(57)【要約】      （修正有）【課題】様々な種別の技術文書から人材の評価に有用な情報を生成する情報生成プログラム、情報処理装置及び情報生成方法を提供する。【解決手段】情報生成プログラムは、人物を特定する情報を取得しＳ９０２、文書データを、文書データを作成した人物を特定する情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、文書データのうち、取得した情報により特定される人物が作成した文書データを取得しＳ９０６、取得した文書データの種別に応じた抽出規則に基づき、取得した文書データに含まれる単語を抽出しＳ９１１、抽出した単語と、取得した情報とを含む人物管理情報を生成するＳ９１６処理を、コンピュータに実行させる。【選択図】図９
2018206135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物を特定する情報を取得し、
文書データを、該文書データを作成した人物を特定する情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記文書データのうち、取得した前記情報により特定される人物が作成した文書データを取得し、
取得した前記文書データの種別に応じた抽出規則に基づき、取得した前記文書データに含まれる単語を抽出し、
抽出した前記単語と、取得した前記情報とを含む人物管理情報を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報生成プログラム。
【請求項２】
前記文書データに含まれる単語を抽出する処理は、
前記文書データ内で単語がどのくらい特徴的であるかを示す指標である特徴値を、前記文書データに含まれるそれぞれの単語に対して算出し、
前記特徴値が大きい側から、前記文書データの種別に応じた抽出数の単語を抽出する、
処理を含む、請求項１に記載の情報生成プログラム。
【請求項３】
前記特徴値を算出する前に、前記文書データから、否定語を含む文又は文の一部を除去する処理を更に含む、請求項２に記載の情報生成プログラム。
【請求項４】
前記文書データが質問の文章と、前記質問に対する回答の文章を含む場合、第１の抽出規則に従って、前記質問の文章から単語を抽出し、前記第１の抽出規則よりも単語の抽出数の多い第２の抽出規則に従って、前記回答の文章から単語を抽出する処理を更に含む、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報生成プログラム。
【請求項５】
人物を特定する情報を取得し、
文書データを、該文書データを作成した人物を特定する情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記文書データのうち、取得した前記情報により特定される人物が作成した文書データを取得する、取得部と、
取得した前記文書データの種別に応じた抽出規則に基づき、取得した前記文書データに含まれる単語を抽出する抽出部と、
抽出した前記単語と、取得した前記情報とを含む人物管理情報を生成する生成部と、
を含む、情報処理装置。
【請求項６】
人物を特定する情報を取得し、
文書データを、該文書データを作成した人物を特定する情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記文書データのうち、取得した前記情報により特定される人物が作成した文書データを取得し、
取得した前記文書データの種別に応じた抽出規則に基づき、取得した前記文書データに含まれる単語を抽出し、
抽出した前記単語と、取得した前記情報とを含む人物管理情報を生成する、
ことを含む、コンピュータが実行する情報生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報生成プログラム、情報処理装置、及び情報生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば、ソフトウェアの開発などの分野では、開発期間の短縮が求められている。そのため、業務の中で人を育てるといった人材の確保では対応が難しくなっており、開発に関わるスキルを持った人材を集めてチームを組むことが行われている。
【０００３】
チーム作りのための人材の選定では、例えば、得意な技術の自己申告、身近な人（例えば、上司等）の評価、テストの結果や資格の有無などから人材を評価して、条件に合致する人材を探すことが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−１９１０７７号公報
【特許文献２】特開２００８−２１７３２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人材を評価する際に、例えば、人材が作成に関わった技術文書から人材が保持するスキルについての情報を取得し、人材を評価することが考えられる。しかしながら、技術文書には、例えば、特許文献、論文、仕様書、顧客対応のためのＱ＆Ａ（questions and answers）の文章など様々な種別があり、技術文書によって作成に要求される技術レベルが異なる。そのため、例えば、様々な種別の技術文書を同等に扱ってスキルについての情報を取得すると、人材を評価する上で適切な情報を得られないことがある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、様々な種別の技術文書から人材の評価に有用な情報を生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの態様の情報生成プログラムは、人物を特定する情報を取得し、文書データを、文書データを作成した人物を特定する情報に対応付けて記憶する記憶部を参照して、文書データのうち、取得した情報により特定される人物が作成した文書データを取得し、取得した文書データの種別に応じた抽出規則に基づき、取得した文書データに含まれる単語を抽出し、抽出した単語と、取得した情報とを含む人物管理情報を生成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
様々な種別の技術文書から人材の評価に有用な情報を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理装置のブロック構成を例示する図である。
【図２】実施形態に係る技術用語辞書を例示する図である。
【図３】一実施形態に係る技術用語辞書の生成処理の動作フローを例示する図である。
【図４】実施形態に係るコンテンツ情報を例示する図である。
【図５】実施形態に係る人物情報を例示する図である。
【図６】実施形態に係る代表ワードの抽出処理の流れを説明する図である。
