(57)【要約】【課題】発言間の関連付けを自動的に行いつつ、会議の内容をリアルタイムで可視化する。【解決手段】会議支援システム（１）は、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、該取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部（１１）と、複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部（１２）と、該求められた相関関係に応じて、複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部（１３）と、該決定された配置に基づいて複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部（１４）と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、
前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、
前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、
前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、
を備えることを特徴とする会議支援システム。
【請求項２】
前記取得部は、前記取得された複数の発言各々をテキストデータに変換する際に、前記取得された複数の発言各々が取得された時刻を示す時刻情報が含まれるように、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換し、
前記テキスト内容処理部は、前記複数のテキストデータ各々に含まれる時刻情報と、前記複数のテキストデータ各々に対して意味解析処理が施されることにより得られた結果であり、前記複数のテキストデータに夫々対応する複数の意味解析結果と、に基づいて、前記相関関係を求める
ことを特徴とする請求項１に記載の会議支援システム。
【請求項３】
前記配置決定部は、前記複数の意味解析結果に基づいて、類似する複数のテキストデータを一つの処理単位として扱うことを特徴とする請求項２に記載の会議支援システム。
【請求項４】
前記表示画像生成部は、更に、前記求められた相関関係の比較的強いテキストデータ同士が強調表示されるように、前記表示画像を生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の会議支援システム。
【請求項５】
会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得工程と、
前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理工程と、
前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定工程と、
前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成工程と、
を備えることを特徴とする会議支援方法。
【請求項６】
会議支援システムが備えるコンピュータを、
会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、
前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、
前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、
前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のコンピュータプログラムが格納されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば会議参加者の発言をリアルタイムで可視化する等の会議の進行を支援する会議支援システム及び方法、コンピュータプログラム並びに、該コンピュータプログラムが記録された記録媒体の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種のシステムとして、例えば、テキストデータ又は音声による発言を受け付け、該受け付けられたテキストデータ又は音声により示される発言を、可視化して表示するシステムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−５０５００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述の背景技術によれば、発言間の関連付けはユーザ自身が実施しなければならない。ユーザが、会議中に発言間の関連付けをしようすると、会議の進行が遅くなる可能性がある。他方、発言間の関連付けがされない状態で、複数の発言が表示されると、ユーザが内容を把握することが困難になる可能性がある。
【０００５】
本発明は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、発言間の関連付けを自動的に行いつつ、会議の内容をリアルタイムで可視化することができる会議支援システム及び方法、コンピュータプログラム並びに記録媒体を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の会議支援システムは、上記課題を解決するために、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、を備える。
