(57)【要約】【課題】人物検索の精度の向上を図ること。【解決手段】人物の氏名と、人物が有する専門性と、人物と該人物の知人との関連を示す関連情報とを対応付けた人物情報テーブルを記憶するＨＤＤ１３１と、所望する専門性を示す検索情報の入力を受け付ける入力受付部１２１と、受け付けた検索情報の示す専門性を有する人物の氏名を抽出する抽出部１２６と、検索者の関連情報と抽出された有識者の関連情報とを参照して、検索者と抽出された有識者との共通の知人を検索し、共通の知人を有する有識者を上位にして抽出された人物を整列させる検索部１２７と、整列された順序で、抽出された有識者の氏名と、専門性と、検索者と共通の知人との関連を示す検索者の関連情報とを対応付けた検索結果を表示する表示制御部１２２とを備える。【選択図】図２
2014026615.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索者が所望の人物を検索する検索システムにおいて、
人物を識別する人物識別情報と、人物が有する特性と、人物と該人物の知人との関連を示す第１関連情報とを対応付けた人物情報を記憶する記憶手段と、
前記検索者の所望する特性を示す検索情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記人物情報を参照して、受け付けた検索情報の示す特性を有する人物の前記人物識別情報を抽出する抽出手段と、
前記人物情報における前記検索者の前記第１関連情報と抽出された人物の前記第１関連情報とを参照して、前記検索者と抽出された人物との共通の知人を検索し、前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させる検索手段と、
整列された順序で、抽出された人物の前記人物識別情報と、抽出された人物の特性と、前記検索者と前記共通の知人との関連を示す第２関連情報とを対応付けた検索結果を表示部に表示する表示制御手段と、
を備えることを特徴とする検索システム。
【請求項２】
前記検索手段は、さらに、前記共通の知人を有する人物が複数抽出された場合、前記共通の知人を有する人物のうち、前記検索者との関連が強い前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させることを特徴とする請求項１に記載の検索システム。
【請求項３】
前記入力受付手段は、さらに、前記第１関連情報を更新する人物の前記人物識別情報、および前記第１関連情報の入力を受け付け、
受け付けた前記人物識別情報に対応する前記第１関連情報を、受け付けた前記第１関連情報によって更新する更新手段をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の検索システム。
【請求項４】
前記第１関連情報は、知人に対する親密度を含み、
前記検索手段は、前記共通の知人を有する人物のうち、前記検索者と親密度が強い前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させることを特徴とする請求項３に記載の検索システム。
【請求項５】
前記入力受付手段は、前記第１関連情報を更新する人物の前記人物識別情報、および前記第１関連情報における親密度の入力を受け付け、
前記更新手段は、受け付けた前記人物識別情報に対応する前記第１関連情報を、受け付けた親密度によって更新することを特徴とする請求項４に記載の検索システム。
【請求項６】
前記第１関連情報は、知人との間で最後に通信を行った通信時を含み、
前記検索手段は、前記共通の知人を有する人物のうち、前記通信時が検索時に近い前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させることを特徴とする請求項３に記載の検索システム。
【請求項７】
前記更新手段は、さらに、人物間で通信がなされた場合、通信を行った人物の前記人物識別情報に対応する前記第１関連情報を、人物間でなされた通信履歴に基づいて更新することを特徴とする請求項６に記載の検索システム。
【請求項８】
検索者が所望の人物を検索する検索システムで実行する検索方法において、
前記検索システムは、人物を識別する人物識別情報と、人物が有する特性と、人物と該人物の知人との関連を示す第１関連情報とを対応付けた人物情報を記憶する記憶手段を備え、
前記検索者の所望する特性を示す検索情報の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記人物情報を参照して、受け付けた検索情報の示す特性を有する人物の前記人物識別情報を抽出する抽出ステップと、
前記人物情報における前記検索者の前記第１関連情報と抽出された人物の前記第１関連情報とを参照して、前記検索者と抽出された人物との共通の知人を検索し、前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させる検索ステップと、
