(57)【要約】【課題】  情報検索システムで、検索の観点やキーワードとなりうるタームを推奨することを目的とする。【解決手段】  情報検索システム１は、技術のフィールド、該フィールドに属する技術範囲（テーマ）、各テーマの技術特性（ターム）を記憶する技術分類ＤＢ３１、技術コンテンツを蓄積する技術コンテンツＤＢ３５を備え、検索キーワードを取得するキーワード取得部１１、キーワードで技術コンテンツＤＢ３５を検索し技術情報を抽出するコンテンツ検索部１３、および検索結果を出力するコンテンツ出力部１５を備える検索装置１０、ならびに、キーワードで分類付テキストＤＢ３３を検索する分類付テキスト検索部２１、分類付テキストに付与されたタームを抽出し、抽出したタームを観点で分類して検索で良評価の観点とテーマとをレコメンド観点とするレコメンド観点生成部２３、およびレコメンド観点を表示するレコメンド観点出力部２５を備えるレコメンド装置２０を備える。【選択図】  図１
2014102626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索処理を支援する装置であって、
検索処理に使用するキーワードを取得するキーワード取得部と、
技術の範囲を示すテーマと該テーマ毎に該技術の範囲に含まれる技術の特性を複数の観点に対応付けて示すタームとを定める技術分類に基づくテーマおよびタームが付与されたテキストであって、技術情報に関する分類付テキストを蓄積する分類付テキストデータベースにアクセスし、該分類付テキストデータベースに記憶された分類付テキストを前記キーワードのＯＲ条件でテキスト検索し、前記キーワードを含む分類付テキストを抽出する分類付テキスト検索部と、
抽出した前記分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、前記技術分類を記憶する技術分類データベースを参照して、該抽出したタームを前記技術分類で対応付けられた観点毎にまとめ、該観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームをレコメンド観点とするレコメンド観点生成部と、
前記レコメンド観点を表示するレコメンド観点出力部とを備え、
前記レコメンド観点生成部は、表示した前記レコメンド観点から選択された選択タームを受け付け、前記選択タームを受け付ける度に、前記抽出した分類付テキストを該選択タームで絞り込み、絞り込みの結果である分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、該絞り込みの結果である分類付テキストから抽出した前記観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームを前記レコメンド観点とする
ことを特徴とするレコメンド装置。
【請求項２】
前記技術分類データベースに記憶された技術分類において前記タームが階層化されて定義されている場合に、前記レコメンド観点生成部は、該技術分類において前記選択タームの上位のターム、下位のターム、または上位と下位のタームを抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
【請求項３】
検索処理を支援するために、コンピュータに、
検索処理に使用するキーワードを取得し、
技術の範囲を示すテーマと該テーマ毎に該技術の範囲に含まれる技術の特性を複数の観点に対応付けて示すタームとを定める技術分類に基づくテーマおよびタームが付与されたテキストであって、技術情報に関する分類付テキストを蓄積する分類付テキストデータベースにアクセスし、該分類付テキストデータベースに記憶された分類付テキストを前記キーワードのＯＲ条件でテキスト検索し、前記キーワードを含む分類付テキストを抽出し、
抽出した前記分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、
前記技術分類を記憶する技術分類データベースを参照して、該抽出したタームを前記技術分類で対応付けられた観点毎にまとめ、該観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームをレコメンド観点として表示し、
表示した前記レコメンド観点から選択された選択タームを受け付ける度に、前記抽出した分類付テキストを該選択タームで絞り込み、絞り込みの結果である分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、該絞り込みの結果である分類付テキストから抽出した前記観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームを前記レコメンド観点とする、処理を実行させるための
レコメンドプログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記技術分類データベースに記憶された技術分類において前記タームが階層化されて定義されている場合に、前技術分類において前記選択タームの上位のターム、下位のターム、または上位と下位のタームを抽出する、処理を実行させる
ことを特徴とする請求項３に記載のレコメンドプログラム。
【請求項５】
検索処理を支援するために、コンピュータが、
検索処理に使用するキーワードを取得し、
技術が適用される範囲を示すフィールドと該フィールドに属する技術の範囲を示すテーマと該テーマ毎に該技術の範囲に含まれる技術の特性を複数の観点に対応付けて示すタームとを定める技術分類に基づくテーマおよびタームが付与されたテキストであって、技術情報に関する分類付テキストを蓄積する分類付テキストデータベースにアクセスし、該分類付テキストデータベースに記憶された分類付テキストを前記キーワードのＯＲ条件でテキスト検索し、前記キーワードを含む分類付テキストを抽出し、
抽出した前記分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、
前記技術分類を記憶する技術分類データベースを参照して、該抽出したタームを前記技術分類で対応付けられた観点毎にまとめ、該観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームをレコメンド観点として表示し、
表示した前記レコメンド観点から選択された選択タームを受け付ける度に、前記抽出した分類付テキストを該選択タームで絞り込み、絞り込みの結果である分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、該絞り込みの結果である分類付テキストから抽出した前記観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームを前記レコメンド観点とする、処理を実行する
