(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理している一連の情報を解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析する情報管理装置において、
解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類するテキスト図表判別手段と、
前記テキスト図表判別手段によりテキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段で抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算する出現頻度カウント手段と、
前記テキスト図表判別手段により図表と判別された図表情報を解析し、前記図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出する定量データ抽出手段と、
前記出現頻度カウント手段が計算した各キーワードの出現頻度と、前記定量データ抽出手段が抽出した各キーワードの定量値とを前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する属性情報管理テーブル作成手段と、
を有することを特徴とする情報管理装置。
【請求項２】
前記属性情報管理テーブル作成手段は、不要な要素、意味を持たない要素を削除することで、前記属性情報管理テーブルを圧縮することを特徴とする請求項１記載の情報管理装置。
【請求項３】
管理している一連の情報をコンピュータにより解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析するための情報管理方法において、
テキスト図表判別手段が、解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類し、
キーワード抽出手段が、テキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出し、出現頻度カウント手段が、抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算するとともに、定量データ抽出手段が、図表と判別された図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出し、
属性情報管理テーブル作成手段が、出現頻度と定量値とを各キーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する、
ことを特徴とする情報管理方法。
【請求項４】
管理している一連の情報を解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析するための情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類するテキスト図表判別手段、
前記テキスト図表判別手段によりテキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段、
前記キーワード抽出手段で抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算する出現頻度カウント手段、
前記テキスト図表判別手段により図表と判別された図表情報を解析し、前記図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出する定量データ抽出手段、
前記出現頻度カウント手段が計算した各キーワードの出現頻度と、前記定量データ抽出手段が抽出した各キーワードの定量値とを前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する属性情報管理テーブル作成手段、
としてコンピュータを機能させることを特徴とする情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は情報管理装置、共同作業支援システム、情報管理方法及び情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、複数人で行う、議論、討論、共同執筆、共同設計などを含む共同作業に関する共有情報を管理する情報管理装置、その情報管理装置が管理する共有情報を用いて共同作業の進行を支援する共同作業支援システム、共有情報を管理するための情報管理方法、及び共有情報の管理をコンピュータに行わせるための情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、複数の人間が議論、討論を行いながら、ある課題を解決したり、共同で何かを作成する際に、コンピュータネットワークを介し共有データを共有ウィンドウに表示し、同期もしくは非同期でメッセージ交換・データ交換を行うシステムが知られている。
【０００３】
この様なシステムでは、複数のユーザが情報の内容を操作するため、その議論の進捗状況などを簡単に把握できるようなサービスの提供が望まれている。ユーザが把握したい情報は、例えば、初期設定された共同作業の対象である課題の目標に対し現在の進捗状況がどのようなレベルにあるのか、進捗に関する問題点はあるのか、問題点があるとすればそれは何か、どの程度なのか、議論に関する流れはどの様な方向に向かっているのか、それは初期設定された課題の目的、目標に対して見合う方向なのか、結論に至っている場合は、誰の提案がキーとなって結論に至っているのか、貢献度はどの程度か等である。これらの情報を知る手法があれば、議論、討論、及び共同作業の工程管理が容易となる。そうすれば、共同作業を順調に推移させ、適切な品質を持つ結論、もしくは適切な成果物が得られるようにすることが可能となる。さらには、結論もしくは成果物に対する参加者の貢献度評価等も行える様になる。このようなシステムを実現するための従来技術を以下に列挙する。
【０００４】
特開平２−１０５９７３号公報の「文書自動分類装置」は、テキストに記述された議論・討論内容から、分類の対象となる文書中に出現したキーワードとその意味カテゴリとから分野識別単語得点表と分野識別意味カテゴリ得点表とを用いて文書の分類先を決定する分類先識別装置で、文書の中に現れる単語の偏りから分野識別をするものである。これは、議論のログ( テキストのログ) の中に現れる単語分野分類に適用できるので、議論が広い分野におよぶ場合には議論の重みや議論の流れがどの方向に向かっているのかを知ることが可能である。
