(57)【要約】【課題】個人に属している情報を必要なユーザーに配信することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置の決定手段は、配信対象となる情報についての開示可能性と受信者における該情報の必要性とに基づいて、該情報の配信優先度を決定し、開示手段は、前記配信優先度に応じて、前記情報を前記受信者に開示する。【選択図】図１
2019079224.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
配信対象となる情報についての開示可能性と受信者における該情報の必要性とに基づいて、該情報の配信優先度を決定する決定手段と、
前記配信優先度に応じて、前記情報を前記受信者に開示する開示手段
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記情報の所有者の開示可否の履歴に基づいて、前記開示可能性を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、博識度が予め定められた値より高い又は以上である前記所有者の開示可否の履歴を用いる、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記博識度を、前記所有者が受信した質問メッセージの数に基づいて決定する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定手段は、教示度が予め定められた値より高い又は以上である前記所有者の開示可否の履歴を用いる、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記決定手段は、前記教示度を、前記所有者が受信したメッセージ内の質問文の数と返信したメッセージ内の平叙文の数に基づいて決定する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記決定手段は、前記受信者との関係に基づいて、前記情報の所有者を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定手段は、前記受信者と前記所有者とのメッセージの送受信回数、組織図上での距離、敬語の用い方、両者の属性のいずれか１つ以上を用いて、前記所有者を決定する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記受信者の情報に対する行動の履歴に基づいて、前記必要性を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記決定手段は、前記配信対象となる情報に類似する情報を受信した行動の履歴を用いる、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記決定手段は、受信した情報の閲覧後に、該情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合は、前記必要性を上げる、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記決定手段は、前記配信対象となる情報内の単語と開示された情報に用いられている単語を用いて、該配信対象となる情報の開示可能性を決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記決定手段は、開示された情報に対して行われた編集結果を用いて、前記配信対象となる情報を編集する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記決定手段は、開示された情報に対して行われた編集結果を教師データとした機械学習を行って、前記配信対象となる情報を編集する、
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記情報が開示された場合に、前記受信者による該情報の評価項目を提示し、該評価項目の選択による評価を受け付ける受付手段と、
前記評価の分布を抽出する抽出手段
をさらに有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記受付手段は、前記分布に応じて、提示する評価項目を変更する、
請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記抽出手段は、分野に対する評価の分布を抽出し、
前記受付手段は、前記評価が多い分野に属する情報について、提示する評価項目を少なくする、
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
コンピュータを、
配信対象となる情報についての開示可能性と受信者における該情報の必要性とに基づいて、該情報の配信優先度を決定する決定手段と、
前記配信優先度に応じて、前記情報を前記受信者に開示する開示手段
として機能させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、推薦したアイテムをユーザーが受け入れる可能性を高くすることを課題とし、体験情報抽出部は、ユーザーからのテキストデータから体験に関する情報である体験情報を抽出し、コンテンツ選定部は、抽出された体験情報に基づいて、ユーザーに提示するコンテンツの抽出又は優先付けの少なくとも一方を行い、提示制御部は、コンテンツの抽出又は優先付けの結果に基づいて、ユーザーへのコンテンツの提示を制御し、例えば、各種のアイテムの推薦を行うサーバーに適用できることが開示されている。
【０００３】
特許文献２には、膨大な量のコンテンツの中からユーザーの嗜好と受信環境、及び配信者の配信要求等に適応した配信スケジュールを自動的に生成することを課題とし、配信スケジュール生成装置は、コンテンツ配信ポリシーと、コンテンツ属性情報と、利用嗜好条件を含むユーザー属性情報と、利用履歴情報を用い、ユーザーの利用嗜好条件に従った配信優先度値とコンテンツ配信ポリシーに従った配信優先度値を算出し、両優先度値を用いて各コンテンツの配信優先順位を決定し、コンテンツ配信ポリシーと利用嗜好条件の記述及び登録フォーマットをＸＭＬとして統一すること、配信完了期限条件とユーザーのコンテンツ受信環境情報を用いて、ユーザー毎に最適な品質のコンテンツを選定してスケジューリングすることを含むことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２４６６８３号公報
【特許文献２】特開２００６−１３９６９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ユーザーのニーズに応じて、情報を配信することが行われている。この配信すべき情報が既に公開されている情報ではなく、個人に属している情報である場合がある。個人に属している情報は、必ずしも公開されるとは限らない。一方、ユーザーのニーズは、個別具体的に判断されるものであって、常に高いとは限らない。
本発明は、個人に属している情報を必要なユーザーに配信することができる情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、配信対象となる情報についての開示可能性と受信者における該情報の必要性とに基づいて、該情報の配信優先度を決定する決定手段と、前記配信優先度に応じて、前記情報を前記受信者に開示する開示手段を有する情報処理装置である。
【０００７】
請求項２の発明は、前記決定手段は、前記情報の所有者の開示可否の履歴に基づいて、前記開示可能性を決定する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【０００８】
請求項３の発明は、前記決定手段は、博識度が予め定められた値より高い又は以上である前記所有者の開示可否の履歴を用いる、請求項２に記載の情報処理装置である。
【０００９】
請求項４の発明は、前記決定手段は、前記博識度を、前記所有者が受信した質問メッセージの数に基づいて決定する、請求項３に記載の情報処理装置である。
【００１０】
請求項５の発明は、前記決定手段は、教示度が予め定められた値より高い又は以上である前記所有者の開示可否の履歴を用いる、請求項２に記載の情報処理装置である。
【００１１】
請求項６の発明は、前記決定手段は、前記教示度を、前記所有者が受信したメッセージ内の質問文の数と返信したメッセージ内の平叙文の数に基づいて決定する、請求項５に記載の情報処理装置である。
【００１２】
請求項７の発明は、前記決定手段は、前記受信者との関係に基づいて、前記情報の所有者を決定する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１３】
請求項８の発明は、前記決定手段は、前記受信者と前記所有者とのメッセージの送受信回数、組織図上での距離、敬語の用い方、両者の属性のいずれか１つ以上を用いて、前記所有者を決定する、請求項７に記載の情報処理装置である。
【００１４】
請求項９の発明は、前記決定手段は、前記受信者の情報に対する行動の履歴に基づいて、前記必要性を決定する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１５】
請求項１０の発明は、前記決定手段は、前記配信対象となる情報に類似する情報を受信した行動の履歴を用いる、請求項９に記載の情報処理装置である。
【００１６】
請求項１１の発明は、前記決定手段は、受信した情報の閲覧後に、該情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合は、前記必要性を上げる、
請求項１０に記載の情報処理装置である。
【００１７】
請求項１２の発明は、前記決定手段は、前記配信対象となる情報内の単語と開示された情報に用いられている単語を用いて、該配信対象となる情報の開示可能性を決定する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１８】
請求項１３の発明は、前記決定手段は、開示された情報に対して行われた編集結果を用いて、前記配信対象となる情報を編集する、請求項１に記載の情報処理装置である。
【００１９】
請求項１４の発明は、前記決定手段は、開示された情報に対して行われた編集結果を教師データとした機械学習を行って、前記配信対象となる情報を編集する、請求項１３に記載の情報処理装置である。
