(57)【要約】【課題】テール部分がフラットであっても課題の優劣の判断ができる。【解決手段】課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、技術系データベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築し、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示するアイデア創出コンピュータシステム。【選択図】図１
2015079434.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたアイデア創出コンピュータシステムであって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、前記課題系データベースに格納し、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築し、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出コンピュータシステム。
【請求項２】
シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行うことを特徴とする請求項１記載のアイデア創出コンピュータシステム。
【請求項３】
マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項１又は２に記載のアイデア創出コンピュータシステム。
【請求項４】
課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたコンピュータシステムが行うアイディア創出方法であって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、前記課題系データベースに格納し、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築し、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出方法。
【請求項５】
前記コンピュータシステムは、シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行うことを特徴とする請求項４記載のアイデア創出方法。
【請求項６】
マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項４又は５に記載のアイデア創出方法。
【請求項７】
課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたコンピュータシステムにアイデア創出を行わせるプログラムであって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換させ、かつデータマイニング処理を行わせ課題データを抽出させ、前記課題系データベースに格納させ、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成させ、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求めさせ、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチさせ、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築させ、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチさせ、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示させることを特徴とするアイデア創出プログラム。
【請求項８】
前記コンピュータシステムは、シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行わせることを特徴とする請求項７記載のアイデア創出プログラム。
【請求項９】
マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項７又は８に記載のアイデア創出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アイデア創出をコンピュータを用いて自動で行うアイデア創出コンピュータシステム及び方法並びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、新たなニーズ等により新しい価値（機能）を有する新規な商品を創出するには、その商品に関する基本知識を有する技術者による個人的な、或いはグループによる創出活動により全て行われている。
