(57)【要約】 【課題】  ある個人と、該個人の専門領域外の知識を有し、該個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定すること。【解決手段】  １の注目個人特定データに関連付けて個人情報データベース３に記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得し、前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、前記シソーラスデータベース３に規定される用語相互の類似度に基づいて取得し、前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定することを特徴とする。【選択図】      図４
2005338969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースと、
個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される前記複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースと、
に接続されたコンピュータを、
１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得手段、
前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得手段、
前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、前記シソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得手段、及び
前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定手段、
として機能させることを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記触発度決定手段は、前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち少なくとも１の個人専門領域情報を前記注目個人専門領域情報として、決定する少なくとも１の触発度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を再決定する、
ことを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記注目個人特定データと、前記他個人特定データと、をそれぞれ表す少なくとも２つの画像を、前記触発度決定手段により決定される触発度に応じて決定される位置に描画する描画手段、
として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記他個人特定データが複数ある場合に、前記複数の他個人特定データが特定する複数の個人相互のコミュニケーション履歴を示すコミュニケーション履歴データを取得するコミュニケーション履歴データ取得手段、
として前記コンピュータをさらに機能させ、
前記描画手段は、該描画手段により描画される画像間の距離を、前記複数の他個人特定データにより特定される複数の個人相互の前記コミュニケーション履歴データにより示されるコミュニケーション履歴に応じて決定する、
ことを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
少なくとも２以上の前記個人特定データを取得する個人特定データ取得手段、及び
前記取得される個人特定データから、一対の前記個人特定データを選択する選択手段、
として前記コンピュータをさらに機能させ、
前記注目個人特定データ取得手段は、前記一対の前記個人特定データのうち、１の前記個人特定データを前記注目個人特定データとして取得し、
前記類似度取得手段は、前記一対の前記個人特定データのうち、注目個人特定データでない１の前記個人特定データを前記他個人特定データとして、類似度を取得する、
ことを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記個人特定データ取得手段により取得される少なくとも２以上の前記個人特定データ相互について前記触発度決定手段により決定される前記触発度を取得することにより、前記少なくとも２以上の個人特定データにより特定される個人相互の触発度を取得する触発度取得手段、
として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記少なくとも２以上の個人特定データにより特定される個人相互間の触発度を表す触発促進マトリックスを生成する触発促進マトリックス生成手段、
として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記シソーラスデータベースは、
前記用語を示すノードを相互に接続し、
前記ノード間の経路ごとに重み係数を対応付け、
第１の前記用語と第２の前記用語との相互の類似度を、該用語を示すノード間の最短経路の経路ごとに対応付けられる前記重み係数に応じて規定する、
ことを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
２の前記個人専門領域情報の類似度は、該２の前記個人専門領域情報が相互に最も類似している場合にピーク値を取るように構成され、
前記２の前記個人専門領域情報の類似度に基づいて決定される触発度は、該個人専門領域情報の類似度がピーク値をとらない場合にピーク値をとるように決定される、
ことを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の専門領域別触発促進プログラムにおいて、
前記コンピュータは、前記個人と関連付けられる文献を記憶する文献データベースにさらに接続され、
前記文献データベースから前記個人と関連付けられて記憶される文献を取得する文献取得手段、及び
前記個人情報データベースは、前記取得される文献に含まれる用語であって前記シソーラスデータベースに含まれる用語を、前記個人を特定する個人特定データに関連付けて記憶する記憶手段、
として前記コンピュータをさらに機能させることを特徴とする専門領域別触発促進プログラム。
【請求項１１】
