ディスプレイへ出力表示したり、プリンター装置から印刷出力したり、フラッシュメモリなどに記録出力したりします。よれば、以下のような特許群の経済的評価を行なうことができます。これまでは、特許1件ごとの経済的価値をミクロ評価するために莫大な費用(例えば、1件当たり300万円程度)と時間を必要としていたので、特許群の経済的価値のミクロ評価は難しいとされていました。ここでいうミクロ評価とは1件の特許に対して詳細な調査を行い、その経済的価値を算出することです。本実施形態では、第三者が障害特許を調査し自己の事業への障害度合いを評価した結果起こしたアクションを評価対象としているので、第三者のミクロ評価の結果を間接的に評価していることになります。第三者の感じる事業障害度合いが経過情報に散りばめられており、それを評価対象としているのでマクロ評価でありながら解像度の高いデータになっています。よって、本発明によって、算出される特許当たりの合算値は、スコアリングを利用せずに客観データのみを用いて算出されたものであるので、恣意性を完全に排除しているという特徴を持ちます。そのような特徴を有する合算値を、特許権利者毎かつ特許業種分類ごとに集計し、その集計値の成長率を算出することにより、極めて精緻かつ客観的に、各特許権利者の、各業種に関わりの深い分野の特許力の成長率を把握することができます。これにより、高成長業種における技術的および特許的観点からの高成長企業を把握することができるようになるのです。<実施形態2>実施例1で求められた、企業成長率の算出を行った後、さらに技術的および特許的観点からの高成長企業を選定し、出力することを特徴とする実施例です。(1000)は、以下の構成を有するものです。上位である企業を選定することに特徴があります。単純な選定の条件としては、各特許業種分類に属する企業のなかで、成長率が「上位20社」に含まれる企業や、「上位10%以上のグループ」に属する企業など、上位の一定以上に含まれることのみを選定条件として企業を選定する方法でありますが、さらにさまざまな条件を付すことが可能です。いうのも、成長率には、絶対値として成長した値が同じでも、元の値が小さいほど大きな率として算出されてしまうという性質があるからです。極端な例を挙げれば、企業Aの「環境・エネルギー」分野における、ある過去の時点の値が0.1点であり、現在の値が1点である場合、わずか0.9点の成長幅であるにも関わらず、成長率は+900%と、極めて高い値に計算されてしまうのです。これは成長率の計算結果としては間違っていませんが、「環境・エネルギー」分野の集計値の平均値が、100点ぐらいだとすると、わずか0.1点が1点に伸びた企業を「環境・エネルギー」分野の技術高成長企業とみなすことは妥当ではないということになります。50点以上の企業のみを選定対象の母集団とする、などの条件を付することができることとしています。最初に、ステップS1201において、整理標準化データを例えばネットワーク上の情報提供サーバ装置や入力デバイスからの入力情報などを介して取得します。次に、ステップS1202において、前記取得した整理標準化データを対象として、予め準備したパターンを利用したパターンマッチング処理をCPUなどの演算処理により実行し、法律的手続きを示す標準項目名称の組合せを検索します。ステップS1203において、整理標準化データから検索された標準項目名称の組合せに応じて項目内容をその手続日と関連づけて抽出します。ステップS1204において、抽出された項目内容およびそれに関連付けられている手続日を標準項目名称の組合せに関連付けて、各種記録装置に記録、保持します。ステップS1205において、前記抽出保持されている項目内容をキーとして予め準備されているコスト表をCPUなどの演算処理により検索して、その項目内容に対応するコストを取得します。ステップS1206において、特許が属する技術分野に対応して予め準備されている陳腐化関数を取得します。利用したCPUの演算処理によって各項目に係る陳腐化後コストを算出します。ステップS1208において、算出された各項目の陳腐化後コストを特許について全て合算するCPUの演算処理を実行します。