(57)【要約】【課題】ユーザの労力が軽減され、業務効率の向上に寄与することができる文書処理装置、プログラムおよび文書処理方法を提供する。【解決手段】アクセスした電子化文書中からイベント情報抽出部１２によりイベント情報を抽出し、タスク予測部１３により既存のタスクとの関連の有無を予測し、既存のタスクと関連があると判断すると、タスク関連付け部１４により既存のタスクと関連付け、既存タスクの登録文書の更新を行う。これにより、文書がどの既存タスクとも関連しないと予測でき、その場合にもユーザが文書の中身を読むことなく、手間やコストをかけずに非常に容易に新規タスクを生成し、そのタスクのイベント情報を補完し、該文書を新規タスクに関連付けすることが可能になるため、ユーザの労力が従来より大幅に軽減され、業務効率の向上に寄与することができる。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト文書を処理する文書処理装置において、
前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、
既存のタスクのイベント情報を格納するタスク格納手段と、
前記イベント情報抽出手段で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納手段に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測手段と、
前記タスク予測手段で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納手段に格納されているタスクを更新するタスク関連付け手段と、
を備えることを特徴とする文書処理装置。
【請求項２】
前記タスク予測手段で既存のタスクと関連がないと予測された場合、前記テキスト文書のイベント情報を用いて新規にタスクを生成するタスク生成手段と、
前記タスク生成手段により新規に生成されたタスクを、前記テキスト文書のイベント情報と共に前記タスク格納手段に登録するタスク登録手段と、
を備えることを特徴とする請求項１記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記タスク生成手段は、既存のタスクと関連がないと予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書から取得したイベント情報の語句を用いて新規タスク名および新規タスクのイベント情報を生成する、
ことを特徴とする請求項２記載の文書処理装置。
【請求項４】
前記タスク登録手段は、前記タスク生成手段により新規に生成されたタスクに対して、新規登録フラグを立てる、
ことを特徴とする請求項２記載の文書処理装置。
【請求項５】
前記イベント情報抽出手段は、前記テキスト文書を文法の観点から分解した構造の関係性を明示した統合構造を用いて前記イベント情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一記載の文書処理装置。
【請求項６】
前記イベント情報抽出手段は、機械可読なデータ形式であって、前記テキスト文書中の互いに関連しあう５Ｗ１Ｈおよび述語関連情報を、前記イベント情報として抽出する、
ことを特徴とする請求項５記載の文書処理装置。
【請求項７】
前記タスク予測手段は、前記テキスト文書のイベント情報について、前記タスク格納手段に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いてタスクの適合性を判断するタスク適合性判断手段を備え、
前記タスク予測手段は、前記タスク適合性判断手段による適合性判断に基づいて、既存のタスクとの関連を予測する、
ことを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一記載の文書処理装置。
【請求項８】
電子化文書にアクセスする文書アクセス手段を備え、
前記イベント情報抽出手段は、前記電子化文書中のテキスト文書を読み込む、
ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一記載の文書処理装置。
【請求項９】
画像読取手段を介して紙文書を読み取る読み取り走査手段と、
前記読み取り走査手段で読み取った紙文書のイメージデータ中のテキスト文書を取得する文字認識手段と、
を備え、
前記イベント情報抽出手段は、前記イメージデータ中のテキスト文書を読み込む、
ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれか一記載の文書処理装置。
【請求項１０】
テキスト文書を処理する文書処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出機能と、
既存のタスクのイベント情報を記憶部に格納するタスク格納機能と、
前記イベント情報抽出機能で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納機能で前記記憶部に格納された既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測機能と、
前記タスク予測機能で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納機能により前記記憶部に格納されたタスクを更新するタスク関連付け機能と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
前記タスク予測機能で既存のタスクと関連がないと予測された場合、前記テキスト文書のイベント情報を用いて新規にタスクを生成するタスク生成機能と、
前記タスク生成機能により新規に生成されたタスクを、前記テキスト文書のイベント情報と共に前記記憶部に登録するタスク登録機能と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１０記載のプログラム。
【請求項１２】
前記タスク生成機能は、既存のタスクと関連がないと予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書から取得したイベント情報の語句を用いて新規タスク名および新規タスクのイベント情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【請求項１３】
前記タスク登録機能は、前記タスク生成機能により新規に生成されたタスクに対して、新規登録フラグを立てる、
ことを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【請求項１４】
