(57)【要約】一つのキーワードに対する適切な関連単語を出力できる資料検索辞書を容易に作成できる方法、並びにその作成システムシステムを提供することを目的として、入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書の作成方法であって、（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後、分解された各単語間の関連度を求めるステップ、（２）見出し語に対して上記関連度の高い関連語を検索対象単語として抽出し格納するステップ、を含んで構成されてなるものとした。
2002039319.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書の作成方法であって、
（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後、分解された各単語間の関連度を求めるステップ、
（２）見出し語に対して上記関連度の高い関連語を検索対象単語として抽出し格納するステップ、
を含んで構成されてなる資料検索用辞書の作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の資料検索用辞書の作成方法において、
上記資料検索用辞書に関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語、及び／又は、標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を格納するステップを含む資料検索用辞書の作成方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の資料検索用辞書の作成方法において、
上記関連単語は、
（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成するステップ、
（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定するステップ、
を経て抽出される資料検索用辞書の作成方法。
【請求項４】
請求項３に記載の資料検索用辞書の作成方法において、
一の単語と他の単語との関連度は、
一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝
であたえられ、
該関連度が一定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される
資料検索用辞書の作成方法。
【請求項５】
入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し単語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書の作成システムであって、
（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求める手段、
（２）見出し語に対して上記関連度の高い関連語を検索対象単語として抽出し格納する手段、
を含んで構成されてなる資料検索用辞書の作成システム。
【請求項６】
請求項５に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、
上記資料検索用辞書に関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語、及び／又は、標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を格納する手段を含む資料検索用辞書の作成システム。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、
上記関連単語を抽出して格納する手段は、
（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成する手段、
（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する手段、
を備えて抽出される資料検索用辞書の作成システム。
【請求項８】
請求項７に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、
一の単語と他の単語との関連度は、
一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝
であたえられ、
該関連度が一定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される
資料検索用辞書の作成システム。
【請求項９】
多数の資料を検索する資料の検索方法であって、
（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求めるステップ、
（２）見出し語に対して上記関連度の高い単語を関連単語として指定している検索用辞書を作成するステップ、
（３）入力されたキーワードに対して関連語をも検索対象単語とするステップ、　を含んで構成されてなる資料の検索方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の資料の検索方法において、
上記検索用辞書は、関連語のほか、既存資料から作成される標準単語及び／又は標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を含んでなる資料の検索方法。
【請求項１１】
請求項９または請求項１０に記載の資料の検索方法において、
上記関連単語は、
（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成し、
（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する、
資料の検索方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の資料の検索方法において、
一の単語と他の単語との関連度は、
一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝
であたえられ、
該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される
資料の検索方法。
【請求項１３】
多数の資料を検索する資料の検索システムであって、
対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求める手段、
見出し語に対して上記関連度の高い単語を関連語として指定した検索用辞書を作成する手段
入力されたキーワードに対して関連語をも検索対象とする手段、
を含んで構成されてなる資料の検索装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の資料の検索システムにおいて、
