(57)【要約】要求獲得支援システムとして、質問項目と回答者属性を登録する質問情報登録部と、任意のデータベースから取得した質問項目の単語を含む情報を参照して質問項目の単語と共存する単語群を抽出する基礎接点語候補抽出部と、前述のデータベースから取得した質問項目と回答者属性の単語をそれぞれ含む情報を参照して質問項目と属性の単語が共存する単語群を属性毎に抽出する属性接点語候補抽出部と、両単語群の間の非類似性に基づく属性特異度を算出する属性特異度算出部と、属性毎の属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、有効とした属性の属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、抽出した接点語を参照して関連図を生成する関連図作成部を設ける。
2012046562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項２】
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を含み、
前記質問情報登録部は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録し、
前記基礎接点語候補抽出部は、抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記属性接点語候補抽出部は、抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出し、
前記属性特異度算出部は、基礎接点語候補と、各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出し、
前記有効属性抽出部は、算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出し、
前記接点語抽出部は、有効属性抽出部で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出し、
前記関連図作成部は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の要求獲得支援システム。
【請求項３】
前記接点語抽出部が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の要求獲得支援システム。
【請求項４】
前記属性特異度算出部が、基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項５】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
前記基礎接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、
前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項６】
前記質問情報登録部は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項７】
前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする請求項２ないし６の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項８】
前記スクリプト出力部が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする請求項２ないし６の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項９】
前記基礎接点語候補抽出部および前記属性接点語候補抽出部は、前記データベース又は前記挿話データベースの種類を、登録された回答者属性に基づき変更して情報を取得する
ことを特徴とする請求項１ないし８の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項１０】
前記基礎接点語候補抽出部および前記属性接点語候補抽出部は、前記データベース又は前記挿話データベースの検索の仕方を、登録された回答者属性に基づき変更して情報を取得する
ことを特徴とする請求項１ないし９の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項１１】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照して、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照して、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出し、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較して適した属性を抽出し、
有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出し、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【請求項１２】
前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする請求項１１記載の要求獲得支援方法。
【請求項１３】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、基礎接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、属性接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１４】
質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一項に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１５】
質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一項に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１６】
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１７】
前記属性特異度算出手段が、基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ように動作させることを特徴とする請求項１６記載の記録媒体。
【請求項１８】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出手段部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ように動作させることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の記録媒体。
【請求項１９】
前記出力手段が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ように動作させることを特徴とする請求項１６ないし１８の何れか一項に記載の記録媒体。
【請求項２０】
前記出力手段が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ように動作させることを特徴とする請求項１６ないし１８の何れか一項に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフトウェアやシステムなどの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を的確に聞き出すためのヒアリングやコミュニケーションの方法を支援する要求獲得支援システム、要求獲得支援手法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発などにおいて、開発するシステムの仕様はシステムの利用者や発注者の様々な要求を充分反映したものであることが求められる。このため、その策定においては、発注者の様々なニーズ、課題、イメージといった要求を聞き出すヒアリングなどの要求獲得作業が行われる。
要求獲得方法及びシステムに関する一例が、特許文献１（特開２００２−１５７３９３号公報）に記載されている。この文献に記載された要求獲得方法では、まず、対象の広告表現を視聴した調査回答者から広告表現の印象に関する質問への発言内容を文脈単位で収集する。次に、予め想定される発言内容を品詞や理由などで分類して類語を集約することで作成された各類語群にそれぞれ特有のコードを付して体系付けた類語辞典を利用して、収集した発言内容を文節単位でコード化する。次に、発言内容のコード毎の出現回数、発言人数、及び連関回数を表した連想図を作成する。このようにシステムを動作させることで、回答者の自然な連想経路や連想の文脈の抽出を容易にしている。
さらに、別の要求獲得方法及びシステムに関する例が、特許文献２（特開２００３−０６７５３５号公報）に記載されている。この文献に記載された要求獲得方法では、あらかじめ、基本質問および割り込みの基準に基づき抽出された割り込み質問を回答者の属性情報や質問対象と関連付けてデータベースとして用意する。質問時に、目的に応じた基本質問および回答パターンに応じた割り込み質問をデータベースから参照して提示して回答を得る。このことで、現状業務などに関する聞き取り調査を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１５７３９３号公報
【特許文献２】特開２００３−０６７５３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
既存の要求獲得手法およびシステムにおける問題点を説明する。特許文献１のように要求の聞き出しを行う方法では、回答者への印象に関する質問への発言内容を連想図に変換することで回答者の自然な連想経路や連想の文脈の把握は支援される。しかし、一つの課題としては、発言内容自体をどのように引き出すかについては言及されておらず、回答者が印象に関する質問について明確なイメージがない場合などでは有効な連想図を得ることが困難である点が挙げられる。その理由は、システム開発に関する要求聞き出しの状況は、特許文献１のように特定の情報を直前に回答者へ提示しその印象を聞き出すような状況ではなく、回答者に過去の経験などに基づいて質問に答えてもらう状況が多い。このような状況では、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出せるように聞き出しを行わないと的確な要求が得られないためである。
さらに、別の課題としては、特許文献２のように要求の聞き出しを行う方法では、過去に有効な回答の得られている質問項目に関する聞き出しは良好に支援できる一方、データベースに有効な質問が登録されていない条件については対応できない。その結果、要求獲得手法としての運用上の実効性が低い点が挙げられる。その理由は、データベースに登録すべき質問は属性情報と質問対象の組み合わせの分だけ必要であるため膨大となり、十分なデータベースの構築が容易ではないためである。
さらに、システムによる聞き出しの支援がより強く求められる場面での適用効果も低い。その理由は、過去に有効な回答の得られている条件での聞き出しは質問者自身に経験として質問のノウハウが蓄積されるためである。この場合、システムによる聞き出し支援のニーズは小さい。なお、このような場面では、利用者は、むしろ新規の質問対象や新規の属性を持つ被験者に対して適切な聞き出しを支援することへのニーズを高く持っている。
本発明は、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者がヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供する。
さらに、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースや業務知識に基づくローカルな辞書情報などを用いずに、接点情報の抽出と接点語を関連付けた関連図を作成することで、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成を可能とする要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る要求獲得支援システムは、質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者がヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、実施の形態の構成を示すブロック図である。
図２は、実施の形態の動作を示す流れ図である。
図３は、実施の形態において基礎接点語候補と各属性接点語候補の単語群の集合的な関係を表すベン図である。
図４は、実施の形態において属性キーワード毎に算出された属性特異度の表の例である。
図５は、実施の形態において有効属性キーワードに関する属性接点語候補から接点語として抽出する単語群の集合的な関係を表すベン図である。
図６は、実施の形態において基礎接点語候補および属性接点語候補から抽出された接点語の単語群の一部を示したリストである。
図７は、実施の形態で得られる関連図の例である。
図８は、実施の形態で得られる関連図の別の例である。
図９は、要求獲得支援システムの構成例を示すブロック図である。
