(57)【要約】      （修正有）【課題】営業活動におけるチャンス企業の導出を支援するシステムにおいて、意外性のあるチャンス企業を導出することを可能にする営業支援装置及び方法を提供する。【解決手段】キーワードの入力を受け付け、キーワードに基づいて企業名を含むテキストを検索し、検索結果から、検索結果のテキストに含まれる関連キーワードを抽出し、前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる企業名を出力し、前記検索結果から抽出した関連キーワードに基づいて、再検索を行うことを複数回行った後に、前記検索結果から企業名を出力する。【選択図】図５
2019133367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードの入力を受け付ける受付部と、
前記キーワードに基づいて、企業名を含むテキストを検索する検索部と、
前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる関連キーワードを抽出する関連キーワード抽出部と、
前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる企業名を出力する出力部と、
を備え、
前記検索結果から抽出した関連キーワードに基づいて、再検索を行うことを複数回行った後に、前記検索結果から企業名を出力することを特徴とする営業支援装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記関連キーワードの抽出は、文書パターンのマッチング、テキストのタグ情報からの抽出、ＴＦ−ＩＤＦによるテキストデータの特徴語の導出のいずれかによるものであることを特徴とする営業支援装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記抽出した関連キーワードについてのユーザの選択を受け付け、
選択された関連キーワードを前記再検索に用いることを特徴とする営業支援装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記再検索を指定された回数繰り返すことを特徴とする営業支援装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記関連キーワードを、その抽出回数または選択回数に基づいて記録ておき、
当該登録した関連キーワードを別の検索に用いることが可能なことを特徴とする営業支援装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記抽出した関連キーワードと、所定のキーワードと類似度を算出し、前記類似度に基づいて、再検索要否を判断し、
再検索要と判断した場合には再検索を行い、再検索不要と判断した場合には、検索結果に基づいて企業名の結果出力することを特徴とする営業支援装置。
【請求項７】
請求項６において、
前記所定のキーワードは、ユーザが登録したキーワード、または検索開始時のキーワードのいずれかであることを特徴とする営業支援装置。
【請求項８】
請求項６において、
前記再検索要否を判断するための類似度の基準値を複数有し、前記基準値ごとに結果を生成することを特徴とする営業支援装置。
【請求項９】
受付部が、キーワードの入力を受け付け、
検索部が、前記キーワードに基づいて、企業名を含むテキストを検索、
関連キーワード抽出部が、前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる関連キーワードを抽出し、
出力部が、前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる企業名を出力し、
前記検索結果から抽出した関連キーワードに基づいて、再検索を行うことを複数回行った後に、前記検索結果から企業名を出力することを特徴とする営業支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業活動における顧客開拓において、商材を売り込む商機のある顧客を導出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
営業活動の顧客開拓において、商材を必要とする可能性がある顧客企業（以下、チャンス企業と称する）を探すことが必要になるが、商材を売り込むべきチャンス企業を導出するためには、新聞記事や企業のニュースリリースといった情報（テキストデータなど）を解析し調査しなければならない。大量のテキストデータが調査対象となる場合、これを人手で行うには、膨大な時間と作業量を要する。このため、テキストデータをコンピュータプログラムにより自動的に解析し、チャンス企業を導出するサービスが求められている（以後、このようなサービスを、チャンス企業導出サービスと表記する）。また、より広い分野、業種の企業に対して顧客開拓を行うため、容易には思いつかないような意外性のあるチャンス企業を提示することが、チャンス企業導出サービスには求められる。特許文献1、特許文献2では、キーワードによる情報検索サービスの精度を向上するための技術が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−９２０３２号公報
