(57)【要約】【課題】組織の業務でやり取りされる電子メールから、相手組織に関連する人脈や特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索する。【解決手段】組織情報テーブル１１８には、組織情報が登録されている。機械学習部１１１は、教師情報１１５に基づいて業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７を作成する。集計部１２１は、組織情報テーブル１１８と業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７とを参照して、複数の電子メール１２５から、組織の距離と、各電子メール１２５内の使用単語頻度と、電子メール記述者の使用単語頻度とを求め、これらの情報を含む各テーブルをメールＤＢ１２６に登録するとともに、電子メール１２５に含まれている新しい単語を業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７に追加する。検索部１３１は、メールＤＢ１２６に登録されている各テーブルから、人脈やプロファイルを示す情報を検索する。【選択図】図１
2015125736.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上層組織を示す情報を含む組織情報が登録されている組織情報テーブルと、
教師情報に基づいて業務用単語辞書とプライバシー単語辞書を作成する機械学習手段と、
前記組織情報テーブルと前記業務用単語辞書と前記プライバシー単語辞書とを参照して、複数の電子メールから、組織の距離と、当該各電子メール内の使用単語頻度と、電子メール記述者の使用単語頻度とを求め、当該組織の距離と、当該各電子メール内の使用単語頻度と、当該電子メール記述者の使用単語頻度をそれぞれ含む各テーブルを作成してメールデータベースに登録するとともに、前記各電子メールに含まれている新しい単語を前記業務用単語辞書と前記プライバシー単語辞書に追加する集計手段と、
前記メールデータベースに登録されている組織の距離と各電子メール内の使用単語頻度と電子メール記述者の使用単語頻度とをそれぞれ含む各テーブルから、相手組織に関連する人脈および／または特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索する検索手段と、
を備えることを特徴とする情報検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織の業務でやり取りされる電子メールから、相手組織に関連する人脈や特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索する情報検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業組織が巨大化すると、一般に情報共有は困難となる。情報爆発時代では、これまでにないほど迅速な反応速度が要求される。また、近年は組織変更や企業の海外進出により人材の流動化が加速して、引継ぎや委託処理で問題が多発する傾向にある。この状況下で社内の情報共有が不足することを避けるために、IT化による企業情報の共有支援システムの構築が望まれる。
このため、最近、企業内の共用情報をファイルサーバやＳＮＳ(social
networking service)に格納し、検索エンジンを用いて検出した関連キーワードによってファイルサーバやＳＮＳ内から該当資料を提示するシステムが普及しつつある。
【０００３】
また、企業では日常的に業務に関する電子メールのやり取りが多く、当該電子メール中には業務情報が多く含まれている。電子メールは企業にとって重要な情報リソースである。このため、電子メールを検索して関連メールを提示するシステムが普及しつつある。
しかし、電子メールが提供できる情報源には、メッセージの相手先、時刻、タイトル、本文、添付文書といった項目が挙げられるが、特に後者の２つにはプライバシーと機密保持の観点からの問題が指摘されることが推測される。上記の項目においては、前者の３つのような公開に抵抗の少ない情報を「低侵襲（low-invasive）」、後者の２つのように心理的抵抗の強い情報を「高侵襲（high-invasive）」と呼ぶ。
問題となるのは、企業内で私的な電子メールが送受信されることがあることである。このような電子メールには、しばしば秘匿情報が含まれる。またユーザは通常、他人に電子メールを閲覧されることをプライバシーの侵害と感じる傾向にある。電子メール分析における最大のハードルは、電子メール本文のような、公開に心理的・実質的に抵抗が強い（高侵襲）情報を処理しなければならない点にある。
このような条件下において、電子メール本文を対象とした基本技術の選定が問題となる。つまり人間が直接内容を確認することなく、目的に近いと推定される対象電子メールを検索する技術が必要になる。また、この技術の特性と検索による侵襲性の上限を第三者が確認し納得できるようにしなければ、電子メールのユーザのプライバシーへの不安は払拭されない。