整列された順序で、抽出された人物の前記人物識別情報と、抽出された人物の特性と、前記検索者と前記共通の知人との関連を示す第２関連情報とを対応付けた検索結果を表示部に表示する表示制御ステップと、
を含むことを特徴とする検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索者が所望の人物を検索する検索システムおよび検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、所望する特性（専門性）を有する人物を検索する検索システムとして、検索システム利用者の人間関係を考慮したものが知られている。例えば、特許文献１の検索システムでは、メールの送受信履歴を元に人物間の知り合い度を表すスコアを算出し、そのスコアを利用して検索結果を表示することで、検索システムの利用者（以下、「検索者」という）の所望する専門性を有する人物（以下、「有識者」という）の中で、検索者がアクセスしやすい人物の抽出を可能としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述の検索システムでは、アクセスしやすさを計る尺度としてメールの送受信履歴などを用いているため、送受信しているメールの種類によっては、実際のアクセスしやすさとの誤差が生じる可能性がある。その結果、メールの送受信履歴から算出される「知り合い度」を表すスコアと、実際の関係は必ずしも一致するものではなく、実際にアクセスしやすいかどうかの感覚に差異が生じてしまい、アクセスしやすい人物が検索者に正しく提示されないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、人物検索の精度の向上を図る検索システムおよび検索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】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、検索者が所望の人物を検索する検索システムにおいて、人物を識別する人物識別情報と、人物が有する特性と、人物と該人物の知人との関連を示す第１関連情報とを対応付けた人物情報を記憶する記憶手段と、前記検索者の所望する特性を示す検索情報の入力を受け付ける入力受付手段と、前記人物情報を参照して、受け付けた検索情報の示す特性を有する人物の前記人物識別情報を抽出する抽出手段と、前記人物情報における前記検索者の前記第１関連情報と抽出された人物の前記第１関連情報とを参照して、前記検索者と抽出された人物との共通の知人を検索し、前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させる検索手段と、整列された順序で、抽出された人物の前記人物識別情報と、抽出された人物の特性と、前記検索者と前記共通の知人との関連を示す第２関連情報とを対応付けた検索結果を表示部に表示する表示制御手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明は、検索者が所望の人物を検索する検索システムで実行する検索方法において、前記検索システムは、人物を識別する人物識別情報と、人物が有する特性と、人物と該人物の知人との関連を示す第１関連情報とを対応付けた人物情報を記憶する記憶手段を備え、前記検索者の所望する特性を示す検索情報の入力を受け付ける入力受付ステップと、前記人物情報を参照して、受け付けた検索情報の示す特性を有する人物の前記人物識別情報を抽出する抽出ステップと、前記人物情報における前記検索者の前記第１関連情報と抽出された人物の前記第１関連情報とを参照して、前記検索者と抽出された人物との共通の知人を検索し、前記共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された人物を整列させる検索ステップと、整列された順序で、抽出された人物の前記人物識別情報と、抽出された人物の特性と、前記検索者と前記共通の知人との関連を示す第２関連情報とを対応付けた検索結果を表示部に表示する表示制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、人物検索の精度の向上を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、検索者、有識者、共通の知人間における人間関係のイメージを示す図である。
【図２】図２は、実施の形態にかかる検索システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、知人情報テーブルの一例を示す図である。
【図５】図５は、検索画面の一例を示す図である。
【図６】図６は、認証画面の一例を示す図である。
【図７】図７は、検索画面の他の例を示す図である。
