(57)【要約】【課題】不採用の実験データが無駄にならないようにする。研究者或いは研究機関の適正な評価を行うことができるようにする。製薬会社が特定種類の評価を容易に行えるようにする。【解決手段】実験の方法を表す方法データと実験の結果を表す実験結果データを含んだデータである実験データを入力し、入力された実験データを記憶装置に格納する。記憶装置に格納されている実験データに基づく情報である実験管理情報を、評価を行う者が用いる情報処理端末である評価端末に提供する。記憶装置には、複数の研究機関で発行された複数の実験データが一元的に格納され、複数の実験データは、所定のイベントに不採用の実験データを含む。【選択図】図１
2011150387.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実験の方法を表す方法データと実験の結果を表す実験結果データを含んだデータである実験データを入力する入力手段と、
入力された実験データを記憶装置に格納する格納手段と、
前記記憶装置に格納されている実験データに基づく情報である実験管理情報を、評価を行う者が用いる情報処理端末である評価端末に提供する提供手段と
を有し、
前記記憶装置には、複数の研究機関で発行された複数の実験データが一元的に格納され、
前記複数の実験データは、所定のイベントに不採用の実験データを含む、
実験データ管理装置。
【請求項２】
請求項１記載の装置であって、
前記格納手段は、前記実験データが有する前記実験方法データ及び前記実験結果データのうちの前記実験結果データを解析することにより、その実験データが属する分野を決定し、その実験データとその分野とを対応付けて管理する、
実験データ管理装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置であって、
前記格納手段は、前記実験結果データの解析において、以下の処理（ａ）乃至（ｃ）を実行し、
（ａ）前記実験結果データから、特徴的な単語と実験の結果を表すのに特有の構文とを有する表現である普遍的頻出パターンを特定する、
（ｂ）前記実験結果データから、特徴的な単語を抽出する、
（ｃ）抽出された単語が前記普遍的頻出パターンから抽出されたか否か、及び／又は、抽出された単語が表現におけるどの位置から抽出されたかを基に、単語の重みを決定する、
前記格納手段は、前記（ｃ）で決定された単語毎の重みと、予め定義されている分野との類似度、及び／又は、前記（ｃ）で決定された単語毎の重みと、他の実験データが属する分野との類似度を基に、前記実験データが属する分野を決定する、
実験データ管理装置。
【請求項４】
請求項３記載の装置であって、
前記提供手段によって提供される実験管理情報は、分野別又は前記評価を行う者から指定された分野の、単語毎の重みを表す情報である、
実験データ管理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の装置であって、
前記格納手段は、入力された複数の実験データの所定の項目毎の集計結果を表す評価情報を管理し、
前記実験管理情報は、前記評価情報又はそれに基づく情報である、
実験データ管理装置。
【請求項６】
コンピュータが、実験の方法を表す方法データと実験の結果を表す実験結果データを含んだデータである実験データを入力するステップと
コンピュータが、入力された実験データを記憶装置に格納するステップと、
コンピュータが、前記記憶装置に格納されている実験データに基づく情報である実験管理情報を、評価を行う者が用いる情報処理端末である評価端末に提供するステップと
を有し、
前記記憶装置には、複数の研究機関で発行された複数の実験データが一元的に格納され、
前記複数の実験データは、所定のイベントに不採用の実験データを含む、
実験データ管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いたデータ管理に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ管理技術の一つとして、特許文献１に開示の学術文書管理技術がある。特許文献１の技術によれば、学術文書としての論文とともに、その論文で利用された研究用の素材に関するデータが付帯データとして管理される。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−８６５３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
データの種類の一つとして、実験データがある。実験データは、実験結果を表す文書データであり、典型的には、実験の方法や結果を表した論文データである。以下、医学及び／又は分子生物学（以下、医学／分子生物学）の実験を例に採る。
【０００５】
医学／分子生物学の世界では、一般に、研究機関にいる研究者によって実験が行われ、その実験の方法や結果を表した実験データ（典型的には論文）が作成される。作成された複数の実験データのうちの一部の実験データが、評価機関に投稿される。評価機関において、投稿された実験データを基に、研究の成果が評価される。その評価の結果が、研究機関に提供される研究費の額に影響する。