【０００５】
特開平２−１５８８７１号公報の「文書分類装置」は、テキストに記述された議論・討論内容から、文書間の概念特徴量の差に応じて文書間の距離を求める文書間距離計算手段を有し、文書間距離計算は、前記文書間の距離によって文書の分類を行うので、キーワードによる文書間距離計算によって文書分類をして議論の重みや議論の流れがどの方向に向かっているのかを知ることが可能である。
【０００６】
特開平７−２３４８４３号公報の「共同作業支援システム」は、共同作業の対象となる共同作業の活動データを収集管理することで活動の経緯を知ろうというものであり、明確な目的とゴールが設定されている共同作業の活動状況を把握することは可能である。
【０００７】
特開平１０−４００５８号公報の「共同作業情報の管理方法及び共同作業支援システム」は、共同作業の対象となる共同作業の活動データと個人に属する個人データの２つを分離して収集管理し、個人データと共有データ間の属性変化を時間や場所で管理し議論の流れを把握できるようにしている。
【０００８】
特開平５−２５７６７６号公報の「ステータス管理方法」は、初期設定された課題の目標に見合う成果物型固有のステータス名称の組み合わせからなるステータスパターンと成果物型を用いて、作成した成果物の進捗状態遷移に沿って進捗状況を表現することが可能である。
【０００９】
特開平５−１３１３４６号公報の「作業管理方法」は、進捗状況管理対象作業を、人・月などの工数（人員的作業量）と作業内容の性質に依存する規模を表す物的作業量の２面で評価定義し、上位作業・下位作業の階層構造を前もって決定しておくので、明確な目的とゴールが設定されている共同作業の消化実績規模の比や人的作業量の総和で活動状況を把握することは可能である。
【００１０】
特開平５−２９８３７９号公報の「設計進行管理方法」は、設計の進行状況を管理するために作業フロー図からデータフロー図を作成してデータスケジューリングを行い、生成されるデータの日程管理を行うことで作業の進行管理を行うことが可能である。
【００１１】
特開平７−１２９４４２号公報の「情報管理機構」は、初期設定された課題の階層構造の関係をレコード間の構造（上下と前後の4 ポインタのみ）として管理する構造管理手段と実態管理手段と識別子管理手段からなる情報管理機構で、管理されるデータが少なくなる利点と、事前に明確な目的とゴールが定量的に設定される課題もしくは共同作業の場合には活動状況を把握し易い。
【００１２】
特開平８−２８７１６３号公報の「組織活動データベースの構築方法、それに使用する分析シート及び組織活動管理システム」は、事前に、組織活動を扱う動作の概念を定義して現実モデルを作成し、かつ組織活動に伴う、人・物・組織・書類・会合・事物を含む基本動作概念を、動作概念を規定する動詞の意味と動詞が取り得る用例を基本概念で整理・統合・階層化するので、組織・文書・人の関係で分析把握する組織活動状況を把握することが可能となる。
【００１３】
特開平８−１５２９９８号公報の「ソフトウェア設計案管理装置」は、設計項目・設計案・この特許の中では記述されていない別の手法で設計目的に対する適切さの定量尺度を設計者があらかじめ定義する適合度関数を定義し、特徴量を人が入力するので、設計項目Q と設計案O との対応関係をみてある評価基準C と設計者が定義する適合度をもって設計案がどの程度のものかを自動評価し、設計過程で発生する多数の設計案の品質を評価管理することが可能である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の従来技術は、抽象的な課題から進捗状況の把握等を行うことができないか、もしくは定量的なデータを含む活動の進捗状況を把握できないかのいずれかであった。そのため、抽象的な課題と定量データを組み合わせることで初めて認識可能な活動状況を従来技術では把握することができなかった。
【００１５】
抽象的な課題から進捗状況の把握等ができないのは、特開平５−２５７６７６号公報の「ステータス管理方法」、特開平５−１３１３４６号公報の「作業管理方法」、特開平５−２９８３７９号公報の「設計進行管理方法」、特開平７−１２９４４２号公報の「情報管理機構」、及び特開平８−１５２９９８号公報の「ソフトウェア設計案管理装置」である。
【００１６】
また、定量的データを含む活動の進捗や状況把握ができないのは、特開平２−１０５９７３号公報の「文書自動分類装置」、特開平２−１５８８７１号公報の「文書分類装置」、特開平７−２３４８４３号公報の「共同作業支援システム」、特開平１０−４００５８号公報の「共同作業情報の管理方法及び共同作業支援システム」、及び特開平８−２８７１６３号公報の「組織活動データベースの構築方法、それに使用する分析シート及び組織活動管理システム」である。
【００１７】
本発明はこのような点に鑑みなされたものであり、定量的な数値をベースにした活動と抽象的な情報を用いた活動とが混在した作業の進捗状況が把握可能な情報を、課題内容等から抽出できる情報管理装置を提供することを目的とする。
【００１９】
また、本発明の別の目的は、定量的な数値をベースにした活動と抽象的な情報を用いた活動とが混在した作業の進捗状況が把握可能な情報を、課題内容等から抽出するための情報管理方法を提供することである。
【００２０】
また、本発明のさらに別の目的は、定量的な数値をベースにした活動と抽象的な情報を用いた活動とが混在した作業の進捗情報が把握可能な情報を、課題内容等から抽出する処理をコンピュータに行わせることができる情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、管理している一連の情報を解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析する情報管理装置において、解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類するテキスト図表判別手段と、前記テキスト図表判別手段によりテキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、前記キーワード抽出手段で抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算する出現頻度カウント手段と、前記テキスト図表判別手段により図表と判別された図表情報を解析し、前記図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出する定量データ抽出手段と、前記出現頻度カウント手段が計算した各キーワードの出現頻度と、前記定量データ抽出手段が抽出した各キーワードの定量値とを前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する属性情報管理テーブル作成手段と、を有することを特徴とする情報管理装置が提供される。