【図８】図８は、検索結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、評価画面の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、評価画面の他の例を示す図である。
【図１１】図１１は、評価画面の他の例を示す図である。
【図１２】図１２は、更新された後の人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施の形態の検索システムにおける全体処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、本実施の形態にかかる検索システムにおける検索処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、本実施の形態にかかる検索システムにおける更新処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、検索システムの実施の形態を詳細に説明する。まず、本実施の形態の検索システムの概要を説明する。
【００１０】
本実施の形態の検索システムでは、検索システムの利用者（検索者）が所望する専門性（特性）を有する人物（有識者）を検索するシステムであり、本実施の形態では、検索者の人間関係を考慮して検索を行う。
【００１１】
例えば、所望する専門性を有する有識者に過去にアクセスしたことがある人物と検索者とが知り合いである場合、すなわち、有識者および検索者の双方と関連のある人物（以下、「共通の知人」という）が存在したとすると、検索者がその有識者へのアクセスはしやすい可能性が高い。
【００１２】
そこで、本実施の形態の検索システムでは、共通の知人の存在を考慮して人物検索を実施し、その上で検索結果に共通の知人に関する情報を提示する。これにより、検索者は示された有識者に対して自分の知人が多くアクセスしているか、アクセスをしていないかなどを把握することができ、自身の判断でよりアクセスしやすい有識者を選択することができる。
【００１３】
さらに、本実施の形態の検索システムでは、検索結果に対して検索者が評価（知人や有識者に対する情報の更新）をすることができるため、もし検索処理で導かれた人間関係と実際の人間関係との間に誤差が生じた場合でも、これを修正し、以後の人物検索の精度の向上を図ることができる。
【００１４】
要するに、本実施の形態の検索システムでは、検索者の人間関係に関する情報を加味して検索を実施し、その上でその人間関係に関する情報も併せて検索結果に提示する。さらに、検索結果、すなわち検索システムが把握する人間関係に対して検索者が評価することができる。
【００１５】
図１は、検索者、有識者、共通の知人間における人間関係のイメージを示す図である。図１では、円がそれぞれの人物の交友範囲を示している。図１の例では、本実施の形態の検索システムにより検索者が有識者を検索した結果、３名の有識者Ａ、Ｂ、Ｃが見つかったことを示している。
【００１６】
そして、有識者Ｂには、知人Ｘおよび知人Ｙという検索者と共通の交友範囲を有する人物がいる。また、有識者Ｃには、知人Ｙおよび知人Ｚという共通の交友範囲を有する人物がいる。また、有識者Ａには、共通の交友範囲を有する人物はいない。これらの共通の知人に関する情報が、検索者が有識者を選択する際の指針になり、より問い合わせやすい（アクセスしやすい）人物を選択することができる。
【００１７】
図２は、実施の形態にかかる検索システムの構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施の形態の検索システム１００は、情報処理装置１１０と記憶装置１３０とから構成されている。記憶装置１３０は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１３１を備えている。情報処理装置１１０は、入力部１１１と、表示部１１２と、入力受付部１２１と、表示制御部１２２と、送受信部１２３と、情報生成部１２４と、検索処理部１２５と、関連情報更新部１２８とを主に備えている。そして、検索処理部１２５は、抽出部１２６と、検索部１２７とを備えている。
【００１８】
なお、以下の検索システムでは、記憶装置１３０と一つの情報処理装置１１０が接続されている構成となっている例を示すが、これに限定されることはなく、複数の情報処理装置１１０が記憶装置１３０に接続された構成としてもよい。また、以下の検索システムでは、記憶装置１３０と情報処理装置１１０とを別個の装置として構成した例を示すが、これに限定されることなく、情報処理装置の内部に記憶装置に相当する記憶部を設けてもよい。
【００１９】
ＨＤＤ１３１は、種々のデータを保存する記憶媒体であり、本実施の形態では、人物情報テーブル、知人情報テーブル、および履歴情報を記憶している。
【００２０】
