(57)【要約】【課題】  ホームページ等で顧客から発信された情報、及び、メール等で顧客から発信された情報の両方に基づいて、キーワードの重要度を判別する仕組みが無かった。【解決手段】  提案書作成支援装置は、サーバから公開されている文書を取得して、第一記憶手段に格納する第一取得手段と、電子メールを受信して、第二記憶手段に格納する第二取得手段と、前記第一記憶手段に格納されている前記文書、及び、前記第二記憶手段に格納されている前記電子メールから、単語を抽出する、テキスト解析手段と、前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を第三記憶手段に格納する、キーワード演算手段と、を包含する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバから公開されている文書を取得して、第一記憶手段に格納する第一取得手段と、
電子メールを受信して、第二記憶手段に格納する第二取得手段と、
前記第一記憶手段に格納されている前記文書、及び、前記第二記憶手段に格納されている前記電子メールから、単語を抽出する、テキスト解析手段と、
前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を第三記憶手段に格納する、キーワード演算手段と、を包含する提案書作成支援装置。
【請求項２】
前記テキスト解析手段が、更に、入力した文書から前記単語を抽出し、前記第三記憶手段が格納する前記単語の中から、前記入力した文書から抽出した前記単語を除いて前記単語を選択し出力する、提案書判定手段を更に包含する、請求項１の提案書作成支援装置。
【請求項３】
名称とメールアドレスを関連付けて格納する顧客情報格納手段を更に包含し、前記第一取得手段は、前記名称を含む前記文書を取得し、前記第二取得手段は、前記メールアドレスから前記電子メールを受信する、請求項１または２の提案書作成支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の提案書作成支援装置と、
前記サーバと、を包含する、提案書作成支援システム。
【請求項５】
サーバから公開されている文書を取得して、
電子メールを受信して、
前記文書、及び、前記電子メールから、単語を抽出し、
前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を格納する、方法。
【請求項６】
入力した文書から前記単語を抽出し、
前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語の中から、前記入力した文書から抽出した前記単語を除いて前記単語を選択し出力する、請求項５の方法
【請求項７】
名称とメールアドレスを関連付けて格納し、
前記名称を含む前記文書を取得し、前記メールアドレスから前記電子メールを受信する、請求項５または６の方法。
【請求項８】
サーバから公開されている文書を取得する処理と、
電子メールを受信する処理と、
前記文書、及び、前記電子メールから、単語を抽出する処理と、
前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
入力した文書から前記単語を抽出する処理と、
前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語の中から、前記入力した文書から抽出した前記単語を除いて前記単語を選択し出力する処理と、を前記コンピュータに実行させる請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
名称とメールアドレスを関連付けて格納する処理と、
前記名称を含む前記文書を取得し、前記メールアドレスから前記電子メールを受信する処理と、を前記コンピュータに実行させる請求項８または９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提案書作成支援装置、方法、及び、プログラム、に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、テキストマイニング手法を活用し、所与のテーマに関する世人の意見に基づき、複数の論点でテキストを点数化し、テキストの妥当性の決定を支援する、意思決定支援システムについて、記載されている。
【０００３】
特許文献２には、改善すべき文章および見本とすべき文章の例を提示する文書品質評価システムについて、記載されている。
【０００４】
