"入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置であって、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理部と、共通する概念を含む3つの単語の組からなる複数の3つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該3つ組の3つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた前記各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第1のデータベースと、前記各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第2のデータベースと、前記第1のデータベースから抽出した、前記対象語を外延として含む形式概念と前記各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第1の概念類似度をそれぞれ計算する第1の概念類似度計算部と、前記第2のデータベースから抽出した、前記対象語の概念と前記各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第2の概念類似度をそれぞれ計算する第2の概念類似度計算部と、前記第1の概念類似度と前記第2の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、前記各単語のうちから前記関連語を選択して画面表示する関連語選択部とを備えることを特徴とする発想支援装置。請求項1に記載の発想支援装置において、前記第1の概念類似度計算部は、前記第1のデータベースの前記ラティス構造における、最上位形式概念から前記対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第1の代表値と、前記最上位形式概念から前記単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第2の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、前記第1の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。請求項2に記載の発想支援装置において、前記第1の概念類似度計算部は、前記共通代表値を、前記第1および第2の代表値の平均値で除算することにより、前記第1の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。請求項1に記載の発想支援装置において、前記第2の概念類似度計算部は、前記第2のデータベースの前記ツリー構造における、前記対象語の概念が位置する階層を示す第1の階層値と、前記単語の概念が位置する階層を示す第2の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第3の階層値とに基づいて、前記第2の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。請求項4に記載の発想支援装置において、前記第2の概念類似度計算部は、前記第3の階層値を、前記第1の階層値と前記第2の階層値の平均値で除算することにより、前記第2の概念類似度を計算することを特徴とする発想支援装置。請求項1に記載の発想支援装置において、前記関連語選択部は、前記評価値に基づいて、前記各単語のうち、前記第1の概念類似度がより高くて前記第2の概念類似度がより低い単語を、前記関連語として選択することを特徴とする発想支援装置。請求項1に記載の発想支援装置において、前記キーワードとして入力されうる各単語と前記3つ組を構成する各単語を含む複数の単語との間の因果関係を登録した第3のデータベースをさらに備え、前記入力処理部は、入力された前記キーワードと因果関係を有する単語を前記第3のデータベースから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を前記対象語として選択することを特徴とする発想支援装置。入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置で用いられる発想支援方法であって、入力処理部が、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理ステップと、第1のデータベースが、共通する概念を含む3つの単語の組からなる複数の3つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該3つ組の3つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた前記各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶するステップと、第2のデータベースが、前記各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶するステップと、第1の概念類似度計算部が、前記第1のデータベースから抽出した、前記対象語を外延として含む形式概念と前記各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第1の概念類似度をそれぞれ計算する第1の概念類似度計算ステップと、第2の概念類似度計算部が、前記第2のデータベースから抽出した、前記対象語の概念と前記各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第2の概念類似度をそれぞれ計算する第2の概念類似度計算ステップと、関連語選択部が、前記第1の概念類似度と前記第2の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、前記各単語のうちから前記関連語を選択して画面表示する関連語選択ステップとを備えることを特徴とする発想支援方法。コンピュータを、請求項1~請求項7のいずれか1つに記載の発想支援装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。しかしながら、このような従来技術では、文節間係り受け構造によるマッチング判定を用いているものの、既存の文書に基づいてキーワードと類似性の高い単語を抽出している。このため、得られた単語も既存の発想となる可能性が高く、キーワードに対して上位、下位、同義、あるいは類義などの意味的に共通する関係を持つ単語が提示される傾向が高くなる。したがって、従来技術によれば、発想の拡がりが制限されてしまうという問題点があった。本発明はこのような課題を解決するためのものであり、概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいて、入力キーワードと繋がりを持つ単語を提示することができる発想支援技術を提供することを目的としている。