【００２０】
請求項１５の発明は、前記情報が開示された場合に、前記受信者による該情報の評価項目を提示し、該評価項目の選択による評価を受け付ける受付手段と、前記評価の分布を抽出する抽出手段をさらに有する請求項１に記載の情報処理装置である。
【００２１】
請求項１６の発明は、前記受付手段は、前記分布に応じて、提示する評価項目を変更する、請求項１５に記載の情報処理装置である。
【００２２】
請求項１７の発明は、前記抽出手段は、分野に対する評価の分布を抽出し、前記受付手段は、前記評価が多い分野に属する情報について、提示する評価項目を少なくする、請求項１６に記載の情報処理装置である。
【００２３】
請求項１８の発明は、コンピュータを、配信対象となる情報についての開示可能性と受信者における該情報の必要性とに基づいて、該情報の配信優先度を決定する決定手段と、前記配信優先度に応じて、前記情報を前記受信者に開示する開示手段として機能させるための情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１の情報処理装置によれば、個人に属している情報を必要なユーザーに配信することができる。
【００２５】
請求項２の情報処理装置によれば、情報の所有者の開示可否の履歴に基づいて、開示可能性を決定することができる。
【００２６】
請求項３の情報処理装置によれば、博識度が高い所有者の開示可否の履歴を用いることができる。
【００２７】
請求項４の情報処理装置によれば、博識度を、所有者が受信した質問メッセージの数に基づいて決定することができる。
【００２８】
請求項５の情報処理装置によれば、教示度が高い所有者の開示可否の履歴を用いることができる。
【００２９】
請求項６の情報処理装置によれば、教示度を、所有者が受信したメッセージ内の質問文の数と返信したメッセージ内の平叙文の数に基づいて決定することができる。
【００３０】
請求項７の情報処理装置によれば、受信者との関係に基づいて、情報の所有者を決定することができる。
【００３１】
請求項８の情報処理装置によれば、受信者と所有者とのメッセージの送受信回数、組織図上での距離、敬語の用い方、両者の属性のいずれか１つ以上を用いて、所有者を決定することができる。
【００３２】
請求項９の情報処理装置によれば、受信者の情報に対する行動の履歴に基づいて、必要性を決定することができる。
【００３３】
請求項１０の情報処理装置によれば、配信対象となる情報に類似する情報を受信した行動の履歴を用いることができる。
【００３４】
請求項１１の情報処理装置によれば、受信した情報の閲覧後に、その情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合は、必要性を上げることができる。
【００３５】
請求項１２の情報処理装置によれば、配信対象となる情報内の単語と開示された情報に用いられている単語を用いて、その配信対象となる情報の開示可能性を決定することができる。
【００３６】
請求項１３の情報処理装置によれば、開示された情報に対して行われた編集結果を用いて、配信対象となる情報を編集することができる。
【００３７】
請求項１４の情報処理装置によれば、配信対象となる情報を機械学習の結果で編集することができる。
【００３８】
請求項１５の情報処理装置によれば、情報の評価の分布を抽出することができる。
【００３９】
請求項１６の情報処理装置によれば、分布に応じて、提示する評価項目を変更することができる。
【００４０】
請求項１７の情報処理装置によれば、評価が多い分野に属する情報について、提示する評価項目を少なくすることができる。
【００４１】
請求項１８の情報処理プログラムによれば、個人に属している情報を必要なユーザーに配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２】本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
【図３】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図４】メッセージログテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図５】要求ログテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図６】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図７】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図９】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図１０】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図１４】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図１５】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１６】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図１７】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１８】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図１９】操作行動ログテーブルのデータ構造例を示す説明図である。
【図２０】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図２１】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図２２】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図２３】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２４】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図２５】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図２６】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図２７】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図２８】本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
【図２９】本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
【図３０】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図３１】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図３２】本実施の形態による処理例を示す説明図である。
【図３３】本実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な一実施の形態の例を説明する。
図１は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するという意味である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係、ログイン等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態にしたがって、又はそれまでの状況・状態にしたがって定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。また、「Ａである場合、Ｂをする」という記載は、「Ａであるか否かを判断し、Ａであると判断した場合はＢをする」の意味で用いる。ただし、Ａであるか否かの判断が不要である場合を除く。また、「Ａ、Ｂ、Ｃ」等のように事物を列挙した場合は、断りがない限り例示列挙であり、その１つのみを選んでいる場合（例えば、Ａのみ）を含む。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
【００４４】
本実施の形態である情報処理装置１００は、個人に属している情報を必要なユーザーに配信するものであって、図１の例に示すように、要求受付モジュール１０５、情報抽出モジュール１１０、情報記憶モジュール１１５、配信優先度決定モジュール１２０、開示可能性決定モジュール１２５、履歴記憶モジュール１３０、必要性決定モジュール１３５、開示モジュール１４０、評価モジュール１４５を有している。
【００４５】
要求受付モジュール１０５は、情報抽出モジュール１１０と接続されている。要求受付モジュール１０５は、ユーザー（以下、情報の要求者、情報の受信者ともいう）の操作にしたがって、情報の要求を受け付ける。「情報の要求」として、例えば、検索条件、質問、要望等を受け付ける。具体的には、社内の申請の方法（ノウハウ）を知りたい等がある。
【００４６】
情報抽出モジュール１１０は、要求受付モジュール１０５、情報記憶モジュール１１５、配信優先度決定モジュール１２０と接続されている。情報抽出モジュール１１０は、情報記憶モジュール１１５内に記憶されている情報（以下、メッセージともいう）から、情報の要求に対応する情報を抽出する。情報の要求に対する回答の抽出技術として、既存の技術を用いればよい。例えば、今回の情報の要求（１）内の単語を含む過去の情報の要求（２）を検索し、その情報の要求（２）に対する回答を抽出するようにしてもよい。また、今回の情報の要求（１）内の単語を含む情報を抽出するようにしてもよい。ただし、質問文内に情報の要求（１）内の単語を含むものを除くようにしてもよい（つまり、平叙文内に情報の要求（１）内の単語を含むものを抽出する）。
【００４７】