【０００７】
本発明の会議支援方法は、上記課題を解決するために、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得工程と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理工程と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定工程と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成工程と、を備える。
【０００８】
本発明のコンピュータプログラムは、上記課題を解決するために、会議支援システムが備えるコンピュータを、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、として機能させる。
【０００９】
本発明の記録媒体は、上記課題を解決するために、本発明のコンピュータプログラムを格納する。
【００１０】
本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施するための形態から明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例に係る会議支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施例に係る会議支援システムの動作処理を示すフローチャートである。
【図３】実施例に係るテキストデータ間の相関関係に係る処理の概念を示す概念図である。
【図４】実施例に係る強調表示処理を示すフローチャートである。
【図５】実施例に係る群判定処理を示すフローチャートである。
【図６】第１具体例に係る表示画面の一例を示す図である。
【図７】図６に示す表示画面の次に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図８】第１具体例に係る自然言語処理の結果の一例を示す図である。
【図９】図７に示す表示画面の次に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図１０】第１具体例に係る自然言語処理の結果の他の一例を示す図である。
【図１１】図９に示す表示画面の次に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図１２】第１具体例に係る自然言語処理の結果の他の一例を示す図である。
【図１３】図１１に示す表示画面の次に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図１４】第１具体例に係る自然言語処理の結果の他の一例を示す図である。
【図１５】第２具体例に係る表示画面の一例を示す図である。
【図１６】図１５に示す表示画面の次に表示される表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の会議支援システム等に係る実施形態について説明する。
【００１３】
（会議支援システムの実施形態）
実施形態に係る会議支援システムは、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、を備える。
【００１４】
取得部は、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、該取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する。該取得部は、取得された複数の発言各々をテキストデータに変換する際に、該取得された複数の発言各々が取得された時刻を示す時刻情報が含まれるように、該取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換してよい。尚、取得部には、公知の音声−テキスト変換装置や音声認識装置を適用可能であるので、その詳細についての説明は割愛する。
【００１５】
例えばメモリ、プロセッサ等を備えてなるテキスト内部処理部は、複数のテキストデータ相互間の相関関係を求める。具体的には例えば、テキスト内容処理部は、複数のテキストデータ各々に対して意味解析処理を施すことにより得られる意味解析結果に基づいて、複数のテキストデータ相互間の相関関係を求める。尚、テキストデータの意味解析処理には、例えば特開平８−２２１４１５号公報、特開平７−１１４５７２号公報等をはじめとする、公知の各種態様を適用可能である。
【００１６】
テキスト内容処理部は、複数のテキストデータ各々に含まれる時刻情報と、該複数のテキストデータ各々に対して意味解析処理が施されることにより得られた結果であり、該複数のテキストデータに夫々対応する複数の意味解析結果と、に基づいて、相関関係を求めてもよい。
【００１７】
例えばメモリ、プロセッサ等を備えてなる配置決定部は、求められた相関関係に応じて、複数のテキストデータ各々の、仮想的な一平面上における配置を決定する。該配置決定部は、例えばテキスト内容処理部における意味解析処理の結果に基づいて、互いに類似する複数のテキストデータを、例えば「テキストデータ群」等の一つの処理単位として扱ってよい。
【００１８】
