(57)【要約】【課題】経験の少ない質問者がヒアリングを行う場合や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合に、適切な聞き出しを支援する。【解決手段】要求獲得支援システムとして、質問項目と回答者属性を登録する質問情報登録部と、任意のデータベースから取得した質問項目と属性を成している単語を含む情報を参照しそれらの単語が共存する単語群を属性毎に抽出する属性接点語候補抽出部と、質問項目と回答者属性との単語と任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択されたキーワードを含む情報とを参照し各単語が共存する単語群をそのキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出部と、その単語群間の類似性で話題関連度を求める話題関連度算出部と、各話題関連度から各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、分類別に接点語を抽出する接点語抽出部と、その分類別の接点語を参照して関連図を生成する関連図作成部を設ける。【選択図】図１
2012093870.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出部と、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出部と、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と、
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項２】
質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録部と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、属性接点情報抽出部で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに 任意に複数設定したダミーキーワードの内一つを加えたキーワードの組み合わせが共存する挿話情報の集合を、ダミー接点情報としてダミーキーワード毎に抽出するダミー接点情報抽出部と、
抽出した属性接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
抽出したダミー接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存する単語群を、全てのダミー接点情報毎にダミー接点語候補として抽出するダミー接点語候補抽出部と、
前記属性接点語候補の単語群とダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を、全てのダミーキーワード毎に算出する話題関連度算出部と、
各話題関連度を任意に設定した閾値とそれぞれ比較し、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、
前記ダミーキーワード分類部でのダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
前記属性接点情報抽出部で利用した質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成部と、
前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を備えたことを特徴とする要求獲得支援システム。
【請求項３】
前記データベース又は挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出し、
前記ダミー属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワード、選択されたダミーキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群をダミー接点情報として抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の要求獲得支援システム。
【請求項４】
前記ダミー接点情報抽出部が、ヒアリングの進行時の意向に対応する５Ｗ１Ｈの疑問の種類に紐付けたキーワードをダミーキーワードとして設定して用いることを特徴とする請求項２または３に記載の要求獲得支援システム。
【請求項５】
前記話題関連度算出部が、属性接点語候補に含まれる単語群と、各ダミー接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と捉え、両単語群の和集合に対する積集合の割合に基づいて重複性の大きさを話題関連度の指標として利用することを特徴とする請求項１ないし４の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項６】
前記ダミーキーワード分類部が、話題関連度が閾値より大きいダミーキーワードを話題深堀系に、閾値未満のダミーキーワードを話題拡張系に分類することを特徴とする請求項１ないし５の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項７】
前記接点語抽出部が、
話題深堀系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる単語群のみを抽出し、
話題拡張系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、ダミー接点語候補に含まれる単語群から属性接点語候補に含まれる各単語群を除外する
ことで、よりダミーキーワードの分類の特徴を反映した単語群に限定する
ことを特徴とする請求項６記載の要求獲得支援システム。
【請求項８】
前記関連図作成部が、質問項目と属性の組み合わせを中心とし、前記分類を中間ノード、各接点語を末端ノードとしてリンクを結んだグラフを作成し、前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示することを特徴とする請求項２ないし７の何れか一項に記載の要求獲得支援システム。
【請求項９】
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出し、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出し、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類し、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出し、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【請求項１０】
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出手段と、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出手段と、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類手段と、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ソフトウェアやシステムなどの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を的確に聞き出すためのヒアリングやコミュニケーションの方法を支援する要求獲得支援システム、要求獲得支援手法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
システム開発などにおいて、開発するシステムの仕様はシステムの利用者や発注者の様々な要求を充分反映したものであることが求められる。このため、その策定においては、発注者の様々なニーズ、課題、イメージといった要求を聞き出すヒアリングなどの要求獲得作業が行われる。
【０００３】
要求獲得方法及びシステムに関する一例が、特許文献１に記載されている。この公報に記載された要求獲得方法では、対象の広告表現を視聴した調査回答者から広告表現の印象に関する質問への発言内容を文脈単位で収集し、予め想定される発言内容を品詞や理由などで分類し類語を集約した各類語群に特有のコードを付して作成した類語辞典を利用して、収集した発言内容を文節単位でコード化し、発言内容のコード毎の出現回数、発言人数、及び連関回数を表した連想図を作成することで、回答者の自然な連想経路や連想の文脈の抽出を容易にしている。
【０００４】
さらに、別の要求獲得システム及び方法に関する例が、特許文献２に記載されている。この公報に記載された要求獲得方法では、あらかじめ基本質問および割り込みの基準に基づき抽出された割り込み質問を回答者の属性情報や質問対象と関連付けて、データベースとして用意しておき、目的に応じた基本質問および回答パターンに応じた割り込み質問をデータベースから参照して提示し回答を得ることで、現状業務などに関する聞き取り調査を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１５７３９３号公報