人物情報テーブルには、各人物の属性情報が記憶されている。図３は、人物情報テーブルの一例を示す図である。図３に示すように、人物情報テーブルには、各人物の氏名（人物識別情報）と、所属と、専門（特性）と、人物と該人物の知人との関連を示す関連情報（第１関連情報）とが対応付けられている。なお、これ以外の属性を示す情報が対応付けられていてもよい。
【００２１】
各人物の氏名の項目は、「理光太郎」、「理光一郎」などの氏名が記憶されている。また、これらに対応させて各人物のＩＤ（identification）を記憶してもよい。所属の項目は、「○○開発室」、「□□開発室」など、各人物が社内で所属する部署が記憶されている。
【００２２】
専門の項目は、「Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋」「Ｒｕｂｙ、Ｃ＋＋、ｌｉｎｕｘ（登録商標）」など、各人物が専門とする内容、すなわち質問等の問い合わせを受けることが可能な内容についてのキーワードが記憶されている。
【００２３】
関連情報の項目は、まず、各人物と関連のある人物（知人）の氏名が一覧で記憶されている。例えば、図３では、理光太郎は、理光三郎、理光花子、理光幸子と関連がある（知人である）ことを示している。関連情報は、本実施の形態における検索システム１００を用いて結ばれることを想定しているが、別途、業務上のつながりや、出身地などの共通点等から結ばれてもよい。
【００２４】
そして、関連情報には強度という概念が存在する。図３に示す例では、関連情報の項目に記憶された知人の氏名の後ろにカッコ付きで、知人との関連を示す情報が示されている。具体的には、該カッコ内には、対象の人物（知人）との間で最後にアクセスした（通信を行った）日と、対象の人物（知人）に対する親密度を示すパラメータをアルファベット（例えば、以下では親密度が強い順にＳ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅとする）で示している。この親密度は、例えば、関連がない人物よりも、親密度Ｅの人物の方が親しみやすいことを想定している。
【００２５】
また、図３に示すように、親密度は個々の人物が感じる関連の度合いとして示されている。そのため、必ずしも双方向で同じ強度になるとは限らない。たとえば、理光四郎と理光幸子の間の親密度を見ると、理光四郎から理光幸子へ対して親密度Ａとなっているが、理光幸子から理光四郎に対しては親密度Ｄとなっており、両者間での認識に違いがあることがわかる。なお、関連の強度については、これ以外の表現で示されてもよい。また、親密度の算出方法は後述する。
【００２６】
履歴情報には、ある人物と他の人物との間で送受信された電子メール（単にメールとも称す）の送受信履歴が記憶されている。例えば、情報処理装置１１０上で電子メールソフトが動作する場合、ある人物がその電子メールソフトを利用して送受信したメールの送受信履歴が履歴情報として記憶装置１３０に蓄積される。
【００２７】
知人情報テーブルには、人物ごとに、個人間の知り合い度の情報等が記憶されている。この知人情報テーブルは、履歴情報を元に作成される。図４は、知人情報テーブルの一例を示す図である。図４に示すように、知人情報テーブルには、知人のメールアドレス、Ｔｏ回数、Ｃｃ回数、Ｒｅｐｌｙ回数、メールチェーン平均回数、および知り合い度が対応付けられて記憶されている。
【００２８】
知人メールアドレスの項目は、ある人物（例えば、人物Ｐとする）の知人の電子メールアドレスが記憶されている。Ｔｏ回数の項目には、人物Ｐと知人との間で送受信されたメールのうち、宛先Ｔｏに人物Ｐまたは当該知人のメールアドレスを設定して送受信されたメールの総数が記憶されている。Ｃｃ回数の項目には、人物Ｐと知人との間で送受信されたメールのうち、宛先Ｃｃに人物Ｐまたは当該知人のメールアドレスを設定して送受信されたメールの総数が記憶されている。Ｒｅｐｌｙ回数の項目には、人物Ｐと当該知人との間で送受信された返信メールの総数が記憶されている。
【００２９】
メールチェーン平均回数の項目には、人物Ｐと当該知人との間で或る１つのメールを起点として返信が繰り返される場合の平均繰り返し数であるメールチェーン平均回数が記憶されている。そして、知り合い度の項目には、上記のＴｏ回数、Ｃｃ回数、Ｒｅｐｌｙ回数およびメールチェーン平均回数を用いて計算された人物Ｐと当該知人との間の知り合い度が記憶されている。
【００３０】
情報生成部１２４は、記憶装置１３０に記憶されている履歴情報を用いて知人情報テーブルおよび人物情報テーブルを生成し、各テーブルを記憶装置１３０に記憶するものである。
【００３１】
まず、情報生成部１２４は、履歴情報から、知人情報テーブルにおけるＴｏ回数、Ｃｃ回数、Ｒｅｐｌｙ回数およびメールチェーン平均回数を用いて、人物Ｐとその知人との知り合い度を計算する。具体的には、例えば、それら４つの数値を単純に足し合わせた結果を知り合い度としても良いし、重み付けして加算した結果を知り合い度としても良い。重み付けする際には、Ｃｃ回数はＴｏ回数よりも重みを軽くすることが望ましい。その理由は、宛先Ｃｃは「参考までに貴方にも送信しておく」という使われ方がされるためである。また、メールチェーン平均回数はＲｅｐｌｙ回数の重みとして扱うようにしても良い。以下の式（１）に、知り合い度の計算式の一例を示す。なお、知り合い度の算出方法は以下の計算式に限定されるものではない。
