(57)【要約】      （修正有）【課題】会議中に取得されたテキストデータを処理することで、会議の参加者の利便性をより向上させる、情報処理装置を提供する。【解決手段】会議中の複数の発言者によって発せられたテキストデータを、発言者の意図、モダリティ、潜在トピックに基いて所定のカテゴリに分類し、所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成部を備え、議論が行われている状況であると予測された場合には、発言の意図の推移、潜在トピックの推移位、テキストデータの内容の推移、のいずれかの可視化画面を生成する。【選択図】図１
2017016566.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成部、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記テキストデータは、前記発言者の意図に応じたカテゴリに分類される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記テキストデータは、肯定、否定及び中立のいずれかに分類される、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記テキストデータは、モダリティを用いて分類される、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記テキストデータは、前記テキストデータが有する潜在トピックに応じて分類される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、
前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議の冒頭であると予測された場合には、前回の会議において生成した前記可視化画面を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、
前記可視化画面生成部は、現在の状況が複数の参加者によって議論が行われている状況であると予測された場合には、前記テキストデータの発言者の意図の推移、前記テキストデータが有する潜在トピックの推移、及び前記テキストデータの内容の推移の少なくともいずれかが可視化された前記可視化画面を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記可視化画面生成部は、前記潜在トピックの推移が可視化された前記可視化画面に、議論のトピックが変化した時点を併せて表示させる、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、
前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議が停滞している状況であると予測された場合には、会議中において各参加者が発言した区間、及び前記各参加者の発言の意図が可視化された前記可視化画面を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
会議の参加者が誰も発話していない非発話区間が所定の時間以上継続した場合に、現在の状況が会議が停滞している状況であると予測される、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、
前記可視化画面生成部は、現在の状況が議論が紛糾している状況であると予測された場合には、前記テキストデータの発言者の意図の推移、及び当該テキストデータの内容の推移が可視化された前記可視化画面を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
会議の複数の参加者が同時に発話している発話衝突区間が所定の回数以上発生した場合に、現在の状況が議論が紛糾している状況であると予測される、
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、
前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議が終盤に差し掛かっている状況であると予測された場合には、肯定及び否定を少なくとも含む前記テキストデータの発言者の意図が可視化された前記可視化画面を生成する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
所定の時間内における全テキストデータ数に対する、発言者の意図が肯定であると推定されるテキストデータの数が、所定の割合以上に達した場合に、現在の状況が会議が終盤に差し掛かっている状況であると予測される、
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記可視化画面生成部は、分類された発言者の意図のいずれかに係るテキストデータの、述部に対応する文節と、前記述部の対象となる対象物と、の組み合わせの、所定の時間内での出現頻度が可視化された前記可視化画面を生成する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記テキストデータは、ソーシャルメディア上でユーザによってやり取りされるテキストデータである、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
プロセッサが、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成すること、
を含む、情報処理方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成機能、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
会議の進行、並びに議事録の作成、承認及び管理等を支援するシステムが開発されている（例えば、特許文献１−４）。これらのシステムを用いることにより、会議がより効率化されることが期待される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１０８８６５号公報
【特許文献２】特開２０１０−７２７８４号公報
【特許文献３】特開２００５−１７５６２７号公報
【特許文献４】特開２００８−７７４９５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、特許文献１−４に示すシステムには、未だ改良の余地がある。例えば、特許文献１、２に記載の技術では、議事録等の会議において生成される情報を会議の参加者によって共有することを主な目的としており、これらの情報を内容に応じて分類する等の解析は行われていない。また、特許文献３には、会議中の発言を録音した音声情報や白板を撮影した画像情報からテキストデータを抽出し、当該テキストデータに基づいて議事録を自動生成する技術が開示されているが、これらのテキストデータを分類することは行われていない。
【０００５】
また、特許文献４には、会議中に取得されたテキストデータからキーワードを抽出し、抽出したキーワードの時系列での推移を分析し、その出現頻度によって当該キーワードに対して重み付けを行うことにより、当該キーワード間の階層関係を構造化する技術が開示されている。当該技術では、会議の各時点でのキーワードを把握することはできるが、会議中の発言を分類することは行われていない。
【０００６】
上記事情に鑑みれば、会議中に取得されるテキストデータをより適切に処理することにより、会議をより効率化し、会議の参加者の利便性をより向上させることができる可能性がある。そこで、本開示では、会議の参加者の利便性をより向上させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成部、を備える、情報処理装置が提供される。
【０００８】
また、本開示によれば、プロセッサが、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成すること、を含む、情報処理方法が提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、コンピュータに、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成機能、を実現させるためのプログラムが提供される。
【００１０】
本開示によれば、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類され、その分類結果が当該発言者に関連付けて可視化される。当該所定のカテゴリは、例えば、発言者の意図等であり得る。可視化された分類結果は、会議の参加者に対して、会議の進行状況に関する気付きを与え得るものであるため、当該参加者は、当該分類結果を参照しながら会議を進行することにより、より円滑に会議を進行することができる。従って、会議の参加者の利便性を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、会議の参加者の利便性をより向上させることが可能になる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、又は上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、又は本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係るシステムの概要について説明するための説明図である。
【図２】本実施形態に係るシステムの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２に示す意見抽出部の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】意見抽出部による意見抽出処理について説明するための説明図である。
【図５】本実施形態に係る情報処理方法の処理手順の一例を示すフロー図である。
【図６】状況予測部による１人の参加者によってプレゼンテーションが行われているかの予測処理、及び当該予測処理の結果に応じた可視化画面生成部による処理の処理手順の一例を示すフロー図である。
【図７】可視化画面の一例である、意見タイプの推移、潜在トピックの推移及びキーワードの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【図８】潜在トピックの変化点を検出する処理の処理手順の一例を示すフロー図である。
【図９】可視化画面の他の例である、会議中における参加者の発話状況が可視化された可視化画面を示す図である。
【図１０】可視化画面の他の例である、会議中における参加者の発話状況及び当該発話の意見タイプの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【図１１】可視化画面の他の例である、発言内容の推移及び当該発言の意見タイプの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【図１２】可視化画面の他の例である、ポジネガ判定の結果が可視化された可視化画面を示す図である。
【図１３】可視化画面の他の例である、モダリティを用いたテキストデータの分類結果が可視化された可視化画面を示す図である。
【図１４】可視化画面の他の例である、ソーシャルメディア上で会議が行われる場合における可視化画面を示す図である。
【図１５】可視化画面の他の例である、ソーシャルメディア上で会議が行われる場合における可視化画面を示す図である。
【図１６】本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１４】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システムの概要
２．システムの機能構成
２−１．全体構成
２−２．テキストデータ解析部の詳細
３．情報処理方法
４．可視化画面の表示例
４−１．会議の冒頭
４−２．１人の参加者によってプレゼンテーションが行われている場合
４−３．ディスカッション時
４−４．会議の停滞時
４−５．議論の紛糾時
４−６．会議の終盤
５．他の表示例
５−１．ポジネガ判定の結果についての可視化画面
５−２．モダリティを用いたテキストデータの分類結果についての可視化画面
６．他の適用例
７．ハードウェア構成
８．補足
【００１５】
ここで、本開示は、複数のユーザによってテキストデータがやり取りされる状況に対して好適に適用され得る。以下では、本開示の一例として、会議に対して本開示が適用される実施形態について主に説明することとする。ただし、本開示はかかる例に限定されず、例えばＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のソーシャルメディア上で、複数のユーザによってメッセージがやり取りされる状況に対しても適用され得る。
【００１６】
なお、会議において参加者によってやり取りされるテキストデータには、参加者が発話した内容や、参加者が自身が有する端末を介して入力した情報、参加者が電子白板等に手書きした情報等が含まれる。ただし、以下の説明では、説明の便宜のため、参加者がテキストデータを発する方法にかかわらず、参加者がテキストデータを発することを「発言」とも呼称し、テキストデータを発した参加者のことを「発言者」とも呼称することとする。
【００１７】
（１．システムの概要）
図１を参照して、本開示の一実施形態に係るシステムの概要について説明する。図１は、本実施形態に係るシステムの概要について説明するための説明図である。
【００１８】
