(57)【要約】【課題】イノベーターに対して解決コンセプトを効果的に提示することでイノベーションの創造支援を実現する。【解決手段】音声入力又は手動入力により取得した新たに人為的に創作された創作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、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された各解決コンセプトとの連関性を参照し、上記マイニングステップにおいて抽出した文字列に応じた参照用文字列と解決コンセプトとの連関性に基づき、１以上の解決コンセプトを探索する探索ステップとを有する。【選択図】図３
2018055604.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例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】
新たに創作すべき創作物に基づく解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップを更に有し、
上記探索ステップでは、予め取得した各解決コンセプトと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した解決コンセプトと上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索すること
を特徴とする請求項１記載の創作支援プログラム。
【請求項３】
上記解決コンセプト取得ステップでは、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解決コンセプトとの３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた参照用文字列と解決コンセプトとの３段階以上の連関度に基づき、１以上の解決コンセプトを取得すること
を特徴とする請求項２記載の創作支援プログラム。
【請求項４】
上記探索ステップでは、予め取得した２以上の各参照用文字列の組み合わせと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた２以上の参照用文字列の組み合わせと上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索すること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載の創作支援プログラム。
【請求項５】
上記探索ステップでは、予め取得した１以上の参照用文字列及び１以上の解決コンセプトの組み合わせと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した１以上解決コンセプト及び上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた１以上参照用文字列の組み合わせと上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索すること
を特徴とする請求項２又は３項記載の創作支援プログラム。
【請求項６】
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、
予め取得した各解決コンセプトと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例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７】
上記探索ステップは、外部から提供された情報に基づいて、参照用文字列又は解決コンセプトと、具体例の関係を取得し、これを上記参照すべき連関度に反映させように人工知能を通じて学習すること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか1項記載の創作支援プログラム。
【請求項８】
新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得手段と、
予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例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９】
新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、
予め取得した各解決コンセプトと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得手段により取得された情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索する探索手段を備えること
を特徴とする創作支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、創作物の創作を支援する上で好適な創作支援プログラム及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
イノベーションは、大きく分類して市場のニーズに基づいて創出されるニーズ先行型イノベーションと、技術のシーズから社会的な価値につなげるシーズ先行型イノベーションとに分類される。特に後者のシーズ先行型イノベーションは、技術のシーズそのものが従来技術と比較して進歩性のある優れた技術であっても、それが実社会において受け入れられるべきものでない限り、即ち市場のニーズにしっかりとリンクするもので無い限り、本当の意味でのイノベーションとは言いがたい。
【０００３】
つまり、研究開発から製品化、大量普及に至るまでには、乗り越えなければならない、いわゆる死の谷やダーウィンの海が立ちはだかっているのである。そしてこれを乗り越えた場合に、創出された技術のシーズが社会的価値へと発展し、本当の意味でのイノベーションになりえるのである。
【０００４】
特にこのようなイノベーションは、大企業のみならず、中小企業、ひいては個人発明家からも生まれる可能性はある。このイノベーションが創造される過程においては、市場から要求を満たす上で障害となる問題点が存在し、その問題点をクリアすることで創造される場合が多い。この問題点をクリアするための解決コンセプトをヒントにすることでイノベーターによるイノベーションが実現することとなる。逆にイノベーターに対して、その問題点を解決する上で最適な解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することで、イノベーターによるイノベーションの創造を支援することも可能となる。
【０００５】
イノベーション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の開示技術によれば、イノベーターに対して解決コンセプトを必ずしも効果的に提示することができず、イノベーションの創造支援を実現する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、創作者に対して解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することでイノベーションの創作を支援する上で好適な創作支援プログラム及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る創作支援プログラムは、上述した課題を解決するために、新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得ステップにおいて取得した情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例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】
