(57)【要約】【課題】本発明は、人の発言の中から潜在意識状態や特定意識状態を検出し、診断などを行うための特定意識分析装置を提供する。【解決手段】人の発言を取得する発言取得部と、発言取得部にて取得された発言から単語を抽出する単語抽出部と、人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を保持する特定意識推測辞書保持部と、単語抽出部にて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する単語該当判断部と、単語該当判断部での判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする該当出力部と、を有する特定意識分析装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の発言を取得する発言取得部と、
発言取得部にて取得された発言から単語を抽出する単語抽出部と、
人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を保持する特定意識推測辞書保持部と、
単語抽出部にて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する単語該当判断部と、
単語該当判断部での判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする該当出力部と、
を有する特定意識分析装置。
【請求項２】
該当出力部からの出力結果を統計分析する統計分析部と、
統計分析部での分析結果を出力する統計分析結果出力部と、
を有する請求項１に記載の特定意識分析装置。
【請求項３】
発言取得部で取得した発言をテキスト文書として取得するテキスト文書取得部と、
取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第一強調テキスト文書化部と、
をさらに有する請求項１又は２に記載の特定意識分析装置。
【請求項４】
統計分析部での分析結果に応じて取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第二強調テキスト文書化部と、
をさらに有する請求項２又は請求項２に従属する請求項３に記載の特定意識分析装置。
【請求項５】
統計分析部は、該当単語の出現頻度を分析結果として出力する出現頻度出力手段を有する請求項２又は請求項２に従属する請求項３又は４に記載の特定意識分析装置。
【請求項６】
統計分析部は、該当単語の出現間隔を分析結果として出力する出現間隔出力手段を有する請求項２又は請求項２に従属する請求項３から５のいずれか一に記載の特定意識分析装置。
【請求項７】
特定意識推測辞書の追加、変更、削除をするための特定意識推測辞書管理部をさらに有する請求項１から６のいずれか一に記載の特定意識分析装置。
【請求項８】
特定意識推測辞書管理部は、他の特定意識分析装置の特定意識推測辞書と通信することで管理をするネットワーク管理手段を有する請求項７に記載の特定意識分析装置。
【請求項９】
特定意識推測辞書管理部は、統計分析部での分析結果に応じて管理をする統計分析結果管理手段を有する請求項２に従属する請求項７又は８に記載の特定意識分析装置。
【請求項１０】
人の発言を取得する発言取得ステップと、
発言取得ステップにて取得された発言から単語を抽出する単語抽出ステップと、
人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を格納する特定意識推測辞書格納ステップと、
単語抽出ステップにて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する単語該当判断ステップと、
単語該当判断ステップでの判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする該当出力ステップと、
を有する特定意識分析方法。
【請求項１１】
該当出力ステップからの出力結果を統計分析する統計分析ステップと、
統計分析ステップでの分析結果を出力する統計分析結果出力ステップと、
を有する請求項１０に記載の特定意識分析方法。
【請求項１２】
発言取得ステップで取得した発言をテキスト文書として取得するテキスト文書取得ステップと、
取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第一強調テキスト文書化ステップと、
をさらに有する請求項１０又は１１に記載の特定意識分析方法。
【請求項１３】
統計分析ステップでの分析結果に応じて取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第二強調テキスト文書化ステップと、
をさらに有する請求項１１又は請求項１１に従属する請求項１２に記載の特定意識分析方法。
【請求項１４】
統計分析ステップは、該当単語の出現頻度を分析結果として出力する出現頻度出力サブステップを有する請求項１１又は請求項１１に従属する請求項１２又は１３に記載の特定意識分析方法。
【請求項１５】
統計分析ステップは、該当単語の出現間隔を分析結果として出力する出現間隔出力サブステップを有する請求項１１又は請求項１１に従属する請求項１２から１４のいずれか一に記載の特定意識分析方法。
【請求項１６】
特定意識推測辞書の追加、変更、削除をするための特定意識推測辞書管理ステップをさらに有する請求項１０から１５のいずれか一に記載の特定意識分析方法。
【請求項１７】
特定意識推測辞書管理ステップ、他の特定意識分析装置の特定意識推測辞書と通信することで管理をするネットワーク管理サブステップを有する請求項１６に記載の特定意識分析方法。
【請求項１８】
特定意識推測辞書管理ステップは、統計分析ステップでの分析結果に応じて管理をする統計分析結果管理サブステップを有する請求項１１に従属する請求項１６又は１７に記載の特定意識分析装置。
【請求項１９】
人の発言を取得する発言取得ステップと、
発言取得ステップにて取得された発言から単語を抽出する単語抽出ステップと、
人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を格納する特定意識推測辞書格納ステップと、
単語抽出ステップにて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する単語該当判断ステップと、
単語該当判断ステップでの判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする該当出力ステップと、
を有する特定意識分析プログラム。
【請求項２０】
該当出力ステップからの出力結果を統計分析する統計分析ステップと、
統計分析ステップでの分析結果を出力する統計分析結果出力ステップと、
をさらに有する請求項１９に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２１】
発言取得ステップで取得した発言をテキスト文書として取得するテキスト文書取得ステップと、
取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第一強調テキスト文書化ステップと、
をさらに有する請求項１９又は２０に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２２】
統計分析ステップでの分析結果に応じて取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第二強調テキスト文書化ステップと、
をさらに有する請求項２０又は請求項２０に従属する請求項２１に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２３】
統計分析ステップは、該当単語の出現頻度を分析結果として出力する出現頻度出力サブステップを有する請求項２０又は請求項２０に従属する請求項２１又は２２に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２４】
統計分析ステップは、該当単語の出現間隔を分析結果として出力する出現間隔出力サブステップを有する請求項２０又は請求項２０に従属する請求項２１から２３のいずれか一に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２５】
