(57)【要約】      （修正有）【課題】テキスト自動分類、機械学習などのパターン分類技術を用いて、ニーズを代表できる特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトルと類似の技術文献を自動分類し、顧客ニーズと技術文献をマッチングさせる。【解決手段】ニーズ情報を含むＶＯＣ文書と当該ニーズ情報を解決するための技術要素を含む技術文献に対し、前記ニーズ情報であるニーズテキストを入力する学習用文書入力手段と、前記入力されたニーズテキストの前記ＶＯＣ文書における出現頻度に基づいた文書特徴情報を生成する文書特徴情報生成手段と、前記ＶＯＣ文書のカテゴリの特徴パターンを生成する分類器作成手段、前記技術要素である技術テキストを入力する分類用文書入力手段と、前記入力された技術テキストに対して実行する識別関数を用いる分類手段と前記分類された分類結果を出力する結果出力手段とを有する。【選択図】図１
2009098809.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニーズ情報を含むＶＯＣ文書と当該ニーズ情報を解決するための技術要素を含む技術文
献に対して、
前記ニーズ情報であるニーズテキストを入力する学習用文書入力手段と、
前記学習用文書入力手段により入力されたニーズテキストの前記ＶＯＣ文書における出
現頻度に基づいた文書特徴情報を生成する文書特徴情報生成手段と、
前記ＶＯＣ文書のカテゴリの特徴パターンを生成する分類器作成手段と、
前記技術要素である技術テキストを入力する分類用文書入力手段と、
前記分類用文書入力手段により入力された技術テキストに対して実行する識別関数を用
いる分類手段と、
前記分類手段によって分類された分類結果を出力する結果出力手段と、
を具備することを特徴とする技術文献分類システム。
【請求項２】
前記入力される各種テキストのデータを前処理するデータ前処理手段と、を
をさらに具備することを特徴とする請求項１記載の技術文献分類システム。
【請求項３】
前記入力される技術テキストの執筆者である技術者情報を検索する技術者情報検索手段
と、を具備することを特徴とする請求項１または２記載の技術文献分類システム。
【請求項４】
前記データ前処理手段は、前記入力された各種テキストデータに対して省略文を補完し
、同義語を統一した上で形態素解析を行うことを特徴とする請求項２または３記載の技術
文献分類システム。
【請求項５】
前記特徴抽出手段は、主成分分析を用いて特徴を抽出することを特徴とする請求項４記
載の技術文献分類システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客のニーズ情報（ＶＯＣ）を活用し、技術文献と顧客ニーズをマッチングす
るための技術文献分類システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の研究成果は特許、技術報告書、学術論文などの技術文献に詳細に蓄積されている。
このような技術文献を効率的に調べやすくするため、従来、技術テーマ名及び技術に関す
るキーワードレベルで分類・整理する方法があったが、蓄積されている技術を事業化する
ために、どのように素早く企業が求めるニーズと結び付けるのかについては、依然として
課題として残されている。
【０００３】
企業が求めるニーズはＶＯＣ情報から把握することができる。ＶＯＣは、「Voice of t
he Customer」の略であり、顧客の見方、ニーズを反映したデータ（苦情、アンケート結
果、コメント、市場調査等）のことである。多くの企業が企業戦略に顧客中心主義を打ち
出し、お客様の声をしっかりと聴き、企業活動に反映することが、生き残り・成長の鍵と
なり、その活かし方が重要だと認識されている。現状では、顧客から自動的にＶＯＣ情報
が収集できる方法及びツールがある(例えば、特許文献１参照)。
【０００４】
しかし、自動収集されたデータは開発部門が持っている技術と、どのように結びつける
かは、技術が詳しく分からない営業部隊にとって、かなり悩んでいることである。従来の
解決方法として、中間斡旋機関を介して、研究部門が公開した技術情報を他の企業に公開
し、公開契約や実施契約に基づいて、研究成果の技術移転を行うサービスの提案があった
(例えば、特許文献２参照)。但し、欠点として、第三者を介することによって、技術及び
ニーズを社外に漏洩してしまうリスクがある。さらに、申し込み、登録、契約など手続き
が必要なので、手間及び費用がかかる。自社のニーズと技術をマッチングする場合、この
方法は不向きである。企業に対するニーズに素早く対応するために、自社の技術を発掘で
きる、手間がかからない、自動的なマッチング方法及びシステムが望まれている。
