(57)【要約】【課題】従来よりも妥当性の高い知見者（専門家）を紹介できるようにする。【解決手段】専門用語辞書２８には、専門用語ごとに、その用語の専門性の高さを示す専門性指標値と、その用語の関連用語群が登録されている。知見者紹介処理部１６は、ユーザから検索語の入力を受けると、その検索語を含む発言を電子掲示板の発言ログ２６から検索する。そして、検索した発言ごとに、当該発言に含まれる検索語及びその関連用語を抽出し、それら抽出した用語の専門性指標値を総和することで、当該発言の発言専門度を求める。そして、各発言の発言専門度を、発言者ごとに集計することで、その発言者のその検索語に対する発言専門度を求める。そして、求めた発言専門度が高い順にソートした発言者のリストを知見者リストとして、ユーザに提供する。【選択図】図１
2005266938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の発言伝達手段に対する各発言者の発言データを取得する発言データ取得手段、
各専門用語とこれに対応する専門性指標値とを記憶した用語辞書、
発言者ごとかつ専門用語ごとに、該専門用語に対し所定の関連性を持つ該発言者の発言データ群における、該専門用語及びそれに関連する専門用語それぞれの専門性指標値に基づき、該発言者と該専門用語とのペアに対応する発言専門度を求める専門度算出手段、
質問者から検索条件とする専門用語の入力を受ける検索条件受付手段、
前記検索条件に対応する知見者紹介リストとして、該検索条件の専門用語に対する発言専門度が高い順に発言者をソートしたリストを前記質問者に提供する情報提供手段、
としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラム。
【請求項２】
前記コンピュータシステムを、前記各発言者に対する仮想的な質疑応答の場を提供する質疑応答支援手段として更に機能させると共に、
前記情報提供手段は、前記知見者紹介リストとして、前記質疑応答支援手段における各発言者用の仮想的な質疑応答の場へのリンク、をさらに含んだリストを前記質問者に提供する、ことを特徴とする請求項１記載のプログラム。
【請求項３】
前記質疑応答支援手段は、質問者が前記リンクによりアクセスした仮想的な質疑応答の場に対して書き込んだ質問、及びそれに対する前記発言者の回答に対し、前記検索条件を対応づけて記録すると共に、
前記コンピュータシステムを、更に、
前記質疑応答支援手段が提供した発言者に対する仮想的な質疑応答の場での該発言者から質問者への回答に対し、該質問者から評価情報の入力を受け取るための評価取得手段、
該評価取得手段が取得した評価情報を、評価対象の発言者と、評価対象の回答の元になった検索条件と、の組合せごとに集計し、この集計結果に基づき各発言者の各検索条件に対する回答満足度を求める満足度算出手段、
として機能させ、かつ、
前記情報提供手段は、質問者が入力した検索条件に対する知見者紹介リストとして、前記発言者を前記回答満足度の順にソートしたリストを提供する機能を備える、
ことを特徴とする請求項２記載のプログラム。
【請求項４】
前記質疑応答支援手段は、質問者が前記リンクによりアクセスした仮想的な質疑応答の場に対して書き込んだ質問、及びそれに対する前記発言者の回答に対し、前記検索条件を対応づけて記録すると共に、
前記コンピュータシステムを、更に、
前記質疑応答支援手段が提供した発言者に対する仮想的な質疑応答の場での該発言者から質問者への回答に対し、該質問者から評価情報の入力を受け取るための評価取得手段、
該評価取得手段が取得した評価情報を、評価対象の発言者と、評価対象の回答の元になった検索条件と、の組合せごとに集計し、この集計結果に基づき各発言者の各検索条件に対する回答満足度を求める満足度算出手段、
前記発言者の前記検索条件に関する発言専門度と回答満足度とに基づき、該発言者の該検索条件に対する専門回答度を求める専門回答度算出手段、
として機能させ、かつ、
前記情報提供手段は、質問者が入力した検索条件に対応する知見者紹介リストとして、前記発言者を専門回答度の順にソートしたリストを提供する機能を更に備える、
ことを特徴とする請求項２記載のプログラム。
【請求項５】
前記コンピュータシステムを、
各発言者の各検索条件に対する専門回答度を、各検索条件の専門用語が属する分野ごとに集計することにより、分野ごとの各発言者の専門回答度を求める分野集計手段、
質問者から指定された分野についての専門回答度の順に各発言者をソートした分野別知見者リストを提供する分野別リスト提供手段、
として機能させる請求項４記載のプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータシステムを、
各発言者の各検索条件に対する発言専門度及び回答満足度を、各検索条件の専門用語が属する分野ごとに集計することにより、分野ごとの各発言者の発言専門度及び回答満足度をそれぞれ求める手段、
として機能させると共に、前記分野別リスト提供手段は、前記分野別知見者リストとして、各発言者の該分野別の発言専門度と回答満足度の情報を含むリストを提供する、
ことを特徴とする請求項５記載のプログラム。
【請求項７】
所定の発言伝達手段に対する各発言者の発言データを取得する発言データ取得手段と、
各専門用語とこれに対応する専門性指標値とを記憶した用語辞書と、
発言者ごとかつ専門用語ごとに、該専門用語に対し所定の関連性を持つ該発言者の発言データ群における、該専門用語及びそれに関連する専門用語それぞれの専門性指標値に基づき、該発言者と該専門用語とのペアに対応する発言専門度を求める専門度算出手段と、
質問者から検索条件とする専門用語の入力を受ける検索条件受付手段と、
前記検索条件に対応する知見者紹介リストとして、該検索条件の専門用語に対する発言専門度が高い順に発言者をソートしたリストを前記質問者に提供する情報提供手段と、
を含む知見者紹介装置。