【０００４】
電子メールの本文を検索対象とした検索システムや、業務の内容に応じた分類システムが知られている（例えば、特許文献１と特許文献２参照。）。以下、これらの先行技術の課題について説明する。
電子メールの本文を検索対象とした検索システムでは、以下のような問題点が想定される。
（１）電子メール内に、該当する語彙そのものが含まれないケース
定型的な電子メールの場合、電子メールに含まれる語彙の種類が限られており、語彙による検索では抽出されにくい。
（２）同じ意味でもインフォーマルに表現されるケース
検索用の語彙と意味は同じでも、関係部署のみで通じる砕けた表現のため、抽出されにくい可能性がある。
（３）特定語彙を用いることでプライバシーの侵害が懸念されるケース
公開を前提としない個人的な文章、営業秘密などの機密文章が記述された文書を検索対象からはずそうとすると、大量のＮＧワードを用意しなければならず、不合理な努力が必要となる。
【０００５】
また、あらかじめ業務の内容に応じて分類項目を用意し、どれかの項目にタグ付けして分類するシステムでは、以下のような問題点が想定される。
（１）分類項目として設定していなかった問題を検索できなくなる、
（２）導入企業の業務内容を反映した分類項目を用意し、それらに分類するための条件を人手で設定するコストが大きい、
（３）状況の変化に合わせて分類条件を頻繁に更新する必要がある場合、メンテナンスコストが大きい。 
【０００６】
このような技術によって、電子メール検索システムにより組織内部で電子メールが活用されている。しかし、その組織でしか使われていない単語や電子メール本文に含まれている個人情報があるため、それらが正しく検索できない、またシステムの導入に理解が得られないことがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−１５７４５０号公報
【特許文献２】特開２０１０−２８６９２４号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer. [online].[retrieved on 201212-7]. Retrieved from the Internet: <http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html>.
【非特許文献２】TermExtract.[online]. [retrieved on 201212-7]. Retrieved from the Internet: <http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/termextract.html>.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述したように、企業の重要情報リソースとして膨大な電子メールデータがあるが、このデータには企業秘密や業務ノウハウなどが含まれている。このため、検索内容（辞書）や公開範囲（組織内）を限定して電子メールデータを活用する必要がある。
また、電子メールの本文、添付文書などのような社内公開に心理的抵抗の強い情報（高侵襲）があるため、電子メールユーザのプライバシーへの不安が払拭されない限り、電子メールから情報を抽出するシステムの導入は困難である。
更に、組織的に特有の単語表現が存在するため、既存のキーワード検索方法では該当内容を見つけられない場合がある。
【００１０】
本発明の目的は、組織の業務でやり取りされる電子メールから、相手組織に関連する人脈や特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索することができる情報検索システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の情報検索システムは、
上層組織を示す情報を含む組織情報が登録されている組織情報テーブルと、
教師情報に基づいて業務用単語辞書とプライバシー単語辞書を作成する機械学習手段と、
前記組織情報テーブルと前記業務用単語辞書と前記プライバシー単語辞書とを参照して、複数の電子メールから、組織の距離と、当該各電子メール内の使用単語頻度と、電子メール記述者の使用単語頻度とを求め、当該組織の距離と、当該各電子メール内の使用単語頻度と、当該電子メール記述者の使用単語頻度をそれぞれ含む各テーブルを作成してメールデータベースに登録するとともに、前記各電子メールに含まれている新しい単語を前記業務用単語辞書と前記プライバシー単語辞書に追加する集計手段と、
