(57)【要約】【課題】ユーザが必要としているファイルを予測する。【解決手段】システム１は、ファイル利用履歴管理手段２と、ファイル利用履歴に現れるファイルについて属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段３と、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段４と、コンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段５と、対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段６と、相関ルールを適用して予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルに対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段７とを有する。【選択図】　　　　図１
2004094648.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファイルの特徴を表す複数の属性および前記属性の各々がとり得る属性値を予め定義し、過去に記録されたファイル利用履歴に現れるファイルについて、前記属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めて前記ファイル利用履歴をファイルアイテム化し、前記属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成し、前記ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つ前記コンテキストのそれぞれと対応させて、前記ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出し、対象利用者のファイル利用状況に基づいて、前記ファイルアイテムの群および前記コンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択し、前記予測用コンテキストに対応する前記相関ルールを適用して、前記予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、前記予測ファイルアイテムに属するファイルを前記対象利用者の必要としているファイルとして予測することを特徴とする必要ファイルの予測方法。
【請求項２】
前記相関ルールは、条件部に属するファイルアイテムが、対応する前記コンテキストに属するように、抽出されることを特徴とする請求項１記載の必要ファイルの予測方法。
【請求項３】
前記相関ルールは、条件部に属するファイルアイテムおよび結論部に属するファイルアイテムの双方が、対応する前記コンテキストに属するように、抽出されることを特徴とする請求項１記載の必要ファイルの予測方法。
【請求項４】
前記ファイル利用状況に現れるファイルの属性値に基づいて１または複数の前記予測用ファイルアイテムを特定し、前記予測用ファイルアイテムが属し尚且つ他に属する前記ファイルアイテムの個数が最も少なくなる前記コンテキストを１つ選択することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法。
【請求項５】
前記ファイル利用状況に現れるファイルの属性値に基づいて１または複数の前記予測用ファイルアイテムを特定し、前記予測用ファイルアイテムが属し尚且つ他に属する前記ファイルアイテムの個数が最も少なくなる前記コンテキストの組み合わせを選択することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法。
【請求項６】
前記予測ファイルアイテムについて、適用した前記相関ルールの成立する確率が高い順にランク付けして、上位から予め定めた個数分の前記予測ファイルアイテムを選択することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法。
【請求項７】
ファイル利用履歴を記録するファイル利用履歴管理手段と、ファイルの特徴を表す複数の属性および前記属性の各々がとり得る属性値に基づいて、前記ファイル利用履歴に現れるファイルについて、前記属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めて前記ファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段と、前記属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段と、前記ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つ前記コンテキストのそれぞれと対応させて、前記ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段と、前記ファイル利用履歴管理手段が記録した対象利用者のファイル利用状況に基づいて、前記ファイルアイテムの群および前記コンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段と、前記予測用コンテキストに対応する前記相関ルールを適用して、前記予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、前記予測ファイルアイテムに属するファイルに前記対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段とを有することを特徴とする必要ファイルの予測システム。
【請求項８】
ファイル利用履歴を記録するファイル利用履歴管理手段と、ファイルの特徴を表す複数の属性および前記属性の各々がとり得る属性値に基づいて、前記ファイル利用履歴に現れるファイルについて、前記属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めて前記ファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段と、前記属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段と、前記ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つ前記コンテキストのそれぞれと対応させて、前記ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段と、前記ファイル利用履歴管理手段が記録した対象利用者のファイル利用状況に基づいて、前記ファイルアイテムの群および前記コンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段と、前記予測用コンテキストに対応する前記相関ルールを適用して、前記予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、前記予測ファイルアイテムに属するファイルに前記対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段として、コンピュータを機能させることを特徴とする必要ファイルの予測用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象利用者が必要としているファイルを予測するための方法およびシステム並びにプログラムに関する。さらに詳述すると、本発明は、相関ルールを抽出するデータマイニングの技術を、必要ファイルの予測に応用した方法およびシステム並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
パーソナルコンピュータやインターネットの普及と、企業組織内での通信ネットワーク技術を利用した情報システムの普及により、書類や文書・図表等の情報の電子化が急速に進展してきた。そのため、様々な情報が組織内外のコンピュータ上に存在し、作業を行なう上で必要となる情報をネットワーク経由で入手できる場合が多い。
【０００３】
情報の利用者（以下、本明細書では単にユーザとも呼ぶ）の情報獲得を支援する従来技術として、インターネット上の検索エンジンに代表される技術がある。この検索エンジンでは、ユーザが必要としている情報の特性をキーワードとして与えることにより、該当するウェブページへのリンクを提供する。また、当該提供の際に、重複しているページを省いたり、ユーザが必要としている可能性が高い順にランク付けを行うなどの工夫がなされている。
【０００４】
また、情報の供給者である情報システムやウェブサイトの管理者が、ユーザの意図を把握し、ユーザの利便性を高めるようにその仕組みを改善していくための技術として、Ｗｅｂ　Ｕｓａｇｅ　Ｍｉｎｉｎｇを挙げることができる（参考文献；Ｊ．　Ｓｒｉｖａｓｔａｖａ，　Ｒ．　Ｃｏｏｌｅｙ，　Ｍ．　Ｄｅｓｈｐａｈｄｅ，　ａｎｄ　Ｐ．−Ｎ．　Ｔａｎ：　Ｗｅｂ　Ｕｓａｇｅ　Ｍｉｎｉｎｇ：　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　Ｕｓａｇｅ　Ｐａｔｔｅｒｎｓ　ｆｒｏｍ　Ｗｅｂ　Ｄａｔａ，　ＳＩＧＫＤＤ　Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ，　Ｖｏｌ．１，　Ｎｏ．２，　２０００．等）。Ｗｅｂ　Ｕｓａｇｅ　Ｍｉｎｉｎｇとは、ウェブサーバに記録されたサイト内のページへのアクセスログから、「ページＡを見たユーザは、ページＢも見る傾向が強い」といった相関ルールを発見するデータマイニングの一種である。Ｗｅｂ　Ｕｓａｇｅ　Ｍｉｎｉｎｇの結果は、ページ内容やページ間のリンク構成等のサイト構成の改善に用いられる。例えば、「ページＡを見たユーザが、ページＢも見る」といったパターンが頻出する場合には、ページＡとページＢに記載されているそれぞれの情報を同時に必要としているユーザが多いと推測できる。そこで、ページＡからページＢに直接リンクを辿れない場合には、適切なガイドとともに、ＡＢ間にリンクを張ることで、ユーザが必要とする情報を入手し易くできる。