【請求項８】
コンピュータシステムにより、ユーザが希望する知見者の情報を提供するための方法であって、
該コンピュータシステムが、所定の発言伝達手段に対する各発言者の発言データを取得し、
該コンピュータシステムが、発言者ごとかつ専門用語ごとに、該専門用語に対し所定の関連性を持つ該発言者の発言データ群における、該専門用語及びそれに関連する専門用語それぞれの専門性指標値に基づき、該発言者と該専門用語とのペアに対応する発言専門度を求め、
該コンピュータシステムが、質問者から検索条件とする専門用語の入力を受け取り、
該コンピュータシステムが、前記検索条件に対応する知見者紹介リストとして、該検索条件の専門用語に対する発言専門度が高い順に発言者をソートしたリストを前記質問者に提供する、
ことを特徴とする知見者紹介方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが知りたいことを教えてくれるだけの知見を持つ人（「知見者」と呼ぶ）を探索するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品やサービスの提供者が、ユーザからのよくある質問とその回答を列挙したＦＡＱ(Frequentry Asked Question)のウェブページを作成し、ユーザに公開している例はよく見られる。企業その他の組織における人々のコラボレーション（共同作業）を支援するコラボレーションシステムやグループウェア等のソフトウエアシステムでも、そのようなＦＡＱ情報を公開する仕組みを備えたものが多い。しかし、ＦＡＱだけでは解決できない問題も発生する。そこで、グループウェア等には、問題を解決できる知識を持った知見者を検索するサービスを提供するものもある。
【０００３】
そのような従来の知見者検索サービスでは、該システムに対し各人が登録した発言内容のログを解析し、その中に現れる専門用語の多さにより各人の各分野における専門性の高さを自動判定し、このように求めた各人の各分野の専門度の情報に基づき、要求に対応する知見者を検索している。
【０００４】
また、特許文献１には、仲介業者が顧客に対して専門家の情報を提供する方法が開示されている。この方法では、仲介業者のシステムが、各専門家の職種、資格、専門分野等の情報が登録されたデータベースをもとに、それら各専門家の情報をホームページにて公開する。そして、これをみた顧客から必要とする専門家の要求仕様等の入力を受け、この要求に適合する専門家をそのデータベースから求め、それら専門家から報酬や納期などの情報を取得した上で、それらを顧客に提供する。この文献には、選定された専門家の作業及び代理業務に対する顧客の評価をデータベースに蓄積し、これを専門家を抽出する際の抽出基準にするというアイデアが示されている（例えば第１２段落）。
【０００５】
また特許文献２には、インターネット上のユーザ間で、質問者に対する適切な回答者を見つけ出し、仲介する方法が開示されている。この方法では、回答者会員は、前記利用者コンピュータを通じて前記ＷＷＷサーバーにアクセスし、回答者会員は、応答可能な質問に関する属性情報、受信可能な応答手段（電子メール、チャット、電話など）、自らの知識提供の報酬対価を回答者データベースに登録し、質問者の質問に対してこの回答者データベースを検索することで適切な回答者を見つけている。また、この文献には、質問者が回答者の回答内容と報酬要求額に対する評価を行い、その評価に基づき回答者の専門分野選択の適正化を図るというアイデアが開示されている（例えば第５７段落）。
【０００６】
また特許文献３に示されるシステムでは、ネットワークを用いて各種の能力を有する専門家の能力およびスケジュールをサイトに登録しておく。そして、ユーザがそのサイトにアクセスし、希望する専門家のスケジュールを調べて予約を入れる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−７７６２号公報
【特許文献２】特開２００２−０４９７８６号公報
【特許文献３】特開２００２−７３８７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１〜３に開示されるシステムは、いずれも各専門家の専門分野に関する情報を登録したデータベースを構築しておき、ユーザの要求に合致する専門家をそのデータベースに基づき検索するものである。しかし、このようなシステムは、専門家が自分の専門分野の情報をデータベースに登録しなければならないという煩雑さがある。特許文献１〜３が前提としている専門家が報酬を受ける枠組みならこのようなシステムも成り立つかも知れないが、企業等の組織内でのコラボレーションにおいて必ずしも専門家ではない各人が無報酬でお互いの知見を提供し合うという枠組みでは困難であろう。
【０００９】
一方、従来のグループウェア等が提供する知見者検索サービスは、各人の発言における専門用語の使用頻度から各人の専門性を自動判定するので、特許文献１〜３のシステムのような煩雑さはない。しかし、専門用語といっても様々なレベルがあるので、異なるレベルの専門用語を十把一絡げにしてその使用頻度を求めたところで、それから評価される発言者の専門度合いには精度は期待できない。
【００１０】
また、実際にはその分野の知見があまりないのにもかかわらず、聞きかじりの専門用語を頻発する評論家的な人もなかにはいるので、単純に専門用語の使用頻度が高いからといって、適切な回答者になりうるとは限らないという問題もある。
【００１１】