【００２２】
このような情報管理装置によれば、テキスト図表判別手段により、解析対象情報からテキストと図表が分けられる。テキスト情報からは、キーワード抽出手段によってキーワードが抽出され、さらに出現頻度カウント手段によってキーワードの出現頻度が算出される。図表情報からは、定量データ抽出手段によって、キーワードに関連付けられている定量値が抽出される。そして、属性情報管理テーブル作成手段より、出現頻度と定量値とをキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルが生成される。
【００２５】
また、上記課題を解決するために、管理している一連の情報をコンピュータにより解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析するための情報管理方法において、テキスト図表判別手段が、解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類し、キーワード抽出手段が、テキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出し、出現頻度カウント手段が、抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算するとともに、定量データ抽出手段が、図表と判別された図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出し、属性情報管理テーブル作成手段が、出現頻度と定量値とを各キーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する、ことを特徴とする情報管理方法が提供される。
【００２６】
このような情報管理方法によれば、解析対象情報の内容のうち、テキスト情報からはキーワードとそのキーワードの出現頻度の情報が求められ、図表情報からはキーワードに関連付けられた定量値が抽出される。そして、出現頻度と定量値とがキーワードに対応付けられた属性情報管理テーブルが生成される。
【００２７】
また、上記課題を解決するために、管理している一連の情報を解析することで、情報作成に関連して行われた作業の内容を解析するための情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、解析対象情報の内容をテキストと図表とに分類するテキスト図表判別手段と、前記テキスト図表判別手段によりテキストと判別されたテキスト情報に含まれるキーワードを抽出するキーワード抽出手段、前記キーワード抽出手段で抽出された各キーワードのテキスト情報中での出現頻度を計算する出現頻度カウント手段、前記テキスト図表判別手段により図表と判別された図表情報を解析し、前記図表情報中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出する定量データ抽出手段、前記出現頻度カウント手段が計算した各キーワードの出現頻度と、前記定量データ抽出手段が抽出した各キーワードの定量値とを前記キーワード抽出手段が抽出したキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブルを生成する属性情報管理テーブル作成手段、としてコンピュータを機能させることを特徴とする情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【００２８】
このような記録媒体に記録された情報管理プログラムをコンピュータに実行させれば、上記本発明に係る情報管理装置の機能がコンピュータ上に構築される。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の原理構成図である。本発明の情報管理装置は、以下のような要素で構成される。
【００３０】
テキスト図表判別手段２は、解析対象情報１の内容をテキストと図表とに分類する。ここでいうテキストとは、コンピュータで識別可能な文字コードで表現されたデータである。また、図表とは、表計算ソフトのようにマトリックス内に定量値が設定されているデータや、棒グラフなどで定量値が表されたデータを指す。
【００３１】
キーワード抽出手段３は、テキスト図表判別手段２によりテキストと判別されたテキスト情報１ａの形態素解析を行い、テキスト情報１ａに含まれるキーワードを抽出する。このとき、各キーワードが「誰が（Ｗｈｏ）」、「何を（Ｗｈａｔ）」、「いつ（Ｗｈｅｎ）」、「どこで（Ｗｈｅｒｅ）」、「なぜ（Ｗｈｙ）」、「どのように（Ｈｏｗ）」、「どれくらい（Ｈｏｗ  …）」という属性のどれに分類されるのかを判別する。
【００３２】
出現頻度カウント手段４は、キーワード抽出手段３で抽出された各キーワードのテキスト情報１ａ中での出現頻度を計算する。
定量データ抽出手段５は、テキスト図表判別手段２により図表と判別された図表情報１ｂを解析し、図表情報１ｂ中に含まれるキーワードに関連付けられている定量値を抽出する。このとき、定量値が関連付けられたキーワードを「いつ」もしくは「どれくらい」という観点の属性のどれに分類されるのかを判別する。
【００３３】
属性情報管理テーブル作成手段６は、出現頻度カウント手段４が計算した各キーワードの出現頻度と、定量データ抽出手段５が抽出した各キーワードの定量値とをキーワード抽出手段３が抽出したキーワードに対応付けることで、属性情報管理テーブル７を生成する。
【００３４】
このようにな属性情報管理テーブルを特定の課題に関係するすべての情報から作成すれば、作成された属性情報管理テーブル群から一定のルールを見つけだすことで、その課題に対する活動状況などを把握することができる。しかも、属性情報管理テーブルには、テキスト情報として記述された抽象的な内容と、図や表として記述された定量的なデータとの双方の情報が含まれているため、それらを組み合わせたルールを抽出することが可能である。