前記メールデータベースに登録されている組織の距離と各電子メール内の使用単語頻度と電子メール記述者の使用単語頻度とをそれぞれ含む各テーブルから、相手組織に関連する人脈および／または特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索する検索手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、組織の業務でやり取りされる電子メールから、相手組織に関連する人脈や特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る情報検索システムの構成の一例を示す図である。
【図２】検索情報の入力画面の一例を示す図である。
【図３】業務用単語辞書に登録される単語データの構成の一例を示す図である。
【図４】プライバシー単語辞書に登録される単語データの構成の一例を示す図である。
【図５】組織情報テーブルに登録される組織情報の構成の一例を示す図である。
【図６】mbox形式メールの構造の一例を示す図である。図６（Ａ）電子メールの文面の一例を示す。図６（Ｂ）mbox形式メールの構造の一例を示す。
【図７】集計部における集計処理の流れの一例を示す図である。
【図８】検索部における検索処理の流れの一例を示す図である。
【図９】人脈図の一例の出力イメージである。
【図１０】分析結果チャートの一例の出力イメージである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明に係る情報検索システムは、以下の機能を有する。
（１）電子メールの送受信データに基づいて該当者人脈とプロファイルを推定し、それらを提示する。
本システムの内容推定の基本技術は、単語の出現頻度に基づく類似ドキュメントの検索技術（BOG:
Bag-of-words）である。また、本システムには、このBOGを改良した潜在意味解析(LSA)を用いた手法による検索が実装されている。
BOGの解析では、各文書における用語の出現を表した文書-単語マトリクスが使われる。これは各行が各単語に対応し、各列が各文書に対応した疎行列である。行列の各成分の重み付けにはtf-idf（term frequency-inverse document frequency）を用いる。行列の各成分は該当文書で単語が使われた回数に比例し、本来頻度の低い単語が出現した場合には、強く重み付けされることで相対的な重要性を反映する。文書ごとの成分を単語ベクトルと呼ぶ。BOG手法では、二つの文章が類似しているかどうかを判別するために、文書−単語マトリクスを用いる。
このBOGの表現では、単語辞書に含まれない要素は分析の対象外になる。このため、単語辞書を限定し、公開することによって、検索対象を明確化できる。
【００１５】
（２）組織距離の設定に応じて、組織外に企業機密情報が公開されることを防止する。
メールの宛先、送信先から組織毎に「組織で用いられている新しい単語」を取得して集計し、各組織の業務用単語辞書を作成する。この業務用単語辞書により各組織のプロファイルとトレンドなどを発見することができる。
また、組織の距離を考慮し、組織内特有の単語が出現する検索結果の公開をその距離に応じて限定することによって、検索結果の表示を適切な組織に制限することができる。
このように、人手によらず本システムが自動的に検索結果の表示範囲を制限し、該当する人脈とプロファイルを提示することによって、個人のプライバシーや企業秘密を守ることができるため、本システム導入の抵抗感を解消し、各組織の電子メール情報を活用できるようになる。
例えば、営業担当者は、Ｎ社にＸＸの製品を販売することを試みており、誰と相談したらよいのか知りたいときに、本システムを用いることにより、その製品に詳しいＳＥ（システムエンジニア）等を知ることができる。
【００１６】
以下、本発明の実施形態に係る情報検索システムについて図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。
【００１７】
図１は、本発明の実施形態に係る情報検索システム１００の構成の一例を示す。
情報検索システム１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される主メモリと、ハードディスク等で構成される記憶装置とを有する。
記憶装置には、教師情報１１５と、業務用単語辞書１１６と、プライバシー単語辞書１１７と、組織情報テーブル１１８と、電子メール１２５と、メールデータベース（ＤＢ）１２６と、電子メール分析プログラムとが格納されている。
情報検索システム１００のＣＰＵが記憶装置から主メモリに電子メール分析プログラムを読み込んで実行することにより、機械学習部１１１と、集計部１２１と、検索部１３１と、入力部１３２と、出力部１３３との各部の機能が実現される。
情報検索システム１００は、ネットワークに接続されており、ネットワークを介して、電子メールサーバから電子メールなどを取得し、また、利用者端末と通信することができる。
【００１８】
