(57)【要約】【課題】創作者に対して創作コンセプトを効果的に提示することで創作物の創作支援を実現することが可能な創作支援プログラムを提供する【解決手段】新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出し、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索することをコンピュータに実行させる。【選択図】図３
2018055605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする創作支援プログラム。
【請求項２】
新たに創造しようとする創作物に応じた情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする創作支援プログラム。
【請求項３】
新たに創作しようとする音楽に関する情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と作曲コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作曲コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする作曲支援プログラム。
【請求項４】
新たに創作しようとする音楽に関する情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作曲コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする作曲支援プログラム。
【請求項５】
新たに作ろうとする料理に関する情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各調理レシピとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と調理レシピとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の調理レシピを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする調理レシピ自動作成プログラム。
【請求項６】
新たに作ろうとする料理に関する情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各調理レシピとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各調理レシピとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の調理レシピを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする調理レシピ自動作成プログラム。
【請求項７】
新たに設計しようとする対象物又は土建構造物に関する情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各設計コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と設計コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の設計コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする設計支援プログラム。
【請求項８】
新たに設計しようとする対象物又は土建構造物に関する情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各設計コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各設計コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の設計コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする設計支援プログラム。
【請求項９】
新たにデザインしようとする人への装着物に関する情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列とデザインコンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上のデザインコンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするデザイン支援プログラム。
【請求項１０】
新たにデザインしようとする人への装着物に関する情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上のデザインコンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするデザイン支援プログラム。
【請求項１１】
新たに創作しようとする文章又は詩に関する情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各作文コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と作文コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作文コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする文章作成支援プログラム。
【請求項１２】
新たに創作しようとする文章又は詩に関する情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作文コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作文コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作文コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする文章作成支援プログラム。
【請求項１３】
新たに創作しようとする標章に応じた情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の標章創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする標章創作支援プログラム。
【請求項１４】
新たに創作しようとする標章に応じた情報から文字列を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の標章創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする標章創作支援プログラム。
【請求項１５】
新たに発案しようとするビジネスモデルに応じた情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された発案コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と発案コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の発案コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするビジネスモデル発案支援プログラム。
【請求項１６】
新たに発案しようとするビジネスモデルに応じた情報を抽出するマイニングステップと、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各発案コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各発案コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の発案コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするビジネスモデル発案支援プログラム。
【請求項１７】
新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
【請求項１８】
新たに創造しようとする創作物に応じた情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする創作支援システム。
【請求項１９】
新たに創作しようとする音楽に関する情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と作曲コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作曲コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする作曲支援システム。
【請求項２０】
新たに創作しようとする音楽に関する情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作曲コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作曲コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする作曲支援システム。
【請求項２１】
新たに作ろうとする料理に関する情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各調理レシピとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と調理レシピとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の調理レシピを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする調理レシピ自動作成システム。
【請求項２２】
新たに作ろうとする料理に関する情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各調理レシピとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各調理レシピとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の調理レシピを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする調理レシピ自動作成システム。
【請求項２３】
新たに設計しようとする対象物又は土建構造物に関する情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各設計コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と設計コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の設計コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする設計支援システム。
【請求項２４】
新たに設計しようとする対象物又は土建構造物に関する情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各設計コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各設計コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の設計コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする設計支援システム。
【請求項２５】
新たにデザインしようとする人への装着物に関する情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列とデザインコンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上のデザインコンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするデザイン支援システム。
【請求項２６】
新たにデザインしようとする人への装着物に関する情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各デザインコンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上のデザインコンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするデザイン支援システム。
【請求項２７】
新たに創作しようとする文章又は詩に関する情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各作文コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と作文コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作文コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする文章作成支援システム。
【請求項２８】
新たに創作しようとする文章又は詩に関する情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作文コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作文コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の作文コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする文章作成支援システム。
【請求項２９】
新たに創作しようとする標章に応じた情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の標章創作コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする標章創作支援システム。
【請求項３０】
新たに創作しようとする標章に応じた情報から文字列を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各標章創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の標章創作コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とする標章創作支援システム。
【請求項３１】
新たに発案しようとするビジネスモデルに応じた情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された発案コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と発案コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の発案コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするビジネスモデル発案支援プログラム。
【請求項３２】
新たに発案しようとするビジネスモデルに応じた情報を抽出するマイニング手段と、
予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各発案コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各発案コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の発案コンセプトを探索する探索手段とを備えること
を特徴とするビジネスモデル発案支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、新たに創作される絵画や陶器等を始めとした創作物における創作を支援するための創作コンセプトを効率的に提供する上で好適な創作支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人為的に創作される絵画や陶器等を始めとする創作物は、観賞する人々の心に潤いや癒しを与える。このため、芸術家により新しい創作物が創作され続けている。またこのような創作物を創作することを趣味にする人々も増加している。