【０００５】
また、ユーザの好みに合わせて自律的に情報を収集するシステム（参考文献；Ｏ．　Ｅｔｚｉｏｎｉ：　Ｍｏｖｉｎｇ　Ｕｐ　ｔｈｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｆｏｏｄ　Ｃｈａｉｎ：　Ｄｅｐｌｏｙｉｎｇ　Ｓｏｆｔｂｏｔｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｗｏｒｌｄ　Ｗｉｄｅ　Ｗｅｂ，　Ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　１２ｔｈ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，　１９９６．）や、協調フィルタリングをベースとしてユーザに情報を提供するシステム（参考文献；Ｎ．　Ｇｏｏｄ，　Ｊ．　Ｂ．　Ｓｃｈａｆｅｒ，　ｅｔ　ａｌ．：　Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ａｇｅｎｔｓ　ｆｏｒ　Ｂｅｔｔｅｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ，　ＩｎＰｒｏｃ．　ｏｆ　ＡＡＡＩ−９９，　１９９９．）が従来提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、作業に有効な情報が組織内外のコンピュータ上に存在していたとしても、普段利用しない情報がどこに存在するのかを意識しているユーザは少ない。したがって、重要だが稀な作業（半期毎の業務報告作成など）や、新規の作業（異動に伴なう新しい作業や新プロジェクトの資料作成など）を行なう場合に、ユーザはどこから必要な情報を入手すれば良いのか分からない場合が多い。
【０００７】
また、検索エンジンを利用した情報検索では、適切なキーワードの選択が困難であり、また、関係しそうな文書や図表が大量に提示されるためにユーザが情報の取捨選択に迷う場合が多い。
【０００８】
また、ユーザの好みに合わせて自律的に情報を収集するシステムや協調フィルタリングをベースとしたシステムでは、作業状況を考慮していないために、的外れな推薦を行なう場合も多い。一般に、作業状況を限定すれば、その作業状況で利用される情報の種類や情報の利用パターンは、ある程度特定することができると考えられる。しかしながら、生じ得る作業状況を全て網羅し、各作業状況で必要となる情報を予め定めておくことは不可能に近い。
【０００９】
ここで、ユーザが必要とするファイルを予測するために、Ｗｅｂ　Ｕｓａｇｅ　Ｍｉｎｉｎｇを応用して、ファイルの利用履歴を分析し、「ファイルＡを利用したユーザは、ファイルＢも利用する傾向が強い」といった相関ルールを発見するデータマイニングを行うことが考えられる。ところが、この場合、以下に述べる問題点がある。
【００１０】
第１に、日常的業務においてファイルの再利用回数はさほど多くない。同一の作業を行なう場合でも、内容が類似した異なるファイルが利用されることもある。したがって、単純に個々のファイルをデータマイニングの対象として扱うのでは、一般性を持つ相関ルールが抽出されない可能性が高い。
【００１１】
第２に、新しい文書や図表等のファイルが日常的に新規作成されており、そのような新規ファイルを含む相関ルールを抽出するには、当該新規ファイルが再利用されるのを待つ必要がある。
【００１２】
第３に、作業の並列性に起因して、予測精度を悪化させる有害な相関ルールが抽出される虞がある。即ち、日常業務では、幾つかの作業が並列で行なわれている場合が多い。例えば、打ち合わせの資料を作成中に、来年度から始めるプロジェクトの計画を立案するという状況を考えてみる。打ち合わせ資料作成作業Ｐ１を行なっているときに、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄというファイルが利用され、新規プロジェクトの計画立案作業Ｐ２を行なっているときに、Ｘ，Ｙというファイルが利用されたとする。このとき、Ａ→Ｂ→Ｘ→Ｙ→Ｃ→Ｄという時間順序で各ファイルが利用されたとする。そうすると、Ａ→Ｂ→Ｘ→Ｙ→Ｃ→Ｄという順序で、ファイル利用履歴が記録され、そこから抽出される予測ルール集合には、｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝と｛Ｘ，Ｙ｝との間のルール（例えば、Ａ→Ｘ）が含まれることになる。このようなルールは、現実の作業が前例と同様に、Ｐ１とＰ２が並列に進行しているときには有用である。しかし、Ｐ１のみを行なっている場合には、Ｘを予測する必要は無く、予測精度を悪化させるという意味で有害なルールと化す。
【００１３】
第４に、重要だが稀にしか起きない作業（例えば、四半期毎の報告書、月末の作業進捗報告書、来年度の計画・予算等の作成作業など）についての相関ルールは、ファイルの利用頻度が極小さいために抽出されない可能性が高い。たとえ、当該作業が定期的に必ず起きる重要度の高い作業であっても、である。
【００１４】
そこで本発明は、ユーザが必要としているファイルを適切に予測するための方法およびシステム並びにプログラムを提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため、請求項１記載の必要ファイルの予測方法は、ファイルの特徴を表す複数の属性および属性の各々がとり得る属性値を予め定義し、過去に記録されたファイル利用履歴に現れるファイルについて、属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化し、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成し、ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つコンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出し、対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択し、予測用コンテキストに対応する相関ルールを適用して、予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルを対象利用者の必要としているファイルとして予測するようにしている。
【００１６】
また、請求項７記載の必要ファイルの予測システムは、ファイル利用履歴を記録するファイル利用履歴管理手段と、ファイルの特徴を表す複数の属性および属性の各々がとり得る属性値に基づいて、ファイル利用履歴に現れるファイルについて、属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段と、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段と、ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つコンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段と、ファイル利用履歴管理手段が記録した対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段と、予測用コンテキストに対応する相関ルールを適用して、予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルに対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段とを有するようにしている。
【００１７】
また、請求項８記載の必要ファイルの予測用プログラムは、ファイル利用履歴を記録するファイル利用履歴管理手段と、ファイルの特徴を表す複数の属性および属性の各々がとり得る属性値に基づいて、ファイル利用履歴に現れるファイルについて、属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段と、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段と、ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つコンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段と、ファイル利用履歴管理手段が記録した対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段と、予測用コンテキストに対応する相関ルールを適用して、予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルに対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段として、コンピュータを機能させるようにしている。
【００１８】