また、特許文献１によれば、情報を入力することで蓄積したデータとニューラルネットワーク技術により新しい情報パターンを生み出すシステムが提案されているが、形状パターンから新たなパターンを生み出すもので、具体的ニーズ情報から具体的解決アイデアを生み出す仕組みにはなっていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３２７５３１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、従来、ニーズ課題に対して、このニーズ課題を解決する新規アイデアを組み入れた商品を創出する場合には、優れた人間の頭脳に頼るしかなく、このため新規アイデアを組み入れた商品の創出には、多くの場合、多大な時間と費用が必要になっているという問題があった。
【０００５】
この問題を解決するものとして、本願出願人は、図４に示すように、
課題系データベース（ＤＢ）２、技術系データベース（ＤＢ）３、シソーラスデータベース（ＤＢ）６、パーソナルコンピュータ１０などを備えているコンピュータシステムであって、
課題系データベース２の内部では、商品の種類毎にデータフォルダ２ａが設けられ、さらにデータフォルダ２ａの中には、元課題（ＤＨ）２ｂ、ロングテール化（ＤＨ）２ｃ及びリサーチ結果（ＤＨ）２ｄなどのデータフォルダが設けられ、
課題データを元課題（ＤＨ）２ｂに格納し、
シソーラスデータベース（ＤＢ）６を用いて、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、代表課題データとそのマージカウンター値とをロングテール化（ＤＨ）２ｃに格納するロングテール処理４を行い、
シソーラスデータベース（ＤＢ）６を用いて、代表課題データを表現拡張して解決技術を探し出すための検索キーワードを生成し、検索キーワードを用いて、技術系データベース（ＤＢ）３に格納されている技術情報の中から該当する解決技術をリサーチし、リサーチ結果（ＤＨ）２ｄに格納するリサーチ処理５を行い、
パーソナルコンピュータ１０で、元課題（ＤＨ）２ｂ、ロングテール化（ＤＨ）２ｃ及びリサーチ結果（ＤＨ）２ｄに格納されている全てのデータを選択して表示できるものを、本願と同日に出願した。
【０００６】
パーソナルコンピュータ１０で、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに格納されている代表課題データとそのマージカウンター値を、代表課題データを横軸に、マージカウンター値を
縦軸にして、マージカウンター値の大きい順に表示させると、図５に示すようなグラフになる。このグラフで、Ａ１、Ａ２、Ａ３、・・・、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・は、代表課題データを表わす。
【０００７】
図５に示すグラフのＢ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・のように、マージカウンター値の小さい代表課題データはテール部分を形成し、マージカウンター値が小さいことからフラットになりやすく、課題の優劣の判断ができないといった問題点があった。
【０００８】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであって、テール部分がフラットであっても課題の優劣の判断ができることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明において上記課題を解決するために、まず請求項１の発明では、課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたアイデア創出コンピュータシステムであって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、前記課題系データベースに格納し、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築し、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。
【００１０】
また請求項２の発明では、シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行うことを特徴とする請求項１記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。
【００１１】
また請求項３の発明では、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項１又は２に記載のアイデア創出コンピュータシステムとしたものである。
【００１２】