上記検索用辞書は、関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語及び／又は標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を含んで構成される資料の検索システム。
【請求項１５】
請求項１３または請求項１４に記載の資料の検索システムにおいて、
（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成する手段、
（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する手段、
を含んでなる資料の検索システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の資料の検索システムにおいて、
一の単語と他の単語との関連度を、
一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝
として計算し、
該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定する判定手段を備えてなる
資料の検索システム。
【請求項１７】
請求項１３，請求項１４，請求項１５、又は請求項１６に記載の資料の検索システムにおいて、
該システムは、既存資料から検索用辞書を作成すると共に、入力された指定キーワードに基づいて該検索用辞書を参照して検索すべきキーワードを決定し、該検索すべきキーワードに基づいて検索対象となる資料を検索するホスト装置と、
上記指定キーワードの入力及び検索された資料データの表示を行う端末装置とからなり、
上記ホスト装置と端末装置とは通信回線で結合されている資料の検索システム。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、資料検索用辞書の作成方法、資料検索用辞書の作成システム、資料の検索方法、資料の検索システム、およびそれらのプログラムを格納した記憶媒体に関するものである。
技術の背景
従来、資料をデータ化し、該資料を検索し、分析するような場合においては、対象資料をツリー構造に整理する方法、リレーショナルＤＢに見られるような表形式に対象資料を管理する方法がよく知られている。
ここで、資料が膨大なものとなったとき、資料のデータ化として特定の構造を採ると、特定の情報については簡単に分析、検索できるものの、資料が採用した構造から外れたときは、データの検索が非常に困難になるという問題がある。
つまり、資料をツリー構造として分類すると、いずれの分類にも属さないものが増え、分類不能となる資料が出てくる。また、このように分類された資料を検索すると、分類に当てはまった検索を行うときには効率的であるが、分類不能になった資料を検索することは難しい。
一方、資料を表形式にデータ化し、検索する方法においては、予め検索キーとなる属性を設定し、データ構造を設計しておく必要がある。しかも一旦設計した構造は、途中から変更することは、ＤＢ全体の設計見直しにつながり、日々更新される現実世界のデータに対応するための柔軟性に欠ける。
上述した、指定したキーワードが資料中に存在するかをチェックする手法により資料を検索する場合、入力されたキーワードが資料中に含まれているかどうかにより資料を抽出するものであるから、不適切なキーワードを入力したときには求めている資料にヒットせず、不必要な資料にヒットする場合がある。また資料の何れにもそのキーワードが含まれていない場合もあり、このような場合、ユーザは当該目的とする資料を抽出できるまで、キーワードを試行錯誤的に変えて入力する必要があり、手間がかかる。
これに対処して、キーワードによる検索に際して検索用辞書、即ち入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書、を作製してキーワード検索を行う手法がある。
このような検索の場合、検索用辞書を参照することにより一つのキーワードの入力に対して複数の関連する単語をキーワードとして出力するものとし、この複数のキーワードを用いて資料を検索するようにできる。このため資料のヒット数を増やすことができ、迅速に目的の資料を抽出することができる。
しかしながらこのように目的とする資料検索に適した資料検索用辞書を作成するには、ユーザ、資料の種類、分野に応じて適切な関連単語を選択しなければならず手間がかかる。
そこで本発明は、一つのキーワードに対する適切な関連単語を出力できる資料検索辞書を容易に作成できる方法、並びにその作成システムシステムを提供することを目的とする。
本発明は、また、上記資料検索辞書を使用して、目的に合致した情報を膨大な量の資料から適正且つ容易に検索できる方法、それらのシステム、又は、記録媒体を提供することを目的とする。
発明の開示
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書の作成方法であって、（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後、分解された各単語間の関連度を求めるステップ、（２）見出し語に対して上記関連度の高い関連語を検索対象単語として抽出し格納するステップ、を含んで構成されてなる資料検索用辞書の作成方法である。
請求項２に記載の発明は、上記請求項１に記載の資料検索用辞書の作成方法において、資料検索用辞書に関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語、及び／又は、標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を格納するステップを含む資料検索用辞書の作成方法である。
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の資料検索用辞書の作成方法において、上記関連単語は、（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成するステップ、（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定するステップ、を経て抽出される資料検索用辞書の作成方法である。
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の資料検索用辞書の作成方法において、一の単語と他の単語との関連度は、一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝であたえられ、該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される資料検索用辞書の作成方法である。
請求項５に記載の発明は、入力されるキーワードを見出し語とし、該見出し単語に対応して検索対象とする検索対象単語を格納した資料検索用辞書の作成システムであって、（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求める手段、（２）見出し語に対して上記関連度の高い関連語を検索対象単語として抽出し格納する手段、を含んで構成されてなる資料検索用辞書の作成システムである。