本発明に係る創作支援プログラムは、上述した課題を解決するために、新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、予め取得した各解決コンセプトと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得ステップにおいて取得した情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例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】
本発明に係る創作支援システムは、新たに創作すべき創作物に関する情報を取得する情報取得手段と、予め取得した各参照用文字列と２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索する探索手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る創作支援システムは、新たに創作すべき創作物に関する解決コンセプトを取得する解決コンセプト取得ステップと、予め取得した各解決コンセプトと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照し、上記解決コンセプト取得手段により取得された情報に応じた参照用文字列と上記具体例との３段階以上の連関度に基づき１以上の具体例を探索する探索手段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、創作者に対して解決コンセプトが反映された具体例を効果的に提示することでイノベーションの創作を支援することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明を適用した創作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が使用されるコンサルティング業務を示す図である。
【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】抽象化された解決コンセプトの連関性を示す模式図である。
【図６】複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各解決コンセプトとの連関性を参照する例を示す図である。
【図７】第２実施形態における創作支援プログラムの処理動作を示すフローチャートである。
【図８】参照用文字列と具体例の連関の有無を真または偽の２値により、デジタル的に表現した例を示す図である。
【図９】複数の参照用文字列間の組み合わせに対する各具体例との連関性を参照する例を示す図である。
【図１０】予め取得した解決コンセプトと具体例との連関性（３段階以上の連関度）を参照する例を示す図である。
【図１１】１以上の参照用文字列及び１以上の解決コンセプトの組み合わせと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照す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を具現化する上で使用される創作支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００１６】
本発明を適用した創作支援システム１は、例えば図１に示すような構成により具現化される。この創作支援システム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】
第１実施形態
本発明を適用した創作支援システム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、各種問題解決を行っていくこととなる。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発明やイノベーション等を新たに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】
イノベーション創造プロセスにおいては、新たに人為的に創作され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。
【００３３】
このユーザにより入力される情報の例としては、社会的ニーズ、問題点、以前に提案されている従来技術、解決しようとする課題、新たに創造した発明の構成、アイデアのシーズ、アイデアのコンセプト、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列、言語等で表現していくこととなる。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。
【００３４】
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。この入力において、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。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。
【００３５】
このようにして送信又は入力された基本情報は、記憶部２７に記憶されることとなる。
【００３６】
このようにして基本情報が入力された後に、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。
【００３７】
創作支援プログラムは、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。（ステップＳ１２）。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。
【００３８】
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、「特許明細書における特許請求の範囲に定義された発明の限定度合をカウントして表示することが可能な特許明細書分析表示装置について、更に高精度に発明の限定度合いを表示することを目的とする。」というテキストデータがあった場合には、「特許明細書」、「特許請求の範囲」、「定義」、「発明」、「限定度合」、「カウント」、「表示する」、「特許明細書分析表示装置」「高精度に」、「目的とする」等といった文字列を抽出することとなる。
【００３９】
或いは、この基本情報が断片的にキーワードや単語そのもので入力される場合もある。例えば「ペットのお尻拭き」と入力された場合には、「ペット」「お尻拭き」という文字列を抽出することができる。また、この基本情報は、発明のコンセプトや構成が入力される以外に、解決しようとする課題が入力される場合がある。例えば、「安くて作りやすい」と入力される場合には、これをテキストマイニングにより解析することにより、「安」「安い」、「作り」、「作りやすい」等のように、文法上の構造単位の中から何れか１以上の単位に亘り、文字列の抽出が行われる。
【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と連関性の高い解決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解決コンセプト（以下、解決コンセプトという。）の連関性を予め取得しておく。
【００４１】