特許文献３には、自社の標準仕様を格納しておき、入力された要求仕様書において、自社の仕様と異なる箇所を要注意箇所として抽出する、提案仕様書の作成支援の技術について、記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２４１９０１号公報
【特許文献２】特開２０１１−１７０５３５号公報
【特許文献３】特開２０１１−２２１７９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記文献の技術を用いた場合、顧客のホームページ等で発信された情報、及び、メール等で顧客から発信された情報の両方に基づいて、提案書等の文書のキーワードの重要度を判別する仕組みが無かった。
【０００７】
特許文献１は、論点に関して是認または否定の何れかの立場を有する意見の割合を表す固有度を算出しテキストを点数化するが、二種類の異なる情報源に基づいて、両者を組み合わせて、提案書等の文書を作成する上で重要なキーワードを判別する仕組みは無かった。
【０００８】
特許文献２は、改善すべき文章および見本とすべき文章の例を提示するが、二種類の異なる情報源に基づいて、両者を組み合わせて、提案書等の文書を作成する上で重要なキーワードを判別する仕組みは無かった。
【０００９】
特許文献３は、入力された要求仕様書において、自社の仕様と異なる箇所を要注意箇所として抽出するが、二種類の異なる情報源に基づいて、両者を組み合わせて、提案書等の文書を作成する上で重要なキーワードを判別する仕組みは無かった。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の提案書作成支援装置は、サーバから公開されている文書を取得して、第一記憶手段に格納する第一取得手段と、電子メールを受信して、第二記憶手段に格納する第二取得手段と、前記第一記憶手段に格納されている前記文書、及び、前記第二記憶手段に格納されている前記電子メールから、単語を抽出する、テキスト解析手段と、前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を第三記憶手段に格納する、キーワード演算手段と、を包含する。
【００１１】
本発明の方法は、サーバから公開されている文書を取得して、電子メールを受信して、前記文書、及び、前記電子メールから、単語を抽出し、前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を格納する。
【００１２】
本発明のコンピュータプログラムは、サーバから公開されている文書を取得する処理と、電子メールを受信する処理と、前記文書、及び、前記電子メールから、単語を抽出する処理と、前記文書において、前記文書から抽出した前記単語が出現する頻度、及び、前記電子メールにおいて、前記電子メールから抽出した前記単語が出現する前記頻度を算出し、いずれの前記頻度も所定の値を超える前記単語を出力する処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、顧客への提案書等の文書に、重要なキーワードが含まれているか判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、提案書作成支援システムの構成の一例を示す。
【図２】図２は、第一取得部、及び、第二取得部の動作の一例を示す。
【図３】図３は、顧客情報格納部が格納する名称、及び、メールアドレスの一例を示す。
【図４】図４は、第一記憶部、及び、第二記憶部に格納する情報の一例を示す。
【図５】図５は、テキスト解析部の動作の一例を示す。
【図６】図６は、第一キーワード記憶部の構成の一例を示す。
【図７】図７は、第二キーワード記憶部の構成の一例を示す。
【図８】図８は、キーワード演算部の動作の一例を示す。
【図９】図９は、第三記憶部の構成の一例を示す。
【図１０】図１０は、テキスト解析部の動作の一例を示す。
【図１１】図１１は、提案書記憶部に格納する情報の一例を示す。
【図１２】図１２は、提案書判定部の動作の一例を示す。
【図１３】図１３は、提案書判定部の出力の一例を示す。
【図１４】図１４は、提案書作成支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、提案書作成支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第二の実施形態に係る、提案書作成支援装置の構成の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
発明を実施するための第一の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１は、提案書作成支援システム１０の構成の一例を示す。提案書作成支援システム１０は、提案書作成支援装置２０、Ｗｅｂサーバ３０、及び、電子メールサーバ４０を包含する。