本発明は、それら従来技術の問題点の少なくとも１つを解決することを目論んだものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、所定の発言伝達手段に対する各発言者の発言データを取得する発言データ取得手段、各専門用語とこれに対応する専門性指標値とを記憶した用語辞書、発言者ごとかつ専門用語ごとに、該専門用語に対し所定の関連性を持つ該発言者の発言データ群における、該専門用語及びそれに関連する専門用語それぞれの専門性指標値に基づき、該発言者と該専門用語とのペアに対応する発言専門度を求める専門度算出手段、質問者から検索条件とする専門用語の入力を受ける検索条件受付手段、前記検索条件に対応する知見者紹介リストとして、該検索条件の専門用語に対する発言専門度が高い順に発言者をソートしたリストを前記質問者に提供する情報提供手段、としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムを提供する。
【００１３】
ここで、発言伝達手段は、電子掲示板システムや電子メールサーバなどのように、ユーザ間での発言の伝達に用いられる手段である。専門用語に対して所定の関連性を持つ発言データの代表例は、その専門用語を含んでいる発言データである。またこの他にも、その専門用語やそれに関連する専門用語を含んだ発言データを、「所定の関連性を持つ発言データ」として扱うこともできる。
【００１４】
また、本発明の好適な態様のプログラムは、前記コンピュータシステムを、前記各発言者に対する仮想的な質疑応答の場を提供する質疑応答支援手段として更に機能させると共に、前記情報提供手段は、前記知見者紹介リストとして、前記質疑応答支援手段における各発言者用の仮想的な質疑応答の場へのリンク、をさらに含んだリストを前記質問者に提供する。
【００１５】
ここで、仮想的な質疑応答の場は、例えばウェブページや電子掲示板の形で提供することができる。
【００１６】
また、更に好適な態様のプログラムでは、前記質疑応答支援手段は、質問者が前記リンクによりアクセスした仮想的な質疑応答の場に対して書き込んだ質問、及びそれに対する前記発言者の回答に対し、前記検索条件を対応づけて記録すると共に、前記コンピュータシステムを、更に、前記質疑応答支援手段が提供した発言者に対する仮想的な質疑応答の場での該発言者から質問者への回答に対し、該質問者から評価情報の入力を受け取るための評価取得手段、該評価取得手段が取得した評価情報を、評価対象の発言者と、評価対象の回答の元になった検索条件と、の組合せごとに集計し、この集計結果に基づき各発言者の各検索条件に対する回答満足度を求める満足度算出手段、前記発言者の前記検索条件に関する発言専門度と回答満足度とに基づき、該発言者の該検索条件に対する専門回答度を求める専門回答度算出手段、として機能させ、かつ、前記情報提供手段は、質問者が入力した検索条件に対応する知見者紹介リストとして、前記発言者を専門回答度の順にソートしたリストを提供する機能を更に備える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」と呼ぶ）について説明する。
【００１８】
まず図１を参照して、発明に係る知見者紹介処理機能を備えたコラボレーションサーバの構成について説明する。
【００１９】
コラボレーションサーバ１０は、企業や企業グループなどのような組織の中の各ユーザに対し、組織内の他のユーザとのコラボレーション（共同作業）を支援するサーバである。コラボレーションサーバ１０は、インターネットや企業内のＬＡＮ(Local Area Network)などのネットワーク４０に接続されており、該ネットワーク４０上の各ユーザＰＣ（パーソナルコンピュータ）５０を操作する各ユーザに対し、コラボレーション支援サービスを提供する。
【００２０】
コラボレーションサーバ１０がサービスを提供するユーザの情報は、ユーザ情報ＤＢ（データベース）１８に登録されている。ユーザ情報ＤＢ１８には、ユーザごとに、そのユーザのＩＤ（社員番号などの識別情報）、氏名、役職、所属部署などの個人情報や、コラボレーションサーバ１０の提供するサービスにログインする際の認証情報（パスワードなど）が登録されている。
【００２１】
コラボレーションサーバ１０のユーザ管理部１２は、このユーザ情報ＤＢ１８へのユーザ情報の登録や変更、削除、及び以下に説明するコラボレーション支援サービスへのログイン時のユーザ認証などの処理を行う。
【００２２】
この実施形態では、コラボレーションサーバ１０は、コラボレーション支援のためのサービスとして、電子掲示板（以下単に「掲示板」とも呼ぶ）サービスと、知見者紹介サービスを提供する。掲示板サービスは、ユーザ間の情報交換や情報共有のための掲示板を提供するサービスであり、知見者紹介サービスは、コラボレーションサーバ１０が把握している情報に基づき、ユーザが知りたい物事を解決できる可能性のある知見者の情報をそのユーザに対し提供するサービスである。このうち、電子掲示板サービスは電子掲示板管理部１４が、知見者紹介サービスは知見者紹介処理部１６が、それぞれ担当する。以下、電子掲示板管理部１４及び知見者紹介処理部１６について、順に説明する。
【００２３】
電子掲示板管理部１４は、掲示板ＤＢ２０を用いて、電子掲示板サービスを提供する。掲示板ＤＢ２０には、電子掲示板管理部１４が管理している各掲示板のデータが保存されている。電子掲示板管理部１４が提供する掲示板には、テーマ別掲示板２２とユーザ別掲示板２４の２種類があり、掲示板ＤＢ２０にはそれら各種類の掲示板のデータが登録されている。
【００２４】
テーマ別掲示板２２は、特定のテーマについての情報交換や議論のために設けられる掲示板である。個々のテーマ別掲示板２２には、それぞれ、該掲示板２２に参加する参加者が登録される。したがって、掲示板ＤＢ２０が保持するテーマ別掲示板２２のデータには、一般的な電子掲示板システムが管理しているような、該掲示板２２に対する各ユーザの発言（メッセージ又は投稿とも呼ばれる）のリストの他に、その掲示板２２の参加者のリストも含まれる。ユーザがテーマ別掲示板を閲覧したり、テーマ別掲示板２２に発言を書き込んだりしようとする際には、そのテーマ別掲示板の参加者の情報を参照して、そのユーザが閲覧や書込の権限を持つか否かといったアクセス制限を行うことができる。