解決コンセプトは、問題を解決するための抽象化されたコンセプトである。この解決コンセプトＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、予めシステム側において定義されているものである。この解決コンセプトは、例えば等価変換理論、ＴＲＩＺ（古典的ＴＲＩＺに加え、発展的なあらゆるＴＲＩＺも含む）、ＡＲＩＺ、ＱＦＤ、タグチメソッド等、既に公知になっているあらゆる問題解決法を含む概念である。この解決コンセプトの例としては、例えば古典的ＴＲＩＺの４０の発明原理を例に挙げるのであれば、セグメンテーション（細分化）、非対称性、逆（リバース）、ダイナミック性、フィードバック、入れ子構造、先取り作用、等位性、機械的な振動、害を益に変換（災い転じて福となす）等に相当するものである。
【００４２】
端末１１は、このような文字列と解決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解決コンセプトは、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解決コンセプトは、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。例えば解決コンセプトＡ２は、参照用文字列ｃ１１、ａ２１には連関しているが、これ以外の解決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、参照用文字列と解決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、この連関性を３段階以上の連関度を介して表現するようにしてもよい。例えば解決コンセプト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、「強度」と「重量」の２つについては、連関度が８０％の解決コンセプトとして、セグメンテーション（細分化）が表現されていてもよい。古典的ＴＲＩＺの４０の発明原理において、改善したい特性が「強度」であり、これに対する劣化してしまう特性が「重量」である場合には、その解決コンセプトとして、セグメンテーション（細分化）が従来から提唱されているためである。
【００４４】
また、参照用文字列が「お尻拭き」である場合には、解決コンセプトとして、トイレットペーパーのような「使い捨て」の解決コンセプトの連関度を９０％等のように高く設定するようにしてもよい。
【００４５】
端末１１は、ステップＳ１３の解析前までに、参照用文字列と解決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、参照用文字列と解決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、解決コンセプトを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から解決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解決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「強度」である場合には、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性を参照した場合、その「強度」と連関性の高いのはセグメンテーション（細分化）である。このため、この解析した「強度」という文字列に対して連関性の高いセグメンテーション（細分化）を解決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「体拭き」である場合、全く同一の参照用文字列は無いものの、「お尻拭き」が参照用文字列として存在する場合には、これを参照し、解決コンセプトとして「使い捨て」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「拭き」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解決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「体洗い」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、「お尻拭き」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解決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解決コンセプトを探索するようにしてもよい。
【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、一つの解決コンセプトのみならず、複数の解決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解決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、参照用文字列と解決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「強度」に対して、各解決コンセプトにつき「セグメンテーション（細分化）」が８４％、「非対称性」が２５％、「逆（リバース）」が６１％、「ダイナミック性」が７７％、「フィードバック」が４３％等、予め参照用文字列と、解決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「強度」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解決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、解決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、これに見合った解決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。解決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。また解決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解決コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮して発明の創造を行うこととなる。
【００５６】
ユーザは、このようにして創出したアイデアを分析し、様々な観点からこれを深く理解した上で、当該創出されたアイデア並びにこれをめぐる状況を形式知化する作業を行う。ここでいる形式知化の作業では、アイデアの構成やメインコンセプトに加え、そのアイデアの背後にある社会的ニーズ、問題点、以前に提案されている従来技術、解決しようとする課題、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列等で表現していくこととなる。このような形式知化された状況を、以下、アイデア情報という。ちなみに、このアイデア情報として基本情報をそのまま適用するようにしてもよい。
【００５７】
次にユーザは、このアイデア情報を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に入力していくこととなる（ステップＳ１４）。このアイデア情報の入力は、ユーザ自身が操作部２５又は音声入力部３１を介して直接テキストデータを入力するようにしてもよいし、他の端末１１において作成したアイデア情報のテキストデータをデータ入出力部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において作成したアイデア情報の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。  更に、このアイデア情報は、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、これらアイデア情報を取り込んでくるものであってもよい。
【００５８】
