(57)【要約】【課題】組織において発生した案件の処理を担当すべき振分先を迅速かつ適切に特定できるようにする。【解決手段】案件振分支援システムは、案件文書を受け付け、案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す話題傾向分析表を生成し、話題種別に対応する情報を話題傾向分析表から抽出するためのフィルタ情報を生成し、話題種別毎に判別器を用意し、判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応するフィルタ情報でフィルタリングした話題傾向分析表を入力として与えて、部門名又は担当者名を案件の振分先候補として選出し、選出した話題種別毎の振分先候補を出力する。判別器は、案件に関し組織で行われた通信の内容である通信情報を含む文書情報から生成した話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習させる。部門名又は担当者名を案件の振分先候補として選出する。【選択図】図３
2019200449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織において生じた案件を前記組織における振分先に振り分ける作業を支援する案件振分支援システムであって、
案件の内容が記載された文書である案件文書を受け付ける案件文書受付部と、
前記案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す話題傾向分析表を生成する話題傾向分析部と、
前記話題の分類単位である話題種別に対応する情報を前記話題傾向分析表から抽出するための情報であるフィルタ情報を生成するフィルタ情報生成部と、
前記話題種別毎に判別器を用意し、前記判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングした前記話題傾向分析表を入力として与えることにより、前記案件の振分先候補を選出する振分先候補選出部と、
選出した前記話題種別毎の前記振分先候補を出力する結果出力部と、
前記組織において過去に生じた案件に関する情報である文書情報を記憶する記憶部と、
を備え、
前記文書情報は、前記組織において過去に生じた案件に対応した際、前記案件に関して前記組織において行われた通信の内容である通信情報を含み、
前記判別器は、前記文書情報について生成した前記話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習したものであり、
前記振分先候補選出部は、前記部門名又は前記担当者名を案件の振分先候補として選出する、
案件振分支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の案件振分支援システムであって、
前記案件文書受付部は、前記振分先候補を前記組織の部門レベルで選出するか担当者レベルで選出するかの指定である振分先候補選出レベルをユーザから受け付け、
前記案件文書受付部が振分先候補選出レベルとして部門レベルの指定を受け付けた場合、前記振分先候補選出部は、前記文書情報について生成した話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門を出力とした学習データにより学習した判別器により部門名を案件の振分先候補として選出し、
前記案件文書受付部が振分先候補選出レベルとして担当者レベルの指定を受け付けた場合、前記振分先候補選出部は、前記文書情報について生成した話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである担当者を出力とした学習データにより学習した判別器により担当者名を案件の振分先候補として選出する、
案件振分支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の案件振分支援システムであって、
前記話題種別毎に、対応する前記判別器による前記振分先候補の選出に影響を与えた前記話題である根拠話題を特定する根拠話題特定部をさらに備え、
前記結果出力部は、前記根拠話題を出力する、
案件振分支援システム。
【請求項４】
請求項３に記載の案件振分支援システムであって、
ユーザから前記振分先候補と前記根拠話題の選択を受け付けて記憶するユーザ選択受付部と、
前記組織において過去に生じた案件に関する情報である文書情報を記憶する記憶部と、
受け付けた前記振分先候補と前記根拠話題に基づき前記案件文書の内容に類似する文書である類似文書を前記文書情報から検索し、検索した前記類似文書に関する情報を出力する類似文書出力部と、
をさらに備える、案件振分支援システム。
【請求項５】
請求項４に記載の案件振分支援システムであって、
ユーザから前記類似文書の選択を受け付ける類似文書選択受付部と、
受け付けた前記類似文書を前記選出した振分先候補とともに提示しつつ、ユーザから、前記案件の担当可否を確認するメッセージである確認メッセージの送信先となる前記振分先候補の選択を受け付け、前記類似文書に関する情報を記載した前記確認メッセージを生成して選択された前記振分先候補側の装置である確認先装置に送信する確認メッセージ生成送信部、
をさらに備える、案件振分支援システム。
【請求項６】
請求項５に記載の案件振分支援システムであって、
前記確認メッセージのテンプレートを記憶する記憶部をさらに備え、
前記確認メッセージ生成送信部は、ユーザから前記振分先候補選出レベルに応じた前記テンプレートの選択を受け付け、ユーザが選択したテンプレートに基づき前記確認メッセージを生成する、
案件振分支援システム。
【請求項７】
請求項５に記載の案件振分支援システムであって、
前記確認メッセージ生成送信部は、前記確認メッセージの前記確認先装置への送信方法をユーザから受け付け、受け付けた送信方法で前記確認メッセージを前記確認先装置に送信する、
案件振分支援システム。
【請求項８】
請求項５に記載の案件振分支援システムであって、
前記確認メッセージに対して前記確認先装置から送られてくるメッセージである返答メッセージの内容を前記通信情報として記憶する記憶部
をさらに備える、案件振分支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の案件振分支援システムであって、
前記話題種別毎に、対応する前記判別器による前記振分先候補の選出に影響を与えた前記話題である根拠話題を特定する根拠話題特定部と、
ユーザから前記振分先候補と前記根拠話題の選択を受け付けて記憶するユーザ選択受付部と、
前記判別器の夫々について、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングするとともにユーザが選択した前記根拠話題以外の話題に対してランダムな選択的排除処理を行った前記話題傾向分析表を入力とし、前記振分先候補を出力とした学習処理を所定回数繰り返して行う、再学習処理部と、
をさらに備える、案件振分支援システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の案件振分支援システムであって、
前記振分先候補選出部は、前記判別器毎の判別結果の確信度の評価値である判別結果評価値を求め、
前記結果出力部は、選出した前記話題種別毎の前記振分先候補を前記判別結果評価値に基づく順序で出力する、
案件振分支援システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の案件振分支援システムであって、
ユーザから前記振分先候補の選択を受け付けて前記振分先候補毎の選択回数を記憶するユーザ選択受付部をさらに備え、
前記振分先候補選出部は、ユーザの前記振分先候補の選択回数が多い前記判別器ほど前
記判別結果評価値を高く設定する、
案件振分支援システム。
【請求項１２】
請求項１に記載の案件振分支援システムであって、
前記話題種別毎に、対応する前記判別器による前記振分先候補の選出に影響を与えた前記話題である根拠話題を特定する根拠話題特定部と、
ユーザから前記振分先候補と前記根拠話題の選択を受け付けて記憶するユーザ選択受付部と、
をさらに備え、
前記振分先候補選出部は、前記判別器の夫々について、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングするとともにユーザが選択した前記根拠話題以外の話題に対してランダムな選択的排除処理を行った前記話題傾向分析表を入力として与えることにより前記案件文書の振分先候補を選出する処理を所定回数繰り返して前記案件文書の振分先候補を選出する、
案件振分支援システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の案件振分支援システムであって、
前記案件文書を形態素解析により単語に分割する形態素解析部と、
複数の前記話題が定義された情報である話題表を記憶する記憶部と、
をさらに備え、
前記話題傾向分析部は、前記形態素解析により分割された前記単語を前記話題表と対照することにより、前記話題傾向分析表を生成する、
案件振分支援システム。
【請求項１４】
組織において生じた案件を前記組織における振分先に振り分ける作業を支援する案件振分支援装置であって、
案件の内容が記載された文書である案件文書を受け付ける案件文書受付部と、
前記案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す話題傾向分析表を生成する話題傾向分析部と、
前記話題の分類単位である話題種別に対応する情報を前記話題傾向分析表から抽出するための情報であるフィルタ情報を生成するフィルタ情報生成部と、
前記話題種別毎に判別器を用意し、前記判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングした前記話題傾向分析表を入力として与えることにより、前記案件の振分先候補を選出する振分先候補選出部と、
選出した前記話題種別毎の前記振分先候補を出力する結果出力部と、
前記組織において過去に生じた案件に関する情報である文書情報を記憶する記憶部と、
を備え、
前記文書情報は、前記組織において過去に生じた案件に対応した際、前記案件に関して前記組織において行われた通信の内容である通信情報を含み、
前記判別器は、前記文書情報について生成した前記話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習したものであり、
前記振分先候補選出部は、前記部門名又は前記担当者名を案件の振分先候補として選出する、
案件振分支援装置。
【請求項１５】
組織において生じた案件を前記組織における振分先に振り分ける作業を支援する方法であって、
情報処理装置が、
案件の内容が記載された文書である案件文書を受け付けるステップ、
前記案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す話題傾向分析表を生成するステップ
、
前記話題の分類単位である話題種別に対応する情報を前記話題傾向分析表から抽出するための情報であるフィルタ情報を生成するステップ、
前記話題種別毎に判別器を用意し、前記判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングした前記話題傾向分析表を入力として与えることにより、前記案件の振分先候補を選出するステップ、
選出した前記話題種別毎の前記振分先候補を出力するステップ、
前記組織において過去に生じた案件に関する情報である文書情報を記憶するステップ、
を実行し、
前記文書情報は、前記組織において過去に生じた案件に対応した際、前記案件に関して前記組織において行われた通信の内容である通信情報を含み、
前記判別器は、前記文書情報について生成した前記話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習したものであり、
前記情報処理装置は、前記部門名又は前記担当者名を案件の振分先候補として選出するステップを実行する、
案件振分支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、案件振分支援システム、案件振分支援装置、及び案件振分支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、「専門的な知識を要するシステムの開発に必要とされる設計項目を抽出するための設計項目抽出に関し、システムの開発者が複数のガイドラインを熟知していなければ、適切な検索語で必要なガイド用語を抽出することができず、ガイド用語からシステムの開発に必要な設計項目を抽出することができないため、品質のよいシステムの開発ができない」という課題に対し、「システムの開発に必要な設計項目を抽出するためのガイド用語抽出装置が、システムの開発に関連する検索語が入力されると、予め記憶された検索語と、システムに関連する複数のガイドラインのガイド用語とを意味の観点から分類する予め記憶された索引の情報に基づきガイド用語を抽出する」ことが記載されている。
【０００３】
非特許文献１には、機械学習モデルの分類器による予測結果に対してどうして分類が行われたのかを説明するアルゴリズム（LIME：Local Interpretable Model-agnostic Explainations)について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１１８６７６号公報
【非特許文献１】"Why Should I Trust You?" Explaining the Predictions of Any Classifier; Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin;               Knowledge Discovery and Data Mining, San Francisco, CA, USA, August:                13-17, 2016 ; p1135-1144
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