【０００６】
このような現状では、研究者及び評価機関の両方にとって問題がある。
【０００７】
研究者にとっての問題は次の通りである。
【０００８】
投稿に採用された実験データは研究評価の対象となるが、不採用の実験データは評価の対象にならず無駄になってしまっているという問題がある。
【０００９】
また、投稿された実験データだけを基に評価が行われているため、投稿されなかった実験データに基づく評価はなされない。これは、研究のインセンティブを損なってしまう原因にもなり得る。
【００１０】
評価機関にとっての問題は次の通りである。
【００１１】
すなわち、研究評価方法が最適なのかがわからないという問題がある。具体的には、例えば、研究及び開発に関する評価指針が文部科学省から公表されているが、その指針通りの評価を行えているのかどうかがよくわからないという問題がある。
【００１２】
また、前述した現状は、製薬会社にとっても問題がある。例えば、新たなテーマの共同研究先を決めるための評価や、新たなテーマのスクリーニング方法を選定するための評価が難しいという問題がある。
【００１３】
以上のような問題は、医学／分子生物の世界のみならず、他の学術分野の世界でも存在し得る。
【００１４】
そこで、本発明の目的は、不採用の実験データが無駄にならないようにすることにある。
【００１５】
本発明の別の目的は、研究者或いは研究機関の適正な評価を行うことができるようにすることにある。
【００１６】
本発明のまた別の目的は、製薬会社が特定種類の評価を容易に行えるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
実験データ管理装置が、実験の方法を表す方法データと実験の結果を表す実験結果データを含んだデータである実験データを入力する入力手段と、入力された実験データを記憶装置に格納する格納手段と、前記記憶装置に格納されている実験データに基づく情報である実験管理情報を、評価を行う者が用いる情報処理端末である評価端末に提供する提供手段とを有する。前記記憶装置には、複数の研究機関で発行された複数の実験データが一元的に格納される。前記複数の実験データは、所定のイベントに不採用の実験データを含む。
【００１８】
「評価を行う者」は、どこの機関にいる者であっても良い、例えば、評価機関にいる者であるか、製薬会社にいる者であるかを問わない。
【００１９】
前述の記憶装置は、実験データ管理装置に内蔵されていても良いし、実験データ管理装置に通信可能に接続された外部の記憶装置であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンピュータシステムを示す。
【図２】実験データ管理装置１２１のハードウェア構成を示す。
【図３】記憶資源２０５に格納されるコンピュータプログラム及び情報を示す。
【図４】図４Ａは、実験テーブル３０１の一例を示す。図４Ｂは、研究者テーブル３０３の一例を示す。
【図５】図５Ａは、評価テーブル３０５の一例を示す。図５Ｂは、分野定義テーブル３０７の一例を示す。
【図６】図６Ａは、辞書データ３１１の一例を示す。図６Ｂは、抽出単語管理テーブル３１３の一例を示す。
【図７】入力された実験データの登録処理の流れを示す。
【図８】図７のＳ７０２の処理（分野決定処理）の詳細を示す。
【図９】評価機関１０１での評価の流れの一例を示す。
【図１０】製薬会社１０５での評価の流れの一例を示す。
【図１１】製薬会社１０５での評価の流れの別の一例を示す。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、実験は、医学／分子生物学に関わる実験であるとする。また、以下の説明では、研究機関１０３にいる者を「研究者」と言い、実験を行った研究者を「実験者」と言う。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に係るコンピュータシステムを示す。
【００２３】
実験データ管理装置１２１が構築されている。装置１２１が行う処理は、実験データの管理と評価の支援とに大別することができる。従って、装置１２１の利用形態としては、実験データの登録と、多くの実験データに基づく評価とにある。このため、装置１２１を利用する機関として、例えば、研究機関１０３と、評価機関１０１と、製薬会社１０５とがある。研究機関１０３は、実験を行う機関であり、評価機関１０１は、実験の結果に基づき研究者や研究機関１０３を評価する機関であり、製薬会社１０５は、共同研究先を選定するための評価等を行う。
【００２４】
この図に示すシステムでは、以下のような処理が行われる。
【００２５】
