(57)【要約】【課題】意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することを課題とする。【解決手段】リポジトリサーバ２００は、プロダクト可視化機能として、入力処理部２０１、出力処理部２０２および可視化データ生成処理部２０３を有する。また、リポジトリサーバ２００は、ドキュメント分析機能として、コンテンツデータ記憶部２０４、ベクトルデータ記憶部２０５、類似度データ記憶部２０６、タイムスタンプ取得部２０７、単語ベクトル生成部２０８、類似度計算部２０９および特徴量計算部２１０を有する。【選択図】図５
2012252547.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムであって、
前記端末は、
コンテンツを指定するパラメータを前記サーバに送信する送信部を有し、
前記サーバは、
コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、
前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、
前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、
前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部と
を有することを特徴とするコンテンツ管理システム。
【請求項２】
前記ドキュメントファイルに含まれるテキストデータを形態素分析し、テキストデータに記述された言語の出現頻度を計数し、該出現頻度に基づいて前記ベクトルのデータを生成するベクトル生成部と、
前記ベクトル生成部により生成されたベクトルのデータを主成分分析により次元圧縮した前記特徴量を計算する特徴量計算部と、
前記コンテンツごとに、前記ドキュメントファイルのタイムスタンプとして含まれる更新日付を取得するタイムスタンプ取得部と、
前記ベクトル生成部により生成されたベクトルのデータを用いて、ベクトル間のコサイン尺度を計算することにより、前記コンテンツを組み合わせたコンテンツの対の各々についてコンテンツ間の類似度を計算する類似度計算部と
をさらに有し、
前記コンテンツデータ記憶部は、前記コンテンツごとに、前記特徴量計算部により計算された特徴量と、前記タイムスタンプ取得部により取得された更新日付とを対応付けて記憶し、
前記類似度データ記憶部は、前記コンテンツの対に対応付けて、前記類似度計算部により計算された前記コンテンツ間の類似度を記憶することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ管理システム。
【請求項３】
ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムにおいて、該サーバにより実行されるコンテンツ管理方法であって、
コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と、
前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程と
を含むことを特徴とするコンテンツ管理方法。
【請求項４】
ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバとしてのコンピュータに実行させるためのコンテンツ管理プログラムであって、
前記コンピュータに、
コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成手順と、
前記可視化データ生成手順により生成された可視化データを前記端末に送信する送信手順と
を実行させることを特徴とするコンテンツ管理プログラム。
【請求項５】
ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバであって、
コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、
前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、
前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、
前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部と
を有することを特徴とするコンテンツ管理サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ワープロ文書やソフトウェアプロダクトなどの過去に作成したコンテンツを蓄積し、蓄積したコンテンツを体系だて管理するリポジトリと呼ばれるシステムがある。そして、リポジトリにて管理されているコンテンツの中から、所望のコンテンツや、相互に関連するコンテンツ群を容易に検索できるようにすることを目的として、リポジトリにて管理されているコンテンツ間の関連性を可視化する技術が種々提案されている。
【０００３】
例えば、コンテンツ間の意味的な類似性からコンテンツ間の関連性を可視化する技術がある。具体的には、コンテンツに含まれるテキストデータから特徴ベクトルを生成し、生成した特徴ベクトルのデータを用いてコンテンツ間の関連性をグラフ表示することにより可視化する。また、主成分分析などの手法を用いて、特徴ベクトルを高次元圧縮して低次元（１〜３次元）の空間に射影することにより可視化する。
【０００４】
ところで、ソフトウェアプロダクトでは、同一のプロダクトのバージョン違いなど、一連のコンテンツの系列を理解する必要があり、コンテンツ間の意味的な類似性だけではなく、時間的な関係性も可視化した方がより有益である。
【０００５】