図１では、一例として、電子白板２０を用いた会議の様子を模擬的に図示している。図１に示すように、会議においては多数のテキストデータが発せられ得る。当該テキストデータは、例えば、電子白板２０に書記５０１が記載する議事録に含まれるものや、会議に用いられる各種の資料（プレゼンテーション資料や、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）によって示されるリンク先のＷｅｂサイト等）に含まれるもの、会議の参加者の発話に含まれるもの、会議の参加者が所持する情報処理端末を介して入力されるもの、書記５０１以外の参加者が説明等のために電子白板２０に手書きで記載したもの等であり得る。
【００１９】
本実施形態に係るシステム１では、会議において発せられた各種のテキストデータが収集される。そして、収集されたテキストデータが解析され、当該テキストデータが所定のカテゴリに分類される。当該所定のカテゴリは、例えば、当該テキストデータの発言者の意図を示すカテゴリ及び／又は当該テキストデータが有するトピックを示すカテゴリ等であり得る。更に、その分類結果が可視化されて参加者に対して提示される。
【００２０】
テキストデータの分類結果は、発せられたテキストデータの属性を表すものであるから、会議の参加者は、可視化された当該分類結果を見ることにより、例えば会議の趨勢等、現在の会議の状況についての様々な気付きを得ることができる。当該気付きに従って会議が進行されることにより、より効率的に会議を行うことが可能になる。
【００２１】
なお、テキストデータの解析方法については、下記（２−２．テキストデータ解析部の詳細）で詳しく説明する。また、可視化画面の表示例については、下記（４．可視化画面の表示例）で詳しく説明する。
【００２２】
更に、システム１では、テキストデータの解析結果を用いて、当該テキストデータの要約が生成されてもよい。当該要約は、例えばテキストデータを分類されたカテゴリと紐付けてまとめたものであってよい。また、当該要約には、可視化画面上に表示されるテキストデータの分類結果を可視化したチャート等が含まれていてもよい。
【００２３】
当該要約は、会議において発せられた各種のテキストデータが要約されたものであるから、当該会議の議事録の役割を果たし得るものと言える。当該要約は、書記５０１が作成した正式な議事録とは異なる観点からまとめられた議事録であるとも言えるため、後日会議の内容を振り返るときに有用な情報となり得る。
【００２４】
また、システム１には、過去の会議における可視化画面や要約を検索し、改めて表示する機能が備えられていてもよい。当該機能により、例えば会議を開始する際に前回の会議における可視化画面や要約を参加者で参照することにより、前回の会議の内容を参加者で共有することができ、会議をより円滑に進めることが可能になる。
【００２５】
以上、図１を参照して、本実施形態に係るシステムの概要について説明した。
【００２６】
（２．システムの機能構成）
（２−１．全体構成）
図２を参照して、図１を参照して説明したシステム１の詳細な機能構成について説明する。図２は、本実施形態に係るシステム１の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００２７】
図２を参照すると、本実施形態に係るシステム１は、情報処理装置１０と、電子白板２０と、１つ又は複数の会議参加者端末３０と、が通信網４０（ネットワーク４０）を介して互いに通信可能に接続されて構成される。
【００２８】
（電子白板２０）
電子白板２０は、会議室内に設置され、会議に用いられる各種の情報をその白板面内の表示領域に表示する。例えば、電子白板２０には、会議において参加者に提示される各種の資料（例えば、プレゼンテーション資料やＷｅｂサイト等）が表示され得る。また、電子白板２０は、その表示領域に、会議の参加者によって会議参加者端末３０を介して入力される各種の情報（例えば参加者のコメント等）を表示してもよい。
【００２９】
また、電子白板２０は、通常の白板と同様に、その白板面に会議の参加者が手書きで各種の情報を記載可能に構成され得る。例えば、会議中には、書記が電子白板２０に議事録を記載したり、他の参加者が説明のために電子白板２０に図や文字等を記載したりすることができる。電子白板２０は、白板面に記載された各種の情報を電子データとして取得することができる。電子白板２０に対して手書きで記載された各種の情報（以下、白板入力情報という）は、ネットワーク４０を介して情報処理装置１０に送信される。
【００３０】
なお、電子白板２０は、会議室内に設置され、複数の参加者によって参照及び操作され得る入出力デバイスの一例である。システム１は、電子白板２０に代えて、又は電子白板２０とともに、他の表示デバイスや他の入力デバイスを備えてもよい。例えば、システム１は、プロジェクターを備えてもよく、当該プロジェクターに会議に用いられる各種の情報が表示されてもよい。あるいは、会議の種類や規模によっては、電子白板２０のような、複数の参加者によって共用される入出力デバイスは設けられなくてもよい。
【００３１】
（会議参加者端末３０）
会議参加者端末３０は、会議の各参加者がそれぞれ所持する情報処理端末である。会議参加者端末３０は、ノート型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）や、タブレットＰＣ、スマートフォン、電子ペーパー端末、ウェアラブルデバイス（例えば、眼鏡型端末、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ：Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等）等であり得る。なお、図示する例では、便宜的に２つの会議参加者端末３０を示しているが、システム１は、１つ又は複数の任意の数の会議参加者端末３０を備えてよい。
【００３２】
なお、本実施形態では、システム１が適用される会議は、参加者全員が同一の室内に集まって開催されるものであってもよいし、いわゆるテレビ会議システム等を用いて遠隔地にいる参加者が参加して開催されるものであってもよい。従って、会議参加者端末３０も、会議室内にいる参加者によって利用されているものであってもよいし、遠隔地から会議に参加している参加者によって利用されているものでもよい。
【００３３】
例えば、会議の参加者は、電子白板２０の表示領域と、自身の会議参加者端末３０の表示画面とを連携させることにより、手持ちの資料等を電子白板２０の表示領域に表示させ、他の参加者に対して提示することができる。また、会議の参加者は、自身の会議参加者端末３０に対してコメント等の情報を入力し、当該情報を電子白板２０に表示させてもよい。会議参加者端末３０を介して入力された各種の情報（以下、端末入力情報という）は、ネットワーク４０を介して情報処理装置１０に送信される。
【００３４】
（情報処理装置１０）
情報処理装置１０は、会議において発せられたテキストデータを解析し、当該テキストデータを所定のカテゴリに分類するとともに、その分類結果が当該テキストデータの発言者と関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する。なお、情報処理装置１０は、会議室内に設置されるローカルなものであってもよいし、いわゆるクラウド上に設置されたサーバのように会議室とは離れた場所に設置されるものでもよい。
【００３５】
情報処理装置１０は、その機能として、発話解析部１１０と、テキストデータ収集部１２０と、テキストデータＤＢ（Ｄａｔａ  Ｂａｓｅ）１３０と、テキストデータ解析部１４０と、解析結果ＤＢ１５０と、状況予測部１６０と、可視化画面生成部１７０と、要約部１８０と、検索部１９０と、を備える。
【００３６】
ここで、発話解析部１１０、テキストデータ収集部１２０、テキストデータ解析部１４０、状況予測部１６０、可視化画面生成部１７０、要約部１８０及び検索部１９０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の各種のプロセッサによって構成され、所定の演算処理を実行することにより情報処理装置１０の動作を制御する制御手段である。テキストデータ収集部１２０、テキストデータ解析部１４０、状況予測部１６０、可視化画面生成部１７０、要約部１８０及び検索部１９０を構成するプロセッサが所定のプログラムに従って動作することにより、これらの機能が実現される。
【００３７】
また、テキストデータＤＢ１３０及び解析結果ＤＢ１５０は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等の各種の記憶デバイスによって構成され、各種の情報を記憶する記憶手段である。
【００３８】
発話解析部１１０は、会議中に参加者によって発せられた音声についての情報（以下、音声入力情報という）を取得し、当該音声入力情報に含まれる参加者の発話を解析する。なお、音声入力情報は、会議室内に設置されるマイクロフォン等の音声入力デバイス（図示せず）によって取得され得る。
【００３９】
例えば、発話解析部１１０は、音声区間解析（ＶＡＤ：Ｖｏｉｃｅ  Ａｃｔｉｖｉｔｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）技術を用いて、観測された会議中の音声の中から、参加者の発話区間を抽出する。会議中の音声には、参加者が誰も発話しておらず、環境音等のノイズのみが生じている区間が存在し得るが、音声区間解析技術を用いることにより、このような区間を話者の発話区間として誤認識することを防止することができる。話者の発話とノイズとを識別する技術としては、例えば、ＰＡＲＡＤＥ法やＳＫＩＦ法等が知られている（例えば、「荒木章子他、「音声区間検出と方向情報を用いた会議音声話者識別システムとその評価」、日本音響学会講演論文集、２００８年３月」等を参照）。
【００４０】
また、例えば、発話解析部１１０は、話者識別技術を用いて、発話している人物が同一人物か、別の人物か、を識別する。従来、機械学習を用いた様々な話者識別技術が提案されている。例えば、ＧＭＭ−ＵＢＭ法では、平均的な発話のモデル（ＵＢＭ：Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｂａｃｋ  Ｇｒｏｕｎｄ  Ｍｏｄｅｌ）を導入し、ある話者Ｘの音声が既知の他の話者Ｙのものであるかの判定が行われる。具体的には、話者Ｘの音声について、話者Ｙに関する類似度とＵＢＭに関する類似度の差分により判定が行われる。また複数のマイクロフォンを用いることにより、音声の方向を検出し話者の識別を行う方法も提案されている。
【００４１】
なお、話者識別技術の詳細については、例えば、上記「荒木章子他、「音声区間検出と方向情報を用いた会議音声話者識別システムとその評価」、日本音響学会講演論文集、２００８年３月」や、「越仲孝文他、「話者認識の国際動向」、日本音響学会誌、２０１３年、６９巻、第７号、ｐｐ．３４２−３４８」等を参照することができる。
【００４２】
発話解析部１１０は、上述した音声区間検出技術や話者識別技術等を用いて、参加者が誰も発話していない区間（以下、非発話区間ともいう）や、複数の参加者が同時に発話している区間（以下、発話衝突区間ともいう）等を抽出することができる。
【００４３】
また、例えば、発話解析部１１０は、話者認識技術を用いて、発話している人物を特定する。これにより、音声入力情報に含まれる発話に係るテキストデータと、当該テキストデータの発言者とが紐付けられることになる。
【００４４】
なお、音声区間解析方法や話者識別方法、話者認識方法としては、例えば上述した各文献に記載されているような各種の公知の方法が用いられてよい。
【００４５】
発話解析部１１０は、音声入力情報の解析結果を、テキストデータ収集部１２０及び解析結果ＤＢ１５０に提供する。
【００４６】
テキストデータ収集部１２０は、会議に関連するあらゆる情報を取得し、当該情報の中からテキストデータを抽出することにより、会議に関連するテキストデータを収集する。例えば、テキストデータ収集部１２０は、会議参加者端末３０から端末入力情報を取得し、当該端末入力情報からテキストデータを抽出する。このとき、テキストデータ収集部１２０は、会議参加者端末３０の各々に割り当てられているＩＤ等を利用して、発言者と紐付けられた状態でテキストデータを抽出し得る。
【００４７】
また、例えば、テキストデータ収集部１２０は、会議において参加者に提示された各種の資料についての情報（以下、会議資料情報という）を取得し、当該会議資料情報からテキストデータを抽出する。このとき、テキストデータ収集部１２０は、例えば会議資料の作成者等の情報に基づいて、当該会議資料中の文字を記載している人物（すなわち発言者）と紐付けられた状態でテキストデータを抽出してもよい。なお、会議資料情報は、会議の参加者のいずれかによって手動で情報処理装置１０に入力されてもよいし、情報処理装置１０がアクセス可能な所定の記憶領域に会議資料が保存されることにより、情報処理装置１０によって自動で取得されてもよい。
【００４８】
また、例えば、テキストデータ収集部１２０は、電子白板２０から白板入力情報を取得し、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）やストロークに基づく文字認識方法（Ｓｔｒｏｋｅ  Ｂａｓｅｄ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）等の各種の公知な方法を用いて電子白板２０に手書きで入力された文字を解析することにより、白板入力情報からテキストデータを抽出する。このとき、テキストデータ収集部１２０は、例えば記載された文字の筆跡を解析することにより、文字を記載している人物（すなわち発言者）と紐付けられた状態でテキストデータを抽出してもよい。あるいは、システム１には会議室内の様子を撮影する撮像装置が設けられてもよく、テキストデータ収集部１２０は、当該撮像装置によって撮影された映像に基づいて電子白板２０に文字を手書きしている参加者を特定し、そのテキストデータと紐付けてもよい。なお、手書きされた文字の認識方法や、筆跡の解析方法、映像に基づく人物の認識方法としては、各種の公知な方法が用いられてよい。