【０００３】
一般の人々が実際に創作物を自ら創作する上では、その創作方法を勉強する上で、以前に芸術家により創作された創作物を手本にした方が上達が早い場合が多い。また創作物を上手く創作できない場合には、芸術家や創作物の師範等に手助けをお願いしたい場合もあるが、時間的制約や金銭的制約により簡単にできるものではない。
【０００４】
このため、このような創作物の創作を自動的に支援してくれるシステムが従来より望まれていた。
【０００５】
創作物の中でも発明の創造を支援するシステムは確かに従来において提案されている（例えば、特許文献１参照。）。この特許文献１には、入力される文字情報同士をグループ化して課題分析手法により課題分析を行い、アイデア創出処理は勿論であるが最終的にはそのシナリオまでも生成することを前提とした技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２８４５４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した特許文献１の開示技術はあくまでイノベーションの創造支援を目的としたものであることから、絵画や陶器等を始めとした芸術品の創作を目的としたものではない。このため、絵画や陶器等の創作支援を効果的に行うことができないという問題点があった。
【０００８】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、創作者に対して創作コンセプトを効果的に提示することで創作物の創作支援を実現することが可能な創作支援プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明を適用した創作支援プログラムは、新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出するマイニングステップと、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１０】
本発明を適用した創作支援プログラムは、新たに創造しようとする創作物に応じた情報から文字列を抽出するマイニングステップと、予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
本発明を適用した創作支援システムは、新たに創造しようとする創作物に応じた情報を抽出するマイニング手段と、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された情報に応じた参照用文字列と創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明を適用した創作支援システムは、新たに創造しようとする創作物に応じた情報から文字列を抽出するマイニング手段と、予め取得した複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記マイニング手段により抽出された複数の文字列に応じた複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の創作コンセプトを探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
上述した構成からなる本発明によれば、基本情報を解析することで、これに見合った創作コンセプトを即座に選択し、これを出力することができる。その結果、各種創作支援を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明を適用した問題解決支援システムの構成例を示す図である。
【図２】電子機器のブロック構成を示す図である。
【図３】本発明を適用した創作支援プログラムの全体の流れについて説明するための図である。
【図４】本発明を適用した創作支援プログラムの処理動作のフローチャートである。
【図５】抽象化された創作コンセプトの連関性を示す模式図である。
【図６】本発明を適用した創作支援プログラムにおいて使用される捜索コンセプトの例について説明するための図である。
【図７】参照用文字列の組み合わせと創作コンセプトの連関性を示す模式図である。
【図８】基本情報から解析した文字列がどの範囲まで参照用文字列と対応するかを考える例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を適用した創作支援プログラムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００１６】
創作支援プログラム
本発明を適用した創作支援プログラムは、図１に示すような全体システム１は、例えば図１に示すような構成により具現化される。この全体システム１は、システムを利用するユーザ用の端末１１と、この端末１１に対して公衆通信網１２を介して接続されるサーバ１３とを備えている。
【００１７】
公衆通信網１２は、端末１１間及びサーバ１３を通信回線を介して接続されるインターネット網等である。ちなみにこの端末１１を一定の狭いエリア内で運用する場合には、この公衆通信網１２を、ＬＡＮ（Local Area Network）で構成してもよい。また、この公衆通信網１２につきいわゆる光ファイバ通信網で構成してもよい。また、この公衆通信網１２は、有線通信網に限定されるものではなく、無線通信網で実現するようにしてもよい。
【００１８】
端末１１は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末、ノート型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等であり、少なくともユーザの操作に基づいて公衆通信網１２を介して通信可能なデバイスである。端末１１は、ユーザが携帯可能とすることにより、常時持ち運びを可能とするデバイスであってもよいし、これに限定されるものではなく、そえ置き型のＰＣ等、あらゆる電子機器を含む概念である。
【００１９】
なお、この端末１１は、後述する創作支援プログラムを公衆通信網１２を介してダウンロードすることなく、店頭で販売されているパッケージソフトをインストールする場合には、公衆通信網１２を介した通信を行わない機器であってもよい。以下の例では、この端末１１につき、スマートフォンを適用する場合を例にとり説明をする。
【００２０】
図２は、端末１１の具体的な構成例を示している。この端末１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２と、データの蓄積や展開等に使用する作業領域としてのＲＡＭ(Random Access Memory)２３と、端末１１全体を制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、各種情報の表示を制御するための出力Ｉ／Ｆ１６と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２７と、外部から端末１１内へデータを入力し、或いは端末１１において生成されたデータを外部へ出力するためのデータ入出力部２９が内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、通信Ｉ／Ｆ２８、音声入力部３１が接続されている。また、出力Ｉ／Ｆ１６には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２６が接続されている。
【００２１】
ＲＯＭ２２は、端末１１全体のハードウェア資源を制御するためのプログラムが格納されている。ＲＡＭ２３は、端末１１全体のハードウェア資源を制御するときの各種命令を一時的に記憶する。
【００２２】
ＣＰＵ２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、端末１１内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央演算ユニットである。また、このＣＰＵ２４は、操作部２５を介したユーザの操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００２３】
操作部２５は、タッチパネル等で具体化され、ユーザが実際に解決したい問題に関する情報が入力される他、創作支援プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令がユーザにより入力された場合には、これをＣＰＵ２４に通知する。この通知を受けたＣＰＵ２４は、上記プログラムを記憶部２７から読み出して実行する。
【００２４】
出力Ｉ／Ｆ１６は、ＣＰＵ２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この出力Ｉ／Ｆ１６に接続される表示部２６は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００２５】
記憶部２７は、ハードディスクで構成される場合において、ＣＰＵ２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２７には、本発明を実行するための創作支援プログラムが格納されている。このプログラムはＣＰＵ２４により読み出されて実行されることになる。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ２８は、公衆通信網１２と接続するための回線制御回路や、他の端末装置との間でデータ通信を行うための信号変換回路等が実装されている。通信Ｉ／Ｆ２８は、内部バス２１からの各種命令に変換処理を施してこれを公衆通信網１２側へ送出するとともに、公衆通信網１２からのデータを受信した場合にはこれに所定の変換処理を施して内部バス２１、或いはＣＰＵ２４へ送信する。
【００２７】
データ入出力部２９は、ＰＣ等の電子機器との間でＵＳＢ接続するためのコード等が接続される。このデータ入出力部２９を介して外部の機器との間でデータを入出力することが可能となる。
【００２８】
音声入力部３１は、ユーザから入力された音声を電子データに変換するためのデバイスである。
【００２９】
サーバ１３には、所定のデータベースが構築されている。このデータベースには、公衆通信網１２を介して送られてきた情報が蓄積される。また、このサーバ１３は、端末１１からの要求に基づいて、この蓄積した情報を公衆通信網１２を介して端末１１へと送信する。
【００３０】
なお、端末１１における何れか１以上の構成要素、或いはサーバ１３は、人工知能により制御されるものであってもよい。本発明への人工知能の具体的な応用方法は、従来における全ての公知の人工知能に関する情報の何れか１以上に基づくものであってもよい。
【００３１】
本発明を適用した全体システム１は、端末１１内にインストールされた創作支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている創作支援プログラムを通じ、創作活動を行う上での支援を受けることが可能となる。この創作支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら創作者として創作物を創作する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。創作支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【００３２】
創作プロセスにおいては、新たに創作しようとする創作物に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう創作物とは、人間により創作可能なあらゆるものが含まれるものであり、例えば、絵画、彫刻、陶器、版画、工作物、ペーパークラフトのような美術品のみならず、例えばブロック玩具を互いに組み合わせることで一つの形態を完成させたものや、その他あらゆる手工芸品や工芸品が含まれる概念である。
【００３３】
このユーザにより入力される情報の例としては、これから絵画として描こうとしている物体や人物の情報、背景の情報等である。この背景の情報は、その背景に描くべき対象が山なのか、田園風景なのか、海なのか、或いはその季節等である。またこのユーザから入力される情報の例としては、例えば描く人物の喜怒哀楽等の表情や人種、年代や性別、服装等、実際に思い描いている情報を入力する。また色彩や明度等の情報を描く絵画の領域毎に入力するようにしてもよい。また作風としてどの画家のイメージで描くか等を入力するようにしてもよい。また油絵風なのか、水彩画風なのか、水墨画風なのか、切り絵風で描くのか等を入力するようにしてもよい。
【００３４】
同様に陶器であれば、これから創作しようとする陶器が壷なのか、湯飲みなのか、皿なのか、ティーカップなのか等の情報を入力し、陶器の師範の誰の作風に似せたいか、焼き具合や色彩、明度、ツヤはどの程度であるか、陶器の厚みはどの程度か等の情報を入力する。このようにしてユーザから入力された情報を、以下、基本情報という。
【００３５】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に創作支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【００３６】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【００３７】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に創作支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この創作支援プログラムの処理動作フローを図４に示す。
【００３８】
創作支援プログラムは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。
【００３９】
次に、この創作支援プログラムは、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。例えば、「水車小屋と川が流れ、天気は晴れだが薄い雲が出ている田園風景の中で、子供たちが楽しく走り回っている」というテキストデータがあった場合には、「水車小屋」、「と」、「川」、「が」、「流れ」、「天気」、「は」、「晴れだ」、「が」、「薄い雲」、「が」、「出ている」等のように単語や細かい形態素毎に抽出するようにしてもよいし、「田園風景の中で」、「子供たちが」、「楽しく」、「走り回っている」等のように句毎に抽出するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報をそのまま利用してもよいし、その選択された情報や項目の文字列を上述の如く解析してもよい。
【００４０】
次に創作支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い創作コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、図５に示すように参照用文字列と２種以上に分類されてなる抽象化された創作コンセプトの連関性を予め取得しておく。
【００４１】
創作コンセプトは、創作物を創作する上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この創作コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆる画家や彫刻家、芸術家、素人が創作した絵画、彫刻、陶器等の創作物そのものの画像やこれを分かり易く開設した図や説明文、映像等であってもよい。また創作コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセス可能なあらゆる画像、図、説明文、映像も含まれる。またこの創作コンセプトは、遠近法やデッサンの描き方、構図の取り方等をレクチャーするための図や説明文、映像等であってもよい。またこの創作コンセプトは、工業高校や美大、美術系専門学校、予備校等で使用する絵画や彫刻、版画等の教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。創作コンセプトは、その他創作に必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。
【００４２】
