インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを品詞毎に分割する形態素解析部と、前記形態素解析部で分割された複数の単語の中からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する代表語保持部と、前記キーワード抽出部により抽出されたキーワードと、前記代表語保持部に保持される代表語とを比較することにより、前記代表語保持部に保持される項目の中から当該キーワードに対応する項目を抽出する項目抽出部と、前記インタビューにおいて聴取されるべき各項目を示すデータをそれぞれ保持する項目テンプレート保持部と、前記項目テンプレート保持部に保持されるデータと、前記項目抽出部により抽出された項目とを比較することにより、前記インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定する未出項目特定部と、前記未出項目特定部により特定された未だ聴取されていない項目を示す情報がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御する出力処理部と、を備えることを特徴とするインタビュー支援装置。複数の要件定義書の内容を示す複数の要件定義書データを保持する要件定義書データ保持部と、前記要件定義書データ保持部に保持される複数の要件定義書データに含まれる、要件定義書の各項目に関する記述を構成する単語の中から、前記代表語を当該項目毎にそれぞれ抽出する代表語抽出部と、を更に備え、前記代表語保持部は、前記代表語抽出部により抽出された代表語を前記項目毎に保持する、ことを特徴とする請求項1に記載のインタビュー支援装置。コンピュータに、インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを品詞毎に分割する形態素解析部と、前記形態素解析部で分割された複数の単語の中からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する代表語保持部と、前記キーワード抽出部により抽出されたキーワードと、前記代表語保持部に保持される代表語とを比較することにより、前記代表語保持部に保持される項目の中から当該キーワードに対応する項目を抽出する項目抽出部と、前記インタビューにおいて聴取されるべき各項目を示すデータをそれぞれ保持する項目テンプレート保持部と、前記項目テンプレート保持部に保持されるデータと、前記項目抽出部により抽出された項目とを比較することにより、前記インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定する未出項目特定部と、前記未出項目特定部により特定された未だ聴取されていない項目を示す情報がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御する出力処理部と、を実現させることを特徴とするインタビュー支援プログラム。インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する代表語保持部と、前記インタビューにおいて聴取されるべき各項目を示すデータをそれぞれ保持する項目テンプレート保持部と、を備えるコンピュータが、前記インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを品詞毎に分割するステップと、前記分割された複数の単語の中からキーワードを抽出するステップと、前記抽出されたキーワードと、前記代表語保持部に保持される代表語とを比較することにより、前記代表語保持部に保持される項目の中から当該キーワードに対応する項目を抽出するステップと、前記項目テンプレート保持部に保持されるデータと、前記抽出された項目とを比較することにより、前記インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定するステップと、前記特定された未だ聴取されていない項目を示す情報がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御するステップと、を実行することを特徴とするインタビュー支援方法。上述のような従来の支援手法は、インタビュー時を支援するものにはなっていない。ところが、上流工程におけるインタビューは、属人性が高く、要求獲得及び要件定義において重要な位置を占めるため、それに対する品質の均質化や初心者に対する支援が強く望まれている。しかしながら、要件定義等のためのインタビューでは、その属人性の高さから、インタビュー実施時に要件項目の聞き漏らしを認識するのが難しく、聞き漏らしを防ぐのが難しいという問題がある。本発明の目的は、このような問題点に鑑み、インタビュー時に、インタビューすべき項目の漏れを少なくするインタビュー支援技術を提供することにある。本発明の各態様では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。