例えば、コンテンツの時間的な関係性を可視化する技術として、コンテンツを時間軸に沿って並べるタイムライン表示というものがある。そして、コンテンツをタイムライン表示すると同時に、タイムライン表示の時間軸に直交する意味空間を設けることにより、コンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術がある。具体的には、タイムライン表示の時間軸と直交するように、コンテンツの意味的な類似性を表現する意味空間を設ける。コンテンツに含まれるテキストデータに基づいて、コンテンツを事前にクラスタリングしておき、同じクラスタ内のコンテンツが近い場所に配置されるように、意味空間にコンテンツを配置する（非特許文献１、２参照）。このようにして、コンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】D．Luo，J．Yang，J．Fan，W．Ribarsky，and  H．Luo，「EventRiver：Interactive  Visual  Exploration  of  Streaming  Text」，Symposium  A  Quarterly  Journal  In  Modern  Foreign  Literatures，vol．28，no．3，2009
【非特許文献２】加藤義清、赤石美奈、堀浩一、「時間軸を考慮したバネモデルによる文書集合の文脈可視化」、第２３回人工知能学会全国大会、２００９年６月１９日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術には、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができないという課題がある。
【０００８】
例えば、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、クラスタによって意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性が分断されてしまうので、異なるクラスタに属するコンテンツ間の関連性が把握しにくいという。
【０００９】
また、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、同じクラスタに含まれるコンテンツ間の類似性が把握できないので、同一のクラスタに属するコンテンツ間の類似性について詳細な比較ができない。
【００１０】
また、上述したコンテンツ間の意味的な類似性および時間的な関係性の双方を可視化する技術では、異なるクラスタに属するコンテンツ間の類似性が把握できない。例えば、ハードクラスタリングなど、排他的にコンテンツをクラスタリングした場合、クラスタの境界にあるようなコンテンツが、別のクラスタに分類されたコンテンツと類似している可能性があるが、類似性を把握できないまま埋もれてしまう。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することが可能なコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムであって、前記端末は、コンテンツを指定するパラメータを前記サーバに送信する送信部を有し、前記サーバは、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を前記コンテンツデータ記憶部から取得し、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を前記類似度データ記憶部から取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、ネットワークを介して、端末とサーバとを通信可能な状態で接続して構成されるコンテンツ管理システムにおいて、該サーバにより実行されるコンテンツ管理方法であって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と、前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程とを含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバとしてのコンピュータに実行させるためのコンテンツ管理プログラムであって、前記コンピュータに、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部から、前記端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成手順と、前記可視化データ生成手順により生成された可視化データを前記端末に送信する送信手順とを実行させることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、ネットワークを介して、端末と通信可能な状態で接続されるコンテンツ管理サーバであって、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部と、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部と、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、前記コンテンツデータ記憶部における、前記合致する複数のコンテンツの前記特徴量および前記更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度データ記憶部において、前記合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツの対の各々に対応するコンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成部と、前記可視化データ生成部により生成された可視化データを前記端末に送信する送信部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、コンテンツ間の意味的な類似性についての連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明するための図である。
【図２】図２は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明するための図である。