特定意識推測辞書の追加、変更、削除をするための特定意識推測辞書管理ステップをさらに有する請求項１９から２４のいずれか一に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２６】
特定意識推測辞書管理ステップ、他の特定意識分析装置の特定意識推測辞書と通信することで管理をするネットワーク管理サブステップを有する請求項２７に記載の特定意識分析プログラム。
【請求項２７】
特定意識推測辞書管理ステップは、統計分析ステップでの分析結果に応じて管理をする統計分析結果管理サブステップを有する請求項２０に従属する請求項２５又は２６に記載の特定意識分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者等の発言を解析することで、潜在意識状態や特定意識状態に関連した単語をピックアップすることで患者等の意識状態を的確に把握する事が可能な装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、医療現場においては、電子化、ネットワーク化が進み、カルテやレントゲン、血液検査等の診療に必要な情報は、テキストデータや画像データ、数値データ等としてデータベースへ蓄積されている。このため医師などの医療従事者は、これらデータを効率よく取得して、診断に活用することが求められている。ところが、発言等の言語データに関しては、上記のように診療情報を電子化することだけでは診断に必要な情報を適切に取得して、診断に役立てることが難しい。大量のデータの中から必要な情報を検索し、取得する必要があるためである。
【０００３】
そこで、蓄積された大量の医療情報の中から必要な情報を抽出し、従事者が容易に取得可能な態様で出力が可能な技術として特許文献１が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−５８７１５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、医療に関する業務情報（カルテ、看護記録等）の中から情報を抽出して、抽出した情報を取得しやすい態様で出力することが可能な医療業務支援システムが開示されている。具体的には、キーワードとなる語句を重要語句として予め登録しておき、業務情報のデータから該当する語句を抽出する。抽出された語句はこれを含む文章やレコード等とともに出力される。この時、当該語句はハイライト表示、下線、着色、点滅、太字表示等の態様で強調表示される。これにより、医療従事者は目的の業務情報を効率よく取得することが可能であり、また重要な情報を見落とすことなく取得することができる。
【０００６】
しかしながら、第一に、上記技術では辞書を持たないため、キーワードとなる語句の選択は利用者の恣意のもと行うことになる。従って、特定の観点および基準に基づいて選択された重要語句を抽出し診断に役立てる、といった処理が難しいといった問題が生ずる。例えば特定の疾患を有する患者の為の辞書を利用して、患者の言動等を分析し、当該疾患の兆候を検出するといった処理は、その特定疾患検出のための一定の基準に基づいた辞書を使用することが望ましい。このように、辞書を用いて患者等の言動を一定の基準により評価すること、が第一の課題として生ずる。
【０００７】
第二に、上記技術の処理ではキーワードの抽出にとどまり、抽出した語句を統計的に処理することにより、潜在的な状況を明るみにするといった高度な処理を行うことは難しい。例えば、患者の言動を記録したカルテの中に頻出する語句があった場合に、この頻出語と共起関係にある語句との間に当該患者特有の事情を見出すことができる可能性がある。このような事情を見出すことは各患者により適合する診断、治療を進めることを可能とする。このように患者の言動などの言語情報に統計処理を施すことにより、言語情報の背後にある状況（潜在意識状態と特定意識状態）を導き出すこと、が第二の課題として生ずる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような課題を踏まえて、本発明では、特定意識推測辞書を有することにより、抽出された単語に基づいて特定の意識状態を検出し、出力することの可能な特定意識分析装置を提供する。また、人の発言を取得し形態素解析などを使用することにより、発言中から単語を抽出し、出現する単語を統計的に処理可能な特定意識分析装置を提供する。
【０００９】
具体的には、人の発言を取得する発言取得部と、発言取得部にて取得された発言から単語を抽出する単語抽出部と、人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を保持する特定意識推測辞書保持部と、単語抽出部にて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する単語該当判断部と、単語該当判断部での判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする該当出力部と、を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１０】
さらに上記特徴に加えて、該当出力部からの出力結果を統計分析する統計分析部と、
統計分析部での分析結果を出力する統計分析結果出力部と、を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１１】
さらに上記特徴に加えて、発言取得部で取得した発言をテキスト文書として取得するテキスト文書取得部と、取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第一強調テキスト文書化部と、をさらに有する特定意識分析装置を提供する。
【００１２】
さらに上記特徴に加えて、統計分析部での分析結果に応じて取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する第二強調テキスト文書化部と、をさらに有する特定意識分析装置を提供する。
【００１３】
さらに上記特徴に加えて、統計分析部は、該当単語の出現頻度を分析結果として出力する出現頻度出力手段を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１４】
さらに上記特徴に加えて、統計分析部は、該当単語の出現間隔を分析結果として出力する出現間隔出力手段を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１５】
さらに上記特徴に加えて、特定意識推測辞書の追加、変更、削除をするための特定意識推測辞書管理部をさらに有する特定意識分析装置を提供する。
【００１６】
さらに上記特徴に加えて、特定意識推測辞書管理部は、他の特定意識分析装置の特定意識推測辞書と通信することで管理をするネットワーク管理手段を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１７】
さらに上記特徴に加えて、特定意識推測辞書管理部は、統計分析部での分析結果に応じて管理をする統計分析結果管理手段を有する特定意識分析装置を提供する。
【００１８】
そして、以上の装置の機能と同様の効果が得られる処理の流れについて、計算機に読取実行可能な特定意識分析プログラム及び計算機にて実行させる特定意識分析方法を提供する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の特定意識分析装置では、患者等の言動等を解析し、これに統計処理を施して患者等の潜在的な意識を顕在化させることが可能となる。また、一定の観点より作成された辞書を用いて患者等の言動等を解析し、解析結果を識別しやすい態様で出力することで閲覧者に注意喚起することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施例１を実施した場合の特定意識分析装置の機能的構成を示す図
【図２】実施例１における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図３】実施例１にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図