【００１７】
提案書作成支援装置２０は、顧客情報格納部２０１、第一取得部２０２、第一記憶部２０３、第二取得部２０４、第二記憶部２０５、テキスト解析部２０６、第一キーワード記憶部２０７、第二キーワード記憶部２０８、キーワード演算部２０９、第三記憶部２１０、提案書記憶部２１１、提案書キーワード記憶部２１２、提案書判定部２１３、及び、通知部２１４を包含する。
【００１８】
顧客情報格納部２０１は、顧客の企業名等の名称と顧客の担当者等のメールアドレスを関連付けて格納する。これにより、第一取得部２０２、及び、第二取得部２０４が、対象の顧客の文書、及び、電子メールを選択して取得することが可能となる。
【００１９】
第一取得部２０２は、Ｗｅｂサーバ３０から文書を取得して、第一記憶部２０３に格納する。なお、Ｗｅｂサーバ３０は、例えば、提案書を作成する顧客の企業のホームページを格納するサーバである。なお、Ｗｅｂサーバ３０は、これに限られず、提案書を作成する顧客の企業に対する過去の提案書、あるいは、当該企業が一般公開したドキュメントが格納されたドキュメント管理システムを格納するファイルサーバ、等を含む。第一記憶部２０３は、第一取得部２０２が取得した文書を格納する。
【００２０】
第二取得部２０４は、例えば電子メールサーバ４０から、電子メールを受信して、第二記憶部２０５に格納する。なお、電子メールは、例えば、顧客とのやり取りの中で発生した、メール文、ＲＦＰ（Ｒｅｑｕｅｓｔ  Ｆｏｒ  Ｐｒｏｐｏｓａｌ）、会議議事録、メールのフォルダ、等を含む。第二記憶部２０５は、第二取得部２０４が取得した電子メールを格納する。
【００２１】
テキスト解析部２０６は、第一記憶部２０３に格納されている文書、第二記憶部２０５に格納されている電子メール、及び、提案書記憶部２１１から、単語を抽出し、第一キーワード記憶部２０７、第二キーワード記憶部２０８、及び、提案書キーワード記憶部２１２に格納する。
【００２２】
第一キーワード記憶部２０７は、テキスト解析部２０６が第一記憶部２０３に格納されている文書から抽出した単語を格納する。第二キーワード記憶部２０８は、テキスト解析部２０６が第二記憶部２０５に格納されている電子メールから抽出した単語を格納する。
【００２３】
キーワード演算部２０９は、第一記憶部２０３に格納した文書において、文書から抽出した単語が出現する頻度、及び、第二記憶部２０５に格納した電子メールにおいて、電子メールから抽出した単語が出現する頻度を算出し、いずれの頻度も所定の値を超える単語を第三記憶部２１０に格納する。
【００２４】
提案書記憶部２１１は、提案書等の用途に外部端末等から入力した文書を格納する。提案書キーワード記憶部２１２は、テキスト解析部２０６が提案書記憶部２１１に格納されている提案書等の用途に入力した文書から抽出した単語を格納する。提案書判定部２１３は、第三記憶部２１０が格納する単語の中から、提案書キーワード記憶部２１２に格納されている単語を除いて単語を選択し通知部２１４に出力する。通知部２１４は、提案書判定部２１３の出力をホスト装置５０に通知する。
【００２５】
ここで、第一取得部２０２、第二取得部２０４、テキスト解析部２０６、キーワード演算部２０９、提案書判定部２１３、及び、通知部２１４は、論理回路等のハードウェアで構成される。
【００２６】
また、顧客情報格納部２０１、第一記憶部２０３、第二記憶部２０５、第一キーワード記憶部２０７、第二キーワード記憶部２０８、第三記憶部２１０、提案書記憶部２１１、及び、提案書キーワード記憶部２１２は、ディスク装置、半導体メモリ、等の記憶装置である。
【００２７】
また、第一取得部２０２、第二取得部２０４、テキスト解析部２０６、キーワード演算部２０９、提案書判定部２１３、及び、通知部２１４は、コンピュータである提案書作成支援装置２０のプロセッサが、図示されないメモリ上のプログラムを実行することで実現されても良い。
【００２８】
なお、本発明では、文書、及び、電子メールは、例えば、テキストデータ等で構成される文書を含むものとする。また、文書、及び、電子メールは、他に図、写真、表等を含んでいても良い。この場合、テキスト解析部２０６は、図、写真、表等からも単語を抽出しても良い。
【００２９】
また、以下の記述では、単語は、例えば、名詞句を指すものとし、「単語」を「キーワード」として記載する。
【００３０】
図２は、第一取得部２０２、及び、第二取得部２０４の動作の一例を示す。顧客情報格納部２０１は、予め、提案書等を作成する対象となる顧客の名称とメールアドレスを関連付けて格納する。