【００４９】
また、例えば、テキストデータ収集部１２０は、音声入力情報を取得し、当該音声入力情報からテキストデータを抽出する。このとき、テキストデータ収集部１２０は、発話解析部１１０による話者認識処理の結果に基づいて、発言者と紐付けられた状態でテキストデータを抽出してもよい。なお、音声からテキストデータを抽出する方法としては、各種の公知な方法が用いられてよい。
【００５０】
テキストデータ収集部１２０は、抽出したテキストデータをテキストデータＤＢ１３０に格納する。このとき、テキストデータ収集部１２０は、テキストデータをその発言者と紐付けて格納する。
【００５１】
なお、ここでは、一例として、テキストデータ収集部１２０が、端末入力情報、会議資料情報、白板入力情報及び音声入力情報からテキストデータを抽出する場合について説明したが、本実施形態はかかる例に限定されない。テキストデータ収集部１２０がテキストデータを抽出する対象とする情報は、会議に関連する情報であればよく、テキストデータ収集部１２０は、あらゆる情報からテキストデータを抽出することができる。例えば、電子白板２０の代わりに通常の白板が用いられる場合であれば、テキストデータ収集部１２０は、当該白板を撮影した画像情報を取得し、当該画像情報に基づいて、当該白板に記載されたテキストデータを抽出してもよい。
【００５２】
テキストデータＤＢ１３０は、テキストデータ収集部１２０によって収集されたテキストデータを保存する。このとき、テキストデータＤＢ１３０は、テキストデータを、当該テキストデータが発言された会議名、当該テキストデータが発言された時刻、当該テキストデータの発言者等と紐付けて保存することができる。また、テキストデータＤＢ１３０は、１度の会議中に抽出されたテキストデータだけでなく、複数の会議のそれぞれにおいて抽出されたテキストデータの履歴を保存してもよい。
【００５３】
テキストデータ解析部１４０は、テキストデータＤＢ１３０に保存されているテキストデータを解析する。テキストデータ解析部１４０は、その機能として、テキストデータから意見を抽出する意見抽出部１４１と、テキストデータに含まれるトピックを解析するトピック解析部１４２と、を有する。
【００５４】
なお、本実施形態では、テキストデータ解析部１４０は、テキストデータを解析するために、意見抽出処理及びトピック解析処理の少なくともいずれかの処理を実行可能に構成されればよい。図１では、便宜的に、テキストデータ解析部１４０が、意見抽出部１４１及びトピック解析部１４２をともに有しているように図示しているが、実際には、テキストデータ解析部１４０は、これらの機能のうちの少なくともいずれかを有するように構成されればよい。
【００５５】
意見抽出処理では、例えば意見の極性（肯定（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、否定（ｎｅｇａｔｉｖｅ）、中立（ｍｏｄｅｒａｔｅ））や、モダリティ等の観点から、テキストデータから発言者の意図が抽出され、当該意図に応じたカテゴリ（意見タイプ）に当該テキストデータが分類される。トピック解析処理では、例えばＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）等の方法を用いて、テキストデータに含まれる単語からトピックが抽出される。なお、テキストデータ解析部１４０における意見抽出処理及びトピック解析処理の詳細については、下記（２−２．テキストデータ解析部の詳細）で改めて説明する。
【００５６】
テキストデータ解析部１４０は、テキストデータの解析結果を解析結果ＤＢ１５０に格納する。
【００５７】
解析結果ＤＢ１５０は、テキストデータ解析部１４０によるテキストデータの解析結果を保存する。このとき、解析結果ＤＢ１５０は、テキストデータの解析結果を、当該解析結果の基となったテキストデータ、当該テキストデータが発言された会議名、当該テキストデータが発言された時刻、当該テキストデータの発言者等と紐付けて保存することができる。また、解析結果ＤＢ１５０は、１度の会議中に抽出されたテキストデータに対する解析結果だけでなく、複数の会議のそれぞれにおいて抽出されたテキストデータに対する解析結果の履歴を保存してもよい。
【００５８】
また、解析結果ＤＢ１５０は、発話解析部１１０による発話の解析結果を保存する。このとき、解析結果ＤＢ１５０は、テキストデータの解析結果と同様に、発話の解析結果を、当該解析結果の基となった発話内容、当該発話がなされた会議名、当該発話がなされた時刻、当該発話の発話者等と紐付けて保存することができる。また、解析結果ＤＢ１５０は、１度の会議中に発せられた発話に対する解析結果だけでなく、複数の会議のそれぞれにおいて発せられた発話に対する解析結果の履歴を保存してもよい。
【００５９】
状況予測部１６０は、解析結果ＤＢ１５０に保存されているテキストデータ及び／又は発話の解析結果等に基づいて、会議の状況を予測する。会議の状況とは、例えば、会議が開始された直後であること、会議が停滞していること、議論が紛糾していること、会議が終盤に差し掛かっていること等である。状況予測部１６０は、予測した結果を可視化画面生成部１７０に提供する。
【００６０】
可視化画面生成部１７０は、解析結果ＤＢ１５０に保存されているテキストデータ及び／又は発話の解析結果に基づいて、当該解析結果が可視化された画面である可視化画面を生成する。例えば、可視化画面生成部１７０は、テキストデータ解析部１４０による解析結果に基づいて、所定のカテゴリ（例えば、テキストデータの発言者の意図を示すカテゴリ（すなわち意見タイプ）及び／又はテキストデータが有するトピックを示すカテゴリ等）にテキストデータを分類し、当該分類結果が当該テキストデータの発言者と関連付けられて可視化された画面を生成することができる。また、可視化画面生成部１７０は、発話解析部１１０による解析結果に基づいて、会議中における発話状況（例えば、各参加者の発話区間、非発話区間及び／又は発話衝突区間等）が可視化された画面を生成することができる。
【００６１】
可視化画面生成部１７０によって生成された可視化画面についての情報は、ネットワーク４０を介して、電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０に送信され、当該電子白板２０及び／又は当該会議参加者端末３０の表示画面に表示される。可視化画面は、発言者の意図、テキストデータに含まれるトピック、及び／又は会議中の発話状況等が発言者と関連付けられて可視化された画面であるから、これらの可視化画面が会議中に参加者に対して提示されることにより、当該参加者に会議の進行に関する様々な気付きを与えることができる。
【００６２】
例えば、可視化画面を参照することにより、各参加者は、議論が活発に交わされている状況か、肯定的な意見が多いか、各参加者の立ち位置はどうか等の情報を客観的に読み取ることができる。そのため、現在議論している内容が元々の会議の議題から外れてないかの確認や、議論が収束しつつあることの認識等の、気付きを得ることが可能になる。また、質問や疑問を呈するテキストデータが多い場合には、説明資料の内容や会議の事前準備が不十分である可能性があるため、参加者が次回の会議に向けてこれらの点を改善するきっかけになり得る。あるいは、参加者の担当分野や立場による理解力の差に起因して質問や疑問を呈するテキストデータが多くなっている可能性もあるため、次回の会議において資料を作成する際の参考にすることができる。
【００６３】
なお、可視化画面は、参加者全員が参照できるように、電子白板２０及び／又は全ての会議参加者端末３０において表示されてもよいし、特定の参加者だけが参照できるように、例えば会議の進行役等、一部の参加者の会議参加者端末３０においてのみ表示されてもよい。
【００６４】
また、このとき、可視化画面生成部１７０は、状況予測部１６０によって予測された会議の状況に基づいて、会議の状況に則した内容の可視化画面を、会議の状況に則したタイミングで生成してもよい。会議の状況を踏まえて、より適切な可視化画面が生成され、当該可視化画面がより適切なタイミングで会議の参加者に対して提示されることにより、参加者に対して会議の進行に関するより有益な情報を提供することが可能になる。
【００６５】
なお、状況予測部１６０による会議の状況の予測処理の詳細、及び可視化画面生成部１７０によって生成される可視化画面の例については、下記（４．可視化画面の表示例）及び（５．他の表示例）で詳しく説明する。
【００６６】
要約部１８０は、解析結果ＤＢ１５０に保存されているテキストデータ及び発話の解析結果、並びに可視化画面生成部１７０によって生成された可視化画面に基づいて、会議の要約を作成する。例えば、要約部１８０は、テキストデータを分類されたカテゴリと紐付けてまとめることにより、要約を作成する。また、要約部１８０は、可視化画面上に表示されるテキストデータの分類結果を可視化したチャートを含めて要約を作成してもよい。更に、要約部は、電子白板２０に書記によって記載された議事録や、会議中に表示された資料等を含めて要約を作成してもよい。
【００６７】
要約部１８０によって作成された会議の要約は、ネットワーク４０を介して電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０に配信される。参加者は、電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０を介して、会議の要約を参照することができる。当該要約を参照することにより、参加者は、会議における意見の推移や、各参加者の議題に対する立ち位置等を事後的に容易に確認することが可能になる。
【００６８】
ここで、電子白板２０に書記によって記載された議事録や、会議後に書記によって作成される正式な議事録は、当該書記の主観が混ざっている可能性がある。一方、要約部１８０によって作成された要約は、テキストデータの解析結果等に基づいて自動的に生成されるものであるため、会議の内容がより客観的な視点からまとめられたものであると言える。従って、会議の参加者は、正式な議事録と、要約部１８０によって作成された要約と、の両方を参照することにより、会議の内容をより多角的に把握することが可能になる。
【００６９】
なお、会議の要約を作成する方法としては、例えば会議の要約を自動的に生成する方法として一般的に知られている各種の方法が用いられてよい。
【００７０】
検索部１９０は、解析結果ＤＢ１５０に保存されているテキストデータ及び発話の解析結果、並びに可視化画面生成部１７０によって生成された可視化画面を検索し、過去の会議における解析結果及び／又は可視化画面を、ネットワーク４０を介して電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０に配信する。例えば、会議の参加者は、必要に応じて過去の会議における解析結果や可視化画面の内容を確認することにより、当該過去の会議の内容を容易に把握することができる。従って、過去の会議の内容を引き継いだ議論をより円滑に行うことが可能になる。また、検索部１９０は、過去の会議における、電子白板２０に書記によって記載された議事録や、会議中に表示された資料等を検索し、電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０に配信してもよい。
【００７１】
検索の指示は、電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０を介して参加者によって入力されてよい。例えば、検索部１９０は、参加者からの指示に応じて、会議名、会議の開催日時、会議の参加者、会議中に発言されたテキストデータの内容等の観点から、検索を行うことができる。例えば、過去に開催された類似するテーマの会議における解析結果や可視化画面の内容等を検索することにより、当該過去の会議の内容についての知識を参加者全員で共有することができ、議論の重複を避けることが可能になる。
【００７２】
以上、本実施形態に係るシステム１の機能構成について説明した。以上説明したように、本実施形態によれば、会議における発言から、発言者の意図（肯定、否定、提案、疑問、命令等）が抽出され、可視化される。従って、参加者に多くの気付きを与え、会議の進行を効率よく行うことができ、参加者の利便性を向上させることができる。例えば、否定的な発言が頻出した場合は、議論が本題からずれていないかの確認のきっかけになる。また、例えば、肯定的な意見が増えてきた場合には、議題について参加者の合意を得るステップに進む指針になる。また、例えば、質問が噴出する場合には、説明や資料に何らかの不備があることが想像される。更には、参加者の立場やスキルによって理解力の差が現れていることも分かり、次回の資料作成の参考にもなる。
【００７３】
なお、システム１の構成は図示する例に限定されない。システム１は、全体として以上説明した各機能を実現可能に構成されればよく、その具体的な構成は任意であってよい。例えば、図２において情報処理装置１０の機能として図示されている各機能は、必ずしも１台の装置において実行されなくてもよく、複数の装置の協働によって実行されてもよい。
【００７４】
なお、上述のような本実施形態に係るシステム１の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【００７５】
（２−２．テキストデータ解析部の詳細）