【図４】実施例２を実施した場合の特定意識分析装置の機能的構成を示す図
【図５】実施例２における出現頻度出力手段の処理の一例を説明するための図
【図６】実施例２における出現間隔出力手段の処理の一例を説明するための図
【図７】実施例２における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図８】実施例２にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図
【図９】実施例３を実施した場合の特定意識分析装置の機能的構成を示す図
【図１０】実施例３における、他の文字と識別できるフォント形態の一例を説明するための図
【図１１】実施例３における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図１２】実施例３にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図
【図１３】実施例４を実施した場合の特定意識分析装置の機能的構成を示す図
【図１４】実施例４における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図１５】実施例４にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図
【図１６】実施例５を実施した場合の特定意識分析装置の機能的構成を示す図
【図１７】実施例５における処理の流れの一例を示すフローチャート
【図１８】実施例５にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本件発明の実施の形態について、添付図面を用いて説明する。なお、実施例と請求項の相互の関係は以下の通りである。実施例１は主に請求項１、１０、１９に関し、実施例２は主に請求項２、５、６、１１、１４、１５、２０、２３、２４に関し、実施例３は主に請求項３、１２、２１に関する。実施例４は主に請求項４、１３、２２に関し、実施例５は請求項７、８、９、１６、１７、１８、２５、２６、２７に関する。本件発明は、これら実施例に何ら限定されるべきものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施し得る。
【実施例１】
【００２２】
＜概要＞
本実施例にかかる特定意識分析装置は、人の発言等を取得し、この中から単語を抽出して特定意識推測辞書の中の単語と比較する。その結果一致する場合には、その旨を出力することが可能である。
【００２３】
以下では、本実施例の特定意識分析装置の機能及び処理の流れ、並びにハードウェアの内容について、詳細に説明する。
【００２４】
＜機能的構成＞
図１は、本実施例にかかる特定意識分析装置の機能的構成を示す図である。本実施例にかかる「特定意識分析装置」（０１００）は、「発言取得部」（０１０１）と、「単語抽出部」（０１０２）と、「特定意識推測辞書保持部」（０１０３）と、「単語該当判断部」（０１０４）と、「該当出力部」（０１０５）と、を有する。
【００２５】
「発言取得部」（０１０１）は人の発言を取得する機能を有する。具体的には、マイクや、キーボードによるテキスト入力などのＵ／Ｉ（ユーザーインタフェース）を介して分析・診断対象である人の発言を装置に取り込み、後述する単語抽出部（０１０２）が利用可能な形態とすることである。「取得」とは音声ならば入力された音声信号を音声波形に、キーボードならば入力されたキーコードをキャラクタに変換し、単語抽出部（０１０２）などにおいてＣＰＵによる抽出処理を可能とすることを指す。本部の機能は、ＣＰＵとハードディスクなどのストレージおよびＲＡＭ、ストレージなどに格納された発言取得プログラム、マイクやキーボード、マウス等のＵ／Ｉなどで実現できる。「発言」とは、必ずしも上記にかぎらない。Ｕ／Ｉで取得可能なものなら対象となる。例えば、ジェスチャや、発言取得プログラムで実現された、Ｕ／Ｉでのチェックボックスやプルダウンメニュー等の選択等も発言に含まれる。ただし、物語や小説中の登場人物の発言は上記「発言」には含まれない。発言の取得は1人を対象にするものでも良いし、複数人を識別しながら取得するものでも良い。発言を取得する場面であるが、病院における診断のように質問に応える一対一の場面でもよいし、日常的な会話や、さらには分析者と被分析者とが共同して何らかの課題を遂行する場面における発言でもよい。
【００２６】
発言取得部（０１０１）においては、発言を音声信号にて取得する際に、発話の速度を取得するように構成していても良い。例えば発話時の文章単位の速度や、単語単位の速度などを取得し、データとして出力できるようにしても良い。
【００２７】
「単語抽出部」（０１０２）は、発言取得部（０１０１）にて取得された発言から単語を抽出する機能を有する。具体的には発言取得部（０１０１）で取得されたパターン（音声波形、キャラクタ等）を認識して、単語該当判断部（０１０４）が利用可能な状態とすることである。例えば、キーボードでキャラクタを取得したのであれば、入力されたキャラクタにかな漢字変換を施し、マイクで音声を取得したのであれば音声波形データを入力とし、表音文字であるひらがなで構成されたキャラクタ列に変換してさらにかな漢字変換を行う処理をすることである。この処理は後述する特定意識推測辞書保持部（０１０３）に保持されている辞書データの見出しの文体との一致を図るためである。例えば、キーボードで「いますぐにきえたい」との入力があり、特定意識推測辞書に「消えたい」との見出しがあった場合には、辞書の表現と照合して単語該当判断部（０１０４）にて該当が判断できるようにする必要がある。そこで、「いますぐにきえたい」から「今すぐに消えたい」へと変換する必要が生ずる。さらに、辞書の見出し語との対応を取るためには、「今すぐに消えたい」から、「今」「すぐ」「に」「消え」「たい」といった分かち書き処理を行っても良い。この分かち書き処理は、「今」「すぐに」「消えたい」といったように分節レベルで分かち書き処理を行っても良く、これらの処理を併存させてもよい。当部の機能はＣＰＵとハードディスクなどのストレージおよびＲＡＭ、ストレージに格納された単語抽出プログラムなどにより実現される。
【００２８】
上記の単語抽出処理であるが、形態素解析を含む処理であってもよい。通常の分かち書き処理の場合、単語が用言の場合には活用がされた形で抽出される。しかし活用した形態のままだと、辞書の見出し語と一致しない場合がある。そこで、形態素解析を用いて単語をさらに語幹と活用語尾に分け、活用形を認識して、通常辞書の見出し語となっているその単語の終止形を求めるといった処理があっても良い。もっとも活用語尾の方に抽出すべき特徴が存在する場合があるので、このような処理と、活用を意識せず分かち書きのみを施した単語とのパターンマッチを行う処理とを併在させてもよい。
【００２９】
「特定意識推測辞書保持部」（０１０３）は人の発言に現れる可能性がある単語と推測される潜在意識状態又は未表明の意識状態である特定意識状態とを関連付けた辞書である特定意識推測辞書を保持する機能を有する。「意識状態」とは、人間の行動や思考を支配する心の状態のことである。「潜在意識状態」とは、本人が意識していないものの、客観的に判断すれば該当するような意識状態のことを指す。また「特定意識状態」とは、本人が意識するに至っており、言葉や身体の動きなどで表現されつつある意識状態のことを指す。特定意識推測辞書の構成要素としては、例えば「消えたい」といった発言に基づく単語（見出し語）と、それに関連付けられた「深刻なストレスのある状態」などの潜在意識状態または特定意識状態を表す記述などが挙げられる。当部の機能は、ハードディスクなどのストレージに保存された特定意識推測辞書データベースなどから実現される。
【００３０】
特定意識推測辞書はある一定の観点から作成されたものを採用するとよい。第一に、重要度別ストレス要因辞書といった、人が生活の中でストレスの要因となりうる事象（例：受験勉強・離婚・入院）に関する単語を収集している辞書が考えられる。これら単語は医学・保険関連の分類・リスト等から抽出することができる。具体的には、既存のリストである、プライマリ・ケア国際分類（ＩＣＰＣ）やストレス指数リスト（ＳＲＲＳ）などを参考とすることができる。また、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）やインターネットの掲示板、悩み相談サイト等の投稿からデータを選ぶといった収集法も考えられる。
