(57)【要約】【課題】直接的には関係していない相手の中から良好な繋がりを築くことができそうな相手を従来よりも容易に見つけられるようにする。【解決手段】３つ以上の要素のうちの直接的に関連しない第一の要素と第二の要素との相性の度合いを、次のように算出する。３つ以上の要素のうちの直接的に関連する２つの要素のペアごとの関連性をドキュメントから抽出する（＃１３）。そして、これらのペアのうちの、第一の要素、第二の要素、および第一の要素と第二の要素との間に介在する１つまたは複数の中間要素のうちの２つの要素からなるペアの関連性に基づいて、度合いを算出する（＃１６）。【選択図】図１１
2017204054.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３つ以上の要素のうちの直接的に関連しない第一の要素と第二の要素との相性の度合いを算出する相性算出装置であって、
前記３つ以上の要素のうちの直接的に関連する２つの要素のペアごとの関連性をドキュメントから抽出する抽出手段と、
前記ペアのうちの、前記第一の要素、前記第二の要素、および当該第一の要素と当該第二の要素との間に介在する１つまたは複数の中間要素のうちの２つの要素からなるペアそれぞれの前記関連性に基づいて、前記度合いを算出する、算出手段と、
を有することを特徴とする相性算出装置。
【請求項２】
キーワードごとに、当該キーワードに対応するポイントを記憶する記憶手段、
を有し、
前記抽出手段は、前記関連性として前記キーワードを抽出し、
前記算出手段は、前記関連性として抽出された前記キーワードに対応する前記ポイントに基づいて前記度合いを算出する、
請求項１に記載の相性算出装置。
【請求項３】
前記算出手段は、同一の前記ペアについて異なる複数の前記キーワードが前記抽出手段によって抽出された場合は、当該複数のキーワードそれぞれの前記ポイントの合計値に基づいて前記度合いを算出する、
請求項２に記載の相性算出装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記関連性とともに当該関連性が発生した時期を抽出し、
前記算出手段は、同一の前記ペアについて複数の前記キーワードが前記抽出手段によって抽出された場合は、当該複数のキーワードそれぞれの前記ポイントおよび当該ポイントの累積値の変化に基づいて前記度合いを算出する、
請求項２に記載の相性算出装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記第一の要素と前記第二の要素との距離が遠いほど前記度合いを低く算出する、
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の相性算出装置。
【請求項６】
前記第一の要素は、前記３つ以上の要素のうちの指定された要素であって、
前記第二の要素は、前記３つ以上の要素のうちの指定された属性を有する要素である、
請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の相性算出装置。
【請求項７】
前記算出手段は、前記第二の要素が複数ある場合は、前記第二の要素ごとに前記度合いを算出する、
請求項６に記載の相性算出装置。
【請求項８】
前記度合いが最も大きい前記第二の要素を他の第二の要素よりも強調して表示する表示手段、を有する、
請求項７に記載の相性算出装置。
【請求項９】
３つ以上の要素のうちの直接的に関連しない第一の要素と第二の要素との相性の度合いを算出する相性算出方法であって、
前記３つ以上の要素のうちの直接的に関連する２つの要素のペアごとの関連性をドキュメントから抽出し、
前記ペアのうちの、前記第一の要素、前記第二の要素、および当該第一の要素と当該第二の要素との間に介在する１つまたは複数の中間要素のうちの２つの要素からなるペアそれぞれの前記関連性に基づいて、前記度合いを算出する、
ことを特徴とする相性算出方法。
【請求項１０】
３つ以上の要素のうちの直接的に関連しない第一の要素と第二の要素との相性の度合いを算出するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記３つ以上の要素のうちの直接的に関連する２つの要素のペアごとの関連性をドキュメントから抽出する処理と、
前記ペアのうちの、前記第一の要素、前記第二の要素、および当該第一の要素と当該第二の要素との間に介在する１つまたは複数の中間要素のうちの２つの要素からなるペアそれぞれの前記関連性に基づいて、前記度合いを算出する処理と、
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２つの要素の相性の度合を算出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
個人にとって、他人との繋がりは、重要であり、財産である。また、企業にとっては、他の企業との繋がりは、重要であり、経営の戦略の大きな鍵となる。
【０００３】
そこで、個人と個人との関係または企業と企業との関係を把握するための技術が提案されている。
【０００４】
特許文献１に記載される企業相関情報抽出システムは、公開日が関連付けられた複数の文書データが蓄積された文書ＤＢと、複数の企業名が格納された企業名ＤＢと、文書中に複数の企業名が出現する文書データを文書ＤＢから抽出すると共に、各文書データの公開日及び出現企業名を比較し、同一事象に係る複数の関連文書データを抽出する関連文書抽出部と、各関連文書データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、各キーワードの存否を関連文書毎にチェックし、２以上の関連文書中に存在しているキーワードを相関キーワードと認定し、一対の企業名及び相関キーワードからなる企業相関情報を企業相関情報ＤＢに格納する企業相関情報抽出部を備える。
【０００５】