前記イベント情報抽出機能は、前記テキスト文書を文法の観点から分解した構造の関係性を明示した統合構造を用いて前記イベント情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか一記載のプログラム。
【請求項１５】
前記イベント情報抽出機能は、機械可読なデータ形式であって、前記テキスト文書中の互いに関連しあう５Ｗ１Ｈおよび述語関連情報を、前記イベント情報として抽出する、
ことを特徴とする請求項１４記載のプログラム。
【請求項１６】
前記タスク予測機能は、前記テキスト文書のイベント情報について、前記記憶部に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いてタスクの適合性を判断するタスク適合性判断機能を含み、
前記タスク予測機能は、前記タスク適合性判断機能による適合性判断に基づいて、既存のタスクとの関連を予測する、
ことを特徴とする請求項１０ないし１５のいずれか一記載のプログラム。
【請求項１７】
電子化文書にアクセスする文書アクセス機能を前記コンピュータに更に実行させ、
前記イベント情報抽出機能は、前記電子化文書中のテキスト文書を読み込む、
ことを特徴とする請求項１０ないし１６のいずれか一記載のプログラム。
【請求項１８】
画像読取手段を介して紙文書を読み取る読み取り走査機能と、
前記読み取り走査機能で読み取った紙文書のイメージデータ中のテキスト文書を取得する文字認識機能と、
を前記コンピュータに更に実行させ、
前記イベント情報抽出機能は、前記イメージデータ中のテキスト文書を読み込む、
ことを特徴とする請求項１０ないし１６のいずれか一記載のプログラム。
【請求項１９】
テキスト文書を処理する文書処理する文書処理装置における文書処理方法であって、
前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出工程と、
既存のタスクのイベント情報を記憶部に格納するタスク格納工程と、
前記イベント情報抽出工程で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納工程で前記記憶部に格納された既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測工程と、
前記タスク予測工程で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納工程で前記記憶部に格納されたタスクを更新するタスク関連付け工程と、
を含むことを特徴とする文書処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書処理装置、プログラムおよび文書処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
目的達成のための最小の仕事の単位であるタスクには、タスク名、期日、優先度などが付随することがある。また、タスク管理とは、タスクの期日や優先度、実施／未実施などを把握することである。タスク管理を行うことで、仕事量の把握や仕事効率の向上、仕事の優先度を確認することができる。また、タスク管理を行うことで、ミスを減らしリスク回避を行うことも可能である。例えば、特許文献１に開示されている情報管理システムにおいては、スケジュールや電子メール文書、報告書などの業務に関連する情報を、タスクで管理するようにしている。
【０００３】
ところで、従来においては、タスクの登録、タスクと各種文書の関連づけは、人手により行われていた。特許文献１の情報管理システムによれば、タスク登録、タスク選択をユーザに委ねている。より詳細には、上述したようにユーザが情報管理システムに文書を登録する際には、その文書がどのタスクに属するものか、新規なタスクなのかを、文書の内容によりユーザが判断しなければならない。このような問題は、文書の振り分けや関連付け、タスクの登録における文書やタスクの増加に伴い、手間と労力を要するようになっている。特に、文書作成者以外がこの作業をする場合は顕著である。
【０００４】
そこで、特許文献２においては、対象文書が特定の１つまたは複数のカテゴリに属するかどうかを判断するための辞書を用いたルールベースの方法により、各種文書を自動でタスクに振り分ける技術が提案されている。より詳細には、特許文献２に開示されている技術によれば、タスクと文書の関係（ルール）を記述した辞書を用いている。例えば、特許文献２では、文書中の属性値エントリと対応する分類カテゴリ「仮説形成のための情報の収集・分類」「該情報の分析」「仮説の生成と検証」「該検証結果に基づく知識の共有」を記述した分類ルールを適用している。その他、キーワードを設定しておき、振り分け対象文書とのキーワードの一致度などを規則化した辞書を適用する方法もある。
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−０９９５８１号公報
【特許文献２】特開２００６−０６５５０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献２に開示されている技術によれば、文書中の属性値やキーワードが辞書のエントリに無い場合には、分類対象外になってしまうという問題点がある。このように分類対象外になるような場合には、ユーザが判断しなければならならない。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの労力が軽減され、業務効率の向上に寄与することができる文書処理装置、プログラムおよび文書処理方法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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、テキスト文書を処理する文書処理装置において、前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出手段と、既存のタスクのイベント情報を格納するタスク格納手段と、前記イベント情報抽出手段で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納手段に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測手段と、前記タスク予測手段で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納手段に格納されているタスクを更新するタスク関連付け手段と、を備える。
【０００９】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１記載の文書処理装置において、前記タスク予測手段で既存のタスクと関連がないと予測された場合、前記テキスト文書のイベント情報を用いて新規にタスクを生成するタスク生成手段と、前記タスク生成手段により新規に生成されたタスクを、前記テキスト文書のイベント情報と共に前記タスク格納手段に登録するタスク登録手段と、を備える。