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、上記資料検索用辞書に関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語、及び／又は、標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を格納する手段含む資料検索用辞書の作成システムである。
請求項７に記載の発明は、請求項５または請求項６に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、上記関連単語を抽出して格納する手段は、（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成する手段、（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する手段、を備えて抽出される資料検索用辞書の作成システムである。
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の資料検索用辞書の作成システムにおいて、一の単語と他の単語との関連度は、一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝であたえられ、該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される資料検索用辞書の作成システムである。
請求項９に記載の発明は、多数の資料を検索する資料の検索方法であって、（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求めるステップ、（２）見出し語に対して上記関連度の高い単語を関連単語として指定している検索用辞書を作成するステップ、（３）入力されたキーワードに対して関連語をも検索対象単語とするステップ、を含んで構成されてなる資料の検索方法である。
請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の資料の検索方法において、上記検索用辞書は、関連語のほか、既存資料から作成される標準単語及び／又は標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を含んでなる資料の検索方法である。
請求項１１に記載の発明は、請求項９または請求項１０に記載の資料の検索方法において、上記関連単語は、（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成し、（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する、資料の検索方法である。
請求項１２に記載の発明は、請求項１１に記載の資料の検索方法において、一の単語と他の単語との関連度は、一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝であたえられ、該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定される資料の検索方法である。
請求項１３に記載の発明は、多数の資料を検索する資料の検索システムであって、（１）対象とする分野毎における既存資料を単語分解、単語解析した後分解された各単語間の関連度を求める手段、（２）見出し語に対して上記関連度の高い単語を関連語として指定した検索用辞書を作成する手段、入力されたキーワードに対して関連語をも検索対象とする手段、を含んで構成されてなる資料の検索装置である。
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の資料の検索システムにおいて、上記検索用辞書は、関連単語のほか、既存資料から作成される標準単語及び／又は標準単語を基に同義語辞書から作成されるゆらぎ単語を含んで構成される資料の検索システムである。
請求項１５に記載の発明は、請求項１３または請求項１４に記載の資料の検索システムにおいて、（１）既存資料から切り分けられた単語をそれぞれの資料に当該単語が記述されているか否かを各単語について確認し、各単語と各資料とを軸とするマトリックスを作成する手段、（２）一の単語と他の単語とが同一の資料に記述されている度合いを基準として該一の単語と他の単語との関連度を判定する手段、を含んでなる資料の検索システムである。
請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の資料の検索システムにおいて、一の単語と他の単語との関連度を、一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝として計算し、該関連度が所定値以上のとき両単語間に関連ありと判定する判定手段を備えてなる資料の検索システムである。
請求項１７に記載の発明は、請求項１３，請求項１４，請求項１５、又は請求項１６に記載の資料の検索システムにおいて、該システムは、既存資料から検索用辞書を作成すると共に、入力された指定キーワードに基づいて該検索用辞書を参照して検索すべきキーワードを決定し、該検索すべきキーワードに基づいて検索対象となる資料を検索するホスト装置と、上記指定キーワードの入力及び検索された資料データの表示を行う端末装置とからなり、上記ホスト装置と端末装置とは通信回線で結合されている資料の検索システムである。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の実施の形態を図示例と共に説明する。
第１図乃至第９図は発明を実施する形態の一例を示すものである。
〔資料検索システムの構成〕
第１図は本発明の実施例に係る資料検索システムの構成を示すブロック図である。本例では、資料検索システムは、全体がサーバ１０と、ユーザ端末２０とから構成されており、サーバ１０とユーザ端末２０とはインターネット、公衆回線、ＬＡＮ等で接続されている。尚、本例ではサーバ１０とユーザ端末２０とを回線で接続するもとのしたが、サーバとユーザ端末に分割せずに単一の装置として構成することもできる。
本例のサーバ１０は、第１図に示すように、資料３０がテキストデータとして入力されて単語辞書（マスター）１２を参照して資料を単語分解する単語分解部１１と、上記単語分解部１１で分解された単語の同義語を、同義語辞書１４を参照して、ゆらぎ単語▲２▼を抽出するゆらぎ単語抽出部１５とを備える。単語辞書１２には、例えば２０万の一般語と７万の固有名詞が登録されている。
また、本例では、上記単語分解部１１で分解された資料の単語に基づいて関連単語▲３▼を作成する関連表作成部１５と関連語作成部１６とを備える。
そして本例では、資料検索用辞書１７を備えるものとし、この資料検索用辞書は第６図に示すように、上記標準単語▲１▼を見出しとして、ゆらぎ単語▲２▼と、関連単語▲３▼とを格納するものとしている。