企業や官公庁等の組織においては、何らかの案件（事案）が発生した際、当該案件の処理を担当すべき部門（セクション）や担当者を迅速かつ適切に特定して対策を進めることが重要である。例えば、製品メーカの品質保証部門等において製品の問題が発覚した際は、当該案件に関係する可能性のある部門や担当者を特定して対策を進める必要がある。しかし昨今、組織規模や事業規模の拡大、技術革新のスピード化等に伴い、組織において部門や担当者のリアルタイムな業務内容を把握することは困難になってきており、発生した案件の処理を担当すべき部門や担当者を迅速かつ適切に特定することが難しく、組織の事案対応力を向上する上で課題となっている。
【０００６】
特許文献１には、専門的な知識を要するシステムの開発に必要とされる設計項目を抽出するための設計項目抽出する技術が開示されているに過ぎず、組織において何らかの案件が発生した際に当該案件の処理を担当すべき部門や担当者を特定する観点に基づく技術については何ら開示されていない。
【０００７】
本発明はこのような背景に鑑みてなされたもので、組織において発生した案件の処理を担当すべき振分先を迅速かつ適切に特定することを可能とする、案件振分支援システム、案件振分支援装置、及び案件振分支援方法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】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明の一つは、組織において生じた案件を前記組織に存在する複数の振分先のいずれかに振り分ける作業を支援する案件振分支援システムであって、案件の内容が記載された文書である案件文書を受け付ける案件文書受付部と、前記案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す話題傾向分析表を生成する話題傾向分析部と、前記話題の分類単位である話題種別に対応する情報を前記話題傾向分析表から抽出するための情報であるフィルタ情報を生成するフィルタ情報生成部と、前記話題種別毎に判別器を用意し、前記判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応する前記フィルタ情報でフィルタリングした前記話題傾向分析表を入力として与えることにより、前記案件の振分先候補を選出する振分先候補選出部と、選出した前記話題種別毎の前記振分先候補を出力する結果出力部と、前記組織において過去に生じた案件に関する情報である文書情報を記憶する記憶部と、を備え、前記文書情報は、前記組織において過去に生じた案件に対応した際、前記案件に関して前記組織において行われた通信の内容である通信情報を含み、前記判別器は、前記文書情報について生成した話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習したものであり、前記振分先候補選出部は、前記部門名又は前記担当者名を案件の振分先候補として選出する。
【０００９】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、組織において発生した案件の処理を担当すべき振分先を迅速かつ適切に特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】案件振分支援システムの概略的な構成を示す図である。
【図２】案件振分支援システムを構成する情報処理装置の一例である。
【図３】案件振分支援装置が備える主な機能を説明する図である。
【図４】確認先装置が備える主な機能を説明する図である。
【図５】サーバ装置が備える主な機能を説明する図である。
【図６】案件振分処理を説明するフローチャートである。
【図７】案件文書受付画面の一例である。
【図８】案件文書分析処理を説明するフローチャートである。
【図９】形態素解析用辞書の一例である。
【図１０】話題表の一例である。
【図１１】話題傾向分析表の一例である。
【図１２】フィルタ情報の一例である。
【図１３】振分先候補選出処理を説明するフローチャートである。
【図１４】エージェント定義情報の一例である。
【図１５】話題傾向分析表（フィルタリング後）の一例である。
【図１６Ａ】振分先候補選出結果及び根拠話題要素の一例である。
【図１６Ｂ】振分先候補選出結果及び根拠話題要素の一例である。
【図１７】ユーザ選択受付処理を説明するフローチャートである。
【図１８Ａ】選出結果表示画面の一例である。
【図１８Ｂ】選出結果表示画面の一例である。
【図１９】ログ情報の一例である。
【図２０】類似文書提示処理を説明するフローチャートである。
【図２１Ａ】文書情報のデータ構造の一例である。
【図２１Ｂ】人員情報のデータ構造の一例である。
【図２１Ｃ】連絡先情報のデータ構造の一例である。
【図２１Ｄ】部門データのデータ構造の一例である。
【図２２】類似事例リスト表示画面の一例である。
【図２３】類似事例詳細表示画面の一例である。
【図２４】確認メッセージ生成送信処理を説明するフローチャートである。
【図２５Ａ】送信先選択画面の一例である。
【図２５Ｂ】送信先選択画面の一例である。
【図２６Ａ】確認メッセージの生成に用いるテンプレートの一例である。
【図２６Ｂ】確認メッセージの生成に用いるテンプレートの一例である。
【図２７Ａ】確認メッセージ送信画面の一例である。
【図２７Ｂ】確認メッセージ送信画面の一例である。
【図２８Ａ】確認メッセージ表示画面（振分先）の一例である。
【図２８Ｂ】確認メッセージ表示画面（振分先）の一例である。
【図２８Ｃ】返答情報入力画面の一例である。
【図２８Ｄ】返答情報のデータ構造の一例である。
【図２８Ｅ】文書確認情報のデータ構造の一例である。
【図２９】判別器再学習処理を説明するフローチャートである。
【図３０】第２実施形態の案件振分処理を説明するフローチャートである。
【図３１】第２実施形態の振分先候補選出処理を説明するフローチャートである。
【図３２】第２実施形態のユーザ選択受付処理を説明するフローチャートである。
【図３３】第２実施形態の選出結果表示画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態につき図面を参照しつつ説明する。以下の説明において、同一の又は類似する構成に同一の符号を付して重複した説明を省略することがある。
［第１実施形態］
【００１３】
図１に実施形態として示す案件振分支援システム１の概略的な構成を示している。案件振分支援システム１は、例えば、担当する業務分野や業務範囲、保有する専門知識や専門技術等が異なる複数の部門（部、課、事業部、セクション等）を有する組織（企業、官公庁、各種団体等）において利用される。案件振分支援システム１は、組織において生じた案件を組織に存在する振分先に振り分ける作業を支援する。尚、案件振分支援システム１を利用する組織の種類や構成は必ずしも本実施形態に示すものに限定されない。
【００１４】
案件振分支援システム１は、組織において解決すべき案件や事案（業務案件、業務事案、対処すべき課題等。以下、案件と称する。）の処理を担当するのに相応しい部門を案件の振分先候補として選出し、選出した振分先候補をユーザに提示することにより、組織における案件の振分業務を支援する。
【００１５】
同図に示すように、案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０は、通信ネットワーク５を介して互いに通信可能に接続している。通信ネットワーク５は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット
（Internet）、専用線等である。通信ネットワーク５は、例えば、組織内でイントラネット（Intranet）として機能するものであってもよい。
【００１６】
同図に示すように、案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０は、通信ネットワーク５を介して互いに通信可能に接続している。通信ネットワーク５は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット
（Internet）、専用線等である。通信ネットワーク５は、例えば、組織内でイントラネット（Intranet）として機能するものであってもよい。
【００１７】
案件振分支援装置１０は、案件の内容が記載された文書（以下、案件文書と称する。）の入力を受け付け、受け付けた案件文書の案件の処理を担当する振分先候補となる部門または担当者を選出してユーザ（組織において案件の振分業務を行う者）に提示し、ユーザによって選択された振分先候補に対応する確認先装置２０に、当該案件の処理を担当するか否かを確認する（問い合わせる）メッセージ（以下、確認メッセージと称する。）を送信する。
【００１８】
確認先装置２０は、上記メッセージを受信するとその内容をユーザに提示し、上記案件の処理を担当するか否かを返答するメッセージ（以下、返答メッセージと称する。）を案件振分支援装置１０に送信する。尚、確認先装置２０は、例えば、部門の総合的な受け付けを行うユーザによって利用される情報処理装置や、部門に所属する各ユーザ（選出される担当者を含む）によって利用される情報処理装置を含む。
【００１９】
サーバ装置３０は、案件振分支援装置１０が上記選出を行う際に利用する情報（後述する文書情報３５１（過去に受け付けた案件に関する情報や、案件に関して組織内で送受信された情報（部門の窓口担当者と担当者の間で送受信された情報等））や、組織における部門の構成や人員の詳細等に関する情報）を管理する。
【００２０】
図２は、案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０として利用可能な情報処理装置１００のハードウェアの一例である。同図に示すように、情報処理装置１００は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、及び通信装置１６を備える。
【００２１】
案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０は、例えば、クラウドシステム（Cloud System）により提供されるクラウドサーバ（Cloud Server）のような仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０は、協調して動作する複数の情報処理装置１００によって実現されるものであってもよい。また案件振分支援装置１０、確認先装置２０、及びサーバ装置３０の２つ以上を共通の情報処理装置１００によって実現してもよい。
【００２２】
プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いて構成されている。主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）（ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）
、マスクＲＯＭ（Mask Read Only Memory）、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）等）、ＲＡ
Ｍ（Random Access Memory）（ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等）等である。補助記憶装置１３は、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモ
リ（Flash Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等）等である。補助記憶装置１３に格納されて
いるプログラムやデータは、随時、主記憶装置１２に読み込まれる。
【００２３】
入力装置１４は、ユーザから情報を受け付けるユーザインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、カードリーダ、タッチパネル等である。出力装置１５は、情報を出力（表示出力、音声出力、印字出力等）することによりユーザに情報を提供するユーザインタフェースであり、例えば、各種情報を可視化する表示装置（ＬＣＤ（Liquid Crystal
Display）、グラフィックカード等）や音声出力装置（スピーカ）、印字装置等である。通信装置１６は、通信ネットワーク等の通信手段を介して他の装置と通信する通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、シリアル通信モジュール等である。通信装置１６は、通信可能に接続する他の装置から情報を受信する入力装置として機能させ
ることもできる。また通信装置１６は、通信可能に接続する他の装置に情報を送信する出力装置として機能させることもできる。
【００２４】
図３に案件振分支援装置１０が備える主な機能を示している。同図に示すように、案件振分支援装置は、記憶部１０５、案件文書受付部１１０、案件文書分析部１２０、振分先候補選出部１３０、結果出力部１４０、類似文書提示部１５０、確認メッセージ生成送信部１６０、返答メッセージ受信処理部１６５、及び再学習処理部１７０の各機能を有する。
【００２５】
上記機能のうち、案件文書分析部１２０は、形態素解析部１２１、話題傾向分析部１２２、及びフィルタ情報生成部１２３を含む。また振分先候補選出部１３０は、フィルタリング部１３１、振分先候補選出処理部１３２、根拠話題特定部１３３、及び判別結果評価値算出部１３４を含む。また結果出力部１４０は、判別結果出力部１４１、及びユーザ選択受付部１４２を含む。また類似文書提示部１５０は、類似文書出力部１５１及び類似文書選択受付部１５２を含む。
【００２６】
以上の機能は、案件振分支援装置１０のプロセッサ１１が、主記憶装置１２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により実現される。また上記のプログラムは、例えば、記録媒体に記録して配布することができる。また上記のプログラムは、例えば、上記プログラムを蓄積管理する配信サーバ装置から通信設備を介して案件振分支援装置１０にダウンロードすることにより配布することができる。案件振分支援装置１０は、上記の機能に加えて、例えば、オペレーティングシステム、ファイルシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等の他の機能をさらに備えていてもよい。案件振分支援装置１０は、各種の情報（データ）を、例えば、データベースのテーブルやファイルとして記憶する。