ことを特徴とするレコメンド方法。
【請求項６】
前記コンピュータが、
前記技術分類データベースに記憶された技術分類において前記タームが階層化されて定義されている場合に、前技術分類において前記選択タームの上位のターム、下位のターム、または上位と下位のタームを抽出する、処理を実行する
ことを特徴とする請求項５に記載のレコメンド方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報の検索処理を支援する技術に関する。より詳しくは、本発明は、より適切な検索結果を得るために、検索意図に関連する技術概念を複数の観点から推奨するレコメンド処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
エンジニアリング、製品企画等の業務では、技術情報の収集は欠かすことができない。技術情報として、インターネット、イントラネット等で標準的に用いられているドキュメントシステムであるｗｅｂに蓄積されている情報が広く利用されている。これらの情報を検索する手段として、テキスト検索処理が使用されている。
【０００３】
適切な検索結果を得るためのポイントは、検索者が適正なキーワードを入力できるかによる。しかし、所望する技術情報を得るための適正なキーワードを入力できる検索者は多くはない。例えば、「ガラス板に穴を開ける手段」に関する情報を得たい場合に、既に知っている手段の「ドリル」に関連する検索結果を得ることが可能であっても、本当に知りたい他の手段、例えばレーザ、ウォータージェット、パンチング加工等に関連する技術情報を検索結果として得ることができない。
【０００４】
一般的に、検索精度は、検索者が入力したキーワードに依存しているが、技術情報の検索の必要性は、検索したい技術情報について十分な知識がないから生ずるのであり、検索したい技術情報を十分に得ている時点では検索する必要性がなくなっていることが大半である。そのため、検索者が、適切なキーワードを思いつくことは困難であるとされている。実際、検索者は、適正なキーワードに到達するまで非常に長い時間を費やしたり、適正なキーワードによる検索をあきらめたりしていた。
【０００５】
検索者の検索処理の支援や情報の補完のため、検索者に検索結果以外の情報を推薦情報として提供するレコメンド技術が知られている。
【０００６】
レコメンド技術の１つは、代表的には電子商用サイト（ＥＣサイト）等で利用され、デジタルカメラの購入者にＳＤメモリカードの情報を提供するために実施される。例えば、コンテンツベース、強調フィルタリング、ベイジアンネットワークと呼ばれる手法であり、利用者の行動履歴、サイトでの処理履歴、提供される情報の属性等を分析して関連性が高い情報を推薦する（従来手法（１））。
【０００７】
また、別のレコメンド技術は、代表的には企業公式サイト等で利用され、蓄積情報から取り出された１つの情報に対して関連性や類似性がある別の情報を提供するために実施される。例えば、ルールベースと呼ばれる手法であり、予め設定したルールに基づき、提供した情報に関連性が高い他の情報を推薦する（従来手法（２））。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−０１８５７１公報
【特許文献２】特開２００５−０７３８５３公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の従来手法（１）は、技術情報の検索においては妥当とは限らない。従来手法（１）は、検索者の動作履歴、コンテンツや情報の属性等の統計情報に基づいた結果を推奨するため、レコメンド情報に技術的関連性がないからである。従来手法（１）を技術情報の検索に適用すると、検索者の検索履歴や検索パターンを解析し、例えば、「レーザ機を閲覧した人は、この外観検査機も閲覧している」のような行動履歴のレコメンドとなる。しかし、技術情報の検索者にとっては、当該検索の対象とする材料がガラスなのか金属なのか、樹脂なのか、また、被加工物が立体物なのか板状なのかによって、推奨された情報が全く的外れのものとなる。
【００１０】
上記の従来手法（２）は、技術的関連性に基づいて情報を推奨することができる。しかし、検索者が知りたい情報について、技術分野を横断的に検索して提供することは難しい。推奨する情報の技術分野を増やして横断的に検索する場合、推奨する情報が多くなりすぎるという問題がある。
【００１１】
従来、「板に穴を開けたい」という課題に関連する情報を求めることを前提に、既知の語「ドリル」を入力して検索する検索者に対し、ドリルに関する情報の他、レーザ装置に関する情報、穴の開きやすい板の材料に関する情報のように、広い技術分野を網羅して情報を推奨する検索支援技術はなかった。
【００１２】
本発明は、これらの従来手法を考慮してなされたものであり、その目的は、検索者の検索要求に対する検索結果と異なる他の情報を推奨する際に、技術の関連性と横断性を同時に満たす情報を推奨できるレコメンド処理に係る情報処理技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係るレコメンド装置は、検索処理を支援する装置であって、検索処理に使用するキーワードを取得するキーワード取得部と、技術の範囲を示すテーマと該テーマ毎に該技術の範囲に含まれる技術の特性を複数の観点に対応付けて示すタームとを定める技術分類に基づくテーマおよびタームが付与されたテキストであって、技術情報に関する分類付テキストを蓄積する分類付テキストデータベースにアクセスし、該分類付テキストデータベースに記憶された分類付テキストを前記キーワードのＯＲ条件でテキスト検索し、前記キーワードを含む分類付テキストを抽出する分類付テキスト検索部と、抽出した前記分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、前記技術分類を記憶する技術分類データベースを参照して、該抽出したタームを前記技術分類で対応付けられた観点毎にまとめ、該観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームをレコメンド観点とするレコメンド観点生成部と、前記レコメンド観点を表示するレコメンド観点出力部とを備え、前記レコメンド観点生成部は、表示した前記レコメンド観点から選択された選択タームを受け付け、前記選択タームを受け付ける度に、前記抽出した分類付テキストを該選択タームで絞り込み、絞り込みの結果である分類付テキストに付与された全てのタームを抽出し、該絞り込みの結果である分類付テキストから抽出した前記観点毎にまとめたタームおよび観点を評価し、該評価の良い観点およびタームを前記レコメンド観点とするものである。
【発明の効果】
【００１４】