【特許文献２】特開２００３−０６７５３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
既存の要求獲得システム及び方法における第一の課題としては、特許文献１のように要求の聞き出しを行う方法では、回答者への印象に関する質問への発言内容を連想図に変換することで回答者の自然な連想経路や連想の文脈の把握は支援されるが、発言内容自体をどのように引き出すかについては言及されておらず、回答者が印象に関する質問について明確なイメージがない場合などでは有効な連想図を得ることが困難であることが挙げられる。その理由は、システム開発に関する要求聞き出しの状況は、特許文献１のように特定の情報を直前に回答者へ提示しその印象を聞き出すような状況ではなく、回答者に過去の経験などに基づいて質問に答えてもらう状況が多いためである。このような状況では、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出せるように聞き出しを行わないと的確な要求が得られない。
【０００７】
さらに、既存の要求獲得システム及び方法における第二の課題としては、特許文献２のように要求の聞き出しを行う方法では、過去に有効な回答の得られている質問項目に関する聞き出しは支援されるが、データベースに有効と考えられる質問が登録されていない条件については対応できず、運用上の実効性が低いことが挙げられる。その理由は、データベースに登録すべき質問は目的に応じた基本質問であっても属性情報と質問対象の組み合わせの分だけ必要であるため膨大となり、十分なデータベースの構築が容易ではないためである。さらに割り込み質問では、上記の組み合わせだけでなく、回答パターンや、話題を深掘するか拡張するかといったヒアリング進行時の質問者の意向によっても質問の仕方は変わるため、それらの組み合わせまで考慮する必要があり、十分なデータベースの構築が非常に困難を極めるためである。  
また、システムによる聞き出しの支援がより強く求められる場面での適用効果も低い。その理由は、過去に有効な回答の得られている条件での聞き出しは質問者自身に経験として質問のノウハウが蓄積されるため、システムによる聞き出し支援のニーズは小さいためである。このような場面では、利用者は、むしろ新規の質問対象や新規の属性を持つ被験者に対して適切な聞き出しを支援することへのニーズを高く持っているためである。
【０００８】
本発明の目的は、質問者が得たい質問内容と質問回答者の属性に基づき、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目と回答者の属性およびヒアリング進行時の話題を拡張したいか深堀したいかなどの意向に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者が回答者にヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供することである。
【０００９】
さらに、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースや業務知識に基づくローカルな辞書情報などを用いずに、接点情報の抽出と接点語を関連付けた関連図を作成することで、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成を可能とする要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る要求獲得支援システムは、質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出部と、前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出部と、各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、回答者に 質問に関連する場面などをうまく思い出させる付加情報として、質問項目に適した接点語を任意のデータベースから抽出して、質問者がヒアリングを行うことを支援する要求獲得支援システム、手法およびプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の動作を示す流れ図である。
【図３】本発明の実施の形態において属性接点語候補の単語群と各ダミー接点語候補の単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図４】本発明の実施の形態においてダミーキーワード毎に算出される話題関連度の表の例である。
【図５】本発明の実施の形態において話題深堀系のダミー接点語候補から接点語として抽出する単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図６】本発明の実施の形態において話題拡張系のダミー接点語候補から接点語として抽出する単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図７】本発明の実施の形態において中間系のダミー接点語候補から接点語として抽出する単語群の集合的な関係を表すベン図である。
【図８】本発明の実施の形態において話題深堀系のダミー接点語候補から抽出された接点語の単語群の一部を示したリストである。
【図９】本発明の実施の形態において話題拡張系のダミー接点語候補から抽出された接点語の単語群の一部を示したリストである。
【図１０】本発明の実施の形態において中間系のダミー接点語候補から抽出された接点語の単語群の一部を示したリストである。
【図１１】本発明の実施の形態で得られる関連図の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１を参照すると、本発明の実施の形態は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、質問情報登録部１０と、属性接点情報抽出部２１と、ダミー接点情報抽出部２２と、属性接点語候補抽出部３１と、ダミー接点語候補抽出部３２と、話題関連度算出部４０と、ダミーキーワード分類部５０と、接点語抽出部６０と、関連図作成部７０と、スクリプト出力部８０と、挿話データベース１１０と、を含む。
【００１４】
質問情報登録部１０は、質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する。また、必要に応じて後述するダミーキーワードの登録も受け付けるようにしてもよい。質問項目情報としては、質問者が得たい内容を直接問う質問文におけるキーワードなどをそのまま引用し、入力自体を直接的に質問項目キーワードとして受け付け登録する方法でも良いが、その方法に換えて、入力自体は文章で受け付けその文章を構成する各文に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなすキーワードを抽出することで間接的に質問項目キーワードを登録する方法などでも良い。また、直接的に質問項目キーワードの登録を受けると共に、間接的に質問項目キーワードを抽出する解析を同時的に行い、多数の質問項目キーワードを取得できるようにしても良い。また回答者の属性情報としては、回答者の担当業務、役職、年齢、性別などだけでなく、尺度法のアンケートなどで平均値との差が大きい回答が行われた設問に関するキーワードを利用するなど、回答者の特徴を表す情報であれば何でもよい。なお、ダミーキーワードについては、直接的に登録を受け付けてもよいし、以下で説明するように間接的に抽出して設定するようにしてもよい。
【００１５】
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積し、属性接点情報抽出部２１およびダミー接点情報抽出部２２からの参照に応じて、要求された情報を提示する。挿話情報は、汎用的に存在する文書であればどのような情報群でもよく、ヒアリング対象の業務に関した文書などである必要はない。典型的な挿話データベース１１０としては、インターネット上の文書やブログ記事、Ｑ＆Ａサイトなどのテキスト群などが考えられる。また、過去の業務に係るドキュメントを一元的に管理するデータベースなどでもよい。加えて、特別に整理されていない学術論文データベースなどを加えてもよい。
【００１６】
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと 属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する。属性接点情報は、回答者の属性情報に関する全ての属性キーワードについて、属性キーワード毎に抽出される。属性接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなどの任意に設定した範囲内に前記各キーワードが共存するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、属性接点情報としては、質問情報として登録された質問項目キーワードおよび属性キーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、属性接点情報抽出部２１は、抽出した属性接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
【００１７】