情報記憶モジュール１１５は、情報抽出モジュール１１０と接続されている。情報記憶モジュール１１５は、回答となり得る情報を記憶している。特に、個人に属している情報を記憶していてもよい。例えば、電子メール、チャット、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）における対話等がある。なお、これらの情報が第三者に公開されているか否かは問わない。ただし、第三者に公開されていない情報である場合、その情報の所有者から許可を得るようにする。特に、プライバシー、機密を含む情報等である場合は、その情報の所有者から許可を得るようにする。なお、電子メール、チャット、ＳＮＳにおける対話等である場合、個々の情報（メッセージ）にアクセス権を付与することは困難である。対象となる情報が膨大であり、そもそも相手以外には開示しない情報であることを前提としたものである。しかし、その中には、他者（情報を要求した者）が必要としている情報が含まれており、開示することを許可してもよい場合がある。そのために情報処理装置１００は、情報を要求した者に、許諾できる範囲で情報記憶モジュール１１５内の情報を配信する。
例えば、情報記憶モジュール１１５は、メッセージログテーブル４００を記憶している。図４は、メッセージログテーブル４００のデータ構造例を示す説明図である。メッセージログテーブル４００は、メッセージログＩＤ欄４１０、日時欄４２０、送信者欄４３０、受信者欄４４０、メッセージ欄４５０を有している。メッセージログＩＤ欄４１０は、本実施の形態において、メッセージの履歴（ログ）を一意に識別するための情報（メッセージログＩＤ：ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を記憶している。日時欄４２０は、そのメッセージが発生した日時（送信した日時、受信した日時等）を記憶している。なお、日時は、年、月、日、時、分、秒、秒以下、又はこれらの組み合わせであってもよい。送信者欄４３０は、そのメッセージの送信者（そのメッセージを所有している者）を記憶している。受信者欄４４０は、そのメッセージの受信者を記憶している。メッセージ欄４５０は、メッセージを記憶している。そのメッセージ自体であってもよいし、そのメッセージが記憶されている場所（ＵＲＬ：Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ等）であってもよい。
【００４８】
配信優先度決定モジュール１２０は、情報抽出モジュール１１０、開示可能性決定モジュール１２５、必要性決定モジュール１３５、開示モジュール１４０と接続されている。配信優先度決定モジュール１２０は、配信対象となる情報（つまり、情報抽出モジュール１１０が抽出した情報）についての開示可能性と受信者におけるその情報の必要性とに基づいて、その情報の配信優先度を決定する。つまり、（１）情報を所有しているユーザーにおける開示可能性、（２）情報を必要としているユーザーの必要性、の２つから配信優先度（その情報を開示できるか否かを示す尺度）を決定している。
配信優先度決定モジュール１２０は、配信対象となる情報内の単語と開示された情報に用いられている単語を用いて、その配信対象となる情報の開示可能性を決定するようにしてもよい。
また、配信優先度決定モジュール１２０は、開示された情報に対して行われた編集結果を用いて、配信対象となる情報を編集するようにしてもよい。
例えば、配信優先度決定モジュール１２０は、開示された情報に対して行われた編集結果を教師データとした機械学習を行って、その機械学習による結果（編集モデル）を用いて配信対象となる情報を編集するようにしてもよい。
【００４９】
開示可能性決定モジュール１２５は、配信優先度決定モジュール１２０、履歴記憶モジュール１３０と接続されている。開示可能性決定モジュール１２５は、対象となっている情報の所有者の開示可否の履歴に基づいて、開示可能性を決定するようにしてもよい。
例えば、開示可能性決定モジュール１２５は、博識度が予め定められた値より高い又は以上である所有者の開示可否の履歴を用いるようにしてもよい。
ここで「博識度」とは、何でも詳しい人（いわゆる博学、博覧強記等）である可能性を示すものである。
また、開示可能性決定モジュール１２５は、博識度を、所有者が受信した質問メッセージの数に基づいて決定するようにしてもよい。具体的な「質問メッセージであるか否か」の判断として、メッセージ内に含まれている質問文の割合が予め定められた閾値より高い又は以上である場合に、そのメッセージは質問メッセージであると判断するようにしてもよい。
【００５０】
また、開示可能性決定モジュール１２５は、教示度が予め定められた値より高い又は以上である所有者の開示可否の履歴を用いるようにしてもよい。
ここで「教示度」とは、よく教えてくれる人である可能性を示すものである。
また、開示可能性決定モジュール１２５は、教示度を、所有者が受信したメッセージ内の質問文の数と返信したメッセージ内の平叙文の数に基づいて決定するようにしてもよい。
また、開示可能性決定モジュール１２５は、受信者との関係に基づいて、情報の所有者を決定するようにしてもよい。
開示可能性決定モジュール１２５は、受信者と所有者との（１）メッセージの送受信回数、（２）組織図上での距離、（３）敬語の用い方、（４）両者の属性、これらのいずれか１つ以上を用いて、所有者を決定するようにしてもよい。
【００５１】
履歴記憶モジュール１３０は、開示可能性決定モジュール１２５と接続されている。履歴記憶モジュール１３０は、過去に情報抽出モジュール１１０で抽出された情報についての履歴を記憶している。例えば、情報を要求するユーザー、その情報を所有しているユーザー、開示されたか否か（所有しているユーザーが承諾したか否か）を示す情報、その情報のセットを記憶している。
例えば、履歴記憶モジュール１３０は、要求ログテーブル５００を記憶している。図５は、要求ログテーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。要求ログテーブル５００は、要求ログＩＤ欄５１０、日時欄５２０、要求者欄５３０、開示者欄５４０、承諾欄５５０、情報欄５６０を有している。要求ログＩＤ欄５１０は、本実施の形態において、要求ログを一意に識別するための情報（要求ログＩＤ）を記憶している。日時欄５２０は、その要求が発生した日時を記憶している。要求者欄５３０は、その要求を行った者を記憶している。開示者欄５４０は、その要求に対しての開示者（情報を所有している者）を記憶している。承諾欄５５０は、開示者は要求に対して承諾したか否か（その情報が開示されたか否か）を示す情報を記憶している。情報欄５６０は、開示対象となっている情報（メッセージ）を記憶している。
【００５２】
必要性決定モジュール１３５は、配信優先度決定モジュール１２０と接続されている。必要性決定モジュール１３５は、対象となっている情報の必要性を決定する。ここで、必要性は、興味度又は関心度等を含む概念である。
必要性決定モジュール１３５は、受信者の情報に対する行動の履歴に基づいて、必要性を決定するようにしてもよい。過去に情報を要求したが、それを有効に利用していない場合は、今回の必要性も低いと判断してもよい。例えば、情報が配信されたにもかかわらず、スケジュール管理プログラム（以下、単にスケジュールともいう）への入力が行われていない場合等が該当する。
例えば、必要性決定モジュール１３５は、配信対象となる情報に類似する情報を受信した行動の履歴を用いるようにしてもよい。前述の例では、過去に行った情報の要求に対しての配信全てに対しての行動（配信対象となる情報に類似しているか否かは問わずに抽出した行動）を利用したが、配信対象となる情報に類似する情報に対して過去に行った行動を用いることによって、今回の要求で得られる情報に対する必要性の精度を高めるようにしている。
必要性決定モジュール１３５は、受信した情報の閲覧後に、その情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合は、必要性を上げるようにしてもよい。
ここで「情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合」として、情報とスケジュールに記載された予定とが同一又は類似している場合をいい、類似している場合として、情報の一部分とスケジュールに記載された予定とが同一である場合等を含む。
【００５３】
開示モジュール１４０は、配信優先度決定モジュール１２０、評価モジュール１４５の評価受付モジュール１５０と接続されている。開示モジュール１４０は、配信優先度決定モジュール１２０によって決定された配信優先度に応じて、対象となっている情報を受信者に開示（配信）する。例えば、情報の開示には、液晶ディスプレイ等の表示装置への表示の他に、３Ｄ（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ）映像としての出力を含めてもよく、さらに、プリンター等の印刷装置での印刷、スピーカー等の音声出力装置による音声の出力、振動等を組み合わせてもよい。
開示モジュール１４０の処理として、具体的には、配信優先度が予め定められた閾値よりも高い又は以上である場合は、情報を受信者に開示し、配信優先度が予め定められた閾値以下又は未満である場合は、その情報を受信者に開示しない処理を行う。
また、開示モジュール１４０は、情報を開示するにあたって、情報の所有者に、その情報を提示して、他者に開示することの承諾を求めるようにしてもよい。承諾が行われた場合にその情報を開示し、承諾が行われなかった場合はその情報を開示しない。
また、開示モジュール１４０は、情報を開示するにあたって、情報の所有者による編集操作を受け付け、その編集操作にしたがって、情報を編集するようにしてもよい。編集後の情報を開示する。例えば、個人情報の部分を削除する、情報の使い方の留意点を付加する等の編集が行われる。
【００５４】
評価モジュール１４５は、評価受付モジュール１５０、抽出モジュール１５５を有している。評価モジュール１４５は、情報の提示を受けた者（受信者）の操作にしたがって、その情報を評価し、評価結果の分布を抽出するものである。
評価受付モジュール１５０は、開示モジュール１４０、抽出モジュール１５５と接続されている。評価受付モジュール１５０は、情報が開示された場合に、受信者によるその情報の評価項目を提示し、その評価項目の選択による評価を受け付ける。
例えば、評価受付モジュール１５０は、抽出モジュール１５５によって抽出された分布に応じて、提示する評価項目を変更するようにしてもよい。