このような目的を達成するために、本発明にかかる発想支援装置は、入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置であって、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理部と、共通する概念を含む3つの単語の組からなる複数の3つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該3つ組の3つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第1のデータベースと、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第2のデータベースと、第1のデータベースから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第1の概念類似度をそれぞれ計算する第1の概念類似度計算部と、第2のデータベースから抽出した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第2の概念類似度をそれぞれ計算する第2の概念類似度計算部と、第1の概念類似度と第2の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示する関連語選択部とを備えている。この際、第1の概念類似度計算部で、第1のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第1の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第2の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第1の概念類似度を計算するようにしてもよい。さらに、第1の概念類似度計算部で、前記共通代表値を、第1および第2の代表値の平均値で除算することにより、第1の概念類似度を計算するようにしてもよい。また、第2の概念類似度計算部で、第2のデータベースのツリー構造における、対象語の概念が位置する階層を示す第1の階層値と、単語り概念が位置する階層を示す第2の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第3の階層値とに基づいて、第2の概念類似度を計算するようにしてもよい。さらに、第2の概念類似度計算部で、第3の階層値を、第1の階層値と第2の階層値の平均値で除算することにより、第2の概念類似度を計算するようにしてもよい。また、前記関連語選択部で、前記評価値に基づいて、前記各単語のうち、前記第1の概念類似度がより高くて前記第2の概念類似度がより低い単語を、前記関連語として選択するようにしてもよい。また、キーワードとして入力されうる各単語と3つ組を構成する各単語を含む複数の単語との間の因果関係を登録した第3のデータベースをさらに備え、入力処理部で、入力されたキーワードと因果関係を有する単語を第3のデータベースから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を対象語として選択するようにしてもよい。また、本発明にかかる発想支援方法は、入力されたキーワードと関連する関連語をデータベースから選択して画面表示することにより、当該キーワードに基づく発想を支援する発想支援装置で用いられる発想支援方法であって、入力処理部が、入力されたキーワードを処理対象となる対象語として取得する入力処理ステップと、第1のデータベースが、共通する概念を含む3つの単語の組からなる複数の3つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該3つ組の3つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各単語に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶するステップと、第2のデータベースが、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶するステップと、第1の概念類似度計算部が、第1のデータベースから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第1の概念類似度をそれぞれ計算する第1の概念類似度計算ステップと、第2の概念類似度計算部が、第2のデータベースから抽出した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第2の概念類似度をそれぞれ計算する第2の概念類似度計算ステップと、関連語選択部が、第1の概念類似度と第2の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示する関連語選択ステップとを備えている。また、本発明にかかるプログラムは、コンピュータを、前述したいずれか1つに記載の発想支援装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。本発明によれば、通常概念上において入力キーワードとは異質であり、通常知られている概念の関係性においては繋がりがない、もしくは繋がりが小さいものの、本質概念、すなわち、通常知られていない概念の関係性においては入力キーワードと繋がりを持つ単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択して提示することができる。したがって、一般的な通常概念の範囲に制限されることなく、表層的な通常概念とは異なる次元に隠れている本質的な概念の繋がり、すなわち概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいた、極めて創造性の豊かな発想を支援することが可能となる。[発明の原理]まず、本発明の原理について説明する。人が既に得ている概念間の関係性は、人々の間で共通認識的に認められている概念間の関係性であり、これらの多くは辞書という形で表され、形式知化されている。また、形式知化されていない暗黙知としての概念間の関係性の共通認識も人々の間にはある。また、その中には顕在意識にはのぼらない潜在意識下にある概念間の関係性もあると言える。本発明は、このような概念間の関係性は既知の関係性であるとし、それらの関係性では見出すことができない関係性を提示することにより、発想を支援することを目的としている。本発明の課題である発想を支援するということが、どういう意味を持つか検討して見る。国語辞典などの一般的な辞書において、発想は、物事を考え出すこと。新しい考えや思いつきを得ること。また、その方法や、内容と定義されている。したがって、発想とは、単語の処理の一形態と捉えることもできる。また、発想における単語の処理とは、通常では見いだせない有用な単語の繋がりを見出すことということができる。したがって、発想を支援するということの意味を検討する上で、ここでいう通常では見いだせない単語の繋がりを明らかにしていく必要がある。通常では見いだせない単語の繋がりを考える前に、これとは逆に通常で見いだせる単語の繋がりをまず考えて見る。通常で見いだせる単語の繋がりと言われると、なかなか思いつかないかもしれないが、通常に使用している一般的な辞書の中には、まさに通常で見いだせる単語の繋がりがたくさん存在している。というよりは、辞書そのものが通常で見いだせる単語の繋がりの集合体そのものということもできる。これら辞書には、通常の単語の意味を調べるような国語辞典から、類義語や反義語を調べるための専用の辞書や、概念の包含関係まで詳細に記述してある日本語語彙大系などの特殊な辞書まで、さまざまな辞書が存在する。しかし、いずれの辞書も、通常の概念において、ある単語と別の単語の繋がりを何等かの形態で示していることには変わりない。