(57)【要約】【課題】  関連度の高い情報をひとつの情報群としてユーザに視覚的に表示する情報管理システムを提供する。【解決手段】  ネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション１上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理システムにおいて、アプリケーションの変化を監視し、対象としているアプリケーションのアプリケーション情報を取得するエージェント２と、アプリケーション情報を受信したときに、アプリケーション情報から所定の情報を抽出して記憶する情報管理サーバ３と、情報管理サーバ３から取得した情報間の関連度を計算し、その算出結果を出力する情報管理クライアント５とを備えるようにした。【選択図】  図１
2006302146.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理システムにおいて、前記アプリケーションの変化を監視し、対象としているアプリケーションのアプリケーション情報を取得するエージェントと、前記アプリケーション情報を受信したときに、前記アプリケーション情報から所定の情報を抽出して記憶する情報管理サーバと、前記情報管理サーバから取得した情報間の関連度を計算し、その算出結果を出力する情報管理クライアントと、を備えたことを特徴とする情報管理システム。
【請求項２】
前記エージェントは、一つ以上の前記アプリケーション情報を監視する監視手段と、該監視手段が前記アプリケーション情報の変化を検知した場合に前記アプリケーション上のコンテンツを取得するコンテンツ取得手段と、該コンテンツ取得手段が取得したコンテンツを所定のフォーマットに整形するコンテンツ整形手段と、該コンテンツ整形手段が整形した情報をネットワークに送出するデータ送出手段とを備え、
前記情報管理サーバは、前記データ送出手段の送出したデータを受信するデータ受信手段と、該データ受信手段の受信したデータをヘッダ部分とコンテンツ部分に処理するパージング手段と、該パージング手段の処理したデータから所定の情報を抽出する情報抽出手段と、該情報抽出手段の抽出結果を記憶する記憶手段とを備え、
前記情報管理クライアントは、前記記憶手段に記憶された情報を前記ネットワークから読み出すデータ入力手段と、該データ入力手段によって読み出したデータの相関を計算する相関計算手段と、相関のあるデータをデータ群として抽出するタスク抽出手段と、該タスク抽出手段によって抽出したデータ群の相関を計算するタスク関連手段と、前記データ入力手段と前記タスク抽出手段と前記タスク関連手段で得た情報を所定の表示方法で表示する表示手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の情報管理システム。
【請求項３】
前記情報抽出手段は、前記パージング手段の処理したデータからユーザ名、作成日時、サブジェクト、カテゴリーを含む定型語句を抽出する定型語句抽出手段と、前記パージング手段の処理したデータからユーザ名、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワードを抽出する形態素解析手段と、該形態素解析手段の抽出した語句を正規化する語句正規化手段とを備えることを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項４】
前記監視手段は、前記アプリケーションが電子メールアプリケーションの場合、所定の電子メールアドレスにメールを送付することで情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項５】
前記監視手段は、前記アプリケーションがチャットアプリケーションの場合、チャット中に仮想的なユーザとして参加して、チャット中の参加者の交換する情報を監視することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項６】
前記監視手段は、前記アプリケーションが掲示板アプリケーションの場合、掲示板に情報が保存された場合に情報の変化を検知することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項７】
前記情報抽出手段は、抽出した情報ごとに頻度を計算することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項８】
前記表示手段は、前記タスク抽出手段の抽出したデータ群ごとに、そのデータ群に属するアプリケーション情報から前記情報抽出手段が抽出したユーザ、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワード情報をその頻度の順に表示し、前記タスク関連手段で得たデータ群ごとの関係の関連度が高いものをその関連度に比例した表示を行うことを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項９】
前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出したユーザの送信や受信や相互のやりとりの頻度を計算し、その頻度の分布によってユーザを分類し、その分類ごとに画像を表示し、さらにユーザ間の頻度に比例した形で関係を表示することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項１０】
前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出した作成日時情報と日時情報ごとに前記アプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項１１】
前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出した場所情報ごとに前記アプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項１２】
前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出したキーワード情報ごとに前記アプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項２に記載の情報管理システム。
【請求項１３】
ネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理方法において、一つ以上のアプリケーション情報を監視する監視ステップと、該監視ステップにより前記アプリケーション情報の変化を検知した場合にアプリケーション上のコンテンツを取得するコンテンツ取得ステップと、該コンテンツ取得ステップによって取得したコンテンツを所定のフォーマットに整形するコンテンツ整形ステップと、該コンテンツ整形ステップによって整形した情報をネットワークに送出するデータ送出ステップと、該データ送出ステップにより送出されたデータを受信するデータ受信ステップと、該データ受信ステップにより受信したデータをヘッダ部分とコンテンツ部分に処理するパージングステップと、該パージングステップによって得たデータから所定の情報を抽出する情報抽出ステップと、該情報抽出ステップによる抽出結果を記憶する記憶ステップと、該記憶ステップによって記憶した情報をネットワークから読み出すデータ入力ステップと、該データ入力ステップの処理によって読み出したデータの間の相関を計算する相関計算ステップと、相関のあるデータをデータ群として抽出するタスク抽出ステップと、該タスク抽出ステップにより抽出したデータ群の間の相関を計算するタスク関連ステップと、前記データ入力ステップと前記タスク抽出ステップと前記タスク関連ステップにより得た情報を所定の表示方法で表示する表示ステップとからなることを特徴とする情報管理方法。
【請求項１４】
前記情報抽出ステップは、前記パージングステップの処理によるデータからユーザ名、作成日時、サブジェクト、カテゴリーを含む定型語句を抽出する定型語句抽出ステップと、前記パージングステップによって処理したデータからユーザ名、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワードを抽出する形態素解析ステップと、形態素解析ステップの処理によって抽出した語句を正規化する語句正規化ステップとを有することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項１５】
前記監視ステップは、前記アプリケーションが電子メールアプリケーションの場合、所定の電子メールアドレスにメールを送付することで情報を取得することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項１６】
前記監視ステップは、前記アプリケーションがチャットアプリケーションの場合、チャット中に仮想的なユーザとして参加して、チャット中の参加者の交換する情報を監視することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項１７】
前記監視ステップは、前記アプリケーションが掲示板アプリケーションの場合、掲示板に情報が保存された場合に情報の変化を検知することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項１８】
前記情報抽出ステップは、抽出した情報ごとに頻度を計算することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項１９】
前記表示ステップは、前記タスク抽出ステップによって抽出したデータ群ごとに、そのデータ群に属するアプリケーション情報から前記情報抽出ステップの処理によって抽出したユーザ、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワード情報をその頻度の順に表示し、前記タスク関連ステップの処理で得たデータ群ごとの関係の関連度が高いものをその関連度に比例した表示を行うことを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項２０】
前記表示ステップは、前記情報抽出ステップによって抽出したユーザの送信や受信や相互のやりとりの頻度を計算し、その頻度の分布によってユーザを分類し、その分類ごとに画像を表示し、さらにユーザ間の頻度に比例した形で関係を表示することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項２１】
前記表示ステップは、前記情報抽出ステップによって抽出した作成日時情報と日時情報ごとにアプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項２２】
前記表示ステップは、前記情報抽出ステップの処理によって抽出した場所情報ごとにアプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項２３】
前記表示ステップは、前記情報抽出ステップの処理によって抽出したキーワード情報ごとにアプリケーション情報を表示することを特徴とする請求項１３に記載の情報管理方法。
【請求項２４】
請求項１３乃至請求項２３の何れか１項に記載の情報管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２５】
請求項２４のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報管理システム、特にネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
我々は、オフィスワークで用いるドキュメントの多くをパソコンやＰＤＡなどのパーソナルな情報機器上で生成している。これらのドキュメントは編集後に個人で利用することはもちろんのこと、多くの場合、紙に印刷したり、あるいは電子的な形で組織のメンバーなどグループで共有する。電子的に共有する場合は、電子メール、電子掲示板、インスタントメッセージ、ドキュメント管理システムなど、様々なツールやメディアを通じて行われる。
この場合、ドキュメントはユーザ個人のパーソナルな情報機器上、電子メールや電子掲示板などのコミュニケーションツール上、ドキュメント管理システム上などに分散する。つまり、それぞれのロケーションに分散したドキュメント間の関連を管理することは困難である。オフィスワークにおいては、多くの場合グループ全体のタスクは、個々のサブタスクとして分岐するとしても、あるひとつの目的に向かっている。
しかし、現状では分散した情報間のつながりが分からないため、グループ全体のゴールに対して個人の情報や貢献がどのように関連しているのかを把握し管理することが難しい。すなわち、システム間、アプリケーション間、コミュニケーション手段間を越えた情報管理が必要である。
情報管理の従来技術としては、例えばサイボウズ社（http://cybozu.co.jp/）やロータス社（http://www.lotus.com/）などがグループウェアと呼ばれるアプリケーションソフトウェアを提供している。グループウェア上で電子メールや電子掲示板ツールを提供し、ドキュメントを共有する。グループウェアは一般にドキュメント管理システムを持ち、グループで共有した電子情報を管理している。