したがって、共通の性質を持ったファイル群が、１つのファイルアイテムに統合される。ファイルアイテムはコンテキストによって分類され、コンテキスト毎にファイルアイテム間に成立する相関ルールが抽出される。そして、ユーザが行なっている作業状況に基づいて、当該作業状況の近似となるコンテキストが選択され、当該作業で必要とされるファイルアイテムが相関ルールにより導かれる。当該ファイルアイテムに合致するファイル、即ちユーザが必要としていると推定されるファイルに、ユーザは容易にアクセス可能となる。
【００１９】
また、請求項２記載の発明は、請求項１記載の必要ファイルの予測方法において、相関ルールは、条件部に属するファイルアイテムが、対応するコンテキストに属するように、抽出されるものとしている。したがって、コンテキストで近似される作業で利用されているファイルアイテムが与えられたときに、次に必要とされるファイルアイテムを予測するルールを抽出できる。
【００２０】
また、請求項３記載の発明は、請求項１記載の必要ファイルの予測方法において、相関ルールは、条件部に属するファイルアイテムおよび結論部に属するファイルアイテムの双方が、対応するコンテキストに属するように、抽出されるものとしている。この場合、請求項２記載の発明よりも、コンテキストが近似する作業状況に厳密に当て嵌まるが予測可能な範囲が狭いルール集合が抽出される。
【００２１】
また、請求項４記載の発明は、請求項１から３のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法において、ファイル利用状況に現れるファイルの属性値に基づいて１または複数の予測用ファイルアイテムを特定し、予測用ファイルアイテムが属し尚且つ他に属するファイルアイテムの個数が最も少なくなるコンテキストを１つ選択するようにしている。したがって、対象利用者が最近利用したファイル以外の情報をできるだけ仮定しなくて済み、対象利用者にとって不必要な情報の提供を低減することができる。これは、単一コンテキストを選択するため、対象利用者が１つの作業を行っている場合に相当する。
【００２２】
また、請求項５記載の発明は、請求項１から３のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法において、ファイル利用状況に現れるファイルの属性値に基づいて１または複数の予測用ファイルアイテムを特定し、予測用ファイルアイテムが属し尚且つ他に属するファイルアイテムの個数が最も少なくなるコンテキストの組み合わせを選択するようにしている。したがって、対象利用者が最近利用したファイル以外の情報をできるだけ仮定しなくて済み、対象利用者にとって不必要な情報の提供を低減することができる。これは、複数のコンテキストを選択するため、対象利用者は複数の作業を並列に行っている場合に相当する。
【００２３】
また、請求項６記載の発明は、請求項１から５のいずれかに記載の必要ファイルの予測方法において、予測ファイルアイテムについて、適用した相関ルールの成立する確率が高い順にランク付けして、上位から予め定めた個数分の予測ファイルアイテムを選択するようにしている。したがって、対象利用者にとって不必要な情報の提供を低減することができ、また、選択する予測ファイルアイテムの上位ｎ個の範囲を調整することで、対象利用者の作業状況に見合った情報の質と量を制御することが可能となる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００２５】
図１から図４に本発明の必要ファイルの予測方法の実施の一形態を示す。この必要ファイルの予測方法は、ファイルの特徴を表す複数の属性および属性の各々がとり得る属性値を予め定義し、過去に記録されたファイル利用履歴に現れるファイルについて、属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化し、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成し、ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つコンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出し、対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択し、予測用コンテキストに対応する相関ルールを適用して、予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルを対象利用者の必要としているファイルとして予測するようにしている。
【００２６】
本実施形態では、上記方法を、例えば、中央処理演算装置（ＣＰＵ）、主記憶装置、外部記憶装置、ディスプレイ等の出力装置、キーボード等の入力装置、外部の情報処理装置との通信インターフェース等を備える周知のコンピュータを１台若しくは複数台用いて、必要ファイルの予測システムとして、装置化している。この必要ファイルの予測システム１は、図１に示すように、ファイル利用履歴を記録するファイル利用履歴管理手段２と、ファイルの特徴を表す複数の属性および属性の各々がとり得る属性値に基づいて、ファイル利用履歴に現れるファイルについて、属性値が等しいファイル群を１つのファイルアイテムとして纏めてファイル利用履歴をファイルアイテム化するファイルアイテム化手段３と、属性値の組み合わせである複数のコンテキストを生成するコンテキスト生成手段４と、ファイルアイテム化されたファイル利用履歴に基づいて、尚且つコンテキスト生成手段４で生成されたコンテキストのそれぞれと対応させて、ファイルアイテム間に成立する相関ルールを抽出するルール抽出手段５と、ファイル利用履歴管理手段２が記録した対象利用者のファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムと１または複数の予測用コンテキストを選択する作業状況推定手段６と、予測用コンテキストに対応する相関ルールを適用して、予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定し、予測ファイルアイテムに属するファイルに対象利用者がアクセスできるようにする情報提供手段７とを有するようにしている。また、本発明の必要ファイルの予測用プログラムは、コンピュータに読み込まれ実行されることによって、当該コンピュータを上記の必要ファイルの予測システム１として機能させるものである。図１中の符号８はユーザが有する情報処理端末（例えばパーソナルコンピュータ）を示す。尚、図１中では、利用者用端末８は１台であるが、本システム１は複数のユーザが利用可能であり、利用者用端末８が複数台あっても良いのは勿論である。
【００２７】
ここで、本実施形態におけるファイルとは、電子データとしてのファイルをいう。尚、ファイルの種類は特に限定されるものではなく、例えば、文書、表、画像、プログラム、ＨＴＭＬ等、コンピュータで利用可能なあらゆるタイプのファイルが対象となり得る。本実施形態におけるファイルは、コンピュータが管理可能な電子データであるため、ファイルへのアクセスログを自動記録することが可能である。
【００２８】
例えば本実施形態では、コンピュータをファイル利用履歴管理手段２として機能させるために、Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００（マイクロソフト社の商標）用のリソースキットに含まれるプログラムｆｉｌｅ　ｓｐｙを用いている。ｆｉｌｅ　ｓｐｙは、ＩＦＳ（Ｉｎｓｔａｌｌａｂｌｅ　Ｆｉｌｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）フィルタドライバの一種であり、ローカルおよびネットワークドライブを監視し、入出力要求パケットを記録することができるプログラムである。ｆｉｌｅ　ｓｐｙは、通常のアプリケーション起動の際に発生するディスクＩＯや、ＯＳが随時行なうディスクＩＯも記録するため、出力のサイズは非常に大きくなってしまう。そこで、本実施形態では、ユーザが利用するファイルが存在するディレクトリを指定し、そのディレクトリの下にあるファイルアクセスのみをフィルタリングして記録するようにしている。但し、ファイル利用履歴管理手段２が、本実施形態の例に限定されるものではない。ファイル利用履歴には、ネットワークで接続される多数台の利用者用端末８によるファイルアクセスが記録され得る。当該ファイル利用履歴から、特定のユーザによるファイルアクセスのみを抽出するには、例えばＩＰアドレスやユーザＩＤ等といったユーザまたは利用者用端末８を特定するための情報を利用できる。
【００２９】
ファイルの特徴（換言すれば、ファイルに関連する作業の特徴）を表す属性として、例えば本実施形態では、「時期」「タイプ」「作業」という３つの属性を定義している。但し、属性の数が３つに限られる訳ではなく、また、属性の内容も本実施形態の例に限定されず、ユーザの作業の形態等に合わせて、任意に設定可能である。本実施形態における属性は、属性値が入るいわば入れ物であり、全てのファイルにおいて、属性は共通であるが、その属性に入る属性値は各ファイルで異なり得る。
【００３０】
本実施形態における各属性は、以下のような意味を持つ。先ず、属性「時期」とは、そのファイルを主に利用する時期を表わす。属性「時期」に入る属性値の具体例としては、例えば、「Ｈ１３」や「上半期」などが挙げられる。また、属性「タイプ」とは、作業を行なう上で、そのファイルが果たす役割や用途、ファイルの種類等を表わす。属性「タイプ」に入る属性値の具体例としては、例えば、「計画」、「成果」、「メモ」、「資料」、「プログラム」、「報告書」などが挙げられる。また、属性「作業」とは、ユーザが行なう作業を特定できるような単語を表わす。属性「作業」に入る属性値の具体例としては、例えば、「研究テーマ名」、「プロジェクト名」、「開発中の製品のコード」などが挙げられる。
