24またはユーザ端末装置30の表示部31に、表示用データが表示される(STEP08)。図6に例示するように、本実施形態では、表示用データが、一覧表形式で、支援装置20の表示部24またはユーザ端末装置30の表示部31に表示される。図6に例示する一覧表には、三つの先願商標が含まれている。なお、図6に例示する一覧表では、先願商標の出願番号または登録番号と、出願人または権利者と、商標と、ウィーン分類コードと、類似度と、が表示されているが、例えば、これらの一部のみが表示されていてもよいし、これらに加えて他の情報(例えば、区分等)が表示されていてもよい。ユーザは、支援装置20の表示部24またはユーザ端末装置30の表示部31に表示された表示用データを視認することで、調査対象である図形商標と同一または類似の商標に該当しうる先願商標を一覧的に確認することができる。 When display data is transmitted to the display unit 24 or output to the user terminal device 30, the display data is displayed on the display unit 24 of the support device 20 or the display unit 31 of the user terminal device 30 (STEP 08). As illustrated in Figure 6, in this embodiment, the display data is displayed in a list format on the display unit 24 of the support device 20 or the display unit 31 of the user terminal device 30. The list illustrated in Figure 6 includes three prior-filed trademarks. Note that the list illustrated in Figure 6 displays the application number or registration number of the prior-filed trademark, the applicant or right holder, the trademark, the Vienna Classification code, and the similarity score. However, for example, only some of these may be displayed, or other information (e.g., classification) may be displayed in addition to these. By visually inspecting the display data displayed on the display unit 24 of the support device 20 or the display unit 31 of the user terminal device 30, the user can quickly identify prior-filed trademarks that may be identical or similar to the figurative trademark under investigation.

ところで、例えば、出願予定の図形商標について同一または類似の先願商標があるかどうか調査する場合、ウィーン分類コードを用いて当該調査を行う。一般的に、一つのウィーン分類コードのみを用いて図形商標の調査をすると、膨大な数の先願商標が検出されることが多い。この場合、当該検出された先願商標の中には、出願予定の図形商標とは一見して非類似と思われる先願商標が多数含まれていることもあるため、好ましくない。一方で、多くのウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査をすると、検出される先願商標の数は減る。しかし、必要以上に多くのウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査をすると、調査漏れが発生する可能性が高くなってしまう。このため、図形商標の調査を行う場合、ユーザは、出願予定の図形商標に関連すると思われるウィーン分類コードを複数選択した後、その中から数個(例えば、二個)のウィーン分類コードを組み合わせて図形商標の調査を行う。つまり、図形商標の調査においては、内容的にかつ数量的に適切な複数のウィーン分類コードを用いて調査を行う必要がある。また、出願予定の図形商標に係る画像データを入力するだけでウィーン分類コードを自動で付与する装置を用いて図形商標の調査を行うことが考えられるが、このような装置ではユーザの調査観点を反映させた調査を行うことが難しい。特に、このような装置では、ウィーン分類コードの自動付与等の内部処理がブラックボックス化していることが多いため、当該装置が行った調査の調査観点がどのような観点であったのかをユーザが認識することは難しい。 For example, when investigating whether there are any identical or similar prior trademarks for a figurative trademark that is intended for application, the Vienna Classification code is used for the investigation. Generally, searching for figurative trademarks using only one Vienna Classification code often results in the detection of a huge number of prior trademarks. In this case, it is undesirable because many of the detected prior trademarks may appear to be dissimilar to the figurative trademark intended for application. On the other hand, searching for figurative trademarks using a combination of many Vienna Classification codes reduces the number of prior trademarks detected. However, using more Vienna Classification codes than necessary increases the likelihood of missing some trademarks. Therefore, when conducting a search for figurative trademarks, the user should select several Vienna Classification codes that seem relevant to the figurative trademark intended for application, and then combine a few (for example, two) of these codes to conduct the search. In other words, when searching for figurative trademarks, it is necessary to use multiple Vienna Classification codes that are appropriate both in content and quantity. Furthermore, while it might be possible to conduct a search for figurative trademarks using a device that automatically assigns Vienna Classification codes simply by inputting image data related to the figurative trademark to be filed, such a device makes it difficult to conduct a search that reflects the user's search perspective. In particular, because the internal processing, such as the automatic assignment of Vienna Classification codes, is often a black box in such devices, it is difficult for the user to understand what perspective the search conducted by the device took.