個人の仕事の仕方はまちまちであり、また、仕事の種類によって使うアプリケーションが異なる。これら技術では、グループウェアが提供する機能の範囲でしか情報を管理できないため、結局個人の仕事によって扱った多くの情報は断片的にいろいろなアプリケーションごとに管理されるようになる。したがって、本来ひとつの仕事をしていたとしても、その情報は分断された形で管理されることになる。
例えば、特許文献１では、自動的に複数の情報源に接続して新文書を取得し、ユーザが記述した検索条件との適合度を調べ、検索条件間の関係から分類体系を構成し、適合した文書を分類してフォルダに格納する技術を開示している。
また、特許文献２では、様々な文書管理サーバから参照した文書を自動的に自分が管理する文書データベースに一括して格納し、検索することを可能とする技術を開示している。
【特許文献１】特開平０７−０４９８７５号公報
【特許文献２】特開平０９−１５３０５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術では、扱った文書は手元に収集されることになるが、分散していたものを集めただけでは、ひとつの仕事として扱っていた情報群を本来の情報群としての形で管理することができない。また、対象とする文書の形式や文書を扱うためのアプリケーションの形式が固定的であり、これも前述のグループウェアの問題と同じように、これらが提供する単一のアプリケーションの範囲でしか情報を管理できない。
本発明はこのような事情に鑑みて考案されたものであり、様々なアプリケーションの情報を監視するエージェントを設けて、エージェントにより情報を取得し、取得した情報から様々なコンテキスト情報を抽出し、それら情報間の関連を計算し、関連度の高い情報をひとつの情報群としてユーザに視覚的に表示する情報管理システム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】
【０００４】
前記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、ネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理システムにおいて、前記アプリケーションの変化を監視し、対象としているアプリケーションのアプリケーション情報を取得するエージェントと、前記アプリケーション情報を受信したときに、前記アプリケーション情報から所定の情報を抽出して記憶する情報管理サーバと、前記情報管理サーバから取得した情報間の関連度を計算し、その算出結果を出力する情報管理クライアントと、を備えたことを特徴とする。
請求項２記載の発明は、前記エージェントは、一つ以上の前記アプリケーション情報を監視する監視手段と、該監視手段が前記アプリケーション情報の変化を検知した場合に前記アプリケーション上のコンテンツを取得するコンテンツ取得手段と、該コンテンツ取得手段が取得したコンテンツを所定のフォーマットに整形するコンテンツ整形手段と、該コンテンツ整形手段が整形した情報をネットワークに送出するデータ送出手段とを備え、前記情報管理サーバは、前記データ送出手段の送出したデータを受信するデータ受信手段と、該データ受信手段の受信したデータをヘッダ部分とコンテンツ部分に処理するパージング手段と、該パージング手段の処理したデータから所定の情報を抽出する情報抽出手段と、該情報抽出手段の抽出結果を記憶する記憶手段とを備え、前記情報管理クライアントは、前記記憶手段に記憶された情報を前記ネットワークから読み出すデータ入力手段と、該データ入力手段によって読み出したデータの相関を計算する相関計算手段と、相関のあるデータをデータ群として抽出するタスク抽出手段と、該タスク抽出手段によって抽出したデータ群の相関を計算するタスク関連手段と、前記データ入力手段と前記タスク抽出手段と前記タスク関連手段で得た情報を所定の表示方法で表示する表示手段とを備えた請求項１に記載の情報管理システムであることを特徴とする。
請求項３記載の発明は、前記情報抽出手段は、前記パージング手段の処理したデータからユーザ名、作成日時、サブジェクト、カテゴリーを含む定型語句を抽出する定型語句抽出手段と、前記パージング手段の処理したデータからユーザ名、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワードを抽出する形態素解析手段と、該形態素解析手段の抽出した語句を正規化する語句正規化手段とを備える請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
【０００５】
請求項４記載の発明は、前記監視手段は、前記アプリケーションが電子メールアプリケーションの場合、所定の電子メールアドレスにメールを送付することで情報を取得する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項５記載の発明は、前記監視手段は、前記アプリケーションがチャットアプリケーションの場合、チャット中に仮想的なユーザとして参加して、チャット中の参加者の交換する情報を監視する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項６記載の発明は、前記監視手段は、前記アプリケーションが掲示板アプリケーションの場合、掲示板に情報が保存された場合に情報の変化を検知する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項７記載の発明は、前記情報抽出手段は、抽出した情報ごとに頻度を計算する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項８記載の発明は、前記表示手段は、前記タスク抽出手段の抽出したデータ群ごとに、そのデータ群に属するアプリケーション情報から前記情報抽出手段が抽出したユーザ、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワード情報をその頻度の順に表示し、前記タスク関連手段で得たデータ群ごとの関係の関連度が高いものをその関連度に比例した表示を行う請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項９記載の発明は、前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出したユーザの送信や受信や相互のやりとりの頻度を計算し、その頻度の分布によってユーザを分類し、その分類ごとに画像を表示し、さらにユーザ間の頻度に比例した形で関係を表示する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項１０記載の発明は、前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出した作成日時情報と日時情報ごとに前記アプリケーション情報を表示する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項１１記載の発明は、前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出した場所情報ごとに前記アプリケーション情報を表示する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