【００３５】
このような処理は、複数の作業者が関係する共同作業を支援するための共同作業支援システムに適用することができる。以下、共同作業支援システムに本発明の情報管理装置を適用した場合の有用性について説明する。
【００３６】
共同作業における課題に対する作業の進め方には、多種多様な方法がある。例えば、ソフトウェアの共同設計では、すでに処理すべきアクション項目とその定量的目標値が決まっており、これを複数の人が配分担当しながら作業を進める。その場合には、全体の進捗管理が重要となる。また、企画の提案では、目的、目標ともに文章で表現することは可能であるが、達成すべき定量的な目標値が簡単には設定できず、参加する個々人のアイデアや考え方が成果物に大きく反映すると同時に、共同作業に参加するメンバー共通の最終意思、もしくは、共同作業の進行を司る議長もしくは進行役の最終意思によって成果物の内容が変わるような活動をする。
【００３７】
このように、共同作業には、ソフトウェアの共同設計のように規定の枠組みに定量的な数値をベースに活動内容をあてはめて活動の遂行、活動の進捗管理ができる課題と、企画の提案のように、枠組みを事前に設定することができず、活動の主体を文章で記述し蓄積してゆく以外に活動の記録を取り難いものに分けられる。しかし、通常は、定量的な数値だけで活動が完全に把握できる課題、文章の記述だけで活動を記述できる課題というより、その両者の要素を含んだ、中間に位置するような課題が多い。
【００３８】
そこで、本発明の情報管理装置を共同作業支援システムに適用すれば、共同作業に関する課題の内容とその活動内容を、文章記述によるテキストデータと定量的な数値データの両方をリンクさせて抽出し、属性情報として管理することにより、共同作業中、もしくは共同作業後の活動の流れを容易に把握することができるようになる。
【００３９】
以下に、本発明の情報管理装置を共同作業支援システムに適用した場合を例に取り、本発明の実施の形態を具体的に説明する。
図２は、共同作業支援システムの構成を示すブロック図である。本発明の共同作業支援システムは、ネットワーク４０１を介して複数のコンピュータに接続されている。また、共同作業支援システムは、共有データ蓄積部１００、属性情報管理部２００、及び属性情報検索部３００で構成される。
【００４０】
共有データ蓄積部１００には、共同作業を行うための共有データが格納されている。例えば、ある作業に関する会議を開いた際の議事録、作業に関する電子メールの送受信記録、あるいは作業に関する数値データの計算に用いられた表計算ソフトのデータファイル等である。属性情報管理部２００は、共有データ蓄積部１００内の共有データを解析することで、属性情報管理テーブルを作成し、保持する。属性情報検索部３００は、共有データ蓄積部１００に格納された共有データをネットワーク４０１を介して接続されたコンピュータのユーザに提供するとともに、属性情報管理部２００が保持する属性情報管理テーブル内の情報を解析し、ネットワーク４０１を介して接続されたコンピュータのユーザに必要な情報を提供する。
【００４１】
次に、属性情報管理部２００の詳細を説明する。属性情報管理部２００は、以下のような要素で構成されている。
テキスト図表判別部２１１は、共有データ蓄積部１００に蓄積された共有データの構造を解析し、テキストデータと図表データとのいずれの構造であるかを判別する。テキストデータと判別した共有データはキーワード抽出部２１２に送り、図表データであると判別したデータはパターンマッチング部２１８に送る。
【００４２】
キーワード抽出部２１２は、テキストデータと判別された共有データに対して形態素解析を行う。形態素解析によって、共有データを構成するテキストデータに含まれる単語群が抽出される。
【００４３】
キーワード調整部２１３は、キーワード抽出部２１２から抽出された単語群の中から、日常的に使用される単語を取り除く。例えば、Gerard  Salton 「Automatic Text Processin01 Addison-Weseley Publishing Company,pp280, 1989 に記載されているようなtf*IDF積(tf ：term frequency，IDF ：inverse document frequency) などを算出し、日常使われる単語のスコアを下げることでキーワードとして抽出されないようにする。これにより、共有データの意味内容記述には直接必要ではない単語群を削除した後の有用な単語群のみ取り出される。
【００４４】
パターンマッチング部２１４は、テキストのパターンマッチングを行い、各キーワードが５Ｗ１Ｈもしくは５ＷｎＨのいずれの属性であるのかを判別する。パターンマッチングの技術は、例えば、安藤真一他 (NEC 情報メディア研究所) 「キーワードと文構造に基づくテキストからの情報抽出」情報処理学会47回全国大会、土井伸一他 (NEC 情報メディア研究所) 「キーワード゛と文構造に基づく情報抽出システムにおける文脈処理」情報処理学会47回全国大会、池田崇博他（NEC 情報メディア研究所）「5W1Hを利用する情報分類・ナビゲーション」人工知能学会全国大会97、池田崇博他（NEC C&C メディア研）「エピソード検索における適合レベルの調整」言語処理学会第四回年次大会98、そして、奥村明俊他 NEC C&Cメディア研）「5W1H情報によるテキスト要約」言語処理学会第四回年次大会98などに記載されている。これらの技術では構文構造に基づく参照関係や、表層格指向パーシング、複合オントロジーなどによるテキストのパターンマッチング技術が記載されている。パターンマッチングの結果、５Ｗ１Ｈもしくは５ＷｎＨ要素が抽出される。すなわち、キーワード調整部２１３が抽出した単語群が、Ｗｈｏ、Ｗｈａｔ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈｙ、Ｗｈｅｎなどの５Ｗ情報と、ＨｏｗｍｕｃｈやＨｏｗｗｉｄｅ等のｎＨ情報とに分類される。Ｗｈｏ、Ｗｈａｔ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈｙ、Ｗｈｅｎなどの５Ｗ情報からなるキーワードと、ＨｏｗｍｕｃｈやＨｏｗｗｉｄｅ等のｎＨ情報からなるキーワードは、キーワード付与部２１５と出現頻度カウント部２１６とに送られる。
【００４５】
