JP2001027993A

JP2001027993A - 流行予測支援方法及び装置及び流行予測支援プログラムを格納した記憶媒体

Info

Publication number: JP2001027993A
Application number: JP20020899A
Authority: JP
Inventors: Kazumitsu Matsuzawa; 和光松澤; Tomoko Kanasugi; 友子金杉; Sadahiro Ikeda; 定博池田; Shigeo Kaneda; 重郎金田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1999-07-14
Filing date: 1999-07-14
Publication date: 2001-01-30

Abstract

(57)【要約】【課題】新しい流行語に対して、何等かの順序付けが
必要であると共に、その付けられたスコアが、どのよう
な理由で高いスコアとなっているかを利用者が理解でき
る流行予測支援方法及び装置及び流行予測支援プログラ
ムを格納した記憶媒体を提供する。【解決手段】本発明は、流行語を含む単語の集合を見
出し語として年度毎を含む時間的経過（以下、この時間
経過を「年度」と呼ぶが、必ずしもその期間は会計年
度、暦年度に限定されない）に従ってグループ分けして
見出し語記憶手段に格納し、見出し記憶手段に格納され
た各見出し語に対する説明を説明文として説明文記憶手
段に格納し、見出し記憶手段に格納された見出し語の中
でも、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語
として、各年度毎に流行語記憶手段に格納し、流行語記
憶手段に格納されているある年度の単語と、見出し語記
憶手段に格納されている該年度以前の年度における単語
との距離を、説明文記憶手段に格納されている説明文に
基づいて計算し、計算された距離を表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、流行予測支援方法
及び装置及び流行予測支援プログラムを格納した記憶媒
体に係り、特に、コピーライターがコピーを作成するに
あたって、そのコンセプト開発時と、コピー作成後の検
証時において、数値に基づいた支援システムで、コピー
ライタ（あるいはマーケッタ）を支援するための流行予
測支援方法及び装置及び流行予測支援プログラムを格納
した記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】「歌は世につれ、世は歌につれ」とは、
１０年以上も前に放映されたＴＶ番組の著名なキャッチ
コピーである。このキャッチコピーが人々の共感を得
て、今日まで人々の心の片隅に残っていることは、キャ
ッチコピー自体が、我々人間世界が持つ自然的性質を反
映していることを暗示する。上記のキャッチコピーは、
流行歌の変遷について述べたものである。しかし、そも
そも「世」の影響は、流行歌のみではなく、キャッチコ
ピーを含めて広い意味での流行語全体についても影響を
与える。「流行語は世につれ、世は流行語につれ」と言
ってよい。「オー、モーレツ」「モーレツからビューテ
ィフル」「節約、貯金なにが悪い。無駄遣いはお天とう
様に申し訳ない。（墓参りでもゆくか？）」は、高度成
長期、安定期、不況期のわが国に経済的・政治的状況を
反映した流行語（キャッチコピー）である。

【０００３】流行語は、ＣＭ（コマーシャルフィルム）
の中で用いられたり、あるいは、スローガンのような役
割を果たす。古いものには、「欲しがりません勝つまで
は」は、政治的流行語（キャッチコピー）の好例であ
る。一方、販売促進の上では、流行語の善し悪しが、製
品そのものの売上げや商品イメージに大きな影響を与え
る。良い流行語を作成することは、コピーライタにとっ
ては、最も大きな目標・課題である。質の高い流行語の
創生は、広告代理店にとって死活を制する重大な課題で
ある。

【０００４】良い流行語といっても、コピーライタが創
生した流行語の中で、どれが「当たる」かを知ることは
容易ではない。例えば、ある製品の販売プロモーション
を依頼された時、コピーライタは、多数の流行語を作成
する。そして、この中から、最も「当たりそうな」流行
語を複数個選択して、販売プロモーション依頼元である
発注社（クライアント）に提示する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この
際、どのようにして、流行語候補を絞り込むかは極めて
難しい。「なんとなく目新しい、当たりそうだ」とのコ
ピーライタ自身の直感に頼る以外、流行語の善し悪しを
判断する方法は今まで存在していない。一方、流行語の
候補を提示されたクライアント側もその不確実性から困
惑する。クライアント側も、どの流行語が当たるかを客
観的に予想することはできない。単に、何となく、良さ
そうなものを感覚的・直観的に選ぶしか方法がない。結
果として社長が熱烈ファンであるところ特定の女優に似
合いそうな流行語を選んだり、素人のＣＭ担当者数人の
感覚で選んだ流行語に社運を賭ける以外、方法はない。