個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースと、
個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される前記複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースと、
に接続され、
１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得手段と、
前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得手段と、
前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、前記シソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得手段と、
前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定手段と、
を含むことを特徴とする専門領域別触発促進装置。
【請求項１２】
１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得ステップと、
前記取得される注目個人特定データに関連付けて、個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得ステップと、
前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得ステップと、
前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定ステップと、
を含むことを特徴とする専門領域別触発促進方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人の専門領域の有効利用を図るための専門領域別触発促進プログラム、専門領域別触発促進装置及び専門領域別触発促進方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
異業種・異職種・異分野の技術の考え方を織り交ぜることにより新たな技術が創造されることがある。すなわち、自分の専門領域外の知識に触れ、該知識に触発されることにより創造が促されることがある。このような創造は触発的な知の創造と呼ばれる。
【０００３】
なお、特許文献１には技術者又は専門職を保持する個人の有効且つ的確な活用、各種企業の人材能力、組織能力等の速やかな有効活用を実現することに関する発明が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−４１７２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ある個人に着目すると、異業種・異職種・異分野の個人や情報に日常の接点がないことも多い。このため、相互の接点さえあれば創造されたはずの知が創造されていないことが多いと考えられる。
【０００５】
従来は異業種・異職種・異分野の個人や情報との接点については、偶然に任せるしかなかった。例えば特許文献１に記載の発明においても、専門分野の合致する人材を有効活用するシステムであり、異業種・異職種・異分野の個人や情報との接点を設けることについては何ら触れられていない。
【０００６】
とはいえ、異業種・異職種・異分野の個人や情報との接点をむやみやたらに設けても、せっかく得た知識を有効活用することができず、新たな知の創造の効率は低下すると考えられる。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、ある個人と、該個人の専門領域外の知識を有し、該個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定することを可能とする専門領域別触発促進プログラム、専門領域別触発促進装置及び専門領域別触発促進方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明に係る専門領域別触発促進プログラムは、個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースと、個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される前記複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースと、に接続されたコンピュータを、１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得手段、前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得手段、前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、前記シソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得手段、及び前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定手段、として機能させることを特徴とする。
【０００９】
このようにすることにより、ある個人と、該個人の専門領域外の知識を有し、該個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定することが可能となる。
【００１０】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記触発度決定手段は、前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち少なくとも１の個人専門領域情報を前記注目個人専門領域情報として、決定する少なくとも１の触発度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を再決定する、こととしてもよい。
【００１１】
このようにすれば、注目個人に対応付けて複数の個人専門領域情報が記憶される場合に、各個人専門領域情報に基づいて決定される触発度に基づいて、注目個人と他の個人との触発度を再決定することができる。