ダミー接点情報抽出部２２は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、属性接点情報抽出部２１で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに 任意に設定したダミーキーワードの一つを加え それらキーワードの組み合わせが共存している挿話情報の集合を、ダミー接点情報として抽出する。  
ダミーキーワードは任意に複数個を用意し、ダミー接点情報は全てのダミーキーワード毎に抽出される。ダミーキーワードは、直接的に入力したり、間接的に抽出して取得したりして、自由に設定して良い。例えば、属性接点情報抽出部２１で質問項目キーワードと共起した単語を抽出してダミーキーワードとして利用することができる。他にも、ヒアリングの進行時の意向に対応するため５Ｗ１Ｈなど想定される疑問の種類に紐付けたキーワードを予め設定して用いてもよい。例えば、質問項目の具体例（Ｗｈａｔ）に関する単語と共起することが期待できるダミーキーワードとしては「具体」、「例えば」などが、質問項目に関わる人物（Ｗｈｏ）に関する単語と共起することが期待できるダミーキーワードとしては「者」、「人々」などが、質問項目の時間的な場面想定（Ｗｈｅｎ）に関する単語と共起することが期待できるダミーキーワードとしては「の時」、「場合」などが、質問項目の空間的な場面想定（Ｗｈｅｒｅ）に関する単語と共起することが期待できるダミーキーワードとしては「場所」、「にいる」などが、質問項目に対して原因や理由、影響などの因果関係（Ｗｈｙ）に関する単語と共起することが期待できるダミーキーワードとしては「のため」、「の結果」などが設定される。また、ダミーキーワードは、質問情報登録部１０から、質問項目などと共に入力することとしてもよいし、上記の様なキーワードを予め準備したデータベースから取得するようにしてもよい。また、ヒアリング対象者に予め行ったアンケートなどの文章から抽出することとしてもよい。  
ダミー接点情報とは、同一文、同一記事、同一サイトなど、任意に設定した範囲内に前記各キーワードが存在するという条件を満たす文、記事、サイトが相当する。挿話データベース１１０がインターネット上の文書群である場合は、ダミー接点情報としては、質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードと属性キーワードと少なくとも１つのダミーキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群などが使用できる。得られる文章の数量が多い場合は、任意の閾値以下の文書を除外するなどの制限を行ってもよい。また、ダミー接点情報抽出部２２は、抽出したダミー接点情報に関して、その出典（ソース）を示す情報を関連付けて登録してもよい。
【００１８】
属性接点語候補抽出部３１は、属性接点情報抽出部２１で１ないし複数の属性キーワード毎に抽出した各属性接点情報に含まれる、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存している単語群を属性接点語候補として抽出する。属性接点語候補は、回答者の属性キーワードが複数ある場合は属性キーワード毎に抽出してもよい。属性接点語候補の抽出方法としては、属性接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などが用いられる。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
【００１９】
ダミー接点語候補抽出部３２は、ダミー接点情報抽出部２２で抽出した全てのダミー接点情報毎に含まれる、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存している単語群をダミー接点語候補として抽出する。ダミー接点語候補の抽出方法としては、ダミー接点情報のテキスト情報に形態素解析を適用して名詞や動詞などの単独で意味をなす単語を抽出する方法などが用いられる。また、抽出可能な単語数が多い場合は、任意の閾値以下などの制限を行ってもよい。
【００２０】
話題関連度算出部４０は、全てのダミーキーワード毎に抽出されたダミー接点語候補の単語群と 属性接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する。すなわち、話題関連度は、全てのダミーキーワード毎に抽出される。  
話題関連度の算出方法としては、属性接点語候補に含まれる単語群と 各ダミー接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と考えたときの和集合に対する積集合の割合など 単語群の重複性の高さを利用してもよいし、ベクトル空間法などで得られる類似度と単調増加の関係にある関数や、シソーラスなどを用いた概念の類似性と単調増加の関係にある関数を利用してもよい。  
なお、属性接点語およびダミー接点語に含まれる各接点語に対して 同義や類義の異表記を考慮する場合は、同義語および類義語を考慮して話題関連度の算出前にそれぞれの接点語を集約してもよい。同義語や類義語の考慮方法は、一般的な同義語類義語辞書を利用してもよいし、挿話データベース１１０の挿話情報もしくは属性接点情報やダミー接点情報にベクトル空間法やラフ集合などの類似性分析を適用して種々の単語について単語の用例から類語を推測したローカルな辞書を利用してもよい。
【００２１】
ダミーキーワード分類部５０は、全てのダミーキーワード毎に抽出された各話題関連度を設定した閾値によって定まる評価条件と照らし合わせ、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類する。  
評価条件はヒアリングの目的に応じて任意に設定される。  
ここで、話題関連度が大きいということは、属性接点語候補とダミー接点語候補の類似性が高く、ダミーキーワードを考慮しても接点語候補の変化が少ない、即ち、質問項目の内容に対して関連が深い接点語候補であり、このダミー接点語候補に含まれる接点語は話題を広げるのではなく深めるという話題深堀時の想起支援に有効であることを意味する。
他方、話題関連度が小さいということは、属性接点語候補とダミー接点語候補の類似性が低く、ダミーキーワードを考慮すると接点語候補の変化が大きい、即ち、質問項目の内容に対して意外性が大きい接点語候補であり、このダミー接点語候補に含まれる接点語は話題を発散させたい話題拡張時の想起支援に有効であることを意味する。  
このため、話題関連度が閾値より大きいダミーキーワードは話題深堀系に、閾値未満のダミーキーワードは話題拡張系にダミーキーワード分類部５０によって分類される。さらに、ヒアリングの進行時の意向に対応するためダミーキーワードを５Ｗ１Ｈなど想定される疑問の種類に紐付けて設定した場合、ダミーキーワード分類部５０は、紐付けに基づきダミーキーワードをさらに分類する。
【００２２】
接点語抽出部６０は、ダミーキーワード分類部５０でのダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語をそれぞれ抽出する。ダミー接点語候補内に接点語が複数存在する場合は複数抽出してもよい。接点語の抽出方法は、分類された各ダミー接点語候補に含まれる各単語群をそのまま活用する方法でもよいが、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる語のみを抽出することで、ダミーキーワードと関連しなかった単語群を削減して、接点語を限定しても良い。この他、話題深堀系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる単語群のみを抽出し、話題拡張系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、ダミー接点語候補に含まれる単語群から属性接点語候補に含まれる各単語群を除外することで、よりダミーキーワードの分類の特徴を反映した単語群に限定するように抽出するなど、ダミーキーワードの分類によって抽出方法を変えても良い。さらに、上記の各方法に加え単語の出現頻度の高いものに限定する方法などを併用してもよい。
【００２３】
関連図作成部７０は、属性接点情報抽出部２１で利用した質問項目と属性の組み合わせ毎に抽出された各接点語について、質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する。関連図は、質問項目と属性の組み合わせ毎に抽出された各接点語を前記分類に基づき分けて列記した表でも良いが、質問項目と属性の組み合わせを中心とし、前記分類を中間ノード、各接点語を末端ノードとしてリンクを結んだグラフなどでも良い。
【００２４】
スクリプト出力部８０は、属性接点情報抽出部２１で利用した質問項目と属性の組み合わせ毎に作成した前記関連図をヒアリング時に使用するスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する。出力形態は、単純に質問項目と属性の組み合わせ毎の関連図を提示する方法の他に、質問項目と属性の組み合わせ毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合は組み合わせ間で共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示する方法などでも良い。また、質問項目情報が文章で与えられていた場合は、前記文章内の各質問項目の単語の一つを対応する質問項目のキーワードに紐付けた接点語で置き換えた文章を提示する方法などでも良い。