請求項１２記載の発明は、前記表示手段は、前記情報抽出手段の抽出したキーワード情報ごとに前記アプリケーション情報を表示する請求項２に記載の情報管理システムを特徴とする。
【０００６】
請求項１３記載の発明は、ネットワークを用いて、一つ以上のアプリケーション上の情報をサーバに収集して、情報を集約的にブラウズできるようにする情報管理方法において、一つ以上のアプリケーション情報を監視する監視ステップと、該監視ステップにより前記アプリケーション情報の変化を検知した場合にアプリケーション上のコンテンツを取得するコンテンツ取得ステップと、該コンテンツ取得ステップによって取得したコンテンツを所定のフォーマットに整形するコンテンツ整形ステップと、該コンテンツ整形ステップによって整形した情報をネットワークに送出するデータ送出ステップと、該データ送出ステップにより送出されたデータを受信するデータ受信ステップと、該データ受信ステップにより受信したデータをヘッダ部分とコンテンツ部分に処理するパージングステップと、該パージングステップによって得たデータから所定の情報を抽出する情報抽出ステップと、該情報抽出ステップによる抽出結果を記憶する記憶ステップと、該記憶ステップによって記憶した情報をネットワークから読み出すデータ入力ステップと、該データ入力ステップの処理によって読み出したデータの間の相関を計算する相関計算ステップと、相関のあるデータをデータ群として抽出するタスク抽出ステップと、該タスク抽出ステップにより抽出したデータ群の間の相関を計算するタスク関連ステップと、前記データ入力ステップと前記タスク抽出ステップと前記タスク関連ステップにより得た情報を所定の表示方法で表示する表示ステップとからなることを特徴とする。
請求項１４記載の発明は、前記情報抽出ステップは、前記パージングステップの処理によるデータからユーザ名、作成日時、サブジェクト、カテゴリーを含む定型語句を抽出する定型語句抽出ステップと、前記パージングステップによって処理したデータからユーザ名、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワードを抽出する形態素解析ステップと、形態素解析ステップの処理によって抽出した語句を正規化する語句正規化ステップとを有する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
【０００７】
請求項１５記載の発明は、前記監視ステップは、前記アプリケーションが電子メールアプリケーションの場合、所定の電子メールアドレスにメールを送付することで情報を取得する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項１６記載の発明は、前記監視ステップは、前記アプリケーションがチャットアプリケーションの場合、チャット中に仮想的なユーザとして参加して、チャット中の参加者の交換する情報を監視する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項１７記載の発明は、前記監視ステップは、前記アプリケーションが掲示板アプリケーションの場合、掲示板に情報が保存された場合に情報の変化を検知する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項１８記載の発明は、前記情報抽出ステップは、抽出した情報ごとに頻度を計算する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項１９記載の発明は、前記表示ステップは、前記タスク抽出ステップによって抽出したデータ群ごとに、そのデータ群に属するアプリケーション情報から前記情報抽出ステップの処理によって抽出したユーザ、場所、日時、ＵＲＬ、ファイル、キーワード情報をその頻度の順に表示し、前記タスク関連ステップの処理で得たデータ群ごとの関係の関連度が高いものをその関連度に比例した表示を行う請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項２０記載の発明は、前記表示ステップは、前記情報抽出ステップによって抽出したユーザの送信や受信や相互のやりとりの頻度を計算し、その頻度の分布によってユーザを分類し、その分類ごとに画像を表示し、さらにユーザ間の頻度に比例した形で関係を表示する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
【０００８】
請求項２１記載の発明は、前記表示ステップは、前記情報抽出ステップによって抽出した作成日時情報と日時情報ごとにアプリケーション情報を表示する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項２２記載の発明は、前記表示ステップは、前記情報抽出ステップの処理によって抽出した場所情報ごとにアプリケーション情報を表示する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項２３記載の発明は、前記表示ステップは、前記情報抽出ステップの処理によって抽出したキーワード情報ごとにアプリケーション情報を表示する請求項１３に記載の情報管理方法を特徴とする。
請求項２４記載の発明は、請求項１３乃至請求項２３の何れか１項に記載の情報管理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
請求項２５記載の発明は、請求項２４のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
従来技術では、ひとつの仕事について複数のアプリケーションごとに、ばらばらに情報が管理されていたが、本発明により、様々に分散する複数のアプリケーション情報を一元的に収集し、さらにはそれらのアプリケーション情報に含まれるコンテキスト情報を元にしてそれらの情報をブラウズできるようになる。
これにより、ひとつの仕事に関する情報を、ひとまとまりの情報として視覚化してユーザに提供できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本発明の実施形態に係る情報管理システムの機能概念を示したブロック図である。以下、その構成を動作と併せて説明する。