まず、事前学習フェーズ１１０において、機械学習部１１１は、教師情報１１５に基づいて業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７を作成する。また、情報検索システム１００は、予め、組織情報を取得し、組織情報テーブル１１８に格納する。
教師情報１１５は、例えば、異なる技術ドメインや異なる業務ドメインから収集した企業内の既存技術文書や技術単語リストなどである。機械学習部１１１は、教師情報１１５に含まれる単語を業務用単語とプライバシー単語に分類し、それぞれを業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７に登録する。そして、機械学習部１１１は、業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７の単語を集計し、異なるドメイン間で共通となる要因と、ドメイン間の差をあらわす要因とを求める。
次に、集計フェーズ１２０において、集計部１２１は、社内営業やＳＥが組織内でやりとりした電子メール１２５を電子メールサーバから取得する。次に、集計部１２１は、電子メール１２５のフォーマットをOutLook（登録商標）や社内専用メールソフトのものから電子メール共通フォーマットのmboxの形式に変換する。そして、集計部１２１は、業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７と組織情報テーブル１１８を参照して、mboxの形式の複数の電子メール１２５から、組織の距離、各電子メール内の使用単語頻度、電子メール記述者の使用単語頻度、タイトルが類似した連結メールの集計、送信時刻のログ、および組織の複合語をそれぞれ含む各テーブルを作成し、メールＤＢ１２６に登録する。更に、集計部１２１は、電子メール１２５に含まれている新しい単語を業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７に追加する。
活用フェーズ１３０において、入力部１３２が利用者端末から営業担当者等によって入力された検索情報を受信すると、検索部１３３は、メールＤＢ１２６に登録されている各テーブルから、相手組織に関連する人脈および／または特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索する。出力部１３３は、検索結果を利用者端末に送信する。
【００１９】
図２は、検索情報入力画面２００の一例を示す。
入力部は、利用者端末に検索情報入力画面２００を表示させる。検索情報入力画面２００は、顧客名入力欄２０１と、フリーワード入力欄２０２と、アップロード資料指定欄２０３と、ファイルボタン２０４と、検索ボタン２０５とを有する。
顧客名入力欄２０１には、検索しようとする顧客の名前を入力する。
フリーワード入力欄２０２には、キーボード等により「現在の問題」に関連する用語を入力する。
アップロード資料指定欄２０３では、「現在の問題」に関するクエリ文書を指定する。例えば、マウス等により「現在の問題」に関するクエリ文書をアップロード資料指定欄２０３にドラッグアンドドロップすることにより、そのクエリ文書をアップロードすることができる。または、ファイルボタン２０４をクッリクすることにより、「現在の問題」に関するクエリ文書へのパスを選択することができ、そのパスにあるクエリ文書をアップロードすることができる。クエリ文書としては、Microsoft Word、Powerpoint、Excel、PDF、またはutf-8のテキストドキュメントが利用可能である。
利用者が入力を完了し、検索ボタン２０５をクリックすると、利用者端末は、顧客名入力欄２０１に入力された顧客の名前、フリーワード入力欄２０２に入力された用語、アップロードされたクエリ文書を含む検索情報を情報検索システム１００に送信する。
検索部１３１は、検索情報を受信すると顧客名入力欄２０１に入力された顧客の名前、フリーワード入力欄２０２に入力された用語、アップロードされたクエリ文書の内容に基づいて「現在の問題」を特定する。そして、検索部１３１は、例えば、その「現在の問題」に関連する技術を保持しているとみられる人員を検索する。
【００２０】
図３は、業務用単語辞書１１６に登録される単語データの構成の一例を示す。
業務用単語辞書１１６には、会社の業務で使用される単語が登録される。業務用単語辞書１１６に登録される単語データは、単語ＩＤ、業務で使用される用語の略語、用語の意味、用語を使う職場、同じ意味の類似用語、登録・更新・削除した更新者名と更新日、関連文書名などの項目を有する。
【００２１】
図４は、プライバシー単語辞書１１７に登録される単語データの構成の一例を示す。
プライバシー単語辞書１１７には、個人のプライバシーに関連する単語、例えば業務に関係なく個人的な興味である「魚を釣る」などが登録される。プライバシー単語辞書１１７に登録される単語データは、単語ＩＤ、略語、意味、使う職場、類似用語、更新者名、更新日、関連文書名などの項目を有する。
【００２２】