【００２５】
次に、図１及び図２を参照して本発明の実施の形態の全体の動作について説明する。  
質問情報登録部１０は、質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録を受け、必要に応じてダミーキーワードの登録も受け付ける（ステップＡ１）。  
属性接点情報抽出部２１は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ１で質問情報として登録された任意の一種類以上の質問項目キーワードと 任意の一種類以上の属性キーワードの一つとが共存する挿話情報の集合をそれぞれ属性接点情報として抽出する（ステップＡ２）。  
ダミー接点情報抽出部２２は、挿話データベース１１０から挿話情報を参照することによって、ステップＡ２で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに、任意に設定したダミーキーワードの一つを加えたキーワードの組み合わせが共存する挿話情報の集合をダミー接点情報としてダミーキーワード毎に抽出する（ステップＡ３）。  
挿話データベース１１０は、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として予め又はステップＡ２、ステップＡ３を受けて収集して蓄積し、属性接点情報抽出部２１およびダミー接点情報抽出部２２からの参照に応じて、情報を提示する（ステップＡ４）。  
属性接点語候補抽出部３１は、ステップＡ２で抽出した属性接点情報に含まれる、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する（ステップＡ５）。  
ダミー接点語候補抽出部３２は、ステップＡ３で抽出したダミー接点情報に含まれる、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存する単語群を、全てのダミー接点情報毎にダミー接点語候補として抽出する（ステップＡ６）。  
話題関連度算出部４０は、属性接点語候補の単語群と 全てのダミーキーワード毎に抽出されたダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する（ステップＡ７）。  
ダミーキーワード分類部５０は、ダミーキーワード毎に抽出された全ての各話題関連度を任意に設定した閾値と比較し、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類する（ステップＡ８）。  
接点語抽出部６０は、ステップＡ８で分類されたダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する（ステップＡ９）。  
関連図作成部７０は、ステップＡ２で利用した質問項目と属性の組み合わせ毎に抽出された各接点語について、質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する（ステップＡ１０）。
【００２６】
スクリプト出力部８０は、ステップＡ２で利用した質問項目と属性の組み合わせ毎に作成した前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する（ステップＡ１１）。
【００２７】
次に、本発明の実施の形態を、実施例を用いて詳細に説明する。本実施例では、社内のＩＴシステムの改善のために、従業員Ｅｊ（回答者）に対して質問項目ｉに関する情報をヒアリングする際の接点となりうる接点語の関係を可視化した関連図Ｎｉｊを作成し、関連図ＮｉｊをヒアリングスクリプトSｊ内に埋め込んで質問実施者Ｂに提示する動作を説明する。当該動作では、質問項目情報および回答者属性情報に合わせたスクリプトを質問者に提供し質問者の思いつきに頼らない確実なヒアリングを実現することを目的としている。
【００２８】
また、ヒアリングスクリプトSｊを管理する要求獲得支援システムは、ヒアリング支援システムＨとインターネットサーバーＺで構成されるものとする。ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂの持つＰＣ端末上で動作し、入力部及び出力部を介して、質問実施者Ｂが情報を得たい質問項目ｉに関する質問文Ｌｉもしくは質問項目キーワードＱｉ、および従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊの入力と、ヒアリングスクリプトSｊの提示を実現する。インターネットサーバーＺは、通信ネットワークを介してヒアリング支援システムＨを実装した質問実施者Ｂの有するＰＣ端末と接続されており、ヒアリング支援システムＨからの質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊを用いた検索を可能にする装置である。  
質問情報登録部１０、属性接点情報抽出部２１、ダミー接点情報抽出部２２、属性接点語候補抽出部３１、ダミー接点語候補抽出部３２、話題関連度算出部４０、ダミーキーワード分類部５０、接点語抽出部６０、関連図作成部７０及びスクリプト出力部８０は、ヒアリング支援システムＨ内に、挿話データベース１１０はインターネットサーバーＺ内に含まれている。
【００２９】
この様な手段を備えたヒアリング支援システムＨ、インターネットサーバーＺは以下のような動作をする。  
ヒアリング支援システムＨは、質問実施者Ｂからの質問項目ｉに関する質問文Ｌｉ、および属性キーワードＡｊの入力を受け付ける。受け付けた質問文Ｌｉには、ヒアリング支援システムＨは形態素解析を適用して、名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなすキーワードを質問項目キーワードＱｉとして抽出する。その後、質問文Ｌｉを変換した質問項目キーワードＱｉと、属性キーワードＡｊを登録する。  
例えばヒアリングしたい質問項目ｉが「交通費精算システムに関する情報」であった場合、質問文Ｌｉとしては「交通費などの精算に関する不満」などが考えられ、質問項目キーワードＱｉとしては「交通費」、「精算」、「不満」などとなる。また従業員Ｅｊの属性キーワードＡｊとしては性別である「女性」、年代である「２０代」、担当業務である「営業」などの情報が考えられる。
【００３０】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、登録された任意の質問項目キーワードＱｉから少なくとも一種類以上のキーワードと 回答者の属性キーワードＡｊからも少なくとも一種類以上のキーワードとを引用し、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードおよび属性キーワードが共存する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位の１００個のＵＲＬ内の文書群を属性接点情報Ｖｉｊとして抽出する。  
属性接点情報Ｖｉｊの抽出は、質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊに含まれるそれぞれのキーワードに関する全ての組み合わせについて実施する必要は無く、適当と考えられる組み合わせのみについて行えば良い。例えば「交通費精算システムに関する情報」を質問項目ｉとし、質問項目キーワードＱｉが「交通費」、「精算」、「不満」として、属性キーワードＡｊを「女性」、「２０代」、「営業」とする場合は、「交通費＊精算＊不満＊女性」、「交通費＊精算＊不満＊２０代」、「交通費＊精算＊不満＊営業」などの組み合わせによる検索式が考えられるが、過去の実績などから「営業」のみを最も適当な属性キーワードとして「交通費＊精算＊不満＊営業」の各検索式だけでＷｅｂ検索を実施し、その結果を属性接点情報Ｖｉｊとしてよい。このとき、ヒアリング支援システムＨは、属性キーワードＡｊに基づき、Ｗｅｂ検索エンジン（抽出ルールや抽出技術、方式）を選択するようにしても良い。例えば属性キーワードＡｊが「女性」や「２０代」であった場合、当該属性の人間が好んで使用するＷｅｂ検索エンジンを使用する。また、必要に応じて挿入データベースを検索する方法や言語を変換しても良い。例えば、「米国駐在員」などの属性を有する人に対しては、日本語に加え英語でのキーワードを抽出できるように言語を「日本語のみ」から「日本語＋米国語」に変更する。
【００３１】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、語意や用例に基づき任意に設定した複数のキーワードからなるダミーキーワード群ＤからダミーキーワードＤｋを１つ選択し、前記属性接点情報Ｖｉｊの抽出に利用した質問項目キーワードＱｉおよび属性キーワードＡｊのキーワードの組み合わせに、選択したダミーキーワードＤｋを加え、任意のＷｅｂ検索エンジンを用いてＡＮＤ検索を行うことでインターネットサーバーＺ内に保存された文書群の中から、引用した質問項目キーワードおよび属性キーワードおよびダミーキーワードＤｋが共存する記事を含むＵＲＬを抽出し、これまでの参照頻度実績などに基づく提示順が上位の１００個のＵＲＬ内の文書群をダミー接点情報Ｖｉｊｋとして抽出する。ダミー接点情報Ｖｉｊｋの抽出はダミーキーワード群Ｄに含まれる全てのダミーキーワード毎に実施し、それぞれ別の情報として扱う。例えば、質問項目キーワードＱｉを「交通費」、「精算」、「不満」とし、属性キーワードＡｊを「営業」とし、ダミーキーワードＤを時間的な場面想定に関する単語との共起を期待したダミーキーワードとして「場合」、空間的な場面想定に関する単語との共起を期待したダミーキーワードとして「にいる」、因果関係に関する単語との共起を期待したダミーキーワードとして「の結果」の計３つを設定した場合は、「交通費＊精算＊不満＊営業＊場合」、「交通費＊精算＊不満＊営業＊にいる」、「交通費＊精算＊不満＊営業＊の結果」の組み合わせによる３つの検索式でＷｅｂ検索を実施し、各ダミー接点情報Ｖｉｊｋを別々に保持する。