【００２７】
同図に示すように、記憶部１０５は、振分先候補選出レベル１８０、案件文書１８１、形態素解析用辞書１８２、話題表１８３、話題傾向分析表１８４、フィルタ情報１８５、エージェント定義情報１８６、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７、振分先候補選出結果１８８、判別結果評価値１８９、ログ情報１９０、類似文書リスト１９１、検討対象文書リスト１９２、テンプレート１９３、返答メッセージ１９４、及び話題傾向分析表（処理後）１９５を記憶する。
【００２８】
上記機能のうち、案件文書受付部１１０は、案件文書の入力を受け付ける。案件文書受付部１１０が受け付けた案件文書は記憶部１０５が案件文書１８１として記憶する。また案件文書受付部１１０は、後述する振分先候補選出レベル１８０の指定を受け付ける。
【００２９】
案件文書分析部１２０は、案件文書１８１を形態素解析により単語に分割し、分割された単語を複数の話題が定義された情報である話題表１８３と対照することにより、話題傾向分析表１８４を生成する。話題傾向分析表１８４は、案件文書に含まれている話題の出現頻度を示す情報を含む。また案件文書分析部１２０は、話題の分類単位である話題種別に対応する情報を抽出するための情報であるフィルタ情報１８５を生成する
【００３０】
振分先候補選出部１３０は、話題種別毎に判別器を用意し、判別器の夫々に、夫々に対応する話題種別に対応するフィルタ情報１８５でフィルタリングした話題傾向分析表１８４を入力として与えることにより、案件の振分先候補を選出する。また振分先候補選出部１３０は、話題種別毎に、対応する判別器による振分先候補の選出に影響を与えた話題（以下、根拠話題と称する。）を特定する。また振分先候補選出部１３０は、判別器毎の確信度の評価値（以下、判別結果評価値と称する。）を求める。
【００３１】
結果出力部１４０は、振分先候補選出部１３０が選出した話題種別毎の振分先候補や根拠話題を出力装置１５に表示する。また結果出力部１４０は、選出した話題種別毎の振分先候補を判別結果評価値とともに出力装置１５に表示する。また結果出力部１４０は、ユーザから振分先候補と根拠話題の選択を受け付ける。
【００３２】
類似文書提示部１５０は、ユーザから受け付けた振分先候補と根拠話題に基づき案件文書１８１の内容に類似する文書である類似文書をサーバ装置３０が管理する文書情報３５１から検索し、検索した類似文書に関する情報を出力装置１５に出力する。また類似文書提示部１５０は、類似文書の内容を、話題に関する語彙を強調しつつ表示する。また類似文書提示部１５０は、ユーザから類似文書の選択を受け付ける。
【００３３】
確認メッセージ生成送信部１６０は、ユーザから受け付けた類似文書を、選出した振分先候補とともに提示しつつ、ユーザから、案件の担当可否を確認する確認メッセージの送信先となる振分先候補の選択を受け付け、選択された振分先候補に、類似文書に関する情報を記載した確認メッセージを生成して送信する。また確認メッセージ生成送信部１６０は、ユーザからテンプレート１９３の選択を受け付け、受け付けたテンプレートに基づき確認メッセージを生成する。
【００３４】
返答メッセージ受信処理部１６５は、確認先装置２０から送られてくる返答メッセージを受信して返答メッセージ１９４として記憶する。
【００３５】
再学習処理部１７０は、判別器の夫々について、夫々に対応する話題種別に対応するフィルタ情報１８５でフィルタリングするとともにユーザが選択した根拠話題以外の話題に対して後述のランダムな選択的排除処理を行った話題傾向分析表を入力とし、振分先候補を出力とした学習処理を所定回数繰り返して行う。
【００３６】
図４に確認先装置２０の機能を示している。同図に示すように、確認先装置２０は、記憶部２０５、返答メッセージ処理部２１０、及び通信処理部２２０を有する。これらの機能は、確認先装置２０のプロセッサ１１が、主記憶装置１２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により実現される。
【００３７】
上記のプログラムは、例えば、記録媒体に記録して配布することができる。また上記のプログラムは、例えば、上記のプログラムを蓄積管理する配信サーバ装置から通信設備を介して確認先装置２０にダウンロードすることにより配布することができる。確認先装置２０は、上記の機能に加えて、例えば、オペレーティングシステム、ファイルシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ等の他の機能をさらに備えていてもよい。確認先装置２０は、各種の情報（データ）を、例えば、データベースのテーブルやファイルとして記憶する。
【００３８】
同図に示すように、記憶部２０５は、確認メッセージ２５１及び通信情報２５２を記憶する。返答メッセージ処理部２１０は、確認メッセージ受信表示部２１１、対応可否受付部２１２、返答メッセージ送信部２１３を含む。確認メッセージ受信表示部２１１は、案件振分支援装置１０から送られてくる確認メッセージを受信して出力装置１５に表示するとともに確認メッセージ２５１として記憶する。対応可否受付部２１２は、確認メッセージの案件の処理を担当するか否かの意思表示をユーザから受け付ける。返答メッセージ送信部２１３は、ユーザから受け付けた上記意思表示の内容を記載した返答メッセージを生成して案件振分支援装置１０に送信する。
【００３９】
通信処理部２２０は、案件振分支援装置１０から受信した確認メッセージ２５１に記載されている案件に関し、案件振分支援装置１０、他の確認先装置２０、及び確認先装置２
０が設けられている部門に所属する人が所持する通信装置等との間で、所定の通信アプリケーション（電子メール、ＳＮＳ等）等を利用した通信を行い、上記通信で生じた各種情報（電子メールの内容、ＳＮＳの通信機能を使って送受信されたメッセージの内容、ＳＮＳの掲示板に書き込まれた内容等）を通信情報として取得する。通信処理部２２０が取得した通信情報は、記憶部２０５が通信情報２５２として記憶する。
【００４０】
図５にサーバ装置３０の機能を示している。同図に示すように、サーバ装置３０は、記憶部３０５、情報管理部３１０、及び情報収集部３２０の各機能を有する。これらの機能は、サーバ装置３０のプロセッサ１１が、主記憶装置１２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により実現される。
【００４１】
上記のプログラムは、例えば、記録媒体に記録して配布することができる。また上記のプログラムは、例えば、上記プログラムを蓄積管理する配信サーバ装置から通信設備を介してサーバ装置３０にダウンロードすることにより配布することができる。尚、サーバ装置３０は、上記の機能に加えて、例えば、オペレーティングシステム、ファイルシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ等の他の機能をさらに備えていてもよい。サーバ装置３０は、各種の情報（データ）を、例えば、データベースのテーブルやファイルとして記憶する。
【００４２】
同図に示すように、記憶部３０５は、文書情報３５１、人員情報３５２、連絡先情報３５３、部門情報３５４、返答情報３５５、及び文書確認情報３５６を記憶する。
【００４３】
情報管理部３１０は、文書提供要求受信部３１１、文書検索部３１２、及び文書送信部３１３を含む。文書提供要求受信部３１１は、案件振分支援装置１０から文書情報３５１の提供要求や検索要求を受け付ける。文書検索部３１２は、案件振分支援装置１０から受け付けた検索要求に応じて文書情報３５１を検索する。文書送信部３１３は、文書検索部３１２が検索した結果を案件振分支援装置１０に送信する。
【００４４】
情報収集部３２０は、１つ以上の確認先装置２０から通信情報２５２の内容を収集し、収集した通信情報２５２の内容を文書情報３５１として記憶する。情報収集部３２０は、例えば、１つ以上の確認先装置２０を対象として随時（例えば、数分毎や数時間毎）クローリングを実施することにより、通信情報２５２の内容を収集する。
【００４５】
図６は、案件振分支援装置１０が、ユーザから案件文書の入力を受け付けて確認先装置２０に送信するメッセージを生成するまでの処理（以下、案件振分処理Ｓ６００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに案件振分処理Ｓ６００について説明する。
【００４６】
同図に示すように、案件振分支援装置１０の案件文書受付部１１０は、案件文書の入力を受け付ける。上記受け付けは、入力装置１４を介して受け付けてもよいし、通信装置１６を介して受け付けてもよい。
【００４７】
図７は、入力装置１４を介してユーザから案件文書の入力を受け付ける際に案件文書受付部１１０が出力装置１５に表示する画面（以下、案件文書受付画面７００と称する。）の一例である。
【００４８】
同図に示すように、案件文書受付画面７００は、案件文書入力欄７１１、振分先候補選出レベルの指定欄７１３、及び完了ボタン７１２を有する。案件文書受付部１１０は、案件文書入力欄７１１を介して、ユーザから案件文書の入力を受け付ける。案件文書受付部１１０が受け付けた案件文書は、記憶部１０５が案件文書１８１として記憶する。
【００４９】
また案件文書受付部１１０は、振分先候補選出レベルの指定欄７１３を介して、ユーザから、後述する振分先候補の選出に際し、振分先候補を部門レベル（部門単位）で選出するか担当者レベル（担当者単位）で選出するかの指定（以下、振分先候補選出レベルと称する。）を受け付ける。案件文書受付部１１０が受け付けた振分先候補選出レベルは、記憶部１０５が振分先候補選出レベル１８０として記憶する。
【００５０】
ユーザが完了ボタン７１２を操作すると、案件文書受付部は、振分先候補選出レベルの指定欄７１３に指定された内容を振分先候補選出レベル１８０として記憶し、案件文書入力欄７１１に入力された案件文書を案件文書１８１として記憶する。
【００５１】
図６に戻り、続いて案件振分支援装置１０の案件文書分析部１２０が、Ｓ６１１で受け付けた案件文書の内容を分析する処理（以下、案件文書分析処理Ｓ６１２と称する。）を行う。
【００５２】
図８は、案件文書分析処理Ｓ６１２の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに案件文書分析処理Ｓ６１２について説明する。
【００５３】
同図に示すように、まず案件振分支援装置１０の案件文書分析部１２０の形態素解析部１２１が、案件文書１８１を形態素解析により単語に分解（単語群の列を生成）する。具体的には、形態素解析部１２１は、案件文書１８１を形態素解析用辞書１８２と対照することにより案件文書を単語に分解する。
【００５４】
図９に形態素解析用辞書１８２の一例を示す。同図に示すように、形態素解析用辞書１８２は、語彙１８２１、語彙ＩＤ１８２２、及び１０００語当たりの平均出現回数１８２３の各項目を有する一つ以上のレコードで構成される。語彙１８２１には、文字列で記述された語彙が設定される。語彙ＩＤ１８２２は、語彙の識別子（以下、語彙ＩＤと称する。）が設定される。１０００語当たりの平均出現回数１８２３には、所定のコーパスにおける当該語彙の１０００語当たりの平均出現回数が設定される。
【００５５】
例えば、案件文書が「三次元的解析処理により作成されたデータにパイプ幅の誤差項が発生した場合の対処」というテキストデータである場合、形態素解析部１２１は、「／」を単語の区切り記号として、「三次元／的／解析／処理／に／より／作成／され／た／データ／に／パイプ／幅／の／誤差／項／が／発生／した／場合／の／対処／に／誤り／が／あった」のように上記案件文書を単語に分割する。
【００５６】
図８に戻り、続いて、案件文書分析部１２０の話題傾向分析部１２２が、Ｓ８１１で分割された単語に基づき話題傾向分析表１８４を生成する（Ｓ８１２）。話題傾向分析表１８４は、案件文書における、予め設定された話題の出現頻度を示す情報を含む。具体的には、話題傾向分析部１２２は、形態素解析により案件文書を分割して得られた単語を話題表１８３と対照することにより話題傾向分析表１８４を生成する。話題表１８３は、例えば、過去に案件振分支援装置１０の処理対象となった案件文書の内容を分析することにより作成される。話題表１８３は、案件振分支援システム１を利用する組織において案件文書の特徴を抽出するのに適した話題（例えば、当該組織が取り扱う技術情報に関する特徴的な話題）が登録される。
【００５７】
図１０に話題表１８３の一例を示す。尚、話題表１８３は、例えば、当該話題表１８３に登録されている話題（後述する話題ＩＤ）の総数をt_Nとしたとき、t_N次元のベクトルデータとして表すことができる。
【００５８】
同図に示すように、話題表１８３は、話題ＩＤ１８３１、代表名称１８３２、語彙リスト１８３３、語彙リスト（語彙ＩＤ，影響力）１８３４、１０００語あたりの平均出現回数１８３５、及び話題種別ＩＤ１８３６の各項目を有する一つ以上のレコードを有する。
【００５９】
話題ＩＤ１８３１には、話題の識別子（以下、話題ＩＤと称する。）が設定される。代表名称１８３２には、当該話題の特徴を人に認識させるための情報（以下、代表名称と称する。）が設定される。語彙リスト１８３３には、当該話題に関連する一つ以上の語彙が設定される。語彙は、例えば、当該話題に関連する技術関連用語である。語彙リスト（語彙ＩＤ，影響力）１８３４には、語彙リスト１８３３に設定されている各語彙を語彙ＩＤで表した情報が設定される。１０００語あたりの平均出現回数１５３５には、語彙リスト１８３３の語彙の過去の案件文書の１０００語あたりの平均出現回数を示す情報が設定される。この値は案件文書の話題の傾向を分析する際の分析精度の向上に用いられる。話題種別ＩＤには、当該話題が属する話題の種別を表す情報（以下、話題種別と称する。）の識別子（以下、話題種別ＩＤと称する。）が設定される。
