(57)【要約】【課題】意見情報の出力精度を向上することを目的とする。【解決手段】自治体の情報を管理する情報処理装置は、意見情報を分析して、該意見情報に含まれるワードと特定のカテゴリに設定された複数のキーワードとの一致の程度の評価を実行する評価部と、前記評価の結果が基準以上の場合、前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを出力し、前記評価の結果が前記基準を下回る場合、前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ前記自治体内の住民の偏在状況、前記自治体のイベントの告知情報に含まれる日付と前記意見情報の発信日との間の期間、または前記自治体に属する複数の所轄部署がそれぞれ管理する管理情報と前記意見情報に含まれる位置情報との一致の程度に応じて、前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を出力する出力部と、を含む。【選択図】図２
2019053697.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自治体の情報を管理するコンピュータに、
意見情報を分析して、該意見情報に含まれるワードと特定のカテゴリに設定された複数のキーワードとの一致の程度の評価を実行し、
前記評価の結果が基準以上の場合、前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを出力し、前記評価の結果が前記基準を下回る場合、前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ前記自治体内の住民の偏在状況、前記自治体のイベントの告知情報に含まれる日付と前記意見情報の発信日との間の期間、または前記自治体に属する複数の所轄部署がそれぞれ管理する管理情報と前記意見情報に含まれる位置情報との一致の程度に応じて、前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を出力する、
処理を実行させることを特徴とする意見情報処理プログラム。
【請求項２】
前記コンピュータに、
前記意見情報について、前記評価の結果が前記基準以上であると評価された場合、前記前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを画面に表示させる制御を行い、前記評価の結果が前記基準を下回ると評価された場合、前記意見情報に含まれる複数のワードまたは前記意見情報を記憶部に記憶する、
処理を実行させることを特徴とする請求項１記載の意見情報処理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータに、
前記記憶部に記憶された前記意見情報に基づいて、該意見情報の発信者の所在地が前記自治体に属する複数の区画のうち何れの区画であるかを特定し、
前記自治体内の住民の数のうち前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ住民の数の割合と、特定された前記前記区画内の住民のうち前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ住民の数の割合との差分を算出し、前記偏在状況を得る、
処理を実行させることを特徴とする請求項２記載の意見情報処理プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータに、
前記記憶部に記憶された複数の意見情報のうち、同じ属性を示す意見情報の件数に、前記差分に応じた値を加算し、
加算結果の値が第１閾値を超えた前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を前記画面に表示させる制御を行う、
処理を実行させることを特徴とする請求項３記載の意見情報処理プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記記憶部に記憶された複数の前記意見情報のうち同じワードを含む意見情報の件数に、前記期間が短くなるに応じて大きくなる値を加算し、
加算結果の値が第２閾値を超えた前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を前記画面に表示させる制御を行う、
処理を実行させることを特徴とする請求項２記載の意見情報処理プログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、
前記記憶部に記憶された複数の前記意見情報のうち同じ位置情報を含む意見情報の件数に、前記位置情報が示す位置を管理対象とする前記所轄部署の数が多くなるに応じて大きくなる値を加算し、
加算結果の値が第３閾値を超えた前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を前記画面に表示させる制御を行う、
処理を実行させることを特徴とする請求項２記載の意見情報処理プログラム。
【請求項７】
自治体の情報を管理するコンピュータが、
意見情報を分析して、該意見情報に含まれるワードと特定のカテゴリに設定された複数のキーワードとの一致の程度の評価を実行し、
前記評価の結果が基準以上の場合、前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを出力し、前記評価の結果が前記基準を下回る場合、前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ前記自治体内の住民の偏在状況、前記自治体のイベントの告知情報に含まれる日付と前記意見情報の発信日との間の期間、または前記自治体に属する複数の所轄部署がそれぞれ管理する管理情報と前記意見情報に含まれる位置情報との一致の程度に応じて、前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を出力する、
処理を実行することを特徴とする意見情報処理方法。
【請求項８】
自治体の情報を管理する情報処理装置であって、
意見情報を分析して、該意見情報に含まれるワードと特定のカテゴリに設定された複数のキーワードとの一致の程度の評価を実行する評価部と、
