計算機、文書提示方法及び文書提示プログラム
【課題】情報の取捨選択の有効な判断材料となる見出しを付与した文書を提示する計算機を提供する。
【解決手段】文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、プロセッサは、文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における第１ワードと、第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、作成された見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する。
【解決手段】文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、プロセッサは、文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における第１ワードと、第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、作成された見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機、文書提示方法及び文書提示プログラムに関し、計算機の利用者に対して文書を提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機を使用して作業する作業者に対して、作業の助けとなるような文書（補助資料）を計算機上で提示することによって、作業を支援する技術が知られている（特許文献１参照）。特許文献１には、見出しを付与した文書を提示することによって、作業者の取捨選択や情報に対する概要把握を支援する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１１７７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術において文書に付与される見出しは、作業者の作業状況を考慮したものではない。そのため、情報の取捨選択の判断材料として適切でない問題があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を考慮したものであって、情報の取捨選択の有効な判断材料となる見出しを付与した文書を提示する計算機を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
【０００７】
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、前記プロセッサは、前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、情報の取捨選択の有効な判断材料となる見出しを付与した文書を提示することができる。
【０００９】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態の計算機システムの利用者の操作概要を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態の計算機システムの構成例を説明する図である。
【図３】本発明の実施形態の計算機システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図４Ａ】本発明の実施形態の個人作業状態データの例を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の実施形態の個人作業履歴データの例を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の実施形態の個人プロフィールデータの例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態の情報提供サーバの全体処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態の熟練度判定部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態の多義性解決部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態の因果抽出部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態の因果抽出部によって作成される因果ネットワークデータの例を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態の興味語抽出部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態の見出し作成部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態の見出し作成部によって作成される見出しの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態の見出しリスト表示部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態の見出しリスト表示部による表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
本発明の実施形態の計算機システム１（図２参照）では、製造現場においてクライアントコンピュータ４０を用いて作業する作業者（以下、「利用者」という。）に、過去の不具合事例や作業ノウハウに関する文書を提示することによって、不具合再発防止や作業の効率化を実現する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態の計算機システム１の利用者の操作概要を示すフローチャートである。利用者の操作概要について、図２を適宜参照して説明する。
【００１４】
はじめに、利用者は、業務管理システムクライアント４０２を介して、業務管理システム２０１にログインし、ユーザＩＤを入力する（Ｓ１０１）。その後、クライアントコンピュータ４０の出力部（ディスプレイ等）に業務の一覧が提示されるので、利用者は実行する業務を選択し、業務を開始する（Ｓ１０２）。そうすると、クライアントコンピュータ４０上で、選択された業務の作業状態に関連する情報の見出し一覧が表示される（Ｓ１０３）。
【００１５】
利用者は、表示された見出し一覧の中で、興味を引く見出しがあるか否かを判断する（Ｓ１０４）。興味を引く見出しがある場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、利用者は、この見出しを選択し、情報提供サーバ１０から業務に有用な情報を取得する（Ｓ１０５）。一方、興味を引く見出しがない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、利用者は業務を継続する（Ｓ１０６）。
【００１６】
その後、業務中の場合（Ｓ１０７でＮＯ）、ステップ１０３に戻る。この場合、表示される見出し一覧が、その時点における業務の作業状態に応じて更新される。一方、業務が終了すると（Ｓ１０７でＹＥＳ）、利用者は業務管理システム２０１からログアウトする（Ｓ１０８）。
【００１７】
以下、ステップ１０３の処理、すなわち見出し一覧の表示方法について説明する。
【００１８】
図２は、本発明の実施形態の計算機システム１の構成例を説明する図である。
【００１９】
図２において、実線長方形で示すブロック（熟練度判定部１０１等）は、プログラムモジュールである。平行四辺形で示すブロック（ユーザＩＤ１１１等）は、データである。破線長方形で示すブロック（業務管理システム２０１等）は、情報提供サーバ１０と別の独立した外部システムである。円柱で示すブロック（業務情報ＤＢ５０等）は、データベースである。
【００２０】
計算機システム１は、情報提供サーバ１０、業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０、業務情報ＤＢ５０、個人情報ＤＢ６０、文書ＤＢ７０を備える。
【００２１】
情報提供サーバ１０は、クライアントコンピュータ４０に見出し付き文書データ１１８を提供するコンピュータ装置である。この情報提供サーバ１０は、熟練度判定部１０１、興味語抽出部１０２、多義性解決部１０３、因果抽出部１０４、見出し作成部１０５を備える。各機能部については詳細に後述する。
【００２２】
この情報提供サーバ１０は、業務管理サーバ２０から受信したユーザＩＤ１１１に基づいて、業務管理サーバ２０を介して又は介さずに、業務情報ＤＢ５０、個人情報ＤＢ６０から、それぞれ個人作業状態データ１１２、個人プロフィールデータ１１４を入力する。
【００２３】
業務管理サーバ２０は、クライアントコンピュータ４０からの要求に応じて、業務管理システムクライアント４０２にサービスを提供する業務管理システム２０１を備えたコンピュータ装置である。この業務管理サーバ２０は、クライアントコンピュータ４０から、利用者のユーザＩＤ４１１、業務の作業状態に関するデータ４１２を受信する。
【００２４】
検索サーバ３０は、情報を検索する検索エンジン３０１を備えたコンピュータ装置である。この検索サーバ３０は、情報提供サーバ１０から興味語データ１１７を受信し、興味語データ１１７に基づいて、文書ＤＢ７０中に記録された文書データに対して検索を実行し、検索結果として抽出される文書データ３１１を情報提供サーバ１０に送信する。
【００２５】
クライアントコンピュータ４０は、見出しリスト表示部４０１、業務管理システムクライアント４０２を備えたコンピュータ装置である。利用者は、クライアントコンピュータ４０を用いて自身の業務を実行する。
【００２６】
業務情報ＤＢ５０は、クライアントコンピュータ４０の各利用者によって遂行される業務に関する情報（業務名、関連文書一覧、関連語一覧等、詳細は後述）が記録されたデータベースである。個人情報ＤＢ６０は、クライアントコンピュータ４０の各利用者の個人プロフィールデータ１１４が記録されたデータベースである。文書ＤＢ７０は、各種文書データが記録されたデータベースである。
【００２７】
図３は、本発明の実施形態の計算機システム１のハードウェア構成例を説明する図である。なお、図３では、図２と同様の機能を果たす部分には同一の符号を付して重複する説明を適宜省略する。
【００２８】
図３に示す計算機システム１は、ネットワーク８０を介して互いに接続された情報提供サーバ１０、業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０を備える。なお、ネットワーク８０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、又は、インターネット等のグローバルネットワークである。
【００２９】
以下、各装置のハードウェア構成について説明する。
【００３０】