上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、入力された複数の分類情報に対応する基準図形に基づいて分類情報ごとに一致度スコアを算出し、一致度スコアが第一所定値以上の複数の分類情報を含む先願商標を商標データベース10から取得する。つまり、支援装置20が算出する一致度スコアはユーザによって入力された複数の分類情報に基づいており、かつ先願商標を商標データベース10から取得する際に用いる複数の分類情報に係る一致度スコアは第一所定値以上である。したがって、支援装置20によれば、ユーザの調査観点を反映させつつも、複数の適切な分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる。また、上記構成に係る情報処理方法、コンピュータプログラムおよびコンピュータ可読媒体においても、支援装置20による効果と同様の効果を奏することができる。 According to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, a degree of similarity score is calculated for each classification information based on the reference figure corresponding to the multiple classification information input, and prior-filed trademarks containing multiple classification information with a degree of similarity score equal to or greater than a first predetermined value are obtained from the trademark database 10. In other words, the degree of similarity score calculated by the support device 20 is based on the multiple classification information input by the user, and the degree of similarity score for the multiple classification information used when obtaining prior-filed trademarks from the trademark database 10 is equal to or greater than the first predetermined value. Therefore, the support device 20 can support the search of figurative trademarks using multiple appropriate classification information while reflecting the user's search perspective. Furthermore, the information processing method, computer program, and computer-readable media related to the above configuration can achieve the same effects as the support device 20.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、基準図形は、一つの分類情報にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形である。したがって、基準図形に紐づく分類情報(ウィーン分類コード)は一つだけであり、複数の分類情報は紐づいていない。このため、支援装置20によれば、明確な調査観点で図形商標の調査を行うことを支援することができる。 Furthermore, according to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, the reference figure is a figure containing only figurative elements that are linked to only one classification information. Therefore, there is only one classification information (Vienna Classification code) linked to the reference figure, and multiple classification information is not linked. For this reason, the support device 20 can assist in conducting figurative trademark searches from a clear search perspective.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、基準図形は、ユーザによって任意に設定された図形であるので、実際に出願された商標に付与されたウィーン分類コードに基づいて設定されなくてもよい。このため、支援装置20は、ユーザの調査観点が反映された調査を行うことを支援することができる。 Furthermore, according to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, the reference figurative figure is a figure arbitrarily set by the user, and therefore does not need to be set based on the Vienna Classification code actually assigned to the trademark application. For this reason, the support device 20 can assist in conducting searches that reflect the user's search perspective.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、算出部223は、入力部21に入力された複数の分類情報のうち取得部23によって取得された先願商標に含まれる複数の分類情報に基づいて、取得部23によって取得された先願商標と図形商標の類似度を示す類似度情報を、取得部23によって取得された先願商標ごとに生成する。したがって、ユーザは類似度情報を用いることで、調査対象の図形商標と同一または類似の商標である可能性が高い先願商標を直感的に認識することができる。 Furthermore, according to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, the calculation unit 223 generates similarity information indicating the degree of similarity between the figurative trademark and the prior trademark acquired by the acquisition unit 23, based on the multiple classification information included in the prior trademark acquired by the acquisition unit 23 from among the multiple classification information input to the input unit 21. Therefore, by using the similarity information, the user can intuitively recognize prior trademarks that are highly likely to be identical or similar to the figurative trademark being searched.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、取得部23は、一致度スコアが第一所定値以上の二つの分類情報を含む先願商標を取得する。一般的に、図形商標の調査に用いる分類情報が一つであると取得される先願商標の数が膨大となり好ましくないが、図形商標の調査に用いる分類情報が必要以上に多すぎると調査漏れが発生する虞がある。本実施形態ではこのような事情を考慮して、取得部23は、一致度スコアが第一所定値以上の二つの分類情報を含む先願商標を取得するように構成されている。したがって、支援装置20によれば、一瞥して非類似と思われる先願商標を含む膨大な数の先願商標が取得される虞と調査漏れが発生する虞の双方を抑制することができる。 Furthermore, according to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, the acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks that include two classification information sets with a similarity score of 1 or higher. Generally, using only one classification information set for figurative trademark searches results in an undesirablely large number of acquired prior-filed trademarks. However, using too much classification information for figurative trademark searches can lead to missed trademarks. In this embodiment, considering these circumstances, the acquisition unit 23 is configured to acquire prior-filed trademarks that include two classification information sets with a similarity score of 1 or higher. Therefore, the support device 20 can suppress both the risk of acquiring a large number of prior-filed trademarks, including those that appear dissimilar at a glance, and the risk of missed trademarks.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20によれば、取得部23は、大分類が異なる複数の分類情報を含む先願商標を商標データベース10から取得する。したがって、支援装置20によれば、より適切な複数の分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる。 Furthermore, according to the figurative trademark search support device 20 with the above configuration, the acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks containing multiple classification information with different major classifications from the trademark database 10. Therefore, the support device 20 can assist in conducting figurative trademark searches using more appropriate multiple classification information.

