(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
要求情報を入力する要求情報入力部と、
前記要求情報を所定の分類ルールによって要求カテゴリに分類する要求情報分類部と、
前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出する要求情報評価部と、
過去の少なくともインタビュー前の獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュー方法、および、少なくともインタビュー後の獲得した要求実績とインタビューの成否情報を入力するインタビュー実績入力部と、
前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績から要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出し、前記要求実績の状態評価値と各質問文とインタビュー方法とインタビューの成否情報とを対応させることによりインタビュー方法毎の要求獲得実績の状態評価値を算出するスキル実績評価部と、
前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュー方法とインタビュー成否情報との関係を蓄積したインタビュー性能データベースと、
各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンから、要求情報の状態に応じたインタビュー方法をインタビュー性能データベースに照会し、要求カテゴリ毎にインタビュー手順書を生成する手順書生成部と、
を具備することを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項２】
要求情報の入力を可能にする要求情報入力部と、
前記要求情報を任意の分類ルールによって要求カテゴリに分類する要求情報分類部と、
分類した前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出する要求情報評価部と、
過去のインタビュー実績として、インタビュー前に獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュースキル（質問時の利用技法）、インタビュー後に獲得できた要求実績、インタビューの成否情報の入力を可能にするインタビュー実績入力部と、
前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績について要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出し、前記要求カテゴリで利用された各質問文とインタビュースキルおよびインタビューの成否情報とを対応させることで、インタビュースキル毎の要求獲得実績の状態評価値を算出するスキル実績評価部と、
前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュースキルおよびその組み合わせとインタビュー成否との関係性を抽出し参照可能にするスキル性能データベースと、
各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンについて、要求情報の状態の改善に最も効果の大きいと見込まれるインタビュースキルもしくはその組み合わせをスキル性能データベースに照会し、各要求カテゴリ毎に参照したインタビュースキルを組み合わせてインタビューアが用いる効果的な質問技法を反映したインタビュー手順書を自動生成する手順書生成部と、
インタビュー手順書を出力するインタビュー手順書出力部と、
を備えたことを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項３】
前記スキル性能データベースにおける前記関係性の抽出方法は、蓄積した複数のインタビュー実績情報から、インタビューを成功と判定した事例だけを複数抽出し、インタビュー前の要求情報の状態評価値ベクトルのユークリッド距離を非類似性の指標としたクラスタリングにより、事例を複数のクラスタに分類し、クラスタ毎にインタビューでの利用頻度が高いインタビュースキルを抽出することを特徴とする請求項２に記載の要求獲得支援システム。
【請求項４】
前記スキル性能データベースにおける前記関係性の抽出方法は、蓄積した複数のインタビュー実績情報から、インタビューを成功と判定した事例だけを複数抽出し、インタビュー前の要求情報の状態評価値ベクトルのユークリッド距離を非類似性の指標としたクラスタリングにより、事例を複数のクラスタに分類し、クラスタ毎にラフ集合を利用して状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させるインタビュースキルの組み合わせを抽出することを特徴とする請求項２に記載の要求獲得支援システム。
【請求項５】
前記スキル性能データベースにおける前記関係性の抽出方法は、インタビューの成否を目的変数、各評価項目の状態評価値および各技法の利用の有無を説明変数とした回帰木分析によって、状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させるインタビュースキルの組み合わせを抽出することを特徴とする請求項２に記載の要求獲得支援システム。
【請求項６】
前記スキル実績評価部は、前記インタビュー実績入力部からインタビュースキルを取得せずに、前記要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文に含まれる単語の特徴に基づき、利用されたインタビュースキルを推測し、状態評価値を算出することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項７】