また請求項４の発明では、課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたコンピュータシステムが行うアイディア創出方法であって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換し、かつデータマイニング処理を行い課題データを抽出し、前記課題系データベースに格納し、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成し、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求め、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築し、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチし、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示することを特徴とするアイデア創出方法としたものである。
【００１３】
また請求項５の発明では、前記コンピュータシステムは、シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行うことを特徴とする請求項４記載のアイデア創出方法としたものである。
【００１４】
また請求項６の発明では、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項４又は５に記載のアイデア創出方法としたものである。
【００１５】
また請求項７の発明では、課題情報収集手段と、課題データを格納する課題系データベースと、技術情報を格納する技術系データベースと、データ表示手段とを備えたコンピュータシステムにアイデア創出を行わせるプログラムであって、前記課題情報収集手段によって、課題情報をコンピュータが取り扱えるデータに変換させ、かつデータマイニング処理を行わせ課題データを抽出させ、前記課題系データベースに格納させ、課題データを表現拡張して同類のものをマージして代表課題データを作成させ、代表課題データごとに、マージした課題データの数を表わすマージカウンター値を求めさせ、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものを表現拡張した検索キーワードで、前記技術系データベースから解決技術をリサーチさせ、該リサーチ結果で一時的なデータベースを構築させ、マージカウンター値が小さい代表課題データごとに、マージカウンター値が小さい代表課題データを表現拡張した検索キーワードで、一時的なデータベースから解決技術をリサーチさせ、該リサーチ結果で該当した技術情報の件数を価値判断指数として前記データ表示手段で表示させることを特徴とするアイデア創出プログラムとしたものである。
【００１６】
また請求項８の発明では、前記コンピュータシステムは、シソーラスデータベースも備え、
表現拡張をシソーラスデータベースを用いて行わせることを特徴とする請求項７記載のアイデア創出プログラムとしたものである。
【００１７】
また請求項９の発明では、マージカウンター値が大きい代表課題データをまとめたものが、マージカウンター値が大きい代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合したものであることを特徴とする請求項７又は８に記載のアイデア創出プログラムとしたものである。
【発明の効果】
【００１８】
マージカウンター値が大きい代表課題データの解決技術は、該当する業界においてはその多くが公知の技術である可能性が高く、マージカウンター値が小さい代表課題データの解決技術が結果的に、マージカウンター値が大きい代表課題データの解決技術であった場合、その技術を利用して商品化しても新規性、進歩性において優位性は得られないと考えられるため、マージカウンター値が小さい代表課題データの価値判断指数が小さくなればなるほど、マージカウンター値が小さい代表課題データの解決技術を利用して商品化すると新規性、進歩性において優位性が得られると判断できるので、本発明によれば、価値判断指数により、テール部分がフラットであっても課題の優劣の判断ができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明のアイデア創出コンピュータシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】ロングテールのグラフ表現に価値判断指数を表示した図である。
【図３】リサーチ結果の表示例を示す図である。
【図４】本発明のアイデア創出コンピュータシステムの一参考形態の構成を示すブロック図である。
【図５】ロングテールをグラフ表現した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明のアイデア創出コンピュータシステムの実施形態を、図１から図３の図面を参照しながら説明する。
図１は本発明のアイデア創出コンピュータシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。本システムは、情報の処理工程において人間が介入することなくアイデアを創出するためのシステムであって、例えば、コンピュータなどの情報処理装置によって構成される。