【０００６】以上述べたように、流行語の候補を、コピ
ーライタが多数思い付けても、そのうちのどれをクライ
アントに提示するのかを知る手だては、従来、「勘」以
外には存在しない。従って、コピーライタは、クライア
ントに提案する際に、何等、客観的な流行語候補の選択
理由を提示できない。一方、流行語の提示をクライアン
ト側でも、状況は似たり寄ったりである。候補を示され
ても、どれがよいかを決める手段、あるいは、支援手段
を有していない。このため、流行語候補から最終案選択
は、極めてアドホックに行われている。結果として、流
行語を感覚のみで選択し、その結果に一喜一憂する日々
を過ごすことになる。

【０００７】「当たる」流行語を思い付くこと自体は、
自動的にできることではない。例えば、「ショムニ」や
「だっちゅーの！」といった流行語は、それまでに存在
していない単語（未知語）であるからこそ、人々の心に
残る。流行語自体は、コピーライタが創造する以外、そ
れを生み出す方法は存在しない。極めて、人間的な創作
行為である。従って、必要なのは、コピーライタが生み
出した流行語が当たりそうか否かを（完全ではないにせ
よ）ある程度予測する手段（ツール）である。

【０００８】このため、コピーライタが生み出した新し
い流行語に対して、何らかの順序付けが必要であるとと
もに、そのスコアが、どのような理由で高いスコアとな
っているかを利用者が理解できる枠組みが必要である。
新しい流行語に対してスコアをつけるツールが必要であ
る。このようなツールがあれば、コピーライタは、自分
が思い付いた流行語の中から、有望なものを選択できる
ばかりではなく、なぜ、それが有望であるをクライアン
トに説明できる。

【０００９】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、新しい流行語に対して、何等かの順序付けが必要で
あると共に、その付けられたスコアが、どのような理由
で高いスコアとなっているかを利用者が理解できる流行
予測支援方法及び装置及び流行予測支援プログラムを格
納した記憶媒体を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理を
説明するための図である。本発明（請求項１）は、流行
語の候補から流行を予想して流行語を選択する流行予測
支援方法において、流行語を含む単語の集合を見出し語
として年度毎を含む時間的経過（以下、この時間経過を
「年度」と呼ぶが、必ずしもその期間は会計年度、暦年
度に限定されない）に従ってグループ分けして見出し語
記憶手段に格納し（ステップ１）、見出し記憶手段に格
納された各見出し語に対する説明を説明文として説明文
記憶手段に格納し（ステップ２）、見出し記憶手段に格
納された見出し語の中でも、年度内で流行・注目された
単語を選択し、流行語として、各年度毎に流行語記憶手
段に格納し（ステップ３）、流行語記憶手段に格納され
ているある年度の単語と、見出し語記憶手段に格納され
ている該年度以前の年度における単語との距離を、説明
文記憶手段に格納されている説明文に基づいて計算し
（ステップ４）、計算された距離を表示する（ステップ
５）。

【００１１】本発明（請求項２）は、単語との距離を求
める際に、意味ベクトルを用いる。本発明（請求項３）
は、流行語の候補から流行を予想して流行語を選択する
流行予測支援方法において、流行語を含む単語の集合を
見出し語として年度毎を含む時間的経過（以下、この時
間経過を「年度」と呼ぶが、必ずしもその期間は会計年
度、暦年度に限定されない）に従ってグループ分けして
見出し語記憶手段に格納し、見出し記憶手段に格納され
た見出し語の中でも、年度内で流行・注目された単語を
選択し、流行語として、各年度毎に流行語記憶手段に格
納し、流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、見出し語記憶手段に格納されている該年度以前の年
度における単語との距離を計算し、計算された距離を表
示するる本発明（請求項４）は、見出し語記憶手段に見出し語を
格納する際に、該見出し語の読みの情報を付加し、流行
語記憶手段に流行語を格納する際に、該流行語の読みを
付加する。