情報提供サーバ１０は、ネットワークインタフェース１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、主記憶装置１３、二次記憶装置１４、及び、これらを相互に接続するバス１５を備える。
【００３１】
ネットワークインタフェース１１は、情報提供サーバ１０がネットワーク８０に接続するためのインタフェースである。ＣＰＵ１２は、主記憶装置１３に記憶されているプログラムを実行する演算処理装置である。主記憶装置１３は、ＣＰＵ１２によって実行されるプログラム、及び、プログラムの実行に必要なデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置である。プログラムとは、例えば、不図示のＯＳ（Operating System）である。二次記憶装置１４は、ハードディスク装置などの磁気記憶媒体である。
【００３２】
業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０のそれぞれのハードウェア構成は、情報提供サーバ１０と同様であるとして、ここでは説明を省略する。
【００３３】
図４Ａは、本発明の実施形態の個人作業状態データ１１２の例を示す図である。
【００３４】
個人作業状態データ１１２は、各利用者の作業状態を示すデータである。この個人作業状態データ１１２は、業務ＩＤ１１２Ａ、作成中文書１１２Ｂ、閲覧中文書１１２Ｃ、検索エンジン状態１１２Ｄを含む。
【００３５】
業務ＩＤ１１２Ａとは、利用者が従事している業務を一意に識別する識別子である。この業務ＩＤ１１２Ａは、あらかじめ工場内又は製造工程内の全ての業務に振られている。作成中文書１１２Ｂとは、利用者が作業時間中にクライアントコンピュータ４０上で作成している文書、例えば設計図、仕様書等である。この作成中文書１１２Ｂは、常駐ソフトによる監視や、一定のタイミングで業務管理サーバ２０にアップロードする規則の制定などによって取得される。閲覧中文書１１２Ｃとは、利用者が作業時間中にクライアントコンピュータ４０上で閲覧している文書、例えば仕様書、手順書、Ｗｅｂページ等である。この閲覧中文書１１２Ｃは、常駐ソフトによる監視や、ブラウザの履歴の抽出などによって取得される。検索エンジン状態１１２Ｄとは、検索エンジン３０１に入力された単語や検索オプションのことである。この検索エンジン状態１１２Ｄは、常駐ソフトによる監視やブラウザからの情報抽出によって取得される。
【００３６】
図４Ｂは、本発明の実施形態の個人作業履歴データ１１３の例を示す図である。
【００３７】
個人作業履歴データ１１３は、各利用者の作業状態の履歴を示すデータである。この個人作業履歴データ１１３は、作成文書履歴１１３Ａ、閲覧文書履歴１１３Ｂを含む。
【００３８】
作成文書履歴１１３Ａとは、個人作業状態データ１１２の作成中文書１１２Ｂのうち、同じ業務ＩＤの作成中文書１１２Ｂに、時刻情報を加えたものである。閲覧文書履歴１１３Ｂとは、個人作業状態データ１１２の閲覧中文書１１２Ｃのうち、同じ業務ＩＤの閲覧中文書１１２Ｃに、時刻情報を加えたものである。
【００３９】
図４Ｃは、本発明の実施形態の個人プロフィールデータ１１４の例を示す図である。
【００４０】
個人プロフィールデータ１１４は、各利用者のプロフィールを示すデータである。この個人プロフィールデータ１１４は、担当業務データ１１４Ａ、所属部署データ１１４Ｂ、過去作成文書データ１１４Ｃ、過去閲覧文書データ１１４Ｄを含む。
【００４１】
担当業務データ１１４Ａとは、利用者の担当業務に関するデータである。この担当業務データ１１４Ａは、担当業務の業務名、担当業務に関連する文書（以下、「関連文書」という。）の一覧と関連係数、担当業務に関連する語（以下、「関連語」という。）の一覧と関連係数、担当業務に関連する業務のＩＤ（以下、「関連業務ＩＤ」という。）の一覧、担当業務の担当期間を含む。関連係数とは、業務に携わる全ての利用者の閲覧文書や作成文書における単語の出現頻度を用いること等によって算出される。この担当業務データ１１４Ａは、業務ＩＤを用いて読み出すことができる。
【００４２】
所属部署データ１１４Ｂとは、利用者の所属部署に関するデータである。この所属部署データ１１４Ｂは、所属部署の部署名、所属部署の関連業務ＩＤの一覧と関連係数、所属部署の所属メンバの一覧、所属部署における所属期間を含む。過去作成文書データ１１４Ｃとは、業務ＩＤに関わらず過去の全ての作成文書に、時刻情報を加えたものである。過去閲覧文書データ１１４Ｄとは、業務ＩＤに関わらず過去の全ての閲覧文書に、時刻情報を加えたものである。
【００４３】
図５は、本発明の実施形態の情報提供サーバ１０の全体処理を示すフローチャートである。ここでは、情報提供サーバ１０の全体処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００４４】
はじめに、利用者がクライアントコンピュータ４０を用いて業務管理システム２０１にログインすると、情報提供サーバ１０はユーザＩＤ１１１を受理する（Ｓ５０１）。以降ステップ５０２〜５０４の処理により、情報提供サーバ１０は、ステップ５０１で受理したユーザＩＤ１１１をキーとして、各情報を読み出す。
【００４５】
ステップ５０２において、情報提供サーバ１０は、業務管理システム２０１から、利用者の担当業務の業務ＩＤを受理する（Ｓ５０２）。その後ステップ５０３において、因果ネットワークデータ１０６を読み出す（Ｓ５０３）。因果ネットワークデータ１０６とは、文書ＤＢ７０内の複数の文書に含まれる事象の因果関係を表すネットワーク構造のデータである。図９を用いて詳細に後述する。
【００４６】
その後ステップ５０４において、情報提供サーバ１０は、個人情報ＤＢ６０から個人プロフィールデータ１１４を読み出す（Ｓ５０４）。その後ステップ５０５において、情報提供サーバ１０（熟練度判定部１０１）は、ステップ５０４で読み出された個人プロフィールデータ１１４を基に、利用者の熟練度を計算する（Ｓ５０５）。このステップ５０５の処理については、図６を用いて詳細に後述する。
【００４７】
その後ステップ５０６において、情報提供サーバ１０は、業務管理システム２０１から、その時点での個人作業状態データ１１２を受理する（Ｓ５０６）。
【００４８】
その後ステップ５０７において、情報提供サーバ１０は、個人作業履歴データ１１３を更新する（Ｓ５０７）。具体的には、ステップ５０６で受信した個人作業状態データ１１２に含まれる作成中文書１１２Ｂ、閲覧中文書１１２Ｃを、個人作業履歴データ１１３に追加する。その後ステップ５０８において、興味語抽出部１０２が、利用者の興味語を抽出する（Ｓ５０８）。このステップ５０８の処理については、図１０を用いて詳細に後述する。
【００４９】
その後ステップ５０９において、情報提供サーバ１０は、ステップ５０８で抽出された興味語に基づき、当該興味語に関連する文書を、文書ＤＢ７０から検索する（Ｓ５０９）。ここでは、既存の検索エンジン３０１を用いて検索する。興味語に関連する文書とは、興味語と因果関係にあるキーワードを有する文書である。その後ステップ５１０において、多義性解決部１０３が、興味語の多義性を解決する（Ｓ５１０）。このステップ５１０の処理については、図７を用いて詳細に後述する。
【００５０】
その後ステップ５１１において、見出し作成部１０５が、ステップ５０９で検索された文書に対して付与する見出しを作成する（Ｓ５１１）。このステップ５１１の処理については、図１１を用いて詳細に後述する。
【００５１】
その後ステップ５１２において、見出しリスト表示部４０１は、ステップ５１１で作成された見出しを、出力部（ディスプレイ等）に表示することによって、利用者に提示する（Ｓ５１２）。
【００５２】
その後ステップ５１３において、情報提供サーバ１０は、利用者の入力を受け付ける（Ｓ５１３）。ここでいう利用者の入力とは、ステップ５１２で提示された見出しに対する利用者の閲覧要求である。その後ステップ５１４において、情報提供サーバ１０は、文書閲覧要求があるか否かを判定する（Ｓ５１４）。
【００５３】
文書閲覧要求がある場合（Ｓ５１４でＹＥＳ）、情報提供サーバ１０は、当該要求に対応する文書を提示し（Ｓ５１５）、ステップ５１２に戻って処理を繰り返す。一方、文書閲覧要求がない場合（Ｓ５１４でＮＯ）、情報提供サーバ１０は、待機状態になり、利用者がログアウトしたか否かを判定する（Ｓ５１６）。
【００５４】
ログアウトした場合（Ｓ５１６でＹＥＳ）、情報提供サーバ１０の待機状態は終了し、処理を終了する。一方、ログアウトしていない場合（Ｓ５１６でＮＯ）、情報提供サーバ１０は、個人作業状態データ１１２が変化したか否か（更新されたか否か）を判定する（Ｓ５１７）。個人作業状態データ１１２が変化した場合（Ｓ５１７でＹＥＳ）、ステップ５０６へ戻って処理を繰り返す。個人作業状態データ１１２が変化していない場合（Ｓ５１７でＮＯ）、ステップ５１６へ戻って処理を繰り返す。
【００５５】
以下、熟練度判定部１０１、興味語抽出部１０２、多義性解決部１０３、因果抽出部１０４、見出し作成部１０５、見出しリスト表示部４０１の処理フローについて説明する。
【００５６】
図６は、本発明の実施形態の熟練度判定部１０１の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５０５の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００５７】
はじめに、熟練度判定部１０１は、ユーザＩＤ１１１をキーに、個人情報ＤＢ６０から個人プロフィールデータ１１４を読み込む（Ｓ６０１）。次に、業務管理システム２０１から業務ＩＤを受信し、受信した業務ＩＤをキーに、業務情報ＤＢ５０から業務関連語一覧を読み込む（Ｓ６０２）。
【００５８】
その後ステップ６０３において、熟練度判定部１０１は、ステップ６０１で読み込まれた個人プロフィールデータ１１４内の過去作成文書データ１１４Ｃが、ステップ６０２で読み込まれた業務関連語一覧中の業務関連語を含む場合、この業務関連語の出現頻度を取得する（Ｓ６０３）。その後ステップ６０４において、ステップ６０１で読み込まれた個人プロフィールデータ１１４内の過去閲覧文書データ１１４Ｄが、ステップ６０２で読み込まれた業務関連語一覧中の業務関連語を含む場合、この業務関連語の出現頻度を取得する（Ｓ６０４）。
【００５９】
その後ステップ６０５において、熟練度判定部１０１は、個人プロフィールデータ１１４内の所属部署データ１１４Ｂのうち、関連業務ＩＤ一覧と所属期間を取得する（Ｓ６０５）。その後ステップ６０６において、個人プロフィールデータ１１４内の担当業務データ１１４Ａのうち、関連業務ＩＤと担当期間を取得する（Ｓ６０６）。その後ステップ６０７において、取得された各種データに基づき、式（１）に従って、業務ＩＤで示される業務に対する利用者の熟練度を計算し、利用者熟練度データ１１５として出力する（Ｓ６０７）。
【００６０】
【数１】
【００６１】
