(57)【要約】【課題】人物間に存在する関連性を適切に判断する。【解決手段】人物間の関連性を評価するシステムであって、ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該人物による当該他の人物に対する向きのある関連性を検出する関連性検出手段と、検出された関連性を記憶する記憶手段と、評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、記憶された関連性を含む、第１の人物から少なくとも１人の人物を介して第２の人物に至る複数の関連性に基づいて、第１の人物および第２の人物の間の関連性を評価する評価手段と、評価された関連性を出力する出力手段とを備えるシステムを提供する。【選択図】図２
2007128163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物間の関連性を評価するシステムとして、情報処理装置を機能させるプログラムであって、
前記情報処理装置を、
ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該人物による当該他の人物に対する向きのある関連性を検出する関連性検出手段と、
検出された前記関連性を記憶する記憶手段と、
評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、前記記憶手段に記憶された前記関連性を含む、前記第１の人物から少なくとも１人の人物を介して前記第２の人物に至る複数の関連性に基づいて、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を評価する評価手段と、
評価された前記関連性を出力する出力手段と
して機能させるプログラム。
【請求項２】
前記関連性検出手段は、前記評価または前記感情が前記テキストに表現された頻度、および／または、前記評価または前記感情が前記テキストに表現された時期に基づいて、前記関連性の強さを示す重みを更に検出し、
前記評価手段は、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を、検出された前記重みに更に基づいて評価する
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記関連性検出手段は、前記評価または前記感情が表現されている場合に、前記関連性の強さを正の重みとして検出し、前記評価または前記感情と逆の評価または感情が表現されている場合に、前記関連性の強さを負の重みとして検出する
請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記関連性検出手段は、更に、ある人物と他の人物とが共に行動した事実またはある人物と他の人物とが共有する情報が表現されたテキストに基づいて、当該人物および当該他の人物の間の向きの無い関連性を検出し、
前記評価手段は、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を、検出された前記向きの無い関連性に更に基づいて評価する
請求項２に記載のプログラム。
【請求項５】
前記向きのある関連性が、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す場合において、
前記評価手段は、前記第１の人物から前記第２の人物に対して、向きのある前記関連性を順次逆向きに辿って到達する経路上の人物を、前記第１の人物を前記第２の人物に紹介することができる紹介者として評価する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項６】
前記出力手段は、複数の前記紹介者のそれぞれを、当該紹介者を経由する関連性の経路における関連性の重みが大きい順に優先して更に出力する請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記評価手段は、更に、ある人物と他の人物との間の前記向きの無い関連性の重みを、当該人物から当該他の人物に対する向きのある関連性の重みと、当該他の人物から当該人物に対する向きのある関連性の重みとに割り当てることにより、各人物をノードとし関連性を重み付きエッジとした有向グラフの強連結成分を検出し、検出された強連結成分に含まれるノードの集合を、複数の人物から構成されるグループとして検出する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項８】
前記関連性が、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す場合において、
前記評価手段は、更に、他の人物からある人物に対する関連性の重みの合計に基づく値が予め定められた基準値よりも大きいことを条件に、当該人物を、人物関係の中心人物として評価する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項９】
前記情報処理装置を、