上記したレコメンド装置によれば、検索者によって与えられた検索キーワードに関連して、検索処理で有用な観点や技術概念を示すタームをレコメンド観点として提示することができる。さらに、提示したレコメンド観点から検索者によって選択されたタームを用いて検索結果を絞り込むことができる。
【００１５】
レコメンド装置によれば、検索者に対し、気づかなかった観点や技術概念を提供し、検索結果として、検索者の意図により合致した適切な技術情報を提供することができ、検索者の検索を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一実施例における情報検索システムのブロック構成例を示す図である。
【図２】一実施例における技術分類データベースのフィールド情報およびテーマ情報のデータ構成例を示す図である。
【図３】一実施例における技術分類データベースのターム情報のデータ構成例を示す図である。
【図４】一実施例における技術分類データベースのターム情報のデータ構成例を示す図である。
【図５】一実施例における技術分類データベースのターム情報のデータ構成例を示す図である。
【図６】一実施例における技術分類データベースのターム情報のデータ構成例を示す図である。
【図７】一実施例における技術分類データベースの観点の区分のデータ構成例を示す図である。
【図８】一実施例における分類付テキストデータベースのデータ構成例を示す図である。
【図９】一実施例における技術コンテンツデータベースに蓄積される技術コンテンツのデータ構成例を示す図である。
【図１０】一実施例における情報検索システムの概要処理の処理フロー例を示す図である。
【図１１】一実施例における情報検索システムが表示する画面例を示す図である。
【図１２】ステップＳ２の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【図１３】ステップＳ４の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【図１４】ステップＳ８の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【図１５】ステップＳ９の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【図１６】検索で抽出された分類付テキストの例を示す図である。
【図１７】抽出された分類付テキストに付与されたタームの評価例を示す図である。
【図１８】レコメンド観点の選択により変遷する画面例として、最初のレコメンド観点を表示する画面例を示す図である。
【図１９】レコメンド観点の選択により変遷する画面例として、レコメンド観点からタームが選択された場合の画面例を示す図である。
【図２０】レコメンド観点の選択により変遷する画面例として、レコメンド観点からタームが再度選択された場合の画面例を示す図である。
【図２１】階層化されたタームの例を示す図である。
【図２２】ステップＳ３の処理において、技術分類体系のフィールドを考慮した場合の処理フロー例を示す図である。
【図２３】技術分類体系のフィールドを考慮した検索結果およびレコメンド観点を表示する画面例を示す図である。
【図２４】技術分類体系のフィールドを考慮した検索結果およびレコメンド観点を表示する画面例を示す図である。
【図２５】異なる種類の技術情報を表示する場合の画面例を示す図である。
【図２６】テーマ毎に重み付けした検索結果の企業情報を表示する場合の画面例を示す図である。
【図２７】テーマ毎に重み付けした検索結果の企業情報を表示する場合の画面例を示す図である。
【図２８】異なる種類の技術情報の選択から、別の種類の技術情報の検索結果を表示する表示例を示す図である。
【図２９】一実施例における検索装置およびレコメンド装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一態様として開示する情報検索システムについて説明する。
【００１８】
図１は、一実施例における情報検索システムのブロック構成例を示す図である。
【００１９】
情報検索システム１は、検索者が入力したキーワードで技術情報を検索し、さらに、予め備えた技術分類体系に定義された技術概念の中からキーワードに関連する技術概念を抽出して複数の観点で区分した情報（レコメンド観点）を提供する情報処理システムである。
【００２０】
情報検索システム１が備える技術分類体系（技術分類とも呼ぶ）は、技術が適用される産業に基づく分野（フィールド）を示すフィールド情報、各フィールドに属する各技術の範囲を示す区分（テーマ）を示すテーマ情報、および、各テーマに分類される技術的特徴を示す術語（ターム）を複数の観点に対応付けて定義しているターム情報で構成されている。
【００２１】
すなわち、技術分類体系は、複数のフィールドで構成され、各フィールドは、下位構成として１または複数のテーマを有する。さらに、各テーマは、１または複数の観点の分類に属する１または複数の階層化したタームを有する。各タームが分類される複数の観点は、全テーマで横断的に使用される。テーマ毎に必要な観点が設けられるが、少なくとも、技術上の目的、課題等を示す観点（「課題」）が設けられる。技術分類体系を構成する情報の詳細は、後述する。
【００２２】
情報検索システム１は、検索装置１０、レコメンド装置２０、技術分類データベース３１、分類付テキストデータベース３３、および、技術コンテンツデータベース３５を備える。また、情報検索システム１の検索装置１０は、検索者が使用する情報処理端末である検索者端末５とネットワークＮを介して接続している。
【００２３】
検索装置１０は、検索者端末５で入力された単語または単語の組合せをキーワードとして取得して、１または複数の技術コンテンツデータベース３５に蓄積された技術コンテンツを検索する。
【００２４】
検索装置１０は、キーワード取得部１１、コンテンツ検索部１３、コンテンツ出力部１５を有する。
【００２５】
キーワード取得部１１は、検索者端末５で検索者が入力した１または複数の単語をキーワードとして取得する。
【００２６】
コンテンツ検索部１３は、技術コンテンツデータベース３５に対する取得したキーワードでのＯＲ条件の検索を行い、予め定めた評価方法により検索結果を評価し、評価の良い技術コンテンツを抽出する。
【００２７】
コンテンツ出力部１５は、検索者端末５に、検索結果として、抽出した技術コンテンツを、レコメンド観点として、レコメンド装置２０から得た各観点のターム群を検索者端末５に表示させる。
【００２８】
検索装置１０は、検索者端末５で自由文（入力文字列）の入力を許容する場合には、さらに、形態素解析部を備えることができる。この場合に、形態素解析部が検索者端末５から受け付けた入力文字列に対して既知の形態素解析を行って自立語を抽出し、キーワード取得部１１は、抽出した自立語をキーワードとする。