【００１２】本発明（請求項５）は、単語との距離を計
算する際に、見出し語と流行語の双方に母音、子音を調
べ、該母音あるいは該子音の類似度を調べる、または、
該見出し語と該流行語の促音便、撥音便の一致度に基づ
いて距離を求める。図２は、本発明の原理構成図であ
る。本発明（請求項６）は、流行語の候補から流行を予
想して流行語を選択する流行予測支援装置であって、流
行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む時
間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、必
ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）に
従ってグループ分けして格納する見出し語記憶手段１
と、見出し記憶手段１に格納された各見出し語に対する
説明を説明文として格納する説明文記憶手段２と、見出
し記憶手段１に格納された見出し語の中でも、年度内で
流行・注目された単語を選択し、流行語として、各年度
毎に格納する流行語記憶手段３と、流行語記憶手段３に
格納されているある年度の単語と、見出し語記憶手段１
に格納されている該年度以前の年度における単語との距
離を、説明文記憶手段２に格納されている説明文に基づ
いて計算する単語間距離計算手段４と、単語間距離計算
手段４により計算された距離を表示する距離表示手段５
とを有する。

【００１３】本発明（請求項７）は、単語間距離計算手
段４において、単語との距離を求める際に、意味ベクト
ルを用いる手段を含む。本発明（請求項８）は、流行語
の候補から流行を予想して流行語を選択する流行予測支
援装置であって、流行語を含む単語の集合を見出し語と
して年度毎を含む時間的経過（以下、この時間経過を
「年度」と呼ぶが、必ずしもその期間は会計年度、暦年
度に限定されない）に従ってグループ分けして格納する
見出し語記憶手段と、見出し記憶手段に格納された見出
し語の中でも、年度内で流行・注目された単語を選択
し、流行語として、各年度毎に格納する流行語記憶手段
と、流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、見出し語記憶手段に格納されている該年度以前の年
度における単語との距離を計算する単語間距離計算手段
と、単語間距離計算手段で計算された距離を表示する距
離表示手段とを有する。

【００１４】本発明（請求項９）は、見出し語記憶手段
１において、見出し語の読みの情報を含み、流行語記憶
手段３において、流行語の読みを含む。本発明（請求項
１０）は、単語間距離計算手段において、見出し語と流
行語の双方に母音、子音を調べ、該母音あるいは該子音
の類似度を調べる、または、該見出し語と該流行語の促
音便、撥音便の一致度に基づいて距離を求める手段を含
む。

【００１５】本発明（請求項１１）は、流行語の候補か
ら流行を予想して流行語を選択する流行予測支援プログ
ラムを格納した記憶媒体であって、流行語を含む単語の
集合を見出し語として年度毎を含む時間的経過（以下、
この時間経過を「年度」と呼ぶが、必ずしもその期間は
会計年度、暦年度に限定されない）に従ってグループ分
けして見出し語記憶手段に格納するプロセスと、見出し
記憶手段に格納された各見出し語に対する説明を説明文
として説明文記憶手段に格納するプロセスと、見出し記
憶手段に格納された見出し語の中でも、年度内で流行・
注目された単語を選択し、流行語として、各年度毎に流
行語記憶手段に格納するプロセスと、流行語記憶手段に
格納されているある年度の単語と、見出し語記憶手段に
格納されている該年度以前の年度における単語との距離
を、説明文記憶手段に格納されている説明文に基づいて
計算する単語間距離計算プロセスと、単語間距離計算プ
ロセスにより計算された距離を表示させる距離表示プロ
セスとを有する。

【００１６】本発明（請求項１２）は、単語間距離計算
プロセスにおいて、単語との距離を求める際に、意味ベ
クトルを用いる。本発明（請求項１３）は、流行語の候
補から流行を予想して流行語を選択する流行予測支援プ
ログラムを格納した記憶媒体であって、流行語を含む単
語の集合を見出し語として年度毎を含む時間的経過（以
下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、必ずしもその期
間は会計年度、暦年度に限定されない）に従ってグルー
プ分けして見出し語記憶手段に格納するプロセスと、見
出し記憶手段に格納された見出し語の中でも、年度内で
流行・注目された単語を選択し、流行語として、各年度
毎に流行語記憶手段に格納するプロセスと、流行語記憶
手段に格納されているある年度の単語と、見出し語記憶
手段に格納されている該年度以前の年度における単語と
の距離を計算する単語間距離計算プロセスと、単語間距
離計算プロセスで計算された距離を表示させる距離表示
プロセスとを有する。