前記要求情報評価部および前記スキル実績評価部における状態評価値の算出は、要求情報の評価軸として曖昧性又は潜在性について、評価指標で数値化もしくはランク分けによって行うことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項８】
情報処理システムを用いて、システム発注者から得た要求情報を入力し、前記要求情報を所定の分類ルールによって要求カテゴリに分類処理し、前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出処理すると共に、
過去の少なくともインタビュー前の獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュー方法、および、少なくともインタビュー後の獲得した要求実績とインタビューの成否情報を入力し、
前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績から要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出し、前記要求実績の状態評価値と各質問文とインタビュー方法とインタビューの成否情報とを対応させることによりインタビュー方法毎の要求獲得実績の状態評価値を算出処理し、
前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュー方法とインタビュー成否情報との関係を演算処理してその結果を蓄積し、
各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンから、要求情報の状態に応じたインタビュー方法を前記累積した情報から照会し、要求カテゴリ毎にインタビュー手順書を生成する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【請求項９】
情報処理システムに、システム発注者から得た要求情報、および、過去のインタビュー実績として、インタビュー前に獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュースキル（質問時の利用技法）、インタビュー後に獲得できた要求実績、インタビューの成否情報の入力し、
前記要求情報を任意の分類ルールによって要求カテゴリに分類処理し、分類した前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出処理すると共に、
前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績について要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出処理し、前記要求カテゴリで利用された各質問文とインタビュースキルおよびインタビューの成否情報とを対応させることで、インタビュースキル毎の要求獲得実績の状態評価値を算出処理し、
前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュースキルおよびその組み合わせとインタビュー成否との関係性を抽出して参照可能にし、
各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンについて、要求情報の状態の改善に最も効果の大きいと見込まれるインタビュースキルもしくはその組み合わせを前記累積した情報から照会し、各要求カテゴリ毎に参照したインタビュースキルを組み合わせてインタビューアが用いる効果的な質問技法を反映したインタビュー手順書を自動生成し、
入力された情報に基づいたインタビュー手順書を出力可能とすることを特徴とする要求獲得支援方法。
【請求項１０】
前記関係性の抽出方法は、蓄積した複数のインタビュー実績情報から、インタビューを成功と判定した事例を複数抽出し、インタビュー前の要求情報の状態評価値ベクトルのユークリッド距離を非類似性の指標としたクラスタリングにより、事例を複数のクラスタに分類し、クラスタ毎にインタビューでの利用頻度が高いインタビュースキルを抽出することを特徴とする請求項９に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１１】
前記関係性の抽出方法は、蓄積した複数のインタビュー実績情報から、インタビューを成功と判定した事例を複数抽出し、インタビュー前の要求情報の状態評価値ベクトルのユークリッド距離を非類似性の指標としたクラスタリングにより、事例を複数のクラスタに分類し、クラスタ毎にラフ集合を利用して状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させるインタビュースキルの組み合わせを抽出することを特徴とする請求項９に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１２】
前記関係性の抽出方法は、インタビューの成否を目的変数、各評価項目の状態評価値および各技法の利用の有無を説明変数とした回帰木分析によって、状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させるインタビュースキルの組み合わせを抽出することを特徴とする請求項９に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１３】
要求獲得実績の状態評価値は、前記要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文に含まれる単語の特徴に基づき、利用されたインタビュースキルを推測し、状態評価値を算出することを特徴とする請求項８ないし１２のいずれか一項に記載の要求獲得支援方法。
【請求項１４】
要求情報および要求実績における状態評価値の前記両算出処理では、要求情報の評価軸として曖昧性又は潜在性について、評価指標で数値化もしくはランク分けによって行うことを特徴とする請求項８ないし１３のいずれか一項に記載の要求獲得支援方法。