【００１２】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記注目個人特定データと、前記他個人特定データと、をそれぞれ表す少なくとも２つの画像を、前記触発度決定手段により決定される触発度に応じて決定される位置に描画する描画手段、として前記コンピュータをさらに機能させることとしてもよい。このようにすれば、視覚的に触発度を理解することができる。
【００１３】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記他個人特定データが複数ある場合に、前記複数の他個人特定データが特定する複数の個人相互のコミュニケーション履歴を示すコミュニケーション履歴データを取得するコミュニケーション履歴データ取得手段、として前記コンピュータをさらに機能させ、前記描画手段は、該描画手段により描画される画像間の距離を、前記複数の他個人特定データにより特定される複数の個人相互の前記コミュニケーション履歴データにより示されるコミュニケーション履歴に応じて決定する、こととしてもよい。このようにすれば、コミュニケーション履歴に基づいて画像をグループ化して表示することができる。
【００１４】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、少なくとも２以上の前記個人特定データを取得する個人特定データ取得手段、及び前記取得される個人特定データから、一対の前記個人特定データを選択する選択手段、として前記コンピュータをさらに機能させ、前記注目個人特定データ取得手段は、前記一対の前記個人特定データのうち、１の前記個人特定データを前記注目個人特定データとして取得し、前記類似度取得手段は、前記一対の前記個人特定データのうち、注目個人特定データでない１の前記個人特定データを前記他個人特定データとして、類似度を取得する、こととしてもよい。このようにすれば、一対の個人相互の触発度を決定することができる。
【００１５】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記個人特定データ取得手段により取得される少なくとも２以上の前記個人特定データ相互について前記触発度決定手段により決定される前記触発度を取得することにより、前記少なくとも２以上の個人特定データにより特定される個人相互の触発度を取得する触発度取得手段、として前記コンピュータをさらに機能させることとしてもよい。このようにすれば、複数の個人相互の触発度を取得することができる。
【００１６】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記少なくとも２以上の個人特定データにより特定される個人相互間の触発度を表す触発促進マトリックスを生成する触発促進マトリックス生成手段、として前記コンピュータをさらに機能させることとしてもよい。このようにすれば、個人相互間の触発度を一覧にすることができる。
【００１７】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記シソーラスデータベースは、前記用語を示すノードを相互に接続し、前記ノード間の経路ごとに重み係数を対応付け、第１の前記用語と第２の前記用語との相互の類似度を、該用語を示すノード間の最短経路の経路ごとに対応付けられる前記重み係数に応じて規定する、こととしてもよい。このようにすれば、シソーラスデータベースにおける類似度の自由度を高めることができる。
【００１８】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、２の前記個人専門領域情報の類似度は、該２の前記個人専門領域情報が相互に最も類似している場合にピーク値を取るように構成され、前記２の前記個人専門領域情報の類似度に基づいて決定される触発度は、該個人専門領域情報の類似度がピーク値をとらない場合にピーク値をとるように決定される、こととしてもよい。このようにすれば、類似度に応じた触発度を決定することができる。
【００１９】
また、上記専門領域別触発促進プログラムにおいて、前記コンピュータは、前記個人と関連付けられる文献を記憶する文献データベースにさらに接続され、前記文献データベースから前記個人と関連付けられて記憶される文献を取得する文献取得手段、及び前記個人情報データベースは、前記取得される文献に含まれる用語であって前記シソーラスデータベースに含まれる用語を、前記個人を特定する個人特定データに関連付けて記憶する記憶手段、として前記コンピュータをさらに機能させることとしてもよい。このようにすれば、文献から個人専門領域情報を取得することができる。
【００２０】
また、本発明に係る専門領域別触発促進装置は、個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースと、個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される前記複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースと、に接続され、１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得手段と、前記取得される注目個人特定データに関連付けて前記個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得手段と、前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、前記シソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得手段と、前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定手段と、を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明に係る専門領域別触発促進方法は、１の注目個人特定データを取得する注目個人特定データ取得ステップと、前記取得される注目個人特定データに関連付けて、個人を特定する個人特定データと、該個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される複数の用語のうち少なくとも１の用語と、を関連付けて記憶する個人情報データベースに記