【００６０】
図１１に案件文書分析部１２０の話題傾向分析部１２２が生成する話題傾向分析表１８４の一例を示す。同図に示すように、話題傾向分析表１８４は、話題ＩＤ１８４１及び出現頻度１８４２の各項目を有する一つ以上のレコードを有する。話題傾向分析表１８４は、例えば、案件文書１８１に話題表１８３に登録されている各話題がどのくらい含まれているかを指標化したt_N次元のベクトルデータとして表わすことができる。
【００６１】
話題傾向分析部１２２は、話題表１８３の話題毎に、案件文書１８１に含まれている話題（話題表１８３の語彙リスト１８３３の各語彙）の出現回数を計数し、計数した各語彙の出現回数を各語彙の平均出現回数（形態素解析用辞書１８２の１０００語当たりの平均出現回数１８２３の値）で除すことにより正規化した値を求め、その合計値を話題傾向分析表１８４の当該話題の出現頻度１８４２に設定する。
【００６２】
図８に戻り、続いて案件文書分析部１２０のフィルタ情報生成部１２３は、話題表１８３に基づき、Ｓ８１２で生成した話題傾向分析表１８４の内容を後述の話題種別毎に選択（フィルタリング）する処理に際して用いる情報であるフィルタ情報１８５を生成する。
【００６３】
図１２にフィルタ情報１８５の一例を示す。同図に示すように、フィルタ情報１８５は、話題種別（話題種別ＩＤ）毎に生成される。話題種別の総数をt_Mをとしたとき、案件
文書分析部１２０は、各話題種別に対応するt_M個のフィルタ情報１８５を生成する。
【００６４】
同図に示すように、フィルタ情報１８５は、話題ＩＤ１８５１及び要否フラグ１８５２の各項目を有する一つ以上のレコードを有する。フィルタ情報１８５は、例えば、t_N次
元のベクトルデータとして表わすことができる。
【００６５】
図１２では、「情報処理」という話題種別（話題種別ＩＤ＝「24」）に対応するフィルタ情報１８５と、「誤差」という話題種別（話題種別ＩＤ＝「14」）に対応するフィルタ情報１８５を例示している。要否フラグ１５５２には、話題傾向分析表１８４の対応する話題の値を採用（選択）するか否かを示す情報が設定される。本例では、話題傾向分析表１８４の対応する話題の値を採用する場合は「1」が、採用しない場合は「0」が設定される。例えば、話題ＩＤが「tc0」の話題が話題種別ＩＤが「tg1」である話題種別に属している場合、話題種別ＩＤが「tg1」という話題種別のフィルタ情報１８５の、話題ＩＤが
「tc0」の要否フラグ１５５２に「1」が設定される。
【００６６】
図６に戻り、続いて、案件振分支援装置１０の振分先候補選出部１３０が、話題傾向分析表８００に基づき案件文書の振分先候補を選出する処理（以下、振分先候補選出処理Ｓ
６１３と称する。）を行う。
【００６７】
図１３は、振分先候補選出処理Ｓ６１３の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに振分先候補選出処理Ｓ６１３について説明する。
【００６８】
振分先候補選出部１３０は、機械学習装置である複数の判別器を利用して振分先候補選出処理Ｓ６１３を行う。尚、上記の各判別器は、例えば、振分先候補選出部１３０の機能として案件振分支援装置１０に実装してもよいし、振分先候補選出部１３０とは独立したモジュールとして案件振分支援装置１０に実装してもよい。
【００６９】
判別器は、例えば、多次元ベクトルで表現された入力に基づき判別（推定）を行い、ラベル（判定結果）を出力する。上記の判別は、例えば、ランダムフォレスト（Randam Forest）、ロジスティック回帰（Logistic Regression）、ニューラルネットワーク等の機械学習の手法を用いて行われる。判別器の学習は、例えば、過去の案件文書や学習用に作成した案件文書について生成した話題傾向分析表（t_N次元のベクトルデータ）を入力とし
、正解ラベル（振分先とする部門名又は担当者名）を出力とした学習データとして大量に与え、判別精度が高くなる方向に判別器のパラメータを更新していくことにより行われる。また判別器を利用した判別は、例えば、案件文書について生成した話題傾向分析表（t_N次元のベクトルデータ）を入力データとして判別器に与えることにより行われる。
【００７０】
本実施形態では、判別器として、振分先候補選出レベル１８０の内容（部門レベル又は担当者レベル）の夫々に対応するもの（以下、部門選別用判別器、担当者選出用判別器と称する。）が用意される。
【００７１】
このうち部門選別用判別器の学習は、サーバ装置３０が管理している文書情報３５１について生成した話題傾向分析表（t_N次元のベクトルデータ）を入力とし、正解ラベルで
ある部門名を出力とした学習データを部門選別用判別器に与えることにより行われる。
【００７２】
また担当者選別用判別器の学習は、サーバ装置３０が管理している文書情報３５１について生成した話題傾向分析表（t_N次元のベクトルデータ）を入力とし、正解ラベルであ
る担当者名を出力とした学習データを担当者選別用判別器に与えることにより行われる。
【００７３】
これら判別器（部門選別用判別器、担当者選出用判別器）の学習は、例えば、サーバ装置３０が管理している文書情報３５１を利用して案件振分支援装置１０によって随時に行われる。また案件振分支援装置１０以外の情報処理装置において上記学習を実施し、学習後の判別器を案件振分支援装置１０に設定するようにしてもよい。
【００７４】
振分先候補選出部１３０は、上記の判別器を用いて実現されるエージェントにより振分先候補選出処理Ｓ６１３を行う。各エージェントは、エージェント定義情報１８６によって定義される。各エージェントは、夫々が異なる話題種別の案件文書について処理を行うように、夫々について用意されたエージェント定義情報１８６によって定義される。エージェントは、部門選別用判別器を用いたものと、担当者選別用判別器を用いたものが、夫々用意される。
【００７５】
図１４にエージェント定義情報１８６の一例を示す。同図に示すように、エージェント定義情報１８６は、エージェントＩＤ１８６１、話題種別ＩＤ１８６２、判別器種別１８６３、画面表示名１８６４、及びユーザ選択回数１８６５の各項目を有する。
【００７６】
エージェントＩＤ１８６１には、当該エージェントの識別子(以下、エージェントＩＤ
と称する）が設定される。尚、例えば、部門選別用判別器を用いたエージェントと、担当
者選別用判別器を用いたエージェントとを、エージェントＩＤの命名規則から判別できるようにしてもよい。
【００７７】
話題種別ＩＤ１８６２には、当該エージェントが対応する話題種別の範囲を示す情報として一つ以上の話題種別ＩＤが設定される。このように、各エージェントは、特定の話題種別に特化したものとして定義される。
【００７８】
判別器種別１８６３には、当該エージェントが判別を行う際に用いる機械学習手法を示す情報（以下、判別器種別と称する。）が設定される。尚、上記機械学習手法として、例えば、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク等がある。
【００７９】
画面表示名１８６４には、エージェントの種類を表す表示名称が設定される。ユーザ選択回数１８６５には、後述するユーザによる選択の受け付けに際し、当該エージェントに基づく振分先の選出結果がユーザによって何回選択されたかを示す値が設定される。当該エージェントが過去にユーザによって一度も選択されていない場合、ユーザ選択回数１８６５には初期値として「0」が設定される。
【００８０】
図１３に戻り、まず振分先候補選出部１３０は、エージェント定義情報１８６の一つを読み出し、読み出したエージェント定義情報１８６に基づきエージェントを機能させる（Ｓ１３１１）。尚、振分先候補選出部１３０の機能のうち、フィルタリング部１３１、振分先候補選出処理部１３２、及び根拠話題特定部１３３の各機能は、エージェントによって実現される。
【００８１】
続いて、エージェントが、話題種別ＩＤ１８６２に設定されている話題種別ＩＤに対応するフィルタ情報１８５を用いて話題傾向分析表１８４をフィルタリングすることにより話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７を生成する（Ｓ１３１２）。具体的には、エージェントは、自身のエージェント定義情報１８６の話題種別ＩＤ１８６２に設定されている話題種別ＩＤに対応するフィルタ情報１８５を読み込む。エージェントは、フィルタ情報１８５の要否フラグ１８５２に「1」が設定されている話題（話題ＩＤ）については
、対応する話題傾向分析表１８４の値を設定（複製）し、要否フラグ１８５２に「0」が
設定されている要素については「0」を設定する。この処理をエージェント定義情報１８
６の話題種別ＩＤ１８６２に設定されている全ての話題種別ＩＤについて行うことで、当該エージェントが担当する話題種別の情報のみが、話題傾向分析表１８４から話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７に複製される。
【００８２】
図１５に話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７の一例を示す。話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７は、話題傾向分析表１８４と同様に、例えば、t_N次元のベク
トルデータとして表わすことができる。
【００８３】
話題傾向分析表１８４と同様に、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７は、話題ＩＤ１８７１と出現頻度１８７２の各項目を有する一つ以上のレコードを有する。話題ＩＤ１８７１には、話題ＩＤが設定される。出現頻度１８７２には、案件文書における当該話題の出現頻度を示す値が設定される。出現頻度１８７２の値の初期値は「0」である。
【００８４】
図１３に戻り、続いて、エージェントは、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７に基づき、案件文書の振分先候補を選出し、選出した結果を振分先候補選出結果１８８として記憶する（Ｓ１３１３）。尚、判別器を用いた判別では、各ラベルについて判別の確信度を求め、確信度が高いものから所定数のラベルを判別結果として出力する。
【００８５】
ここで振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合、エージェント（部
門選別用判別器を用いたエージェント）は、部門レベル（部門名）で振分先候補を選出する。また振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合、エージェント（担当者選別用判別器を用いたエージェント）は、担当者レベル（担当者名）で振分先候補を選出する。
【００８６】
図１６Ａに、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合の振分先候補選出結果１８８の一例を示す。同図に示すように、振分先候補選出結果１８８は、エージェントＩＤ１８８１、判別結果ラベル１８８２、判別結果の確信度１８８３、判別に用いた語彙数１８８４、ユーザ選択有無１８８５、根拠話題のリスト１８８６、及び判別順位１８８７の各項目を有する。
【００８７】
エージェントＩＤ１８８１には、判別を行ったエージェントのエージェントＩＤが設定される。判別結果ラベル１８８２は、選出した振分先候補を特定する情報（ラベル）が設定される。本例では判別結果ラベル１８８２には部門名が設定される。
【００８８】
判別結果の確信度１８８３には、前述した確信度が設定される。判別に用いた語彙数１８８４には、振分先候補の選出に際して判別に用いた語彙数（話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７のうち出現頻度Ｃ１２０２の値が「0」でない話題（話題ＩＤ１８７１
）の語彙（語彙リスト１５３３の語彙の数）を計数した値）が設定される。
【００８９】
ユーザ選択有無１８８５には、ユーザによる後述する振分先候補の選択に際し当該判別結果ラベル１８８２をユーザが選択したか否かを示す情報が設定される。根拠話題のリスト１８８６には、後述する方法により求められる、判別の根拠になった話題の話題ＩＤが設定される。判別順位１８８７には、ラベルの確信度の順位を示す情報（以下、判別順位と称する。）が設定される。
【００９０】
尚、エージェントは、根拠話題のリスト１８８６の各話題（話題ＩＤ）について、符号１８８６Ａで示す情報（以下、根拠話題要素１８８６Ａと称する。）を生成し、振分先候補選出結果１８８とともに記憶する。同図に示すように、根拠話題要素１８８６Ａは、根拠話題の話題ＩＤ１８８６１、根拠影響力１８８６２、及びユーザ選択有無１８８６３の各項目を有する。尚、根拠話題要素１８８６Ａの詳細については後述する。
【００９１】
図１６Ｂに振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合の振分先候補選出結果１８８の一例を示す。各項目の内容は図１６Ａと同様であるが、同図に示すように、本例では判別結果ラベル１８８２には担当者名が設定される。根拠話題要素１８８６Ａの内容は前述と同様であるので説明を省略する。
【００９２】
以上のように、各エージェントは、話題傾向分析表１８４を夫々に割り当てられた話題の範囲にフィルタリングした話題傾向分析表（フィルタリング後）を入力データとして振分先候補の選出を行う。即ち、各エージェントは夫々異なる観点に基づき振分先候補を選出する。
【００９３】
図１３に戻り、続いてエージェントは、振分先候補を選出する際の判別に影響を与えた一つ以上の話題を根拠話題として特定し、特定した根拠話題を根拠話題のリスト１８８６に追加するとともに、特定した根拠話題に関する情報を根拠話題要素１８８６Ａとして記憶する（Ｓ１３１４）。エージェントは、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７の各話題が判別に与えた影響を定量化し、判別に与えた影響が大きい順に話題をソートし、影響が大きい順に所定数の話題を根拠話題として特定する。例えば、エージェントの判別器種別がロジスティック回帰である場合、エージェントは、例えば、各話題に関連付けられた重み付けデータ（勾配データ）の値に基づき上記の定量化した値を取得する。