【図７】実施形態に係る抽出規則情報を例示する図である。
【図８】実施形態に係る人物管理情報の生成を例示する図である。
【図９】実施形態に係る人物管理情報の生成処理の動作フローを例示する図である。
【図１０】実施形態に係る人材検索処理を例示する図である。
【図１１】実施形態に係る検索結果を例示する図である。
【図１２】実施形態に係る人材検索処理の動作フローを例示する図である。
【図１３】別の実施形態に係る人物管理情報の生成について例示する図である。
【図１４】実施形態に係る情報処理装置を実現するためのコンピュータのハードウェア構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら、本発明のいくつかの実施形態について詳細に説明する。なお、複数の図面において対応する要素には同一の符号を付す。
【００１１】
上述のように、例えば、ソフトウェアの開発など開発期間の短縮が求められる技術分野では開発に関わるスキルを持った人材を集めて開発チームを組むこと行われている。チーム作りのための人材の選定では、例えば、得意とする技術の自己申告、身近な人（例えば、上司等）の評価、テストの結果や資格の有無から人材を評価して、条件に合致する人材を集めることが行われている。
【００１２】
人材を評価する際に、例えば、人材が作成に関わった技術文書から人材が保持するスキルについての情報を取得し、人材を評価することが考えられる。しかしながら、技術文書には、例えば、特許文献、論文、仕様書、顧客対応のためのＱ＆Ａの文章など様々な種別があり、技術文書によって作成に要求される技術レベルが異なる。そのため、例えば、様々な種別の技術文書を同等に扱ってスキルについての情報を取得すると、人材を評価する上で適切な情報を得られないことがある。そのため、様々な種別の技術文書から人材の評価に有用な情報を生成することのできる技術の提供が望まれている。
【００１３】
以下で述べる実施形態では、或る人材が作成した様々な種別の技術文書から、文書を特徴付ける単語を抽出し、人材が保持するスキルを表す情報として用いる。また、文書を特徴付ける単語の抽出の際に、文書の種別に応じて抽出規則が変更される。例えば、文書の作成のために高い技術レベルが要求される論文では、抽出する単語の数を多くする。一方、論文の作成よりも低い技術レベルが作成に要求されると考えられる説明書の文書では、抽出する単語の数を論文よりも少なくする。例えば、このように、種別に応じた抽出規則が定められ、技術文書から単語が抽出されてよい。技術文書の種別毎の作成に要求される技術レベルに応じて抽出規則を変更することで、技術文書の技術レベルに応じた重みづけして単語を抽出し、人材の評価に用いることが可能である。そして、幅広い種別の技術文書から人材に関する情報を抽出しつつも、人材についての精度の高い情報を抽出することが可能である。以下、実施形態を更に詳細に説明する。
【００１４】
図１は、実施形態に係る情報処理装置１００のブロック構成を例示する図である。情報処理装置１００は、例えば、後述する実施形態に係る人物管理情報８００の生成処理を実行する装置であってよい。情報処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、及びノートＰＣなどのコンピュータであってよい。情報処理装置１００は、例えば、制御部１０１、記憶部１０２、及び表示部１０３を含む。制御部１０１は、例えば取得部１１１、抽出部１１３、及び生成部１１４などとして動作してよい。情報処理装置１００の記憶部１０２は、例えば、後述する技術用語辞書２００、コンテンツ情報４００，６００、人物情報５００、抽出規則情報７００、人物管理情報８００、及び対応情報１０００などの情報を記憶してよい。表示部１０３は、例えば、情報を表示する。これらの各部の詳細及び記憶部１０２に格納されている情報の詳細については後述する。
【００１５】
図２は、実施形態に係る技術用語辞書２００を例示する図である。技術用語辞書２００には、例えば、技術用語に関する情報を含むエントリが登録されている。技術用語辞書２００のエントリは、例えば、キーワード（単語）、カテゴリ、等価（同義語）、及び関連ワードの情報を含んでいる。キーワードには、例えば、エントリと対応付けられている技術用語が登録される。カテゴリには、例えば、エントリと対応するキーワードが属する技術分野を表す用語が登録される。等価には、例えば、エントリと対応するキーワードの同義語が登録される。関連ワードには、例えば、エントリと対応するキーワードに関連する技術用語が登録される。
【００１６】
例えば、キーワードが人工知能であるエントリを参照すると、人工知能が属するカテゴリには人工知能、計算論点、及び神経科学が含まれている。また、エントリには、キーワード：人工知能の同義語として、ＡＩ（Artificial Intelligence）が登録されている。エントリには、キーワード：人工知能の関連ワードとして、深層学習、ニューラルネットワーク、機械学習、音声認識、及び画像認識が含まれている。なお、関連ワードには、一実施形態においては、関係性の強いワードから順に順位が割り振られていてよい。例えば、図２では、深層学習に１位の順位が割り振られており、ニューラルネットワークに２位、機械学習に３位というように順位が割り振られている。なお、別の実施形態では、関連ワードに順位は割り振られていなくてもよい。関連ワードの順位付けの更なる詳細については後述する。
【００１７】
制御部１０１は、例えば、既存の辞書データなどから情報を収集し、技術用語辞書２００にエントリを登録してよい。或いは、制御部１０１は、インターネット上で技術用語の解説を掲載する辞書サイトなどから情報を収集して技術用語辞書２００にエントリを登録してもよい。
【００１８】
図３は、一実施形態に係る情報処理装置１００の制御部１０１が実行する技術用語辞書２００の生成処理の動作フローを例示する図である。制御部１０１は、例えば、技術用語辞書２００の生成処理の実行指示が入力されると、図３の動作フローを開始してよい。なお、別の実施形態では、ユーザが情報処理装置１００を操作して技術用語辞書２００にエントリを登録してもよい。
【００１９】
ステップ３０１（以降、ステップを“Ｓ”と記載し、例えば、Ｓ３０１と表記する）において情報処理装置１００の制御部１０１は、例えば、技術用語を収集し、キーワードのリストを生成する。例えば、制御部１０１は、インターネット上で技術用語に関する解説を掲載する辞書サイトなどをクロールし、辞書サイトから技術用語を収集してよい。そして、制御部１０１は、収集したそれぞれの技術用語を処理対象のキーワードとして用いて処理対象のキーワードと対応するエントリを生成し、技術用語辞書２００に登録してよい。
【００２０】