辞書とは通常の概念における単語の繋がりが明示的に書かれたものであるということができる。このように、辞書に明示的に示されているような、各単語の意味または概念を、通常で見出せる単語の繋がりを提供するものという意味で、本発明では通常概念ということにする。このように考えてくると、通常では見いだせない単語の繋がりとは、通常に使用できる辞書には載っていない単語の繋がり、すなわち通常概念における単語の繋がりではなく、通常では見いだせない単語の繋がりということができるであろう。一方、有用な単語の繋がりについて考えて見ると、有用とは、何か繋がりを見出したいと考えている事柄に対して、役に立つということである。例えば、課題解決という事柄については、解決策それ自身とか、解決策につながるヒントが、有用な単語の繋がりということができるだろう。当然、有用でない単語の繋がりとは、すぐに思いつくような、前述した通常概念における繋がりではない。ここで、先の発想とは、単語の処理の一形態であるという観点から見たときに、その処理対象である単語とはどのようなものかということを、的確に捉えておくことが重要となる。まず、単語には、ある単語にはある概念が対応しているということもできる。その概念というものは、例えば名称、内包、外延というような3つの特徴で表記されることがある。名称は、例えば机という概念であれば、つくえという名前がその概念の名称となる。内包は、机の性質を記述したものであり、外延は、個々の机それ自身である。したがって、発想を行う場合、単語の概念を明確に捉えて、その概念の繋がりを見出すことが重要となる。概念や単語にはこのような基本的な構造があるが、このような単語は人類の発達の歴史とともに、それぞれの土地でそこに住む人々によって、だんだんと形成されて現在に至っている。そのような単語の発達の歴史においては、ある単語からある概念が部分的に時代とともに抜け落ちたり、その逆に、ある単語にある概念が新たに加わってその単語の新たな意味を形成したりすることがあったのではないかと考えられる。また、ある単語の概念に別の単語の概念が掛け合わされて新しい単語が形成されたり、その逆に、ある概念をある単語の概念から取り除いた新しい単語が形成されたりすることがあったのではないかと考えられる。このように、人類の発達の歴史と共に、単語の概念は複雑な構造を呈するようになってきた。しかしながら、人は、単語の習得過程でいろいろな単語の概念範囲を、単語によるコミュニケーションを行いながらアジャストすることができるという素晴らしい能力を有している。その能力のおかげで、何も考えずに、人は、この複雑な概念構造を持った単語を、その複雑さをまったく意識することなく自然に使用できている。ここで、例えば机という単語について、その概念のうち内包という特徴を考えてみる。例えば、机の内包という特徴をより根源的な、より概念範囲の広い単語で記述しようとすると、ペーパーワークなどを行うための平面スペースが空間のある高さに固定され、...というような記述になるかもしれない。このように、机という単語の概念には、平面、空間、高さという机の本質的な概念が、複雑に絡み合った複合体になっているということもできる。しかし、通常、我々がこの机という単語を使用するときに、平面や空間や高さなどの本質的な概念を意識下に持ちながら話すことはごく稀といってよい。先ほど述べたように、そのようなことは、まったく意識せずに、一般的な通常概念に基づいて単語によるコミュニケーションは行うことができる。そのような能力を人間は有している。この能力は、非常に素晴らしい反面、本発明の課題である発想という点からは、非常に大きな能力の慣性力となっており、一般的な通常概念の範囲に制限されやすい状況となっている。したがって、予め用意した単語の繋がりに基づいて、ある単語から他の単語を発想する際、表層的な通常概念において強い繋がりを持たない単語を選択することが重要となる。この際、概念が全く異なる単語間では、有用な発想を得ることはできないことは明らかである。このため、通常概念では表せない本質概念において強い繋がりを持つ単語を選択することも重要となる。しかしながら、前述したような人間の能力によれば、単語の本質概念を把握して、通常では見いだせない繋がりを持つ単語を選択すること、すなわち発想することは難しく、困難な場合もある。これに対して、人間にはさらに素晴らしい能力として考える、比べるという能力も有しており、比べることを通して、人は同じ、違うということを考えることができる。本発明では、この能力に着目して、単語間において共通する概念や異なる概念を比べることにより、通常概念において繋がりが小さく、本質概念において繋がりの大きい単語を、データベースを用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択するようにしたものである。図12は、通常概念と本質概念とから構成される概念空間における距離を示す模式図である。図12に示すように、単語の概念が存在する概念空間を想定する。この概念空間は、通常概念と本質概念とから構成されており、横軸および縦軸がそれぞれ通常概念の次元および本質概念の次元を模式的に示している。この概念空間には、3つの単語に関する概念A、概念B、概念Cが存在しており、通常概念の次元から見た場合、概念Aと概念Bの距離XBは、概念Aと概念Cの距離XCより小さい。一方、本質概念の次元から見た場合、概念Aと概念Bの距離YBは、概念Aと概念Cの距離YCより大きい。この概念空間において、概念間の距離は、概念間の類似度、すなわち繋がりの大小強弱を示している。具体的には、これら距離の逆数が、概念間の類似度を示している。したがって、通常概念において繋がりの小さい異質な概念を持ち、本質概念において繋がりの大きい単語を選択するには、通常概念の次元における概念間の類似度、すなわち通常概念類似度が低く、本質概念の次元における概念間の類似度、すなわち本質概念類似度が高いものを選択すればよいことがわかる。本発明では、通常概念における単語の繋がりの程度、すなわち通常概念類似度第2の概念類似度については、2つの単語の概念に関する階層的な包含関係を通常概念の次元と見なし、この通常概念の次元における概念間の包含関係に基づき求めるものとした。このような単語の概念に関する包含関係は、例えば、日本語語彙大系などの公知の辞書で提供されているものを利用して特定することができる。また、本質概念における単語の繋がりの程度、すなわち本質概念類似度第1の概念類似度については、各単語に関する形式概念を、公知の形式概念解析処理で分析して得られる形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係から求めるものとした。なお、形式概念とは、所定の条件を満たす、単語の集合と属性の集合との対から構成されるものである。この形式概念間の繋がりは、例えば、次に述べるように、いわゆる3つ組を構成する3つの単語の属性値を使って特定することができる。各種文書を記述する際、共通する概念を含む3つ単語が組として用いられる場合がある。本発明では、このような3つの単語の組を3つ組という。例えば、正、反、合や守、破、離の他、現在、過去、未来、How、Why、What、時間、関係、空間という記述は、3つの単語から構成されている。これらの3つ組について、3つの単語の概念を分析すると、これら単語に共通の概念と、これら単語間で異なる概念とが含まれている。このようにして、複数の3つ組について、それぞれを構成する単語の概念を比較すると、2つの3つ組間において、単語自体はそれぞれ異なるものの、その単語の概念において共通する場合がある。