メール、チャット、掲示板、グループウェアなど様々なアプリケーション１（１−１、１−２、１−３、１−４）の情報を取得するためのソフトウェアをここではエージェント２（２−１、２−２、２−３、２−４）と呼ぶ。エージェント２はそれぞれが対象とするアプリケーション１の所定の変化を監視し、変化を検出した場合に、その対象としているアプリケーション１上の情報（以後アプリケーション情報）を取得し、情報管理サーバ３に送出する。
情報管理サーバ３はアプリケーション情報を受信すると、様々な情報抽出処理を行いデータベース（ＤＢ）４にその情報（以後コンテキスト情報）を登録する。データベース４は単純なハードディスクなどの記憶装置であってもよい。ユーザが情報管理クライアント５の入力装置６から情報取得のための入力を行うと、情報管理クライアント５は情報管理サーバ３から抽出処理をした情報を取得する。そして情報管理クライアント５は取得した情報の間の関連度を計算し、その結果に基づいて出力装置７に結果を出力する。なお情報管理サーバ３はパソコン８内に設けられたソフトウェアであり、情報管理クライアント５はパソコン９内に設けられたソフトウェアである。パソコン９は外部記憶装置１０を有する。
図２はエージェントのブロック図である。
以下、その構成を動作と併せて説明する。エージェント２では、監視部２１においてアプリケーション１上の変化を監視し、変化を検出した場合にコンテンツ取得部２２がアプリケーション１上のコンテンツ（アプリケーション情報）を取得する。次にコンテンツ整形部２３が取得したアプリケーション情報を所定の形式に変換して整形する。次にデータ送出部２４が情報管理サーバ３にそのアプリケーション情報を送出する。
【００１１】
図３はエージェントの処理を示すフローチャートである。アプリケーション１上の変化、例えば、メールアプリ１−１でメールが送信されたり、チャットアプリ１−２でテキスト情報が入力されたり、掲示板アプリ１−３に記事が掲載されたり、グループウェア１−４上に文書が登録されたりといった変化を監視する（Ｓ１）。
変化を検出した場合（Ｓ２でＹ）、そのアプリケーション１上でそのときにユーザが入力した情報（コンテンツ）を取得する（Ｓ３）。取得したコンテンツをＭＩＭＥ（Multipurpose Internet Mail Extensions）の形式に整形する（Ｓ４）。
ＭＩＭＥとはインターネットやイントラネットなどのＴＣＰ／ＩＰネットワーク上でやりとりされる電子メールで、各国語や画像、音声、動画などを扱うための規格である。ＲＦＣ２０４５〜２０４９で規定されている。画像のようなバイナリデータをＡＳＣＩＩ文字列に変換（エンコード）する方法や、データの種類を表現する方法などを規定している。
コンテンツ整形部２３の具体的な操作としては、アプリケーション１上で情報を操作したり送付しようとしているユーザ名をＭＩＭＥのＴｏやＣｃフィールドにあてはめ、コンテンツの題目をＳｕｂｊｅｃｔにあてはめ、コンテンツをメールの本文や添付ファイルとして整形するといった処理を行う。次に、整形したコンテンツ（アプリケーション情報）を情報管理サーバ３に送信する（Ｓ５）。送信の形式は例えばメール形式で送信する。
図４は情報管理サーバのブロック図である。
以下、その構成を動作と併せて説明する。情報管理サーバ３はエージェント２が送信した情報をデータ受信部３１で受信する。受信した情報をパージング部３２で必要な形式に分解する。分解したデータを元にして情報抽出部３３で様々な情報を抽出する。
情報抽出部３３はさらに形態素解析部３４、語句正規化部３５、定型語句抽出部３６から構成する。形態素解析部３４には、データベースなどの記憶装置上に辞書３７とユーザ辞書３８を備える。情報抽出部３３で抽出した情報は、記憶部３９においてデータベース４などの記憶装置に記憶する。
【００１２】
図５は情報管理サーバのデータ受信部の処理を示すフローチャートである。情報管理サーバ３のデータ受信部３１ではメールのネットワークインタフェースを監視する（Ｓ１）。エージェント２からのメールの受信を監視し、入力があった場合には（Ｓ２でＹ）、そのデータを取得する（Ｓ３）。入力がない場合には、ネットワークインタフェースの監視を継続する。データを取得して処理を終了した場合は、引き続きデータ受信部３１の処理を実行して、ネットワークインタフェースを監視する。
図６は情報管理サーバのパージング部の処理を示すフローチャートである。パージング部３２ではエージェント２から受信した（Ｓ１）メールをヘッダ部とコンテンツ部に分離する（Ｓ２、Ｓ３）。エージェント２からの情報はＭＩＭＥ形式でエンコードされており、ＭＩＭＥ形式のデータをデコードすることでヘッダとコンテンツに分離する。
図７は情報管理サーバのパージング部で分離したヘッダ部分の情報に関する処理を示すフローチャートである。これは情報抽出部３３の定型語句抽出部３６の処理にあたる。
エージェント２から受信したメールのヘッダ部分にはメールの送り主やあて先、情報の作成日時、その情報の題目（サブジェクト）、どのアプリケーション１を監視しているエージェント２から送られてきた情報であるのかといった入力カテゴリーの情報が記載されており、これら情報を抽出する（Ｓ１〜Ｓ４）。メールのヘッダ部分はテキスト形式で表現され、「Ｔｏ：文字列」「Ｓｕｂｊｅｃｔ：文字列」のような形式で各行が改行された形で表現されている。これらの文字列処理については、当業者であれば自明であるため、ここでは処理の詳細は割愛する。
【００１３】
図８は情報管理サーバのパージング部で分離したコンテンツ部分の情報に関する処理を示すフローチャートである。まずコンテンツ部分について、コンテンツの文字列の部分に対するコンテンツ情報抽出処理（Ｓ１）と、添付ファイルが存在する場合には（Ｓ２でＹ）その添付ファイルをテキスト化した情報（Ｓ３）についてのコンテンツ情報抽出処理（Ｓ４）を実行する。
図９は図８に示すコンテンツ情報抽出処理を示すフローチャートである。
コンテンツ情報抽出処理では、ユーザ情報（メールアドレスや人名など）、場所（地名、会議室名など）、日時情報（「２００４年６月１８日  １３：００〜１５：００」など）、ＵＲＬ情報（「http://www.addre.com/」など）、ファイル情報（ファイル名やファイルパスなど）、キーワード情報などのコンテキスト情報を抽出する（Ｓ１〜Ｓ６）。
コンテキスト情報の抽出の方法は、形態素解析を用いて、それぞれ切り出された単語の品詞情報やユーザ定義の分類情報から行う。形態素解析については例えばＣｈａｓｅｎ（http://chasen.aist-nara.ac.jp/hiki/ChaSen/）などのツールを用いることができるため、ここでは形態素解析の技術の詳細については割愛するが、自然言語処理の基礎技術のひとつで、自然言語で書かれた文章を形態素の列に分割し、品詞を見分ける作業である。