【００２９】
レコメンド装置２０は、技術分類データベース３１に記憶された技術分類体系を検索装置１０が取得したキーワードで検索し、検索意図に関連する技術概念として、キーワードに関連性が高いタームを抽出し複数の観点に対応付けて提示する。
【００３０】
レコメンド装置２０は、１つの構成例として（第１の構成例）、分類付テキスト検索部２１、レコメンド観点生成部２３、レコメンド観点出力部２５を有する。
【００３１】
分類付テキスト検索部２１は、検索装置１０から得たキーワードで、分類付テキストデータベース３３に対するＯＲ条件の検索処理を行い、検索した分類付テキストを予め定めた評価方法により評価し、評価の良い分類付テキストを取得する。
【００３２】
レコメンド観点生成部２３は、取得した分類付テキストから付与されたタームを抽出し、抽出したタームをもとに観点を生成し、キーワードとの関連性が高い観点とタームとをレコメンド観点として決定する。
【００３３】
レコメンド観点出力部２５は、レコメンド観点として決定した観点およびそのタームを検索装置１０へ渡す。
【００３４】
図２〜図７は、技術分類データベース３１のデータ構成例を示す図である。
【００３５】
技術分類データベース３１は、フィールド情報３１１、テーマ情報３１３、およびターム情報３１５を含む。
【００３６】
フィールド情報３１１は、技術が適用される産業に基づいて分類した分野（フィールド）を示す情報である。図２（Ａ）に示すように、フィールド情報３１１では、各分野の名称を示す「フィールド名」とフィールドの識別情報である「フィールドＩＤ」とが対応付けられて記憶されている。例えば、フィールドＩＤ“２Ｂ”、フィールド名“畜産、漁業”は、自然資源のうち畜産や漁業に適用される技術が分類される区分であることを表している。
【００３７】
テーマ情報３１３は、技術の範囲を示す区分（テーマ）を示す情報である。図２（Ｂ）に示すように、テーマ情報３１３では、技術の範囲の名称を示す「テーマ名」とテーマの識別情報である「テーマＩＤ」とテーマが属するフィールドを示す「フィールドＩＤ」とが対応付けられて記憶されている。例えば、テーマＩＤ“１０４”、テーマ名“養殖”は、フィールドＩＤ“２Ｂ”の畜産、漁業に属する技術であって、養殖に関連する技術が分類される区分であることを表している。
【００３８】
ターム情報３１５は、１つのテーマに分類される技術的特徴を示す術語（ターム）を示す情報である。ターム情報３１５のタームが示す技術的特徴は、複数の観点に基づいて分類されて定義されている。
【００３９】
図３〜図６に示すように、ターム情報３１５は、テーマ毎に構築され、観点の区分の名称を示す「観点分類」と観点分類の識別情報である「観点コード」とが対応付けられ、さらに、観点分類毎に、技術的特徴を示す「ターム名」とタームの識別情報である「タームコード」との対応が定義されている。各観点分類は、１または複数のタームコードおよびターム名の組（以下、単にタームと呼ぶことがある）を含み、複数のタームが階層的に定義されていてもよい。
【００４０】
観点分類は、多面的に、かつ、テーマに対応して設定される。設定される観点分類は、「目的、課題」が必須であり、その他、任意の観点、例えば、対象（物等）、用途、構造、材料、製造方法、使用方法、管理方法等がテーマに応じて含まれる。
【００４１】
図３は、テーマ名が“養殖（１０４）”に対するターム情報３１５の例である。図３のターム情報３１５は、例えば、観点名（観点コード）の“対象（ＢＢ）”について、“魚類（０１０）”、“いか・たこ類（０２０）”、“甲殻類（０３０）”等の１次ターム群、１次ターム“魚類（０１０）”の下位タームとして、“サケ類（０１１）”が設定されていること、“目的（ＡＡ）”について、“特性成長時期（０１０）”、“体色対策（０２０）”等のターム群が設定されていることを示している。
【００４２】
図４は、テーマ名が“飼料（１５０）”に対するターム情報３１５の例である。図４のターム情報３１５は、例えば、観点名（観点コード）の“装置（ＦＡ）”について、“網ヒビ（０１０）”、“小型藻場（０２０）”、“陸上養殖装置（０３０）”等の１次ターム群が設定され、下位タームも設定されうることを示している。
【００４３】
図５は、テーマ名が“橋または陸橋（０５９）”に対するターム情報３１５の例である。図５のターム情報３１５は、例えば、観点名（観点コード）が“目的・課題（ＡＡ）”について、“制震（０１０）”、“補強（０２０）”、“連結（０３０）”等の１次ターム群が設定され、下位タームも設定されうることを示している。
【００４４】
図６は、テーマ名が“穀物誘導製品（０４６）”に対するターム情報３１５の例である。図６のターム情報３１５は、例えば、観点名（観点コード）の“最終製品の種類（ＢＤ）”について、“麺（０１０）”、“麺皮（０２０）”、“その他（０３０）”等の１次ターム群が設定され、下位タームも設定されうることを示している。
【００４５】
図７は、観点の区分の構成例を示す図である。
【００４６】
観点分類は、例えば、課題（Ａ）、種類（Ｂ）、用途（Ｃ）等が設定され、観点ＩＤに対応付けて記憶される。各観点分類は、技術分類体系のテーマに設定される１または複数の観点群（観点の名称）を有する。図８に示す観点分類では、「課題（Ａ）」の観点分類に、“目的（ＡＡ）”、“課題（ＡＢ）”、“付加目的（ＡＧ）”等の観点群が含まれることを示している。
【００４７】
分類付テキストデータベース３３は、分類コードが付与されたテキストを蓄積するデータベースである。
【００４８】
図８は、分類付テキストデータベース３３のデータ構成例を示す図である。分類付テキストデータベース３３に蓄積されるテキストは、文献ＩＤ、題名、分類コード（テーマＩＤ、タームコード）、およびテキスト（本文）を含む。「文献ＩＤ」はテキストを識別する情報、「題名」は文献の題名、「テキスト」は文献の本文の内容である。「分類コード」は、技術分類データベース３１の分類体系に基づく各種情報のインデックスであり、１または複数のテーマＩＤ、および各テーマＩＤについて１または複数のタームコードが設定されている。
【００４９】
技術コンテンツデータベース３５は、様々な技術情報を示す技術コンテンツを蓄積するデータベースである。情報検索システム１は、複数の技術コンテンツデータベース３５を備えてもよい。技術コンテンツデータベース３５には、情報検索システム１がインターネット、イントラネット等のネットワークを介して接続可能であるデータベースを含む。
【００５０】