また、評価受付モジュール１５０は、評価が多い分野に属する情報について、提示する評価項目を少なくするようにしてもよい。「評価が多い」とは、例えば、評価の件数が予め定められた閾値よりも多い又は以上であること、評価の件数で降順にソートした場合に、予め定められた順位より上位であること又は以前（予め定められた順位、又はその順位より上位）であることをいう。
ここで「分野」として、例えば、ビジネス分野、スポーツ分野等がある。そして、「分野に対する評価の分布」とは、それらの分野毎に評価された数を計数することである。したがって、評価を多く集積できた分野を特定することができ、その分野については評価項目を減少させることができる。また、評価の数が少ない分野においては、評価項目をそのままにしておくことができる。これによって、評価の偏りの減らし、特定の分野に評価が集中することを防ぐとともに、無駄となる評価を減少させることができる。
【００５５】
抽出モジュール１５５は、評価受付モジュール１５０と接続されている。抽出モジュール１５５は、評価受付モジュール１５０が受け付けた評価の分布を抽出する。
例えば、抽出モジュール１５５は、分野に対する評価の分布を抽出してもよい。なお、分野は、情報に対して予め付されていてもよいし、情報内に含まれている単語にしたがって分野を決定するようにしてもよい。
【００５６】
図２は、本実施の形態を利用したシステム構成例を示す説明図である。
情報処理装置１００、ユーザー端末２１０Ａ、ユーザー端末２１０Ｂ、ユーザー端末２１０Ｃ、ユーザー端末２１０Ｄ、ユーザー端末２１０Ｅ、メールサーバー２５０、チャットサーバー２６０、ＳＮＳサーバー２７０は、通信回線２９０を介してそれぞれ接続されている。通信回線２９０は、無線、有線、これらの組み合わせであってもよく、例えば、通信インフラとしてのインターネット、イントラネット等であってもよい。
情報処理装置１００による機能は、クラウドサービスとして実現してもよい。また、情報処理装置１００は、メールサーバー２５０、チャットサーバー２６０、ＳＮＳサーバー２７０のいずれか１つ以上の機能を有していてもよい。逆に、メールサーバー２５０、チャットサーバー２６０、ＳＮＳサーバー２７０は、情報処理装置１００の機能を有していてもよい。
ユーザー端末２１０のユーザーは、メールサーバー２５０、チャットサーバー２６０、ＳＮＳサーバー２７０を利用して、他のユーザーと情報（メッセージ）の交換を行っている。例えば、一対一での情報交換を行っていたり、複数人からなるグループを形成して、そのグループ内での情報交換を行っていたりする。
そして、情報処理装置１００に対して、あるユーザー端末２１０のユーザーＡから質問等による情報の要求が行われる。情報処理装置１００は、回答となる情報を検索し、その検索結果の情報を有しているユーザーＢを抽出する。そして、開示可能性と必要性とに基づいて、その情報の配信優先度を決定し（開示するか否かを含む）、ユーザーＡに対して回答としての情報を開示する。
【００５７】
図３は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ３０２では、要求受付モジュール１０５は、ユーザーＡからの情報要求を受け付ける。前述したように、検索条件、質問、要望等を受け付ける。
ステップＳ３０４では、情報抽出モジュール１１０は、情報記憶モジュール１１５に記憶されているメッセージと要求されている情報とのマッチング処理を行う。例えば、複数の情報を抽出し、マッチング度の高い情報からリスト化しておく。
【００５８】
ステップＳ３０６では、開示可能性決定モジュール１２５は、その情報を所有しているユーザーのうち、開示可能性が高いユーザーを抽出する。ここで「開示可能性が高いユーザー」は、開示可能性を示す値が予め定められた閾値よりも高い若しくは以上であるユーザー、又は、開示可能性を示す値を降順でソートし、予め定められた順位未満若しくは以内であるユーザーである。ステップＳ３０６の詳細な処理については、図６、図１０、図１５、図１７又は図２１の例に示すフローチャートを用いて後述する。また、複数の処理を行ってもよい。例えば、図６に示すフローチャートと図１０に示すフローチャートの両方の処理を行って、博識度と教示度の両方が高いユーザーを抽出するようにしてもよい。
【００５９】
ステップＳ３０８では、必要性決定モジュール１３５は、その情報に対してのユーザーＡの必要性を算出する。ステップＳ３０８の詳細な処理については、図１８の例に示すフローチャートを用いて後述する。
ステップＳ３１０では、配信優先度決定モジュール１２０は、配信優先度を算出する。例えば、開示可能性を示す値と必要性を示す値とを乗算（加算等でもよい）して、配信優先度を算出する。図１６（ｅ）の例に示す配信優先度テーブル１６４０を用いて後述する。
【００６０】
ステップＳ３１２では、開示モジュール１４０は、開示すべき情報の所有者であるユーザーＢからの承諾を要求する。例えば、配信優先度が予め定められた閾値よりも高い又は以上である場合は、ステップＳ３１２の処理を行う。
ステップＳ３１４では、開示モジュール１４０は、ユーザーＢの承諾を得られたか否かを判断し、得られた場合はステップＳ３１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ３１８へ進む。
ステップＳ３１６では、開示モジュール１４０は、その情報（開示すべき情報）をユーザーＡに開示する。
ステップＳ３１８では、開示モジュール１４０は、次にマッチングしている情報の所有者をユーザーＢとし、ステップＳ３１２に戻る。
【００６１】
図６は、本実施の形態による処理例（図３の例に示すフローチャート内のステップＳ３０６の処理例）を示すフローチャートである。この処理では、開示可能性として博識度を用いている。つまり、博識度で、「開示可能性が高いユーザー」を抽出するものである。
ステップＳ６０２では、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。ここで「対象としている情報」とは、開示対象となっている情報である。
ステップＳ６０４では、博識度が高いユーザーを抽出する。ステップＳ６０４の詳細な処理については、図７の例に示すフローチャートを用いて後述する。
【００６２】
図７は、本実施の形態による処理例（図６の例に示すフローチャート内のステップＳ６０４の処理例）を示すフローチャートである。質問メッセージを多く受信した者は、博識度が高いと判断する処理例である。
ステップＳ７０２では、メッセージログテーブル４００を用いて、各メッセージにおける疑問文の割合を算出する。疑問文の抽出方法は、既存の技術を用いればよい。例えば、文尾の疑問符（？）若しくは質問や疑問の意を表す「か」の数を計数する、又は、形態素解析等を用いた自然言語処理によって疑問文を抽出してもよいし、自然言語処理を行って疑問文と判定された文を抽出してもよい。「疑問文の割合」とは、メッセージ内の文の総合数に対する疑問文の数の割合である。
ステップＳ７０４では、「疑問文の割合＞閾値」であるか否かを判断し、「疑問文の割合＞閾値」の場合はステップＳ７０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ７０８へ進む。
ステップＳ７０６では、そのメッセージを質問メッセージと判断する。
ステップＳ７０８では、全てのメッセージの処理は終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ７１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ７０４へ戻る。
【００６３】
ステップＳ７１０では、ユーザー毎に受信した質問メッセージの割合を算出する。
ステップＳ７１２では、「質問メッセージの割合＞閾値」であるか否かを判断し、「質問メッセージの割合＞閾値」の場合はステップＳ７１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ７１６へ進む。
ステップＳ７１４では、そのユーザーを博識度が高いユーザーと判断する。
ステップＳ７１６では、全てのユーザーの処理は終了したか否かを判断し、終了した場合は処理を終了し（ステップＳ７９９）、それ以外の場合はステップＳ７１２へ戻る。
【００６４】
ユーザーＵｉの受信した電子メール中に含まれる疑問文の割合Ｍｉを算出し、Ｍｉが閾値ＭＳを越えた場合、そのメールを質問メールＩＮＴｊとする。
ユーザーＵｉの受信した電子メール件数に含まれる質問メールＩＮＴの割合ＩＮＴｒａｔｅを算出する。
割合ＩＮＴｒａｔｅが閾値ＩＳを越えた場合に、そのユーザーを詳しい人と判定する。
【００６５】
図８は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
図８（ａ）の例では、メール文８００として「Ｘ研究所  Ｆさん  お疲れ様です。海外出張許可申請が可決されましたので承認済申請書をこのメールに添付します。手続きの際にはこの申請書をお使い下さい。不明な点あればお問い合わせ下さい。よろしくお願いいたします。総務部  Ｎ」があり、ここから、「文の数」８５０は７であり、「疑問文数」８６０は０であり、「疑問文の割合」８７０は０である。したがって、メッセージであるメール文８００は、質問メッセージではないと判断される。
「文の数」８５０は、例えば、句点（。）の数、又は、改行の数を計数すればよい。
「疑問文数」８６０は、例えば、文尾の疑問符（？）若しくは質問や疑問の意を表す「か」の数を計数する、又は、形態素解析等を用いた自然言語処理によって疑問文を抽出し、これを計数してもよい。
「疑問文の割合」８７０は、「疑問文数」８６０を「文の数」８５０で除算すればよい。
【００６６】
図９は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
図９（ａ）の例では、メール文９００として「総務部  Ｎさん  海外出張についてお伺いしたくメールさせていただきました。まず、航空券の予約は自分でやるのでしょうか。それともＮさんにお願いできますか。それから宿泊先の手配はどのようにすると良いでしょうか。以上、よろしくお願いします。Ｘ研究所  Ｆ」があり、ここから、「文の数」９５０は６であり、「疑問文数」９６０は３であり、「疑問文の割合」９７０は０．５である。例えば、閾値０．２である場合は、メッセージであるメール文９００は、質問メッセージであると判断される。
【００６７】