このようにして送信又は入力されたアイデア情報のテキストデータは、記憶部２７に記憶されることとなる。
【００５９】
創作支援プログラムは、ステップＳ１５へ移行し、アイデア情報のテキストデータを解析する。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。
【００６０】
次に、この創作支援プログラムは、解析したテキストデータを単語、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。この文字列の具体的な抽出方法については、ステップＳ１２と同様である。
【００６１】
なお、本発明によれば、出力された複数の解決コンセプトのうち、ユーザが何れの解決コンセプトを採択したかを入力するようにしてもよい。このような解決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は、その採択情報を上述した参照用文字列と解決コンセプトとの連関性（３段階以上の連関度）に反映させるようにしてもよい。つまり、採択された解決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。また出力した解決コンセプトのうち、この採択情報に含まれていない解決コンセプトは、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、当該解決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。
【００６２】
また本発明は、ステップＳ１３において、基本情報の中でも特に解決課題、解決手段、作用効果の何れか１以上につきについて言及があるものを抽出してこれをテキストマイニングにより解析するようにしてもよい。実際には、ユーザが形式知化した基本情報の中で、いかなる欄に解決課題、解決手段、作用効果を記載するか予めルールを作っておき、その欄を検索した上で欄内の解決課題の記載をテキストデータとして抽出し、これを解析していくこととなる。そして、これら解決課題、解決手段、作用効果の解析結果の何れか１以上を利用し、参照文字列を介して連関度の高い解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。これにより、これら解決課題、解決手段、作用効果の何れか１以上に特化した参照用文字列が選択されて解決コンセプトが探索されることとなる。
【００６３】
なお、上述した実施の形態において、ステップＳ１１〜Ｓ１３のプロセスを端末１１側において行うことを前提に説明をしたが、これに限定されるものではなく、サーバ１３側において行うようにしてもよいし、いずれかのステップをサーバ１３、端末１１との間で分担して行うようにしてもよい。
【００６４】
次に、本発明を適用した創作支援システム１の他の実施の形態について説明をする。
【００６５】
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以上の解決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６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解決コンセプトとの連関性を参照するものである。
【００６６】
図６では、参照用文字列として、「犬」、「尻拭き」、「ポリ袋」、「シール」、「貼る」、「安価」、「取付容易性」等があり、これらの組み合わせに対してそれぞれ解決コンセプト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。例えば、「犬」と「尻拭き」とが互いに点線でつながっており、そこから実線が、Ａ２、Ｃ１に伸びている。これは、「犬」と「尻拭き」の組み合わせに対する連関性の高い解決コンセプトがＡ２、Ｃ１であることを示している。つまり参照用文字列が「犬」のみであると、犬の何を解決したいのか、何が問題になっているのかが分からない。これに対して、「犬」と「尻拭き」が組み合わさると、犬が糞をした後の肛門を拭くためのイノベーションであることがある程度絞られ、これに応じた解決コンセプトを絞り込むことが可能となる。これに加えて、「犬」、「尻拭き」、「ポリ袋」が組み合わさる点線においては、更にＡ２、Ｂ２の解決コンセプトが連関性の高いものとして繋がる。これは上述した犬の尻拭きに更にポリ袋が加わることで、ポリ袋を使って犬の尻拭きをするための解決コンセプトが更に絞られてくることを意味する。
【００６７】
上述した参照用文字列の組み合わせは名詞−名詞であるが、例えば、「シール」と「貼る」の組み合わせのように名詞−動詞であってもよい。名詞と動詞が結びつくことにより、実現しようとする命題が「シールを貼る」のように明確になる。そして、このシールを貼ることに対する連関性の高い解決コンセプトとしてＢ３がリンクすることとなる。また、これに加えて、更に「ポリ袋」という参照用文字列が組み合わされば、ポリ袋にシールを貼るための解決コンセプトが絞られてくることとなる。また「安価」という参照用文字列が加われば、ポリ袋にシールを安価に貼るための解決コンセプトが絞られてくることとなる。
【００６８】
このような各参照用文字列の組み合わせに対する１以上の解決コンセプトの連関性を上述した図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解決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。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、意図している解決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解決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。ちなみに、この連関性も上述と同様に３段階以上の連関度として示されていてもよい。
【００６９】
実際にこの各参照用文字列の組み合わせに対する１以上の解決コンセプトの連関性を参照する際には、基本情報から複数の文字列を抽出する。そして、この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して連関性（３段階以上の連関度）が高い解決コンセプトを提案することとなる。かかる場合も上述と同様に、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解決コンセプトを探索するようにしてもよい。
【００７０】
このとき、複数の参照用文字列間の組み合わせは、名詞−動詞、名詞−形容詞、形容詞−動詞、名詞−名詞の何れかの組み合わせとされていてもよい。基本情報から文字列を抽出する際には、単語又は句として名詞−動詞、名詞−形容詞、形容詞−動詞、名詞−名詞の何れか１以上の組み合わせで構成される複数の文字列を抽出し、参照用文字列における同じ品詞の組み合わせを参照しながら解決コンセプトを探索するようにしてもよい。
【００７１】
また、サーバ１３が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と解決コンセプトとの連関性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解決コンセプトとの連関性、図６に示すような参照用文字列間の組み合わせと解決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解決コンセプトの関係、或いはユーザにより選択されなかった参照用文字列と解決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、参照用文字列と解決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解決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解決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。