【００３２】
知り合い度＝Ｔｏ回数×１．０（Ｔｏ回数の重み）
＋Ｃｃ回数×０．５（Ｃｃ回数の重み）
＋Ｒｅｐｌｙ回数×メールチェーン平均回数      …（１）
【００３３】
そして、情報生成部１２４は、知人情報テーブルを用いて人物情報テーブルの関連情報を生成する。具体的には、例えば、情報生成部１２４は、履歴情報を用いて、関連情報の項目に、最後にアクセスした（通信を行った）日を記憶する。また、情報生成部１２４は、知人情報テーブルに登録されている知り合い度から、関連情報の親密度のパラメータを算出して値を設定する。例えば、知り合い度１０００以上がＳ、１０００〜８００がＡ、８００〜６００がＢ、６００〜４００がＣ、４００〜２００がＤ、２００〜０がＥというマッピングでもよい。情報生成部１２４は、通常、知人情報テーブルが更新されると親密度を変更して反映するが、後述する検索者が評価を実施した場合には変更を反映しない構成としてもよい。
【００３４】
入力部１１１は、検索者（検索システムの利用者）が操作して、各種入力を行うものである。表示部１１２は、文字や画像を表示するディスプレイ装置であり、検索画面等を表示するものである。送受信部１２３は、電子メールや各種データの送受信を行うものである。
【００３５】
入力受付部１２１は、表示制御部１２２（後述）により表示部１１２に表示された検索画面から、検索者の氏名（人物識別情報）、および検索者の所望する専門性（特性）を示す検索情報の入力を受け付けるものである。図５は、検索画面の一例を示す図である。図５に示すように、検索画面は、検索者の氏名、および所望する専門性を示す検索情報それぞれの情報を入力できる構成となっている。
【００３６】
また、図５の例では、検索者以外の人物が検索者になりすまして検索システムを利用することも可能となってしまうので、当該入力の前に検索者の認証を行う構成としてもよい。図６は、認証画面の一例を示す図である。図７は、検索画面の他の例を示す図である。図６に示すように、まず、入力受付部１２１は、検索者のＩＤおよびパスワードの入力を受け付けて認証を行う。そして、認証が成功した場合、表示制御部１２２により図７に示す検索画面が表示され、入力受付部１２１は、検索者が所望する専門性を示す検索情報を受け付ける。
【００３７】
検索処理部１２５は、入力受付部１２１により入力を受け付けた検索者の氏名および検索情報を用いて、記憶装置１３０に記憶されている人物情報テーブルから条件に一致する有識者を抽出し、検索結果を表示制御部１２２に送出するものであり、抽出部１２６と、検索部１２７とを主に備えている。
【００３８】
抽出部１２６は、人物情報テーブルを参照して、入力受付部１２１により入力を受け付けた検索情報の示す専門性を有する人物、すなわち当該専門性に対応する人物（有識者）の氏名を全て抽出する。
【００３９】
検索部１２７は、人物情報テーブルにおける検索者の関連情報と抽出された有識者の関連情報とを参照して、検索者と抽出された有識者との共通の知人を検索する。そして、検索部１２７は、検索した共通の知人を有する有識者を上位にして、抽出された有識者を整列させる（ソート処理する）。
【００４０】
また、検索部１２７は、共通の知人を有する有識者が複数抽出された場合、抽出された有識者のうち、検索者との関連が強い共通の知人を有する人物を上位にして、抽出された有識者を整列させる。具体的には、例えば、検索部１２７は、共通の知人を有する有識者のうち、検索者と親密度が強い共通の知人を有する有識者を上位にして、抽出された有識者を整列させる。また、例えば、検索部１２７は、共通の知人を有する有識者のうち、検索者が最後に通信を行った日が検索時に近い共通の知人を有する有識者を上位にして、抽出された有識者を整列させる。
【００４１】
表示制御部１２２は、上述した検索画面（図５、７参照）、認証画面（図６参照）、および評価画面（後述の図９〜１１参照）を表示部１１２に表示するものである。また、表示制御部１２２は、検索部１２７により整列された順序で、抽出された有識者の氏名と、抽出された有識者の所属と、抽出された有識者の専門と、検索者と共通の知人との関連を示す検索者の関連情報とを対応付けた検索結果を表示部１１２に表示する。
【００４２】
ここで、人物情報テーブルを用いて、検索処理部１２５による検索処理により検索された結果を説明する。図８は、検索結果の一例を示す図である。図８では、理光太郎により検索情報として「Ｒｕｂｙ」が入力され、Ｒｕｂｙに関して詳しい人物（有識者）を検索した場合の結果を示している。図８には、検索者（理光太郎）および検索キーワード（Ｒｕｂｙ）が表示され、その下に、検索された有識者の氏名、所属、専門、検索者の関連情報（第２関連情報）が対応付けられて表示される。