例えば、正、反、合の正と守、破、離の守は、ともにある或るという概念を有している。したがって、この場合、互いに異なる共通概念を有する2つの3つ組のうち、それぞれの3つ組を構成する2つの単語が、概念的に繋がりを持っていることになる。このような3つ組間における概念的な繋がりは、それぞれの3つ組、さらにはその共通概念から、容易に想起することできない。3つ組は、それぞれ或る共通の概念領域から、例えばx軸方向に長さ1だけ伸びている概念領域を持つもの、y軸方向に長さ1だけ伸びている概念領域を持つもの、z軸方向に長さ1だけ伸びている概念領域を持つもの、が考えられる。これらを絶対座標系で比較した際、共通部分の概念の座標が大きく異なっている場合には、このx、y、z軸方向に1ずつずれている差異などは見えなくなってしまう。しかし、共通部分の概念を取り除くというような作業をすることにより、いままで非常に離れていた3つ組の概念同士が、同じ土俵に乗せられ、そこで、差異部分がどの方向を向いているかが吟味される。このズレの方向が全く同じであれば、これらの3つ組同士は非常に近い組だということになる。発想のプロセスを非常にシンプルに表現するとすれば、具体的な概念領域から、一旦抽象的な概念領域にまでのぼり、その後、元とは異なる具体的な概念領域に再度降りてくることになる。このプロセスが、発想ということになると言える。この際に、戻ってきた具体的な概念領域が最初の具体的概念領域から既存の概念の繋がりの中で見いだせるようでは、よい発想ということはできない。単に辞書を引けばよいことになる。そして、具体的な概念領域から抽象的な概念領域へ移行するための方法、および抽象的な概念領域から具体的な概念領域に移行するための方法が、現在利用可能な方法としては、日本語語彙体系などの上位下位概念のツリー構造を使って登ったり、下りたりする方法や、人間の顕在潜在的な意識による連想というものを使ってしか、行うことができなかったのが現状である。しかしながら、本発明は、概念的にバランスよく広がっている3つ組の言葉を導入することにより、具体的概念領域と抽象的概念領域の間の繋がりを埋めようとするものである。具体的には、3つ組にすることにより、そこには、共通概念部分と差異概念部分を創りだすことができ、その共通概念部分を取り除き、差異概念部分のみを扱うことにより、具体的概念領域からより抽象的概念領域への関係性を構築することが可能となる。また、この3つ組の共通概念を取り除いてしまい、より抽象的な概念のみにして扱うことも可能であるが、そこで選ばれた抽象概念より、具体的な領域の概念に戻す発想も人には非常に難しい思考プロセスとなる。そのため、本発明では、この3つ組の構造は維持したまま、抽象度の高い概念領域でこの3つ組の言葉の関係性、すなわち繋がりを、形式概念解析という既知の手法により可能にし、これに加えて、抽象から具体への概念領域の移行のプロセスも不要とすることができる。本発明は、このような3つ組に関する特性に着目し、予め用意した複数の3つ組について、それぞれの3つ組を構成する各単語の概念を形式概念解析処理で分析し、得られた各単語に関する形式概念間のラティス構造的な繋がりから、本質概念類似度を求めるものとした。形式概念解析とは、解析対象に関する属性値を、既存の辞書から自然言語処理に基づき形式的に定義し、これらの属性値の全体集合から任意に選択された属性値からなる属性部分集合ごとに、当該属性部分集合を含む単語の集合外延と、当該属性部分集合に含まれる属性の集合内包との組合せからなる形式概念を生成して、これら形式概念間のラティス構造的な半順序関係を導出し、この半順序関係に基づき解析対象間の関係を解析する手法である例えば、非特許文献1など参照。したがって、このような形式概念間の繋がりを示す、ラティス構造からなる半順序関係を、各単語の本質概念の次元と見なすことにより、形式概念間の類似度から本質概念間の類似度を求めることができる。特に、これら単語として3つ組を構成する単語を用い、これら単語の差異概念を、形式概念解析処理で用いる各単語の属性値としたので、互いに包含関係を持たず、並列的で独立性のある属性値で解析することができ、形式概念間のラティス構造的な繋がりを精度よく導出することができる。なお、各単語の概念については、一般的な国語辞典などの辞書の語釈文から抽出すればよい。また、組をなす単語の数については、人の認知機構的に整合性のよい3つとした。これは、2つの単語について概念を比較する場合には、意図しない部分で概念が共通する確率が高くなり、4つ以上の単語では、単語概念の共通概念を捨象した差異部分で互いに包含関係を持たず、並列的で独立性のある属性値を特定することが難しくなるからである。このようにして、本願発明によれば、選択された対象語と各単語とについて、このような3つ組の単語を形式概念解析して得られた形式概念に関するラティス構造的な繋がりに基づいて本質概念類似度が求められるとともに、各単語の概念に関するラティス構造的な半順序関係に基づいて通常概念類似度が求められる。そして、これら本質概念類似度と通常概念類似度とに基づいて、本質概念類似度が高くて通常概念類似度が低い単語が、キーワードの関連語として選択される。これにより、本発明の課題である発想に必要な、通常では見いだせない有用な単語の繋がりを見出すことを実現できる。すなわち、人間の認知の枠組みにないような繋がりさえも、この仕組みより創造することができるということが、本発明の非常に優れたところである。辞書にもないし、人間の認知の枠組みにもない、有用な繋がりを既存の概念の繋がりを利用して創造しているということができる。[発想支援装置]次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。まず、図1を参照して、本実施の形態にかかる発想支援装置10について説明する。図1は、発想支援装置の構成を示すブロック図である。この発想支援装置10は、全体としてコンピュータにより自然言語を用いた情報処理を行う情報処理装置であり、入力されたキーワードと本質的な繋がりを持つ単語を提示することにより、発想を支援する機能を有している。本実施の形態にかかる発想支援装置10には、主な機能部として、操作入力部11、画面表示部12、通信I/F部13、記憶部14、データベース部15、および演算処理部16が設けられている。操作入力部11は、キーボードやタッチパネルなどの操作入力装置からなり、利用者の操作を検出して演算処理部16へ出力する機能を有している。画面表示部12は、LCDなどの画面表示装置からなり、演算処理部16からの指示に応じて各種情報を画面表示する機能を有している。通信I/F部13は、データ通信用の専用回路からなり、LAN回線や無線回線を介してデータ通信を行う機能を有している。記憶部14は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部16での各種処理に用いる処理情報14Aやプログラム14Pを記憶する機能を有している。プログラム14Pは、演算処理部16で実行されることにより、演算処理部16と協働して各種の処理部を実現するプログラムであり、外部装置や記録媒体ともに図示せずから予め読み込まれて記憶部14に格納される。データベース部15は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部16での各種処理に用いるデータベースを記憶する機能を有している。