【００３１】
第二に、危機レベル語辞書といった、人の状態を表す語のうち心身の状態に深刻さを表す単語（例：自殺・鬱・殺・死、悩み・心配等）を収集している辞書が考えられる。これら単語は例えばプライマリ・ケア国際分類（ＩＣＰＣ）などから抽出することが可能である。
【００３２】
それぞれの辞書には単語とその深刻度を示す指標としてレベルが潜在意識状態および特定意識状態として関連付けられていてもよい。さらに各レベル別にポイントが付与されていても良い。例えば重要度別ストレス要因語辞書においてはストレスレベルの深刻度に応じてＳＬ（ストレスレベル）１〜３が単語と関連付けられ、それぞれにポイントが付与されていてよい。また、危機レベル語辞書においてはＣＬ（クライシスレベル）１〜３が単語と関連付けられ、それぞれにポイントが付与されていても良い。
【００３３】
レベル分けには下記のような基準が考えられる。ＳＬ３（ストレスレベル３）には既存の複数のストレス要因リストでストレス指数が特に高いとされるもの、深刻な状態を記述したテキストデータと同時期に入力されていることが多い単語等（例：事故・離婚・不合格・出産等）が含まれる。ＳＬ２（ストレスレベル２）には既存のリストでストレス指数がレベル１に次いで高いもの、またはストレスのある状態を記述したテキストデータと同時期に入力されていることが多い単語等（例：ダイエット・煙草・電話）が含まれる。ＳＬ１（ストレスレベル１）には既存のリストに載っていない単語、またはＳＬ３（ストレスレベル３）とＳＬ２（ストレスレベル２）とに該当しない名詞・固有名詞等（例：消しゴム・鍋・個人名・地名）が含まれる。
【００３４】
ＣＬ３（クライシスレベル３）には心身の危機的状態を示す語（例：自殺・鬱・殺・死・遺言・最期・不幸・絶望・生命にかかわる病名・重度の障害名等）が含まれる。ＣＬ２（クライシスレベル２）には注意すべき心身状態を示す単語（例：悩み・落ち込む・心配・相談・食欲が＋ない・睡眠・風邪・頭痛・腹痛・一般に軽度で治癒が見込めると思われる病名等）が含まれる。ＣＬ１（クライシスレベル１）にはＣＬ３とＣＬ２に含まれないその他の語（動詞・形容詞・副詞など）が含まれる。
【００３５】
【表１】
2017146705.tif 000003
【表２】
2017146705.tif 000004
【００３６】
表１及び表２は、単語とこれに関連付けられた潜在意識状態と特定意識状態との一例を示す表である。特定意識推測辞書では見出し語が表中の「単語」に該当する。表にあるように単語は潜在意識状態および特定意識状態の深刻度に応じてレベル分けが可能である。
【００３７】
「単語該当判断部」（０１０４）は、単語抽出部（０１０２）にて抽出された単語が保持されている特定意識推測辞書に該当するか判断する機能を有する。具体的には、単語抽出部（０１０２）にて抽出された単語を取得し、特定意識推測辞書保持部（０１０３）の要素である単語との一致を判断する。取得した単語と一致する単語が辞書に存在する場合にはその単語と、その単語に関連付けられた潜在意識状態または特定意識状態を取得し、該当出力部（０１０５）が利用可能とする処理を行う。当部の機能は、ＣＰＵとハードディスクなどのストレージおよびＲＡＭ、ストレージに格納された単語該当判断プログラムなどで実現される。
【００３８】
「該当出力部」（０１０５）は、単語該当判断部（０１０４）での判断結果が該当する単語である該当単語であるとの判断結果である場合には、その旨の出力をする機能を有する。ここで「その旨」とは、次のような場合が考えられる。すなわち、１．判断結果が該当であること、２．判断結果が該当であることと該当に至った単語、３．発言を行った者が潜在意識状態または特定意識状態にあること、４．発言を行った者が潜在意識状態または特定意識状態にあることと該当に至った単語、５．さらに１〜４に加えて該当単語に関連付けて保持されている潜在意識状態や特定意識状態の内容、の場合が考えられる。「出力する」とは、上記旨を表示、印刷等を行うことである。ここで出力は文字やグラフでの出力のほかに、警告を促すような、音声やダイヤログ形式の出力など、装置利用者の注意をひく態様のものを伴っていてもよい。表示態様は言語でなくとも構わない。色彩や、人の表情のアイコン、数値など様々な出力態様が考えられる。当部の機能はＣＰＵやハードディスクなどのストレージやＲＡＭ、ストレージに格納されている該当出力プログラム、ディスプレイやスピーカ、プリンタなどの周辺機器により実現される。
【００３９】
＜処理の流れ＞
図２は、本実施例にかかる特定意識分析装置を用いた場合の処理の流れの概要を示すフローチャートである。最初に発言の取得（ステップＳ０２０１）を行う。次に取得した発言の中から単語の抽出（ステップＳ０２０２）を行う。次に抽出した単語が特定意識推測辞書に該当するか否かの判断（ステップＳ０２０３）を行う。判断結果が該当単語である場合には、その旨の出力（ステップＳ０２０４）をして終了する。
【００４０】
＜ハードウェア構成＞
図３は、本実施例にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図である。以下、この図を用いて説明する。
【００４１】
この図にあるように、本実施例にかかる特定意識分析装置は、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」（０３０１）と、ハードディスクなどの「ストレージ」（０３０２）と、「ＲＡＭ」（０３０３）を備えている。また、キーボード、マイク、マウス等の「Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）」（０３０４）や、「サウンドカード」（０３０５）を介して「マイク」（０３０６）や、「ビデオカード」（０３０７）を介して「ディスプレイ」（０３０８）等を備える。そして、それらが「システムバス」（０３０９）などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００４２】
また、「ＲＡＭ」（０３０３）は、各種処理を行うプログラムを「ＣＰＵ」（０３０１）に実行させるために読み出すと同時にそのプログラムの作業領域でもあるワーク領域を提供する。また、この「ＲＡＭ」（０３０３）にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」（０３０１）で実行されるプログラムは、そのアドレスを特定しアクセスすることで相互にデータのやりとりを行い、処理を行うことが可能になっている（本明細書を通じて同様である）。
【００４３】
まず、ストレージ（０３０２）に格納された１．発言取得プログラムがＲＡＭ（０３０３）に呼びだされ、ＣＰＵ（０３０１）にて実行される。キーボードなどのＵ／Ｉ（０３０４）によりキーコード等が取得され、マイク（０３０６）にて音声信号がサウンドカード（０３０５）を介して取得される。これらは一旦ＲＡＭ（０３０３）に格納される。発言取得プログラムではこれをキャラクタや音声波形データに変換を行う。変換後のデータはａ．取得データとしてＲＡＭ（０３０３）に格納される。
【００４４】
次に、ストレージ（０３０２）に格納されている２．単語抽出プログラムがＲＡＭ（０３０３）に呼び出され、ＣＰＵ（０３０１）にて実行される。当該プログラムはａ．取得データ、すなわち音声波形やキャラクタを入力として、５．特定意識推測辞書データベースの見出し要素と比較可能な形式とする。例えば、同データベースの見出し要素の態様が漢字かな交じり文「消えたい」であったとすると、キャラクタを漢字かな交じり文へと変換する。具体的には「ｉｍａｓｕｇｕｎｉｋｉｅｔａｉ」が入力キャラクタであった場合にはローマ字からかな「いますぐにきえたい」に変換を行い、さらにかなの一部分を漢字へと変換し、「今すぐに消えたい」とする。つぎに、同プログラム上では文節ごとに分かち書き処理が実行され、「今」、「すぐに」、「消えたい」と入力データを単語（文節）として抽出する。抽出されたデータは、ｂ．抽出データとしてＲＡＭ（０３０３）に格納される。音声で「今すぐに消えたい」が入力された場合には、音声波形を認識して、「ｉｍａｓｕｇｕｎｉｋｉｅｔａｉ」というキャラクタを取得する。そして、上述と同じ処理を施して単語の抽出を行う。