前記評価の結果が基準以上の場合、前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを出力し、前記評価の結果が前記基準を下回る場合、前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ前記自治体内の住民の偏在状況、前記自治体のイベントの告知情報に含まれる日付と前記意見情報の発信日との間の期間、または前記自治体に属する複数の所轄部署がそれぞれ管理する管理情報と前記意見情報に含まれる位置情報との一致の程度に応じて、前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意見情報処理プログラム、意見情報処理方法および情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、市役所等の自治体に対して、該自治体の住民から寄せられた様々な意見は、意見情報として、自治体のコンピュータにより管理される場合がある。関連する技術として、以下の特許文献１が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−５２８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自治体のコンピュータで管理される意見情報には、様々な意見に関する情報がある。例えば、自治体のコンピュータは、重要な意見情報については、自治体に所属する職員が操作する端末の画面に表示することが考えられる。この場合、重要でない意見情報については、上記端末の画面に表示されない。
【０００５】
意見情報が重要であるか否かは、例えば、自治体のコンピュータが管理する情報と意見情報との相関度合いに基づいて、判定することが考えられる。この場合、相関度合いが低いと判定された意見情報は、重要な情報でないとして、上記端末の画面に表示されない。
【０００６】
しかしながら、相関度合いが低いことに起因して、重要な情報でないと判定された意見情報が、自治体にとって重要な課題となり得る場合もある。この場合、意見情報の出力精度が低下し、重要な意見情報が、上記操作者に提示されない。
【０００７】
１つの側面として、本発明は、意見情報の出力精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの態様では、意見情報処理プログラムは、自治体の情報を管理するコンピュータに、意見情報を分析して、該意見情報に含まれるワードと特定のカテゴリに設定された複数のキーワードとの一致の程度の評価を実行し、前記評価の結果が基準以上の場合、前記意見情報に含まれるワード、前記意見情報または前記複数のキーワードを出力し、前記評価の結果が前記基準を下回る場合、前記意見情報の発信者と同じ属性を持つ前記自治体内の住民の偏在状況、前記自治体のイベントの告知情報に含まれる日付と前記意見情報の発信日との間の期間、または前記自治体に属する複数の所轄部署がそれぞれ管理する管理情報と前記意見情報に含まれる位置情報との一致の程度に応じて、前記意見情報に含まれるワードまたは前記意見情報を出力する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面によれば、意見情報の出力精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】意見情報処理システムの一例を示す図である。
【図２】市役所サーバの機能ブロックの一例を示す図である。
【図３】意見情報の入力画面例を示す図である。
【図４】分析結果の一例を示す図である。
【図５】評価の一例を示す図である。
【図６】多数意見情報を表示する画面例を示す図である。
【図７】第１の予兆検出処理の一例を示す図である。
【図８】第２の予兆検出処理の一例を示す図である。
【図９】第３の予兆検出処理の一例を示す図である。
【図１０】予兆意見情報が表示された画面の一例を示す図である。
【図１１】実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１２】実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１３】実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その３）である。
【図１４】実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート（その４）である。
【図１５】市役所サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施形態のシステムの一例＞
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、実施形態における意見情報処理システム１の一例である。以下の実施形態における自治体（地方公共団体）は、市役所であるものとして説明するが、例えば、該自治体は、市役所以外の任意の自治体であってよい。
【００１２】
自治体は、複数の区画に分割される。例えば、市は、町や村等の複数の区画に分割される。以下、市（自治体）に複数の町が属するものとして説明する。上記区画は、基礎自治体とも称される。
【００１３】
意見情報処理システム１は、複数の外部端末２Ａ〜２Ｄ（以下、外部端末２と総称することがある）と外部ネットワーク３と内部システム４とを含む。複数の外部端末２と内部システム４とは外部ネットワーク３を介して、通信可能に接続される。
【００１４】
外部端末２は、上記市の住民が操作する端末である。外部端末２は、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末等であってもよい。外部ネットワーク３は、例えば、インターネットである。外部ネットワーク３は、公衆に利用可能なネットワークである。
【００１５】
内部システム４は、市役所内のシステムであり、市役所内に閉じられたシステムである。内部システム４は、市役所サーバ５と内部ネットワーク６と複数の内部端末７Ａ〜７Ｄ（以下、内部端末７と総称することがある）とを含む。市役所サーバ５は、コンピュータまたは情報処理装置の一例である。内部ネットワーク３は、公衆が利用可能なネットワークではない。
【００１６】
市役所サーバ５は、外部ネットワーク３と接続される。また、市役所サーバ５は、内部ネットワーク６を介して、複数の内部端末７と接続される。内部端末７は、所定の操作者により操作される。該操作者は、例えば、市役所の職員である。
【００１７】
市役所サーバ５は、市（自治体）の住民に関する各種の情報や、市内で開催されるイベントに関する情報、市役所の複数の課が対象とする所管マップを管理する。該所管マップは、所轄部署が管理する管理情報の一例である。