【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方法およびそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発において、開発するシステムの仕様が発注者の様々な要求を充分反映させたものとすることを求められるため、その仕様の策定においては、発注者の様々なニーズや課題などの要求を抽出する要求獲得という作業が行われる。
【０００３】
関連するシステム開発における要求獲得方法及び装置の一例が、特許文献１に記載されている。この公開公報に記載された要求獲得方法では、発注者によって提示される書面から要求を自然言語処理で解釈し、機能部品ライブラリ−から適切な部品を選択し利用する機能部品検索支援、類似要求仕様書及び機能仕様書を参照できる類似仕様書検索支援、所定の人物と迅速にコミュニケ−ションをとるためのコミュニケーション手段選択支援を行なっている。加えて、要求された機能モデルを構築し、模擬実行により機能モデルの妥当性を判断してフィードバックし、最終的な要求定義に反映させることで、要求定義作業の効率と質を向上させることができる要求定義支援装置を得ている。
【０００４】
さらに、別のシステム開発における要求獲得方法及びシステムに関する例が、特許文献２に記載されている。この公開公報に記載されたシステム開発における要求獲得方法は、システム開発の前段階にＵＭＬ（Unified Modeling Language）を用いて開発システムの必要機能を表現するユースケース図および基本機能の概要及び基本的な処理の流れを含むユースケース記述を作成し、要求される機能に基づいて、アクティビティ図又はシーケンス図を作成し、操作部の操作により入力された文字とともに表示することで、要求定義の段階で要求される機能の洗い出し、要求される機能の不明点の明確化、顧客と開発者との考え方の意識あわせを行い顧客の要求をより明確かつより具体的にシステム開発に取り込む。
【０００５】
さらに、別のシステム開発における要求獲得方法及びシステムの例が、特許文献３に記載されている。この公報に記載されたシステム開発における要求獲得方法は、発注者からの要求仕様知識をグラフ構造で記述して知識ベースに基づいた解析を行い、記述作業の支援や要求仕様知識の補完の必要性の判断と、必要な助言やインタビュー質問を生成・表示することで、あいまいで漠然とした要求仕様知識を明確に把握する。
【０００６】
また、インタビューによって得られた情報の自然言語解析に基づく技術は、例えば特許文献４に記載されている。この公開公報に記載された技術は、システム開発のインタビューではないものの、被験者に対する前回と今回のインタビュー結果の差を解析し、次回のインタビュー時に行なう質問を、データベース内に予め蓄えられている質問の用例の中から選択する。なお、このように質問文をインタビューアに示したとしても、インタビューアがインタビューの質問文の意図（目的）を理解していない場合には、効果は薄い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平４−２９９７３５号公報
【特許文献２】特開２００７−２３３９０５号公報
【特許文献３】特開平２−２４５８２７号公報
【特許文献４】特開２００７−１０９０２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述のシステム開発における要求獲得方法及びシステムにおける第一の課題としては、特許文献1および２のように要件定義を行う方法では、メールか電話かといった適切なコミュニケーション媒体の把握や、要求を引き出す際の一般的な手順の把握は支援されるが、どのようにコミュニケーションを取るかについては一律の方法しか提示されておらず、必要な要求の網羅性や具体性を安定的に確保することが困難となることが考えられる。  
その理由は、要求抽出を阻害する要因や原因は事例によって異なり、要求に対して発注者自体が自身の要求を把握できず要求が潜在化している場合や具体的な想定が無く曖昧化している場合、見栄や社会的な立場によるバイアスで本音が隠されている場合など様々なケースが考えられるため、それぞれの事例に合わせたコミュニケーションスキルを事例に合わせて使い分ける必要が有るためである。  
また多数存在するコミュニケーションスキルを事例に合わせて使い分けることは個人の能力への依存性が高く、これらのノウハウの伝承も容易ではないため、特に熟練していない担当者においてこの課題が顕著に表れる事が想定される。  
さらに、システム開発における要求獲得方法及びシステムにおける第二の課題としては、特許文献３のように要件定義を行う方法では、要求に関して不足している情報の把握は支援されるが、不足し補完を必要とする内容を過去の類似事例に基づき分析しており、十分な要求の網羅性を確保することが困難となることが考えられる。  
その理由は、システム開発における要求は事例による相違が大きく、過去の類似事例からの推定だけでは類似事例にない要求を見逃してしまうためである。
【０００９】
本発明の目的は、システム発注者から発行される提案依頼書の初期要求や顧客との対話によって得られた要求などの要求情報を、要求の内容によって分類し、分類した各要求情報の状態を評価し、過去のインタビュー実績に基づきインタビュースキル毎の要求情報の獲得実績の評価結果を累積したデータベースに、各要求情報の状態のパターンに対して最適なインタビュースキルおよびその組み合わせを参照し、インタビュー手順書を提示することによって、多くの開発者のノウハウを集合知として形式知化し、経験の少ない開発者でも要求の内容や状態に合わせて最も網羅性や具体性を高める効果が期待できるインタビュースキルをインタビューに反映させることを可能にし、第一の課題を解決することである。
【００１０】