また、上記構成に係る図形商標調査の支援装置20は、分類情報ごとに対応付けられた基準図形が記憶された記憶部221を備えている。また、算出部223は、入力部21に入力された画像データと、入力部21に入力された分類情報に対応する記憶部221に記憶された基準図形と、に基づいて、分類情報ごとに一致度スコアを算出する。したがって、支援装置20は、入力部21に基準図形が入力されなくても、入力部21に調査対象となる図形商標の画像データおよび複数の分類情報が入力されるだけで、図形商標の調査を行うことを支援することができる。このため、支援装置20によれば、ユーザの入力負担を軽減することができる。 Furthermore, the figurative trademark search support device 20 with the above configuration includes a storage unit 221 that stores reference figures associated with each classification information. The calculation unit 223 calculates a matching score for each classification information based on the image data input to the input unit 21 and the reference figures stored in the storage unit 221 corresponding to the classification information input to the input unit 21. Therefore, the support device 20 can assist in searching for figurative trademarks even if reference figures are not input to the input unit 21; it only requires image data of the figurative trademark to be searched and multiple classification information to be input to the input unit 21. Thus, the support device 20 can reduce the user's input burden.

上記の実施形態は本開示の理解を容易にするためのものであって、本開示を限定するものではない。本開示は、その趣旨を逸脱することなく変更、改良されうる。 The embodiments described above are provided to facilitate understanding of this disclosure and do not limit it. This disclosure may be modified or improved without departing from its intent.

