(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成する分析レポート装置において、
前記友人の個人識別情報を記憶する友人記憶部と、
前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出部と、
前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出部が抽出した前記テキストデータと、前記データ取得部が取得した日付とを記憶する友人データ記憶部と、
前記友人データ記憶部に記憶した過去の前記テキストデータと前記友人抽出部が抽出した前記テキストデータとを含めたテキストデータについて、前記自然言語処理を行い、当該テキストデータに含まれる語句の出現頻度に基づく重要度を算出し、重要度が所定値より高い語句を、前記友人に関連する語句として抽出する語句抽出部と、
前記語句抽出部が抽出した前記語句と、前記データ取得部が取得した日付とを、前記友人ごとに記憶する友人近況記憶部と、
前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告部と、
を備えることを特徴とする分析レポート装置。
【請求項２】
請求項１に記載の分析レポート装置において、
前記語句抽出部は、ＴＦ−ＩＤＦを用いて、前記語句の抽出を行うことを特徴とする分析レポート装置。
【請求項３】
請求項２に記載の分析レポート装置において、
前記友人抽出部は、前記友人から受信することにより取得した前記テキストデータと、前記友人が公表した前記テキストデータとを分けて、前記友人データ記憶部に記憶し、
前記語句抽出部は、分けて記憶した各々の前記テキストデータから前記語句を抽出し、前記友人近況記憶部に分けて記憶することを特徴とする分析レポート装置。
【請求項４】
請求項３に記載の分析レポート装置において、
前記報告部は、指定された前記友人について報告することを特徴とする分析レポート装置。
【請求項５】
請求項４に記載の分析レポート装置において、
前記報告部は、前記友人近況記憶部に記憶する前記語句のうち、前記友人が公表した前記テキストデータから抽出した前記語句について、他の前記友人に配信することを特徴とする分析レポート装置。
【請求項６】
あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成する方法において、
前記友人の個人識別情報を友人記憶部に記憶するステップと、
前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出ステップと、
前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータと、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを友人データ記憶部に記憶するステップと、
前記友人データ記憶部に記憶した過去の前記テキストデータと前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータとを含めたテキストデータについて、前記自然言語処理を行い、当該テキストデータに含まれる語句の出現頻度に基づく重要度を算出し、重要度が所定値より高い語句を、前記友人に関連する語句として抽出する語句抽出ステップと、
前記語句抽出ステップにおいて抽出した前記語句と、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを、前記友人ごとに友人近況記憶部に記憶するステップと、
前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告ステップと、
を含むことを特徴とするレポートを作成する方法。
【請求項７】
あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成するコンピュータ・プログラムにおいて、
前記友人の個人識別情報を友人記憶部に記憶するステップと、
前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出ステップと、
前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータと、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを友人データ記憶部に記憶するステップと、
前記友人データ記憶部に記憶した過去の前記テキストデータと前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータとを含めたテキストデータについて、前記自然言語処理を行い、当該テキストデータに含まれる語句の出現頻度に基づく重要度を算出し、重要度が所定値より高い語句を、前記友人に関連する語句として抽出する語句抽出ステップと、
前記語句抽出ステップにおいて抽出した前記語句と、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを、前記友人ごとに友人近況記憶部に記憶するステップと、
前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告ステップと、
をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析レポート装置に関する。特に、友人の近況について、分析し、レポートすることに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、友人に近況を知らせるには、インターネットを利用した電子メールの交換により行われる場合が多い。また、ブログ（Ｗｅｂｌｏｇ）へ個人の体験や意見などを掲載し、公表することにより、いわば近況を知らせることも盛んに行われている。これらにおいて、データ形式の大部分は、テキストデータが用いられている。
【０００３】
一方、インターネット上に存在する膨大なテキストデータについて、自然言語処理を行うことにより、有益な情報を得られることが知られている。また、Ｗｅｂページから取得したテキストデータから有用な情報を抽出し要約する方法が公開されている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−１５７２７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、文章から情報を抽出した要約では不十分な場合がある。例えば、友人の最近の興味や関心、生活の変化などの近況の変化を把握したい場合には、文章の要約だけでは分かりにくい。また、友人の近況を知ろうとして、過去のメールやブログによる大量の情報を読み直すことは困難である。そこで、友人についての近況の変化を簡易に知ることができる簡潔なレポートを作成することが望まれている。
【０００５】
本発明は、友人に関するテキストデータを取得し、語句の抽出を行うことにより、友人に関する簡潔な近況レポートを作成する装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００７】
（１）  あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成する分析レポート装置において、前記友人の個人識別情報を記憶する友人記憶部と、前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出部と、前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出部が抽出した前記テキストデータと、前記データ取得部が取得した日付とを記憶する友人データ記憶部と、前記友人抽出部が抽出した前記テキストデータについて、前記自然言語処理を行い、前記友人に関連する語句の抽出を行う語句抽出部と、前記語句抽出部が抽出した前記語句と、前記データ取得部が取得した日付とを、前記友人ごとに記憶する友人近況記憶部と、前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告部と、を備えることを特徴とする分析レポート装置。
【０００８】
（１）の構成によれば、分析レポート装置は、テキストデータをインターネットを介して取得し、取得したテキストデータの中から友人のテキストデータを抽出し、友人情報記憶部に記憶し、友人ごとに、取得したテキストデータと日付とを友人データ記憶部に記憶する。そして、取得したテキストデータについて、自然言語処理を行い友人に関連する語句を抽出し、抽出した語句と、取得した日付とを友人ごとに、友人近況記憶部に記憶し、報告する。
【０００９】
このことにより、インターネットを介して取得したテキストデータの中から友人のテキストデータを抽出し、友人ごとに、抽出したテキストデータを記憶する。そして、抽出したテキストデータについて自然言語処理を行い、語句を抽出し、報告するので、抽出した語句からなる、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００１０】
（２）  （１）に記載の分析レポート装置において、前記語句抽出部は、前記友人抽出部が抽出した前記テキストデータと、前記友人データ記憶部に記憶した過去の前記テキストデータとについて前記自然言語処理を行い、前記語句の抽出を行い、前記友人近況記憶部に記憶することを特徴とする分析レポート装置。
【００１１】
（２）の構成によれば、取得したテキストデータと、友人ごとに記憶した過去のテキストデータとについて自然言語処理を行い語句を抽出し、記憶する。
【００１２】
このことにより、友人ごとに記憶した過去のテキストデータをも含めた中から語句を抽出するので、友人に関連する変化に関する語句を抽出でき、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００１３】
（３）  （１）又は（２）に記載の分析レポート装置において、前記語句抽出部は、ＴＦ−ＩＤＦを用いて、語句の抽出を行うことを特徴とする分析レポート装置。
【００１４】
（３）の構成によれば、テキストデータについて、ＴＦ−ＩＤＦを用いて語句を抽出するので、友人に関する重要な語句を抽出することができ、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００１５】
（４）  （３）に記載の分析レポート装置において、前記友人抽出部は、前記友人から受信することにより取得した前記テキストデータと、前記友人が公表した前記テキストデータとを分けて、前記友人データ記憶部に記憶することを特徴とする分析レポート装置。