図１０は、要求獲得支援システムの構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１を参照すると、本発明の実施の形態は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、質問情報登録部１０と、基礎接点情報抽出部２０と、属性接点情報抽出部２１と、基礎接点語候補抽出部３０と、属性接点語候補抽出部３１と、属性特異度算出部４０と、有効属性抽出部５０と、接点語抽出部６０と、関連図作成部７０と、スクリプト出力部８０と、挿話データベース１１０と、を含む。
質問情報登録部１０は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する。質問項目情報としては、質問者が得たい内容を直接問う質問文におけるキーワードなどをそのまま引用して入力自体を直接的に質問項目キーワードとして受け付け登録する方法でも良いが、その方法に換えて、入力自体は文章で受け付けその文章を構成する各文に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなすキーワードを抽出することで間接的に質問項目キーワードを登録する方法などでも良い。また、直接的に質問項目キーワードの登録を受けると共に、間接的に質問項目キーワードを抽出する解析を同時的に行い、多数の質問項目キーワードを取得できるようにしても良い。また回答者属性情報としては、回答者の担当業務、役職、年齢、性別などだけでなく、尺度法のアンケートなどで平均値との差が大きい回答が行われた設問に関するキーワードを利用するなど、回答者の特徴を表す情報であれば何でもよい。
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積し、基礎接点情報抽出部２０および属性接点情報抽出部２１からの参照に応じて、要求された情報を提示する。挿話情報は、汎用的に存在する文書であればどのような情報群でもよく、ヒアリング対象の業務に関した文書などである必要はない。典型的な挿話データベース１１０としては、インターネット上の文書やブログ記事、Ｑ＆Ａサイトなどのテキスト群などで良い。また、過去の業務に係るドキュメントを一元的に管理するデータベースなどでもよい。加えて、特別に整理されていない学術論文データベースなどを加えてもよい。
基礎接点情報抽出部２０は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する。基礎接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなどの任意に設定した範囲内に質問項目キーワードが存在するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、基礎接点情報としては、質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。この際、複数の質問項目キーワードを考慮する場合には質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索が使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、基礎接点情報抽出部２０は、抽出した基礎接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する。属性接点情報は、回答者属性情報に関する全ての属性キーワードについて、属性キーワード毎に抽出される。属性接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなどの任意に設定した範囲内に前記各キーワードが共存するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、属性接点情報としては、質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、属性接点情報抽出部２１は、抽出した属性接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
基礎接点語候補抽出部３０は、基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存している単語群を基礎接点語候補として抽出する。基礎接点語候補の抽出方法としては、基礎接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などを用いれば良い。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
属性接点語候補抽出部３１は、属性キーワード毎に抽出された各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存している単語群を属性接点語候補として抽出する。属性接点語候補は、回答者属性情報に関する全ての属性キーワードについて、属性キーワード毎に抽出される。属性接点語候補の抽出方法は、属性接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などを用いれば良い。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
属性特異度算出部４０は、属性キーワード毎に抽出されたそれぞれの属性接点語候補の単語群と基礎接点語候補の単語群との間の非類似性を、属性特異度として算出する。すなわち、属性特異度は全ての属性キーワード毎に抽出される。属性特異度の算出方法としては、基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と考えたときの積集合に対する和集合の割合など単語群の重複性の少なさを利用してもよいし、ベクトル空間法などで得られる類似度と単調減少の関係にある関数や、シソーラスなどを用いた概念の類似性と単調減少の関係にある関数を利用してもよい。なお、基礎接点語および属性接点語に含まれる各接点語に対して同義や類義の異表記を考慮する場合は、同義語および類義語を考慮して属性特異度の算出前にそれぞれの接点語を集約してもよい。同義語や類義語の考慮方法は、一般的な類義語辞書を利用してもよいし、挿話データベース１１０の挿話情報もしくは基礎接点情報や属性接点情報にベクトル空間法やラフ集合などの類似性分析を適用して種々の単語について単語の用例から類語を推測したローカルな辞書を利用してもよい。
有効属性抽出部５０は、全ての属性キーワード毎に抽出された各属性特異度を設定された評価条件に基づいて比較して、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する。
評価条件は、ヒアリングの目的に応じて任意に設定される。
ここで、属性特異度が小さいということは、基礎接点語候補と属性接点語候補の類似性が高い、即ちその属性キーワードが属性を考慮しても接点語候補の変化が少なく質問項目の内容について対象者の属性の特徴に左右されにくいヒアリング時の想起支援に有効な属性キーワードであることを意味する。
他方、属性特異度が大きいということは、基礎接点語候補と属性接点語候補の類似性が低い、即ちその属性キーワードが属性を考慮することで接点語候補が大きく変化し、対象者の属性固有の情報を聞き出すヒアリング時の想起支援に有効な属性キーワードであることを意味する。
このため、属性固有の特徴が反映されることが重視されるヒアリングに適用したい場合の前記評価条件は、「属性特異度が最大のものを抽出する」などが有効である。また、対象者の属性の特徴に左右されにくいヒアリングに適用したい場合の前記評価条件は、「属性特異度が最小のものを抽出する」などが有効である。さらに、属性特異度が大き過ぎる場合は、基礎接点語候補と属性接点語候補の関連が小さ過ぎ、ヒアリング時に話題が質問項目の範疇から外れやすくなるなどの弊害が考えられるため、前記評価条件に閾値を加え、「一定の閾値以下で最大の属性特異度とする」などのパターンも考えられる。
接点語抽出部６０は、有効属性抽出部５０で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する。接点語が複数存在する場合は複数抽出してもよい。接点語の抽出方法は、導かれた属性接点語候補に含まれる各単語群をそのまま活用する方法の他、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する方法や、単語の出現頻度の高いものに限定する方法などでも良い。
関連図作成部７０は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する。関連図は、質問項目毎に抽出された各接点語を並列して表示した表や、質問項目を中心とし、各接点語をノードとしてリンクを結んだグラフなどが適している。
スクリプト出力部８０は、回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する。出力形態は、単純に質問項目毎の関連図を提示する方法の他に、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合は質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する方法などでも良い。また、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目のキーワードに紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する方法などでも良い。
次に、図１及び図２を参照して本発明の実施の形態の全体の動作について説明する。
質問情報登録部１０は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する（ステップＡ１）。
基礎接点情報抽出部２０は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ１で質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する（ステップＡ２）。
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ１で質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと複数登録された属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合を属性キーワード毎に属性接点情報として抽出する（ステップＡ３）。
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として予め又はステップＡ２、ステップＡ３を受けて収集して蓄積し、基礎接点情報抽出部２０および属性接点情報抽出部２１からの参照に応じて、要求された情報を提示する（ステップＡ４）。
基礎接点語候補抽出部３０は、ステップＡ２で抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する（ステップＡ５）。
属性接点語候補抽出部３１は、ステップＡ３で属性キーワード毎に抽出した属性接点情報毎に、各属性接点情報から一つ以上の質問項目キーワードおよび属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードが共存する単語群を属性接点語候補として抽出する（ステップＡ６）。
属性特異度算出部４０は、基礎接点語候補の単語群と、全ての属性キーワード毎に抽出された各属性接点語候補の単語群との間の非類似性を、属性特異度として算出する（ステップＡ７）。
有効属性抽出部５０は、有効属性抽出部５０は、属性キーワード毎に抽出された全ての属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する（ステップＡ８）。
接点語抽出部６０は、ステップＡ８で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する（ステップＡ９）。
関連図作成部７０は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する（ステップＡ１０）。
スクリプト出力部８０は、回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する（ステップＡ１１）。
次に、本発明の実施の形態を、実施例を用いて詳細に説明する。本実施例では、社内のＩＴシステムの改善のために、従業員Ｅｊ（回答者）に対して質問項目ｉに関する情報をヒアリングする際の接点となりうる接点語の関係を可視化した関連図Ｎｉｊを作成し、関連図ＮｉｊをヒアリングスクリプトＳｊ内に埋め込んで質問実施者Ｂに提示する動作を説明する。当該動作では、質問項目情報および回答者属性情報に合わせたスクリプトを質問者に提供し質問者の思いつきに頼らない確実なヒアリングを実現することを目的にできる。
また、ヒアリングスクリプトＳｊを管理する要求獲得支援システムは、ヒアリング支援システムＨとインターネットサーバーＺで構成されるものとする。ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂの持つＰＣ端末上で動作し、入力部及び出力部を介して、質問実施者Ｂが情報を得たい質問項目ｉに関する質問文Ｌｉもしくは質問項目キーワードＱｉ、および従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊの入力と、ヒアリングスクリプトＳｊの提示を実現する。インターネットサーバーＺは、通信ネットワークを介してヒアリング支援システムＨを実装した質問実施者Ｂの持つＰＣ端末と接続されており、ヒアリング支援システムＨからの質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊを用いた検索を可能にする装置である。
質問情報登録部１０、基礎接点情報抽出部２０、属性接点情報抽出部２１、基礎接点語候補抽出部３０、属性接点語候補抽出部３１、属性特異度算出部４０、有効属性抽出部５０、接点語抽出部６０、関連図作成部７０及びスクリプト出力部８０は、ヒアリング支援システムＨ内に、挿話データベース１１０はインターネットサーバーＺ内に含まれている。