本実施形態において、生成部225が生成した表示用データには取得部23が取得した全ての先願商標が含まれているが、類似度が第二所定値以上の先願商標のみが含まれていてもよい。したがって、この場合に生成部225が生成する表示用データに含まれる先願商標に係る類似度は第二所定値以上である。なお、第二所定値は、例えば、60である。ただし、第二所定値は60に限られないことは言うまでもない。第二所定値が60である場合、支援装置20の表示部24またはユーザ端末装置30の表示部31には、図7に例示する表示用データが表示される。図7に例示する表示用データは、類似度が55である商標登録第3452689号に係る先願商標が表示されていない点で、図6に例示する表示用データと異なる。このように、この例において、生成部225は、類似度が第二所定値以上の先願商標のみを含む表示用データを生成する。このため、生成部225が生成する表示用データには、調査対象の図形商標との類似度がある程度高い先願商標、すなわち、注意深く確認する必要がある先願商標しか含まれていない。したがって、このような支援装置20によれば、ユーザは調査対象の図形商標との類似度がある程度高い先願商標のみを確認すればよいので、ユーザが取得された先願商標を確認する際にユーザに与える負担を低減することと、ユーザが取得された先願商標を効率よく確認することと、を実現することができる。 In this embodiment, the display data generated by the generation unit 225 includes all prior trademarks acquired by the acquisition unit 23, but it may also include only prior trademarks with a similarity of a second predetermined value or higher. Therefore, in this case, the similarity of the prior trademarks included in the display data generated by the generation unit 225 is a second predetermined value or higher. The second predetermined value is, for example, 60. However, it goes without saying that the second predetermined value is not limited to 60. When the second predetermined value is 60, the display data illustrated in Figure 7 is displayed on the display unit 24 of the support device 20 or the display unit 31 of the user terminal device 30. The display data illustrated in Figure 7 differs from the display data illustrated in Figure 6 in that it does not display the prior trademark related to trademark registration No. 3452689, which has a similarity of 55. Thus, in this example, the generation unit 225 generates display data that includes only prior trademarks with a similarity of a second predetermined value or higher. Therefore, the display data generated by the generation unit 225 includes only prior-filed trademarks that have a reasonably high degree of similarity to the figurative trademark under investigation—that is, prior-filed trademarks that require careful verification. Consequently, with such a support device 20, the user only needs to verify prior-filed trademarks that have a reasonably high degree of similarity to the figurative trademark under investigation. This reduces the burden on the user when verifying acquired prior-filed trademarks and allows the user to efficiently verify acquired prior-filed trademarks.

本実施形態において、入力部21には、調査対象となる図形商標の画像データおよび複数の分類情報が入力されているが、図8に例示するように、入力部21には、画像データと、複数の分類情報と、当該分類情報に対応する基準図形と、が、入力されてもよい。つまり、図3に例示するSTEP01において、ユーザは、調査対象の図形商標の画像データと、複数の分類情報と、当該分類情報に対応する基準図形と、を入力部21に入力してもよい。この場合、算出部223は、入力部21に入力された画像データと、入力部21に入力された基準図形と、に基づいて、分類情報ごとに一致度スコアを算出する。したがって、基準図形データベース40が記憶部221に記憶されていない場合でも、支援装置20は、ユーザの調査観点を反映させつつも、複数の適切な分類情報を用いて図形商標の調査を行うことを支援することができる。 In this embodiment, the input unit 21 receives image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification information. However, as illustrated in Figure 8, the input unit 21 may also receive image data, multiple classification information, and reference figures corresponding to the classification information. That is, in STEP 01 illustrated in Figure 3, the user may input image data of the figurative trademark to be investigated, multiple classification information, and reference figures corresponding to the classification information into the input unit 21. In this case, the calculation unit 223 calculates a matching score for each classification information based on the image data and reference figures input into the input unit 21. Therefore, even if the reference figure database 40 is not stored in the storage unit 221, the support device 20 can assist in investigating figurative trademarks using multiple appropriate classification information while reflecting the user's investigation perspective.

上記の実施形態において、図6に例示する一覧表には三つの先願商標が含まれているが、一覧表に含まれる先願商標の数は三つ未満であってもよいし、四つ以上であってもよい。 In the above embodiment, the list illustrated in Figure 6 includes three prior-filed trademarks, but the number of prior-filed trademarks included in the list may be less than three or four or more.

上記の実施形態では、分類情報として、ウィーン分類コードを用いる例を用いて説明したが、ウィーン分類コード以外の分類情報を用いてもよい。 In the above embodiment, an example using the Vienna Classification Code as classification information was explained, but classification information other than the Vienna Classification Code may also be used.

上記の実施形態において、決定部224は二つのウィーン分類コードからなる組み合わせを決定しているが、決定部224は三つ以上のウィーン分類コードからなる組み合わせを決定してもよい。 In the above embodiment, the determination unit 224 determines a combination consisting of two Vienna classification codes, but the determination unit 224 may also determine a combination consisting of three or more Vienna classification codes.