例えばメモリ、プロセッサ等を備えてなる表示画像生成部は、決定された配置に基づいて複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する。該表示画像生成部は、更に、求められた相関関係の比較的強いテキストデータ同士が、例えば実線で結びつけられる等、強調表示されるように、表示画像を生成してよい。
【００１９】
尚、例えばディスプレイやスクリーン等の表示部に表示される画像は、該生成された表示画像全体であってもよいし、一部分であってもよい。「表示画像の一部分」とは、表示部に生成された表示画像の一部が拡大されて表示されることを意味する。
【００２０】
このように、本実施形態に係る会議支援システムによれば、発言間の関連付けを自動的に行いつつ、会議の内容をリアルタイムで可視化することができる。この結果、会議をより円滑に進めることができる。加えて、会議参加者の手間をかけずに発言の流れが可視化されることにより、議論が本題から逸れることを抑制し、会議参加者が議論に集中することができる。更に、意味解析処理を用いれば、ユーザの手を煩わせることなく、複数のテキストデータを効率良く配置することができる。
【００２１】
（会議支援方法の実施形態）
実施形態に係る会議支援方法は、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得工程と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理工程と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定工程と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成工程と、を備える。
【００２２】
本実施形態に係る会議支援方法によれば、上述した本実施形態に係る会議支援システムと同様に、発言間の関連付けを自動的に行いつつ、会議の内容をリアルタイムで可視化することができる。
【００２３】
（コンピュータプログラムの実施形態）
実施形態に係るコンピュータプログラムは、会議支援システムが備えるコンピュータを、会議の参加者の発言を複数取得すると共に、前記取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する取得部と、前記複数のテキストデータ相互間の相関関係を求めるテキスト内容処理部と、前記求められた相関関係に応じて、前記複数のテキストデータ各々の配置を決定する配置決定部と、前記決定された配置に基づいて前記複数のテキストデータが配置された表示画像を生成する表示画像生成部と、として機能させる。
【００２４】
本実施形態に係るコンピュータプログラムによれば、当該コンピュータプログラムを格納するＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（ＤＶＤ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムを、会議支援システムに備えられたコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを通信手段を介してダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本実施形態に係る会議支援システムを比較的容易にして実現できる。これにより、上述した本実施形態に係る会議支援システムと同様に、発言間の関連付けを自動的に行いつつ、会議の内容をリアルタイムで可視化することができる。
【実施例】
【００２５】
以下、本発明の会議支援システムに係る実施例を、図面に基づいて説明する。
【００２６】
先ず、実施例に係る会議支援システムの構成について、図１を参照して説明する。図１は、実施例に係る会議支援システムの構成を示すブロック図である。
【００２７】
図１において、会議支援システム１は、テキスト入力部１１、テキスト内容処理部１２、テキスト表示座標決定部１３、テキスト表示画面生成部１４及び表示装置１５を備えて構成されている。尚、実施例に係る「テキスト入力部１１」、「テキスト表示座標決定部１３」及び「テキスト表示画面生成部１４」は、夫々、本発明に係る「取得部」、「配置決定部」及び「表示画像生成部」の一例である。
【００２８】
次に、会議支援システム１の動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。図２は、実施例に係る会議支援システムの動作処理を示すフローチャートである。
【００２９】
図２において、テキスト入力部１１は、例えば会議の参加者各々に対して用意されたマイク等を介して、該参加者の発言を複数取得すると共に、該取得された複数の発言を夫々複数のテキストデータに変換する（ステップＳ１０１）。ここでは特に、テキストデータに変換される際に、該テキストデータに対応する発言が取得された時刻を示す時刻情報が、該テキストデータに付与される。
【００３０】
次に、テキスト内容処理部１２は、複数のテキストデータ各々に対して自然言語処理を施す（ステップＳ１０２）。尚、自然言語処理には、公知の各種態様を適用可能であるので、その詳細については説明を割愛する。
【００３１】