全体システム１は、このような文字列と創作コンセプトが互いにどの程度関連しているかの度合いを示す、連関性を取得しておく。この連関性の表現方法としては、例えば図５に示すような矢印で繋がっている参照用文字列と創作コンセプトは、互いに連関しており、矢印で繋がっていない参照用文字列と創作コンセプトは、互いに連関していない形態で表現するようにしてもよい。例えば創作コンセプトＡ２は、参照用文字列ｃ１１、ａ２１には連関しているが、これ以外の創作コンセプトとは連関していないという形で表現するようにしてもよい。即ち、このケースでは、参照用文字列と創作コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現することとなる。
【００４３】
これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【００４４】
例えば創作コンセプトＢ３は、参照用文字列ａ２１、ｂ２１には８０％の割合で連関しており、更に参照用文字列ｃ１１が６０％、参照用文字列ｂ１１が４５％、参照用文字列ｃ２１が２４％、参照用文字列ａ１１が０％等の連関度として表現されていてもよい。例えば、参照用文字列として、「水車小屋」については、連関度が８０％の創作コンセプトとして、図６（ａ）に示すような有名な画家が描いた水車小屋のある絵や、図６（ｂ）に示すような別の画家が描いた別な角度の水車小屋の絵、更には図６（ｃ）に示すような素人が以前に撮像した水車小屋の写真等が設定されていてもよい。
【００４５】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と創作コンセプトとの連関性を自らの記憶部２７等に記憶しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、参照用文字列と創作コンセプトとの連関性を自らの記憶部２７に記憶しない場合には、サーバ１３に記憶させておき、実際にステップＳ１３を実行する際にこのサーバ１３にアクセスすることで実行するようにしてもよい。
【００４６】
ステップＳ１３に移行後、創作支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、創作コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【００４７】
この基本情報から抽出した文字列や情報から創作コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と創作コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「水車小屋」である場合には、これと連関度の高い創作コンセプトは、図６に示す３枚の図や絵画である。このため、この解析した「水車小屋」という文字列に対して連関性の高い図６に示す３枚の図や絵画を創作コンセプトとして探索することとなる。
【００４８】
また基本情報から解析した文字列が「風車小屋」である場合、全く同一の参照用文字列は無いものの、「水車小屋」が参照用文字列として存在する場合には、これを参照し、創作コンセプトとして図６に示す３枚の図や絵画を探索してこれを提示するようにしてもよい。このように、基本情報からの文字列と参照用文字列が完全一致して無くても、この例のように「車小屋」のところで一部一致するものであれば、当該参照用文字列と連関性の高い創作コンセプトを探索するようにしてもよい。
【００４９】
更に基本情報から解析した文字列が「流れの力で回転」や「川」であり、これと完全一致又は一部一致する参照用文字列が仮に一つも無かった場合であっても、「水車小屋」との間では、意味概念において類似性がある。この意味概念の類似性を予めシステム側において設定し、その類似性の高い参照用文字列と連関性の高い創作コンセプトを探索するようにしてもよい。
【００５０】
即ち、この基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い創作コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い創作コンセプトを探索することとなる。
【００５１】
上述した作業は、基本情報から解析した一つの文字列のみならず、他の複数の文字列についても同様に行っていくこととなる。その結果、一つの創作コンセプトのみならず、複数の創作コンセプトが選択される場合もある。
【００５２】
解析した文字列と連関性のより高い創作コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と創作コンセプトとの間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「水車小屋」に対して、各創作コンセプトにつき図６（ａ）の絵画が８４％、図６（ｃ）の写真が７７％、構図の作り方の紹介ビデオが４５％、遠近法に基づく作画方法の例の図面が３６％等、予め参照用文字列と、創作コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「水車小屋」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の創作コンセプトを選択するようにしてもよい。
【００５３】
なお、この参照用文字列と、創作コンセプトとの連関性のデータは、端末１１側においてダウンロードされているものであってもよいし、常時サーバ１３に記憶させておき、必要に応じてサーバ１３から読み出したり、端末１１にダウンロードするようにしてもよい。
【００５４】
即ち、この創作支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った創作コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。創作コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また創作コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【００５５】
ユーザはこのようにして出力された創作コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して創作物の創作を行うこととなる。例えばこれから水車の絵を描こうとしているときに、図６（ａ）〜（ｃ）の絵画、写真や、構図の作り方の紹介ビデオ、遠近法に基づく作画方法の例の図面等が提供されるとこれらを参考にし、自らの創作の質を向上させることが可能となる。即ち、創作コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身の創作の支援につながる。
【００５６】
創作コンセプトの提供方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば基本情報として、「モネ」とか「ゴッホ」等のように画家の名前を入れれば、参照用文字列「モネ」「ゴッホ」と連関している代表作が創作コンセプトとして選ばれる。基本情報として、「オランダ」と入力すれば例えばオランダの民族衣装を着た女性の絵や、オランダの景色を描いた例えば風車の絵等が参照用文字列「オランダ」と連関していることで創作コンセプトとして選択される。
【００５７】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の創作コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各創作コンセプトとの連関性を参照するものである。
【００５８】
図７では、参照用文字列として、Ｐ１に「水車小屋」、Ｐ２に「雲空」、Ｐ３に「ゴッホ」、Ｐ４に「水彩画」、Ｐ５に「子供が走り回る」、Ｐ６に「オランダ」等があり、これらの組み合わせに対してそれぞれ創作コンセプトＡ１、Ａ２、・・・が割り当てられている。実線がその連関性を示すものであり、点線はその組み合わせを示すものである。この連関性は、連関しているか否かの２値で示す以外に、３段階以上の連関度を介して定義されるものであってもよい。
【００５９】
「水車小屋」、「雲空」が組み合わさると、水車小屋があってしかも天候が曇りの絵や図、ビデオ、画像、説明文等が創作コンセプトとして割り当てられることが考えられる。またこれらに対して更に参照用文字列「ゴッホ」が組み合わさると、水車小屋があってしかも天候が曇りで、かつゴッホの作品に関係のある絵等が創作コンセプトとして割り当てられる。またこれらに対して更に参照用文字列「水彩画」が組み合わさると、「水車小屋」、「雲空」、「ゴッホ」に関係にあって、なおかつ水彩画のものが創作コンセプトとして割り当てられる。他には、参照用文字列「水彩画」と「子供が走り回る」の組み合わせに対しては、子供が走り回っている水彩画の絵や図、ビデオ、画像、説明文等が創作コンセプトとして割り当てられている。
【００６０】
このような各参照用文字列の組み合わせに対する１以上の創作コンセプトの連関性（３段階以上の連関度）を上述した図５と同様に予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から創作コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「水車小屋」、「雲空」、「ゴッホ」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている車小屋があってしかも天候が曇りで、かつゴッホの作品に関係のある絵等が創作コンセプトとして選択されることとなる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している創作コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する創作コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【００６１】
また全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と創作コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と創作コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと創作コンセプトとの連関性を人工知能による学習により随時更新していく。人工知能は、外部からサーバ１３に対して公衆通信網１２を介して提供された情報に基づいて学習を行う。このサーバ１３に対して外部から提供される情報は、例えば本システムを使用する端末１１から送信されるものであってもよい。端末１１により、本発明を適用した創作支援プログラムが使用される結果、ユーザにより選択された参照用文字列と創作コンセプトの関係、或いはユーザにより選択されなかった参照用文字列と創作コンセプトの関係等、過去の履歴情報を端末１１側において記録しておく。そして、これら過去の履歴情報を端末１１からサーバ１３へ送信する。サーバ１３を制御する人工知能は、この送信されてきた過去の履歴情報に基づいて、参照用文字列と創作コンセプトとの連関性を更新する。つまり、ユーザにより選択された参照用文字列と創作コンセプトの関係については連関性を高く更新し、またユーザにより選択されなかった参照用文字列と創作コンセプトの関係は連関性をより低く更新する。この更新については、ニューラルネットワーク等を利用してもよい。
【００６２】
このような過去の履歴情報を、本システムを利用する全ての端末１１からサーバ１３へ集められることにより、参照用文字列と創作コンセプトとの連関性は、大量のデータに基づいて随時学習がなされ、よりユーザがより受け入れ易く、また解決に最も近道となるような創作コンセプトを提供しやすくなる。
【００６３】
サーバ１３における参照用文字列と創作コンセプトとの連関性の学習を、端末１１側に実装した人工知能に行わせるようにしてもよいことは勿論である。
【００６４】
ちなみに、この人工知能が学習する上での外部からのデータは、上述した本システムを利用した端末１１の過去の履歴情報のみならず、公衆通信網を介して取得可能な全てのインターネット情報、ビックデータを利用するものであってもよい。
【００６５】
また、本発明によれば、基本情報から解析した文字列と、参照用文字列との対応関係を人工知能により学習させるようにしてもよい。この人工知能による学習は、端末１１側又はサーバ１３側の何れにおいて実行するようにしてもよい。
【００６６】
例えば、図８に示すように、基本情報から解析した文字列がどの範囲まで参照用文字列「尻拭き」と対応するかを考えるとき、先ず文字列「尻拭き」は、参照用文字列「尻拭き」とほぼ１００％対応する。これに対して、参照用文字列「尻拭き」に対して、文字列「体拭き」は７０％、文字列「体洗い」は５０％、文字列「ブラシ入れ」は３５％、文字列「エサやり」は５％等、対応関係をパーセント等の数値を介して把握するようにしてもよい。そして外部から提供される情報に基づいて、この対応関係の数値を変更したり、或いは新しい文字列と参照用文字列との関係を定義するようにしてもよい。例えば、インターネットから取得した情報、或いは外部から読み込んだ文書から、「体拭き」と「尻拭き」との共起度（一つのホームページ内、一つの文書内において共に出願する確率）が高い場合には、上述した対応関係のパーセントの数値を上げ、共起度が低い場合には、上述した対応関係のパーセントの数値を下げるように制御するようにしてもよい。
【００６７】
基本情報から解析した文字列と、参照用文字列との対応関係は、文字が一部一致又は完全一致しているか否か以外に、意味概念の類似性の度合いについても、インターネットから取得した情報、或いは外部から読み込んだ文書から人工知能により学習させるようにしてもよい。例えば「尻拭き」と「糞取り」は、文言上は一致する所は無いものの一つのホームページ内、一つの文書内において共に出願する確率が高い場合には、意味概念が類似のものとして、新たに参照用文字列「尻拭き」に対応する文言として登録するようにしてもよい。
【００６８】
また本発明によれば、ユーザに対して新たに基本情報の入力を促すプロセスを導入するようにしてもよい。この基本情報の入力の促進は、基本情報をマイニングすることで抽出した文字列、又はステップＳ１３における創作コンセプトの探索結果に応じて行うようにしてもよい。
【００６９】
例えば、基本情報から抽出した文字列が、単に「尻拭き」、「安価」のみであった場合、人や犬等、何を対象とした尻拭きであるかを特定しないと創作コンセプトが絞り込めない場合がある。かかる場合には、基本情報をマイニングした結果、尻拭きの対象と考えられる文字列が他に出てこなかった場合には、その対象を特定するために、更なる基本情報の入力を促すようにしてもよい。
【００７０】
作曲支援プログラム
以下、本発明を適用した作曲支援プログラムについて説明をする。この作曲支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【００７１】
本発明を適用した作曲支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされた作曲支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている作曲支援プログラムを通じ、作曲活動を行う上での支援を受けることが可能となる。この作曲支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら作曲者として作曲する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。作曲支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【００７２】
作曲プロセスにおいては、新たに作曲しようとする音楽に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう作曲対象の音楽は、クラシック、ロック、ジャズ、コンテンポラリーミュージック、VOCALOID（ボーカロイド）（登録商標）、シンセサイザー、歌謡曲、演歌等、あらゆるジャンルの音楽を含むものである。ここでいう作曲対象の音楽とは、一つの曲として完成しているものに限定されるものではなく、ほんの１小節からなるフレーズも含む概念である。
【００７３】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、これから作曲しようとする音楽のテンポ、リズム、曲調、コード、ハーモニー、メロディーや伴奏（断片的なものも含む）、長さ、導入、サビ、転調等の音楽理論に加え、使用する楽器、作曲した音楽を聞かせる年齢層や性別、音楽のジャンル、どの音楽家の音楽に似せるか等であってもよい。また、ユーザにより入力される情報として、どのような情景を謳う音楽なのか、明るいイメージか、悲しいイメージか等、これから作曲しようとする音楽に関するあらゆる情報が含まれる。