図１０は形態素解析の辞書の構成例を示す図である。
文を構成する単語などについて電子的な辞書を持っており辞書には品詞、見出し語、読み、発音などを記録しておく。これら辞書ですべての単語を網羅することはできないため、ユーザが任意の単語を自分で登録するユーザ辞書も用意する。
【００１４】
図１１は形態素解析の例を示す図である（その１）。具体的には「来週の会議は、東京で開催する予定です。」という文章に対して形態素解析の処理を実行した例を示す。形態素解析を実行すると、文を構成する単語単位にその品詞を抽出する。ここで例えば「東京」という単語の品詞を見ると、「名詞−固有名詞−地域−一般」というような品詞が得られる。
図１２は形態素解析の例を示す図である（その２）。
具体的には「佐藤さんとの打ち合わせは六月十八日に予定しています。」に対する形態素解析の実行例を示している。ここで、例えば「佐藤」という単語は「名詞−固有名詞−人名−姓」のような品詞になっている。ここで、例えば「六月」という単語は「名詞−副詞可能」、「十」と「八」は「名詞−数」、「日」は「名詞−接尾−助数詞」のような品詞になっている。
ここで示したように、ユーザ情報を得る場合には、「名詞−固有名詞−人名」という品詞を抽出し、ユーザ情報、地名の場合には「名詞−固有名詞−地域−一般」という品詞を抽出することで場所情報を得ることができる。また、「名詞−副詞可能」＋「名詞−数詞」＋「名詞−接尾−助数詞」のような品詞の並びの単語を抽出することにより、日時情報を得ることができる。
ＵＲＬ情報の場合には文頭に「http://」といった文字列を含む文章を抽出することで得られる。ファイルパスについては文頭に「C:\」のような文字列を含む文章で、文末に「.doc」のような文字列を含む文章を抽出することで得られる。キーワード情報については、品詞が「名詞」である単語を収集することで得られる。
その他、ユーザ辞書に例えば「嶋田敦夫」「shimada@aaa.bb.com」のような情報を「名詞−固有名詞−人名」として登録しておくことにより、辞書に含まれていない情報についても抽出できる。
【００１５】
図１３は抽出したコンテキスト情報の頻度計算の処理を示すフローチャートである。図９で抽出した各コンテキスト情報について、抽出した単語ごとの頻度を計算する。例えば「ｗｏｒｄ」という単語について考える。ステップＳ１の処理において、図９の処理を実行してｗｏｒｄという単語を抽出する。
ステップＳ２の処理で変数ｉを定義して０に初期化する。過去に登場したｉ番目の情報をｌｉｓｔ（ｉ）．ｔｅｘｔ、その頻度（登場回数）をｌｉｓｔ（ｉ）．ｖａｌｕｅとし、ｉの最大数をｌｉｓｔＭａｘとする。まずｌｉｓｔ（０）．ｔｅｘｔ〜ｌｉｓｔ（ｌｉｓｔＭａｘ）．ｔｅｘｔとｗｏｒｄを照合して（Ｓ３〜Ｓ６）、ステップＳ３の処理でＹＥＳの場合、すなわち同じものがｉ番目に発見された場合には、ステップＳ４の処理でｌｉｓｔ（ｉ）．ｖａｌｕｅに１を加える。
ステップＳ３の処理でＮＯの場合には、ステップＳ５の処理でｉに１を加えて、ステップＳ６の処理でｉがｌｉｓｔＭａｘより多くなるまで探索を繰り返す。同じものがなかった場合には、ステップＳ７の処理でｌｉｓｔＭａｘを一つふやして、ステップＳ８の処理でリストの後ろに新たにｗｏｒｄをｌｉｓｔ（ｌｉｓｔＭａｘ）．ｔｅｘｔとして代入し、ステップＳ９の処理でｌｉｓｔ（ｌｉｓｔＭａｘ）．ｖａｌｕｅを０に初期化する（Ｓ５〜Ｓ８）。
このようにすることにより、抽出したコンテキスト情報をその登場回数、すなわち頻度とともに記録できる。これら一連の処理によって抽出したコンテキスト情報をエージェント２から送られてきたアプリケーション情報単位で、図４の記憶部３９においてデータベースに記憶する。
【００１６】
図１４は情報管理サーバの記憶部に保存するデータ形式の一部を示す図である。図１４で示すようなＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式のデータをデータベースに保存する。保存の際には、各情報について、前述したような頻度の多い順に情報を保存して行く。例えば図１４のｋｅｙｗｏｒｄでは、「文書  登録  非公開…」のように単語が並んでいるが、これは、「文書」が最も頻度が高く、順に「登録」「非公開」のように頻度が高かったことを示している。
図１５は情報管理クライアントのブロック図である。
以下、その構成を動作と併せて説明する。情報管理クライアント５では、データ入力部５１（図１の入力装置６）においてユーザの要求に応じて、情報管理サーバ３からアプリケーション情報とコンテキスト情報を取得する。そして相関計算部５２で取得した各アプリケーション情報から抽出したコンテキスと情報の間の相関を計算する。
次にタスク抽出部５３において、その相関の度合いによって相関の高いアプリケーション情報群を「タスク」という単位でまとめあげる。次にタスク間関連部５４においてタスク間についても相関を計算する。次に表示部５５（図１の出力装置７）において、タスク抽出部５３で計算した「タスク」ごとに、そのタスクの根拠となったアプリケーション情報群の持つコンテキスト情報とアプリケーション１を所定の条件で表示する。
【００１７】
図１６は情報管理クライアントのデータ入力部の処理を示すフローチャートである。データ入力部５１では、ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）のメニュー形式のユーザインタフェースがユーザに提供されており、ユーザはメニューから機能を選択する（Ｓ１）。ユーザがファイルから読み込むことを選択した場合には（Ｓ２でＹ）、クライアント側の記憶装置に保存されているデータファイルを読み出す（Ｓ３）。
ネットワークから読み込むことを選択した場合には（Ｓ４でＹ）、ネットワークから、つまり情報管理サーバ３から情報を取得する（Ｓ５）。ファイル保存を選択した場合には（Ｓ６でＹ）、現在読み込まれている情報をクライアント側の記憶装置に保存する（Ｓ７）。プリントアウトを選択した場合には（Ｓ８でＹ）、後述する表示部５で表示する情報をプリンタなどの出力手段から印刷する（Ｓ９）。終了を選択した場合には（Ｓ１０でＹ）、情報管理クライアント５の処理を終了する（Ｓ１１）。
図１７は情報管理クライアントにおける情報の相関処理の概念図である。図１４のように情報管理サーバ３で抽出した情報は、アプリケーション情報の単位で、日時、キーワード、ＵＲＬ、場所などのコンテキスト情報の項目ごとに単語の頻度順に並んでいる。
ここで、アプリケーション情報間の相関を、コンテキスト情報を元に計算する。ここでいうアプリケーション情報間の相関とは、アプリケーション情報が持つ各コンテキスト情報の項目同士を比較して、同じコンテキスト情報の共起度合いを求めることである。このとき各コンテキスト情報については、頻度の高い同士が同じ単語を持つ場合には高い重み付けを、頻度の低い同士の場合には低い重み付けを与えて相関を計算する。