式（１）は、業務に対する利用者の熟練度を算出するための式である。式（１）において、部署関連度（業務ＩＤ、部署ＩＤ）とは、部署への所属期間による関連業務への知識習得度（業務と部署の関連の深さ）である。Ｌとは、部署や業務に従事した期間と、関連知識の習熟度との相関を示す習熟関数である。Ｌ（所属期間（部署ＩＤ））とは、部署に所属した期間による業務への習熟度である。Ｌ（担当期間（業務ＩＤ））とは、業務に従事した期間による業務への習熟度である。p（w）は、過去に作成した文書（過去作成文書データ１１４Ｃ）における業務関連語の出現頻度である。D（w）は、業務ＩＤの関連語一覧に基づく単語の専門性である。すなわち、Σ（p（w）×D（w））は、過去に作成した文書から推定される業務への習熟度である。なお、過去に作成した文書が業務関連語を多く含むほど、習熟度は高いと判断される。q（w）は、過去に閲覧した文書（過去閲覧文書データ１１４Ｄ）における業務関連語の出現頻度である。すなわち、Σ（q（w）×D（w））は、過去に閲覧した文書から推定される業務への習熟度である。なお、過去に閲覧した文書が業務関連語を多く含むほど、習熟度は高いと判断される。また、α、β、γ、δは、それぞれα≧０、β≧０、γ≧δ≧０の定数である。
【００６２】
以上に示す処理により、熟練度判定部１０１は、業務に対する利用者の熟練度を判定し、数値化することができる。
【００６３】
図７は、本発明の実施形態の多義性解決部１０３の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１０の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００６４】
はじめに、多義性解決部１０３は、個人作業履歴データ１１３、因果ネットワークデータ１０６、興味語データ１１６を読み込む（Ｓ７０１〜Ｓ７０３）。次にステップ７０４において、入力された興味語データ１１６が因果ネットワークデータ１０６（図９参照）内の２箇所以上のノードに登場するかどうかを判定する（Ｓ７０４）。
【００６５】
１箇所以下のノードに登場する場合（Ｓ７０４でＮＯ）、この興味語データ１１６が新出単語、又は一つの意味しかない単語であるので、ステップ７０５に進み、多義性解決部１０３は、この興味語データ１１６をそのまま出力し（Ｓ７０５）、処理を終了する。一方、２箇所以上（複数）のノードに登場する場合（Ｓ７０４でＹＥＳ）、複数のノードのそれぞれについて、式（２）によって、ノードの文脈適合度を計算する（Ｓ７０６）。文脈適合度とは、文書における興味語の適合性を示す指標である。
【００６６】
【数２】
【００６７】
式（２）は、ノードの文脈適合度を計算するための式である。式（２）において、ｄ（ｗ、ｉ）は、個人作業履歴データ１１３に登場する単語ｗと、興味語データ１１６で示される興味語ｉとの、因果ネットワークデータ１０６上の（意味的）距離である。このｄ（
ｗ、ｉ）は、ノードと単語とが強い因果関係にあるほど小さな値になる。ｔ（ｗ）は、単
語ｗが最後に文脈に登場してからの経過時間（文脈内での時間的距離）である。Ｃ１、Ｃ２は定数である。なお、該当する興味語のノードの近辺に位置する単語が、個人作業履歴データ１１３上に多く登場するほど、及び、個人作業履歴データ１１３上での登場時刻が新しいほど、式（２）によって計算される文脈適合度は高くなる。
【００６８】
その後ステップ７０７において、多義性解決部１０３は、ステップ７０６で計算された各ノードの文脈適合度を比較し、文脈適合度の高いノードを採用する（Ｓ７０７）。その後ステップ７０８において、ステップ７０７で採用されたノード（意味を限定した興味語）を出力する（Ｓ７０８）。
【００６９】
以上に示す処理により、多義性解決部１０３は、興味語が複数の意味を有する場合、この多義性を解決して、最も適した興味語に意味を限定し、この興味語を出力することができる。
【００７０】
図８は、本発明の実施形態の因果抽出部１０４の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１０の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００７１】
はじめに、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０から未処理の文書（処理対象の文書）を一つ読み出す（Ｓ８０１）。次にステップ８０２において、因果抽出部１０４は、ステップ６０１で読み出された文書から、因果関係を有する単語ペアを一つ抽出する（Ｓ８０２）。
【００７２】
その後ステップ８０３において、因果抽出部１０４は、抽出された単語ペアを構成する２単語が、共に因果ネットワークデータ１０６内にノードとして登録されているか否かを判定する（Ｓ８０３）。
【００７３】
２単語が共に登録されている場合（Ｓ８０３でＹＥＳ）、ステップ８０４に進み、因果抽出部１０４は、登録されている二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０４）。リンクの強度とは、ノード間の因果関係の強さを示す指標である。なお、このステップ８０４では、既に二つのノードがリンクで結合されている場合、リンクの強度に１を加算する。一方、２単語共に登録されてはいない場合（Ｓ８０３でＮＯ）、ステップ８０５に進み、因果抽出部１０４は、いずれか片方の単語が因果ネットワークデータ１０６内にノードとして登録されているか否かを判定する（Ｓ８０５）。
【００７４】
片方の単語のみ登録されている場合（Ｓ８０５でＹＥＳ）、ステップ８０６に進み、因果抽出部１０４は、登録されていない方の単語を新しいノードとして登録し、二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０６）。一方、２単語がいずれも登録されていない場合（Ｓ８０５でＮＯ）、ステップ８０７に進み、因果抽出部１０４は、２単語をそれぞれ新しいノードとして登録し、二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０７）。
【００７５】
その後ステップ８０８により、因果抽出部１０４は、因果関係を有する他の単語ペアがあるか否かを判定し（Ｓ８０８）、他の単語ペアがある場合（Ｓ８０８でＹＥＳ）、ステップ８０２に戻って処理を繰り返す。またステップ８０９により、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０に未処理の文書があるか否かを判定し（Ｓ８０９）、他の未処理の文書がある場合（Ｓ８０９でＹＥＳ）、ステップ８０１に戻って処理を繰り返す。
【００７６】
以上に示す処理により、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０中の全ての文書における単語間の因果関係を抽出し、因果ネットワークデータ１０６を作成する。
【００７７】
特に、製造現場における技術文書から因果関係を抽出することによって、設計支援、不具合の原因究明、不良の再発防止等の目的で過去の文書を活用することができる。
【００７８】
図９は、本発明の実施形態の因果抽出部１０４によって作成される因果ネットワークデータ１０６の例を説明する図である。因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０に格納された製造現場における事故・不良報告書に基づいて、図９に示すような因果ネットワークデータ１０６を作成する。
【００７９】
図９において、長方形はノードを示している。また、矢印はリンク、すなわちノード間の因果関係を表している。例えば「摩擦９０１」と「発熱９０２」とは、「摩擦９０１」が「発熱９０２」を引き起こす因果関係であることを示している。また、「発熱９０２」と「部品変形９０３」とは、「発熱９０２」が「部品変形９０３」を引き起こす因果関係であることを示している。
【００８０】
図１０は、本発明の実施形態の興味語抽出部１０２の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５０８の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００８１】
はじめに、興味語抽出部１０２は、個人作業状態データ１１２を読み込む（Ｓ１００１）。次にステップ１００２において、利用者熟練度データ１１５を読み込む（Ｓ１００２）。その後ステップ１００３において、個人作業履歴データ１１３を読み込む（Ｓ１００３）。その後ステップ１００４において、興味語候補を初期化する（Ｓ１００４）。興味語候補とは、興味語抽出部１０２が興味語を抽出するための候補となる興味語群である。
【００８２】
その後ステップ１００５〜１００８により、興味語抽出部１０２は、個人プロフィールデータ１１４中の関連語一覧、個人作業状態データ１１２中の作成中文書１１２Ｂ内の特徴語、閲覧中文書１１２Ｃ内の特徴語、検索エンジン状態１１２Ｄ中の検索エンジン３０１に入力された検索式に含まれる単語を、興味語候補に加える（Ｓ１００５〜１００８）。ここで、文書内の特徴語とは、その文書内に多く含まれるなど、文書との関連の高い単語のことであり、例えばＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）の高い単語を特徴語として扱うことができる。ＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）とは、文書中の特徴語らしさを表す値であって、ＴＦをＤＦ（Document Frequency）で除算することによって求められる。ＴＦは、該当文書中の単語の出現頻度である。ＤＦは、全文書中の単語の出現頻度である。その後ステップ１００９において、興味語抽出部１０２は、全ての興味語候補のそれぞれの興味度を、式（３）に従って計算する（Ｓ８０９）。興味度とは、興味語に対する利用者の興味の度合いを示す指標である。
【００８３】
【数３】
【００８４】
式（３）は、興味語候補の興味度を算出するための式である。式（３）において、業務関連係数とは、業務ＩＤによって呼び出される関連語の関連係数である。利用者熟練度とは、ステップ１００２で読み込まれた利用者熟練度データ１１５である。適正熟練度とは、単語の専門性であり、その単語に興味を持つ可能性が高い利用者の熟練度である。専門性の高い単語は出現頻度が低いと仮定すれば、単語の専門性は、ＤＦに基づいて算出することができる。
【００８５】
検索式内重要度とは、検索式における単語の各々に割り振られる単語の重要度である。例えば検索式がＡＮＤ検索である場合、ＡＮＤで結ばれた各単語に重要度を等分に分配する。一方、検索式がＯＲ検索の場合、ＯＲで結ばれた各単語に重要度を等分せずにそのまま付する。
【００８６】
例えば検索式が（Ａ∨Ｂ）∧Ｃ）である場合、検索式内重要度は（Ａ、Ｂ、Ｃ）＝（0.5、0.5、0.5）である。また、検索式が（Ａ∧Ｂ）∨Ｃ）である場合、検索式内重要度は（Ａ、Ｂ、Ｃ）＝（0.5、0.5、1.0）である。また、α、β、γ、δ、εは、それぞれ０以上の定数である。
【００８７】