研究者が、例えば、研究機関１０３内の情報処理端末（以下、研究機関端末）１１３を用いて、実験データを、通信ネットワーク（例えばインターネット）を通じて、実験データ管理装置１２１に入力する。実験データ管理装置１２１には、様々な研究者及び研究機関での実験データが入力される。なお、実験データは、通信ネットワークを通じて入力されることに代えて又は加えて、ＣＤ（コンパクトディスク）やフラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体に格納された後に、所定の機関に郵送され、その所定の機関にいる者によって、その可搬型記憶媒体から読み出されて実験データ管理装置１２１に入力されても良い。
【００２６】
ここで重要なことは、入力される実験データは、論文投稿や論文掲載等の所定のイベントに採用されたか否かに関わらないということである。後述するように、実験データ管理装置１２１から評価機関１０１に情報が提供され、評価機関１０１はその情報を基に研究者や研究機関を評価するが、その情報は、入力された実験データに基づく情報である。それ故、実験データが不採用であったとしても、その不採用の実験データが実験データ管理装置１２１に積極的に入力されれば、その不採用の実験データは、研究者や研究機関の適正な評価のための一要素になり得る。また、適正な評価が行われれば、適正な研究費を受けることができる。従って、所定のイベントに採用されたか否かに関わらず実験データを積極的に実験データ管理装置１２１に登録するというインセンティブが研究者に働くことになる。
【００２７】
実験データ管理装置１２１は、管理している複数の実験データに基づく情報（以下、実験管理情報）を、評価機関１０１や製薬会社１０５に提供することができる。実験管理情報は、実験データ又はその一部分であることもあれば、実験データの解析結果に基づく情報（実験解析情報）であることもある。
【００２８】
例えば、評価機関１０１内の情報処理端末（以下、評価機関端末）１１１に、研究者或いは研究機関に関する実験解析情報が提供され表示される。これにより、評価機関１０１によって、その情報を基に、研究者或いは研究機関が適正に評価され、以って、研究機関に提供される研究費が適正な額となる。
【００２９】
また、例えば、製薬会社１０５内の情報処理端末（以下、製薬会社端末）１１５に、製薬会社１０５にいる人間から指定された実験素材（例えば分子）や研究機関に関する実験解析情報が提供され表示される。これにより、製薬会社１０５は、ターゲットの実験素材を迅速に見つけられる、共同研究先を容易に選定することができる等のメリットを受けることができる。また、製薬会社端末１１５には、指定された実験素材が使用された実験のデータが提供されて表示されて良い。このため、不採用の実験データが提供されることもあり、無駄な実験を行わなくて済むことも期待できる。
【００３０】
以下、本実施形態をより詳細に説明する。
【００３１】
図２は、実験データ管理装置１２１のハードウェア構成を示す。
【００３２】
装置１２１は、例えば、プロセッサ２０１、記憶資源２０５及びＩ／Ｆ２０３を有するコンピュータシステムである。装置１２１は、１台のコンピュータ装置であっても良いし、複数台のコンピュータ装置（例えば、計算機と、その計算機に接続された外部記憶装置（例えば複数のハードディスクドライブを有するディスクアレイ装置）との組合せ）であっても良い。Ｉ／Ｆ２０３は、所定のプロトコルに従う通信のためのインタフェース装置である。プロセッサ２０１は、典型的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）である。記憶資源２０５は、一種類以上の記憶装置（例えば、コンピュータ装置内のメモリ、コンピュータ装置に接続されている外部記憶装置）である。記憶資源２０５には、プロセッサ２０１で実行されるコンピュータプログラムや、種々の情報が格納される。
【００３３】
図３は、記憶資源２０５に格納されるコンピュータプログラム及び情報を示す。
【００３４】
コンピュータプログラムとして、管理プログラム２１１がある。管理プログラム２１１がプロセッサ２０１に実行されることにより、プロセッサ２０１は、実験データの登録処理や、実験管理情報の提供処理を行うことができる。
【００３５】
情報として、例えば、実験テーブル３０１、研究者テーブル３０３、評価テーブル３０５、分野定義テーブル３０７、構文定義データ３０９、辞書データ３１１、抽出単語管理テーブル３１３、スコアリングルールデータ３１５、実験方法（method）データ３１７及び実験結果（result）データ３１９がある。
【００３６】
図４Ａは、実験テーブル３０１の一例を示す。
【００３７】