上記の実施形態において、生成部225は、取得部23によって取得された先願商標と調査対象の図形商標の類似度を示す類似度情報を生成しているが、類似度情報を生成しなくてもよい。 In the above embodiment, the generation unit 225 generates similarity information indicating the degree of similarity between the prior-filed trademark acquired by the acquisition unit 23 and the figurative trademark under investigation. However, it is not necessary to generate similarity information.

上記の実施形態において、取得部23は、大分類が異なる複数の分類情報を含む先願商標を商標データベース10から取得するが、大分類が同じ複数の分類情報を含む先願商標を商標データベース10から取得してもよい。 In the above embodiment, the acquisition unit 23 acquires prior-filed trademarks containing multiple classification information with different major classifications from the trademark database 10. However, it may also acquire prior-filed trademarks containing multiple classification information with the same major classification from the trademark database 10.

上記の実施形態において、支援装置20は、図1において破線で示すように、記憶装置27を備えていてもよい。記憶装置27は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等の記憶装置(ストレージ)である。記憶装置27は、プログラムや各種データを格納するように構成されており、基準図形データベース40が記憶されていてもよい。記憶装置27に基準図形データベース40が記憶されている場合、記憶装置27は記憶部の一例である。この場合、記憶部221には基準図形データベース40が記憶されていなくてもよい。また、基準図形データベース40は、外部データベースに記憶されていてもよい。この場合、支援装置20は、入力部21に入力された複数の分類情報に対応する複数の基準図形を当該外部データベースから取得する。 In the above embodiment, the support device 20 may include a storage device 27, as shown by the dashed line in Figure 1. The storage device 27 is, for example, a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), or flash memory. The storage device 27 is configured to store programs and various data, and may store the reference graphic database 40. If the reference graphic database 40 is stored in the storage device 27, the storage device 27 is an example of a storage unit. In this case, the reference graphic database 40 does not need to be stored in the storage unit 221. Furthermore, the reference graphic database 40 may be stored in an external database. In this case, the support device 20 obtains multiple reference graphics corresponding to multiple classification information input to the input unit 21 from the external database.

上記の実施形態において、基準図形は、ユーザによって任意に設定された図形であるが、ユーザ以外の者によって設定された図形であってもよい。ユーザ以外の者とは、例えば、商標に関するサービスプロバイダー等である。なお、この場合においても、基準図形は、各国の特許庁や商標局等の所定官庁以外の者によって設定されるのが好ましい。 In the above embodiment, the reference figure is a figure arbitrarily set by the user, but it may also be a figure set by a party other than the user. A party other than the user might be, for example, a service provider related to trademarks. Even in this case, it is preferable that the reference figure be set by a party other than the designated government office, such as the patent office or trademark office of each country.

上記の実施形態において、基準図形は、一つの分類情報にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形であるが、二つ以上の分類情報に紐付けられる図形要素を含む図形であってもよい。 In the above embodiment, the reference figure is a figure containing only a graphic element linked to only one classification piece of information; however, it may also be a figure containing graphic elements linked to two or more classification pieces of information.

上記の実施形態において、取得部23は、先願商標を日本国特許庁のデータベースから取得しているが、アメリカ特許商標庁のデータベース等の他の商標データベースから先願商標を取得してもよい。 In the above embodiment, the acquisition unit 23 acquires the prior-filed trademark from the Japan Patent Office database, but it may also acquire the prior-filed trademark from other trademark databases, such as the United States Patent and Trademark Office database.