続いて、テキスト内容処理部１２は、Ｎ番目に入力されたテキストデータと、１番目〜（Ｎ−１）番目に入力されたテキストデータ各々と、の相関関係の解析を開始する（ステップＳ１０３）。ここで、実施例に係る「相関関係」には、「意味解析に係る相関関係」と「時刻情報に係る相関関係」とが含まれる。尚、「相関関係」は、「意味解析に係る相関関係」及び「時刻情報に係る相関関係」に限られない。
【００３２】
テキスト内容処理部１２は、テキストデータ間（つまり、発言間）の関係を参照する（ステップＳ１０４）。
【００３３】
ここで、本願発明者の研究によれば、会議における発言間には固有のパターンがあることが判明している。具体的には例えば、「議論の発端となる発言」、「以前の一又は複数の発言に対する賛成意見」、「以前の一又は複数の発言に対する反対意見」、「以前の一又は複数の発言と直接関連する発言（発展・補足）」、「以前の一又は複数の発言と間接的に関連する発言（連想）」、「以前の複数の発言を総括する発言（まとめ）」、等である。
【００３４】
本実施例では、テキストデータ同士が、上記固有のパターンのいずれに該当するかを特定することを、「テキストデータ（発言）間関係を参照」と称している。
【００３５】
上記ステップＳ１０４の処理と並行して、テキスト内容処理部１２は、各テキストデータに施された自然言語処理の結果を参照する（ステップＳ１０５）。自然言語処理の結果としては、例えば形態素解析、構文解析、語義の曖昧性解消、照応解析等の各々の結果が挙げられる。
【００３６】
次に、テキスト内容処理部１２は、上記ステップＳ１０４の処理及びステップＳ１０５の処理の結果に応じて、意味解析に係る相関関係を解析する（ステップＳ１０７）。具体的には例えば、テキスト内容処理部１２は、ステップＳ１０５の処理の結果に応じて、テキストデータ間の類似度を求め、該求められた類似度と、ステップＳ１０４の処理により特定された固有のパターンと、に基づいて意味解析に係る相関関係を求める。
【００３７】
尚、本実施例では、意味解析に係る相関関係は、典型的には、ベクトル量として求められるが、スカラ量であってもよい。
【００３８】
意味解析に係る相関関係の解析と並行して、テキスト内容処理部１２は、各テキストデータに付与された時刻情報に基づいて、時刻情報に係る相関関係を解析する（ステップＳ１０６）。この際、テキスト内容処理部１２は、一のテキストデータに付与された時刻情報により示される時刻と、他のテキストデータに付与された時刻情報により示される時刻との時間差が小さいほど、相関関係が強いと判定する。
【００３９】
尚、本実施例では、時刻情報に係る相関関係も、典型的には、ベクトル量として求められるが、スカラ量であってもよい。
【００４０】
次に、テキスト内容処理部１２は、上記ステップＳ１０７の処理及びステップＳ１０６の処理の結果に基づいて、テキストデータ間の相関関係を解析する（ステップＳ１０８）。テキスト内容処理部１２は、具体的には、図３に示すように、テキスト内容の相関関係（即ち、意味解析に係る相関関係）ｆ（ｘａ，ｘｂ）と、時刻情報の相関関係ｇ（ｙａ，ｙｂ）と、を所定の関係式ｚに代入することにより、テキストデータ間の相関関係（図３では、“Ｚａｂ”）を求める。尚、テキストデータ間の相関関係は、スカラ量として求められる。
【００４１】
次に、テキスト内容処理部１２は、Ｎ番目に入力されたテキストデータと、１番目〜（Ｎ−１）番目に入力されたテキストデータ各々と、の相関関係の解析全てが終了したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。
【００４２】
Ｎ番目に入力されたテキストデータと、１番目〜（Ｎ−１）番目に入力されたテキストデータ各々と、の相関関係の解析が全て終了していないと判定された場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、テキスト内容処理部１２は、ステップＳ１０３の処理を実行する。他方、Ｎ番目に入力されたテキストデータと、１番目〜（Ｎ−１）番目に入力されたテキストデータ各々と、の相関関係の解析が全て終了したと判定された場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、テキスト内容処理部１２は、テキスト内容処理結果（即ち、テキストデータ間の相関関係の解析結果）を決定する（ステップＳ１１０）。
【００４３】
次に、テキスト座標決定部１３は、テキスト内容処理結果に応じて、各テキストデータの、仮想的な平面上における座標（表示座標）を決定する（ステップＳ１１１）。この際、テキスト座標決定部１３は、相関関係の比較的強いテキストデータ同士を、例えば線で結ぶ等の強調表示を行う。
【００４４】
テキスト座標決定部１３は、例えば図４のフローチャートに示すような処理を実施することで、強調表示を行うテキストデータを特定する。具体的には、図４において、テキスト座標決定部１３は、先ず、一のテキストデータ（ここでは、“テキストデータａ”）と他のテキストデータ（ここでは、“テキストデータｂ”）との相関関係（ここでは、“Ｚａｂ”）が、閾値αより大きいか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
【００４５】
相関関係Ｚａｂが閾値α以下であると判定された場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、相関関係が弱いと判定して、強調表示はしないことを決定する（ステップＳ２０７）。
【００４６】