【特許文献１】特表２００４−５０３０１３号公報
【特許文献２】特開２００４−５４６０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
企業の顧客対応部門から収集されたVOC情報に基づいて、市場のニーズが判断できる。し
かし、ニーズを解決するために、どのような技術が使えるのかを調べるのは、技術に精通
していない営業部隊にとっては、かなり難しいことである。
【０００６】
その一方、企業が持っている技術は特許、技術報告書、学術論文などの技術文献を介して
公開されている。顧客との接触が少ない技術者にとっては、開発した技術がどのようなニ
ーズに応用できるのかは、把握しにくい。
【０００７】
市場ニーズに素早く対応するため、研究成果は迅速に生かすため、自動的にニーズと技術
をマッチングし、該当技術が分かる技術者と結び付けるものが求められている。
【０００８】
この発明は、上述の課題を解決するためのものであり、テキスト自動分類、機械学習など
のパターン分類技術を用いて、ニーズを代表できる特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベク
トルと類似の技術文献を自動分類し、顧客ニーズと技術文献をマッチングするものである
。さらに、社員DBなどの人間情報を活用し、該当技術を誰が分かるのか、というノウハウ
情報との連携ができ、ニーズを持っている人とニーズを解決できる人と結び付けるもので
ある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第１の発明は、ニーズ情報を含むＶＯＣ文書と当該
ニーズ情報を解決するための技術要素を含む技術文献に対して、前記ニーズ情報であるニ
ーズテキストを入力する学習用文書入力手段と、前記学習用文書入力手段により入力され
たニーズテキストの前記ＶＯＣ文書における出現頻度に基づいた文書特徴情報を生成する
文書特徴情報生成手段と、前記ＶＯＣ文書のカテゴリの特徴パターンを生成する分類器作
成手段と、前記技術要素である技術テキストを入力する分類用文書入力手段と、前記分類
用文書入力手段により入力された技術テキストに対して実行する識別関数を用いる分類手
段と、前記分類手段によって分類された分類結果を出力する結果出力手段とを具備するこ
とを特徴とする。
【００１０】
本発明の第２の発明は前記入力される各種テキストのデータを前処理するデータ前処理手
段をさらに具備することを特徴とする
本発明の第３の発明は前記入力される技術テキストの執筆者である技術者情報を検索する
技術者情報検索手段を具備することを特徴とする。
【００１１】
本発明の第４の発明は、前記データ前処理手段は、前記入力された各種テキストデータに
対して形態素解析を行った上で、省略文を補完し、同義語を統一することを特徴とするこ
とを特徴とする。
【００１２】
本発明の第５の発明は、前記特徴抽出手段は、主成分分析を用いて特徴を抽出することを
特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、顧客ニーズを含むVOCテキストと技術を含む技術テキストのみを用意す
るだけで、ニーズテキストは学習データとして、特徴ベクトルを作成し、各カテゴリ（ニ
ーズの類目）の特徴パターンを生成し、類似の技術テキストに該当ニーズのラベルを付与
することにより、ニーズ情報と技術情報を自動的にマッチングできるので、ニーズに素早
く対応できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の各実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下の各装置は、それ
ぞれハードウェア構成、又はハードウェア資源とソフトウェアとの組み合わせ構成のいず
れでも実施可能となっている。組合せ構成のソフトウェアとしては、予めネットワーク又
は記憶媒体から対応する装置のコンピュータにインストールされ、対応する装置の機能を
実現させるためのプログラムが用いられる。
【００１５】
〔第一の実施例〕
以下、図面を参照し、第一の実施例を説明する。図１は本発明における実施例の全体構成
を示したものである。
【００１６】
本実施例における技術文献分類システム１００は、学習用文書入力部１０１、分類用文書
入力部１０２、データ前処理部１０３、特徴生成部１０４、特徴抽出部１０５、分類器作
成部１０６、分類部１０７、結果出力部１０８とから構成される。
【００１７】
以下、第一の実施例における技術文献分類システム１００の動作を説明する（図３参照）
。
【００１８】
１．学習用文書入力部１０１は、ニーズテキストをニーズDB１０から読み込み、学習用テ
キストとして入力する。学習用テキストは、例えば、営業部門が収集した顧客の苦情、ア