【特許文献２】特開２００５−３２１９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
チャンス企業を導出するには、ユーザがプログラムに入力した商材名や商材の特徴示す語句をキーワードとして検索し、その語句を含むテキストデータから企業名を抽出する方法が考えられる。しかし、この方式では、商材や商材の特徴といった具体性のあるキーワードをもとにテキストデータの検索を行うため、現に商材扱いのある企業が検索しやすく、潜在的な需要を有するチャンス企業を導出することは難しい。
【０００５】
ユーザが所望するより具体的な情報を取得できるような検索キーワードをユーザに提示し、検索の精度を向上させる。この技術をチャンス企業の導出に応用した場合、より確度が高いチャンス企業を導出することが出来る。しかし、ユーザにとって潜在的なチャンス企業を導出するのは、難しい。
【０００６】
本発明は、上記課題を鑑み、情報を解析してチャンス企業を導出するサービスにおいて、確度の高いチャンス企業に加えて潜在的なチャンス企業を導出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明では、キーワードの入力を受け付け、キーワードに基づいて企業名を含むテキストを検索し、検索結果から、検索結果のテキストに含まれる関連キーワードを抽出し、前記検索結果から、検索結果のテキストに含まれる企業名を出力し、前記検索結果から抽出した関連キーワードに基づいて、再検索を行うことを複数回行った後に、前記検索結果から企業名を出力する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、有用性の高いチャンス企業の導出が手軽に可能となり、営業活動の顧客開拓における営業パーソンの負担を軽減するとともに、より広い分野、業種の企業に対して顧客開拓を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明の一実施例に係るチャンス企業導出装置のハードウェア構成である。
【図２】図２は、本発明の一実施例に係るチャンス企業導出プログラムの構成である。
【図３】図３は、本発明の一実施例に係るテキストデータベースの一例である。
【図４】図４は、本発明の一実施例に係るサービスのGUIである。
【図５】図５は、本発明の一実施例に係る、テキストデータ検索部がテキストデータを検索する処理のフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施例に係る、テキストデータ検索にヒットしたテキストデータの一例である。
【図７】図７は、本発明の一実施例に係る、チャンス企業抽出部が検索にヒットしたテキストデータから、チャンス企業を抽出し、抽出したチャンス企業の企業名を含むテキストデータをユーザに提示する処理のフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の一実施例に係る企業名を抽出したテキストデータベースの一例である。
【図９】図９は、本発明の一実施例に係る、抽出したチャンス企業を出力する際のデータ構造である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施例に係る、抽出したチャンス企業を出力する際のデータ構造である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施例に係る、関連キーワード抽出部が、検索にヒットしたテキストデータから、関連キーワードを抽出し、検索に用いるキーワードにする処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は、本発明の一実施例に係る企業名及び特徴キーワードを抽出したテキストデータベースの一例である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施例に係る、関連キーワード抽出部が、検索にヒットしたテキストデータから抽出した関連キーワードのデータである。
【図１４】図１４は、本発明の一実施例に係るテキストデータベースの他の例である。
【図１５】図１５は、本発明の他の実施例に係るサービスのGUIである。
【図１６】図１６は、本発明の他の実施例に係る、テキストデータ検索部がテキストデータを検索する処理のフローチャートである。
【図１７】図１７は、本発明の他の実施例に係るサービスのGUIである。
【図１８】図１８は、本発明の他の実施例に係る、登録された関連キーワードのデータである。
【図１９】図１９は、本発明の他の実施例に係る、チャンス企業抽出部が検索にヒットしたテキストデータから、チャンス企業を抽出し、抽出したチャンス企業の企業名を含むテキストデータをユーザに提示する処理のフローチャートである。
【図２０】図２０は、本発明の他の実施例に係る、チャンス企業抽出部が検索にヒットしたテキストデータから、チャンス企業を抽出し、抽出したチャンス企業の企業名を含むテキストデータをユーザに提示する処理のフローチャートである。