以上説明したように、本明細書には次の事項が開示されている。
(1)少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するための入力部と、
前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出する算出部と、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する取得部と、を備える、図形商標調査の支援装置。
(2)前記基準図形は、一つの前記分類情報にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形である、(1)に記載の図形商標調査の支援装置。
(3)前記基準図形は、ユーザによって任意に設定された図形である、(1)または(2)に記載の図形商標調査の支援装置。
(4)前記入力部に入力された複数の前記分類情報のうち前記取得部によって取得された前記先願商標に含まれる複数の前記分類情報に基づいて、前記取得部によって取得された前記先願商標と前記図形商標の類似度を示す類似度情報を、前記取得部によって取得された前記先願商標ごとに生成する生成部をさらに備える、(1)から(3)のいずれか一つに記載の図形商標調査の支援装置。
(5)前記生成部は、前記先願商標と、前記先願商標に係る前記類似度と、を含む表示用データを生成し、
前記類似度は第二所定値以上である、(4)に記載の図形商標調査の支援装置。
(6)前記取得部は、前記一致度スコアが前記第一所定値以上の二つの前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する、(1)から(5)のいずれか一つに記載の図形商標調査の支援装置。
(7)前記分類情報は、少なくとも大分類を含み、
前記取得部は、前記大分類が異なる複数の前記分類情報を含む前記先願商標を商標データベースから取得する、(1)から(6)のいずれか一つに記載の図形商標調査の支援装置。
(8)前記分類情報ごとに対応付けられた前記基準図形が記憶された記憶部をさらに備え、
前記算出部は、前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記分類情報に対応する前記記憶部に記憶された前記基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに前記一致度スコアを算出する、(1)から(7)のいずれか一つに記載の図形商標調査の支援装置。
(9)前記入力部には、前記画像データと、複数の前記分類情報と、前記分類情報に対応する前記基準図形と、が、入力され、
前記算出部は、前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに前記一致度スコアを算出する、(1)から(7)のいずれか一つに記載の図形商標調査の支援装置。
(10)コンピュータによって実行される図形商標調査の支援方法であって、
少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するステップと、
入力された前記画像データと、入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出するステップと、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得するステップと、を含む、図形商標調査の支援方法。
(11)図形商標調査の支援装置のプロセッサにより実行される少なくとも一つの命令を含むコンピュータプログラムであって、
少なくとも一つの前記命令が前記プロセッサにより実行されると、前記支援装置に、
前記支援装置の入力部に入力された画像データと、前記入力部に入力された複数の分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出させ、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得させる、コンピュータプログラム。
(12)(11)に記載されたコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読媒体。
As explained above, the following matters are disclosed in this specification:
(1) An input unit for inputting at least image data of the figurative trademark to be investigated and a plurality of classification information used for the investigation of the figurative trademark,
A calculation unit calculates a matching score for each classification information based on the image data input to the input unit and the reference figure corresponding to the classification information input to the input unit.
A support device for figurative trademark searches, comprising: an acquisition unit that acquires prior-filed trademarks from a trademark database that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value; and an acquisition unit that acquires prior-filed trademarks including multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
(2) The reference figure is a figure that includes only one graphic element that is associated with only one of the classification pieces of information, the support device for graphic trademark searches as described in (1).
(3) The reference figure is a figure arbitrarily set by the user, as described in (1) or (2), a support device for searching for a figure trademark.
(4) A support device for searching for figurative trademarks according to any one of (1) to (3), further comprising a generation unit that generates similarity information indicating the degree of similarity between the prior trademark acquired by the acquisition unit and the figurative trademark, based on a plurality of classification pieces of information included in the prior trademark acquired by the acquisition unit from among the plurality of classification pieces of information input into the input unit, for each prior trademark acquired by the acquisition unit.
(5) The generation unit generates display data including the prior trademark and the similarity to the prior trademark,
The aforementioned similarity is equal to or greater than the second predetermined value, a support device for searching figurative trademarks as described in (4).
(6) The acquisition unit acquires from the trademark database prior trademarks that include two classification information items whose matching score is equal to or greater than the first predetermined value, the support device for searching figurative trademarks according to any one of (1) to (5).
(7) The classification information includes at least a major classification,
The acquisition unit acquires the prior-filed trademarks, which include a plurality of classification information with different major classifications, from a trademark database, as a support device for figurative trademark searches according to any one of (1) to (6).
(8) The system further comprises a storage unit in which the reference figures associated with each of the classification information are stored,
The calculation unit calculates the degree of agreement score for each piece of classification information based on the image data input to the input unit and the reference figure stored in the storage unit corresponding to the classification information input to the input unit, the support device for searching a graphic trademark according to any one of (1) to (7).
(9) The input unit receives the image data, a plurality of classification information, and the reference figure corresponding to the classification information,
The calculation unit calculates the degree of matching score for each classification information based on the image data input to the input unit and the reference figure input to the input unit, as described in any one of (1) to (7).
(10) A method for supporting a figurative trademark search performed by computer,
At a minimum, the process involves inputting image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification pieces of information used for the investigation of the figurative trademark.
A step of calculating a degree of agreement score for each classification information based on the input image data and the reference figure corresponding to the input classification information,
A method for supporting a figurative trademark search, comprising the step of obtaining from a trademark database prior trademarks that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
(11) A computer program comprising at least one instruction executed by the processor of a support device for figurative trademark searches,
When at least one of the instructions is executed by the processor, the support device shall,
Based on the image data input to the input unit of the support device and the reference figures corresponding to the multiple classification information input to the input unit, a matching score is calculated for each classification information.
A computer program that retrieves prior-filed trademarks from a trademark database, which include multiple classification information items whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
(12) A computer-readable medium on which the computer programs described in (11) are stored.