以下では、課題情報の収集、課題情報から課題データを抽出して格納から始まり、課題解決技術のリサーチ、テール部分を形成する代表課題データの価値判断指数の生成、結果表示までのアイデア創出の行程（プロセス）の流れを、順を追って説明する。
図１に示すように、本実施形態のアイデア創出コンピュータシステム１は、課題系データベース（ＤＢ）２、技術系データベース（ＤＢ）３、シソーラスデータベース（ＤＢ）６、一時技術系データベース（ＤＢ）７、パーソナルコンピュータ１０などを備えており、その全てが同一のネットワークに繋がっている。
【００２１】
まず始めに、本システムの課題情報の入力からアイデア創出までの流れを簡単に説明する。ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ１０のデータ端末からアイデア創出の元となる課題情報が入力され、その情報から課題データを抽出して課題系データベース２に保存される。課題情報は、シソーラスデータベース６の辞書機能を用いた処理等を経た後、公開及び非公開特許など様々な技術情報が格納されている技術系データベース３を用いて、課題データに対する解決技術のリサーチ処理が実行され、その結果が保存される。また、テール部分を形成する代表課題データの価値判断指数が生成され保存される。このリサーチの結果及び価判断指数は、前記の同パーソナルコンピュータ１０を使って確認することができるといったシステムである。
アイデアといってもその意味するところは広義であり明確な定義はないと考える。ゆえに本発明では、アイデアについての定義はせず下記のプロセスをアイデア創出と称する。
本発明は、企業の商品開発課程におけるアイデア創出の新しい仕組みの提案ある。ここでいう商品とは、人間の活動から生まれる課題情報（ニーズ）と技術情報（シーズ）からの解決策の組み合わせにより、その組み合わせが既に存在するもの（既存商品）、それに対して、新たな組み合わせによって生み出された新規性と進歩性を有する物品、サービスなどとしている。また本システムでは、課題情報が入力され解決技術のリサーチ、そしてテール部分を形成する代表課題データの価値判断指数の生成までの一連の処理をシステムが自動で行うことから、処理の過程で人が介入することはない。
【００２２】
以下に、本システムの構成、機能を詳しく説明する。
始めに、図１に示す課題系データベース２について説明する。
図１では、情報処理の説明をわかりやすくするために、課題系データベース２の内部はデータを保存するデータフォルダを用いている。課題系データベース２の内部では、図１に示すように商品の種類毎にデータフォルダ２ａが設けられている。さらにデータフォルダ２ａの中には、後述する元課題（ＤＨ）２ｂ、ロングテール化（ＤＨ）２ｃ及びリサーチ結果（ＤＨ）２ｄなどのデータフォルダが設けられている。
【００２３】
課題系データベース２は、顧客、ユーザーなどから寄せられた課題、ニーズ、苦情などの情報から抽出された課題データが格納されたデータベースである。（以下、これらの情報を「課題情報」と称する）また課題系データベース２、またはパーソナルコンピュータ１０には、不図示の辞典機能を有する課題情報収集手段が実装されている。
課題情報は、後述する技術課題解決に結びつくあらゆる情報が該当し、情報格納媒体名（ストレージ名）が課題系データベースという表現になっているが、狭義での課題に限定
されない。例えば、要望や感想などある対象への意見や反応も含まれる。また、その表現形態は文書、音声など活字、非活字を問わない。従って、それらを収集するための課題情報収集手段には、あらゆる媒体及び収集方法を用いることができ、例えば、議事録、手書きメモ、ウェブテキスト、音声記録などを媒体とし、網羅的に収集しても良いし、また人間の判断やキーワードによる絞込みなどで選別及び抽出を行いながら収集しても良い。得られたこれらの課題情報は、コンピュータ上で扱えるテキストデータへと変換される。データ変換は手動で行っても良いし、文字認識、音声認識などの自動認識技術を用いても良い。
【００２４】
次に、変換されたテキストデータに対し、データマイニング処理を施すことにより課題データを抽出する。なお課題データは、データマイニングによりテキスト内の課題に該当する部分から主語、述語、目的語を抽出し、それらをひと括りとするデータとしてまとめてもよい。さらには、課題情報に関する種々の情報、例えば、情報の取得先や業界、日付をはじめとした情報分類に活用可能なあらゆる情報を抽出し、これを課題分野データとする。得られた課題データ、課題分野データはそれぞれを紐付けして、課題系データベース２の元課題（ＤＨ）２ｂに保存される。
なお元課題（ＤＨ）２ｂの実際の運用では、不図示のＤＢＭＳ（Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）によって常に保存データが更新されることから、ある時点においてデータフォルダを複製し、後述の処理はこの複製したデータフォルダを元にして二重化した運用形態とすることが望ましい。
【００２５】
次に、図１に示すロングテール化処理４の処理機能について説明する。