【図３】図３は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明するための図である。
【図４】図４は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの構成を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係るユーザ端末およびリポジトリサーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図６】図６は、パラメータ入力画面の一例を示す図である。
【図７】図７は、コンテンツデータ記憶部に記憶されるプロダクトデータの一例を示す図である。
【図８】図８は、コンテンツデータ記憶部に記憶されるプロダクトデータの一例を示す図である。
【図９】図９は、ベクトルデータ記憶部に記憶される単語ベクトルデータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、類似度データ記憶部に記憶されるプロダクト間類似度データの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、リポジトリサーバのディレクトリの階層構造の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理の流れを示す図である。
【図１３】図１３は、タイムスタンプ取得処理の流れを示す図である。
【図１４】図１４は、単語ベクトル生成処理の流れを示す図である。
【図１５】図１５は、特徴量計算処理の流れを示す図である。
【図１６】図１６は、類似度計算処理の流れを示す図である。
【図１７】図１７は、コンテンツ管理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、図面を参照しつつ、本願に係るコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバの各実施例について詳細に説明する。後述する実施例は一例にすぎず、本願に係るコンテンツ管理システム、コンテンツ管理方法、コンテンツ管理プログラムおよびコンテンツ管理サーバを限定するものではない。また、後述する各実施例は処理内容に矛盾を生じさせない範囲で適宜組み合わせることもできる。
【実施例１】
【００１９】
［コンテンツ管理システムの概要と特徴（実施例１）］
実施例１に係るコンテンツ管理システムは、ネットワークを介して、端末とコンテンツ管理サーバとが通信可能な状態に接続して構成される。このコンテンツ管理システムにおいて、コンテンツ管理サーバは、例えば、企業等の組織内のワープロ文書やソフトウェアプロダクトなど、過去に作成されたコンテンツを組織単位で蓄積、管理することを概要とする。そして、このコンテンツシステムにおいて、コンテンツ管理サーバは、端末からパラメータ（コンテンツを指定する対象組織および対象期間）を受信すると、対象組織が管理するコンテンツ間の関係性が可視化された可視化データを端末に送信する点に特徴がある。
【００２０】
具体的には、コンテンツ管理サーバは、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶している。また、コンテンツ管理サーバは、ドキュメントファイルから生成されるベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶している。
【００２１】
続いて、コンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータ（コンテンツを指定する対象組織および対象期間）に合致する複数のコンテンツの特徴量および更新日付を取得する。続いて、コンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツから生成できるコンテンツ対に対応するコンテンツ間の類似度を取得する。続いてコンテンツ管理サーバは、端末から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツを、コンテンツの特徴量および更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングする。さらに、コンテンツ管理サーバは、マッピングされた複数のコンテンツのうち、コンテンツ間の類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ間を関連付けた可視化データを生成する。そして、コンテンツ管理サーバは、生成した可視化データを端末に送信する。端末は、コンテンツ管理サーバから受信した可視化データを表示する。
【００２２】
以下、図１〜図３を用いて、実施例１に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明する。図１〜図３は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの特徴を説明するための図である。例えば、図１に示すように、コンテンツ管理サーバは、コンテンツＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３を、各々の特徴量および更新日付を座標として、時間軸と時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域、すなわち、時間軸のなす空間と意味空間との直積空間に対してマッピングする。続いて、図２に示すように、コンテンツ管理サーバは、マッピングされたコンテンツＡ１〜Ａ３、Ｂ１〜Ｂ３のうち、類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ同士を直線で接続した無向グラフを生成する。そして、コンテンツ管理サーバは、生成した無向グラフを可視化データとして端末に送信する。
【００２３】