【００９４】
ここで一般に、判別器が線形モデルで表現できる場合、特徴要素（ベクトルの各要素）で判別指標を偏微分して得られる勾配情報を用いることにより、上記要素が判別に与えた影響を判断することができる。例えば、ベクトルの要素x1がΔx増えたときに、判別指標yがΔyだけ増えるとすると、|Δy/Δx|が大きいことはyの判別にxの多寡が大きな影響を与えていると理解することができる。
【００９５】
尚、線形処理を含む一般的な判別器について話題の影響を計算する手法として、例えば、非特許文献１に記載されている手法がある。非特許文献１には、非線形モデルを用いた判別器に対し、対象となるデータの周辺で局所的に近似とみなすことのできる線形モデルを構築し、その勾配に基づいて各要素の判別指標に与える大きさの多寡を判断する手法が開示されている。
【００９６】
エージェントは、例えば、以上の処理を実行することにより、各話題の特徴要素が判別指標に与える影響を表す値を求める。具体的には、エージェントは、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７の各話題について確信度に与える影響を求め、影響の大きいものから所定数の話題を根拠話題として選出する。
【００９７】
図１６Ａまたは図１６Ｂの根拠話題要素１８８６Ａは、根拠話題の話題ＩＤ１８８６１、根拠影響力１８８６２、及びユーザ選択有無１８８６３の各項目を有する。根拠話題の話題ＩＤ１８８６１には、根拠話題として特定された話題の話題ＩＤが設定される。根拠影響力１８８６２には当該根拠話題が判別に与えた影響を示す値が設定される。ユーザ選択有無１８８６３には、当該根拠話題を後述する選択処理においてユーザが選択したか否かを示す情報が設定される。
【００９８】
図１３に戻り、Ｓ１３１５では、振分先候補選出部１３０が、Ｓ１３１１〜Ｓ１３１５までのループ処理の終了判定を行う。Ｓ１３１１で未選択のエージェントが存在する場合（Ｓ１３１５：ＹＥＳ）、振分先候補選出部１３０は、Ｓ１３１１からの処理を再度実行する。Ｓ１３１１で未選択のエージェントが存在しない場合（Ｓ１３１５：ＮＯ）、振分先候補選出部１３０は、上記ループ処理を終了し、続いてＳ１３１６の処理を実行する。
【００９９】
Ｓ１３１６では、振分先候補選出部１３０の判別結果評価値算出部１３４が、Ｓ１３１１〜Ｓ１３１５のループ処理により取得される各エージェントの判別結果の確信度に基づき、判別結果ラベル１８８２毎の判別結果の確信度の評価値である判別結果評価値を求める。尚、判別結果評価値１８９は、例えば、振分先候補選出部１３０が、図１６Ａまたは図１６Ｂにおける判別順位１８８７を決定するために用いる。
【０１００】
判別結果評価値算出部１３４は、判別結果ラベル１８８２の内容が共通する各エージェントの振分先候補選出結果１８８について、次式から求まる値（判別結果ラベルの内容が共通する各エージェントの評価値）の総和を求めることにより、判別結果ラベル１８８２毎の判別結果評価値を求める。
判別結果ラベルの内容が共通する各エージェントの評価値
＝  w_A * （判別結果の確信度１８８３）
＋w_B *（判別に用いた語彙数１８８４）
＋w_C * f(ユーザ選択回数１８６５）  
・・・式１
【０１０１】
但し、w_Aは、判別結果の確信度１８８３について設定される重み値、w_Bは、判別に用いた語彙数１８８４について設定される重み値、w_Cは、ユーザ選択回数１８６５につい
て設定される重み値である。またf(x)は、ユーザによるエージェントの選択回数が増える
につれ値が増加する関数であり、例えば、f(x) = log(100 + x)である。
【０１０２】
判別結果評価値算出部１３４は、以上のようにして求めた、判別結果ラベル１８８２毎の判別結果評価値を、判別結果評価値１８９として記憶する。
【０１０３】
図６に戻り、Ｓ６１４では、結果出力部１４０が、振分先候補選出結果１８８の内容を提示しつつ、ユーザから振分先候補や根拠話題の選択を受け付ける処理（以下、ユーザ選択受付処理Ｓ６１４と称する。）を行う。
【０１０４】
図１７は、ユーザ選択受付処理Ｓ６１４の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにユーザ選択受付処理Ｓ６１４について説明する。
【０１０５】
まず結果出力部１４０が、振分先候補選出結果１８８の内容を記載した画面（以下、選出結果表示画面１８００と称する。）を出力装置１５に表示する。尚、選出結果表示画面１８００の内容は、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合と担当者レベルである場合とで異なる。
【０１０６】
図１８Ａは、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合における選出結果表示画面１８００の一例である。同図に示すように、選出結果表示画面１８００は、各エージェントによって選出された振分先候補の表示欄１８０１、及び類似文書確認ボタン１８０８が設けられている。また振分先候補の表示欄１８０１には、エージェント表示欄１８０２、振分先候補表示欄１８０３、及びエージェント選択欄１８０４が設けられている。
【０１０７】
エージェント表示欄１８０２には、エージェント定義情報１８６の画面表示名１８６４の内容が表示される。本例では、エージェント表示欄１８０２に、エージェント定義情報１８６の画面表示名１８６４の内容である、「情報処理」と「誤差」が表示されている。このように、選出結果表示画面１８００には、各エージェントの振分先候補の選出結果が個別に表示される。
【０１０８】
振分先候補表示欄１８０３には、振分先候補選出結果１８８の判別結果ラベル１８８２の内容が、判別結果の確信度１８８３の高いものから順に所定数表示される。本例は、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合であるので、「情報処理」の表示を有するエージェントの表示欄１８０１の振分先候補表示欄１８０３に、当該エージェントが判別した振分先候補である「PP部0A課」と「SS部第18課」が表示されている。また「誤差」の表示を有するエージェントの表示欄１８０１の振分先候補表示欄１８０３に、当該エージェントが判別した振分先候補である「SS部18課」と「PP部0B課」が表示されている。
【０１０９】
エージェント選択欄１８０４は、ユーザによるエージェント（振分先候補）の選択を受け付ける欄（本例ではチェックボックス）である。結果出力部１４０は、エージェント選択欄１８０４を介して、ユーザからエージェント（振分先候補）の選択を受け付ける。ユーザがエージェント選択欄１８０４の一つを選択すると（Ｓ１７１２）、結果出力部１４０は、対応する振分先候補選出結果１８８のユーザ選択有無１８８５に「1」を設定し、
エージェント定義情報１８６のユーザ選択回数１８６５に「1」を加算し、ログ情報１９
０の選択エージェント１９０３に選択されたエージェントのエージェントＩＤを記録する（Ｓ１７１４）。
【０１１０】
図１９に、ログ情報１９０の一例を示す。ログ情報１９０は、例えば、案件文書受付画面７００で案件文書を受け付けた際に、案件振分支援装置１０によって生成される。同図
に示すように、ログ情報１９０には、案件文書ＩＤ１９０１、案件文書１９０２、及び選択エージェント１９０３の各項目を有する。
【０１１１】
案件文書ＩＤ１９０１には、受け付けた案件文書の識別子（以下、案件文書ＩＤと称する。）が設定される。案件文書１９０２には、受け付けた案件文書の内容（例えばテキストデータ形式）が設定される。選択エージェント１９０３には、ユーザがチェック欄１８１４をチェックした際、対応するエージェントのエージェントＩＤが設定される。
【０１１２】
図１８Ｂは、振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合における選出結果表示画面１８００の一例である。同図に示すように、本例では、「情報処理」の表示を有するエージェントの表示欄１８０１の振分先候補表示欄１８０３に、当該エージェントが判別した振分先候補である「PP部0A課 人員花子」が表示されている。また「誤差
」の表示を有するエージェントの表示欄１８０１の振分先候補表示欄１８０３に、当該エージェントが判別した振分先候補である「SS部18課 人員太郎」が表示されている。
【０１１３】
図１７に戻り、ユーザが図１８Ａまたは図１８Ｂのエージェント選択欄１８０４を選択した際（Ｓ１７１２）、結果出力部１４０は、表示欄１８０１の下に根拠話題表示欄１８０６を表示する。根拠話題表示欄１８０６には、振分先候補選出結果１８８の根拠話題のリスト１８８６に設定されている根拠話題ＩＤの根拠話題の情報が表示される（Ｓ１７１３）。図１８Ａまたは図１８Ｂの例では、根拠話題表示欄１８０６に、上記根拠話題の情報として、根拠話題の代表名称と話題ＩＤが一覧表示されている。同図に示すように、各根拠話題には根拠話題選択欄１８０７が設けられている。結果出力部１４０は、根拠話題選択欄１８０７を介してユーザから根拠話題の選択を受け付ける。ユーザが根拠話題選択欄１８０７の一つを選択すると（Ｓ１７１５）、結果出力部１４０は、対応する振分先候補選出結果１８８の根拠話題要素１８８６Ａのユーザ選択有無１８８６３に「1」を設定
する（Ｓ１７１６）。尚、ユーザが根拠話題選択欄１８０７を選択したことは、ユーザが当該根拠話題を重要視して振分先候補を選出している意思表示とみなすことができる。
【０１１４】
図１７のＳ１７１７では、結果出力部１４０は、ユーザによる根拠話題の選択操作が終了したか否か（例えばユーザが他のエージェントを選択したか否か）を判定する。終了していない場合（Ｓ１７１７：ＮＯ）、処理はＳ１７１５に戻り、終了している場合（Ｓ１７１７：ＹＥＳ）、処理はＳ１７１８に進む。
【０１１５】
Ｓ１７１８では、結果出力部１４０は、エージェントの選択が終了したか否か（例えば、ユーザが類似文書確認ボタン１８０８を操作したか否か）を判定する。エージェントの選択が終了していない場合（Ｓ１７１８：ＮＯ）、処理はＳ１７１２に戻る。エージェントの選択が終了している場合（Ｓ１７１８：ＹＥＳ）、結果出力部１４０は、ユーザ選択受付処理Ｓ６１４を終了する。
【０１１６】
図６に戻り、Ｓ６１５では、類似文書提示部１５０が、Ｓ６１４でユーザ選択したエージェント（振分先候補）と根拠話題に関してサーバ装置３０の文書情報３５１を検索することにより取得される、案件文書に類似する文書（以下、類似文書と称する。）に関する情報を提示する処理（以下、類似文書提示処理Ｓ６１５と称する。）を行う。類似文書提示処理Ｓ６１５は、例えば、ユーザが、図１８の選出結果表示画面１８００の類似文書確認ボタン１８０８を操作することにより開始される。
【０１１７】
図２０は、類似文書提示処理Ｓ６１５の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに類似文書提示処理Ｓ６１５について説明する。
【０１１８】
まず類似文書提示部１５０は、ユーザ選択受付処理Ｓ６１４でユーザから受け付けた選
択情報（エージェント（振分先候補）、根拠話題）をサーバ装置３０に送信し、サーバ装置３０から類似文書を取得する。サーバ装置３０の情報管理部３１０は、案件振分支援装置１０から受信した上記選択情報をキーワードとして文書情報３５１を検索し、その結果検索された類似文書を案件振分支援装置１０に送信する（Ｓ２０１１）。
【０１１９】
図２１Ａは、サーバ装置３０が管理する文書情報３５１のデータ構造の一例である。文書情報３５１は、案件文書（案件振分支援装置１０が過去に受け付けた案件文書と案件文書に関する情報（案件文書の内容や案件について部門や担当者が行った対応や対処の内容）とを含む。また文書情報３５１は、情報収集部３２０が１つ以上の確認先装置２０から収集した通信情報２５２に基づく情報を含む。
【０１２０】
同図に示すように、文書情報３５１のレコードは、所在３５１１、文書データ（テキスト形式）３５１２、文書データ（ベクトル形式）３５１３、文書タイトル３５１４、作成日時３５１５、文書ＩＤ３５１６、記述者３５１７、閲覧者リスト３５１８の各項目を有する。
【０１２１】
所在３５１１には、当該案件文書の所在を示す情報（例えばＵＲＬ（Uniform Resource
Locator））が設定される。文書データ（テキスト形式）３５１２には、受け付けた案件文書のテキストデータが設定される。文書データ（ベクトル形式）３５１３には、案件文書のテキストデータをベクトルで表現したデータが設定される。このデータは、例えば、図６のＳ６１２と同様の処理を実行することにより取得される。文書タイトル２１１４には、当該案件文書のタイトル（以下、文書タイトルと称する。）を示す情報が設定される。作成日時３５１５には、当該案件文書が作成された日時を示す情報（以下、作成日時と称する。）が設定される。
【０１２２】
文書ＩＤ３５１６には、通し番号等のサーバ装置３０が管理する文書情報３５１毎に固有に付与される識別子（以下、文書ＩＤと称する。）が設定される。記述者３５１７には、当該文書の記述者（作成者）を特定する情報が設定される。上記情報は人員情報３５２にリンクしている。閲覧者リスト３５１８には、当該文書を過去に参照した者を特定する情報が設定される。上記情報は人員情報３５２にリンクしている。
【０１２３】
図２１Ｂに示すように、人員情報３５２は、氏名３５２１、連絡先リスト３５２２、関連文書リスト３５２３、及び社員番号３５２４の各項目を有する一つ以上のデータ列を含む。氏名３５２１には、人員の氏名が設定される。連絡先リスト３５２２には、電子メールアドレス等の当該人員の連絡先を特定する情報が設定される。上記情報は連絡先情報３５３にリンクしている。関連文書リスト３５２３には、当該人員が関係した文書を特定する情報が設定される。上記情報の詳細は文書情報３５１にリンクしている。社員ＩＤ３５２４には、当該人員を識別する情報（社員番号等。以下、社員ＩＤと称する。）を特定する情報が設定される。
【０１２４】