相関関係Ｚａｂが閾値αより大きいと判定された場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータｎ（“ｎ”は“ａ”以外）とテキストデータｂとの相関関係Ｚｎｂが閾値αより大きくなるようなテキストデータｎが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。
【００４７】
相関関係Ｚｎｂが閾値αより大きくなるようなテキストデータｎが存在しない（即ち、相関関係Ｚａｂのみが閾値αより大きい）と判定された場合（ステップＳ２０２：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ及びテキストデータｂ間の相関関係は強いと判定して、強調表示することを決定する（ステップＳ２０６）。この結果、テキストデータａ及びテキストデータｂは、例えば互いに実線で結ばれることとなる。
【００４８】
相関関係Ｚｎｂが閾値αより大きくなるようなテキストデータｎが存在すると判定された場合（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、相関関係Ｚａｂが、全ての相関関係Ｚｎｂ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。
【００４９】
相関関係Ｚａｂよりも大きな相関関係Ｚｎｂが一以上存在すると判定された場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ及びテキストデータｂ間の相関関係が弱いと判定して、強調表示はしないことを決定する（ステップＳ２０７）。
【００５０】
他方、相関関係Ｚａｂが、全ての相関関係Ｚｎｂ以上であると判定された場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、相関関係Ｚａｂと等しい相関関係Ｚｎｂが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０４）。相関関係Ｚａｂと等しい相関関係Ｚｎｂが存在しない（即ち、相関関係Ｚａｂが最も大きい）と判定された場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ及びテキストデータｂ間の相関関係は強いと判定して、強調表示することを決定する（ステップＳ２０６）。
【００５１】
相関関係Ｚａｂと等しい相関関係Ｚｎｂが存在すると判定された場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータｎ及びテキストデータａ各々に付与された時刻情報を参照して、テキストデータａのほうが時間的にテキストデータｂに近いか否かを判定する（ステップＳ２０５）。
【００５２】
テキストデータａのほうが時間的にテキストデータｂに近いと判定された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ及びテキストデータｂ間の相関関係は強いと判定して、強調表示することを決定する（ステップＳ２０６）。他方、テキストデータｎのほうが時間的にテキストデータｂに近いと判定された場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ及びテキストデータｂ間の相関関係が弱いと判定して、強調表示はしないことを決定する（ステップＳ２０７）。
【００５３】
テキスト座標決定部１３は、更に、例えば図５のフローチャートに示すような処理を実施することで、例えば「群」等の一つの処理単位として扱うべきテキストデータを特定する。具体的には、図５において、テキスト座標決定部１３は、先ず、テキストデータａ、テキストデータｂ及びテキストデータｃ間の相関関係の平均値（即ち、相関関係Ｚａｂ、Ｚａｃ及びＺｂｃの平均値）が閾値β以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０１）。
【００５４】
相関関係の平均値が閾値βより小さいと判定された場合（ステップＳ３０１：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ、テキストデータｂ及びテキストデータｃは、一つの処理単位として扱うべきではないと決定する（ステップＳ３０４）。
【００５５】
相関関係の平均値が閾値β以上であると判定された場合（ステップＳ３０１：Ｙｅｓ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ、テキストデータｂ及びテキストデータｃを内包する他の「群」が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。他の「群」が存在すると判定された場合（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）、該他の「群」として扱えばよいので、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ、テキストデータｂ及びテキストデータｃを、独立した一つの処理単位として扱うべきではないと決定する（ステップＳ３０４）。
【００５６】
他の「群」が存在しないと判定された場合（ステップＳ３０２：Ｎｏ）、テキスト座標決定部１３は、テキストデータａ、テキストデータｂ及びテキストデータｃを、一つの処理単位として扱うべきであると決定する（ステップＳ３０３）。