図２に示すテキストデータ解析部１４０のより詳細な機能について説明する。
【００７６】
（意見抽出処理）
図３及び図４を参照して、図２に示すテキストデータ解析部１４０の意見抽出部１４１のより詳細な機能について説明する。図３は、図２に示す意見抽出部１４１の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図４は、意見抽出部１４１による意見抽出処理について説明するための説明図である。
【００７７】
意見抽出部１４１は、その機能として、文分割部２０１と、構文／意味解析部２０３と、業務用語集２０５と、辞書生成部２０７と、業務用語辞書２０９と、意見／評価表現抽出部２１１と、を有する。文分割部２０１、構文／意味解析部２０３、辞書生成部２０７及び意見／評価表現抽出部２１１はＣＰＵ等のプロセッサによって構成され、当該プログラムが所定のプログラムに従って所定の演算処理を実行することにより、これらの機能が実現され得る。また、業務用語集２０５及び業務用語辞書２０９は、ＨＤＤ等の記憶デバイスによって構成され得る。
【００７８】
文分割部２０１は、例えば形態素解析処理により、テキストデータを単語単位に分解する。構文／意味解析部２０３は、文分割部２０１によって分割されたテキストデータに対して、業務用語辞書２０９を参照しながら、構文解析処理及び意味解析処理を行う。形態素解析処理、構文解析処理及び意味解析処理が行われることにより、テキストデータ内の文節間の係り結び構造が解析される。なお、形態素解析処理、構文解析処理及び意味解析処理の具体的な方法としては、いわゆる自然言語処理の分野において用いられている各種の公知な方法が用いられてよい。
【００７９】
例えば、文分割部２０１及び構文／意味解析部２０３によって、「Ｗｅｂ製作の人員をもっと増やして欲しいです。」というテキストデータに対して解析が行われる場合について考える。この場合には、図４に示すように、当該テキストデータが、「Ｗｅｂ製作の」、「人員を」、「もっと」及び「増やして欲しいです。」という文節に分割されるとともに、各文節の「句」や「格」が解析される。また、その係り受け構造について、「Ｗｅｂ製作の」という文節は「人員を」という文節に係っており、「人員を」及び「もっと」という文節はともに「増やして欲しいです。」という文節に係っていることが解析される。
【００８０】
業務用語集２０５は、業務において用いられる頻度の高い用語が集められたデータベースである。業務用語集２０５は、業務の分野ごとに複数のものが用意されていてよい。業務の分野は、例えば、「電機」、「ＩＴ」、「建設」等、会議が行われる企業の事業分野であってもよいし、より詳細に、「設計開発」、「製作」、「経理」等、一企業内での職種に関する分野であってもよい。
【００８１】
辞書生成部２０７は、業務用語集２０５から、現在解析の対象としている会議が属する業務の分野に応じた用語を抽出し、業務用語辞書２０９を生成する。このように、辞書生成部２０７は、会議ごとに、当該会議に適した業務用語辞書２０９を生成することができる。
【００８２】
業務用語辞書２０９は、単語、品詞が格納されているデータベースである。業務用語辞書２０９は、一般的に構文解析処理及び意味解析処理を行うために必要となる固有表現情報や評価表現語が含まれるように構成されればよく、その構成は任意であってよい。
【００８３】
意見／評価表現抽出部２１１は、文分割部２０１及び構文／意味解析部２０３によって解析されたテキストデータに含まれる単語や、当該テキストデータの係り受け構造、当該テキストデータの述語項構造に基づいて、当該テキストデータから評価表現及び意見を抽出する。また、意見／評価表現抽出部２１１は、抽出した評価表現に基づいて、当該意見を、発言者の意図に応じたカテゴリ（意見タイプ）に分類する。
【００８４】
ここで、本実施形態では、「意見」とは、解析の対象としているテキストデータの「評価表現」と、当該評価表現の「評価対象（対象物）」とが組み合わされたものを意味する。評価表現とは、テキストデータに含まれる、発言者の意図を表す表現である。例えば、上記の例であれば、「増やして欲しいです。」が評価表現に対応する。また、「人員を」が当該評価表現の対象物に対応する。つまり、「Ｗｅｂ製作の人員をもっと増やして欲しいです。」というテキストデータから抽出される意見は、「「人員を」「増やして欲しいです。」」であり得る。
【００８５】
具体的には、意見／評価表現抽出部２１１は、述語項構造解析処理を行うことにより、述部に対応する句と、当該述部に対応する句に係っている句とを特定する。そして、述部に対応する句からテキストデータの評価表現を抽出する。また、述部に対応する句に係っている句を当該評価表現の対象物として抽出する。
【００８６】
また、意見タイプは、例えば、「肯定」、「否定」、「必要」、「要望」、「提案」等であり得る。意見タイプは、評価表現に基づいて判断され得る。例えば、上記の「Ｗｅｂ製作の人員をもっと増やして欲しいです。」というテキストデータに対して解析が行われる場合であれば、意見／評価表現抽出部２１１は、評価表現である「増やして欲しいです。」が、「必要」及び「願望」という意見タイプを表す句であると判断する。そして、意見／評価表現抽出部２１１は、当該評価表現を含む意見（すなわち、「「人員を」「増やして欲しいです。」」）を、「必要」及び「願望」という意見タイプに分類する。
【００８７】
このように、意見／評価表現抽出部２１１は、最終的に、テキストデータから、意見と、当該意見が属するカテゴリを表す意見タイプを抽出する。意見は、テキストデータの主要部分を抜き出したものとも言えるため、意見／評価表現抽出部２１１による意見及び意見タイプの抽出処理は、テキストデータを意見タイプに分類する処理であるとも言える。
【００８８】
意見／評価表現抽出部２１１は、テキストデータ収集部１２０によって収集された会議中に発せられた各テキストデータからそれぞれ意見を抽出し、抽出した意見を意見タイプに分類する。そして、抽出した意見とその意見タイプとを紐付けて解析結果ＤＢ１５０に格納する。可視化画面生成部１７０は、解析結果ＤＢ１５０を参照して、その分類結果、すなわちテキストデータごと（あるいは意見ごと）の意見タイプが可視化された可視化画面を生成する。
【００８９】
ここで、評価表現から意見タイプを判断する方法としては、各種の公知の方法を用いることができる。ここでは、一例として、ポジネガ判定を用いる方法、及びモダリティを用いた方法について説明する。
【００９０】
（ポジネガ判定を用いる方法）
一般的に、肯定（ポジティブ）及び否定（ネガティブ）を表す評価表現語を活用して、テキストデータの肯定度及び否定度を判定する、ポジネガ判定と呼ばれる技術が知られている。意見／評価表現抽出部２１１は、当該ポジネガ判定を用いて、テキストデータあるいは意見の肯定度又は否定度を判定し、当該テキストデータあるいは意見が属する意見タイプが、「肯定」、「否定」又は「中立」であることを判断することができる。
【００９１】
なお、ポジネガ判定では、評価表現語辞書を事前に作成する必要がある。当該評価表現語辞書は人手で作成されてもよいが、人手による作成では、ドメインによる評価表現に差異があり作成に手間が掛かるため、当該評価表現語辞書を事前に自動的に作成する手法も提案されている（例えば、「那須川哲哉，金山博，坪井祐太，渡辺日出雄、「好否定文脈を応用した自然言語処理」、言語処理学会第１１回年次大会、２００５年３月、ｐｐ．１５３−１５６」や、「舘野昌一、「「お客様の声」に含まれるテキスト感性表現の抽出方法」、情報処理学会研究報告自然言語処理（ＮＬ１５３−１４）、２００２年、ｐｐ．１０５−１１２」等を参照）。
【００９２】
また、評価表現語には、その評価表現語である句や単語の周囲の語や文脈によって評価（すなわち意見タイプ）が変化するものが存在する。例えば、「良い」、「悪い」等の評価表現語は、直接的に「肯定」又は「否定」を表す単語であり得るが、「長い」という評価表現語の場合には、当該「長い」という単語が用いられる文脈によって評価が変化し得る。例えば、「充電時間が長い」というテキストデータの評価は「否定」だが、「利用可能時間が長い」というテキストデータの評価は「肯定」であり得る。従って、文の構造や前後の単語の共起を解析して、ポジネガ判定の対象物まで考慮したポジネガ判定の手法も提案されている（例えば、「藤村滋他、「文の構造を考慮した評判抽出手法」、電子情報通信学会第１６回データ工学ワークショップ（ＤＥＷＳ２００５）、２００５年」等を参照）。意見／評価表現抽出部２１１は、当該手法を用いて、上述した「対象物」まで考慮したポジネガ判定を行ってもよい。
【００９３】
（モダリティを用いる方法）
モダリティとは、文や発話における発言者の態度やムードのことである。例えば、「行く」という動詞に対して、活用変化や付属語の付与により、「行くだろう」（推量）、「行け」（命令）、「行くべきだ」（義務、断定）、「行かない」（否定）等の、発言者の態度等を表す様々な意味が付与される。一般的に、テキストデータに含まれる評価表現から、このような発言者の態度やムード（すなわち、モダリティ）を抽出する技術が開発されている。
【００９４】
意見／評価表現抽出部２１１は、当該技術を用いて、テキストデータあるいは意見に含まれる評価表現からモダリティを抽出し、当該モダリティをそのテキストデータあるいは意見の意見タイプとして採用することができる。なお、モダリティは、例えば、「仮定」、「困難」、「容易」、「禁止」、「疑問」、「願望」、「主張」、「勧誘」、「可能」、「不意」、「程度」、「簡単」、「不可能」等、多数存在する。
【００９５】
ここで、上述したように、意見／評価表現抽出部２１１は、意見の一部として「対象物」を抽出している。当該「対象物」は、モダリティの対象となっているものを表していると言える。このように、本実施形態では、対象となっているものまで含めてモダリティを抽出することができる。
【００９６】
例えば、「日程に余裕がない。」というテキストデータであれば、対象は「日程」であり、そのモダリティは「否定」となる。
【００９７】
また、例えば、「発売を延期しようよ。」というテキストデータであれば、対象は「発売」であり、そのモダリティは「願望」及び「主張」となる。
【００９８】
また、例えば、「今のやり方では精度が出ない。」というテキストデータであれば、対象は「精度」であり、そのモダリティは「否定」となる。
【００９９】
また、例えば、「プロジェクト関係者でブレストをやりませんか。」というテキストデータであれば、対象は「ブレスト」であり、そのモダリティは「仮定」及び「提案」となる。
【０１００】
以上、意見／評価表現抽出部２１１の詳細な機能について説明した。
【０１０１】
（トピック解析処理）
図２に示すテキストデータ解析部１４０のトピック解析部１４２のより詳細な機能について説明する。トピック解析部１４２は、テキストデータのトピックを解析する。
【０１０２】
テキストデータのトピックを解析する方法としては、各種の公知の方法を用いることができる。例えば、文書中に登場する単語から当該文書の潜在トピックを推定する方法として、ＬＤＡが知られている。また、ＬＤＡを用いて一連の文章の流れの中からトピックの変化点を判定する方法も提案されている（例えば、「Ｄａｖｉｄ  Ｍ．  Ｂｌｅｉ他、「Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ３、２００３年、ｐｐ．９９３−１０２２」や、「中村明他、「トピック変化点検出に基づくＬＤＡのオンライン適応における複数モデル統合の効果」、言語処理学会  第１５回年次大会発表論文集文献３，４、２００９年」等を参照）。
【０１０３】
ＬＤＡは、文書が複数のトピックを有することを前提とした、文書分類モデルである。ＬＤＡでは、文書の潜在トピックを隠れ変数Ｚ（複数次元）で定義し、事前に大量の文書から各文書Ｄのトピック確率Ｐ（Ｚ｜Ｄ）と潜在トピックごとの単語の出現確率Ｐ（Ｗ｜Ｚ）を学習する。そして、未知の文書に対して、Ｐ（Ｚ｜Ｄ）を推定することができる。
【０１０４】
ＬＤＡでは、予め該当する分野の大量の文書を用いて単語の共起関係を学習しておく必要がある。例えば、対象とする業界に関するビジネス文書を用いてその業界が属する分野についての学習を事前に行うと同時に、会議中に収集されたテキストデータを用いて追加的に学習を行うことにより、定期的に学習モデルのアップデートを行うことも可能である。
【０１０５】
本実施形態では、ＬＤＡを用いて推定される潜在トピックによってテキストデータが分類され得る。例えば、「ハードディスク」、「パーティション」、「Ｃドライブ」等の単語がテキストデータに含まれていれば、当該テキストデータについては、これらの単語に関連した次元スコアが高くなる。また、例えば、「インターネット」、「Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）」、「ルータ」等の単語がテキストデータに含まれていれば、当該テキストデータについては、これらの単語に関連した次元スコアが高くなる。従って、次元スコアの結果に従ってテキストデータを分類することにより、同様のトピックを有するテキストデータが同一のカテゴリに分類されることとなる。このように、ＬＤＡによれば、マルチトピックの属性を使ってテキストデータを分類することができる。また、トピックの変化点を検出することも可能である。可視化画面生成部１７０は、このように潜在トピックによってテキストデータが分類された結果が可視化された可視化画面を生成することができる。
【０１０６】
以上、トピック解析部１４２の詳細な機能について説明した。
【０１０７】
（３．情報処理方法）