特許文献２に記載される評価装置は、各企業に関する新聞やウェブ上の記事などの文書データの入力を受けると、当該文書から企業の特徴を示す単語を検出し、当該単語の出現数に基づいて、企業に関する文書の特徴を表現する記事ベクトルを生成する。さらに、各企業の記事ベクトル群を基に、自己相関行列を用いて当該企業に対応する部分空間を生成し、企業間の類似度をこの生成された当該企業の部分空間同士の角度により算出するとともに、部分空間を用いて各企業に関連する単語を抽出する。そして、企業間の類似度が、企業に対応したプロットの距離に対応するよう、関連単語とあわせて可視化し、企業マップとして表示する。
【０００６】
特許文献３に記載される技術によると、指標算出部は、企業の特徴を表す、分析対象とする複数年度分の指標を、財務情報や企業情報などから複数選択する。特徴抽出部は、企業に対し、分析対象とする指標を複数年度分選択し、自己相関行列に基づく、各企業の年度間差分の特徴を表す部分空間を算出する。原指標関連度算出部は、原指標の基底ベクトルと上記部分空間とのなす角度（正準角）を求める。類似度算出部は、全ての企業の組み合わせに対して、企業間の部分空間のなす角度（正準角）を算出する。類似度マップ表示部は、企業間類似度に従って、多次元尺度法により、２次元上の座標を算出してマップを描画する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２７１７９９号公報
【特許文献２】特開２００８−２８７３２８号公報
【特許文献３】特開２００５−３５２６３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、個人または企業が、さらに繋がりを広げるには、現在、直接的には関係していない相手へアプローチしなければならない。その際に、良好な繋がりを築くことができそうな相手を選ぶことが、望ましい。
【０００９】
しかし、従来の技術によると、既に直接的な関連性を有する者同士の繋がりしか評価することができない。したがって、現在、直接的には関係していない相手の中から、良好な繋がりを築くことができそうな相手を見つけることが、難しい。
【００１０】
本発明は、このような問題点に鑑み、直接的には関係していない相手の中から良好な繋がりを築くことができそうな相手を従来よりも容易に見つけられるようにすることを、目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一形態に係る相性算出装置は、３つ以上の要素のうちの直接的に関連しない第一の要素と第二の要素との相性の度合いを算出する相性算出装置であって、前記３つ以上の要素のうちの直接的に関連する２つの要素のペアごとの関連性をドキュメントから抽出する抽出手段と、前記ペアのうちの、前記第一の要素、前記第二の要素、および当該第一の要素と当該第二の要素との間に介在する１つまたは複数の中間要素のうちの２つの要素からなるペアそれぞれの前記関連性に基づいて、前記度合いを算出する、算出手段と、を有する。
【００１２】
好ましくは、キーワードごとに、当該キーワードに対応するポイントを記憶する記憶手段、を有し、前記抽出手段は、前記関連性として前記キーワードを抽出し、前記算出手段は、前記関連性として抽出された前記キーワードに対応する前記ポイントに基づいて前記度合いを算出する。
【００１３】
または、前記算出手段は、同一の前記ペアについて異なる複数の前記キーワードが前記抽出手段によって抽出された場合は、当該複数のキーワードそれぞれの前記ポイントの合計値に基づいて前記度合いを算出する。
【００１４】
または、前記抽出手段は、前記関連性とともに当該関連性が発生した時期を抽出し、前記算出手段は、同一の前記ペアについて複数の前記キーワードが前記抽出手段によって抽出された場合は、当該複数のキーワードそれぞれの前記ポイントおよび当該ポイントの累積値の変化に基づいて前記度合いを算出する。
【００１５】
または、前記算出手段は、前記第一の要素と前記第二の要素との距離が遠いほど前記度合いを低く算出する。
【００１６】
または、前記第一の要素は、前記３つ以上の要素のうちの指定された要素であって、前記第二の要素は、前記３つ以上の要素のうちの指定された属性を有する要素である。
【００１７】
または、前記算出手段は、前記第二の要素が複数ある場合は、前記第二の要素ごとに前記度合いを算出する。
【００１８】
または、前記度合いが最も大きい前記第二の要素を他の第二の要素よりも強調して表示する表示手段、を有する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によると、直接的には関係していない相手の中から良好な繋がりを築くことができそうな相手を従来よりも容易に見つけられるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】関連要素検索装置を含むシステムの全体の構成の例を示す図である。
【図２】関連要素検索装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】関連要素検索装置の機能的構成の例を示す図である。
【図４】ポイント辞書データの例を示す図である。
【図５】要素属性データの例を示す図である。
【図６】相関関係抽出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図７】相関関係データの例を示す図である。
【図８】相関図の例を示す図である。
【図９】友好ポイント算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１０】相関図の表示の例を示す図である。
【図１１】関連要素検索装置の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１２】関連要素検索装置の機能的構成の例を示す図である。
【図１３】相関関係抽出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】相関関係データの例を示す図である。