【００１６】
（４）の構成によれば、友人から受信したテキストデータと、友人が公表したテキストデータとを分けて記憶し、語句を抽出するので、受信したテキストデータから抽出した語句と、公表したテキストデータから抽出した語句とから、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００１７】
（５）  （４）に記載の分析レポート装置において、前記報告部は、指定された前記友人について報告することを特徴とする分析レポート装置。
【００１８】
（５）の構成によれば、指定された友人について報告するので、指定された友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００１９】
（６）  （５）に記載の分析レポート装置において、前記報告部は、前記友人近況記憶部に記憶する前記語句のうち、前記友人が公表した前記テキストデータから抽出した前記語句について、他の前記友人に配信することを特徴とする分析レポート装置。
【００２０】
（６）の構成によれば、抽出した語句のうち、友人が公表したテキストデータから抽出した語句について、他の友人に配信するので、友人のプライバシーに配慮した、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００２１】
（７）  あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成する方法において、友人の情報を友人記憶部に記憶するステップと、前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップにおいて取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出ステップと、前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータと、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを友人データ記憶部に記憶するステップと、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータについて、前記自然言語処理を行い、前記友人に関連する語句の抽出を行う語句抽出ステップと、前記語句抽出ステップにおいて抽出した前記語句と、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを、前記友人ごとに友人近況記憶部に記憶するステップと、前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告ステップと、を含むことを特徴とするレポートを作成する方法。
【００２２】
（７）の構成によれば、本発明の方法は、テキストデータを、インターネットを介して取得し、取得したテキストデータの中から友人のテキストデータを抽出し、抽出した友人の情報を記憶し、友人ごとに、取得したテキストデータと、取得した日付とを記憶し、取得したテキストデータについて、自然言語処理を行い、友人に関連する語句の抽出を行い、抽出した語句と、取得した日付とを、友人ごとに記憶し、記憶した語句と日付とを報告する。したがって、本発明の方法は、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００２３】
（８）  あらかじめ友人として登録されたユーザが作成したテキストデータについて、自然言語処理を行いレポートを作成するコンピュータ・プログラムにおいて、友人の情報を友人記憶部に記憶するステップと、前記テキストデータを、インターネットを介して取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップにおいて取得した前記テキストデータの中から前記友人記憶部に記憶する前記友人の個人識別情報に基づき友人の前記テキストデータを抽出する友人抽出ステップと、前記友人記憶部に記憶された前記友人ごとに、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータと、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを友人データ記憶部に記憶するステップと、前記友人抽出ステップにおいて抽出した前記テキストデータについて、前記自然言語処理を行い、前記友人に関連する語句の抽出を行う語句抽出ステップと、前記語句抽出ステップにおいて抽出した前記語句と、前記データ取得ステップにおいて取得した日付とを、前記友人ごとに友人近況記憶部に記憶するステップと、前記友人近況記憶部に記憶した前記語句と前記日付とを報告する報告ステップと、をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラム。
【００２４】