元課題（ＤＨ）２ｂに格納された課題データを個々に読み出し、その情報データの文章構成から主語、述語、目的語などを抽出し、類義語及び同義語辞典であるシソーラスデータベース６を用いて以下の表現拡張を行う。なお課題データの内容によっては上記の文章構成になっていない場合は、文中の単語単位で表現拡張を行う。ここでいうシソーラスデータベース６は、一般用語の他に科学技術用語など専門用語辞典も含まれる。
【００２６】
・主語を抽出し、類語辞典機能により主語を表現拡張する。
・感覚、作用などの述語表現を抽出し、類語辞典機能により表現拡張する。
・目的語を抽出し、類語辞典機能により目的語を表現拡張する。
【００２７】
前述のとおり表現拡張された課題データの主語、述語、目的語の文脈を判断し、元課題（ＤＨ）２ｂに格納された全ての課題データを読み出しマッチング処理を行う。マッチング処理の結果、同類の課題データと判断された場合には、マージ（併合）処理が行われ、課題データは代表課題データとしてロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存される。
【００２８】
マージ処理に際しては、課題データ毎に加算型のマージカウンター（不図示）が付与され、初期値を１として、マージされる度にマージカウンターを＋１して積算加算される。なお同類の課題データがなかった場合は、マージカウンターは初期値である１となる。マージカウンター値も前述の代表課題データとひも付けされてロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存される。
前述のマージ処理の目的は、同類の課題データを整理して代表課題データにすることであり、さらにはマージ処理時に生成されるマージカウンター値を利用し、マージカウンター値の大小で順列化し、図２に示すようなロングテールと呼ばれるグラフを生成することにある。
図２のロングテールのグラフでは、横軸は代表課題データの個々の内容がＡ１、Ａ２、Ａ３、・・・、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・といったシンボル（略記記号及び数字）に置き換えられて表現され、縦軸はその内容に対するマージカウンター値が棒グラフの高さとして示されているが、実際の運用においてはシンボルではなく、代表課題データが要約され
た短文表記になる。なお実際のグラフの表記は、後述するパーソナルコンピュータ１０の画面に表示され、リサーチ処理結果の判断に用いられる。また図２でテール部分を形成している代表課題データＢ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・に付記されている価値判断指数９の生成については後述する。
【００２９】
次に、図１に示す技術系データベース３及びリサーチ処理５の処理について説明する。
技術系データベース３は、公開されている特許情報及び非公開の技術情報が格納されたデータベースであり、個々の情報ソースは、紐付けされたキーワードを持ち検索が容易にできるようになっている。具体的には、日本特許庁の公開特許情報、米国特許商標局公開の「ＵＳＰＴＯ」、非公開情報の社内技術報告書などのデータベースが挙げられる。また社内の非公開情報においては、テキストマイニング手法により、情報文書内から課題キーワードと解決策キーワードを抽出できるようにした簡易のデータベースであってもよい。
リサーチ処理５では、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存された代表課題データを個々に読み出し、前述のロングテール化処理４と同様に、その情報データの文章構成から主語、述語、目的語などを抽出し、シソーラスデータベース６を用いて表現拡張を行う。一つの代表課題データが表現拡張されることで、この段階では複数の課題データになる。
【００３０】
本処理においては、これら全ての課題データを検索キーワードにして、技術系データベース３に対して解決技術のリサーチを行う。ここでいうリサーチとは、検索キーワードに対して、少なくとも該当した技術情報の名称、件数、技術情報のそれぞれの分野、業種、業界情報及びインデックス情報（再検索可能な固有番号等）を取得することである。
なおこのインデックス情報の取得は、一つの代表課題データのリサーチ処理５の結果として、例えば、総合的な該当件数の数を導き出す際に必要になる情報である。すなわちこのインデックス情報を利用してマージを行うことができる。
リサーチ処理５が行われ、その結果として得られた該当件数の数、該当技術情報のそれぞれの分野、業種、業界情報及びインデックス情報等は、代表課題データとひも付けされてリサーチ結果（ＤＨ）２ｄに保存される。
【００３１】
従来の技術系データベースを利用したリサーチでは、その検索システムに対して、関連するキーワードは人が入力して、目的とする技術情報を得ていた。これに対して本システムでは、技術系データベースへの全てのアクセスはコンピュータが行い、そのリサーチ結果もコンピュータが取得、保存し、後述する瞬時の判断が可能な可視化のための情報加工まで行う。