【００３１】
ファイルアイテム化手段３では、ファイル利用履歴に現われるファイルについて、属性の値が同じファイル群を同一視し、当該同一視されたファイル群をファイルアイテムとして認識する。これにより、共通の性質を持ったファイル群が、１つのファイルアイテムに統合される。必要な情報の予測はファイルアイテムに対して行なわれ、予測ファイルアイテムに合致するファイルがユーザに提供されることとなる。本実施形態における各ファイルアイテムは、属性値の組で表現される。例えば、「時期」＝「平成年１４度」，「タイプ」＝「計画」，「作業」＝「案件１」であるファイル群は、（Ｈ１４，計画，案件１）と表現されるファイルアイテムに統合される。
【００３２】
ここで、ファイルの属性値を決定する方法としては、例えば、▲１▼予め決めておいた属性値と対応するキーワードをファイルの名前やファイル内に出現する単語から見つけ出す方法、▲２▼意味によって文書をクラスタリングして、各クラスタに対応する単語を属性値にする方法、▲３▼ファイルを分類しておいて、決定木による属性値の決定を行なう方法、等が挙げられる。尚、ユーザやシステム管理者等がファイルの属性値を決定して、ファイルアイテム化手段３としてのコンピュータに入力するようにしても良い。
【００３３】
例えば本実施形態では、上記▲１▼の方法を採用し、ファイルアイテム化手段３によって、ファイル利用履歴に現われるファイルの属性値を決定するようにしている。本実施形態における属性値決定処理の一例を、図２に示すフローチャートを用いて説明する。先ず、特定の拡張子を持つファイルの「タイプ」の属性値を決定する（ステップ１０１）。例えば、「．ｃ」，「．ｂａｔ」という拡張子を持つファイルは、「タイプ」＝「プログラム」とし、「．ｄａｔ」という拡張子を持つファイルは、「タイプ」＝「データ」とし、「．ｈｔｍｌ」という拡張子を持つファイルは、「タイプ」＝「ＨＴＭＬ」とする。次に、予め決めておいたキーワードをファイル名から検索し、「時期」「タイプ」「作業」の属性値を決定する（ステップ１０２）。例えば、”平成１３年度研究計画．ｄｏｃ”というファイルでは、「時期」＝「Ｈ１３」、「タイプ」＝「計画」とする。尚、ステップ１０１で、既に「タイプ」の属性値が決定している場合は、当該属性値は変更しないようにする。次に、ファイルをテキスト化し、ファイルの先頭から１０行目までについて、予め用意したキーワードとのマッチングを行ない、「時期」「タイプ」「作業」の属性値を決定する（ステップ１０３）。ここで、先頭から１０行目までとした理由は、通常は表題や日付け、目的などがファイルの先頭にあるためである。尚、ステップ１０２までで、既に「時期」「タイプ」「作業」の属性値が決定している場合は、当該属性値は変更しないようにする。ここで、ステップ１０２，ステップ１０３においては、テーブル等を用いて、同義語や類義語を統一することが好ましい。例えば、「ＥＭＳ」、「環境マネジメントシステム」、「環境」という単語が含まれていれば、「作業」＝「ＥＭＳ」とし、「プラン」「計画」という単語が含まれていれば、「タイプ」＝「計画」とする。以上までの処理で属性「時期」が決定していない場合には、タイムスタンプから「時期」を決定する（ステップ１０４）。また、属性「タイプ」が決定していない場合には、「タイプ」＝「メモ」とする（ステップ１０５）。また、属性「作業」が決定していない場合には、「作業」＝「その他」とする（ステップ１０６）。
【００３４】
コンテキストとは、ファイルアイテムを分類するための属性値の組み合わせである。コンテキストは、属性値の組み合わせによって、ファイルアイテムを分類する役割を果たし、また、マイニングの対象となるトランザクション群を選択する役割を果たす。コンテキストの導入によって、作業状況によって異なるファイル利用パターンを適格に把握することが可能となる。例えば本実施形態では、各ファイルアイテムが有する属性値と、少なくとも１つの空集合φとを組み合わせることにより、コンテキストを表現する。例えば、「時期」＝「Ｈ１４」を指定するコンテキストであれば、次式の様に表現する。
【００３５】
【数１】
Ｘ１＝＜｛Ｈ１４｝，φ，φ＞
【００３６】
また、例えば、「作業」＝「プロジェクト１」を指定するコンテキストであれば、次式の様に表現する。
【００３７】
【数２】
Ｘ２＝＜φ，φ，｛プロジェクト１｝＞
【００３８】
さらに、「時期」＝「Ｈ１４」で尚且つ「作業」＝「プロジェクト１」というように、２つの属性値を同時に指定するコンテキストであれば、次式の様に表現する。
【００３９】
【数３】
Ｘ３＝＜｛Ｈ１４｝，φ，｛プロジェクト１｝＞
【００４０】
２つの属性値を同時に指定するコンテキストＸ３と、属性値を１つしか指定しないコンテキストＸ１，Ｘ２を比べると、コンテキストＸ１，Ｘ２が分類するファイルアイテムの集合は、コンテキストＸ３が分類するファイルアイテムの集合を必ず含む。この包含関係により、コンテキスト間に上位および下位という関係が成立する。例えば、上記の例では、コンテキストＸ１，Ｘ２はコンテキストＸ３の上位コンテキストとなっている。上位コンテキストであるほど様々な作業状況に当て嵌まり、下位コンテキストであるほど特定の作業状況を厳密に表わすということができる。
【００４１】
コンテキストは、形式的に次のように定義できる。即ち、ファイルアイテムの集合Ｄ＝｛ｄ１，…，ｄｎ｝が存在し、各ファイルアイテムｄｉ（ｉ＝１〜ｎ）が次式で表現されているとする。但し、ａｉは「時期」の属性値、ｂｉは「タイプ」の属性値、ｃｉは「作業」の属性値を示す。
【００４２】
【数４】
ｄｉ＝（ａｉ，ｂｉ，ｃｉ）
【００４３】
このとき、ファイルアイテムの集合Ｄに対する最小コンテキストＸを次式で定義する。
【００４４】
【数５】
Ｘ＝＜∩ｉ｛ａｉ｝，∩ｉ｛ｂｉ｝，∩ｉ｛ｃｉ｝＞
【００４５】
コンテキストで指定される属性値は、Ｄに属する各ファイルアイテムが共通で持つ値であり、φは共通の属性値を持たないことを表わしている。また、本実施形態において「ファイルアイテムｄ＝（ａ，ｂ，ｃ）がコンテキストＸ＝＜Ａ，Ｂ，Ｃ＞に適合する」とは、次式が成立することをいう。
【００４６】
【数６】
Ｘ＝＜Ａ∩｛ａ｝，Ｂ∩｛ｂ｝，Ｃ∩｛ｃ｝＞
【００４７】
即ち、Ａ，Ｂ，Ｃのそれぞれが、φであるか、｛ａ｝，｛ｂ｝，｛ｃ｝と等しいということになる。また、本実施形態では、ファイルアイテムの集合Ｄの各要素がコンテキストＸに適合する場合、ファイルアイテムの集合ＤはコンテキストＸに適合するという。
【００４８】
以上のように定義されるコンテキスト間には、コンテキストに適合するファイルアイテムの集合の包含関係による階層性が存在する。本実施形態では、コンテキストＸに適合する全てのファイルアイテムの集合をＩ（Ｘ）と表記する。Ｉ（Ｘ）は、コンテキストＸで指定された属性値を持つ全てのファイルアイテムの集合となる。このとき、コンテキストＸ１がコンテキストＸ２の上位コンテキストであるとは、次式が成立することをいう。
【００４９】
【数７】
Ｉ（Ｘ１）⊃Ｉ（Ｘ２）
【００５０】
また、コンテキストＸ１がコンテキストＸ２の下位コンテキストであるとは、次式が成立することをいう。
【００５１】
【数８】
Ｉ（Ｘ１）⊂Ｉ（Ｘ２）
【００５２】
例えば本実施形態のコンテキスト生成手段４は、「時期」のみの属性値を指定したコンテキスト（「時期」の属性値の種類の数だけ存在する）、「タイプ」のみの属性値を指定したコンテキスト（「タイプ」の属性値の種類の数だけ存在する）、「作業」のみの属性値を指定したコンテキスト（「作業」の属性値の種類の数だけ存在する）、「時期」と「タイプ」の２つの属性値を指定したコンテキスト（「時期」と「タイプ」の属性値の組み合わせの数だけ存在する）、「時期」と「作業」の２つの属性値を指定したコンテキスト（「時期」と「作業」の属性値の組み合わせの数だけ存在する）、「タイプ」と「作業」の２つの属性値を指定したコンテキスト（「タイプ」と「作業」の属性値の組み合わせの数だけ存在する）、属性値が全て空集合であるコンテキストを、生成するようにしている。但し、例えば本実施形態のコンテキスト生成手段４では、適合するファイルアイテムが無いコンテキストは、省くようにしている。コンテキストに適合するファイルアイテムが無い場合には、ルール抽出手段５によるマイニングの対象となるトランザクション数が０になり、ルール抽出が不可能になるからである。また、例えば本実施形態のコンテキスト生成手段４では、複数のコンテキストが存在するとき、それぞれのコンテキストに適合するファイルアイテム集合が完全に一致する場合には、ルール抽出手段５によりマイニングされるルールが同一になるため、当該複数のコンテキストの中から１つだけを選択するようにしている。
【００５３】
ここで、本実施形態における相関ルール（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｒｕｌｅ）とは、「Ａが起きたときにＢが起きた」というパターンを、ＡとＢの同時共起頻度に基づいて、Ａ→Ｂという形にルール化したものである。相関ルールは、厳密には以下のように定義される。即ち、ファイルアイテムａｉと全ファイルアイテムの集合Ｉがあったとき、トランザクションｔｊ⊂Ｉを次式のように定義する。
【００５４】
【数９】
ｔｊ＝｛ａｊ１，…，ａｊｎ｝
【００５５】