【００１０】
また、請求項３にかかる発明は、請求項２記載の文書処理装置において、前記タスク生成手段は、既存のタスクと関連がないと予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書から取得したイベント情報の語句を用いて新規タスク名および新規タスクのイベント情報を生成する。
【００１１】
また、請求項４にかかる発明は、請求項２記載の文書処理装置において、前記タスク登録手段は、前記タスク生成手段により新規に生成されたタスクに対して、新規登録フラグを立てる。
【００１２】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１ないし４のいずれか一記載の文書処理装置において、前記イベント情報抽出手段は、前記テキスト文書を文法の観点から分解した構造の関係性を明示した統合構造を用いて前記イベント情報を抽出する。
【００１３】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５記載の文書処理装置において、前記イベント情報抽出手段は、機械可読なデータ形式であって、前記テキスト文書中の互いに関連しあう５Ｗ１Ｈおよび述語関連情報を、前記イベント情報として抽出する。
【００１４】
また、請求項７にかかる発明は、請求項１ないし６のいずれか一記載の文書処理装置において、前記タスク予測手段は、前記テキスト文書のイベント情報について、前記タスク格納手段に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いてタスクの適合性を判断するタスク適合性判断手段を備え、前記タスク予測手段は、前記タスク適合性判断手段による適合性判断に基づいて、既存のタスクとの関連を予測する。
【００１５】
また、請求項８にかかる発明は、請求項１ないし７のいずれか一記載の文書処理装置において、電子化文書にアクセスする文書アクセス手段を備え、前記イベント情報抽出手段は、前記電子化文書中のテキスト文書を読み込む。
【００１６】
また、請求項９にかかる発明は、請求項１ないし７のいずれか一記載の文書処理装置において、画像読取手段を介して紙文書を読み取る読み取り走査手段と、前記読み取り走査手段で読み取った紙文書のイメージデータ中のテキスト文書を取得する文字認識手段と、を備え、前記イベント情報抽出手段は、前記イメージデータ中のテキスト文書を読み込む。
【００１７】
また、請求項１０にかかる発明は、テキスト文書を処理する文書処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出機能と、既存のタスクのイベント情報を記憶部に格納するタスク格納機能と、前記イベント情報抽出機能で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納機能で前記記憶部に格納された既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測機能と、前記タスク予測機能で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納機能で前記記憶部に格納されたタスクを更新するタスク関連付け機能と、を前記コンピュータに実行させる。
【００１８】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項１０記載のプログラムにおいて、前記タスク予測機能で既存のタスクと関連がないと予測された場合、前記テキスト文書のイベント情報を用いて新規にタスクを生成するタスク生成機能と、前記タスク生成機能により新規に生成されたタスクを、前記テキスト文書のイベント情報と共に前記記憶部に登録するタスク登録機能と、を前記コンピュータに実行させる。
【００１９】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記タスク生成機能は、既存のタスクと関連がないと予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書から取得したイベント情報の語句を用いて新規タスク名および新規タスクのイベント情報を生成する。
【００２０】
また、請求項１３にかかる発明は、請求項１１記載のプログラムにおいて、前記タスク登録機能は、前記タスク生成機能により新規に生成されたタスクに対して、新規登録フラグを立てる。
【００２１】
また、請求項１４にかかる発明は、請求項１０ないし１３のいずれか一記載のプログラムにおいて、前記イベント情報抽出機能は、前記テキスト文書を文法の観点から分解した構造の関係性を明示した統合構造を用いて前記イベント情報を抽出する。
【００２２】
また、請求項１５にかかる発明は、請求項１４記載のプログラムにおいて、前記イベント情報抽出機能は、機械可読なデータ形式であって、前記テキスト文書中の互いに関連しあう５Ｗ１Ｈおよび述語関連情報を、前記イベント情報として抽出する。
【００２３】
また、請求項１６にかかる発明は、請求項１０ないし１５のいずれか一記載のプログラムにおいて、前記タスク予測機能は、前記テキスト文書のイベント情報について、前記記憶部に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いてタスクの適合性を判断するタスク適合性判断機能を含み、前記タスク予測機能は、前記タスク適合性判断機能による適合性判断に基づいて、既存のタスクとの関連を予測する。
【００２４】
また、請求項１７にかかる発明は、請求項１０ないし１６のいずれか一記載のプログラムにおいて、電子化文書にアクセスする文書アクセス機能を前記コンピュータに更に実行させ、前記イベント情報抽出機能は、前記電子化文書中のテキスト文書を読み込む。
【００２５】
また、請求項１８にかかる発明は、請求項１０ないし１６のいずれか一記載のプログラムにおいて、画像読取手段を介して紙文書を読み取る読み取り走査機能と、前記読み取り走査機能で読み取った紙文書のイメージデータ中のテキスト文書を取得する文字認識機能と、を前記コンピュータに更に実行させ、前記イベント情報抽出機能は、前記イメージデータ中のテキスト文書を読み込む。
【００２６】