【００７４】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に作曲支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【００７５】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【００７６】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に作曲支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この作曲支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。作曲支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【００７７】
次に作曲支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い作曲コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる作曲コンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【００７８】
作曲コンセプトは、作曲を行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この作曲コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆる作曲家が作曲した音楽、素人が作曲した音楽、販売された全てのレコード、ＣＤの音楽、あらゆるシンガーソングライターが作曲した歌謡曲や演歌、世界中の今昔を問わず全ての歌や音楽が含まれる。また作曲コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセスして聴くことができるあらゆる音楽も含まれる。更にこの作曲コンセプトは、音楽のテンポ、リズム、曲調、コード、ハーモニー、メロディーや伴奏（断片的なものも含む）、長さ、導入、サビ、転調等のあらゆる音楽理論を示す画像、図、説明文、映像も含まれる。また作曲コンセプトは、楽器の音、人間の声であってもよい。また作曲コンセプトは、高校や音大、音楽系専門学校、予備校等で使用する音楽の教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。作曲コンセプトは、その他作曲に必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。作曲コンセプトは、視覚的に視認可能な説明文や絵図等以外に、例えば音声そのもので提供されるものであってもよい。
【００７９】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と作曲コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【００８０】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と作曲コンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、参照用文字列と作曲コンセプトとの連関性を自らの記憶部２７に記憶しない場合には、サーバ１３に記憶させておき、実際にステップＳ１３を実行する際にこのサーバ１３にアクセスすることで実行するようにしてもよい。
【００８１】
ステップＳ１３に移行後、作曲支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、作曲コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【００８２】
この基本情報から抽出した文字列や情報から作曲コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と作曲コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「テンポの速いジャズ」である場合には、これと連関度の高い作曲コンセプトとして、そのようなテンポの速いジャズ音楽を探索することとなる。
【００８３】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い作曲コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い作曲コンセプトを探索することとなる。ちなみに、この作曲コンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【００８４】
解析した文字列と連関性のより高い作曲コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と作曲コンセプトとの間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「バロック音楽」に対して、各作曲コンセプトにつき、バッハの代表作の音楽コンテンツが８４％、バロック音楽の作曲方法の説明ビデオが６５％、バロック音楽に頻出のコードが４５％等、予め参照用文字列と、作曲コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「バロック音楽」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の作曲コンセプトを選択するようにしてもよい。
【００８５】
即ち、この作曲支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った作曲コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。作曲コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また作曲コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【００８６】
ユーザはこのようにして出力された作曲コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して音楽の作曲を行うこととなる。即ち、作曲コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身の作曲の支援につながる。
【００８７】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の作曲コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作曲コンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを作曲コンセプトと読み替える。
【００８８】
図７では、参照用文字列として、「バロック調」、「明るい曲」、「速いテンポ」、「ガーシュウィンの作風」の組み合わせに対して、連関度の高いある作曲コンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から作曲コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「バロック調」、「明るい曲」、「速いテンポ」、「ガーシュウィンの作風」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている作曲コンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している作曲コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する作曲コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【００８９】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と作曲コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と作曲コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと作曲コンセプトとの連関性を人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【００９０】
調理レシピ自動作成プログラム
以下、本発明を適用した調理レシピ自動作成プログラムについて説明をする。この調理レシピ自動作成プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【００９１】
本発明を適用した調理レシピ自動作成プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされた調理レシピ自動作成プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている調理レシピ自動作成プログラムを通じ、料理を行う上での支援を受けることが可能となる。この調理レシピ自動作成プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら料理人として料理する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。調理レシピ自動作成プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【００９２】
調理時においては、新たに調理しようとする料理に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう調理対象の料理は、ラーメン、チャーハン、餃子、五目やきそば、ステーキ、寿司、カツ煮、けんちん汁、豚汁、カレーライス、野菜炒め、レバニラ炒め、野菜サラダ、ハムエッグ、オムレツ等、あらゆるジャンルの料理を含むものである。このユーザにより入力される基本情報の例としては、麺類の場合には麺が硬め又は柔らかめ、トッピングの種類、サンドイッチやおにぎりの中身、調味料の種類等であってもよい。また基本情報としては、おなかが非常にすいている又はすいていない等の情報、イタリア料理とか、中華料理等といったおおまかなジャンル、子供向けやダイエットしている若い女性等の喫食対象者に関する情報等であってもよい。また基本情報としては、甘いもの、辛いもの、酸っぱいもの、香ばしさ等の味覚情報であってもよい。
【００９３】
基本情報は、このような、完成させる料理の観点に基づくものであってもよいし、現在保有している食材からの観点であってもよい。例えば基本情報として食材を入力する場合、にんじん、たまねぎ、セロリ、アスパラガス、ジャガイモ、トマト、豚肉、旨味調味料、ラー油、醤油等が入力されるものであってもよい。更にこの基本情報としては、完成させる料理の観点、並びに食材の両方の情報が入力されるものであってもよい。
【００９４】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に調理レシピ自動作成プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【００９５】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【００９６】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に調理レシピ自動作成プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この調理レシピ自動作成プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。調理レシピ自動作成プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【００９７】
次に調理レシピ自動作成プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い調理レシピの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる調理レシピとの連関性を予め取得しておく。
【００９８】
調理レシピは、調理を行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この調理レシピＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆる書籍や雑誌、インターネット上の情報において掲載されている調理方法、テレビ番組やビデオで紹介されている調理方法の説明映像等である。これら掲載されている調理方法は、食材から料理完成までの全体の工程のみならず、その中の一部の工程であってもよい。また調理レシピは、調理系専門学校、予備校等で使用する教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。調理レシピは、その他調理に必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。調理レシピは、視覚的に視認可能な説明文や絵図、映像等以外に、例えば音声そのもので提供されるものであってもよい。
【００９９】
この調理レシピとしては、例えば「豚肉  １００〜１５０ｇ、ゴーヤ1本、玉ねぎ1個、にんじん１/２本、醤油１５０ｍｌ、ソース小さじ１杯、卵３個」等のように食材が表示されてもよいし、「○を２〜３ｍｍに切り、○を水洗いし、○と○とを混ぜてフライパンで強火で○分炒め」等、調理の具体的な説明文が入っていてもよく、必要であれば絵や写真付きで説明が付加されていてもよい。
【０１００】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と調理レシピの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０１０１】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と調理レシピとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、参照用文字列と調理レシピとの連関性を自らの記憶部２７に記憶しない場合には、サーバ１３に記憶させておき、実際にステップＳ１３を実行する際にこのサーバ１３にアクセスすることで実行するようにしてもよい。
【０１０２】
ステップＳ１３に移行後、調理レシピ自動作成プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、調理レシピを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０１０３】
この基本情報から抽出した文字列や情報から調理レシピの選択についても、予め取得した参照用文字列と調理レシピとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「ジャガイモ」である場合には、これと連関度の高い調理レシピとして、そのようなジャガイモを含む料理を探索することとなる。
【０１０４】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い調理レシピを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い調理レシピを探索することとなる。ちなみに、この調理レシピの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０１０５】
解析した文字列と連関性のより高い調理レシピを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と調理レシピとの間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「グリーンピース」に対して、各調理レシピにつき、チャーハンの作り方が８４％、カレーシチューの作り方が６５％、野菜サラダの作り方が２５％等、予め参照用文字列と、調理レシピの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「グリーンピース」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の調理レシピを選択するようにしてもよい。