この様な手段を備えたヒアリング支援システムＨ、インターネットサーバーＺは以下のような動作をする。
ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂからの質問項目ｉに関する質問文Ｌｉ、および複数の属性キーワードＡｊの入力を受け付ける。受け付けた質問文Ｌｉには、ヒアリング支援システムＨは形態素解析を適用して、名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなすキーワードを質問項目キーワードＱｉとして抽出する。その後、質問文Ｌｉを変換した質問項目キーワードＱｉと、属性キーワードＡｊを登録する。
例えばヒアリングしたい質問項目ｉが「交通費精算システムに関する情報」であった場合、質問文Ｌｉとしては「交通費などの精算に関する不満」などが考えられ、質問項目キーワードＱｉとしては「交通費」、「精算」、「不満」などとなる。また従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊとしては性別である「女性」、年代である「２０代」、担当業務である「営業」などの情報が考えられる。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、登録された任意の質問項目キーワードＱｉから少なくとも一種類以上のキーワードを引用し、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードＱｉが存在する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位１００個のＵＲＬ内の文書群を基礎接点情報Ｖｉ０として抽出する。例えば「交通費精算システムに関する情報」を質問項目ｉとする場合は、「交通費＊精算＊不満」のような検索式でのＷｅｂ検索を実施する。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、登録された任意の質問項目キーワードＱｉから少なくとも一種類以上のキーワードを、回答者の属性キーワードＡｊから一つのキーワードＡｊｔを引用し、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊｔが共存する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位１００個のＵＲＬ内の文書群を属性接点情報Ｖｉｊｔとして抽出する。ヒアリング支援システムＨは、この抽出処理を登録された全てのキーワードＡｊｔについて行い、属性接点情報群Ｖｉｊとする。例えば「交通費精算システムに関する情報」を質問項目ｉとし、キーワードＡｊｔを「女性」、「２０代」、「営業」とする場合は、「女性＊交通費＊精算＊不満」、「２０代＊交通費＊精算＊不満」、「営業＊交通費＊精算＊不満」の各検索式でのＷｅｂ検索を実施し、それぞれの結果を属性接点情報Ｖｉｊｔとする。このとき、ヒアリング支援システムＨは、属性キーワードＡｊｔに基づき、Ｗｅｂ検索エンジン（抽出ルールや抽出技術、方式）を選択するようにしても良い。例えば属性キーワードＡｊｔが「女性」や「２０代」であった場合、当該属性の人間が好んで使用するＷｅｂ検索エンジンを使用する。また、必要に応じて挿話データベースを検索する方法や言語を変換しても良い。例えば、「米国駐在員」などの属性を有する人に対しては、日本語に加え英語でのキーワードを抽出できるように言語を「日本語のみ」から「日本語＋米国語」に変更する。
インターネットサーバーＺは、任意の項目と人間の属性を含む様々な文書群を収集して蓄積し、またＷｅｂ検索エンジンなどの機能も提供することで、ヒアリング支援システムＨの検索操作に応じて、前記文書内で使用される単語が検索時のキーワードや検索式と適合する文書・記事・ＵＲＬを抽出して提示する。なお、Ｗｅｂ検索エンジンは、外部サイトを利用してもよい。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、前記基礎接点情報Ｖｉ０に含まれる文書に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉを除外することで、質問項目キーワードＱｉと共存する単語群を基礎接点語候補Ｗｃｉ０として抽出する。例えば「交通費＊精算＊不満」のような検索式でのＷｅｂ検索の結果のとして得られた記事のひとつに、「・・このシステムは交通費や旅費の精算を面倒な入力作業を必要とせず自動で精算する。営業などのように外出の多い方は助かるはずだ。・・」といった記載がある場合、「旅費」、「面倒」、「入力作業」、「必要とせず」、「外出」、「多い方」、「助かる」などの単語群が接点語候補群Ｗｃｉ０となる。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、前記属性接点情報Ｖｉｊｔ毎に、前記属性接点情報Ｖｉｊｔに含まれる文書に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊｔを除外することで、質問項目キーワードＱｉおよび回答者の属性キーワードＡｊｔと共存する単語群を属性接点語候補Ｗｃｉｊｔとして抽出する。また、属性接点語候補Ｗｃｉｊｔは全ての属性接点情報Ｖｉｊｔ毎に抽出する。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、一例として、前記基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０と個々の属性接点語候補Ｗｃｉｊｔとの間の各単語群の和集合に対する積集合の割合で重複率を算出し、その逆数を属性キーワードＡｊｔの属性特異度Ｉｉｊｔとして算出する。この例では前述の例で、基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０が「交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２３８個の単語群からなり、属性接点語候補Ｗｃｉｊｔが「女性＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２１４個の単語群と「２０代＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２５５個の単語群と「営業＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された１９８個の単語群からなる場合、単語群の集合的な関係が図３のベン図のように関係を有しており、属性特異度Ｉｉｊｋは図４の表のように算出される。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、属性キーワードＡｊｔ毎に算出された各属性特異度Ｉｉｊｔについて、ヒアリングの目的に応じて設定した評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ有効属性キーワードＡｉｊを抽出する。例えば、ヒアリングの目的が少々時間をかけても対象者の実体験等を聞き出すことなどを目的としている場合は対象者ならではの特徴を含む情報の考慮が重視されるため「属性特異度が最大のものを抽出する」ことを評価条件とする。この評価条件を図３、図４の結果に適用すると、破線の円と最も重なりが小さく、属性特異度Ｉｉｊｔが最大である「女性」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。一方ヒアリング可能な人数が少ないなど、対象者固有の情報ではなく比較的代表的な情報を聞き出すことを目的とする場合は、対象者の特徴に左右されないことが重視されるため「属性特異度が最小のものを抽出する」ことを評価条件とする。この評価条件を図３、図４の結果に適用すると、破線の円と最も重なりが大きく、属性特異度Ｉｉｊｔが最小である「２０代」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。他に「属性特異度が１０以下で最大のものを抽出する」などを評価条件とする場合は、図３、図４の結果の場合であれば、Ｉｉｊｔが１０を越えているため「女性」は除外され、残りの内で最大の「営業」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、有効属性キーワードＡｉｊで導かれた属性接点語候補Ｗｃｉｊｔに含まれる各単語群の内、基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語Ｗｉｊとして抽出する。例えば、前述の図３、図４の結果で有効属性キーワードＡｉｊとして「営業」が抽出された場合、単語群の集合的な関係は図５のベン図のように表現することができ、実線で囲まれた属性接点語候補Ｗｃｉｊｔの円の中で、破線で囲まれた基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０の円と重なっているＸの領域に含まれる単語群を除外し、塗りつぶされたＹの領域に含まれる単語群を「営業」に対する接点語Ｗｉｊとして抽出する。また、破線で囲まれた基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０の円の中で、実線で囲まれた属性接点語候補Ｗｃｉｊｔの円と重なっているＸの領域に含まれる単語群を除外し、破線の弧と実線の弧とで囲まれたＺの領域に含まれる単語群を「非営業」に対する接点語Ｗｉｊとして抽出しても良い。図６は有効属性キーワードＡｉｊを「営業」として導かれた属性接点語候補Ｗｃｉｊｔと基礎接点語候補Ｗｃｉｊ０から「営業」に対する接点語Ｗｉｊおよび「非営業」に対する接点語Ｗｉｊとして抽出した単語群の一部を示したリストである。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、質問項目ｉ毎に得られた各接点語Ｗｉｊに基づき、質問項目ｉの質問文Ｌｉを中心とし、各接点語Ｗｉｊをノードとしてリンクで結んだグラフを作成し、これを関連図Ｎｉｊとする。この際、同一の文書や文章から抽出された単語群は枠で囲うなどの工夫を行ってもよい。例えば図６の「営業」に対する接点語Ｗｉｊに基づく関連図Ｎｉｊは図７のような形態に、「非営業」に対する接点語Ｗｉｊに基づく関連図Ｎｉｊは図８のような形態になる。図７、図８から出張や外出が多いと考えられる営業では「タクシー代」など具体的な交通手段や「申請システム」、「使いづらい」などシステム入力時の「不満」に関するキーワードが提示されるのに対し、相対的に出張や外出が少ないと考えられる非営業では「金額」、「調べたり」、「面倒」や、「精算していない」など入力前の作業の「不満」に関するキーワードが提示されるなど、それぞれの属性に合わせた接点語が提示されることが期待できる。
さらに、ヒアリング支援システムＨは、回答を得たい全ての質問項目ｉについて作成した関連図ＮｉｊをヒアリングスクリプトＳｊに埋め込み、質問実施者Ｂが従業員Ｅｊにヒアリングを行う前の場面想定もしくはヒアリング中の補助資料として参照できるように質問実施者Ｂの持つＰＣ端末の画面に出力する。出力形態は、単純に質問項目ｉ毎に前記関連図Ｎｉｊを提示してもよいし、質問項目が異なる関連図Ｎｉｊ間で共通する共通接点語Ｍｊｑが存在する場合は質問項目ｉの質問文Ｌｉと共通接点語Ｍｊｑのみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目ｉが選択された場合に質問項目ｉに関する関連図Ｎｉｊを提示するなどしてもよい。
次に、本発明の実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、質問者が質問したい質問項目について回答者側が持つ接点情報を踏まえて質問者は聞き出しを行うことができるため、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能となる。即ち、事例に合わせて最も効果的なヒアリングを実現することが可能になる。さらに、質問項目間に共通する接点語を踏まえて質問者は話題転換を行うことができるため、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となり、より効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
また、属性キーワードに基づき、Ｗｅｂ検索エンジンを選択することによって、回答者の視点に近いキーワードから、関連図を作成でき、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となる。また、属性キーワードに基づき、挿話データベースの種類を変更することによって、漏れの少ないより効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
次に、要求獲得支援システム、手法およびプログラムの効果について説明する。
一側面から説明すれば、情報処理によって、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能になることである。その理由は、質問したい質問項目に関して効率的なヒアリング進行が期待できる回答者の属性に基づく接点語を抽出し、質問者がヒアリング前および際中に前記接点語を参照可能にすることでヒアリングを支援しているためである。この効果は、本システムが、質問者が得たい内容に関する質問項目キーワードと質問回答者の属性キーワードの登録を受け付け、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積した挿話データベースから、質問項目キーワードが存在する基礎接点情報と、質問項目キーワードと属性キーワードの各一つが少なくとも共存する属性接点情報を属性キーワード毎に抽出し、基礎接点情報と各属性接点情報の非類似性に基づく属性特異度を算出し、各属性特異度の比較によって抽出された属性キーワードによって導かれた属性接点情報に含まれる接点語と質問項目とを関連付けた関連図を作成し、ヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力することによって得られる。