また、請求項１９にかかる発明は、テキスト文書を処理する文書処理する文書処理装置における文書処理方法であって、前記テキスト文書からイベントを表すイベント情報を抽出するイベント情報抽出工程と、既存のタスクのイベント情報を記憶部に格納するタスク格納工程と、前記イベント情報抽出工程で抽出された前記イベント情報について、前記タスク格納工程で前記記憶部に格納された既存のタスクのイベント情報を用いて既存のタスクとの関連を予測するタスク予測工程と、前記タスク予測工程で既存のタスクと関連があると予測された前記イベント情報を有している前記テキスト文書を、該当する既存のタスクと関連付け、前記タスク格納工程で前記記憶部に格納されたタスクを更新するタスク関連付け工程と、を含む。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、アクセスした電子化文書中からイベント情報を抽出し、既存のタスクとの関連の有無を予測し、既存のタスクと関連があると判断すると、既存のタスクと関連付け、既存タスクの登録文書の更新を行うことにより、文書がどの既存タスクとも関連しないと予測でき、その場合にもユーザが文書の中身を読むことなく、手間やコストをかけずに非常に容易に新規タスクを生成し、そのタスクのイベント情報を補完し、該文書を新規タスクに関連付けすることが可能になるため、ユーザの労力が従来より大幅に軽減され、業務効率の向上に寄与することができる、という効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる文書処理装置、プログラムおよび文書処理方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００２９】
［第１の実施の形態］
本発明の第１の実施の形態を図１ないし図１０に基づいて説明する。本実施の形態は文書処理装置としてサーバコンピュータを適用した例である。
【００３０】
図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる文書処理装置１のモジュール構成図である。文書処理装置１は、例えば、一般的なパーソナルコンピュータである。
【００３１】
図１に示すように、文書処理装置１は、情報処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、各種データベースとして機能するとともに各種のプログラムを格納する記憶部であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、記憶媒体１１０を用いて情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのＣＤ−ＲＯＭドライブ等の媒体駆動装置１０５、ネットワーク２を介してイントラネットやインターネットなどに接続されているサーバなどと通信により情報を伝達するための通信制御装置１０６、処理経過や結果等を操作者に表示するＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部１０７、並びに操作者がＣＰＵ１０１に命令や情報等を入力するためのキーボードやマウス等の入力部１０８等から構成されており、これらの各部間で送受信されるデータをバスコントローラ１０９が調停して動作する。
【００３２】
このような文書処理装置１では、ユーザが電源を投入するとＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２内のローダーというプログラムを起動させ、ＨＤＤ１０４よりＯＳ（Operating System）というコンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをＲＡＭ１０３に読み込み、このＯＳを起動させる。このようなＯＳは、ユーザの操作に応じてプログラムを起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。ＯＳのうち代表的なものとしては、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等が知られている。これらのＯＳ上で走る動作プログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。なお、アプリケーションプログラムは、所定のＯＳ上で動作するものに限らず、後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００３３】
ここで、文書処理装置１は、アプリケーションプログラムとして、文書処理プログラムをＨＤＤ１０４に記憶している。この意味で、ＨＤＤ１０４は、文書処理プログラムを記憶する記憶媒体として機能する。
【００３４】
また、一般的には、文書処理装置１のＨＤＤ１０４にインストールされるアプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤなどの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等の各種方式のメディア等の記憶媒体１１０に記録され、この記憶媒体１１０に記録された動作プログラムがＨＤＤ１０４にインストールされる。このため、ＣＤ−ＲＯＭ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体１１０も、アプリケーションプログラムを記憶する記憶媒体となり得る。さらには、アプリケーションプログラムは、例えば通信制御装置１０６を介して外部から取り込まれ、ＨＤＤ１０４にインストールされても良い。
【００３５】
文書処理装置１は、ＯＳ上で動作する文書処理プログラムが起動すると、この文書処理プログラムに従い、ＣＰＵ１０１が各種の演算処理を実行して各部を集中的に制御する。文書処理装置１のＣＰＵ１０１が実行する各種の演算処理のうち、本実施の形態の特長的な処理について以下に説明する。
【００３６】
図２は、文書処理装置１の概略構成を示すブロック図である。図２に示すように、文書処理装置１は、文書処理プログラムに従うことにより、文書アクセス手段として機能する文書アクセス部１１と、イベント情報抽出手段として機能するイベント情報抽出部１２と、タスク予測手段として機能するタスク予測部１３と、タスク関連付け手段として機能するタスク関連付け部１４と、タスク生成手段として機能するタスク生成部１５と、タスク登録手段として機能するタスク登録部１６と、情報記憶部１７と、を備える。
【００３７】
また、文書処理装置１は、文書処理プログラムに従うことにより、記憶部であるＨＤＤ１０４に、電子化文書を格納する文書リスト２１と、イベント情報を格納するイベントリスト２２と、既存のタスクのイベント情報を格納するタスク格納手段として機能するタスクＤＢ２３と、を形成する。
【００３８】
次に、各部について説明する。
【００３９】