【０１０６】
即ち、この調理レシピ自動作成プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った調理レシピを自動的に選択し、これを出力することができる。調理レシピの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また調理レシピの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０１０７】
ユーザはこのようにして出力された調理レシピをヒントにし、自らの創造性を発揮して調理を行うこととなる。即ち、調理レシピをユーザに提供することで、ユーザ自身の調理の支援につながる。
【０１０８】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の調理レシピの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各調理レシピとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを調理レシピと読み替える。
【０１０９】
図７では、参照用文字列として、食材が「ジャガイモ」、「ニンジン」、「卵」、「ゴーヤ」、「豚肉」で、ジャンルとしては、「沖縄風」とあった場合には、これらの組み合わせに対して、連関度の高いある調理レシピＡ１（例えばゴーヤチャンプル等）を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から調理レシピを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報がジャガイモ」、「ニンジン」、「卵」、「ゴーヤ」、「豚肉」「沖縄風」の何れか２以上の組み合わせであった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている調理レシピＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している調理レシピをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する調理レシピを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０１１０】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と調理レシピとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と調理レシピとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと調理レシピとの連関性を既存の調理に関する情報等を読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０１１１】
設計支援プログラム
以下、本発明を適用した設計支援プログラムについて説明をする。この設計支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【０１１２】
本発明を適用した設計支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされた設計支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている設計支援プログラムを通じ、設計活動を行う上での支援を受けることが可能となる。この設計支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら設計者として設計する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。設計支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【０１１３】
設計プロセスにおいては、新たに設計しようとする対象物又は土建構造物に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう設計の対象物は、機械、ソフトウェア、プラント、ビジネスモデル、オフィス用品、雑貨、生産器具、電子回路、電子機器、船舶、飛行体、ロケット、ドローン、等を始めとするあらゆる製品を含む概念であり、設計の対象となる土建構造物は、道路、トンネル、港湾、橋梁、家屋、ビル、庭園、建材、水門等、あらゆる建築構造物や土木構造物を含む概念である。
【０１１４】
また基本情報としては、これら以外に、実際に設計対象に対して盛り込みたい構成、機能、作用効果を入力するようにしてもよい。例えば、安全性、信頼性、取扱容易性、製造容易性、低コスト化、空気抵抗を小さく、消音性、環境にやさしい等のような機能や作用効果を基本情報として入力するようにしてもよいし、セメント、水ガラス、アルミナ、ステンレス鋼、ポリカーボネート等のように原材料を基本情報として入力してもよい。また実際に盛り込むべき構成として、「交換可能な治具」、「ガソリンではなく電気」、「農薬を散布する」、「１０ｋｇ以下の軽量化」、「突起を３〜４本付ける」等を基本情報として入力してもよい。
【０１１５】
更にこの基本情報としては、製品のユーザや応用方法、他の付加的な用途や機能、製品寿命等、対象物又は土建構造物に関するあらゆる情報を含むものであってもよい。
【０１１６】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に設計支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【０１１７】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【０１１８】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に設計支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この設計支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。設計支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【０１１９】
次に設計支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い設計コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる設計コンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【０１２０】
設計コンセプトは、設計を行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この設計コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆる建築家や設計技師が設計した対象物や土建構造物の写真、図面、仕様、仕組図、竣工図等のあらゆる情報が含まれる。また設計コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセスして取得することができるあらゆる技術情報も含まれる。更にこの設計コンセプトは、メタノール蒸留プラントの設計を例に挙げた場合には、蒸留塔、リボイラ、凝縮器、還流ドラム、還流ポンプで構成され、これらについてそれぞれの状況に応じたベストな機器を選択していくこととなる。カタログやマニュアルに記載されている複数種の蒸留塔がこの設計コンセプトになり得る。また蒸留塔を取り付ける上でのネジや工具の一つ一つも設計コンセプトになりえる。更に、プラント設計を行っていく上で必要な物質収支、熱収支、エネルギー収支、平衡等を考慮した設計方法、凝縮曲線等のパラメータ等も含まれる。
【０１２１】
このように設計コンセプトは、設計を行う上で必要ないかなる情報も含まれる概念である。設計コンセプトは、視覚的に視認可能な説明文や絵図等以外に、例えば映像や音声で提供されるものであってもよい。
【０１２２】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と設計コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０１２３】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と設計コンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、参照用文字列と設計コンセプトとの連関性を自らの記憶部２７に記憶しない場合には、サーバ１３に記憶させておき、実際にステップＳ１３を実行する際にこのサーバ１３にアクセスすることで実行するようにしてもよい。
【０１２４】
ステップＳ１３に移行後、設計支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、設計コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０１２５】
この基本情報から抽出した文字列や情報から設計コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と設計コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば熱交換器の設計時において、基本情報から解析した文字列が「熱交換器入口における気液比が○○」、「熱交換器における気体の組成が○」、「熱交換器出口での蒸発開始温度を低くしたい」等である場合、これと連関度の高い設計コンセプトとして、例えば「○○社製の製番○○号の熱交換器」等、これらの条件に見合った熱交換器の製番そのものや、そのような設計を行う上で必要な計算式や検量線、更には材料の選定方法のマニュアルや各種設計上の規格、更には過去の設計例等が定義されているものとする。
【０１２６】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い設計コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い設計コンセプトを探索することとなる。ちなみに、この設計コンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０１２７】
解析した文字列と連関性のより高い設計コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と設計コンセプトとの間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「エタノール合成プラント」に対して、各設計コンセプトにつき、反応温度を設定する上で必要な検量線が８４％、熱収支の計算方法のマニュアルが６５％、○○会社で過去納品したエタノール合成プラントの設計例が４５％、蒸留操作に必要な蒸留器のカタログが３４％等、予め参照用文字列と、設計コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「エタノール合成プラント」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の設計コンセプトを選択するようにしてもよい。
【０１２８】
即ち、この設計支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った設計コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。設計コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また設計コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０１２９】
ユーザはこのようにして出力された設計コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して設計を行うこととなる。即ち、設計コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身の設計の支援につながる。
【０１３０】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の創作コンセプト（設計コンセプト）の連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各設計コンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを設計コンセプトと読み替える。
【０１３１】
図７では、参照用文字列として、「化学プラントの配管」、「気体流量○ｌ/時」、「気体の分子量○○」、「配管長さ○○ｍ」の組み合わせに対して、連関度の高いある設計コンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から設計コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「化学プラントの配管」、「気体流量○ｌ/時」、「気体の分子量○○」、「配管長さ○○ｍ」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている設計コンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している設計コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する設計コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０１３２】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と設計コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と設計コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと設計コンセプトとの連関性を既存の設計データ等を読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０１３３】
デザイン支援プログラム
以下、本発明を適用したデザイン支援プログラムについて説明をする。このデザイン支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【０１３４】
本発明を適用したデザイン支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされたデザイン支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされているデザイン支援プログラムを通じ、デザイン活動を行う上での支援を受けることが可能となる。このデザイン支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自らデザイナーとしてデザインする上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。デザイン支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【０１３５】
デザインプロセスにおいては、新たにデザインしようとする人への装着物に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいうデザイン対象の装着物は、人に装着されるものであればいかなるものであってもよく、例えば服、靴、ズボン、帽子、眼鏡、バック、アクセサリー、指輪、ネイル、イヤリング、ネクタイ、リボン等である。
【０１３６】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、これからデザインしようとする装着物の種類、色調、形状、模様、明るさ、装着対象の人の年齢や性別等であってもよい。また、ユーザにより入力される情報として、どのようなシチュエーション（例えば、同窓会に出席するとき、婚活をするとき、冠婚葬祭等）で着用する装着物か等、これからデザインしようとする装着物に関するあらゆる情報が含まれる。