第1の態様に係るインタビュー支援装置は、インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを品詞毎に分割する形態素解析部と、この形態素解析部で分割された複数の単語の中からキーワードを抽出するキーワード抽出部と、上記インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する代表語保持部と、キーワード抽出部により抽出されたキーワードと、代表語保持部に保持される代表語とを比較することにより、代表語保持部に保持される項目の中から当該キーワードに対応する項目を抽出する項目抽出部と、上記インタビューにおいて聴取されるべき各項目を示すデータをそれぞれ保持する項目テンプレート保持部と、この項目テンプレート保持部に保持されるデータと、項目抽出部により抽出された項目とを比較することにより、上記インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定する未出項目特定部と、この未出項目特定部により特定された未だ聴取されていない項目を示す情報がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御する出力処理部と、を備える。第2の態様に係るインタビュー支援方法では、インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する代表語保持部と、上記インタビューにおいて聴取されるべき各項目を示すデータをそれぞれ保持する項目テンプレート保持部と、を備えるコンピュータが、上記インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを品詞毎に分割するステップと、分割された複数の単語の中からキーワードを抽出するステップと、抽出されたキーワードと、代表語保持部に保持される代表語とを比較することにより、代表語保持部に保持される項目の中から当該キーワードに対応する項目を抽出するステップと、項目テンプレート保持部に保持されるデータと、上記抽出された項目とを比較することにより、上記インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定するステップと、この特定された未だ聴取されていない項目を示す情報がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御するステップと、を実行する。なお、本発明の別態様としては、上記第1の態様に係る各構成をそれぞれコンピュータに実現させるインタビュー支援プログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であってもよい。上記各態様によれば、インタビュー時に、インタビューすべき項目の漏れを少なくするインタビュー支援技術を提供することができる。以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に挙げる実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態の構成に限定されない。また、本発明は、本実施形態におけるインタビュー支援装置で支援するインタビューの種類を限定しない。本実施形態におけるインタビュー支援装置は、例えば、システム、ソフトウェア構築時の要件定義のためのインタビューを支援することができる。装置構成図1は、本実施形態におけるインタビュー支援装置の構成例を概念的に示すブロック図である。本実施形態におけるインタビュー支援装置10は、図1に示されるように、インタビュー内容取得部100、形態素解析部101、キーワード抽出部102、項目抽出部103、代表語DB104、代表語抽出部105、要件定義書事例DB106、項目テンプレート保持部107、出力処理部108、未出項目特定部109、項目取得情報保持部110等を有する。インタビュー支援装置10は、ハードウェア構成として、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、ハードディスクHDD等のようなメモリ、CPUCentralProcessingUnit、入出力インタフェース等を有する図示せず。上述の各処理部は、例えば、メモリに格納されるプログラムがCPUにより実行されることにより、それぞれ実現される。なお、本実施形態は、上述の各処理部の実現手法を限定するものではないため、各処理部は、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、特定用途向け集積回路ASIC等のようなハードウェア構成要素として実現されてもよい。インタビュー内容取得部100は、要件定義等のような上流開発工程において必要なインタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを取得する。例えば、インタビュー内容取得部100は、マイク等の音声入力部図示せず、その音声入力部から得られる音声信号をテキストデータに変換する音声認識部等から構成されてもよい。この場合、インタビュー内容取得部100は、インタビュー音声に応じて、その時々のインタビュー内容を示すテキストデータを逐次取得する。