【００４５】
次に、ストレージ（０３０２）に格納されている３．単語該当判断プログラムがＲＡＭ（０３０３）に呼び出され、ＣＰＵ（０３０１）にて実行される。同プログラムはＲＡＭ（０３０３）に格納されているｂ．抽出データを読み込み、一つ一つの要素と、５．特定意識推測辞書データベース内の各レコードの見出し語フィールドとを文字列比較してゆく。見出し語の中に一致したデータがあった場合には、そのデータが所属するレコードをｃ．該当データとしてＲＡＭ（０３０３）に格納する。
【００４６】
最後に、ストレージ（０３０２）中の、４．該当出力プログラムが起動し、ＲＡＭ（０３０３）に格納されているｃ．該当データを読み込む。同プログラムは、ｃ．該当データの内容とともに、特定意識推測辞書に該当する旨を、ビデオカード（０３０７）を介してディスプレイ（０３０８）等に出力を行う。
【実施例２】
【００４７】
＜概要＞
本実施例に係る特定意識分析装置は、実施例１の特徴に加えて、抽出され出力された単語に統計分析を施し、出力可能である。これにより、より高度な発言分析が可能である。
【００４８】
以下、機能的構成、処理の流れ、ハードウェア構成を順に説明する。
【００４９】
＜機能的構成＞
図４は、本実施例にかかる特定意識分析装置の機能的構成を示す図である。本実施例にかかる特定意識分析装置（０４００）は、実施例１と同様に、「発言取得部」（０４０１）と、「単語抽出部」（０４０２）と、「特定意識推測辞書保持部」（０４０３）と、「単語該当判断部」（０４０４）と、「該当出力部」（０４０５）とを有している。上記構成要素は実施例１と同様であるので記載を省略する。以下では、本実施例で加わった「統計分析部」（０４０６）と、「統計分析結果出力部」（０４０７）との機能について説明する。
【００５０】
「統計分析部」（０４０６）は、該当出力部（０４０５）からの出力結果を統計分析する機能を有する。具体的には、該当出力部（０４０５）により出力された単語をデータとして受け取り保持し、保持されているデータに対して、種々の統計手法によって分析を行うことである。本部の機能はＣＰＵやＲＡＭ、統計分析プログラムにより実現される。この分析は抽出された単語に関連付けられているポイントに対して行うことも考えられる。
【００５１】
「統計分析」には種々の手法が考えられる。第一の手法として、出現頻度出力手段（図示せず）を統計分析部（０４０６）が有することで、該当単語の出現頻度を分析結果として出力することができる。例えば、「消しゴム」といった単語がある一定数よりも頻出している場合、「消しゴム」という単語について潜在意識状態および特定意識状態を推測するに当たって何らかの意味合いがあると考えられる。また、ＴＦ−ＩＤＦ法のように文中に出現する単語を頻度に基づき重みづけを行った指標を使用するといった処理も同手段に含まれる。さらに、「消しゴム」と「死にたい」とが共に近接して頻出している共起関係にある場合には、「消しゴム」と「死にたい」との間に何らかの因果関係が存在し、その因果関係を支える要因として潜在意識状態および特定意識状態を推測することが可能となる。当該手段はＣＰＵとＲＡＭ、統計分析プログラムの出現頻度出力ルーチンにより実現される。
【００５２】
当手段によれば、該当単語をレベル分けし、そのレベルに応じて単語にポイント付けを行い、その合計値を出力するための処理を行うことが可能である。具体的には、上記で説明したＳＬ（ストレスレベル）とＣＬ（クライシスレベル）を用いて、各ランクに該当する単語ごとに、各ランク別に付与されたポイントを付与して統計分析を行うことが考えられる。例えば、ＳＬ１〜３（ストレスレベル１〜３）に該当する単語にはそれぞれ０〜２ポイントを付与し、同様にＣＬ１〜３（クライシスレベル１〜３）に該当する単語にはそれぞれ０〜２ポイントを付与して、合計ポイント数を求める処理を行っても良い。合計ポイント数順に単語を並べると患者等の特有の事情が見て取れ、潜在意識状態および特定意識状態の推測に役立つ。
【００５３】
図５は、上記の出現頻度出力手段の処理の一例を説明するための図である。この図にあるように、一以上の発言（０５０１）から単語を抽出する。図では「絶望」といった単語を抽出している。抽出された単語は、特定意識推測辞書（０５０２）内の見出し語と比較が行われる。その結果、「絶望」といった単語はＣＬ３（クライシスレベル３）に当たり、２ポイントを追加する。付与されたポイントは合計され、合計ポイント順にランキング表示（０５０３）される。
【００５４】
さらに、次のような分析方法も考えられる。当手段では、ストレス要因としては低いレベルにあるが、出現頻度が高い単語に対してポイントを付与する処理が可能である。一般にストレス要因となりやすい単語であるＳＬ２（ストレスレベル２）もしくはＳＬ３（ストレスレベル３）の単語は比較的注目されやすいので記憶に残りやすい。また、これらＳＬ（ストレスレベル）の値はＣＬ（クライシスレベル）の上昇として顕在化することが多いと考えられる。いっぽう、出現頻度が高いのにもかかわらずＳＬ（ストレスレベル）値が低い、つまりストレス要因とは通常考えられない単語が頻出するような場合には潜在意識状態および特定意識状態を推測するのに注目すべき要素であると考えられる。当該単語にはポイントをさらに付与し、分析を行う。
【００５５】
第二の手法として、出現間隔出力手段（図示せず）を統計分析部（０４０６）が有することで、該当単語の出現間隔を分析結果として出力することができる。具体的には、文中にある単語（例：消しゴム）が、他の該当単語（例：自殺）と近接している場合に前者の単語には特定意識状態を推測するのに役立つ事実としてポイントを付与するなどの処理を行うことができる。当該手段の機能はＣＰＵ、ＲＡＭ、統計分析プログラムの出現間隔出力ルーチンにより実現される。
【００５６】
ここで、出現間隔とは同一文内での間隔や同一文章内での空間的間隔だけでなく、より長い間隔である時間的間隔をも含まれる概念である。例えば、カルテであれば一人の患者のカルテ作成時より現在までを通した文章内における単語の出現間隔などである。
【００５７】
出現間隔による分析方法として、先述のＳＬ（ストレスレベル）とＣＬ（クライシスレベル）を用いてさらに説明すると、ＳＬ３（ストレスレベル３）の単語にＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する単語が近接している場合、ＳＬ３（ストレスレベル３）の単語にＣＬ２（クライシスレベル２）に該当する単語が近接している場合、ＳＬ２（ストレスレベル２）の単語にＣＬ２（クライシスレベル２）に該当する単語が近接している場合の３態様がまず考えられる。これら３態様は、ＳＬ３（ストレスレベル３）またはＳＬ２（ストレスレベル２）に該当するストレス要因として重要度の高い単語と、ＣＬ３（クライシスレベル３）またはＣＬ２（クライシスレベル２）に該当する重大な危機的状態を表す単語とは近接するといったありふれた事象を説明する態様であると考えられる。すなわち、ＳＬ２（ストレスレベル２）やＳＬ３（ストレスレベル３）に該当するストレス要因として重大なライフイベント等は、ＣＬ３（クライシスレベル３）やＣＬ２（クライシスレベル２）に該当する重大な心身の状態を招きやすいといった、ありふれた状況を示すものである。
【００５８】
そこで、ストレス要因として通常取り上げられないＳＬ１（ストレスレベル１）に該当する単語や、ストレス要因として比較的軽いレベルのＳＬ２（ストレスレベル２）に該当する単語と、ＣＬ２（クライシスレベル２）またはＣＬ３（クライシスレベル３）に含まれる重大な状況を示す単語とが近接している場合には注目すべき要素として、当該ＳＬ１（ストレスレベル１）またＳＬ２（ストレスレベル２）に該当する単語に対してポイントを付与するような処理が考えられる。このように当手段は、ストレス要因として低いレベルにある単語と、重大な危機的状況を示す単語とが近接している場合には低ストレス要因にある単語にポイントを付与する処理が可能である。これにより、通常であれば看過してしまう、潜在意識状態および特定意識状態の推測に役立つありふれた単語を抽出し、出力することが可能となる。
【００５９】