【図１５】友好ポイント算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
〔第一の実施形態〕
図１は、関連要素検索装置１を含むシステムの全体の構成の例を示す図である。図２は、関連要素検索装置１のハードウェア構成の例を示す図である。
【００２２】
関連要素検索装置１は、ある要素（以下、「中心要素」と記載する。）に直接的にまたは間接的に関連する要素（以下、「関連要素」と記載する。）を検索する装置である。関連要素検索装置１は、図１に示すように、ウェブサーバ２１または画像形成装置２２などと通信回線３を介して接続される。通信回線３として、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、または専用線などが用いられる。
【００２３】
以下、関連要素検索装置１としてノート型のパーソナルコンピュータが用いられる場合を例に説明する。
【００２４】
関連要素検索装置１は、図２に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０ｃ、補助記憶装置１０ｄ、液晶ディスプレイ１０ｅ、ＮＩＣ（Network Interface Card）１０ｆ、キーボード１０ｇ、およびポインティングデバイス１０ｈなどによって構成される。
【００２５】
液晶ディスプレイ１０ｅは、ユーザに対するメッセージを示す画面、ユーザがコマンドまたは情報を入力するための画面、およびＣＰＵ１０ａが実行した処理の結果を示す画面などを表示する。
【００２６】
ＮＩＣ１０ｆは、ＴＣＰ／ＩＰなどのプロトコルによってウェブサーバ２１および画像形成装置２２などと通信回線３を介して通信を行う。
【００２７】
キーボード１０ｇおよびポインティングデバイス１０ｈは、ユーザがコマンドまたは情報を入力するために用いられる。
【００２８】
ＲＯＭ１０ｃまたは補助記憶装置１０ｄには、オペレーティングシステムおよびウェブブラウザのほか、好適要素検索プログラム１０Ｐが記憶されている。好適要素検索プログラム１０Ｐは、中心要素の関連要素を検索するためのプログラムである。
【００２９】
これらのプログラムは、ＲＡＭ１０ｂにロードされ、ＣＰＵ１０ａによって実行される。補助記憶装置１０ｄとして、ハードディスクまたはＳＳＤ（Solid State Drive）などが用いられる。
【００３０】
ウェブサーバ２１は、種々のドキュメントをウェブページとして提供する。関連要素検索装置１は、ウェブページのデータをウェブサーバ２１からダウンロードすることができる。
【００３１】
画像形成装置２２は、コピー、ネットワークプリント、ファックス、スキャン、およびボックスなどの機能を集約した装置である。一般に、「複合機」または「ＭＦＰ（Multi Function Peripherals）」などと呼ばれることがある。
【００３２】
ネットワークプリント機能は、パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、またはスマートフォンなどから受信した画像データに基づいて画像を用紙に印刷するサービスである。「ネットワークプリンティング」または「ＰＣプリント」などと呼ばれることもある。
【００３３】
ボックス機能は、ユーザごとに「ボックス」または「パーソナルボックス」などと呼ばれる記憶領域を与えておき、各ユーザが自分の記憶領域によってドキュメントのデータなどを保存し管理するためのサービスである。ボックスは、パーソナルコンピュータにおける「フォルダ」または「ディレクトリ」に相当する。さらに、ボックス機能によると、ボックスに保存されているデータを、通信回線３を介して関連要素検索装置１へ提供することができる。
【００３４】
以下、中心要素の関連要素を仕組みを、ある企業が中心要素であり、他の企業が関連要素である場合を例に、説明する。
【００３５】
図３は、関連要素検索装置１の機能的構成の例を示す図である。図４は、ポイント辞書データ５Ａの例を示す図である。図５は、要素属性データ５Ｂの例を示す図である。図６は、相関関係抽出処理の流れの例を説明するフローチャートである。図７は、相関関係データ５Ｄの例を示す図である。図８は、相関図６Ｅの例を示す図である。図９は、友好ポイント算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。図１０は、相関図６Ｅの表示の例を示す図である。
【００３６】
好適要素検索プログラム１０Ｐによると、図３に示すドキュメント取得部１０１、中心要素受付部１０２、相関関係抽出部１０３、要素相関図生成部１０４、属性指定受付部１０５、要素間ポイント算出部１０６、最適要素選出部１０７、要素相関図表示部１０８、ポイント辞書記憶部１３１、要素属性記憶部１３２、および相関関係記憶部１３３などの機能が関連要素検索装置１に実現される。
【００３７】
ポイント辞書記憶部１３１には、図４に示すように、関連性語句ごとのポイント辞書データ５Ａが記憶されている。「関連性語句」は、複数の要素同士の関連性を表わす語句（キーワード）である。
【００３８】
ポイント辞書データ５Ａは、関連性語句の関連性ポイントを示す。「関連性ポイント」は、その関連性語句によって表わされる、複数の要素同士の関連性の強さを示す値である。さらに、正負によって関連性の良し悪しを示すこともある。
【００３９】
第一の実施形態では、関連性ポイントとして、友好ポイントが用いられる。友好ポイントは、２つの要素（企業）同士の友好関係の強さを示す値である。友好ポイントがプラスである場合は、２つの企業同士が良好な関係にあることを示し、マイナスである場合は、２つの企業同士が険悪な関係にあることを示す。
【００４０】
要素属性記憶部１３２は、図５のように、要素（第一の実施形態では、企業）ごとの要素属性データ５Ｂが記憶されている。
【００４１】
要素属性データ５Ｂには、企業の企業名のほか、その企業の業種および所在地などの属性が示される。