別の側面から説明すれば、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成が可能になることである。その理由は、本システムが、汎用的に存在する文書データベースや一般的な辞書情報のみを利用して接点情報の抽出および接点語を関連付けた関連図を作成することによって、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースやローカルな業務知識に基づく辞書を必要とせずに、接点語を関連付けた関連図を作成しスクリプトに埋め込むことを可能にしているためである。
以上説明したように、本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、任意のデータベースから回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる有用な付加情報として質問項目に適した接点語を取得して、質問者が、回答者にヒアリングを行うことを支援できる。
尚、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態および実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更が有っても構わない。
例えば、１台又は複数台のコンピュータのＣＰＵを要求獲得支援システムとして動作させるプログラムや、当該プログラムが記録された記録媒体も本発明に含まれる。上記プログラムは、図９に例示するように構成され、メモリ上に展開され、質問情報登録手段、挿話データベース、基礎接点情報抽出手段、属性接点情報抽出手段、基礎接点語候補抽出手段、属性接点語候補抽出手段、属性特異度算出手段、有効属性抽出手段、接点語抽出手段、関連図作成手段、スクリプト出力手段などの全て又は一部としてＣＰＵを動作させる。その結果、コンピュータのキーボードなどの入力部を介して入力された質問項目と回答者属性と任意のデータベースとから、関連図を自動的に生成して、質問者に認知可能に提示する。また、要求獲得支援システムの各部は、ハードウェア又は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すれば良い。
また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、情報処理装置のＲＡＭに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
また、図１０に例示するように、サーバ上の記録媒体に前記プログラムを動作可能に記録保持し、サーバのＣＰＵや記憶部を使用して、要求獲得支援に伴う処理を行なってもよい。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。
［付記１］
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
［付記２］
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録部と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する有効属性抽出部と、
有効属性抽出部で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成部と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を備えたことを特徴とする要求獲得支援システム。
［付記３］
前記接点語抽出部が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記４］
前記属性特異度算出部が、基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記５］
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記６］
前記質問情報登録部は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記７］
前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記８］
前記スクリプト出力部が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
［付記９］
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照して、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照して、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出し、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較して適した属性を抽出し、
有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出し、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
［付記１０］
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録し、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出し、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点語候補として抽出し、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出し、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出し、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出し、
抽出した属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出し、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成し、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
［付記１１］
前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１２］
基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１３］
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、基礎接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、属性接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１４］
質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１５］
質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１６］
質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
［付記１７］
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
［付記１８］
情報処理装置の制御部を、
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録手段と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出手段と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出手段と、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する有効属性抽出手段と、
有効属性抽出手段で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成手段と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力手段と、
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
［付記１９］
前記接点語抽出手段が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２０］
前記属性特異度算出手段が、基礎接点語候補に含まれる単語群と各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２１］
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出手段部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２２］
前記質問情報登録手段は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２３］
前記スクリプト出力手段が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２４］
前記スクリプト出力手段が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
［付記２５］
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラムを記録した記録媒体。
本発明は、ソフトウェアやシステムの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を精度良く聞き出すためのヒアリングを支援することが可能になり、手戻りの減少や顧客満足の向上などシステム開発の効率化に関する用途に適用できる。
この出願は、２０１０年１０月６日に出願された日本出願特願２０１０−２２６３９４号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０００９】
１０    質問情報登録部
２０    基礎接点情報抽出部
２１    属性接点情報抽出部
３０    基礎接点語候補抽出部
３１    属性接点語候補抽出部
４０    属性特異度算出部
５０    有効属性抽出部
６０    接点語抽出部
７０    関連図作成部
８０    スクリプト出力部
１１０  挿話データベース
【図１】
2012046562.tif 000003
【図２】
2012046562.tif 000004
【図３】
2012046562.tif 000005
【図４】
2012046562.tif 000006
【図５】
2012046562.tif 000007
【図６】
2012046562.tif 000008
【図７】
2012046562.tif 000009
【図８】
2012046562.tif 000010
【図９】
2012046562.tif 000011
【図１０】
2012046562.tif 000012
【手続補正書】
【提出日】平成25年8月29日(2013.8.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフトウェアやシステムなどの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を的確に聞き出すためのヒアリングやコミュニケーションの方法を支援する要求獲得支援システム、要求獲得支援手法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発などにおいて、開発するシステムの仕様はシステムの利用者や発注者の様々な要求を充分反映したものであることが求められる。このため、その策定においては、発注者の様々なニーズ、課題、イメージといった要求を聞き出すヒアリングなどの要求獲得作業が行われる。
【０００３】
要求獲得方法及びシステムに関する一例が、特許文献１（特開２００２−１５７３９３号公報）に記載されている。この文献に記載された要求獲得方法では、まず、対象の広告表現を視聴した調査回答者から 広告表現の印象に関する質問への発言内容を文脈単位で収集する。次に、予め想定される発言内容を品詞や理由などで分類して類語を集約することで作成された各類語群にそれぞれ特有のコードを付して体系付けた類語辞典を利用して、収集した発言内容を文節単位でコード化する。次に、発言内容のコード毎の出現回数、発言人数、及び連関回数を表した連想図を作成する。このようにシステムを動作させることで、回答者の自然な連想経路や連想の文脈の抽出を容易にしている。
【０００４】
さらに、別の要求獲得方法及びシステムに関する例が、特許文献２（特開２００３−０６７５３５号公報）に記載されている。この文献に記載された要求獲得方法では、あらかじめ、基本質問および割り込みの基準に基づき抽出された割り込み質問を 回答者の属性情報や質問対象と関連付けて データベースとして用意する。質問時に、目的に応じた基本質問 および 回答パターンに応じた割り込み質問 をデータベースから参照して提示して回答を得る。このことで、現状業務などに関する聞き取り調査を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１５７３９３号公報
