(57)【要約】【課題】同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を組み合わせて利用することを容易に可能とするテキスト情報分析システム。【解決手段】テキストマイニング部１２１は、分析条件設定部１１１により設定された分析条件に基づき、知識データベース１３に格納されたテキスト情報の分析を実行する。また、分析結果格納部１２２は、その分析結果を分析結果格納データベース１４に格納する。この時、分析結果格納部１２２は、データ定義用のスキーマを有しないというＸＭＬＤＢの特性を活かし、同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を１データレコード内に同一の形式で格納する。そして、分析結果編集部１１３は、この１データレコード内に同一の形式で格納された複数の分析結果を有機的に結合すべく編集して利用者に提示する。【選択図】　　　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムにおいて、
データ定義用のスキーマを有しないデータベースと、
同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を前記データベースの１データレコード内に同一の形式で格納する分析結果格納手段と
を具備することを特徴とするテキスト情報分析システム。
【請求項２】
前記データベースは、ＸＭＬＤＢであることを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項３】
前記データベースの１データレコード内に格納された同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示する分析結果提示手段をさらに具備することを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項４】
前記分析結果提示手段は、任意に選択された２つの分析結果をそれぞれ縦軸と横軸とに割り当てた２次元配列の表形式で提示することを特徴とする請求項３記載のテキスト情報分析システム。
【請求項５】
同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示するための表示形式を規定したテンプレートを保持するテンプレート保持手段をさらに具備し、
前記分析結果提示手段は、前記複数の分析結果の表示形式を前記テンプレート保持手段により保持されたテンプレートを用いて変更する手段を有することを特徴とする請求項３記載のテキスト情報分析システム。
【請求項６】
予め定められた規則に基づき分析条件を自動的に更新しながら同一のテキスト情報群に対する分析を繰り返し実行する再分析実行手段をさらに具備することを特徴とする請求項１記載のテキスト情報分析システム。
【請求項７】
データ定義用のスキーマを有しないデータベースを備え、収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムとして動作させるコンピュータを、
同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を前記データベースの１データレコード内に同一の形式で格納する分析結果格納手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータを、
前記データベースの１データレコード内に格納された同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示する分析結果提示手段
としてさらに機能させる請求項７記載のプログラム。
【請求項９】
前記分析結果提示手段は、任意に選択された２つの分析結果をそれぞれ縦軸と横軸とに割り当てた２次元配列の表形式で提示することを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータを、
同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示するための表示形式を規定するテンプレートを保持するテンプレート保持手段としてさらに機能させ、
前記分析結果提示手段に、前記複数の分析結果の表示形式を前記テンプレート保持手段により保持されたテンプレートを用いて変更する手段を備えさせる請求項８記載のプログラム。
【請求項１１】
前記コンピュータを、
予め定められた規則に基づき分析条件を自動的に更新しながら同一のテキスト情報群に対する分析を繰り返し実行する再分析実行手段
としてさらに機能させる請求項７記載のプログラム。
【請求項１２】