データベース部15で記憶する主なデータベースとして、第1のDB第1のデータベース15A、第2のDB第2のデータベース15B、および第3のDB第3のデータベース15Cがある。第1のDB15Aは、3つ組を構成する単語と、これら単語を形式概念解析して得られた、形式概念間の関係とを示すデータベースである。この第1のDB15Aには、各単語と形式概念の属性との対応関係を示すクロステーブルと、形式概念解析して得られた各形式概念の構成を示す形式概念データとが含まれている。図2は、クロステーブルの構成例である。ここでは、各3つ組を識別するためのIDごとに、当該3つ組を構成する3つの単語、これら単語が属するクラスタ、およびこれら単語が持つ概念的な属性値が組として登録されている。これら属性値については、既存辞書に記載されている当該単語の語釈文から、当該3つ組を構成する他の単語と対比して抽出すればよい。図2の例では、正、反、合という3つ組は、正、反、合という3つの単語から構成されており、各単語正、反、合が、それぞれR、B、Gという名前のクラスタにそれぞれ属していることが登録されている。また、概念的な属性値として、単語正は或るという属性値を有しており、単語反は他という属性値を有しており、単語合は総合的という属性値を有していることが登録されている。この場合、第1のDB15Aでは、複数の属性値の欄が設けられており、これらの欄のうち、当該単語が持つ属性値の欄にフラグ1がセットされており、他の属性値の欄にはフラグ0がセットされている。同じく守、破、離という組は、守、破、離という3つの単語から構成されており、各単語守、破、離が、それぞれR、B、Gという名前のクラスタにそれぞれ属していることが登録されている。また、概念的な属性値として、単語守は、或るという属性値を有しており、単語破は応用という属性値を有しており、単語離は独自と型にとらわれないという属性値を有していることが登録されている。これら3つ組は、既存文書やコーパスで使用されているものを利用してもよい。一般的な文書では、概念が異なる3つの単語を列挙して用いる場合がある。例えば、前述した正、反、合や守、破、離の他、現在、過去、未来、How、Why、What、時間、関係、空間など、多くの3つ組が使用されている。また、~的、~性、~化というような接尾語が付加された単語は、例えば学問的、社会的、文化的な環境という記載のように、3つの組として使用されることがある。このような例では、共通する接尾語を取り除くことにより、学問、社会、文化というように、新たな3つ組を抽出することができる。また、既存の3つ組から新たな3つ組を抽出してもよい。例えば既存の3つ組How、Why、Whatは、既存辞書の語釈文において、それぞれ方法の疑問詞、理由の疑問詞、目的の疑問詞という説明がある。これらの説明のうち共通するの疑問詞を取り除くと、方法、理由、目的という新たな3つ組が抽出される。また、既存の3つ組How、Why、Whatは、既存辞書の語釈文において、それぞれ行動の流れに関する疑問詞、行動思考の関係に関する疑問詞、行動の対象に関する疑問詞という説明がある。これらの説明のうち共通する行動思考、に関する疑問詞を取り除くと、流れ、関係、対象という単語が得られ、これら単語の概念として時間、関係、空間新たな3つ組が抽出される。また、既存文書やコーパスから列挙して用いられている2つの単語からなるペアを複数抽出し、これらペアのうち3つの単語で実現される3つのペアを検索し、これら3つの単語の本質概念を新たな3つ組として抽出してもよい。例えば、個人的、喚情的、喚情的、美的、美的、個人的という3つのペアが抽出された場合、これらペアは、3つの単語個人的、喚情的、美的で実現されている。したがって、個人的、喚情的、美的を新たな3つ組として抽出すればよい。このような3つ組を構成するそれぞれの単語について、当該単語の属性値に基づき、公知の形式概念解析手法で分析することにより、各単語間の概念的な繋がりを抽出することができる。発明者が実際に各単語の繋がりを分析した結果、各単語は3つの大きなクラスタに分類された。したがって、上記のようにして新たな3つ組を抽出生成した場合、その3つ組を構成する各単語のそれぞれが異なる3つのクラスタに属していることを確認することにより、当該3つ組の取捨を判定するようにしてもよい。本発明では、これらクラスタに含まれる各単語の大まかな性質から、これらクラスタをそれぞれR赤性、B青性、G緑性と名付けているが、これに限定されるものではない。図3は、形式概念データを示す構成例である。形式概念データは、演算処理部16の形式概念解析部16Eで予め実行された形式概念解析処理により得られた、それぞれの3つ組を構成する各単語に関する形式概念の、ラティス構造からなる半順序関係を示すデータである。ここでは、形式概念を識別するためのIDごとに、当該形式概念を構成する要素内包と、当該形式概念を構成する単語外延とが登録されている。形式概念は、前述したクロステーブルで用いられる要素の集合と、当該要素を含む単語の集合との組合せから構成されている。したがって、各形式概念間における半順序関係により、それぞれの形式概念のラティス構造的な繋がりが特定される。図4は、形式概念解析の分析結果例を示すHasse図である。図3に示した形式概念データにおける、形式概念のラティス構造的関係をグラフ化した場合、図4に示すようなHasse図Hassediagramが得られる。このHasse図は、形式概念の繋がりをラティス構造的に2次元で表現したグラフであり、各形式概念を示すノードとこれら形式概念間の繋がりを示す線分とで構成されている。Hasse図において、各ノードは、それぞれの形式概念の深さに対応する位置に配置され、その上位形式概念を示す上位階層のノード、およびその下位形式概念を示す下位階層のノードと、それぞれ線分で接続されている。また、最上位階層には、すべての単語を含む最上位形式概念が配置され、最下位層には、すべての要素を含む最下位形式概念が配置される。第1の概念類似度、すなわち本質概念の次元における2つの単語の繋がりの強さを示す本質概念類似度は、この第1のDB15Aの形式概念データやHasse図に基づいて算出される。第2のDB15Bは、第1のDB15Aに登録されているすべての単語を含む各単語について、当該単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係が登録されているデータベースである。図5は、第2のデータベースの構成例である。ここでは、単語を識別するためのIDごとに、当該単語、当該単語の読み、当該単語の概念に関する包含関係を示す分類などが登録されている。このような単語の概念に関する包含関係は、例えば、日本語語彙大系などの公知の辞書で提供されているものを利用すればよい。第2の概念類似度、すなわち通常概念の次元における2つの単語の繋がりの強さを示す通常概念類似度は、この第2のDB15Bに基づいて算出される。第3のDB15Cは、3つ組を構成するすべての単語を含む各単語に関する、単語間の因果関係が登録されているデータベースである。図6は、第3のデータベースの構成例である。ここでは、原因となる単語と、当該単語を原因とした際に導出されうる結果を示す単語とが、組として登録されている。これら因果関係を持つ単語の一方が、3つ組を構成する単語であり、他方がキーワードとして入力が想定される単語である。図6の例では、逸脱という単語を結果として捉えた場合、この逸脱から導出されうる原因を示す単語としてモチベーション、意欲、作業環境などの単語が登録されている。