【００４２】
ポイント辞書データ５Ａおよび要素属性データ５Ｂは、管理者などによって予め用意される。また、必要に応じて適宜、更新される。
【００４３】
ドキュメント取得部１０１は、ドキュメントデータ５Ｃを取得する。ドキュメントデータ５Ｃは、文字列、図表、イラスト、または写真などからなるドキュメントを表示するためのデータであって、テキストフォーマット、ＨＴＭＬ（Hypertext Markup Language）、またはＰＤＦ（Portable Document Format）などのフォーマットのデータである。
【００４４】
ドキュメント取得部１０１は、ユーザが指定したファイルをドキュメントデータ５Ｃとしてウェブサーバ２１または画像形成装置２２から取得すればよい。または、ユーザが指定した語句を検索キーとしてウェブページをウェブサーバ２１から検索し、ヒットしたウェブページのファイルをドキュメントデータ５Ｃとして取得してもよい。または、所定の語句を検索キーとしてドキュメントを画像形成装置２２のボックスから検索し、ヒットしたドキュメントのファイルをドキュメントデータ５Ｃとして取得してもよい。
【００４５】
第一の実施形態では、企業に関するドキュメントのデータがドキュメントデータ５Ｃとして取得される。特に、中心要素である企業（以下、「中心企業」と記載する。）に関するドキュメントのデータが取得される。さらに、直接的にまたは間接的に中心企業と関連がありそうな企業に関するドキュメントのデータが取得される。ユーザは、これらのデータがドキュメントデータ５Ｃとして取得されるように、ファイルまたは語句を指定する。
【００４６】
中心要素受付部１０２は、中心要素である企業すなわち中心企業の名称（企業名）を受け付ける処理を、例えば次のように実行する。
【００４７】
中心要素受付部１０２は、中心企業の企業名を入力するための画面を液晶ディスプレイ１０ｅに表示させる。ここで、ユーザは、中心企業の名称をキーボード１０ｇなどによって入力する。すると、中心要素受付部１０２は、入力された企業名を受け付ける。
【００４８】
相関関係抽出部１０３は、ドキュメント取得部１０１によって取得されたドキュメントデータ５Ｃに示される要素（企業）同士の相関関係を抽出しそれを示すデータを生成する処理を、例えば図６に示す手順で実行する。
【００４９】
相関関係抽出部１０３は、１つ目のドキュメントデータ５Ｃに注目し（図６の＃７０１、＃７０２）、そのドキュメントデータ５Ｃに示される１つ目のセンテンスに注目する（＃７０３、＃７０４）。
【００５０】
相関関係抽出部１０３は、関連性語句および複数の企業名を、注目したセンテンスから検索する（＃７０５）。なお、この関連性語句は、ポイント辞書記憶部１３１に記憶されているいずれかのポイント辞書データ５Ａに示されるものである。また、企業名は、要素属性記憶部１３２に記憶されているいずれかの要素属性データ５Ｂに示されるものである。
【００５１】
注目したセンテンスに複数の企業の企業名が示されており（＃７０６でＹｅｓ）、かつ、このセンテンスに関連性語句が示される場合は（＃７０７でＹｅｓ）、相関関係抽出部１０３は、この関連性語句によって表わされる関連性をこれらの企業が直接的に有していると判別し、相関関係データ５Ｄを生成する（＃７０８）。
【００５２】
相関関係データ５Ｄには、図７のように、これらの企業名のうちの２つの企業名、この関連性語句、および友好ポイントが示される。友好ポイントは、この関連性語句のポイント辞書データ５Ａ（図４参照）に示される友好ポイントである。
【００５３】
３つ以上の企業の企業名が示される場合は、相関関係抽出部１０３は、これらの企業のうちの２つの企業の組合せごとに相関関係データ５Ｄを生成する。
【００５４】
例えば、このセンテンスに「Ｎａｍｅ＿Ａ１」、「Ｎａｍｅ＿Ａ２」、および「Ｎａｍｅ＿Ａ３」という３つの企業名が示され、「提携」という関連性語句が示される場合は、「Ｎａｍｅ＿Ａ１，Ｎａｍｅ＿Ａ２，提携，５０」を示すデータ、「Ｎａｍｅ＿Ａ１，Ｎａｍｅ＿Ａ３，提携，５０」を示すデータ、および「Ｎａｍｅ＿Ａ２，Ｎａｍｅ＿Ａ３，提携，５０」を示すデータを、相関関係データ５Ｄとして生成する。なお、「５０」という友好ポイントは、「提携」のポイント辞書データ５Ａに基づいている。
【００５５】
そして、相関関係抽出部１０３は、相関関係データ５Ｄを相関関係記憶部１３３に記憶させる（＃７０９）。
【００５６】
ただし、この関連性語句を打ち消す文言またはこの関連性語句に対する否定的な文言がこのセンテンスに含まれる場合は、相関関係抽出部１０３は、このセンテンスに基づいて相関関係データ５Ｄを生成するのをスキップしてもよい。
【００５７】
例えば、「〜提携しない。」、「〜提携を解消した。」、または「〜提携は困難である。」の各センテンスには、「しない」、「解消」、または「困難」という、関連性語句を打ち消す文言または関連性語句に対する否定的な文言が含まれている。このような場合は、相関関係抽出部１０３は、相関関係データ５Ｄの生成をスキップしてもよい。
【００５８】
既に同一の内容（関連性語句、友好ポイント、および２つの企業の企業名）を示す相関関係データ５Ｄが相関関係記憶部１６３に記憶されている場合も、スキップしてもよい。
【００５９】
また、ドキュメントデータ５Ｃが、中心企業が主体となって作成されたドキュメントのデータである場合は、相関関係抽出部１０３は、「我が社」、「当社」、および「我々」など企業の一人称の語句を中心企業の企業名として取り扱ってもよい。
【００６０】
相関関係抽出部１０３は、注目しているドキュメントデータ５Ｃに、次のセンテンスがある場合は（＃７１０でＹｅｓ）、そのセンテンスに注目し（＃７１１、＃７０４）、上述と同様の処理を適宜、実行する（＃７０５〜＃７０９）。そして、未注目のセンテンスがなくなるまで、ステップ＃７０５〜＃７０９の処理を適宜、実行する。
【００６１】