【００７２】
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、参照用文字列と解決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解決コンセプトを提供しやすくなる。
【００７３】
サーバ１３における参照用文字列と解決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。
【００７４】
第２実施形態
以下、本発明を適用した創作支援プログラムの第２実施形態について説明をする。この第２実施形態は、上述した第１実施形態と同一の構成、ステップにおいては、当該第１実施形態の説明を引用することで以下での説明を省略する。
【００７５】
この第２実施形態においては、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。ここでいう新たに創作しようとする創作物として、発明やイノベーション等を例に挙げて説明をするが、創作物はこれらに限定されるものではない。
【００７６】
この創作物としては、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ものであってもよい。また創作物としては、音楽も含まれる。
【００７７】
また創作物としては、新たに設計しようとする対象物又は土建構造物も含まれる。この設計の対象物は、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。
【００７８】
また創作物としては、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、リボン等であってもよい。
【００７９】
創作物としては、文章の作成も含まれる。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。
【００８０】
創作物としては、これから発案しようとするビジネスモデルも含まれる。
【００８１】
このユーザにより入力される基本情報の例としては、第１実施形態と同様の基本情報であってもよい。また、第１実施形態において生成されたアイデア情報を、この第２実施形態における基本情報としてもよい。
【００８２】
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。
【００８３】
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。またアイデア情報を既に取り込んでいるのであればそれを読み出してそのまま基本情報としてもよい。
【００８４】
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は、図７に示すフローに基づいて進行する。創作支援プログラムでは、ステップＳ２１においてユーザに対して基本情報（アイデア情報）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Ｓ２２では、ステップＳ２１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。
【００８５】
次に創作支援プログラムは、ステップＳ２３へ移行し、ステップＳ２２において抽出した文字列や情報と連関性（３段階以上の連関度）の高い具体例の探索を開始する。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具体例との連関性（３段階以上の連関度）を予め取得しておく。
【００８６】
具体例とは、実際に発明を始めとした創作物を具現化する上で参考になる画像、図、説明文、映像等である。図８に示すように、この具体例Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、・・・は、例えば、過去及び現在のあらゆる発明や製品、書籍、事典、印刷物、インターネット上の掲載情報等の情報に対応している。具体例としての製品はその製品の外観の画像として示されていてもよいし、その製品の中身を説明している説明文も含まれる。またこの具体例とは、その製品を構成する発明についての特許公報の記載や図面も含まれる。ちなみに具体例とは、最終的な製品の形態になっているもののみを対象とするものではなく、半製品の状態や、製品としては未完成なものであっても製品完成に必要な指針が現れているものであってもよい。
【００８７】
この連関性の表現方法は、上述した解決コンセプトにおいて説明した図５に示す例と同様に、図８に示すように参照用文字列と具体例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。
【００８８】
全体システム１は、ステップＳ２３の解析前までに、参照用文字列と具体例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。
【００８９】
ステップＳ２３に移行後、創作支援プログラムは、ステップＳ２２において解析した基本情報から抽出した文字列から、具体例を１又は２以上に亘り選択する作業を行う。
【００９０】
この基本情報から抽出した文字列や情報から具体例の選択についても、図８に示すように、予め取得した参照用文字列と具体例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「犬の尻拭き」である場合には、これと連関度の高い具体例として、そのような犬の尻拭きに関する過去の製品や特許公報等を探索することとなる。
【００９１】
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具体例を探索するようにしてもよい。またステップＳ２１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具体例を探索することとなる。ちなみに、この具体例の探索方法は、上述した解決コンセプトの探索と同様である。
【００９２】
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、参照用文字列と具体例との間で予め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「犬の尻拭き」に対して、各具体例につき、○○社がデザインした、既に販売されている犬の尻拭き用ウェットティッシュが８４％、人間の赤ちゃんが使用する尻拭き用ウェットティッシュが６５％、図鑑に掲載されているウェットティッシュの構造の画像が４５％等、予め参照用文字列と、具体例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設計コンセプトを選択するようにしてもよい。
【００９３】
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、これに見合った具体例を自動的に選択し、これを出力することができる。具体例の出力は、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。また具体例の出力は、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。具体例の出力は、例えば連関度の高い順から画面上にて具体例を示すための文字列、画像、映像等を表示するようにしてもよい。
【００９４】
ユーザはこのようにして出力された具体例をヒントにし、自らの創造性を発揮して発明等の創作を行うこととなる。即ち、具体例をユーザに提供することで、ユーザ自身の発明創造の支援につながる。
