(57)【要約】【課題】  マクロ分析を考慮したミクロ分析を可能とする。【解決手段】  分類手段５は、文書データが与えられると、主体特定ワードに基づき、主体別微視的観点群または巨視的観点群に分類する。類似度別群代表キーワード決定手段８は、類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する。主体別微視的観点群代表キーワード決定手段７は主体別微視的観点群代表キーワードを決定する。類似度判断手段９は、これらの代表キーワードから類似度を判断する。生成手段１０は、前記類似度から抽出する組み合わせを決定し、抽出された主体別微視的観点群の文書特定データおよび類似度別群の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に並べた関連表示データを生成する。【選択図】  図１
2011227742.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
主体を特定するための主体特定ワードを１または２以上記憶する主体特定ワード記憶手段、
本文および作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データの本文に前記１または２以上の主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記本文に前記１または２以上の主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎別に主体別微視的観点群に分類し、前記本文に、主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、
前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、
前記巨視的観点群に属する文書の本文におけるワード出現度に基づいて、文書毎に、文書別キーワードを１または２以上決定し、各文書別キーワードが合致する文書を類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを１または２以上決定する類似度別群代表キーワード決定手段、
操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、当該主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群に属する文書の本文における出現度に基づいて、当該主体別微視的観点群の主体別微視的観点群代表キーワードを１または２以上決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、
前記各主体別微視的観点群代表キーワードと、前記各類似度別群文書別キーワードとの合致度から主体別微視的観点群と類似度別群との類似度を判断する類似度判断手段、
前記主体別微視的観点群と類似度別群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段、
を備えた対比表示データ生成装置。
【請求項２】
主体を特定するための主体特定ワードを記憶する主体特定ワード記憶手段、
作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、
前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、
前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する類似度別群代表キーワード決定手段、
操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、
前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断する類似度判断手段、
前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段、
を備えた対比表示データ生成装置。
【請求項３】
請求項２の対比表示データ生成装置において、
前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段は、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードについても、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを１または２以上決定し、
前記生成手段は、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群のうち、前記所定の閾値よりも高い組み合わせとなる主体別微視的観点群についても、前記同じ時間軸上に関連表示すること、
を特徴とする対比表示データ生成装置。
【請求項４】
コンピュータを以下の手段として機能させるための対比表示データ生成プログラム。
主体を特定するための主体特定ワードを記憶する主体特定ワード記憶手段、
作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、
前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、
前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する類似度別群代表キーワード決定手段、
操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、