Ｓ３０２において制御部１０１は、処理対象のキーワードが属するカテゴリを特定する。例えば、技術用語を掲載する辞書サイトなどでは、技術用語にカテゴリの情報も付与されていることがあり、この場合、制御部１０１は、辞書サイトをクロールし、技術用語に付与されたカテゴリの情報を収集してよい。そして、制御部１０１は、処理対象キーワードに対応付けたエントリのカテゴリに、収集したカテゴリの情報を登録する。
【００２１】
Ｓ３０３において制御部１０１は、処理対象のキーワードの同義語を収集する。例えば、制御部１０１は、シソーラス（類語辞典）を提供するウェブ（Ｗｅｂ）サイトなどをクロールして処理対象のキーワードの同義語を収集し、処理対象のキーワードと対応する技術用語辞書２００のエントリの同義語に登録してよい。
【００２２】
Ｓ３０４において制御部１０１は、処理対象のキーワードと関連する関連ワードを収集し、処理対象のキーワードと関連ワードとの関連性の高さに応じて関連ワードに順位を付与する。例えば、制御部１０１は、処理対象のキーワードを含むウェブサイトをクロールし、処理対象のキーワードとともにウェブサイトに出現するワードを関連ワードとして収集してよい。そして、制御部１０１は、関連ワードが処理対象のキーワードとともにウェブサイトに含まれている頻度又は回数を取得し、頻度又は回数が高いほど高い順位を関連ワードに付与してよい。
【００２３】
Ｓ３０５において制御部１０１は、処理対象のキーワードと対応する技術用語辞書２００のエントリに、関連ワードを順位の情報とともに登録し、本動作フローは終了する。
【００２４】
制御部１０１は、一実施形態においては、以上のようにして、技術用語辞書２００にエントリを登録してよい。例えば、新しい情報が随時追加されるインターネットなどをクロールして情報を収集してエントリを生成することで、最新のスキルであっても、そのスキルに関連するキーワードのエントリを技術用語辞書２００に登録することが可能である。なお、別の実施形態では、制御部１０１は、ローカルな記憶部１０２に保存されている辞書データから技術用語辞書２００のエントリを生成してもよいし、ユーザに技術用語辞書２００のエントリの情報を入力させてもよい。
【００２５】
続いて、図４から図８を参照して、人材が保持する技術やスキルに関する情報を含む人物管理情報８００の生成について説明する。
【００２６】
図４は、実施形態に係るコンテンツ情報４００を例示する図である。コンテンツ情報４００は、例えば、技術文書毎に生成される情報であってよい。なお、技術文書などの文書データを以下ではコンテンツと呼ぶことがある。コンテンツは、例えば、論文、特許文献、書籍、仕様書、説明書、Ｑ＆Ａサイトの記事、技術に関するブログの記事、設計資料、プレゼン資料、及び報告書などを含んでよい。コンテンツ情報４００は、例えば、コンテンツについての情報を含んでよく、例えば、識別情報、情報ソース、作成者、及び内容の情報を含んでよい。
【００２７】
識別情報は、例えば、コンテンツ情報４００と対応付けられているコンテンツを示す識別情報である。情報ソースは、例えば、コンテンツ情報４００と対応するコンテンツを収集した情報源を示す情報である。企業などでは、例えば、社員が作成したコンテンツを種別ごとに分類し、データベースで管理することが行われている。例えば、社員が作成した論文は、論文を管理するデータベースに登録され、仕様書は仕様書を管理するデータベースに登録され、特許文献は特許文献を管理するデータベースに登録されているというように、種別ごとに保存場所が決まっていることがある。この場合、データを収集したデータベースの情報や、収集したデータの保存場所の情報などが、情報ソースに登録されていてよい。また、別の例では、インターネット上の所定のサイトからコンテンツのデータを収集した場合には、そのサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）の情報が情報ソースに登録されていてよい。
【００２８】
コンテンツ情報４００の作成者は、コンテンツ情報４００と対応付けられたコンテンツの作成者を示す情報である。例えば、コンテンツ情報４００作成者は、作成者の氏名、メールアドレス、及び所属の情報を含んでよい。所属は、一例では、作成者が務める企業や団体などにおける所属部署を示す情報であってよい。作成者に登録される情報は、一例では、コンテンツ情報４００と対応づけられているコンテンツから収集されてもよいし、別の例では、ユーザに登録させてもよい。
【００２９】
内容は、コンテンツ情報４００と対応するコンテンツに記載されている文章などのテキストの情報であってよい。
【００３０】
また、図５は、人物情報５００を例示する図である。人物情報５００は、例えば、スキルに関する情報を収集する対象となる人物のそれぞれについて生成されてよく、人物についての情報を含む。一例では、人物情報５００は、人物情報５００に対応づけられた人物の氏名、メールアドレス、所属、及びその他の情報を含んでよい。その他の情報としては、例えば、人物の過去の職歴や所属部署の遍歴などの情報を含んでよい。
【００３１】
続いて、コンテンツ内のテキストデータに含まれる複数の単語のうちから、コンテンツを代表する代表ワードを特定する処理について説明する。図６は、代表ワードの抽出処理の流れを説明する図である。
【００３２】
まず、制御部１０１は、例えば、技術用語辞書２００に登録されているキーワードのうちで、図６（ａ）のコンテンツ情報４００の内容に示されるテキストデータに含まれているキーワードを特定する。そして、制御部１０１は、特定したキーワードのそれぞれについて、コンテンツ内でキーワードがどのくらい特徴的であるかを示す指標である特徴値を算出する（図６（ｂ））。特徴値は、一例では、ＴＦ−ＩＤＦ値であってよい。
【００３３】
ＴＦ−ＩＤＦ値は、例えば、情報探索やテキストマイニングなどの分野で利用される文書中に出現した特定の単語がどのくらい特徴的であるかを識別するための指標である。なお、ＴＦ−ＩＤＦ値のＴＦ（term frequency）は、その文書の中で特定の単語が出現した回数を表す。ＴＦは、例えば、文書において、たくさん出てくる単語ほど重要であるという考えに基づく指標である。ＩＤＦ（inverse document frequency）は、例えば、ＤＦ（document frequency）の自然対数をとった値であってよい。ＤＦは、例えば、単語の特徴値の算出の際に用いる複数の文書のうちで、その単語を含む文書の数である。ＤＦは、いくつもの文書で横断的に使われている単語はそれほど重要ではないという観点に基づく指標である。また、例えば、ＴＦにＩＤＦを乗じた値が、文書中におけるその単語のＴＦ‐ＩＤＦ値となる。そして、一実施形態では、制御部１０１は、或るコンテンツに含まれる複数の単語のうちで、ＴＦ‐ＩＤＦ値が高い単語ほど重要な単語であると判定してよい。
【００３４】