図５を参照して、本実施形態に係る情報処理方法の処理手順について説明する。図５は、本実施形態に係る情報処理方法の処理手順の一例を示すフロー図である。なお、図５に示す各ステップにおける処理は、図２に示すシステム１において実行される処理に対応する。システム１において実行される処理の詳細については図２を参照して既に説明しているため、以下の本実施形態に係る情報処理方法についての説明では、各ステップにおける処理についての概要のみを記載し、各処理の詳細については説明を省略する。
【０１０８】
図５を参照すると、本実施形態に係る情報処理方法では、まず、音声入力情報に基づいて参加者の発話が解析される（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１における処理は、図２に示す発話解析部１１０によって実行される処理に対応している。
【０１０９】
次に、会議に関連するテキストデータが収集される（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３における処理は、図２に示すテキストデータ収集部１２０によって実行される処理に対応している。
【０１１０】
次に、収集されたテキストデータが解析される（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５における処理は、図２に示すテキストデータ解析部１４０によって実行される処理に対応している。
【０１１１】
次に、ステップＳ１０１における発話解析結果、及び／又はステップＳ１０３におけるテキストデータの解析結果に基づいて、会議の状況が予測される（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７における処理は、図２に示す状況予測部１６０によって実行される処理に対応している。なお、ステップＳ１０７における処理の詳細については、下記（４．可視化画面の表示例）で後述する。
【０１１２】
次に、ステップＳ１０１における発話解析結果、及び／又はステップＳ１０３におけるテキストデータの解析結果に基づいて、当該解析結果が可視化された画面である可視化画面が生成される（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９における処理は、図２に示す可視化画面生成部１７０によって実行される処理に対応している。なお、ステップＳ１０９における処理では、ステップＳ１０７における会議の状況の予測結果に更に基づいて、可視化画面が生成されてもよい。
【０１１３】
次に、生成された可視化画面が表示される（ステップＳ１１１）。ステップＳ１１１における処理では、図２に示す電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０に、可視化画面が表示される。
【０１１４】
以上、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理方法の処理手順について説明した。
【０１１５】
（４．可視化画面の表示例）
本実施形態に係る可視化画面の表示例について説明する。なお、本実施形態では、会議の状況が予測され、当該状況に応じて、参加者に対して提示される可視化画面の表示が順次切り替えられ得る。従って、ここでは、典型的な会議の進行状況を想定して、当該会議の進行状況に従って可視化画面の表示が順次変化していく様子について説明しつつ、可視化画面の表示例について説明することとする。また、併せて、会議の状況の予測処理の具体例についても説明する。
【０１１６】
（４−１．会議の冒頭）
例えば、図２に示す状況予測部１６０には、会議が開始されてからの時間についての情報が入力されてもよく、状況予測部１６０は、当該時間についての情報に基づいて、現在の状況が、会議が開始された直後、すなわち会議の冒頭であることを予測することができる。
【０１１７】
会議の冒頭である場合には、可視化画面生成部１７０は、例えば、前回の会議の際に表示された可視化画面を再度生成する。前回の会議の際に表示された可視化画面が参加者に対して提示されることにより、当該参加者は、前回の会議の内容を直感的に短時間で把握することができ、今回の会議の議事にスムーズに参加することが可能となる。当該可視化画面としては、例えば後述する図７に示すトピック及びキーワードの時系列での推移が表示されている画面のように、前回の会議の内容が把握されやすいものであることが好ましい。
【０１１８】
（４−２．１人の参加者によってプレゼンテーションが行われている場合）
会議の冒頭においては、ある１人の参加者が、議題を提起するためのプレゼンテーションを行うことが多い。プレゼンテーション中は、主に当該１人の参加者のみが発話していると考えられる。
【０１１９】
従って、状況予測部１６０は、発話解析部１１０による話者識別処理の結果に基づいて、１人の話者が所定の時間以上発話を継続しているかどうかを判定する。状況予測部１６０は、その判定結果に基づいて、現在の状況が、１人の話者によってプレゼンテーションが行われている状況であることを予測することができる。状況予測部１６０によってこのような予測がなされた場合には、参加者に対してはプレゼンテーション資料が提示されるべきであるため、例えば、可視化画面生成部１７０は可視化画面を生成しない。ただし、可視化画面が生成されていない場合であっても、システム１では、発話の解析やテキストデータの収集等のその他の処理は随時実行されている。
【０１２０】
図６に、状況予測部１６０による１人の参加者によってプレゼンテーションが行われているかの予測処理、及び当該予測処理の結果に応じた可視化画面生成部１７０による処理の処理手順を示す。図６は、状況予測部１６０による１人の参加者によってプレゼンテーションが行われているかの予測処理、及び当該予測処理の結果に応じた可視化画面生成部１７０による処理の処理手順の一例を示すフロー図である。なお、図６に示す各処理において、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５及びステップＳ２１１における処理は、状況予測部１６０によって行われる処理に対応し、ステップＳ２０７及びステップＳ２０９における処理は、可視化画面生成部１７０によって行われる処理に対応している。
【０１２１】
図６を参照すると、まず、単位時間フレームごとに各話者の発話区間が検出されるとともに、それらが積算される（ステップＳ２０１）。次に、全話者の発話区間の合計（全発話区間）が規定時間以上に達したかどうかが判定される（ステップＳ２０３）。
【０１２２】
ここで、後述するステップＳ２０５における処理では、全発話区間に対する各話者の発話区間の割合に基づいて、１人の話者が長時間継続して発話しているかどうかが判定される。従って、全発話区間が短い場合には、ある話者が極短い時間しか発話していない場合であっても、全発話区間に占める当該話者の発話区間の割合が大きくなってしまうため、ステップＳ２０５において誤った判定が行われてしまう恐れがある。よって、本実施形態では、ステップＳ２０３において全発話時間が規定時間よりも短いと判定された場合には、ステップＳ２０５には進まず、ステップＳ２０１に戻り、次の単位時間フレームまで含めて発話区間の積算処理が更に行われる。そして、ステップＳ２０３において全発話時間が規定時間以上であると判定された場合のみ、ステップＳ２０５に進む。
【０１２３】
ステップＳ２０５では、話者Ｘ（Ｘは話者を示す番号：１、・・・、Ｎ（Ｎは会議の全参加者数））の発話率Ｓ（Ｘ）が、しきい値Ｔｓを超えたかどうかが判定される。ここで、発話率Ｓ（Ｘ）は、Ｓ（Ｘ）＝（話者Ｘの発話時間）／（全発話区間）である。また、しきい値Ｔｓは、話者Ｘがプレゼンテーションを行っているかどうかを判定するためのしきい値である。しきい値Ｔｓとしては、一般的なプレゼンテーションにおける当該プレゼンテーションを行っている話者の発話率の過去の実績値等を考慮して適宜設定され得る。
【０１２４】
ステップＳ２０５においてＳ（Ｘ）がしきい値Ｔｓを超えていると判定された場合には、判定の対象としている区間（すなわち、全発話区間が算出された区間）においては、ほぼ当該話者Ｘのみが発話をしていると考えられるため、現在の状況は、当該話者Ｘがプレゼンテーションを行っている状況であることが予測される。従って、この場合には、ステップＳ２０７に進み、可視化画面は生成されず、プレゼンテーション資料が会議の参加者に対して表示される（ステップＳ２０７）。
【０１２５】
一方、ステップＳ２０５においてＳ（Ｘ）がしきい値Ｔｓ以下であると判定された場合には、判定の対象としている区間（すなわち、全発話区間が算出された区間）においては、複数の話者がそれぞれ発話をしていると考えられるため、現在の状況が、いずれか１人の話者がプレゼンテーションを行っている状況とは考え難い。従って、この場合には、ステップＳ２０９に進み、通常のディスカッション期間に応じた可視化画面（例えば、状況予測部１６０による他の予測結果に応じた可視化画面）が生成され、会議の参加者に対して表示される。
【０１２６】
ステップＳ２０７又はステップＳ２０９における処理が終わると、全発話区間を算出する積算区間を更新し（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０１に戻り、以上説明した一連の処理が繰り返し実行される。
【０１２７】
（４−３．ディスカッション時）
プレゼンテーションが終了すると、複数の参加者によって議題に対するディスカッションが行われ得る。例えば、状況予測部１６０は、発話解析部１１０による話者識別処理の結果に基づいて各話者の発話率を算出することにより、プレゼンテーションの終了及びディスカッションの開始を予測することができる。
【０１２８】
本実施形態では、ディスカッション時には、可視化画面生成部１７０は、例えば図７に示すような、意見タイプ（例えばポジネガ判定の結果やモダリティ）の推移、潜在トピックの推移及びキーワードの推移が可視化された可視化画面を好適に生成する。図７は、可視化画面の一例である、意見タイプの推移、潜在トピックの推移及びキーワードの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１２９】
図７を参照すると、当該可視化画面では、時間の流れを縦軸に取り、会議中に発言されたテキストデータに対して、当該テキストデータを発言した発言者、当該テキストデータの意見タイプ（ポジネガ判定の結果及びモダリティ）、当該テキストデータの潜在トピック、及び当該テキストデータに含まれるキーワードが、当該テキストデータが発言された時刻順に並べられて表示され得る。可視化画面生成部１７０は、図２に示す意見抽出部１４１による解析結果に基づいて、可視化画面上に意見タイプを含めることができる。また、可視化画面生成部１７０は、図２に示すトピック解析部１４２による解析結果に基づいて、可視化画面上に潜在トピック及びキーワードを含めることができる。
【０１３０】
図示する例では、意見タイプについては、意見タイプごとに欄が設けられ、該当する欄が塗り潰されることにより、テキストデータの意見タイプが視覚的に表現されている。また、図示するように、当該塗り潰しには、当該テキストデータに対応する意見タイプが表す発言者の意図の度合いの強弱により濃淡が施されていてもよい。
【０１３１】
会議の参加者は、意見タイプの欄の塗り潰しの状態を参照することにより、ディスカッション中における意見タイプの推移を直感的に把握することができる。例えば、「否定」や「質問」等の意見タイプの出現頻度が減少していれば、会議の議題に対する反対意見や質問についての発言が減少していると考えられるため、当該意見タイプの推移は、議題に対して参加者の合意が形成されつつあることの指標となる。
【０１３２】
なお、図示する例では、意見タイプとして「肯定」、「否定」、「願望」、「質問」及び「提案」が表示されているが、可視化画面に表示される意見タイプの種類はかかる例に限定されず、会議の進行に有益と考えられる各種の意見タイプが可視化画面上に表示されてよい。どの意見タイプを可視化画面に含めるかは、システム１の設計者又は会議の参加者等によって適宜設定されてよい。
【０１３３】
また、当該可視化画面では、潜在トピックについても、モダリティと同様に、潜在トピックの種類ごとに欄が設けられ、該当する欄が塗り潰されることにより、テキストデータが示す潜在トピックが視覚的に表現されている。また、当該塗り潰しには、当該テキストデータに対応する潜在トピックの度合いの強弱により濃淡が施されていてもよい。
【０１３４】
なお、潜在トピックの種類は、上述したＬＤＡにおける隠れ変数Ｚに対応するものであり得る。図示する例では、各欄の中に、トピック解析の結果得られる各隠れ変数Ｚ（この例では５次元、Ｚ１〜Ｚ５）に対応する確率値を表示している。当該確率値は、そのテキストデータが各隠れ変数Ｚに対応する潜在トピックに属する確率を表すものである。各欄の塗り潰しの濃淡は、当該確率値の大小に対応している。
【０１３５】
会議の参加者は、潜在トピックの欄の塗り潰しの状態を参照することにより、ディスカッション中におけるトピックの推移を直感的に把握することができる。例えば、ある時点において潜在トピックの傾向が大きく変化していれば、参加者は、当該時点で会議の方向性が変化している可能性があることを知ることができる。また、参加者は、キーワード欄を参照することにより、具体的な話題の変化を知ることができる。
【０１３６】
なお、図示する例では、意見タイプの推移、潜在トピックの推移及びキーワードの推移が全て表示されているが、ディスカッション時に表示される可視化画面はかかる例に限定されない。ディスカッション時には、議論の流れが視覚的に把握され得るような可視化画面が生成されることが好ましいため、例えば、ディスカッション時に表示される可視化画面には、意見タイプの推移、潜在トピックの推移及びキーワードの推移のうちの少なくともいずれかが含まれていればよい。また、画面スペースに余裕があれば、具体的な意見が可視化されてもよい。