【００１７】本発明（請求項１４）は、見出し語記憶手
段に見出し語を格納するプロセスにおいて、該見出し語
の読みの情報を付加し、流行語記憶手段に流行語を格納
するプロセスにおいて、流行語の読みを付加する。

【００１８】本発明（請求項１５）は、単語間距離計算
プロセスにおいて、見出し語と流行語の双方に母音、子
音を調べ、該母音あるいは該子音の類似度を調べる、ま
たは、該見出し語と該流行語の促音便、撥音便の一致度
に基づいて距離を求める。上記のように、本発明では、
見出し語記憶手段中の流行語や、流行語記憶手段中の流
行語は、年度毎にまとめてあることを特徴とする。例え
ば、見出し語として、自由国民社が発行している「現代
用語の基礎知識」の見出し語等がある。「現代用語の基
礎知識」の見出し語は、毎年、その一部が入れ替わり、
新たに人々の関心を読んだ単語や造語が登録され、古い
単語は見出し語から削除される。この場合、説明文記憶
手段に記憶されている見出し語の説明は、「現代用語の
基礎知識」における各見出し語に対する説明文となる。
一方、流行語記憶手段に記憶さている流行語の例は、同
じく自由国民社が制定する「流行語大賞」に選定された
流行語である。なお、単語間距離計算手段は、詳細につ
いては後述するが、単語と単語の近さを数値的に表現す
る。

【００１９】本発明の利用者は、まず、自分で流行語を
多数考える必要がある。そして、考えた流行語を、来年
の流行語として、流行語記憶手段に記憶する。また、そ
の流行語の説明を、説明文記憶手段に記憶する。そし
て、利用者は、距離計算手段を用いて、自分の思いつい
た流行語が過去のどの年度の見出し語と近いかを表示さ
せる。そして、さらに、利用者は流行語記憶手段に記憶
された過去の流行語が、どんな過去の見出し語と近いか
を調べることができる。

【００２０】例えば、「ショムニ」という流行語は、そ
の前年の見出し語の中で、「女性」「労働」「男女雇用
機会均等法」といった単語と近いことがわかっている。
「ショムニ」は決して、主演女優の短いスカートのみで
売れたのではないことをこのデータは想像させる。それ
は、正に、社会的・経済的な背景を持った流行語だった
のである。このようにして、過去の流行語とそれ以前の
単語との距離を見ながら、今回提案している新しい流行
語が、過去のどの単語に近いかを調べてゆく。例えば、
自分の思い付いた新しい流行語が、相変わらず「女性」
「労働」「男女雇用機会均等法」に近いとすれば、これ
は売れるだろうか。一方、新しい流行語が「復員」「岸
壁の母」に近いことをシステムが提示したときに、果し
てこの流行語は売れるだろうか。この場合には、再度こ
のような流行は起きないと判断すべきである。

【００２１】少なくとも、本発明では、上記のようにし
て「いまさら」との感覚を与える流行語を排除できる。
そして、新しい流行語が、最近の思わぬ強烈な社会情勢
との関係が以外にも強いことをシステムが示したとき、
コピーラインタ、あるいは、クライアントは、どのよう
に行動すべきかは明らかである。勿論、それが当たるか
否かは、このシステムではわからない。それは、未来の
事実である。しかし、それが当たったときに、どんな深
層心理がこのヒットを飛ばしたのかの一つの仮説をシス
テムにより与えることが可能である。本発明では、この
ような流行語の背後に存在する社会情勢を提示すること
により、に自分が考えた流行語が沿っているか否かを確
認できる。