【００３２】
インターネットサーバーＺは、任意の項目と人間の属性を含む様々な文書群を収集して蓄積し、またＷｅｂ検索エンジンなどの機能も提供することで、ヒアリング支援システムＨの検索操作に応じて、前記文書内で使用される単語が検索時のキーワードや検索式と適合する文書・記事・ＵＲＬを抽出し提示する。なお、Ｗｅｂ検索エンジンは、外部サイトを利用してもよい。
【００３３】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、属性接点情報Ｖｉｊの複数の文章で構成される文書・記事から質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊのいずれも一つ以上を含む文章を選出し、その文章に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊを除外することで、質問項目キーワードＱｉおよび回答者の属性キーワードＡｊと共存する単語群を属性接点語候補Ｗｃｉｊとして抽出する。例えば「交通費＊精算＊不満＊営業」という検索式によるＷｅｂ検索の結果のとして得られた記事から選出した文章に、「・・交通費や旅費の精算を面倒な入力作業を必要とせず自動で精算される。営業などのように外出の多い方は助かるはずだ。・・」といった記載がある場合、「旅費」、「面倒」、「入力作業」、「必要とせず」、「外出」、「多い方」、「助かる」などの単語群が属性接点語候補Ｗｃｉｊとなる。
【００３４】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、抽出したダミー接点情報Ｖｉｊｋ毎に、その内容の文書・記事から質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊおよびダミーキーワードＤｋのいずれか一つ以上を含む文章を選出し、その文章に形態素解析を適用して名詞、動詞、形容詞などの単独で意味をなす単語を抽出し、そこから質問項目キーワードＱｉと属性キーワードＡｊおよびダミーキーワードＤｋを除外することで、引用した質問項目キーワードと属性キーワードとダミーキーワードＤｋとが共存する単語群をダミー接点語候補Ｗｃｉｊｋとして抽出する。
【００３５】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、属性接点語候補Ｗｃｉｊと個々のダミー接点語候補Ｗｃｉｊｋとの間の関連を、例えば各単語群の和集合の単語数と積集合の単語数とからダミーキーワードＤｋ毎に和集合に対する積集合の割合などで求めて、話題関連度Ｉｉｊｋとして算出する。この例では前述の例で、属性接点語候補Ｗｃｉｊが「交通費＊精算＊不満＊営業」の検索式によるＷｅｂ検索結果から抽出された２１４個の単語群からなり、ダミー接点語候補Ｗｃｉｊｋが「交通費＊精算＊不満＊営業＊場合」の検索式によるＷｅｂ検索結果から抽出された２２２個の単語群と「交通費＊精算＊不満＊営業＊にいる」の検索式によるＷｅｂ検索結果から抽出された２０７個の単語群と「交通費＊精算＊不満＊営業＊の結果」の検索式によるＷｅｂ検索結果から抽出された２７４個の単語群からなる場合、各単語群の集合的な関係は図３のベン図のように表現することができ、話題関連度Ｉｉｊｋは図４の表のように算出される。
【００３６】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、高関連閾値、低関連閾値という二つの閾値を設定し、各閾値とダミーキーワードＤｋ毎に算出された各話題関連度Ｉｉｊｋとを比較し、話題関連度Ｉｉｊｋが高関連閾値より大きいダミーキーワードは質問項目の内容から離れずに話題を深められる話題深堀系のダミーキーワードＤｄに分類し、話題関連度Ｉｉｊｋが低関連閾値より小さいダミーキーワードは質問項目の内容から話題を発散させる話題拡張系のダミーキーワードＤｅに分類し、話題関連度Ｉｉｊｋが高関連閾値と低関連閾値の間にあるダミーキーワードは中間系のダミーキーワードＤｍに分類する。例えば、高関連閾値を０．５、低関連閾値を０．１として、図３、図４の事例に適用すると、図３の破線の円と最も重なりが大きくＩｉｊｋが０．５より大きい「場合」というダミーキーワードＤｋが話題深堀系として分類され、破線の円と最も重なりが小さくＩｉｊｋが０．１より小さい「にいる」というダミーキーワードＤｋが話題拡張系として分類され、破線の円との重なりが中程度で、Ｉｉｊｋが０．１から０．５の間にある「の結果」というダミーキーワードＤｋが中間系として分類される。
【００３７】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、話題深堀系に分類されたダミーキーワードＤｄで導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｄに含まれる単語群と属性接点語候補Ｗｃｉｊに含まれる各単語群の積集合となる単語群のみを話題深堀系接点語Ｗｉｊｄとして抽出し、話題拡張系に分類されたダミーキーワードＤｅで導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｅに含まれる単語群から属性接点語候補Ｗｃｉｊに含まれる各単語群を除外した単語群を話題拡張系接点語Ｗｉｊｅとして抽出し、中間系に分類されたダミーキーワードＤｍで導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍに含まれる単語群と属性接点語候補Ｗｃｉｊに含まれる各単語群の積集合となる単語群を話題深堀系接点語Ｗｉｊｄとしてとして抽出すると共にダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍに含まれる単語群から属性接点語候補Ｗｃｉｊに含まれる各単語群を除外した単語群を話題拡張系接点語Ｗｉｊｅとして抽出する。
【００３８】
例えば、前述の図３、図４の結果で話題深堀系ダミーキーワードＤｄとして分類された「場合」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｄと属性接点語候補Ｗｃｉｊの場合、単語群の集合的な関係は図５のベン図のように表現することができ、実線の十角形で囲まれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｄの円と、破線で囲まれた属性接点語候補Ｗｃｉｊの円とが重なっているβの領域に含まれる単語群を「場合」に関する話題深堀系接点語Ｗｉｊｄとして抽出する。  
また、話題拡張系ダミーキーワードＤｅとして分類された「にいる」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｅと属性接点語候補Ｗｃｉｊの場合、単語群の集合的な関係は図６のベン図のように表現することができ、実線の円で囲まれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｅの円の中で、破線で囲まれた属性接点語候補Ｗｃｉｊの円と重なっているＸの領域に含まれる単語群を除外し、残されたＹの領域に含まれる単語群を「にいる」に関する話題拡張系接点語Ｗｉｊｅとして抽出する。  
さらに、中間系ダミーキーワードＤｍとして分類された「の結果」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍと属性接点語候補Ｗｃｉｊの場合、単語群の集合的な関係は図７のベン図のように表現することができ、実線の五角形で囲まれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍの円と、破線で囲まれた属性接点語候補Ｗｃｉｊの円とが重なっているＱの領域に含まれる単語群を「の結果」に関する話題深堀系接点語Ｗｉｊｄとして抽出し、ダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍの領域から前記Ｑの領域に含まれる単語群を除外し、残されたＰの領域に含まれる単語群を「の結果」に関する話題拡張系接点語Ｗｉｊｅとして抽出する。
【００３９】
図８は前述の図３、図４の結果で、話題深堀系ダミーキーワードＤｄとして分類されたダミーキーワードである「場合」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｄと属性接点語候補Ｗｃｉｊとから抽出される話題深堀系接点語Ｗｉｊｄの単語群の一部を示したリストである。  
図９は前述の図３、図４の結果で、話題拡張系ダミーキーワードＤｅとして分類されたダミーキーワードである「にいる」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｅと属性接点語候補Ｗｃｉｊとから抽出される話題拡張系接点語Ｗｉｊｅの単語群の一部を示したリストである。  