さらに、要求情報を個別の内容ではなく、インタビュー前に獲得している要求情報のパターンに対する各インタビュースキルの要求の獲得実績から、有効性の高いインタビュースキルで構成したインタビューを実施することで、個別の事例特有の要求などの獲得確率を高めることを可能にし、第二の課題を解決することである。
【００１１】
即ち、本発明は、上記課題を解決し、網羅性や具体性などを考慮した効果の高い要求獲得に用いられるインタビューを可能とする要求獲得支援システムおよび要求獲得支援方法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】
【００１２】
本発明に係る要求獲得支援システムは、要求情報を入力する要求情報入力部と、前記要求情報を所定の分類ルールによって要求カテゴリに分類する要求情報分類部と、前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出する要求情報評価部と、過去の少なくともインタビュー前の獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュー方法、および、少なくともインタビュー後の獲得した要求実績とインタビューの成否情報を入力するインタビュー実績入力部と、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績から要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出し、前記要求実績の状態評価値と各質問文とインタビュー方法とインタビューの成否情報とを対応させることによりインタビュー方法毎の要求獲得実績の状態評価値を算出するスキル実績評価部と、前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュー方法とインタビュー成否情報との関係を蓄積したインタビュー性能データベースと、各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンから、要求情報の状態に応じたインタビュー方法をインタビュー性能データベースに照会し、要求カテゴリ毎にインタビュー手順書を生成する手順書生成部と、を具備することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る要求獲得支援方法は、情報処理システムを用いて、システム発注者から得た要求情報を入力し、前記要求情報を所定の分類ルールによって要求カテゴリに分類処理し、前記要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出処理すると共に、過去の少なくともインタビュー前の獲得済みの要求実績、要求カテゴリ毎に利用されたインタビューの各質問文とインタビュー方法、および、少なくともインタビュー後の獲得した要求実績とインタビューの成否情報を入力し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績および前記インタビュー後に獲得できた要求実績から要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出し、前記要求実績の状態評価値と各質問文とインタビュー方法とインタビューの成否情報とを対応させることによりインタビュー方法毎の要求獲得実績の状態評価値を算出処理し、前記要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュー方法とインタビュー成否情報との関係を演算処理してその結果を蓄積し、各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンから、要求情報の状態に応じたインタビュー方法を前記累積した情報から照会し、要求カテゴリ毎にインタビュー手順書を生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、網羅性や具体性などを考慮した効果の高い要求獲得に用いられるインタビューを可能とする要求獲得支援システムおよび要求獲得支援方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明を実施するための実施の一形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明を実施するための実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】システム開発案件ｘに関する提案依頼書に基づく初期要求情報Ｒｘの例を示す説明図である。
【図４】システム開発案件ｘに関する提案依頼書に基づく初期要求情報Ｒｘをテキスト化した例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明を実施するための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、本発明の実施一形態における要求獲得支援システムが記載されている。要求獲得支援システムは、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、要求情報入力部１０と、要求情報分類部２０と、要求情報評価部３０と、インタビュー実績入力部４０と、スキル実績評価部５０と、スキル性能データベース６０と、自動生成する手順書生成部７０と、インタビュー手順書出力部８０と、を含んで成る。
【００１７】
要求情報入力部１０は、システムに関する要求情報の入力を可能にする。  
本明細書における要求情報とは、詳細なインタビューを実施する前段階に開発システムの発注者側から開発者側に発信される要求、および顧客とのコミュニケーションによって得られた要望やニーズに関する情報を意味し、具体的には提案依頼書（ＲＦＰ）や営業活動における議事録、インタビューのメモの記載内容などが当てはまる。
【００１８】