図１０は、本実施の形態による処理例（図３の例に示すフローチャート内のステップＳ３０６の処理例）を示すフローチャートである。この処理では、開示可能性として教示度を用いている。つまり、教示度で、「開示可能性が高いユーザー」を抽出するものである。
ステップＳ１００２では、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ１００４では、教示度が高いユーザーを抽出する。ステップＳ１００４の詳細な処理については、図１１、図１２の例に示すフローチャートを用いて後述する。
【００６８】
図１１、図１２は、本実施の形態による処理例（図１０の例に示すフローチャート内のステップＳ１００４の処理例）を示すフローチャートである。回答メッセージを多く送信した者は、博識度が高いと判断する処理例である。
具体的には、質問を受けて、それに対してよく答えている人を、電子メールの送受信の内容から推定することによって、「よく教えてくれる人」（博識度が高いユーザー）を特定するものである。
なお、ステップＳ１１０２からステップＳ１１０８までは、図７の例に示したフローチャートのステップＳ７０２からステップＳ７０８までの処理と同等である。
【００６９】
ステップＳ１１０２では、メッセージログテーブル４００を用いて、各メッセージにおける疑問文の割合を算出する。
ステップＳ１１０４では、「疑問文の割合＞閾値」であるか否かを判断し、「疑問文の割合＞閾値」の場合はステップＳ１１０６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１０８へ進む。
ステップＳ１１０６では、そのメッセージを質問メッセージと判断する。
ステップＳ１１０８では、全てのメッセージの処理は終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ１１１０へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１０４へ戻る。
【００７０】
ステップＳ１１１０では、質問メッセージに対する返信メッセージを抽出する。質問メッセージの送信後に、質問メッセージの送信者に、質問メッセージの受信者から送信された最初のメッセージを返信メッセージとして抽出してもよい。また、電子メールの場合は、電子メールのヘッダー情報を用いて、質問メールに対する返信メールを返信メッセージとして抽出してもよい。また、質問メッセージ内の質問文を引用している場合は、返信メッセージとして抽出してもよい。
ステップＳ１１１２では、抽出した各返信メッセージにおける回答文の割合を抽出する。例えば、引用された質問文の後にある平叙文を回答文として抽出する。「回答文の割合」とは、メッセージ内の文の総合数に対する回答文の数の割合である。
【００７１】
ステップＳ１１１４では、「回答文の割合＞閾値」であるか否かを判断し、「回答文の割合＞閾値」の場合はステップＳ１１１６へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１１８へ進む。
ステップＳ１１１６では、その返信メッセージを回答メッセージと判断する。
ステップＳ１１１８では、全ての返信メッセージの処理は終了したか否かを判断し、終了した場合はステップＳ１１２０へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１１４へ戻る。
【００７２】
ステップＳ１１２０では、ユーザー毎に質問メッセージに対する回答メッセージの割合を算出する。
ステップＳ１１２２では、「回答メッセージの割合＞閾値」であるか否かを判断し、「回答メッセージの割合＞閾値」の場合はステップＳ１１２４へ進み、それ以外の場合はステップＳ１１２６へ進む。
ステップＳ１１２４では、そのユーザーを教示度が高いユーザーと判断する。
ステップＳ１１２６では、全てのユーザーの処理は終了したか否かを判断し、終了した場合は処理を終了し（ステップＳ１１９９）、それ以外の場合はステップＳ１１２２へ戻る。
【００７３】
受信した電子メール中に含まれる疑問文の割合ｘを算出する。次に、返信した電子メール中に含まれる平叙文の割合ｙを算出する。そして、割合ｘと割合ｙを使ってユーザーのランキングを行っている。
【００７４】
図１３は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
図１３（ａ）の例では、メール文１３００として「総務部  Ｎさん  海外出張についてお伺いしたくメールさせていただきました。まず、航空券の予約は自分でやるのでしょうか。それともＮさんにお願いできますか。それから宿泊先の手配はどのようにすると良いでしょうか。以上、よろしくお願いします。Ｘ研究所  Ｆ」があり、ここから、「文の数」１３５０は５であり、「回答文数」１３６０は０であり、「疑問文数」１３７０は３であり、「回答文の割合」１３８０は、０である。したがって、メッセージであるメール文１３００は、回答メッセージではないと判断される。
「文の数」１３５０は、例えば、句点（。）の数、又は、改行の数を計数すればよい。
「回答文数」１３６０は、例えば、図１１の例に示したフローチャートのステップＳ１１１２で回答文と判断された回答文の数を計数すればよい。
「疑問文数」１３７０は、例えば、文尾の疑問符（？）若しくは質問や疑問の意を表す「か」の数を計数する、又は、形態素解析等を用いた自然言語処理によって疑問文を抽出し、これを計数してもよい。
「回答文の割合」１３８０は、「回答文数」１３６０を「文の数」１３５０で除算すればよい。
【００７５】
図１４は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
図１４（ａ）の例では、メール文１４００として
「Ｘ研究所  Ｆさん
お疲れ様です。
下記の件ですが、
＞まず、航空券の予約は自分でやるのでしょうか。
ご希望の便名、あるいは出発日時をお知らせいただければこちらで手配いたします。
＞それともＮさんにお願いできますか。それから宿泊先の手配はどのようにすると良いでしょうか。
宿泊先はご自身で予約して領収書清算をするか、若しくは○×トラベルに予約依頼書を提出して下さい。その場合は部門付け替えで処理されます。
総務部  Ｎ」があり、ここから、「文の数」１４５０は７であり、「回答文数」１４６０は３であり、「疑問文数」１４７０は０であり、「回答文の割合」１４８０は、０．４３である。例えば、閾値０．２である場合は、メッセージであるメール文１４００は、回答メッセージであると判断される。なお、引用された文であることを示す記号として「＞」が用いられている。つまり、引用された質問文「＞まず、航空券の予約は自分でやるのでしょうか。」の後には、平叙文が１つあり、引用された質問文「＞それともＮさんにお願いできますか。それから宿泊先の手配はどのようにすると良いでしょうか。」の後には、平叙文が２つあるので、「回答文数」１４６０は３となる。
【００７６】
図１５は、本実施の形態による処理例（図３の例に示すフローチャート内のステップＳ３０６の処理例）を示すフローチャートである。この処理では、開示可能性として過去の承諾割合を用いている。つまり、過去の承諾割合で、「開示可能性が高いユーザー」を抽出するものである。
ステップＳ１５０２では、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ１５０４では、ユーザー毎に、情報要求があった場合に、承諾した割合を算出する。要求ログテーブル５００を用いて算出する。
ステップＳ１５０６では、承諾した割合が予め定めた閾値よりも高いユーザーを抽出する。
【００７７】
図１６は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。３つのメッセージ（メール文１６００、メール文１６１０、メール文１６２０）の例を示す。
図１６（ａ）の例では、メール文１６００として「捺印依頼申請の方法が変わったそうです。詳しくは総務部のＮさんに聞いてみて下さい。」である。
図１６（ｂ）の例では、メール文１６１０として
「捺印依頼申請の方法が変わったそうです。
さっきＮさんから聞いた内容をお知らせします。
『変更点』
・捺印依頼書の最新版は総務部のホームページに置いてある。
・所長の承認は不要になったが申請時に稟議書のコピーを添付すること
以上、よろしくお願いします。」である。
図１６（ｃ）の例では、メール文１６２０として「捺印依頼申請の方法が変わって、捺印依頼書が新しくなったそうです。詳しくは総務部のＮさんに聞いてみて下さい。」である。
【００７８】
図１６（ｄ）は、開示承諾率テーブル１６３０のデータ構造例を示す説明図である。
開示承諾率テーブル１６３０は、情報提供者欄１６３２、開示承諾率欄１６３４を有している。情報提供者欄１６３２は、情報提供者を記憶している。開示承諾率欄１６３４は、開示承諾率を記憶している。これは、メール文１６００、メール文１６１０、メール文１６２０の所有者（送信者）である各ユーザーについて、要求ログテーブル５００を用いて算出すればよい。例えば、図１５に示したフローチャートのステップＳ１５０６で閾値０．３である場合は、「Ａさん」、「Ｃさん」は、「開示可能性が高いユーザー」であると判断される。
【００７９】
図１６（ｅ）は、配信優先度テーブル１６４０のデータ構造例を示す説明図である。
配信優先度テーブル１６４０は、メール欄１６４２、開示可能性欄１６４４、受信者ニーズ欄１６４６、配信優先度欄１６４８を有している。メール欄１６４２は、メールを記憶している。開示可能性欄１６４４は、開示可能性を記憶している。ここでは、開示可能性欄１６４４の値は、開示承諾率テーブル１６３０の開示承諾率欄１６３４を用いている。受信者ニーズ欄１６４６は、受信者ニーズ（情報の必要性）を記憶している。受信者ニーズについては、図１８の例を用いて後述する。配信優先度欄１６４８は、配信優先度を記憶している。開示可能性欄１６４４の値と受信者ニーズ欄１６４６の値を乗算して配信優先度を算出している。
【００８０】
図１７は、本実施の形態による処理例（図３の例に示すフローチャート内のステップＳ３０６の処理例）を示すフローチャートである。この処理では、受信者（要求者）と所有者との関係にしたがって、「開示可能性が高いユーザー」（所有者）を抽出するものである。ユーザーによっては、「親しい人の場合には許諾する」、「同じ部署なら許諾する」、「同世代なら許諾する」等、公開の相手によって許諾率が変化することが考えられるからである。ユーザー毎の関係性を用いて、開示してくれるユーザーを選択するものである。