文書アクセス部１１は、例えばインターネットやイントラネットを介し、メールサーバ３、文書サーバ４、掲示板サーバ５、スケジューラ６など、ネットワーク２を使ってアクセス可能な文書データベースを有するシステムに記憶されている電子化文書群にアクセスして、文書リストＤＢ２１に格納する。文書アクセス部１１は、アクセスした電子化文書に対して、文書ＩＤを振る。図３は、アクセスされた電子文書の一例である。
【００４０】
イベント情報抽出部１２は、文書アクセス部１１でアクセスした電子化文書を読み込み、電子化文書内で取得でき得るイベント情報を全て抽出して、イベントリスト２２に格納する。
【００４１】
ここで、電子化文書内からのイベント情報の抽出処理について図４のフローチャートを参照しつつ説明する。図４に示すように、イベント抽出処理は、文書アクセス部１１でアクセスした電子化文書にテキストがある場合には（ステップＳ１のＹｅｓ）、電子化文書中のテキストを読み込み（ステップＳ２）、テキストの統語構造を取得する（ステップＳ３）。統語構造とは、文の構造を文法の観点から分解し、その関係性を明示したものであり、統語構造取得には、既存の自然言語解析技術を用いる。図５は、図３の文書例のテキストからの統語構造抽出例である。図５に示すように、統語構造は、文を構成する文節表記と、文節の文法属性である文節品詞と、文節と文節の係り受け関係（係り先番号）とにより構成されている。なお、図５に示す構成の他に、文節を構成する単語情報や、係り受け関係名などの情報などがあっても良い。また、統語構造の表現方法についても、図５右部のような構造以外に、グラフ構造や木構造であっても良い。
【００４２】
上述のようにして統語構造が得られたら、続くステップＳ４において、文の統語構造を用いてイベントを表すイベント情報を抽出する。イベント情報抽出においては、５Ｗ１Ｈ（Ｗｈｅｎ＝いつ、Ｗｈｅｒｅ＝どこで、Ｗｈｏ＝誰が、Ｗｈａｔ＝何を、Ｗｈｙ＝なぜ、Ｈｏｗ＝（どのくらい・どうやって））＋述語の各要素から成るイベント情報を抽出する。本実施の形態においては、文法特性を利用した知識を記述した知識辞書を参照する。図６は、知識辞書の記載の一例を示す模式図である。知識辞書は、少なくとも、文の統語構造、対応する５Ｗ１Ｈの各イベント属性、また見出し語文節とその各イベント属性が記載された辞書である。なお、辞書の構成要素として、５Ｗ１Ｈの意味解釈に、更なる意味属性を付与しても良い。図６では「範囲基点」「範囲終点」など、Ｗｈｅｎ情報、Ｗｈｅｒｅ情報に、詳細な意味属性を与えている。また、図６の記述方法以外に、文法情報を正規表現で表現した形式の記述でも良く、さらにシステム実装の場合は、これらの知識をプログラムコードの形式に書き下した規則を用いるのが適当である。イベント情報抽出部１２は、まず、最初の文の統語構造の文末から述語文節を検索し、述語文節毎に述語文節と係り受け関係にある文節の要素がイベント情報たりえるかについて知識辞書を用いて判断し、イベント情報と判断されると、述語文節と該当文節にイベントＩＤを付加してイベントリストに文書ＩＤ、イベントＩＤと共にイベント属性とイベント要素を登録する。イベント情報抽出部１２は、１文書内に別の述語文節があり、イベント要素がある場合には、イベント情報がなくなるまでイベント情報抽出を繰り返す。さらに、イベント情報抽出部１２は、テキスト中の箇条書きの個所では、見出し語があれば、見出し語をイベント属性として利用し、その要素をイベント要素として抽出する。
【００４３】
イベント情報が抽出された場合には（ステップＳ５のＹｅｓ）、イベントＩＤを付加して（ステップＳ６）、イベントリスト２２にイベント情報、文書ＩＤ、イベントＩＤと共に登録する（ステップＳ７）。
【００４４】
このようなステップＳ４〜Ｓ７の処理は、文書アクセス部１１でアクセスした電子化文書内にイベント情報がなくなるまで（ステップＳ８のＮｏ）、繰り返される。
【００４５】
なお、文書アクセス部１１でアクセスした電子化文書からイベント情報が抽出されなかった場合には（ステップＳ５のＮｏ）、表示部１０７にエラー表示を表示して（ステップＳ９）、処理を終了する。
【００４６】
図７は、図５のテキストの統語構造から図６の知識辞書を用いて抽出したイベント情報の例を示している。それぞれのイベント情報は、文書ＩＤと、イベントＩＤと、Ｗｈｅｎ，Ｗｈｏなどのイベント属性と、イベント要素である文節表記または文節表記列と、から成る。
【００４７】
ここで、図７のイベント情報の抽出例について詳述する。まず、文書ＩＤを検出し記憶する。次に、テキストのうち先頭であり隅付括弧で囲まれたテキスト部分を文書のタイプとして抽出し、記憶する。次に、右寄せであり文字の大きさが異なっている日付文節を文書発行日として解釈し、同じく右寄せであり文字の大きさが異なっていた組織／場所文節を発行元として解釈する。本実施の形態では、これらを記憶していないが、これらを予め記憶するようにしてもよい。
【００４８】
次に、先頭文から順に述語文節を検索する。最初に述語「なりますので、」を見つけ、内容語を終止形「なる」に変換し、記憶する。この述語文節に係る文節を検索し、「事業所ＬＡＮが」「不通に」を見つける。図６の知識辞書を参照し、「事業所ＬＡＮが」は、内容語が名詞で、かつ、ガ格修飾文節であることから、Ｗｈａｔ属性を持つ、「不通に」は、内容語が形容動詞で、かつ、ニ格修飾文節であることから、Ｈｏｗ属性を持つ、ということを判断し、これらをイベント情報としてイベントＩＤと共に記憶する。
【００４９】
次の述語文節を検索し、「ご注意ください。」を見つけ、内容語を終止形「注意する」に変換し、記憶する。この述語文節に係る文節を検索し、「関係者は」を見つける。知識辞書を参照し、「関係者は」が、イベント属性を持たないと判断し、この文節関係はイベント情報ではないと判断する。
【００５０】
ところで、次文以降には述語がでてこないが、番号付き独立文節があるため、箇条書きが存在すると判断し、箇条書きの見出し語をイベント属性として利用する。
【００５１】
まず、「１．理由」が、図６の知識辞書の見出し語｛理由｝と一致するため、イベント属性Ｗｈｙとして、後続の要素「電気設備法廷点検に伴なうネットワークの停止」をイベント要素として記憶する。次に「２．日時」が、見出し語｛日付｝と一致するため、イベント属性Ｗｈｅｎとして、後続の要素「６月２４日（土）」「8：00 〜 14：00」「（日本時間）」をイベント要素とする。実施例では、知識辞書を用いて、Ｗｈｅｎの内訳属性をそれぞれｗｈｅｎ−ｄａｔｅ，ｗｈｅｎ−ｔｉｍｅ−ｒａｎｇｅ，ｗｈｅｎ−ｏｔｈｅｒなどと分け、要素を細分して記憶させているが、まとめてＷｈｅｎ情報として要素を「６月２４日（土）8：00 〜 14：00（日本時間）」としても良い。次に「３．範囲」が、見出し語｛時刻：範囲｝、もしくは見出し語｛場所：範囲｝と一致し、後続の要素が場所を示す内容語を含むため、見出し語｛場所：範囲｝と特定し、イベント属性をWhere-rangeとして、後続の要素「横浜事業所全区間」をイベント要素とする。さらに、「４．問い合わせ先」が、見出し語｛問い合わせ先｝と一致するため、イベント属性Ｗｈｏｍとして、後続の要素「ＸＸシステムズ（株）」「Tel:045-111-2222」をイベント要素とする。実施例では、知識辞書を用いてＷｈｏｍの内訳属性をそれぞれＷｈｏｍとＷｈｏｍ−Ｔｅｌなどと分け、要素を分割して記憶させているが、まとめてＷｈｏｍ情報として要素を「ＸＸシステムズ（株）Tel:045-111-2222」としても良い。