【００２２】

【発明の実施の形態】図３は、本発明の流行予測支援装
置の構成を示す。同図に示す流行予測支援装置は、流行
語等の単語の集合を「見出し語」として、年度毎等の時
間的経過（以下、この時間的経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしも、その時間は会計年度、暦年度に相当すること
を強制されるものではない）に応じてクループ分けして
記憶するための見出し語記憶部１、見出し語記憶部１に
蓄積された各見出し語に対する説明を「説明文」として
記憶する説明文記憶部２、見出し語の中でも年度内で流
行・注目された単語を選び出して「流行語」として、各
年度毎に記憶する流行語記憶部３、流行語記憶部３に記
憶された単語（流行語）、見出し語記憶部１に記憶され
た単語（見出し語）との距離を、説明文記憶部２に記述
された説明文を利用して計算する単語間距離計算部４、
単語間距離計算部４により計算された流行語記憶部３に
記憶されたある年度の単語と、見出し語記憶部１に記憶
されている以前の年度における単語との距離を表示する
距離表示部５から構成される。

【００２３】見出し語記憶部１は、各年度毎に分けて流
行語、キャッチコピー、あるいは、当該年度に特に注目
を浴びた用語等を記憶する。例えば、ハードディスク上
に、テキストファイルとしてＳＧＭＬ形式で保存する場
合には、ハードディスクがこれらの具体的実現手段であ
る。ＤＲＡＭ上にアレー等の領域をプログラムにより確
保して保存する場合には、ＤＲＡＭより実現される。な
お、説明文との対応を取るためのポインタ等の情報を併
せて記憶することが処理の高速化のために望ましい。

【００２４】説明文記憶部２は、上記見出し語に対応し
た説明文を記憶する。記憶手段としては、何を利用する
かは当業者が自由に選択すればよく、本発明の主旨には
直接の影響を持たない。例えば、ハードディスク上にＳ
ＧＭＬ形式で保存してもよく、また、後述の距離計算の
ためにＤＲＡＭ上にアレー等の領域をプログラムにより
確保して保存してもよい。見出し語と説明文は、同一の
ＳＧＭＬに中で記述して一箇所に記憶してもよい。な
お、後述するように、説明文は必ずしも年度毎に記憶す
る必要はないが、ハードディスク上に年度毎に複数のフ
ァイルを作成し、そのファイル毎に各年度の見出し語を
記憶してもよい。

【００２５】流行語記憶部３は、機能的には、前述の説
明文記憶部２と同様である。例えば、ファイルを記憶手
段とするならば、ハードディスク上に年度毎に複数のフ
ァイルを作成し、そのファイル毎に各年度の流行語を記
憶すべきである。なお、以下の説明では、説明を統一す
るために、流行語は見出し語から選定されたように記述
するが、流行語は必ずしも当該年度の見出し語に登録さ
れていなくても、何等本発明の主旨に影響を与えるもの
ではない。

【００２６】単語間距離計算部４は、説明文記憶部２に
記憶されている説明文に基づいて、流行語と見出し語の
間の距離を計算する。本発明の主旨から言えば、実際に
は、流行語と、それ以前の年度に登録された見出し語と
の距離を計算する手段である。距離計算の一つの実現方
法には、意味ベクトルによる方法があるが、この距離計
算方法は当業者の選択により種々選択が可能である。

【００２７】距離表示部５は、流行語と見出し語との距
離をユーザが読み取れるように表示する。具体的にはＣ
ＲＴ等の表示画面上に、一つの流行語毎に、当該流行語
と近い順序に、見出し語を上位から何個か表示すればよ
い。このような手段は、Visual BASIC等によりグラフィ
カルユーザインタフェースを構築するためのプログラミ
ング言語により、容易に構築できる。

【００２８】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。［第１の実施例］最初に第１の実施例として、図３の構
成に基づいて説明する。本実施例では、最初に以下に示
す３つのファイル作成処理が行われる。

【００２９】・流行語の単語の集合を「見出し語」とし
て年度毎等の時間経過に従ってグループ分けして見出し
語記憶部１に格納する。流行語の単語の集合を各年度毎
に分けて、流行語、あるいは、当該年度に特に注目を浴
びた用語等を記憶する。ここで、注目を浴びた用語と
は、例えば、「金融ビックバン」「男女雇用機会均等
法」「抵当証券」「コンピュータウィルス」等である。
また、説明文との対応を取るために、単語番号、ポイン
タ等の情報を併せて記憶することにより処理の高速化が
望める。なお、見出し語は、年度毎に分けて記憶するも
のとし、ハードディスク上に年度毎に複数のファイルを
作成し、そのファイル毎に各年度の見出し語を記憶す
る。