ステップＳ１７０２では、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ１７０４では、情報要求したユーザーＡと、ステップＳ１７０２で抽出したユーザーＢとの関係を抽出する。
ステップＳ１７０６では、ユーザーＡとユーザーＢとの関係が予め定めた関係であるユーザーＢを抽出する。
【００８１】
ステップＳ１７０４における「ユーザーＡとユーザーＢとの関係」として、例えば、（１）ユーザーＡとユーザーＢとのメッセージの送受信回数、（２）組織図上での距離（例えば、組織図が木構造で表されている場合、ユーザーＡからユーザーＢ（又はユーザーＢからユーザーＡ）までに辿った場合のノードの数（又はリンクの数）としてもよい）、（３）ユーザーＡとユーザーＢ間のメッセージにおける敬語の用い方（例えば、自然言語処理によって敬語の用い方を抽出すればよい。そして、ユーザーＢがユーザーＡより社会的関係が上位であるか否か等がある）、（４）両者の属性（例えば、年令、性別等）がある。
予め定めた関係として、（Ｒ１）送受信回数が予め定めた回数より多い、（Ｒ２）距離が予め定めた値より小さい、（Ｒ３）敬語が用いられていない、又は、ユーザーＢがユーザーＡより社会的関係が上位である、（Ｒ４）同じ属性の数が予め定めた値より多い、等がある。
【００８２】
図１８は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１８０２では、要求された情報に類似する情報を受信した場合のその要求をしたユーザーの行動を操作行動ログテーブル１９００から抽出する。例えば、スケジュールへのドロップ操作等を抽出する。図１９は、操作行動ログテーブル１９００のデータ構造例を示す説明図である。操作行動ログテーブル１９００は、操作行動ログＩＤ欄１９１０、日時欄１９２０、ユーザー欄１９３０、操作行動欄１９４０を有している。操作行動ログＩＤ欄１９１０は、本実施の形態において、操作行動ログを一意に識別するための情報（操作行動ログＩＤ）を記憶している。日時欄１９２０は、その操作が行われた日時を記憶している。ユーザー欄１９３０は、その操作を行ったユーザーを記憶している。操作行動欄１９４０は、操作行動を記憶している。記憶される操作行動として、例えば、電子メールの本文の複写操作、スケジュールへのドロップ操作等がある。
【００８３】
ステップＳ１８０４では、類似する情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合は、ユーザーの必要性を増加させる。ここでの「類似する情報」とは、要求された情報に類似する情報である。「予め定められた関係」として、例えば、全ての文字列が一致する関係、一部の文字列が一致する関係、類似する意味（例えば、両者の言葉の意味ベクトル間の差異が予め定められた閾値よりも少ない）、情報内に記載された日時とスケジュールの日時が一致すること等がある。
例えば、情報の要求があった時点で、ユーザーの必要性（情報の必要性）を「１」とする。つまり、要求があったので、少なくとも必要度「１」（デフォルト値）である。そして、過去に類似する情報を得た場合における操作行動が、スケジュールへの複写行動である場合（ステップＳ１８０２）であって、類似する情報とスケジュールに記載された予定とが予め定められた関係を有している場合、必要度を増加（例えば、１を加算）させる。
【００８４】
図２０は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。要求された情報に類似する情報を受信した場合、操作行動ログテーブル１９００から抽出したユーザーの行動が「スケジュールへのドロップ操作」である場合のステップＳ１８０４の処理例について説明する。
例えば、学会参加報告、講演案内等のイベント案内メール閲覧後に、そのイベントをスケジュールに入力しているか否かで必要性を示す値を測定する。
【００８５】
図２０の例では、メール文２０００として「様々な事情が重なって遅くなってしまいましたが、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ勉強会を今週から始める予定です。毎週木曜日の午前中に行う予定であり、第１回は以下を予定しています。日時：１／１９（木）１０：００−、内容：Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ、参考ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａａａ．ｏｒｇ／」である。
そして、メール文２０００からイベント抽出２００５し、属性テーブル２０１０を生成する。属性テーブル２０１０は、属性欄２０１２、属性値欄２０１４を有している。属性欄２０１２は、属性を記憶している。属性値欄２０１４は、属性値を記憶している。図２０の例では、カレンダー２０２０として「１９日  １０：００  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ勉強会：  ＹＭＭ  １５Ｆ」である。
そして、対象となっているユーザー（情報を要求したユーザー）のカレンダー２０２０から、カレンダー予定抽出２０２５を行う。例えば、「１９日  １０：００  Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ勉強会：  ＹＭＭ  １５Ｆ」が抽出される。そして、日時が同一であり、「Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ勉強会」の部分が一致しているので、同一・類似判断２０３０では、類似度が高いことから興味あり（必要性高）２０４０と判断されることとなる。この場合は、配信優先度テーブル１６４０の受信者ニーズ欄１６４６の値が１加算されること（例えば、デフォルト値「１」に「１」を加算して「２」）になる。
【００８６】
図２１は、本実施の形態による処理例（図３の例に示すフローチャート内のステップＳ３０６の処理例）を示すフローチャートである。配信対象となる情報内の単語と過去に開示された情報に用いられている単語を用いて、その配信対象となる情報の開示可能性を決定する例を示している。つまり、配信対象となる情報と過去に開示された情報とが類似していれば、開示される可能性が高いことを利用している。
ステップＳ２１０２では、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ２１０４では、要求のあった情報内の単語を抽出する。
【００８７】
ステップＳ２１０６では、過去に開示を承諾した情報と、開示を承諾しなかった情報のそれぞれの単語を抽出する。
ステップＳ２１０８では、ステップＳ２１０４で抽出した単語とステップＳ２１０６で抽出した単語との相関値を算出する。
ステップＳ２１１０では、相関値の高かった情報が開示を承諾した情報である場合は、開示可能性を高くする。
【００８８】
ユーザーの開示許諾の履歴とテキスト内容の相関関係を測定することによって、ユーザーが開示してもよいと考える内容を推定することにより、新たなコンテンツの開示許可の期待値を導出する。
具体的には、以下のように行う。
１．許諾を求める電子メールＭｉのテキスト中に含まれる各単語Ｗｉと電子メールＭｉに対する開示許可の結果Ｍｉｒ＝｛０，１｝の相互情報量ＭｉＷｉＭｉｒを算出する。
２．未知の電子メールＵＭのテキスト中に含まれる各単語の相互情報量を求めて、開示期待値（開示可能性）とする。
【００８９】
図２２は、本実施の形態による処理例（図２１に示したフローチャートによる処理例）を示す説明図である。
例えば、開示許可が得られたメッセージとしてメール文２２１０がある。メール文２２１０は「働きながら大学に通うのは大変ですが、論文博士の要件は論文の本数が倍だったのでそちらの方がよっぽど大変ですよ！学費はかからないかもしれませんが…大学によって学位取得要件は色々と異なるので、調べてみた方がいいと思いますがこの手の情報ってあまりオープンになってないのですよね…」であり、抽出した単語は「大学」、「論文博士」、「要件」、「論文」、「学費」、「大学」、「学位取得要件」である。
例えば、開示許可が得られなかったメッセージとしてメール文２２２０がある。メール文２２２０は、「働きながら転職活動を進めるのは大変ですが、複数の転職エージェントに登録しておくことをお勧めします。それと給与や昇給など聞きにくいことも事前にきちんと確認することが大事ですよ！エージェントによって取引している会社が色々と異なるので調べてみた方がいいと思いますがこの手の情報ってあまりオープンになってないのですよね…」であり、抽出した単語は「転職」、「転職エージェント」、「給与」、「昇給」、「エージェント」、「会社」である。
【００９０】
ここで開示対象となるメッセージとして、メール文２２１５、メール文２２２５がある。もちろんのことながら、これらは開示されるか否かについて、所有者の判断は行われていない状況である。
例えば、メール文２２１５は、「大学の学費は初年度が入学金込みで１００万円でしたがその後は６０万円ほどでした。私立だったので国立大学と比べると学費は高いと思います。」であり、抽出した単語は「大学」、「学費」、「大学」、「学費」である。
例えば、メール文２２２５は、「Ｃ社の給与は初年度が税込みで６００万円でしたが、その後は昇給もあり６５０万ほどでした。他の会社と比べると給与水準が高いと思います。」であり、抽出した単語は「給与」、「昇給」、「会社」、「給与」である。
メール文２２１０に含まれている単語は、メール文２２２５よりもメール文２２１５に多く、メール文２２２０に含まれている単語は、メール文２２１５よりもメール文２２２５に多いので、開示許可される可能性としては、メール文２２１５がメール文２２２５よりも高いことになる。
【００９１】
図２３は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
情報記憶モジュール２３１０は、推薦抽出モジュール２３２０と接続されている。情報記憶モジュール２３１０は、前述の情報記憶モジュール１１５と同等である。
推薦抽出モジュール２３２０は、情報記憶モジュール２３１０、推薦情報提示モジュール２３３０と接続されている。推薦抽出モジュール２３２０は、前述の情報抽出モジュール１１０と同等である。
【００９２】