データ定義用のスキーマを有しないデータベースを備え、収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムに適用される分析結果の格納方法であって、
同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を前記データベースの１データレコード内に同一の形式で格納することを特徴とする分析結果の格納方法。
【請求項１３】
データ定義用のスキーマを有しないデータベースを備え、収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムに適用される分析結果の提示方法であって、
同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を前記データベースの１データレコード内に同一の形式で格納し、
前記データベースの１データレコード内に格納された同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示することを特徴とする分析結果の提示方法。
【請求項１４】
任意に選択された２つの分析結果をそれぞれ縦軸と横軸とに割り当てた２次元配列の表形式で提示することを特徴とする請求項１３記載の分析結果の提示方法。
【請求項１５】
同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示するための表示形式を規定するテンプレートを保持し、
前記複数の分析結果の表示形式を前記保持したテンプレートを用いて変更することを特徴とする請求項１３記載の分析結果の提示方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）やイントラネット経由で収集・蓄積されたアンケートや日報などのテキスト情報を分析するテキスト情報分析システム、同システムに適用される分析結果の格納方法および提示方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＬＡＮやイントラネットを敷設し、各社員がもつ情報、例えば業務上で発生するアンケートや日報などの非定型情報を部門を越えて収集・蓄積する企業が増えつつある。この収集・蓄積された情報は、全社員の知識として共有・活用されることを目的に、様々な分析が施されるのが一般的である。そして、その分析手法として、現在では、クラスタリング分析とテキストマイニング分析とがよく知られている。
【０００３】
クラスタリング分析は、例えば特開２００２−１４９６７０号公報に記載されているように、各単語の出現頻度や複数の単語間の関連度により、収集・蓄積された情報を分類するものである。ここで、複数の単語間の関連度とは、共起性の有無をいい、例えば「私はＡとＢを購入した。」といった、「Ａ」と「Ｂ」を共に含むテキスト情報が多数存在する場合、この「Ａ」と「Ｂ」は共起性があると判断する。
【０００４】
その結果、「Ａ」という単語の出現頻度が高い情報だけが同じクラスタに属するものとして取り扱われるだけでなく、「Ｂ」という単語の出現頻度が高い情報も同じクラスタに属するものとして取り扱われ、絞り込みを適切に行った精度の高い分類が自動的に実行されることになる。
【０００５】
一方、テキストマイニング分析は、例えば特開２００１−１４７９３７号公報に記載されているように、収集・蓄積された情報を利用者が望むカテゴリに分類するものである。例えば「Ｃ」、「Ｄ」、「Ｆ」製品に関する情報をそれぞれカテゴリに纏めたい場合、利用者は、どのような記述を含む場合に、その情報を各カテゴリに属するものと判断するのか、その条件を指定する。
【０００６】
このクラスタリング分析およびテキストマイニング分析によれば、無秩序に収集・蓄積された大量の情報から何らかの傾向を掴むことが可能となる等、知識の共有・活用が有効に図られることになる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前述したように、テキストマイニング分析では、利用者が指定した条件に基づいて、その処理が実行される。つまり、その条件が異なれば、同一の情報群に対する場合であっても、その分析結果は異なってくる。また、クラスタリング分析においても、単語間の関連度の計算の条件や単語の重要度を指定できる場合が一般的であり、こうした条件が異なれば、同一の情報群に対する場合であっても、その分析結果は異なってくる。したがって、同一の情報群に対して異なる条件で複数の分析を実施するということは、一般に行われることである。
【０００８】
しかしながら、従来では、同一の情報群に対する場合であっても、異なる条件に基づく分析結果は、それぞれ別個のものとして扱われており、例えばそれらを組み合わせて利用するといったことは非常に困難であった。
【０００９】