全てのトランザクションの集合をＴとしたとき、複数のファイルアイテムａ１，…，ａｎが、トランザクションｔ１，…，ｔｍ∈Ｔに同時に含まれている場合、ｍが十分大きければ、それらのファイルアイテムａ１，…，ａｎが同時に利用される傾向が強いということができる。この傾向を表わすのが相関ルールＲであり、次式のように表現される。
【００５６】
【数１０】
Ｒ：ａ１，…，ａｎ−１　→　ａｎ
【００５７】
Ｒは、ａ１，…，ａｎ−１があるトランザクションに含まれるとき、ａｎも同じトランザクションに含まれるというルールであり、ａ１，…，ａｎ−１が利用されていれば、ａｎも利用される、ということを意味している。
【００５８】
ここで、ファイルアイテム数やトランザクション数が多い場合、膨大な数の相関ルールが抽出され得る。高々１回しか起きない組み合わせでも相関ルールになり得るからである。相関ルールの利用を効率良く行なうためには、なんらかの尺度を用いて無用なルールを除去し、ルール数の抑制を図る必要がある。一般に良く使われる尺度として、支持度と確信度がある。
【００５９】
支持度は、任意のトランザクションを１つ選んだときに、相関ルールが成立する確率である。ファイルアイテムの集合Ａ（⊂Ｉ）があったときに、Ａに属する全てのファイルアイテムを含むトランザクションの数をＮ（Ａ）とする。また、全トランザクション数をＮとする。ｂがファイルアイテム、相関ルールＲ：Ａ→ｂであるとき、Ｒの支持度ｓｕｐ（Ｒ）は、次式で定義される。
【００６０】
【数１１】
ｓｕｐ（Ｒ）＝Ｎ（Ａ∪｛ｂ｝）／Ｎ
【００６１】
一方、確信度は、ルールＲが適用可能なときに、ルールＲが成立する確率となっている。即ち、ファイルアイテムの集合Ａ内の全てのファイルアイテムが利用されたときに、ｂが利用される条件付き確率を表わしている。ルールＲの確信度ｃｏｎｆ（Ｒ）は、次式で定義される。
【００６２】
【数１２】
ｃｏｎｆ（Ｒ）＝Ｎ（Ａ∪｛ｂ｝）／Ｎ（Ａ）
【００６３】
支持度と確信度により相関ルールを評価することで、利用可能性が高いルールを選び出すことが可能になる。相関ルールが最低限満たすべき支持度と確信度が与えられたとき、相関ルールを高速に抽出する代表的なアルゴリズムとして、Ａｐｒｉｏｒｉがある（参考文献；Ｒ．　Ａｇｒａｗａｌ，　ａｎｄ　Ｒ．　Ｓｒｉｋａｎｔ：　Ｆａｓｔ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　Ｒｕｌｅｓ，　Ｉｎ　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　２０ｔｈ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｖｅｒｙ　Ｌａｒｇｅ　Ｄａｔａｂａｓｅｓ，　１９９４．）。Ａｐｒｉｏｒｉは、相関ルールになる可能性のあるファイルアイテム集合をルール候補として数え上げ、各ルール候補の支持度を計算して最低支持度を満たす候補だけをルールとして残す。このとき、支持度ｓｕｐ（Ａ∪Ｂ）≧ｓｕｐ（Ａ∪Ｂ∪Ｃ）という性質を利用して、ルール候補の絞り込みを行なう。この性質は、長さｋ＋１のルールは長さｋのルールを含むということを意味している。そこで、最低支持度を満たす長さｋのルールから、長さｋ＋１のルール候補を生成し、各候補の最低支持度の判定をすることで、効率的に相関ルールを抽出することが可能になる。Ａｐｒｉｏｒｉに与える最低支持度と最低確信度を変化させることにより、有用なルールを見逃すというリスクと、ルール数および計算時間との間のトレードオフが成立する。
【００６４】
コンテキストＸの基での相関ルールＲ：Ａ→ｂとは、コンテキストＸで近似される作業で利用されているファイルアイテムが与えられたときに、次に必要とされるファイルアイテムを予測するルールであるべきである。以下、本実施形態では、相関ルールを予測ルールとも呼ぶ。
【００６５】
そこで、本実施形態では、｛Ｒ＝Ａ→ｂ；Ａ⊂Ｉ（Ｘ）｝を満たす、すなわち条件部ＡがコンテキストＸに適合する全ての予測ルールの集合を、コンテキストＸの予測ルール集合Ｒ（Ｘ）と呼ぶ。さらに、より条件を厳しくして、条件部Ａのみでなく、結論部ｂもコンテキストＸに適合するルールの集合を、特に、厳密な予測ルール集合Ｒｓ（Ｘ）と呼ぶ。ルール集合Ｒ（Ｘ）は、厳密なルール集合Ｒｓ（Ｘ）を含むため、予測可能な範囲はＲ（Ｘ）の方が大きい。例えば、コンテキストＸ１＝＜φ，｛計画｝，φ＞と、ルールＲ１：（Ｈ１４，計画，その他）→（Ｈ１３，計画，その他）が存在した場合、ルールＲ１は、ルール集合Ｒ（Ｘ１）と厳密なルール集合Ｒｓ（Ｘ１）との双方に含まれる。一方、ルールＲ２：（Ｈ１４，計画，その他）→（Ｈ１４，メモ，その他）は、ルール集合Ｒ（Ｘ１）に含まれるが、厳密なルール集合Ｒｓ（Ｘ１）には含まれない。以下で、Ｒ（Ｘ）とＲｓ（Ｘ１）を対比する際には、混乱を避けるために、Ｒ（Ｘ）を通常のルール集合と呼ぶ。
【００６６】
Ｎ（Ｘ）を、コンテキストＸに適合する任意のファイルアイテムａ∈Ｉ（Ｘ）を含むトランザクションの数と拡張したとき、ルールＲ∈Ｒ（Ｘ）の支持度ｓｕｐ（Ｒ；Ｘ）は、次式のように定義できる。
【００６７】
【数１３】
ｓｕｐ（Ｒ；Ｘ）＝Ｎ（Ｒ）／Ｎ（Ｘ）
【００６８】
ｓｕｐ（Ｒ；Ｘ）は、コンテキストＸに該当する可能性がある作業が行なわれているときに、ルールＲが成立する確率である。また、コンテキストＸ＝＜φ，φ，φ＞の場合、Ｉ（Ｘ）は全てのファイルアイテムの集合となり、Ｎ（Ｘ）は全体のトランザクション数Ｎと一致するため、ｓｕｐ（Ｒ；Ｘ）＝ｓｕｐ（Ｒ）となる。
【００６９】
最低支持度と最低確信度を与えて、コンテキストＸのルール集合Ｒ（Ｘ）を列挙するには、例えば図３に示す処理によって行える。この場合、先ず、コンテキストＸに適合するファイルアイテムを含まないトランザクションを、マイニング対象から除去する（ステップ２０１）。例えば、Ｉ（Ｘ）＝｛０１，０２，０４｝であったとき、トランザクションｔ１＝｛０３，０４，０６｝は除去されないが、トランザクションｔ２＝｛０３，０６，０７｝はマイニング対象から除去される。次に、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを用いて、予測ルールを抽出する（ステップ２０２）。次に、抽出された予測ルール集合から、予測ルールの条件部がコンテキストＸに適合しないルールを除去する（ステップ２０３）。例えば、Ｉ（Ｘ）＝｛０１，０２，０４｝であったとき、ルールＲ１：０４→０６は除去されないが、ルールＲ２：０３→０６は除去される。
【００７０】
但し、ルール集合Ｒ（Ｘ）を得るための処理は、図３に示す例には限定されない。例えば、マイニングに要する時間はトランザクション長の指数オーダーであり、最低確信度の大きさにはよらないため、トランザクションが十分長い場合には、図４に示す処理の方が、短時間でルール抽出が行える。この場合、各トランザクションから、コンテキストＸに適合しないファイルアイテムを除去する（ステップ３０１）。トランザクション長が０になった場合には（ステップ３０２；Ｙｅｓ）、そのトランザクションを除去する（ステップ３０３）。例えば、Ｉ（Ｘ）＝｛０１，０２，０４｝であったとき、トランザクションｔ１＝｛０３，０４，０６｝は｛０４｝になり、トランザクションｔ２＝｛０３，０６，０７｝はマイニング対象から除去される。次に、最低確信度を０として、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを用いて、予測ルールを抽出する（ステップ３０４）。抽出される予測ルール集合は、最低支持度を満たしたＲｓ（Ｘ）となる。抽出された各ルールＲ：Ａ→ｂから、次式に示すルール候補を生成し、予め定めた最低支持度および最低確信度を満たすかどうか判定し、最低支持度および最低確信度を満たすルール候補を予測ルール集合に追加する（ステップ３０５）。
【００７１】
【数１４】
ルール候補｛Ｒｃ：Ａ∪｛ｂ｝→ｃ｜ｃはＩ（Ｘ）に含まれない｝
【００７２】
図４に示す処理は、Ａｐｒｉｏｒｉ内部でのルール候補生成ステップを特殊化して後処理として追加したものであり、ｓｕｐ（Ｒ；Ｘ）≧ｓｕｐ（Ｒｃ；Ｘ）という性質を利用して、図３に示す処理と同一のルール集合を抽出することができる。
【００７３】
例えば本実施形態のルール抽出手段５では、図４に示す処理に基づいて、ルール集合Ｒ（Ｘ）を抽出するようにしている。また、抽出されたルール集合Ｒ（Ｘ）は、例えばルールデータベース９に蓄積するようにしている。これにより、複数人のユーザの作業履歴に基づく有効なルールをルールデータベース９に蓄積し、各ユーザの作業のノウハウを共有資源として活用することができる。また、例えば本実施形態では、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを用いた予測ルールの抽出処理（ステップ２０２、ステップ３０４）に、Ａｐｒｉｏｒｉアルゴリズムを実装したＧＮＵライセンスのフリーウェアプログラムａｐｒｉｏｒｉ．ｅｘｅを用いている。ａｐｒｉｏｒｉ．ｅｘｅは、ｈｔｔｐ：／／ｆｕｚｚｙ．ｃｓ．ｕｎｉ−ｍａｇｄｅｂｕｒｇ．ｄｅ／￣ｂｏｒｇｅｌｔ／ｓｏｆｔｗａｒｅ．ｈｔｍｌから入手可能である。ここで、ａｐｒｉｏｒｉ．ｅｘｅは、オプションによって通常の支持度定義と独自の支持度定義を切り替えられるが、例えば本実施形態では、通常の支持度定義を用いている。尚、例えば図４に示す処理をステップ３０４で終了させて、厳密なルール集合Ｒｓ（Ｘ）を抽出するようにしても良い。
【００７４】