なお、ＴＦ‐ＩＤＦ値は、例えば、単語のコンテンツ内での出現頻度に基づく値であり、短いコンテンツ中に特定のキーワードが複数回出現するような場合、ＴＦ‐ＩＤＦ値が異常に高い値を示すことがある。そのため、制御部１０１は、異常なＴＦ−ＩＤＦ値を示すキーワードについては、後述する代表ワードの抽出対象から除いてよい。例えば、ＴＦ‐ＩＤＦ値が、キーワードが１０語以上含まれる１０００文字以上の文章を含むコンテンツから算出されていなかったとする。或いは、ＴＦ‐ＩＤＦ値が、所定の正常範囲（例えば、0.01≦ＴＦ‐ＩＤＦ≦1.00）を満たさなかったとする。この場合、制御部１０１は、そのＴＦ‐ＩＤＦ値を有するキーワードを、後述する代表ワードの抽出において排除してよい。
【００３５】
なお、別の実施形態では、ＴＦ‐ＩＤＦ値を補正した値を特徴値として用いてもよい。一例として、制御部１０１は、単語が示す技術の重要度や技術の新しさなどの尺度に基づいてＴＦ‐ＩＤＦ値を補正してもよい。或いは、特徴値は、処理対象のコンテンツ情報４００における処理対象のキーワードの重要度を評価可能なその他の値であってもよい。
【００３６】
続いて、制御部１０１は、例えば、キーワードに対して算出した特徴値に基づいて、コンテンツに含まれる複数のキーワードのうちから、コンテンツを代表する代表ワードを抽出する。なお、制御部１０１は、代表ワードの抽出の際に、コンテンツ情報４００と対応付けられているコンテンツの種別に応じて抽出規則を変更してよい。
【００３７】
まず、制御部１０１は、例えば、コンテンツ情報４００の情報ソースに示される情報に基づいてコンテンツの種別を特定する。例えば、情報ソースに、論文を管理するデータベースの情報が登録されていれば、制御部１０１は、コンテンツ情報４００と対応するコンテンツの種別を論文と判定してよい。また同様に、制御部１０１は、例えば、情報ソースに仕様書を管理するデータベースの情報が登録されていれば、コンテンツ情報４００と対応するコンテンツの種別を仕様書と判定してよい。なお、制御部１０１は、以上のように情報ソースに基づいてコンテンツの種別を特定してもよいが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、制御部１０１は、コンテンツに含まれるコンテンツの種別を特徴付ける単語から、コンテンツの種別を判定してもよい。或いは、制御部１０１は、コンテンツ情報４００の情報ソースの代わりに、例えば、ユーザに登録させるなどして、種別の情報をコンテンツ情報４００に登録してもよい。
【００３８】
そして、制御部１０１は、コンテンツの種別を特定すると、種別に応じた抽出規則を取得してよい。一例では、抽出規則は、種別に応じて定められる抽出数で代表ワードを抽出するという規則であってよい。例えば、情報処理装置１００の記憶部１０２は、文書種別に応じた代表ワードの抽出数を定める抽出規則情報７００を記憶していてよい。
【００３９】
図７は、実施形態に係る抽出規則情報７００を例示する図である。抽出規則情報７００は、例えば、種別と、抽出数の情報を含む。種別は、例えば、コンテンツの種別を表す情報である。抽出数は、例えば、代表ワードを抽出する個数である。
【００４０】
そして、制御部１０１は、コンテンツ情報４００に対して特定した種別に応じた抽出数を、抽出規則情報７００から取得する。制御部１０１は、例えば、コンテンツに含まれる複数の単語のうちで、特徴値の高い側から順に種別に応じた抽出数だけキーワードを代表ワードとして抽出し、図６（ｃ）のコンテンツ情報６００を生成する。
【００４１】
図６（ｃ）のコンテンツ情報６００には、コンテンツ情報４００に代表ワードと、代表ワードの特徴値とを示す情報が追加されている。
【００４２】
続いて、制御部１０１は、コンテンツ情報６００を人物情報５００と結びつけて、人物管理情報８００を生成する。図８は、人物管理情報８００の生成を例示する図である。
【００４３】
制御部１０１は、例えば、コンテンツ情報６００と人物情報５００とのマッチングを行う（図８の（１））。例えば、制御部１０１は、人物情報５００と合致する情報を、作成者に含むコンテンツ情報６００を収集する。そして、制御部１０１は、収集したコンテンツ情報６００の識別情報と、内容と、代表ワードと、その代表ワードの特徴値とを人物情報５００に追加し、人物管理情報８００を生成する（図８の（２））。
【００４４】
図８に例示するように、人物管理情報８００は、人物情報５００に登録されている情報に加えて、人物情報５００と対応するコンテンツ情報６００の識別情報、そのコンテンツの内容、代表ワード、及びその代表ワードの特徴量が含まれている。なお、人物情報５００とマッチした複数のコンテンツ情報６００がある場合は、制御部１０１は、マッチしたコンテンツ情報６００のそれぞれの情報を人物管理情報８００に登録してよい。
【００４５】
例えば、以上の様にして、制御部１０１は、人物管理情報８００を生成し、記憶部１０２に記憶することができる。人物管理情報８００には、人物管理情報８００と対応する人材が過去に作成に関わったコンテンツのそれぞれにおいて重要な単語であると推定された技術用語が登録されている。そのため、ユーザは、望む分野の知識を有する人材を、人物管理情報８００を用いて探すことができる。また、人物管理情報８００に登録される代表ワードの数は、コンテンツの種別毎に異なっており、上述の実施形態では、制御部１０１は、作成に高い技術レベルが要求されるコンテンツほど多くの代表ワードを抽出する。従って、制御部１０１は、例えば、技術レベルの低い文書から多く代表ワードを抽出してしまい、人材の検索の際のノイズとなる人材のスキルと関連性の低い単語が含まれてしまうことを抑制できる。また、技術レベルの高い文書から多くの代表ワードを抽出することで、人材のスキルについて深い情報を得ることができる。
【００４６】
図９は、以上の図６から図８を参照して述べた人物管理情報８００の生成処理の動作フローを例示する図である。制御部１０１は、例えば、人物管理情報８００の生成処理の実行指示が入力されると、図９の動作フローを開始してよい。
【００４７】
Ｓ９０１からＳ９０４の処理は、収集するコンテンツ毎に実行される繰り返し処理である。Ｓ９０２において制御部１０１は、コンテンツを１つ収集する。例えば、制御部１０１は、コンテンツの収集対象となるデータベースなどの情報ソースにアクセスし、そこからコンテンツを１つ読み出す。
【００４８】