要求情報分類部２０は、前述の要求情報を任意の分類ルールによって要求カテゴリに分類する。  
分類ルールとしては、要求の内容を何らかのカテゴリーに分けるものであれば良く、「目的」、「構成」、「範囲」、「性能」といった開発システムの視点毎に分類するルールの他、提案依頼書の目次の見出し毎に分類するルールや、開発システムの実現する機能毎に分類するルール、ステークホルダー毎に分類するルールなどが挙げられる。
【００１９】
要求情報評価部３０は、分類した要求カテゴリ毎に要求情報の状態評価値を算出する。
要求情報の状態評価値の算出は、要求情報の充実度合いなどを示す任意の評価軸について任意の評価指標で数値化もしくはランク分けによって行う。  
評価軸としては、想定から漏れた情報の存在を想定した潜在性、複数の解釈の存在を想定した曖昧性、取捨可能な情報の存在を想定した重要性などが挙げられる。  
また、評価指標としては、評価軸が網羅性の場合、チェックリストなどにより予め設定した要求項目に対する言及された要求項目の割合などを用いる方法の他、類似案件やＫＡＯＳ（Knowledge Acquisition in autOmated Specification）やＩ＊（アイ・スター）などの要求分析手法を利用して推測される各要求項目に対する言及された要求項目の割合などを利用する方法などが挙げられる。  
また評価軸が具体性の場合、評価指標は予め設定した具体的内容への言及の有無を確認するチェックリストなどを用いる方法が挙げられる。また同様に、ユースケース図などの分析手法を利用した、開発システムの最終目的の実現に必要な情報の抜けをチェックするなどの方法、辞書と重複率を利用する方法などが挙げられる。尚、辞書は、テキスト分析技術などを活用し提案依頼書に使用される単語と、予め準備しておいた具体性を表す場合に表現されやすい語をまとめた具体表現辞書もしくは具体性がない場合に表現されやすい語をまとめた抽象表現辞書の辞書などを用いればよい。
【００２０】
インタビュー実績入力部４０は、過去に開発者が発注者に対して要求を獲得するために行ったインタビューの実績として、インタビュー前に獲得済みの要求実績、利用されたインタビュー手順書の各質問文、インタビュー後に獲得できた要求実績、インタビューの成否情報の入力を可能にする。  
なお、各質問文とインタビュースキルの関係については、入力情報がインタビュースキルと紐付けされた手順書に基づいている場合、インタビューに利用した手順書内容から各質問項目で利用されているインタビュースキルを抽出すればよい。また、入力情報がインタビュースキルと紐付けされた手順書に基づいていない場合は、質問項目のパターンなどから利用されたインタビュースキルを推測する方法などを用いることも可能である。  
また、インタビューの成否情報としては追加インタビューの有無などが挙げられる。
【００２１】
スキル実績評価部５０は、インタビュー前に獲得済みの要求実績およびインタビュー後に獲得できた要求実績について、要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値を算出する。また、スキル実績評価部５０は、評価する要求カテゴリで利用された各質問文と、インタビュースキル及びインタビューの成否情報とを対応させることで、インタビュースキルまたはその組み合わせ毎の要求獲得実績を評価する。  
要求カテゴリ毎に要求実績の状態評価値の算出方法としては、要求情報評価部３０の説明に記載の要求情報状態の評価手法で要求実績を要求情報と置き換えて算出する。  
また、インタビュースキル又はその組み合わせの性能を強調する場合は、任意の要求カテゴリ毎にインタビュー前の要求実績のみでの要求情報状態と、前記要求実績に各要求カテゴリで得られた要求実績を加えた場合での要求情報状態をそれぞれ評価した状態評価値の変化量を、前記要求カテゴリの質問文に利用されたインタビュースキルまたはその組み合わせの要求獲得実績として加えることも考えてもよい。
【００２２】
スキル性能データベース６０は、スキル実績評価部５０で算出された要求獲得実績を累積記憶し、前記インタビュー前に獲得済みの要求情報の状態評価値のパターンとインタビュースキルおよびその組み合わせとインタビュー成否との関係性を抽出し参照可能にする。
【００２３】
手順書生成部７０は要求情報評価部３０で評価された各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンについて、要求情報の状態の改善に最も効果の大きいと見込まれるインタビュースキルもしくはその組み合わせをスキル性能データベース６０に照会し、各要求カテゴリ毎に参照したインタビュースキルを組み合わせることでインタビュー手順書（データ）を自動生成する。なお、前記手順書の各質問項目には活用したインタビュースキルをタグ付けしておき、スキル実績評価部５０で把握可能にしておく。
【００２４】
インタビュー手順書出力部８０はインタビュー手順書を表示および、必要に応じてプリンタから出力する。
【００２５】
次に、図１及び図２を参照して本実施の一形態の全体の動作について詳細に説明する。
【００２６】
要求情報入力部１０は、システムに関する要求情報の入力を可能にする（ステップＡ１）。要求情報分類部２０は、入力された要求情報を所定の分類ルールによって要求カテゴリ毎に分類する（ステップＡ２）。要求情報評価部３０は、分類した要求カテゴリ毎に要求情報の状態として要求情報の充実度合いなどを示す任意の評価軸について任意の評価指標で数値化もしくはランク分けした要求情報の状態評価値を算出する（ステップＡ３）。
【００２７】
インタビュー実績入力部４０は、過去に開発者が発注者に対して要求獲得するために行ったインタビューの実績として、インタビュー前に獲得済みの要求実績、利用されたインタビュー手順書の各質問文、インタビュー後に獲得できた要求実績、追加インタビューの有無などの入力を可能にする（ステップＡ４）。
【００２８】