図５は、組織情報テーブル１１８に登録される組織情報の構成の一例を示す。
組織情報テーブル１１８には、会社の組織情報が登録される。組織情報は、組織ＩＤ、上層組織、詳細名称、職場構成、関連組織、更新者、更新日、関連文書名などの項目を有する。
集計部１２１は、組織情報テーブル１１８に登録されている会社の組織情報に基づいて組織の距離を求める。例えば、縦組織の構造に従って、本部、部、課、グループ等の各組織がある。また、各組織には社員が配属されている。検索部１３１は、業務機密情報に対して、同じ階層、上階層以上など組織の距離を指定して公開範囲を限定することができる。
【００２３】
図６は、mbox形式メールの構造の一例を示す。
mbox形式では、全てのメールが単一ファイルに平文（プレーンテキスト）のまま保存される。メッセージの区切りは、最初の5文字に「From」が含まれ、次にスペースと「Return-Path」が続く行によって示される。各メッセージの最終行は空白行となる。
【００２４】
図７は、集計部１２１における集計処理の流れの一例を示す。
集計部１２１は、メール毎の集計処理３０１とメール全体の集計処理３０２とを行う。
メール毎の集計処理３０１は、クレンジング処理３０３と単語カウント処理３０４とを含む。
集計部１２１は、まず、クレンジング処理３０３を行う。クレンジング処理３０３の流れは以下の通りである。
（１）電子メールデータのヘッダ部の送受信者と日付データを取り出す。
（２）ボディ部を解析してテキスト情報を抽出し、日本語コードをutf-8形式に変換して不規則なエラーを誘発する文字コードなどを取り除く（例：絵文字）。
（３）形態素解析処理を行い、テキスト文書を分解し、名詞句を抽出する。
形態素解析処理には、例えば、MeCab（Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer）を使用することができる。MeCabは、京都大学情報学研究科と日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所の共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソースの形態素解析エンジンである（例えば、非特許文献１参照。）。
【００２５】
（４）形態素解析の結果から、統計処理に基づいて複合語を構築する。
専門用語の多くは単語を組み合わせて、複雑な概念を表すことが多い。多くの形態素解析では単語を品詞単位で細かく分割するため、そのまま単語集計に使うには難がある。また、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たない。そこで、形態素解析結果を複合語に組み立てる。複合語を構築するモジュールとして、例えばTermExtractを用いることができる（例えば、非特許文献２参照。）。TermExtractは、１）形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場合もある）を重要度の高い順に返す。また、TermExtractは、形態素解析によらない、英文及び中文の専門用語自動抽出機能なども有する。
【００２６】
集計部１２１は、クレンジング処理３０３に続いて単語カウント処理３０４を行う。単語カウント処理３０４の流れは以下の通りである。
（１）電子メール毎に単語を集計する。
（２）電子メールに現れた名詞が業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７に含まれていない場合には、業務用単語辞書１１６またはプライバシー単語辞書１１７に追加する。現れた名詞が業務用単語辞書１１６またはプライバシー単語辞書１１７に含まれている場合には、使用頻度のカウントを増やす。
（３）単語数の分布を保存する。
電子メール毎の集計、送信者−受信者のペア毎の集計、送信者毎の集計を行って、単語数の分布をメールＤＢ１２６に保存する。その際、各電子メールに含まれる単語の出現頻度を示す単語ベクトルを保存し、それらを送信者別に合計した値についても、メールの送信者の専門知識を示唆する特徴量として保存する。
【００２７】
集計部１２１は、メール毎の集計処理３０１に続いてメール全体の集計処理３０２を行う。メール全体の集計処理３０２は、目的別集計処理３０５と単語−文書マトリクス処理３０６とを含む。
目的別集計処理３０５の流れは以下の通りである。
（１）電子メールの送信者アドレスと受信者アドレスから、送信者−受信者の連絡回数のデータを取得する。
（２）送信時刻と受信時刻の情報を保存する。
（３）タイトルを保存する。また、「Ｒｅ：」や「Ｆｗ：」などの特定キーワードを除くと一致するタイトルを持つ一群のメールは、一つのやり取りで生まれたものと判断し、グループ化する。
（４）メール連結による集計：
返信／転送によって関連づけられたメールを単位として文意を特定する。
（５）人による集計：
送信者毎にメールを結合し、その送信者の技術情報を推定する。