【０１３７】
ここで、上記の潜在トピックの傾向の変化について、本実施形態では、可視化画面上に、潜在トピックの傾向が大きく変化した時点（潜在トピックの変化点）が明示的に表示されてもよい。図示する例では、可視化画面において、潜在トピックの変化点が、太線破線によって示されている。
【０１３８】
潜在トピックの変化点は、例えば図８に示す処理手順によって検出され得る。図８は、潜在トピックの変化点を検出する処理の処理手順の一例を示すフロー図である。なお、図８に示す各処理において、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０７及びステップＳ３１３における処理は、状況予測部１６０によって行われる処理に対応し、ステップＳ３０９及びステップＳ３１１における処理は、可視化画面生成部１７０によって行われる処理に対応している。つまり、潜在トピックの変化点は状況予測部１６０によって予測され、当該予測結果に基づいて、可視化画面生成部１７０が当該変化点を含む可視化画面を生成してよい。
【０１３９】
図８を参照すると、まず、単位時間フレーム内のテキストデータに含まれる単語が取得される（ステップＳ３０１）。なお、当該単語としては、例えば図３に示す文分割部２０１によって行われた形態素解析によるテキストデータの分割結果が用いられてよい。
【０１４０】
次に、所定の時間が経過したかどうかが判定される（ステップＳ３０３）。テキストデータが収集される期間が過度に短い場合には、収集されるテキストデータの数が少なく、潜在トピックの変化を高精度に検出することが困難だからである。
【０１４１】
ステップＳ３０３において所定の時間が経過していないと判定された場合には、ステップＳ３０１に戻り、次の単位時間フレームにおいて収集されたテキストデータまで含めて、単語の取得が更に行われる。一方、ステップＳ３０３において所定の時間が経過したと判定された場合には、ステップＳ３０５に進む。
【０１４２】
ステップＳ３０５では、ＬＤＡを用いて、テキストデータ中の単語に基づいてトピック特徴ベクトルＺが抽出される。トピック特徴ベクトルＺは、上述したＬＤＡにおける隠れ変数Ｚをベクトル表記したものである。トピック特徴ベクトルＺは、単語を取得した期間内において、収集されたテキストデータごとに随時抽出される。以下、１つのトピック特徴ベクトルＺが抽出される期間のことを、便宜的に、トピックフレームとも呼称し、トピックフレームｎ（ｎ＝１、２、・・・）において抽出されたトピック特徴ベクトルＺをＺｎと記載することとする。
【０１４３】
次に、抽出されたトピック特徴ベクトルＺｎに基づいて、トピック変化点が検出されたかどうかが判定される（ステップＳ３０７）。トピック変化点の検出処理としては、各種の公知の方法が用いられてよい。例えば、トピック特徴ベクトルＺｎとトピック特徴ベクトルＺｎ−１との線形的な距離や、Ｋａｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ情報量等を用いて、１つ前のトピックフレームにおいて抽出されたトピック特徴ベクトルＺｎ−１と、ピック特徴ベクトルＺｎとの類似度Ｓｉｍ（Ｚｎ，Ｚｎ−１）を算出し、当該類似度Ｓｉｍ（Ｚｎ，Ｚｎ−１）が、所定のしきい値Ｔｔよりも小さいかどうかを判定することにより、トピック変化点を検出することができる。
【０１４４】
例えば、本実施形態では、類似度Ｓｉｍ（Ｚｎ，Ｚｎ−１）は、下記数式（１）のような単純な形式によって定義されてよい。また、しきい値Ｔｔとしては、一般的に潜在トピックの類似度の判定に用いられている任意の値が設定されてよい。
【０１４５】
【数１】
2017016566.tif 000003
【０１４６】
類似度Ｓｉｍ（Ｚｎ，Ｚｎ−１）がしきい値Ｔｔよりも小さいと判定された場合には、その時点においてトピックが比較的大きく変化していると考えられるため、当該時点をトピック変化点とみなすことができる。この場合には、トピック変化点が検出されたとみなし、ステップＳ３０９に進む。ステップＳ３０９では、例えば図７に示すように、モダリティ、潜在トピック及びキーワードの推移とともに、検出されたトピック変化点を含む可視化画面が生成される。
【０１４７】
一方、類似度Ｓｉｍ（Ｚｎ，Ｚｎ−１）がしきい値Ｔｔ以上であると判定された場合には、大きなトピックの変化は生じていないと考えられる。この場合には、トピック変化点が検出されなかったとみなし、ステップＳ３１１に進む。ステップＳ３１１では、例えば図７に示す可視化画面においてトピック変化点に関する表示が存在しないもの、すなわち、トピック変化点が表示されない通常の意見タイプ、潜在トピック及びキーワードの推移を示す可視化画面が生成される。
【０１４８】
ステップＳ３０９又はステップＳ３１１における処理が終わると、トピック変化点の検出のために単語を取得する積算区間を更新し（ステップＳ３１３）、ステップＳ３０１に戻り、以上説明した一連の処理が繰り返し実行される。
【０１４９】
（４−４．会議の停滞時）
会議が進むにつれて、参加者から意見が出難くなり会議が停滞する場合がある。例えば、状況予測部１６０は、発話解析部１１０による音声区間解析処理の結果に基づいて非発話区間を検出することにより、会議が停滞していることを予測することができる。例えば、状況予測部１６０は、非発話区間が所定の時間以上継続している場合に、現在の状況が、会議が停滞している状況であると予測する。
【０１５０】
状況予測部１６０によって会議が停滞していると予測された場合には、可視化画面生成部１７０は、例えば図９に示すような、会議中における参加者の発話状況が可視化された可視化画面を好適に生成する。図９は、可視化画面の他の例である、会議中における参加者の発話状況が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１５１】
図９を参照すると、当該可視化画面では、横軸に会議開始時点からの時間を取り、参加者ごとに発話があった区間が塗り潰されて表示されている。また、現在時点を示す表示が併せてなされている。可視化画面生成部１７０は、発話解析部１１０による音声区間解析処理及び話者認識処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１５２】
会議の参加者は、当該可視化画面を参照することにより、これまでにあまり発言をしていない参加者を直感的に知ることができる。例えば、進行役の参加者等、他の参加者は、このようなこれまでにあまり発言をしていない参加者に対して発言を促すことができる。このように、当該可視化画面によれば、参加者のこれまでの発言の頻度が可視化されて参加者に対して提示されるため、発言の少ない参加者に対して発言の機会を与えることができ、議論がより活性化することが期待できる。
【０１５３】
なお、会議が停滞している場合には、可視化画面生成部１７０は、図９に示す可視化画面に代えて、図１０に示す可視化画面を生成してもよい。図１０は、可視化画面の他の例である、会議中における参加者の発話状況及び当該発話の意見タイプの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１５４】
図１０を参照すると、当該可視化画面では、図９に示す可視化画面と同様に、横軸に会議開始時点からの時間を取り、参加者ごとに発話があった区間が塗り潰されて表示されている。ただし、図１０に示す可視化画面では、その発話の意見タイプの種類に応じて当該塗り潰しの色が変更されている。図示する例では、「肯定」、「否定」及び「中立」に属する発言に対して、それぞれ異なる色が付されている。また、図１０に示す可視化画面では、併せて、発話衝突区間及び非発話区間も表示されている。可視化画面生成部１７０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理、並びに発話解析部１１０による音声区間解析処理及び話者認識処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１５５】
会議の参加者は、図１０に示す可視化画面を参照することにより、図９に示す可視化画面を参照した場合と同様に、これまでにあまり発言をしていない参加者を直感的に把握することができ、当該参加者に意見を求めることができる。このとき、図１０に示す可視化画面では、発話に対する各参加者の意見タイプ、すなわち意図も可視化されているため、進行役の参加者等は、そのあまり発言をしていない参加者の議題に対する立ち位置を踏まえて、当該参加者に対して発言を求めることができる。従って、より適切なタイミングで、より適切な参加者に対して発言を求めることができるため、議論のより一層の活性化が期待できる。
【０１５６】
（４−５．議論の紛糾時）
上記（４−４．会議の停滞時）とは逆に、会議が進むにつれて、参加者から意見が頻出し、議論が紛糾する場合がある。例えば、状況予測部１６０は、発話解析部１１０による音声区間解析処理及び話者識別処理の結果に基づいて発話衝突区間を検出することにより、会議が停滞していることを予測することができる。例えば、状況予測部１６０は、発話衝突区間が所定の回数以上発生している場合に、現在の状況が、議論が紛糾している状況であると予測する。なお、発話衝突区間は、各発話者に取り付けられたマイクロフォンによるオンマイクで収音された音声の解析、又は複数のマイクロフォンによって構成されるマイクロフォンアレイによる発話者の方向の推定を行うことにより、検出できることが知られている（例えば、「黄楊暘他、「マイクロホンアレイを用いた複数人対話からの音声区間検出および話者方向推定の評価手法」、日本ロボット学会第３０回記念学術講演会、ＲＳＪ２０１２ＡＣ３Ｄ１−４、２０１２年９月」や、「Ｋｏｆｉ  Ｂｏａｋｙｅ他、「ＯＶＥＲＬＡＰＰＥＤ  ＳＰＥＥＣＨ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ  ＦＯＲ  ＩＭＰＲＯＶＥＤ  ＳＰＥＡＫＥＲ  ＤＩＡＲＩＺＡＴＩＯＮ  ＩＮ  ＭＵＬＴＩＰＡＲＴＹ  ＭＥＥＴＩＮＧＳ」、Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、２００８．ＩＣＡＳＳＰ、２００８．  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ、２００８年３月３１日−４月４日、ｐ．４３５３−４３５６」等を参照）。
【０１５７】
状況予測部１６０によって議論が紛糾していると予測された場合には、可視化画面生成部１７０は、例えば図１１に示すような、発言内容の推移及び当該発言の意見タイプの推移が可視化された可視化画面を生成する。図１１は、可視化画面の他の例である、発言内容の推移及び当該発言の意見タイプの推移が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１５８】
図１１を参照すると、当該可視化画面では、横軸に会議開始時点からの時間を取り、代表的な発言内容が、その発言時刻と対応付けて吹き出しとして表示されている。図では簡単のため詳細な記載は省略しているが、吹き出し内には、参加者が発言したテキストデータの内容が表示され得る。
【０１５９】
また、各テキストデータには、意見抽出部１４１によって分類された意見タイプを表す表示が付されてもよい。図示する例では、テキストデータの周囲に互いに異なる種類の色を付すことにより、当該テキストデータの意見タイプが、「肯定」、「否定」及び「中立」のいずれかであることが示されている。
【０１６０】
また、当該可視化画面では、代表的な時刻における、会議の開始時刻から当該時刻までの間において発言されたテキストデータの意見タイプの割合を示すグラフが併せて表示され得る。図示する例では、「１５ｍｉｎ」、「３０ｍｉｎ」、「４５ｍｉｎ」における、「肯定」、「否定」及び「中立」に属するテキストデータの割合が円グラフで表示されている。
【０１６１】
なお、上記吹き出し及び上記円グラフは、常時表示されていてもよいし、例えば参加者がポインタを時間軸を表す表示上に移動させることにより当該ポインタの位置に対応する時刻における吹き出し及び円グラフがポップアップ表示されてもよい。
【０１６２】
可視化画面生成部１７０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１６３】
会議の参加者は、当該可視化画面を参照することにより、会議中における発言内容の推移及び会議中における発言の意見タイプの推移を直感的に把握することができる。例えば、進行役の参加者は、これらの推移を確認することにより、議論の方向性が当初の予定からずれていないかどうかを確認し、必要があればその方向性を適切な方向に修正するように他の参加者たちに促すことが可能となる。
【０１６４】
なお、議論が紛糾している場合には、可視化画面生成部１７０は、図１１に示す可視化画面に代えて、上述した図７に示す可視化画面を生成してもよい。上述したように、図７に示す可視化画面では、時系列に沿ったキーワードの推移及び意見タイプの推移が表示されている。従って、当該可視化画面も、参加者に議論の方向性を確認させるために有効な画面であり得る。
【０１６５】
（４−６．会議の終盤）
状況予測部１６０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理の結果に基づいて、会議が終盤に差し掛かっていることを予測してもよい。一般的に、会議が終了する際には、参加者同士の意見に合意が形成されることが多いと考えられる。従って、例えば、状況予測部１６０は、所定の時間内に発言されたテキストデータについて、意見タイプが「肯定」であるテキストデータが所定の割合以上存在している場合に、現在の状況が、会議が終盤に差し掛かっている状況であると予測する。