スキル実績評価部５０は、入力された、インタビュー前に獲得済みの要求実績およびインタビュー後に獲得できた要求実績について要求カテゴリ毎に要求実績の状態を評価し、前記要求カテゴリで利用された各質問文とインタビュースキルおよびインタビューの成否情報と対応させることで、インタビュースキル又はその組み合わせ毎の要求獲得実績を評価する（ステップＡ５）。
【００２９】
スキル性能データベース６０は、スキル実績評価部５０で評価した要求獲得実績を累積し、前記インタビュー前に獲得済みの要求実績の状態評価値のパターンとインタビュースキルおよびその組み合わせとインタビュー成否との関係性を抽出し参照可能にする（ステップＡ６）。
【００３０】
手順書生成部７０は、要求情報評価部３０で評価された各要求カテゴリの要求情報の状態評価値のパターンについて、要求情報の状態の改善に大きな効果を有すると見込まれるインタビュースキルもしくはその組み合わせをスキル性能データベース６０に照会し、各要求カテゴリ毎に参照したインタビュースキルを組み合わせることでインタビュー手順書を自動生成する（ステップＡ７）。
【００３１】
インタビュー手順書出力部８０は、インタビュー手順書の表示等を行なう（ステップＡ８）。
【００３２】
次に、本発明の実施の形態の実施例について詳細に説明する。  
本実施例では、顧客Ｂから発行されたシステム開発案件ｘに関する提案依頼書の初期要求情報Ｒｘを起点として、関連する関係者にインタビューを実施することで顧客Ｂの要求Ｄｘを収集し、システム開発案件ｘで実装する機能を決定し、提案書を作成するプロセスにおいて、初期要求情報Ｒｘの情報の要求情報の状態評価値に合うようにカスタマイズしたインタビューシートＩｘを利用することで、より的確に課題やニーズといった顧客の要求Ｄｘを抽出することを目的としている。  
また、インタビューシートＩｘを管理する装置として、質問実施者Ｑの持つＰＣ端末上で動作し、質問実施者Ｑの担当するシステム開発案件ｘに関する初期要求情報ＲｘおよびインタビューシートＩｘによって獲得された要求Ｄｘの入力と、インタビューシートＩｘの提示を実現するインタビュー支援システムＷと、通信ネットワークを介してインタビュー支援システムＷを実装した各質問実施者Ｑの持つＰＣ端末と接続されており、各インタビュー支援システムＷから入力されたインタビューシートＩｘによって獲得された要求Ｄｘを収集・蓄積し解析を行なう装置としてコンピュータＺを備えている。  
換言すれば、要求情報入力部１０、インタビュー手順書出力部８０はインタビュー支援システムＷを搭載するＰＣ端末の制御部が本発明に係るプログラムに基づいて機能を発揮し、要求情報分類部２０、要求情報評価部３０、インタビュー実績入力部４０、スキル実績評価部５０、スキル性能データベース６０、自動生成する手順書生成部７０はコンピュータＺの制御部が本発明に係るプログラムに基づいて機能を発揮し、合わせて要求獲得支援システムを構成している。
【００３３】
この様な手段を備えたインタビュー支援システムＷ、コンピュータＺは以下のような動作をする。  
インタビュー支援システムＷは、顧客Ｂから発行されたシステム開発案件ｘに関する提案依頼書を初期要求情報Ｒｘとして電子ファイルの形態での登録を受け付ける。この際、提案依頼書をそのまま改変せずに初期要求情報Ｒｘとして登録しても良いが、提案依頼書は図３に例示するようにテキスト、表、図などが混合した形式で作成されることが多いため、後述の初期要求情報の分類を実施しやすいよう、図４に示すように表や図から読み取れる内容を質問実施者Ｑがテキストデータ化して登録しても良い。
【００３４】
コンピュータＺは、初期要求情報Ｒｘの目次の見出しを分類基準として利用し、初期要求情報Ｒｘに含まれる個別のテキストを「課題」、「目的」、「要件」、・・・といった要求カテゴリｊに分類する。  
さらに、コンピュータＺは、曖昧性と潜在性という２つの評価軸を想定し、各要求カテゴリｊの初期要求情報Ｒｘｊ毎に要求情報の状態評価値として曖昧性Ａｘｊおよび潜在性Ｌｘｊを算出する。ここで、評価における評価項目は、表１に示すように、曖昧性評価項目Ａｐ（ｐ＝１、２、・、・、ｋ）と、潜在性評価項目Ｌｑ（ｑ＝１、２、・、・、ｍ）より成り、曖昧性や潜在性の存在を示すキーワードとして予め登録しておいた語の出現頻度といった、テキストマイニングツールなどによって自動的に算出可能な項目で構成する。  
例えば「曖昧性Ａｐの評価項目」の一つである「専門語の出現頻度」の評価は一般的な会話文などでの使用頻度が経験的に一定の閾値以上の名詞を「一般語」、閾値未満の名詞を「専門語」と定義し、文章に利用されている単語の数に対する割合を算出する。なお、より評価の性能を高めたい場合は「質問実施者から見た言及不足点の割合」などの質問実施者による人的な評価結果をデータとして付加しても良い。曖昧性Ａｘｊおよび潜在性Ｌｘｊは、Ａｘｊ＝（ａｘｊ１，ａｘｊ２，・，・，・，ａｘｊｐ）、Ｌｘｊ＝（ｌｘｊ１，ｌｘｊ２，・，・，・，ｌｘｊｑ）のようにベクトルとして定義する。  
【表１】
0005545425.tif 000002
【００３５】
コンピュータＺは、インタビューの実績に基づき、過去に要求獲得として実施された様々なシステム開発案件ｉでのインタビューシートＩｉによって獲得された要求Ｄｉと、インタビューの実績に基づき、インタビュー前に獲得した要求情報をインタビュー実績情報として登録を受け付ける。また同様に、コンピュータＺは、インタビュー後に獲得した要求情報であるインタビュー時の質問文、得られた回答文、質問時の利用技法、さらに当該インタビュー後の同一カテゴリに関する追加インタビューの有無といった情報をインタビュー実績情報として登録を受け付ける。  
なお、インタビュー実績情報は、インタビュー支援システムＷを介して入力されても良いし、データベース（図示せず）に蓄積された情報から抽出するようにしても良い。
【００３６】
ここで、別の例であるシステム開発案件ｙを説明する。  