Ｓ９０３において制御部１０１は、収集したコンテンツからコンテンツ情報４００を生成する。例えば、制御部１０１は、収集したコンテンツに他のコンテンツと識別するための識別子を割り当て、収集したコンテンツと対応するコンテンツ情報４００の識別情報に登録してよい。また、制御部１０１は、コンテンツを収集した情報源となったデータベースの情報などを取得し、コンテンツ情報４００の情報ソースに登録してよい。制御部１０１は、収集したコンテンツの作成者に関する情報を収集し、コンテンツ情報４００の作成者に登録してよい。なお、制御部１０１は、コンテンツの作成者に関する情報を、例えば、収集したコンテンツ内のテキストデータなどから取得してもよいし、コンテンツの情報源となったデータベースに登録されている情報から取得してもよい。制御部１０１は、収集したコンテンツに含まれるテキストデータをコンテンツ情報４００の内容に登録してよい。
【００４９】
そして、制御部１０１は、例えば、Ｓ９０１からＳ９０４の処理の繰り返しで、収集対象の全てのコンテンツのそれぞれと対応するコンテンツ情報４００を生成する。なお、収集対象のコンテンツは、例えば、コンテンツを収集した情報源として指定されたデータベースに登録されている全てのコンテンツ、又は所定の条件を満たすコンテンツなどであってよい。また、コンテンツの情報源は、例えば、複数のデータベースであってもよい。
【００５０】
続く、Ｓ９０５からＳ９１２の処理は、収集したコンテンツから生成したコンテンツ情報４００のそれぞれを処理対象のコンテンツ情報４００として実行される繰り返し処理である。Ｓ９０６において制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報４００の内容からテキストデータを読み出す。
【００５１】
Ｓ９０７において読み出したテキストデータに含まれる文章のうち、否定的な表現を除去する。例えば、制御部１０１は、読み出したテキストデータに自然言語解析を実行し、否定語が含まれる文、節、及び句を抽出してよい。否定的な文脈とは、例えば、「英語がとても苦手です。」などの文全体や、「英語で話すのは不得意で、全然話せませんが、フランス語はできます。」の文中の「英語で話すのは不得意で、」及び「全然話せませんが、」などの文の一部であってよい。また、これらの文において否定語は、「苦手」、「不得意」、「話せません」などの否定的な意味を有する用語である。こうした否定的な文脈を含む文、節、及び句を除くのは、例えば、人材のスキルを評価する場合、肯定的なスキルの情報を抽出する方が好ましいためである。例えば、上記のような表現が文書に多数含まれていた場合、「英語」という単語が複数回登場するため、制御部１０１は、「英語」を文章において重要な用語と判断してしまう恐れがある。しかしながら、人材を探す場合、「英語」が苦手な人材を探す可能性は低い。即ち、例えば、否定的な文脈で「英語」という単語が数多く用いられていたとしても、スキルを評価する上では有用な情報とならない可能性がある。そのため、一実施形態においては、制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報４００から否定的な文脈を含む文、節、及び句を除去してもよい。否定的な文脈は、例えば、「本文献は、〜の技術については除外する。」や、「この報告書は、〜の部分があまりよくない。」などの表現を含んでよい。
【００５２】
続く、Ｓ９０８からＳ９１０の処理は、技術用語辞書２００に登録されているキーワードのそれぞれを処理対象のキーワードとして実行される繰り返し処理である。Ｓ９０９において制御部１０１は、処理対象のキーワードが、処理対象のコンテンツ情報４００から読み出したテキストデータに含まれているか否かを判定する。そして、処理対象のキーワードが、処理対象のコンテンツ情報４００から読み出したテキストデータに含まれている場合、制御部１０１は、処理対象のキーワードに対する特徴値を算出する。特徴値は、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ値であってよい。或いは、特徴値は、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ値をキーワードが示す技術のトレンド、新しさ、及び重要度に基づいて補正した値であってもよいし、処理対象のコンテンツ情報４００における処理対象のキーワードの重要度を評価可能なその他の値であってもよい。なお、特徴値が、キーワードが１０語以上含まれる１０００文字以上の文章を含むコンテンツから算出されていなかったり、算出した特徴値が所定の正常範囲（例えば、0.01≦ＴＦ‐ＩＤＦ≦1.00）を満たさなかったりしたとする。この場合、制御部１０１は、そのＴＦ‐ＩＤＦ値を有するキーワードを、後述するＳ９１１の代表ワードの抽出において排除してよい。
【００５３】
Ｓ９０８からＳ９１０の繰り返し処理により、例えば、処理対象のコンテンツ情報４００のテキストデータに含まれているキーワードのそれぞれの特徴値が算出される。
【００５４】
Ｓ９１１において制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報４００に含まれるキーワードのうちから、種別に応じた抽出規則に従い、特徴値に基づいて代表ワードを抽出する。例えば、制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報４００の情報ソースに基づいて、コンテンツ情報４００と対応するコンテンツの種別を特定してよい。或いは、制御部１０１は、コンテンツ情報４００の内容に含まれるテキストデータからコンテンツの種別を特定してもよいし、コンテンツ情報４００において情報ソースの代わりにコンテンツの種別を示す情報をユーザに登録させてもよい。そして、制御部１０１は、特定した種別と対応する抽出数を、抽出規則情報７００から特定してよい。例えば、処理対象のコンテンツ情報４００が論文であれば５個、説明書であれば２個の抽出数を特定してよい。そして、制御部１０１は、特徴値が大きい側から順にキーワードを種別に応じた抽出数だけ代表ワードとして抽出して処理対象のコンテンツ情報４００に登録し、コンテンツ情報６００を生成する。
【００５５】
なお、１つのコンテンツにおいて、異なる技術レベルを有する記載者が文を記載していると想定されることがある。例えば、Ｑ＆Ａサイトなどでは、質問者よりも回答者の方が、技術レベルが高いことが推定される。この場合に、質問文と回答文を同等に扱って単語を抽出するのは好ましくない。そこで、実施形態では制御部１０１は、１つのコンテンツ内で技術レベルが異なると想定される文をそれぞれ別のコンテンツとして扱い、それぞれに対して定めた抽出規則に従って代表ワードの抽出を実行してよい。即ち、例えば、或る記載者によるＱ＆Ａサイトへの書き込みに対して代表ワードを抽出する場合、制御部１０１は、記載者の書き込みが質問文であれば、質問文の種別に対応する抽出数（図７では質問：１個）だけ代表ワードを抽出してコンテンツ情報６００を生成してよい。同様に、制御部１０１は、記載者の書き込みが回答文であれば、回答文の種別に対応する抽出数（図７では回答：３個）だけ代表ワードを抽出してコンテンツ情報６００を生成してよい。なお、質問文よりも回答文の方が技術レベルが高いことが推定されるため、抽出規則情報７００では質問文よりも回答文の方が抽出数が多く設定されている。