【０１３７】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際にデザイン支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【０１３８】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【０１３９】
このようにして基本情報が取得された後に、実際にデザイン支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。このデザイン支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。デザイン支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【０１４０】
次にデザイン支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高いデザインコンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなるデザインコンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【０１４１】
デザインコンセプトは、デザインを行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。このデザインコンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆるデザイナーがデザインした人への装着物の画像やこれを分かり易く開設した図や説明文、映像等であってもよい。またデザインコンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセス可能なあらゆる装着物に関する画像、図、説明文、映像も含まれる。またこのデザインコンセプトはデザインの方法、構図の取り方等をレクチャーするための図や説明文、映像等であってもよい。またこのデザインコンセプトは、工業高校や美大、美術系専門学校、予備校等で使用するデザインのための教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。デザインコンセプトは、その他デザインに必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。
【０１４２】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列とデザインコンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０１４３】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列とデザインコンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。
【０１４４】
ステップＳ１３に移行後、デザイン支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、デザインコンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０１４５】
この基本情報から抽出した文字列や情報からデザインコンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列とデザインコンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「子供用のＴシャツ」である場合には、これと連関度の高いデザインコンセプトとして、そのような子供用のＴシャツを探索することとなる。
【０１４６】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高いデザインコンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高いデザインコンセプトを探索することとなる。ちなみに、このデザインコンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０１４７】
解析した文字列と連関性のより高いデザインコンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列とデザインコンセプトとの間で予め３段階以上の連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「子供用のＴシャツ」に対して、各デザインコンセプトにつき、○○社がデザインした、ある人気キャラクターのＴシャツの写真が８４％、Ｔシャツのデザインの仕方の説明ビデオが６５％、子供用の長袖の服のデザインが４５％等、予め参照用文字列と、デザインコンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「子供用のＴシャツ」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上のデザインコンセプトを選択するようにしてもよい。
【０１４８】
即ち、このデザイン支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合ったデザインコンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。デザインコンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。またデザインコンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０１４９】
ユーザはこのようにして出力されたデザインコンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して装着物のデザインを行うこととなる。即ち、デザインコンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身のデザイン支援につながる。
【０１５０】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上のデザインコンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各デザインコンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトをデザインコンセプトと読み替える。
【０１５１】
図７では、参照用文字列として、「子供用のＴシャツ」、「男用」、「電車の絵」、「青色をベース」の組み合わせに対して、連関度の高いあるデザインコンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列からデザインコンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「子供用のＴシャツ」、「男用」、「電車の絵」、「青色をベース」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられているデザインコンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図しているデザインコンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望するデザインコンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０１５２】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列とデザインコンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列とデザインコンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせとデザインコンセプトとの連関性を既存の各種デザインを読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０１５３】
文章作成支援プログラム
以下、本発明を適用した文章作成支援プログラムについて説明をする。この文章作成支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【０１５４】
本発明を適用した文章作成支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされた文章作成支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている文章作成支援プログラムを通じ、作曲活動を行う上での支援を受けることが可能となる。この文章作成支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら文章を作成する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。文章作成支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【０１５５】
文章作成プロセスにおいては、新たに作文しようとする文章に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう作文対象の文章は、小説、エッセイ、論説、論文、特許明細書、脚本、新聞や雑誌等の記事、日誌、社内文書、各種レポート等、あらゆるジャンルの音楽を含むものである。ここでいう作文対象の文章とは、一つの節として完成しているものに限定されるものではなく、ほんの一文であってもよいし、更には一文として完結していなくても、文を構成する句、係り受け、表現の一部も含む概念である。
【０１５６】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、これから作文しようとする文章のジャンル、テーマ、内容、分野、思想や感情の表現、技術的構成、作用効果
に加え、読者層、参考にしたい作家の名前やその作品名等であってもよい。
【０１５７】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に文章作成支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【０１５８】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【０１５９】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に文章作成支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この文章作成支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。文章作成支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【０１６０】
次に文章作成支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い作文コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる作文コンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【０１６１】
作文コンセプトは、文章作成を行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この作文コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆる作家が書き上げた小説やエッセイ、論説文、特許公報に掲載されている特許明細書、雑誌や新聞の記事等、過去の文例に基づくものであってもよい。また作文コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセスすることができる全てのサイトに記載されている文も含まれる。更にこの作文コンセプトは、文章作成理論を示す画像、図、説明文、映像も含まれる。また作文コンセプトは、高校や大学、専門学校、予備校等で使用する文章作成や国語の教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。作文コンセプトは、その他文章作成に必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。作文コンセプトは、視覚的に視認可能な説明文や絵図等以外に、例えば音声そのもので提供されるものであってもよい。
【０１６２】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と作文コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０１６３】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と作文コンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。
【０１６４】
ステップＳ１３に移行後、文章作成支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、作文コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０１６５】
この基本情報から抽出した文字列や情報から作文コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と作文コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、特許明細書を作成しようとするユーザが基本情報として「犬の尻拭き」と入力した場合、実際に犬の尻拭きについて出願した特許公報が作文コンセプトとして表示される。これら作文コンセプトは、例えば特許庁の特許情報プラットフォームから取得した特許公報のテキストデータをサーバ１３等においてデータベース化しておき、必要に応じて読み出すようにしてもよい。「犬の尻拭き」の特許明細書を例えば既存のキーワード検索技術等を利用してデータベース内をサーチし、その犬の尻拭きに関する特許明細書のＰＤＦやテキストデータを表示又は出力するようにしてもよい。
【０１６６】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い作文コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い作文コンセプトを探索することとなる。ちなみに、この作文コンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０１６７】
解析した文字列と連関性のより高い作文コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と作文コンセプトとの間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「犬の尻拭き」に対して、各作文コンセプトにつき、犬の尻拭きに関する特許明細書が８４％、ペット犬の飼い方のマニュアル本が６５％、猫の尻拭きに関する特許明細書が３０％等、予め参照用文字列と、作文コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「犬の尻拭き」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の作文コンセプトを選択するようにしてもよい。
【０１６８】
即ち、この文章作成支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った作文コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。作文コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また作文コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０１６９】
ユーザはこのようにして出力された作文コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して文章の作成を行うこととなる。即ち、作文コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身の作文支援につながる。