キーワード付与部２１５は、受け取ったキーワードをキーワードテーブルに一旦格納する。
出現頻度カウント部２１６は、Ｗｈｏ、Ｗｈａｔ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈｙ、Ｗｈｅｎなどの５Ｗ情報からなる各キーワード、及びＨｏｗｍｕｃｈやＨｏｗｗｉｄｅ等のｎＨ情報からなる各キーワードが、共有のテキスト情報中に出現する回数をカウントし、出現頻度を求める。
【００４６】
出現頻度データ付与部２１７は、該当する文書中におけるキーワードの出現頻度データを、離散値情報管理データとして出現頻度テーブルに一旦格納する。
パターンマッチング部２１８は、テキスト図表判別部２１１で図表部と判別された共有データに対してパターンマッチングを行い、ＷｈｅｎやＨｏｗｍｕｃｈ、Ｈｏｗｗｉｄｅ等のＷｈｅｎ＋ｎＨ情報からなるキーワード群と、該キーワード群と数値情報群とを結び付ける。パターンマッチングの手法としては、例えば、武田浩一（日本IBM 東京基礎研）「テキスト情報の可視化による情報検索」言語処理学会第二回年次大会96などに記載されている関係データベースの概念や、表計算シートに記述された単語と定量データとの行と列の対応関係を応用することができる。
【００４７】
定量データ抽出部２１９は、パターンマッチング部２１８において抽出されたキーワード群に対応する数値情報を定量データとして抽出する。
単位調整部２２０は、パターンマッチング部２１４を経て提供される定量値が付与されたキーワードと、定量データ抽出部２１９から抽出される定量値付きのキーワードとの間で単位を調整する。例えば、ＣＧＳ単位系に統一する等の調整を行う。
【００４８】
定量データ付与部２２１は、ＷｈｅｎやＨｏｗｍｕｃｈ、Ｈｏｗｗｉｄｅ等のＷｈｅｎ＋ｎＨ情報からなるキーワード群と対応した単位調整後の連続数値情報管理データとして、定量値テーブルに一旦格納する。
【００４９】
データ圧縮部２３０は、キーワード付与部２１５から出力されるキーワードテーブル、出現頻度データ付与部２１７から出力される出現頻度テーブル、及び定量データ付与部２２１から出力される定量値テーブルに対して、不要な要素を削除し、データの圧縮を行う。圧縮した各テーブルのデータは、共有属性情報蓄積部２４０に格納する。
【００５０】
なお、この共同作業支援システムでは、属性情報管理部２００が本発明に係る情報管理装置の機能を包含している。そこで、図１の情報管理装置の構成と図２の属性情報管理部２００の構成との対応関係を説明する。テキスト図表判別手段２は、テキスト図表判別部２１１に対応する。キーワード抽出手段３は、キーワード抽出部２１２、キーワード調整部２１３及びパターンマッチング部２１４に対応する。出現頻度カウント手段４は、出現頻度カウント部２１６に対応する。定量データ抽出手段５は、パターンマッチング部２１８、定量データ抽出部２１９及び単位調整部２２０に対応する。属性情報管理テーブル作成手段６は、キーワード付与部２１５、出現頻度データ付与部２１７、定量データ付与部２２１、及びデータ圧縮部２３０に対応する。
【００５１】
次に、属性情報検索部３００の構成について説明する。属性情報検索部３００は、要素属性抽出部３１０、ルールパターン計算部３２０、及び共有ウィンドウ部３３０で構成される。
【００５２】
要素属性抽出部３１０は、共有データ蓄積部１００に蓄積された共有データの属性情報を蓄積する共有属性情報蓄積部２４０に格納された全体の属性情報のうち、全体、もしくはある一部の要素部分だけを抽出する。さらに要素属性抽出部３１０は、抽出された要素部分の属性情報に対し、任意のキーワード群、任意の定量データ群、もしくはその組み合わせによる検索機能、または、議論の途中経過を表す、テキスト及び定量データからなる議事録と、途中経過を表すテキスト及び定量データからなる途中成果物のキーワードテーブル・出現頻度テーブル・定量値テーブルそのものを検索する機能を有している。
【００５３】
ルールパターン計算部３２０は、ユーザから検索パターンが入力されると、要素属性抽出部３１０より検索対象となる要素部分の属性情報を受け取り、受け取った要素属性に内在する規則性（ルール）を求める。そして、ユーザが入力した検索パターンに対する適合度の高いルールを抽出する。ルールの抽出には、例えばデータマイニングの手法である離散値属性間ルール抽出（Association Rule等を抽出）や、数値属性間結合ルール抽出などを用いる。
【００５４】
共有ウィンドウ部３３０は、ネットワーク４０１を介して接続されたコンピュータとの間のデータ送受信を行い、ユーザからの入力を受け付け、入力に応じて共有データ蓄積部１００に保持されている共有データを提供したり、入力された検索要求に応じて検索された結果や、ルールパターン計算部３２０によるルールの抽出結果などを共有情報として提供する。
【００５５】
次に、共同作業支援システムにおける処理内容を、具体例を示しながら説明する。
まず、共有データ蓄積部１００に蓄積された共有データは、属性情報管理部２００内のテキスト図表判別部２１１によって、テキスト部と図表部とに分類される。テキスト部と判別された共有データは、キーワード抽出部２１２で形態素解析処理が行われ、キーワードが抽出される。さらに、キーワード調整部２１３において、不要なキーワードが削除され、パターンマッチング部２１４において、そのキーワードが５ＷｎＨのいずれに該当するのかが判別される。５ＷｎＨの判別が行われたキーワードの集合は、キーワード付与部２１５と、出現頻度カウント部２１６に送られる。すると、キーワード付与部２１５によりキーワードテーブルが生成される。
【００５６】
図３は、キーワードテーブルの例を示す図である。キーワードテーブルには、各レコードに対して順番に付与されるデータナンバーが「Data No.」の項目に示されており、このデータナンバーに応付けて、パターンマッチング部２１４から出力されたキーワードが「キーワード」の項目に登録されている。各キーワードには、「５ＷｎＨ」のいずれの情報であるのかが設定されている。
【００５７】