前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断する類似度判断手段、
前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段。
【請求項５】
コンピュータに主体を特定するための主体特定ワードを記憶しておき、前記コンピュータが、下記ステップを実行する対比表示データ生成方法。
作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類し、分類結果を記憶するステップ、
前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定するステップ、
操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定するステップ、
前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断するステップ、
前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成するステップ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、対比表示データ生成装置に関し、特に、マクロ分析およびミクロ分析の相互利用に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、様々な関係への言及を含む可能性のあるニュース、ブログ、業界レポート、業界紙（誌）等の様々な形態のテキストから、データマイニングによって時系列的な関係やイベントを抽出するためのエンティティ関係マイニング装置が開示されている。
【０００３】
かかる装置により、着目する企業と直接関わりのある業界・分野内の他企業動向等のいわゆるミクロ環境を分析することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2005-182528号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記特許文献１においては、企業の戦略策定に大きな影響を及ぼす、法的規制・金利動向・環境問題など、いわゆるマクロ環境を考慮した分析は困難であるという問題があった。
【０００６】
この発明は、上記の問題点を解決して、マクロ分析とミクロ分析を関連づけて提示できる対比表示データ生成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
(1)本発明にかかる対比表示データ生成装置は、Ａ）主体を特定するための主体特定ワードを１または２以上記憶する主体特定ワード記憶手段、Ｂ）本文および作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データの本文に前記１または２以上の主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記本文に前記１または２以上の主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎別に主体別微視的観点群に分類し、前記本文に、主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、Ｃ）前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、Ｄ）前記巨視的観点群に属する文書の本文におけるワード出現度に基づいて、文書毎に、文書別キーワードを１または２以上決定し、各文書別キーワードが合致する文書を類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを１または２以上決定する類似度別群代表キーワード決定手段、Ｅ）操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、当該主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群に属する文書の本文における出現度に基づいて、当該主体別微視的観点群の主体別微視的観点群代表キーワードを１または２以上決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、Ｆ）前記各主体別微視的観点群代表キーワードと、前記各類似度別群文書別キーワードとの合致度から主体別微視的観点群と類似度別群との類似度を判断する類似度判断手段、Ｇ）前記主体別微視的観点群と類似度別群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段を備えている。
【０００８】
したがって、主体別微視的観点群に属する文書特定データと、主体別微視的観点群に属する文書特定データを同じ時間軸に並べた対比データを生成することができる。
【０００９】
(2)本発明にかかる対比表示データ生成装置は、Ａ）主体を特定するための主体特定ワードを記憶する主体特定ワード記憶手段、Ｂ）作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、Ｃ）前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、Ｄ）前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する類似度別群代表キーワード決定手段、Ｅ）操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、Ｆ）前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断する類似度判断手段、Ｇ）前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段を備えている。