【００５２】
この結果、図５の左側の統語構造例から、図７の右側のイベント情報例に示すようなイベントＩＤ００１〜００５のイベント属性付きのイベント情報が取得できる。図４の処理フローのうち、イベント情報抽出処理（ステップＳ４）から終了までが、この部分にあたる。
【００５３】
タスク予測部１３は、１文書からイベント情報が全て抽出できると、タスク予測を実施する。より詳細には、タスク予測部１３は、タスク適合性判断手段として機能するタスク適合性判断部１３ａを有しており、対象となる電子化文書のイベント情報について、タスクＤＢ２３に格納されている既存のタスクのイベント情報を用いてタスクの適合性を判断し、対象となる電子化文書のタスクを予測し、後続処理を振り分ける。後続処理の振り分けは、適合するイベント要素があれば、イベント要素に対して適合情報を付与することにより行う。なお、表示部１０７にタスク予測結果を複数表示し、入力部１０８を介してユーザに所望のタスクを選択させるようにしても良い。
【００５４】
タスク関連付け部１４は、タスク予測部１３で既存のタスクと関連があると予測された電子化文書を、該当する既存のタスクと関連付け、情報記憶部１７を介してタスクＤＢ２３に格納されているタスクを更新する。
【００５５】
タスク生成部１５は、タスク予測部１３で既存のタスクには関連がないと予測された電子化文書のために、電子化文書のイベント情報を用いて新規にタスクを生成する。
【００５６】
タスク登録部１６は、タスク生成部１５で新規に生成されたタスクを、イベント情報と共に登録し、情報記憶部１７を介してタスクＤＢ２３に格納されているタスクを更新する。
【００５７】
ここで、タスク予測、タスク関連付けおよびタスク新規登録処理の流れを図８のフローチャートを参照して説明する。図８に示すように、イベント情報抽出部１２で抽出された新規のイベント情報の登録があると判断した場合には（ステップＳ１１のＹｅｓ）、イベント情報（文書ＩＤ、イベントＩＤ、イベント属性、イベント要素）を読み込み、バッファに記憶する（ステップＳ１２）。次に、既存タスクの各タスクのイベント属性ごとのイベント要素との適合処理を実行し（ステップＳ１３）、適合するイベント要素がある場合には（ステップＳ１４のＹｅｓ）、イベントリスト２２のイベント要素に適合情報を付与しバッファに記憶する（ステップＳ１５）。続いて、イベント要素間の適合要素数に応じてイベント情報適合性を判定する（ステップＳ１６）。例えば、全てのイベント要素のうち、適合要素がどれだけあったかを数値化し、例えばＴＦ−ＩＤＦ指標を用いて評価判定する方法などがある。なお、適合するイベント要素がない場合には（ステップＳ１４のＮｏ）、そのままステップＳ１６に進む。ステップＳ１６の適合性判定で、既存タスクに関連があると判定された場合には（ステップＳ１７のＹｅｓ）、文書ＩＤを対象となるタスクに追加する（ステップＳ１８）。一方、ステップＳ１６の適合性判定で既存タスクに関連がないと判定された場合には（ステップＳ１７のＮｏ）、新規のタスクを生成し（ステップＳ１９）、新規のタスクの各イベント要素を該電子化文書のイベント要素で登録し、記憶する（ステップＳ２０）。そして、上述のように新規タスク生成記憶、既存タスクへの文書ＩＤ追加が生じた場合には、タスクＤＢ２３のタスクを更新するとともに、タスクＤＢ２３のタスクに更新フラグを付与する（ステップＳ２１）。このようにすることで、タスク出力の際に、ユーザに更新情報を知らせることができる。以上のようなステップＳ１２〜Ｓ２１の処理は、登録イベントがなくなるまで（ステップＳ２２のＮｏ）、繰り返される。
【００５８】
図９は、タスク関連付け処理の一例を示す模式図である。図９に示すタスクＤＢ２３内のタスクリストには、タスクＩＤが付された各タスクに関連づけられたイベント情報（文書ＩＤ、イベントＩＤ、イベント属性、イベント要素）が記憶されている。ここでは、図３に示した電子化文書（文書ＩＤ００１）のイベント情報が新規にイベント登録された場合について詳述する。図３に示した電子化文書（文書ＩＤ００１）のイベント情報が新規にイベント登録された場合には、各タスクのイベント属性ごとにそれぞれの要素と適合処理を実施する。図９に示すイベント情報は、図７に示したイベント情報とは異なり、詳細要素をまとめ、イベント要素がないＷｈｏ属性にはイベント要素が無いことを表現している。
【００５９】
対象となる電子化文書のイベント情報と、タスクＤＢ２３のタスクリストに格納されている既存の各タスクのイベント情報との適合性の判断は以下の通りである。
【００６０】
具体的には、まず、タスクリストのタスクＩＤ００１のイベント情報の、述語属性の要素と、新規イベント情報の述語属性の要素の適合を判定する。図９に示すように、タスクＩＤ００１においては「なる」が一致するので、述語属性に適合情報を付与する。同様に、タスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｗｈａｔ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈａｔ属性の要素の適合を判定する。「事業所ＬＡＮ」が一致するのでＷｈａｔ属性に適合情報を付与する。同様に、タスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｗｈｏ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈｏ属性の要素の適合を判定する。イベント要素が無いことで一致するのでＷｈｏ属性に適合情報を付与する。同様に、タスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｈｏｗ属性の要素と、新規イベント情報のＨｏｗ属性の要素の適合を判定する。「不通」が一致するのでＨｏｗ属性に適合情報を付与する。同様に、タスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｗｈｙ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈｙ属性の要素の適合を判定する。「電気設備法廷点検に伴なうネットワークの停止」が一致するのでＷｈｙ属性に適合情報を付与する。