【０１７０】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の作文コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各作文コンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを作文コンセプトと読み替える。
【０１７１】
図７では、参照用文字列として、「特許明細書」、「犬の尻拭き」、「粘着層の材料」の組み合わせに対して、連関度の高いある作文コンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から作文コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。この作文コンセプトＡ１の例としては、犬の尻拭きに関する特許明細書でしかも粘着層の材料について言及のある段落の文章であるとする。
【０１７２】
ここで入力された基本情報が「特許明細書」、「犬の尻拭き」、「粘着層の材料」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている作文コンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している作文コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する作文コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０１７３】
また参照用文字列として、「特許明細書」、「犬の尻拭き」、「作用効果」の組み合わせに対して、連関度の高いある作文コンセプトＡ１として、犬の尻拭きに関する特許明細書でその作用効果について言及のある段落を紐付けておくことにより、これらの基本情報が入力された場合に、当該段落の明細書の記載を出力することが可能となる。
【０１７４】
また参照用文字列として、「特許明細書」、「犬の尻拭き」、「尻拭きの形状」の組み合わせに対して、連関度の高いある作文コンセプトＡ１として、犬の尻拭きに関する特許明細書でその尻拭きの形状について言及のある段落を紐付けておくことにより、これらの基本情報が入力された場合に、当該段落の明細書の記載を出力することが可能となる。
【０１７５】
また参照用文字列として、「特許明細書」、「犬の尻拭き」、「尻拭きによる拭き取り方法」の組み合わせに対して、連関度の高いある作文コンセプトＡ１として、犬の尻拭きに関する特許明細書でその尻拭きによる拭き取り方法について言及のある段落を紐付けておくことにより、これらの基本情報が入力された場合に、当該段落の明細書の記載を出力することが可能となる。
【０１７６】
このようにしてユーザは実際に自分が書きたい特許明細書について過去の公報から所望の箇所の記載を取得することができ、その取得した記載を参考にして自らの特許明細書の作成を進めることができる。このため、本発明を適用した文章作成支援プログラムにより文章作成の支援を受けることが可能となる。
【０１７７】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と作文コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と作文コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと作文コンセプトとの連関性を、既存の文章や特許明細書を読み込ませて人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０１７８】
標章創作支援プログラム
以下、本発明を適用した標章創作支援プログラムについて説明をする。この標章創作支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【０１７９】
本発明を適用した標章創作支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされた標章創作支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされている標章創作支援プログラムを通じ、創作活動を行う上での支援を受けることが可能となる。この標章創作支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自ら標章を創作する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。標章創作支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【０１８０】
標章創作プロセスにおいては、新たに創作しようとする標章に関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう創作対象の標章は、商標法上の標章に該当するものであればいかなるものであってもよく、例えばブランド名、社名、各種ネーミングやそれらをロゴ化したもの等である。
【０１８１】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、これから創作しようとする標章が付される商品や役務の情報、標章が付された商品や役務の使用される環境や状況、当該商品や役務の分野や分類記号である。
【０１８２】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際に標章創作支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【０１８３】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし、これら基本情報を取り込んでくるものであってもよい。
【０１８４】
このようにして基本情報が取得された後に、実際に標章創作支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この標章創作支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。標章創作支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【０１８５】
次に標章創作支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い標章創作コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる標章創作コンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【０１８６】
標章創作コンセプトは、標章創作を行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この標章創作コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆるブランド名、商標名（文字商標）、標章のロゴ、或いは標章やブランド開発を分かり易く開設した図や説明文、映像等であってもよい。また標章創作コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセス可能なあらゆる標章、ブランド、商標に関する画像、図、説明文、映像も含まれる。またこの標章創作コンセプトは、デザインの方法、構図の取り方等をレクチャーするための図や説明文、映像等であってもよい。またこの標章創作コンセプトは、工業高校や美大、美術系専門学校、予備校等で使用するデザインやブランド開発、標章創作のための教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。標章創作コンセプトは、その他標章創作に必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。
【０１８７】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と標章創作コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０１８８】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と標章創作コンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。
【０１８９】
ステップＳ１３に移行後、標章創作支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、標章創作コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０１９０】
この基本情報から抽出した文字列や情報から標章創作コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と標章創作コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「マリーンスポーツ用品」である場合には、これと連関度の高い標章創作コンセプトとして、そのようなマリーンスポーツ用品に使用されているブランドを探索することとなる。
【０１９１】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い標章創作コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い標章創作コンセプトを探索することとなる。ちなみに、この標章創作コンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０１９２】
解析した文字列と連関性のより高い標章創作コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と標章創作コンセプトとの間で予め３段階以上の連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「婦人服」に対して、各標章創作コンセプトにつき、ブランド名●●●が８４％、イタリック風のロゴからなるブランド名△△△が６５％、ゴシック体のロゴで２段に亘り文字色を変えたブランド名×××が４５％等、予め参照用文字列と、標章創作コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「婦人服」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の設計コンセプトを選択するようにしてもよい。
【０１９３】
即ち、この標章創作支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った標章創作コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。標章創作コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また標章創作コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０１９４】
ユーザはこのようにして出力された標章創作コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して標章の創作を行うこととなる。即ち、標章創作コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身のデザイン支援につながる。
【０１９５】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の標章創作コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各標章創作コンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを標章創作コンセプトと読み替える。
【０１９６】
図７では、参照用文字列として、「和菓子」、「抹茶味」、「高級感」、「しっとりとした舌触り」の組み合わせに対して、連関度の高いある標章創作コンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から標章創作コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。この標章創作コンセプトＡ１としては、このような抹茶味の和菓子で高級感があってしっとりとした舌触りの商品に頻繁に使用されているブランド名や標章、或いはこのようなブランド開発に必要な知識を教授するための説明文やビデオ等であってもよい。
【０１９７】
そして、入力された基本情報が「和菓子」、「抹茶味」、「高級感」、「しっとりとした舌触り」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている標章創作コンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している標章創作コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する標章創作コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０１９８】
例えば参照用文字列と商標の指定商品、指定役務と連関性（３段階以上の連関度も含む）を持たせておくようにしてもよい。そして、この指定商品等と連関性を持たせた参照用文字列と標章創作コンセプトの関係を予め取得しておく。このとき、標章創作コンセプトとしては、その指定商品、指定役務の登録商標のネーミングやロゴが設定されていてもよい。これにより、基本情報として指定商品や指定役務が入力された場合に、その指定商品等の登録商標のネーミングやロゴをユーザに対して即座に示すことが可能となる。
【０１９９】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と標章創作コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と標章創作コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと標章創作コンセプトとの連関性を既存の各種デザインを読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０２００】
ビジネスモデル発案支援プログラム
以下、本発明を適用したビジネスモデル発案支援プログラムについて説明をする。このビジネスモデル発案支援プログラムにおいて上述した創作支援プログラムと構成を同一とするものであるが、更に新しく加わる機能につき説明をする。
【０２０１】
本発明を適用したビジネスモデル発案支援プログラムは、全体システム１は、端末１１内にインストールされたビジネスモデル発案支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、端末１１を操作し、これにインストールされているビジネスモデル発案支援プログラムを通じ、デザイン活動を行う上での支援を受けることが可能となる。このビジネスモデル発案支援プログラムは、図３に示すようにユーザが自らビジネスモデルをデザインし、発案する上での支援ソフトウェアとして使用されるものである。ビジネスモデル発案支援プログラムは、端末１１にインストールして使用する場合に限定されるものではなく、サーバ１３に記憶させておき、端末１１側から、使用の都度、サーバ１３や公衆通信網１２にアクセスして使用するようにしてもよいことは勿論である。
【０２０２】
ビジネスモデル発案プロセスにおいては、新たに発案しようとするビジネスモデルに関する情報をユーザ自身が入力するところから開始する。ここでいう発案対象のビジネスモデルは、いかなるビジネス分野のものであってもよい。
【０２０３】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、これから発案しようとするビジネスモデルにおけるあらゆる情報を含むものであり、対象となる顧客層、顧客に対して提供する価値、マーケットの情報、コラボするパートナーの情報、財務的な情報、実際に販売する商品やサービス、チャネル、販売価格、広告宣伝活動等である。
【０２０４】