（８）の構成によれば、本発明のコンピュータ・プログラムは、テキストデータを、インターネットを介して取得し、取得したテキストデータの中から友人のテキストデータを抽出し、抽出した友人の情報を記憶し、友人ごとに、取得したテキストデータと、取得した日付とを記憶し、取得した前記テキストデータについて、自然言語処理を行い、友人に関連する語句の抽出を行い、抽出した語句と、取得した日付とを、友人ごとに記憶し、記憶した語句と日付とを報告することをコンピュータに実行させる。したがって、本発明のコンピュータ・プログラムは、コンピュータに、友人に関する簡潔な近況レポートを作成させることができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、友人に関するテキストデータを取得し、友人に関する簡潔な近況レポートを作成する装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。本実施例において、分析レポート装置１０は、テキストデータをインターネットを介して取得するデータ取得部１１と、友人のテキストデータを抽出する友人抽出部１２と、友人の情報を記憶する友人記憶部として友人情報テーブル１５と、友人ごとに、取得したテキストデータと、取得した日付とを記憶する友人データ記憶部として友人データテーブル１６と、語句の抽出を行う語句抽出部１３と、抽出した語句と、取得した日付とを、友人ごとに記憶する友人近況記憶部として友人近況テーブル１７と、語句と日付とを報告する報告部１４と、を備える。
【００２７】
図１は、本発明の機能を構成する構成部と、構成部が処理するデータとの関連を示す図である。
【００２８】
友人情報テーブル１５は、友人情報記憶部として、ハードディスク上に構成され、友人の個人識別情報が記憶されている。友人の個人識別情報には、ユーザによってあらかじめ登録される友人ＩＤ、名前、メールアドレス、ブログＵＲＬがある。また、テキストデータを取得した最新の日付及び最古の日付、受信回数があり、テキストデータの取得により更新される。
【００２９】
データ取得部１１は、インターネットを介してテキストデータを取得する。テキストデータには、電子メールやチャットなどから受信するデータと、ブログなどにおいて公表されるデータとがある。電子メールや、チャットで交わされたテキストデータは、受信した時に取得する。ブログなどで公表されたテキストデータは、友人情報テーブル１５に登録されているブログＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）が判明している友人のブログへアクセスし、取得する。
【００３０】
友人抽出部１２は、データ取得部１１が取得したテキストデータの中から、友人から受信したテキストデータを抽出する。すなわち、電子メールなどに付属する差出人情報と、友人情報テーブル１５とを基に友人のテキストデータを抽出する。
【００３１】
友人データテーブル１６は、友人データ記憶部として、ハードディスク上に構成され、友人ごとに存在する。友人データテーブル１６には、取得したテキストデータと、取得した日付とを記憶する。取得したテキストデータは、受信したテキストデータと、アクセスして取得した、公表されているテキストデータとを区別して記憶する。
【００３２】
語句抽出部１３は、取得したテキストデータについて、自然言語処理を行い、語句を抽出する。自然言語処理においては、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｎｖｅｒｔｅｄ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）などを行う。ＴＦ−ＩＤＦは、単語の出現頻度と逆出現頻度の二つの指標により、重要な単語を抽出することができる。例えば、出現頻度により、文章中の特徴的な単語の重要度が上がり、逆出現頻度により、多くの文章に出現する一般的な語の重要度が下がる。
【００３３】
語句抽出部１３において、抽出の対象となるテキストデータは、今回取得したテキストデータである場合と、記憶した過去のテキストデータをも含める場合とがある。すなわち、今回取得したテキストデータについて自然言語処理による解析を行い、語句を抽出し、出現頻度を算出する。
【００３４】
また、過去に記憶したテキストデータと今回取得したテキストデータとを含めたテキストデータについて自然言語処理による解析を行い、語句を抽出し、重要度を算出する。追加されていくテキストデータの中から重要度が所定値より高い語句を抽出することにより、時系列の変化を踏まえた語句を抽出することができる。
【００３５】
友人近況テーブル１７は、友人近況記憶部として、ハードディスク上に構成され、テキストデータを取得した日付と、テキストデータから抽出した語句と、出現頻度又は重要度を記憶する。
【００３６】
報告部１４は、友人近況テーブル１７に記憶している抽出した語句を通信を介して送信することにより、友人の近況レポートを報告する。
【００３７】
図２は、本発明の動作環境を示す図である。本発明である分析レポート装置１０ａ、１０ｂが、ネットワーク７０（インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなど）とクライアント６０ａ、６０ｂとの間に接続されている例を示している。
【００３８】
分析レポート装置１０ａ、１０ｂは、ネットワーク７０を介して、ブログサーバ２０及びブログデータ２１、電子メールサーバ３０及び電子メールデータ３１などから、テキストデータを取得する。そして、テキストデータから語句を抽出し、近況レポートとしてクライアント６０ａ、６０ｂに送信する。また、近況レポートを他のクライアント６０ａ、６０ｂに配信する。