【００１８】
また、市役所サーバ５は、住民から寄せられた意見情報を管理する。該意見情報は、市に関する各種の情報であり、市に対する要望やアンケートに対する回答、陳情等である。市役所サーバ５は、上記以外の処理を行なってもよい。
【００１９】
例えば、市の住民が、外部端末２を操作して、市役所に寄せる意見情報を入力した場合、外部端末２は、入力された意見情報を受け付け、外部ネットワーク３を介して、意見情報を市役所サーバ５に送信する。市役所サーバ５は、受信した意見情報を記憶および管理する。
【００２０】
また、内部端末７の操作者が、内部端末７に意見情報を入力した場合、該入力の操作を受け付けた内部端末７は、入力された意見情報を、内部ネットワーク６を介して、市役所サーバ５に送信する。
【００２１】
例えば、市の住民が、市役所に電話をした際に対応した市役所の職員が、電話の内容に基づいて、意見情報を内部端末７に入力する場合もある。該入力の操作を受け付けた内部端末７は、入力された意見情報を、内部ネットワーク６を介して、市役所サーバ５に送信する。該意見情報は、電話の内容に基づく意見情報となる。
【００２２】
また、市役所に赴いた市の住民が、市役所の職員に提出した紙面に記載された意見を、意見情報として、内部端末７に入力する場合もある。該入力の操作を受け付けた内部端末７は、入力された意見情報を、内部ネットワーク６を介して、市役所サーバ５に送信する。該意見情報は、紙面に基づく意見情報となる。
【００２３】
市役所サーバ５は、例えば、インターネット上に蓄積されている、市に関する意見情報を収集してもよい。
【００２４】
＜市役所サーバの一例＞
図２は、市役所サーバ５の一例を示す。市役所サーバ５は、制御部１１と業務支援データベース１２と自治体管理情報データベース１３と少数意見データベース１４と課題データベース１５と同義語データベース１６通信部１７とを含む。図２以降において、「ＤＢ」は、データベースであることを示す。
【００２５】
制御部１１は、分析部２１と評価部２２と予兆検出処理部２３と出力部２４とを含む。制御部１１の各部は、実施形態における各種の処理を行なう。
【００２６】
業務支援データベース１２は、１または複数の情報ラベルを記憶するデータベースである。該情報ラベルには、複数のキーワードが設定される。情報ラベルは、意見情報が、重要であるか否かを評価するための判断指標であり、予め市役所の職員等により設定される。情報ラベルは、特定のカテゴリの一例である。
【００２７】
例えば、情報ラベルが「住民課」、「窓口」および「待機時間」という３つのキーワードを含んでいたとする。また、市役所サーバ５が受けた意見情報が、「住民課の窓口の待機時間が長い」という意見を示す情報であるとする。
【００２８】
意見情報は文字列であり、該文字列に基づいて、意見情報は複数のワードに分解される。分解された複数のワードと情報ラベルのキーワードとの一致の程度が高ければ、該意見情報の重要度は高いと判定される。一方、分解された複数のワードと情報ラベルのキーワードとの一致の程度が低ければ、該意見情報の重要度は低いと判定される。
【００２９】
自治体管理情報データベース１３は、市民に関する情報を記憶する。例えば、市民の住所や性別、年齢、世帯構成等の住民情報を記憶する。自治体管理情報データベース１３は、例えば、住民基本台帳のデータを記憶するデータベースである。
【００３０】
少数意見データベース１４は、重要度が低いと評価された意見情報を記憶するデータベースである。実施形態では、重要度が高いと評価された意見情報を多数意見情報と称し、重要度が低いと評価された意見情報を少数意見情報と称する。従って、少数意見データベース１４には、１または複数の少数意見情報が記憶される。少数意見データベース１４は、記憶部の一例である。
【００３１】
課題データベース１５は、少数意見データベースに記憶された少数意見情報のうち、所定の条件を満たす少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。該予兆意見情報は、重要度が低いと評価された意見情報であるが、重要な課題となる可能性がある意見情報である。
【００３２】
同義語データベース１６は、同義語を記憶するデータベースである。上述したように、意見情報は文字列であり、複数のワード（単語）に分解される。制御部１１の分析部２１は、意見情報に含まれる複数のワードのうち、同義語データベース１６に登録されているワードがあれば、該当するワードを、同義語に変換する。
【００３３】
通信部１７は、外部ネットワーク３および内部ネットワーク６と通信を行う機能を有する。次に、制御部１１の各部について説明する。
【００３４】
分析部２１は、意見情報を分析する。分析部２１は、文字列である意見情報を複数のワードに分解し、同義語データベース１６を参照して、分解されたワードに対応する同義語があれば、ワードの変換を行なう。これにより、意見情報に基づいて、複数のワードを含むワードセットが生成される。
【００３５】
評価部２２は、業務支援データベース１２に記憶されている複数の情報ラベルのそれぞれについて、情報ラベル中のキーワードとワードセットに含まれるワードとの一致の程度の評価を行なう。以下、一致の程度は、一致数とするが、一致率であってもよい。
【００３６】
例えば、ワードセットに含まれるワードと情報ラベル中のキーワードとの一致数が所定の基準以上である場合、評価部２２は、ワードセットに対応する意見情報は多数意見情報であると評価する。
【００３７】
一方、ワードセットに含まれるワードと情報ラベル中のキーワードとの一致数が所定の基準を下回る場合、評価部２２は、ワードセットに対応する意見情報は少数意見情報であると評価する。
【００３８】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶された１または複数の少数意見情報が所定の条件を満たすかの判定を行い、所定の条件を満たす少数意見情報を課題データベース１５に記憶する。
【００３９】
出力部２４は、評価部２２が評価した多数意見情報を、内部ネットワーク６を介して、内部端末７に出力する。内部端末７は、多数意見情報を、例えば、ディスプレイに表示する。
【００４０】
出力部２４が出力する多数意見情報は、意見情報の文字列、意見情報に含まれる複数のワード（上記ワードセットに対応）、または意見情報に対応する情報ラベルのキーワードである。
【００４１】