【０１６６】
状況予測部１６０によって会議が終盤に差し掛かっていると予測された場合には、可視化画面生成部１７０は、例えば上述した図１０に示す可視化画面を生成する。図１０に示す可視化画面では、意見タイプの推移が示されているため、会議の参加者は、当該可視化画面を参照することにより、会議中になされた発言の意見タイプの推移を直感的に把握することができる。このとき、図１０に示すように、当該可視化画面には、「肯定」及び「否定」を少なくとも含む意見タイプの推移が示されていることが好ましい。例えば、参加者は、当該可視化画面によって「肯定」に属する発言が増加してきたことを確認することにより、参加者間に合意が形成されつつあり、会議が終盤に差し掛かっていることを認識することができる。例えば、進行役の参加者は、これをきっかけとして、会議が終了に向かうように議論を誘導することができ、会議を円滑に進行することが可能になる。
【０１６７】
なお、会議が終盤に差し掛かっている場合には、可視化画面生成部１７０は、図１０に示す可視化画面に代えて、上述した図７に示す可視化画面を生成してもよい。図７に示す可視化画面では、図１０に示す可視化画面と同様に、「肯定」及び「否定」を少なくとも含む意見タイプの推移が表示されている。従って、当該可視化画面も、参加者に会議の終盤を示唆するために有効な画面であり得る。
【０１６８】
（５．他の表示例）
上記（４．可視化画面の表示例）で説明した表示例以外の、他の表示例について説明する。
【０１６９】
（５−１．ポジネガ判定の結果についての可視化画面）
図１２を参照して、意見抽出部１４１によるポジネガ判定の結果についての可視化画面の一例について説明する。図１２は、可視化画面の他の例である、ポジネガ判定の結果が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１７０】
図１２を参照すると、当該可視化画面では、その上段に、会議中の所定の時間内に発言されたテキストデータのポジネガ判定の結果として、「肯定」に対応するテキストデータと「否定」に対応するテキストデータとの割合を示す棒グラフが表示されている。また、下段には、「否定」という判定がなされたテキストデータにおける、対象物と述部との組み合わせが集計され、その出現頻度が棒グラフで表示されている。可視化画面生成部１７０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１７１】
図示する例であれば、「消費電力が−大きい」、「資料が−分かり難い」、「費用負担が−大きすぎる」、「データが−壊れました」、「信頼性が−低い」等の、対象物と述部との組み合わせが抽出されている。また、これらの組み合わせの中で、「消費電力が−大きい」という組み合わせが、会議中に最も頻繁に発言されていることが分かる。図示する例では、「否定」についての結果のみが表示されているが、参加者による適当な切り替え操作により、「肯定」についての結果も同様に表示されてもよい。
【０１７２】
対象物と述部との組み合わせは、いわばテキストデータが要約されたものであるため、当該可視化画面を参照した参加者は、会議中に発せられた「肯定」又は「否定」に係るテキストデータの概要の一覧を確認することができる。また、その出現頻度が表示されることにより、参加者は、会議においてどのような内容について最も話し合われているのかを把握することができる。
【０１７３】
（５−２．モダリティを用いたテキストデータの分類結果についての可視化画面）
図１３を参照して、意見抽出部１４１によるモダリティを用いたテキストデータの分類結果についての可視化画面の一例について説明する。図１３は、可視化画面の他の例である、モダリティを用いたテキストデータの分類結果が可視化された可視化画面を示す図である。
【０１７４】
図１３を参照すると、当該可視化画面では、その上段に、会議中の所定の時間内に発言されたテキストデータのモダリティを用いた分類結果として、各モダリティ（すなわち意見タイプ）に対応するテキストデータの割合を示す棒グラフが表示されている。棒グラフ上の各モダリティに対応する場所にポインタを移動させる等の選択操作により、そのモダリティの具体的な割合の数値がポップアップ表示されてもよい。図示する例では、「願望」に係るテキストデータの割合がポップアップ表示されている。また、下段には、「願望」に分類されたテキストデータにおける、対象物と述部との組み合わせが集計され、その出現頻度が棒グラフで表示されている。可視化画面生成部１７０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１７５】
図示する例であれば、「資料を−作成して欲しい」、「修正を−お願いしたい」、「性能を−確認して欲しい」、「費用を−負担して欲しい」、「日程調整を−お願いしたい」等の、対象物と述部との組み合わせが抽出されている。また、これらの組み合わせの中で、「資料を−作成して欲しい」という組み合わせが、会議中に最も頻繁に発言されていることが分かる。図示する例では、「願望」についての結果のみが表示されているが、参加者による適当な切り替え処理により、他のモダリティについての結果も同様に表示されてもよい。
【０１７６】
「対象物」と述部との組み合わせは、いわばテキストデータが要約されたものであるため、当該可視化画面を参照した参加者は、会議中に発せられた各モダリティに係る発言の一覧を確認することができる。また、その頻度が表示されることにより、参加者は、会議においてどのような内容について最も話し合われているのかを把握することができる。
【０１７７】
（６．他の適用例）
近年、ＳＮＳ等のソーシャルメディア上で、いわゆるチャットツールを用いて会議が行われる場合がある。ここでは、このようなソーシャルメディア上で行われる会議に対してシステム１が適用された場合について説明する。
【０１７８】
ソーシャルメディア上で会議が行われる場合には、システム１は、会議参加者が投稿したメッセージ、画像、資料へのリンクを示すＵＲＬ等を取得し、当該メッセージや画像、ＵＲＬが示すリンク先等からテキストデータを収集する。そして、当該テキストデータを解析し、意見やトピックを抽出し、その結果が可視化された可視化画面を生成する。
【０１７９】
図１４及び図１５に、ソーシャルメディア上で会議が行われる場合における可視化画面の一例を示す。図１４及び図１５は、可視化画面の他の例である、ソーシャルメディア上で会議が行われる場合における可視化画面を示す図である。
【０１８０】
図１４及び図１５を参照すると、いわゆるチャットツールを用いて会議が行われており、各参加者が投稿したメッセージや画像が時系列順に表示されている。メッセージが表示される吹き出しには、意見抽出部１４１によって抽出された各メッセージに対応する意見タイプに応じた色が付されている。図示する例では、「肯定」、「否定」及び「提案」に属するメッセージに対して、それぞれ異なる色が付されている。また、図示するように、「提案」に属するメッセージには、当該メッセージが「提案」を示していることを強調するためのアイコンが併せて表示されてもよい。可視化画面生成部１７０は、意見抽出部１４１による意見抽出処理の結果に基づいて、当該可視化画面を生成することができる。
【０１８１】
会議の参加者は、当該可視化画面を参照することにより、各参加者のメッセージの意見タイプを視覚的に把握することができるため、各参加者の考えや会議の趨勢を直感的に認識することができる。また、「提案」のように他の参加者への呼び掛けを含むメッセージが強調されて表示されることにより、当該他の参加者は、誰かから「提案」があったことにより気付きやすくなり、議論がより活発に行われることが期待される。なお、図示する例では、「肯定」、「否定」及び「提案」の３種類の意見タイプのみが対象とされているが、他の意見タイプについても同様に可視化されてよい。
【０１８２】
ここで、用途が会議に特定されない一般的なソーシャルメディア（例えば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ社の「Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）」等）のチャットツールでは、投稿されたメッセージや画像が時系列順に表示されるだけであるため、必ずしも会議に向いているとは言えない。このようなチャットツールでは、例えば、メッセージ等が縦方向に順次表示されていくため過去の情報へのアクセスがしにくいこと、メッセージ群をセッションごとに分けて表示できないこと、及びメッセージ間の依存関係（あるメッセージがどのメッセージに対して発せられたものであるか）が分かり難いこと、等の不都合が存在し得る。
【０１８３】
そこで、会議に特化したチャットツールも開発されている（例えば、ビジネス・ブレークスルー社の「Ａｉｒ−Ｃａｍｐｕｓ（登録商標）」や、Ｃｏ−ｍｅｅｔｉｎｇ社の「Ｃｏ−ｍｅｅｔｉｎｇ（登録商標）」等）。これらのツールには、例えば階層型の議論チャートにより複数の話題について同時に議論ができる機能や、リアルタイム同時編集ノート機能等、会議を円滑に行うための様々な機能が搭載されており、上述した諸問題を解決し得るものである。
【０１８４】
しかしながら、これらのツールにおいても、発言者の意図を視覚化することは行われていない。本実施形態では、図１４及び図１５に示すように、各参加者によって直感的に把握され得るように発言者の意図が可視化されて表示されるため、会議をより円滑に行うことが可能になる。
【０１８５】
なお、ソーシャルメディア上で行われる会議に対してシステム１が適用された場合における可視化画面は、図１４及び図１５に示すものに限定されず、当該場合であっても上述した図７、図９−図１２と同様の可視化画面が生成されてもよい。
【０１８６】
（７．ハードウェア構成）
図１６を参照して、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１６は、本実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、図１６に示す情報処理装置９００は、図２に示す情報処理装置１０を実現し得るものである。
【０１８７】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０５を備える。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、通信装置９２１、ドライブ９２３及び接続ポート９２５を備えてもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、又はこれとともに、ＤＳＰ若しくはＡＳＩＣ等の処理回路を有してもよい。
【０１８８】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置及び制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９又はリムーバブル記録媒体９２９に記録された各種のプログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行時のパラメータ等を一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３及びＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバス等の内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。本実施形態では、例えばＣＰＵ９０１が所定のプログラムに従って動作することにより、上述した情報処理装置１０の各機能が実現され得る。
【０１８９】
ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バス等の外部バス９１１に接続されている。
【０１９０】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって操作される装置によって構成される。また、入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置（いわゆる、リモコン）であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器９３１であってもよい。更に、入力装置９１５は、例えば、上記の操作手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路などから構成されている。情報処理装置９００のユーザは、この入力装置９１５を操作することにより、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。本実施形態では、ユーザによって、入力装置９１５を介して、例えば、意見抽出部１４１による意見抽出処理において用いられる辞書に係る情報等が入力されてよい。
【０１９１】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置で構成される。このような装置として、ＣＲＴディスプレイ装置、液晶ディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、ＥＬディスプレイ装置及びランプ等の表示装置や、スピーカ及びヘッドホン等の音声出力装置や、プリンタ装置等がある。出力装置９１７は、例えば、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を出力する。具体的には、表示装置は、情報処理装置９００が行った各種処理により得られた結果を、テキスト、イメージ、表、グラフ等、様々な形式で視覚的に表示する。本実施形態では、当該表示装置に、例えば発話解析部１１０及びテキストデータ解析部１４０による解析結果や、可視化画面生成部１７０によって生成された可視化画面等が表示されてよい。他方、音声出力装置は、再生された音声データや音響データ等からなるオーディオ信号をアナログ信号に変換して聴覚的に出力する。