（６）部署による集計：
人による集計を部署毎で統合することによって、部署の担当する技術情報を推定する。
（７）時間による集計：
人／部署による集計を、時分割して分析することにより、技術トレンドと注目トピックを推定する。
集計部１２１は、これらの情報を適切に集計・可視化することによって、組織内の情報連携に役立つツールを作成する。
【００２８】
集計部１２１は、目的別集計処理３０５に続いて単語−文書マトリクス処理３０６を行う。
単語−文書マトリクス処理３０６では、対象文書（メールデータ）から単語を抽出して、電子メールの文書間距離を導出するために、索引語の重み付け方法としてBOG手法を使用する。つまり、２つの文章が類似しているかどうかを判別するために、文書-単語マトリクスを用いる潜在意味解析（LSA: Latent Semantic Analysis）とtf-idfを行う。
LSAは、ベクトル空間モデルを利用した自然言語処理の技法の1つで、文書群とそこに含まれる用語群について、それらに関連した概念の集合を生成することで、その関係を分析する技術である。LSAでは、特異値分解（SVD）を用いて、文書−単語マトリクスの行列の階数を低減する近似を行うことで、類似した文意をひとつにまとめる。この手法により、メールから抽象的な共通な「話題」を抽出する。この低減した空間で類似推定処理を行うことによって、検索の高速化と、ひとつの文書ベクトルではカバーしきれない情報の補完処理を行うことができる。この処理の結果として、メール内容より、「話題」毎に集計できて、その後の検索処理に便利になる。
tf-idfは、文書間距離の導出の際に、文書内にたくさん出てきた単語は重要という考え方に基づいて文書dに置ける検索語tの頻度（tf:Term
Frequency)で重み付けする。一方、たくさんの文書に多く共通している単語は非重要という考え方に基づいて索引語が現れる相対文書頻度の逆数の対数（idf:Inverted Document Frequency)で重み付けする。
【００２９】
例として、業務用単語辞書１１６に２つの単語「ビッグデータ」と「分析」が登録されており、対象文書が「ビッグデータというのはビッグデータを分析すること」であるとする。
このとき、集計部１２１は、単語−文書マトリクス処理３０６を以下の通り実行する。
（１）単語の異なり数(n)を次元数とする空間を設定する。
（２）対象文書から単語を抽出(抽出数m)する。
集計部１２１は、対象文書から「ビッグデータ」、「ビッグデータ」、「分析」を抽出する。
（３）抽出した単語のスコアを空間にマッピングする。
集計部１２１は、空間Ｕ＝{(ビッグデータ),(分析）}およびベクトルＤ＝{2,1}とマッピングする。
（４）上記マッピング結果をメールＤＢ１２６に保存する。
【００３０】
この処理の結果として、各電子メールは単語の出現頻度を示す単語ベクトルとしてメールＤＢ１２６に保存される。また、それらを送信者別に合計した値についても、記述者の専門知識を示唆する特徴量としてメールＤＢ１２６に保存される。
【００３１】
図８は、検索部１３１における検索処理の流れの一例を示す。
検索部１３１は、特定の相手組織に関連する社内人脈の関係図と、特定のクエリ文書に関連する社内に詳しい人のプロファイルとの２種類の検索を行うことができる。
入力部１３２が利用者端末の検索情報入力画面２００に入力された検索情報を取得する（Ｓ１０１）と、検索部１３１は、入力情報に基づいて検索形式を決定する（Ｓ１０２）。例えば、顧客名入力欄２０１に顧客の名前が入力された場合、検索部１３１は特定の相手組織に関連する社内人脈の関係図を検索すると決定する。また、例えば、アップロード資料指定欄２０３にマウス等によって「現在の問題」に関するクエリ文書がドラッグアンドドロップされた場合に、検索部１３１はそのクエリ文書に関連する情報に詳しい社内の人のプロファイルを検索すると決定する。
【００３２】
特定の相手組織に関連する社内人脈の関係図を検索する場合、検索部１３１は、以下の通り処理する。
（１）顧客の相手組織（所属組織）（Target）と、社内組織(Home)を特定する（Ｓ１０３）。
例えば日立の社員の名前が検索情報入力画面２００の顧客名入力欄２０１に入力された場合、まず、その顧客の電子メール１２５を取得する。
次に、例えば、取得された電子メールのアドレスのドメイン部を用いてTargetとHomeを決定する。例えば、電子メールアドレスのドメイン部が”hitachi.com”を含む場合、その電子メールは、Target”日立”に属する人員とのやり取りメールである。更に、そのメールに含まれる別の電子メールアドレスのドメイン部が”hitachi-solutions.com”を含む場合、その電子メールは、Home”日立ソリューションズ”に属する人員と”日立”に属する人員とのやり取りメールである。
なお、情報検索システム１００が相手組織の人員名簿（住所録）を備えており、人員名簿（住所録）によりTargetを特定するとしてもよい。