同様にタスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｗｈｅｎ属性の要素と、新規イベント情報のｗｈｅｎ属性の要素の適合を判定する。ここでは要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。また、続けてタスクＩＤ００１のイベント情報の、Ｗｈｅｒｅ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈｅｒｅ属性の要素の適合を判定する。「横浜事業所全区間」が一致するのでＷｈｅｒｅ属性に適合情報を付与する。タスクＩＤ００１のイベント情報はないので、新規イベント情報のＷｈｏｍ属性は、適合しないと判断し、何も付与しない。そして、新規イベント情報と、タスクＩＤ００１のイベント情報の、属性毎の適合の度合いを判断し、新規イベント情報とタスクＩＤ００１のイベント情報の適合の度合いが高いことから、この新規イベント情報をもつ文書ＩＤ００１は、既存タスクＩＤ００１に関連があると判断する。関連があると判断すると、タスク予測候補としてタスクＩＤ００１の文書ＩＤの項に、図３に示す電子化文書の文書ＩＤ００１（図９中、網掛けで示す）を登録し、各イベント情報も、既存タスクＩＤ００１に無く、新規イベント情報にあったｗｈｅｎ属性の要素「６月２４日（土）」とＷｈｏｍ属性「××システムズ（株）、０４５−１１１−２２２２」情報（図９中、網掛けで示す）を加えて記憶し、タスクＩＤ００１の情報を更新する。その際、更新フラグを付与しても良い。
【００６１】
次に、タスクリストのタスクＩＤ００２のイベント情報の、述語属性の要素と、新規イベント情報の述語属性の要素の適合を判定する。図９に示すように、タスクＩＤ００２においては要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。続けてタスクＩＤ００２のイベント情報の、Ｗｈａｔ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈａｔ属性の要素の適合を判定する。要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。同様にＷｈｏ属性、ｗｈｅｎ属性、Ｗｈｅｒｅ属性、Ｗｈｙ属性、Ｈｏｗ属性、Ｗｈｏｍ属性の要素の適合を判定する。どれも要素が一致しないので、この新規イベント情報をもつ文書ＩＤ００１は、既存タスクＩＤ００２には関連がないと判断する。
【００６２】
同様に、タスクリストのタスクＩＤ００３のイベント情報の、述語属性の要素と、新規イベント情報の述語属性の要素の適合を判定する。図９に示すように、タスクＩＤ００３においてはどれも要素が一致しないので、この新規イベント情報をもつ文書ＩＤ００１は、既存タスクＩＤ００３には関連がないと判断する。
【００６３】
このようにして、タスクリストにある全ての既存タスクに対し、この適合性判断をし、適合の度合いが高いタスクには関連があると判断し、タスク予測候補として該当タスクの文書ＩＤの項に、図３の文書の文書ＩＤ００１を登録し、必要情報を加えて記憶し、該当タスクの情報を更新する。
【００６４】
新規登録文書全てに対し、既存タスクへのタスク予測及び関連付けが終了すると、表示部１０７で、新規登録文書ごとに、タスク予測結果を表示させ、ユーザが入力部１０８などでタスクを選択、決定させても良い。もちろん、予測結果を全て自動的にタスクに関連づけても良い。
【００６５】
一方、図１０はタスク新規登録処理の一例を示す模式図である。図１０に示すタスクＤＢ２３内のタスクリストには、タスクＩＤが付された各タスクに関連づけられたイベント情報（文書ＩＤ、イベントＩＤ、イベント属性、イベント要素）が記憶されている。ここでは、新規の電子化文書（文書ＩＤ００２）のイベント情報が新規にイベント登録された場合について詳述する。
【００６６】
対象となる電子化文書のイベント情報と、タスクＤＢ２３のタスクリストに格納されている既存の各タスクのイベント情報との適合性の判断は以下の通りである。
【００６７】
具体的には、まず、タスクリストのタスクＩＤ００１のイベント情報の、述語属性の要素と、新規イベント情報の述語属性の要素の適合を判定する。図１０に示すように、要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。次にＷｈａｔ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈａｔ属性の要素の適合を判定する。要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。同様にＷｈｏ属性、ｗｈｅｎ属性、Ｗｈｅｒｅ属性、Ｗｈｙ属性、Ｈｏｗ属性、Ｗｈｏｍ属性の要素の適合を判定する。どれも要素が一致しないので、この新規イベント情報をもつ文書ＩＤ００２は、既存タスクＩＤ００２には関連がないと判断する。
【００６８】
次に、タスクリストのタスクＩＤ００２のイベント情報の、述語属性の要素と、新規イベント情報の述語属性の要素の適合を判定する。要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。続けてタスクＩＤ００２のイベント情報の、Ｗｈａｔ属性の要素と、新規イベント情報のＷｈａｔ属性の要素の適合を判定する。要素が一致しないので、適合しないと判断し、何も付与しない。同様にＷｈｏ属性、ｗｈｅｎ属性、Ｗｈｅｒｅ属性、Ｗｈｙ属性、Ｈｏｗ属性、Ｗｈｏｍ属性の要素の適合を判定する。どれも要素が一致しないので、この新規イベント情報をもつ文書ＩＤ００２は、既存タスクＩＤ００２には関連がないと判断する。同様に、既存タスクＩＤ００３についても適合性判定をし、関連がないと判断する。
【００６９】
このようにタスクリストにある全ての既存タスクに対し、この適合性判断をし、どの既存タスクにも関連がないと予測した場合には、新規タスクを生成する。具体的には、例えば既存タスクと競合しないＩＤを用意し（図１０においては、新規タスクＩＤ００４）、タスクのイベント属性の要素に、新規イベント情報の要素をそのまま入れる。そして、その新規タスクに関連がある文書として新規タスクの文書ＩＤの項に、この新規文書の文書ＩＤ００２を登録し、タスクに記憶し、タスクを更新する。新規タスク生成がある場合は、新規登録フラグを立てておくことで、出力部は、タスクが更新された場合、新規登録情報をユーザに配信するよう設計することができる。
【００７０】
このように本実施の形態によれば、アクセスした電子化文書中からイベント情報を抽出し、既存のタスクとの関連の有無を予測し、既存のタスクと関連があると判断すると、既存のタスクと関連付け、既存タスクの登録文書の更新を行うことにより、文書がどの既存タスクとも関連しないと予測でき、その場合にもユーザが文書の中身を読むことなく、手間やコストをかけずに非常に容易に新規タスクを生成し、そのタスクのイベント情報を補完し、該文書を新規タスクに関連付けすることが可能になるため、ユーザの労力が従来より大幅に軽減され、業務効率の向上に寄与することができる。