図２１Ｃに示すように、連絡先情報３５３は、通信形態３５３１、連絡先３５３２、レスポンス率３５３３、及びレスポンス時間３５３４の各項目を有する一つ以上のデータ列を含む。通信形態３５３１には、通信形態（電子メールやＳＮＳ等）を示す情報が設定される。連絡先３５３２には、当該連絡先に付与されている通信アドレス（メールアドレスやＳＮＳの個人ＩＤ等）が設定される。レスポンス率３５３３には、当該連絡先の後述するレスポンス率が設定される。レスポンス時間３５３４には、当該連絡先の後述するレスポンス時間が設定される。
【０１２５】
サーバ装置３０は、以上の情報に加え、組織における部門に関する情報を部門情報３５４としてさらに管理している。
【０１２６】
図２１Ｄは部門情報３５４のデータ構造の一例である。同図に示すように、部門情報３５４は、部門名３５４１、課名３５４２、前部門名３５４３、代表者３５４４、所属人員リスト３５４５、関連文書リスト３５４６、及び総合連絡先リスト３５４７の各項目を有する。
【０１２７】
部門名３５４１には、当該部門の部門名が設定される。課名３５４２には当該部門に属する課名が設定される。前部門名３５４３には、過去に部門名が変更されている場合における前の部門名が設定される。代表者３５４４には、当該部門の代表者を特定する情報が設定される。上記情報は人員情報３５２とリンクしている。所属人員リスト３５４５には、当該部門に所属する人員を特定する情報が設定される。上記情報は人員情報３５２とリンクしている。関連文書リスト３５４６には、当該部門が関係する文書を特定する情報が設定される。上記情報は文書情報３５１とリンクしている。総合連絡先リスト３５４７には、部門の代表連絡先を示す情報が設定される。上記情報は連絡先情報３５３とリンクしている。
【０１２８】
図２０に戻り説明を続ける。ここで図６のＳ６１１で受け付けた案件文書をベクトルに変換した値v_0（話題傾向分析表１８４）と、サーバ装置３０が管理する文書情報３５１
の各文書をベクトルに変換した値v_k(文書データ（ベクトル形式）３５１３の値)との間
の距離を求める関数f(v_0,v_k,w)を次式のように定義する。
f(v_0,v_k,w) = s(|v_0-v_k|)*w    ・・・式２
但し、*wはベクトルの各要素v_pについて、後述する重み付けw_p（後述のw_0，w_1，w_2）を積算する処理であり、関数sは、ベクトルの各要素v_pについて閾値t_pを上回っていたら「1」を、下回っていたら「0」を返す閾値処理関数である。上記の閾値t_pは、例え
ば、全文書における話題（話題表１８３の各話題）の平均出現回数の0.75倍とする。
【０１２９】
類似文書提示部１５０は、f(v_0,v_k,w)に対して、３種類の重み付け情報w_p（w_0，w_1，w_2）を組み合わせて距離を求める。
【０１３０】
第１の重み付け値w_0は、図６のＳ６１４でユーザが選択した根拠話題については値を
「1.0」とし、それ以外の根拠話題については値を「0.0」とする。この重み付けによりf(v_0,v_k,w)を実行して得られる距離をd_0とする。
【０１３１】
第２の重み付け値w_1は、図６のＳ６１４でユーザが選択したエージェント（振分先候
補）であるa_0,a_i,...に対して、a_kが保持する話題種別に属する話題については値を「1.0」とし、それ以外の話題については値を「0.0」とする。この重み付けによりf(v_0,v_k,w)を実行して得られる距離をd_1とする。
【０１３２】
第３の重み付け値w_2は、全ての話題について値を「1.0」とする。この重み付けによりf(v_0,v_k,w)を実行して得られる距離をd_2とする。
【０１３３】
類似文書の選択基準となる文書間距離d(v_0,v_k)は、これらの距離の合計値（次式）で定義される。
d(v_0,v_k) = p_0*d_0 + p_1*d_1 + p_2*d_2    ・・・式３
尚、本例では、p_0=p_1=p_2=1.0とする。尚、これらの重み付けp_0,p_1,p_2は一例に過ぎず、例えば、ユーザにこれらの値p_0,p_1,p_2を調整させる機能を案件振分支援装置１
０に設けてもよい。
【０１３４】
類似文書提示部１５０は、サーバ装置３０が管理する文書情報３５１の各文書k=1,2,...Nに対し、入力文書v_0との距離dを計算し、この値が小さいものから順にソート処理を行
う。類似文書提示部１５０は、ソート処理の結果から所定数（例えば１００件）の文書を類似文書として選択し、選択した類似文書のリストを作成する。類似文書提示部１５０は、選択した類似文書の情報をリスト形式で出力装置１５に表示する（Ｓ２０１２）。
【０１３５】
図２２に、上記表示の例（以下、類似事例リスト表示画面２２００と称する。）を示す。同図に示すように、類似事例リスト表示画面２２００は、リスト表示欄２２１０、詳細表示ボタン２２１７、及び終了ボタン２２１８を有する。
【０１３６】
同図に示すように、リスト表示欄２２１０には、スコア２２１２、部門名２２１３、書誌情報２２１４、及び文書選択欄２２１５の各項目を有する一つ以上の類似文書に関する情報がリスト形式で表示される。
【０１３７】
スコア２２１２には、前述した文書間距離d(v_0,v_k)から求めた文書間の類似度（以下、類似性スコアと称する。）を示す情報が表示される。部門名２２１３には、文書情報３５１に含まれている情報等から取得される、当該案件文書について過去に対応を行った部門（振分先）を特定する情報（部門名等）が設定される。書誌情報２２１４には、当該類似文書に関する情報（文書タイトル、作成日時等）が表示される。尚、ユーザの類似文書の検索の便宜のため、類似事例リスト表示画面２２００には、リスト表示欄２２１０に表示される情報についてグルーピングやソートを行う機能等をさらに設けてもよい。
【０１３８】
図２０に戻り、ユーザは、文書選択欄２２１５に対して選択操作を行うことで類似文書を選択する（Ｓ２０１３)。ユーザが類似文書を選択して詳細表示ボタン２２１７を操作
すると、類似文書提示部１５０は、選択された類似文書の詳細を記載した画面（以下、類似事例詳細表示画面２３００と称する。）表示する（Ｓ２０１４）。
【０１３９】
図２３に類似事例詳細表示画面２３００の一例を示す。同図に示すように、類似事例詳細表示画面２３００には、文書タイトル２３１１、文書内容の表示欄２３１２、検討リスト追加ボタン２３１３、及び閉じるボタン２３１４が設けられている。
【０１４０】
文書タイトル２３１１には、類似文書の文書タイトルが表示される。文書内容の表示欄２３１２には、上記類似文書の内容が表示される。尚、同図に示すように、文書内容の表示欄２３１２に表示されている文字列のうち、話題（根拠話題を含む）に属する語彙２３１２１（話題表１８３の語彙リスト１８３３の語彙）は強調表示されている。ユーザは、例えば、強調表示されている話題を手掛かりとして、適切な振分先候補を効率よく選出することができる。尚、根拠話題のみを強調表示するようにしてもよい。
【０１４１】
図２０に戻り、ユーザが検討リスト追加ボタン２３１３を操作すると、類似文書提示部１５０は、上記類似文書を検討対象として検討対象文書リスト１９２に追加する（Ｓ２０１５、Ｓ２０１６）。尚、具体的には、上記類似文書（類似文書の識別子（以下、類似文書ＩＤと称する。）等の類似文書を特定する情報）が検討対象文書リスト１９２に追加される。
【０１４２】
ユーザが閉じるボタン２３１４を操作すると、例えば、類似事例詳細表示画面２３００が画面から消去され、類似事例リスト表示画面２２００が再びアクティブな状態となる。
【０１４３】
図２０のＳ２０１７では、類似文書提示部１５０は、ユーザが終了ボタン２２１８を操作したか否か（ユーザが類似文書の確認を終了したか否か）を判定する。ユーザが終了ボタン２２１８を操作していない場合（Ｓ２０１７：ＮＯ）、処理はＳ２０１３に戻る。ユーザが終了ボタン２２１８を操作した場合（Ｓ２０１７：ＹＥＳ）、類似文書提示部１５０は、類似文書提示処理Ｓ６１５を終了する。
【０１４４】
図６に戻り、Ｓ６１６では、確認メッセージ生成送信部１６０が、Ｓ６０５で受け付けた各類似文書に対応する振分先候補（部門）に、Ｓ６１１で受け付けた案件文書の処理を担当するか否かを確認する（問い合わせる）ためのメッセージ（以下、確認メッセージと称する。）を生成して振分先候補に送信する処理（以下、確認メッセージ生成送信処理Ｓ６１６と称する。）を行う。
【０１４５】
図２４は、確認メッセージ生成送信処理Ｓ６１６の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに確認メッセージ生成送信処理Ｓ６１６について説明する。
【０１４６】
同図に示すように、まず確認メッセージ生成送信部１６０が、ユーザから、確認メッセージの送信先とする部門または担当者の選択、及び確認メッセージの生成に用いるテンプレートの選択を受け付ける（Ｓ２４１１）。
【０１４７】
図２５Ａは、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合に、Ｓ２４１１の処理に際して確認メッセージ生成送信部１６０が出力装置１５に表示する画面（以下、送信先選択画面２５００と称する。）の一例である。同図に示すように、送信先選択画面２５００は、文書リスト表示欄２５１１、送信先選択欄２５１２、テンプレート選択欄２５１３、確認メッセージ生成指示ボタン２５１４を有する。
【０１４８】
文書リスト表示欄２５１１には、検討対象文書リスト１９２の各文書の文書タイトルが表示される。送信先選択欄２５１２は、ユーザから確認メッセージの送信先となる部門と文書の選択を受け付ける欄である。テンプレート選択欄２５１３は、確認メッセージの生成に用いるテンプレートの選択をユーザから受け付けるための欄である。ユーザは例えば通常のテンプレートや緊急用のテンプレートを選択することができる。確認メッセージ生成指示ボタン２５１４は、ユーザから確認メッセージの生成指示を受け付けるためのボタンである。
【０１４９】
図２５Ｂは、振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合に、Ｓ２４１１の処理に際して確認メッセージ生成送信部１６０が出力装置１５に表示する画面（以下、送信先選択画面２５００と称する。）の一例である。同図に示すように、送信先選択画面２５００は、文書リスト表示欄２５１１、送信先選択欄２５１２、テンプレート選択欄２５１３、確認メッセージ生成指示ボタン２５１４を有する。
【０１５０】
文書リスト表示欄２５１１には、検討対象文書リスト１９２の各文書の文書タイトルが表示される。送信先選択欄２５１２は、ユーザから確認メッセージの送信先となる担当者と文書の選択を受け付ける欄である。テンプレート選択欄２５１３は、確認メッセージの生成に用いるテンプレートの選択をユーザから受け付けるための欄である。ユーザは例えば通常のテンプレートや緊急用のテンプレートを選択することができる。確認メッセージ生成指示ボタン２５１４は、ユーザから確認メッセージの生成指示を受け付けるためのボタンである。
【０１５１】
図２４に戻り、続いて、確認メッセージ生成送信部１６０は、テンプレート選択欄２５１３で指定されたテンプレート１９３に、Ｓ２４１１で受け付けた部門と文書を合成することにより確認メッセージを生成し、生成した確認メッセージをユーザに提示する（Ｓ２４１２）。
【０１５２】
図２６Ａに、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合における、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）形式で記述された上記テンプレート１９３の一例
を示す。テンプレート１９３にはＣＳＳ（Cascading Style Sheets）データ等の整形用デ
ータが附随していてもよい。同図において、符号２６１１で示す文字列は、ログ情報１９０の案件文書１９０２の内容に置換される。符号２６１２及び符号２６１３の文字列は、ログ情報１９０の案件文書ＩＤ１９０１の内容に置換される。符号２６１４と符号２６１５は、これらの間に挟まれた範囲の文字列を、Ｓ２０１６で選択された検討対象文書リストの文書の数だけ繰り返すことを指示する。符号２６１６で示す文字列は、文書の所在を示す情報（本例ではＵＲＩ（Uniform Resource Identifier））に置換される。符号２６
１７で示す文字列は、文書の文書タイトルに置換される。符号２６１８で示す文字列は、文書の作成日時に置換される。符号２６１８で示す文字列は、確認メッセージの送信方法を選択するリストボックスの表示を指示する。符号２６２０及び符号２６２１で示す文字列はボタンの表示を指示する。
【０１５３】
図２６Ｂに、振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合における、ＨＴＭＬ形式で記述された上記テンプレート１９３の一例を示す。テンプレート１９３にはＣＳＳデータ等の整形用データが附随していてもよい。同図において、符号２６１１〜２６２１で示す文字列の意味は図２６Ａと同様である。符号２６２２で示す文字列は、後述する返答率を表示する。符号２６２２で示す文字列は、後述する平均変更時間を表示する。
【０１５４】
図２７Ａは、図２６Ａのテンプレートを用いて生成される、確認メッセージ生成送信部１６０が、生成した確認メッセージをユーザに提示して送信指示を受け付ける際に出力装置１５に表示する画面（以下、確認メッセージ送信画面２７００と称する。）である。同図に示すように、確認メッセージ送信画面２７００は、確認メッセージの表示欄２７１１と、送信手段の選択欄２７１２、送信実行ボタン２７１３、及び取消ボタン２７１４を有する。
【０１５５】
確認メッセージの表示欄２７１１には、確認メッセージ生成送信部１６０が生成した確認メッセージの内容が表示される。尚、確認メッセージの表示欄２７１１に、生成した確認メッセージを表示用に整形（レンダリング）したものを表示してもよい。また確認メッセージの表示欄２７１１に、生成した確認メッセージを、ユーザが編集可能な状態で表示してもよい。
【０１５６】