【図２１】図２１は、本発明の他の実施例に係る、チャンス企業抽出部が検索にヒットしたテキストデータから、チャンス企業を抽出し、抽出したチャンス企業の企業名を含むテキストデータをユーザに提示する処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、幾つかの実施例を、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施例は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施例で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１１】
なお、以下の説明では、「プログラム」を主語として処理を説明する場合があるが、プログラムは、プロセッサ（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit））によって実行されることで、定められた処理を、コンピュータ資源を用いながら行うため、処理の主語が、プロセッサ或いはそのプロセッサを有する計算機となっても良い。
【実施例１】
【００１２】
実施例１に係るチャンス企業導出装置を含む計算機システムの概要を説明する。図１は、実施例１に係る計算機システムのハードウェア構成を示す。本実施例におけるチャンス企業導出サービスは、コンピュータにプログラムをインストールする形態や、アプリケーションプロバイダに通信するWebサービス形態で提供することが可能である。
【００１３】
チャンス企業導出装置１００はチャンス企業を導出するチャンス企業導出プログラムを実行し、チャンス企業導出装置１００にネットワークを介して接続するホスト１１４とホスト１１８を介して、ユーザにチャンス企業導出サービスを提供する。
【００１４】
ホスト１１４は、通信ケーブル１１３とネットワークスイッチ１１２、ＮＩＣ（Network Interface Card）１０４のポート１０５に接続する通信ケーブル１１３によって、チャンス企業導出装置１００と接続されており、ユーザは、チャンス企業導出装置１００の提供するサービスを、ホスト１０４を介して利用することが出来る。
【００１５】
ホスト１１８は、ネットワークケーブル１１７によってインターネット１１６に接続している。チャンス企業導出装置１００は、ＮＩＣ１０４のポート１０６に接続する通信ケーブル１１５によってインターネット１１６と接続しており、ユーザは、チャンス企業導出装置１００の提供するサービスを、インターネット１１６に接続するホスト１１８を介して利用することができる。
【００１６】
ユーザ端末としてのホスト１１４とホスト１１８はＣＰＵ、記憶装置、ディスプレイ装置、入出力装置などを備え、一般的なプログラムを実行可能な一般的なコンピュータとする。
【００１７】
また、ユーザは、ＧＰＵ（Graphical Processing Unit）１０７にポート１０８およびディスプレイケーブル１１９を経由して接続するディスプレイ１２０と、入出力ポート１０９と入出力ケーブル１２１に接続する入出力装置（キーボード、マウス等）１２２によって、チャンス企業導出装置１００の提供するサービスを利用することができる。
【００１８】
ＣＰＵ１０１は、バス１１０を介して接続するメモリ１０２を用いて、プログラムを実行する。本実施例では、チャンス企業導出プログラムやディスク装置１０３に格納されているデータを管理するデータ管理プログラムなどを実行する。
【００１９】
メモリ１０２は主記憶装置であり、プログラムやデータを格納して、ＣＰＵ１０１のプログラム実行を補助する。
【００２０】
ディスク装置１０３はHDD（Hard Disc Drive）や不揮発性半導体メモリなどの二次記憶装置であり、チャンス企業導出プログラムが解析するテキストDB（Data Base）など、チャンス企業導出サービスに必要なデータが、あらかじめ格納されているものとする。本実施例では、装置１００内にデータを格納しているが、ネットワークに接続された他の装置にデータを格納してもよい。ディスク装置１０３に格納されるデータは、ファイルシステムやデータベースといったデータ管理プログラムによって管理されており、チャンス企業導出プログラムは、データ管理プログラムを介して、所望するデータをディスク装置１０３から読み出すことが出来るものとする。また、チャンス企業導出プログラムは、データ管理プログラムを介して、任意のデータをディスク装置１０３に書き出せるものとする。
【００２１】
ＣＰＵ１０１はバス１１０を介してＮＩＣ１０４と接続しており、ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムは、ホスト１１４とホスト１１８に、データを送受信することができる。
【００２２】
ＣＰＵ１０１はバス１１０を介してＧＰＵ１０７と接続しており、ディスプレイ１２０に画面を出力することが出来る。
【００２３】
ＣＰＵ１０１はバス１１０を介して入出力ポート１０９と接続しており、入出力装置１２２からの入力を受け取ることが出来る。
【００２４】
また、ＣＰＵ１０１はバス１１０を介してディスク装置１０３と接続しており、ディスク装置１０３に格納されているデータを読み書きすることが出来る。