一方ユーザ端末２０にはキーワード、コマンドを入力する入力手段２１と、入力されたキーワード、コマンドをサーバ１０に送出する検索制御手段２２と、検索結果を表示出力する出力手段２５とを備える。
ここで、上記検索制御手段２２はユーザの指定によりサーバ１０に対してキーワードである標準単語▲１▼を検索対象とする標準検索２３か、標準単語▲１▼、ゆらぎ単語▲２▼及び関連単語▲３▼を検索対象とする拡大検索２４のいずれかを指示することができる。
また、出力手段２５も標準検索に基づく出力及び拡大検索に基づく出力を表示できるものである。
〔本例の処理の概要〕
次に、上記図示例の作動を説明する。第２図は本例に係る資料検索システムの作動の概要を示すフローチャートである
まず、サーバ１０において資料検索用辞書１７が作成される。この資料検索用辞書１７は、上述したように標準単語▲１▼を見出しとして、ゆらぎ単語▲２▼、及び関連単語▲３▼を配列したものであり、標準単語▲１▼及びゆらぎ単語▲２▼は、すでに資料検索用辞書１７に格納されているものである。
まず検索対象となる必要な分野の既存資料を入力する（Ｓ１）。資料の入力は、テキスト形式で行われ、テキスト形式の資料であればそのまま、ハードコピー資料であれば人手によるキーボード入力、ＯＣＲ入力、音声認識入力等の方法によってなされる。ここで、既存資料としては検索対象となる分野の資料が選択される。対象となる資料としては例えば検索対象となる分野の公知資料、例えば１年分の新聞資料、メールニュース等を選択できる。また、対象となる既存資料はどの程度あれば充分であるかは現在のところ立証されていないが、対象の資料は多ければ多いほど良く、１ＧＢ程度あれば実際の検索に使用できるものと考えられる。
次に、入力された資料のテキストは、単語辞書１２を参照されて単語分解部１１で単語に分解され品詞で分類される（Ｓ２）。そして、関連語作成部１５によって関連語マトリックスが作成され（Ｓ３）、各単語の関連度が計算される（Ｓ４）。
そして、見出し語に対してそれぞれ関連度が高い単語が関連単語として抽出される（Ｓ５）。抽出された関連単語▲３▼は資料検索用辞書１７に登録され資料検索用辞書１７が完成する。
次に検索対象となる資料の全数がテキスト化され（Ｓ７）、資料の文書解析、単語分解処理及び分類が同定される（Ｓ８）。
本例では、上記の資料検索用辞書の作成が終了した段階で資料検索が可能となる。
検索はユーザ端末２０からのキーワード入力を待ち（Ｓ１０）、入力されたキーワード、資料検索用辞書を参照して得られたゆらぎ単語、及び関連単語の３種の単語をキーワードとして行われ（Ｓ１１）検索結果が端末に出力され（Ｓ１２）、検索の終了まで上記のＳ１０〜Ｓ１２の処理がなされる（Ｓ１３）。
次にサーバの処理である資料検索用辞書作成処理、及び検索処理について説明する。
〔サーバの資料検索用辞書作成処理〕
第３図（１）及び（２）はサーバの資料検索用辞書の作成処理を示すフローチャートである。
資料検索用辞書１７を作成するには、第３図（１）に示すように、まず標準単語辞書（単語辞書）１２から標準単語▲１▼を抽出する（ＳＡ１）。次に抽出した標準単語▲１▼から同義語辞書１４を参照して同義語であるゆらぎ単語▲２▼を抽出する（ＳＡ２）。そして既存資料３０を分析して関連単語▲３▼を抽出し（ＳＡ３）、これらの３単語を統合して、資料検索用辞書を作成する。
上述した標準単語▲１▼の抽出、ゆらぎ単語▲２▼の抽出は公知であり、ここでは関連単語▲３▼の抽出について説明する。
第３図（２）は関連単語の抽出処理を示すフローチャートである。この抽出処理では、まず既存資料３０を入力し、解析する（ＳＢ１、ＳＢ２）。既存資料３０は上述のように選択され所定の手段でテキスト化され入力される。入力された既存資料３０は、単語分類部１１で単語ごとに切り分け（ＳＢ３）分類され、品詞が付与されて（ＳＢ４、ＳＢ５）、関連語作成部１５で関連度計算のためのマトックスが作成される（ＳＢ６）。
このマトリックスは、第５図に示すように、単語と、資料（セグメント）とを「行、列」とし、各単語が各資料（セグメント）に１回でも記載されていれば「記載あり」の印、例えば「＊」印を付与するものである。このような処理は、従来のようにコンピュータハードウエアの処理能力が低くかつ高速処理が可能な装置の価格が嵩んだときには行われなかった処理であろうが、近年のコンピュータハードウエア処理能力の向上とハードウエア価格の低下を受け、このような処理は特殊な装置を使用することなく容易に行うことができる。なお、これらの資料は説明のために用いているものであり、出願人が説明のために作成したものである。
一例として、既存資料として下記の文書（セグメント）１〜文書１０に単語「車」、「走行」、「交通」、「道路」、「自動車」、「タイヤ」、「エンジン」、「メーカ」、「事故」、「修理」の１０語が記載されているか調べるものとする。本例では、１０文献について１０語の表を例示したが、実際の文献は上述したように１ＧＢ（例えば１００００文献）あり、単語も当該文献に記載されているものが選択される（例えば数万語）。
文書１
「　○○は４月１９日，同社が運営する自動車関連サイトの「オートモービル・オンライン・サービス」において，「車検オークション」サービスを開始すると発表した。５月１日から試験運用を始め，６月１日から本格的なサービスを提供する。
このサービスは，車検を控えた車の車名，年式，走行距離などの情報を入力すると，同サービスに登録している各整備工場が見積やサービス内容を提示するというもの。インターネットから申し込みを完了することができる。現在，整備工場の登録を受け付けているが，サービスの本格稼働までに東京，大阪，名古屋などを中心に各地域で２０〜３０の整備工場が参加する予定だという。なお，見積料金は年式や走行距離から出されるため，実際に工場に入れた際に別途で費用が発生することもある。
ユーザー側のサービス利用料金は無料だが，整備工場は，月額３５００円でオートモービル・オンライン・サービスに登録する必要がある。また，実際にユーザーとの契約が成立した際には，整備工場は入札金額の１０％を仲介手数料としてシステムジャパンに支払う。」
文書２
「　個性的な車に乗り込み，町の歩道や信号，一方通行を無視しながらひたすら爆走する。そんなハリウッド映画のようなゲームが，この「××Ｍｉｄｔｏｗｎ　Ｍａｄｎｅｓｓ」だ。プレイヤーは乗用車やトラック，バスなどお気に入りの車に乗り込んで，３Ｄで描かれたシカゴの町を数え切れないほどの違反を犯しながらゴールを目指すのだ。プレイヤーが走れば一般車はクラッシュし，信号機や標識はなぎ倒され，道路はあちこちで大パニックに陥る。普通では絶対にできない乱暴な運転を，ゲームの中でバーチャル体験することができるわけだ。
最大の特徴は，３Ｄで描かれたシカゴのマップ。町の起伏はもちろんのこと，駅や空港，美術館など建築物はすべてが忠実に再現されている。プレーするとすぐに地図を覚えられるほど，グラフィックの完成度は高い。ゲームはインターネットを介したマルチプレイにも対応しているので，多人数でプレイするのもおもしろいだろう。