この式（３）によれば、作業中の業務に関連が深い単語、作成文書中や閲覧文書中で特に多く出現する単語、作業者の熟練度と同程度の専門性を持つ単語、作業者が検索システムを使っている場合は検索式に含まれる単語ほど、興味度が高くなる。
【００８８】
その後ステップ８１０において、興味語抽出部１０２は、興味度が一定以上の興味語候補を抽出し、興味語データ１１６として出力する（Ｓ８１０）。
【００８９】
以上に示す処理により、興味語抽出部１０２は、個人作業履歴データ１１３、個人プロフィールデータ１１４等に基づいて、その時点において利用者が興味を持つ可能性が高い単語を抽出することができる。
【００９０】
図１１は、本発明の実施形態の見出し作成部１０５の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１１の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００９１】
はじめに、見出し作成部１０５は、因果ネットワークデータ１０６を読み込む（Ｓ１１０１）。次にステップ１１０２において、検索エンジン３０１による検索結果の文書データ３１１と、興味語データ１１７に示される興味語（以下、「検索語」という。）とのセットを読み込む（Ｓ１１０２）。
【００９２】
その後ステップ１１０３において、見出し作成部１０５は、因果ネットワークデータ１０６上で、検索語と一定距離内の因果関係にある単語を抽出する（Ｓ１１０３）。その後ステップ１１０４において、検索語を第１ワード、ステップ１１０３で抽出された単語を第２ワードとする（Ｓ１１０４）。
【００９３】
具体的には、利用者とコンテンツとの関連性の根拠となる興味語を、第１ワードとする。この第１ワードは複数でもよい。利用者が実行中の業務に関連する単語、作成中文書内の単語、閲覧文書履歴の特徴語、検索キーワード等が第１ワードの候補である。このような第１ワードを見出しの一部にすることによって、提示するコンテンツに対する納得感（透過性）を高めることができる。次に、コンテンツの内容において、第１ワードと最も関係の深い第２ワードを決定する。
【００９４】
その後ステップ１１０５において、見出し作成部１０５は、第１ワード、第２ワード、補間表現を組み合わせて文書の見出しを作成する（Ｓ１１０５）。ここでの補間表現とは、第１ワードと第２ワードとの因果関係を表す、「〜による…」、「〜を原因とする…」、「〜を引き起こす…」のような表現を示す。
【００９５】
このように、見出し作成部１０５は、第１ワードと第２ワードを組み合わせ、これらのワードの関係性を表す表現を補間して見出しを作成する。例えば製造現場における技術文書を扱う場合、技術文書は、原因、現象、対策の構造を有する確率が高い。文書の中で、第１ワードと原因−現象、原因−対策、現象−対策のいずれかの関係にある単語を、第２ワードとして選択する。
【００９６】
図１２は、本発明の実施形態の見出し作成部１０５によって作成される見出しの一例を示す図である。
【００９７】
第１ワード（興味語）が「短絡」、第２ワードが「経年動作」である場合、作成される見出しは、図１２に示すように「経年動作による短絡」となる。また、第２ワードが複数（「ボルト緩み」、「局部過熱」、「ボルト通電」、「溶融物」等）抽出された場合、作成される見出しも複数（「ボルト緩みによる短絡」、「局部過熱による短絡」、「ボルト通電による短絡」、「溶融物による短絡」等）である。一つの文書から複数の見出しが作成された場合、他の文書にも多く登場する因果関係の見出しを優先する。つまり、因果ネットワークデータ１０６上で最もリンク強度の強い２単語によって作成された見出し（図１２に示す例では、「溶融物による短絡」）を採用する。第１ワードと第２ワードとを直接結ぶリンクがない場合、経由する全てのリンクの強度の逆数の総和を計算し、逆数の総和を因果関係の強弱を判定するための指標としてもよい。
【００９８】
図１１に戻り、その後ステップ１１０６において、見出し作成部１０５は、ステップ１１０５で作成された見出しを文書に付与し、見出し付き文書データ１１８として出力する（Ｓ１１０６）。その後ステップ１１０７において、検索結果の他の文書があるか否かを判定し（Ｓ１１０７）、他の文書がある場合（Ｓ１１０７でＹＥＳ）、ステップ１１０２に戻って処理を繰り返す。
【００９９】
以上に示す処理により、見出し作成部１０５は、利用者の作業状況や知識に適合した見出しを作成し、作成された見出しを文書に付与して出力する。なお、見出し作成部１０５は、複数のコンテンツから同一の見出しを作成する場合がある。この場合、これら複数のコンテンツを、同質のコンテンツとして同一の見出しを付与してグルーピングしてもよい。これにより、内容が重複する文書の閲覧を防ぐことができる。
【０１００】
図１３は、本発明の実施形態の見出しリスト表示部４０１の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは図５のステップ５１２の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【０１０１】
はじめに、見出しリスト表示部４０１は、見出し作成部１０５から出力された見出し付き文書データ１１８を全て読み込む（Ｓ１３０１）。次にステップ１３０２において、ステップ１３０１で読み込まれた見出し付き文書データ１１８のうち、重複しない全ての見出しを表示する（Ｓ１３０２）。その後ステップ１３０３において、利用者の入力を待機する（Ｓ１３０３）。
【０１０２】
その後ステップ１３０４において、見出しに対して利用者の閲覧要求があり（Ｓ１３０４でＹＥＳ）、且つ、見出しに対応する文書が二つ以上ある場合（Ｓ１３０５でＹＥＳ）、見出しリスト表示部４０１は、一つの文書を表示し、さらに閲覧要求があった場合に他の文書を表示する（Ｓ１３０６）。
【０１０３】
一方、見出しに対して利用者の閲覧要求があり（Ｓ１３０４でＹＥＳ）、且つ、見出しに対応する文書が一つである場合（Ｓ１３０５でＮＯ）、見出しリスト表示部４０１は、当該見出しに対応する文書を表示する（Ｓ１３０７）。文書を表示した後は、ステップ１３０３に戻って、再び利用者の入力を待機する。なお、ステップ１３０４において、利用者の閲覧要求がない場合（Ｓ１３０４でＮＯ）、処理を終了する。
【０１０４】
以上に示す処理により、見出しリスト表示部４０１は、見出し作成部１０５によって作成された見出し付き文書データ１１８を表示する。
【０１０５】
図１４は、本発明の実施形態の見出しリスト表示部４０１による表示画面１４０１の例を示す図である。
【０１０６】
図１４に示す表示画面１４０１において、タイトル１４０２には、見出し作成部１０５によって作成された見出しが表示される。本文確認ボタン１４０３は、タイトル１４０２に対応する文書の本文を確認するためのボタンである。事業者名１４０４、製品名１４０５には、タイトル１４０２に関する事業者名、製品名が表示される。関連ワード１４０６には、タイトル１４０２に関連するワードが表示される。
【０１０７】
図１４に示すような表示画面１４０１を表示することにより、利用者は、表示された情報の要不要を迅速且つ正確に判断することができる。
【０１０８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一つを示したものであり、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１ 計算機システム
１０ 情報提供サーバ
２０ 業務管理サーバ
３０ 検索サーバ
４０ クライアントコンピュータ
５０ 業務情報ＤＢ
６０ 個人情報ＤＢ
７０ 文書ＤＢ
１０１ 熟練度判定部
１０２ 興味語抽出部
１０３ 多義性解決部
１０４ 因果抽出部
１０５ 見出し作成部
１０６ 因果ネットワークデータ
１１２ 個人作業状態データ
１１３ 個人作業履歴データ
１１４ 個人プロフィールデータ
１１５ 利用者熟練度データ
１１６ 興味語データ
１１８ 見出し付き文書データ
４０１ 見出しリスト表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機、文書提示方法及び文書提示プログラムに関し、計算機の利用者に対して文書を提示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機を使用して作業する作業者に対して、作業の助けとなるような文書（補助資料）を計算機上で提示することによって、作業を支援する技術が知られている（特許文献１参照）。特許文献１には、見出しを付与した文書を提示することによって、作業者の取捨選択や情報に対する概要把握を支援する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１１７７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術において文書に付与される見出しは、作業者の作業状況を考慮したものではない。そのため、情報の取捨選択の判断材料として適切でない問題があった。
【０００５】
本発明は、上述した課題を考慮したものであって、情報の取捨選択の有効な判断材料となる見出しを付与した文書を提示する計算機を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
【０００７】
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、前記プロセッサは、前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、情報の取捨選択の有効な判断材料となる見出しを付与した文書を提示することができる。
【０００９】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態の計算機システムの利用者の操作概要を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態の計算機システムの構成例を説明する図である。