前記テキストに表現された、それぞれの前記人物の属性を検出する属性検出手段として更に機能させ、
前記記憶手段は、複数の属性値のそれぞれと他の属性値のそれぞれとの間の関連性を予め記憶しており、
前記向きのある関連性が、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す場合において、
前記評価手段は、前記第１の人物の属性値と前記第２の人物の属性値との間の前記関連性の重みがより大きい場合に、当該重みがより小さい場合と比較して、前記第１の人物と前記第２の人物との間の関連性の重みをより大きく評価する
請求項４に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記記憶手段は、属性値の前記関連性を、当該関連性の評価された時期に対応付けて記憶しており、
前記評価手段は、前記第１の人物の属性値と前記第２の人物の属性値との間の前記関連性の評価された時期がより新しい場合に、当該時期がより古い場合と比較して、前記第１の人物と前記第２の人物との間の関連性の重みをより大きく評価する
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記属性が、人物の所属組織を示す場合において、
前記評価手段は、ある人物の所属組織がより大きい場合に、当該所属組織がより小さい場合と比較して、当該人物と他の人物との前記属性に基づく関連性をより小さく評価する
請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記評価手段は、各人物をノードとし関連性をエッジとしたグラフの強連結成分を検出し、検出された強連結成分に含まれるノードの集合を、複数の人物から構成されるグループとして検出し、
前記属性が、人物によって購入される商品またはサービスを示す場合において、
前記出力手段は、検出された前記グループに所属する何れかの人物によって購入される商品またはサービスを、前記グループに所属する他の人物に勧めるべき旨を出力する
請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記記憶手段は、それぞれの前記商品またはサービスに対応付けて、当該商品またはサービスと同種の商品またはサービスを記憶しており、
前記出力手段は、検出された前記グループに所属する何れかの人物によって購入される商品またはサービスと同種の商品またはサービスを、前記グループに所属する他の人物に勧めるべき旨を出力する
請求項１２に記載のプログラム。
【請求項１４】
人物間の関連性を評価する方法であって、
ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該人物による当該他の人物に対する向きのある関連性を検出するステップと、
評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、検出された前記関連性を含む、前記第１の人物から少なくとも１人の人物を介して前記第２の人物に至る複数の関連性に基づいて、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を評価するステップと
を備える方法。
【請求項１５】
前記関連性を検出するステップにおいて、前記評価または前記感情が前記テキストに表現された頻度、および／または、前記評価または前記感情が前記テキストに表現された時期に基づいて、前記関連性の強さを示す重みを更に検出し、
前記評価するステップにおいて、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を、検出された前記重みに更に基づいて評価する
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記関連性を検出するステップにおいて、前記評価または前記感情が表現されている場合に、前記関連性の強さを正の重みとして検出し、前記評価または前記感情と逆の評価または感情が表現されている場合に、前記関連性の強さを負の重みとして検出する
請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記関連性を検出するステップにおいて、更に、ある人物と他の人物とが共に行動した事実またはある人物と他の人物とが共有する情報が表現されたテキストに基づいて、当該人物および当該他の人物の間の向きの無い関連性を検出し、
前記関連性を評価するステップにおいて、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を、検出された前記向きの無い関連性に更に基づいて評価する
請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記向きのある関連性が、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す場合において、