相関関係抽出部１０３は、未注目のドキュメントデータ５Ｃがあれば（＃７１２でＹｅｓ）、それに注目し（＃７１３、＃７０２）、ステップ＃７０３〜＃７１１の処理を適宜、実行する。
【００６２】
このように、相関関係抽出部１０３は、各ドキュメントデータ５Ｃに示される各センテンスから複数の企業同士の相関関係を抽出し、相関関係データ５Ｄを生成して相関関係記憶部１３３に記憶させる。
【００６３】
要素相関図生成部１０４は、相関図データ５Ｅを生成する。相関図データ５Ｅは、要素（第一の実施形態では、企業）同士の関係を表わす図８（Ａ）のような相関図６Ｅを再現するためのデータである。
【００６４】
相関図６Ｅにおいて、楕円は要素（企業）を表わし、その企業の企業名が楕円の中に示される。２つの楕円を繋ぐ線分は、これらの楕円それぞれの企業同士が、直接的に関連していることを表わすリンクである。両企業それぞれの企業名が、相関関係記憶部１３３に記憶されているいずれかの相関関係データ５Ｄに示されている。
【００６５】
相関図６Ｅは、相関関係記憶部１３３に記憶されている相関関係データ５Ｄに基づいて公知の方法によって算出することができる。
【００６６】
属性指定受付部１０５は、中心企業に直接的にまたは間接的に関連する要素（以下、「関連企業」と記載する。）のうちのユーザが知りたい関連企業に共通する属性を受け付ける処理を、例えば次のように行う。以下、属性として業種が用いられる場合を例に説明する。
【００６７】
属性指定受付部１０５は、業種を入力するための画面を液晶ディスプレイ１０ｅに表示させる。ここで、ユーザは、業種をキーボード１０ｇなどによって入力する。すると、中心要素受付部１０２は、入力された業種を受け付ける。例えば、中心企業の関連企業として医療機器メーカの企業を知りたい場合は、ユーザは、「医療機器メーカ」と入力する。以下、属性指定受付部１０５によって受け付けられた業種の企業を「ターゲット企業」と記載する。
【００６８】
要素間ポイント算出部１０６は、中心要素受付部１０２によって受け付けられた企業すなわち中心企業と属性指定受付部１０５によって受け付けられた業種の企業すなわちターゲット企業との間の友好ポイントを、図９に示す手順で算出する。
【００６９】
要素間ポイント算出部１０６は、各リンクの友好ポイントを算出する（図９の＃７２１）。
【００７０】
１つのリンクについて、相関関係データ５Ｄが相関関係記憶部１３３に１つだけ記憶されていることもあれば、複数、記憶されていることもある。
【００７１】
あるリンクについて相関関係データ５Ｄが１つだけ記憶されている場合は、要素間ポイント算出部１０６は、その相関関係データ５Ｄに示される友好ポイントをそのリンクに係る友好ポイントとして算出する。したがって、例えば、図７に示すように、「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業と「Ｎａｍｅ＿Ａ２」という企業名を有する企業とのリンクには、１つだけ相関関係データ５Ｄが記憶されている。その相関関係データ５Ｄには、「−２０」が友好ポイントとして示されている。よって、そのリンクの友好ポイントとして、「−２０」が算出される。
【００７２】
一方、あるリンクについて相関関係データ５Ｄが複数、記憶されている場合は、これらの相関関係データ５Ｄそれぞれに示される友好ポイントの合計値をそのリンクに係る友好ポイントとして算出する。したがって、例えば、「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業と「Ｎａｍｅ＿Ａ１」という企業名を有する企業とのリンクには、２つの相関関係データ５Ｄが記憶されている。これらの相関関係データ５Ｄには、それぞれ「３０」および「２０」が友好ポイントとして示されている。よって、そのリンクの友好ポイントとして、これらの友好ポイントの合計値すなわち「５０」が算出される。
【００７３】
ステップ＃７２１による処理の結果、図８（Ｂ）のような、リンクごとの友好ポイントが算出される。
【００７４】
要素間ポイント算出部１０６は、１つ目のターゲット企業に注目し（＃７２２）、中心企業と注目したターゲット企業との最短の経路を選出する（＃７２３）。
【００７５】
例えば、「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業が中心企業であり、「Ｎａｍｅ＿Ａ４」という企業名を有する企業が、注目したターゲット企業である場合は、要素間ポイント算出部１０６は、「Ｎａｍｅ＿Ａ０」および「Ｎａｍｅ＿Ａ１」の各企業名の企業のリンクおよび「Ｎａｍｅ＿Ａ１」および「Ｎａｍｅ＿Ａ４」の各企業名の企業のリンクからなる経路を、最短の経路として選出する。
【００７６】
そして、要素間ポイント算出部１０６は、選出した最短の経路の友好ポイントを、（１）式に基づいて算出する（＃７２４）。
【００７７】
【数１】
2017204054.tif 000003
【００７８】
なお、「Ｙ」は、選出した最短の経路の友好ポイントである。「Ｐｉ」は、最短の経路を構成するリンクのうちのｉ番目のリンクの友好ポイントである。「Ｎ」は、選出した最短の経路を構成するリンクの個数である。
【００７９】
「Ｍ」は、１以上の定数であって、ポイント辞書データ５Ａに定義される友好ポイントのうちの最大値であるのが望ましい。したがって、図４の例においては、「１００」であるのが望ましい。以下、Ｍ＝１００、である場合を例に説明する。
【００８０】
つまり、要素間ポイント算出部１０６は、最短の経路を構成する各リンクの友好ポイントの積を、（Ｎ−１）回だけＭで割った値を、選出した最短の経路の友好ポイントとして算出する。
【００８１】
「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業が中心企業であり、「Ｎａｍｅ＿Ａ４」という企業名を有する企業が、注目したターゲット企業である場合は、選出した最短の経路の友好ポイントとして、
Ｙ＝（（−２０）×（−４０））／１００＝８
が算出される。
【００８２】