【００９５】
図８の例では、あくまで一の参照用文字列に対して１又は２以上の具体例の連関性を参照するものであるのに対して、図９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具体例との連関性を参照するものである。
【００９６】
図９では、参照用文字列として、「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「使い捨て」の組み合わせに対して、連関度の高いある犬の尻拭きグッズからなる具体例Ａ２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具体例を選択する際に、これを参照することが可能となる。例えば基本情報が「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「使い捨て」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具体例Ａ２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、意図している具体例をより絞り込むことができ、ユーザが本当に所望する具体例を効果的に選択して提案することも可能となる。
【００９７】
全体システム１が人工知能により制御される場合には、参照用文字列と具体例との連関性（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８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９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。
【００９８】
こ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。
【００９９】
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。
【０１００】
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、仮に複数の具体例が選ばれる場合において、連関度の高い具体例順に探索して表示することが可能となる。この連関度の高い具体例の方が以前の傾向からユーザにとっても、有用な具体例の組み合わせ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具体例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る。
【０１０１】
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具体例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具体例であっても何回、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具体例を順に表示し、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具体例に基づいて再トライを行うことが可能となる。
【０１０２】
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、可能性の低い具体例を沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、可能性の高い具体例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。
【０１０３】
また第２実施形態は、上述した形態に限定されるものではない。例えば図１０に示すように、予め取得した解決コンセプトと具体例との連関性（３段階以上の連関度）を参照するようにしてもよい。
【０１０４】
かかる場合には、解決コンセプトと具体例との連関性を予め取得することが前提となる。例えば解決コンセプトとして「事前に内部応力を負荷する」に対しては、具体例として、例えば橋梁のプレストレスコンクリートの図や写真等が高い連関性を持って割り当てられていてもよい。
【０１０５】
次に解決コンセプトの入力を受け付ける。この解決コンセプトの入力は、ユーザから直接入力を受け付けるようにしてもよいし、第１実施形態の続きで本第２実施形態に移行する場合には、その第１実施形態において割り当てられた解決コンセプトをそのまま使用するようにしてもよい。またインターネットから直接この解決コンセプトに相当する情報を取得するようにしてもよい。
【０１０６】
解決コンセプトを取得した後、上述した解決コンセプトと具体例との連関性（３段階以上の連関度）を参照し、取得した解決コンセプトがいかなる具体例と連関度が高いかを判別する。そして、この連関度の高い具体例から順に、又は連関度の低い具体例から順に表示する。この具体例の表示は、一の具体例のみならず複数の具体例を表示するようにしてもよい。
【０１０７】
このような具体例の表示を受けてユーザは、解決コンセプトをいかにして実製品として具現化するかを理解することができ、製品化に向けた支援を行うことができる。
【０１０８】
図１１の例では、１以上の参照用文字列及び１以上の解決コンセプトの組み合わせと２種以上に分類された具体例との３段階以上の連関度を参照する例である。
【０１０９】
図１１では、参照用文字列として、「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」が、また解決コンセプトとして「事前の内部応力」が、互いに組み合わさり、連関度の高い具体例Ａ２の一つとして犬の尻拭き用シールがあり、もう一つの連関度の高い具体例Ｂ１は指へのフィット性を向上させるべく指の部分に予め内部応力を入れた洗浄用スポンジの説明文が挙げられているものとする。
【０１１０】
このとき、入力された基本情報、解決コンセプトが「犬の尻拭き」、「指へのフィット性」、「事前の内部応力」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具体例Ａ２と具体例Ｂ１が選択されることとなる。ユーザは、これらの具体例Ａ２、Ｂ１を組み合わせることで犬の尻拭きシールにおける指へのフィット性を向上させるために内部応力を負荷すればよいことを思いつくことが可能となり、創作活動の支援につなげることが可能となる。
【０１１１】
創作支援システム１が人工知能により制御される場合には、解決コンセプトと具体例との連関性（３段階以上の連関度）を上述と同様に学習させるようにしてもよい。また２以上の参照用文字列の組み合わせに対する具体例の連関度、１以上の参照用文字列と、１以上の解決コンセプトの組み合わせに対する具体例の連関度も同様に学習させるようにしてもよい。
【０１１２】
つまり、これらの連関性を既存の各種参照用文字列や解決コンセプトと具体例との関係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ようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１３】
１  創作支援システム
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】
2018055604.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】
2018055604.tif 000009
【図８】
2018055604.tif 000010
【図９】
2018055604.tif 000011
【図１０】
2018055604.tif 000012
【図１１】
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