（２）TargetとHomeの間でやり取りが行われた全ての電子メール１２５を抽出する（Ｓ１０４）。
（３）電子メール１２５の送受に関与した回数を対象者の重みとして計算する。計算した結果によりHome内の人員名簿をソートし、上位の所定人数（例えば、規定値は10名）に絞り込む（Ｓ１０５）。
（４）上位の所定人数がかかわった電子メール１２５を再度集計し、そこにかかわったTargetの人員を加えて、全関与人数として再集計する（Ｓ１０６）。
（５）全関与人数が規定値（例えば、10名）を超えている場合、電子メール１２５のやり取りの回数をカウントして、関与回数が多い順に再び人数を絞り込む（Ｓ１０７）。
（６）ステップＳ１０７で絞り込まれた対象者の相互の電子メールの送受信回数に基づいて、対象者間の距離を計算する（Ｓ１０８）。
例えば、電子メールの平均送受信回数が50回/月の場合、送受信回数が46〜55回の対象者間の距離は標準距離*１、送受信回数が56〜65回の対象者間の距離は標準距離*0.9、送受信回数が35〜45回の対象者間の距離は標準距離*１.1で計算する。
また、企業の機密情報の漏洩を防ぐため、検索者と検索結果の組織（Home）の距離も計算する。もし、この距離が既定値（2階層）以上の場合（例えば、検索者は検索結果のHomeと本部が違う）、検索結果には２階層以上離れたHomeの人脈図を表示しないとする。
（７）各対象者の重みがノードの大きさ、また対象者間の距離がノード間の距離となるように、NetworkXのライブラリを用いてグラフを描画する（Ｓ１０９）。
出力部１３３は、ステップＳ１０９で描画されたグラフ（人脈図）を利用者端末に送信する。図９は、人脈図の一例の出力イメージである。
【００３３】
特定のクエリ文書に関連する情報に詳しい社内の人のプロファイルを検索する場合、検索部１３１は、以下の通り処理する。
（１）「現在の問題」に関するクエリ文書に形態素解析を行い、名詞を抽出して単語ベクトルを生成する（Ｓ１１０）。
（２）文書-単語マトリクスの各ベクトルと、クエリ文書の単語ベクトルとの距離を計算し、関連している電子メールの上位を抽出する（Ｓ１１１）。
（３）各電子メールとクエリ文書との類似度を集計し、各電子メールの送受信者（対象者）の重み量とする（Ｓ１１２）。
例えば、各電子メールとクエリ文書と平均類似度が20%である場合、平均類似度が15〜25%の重み量は標準重み＊１、平均類似度が10〜14%の重み量は標準重み＊0.9、平均類似度が26〜35%の重み量は標準重み＊１.1で対象者間の重みを計算する。
文書との類似度を計算するとき、BOGを使っているため、業務用単語辞書１１６に含まれない要素は分析の対象外になる。また、例えば、「現在の問題」に関するクエリ文書に含まれた単語をプライバシー単語辞書１１７で検索して、その単語が検索される場合は、その単語を排除して、検索対象外にする。このため業務用単語辞書１１６とプライバシー単語辞書１１７を限定し、公開することによって、検索対象を明確にできるため、プライバシーと機密保持の問題を解決できる。
（４）ステップＳ１１１で抽出された電子メールのタイトルと日時を取得し、Excel形式の出力テーブルに可視化する（Ｓ１１３）。図１０は、ステップＳ１１３で可視化された分析結果チャートの一例の出力イメージである。
（５）各対象者の重み（電子メール１２５の送受に関与した回数）がノードの大きさ、また対象者間の距離（対象者の相互の電子メールの送受信回数）がノード間の距離となるように、NetworkXのライブラリを用いてグラフを描画する（Ｓ１０９）。図９は、人脈図の一例の出力イメージである。
【００３４】
以上説明したように、本発明によれば、組織の業務でやり取りされる電子メールから、相手組織に関連する人脈や特定の情報に詳しい人のプロファイルを示す情報を検索することができる。そして、電子メールの中に、企業経営上の機密情報や個人プライバシーに関する記述がある電子メールが存在しても、適切な公開範囲において検索結果を出力することができ、機密情報の漏洩や個人プライバシーの侵害を回避することができる。
【符号の説明】
【００３５】
１００…情報検索システム、１１０…事前学習フェーズ、１１１…機械学習部、１１５…教師情報、１１６…業務用単語辞書、１１７…プライバシー単語辞書、１１８…組織情報テーブル、１２０…集計フェーズ、１２１…集計部、１２５…電子メール、１２６…メールデータベース（ＤＢ）、１３０…活用フェーズ、１３１…検索部、１３２…入力部、１３３…出力部、２００…検索情報入力画面、３０１…メール毎の集計処理、３０２…メール全体の集計処理、３０３…クレンジング処理、３０４…単語カウント処理、３０５…目的別集計処理、３０６単語−文書マトリクス処理
【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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