この発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を組み合わせて利用することを容易に可能とするテキスト情報分析システム、同システムに適用される分析結果の格納方法および提示方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
前述した目的を達成するために、この発明は、収集・蓄積された大量のテキスト情報を分析するテキスト情報分析システムにおいて、データ定義用のスキーマを有しないデータベースと、同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を前記データベースの１データレコード内に同一の形式で格納する分析結果格納手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、この発明のテキスト情報分析システムは、前記データベースの１データレコード内に格納された同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を有機的に結合させて提示する分析結果提示手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１２】
この発明のテキスト情報分析システムにおいては、例えばＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅＭａｒｋｕｐ　Ｌａｎｇｕａｇｅ）ＤＢのように、例えばレコードの論理構造などを事前に定める必要のない、データ定義用のスキーマを有しないデータベースを用いて、同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を同一データレコード内に同一の形式で格納する。より具体的には、既にいくつかの分析結果が存在する同一のテキスト情報群について、異なる分析条件に基づく分析結果が新たに生成された場合には、例えば分析結果である旨を示す所定のタグを付して、その同一のテキスト情報群に対する他の分析結果が格納された同一データレコード内に挿入する。
【００１３】
同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を同一データレコード内に同一の形式で格納すれば、これらを別個のものとして扱うのではなく、互いに関連する集まりとして管理できるため、例えば任意に選択された２つの分析結果をそれぞれ縦軸と横軸とに割り当てた２次元配列の表形式で提示する等、複数の分析結果を有機的に結合させて提示することも簡単に行える。
【００１４】
このように、この発明のテキスト情報分析システムは、同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を組み合わせて利用することを容易に可能とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施形態を説明する。
【００１６】
図１は、この発明の実施形態に係る知識分析システムのネットワーク構成を示す図である。
【００１７】
この知識分析システム１は、サーバ機などと称される高性能のコンピュータ上に構築され、複数のクライアントコンピュータ２とＬＡＮやイントラネットなどのネットワーク３を介して接続される。そして、知識分析システム１は、クライアントコンピュータ２からの分析要求を受け付け、その要求に基づく分析の結果を返却する。
【００１８】
図２は、この知識分析システム１の機能ブロックを示す図である。図２に示すように、この知識分析システム１は、ユーザインタフェース部１１および知識分析部１２の処理部と、知識データベース１３、分析結果格納データベース１４およびテンプレートデータベース１５のデータ部とを有している。なお、処理部は、この知識分析システム１が構築されるコンピュータに搭載されたＣＰＵの動作手順を記述するプログラムにより構成されるものであり、データ部は、同コンピュータが備える磁気ディスク装置などの記憶媒体上に構成されるものである。
【００１９】
ユーザインタフェース部１１は、クライアントコンピュータ２の利用者に対する窓口の役割を担うものであり、分析条件設定部１１１、分析軸選択部１１２および分析結果編集部１１３を有している。分析条件設定部１１１および分析軸選択部１１２は、クライアントコンピュータ２からの指示の一部を受け付けるものであり、その詳細は後述する。一方、分析結果編集部１１３は、分析軸選択部１１２により受け付けた指示に基づき、分析結果の編集を行ってクライアントコンピュータ２に返却するものである。この詳細についても後述する。
【００２０】