前記関連性を評価するステップにおいて、前記第１の人物から前記第２の人物に対して、向きのある前記関連性を順次逆向きに辿って到達する経路上の人物を、前記第１の人物を前記第２の人物に紹介することができる紹介者として評価する
請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
人物間の関連性を評価するシステムであって、
ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該人物による当該他の人物に対する向きのある関連性を検出する関連性検出手段と、
評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、検出された前記関連性を含む、前記第１の人物から少なくとも１人の人物を介して前記第２の人物に至る複数の関連性に基づいて、前記第１の人物および前記第２の人物の間の関連性を評価する評価手段と
を備えるシステム。
【請求項２０】
組織間の関連性を評価するシステムとして、情報処理装置を機能させるプログラムであって、
前記情報処理装置を、
ある組織による他の組織を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該組織による当該他の組織に対する向きのある関連性を検出する関連性検出手段と、
評価の対象となる第１の組織および第２の組織の組について、検出された前記関連性を含む、前記第１の組織から少なくとも１つの組織を介して前記第２の組織に至る複数の関連性に基づいて、前記第１の組織および前記第２の組織の間の関連性を評価する評価手段と
して機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物間の関連性を評価するシステムに関する。特に、本発明は、テキストの記述に基づいて人物間の関連性を評価するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商品やサービスの営業戦略においては、人脈と呼ばれる、人物と人物との間の知人関係が重要となる場合がある。例えば、ある人物に商品またはサービスを購入して欲しい場合においては、その人物から信頼されている人物にその商品またはサービスを勧めてもらうことが効果的である。しかしながら、知人関係は複雑であり、誰に誰を紹介してもらうと効果的であるかを知ることは困難である。
【０００３】
参考技術として、従来、人物同士の関連をグラフィカルに表示する技術が提案されている（特許文献１を参照。）。この技術において、人物同士の関連付けは、複数の人物の名称が、同一の電子データ（例えば、テキスト）に記載されていたか否かによって行われる。そして、人物を示すノードは、その人物に関連する人物を示すノードに、エッジによって接続される。この接続を繰り返すことにより作成されたグラフが、利用者に対して表示される。
【特許文献１】特開２００５−１０８１２３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、上述の参考技術において作成されるグラフは、向きの無いエッジによって構成される無向グラフとなる。したがって、このグラフは、ある人物が一方的に他の人物を尊敬している状況や、ある人物が一方的に他の人物の人格を高く評価している状況を表現することができない。このため、営業戦略への活用などの実用的な用途には活用しにくいという問題があった。
【０００５】
更に、ある２人の人物が同一のテキストに記載されている場合であっても、それら２人の人物が互いに競争関係にあったり、互いに嫌悪感を抱いている場合もある。このような場合に、その知人関係を営業戦略に利用することは、却って逆効果となる。このように、従来の技術においては、グラフに表された知人関係を営業戦略などの実用的な用途に利用することは難しかった。
【０００６】
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできるシステム、方法、および、プログラムを提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明においては、人物間の関連性を評価するシステムであって、ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該人物による当該他の人物に対する向きのある関連性を検出する関連性検出手段と、検出された関連性を記憶する記憶手段と、評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、記憶された関連性を含む、第１の人物から少なくとも１人の人物を介して第２の人物に至る複数の関連性に基づいて、第１の人物および第２の人物の間の関連性を評価する評価手段と、評価された関連性を出力する出力手段とを備えるシステムを提供する。
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、人物間に存在する関連性を適切に判断することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１０】