日頃の交通渋滞でイライラがたまっている人は，このゲームで渋滞を蹴散らしてストレスを解消してみてはいかがだろうか。細かいことは気にせずに，思いっきり突っ走ろう。しかし公道では，くれぐれもゲームのような運転はしないように！」
文書３
「　北海道から九州、四国までつながった日本の高速道路網。その高速道路を一手に管轄しているのがＪＨだ。高速道路情報はここでチェックしよう。新しく開通した高速道路の情報はもちろん、数か月先までの渋滞予想情報も紹介されている。渋滞情報は日付をクリックすることで、交通渋滞が予想される場所や時間帯、所要時間をチェックできる。また「ハイウェイナビゲータ」では、目的地までのルート検索と高速道路の距離や通行料金を確認でき、経済的なドライブ計画を立てられる。鉄道の「周遊券」に相当する「ハイウェイチケット」の情報もあるので、これを利用することも有効な手だ。ＥＴＣ（ノンストップ料金収受システム）や偽造ハイカについてのページも要チェック。」
文書４
「　私は，サンフランシスコのベイエリアで，２１世紀のデジタル人間としての心地よい存在を確立しているが，私の父方の家族はアパラチア山脈の奥地の出身だ。この家族に会いに行くということは，叔父に連れられてウェストバージニアの田舎を抜け，自動車について長時間語り，廃車置き場に行き，時にはビンテージカーの修復をしている整備士の友人に会うことを意味する。
この旅はいつも楽しいが，ほとんど毎回，私と叔父，それに叔父の友人の整備士の１人が集まり，性能アップの名目で取り出した３０年物のエンジンを見つめている，という場面に遭遇する。われわれ３人はボンネットの下を見て，何もかもわかっているかのようにうなずいているが，３人はそれぞれ別の世界の住人だ。整備士は，エンジンの内部で何が起こっているかを直感的に理解し，どのように改良すればよいかわかっている。私の叔父もそのほとんどを理解しており，さらにもし質問すれば，必要なメカを動くようにする方法を答えてくれるかもしれない。私？　私は理論は理解しているが，実際の応用はほとんどわからない。
私は，故障を直す方法を理解している必要がない，自動車を実現した現代の技術を個人的に称賛する。各種オイルと冷却液のチェックやタイヤの交換など，単純な作業は私にもできるが，めったに起きないような深刻なトラブルが発生したら，私は整備士に電話する。実際，現在の自動車業界全体は，私が自分の自動車の所有者兼操作員であり，それ以上の関係ではないという仮定に基づいて成立している。キーを回してペダルを踏み，車を走らせる。それだけのことなのだ。」
文書５
「　老犬に新しい芸を仕込むのは難しいなどと言ったのはだれだろう。旧経済の自動車業界が電子商取引の世界をまねて，収益を（予想通りに）増やすにはＷｅｂによるカスタマーリレーションの強化がカギになる，との見解に至ろうとしている。
××・モーターと△△では，各種技術や提携を組み合わせることにより，カスタマーの自動車購入作業を改善ならびに合理化する新しいオンライン戦略を実行に移そうとしている。
○○州□□の××は，＊＊・ソフトウェアとのジョイントベンチャーの一環として，○○ソフトの「△△Ｐｏｉｎｔ」オンラインサービスと共同で開発した野心的なカスタムビルドシステムのテストをカナダで開始している。
今夏の終わりには，米国市場で立ち上げたいと××が期待する同サービスでは，カスタマーが××か△△ＰｏｉｎｔのいずれかのＷｅｂサイトを訪れて，全米をカバーした××の在庫データベースを利用し，××の全モデルや仕様，そして購入できる場所を見て回ることができる。
価格はディーラーが設定し，同サイト上に表示される。カスタマーは近所のディーラーに行って車を受け取り，書類にサインするだけでよい。
××州○○の△△・グループのアナリスト，ＡＢＣ・ＤＥＦＧ氏は，「もし××がこのプロセスを確立すれば，小売業者の念願がかなうことになる。このプロセスの背景には熟慮することがいろいろとあったが，スケーラビリティやポテンシャルはかなり高い」と話している。
××はほかにも，カスタマー向けに自社Ｗｅｂサイトのパーソナライズを進めている。可能性としては，潜在的顧客が現在乗っている車の下取り価格を計算するメカニズム，自動化された電子サービスリマインダ，特定の車の全米における市場平均価格が揃った個人ページが考えられる。△△Ｐｏｉｎｔでは，既にこれらの機能の多数を提供しており，××との提携にもこれらを容易に組み込めるだろう。
一方，○○国の△△に本社を置く＊＊＊では，従来の在庫ストックの「プッシュ」方式を，もっと効率的な「プル」システムで置き代えることを期待しながら，××国で新しいＷｅｂベースの配送システムをインプリメントしている。
＋＋＋・デベロップメントの△△コラボレーションプラットフォームをベースにしたこのソリューションでは，ディーラーが在庫する車の台数を減らせるようになり，カスタマーに在庫しているものを販売するのではなく，カスタマーが望むものを販売できるようになる。
「＃＃　Ｏｎｌｉｎｅ」と呼ばれる同システムは，△△の協調ワークフロー機能と既存のデータベースコンテンツとの統合機能を組み合わせて使っており，ディーラーがカスタマーの具体的な要求に合った車を＊＊＊に直接発注できるようになる。
流通コストや非能率性を引き下げることが目標となっており，このアプリケーションが在庫と顧客情報を管理することで，ディーラーは車の流通や納車をコントロールする大量のデータにアクセスできるようになる。
＆＆国の％％％にある△△・＄＄のＣＩＯ，ＣＤＥ・ＦＧＨ氏は，「カスタマー向けの注文だけにして，在庫目的での発注はかけたくない。ディーラーはこのような状況を望んでいなかったが，考えが変わりつつある」と話している。
××と△△の取り組みは，その大部分が，従来の車の購入プロセスやアフターサービスの進め方に不満を表すカスタマーの関心を引き寄せることを意図している。
ａｂｃグループは，先日明らかにした調査メモの中で，オンライン注文，パーソナライゼーション，および自動メンテナンス情報といった付加価値サービスによってＷｅｂに取り組まない自動車メーカーやディーラーは，売上高の代償を払うことになるだろう，と予想している。
ＩＪＫ氏は，「カタログやプロモーションビデオをＷｅｂで見せるだけでは新経済の消費者には効果がない」と話し，このようなアプローチを取らないディーラーは２００４年までに倒産するだろう，と予測している。
【００５８】
文書６
「　まずは先週のトラブルのご報告から。原稿を書き上げた先週末から，バックライトのフラッシュはさらに激しくなり，電源アダプタ使用時でも出るようになった。バッテリーで長時間使用していると症状はさらに深刻で，インバータの壊れた蛍光灯がごとく，震えるように光っていたので，ついに耐えられなくなって６月３０日に＃＃＃秋葉原（＊）に行き，修理してもらった。
スタッフの診断はバックライトのインバータか，パワーサプライだろうということで，電源アダプタ使用時とバッテリー使用時の様子を見比べたが，バッテリー使用時の方で顕著に症状が現れたので，パワーサプライの交換をして様子を見ることになった。＄＄＄Ｂｏｏｋ　＊＊＊のパワーサプライは最大の弱点であり，筆者の場合は２年あまりの間で４回目の交換である。