また、逸脱という単語を原因として捉えた場合、この逸脱から導出されうる結果を示す単語として不具合、クレームなどの単語が登録されている。演算処理部16は、CPUおよびその周辺回路を有し、記憶部14のプログラム14Pを読み込んで実行することにより、各種の処理部を実現する機能を有している。演算処理部16で実現される主な処理部として、入力処理部16A、第1の概念類似度計算部16B、第2の概念類似度計算部16C、関連語選択部16D、および形式概念処理部16Eがある。入力処理部16Aは、操作入力部11で検出された利用者操作に基づいて、発想の種となるキーワードを処理対象となる対象語として取得する機能を有している。この際、入力処理部16Aで、取得したキーワードと因果関係を有する単語を、データベース部15の第3のDB15Cから抽出して画面表示部12で画面表示し、操作入力部11で検出された利用者操作に基づいて、画面表示した各単語のうちから、いずれか1つを対象語として選択するようにしてもよい。第1の概念類似度計算部16Bは、データベース部15の第1のDB15Aに登録されている形式概念データラティス構造から抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、入力処理部16Aで取得した対象語と、第1のDB15Aに登録されている各単語との間の第1の概念類似度を、それぞれ計算する機能を有している。この第1の概念類似度は、本質概念の次元における観念間の距離の逆数に相当する。この際、具体的には、第1の概念類似度計算部16Bにおいて、第1のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第1の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第2の代表値と、最上位形式概念から対象語および単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第1の概念類似度を計算してもよい。さらには、共通代表値を、第1および第2の代表値の平均値で除算することにより、第1の概念類似度を計算してもよい。第2の概念類似度計算部16Cは、データベース部15の第2のDB15Bに登録されている各単語の概念に関する包含関係に基づいて、入力処理部16Aで取得した対象語と、第1のDB15Aに登録されている各単語との間の第2の概念類似度を、それぞれ計算する機能を有している。この第2の概念類似度は、通常概念の次元における観念間の距離の逆数に相当する。この際、具体的には、第2の概念類似度計算部16Cにおいて、第2のデータベースのツリー構造における、対象語に関する概念が位置する階層を示す第1の階層値と、単語に関する概念が位置する階層を示す第2の階層値と、対象語の概念および単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第3の階層値とに基づいて、第2の概念類似度を計算してもよい。さらには、第3の階層値を、第1の階層値と第2の階層値の平均値で除算することにより、第2の概念類似度を計算してもよい。関連語選択部16Dは、第1の概念類似度計算部16Bで得られた第1の概念類似度と、第2の概念類似度計算部16Cで得られた第2の概念類似度とから、関連語を選択するための尺度となる評価値を計算する機能と、この評価値に基づいて、各単語のうち第1の概念類似度がより高くて第2の概念類似度がより低い単語を、関連語として選択して画面表示する機能とを有している。形式概念処理部16Eは、前述の図2で示した、第1のDB15Aのクロステーブルに予め登録されている複数の3つ組について、それぞれの3つ組を構成する各単語を形式概念解析処理する機能と、この形式概念解析処理の処理結果を、前述の図3で示した、図形式概念データとして第1のDB15Aへ登録する機能とを有している。この図形式概念データにおける各単語に関する形式概念間のラティス構造的な繋がりは、前述の図4で示したHasse図として表現できる。[本実施の形態の動作]次に、図7を参照して、本実施の形態にかかる発想支援装置10の動作について説明する。図7は、発想支援装置における発想支援処理を示すフローチャートである。発想支援装置10は、操作入力部11で検出された利用者による発想支援開始指示操作に応じて、図7の発想支援処理を開始する。まず、入力処理部16Aは、操作入力部11で検出された利用者操作に基づいて、発想の種となるキーワードを取得しステップ100、このキーワードと因果関係を有する単語を、データベース部15の第3のDB15Cから抽出して画面表示部12で画面表示することにより、対象語の選択利用者に促すステップ101。図8は、対象語選択画面の画面表示例である。ここでは、画面中央に入力されたキーワード20として逸脱というシンボルが表示されており、キーワード20の左側には、キーワード20を結果として見た場合にその原因となるモチベーション、意欲、作業環境などの原因語21を示すシンボルがリスト表示されている。なお、これら原因語21を結果と見なした場合の原因語21Aを、さらにリスト表示してもよい。図8の例では、作業環境に関する原因語として構造化や体系化がリスト表示されている。また、キーワード20の右側には、キーワード20を原因として見た場合にその結果となる不具合、クレームなどの結果語22を示すシンボルがリスト表示されている。結果語22についても、原因語21と同様に、結果語22を原因と見なした場合の結果語をリスト表示してもよい。したがって、利用者は、マウスなどのポインティングデバイスで、原因語21や結果語22から、発想の方向性に最も相応しい語を示すシンボルを選択すればよい。この対象語選択画面において、操作入力部11により、いずれかのシンボルが利用者により対象語として選択されたことが検出された場合、入力処理部16Aは、選択されたシンボルと対応する単語を、当該発想支援処理の対象となる対象語として選択するステップ102。このようにして、対象語が選択された後、第1の概念類似度計算部16Bは、データベース部15の第1のDB15Aに登録されている形式概念データラティス構造から抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、この対象語と第1のDB15Aに登録されている各単語との間の第1の概念類似度を、それぞれ計算するステップ103。図9は、第1の概念類似度の算出方法を示す説明図である。ここでは、形式概念解析処理を実行して得られるHasse図の例が示されており、ラティス構造をなしている。ノードC0~C15は、3つ組を構成する各単語に関する形式概念説明用モデルであり、それぞれの概念の半順序関係に対応した繋がりで配置されている。この場合、ノードC0がすべての単語を含む最上位形式概念であり、ノードC15がすべての要素を含む最下位形式概念である。第1の概念類似度計算部16Bは、任意の単語間について第1の概念類似度を計算する場合、まず、第1のDB15Aのラティス構造に基づいて、これら単語ごとに、最上位形式概念から当該単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理することにより、それぞれの代表値を計算し、これら2つの代表値に基づき、第1の概念類似度を計算する。なお、最短ステップ数は、2つのノード間を最も少ない数のノードを経由して結ぶ最短ルートにおける、ノード間の接続経路数である。以下、第1の概念類似度計算部16Bにおいて、単語W1,W2間の第1の概念類似度を計算する場合の動作例について説明する。