【００５６】
Ｓ９０５からＳ９１２の繰り返し処理により、コンテンツ情報４００ごとに、種別に応じて抽出した代表ワードを含むコンテンツ情報６００が生成される。
【００５７】
続く、Ｓ９１３からＳ９１７の処理は、コンテンツ情報６００のそれぞれを処理対象のコンテンツ情報６００として実行される繰り返し処理である。
【００５８】
Ｓ９１４において制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報６００の作成者の情報を読み出す。そして、Ｓ９１５において制御部１０１は、処理対象のコンテンツ情報６００の作成者と合致する情報を含む人物情報５００を特定する。
【００５９】
Ｓ９１６において制御部１０１は、特定した人物情報５００に、例えば、処理対象のコンテンツ情報６００の識別情報、内容、代表ワード、及びその代表ワードの特徴値の情報などを纏める。
【００６０】
そして、Ｓ９１３からＳ９１７の処理を繰り返すことで、制御部１０１は、人物管理情報８００を生成してよい。なお、処理の繰り返しにおいて、人物情報５００に既にコンテンツ情報６００から纏められた情報がある場合、制御部１０１は、Ｓ９１６では新たな人物情報５００を検索するのではなく、纏められた情報を含む人物情報５００を検索する。そして、制御部１０１は、続く、Ｓ９１６で、纏められた情報を含む人物情報５００にコンテンツ情報６００から追加で情報を登録してよい。Ｓ９１７においてコンテンツ情報６００のそれぞれを処理対象のコンテンツ情報６００として処理を実行し、人物管理情報８００を生成すると、本動作フローは終了してよい。
【００６１】
以上で述べた様に、図９の動作フローによれば、人材と、人材が過去に作成に関わったコンテンツから抽出した代表ワードとを関連付けた人物管理情報８００が生成される。人物管理情報８００には、人物管理情報８００と対応する人材が過去に作成に関わったコンテンツのそれぞれにおいて重要な単語であると推定された技術用語が登録されている。そのため、ユーザは、望む知識を有する人材を、人物管理情報８００を用いて探すことができる。
【００６２】
また、人物管理情報８００に登録される代表ワードの数は、コンテンツの種別毎に異なる。例えば、上述の実施形態では、作成に高い技術レベルが要求されるコンテンツほど多くの代表ワードが抽出される。従って、例えば、技術レベルの低い文書から多くの代表ワードを抽出し、人材のスキルと関係性の低い単語を抽出してしまい、人材の検索の際のノイズとなることを抑制できる。また、技術レベルの高い文書から多くの代表ワードを抽出することで、人材が保持するスキルについての多様で深い情報を得ることが可能である。
【００６３】
続いて、人物管理情報８００を用いた人材検索について例示する。人材の検索には、例えば、技術用語辞書２００のカテゴリ、同義語、及び関連ワードなどの情報が利用されてよい。以下、人材の検索の例を、図１０及び図１１を参照して例示する。
【００６４】
図１０は、実施形態に係る人材検索処理を例示する図である。例えば、ユーザが、或る技術に詳しい人材を検索しようと思った場合、その技術に関連するキーワードを検索のキーとして情報処理装置１００に入力してよい（図１０の（１））。情報処理装置１００の制御部１０１は、検索のキーが入力されると、検索キーとして入力されたキーワードで、技術用語辞書２００のキーワードを検索し、キーワードが属するカテゴリ（以下、関連カテゴリと呼ぶことがある）の情報を取得する（図１０の（２））。続いて、制御部１０１は、技術用語辞書２００のカテゴリの欄に、取得した関連カテゴリを有するキーワードを技術用語辞書２００から抽出し、対応情報１０００を生成する（図１０の（３））。図１０に示されるように、対応情報１０００には、関連カテゴリに属するキーワードが技術用語辞書２００から抽出されている。
【００６５】
また、制御部１０１は、検索のキーが入力されると、検索キーとして入力されたキーワードを代表ワードとして含む人物管理情報８００を抽出する（図１０の（４））。図１０では、人材Ａと人材Ｂの人物管理情報８００が抽出されており、人材Ａと人材Ｂは、検索キーとして入力されたキーワードを代表ワードとして含むコンテンツの作成に関わった人材である。また、更に、制御部１０１は、対応情報１０００において各カテゴリに対応付けられた複数のキーワードのそれぞれで、抽出された人物管理情報８００を検索し、検索にヒットした代表ワードの数をカウントする（図１０の（５））。例えば、検索にヒットした代表ワードの数の多い人物管理情報８００の人材の方が、ヒット数の少ない人物管理情報８００の人材をよりも、検索キーとして入力されたキーワードの関連技術分野についての幅広い知識を有していることが推定される。そのため、制御部１０１は、ヒット数の多い人物管理情報８００の人材を優先してユーザに提示してよい。
【００６６】
図１１は、制御部１０１が出力する検索結果を例示する図であり、ヒット数の多かった人材Ｂを、人材Ａよりも上位に優先して表示している。検索キーとして入力されたキーワードの関連技術分野についての幅広い知識を有している可能性の高い人材Ｂが優先して表示されるため、ユーザは所望のスキルを有する人材を効率良く探すことができる。
【００６７】
なお、図１０の例では、検索キーとして入力されたキーワードと関連するキーワードを、対応情報１０００を生成してカテゴリを用いて取得する例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、制御部１０１は、検索キーとして入力されたキーワードと対応する関連ワードを技術用語辞書２００から取得して代表ワードの検索に用い、ヒット数をカウントしてもよい。
【００６８】
また、図１０の（４）の例では、検索キーとして入力されたキーワードを代表ワードに含む人物管理情報８００を抽出する場合の例を説明しているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、図１０の（４）における検索キーとして入力されたキーワードによる人物管理情報８００の抽出を実行せずに、全ての人物管理情報８００にたいして図１０の（５）以降の処理を実行してもよい。この場合、抽出された人物管理情報８００は、検索キーとして入力されたキーワードを含んでいない可能性もあるが、検索キーのキーワードに関連する技術に詳しい人材を上位に優先して提示することが可能である。
【００６９】