【００２５】
図２に、電子掲示板管理部１４が各ユーザに提供する、テーマ別掲示板２２を含むテーマ別表示画面１００の一例を示す。この例はユーザＰＣ５０に対して表示画面１００をウェブページとして提供する場合の例であり、タイトル表示欄１０２，テーマ情報欄１１０，掲示板表示欄１２０を含んでいる。
【００２６】
タイトル表示欄１０２には、当該掲示板のテーマ名が表示されるとともに、各種サービス用のウェブページを呼び出すためのＧＵＩ(グラフィカル・ユーザ・インタフェース)ボタン１０４，１０６，１０８が示されている。テーマ一覧ボタン１０４は、電子掲示板管理部１４が管理しているテーマ別掲示板２２群の一覧を呼び出すためのボタンである。ユーザは、このボタンをクリックすることで、テーマ一覧を示したウェブページを取得することができ、これにより自分の知りたいテーマの掲示板を探すことができる。また、新規テーマボタン１０６は、新たなテーマのためのテーマ別掲示板の開設を電子掲示板管理部１４に依頼するためのボタンである。ユーザは、このボタンをクリックすることにより、新規テーマの掲示板の設定のための必要事項を入力するウェブページを得ることができ、このウェブページに必要事項（例えばテーマ名や参加者のリスト）を入力することで、新規のテーマ別掲示板を開設できる。知見者検索ボタン１０８は、知見者紹介処理部１６が提供する、知見者紹介のためのポータルのウェブページを呼び出すためのボタンである。この知見者紹介処理部１６の提供するサービスについては、後で詳細に説明する。
【００２７】
掲示板表示欄１２０には、当該掲示板に登録された各発言のタイトルを並べた発言リストが表示される。リストに表示されるタイトルは、発言本文にリンクされており、タイトルをクリックするなどの操作で発言本文を表示することができる。図に例示した発言リストは、各発言のタイトルを、該発言の登録時刻の時系列順にリスト表示したものであるが、この他にも、それらタイトルをスレッド表示したリスト表示画面を提供することも可能である。
【００２８】
図２の発言リスト表示の例では、各発言ごとに、その登録順序を示す番号（「No.」）、その発言の「属性」、発言の「タイトル」及び「作成者」が示される。発言の「属性」は、その発言の種別である。ユーザは、発言を書き込む際、その属性を指定して書き込むことができる。この例は、属性として「質問」、「回答」、「意見」が選択できる場合を示している。例えば、図示例におけるNo.42の発言には「質問」という属性が指定されており、それに対する返信であるNo.45には「意見」、No.47には「回答」という属性がそれぞれ指定されている。発言属性の指定は必須ではない。発言リスト表示には、この他、各発言の登録日時の情報なども表示されるが、ここでは図示を省略している。
【００２９】
テーマ別表示画面１００には、この他に、テーマ情報欄１１０が含まれる。テーマ情報欄１１０には、掲示板以外でこのテーマに関する各種情報が示される。テーマ情報欄１１０に示される情報の一つとして、このテーマ別掲示板に対する参加者のリストがある。図２の例では、参加者リストとして、メンバー表示欄１１２、リーダー表示欄１１４、オブザーバ表示欄１１が示されている。ここで、メンバー、リーダー、オブザーバは、それぞれ各参加者の当該掲示板内での役割である。例えば、メンバーはこのテーマ別掲示板での情報交換や議論の主体となる人々であり、この掲示板に対する閲覧及び書込の両方が認められる。また、リーダーはこの掲示板の運営管理を行う人々、オブザーバはこの掲示板の閲覧のみが認められた人々、等と言った具合である。
【００３０】
組織の属する各ユーザは、組織内の活動に必要なテーマが出てきた場合、そのテーマに対応するテーマ別掲示板をコラボレーションサーバ１０に開設することができる。
【００３１】
ユーザ別掲示板２４は、組織の各ユーザごとに設けられる掲示板であり、主として当該ユーザと他のユーザ達との間の質疑応答のために用いられる。掲示板ＤＢ２０には、個々のユーザ別掲示板２４のデータとして、当該ユーザ別掲示板のオーナーであるユーザのＩＤ（識別情報）と、該掲示板に書き込まれた発言群のデータとが保存される。
【００３２】
また掲示板ＤＢ２０に保存される発言ログ２６は、掲示板ＤＢ２０に保持されるすべての掲示板に対する発言のログデータである。この発言ログには、図３に示すように、各発言ごとに、その発言をしたユーザのユーザＩＤ（図では便宜上ユーザ名を示している）、発言内容（すなわち登録された発言そのもののデータ）、発言属性、及び被参照回数が登録されている。発言属性は前述した発言の「属性」であり、被参照回数はこの発言がユーザにより閲覧された回数である。この発言ログは、後述する専門度の計算のために利用される。なお、発言ログの情報は、すべての掲示板２２及び２４が持つ発言群の情報の中に包含されるものなので、別途作成する必要は必ずしもない。
【００３３】
次に、知見者紹介処理部１６について説明する。この実施形態では、知見者紹介処理部１６は、ユーザが知りたい物事を解決できる可能性のある知見者を、電子掲示板管理部１４が提供する掲示板サービスに対して登録された各発言者の発言に基づき求める。従来、この種の知見者紹介のサービスとして、各ユーザの発言における専門用語の出現頻度から知見者を判別するものがあったが、本実施形態では、更に各専門用語の専門性の程度を考慮して知見者を判別する。この判別のため、本実施形態では、専門用語辞書２８を備えている。この専門用語辞書のデータ構造について、図４を参照して説明する。
【００３４】