【００５７】
再び図２に戻り、テキスト表示画面生成部１４は、テキスト座標決定部１３により決定された座標に基づいて、表示画像を生成する（ステップＳ１１２）。続いて、表示装置１５は、生成された表示画像を表示する（ステップＳ１１３）。この結果、会議における参加者の発言が可視化されることとなる。
【００５８】
次に、会議支援システム１は、発言の取得が終了したか否かを判定する（ステップＳ１１４）。発言の取得が終了していないと判定された場合（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、会議支援システム１は、ステップＳ１０１の処理を実行する。他方、発言の取得が終了したと判定された場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、会議支援システム１は、処理を終了する。尚、発言の取得が終了したか否かは、例えばユーザにより所定のコマンドが入力されたか否か、或いは、所定時間発言が取得されなかった否か、等により判定すればよい。
【００５９】
（第１具体例）
以上のように構成された会議支援システム１における動作処理の第１具体例について、図６乃至図１４を参照して説明する。
【００６０】
前提条件として、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘａ，ｘｂ）について下記のように定義する。
ｆ（ｘａ，ｘｂ）＝０：相関性無
ｆ（ｘａ，ｘｂ）＝１：相関性微
ｆ（ｘａ，ｘｂ）＝３：相関性弱
ｆ（ｘａ，ｘｂ）＝５：相関性中
ｆ（ｘａ，ｘｂ）＝８：相関性強
時刻情報に係る相関関係ｇ（ｙａ，ｙｂ）について下記のように定義する。
ｇ（ｙａ，ｙｂ）＝７：ｙｂ−ｙａ≦３０秒
ｇ（ｙａ，ｙｂ）＝５：３０秒＜ｙｂ−ｙａ≦１分
ｇ（ｙａ，ｙｂ）＝３：１分＜ｙｂ−ｙａ≦１分３０秒
ｇ（ｙａ，ｙｂ）＝２：１分３０秒＜ｙｂ−ｙａ≦２分
ｇ（ｙａ，ｙｂ）＝１：２分＜ｙｂ−ｙａ
テキストデータ間の相関関係Ｚａｂ＝ｆ（ｘａ，ｘｂ）＋ｇ（ｙａ，ｙｂ）とする。尚、以降適宜、“ｆ（ｘａ，ｘｂ）”を“ｆ（ｘａｂ）”と、“ｇ（ｙａ，ｙｂ）”を“ｇ（ｙａｂ）”と記載する。また、上述した閾値αを“８”と、閾値βを“１４”とする。
【００６１】
会議の最初に、発言１として、「今後のプロジェクト（ＰＪ）方針を決めましょう」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言をテキストデータ１に変換すると共に、時刻情報として、例えば“００：００”を付与する。この場合、比較すべき他のテキストデータが無い（つまり、テキスト内容処理部１２等に係る処理は実行されない）ので、表示装置１５上には、例えば図６に示すような画像が表示される。
【００６２】
尚、“００：００”は、「００分００秒」を意味する（以降において同じ）。時刻情報は、処理上の時刻（例えば、一の発言を基準とした時刻等）に限らず、現実の時刻であってもよい。
【００６３】
次に、発言２として、「まずは日程を決めたいですね」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言をテキストデータ２に変換すると共に、時刻情報として、例えば“００：３０”を付与する。続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１とテキストデータ２との相関関係Ｚ１２を求める。
【００６４】
この場合、時刻情報に係る相関関係ｇ（ｙ１２）は“７”となる。他方、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘ１２）は、例えば“５”となるとする。尚、発言２と発言１との発言間関係（図２のステップＳ１０４参照）は、例えば「前の単一発言と直接的に関連する発言（発展・補足等）」である。図８は、自然言語処理の結果（図２のステップＳ１０５参照）の一例を示している。
【００６５】
従って、テキストデータ１とテキストデータ２との相関関係Ｚ１２は、“１２”となる。テキスト表示座標決定部１３は、相関関係Ｚ１２が“１２”と、閾値α（＝８）より大きく、且つ、発言１及び発言２以外の発言がないので、図４に示したフローチャートに従って、テキストデータ１とテキストデータ２との間を実線で結ぶことを決定する。この結果、表示装置１５上には、例えば図７に示すような画像が表示される。
【００６６】
次に、発言３として、「タスクを挙げておきたいなぁ」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言をテキストデータ３に変換すると共に、時刻情報として、例えば“０１：００”を付与する。続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１乃至テキストデータ３の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３及びＺ２３を求める。
【００６７】
この場合、時刻情報に係る相関関係ｇ（ｙ１２）、ｇ（ｙ１３）及びｇ（ｙ２３）、は、夫々“７”、“５”及び“７”となる。他方、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘ１２）、ｆ（ｘ１３）及びｆ（ｘ２３）は、夫々、例えば“５”、“５”及び“３”となるとする。尚、発言３と発言１との発言間関係は、例えば「前の単一発言と直接的に関連する発言（発展・補足等）」であり、発言３と発言２との発言間関係は、例えば「前の単一発言と間接的に関連する発言（連想等）」である。図１０は、自然言語処理の結果の他の一例を示している。