【００３９】
図３は、本発明のハードウェア構成の一例を示す図である。分析レポート装置１０は、制御部１０１を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ＿Ａ１０１２など複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン１００５、ネットワーク用通信Ｉ／Ｆ１０４０、メインメモリ１０５０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１０６０、ハードディスク１０７０、クライアント用通信Ｉ／Ｆ１０８０、並びにキーボード及びマウス１１００などの入力手段や表示装置１０２２を備える。
【００４０】
ＢＩＯＳ１０６０は、分析レポート装置１０の起動時にＣＰＵ１０１０が実行するブートプログラムや、ハードウェアに依存するプログラムなどを格納する。
【００４１】
ハードディスク１０７０は、分析レポート装置１０が機能するための各種プログラム及び本発明の機能を実行するプログラムを記憶しており、さらに必要に応じて各種データベースを構成可能である。
【００４２】
表示装置１０２２は、ユーザに、データの入力を受付ける画面を表示したり、分析レポート装置１０による演算処理結果の画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）などのディスプレイ装置を含む。
【００４３】
ここで、入力手段は、ユーザによる入力の受付けを行うものであり、キーボード及びマウス１１００などにより構成する。
【００４４】
また、ネットワーク用通信Ｉ／Ｆ１０４０は、分析レポート装置１０を専用ネットワーク又は公共ネットワークを介してブログデータ２１などと接続できるようにするためのネットワーク・アダプタである。クライアント用通信Ｉ／Ｆ１０８０は、クライアントのパソコンなどにデータを送信するための通信アダプタである。
【００４５】
図４は、本発明の友人情報テーブル１５を示す図である。友人情報テーブル１５は、友人ＩＤと、友人名と、メールアドレスと、ブログＵＲＬと、受信した最新日付及び最古日付と、受信回数とを備えている。
【００４６】
友人ＩＤは、友人を識別するための識別子であり、友人情報テーブル１５に友人として登録される際に発行される。友人名は、友人の名前であり、電子メールとして受信することにより、又はユーザの操作により、入力される。メールアドレスは、ユーザの操作により、入力される。ブログＵＲＬは、ユーザにより入力される。受信した最新日付及び最古日付は、記憶したテキストデータに付属している日付の中で、最新及び最古の日付である。最新の日付は、テキストデータを取得した時に更新する。受信回数は、電子メールを受信した回数であり、友人との親密度などの参考になる。なお、操作により、友人情報のレコードの削除や追加が可能である。
【００４７】
図５は、本発明の友人データテーブル１６を示す図である。友人データテーブル１６は、友人ごとに存在し、テキストデータを取得した日付と、取得したテキストデータとを備えている。
【００４８】
取得したテキストデータは、電子メールなどの通知されたテキストデータと、ブログなどの公表されたテキストデータとが存在し、それぞれ別に記憶する。
【００４９】
図６は、本発明の友人近況テーブル１７を示す図である。友人近況テーブル１７は、友人データテーブル１６に対応し、友人ごとに存在し、テキストデータを取得した日付と、テキストデータから抽出した語句とを備えている。
【００５０】
抽出した語句は、今回取得したテキストデータから抽出した語句及び出現頻度と、記憶している過去のテキストデータをも含めた中から抽出した語句及び重要度とに区別して記憶する。さらに、それぞれを、電子メールなどの通知されたテキストデータからの抽出と、ブログなどの公表されたテキストデータからの抽出とに区別して記憶する。
【００５１】
図６において、「今回抽出した語句」の「電子メールなど」は、今回取得した電子メールなどの通知されたテキストデータから抽出した語句及び出現頻度を記憶している。同様に、「今回抽出した語句」の「ブログなど」は、今回取得したブログなどの公表されたテキストデータから抽出した語句及び出現頻度を記憶している。また、「前回までを含めて抽出した語句」の「電子メールなど」は、今回取得した電子メールなどのテキストデータと、前回までに記憶した過去の電子メールなどのテキストデータと、を含めた中から抽出した語句及び重要度を記憶している。同様に、「前回までを含めて抽出した語句」の「ブログなど」は、今回取得したブログなどのテキストデータと、前回までに記憶した過去のブログなどのテキストデータと、を含めた中から抽出した語句及び重要度を記憶している。
【００５２】
例えば、今回８月３１日に取得したブログなどの公表されたテキストデータが、「今月は、暑かったなあ。明日は、沖縄だ。」とすると、「今回抽出した語句」の「ブログなど」は、「今月、暑、明日、沖縄」となる。そして、今回８月３１日のブログなどのテキストデータに、前回までに記憶した過去のブログなどのテキストデータを含めた中から抽出した語句である「前回までを含めて抽出した語句」の「ブログなど」は、例えば、「沖縄」となる。これは、「今月、暑、明日」などの語句が、前回までのテキストデータで一般的に使用されていた場合に、重要度が下がるからである。