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する注目個人専門領域情報取得ステップと、前記注目個人専門領域情報と、前記注目個人特定データ以外の個人特定データである少なくとも１の他個人特定データと関連付けて前記個人情報データベースに記憶される他個人専門領域情報と、の類似度を、個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定するシソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得する類似度取得ステップと、前記注目個人専門領域情報と、前記他個人専門領域情報と、の前記類似度に基づいて、前記注目個人特定データにより特定される注目個人と、前記他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する触発度決定ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２３】
本実施の形態に係る専門領域別触発促進システム１は、図１に示すように、シソーラスデータベース２、個人情報データベース３、文献データベース４、専門領域別触発促進装置５及びネットワーク６を含んで構成されている。
【００２４】
シソーラスデータベース２は、個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度を規定して記憶する。具体的には、例えば図２に示すように、用語をノードとして取り扱い、該ノードを用語の意味に応じて相互に接続して記憶する公知のデータベースを使用することができる。図２はツリー構造を採用するシソーラスデータベース２の例であり、ツリーの上位に上位概念語、下位に下位概念語が設定されている。なお、図２はJST(JICST)科学技術シソーラス1999年版を引用している。
【００２５】
シソーラスデータベース２では、ノード間の経路ごとに重み係数が対応付けられており、用語１と用語２との相互の類似度は、該用語を示すノード間の最短経路の経路ごとに対応付けられる重み係数に応じて規定される。すなわち、例えば「システム」Ｎ１と「情報システム」Ｎ３との間の最短経路は「システム」Ｎ１から「計算機利用システム」Ｎ２に至る経路と、「計算機利用システム」Ｎ２から「情報システム」Ｎ３に至る経路の２つの経路を通る経路となる。そしてこれら２の経路の重み係数に応じて、「システム」Ｎ１と「情報システム」Ｎ３との類似度は規定されることになる。具体的には、例えば「システム」Ｎ１から「計算機利用システム」Ｎ２に至る経路の重み係数をａ1、「計算機利用システム」Ｎ２から「情報システム」Ｎ３に至る経路の重み係数をａ２とすると、「システム」Ｎ１と「情報システム」Ｎ３との類似度はａ１＋ａ２であると規定することができる。なお、どの経路に対応付けられる重み係数も１であるとすると、単純に経路の数を類似度とすることもできる。また、重み係数を、ツリーのルート寄りにある用語との関係すなわち上位概念化の場合と、ツリーの末端寄りにある用語との関係すなわち下位概念化の場合との、いずれであるかによって変えることとしてもよい。他にも、その他の基準により重み係数を規定する方法は種々考えられ、本発明の目的に合致するように決定することとすればよい。
【００２６】
また、図２ではツリー構造のシソーラスデータベース２の例を示したが、例えば各ノードが任意に接続されるシソーラスデータベースを使用することもでき、その場合の類似度も、ツリー構造の場合と同様に最短経路の経路ごとに対応付けられる重み係数に応じて規定される。
【００２７】
個人情報データベース３は、個人を特定する個人特定データを記憶するとともに、該個人特定データに対応付けて該個人特定データにより特定される個人の専門領域を表す少なくとも１の用語を、個人専門領域情報として記憶する。個人特定データとして例えば専門領域別触発促進システム１を社内の触発促進用に使用する場合には社員コードを使用することができる。また、広く一般に使用する場合には、利用開始時にユーザ登録をさせることによりユーザＩＤを付与し、該ユーザＩＤを個人特定データとして使用することができる。図５は個人情報データベース３の具体的な例であり、個人特定データとして「Ａ」，「Ｂ」等の記号を使用している。
【００２８】
ここで個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語は、例えば上述のJST(JICST)科学技術シソーラス1999年版をシソーラスデータベース２として使用する場合には、図２に例示する「システム」，「制御系」，「計算機利用システム」等の用語である。そして図５の例では、例えば個人特定データ「Ａ」に対応付けて「データ検索システム」，「社会システム」の用語が個人専門領域情報として記憶される。これにより個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す用語として「データ検索システム」，「社会システム」の用語が個人専門領域情報として記憶される。
【００２９】
文献データベース４は例えば特許文献、論文、社内文書等の文献を記憶する。そして、該文献には個人を特定するデータが含まれ、個人を指定することにより、該個人が関連する文献を検索できるように構成される。この場合の個人を特定するデータとは、例えば発明者、著者、担当者等であり、文書に記載されていたり、文献データベース４において該文書と対応付けられて記憶されていたりする。
【００３０】
シソーラスデータベース２、個人情報データベース３及び文献データベース４はともにネットワーク６に接続される。そして図示しない通信手段によりネットワーク６との間でのデータの送受信を行うことができるように構成される。ネットワーク６としては、例えばＬＡＮ、ＷＡＮ、電話網等の通信ネットワークを使用することができる。
【００３１】