【００７１】
また、イベント情報が、文書中の互いに関連しあう５Ｗ１Ｈ＋述語関連情報であり、機械可読なデータ形式をとることで、機械やアプリケーションを問わず、精度の高い適合性判断が可能となり、汎用性が高く性能の良い文書処理方法、文書処理装置が実現できる。
【００７２】
さらに、文書から抽出したイベント情報とタスクのもつイベント情報とによりタスクの適合性を判断し、適合するタスクを予測するため、ユーザが手作業で実施する場合に比べ、客観的で精度の高い既存タスクへの関連づけが実現できる。
【００７３】
また、新規タスクを生成する際に、新規タスクに必要な情報を、ユーザが入力する必要がなく、自動的に取得することができるため、ユーザの手間やコストを削減できる。
【００７４】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態を図１１に基づいて説明する。なお、前述した第１の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
【００７５】
第１の実施の形態においては文書処理の対象が電子化文書である場合について説明したが、本実施の形態は、新規登録文書が紙文書である場合について説明するものである。本実施の形態は文書処理装置としてＭＦＰ（Multi Function Peripheral）を適用した例である。
【００７６】
図１１は、本発明の第２の実施の形態にかかる文書処理装置５０の概略構成を示すブロック図である。図１１に示すように、文書処理装置５０は、紙文書を光学的に読み取る画像読取手段であるスキャナ６０を備えている。また、図１１に示すように、文書処理装置５０は、文書処理プログラムに従うことにより、イベント情報抽出部１２と、タスク予測部１３と、タスク関連付け部１４と、タスク生成部１５と、タスク登録部１６と、情報記憶部１７と、読み取り走査手段として機能する読み取り走査部５１と、文字認識手段として機能する文字認識部５２と、を備える。
【００７７】
また、文書処理装置１は、文書処理プログラムに従うことにより、記憶部であるＨＤＤ１０４に、イメージ記憶部６１と、テキスト列記憶部６２と、イベント情報を格納するイベントリスト２２と、タスクを格納するタスクＤＢ２３と、を形成する。
【００７８】
次に、第１の実施の形態で説明した部分と異なる部分について説明する。
【００７９】
読み取り走査部５１は、スキャナ６０を介して紙文書を読み取って、紙文書のイメージデータをイメージ記憶部６１に格納する。読み取り走査部５１は、読み取った紙文書のイメージデータに対して、文書ＩＤを振る。
【００８０】
文字認識部５２は、読み取り走査部５１で読み取った紙文書のイメージデータに対してＯＣＲなどを用いて紙文書のイメージデータ中のテキスト部分を取得して、テキスト列記憶部６２に格納する。図１２は、テキスト列記憶部６２に格納されたテキストの一例である。ここでの処理は、図４に示したイベント抽出処理におけるステップＳ２に該当する。
【００８１】
そして、イベント情報抽出部１２は、テキスト列記憶部６２に格納されたテキストを読み込み、テキスト内で取得でき得るイベント情報を全て抽出して、イベントリスト２２に格納する。
【００８２】
続く統語構造取得処理（図４に示したステップＳ３）以降の処理は、第１の実施の形態と同じであるため、説明を省略する。
【００８３】
このように本実施の形態によれば、アクセスした紙文書中からイベント情報を抽出し、既存のタスクとの関連の有無を予測し、既存のタスクと関連があると判断すると、既存のタスクと関連付け、既存タスクの登録文書の更新を行うことにより、文書がどの既存タスクとも関連しないと予測でき、その場合にもユーザが文書の中身を読むことなく、手間やコストをかけずに非常に容易に新規タスクを生成し、そのタスクのイベント情報を補完し、該文書を新規タスクに関連付けすることが可能になるため、ユーザの労力が従来より大幅に軽減され、業務効率の向上に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる文書処理装置のモジュール構成図である。
【図２】文書処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】電子文書の一例を示す模式図である。
【図４】イベント情報の抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図３の文書例のテキストからの統語構造抽出例を示す模式図である。
【図６】知識辞書の記載の一例を示す模式図である。
【図７】イベント情報の抽出例を示す模式図である。
【図８】タスク予測、タスク関連付けおよびタスク新規登録処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】タスク関連付け処理の一例を示す模式図である。
【図１０】タスク新規登録処理の一例を示す模式図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態にかかる文書処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】テキストの一例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００８５】
１        文書処理装置
１１      文書アクセス手段
１２      イベント情報抽出手段
１３      タスク予測手段
１３ａ    タスク適合性判断手段
１４      タスク関連付け手段
１５      タスク生成手段
１６      タスク登録手段
２３      タスク格納手段
５１      読み取り走査手段
５２      文字認識手段
６０      画像読取手段
１０４    記憶部
【図１】
2009070299.tif 000003
【図２】
2009070299.tif 000004
【図３】
2009070299.tif 000005
【図４】
2009070299.tif 000006
【図５】
2009070299.tif 000007
【図６】
2009070299.tif 000008
【図７】
2009070299.tif 000009
【図８】
2009070299.tif 000010
【図９】
2009070299.tif 000011
【図１０】
2009070299.tif 000012
【図１１】
2009070299.tif 000013
【図１２】
2009070299.tif 000014