【００５３】
同様に、今回９月１日に取得した電子メールなどの受信されたテキストデータが、「沖縄へ行ってきました。目的は、釣りです。見たことがない魚を釣ることができてご機嫌
でした。」とすると、「今回抽出した語句」の「電子メールなど」は、「沖縄、目的、釣（２）、魚、機嫌」となる。そして、今回９月１日の電子メールなどのテキストデータに、前回までに記憶した過去の電子メールなどのテキストデータを含めた中から抽出した語句である「前回までを含めて抽出した語句」の「電子メールなど」は、例えば、「沖縄、釣」となる。これは、「目的、魚、機嫌」などの語句が、前回までのテキストデータで一般的に使用されていた場合に、重要度が下がるからである。ここで、図では、出現頻度を、出現回数（２以上）で表し、重要度を語句とともに表している。
【００５４】
図７は、本発明の処理内容を示すフローチャートである。
【００５５】
まず、ステップＳ１０１において、ＣＰＵ１０１０は、テキストデータを取得する。具体的には、ネットワーク用通信Ｉ／Ｆ１０４０を介してテキストデータを取得し、ハードディスク１０７０に記憶する。友人のテキストデータを取得する方法は、電子メールなどの通知されるテキストデータについては、受信したときに友人情報テーブル１５のメールアドレスなどに基づき取得する。ブログなどの公表されるだけのテキストデータは、友人情報テーブル１５に登録されているブログＵＲＬへアクセスすることにより取得する。
【００５６】
次に、ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１０１０は、テキストデータに付属する情報から、友人情報テーブル１５を更新する。具体的には、電子メールに付属する情報から友人に関する情報を取得し、友人情報テーブル１５の該当する情報（例えば、最新日付、受信回数など）を更新し、友人情報テーブル１５に記憶する。
【００５７】
次に、ステップＳ１０３において、ＣＰＵ１０１０は、取得したテキストデータを記憶する。具体的には、ネットワーク用通信Ｉ／Ｆ１０４０を介して取得したテキストデータを、友人ごとに、ハードディスク上の友人データテーブル１６に記憶する。このとき、取得したテキストデータについて、電子メールなどの通知されたテキストデータと、ブログなどから取得した公表されたテキストデータとを区別して記憶する。
【００５８】
次に、ステップＳ１０４において、ＣＰＵ１０１０は、語句を抽出する。具体的には、取得したテキストデータについて、自然言語処理を行う。そして、ＴＦ−ＩＤＦにより、重要な語句を抽出し、出現頻度数を算出し、友人ごとにハードディスク上の友人近況テーブル１７に記憶する。このとき、電子メールなどの通知されたテキストデータから抽出した語句と、ブログなどから取得した公表されたテキストデータから抽出した語句とを区別して記憶する。
【００５９】
次に、ステップＳ１０５において、ＣＰＵ１０１０は、記憶したテキストデータを含めて語句を抽出する。具体的には、友人データテーブル１６に記憶された過去のテキストデータに、今回取得したテキストデータを加え、ＴＦ−ＩＤＦにより重要度を算出し、重要度が所定値より高い語句の抽出を行い、友人近況テーブル１７に記憶する。記憶は、今回取得したテキストデータについて抽出した語句とは区別して記憶し、電子メールなどの通知されたテキストデータから抽出した語句と、ブログなどから取得した公表されたテキストデータから抽出した語句とを区別して記憶する。
【００６０】
次に、ステップＳ１０６において、ＣＰＵ１０１０は、友人情報テーブル１５に登録されている友人の近況を報告する。具体的には、友人近況テーブル１７に基づき、登録されている友人ごとに日付と抽出した語句とを送信することにより行う。この場合、友人情報テーブル１５に登録されている友人の中から友人を指定し、指定された友人の今回の近況報告、指定された友人の過去の近況一覧などが可能である。また、公表されたテキストデータから抽出した語句を他の友人に配信することも可能である。
【００６１】
図８は、本発明の友人の近況レポートを送信する際の表示例を示す図である。分析レポート装置１０が、指定された友人の近況レポートを送信する際に、分析レポート装置１０でモニター表示する場合の表示例を示している。
【００６２】
分析レポート装置１０が表示している内容すなわち送信内容は、指定された友人（例えば、Ａ）について、友人情報テーブル１５に記憶している最新及び最古の日付と、受信回数と、友人近況テーブル１７に記憶している抽出した語句とである。実施例では、メールなどの受信したテキストデータから抽出した語句と、ブログなどの公表されたテキストデータから抽出した語句とを明示している。また、取得したテキストデータから抽出した語句と、記憶している過去のテキストデータをも含めて抽出した語句とを「／」で分けている。なお、抽出した語句を全て送信しているが、抽出した語句に付された出現頻度又は重要度により、重要度が所定値より高い語句から所定の個数を選択して送信することにより、簡潔な近況レポートとすることができる。
【００６３】