可視化データでは、特徴量として、コンテンツの意味的な特徴を表すと考えられるコンテンツに含まれるドキュメントから生成されるベクトルに主成分分析のような情報量の損失を最小化する次元圧縮法を適用して導出される量を採用する。これにより、時間軸に直交し特徴量を軸として持つ意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性が保たれる。また、図３に示すように、可視化データでは、コンテンツＡ２とＢ１とが接続されているので、意味的な類似性を有するクラスタ（点線楕円にて取り囲んだ領域）が異なる場合でも、コンテンツ間の意味的な類似性を把握できる。さらに、図３に示すように、コンテンツＡ１とＡ２、Ａ２とＡ３とが接続されているが、コンテンツＡ１とＡ３とは接続されていないので、同一のクラスタ内について意味的な類似性を詳細に把握できる。このようにして、実施例１に係るコンテンツ管理システムによれば、意味空間におけるコンテンツの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、コンテンツ間の類似性を詳細に把握することができる。
【００２４】
［コンテンツ管理システムの構成（実施例１）］
図４は、実施例１に係るコンテンツ管理システムの構成を示す図である。図４に示すように、コンテンツ管理システムは、通信ネットワーク１を介して、ユーザ端末１００とリポジトリサーバ２００とを通信可能に接続して構成される。ユーザ端末１００は、例えば、企業等においてユーザが利用するパーソナルコンピュータである。リポジトリサーバ２００は、企業等の組織内のワープロ文書やソフトウェアプロダクトなど、過去に作成されたコンテンツのデータを組織単位で蓄積、管理するサーバである。
【００２５】
図５は、実施例１に係るユーザ端末およびリポジトリサーバの構成を示す機能ブロック図である。なお、図５では、図４に示すユーザ端末１００およびリポジトリサーバ２００を説明する上で必要となる機能ブロックのみを記載する。
【００２６】
（ユーザ端末）
図５に示すように、ユーザ端末１００は、パラメータ入力機能１１０と、可視化結果出力機能１２０とを有する。パラメータ入力機能１１０は、コンテンツを指定するためのパラメータを入力する機能である。図６は、パラメータ入力画面の一例を示す図である。例えば、パラメータ入力機能１１０は、マウスやキーボード、タッチパネルなど所定のユーザインターフェースを介して、パラメータの入力要求を受け付けると、パラメータ入力画面をディスプレイやモニタなどに表示させる。パラメータ入力画面は、図６に示すように、検索したいコンテンツの対象組織を指定する組織ＩＤ、および検索したいコンテンツの対象期間を入力するための入力ボックスが配置されている。そして、パラメータ入力機能１１０は、表示した入力画面の入力ボックスに対して、組織ＩＤ（例えば、p0001）および対象期間（例えば、2005．1．1〜2009．12．3）の入力を受け付けると、入力された組織ＩＤおよび対象期間をリポジトリサーバ２００に送信する。
【００２７】
可視化結果出力機能１２０は、図６に示す入力画面に入力した組織ＩＤおよび対象期間に対応するコンテンツ、つまりソフトウェアプロダクト（以下、プロダクトと表記する。）について、リポジトリサーバ２００にて生成された可視化データを表示する機能である。例えば、可視化結果出力機能１２０は、上述の図３に示すように、プロダクトの意味的および時間的な関係性が分かるデータを表示する。
【００２８】
（リポジトリサーバ）
図５に示すように、リポジトリサーバ２００は、プロダクト可視化機能およびドキュメント分析機能を有する。具体的には、リポジトリサーバ２００は、プロダクト可視化機能として、入力処理部２０１、出力処理部２０２および可視化データ生成処理部２０３を有する。また、リポジトリサーバ２００は、ドキュメント分析機能として、コンテンツデータ記憶部２０４、ベクトルデータ記憶部２０５、類似度データ記憶部２０６、タイムスタンプ取得部２０７、単語ベクトル生成部２０８、類似度計算部２０９および特徴量計算部２１０を有する。
【００２９】
入力処理部２０１は、ユーザ端末１００から送信されたパラメータを受信して入力する。パラメータは、ユーザ端末１００のユーザが検索対象とするプロダクトを指定する情報であり、組織ＩＤおよび対象期間を含む。
【００３０】
出力処理部２０２は、後述する可視化データ生成処理部２０３により生成された可視化データをユーザ端末１００に送信する。
【００３１】
可視化データ生成処理部２０３は、入力処理部２０１により入力されたパラメータ（組織ＩＤ、対象期間）に合致するプロダクトデータを、後述するドキュメント分析機能から取得し、可視化データを生成する。具体的には、可視化データ生成処理部２０３は、ドキュメント分析機能（コンテンツデータ記憶部２０４）から、パラメータに合致するプロダクトデータ（更新日付、特徴量）を取得する。続いて、可視化データ生成処理部２０３は、ドキュメント分析機能（類似度計算部２０９）からプロダクト間の類似度を取得し、プロダクトデータの中で、類似度が所定の閾値を越えているプロダクト対を取得する。続いて、可視化データ生成処理部２０３は、プロダクトデータを、時間軸と時間軸に直交する特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域にマッピングし、プロダクト対をなすプロダクト間を直線で接続した無向グラフ（図３参照）を可視化データとして生成する。
【００３２】
コンテンツデータ記憶部２０４は、プロダクトドキュメントおよびプロダクトデータを記憶する。プロダクトドキュメントは、プロダクトに含まれる文書ファイルなどのドキュメントファイルである。プロダクトデータは、プロダクトを識別するプロダクトＩＤやプロダクトに付与されるプロダクト名、プロダクトを作成した組織を識別する組織ＩＤなどのデータである。以下、図７および図８を用いて、コンテンツデータ記憶部に記憶されるデータの一例を説明する。図７および図８は、コンテンツデータ記憶部に記憶されるプロダクトデータの一例を示す図である。
【００３３】