出力部２４は、評価部２２が評価した少数意見情報を、少数意見データベース１４に出力する。出力部２４が出力する少数意見情報は、意見情報の文字列または意見情報に含まれる複数のワード（上記ワードセットに対応）である。
【００４２】
＜各種処理の一例＞
図３を参照して、意見情報の入力画面例について説明する。図３の入力画面例は、外部端末２を操作する住民が、該外部端末２に対して所定の操作を行うことにより、該外部端末２のディスプレイに表示される。
【００４３】
例えば、外部端末２を操作する住民が、「Ｙ町の保育園に漏れた。４月までに入れないと仕事に戻れない。困る。」という意見を、外部端末２に入力したとする。また、上記住民は、居住地区（お住まいの地区）、年齢層および性別を入力する。図３において、居住地区、年齢層および性別は、プルダウンメニューで選択できる例を示す。
【００４４】
外部端末２は、「送信」ボタンの押下操作を受け付けると、入力された意見、居住地区および年齢層の情報を含む意見情報を、外部ネットワーク３を介して、市役所サーバ５に送信する。
【００４５】
市役所サーバ５の通信部１７は、上記意見情報を受信する。分析部２１は、意見情報に含まれる意見を示す文字列を複数のワードに分解し、同義語データベース１６を参照して、分解されたワードに対応する同義語があれば、該当するワードの変換を行なう。
【００４６】
図４は、分析部２１が意見情報を分析した分析結果の一例を示す。意見情報１は、市役所サーバ５が受けた意見情報に含まれる文字列を示す。意見情報１の文字列は、例えば、「Ｙ町」、「保育園」、「漏れ」、「４月」、「入れない」、「仕事」、「困る」というワードに分解される。
【００４７】
分析部２１は、上記複数のワードのうち、同義語データベース１６を参照して、対応する同義語がある場合、ワードの変換を行なう。図４の例の場合、「保育園」は「保育施設」に対応し、「入れない」は「待」に対応する。
【００４８】
従って、分析部２１は、分析結果として、「Ｙ町」、「保育施設」、「漏れ」、「４月」、「待」、「仕事」、「困る」という複数のワードを含む分析結果（分析結果１）を生成する。
【００４９】
意見情報２は、意見情報１とは異なる意見情報であり、例えば、意見情報１を発信した住民と意見情報２を発信した住民とは異なる。意見情報２の文字列は、「Ｚ町」、「保育園」、「延長」、「断る」、「保育士」、「数」、「少ない」というワードに分解される。なお、「Ｙ町」および「Ｚ町」は、同じ自治体に属する区画であるものとする。
【００５０】
分析部２１は、上記複数のワードのうち、同義語データベース１６を参照して、「保育園」というワードを、「保育施設」に変換する。従って、分析部２１は、「Ｚ町」、「保育施設」、「延長」、「断る」、「保育士」、「数」、「少ない」という複数のワードを含む分析結果（分析結果２）を生成する。
【００５１】
図５は、評価部２２が行なう評価の一例を示す。業務支援データベース１２には、複数の情報ラベルが記憶されている。該情報ラベルは、予め、市役所の職員等による入力により設定される。
【００５２】
情報ラベルは、複数のキーワードを含む。図５の例の場合、業務支援データベース１２は、「住民課」、「窓口」、「待機時間」という３つのキーワードを含む情報ラベル１を記憶する。また、業務支援データベース１２は、「空家」、「不審者」、「不審火」という３つのキーワードを含む情報ラベル２を記憶する。
【００５３】
１つの情報ラベルに含まれる複数のキーワードの相互の関連性は高い。一方、複数の情報ラベルは、相互に関連性がない場合もある。例えば、情報ラベル１と情報ラベル２との間に関連性はない。なお、情報ラベル間にある程度の関連性があるケースも想定される。
【００５４】
図５の例における分析結果１は、上述した意見情報１に基づく分析結果である。評価部２２は、分析結果１に含まれる複数のワードと、業務支援データベース１２に記憶されている各情報ラベルの各キーワードとの一致数をカウントする。
【００５５】
評価部２２は、一致数が所定の基準以上である場合、分析結果に対応する意見情報を多数意見情報と判定する。また、評価部２２は、一致数が所定の基準を下回る場合、分析結果に対応する意見情報を少数意見情報と判定する。以下、上記所定の基準は「３」であるものとして説明する。該所定の基準は、任意の値であってよい。
【００５６】
分析結果１に含まれる３つのワード（「Ｙ町」、「保育施設」、「待」）と、情報ラベル３の３つのキーワードとは一致する。一致数が基準以上であるため、評価部２２は、分析結果１に対応する意見情報１を多数意見情報と判定する。
【００５７】
上記の場合、出力部２４は、意見情報１を内部端末７に出力し、該内部端末７のディスプレイに意見情報１を表示する制御を行う。内部端末７は、該制御に基づいて、意見情報１をディスプレイに表示する。出力部２４は、意見情報１に含まれる複数のワードまたは対応する情報ラベルのキーワードを、内部端末７に出力する。
【００５８】
図６は、多数意見情報を表示する画面例を示す図である。図６の例では、内部端末７のディスプレイに、分析結果１に含まれる複数のワード、意見元地区、登録日、回答年齢層、性別の情報が表示される。意見元地区は、住民の居住地区を示す。登録日は、市役所サーバ５が、意見情報１を受信した日付を示す。該登録日は、意見情報を発信した日付を示し、意見情報の発信日に対応する。
【００５９】
図５に示されるように、分析結果２については、分析結果２に含まれる１つのワード「保育施設」と、情報ラベル３の１つのキーワードとが一致する。分析結果２に含まれるワードと一致するキーワードは、他の情報ラベルにはないものとする。従って、評価部２２は、分析結果１に対応する意見情報２を少数意見情報と判定する。
【００６０】
上記の場合、出力部２４は、意見情報２または該意見情報２に含まれる複数のワードを、少数意見データベース１４に記憶する。
【００６１】
意見情報２は、評価部２２が少数意見情報であると評価した意見情報である。しかし、少数意見情報であっても、所定の条件を満たした少数意見情報は、市（自治体）にとった重要な課題となる可能性がある。この場合、所定の条件を満たした意見情報は、市役所の操作者に通知されることが好ましい。従って、少数意見情報であると評価された意見情報は、即時に廃棄されることなく、少数意見データベース１４に記憶される。
【００６２】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶された少数意見情報のうち、所定の条件を満たす少数意見情報を予兆意見情報として抽出し、該予兆意見情報を内部端末７の画面に表示させる。
【００６３】