この専門用語辞書２８は、各専門用語ごとに、該用語を示す文字列、該用語の属する分野、該用語の専門性指標値、及び該用語に関連する関連用語のリストを有している。専門性指標値は、その用語の専門性の高さを示す値であり、例えば１０点満点での値（値が大きいほど専門性が高い）で示される。用語の属する分野は、その用語が示す概念が所属する分野のことである。関連用語リストは、当該専門用語に対して関連性を持つ他の専門用語を列挙したリストである。ある専門用語（仮にＡとする）に対して関連性を持つ他の専門用語としては、専門用語Ａの類語や、専門用語と実世界上での関連性の高い他の事物を表す用語などがある。関連用語の情報は、掲示板への各発言の、ユーザが入力した検索語との関連での専門性を判断するのに用いる。
【００３５】
図４では詳細には示していないが、１つの専門用語が複数の異なる分野に属することも当然ながらある。この場合、専門性指標値や関連用語リストも分野ごとに異なるものとなる。
【００３６】
このような専門用語辞書２８は、コラボレーションサーバ１０の運営者が作成しておく。専門用語辞書２８のデータ内容は、運営者により適宜更新、修正され得る。
【００３７】
次に、図５を参照して、知見者紹介処理部１６の処理手順の一例を説明する。この処理手順は、図２のテーマ別掲示板２２の表示画面１００において知見者検索ボタン１０８が選択された場合に実行される。なお、この他にも、ユーザ別掲示板など、コラボレーションサーバ１０が提供する各種の表示画面から、この知見者紹介処理部１６のサービスを呼び出せるようにすることもできる。
【００３８】
図５の手順では、まずユーザが表示画面から知見者検索ボタン１０８を選択すると、知見者検索用の検索語を入力する入力画面をそのユーザ（のユーザＰＣ５０）に提供する（Ｓ１０）。この入力画面は、例えばウェブページの形で提供することができる。この検索語入力のための知見者ページ２００の一例を図６に示す。ユーザは、この知見者ページ２００の入力欄２０２に、自分が知りたいことを示す検索語（キーワード）を入力する。入力欄２０２には、複数の検索語の論理積（ＡＮＤ）条件や論理和（ＯＲ）条件その他の論理式を、検索条件として入力することもできる。このように検索条件を入力した後、検索ボタン２０４をクリックすると、その検索条件が知見者紹介処理部１６へと入力される（Ｓ１２）。
【００３９】
検索条件を取得した知見者紹介処理部１６は、発言ログ２６から、その検索条件を満足する発言を検索する（Ｓ１４）。検索条件が単一の検索語であれば、この検索では、その検索語を含む発言を検索する。また、検索条件が複数の検索語の論理積条件であればそれら検索語をすべて含む発言が、論理和条件であればそれら検索語のうちの少なくとも１つを含む発言を検索する。論理和や論理積の組合せで表される論理式の場合も、同様に、その論理式を満足する検索語（乃至検索語の組合せ）を含む発言を検索すればよい。
【００４０】
このように発言が検索されると、それら検索された個々の発言ごとに、発言専門度を計算する（Ｓ１６）。発言専門度は、発言内容の専門性の高さを示す指標値であり、発言の中に現れる専門用語の専門性の高さ（すなわち前述の専門性指標値）に基づき求める。発言の発言専門度は、例えば次式により求める。
発言専門度＝{Σ(用語の専門性指標値)}*発言属性値*被参照回数...(1)
【００４１】
式（１）において、右辺の{Σ(用語の専門性指標値)}は、注目する発言の中に現れる検索語及びその検索語の関連用語（共に専門用語である）のすべてにわたって、その用語の専門性指標値を総和した値である。発言中に同じ用語が複数回現れる場合は、その回数分だけその用語の専門性指標値を足し込む。このようにして求められる値は、発言に専門性が高い専門用語が現れるほど大きい値となる。検索語の関連用語も、それら各用語に対応する専門性指標値も、専門用語辞書２８から求めることができる。
【００４２】
また、発言属性値は、その発言の発言属性に応じた係数である。例えば、発言属性が「回答」であれば３、「意見」であれば２、その他であれば１などとする。すなわち、「回答」、「意見」、その他、の順に発言属性値は小さくなっていくように設定する。これは、同じ発言でも、「回答」は原則的には問題解決のための知見を示したものであり、その「回答」を行った者はその中に出てくる用語の内容等をよく知っている可能性が高いと考えられるからである。これに対し、「意見」の方は積極的な回答ではないので、出現する用語について「回答」の場合よりも知っている度合いが小さく、「質問」など「その他」に属する発言では個々の用語についてよく知らない可能性が高い（特に質問の場合はそうである）と考えるのが妥当であろう。この発言属性値を乗じることで、発言者が発言内容をよく理解していると考えられる発言ほど、発言専門度が高くなる。
【００４３】
また、被参照回数が多いほど、その発言はユーザ群から注目されている重要な発言であると考えることができる。コラボレーションのためのシステムにおいてなされる発言は、問題解決を目指すものが主であり、そのような発言の中でよく注目されるものは、問題解決に役立つ発言と捉えることができる。したがって、被参照回数が多い発言ほど、問題解決上の重要度が高いと考えられるので、発言専門度の計算において更に被参照回数を乗じることとしたわけである。
【００４４】
このようにしてＳ１６で個々の発言の発言専門度が計算されると、次のそれらを集計することで個々の発言者の発言専門度を計算する（Ｓ１８）。集計の仕方は、例えば、Ｓ１６で求めた個々の発言の発言専門度を、発言を行った発言者ごとに総和をとるという方式でよい。
【００４５】
このようにして求められる発言者の発言専門度は、Ｓ１２で入力された検索語に関連する高度な専門用語を駆使した発言を多く行っているほど高くなる。また、「回答」や「意見」などといった他人の問題解決に資する発言を多くしている発言者や、注目される発言を多くしている発言者ほど高くなる。このようなことから、発言専門度が高いほど、その発言者は、検索語を入力したユーザに対して適切なアドバイスを行える知見者の可能性が高いと考えることができる。
【００４６】
したがって、本実施形態では、Ｓ１８で各発言者の発言専門度が求められると、それら各発言者を発言専門度の高い順にソートした結果を示す知見者検索結果画面のデータを生成し、これを検索語を入力したユーザに対して提供する（Ｓ２０）。知見者検索結果画面をウェブページとして提供した場合の例を図７に示す。