また、インタビュー内容取得部100は、キーボード等のようなユーザインタフェース入力装置を使ってユーザにより入力されたデータとして当該テキストデータを逐次取得してもよい。形態素解析部101は、インタビュー内容取得部100により取得された一続きの文章であるテキストデータに対して形態素解析を行うことにより、当該テキストデータを品詞単位で分割する。なお、形態素解析手法自体は、周知の手法が利用されればよいため、ここでは説明を割愛する。キーワード抽出部102は、形態素解析部101により分割された複数の単語の中から所定の単語や所定の品詞をキーワードとして抽出する。例えば、キーワード抽出部102は、当該複数の単語の中から名詞及び動詞をキーワードとして抽出する。なお、ここでは、キーワードを抽出すると表記するが、これは、コンピュータにより処理可能なキーワードのデータを抽出することを意味する。項目テンプレート保持部107は、インタビューにおいて聴取されるべき項目の一覧をそれぞれ保持する。以降、項目を保持する、項目を抽出する、項目を特定する等と表記するが、これらは、コンピュータにより処理可能な、項目を示すデータをそれぞれ処理対象とすることを意味する。例えば、インタビューにおいて聴取されるべき項目の一覧は、インタビューを通じて最終的にまとめられる要件定義書に含まれるべき項目群から得られるようにしてもよい。ここで、項目とは、例えば、ログイン機能といった特定の機能を表す機能要件や、速度、メモリ使用量等といった特定の機能には該当しない非機能要件等のような、要件定義書の目次を構成する各要件項目に相当する。但し、本実施形態は、扱われる項目自体の種類を限定しない。また、例えば、項目テンプレート保持部107は、各項目を、その項目を示す名称データとしてそれぞれ保持する。これら項目の名称は、通常、要件定義書の中で、要件項目毎に付される。図2は、項目テンプレート保持部107に保持される項目一覧の例を示す図である。図2の例に示されるように、項目テンプレート保持部107に保持される項目としては、要件定義書の目次にある項目の中から必要と判断され抽出されたものが利用されてもよい。要件定義書事例データベースDB106は、過去に作成された複数の要求定義書のデータを保持する。要求定義書のデータには、要求定義書に含まれる各項目の名称データ、各項目に関し記述された文章データ等が含まれる。当該要求定義書のデータは、類似した案件毎に区分けされ格納されてもよい。また、インタビュー支援装置10で作成対象とする要求定義書の案件の種類を固定し、この固定された案件の種類に属する又はそれに近い案件についての要求定義書のデータのみが格納されるようにしてもよい。要件定義書事例DB106は、一般的には、要件定義書データ保持部と呼ぶこともできる。代表語抽出部105は、要件定義書事例DB106に格納される要求定義書のデータに基づいて、要件定義書の各項目に関する記述を構成する単語の中から、各項目についての代表語をそれぞれ抽出する。ここで、代表語とは、各項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である。例えば、代表語抽出部105は、当該要求定義書のデータに含まれる各要件項目の文章データを形態素解析することにより、その文章データから所定の品詞及び所定の単語の少なくとも一方を当該代表語として抽出する。例えば、名詞及び動詞が代表語として抽出される。また、代表語抽出部105は、要件定義書事例DB106に格納される過去の複数の要求定義書の中に、所定数以上含まれていた所定品詞の単語を項目毎にそれぞれ抽出し、この抽出された単語を代表語とするようにしてもよい。代表語データベースDB104は、インタビューにおいて聴取されるべき項目毎に、当該項目に関するインタビューで聴取される内容に含まれる可能性の高い単語である代表語をそれぞれ保持する。代表語DB104は、代表語抽出部105により抽出された代表語を項目毎についてそれぞれ保持する。これにより、代表語DB104には、過去のインタビューにおいて代表的に出現されていた単語が各項目に関しそれぞれ格納される。具体的には、代表語DB104には、項目を示すデータと、代表語を示すデータとが関連付けられた状態で保持される。代表語DB104は、一般的には、代表語保持部と呼ぶこともできる。項目抽出部103は、代表語DB104を参照することにより、キーワード抽出部102により抽出されたキーワードに対応する項目を抽出する。言い換えれば、インタビュー内容を示す文章から抽出されたキーワードが、過去の要件定義書の事例においてどの項目中でよく使われているかを判断することにより、そのキーワードに対応する項目が決定される。項目取得情報保持部110は、項目抽出部103により抽出された、インタビュー内容に対応する項目を保持する。言い換えれば、項目取得情報保持部110には、当該インタビューにおいて既に聴取された項目の情報が保持される。未出項目特定部109は、インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を特定推定する。具体的には、未出項目特定部109は、項目テンプレート保持部107により保持されている項目の一覧から項目取得情報保持部110に保持されている項目を取り除き、残った項目を未だ聴取されていない項目として推定する。