ここで、技術コンテンツに含まれる技術情報は、技術自体だけではなく、技術を提供する企業や研究機関等の技術に関連する情報を範囲とするものであり、技術コンテンツは、技術情報を示すテキストデータを含むデータであればよく、画像データ、音声データ等が含まれていてもよい。技術コンテンツは、具体的には、特許文献、論文、製品マニュアル、製品カタログ、仕様書、技法解説書、解析・適用事例集、実験報告書、技術ニュース、技術マガジン、ニュースリリース、企業、研究機関の事業報告書等である。
【００５１】
図９は、技術コンテンツデータベース３５に蓄積される技術コンテンツのデータ構成例を示す図である。
【００５２】
図９（Ａ）は、製品情報を提供する技術コンテンツ（製品コンテンツ）のデータ構成例を示す。図９（Ａ）の製品コンテンツは、製品ＩＤ、製品名、企業名、説明テキスト、リンク等のデータを含む。「製品ＩＤ」は製品を識別する情報、「製品名」は製品の名称、「企業名」は製品を製造、提供する企業の名称である。「説明テキスト」は、製品の特徴、用途等を説明する本文テキストである。「リンク」は、任意の要素であり、製品に関連する情報を提供する企業や関連団体へのサイトへのリンク情報を示す。
【００５３】
図９（Ｂ）は、技術論文を提供する技術コンテンツ（論文コンテンツ）のデータ構成例を示す。図９（Ｂ）の論文コンテンツは、文献ＩＤ、題名、著者名、本文テキスト等のデータを含む。「文献ＩＤ」は論文を識別する情報、「題名」は論文の題名、「著者名」は論文著作者の氏名、「本文テキスト」は、論文本体のテキストである。
【００５４】
次に、情報検索システム１の処理の流れを説明する。以降の説明において、検索者からの情報入力、検索者への情報出力に関し、一般的なインタフェース機能およびその動作については既知であるので説明を省略する。
【００５５】
図１０は、情報検索システム１の概要処理の処理フロー例を示す図である。
【００５６】
ステップＳ１：  キーワード取得部１１が、検索者が検索者端末５で入力した単語、単語の組合せをキーワードとして取得する。なお、検索者端末５が自由文の入力を受け付ける場合には、検索装置１０が備える形態素解析部が、受け付けた自由文を形態素解析し、自立語（語）を抽出し、キーワード取得部１１が抽出した自立語をキーワードとする。
【００５７】
図１１は、情報検索システム１が表示する画面例を示す図である。図１１に示す画面１００が検索者端末５に表示される。画面１００は、検索者が自由に語句や文を入力できる文字入力域１０１、検索実行を指示する検索ボタン１０３、推奨する観点およびタームを表示するレコメンド観点表示域１１０、検索結果である技術コンテンツを表示する検索結果表示域１２０を備える。
【００５８】
検索ボタン１０３がマウスクリック等で押下されると、キーワード取得部１１は、文字入力域１０１に入力された入力文字列を取得する。図１１に示す画面例では、“真空ポンプ”が入力されてキーワードとなる。
【００５９】
ステップＳ２：  分類付テキスト検索部２１が、検索者端末５から得たキーワードで分類付テキストデータベース３３をＯＲ条件でテキスト検索し、検索結果の分類付テキストに付与されているタームを抽出する。
【００６０】
図１２は、ステップＳ２の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【００６１】
分類付テキスト検索部２１は、キーワードを用いて分類付テキストデータベース３３に記憶する分類テキストをＯＲ条件でテキスト検索し、キーワードを持つ分類付テキストを抽出する（ステップＳ２１）。分類付テキスト検索部２１は、抽出した分類付テキストを予め定められた評価方法で評価し、評価の良い分類付テキストを所定数抽出する（ステップＳ２２）。検索結果の評価方法は、既知の手法でよく、例えば、キーワードとの類似度を用いる評価手法、キーワードの希少性、重複性、網羅性等を用いる評価手法でもよい。
【００６２】
なお、希少性は、キーワードに一致する語を持つ分類付テキスト数をもとに評価する尺度である。重複性は、１つの分類付テキスト内でキーワードに一致する語が出現している数をもとに評価する尺度である。網羅性は、キーワードに一致する語が分類付テキスト全体の語に占める割合をもとに評価する尺度である。これらの尺度は、１つまたは複数を組み合わせて用いられる。
【００６３】
分類付テキスト検索部２１は、抽出した各分類付テキストに付与されている全てのタームを抽出する（ステップＳ２３）。
【００６４】
ステップＳ３：  レコメンド観点生成部２３が、分類付テキストから抽出したタームを観点毎にまとめ、各観点のターム群を生成する。レコメンド観点生成部２３は、例えば、観点の区分“目的（課題）”、“種類”、“用途”、“装置”、“材料”の観点毎にターム群をまとめる。これにより、“軽量”、“冷却”、“騒音”等のタームが“課題（Ａ）”の観点に分類される。
【００６５】
ステップＳ４：  レコメンド観点生成部２３が、各観点とそのターム群とを評価し、レコメンド観点とする観点およびタームを決定する。
【００６６】
図１３は、ステップＳ４の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【００６７】
レコメンド観点生成部２３は、タームをもとに各観点を評価し（ステップＳ４１）、さらに観点の各タームを評価する（ステップＳ４２）。レコメンド観点生成部２３は、評価の良い所定数の観点、およびその観点の評価が上位のタームを、レコメンド観点に決定し、検索装置１０のコンテンツ出力部１５に渡す（ステップＳ４３）。
【００６８】
ステップＳ５：  コンテンツ検索部１３は、ステップＳ１で取得したキーワードを用いて、技術コンテンツＤＢ３５の技術コンテンツをＯＲ条件でテキスト検索する。コンテンツ検索部１３は、既知の検索手法であればどの検索手法であっても実施できるが、例えば、重み付きＯＲ検索、評価ＯＲ検索と呼ばれている検索手法を実施する。
【００６９】
さらに、コンテンツ検索部１３は、検索した技術コンテンツを評価する。例えば、キーワードとの類似度を用いて技術コンテンツを評価する。
【００７０】
ステップＳ６：  コンテンツ出力部１５が、評価が良い順に所定数の技術コンテンツとレコメンド観点とを表示するための表示用データを生成し、検索者端末５に表示用データを表示させる。例えば、画面１００のレコメンド観点表示域１１０に、「課題」の観点と他の評価の良い観点（種類、用途、装置等）、各観点の評価の良い順に所定数（例えば、第１位〜第３位）のタームが表示され、検索結果表示域１２０には、評価の良い順に技術コンテンツから抽出した書誌的事項やテキストの見出しや本文の冒頭部が表示される。
【００７１】
ステップＳ７：  検索者端末５で、画面１００のレコメンド観点表示域１１０に表示されたタームが選択され、レコメンド観点生成部２３が、検索者端末５での観点選択を受け付ける。観点選択を受け付ける度に、ステップＳ８〜Ｓ９の処理が実行される。
【００７２】