図７には、ドキュメント分析機能による分析（タイムスタンプ取得部２０７、単語ベクトル生成部２０８および特徴量計算部２１０による処理）が行われる前のプロダクトデータ（初期データ）の一例を示す。図７に示すように、ドキュメント分析機能による分析が行われる前では、コンテンツデータ記憶部２０４には、プロダクトデータとして、プロダクトＩＤ（例えば、00001）やプロダクト名（例えば、A1）、組織ＩＤ（例えば、p0001）が記憶されている。図８には、ドキュメント分析機能による分析が行われた後のプロダクトデータの一例を示す。図８に示すように、ドキュメント分析機能による分析が行われた後では、コンテンツデータ記憶部２０４には、プロダクトＩＤやプロダクト名、組織ＩＤに加えて、タイムスタンプ（例えば、2005/03/01）および特徴量（0.78）が記憶されている。
【００３４】
ベクトルデータ記憶部２０５は、後述する単語ベクトル生成部２０８により生成された単語ベクトルデータを記憶する。以下、図９を用いて、ベクトルデータ記憶部に記憶される単語ベクトルデータの一例を説明する。図９は、ベクトルデータ記憶部に記憶される単語ベクトルデータの一例を示す図である。図９に示すように、ベクトルデータ記憶部２０５には、単語ベクトルデータとして、プロダクトＩＤごとに、各単語のデータが記憶される。例えば、図９に示すように、プロダクトＩＤが「00001」のプロダクトについて、「単語1→2.4」、「単語2→0」、「単語3→1.3」が記憶される。
【００３５】
類似度データ記憶部２０６は、後述する類似度計算部２０９により計算されるプロダクト間類似度データを記憶する。以下、図１０を用いて、類似度データ記憶部に記憶されるプロダクト間類似度データの一例を説明する。図１０は、類似度データ記憶部に記憶されるプロダクト間類似度データの一例を示す図である。図１０に示すように、類似度データ記憶部２０６には、プロダクト間類似度データとして、プロダクトＩＤの対ごとに、プロダクト間の類似度が記憶される。例えば、図１０に示すように、プロダクトＩＤ「00001」のプロダクトと、プロダクトＩＤ「00002」のプロダクトとの間の類似度として、「類似度→0.91」が記憶される。
【００３６】
なお、リポジトリサーバ２００のディレクトリに、プロダクトＩＤに対応するプロダクトのドキュメントやソースコードのファイルをおくことができる。対象とするドキュメントは、例えば、日本語のワープロソフトで生成したファイルを想定する。図１１に、リポジトリサーバ２００のディレクトリの階層構造の一例を示す。図１１は、リポジトリサーバのディレクトリの階層構造の一例を示す図である。
【００３７】
タイムスタンプ取得部２０７は、プロダクトごとに、ドキュメントファイルの最終更新日付を取得する。具体的には、タイムスタンプ取得部２０７は、プロダクトデータからプロダクトＩＤを取得し、プロダクトＩＤに対応するドキュメントファイルについて、ＯＳ（Operation  System）のファイルシステムが管理するファイル更新のタイムスタンプのリストを取得する。続いて、タイムスタンプ取得部２０７は、取得したリストの中から、タイムスタンプの最大値（直近のタイムスタンプ（更新日付））を取得する。そして、タイムスタンプ取得部２０７は、取得したタイムスタンプを、コンテンツデータ記憶部２０４（図７参照）に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトＩＤのタイムスタンプの項目のデータとして書き込む（図８参照）。
【００３８】
単語ベクトル生成部２０８は、プロダクトごとに、プロダクトＩＤに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを取得し、取得したテキストデータに記述されている言語から単語ベクトルを生成する。つまり、単語ベクトル生成部２０８は、テキストデータに記述された言語の意味的な特徴を数値化する。
【００３９】
具体的には、単語ベクトル生成部２０８は、プロダクトＩＤに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータを任意の順序で結合する。続いて、単語ベクトル生成部２０８は、結合したテキストデータを正規化する。例えば、単語ベクトル生成部２０８は、小文字を大文字に変換したり、半角文字を全角文字に変換したりというように正規化を行う。
【００４０】
続いて、単語ベクトル生成部２０８は、正規化したテキストデータについて形態素解析を行い、正規化したテキストデータを単語に分割する。続いて、単語ベクトル生成部２０８は、形態素解析により分割された単語ごとの出現頻度を計数する。ここで、単語ベクトル生成部２０８は、出現頻度を計数する際、名詞の中でも特に、「サ変接続（「〜する」の形態をとることができるもの）」、「一般名詞」、「形容動詞語幹」、「固有名詞」のみを対象として計数を行い、長音以外の記号（例えば、＜，＞，＝など）を含む単語を除外する。
【００４１】
続いて、単語ベクトル生成部２０８は、以下の示すｉｄｆ（inverse  document  frequency）値を出現頻度に掛け合わせた成分値を有する単語ベクトルを生成する。
ｉｄｆ＝１＋ｌｏｇ（Ｎ／ｎ）
Ｎ：全プロダクト数
ｎ：該当単語を含むプロダクト数
【００４２】
そして、単語ベクトル生成部２０８は、生成した単語ベクトルを、プロダクトＩＤに対応付けてベクトルデータ記憶部２０５（図９参照）に書き込む。
【００４３】
類似度計算部２０９は、単語ベクトル生成部２０８により生成された単語ベクトルを用いて、プロダクト間の類似度を計算する。具体的には、類似度計算部２０９は、ベクトルデータ記憶部２０５から、単語ベクトルデータを全て読み込む。続いて、類似度計算部２０９は、読み込んだ単語ベクトルから組み合わせ可能な全てのベクトル間のコサイン尺度（ベクトル間の角度に対する余弦）を計算することにより、単語ベクトル間の類似度を計算する。そして、類似度計算部２０９は、算出した単語ベクトル間の類似度をプロダクト間の類似度とし、類似度データ記憶部２０６（図１０参照）に書き込む。
【００４４】