【００２５】
図２は、実施例１に係るチャンス企業導出プログラム２００の構成を示す。これらのプログラムは、稼働時には、メモリ１０２上に格納されたり、ＣＰＵ１０１に読み込まれて実行されたりする。
【００２６】
Ｗｅｂサーバ２０１は、ホスト１１４とホスト１１８にチャンス企業導出プログラム２００がサービスを提供するために用いられる。ホスト１１４とホスト１１８が、Ｗｅｂサーバ２０１に送信したサービス開始要求のリクエストをＷｅｂサーバ２０１が受信すると、Ｗｅｂサーバ２０１は、サービスを提供するための出力画面データをホスト１１４とホスト１１８に送信し、ホスト１１４とホスト１１８は、自身で稼働するブラウザ上でチャンス企業導出サービスのＧＵＩをディスプレイ出力する。ホスト１１４とホスト１１８のユーザは、このＧＵＩを入出力装置によって操作し、入力データをＷｅｂサーバ２０１に送信する。Ｗｅｂサーバ２０１が、ホスト１１４とホスト１１８から送信される入力データを受信すると、チャンス企業導出のための処理がチャンス企業導出プログラム２００によって実行される。そして、処理結果を格納するデータをホスト１１４とホスト１１８にＷｅｂサーバ２０１が送信し、ホスト１１４とホスト１１８のディスプレイに処理結果が出力される。
【００２７】
ユーザは、チャンス企業導出装置１００にネットワークで接続したホストを介さなくとも、チャンス企業導出プログラム２００が提供するサービスを利用することができる。チャンス企業導出プログラム２００の入出力部２０２が、ディスプレイ１２０にサービス提供のためのＧＵＩを出力する。ユーザは入出力装置１２２によってＧＵＩを操作し、入力データを入出力部２０２に入力する。入出力部２０２が、入力データを受け取ると、チャンス企業導出のための処理がチャンス企業導出プログラム２００によって実行される。そして、処理結果が入出力部２０２よって、ＧＵＩに出力される。
【００２８】
図３は、検索対象のテキストの例である。検索対象のテキストデータは、例えば、企業が発表するニュースリリースや、新聞やWEB等の記事を対象とすることができる。テキストのリソース元は、信頼できる１カ所でも、複数のリソースを同じ事象に対する記事を重複排除して整理して用いてもよい。各テキストデータにIDを付しておき、テキストDBとしてディスク装置に格納しておく。
【００２９】
図４は実施例１に係るチャンス企業導出プログラム２００がサービスを提供するための画面表示ＧＵＩ３００の一例を示す。入力欄３０１は、検索キーワードを入力するための欄である。実行ボタン３０２は、実行を指示するためのものである。３０３は、検索結果から企業名を出力するためのものであるとともに、出力された企業を選択するためのものでもある。テキストデータ出力欄３０４は、テキストデータを出力するための欄である。関連キーワード出力欄３０５は、検索結果から抽出した関連キーワードを出力するとともに、関連キーワードを選択するための欄である。選択ボタン３０６は、関連キーワードを選択するためのものである。これ以外にも、図示はしないが後述の構成が表示される。
【００３０】
図５は、実施例１に係るチャンス企業導出プログラム２００のテキストデータ検索部２０３の処理４００を示す。テキストデータ検索部２０３は、ユーザが入力したキーワードを含むテキストデータを、ディスク装置１０３に格納されたテキストデータ群から、検索する処理を行う。
【００３１】
ユーザが、ＧＵＩ３００の入力欄３０１に、入出力装置によってキーワード（商材または商材の特徴）を入力する。本実施例ではキーワード（クエリ）はテキストであるが、画像などとしてもよい。実行ボタン３０２を押下すると、テキストデータ検索部２０３が検索キーワード入力を受領する（処理４１０）。
【００３２】
検索キーワードを受領すると、テキストデータ検索部２０３がテキストデータの検索を開始する。入力されたキーワードを受領したテキストデータ検索部２０３は、ディスク装置１０３からテキストデータ群を読み出す（処理４１１）。
そして、読み出したテキストデータ群とユーザが入力した検索キーワードを照合し、キーワードを文中に含むテキストデータをメモリ１０２上に記録する（処理４１３）。キーワードを文中に含む頻度をスコア化してスコアが高いテキストデータを記録する検索方式も可能である。対象とするテキストデータについて、すべて検索を行ったら、処理を終了する。
【００３３】
図６は、実施例１に係る検索にヒットしたテキストデータを示す。図に示すように、ヒットしたテキストのIDと、テキストデータ本体とを含んでいる。
【００３４】
図７は、実施例２に係るチャンス企業導出プログラム２００のチャンス企業抽出部２０４の処理５００を示す。チャンス企業抽出部２０４は、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータから、企業名を抽出する処理を行い、ユーザに提示する。
【００３５】
テキストデータ検索部２０３が処理を終えたら、チャンス企業抽出部２０４は処理を開始する。まず、ディスク装置１０３から企業名辞書をメモリ１０２上に読み出す（処理５１０）。企業名辞書は、企業の名称が登録されているデータであり、事前にディスク装置１０３に格納しておく。企業名辞書は、一般に広く流通している企業名辞書を用いることができる。企業名には、一般的な企業のみならず、官公庁、自治体、公共団体や、他の法人、法人格を有しない団体など、事業の主体となれる者を広く含ませることができる。