図１は、情報処理システム１０の全体構成を示す。情報処理システム１０は、テキストデータベース２０と、評価システム３０とを備える。テキストデータベース２０は、ある人物による他の人物を対象とした評価または感情が表現されたテキストを複数記憶している。このテキストは、更に、ある人物と他の人物とが共に行動した事実またはある人物と他の人物とが共有する情報を示す表現を記録していてもよい。評価システム３０は、テキストデータベース２０に記憶されたテキストに基づいて、ある人物と他の人物との間について、向きのある関連性、および／または、向きの無い関連性を評価する。
【００１１】
図２は、テキストデータベース２０の具体例を示す。テキストデータベース２０は、複数のテキスト、例えばテキスト２００−１〜Ｎを含む。テキストデータベース２０に記憶されるテキストは、所定のフォーマットに準拠した定型テキストであってもよいし、メモや電子メールなどの非定型テキストであってもよい。図２には定型テキストを例示する。ある架空の企業において、その企業の営業員は、その顧客から聞き取った情報を、予め定められたフォーマットに沿ってテキスト２００−１に記録する。図２の例は、ＸＹＺ電気の社長である山本浩二というお客様が、ＡＢＣ興産の山口社長と、趣味のゴルフについての対談を財界の雑誌で行ったことを示している。更に、この情報が聞き取られた日時は２００５年の７月２１日であることを示している。
【００１２】
この「対談を行った」の表現ように、テキスト２００−１には、ある人物が他の人物と行動を共にした事実が表現されている場合がある。また、テキスト２００−１には、「仲の良い」のように、ある人物による他の人物を対象とした感情が表現されている場合がある。本実施例における評価システム３０は、これらの表現に基づいて人物間の関連性を評価する。これにより、ある人物と他の人物とが相互に信頼し合っているような場合のみならず、ある人物が他の人物を尊敬しているがその逆は成り立たない場合など、向きのある関連性をも適切に評価することを目的とする。更に、ある人物が他の人物に対して否定的な感情を抱いている場合など、人物間の関連性を実用に供することのできない状態についても、適切に評価することを目的とする。
【００１３】
図３は、評価システム３０の機能構成を示す。評価システム３０は、関連性検出手段３００と、記憶手段３１０と、属性検出手段３２０と、評価手段３３０と、出力手段３４０とを有する。関連性検出手段３００は、テキストデータベース２０に記憶されたテキストに基づいて、ある人物による他の人物に対する向きのある関連性、および／または、向きの無い関連性を検出する。具体的には、関連性検出手段３００は、テキスト中から人名を検出する。そして、検出された人名の人物毎に、その人物と共に同一のテキストに人名が現れた他の人物を検出する。そして、関連性検出手段３００は、人名が現れたテキストから、このような関連性を示唆する表現を検出する。
【００１４】
この表現は、まず第１には、ある人物による他の人物を対象とした評価または感情である。例えば、感情の表現とは、「好き」、「信頼している」、「尊敬している」、「感謝している」、または、「お世話になっている」などである。また、評価の表現とは、「仕事ができる」、または、「人柄がよい」などの一般的な評価のみならず、「科学技術に詳しい」、または、「株式市場に詳しい」などの、特定分野についての評価を含む。この場合、関連性検出手段３００は、その特定分野に対応付けてその評価を検出してもよい。
【００１５】
そして、関連性検出手段３００は、ある人物による他の人物を対象とした評価または感情を示す表現が検出された場合に、当該人物から当該他の人物に対する向きのある関連性が存在すると判断する。即ち例えば、人物Ａが人物Ｂを尊敬している旨の表現が検出された場合には、人物Ａから人物Ｂに対する向きのある関連性が存在すると判断する。関連性検出手段３００は、このような向きのある関連性を示すデータとして、人物をノードとして関連性をエッジとした有向グラフを生成してもよい。具体例については図６に例示する。
【００１６】
また、関連性検出手段３００は、ある人物と他の人物とが共に行動した事実またはある人物と他の人物とが共有する情報が表現されたテキストに基づいて、当該人物および当該他の人物の間の向きの無い関連性を検出してもよい。即ち例えば、人物Ａおよび人物Ｂが対談を行った旨の表現が検出された場合には、人物Ａおよび人物Ｂの間に向きの無い関連性が存在すると判断する。関連性検出手段３００は、このような向きの無い関連性を示すデータとして、人物をノードとして関連性をエッジとした無向グラフを生成してもよい。この無向グラフは、既に述べた有向グラフに無向エッジを追加することによって生成されてもよい。
【００１７】
また、関連性検出手段３００は、評価または感情がテキストに表現された頻度に基づいて、関連性の強さを示す重みを更に検出してもよい。具体的には、関連性検出手段３００は、ある評価または感情が表現されたテキストが、テキストデータベース２０に含まれる頻度がより高い場合に、その頻度がより低い場合と比較して、その表現に基づく関連性の重みを大きく評価する。更に、関連性検出手段３００は、評価または感情がテキストに表現された時期に基づいて、関連性の強さを示す重みを評価してもよい。具体的には、関連性検出手段３００は、その評価または感情がテキストに表現された時期が、より最近の場合に、その時期がより昔の場合と比較して、その表現に基づく関連性の重みを大きく評価してもよい。