作業状況推定手段６では、ファイル利用履歴管理手段２が記録した対象ユーザのファイル利用状況に基づいて、ファイルアイテムの群およびコンテキストの群の中から、１または複数の予測用ファイルアイテムを選択する。対象ユーザのファイル利用状況とは、例えば本実施形態では、現在または現在および近い過去（例えば、同内容の作業を行っていたと推定される過去数時間ないし数日間の予め定める期間）における対象ユーザに特化したファイル利用履歴をいう。１または複数の予測用ファイルアイテムは、例えば、対象ユーザのファイル利用状況に現れるファイルの属性値に基づいて選択する。ファイルの属性値の決定は、例えば図２を用いて説明した処理と同じ処理によって行う。
【００７５】
ここで、１または複数の予測用コンテキストを如何に選択するか、即ち、ユーザが必要としているファイルを予測するにあたり、どのコンテキストに属する予測ルール集合を適用すれば良いのかが、問題となる。予測ルール集合が大きければ、予測可能な範囲が増え、提供する情報の取りこぼしが少なくなる。しかし、ユーザにとって不必要な情報も増加し、適切な情報提示の妨げになる。一方、予測ルール集合が小さ過ぎれば、必要とされる情報をユーザに提供できなくなる可能性がある。
【００７６】
現在もしくは近い過去においてユーザに利用されたファイルアイテムの集合をＡとすると、当該Ａが適合するコンテキストによって近似される作業が行なわれていた、と考えることができる。一般には、ファイルアイテムの集合Ａが適合するコンテキストは、複数存在し得る。あるコンテキストにＡが適合していれば、その上位コンテキストにもＡが適合するためである。ただし、コンテキストＸに対するファイルアイテム集合Ｉ（Ｘ）の大きさが大きくなるほど、Ａ以外の情報を仮定していることになり、ユーザにとって不必要な情報も増加し得る。
【００７７】
そこで、本実施形態の作業状況推定手段６では、Ａ以外の情報をできるだけ仮定しなくて済む近似、即ち、Ａを含む最小コンテキストを選択するようにする。Ａを含む最小コンテキストの選択には、単一コンテキストを選択する場合と、複数コンテキストを選択する場合が考えられる。
【００７８】
単一コンテキストを選択する場合、Ａ⊂Ｉ（Ｘｉ）となるコンテキスト群｛Ｘｉ｝の内、ファイルアイテム集合の大きさ、即ちファイルアイテム集合に含まれるファイルアイテムの個数｜Ｉ（Ｘｋ）｜が最小となるコンテキストＸｋを選択する。これは、Ａに対応する作業が１つである場合に相当する。
【００７９】
複数コンテキストを選択する場合、Ａ⊂Ｉ（Ｘｉ）となるコンテキストの組み合わせの内、組み合わせた後のファイルアイテム集合の大きさ、即ち組み合わせた後のファイルアイテム集合に含まれるファイルアイテムの個数｜∪ｉＩ（Ｘｉ）｜が最小となる組み合わせを選択する。これは、各コンテキストに対応する複数の作業が並列に行なわれている場合に相当する。尚、コンテキストが１つしか選ばれない場合もある。また、｜∪ｉＩ（Ｘｉ）｜が最小となるコンテキストの組み合わせが複数存在する場合には、例えばコンテキスト間の同時共起確率が高い組み合わせを選択するようにする。これにより、同時に行なわれることが多い作業の組み合わせを選択するようにできる。
【００８０】
一般に、各コンテキストが作業を良く近似しているのであれば、複数コンテキストを選択する方が、現在ユーザが行っている作業をより良い精度で近似できることになり、予測精度が向上すると考えられる。但し、作業状況推定手段６の処理は、上記の例に必ずしも限定されるものではなく、例えば、関連しそうな属性値をユーザに選択してもらい、それを基にコンテキストを選択するようにしても良い。
【００８１】
作業状況推定手段６により予測用ファイルアイテムと予測用コンテキストとが選択されることで、情報提供手段７では、当該予測用コンテキストに対応する相関ルールをルールデータベース９から検索し、且つ検索された相関ルールを適用して、当該予測用ファイルアイテムと相関する予測ファイルアイテムを特定することができる。そして、情報提供手段７は、特定された該予測ファイルアイテムに属するファイルに、ユーザが容易にアクセス可能であるようにする。ファイルにアクセス可能とする方法は特に限定せず、例えば、該当ファイルをユーザが有する利用者用端末８に送信しても良く、或いは、該当ファイルに対してハイパーリンクが張られているＨＴＭＬファイルをユーザが有する利用者用端末８に送信しても良い。ここで、情報提供手段７は、ファイルの所在を把握する必要がある。このために、例えば、ファイルアイテム化手段３によって、ファイルの所在と対応するファイルアイテムとを関連付けて管理しておくようにしても良い。また、イントラネット、共有ファイル群、文書データベース等を対象とした周知のファイル検索技術を利用するようにしても良い。
【００８２】
ここで、コンテキストに対応する相関ルールは複数存在し得るので、予測ファイルアイテムも複数特定され得る。ユーザが必要としていると予測されたファイル群の数が膨大になる場合には、ユーザの所属や興味等を利用して、提示するファイルを絞り込むようにしても良い。また、予測ファイルアイテムについて、適用した相関ルールが成立する確率（支持度や確信度）が高い順にランク付けして、上位から予め定めた個数分の予測ファイルアイテムだけを選択するようにしても良い。さらに、ファイル群を見易く整理して提示するようにしても良い。例えば、ファイルアイテムの属性値を利用して階層的に整理したり、現在利用しているファイル群と類似しているものをまとめたり、予測精度等を用いてランク付けするようにしても良い。このように情報を整理しておくことで、必要としている情報の取捨選択をユーザが容易に行なうことができる。その他、情報を大きく分類しておきユーザの選択に応じて絞り込んでいく方法、代表例となる情報を提示しておいてから提供する情報の幅を徐々に広げていく方法、等を適宜採用しても良い。
【００８３】
【実施例】
上述した必要ファイルの予測方法およびシステムの有効性を検証するための実験を行った。同実験では、ファイル利用履歴管理手段２により、１人のユーザのファイルアクセスを４９日に渡って記録した。ファイルのファイルアイテム化のために予め与える属性値は、上記期間内に起きた作業を考慮して、以下の通りに定めた。即ち、「時期」の属性値は｛Ｈ１２，Ｈ１３｝、「タイプ」の属性値は｛メモ，計画，予算，ヒアリング，プログラム，データ｝、「作業」の属性値は｛テーマ１，ＥＭＳ，その他｝とした。実験中にユーザが行なった主な作業は、環境マネジメントシステム（ＥＭＳ）のホームページ更新、プログラム作成、研究ヒアリング用資料の作成、「テーマ１（研究テーマである「次世代型知的情報システムの要素技術」を指す）」の来年度予算の内訳作成、研究メモ作成であった。実験中の作業としては、「テーマ１」に関するメモ作成やプログラム作成を行なうことが多かった。また、今回の実験では、前年度以前の研究テーマを全て「その他」に分類した。
【００８４】
実験期間中にユーザが用いたファイル数は３６、それをファイルアイテム化したときのファイルアイテム数は１７となった。表１に、ファイル利用履歴に出現したファイルアイテムを示す。表１では、各行がファイルアイテムを示しており、１列目がファイルアイテムを特定する通し番号を、２列目がファイルアイテムの属性値を、３列目がそのファイルアイテムに統合されたファイル数を表す。
【００８５】
【表１】
2004094648.tif 000003
【００８６】
表２に、ファイルアイテム化手段３によりファイルアイテム化したファイル利用履歴の一部を示す。表２の各行は１日の作業を表わしており、２列目が、利用順にファイルアイテムを並べたファイルアイテム列を、３列目が、予測ルールの抽出を行なうために重複したファイルアイテムを省き、整列させたファイルアイテム集合となっている。ルール抽出手段５によるマイニングの際には、３列目のファイルアイテム集合が用いられる。
【００８７】
【表２】
2004094648.tif 000004
【００８８】
属性値の組み合わせによる総コンテキスト数は５４であるが、実際に生成されたコンテキスト数は２３となった。これは、適合するファイルアイテムが無いコンテキストと、適合するファイルアイテムが一致するコンテキストとが省かれたためである。例えば、コンテキスト＜｛Ｈ１２｝，｛ＨＴＭＬ｝，φ＞を考えてみると、今回の実験では、「Ｈ１２」と「ＨＴＭＬ」という属性値を同時に持つようなファイルアイテムは存在しないため、このコンテキストを省いた。また、例えば、今回の実験では、コンテキスト＜｛Ｈ１３｝，｛予算｝，φ＞と、コンテキスト＜φ，｛予算｝，φ＞に適合するファイルアイテムが一致する（｛１４，１６｝）ため、前者のコンテキストを省いた。
【００８９】
１日の利用記録を１トランザクションとして、最低支持度は１０％、最低確信度は５０％という条件で、ルール抽出手段５により予測ルール集合の抽出を行なった。尚、本実験では、通常の予測ルール集合Ｒ（Ｘ）と、厳密な予測ルール集合Ｒｓ（Ｘ）の双方を抽出した。結果を表３に示す。
【００９０】
【表３】
2004094648.tif 000005
【００９１】
表３の各行はコンテキストＸに対応し、各列は以下のような意味を持つ。即ち、１列目は、コンテキストＸに適合するファイルアイテムの集合Ｉ（Ｘ）を表す。２列目は、コンテキストＸに適合するファイルアイテムを含むトランザクションの数Ｎ（Ｘ）を表す。３列目は、ルール数を表し、厳密な予測ルール集合の大きさ｜Ｒｓ（Ｘ）｜と、通常の予測ルール集合の大きさ｜Ｒ（Ｘ）｜とを表す。４列目は、上位コンテキストでは抽出できず、そのコンテキストでのマイニングによって初めて抽出されたルールの数を表す。例えば、Ｘ＝＜φ，｛計画｝，φ＞での新規ルールとは、Ｘでマイニングされたルールのうち、＜φ，φ，φ＞でマイニングされていないルールを指す。また、ａ／ｂ／ｃは、ａは＜φ，φ，φ＞に対しての新規ルール数、ｂは最初の非φ属性を持つ上位コンテキストに対しての新規ルール数、ｃは２番目の非φ属性を持つ上位コンテキストに対しての新規ルール数を表わす。例えば、コンテキスト＜｛Ｈ１２｝，｛計画｝，φ＞の厳密なルール集合の適用下では、＜φ，φ，φ＞に対して２つの新規ルールが、＜｛Ｈ１２｝，φ，φ＞に対して１つの新規ルールが、＜φ，｛計画｝，φ＞に対して０個の新規ルールが抽出されたことを表している。また、抽出されたルールの例を表４に示す。表４では、見易さのために、ルール中の全てのファイルアイテムに共通する属性値を２列目に括り出している。