【００１０】
したがって、主体別微視的観点群に属する文書特定データと、主体別微視的観点群に属する文書特定データを同じ時間軸に並べた対比データを生成することができる。
【００１１】
(3)本発明にかかる対比表示データ生成装置においては、前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段は、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードについても、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定し、前記生成手段は、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群のうち、前記所定の閾値よりも高い組み合わせとなる主体別微視的観点群についても、前記同じ時間軸上に関連表示する。
【００１２】
したがって、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群についても、関連表示することができる。これにより、操作者がかかる主体別微視的観点群についても主体別微視的分析を踏まえた巨視的観点分析が可能となる。
【００１３】
(4)本発明にかかる対比表示データ生成プログラムは、コンピュータを以下の手段として機能させるための対比表示データ生成プログラムである。Ａ）主体を特定するための主体特定ワードを記憶する主体特定ワード記憶手段、Ｂ）作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類手段、Ｃ）前記分類結果を記憶する分類結果記憶手段、Ｄ）前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する類似度別群代表キーワード決定手段、Ｅ）操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定する主体別微視的観点群代表キーワード決定手段、Ｆ）前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断する類似度判断手段、Ｇ）前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する生成手段。
【００１４】
したがって、主体別微視的観点群に属する文書特定データと、主体別微視的観点群に属する文書特定データを同じ時間軸に並べた対比データを生成することができる。
【００１５】
(5)本発明にかかる対比表示データ生成方法は、コンピュータに主体を特定するための主体特定ワードを記憶しておき、前記コンピュータが、下記ステップを実行する。Ａ）作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データについて前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する分類し、分類結果を記憶するステップ、Ｂ）前記巨視的観点群に属する文書について、文書毎に、文書別キーワードを決定し、決定した各文書別キーワードに基づいて類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定するステップ、Ｃ）操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定するステップ、Ｄ）前記主体別微視的観点群代表キーワード決定手段が決定した前記主体別微視的観点群別の代表キーワードと、前記各類似度別群のキーワードとの類似度を判断するステップ、Ｅ）前記類似度判断手段が判断した前記主体別微視的観点群と類似度別群群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成するステップ。
【００１６】
したがって、主体別微視的観点群に属する文書特定データと、主体別微視的観点群に属する文書特定データを同じ時間軸に並べた対比データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】対比表示データ生成表示装置１の機能ブロック図である。
【図２】対比表示データ生成表示装置１を、ＣＰＵを用いて実現したハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】文書記憶部２６dに記憶される文書のデータ構造を示す図である。
【図４】メインプログラム２６mのフローチャートを示す図である。
【図５】図４のステップＳ３の詳細フローチャートである。
【図６】分類結果のデータ構造を示す図である。
【図７】群別代表ワードを示す図である。
【図８】図４のステップＳ５の詳細フローチャートである。
【図９】群間関連結果を示す図である。
【図１０】対比表示データの表示例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明における実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１９】
（１. 機能ブロック図）
図１に、本発明の１実施形態にかかる対比表示データ生成表示装置１の機能ブロック図を示す。
【００２０】
対比表示データ生成表示装置１は、文書記憶手段３、主体特定ワード記憶手段４、分類手段５、分類結果記憶手段６、類似度別群代表キーワード決定手段８、主体別微視的観点群代表キーワード決定手段７、類似度判断手段９、生成手段１０、表示手段１１を備えている。