【００３２】
次に、本システムの価値判断指数生成について、図１および図２を参照しながら説明する。
価値判断指数生成処理８には、価値判断指数生成の処理において必要な一時技術系データベース７が設けられ、さらにはシソーラスデータベース６も用いられる。
上述したように、図２は、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存された代表課題データとそのマージカウンター値を読み出し、グラフ表示にした図である。本発明では、マージカウンター値の大きい側の代表課題データをＡ１〜Ａ１０（Ａ群）と定義し、マージカウンター値の小さい側の代表課題データをＢ１〜Ｂ１２（Ｂ群）と定義し、さらにはＡ群をＡｔと定義している。なおＡ群とＢ群の境界は任意である。
【００３３】
Ａｔは、前述のとおり代表課題データのＡ１〜Ａ１０であり、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存された代表課題データを全て読み出し、読み出したそれらの全てのＡ１〜Ａ１０の代表課題データを論理和（ＯＲ）で結合する。
この結合した課題データをＡｔ代表課題データとし、前述のロングテール化処理４と同様に、Ａｔ代表課題データの文章構成から主語、述語、目的語などを抽出し、シソーラスデータベース６を用いて表現拡張をおこなう。一つのＡｔ代表課題データが表現拡張され
ることで、この段階では複数の課題データになる。
【００３４】
本処理においては、これら全ての課題データを検索キーワードにして、技術系データベース３に対して解決技術のリサーチをおこなう。ここでいうリサーチとは、検索キーワードに対して、少なくとも該当した技術情報のインデックス情報（再検索可能な固有番号等）を取得することである。
次に、上記リサーチで取得したインデックス情報を元にして、該当した全ての技術情報の詳細データを、技術系データベース３から一時技術系データベース７にダウンロードする。このようにして、Ａｔ代表課題データの解決技術が含まれる技術系データベースを、本システム内に一時的に構築する。
【００３５】
次に、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存された、Ｂ１〜Ｂ１２（Ｂ群）の代表課題データを個々に読み出し、前述のロングテール化処理４と同様に、その代表課題データの文章構成から主語、述語、目的語などを抽出し、シソーラスデータベース６を用いて表現拡張をおこなう。一つの代表課題データが表現拡張されることで、この段階では複数の課題データになる。これら全ての課題データを検索キーワードにして、一時技術系データベース７に対して解決技術のリサーチをおこなう。
ここでいうリサーチとは、検索キーワードに対して、少なくとも該当した技術情報の件数を取得することであり、よって、Ｂ群のＢ１〜Ｂ１２のそれぞれにおいて該当技術情報の件数が得られることになる。本システムでは、この該当技術情報の件数の数（数値）を価値判断指数としている。この価値判断指数の数値データは、Ｂ１〜Ｂ１２の代表課題データとひも付されリサーチ結果（ＤＨ）２ｄに保存される。
【００３６】
次に本システムが扱うデータの表示形態について説明する。また本発明の一表示例を図２に示す。
本システムでは、ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ１０において、前述の元課題（ＤＨ）２ｂ、ロングテール化（ＤＨ）２ｃおよびリサーチ結果（ＤＨ）２ｄに保存されている全てのデータを選択して表示することができる。さらには表示方法も自由に表現することが可能である。以下に、具体的な表示形態例について説明する。
課題データ系においては、例えば、ロングテール化（ＤＨ）２ｃに保存されている代表課題データとマージカウンター値から図２に示すようなロングテールのグラフ表示にすることもできる。
図２では、リサーチ結果（ＤＨ）２ｄに保存された、前述の価値判断指数の数値データが、価値判断指数９として表示（仮想値）されている。
ロングテールのテール部分を形成するＢ１〜Ｂ１２（Ｂ群）は、代表課題データのマージカウンター値が小さいことから、フラットになりやすく、この状態表示では価値の判断はできない。図２に示すように価値判断指数９をグラフ表示に加えることで、リサーチ結果を閲覧する際の選択指標になると考える。
【００３７】
一般的にマージカウンター値が大きい代表課題データとは、該当する業界、業種において、その課題の内容がマジョリティ（多数派）の内容であると考え、他方のマージカウンター値が小さい代表課題データでは、該当する業界において、その課題の内容がマイノリティ（少数派）の内容であると考える。
【００３８】