また、当手段においては重大な危機的状況を示す単語が再度出現するたびに、その出現間隔に応じてポイントを付与するといった処理が可能である。具体的には、ＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する単語が再び現れる間隔によってポイントを付与するといった処理が考えられる。例えば、ＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する単語が、当日中に再度出現した場合は５ポイント付与、２週間以内に出現した場合には４ポイント付与、１か月以内に出現した場合には３ポイント付与するなどの方法が考えられる。
【００６０】
図６は上記の出現間隔出力手段の処理の一例を説明するための図である。この図にあるように、ＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する「最期」と、ＳＬ１（ストレスレベル１）に当たる「消しゴム」とが隣接文中に存在する（０６０１）。このような場合には「消しゴム」が注目すべき単語であるとして、「消しゴム」に対して３ポイント付与している。また、ＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する「最期」が、２月３日に一度出現しており、その後一ヶ月以内の３月１日に再び出現している（０６０２）。このような場合には「最期」が注目すべき単語であるとして、「最期」に対して３ポイント付与する。
【００６１】
一般に、事故などの大きな出来事（ＳＬ（ストレスレベル）値高）は時間が経過しても思い出す可能性が高いと考えられる。またＳＬ２（ストレスレベル２）に該当する、重大ではないがストレス要因となりうる事柄は日常で常に起こりやすいといえる。そこで、「消しゴム」など、一般に大きなストレス要因と考えられない単語が時間をおいて出現した場合、注目すべき要素としてポイントを付与するなどの処理が考えられる。例えば初回出現から１週間以上経過して再度出現したＳＬ１（ストレスレベル１）に該当する単語には２ポイント付与、初回出現から１か月以上経過して再度出現したＳＬ１（ストレスレベル１）に該当する単語には３ポイントを付与するなどの処理が考えられる。このように、当手段では、低ストレス要因の単語が、長期間にわたり出現する場合にポイントを付与する処理を行うことが可能である。
【００６２】
さらに、文章の中で意味が矛盾する単語が出現した場合にこれを検出し。集計する処理があっても良い。例えば、「おいしく」て「まずい」や、「しんどく」て「楽しい」、などの発言が認められた場合、「おいしい」と「しんどい」という単語に対してポイントを与えるといった処理である。
【００６３】
「統計分析結果出力部」（０４０７）は統計分析部での分析結果を出力する機能を有する。具体的には統計分析部（０４０６）における統計分析の結果を受け取り、テキストや音声などの人間が認識可能な態様にて出力装置を介して出力する機能である。当部の機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、統計分析結果出力プログラム、ビデオカード、ディスプレイ装置等により実現される。
【００６４】
＜処理の流れ＞
図７は、本実施例にかかる特定意識分析装置を用いた場合の処理の流れの概要を示すフローチャートである。最初に発言の取得（ステップＳ０７０１）を行う。次に取得した発言の中から単語の抽出（ステップＳ０７０２）を行う。次に抽出した単語が特定意識推測辞書に該当するか否かの判断（ステップＳ０７０３）を行う。次に、判断結果が該当単語であるとの結果の場合、その旨の出力（ステップＳ０７０４）を行う。さらに、出力された単語について統計分析（ステップＳ０７０５）を行い、統計分析結果の出力（ステップＳ０７０６）を行う。統計分析処理（ステップＳ０７０５）では、該当単語の出現頻度を分析結果として出力する処理や、該当単語の出現間隔を分析結果として出力する処理が実行されていてよい。
【００６５】
＜ハードウェア構成＞
図８は、本実施例にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図である。以下、この図を用いて説明する。
【００６６】
この図にあるように、本実施例にかかる特定意識分析装置は、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」（０８０１）と、ハードディスクなどの「ストレージ」（０８０２）と、「ＲＡＭ」（０８０３）を備えている。また、キーボード、マイク、マウス等の「Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）」（０８０４）や、「サウンドカード」（０８０５）を介して「マイク」（０８０６）や、「ビデオカード」（０８０７）を介して「ディスプレイ」（０８０８）等を備える。そして、それらが「システムバス」（０８０９）などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００６７】
ここで１．発言取得プログラムから３．単語該当判断プログラムと、ハードウェアとの動作については上記と同様の処理であり、すでに記載済みであるので省略し、４．該当出力プログラムの動作から記載する。
【００６８】
３．単語該当判断プログラムの動作によりｃ．該当データが保存されると、ストレージ（０８０２）中の、４．該当出力プログラムが起動し、ＲＡＭ（０８０３）に格納されているｃ．該当データを読み込む。同プログラムは５．統計分析プログラムを呼び出し、同プログラムに該当データを渡す。５．統計分析プログラムは該当データに対し所定の統計分析を施し、ｄ．分析結果としてＲＡＭ（０８０３）上に保存する。このとき、統計分析プログラム内の出現頻度出力ルーチンや、出現間隔出力ルーチンが呼ばれてもよい。ｄ．分析結果は、６．統計分析結果出力プログラムが読み込み、その内容をビデオカード（０８０７）を介してディスプレイ（０８０８）に出力を行う。
【実施例３】
【００６９】
＜概要＞
本実施例に係る特定意識分析装置は、実施例１および実施例２の特徴に加えて、発言をテキスト文書として取得し、文書中に特定意識推測辞書に該当する単語が含まれる場合には、他の文字と識別できる文字態様のテキスト文書とすることが可能である。これにより、該当単語を見逃す事なく、診断等を行うことができる。
【００７０】
以下、機能的構成、処理の流れ、ハードウェア構成を順に説明する。
【００７１】
＜機能的構成＞
図９は、本実施例にかかる特定意識分析装置の機能的構成を示す図である。本実施例にかかる特定意識分析装置（０９００）は、実施例１と同様に、「発言取得部」（０９０１）と、「単語抽出部」（０９０２）と、「特定意識推測辞書保持部」（０９０３）と、「単語該当判断部」（０９０４）と、「該当出力部」（０９０５）とを有している。なお、図示していないが、「統計分析部」と、「統計分析結果出力部」を有していても良い。上記構成要素については、実施例１および実施例２と同様であるので記載を省略する。以下では、本実施例で加わった「テキスト文書取得部」（０９０８）と、「第一強調テキスト文書化部」（０９０９）との機能について説明する。
【００７２】
「テキスト文書取得部」（０９０８）は、発言取得部（０９０１）で取得した発言をテキスト文書として取得する機能を有する。具体的には、マイクを通じて取得される音声や、キーボードを通じて取得されるキャラクタをテキスト文書形式に変換することである。音声の場合には音声認識を使用して音声をテキストに変換する。変換後のテキスト文書は単語抽出部（０９０４）が利用可能な形態でＲＡＭなどに格納される。本部の機能はＣＰＵおよびＲＡＭ、テキスト文書取得プログラムにより実現される。
【００７３】