【図３】本発明の実施形態の計算機システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図４Ａ】本発明の実施形態の個人作業状態データの例を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の実施形態の個人作業履歴データの例を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の実施形態の個人プロフィールデータの例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態の情報提供サーバの全体処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態の熟練度判定部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態の多義性解決部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態の因果抽出部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態の因果抽出部によって作成される因果ネットワークデータの例を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態の興味語抽出部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態の見出し作成部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態の見出し作成部によって作成される見出しの一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態の見出しリスト表示部の制御ロジックを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態の見出しリスト表示部による表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
本発明の実施形態の計算機システム１（図２参照）では、製造現場においてクライアントコンピュータ４０を用いて作業する作業者（以下、「利用者」という。）に、過去の不具合事例や作業ノウハウに関する文書を提示することによって、不具合再発防止や作業の効率化を実現する。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態の計算機システム１の利用者の操作概要を示すフローチャートである。利用者の操作概要について、図２を適宜参照して説明する。
【００１４】
はじめに、利用者は、業務管理システムクライアント４０２を介して、業務管理システム２０１にログインし、ユーザＩＤを入力する（Ｓ１０１）。その後、クライアントコンピュータ４０の出力部（ディスプレイ等）に業務の一覧が提示されるので、利用者は実行する業務を選択し、業務を開始する（Ｓ１０２）。そうすると、クライアントコンピュータ４０上で、選択された業務の作業状態に関連する情報の見出し一覧が表示される（Ｓ１０３）。
【００１５】
利用者は、表示された見出し一覧の中で、興味を引く見出しがあるか否かを判断する（Ｓ１０４）。興味を引く見出しがある場合（Ｓ１０４でＹＥＳ）、利用者は、この見出しを選択し、情報提供サーバ１０から業務に有用な情報を取得する（Ｓ１０５）。一方、興味を引く見出しがない場合（Ｓ１０４でＮＯ）、利用者は業務を継続する（Ｓ１０６）。
【００１６】
その後、業務中の場合（Ｓ１０７でＮＯ）、ステップ１０３に戻る。この場合、表示される見出し一覧が、その時点における業務の作業状態に応じて更新される。一方、業務が終了すると（Ｓ１０７でＹＥＳ）、利用者は業務管理システム２０１からログアウトする（Ｓ１０８）。
【００１７】
以下、ステップ１０３の処理、すなわち見出し一覧の表示方法について説明する。
【００１８】
図２は、本発明の実施形態の計算機システム１の構成例を説明する図である。
【００１９】
図２において、実線長方形で示すブロック（熟練度判定部１０１等）は、プログラムモジュールである。平行四辺形で示すブロック（ユーザＩＤ１１１等）は、データである。破線長方形で示すブロック（業務管理システム２０１等）は、情報提供サーバ１０と別の独立した外部システムである。円柱で示すブロック（業務情報ＤＢ５０等）は、データベースである。
【００２０】
計算機システム１は、情報提供サーバ１０、業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０、業務情報ＤＢ５０、個人情報ＤＢ６０、文書ＤＢ７０を備える。
【００２１】
情報提供サーバ１０は、クライアントコンピュータ４０に見出し付き文書データ１１８を提供するコンピュータ装置である。この情報提供サーバ１０は、熟練度判定部１０１、興味語抽出部１０２、多義性解決部１０３、因果抽出部１０４、見出し作成部１０５を備える。各機能部については詳細に後述する。
【００２２】
この情報提供サーバ１０は、業務管理サーバ２０から受信したユーザＩＤ１１１に基づいて、業務管理サーバ２０を介して又は介さずに、業務情報ＤＢ５０、個人情報ＤＢ６０から、それぞれ個人作業状態データ１１２、個人プロフィールデータ１１４を入力する。
【００２３】
業務管理サーバ２０は、クライアントコンピュータ４０からの要求に応じて、業務管理システムクライアント４０２にサービスを提供する業務管理システム２０１を備えたコンピュータ装置である。この業務管理サーバ２０は、クライアントコンピュータ４０から、利用者のユーザＩＤ４１１、業務の作業状態に関するデータ４１２を受信する。
【００２４】
検索サーバ３０は、情報を検索する検索エンジン３０１を備えたコンピュータ装置である。この検索サーバ３０は、情報提供サーバ１０から興味語データ１１７を受信し、興味語データ１１７に基づいて、文書ＤＢ７０中に記録された文書データに対して検索を実行し、検索結果として抽出される文書データ３１１を情報提供サーバ１０に送信する。
【００２５】
クライアントコンピュータ４０は、見出しリスト表示部４０１、業務管理システムクライアント４０２を備えたコンピュータ装置である。利用者は、クライアントコンピュータ４０を用いて自身の業務を実行する。
【００２６】
業務情報ＤＢ５０は、クライアントコンピュータ４０の各利用者によって遂行される業務に関する情報（業務名、関連文書一覧、関連語一覧等、詳細は後述）が記録されたデータベースである。個人情報ＤＢ６０は、クライアントコンピュータ４０の各利用者の個人プロフィールデータ１１４が記録されたデータベースである。文書ＤＢ７０は、各種文書データが記録されたデータベースである。
【００２７】
図３は、本発明の実施形態の計算機システム１のハードウェア構成例を説明する図である。なお、図３では、図２と同様の機能を果たす部分には同一の符号を付して重複する説明を適宜省略する。
【００２８】
図３に示す計算機システム１は、ネットワーク８０を介して互いに接続された情報提供サーバ１０、業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０を備える。なお、ネットワーク８０は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、又は、インターネット等のグローバルネットワークである。
【００２９】
以下、各装置のハードウェア構成について説明する。
【００３０】
情報提供サーバ１０は、ネットワークインタフェース１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、主記憶装置１３、二次記憶装置１４、及び、これらを相互に接続するバス１５を備える。
【００３１】
ネットワークインタフェース１１は、情報提供サーバ１０がネットワーク８０に接続するためのインタフェースである。ＣＰＵ１２は、主記憶装置１３に記憶されているプログラムを実行する演算処理装置である。主記憶装置１３は、ＣＰＵ１２によって実行されるプログラム、及び、プログラムの実行に必要なデータを記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置である。プログラムとは、例えば、不図示のＯＳ（Operating System）である。二次記憶装置１４は、ハードディスク装置などの磁気記憶媒体である。
【００３２】
業務管理サーバ２０、検索サーバ３０、クライアントコンピュータ４０のそれぞれのハードウェア構成は、情報提供サーバ１０と同様であるとして、ここでは説明を省略する。
【００３３】
図４Ａは、本発明の実施形態の個人作業状態データ１１２の例を示す図である。
【００３４】
個人作業状態データ１１２は、各利用者の作業状態を示すデータである。この個人作業状態データ１１２は、業務ＩＤ１１２Ａ、作成中文書１１２Ｂ、閲覧中文書１１２Ｃ、検索エンジン状態１１２Ｄを含む。
【００３５】
業務ＩＤ１１２Ａとは、利用者が従事している業務を一意に識別する識別子である。この業務ＩＤ１１２Ａは、あらかじめ工場内又は製造工程内の全ての業務に振られている。作成中文書１１２Ｂとは、利用者が作業時間中にクライアントコンピュータ４０上で作成している文書、例えば設計図、仕様書等である。この作成中文書１１２Ｂは、常駐ソフトによる監視や、一定のタイミングで業務管理サーバ２０にアップロードする規則の制定などによって取得される。閲覧中文書１１２Ｃとは、利用者が作業時間中にクライアントコンピュータ４０上で閲覧している文書、例えば仕様書、手順書、Ｗｅｂページ等である。この閲覧中文書１１２Ｃは、常駐ソフトによる監視や、ブラウザの履歴の抽出などによって取得される。検索エンジン状態１１２Ｄとは、検索エンジン３０１に入力された単語や検索オプションのことである。この検索エンジン状態１１２Ｄは、常駐ソフトによる監視やブラウザからの情報抽出によって取得される。
【００３６】
図４Ｂは、本発明の実施形態の個人作業履歴データ１１３の例を示す図である。
【００３７】
個人作業履歴データ１１３は、各利用者の作業状態の履歴を示すデータである。この個人作業履歴データ１１３は、作成文書履歴１１３Ａ、閲覧文書履歴１１３Ｂを含む。
【００３８】
作成文書履歴１１３Ａとは、個人作業状態データ１１２の作成中文書１１２Ｂのうち、同じ業務ＩＤの作成中文書１１２Ｂに、時刻情報を加えたものである。閲覧文書履歴１１３Ｂとは、個人作業状態データ１１２の閲覧中文書１１２Ｃのうち、同じ業務ＩＤの閲覧中文書１１２Ｃに、時刻情報を加えたものである。
【００３９】
図４Ｃは、本発明の実施形態の個人プロフィールデータ１１４の例を示す図である。
【００４０】
個人プロフィールデータ１１４は、各利用者のプロフィールを示すデータである。この個人プロフィールデータ１１４は、担当業務データ１１４Ａ、所属部署データ１１４Ｂ、過去作成文書データ１１４Ｃ、過去閲覧文書データ１１４Ｄを含む。
【００４１】
担当業務データ１１４Ａとは、利用者の担当業務に関するデータである。この担当業務データ１１４Ａは、担当業務の業務名、担当業務に関連する文書（以下、「関連文書」という。）の一覧と関連係数、担当業務に関連する語（以下、「関連語」という。）の一覧と関連係数、担当業務に関連する業務のＩＤ（以下、「関連業務ＩＤ」という。）の一覧、担当業務の担当期間を含む。関連係数とは、業務に携わる全ての利用者の閲覧文書や作成文書における単語の出現頻度を用いること等によって算出される。この担当業務データ１１４Ａは、業務ＩＤを用いて読み出すことができる。
【００４２】
所属部署データ１１４Ｂとは、利用者の所属部署に関するデータである。この所属部署データ１１４Ｂは、所属部署の部署名、所属部署の関連業務ＩＤの一覧と関連係数、所属部署の所属メンバの一覧、所属部署における所属期間を含む。過去作成文書データ１１４Ｃとは、業務ＩＤに関わらず過去の全ての作成文書に、時刻情報を加えたものである。過去閲覧文書データ１１４Ｄとは、業務ＩＤに関わらず過去の全ての閲覧文書に、時刻情報を加えたものである。