予兆意見情報は、上述したように、市にとって重要な課題となる可能性がある意見情報であり、何らかの課題を示す兆候となり得る。予兆意見情報が、内部端末７の画面に表示されることで、市にとって重要な課題となる可能性のある意見情報の見逃しを抑制することができる。以下、予兆検出処理部２３が行なう３つの予兆検出処理について、説明する。
【００６４】
＜第１の予兆検出処理＞
図７の例において、少数意見データベース１４には、評価部２２が少数意見であると判定した複数の少数意見情報が記憶されている。少数意見データベース１４は、ワードと意見元地区と登録日と回答年齢層との項目を含む。各項目の情報は、外部端末２が送信した意見情報や入力された意見情報に対応する。
【００６５】
ワードは、少数意見情報に含まれる複数のワードであり、意見元地区は、意見情報に含まれる上述した居住地区であり、回答年齢層は、意見情報に含まれる年齢層および性別を示す。
【００６６】
予兆検出処理部２３は、所定のタイミングで、少数意見データベース１４に記憶されている少数意見情報を検索し、複数のワードの一部または全部が重複している少数意見情報のうち、意見元地区および回答年齢層が同じ少数意見情報の件数をカウントする。回答年齢層は、属性の一例である。従って、同じ属性を持つ少数意見情報がカウントされる。以下、カウントされた件数は「２件」であるものとして、説明する。
【００６７】
予兆検出処理部２３は、件数が第１閾値以上となった少数意見情報を予兆意見情報として検出する。以下、第１閾値は「３」であるものとして説明するが、第１閾値は、任意の値であってもよい。
【００６８】
上記件数は「２件」であるため、該件数は第１閾値以上とはならない。実施形態では、予兆検出処理部２３は、上記回答年齢層に応じて、件数の重み付けを行なう。
【００６９】
例えば、自治体が「Ｔ市」であるとする。図７の例に示される少数意見情報は、意見元地区が「Ｚ町」であり、回答年齢層が「３０歳〜３５歳」の女性である。予兆検出処理部２３は、自治体管理情報データベース１３を参照して、「Ｔ市」全体の住民の数に対する、「３０歳〜３５歳」の女性の割合を算出する。算出結果は、「８％」であったとする。
【００７０】
予兆検出処理部２３は、自治体管理情報データベース１３を参照して、「Ｚ町」全体の住民の数に対する、「３０歳〜３５歳」の女性の割合を算出する。算出結果は、「１３％」であったとする。
【００７１】
そして、予兆検出処理部２３は、上記２つの算出結果の差分「５（＝１３−８）」を算出する。該差分は、「Ｔ市」に属する「Ｚ町」における、意見情報の発信者と同じ属性を持つ住民の偏在状況を示す。
【００７２】
図７の例では、「３０歳〜３５歳」の女性の偏在状況が、「Ｔ市」全体より、「Ｚ町」の方が高い。従って、図７の例に示される、「Ｚ町」における「３０歳〜３５歳」の女性比率が高いため、該「３０歳〜３５歳」の女性の意見情報は、「Ｚ町」において重要な課題を示す情報となる可能性がある。
【００７３】
そこで、予兆検出処理部２３は、上記差異に応じた値を、件数に加算する。例えば、図７の例に示されるように、予兆検出処理部２３は、差異「１％」につき「０．２件」を加算するとする。
【００７４】
図７の例では、差異が「５％」である。予兆検出処理部２３は、「１件（＝５×０．２）」を得る。上述したように、複数のワードの一部または全部が重複している少数意見情報のうち、回答年齢層が同じ少数意見情報の件数は「２件」である。予兆検出処理部２３は、「２件」に「１件」を加算して、図７の例の少数意見情報の件数が「３件」であると判定する。これにより、少数意見情報の発信者と同じ属性を持つ住民の偏在状況に応じて、少数意見情報の件数の重み付けがされる。
【００７５】
上述したように、第１閾値は「３件」であるため、予兆検出処理部２３は、図７の例の少数意見情報を予兆意見情報として検出する（所定の条件を満たす）。この場合、出力部２４は、予兆検出処理部２３が検出した予兆意見情報を出力する。
【００７６】
この際、出力部２４は、内部端末７のディスプレイに表示されるように、該内部端末７に、予兆意見情報を出力する。また、出力部２４は、課題データベース１５に予兆意見情報を出力する。課題データベース１５には、予兆意見情報が記憶される。
【００７７】
従って、少数意見情報であると評価された意見情報であっても、予兆検出処理部２３が、上記の処理を行い、所定の条件を満たす少数意見情報を抽出することで、意見情報の抽出精度が向上する。これにより、課題の兆候となる情報を、市役所の操作者に通知することができ、重要な課題となる可能性のある意見情報の見逃しが抑制される。従って、意見情報の出力精度が向上する。
【００７８】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１３に記憶されている少数意見情報のレコードの数が所定数に達した際に第１〜第３の予兆検出処理を行なってもよい。また、予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１３に記憶されている少数意見情報のレコードの数が、所定期間のうちに所定数に達した際に第１〜第３の予兆検出処理を行なってもよい。
【００７９】
上述した第１の予兆検出処理では、少数意見情報の発信者と同じ属性を持つ住民の偏在状況に応じて、少数意見情報の件数の重み付けがされるが、意見情報の発信者の年齢や世帯構成等に基づいて、少数意見情報の件数の重み付けがされてもよい。
【００８０】
＜第２の予兆検出処理の一例＞
図８の例を参照して、第２の予兆検出処理について説明する。例えば、「Ｔ市」において、イベントが開催されるケースを想定する。「Ｔ市」の市役所は、イベントに関する告知情報を掲載した広報誌を発行する。該イベントに関する告知情報は、例えば、市役所サーバ５により管理される。
【００８１】
図８の例に示されるように、告知情報は、「２０１７年２月２０日子育てサポートセンター説明会」であったとする。イベントは、該告知情報の「子育てサポートセンター説明会」に対応する。
【００８２】
予兆検出処理部２３は、同義語データベース１６を参照して、上記告知情報に含まれるワードと同義語がある場合に、ワードの変換を行う。上記告知情報の場合、「保育園」が「保育施設」と同義語であるため、予兆検出処理部２３は、「保育園」というワードを「保育施設」に変換する。
【００８３】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４を参照して、複数の少数意見情報のうち、イベントの告知情報のキーワードと同じワードを含む少数意見情報を検索する。例えば、予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶された複数の少数意見情報のうち、「保育施設」というワードを含む少数意見情報を検索する。該検索に合致した少数意見情報の件数が「２件」であったとする。