【００４３】
まず、抽出部１２６は、「Ｒｕｂｙ」を専門の項目に持つ理光一郎、理光次郎、理光四郎を抽出する。そして、検索部１２７は、まず、抽出された有識者のうち、検索者の理光太郎との共通の知人が存在する理光四郎、理光次郎を上位にして整列させる。
【００４４】
そして、検索部１２７は、理光太郎と、理光四郎および理光次郎との共通の知人（理光花子、理光幸子、理光三郎）を参照すると、理光太郎の当該共通の知人（理光花子、理光幸子、理光三郎）に対する親密度のパラメータはＢであり同じであるため、最後にアクセスしてからの時間が浅い理光幸子を共通の知人として有する理光四郎を最上位に整列される。
【００４５】
この時、検索結果には、共通の知人の情報も掲示するところが特徴となる。検索者がこの内容を確認できるようにすることで、検索システムでは把握しきれなかった人物間の関連が拾える可能性が期待できる。
【００４６】
つまり、例えば、図８を参照すると、最上位になったのは理光四郎であるが、今回の質問内容（Ｒｕｂｙ）を考慮すると、開発部署ではない理光花子や理光幸子から、同様の問い合わせがされているとは考えにくい。むしろ、業務上では理光三郎（理光太郎と同じ○○開発室の部署）から理光次郎に対してのつながりの方が重要と考えられ、理光次郎に対して問い合わせる方が望ましいと考えることもできる。これは、検索システムでは検出できなかったが、有識者との共通の知人との関連を検索者が判断したことで明らかになったといえる。
【００４７】
図２に戻って、さらに、入力受付部１２１は、関連情報を更新する人物の氏名および関連情報を更新する更新内容の入力を受け付ける。更新内容は、例えば、関連情報における親密度の更新である。
【００４８】
関連情報更新部１２８は、受け付けた人物の氏名に対応する関連情報を、受け付けた更新内容によって更新するものである。例えば、入力受付部１２１から、関連情報における親密度を受け付けた場合、関連情報更新部１２８は、受け付けた人物の氏名に対応する関連情報における親密度を、受け付けた親密度によって更新する。
【００４９】
また、関連情報更新部１２８は、人物間で通信がなされた場合、通信を行った人物の氏名に対応する関連情報を、人物間でなされた通信履歴に基づいて更新する。例えば、人物情報テーブルを参照して説明すると、理光太郎と理光三郎とが通信を行った場合、関連情報更新部１２８は、理光太郎の関連情報を、「理光三郎（２日前、Ｂ）」から「理光三郎（今日、Ｂ）」と更新し、理光三郎の関連情報を、「理光太郎（２日前、Ｂ）」から「理光太郎（今日、Ｂ）」と更新する。
【００５０】
以下に、図８における検索結果が表示された後に、入力受付部１２１および関連情報更新部１２８によって親密度の更新がなされた場合について説明する。図９は、評価画面の一例を示す図である。
【００５１】
図９に示すように、評価画面では、関連情報を更新する対象の人物の氏名と、検索者が更新を所望する親密度をプルダウンメニューで指定できるように表示されている。なお、これ以外にも、検索結果（図８）から関連情報を更新する対象の人物を指定可能な構成としてもよい。
【００５２】
図９では、入力受付部１２１は、理光太郎（検索者）と理光次郎（有識者）との共通の知人である理光三郎に対しての親密度をＳにする旨の更新内容を受け付けている。そして、検索者によりＯＫボタンが押下されることで確定し、関連情報更新部１２８は、指定された更新内容（親密度）を人物情報テーブルに反映して更新する。
【００５３】
また、図９では、検索者が関連情報の更新ができる人物として、検索結果で提示された有識者および共通の知人を選択できることを想定しているが、検索結果に登場しない人物を選択可能な構成としてもよい。図１０、図１１は、評価画面の他の例を示す図である。
【００５４】
まず、図１０では、知人のみを一覧表示して選択可能となっている評価画面である。この場合は、例えば、理光太郎がすでに知人である理光花子、理光幸子、理光三郎のみを選択することが可能な画面となっている。
【００５５】
一方、図１１では、知人および知人以外を一覧表示して選択可能となっている評価画面である。この場合は、検索結果に登場しない人物も含めて、関連情報を更新する人物の氏名を検索して指定する画面である。具体的には、例えば、氏名欄に「理光」と入力した結果、該当する人物の一覧が表示されており、そこから関連を更新したい人物（追加したい人物）を指定することができる。
【００５６】
図１２は、更新された後の人物情報テーブルの一例を示す図である。図１２に示すように、この例では、理光太郎から理光次郎、および、理光太郎から理光三郎に対して関連情報が更新されている。すなわち、理光三郎に対する親密度がＢからＳに更新され、理光次郎が新たに知人となり、親密度がＢに設定されている。
【００５７】