実験テーブル３０１は、実験データ毎に、実験データを構成する各データ項目の内容を有する。実験データが有するデータ項目としては、title（題目）、last author（責任者）、researcher（共同実験者）、date（実験データの発行日時）、material（実験材料）、method（実験方法）、keyword（キーとして実験者が選定した単語）、result（実験結果）がある。これらのデータ項目の内容が、実験テーブル３０１に登録される。但し、method及びresultについては、テーブル３０１に登録するには情報量が多いので、method及びresultの内容それ自体は登録されない。具体的には、実験データから、method及びresultの内容が、methodデータ３１７及びresultデータ３１９として抽出され、それらのデータ３１７及び３１９が、記憶資源２０５に格納される。テーブル３０１のmethod及びresultの欄には、methodデータ３１７及びresultデータ３１９の在り処（アドレス情報）が登録される。また、テーブル３０１には、実験データに付与されたＩＤ（例えば登録された実験データの通し番号）や、実験データが属する分野のＩＤ（例えば名前）が登録される。本実施形態の一つの特徴は、実験データが属する分野を自動的に決定することである。これについては、後に詳述する。
【００３８】
図４Ｂは、研究者テーブル３０３の一例を示す。
【００３９】
研究者テーブル３０３には、研究者毎の属性が登録される。属性としては、name（研究者の名前）、organization（研究者が所属する所属機関に関する情報、例えば、研究機関の名前、取扱い分野等）などがある。
【００４０】
図５Ａは、評価テーブル３０５の一例を示す。
【００４１】
評価テーブル３０５は、実験テーブル３０１を基に更新されるテーブルである。評価テーブル３０５は、例えば、研究者毎に、複数種類の情報要素を有する。一人の研究者（以下、図５Ａの説明において「対象者」と言う）を例に採って言えば、各種情報要素は、次の通りである。なお、（２）〜（８）の情報要素は、それぞれ、評価項目に相当し、所定の期間（例えば昨年４月１日から今年３月末までの１年間）に発行された実験データに関わる（このため、評価テーブル３０５は、例えば、一定期間別（例えば年度別）に設けられても良い）。
（１）name：対象者の名前。
（２）last author：対象者が何回実験の責任者になったか。具体的には、対象者が責任者（last author）として載っている実験データの数。
（３）researcher：対象者が何人の研究者の面倒を見ているか。具体的には、対象者が責任者（last author）として載っている実験データの共同実験者（researcher）の累計。
（４）average：対象者が面倒を見た研究者のうち、どのぐらいが責任者になっているか。具体的には、対象者が責任者（last author）として載っている実験データに記載の共同実験者（researcher）が責任者（last author）として載っている実験データの累計を、対象者が責任者（last author）として載っている実験データの共同実験者（researcher）の累計で割った値。
（５）paper：年間で出した実験データの数。具体的には、対象者の名前が載った実験データの数（責任者（last author）として載っているか共同実験者（researcher）として載っているかを問わない）。
（６）average：対象者が面倒を見た研究者のうち、どのぐらいが実験データを発行したか。具体的には、対象者が責任者（last author）となった共同実験者（researcher）が関わる実験データの数を（責任者（last author）として載っているか共同実験者（researcher）として載っているかを問わない）、対象者が責任者（last author）として載っている実験データの共同実験者（researcher）の累計で割った値。
（７）experiment：対象者が関わる実験の数（実験データの数では無い）。具体的には、対象者の名前が載っている実験データの数。
（８）average：対象者が面倒を見た研究者が行った実験の数の平均。対象者が責任者（last author）として載っている実験データの共同実験者が関わる実験の数（実験データの数ではない）を、対象者が責任者（last author）として載っている実験データの共同実験者（researcher）の累計で割った値。
【００４２】
（２）〜（８）の評価項目のうちの少なくとも一つの評価項目に代えて又は加えて、他種の評価項目が設けられも良い。
【００４３】
以上が、評価テーブル３０５についての説明である。以上の説明によれば、評価テーブル３０５は、これまでに入力された実験データの集計結果を表す。評価テーブル３０５は、研究者毎に代えて又は加えて、研究機関毎に集計結果（例えば上記（２）〜（８）の評価項目）を表す情報が登録されても良い。その際には、研究者テーブル３０３が参酌される。
【００４４】
図５Ｂは、分野定義テーブル３０７の一例を示す。
【００４５】
分野定義テーブル３０７は、実験データの登録処理で決定された分野のＩＤ（例えば名前）とその分野の定義を表す情報とを保持するテーブルである。分野は、例えば、複数の単語／スコアセット（単語とそのスコアのセット）で定義されて良い。
【００４６】
図６Ａは、辞書データ３１１の一例を示す。
【００４７】
辞書データ３１１には、実験結果データ３１９から後述する普遍的頻出パターンを見つけるために必要な単語が登録されている。具体的には、例えば、辞書データ３１１には、カテゴリ別に複数の単語が登録されている。カテゴリとしては、例えば、実験材料（material）と実験結果（result）がある。