専門領域別触発促進装置５としては通常のコンピュータを使用することができ、図３に示すように、制御部５１、記憶部５２、入出力部５３、通信部５４、表示部５５、印刷部５６、操作部５７及び外部記憶媒体５８を含んで構成されている。制御部５１は、専門領域別触発促進装置５の各部を制御する。記憶部５２は制御部５１のワークメモリとして動作する。また、この記憶部５２は、制御部５１によって行われる各種処理に関わるプログラムやパラメータを保持している。入出力部５３は、各種の入出力装置と接続され、該入出力装置を制御するとともに、制御部５２と該入出力装置との間でのデータの送受信を中継する。通信部５４は、ネットワーク６に接続され、入出力部５３からの入力に従って各種信号をネットワーク６に対して送信し、またネットワーク６から受信する各種信号を入出力部５３に出力する。表示部５５は、例えば液晶表示装置を含んで構成されており、入出力部５３から入力される信号に従って情報を表示出力する。印刷部５６は例えばプリンタに接続されて構成されており、入出力部５３から入力される信号に従って紙媒体への印刷を実行する。操作部５７は、例えばマウスやキーボードを含んで構成されており、専門領域別触発促進装置５の利用者からの入力を受け付けて入出力部５３に出力している。外部記憶媒体５８は、例えば本実施の形態に係るプログラムを記憶しており、制御部５１は該プログラムを記憶部５２に展開し、実行する。
【００３２】
次に本実施の形態に係る専門領域別触発促進システム１における処理について詳細に説明する。
【００３３】
図４は本実施の形態に係る専門領域別触発促進システム１の機能ブロックを示す図である。図４に示すように、専門領域別触発促進システム１は機能的には個人特定データ取得部６１、文献取得部６４、用語抽出部６５、個人相互触発度取得部６６、入力部６７、用語相互類似度取得部６８、出力部６９及びコミュニケーション履歴取得部７０を含んで構成されている。これら各部は専門領域別触発促進装置５において動作するよう構成されてもよいし、複数の専門領域別触発促進装置５に分散して動作するように構成されてもよい。
【００３４】
まず、個人特定データ取得部６１が個人特定データを取得する。具体的には例えば専門領域別触発促進装置５に具備される操作部５７から専門領域別触発促進装置５のユーザが入力し、該個人特定データを取得することとしてもよい。また、図示しないデータベース等の記憶手段に記憶される個人特定データを読み出すことにより取得することとしてもよい。該個人特定データは個人情報データベース３に出力され、該個人情報データベース３に記憶される。
【００３５】
また、該個人特定データは文献取得部６４にも出力される。そして、文献取得部６４は文献データベース４において、該個人特定データと関連付けられている文献を取得する。具体的には、例えば文献が特許文献である場合には、願書の発明者の欄に該個人特定データが特定する個人の氏名が記載されている場合に、該願書及び該願書に添付される明細書、請求の範囲、図面、要約書を取得することにより、該個人特定データと関連付けられている文献を取得することができる。また、文献が論文である場合や社内文書である場合にも同様に、これらの文書に作者や監修者等として記載されている個人名或いは個人特定データを取得することにより、該個人特定データに関連付けられている文献を取得することができる。
【００３６】
次に、文献取得部６４は取得した文献と対応する個人特定データを用語抽出部６５に出力する。用語抽出部６５は、該文献の中にシソーラスデータベース２に記憶される用語が含まれるか否かを検査し、含まれる場合に、個人特定データと該含まれる用語を個人専門領域情報として個人情報データベース３に出力する。そして個人情報データベース３は、既に記憶している個人特定データから、用語とともに入力された個人特定データを検索し、該個人特定データに対応付けて該用語を記憶する。
【００３７】
なお文献取得部６４は、例えば新規文献が追加されたか否かを定期的に検査し、新規文献が追加された場合には、該文献に含まれる個人を特定する個人特定データを検出し、該個人特定データが個人情報データベース３に存在する場合に、用語抽出部６５に該個人特定データを出力することとしてもよい。このようにすれば、文献が追加されるごとに個人情報データベース３の内容に該文献の内容を反映することができる。
【００３８】
また、文献データベース４は例えばメールサーバであってもよい。この場合には、用語抽出部６５は宛先や差出人を個人特定データとして含むメールに含まれる用語を抽出することにより、個人特定データと、該メールに含まれる用語を個人専門領域情報として個人情報データベース３に出力することができる。すなわち文献は、該文献において個人の専門領域が特定できれば足り、整理され、まとまりのある書類となっていなくてもよい。
【００３９】
個人相互触発度取得部６６は、個人情報データベース３に記憶される個人特定データにより特定される相互の触発度を決定することにより、該触発度を取得する。その処理について、以下に詳述する。
【００４０】
まず、１の注目個人特定データを取得する。具体的には、入力部６７において専門領域別触発促進システム１のユーザにより入力されることにより取得することとしてもよいし、個人情報データベース３から例えば定期的に読み出すことにより取得してもよい。そして、取得される注目個人特定データに関連付けて個人情報データベース３に記憶される少なくとも１の個人専門領域情報のうち、１の個人専門領域情報を、注目個人専門領域情報として取得する。すなわち、以下で説明する他個人専門領域情報との類似度を取得するために注目個人専門領域情報を取得する。
【００４１】
次に、注目個人専門領域情報と、注目個人特定データ以外の少なくとも１の個人特定データ（他個人特定データ）と関連付けて個人情報データベース３に記憶される他個人専門領域情報と、のシソーラスデータベースに規定される用語相互の類似度に基づいて取得される類似度を取得する。ここで、特定の他個人特定データを予め取得することにより、該他個人特定データと注目個人特定データにそれぞれ関連付けて記憶される個人専門領域情報相互の類似度を取得することとしてもよいし、注目個人特定データに関連付けられる注目個人専門領域情報と、他の個人専門領域情報との類似度を取得することにより、所定の基準により類似すると判断される他個人特定データを判定することとしてもよい。
【００４２】
そして、注目個人専門領域情報と、他個人専門領域情報と、の類似度に基づいて、注目個人特定データにより特定される注目個人と、他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を決定する。このように、触発度を類似度に基づいて決定することができるが、この決定の方法については、後述する。
【００４３】