図１０は前述の図３、図４の結果で、中間系ダミーキーワードＤｍとして分類されたダミーキーワードである「の結果」で導かれたダミー接点語候補Ｗｃｉｊｍと属性接点語候補Ｗｃｉｊとから抽出される話題深堀系接点語Ｗｉｊｄおよび話題拡張系接点語Ｗｉｊｅの単語群の一部を示したリストである。
【００４０】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、質問項目ｉ毎に得られた各接点語Ｗｉｊに基づき、質問項目ｉの質問文Ｌｉを中心とし、接点語の抽出に用いたダミーキーワードの話題関連度に基づく分類を上位中間ノード、接点語の抽出に用いたダミーキーワードの語意や用例に基づく分類を下位中間ノード、各接点語Ｗｉｊを末端のノードとしてリンクで結んだグラフを作成し、これを関連図Ｎｉｊとする。この際、同一の文書や文章から抽出された単語群は枠で囲うなどの工夫を行ってもよい。例えば図８〜１０で抽出した話題深堀系接点語Ｗｉｊｄおよび話題拡張系接点語Ｗｉｊｅに基づく関連図Ｎｉｊは図１１のような形態が考えられる。図１１から話題深堀時には、ツールの「ＧＵＩ」や「操作性」の不満や、「地図ソフト」や「日報」と交通費精算の「連動」について、「タクシー代」の取り扱いなど、より話題を具体化した質問を可能にするキーワードの抽出が期待できる。また、話題拡張系に関しても「海外」での精算方法や、「期日」が「過ぎた」場合や「自転車」の場合の取り扱い、「アンケート」や「社内調査」の結果はどうかなど、より広い視野で話題に関連した質問を可能にするキーワードの抽出が期待できる。
【００４１】
さらに、ヒアリング支援システムＨは、回答を得たい全ての質問項目ｉについて作成した関連図ＮｉｊをヒアリングスクリプトSｊに埋め込み、質問実施者Ｂが従業員Ｅｊにヒアリングを行う前の場面想定もしくはヒアリング中の補助資料として参照できるように質問実施者Ｂの持つＰＣ端末の画面に出力する。出力形態は、単純に質問項目ｉ毎に前記関連図Ｎｉｊを提示してもよいし、質問項目が異なる関連図Ｎｉｊ間で共通する共通接点語Ｍｊｑが存在する場合は質問項目ｉの質問文Ｌｉと共通接点語Ｍｊｑのみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目ｉが選択された場合に質問項目ｉに関する関連図Ｎｉｊを提示するなどしてもよい。
【００４２】
次に、本発明の実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、質問者が質問したい質問項目に関して、ヒアリング時の話題深堀や話題拡張といったアプローチに適した接点語を踏まえて質問者は聞き出しを行うことができるため、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能となる。即ち、事例に合わせて最も効果的なヒアリングを実現することが可能になる。さらに、質問項目間に共通する接点語を踏まえて質問者は話題の転換を行うことができるため、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となり、より効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
【００４３】
また、属性キーワードに基づき、Ｗｅｂ検索エンジンを選択することによって、回答者の視点に近いキーワードから、関連図を作成でき、回答者に違和感を与えずにスムーズな聞き出しを行うことが可能となる。また、属性キーワードに基づき、挿入データベースからの検索方法などを変換することによって、漏れの少ないより効果的なヒアリングを実現することが可能になる。
【００４４】
次に、要求獲得支援システム、手法およびプログラムの効果について説明する。  
第１の効果は、情報処理によって、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるような聞き出しを行うことが可能になることである。その理由は、質問者が得たい内容に関する質問項目キーワードと質問回答者の属性キーワードの登録を受け付け、任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集して蓄積した挿話データベースから、質問項目キーワードと属性キーワードが共存する属性接点情報と、前記質問項目キーワードと属性キーワードに加え任意に複数設定したダミーキーワードの一つが共存するダミー接点情報をダミーキーワード毎に抽出し、属性接点情報と各ダミー接点情報との類似性に基づき話題関連度を算出し、各話題関連度を任意の閾値と比較することによってダミーキーワードを話題深堀系と話題拡張系などに分類し、前記分類毎に属性接点情報と各ダミー接点情報の関係から接点語を抽出し、接点語と質問項目を関連付けた関連図を作成し、ヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力することによって、質問したい質問項目に関してヒアリング時の話題深堀や話題拡張といったアプローチに適した接点語を抽出し、質問者がヒアリング前および際中に前記接点語を参照可能にすることでヒアリングを支援しているためである。
【００４５】
本発明の第２の効果は、経験の少ない質問者や未知の分野や未知の回答者からのヒアリングを行う場合でも、回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させるようなスクリプトの作成が可能になることである。その理由は、汎用的に存在する文書データベースや一般的な辞書情報のみを利用して接点情報の抽出および接点語を関連付けた関連図を作成することによって、ヒアリング対象の業務に関した文書データベースやローカルな業務知識に基づく辞書を必要とせずに、接点語を関連付けた関連図を作成しスクリプトに埋め込むことを可能にしているためである。
【００４６】
以上説明したように、本発明によれば、質問者が得たい内容の質問と質問回答者の属性に基づき、任意のデータベースから回答者に質問に関連する場面などをうまく思い出させる有用な付加情報として質問項目に適した接点語を取得して、質問者が、回答者にヒアリングを行うことを支援できる。
【００４７】
尚、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態および実施例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更が有っても構わない。  
例えば、１台又は複数台のコンピュータのＣＰＵを要求獲得支援システムとして動作させるプログラムや、当該プログラムが記録された記録媒体も本発明に含まれる。上記プログラムは、メモリ上に展開され、質問情報登録手段、挿話データベース、属性接点情報抽出手段、ダミー接点情報抽出手段、属性接点語候補抽出手段、ダミー接点語候補抽出手段、話題関連度算出手段、ダミーキーワード分類手段、接点語抽出手段、関連図作成手段、スクリプト出力手段などの全て又は一部としてＣＰＵを動作させ、キーボードなどの入力部を介して入力された質問項目と回答者属性と任意のデータベースとから、関連図を自動的に生成して、質問者に認知可能に提示する。また、要求獲得支援システムの各部は、ハードウェア又は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すれば良い。
【００４８】
また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、情報処理装置のＲＡＭに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【００４９】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。  
[付記１]
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録部と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出部と、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出部と、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成部と、
を備えることを特徴とする要求獲得支援システム。
【００５０】
[付記２]
質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録部と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出部と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、属性接点情報抽出部で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに 任意に複数設定したダミーキーワードの内一つを加えたキーワードの組み合わせが共存する挿話情報の集合を、ダミー接点情報としてダミーキーワード毎に抽出するダミー接点情報抽出部と、
抽出した属性接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出部と、