【００４８】
なお、普遍的頻出パターンとは、実験結果の記載に特有の言い回し（文章）である。普遍的頻出パターンを見つけるために、辞書データ３１１の他に、構文定義データ３０９（図３参照）が利用される。構文定義データ３０９は、普遍的頻出パターンの種類別にどのような構文であるか（例えば、どこにどんなカテゴリの名詞が入りその名詞にどのような助詞或いは助動詞が続くか）を表す。実験結果データ３１９が有する複数の文章のうちの、構文定義データ３０９が表す構文であり辞書データ３１１に登録されている単語を有する文章が、普遍的頻出パターンであると検出される。
【００４９】
図６Ｂは、抽出単語管理テーブル３１３の一例を示す。
【００５０】
実験データの登録処理で単語が抽出されるが、抽出単語管理テーブル３１３は、抽出された単語毎のスコアを、実験データ別に保持する。具体的には、そのテーブル３１３は、実験データ毎に、実験データのＩＤと、単語のスコアとを有する。新たに実験データが入力された場合、その実験データに対応したレコードがテーブル３１３に追加される。そのレコードには、その実験データの登録処理で抽出された単語毎のスコアが登録される。スコアは、スコアリングルールデータ３１５（図３参照）を基に決定される。
【００５１】
スコアリングルールデータ３１５は、単語のスコアの決定ルールを表すデータである。決定ルールとしては、例えば、下記のルールがある。
＊一つの実験データにおける単語Ａのスコアは、単語Ａがどのような種類の文章から抽出され且つ単語Ａの位置がどこかに応じて決定される。具体的には、例えば、単語Ａ毎に、単語Ａが存在する文章の種類に応じた重み係数Ｘと、単語Ａが存在する位置に応じた重み係数Ｙとを基に値（以下、サブスコア）が算出され、それらのサブスコアを基に、一つの実験データにおける単語Ａのスコアが決定される（例えば、全てのサブスコアの合計がスコアである）。
＊文章の種類に応じた重み係数Ｘに関して、普遍的頻出パターンの重み係数の方が、普遍的頻出パターン以外の文章の重み係数より高い。
＊位置に応じた重み係数Ｙに関して、主語としての位置にある方が、主語以外の位置にある場合よりも重み係数が高い。
【００５２】
以下、本実施形態で行われる処理を詳細に説明する。
【００５３】
図７は、入力された実験データの登録処理の流れを示す。なお、以下の説明において、管理プログラム２１１が行う処理は、実際には、プロセッサ２０１によって行われる。
【００５４】
入力された実験データは、例えば、title（題目）、last author（責任者）、researcher（共同実験者）、date（実験データの発行日時）、material（実験材料）、method（実験方法）、keyword（キーとして実験者が選定した単語）、及びresult（実験結果）を有する。管理プログラム２１１は、その実験データのうちのmethod（実験方法）を表すデータである実験方法データ３１７と、その実験データのうちのresult（実験結果）を表すデータである実験結果データ３１９とを抽出する（Ｓ７０１）。
【００５５】
次に、管理プログラム２１１は、Ｓ７０１で抽出された実験結果データ３１９を基に、入力された実験データが属する分野を決定する（Ｓ７０２）。
【００５６】
最後に、管理プログラム２１１は、実験テーブル３０１及び評価テーブル３０５を更新する（Ｓ７０３）。具体的には、例えば、管理プログラム２１１は、下記の処理を行う。
＊実験テーブル３０１にカラムを追加する。
＊入力された実験データにＩＤを付与し、付与したＩＤを、追加したカラムに登録する。
＊入力された実験データが有するtitle、last author、researcher、date、material、及びkeywordの内容を、追加したカラムに登録する。
＊実験方法データ３１７の格納先を表す情報を、追加したカラムの、methodの欄に、登録する。
＊実験結果データ３１９の格納先を表す情報を、追加したカラムの、resultの欄に、登録する。
＊Ｓ７０２で決定した分野のＩＤを、追加したカラムの、field IDの欄に、登録する。これにより、入力された実験データが、Ｓ７０２で決定された分野に分類されることになる。
＊入力された実験データが有するlast author及びresearcherと、研究者テーブル３０３とを基に、評価テーブル３０５における各項目を更新する。
【００５７】
以上が、実験データの登録処理の流れである。
【００５８】
なお、Ｓ７０２で、実験データが属する分野が決定されるが、その意義は、次の通りである。
【００５９】
すなわち、評価機関１０１も製薬会社１０５も、実験データ管理装置１２１で管理されている実験データを検索することができる。例えば、所望の単語（例えば「分子Ｘ」）を入力すれば、その単語を有する実験データが検索ヒットとなり、ヒットした実験データが提供される。しかし、実験データ管理装置１２１は、複数の研究機関１０３の実験データを一元的に管理するため、実験データの数は非常に多くなることが考えられ、そうすると、ヒットする実験データの数も多くなると予想される。それでは、評価機関１０１や製薬会社１０５にとって、評価を行うのに時間がかかってしまう。