【００６８】
従って、テキストデータ１乃至テキストデータ３の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３及びＺ２３は、夫々“１２”、“１０”及び“１０”となる。テキスト表示座標決定部１３は、相関関係Ｚ１３及びＺ２３がいずれも閾値α（＝８）より大きく（つまり、“Ｚｎ３＞αとなるｎがａ（例えば２）以外に存在する”（図４のステップＳ２０２参照）、“Ｚ２３＝Ｚ１３”なので、テキストデータ２とテキストデータ３との間を実線で結ぶことを決定する（テキストデータ３は、時間的にテキストデータ２に近いため）。この結果、表示装置１５上には、例えば図９に示すような画像が表示される。
【００６９】
次に、発言４として、「たしかにタスクが分からないと決まらないよね」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言をテキストデータ４に変換すると共に、時刻情報として、例えば“０１：３０”を付与する。続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１乃至テキストデータ４の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３、Ｚ１４、Ｚ２３、Ｚ２４及びＺ３４を求める。
【００７０】
この場合、時刻情報に係る相関関係ｇ（ｙ１２）、ｇ（ｙ１３）、ｇ（ｙ１４）、ｇ（ｙ２３）、ｇ（ｙ２４）及びｇ（ｙ３４）、は、夫々“７”、“５”、“３”、“７”、“５”及び“７”となる。他方、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘ１２）、ｆ（ｘ１３）、ｆ（ｘ１４）、ｆ（ｘ２３）、ｆ（ｘ２４）及びｆ（ｘ３４）は、夫々、例えば“５”、“５”、“５”、“３”、“３”及び“８”となるとする。
【００７１】
尚、発言４と発言１との発言間関係は、例えば「前の単一発言と直接的に関連する発言（発展・補足等）」であり、発言４と発言２との発言間関係は、例えば「前の単一発言と間接的に関連する発言（連想等）」であり、発言４と発言３との発言間関係は、例えば「前の単一発言に対する賛成意見」である。図１２は、自然言語処理の結果の他の一例を示している。
【００７２】
従って、テキストデータ１乃至テキストデータ４の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３、Ｚ１４、Ｚ２３、Ｚ２４及びＺ３４は、夫々“１２”、“１０”、“８”、“１０”、“８”及び“１５”となる。テキスト表示座標決定部１３は、相関関係Ｚ１４、Ｚ２４及びＺ３４がいずれも閾値α（＝８）より大きい（つまり、“Ｚｎ４＞αとなるｎがａ（例えば３）以外に存在する”（図４のステップＳ２０２参照）が、Ｚ３４が最も大きいので、テキストデータ３とテキストデータ４との間を実線で結ぶことを決定する。この結果、表示装置１５上には、例えば図１１に示すような画像が表示される。
【００７３】
次に、発言５として、「では今期のタスクを挙げましょう」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言をテキストデータ５に変換すると共に、時刻情報として、例えば“０２：００”を付与する。続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１乃至テキストデータ５の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３、Ｚ１４、Ｚ１５、Ｚ２３、Ｚ２４、Ｚ２５、Ｚ３４、Ｚ３５及びＺ４５を求める。
【００７４】
この場合、時刻情報に係る相関関係ｇ（ｙ１２）、ｇ（ｙ１３）、ｇ（ｙ１４）、ｇ（ｙ１５）、ｇ（ｙ２３）、ｇ（ｙ２４）、ｇ（ｙ２５）、ｇ（ｙ３４）、ｇ（ｙ３５）及びｇ（ｙ４５）、は、夫々“７”、“５”、“３”、“２”、“７”、“５”、“３”、“７”、“５”及び“７”となる。他方、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘ１２）、ｆ（ｘ１３）、ｆ（ｘ１４）、ｆ（ｘ１５）、ｆ（ｘ２３）、ｆ（ｘ２４）、ｆ（ｘ２５）、ｆ（ｘ３４）、ｆ（ｘ３５）及びｆ（ｘ４５）は、夫々、例えば“５”、“５”、“５”、“５”、“３”、“３”、“３”、“８”、“８”及び“８”となるとする。
【００７５】
尚、発言５と発言１との発言間関係は、例えば「前の単一発言と直接的に関連する発言（発展・補足等）」であり、発言５と発言２との発言間関係は、例えば「前の単一発言と間接的に関連する発言（連想等）」であり、発言５と発言３との発言間関係は、例えば「前の単一発言に対する賛成意見」であり、発言５と発言４との発言間関係は、例えば「前の一又は複数の発言に対する賛成意見」である。図１４は、自然言語処理の結果の他の一例を示している。
【００７６】
従って、テキストデータ１乃至テキストデータ５の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３、Ｚ１４、Ｚ１５、Ｚ２３、Ｚ２４、Ｚ２５、Ｚ３４、Ｚ３５及びＺ４５は、夫々“１２”、“１０”、“８”、“７”、“１０”、“８”、“６”、“１５”、“１３”及び“１５”となる。