【００３６】
そして、企業名辞書と、テキストデータ検索部１０３がヒットしたテキストデータ（ユーザが入力したキーワードを文中に含むテキストデータ）を照合し、テキストデータの文中から、企業名を抽出する（処理５１１）。図８に、企業名を抽出したテキストデータを示す。企業名は、一つのテキストデータから複数抽出されてもよい。
【００３７】
図９は、実施例１に係るチャンス企業抽出部２０４が、企業名を抽出したテキストデータから作成するデータ５２０を示す。企業名に対し、企業名を抽出されたテキストデータのＩＤを有している。このデータ５２０は、抽出した企業名ごとに作成する。複数のテキストデータから企業名を抽出した場合、図に示すように、複数のテキストデータのＩＤが格納される。
【００３８】
チャンス企業抽出部２０４は、企業名を抽出したら、抽出した企業名を、ＧＵＩ３００の出力欄３０３に出力する（処理５１２）。
【００３９】
ユーザが出力欄３０３に出力された企業名を、入出力装置によって選択する（処理５１３）と、チャンス企業抽出部２０４は、企業名を抽出したテキストデータの内容を、ＧＵＩ３００の出力欄３０４に出力する（処理５１４）。ユーザが選択した企業名にかかるデータ５２０を抽出し、そのデータ５２０に含まれるIDにかかるテキストデータを、ＧＵＩ３００の出力欄３０４に出力する。図３は、企業名を選択して関連テキストを表示させた状態のGUIである。
【００４０】
また、図１０は、抽出した企業名をランキング化したデータである。各企業名に対して、ヒットしたテキストの数をカウントし、上位よりソートしたものである。テキストの数に変えて、テキストのキーワードの出願頻度や、テキストの重要性を考慮した重み付けを行ってスコア化して、スコアでランキングを行ってもよい。
【００４１】
処理５１３から処理５１４は、ユーザがチャンス企業導出サービスの利用を終了したり、入力欄３０１に新たなキーワードを入力して新たな処理を開始したり、後述する処理６１３を実行するまで、繰り返し実行することが出来る（処理５１５）。
【００４２】
図１１は、実施例１に係るチャンス企業導出プログラム２００の関連キーワード抽出部２０５の処理６００を示す。関連キーワード抽出部２０５は、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータから、ユーザがＧＵＩ３００の入力欄３０１に入力したキーワードに関連するキーワード（関連キーワード）を抽出し、ユーザに提示する。
【００４３】
テキストデータ検索部２０３が処理を終えたら、関連キーワード抽出部２０５は処理を開始する。テキストデータ検索部２０３がメモリ１０２上に出力したデータ構造４２０を参照し、列４２２に格納されたテキストデータ（ユーザが入力したキーワードを文中に含むテキストデータ）から、関連キーワードを抽出する（処理６１１）。関連キーワードを抽出する方法としては、以下の３通りが考えられる。以下のいずれかの方法により、関連キーワード抽出部２０５は、関連キーワードを抽出し、結果をメモリ１０２に格納する。
【００４４】
１）一つめは、関連キーワードを抽出できそうな文章パターンによるマッチングを用いる方法である。例えば、「〇〇を利用する××」（〇〇はユーザが入力したキーワード）といった文章パターンをテキストデータから検索し、××を関連キーワードとして出力する。この方法では、関連キーワードを抽出できそうな文章パターンをあらかじめ人が考え、チャンス企業導出プログラム２００の関連キーワード抽出部２０５に登録しておく必要がある。
【００４５】
２）２つめは、テキストデータに登録されたタグ情報を利用する方法である。テキストデータには、本文の他に、テキストデータの作成者が、テキストデータの特徴やカテゴリを示す語句をタグ情報として登録している場合がある。例えば、新聞記事では、記者が、記事の本文とは別に、記事のカテゴリを示す語句を、タグ情報として記事中に記載している可能性がある。このようなタグ情報として登録された語句を、関連キーワードとして抽出する。タグ情報の記載方法は、テキストデータの種類によって様々であるため、テキストデータの種類ごとに、テキストデータのデータ構造を解析してタグ情報を抽出する方法を、チャンス企業導出プログラム２００の関連キーワード抽出部２０５に実装しておく必要がある。
【００４６】
３）３つめは、ＴＦ−ＩＤＦによって、テキストデータの特徴語を抽出し、それを関連キーワードとして抽出する方法である。ＴＦ−ＩＤＦは、テキストデータに頻出する語句のうち、他のテキストデータにあまり含まれない語句を、そのテキストデータの特徴語として抽出する、言語解析手法である。ＴＦ−ＩＤＦについては、以下の文献に詳しい。
【００４７】
参考文献１：Karen Sparck Jones, “A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval”, the Journal of Documentation, pp.11-21, 1972.