ステップＳ８：  レコメンド観点生成部２３が、受け付けた選択観点をもとにレコメンド観点を絞り込む。
【００７３】
図１４は、ステップＳ８の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【００７４】
レコメンド観点生成部２３は、観点選択に示されたターム（選択ターム）を取得し、既に検索処理で抽出されている分類付テキストを選択タームと合致するタームが付与されているものに絞り込む（ステップＳ８１）。
【００７５】
さらに、レコメンド観点生成部２３は、絞り込みの結果（分類付テキスト）からタームを抽出し（ステップＳ８２）、抽出したタームをもとに各観点と各タームとを評価し（ステップＳ８３）、評価の良い観点およびタームをレコメンド観点に決定する（ステップＳ８４）。
【００７６】
ステップＳ９：  コンテンツ検索部１３が、観点選択に示された選択タームで、検索結果の技術コンテンツを絞り込む。
【００７７】
図１５は、ステップＳ９の処理のより詳細な処理フロー例を示す図である。
【００７８】
コンテンツ検索部１３は、選択タームを取得し（ステップＳ９１）、検索結果の技術コンテンツを選択タームで絞り込む（ステップＳ９２）。この絞り込み処理で、選択タームとの合致は、一致検索、ＯＲ条件による検索、類語による検索、意味解析による検索等の既知の検索手法である。
【００７９】
さらに、コンテンツ検索部１３は、絞り込みの結果の技術コンテンツを評価し、評価の良い技術コンテンツを抽出する（ステップＳ９３）。
【００８０】
以下に、ステップＳ８、Ｓ９の処理をより具体的に説明する。
【００８１】
図１６は、ステップＳ５の処理で抽出された分類付テキストの例を示す図である。分類付テキストｔ０１〜ｔ１０各々に紐付くＡ、Ｂ、…、Ｇは、分類付テキストに付与されているある観点に分類されるタームを表している。
【００８２】
レコメンド観点生成部２３は、抽出した分類付テキストに付与されたタームを全て抽出し、付与されていた分類付テキストの合計数を用いて各タームを評価する。レコメンド観点生成部２３は、分類付テキストｔ０１〜ｔ１０において、ターム毎の分類付テキストの合計数を集計し、合計数の多いタームほど良い評価とする。
【００８３】
図１７に示すように、観点が“目的（課題）”に分類されるタームの評価順が、Ａ（軽量）、Ｂ（冷却）、Ｃ（騒音）、Ｄ（振動）、Ｅ（耐久）、Ｆ（摩擦）、Ｇ（圧力脈動）であったとする。
【００８４】
レコメンド観点生成部２３は、評価の良い観点およびタームをレコメンド観点に決定し、レコメンド観点出力部２５は、決定された観点およびタームを最初のレコメンド観点として示す画面１００を表示する。
【００８５】
図１８は、最初のレコメンド観点を表示する場合の画面例を示す図である。図１８に示す画面１００の検索結果表示域１２０には、キーワードの“真空ポンプ”による検索結果である製品コンテンツの内容が表示される。レコメンド観点表示域１１０には、“真空ポンプ”に関連する技術概念を示すタームが、「目的や課題」という観点を含む複数の観点に分類されて表示される。例えば、「目的や課題」の観点について、評価順に従って“軽量”、“冷却”、“騒音”等のタームが表示される。
【００８６】
レコメンド観点表示域１１０の各タームは、検索結果表示域１２０に表示された検索結果の絞り込み条件として推奨されるタームである。検索結果表示域１２０から選択されたターム（選択ターム）が、絞り込み処理の条件（キーワード）として使用される。
【００８７】
画面１００のレコメンド観点表示域１１０でタームが選択される度に、レコメンド観点表示域１１０に表示される観点とタームとが逐次更新される。
【００８８】
例えば、画面１００のレコメンド観点表示域１１０に表示されたタームからユーザによってターム“騒音（Ｃ）”が選択されると、レコメンド観点生成部２３は、図１６に示す、抽出された分類付テキスト（ｔ０１〜ｔ１０）から、選択ターム“Ｃ”が付与された分類付テキストｔ０６、ｔ０７、ｔ０８、ｔ０９、ｔ１０を抽出し、抽出した分類付テキストに付与されたタームを再度評価する。図１７に示すタームの評価例では、分類付テキストｔ０６〜ｔ１０においてタームの評価順が、Ｃ（騒音）、Ｄ（振動）、Ｅ（耐久）、Ｆ（摩擦）、Ｇ（圧力脈動）であるので、レコメンド観点生成部２３は、再評価したタームから上位３つのタームを逐次レコメンド観点として決定する。レコメンド観点出力部２５は、逐次レコメンド観点を示す画面１００を表示する。
【００８９】
図１９は、逐次レコメンド観点が表示された場合の画面例を示す図である。
【００９０】
図１９の画面１００のレコメンド観点表示域１１０で、“課題”の観点の“騒音”のタームが選択された場合に、選択ターム“騒音（Ｃ）”で絞り込まれた分類付テキストに基づく評価により、“課題”の観点のタームとして、選択ターム以外で評価の良い順にターム“振動”、“耐久”、“摩擦”等が決定され、レコメンド観点表示域１１０に表示される。また、選択タームの“騒音”で検索結果の技術コンテンツが絞り込まれ、絞り込み結果の技術コンテンツが検索結果表示域１２０に表示される。
【００９１】
図２０は、逐次レコメンド観点を示す画面からタームが再度選択された場合の画面例を示す図である。図１９に示す画面１００のレコメンド観点表示域１１０で“摩擦（Ｆ）”のタームが選択された場合に、同様にステップＳ７〜Ｓ９の処理が実行され、「真空ポンプ」の「騒音および摩擦」に関連する「課題」に分類されるタームのうち、選択タームで絞り込まれた分類付テキストに付与されたタームから、選択ターム以外の評価の良いターム“振動”、“耐久”、“圧力脈動”等が決定され、図２０に示す画面１００のレコメンド観点表示部１１０に表示される。技術コンテンツの検索結果についても、上述の絞り込み処理の結果（技術コンテンツ）が、さらに選択タームの“摩擦”で絞り込まれ、絞り込み結果である技術コンテンツが、検索結果表示域１２０に表示される。
【００９２】
なお、選択タームにより絞り込まれた分類付テキストにおいて、選択ターム数以外のタームの数が所定の表示数（例えば、第１位〜第３位）未満となった場合には、付与されている選択ターム以外のタームが所定の表示数以下で表示される。
【００９３】
上記のステップＳ８１の処理で、技術分類データベース３１から選択タームが付与された分類付テキストを抽出する際に、レコメンド観点生成部２３は、選択タームと共にキーワードとして用いることができる。レコメンド観点生成部２３は、例えば、選択タームの下位に属する全タームを抽出し、または、選択タームの上位に直接連なるタームを抽出する。
【００９４】