【００９２】
【表４】
2004094648.tif 000006
【００９３】
コンテキストＸ０＝＜φ，φ，φ＞のルール集合は、コンテキストを導入せずにＡｐｒｉｏｒｉを適用した場合のルール集合となっている。そこで、コンテキストＸ０と各コンテキストでのルール集合を比較する。表３から分かるように、各コンテキストでのルール数が減っていることから、コンテキストに特化したルールのみが抽出されていることが分かる。また、新規ルールが抽出されていることから、コンテキストを導入することで、稀にしか起きない作業に対する予測ルールが各コンテキストで抽出されていることが分かる。コンテキストＸ０と個々のコンテキストを比較すると、ほとんどの場合で、ルール集合による予測可能な範囲はコンテキストＸ０の方が大きい。しかし、コンテキストを導入した場合の予測ルール集合全体での予測可能範囲を比較してみると、コンテキストを導入した場合の方が大きいことが分かる。これを示すのが表５である。
【００９４】
【表５】
2004094648.tif 000007
【００９５】
表５の各行は、予測を行なう際に、コンテキストを導入しないルール集合を用いた場合（コンテキスト無し）と、コンテキストを導入した場合であって通常の予測ルール集合全体を用いた場合（コンテキスト（通常））と、コンテキストを導入した場合であって厳密な予測ルール集合全体を用いた場合（コンテキスト（厳密））との、３つのケースを表す。２列目の予測可能なファイルアイテムは、いずれかの予測ルールにより予測され得るファイルアイテムを表わす。３列目の予測不能ファイルアイテム数は、そのケースでは決して予測できないファイルアイテムの数を表わす。ここで、全ファイルアイテム数は１７である。表５を見れば分かるように、「コンテキスト無し」のケースでは予測不能なファイルアイテム数が１０と多い。このことからも、コンテキストを導入しない場合には、稀にしかおきない作業での予測が成功しない若しくは成功し難いことが分かる。一方、コンテキストを導入したケースでは、予測不能なファイルアイテム数が４または３と少ないため、稀にしかおきない作業においても適切な予測が行なえる可能性がある。したがって、コンテキストを導入することによって、稀にしかおきない作業においても適切な予測を行えることが確認できる。
【００９６】
次に、単一コンテキストを選択する場合と複数コンテキストを選択する場合および通常の予測ルール集合と厳密な予測ルール集合を用いる場合について、予測性能に対する影響を評価する。
【００９７】
ユーザが利用中のファイル群に対応する、予測に用いるファイルアイテム列Ａを、トランザクションに対応するファイルアイテム列（表２の２列目）から抜き出す。例えば、表２の１行目のファイルアイテム列”０１　０２　０３　０４　０５　０３　０４　０４”から、５〜７番目のファイルアイテムの列”０５　０３　０４”を抜き出す。抜き出すＡの選択を、単純に一様乱数で決定した場合、利用される頻度の高いファイルアイテムのみから成るＡが抜き出される可能性が高くなり、稀な作業下での予測性能を評価することが困難になる。そこで、１７個のファイルアイテムのそれぞれに対して、各ファイルアイテムを必ず含むＡを１つずつランダムに抜き出すこととした。例えば、ファイルアイテム１２に対しては、１２を含むファイルアイテム列（”０８　１２　０１”，”０１　１２　０１”等）の内の１つがランダムに抜き出される。抜き出されるＡの長さは２もしく３はとし、乱数で決定した。ただし、要素に重複がある場合（例えば”０１１２　０１”）は、Ａから後ろの重複部分を省いた（例えば”０１　１２”となる）。
【００９８】
予想すべきファイルアイテムは、元々のファイルアイテム列から予測に用いるファイルアイテム列Ａを除いたファイルアイテム集合とした。例えば、”０１　０２　０３　０４　０３　０１”という列があったとき、Ａ＝｛０３，０４｝として与えた場合の予測すべきファイルアイテムは、｛０１，０２，０３｝となる。尚、重複するファイルアイテムは省いた。
【００９９】
そして、（１）コンテキストを利用せずに単純にＡｐｒｉｏｒｉを適用したルール集合（コンテキスト無し）、（２）Ａを含む単一の最小コンテキストを選択したときの厳密なルール集合（１コンテキスト（厳密））、（３）Ａを含む単一の最小コンテキストを選択したときの通常のルール集合（１コンテキスト（通常））、（４）Ａを含む２つのコンテキストの最小組み合わせを選択したときの厳密なルール集合（２コンテキスト（厳密））、（５）Ａを含む２つのコンテキストの最小組み合わせを選択したときの通常のルール集合（２コンテキスト（通常））、の５つのルール集合を用いて、１７個のファイルアイテム列Ａに対しての予測を行なった。予測に際しては、最低支持度１０％、最低確信度５０％のルール集合を用いた。
【０１００】
予測結果の評価には、情報検索における検索結果の評価に用いられる再現率と精度および総合的な評価基準であるＦ値を利用した。再現率は予測の取りこぼしの少なさを評価し、精度は予測結果中の不要なファイルアイテムの少なさを評価していることになる。Ｎを、予想すべきファイルアイテムの内、実際に予想されたファイルアイテムの数とすると、再現率と精度、Ｆ値は、以下の式で定義できる。
【０１０１】
【数１５】
再現率＝Ｎ／予想すべきファイルアイテム数
【０１０２】
【数１６】
精度＝Ｎ／予想されたファイルアイテム数
【０１０３】
【数１７】
Ｆ値＝２・再現率・精度／（再現率＋精度）
【０１０４】
各ルール集合を用いた予測の評価を、表６に示す。
【０１０５】
【表６】
2004094648.tif 000008
【０１０６】
このとき、〇、△、×はそれぞれ、最良、次善、最悪の値を示している。表６から分かるように、再現率と精度の間にはトレードオフが存在する。また、厳密なルール集合の方が通常のルール集合より精度で勝り、再現率で劣ることが分かる。総合的な評価であるＦ値で比べてみると、２コンテキスト（通常）と、１コンテキス（厳密）が、コンテキスト無しの場合より良い結果が得られている。
【０１０７】
再現率が高い「２コンテキスト（通常）」の予測結果には、作業で必要とされるほとんどのファイルアイテムが含まれていることになる。そこで、本実施例では、ルールの確信度によって予測ファイルアイテムの順位付けを行なうことで、提供する情報の予測精度の改善を試みた。
【０１０８】
ファイルアイテムの確信度を、そのファイルアイテムを予測したルールの確信度の内、最も大きいものとする。例えば、ファイルアイテムｂを予測する、確信度がそれぞれ５０％，８０％のルールＲ１とＲ２があったとする。このとき、ｂの予測にＲ１，Ｒ２の双方が用いられていれば、ｂの確信度は８０％になる。２コンテキスト（通常）を用いた場合に、予測されたファイルアイテムを確信度順に並べたのが表７である。
【０１０９】
【表７】
2004094648.tif 000009
【０１１０】
表７の各行はそれぞれ、１７個の与えられたファイルアイテム列に対する、予測すべきファイルアイテムと予測されたファイルアイテムを示している。表７の１列目は、ユーザが行っている作業で利用中のファイルアイテムとして与えられたファイルアイテム列を表している。２列目は、与えられたファイルアイテム列から予測すべきファイルアイテムを表している。１列目と２列目に出現するファイルアイテムの集合が元々のトランザクションとなっている。３列目は、実際に予測されたファイルアイテムとその確信度を示している（Ｘ／ＹＹ．Ｙは、Ｘがファイルアイテムを表し、ＹＹ．ＹがファイルアイテムＸの確信度を表している）。予測されたファイルアイテムは、確信度が高い順に並んでおり、太字で書かれているのが、予測すべきだったファイルアイテムを、斜体字で書かれているのが、予測すべきではなかったが、予測するために与えられたファイルアイテム列に含まれているファイルアイテムを表わす。
【０１１１】
表７から分かるように、予測したファイルアイテムの内、確信度が高いものが本来予測すべきファイルアイテムであるという傾向がある。そこで、予測したファイルアイテムから上位ｎ位までを選んだ場合の精度を計算すると、ｎ＝２，３の場合にそれぞれ０．７２，０．６３となり、確信度を考慮しない場合の精度０．５２を上回る結果が得られた。また、コンテキストを利用しない場合の精度０．５４も上回った。
【０１１２】
予測精度を悪化させている原因の１つとして、予測するために与えられていたファイルアイテム列（例えば、表７の８行目１列”０７　０８　１０”）に現われるファイルアイテムが、予測すべきファイルアイテム中に現われてしまうこと（表７の斜体字；例えば、８行目３列　０７／１００．０，０８／１００．０）を挙げることができる。これは、与えられたファイルアイテム列の一部分から、与えられたファイルアイテム列中の他のファイルアイテムが予測されてしまうためである。例えば、表７の８行目では、０７と０８の同時利用頻度が高く、０７→０８と０８→０７というルールが適用されるために起きる。これらのファイルアイテムは、現在利用中のファイルと同一種類のファイル群を表わしている。これらのファイルを、利用中のファイルと類似したファイルとして分類し、必要に応じてユーザが利用できるようにしておけば、情報提供の邪魔にならずに、かえって有用な場合が多い。したがって、ユーザへの適切な情報提供を阻害する、本質的に不要なファイルアイテムは、表７中の予測したファイルアイテムの内、太字でも斜体字でも無いファイルアイテムであると考えられる。