アプリケーション情報ＳｏｕｒｃｅとＴａｒｇｅｔがある場合、あるコンテキスト情報の項目について、それぞれの単語の数がＳｏｕｒｃｅＭａｘとＴａｒｇｅｔＭａｘであり、Ｓｏｕｒｃｅ側のｉ番目の単語とＴａｒｇｅｔ側のｊ番目の単語が一致した場合の相関の重み付けの方法を図１８に示す。すなわちＳｏｕｒｃｅとＴａｒｇｅｔの頻度の上位同士の場合には重み付け（Ｗｅｉｇｈｔ）の値が大きく、互いの頻度が低い場合には重み付けの値が小さくなるようになっている。
このような処理を各コンテキストの項目同士ですべてのアプリケーション情報間の間で計算し、その合計の値をその２つのアプリケーション情報間の関連度とする。合計を求める場合には、コンテキスト情報毎の合計の値について、さらに重み付けを加えることもできる。上述した方法で求められたアプリケーション情報間の相関は図１９のようにマトリックス表記できる。
【００１８】
図２０は情報管理クライアントのタスク抽出部の処理を示すフローチャートである。図１９のようにマトリックスのようなテーブル形式でアプリケーション情報間の関連度が記録されている場合、アプリケーション情報Ｅｎｔｒｙ（ｉ）とアプリケーション情報Ｅｎｔｒｙ（ｊ）の間の関連度をＰ（ｉ，ｊ）として、Ｐｔｈｒｅｓｈを関連度の閾値、ＭａｘＥｎｔｒｙをアプリケーション情報の最大数、「タスク」と呼ぶ複数のアプリケーション情報の集合をＧ、そのｋ番目の集合をＧ（ｋ）のように表記する。
まず、ステップＳ１〜Ｓ３の処理において、変数ｋを０、ｍを０、ｉを１、ｊを２に初期化する。次にステップＳ４の処理でＮＯの場合には、ステップＳ６の処理でｊに１を加え、ステップＳ４の処理を繰り返す。ステップＳ４の処理でｊ＞ｉの場合に、ステップＳ５の処理を実行し、Ｅｎｔｒｙ（ｉ），Ｅｎｔｒｙ（ｊ）の関連度Ｐ（ｉ，ｊ）について、Ｐ（ｉ，ｊ）が閾値Ｐｔｈｒｅｓｈよりも大きい場合に、ステップＳ６の処理を実行し、Ｅｎｔｒｙ（ｉ）とＥｎｔｒｙ（ｊ）がそれぞれ新規の登録の場合と判断されたとき（ＹＥＳの場合）、ステップＳ７の処理において、ｉやｊをＧ（ｋ）の集合に加える。
この場合Ｇ（ｋ）のｍ番目に新規登録するとき、Ｇ（ｋ）（ｍ）のように表示するものとする。ステップＳ９の処理において、ｍは追加後に順次１を加えて増やしていく。新規登録というのはそれまでのＧ（０）〜Ｇ（ｋ）までの集合にＥｎｔｒｙ（ｉ）あるいはＥｎｔｒｙ（ｊ）のｉやｊが登録されていない状態を指す。ステップＳ１０の処理にてＭａｘＥｎｔｒｙまで走査した場合には、ステップＳ１１の処理でｋに１を加え、ｍを０に初期化し、ステップＳ１２の処理でｉにも１を加えて、ステップＳ１３の処理で次のＥｎｔｒｙ（ｉ）と各Ｅｎｔｒｙ（ｊ）について関連度を比較する。
【００１９】
図２１は情報管理クライアントのタスク間関連部の処理を示すフローチャートである。図２０のタスク抽出部５３で得たアプリケーション情報の集合Ｇ（０）〜Ｇ（ｋ）の間の関連を計算する。
ステップＳ１の処理で変数ａを０、ｂを０、ｃを０、ｄを０に初期化する。Ｇ（ａ）のｂ番目のＥｎｔｒｙの番号Ｇ（ａ）（ｂ）とＧ（ｃ）のｄ番目のＥｎｔｒｙの番号Ｇ（ｃ）（ｄ）の相関Ｐ（Ｇ（ａ）（ｂ），Ｇ（ｃ）（ｄ））をｂを０からＧ（ａ）のＥｎｔｒｙの登録最大数、ｄを０からＧ（ｃ）のＥｎｔｒｙの登録最大数までを合計したものをＳ（ａ，ｃ）として、ａを０からＧの最大数ｋ，ｃを０から最大数ｋまで積算する。
Ｅｎｔｒｙの登録最大数までを合計したものをＳ（ａ，ｃ）として、ステップＳ２の処理において、Ｓ（ａ，ｃ）に０を代入する。ステップＳ３の処理でＳ（ａ，ｃ）にＰ（Ｇ（ａ）（ｂ），Ｇ（ｃ）（ｄ））を積算していく。ステップＳ４の処理でｂが登録数より大きくないと判断された場合には、ステップＳ８の処理を実行し、ｂに１を加えてステップＳ３の処理を繰り返す。ステップＳ４でＹＥＳと判断された場合には、ステップＳ５の処理を実行しｄが登録数より大きくないと判断された場合には、ステップＳ９とステップＳ１０の処理を実行し、ｄに１を加え、ｂを０にする。
ステップＳ５でＹＥＳと判断された場合にはステップＳ６の処理でａ＞＝ｋかどうか判断し、ＮＯの場合にはステップＳ１１〜Ｓ１３の処理を実行し、ａに１を加えｄとｂに０を代入し、ステップＳ２からの処理を繰り返す。ステップＳ６でＹＥＳの場合には、ステップＳ７を実行し、ｃ＞＝ｋかどうかを判断し、ＮＯの場合には、ステップＳ１４〜Ｓ１７の処理を実行し、ｃに１を加え、ａ，ｄ，ｂにそれぞれ０を代入してステップＳ２からの処理を繰り返す。ステップＳ７でＹＥＳの場合には処理を終了する。
【００２０】
図２２は情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その１）である。表示部５５は例えば、各Ｇに関連付けられたＥｎｔｒｙの持つコンテキスト情報のうち、頻度の高いものを順番にまとめて矩形の内部に表示する。もちろん矩形以外にも円形、楕円形などの表示方法をとっても良い。
一つの実施例としては、コンテキスト情報の項目のうち、最も関連度の高かったものを矩形の上部に、順次関連度の高いものをその下に描画するように表示できる。関連するものが多い場合には、ある関連の閾値以上のものだけを表示するようにしてもよい。コンテキスト情報がユーザ情報、ファイル情報、場所情報、ＵＲＬ情報の場合、その情報に関連付けた画像アイコンや画面ダンプの情報を画像として表示することもできる。
この場合は、例えば「User123@dd.cc.com/usr/data/icon/User123.jpg」のようにユーザ名を示すアドレスとその情報に関連する画像ファイルのファイルパスをテーブルに記憶しておくことで実現する。表示に際しては、図２０で説明したように各Ｇに関連付けられたＥｎｔｒｙ間の関連度の合計を求めて、その数に比例して各「タスク」を表現する矩形の背景の色を変化させる。
また、図２１で得たＧ（０）〜Ｇ（ｋ）間の関連の数値に応じて、矩形の間に線分を描画する。これは各Ｇの矩形の中心部同士を結ぶ線分を、それぞれのＧの間における関連の数値分の線幅で描画することで実現する。線分には関連の数値に応じて線の色を変更してもよい。
図２３は情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その２）である。表示部５５は例えば、各Ｅｎｔｒｙのユーザ情報について、ユーザ間のやりとりのされ方を表示する。図７で説明したように、ユーザ情報を抽出する。さらに図１４で示したようにユーザ情報は送信者と、受信者（送付先）が示されている。
各ユーザが送信者になる頻度、受信者になる頻度、さらには双方で互いにやりとりされる頻度を求める。頻度の高いものを○、低いものを×、その中間を△として表現して、図２４のように分布を表し、それぞれの頻度が合致するものをＭａｎａｇｅｒ，Ａｃｔｉｖｅ，Ｐａｓｓｉｖｅ，Ｍａｖｅｒｉｃｋ，Ｍｏｄｅｒａｔｏｒのように分類する。