また、図１０の例では、検索キーとして入力されたキーワードと関連するキーワードのヒット数に従って、検索結果の表示順を並べ替える例を説明している。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものでは無い。例えば、別の実施形態では、技術レベルの高い種別のコンテンツの情報をより多く含む人材をより優先してユーザに提示してもよい。即ち、制御部１０１は、例えば、論文と対応付けられたコンテンツ情報６００の情報を多く含む人物管理情報８００の人材を、説明書と対応付けられたコンテンツ情報６００の情報を多く含む人物管理情報８００の人材よりも優先して表示してよい。
【００７０】
図１２は、実施形態に係る人材検索処理の動作フローを例示する図である。制御部１０１は、例えば、検索キーとしてキーワードの入力を受け付けると、図１２の動作フローを開始してよい。
【００７１】
Ｓ１２０１において制御部１０１は、検索キーとして入力された検索キーワードを代表ワードとして含む人物管理情報８００を抽出する。Ｓ１２０２において制御部１０１は、検索キーとして入力された検索キーワードで技術用語辞書２００を検索し、キーワードに検索キーワードを含む技術用語辞書２００のエントリを取得する。
【００７２】
Ｓ１２０３において制御部１０１は、検索でヒットしたエントリの情報を用いて、検索キーワードと関連するキーワードである関連ワードを取得する。例えば、制御部１０１は、ヒットしたエントリに含まれる関連ワードを取得してよい。或いは、制御部１０１は、例えば、ヒットしたエントリのカテゴリを取得し、取得したカテゴリに属するキーワードを技術用語辞書２００から抽出して関連ワードとして用いてもよい。
【００７３】
Ｓ１２０４において制御部１０１は、抽出した人物管理情報８００のそれぞれの代表ワードに含まれる関連ワードの数をカウントする。そして、Ｓ１２０５において制御部１０１は、代表ワードとして関連ワードを含む数が多い方を優先した順序で、抽出した人物管理情報８００を並べ替える。
【００７４】
Ｓ１２０６において制御部１０１は、関連ワードを含む数が多い側から所定の数の人物管理情報８００を抽出し、人物管理情報８００と対応する人材をユーザに提示してよい。例えば、制御部１０１は、関連キーワードを含む数が多い人物管理情報８００から順に並べて、図１１に示す様に人物管理情報８００と対応する人材の情報を、情報処理装置１００が備える表示部１０３の表示画面に表示してよい。なお、実施形態は、これに限定されるものでは無く、例えば、別の実施形態では、技術レベルの高い種別のコンテンツの情報をより多く含む人物管理情報８００の人材をより優先してユーザに提示してもよい。
【００７５】
以上で述べた様に、図１２の動作フローによれば、人材が作成に関わったコンテンツに基づいて、人材の情報をユーザに提示することができる。
【００７６】
以上において、実施形態を例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の動作フローは例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。可能な場合には、動作フローは、処理の順番を変更して実行されてもよく、別に更なる処理を含んでもよく、又は、一部の処理が省略されてもよい。例えば、図１２の動作フローにおいて、ユーザが検索キーワードを含む技術文書を作成してないとしても、その関連技術分野に詳しい人材を検索したい場合には、Ｓ１２０１の処理は実行されなくてもよい。この場合、制御部１０１は、代わりに全ての人物管理情報８００を対象に、Ｓ１２０２以降の処理を実行してよい。
【００７７】
また、図９の動作フローでは、それぞれのコンテンツから代表ワードを抽出し、コンテンツ情報６００を生成した後で、コンテンツ情報６００を人物情報５００と対応付ける例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では制御部１０１は、先にコンテンツ情報４００を人物情報５００と対応付けた後で、それぞれのコンテンツから代表ワードを抽出して、人物管理情報８００を生成してもよい。
【００７８】
また、上述の例ではＳ９１１で、制御部１０１は、種別に応じた抽出規則で代表ワードを抽出する場合を例示している。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、Ｓ９１１で所定の数の代表ワードを抽出しておき、Ｓ１２０２の処理で検索対象とする各コンテンツ毎の代表ワードの数を、抽出規則情報７００に従って制限してもよい。
【００７９】
また、上述の実施形態では、コンテンツが技術文書である場合を例に説明を行っているが、実施形態はこれに限定されるものではなく、コンテンツは技術文書以外の文書を含んでもよい。また、上述の実施形態において、技術用語辞書２００に等価（同義語）が登録されている場合には、技術用語辞書２００のエントリのキーワードを用いて処理を実行する際に、同義語についてもキーワードと同様に処理を実行してよい。また、クライアント‐サーバシステムなどにより、上述の処理は、複数の装置で分担して実行されてもよい。
【００８０】
また更に、上述の実施形態では、図９のＳ９１３からＳ９１７の処理において、コンテンツ情報６００毎に処理を繰り返す例を述べているが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、別の実施形態では、人物情報５００毎に処理を繰り返し、人物情報５００と対応するコンテンツ情報６００を纏めてもよい。
【００８１】
図１３は、別の実施形態における人物情報５００毎に処理を繰り返し、人物情報５００と対応するコンテンツ情報６００を纏める処理を例示する図である。図１３の処理は、図９のＳ９１３からＳ９１７の処理の代わりに実行されてよい。
【００８２】
Ｓ１３０１からＳ１３０５の処理は、人物情報５００毎に実行される繰り返し処理である。Ｓ１３０１において制御部１０１は、人物情報５００を記憶部１０２から１つ読み出して、人物情報５００を取得する。Ｓ１３０２において制御部１０１は、コンテンツ情報６００の作成者の情報を参照し、取得した人物情報５００と合致する作成者の情報を含むコンテンツ情報６００を取得する。
【００８３】
Ｓ１３０３において制御部１０１は、人物情報５００に、例えば、合致した作成者の情報を含むコンテンツ情報６００の識別情報、内容、代表ワード、及びその代表ワードの特徴値の情報などを纏める。なお、複数のコンテンツ情報６００が合致した場合には、合致した複数のコンテンツ情報６００の情報が人物情報５００に纏められてよい。この処理により、制御部１０１は、人物管理情報８００を生成してよい。それぞれを人物情報５００について処理を実行し、人物管理情報８００を生成すると、本動作フローは終了してよい。
【００８４】
以上の図１３で例示したように、別の実施形態では、人物情報５００毎に処理を繰り返し、人物情報５００と対応するコンテンツ情報６００を纏めてもよい。