出力処理部108は、未出項目特定部109により推定された、未だ聴取されていない項目を示す情報例えば名称がユーザに把握可能な形態で出力されるように制御する。具体的には、出力処理部108は、ディスプレイ等のような表示装置図示せずに表示させるための表示データを当該未だ聴取されていない項目を示す情報を含めた形で生成し、当該表示装置に表示させる。また、出力処理部108は、そのような情報をプリンタ等の出力装置で印字させるための印字データを生成し、当該出力装置に出力させる。これにより、例えば、インタビューアは、表示装置に表示された要件項目名称を見ることにより、インタビューにおいて未だ聴取されていない項目を知ることができる。動作例図3は、本実施形態におけるインタビュー支援装置10の動作例を示すフローチャートである。以下、図3に沿って、インタビュー内容が音声信号として逐次取得される例を用いて、インタビュー支援装置10の動作例を説明する。なお、このとき、代表語抽出部105が、要件定義書事例DB106及び項目テンプレート保持部107に基づいて、既に、代表語DB104に各項目の代表語を格納している。インタビュー支援装置10のインタビュー内容取得部100では、音声入力部図示せずがインタビュー音声を音声信号として順次取得している。取得された音声信号は、音声認識部図示せずによりテキストデータに変換される。形態素解析部101は、インタビュー内容取得部100で取得されたインタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータを形態素解析により品詞毎に分解するS101。続いて、キーワード抽出部102は、形態素解析部101により分解された単語群の中から、動詞及び名詞をキーワードとして抽出するS102。項目抽出部103は、キーワード抽出部102により抽出されたキーワード及び代表語DB104に保持される代表語に基づいて、当該キーワードに対応する項目を抽出するS103。項目抽出部103は、このように抽出された、インタビュー内容に対応する項目を項目取得情報保持部110に格納する。続いて、未出項目特定部109は、項目テンプレート保持部107により保持されている項目の一覧から項目取得情報保持部110に保持されている項目を取り除き、残った項目を未だ聴取されていない項目として推定するS104。出力処理部108は、未出項目特定部109により推定された、未だ聴取されていない項目の名称を含む表示データを生成し、未だ聴取されていない項目の名称を表示装置に表示させるS105。上記処理S101から処理S105は、インタビュー内容取得部100でインタビュー内容を示すテキストデータが得られなくなるまで繰り返されるS106。図4は、項目抽出部103の動作例を示すフローチャートである。図4に示される動作例は、図3に示される処理S103に対応する。項目抽出部103は、入力として、キーワード抽出部102によりインタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータから抽出された複数のキーワードを取得するS201。例えば、当該テキストデータに含まれる単語のうち名詞及び動詞が取得される。項目抽出部103は、代表語DB104から、1つの項目に関する代表語を抽出するS202。このとき、代表語DB104には、要件定義書事例DB106に格納される要求定義書のデータから、項目テンプレート保持部107により保持される各項目に関し抽出された代表語が格納されている代表語抽出部105。項目抽出部103は、代表語DB104から抽出された代表語と、入力として取得された複数のキーワードとの間で、共通する単語の数を求めるS203。項目抽出部103は、上記処理S201から処理S203を、代表語DB104で保持される全ての項目の走査が完了するまで繰り返し実行するS204。項目抽出部103は、全ての項目の走査が完了するとS204;YES、各項目に関しそれぞれ求められた共通単語数のうち、最大の共通単語数となった項目を、入力として得られた複数のキーワードに対応する項目として抽出するS205。なお、項目抽出部103は、最大の共通単語数となった項目が複数存在した場合には、複数の項目を抽出する。次に、本実施形態におけるインタビュー支援装置10の動作例を、具体的な事例に基づいて、再度、説明する。図5は、代表語DB104の具体例を概念的に示す図である。図5の例によれば、代表語DB104には、項目要件項目ログイン機能の代表語として認証及びパスワードが保持され、項目要件項目性能目標の代表語として速度及び応答が保持されている。図6は、インタビューの少なくとも一部の内容を示すテキストデータからキーワードを抽出する例を示す図である。ここでは、図6の符号60に示されるようなテキストデータ今回のシステムは応答速度が大変重要です。がインタビュー内容取得部100により取得されたものと仮定する。この場合、形態素解析部101は、上記テキストデータを品詞単位で分解することで、符号61に示すように、今回、の、システム、は、応答、速度、が、大変、重要、です、。を得る図3のS101。キーワード抽出部102は、分解された上記単語群の中から、符号62に示すように、動詞及び名詞今回、システム、応答、速度、大変、重要をキーワードとして抽出する図3のS102。