知識分析部１２は、例えば業務上で発生するアンケートや日報など、知識データベース１３に蓄積された大量のテキスト情報を分析し、その結果を分析結果格納データベース１４に格納するものであり、テキストマイニング部１２１および分析結果格納部１２２を有している。テキストマイニング部１２１は、利用者から指定された条件に基づき、知識データベース１３のテキスト情報を利用者が望むカテゴリに分類するものである（テキストマイニング分析）。前述のユーザインタフェース部１１の分析条件設定部１１１は、このテキストマイニング部１２１によるテキストマイニング分析で用いられる条件を設定するものである。
【００２１】
前述のとおり、テキストマイニング分析、クラスタリング分析とも条件を変えての再分析が可能であるが、ここではテキストマイニング分析を例にとって説明を行う。これは、本発明の対象がテキストマイニング分析に限られることを意味するものではない。
【００２２】
また、このテキストマイニング部１２１によるテキストマイニング分析によって得られたテキストマイニング結果は、分析結果格納部１２２が、分析結果格納データベース１４に格納する。この分析結果格納データベース１４は、ＸＭＬＤＢであり、データ定義用のスキーマを有しないという特性をもつ。そして、格納した文字列に意味付けするためのタグを独自に拡張できるため、このタグを定義して当該タグで挟み込めさえすれば、所望の意味付けをした文字列を事前の準備なしに適宜に格納することが可能である。
【００２３】
ここで、図３を参照して、この知識分析システム１の特徴である分析結果の格納方法および提示方法についての概略を説明する。
【００２４】
いま、知識データベース１３には、アンケートや日報、メールなどのテキスト情報が大量に蓄積されているものとする（図３のＡ）。そして、この同一のテキスト情報群に対して、テキストマイニング部１２１は、まず、分析条件１に基づくテキストマイニング分析を実行して分析結果（１）を得（図３のＢ１）、さらに、分析条件２に基づくテキストマイニング分析を実行して分析結果（２）を得たとする（図３のＢ２）。
【００２５】
このテキストマイニング部１２１によるテキストマイニング分析によって得られた分析結果は、分析結果格納データベース１４に格納されるが、前述したように、この分析結果格納データベース１４は、データ定義用のスキーマを有しないＸＭＬＤＢである。そして、この知識分析システム１では、このＸＭＬＤＢの特性を活かし、分析結果格納部１２２が、同一のテキスト情報群に対する分析結果である分析結果（１）および分析結果（２）を、１データレコード内に同一の形式で格納する。より具体的には、同一のデータ情報群に対する分析結果が新たに生成される度に、分析結果格納部１２２は、分析結果である旨を示すものとして予め定義されたタグを付して、その分析結果を追加していく。
【００２６】
また、このように、同一のテキスト情報群に対する分析結果を１データレコード内に同一の形式で格納することにより、従来であれば別個に扱われていた複数の分析結果を互いに関連する集まりとして管理できるため、この知識分析システム１では、この同一のテキスト情報群に対する２つの分析結果（１）および分析結果（２）を有機的に連結させて、例えば一方の分析結果を縦軸、他方の分析結果を横軸に割り当てた２次元配列の表形式に集計して、利用者に提示するようにした（図３のＣ）。図中、ｎ１１は、分析結果（１）のカテゴリＴ１および分析結果（２）のカテゴリｔ１の双方に属するテキスト情報の件数を示している。前述のユーザインタフェース部１１の分析軸選択部１１２は、この縦軸および横軸に割り当てる分析結果を選択するものである。
【００２７】
つまり、この知識分析システム１は、ＸＭＬＤＢの特性に着目し、同一のテキスト情報群に対する複数の分析結果を同一データレコード内に同一の形式で格納することにより、分析条件の異なる２つの分析結果を有機的に結合させて提示するなど、従来では非常に困難であった、これら複数の分析結果を組み合わせて利用することを可能とした。
【００２８】
次に、図４乃至図７を参照して、この知識分析システム１の動作原理について説明する。
【００２９】
ネットワーク３を介して接続されるクライアントコンピュータ２に対して知識分析サービスを提供する際、ユーザインタフェース部１１は、まず、図４に示す画面を表示させるための画面データを送信する。この画面には、テキストマイニング分析の実行を指示するボタンａ１と、分析軸の選択作業に移行するためのボタンａ２と、この分析軸の選択後に分析結果の編集を開始させるためのボタンａ３とが配置される。この画面の提示を受けた利用者は、クライアントコンピュータ２が備えるマウス等のポインティングデバイスを操作し、所望のボタンを選択する。
【００３０】