上記処理をさらに具体的に説明する。まず、注目個人特定データに関連付けられる注目個人専門領域情報と、他の個人専門領域情報との類似度を取得することにより、所定の基準により類似すると判断される他個人特定データを判定する形態では、注目個人を決め該注目個人と他の個人の触発度を決定することができる。注目個人としては、個人情報データベース３に記憶される個人特定データのうちから１の個人特定データにより特定される個人が選択される。そして例えば図５に示す個人特定データ「Ａ」が注目個人を特定する個人特定データであるとすると、図７の「Ａ」のカラムに示すように、個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す「データ検索システム」との類似度の順に個人専門領域情報として使用される用語を列挙する。図示していないが同様に、個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す「社会システム」との類似度の順にも個人専門領域情報として使用される用語を列挙する。
【００４４】
ここで、該類似度は上述のようにシソーラスデータベース２に規定され、記憶されている。そして用語相互類似度取得部６８は、個人相互触発度取得部６６から個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語の出力を受け、シソーラスデータベース２に規定される類似度の順に該用語と類似する用語を個人相互触発度取得部６６に出力する。このようにして個人相互触発度取得部６６は個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語と類似する用語をその類似度順に取得することができる。そして該類似する用語と対応付けて記憶されている他の個人の個人特定データを個人情報データベース３から取得することにより、個人特定データ「Ａ」により特定される個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語と類似する用語を該他の個人の専門領域を表す個人専門領域情報とする個人特定データを取得することができる。なお、類似の判断基準としては、後述する触発度の高い順に、所定値までの類似度を取得する、とすることができる。
【００４５】
そしてさらに、該用語の類似度から、注目個人と、他の個人と、の触発度を後述する方法により決定し、該触発度を後述する図１１や図１２に示すようなチャート図で出力することにより、一瞥して注目個人との関係で触発度の高い人物を見分けることができるようになり、注目個人と、該注目個人の専門領域外の知識を有し、該注目個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定することが可能となる。
【００４６】
また、特定の他個人特定データを予め取得することにより、該他個人特定データと注目個人特定データにそれぞれ関連付けて記憶される個人専門領域情報相互の類似度を取得する形態としては、複数の注目個人を決め、それぞれの注目個人を特定する個人特定データにそれぞれ対応付けて前記個人情報データベースに記憶される、個人専門領域情報として使用される用語相互の前記シソーラスデータベース２に規定される類似度に基づいて、該注目個人相互の触発度を決定することとしてもよい。この場合、注目個人としては、個人情報データベース３に記憶される個人特定データのうちから複数の個人特定データにより特定される個人が選択される。また、他個人特定データにより特定される他個人としては複数の注目個人のうちから一時的に１人が選択される。そして、注目個人と他個人を入れ替えながら相互の触発度を決定していくことにより、該注目個人相互の触発度を決定することができる。
【００４７】
具体的に説明すると、例えば図５に示す個人特定データ「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」が注目個人を特定する個人特定データであるとすると、それぞれの個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語を、上述と同様、図７のように列挙する。このようにすると、例えば「Ａ」のカラムにおいて、個人特定データ「Ｂ」により特定される個人の専門領域を表す「人工知能システム」は類似度４であると分かる。このようにして、個人特定データ「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」により特定される個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語相互の類似度を決定することができる。そして、これらに基づいて図６に示すような触発促進マトリックスを作成することができる。触発促進マトリックスとは、個人相互の触発度をマトリックス化したものであり、図６の触発促進マトリックスは図７の類似度をそのまま触発度として用いて作成している例である。このようにすることにより、一瞥して相互に触発度の高い人物を見分けることができ、ある個人と、該個人の専門領域外の知識を有し、該個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定することが可能となる。
【００４８】
なおいずれの形態においても、注目個人の専門領域を表す複数の用語の１又は複数を考慮して類似度或いは触発度を決定することとしてもよい。すなわち、個人相互触発度取得部６６は、注目個人特定データに関連付けて個人情報データベースに記憶される個人専門領域情報が複数ある場合には、各個人専門領域情報を注目個人専門領域情報として決定される各触発度に基づいて、注目個人特定データにより特定される注目個人と、他個人特定データにより特定される個人と、の触発度を再決定することとしてもよい。つまり、ある個人と、他の個人との相互の触発度は、それぞれの個人の専門領域を表す複数の用語相互の類似度に基づいて決定されることができる。より具体的には、例えば複数の用語のうち、最も触発度が高くなるような用語相互の類似度に基づいて決定される触発度を該個人間の触発度として決定することとしてもよい。
【００４９】