要素間ポイント算出部１０６は、未注目のターゲット企業があれば（＃７２５でＹｅｓ）、そのターゲット企業に注目し（＃７２６）、中心企業と注目したターゲット企業との友好ポイントを算出する（＃７２３〜＃７２４）。
【００８３】
ところで、最短の経路が複数ある場合がある。この場合は、要素間ポイント算出部１０６は、ステップ＃７２３において、これらをすべて選出する。そして、ステップ＃７２４において、選出した最短の経路すべてについて友好ポイントを算出し、これらの合計値を算出する。
【００８４】
例えば、「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業が中心企業であり、「Ｎａｍｅ＿Ａ３」という企業名を有する企業が、注目したターゲット企業である場合は、最短の経路が２つある。
【００８５】
そこで、要素間ポイント算出部１０６は、２つの最短の経路それぞれについて、友好ポイントを算出する。
【００８６】
１つ目の最短の経路の友好ポイントは、
Ｙ＝（５０×２０）／１００＝１０
である。
【００８７】
２つ目の最短の経路の友好ポイントは、
Ｙ＝（−２０×（−１００））／１００＝２０
である。
【００８８】
そして、これらの友好ポイントの合計値
１０＋２０＝３０
を算出する。
【００８９】
「Ｎａｍｅ＿Ａ０」という企業名を有する企業が中心企業であり、「Ｎａｍｅ＿Ａ３」、「Ｎａｍｅ＿Ａ４」、および「Ｎａｍｅ＿Ａ５」という企業名をそれぞれ有する３つの企業がターゲット企業である場合は、以上の処理によって、図８（Ｃ）のように友好ポイントが算出される。
【００９０】
最適要素選出部１０７は、これらのターゲット企業の中から中心企業との友好ポイントが最も大きいターゲット企業を、中心企業にとって最も好適な企業（以下、「最適企業」と記載する。）として選出する。図８（Ｃ）の例の場合は、「Ｎａｍｅ＿Ａ３」という企業名のターゲット企業を最適企業として選出する。
【００９１】
ただし、中心企業と直接的に繋がっている企業がターゲット企業である場合は、この企業を最適企業の選出の候補から除外する。また、中心企業とターゲット企業との経路に友好ポイントがマイナスであるリンクが含まれている場合は、そのターゲット企業を最適企業の選出の候補から除外してもよい。
【００９２】
要素相関図表示部１０８は、相関図６Ｅを液晶ディスプレイ１０ｅに表示させる。この際に、図１０のように、最適企業を他のターゲット企業よりも強調させる。また、リンクごとの友好ポイントおよび中心企業と各ターゲット企業との友好ポイントを表示させる。
【００９３】
図１１は、関連要素検索装置１の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【００９４】
次に、ターゲット企業および最適企業を検索する処理の全体的な流れを、図１１のフローチャートを参照しながら説明する。
【００９５】
関連要素検索装置１は、好適要素検索プログラム１０Ｐに基づいて、図１１に示す手順で処理を実行する。
【００９６】
関連要素検索装置１は、ドキュメントデータ５Ｃを取得する（図１１の＃１１）。中心要素（例えば、中心企業）の指定を受け付けると（＃１２）、ステップ＃１１で取得したドキュメントデータ５Ｃに示される要素（例えば、企業）同士の相関関係を示すデータ（相関関係データ５Ｄ）を生成する処理を行う（＃１３）。この処理の手順は、前に図６で説明した通りである。
【００９７】
関連要素検索装置１は、相関関係データ５Ｄに基づいて相関図データ５Ｅを生成する（＃１４）。さらに、中心要素に関連する、ユーザが知りたい要素（例えば、関連企業）のに共通する属性を受け付ける（＃１５）。
【００９８】
そして、関連要素検索装置１は、中心要素と受け付けた属性を有する要素（例えば、ターゲット企業）とのペアの友好ポイントを算出し（＃１６）、中心要素にとって最も好ましい要素（例えば、最適企業）を選出し（＃１７）、図１０のように相関図６Ｅを表示する（＃１８）。友好ポイントを算出する方法は、前に図９で説明した通りである。
【００９９】
第一の実施形態によると、直接的には関係していないターゲット企業を、中心企業との間の友好ポイントとともにユーザへ提示する。したがって、このようなターゲット企業の中から良好な繋がりを築くことができそうなターゲット企業を、従来よりも容易に見つけることができる。そして、新規の顧客の開拓などを従来よりも的確に行うことができる。
【０１００】
〔第二の実施形態〕
図１２は、関連要素検索装置１の機能的構成の例を示す図である。図１３は、相関関係抽出処理の流れの例を説明するフローチャートである。図１４は、相関関係データ５Ｆの例を示す図である。図１５は、友好ポイント算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【０１０１】
第一の実施形態では、ドキュメントに記載される事象の時期に関わらずに中心企業とターゲット企業との友好ポイントを算出したが、第二の実施形態では、これに基づいて算出する。
【０１０２】
以下、第二の実施形態における最適企業の検索の仕組みについて、要素が企業である場合を例に説明する。第一の実施形態と重複する点については、説明を省略する。
【０１０３】
関連要素検索装置１のハードウェアの構成は、第一の実施形態の場合と同様であり、図２に示した通りである。
【０１０４】
ＲＯＭ１０ｃまたは補助記憶装置１０ｄには、好適要素検索プログラム１０Ｐの代わりに好適要素検索プログラム１０Ｑが記憶されている。好適要素検索プログラム１０Ｑによると、図１２に示すドキュメント取得部１５１、中心要素受付部１５２、相関関係抽出部１５３、要素相関図生成部１５４、属性指定受付部１５５、要素間ポイント算出部１５６、最適要素選出部１５７、要素相関図表示部１５８、ポイント辞書記憶部１６１、要素属性記憶部１６２、および相関関係記憶部１６３などの機能が実現される。
【０１０５】
ポイント辞書記憶部１６１には、第一の実施形態のポイント辞書記憶部１３１（図３参照）と同様に、ポイント辞書データ５Ａ（図４参照）が記憶されている。