この方法では、サービスの提供を開始する前に、チャンス企業導出プログラム２００の関連キーワード抽出部２０５が、ディスク装置１０３に格納されているテキストデータ群に対してＴＦ−ＩＤＦによる処理を施し、ディスク装置１０３に格納されている各テキストデータについて、特徴語を事前に抽出しておく。抽出した特徴語は、ディスク装置１０３に、テキストデータとともに格納しておく。テキストデータと当該テキストデータの特徴語の対応がとれるよう、ディスク装置１０３に格納するテキストデータとその特徴語は、Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＲＤＢＭＳ）などの、データ管理プログラムによって管理する。サービス提供時、チャンス企業導出プログラム２００の関連キーワード抽出部２０５は、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータの特徴語をディスク装置１０３から読みだし、それを関連キーワードとして抽出する。
【００４８】
図１２に、テキストデータから関連キーワードを抽出したデータ構造を示す。
【００４９】
図１３は、実施例１に係る関連キーワード抽出部２０５が、抽出した関連キーワードをメモリ１０２に格納する際のデータ構造６２０を示す。列６２１に抽出したキーワードを格納し、列６２２に、そのキーワードの出現頻度（上記方法でキーワードを抽出した際に同一キーワードが抽出される回数）を記録する。
【００５０】
関連キーワードを抽出したら、関連キーワード抽出部２０５は、抽出した関連キーワードをＧＵＩ３００の出力欄３０５に出力する（処理６１２）。この際、データ構造６２０を参照し、出現頻度によるランキング形式で関連キーワードを表示する（出現頻度が高い（または低い）関連キーワードを出力欄３０５の上位に表示する）。出現頻度は、キーワード自体の出現数や、キーワードが出現するテキスト数など適用なものを使用可能である。これにより、ユーザが関連キーワードを選択する処理（後述）を行う際に、どのキーワードを選択するべきか、ランキングを参考にすることができる。頻出するキーワードほど、ユーザが入力したもとのキーワードと関連性が高いと考えることができる。
【００５１】
ユーザは、入出力装置を用いて、出力欄３０５に出力された関連キーワードの中から、任意のキーワードを選択する。そして、ＧＵＩ３００の選択ボタン３０６を、入出力装置を用いて押下する（処理６１３）。すると、選択された関連されたキーワードが、Ｗｅｂサーバ２０１、または、入出力部２０２を経由し、メモリ１０２を介してチャンス企業導出プログラム２００のテキストデータ検索部２０３に送られる。関連キーワードを受領したテキストデータ検索部２０３は、それをあらたなユーザ入力として、テキストデータ検索処理４００を実行する。さらに、テキストデータ検索部２０３がメモリ１０２に出力したテキストデータを参照し、チャンス企業抽出処理５００と関連キーワード抽出処理６００が実行される。
【００５２】
このように、ユーザが処理６１３を繰り返し実行することで、処理６００のなかで抽出した関連キーワードを入力にした、チャンス企業導出処理（処理４００、処理５００、処理６００）が繰り返し実行される。ユーザは、抽出された企業名で最終結果としてもよいし、検索を続けたい場合、ユーザが、処理６１３において、ユーザが入力したキーワードを、より上位の概念に抽象化したようなキーワード選択し、チャンス企業導出処理を繰り返すことで、意外性のあるチャンス企業を導出することが可能になる。どの程度意外性のあるチャンス企業を導出するかは、ユーザが処理６１３を実行する回数によって、調整することが出来る。
【００５３】
なお、本実施例においては、検索の都度、各テキストデータから企業名や関連キーワードを抽出している。図１４に示すように、テキストDB登録時に、予め、関連キーワードや企業名を抽出しておけば、検索時において抽出処理を省略でき、検索が高速化できる。関連キーワードに対して検索キーワードを検索する検索方式も可能である。また、テキストを解析して、関連キーワード、企業名の他、テキストにかかるニュースのリリース日や、ニュースが対象としている日付(商品の発売日など)などの書誌情報を、予めインデックス化しておけば、検索の利便性が向上するまた、画像などを含んで画像検索を可能にしてもよい。
【実施例２】
【００５４】
実施例２では、実施例１におけるチャンス企業導出処理の繰り返しを、チャンス企業導出プログラム２００によって、自動的に実行する方式について述べる。
【００５５】
実施例２に係るチャンス企業導出装置を含む計算機システムの構成は、実施例にかかる図１及び図２と同様であり、説明を省略する。
【００５６】
図１５は、実施例２に係るチャンス企業導出プログラム２００がサービスを提供するためのＧＵＩ７００を示す。実施例１にかかるGUIとは、繰り返し回数の入力欄があることが相違であり、他の構成、機能は同様である。
【００５７】
図１６は、実施例２に係るチャンス企業導出プログラム２００のチャンス企業導出処理８００を示す。ユーザが、入出力装置を用いて、ＧＵＩ７００の入力欄７０１にキーワードを、入力欄７０２に処理の繰返し回数を入力し、実行ボタン７０３を押下すると、入力されたキーワードと、処理の繰返し回数が、テキストデータ検索部２０３に送られる（処理８１０）。
【００５８】