例えば、技術分野データベース３１のターム情報で、タームが図２１に示すように階層化されていたとする。画面１００のレコメンド観点表示域１１０で、“Ａ１２”のタームが選択された場合に、レコメンド観点生成部２３は、ターム情報から、“Ａ１２”の上位ターム“Ａ１、Ａ”、または、“Ａ１２”の下位ターム“Ａ１２１、Ａ１２２”、または、上位および下位ターム“Ａ、Ａ１、Ａ１２１、Ａ１２２”を取得する。そして、取得したタームを用いてステップＳ５の処理で抽出された分類付テキストを絞り込む。
【００９５】
レコメンド観点生成部２３は、選択タームに上位タームを含める設定の場合に、検索結果の分類付テキストから“Ａ１２、Ａ１、Ａ”のいずれかが付与されている分類付テキストを抽出し、選択タームに下位タームを含める設定の場合に、検索結果の分類付テキストから“Ａ１２、Ａ１２１、Ａ１２２”のいずれかが付与されている分類付テキストを抽出する。
【００９６】
図１８〜図２０に示す画面１００のレコメンド観点表示域１１０により、検索者は、キーワードとして入力した「真空ポンプ」に関連して「課題」に分類される様々なターム、「振動」、「耐久」、「摩擦」、「圧力脈動」等の存在を知ることができる。
【００９７】
さらに、画面１００の検索結果表示域１２０により、検索者は、キーワードの「真空ポンプ」での検索結果に含まれる分野横断的な技術コンテンツから、選択タームの“騒音”により絞り込まれた、検索者の意図により近い技術情報を得ることができる。
【００９８】
また、情報検索システム１のレコメンド装置２０は、技術分類体系に定義されているフィールドを考慮してタームを抽出することができる。検索者端末５で入力された単語が複数の異なるフィールドで使用されている術語である場合に、１つのフィールドに対応して推奨したレコメンド観点のタームが、全くの的外れとなってしまう可能性があることに対処するためである。
【００９９】
その場合に、レコメンド観点生成部２３は、ステップＳ３の処理において、図２２に示す処理フローの処理を行う。
【０１００】
レコメンド観点生成部２３は、ステップＳ３の処理で抽出された各分類付テキストに付与されているフィールドを取得し（ステップＳ６１）、フィールド毎に抽出された分類付テキストをまとめ（ステップＳ６２）、各フィールドを評価する（ステップＳ６３）。フィールドの評価として、例えば、まとめた分類付テキストに付与されているタームの評価値の合算値をフィールドの評価値としてもよい。レコメンド観点生成部２３は、評価をもとにフィールドに重み付けする（ステップＳ６４）。フィールドに対する重み値は、ステップＳ４の処理で、推奨する観点およびタームを決定するための評価の１つとして使用される。
【０１０１】
図２３および図２４は、技術分類体系のフィールドを考慮した検索結果およびレコメンド観点を表示する画面例を示す図である。図２３および図２４に示す画面１００は、検索された技術分野（フィールド）を示す検索分野表示域１３０を備える。
【０１０２】
検索分野表示域１３０は、検索結果の分類付テキストから抽出されたフィールドが表示され、レコメンド観点表示域１１０および検索結果表示域１２０に表示されている情報の取得過程で重み付けをしたフィールドが強調表示（ボールド）で示される。
【０１０３】
図２３および図２４に示す画面１００は、キーワードが“ラーメン”の場合の画面例である。キーワードの“ラーメン”は、橋等の構築物の構造に関連する術語であり、かつ穀物加工製品の名称でもある。
【０１０４】
図２３の画面１００は、検索処理でフィールドの“都市・地域基盤（２Ｄ）”が重み付けされた場合のものであり、検索分野表示域１３０に、“都市・地域基盤（２Ｄ）”に属するサブフィールドの“橋または陸橋”、“食品、微生物（４Ｂ）”に属するサブフィールドの“穀類誘導製品”等のフィールドが表示され、さらに、重み付けされたフィールドの“都市・地域基盤（２Ｄ）”がボールド表示される。レコメンド観点表示域１１０および検索結果表示域１２０には、フィールドの“都市・地域基盤（２Ｄ）”を重み付けした評価や検索処理において良評価となった観点やタームを含むレコメンド観点、技術コンテンツが、それぞれ表示される。
【０１０５】
図２４に示す画面１００は、検索処理でフィールドの“食品、微生物（４Ｂ）”が重み付けされた場合のものであり、検索分野表示域１３０では、重み付けされたフィールドの“食品、微生物（４Ｂ）”がボールド表示される。
【０１０６】
図２３と同様に、レコメンド観点表示域１１０および検索結果表示域１２０には、“食品、微生物（４Ｂ）”のフィールドを重み付けした評価や検索処理において良評価となった観点やタームを含むレコメンド観点、技術コンテンツが、それぞれ表示される。
【０１０７】
これにより、情報検索システム１は、キーワードが複数のフィールドで使用される語であっても、検索者の意図に近いレコメンド観点と検索結果とを提示することができる。
【０１０８】
図２５〜図２８は、情報検索システム１により検索者端末５に表示される他の画面例を示す図である。
【０１０９】
情報検索システム１は、検索結果表示域１２０に、技術情報の種類毎の検索結果（技術コンテンツ）を表示することができる。コンテンツ検索部１３は、製品情報、文献情報、企業情報等をそれぞれ蓄積する複数の技術コンテンツデータベース３５を検索し、検索した技術コンテンツを技術情報の種類に基づいて表示する。
【０１１０】
図２５は、企業情報の検索結果と製品情報の検索結果とを表示する場合の画面例を示す図である。図２５に示す画面１００は、検索結果表示域１２０に相当する表示域として、例えば、企業情報を示す企業検索結果表示域１２１および製品情報を示す製品検索結果表示域１２３を有する。企業検索結果表示域１２１には、技術コンテンツデータベース３５から検索された企業情報が評価の良い順に表示され、製品検索結果表示域１２３には、技術コンテンツデータベース３５から検索された製品情報が評価の良い順に表示される。
【０１１１】
さらに、コンテンツ検索部１３は、技術分類データベース３１の技術分類体系に定義されたテーマ毎に、検索結果の技術コンテンツを分類して表示することができる。コンテンツ検索部１３は、技術分類体系で定義されたテーマに属する観点やターム（図２（Ｂ）および図３〜図８参照）に重み付けした検索手法で技術コンテンツを検索する。レコメンド観点生成部２３は、同様に、テーマに属する観点やタームに重み付けをして分類付テキストを検索する。重み付け検索の手法は、既知の手法でよく、例えば、検索に用いたキーワードの類似性や、希少性、重複性、網羅性等に基づく評価により定めてもよい。
【０１１２】
図２６および図２７は、テーマ毎に重み付けした検索結果の企業情報を表示する場合の画面例を示す図である。
【０１１３】