【００４７】
図７に示す知見者検索結果ページ３００には、ユーザが最初に入力した検索語が検索キー３０２として示される。また、このページ３００には、各知見者（すなわち発言者）の情報を示す知見者情報欄３１０−１，３１０−２，・・・が、発言専門度が上位の知見者から順に配置される。もちろんこのページ３００にすべての知見者の情報を表示する必要はなく、例えば１ページにつき所定数の知見者の情報を表示し、ユーザの指示に応じて順に下位の知見者のページを表示させるような方式でもよい。
【００４８】
個々の知見者情報欄３１０には、当該知見者が行った発言のうち、Ｓ１４の検索で検索された発言３１２が、発言専門度が高い順にソートされて表示される。個々の発言３１２の近傍には、その発言の発言専門度３１４が示される。また、それら個々の発言の専門度を集計した、その検索語に対する当該知見者の発言専門度３１６が表示される。また、知見者情報欄３１０には、当該知見者の氏名（又は名称）３１８が表示される。この氏名３１８には、当該知見者のユーザ別掲示板２４に対するリンクが設定されており、ユーザはそのリンクをクリックするなどの操作により、その知見者の掲示板２４にアクセスし、その知見者に対し質問や相談を行う。
【００４９】
このように知見者検索を要求したユーザは、このような知見者検索結果ページ３００を得ることができ、そのページ３００に表示された各知見者の発言専門度や個々の発言の内容に基づき、自分が問い合わせを行いたい知見者を選択することができる。
【００５０】
このユーザ別掲示板をウェブページとして構成した場合の例を図８に示す。この例は、「富士太郎」というユーザのユーザ別掲示板ページ４００であり、このページ４００は、発言入力欄４１０と、質疑応答（Ｑ＆Ａ）ログ表示欄４２０とから構成される。
【００５１】
質疑応答ログ表示欄４２０には、この掲示板ページ４００において、そのオーナーであるユーザ「富士太郎」に対して他のユーザが行った質問４２４と、その質問４２４に対するオーナーの回答４２８とのペア（すなわちＱ＆Ａ）が、順に並べて表示される。また、個々のＱ＆Ａには、質問者がこのページ４００に到達する契機となった検索キー４２２が表示される。このような検索キー４２２の記録を可能にするため、本実施形態では、質問者が図７の知見者検索結果ページ３００上の氏名３１８のリンクをクリックしてこのユーザ別掲示板ページ４００を呼び出す際、質問者のユーザＰＣ５０のブラウザからコラボレーションサーバ１０に対し、知見者検索結果ページ３００中の検索キー３０２の値を伝えるようにする。これは例えばクッキー(cookie)の技術を用いて実現することができる。
【００５２】
質問者が知見者検索結果ページ３００のリンクをたどってこのユーザ別掲示板ページ４００にアクセスし、発言入力欄４１０に対して質問の「件名」、「内容」、及び自分の「名前」を入力し、発言の種類４１２として「質問」を選択すると、その質問が質疑応答ログに記録され、その時検索キーの値も併せて記録される。なお、質疑応答ログは、ユーザ別掲示板２４のデータの一部である。
【００５３】
この後このページ４００のオーナー（知見者）が質疑応答ログ表示欄４２０を閲覧すると、その質問４２４が表示され、対応する回答４２８の欄は空白であることが分かる。オーナーは、その質問４２４に回答しようとする場合、「回答する」ボタン４２６をクリックすることで、該質問４２４への回答の入力画面を得ることができ、その画面に対して回答を入力する。入力された回答は、その質問４２４に対する回答４２８として質疑応答ログに記録される。したがって、この後、質問者が質疑応答ログ表示欄４２０を閲覧すると、自分の質問に対する回答を得ることができる。
【００５４】
なお、回答４２８の欄の下に示される３つのボタン４３０ａ，４３０ｂ，４３０ｃは、その回答に対する質問者の評価を入力するためのボタンであるが、これらについては後に示す変形例で説明する。以上の実施形態では、これらのボタンは特に必要はない。
【００５５】
以上に説明した実施形態によれば、ユーザが求める知見者を検索する際、知見者が掲示板群に行った発言に現れる専門用語の専門性の高さを考慮した評価値（すなわち発言専門度）を用いるようにしたので、単に専門用語の出現頻度に基づき知見者を求める従来技術よりも妥当性の高い検索結果を提供することができる。
【００５６】
以上の実施形態では、ユーザ（質問者）が入力した検索語を含む発言群を発言ログ２６から抽出し、それら各発言に含まれる検索語及びその関連用語の専門性指標値から発言専門度を求めたが、この代わりに、発言ログ２６から発言を抽出する段階から、その検索語及びその関連用語のいずれかを含む発言を抽出するようにしてもよい。この場合において、検索条件が複数の検索語からなる論理式として指定されている場合は、個々の検索語を「検索語と各関連用語とのＯＲ条件」に置き換えた論理式を満足する発言を抽出すればよい。このことは、後で述べる変形例でも同様である。
【００５７】
また、上記実施形態では、検索語に対する各関連用語をそれぞれ同等の者として取り扱ったが、各関連用語の検索語に対する関連性の強さは必ずしも同等ではない。そこで、図９に示すように、専門用語に対する各関連用語に対し、それぞれその専門用語に対する関連度を規定して専門用語辞書２８に登録しておき、この関連度を考慮した演算式で発言専門度を計算することも好適である。図９の例では、関連度は０〜１の間の数値であり、１に近いほど当該専門用語との関連性が高い。当該専門用語自体は関連度「１」である。このときの発言専門度の計算式は、例えば次のようになる。
発言専門度＝{Σ(用語の専門性指標値*関連度)}*発言属性値*被参照回数...(2)
【００５８】
このような関連度に対する考慮は、次に述べる変形例にも適用できる。
【００５９】