システム開発案件ｙに関して登録されたインタビュー実績情報の例としては、インタビュー前に獲得した要求情報は表２のようなものが、インタビュー後に獲得した要求情報は表３のようなものが考えられる。なお、「印刷機能」といった同一のカテゴリに対するインタビューであっても、質問文の意味に応じて文章単位などで応答Ｎｏ．を設定し、対応する回答文、質問時の利用技法をセットとして別々にまとめておく。質問文および回答文は、議事録などのインタビュー時のやり取りをテキスト化したデータの引用が考えられる。一方、質問時の利用技法は、予めインタビュー技法と質問文が紐付けされたインタビューシートに基づいて行われたインタビューのデータである場合は質問と対応する技法をそのまま登録すればよいが、インタビュー技法と質問文の間に紐付けがないインタビューのデータである場合は、例えば「仮に、〜としたら、」という表現があれば利用技法は「仮定法」と推定するというように、質問文を構成する単語のパターンに基づく推定結果を登録しても良いし、質問者自身がインタビュー時を振り返って直接登録しても良い。  
【表２】
0005545425.tif 000003
【表３】
0005545425.tif 000004
【００３７】
次に、コンピュータＺは、インタビュー実績情報に基づき、要求獲得実績Ｅｉｊを算出する。要求獲得実績Ｅｉｊとは少なくとも、インタビュー前に獲得した要求情報およびインタビュー後に獲得した要求情報それぞれについて表１の曖昧性と、潜在性の評価項目で評価を行った状態評価値および最終的なインタビューの成否の判定結果を含み、さらに利用技法毎の要求情報の状態評価値の変化ΔＡｉｊ、ΔＬｉｊなどを含んでも良い。  
前記曖昧性ならびに潜在性評価項目の値は、表２、表３のシステム開発案件ｙの印刷機能に関するインタビュー実績情報を用いると、表４のようにコンピュータＺによって算出される。各評価項目の値の算出は、例えば、インタビュー前に獲得した要求情報である表２の要求情報を構成する４２単語の中に予め登録した「専門語」は「両面」と「裏紙」の二つであるため「ａ１：専門語の出現頻度」を表すａｙ１１は２／４２となり、「例」、「ex」といった語は無いため「ａ２：「例」、「ex」の出現頻度」を表すａｙ１２は０／４２となる。同様にａｙ１３は３／４２となり、ａｙ１４以降も同様に値を算出され記録される。
【表４】
0005545425.tif 000005
【００３８】
また、最終的なインタビューの成否の判定は、当該インタビュー後の同一カテゴリでの追加インタビューの有無を利用して、そのカテゴリについて事後のインタビューによる追加情報が無い場合は、そのインタビューで必要な情報が全て得られたとみなして『成功』、事後に追加インタビューが有った場合は『失敗』と定義しても良い。また、インタビュー前後を通して獲得した要求情報の状態評価値や状態評価値の変化ΔＡｉｊ、ΔＬｉｊが経験的に得られて記録されている閾値との上下関係などに関して任意に設定した条件を満たしているかどうかを基準と定義する方法でも良い。  
なお、表２の例のようなインタビュー前に獲得済みの要求情報が存在する場合、要求カテゴリ毎にインタビュー前の要求情報のみでの要求情報状態と前記要求情報にインタビューの特定の質問項目で得られた回答情報を加えた場合での要求情報状態のそれぞれの状態評価値の差を要求情報の状態評価値の変化とみなすが、インタビュー前の要求情報が存在しない場合、インタビュー前の状態評価値はいずれも０と考え、インタビュー後の状態評価値をそのまま要求情報の状態評価値の変化とみなす。
【００３９】
さらに、コンピュータＺは、登録された様々な事例のインタビュー実績情報について算出した要求獲得実績Ｅｉｊの結果をデータベースに累積し、統計的な解析手法を利用することで、インタビュー前に獲得した要求情報の状態評価値ベクトルのパターンに対する有効な技法の関係性を抽出する。  
前記関係性の抽出方法としては、例えばクラスタ別頻度抽出法やクラスタ別組み合わせ抽出法、回帰木利用法などが挙げられる。クラスタ別頻度抽出法とは、蓄積した複数のインタビュー実績情報から、インタビューを成功と判定した事例だけを抽出し、インタビュー前の要求情報の状態評価値ベクトルのユークリッド距離を非類似性の指標としたクラスタリングにより、事例を複数のクラスタに分類し、得られたクラスタ毎にインタビューで最もよく利用された技法を抽出する方法である。 また、クラスタ別組み合わせ抽出法はクラスタ別頻度抽出法と同様に事例を複数のクラスタに分類し、得られたクラスタ毎にラフ集合を利用して状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させる技法の組み合わせを見出す方法である。 回帰木利用法はインタビューの成否を目的変数、各評価項目での状態評価値および各技法の利用の有無を説明変数とした回帰木分析によって、状態評価値のパターンに対してインタビューを成功させる技法の組み合わせを抽出する方法などが当てはまる。  
なお、関係性の抽出に関して登録された事例の数が十分確保されている場合などは、予め、関係の抽出に用いるデータベースを 登録された要求カテゴリ毎に分類しておき、要求カテゴリ毎に関係を抽出する。また、決定木などのように説明変数を限定する必要がない分析方法を利用する場合には評価項目は曖昧性Ａｉｊと潜在性Ｌｉｊを区別せずに関係性を抽出すれば良いが、説明変数を限定する必要が有る場合には曖昧性評価項目と潜在性評価項目はそれぞれ分離し、別に関係性を抽出するようにしても良い。
【００４０】
コンピュータＺは、既に初期要求情報Ｒｘについて算出した要求カテゴリｊ毎の要求情報の状態評価値ベクトル（曖昧性Ａｘｊおよび潜在性Ｌｘｊ）のパターンに対する有効な技法の関係性について前記内部のデータベースを照会し、要求カテゴリ毎の状態評価値ベクトルに対して最も有効な技法もしくはその組み合わせを参照する。  