【０１９２】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ等の磁気記憶部デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス又は光磁気記憶デバイス等により構成される。このストレージ装置９１９は、ＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ及び外部から取得した各種のデータ等を格納する。本実施形態では、ストレージ装置９１９は、テキストデータＤＢ１３０及び解析結果ＤＢ１５０を構成し得るものであり、テキストデータ収集部１２０によって収集されたテキストデータや、発話解析部１１０及びテキストデータ解析部１４０による解析結果等を格納し得る。
【０１９３】
通信装置９２１は、例えば、ネットワーク９２７に接続するための通信デバイス等で構成された通信インターフェースである。通信装置９２１は、例えば、有線若しくは無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード等である。また、通信装置９２１は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ又は各種通信用のモデム等であってもよい。この通信装置９２１は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の所定のプロトコルに則して信号等を送受信することができる。また、通信装置９２１に接続されるネットワーク９２７は、有線又は無線によって接続されたネットワーク等により構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信又は衛星通信等であってもよい。本実施形態では、例えば、ネットワーク９２７は、図２に示すネットワーク４０に対応する。情報処理装置１０は、通信装置９２１によって、ネットワーク９２７を介して、電子白板２０及び／又は会議参加者端末３０と通信することができる。
【０１９４】
ドライブ９２３は、記録媒体用リーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２３は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２９に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２３は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２９に情報を書き込むことも可能である。リムーバブル記録媒体９２９は、例えば、ＤＶＤメディア、ＨＤ−ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア等である。また、リムーバブル記録媒体９２９は、コンパクトフラッシュ（登録商標）（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ：ＣＦ）、フラッシュメモリ又はＳＤメモリカード（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ  ｃａｒｄ）等であってもよい。また、リムーバブル記録媒体９２９は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ｃａｒｄ）又は電子機器等であってもよい。本実施形態では、ＣＰＵ９０１によって処理される各種の情報が、ドライブ９２３によって、リムーバブル記録媒体９２９から読み出されたり、リムーバブル記録媒体９２９に書き込まれたりしてもよい。
【０１９５】
接続ポート９２５は、機器を情報処理装置９００に直接接続するためのポートである。接続ポート９２５の一例として、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート及びＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。接続ポート９２５の別の例として、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子及びＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）ポート等がある。この接続ポート９２５に外部接続機器９３１を接続することで、情報処理装置９００は、外部接続機器９３１から直接各種のデータを取得したり、外部接続機器９３１に各種のデータを提供したりする。本実施形態では、ＣＰＵ９０１によって処理される各種の情報が、接続ポート９２５を介して、外部接続機器９３１から取得されたり、外部接続機器９３１に出力されたりしてもよい。
【０１９６】
以上、本実施形態に係る情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用するハードウェア構成を変更することが可能である。
【０１９７】
なお、上述のような本実施形態に係る情報処理装置９００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【０１９８】
（８．補足）
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１９９】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的又は例示的なものであって限定的なものではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、又は上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏し得る。
【０２００】
例えば、上記実施形態において例示した可視化画面は、いずれも、テキストデータの分類結果と、当該テキストデータの発言者とを、１対１で対応付けて表示したものであったが、本実施形態はかかる例に限定されない。例えば、テキストデータの分類結果である意見タイプが、発言者の属性（例えば、性別、年齢、国籍、居住地等）と関連付けて可視化された可視化画面が生成されてもよい。当該可視化画面では、ある議題に対する発言者の属性に応じた意見タイプがいわば統計的に表示されることとなるため、当該可視化画面を参照した参加者に対して、上述した実施形態とは異なる種類の気付きを与えることができる。例えば、当該可視化画面を参照しながら、発言者の属性に応じた意見タイプの傾向等を把握した上で会議を行うことにより、会議をより円滑に行うことが可能になる。
【０２０１】
また、上記実施形態において例示した可視化画面は、いずれも、テキストデータの分類結果が当該テキストデータの発言者と対応付けられて表示されたもの（すなわち、テキストデータの分類結果が当該テキストデータの発言者の観点からまとめられたもの）であったが、本実施形態はかかる例に限定されない。例えば、テキストデータの分類結果が、発言された時刻、又は当該テキストデータの内容等、異なる観点からまとめられた可視化画面が生成されてもよい。例えば、会議の序盤、中盤、終盤でそれぞれ出現頻度が高かった意見タイプについてまとめて表示することにより、会議の進行状況に応じた意見タイプの推移について新たな気付きを得られる可能性がある。また、例えば、所定の単語を含むテキストデータをその意見タイプに応じて整理して表示することにより、単語と意見タイプとの関係について新たな気付きを得られる可能性がある。
【０２０２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成部、を備える、情報処理装置。
（２）前記テキストデータは、前記発言者の意図に応じたカテゴリに分類される、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記テキストデータは、肯定、否定及び中立のいずれかに分類される、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記テキストデータは、モダリティを用いて分類される、前記（２）に記載の情報処理装置。
（５）前記テキストデータは、前記テキストデータが有する潜在トピックに応じて分類される、前記（１）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議の冒頭であると予測された場合には、前回の会議において生成した前記可視化画面を生成する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、前記可視化画面生成部は、現在の状況が複数の参加者によって議論が行われている状況であると予測された場合には、前記テキストデータの発言者の意図の推移、前記テキストデータが有する潜在トピックの推移、及び前記テキストデータの内容の推移の少なくともいずれかが可視化された前記可視化画面を生成する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）前記可視化画面生成部は、前記潜在トピックの推移が可視化された前記可視化画面に、議論のトピックが変化した時点を併せて表示させる、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議が停滞している状況であると予測された場合には、会議中において各参加者が発言した区間、及び前記各参加者の発言の意図が可視化された前記可視化画面を生成する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）会議の参加者が誰も発話していない非発話区間が所定の時間以上継続した場合に、現在の状況が会議が停滞している状況であると予測される、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、前記可視化画面生成部は、現在の状況が議論が紛糾している状況であると予測された場合には、前記テキストデータの発言者の意図の推移、及び当該テキストデータの内容の推移が可視化された前記可視化画面を生成する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）会議の複数の参加者が同時に発話している発話衝突区間が所定の回数以上発生した場合に、現在の状況が議論が紛糾している状況であると予測される、前記（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）前記テキストデータは、会議中に参加者によって発言されたテキストデータであり、前記可視化画面生成部は、現在の状況が会議が終盤に差し掛かっている状況であると予測された場合には、肯定及び否定を少なくとも含む前記テキストデータの発言者の意図が可視化された前記可視化画面を生成する、前記（１）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）所定の時間内における全テキストデータ数に対する、発言者の意図が肯定であると推定されるテキストデータの数が、所定の割合以上に達した場合に、現在の状況が会議が終盤に差し掛かっている状況であると予測される、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）前記可視化画面生成部は、分類された発言者の意図のいずれかに係るテキストデータの、述部に対応する文節と、前記述部の対象となる対象物と、の組み合わせの、所定の時間内での出現頻度が可視化された前記可視化画面を生成する、前記（２）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１６）前記テキストデータは、ソーシャルメディア上でユーザによってやり取りされるテキストデータである、前記（１）〜（１５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１７）プロセッサが、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成すること、を含む、情報処理方法。
（１８）コンピュータに、複数の発言者によって発せられたテキストデータが所定のカテゴリに分類された分類結果が前記発言者に関連付けて可視化された画面である可視化画面を生成する可視化画面生成機能、を実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０２０３】
１    システム
１０    情報処理装置
２０    電子白板
３０    会議者端末
４０    ネットワーク
１１０    発話解析部
１２０    テキストデータ収集部
１３０    テキストデータＤＢ
１４０    テキストデータ解析部
１４１    意見抽出部
１４２    トピック解析部
１５０    解析結果ＤＢ
１６０    状況予測部
１７０    可視化画面生成部
１８０    要約部
１９０    検索部
２０１    文分割部
２０３    構文／意味解析部
２０５    業務用語集
２０７    辞書生成部
２０９    業務用語辞書
２１１    意見／評価表現抽出部
【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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