顧客からの要望の数が多いＡ群の課題データの解決技術は、該当する業界においてはその多くが公知の技術である可能性が高い。一方のＢ群の課題データであるが、課題の内容はＡ群の課題データと異なってはいるが、その解決技術が結果的にＡ群の解決技術（Ａｔ代表課題データの解決技術）であった場合、その技術を利用して商品化しても新規性、進歩性において優位性は得られないと考える。本発明の価値判断アルゴリズムは、この考えから生まれたものであり、それを具現化して価値判断指数として生成している。
【００３９】
前記実施形態では、一時的なデータベースを一時技術系データベース７で構築しているが、技術系データベース３を同一仕様のＲＤＢＭＳ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）とすることで、仮想的な一時データベースとして利用することもできる。
【００４０】
一方のリサーチ結果においては、例えば、図３の表示例に示すように、前述の該当した分野、業種、業界情報から分野毎に当該分野を中心として三次元縦棒グラフで表示し、当該技術分野に属するデータ列を暗転（排除）表示している。
なお図３では、課題データを「自転車が倒れる（転倒）」という仮想の課題として、そのリサーチ結果を示している。図３では、自動車、航空及び宇宙の分野で用いられている「ジャイロ」が解決技術としてヒットした様子を表示している。ジャイロは慣性モーメントを発生する装置であり、このジャイロを自転車の車輪内側に搭載することで、「倒れない自転車」を創ることができるというアイデア商品をイメージしている。
この表示形態の特徴としては、当該分野ごとに区分けがなされ、その区分け上に前述の該当件数の数が三次元縦棒グラフという高低をイメージ（直感）できる表示方法になっている。該当した解決技術がどの様な分野で用いられている技術なのかが瞬時にイメージできることで、得られた解決技術が目的に合った技術内容なのか、そうでない技術内容なのかが瞬時に判断できると表示形態であると考える。なお判断に際して、得られた解決技術の詳細情報を得たい場合は、前述のインデックス情報を用いて入手することも可能である。
【００４１】
以上が、課題情報の収集、課題情報から課題データを抽出して保存から始まり、課題解決技術のリサーチ、テール部分を形成する代表課題データの価値判断指数の生成、結果表示までのアイデア創出の行程（プロセス）の流れである。
【００４２】
前述の実施形態では、ネットワークに接続された端末をパーソナルコンピュータ１０としているが、その時代に合わせた形態であってもよい、例えば、ネットワークを電話会社のキャリア網を介した無線通信で接続し、機器である端末はタブレットＰＣ、スマートフォンなどであってもよい。
前述の元課題（ＤＨ）２ｂ、ロングテール化（ＤＨ）２ｃ及びリサーチ結果（ＤＨ）２ｄに保存されている全て、または選択し、それらデータをキャリング可能なパッケージにして、パーソナルコンピュータ１０またはネットワークに接続された他の端末（不図示）にダウンロードすることもできる。このようにすることで、ネットワークから切り離されたオフライン環境においても、前述の情報が閲覧可能になる。
【００４３】
前述のとおり元課題（ＤＨ）２ｂの複製から始まる本システムの処理であるが、その処理の起動条件は、特に限定されるものではなく使用環境によって条件設定すればよく、例えば、日付が変わる深夜などの設定時間による起動、パーソナルコンピュータ１０からの任意起動、技術系データベース３の更新にあわせた起動などであってもよい。
また本システムの処理実行の対象範囲についても、特に限定されるものではなく使用環境によって設定すればよく、例えば、課題系データベース２の中に設けられた全てのデータフォルダであってもよいし、一つまたは複数のデータフォルダを選択してもよい。よって、利用ユーザー数、利用時間帯、ネットワークのトラフィック量などシステムの使用環境にあわせて、前述の処理起動及び処理実行の対象範囲を設定すればよい。
【００４４】
本システムにおける技術系データベースは、前述のとおりデータベース化された公開特許をはじめ、様々な学会、団体、企業などの既存技術系データベースを対象としている。ただし、これら多くのデータベースは、オペレーション対象を人としたシステムであることから、そのままでは利用が難しい。この課題に対して、例えば、本システム専用のミラ
ーサーバーを新たに設け、さらには機械検索を前提とした高効率のサーバーインターフェース仕様に変更するなどしてもよい。なお従来は人が利用することで偶発的なアクセスとなっていたが、本システムにおけるアクセスは、大量であり、集中的にかつ高速で行われることになる。
【００４５】
一方の課題系データベースであるが、前記技術系データベースは、保有技術を公開して、より多くの技術者の利用を目的としているのに対して、本発明のシステムが提案する課題系データベースでは、多くの場合、そこに格納される課題情報は秘密情報になる。その理由としては、顧客などから得られた課題情報には、収集するためのコストがかかっており、かつこれら課題情報から生み出される自社商品は、市場競争力の源泉になるからである。課題系データベースに近いものは、すでに多くの企業内に存在し、その課題情報を全社的に社内共有していると想われるが、その課題情報の利用対象は、データサイエンティストなどの情報分析の専門家をはじめ、企業内の企画開発、研究者などの関係者であり、人を対象としている。