例えば状態評価値ベクトルと技法の関係性を前記クラスタ別組み合わせ抽出法で抽出している場合、状態評価値ベクトル（曖昧性Ａｘｊおよび潜在性Ｌｘｊ）と最もユークリッド距離が近いクラスタ中心を持つクラスタについて抽出された技法の組み合わせを参照する。さらに、抽出した前記技法の組み合わせで実施された質問文を前記データベースから参照し、質問文例として抽出する。  
なお、関係の抽出に用いるデータベースが登録された要求カテゴリ毎に分類され、要求カテゴリ毎に関係が抽出されている場合、任意に定義した要求カテゴリの類似性指標に従って類似する要求カテゴリで利用された質問文を優先的に提示する。抽出した技法もしくはその組み合わせ、並びに質問文例は表５のように要求カテゴリｊ毎に表形式で整理し、インタビューシートＩｘとして生成する。  
【表５】
0005545425.tif 000006
【００４１】
インタビュー支援システムＷは、コンピュータＺから表５のインタビューシートＩｘの情報を受け、インタビューシートＩｘを質問実施者Ｑに対して提示する。質問実施者Ｑは、初期要求情報Ｒｘの内容に合わせてインタビューシートＩｘの質問文を修正し、インタビューを実施する。  
次に、本発明の実施の形態の効果について説明する。本実施の一形態では、過去に行われたインタビューの実績をフィードバックし、スキル性能データベースを拡充することで、インタビュースキルと事例の相性を集合知として形式知化することが可能となり、経験の少ない開発者でも、事例に合わせて最も効果的なインタビューを実現することが可能になる。  
また、要求情報を内容で分類し、個々の内容毎に網羅性や具体性といった要求の状態のパターンに対して最も効果が期待できるインタビュースキルの抽出を可能にすることで、個々の事例に対して適切なコミュニケーションスキルを抽出することができる。加えて、効果が期待できるインタビュースキルを組み合わせることで、インタビューの精度の向上を図れる。
【００４２】
以上説明したように、本発明によれば、網羅性や具体性などを考慮した効果の高い要求獲得に用いられるインタビューを可能とする要求獲得支援システムおよび要求獲得支援方法を提供できる。
【００４３】
即ち、本発明のよる要求獲得支援システム又は要求獲得支援方法を用いることによって、経験の少ない開発者でも要求の内容や状態に合わせて最も網羅性や具体性を高める効果が期待できるインタビュー技法をインタビューに反映させることが可能になる。これは、経験の少ない開発者であっても、それぞれの事例毎にあった質問文をどのように（どの手法で）聞けば相手からシステム開発に必要となる有効な回答を得られるかがインタビューシートとして提示されるためである。その理由は、システム発注者から発行される提案依頼書の初期要求や顧客との対話によって得られた要求などの要求情報を、要求の内容によって分類し、分類した各要求情報の状態を評価し、過去のインタビュー実績に基づきインタビュースキル毎の要求情報の獲得性能の評価結果を累積したデータベースに、各要求情報の状態のパターンに対して最適なインタビュースキルおよびその組み合わせを参照し、インタビュー手順書を提示することによって、多くのインタビュー実施者のノウハウを集合知として形式知化し、また的確に参照することを可能にしているためである。
【００４４】
また、本発明のよる要求獲得支援システム又は要求獲得支援方法を用いることによって、個別の事例特有の要求などの獲得確率を高まる。これは、要求情報を個別の内容ではなく、インタビュー前に獲得した要求情報に対する状態の評価結果のパターンに対する各インタビュースキルの要求の獲得実績に基づいて抽出した有効性の高いインタビュースキルを参照可能にすることによって、有効性の高いインタビューを実施することを可能にしているためである。
【００４５】
尚、上述の要求獲得支援システムの各部は、一部をハードウェアに置換して実現しても良い。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭに本発明に係るプログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部やＲＡＭ等のハードウェアを動作させることによって、ソフトウェアに基づく各部を実現する。例示すれば、要求情報入力部、要求情報分類部、インタビュー実績入力部、スキル性能データベース、手順書生成部およびインタビュー手順書出力部をプログラムに基づいて構成し、要求情報評価部、スキル実績評価部をハードウェアとして構成しても良い。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、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。
【００４６】
また、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態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あってもこの発明に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
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・課題を確実に聞き出すためのインタビュー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。
【符号の説明】
【００４８】
１０ 要求情報入力部
２０ 要求情報分類部
３０ 要求情報評価部
４０ インタビュー実績入力部
５０ スキル実績評価部
６０ スキル性能データベース
７０ 手順書生成部
８０ インタビュー手順書出力部
【図１】
0005545425.tif 000007
【図２】
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【図３】
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【図４】
0005545425.tif 000010