【００４３】
図５は、本発明の実施形態の情報提供サーバ１０の全体処理を示すフローチャートである。ここでは、情報提供サーバ１０の全体処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００４４】
はじめに、利用者がクライアントコンピュータ４０を用いて業務管理システム２０１にログインすると、情報提供サーバ１０はユーザＩＤ１１１を受理する（Ｓ５０１）。以降ステップ５０２〜５０４の処理により、情報提供サーバ１０は、ステップ５０１で受理したユーザＩＤ１１１をキーとして、各情報を読み出す。
【００４５】
ステップ５０２において、情報提供サーバ１０は、業務管理システム２０１から、利用者の担当業務の業務ＩＤを受理する（Ｓ５０２）。その後ステップ５０３において、因果ネットワークデータ１０６を読み出す（Ｓ５０３）。因果ネットワークデータ１０６とは、文書ＤＢ７０内の複数の文書に含まれる事象の因果関係を表すネットワーク構造のデータである。図９を用いて詳細に後述する。
【００４６】
その後ステップ５０４において、情報提供サーバ１０は、個人情報ＤＢ６０から個人プロフィールデータ１１４を読み出す（Ｓ５０４）。その後ステップ５０５において、情報提供サーバ１０（熟練度判定部１０１）は、ステップ５０４で読み出された個人プロフィールデータ１１４を基に、利用者の熟練度を計算する（Ｓ５０５）。このステップ５０５の処理については、図６を用いて詳細に後述する。
【００４７】
その後ステップ５０６において、情報提供サーバ１０は、業務管理システム２０１から、その時点での個人作業状態データ１１２を受理する（Ｓ５０６）。
【００４８】
その後ステップ５０７において、情報提供サーバ１０は、個人作業履歴データ１１３を更新する（Ｓ５０７）。具体的には、ステップ５０６で受信した個人作業状態データ１１２に含まれる作成中文書１１２Ｂ、閲覧中文書１１２Ｃを、個人作業履歴データ１１３に追加する。その後ステップ５０８において、興味語抽出部１０２が、利用者の興味語を抽出する（Ｓ５０８）。このステップ５０８の処理については、図１０を用いて詳細に後述する。
【００４９】
その後ステップ５０９において、情報提供サーバ１０は、ステップ５０８で抽出された興味語に基づき、当該興味語に関連する文書を、文書ＤＢ７０から検索する（Ｓ５０９）。ここでは、既存の検索エンジン３０１を用いて検索する。興味語に関連する文書とは、興味語と因果関係にあるキーワードを有する文書である。その後ステップ５１０において、多義性解決部１０３が、興味語の多義性を解決する（Ｓ５１０）。このステップ５１０の処理については、図７を用いて詳細に後述する。
【００５０】
その後ステップ５１１において、見出し作成部１０５が、ステップ５０９で検索された文書に対して付与する見出しを作成する（Ｓ５１１）。このステップ５１１の処理については、図１１を用いて詳細に後述する。
【００５１】
その後ステップ５１２において、見出しリスト表示部４０１は、ステップ５１１で作成された見出しを、出力部（ディスプレイ等）に表示することによって、利用者に提示する（Ｓ５１２）。
【００５２】
その後ステップ５１３において、情報提供サーバ１０は、利用者の入力を受け付ける（Ｓ５１３）。ここでいう利用者の入力とは、ステップ５１２で提示された見出しに対する利用者の閲覧要求である。その後ステップ５１４において、情報提供サーバ１０は、文書閲覧要求があるか否かを判定する（Ｓ５１４）。
【００５３】
文書閲覧要求がある場合（Ｓ５１４でＹＥＳ）、情報提供サーバ１０は、当該要求に対応する文書を提示し（Ｓ５１５）、ステップ５１２に戻って処理を繰り返す。一方、文書閲覧要求がない場合（Ｓ５１４でＮＯ）、情報提供サーバ１０は、待機状態になり、利用者がログアウトしたか否かを判定する（Ｓ５１６）。
【００５４】
ログアウトした場合（Ｓ５１６でＹＥＳ）、情報提供サーバ１０の待機状態は終了し、処理を終了する。一方、ログアウトしていない場合（Ｓ５１６でＮＯ）、情報提供サーバ１０は、個人作業状態データ１１２が変化したか否か（更新されたか否か）を判定する（Ｓ５１７）。個人作業状態データ１１２が変化した場合（Ｓ５１７でＹＥＳ）、ステップ５０６へ戻って処理を繰り返す。個人作業状態データ１１２が変化していない場合（Ｓ５１７でＮＯ）、ステップ５１６へ戻って処理を繰り返す。
【００５５】
以下、熟練度判定部１０１、興味語抽出部１０２、多義性解決部１０３、因果抽出部１０４、見出し作成部１０５、見出しリスト表示部４０１の処理フローについて説明する。
【００５６】
図６は、本発明の実施形態の熟練度判定部１０１の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５０５の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００５７】
はじめに、熟練度判定部１０１は、ユーザＩＤ１１１をキーに、個人情報ＤＢ６０から個人プロフィールデータ１１４を読み込む（Ｓ６０１）。次に、業務管理システム２０１から業務ＩＤを受信し、受信した業務ＩＤをキーに、業務情報ＤＢ５０から業務関連語一覧を読み込む（Ｓ６０２）。
【００５８】
その後ステップ６０３において、熟練度判定部１０１は、ステップ６０１で読み込まれた個人プロフィールデータ１１４内の過去作成文書データ１１４Ｃが、ステップ６０２で読み込まれた業務関連語一覧中の業務関連語を含む場合、この業務関連語の出現頻度を取得する（Ｓ６０３）。その後ステップ６０４において、ステップ６０１で読み込まれた個人プロフィールデータ１１４内の過去閲覧文書データ１１４Ｄが、ステップ６０２で読み込まれた業務関連語一覧中の業務関連語を含む場合、この業務関連語の出現頻度を取得する（Ｓ６０４）。
【００５９】
その後ステップ６０５において、熟練度判定部１０１は、個人プロフィールデータ１１４内の所属部署データ１１４Ｂのうち、関連業務ＩＤ一覧と所属期間を取得する（Ｓ６０５）。その後ステップ６０６において、個人プロフィールデータ１１４内の担当業務データ１１４Ａのうち、関連業務ＩＤと担当期間を取得する（Ｓ６０６）。その後ステップ６０７において、取得された各種データに基づき、式（１）に従って、業務ＩＤで示される業務に対する利用者の熟練度を計算し、利用者熟練度データ１１５として出力する（Ｓ６０７）。
【００６０】
【数１】
【００６１】
式（１）は、業務に対する利用者の熟練度を算出するための式である。式（１）において、部署関連度（業務ＩＤ、部署ＩＤ）とは、部署への所属期間による関連業務への知識習得度（業務と部署の関連の深さ）である。Ｌとは、部署や業務に従事した期間と、関連知識の習熟度との相関を示す習熟関数である。Ｌ（所属期間（部署ＩＤ））とは、部署に所属した期間による業務への習熟度である。Ｌ（担当期間（業務ＩＤ））とは、業務に従事した期間による業務への習熟度である。p（w）は、過去に作成した文書（過去作成文書データ１１４Ｃ）における業務関連語の出現頻度である。D（w）は、業務ＩＤの関連語一覧に基づく単語の専門性である。すなわち、Σ（p（w）×D（w））は、過去に作成した文書から推定される業務への習熟度である。なお、過去に作成した文書が業務関連語を多く含むほど、習熟度は高いと判断される。q（w）は、過去に閲覧した文書（過去閲覧文書データ１１４Ｄ）における業務関連語の出現頻度である。すなわち、Σ（q（w）×D（w））は、過去に閲覧した文書から推定される業務への習熟度である。なお、過去に閲覧した文書が業務関連語を多く含むほど、習熟度は高いと判断される。また、α、β、γ、δは、それぞれα≧０、β≧０、γ≧δ≧０の定数である。
【００６２】
以上に示す処理により、熟練度判定部１０１は、業務に対する利用者の熟練度を判定し、数値化することができる。
【００６３】
図７は、本発明の実施形態の多義性解決部１０３の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１０の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００６４】
はじめに、多義性解決部１０３は、個人作業履歴データ１１３、因果ネットワークデータ１０６、興味語データ１１６を読み込む（Ｓ７０１〜Ｓ７０３）。次にステップ７０４において、入力された興味語データ１１６が因果ネットワークデータ１０６（図９参照）内の２箇所以上のノードに登場するかどうかを判定する（Ｓ７０４）。
【００６５】
１箇所以下のノードに登場する場合（Ｓ７０４でＮＯ）、この興味語データ１１６が新出単語、又は一つの意味しかない単語であるので、ステップ７０５に進み、多義性解決部１０３は、この興味語データ１１６をそのまま出力し（Ｓ７０５）、処理を終了する。一方、２箇所以上（複数）のノードに登場する場合（Ｓ７０４でＹＥＳ）、複数のノードのそれぞれについて、式（２）によって、ノードの文脈適合度を計算する（Ｓ７０６）。文脈適合度とは、文書における興味語の適合性を示す指標である。
【００６６】
【数２】
【００６７】
式（２）は、ノードの文脈適合度を計算するための式である。式（２）において、ｄ（ｗ、ｉ）は、個人作業履歴データ１１３に登場する単語ｗと、興味語データ１１６で示される興味語ｉとの、因果ネットワークデータ１０６上の（意味的）距離である。このｄ（
ｗ、ｉ）は、ノードと単語とが強い因果関係にあるほど小さな値になる。ｔ（ｗ）は、単
語ｗが最後に文脈に登場してからの経過時間（文脈内での時間的距離）である。Ｃ１、Ｃ２は定数である。なお、該当する興味語のノードの近辺に位置する単語が、個人作業履歴データ１１３上に多く登場するほど、及び、個人作業履歴データ１１３上での登場時刻が新しいほど、式（２）によって計算される文脈適合度は高くなる。
【００６８】
その後ステップ７０７において、多義性解決部１０３は、ステップ７０６で計算された各ノードの文脈適合度を比較し、文脈適合度の高いノードを採用する（Ｓ７０７）。その後ステップ７０８において、ステップ７０７で採用されたノード（意味を限定した興味語）を出力する（Ｓ７０８）。
【００６９】
以上に示す処理により、多義性解決部１０３は、興味語が複数の意味を有する場合、この多義性を解決して、最も適した興味語に意味を限定し、この興味語を出力することができる。
【００７０】
図８は、本発明の実施形態の因果抽出部１０４の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１０の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００７１】
はじめに、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０から未処理の文書（処理対象の文書）を一つ読み出す（Ｓ８０１）。次にステップ８０２において、因果抽出部１０４は、ステップ６０１で読み出された文書から、因果関係を有する単語ペアを一つ抽出する（Ｓ８０２）。
【００７２】