さて，６月３０日という日付にはもう１つの意味がある。／／／延長保証制度の料金が７月１日から大幅に変わる。＄＄＄Ｂｏｏｋ　＊＊＊の場合は２倍以上（２２，４００円→４７，０００円）であり，２０００年の５月２８日で現在の延長保証の期限が切れる筆者にとっては，７月１日以降に継続した場合，このモデルの最長保証期限である２０００年の１２月３１日までの７カ月で４７，０００円もかかってしまうのである。そこで，ついこのあいだ延長したばかりの延長保証をその場で延長することにした。ぎりぎりすべり込んだ筆者の最長保証期限は当初２０００年の１２月３１日とのことだったが，その後訂正の連絡があり，２００１年の５月２８日となった。
なお，＃＃＃のスタッフによれば，この数日，筆者のような値上がり前の駆けこみ需要がだいぶ発生しているとのことだった。
追記：／／／延長保証制度に対し，ショップが独自で提供している保証制度もある。／／／に比べると補償範囲が事故や盗難まで広げられている場合もあるが，逆に故障についてはすべてをカバーしていない場合もあるので注意が必要だ。損害保険をベースとしたものが多いので，１年目は全額補償されるが，２年目以降２０％ずつ減額される場合があるので，加入前に十分チェックしよう。なお，損害保険会社が提供しているパソコン保険や動産保険ではノートパソコンを対象外にしている場合や電気的な故障は免責になることもある。」
文書７
「　携帯電話の利用者にとって肩身の狭い思いをする場所のリストに，病院，劇場，高級レストランなどのほかに，ガソリンスタンドも加えなければならなくなってきた。ＣＤプレーヤーやポケベルなどのパーソナル電子デバイスの一切の使用を禁止しているガソリンスタンドも現れている。
？？？の関係者によると，携帯電話をはじめとする電子デバイスから発するインパルスが，ガス爆発を引き起こす恐れがあるという。携帯電話のバッテリーをガソリンポンプの近くに落とすと，スパークしてガソリンに引火する可能性もあるという。
同社は，今年すでに英国およびオーストラリア内の同社ガソリンスタンドにこの警告を発し，携帯電話，ＣＤプレーヤー，ポケベルを使用しないように求めているが，今度は米国内にある９５００カ所のガソリンスタンドにも同様の警告をすることになった。米国では今年中に警告が掲示される予定だ。
「当社は，数年前から行われている携帯電話メーカーによるアドバイスに従っているだけだ。ご不便とは思うが，安全には代えられない」と？？？のスポークスマン，ＨＩＪＫ　ＬＭＮ氏は語る。
たとえば，＠＠＠は携帯電話ユーザーに対して燃料の近くで携帯電話を使用しないように呼び掛けている。だが同時に，携帯電話と爆発事故についての未確認の報告が，今回の警告発信の要因になっていることも？？？関係者は認めている。
事故の証拠は見当たらないが
数カ月前，２人のドライバーに関する話がインターネットで広まった。１人は：：：：国，もう１人は：：：：国＜＜＜＜で，携帯電話のスパークが引き起こした爆発によって大火傷を負ったというものだ。問題は，結局どちらの話も真実ではなかったという点である。
業界関係者は，こうした最近の携帯電話に関する恐怖話は，都市伝説のようになっていることを認めている。真の科学というよりも，「＞＞＞＞市の下水道に恐ろしいアリゲータが棲んでいる」という話に近いものになっている，というのだ。
ワシントンでは，×○×○社の社長とＣＥＯ（最高経営責任者）が書面による声明を発表した。
「インターネット上の神話と，企業の法務部門による予防線が合わさって，強力な対策が取られている。初めは航空機内の電話（着陸中でさえ！）だったが，今度はガソリンスタンドだ。機内の電話使用に関する神話については，最近マスコミが正体を暴いた。電話を使うとガソリンスタンドが爆発するという話も同じようなものだ。証拠はどこにもない」とＳＴＵ・ＶＷＸ氏は語る。
「このような都市伝説は無害に思われるが，住民は真実を知る権利がある。無線電話はガソリンスタンドの爆発を引き起こしたりはしない。こうした警告は単に神話を永続させるだけだ」（同氏）
ＡＢＣＤＥＦ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅはこれらの報告について調査しているが，今のところ火災が起きたことを実証できる報告はないという。
「世界のどこのガソリンスタンドを探しても，携帯電話を使用したため何らかの事故が起きたという証拠は，どんなに小さな事故を含めても見つけることはできない」とＡＢＣＤＥＦ　ＩｎｓｔｉｔｕｔｅのＤＥＦ・ＧＨＫ氏は語る。「安全上，本当に問題なのは，運転中に携帯電話を使用することだ。こっちの方が心配の種だ」（同氏）
しかし，都市伝説とまで言われるにもかかわらず，＊＊国内１８万カ所のガソリンスタンドのほとんどに携帯電話に対する警告が近々張り出されることになる，とＤＥＦ氏らは見ている。
規制の動きが活発化
＊＊＊は今月，ガソリンポンプの近くではポータブル電子デバイス一切を使用禁止にするため，＊＊国中の７０００カ所あるガソリンスタンドに対して通達を始めた。
＠＠＠は６月に，＊＊国内８３００カ所に上る同社のガソリンスタンドに通達し，ガソリンポンプのそばで携帯電話を使用しないように警告した。この通達には「Ｎｏ　Ｃｅｌｌ　Ｐｈｏｎｅｓ」という図案が添付されており，今後はこの文句が，セルフサービスのガソリンポンプに必ず掲示されている「Ｎｏ　Ｓｍｏｋｉｎｇ」のサインの隣に張り出されることになる。
９月には，△△△国の４大石油販売会社のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄが，給油中の携帯電話の使用を禁止する動きに出た。この決定は，＄＄＄＄州のＴｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｓｔａｎｄａｒｄｓ　ａｎｄ　Ｓａｆｅｔｙ　Ａｕｔｈｏｒｉｔｙの警告に従ったものだ。
：：：：州％％％郊外に位置する＆＆＆市議会でも最近，ガソリンスタンドでの携帯電話の使用を禁止する法案を全国で初めて可決した。
Ａ社では，欧州地域の同社ガソリンスタンドには，昨年からスタンド内での携帯電話使用に関する警告ラベルを表示している。
一方で，Ｂ社のスポークスマン，ＢＣＤ　ＥＦＧ氏は，携帯電話からのスパークによってガソリンスタンドで爆発が起いた事例は聞いたことがないという。しかし，同氏はＢ社の方針はあくまでも常識の範疇だとも述べている。
備えあれば憂いなし？
ＥＦＧ氏はまた，警告を強制するための「ポンプ警官」をＢ社のガソリンスタンドに配備するまでは必要ないと述べる。
「給油中にタバコを吸わないのと同じことで，利用客が正しい行動をとってくれることを期待している。自分の行動は自分で律するべき」と同氏は語る。
ほかの業界関係者は，この警告はちょっとした気遣いがあれば守られることだとしている。これは，給油中の車内に携帯電話を放置することを禁じているわけではなく，単にガソリンポンプのそばに近づけないことを求めているだけだからだ。
また同時に各社は訴訟も恐れている。石油会社と通信業界の関係者は，携帯電話が火事を起こす可能性はほとんどないが，この問題で誰かが訴訟を起こす可能性はほぼ確実だと口をそろえる。