【特許文献２】特開２００３−０６７５３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
既存の要求獲得手法およびシステムにおける問題点を説明する。特許文献１のように要求の聞き出しを行う方法では、回答者への印象に関する質問への発言内容を連想図に変換することで回答者の自然な連想経路や連想の文脈の把握は支援される。しかし、一つの課題としては、発言内容自体をどのように引き出すかについては言及されておらず、回答者が印象に関する質問について明確なイメージがない場合などでは有効な連想図を得ることが困難である点が挙げられる。その理由は、システム開発に関する要求聞き出しの状況は、特許文献１のように特定の情報を直前に回答者へ提示しその印象を聞き出すような状況ではなく、回答者に過去の経験などに基づいて質問に答えてもらう状況が多い。このような状況では、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出せるように聞き出しを行わないと的確な要求が得られないためである。
【０００７】
さらに、別の課題としては、特許文献２のように要求の聞き出しを行う方法では、過去に有効な回答の得られている質問項目に関する聞き出しは良好に支援できる一方、データベースに有効な質問が登録されていない条件については対応できない。その結果、要求獲得手法としての運用上の実効性が低い点が挙げられる。その理由は、データベースに登録すべき質問は属性情報と質問対象の組み合わせの分だけ必要であるため膨大となり、十分なデータベースの構築が容易ではないためである。
【０００８】
さらに、システムによる聞き出しの支援がより強く求められる場面での適用効果も低い。その理由は、過去に有効な回答の得られている条件での聞き出しは質問者自身に経験として質問のノウハウが蓄積されるためである。この場合、システムによる聞き出し支援のニーズは小さい。なお、このような場面では、利用者は、むしろ新規の質問対象や新規の属性を持つ被験者に対して適切な聞き出しを支援することへのニーズを高く持っている。
【０００９】
本発明は、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者がヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供する。
【００１０】
さらに、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースや業務知識に基づくローカルな辞書情報などを用いずに、接点情報の抽出と接点語を関連付けた関連図を作成することで、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成を可能とする要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る要求獲得支援システムは、質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、回答者に 質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者がヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図３】図３は、実施の形態において基礎接点語候補と各属性接点語候補の単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図４】図４は、実施の形態において属性キーワード毎に算出された属性特異度の表の例を示した説明図である。
【図５】図５は、実施の形態において有効属性キーワードに関する属性接点語候補から接点語として抽出する単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図６】図６は、実施の形態において基礎接点語候補および属性接点語候補から抽出された接点語の単語群の一部を示したリストの説明図である。
【図７】図７は、実施の形態で得られる関連図の例である。
【図８】図８は、実施の形態で得られる関連図の別の例である。
【図９】図９は、要求獲得支援システムの構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、要求獲得支援システムの構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１を参照すると、本発明の実施の形態は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、質問情報登録部１０と、基礎接点情報抽出部２０と、属性接点情報抽出部２１と、基礎接点語候補抽出部３０と、属性接点語候補抽出部３１と、属性特異度算出部４０と、有効属性抽出部５０と、接点語抽出部６０と、関連図作成部７０と、スクリプト出力部８０と、挿話データベース１１０と、を含む。
【００１５】
質問情報登録部１０は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する。質問項目情報としては、質問者が得たい内容を直接問う質問文におけるキーワードなどをそのまま引用して入力自体を直接的に質問項目キーワードとして受け付け登録する方法でも良いが、その方法に換えて、入力自体は文章で受け付けその文章を構成する各文に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなすキーワードを抽出することで 間接的に質問項目キーワードを登録する方法などでも良い。また、直接的に質問項目キーワードの登録を受けると共に、間接的に質問項目キーワードを抽出する解析を同時的に行い、多数の質問項目キーワードを取得できるようにしても良い。また回答者属性情報としては、回答者の担当業務、役職、年齢、性別などだけでなく、尺度法のアンケートなどで平均値との差が大きい回答が行われた設問に関するキーワードを利用するなど、回答者の特徴を表す情報であれば何でもよい。
【００１６】
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積し、基礎接点情報抽出部２０および属性接点情報抽出部２１からの参照に応じて、要求された情報を提示する。挿話情報は、汎用的に存在する文書であればどのような情報群でもよく、ヒアリング対象の業務に関した文書などである必要はない。典型的な挿話データベース１１０としては、インターネット上の文書やブログ記事、Ｑ＆Ａサイトなどのテキスト群などで良い。また、過去の業務に係るドキュメントを一元的に管理するデータベースなどでもよい。加えて、特別に整理されていない学術論文データベースなどを加えてもよい。
【００１７】
基礎接点情報抽出部２０は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を 基礎接点情報として抽出する。基礎接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなどの任意に設定した範囲内に 質問項目キーワードが存在するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、基礎接点情報としては、質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。この際、複数の質問項目キーワードを考慮する場合には質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索が使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、基礎接点情報抽出部２０は、抽出した基礎接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
【００１８】
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと 属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する。属性接点情報は、回答者属性情報に関する全ての属性キーワードについて、属性キーワード毎に抽出される。属性接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなどの任意に設定した範囲内に前記各キーワードが共存するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、属性接点情報としては、質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、属性接点情報抽出部２１は、抽出した属性接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
【００１９】
基礎接点語候補抽出部３０は、基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存している単語群を基礎接点語候補として抽出する。基礎接点語候補の抽出方法としては、基礎接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などを用いれば良い。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
【００２０】
属性接点語候補抽出部３１は、属性キーワード毎に抽出された各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存している単語群を属性接点語候補として抽出する。属性接点語候補は、回答者属性情報に関する全ての属性キーワードについて、属性キーワード毎に抽出される。属性接点語候補の抽出方法は、属性接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などを用いれば良い。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
【００２１】
属性特異度算出部４０は、属性キーワード毎に抽出されたそれぞれの属性接点語候補の単語群と 基礎接点語候補の単語群との間の非類似性を、属性特異度として算出する。すなわち、属性特異度は全ての属性キーワード毎に抽出される。属性特異度の算出方法としては、基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と考えたときの積集合に対する和集合の割合など 単語群の重複性の少なさを利用してもよいし、ベクトル空間法などで得られる類似度と単調減少の関係にある関数や、シソーラスなどを用いた概念の類似性と単調減少の関係にある関数を利用してもよい。なお、基礎接点語および属性接点語に含まれる各接点語に対して 同義や類義の異表記を考慮する場合は、同義語および類義語を考慮して 属性特異度の算出前にそれぞれの接点語を集約してもよい。同義語や類義語の考慮方法は、一般的な類義語辞書を利用してもよいし、挿話データベース１１０の挿話情報もしくは基礎接点情報や属性接点情報にベクトル空間法やラフ集合などの類似性分析を適用して種々の単語について単語の用例から類語を推測したローカルな辞書を利用してもよい。
【００２２】
有効属性抽出部５０は、全ての属性キーワード毎に抽出された各属性特異度を設定された評価条件に基づいて比較して、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する。  
評価条件は、ヒアリングの目的に応じて任意に設定される。  
ここで、属性特異度が小さいということは、基礎接点語候補と属性接点語候補の類似性が高い、即ちその属性キーワードが属性を考慮しても接点語候補の変化が少なく質問項目の内容について対象者の属性の特徴に左右されにくいヒアリング時の想起支援に有効な属性キーワードである ことを意味する。 
他方、属性特異度が大きいということは、基礎接点語候補と属性接点語候補の類似性が低い、即ちその属性キーワードが属性を考慮することで接点語候補が大きく変化し、対象者の属性固有の情報を聞き出すヒアリング時の想起支援に有効な属性キーワードである ことを意味する。 
このため、属性固有の特徴が反映されることが重視されるヒアリングに適用したい場合の前記評価条件は、「属性特異度が最大のものを抽出する」などが有効である。また、対象者の属性の特徴に左右されにくいヒアリングに適用したい場合の前記評価条件は、「属性特異度が最小のものを抽出する」などが有効である。さらに、属性特異度が大き過ぎる場合は、基礎接点語候補と属性接点語候補の関連が小さ過ぎ、ヒアリング時に話題が質問項目の範疇から外れやすくなるなどの弊害が考えられるため、前記評価条件に閾値を加え、「一定の閾値以下で最大の属性特異度とする」などのパターンも考えられる。
【００２３】
接点語抽出部６０は、有効属性抽出部５０で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する。接点語が複数存在する場合は複数抽出してもよい。接点語の抽出方法は、導かれた属性接点語候補に含まれる各単語群をそのまま活用する方法の他、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する方法や、単語の出現頻度の高いものに限定する方法などでも良い。
【００２４】
関連図作成部７０は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する。関連図は、質問項目毎に抽出された各接点語を並列して表示した表や、質問項目を中心とし、各接点語をノードとしてリンクを結んだグラフなどが適している。
【００２５】