その後ステップ８０３において、因果抽出部１０４は、抽出された単語ペアを構成する２単語が、共に因果ネットワークデータ１０６内にノードとして登録されているか否かを判定する（Ｓ８０３）。
【００７３】
２単語が共に登録されている場合（Ｓ８０３でＹＥＳ）、ステップ８０４に進み、因果抽出部１０４は、登録されている二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０４）。リンクの強度とは、ノード間の因果関係の強さを示す指標である。なお、このステップ８０４では、既に二つのノードがリンクで結合されている場合、リンクの強度に１を加算する。一方、２単語共に登録されてはいない場合（Ｓ８０３でＮＯ）、ステップ８０５に進み、因果抽出部１０４は、いずれか片方の単語が因果ネットワークデータ１０６内にノードとして登録されているか否かを判定する（Ｓ８０５）。
【００７４】
片方の単語のみ登録されている場合（Ｓ８０５でＹＥＳ）、ステップ８０６に進み、因果抽出部１０４は、登録されていない方の単語を新しいノードとして登録し、二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０６）。一方、２単語がいずれも登録されていない場合（Ｓ８０５でＮＯ）、ステップ８０７に進み、因果抽出部１０４は、２単語をそれぞれ新しいノードとして登録し、二つのノードをリンク（リンクの強度１）で結合する（Ｓ８０７）。
【００７５】
その後ステップ８０８により、因果抽出部１０４は、因果関係を有する他の単語ペアがあるか否かを判定し（Ｓ８０８）、他の単語ペアがある場合（Ｓ８０８でＹＥＳ）、ステップ８０２に戻って処理を繰り返す。またステップ８０９により、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０に未処理の文書があるか否かを判定し（Ｓ８０９）、他の未処理の文書がある場合（Ｓ８０９でＹＥＳ）、ステップ８０１に戻って処理を繰り返す。
【００７６】
以上に示す処理により、因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０中の全ての文書における単語間の因果関係を抽出し、因果ネットワークデータ１０６を作成する。
【００７７】
特に、製造現場における技術文書から因果関係を抽出することによって、設計支援、不具合の原因究明、不良の再発防止等の目的で過去の文書を活用することができる。
【００７８】
図９は、本発明の実施形態の因果抽出部１０４によって作成される因果ネットワークデータ１０６の例を説明する図である。因果抽出部１０４は、文書ＤＢ７０に格納された製造現場における事故・不良報告書に基づいて、図９に示すような因果ネットワークデータ１０６を作成する。
【００７９】
図９において、長方形はノードを示している。また、矢印はリンク、すなわちノード間の因果関係を表している。例えば「摩擦９０１」と「発熱９０２」とは、「摩擦９０１」が「発熱９０２」を引き起こす因果関係であることを示している。また、「発熱９０２」と「部品変形９０３」とは、「発熱９０２」が「部品変形９０３」を引き起こす因果関係であることを示している。
【００８０】
図１０は、本発明の実施形態の興味語抽出部１０２の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５０８の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００８１】
はじめに、興味語抽出部１０２は、個人作業状態データ１１２を読み込む（Ｓ１００１）。次にステップ１００２において、利用者熟練度データ１１５を読み込む（Ｓ１００２）。その後ステップ１００３において、個人作業履歴データ１１３を読み込む（Ｓ１００３）。その後ステップ１００４において、興味語候補を初期化する（Ｓ１００４）。興味語候補とは、興味語抽出部１０２が興味語を抽出するための候補となる興味語群である。
【００８２】
その後ステップ１００５〜１００８により、興味語抽出部１０２は、個人プロフィールデータ１１４中の関連語一覧、個人作業状態データ１１２中の作成中文書１１２Ｂ内の特徴語、閲覧中文書１１２Ｃ内の特徴語、検索エンジン状態１１２Ｄ中の検索エンジン３０１に入力された検索式に含まれる単語を、興味語候補に加える（Ｓ１００５〜１００８）。ここで、文書内の特徴語とは、その文書内に多く含まれるなど、文書との関連の高い単語のことであり、例えばＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）の高い単語を特徴語として扱うことができる。ＴＦ（Term Frequency）−ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）とは、文書中の特徴語らしさを表す値であって、ＴＦをＤＦ（Document Frequency）で除算することによって求められる。ＴＦは、該当文書中の単語の出現頻度である。ＤＦは、全文書中の単語の出現頻度である。その後ステップ１００９において、興味語抽出部１０２は、全ての興味語候補のそれぞれの興味度を、式（３）に従って計算する（Ｓ８０９）。興味度とは、興味語に対する利用者の興味の度合いを示す指標である。
【００８３】
【数３】
【００８４】
式（３）は、興味語候補の興味度を算出するための式である。式（３）において、業務関連係数とは、業務ＩＤによって呼び出される関連語の関連係数である。利用者熟練度とは、ステップ１００２で読み込まれた利用者熟練度データ１１５である。適正熟練度とは、単語の専門性であり、その単語に興味を持つ可能性が高い利用者の熟練度である。専門性の高い単語は出現頻度が低いと仮定すれば、単語の専門性は、ＤＦに基づいて算出することができる。
【００８５】
検索式内重要度とは、検索式における単語の各々に割り振られる単語の重要度である。例えば検索式がＡＮＤ検索である場合、ＡＮＤで結ばれた各単語に重要度を等分に分配する。一方、検索式がＯＲ検索の場合、ＯＲで結ばれた各単語に重要度を等分せずにそのまま付する。
【００８６】
例えば検索式が（Ａ∨Ｂ）∧Ｃ）である場合、検索式内重要度は（Ａ、Ｂ、Ｃ）＝（0.5、0.5、0.5）である。また、検索式が（Ａ∧Ｂ）∨Ｃ）である場合、検索式内重要度は（Ａ、Ｂ、Ｃ）＝（0.5、0.5、1.0）である。また、α、β、γ、δ、εは、それぞれ０以上の定数である。
【００８７】
この式（３）によれば、作業中の業務に関連が深い単語、作成文書中や閲覧文書中で特に多く出現する単語、作業者の熟練度と同程度の専門性を持つ単語、作業者が検索システムを使っている場合は検索式に含まれる単語ほど、興味度が高くなる。
【００８８】
その後ステップ８１０において、興味語抽出部１０２は、興味度が一定以上の興味語候補を抽出し、興味語データ１１６として出力する（Ｓ８１０）。
【００８９】
以上に示す処理により、興味語抽出部１０２は、個人作業履歴データ１１３、個人プロフィールデータ１１４等に基づいて、その時点において利用者が興味を持つ可能性が高い単語を抽出することができる。
【００９０】
図１１は、本発明の実施形態の見出し作成部１０５の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは、図５のステップ５１１の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【００９１】
はじめに、見出し作成部１０５は、因果ネットワークデータ１０６を読み込む（Ｓ１１０１）。次にステップ１１０２において、検索エンジン３０１による検索結果の文書データ３１１と、興味語データ１１７に示される興味語（以下、「検索語」という。）とのセットを読み込む（Ｓ１１０２）。
【００９２】
その後ステップ１１０３において、見出し作成部１０５は、因果ネットワークデータ１０６上で、検索語と一定距離内の因果関係にある単語を抽出する（Ｓ１１０３）。その後ステップ１１０４において、検索語を第１ワード、ステップ１１０３で抽出された単語を第２ワードとする（Ｓ１１０４）。
【００９３】
具体的には、利用者とコンテンツとの関連性の根拠となる興味語を、第１ワードとする。この第１ワードは複数でもよい。利用者が実行中の業務に関連する単語、作成中文書内の単語、閲覧文書履歴の特徴語、検索キーワード等が第１ワードの候補である。このような第１ワードを見出しの一部にすることによって、提示するコンテンツに対する納得感（透過性）を高めることができる。次に、コンテンツの内容において、第１ワードと最も関係の深い第２ワードを決定する。
【００９４】
その後ステップ１１０５において、見出し作成部１０５は、第１ワード、第２ワード、補間表現を組み合わせて文書の見出しを作成する（Ｓ１１０５）。ここでの補間表現とは、第１ワードと第２ワードとの因果関係を表す、「〜による…」、「〜を原因とする…」、「〜を引き起こす…」のような表現を示す。
【００９５】
このように、見出し作成部１０５は、第１ワードと第２ワードを組み合わせ、これらのワードの関係性を表す表現を補間して見出しを作成する。例えば製造現場における技術文書を扱う場合、技術文書は、原因、現象、対策の構造を有する確率が高い。文書の中で、第１ワードと原因−現象、原因−対策、現象−対策のいずれかの関係にある単語を、第２ワードとして選択する。
【００９６】
図１２は、本発明の実施形態の見出し作成部１０５によって作成される見出しの一例を示す図である。
【００９７】
第１ワード（興味語）が「短絡」、第２ワードが「経年動作」である場合、作成される見出しは、図１２に示すように「経年動作による短絡」となる。また、第２ワードが複数（「ボルト緩み」、「局部過熱」、「ボルト通電」、「溶融物」等）抽出された場合、作成される見出しも複数（「ボルト緩みによる短絡」、「局部過熱による短絡」、「ボルト通電による短絡」、「溶融物による短絡」等）である。一つの文書から複数の見出しが作成された場合、他の文書にも多く登場する因果関係の見出しを優先する。つまり、因果ネットワークデータ１０６上で最もリンク強度の強い２単語によって作成された見出し（図１２に示す例では、「溶融物による短絡」）を採用する。第１ワードと第２ワードとを直接結ぶリンクがない場合、経由する全てのリンクの強度の逆数の総和を計算し、逆数の総和を因果関係の強弱を判定するための指標としてもよい。
【００９８】
図１１に戻り、その後ステップ１１０６において、見出し作成部１０５は、ステップ１１０５で作成された見出しを文書に付与し、見出し付き文書データ１１８として出力する（Ｓ１１０６）。その後ステップ１１０７において、検索結果の他の文書があるか否かを判定し（Ｓ１１０７）、他の文書がある場合（Ｓ１１０７でＹＥＳ）、ステップ１１０２に戻って処理を繰り返す。
【００９９】
以上に示す処理により、見出し作成部１０５は、利用者の作業状況や知識に適合した見出しを作成し、作成された見出しを文書に付与して出力する。なお、見出し作成部１０５は、複数のコンテンツから同一の見出しを作成する場合がある。この場合、これら複数のコンテンツを、同質のコンテンツとして同一の見出しを付与してグルーピングしてもよい。これにより、内容が重複する文書の閲覧を防ぐことができる。