抽出したダミー接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存する単語群を、全てのダミー接点情報毎にダミー接点語候補として抽出するダミー接点語候補抽出部と、
前記属性接点語候補の単語群とダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を、全てのダミーキーワード毎に算出する話題関連度算出部と、
各話題関連度を任意に設定した閾値とそれぞれ比較し、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類部と、
前記ダミーキーワード分類部でのダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出部と、
前記属性接点情報抽出部で利用した質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成部と、
前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力部と、
を備えたことを特徴とする要求獲得支援システム。
【００５１】
[付記３]
前記データベース又は挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
前記属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出し、
前記ダミー属性接点語候補抽出部が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワード、選択されたダミーキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群をダミー接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５２】
[付記４]
前記ダミー接点情報抽出部が、ヒアリングの進行時の意向に対応する５Ｗ１Ｈの疑問の種類に紐付けたキーワードをダミーキーワードとして設定して用いることを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５３】
[付記５]
前記話題関連度算出部が、属性接点語候補に含まれる単語群と、各ダミー接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と捉え、両単語群の和集合に対する積集合の割合に基づいて重複性の大きさを話題関連度の指標として利用することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５４】
[付記６]
前記ダミーキーワード分類部が、話題関連度が閾値より大きいダミーキーワードを話題深堀系に、閾値未満のダミーキーワードを話題拡張系に分類することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５５】
[付記７]
前記接点語抽出部が、
話題深堀系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる単語群のみを抽出し、
話題拡張系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、ダミー接点語候補に含まれる単語群から属性接点語候補に含まれる各単語群を除外する
ことで、よりダミーキーワードの分類の特徴を反映した単語群に限定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５６】
[付記８]
前記関連図作成部が、質問項目と属性の組み合わせを中心とし、前記分類を中間ノード、各接点語を末端ノードとしてリンクを結んだグラフを作成し、前記スクリプト出力部が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援システム。
【００５７】
[付記９]
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録し、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出し、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出し、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出し、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類し、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出し、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成し、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【００５８】
[付記１０]
質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録し、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出し、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、属性接点情報の抽出で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに 任意に複数設定したダミーキーワードの内一つを加えたキーワードの組み合わせが共存する挿話情報の集合を、ダミー接点情報としてダミーキーワード毎に抽出し、
抽出した属性接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出し、
抽出したダミー接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存する単語群を、全てのダミー接点情報毎にダミー接点語候補として抽出し、
前記属性接点語候補の単語群とダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を、全てのダミーキーワード毎に算出し、
各話題関連度を任意に設定した閾値とそれぞれ比較し、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類し、
分類したダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出し、
属性接点情報の抽出で利用した質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成し、
前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力する
ことを特徴とする要求獲得支援方法。
【００５９】
[付記１１]
前記データベース又は挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
属性接点語候補の抽出は、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出し、
ダミー属性接点語候補の抽出は、前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワード、選択されたダミーキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群をダミー接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６０】
[付記１２]
ダミー接点情報の抽出は、ヒアリングの進行時の意向に対応する５Ｗ１Ｈの疑問の種類に紐付けたキーワードをダミーキーワードとして設定して用いることを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６１】
[付記１３]
話題関連度の算出は、属性接点語候補に含まれる単語群と、各ダミー接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と捉え、両単語群の和集合に対する積集合の割合に基づいて重複性の大きさを話題関連度の指標として利用することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６２】
[付記１４]
ダミーキーワードの分類は、話題関連度が閾値より大きいダミーキーワードを話題深堀系に、閾値未満のダミーキーワードを話題拡張系に分類することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６３】
[付記１５]
接点語の抽出は、
話題深堀系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる単語群のみを抽出し、
話題拡張系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、ダミー接点語候補に含まれる単語群から属性接点語候補に含まれる各単語群を除外する
ことで、よりダミーキーワードの分類の特徴を反映した単語群に限定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６４】