次に、上記実施形態の変形例について説明する。この変形例のシステム構成を図１０に示す。図１０において、図１に示した構成要素と同様の構成要素については、同一符号を付してその説明を省略する。
【００６０】
この変形例と上記実施形態の相違には、大きく分けて次の２つがある。まず第１は、上記実施形態では掲示板群に対する各ユーザの発言に基づき求めた発言専門度から知見者を割り出していたのに対し、本実施形態ではその発言専門度に、ユーザ別掲示板２４における回答に対する質問者からの評価を加味した評価値により知見者を割り出すという点である。相違の第２は、上記実施形態では検索語が入力されるごとに発言専門度を計算していたのに対し、本変形例では、発言専門度等の評価値を保持する知見者情報ＤＢ３０を設け、掲示板への発言や回答に対する評価が入力されるごとにその知見者情報ＤＢ３０に登録された各評価値を更新することとした点である。従って、この変形例では、検索語が入力されたときには、それら評価値を計算する代わりに、単に知見者情報ＤＢ３０からその検索語に対応する評価値を読み出せばよい。
【００６１】
この変形例において用いる知見者情報ＤＢ３０のデータ内容の一例を図１１に示す。図１１に示すテーブルは、ユーザ情報ＤＢ１８に登録された各ユーザと、専門用語辞書２８に登録された各専門用語（これが「検索語」に該当する）と、の組合せごとのレコードから構成され、各レコードは、そのレコードに係る当該ユーザによる当該検索語を含んだ発言の発言専門度の集計結果（すなわち当該検索語に対する当該ユーザの発言専門度）、回答満足度、及び専門回答度を含む。
【００６２】
ここで、回答満足度は、質問者が当該検索語（検索キー）に関連する質問を当該ユーザのユーザ別掲示板ページ４００で行った際に、当該ユーザから得た回答に対して入力した評価の集計値である。例えば、図８のユーザ別掲示板ページ４００では、質問者は、回答に対する評価として、「期待以上の回答」４３０ａ、「期待した回答」４３０ｂ、「期待はずれ」４３０ｃの３段階の評価を選択することができる。そこで例えば、「期待以上の回答」を評価値２、「期待した回答」を評価値１、「期待はずれ」を評価値０．５などと数値化し、同一ユーザの同一検索語に関する各質問に対する回答への各質問者の評価値を平均した値を、回答満足度とする。回答満足度が高いユーザほど、質問者の期待を満たす回答ができる能力が高いと考えることができる。
【００６３】
また、専門回答度とは、発言専門度に回答満足度を乗算した値である。すなわち、発言専門度は当該ユーザの掲示板群に対する発言内容の専門性の高さを、回答満足度は当該ユーザの回答能力や問題解決能力の高さを示しているので、それら両者を乗じた値は、当該ユーザの当該検索語に対する総合的な専門性の高さを示す評価値と捉えることができる。
【００６４】
この変形例では、発言専門度だけでなく、回答満足度や、総合評価値としての専門回答度も考慮して知見者紹介を行うことで、より質問者のニーズにあった知見者を紹介することができる。
【００６５】
この変形例では、知見者紹介処理部１６は、図１２に示すように、電子掲示板管理部１４に対してユーザから発言が登録されるたびに（Ｓ３０）、その発言に含まれる専門用語を抽出し、それら各専門用語を検索語としたときのその発言の発言専門度を上記実施形態と同様の方法で計算する（Ｓ３２）。これにより、それら各検索語ごとに、その発言を行ったユーザの、当該検索語に対する発言専門度が求められる。知見者紹介処理部１６は、それら各発言専門度により、知見者情報ＤＢ３０中の当該ユーザの当該検索語に対する発言専門度を更新する（Ｓ３４）。ユーザの検索語に対する発言専門度を個々の発言の発言専門度の総和により求める方式を採っている場合は、Ｓ３４では、Ｓ３２で求めた発言専門度をＤＢ３０の値に加えればよい。
【００６６】
また、図１３に示すように、ユーザ別掲示板ページ４００でのユーザの回答に対し質問者から評価が入力された場合（Ｓ４０）、知見者紹介処理部１６は、その評価が示す評価値によりＤＢ３０中の当該ユーザの回答満足度を更新する（Ｓ４２）。この更新のために、ＤＢ３０には、各ユーザと各検索語との組合せごとに、その組合せに対応する評価の入力回数と、評価値の合計値とを記憶している。そして、Ｓ４２では、今回得られた評価値をその合計に足し込んだ上で、今回を含めた評価の入力回数で除することで、新たな回答満足度を得、ＤＢ３０に登録する。このように回答満足度を更新すると、これを対応する発言専門度に乗じることで、ＤＢ３０中の専門回答度を更新する（Ｓ４４）。
【００６７】
このように、この変形例では、各知見者の各検索語についての各評価値を常時更新しているので、知見者紹介の処理は図１４の示すような手順となる。この手順のうち、図５に示した手順におけるステップと同様の処理を行うステップについては、同一符号を付して説明を省略する。
【００６８】
この手順ではユーザから検索語を取得すると（Ｓ１２）、知見者情報ＤＢ３０からその検索語に対する各知見者の発言専門度、回答満足度、及び専門回答度を読み出す（Ｓ２５）。そして、それら各評価値に基づき知見者検索結果画面を作成してユーザに提供する（Ｓ２０）。
【００６９】
したがって、この変形例では、知見者を発言専門度、回答満足度及び専門回答度のいずれかでソートした結果を示す知見者検索結果画面を提供することができる。図１５は、専門回答度によるソート結果を示した知見者検索結果画面の例を示す。この例では、個々の知見者情報欄３１０ａ−１，３１０ａ−２，・・・には、図７の例の表示項目に加え、専門回答度３２０が表示されている。この他に、回答満足度の値を表示するようにすることももちろん可能である。また、発言専門度、回答満足度及び専門回答度のいずれでソートした結果を知見者検索結果画面とするかを、ユーザに指定できるようにすることも好適である。
【００７０】