【００８５】
上述の実施形態において、Ｓ９１５、Ｓ１３０１、及びＳ１３０２の処理では制御部１０１は、例えば、取得部１１１として動作する。また、Ｓ９１１の処理では制御部１０１は、例えば、抽出部１１３として動作する。Ｓ９１６及びＳ１３０３の処理では制御部１０１は、例えば、生成部１１４として動作する。
【００８６】
図１４は、実施形態に係る情報処理装置１００を実現するためのコンピュータ１４００のハードウェア構成を例示する図である。図１４の情報処理装置１００を実現するためのハードウェア構成は、例えば、プロセッサ１４０１、メモリ１４０２、記憶装置１４０３、読取装置１４０４、通信インタフェース１４０６、入出力インタフェース１４０７、及び表示装置１４１１を備える。なお、プロセッサ１４０１、メモリ１４０２、記憶装置１４０３、読取装置１４０４、通信インタフェース１４０６、入出力インタフェース１４０７は、例えば、バス１４０８を介して互いに接続されている。
【００８７】
プロセッサ１４０１は、例えば、シングルプロセッサであっても、マルチプロセッサやマルチコアであってもよい。プロセッサ１４０１は、メモリ１４０２を利用して例えば上述の動作フローの手順を記述した情報生成プログラムを実行することにより、上述した各部の一部または全部の機能を提供する。情報処理装置１００のプロセッサ１４０１は、例えば、記憶装置１４０３に格納されているプログラムを読み出して実行することで、取得部１１１、抽出部１１３、及び生成部１１４として動作する。
【００８８】
メモリ１４０２は、例えば半導体メモリであり、ＲＡＭ領域及びＲＯＭ領域を含んでいてよい。なお、ＲＡＭは、Random Access Memoryの略称である。また、ＲＯＭは、Read Only Memoryの略称である。記憶装置１４０３は、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、又は外部記憶装置である。情報処理装置１００の記憶装置１４０３には、例えば、技術用語辞書２００、コンテンツ情報４００，６００、人物情報５００、抽出規則情報７００、人物管理情報８００、及び対応情報１０００が格納されている。
【００８９】
読取装置１４０４は、プロセッサ１４０１の指示に従って着脱可能記憶媒体１４０５にアクセスする。着脱可能記憶媒体１４０５は、例えば、半導体デバイス（ＵＳＢメモリ等）、磁気的作用により情報が入出力される媒体（磁気ディスク等）、光学的作用により情報が入出力される媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）などにより実現される。なお、ＵＳＢは、Universal Serial Busの略称である。ＣＤは、Compact Discの略称である。ＤＶＤは、Digital Versatile Diskの略称である。上述の記憶部１０２は、例えば、メモリ１４０２、記憶装置１４０３、及び着脱可能記憶媒体１４０５を含んでいる。
【００９０】
通信インタフェース１４０６は、プロセッサ１４０１の指示に従ってネットワークを介してデータを送受信する。入出力インタフェース１４０７は、例えば、入力装置及び出力装置との間のインタフェースであってよい。入力装置は、例えばユーザからの指示を受け付けるキーボードやマウスなどのデバイスである。出力装置は、例えば、ディスプレーなどの表示装置、及び、スピーカなどの音声装置である。図１４の例では、入出力インタフェース１４０７には、表示装置１４１１が接続されている。表示装置１４１１は、例えば、上述の表示部１０３の一例である。
【００９１】
実施形態に係る各プログラムは、例えば、下記の形態で情報処理装置１００に提供される。
（１）記憶装置１４０３に予めインストールされている。
（２）着脱可能記憶媒体１４０５により提供される。
（３）プログラムサーバなどのサーバから提供される。 
【００９２】
なお、図１４を参照して述べた情報処理装置１００を実現するためのコンピュータ１４００のハードウェア構成は、例示であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上述の各部の一部または全部の機能がＦＰＧＡ及びＳｏＣなどによるハードウェアとして実装されてもよい。なお、ＦＰＧＡは、Field Programmable Gate Arrayの略称である。ＳｏＣは、System-on-a-chipの略称である。
【００９３】
以上において、いくつかの実施形態が説明される。しかしながら、実施形態は上記の実施形態に限定されるものではなく、上述の実施形態の各種変形形態及び代替形態を包含するものとして理解されるべきである。例えば、各種実施形態は、その趣旨及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できることが理解されよう。また、前述した実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより、種々の実施形態が実施され得ることが理解されよう。更には、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除して又は置換して、或いは実施形態に示される構成要素にいくつかの構成要素を追加して種々の実施形態が実施され得ることが当業者には理解されよう。
【符号の説明】
【００９４】
１００      情報処理装置
１０１      制御部
１０２      記憶部
１０３      表示部
１１１      取得部
１１３      抽出部
１１４      生成部
１４００    コンピュータ
１４０１    プロセッサ
１４０２    メモリ
１４０３    記憶装置
１４０４    読取装置
１４０５    着脱可能記憶媒体
１４０６    通信インタフェース
１４０７    入出力インタフェース
１４０８    バス
１４１１    表示装置
【図１】
2018206135.tif 000003
【図２】
2018206135.tif 000004
【図３】
2018206135.tif 000005
【図４】
2018206135.tif 000006
【図５】
2018206135.tif 000007
【図６】
2018206135.tif 000008
【図７】
2018206135.tif 000009
【図８】
2018206135.tif 000010
【図９】
2018206135.tif 000011
【図１０】
2018206135.tif 000012
【図１１】
2018206135.tif 000013
【図１２】
2018206135.tif 000014
【図１３】
2018206135.tif 000015
【図１４】
2018206135.tif 000016