図２６に示す画面１００の企業検索結果表示域１２１の上から第１段目の検索結果は、“養殖”のテーマで“装置”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索した企業情報であり、評価の良い順に第１位〜第３位の企業名が表示されている。第２段目の検索結果は、“飼料”のテーマで“飼料添加物”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索した企業情報である。レコメンド観点表示域１１０に表示されるレコメンド観点も、“養殖”のテーマで“装置”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索された分類付テキストに基づいて生成される。
【０１１４】
図２７に示す画面１００の企業検索結果表示域１２１で、上から第１段目の検索結果は、“飼料”のテーマで“飼料添加物”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索した企業情報であり、評価の良い順に第１位〜第３位の企業名が表示されている。第２段目の検索結果は、“養殖”のテーマで“装置”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索した企業情報である。レコメンド観点表示域１１０のレコメンド観点は、“飼料”のテーマで“飼料添加物”の観点に分類されるタームに重み付けをして検索された分類付テキストに基づいて生成されている。
【０１１５】
さらに、コンテンツ検索部１３は、検索結果表示域１２０から選択された技術コンテンツに関連する別の種類の技術コンテンツを表示することができる。この場合に、図２７に示す画面１００の企業検索結果表示域１２１に表示されている企業情報（技術コンテンツ）の選択結果から“Ｄ社”が選択されると、コンテンツ検索部１３は、別種の検索結果である製品情報（技術コンテンツ）を、選択された“Ｄ社”で絞り込む。そして、図２８に示すように、絞り込み結果として、Ｄ社の飼料に関する製品情報（技術コンテンツ）を製品検索結果表示域１２３、または別に設けた企業関連検索結果表示域１２５に表示する。
【０１１６】
以上説明した情報検索システム１の検索装置１０およびレコメンド装置２０は、図１に示す処理部を備える専用ハードウェアとして実施することができる。
【０１１７】
また、検索装置１０およびレコメンド装置２０は、それぞれ、図２９に示すような、ＣＰＵ３０１、メモリ３０２、表示制御部３０４、表示装置３０３、記憶装置（ハードディスク）３０５、入力装置（キーボード）３０６、通信制御部３０７が内部のネットワーク等で接続されたコンピュータ３００として実施することができる。
【０１１８】
さらに、検索装置１０およびレコメンド装置２０は、それぞれ、コンピュータ３００で実行可能なプログラムとして実施することができる。この場合に、図１に示す検索装置１０またはレコメンド装置２０それぞれについて、その処理部の機能を実現するプログラムを実装し、コンピュータ３００上で実行することにより、実施する。
【０１１９】
すなわち、図１に示した検索装置１０のキーワード取得部１１、コンテンツ検索部１３、コンテンツ出力部１５の機能をコンピュータ３００に実行させる実行プログラム、および、図１に示したレコメンド装置２０の分類付テキスト検索部２１、レコメンド観点生成部２３、レコメンド観点出力部２５の機能をコンピュータ３００に実行させる実行プログラムをコンピュータ３００に読み込ませ、実行させることによって、検索装置１０およびレコメンド装置２０を実施することができる。なお、実行プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ等やフレキシブルディスク等の記録媒体だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置やコンピュータのハードディスク等に記憶されるものであってもよい。
【０１２０】
なお、情報検索システム１を構成する要素は、任意の組合せで実現されてもよい。複数の構成要素が１つの部材として実現されてもよく、１つの構成要素が複数の部材から構成されてもよい。また、情報検索システム１は、上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において各種の改良および変更を行ってもよいことは当然である。例えば、上述の実施例において、情報検索システム１の検索対象を、文献情報、製品情報、企業情報等の技術情報を例に説明したが、情報検索システム１は、例えば論文、事例集、技術ニュース、実験報告書等の他の情報検索にも適用することができる。
【０１２１】
さらに、情報検索システム１の検索装置１０は、本発明の発明者がなした別の発明であって、本願と同日に出願した特許願に係る発明の「情報検索システム」の検索装置でも実施することができる。
【０１２２】
以上説明したように、本発明に係る情報検索システム１によれば、検索者によって入力された文字列に関連する技術概念を示すタームを複数の観点に分類して提示することができる。
【０１２３】
これにより、検索者が入力文字列によって提示できなかった概念を表す術語（例えば、図４〜図７に示すターム群）を選択するだけで、検索者が意図する技術概念によって検索結果の絞り込み処理が行われ、より適切な技術情報が検索者端末５に表示される。
【０１２４】
すなわち、情報検索システム１によれば、従来の入力文字列による検索手法では検索者が思いつかない限りキーワードとして使用されない術語（ターム）を複数の観点から推奨して、検索結果（技術コンテンツ）の絞り込みに使用させることができ、検索者の意図により適合した検索処理を実現することができる。
【０１２５】
よって、検索者は、入力した単語が適切ではない場合でも、検索したい技術概念に合致した情報コンテンツを取得できる可能性が非常に高くなる。
【０１２６】
また、情報検索システム１によれば、選択された技術概念で絞り込んだ検索結果を表示するため、検索者は、より適切な検索結果を取得できる可能性が高くなる。
【符号の説明】
【０１２７】
１  情報検索システム
１０  検索装置
１１  キーワード取得部
１３  コンテンツ検索部
１５  コンテンツ出力部
２０  レコメンド装置
２１  分類付テキスト検索部
２３  レコメンド観点生成部
２５  レコメンド観点出力部
３１  技術分類データベース（ＤＢ）
３３  分類付テキストデータベース（ＤＢ）
３５  技術コンテンツデータベース
５  検索者端末
【図１】
2014102626.tif 000003
【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】
2014102626.tif 000012
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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