「どんな些細な問題であっても，問題が起きる可能性を知っていながら，その解決を怠っていれば，企業側は訴訟を起こされる可能性がある。訴訟好きな社会に住んでいる以上，自衛策は絶対に必要だ」とＭＮＯ氏は語る。
Ｅ社のスポークスマン，ＦＧＨ・ＩＪＫ氏は，今回の方針がこのような騒ぎになること自体が理解できないと語る。何かが起こる可能性がたとえ“ごくごく小さい”ことだとしても，利用者はガソリンポンプのそばで携帯電話を使用すべきではないと同氏は主張する。
「どこのガソリンスタンドに行ってもまず目につくのは，給油中は注意散漫にならないように，という警告だ。携帯電話で話をするなんていうのはもってのほかだろう」とＦＧＨ氏は語る。」
【００６０】
文書８
「どうすれば水虫が治るのか？　ディナーテーブルの正式なセットの方法は？　ロブスターの茹で方？　水漏れする蛇口をどうやって修理すればいい？
；；；；．ｃｏｍのようなサイトでは，こうしたハウツーに関する優れたアドバイスを提供してくれる。だが，ｅＨｏｗは，それをさらに新たなレベルにまで高めている。何十人という寄稿者たちが，日常生活におけるあらゆることについての対処法について，何千もの詳細な手順をどんどんと書き出している。本当に知りたいことがわからないって？　とにかく質問さえすれば，データベースに追加してもらえる。その気があれば，自ら寄稿者になるという手もある。
どんな仕組みかって？　明らかにｅＨｏｗは利他目的でこのサイトを運用しているわけではなさそうだ。つまり，読者が何かを行うにあたっての，学習ニーズと買い物ニーズの調和を試みている。たとえば，脚のむだ毛の剃り方について知りたいという場合なら，剃刀とシェービングクリームを売り込む。“ここをクリックして購入”といったぐあいだ。ｅＨｏｗ上の解説項目にはすべて，ショッピングリストがついている。必要なアイテムに印をつけ，（イエローページを使って）家の近くで購入するか，それともオンラインで購入するかを決める。
なかには，思わず笑ってしまう傑作ショッピングリストも。「誰かをデートに誘う方法」の項目には，次のようなアイテムが並ぶ。「留守番電話，コロン，システム手帳，ポケベルや携帯電話，ペン，香水，電話，伝言サービス」。……こいつはおかしい。
ショッピングリストそのものは良いアイデアだが，その実行方法については，もっと磨きをかけたほうがいいだろう。噂によると，最高経営責任者（ＣＥＯ）の女性が，インターネットのどこを探してもローラーブレードの修理方法が見つけられなかった。それがこのサイトを思いついた発端になったらしい。私も「ローラーブレードの手入れ方法」を探してみた。それから＠＠＠＠．ｃｏｍでローラーブレード用コスチューム（こんなものがあったのか！）を，＊＊＊．ｃｏｍから肘当てパッドを，＆＆＆　Ｓｐｏｒｔｓから膝当てパッドを，そして％％％Ｍａｒｔからマウスガードを購入する。奇妙なことに，スケート，ベアリング，車輪の購入については，オンライン・ショップの提示はなかった。どうしてなんだろう。参ったな。
ここがこのサイトの問題点だ。タスクを完了するうえで，７つのものを買うのに７つの別々のオンラインショップへ飛ばなければならないなんて，本当に便利といえるだろうか。膝当てパッドと肘当てパッドのために，どうして別々のショップに行かなくてはならないのか。これはおかしい。ｅＨｏｗにいわせれば，各々について可能なかぎり最適な解決法を探し出し，可能なかぎり最適なショップを表示している，ということらしい。ｅＨｏｗはＷｅｂサイト上への掲載について，各店舗から何らかの料金を徴収しているわけではないし，協定を結んでいるわけでもない。だから，最高の膝当てパッドと最高の肘当てパッドとの両方を販売しているショップがないということなのだろう。まあ，しかたないか。
サイトのショッピング機能も，時とともに向上するだろう。楽しくて便利なコンテンツと商品流通とを結びつける手法は，私は概ね気に入った。読者諸君も，質問に答えてくれるか試してみてはいかがだろう。
先月，××誌がインターネット全体の１６パーセント以上をカバーすることに成功した検索エンジンはないと報じ（＋＋＋＋が１６パーセントをカバー），インターネット関係者たちはこのニュースに驚いた。検索エンジンの各社は常に，自社のエンジンがいかに素晴らしいかを宣伝しているではないか。検索から漏れた残りの８４パーセントには何があったのか，考えてしまう。ちなみに，１６パーセントというのは１億２８００万ページ分に相当する。
だから，検索できなかったページが何十億ページとあるからといって，かまわないのか。８月２日には，ＡＢＣＤ　Ｓｅａｒｃｈという新しい検索エンジンが，「世界最大の検索エンジン」という触れ込みでスタートした。こんな宣伝文句はすでにどこかが使っていなかったっけと，あなたも思っただろう。同社のスローガンには，こういうのもある。「いつでも，すべてのＷｅｂサイトを」と宣伝している。お手並み拝見といこう。手始めに２億ものユニークページに検索インデックスをつけてスタートした，この＊＊＊国発のサービスは，ＡＢＣＤが創案した技術を基盤としている。ＡＢＣＤの並列サーバデザインは，（同社によれば）“Ｗｅｂの成長にともなって拡大できない”ほかの検索エンジンのものとは異なる。ＡＢＣＤはその名前が示すとおり，真にスピーディな検索を約束してくれる。私も科学的とはとてもいえないテストを行ってみたが，うん，たしかにスピーディだ。
ＡＢＣＤでは，大手ポータルサイト，検索エンジン，ＩＳＰ，コンテンツサイトなどへ，ＡＢＣＤ　Ｓｅａｒｃｈを転売することを検討中だ。
＋＋＋．ｃｏｍ
私はＧＨＩＪ　ＫＬＭＮをゴルフ史上最高のチョーク・アーティストの１人だと考えている。しかし，もしあなたがＫＬＭＮのファンなら，彼の手による新しいサイト，＋＋＋．ｃｏｍは必見だ。伝説的なプロゴルファーたちが，いかにして自らの人生をビジネスマンの手に委ね，不動産や自らの関連商品の小帝国を作り出していったか，その経緯を知ることができる。ＪＫＬのサイトも同じ趣だ。」
文書９
「○×△国のタイヤメーカ「＠＠＠＠の日本法人＠＠＠タイヤは１月２１日，ウェブサイトのリニューアルを実施する。
このリニューアルは，世界１０カ国の＠＠＠ランサイトで順次実施されるもので，デザインやレイアウトを一新してイメージチェンジをはかる。国内外１２メーカーのモーターサイクルのタイヤサイズを検索できる，「モーターサイクル・タイヤセレクター」コーナーの収録データの強化を行うほか，従来は英語とフランス語のみで提供されてきたモータースポーツ情報を日本語サイトでも紹介。また全日本ＧＴ選手権や全日本ロードレース選手権での，＠＠＠装着チームの活躍も紹介される予定だ。」
文書１０
「　１９２４年の今日，東京で市営乗合自動車＊１の運行が開始された。公営のバスとしては初めてのもので，東京都交通局は１月１８日を「都バス＊２開業の日」に定めている。日本に初めて乗合自動車が登場したのは，１９０３年のことで，場所は広島。しかし公共の乗り物としては馬車が先行しており，この組合の反対にあってバスの営業が見合わされる，という騒ぎもあったらしい。同年，広島＊３に数カ月遅れて乗合バスが走ったのは京都だった。東京はというと，乗合馬車，鉄道馬車を経て，比較的早くから路面電車＊４が主流となっていたようだ。