なお、キーワードテーブルのデータは、課題、アクション、発言などの１単位の事象を記述する５ＷｎＨ個の情報が一組となっている。そして、５ＷｎＨのキーワードの組み合わせが１つの要素となり、α個の要素によって共有データのテキスト部から抽出されたすべてのキーワードが登録される。ここで、一組の要素を構成するキーワードの総数を「ｉ（＝ｎ＋５）」とする。なお、ｎ個のＨｏｗの数は、その課題や共同作業項目、共同作業時間などをもとに、考えられる最大値を設定する。また、αの値も十分の値となるようにあらかじめ決定しておく。すなわち、キーワードテーブルには、ｍ（＝ｉ×α）個のキーワード登録領域があらかじめ確保されている。これにより、いかなる大きさの課題、いかなる時間的長さの共同作業であっても、キーワードとして抽出しておくことが可能となる。さらに、キーワードテーブルでは、５ＷｎＨに対応するキーワードが存在しない場合、そのレコードの位置は空欄となる。
【００５８】
このようなキーワードテーブルは、データ圧縮部２３０で圧縮され共有属性情報蓄積部２４０に格納される。
図４は、圧縮後のキーワードテーブルを示す図である。データ圧縮部２３０におけるデータ圧縮処理により、キーワードが存在しないレコードがすべて削除される。圧縮されたキーワードテーブルは、共有属性情報蓄積部２４０に格納される。
【００５９】
ここで、ｍ＝ｉ×αのｉ及びαを、いかなる大きさの課題、いかなる時間的長さの共同作業であっても対応できるように決定することは、属性情報のデータ空間を非常に大きく設定することになり、コスト及び処理時間の点で不利であるが、データ圧縮部２３０において不要な要素、意味を持たない要素に対応するテーブルを削除しテーブルサイズを縮小するので、共有属性情報の管理を効果的にすることができ、これらは実質的な問題にはならない。このことは、他の出現頻度テーブルや定量値テーブルに関しても同様である。
【００６０】
また、図３では、５ＷｎＨのｉ（＝５＋ｎ）個のキーワードの登録順番をＷｈｏ、Ｗｈａｔ、Ｗｈｅｒｅ、Ｗｈｙ、Ｗｈｅｎ、Ｈｏｗ．．．．．、としたが、この順番は任意の順番で構わない。
【００６１】
図５は、出現頻度テーブルの例を示す図である。出現頻度テーブルは、キーワードテーブルに登録された内容に加えて、出現頻度カウント部２１６においてカウントされた各キーワードの出現回数が登録されている。この出現頻度テーブルにおいても事象を記述する内容の最小単位が、５ＷｎＨのｉ個のキーワードに対応する出現頻度データの組として記述される。さらに、事象全体の記述をこれら５ＷｎＨのキーワードに組を１つの要素として、α個の要素で記述される。これにより、いかなる大きさの課題、いかなる長さの共同作業であっても、キーワードに対応する出現頻度データとして抽出しておくことが可能となる。出現頻度テーブルでは、５ＷｎＨに対応するキーワードが存在しない場合、そのレコードの位置は０にしておく。ここで、出現頻度テーブルの５ＷｎＨのｉ個のキーワードの登録順番はキーワードテーブルの登録順と一致させる。
【００６２】
出現頻度テーブルもキーワードテーブルと同様に、データ圧縮部２３０において圧縮される。
図６は、圧縮後の出現頻度テーブルを示す図である。出現頻度テーブルでは、出現頻度の値に０が設定されているレコードがすべて削除される。圧縮された出現頻度テーブルは、共有属性情報蓄積部２４０に格納される。
【００６３】
一方、テキスト図表判別部２１１により図表と判別された共有データは、パターンマッチング部２１８において、図表中のキーワードが抽出される。さらに、定量データ抽出部２１９により、そのキーワードに対応して表現されている定量データが抽出される。抽出された定量データは、単位調整部２２０において既定の単位に調整された後、定量データ付与部２２１に送られる。すると、定量データ付与部２２１により、定量値テーブルが生成される。
【００６４】
図７は、定量値テーブルの例を示す図である。図に示すように、キーワードに対応した定量値が登録される。この定量値テーブルにおいても事象を記述する内容の最小単位が、５ＷｎＨのｉ個のキーワードに対応する定量データの組として記述される。さらに、事象全体の記述をこれら５ＷｎＨのキーワードに組を１つの要素として、α個の要素で記述される。これにより、いかなる大きさの課題、いかなる長さの共同作業であっても、キーワードに対応する定量データとして抽出しておくことが可能となる。ここで、定量値テーブルの５ＷｎＨのｉ個のキーワードの登録順番はキーワードテーブルの登録順と一致させる。また、定量値テーブルでは、抽出されたキーワードに対応する定量データが存在しない場合は、その領域を空欄にしておく。
【００６５】
生成された定量値テーブルは、データ圧縮部２３０において圧縮される。
図８は、圧縮後の定量値テーブルを示す図である。定量値テーブルでは、圧縮されることで、定量値の設定領域が空欄となっているレコードがすべて削除される。圧縮された定量値テーブルは、共有属性情報蓄積部２４０に格納される。
【００６６】
なお、共有データ蓄積部１００に蓄積される共有データには、さまざまな属性情報があらかじめ設定されている場合がある。例えば、最近のワープロソフト等のファイルには、プロパティとしてファイルの作成日時や作成者などの様々な情報が登録されている。このような一般的な属性記述は、すでにどのような属性の情報であるのかが明らかにされた状態で共有データに保存されるため、特に形態素解析などの処理を施す必要はない。したがって、このような属性記述は、テキスト図表判別部２１１においてテキスト部としてキーワード抽出部２１２に渡される。キーワード抽出部２１２では、その属性記述に対して特に処理を施すことなくキーワード調整部２１３に渡す。キーワード調整部２１３も特別な処理をせずにパターンマッチング部２１４に渡す。パターンマッチング部２１４は、属性記述における各キーワードの属性を解析し、５ＷｎＨのいずれの情報に属するかを判別する。そして、他のキーワードとともに、キーワード付与部２１５に送る。すると、キーワード付与部２１５によって、一般的な属性記述を含めたキーワードテーブルが生成される。
【００６７】
図９は、一般的な属性記述を含めたキーワードテーブルの例を示す図である。このキーワードテーブルでは、β番目の要素として一般属性記述で示された、アクションを取った人（ｉ）、発生イベント種類（ｕ）、活動場（ｈ）、発生時刻（ｔ）等の記述が登録されている。このキーワードテーブルもデータ圧縮部２３０において圧縮された後、共有属性情報蓄積部２４０に格納される。
【００６８】
同様に、出現頻度テーブルにおいても、β番目の要素として一般属性記述に関するキーワードの出現頻度が登録される。
ここで、一般的な属性記述を含めたキーワードテーブルに加え、出現頻度テーブルと定量値テーブルが共有属性情報蓄積部２４０に格納されると、共有属性情報蓄積部２４０内では、データナンバーによって対応付けられた属性情報管理テーブルとして管理される。