【００２１】
文書記憶手段３は、本文と作成時期データが対応づけられた文書データを複数記憶する。主体特定ワード記憶手段４は、主体を特定するための主体特定ワード１または２以上を記憶する。分類手段５は、文書記憶手段３から、本文と作成時期データが対応づけられた文書データが与えられると、各文書データの本文に前記主体特定ワード記憶手段４に記憶された前記１または２以上の主体特定ワードが存在するか否か判断し、前記主体特定ワードが存在する場合には前記主体特定ワードで特定される主体毎に主体別微視的観点群に分類し、前記主体特定ワードが存在しない場合には巨視的観点群に分類する。分類結果記憶手段６は、前記分類結果を記憶する。
【００２２】
類似度別群代表キーワード決定手段８は、前記巨視的観点群に属する文書について、各文書の本文におけるワード出現度に基づいて、文書毎に、文書別キーワードを１または２以上決定し、各文書別キーワードが合致する文書を類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを１または２以上決定する。主体別微視的観点群代表キーワード決定手段７は、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワードについて、当該主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群に属する文書における出現度に基づいて、当該主体別微視的観点群の主体別微視的観点群代表キーワードを１または２以上決定する。類似度判断手段９は、前記各主体別微視的観点群代表キーワードと、前記各類似度別群文書別キーワードとの合致度から主体別微視的観点群と類似度別群との類似度を判断する。生成手段１０は、前記主体別微視的観点群と類似度別群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する。表示手段１１は生成された関連表示データを表示する。
【００２３】
このように、本実施形態においては、以下の1)〜5)の処理をしているので、主体別微視的観点群に属する文書と、主体別微視的観点群に属する文書を同じ時間軸に並べた対比データを生成することができる。1)各文書データの本文に前記主体特定ワードが存在するか否か判断し、主体別微視的観点群と巨視的観点群に分類する。2)この巨視的観点群に属する文書について、各文書におけるワード出現度に基づいて、類似度別群に分類するとともに、各類似度別群における類似度別群代表キーワードを決定する。3)主体別微視的観点群に属する文書における出現度に基づいて、当該主体別微視的観点群の主体別微視的観点群代表キーワードを決定する。4)前記各主体別微視的観点群代表キーワードと、前記各類似度別群文書別キーワードとの合致度から主体別微視的観点群と類似度別群との類似度を判断する。5)前記主体別微視的観点群と類似度別群との類似度が所定の閾値よりも高い組み合わせを抽出し、抽出された主体別微視的観点群に属する文書データの文書特定データおよび類似度別群に属する文書の文書データ特定データを群毎に、同じ時間軸上に前記作成時期の時系列順に並べた関連表示データを生成する。
【００２４】
（２. ハードウェア構成）
図１に示す対比表示データ生成表示装置１のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。同図は、対比表示データ生成表示装置１を、ＣＰＵを用いて構成したハードウェア構成の一例である。
【００２５】
対比表示データ生成表示装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、入力デバイス２８（マウス２８ａ，キーボード２８ｂ）、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。
【００２６】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム２６ｏ（以下ＯＳと略す）、メインプログラム２６mが記憶されており、各種のデータが記憶される。本実施形態においては、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）２６ｏとして、LINUX（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。
【００２７】
なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。
【００２８】
本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。
【００２９】
ハードディスク２６に記憶される各種データのデータ構造について説明する。文書記憶部２６dには、図３に示すような文書が記憶されている。各文書は、文書ＩＤ３０１、日時３０２、本文３０３を有する。文書ＩＤ３０１は、文書を一意に特定するための識別子である。日時３０２は、当該文書の作成日時である。本文３０３は、当該文書の内容を表すテキストデータである。例えば文書ＩＤ「Ｄ００１」の文書は、作成日時が「２００３／０３／３０  ０１６：４３：００」、本文が「X社が携帯向け製品○○を発表…」であることを表している。
【００３０】