特徴量計算部２１０は、単語ベクトル生成部２０８により生成された単語ベクトルを用いて特徴量を計算する。なお、特徴量計算部２１０は、プロダクトＩＤごとに、以下に説明する処理を実行するものとする。具体的には、特徴量計算部２１０は、ベクトルデータ記憶部２０５から、プロダクトＩＤに対応付けられている単語ベクトルデータを全て読み込む。続いて、特徴量計算部２１０は、読み込んだ単語ベクトルの主成分分析によりその第一主成分（意味空間を２次元とする場合は第一主成分と第二主成分）を特徴量として算出する。なお、主成分分析による次元圧縮は情報量の損失を最小化する。このため、主成分分析により算出される特徴量は、高次元である単語ベクトルをできるだけ情報量を損失せずに１次元または２次元に次元圧縮した量となり、類似するプロダクトが意味空間において互いに近い位置に配置されるように調整できる。そして、特徴量計算部２１０は、算出した特徴量を、コンテンツデータ記憶部２０４に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトＩＤの特徴量の項目のデータとして書き込む。
【００４５】
［リポジトリサーバによる処理（実施例１）］
以下、図１２〜図１６を用いて、実施例１に係るリポジトリサーバの処理の流れを説明する。
【００４６】
（ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理）
図１２を用いて、ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理の流れを説明する。図１２は、ドキュメント分析処理およびプロダクト可視化処理の流れを示す図である。なお、ドキュメント分析処理は、リポジトリサーバに設定される任意のタイミングで実行される。また、プロダクト可視化処理は、ユーザ端末１００からのパラメータ受信のタイミングで実行される。
【００４７】
図１２に示すように、ドキュメント分析処理では、プロダクトデータからプロダクトＩＤを抽出され（Ｓ１０１）、プロダクトＩＤに対応するドキュメントファイルについて、ＯＳ（Operation  System）のファイルシステムが管理するファイル更新のタイムスタンプのリストが取得される（Ｓ１０２）。
【００４８】
続いて、上述したタイムスタンプ取得部２０７により、後述するタイムスタンプ取得処理が実行される（Ｓ１０３）。続いて、上述した単語ベクトル生成部２０８により、後述する単語ベクトル生成処理が実行される（Ｓ１０４）。続いて、上述した特徴量計算部２１０により、後述する特徴量計算処理を実行される（Ｓ１０５）。続いて、上述した類似度計算部２０９により、後述する類似度計算処理が実行され（Ｓ１０６）、ドキュメント分析処理が終了する。
【００４９】
また、図１２に示すように、プロダクト可視化処理では、ユーザ端末１００からのパラメータ（組織ＩＤ、対象期間）が受信されると（Ｓ２０１）、上述した可視化データ生成処理部２０３により、組織ＩＤに属するプロダクトのプロダクトデータが取得される（Ｓ２０２）。続いて、上述した可視化データ生成処理部２０３により、類似度が閾値を超えるプロダクト対が取得され（Ｓ２０３）、端末出力結果（可視化データ）を生成して（Ｓ２０４）、プロダクト可視化処理が終了する。
【００５０】
（タイムスタンプ取得処理）
図１３を用いて、上述したタイムスタンプ取得処理の流れを説明する。図１３は、タイムスタンプ取得処理の流れを示す図である。図１３に示すように、タイムスタンプ取得部２０７は、タイムスタンプのリストを取得し（Ｓ３０１）、取得したリストの中から、タイムスタンプの最大値（直近のタイムスタンプ（更新日付））を取得する（Ｓ３０２）。そして、タイムスタンプ取得部２０７は、取得したタイムスタンプを、コンテンツデータ記憶部２０４（図７、図８参照）に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトＩＤのタイムスタンプの項目のデータとして書き込み（Ｓ３０３）、処理を終了する。
【００５１】
（単語ベクトル生成処理）
図１４を用いて、上述した単語ベクトル生成処理の流れを説明する。図１４は、単語ベクトル生成処理の流れを示す図である。図１４に示すように、単語ベクトル生成部２０８は、プロダクトＩＤに対応するドキュメントファイルについてテキストデータを抽出し（Ｓ４０１）、抽出したテキストデータを任意の順序で結合する（Ｓ４０２）。続いて、単語ベクトル生成部２０８は、結合したテキストデータを正規化する（Ｓ４０３）。例えば、単語ベクトル生成部２０８は、小文字を大文字に変換したり、半角文字を全角文字に変換したりというように正規化を行う。
【００５２】
続いて、単語ベクトル生成部２０８は、正規化したテキストデータについて形態素解析を行い（Ｓ４０４）、正規化したテキストデータを単語に分割する。続いて、単語ベクトル生成部２０８は、形態素解析により分割された単語ごとの出現頻度をカウントする（Ｓ４０５）。ここで、単語ベクトル生成部２０８は、出現頻度を計数する際に、名詞の中でも特に、「サ変接続（「〜する」の形態をとることができるもの）」、「一般名詞」、「形容動詞語幹」、「固有名詞」のみを対象として計数を行い、長音（−）以外の記号（例えば、＜，＞，＝など）を含む単語を除外する。
【００５３】
続いて、単語ベクトル生成部２０８は、ｉｄｆ（inverse  document  frequency）値を出現頻度に掛け合わせた成分値を有する単語ベクトルを生成する（Ｓ４０６）。そして、生成した単語ベクトルを、プロダクトＩＤに対応付けてベクトルデータ記憶部２０５（図９参照）に書き込み（Ｓ４０７）、処理を終了する。
【００５４】
（特徴量計算処理）
図１５を用いて、上述した特徴量計算処理の流れを説明する。図１５は、特徴量計算処理の流れを示す図である。特徴量計算部２１０は、ベクトルデータ記憶部２０５から、プロダクトＩＤに対応付けられている単語ベクトルデータを全て読み込む（Ｓ５０１）。続いて、特徴量計算部２１０は、読み込んだ単語ベクトルの主成分分析を用いて、その第一主成分を導出することにより特徴量を計算する（Ｓ５０２）。そして、特徴量計算部２１０は、算出した特徴量を、コンテンツデータ記憶部２０４（図７、図８参照）に記憶されているプロダクトデータのうち、対応するプロダクトＩＤの特徴量の項目のデータとして書き込み（Ｓ５０３）、処理を終了する。