1:支援システム
10:商標データベース
20:支援装置
21:入力部
22:制御部
23:取得部
24:表示部
25:出力部
26:バス
27:記憶装置
30:ユーザ端末装置
31:表示部
221:記憶部
222:特定部
223:算出部
224:決定部
225:生成部
1: Support System 10: Trademark Database 20: Support Device 21: Input Unit 22: Control Unit 23: Acquisition Unit 24: Display Unit 25: Output Unit 26: Bus 27: Storage Device 30: User Terminal Device 31: Display Unit 221: Storage Unit 222: Identification Unit 223: Calculation Unit 224: Determination Unit 225: Generation Unit

Claims (12)

少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するための入力部と、
前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出する算出部と、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する取得部と、を備える、図形商標調査の支援装置。
At a minimum, an input unit for inputting image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification information used for the investigation of the figurative trademark,
A calculation unit calculates a matching score for each classification information based on the image data input to the input unit and a reference figure corresponding to the classification information input to the input unit.
A support device for figurative trademark searches, comprising: an acquisition unit that acquires prior-filed trademarks from a trademark database that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value; and an acquisition unit that acquires prior-filed trademarks including multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
前記基準図形は、一つの前記分類情報にのみ紐付けられる図形要素のみを含む図形である、請求項1に記載の図形商標調査の支援装置。 The reference figure is a figure containing only one graphic element associated with the classification information, as described in claim 1, for supporting a graphic trademark search. 前記基準図形は、ユーザによって任意に設定された図形である、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。 The aforementioned reference figure is a figure arbitrarily set by the user, as described in claim 1 or claim 2, for the support device for searching for a figure trademark. 前記入力部に入力された複数の前記分類情報のうち前記取得部によって取得された前記先願商標に含まれる複数の前記分類情報に基づいて、前記取得部によって取得された前記先願商標と前記図形商標の類似度を示す類似度情報を、前記取得部によって取得された前記先願商標ごとに生成する生成部をさらに備える、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。 The support device for searching for figurative trademarks according to claim 1 or 2, further comprising a generation unit that generates similarity information indicating the similarity between the prior trademark acquired by the acquisition unit and the figurative trademark, based on a plurality of classification pieces of classification information included in the prior trademark acquired by the acquisition unit from among the plurality of classification pieces of classification information input to the input unit, for each prior trademark acquired by the acquisition unit. 前記生成部は、前記先願商標と、前記先願商標に係る前記類似度と、を含む表示用データを生成し、
前記類似度は第二所定値以上である、請求項4に記載の図形商標調査の支援装置。
The generation unit generates display data including the prior trademark and the similarity to the prior trademark.
The support device for searching for figurative trademarks according to claim 4, wherein the similarity is equal to or greater than a second predetermined value.
前記取得部は、前記一致度スコアが前記第一所定値以上の二つの前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得する、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。 The acquisition unit acquires prior-filed trademarks from a trademark database that include two classification information items whose matching score is equal to or greater than the first predetermined value, as described in claim 1 or 2 of the support device for searching figurative trademarks. 前記分類情報は、少なくとも大分類を含み、
前記取得部は、前記大分類が異なる複数の前記分類情報を含む前記先願商標を商標データベースから取得する、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。
The aforementioned classification information includes at least a major category,