【００３１】
第一取得部２０２は、顧客情報格納部２０１を参照して、前述の名称を含む文書をＷｅｂサーバ３０から取得し、第一記憶部２０３に格納する。
【００３２】
また、第二取得部２０４は、顧客情報格納部２０１を参照して、前述のメールアドレスから受信した電子メール２１を電子メールサーバ４０から取得し、第二記憶部２０５に格納する。
【００３３】
図３は、顧客情報格納部２０１が格納する名称、及び、メールアドレスの一例を示す。図３は、例えば、顧客の名称が「ＡＢ会社」で、顧客が発信するメールアドレスが図中のアドレスであることを示す。
【００３４】
顧客情報格納部２０１は、図３に示すように、顧客の名称とメールアドレスを関連付けて格納する。
【００３５】
なお、第一取得部２０２は、図３を用いることにより、図３の名称を含む文書のみをＷｅｂサーバ３０から取得して、第一記憶部２０３に格納することが可能となる。
【００３６】
また、第二取得部２０４は、図３を用いることにより、図３のメールアドレスから受信した電子メールのみを電子メールサーバ４０から取得して、第二記憶部２０５に格納することが可能となる。
【００３７】
図４は、第一記憶部２０３、及び、第二記憶部２０５に格納する情報の一例を示す。
【００３８】
図４（ａ）は、第一記憶部２０３に格納する文書（以下、第一文書）の一例を示す。第一取得部２０２は、Ｗｅｂサーバ３０等から取得した各文書のテキストデータに、図に示すように、例えば、「Ａ０００１」、「Ａ０００２」のようなＩＤ（第一文書ＩＤ）を付与し、順次、第一記憶部２０３に格納していく。なお、ＩＤを付与する単位は、例えば、文書が作成されたテーマ、文書が作成された日付、等を基に、ユーザが任意に設定することが可能であるとする。
【００３９】
図４（ｂ）は、第二記憶部２０５に格納する文書（以下、第二文書）の一例を示す。第二取得部２０４は、電子メールサーバ４０等から取得した各文書（メール文）のテキストデータに、図に示すように、例えば、「Ｂ０００１」、「Ｂ０００２」のようなＩＤ（第二文書ＩＤ）を付与し、順次、第二記憶部２０５に格納していく。なお、ＩＤを付与する単位については、前述の図４（ａ）と同様とする。
【００４０】
図５は、テキスト解析部２０６の動作の一例を示す。テキスト解析部２０６は、第一記憶部２０３に格納されている第一文書からキーワードを抽出し、抽出したキーワードを第一キーワード記憶部２０７に格納する。また、テキスト解析部２０６は、第二記憶部２０５に格納されている第二文書からキーワードを抽出し、抽出したキーワードを第二キーワード記憶部２０８に格納する。
【００４１】
なお、テキスト解析部２０６は、例えば、テキストマイニング技術を用いて、各文書からのキーワードの抽出を行うものとする。
【００４２】
図６は、第一キーワード記憶部２０７の構成の一例を示す。図６は、テキスト解析部２０６が第一記憶部２０３の第一文書から取得し第一キーワード記憶部２０７に格納したキーワードの一例を示す。テキスト解析部２０６は、各キーワードにＩＤ（第一文書ＩＤ）を付与し、第一キーワード記憶部２０７に格納する。
【００４３】
図７は、第二キーワード記憶部２０８の構成の一例を示す。図７は、テキスト解析部２０６が第二記憶部２０５の第二文書から取得し第二キーワード記憶部２０８に格納したキーワードの一例を示す。テキスト解析部２０６は、各キーワードにＩＤ（第二文書ＩＤ）を付与し、第二キーワード記憶部２０８に格納する。
【００４４】
図８は、キーワード演算部２０９の動作の一例を示す。キーワード演算部２０９は、第一キーワード記憶部２０７、及び、第二キーワード記憶部２０８から、キーワードを抽出する。
【００４５】
キーワード演算部２０９は、抽出した各キーワードの抽出元の各文書における出現の頻度を得点化し、各キーワードに得点を付与する。
【００４６】
なお、キーワード演算部２０９は、例えば、頻度が最大のキーワードを「１０点」とし、これに対する各キーワードの頻度の割合を最大の頻度に比例して「１０段階」に分ける、等で得点化を行うものとする。
【００４７】
また、キーワード演算部２０９は、前述の得点化において、例えば、頻度に加えて、そのキーワードが肯定的か否定的かを示す尺度（ポジティブ、及び、ネガティブ）を予め設定してキーワードを分類し、その結果を加味して得点を付与する、等としても良い。この場合、キーワード演算部１０９は、例えば、頻度を基に算出された値に対して、ポジティブであれば「＋１」を加算、ネガティブであれば「−１」を減算する、等とする。
【００４８】