【００５５】
（類似度計算処理）
図１６を用いて、上述した類似度計算処理の流れを説明する。図１６は、類似度計算処理の流れを示す図である。類似度計算部２０９は、ベクトルデータ記憶部２０５から、単語ベクトルデータを全て読み込む（Ｓ６０１）。続いて、類似度計算部２０９は、読み込んだ単語ベクトルから組み合わせ可能な全てのベクトル間のコサイン尺度（ベクトル間の角度に対する余弦）を計算することにより、単語ベクトル間の類似度を計算する（Ｓ６０２）。そして、類似度計算部２０９は、算出した単語ベクトル間の類似度をプロダクト間の類似度として、類似度データ記憶部２０６（図１０参照）に書き込み（Ｓ６０３）、処理を終了する。
【００５６】
［実施例１による効果］
上述してきたように、リポジトリサーバ２００は、プロダクト可視化機能により、ユーザ端末１００から受信したパラメータ（組織ＩＤ、対象期間）に対応するプロダクトの中で、類似度が所定の閾値以上であるもの同士を直線で接続した無向グラフを可視化データとして生成し、ユーザ端末１００に送信する。このようなことから、実施例１によれば、可視化データにおいて、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保ちつつ、プロダクト間の類似性を詳細に把握ことができる。例えば、上述した図３に示すように、グラフ領域上にマッピングしたプロダクトをクラスタリングした場合に、属するクラスタが異なるプロダクトについて、類似しているか否かを容易には把握できる。さらに、上述した図３に示すように、グラフ領域上にマッピングしたプロダクトをクラスタリングした場合に、同一のクラスタ内で、類似するコンテンツを詳細に把握できる。
【００５７】
また、リポジトリサーバ２００は、ドキュメント分析機能により、プロダクトごとに、タイムスタンプおよび特徴量を取得してプロダクトデータとして書き込み、プロダクト間の類似度を計算してプロダクト間の類似度データとして書き込む。このようなことから、リポジトリサーバ２００は、プロダクト可視化機能により可視化データを生成するために必要なデータを自動生成できる。
【００５８】
なお、リポジトリサーバ２００は、単語ベクトルの主成分分析によりその第一主成分を特徴量として算出することにより、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保つことができる。つまり、主成分分析による次元圧縮は情報量の損失を最小化する。このようなことから、高次元である単語ベクトルをできるだけ情報量を損失せずに１次元または２次元に次元圧縮した特徴量を算出することができる結果、類似するプロダクトが意味空間において互いに近い位置に配置されるように調整でき、意味空間におけるプロダクトの配置に対する意味的な連続性を保つことができる。
【実施例２】
【００５９】
以下、本発明にかかる演算装置、演算方法および演算プログラムの他の実施形態として実施例２を説明する。
【００６０】
（１）装置構成等
図５に示したリポジトリサーバ２００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、リポジトリサーバ２００の分散または統合の具体的形態は図５に示すものに限られず、類似度計算部２０９および特徴量計算部２１０が機能的あるいは物理的に統合されていてもよい。このように、リポジトリサーバ２００の各構成要素の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６１】
（２）コンテンツ管理プログラム
また、実施例１で説明したリポジトリサーバ２００の各種の処理（例えば、図１２〜１６等参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７を用いて、実施例１で説明したリポジトリサーバ２００と同様の機能を有するコンテンツ管理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７は、コンテンツ管理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【００６２】
図１７に示すように、リポジトリサーバ２００が有する機能と同様の機能を有するコンピュータ３００は、例えば、メモリ３０１と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３０２を有する。また、コンピュータ３００は、図１７に示すように、ハードディスクドライブインタフェース３０３と、光ディスクドライブインタフェース３０４を有する。また、コンピュータ３００は、図１７に示すように、シリアルポートインタフェース３０５と、ビデオアダプタ３０６と、ネットワークインタフェース３０７を有する。そして、コンピュータ３００は、これらの各部３０１〜３０７をバス３０８によって接続する。
【００６３】
メモリ３０１は、図１７に示すように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）を含む。ＲＯＭは、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース３０３は、図１７に示すように、ハードディスクドライブ３０９に接続される。光ディスクドライブインタフェース３０４は、図１７に示すように、光ディスクドライブ３１０に接続される。例えば、光ディスクドライブ３１０には、光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース３０５は、図１７に示すように、例えば、マウス４００およびキーボード５００に接続される。ビデオアダプタ３０６は、図１７に示すように、例えば、ディスプレイ６００に接続される。
【００６４】