[付記１６]
関連図の作成は、質問項目と属性の組み合わせを中心とし、前記分類を中間ノード、各接点語を末端ノードとしてリンクを結んだグラフを作成し、スクリプトの出力は、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援方法。
【００６５】
[付記１７]
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出手段と、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出手段と、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類手段と、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【００６６】
[付記１８]
情報処理装置の制御部を、
質問者の聞きたい内容に関する質問項目情報と質問対象となる回答者の属性に関する回答者属性情報とを質問情報として受け付け、それぞれ質問項目キーワード、属性キーワードの形で登録する質問情報登録手段と、
任意の項目と人間の属性を含むテキスト情報を挿話情報として収集蓄積され、参照に応じて情報を提示する挿話データベースと、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、質問情報として登録された任意のそれぞれ一種類以上の質問項目キーワードと属性キーワードとが共存する挿話情報の集合を属性接点情報として抽出する属性接点情報抽出手段と、
前記挿話データベースから挿話情報を参照することによって、属性接点情報抽出手段で利用した質問項目キーワードと属性キーワードに 任意に複数設定したダミーキーワードの内一つを加えたキーワードの組み合わせが共存する挿話情報の集合を、ダミー接点情報としてダミーキーワード毎に抽出するダミー接点情報抽出手段と、
抽出した属性接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードと共存する単語群を属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
抽出したダミー接点情報から、質問項目キーワードおよび属性キーワードおよび各ダミーキーワードと共存する単語群を、全てのダミー接点情報毎にダミー接点語候補として抽出するダミー接点語候補抽出手段と、
前記属性接点語候補の単語群とダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を、全てのダミーキーワード毎に算出する話題関連度算出手段と、
各話題関連度を任意に設定した閾値とそれぞれ比較し、ヒアリングの進行時の意向に対応するように各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類手段と、
前記ダミーキーワード分類手段でのダミーキーワードの分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
前記属性接点情報抽出手段で利用した質問項目と属性の組み合わせと各接点語、および各接点語の抽出に用いられたダミーキーワードの分類の関係を反映させるように関連付けた関連図を作成する関連図作成手段と、
前記関連図をヒアリング時のスクリプトに埋め込み、質問を実施する担当者が事前およびヒアリング中に参照できるように出力するスクリプト出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラム。
【００６７】
[付記１９]
前記データベース又は挿話データベースは、インターネット上のテキスト群であり、
前記属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群を属性接点情報として抽出し、
前記ダミー属性接点語候補抽出手段が前記質問情報として登録された質問項目情報に関するキーワードおよび回答者属性情報に関するキーワード、選択されたダミーキーワードのＡＮＤ式でのＷｅｂ検索により出力されるテキスト情報群をダミー接点情報として抽出する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００６８】
[付記２０]
前記ダミー接点情報抽出手段が、ヒアリングの進行時の意向に対応する５Ｗ１Ｈの疑問の種類に紐付けたキーワードをダミーキーワードとして設定して用いることを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００６９】
[付記２１]
前記話題関連度算出手段が、属性接点語候補に含まれる単語群と、各ダミー接点語候補に含まれる各単語群とをそれぞれ集合と捉え、両単語群の和集合に対する積集合の割合に基づいて重複性の大きさを話題関連度の指標として利用することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７０】
[付記２２]
前記ダミーキーワード分類手段が、話題関連度が閾値より大きいダミーキーワードを話題深堀系に、閾値未満のダミーキーワードを話題拡張系に分類することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７１】
[付記２３]
前記接点語抽出手段が、
話題深堀系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、属性接点語候補に含まれる各単語群とダミー接点語候補に含まれる単語群の積集合となる単語群のみを抽出し、
話題拡張系に分類されたダミーキーワードで導かれたダミー接点語候補については、ダミー接点語候補に含まれる単語群から属性接点語候補に含まれる各単語群を除外する
ことで、よりダミーキーワードの分類の特徴を反映した単語群に限定する
ことを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７２】
[付記２４]
前記関連図作成手段が、質問項目と属性の組み合わせを中心とし、前記分類を中間ノード、各接点語を末端ノードとしてリンクを結んだグラフを作成し、前記スクリプト出力手段が、質問項目毎の関連図間で共通する接点語が存在する場合に、質問項目と共通の接点語のみをリンクで結んだグラフを表示し、特定の質問項目が選択された場合に前記質問項目に関する関連図を提示することを特徴とする上記付記記載の要求獲得支援用プログラム。
【００７３】
[付記２５]
情報処理装置の制御部を、
質問項目と回答者属性とをテキストとして登録する質問情報登録手段と、
任意のテキスト情報が収集蓄積されているデータベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性とを成している単語をそれぞれ含む情報を参照し、質問項目の単語と属性の単語とが共存する単語群を属性毎に属性接点語候補として抽出する属性接点語候補抽出手段と、
前記データベースから取得した前記質問項目と前記回答者属性を成しているそれぞれの単語 および任意に複数設定したダミーキーワードに含まれる選択された一つのダミーキーワードを含む情報を参照し、前記各単語が共存する単語群をダミー接点語候補として選択されたダミーキーワード毎に抽出するダミー接点語候補抽出手段と、
前記属性接点語候補の単語群とそれぞれのダミー接点語候補の単語群との間の類似性に基づき話題関連度を算出する話題関連度算出手段と、
各話題関連度に基づき各ダミーキーワードを分類するダミーキーワード分類手段と、
前記分類別に、各ダミー接点語候補から接点語を抽出する接点語抽出手段と、
前記抽出した分類別の接点語を参照して、回答者に前記質問項目に関連する状況を想起させる単語を夫々関連付けた関連図を生成する関連図作成手段と、
生成した関連図を質問者に認知可能に提示する出力手段
として機能させることを特徴とする要求獲得支援用プログラムを記録した記憶媒体。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
ソフトウェアやシステムの開発における要件定義などの作業において、発注者からニーズ・課題を精度良く聞き出すためのヒアリングを支援することが可能になり、手戻りの減少や顧客満足の向上などシステム開発の効率化に関する用途に適用できる。
【符号の説明】
【００７５】
１０    質問情報登録部
２１    属性接点情報抽出部
２２    ダミー接点情報抽出部
３１    属性接点語候補抽出部
３２    ダミー接点語候補抽出部
４０    話題関連度算出部
５０    ダミーキーワード分類部
６０    接点語抽出部
７０    関連図作成部
８０    スクリプト出力部
１１０  挿話データベース
【図１】
2012093870.tif 000003
【図２】
2012093870.tif 000004
【図３】
2012093870.tif 000005
【図４】
2012093870.tif 000006
【図５】
2012093870.tif 000007
【図６】
2012093870.tif 000008
【図７】
2012093870.tif 000009
【図８】
2012093870.tif 000010
【図９】
2012093870.tif 000011
【図１０】
2012093870.tif 000012
【図１１】
2012093870.tif 000013