ある単語を外延として含む形式概念は1つ以上存在する。したがって、最上位形式概念から当該単語を外延として含む形式概念までの最短ステップ数として、1つ以上の最短ステップ数が得られることになる。このため、第1の概念類似度計算部16Bは、まず、単語W1,W2ごとに、最上位形式概念から、当該単語を外延として含む1つ以上の形式概念までの最短ステップ数をそれぞれ求め、これら最短ステップ数について、最大、最小、平均などの代表値を求める一般的な統計処理を行うことにより、単語W1,W2ごとに代表値を求める。図9のラティス構造において、単語W1を外延として含む形式概念として、ノードC0,C1,C3,C8,C9,C10,C11が存在しており、これらをグループG1とする。したがって、単語W1の代表値T1第1の代表値は、最上位形式概念であるノードC0から、グループG1に属するノードC0,C1,C3,C8,C9,C10,C11までの7つの最短ステップ数の統計値、例えば最大値からなる。ノードC0,C1,C3,C8,C9,C10,C11まで最短ステップ数は、それぞれ1,2,1,2,2,3であることから、ノードC11に相当する最大値3が代表値T1となる。また、単語W2を外延として含む形式概念として、ノードC0,C2,C4,C5,C6,C8,C10,C12,C14が存在しており、これらをグループG2とする。したがって、単語W2の代表値T2第2の代表値は、最上位形式概念であるノードC0から、グループG2に属するノードC2,C4,C5,C6,C8,C10,C12,C14までの8つの最短ステップ数の統計値、例えばノードC14に相当する最大値3が代表値T2となる。第1の概念類似度計算部16Bは、このようにして単語W1,W2の代表値T1,T2を求めた後、これら単語W1,W2の両方を外延として含む1つ以上の共通形式概念までの最短ステップ数をそれぞれ求め、これら最短ステップ数について、最大、最小、平均などの代表値を求める一般的な統計処理を行うことにより、共通形式概念に関する共通代表値TCを求める。図9の例では、単語W1,W2の両方を外延として含む共通形式概念として、グループG1,G2の両方に属するノードC0,C8,C10が存在する。したがって、共通代表値TCは、最上位形式概念であるノードC0から、ノードC0,C8,C10までの3つの最短ステップ数の統計値、例えばノードC10に相当する最大値2が代表値T2となる。なお、代表値T1,T2,TCを求める統計処理については、単語W1,W2について同一の統計処理を適用する必要がある。この後、第1の概念類似度計算部16Bは、共通代表値TCを、代表値T1,T2の平均値で除算することにより、第1の概念類似度を計算する。すなわち、第1の概念類似度Syは、Sy=TC×2/T1T2で求められる。図9の例において、第1の概念類似度Syは、2×2/33=2/3となる。次に、第2の概念類似度計算部16Cは、データベース部15の第2のDB15Bに登録されている各単語の概念に関する包含関係ツリー構造に基づいて、入力処理部16Aで選択された対象語と第2のDB15Bに登録されている各単語との間の第2の概念類似度を、それぞれ計算するステップ104。なお、ステップ103とステップ104の実行順序は、入れ替えてもよく、並列的に実行してもよい。図10は、第2の概念類似度の算出方法を示す説明図である。ここでは、各単語の概念に関する包含関係を示す概念ツリー構造の例が示されており、各ノードT0~T16は、3つ組を構成する各単語を含んでおり、それぞれの概念の深さに対応する階層に配置されている。この場合、ノードT0が最上位階層を示すレベル0に位置する最上位概念を示す単語であり、ノードT16が最下位階層を示すレベル4に位置する最下位概念を示す単語である。第2の概念類似度計算部16Cは、任意の単語間について第1の概念類似度を計算する場合、まず、第2のDB15Bのツリー構造に基づいて、これら単語ごとに、当該単語が位置する階層の階層値を求め、これら2つの階層値に基づき、第2の概念類似度を計算する。これら単語の階層値については、例えば、第2のDB15Bのツリー構造の最上位概念から当該単語に関する概念までのステップ数を用いればよい。以下、第2の概念類似度計算部16Cにおいて、単語W1,W2間の第2の概念類似度を計算する場合の動作例について説明する。第1の概念類似度計算部16Cは、まず、単語W1の階層値L1第1の階層値と、単語W2の階層値L2第2の階層値とを計算する。図10の例において、単語W1に関する概念がT7である場合、階層値L1は2となる。また、単語W2に関する概念がT16である場合、階層値L2は4となる。この後、第1の概念類似度計算部16Cは、単語W1の概念の位置と単語W2の概念の位置から上位概念方向に遡った場合に共通となる最下層の概念が位置する階層、すなわち、対象語の概念および単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を特定し、当該階層の階層値L3第3の階層値を、階層値L1と階層値L2の平均値で除算することにより、第2の概念類似度を計算する。すなわち、第2の概念類似度Sxは、Sx=L3×2/L1L2で求められる。図10の例において、階層値L1と階層値L2の階層値L3は1であることから、第2の概念類似度Sxは、1×2/33=1/3となる。この後、関連語選択部16Dは、対象語と3つ組の各単語との間について、第1の概念類似度計算部16Bで得られた第1の概念類似度と、第2の概念類似度計算部16Cで得られた第2の概念類似度とから、関連語を選択するための尺度となる評価値を計算するステップ105。例えば、この評価値の値が小さいほど発想に有効な単語であると評価する場合、第1の概念類似度を第2の概念類似度で除算すればよい。具体的には、対象語とある単語との間における第1の概念類似度をSyとし、第2の概念類似度をSxとした場合、評価値Eは、E=Sy/1Sxで求められる。これにより、第1の概念類似度が高いほど、また第2の概念類似度が低いほど、評価値が小さくなり、発想に有効な単語であると評価することができる。なお、評価値の計算において、互いにどの程度の割合で第1の概念類似度や第2の概念類似度を考慮するかについては、例えば、E=Sy×Wy/1Sx×Wxというように、これら第1および第2の概念類似度に対する重み係数Wy,Wxをそれぞれ導入し、実際の運用結果に基づいてこれら重み係数の値を調整すればよい。このようにして、関連語選択部16Dは、対象語と3つ組の各単語との間についてそれぞれ評価値を算出した後、これら評価値のうち、最も小さい評価値を持つ単語から順に規定数分の単語を、キーワードに対する関連語として選択し、画面表示部12において画面表示しステップ106、一連の発想支援処理を終了する。図11は、関連語表示画面の画面表示例である。ここでは、キーワードである逸脱と、対象語であるモチベーションに加えて、キーワードに対する関連語として合、What、未来、帰納、総合、空間がリスト表示されている。作業改善に関する課題を解決することを目的とした発想支援の事例を考える。具体的な事象として個人事情によるマニュアル作業よりの逸脱が課題である場合、この課題に基づきキーワードとして、例えば逸脱が入力される。次に、対象語選択画面に画面表示された単語のうち、この逸脱の原因としてモチベーションの低下が想定されるため、このモチベーションを対象語として選択したものとする。したがって、図11に示すような、合、What、未来、帰納、総合、空間という関連語が画面表示される。