「第一強調テキスト文書化部」（０９０９）は、取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する機能を有する。具体的には、単語該当判断部（０９０４）にて該当単語であると判断された単語を入力として受け取り、テキスト文書取得部（０９０８）で取得されたテキスト文書内の該当単語部分のフォント形態を変化させる機能である。「他の文字と識別できるフォント形態」とはフォントの変更、フォントサイズの変更や、文字色の変更、下線付与、ボールド体への変更、等が挙げられる。例えば、文章中に１回出現した単語については標準サイズの文字とし、出現が２回であると＋１ポイントの大きさとする。さらに出現が１０回に達すると＋１０ポイントの大きさとする等の処理が考えられる。また、上述したようにＳＬ１〜３（ストレスレベル１〜３）およびＣＬ１〜３（クライシスレベル１〜３）に単語が該当する場合に、ＳＬ３（ストレスレベル３）またはＣＬ３（クライシスレベル３）に該当する場合には文字色を赤色に着色し、ＳＬ２（ストレスレベル２）またはＣＬ２（クライシスレベル２）に該当する場合には文字色を黄色に着色するなどの処理が考えられる。さらに、ＳＬ（ストレスレベル）、ＣＬ（クライシスレベル）に該当する単語にはポイントが付与されるが、このポイントの合計の値順に文字色を黄色から赤色に変化していくといった処理も可能である。このような当部の機能は、ＣＰＵおよびＲＡＭ、第一強調テキスト文書化プログラムにより実現される。
【００７４】
図１０は他の文字と識別できるフォント形態の一例を説明するための図である。この図にあるように、文字囲み（１００１）やフォントサイズの変更（１００２）、ボールド体への変更（１００３）下線付与（１００４）、フォントの変更（１００５）がテキスト文書に施されている。これにより、該当単語が強調され視認しやすくなることで、患者等が潜在意識状態や特定意識状態にあることをもれなく把握することが可能となる。
【００７５】
＜処理の流れ＞
図１１は、本実施例にかかる特定意識分析装置を用いた場合の処理の流れの概要を示すフローチャートである。最初に発言の取得（ステップＳ１１０１）を行う。次に取得した発言をテキスト文書として取得する（ステップＳ１１０２）。次に取得したテキスト文書の中から単語の抽出（ステップＳ１１０３）を行う。次に抽出した単語が特定意識推測辞書に該当するか否かの判断（ステップＳ１１０４）を行う。その後、該当する単語が存在する場合には他の文字と識別できるフォント形態とする処理（ステップＳ１１０５）を行う。最後に、該当する単語が存在する場合には、その旨の出力を行う（ステップＳ１１０６）。ここでさらに、統計分析（図示せず）処理と、統計分析結果の出力（図示せず）処理とを行ってもよい。
【００７６】
＜ハードウェア構成＞
図１２は、本実施例にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図である。以下、この図を用いて説明する。
【００７７】
この図にあるように、本実施例にかかる特定意識分析装置は、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」（１２０１）と、ハードディスクなどの「ストレージ」（１２０２）と、「ＲＡＭ」（１２０３）を備えている。また、キーボード、マイク、マウス等の「Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）」（１２０４）や、「サウンドカード」（１２０５）を介して「マイク」（１２０６）や、「ビデオカード」（１２０７）を介して「ディスプレイ」（１２０８）等を備える。そして、それらが「システムバス」（１２０９）などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００７８】
まず、ストレージ（１２０２）に格納された１．発言取得プログラムがＲＡＭ（１２０３）に呼びだされ、ＣＰＵ（１２０１）にて実行される。キーボードなどのＵ／Ｉ（１２０４）によりキーコード等が取得され、マイク（１２０６）にて音声信号がサウンドカード（１２０５）を介して取得される。これらは一旦ＲＡＭ（１２０３）に格納される。発言取得プログラムではこれをキャラクタや音声波形データに変換を行う。変換後のデータはａ．取得データとしてＲＡＭ（１２０３）に格納される。
【００７９】
次に、ストレージ（１２０２）に格納されている８．テキスト文書取得プログラムがＲＡＭ（１２０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１２０１）にて実行される。当該プログラムはａ．取得データを読み込み、音声波形やキャラクタをテキスト文書列に変換する。具体的には音声認識や形態素解析を使用して、音声波形データやキャラクタ列データをテキスト文書として認識処理を行う。変換後のテキスト文書列はｅ．テキスト文書として一時的にＲＡＭ（１２０３）に保持される。次にストレージ（１２０２）に格納されている２．単語抽出プログラムがＲＡＭ（１２０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１２０１）にて実行される。当該プログラムはｅ．テキスト文書、を入力として、５．特定意識推測辞書データベースの見出し要素と比較可能な形式とする。入力のテキスト文書が「今すぐに消えたい」とする。つぎに、同プログラム上では分節ごとに分かち書き処理が実行され、「今」、「すぐに」、「消えたい」と入力データを単語として抽出する。抽出された単語はｂ．抽出データとしてＲＡＭ（１２０３）に一時的に格納される。
【００８０】
次に、ストレージ（１２０２）に格納されている３．単語該当判断プログラムがＲＡＭ（１２０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１２０１）にて実行される。同プログラムはＲＡＭ（１２０３）に格納されているｂ．抽出データを読み込み、一つ一つの要素と、５．特定意識推測辞書データベース内の各レコードの見出し語フィールドとを文字列比較してゆく。見出し語の中に一致したデータがあった場合には、そのデータが所属するレコードをｃ．該当データとしてＲＡＭ（１２０３）に格納する。
【００８１】
ストレージ（１２０２）中の、９．第一強調テキスト文書化プログラムがＲＡＭ（１２０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１２０１）にて実行される。当該プログラムはｅ．テキスト文書とｃ．該当データを読み込み、ｅ．テキスト文書中の該当データに係る部分、すなわち該当単語である部分の文字列のフォント属性を変化させる。この変化の態様は上記のとおりである。
【００８２】
最後に、ストレージ（１２０２）中の、４．該当出力プログラムが起動し、ＲＡＭ（１２０３）に格納されているｅ．テキスト文書を読み込む。同プログラムは、その内容を特定意識推測辞書に該当する旨とともにビデオカード（１２０７）を介してディスプレイ（１２０８）等に出力を行う。
【実施例４】
【００８３】
＜概要＞
本実施例に係る特定意識分析装置は、実施例２および実施例３の特徴に加えて、統計分析部での分析結果に応じて取得したテキスト文書中に特定意識推測辞書に該当する単語が含まれる場合に、他の文字と識別できるフォント形態とする処理が可能である。これにより、該当単語を見逃す事なく、診断等を行うことができる。
【００８４】
以下、機能的構成、処理の流れ、ハードウェア構成を順に説明する。
【００８５】
＜機能的構成＞
図１３は、本実施例にかかる特定意識分析装置の機能的構成を示す図である。本実施例にかかる特定意識分析装置（１３００）は、実施例２と同様に、「発言取得部」（１３０１）と、「単語抽出部」（１３０２）と、「特定意識推測辞書保持部」（１３０３）と、「単語該当判断部」（１３０４）と、「該当出力部」（１３０５）と、「統計分析部」（１３０６）と、「統計分析結果出力部」（１３０７）とを有する。なお、図示していないが、「テキスト文書取得部」と、「第一強調テキスト文書化部」とを有していても良い。上記構成要素については、実施例２および実施例３と同様であるので記載を省略する。以下では、本実施例で加わった「第二強調テキスト文書化部」（１３１０）の機能について説明する。
【００８６】
「第二強調テキスト文書化部」（１３１０）は、統計分析部（１３０６）での分析結果に応じて取得したテキスト文書中に該当単語が含まれる場合には他の文字と識別できるフォント形態のテキスト文書化する機能を有する。具体的には、統計分析部（１３０６）において出現頻度や出現間隔等について分析を行った結果に応じ、該当単語に対し、着色やフォントの変更等を施すといった機能である。「他の文字と識別できるフォント形態」とは上述の通り、フォントの変更、フォントサイズの変更や、文字色の変更、下線付与、ボールド体への変更、等が挙げられる。
【００８７】
＜処理の流れ＞