テキストデータ検索部２０３は、実施例１と同様の方法で、ディスク装置１０３に格納されているテキストデータDBから入力キーワードを文中に含むテキストデータを検索する（処理８１１）。
【００５９】
次に、テキストデータ検索部２０３は、メモリ１０２の所定の位置に処理８１１の実行回数を記録する。そして、ユーザが入力した処理の繰り返し回数と、処理８１１の実行回数を比較し、同一の回数となったら、処理８１４に移行する。もし、処理８１１の実行回数が、ユーザが入力した処理の繰返し回数よりも小さければ、処理８１３に移行する。
【００６０】
処理８１３では、関連キーワード抽出部２０５が、実施例１と同様の方法で、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータから関連キーワードを抽出し、メモリ１０２上に出力する。そして、データ構造６２０の列６２１と列６２２を参照し、あらかじめ設けた閾値以上の出現頻度の関連キーワードを、メモリ１０２を介してテキストデータ検索部２０３に送る。当該関連キーワードをメモリ１０２の所定の位置に格納する。テキストデータ検索部は、関連キーワードがメモリ１０２の所定の位置に格納されているかを定期に確認にし、関連キーワードを受領する。関連キーワードを受領したテキストデータ検索部２０３は、処理８１１と処理８１２を実行する。
【００６１】
処理８１４では、実施例１と同様の方法で、チャンス企業導出部２０４が、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータから企業名を抽出し、出力欄７０４に出力する。ユーザが入出力装置によって、出力欄７０４に出力された企業名を選択すると、企業名を含むテキストデータが、実施例１と同様の方法で、出力欄７０５に出力される。
【実施例３】
【００６２】
実施例３では、実施例１におけるチャンス企業導出処理の繰り返しを行わずに、チャンス企業導出プログラム２００によって、意外性のあるチャンス企業を導出する方式について述べる。
【００６３】
実施例３に係るチャンス企業導出装置を含む計算機システムの構成は、実施例にかかる図１及び図２と同様であり、説明を省略する。
【００６４】
図９は、実施例３に係るチャンス企業導出プログラム２００がサービスを提供するためのＧＵＩ９００を示す。入力欄９０１の役割は、実施例１における入力欄３０１と同様である。出力欄９０４および９０５の役割は、実施例１における出力欄３０３および出力欄３０４と同様である。出力欄９０６の役割は、実施例１における出力欄３０５と同様である。
【００６５】
実施例３では、実施例１と同様の方法で、チャンス企業の導出および関連キーワードの導出を行う。また、実施例１と同様の方法で、ユーザが選択した関連キーワードによって、チャンス企業導出処理を繰り返すのを可能にする。
【００６６】
ただし、実施例３では、関連キーワード抽出部２０５が、関連キーワードを抽出する際の処理が、実施例１とは異なる。実施例３では、出力欄９０６に出力された関連キーワードを、ユーザが入出力装置によって選択し、選択ボタン９０７を押下した際に、選択された関連キーワードをメモリ１０２に記録する。
【００６７】
図１８は、実施例３に係る関連キーワード抽出部２０５が、ユーザに選択された関連キーワードをメモリ１０２に記録する際のデータを示す。ユーザ入力欄には、入力欄９０１に入力され、チャンス企業導出プログラム２００に送られたキーワードが格納される。関連キーワード欄には、関連キーワード抽出部２０５が抽出した、キーワード欄のキーワードの関連キーワードが格納される。選択回数欄には、ユーザが当該関連キーワードを選択した回数が格納される。この値は、ユーザが当該関連キーワードを選択するたびに加算される。データ構造１０１０は、ユーザが入力したキーワードごとに作成する。このデータを関連キーワードリストと呼ぶ。
【００６８】
図１９は、実施例３において、繰り返し処理を省略して意外性のあるチャンス企業を導出する処理１０２０を示す。ユーザが、入出力装置を用いて、ＧＵＩ９００の入力欄９０１にキーワードを入力し、チェック欄９０３をチェックして、実行ボタン９０２を押下すると、入力されたキーワードと、チェック欄９０３がチェックされたという情報が、テキストデータ検索部２０３に送られる（処理１０２１）。
【００６９】
次に、テキストデータ検索部は、チェック欄９０３がチェックされているかどうかを確認し、チェックされていれば、処理１０２３に、チェックされていなければ、処理１０２４に移行する。
【００７０】
処理１０２３において、テキストデータ検索部２０３は、ユーザが入力したキーワードの関連キーワードリストを、メモリ１０２に格納されている関連キーワードリスト群の列１０１１を参照して取得する。そして、あらかじめ設定された閾値以上の選択回数の関連キーワードを取得する。そうして取得した関連キーワードの関連キーワードリストから、関連キーワードを取得する処理を繰り返す。あらかじめ設定された回数だけ関連キーワード取得処理を繰り返したら、当該関連キーワードによってテキストデータを検索する処理を実行する。
【００７１】
処理１０２４において、テキストデータ検索部２０３は、処理１０２３において取得された関連キーワードとユーザが入力欄９０１に入力したキーワードを含むテキストデータを、ディスク装置１０３に格納されたテキストデータ群から検索する。この検索しょりは、実施例１と同様である。処理１０２３を実行しなかった場合は、ユーザが入力欄９０１に入力したキーワードを含むテキストデータのみを検索する。