ユーザは、この基本情報の入力を端末１１における操作部２５を介して手動で行い、又は音声入力部３１を介して音声により入力する。この入力では、テキストデータによる入力でもよいが、ユーザに対して表示される選択項目の中から選択してもらうようにしてもよい。また他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成した基本情報をデータ入出力部２９から入力するようにしてもよい。またユーザが他の端末１１やＰＣ等の電子機器において作成したテキストデータを、公衆通信網１２を介して実際にビジネスモデル発案支援プログラムがインストールされた端末１１に送信するようにしてもよい。
【０２０５】
更に、この基本情報は、ユーザが自ら入力する場合以外に、この全体システム１が自動的に公衆通信網１２にアクセスし取り込んでくるものであってもよい。
【０２０６】
このようにして基本情報が取得された後に、実際にビジネスモデル発案支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。このビジネスモデル発案支援プログラムの処理動作フローは、図４に示すフローに基づいて進行する。ビジネスモデル発案支援プログラムでは、ステップＳ１１においてユーザに対して基本情報の入力を促す。この基本情報は、ユーザ自らが入力した文字列を介して取得されるものであってもよいし、このような入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものであってもよい。ステップＳ１２では、ステップＳ１１において入力された基本情報について解析を行う。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよく、解析対象の基本情報を単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。
【０２０７】
次にビジネスモデル発案支援プログラムは、ステップＳ１３へ移行し、ステップＳ１２において抽出した文字列や情報と連関性の高い発案コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、端末１１は、に参照用文字列と２種以上に分類されてなる発案コンセプトとの連関性を予め取得しておく。
【０２０８】
発案コンセプトは、デザインを行う上で手助けになるあらゆる情報を含むものである。この発案コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去のあらゆるビジネスにおけるビジネスモデルを説明するための説明文や図表、写真、映像等であってもよい。また発案コンセプトは、インターネット等の公衆通信網を介してアクセス可能なあらゆるビジネスモデルに関する画像、図、説明文、映像も含まれる。またこの発案コンセプトはビジネスモデルを構築するマニュアル本の内容、その構築を手ほどきし、レクチャーするための図や説明文、映像等であってもよい。またこの発案コンセプトは、ビジネススクールやＭＢＡ等で使用するビジネスモデル発案のための教材に含まれるあらゆる図や説明文、またこれら学校における実際の講義やゼミ等の映像であってもよい。発案コンセプトは、その他デザインに必要なあらゆるツール、情報を含む概念である。
【０２０９】
この連関性の表現方法は、上述した創作コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、参照用文字列と発案コンセプトの連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現するようにしてもよい。これ以外の連関性の表現方法としては、３段階以上の連関度を採用するようにしてもよい。このとき、連関度としては、０〜１００点等又は０〜１００％等の数値で示すようにしてもよい。
【０２１０】
全体システム１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と発案コンセプトとの連関性を予め取得しておき、いつでも読み出せるようにしておく。
【０２１１】
ステップＳ１３に移行後、ビジネスモデル発案支援プログラムは、ステップＳ１２において解析した基本情報から抽出した文字列から、発案コンセプトを１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【０２１２】
この基本情報から抽出した文字列や情報から発案コンセプトの選択についても、予め取得した参照用文字列と発案コンセプトとの連関性を参照するようにしてもよい。例えば、基本情報から解析した文字列が「犬のお尻拭きグッズ」である場合には、これと連関度の高い発案コンセプトとして、そのようなペット用品の開発、製作、販売を手がけているかこのビジネスモデルの例や、ペット用品以外の他の業界において成功しているビジネスモデルの例を示し、当該ビジネスモデルの例をペット用品へ転用可能性の確認を促す示唆を与えるようにしてもよい。
【０２１３】
基本情報から解析した文字列は、参照用文字列と文字が一部一致又は完全一致しているか否か、意味概念の類似性の度合いのみならず、基本情報からの文字列に対して何らかの対応関係がある参照用文字列であれば、その参照用文字列と連関性の高い発案コンセプトを探索するようにしてもよい。またステップＳ１１において基本情報の入力が、入力すべき文字列をユーザに表示し、ユーザにより選択されることで入力されるものである場合には、その選択された項目や情報と、参照用文字列との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておき、基本情報として選択された項目や情報をこの連関性を参照することで参照用文字列に変換するようにしてもよい。また選択されるべき項目や情報そのものが参照用文字列で構成してしてもよい。かかる場合には、ユーザから選択された参照用文字列をそのままこれと連関性の高い発案コンセプトを探索することとなる。ちなみに、この発案コンセプトの探索方法は、上述した創作コンセプトの探索と同様である。
【０２１４】
解析した文字列と連関性のより高い発案コンセプトを判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、参照用文字列と発案コンセプトとの間で予め３段階以上の連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、参照用文字列としての「子供服」に対して、各発案コンセプトにつき、アパレル分野における通販流通チャネルの構築例の説明文が８４％、アパレル分野におけるブランド戦略とそのプロモーションの例についての説明ビデオが６５％、中国の企業とコラボすることで製造原価を下げて低価格戦略をとる例が記載されているマニュアル本が４５％等、予め参照用文字列と、発案コンセプトの間で連関度が設定されている。そして、基本情報から解析した文字列に応じて参照用文字列「子供服」が選択された場合には、上述した連関度の％の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の設計コンセプトを選択するようにしてもよい。
【０２１５】
なお、本発明においては、様々なビジネスモデルを予め類型化したものを発案コンセプトとして取得しておき、発案コンセプトの選択時において、上述した連関性の高い発案コンセプトのビジネスモデル類型を示すようにしてもよい。
【０２１６】
即ち、このビジネスモデル発案支援プログラムは、基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った発案コンセプトを自動的に選択し、これを出力することができる。発案コンセプトの出力は、出力Ｉ／Ｆ１６を介して表示部２６へ表示するようにしてもよいし、音声で通知されるものであってもよいし、データ入出力部２９を介して外部に送信してもよい。また発案コンセプトの出力は、通信Ｉ／Ｆ２８を介して公衆通信網１２からサーバ１３へ記憶させるようにしてもよいし、他の端末１１へ送信するようにしてもよい。
【０２１７】
ユーザはこのようにして出力された発案コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮してビジネスモデルの発案、デザインを行うこととなる。即ち、発案コンセプトをユーザに提供することで、ユーザ自身のビジネスモデル発案支援につながる。
【０２１８】
図５の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の発案コンセプトの連関性を参照するものであるのに対して、図７の例では、複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各発案コンセプトとの連関性を参照するものである。ちなみにこの図５、７について創作コンセプトを発案コンセプトと読み替える。
【０２１９】
図７では、参照用文字列として、「子供服」、「通販」、「安価」の組み合わせに対して、連関度の高いある発案コンセプトＡ１を予め取得しておくことにより、実際に基本情報から解析した文字列から発案コンセプトを選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「子供服」、「通販」、「安価」であった場合には、これに対して連関度の高いものとして関係付けられている発案コンセプトＡ１を選択することが可能となる。特にこの参照用文字列単独よりも、これらを互いに組み合わせにより、意図している発案コンセプトをより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する発案コンセプトを効果的に選択して提案することも可能となる。
【０２２０】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と発案コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）を学習させるようにしてもよい。つまり、図５に示すような参照用文字列と発案コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと発案コンセプトとの連関性を既存の各種デザインを読み込ませることで人工知能による学習により随時更新していく。この学習による連関性の更新については、上述した創作支援プログラムと同様である。
【０２２１】
以下、上述した本発明に係る創作支援プログラム、作曲支援プログラム、調理レシピ自動作成プログラム、設計支援プログラム、デザイン支援プログラム、文章作成支援プログラム、標章創作支援プログラム、ビジネスモデル発案支援プログラムに共通する点について説明をする。
【０２２２】
図５に示すような参照用文字列と発案コンセプトとの連関性、図７に示すような参照用文字列間の組み合わせと発案コンセプトとの連関性を学習する上でディープラーニングを利用するようにしてもよいし、ニューラルネットワーク（隠れ層が単層のものも含む）を利用するようにしてもよい。
【０２２３】
また、連関性（３段階以上の連関度）の高いものを順に示すのではなく、あえて連関度の低いものを順に示すものであってもよい。これにより僅かな兆候を見逃さずに捉えて創作活動の参考にすることができる。
【０２２４】
特に上述した連関性を３段階以上の連関度で判断を行うことにより以下のメリットがある。先ず、３段階以上の数値で表される連関度に基づいて探索することで、仮に複数のコンセプトが選ばれる場合において、連関度の高いコンセプト順に探索して表示することが可能となる。この連関度の高いコンセプトの方が以前の傾向からユーザにとっても、有用な解決策になっている可能性が高いものといえる。このような採用可能性の高いコンセプトから順にユーザに表示できる点において、優位な作用効果があるといえます。
【０２２５】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い参照用文字列とコンセプトとのリンクも見逃すことなく判断することができる。その指定した参照用文字列に対して連関度は極めて低いが僅かな兆候として繋がっているコンセプトであっても何回、何十回に一度は有用なヒントをユーザに示す場合もあり得る。連関度が高くて採用可能性の高いコンセプトを順に表示し、ユーザもこれらに基づいて新たな発明創造をトライしてもなかなか良いアイデアが出てこない場合、この連関度が極めて低いが僅かにつながりのあるコンセプトに基づいて再トライを行うことが可能となる。
【０２２６】
更にこのような連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、可能性の低いコンセプトを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、可能性の高いコンセプトのみ絞り込むことができる反面、可能性が低いけど時には有用な知見が見過ごされてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となる。
【０２２７】
また上述した上述した本発明に係る創作支援プログラム、作曲支援プログラム、調理レシピ自動作成プログラム、設計支援プログラム、デザイン支援プログラム、文章作成支援プログラム、標章創作支援プログラム、ビジネスモデル発案支援プログラムに基づいて各種作成、創造、創作活動を行った後、出力されたコンセプトのうち、ユーザが何れのコンセプトを採択したかを入力するようにしてもよい。このようなコンセプトの採択情報が入力された場合に、創作支援プログラム等は、その採択情報を上述した参照用文字列とコンセプトとの連関性に反映させるようにしてもよい。つまり、採択されたコンセプトと連関性の高い参照用文字列については、さらにその連関度を数ポイント上げるようにしてもよい。また出力したコンセプトのうち、この採択情報に含まれていないコンセプトは、実際にユーザから採択される可能性の低いコンセプトであるから、当該コンセプトとの連関性の高い参照用文字列については、さらにその連関度を数ポイント下げるようにしてもよい。
【０２２８】
ちなみに、この人工知能が学習する上での外部からのデータは、上述した本システムを利用した端末１１の過去の履歴情報のみならず、公衆通信網を介して取得可能な全てのインターネット情報、ビックデータを利用するものであってもよい。また、特許庁の特許情報プラットフォームから取得可能な特許情報にアクセスし、文字列とコンセプトの関係をそこから取得することで、参照用文字列とコンセプトとの連関性を人工知能による学習により更新するものであってもよい。
【０２２９】
更に本発明によれば、基本情報から抽出された文字列、又は提案された各種コンセプトに基づいて具体的な創作物、デザイン、標章等を探索してこれを表示するようにしてもよい。或いは基本情報から抽出された文字列及び提案された各種コンセプトの双方に基づいて具体的な発明の構成を探索してこれを表示するようにしてもよい。何れの場合においても、これらの作業は人工知能を介して行うようにしてもよい。
【０２３０】
かかる場合において、抽出された文字列として「犬」、「尻拭き」、「指先」、「シール状」、「ポリ袋」、「糞取りの効率性」であり、各種コンセプトが、「フィット性を向上させたデザイン」である場合にポリ袋にシール状の犬用の尻拭き体を貼り付けるところまでは、インターネット上にある画像の素材等を組み合わせることで簡単に描くことができる。
【０２３１】
次に、「指先」、「糞取りの効率性」という文字列と、「フィット性の向上」というコンセプトを読み出し、この尻拭き体に対して更に構成を付加していく。例えば、指先とフィット性から、ちょうど指先にフィットするような溝を設けた説明文や画像をインターネットから取り込んできるようにしてもよい。フィット性という文言から、例えばインターネット等から情報を引き出し、フィット性を実現するために対象物の回りを取り囲む、取り囲み体があることを見つけ出し、この取り囲み体はあくまで指を対象としているところまでを見出すことができる。そして、指を取り囲むためには、溝状にシール体を形成させればよいことは、これもインターネット等から周知の技術として抽出することができる。
【０２３２】
このようにして、最終的に出来上がった形態を表示部２６上に表示する。この表示された形態をユーザ自身が理解することにより、コンセプトを纏め上げて商品化へと進めることが可能となる。
【符号の説明】
【０２３３】
１  全体システム
１１  端末
１２  公衆通信網
１３  サーバ
２１  内部バス
２２  ＲＯＭ
２３  ＲＡＭ
２４  ＣＰＵ
２５  操作部
２６  表示部
２７  記憶部
２９  データ入出力部
３１  音声入力部
【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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