企業名抽出辞書２６kには、ミクロ分析の対象とする企業名が複数記憶されている。本実施形態においては、企業名として、「Ｘ社」「Ａ社」「Ｂ社」「Ｃ社」「Ｄ社」の５つを記憶した。マクロ分類所属決定辞書２６mdには、後述するミクロ分析対象とされなかった文書について、各文書の本文の記述されたテキストデータに基づいて、マクロ分析の細分類カテゴリーのいずれに属するかを決定するための分類データが記憶されている。本実施形態においては、各文書について代表キーワードを決定して、この代表キーワードについて、概念辞書を用いて、マクロ環境分析における分類軸である「政治」・「経済」・「社会」・「技術」の４つのカテゴリのいずれに属するかを決定するようにした。概念辞書としては、たとえば、WordNet（商標）（http://wordnet.princeton.edu/）を採用すればよい。
【００３１】
分類結果記憶部２６r、群別代表ワード記憶部２６g、群間関連記憶部２６gkに記憶されるデータのデータ構造については、後述する。
【００３２】
（３．メインプログラムによる処理)
メインプログラム２６mに基づく処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
ＣＰＵ２３は文書分類処理を行う（図４ステップＳ１）。文書分類処理の詳細フローチャートを図５に示す。以下、分類対象として図３に示す文書を分類する場合を例として説明する。
【００３４】
ＣＰＵ２３は対象文書番号nを初期化する（ステップＳ１１）。ＣＰＵ２３は、対象文書番号n番目の文書が企業名を含むか否か判断する（ステップＳ１３）。この場合、n＝１であるので、ＣＰＵ２３は、１番目の文書ＩＤ「Ｄ００１」について、本文に企業名を含むか否かを判断する。この場合、企業名抽出辞書２６kには、既に説明したように、企業名として、「Ｘ社」「Ａ社」「Ｂ社」「Ｃ社」「Ｄ社」が記憶されている。したがって、ＣＰＵ２３は、文書ＩＤ「Ｄ００１」について、本文に企業名を含むと判断して、文書ＩＤ「Ｄ００１」について、分類軸ラベルを「Ｘ社」、種別「企業」とする。
【００３５】
ＣＰＵ２３は、ステップＳ１５で決定した文書ＩＤ「Ｄ００１」について、分類軸ラベル「Ｘ社」、種別「企業」を分類結果として分類結果記憶部に記憶する（ステップＳ１９）。ＣＰＵ２３は、全て終了したか否か判断する（図５ステップＳ２１）。この場合、終了していないので、対象文書番号nをインクリメントする。
【００３６】
ＣＰＵ２３は、対象文書番号n番目の文書が企業名を含むか否か判断する（ステップＳ１３）。この場合、n＝２であるので、ＣＰＵ２３は、２番目の文書ＩＤ「Ｄ００２」について、本文に企業名を含むか否かを判断する。この場合、ＣＰＵ２３は、文書ＩＤ「Ｄ００２」について、本文に企業名を含むと判断して、文書ＩＤ「Ｄ００２」について、分類軸ラベルを「Ｘ社」、種別「企業」とする。
【００３７】
ＣＰＵ２３は、ステップＳ１５で決定した文書ＩＤ「Ｄ００２」について、分類軸ラベル「Ｘ社」、種別「企業」を分類結果として分類結果記憶部に記憶する（ステップＳ１９）。
【００３８】
以下、ステップＳ２３からステップＳ１３の処理を繰り返す。そして、ステップＳ２３にて、nをインクリメントした結果、n＝１１となると、ステップＳ１３にて、１１番目の文書ＩＤ「Ｄ０１１」についての判断がなされる。この場合、本文に企業名を含まないので、ステップＳ１７に進み、文書ＩＤ「Ｄ０１１」について、代表キーワードを重要語として抽出すると共に、マクロ分析のカテゴリ決定処理を行う（ステップＳ１７）。代表キーワードの決定処理は、本文のテキストから重要語を抽出すればよい。重要語は、形態素解析エンジン等を用いて、本文のテキストからキーワードを抽出し、最も頻度の大きなキーワードを選択すればよい。また、テキストの構造を解析し、タイトルや本文の一行目のように、重要語が含まれる可能性の高い箇所のキーワードには重みを付けるようにしてもよい。その他、一般的なtf-idf法などを採用してもよい。
【００３９】
ここでは、代表キーワードとして、「携帯サイト規制法」が特定される。なお、かかる代表キーワードは概念辞書により、分類軸「政治」に該当すると判断されたものとする。
【００４０】
ＣＰＵ２３は、ステップＳ１７で決定した文書ＩＤ「Ｄ０１１」について、分類軸ラベル「携帯サイト規制法」、種別「政治」を分類結果として分類結果記憶部に記憶する（ステップＳ１９）。
【００４１】
以下、全ての文書について、ステップＳ１３〜ステップＳ１９の処理を行った場合には、文書分類処理を終了する。
【００４２】
図６に、分類結果記憶部２６rに記憶された分類結果を示す。この実施形態では、ＣＰＵ２３は、分類結果記憶部２６rに記憶する際に、分類軸ラベルの値が既に存在する場合には、同じ分類群ＩＤを付与して記憶するようにしている。
【００４３】
つぎに、ＣＰＵ２３は、群別代表ワード決定処理を行う（図４ステップＳ３）。群別代表ワードは、同じ群に属する全ての文書について形態素解析を行い、当該群に属する文書が有する全キーワードから、tf-idf法等により、評価値が閾値を超えたワードを、１または２以上、決定すればよい。本実施形態においては、図７に示すような群別代表ワードが生成されたものとする。
【００４４】
つぎに、ＣＰＵ２３は関連度決定処理を行う（図４ステップＳ５）。関連度決定処理の詳細フローチャートを図８に示す。ＣＰＵ２３は、分類群の一覧を取得する（ステップＳ３１）。ＣＰＵ２３は対象群番号mを初期化する（ステップＳ３３）。ＣＰＵ２３は、対象群番号m番目の群について、類似する他の群を抽出する（ステップＳ３５）。この場合、m＝１であるので、ＣＰＵ２３は、１番目の分類群ＩＤ「Ｇ００１」のキーワード「Ｘ社」、「携帯」、「製品○○」を読み出して、他の群におけるキーワードとの類似度を判断する。これにより、分類群ＩＤ「Ｇ００１」と「Ｇ００２」、「Ｇ００３」・・・・の群間類似度が得られる。
【００４５】
ＣＰＵ２３は、結果を、群間関連記憶部２６gkに記憶する（ステップＳ３７）。かかる処理を全ての群について行うことにより、群間の関連度が得られる。なお、分類群ＩＤ「Ｇ００１」を軸にして、他の分類群との関連度を演算しているので、既に関連度を求めた場合がある。その場合には計算を省略すればよい。