以上のようにして個人相互触発度取得部６６が設定する触発度は、用語間の類似度に基づいて決定することができる。そして、該類似度から触発度を決定する方法としては、例えば類似度をそのまま触発度としてもよいが、類似度が高すぎる場合には異業種・異職種・異分野と言えない場合がある。これは、同業種・同職種・同分野となっている場合が例として挙げられる。そこで、類似度xがある所定の値x1となる場合に最も触発度yが高くなるような方法で触発度を決定することが好ましい。すなわち、類似度xが最大でない場合に触発度が最大となるように触発度yを決定することが好ましい。具体的には、例えばy=-(x-x1)2+αのように計算することにより、触発度yを決定することとしてもよい。すなわち、２の個人専門領域情報の類似度は、該２の個人専門領域情報が相互に最も類似している場合にピーク値を取るように構成されてもよく、そのような場合には該２の個人専門領域情報の類似度に基づいて決定される触発度は、該類似度がピーク値を取らない場合にピーク値を取るようにすることができる。
【００５０】
個人相互触発度取得部６６は、以上のようにして決定される触発度と個人特定データとを出力部６９に出力する。出力部６９では、該触発度を例えば図６に示す触発促進マトリックスとして出力したり、図１１や図１２に示すような図で出力したり、することができる。出力方法として具体的には、印刷部５６に接続されるプリンタを通じて紙媒体で出力したり、表示部５５においてディスプレイ表示したり、といった出力方法がある。
【００５１】
図６に示す触発促進マトリックスは、上述の通り個人相互の触発度をマトリックス化したものである。このマトリックスを見れば、誰と誰の触発度が高いのかを一瞥して判別することができ、例えば専門領域別触発促進システム１が社内システムであるような場合には、人事部の担当者がこれを見て該触発度の高い個人同士の接触の機会を設けることができる。
【００５２】
図１１に示す図は、注目個人「Ａ」を示す画像と、該「Ａ」の専門領域を表す用語である「データ検索システム」との触発度の高い用語を、触発度の高い順に線上にプロットするチャートである。そして、該用語に対応する個人（同図では「Ｂ」と「Ｃ」について記載している）を示す画像を描画し、該「Ｂ」や「Ｃ」の位置からは、さらに「Ｂ」や「Ｃ」について「Ａ」と同様のチャートを描画している。この図を見れば、注目個人と触発度の高い他の個人が一瞥して判別できるとともに、該他の個人についても該他の個人と触発度の高い用語（個人専門領域情報）を知ることができる。そして、例えば専門領域別触発促進システム１が社内システムであるような場合には、注目個人の上司は、該注目個人と触発度の高い個人との接触の機会を設けることができるし、注目個人本人も自分と触発度の高い個人と接触を持とうとすることができる。
【００５３】
図１２に示す図は、注目個人「Ａ」を示す画像と、該「Ａ」との触発度の高い個人を示す画像を、触発度の高い順に同心円上にプロットするチャートである。同図では、同図の意義を分かり易くするため、上述の「Ｂ」，「Ｃ」の他に、その他の複数の個人を表す「Ｄ」についても記載している。なお、同図では同心円として記載したが、無論同心円でなければならないものではなく、注目個人Ａと他の個人との触発度の関係が把握できるような図であればよい。また同図では、個人間のコミュニケーションの履歴に応じて個人を示す画像を描画している。具体的には、過去にコミュニケーションをとったことのある個人を示す画像間の距離が短くなるようにしている。距離を変更するためには、例えば同一円上に配置される画像間では、両画像の配置される点が張る扇形の角度を適宜変更することにより、両画像間の距離を変更することができる。また、半径の異なる同心円上に配置される画像間でも、画像間の距離xは以下の式（１）で表されるので、両画像の配置される点が同心円の中心と張る線がなす角度θを適宜変更することにより、両画像間の距離を変更することができる。なお、式（１）においてR1及びR2は各同心円の半径であり、Sqrt()は平方根を求める関数である。
【００５４】
x=Sqrt(R12+R22-2R1R2cosθ)  ・・・（１）
【００５５】
個人間のコミュニケーションの履歴に応じて個人を示す画像を描画するために、コミュニケーション履歴取得部７０を設けることとしてもよい。該コミュニケーション履歴取得部７０では図示しないコミュニケーション履歴データベース等の記憶手段に記憶される個人相互のコミュニケーション履歴を取得し、該履歴を出力部６９に出力することにより、出力部６９は該履歴を図１２に示す図に反映させることができる。個人相互のコミュニケーション履歴としては、本専門領域別触発促進システム１での接触の実績を記録しておくこととしてもよいし、同じ部門で働いていたという事実を履歴としてもよい。
【００５６】
以上の処理を、フロー図を参照しながら、より具体的に説明する。
【００５７】
図８は文献データベース４に記憶される文献から用語を抽出する際の処理を示すフロー図である。同図に示す処理は、個人特定データの数だけ処理が繰り返される（Ｓ１００，Ｓ１０８）。そして、該個人特定データと関連する文献を文献データベース４において検索することにより取得する（Ｓ１０２）。すなわち、上述のように文献の内容に該個人の氏名等の該個人を特定する個人特定データが含まれる場合に取得してもよいし、予め文献データベース４に文献を登録する際に関連する個人を特定する個人特定データを該文献に対応付けて記憶しておき、該個人特定データを取得することにより、該個人特定データと対応付けられる文献を取得することとしてもよい。
【００５８】
そして、取得された文献の中に含まれる個人の専門領域を表す用語を抽出する（Ｓ１０４）。該抽出される用語はシソーラスデータベース２に記憶される用語が望ましい。シソーラスデータベース２にない用語については類似度が規定されていないからである。
【００５９】
そして、以上の処理により抽出された用語と、対応する個人特定データとを対応付けて、個人情報データベース３に記憶する（Ｓ１０６）。このようにして、個人の専門領域を表す個人専門領域情報として使用される用語を抽出している。
【００６０】
次に、図９は注目個人を決め該注目個人と他の個人の触発度を決定する際の処理を示すフロー図である。
【００６１】
同図に示す処理では、まず注目個人特定データを取得する（Ｓ１２０）。具体的には例えば操作部５７から個人特定データを入力することにより取得することとすれば、入力者は該個人特定データが特定する個人と触発度の高い個人を知ることができる。
【００６２】