【００６９】
図１０は、共有属性情報蓄積部に格納された属性情報管理テーブルを示す図である。図に示すように、データナンバーに対応付けられて、キーワード、出現頻度、定量値、５ＷｎＨの分類情報が登録されている。
【００７０】
このような属性情報管理テーブルが、共有データ蓄積部１００に格納されているすべての共有データに対応して作成される。例えば、共有データの編集が行われ、更新された内容が格納された場合には、更新後の共有データに基づいて属性情報管理テーブルが作成される。その際、更新前の共有データに基づいて作成された属性情報管理テーブルも引き続き保存される。
【００７１】
以上のようにして格納された属性情報管理テーブルを用い共有データの属性情報を管理するので、規定の枠組みに定量的な数値をベースに活動内容をあてはめて活動の遂行、活動の進捗管理ができる課題と、枠組みを事前に設定することができず、活動の主体を文章で記述し蓄積してゆく以外に活動の記録を取り難い課題、もしくはその組み合わせからなる課題のいずれの場合にも、工程管理や進捗状況把握、結論への貢献度評価などに必要な属性情報を管理することができる。
【００７２】
さらに、共有属性情報蓄積部２４０に蓄積されるキーワードとキーワードの出現頻度データとキーワードに対応する定量データは、データ圧縮部２３０において、不要な要素、意味を持たない要素に対応するテーブルを削除しテーブルサイズを縮小するので、属性情報管理テーブルの管理を効果的にすることができる。しかも、短い記述ですんでしまう活動内容や、定量データが少ない活動内容や、活動の初期段階等においては、３つの属性情報テーブルの圧縮比率は高いものになる。
【００７３】
共有データの内容が変更されていく様子を、図１１に示す。
図１１は、共有データの内容が変更されていく様子を示す概念図である。この図に示すように、共同作業においては、時刻ｔ＝０の初期状態における課題１１から時刻ｔ＞０のアクション・事象２１〜２４の発生に基づいて課題１２〜１４が順次状態遷移し結論１５に至る。したがって、ｑ＋１個の課題記述が存在すれば、ｑ個のアクション・事象が存在する。
【００７４】
ここで、ある時刻ｔ＋１において課題の状態が時刻ｔから遷移する場合、時刻ｔの状態における課題の記述に基づいて生成される属性情報管理テーブルを、時刻ｔ＋１におけるアクション・事象の記述に基づいて生成される属性情報管理テーブルのうち、状態遷移に該当する項目が記述されたキーワードの出現頻度と定量値をアクション・事象の出現頻度テーブルと定量値テーブルで書き換えて管理されている。さらに、アクション・事象を記述する属性情報管理テーブルから変更後の課題を記述する属性情報管理テーブルへのリンクが設けられている。このようにアクション・事象の発生する度に、課題の内容も更新していき、それらの関連づけをリンクとして保持することで、ある時刻における共同作業の進捗状況把握が容易となるとともに、進捗に関与する活動内容を簡単に抽出することが可能となる。
【００７５】
ここで、初期状態における課題１１を記述した属性情報管理テーブルの内容が図１２のようなものである場合を考える。
図１２は、初期状態の属性情報管理テーブルの例を示す図である。この図は、課題１１から生成された属性情報管理テーブルの一部を抽出したものである。このような初期状態の課題に対して何らかの議論がなされ、アクション・事象に関する記述が共有データ蓄積部１００に格納されると、その記述に対応する属性情報管理テーブルが生成される。そして、アクション・事象の記述に基づく属性情報管理テーブルの内容に応じて、課題に応じた属性情報管理テーブルの内容が変更される。
【００７６】
図１３は、変更後の属性情報管理テーブルの例を示す図である。この例では、キーワードとして設定されている「欧州市場」が「世界市場」に変更されている。「西暦」のキーワードに対応して設定された定量値が「２０００」から「１９９９」に変更されている。「材料費（￥）」に対応して登録されている定量値が「４５０００」から「４００００」に変更されている。「幅（ｃｍ）」に対応して登録されている定量値が「８７」から「９７」に変更されている。「高さ（ｃｍ）」に対応して登録されている定量値が「６５」から「７０」に変更されている。さらに、「生産台数」の対応して登録されている定量値が「１００００００」から「２００００００」に変更されている。
【００７７】
このような変更が行われた後、さまざまな議論が繰り返し行われ、その都度、アクション・事象を記述した共有データ及び対応する属性情報管理テーブルが生成され、課題の内容も更新されていく。そして、最終的な結論が得られる。
【００７８】
図１４は、結論の属性情報管理テーブルの例を示す図である。この例では、「世界市場」に変更されたキーワードは「欧州市場」に戻されている。また、「材料費（￥）」に対応して登録されている定量値の「４５０００」に戻されている。さらに、「生産台数」の対応して登録されている定量値も「１００００００」に戻されている。その結果、初期状態から変更されたのは、「西暦」の定量値、「幅」の定量値、及び「高さ」の定量値である。
【００７９】
図１２〜図１４の状態遷移は、図１２に属性が記述される様な課題提案に対し、図１３に属性が記述される様な代替案が提案され、図１４に記述されるような結論に至ったという簡単な例を示している。ここでは、図１３での変更内容が詳細な代替案部分に相当しており、定量データに対する代替案だけでなく、キーワードで表される内容表現における代替案も含まれている。
【００８０】
このような属性情報管理テーブルに対して属性情報検索部３００から検索を行う。検索を行うには、ネットワーク４０１を介して接続されているコンピュータのユーザが共有ウィンドウ部３３０にアクセスする。そして、共有ウィンドウ部３３０から取得し画面において、検索指令を入力する。すると、共有ウィンドウ部３３０から要素属性抽出部３１０に対して検索条件が渡される。要素属性抽出部３１０は、検索条件に該当する属性情報管理テーブル内の属性情報を抽出する。
【００８１】