【００６０】
そこで、本実施形態のように、実験データ管理装置１２１は、入力された実験データの分野を自動で決定し、その実験データをその決定した分野に分類する。これにより、実験データの検索や、研究者或いは研究機関の評価等の際、分野別に行うことが可能となり、故に、評価機関１０１や製薬会社１０５にとって、評価に要する時間を短く抑えることができる。
【００６１】
以下、図８を参照して、図７のＳ７０２の処理（分野決定処理）の詳細を説明する。
【００６２】
管理プログラム２１１は、図７のＳ７０１で抽出した実験結果データ３１９から、構文定義データ３０９が表す構文の文章を見つける（Ｓ８０１）。
【００６３】
次に、管理プログラム２１１は、Ｓ８０１で見つかった文章から、下記の条件を満たす文章を見つける（Ｓ８０２）。
＊構文定義データ３０９で規定されている位置に、辞書データ３１１で登録されている単語がある。
＊構文定義データ３０９で規定されている位置に関連付けられているカテゴリと、その位置にある単語のカテゴリ（辞書データ３１１で規定されているカテゴリ）が同一である。
【００６４】
このＳ８０２で見つかった文章が、本実施形態の説明で言う「普遍的頻出パターン」である。
【００６５】
次に、管理プログラム２１１は、図７のＳ７０１で抽出した実験結果データ３１９における全ての文章から、特徴的な単語を抽出する（Ｓ８０３）。「特徴的な単語」とは、例えば、辞書データ３１１に登録されている単語（特に名詞）である。
【００６６】
次に、管理プログラム２１１は、どの単語がどの種類の文章のどの位置から抽出されたかと、スコアリングルールデータ３１５とを基に、単語毎にスコアを決定する（Ｓ８０４）。例えば、普遍的頻出パターンから単語Ａが１個抽出され、普遍的頻出パターン以外の文章から単語Ａ及び単語Ｂが１個ずつ抽出されたとする。この場合、普遍的頻出パターンから抽出された単語Ａのサブスコアと、普遍的頻出パターン以外の文章から抽出された単語Ａ及び単語Ｂのそれぞれのサブスコアが、決定される。そして、単語Ａの２つのサブスコアに基づき、単語Ａのスコアが決定され、単語Ｂのサブスコアは、単語Ｂのスコアとされる。管理プログラム２１１は、抽出単語管理テーブル３１３に、入力された実験データに対応するレコードを追加し、そのレコードの、各単語に対応した欄に、決定されたスコアを登録する。管理プログラム２１１は、Ｓ８０３で抽出された単語のうち、テーブル３１３に未登録の単語があれば、その単語に対応したカラムをテーブル３１３に追加し、そのカラムに、その単語に対応したスコアを登録する。
【００６７】
次に、管理プログラム２１１は、抽出単語管理テーブル３１３に登録された複数の単語／スコアセット（入力された実験データに対応した複数の単語／スコアセット）と、分野定義テーブル３０７とを基に、入力された実験データが属する分野を決定する（Ｓ８０５）。具体的には、例えば、以下の処理が行われる。
（ａ）管理プログラム２１１は、入力された実験データに対応した複数の単語／スコアセットとの類似度が所定値以上となる既存の分野が有るか否かの判断を行う。
（ｂ）（ａ）の判断の結果が肯定的の場合、管理プログラム２１１は、類似度が最も大きい既存の分野（入力された実験データに最も近いと推測される分野）を、入力された実験データの分野として決定する。その際、管理プログラム２１１は、入力された実験データに対応した複数の単語／スコアセットを基に、その実験データが属する分野に対応した定義（分野定義テーブル３０７に登録されている定義）を更新して良い。例えば、テーブルに登録されている定義において、単語Ａのスコアが１００であり、入力された実験データに対応した複数の単語／スコアセットにおいて、単語Ａのスコアが１２０の場合、テーブルに登録されている定義における、単語Ａのスコアが、１００より高い値に更新されて良い。このように、既存の分野に、新たな実験データが関連付けられる都度に、既存の分野の定義が更新されても良い。
（ｃ）（ａ）の判断の結果が否定的の場合、管理プログラム２１１は、入力された実験データに対応した複数の単語／スコアセットに対応した新たな分野を決定し、その分野のＩＤ及び定義（複数の単語／スコアセット）を、分野定義テーブル３０７に追加する。
【００６８】
以上が、図７のＳ７０２の処理（分野決定処理）の詳細である。
【００６９】
なお、分野決定処理の対象は、実験結果データ３１９に代えて実験方法データ３１７にすることも考えられるが、実験方法データ３１７には、通常、過程しか書いておらず、何が重要か見づらいので、本実施形態のように、実験結果データ３１９を分野決定処理の対象とすることが好ましい。この観点によれば、もし、実験データにおいて、項目「result」以外に実験結果が記述され得る項目があれば（例えば、「abstract」或いは「summary」といった項目があれば）、その項目の内容が実験結果データ３１９に含まれても良い。