ンケート結果、コメント、市場調査等VOCテキストである（図５参照）。この実施例の説
明においては、学習データとしてアンケート結果を対象とする。
【００１９】
ニーズテキストはあらかじめ、いくつかのカテゴリ（たとえば、「特許マップを自動作成
したい」、「検索効率を向上したい」、「システム安全性を向上したい」等）に分けてお
く。各カテゴリに対して、ある数のテキストをそれぞれ学習データとして入力する（図５
参照）。
【００２０】
２．分類用文書入力部１０２は、技術テキストを技術文書DB１１から読み込み、分類用テ
キストとして入力する（図６参照）。分類用テキストは、特許、技術報告、学術論文など
の技術文献のテキストである。テキストの全文をそのまま用いることができるが、コスト
を減らすために、課題と技術ポイントを表す部分だけ（特許の場合、技術分野、発明が解
決しようとする課題、発明の効果などの部分を指す）用いてもよい。この実施例の説明に
おいては、技術データとしての特許を対象とする。
【００２１】
３．データ前処理部１０３は、自然言語解析の技術を用いて、入力テキストに対して、省
略文補完、同義語参照、形態素解析の処理を行い、文書を形態素レベルで区切る。これら
の処理について、公知の手法を用いる。入力テキストに対して、形態素解析の処理のみを
行うことにしてもよい。それに加えて省略文補完や同義語参照などを行ってもよい。一般
には、文書の表現が統一されていないので、分類効果が劣化する可能性がある。例えば、
図7で示した例文は、「楽にしたい」というニーズがあるが、主語が省略されたため、特
徴の抽出はできない。省略文補完処理により、前後文の内容から、省略された主語「パテ
ント図の生成」を見つけ、文を補完する。さらに、「パテント図」と「特許マップ」のよ
うな表現の揺らぎは、書き方が違うが、意味が同じである。それを避けるために、同義語
辞書を用いて、同じ意味の用語の統一処理を行う。
【００２２】
４．特徴作成部１０４は、データ前処理部１０３の処理（３．）で区切った全てのテキス
トに対して、形態素リストを作成する。作成された形態素リストにある形態素の出現頻度
を個々の学習用テキスト及び分類用テキストに対して求め、特徴ベクトルを生成する（図
8参照）。
【００２３】
特徴ベクトルの成分として形態素の出現頻度のかわりに、不要語リストによる機能語の除
去、文書の長さに依存しない相対出現頻度の使用、対称性が改善されるベキ変換などを行
った結果を用いてもよい。
【００２４】
ここで生成した特徴ベクトルを、そのまま分類器生成部１０６及び分類部１０７に送信し
ても、自動分類を行うことができる。但し、分類精度を向上し、コストを減らすために、
下記の特徴抽出処理（５．）を用いることができる。
【００２５】
５．特徴抽出部１０５は、特徴作成部１０４で生成した特徴ベクトルを対象として、分類
効果がよい特徴を自動的に抽出し、分離性が優れる特徴の順で新特徴ベクトルを生成する
。
【００２６】
この実施例の説明において、特徴抽出方法とする主成分分析を利用するが、それ以外、特
徴ベクトルを別の空間に写像するLSI法(latent semantic indexing-LSI)を用いてもよい
。
【００２７】
主成分分析法による特徴抽出の手順を以下に示す（図9参照）
Step1：入力文書の特徴ベクトルの集合χ＝｛X1、X2Λ、XN｝から，次式によって平均ベ
クトルMhat及び標本共分散行列Σhatを計算する。Xlは入力文書lの特徴ベクトルである。
【００２８】
〔数１〕
Ｍhat=（1/N）ΣX（X∈χ）
〔数２〕
Σhat=（1/N）Σ（X-Mhat）（X-Mhat）^T（X∈χ）
ここでNは標本の大きさ（学習文書の数）である。Tはベクトルの転置を表す。
【００２９】
Step2：得られた標本共分散行列に対して，次式を満たす固有値λiと固有ベクトルΦiを
求める。
【００３０】
〔数３〕
ΣhatΦi=λiΦi（i=1,2,，Λ，n）
ここで、λ1≧λ2≧Λ≧Λnとする。
【００３１】
Step3：特徴ベクトルXに対して，大きいものからm個(m≦ｎ)の固有値に対する主成分 を
次式により求める。
【００３２】
〔数４〕
zi=Φ｛from i to T｝X（i=1,2,，Λ，n）
Step4：m個の主成分を要素とするm次元特徴ベクトルを抽出された新たな特徴ベクトルと
する。
【００３３】
特徴抽出前の特徴ベクトルの次元数nは、特徴作成部１０４で生成した特徴ベクトルの要
素数であり，特徴抽出後の特徴ベクトルの次元数mは〔数４〕で得られる主成分の個数で
ある。主成分分析による特徴抽出では，新たな特徴ベクトルの次元数mを利用者が自由に
選択することができる。
【００３４】
６．分類器作成部１０６は、特徴抽出部１０５で生成した学習テキストの特徴ベクトルを