ところで、前述の図６は、キーワード演算部２０９が、第一文書における各キーワードの出現の頻度を算出した結果を得点化して、第一キーワード記憶部２０７に格納し直した状態を示している。図６は、例えば、「クラウド」は「１０点」、「ネットワークシステム」は「１０点」、等の得点化が行われたことを示す。
【００４９】
また、図７は、図６と同様に、キーワード演算部２０９が、第二文書における各キーワードの出現の頻度を算出した結果を得点化して、第二キーワード記憶部２０８に格納し直した状態を示している。なお、図７における得点化の手順は、図６と同等とする。
【００５０】
さらに、キーワード演算部２０９は、第一文書での頻度、及び、第二文書での頻度が、いずれも所定の値を超えるキーワードを第三記憶部２１０に格納する。
【００５１】
図９は、第三記憶部２１０の構成の一例を示す。図９は、第三記憶部２１０に格納されているデータ、すなわち、図６に示した第一文書での頻度、及び、図７に示した第二文書での頻度が、いずれも所定の値を超えるキーワードを表示したものである。
【００５２】
また、図９は、例えば、「ネットワークシステム」、「勤務管理システム」他、図に示した４つのキーワードが、第一文書、及び、第二文書のいずれにおいても所定の値（例えば、頻度の得点が「５点」）を超えたキーワードであることを示している。
【００５３】
なお、上記の例では、第一文書、及び、第二文書のいずれにおいても所定の値を超えたキーワードを選択し表示したが、例えば、第一文書での得点と第二文書での得点を加算した値が、所定の値を超えるキーワードを表示する、等としても良い。
【００５４】
図１０は、テキスト解析部２０６の動作の一例を示す。まず、テキスト解析部２０６は、提案書記憶部２１１に格納されている提案書等の用途に入力した文書からキーワードを抽出する。次に、テキスト解析部２０６は、抽出したキーワードを提案書キーワード記憶部２１２に格納する。
【００５５】
図１１は、提案書記憶部２１１に格納する情報の一例を示す。図１１は、提案書記憶部２１１に格納する文書（以下、提案書）の一例を示す。
【００５６】
提案書記憶部２１１は、提案書等の用途に外部端末等から入力した文書のテキストデータに、図に示すように、例えば、「Ｃ０００１」、「Ｃ０００２」のようなＩＤ（提案書ＩＤ）を付与し、順次、格納していく。なお、ＩＤを付与する単位については、前述の図４と同様とする。
【００５７】
図１２は、提案書判定部２１３の動作の一例を示す。提案書判定部２１３は、第一文書での頻度、及び、第二文書での頻度が、いずれも所定の値を超えるキーワードのリストを第三記憶部２１０から取得する。
【００５８】
また、提案書判定部２１３は、提案書キーワード記憶部２１２から格納されているキーワードを抽出する。
【００５９】
さらに、提案書判定部２１３は、第三記憶部２１０が格納するキーワードの中から、提案書から抽出したキーワードを除いてキーワードを選択し出力する。
【００６０】
この後、提案書判定部２１３は、ホスト装置５０に報告するため、判定結果を通知部２１４に出力する。
【００６１】
図１３は、提案書判定部２１３の出力の一例を示す。提案書判定部２１３は、例えば、図に示した、第三記憶部２１０が格納する４つのキーワードの中から、提案書から抽出したキーワードを除いてキーワードを選択し出力する。
【００６２】
提案書判定部２１３は、提案書に含まれるキーワードを調べた結果、例えば、図に示す「データベース化」が、提案書で使用されていないことが判明した場合、例えば、図のように、リストの右端に対象のキーワードであることを示す表示を行う、等とする。これにより、提案書判定部２１３は、第三記憶部２１０に格納されているキーワード、すなわち、提案書で使用することが最も推奨されているキーワードが、提案書の構成から抜けていることをユーザに示すことができる。
【００６３】
図１４は、提案書作成支援装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００６４】
第一取得部２０２は、顧客情報格納部２０１を参照して、該当する名称を含む文書をＷｅｂサーバ３０から取得し、第一記憶部２０３に格納する（Ｓ１０１）。
【００６５】
また、第二取得部２０４は、顧客情報格納部２０１を参照して、該当するメールアドレスから受信した電子メールを電子メールサーバ４０から取得し、第二記憶部２０５に格納する（Ｓ１０２）。
【００６６】
次に、テキスト解析部２０６は、第一記憶部２０３の文書から、キーワードを抽出する（Ｓ１０３）。また、テキスト解析部２０６は、抽出したキーワードを第一キーワード記憶部２０７に格納する（Ｓ１０４）。
【００６７】
次に、テキスト解析部２０６は、第二記憶部２０５の文書から、キーワードを抽出する（Ｓ１０５）。また、テキスト解析部２０６は、抽出したキーワードを第二キーワード記憶部２０８に格納する（Ｓ１０６）。