そこへ１９２４年，東京市電気局により公共の乗合自動車が導入されたのは，この前年９月１日に起きた関東大震災のためだった。この大地震＊５で路面電車の軌道は破壊され，東京市は市民の交通手段を確保する必要に迫られたのだった。昨今の公共事業と比較すると，対応は驚くほど迅速だった。震災＊６からほぼ１カ月後には，乗合自動車運行計画が可決され，予算２００万円を計上。流れ作業方式により，低価格での自動車製造手段を確立していたアメリカのフォード＊７社に，さっそく車両１０００台の注文が出される。そして最初に届いた４５台のＴ型フォード１１人乗りを使用して運行を開始。その間，なんと５カ月弱である。
運転手の募集は，電車乗務員の中から行われた。志願者は陸軍などで教習を受けたそうだが，何しろ運行までの期間が短い。大型車の運転に慣れていなかったため非常に事故＊８が多く，市民の評判は余り良くなかったそうだ。それでも最初に運行が開始された巣鴨−東京駅間の巣鴨線と，２３台が中渋谷−東京駅間の青山＊９線の２系統は，平日の７時から１１時までと１５時から１９時まで，日曜祭日の７時から１９時まで，３分間隔で走っていたそうだから，利用率は高かったのだろう。２カ月後には８００台のフォードを駆使して，最初に計画されていた通り２０の路線が開通した。
料金は１区間１０銭で，当初は運転手のみのワンマンカーだったが，２５年には女性車掌も乗務するようになって，お釣りがもらえるようになった。これは東京市街自動車会社が運営する，１９１９年登場の乗合自動車＊１０に女性車掌が乗車して，非常な人気を呼んでいたのをまねしたものらしい。私営バスの車掌さんの制服が白襟だったのに対抗したのか，公営バスの車掌さんの襟は赤。職業婦人を目指す女性たちにとっては，憧れの職業だったという。
ところで市営乗合自動車には「円太郎」という，ちょっと可愛い愛称がついている。事故＊１１が多くても庶民に親しまれていたのだなぁ，と思ってはいけない。明治時代に庶民の足として愛用された乗合馬車の愛称が「円太郎馬車」で，これは「がた馬車」とか「がたくり馬車」とも呼ばれていた。揺れが激しかったのだろう。「円太郎バス」という愛称は，かたちが円太郎馬車に似ていたことと，乗り心地がはなはだ悪かったことから付けられたという。なお円太郎馬車の「円太郎」は，乗合馬車の馬丁のラッパを高座で吹いて評判を取った，四世橘屋円太郎という落語家＊１２にちなんでいるそうだ。」
例えば単語「車」についてみると、単語「車」は「文書１」、「文書２」、「文書４」、「文書５」、「文書７」及び「文書８」に記載されていることが分かる
また、単語「走行」は文書１にしか記載されていない。このため単語「走行」については「文書１」にしか「＊」印はついていない。　このような処理を全ての既存の資料について行うことにより、単語間の関連度が計算できる。
この単語間の関連度は上記「＊」印の有無を係数し、一の単語と他の単語との関連度を以下のように計算する。即ち、本例では、
一の単語と他の単語との関連度＝（一の単語と他の単語とが共に記載されている資料の数÷資料総数）÷｛（一の単語の発生資料数÷資料総数）×（他の単語の発生資料数÷資料総数）｝（式１）
とする。この式は具体的には同じ単語が同じ文章中に出現する確率化それぞれの単語が出現津する確立に対して相対的に高いというということを現しており、この値が大きいほど関連性が高いということになる。
本例に係る関連度を採用することにより、特定の単語例えば「自動車」と、単語「こと」のように常用される単語とを関連ありとして採用することを避けることができる。
本例では、このようにして計算した経験的に設定される一定値以上であればよく本例では計数関連度が１以上のとき、両単語間に関連ありと判定する。これは両単語間に正の相関関係があることを示すものであり、関連度が１以下であるときには相関関係が低いということを示している。
本例ではこの係数関連度が１以下の時には両端後間の関連度が低いものとして候補としない。またこの閾値は、適宜選択することができる。
上記例第６図に示すように、標準単語▲１▼に対して、同義語辞書１４からゆらぎ単語抽出手段１５によってゆらぎ単語▲２▼が抽出され、更に上記関連度の計算により関連単語▲３▼が抽出される。これを「車」について他の単語との関連度は「走行」（１０／６）、「交通」（１０／１８）、「道路」（１０／１２）、「自動車」（３０／２４）、「タイヤ」（１０／１２）、「エンジン」（２０／１２）、「メーカー」（２０／１８）、「事故」（１０／１８）、「修理」（１０／１２）となり、「自動車」に対して関連度が１を超える関連単語は「走行」、「自動車」、「エンジン」、「メーカー」、となる。
即ち、「車」のゆらぎ単語としては、「クルマ」、「自動車」、「カー」が抽出され、関連単語としては「自動車」、「メーカー」、「走行」、「エンジン」を対象とする。
この計算式としては他の例をあげることができる。すなわち、二つの単語の相互情報量が大きければ両単語間に関連性があるとすることができ、これらの関連性は確率論で説明できる。
また、複数の単語の集合（複数の検索キーワード）と、他の複数の単語の集合（検索文献）との関連度を求めるなどの目的で複数の単語の集合と、他の複数の単語との集合との関連度を求め、その関連度の順位を求める必要がある場合には次のように行なうことができる
ΣΣｐ（ａ，ｂ）／（ｐ（ａ）＊ｐ（ｂ）／（ｎ＊ｍ）
ａ∈Ａ　ｂ∈Ｂ
なお、ｎ＝｜Ａ｜，ｍ＝｜Ｂ｜（データのサイズを示す）
これにより指定された複数の単語間の関連度を求め、これらの関連度を平均することにより複数の単語間の関連度を求めることができる。
以上説明したように本発明の発明によれば、一つのキーワードに対する適切な関連単語を出力できる資料検索辞書を容易に作成できる方法、並びにその作成システムシステムを提供することができるという優れたれた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明に係る資料検索用辞書の作成方法、資料検索用辞書の作成システム、資料の検索方法、資料の検索システム、およびそれらのプログラムを格納した記憶媒体の構成を示すブロック図である
第２図は、第１図に示した資料の検索システムの概略の処理を示すフローチャートである。
第３図は、第１図に示した資料の検索システムのサーバでの処理を示すフローチャートである。
第４図は、第１図に示した資料の検索システムのユーザ端末での処理を示すフローチャートである。
第５図は、第１図に示した資料の検索システムにおける関連語作成のためのマトリックスを示す図である。
第６図は、第１図に示した資料の検索システムにおける関連語作成のためのマトリッリックスに基づいて作成した資料検索用辞書の内容を示す表である。
【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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【国際調査報告】
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