【００１８】
記憶手段３１０は、関連性検出手段３００によって検出された関連性、および、その重みを示す情報を記憶し、評価手段３３０に提供する。また、記憶手段３１０は、人物の属性について、複数の属性値のそれぞれと他の属性値のそれぞれとの間の関連性を予め記憶している。例えば、ある人物の属性とは、その人物の所属している組織を示す。この場合の属性値は、その組織の名称などの識別情報を示す。即ち例えば、記憶手段３１０は、ＡＢＣ興産という会社とＸＹＺ電気という会社とが競合関係にあるか、または、提携関係にあるかといった情報を、関連性として記憶している。更に、記憶手段３１０は、属性値の関連性を、その関連性の評価された時期に対応付けて記憶していてもよい。
【００１９】
属性検出手段３２０は、テキストデータベース２０に記憶されたテキストに表現された、それぞれの人物の属性を検出する。評価手段３３０は、評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、関連性検出手段３００によって検出された関連性に基づいてそれらの人物の間の関連性を評価する。具体的には、まず、評価手段３３０は、第１の人物から少なくとも１人の他の人物を介して第２の人物に至る複数の関連性を選択する。これら複数の関連性には、関連性検出手段３００によって検出され記憶手段３１０に記憶された関連性が含まれる。そして、評価手段３３０は、選択したこれら複数の関連性に基づいて、第１の人物および第２の人物の間の関連性を評価する。例えば、関連性が肯定的な評価または感情を示しており、その関連性が有向グラフとして示されている場合においては、評価手段３３０は、その有向グラフを逆向きに辿って到達する経路上の複数の関連性に基づいて、第１の人物および第２の人物の関連性を評価してもよい。また、関連性の重みが検出されている場合には、評価手段３３０は、その関連性の重みに更に基づいて関連性を評価してもよい。更に、評価手段３３０は、それぞれの人物について検出されたその人物の属性と、属性値の間に定められた関連性に基づいて、人物間の関連性を評価してもよい。
【００２０】
なお、以上の例に代えて、評価手段３３０が関連性を評価する対象とするのは、人物間の関係ではなく、ある複数の組織間の関係であってもよい。具体的には、関連性検出手段３００は、ある組織による他の組織を対象とした評価または感情が表現されたテキストに基づいて、当該組織による当該他の組織に対する向きのある関連性を検出する。このテキストは、例えば、ある組織が発表した声明、記者発表などの記載のほか、その組織が企業である場合におけるその代表者の発言などを含む。そして、評価手段３３０は、評価の対象となる第１の組織および第２の組織の組について、検出された関連性を含む、この第１の組織から少なくとも１つの組織を介してこの第２の組織に至る複数の関連性に基づいて、この第１の組織およびこの第２の組織の間の関連性を評価する。このように、本実施例に係る評価システム３０によれば、人物のみならず、評価または感情をテキストに表現できる主体、例えば企業等の組織を、関連性を評価する対象とすることができる。
【００２１】
出力手段３４０は、評価手段３３０によって評価された関連性を出力する。また、出力手段３４０は、当該関連性に基づく出力を行う。例えば、出力手段３４０は、第１の人物から第２の人物に対して、向きのある関連性を順次逆向きに辿って到達する経路上の人物を、第１の人物を第２の人物に紹介することができる紹介者として出力してもよい。この経路は、向きの無い関連性を含んでいてもよい。これにより、人脈を活用した効果的な営業活動を支援することができる。即ち例えば、ある人物Ａに対して商品やサービスを販売したい場合には、その人物Ａが信頼している人物Ｂを紹介者として選択することで、営業活動を円滑に進めることができる。
【００２２】
図４は、記憶手段３１０のデータ構造の一例を示す。記憶手段３１０は、複数の属性値のそれぞれと他の属性値のそれぞれとの間の関連性を予め記憶している。例えば、記憶手段３１０は、第１属性値であるＡＢＣ興産と、第２属性値であるＸＹＺ電気との組について、＋０．５という関連性の重みを記憶している。この関連性が、これら企業の間の友好関係を示すとすれば、＋０．５という重みは正の値であるから、ＡＢＣ興産とＸＹＺ電気との間にはある程度の友好関係があると考えられる。また、記憶手段３１０は、属性値の関連性を、その関連性の評価された時期に対応付けて記憶している。例えば、図４の例は、ＡＢＣ興産とＸＹＺ電気との間の関連性は、２００５年４月２５日に評価されたことを示している。この評価の時期は、その関連性を示す情報が記憶手段３１０に入力された時期であってもよいし、その関連性を示唆する表現が記載されたテキストの作成時期であってもよい。
【００２３】