項目抽出部103は、代表語DB104に保持される項目のうち、項目ログイン機能の代表語認証及びパスワードと、上記キーワードとの間で、共通する単語の数を求める図4のS203。項目ログイン機能については共通する単語が存在しないため、共通単語数は0と算出される。同様に、項目抽出部103は、項目性能目標の代表語速度及び応答と、上記キーワードとの間で、共通する単語の数を求める図4のS203。項目性能目標については、共通単語数は2と算出される。結果、項目抽出部103は、上記キーワード今回、システム、応答、速度、大変、重要に対応する項目として、最大の共通単語数を有する性能目標を抽出する図3のS103。項目抽出部103は、抽出された項目性能目標を示すデータを項目取得情報保持部110に格納する。未出項目特定部109は、項目テンプレート保持部107に保持される項目のうち、項目取得情報保持部110に記録されていない項目認証機能を抽出し、この抽出された項目認証機能を未だ聴取されていない項目として推定する図3のS104。最終的に、出力処理部108が、この項目の名称認証機能を含む表示データを生成し、それを表示装置に表示させる図3のS105。作用及び効果本実施形態では、インタビューにおいて聴取されるべき項目の一覧が項目テンプレート保持部107に、過去に作成された要求定義書のデータが要件定義書事例データベースDB106に、それぞれ予め保持される。その上で、これら保持されるデータに基づいて、必要となる項目毎に、過去の事例においてその項目に記述されていた単語である代表語が抽出され代表語抽出部105、項目毎の代表語が代表語DB104に保持される。このように予め保持される項目毎の代表語のデータに基づいて、項目抽出部103により、聴取されたインタビューの少なくとも一部の内容に対応する項目が推定される。そして、推定された項目と、項目テンプレート保持部107に保持される必要な項目とを比較することにより、未出項目特定部109により未だ聴取されていない項目が推定され、この推定結果がインタビューアに提示される。従って、本実施形態によれば、実際にインタビューされている内容に基づいて、未だ聴取されておらず、かつ、聴取する必要のある項目が提示されるため、インタビューアに対して聴取しなければならない項目に対する気付きを与えることができ、インタビューアのレベルによらず、インタビュー時に、インタビューすべき項目の漏れを少なくすることができる。[変形例]上述の実施形態では、代表語抽出部105により自動的に代表語DB104に項目毎の代表語が格納される例を示したが、代表語DB104には、ユーザインタフェースを介してマニュアルで入力された代表語が格納されるようにしてもよい。この変形例では、インタビュー支援装置10は、代表語抽出部105、要件定義書事例DB106及び項目テンプレート保持部107を備えなくともよい。また、インタビュー支援装置10は、代表語DB104に格納された代表語をマニュアルで修正させるようなユーザインタフェースを備えるようにしてもよい。また、上述の実施形態では、要件定義書事例DB106に格納される過去の要求定義書のデータの各要件項目から代表語を抽出する例を示したが、インタビューすべき項目を定義する他のデータから当該代表語を抽出するようにしてもよい。また、未だ聴取されていない項目の推定方法として、上述の実施形態における方法に代えて、以下のような方法を用いてもよい。項目取得情報保持部110は、項目抽出部103により抽出された、インタビュー内容に対応する項目を保持すると共に、各項目についての抽出回数を保持する。未出項目特定部109は、項目取得情報保持部110に保持されている項目のうち、抽出回数が所定回数より多い項目を既にインタビューされた項目として特定する。未出項目特定部109は、このように特定された、抽出回数が所定回数より多い項目を項目テンプレート保持部107により保持されている項目の一覧から取り除き、残った項目を未だ聴取されていない項目として推定する。また、未出項目特定部109は、項目取得情報保持部110に保持されている項目を抽出回数が少ない順に並べ、最も抽出回数が少ない項目から所定数分の項目と、項目テンプレート保持部107により保持されているが項目取得情報保持部110に保持されていない項目とを、未だ聴取されていない項目として推定するようにしてもよい。上述の実施形態では、項目抽出部103は、代表語DB104から抽出された代表語と、入力として取得された複数のキーワードとの間で、共通する単語の数を求め、最大の共通単語数となった項目を、当該キーワードに対応する項目として抽出したが、所定数を超えた共通単語数を持つ項目を当該キーワードに対応する項目として抽出するようにしてもよい。なお、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数のステップ処理が順番に記載されているが、本実施形態で実行される処理ステップの実行順序は、その記載の順番に制限されない。本実施形態では、図示される処理ステップの順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。