そして、該注目個人特定データに対応付けて個人情報データベース３に記憶される複数の個人専門領域情報として使用される用語から、１の注目用語を取得する（Ｓ１２２）。これも操作部５７から該用語を入力することにより取得するとしてもよいし、制御部５１において決定することにより取得することとしてもよい。また図示していないが、該注目個人特定データに対応付けて個人情報データベース３に記憶される複数の用語全てについて、同図に示す処理を繰り返すこととしてもよい。
【００６３】
次に、取得された注目用語とのシソーラスデータベース２における類似度によって整理された図７の１つのカラムに例示するような用語の一覧を生成する（Ｓ１２４）。なお、該用語の一覧はユーザが目視できるような形で示される必要はなく、例えば配列に格納されるだけでもよい。すなわち、類似度別に用語が取得できればよい。
【００６４】
そして、生成された一覧に対応付けて個人情報データベース３に記憶される個人特定データを取得する（Ｓ１２６）。そして該個人特定データを含むデータを、例えば図１１や図１２に示すような図として触発度に応じて決定される位置に描画することにより出力する（Ｓ１２８）。ここで同図では類似度と触発度は等しいとしているが、より好ましくは上述の通り類似度がある所定の値となる場合に最も触発度が高くなるように、該触発度は決定される。そこで図として出力する場合には、触発度の順が分かるような形で出力することが望ましい。
【００６５】
次に、図１０は複数の注目個人を決め、それぞれの注目個人を特定する個人特定データにそれぞれ対応付けて前記個人情報データベースに記憶される前記用語相互の前記シソーラスデータベース２に規定される類似度に基づいて、該注目個人相互の触発度を決定する際の処理を示すフロー図である。
【００６６】
同図に示す処理では、まず複数の注目個人特定データを取得する（Ｓ１４０）。具体的には例えば操作部５７から複数の個人特定データを入力することにより取得することとすれば、入力者は該個人特定データが特定する個人相互の触発度を知ることができる。
【００６７】
そして、該複数の注目個人特定データにそれぞれ対応付けて個人情報データベース３に記憶される複数の用語から、１の注目用語をそれぞれ取得する（Ｓ１４２）。これも操作部５７から該用語を入力することにより取得するとしてもよいし、制御部５１において決定することにより取得することとしてもよい。また図示していないが、複数の注目個人特定データにそれぞれ対応付けて個人情報データベース３に記憶される複数の用語全てについて、同図に示す処理を繰り返すこととしてもよい。
【００６８】
次に、取得された複数の注目用語とのシソーラスデータベース２における類似度によって整理された図７に例示するような用語の一覧を生成する（Ｓ１４４）。なお、該用語の一覧はユーザが目視できるような形で示される必要はなく、例えば配列に格納されるだけでもよい。すなわち、類似度別に用語が取得できればよい。
【００６９】
そして、生成された一覧における用語相互の類似度から、個人特定データが特定する個人相互の触発度を取得する（Ｓ１４６）。そして該個人相互の触発度を例えば図６に示すような触発促進マトリックスを生成し、出力する（Ｓ１４８）。
【００７０】
以上のようにして、ある個人と、該個人の専門領域外の知識を有し、該個人と接触することにより新たな知の創造を生む可能性の高い他の個人と、の接触の機会を設定することが可能となる。またより具体的には個人が自ら接触しようとすることも可能となり、上司や人事部等の他人が接触の機会を設定することも可能となる。さらに、触発度という指標を設けたことにより、異業種・異職種・異分野を専門領域とする他の個人との接触の機会を設定することが可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の実施の形態に係る専門領域別触発促進システムのハードウェア構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るシソーラスデータベースの構造である。
【図３】本発明の実施の形態に係る専門領域別触発促進装置のハードウェア構成図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る専門領域別触発促進システムの機能ブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る個人情報データベースに記憶されるテーブルである。
【図６】本発明の実施の形態に係る触発促進マトリックスである。
【図７】本発明の実施の形態に係る類似度別の用語一覧である。
【図８】本発明の実施の形態に係る処理のフロー図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る処理のフロー図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る処理のフロー図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る触発度を表すチャート図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る触発度を表すチャート図である。
【符号の説明】
【００７２】
１  専門領域別触発促進システム、２  シソーラスデータベース、３  個人情報データベース、４  文献データベース、５  専門領域別触発促進装置、５１  制御部、５２  記憶部、５３  入出力部、５４  通信部、５５  表示部、５６  印刷部、５７  操作部、５８  外部記憶媒体、６１  個人特定データ取得部、６４  文献取得部、６５  用語抽出部、６６  個人相互触発度取得部、６７  入力部、６８  用語相互類似度取得部、６９  出力部、７０  コミュニケーション履歴取得部。
【図１】
2005338969.tif 000003
【図２】
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【図３】
2005338969.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2005338969.tif 000009
【図８】
2005338969.tif 000010
【図９】
2005338969.tif 000011
【図１０】
2005338969.tif 000012
【図１１】
2005338969.tif 000013
【図１２】
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