例えば、課題を記述するｑ＋１個の属性情報管理テーブル群と、アクション・事象等の活動を記述するｑ個の属性情報管理テーブル群のうち、その中のｐ個の要素属性が張るテーブル空間におけるルール抽出を行う。ルール抽出に際しては、キーワードとそのキーワードの出現頻度の組み合わせ、キーワードとそのキーワードに対応する定量データの組み合わせ、キーワードとそのキーワードの出現頻度とそのキーワードに対応する定量データとの組み合わせ、もしくは前述の３つの組み合わせに、アクション・事象等の活動を記述する属性情報管理テーブルと課題のその時点での状態を記述する属性情報管理テーブルとのリンクの組み合わせによって、要素属性抽出部３１０が検索を行う。そのため、規定の枠組みに定量的な数値をベースに活動内容をあてはめて活動の遂行、活動の進捗管理ができる課題と、枠組みを事前に設定することができず、活動の主体を文章で記述し蓄積してゆく以外に活動の記録を取り難い課題、もしくはその組み合わせからなる課題のいずれの場合にも、工程管理や進捗状況把握、貢献度評価等が可能となるとともに、前もって予期することができないルールの抽出が可能となる。
【００８２】
さらに、課題を記述するｑ＋１個の属性情報管理テーブル群と、アクション・事象等の活動を記述するｑ個の属性情報管理テーブル群のうち、その中のｐ個の要素属性で構成されるテーブル空間において、議論の途中経過、もしくは結論を表すテキスト及び定量データからなる議事録の属性情報管理テーブル、もしくは途中経過を表すテキスト及び定量データからなる途中成果物の属性情報管理テーブルそのものに関する条件を検索条件として使用する。そして、これら属性情報管理テーブルと同一、もしくは類似の属性情報管理テーブルを持つ共有データを検出する。そのため議論の途中経過や結論の議事録、あるいは途中成果物、成果物に記載されている表現に近い（もしくは密接に関連のある）共有データを検出することが可能となる。
【００８３】
しかも、これらを時間順、出現頻度順、目標値に近い順、参加メンバーの個人名順などのソーティング方法に基づいて表示させることで、さまざまな課題に対しても、構成管理、進捗状況把握、貢献度評価などが可能となるとともに、前もって予期することのできないルールの抽出が可能となる。すなわち、規定の枠組みに定量的な数値をベースに活動内容をあてはめて活動の遂行、活動の進捗管理ができる課題と、枠組みを事前に設定することができず、活動の主体を文章で記述し蓄積してゆく以外に活動の記録を取り難い課題、もしくはその組み合わせからなる課題のいずれの場合にも、工程管理や進捗状況把握、貢献度評価等が可能となる。
【００８４】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、共同作業支援システムが有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述しておく。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理がコンピュータで実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場に流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disk Read Only Memory) やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。コンピュータで実行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードして実行する。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の情報管理装置では、解析対象情報をテキスト情報と図表情報とに分け、テキスト情報からはキーワードの出現頻度を抽出し、図表情報からは定量値を抽出し、それらの情報により属性情報管理テーブルを生成するようにしたため、生成された属性情報管理テーブルには抽象的な概念が記述されたテキスト情報の内容と、数値的な値が記載された図表との内容との双方が網羅されている。したがって、属性情報管理テーブルの内容を解析すれば、定量的な数値をベースにした活動と抽象的な情報を用いた活動とが混在した活動の進捗状況を把握できる。
【００８７】
また、本発明の情報管理方法では、解析対象情報をテキスト情報と図表情報とに分け、テキスト情報からはキーワードの出現頻度を抽出し、図表情報からは定量値を抽出し、それらの情報により属性情報管理テーブルを生成するようにしたため、定量的な数値をベースにした活動と抽象的な情報を用いた活動とが混在した活動の進捗状況を把握可能な属性情報管理テーブルを生成することができる。
【００８８】
また、本発明の情報管理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体では、記録された情報管理プログラムをコンピュータに実行させることにより、解析対象情報をテキスト情報と図表情報とに分け、テキスト情報からはキーワードの出現頻度を抽出し、図表情報からは定量値を抽出し、それらの情報により属性情報管理テーブルを生成するような処理をコンピュータに実行させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の原理構成図である。
【図２】  共同作業支援システムの構成を示すブロック図である。
【図３】  キーワードテーブルの例を示す図である。
【図４】  圧縮後のキーワードテーブルを示す図である。
【図５】  出現頻度テーブルの例を示す図である。
【図６】  圧縮後の出現頻度テーブルを示す図である。
【図７】  定量値テーブルの例を示す図である。
【図８】  圧縮後の定量値テーブルを示す図である。
【図９】  一般的な属性記述を含めたキーワードテーブルの例を示す図である。
【図１０】  共有属性情報蓄積部に格納された属性情報管理テーブルを示す図である。
【図１１】  共有データの内容が変更されていく様子を示す概念図である。
【図１２】  初期状態の属性情報管理テーブルの例を示す図である。
【図１３】  変更後の属性情報管理テーブルの例を示す図である。
【図１４】  結論の属性情報管理テーブルの例を示す図である。
【符号の説明】
１  解析対象情報
１ａ  テキスト情報
１ｂ  図表情報
２  テキスト図表判別手段
３  キーワード抽出手段
４  出現頻度カウント手段
５  定量データ抽出手段
６  属性情報管理テーブル作成手段
７  属性情報管理テーブル
【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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