【０１０６】
要素属性記憶部１６２には、要素属性記憶部１３２と同様に、要素属性データ５Ｂ（図５参照）が記憶されている。
【０１０７】
ドキュメント取得部１５１は、ドキュメント取得部１０１と同様に、ドキュメントデータ５Ｃを取得する処理を行う。
【０１０８】
ただし、ユーザは、複数の企業同士の関連性だけでなくその関連性が発生した時期をも示すドキュメントのデータがドキュメントデータ５Ｃとして取得されるように、ファイルまたは語句を指定するのが望ましい。
【０１０９】
中心要素受付部１５２は、中心要素受付部１０２と同様に、中心企業の企業名を受け付ける処理を実行する。
【０１１０】
相関関係抽出部１５３は、ドキュメント取得部１５１によって取得されたドキュメントデータ５Ｃに示される企業同士の相関関係を示すデータを生成する処理を、例えば図１３に示す手順で実行する。
【０１１１】
相関関係抽出部１５３は、図６のステップ＃７０１〜＃７０４と同様に、１つ目のドキュメントデータ５Ｃに注目し（図１３の＃７３１、＃７３２）、そのドキュメントデータ５Ｃに示される１つ目のセンテンスに注目する（＃７３３、＃７３４）。そして、ステップ＃７０５と同様に、関連性語句および複数の企業名を、注目したセンテンスから検索する（＃７３５）。なお、この関連性語句は、ポイント辞書記憶部１６１に記憶されているいずれかのポイント辞書データ５Ａに示されるものである。また、企業名は、要素属性記憶部１６２に記憶されているいずれかの要素属性データ５Ｂに示されるものである。
【０１１２】
注目したセンテンスに複数の企業の企業名が示されており（＃７３６でＹｅｓ）、かつ、このセンテンスに関連性語句が示される場合は（＃７３７でＹｅｓ）、相関関係抽出部１５３は、このセンテンスに記載される事象が発生した時期、つまり、この関連性語句に示される関連性が生じた時期を判別する（＃７３８）。以下、この時期を「発生時期」と記載する。例えば、このセンテンスに示される日付を発生時期であると判別すればよい。または、このドキュメントが作成された日付を発生時期であると判別してもよい。この日付は、ドキュメントデータ５Ｃのプロパティに示される、データの作成日または更新日であってもよい。
【０１１３】
そして、相関関係抽出部１５３は、相関関係データ５Ｆを生成する（＃７３９）。相関関係データ５Ｆには、図１４のように、これらの企業名のうちの２つの企業名、この関連性語句、友好ポイント、およびこの発生時期が示される。友好ポイントは、第一の実施形態の相関関係データ５Ｄ（図７参照）と同様、この関連性語句のポイント辞書データ５Ａ（図４参照）に示される友好ポイントである。
【０１１４】
第一の実施形態の場合と同様に、３つ以上の企業の企業名が示される場合は、相関関係抽出部１５３は、これらの企業のうちの２つの企業の組合せごとに相関関係データ５Ｆを生成する。
【０１１５】
そして、相関関係抽出部１５３は、相関関係データ５Ｆを相関関係記憶部１６３に記憶させる（＃７４０）。
【０１１６】
なお、第一の実施形態の場合と同様に、この関連性語句を打ち消す文言またはこの関連性語句に対する否定的な文言がこのセンテンスに含まれる場合は、このセンテンスに基づいて相関関係データ５Ｆを生成するのをスキップしてもよい。
【０１１７】
既に同一の内容（関連性語句、友好ポイント、発生時期、および２つの企業の企業名）を示す相関関係データ５Ｆが相関関係記憶部１６３に記憶されている場合も、スキップしてもよい。
【０１１８】
また、「我が社」、「当社」、および「我々」など企業の一人称の語句を中心企業の企業名として取り扱ってもよい。
【０１１９】
相関関係抽出部１５３は、注目しているドキュメントデータ５Ｃに、次のセンテンスがある場合は（＃７４１でＹｅｓ）、そのセンテンスに注目し（＃７４２、＃７３４）、上述と同様の処理を適宜、実行する（＃７３５〜＃７４０）。そして、未注目のセンテンスがなくなるまで、ステップ＃７３５〜＃７４０の処理を適宜、実行する。
【０１２０】
相関関係抽出部１５３は、未注目のドキュメントデータ５Ｃがあれば（＃７４３でＹｅｓ）、それに注目し（＃７４４、＃７３２）、ステップ＃７３３〜＃７４２の処理を適宜、実行する。
【０１２１】
このように、相関関係抽出部１５３は、各ドキュメントデータ５Ｃに示される各センテンスから複数の企業同士の相関関係を抽出し、相関関係データ５Ｆを生成して相関関係記憶部１６３に記憶させる。
【０１２２】
図１２に戻って、要素相関図生成部１５４は、要素相関図生成部１０４と同様に、相関図データ５Ｅを生成する。ただし、要素相関図生成部１５４は、相関関係データ５Ｄの代わりに相関関係データ５Ｆを使用する。
【０１２３】
属性指定受付部１５５は、属性指定受付部１０５と同様に、ユーザが知りたい関連企業に共通する属性を受け付ける処理を実行する。
【０１２４】
要素間ポイント算出部１５６は、中心要素受付部１５２によって受け付けられた企業すなわち中心企業と属性指定受付部１５５によって受け付けられた業種の企業すなわちターゲット企業との間の友好ポイントを、図１５に示す手順で算出する。
【０１２５】
要素間ポイント算出部１５６は、各リンクの友好ポイントを算出する（図１５の＃７５１）。
【０１２６】
１つのリンクについて、相関関係データ５Ｆが相関関係記憶部１６３に１つだけ記憶されていることもあれば、複数、記憶されていることもある。
【０１２７】
あるリンクについて相関関係データ５Ｆが１つだけ記憶されている場合は、要素間ポイント算出部１５６は、図９のステップ＃７２１と同様に、その相関関係データ５Ｆに示される友好ポイントをそのリンクに係る友好ポイントとして算出する。
【０１２８】
一方、あるリンクについて相関関係データ５Ｆが複数、記憶されている場合は、（２）式に基づいて、そのリンクに係る友好ポイントを算出する。
【０１２９】
【数２】
2017204054.tif 000004
【０１３０】