【００６８】
次に、キーワード演算部２０９は、第一キーワード記憶部２０７から、キーワードを抽出する（Ｓ１０７）。また、キーワード演算部２０９は、第二キーワード記憶部２０８から、キーワードを抽出する（Ｓ１０８）。
【００６９】
さらに、キーワード演算部２０９は、抽出した各キーワードの出現の頻度を得点化し、各キーワードに得点を付与したリストを作成する（Ｓ１０９）。
【００７０】
この後、キーワード演算部２０９は、第一文書での出現の頻度、及び、第二文書での出現の頻度が、いずれも所定の値を超えるキーワードを第三記憶部２１０に格納する（Ｓ１１０）。
【００７１】
図１５は、提案書作成支援装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。図１５では、提案書判定部２１３が、図１４で第三記憶部２１０に格納された結果を用いて、提案書に重要なキーワードが含まれているかを判定する。
【００７２】
まず、テキスト解析部２０６は、提案書記憶部２１１の提案書から、キーワードを抽出する（Ｓ２０１）。次に、テキスト解析部２０６は、抽出したキーワードを提案書キーワード記憶部２１２に格納する（Ｓ２０２）。
【００７３】
また、提案書判定部２１３は、第一文書での出現の頻度、及び、第二文書での出現の頻度が、いずれも所定の値を超えるキーワードのリストを取得する（Ｓ２０３）。
【００７４】
一方、提案書判定部２１３は、提案書キーワード記憶部２１２からキーワードを抽出する（Ｓ２０４）。さらに、提案書判定部２１３は、第三記憶部２１０が格納するキーワードの中から、提案書から抽出したキーワードを除いてキーワードを選択し出力する（Ｓ２０５）。また、提案書判定部２１３は、ホスト装置５０に報告するため、判定結果を通知部２１４に出力する（Ｓ２０６）。通知部２１４は、判定結果をホスト装置５０に送信する（Ｓ２０７）。
【００７５】
本実施形態に係る提案書作成支援システム１０は、以下に記載するような効果を奏する。
【００７６】
顧客への提案書の作成において、重要なキーワードが含まれているか判別することができる。その理由は、ホームページ等で顧客から発信された情報、及び、メール等で顧客から発信された情報の両方に基づいて、キーワードの重要度を判別するからである。
＜第二の実施形態＞
図１６は、第二の実施形態に係る、提案書作成支援装置２０の構成の一例を示す。提案書作成支援装置２０は、第一取得部２０２、第一記憶部２０３、第二取得部２０４、第二記憶部２０５、テキスト解析部２０６、キーワード演算部２０９、及び、第三記憶部２１０を包含する。
【００７７】
第一取得部２０２は、サーバ３１から公開されている文書を取得して、第一記憶部２０３に格納する。第二取得部２０４は、電子メールを受信して、第二記憶部２０５に格納する。テキスト解析部２０６は、第一記憶部２０３に格納されている文書、及び、第二記憶部２０５に格納されている電子メールから、単語を抽出する。キーワード演算部２０９は、文書において、文書から抽出した単語が出現する頻度、及び、電子メールにおいて、電子メールから抽出した単語が出現する頻度を算出し、いずれの頻度も所定の値を超える単語を第三記憶部２１０に格納する。
【００７８】
本実施形態に係る提案書作成支援装置２０は、以下に記載するような効果を奏する。
【００７９】
顧客への提案書の作成において、重要なキーワードが含まれているか判別することができる。その理由は、ホームページ等で顧客から発信された情報、及び、メール等で顧客から発信された情報の両方に基づいて、キーワードの重要度を判別するからである。
【００８０】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【符号の説明】
【００８１】
１０    提案書作成支援システム
２０    提案書作成支援装置
２０１    顧客情報格納部
２０２    第一取得部
２０３  第一記憶部
２０４    第二取得部
２０５    第二記憶部
２０６    テキスト解析部
２０７    第一キーワード記憶部
２０８    第二キーワード記憶部
２０９    キーワード演算部
２１０    第三記憶部
２１１    提案書記憶部
２１２    提案書キーワード記憶部
２１３    提案書判定部
２１４    通知部
３０    Ｗｅｂサーバ
３１    サーバ
４０    電子メールサーバ
５０    ホスト装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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