ここで、これら関連語のうち空間に着目した場合、空間を改善することから、距離を改善することが想起され、さらにモバイル端末を改善することが想起されたとする。したがって、この場合には、必要な情報人ものが遠隔地に存在するため、アクセスに手間がかかる、もしくはアクセスできない状況にあることから、その情報を未確認のまま作業を行うことにより、マニュアルから逸脱する結果となってしまう、という状況が推定される。このため、モバイル端末を活用することにより、遠隔地にある必要な情報人ものへのアクセスが可能となるため、マニュアル遵守率が改善される、という解釈に繋がる。このように、モチベーションは、合、What、未来、帰納、総合、空間という関連語に対して、本質的概念の次元において繋がりを持っているものの、例えば日本語語彙大系などで提供されている通常概念の包含関係からは、容易に導き出せない関係である。本実施の形態にかかる発想支援装置によれば、このような、通常概念において繋がりの小さい異質な概念を持ち、本質概念において繋がりの大きい単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択される。[本実施の形態の効果]このように、本実施の形態は、共通する概念を含む3つの単語の組からなる複数の3つ組について、これら単語の属性値として、当該単語に含まれている概念であって、かつ当該3つ組の3つの単語間で互いに異なる概念を用いることにより、これら単語に関する形式概念解析処理を予め実行し、当該形式概念解析処理で得られた各に関する形式概念間の、ラティス構造からなる半順序関係を記憶する第1のDB15Aと、各単語に関する概念間の、ツリー構造からなる包含関係を記憶する第2のDB15Bとを、予め設けたものである。そして、第1の概念類似度計算部16Bで、第1のDB15Aから抽出した、対象語を外延として含む形式概念と各単語を外延として含む形式概念とに関する半順序関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第1の概念類似度をそれぞれ計算し、第2の概念類似度計算部16Cで、第2のDB15Bから選択した、対象語の概念と各単語の概念とに関する包含関係に基づいて、当該対象語と当該各単語との間の類似性を示す第2の概念類似度をそれぞれ計算し、関連語選択部16Dで、第1の概念類似度と第2の概念類似度とから計算される評価値に基づいて、各単語のうちから関連語を選択して画面表示するようにしたものである。具体的には、関連語選択部16Dにおいて、評価値に基づいて、各単語のうち、第1の概念類似度がより高くて第2の概念類似度がより低い単語を、関連語として選択するようにしたものである。これにより、入力キーワードとは異質であり、通常知られている概念の関係性においては繋がりがない、もしくは繋がりが小さいものの、本質概念、すなわち、通常知られていない概念の関係性においては、入力キーワードと繋がりを持つ単語を、データベースに用いた自然言語に関する情報処理により自動的に選択して提示することができる。したがって、一般的な通常概念の範囲に制限されことなく、表層的な通常概念とは異なる次元に隠れている本質的な概念の繋がり、すなわち概念間における既知の関係性を越えた新たな関係性に基づいた、極めて創造性の豊かな発想を支援することが可能となる。また、本実施の形態では、第1の概念類似度計算部16Bにおいて、第1のデータベースのラティス構造における、最上位形式概念から対象語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第1の代表値と、最上位形式概念から単語を外延として含む各形式概念までの最短ステップ数を統計処理して求めた第2の代表値と、前記最上位形式概念から前記対象語および前記単語を外延として共通に含む各共通形式概念までの最短ステップ数の統計処理して求めた共通代表値とに基づいて、第1の概念類似度を計算するようにしたので、対象語と各単語との間における第1の概念類似度を、的確かつ容易に計算することができる。さらに、本実施の形態では、第1の概念類似度計算部16Bにおいて、共通代表値を、第1および第2の代表値の平均値で除算することにより、第1の概念類似度を計算するようにしたので、第1の概念類似度を計算する際、対象語および単語に関する共通形式概念を介した、これら対象語および単語に関する個々の形式概念間の繋がりを考慮することができる。したがって、本質概念の次元における対象語と単語と間の類似度を、より正確に計算することができ、効果的な発想支援を実現できる。また、本実施の形態では、第2の概念類似度計算部16Cにおいて、第2のDB15Bのツリー構造における、対象語に関する概念が位置する階層を示す第1の階層値と、単語に関する概念が位置する階層を示す第2の階層値と、前記対象語の概念および前記単語の概念を共通して包含する上位概念のうち、最下層の概念が位置する階層を示す第3の階層値とに基づいて、第2の概念類似度を計算するようにしたので、対象語と各単語との間における第2の概念類似度を、的確かつ容易に計算することができる。さらに、本実施の形態では、第2の概念類似度計算部16Cにおいて、第3の階層値を、第1の階層値と第2の階層値の平均値で除算することにより、第2の概念類似度を計算するようにしたので、第2の概念類似度を計算する際、対象語および単語に関する個々の概念間の相対的な階層位置関係を考慮することができる。したがって、通常概念の次元における対象語と単語と間の類似度を、より正確に計算することができ、効果的な発想支援を実現できる。また、本実施の形態では、キーワードとして入力されうる各単語を含む複数の単語と3つ組を構成する各単語との間の因果関係を登録した第3のDB15Cをさらに備え、入力処理部16Aで、入力されたキーワードと因果関係を有する単語を第3のDB15Cから抽出して画面表示し、これら単語のうち利用者操作により選択された単語を対象語として選択するようにしたので、フリーで力されるキーワードを、3つ組を構成する単語へ、極めて容易に置換することができる。これにより、第1のDB15Aや第2のDB15Bへ予め登録しておく3つ組の数を削減することができ、発想支援装置10の構成を簡素化することができ、処理速度を向上させることができる。[実施の形態の拡張]以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。以上で説明した実施の形態では、演算処理部16に、形式概念処理部16Eを設け、クロステーブルに予め登録されている各3つ組について、形式概念解析処理を実行することにより、第1のDB15Aを生成する場合を例として説明したが、この形式概念処理部16Eは、発想支援処理において必須の構成ではない。例えば、外部のサーバ装置により形式概念処理部16Eを実現して、形式概念解析処理を予め実行し、得られた処理結果から生成した第1のDB15Aを、記録媒体や通信回線を介して発想支援装置10のデータベース部15へ登録すればよい。また、3つ組を抽出してクロステーブルを生成するための機能部として、3つ組処理部を演算処理部16に設けてもよい。3つ組の抽出生成方法については、前述した通り、自然言語に対する演算処理で実現可能であり、いずれかの方法を3つ組処理部で実現すればよい。なお、3つ組の各単語に関する属性値については、既存辞書に記載されている当該単語の語釈文に含まれる単語のうちから、これら単語間の概念に関する包含関係に基づいて、互いに包含関係のない独立性のある単語を、当該3つ組を構成する他の単語と対比して抽出すればよい。"