スクリプト出力部８０は、回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する。出力形態は、単純に質問項目毎の関連図を提示する方法の他に、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合は質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する方法などでも良い。また、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目のキーワードに紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する方法などでも良い。
【００２６】
次に、図１及び図２を参照して本発明の実施の形態の全体の動作について説明する。  
質問情報登録部１０は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する（ステップＡ１）。  
基礎接点情報抽出部２０は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ１で質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する（ステップＡ２）。  
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ１で質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと 複数登録された属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合を属性キーワード毎に属性接点情報として抽出する（ステップＡ３）。  
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として予め又はステップＡ２、ステップＡ３を受けて収集して蓄積し、基礎接点情報抽出部２０および属性接点情報抽出部２１からの参照に応じて、要求された情報を提示する（ステップＡ４）。  
基礎接点語候補抽出部３０は、ステップＡ２で抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する（ステップＡ５）。  
属性接点語候補抽出部３１は、ステップＡ３で属性キーワード毎に抽出した属性接点情報毎に、各属性接点情報から一つ以上の質問項目キーワードおよび属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードが共存する単語群を属性接点語候補として抽出する（ステップＡ６）。  
属性特異度算出部４０は、基礎接点語候補の単語群と、全ての属性キーワード毎に抽出された各属性接点語候補の単語群との間の非類似性を、属性特異度として算出する（ステップＡ７）。  
有効属性抽出部５０は、有効属性抽出部５０は、属性キーワード毎に抽出された全ての属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する（ステップＡ８）。  
接点語抽出部６０は、ステップＡ８で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する（ステップＡ９）。  
関連図作成部７０は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する（ステップＡ１０）。  
スクリプト出力部８０は、回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する（ステップＡ１１）。
【００２７】
次に、本発明の実施の形態を、実施例を用いて詳細に説明する。本実施例では、社内のＩＴシステムの改善のために、従業員Ｅｊ（回答者）に対して質問項目ｉに関する情報をヒアリングする際の接点となりうる接点語の関係を可視化した関連図Nｉｊを作成し、関連図NｉｊをヒアリングスクリプトSｊ内に埋め込んで質問実施者Ｂに提示する動作を説明する。当該動作では、質問項目情報および回答者属性情報に合わせたスクリプトを質問者に提供し質問者の思いつきに頼らない確実なヒアリングを実現することを目的にできる。
【００２８】
また、ヒアリングスクリプトSｊを管理する要求獲得支援システムは、ヒアリング支援システムＨとインターネットサーバーＺで構成されるものとする。ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂの持つＰＣ端末上で動作し、入力部及び出力部を介して、質問実施者Ｂが情報を得たい質問項目ｉに関する質問文Ｌｉもしくは質問項目キーワードＱｉ、および従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊの入力と、ヒアリングスクリプトSｊの提示を実現する。インターネットサーバーＺは、通信ネットワークを介して ヒアリング支援システムＨを実装した質問実施者Ｂの持つＰＣ端末と接続されており、ヒアリング支援システムＨからの質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊを用いた検索を可能にする装置である。  
質問情報登録部１０、基礎接点情報抽出部２０、属性接点情報抽出部２１、基礎接点語候補抽出部３０、属性接点語候補抽出部３１、属性特異度算出部４０、有効属性抽出部５０、接点語抽出部６０、関連図作成部７０及びスクリプト出力部８０は、ヒアリング支援システムＨ内に、挿話データベース１１０はインターネットサーバーＺ内に含まれている。
【００２９】
この様な手段を備えたヒアリング支援システムＨ、インターネットサーバーＺは以下のような動作をする。  
ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂからの質問項目ｉに関する質問文Ｌｉ、および複数の属性キーワードＡｊの入力を受け付ける。受け付けた質問文Ｌｉには、ヒアリング支援システムＨは形態素解析を適用して、名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなすキーワードを質問項目キーワードＱｉとして抽出する。その後、質問文Ｌｉを変換した質問項目キーワードＱｉと、属性キーワードＡｊを登録する。
【００３０】
例えばヒアリングしたい質問項目ｉが「交通費精算システムに関する情報」であった場合、質問文Ｌｉとしては「交通費などの精算に関する不満」などが考えられ、質問項目キーワードＱｉとしては「交通費」、「精算」、「不満」などとなる。また従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊとしては性別である「女性」、年代である「２０代」、担当業務である「営業」などの情報が考えられる。
【００３１】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、登録された任意の質問項目キーワードＱｉから少なくとも一種類以上のキーワードを引用し、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードＱｉが存在する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位１００個のＵＲＬ内の文書群を基礎接点情報Ｖｉ０として抽出する。例えば「交通費精算システムに関する情報」を質問項目ｉとする場合は、「交通費＊精算＊不満」のような検索式でのＷｅｂ検索を実施する。
【００３２】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、登録された任意の質問項目キーワードＱｉから少なくとも一種類以上のキーワードを、回答者の属性キーワードＡｊから一つのキーワードＡｊｔを引用し、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊｔが共存する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位１００個のＵＲＬ内の文書群を属性接点情報Ｖｉｊｔとして抽出する。ヒアリング支援システムＨは、この抽出処理を 登録された全てのキーワードＡｊｔについて行い、属性接点情報群Ｖｉｊとする。例えば「交通費精算システムに関する情報」を質問項目ｉとし、キーワードＡｊｔを「女性」、「２０代」、「営業」とする場合は、「女性＊交通費＊精算＊不満」、「２０代＊交通費＊精算＊不満」、「営業＊交通費＊精算＊不満」の各検索式でのＷｅｂ検索を実施し、それぞれの結果を属性接点情報Ｖｉｊｔとする。このとき、ヒアリング支援システムＨは、属性キーワードＡｊｔに基づき、Ｗｅｂ検索エンジン（抽出ルールや抽出技術、方式）を選択するようにしても良い。例えば属性キーワードＡｊｔが「女性」や「２０代」であった場合、当該属性の人間が好んで使用するＷｅｂ検索エンジンを使用する。また、必要に応じて挿話データベースを検索する方法や言語を変換しても良い。例えば、「米国駐在員」などの属性を有する人に対しては、日本語に加え英語でのキーワードを抽出できるように言語を「日本語のみ」から「日本語＋米国語」に変更する。
【００３３】
インターネットサーバーＺは、任意の項目と人間の属性を含む様々な文書群を収集して蓄積し、またＷｅｂ検索エンジンなどの機能も提供することで、ヒアリング支援システムＨの検索操作に応じて、前記文書内で使用される単語が検索時のキーワードや検索式と適合する文書・記事・ＵＲＬを抽出して提示する。なお、Ｗｅｂ検索エンジンは、外部サイトを利用してもよい。
【００３４】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、前記基礎接点情報Ｖｉ０に含まれる文書に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉを除外することで、質問項目キーワードＱｉと共存する単語群を基礎接点語候補Wｃｉ０として抽出する。例えば「交通費＊精算＊不満」のような検索式でのＷｅｂ検索の結果のとして得られた記事のひとつに、「・・このシステムは交通費や旅費の精算を面倒な入力作業を必要とせず自動で精算する。営業などのように外出の多い方は助かるはずだ。・・」といった記載がある場合、「旅費」、「面倒」、「入力作業」、「必要とせず」、「外出」、「多い方」、「助かる」などの単語群が接点語候補群Wｃｉ０となる。
【００３５】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、前記属性接点情報Ｖｉｊｔ毎に、前記属性接点情報Ｖｉｊｔに含まれる文書に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊｔを除外することで、質問項目キーワードＱｉおよび回答者の属性キーワードＡｊｔと共存する単語群を属性接点語候補Wｃｉｊｔとして抽出する。また、属性接点語候補Wｃｉｊｔは全ての属性接点情報Ｖｉｊｔ毎に抽出する。
【００３６】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、一例として、前記基礎接点語候補Wｃｉｊ０と個々の属性接点語候補Wｃｉｊｔとの間の各単語群の和集合に対する積集合の割合で重複率を算出し、その逆数を属性キーワードＡｊｔの属性特異度Ｉｉｊｔとして算出する。この例では前述の例で、基礎接点語候補Wｃｉｊ０が「交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２３８個の単語群からなり、属性接点語候補Wｃｉｊｔが「女性＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２１４個の単語群と「２０代＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された２５５個の単語群と「営業＊交通費＊精算＊不満」の検索式でのＷｅｂ検索結果から抽出された１９８個の単語群からなる場合、単語群の集合的な関係が図３のベン図のように関係を有しており、属性特異度Ｉｉｊtは図４の表のように算出される。
【００３７】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、属性キーワードＡｊｔ毎に算出された各属性特異度Ｉｉｊｔについて、ヒアリングの目的に応じて設定した評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ有効属性キーワードＡｉｊを抽出する。例えば、ヒアリングの目的が少々時間をかけても対象者の実体験等を聞き出すことなどを目的としている場合は対象者ならではの特徴を含む情報の考慮が重視されるため「属性特異度が最大のものを抽出する」ことを評価条件とする。この評価条件を図３、図４の結果に適用すると、破線の円と最も重なりが小さく、属性特異度Ｉｉｊｔが最大である「営業」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。一方ヒアリング可能な人数が少ないなど、対象者固有の情報ではなく比較的代表的な情報を聞き出すことを目的とする場合は、対象者の特徴に左右されないことが重視されるため「属性特異度が最小のものを抽出する」ことを評価条件とする。この評価条件を図３、図４の結果に適用すると、破線の円と最も重なりが大きく、属性特異度Ｉｉｊｔが最小である「２０代」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。他に「属性特異度が１０以下で最大のものを抽出する」などを評価条件とする場合は、図３、図４の結果の場合であれば、Ｉｉｊｔが１０を越えているため「営業」は除外され、残りの内で最大の「女性」という属性キーワードＡｊｔが有効属性キーワードＡｉｊとして抽出される。