さらに送信、受信の頻度を線分の色や線幅の変化として図２３のように表示する。頻度とは例えば、ユーザごとの送信の数、受信の数、双方向にやりとりした数を数えておく。それぞれ数えた数のうち、上位３割を○、下位３割を×、残りを△のようにして計算する。
【００２１】
図２５は情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その３）である。表示部５５はコンテキスト情報のうち、作成日時情報と日時情報を元にして表示する。図７で説明したように作成日時情報を抽出し、図９で説明したように日時情報を抽出する。作成日時情報と日時情報を、それぞれの日時の古い順や新しい順に並べて、その日時の部分にそのコンテキスト情報を含むＥｎｔｒｙを表示する。
Ｅｎｔｒｙ部分には例えば、図７で抽出したそのＥｎｔｒｙのサブジェクトを表示する。日時の順番は、例えば、各日時を「１９００年１月１日」からの経過秒数に置き換えておき、古い順番に並び替えることで計算できる。作成日時と日時情報については、作成日時の表示の背景色を「灰色」、日時情報については「白色」のようにして、互いに識別できるように表示する。
図２６は情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その４）である。表示部５５はコンテキスト情報のうち、場所情報を元にして表示する。図９で説明したように場所情報を抽出する。場所情報ごとに、その場所情報を含むＥｎｔｒｙを順番に表示する。Ｅｎｔｒｙ部分には例えば、図７で抽出したそのＥｎｔｒｙのサブジェクトを表示する。
図２７は情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その５）である。表示部５５はコンテキスト情報のうち、キーワード情報を元にして表示する。図９で説明したようにキーワード情報を抽出する。キーワード情報ごとに、そのキーワード情報を含むＥｎｔｒｙを順番に表示する。Ｅｎｔｒｙ部分には例えば、図７で抽出したそのＥｎｔｒｙのサブジェクトを表示する。
【００２２】
次に、図２８に基づき上述した一連の処理を実行するプログラムをコンピュータにインストールして実行可能な状態とするために用いられる媒体について説明する。プログラムは例えば図２８（ａ）に示すようにコンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスクに、あらかじめインストールした状態で提供できる。
プログラムは図２８（ｂ）に示すように、記録媒体に一時的あるいは永続的に格納し、コンピュータにユニットとして組み込んだり、あるいは着脱式の記録媒体として利用することで、パッケージソフトウェアとして提供できる。
記録媒体としては、図２８（ｃ）に示すように、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）、ＭＯ（Magneto Optical）ディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリなどが利用できる。
プログラムは図２８（ｄ）に示すように、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットといったネットワークを介して、有線または無線でコンピュータに転送し、そのコンピュータにおいて、内蔵するハードディスクなどにダウンロードさせるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の実施形態に係る情報管理システムの機能概念を示したブロック図。
【図２】エージェントのブロック図。
【図３】エージェントの処理を示すフローチャート。
【図４】情報管理サーバのブロック図。
【図５】情報管理サーバのデータ受信部の処理を示すフローチャート。
【図６】情報管理サーバのパージング部の処理を示すフローチャート。
【図７】情報管理サーバのパージング部で分離したヘッダ部分の情報に関する処理を示すフローチャート。
【図８】情報管理サーバのパージング部で分離したコンテンツ部分の情報に関する処理を示すフローチャート。
【図９】図８に示すコンテンツ情報抽出処理を示すフローチャート。
【図１０】形態素解析の辞書の構成例を示す図。
【図１１】形態素解析の例を示す図（その１）。
【図１２】形態素解析の例を示す図（その２）。
【図１３】抽出したコンテキスト情報の頻度計算の処理を示すフローチャート。
【図１４】情報管理サーバの記憶部に保存するデータ形式の一部を示す図。
【図１５】情報管理クライアントのブロック図。
【図１６】情報管理クライアントのデータ入力部の処理を示すフローチャート。
【図１７】情報管理クライアントにおける情報の相関処理の概念図。
【図１８】情報管理クライアントにおける相関の重み付けを示す図。
【図１９】情報管理クライアントにおける関連度マトリックスを示す図。
【図２０】情報管理クライアントのタスク抽出部の処理を示すフローチャート。
【図２１】情報管理クライアントのタスク間関連部の処理を示すフローチャート。
【図２２】情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その１）。
【図２３】情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その２）。
【図２４】送信、受信、双方向の分布を示す図。
【図２５】情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その３）。
【図２６】情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その４）。
【図２７】情報管理クライアントの表示部の表示例を示す図（その５）。
【図２８】本発明の情報管理方法を実現するプログラムの提供形態を示す図。
【符号の説明】
【００２４】
１  アプリケーション、２  エージェント、３  情報管理サーバ、５  情報管理クライアント
【図１】
2006302146.tif 000003
【図２】
2006302146.tif 000004
【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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【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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