送信手段の選択欄２７１２は、ユーザから確認メッセージの送信手段（メール、Ｗｅｂ上のＳＮＳ、業務システム等）の選択を受け付ける。返答率の表示欄２７１５には、送信手段の選択欄２７１２で指定した送信手段で確認メッセージを送信したときの過去の返答率が表示される。平均返答時間の表示欄２７１６には、送信手段の選択欄２７１２で指定した送信手段で確認メッセージを送信したときの過去の平均返答時間が表示される。返答率の表示欄２７１５や平均返答時間の表示欄２７１６の表示内容は、例えば、サーバ装置３０において文書情報３５１やログ情報等として管理される。ユーザは、返答率の表示欄２７１５や平均返答時間の表示欄２７１６の表示内容を参照することで、どの送信手段を選択すると効率よく返答メッセージが得られるかの目安とすることができる。
【０１５７】
送信実行ボタン２７１３は、ユーザから確認メッセージの送信の実行指示を受け付ける。取消ボタン２７１４は、確認メッセージの送信を行わない旨の指示をユーザから受け付ける。
【０１５８】
図２７Ｂは、図２６Ｂのテンプレートを用いて生成される、確認メッセージ生成送信部１６０が、生成した確認メッセージをユーザに提示する際に出力装置１５に表示する画面（以下、確認メッセージ送信画面２７００と称する。）である。同図に示すように、確認メッセージ送信画面２７００は、確認メッセージの表示欄２７１１と、送信手段の選択欄２７１２、返答率の表示欄２７１５、平均返答時間の表示欄２７１６、送信実行ボタン２
７１３、及び取消ボタン２７１４を有する。確認メッセージの表示欄２７１１、送信手段の選択欄２７１２、送信実行ボタン２７１３、及び取消ボタン２７１４については図２７Ａと同様である。
【０１５９】
返答率の表示欄２７１５には、送信手段の選択欄２７１２で指定した送信手段で確認メッセージを送信したときの過去の返答率が表示される。平均返答時間の表示欄２７１６には、送信手段の選択欄２７１２で指定した送信手段で確認メッセージを送信したときの過去の平均返答時間が表示される。返答率の表示欄２７１５や平均返答時間の表示欄２７１６の表示内容は、例えば、サーバ装置３０において文書情報３５１やログ情報等として管理される。ユーザは、返答率の表示欄２７１５や平均返答時間の表示欄２７１６の表示内容を参照することで、どの送信手段を選択すると効率よく返答メッセージが得られるかの目安とすることができる。
【０１６０】
図２４に戻り、確認メッセージ生成送信部１６０は、送信実行ボタン２７１３を操作すると、確認メッセージを宛先の部門（振分先候補）の確認先装置２０に送信する（Ｓ２４１３）。
【０１６１】
図２８Ａは、振分先候補選出レベル１８０の内容が部門レベルである場合に、確認メッセージを受信した部門の確認先装置２０が出力装置１５に表示する画面（以下、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００と称する。）の一例である。同図に示すように、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００は、確認メッセージの表示欄２８１１、対応ボタン２８１２、及び担当者ＩＤの入力欄２８１３を有する。
【０１６２】
確認メッセージの表示欄２８１１には、案件振分支援装置１０から受信した確認メッセージの内容が表示される。また類似文書のリンク２８１１１が表示される。類似文書のリンク２８１１１が操作されると、確認先装置２０はリンク先にアクセスして類似文書に関する情報を取得し、取得した情報を出力装置１５に表示する。
【０１６３】
当該部門のユーザは、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００を参照し、当該案件を当該部門で対応することを決定した場合は対応ボタン２８１２を操作する。対応ボタン２８１２が操作されると、確認先装置２０は、当該部門で対応する旨を記載したメッセージ（以下、返答メッセージと称する。）を案件振分支援装置１０に送信する。
【０１６４】
図２８Ｂは、振分先候補選出レベル１８０の内容が担当者レベルである場合に、確認メッセージを受信した部門の確認先装置２０が出力装置１５に表示する画面（以下、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００と称する。）の一例である。同図に示すように、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００は、確認メッセージの表示欄２８１１、対応ボタン２８１２、及び担当者ＩＤの入力欄２８１３を有する。
【０１６５】
確認メッセージの表示欄２８１１には、案件振分支援装置１０から受信した確認メッセージの内容が表示される。また類似文書のリンク２８１１１が表示される。類似文書のリンク２８１１１を操作すると、類似文書に関する情報が表示される。
【０１６６】
当該部門の担当者が、類似文書のリンク２８１１１を操作すると、確認先装置２０が、返答情報を入力する画面（以下、返答情報入力画面２８３０と称する。）を出力装置１５に表示する。
【０１６７】
図２８Ｃは、返答情報入力画面２８３０の一例である。同図に示すように、返答情報入力画面２８３０は、回答者の表示欄２８３１、案件文書ＩＤの表示欄２８３２、事案との関係の設定欄２８３３、影響有無の設定欄２８３４、対応要否の設定欄２８３５、自由記
述欄２８３６、及び対応ボタン２８３７を有する。
【０１６８】
回答者の表示欄２８３１には、担当者ＩＤの入力欄２８１３に入力された担当者ＩＤに対応する担当者の氏名が設定される。案件文書ＩＤの表示欄２８３２は、Ｓ６１１で受け付けた案件文書の案件文書ＩＤが設定される。事案との関係の設定欄２８３３には、Ｓ６１１で受け付けた案件文書と確認メッセージの表示欄２８１１に表示されている類似文書と関係があると考える場合にユーザが選択する。影響有無の設定欄２８３４は、Ｓ６１１で受け付けた案件文書の内容が取り扱い製品等に影響を与えると考える場合にユーザが選択する。対応要否の設定欄２８３５はＳ６１１で受け付けた案件文書の内容について対応（マニュアルの書き直し、申し送り文書の作成等）が必要であるとユーザが考える場合に選択される。自由記述欄２８３６の内容は、ユーザが何らかの情報を案件の振分者等に伝えたい場合にコメント等の文章を記述する。対応ボタン２８３７が操作されると、返答情報入力画面２８３０が閉じられて再び確認メッセージ表示画面（振分先）２８００が表示される。
【０１６９】
必要な情報を入力した後、ユーザは返答情報入力画面２８３０の対応ボタン２８３７を操作する。対応ボタン２８３７が操作されると、確認先装置２０は、確認メッセージ表示画面（振分先）２８００や返答情報入力画面２８３０で設定された内容や当該部門で対応する旨を記載したメッセージ（以下、返答メッセージと称する。）を案件振分支援装置１０に送信する。
【０１７０】
尚、確認先装置２０が確認メッセージを受信してから上記の返答メッセージを送信するまでに生成する各種の情報は通信情報２５２として管理され、サーバ装置３０によってクローリング等の方法で随時収集される。
【０１７１】
図２８Ｄは、通信情報２５２として管理される上記各種の情報の一つである返答情報３５５のデータ構造の一例である。返答情報３５５には、返答メッセージに関する情報が設定される。同図に示すように、返答情報３５５のレコードは、部門名２８５１、課名２８５２、問題事案ＩＤ２８５３、対応者２８５４、関連メッセージ２８５５、所在３５１１、文書データ（テキスト形式）３５１２、文書データ（ベクトル形式）３５１３、文書タイトル３５１４、作成日時３５１５、文書ＩＤ３５１６、記述者３５１７、閲覧者リスト３５１８の各項目を有する。
【０１７２】
部門名２８５１には、部門名が設定される。課名２８５２には課名が設定される。問題事案ＩＤ２８５３には案件文書ＩＤ等の事案を特定する情報が設定される。対応者２８５４は、当該事案に対応した担当者の氏名が設定される。関連メッセージ２８５５には、当該事案についての返答メッセージに関連する情報（例えば、当該案件の関係者間で行われた通信の内容）を特定する情報が設定される。上記情報は文書情報３５１とリンクしている。確認結果リスト２８５６には、当該事案について担当者が返答情報入力画面２８３０に設定した情報が管理される。上記情報は図２８Ｅに示す文書確認情報３５６にリンクしている。尚、文書確認情報３５６も通信情報２５２の一つである。
【０１７３】
図２８Ｅは、文書確認情報３５６のデータ構造の一例である。同図に示すように、文書確認情報３５６のレコードは、文書名２８６１、案件文書ＩＤ２８６２、問題事案ＩＤ２８６３、事案との関連２８６４、問題有無２８６５、対応要否２８６６、及び自由追記２８６７の各項目を有する。尚、これらの各項目の内容は、返答情報入力画面２８３０の各欄の内容と対応している。
【０１７４】
図６に戻り、Ｓ６１７では、案件振分支援装置１０の返答メッセージ受信処理部１６５が、確認先装置２０から送られてくる返答メッセージを受信する。受信した返答メッセー
ジは、記憶部１０５が返答メッセージ１９４として記憶する。
【０１７５】
図６のＳ６１８では、再学習処理部１７０が、前述した判別器のパラメータの再学習を行う。
【０１７６】
図２９は、再学習処理部１７０が行う処理（以下、判別器再学習処理Ｓ６１８と称する。）の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに判別器再学習処理Ｓ６１８について説明する。
【０１７７】
まず再学習処理部１７０は、再学習させようとする判別器を一つ選択する（Ｓ２９１１）。
【０１７８】
続いて、再学習処理部１７０は、図１３のＳ１３１２と同様に、話題種別ＩＤ１８６２に設定されている話題種別ＩＤに対応するフィルタ情報１８５を用いて話題傾向分析表１８４をフィルタリングすることにより話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７を生成する（Ｓ２９１２）。
【０１７９】
続いて、再学習処理部１７０は、前述した根拠話題以外の話題についてランダムな選択的排除処理を行い、話題傾向分析表（処理後）１９５を生成する（Ｓ２９１３）。具体的には、再学習処理部１７０は、Ｓ２９１２で生成された話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７の出現頻度１８７２が「0」でない話題について、所定の割合（例えば５０％
）で出現頻度１８７２の値を「0」に設定する（即ち、ユーザが選択していない話題につ
いては、５０％の確率で初めから案件文書に存在していなかったことになる）。
【０１８０】
続いて、再学習処理部１７０は、Ｓ２９１３で生成された話題傾向分析表（処理後）１９５を入力とし、Ｓ６１６で選択された確認先（振分先）の部門を出力（ラベル（正解データ））として学習処理を行う。
【０１８１】
続いて、再学習処理部１７０は、選択中の判別器について、Ｓ２９１２〜Ｓ２９１４の学習処理を所定回数（例えば１００回）繰り返す（Ｓ２９１５：ＮＯ）。尚、Ｓ２９１３でランダムな選択的排除処理を行っているので、各回の繰り返しにおいて、入力情報である話題傾向分析表（処理後）１９５の内容は異なる。学習処理を所定回数繰り返した後（Ｓ２９１５：ＹＥＳ）、処理はＳ２９１６に進む。
【０１８２】
Ｓ２９１６では、再学習処理部１７０は、ログ情報１９０の選択エージェント１９０３の内容に基づき、エージェント定義情報１８６のユーザ選択回数１８６５の値を増加させる。尚、ユーザ選択回数１８６５の値を増加させることで、振分先候補選出結果１８８の判別結果ラベル１８８２の内容についての各エージェントの確信度の評価値（判別結果評価値）が高く評価されるようになり、ユーザの意思が振分先候補の選出結果に反映されるようになる。
【０１８３】
続いて、再学習処理部１７０は、Ｓ２９１１において未選択の判別器があるか否かを判定する（Ｓ２９１７）。Ｓ２９１１において未選択の判別器がある場合（Ｓ２９１７：ＹＥＳ）、処理はＳ２９１１に戻る。Ｓ２９１１において未選択の判別器がない場合（Ｓ２９１７：ＮＯ）、判別器再学習処理Ｓ６１８は終了する。
【０１８４】
以上によれば、判別器の再学習を行い、選択された根拠話題に対しては他の話題よりも多くの回数について再学習を行うことで、判別器の内部パラメータについて重要度の調整を適切に行うことができる。
【０１８５】
以上に説明したように、本実施形態の案件振分支援システム１は、入力された案件文書に基づき案件の振分先候補を選出するので、ユーザは、迅速かつ適切に案件の振分先を決定することができる。また案件振分支援システム１は、話題種別毎にフィルタリングされた話題傾向分析表１８４を入力として判別器に与えて話題種別毎の振分先候補を出力するので、ユーザは話題種別毎の異なる観点から選出された振分先候補を検討して振分先候補を選択することができ、多様な観点に基づき案件の処理を担当するのに相応しい振分先候補を検討する環境をユーザに提供することができる。
【０１８６】
また案件振分支援システム１は、組織において過去に生じた案件に対応した際、案件に関して案件に関して組織内で送受信された情報（部門の窓口担当者と担当者の間で送受信された情報等）である通信情報２５２の内容を含んだ文書情報３５１について生成した話題傾向分析表を入力とし、正解ラベルである部門又は担当者を出力とした学習データにより学習した判別器を用いて部門名又は担当者名を案件の振分先候補として選出して提示するので、ユーザは精度よく迅速に案件の処理を担当するのに相応しい者を特定することができる。
【０１８７】
また案件振分支援システム１は、振分先候補を組織の部門レベルで選出するか担当者レベルで選出するかの指定をユーザから受け付け、受け付けた指定に応じたレベルで案件の振分先候補を選出して提示するので、ユーザのニーズに応じたレベルで振分先候補を提示することができる。
【０１８８】
また案件振分支援システム１は、振分先候補の選出結果として、振分先候補とともに振分先候補の選出に影響を与えた根拠話題を出力装置１５に表示するので、ユーザは根拠話題を参考にしつつ、振分先候補を迅速かつ適切に選択することができる。
【０１８９】
また案件振分支援システム１は、ユーザが選択した振分先候補と根拠話題に基づき検索した類似文書に関する情報を出力装置１５に表示するので、ユーザは類似文書を参考にしつつ、振分先候補を迅速かつ適切に選択することができる。
【０１９０】