【００７７】
テキスト表示座標決定部１３は、先ず、相関関係Ｚ３５及びＺ４５がいずれも閾値α（＝８）より大きい（つまり、“Ｚｎ５＞αとなるｎがａ（例えば４）以外に存在する”（図４のステップＳ２０２参照）が、Ｚ４５が最も大きいので、テキストデータ４とテキストデータ５との間を実線で結ぶことを決定する。
【００７８】
テキスト表示座標決定部１３は、更に、図５に示したフローチャートに従って、相関関係Ｚ３４、Ｚ３５及びＺ４５の平均値（つまり、“発言３、４、５間の相関関係の平均値”）が閾値β（＝１４）以上であり、別の群が存在していないので、（発言３、４及び５に対応する）テキストデータ３、４及び５を、例えば「群３４５」とすることを決定する。
【００７９】
テキスト表示座標決定部１３は、再び図４に示したフローチャートに従って、群３４５と、実線で結ぶべきテキストデータが存在するか否かを判定する。尚、群３４５とテキストデータ１との相関関係は“（Ｚ１３＋Ｚ１４＋Ｚ１５）／３＝８．３”と、群３４５とテキストデータ２との相関関係は“（Ｚ２３＋Ｚ２４＋Ｚ２５）／３＝８．０”と、すればよい。
【００８０】
この場合、群３４５とテキストデータ１との相関関係は閾値αより大きく、該群３４５とテキストデータ１との相関関係より大きな値の相関関係がないので、テキスト表示座標決定部１３は、群３４５とテキストデータ１との間を実線で結ぶことを決定する。この結果、表示装置１５上には、例えば図１３に示すような画像が表示される。
【００８１】
（第２具体例）
次に、会議支援システム１における動作処理の第２具体例について、図１５及び図１６を参照して説明する。尚、前提条件は、上述した第１具体例と同じである。
【００８２】
会議において、発言１として「楽器演奏サポート事業」、発言２として「英語学習支援事業」、及び発言３として「サイクルスポーツ事業」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言１、２及び３を、夫々、テキストデータ１、２及び３に変換すると共に、時刻情報として、例えば“０：００”、“０：３０”及び“１：００”を付与する。尚、“０：００”は、「０分００秒」を意味する。
【００８３】
続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１乃至テキストデータ３の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３及びＺ２３を求める。発言１、２及び３間には意味的な相関性が無いので、意味解析に係る相関関係ｆ（ｘ１２）、ｆ（ｘ１３）及びｆ（ｘ２３）は、いずれも“０”となる。時間情報に係る相関関係ｇ（ｙ１２）、ｇ（ｙ１３）及びｇ（ｙ２３）は、夫々“７”、“７”及び“５”となる。従って、テキストデータ１乃至テキストデータ３の相関関係Ｚ１２、Ｚ１３及びＺ２３は、夫々“７”、“７”及び“５”となる。
【００８４】
テキスト表示座標決定部１３は、図４に示したフローチャートに従って、実線で結ぶべきテキストデータが存在するか否かを判定するが、相関関係Ｚ１２、Ｚ１３及びＺ２３のいずれも閾値α未満であるので、テキストデータ１乃至テキストデータ３のいずれも実線で結ばないことを決定する。この結果、表示装置１５上には、例えば図１５に示すような画像が表示される。
【００８５】
上記発言１乃至３に続いて、発言４として「飽きずに演奏できる工夫必要」、発言５として「単語力つけたい」、発言６として「ツール・ド・フランス目標」、発言７として「発音を上達したい」という発言がされた場合、テキスト入力部１１は、該発言４、５、６及び７を、夫々、テキストデータ４、５、６及び７に変換すると共に、時刻情報として、例えば“２：００”、“２：３０”、“３：００”及び“３：３０”を付与する。
【００８６】
続いて、テキスト内容処理部１２は、テキストデータ１乃至テキストデータ７の相関関係Ｚ１４、Ｚ２５、Ｚ２７、Ｚ３６等を求める。ここで、相関関係Ｚ１４、Ｚ２５、Ｚ２７及びＺ３６を、夫々“１０”、“１０”、“９”及び“１０”とする。
【００８７】
続いて、テキスト表示座標決定部１３は、図４に示したフローチャートに従って、テキストデータ１とテキストデータ４との間、テキストデータ２とテキストデータ５及び７各々と間、並びに、テキストデータ３とテキストデータ６との間を実線で結ぶことを決定する。この結果、表示装置１５上には、例えば図１６に示すような画像が表示される。
【００８８】
このように、会議支援システム１は、上記第１具体例で示した時系列に物事を決定していく会議だけでなく、例えばアイディア発想のためのブレーンストーミング等にも利用することができる。
【００８９】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う会議支援システム及び方法、コンピュータプログラム並びに記録媒体もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００９０】
１…会議支援システム、１１…テキスト入力部、１２…テキスト内容処理部、１３…テキスト表示座標決定部、１４…テキスト表示画面生成部、１５…表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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