ボタンａ１の選択が通知されると、ユーザインタフェース部１１は、テキストマイニング分析の実行を知識分析部１２に指示する。一方、この指示を受けた知識分析部１２は、テキストマイニング部１２１が、知識データベース１３に蓄積された最新のテキスト情報群を対象にテキストマイニング分析を実行し、その分析結果を分析結果格納部１２２が分析結果格納データベース１４に格納する。
【００３１】
また、ボタンａ２の選択が通知されると、ユーザインタフェース部１１は、分析結果格納データベース１４に格納された各分析結果におけるカテゴリの一覧を分析軸選択部１１１に取得させる。そして、ユーザインタフェース部１１は、その取得させたカテゴリの一覧を示した画面を表示させるための画面データを作成して送信する。図５に、この時に利用者に提示される画面を例示する。
【００３２】
図５の例では、分析結果（１）のカテゴリとして、まず、「お客様の声」が存在し、その下位層に「問い合わせ」、「クレーム」、「要望」、…が存在している、また、分析結果（２）のカテゴリとして、まず、「年月」が存在し、その下位層に「２００１／１」、「２００１／２」、「２００１／３」、…が存在している。そして、この画面の提示を受けた利用者が、この中からいずれかのカテゴリを縦軸に選択する場合、クライアントコンピュータ２が備えるマウス等のポインティングデバイスを操作し、そのカテゴリを選択した状態でボタンｂ１を選択する。同様に、いずれかのカテゴリを横軸に選択する場合、クライアントコンピュータ２が備えるマウス等のポインティングデバイスを操作し、そのカテゴリを選択した状態でボタンｂ２を選択する。そして、この縦軸および横軸の選択が完了すると、利用者は、ボタンａ３を選択し、分析結果の編集を開始させる。
【００３３】
このボタンａ３の選択が通知されると、ユーザインタフェース部１１は、縦軸および横軸に選択された２つの分析結果を有機的に結合させるための編集を分析結果編集部１１３に行わせる。
【００３４】
分析結果格納データベース１４に格納される分析結果には、各カテゴリにどのテキスト情報が属しているのかを識別するための情報が含まれている。したがって、この情報を突き合わせることにより、２つの分析結果の任意のカテゴリの双方に属するテキスト情報の件数を集計することができる。分析結果編集部１１３は、このような突き合わせを行っていくことにより、縦軸および横軸に割り当てた２つの分析結果の編集を実行する。そして、ユーザインタフェース部１１は、この分析結果編集部１１３に編集させた分析結果を提示する画面を表示させるための画面データを作成して送信する。図６に、この時に利用者に提示される画面を例示する。
【００３５】
図６に示すように、画面の上部には、利用者が選択した縦軸および横軸のカテゴリがそれぞれ表示される（ｃ１，ｃ２）。ここでは、表の縦軸には「お客様の声」、表の横軸には「年月」が選択されたものとする。そして、この選択に基づき、画面の中央部には、「お客様の声」の１つ下の階層の「問い合わせ」、「クレーム」、「要望」、…を縦軸の項目として配置し、「年月」の１つ下の階層の「２００１／１」、「２００１／２」、「２００１／３」、…を横軸の項目として配置した表形式で集計された２つの分析結果が表示される。なお、この表は、下方向および右方向にそれぞれスクロール可能である。
【００３６】
また、この縦軸の項目として配置されたカテゴリ、または横軸の項目として配置されたカテゴリのいずれかを選択すると、その選択されたカテゴリの１つ下の階層のカテゴリを各軸に配置した状態で、２つの分析結果が再集計されて表示される（ドリルダウン）。例えば、「問い合わせ」が選択されたとすると、縦軸はこの「問い合わせ」の１つ下の階層のカテゴリに置き換わり、表内の件数も更新される。図７は、この時に利用者に提示される画面を例示する図であり、縦軸の項目として配置されるカテゴリは、「問い合わせ」の１つ下の階層のカテゴリである「機能」、「製品」、「症状」、「値段」、「型番」…に置き換わり、表内の件数も更新されている。
【００３７】
さらに、画面の下部には、縦軸の項目として配置されたカテゴリ、または横軸の項目として配置されたカテゴリの階層を１つ上のクラスタまたはカテゴリに移動させる（ドリルアップ）ためのボタンが配置される（ｃ３，ｃ４）。例えば、図７の状態で表の縦軸をドリルアップさせる旨が指示されると、移動前の図６の状態に復帰する。
【００３８】
図８は、この知識分析システム１の動作手順を示すフローチャートである。
【００３９】
この知識分析システム１では、まず、分析条件設定部１１１により分析条件を設定する（ステップＡ１）。次に、テキストマイニング部１２１が、この設定された条件に基づき、知識データベース１３に蓄積されたテキスト情報群の分析を実行し（ステップＡ２）、分析結果格納部１２２が、その分析結果を分析結果格納データベース１４に格納する（ステップＡ３）。
【００４０】