また案件振分支援システム１は、類似文書の内容を、話題に関する語彙を強調しつつ表示するので、ユーザは話題に関する語彙を参考に案件の内容と類似文書の内容を対比しながら振分先候補を適切に選択することができる。
【０１９１】
また案件振分支援システム１は、ユーザが選択した類似文書を振分先候補とともに提示しつつ、ユーザから、案件の担当可否を確認する確認メッセージの送信先となる振分先候補の選択を受け付け、類似文書に関する情報を記載した確認メッセージを生成して確認先装置２０に送信するので、ユーザは効率よく確認メッセージを送信することができる。
【０１９２】
また案件振分支援システム１は、ユーザから振分先候補選出レベルに応じたテンプレートの選択を受け付け、ユーザが選択したテンプレートに基づき確認メッセージを生成するので、ユーザは効率よく確認メッセージを送信することができる。
【０１９３】
また案件振分支援システム１は、確認メッセージの確認先装置への送信方法をユーザから受け付け、受け付けた送信方法で確認メッセージを確認先装置に送信するので、ユーザが希望する適切な送信方法（例えば、迅速性や確実性に優れた送信方法）で確認メッセージを確認先装置に送信することができる。
【０１９４】
また案件振分支援システム１は、判別器の夫々について、夫々に対応する話題種別に対応するフィルタ情報１８５でフィルタリングするとともにユーザが選択した根拠話題以外の話題に対してランダムな選択的排除処理を行った話題傾向分析表を入力とし、振分先候
補を出力とした学習処理を所定回数繰り返して行うので、判別器を効率よく再学習させて振分先候補の選出精度を向上することができる。
【０１９５】
また案件振分支援システム１は、選出した話題種別毎の振分先候補を判別結果評価値に基づく順序で表示するので、ユーザは適切な振分先候補を効率よく選択することができる。
【０１９６】
また案件振分支援システム１は、ユーザの振分先候補の選択回数が多い判別器ほど判別結果評価値を高く設定するので、ユーザの意向に沿った振分先候補を精度よく選出することができる。
【０１９７】
［第２実施形態］
第２実施形態の案件振分支援システム１は、基本的な構成については第１実施形態と同様であるが、第２実施形態の案件振分支援システム１では、図６のユーザ選択受付処理Ｓ６１４でユーザから受け付けた根拠話題の選択結果を利用して、図６の振分先候補選出処理Ｓ６１３の判定を再度実行できるようにする。以下、第１実施形態と異なる点を中心として第２実施形態の案件振分支援システム１について説明する。
【０１９８】
図３０は、第２実施形態の案件振分支援装置１０が、ユーザから案件文書の入力を受け付けて確認先装置２０に送信するメッセージを生成するまでの処理（以下、案件振分処理Ｓ３０００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに案件振分処理Ｓ３０００について説明する。
【０１９９】
案件振分処理Ｓ３０００の基本的な処理の流れは第１実施形態の案件振分支援装置１０が行う案件振分処理Ｓ６００に類似するが、図６のＳ６１３及びＳ６１４の夫々に対応する処理（案件振分処理Ｓ３０００の振分先候補選出処理Ｓ３０１３及びユーザ選択受付処理Ｓ３０１４の処理）が第１実施形態とは異なる。
【０２００】
図３１は、第２実施形態の振分先候補選出処理Ｓ３０１３の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともに振分先候補選出処理Ｓ３０１３について説明する。
【０２０１】
まず同図に示すＳ３１１１の処理は、図１３のＳ１３１１の処理と同様であるので説明を省略する。
【０２０２】
Ｓ３１１２では、ユーザが後述する図３０のＳ３０１４において根拠話題を選択済であるか否かを判定する。ユーザが根拠話題を選択済である場合（Ｓ３１１２：ＹＥＳ）、まず振分先候補選出部１３０が話題傾向分析表１８４について図１３のＳ１３１２と同様のフィルタリングを行って話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７を生成する（Ｓ３１１３）。続いて、振分先候補選出部１３０が、話題傾向分析表（フィルタリング後）１８７について根拠話題以外の話題について第１実施形態のＳ２９１３と同様のランダムな選択的排除処理を行い、話題傾向分析表（処理後）１９５を生成する（Ｓ３１１４）。Ｓ３１１５〜Ｓ３１１６の処理は図１３のＳ１３１３〜Ｓ１３１４の処理と同様である。Ｓ３１１７では、振分先候補選出部１３０は、Ｓ３１１３〜Ｓ３１１６までの処理を所定回数繰り返したか否かを判定する。所定回数繰り返した場合（Ｓ３１１７：ＹＥＳ）、Ｓ３１１８に進む。所定回数繰り返していない場合（Ｓ３１１７：ＮＯ）、処理はＳ３１１３に戻る。
【０２０３】
一方、Ｓ３１１２において、ユーザが根拠話題を選択済でない場合（Ｓ３１１２：ＮＯ）、処理はＳ３１２０に進む。Ｓ３１２０は、図１３のＳ１３１２〜Ｓ１３１４と同様であるので説明を省略する。
【０２０４】
Ｓ３１１８では、振分先候補選出部１３０が、Ｓ３１１１〜Ｓ３１１８までのループ処理の終了判定を行う。Ｓ３１１１で未選択のエージェントが存在する場合（Ｓ３１１８：ＹＥＳ）、振分先候補選出部１３０は、Ｓ３１１１からの処理を再度実行する。Ｓ３１１１で未選択のエージェントが存在しない場合（Ｓ３１１８：ＮＯ）、振分先候補選出部１３０は、上記ループ処理を終了し、続いてＳ３１１９の処理を実行する。
【０２０５】
Ｓ３１１９では、振分先候補選出部１３０の判別結果評価値算出部１３４が、Ｓ１３１１１〜Ｓ３１１８のループ処理により取得される各エージェントの判別結果の確信度に基づき、判別結果ラベル１８８２毎の判別結果の確信度の評価値である判別結果評価値を求める。判別結果評価値の算出方法は第１実施形態のＳ１３１６と同様であるが、Ｓ３１１３〜Ｓ３１１７のループ処理を行った場合、各エージェントの判別結果の確信度としては、各ループで求めた確信度の平均値を用いる。
【０２０６】
図３２は、第２実施形態のユーザ選択受付処理Ｓ３０１４の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにユーザ選択受付処理Ｓ３０１４について説明する。
【０２０７】
まず同図に示すＳ３２１１〜Ｓ３２１８の処理は、図１７のＳ１７１１〜Ｓ１７１８の処理と同様であるので説明を省略する。
【０２０８】
同図に示すように、第２実施形態のユーザ選択受付処理Ｓ３０１４では、Ｓ３２１８の処理の後、結果出力部１４０が、振分先候補選出処理Ｓ３０１３の再実行指示の有無をユーザから受け付ける（Ｓ３２１９）。
【０２０９】
図３３は、第２実施形態の結果出力部１４０が出力装置１５に表示する選出結果表示画面３３００の一例である。同図に示すように、選出結果表示画面３３００には、図１８Ａに示した第１実施形態の選出結果表示画面１８００の表示内容に加えて、再実行ボタン１８０９を備えている。Ｓ３２１９において、結果出力部１４０は、この再実行ボタン１８０９が操作されると、振分先候補選出処理Ｓ３０１３の再実行指示をユーザから受け付けたと判定する。選出結果表示画面３３００のその他の構成については第１実施形態の選出結果表示画面１８００と同様であるので説明を省略する。
【０２１０】
図３２に戻り、再実行指示を受け付けた場合（Ｓ３２１９：ＹＥＳ）、結果出力部１４０は、図３１の振分先候補選出処理Ｓ３０１３を再実行する。再実行の後、処理はＳ３２１１に進む。一方、再実行指示を受け付けなかった場合（Ｓ３２１９：ＮＯ）、処理は図３０のＳ３０１５に進む。
【０２１１】
以上のように、本実施形態の案件振分支援システム１においては、図６のユーザ選択受付処理Ｓ６１４でユーザから受け付けた根拠話題の選択結果を利用して、図６の振分先候補選出処理Ｓ６１３の判定を再実行することができる。また再実行に際してはユーザが選択した根拠話題以外の話題に対してランダムな選択的排除処理を繰り返し行って振分先候補を選出するので、精度よく適切な振分先候補を選出することができる。
【０２１２】
以上、本発明について実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。例えば、上記の実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また上記実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０２１３】
また上記の各構成、機能部、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば、集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、また
はＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０２１４】
また上記の各図において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、必ずしも実装上の全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。例えば、実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【０２１５】
また以上に説明した情報処理装置における各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は一例に過ぎない。各種機能部、各種処理部、各種データベースの配置形態は、情報処理装置におけるハードウェアやソフトウェアの性能、処理効率、通信効率等の観点から最適な配置形態に変更し得る。
【０２１６】
また前述した各種データベースの構成（スキーマ（Schema）等）は、リソースの効率的な利用、処理効率向上、アクセス効率向上、検索効率向上等の観点から柔軟に変更し得る。
【符号の説明】
【０２１７】
１  案件振分支援システム、５  通信ネットワーク、１０  案件振分支援装置、２０  確認先装置、３０  サーバ装置、１０５  記憶部、１１０  案件文書受付部、１２０  案件文書分析部、１２１  形態素解析部、１２２  話題傾向分析部、１２３  フィルタ情報生成部、１３０  振分先候補選出部、１３１  フィルタリング部、１３２  振分先候補選出処理部、１３３  根拠話題特定部、１３４  判別結果評価値算出部、１４０  結果出力部、１４１  判別結果出力部、１４２  ユーザ選択受付部、１５０  類似文書提示部、１５１  類似文書出力部、１５２  類似文書選択受付部、１６０  確認メッセージ生成送信部、１６５  返答メッセージ受信処理部、１７０  再学習処理部、１８０  振分先候補選出レベル、１８１  案件文書、１８２  形態素解析用辞書、１８３  話題表、１８４  話題傾向分析表、１８５  フィルタ情報、１８６  エージェント定義情報、１８７  話題傾向分析表（フィルタリング後）、１８８  振分先候補選出結果、１８９  判別結果評価値、１９０  ログ情報、１９１  類似文書リスト、１９２  検討対象文書リスト、１９３  テンプレート、１９４  返答メッセージ、１９５  話題傾向分析表（処理後）、２２０  通信処理部、２５２  通信情報、３２０  情報収集部、３５１  文書情報、３５２  人員情報、３５３  連絡先情報、３５４  部門情報、３５５  返答情報、３５６  文書確認情報
【図１】
2019200449.tif 000003
【図２】
2019200449.tif 000004
【図３】
2019200449.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2019200449.tif 000009
【図８】
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【図９】
2019200449.tif 000011
【図１０】
2019200449.tif 000012
【図１１】
2019200449.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2019200449.tif 000015
【図１４】
2019200449.tif 000016
【図１５】
2019200449.tif 000017
【図１６Ａ】
2019200449.tif 000018
【図１６Ｂ】
2019200449.tif 000019
【図１７】
2019200449.tif 000020
【図１８Ａ】
2019200449.tif 000021
【図１８Ｂ】
2019200449.tif 000022
【図１９】
2019200449.tif 000023
【図２０】
2019200449.tif 000024
【図２１Ａ】
2019200449.tif 000025
【図２１Ｂ】
2019200449.tif 000026
【図２１Ｃ】
2019200449.tif 000027
【図２１Ｄ】
2019200449.tif 000028
【図２２】
2019200449.tif 000029
【図２３】
2019200449.tif 000030
【図２４】
2019200449.tif 000031
【図２５Ａ】
2019200449.tif 000032
【図２５Ｂ】
2019200449.tif 000033
【図２６Ａ】
2019200449.tif 000034
【図２６Ｂ】
2019200449.tif 000035
【図２７Ａ】
2019200449.tif 000036
【図２７Ｂ】
2019200449.tif 000037
【図２８Ａ】
2019200449.tif 000038
【図２８Ｂ】
2019200449.tif 000039
【図２８Ｃ】
2019200449.tif 000040
【図２８Ｄ】
2019200449.tif 000041
【図２８Ｅ】
2019200449.tif 000042
【図２９】
2019200449.tif 000043
【図３０】
2019200449.tif 000044
【図３１】
2019200449.tif 000045
【図３２】
2019200449.tif 000046
【図３３】
2019200449.tif 000047