図９は、本発明の友人の近況レポートの一覧を送信する際の表示例を示す図である。指定された友人の近況レポートの一覧を送信する際に、分析レポート装置１０でモニター表示する場合の表示例を示している。
【００６４】
分析レポート装置１０が表示している内容すなわち送信内容は、指定された友人（例えば、Ａ）について、友人近況テーブル１７に記憶している日付と、抽出した語句とである。近況レポートの一覧であるので、最新の日付から順に送信する。内容は図８と同様である。
【００６５】
図１０は、本発明の友人の近況レポートの配信をする際の表示例を示す図である。友人の近況レポートを、友人情報テーブル１５に登録されている他の友人に配信する際に、分析レポート装置１０でモニター表示する場合の表示例を示している。
【００６６】
分析レポート装置１０が、表示している内容すなわち送信内容は、友人（例えば、Ａ）について友人近況テーブル１７に記憶する、ブログなどから取得したテキストデータから抽出した語句と、日付とである。友人情報テーブル１５に基づいて、友人ごとに他の友人に配信する。内容は図８と同様である。
【００６７】
以上の実施例のように、分析レポート装置１０は、データ取得部１１がテキストデータをインターネットを介して取得し、友人抽出部１２が抽出した友人のテキストデータに基づいて友人情報テーブル１５の情報を更新し、友人ごとに、取得したテキストデータと、取得した日付とを友人データテーブル１６に記憶する。そして、語句抽出部１３が抽出した語句と、取得した日付とを、友人ごとに友人近況テーブル１７に記憶し、報告部１４は、抽出した語句と日付とを報告する。したがって、インターネットを介して取得した友人に関するテキストデータから語句を抽出し、友人ごとに記憶し、報告するので、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００６８】
なお、実施例は、取得したテキストデータから語句を抽出することにより友人の近況としたが、その他に、取得したテキストデータの形式を判断した結果を、友人の近況として追加してもよい。すなわち、テキストデータに使用されている漢字、ひらがな、カタカナ、英数字、絵文字などの比率を計算し、その傾向を有人の近況に追加してもよい。また、文章の長さ、文末の終了語句、頻出語の傾向、流行語の使用頻度などの形式的項目を設け、その傾向を有人の近況に追加してもよい。取得した、友人に関するテキストデータから、友人に関する簡潔な近況レポートを作成することができる。
【００６９】
なお、実施例は、分析レポート装置１０をクライアント６０ａ、６０ｂとネットワーク７０との間の装置としたが、サーバとすることもできる。サーバとしての分析レポート装置１０は、テキストデータをインターネットを介して取得するデータ取得部１１と、ユーザごとの友人のテキストデータを抽出する友人抽出部１２と、ユーザごとの友人の個人識別情報を記憶する友人記憶部として友人情報テーブル１５と、ユーザごとの友人ごとに、取得したテキストデータと、取得した日付とを記憶する友人データ記憶部として友人データテーブル１６と、語句の抽出を行う語句抽出部１３と、抽出した語句と、取得した日付とを、ユーザごとの友人ごとに記憶する友人近況記憶部として友人近況テーブル１７と、語句と日付とをユーザごとに報告する報告部１４と、を備える。したがって、ユーザごとの友人に関するテキストデータを取得し、ユーザごとの友人に関する簡潔な近況レポートを作成し、電子メールなどで配信することができる。
【００７０】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の機能を構成する構成部と、構成部が処理するデータとの関連を示す図である。
【図２】本発明の動作環境を示す図である。
【図３】本発明のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の友人情報テーブルを示す図である。
【図５】本発明の友人データテーブルを示す図である。
【図６】本発明の友人近況テーブルを示す図である。
【図７】本発明の処理内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の友人の近況レポートを送信する際の表示例を示す図である。
【図９】本発明の友人の近況レポートの一覧を送信する際の表示例を示す図である。
【図１０】本発明の友人の近況レポートの配信をする際の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１０      分析レポート装置
１１      データ取得部
１２      友人抽出部
１３      語句抽出部
１４      報告部
１５      友人情報テーブル
１６      友人データテーブル
１７      友人近況テーブル
１０１０  ＣＰＵ
１０１２  ＣＰＵ＿Ａ
１０２２  表示装置
１０４０  ネットワーク用通信Ｉ／Ｆ
１０５０  メインメモリ
１０６０  ＢＩＯＳ
１０７０  ハードディスク
１０８０  クライアント用通信Ｉ／Ｆ
１１００  キーボード及びマウス
【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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