【００８４】
告知情報が示すイベントの日付は「２０１７年７月１５日」である。予兆検出処理部２３は、イベント開催日（上記のイベントの日付）から、少数意見情報の登録日が示す日付までの日数が短くなるに応じて、大きくなる値を件数に加算する。
【００８５】
図８の例では、イベント開催日から１週間以内であれば、予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶されている少数意見情報の件数に「１件」を加算する。イベント開催日から８日目〜１４日目であれば、予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶されている少数意見情報の件数に「０．５件」を加算する。
【００８６】
図８の例では、登録日（意見情報の発信日）は、イベント開催日から１週間以内であるため、予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報の「２件」に「１件」を加算して、「３件」を得る。予兆検出処理部２３は、加算結果が第２閾値以上であるかを判定する。該第２閾値は「３」であるとする。この場合、予兆検出処理部２３は、所定の条件が満たされたと判定し、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。
【００８７】
出力部２４は、抽出された予兆意見情報を内部端末７に出力し、該内部端末７のディスプレイに予兆意見情報を表示させる。また、出力部２４は、予兆意見情報を課題データベース１５に記憶する。
【００８８】
市（自治体）が開催するイベントに関する意見情報は、イベント開催日から短期間の間に、集中する可能性がある。イベントに関する意見情報が、少数意見情報であると評価されたとしても、該少数意見情報は、重要な課題を示す情報となる可能性がある。
【００８９】
従って、予兆検出処理部２３が、上記の処理を行い、所定の条件を満たす少数意見情報を抽出することで、意見情報の出力精度が向上する。これにより、課題の兆候となる情報を、市役所の操作者に通知することができる。
【００９０】
＜第３の予兆検出処理＞
図９の例を参照して、第３の予兆検出処理について説明する。予兆検出処理部２３は、少数意見データベースに記憶された複数の少数意見情報のうち、所定のワードを含む少数意見情報を検索する。該ワードは、第２の予兆検出処理と同様、「保育施設」であるとする。
【００９１】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶された複数の少数意見情報のうち、「保育施設」というワードを含む少数意見情報を検索する。該検索に合致した少数意見情報の件数が「２件」であったとする。
【００９２】
第３の予兆検出処理では、下記のレイヤー一致率に基づいて、上記件数に対して重み付けを行なう。
【００９３】
市役所には、行政の業務に応じて複数のセクション（課）が存在する。図９の例では、例えば、「Ｔ市」の課として、「道路交通課」や「防災課」、「生活安全課」等が存在する。各課は、所轄部署の一例である。
【００９４】
各課は、それぞれ管轄する地域を示す地図情報（マップ）を管理する。該マップを、所管マップと称することがある。図９の例では、「Ｔ市」には１０個の課が存在しており、各課の所管マップは１つであるとする。この場合、全部で１０個のマップが存在する。
【００９５】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４に記憶された少数意見情報の意見元地区を含む所管マップを一致件数として検出し、該一致件数を全マップ数（＝１０）で除算して、レイヤー一致率ｎ（１）％を求める。レイヤーは、少数意見情報に含まれる位置情報と、所管マップとの重ね合わせを示す。該重ね合わせにより、所管マップが、上記位置情報が示す位置を含むか否かが分かる。
【００９６】
また、少数意見情報のワードにも、位置を示す情報が含まれる場合がある。例えば、図９の例のワードに含まれる「Ｚ町」が、該位置を示す情報に該当する。予兆検出処理部２３は、少数意見情報に含まれる、位置を示す情報を含む所管マップを、一致件数として検出し、該一致件数を全マップ数（＝１０）で除算して、レイヤー一致率ｎ（２）％を求める。
【００９７】
予兆検出処理部２３は、レイヤー一致率ｎ（１）％とｎ（２）％とのうち、大きな値をｎ（ｘ）とする。そして、予兆検出処理部２３は、ｎ（ｘ）の値が大きくなるに応じて、大きくなる値を、件数に加算する。ｎ（ｘ）の値は、上記位置を管理する課の数が多くなるに応じて大きくなる。
【００９８】
図９の例の場合、ｎ（ｘ）の値が大きくなるに応じて、加算される件数（重み付けされる件数）が多くなる。例えば、「ｎ（ｘ）＝７０」の場合、図９の例に従い、予兆検出処理部２３は、少数意見情報に「１件」を加算する。従って、加算結果は「３件」になる。
【００９９】
「ｎ（ｘ）＝７０」の場合、１０個ある課のうち、７つの課の所管マップが、少数意見情報に含まれる位置情報が示す位置を含む。従って、「Ｔ市」の市役所の７０％の課が、少数意見情報に含まれる位置情報が示す位置を管轄していることになる。
【０１００】
上記の場合、少数意見情報と評価された意見情報であっても、市役所の多くの課が、意見情報が示す同じ位置を管理しているため、重要な課題となる可能性がある。予兆検出処理部２３は、上記加算結果が第３閾値以上であるかを判定する。第３閾値は「３」であるとする。
【０１０１】
上記加算結果は「３」であるため、予兆検出処理部２３は、所定の条件が満たされたとして、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。なお、第１閾値と第２閾値と第３閾値とは、任意の値であり、且つそれぞれ異なる値であってもよい。
【０１０２】
出力部２４は、抽出された予兆意見情報を内部端末７に出力し、該内部端末７のディスプレイに予兆意見情報を表示させる。また、出力部２４は、予兆意見情報を課題データベース１５に記憶する。
【０１０３】
図１０は、第３の検出処理における内部端末７のディスプレイに表示される画面例を示す。内部端末７のディスプレイに予兆意見情報が表示されることで、少数意見情報であると評価された意見情報であっても、重要な課題となる可能性がある意見情報を、内部端末７を操作する市役所の職員に提示できる。これにより、重要な課題となる可能性のある意見情報の見逃しを抑制することができ、意見情報の出力精度が向上する。