【００４６】
図９に、群間関連記憶部２６gkに記憶された結果を示す。この場合、分類群Ｇ００１が分類群Ｇ００２と，分類群Ｇ００１が分類群Ｇ００３と、分類群Ｇ００１が分類群Ｇ００４と類似しており、また、分類群Ｇ００４が分類群Ｇ００５と類似しているとの関連結果が得られている。
【００４７】
ＣＰＵ２３は、得られた群間関連度を表示する表示データを生成して、モニタ３０に表示する（図４ステップＳ７）。本実施形態においては、図１０に示すように、ミクロ分析結果とマクロ分析結果を同じ時間軸上に、群毎に分類して各文書の作成日時が対比できるように、表示する表示データを生成するようにした。具体的には、ミクロ分析結果表示領域５１０には、分類軸種別「企業」の分類群「Ｇ００１」，「Ｇ００２」、「Ｇ００３」がそれぞれ配置されている。各分類群は、当該分類群に属する文書を特定する文書ＩＤが時系列順に並べてられている。たとえば、分類群「Ｇ００１」は、文書Ｄ００１，Ｄ００２、Ｄ００３がそれぞれ、２００３年、２００５年、２００７年の文書であることがわかるように表示されている。
【００４８】
また、マクロ分析結果表示領域５２０には、分類軸種別「政治」Ｇ００４，Ｇ００５が表示される。分類群ＩＤ「Ｇ００４」，「Ｇ００５」の群には、当該分類群に属する文書を特定する文書ＩＤが時系列順に並べてられている。たとえば、分類群「Ｇ００４」は、文書Ｄ０１１，Ｄ０１２がそれぞれ、２００５年、２００９年の文書であることがわかるように表示されている。
【００４９】
したがって、操作者は、かかる表示を参考に、マクロ経済分析結果を参照したミクロ経済分析が可能となる。これにより、ビジネス環境分析、特に、ニュース記事や業界レポートなどのテキストを元に企業を取り巻く外部環境を分析し、マーケティング活動、あるいは戦略立案・策定を支援するビジネス分析環境装置およびその方法を提供することができる。
【００５０】
なお、この場合、分類群Ｇ００１と関連する分類群Ｇ００２、Ｇ００３、Ｇ００４だけでなく、かかる分類群Ｇ００４と類似する分類群Ｇ００５も表示されている。したがって、操作者が想定していなかった分析が可能となる。
【００５１】
なお、この場合、マクロ分析結果表示領域５２０の「経済」、「社会」、「技術」には、該当する分類群が存在しないので、これらは空欄である。
【００５２】
（４.他の実施形態）
本実施形態においては、対比データ生成表示装置として構成したが、生成装置として把握することもできる。また、文書データについては、別のコンピュータから取得するようにしてもよい。
【００５３】
本実施形態においては、マクロデータをさらに４つのカテゴリー（政治、経済、社会、技術）に分かる場合について説明したが、カテゴリー数については任意としてもよい。
【００５４】
本実施形態においては、企業名抽出辞書２６kに記憶された企業について、全て、表示対象とするようにしたが、表示対象についてはさらに操作者から指定させるようにしてもよいし、また、表示対象を予め定めておいてもよい。
【００５５】
さらに、対比表示データ生成表示装置が、類似する企業を候補として選択するようにしてもよい。選択手法としては、予め定められた主体について操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードについても、前記各主体別微視的観点群に属する文書について、主体別微視的観点群別に代表キーワードを決定する。そして、操作者の指定した、または抽出対象として予め定められた主体特定ワード以外の主体特定ワードで特定される主体別微視的観点群のうち、前記所定の閾値よりも高い組み合わせとなる主体別微視的観点群についても、前記同じ時間軸上に関連表示するようにすればよい。これにより、操作者が所望する企業以外についても、ミクロ分析結果表示領域５１０、マクロ分析結果表示領域５２０に対応させて表示することができる。
【００５６】
具体的には、操作者は、「Ｘ社」「Ａ社」「Ｂ社」についてミクロ分析対象として特定したとして、これらと関係するマクロ分析対象のデータと高い創刊を有するのが、「Ｃ社」「Ｄ社」である場合に、かかる「Ｃ社」「Ｄ社」のミクロ分析結果をあわせて表示することができる。
【００５７】
なお、上記実施形態においては、各群に属する全文書から群別代表ワードを決定し、各群別代表ワードの出現頻度に基づいてベクトルを生成し、それらの内積値を文書間の類似度と定義し、類似度の高いものを取得するようにした。しかしこれに限定されず、各群に属する全ての文書の本文テキストを連結したものを群別の種文書として、群別種文書間で類似度を判断するようにしてもよい。
【００５８】
上記実施形態においては、図１に示す機能を実現するために、ＣＰＵ２３を用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部もしくは全てを、ロジック回路などのハードウェアによって実現してもよい。なお、プログラムの一部の処理を、オペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【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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【図９】
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【図１０】
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