用いて、各カテゴリのパターンを生成する。
【００３５】
この実施例の説明において、各カテゴリのパターンとは各カテゴリの学習母集団の平均ベ
クトル〔数１〕であるが、共分散行列などを用いてもよい〔数２〕。
【００３６】
７．分類部１０７は、特徴抽出部１０５で生成した分類用ベクトルを用いて、それと各カ
テゴリのパターンベクトルとの距離（類似度）を計算し、距離が最も小さい（類似度が最
も高い）カテゴリに分類し、分類結果DB１２に登録し、結果出力部１０８に送信する。
【００３７】
この実施例の説明においては、最も単純な識別関数―ユックリッド距離を用いるが、他に
、内積、Dice係数、コサイン係数、線形識別関数などの識別関数を使ってもよい。（2乗
）ユークリッド距離(Euclidean distance)は特徴ベクトルの各特徴量の差の２乗和で二つ
のベクトルの距離を評価する尺度である。入力文書の特徴ベクトルXは、カテゴリlとのユ
ークリッド距離 は次式のように求める。
【００３８】
〔数５〕
gl（X）=（X-Mlhat）^T（X-Mlhat）=||X-Mlhat||^2
ここで，Mlhatは第 l カテゴリの平均ベクトルである。
【００３９】
図11の例で示したように、入力テキストXは各カテゴリ学習集団の中心部とのユークリッ
ド距離が最も小さいカテゴリ2に分類される。
【００４０】
この実施例の説明において、入力技術テキストを予め決められたニーズカテゴリに分類す
ることを対象としているが、ニーズテキストが分類されてない場合でも、技術テキストと
ともに入力し、クラスタリング方法でテキストをグルップ化するマッチング方法も使える
。クラスタリング分類の場合、上記分類器作成部１０６が不要になる。クラスタリングは
公知の手法を用いることができる。
【００４１】
８．結果表示部１０８は、分類部１０７で分類された結果を利用者に分かりやすい形（例
えば、図12の形式）で出力する。
【００４２】
以上のように、この発明によれば、技術文献にニーズカテゴリに分類することによって、
ニーズ情報と技術情報を手間がかからなく、自動的に結び付けることが可能になる。
【００４３】
〔第二の実施例〕
本発明の第二の実施例を以下に説明する。図2は、第二の実施例の全体構成を示したもの
である。本実施例における技術文献分類システムは、第一の実施例の構成要素に、ノウハ
ウ情報検索部２０９を加えた要素から構成される。
【００４４】
以下、第二の実施例における技術文献分類システムの動作を説明する（図4参照）。
【００４５】
学習用文書入力部２０１による学習データの読み込みから、結果表示部２０８が、分類結
果を利用者に出力するところまでは、第一の実施例と同じである。
【００４６】
結果表示部２０８は特許の発明者を特許番号とともに表示されている（図12参照）。発明
者の名前をクリックすると、発明者の名前を検索のキーワードとして、ノウハウ情報検索
部２０９に送信する。この実施例の説明においては、特許文献の発明者を対象とするが、
他の技術文献の場合、著者、作成者などを対象とする。
【００４７】
ノウハウ情報検索部２０９は、結果表示部２０８から送信された発明者の名前を用いて、
ノウハウ  DBを検索する。検索された結果を結果表示部２０８に送信し、結果表示部２０
８によって利用者に出力する（図13参照）。この実施例の説明においては、ノウハウ DB
は社員情報DBを対象とするが、他の人的情報DBを使ってもよい。
【００４８】
このようにして、第一の実施例の効果に加えて、ニーズを解決しようとする人とニーズを
解決できる人を繋げ、企業の営業部隊と研究部隊の連携を一層効率的に支援できる。
【００４９】
このように本発明の各実施形態によれば、顧客ニーズを含むVOCテキストと技術を含む技
術テキストのみを用意するだけで、ニーズテキストは学習データとして、特徴ベクトルを
作成し、各カテゴリ（ニーズの類目）の特徴パターンを生成し、類似の技術テキストに該
当ニーズのラベルを付与することにより、ニーズ情報と技術情報を自動的にマッチングで
きるので、ニーズに素早く対応できる。
【００５０】
さらに、テキストの前処理、特徴の正規化、分離性が高い特徴の抽出などの処理によって
、精度が高い分類効果が得られる。
【００５１】
全ての処理に人間の関与がほとんどないため、全自動化が実現でき、手間がかからない。
また、個人の判断に依存しないので、分類結果の統一性を保持できる。
【００５２】
上記に加えて、ニーズテキストは技術文献の著者、発明者のノウハウ情報との連携によっ
て、営業部隊と研究部隊の間のコミュニケーションを支援する効果を有する
なお、上記実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラ
ムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光
ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの
記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【００５３】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能
な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００５４】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピ
ュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト
、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処
理の一部を実行しても良い。
【００５５】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやイ
ンターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記
憶媒体も含まれる。
【００５６】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記実施形態における処理が実行される
場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【００５７】
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記実
施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の
装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【００５８】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演
算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能
な機器、装置を総称している。
【００５９】
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその
要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示さ
れている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形
態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態
に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】第一実施例におけるシステム全体構成を示す図。
【図２】第二実施例におけるシステム全体構成を示す図。
【図３】第一実施例における処理の流れを示す図。
【図４】第二実施例における処理の流れを示す図。
【図５】学習テキスト入力を示す図。
【図６】分類用テキスト入力を示す図。
【図７】データ前処理装置の動作を示す図。
【図８】特徴作成装置の動作を示す図。
【図９】特徴抽出装置の動作を示す図。
【図１０】分類器生成装置の動作を示す図。
【図１１】分類装置の動作を示す図。
【図１２】分類結果を示す図。
【図１３】ノウハウ検索結果を示す図。
【符号の説明】
【００６１】
１００、２００…技術文献分類システム，１０１、２０１…学習用文書入力部，１０２
、２０２…分類用文書入力部，１０３、２０３…データ前処理部，１０４、２０４…特徴
作成部，１０５、２０５…特徴抽出部，１０６、２０６…分類器作成部，１０７、２０７
…分類部，１０８、２０８…結果出力部、２０９…ノウハウ情報検索部，１０…ニーズＤ
Ｂ，１１、２１…技術文書ＤＢ，１２、２３…分類結果ＤＢ，２４…ノウハウＤＢ。
【図１】
2009098809.tif 000003
【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】
2009098809.tif 000009
【図８】
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【図９】
2009098809.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
2009098809.tif 000013
【図１２】
2009098809.tif 000014
【図１３】
2009098809.tif 000015