【００３８】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、有効属性キーワードＡｉｊで導かれた属性接点語候補Wｃｉｊｔに含まれる各単語群の内、基礎接点語候補Wｃｉｊ０にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語Wｉｊとして抽出する。例えば、前述の図３、図４の結果で有効属性キーワードＡｉｊとして「営業」が抽出された場合、単語群の集合的な関係は図５のベン図のように表現することができ、実線で囲まれた属性接点語候補Wｃｉｊｔの円の中で、破線で囲まれた基礎接点語候補Wｃｉｊ０の円と重なっているＸの領域に含まれる単語群を除外し、塗りつぶされたＹの領域に含まれる単語群を「営業」に対する接点語Wｉｊとして抽出する。また、破線で囲まれた基礎接点語候補Wｃｉｊ０の円の中で、実線で囲まれた属性接点語候補Wｃｉｊｔの円と重なっているＸの領域に含まれる単語群を除外し、破線の弧と実線の弧とで囲まれたＺの領域に含まれる単語群を「非営業」に対する接点語Wｉｊとして抽出しても良い。図６は有効属性キーワードＡｉｊを「営業」として導かれた属性接点語候補Wｃｉｊｔと基礎接点語候補Wｃｉｊ０から「営業」に対する接点語Wｉｊおよび「非営業」に対する接点語Wｉｊとして抽出した単語群の一部を示したリストである。
【００３９】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、質問項目ｉ毎に得られた各接点語Wｉｊに基づき、質問項目ｉの質問文Ｌｉを中心とし、各接点語Wｉｊをノードとしてリンクで結んだグラフを作成し、これを関連図Ｎｉｊとする。この際、同一の文書や文章から抽出された単語群は枠で囲うなどの工夫を行ってもよい。例えば図６の「営業」に対する接点語Wｉｊに基づく関連図Ｎｉｊは図７のような形態に、「非営業」に対する接点語Wｉｊに基づく関連図Ｎｉｊは図８のような形態になる。図７、図８から出張や外出が多いと考えられる営業では「タクシー代」など具体的な交通手段や「申請システム」、「使いづらい」などシステム入力時の「不満」に関するキーワードが提示されるのに対し、相対的に出張や外出が少ないと考えられる非営業では「金額」、「調べたり」、「面倒」や、「精算していない」など入力前の作業の「不満」に関するキーワードが提示されるなど、それぞれの属性に合わせた接点語が提示されることが期待できる。
【００４０】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、回答を得たい全ての質問項目ｉについて作成した関連図ＮｉｊをヒアリングスクリプトSｊに埋め込み、質問実施者Ｂが従業員Ｅｊにヒアリングを行う前の場面想定もしくはヒアリング中の補助資料として参照できるように質問実施者Ｂの持つＰＣ端末の画面に出力する。出力形態は、単純に質問項目ｉ毎に前記関連図Ｎｉｊを提示してもよいし、質問項目が異なる関連図Ｎｉｊ間で共通する共通接点語Ｍｊｑが存在する場合は質問項目ｉの質問文Ｌｉと共通接点語Ｍｊｑのみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目ｉが選択された場合に質問項目ｉに関する関連図Ｎｉｊを提示するなどしてもよい。
【００４１】
次に、本発明の実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、質問者が質問したい質問項目について回答者側が持つ接点情報を踏まえて質問者は聞き出しを行うことができるため、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能となる。即ち、事例に合わせて最も効果的なヒアリングを実現することが可能になる。さらに、質問項目間に共通する接点語を踏まえて質問者は話題転換を行うことができるため、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となり、より効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
【００４２】
また、属性キーワードに基づき、Ｗｅｂ検索エンジンを選択することによって、回答者の視点に近いキーワードから、関連図を作成でき、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となる。また、属性キーワードに基づき、挿話データベースの種類を変更することによって、漏れの少ないより効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
【００４３】
次に、要求獲得支援システム、手法およびプログラムの効果について説明する。  
一側面から説明すれば、情報処理によって、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能になることである。その理由は、質問したい質問項目に関して効率的なヒアリング進行が期待できる回答者の属性に基づく接点語を抽出し、質問者がヒアリング前および際中に前記接点語を参照可能にすることでヒアリングを支援しているためである。この効果は、本システムが、質問者が得たい内容に関する質問項目キーワードと質問回答者の属性キーワードの登録を受け付け、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積した挿話データベースから、質問項目キーワードが存在する基礎接点情報と、質問項目キーワードと属性キーワードの各一つが少なくとも共存する属性接点情報を属性キーワード毎に抽出し、基礎接点情報と各属性接点情報の非類似性に基づく属性特異度を算出し、各属性特異度の比較によって抽出された属性キーワードによって導かれた属性接点情報に含まれる接点語と質問項目とを関連付けた関連図を作成し、ヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力することによって得られる。
【００４４】
別の側面から説明すれば、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成が可能になることである。その理由は、本システムが、汎用的に存在する文書データベースや一般的な辞書情報のみを利用して接点情報の抽出および接点語を関連付けた関連図を作成することによって、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースやローカルな業務知識に基づく辞書を必要とせずに、接点語を関連付けた関連図を作成しスクリプトに埋め込むことを可能にしているためである。
【００４５】
以上説明したように、本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、任意のデータベースから回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる有用な付加情報として質問項目に適した接点語を取得して、質問者が、回答者にヒアリングを行うことを支援できる。
【００４６】
尚、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態および実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更が有っても構わない。
【００４７】
例えば、１台又は複数台のコンピュータのＣＰＵを要求獲得支援システムとして動作させるプログラムや、当該プログラムが記録された記録媒体も本発明に含まれる。上記プログラムは、図９に例示するように構成され、メモリ上に展開され、質問情報登録手段、挿話データベース、基礎接点情報抽出手段、属性接点情報抽出手段、基礎接点語候補抽出手段、属性接点語候補抽出手段、属性特異度算出手段、有効属性抽出手段、接点語抽出手段、関連図作成手段、スクリプト出力手段などの全て又は一部としてＣＰＵを動作させる。その結果、コンピュータのキーボードなどの入力部を介して入力された質問項目と回答者属性と任意のデータベースとから、関連図を自動的に生成して、質問者に認知可能に提示する。また、要求獲得支援システムの各部は、ハードウェア又は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すれば良い。
【００４８】
また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、情報処理装置のＲＡＭに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【００４９】
また、図１０に例示するように、サーバ上の記録媒体に前記プログラムを動作可能に記録保持し、サーバのＣＰＵや記憶部を使用して、要求獲得支援に伴う処理を行なってもよい。
【００５０】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。  
［付記１］
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
【００５１】
[付記２]
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録部と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する有効属性抽出部と、
有効属性抽出部で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成部と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を備えたことを特徴とする要求獲得支援システム。
【００５２】
[付記３]
前記接点語抽出部が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５３】
[付記４]
前記属性特異度算出部が、基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５４】
[付記５]
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５５】
[付記６]
前記質問情報登録部は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した  単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５６】
[付記７]
前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５７】
[付記８]
前記スクリプト出力部が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５８】
[付記９]
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照して、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照して、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出し、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較して適した属性を抽出し、
有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出し、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【００５９】
[付記１０]
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録し、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出し、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点語候補として抽出し、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出し、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出し、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出し、
抽出した属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出し、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成し、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【００６０】
[付記１１]
前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６１】
[付記１２]
基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６２】
[付記１３]
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、基礎接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索 または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、属性接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６３】
[付記１４]
質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した  単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６４】
[付記１５]
質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６５】
[付記１６]
質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６６】
[付記１７]