【０１１３】
予測したファイルアイテムから確信度上位ｎ位までを選択したとき、そこに含まれる不要ファイルアイテム数と、予測結果に含まれるべきなのに含まれていないファイルアイテム（取りこぼしファイルアイテム）の数を図５に示す。図５から以下のことが分かる。第１に、ｎを小さくすれば予測精度が向上するが、取りこぼしが多くなる。例えば、ｎ＝２とした場合、不要ファイルアイテムは平均０．１８個しか含まれなくなるが、取りこぼしファイルアイテム数は平均１．１８個となる。第２に、不要ファイルアイテム数と取りこぼしファイルアイテム数がバランスしているのは、ｎ＝３と４の間である。以上の結果から、ユーザへの情報提供の際に、ｎ＝３または４から始めて、徐々に提供範囲を拡大または縮小することで、作業状況に見合った情報の質と量を制御することが可能になり、有効な情報提供が可能になると考えられる。
【０１１４】
以上、本実施例の結果から、（ａ）本発明に係るルール抽出の方法により、コンテキスト無しの通常のデータマイニング手法に比べて、予測可能なファイルアイテム数が増加すること、（ｂ）本発明に係るコンテキスト選択の方法により予測性能が向上すること、（ｃ）予測結果のうち確信度が高いｎ個のファイルアイテムを選ぶことで予測精度が向上すること、（ｄ）上記ｎを増減させることで提供された情報の質と量のトレードオフを制御できること、が確認された。以上のことから、作業で必要となる情報の予測と提供をする場合に本発明が極めて有効であることが確認された。
【０１１５】
以上のように本発明によれば、複数ファイルの利用を、単一ファイルアイテムの利用に置き換えるので、ファイル利用履歴中のファイルアイテム１つ当たりの見かけ上の利用頻度を増加させることができ、抽象化された一般性を持つルール抽出が可能になる。また、共通の性質を持ったファイル群を統合したファイルアイテムをデータマイニングの対象としているので、個々のファイルをデータマイニングの対象とする場合に比べて、マイニングに要する時間を減らすことができる。さらに、新規作成されたファイルを既存のファイルアイテムに帰着させることもできるため、新規ファイルが予測の対象外になるという事態を防ぐことが可能になる。また、作業に必要となるファイルを、対応するファイルアイテムでカテゴライズしてユーザに情報提供することで、ユーザ側での情報の取捨選択が容易になる。
【０１１６】
また、任意の作業で利用されるファイルの種類を、適切に選択されたコンテキストまたはコンテキストの組み合わせによって、近似することができる。その意味でコンテキストはユーザの作業状況を反映するものであるということができる。コンテキストの選択によって、現在ユーザが行なっている作業で必要とされるファイルアイテムの範囲が推定される。予測範囲が限定されることで、次に必要とされるファイルアイテムの予測の性能を向上させることが可能になる。
【０１１７】
さらに、コンテキスト導入によって、ファイルアイテムの属性値に基づいてトランザクション群が分割される。これにより、作業の並列性に起因して、予測精度を悪化させる有害な相関ルールが抽出されることが防止される。例えば、打ち合わせ資料作成作業Ｐ１を行なっているときに、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄというファイルが利用され、新規プロジェクトの計画立案作業Ｐ２を行なっているときに、Ｘ，Ｙというファイルが利用されたとする。このとき、Ａ→Ｂ→Ｘ→Ｙ→Ｃ→Ｄという時間順序で各ファイルが利用されたとする。コンテキスト導入によって、例えば「計画」という属性値を持つＸ，Ｙと、例えば「打ち合わせ資料」という属性値を持つファイルアイテムＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとを、別個の作業で利用されるものとして捉えることができ、各ファイルに該当するファイルアイテムを含むトランザクションに範囲を限定してマイニングを行なえば、作業Ｐ１と作業Ｐ２のそれぞれを行なっているときの予測ルールを個別に抽出することが可能になり、最低支持度を満たす可能性も高まる。
【０１１８】
さらに、稀にしか起きないような作業では、当該作業に固有のファイル利用パターンが現われる頻度が低くなるため、通常のマイニング手法を用いた場合、希な作業に該当する予測ルールが、スクリーニングされてしまう可能性が高い（例えば、四半期（約９０日）毎に行なう報告を作成する作業があった場合、その作業に関する固有のルールは、ほぼ１／９０の支持度しか得られない可能性があり、支持度が低すぎて無視される可能性がある）が、コンテキスト毎に予測ルールを抽出することで、コンテキストで指定されるファイルアイテム集合に対する頻度は高くなる。即ち、ファイルアイテム全体で考えると支持度が低すぎて無視されるが、コンテキストを限定した場合には十分に有効であるルールを、抽出することが可能になる。したがって、稀にしか起きない作業に対しても、その作業固有のルールを抽出することが可能になる。また、そのコンテキストでは不必要なルールを抽出する手間を省くことができる。
【０１１９】
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、対象利用者のファイル利用状況に基づいて予測用ファイルアイテムや予測用コンテキストを選択するにあたって、または、ユーザに予測ファイルの情報提供を行うにあたって、各ユーザのプロファイル（例えば所属部署、共同作業者、等々の情報）を利用して、当該プロファイルが類似する他のユーザについての利用ファイルパターンや予測ルールを参照して、不要と推定される情報を省くようにしても良い。また本発明方法は、必ずしもシステム化（装置化）されるものに限らず、その場合、ファイルは必ずしも電子データに限らず、場合によっては紙の情報であっても良い。
【０１２０】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、請求項１記載の必要ファイルの予測方法および請求項７記載の必要ファイルの予測システムおよび請求項８記載の必要ファイルの予測用プログラムによれば、自身が過去に作成したファイルまたは他のユーザが過去に作成したファイルを有効活用することができ、作業のノウハウを資源として共有化することができる。
【０１２１】
さらに、本発明によれば、複数ファイルの利用を、単一ファイルアイテムの利用に置き換えるので、ファイル利用履歴中のファイルアイテム１つ当たりの見かけ上の利用頻度を増加させることができ、抽象化された一般性を持つルール抽出が可能になる。また、ファイルアイテムをデータマイニングの対象とすることで、個々のファイルをデータマイニングの対象とする場合に比べて、マイニングに要する時間を減らすことができる。さらに、新規作成されたファイルを既存のファイルアイテムに帰着させることもできるため、新規ファイルが予測の対象外になるという事態を防ぐことも可能である。また、作業に必要となるファイルを、対応するファイルアイテムでカテゴライズしてユーザに情報提供することもでき、ユーザ側での情報の取捨選択も容易になる。
【０１２２】
さらに、コンテキストの導入によって、ユーザが並列的に行っている作業毎に予測ルールを抽出することが可能となる。また、ファイルアイテム全体で考えると支持度が低すぎて無視されるが、コンテキストを限定した場合には十分に有効であるルールを、抽出することが可能になる。したがって、稀にしか起きない作業に対しても、その作業固有のルールを抽出することが可能になる。
【０１２３】
さらに、請求項２および３記載の必要ファイルの予測方法によれば、コンテキストで近似される作業で利用されているファイルアイテムが与えられたときに、次に必要とされるファイルアイテムを予測するルールを抽出できる。
【０１２４】
さらに、請求項４および５記載の必要ファイルの予測方法によれば、対象利用者が最近利用したファイル以外の情報をできるだけ仮定しなくて済み、対象利用者にとって不必要な情報の提供を低減することができる。
【０１２５】
さらに、請求項６記載の必要ファイルの予測方法によれば、対象利用者にとって不必要な情報の提供を低減することができ、また、選択する予測ファイルアイテムの上位ｎ個の範囲を調整することで、対象利用者の作業状況に見合った情報の質と量を制御することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の必要ファイルの予測システムの実施の一形態を示し、概略構成を示すブロック図である。
【図２】ファイル利用履歴に現われるファイルの属性値を決定する処理の一例を示す概略フローチャートである。
【図３】ルール抽出手段により相関ルールを抽出する処理の一例を示す概略フローチャートである。
【図４】ルール抽出手段により相関ルールを抽出する処理の他の例を示す概略フローチャートである。
【図５】予測ファイルアイテムについて、適用した相関ルールの確率（確信度）が高い順にランク付けして上位ｎ個選択した場合の、予測精度と取りこぼし数のトレードオフの関係を表す図である。
【符号の説明】
１　必要ファイルの予測システム
２　ファイル利用履歴管理手段
３　ファイルアイテム化手段
４　コンテキスト生成手段
５　ルール抽出手段
６　作業状況推定手段
７　情報提供手段
【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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