図５は、評価システム３０によって人物間の関連性を評価する処理の一例を示す。関連性検出手段３００は、テキストデータベース２０からテキストを取得する（Ｓ５００）。関連性検出手段３００は、取得したテキストから人名を検出する（Ｓ５１０）。関連性検出手段３００は、検出された人名の人物毎に、その人物と共に同一のテキストに人名が現れた他の人物を検出し、更に、これらの人物の関連性を示唆する表現を検出する（Ｓ５２０）。この表現に基づいて、関連性検出手段３００は、ある人物から他の人物に対する向きのある関連性、および／または、向きの無い関連性を検出する。また、属性検出手段３２０は、テキストデータベース２０に記憶されたテキストに表現された、それぞれの人物の属性を検出する（Ｓ５３０）。
【００２４】
評価手段３３０は、評価の対象となる第１の人物および第２の人物の組について、関連性検出手段３００によって検出された関連性に基づいてそれらの人物の間の関連性を評価する（Ｓ５４０）。図６を用いて、評価された関連性の具体例を説明する。図６は、評価システム３０によって評価された関連性の一例を示す。本図において各矩形領域は人物を示すノードであり、一端のみに矢印を有するエッジは有向エッジを示し、両端に矢印を有するエッジは無向エッジを示す。
【００２５】
例えば、まず、評価手段３３０は、阿部部長から少なくとも１人の他の人物を介して山本浩二氏に至る複数の関連性を選択する。例えば、阿部部長から山口社長を介して山本浩二氏に至る経路上において、評価手段３３０は、０．２の重みの正の関連性と、０．５の重みの正の関連性とを選択する。一方で、阿部部長から星野仙一氏を介して山本浩二氏に至る経路上において、評価手段３３０は、０．８の重みの正の関連性と、０．５の重みの負の関連性とを選択する。選択されたこれらの関連性には、関連性検出手段３００によって検出された関連性が含まれる。即ち例えば、山本浩二氏による山口社長に対する肯定的な感情または評価が表現されたテキストが検索された結果、山本浩二氏から山口社長に対して向きのある関連性が検出されていてもよい。
【００２６】
次に、評価手段３３０は、選択したこれらの関連性に基づいて、阿部部長と山本浩二氏との関連性を評価する。具体的には、評価手段３３０は、選択したこれらの関連性の重みの合計値または平均値を、阿部部長と山本浩二氏との関連性として評価してもよい。即ち、評価手段３３０は、山口社長を経由した関連性を、０．５＋０．２によって０．７と評価し、星野仙一氏を経由した関連性を０．８＋（−０．５）によって０．３と評価してもよい。評価されたこの関連性によれば、阿部部長は、星野仙一氏よりも山口社長を経由して山本浩二氏に連絡を取ったほうが、営業戦略上好ましいことが分かる。
【００２７】
また、評価手段３３０は、阿部部長からその属性値を介して山本浩二氏の属性値に至る経路上において、属性値間の関連性を含む複数の関連性を選択してもよい。例えば、評価手段３３０は、阿部部長の所属組織であるＧＤＧ通信から、山本浩二氏の所属組織であるＡＢＣ興産に至る経路上の関連性を選択する。即ち、評価手段３３０は、ＧＤＧ通信とＸＹＺ電気との間の０．４の重みの正の関連性と、ＸＹＺ電気とＡＢＣ興産との間の１．０の重みの負の関連性とを選択する。そして、評価手段３３０は、これらの重みの合計（即ち−０．６）を、阿部部長と山本浩二氏との間の関連性として評価してもよい。このように、評価手段３３０は、第１の人物の属性と第２の人物の属性値との間の関連性の重みがより大きい場合に、当該重みがより小さい場合と比較して、第１の人物と第２の人物との間の関連性の重みをより大きく評価してもよい。
【００２８】
以上の処理において、同一の人物の組み合わせについて、複数の異なる関連性の重みが評価される場合がある。例えば、山口社長を仲介とする山本浩二氏と阿部部長との間の関連性の重みとしては、個人的な関連性に基づく＋０．７と、所属組織に基づく−０．６とが評価されている。このような場合には、例えば、評価手段３３０は、これら複数の関連性の重みのうち小さい方を関連性の重みとして評価してもよい。これにより、関連性の情報を保守的に利用して、営業活動が失敗するリスクを回避することができる。
【００２９】
更に、属性値を利用して関連性を評価する場合においては、その関連性の評価された時期や、その関連性の性質を利用することが望ましい。例えば、評価手段３３０は、第１の人物の属性値と第２の人物の属性値との間の関連性の評価された時期がより新しい場合に、その時期がより古い場合と比較して、第１の人物と第２の人物との間の関連性の重みをより大きく評価してもよい。この評価の時期は、図４に図示した記憶手段３１０に記憶された情報によって求められる。また、属性が人物の所属組織を示す場合において、評価手段３３０は、ある人物の所属組織がより大きい場合に、その所属組織がより小さい場合と比較して、その人物と他の人物との属性に基づく関連性をより小さく評価してもよい。所属組織の大きさは、その所属組織を示す属性値と人物を示すノードとの間のリンクの数によって求められる。
以上の例によれば、ある属性値と他の属性値との間の関連性の重みを、テキストデータのみならず、各属性値の性質に基づいて適切に評価することができる。