【００７２】
処理１０２５において、チャンス企業抽出部２０４が、テキストデータ検索部２０３が検索したテキストデータから、企業名を抽出する処理を行う。企業名の抽出方法は、実施例１と同様である。
【００７３】
このように、ユーザによく選択される関連キーワードによってテキストデータを検索し、そこから、企業名を抽出することで、実施例１のような繰り返し処理を行うことなく、意外性のあるチャンス企業をユーザが、導出することができる。
【実施例４】
【００７４】
実施例２では、実施例１におけるチャンス企業導出処理の繰り返し行うかどうかの反d何を、キーワード間の距離を用いて判断する方式について述べる。
【００７５】
実施例３に係るチャンス企業導出装置を含む計算機システムの構成は、実施例にかかる図１及び図２と同様であり、説明を省略する。また、実施例４に係るチャンス企業導出プログラム２００がサービスを提供するためのＧＵＩは、実施例１のGUI３００と同様であり、説明を省略する。
【００７６】
図２０は、実施例４にかかるチャンス企業検索のフローチャートである。
【００７７】
まず、実施例１等と同じく、GUI300にキーワード等の入力を受け付け（処理１０３１）、テキストデータ検索部２０３は検索を実行し（処理１０３２）、関連キーワード抽出部２０４は、検索したテキストデータから関連キーワードを抽出する（処理１０３３）。
【００７８】
次に、関連キーワードとの距離を計算する（処理１０３４）。距離とは、例えば、ワードをベクトル表現化したときの類似度として定義されるワード間の意味的距離である。この距離には、意味の類似性が考慮されている。ワードをベクトル表現化する手法として、Countinuous Bag-of-Words(CBOW)やSkip-gramなどが、広く用いられている。各手法については、以下の文献に詳しい。
【００７９】
参考文献２：Tomas Mikolov et al., “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space”, In Proceedings of Workshop at ICLR, 2013.
本実施例では、基準として最初に入力した検索キーワードを用いる。
テキストデータ検索と関連キーワード抽出を繰り返していくと、検索に用いるキーワードが当初にユーザが入力した検索キーワードと異なってしまい、あまり関係のない企業名が検索されてしまう恐れがある。そのため、本実施例では、当初の検索キーワードと関連キーワードの距離を用いて、検索を完了させるかどうかを判断することとしている。基準となる距離は、ユーザが検索のたびに入力してもよいし、あらかじめ設定されていてもよい。また、距離算出のための関連キーワードについては、最頻出の関連キーワード、頻出度上位所定数の関連キーワードなど、適宜調整することができる。
【００８０】
当初の検索キーワードと、関連キーワードとの間の距離が所定値より小さい場合、抽出される企業名がまだ意外性が小さく、すでに顧客候補として検討されている可能性がある。そのため、処理１１１３に進んで、関連キーワードを抽出して、検索を続行する。
【００８１】
当初の検索キーワードと、関連キーワードとの間の距離が所定値より大きい場合、すでに当初の想定からは十分に離れた企業を抽出でき、さらに検索続行しても関係の小さい企業しか抽出できないと考え、処理１１１４に進んで、検索結果から企業名抽出を行い、企業導出処理を完了させる。
【００８２】
また、本実施例の別のフローチャートを、図２１に示す。図２１と図２０に対する相違は、処理１０３６と処理１０３７が追加されているところである。他は同様なので、説明は省略する。
【００８３】
図２０のフローチャートでは、距離の基準値は一つであったが、図２１では、距離の基準値を複数個設定できる。例えば、基準値を３つ設定すれば、意外性が小さい、中くらい、大きい企業名をそれぞれ検索して、分けて結果出力することが可能である。
【００８４】
図２１のフローチャートにおいて、複数の基準値のうち最も小さい基準値を設定して処理開始する（処理１０３０）。
【００８５】
当初の検索キーワードと、関連キーワードとの間の距離が基準値と比較し（処理１０３４）、基準値より大きい場合には、企業抽出する（処理１０３５）。そして、企業抽出回数が所定回数（基準値の数）以上かどうか判断し（処理１０３６）、所定回数より小さければ、複数の設定値のうち一つ大きい値に距離の基準値を変更し、関連キーワードを検索キーワードに設定して検索を行う（処理１０３２）。処理１０３６にて企業抽出回数が所定回数になったら、すべての基準値に対して企業名抽出を行ったということになるので、チャンス企業導出処理を完了させる。
【００８６】
本方式では、基準値に基づいて企業名抽出を行うので、適度に意外な企業を抽出することができる。また、複数の基準値を設定した場合には、例えば、妥当な企業、意外性の大きい企業というように、分類して企業抽出を行うことができる。
【符号の説明】
【００８７】
１００・・・チャンス企業導出装置、２００・・・チャンス企業導出プログラム、２０３・・・テキストデータ検索部、２０４・・・チャンス企業抽出部、２０５・・・関連キーワード抽出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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