推薦情報提示モジュール２３３０は、推薦抽出モジュール２３２０、許諾モジュール２３４０、モデル生成モジュール２３６０と接続されている。推薦情報提示モジュール２３３０は、前述の開示モジュール１４０の処理の一部に相当する、ユーザー２３３５（情報の所有者）に対象となっている情報を提示して、その情報の開示の許諾を求める処理を行う。
許諾モジュール２３４０は、推薦情報提示モジュール２３３０、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０、配信モジュール２３７０と接続されている。許諾モジュール２３４０は、前述の開示モジュール１４０の処理の一部に相当する、情報の開示についての許諾をユーザー２３３５から受け付ける処理を行う。また、その際に、そのユーザー２３３５による編集（一部の削除、追加等）を条件として、開示を許諾することを含めてもよい。
【００９３】
ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０は、許諾モジュール２３４０、モデル生成モジュール２３６０と接続されている。ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０は、ユーザー２３３５による編集の履歴を記憶している。
モデル生成モジュール２３６０は、推薦情報提示モジュール２３３０、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０と接続されている。モデル生成モジュール２３６０は、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０内の情報を教師データとして機械学習を行い、情報の編集についてのモデルを生成する。そして、推薦情報提示モジュール２３３０は、ユーザー２３３５に承諾を求める際の情報を提示するにあたって、編集後の情報を提示することができるようになる。これによって、例えば、プライバシーを気にするユーザー又は気にしないユーザーに応じて、情報を編集して提示できるようになる。また、ユーザー２３３５とユーザー２３７５の信頼関係等に応じて、情報の編集ができるようになる。
配信モジュール２３７０は、許諾モジュール２３４０と接続されている。配信モジュール２３７０は、ユーザー２３７５（情報の要求者）に、対象となっている情報を配信する。
【００９４】
図２４は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２４０２では、推薦抽出モジュール２３２０は、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ２４０４では、推薦情報提示モジュール２３３０は、所有者であるユーザーにその情報を提示する。
ステップＳ２４０６では、許諾モジュール２３４０は、そのユーザーから許諾を得られたか否かを判断し、得られた場合はステップＳ２４１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ２４０８へ進む。
【００９５】
ステップＳ２４０８では、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０は、そのユーザーによる編集を受け付ける。
ステップＳ２４１０では、モデル生成モジュール２３６０は、編集のモデルを生成し、ステップＳ２４０４へ戻る。
ステップＳ２４１２では、配信モジュール２３７０は、情報を要求者であるユーザーに開示する。
【００９６】
図２５は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。図２４の例に示すフローチャートによる処理によって、学習が行われた後に、推薦情報提示モジュール２３３０が編集を行って、情報の所有者に提示するようにしたものである。
ステップＳ２５０２では、推薦抽出モジュール２３２０は、対象としている情報を所有しているユーザーを抽出する。
ステップＳ２５０４では、推薦情報提示モジュール２３３０は、モデルを用いて、対象としている情報を編集する。
ステップＳ２５０６では、推薦情報提示モジュール２３３０は、所有者であるユーザーにその情報を提示する。
【００９７】
ステップＳ２６０８では、許諾モジュール２３４０は、そのユーザーから許諾を得られたか否かを判断し、得られた場合はステップＳ２５１４へ進み、それ以外の場合はステップＳ２５１０へ進む。
ステップＳ２５１０では、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０は、そのユーザーによる編集を受け付ける。
ステップＳ２５１２では、モデル生成モジュール２３６０は、編集のモデルを生成し、ステップＳ２５０６へ戻る。
ステップＳ２５１４では、配信モジュール２３７０は、情報を要求者であるユーザーに開示する。
【００９８】
図２６は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
画面２６００には、許諾領域２６１０、情報提示領域２６２０、許可ボタン２６３０、許可メニュー２６３５、拒否ボタン２６４０を提示する。
許諾領域２６１０には、例えば、「Ｄ技研所のＭＳさんが必要としている情報が下記のメールに書かれています。必要な理由：社外発表申請方法を知りたいため」と表示する。
そして、情報提示領域２６２０には、例えば、
「差出人：Ｅ
送信日時：２０１６年２月９日火曜日  １５：０６
宛先：Ｆ
ＣＣ：Ｇ、  Ｈ、  Ｉ、  Ｊ
件名：社外発表申請合議結果送付（１５−２３９）
添付ファイル：１５−２３９決裁．ｘｘｘ
Ｋ
ＴＭ  様
お疲れ様です。
Ｌ部Ｓです。
標記の件、Ｌ部・Ｍ部・Ｎ部の合議結果をお送りします。
（決裁結果：条件付可 ）
添付ファイルの指示に基づき修正等処理の上発表下さい。
表題：『Ｏに向けたＰシステムの検討』」
と表示する。
ユーザー２３３５（情報提示領域２６２０内の情報の所有者）の操作によって、許可ボタン２６３０の三角マークが選択された場合は、許可メニュー２６３５を表示する。その許可メニュー２６３５には、例えば、「すぐ転送、コメントを追加して転送、メールを編集して転送」と表示する。ユーザー２３３５の操作によって、「すぐ転送」が選択された場合は、情報提示領域２６２０内の情報が、そのままユーザー２３７５に配信される。「コメントを追加して転送」又は「メールを編集して転送」が選択された場合は、情報提示領域２６２０内の情報に対して、ユーザー２３３５の操作による編集が行われた後に、ユーザー２３７５に配信される。
【００９９】
図２７は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図２６の例で、許可メニュー２６３５内の「コメントを追加して転送」又は「メールを編集して転送」が選択された場合の例を示している。
ユーザー２３３５によって、対象２７１０に対して削除２７１５の操作が行われ、対象２７２０（情報追加、情報の取り扱い注意等）の追加２７２５の操作が行われ、対象２７３０に対して削除２７３５の操作が行われる。
そして、削除２７１５、追加２７２５、削除２７３５の履歴（対象２７１０、対象２７２０、対象２７３０の内容を含む）を教師データとして利用する。これらの教師データを収集して機械学習が行われてモデルが生成され、その後は、そのモデルを用いて図２５のフローチャート内のステップＳ２５０４によって、推薦情報提示モジュール２３３０によって編集が行われる。
【０１００】
図２８は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
情報記憶モジュール２８１０は、マッチングモジュール２８２０と接続されている。情報記憶モジュール２８１０は、前述の情報記憶モジュール１１５と同等である。
マッチングモジュール２８２０は、情報記憶モジュール２８１０、推薦モジュール２８３０、ユーザーモデル生成モジュール２８６０と接続されている。マッチングモジュール２８２０は、前述の情報抽出モジュール１１０と同等である。
【０１０１】
推薦モジュール２８３０は、マッチングモジュール２８２０、評価取得モジュール２８４０、分布計測モジュール２８７０と接続されている。推薦モジュール２８３０は、前述の開示モジュール１４０と同等である。
評価取得モジュール２８４０は、推薦モジュール２８３０、評価履歴記憶モジュール２８５０、評価項目生成モジュール２８８０と接続されている。評価取得モジュール２８４０は、前述の評価受付モジュール１５０と同等である。
【０１０２】
評価履歴記憶モジュール２８５０は、評価取得モジュール２８４０、ユーザーモデル生成モジュール２８６０、分布計測モジュール２８７０と接続されている。評価履歴記憶モジュール２８５０は、評価取得モジュール２８４０によって受信者（情報の要求者）であるユーザーから得た評価を記憶している。
ユーザーモデル生成モジュール２８６０は、マッチングモジュール２８２０、評価履歴記憶モジュール２８５０と接続されている。ユーザーモデル生成モジュール２８６０は、評価履歴記憶モジュール２８５０内のデータを教師データとして、マッチングモジュール２８２０が行う情報抽出処理のモデルを生成する。その後、マッチングモジュール２８２０は、このモデルを用いて情報記憶モジュール２８１０からの情報の抽出処理を行うようになる。
【０１０３】
分布計測モジュール２８７０は、推薦モジュール２８３０、評価履歴記憶モジュール２８５０、評価項目生成モジュール２８８０と接続されている。分布計測モジュール２８７０は、前述の抽出モジュール１５５と同等である。
評価項目生成モジュール２８８０は、評価取得モジュール２８４０、分布計測モジュール２８７０と接続されている。評価項目生成モジュール２８８０は、分布計測モジュール２８７０の処理結果に応じて、受信者であるユーザーに提示する評価項目を生成する。例えば、評価履歴の偏りを考慮して、動的に評価項目を設定することで、過不足のない学習データを収集できるようにする。これによって、過不足のない評価が得られるため、好みが少数派である人に対しても、推薦精度を向上させることができるようになる。
【０１０４】
図２９は、本実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２９０２では、マッチングモジュール２８２０は、ユーザーＢ（情報の受信者、情報の要求者）に開示すべき情報を抽出する。
ステップＳ２９０４では、推薦モジュール２８３０は、ユーザーＢにその情報を開示する。