このように、図１０〜１５の変形例によれば、回答満足度や専門回答度の観点でソートした知見者のリストをユーザに提供することができるので、単に専門用語を駆使するだけでない、回答能力や問題解決能力の点ですぐれた知見者をユーザに紹介することができる。
【００７１】
なお、この変形例において、複数の検索語からなる検索条件を受け付ける場合は、例えば２つの検索語のＡＮＤ条件やＯＲ条件などといった単純な条件については、知見者情報ＤＢ３０に対してレコードを作成し、随時更新するようにすることもできる。この場合、複雑な検索条件については、上述の実施形態と同様の処理を行うようにすればよい。
【００７２】
以上に説明した実施形態及び変形例は、各発言者（知見者）の各検索語（検索条件）に対する発言専門度等の評価値を用いるものであったが、この他に、分野ごとの評価値を定義し、この評価値に基づき知見者のリストを作成して提供することもできる。すなわち、この例では、図１１に示したユーザ（知見者）ごとかつ検索語ごとに対する各評価値を、検索語が属する分野ごとに集計することで、各ユーザの分野ごとの評価値を計算する。この集計は、例えば当該分野に属する各検索語についての評価値の平均などでよい。図１６に、分野ごとの各評価値を保持したテーブルの例を示す。このテーブルには、ユーザと分野の組合せごとに、その組合せに対応する発言専門度、回答満足度、専門回答度が登録される。
【００７３】
このようなテーブルを作成し更新していくことで、ユーザからある分野についての知見者のリストが要求された場合、図１７に示すような分野別の知見者リスト画面５００を提供することができる。この画面５００には、分野５００と、その分野における上位の知見者のリスト５０４が表示される。リスト５０４では、各知見者の情報は総合的な評価値である専門回答度の高い順にソートされている。この例のように、各知見者ごとに、専門回答度、発言専門度、及び回答満足度を一覧表示することで、これを閲覧した人は、各知見者の特徴を把握することができる。例えば、発言専門度が高いのに回答満足度が低い人は、専門用語を駆使するが問題解決能力は低い、いわゆる技術評論家的な人ではないか、などと判断することができる。
【００７４】
以上、本発明の実施形態及びその変形例を説明した。実施形態及び変形例では、発言者の発言専門度を求める基礎データとして、電子掲示板群に対する発言を用いたが、これは一例に過ぎない。この他にも、コラボレーションサーバ１０がユーザ間の電子メールのやりとりを管理している場合は、それら電子メールのデータを基礎データとして発言専門度を求めることもできる。また、電子掲示板と電子メールの両方から発言専門度を求めてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明に係る知見者紹介処理機能を備えたコラボレーションサーバを説明するための図である。
【図２】テーマ別掲示板を表示した表示画面の一例を示す図である。
【図３】発言ログのデータ内容の一例を示す図である。
【図４】専門用語辞書のデータ内容の一例を示す図である。
【図５】知見者紹介処理部が行う検索処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】知見者検索用の検索語入力ウェブページの一例を示す図である。
【図７】知見者検索結果ページの一例を説明するための図である。
【図８】ユーザ別掲示板の一例を説明するための図である。
【図９】専門用語に対する各関連用語の関連度を記録したテーブルの一例を示す図である。
【図１０】変形例のコラボレーションサーバを説明するための図である。
【図１１】変形例の知見者情報ＤＢに登録される、知見者別かつ検索語別の評価値情報のデータ内容の一例を示す図である。
【図１２】変形例において、掲示板へ発言が入力されたときの知見者紹介処理部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】変形例において、回答に対する評価が入力されたときの知見者紹介処理部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】変形例において、知見者紹介処理部が行う検索処理手順の例を示すフローチャートである。
【図１５】変形例における知見者検索結果ページの一例を説明するための図である。
【図１６】知見者別かつ分野別の評価値情報のデータ内容の一例を示す図である。
【図１７】分野別の知見者リスト画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０  コラボレーションサーバ、１２  ユーザ管理部、１４  電子掲示板管理部、１６  知見者紹介処理部、１８  ユーザ情報ＤＢ、２０  掲示板ＤＢ、２２  テーマ別掲示板、２４  ユーザ別掲示板、２６  発言ログ、２８  専門用語辞書、３０  知見者情報ＤＢ、４０  ネットワーク、５０  ユーザＰＣ。
【図１】
2005266938.tif 000003
【図２】
2005266938.tif 000004
【図３】
2005266938.tif 000005
【図４】
2005266938.tif 000006
【図５】
2005266938.tif 000007
【図６】
2005266938.tif 000008
【図７】
2005266938.tif 000009
【図８】
2005266938.tif 000010
【図９】
2005266938.tif 000011
【図１０】
2005266938.tif 000012
【図１１】
2005266938.tif 000013
【図１２】
2005266938.tif 000014
【図１３】
2005266938.tif 000015
【図１４】
2005266938.tif 000016
【図１５】
2005266938.tif 000017
【図１６】
2005266938.tif 000018
【図１７】
2005266938.tif 000019