【００３０】
出力手段３４０は、評価手段３３０によって評価された関連性に基づく出力を行う（Ｓ５５０）。以下、図６の例を用いて４つの応用例を示す。
（１）紹介者の表示
出力手段３４０は、営業員をある人物に紹介する紹介者を、関連性に基づいて出力する。一般に、このような営業活動を効果的に行うには、その人物に信頼されている者を紹介者として選択することが重要となる。出力手段３４０は、評価手段３３０によって評価された人物間の関連性に基づいて、そのような紹介者を選択することができる。
【００３１】
具体的には、まず、評価手段３３０は、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す、向きのある関連性を評価するものとする。例えば図６の例において、山本浩二氏は山口社長に対して肯定的な評価または感情を抱いていることが検出されている。そして、評価手段３３０は、ある第１の人物（阿部部長）から第２の人物（山本浩二氏）に対して、向きのある関連性を逆向きに辿って、または、向きの無い関連性を辿って、到達する経路上の人物を選択する。そして、評価手段３３０は、選択した人物を、第１の人物を第２の人物に紹介することができる紹介者として評価する。即ちこの例では、星野仙一氏と山口社長が紹介者として評価される。出力手段３４０は、これらの紹介者を示す情報を出力する。好ましくは、出力手段３４０は、複数の紹介者のそれぞれを、その紹介者を経由する関連性の経路における関連性の重みが大きい順に優先して出力する。例えば、出力手段３４０は、関連性の重みの合計値が０．７である山口社長を、関連性の重みの合計値が０．３である星野仙一氏よりも目立つように表示してもよいし、山口社長のみを表示してもよい。
【００３２】
（２）グループの表示
評価手段３３０は、互いに関連性の強い複数の人物から構成されるグループを検出し、出力手段３４０は、検出されたこのグループを利用者に表示する。具体的には、評価手段３３０は、各人物をノードとし、各関連性をエッジとしたグラフにおいて、関連性の重みをエッジの重みとみなして強連結成分を検出することにより、互いに関連性の強い複数の人物をグループとして検出してもよい。この場合、ある人物と他の人物との間の向きの無い関連性の重みは、当該人物から当該他の人物に対する向きのある関連性の重みと、当該他の人物から当該人物に対する向きのある関連性の重みとに割り当てられる。これにより、重みつき有向グラフから強連結成分を検出する既存技術を適用可能とし、互いに関連性の強い複数の人物を適切に検出することができる。
【００３３】
（３）中心人物の表示
関連性が、ある人物から他の人物に対する肯定的な評価または感情を示す場合において、評価手段３３０は、他の人物からある人物に対する関連性の重みの合計に基づく値、例えば合計値や平均値を求める。そして、評価手段３３０は、その合計に基づく値が、予め定められた基準値よりも大きいことを条件に、当該人物を、人物関係の中心人物として評価される。これにより、多くの人から信頼され、評価されている人物を適切に評価することができる。
【００３４】
（４）商品等の販売促進
各々の人物が過去に購入した商品の履歴情報を、その人物の属性情報として入手できる場合において、その履歴情報を人物間の関連性と組み合わせることによって、商品等の販売促進に効果的であると考えられる。具体的には、出力手段３４０は、（２）の例において検出されたグループに所属する何れかの人物によって購入される商品またはサービスを、そのグループに所属する他の人物に勧めるべき旨を出力する。
【００３５】
更にこれに加えて、そのグループに所属する何れかの人物によって購入される商品またはサービスと同種の商品またはサービスを、そのグループに所属する他の人物に勧めてもよい。具体的には、例えば記憶手段３１０などが、それぞれの商品またはサービスに対応付けて、当該商品またはサービスと同種の商品またはサービスを記憶している。そして、出力手段３４０は、そのグループに所属する何れかの人物によって購入される商品またはサービスと同種の商品またはサービスを、記憶手段３１０などに記憶された情報に基づいて選択する。そして、出力手段３４０は、その商品またはサービスを、そのグループに所属する他の人物に勧めるべき旨を出力する。このように、人物間の関連性を商品等の営業活動に活用すれば、これまで販売先として想定していなかった人物をも、有効な販売先として選択することができる。
【００３６】
図７は、評価システム３０として機能する情報処理装置４００のハードウェア構成の一例を示す。情報処理装置４００は、ホストコントローラ１０８２により相互に接続されるＣＰＵ１０００、ＲＡＭ１０２０、及びグラフィックコントローラ１０７５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１０８４によりホストコントローラ１０８２に接続される通信インターフェイス１０３０、ハードディスクドライブ１０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ１０８４に接続されるＢＩＯＳ１０１０、フレキシブルディスクドライブ１０５０、及び入出力チップ１０７０を有するレガシー入出力部とを備える。