【００７０】
また、管理プログラム２２１は、実験データについて一旦決定した分野を、後で、変更することもできる。具体的には、例えば、管理プログラム２２１は、所定のタイミングで（例えば、定期的に、或いは、分野定義テーブル３０７がＮ回更新される都度（Ｎは自然数））、既存の実験データが属する分野としてより適切な分野が他にあるか否かを判断する。あると判断した場合には、管理プログラム２２１は、既存の実験データ属する分野をより適切な別の分野に変える。具体的には、例えば、管理プログラム２２１は、以下の（Ａ）の類似度よりも、以下の（Ｂ）の類似度の方が大きければ、既存の実験データが属する分野を、（Ａ）の分野から、（Ｂ）の分野に変更する（実験テーブル３０１における、既存の実験データに対応した分野のＩＤを、（Ａ）の分野のＩＤから、（Ｂ）の分野のＩＤに更新する）。
（Ａ）既存の実験データに対応した複数の単語／スコアセットと、その既存の実験データが属する分野の定義（複数の単語／スコアセット）との類似度。
（Ｂ）既存の実験データに対応した複数の単語／スコアセットと、その既存の実験データが属する分野とは別の分野の定義（複数の単語／スコアセット）との類似度。
【００７１】
さて、次に、上記のようにして登録された実験データに基づく評価の流れを説明する。
【００７２】
まず、評価機関１０１での評価の流れを説明する。
【００７３】
図９は、評価機関１０１での評価の流れの一例を示す。これは、研究者の評価の流れの一例である。
【００７４】
管理プログラム２２１は、実験テーブル３０１に登録されている研究者の名前の一覧を、評価機関端末１１１に提供する（Ｓ１００１）。もし、last authorとresearcherのどちらを表示するかが指定されていれば、指定された方のみの研究者の名前が提供される。また、管理プログラム２２１は、特定された研究者の名前に対応付けられている、研究機関に関する情報を、研究者テーブル３０３から特定し、その情報も、研究者の名前の一覧と共に提供して良い。
【００７５】
評価機関端末１１１のユーザは、その端末１１１の入力装置を用いて、研究者の名前の一覧から、評価する研究者を指定する。
【００７６】
管理プログラム２２１は、指定された研究者の名前がlast author及び／又はresearcherとして記載されている全ての実験データの分野を、実験テーブル３０１から特定し、特定された分野の一覧を、評価機関端末１１１に提供する（Ｓ１００２）。
【００７７】
評価機関端末１１１のユーザは、その端末１１１の入力装置を用いて、分野の一覧から、所望の分野を指定する。
【００７８】
管理プログラム２２１は、指定された研究者の名前がlast author及び／又はresearcherとして記載されている全ての実験データのうちの、指定された分野に分類されている実験データについての全ての単語／スコアセットを、抽出単語管理テーブル３１１から特定する。そして、管理プログラム２２１は、特定された単語／スコアセットを基に、単語毎のスコアを集計し、その結果を提供する。その結果を基に、単語毎のスコアが、評価機関端末１１１の画面に描画される。単語毎のスコアが描画された画面の一例を、図９に示している。これによれば、指定された研究者及び分野について、どのような単語がどの程度のスコアを有するかと、単語同士の関連度合いとがわかる。なお、図９の画面の説明は、次の通りである。
＊点線の楕円は、指定された分野を表す。
＊実線の各楕円は、各単語に対応する。
＊実線の楕円の大きさは、単語のスコアを表す。スコアが大きい単語に対応した楕円ほど大きい。
＊実線楕円同士の重複部分の面積の大きさは、単語同士の関連度合いを表す。単語同士の関連度合いは、管理プログラム２２１によって計算される。単語同士の関連度合いは、同じ実験データに存在するか否か、及び／又は、実験データ同士の類似度を基に決定されて良い。同じ実験データに存在する単語同士は関連が高く、異なる実験データに存在する単語同士は関連が低い。また、同じ分野に属する実験データ同士の類似度が計算され、類似度が大きい実験データ同士に存在する単語は互いに関連が高く、類似度が低い実験データ同士に存在する単語は互いに関連が低い。
【００７９】
以上が、評価機関１０１での評価の流れの一例である。なお、同様にして、研究機関１０３の評価も行うことができる。また、管理プログラム２２１は、実験テーブル３０１、評価テーブル３０５、及び／又は、それらのテーブルのうちの少なくとも一つに基づく情報を、評価機関端末１１１に提供することもできる。
【００８０】
図１０は、製薬会社１０５での評価の流れの一例を示す。これは、研究機関の評価の流れの一例である。
【００８１】
ステップ９０１で、製薬会社端末１１５のユーザが、候補としてのターゲット分子の名前（他種の所望の単語でも良い）を入力する。
【００８２】
ステップ９０２で、管理プログラム２２１が、入力されたターゲット分子名が含まれる実験データを抽出単語管理テーブル３１３から特定し、且つ、その実験データが属する分野を実験テーブル３０１から特定する。管理プログラム２２１が、特定した分野の一覧を提供する。