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【００６７】
[付記１８]
情報処理装置の制御部を、
質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録手段と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出手段と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出手段と、
抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
基礎接点語候補と各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出する有効属性抽出手段と、
有効属性抽出手段で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成手段と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力手段と、
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【００６８】
[付記１９]
前記接点語抽出手段が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００６９】
[付記２０]
前記属性特異度算出手段が、基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７０】
[付記２１]
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出手段部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７１】
[付記２２]
前記質問情報登録手段は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７２】
[付記２３]
前記スクリプト出力手段が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７３】
[付記２４]
前記スクリプト出力手段が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７４】
[付記２５]
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラムを記録した記録媒体。
【００７５】
本発明は、ソフトウェアやシステムの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を精度良く聞き出すためのヒアリングを支援することが可能になり、手戻りの減少や顧客満足の向上などシステム開発の効率化に関する用途に適用できる。
【００７６】
この出願は、２０１０年１０月６日に出願された日本出願特願２０１０−２２６３９４号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００７７】
１０    質問情報登録部
２０    基礎接点情報抽出部
２１    属性接点情報抽出部
３０    基礎接点語候補抽出部
３１    属性接点語候補抽出部
４０    属性特異度算出部
５０    有効属性抽出部
６０    接点語抽出部
７０    関連図作成部
８０    スクリプト出力部
１１０  挿話データベース
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出部と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出部と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項２】
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードが存在する挿話情報の集合を基礎接点情報として抽出する基礎接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが存在する挿話情報の集合を属性毎に属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
回答を得たい質問項目毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を含み、
前記質問情報登録部は、質問者が得たい質問項目に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する複数の回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録し、
前記基礎接点語候補抽出部は、抽出した基礎接点情報から、一つ以上の質問項目キーワードと共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記属性接点語候補抽出部は、抽出した各属性接点情報から、一つ以上の質問項目キーワード、および属性接点情報の抽出に利用した各属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出し、
前記属性特異度算出部は、基礎接点語候補と、各属性接点語候補との間の単語群の非類似性に基づく属性特異度を算出し、
前記有効属性抽出部は、算出した属性毎の各属性特異度を任意に設定された評価条件に基づいて比較し、より最適な特異度を持つ属性キーワードを抽出し、
前記接点語抽出部は、有効属性抽出部で抽出された属性キーワードで導かれた属性接点語候補から接点語を抽出し、
前記関連図作成部は、回答を得たい質問項目毎に抽出された各接点語について、質問項目と各接点語の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する
ことを特徴とする請求項１記載の要求獲得支援システム。
【請求項３】
前記接点語抽出部が、前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の要求獲得支援システム。
【請求項４】
前記属性特異度算出部が、基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ことを特徴とする請求項１ないし３の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項５】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
前記基礎接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、
前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項６】
前記質問情報登録部は、質問情報を文章の形態で受け付け、当該文章を構成する各文に形態素解析を適用して単独で意味をなす単語群を抽出し、抽出した  単語群を質問項目もしくは回答者属性として登録する
ことを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項７】
前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする請求項２ないし６の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項８】
前記スクリプト出力部が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする請求項２ないし６の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項９】
前記基礎接点語候補抽出部および前記属性接点語候補抽出部は、前記データベース又は前記挿話データベースの種類を、登録された回答者属性に基づき変更して情報を取得する
ことを特徴とする請求項１ないし８の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項１０】
前記基礎接点語候補抽出部および前記属性接点語候補抽出部は、前記データベース又は前記挿話データベースの検索の仕方を、登録された回答者属性に基づき変更して情報を取得する
ことを特徴とする請求項１ないし９の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項１１】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照して、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照して、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出し、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較して適した属性を抽出し、
有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出し、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【請求項１２】
前記属性接点語候補に含まれる各単語群から基礎接点語候補にも含まれる単語群を除外することで、抽出された属性との関連が少ない単語群を削減し、残った語を接点語として抽出する
ことを特徴とする請求項１１記載の要求獲得支援方法。
【請求項１３】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、基礎接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索 または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、属性接点語候補の抽出では、前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１４】
質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一項に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１５】
質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ことを特徴とする請求項１１ないし１３の何れか一項に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１６】
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目を成している単語を含む情報を参照し、質問項目の単語と共存する単語群を基礎接点語候補として抽出する基礎接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記基礎接点語候補の単語群とそれぞれの属性接点語候補の単語群との間の非類似性に基づく属性特異度をそれぞれ算出する属性特異度算出手段と、
算出した属性毎の前記属性特異度を比較し、適した属性を抽出する有効属性抽出手段と、
抽出した有効とした属性に関する属性接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
抽出した接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【請求項１７】
前記属性特異度算出手段が、基礎接点語候補に含まれる単語群と 各属性接点語候補に含まれる各単語群とを集合と捉え、積集合に対する和集合の割合に基づき、対比した両単語群の重複性の少なさを属性特異度の指標として特異度を算定する
ように動作させることを特徴とする請求項１６記載のプログラム。
【請求項１８】
前記データベース又は前記挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、前記基礎接点語候補抽出手段部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードのＷｅｂ検索、または複数の質問項目キーワードに対する質問項目キーワード間のＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を基礎接点情報として抽出し、前記属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出する
ように動作させることを特徴とする請求項１６又は１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
前記出力手段が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する
ように動作させることを特徴とする請求項１６ないし１８の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項２０】
前記出力手段が、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目の単語に紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する
ように動作させることを特徴とする請求項１６ないし１８の何れか一項に記載のプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
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【国際調査報告】
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