【００４６】
これに対して、本システムでは、同課題情報の利用対象は下記の二つになると考える。その一つは、人ではなく本発明の処理システムであり、課題に対する解決技術の機械的な探索のためとしている。他の一つは、本システムが情報の処理結果が出た後に、人がその課題情報を理解し、システムが導き出したリサーチ結果に対して新規性と進歩性を判断する際に利用される。さらには技術系データベースの利用法も全く異なり、課題情報に対する解決技術のリサーチは、いわゆる総当たりのキーワード検索が実行される。
よって、このことは、総当たりで課題情報のリサーチ結果が導き出されているので、前述の情報分析の専門家を不要としたシステムであるといえる。
【００４７】
従来のアイデア創出においては、個人またはグループによるブレーストーミングなどによってアイデアを生み出している。個人またはグループが、課題情報を集め、その課題情報から目的、背景、意味などを理解し、その上で解決策を考え、その結果をアイデアとしていた。一般的に「ひらめき」といわれる人の発想はこの課程の中で生まれる。この場合、解決策を思考する課程において、技術系データベースを利用する場合もある。
これに対して本システムでは、課題情報の人の理解、人による解決策の思考といった行程（プロセス）は、システムの情報処理過程においては一切なく、処理の全てが自動的かつ自律的に実行される。本システムにおける人の関与は、情報の処理結果が出た後に、人がその課題情報を理解し、さらにシステムが導き出したリサーチ結果においては、前記課題情報に対する新規性と進歩性を判断するというものである。ここでいう新規性とは、例えば、従来商品と比較して新しい要素が含まれるかという意味であり、一方の進歩性とは、商品として具現化できるか、具現化できてその機能性能が従来商品と比較して優れているかという意味である。
よって、従来の人によるアイデア創出のプロセスと、本システムのアイデア創出のプロセスでは仕組みが全く異なる。アイデア創出のプロセスにおいて、機械が最も得意とすること、すなわち膨大なデータの取り扱い及びデータ処理能力を最大限に利用し、一方で機械ができないことだけを人が集中して行うという、人と機械の連携システムである。さらには本システムにおいては、課題情報が入力され、リサーチ結果が出るまでの処理時間が非常に短いことから、この高速性も本システムの大きな特徴の一つであると考える
【００４８】
以上説明したように、日々の課題データを自動で抽出して、技術系データベースから最適マッチングを行い、全く新しいアイデアに基づく新商品を自動的に創出するコンピュータシステムにより、個人の人間のひらめきに頼っていた「課題と解決策との組み合わせ」のアイデア創出をコンピュータシステムが自動的に行うことで、人間はその結果である「課題と解決策との組み合わせ」アイデアの新規性、進歩性の判断及び具体化（商品化）に思考を集中することができる。よって、従来の人間の偶発的なひらめきに頼る「課題と解決策との組み合わせ」アイデア創出の行程を不要とすることができるので、この結果として、短時間により多くの新商品を生み出すことができるようになると考える。
【００４９】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の構成の変更なども含まれる。さらに、各実施形態で示した構成のそれぞれを適宜組み合わせて利用できることは、言うまでもない。
たとえば、前記実施形態では、ネットワークに接続される技術系データベース３、シソーラスデータベース６、一時技術系データベース７、パーソナルコンピュータ１０をそれぞれ１台として示しているが、もちろんそれらは複数台であってもよい。
さらに、本発明のシステムが複数あった場合、それらを同一のネットワークに接続し、パーソナルコンピュータ１０から一元的に操作することも可能である。この場合、技術系データベース３、シソーラスデータベース６等を共有化することもできるので、システムの初期及び維持費用を削減することができる。具体例としては、企業内における事業部と事業部、親会社と子会社、業務提携関係にある会社同士などがあげられる。
【符号の説明】
【００５０】
１    アイデア創出コンピュータシステム
２    課題系データベース（ＤＢ）
２ａ  データフォルダ２ａ
２ｂ  元課題データフォルダ（ＤＨ）
２ｃ  ロングテール化データフォルダ（ＤＨ）
２ｄ  リサーチ結果データフォルダ（ＤＨ）
３    技術系データベース
４    ロングテール処理
５    リサーチ処理
６    シソーラスデータベース（ＤＢ）
７    一時技術系データベース
８    価値判断指数生成処理
９    価値判断指数
１０  パーソナルコンピュータ
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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