【０１０４】
また、図１０の例に示されるように、検出理由が表示される。予兆検出処理部２３が、第１の予兆検出処理、第２の予兆検出処理または第３の予兆検出処理の何れを行なったかの情報が予兆意見情報に付加されてもよい。これにより、内部端末７のディスプレイに予兆意見情報の検出理由が表示されるため、市役所の職員は、予兆意見情報が検出された理由を容易に認識することができる。
【０１０５】
＜実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャート＞
図１１を参照して、意見情報判別処理の流れについて説明する。意見情報判別処理は、意見情報が、多数意見情報であるか、または少数意見情報であるかを判別する処理である。
【０１０６】
市役所サーバ５は、意見情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、市役所サーバ５の通信部１７が、外部端末２から、外部ネットワーク３を介して、意見情報を受信することで、市役所サーバ５は、意見情報を取得する。
【０１０７】
また、内部端末７を操作する市役所の操作者が、意見情報を内部端末７に入力する操作を行うことで、該内部端末７に意見情報が入力される。入力された意見情報は、市役所サーバ５に送信される。
【０１０８】
分析部２１は、意見情報に含まれる意見を示す文字列を複数のワードに分解する（ステップＳ２）。分析部２１は、同義語データベース１６を参照して、分解された複数のワードのうち、対応する同義語が同義語データベース１６に記憶されている場合に、該当するワードを同義語に変換する（ステップＳ３）。これにより、ワードセットが生成される。
【０１０９】
評価部２２は、業務支援データベース１２に記憶されている複数の情報ラベルのそれぞれについて、上記ワードセットに含まれるワードと情報ラベルに含まれるキーワードとの一致数を検出する（ステップＳ４）。
【０１１０】
評価部２２は、検出された一致数が所定の基準以上であるかを判定する（ステップＳ５）。ステップＳ５でＹＥＳの場合、評価部２２は、ワードセットに対応する意見情報が多数意見情報であると評価する。この場合、多数意見情報は、内部端末７のディスプレイに表示される（ステップＳ６）。
【０１１１】
ステップＳ５でＮＯの場合、評価部２２は、ワードセットに対応する意見情報が少数意見情報であると評価する。この場合、少数意見情報は、少数意見データベース１４に記憶される（ステップＳ７）。
【０１１２】
以下、予兆検出処理部２３が行なう各予兆検出処理について説明する。予兆検出処理部２３は、所定のタイミングで予兆検出処理を行なう。該予兆検出処理は、上述した意見情報判別処理とは独立して行なわれる。なお、意見情報判別処理が行なわれたことに応じて、予兆検出処理が行なわれてもよい。
【０１１３】
図１２は、第１の予兆検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４を検索し、複数の少数意見情報のうち、複数のワードの一部または全部が重複し、且つ意見元地区および回答年齢層が同じ少数意見情報の件数をカウントする（ステップＳ１０）。
【０１１４】
そして、予兆検出処理部２３は、上記意見元地区を特定する（ステップＳ１１）。予兆検出処理部２３は、自治体管理情報データベース１３を参照して、市（自治体）の住民の数に対する少数意見情報の回答年齢層の住民の数の割合と、特定された意見元地区の住民の数に対する少数意見情報の回答年齢層の住民の数の割合との差分を求める（ステップＳ１２）。該差分は、偏在状況を示す。
【０１１５】
予兆検出処理部２３は、上記カウントされた件数に対して、上記差分に応じた値を加算する（ステップＳ１３）。予兆検出処理部２３は、加算結果の値（件数）が第１閾値以上であるかを判定する（ステップＳ１４）。
【０１１６】
ステップＳ１４でＹＥＳの場合、予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。この場合、出力部２４は、抽出された予兆意見情報を、内部端末７および課題データベース１５に出力する（ステップＳ１５）。
【０１１７】
該予兆意見情報に含まれる複数のワードは、情報ラベルとして業務支援データベース１２に記憶されてもよい。上述したように、内部端末７のディスプレイに予兆意見情報が表示される。内部端末７を操作する操作者が、ディスプレイに表示された予兆意見情報を、情報ラベルとして業務支援データベース１２に記憶させた方が良いと判断した場合、予兆意見情報を情報ラベルとして業務支援データベース１２に記憶させる操作を行う。
【０１１８】
内部端末７は、上記操作を受け付けると、内部ネットワーク６を介して、予兆意見情報を市役所サーバ５に送信する。市役所サーバ５の制御部１１は、通信部１７が受信した予兆意見情報に含まれる複数のワード（ワードセット）を、情報ラベルとして、業務支援データベース１２に記憶する。
【０１１９】
ステップＳ１４でＮＯの場合、予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出しない。この場合、上記レコードは、少数意見データベース１４から削除されてもよい。
【０１２０】
図１３は、第２の予兆検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。予兆検出処理部２３は、同義語データベース１６を参照して、イベントの告知情報に含まれるワードに対応する同義語があれば、該当するワードを同義語に変換する（ステップＳ２０）。
【０１２１】
予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４を検索して、イベントの告知情報のキーワードと同じワードを含む少数意見情報の件数をカウントする（ステップＳ２１）。
【０１２２】
予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報の登録日を特定する（ステップＳ２２）。予兆検出処理部２３は、上記告知情報に基づいて、イベント開催日から登録日までの日数を特定する（ステップＳ２３）。
【０１２３】
予兆検出処理部２３は、特定された日数に応じた値を、少数意見情報のレコードの件数に加算する（ステップＳ２４）。
【０１２４】