【０１０５】
ステップＳ２９０６では、評価取得モジュール２８４０は、ユーザーＢによるその情報の評価を受け付ける。
ステップＳ２９０８では、評価履歴記憶モジュール２８５０は、その評価結果を記憶する。
【０１０６】
ステップＳ２９１０では、ユーザーモデル生成モジュール２８６０は、評価結果を用いて、ユーザーモデルを生成し、情報抽出に反映させる。
ステップＳ２９１２では、分布計測モジュール２８７０は、評価結果を用いて、その分布を計測し、開示する情報の抽出に反映させる。
ステップＳ２８１４では、評価項目生成モジュール２８８０は、その分布にしたがって、評価項目の生成処理に反映させる。
【０１０７】
図３０は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。
例えば、分布結果３０１０として、「ビジネスの情報に関係する評価データが少ない」を得たとする。この場合、「ビジネスの情報」である情報提示画面３０２０内の情報をあえて提示する。つまり、本来、マッチングモジュール２８２０は、情報提示画面３０２０内の情報を抽出しなかったが、この情報提示画面３０２０内の情報を提示して、評価データを得るようにする。そのために、評価入力画面３０３０を表示する。評価入力画面３０３０内の評価項目は、初期設定の状態であって、この評価項目による評価が行われた場合、多くの情報（つまり、教師データとなり得るデータ）を得ることができる。この評価入力画面３０３０による評価結果を多く得た場合は、ビジネスに関する教師データの精度を向上させることができる。
【０１０８】
図３１は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図３０の例とは逆の例を示すものである。
例えば、分布結果３１１０として、「サッカーの評判情報は十分集められている」を得たとする。この場合、「サッカーの評判情報」である情報提示画面３１２０を提示した場合は、評価入力画面３１３０を表示する。「サッカーの評判情報は十分集められている」ので、さらに、詳細に収集したいデータの評価結果を収集するために、評価入力画面３１３０内の評価項目を表示する。
【０１０９】
図３２は、本実施の形態による処理例を示す説明図である。図３１の例とは異なる例を示すものである。
例えば、分布結果３２１０として、「サッカーの評判情報は十分集められている」を得たとする。この場合、「サッカーの評判情報」である情報提示画面３２２０を提示した場合は、評価入力画面３２３０を表示する。「サッカーの評判情報は十分集められている」ので、モデル生成には十分な数の評価データとなっており、評価入力を中止してユーザーの負担を減らすようにしている。
【０１１０】
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図３３に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ３３０１を用い、記憶装置としてＲＡＭ３３０２、ＲＯＭ３３０３、ＨＤ３３０４を用いている。ＨＤ３３０４として、例えばハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）を用いてもよい。要求受付モジュール１０５、情報抽出モジュール１１０、配信優先度決定モジュール１２０、開示可能性決定モジュール１２５、必要性決定モジュール１３５、開示モジュール１４０、評価モジュール１４５、推薦抽出モジュール２３２０、推薦情報提示モジュール２３３０、許諾モジュール２３４０、ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール２３５０、モデル生成モジュール２３６０、配信モジュール２３７０、マッチングモジュール２８２０、推薦モジュール２８３０、評価取得モジュール２８４０、ユーザーモデル生成モジュール２８６０、分布計測モジュール２８７０、評価項目生成モジュール２８８０等のプログラムを実行するＣＰＵ３３０１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ３３０２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ３３０３と、情報記憶モジュール１１５、履歴記憶モジュール１３０、情報記憶モジュール２３１０、情報記憶モジュール２８１０、評価履歴記憶モジュール２８５０としての機能を有する補助記憶装置（フラッシュ・メモリ等であってもよい）であるＨＤ３３０４と、キーボード、マウス、タッチスクリーン、マイク、カメラ（視線検知カメラ等を含む）等に対する利用者の操作（動作、音声、視線等を含む）に基づいてデータを受け付ける受付装置３３０６と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、スピーカー等の出力装置３３０５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース３３０７、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス３３０８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
【０１１１】
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図３３に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図３３に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続している形態でもよく、さらに図３３に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、特に、パーソナルコンピュータの他、携帯情報通信機器（携帯電話、スマートフォン、モバイル機器、ウェアラブルコンピュータ等を含む）、情報家電、ロボット、複写機、ファックス、スキャナー、プリンター、複合機（スキャナー、プリンター、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。
【０１１２】
また、前述の実施の形態の説明内での比較処理において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。
【０１１３】
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通等のために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラムの全体又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、又は無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分若しくは全部であってもよく、又は別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化等、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
【符号の説明】
【０１１４】
１００…情報処理装置
１０５…要求受付モジュール
１１０…情報抽出モジュール
１１５…情報記憶モジュール
１２０…配信優先度決定モジュール
１２５…開示可能性決定モジュール
１３０…履歴記憶モジュール
１３５…必要性決定モジュール
１４０…開示モジュール
１４５…評価モジュール
１５０…評価受付モジュール
１５５…抽出モジュール
２１０…ユーザー端末
２５０…メールサーバー
２６０…チャットサーバー
２７０…ＳＮＳサーバー
２９０…通信回線
２３１０…情報記憶モジュール
２３２０…推薦抽出モジュール
２３３０…推薦情報提示モジュール
２３４０…許諾モジュール
２３５０…ユーザーの追加削除履歴蓄積モジュール
２３６０…モデル生成モジュール
２３７０…配信モジュール
２８１０…情報記憶モジュール
２８２０…マッチングモジュール
２８３０…推薦モジュール
２８４０…評価取得モジュール
２８５０…評価履歴記憶モジュール
２８６０…ユーザーモデル生成モジュール
２８７０…分布計測モジュール
２８８０…評価項目生成モジュール
【図１】
2019079224.tif 000003
【図２】
2019079224.tif 000004
【図３】
2019079224.tif 000005
【図４】
2019079224.tif 000006
【図５】
2019079224.tif 000007
【図６】
2019079224.tif 000008
【図７】
2019079224.tif 000009
【図８】
2019079224.tif 000010
【図９】
2019079224.tif 000011
【図１０】
2019079224.tif 000012
【図１１】
2019079224.tif 000013
【図１２】
2019079224.tif 000014
【図１３】
2019079224.tif 000015
【図１４】
2019079224.tif 000016
【図１５】
2019079224.tif 000017
【図１６】
2019079224.tif 000018
【図１７】
2019079224.tif 000019
【図１８】
2019079224.tif 000020
【図１９】
2019079224.tif 000021
【図２０】
2019079224.tif 000022
【図２１】
2019079224.tif 000023
【図２２】
2019079224.tif 000024
【図２３】
2019079224.tif 000025
【図２４】
2019079224.tif 000026
【図２５】
2019079224.tif 000027
【図２６】
2019079224.tif 000028
【図２７】
2019079224.tif 000029
【図２８】
2019079224.tif 000030
【図２９】
2019079224.tif 000031
【図３０】
2019079224.tif 000032
【図３１】
2019079224.tif 000033
【図３２】
2019079224.tif 000034
【図３３】
2019079224.tif 000035