図１４は、本実施例にかかる特定意識分析装置を用いた場合の処理の流れの概要を示すフローチャートである。最初に発言の取得（ステップＳ１４０１）を行う。ここでテキスト文書を取得する処理（図示せず）を有していても良い。次に取得した発言の中から単語の抽出（ステップＳ１４０２）を行う。次に抽出した単語が特定意識推測辞書に該当するか否かの判断（ステップＳ１４０３）を行う。この時、該当するとの判断であった場合には、該当単語を他の文字と識別できるフォント形態とする処理（図示せず）があっても良い。その後、該当単語などが出力され（ステップＳ１４０４）、統計分析（ステップＳ１４０５）処理を行う。次に、統計分析結果に応じて該当単語を他の文字と識別できるフォント形態とする処理（ステップＳ１４０６）を実行する。最後に、統計分析結果の出力処理（ステップＳ１４０７）が実行される。
【００８８】
＜ハードウェア構成＞
図１５は、本実施例にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図である。以下、この図を用いて説明する。
【００８９】
この図にあるように、本実施例にかかる特定意識分析装置は、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」（１５０１）と、ハードディスクなどの「ストレージ」（１５０２）と、「ＲＡＭ」（１５０３）を備えている。また、キーボード、マイク、マウス等の「Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）」（１５０４）や、「サウンドカード」（１５０５）を介して「マイク」（１５０６）や、「ビデオカード」（１５０７）を介して「ディスプレイ」（１５０８）等を備える。そして、それらが「システムバス」（１５０９）などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００９０】
ここで１．発言取得プログラムから７．統計分析結果出力プログラムと、ハードウェアとの動作については上記と同様の処理であり、すでに記載済みであるので省略し、１０．第二強調テキスト文書化プログラムの動作から記載する。
【００９１】
ストレージ（１５０２）より１０．第二強調テキスト文書化プログラムがＲＡＭ（１５０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１５０１）にて実行される。当該プログラムは、ｄ．分析結果を読み込み、該当単語について文字のフォント属性を変化させる。フォントの属性が変化されたｄ．分析結果は、６．統計分析結果出力プログラムが読み込み、その内容をビデオカード（１５０７）等を介してディスプレイ（１５０８）に出力を行う。
【実施例５】
【００９２】
＜概要＞
本実施例にかかる特定意識分析装置は、実施例１から３の特定意識分析装置の特徴に加え、特定意識推測辞書の追加、変更、削除等が可能である。
【００９３】
以下では、本実施例の特定意識分析装置の機能及び処理の流れ、並びにハードウェアの内容について、詳細に説明する。
【００９４】
＜機能的構成＞
図１６は、本実施例にかかる特定意識分析装置の機能的構成を示す図である。本実施例にかかる「特定意識分析装置」（１６００）は、「発言取得部」（１６０１）と、「単語抽出部」（１６０２）と、「特定意識推測辞書保持部」（１６０３）と、「単語該当判断部」（１６０４）と、「該当出力部」（１６０５）と、を有する。また図示していないが、統計分析部や、統計分析結果出力部を有する構成でもよい。さらに、必須ではないが、テキスト文書取得部や、第一強調テキスト文書化部や、第二強調テキスト文書化部を有していてもよい。上記構成要素についてはすでに上記にて記載済みであるので記載は省略する。以下では、本実施例で加わった「特定意識推測辞書管理部」（１６１１）の機能について説明する。
【００９５】
「特定意識推測辞書管理部」（１６１１）は、特定意識推測辞書の追加、変更、削除をするための機能を有する。具体的には、キーボードやマウスなどのＵ／Ｉで入力を受付け、特定意識推測辞書が保持されているデータベース内のデータを編集することである。本部の機能は、上述のようなＵ／Ｉと、ＣＰＵとＲＡＭと、特定意識推測辞書管理プログラムと、ビデオカードやディスプレイ装置により実現される。
【００９６】
本部は、「ネットワーク管理手段」（図示せず）を有していてもよい。当該手段は、他の特定意識分析装置の特定意識推測辞書と通信することで管理をする機能を有する。具体的には、インターネットなどのネットワークを通じて、やり取りをすることで、他の辞書とデータベースの同期をとり、特定意識推測辞書の内容を最新に保つことができる機能である。なお、常に最新の状態に同期する場合のほか、同期する要素を選択して更新する機能を有していても良い。
【００９７】
さらに、本実施例の特定意識分析装置が統計分析部および、統計分析結果出力部を有している場合には、「統計分析結果管理手段」（図示せず）を有していても良い。当該手段は、統計分析部での分析結果に応じて管理をする機能を有する。すなわち、統計分析結果を参照し、より潜在意識状態や特定意識状態の検出力の高い単語を残し、検出力の低い単語については削除するといった処理が可能である。
【００９８】
特定意識推測辞書においては、発言に係る単語と発言者の後の状態について追跡調査を行い、後の状態に応じて管理する処理があっても良い。例えば、自殺未遂を繰り返した患者の発言にかかる単語を集計し、特定意識推測辞書に存在しない単語が上位にあった場合にはその単語を新たに同辞書に追加するなどの処理が考えられる。
【００９９】
＜処理の流れ＞
図１７は、本実施例にかかる特定意識分析装置を用いた場合の処理の流れの概要を示すフローチャートである。まず、操作を受け付ける（ステップＳ１７０１）。次に特定意識推測辞書の追加・変更・削除（ステップＳ１７０２）を行う。次に終了か否かの判断を行い（ステップＳ１７０３）、終了でなければ操作を受け付ける処理（ステップＳ１７０１）に戻る。終了との判断であれば同装置の処理は終了する。
【０１００】
＜ハードウェア構成＞
図１８は、本実施例にかかる特定意識分析装置のハードウェア構成を示す図である。以下、この図を用いて説明する。
【０１０１】
この図にあるように、本実施例にかかる特定意識分析装置は、各種演算処理を行う「ＣＰＵ（中央演算装置）」（１８０１）と、ハードディスクなどの「ストレージ」（１８０２）と、「ＲＡＭ」（１８０３）を備えている。また、キーボード、マイク、マウス等の「Ｕ／Ｉ（ユーザインターフェース）」（１８０４）や、「サウンドカード」（１８０５）を介して「マイク」（１８０６）や、「ビデオカード」（１８０７）を介して「ディスプレイ」（１８０８）等を備える。なお、外部との通信を行う「ネットワークＩ／Ｆ」（１８１０）を有していても良い。そして、それらが「システムバス」（１８０９）などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【０１０２】
ここで、ストレージ（１８０２）に格納されている１１．特定意識推測辞書管理プログラムがＲＡＭ（１８０３）に呼び出され、ＣＰＵ（１８０１）にて実行される。Ｕ／Ｉにて操作を受け付け、コマンドが１１．特定意識推測辞書管理プログラムに対して送られる。ここでのコマンドは、主に追加・変更・削除の３態様である。
【０１０３】
１１．特定意識推測辞書管理プログラムは、ネットワークＩ／Ｆ（１８１０）を介して他の特定意識分析装置と通信が可能である。例えば、他の装置内の特定意識推測辞書データベースを参照して自己のデータベースと比較を行う事が可能である。他のデータベースの方が新しい場合差分を更新するといった処理が可能である。これにより、ネットワークで繋がれた全ての辞書を最新の状態に保つことができる。
【符号の説明】
【０１０４】
０１０１：発言取得部
０１０２：単語抽出部
０１０３：特定意識推測辞書保持部
０１０４：単語該当判断部
０１０５：該当出力部
【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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【図１７】
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【図１８】
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