予兆検出処理部２３は、加算結果の値（件数）が第２閾値以上であるかを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５でＹＥＳの場合、予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。この場合、出力部２４は、抽出された予兆意見情報を、内部端末７および課題データベース１５に出力する（ステップＳ２６）。
【０１２５】
内部端末７が、抽出された予兆意見情報を情報ラベルとして追加する操作を受け付けた場合、市役所サーバ５は、予兆意見情報に含まれる複数のワード（ワードセット）を、情報ラベルとして、業務支援データベース１２に記憶する。
【０１２６】
図１４は、第３の予兆検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。予兆検出処理部２３は、少数意見データベース１４を参照して、所定のワードを含む少数意見情報の件数をカウントする（ステップＳ３０）。
【０１２７】
予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報の意見元地区を含む所管マップの件数（一致件数）を全マップ数で除算する（ステップＳ３１）。予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報に位置情報を示すワードが含まれていれば、該ワードの位置情報を含む所管マップの件数（一致件数）を全マップ数で除算する（ステップＳ３２）。
【０１２８】
予兆検出処理部２３は、ステップＳ３１の除算結果とステップＳ３２の除算結果とのうち、値が大きい除算結果を選択する（ステップＳ３３）。予兆検出処理部２３は、選択された除算結果に応じた値を、少数意見情報のレコードの件数に加算する（ステップＳ３４）。
【０１２９】
予兆検出処理部２３は、加算結果の値（件数）が第３閾値以上であるかを判定する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５でＹＥＳの場合、予兆検出処理部２３は、上記少数意見情報を予兆意見情報として抽出する。この場合、出力部２４は、抽出された予兆意見情報を、内部端末７および課題データベース１５に出力する（ステップＳ３６）。
【０１３０】
内部端末７が、抽出された予兆意見情報を情報ラベルとして追加する操作を受け付けた場合、市役所サーバ５は、予兆意見情報に含まれる複数のワード（ワードセット）を、情報ラベルとして、業務支援データベース１２に記憶する。
【０１３１】
＜市役所サーバのハードウェア構成の一例＞
次に、図１５の例を参照して、市役所サーバ５のハードウェア構成の一例を説明する。図１５の例に示すように、バス１００に対して、プロセッサ１１１とRandom Access Memory(RAM)１１２とRead Only Memory(ROM)１１３と補助記憶装置１１４と媒体接続部１１５と通信インタフェース１１６とが接続される。
【０１３２】
プロセッサ１１１はＲＡＭ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムとしては、実施形態における処理を行う意見情報処理プログラムが適用されてもよい。
【０１３３】
ＲＯＭ１１３はＲＡＭ１１２に展開される意見情報処理プログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置１１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等が適用されてもよい。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１５Ｍと接続可能に設けられている。
【０１３４】
可搬型記録媒体１１５Ｍとしては、可搬型のメモリ（例えば、半導体メモリ）や光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD)）等が適用されてもよい。この可搬型記録媒体１１５Ｍに実施形態の処理を行う意見情報処理プログラムが記録されていてもよい。通信インタフェース１１６は、ネットワークに接続するためのインタフェース装置である。
【０１３５】
上述した制御部１１は、与えられた意見情報処理プログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現されてもよい。業務支援データベース１２、自治体管理情報データベース１３、少数意見データベース１４、課題データベース１５および同義語データベース１６は、補助記憶装置１１４等により実現されてもよい。通信部１７は、通信インタフェース１１６により実現されてもよい。
【０１３６】
ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１３、補助記憶装置１１４および可搬型記録媒体１１５Ｍは、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。
【０１３７】
＜その他＞
本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。
【符号の説明】
【０１３８】
１    意見情報処理システム
２    外部端末
３    外部ネットワーク
４    内部システム
５    市役所サーバ
６    内部ネットワーク
７    内部端末
１１    制御部
１２    業務支援データベース
１３    自治体管理情報データベース
１４    少数意見データベース
１５    課題データベース
１６    同義語データベース
２１    分析部
２２    評価部
２３    予兆検出処理部
２４    出力部
１１１    プロセッサ
１１２    ＲＡＭ
１１３    ＲＯＭ
【図１】
2019053697.tif 000003
【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】
2019053697.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2019053697.tif 000012
【図１１】
2019053697.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2019053697.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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