【００３７】
ホストコントローラ１０８２は、ＲＡＭ１０２０と、高い転送レートでＲＡＭ１０２０をアクセスするＣＰＵ１０００及びグラフィックコントローラ１０７５とを接続する。ＣＰＵ１０００は、ＢＩＯＳ１０１０及びＲＡＭ１０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ１０７５は、ＣＰＵ１０００等がＲＡＭ１０２０内に設けたフレームバッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置１０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ１０７５は、ＣＰＵ１０００等が生成する画像データを格納するフレームバッファを、内部に含んでもよい。
【００３８】
入出力コントローラ１０８４は、ホストコントローラ１０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス１０３０、ハードディスクドライブ１０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０を接続する。通信インターフェイス１０３０は、ネットワークを介して外部の装置と通信する。ハードディスクドライブ１０４０は、情報処理装置４００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１０２０又はハードディスクドライブ１０４０に提供する。
【００３９】
また、入出力コントローラ１０８４には、ＢＩＯＳ１０１０と、フレキシブルディスクドライブ１０５０や入出力チップ１０７０等の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＢＩＯＳ１０１０は、情報処理装置４００の起動時にＣＰＵ１０００が実行するブートプログラムや、情報処理装置４００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスクドライブ１０５０は、フレキシブルディスク１０９０からプログラム又はデータを読み取り、入出力チップ１０７０を介してＲＡＭ１０２０またはハードディスクドライブ１０４０に提供する。入出力チップ１０７０は、フレキシブルディスク１０９０や、例えばパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００４０】
情報処理装置４００に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク１０９０、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、入出力チップ１０７０及び/又は入出力コントローラ１０８４を介して、記録媒体から読み出され情報処理装置４００にインストールされて実行される。プログラムが情報処理装置４００等に働きかけて行わせる動作は、図１から図６において説明した評価システム３０における動作と同一であるから、説明を省略する。
【００４１】
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１０９０、ＣＤ−ＲＯＭ１０９５の他に、ＤＶＤやＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークやインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムを情報処理装置４００に提供してもよい。
【００４２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】図１は、情報処理システム１０の全体構成を示す。
【図２】図２は、テキストデータベース２０の具体例を示す。
【図３】図３は、評価システム３０の機能構成を示す。
【図４】図４は、記憶手段３１０のデータ構造の一例を示す。
【図５】図５は、評価システム３０によって人物間の関連性を評価する処理の一例を示す。
【図６】図６は、評価システム３０によって評価された関連性の一例を示す。
【図７】図７は、評価システム３０として機能する情報処理装置４００のハードウェア構成の一例を示す。
【符号の説明】
【００４４】
１０  情報処理システム
２０  テキストデータベース
３０  評価システム
２００  テキスト
３００  関連性検出手段
３１０  記憶手段
３２０  属性検出手段
３３０  評価手段
３４０  出力手段
４００  情報処理装置
【図１】
2007128163.tif 000003
【図２】
2007128163.tif 000004
【図３】
2007128163.tif 000005
【図４】
2007128163.tif 000006
【図５】
2007128163.tif 000007
【図６】
2007128163.tif 000008
【図７】
2007128163.tif 000009