【０１００】
図１３は、本発明の実施形態の見出しリスト表示部４０１の制御ロジックを示すフローチャートである。ここでは図５のステップ５１２の処理について、図２を適宜参照して説明する。
【０１０１】
はじめに、見出しリスト表示部４０１は、見出し作成部１０５から出力された見出し付き文書データ１１８を全て読み込む（Ｓ１３０１）。次にステップ１３０２において、ステップ１３０１で読み込まれた見出し付き文書データ１１８のうち、重複しない全ての見出しを表示する（Ｓ１３０２）。その後ステップ１３０３において、利用者の入力を待機する（Ｓ１３０３）。
【０１０２】
その後ステップ１３０４において、見出しに対して利用者の閲覧要求があり（Ｓ１３０４でＹＥＳ）、且つ、見出しに対応する文書が二つ以上ある場合（Ｓ１３０５でＹＥＳ）、見出しリスト表示部４０１は、一つの文書を表示し、さらに閲覧要求があった場合に他の文書を表示する（Ｓ１３０６）。
【０１０３】
一方、見出しに対して利用者の閲覧要求があり（Ｓ１３０４でＹＥＳ）、且つ、見出しに対応する文書が一つである場合（Ｓ１３０５でＮＯ）、見出しリスト表示部４０１は、当該見出しに対応する文書を表示する（Ｓ１３０７）。文書を表示した後は、ステップ１３０３に戻って、再び利用者の入力を待機する。なお、ステップ１３０４において、利用者の閲覧要求がない場合（Ｓ１３０４でＮＯ）、処理を終了する。
【０１０４】
以上に示す処理により、見出しリスト表示部４０１は、見出し作成部１０５によって作成された見出し付き文書データ１１８を表示する。
【０１０５】
図１４は、本発明の実施形態の見出しリスト表示部４０１による表示画面１４０１の例を示す図である。
【０１０６】
図１４に示す表示画面１４０１において、タイトル１４０２には、見出し作成部１０５によって作成された見出しが表示される。本文確認ボタン１４０３は、タイトル１４０２に対応する文書の本文を確認するためのボタンである。事業者名１４０４、製品名１４０５には、タイトル１４０２に関する事業者名、製品名が表示される。関連ワード１４０６には、タイトル１４０２に関連するワードが表示される。
【０１０７】
図１４に示すような表示画面１４０１を表示することにより、利用者は、表示された情報の要不要を迅速且つ正確に判断することができる。
【０１０８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一つを示したものであり、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。
【符号の説明】
【０１０９】
１ 計算機システム
１０ 情報提供サーバ
２０ 業務管理サーバ
３０ 検索サーバ
４０ クライアントコンピュータ
５０ 業務情報ＤＢ
６０ 個人情報ＤＢ
７０ 文書ＤＢ
１０１ 熟練度判定部
１０２ 興味語抽出部
１０３ 多義性解決部
１０４ 因果抽出部
１０５ 見出し作成部
１０６ 因果ネットワークデータ
１１２ 個人作業状態データ
１１３ 個人作業履歴データ
１１４ 個人プロフィールデータ
１１５ 利用者熟練度データ
１１６ 興味語データ
１１８ 見出し付き文書データ
４０１ 見出しリスト表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、
前記プロセッサは、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成することを特徴とする計算機。
【請求項２】
前記プロセッサは、所定の業務に対する前記利用者の作業状態を示す作業状態データ、及び、前記利用者のプロフィールを示すプロフィールデータに基づいて、当該利用者の興味語を抽出することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記プロフィールデータに基づいて、前記所定の業務に対する前記利用者の熟練度を示す利用者熟練度データを作成し、
さらに、前記作業者熟練度データに基づいて、当該利用者の興味語を抽出することを特徴とする請求項２に記載の計算機。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記興味語が複数ある場合、前記複数の興味語のうち、前記因果ネットワークデータ中の当該興味語の周辺の単語が、前記作業状態データにおいて最も高い出現頻度で出現する興味語を、当該利用者の興味語とすることを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記第１ワードと、前記第２ワードと、前記第１ワードと前記第２ワードとの因果関係を表す補間表現とによって、前記文書の見出しを作成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項６】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機における文書提示方法であって、
前記プロセッサが、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成する手順と、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出する手順と、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成する手順と、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する手順と、
を実行することを特徴とする文書提示方法。
【請求項７】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機において実行される文書提示プログラムであって、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成する手順と、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出する手順と、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成する手順と、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する手順と、
を前記計算機に実行させることを特徴とする文書提示プログラム。
【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機であって、
前記プロセッサは、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成し、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出し、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成し、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成することを特徴とする計算機。
【請求項２】
前記プロセッサは、所定の業務に対する前記利用者の作業状態を示す作業状態データ、及び、前記利用者のプロフィールを示すプロフィールデータに基づいて、当該利用者の興味語を抽出することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記プロフィールデータに基づいて、前記所定の業務に対する前記利用者の熟練度を示す利用者熟練度データを作成し、
さらに、前記作業者熟練度データに基づいて、当該利用者の興味語を抽出することを特徴とする請求項２に記載の計算機。
【請求項４】
前記プロセッサは、前記興味語が複数ある場合、前記複数の興味語のうち、前記因果ネットワークデータ中の当該興味語の周辺の単語が、前記作業状態データにおいて最も高い出現頻度で出現する興味語を、当該利用者の興味語とすることを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項５】
前記プロセッサは、前記第１ワードと、前記第２ワードと、前記第１ワードと前記第２ワードとの因果関係を表す補間表現とによって、前記文書の見出しを作成することを特徴とする請求項１に記載の計算機。
【請求項６】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機における文書提示方法であって、
前記プロセッサが、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成する手順と、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出する手順と、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成する手順と、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する手順と、
を実行することを特徴とする文書提示方法。
【請求項７】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、前記プロセッサに接続されたインタフェースと、を備え、文書を格納する文書データベースに接続された計算機において実行される文書提示プログラムであって、
前記文書データベースに格納された文書に含まれる単語間の因果関係を抽出し、抽出された前記単語間の因果関係をネットワーク構造で表した因果ネットワークデータを作成する手順と、
前記因果ネットワークデータから、利用者が興味を持っている単語である興味語と因果関係にある単語を抽出する手順と、
前記興味語を第１ワード、抽出された単語を第２ワードとした場合における前記第１ワードと、前記第２ワードとに基づいて、文書の見出しを作成する手順と、
作成された前記見出しが付与された文書を、出力装置を介して利用者に提示するためのデータを生成する手順と、
を前記計算機に実行させることを特徴とする文書提示プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４Ａ】
【図４Ｂ】
【図４Ｃ】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１２−１４１９２８（Ｐ２０１２−１４１９２８Ａ）
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１２２０（Ｐ２０１１−１２２０）
【出願日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年７月２６日（２０１２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１月６日（２０１１．１．６）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]