また、このテキスト情報群の再分析を行う場合（ステップＡ４のＹＥＳ）、分析条件設定部１１１により分析条件を更新し（ステップＡ５）、ステップＡ２，Ａ３の処理を繰り返す。この時、分析結果格納部１２２は、データ定義用のスキーマを有しないというＸＭＬＤＢの特性を活かし、分析結果を分析結果格納データベース１４の１データレコード内に同一の形式で格納する。
【００４１】
そして、このテキスト情報群の分析を終えると（ステップＡ４のＮＯ）、分析結果編集部１１３は、この分析結果格納データベース１４の１データレコード内に同一の形式で格納された複数の分析結果のうち、任意に選択された分析結果を融合させて編集・表示する（ステップＡ６）。
【００４２】
このように、この知識分析システム１は、同一のテキスト情報群に対する分析結果を分析結果格納データベース１４の１データレコード内に同一の形式で格納することにより、複数の分析結果を有機的に結合させて表示する等、組み合わせて利用することを実現する。その結果、例えば１つの分析結果のみからでは得られない新たな発見を促すなど、いわゆる相乗効果を生み出すこともできる。
【００４３】
なお、ステップＡ４における再分析有無の判断と、ステップＡ５における分析条件の更新とは、いずれも知識分析部１２による自動化が可能である。まず、再分析を行うかどうかの判断は、例えば（１）決められた回数分析を行ったかどうかを調べる、（２）予め与えられたパラメタセットをすべて試したかどうかを調べる、（３）新たに行った分析結果と過去の分析結果との差異が所定の範囲以上かどうかを調べる等で行うことが可能である。一方、分析条件の更新は、（１）予め試すべきパラメータセットをすべて列挙しておく、（２）パラメタの更新方法を事前に定義しておく等で行うことが可能である。図９に、再分析有無の判断および分析条件の更新を自動化した場合のフローチャートを示す。
【００４４】
また、ここでは、２つの分析結果を組み合わせて利用する方法として、２次元配列の表形式に編集する例を示したが、これに限らず、例えば柱グラフ形式や円グラフ形式など、互いの関係を表現できれば、どのような形式を適用することも可能である。そこで、この知識分析システム１では、この分析結果の表示形式を規定するテンプレートを複数用意し、これをテンプレートデータベース１５に格納する。そして、分析結果編集部１１３は、利用者から選択されたテンプレートを用いて分析結果を編集・提示する。これにより、分析結果の表示形式を所望の形式に容易に変更することが可能となる。
【００４５】
このように、本願発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。更に、前記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。たとえば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００４６】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、同一のテキスト情報群に対する異なる分析条件に基づく複数の分析結果を組み合わせて利用することを容易に可能とするテキスト情報分析システム、同システムに適用される分析結果の格納方法および提示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態に係る知識分析システムのネットワーク構成を示す図。
【図２】同実施形態の知識分析システムの機能ブロックを示す図。
【図３】同実施形態の知識分析システムが実行する分析結果の格納方法および提示方法についての概略を説明するための図。
【図４】同実施形態の知識分析システムで表示される画面を例示する第１の図。
【図５】同実施形態の知識分析システムで表示される画面を例示する第２の図。
【図６】同実施形態の知識分析システムで表示される画面を例示する第３の図。
【図７】同実施形態の知識分析システムで表示される画面を例示する第３の図。
【図８】同実施形態の知識分析システムの動作手順を示す第１のフローチャート。
【図９】同実施形態の知識分析システムの動作手順を示す第２のフローチャート。
【符号の説明】
１…知識分析システム
２…クライアントコンピュータ
３…ネットワーク
１１…ユーザインタフェース
１２…知識分析部
１３…知識データベース
１４…分析結果格納データベース
１５…テンプレートデータベース
１１１…分析条件設定部
１１２…分析軸選択部
１１３…分析結果編集部
１２１…テキストマイニング部
１２２…分析結果格納部
【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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