ここで、図１７に示すように、ハードディスクドライブ３０９は、例えば、ＯＳ（Operating  System）、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータを記憶する。
【００６５】
すなわち、上述したリポジトリサーバ２００と同様の機能を有するコンテンツ管理プログラムは、コンピュータ３００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ３０９に記憶される。つまり、上述の実施例１で説明したリポジトリサーバ２００と同様の処理（図１２〜図１６等）を実行する手順が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ３０９に記憶される。例えば、このプログラムモジュールには、上述したドキュメント分析機能やプロダクト可視化機能と同様の処理（図１２〜図１６等）を実行する手順が記述されている。
【００６６】
また、コンテンツ管理プログラムによる処理に用いられるデータは、プログラムデータとして、例えばハードディスクドライブ３０９に記憶される。例えば、このプログラムデータは、上述の実施例１で説明したコンテンツデータ記憶部２０４、ベクトルデータ記憶部２０５、類似度データ記憶部２０６などに記憶される各種情報に対応する。
【００６７】
そして、ＣＰＵ３０２が、ハードディスクドライブ３０９に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてＲＡＭに読み出し、上述の実施例１で説明したものと同様の処理（図１２〜図１６等）を実行するための手順を実行する。
【００６８】
なお、電力制御プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ３０９に記憶される場合に限られるものではなく、例えば、着脱可能な記憶媒体である光ディスクドライブ３１０等に記憶されていてもよい。この場合には、ＣＰＵ３０２が、光ディスクドライブ３１０を介して、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを読み出す。あるいは、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されていてもよい。この場合には、ＣＰＵ３０２が、ネットワークインタフェース３０７を介して、コンテンツ管理プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータを他のコンピュータから読み出す。
【００６９】
なお、プログラムによりＣＰＵ３０２が動作して各種処理を行う代わりに、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)などの電子回路を用いて処理を行うこともできる。また、メモリ３０１として、フラッシュメモリ(flash  memory)などを用いることもできる。
【００７０】
（３）コンテンツ管理方法
実施例１で説明したコンテンツ管理システムにより、以下のようなコンテンツ管理方法が実現される。
【００７１】
すなわち、コンテンツごとに、コンテンツの更新日付と、コンテンツに含まれるドキュメントファイルから生成されるベクトルを解析して得られる特徴量とを対応付けて記憶するコンテンツデータ記憶部２０４から、ユーザ端末１００から受信したパラメータに合致する複数のコンテンツの特徴量および更新日付を取得し、前記ベクトルを用いて算出されたコンテンツ間の類似度を記憶する類似度データ記憶部２０６から、前記パラメータに合致する複数のコンテンツから作成されるコンテンツ対の各々に対応するコンテンツ間の類似度を取得して、前記パラメータに合致する複数のコンテンツを、コンテンツの特徴量および更新日付に従って、時間軸と該時間軸に直交する前記特徴量の軸の方向に展開されるグラフ領域に対してマッピングするとともに、マッピングされた複数のコンテンツのうち、前記類似度が所定の閾値以上であるコンテンツ対を関連付けた可視化データを生成する可視化データ生成工程と（図１２、Ｓ２０１〜Ｓ２０４）、前記可視化データ生成工程により生成された可視化データを前記端末に送信する送信工程とを含んだコンテンツ管理方法が実現される。
【符号の説明】
【００７２】
１  通信ネットワーク
１００  ユーザ端末
２００  リポジトリサーバ
２０１  入力処理部
２０２  出力処理部
２０３  可視化データ生成処理部
２０４  コンテンツデータ記憶部
２０５  ベクトルデータ記憶部
２０６  類似度データ記憶部
２０７  タイムスタンプ取得部
２０８  単語ベクトル生成部
２０９  類似度計算部
２１０  特徴量計算部
３００  コンピュータ
３０１  メモリ
３０２  ＣＰＵ
３０３  ハードディスクドライブインタフェース
３０４  光ディスクドライブインタフェース
３０５  シリアルポートインタフェース
３０６  ビデオアダプタ
３０７  ネットワークインタフェース
３０８  バス
３０９  ハードディスクドライブ
４００  マウス
５００  キーボード
６００  ディスプレイ
【図１】
2012252547.tif 000003
【図２】
2012252547.tif 000004
【図３】
2012252547.tif 000005
【図４】
2012252547.tif 000006
【図５】
2012252547.tif 000007
【図６】
2012252547.tif 000008
【図７】
2012252547.tif 000009
【図８】
2012252547.tif 000010
【図９】
2012252547.tif 000011
【図１０】
2012252547.tif 000012
【図１１】
2012252547.tif 000013
【図１２】
2012252547.tif 000014
【図１３】
2012252547.tif 000015
【図１４】
2012252547.tif 000016
【図１５】
2012252547.tif 000017
【図１６】
2012252547.tif 000018
【図１７】
2012252547.tif 000019