The acquisition unit acquires from a trademark database the prior-filed trademarks, which include a plurality of classification information with different major classifications, according to the support device for searching figurative trademarks according to claim 1 or 2.
前記分類情報ごとに対応付けられた前記基準図形が記憶された記憶部をさらに備え、
前記算出部は、前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記分類情報に対応する前記記憶部に記憶された前記基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに前記一致度スコアを算出する、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。
The system further comprises a storage unit in which the reference figures associated with each of the classification information are stored.
The calculation unit calculates the degree of agreement score for each classification information based on the image data input to the input unit and the reference figure stored in the storage unit corresponding to the classification information input to the input unit, as a support device for searching a graphic trademark according to claim 1 or 2.
前記入力部には、前記画像データと、複数の前記分類情報と、前記分類情報に対応する前記基準図形と、が、入力され、
前記算出部は、前記入力部に入力された前記画像データと、前記入力部に入力された前記基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに前記一致度スコアを算出する、請求項1または請求項2に記載の図形商標調査の支援装置。
The input unit receives the image data, a plurality of classification pieces, and a reference figure corresponding to the classification piece.
The calculation unit calculates the degree of matching score for each classification information based on the image data input to the input unit and the reference figure input to the input unit, as described in claim 1 or claim 2, for the graphic trademark search support device.
コンピュータによって実行される図形商標調査の支援方法であって、
少なくとも、調査対象となる図形商標の画像データと、前記図形商標の調査に用いる複数の分類情報と、を入力するステップと、
入力された前記画像データと、入力された前記分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出するステップと、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得するステップと、を含む、図形商標調査の支援方法。
A method for supporting a graphic trademark search performed by computer,
At a minimum, the process involves inputting image data of the figurative trademark to be investigated and multiple classification pieces of information used for the investigation of the figurative trademark.
A step of calculating a degree of agreement score for each classification information based on the input image data and the reference figure corresponding to the input classification information,
A method for supporting a figurative trademark search, comprising the step of obtaining from a trademark database prior trademarks that include multiple classification information whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
図形商標調査の支援装置のプロセッサにより実行される少なくとも一つの命令を含むコンピュータプログラムであって、
少なくとも一つの前記命令が前記プロセッサにより実行されると、前記支援装置に、
前記支援装置の入力部に入力された画像データと、前記入力部に入力された複数の分類情報に対応する基準図形と、に基づいて、前記分類情報ごとに一致度スコアを算出させ、
前記一致度スコアが第一所定値以上の複数の前記分類情報を含む先願商標を商標データベースから取得させる、コンピュータプログラム。
A computer program comprising at least one instruction executed by the processor of a support device for figurative trademark searches,
When at least one of the instructions is executed by the processor, the support device shall,
Based on the image data input to the input unit of the support device and the reference figures corresponding to the multiple classification information input to the input unit, a matching score is calculated for each classification information.
A computer program that retrieves prior-filed trademarks from a trademark database, which include multiple classification information items whose matching score is equal to or greater than a first predetermined value.
請求項11に記載されたコンピュータプログラムが記憶された、コンピュータ可読媒体。 A computer-readable medium storing the computer program described in claim 11.
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