このように、理光太郎は、理光次郎と新たに関連を結んだため、今後、理光次郎が専門としている内容を検索する場合は、理光次郎が上位になって表示されるようになる。また、理光三郎に対する親密度をＳとしているため、以降、理光三郎が共通の知人となる有識者が抽出された場合、その有識者が上位に表示されることになり、理光太郎としては検索し易い検索結果に改善されたことになる。
【００５８】
次に、本実施の形態の検索システム１００による検索処理および更新処理について説明する。図１３は、本実施の形態の検索システムにおける全体処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
まず、入力受付部１２１は、検索者情報の入力、すなわち検索者の氏名の入力を受け付け（ステップＳ１１）、検索情報の入力、すなわち検索者の所望する専門性の入力を受け付ける（ステップＳ１２）。
【００６０】
次に、検索処理部１２５は、受け付けた検索者情報および検索情報に基づいて検索処理を行う（ステップＳ１３）。そして、表示制御部１２２は、検索処理部１２５による検索結果を表示部１１２に表示する（ステップＳ１４）。
【００６１】
次に、入力受付部１２１は、人物情報テーブルの更新を受け付けたか否かの判断をする（ステップＳ１５）。すなわち、入力受付部１２１は、関連情報を更新する人物の氏名および更新内容の入力を受け付けたか否かを判断する。
【００６２】
人物情報テーブルの更新を受け付けなかった場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、人物情報テーブルの更新を受け付けた場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、関連情報更新部１２８は、更新処理を行う（ステップＳ１６）。
【００６３】
次に、ステップＳ１３における検索処理の流れについて説明する。図１４は、本実施の形態にかかる検索システムにおける検索処理の流れを示すフローチャートである。
【００６４】
まず、抽出部１２６は、人物情報テーブルを参照して、入力を受け付けた検索情報、すなわち検索者の所望する専門性を有する有識者を全て抽出する（ステップＳ２１）。検索部１２７は、人物情報テーブルにおける検索者の関連情報と抽出された有識者の関連情報とを参照して、検索者と抽出された有識者との共通の知人を検索し、共通の知人がいるか否かを判断する（ステップＳ２２）。
【００６５】
共通の知人がいた場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）、検索部１２７は、検索者との関連が強い共通の知人を有する有識者を上位にして、抽出された有識者を整列させる（ステップＳ２３）。一方、共通の知人がいない場合（ステップＳ２２：Ｎｏ）、整列処理（ソート処理）は実施せず処理を終了する。
【００６６】
次に、ステップＳ１６における更新処理の流れについて説明する。図１５は、本実施の形態にかかる検索システムにおける更新処理の流れを示すフローチャートである。
【００６７】
まず、入力受付部１２１は、関連情報を更新する人物の氏名の入力を受け付け（ステップＳ３１）、関連情報を更新する旨の更新内容の入力を受け付ける（ステップＳ３２）。そして、関連情報更新部１２８は、受け付けた人物の氏名に対応する関連情報を、受け付けた更新内容によって更新する（ステップＳ３３）。
【００６８】
このように、本実施の形態にかかる検索システム１００は、検索者が所望の専門性を有する有識者を検索する際に、検索者と有識者との共通の知人がいた場合、当該共通の知人との関連を考慮して検索を実施し、検索した有識者とともに共通の知人に関する情報を検索結果として表示する。これにより、検索者が有識者を検索する際に、検索者にとって実際にアクセスしやすい有識者の情報を提示して、人物検索の精度の向上を図ることができる。
【００６９】
また、本実施の形態の検索システム１００は、検索結果に対して検索者が評価を行うことで、情報を更新することができるため、もし検索処理で導かれた人間関係と実際の人間関係との間に誤差が生じた場合でも、これを修正して更新し、以後の人物検索の精度の向上を図ることができる。
【符号の説明】
【００７０】
１００  検索システム
１１０  情報処理装置
１１１  入力部
１１２  表示部
１２１  入力受付部
１２２  表示制御部
１２３  送受信部
１２４  情報生成部
１２５  検索処理部
１２６  抽出部
１２７  検索部
１２８  関連情報更新部
１３０  記憶装置
１３１  ＨＤＤ
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７１】
【特許文献１】特開２０１１−０８６０８１号公報
【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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