【００８３】
ステップ９０３で、製薬会社端末１１５のユーザが、その分野の一覧から、所望の分野を指定する。
【００８４】
ステップ９０４で、管理プログラム２２１が、指定された分野に属する実験データについて、単語／スコアセットを特定し、単語毎のスコアや単語同士の関連度合い等を、研究機関別に提供する。研究機関別に単語のスコアが表示された画面の例は、図１０に示す通りである。この画面では、点線の各楕円は、各研究機関に対応し、その他（例えば、実線の各楕円、実線の楕円の大きさ等）は、図９に示した画面と同じである。
【００８５】
図１１は、製薬会社１０５での評価の流れの別の一例を示す。これは、研究者の評価の流れの一例である。
【００８６】
管理プログラム２２１は、実験テーブル３０１に登録されている研究者の名前をキーに研究者テーブル３０３から特定される研究機関の一覧を、製薬会社端末１１５に提供する（Ｓ１１０１）。その際、管理プログラム２２１は、年間毎の評価テーブル３０５を基に、研究機関毎のpaperの総数を計算し、研究機関毎のpaperの総数の時系列の推移をグラフで表示して良い（図１０の符号１２０１が示す画面を参照）。このグラフから、どの研究機関がどの年に幾つの実験データを発行したかを知ることができる。なお、図１０のグラフでは、年単位の推移となっているが、実験テーブル３０１のdateを基に、月単位など所望の時間単位での推移が特定されても良い。
【００８７】
製薬会社端末１１５のユーザは、その端末１１５の入力装置を用いて、研究機関の一覧から、所望の研究機関を指定する。
【００８８】
管理プログラム２２１は、指定された研究機関に属する研究者を研究者テーブル３０３から特定し、特定した研究者の名前がlast author及び／又はresearcherとして記載されている全ての実験データの分野を、実験テーブル３０１から特定し、特定された分野の一覧を、製薬会社端末１１５に提供する（Ｓ１１０２）。その際、管理プログラム２２１は、分野毎の単語／スコアセットを提供する。分野毎の単語／スコアセットは、分野に属する実験データに対応した単語／スコアセット（抽出単語管理テーブル３１３）から特定することができる。分野毎の単語／スコアセットを基に、分野別に、単語のスコアが、製薬会社端末１１５の画面に描画される。単語毎のスコアが描画された画面の一例が、符号１２０３が示す画面である。製薬会社端末１１５のユーザは、この画面から、指定された研究機関がどの分野でどの実験材料の研究に力を入れているかを特定でき、以って、指定した研究機関を共同研究先とするかの選定が容易である。なお、符号１２０３が示す画面における各要素（実線楕円及びその大きさ、点線楕円等）は、図９の画面と同じである。点線楕円同士の重複部分の大きさは、分野同士の関連度合いを表す。分野同士の関連度合いは、どんなスコアのどんな単語がどの実験データに含まれていて、どの実験データがどの分野に属しているかに基づいて、算出されて良い。
【００８９】
以上が、製薬会社１０５での評価の流れの一例である。
【００９０】
上述した本発明の実施の形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をその実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱することなく、その他の様々な態様でも実施することができる。
【００９１】
例えば、実験データは、実験データ管理装置１２１に専用の所定の実験データテンプレートを用いて作成されて良い。このため、実験データの作成の自由度は少し損なわれるものの、普遍的頻出パターンの検出の精度を高めることができ、以って、実験データの分野をより適切にすることが期待できる。
【００９２】
また、普遍的頻出パターンは、一つの文章に限らず、複数の文章であっても良いし、一つの文章の一部分であっても良い。
【００９３】
また、評価機関端末１１１や製薬会社端末１１５への情報提供では、特定された単語のうちの頻出単語のみのスコアが描画されて良い。頻出単語とは、スコアが所定値以上の単語、或いは、スコアが上位Ｎ位に入っている単語である（つまり、絶対的に頻出の単語であっても良いし、相対的に頻出の単語であっても良い）。
【００９４】
また、単語のスコアが、実線楕円の大きさで表わされ、単語同士の関連度合いが、実線楕円同士の重複部分の面積の大きさで表されたがが、単語及びそのスコア、単語同士の関連度合い、分野、研究機関等の表現等は、上述の方法に限らず種々の方法で表現可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１２１…実験データ管理装置
【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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【図１１】
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