なお、「Ｘ」は、そのリンクに係る友好ポイントである。「Ｑｉ」は、これらの相関関係データ５Ｆのうちの発生時期がｉ番目である（ｉ番目に古い）相関関係データ５Ｆに示される友好ポイントである。以下、ｉ番目の相関関係データ５Ｆに示される発生時期を単に「ｉ番目の発生時期」のように記載する。「Ｒｉ」は、（ｉ−１）番目の発生時期における友好ポイントの累計値からｉ番目の発生時期における友好ポイントの累計値への変化率である。すなわち、
【０１３１】
【数３】
2017204054.tif 000005
【０１３２】
である。ただし、Ｒ１は常に「１」、である。
【０１３３】
したがって、（３）式によると、例えば、発生時期の古い順に友好ポイントが「５０」、「２０」、および「７０」である場合は、
Ｒ１＝１
Ｒ２＝（５０＋２０）／５０＝１．４
Ｒ３＝（５０＋２０＋７０）／（５０＋２０）＝２
である。
【０１３４】
以下、要素間ポイント算出部１５６は、第一の実施形態のステップ＃７２２〜＃７２６と同様の処理を、ステップ＃７２１で算出される友好ポイントの代わりにステップ＃７５１で算出した友好ポイントを用いて実行する（＃７５２〜＃７５６）。
【０１３５】
図１２に戻って、最適要素選出部１５７は、第一の実施形態の最適要素選出部１０７と同様に、中心企業との友好ポイントが最も大きいターゲット企業を最適企業として選出する。
【０１３６】
要素相関図表示部１５８は、要素相関図表示部１０８と同様に、相関図６Ｅを液晶ディスプレイ１０ｅに表示させる。ただし、ここでは、最適要素選出部１５７によって選出された最適企業を強調し、要素間ポイント算出部１５６によって算出された友好ポイント（リンクごとの友好ポイント、および、中心企業とターゲット企業それぞれとの友好ポイント）を表示させる。
【０１３７】
第二の実施形態における全体的な処理の流れ、つまり、好適要素検索プログラム１０Ｑによる処理の流れは、第一の実施形態と基本的に同様であり、前に図１１に示した通りである。
【０１３８】
ただし、ステップ＃１３の処理として、図１３に示した処理を実行する。また、ステップ＃１６の処理として、図１５に示した処理を実行する。
【０１３９】
第二の実施形態によると、関連要素検索装置１は、関連性が発生した時期にも基づいて中心企業とターゲット企業との友好ポイントを算出する。よって、第一の実施形態よりもさらに最適企業を好適に選出することができる。
【０１４０】
第一の実施形態および第二の実施形態では、関連要素検索装置１は、中心企業の指定および業種の指定を別々の画面によって受け付けたが、１つの画面によって受け付けてもよい。
【０１４１】
第一の実施形態および第二の実施形態では、図３または図１２に示した機能をすべて関連要素検索装置１によって実現したが、一部の機能をサーバによって実現してもよい。例えば、中心要素受付部１０２、１５２、属性指定受付部１０５、１５５、および要素相関図表示部１０８、１５８の機能を関連要素検索装置１によって実現する。これらは、中心企業および属性などを指定するためのウェブページおよび相関図６Ｅを示すウェブページをサーバから送信し、関連要素検索装置１のウェブブラウザによってウェブページを表示することによって、実現してもよい。関連要素検索装置１は、指定された内容をサーバへ通知する。サーバは、それ以外の機能を実現する。ただし、関連要素検索装置１から通知されてきた内容に基づいて、各処理を行う。
【０１４２】
第一の実施形態では、リンクしている（隣り合う）２つの企業のペアについて、ある関連性が１回でもドキュメントに表われた場合に、そのペアおよび関連性の相関関係データ５Ｄを生成した。しかし、２以上の所定の回数以上、表われた場合に、相関関係データ５Ｄを生成してもよい。
【０１４３】
中心企業との経路が所定の距離以上であるターゲット企業を、最適企業の選出の候補から除外してもよい。または、このようなターゲット企業と中心企業との友好ポイントを算出しないようにしてもよい。
【０１４４】
第一の実施形態および第二の実施形態では、属性として業種を用いたが、業績、所在地、または創業年数など他の属性を用いてもよい。
【０１４５】
第一の実施形態および第二の実施形態における、各種の友好ポイントの算出の方法は、上述の例に限られない。例えば、複数の友好ポイントを加算する代わりに乗算してもよい。
【０１４６】
その他、関連要素検索装置１の全体または各部の構成、処理の内容、処理の順序、データの構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【０１４７】
１  関連要素検索装置（相性算出装置）
１０３  相関関係抽出部（抽出手段）
１０６  要素間ポイント算出部（算出手段）
１０８  要素相関図表示部（表示手段）
１３１  ポイント辞書記憶部（記憶手段）
１５３  相関関係抽出部（抽出手段）
１５６  要素間ポイント算出部（算出手段）
１５８  要素相関図表示部（表示手段）
１６１  ポイント辞書記憶部（記憶手段）
１０ｅ  液晶ディスプレイ（表示手段）
５Ｄ  相関関係データ
５Ｅ  相関図データ
５Ｆ  相関関係データ
６Ｅ  相関図
【図１】
2017204054.tif 000006
【図２】
2017204054.tif 000007
【図３】
2017204054.tif 000008
【図４】
2017204054.tif 000009
【図５】
2017204054.tif 000010
【図６】
2017204054.tif 000011
【図７】
2017204054.tif 000012
【図８】
2017204054.tif 000013
【図９】
2017204054.tif 000014
【図１０】
2017204054.tif 000015
【図１１】
2017204054.tif 000016
【図１２】
2017204054.tif 000017
【図１３】
2017204054.tif 000018
【図１４】
2017204054.tif 000019
【図１５】
2017204054.tif 000020