【００３０】・見出し語記憶部１に格納されている各見
出し語に対する説明を「説明文」として説明文記憶部２
に格納する。説明文は、例えば、ハードディスク上にＳ
ＧＭＬ形式で保存してもよく、また、後述する距離計算
のためにＤＲＡＭ上にアレー等の領域をプログラムによ
り確保して保存してもよい。なお、見出し語記憶部１に
格納されている見出し語との対応を取る必要があるの
で、見出し語に番号を付与しておくようにしてもよい。
また、見出し語と説明文は同一のＳＧＭＬの中で記述し
て一箇所の記憶手段に格納するようにしてもよい。な
お、説明文は必ずしも年度毎に記憶する必要はないが、
ハードディスク上に年度毎に複数のファイルを作成し、
そのファイル毎に各年度の見出し語を記憶してもよい。

【００３１】・見出し語記憶部１に格納されている見出
し語の中でも、年度内で流行・注目された単語を選び出
して「流行語」として各年度毎に流行語記憶部３に格納
する。例えば、「現代用語の基礎知識」では、ある年の
秋に特に当該年を代表する用語を「流行語大賞」として
選定している。前述の「ショムニ」「ダッチューノ」等
は、その一例である。これらの「流行語大賞」に収録さ
れた現代用語は、翌年に発行される「現代用語の基礎知
識」には見出し語として収録される。この意味では、以
下の説明において「流行語」は、このように「見出し
語」のサブセットである。但し、いうまでもなく、９９
年版「現代用語の基礎知識」には、「ダッチューノ」は
見出し語として登録されているが、９９年版以前の「現
代用語の基礎知識」には存在しない。従って、ある年度
に存在する見出し語の中で、特に流行語として「あたっ
た」見出し語のみを取り出して格納することである。以
下の説明では、説明を統一するために、流行語は見出し
語から選定されたように記述するが、コピーライタが創
生した将来の流行語は、必ずしも当該年度の見出し語に
登録されていなくとも、何等本発明の主旨に影響を与え
ない。

【００３２】図４は、本発明の一実施例の見出し語と説
明文の例を示す。同図に示す例は、上記の見出し語記憶
部１と説明文記憶部２の内容を併せたものである。但
し、データ形式としては、説明の都合上、ＳＧＭＬ形式
としている。ここでは、タグ＜LEVEL ＿4 ＞で囲まれた
テキストが「説明文」であり、同じく＜LEVEL ＿4 ＞タ
グのパラメータに「name」として記述された内容が、
「見出し語」である。上記の見出し語を格納する際に、
図４の見出し語の部分のみを格納する。但し、後述の説
明文との間には、何等かのリンクを張っておく必要があ
り、これは、見出し語番号、ポインタ等、種々の実現方
法が容易に想定できる。

【００３３】次に、単語間距離計算部４における距離計
算について説明する。代表的な距離計算法として、意味
ベクトルを用いた方法がある。この方法では、ある見出
し語集合Ｓに含まれる単語相互の距離を以下のようにし
て計算する。但し、全ての見出し語には、説明文が付属
しているとする。図５は、本発明の第１の実施例のファ
イル作成処理を説明するための図であり、図６は、本発
明の第１の実施例の流行作成支援の動作を示すフローチ
ャートである。

【００３４】ステップ１１０）コピーライタ２０は、
複数の流行語の候補２１を生成する。これを以下流行語
候補と呼ぶ。ステップ１２０）コピーライタ２０は、当該流行語候
補に対する説明文２２を作成する。ステップ１３０）年度毎に発行される辞典２３（例え
ば、自由国民社発行「現代用語の基礎知識」等）から見
出し語を取り出して、メモリ上に見出し語一覧として記
憶する。但し、「現代用語の基礎知識」は、年度毎に発
行されているので、この見出し語の格納作業は、年度毎
に格納箇所を区分して実行する。図５には、２年分の格
納された見出し語２４１、２４２として示されている。
この際、上記の流行語候補２１も、来年度の見出し語２
４０として登録する。

【００３５】ステップ１４０）また、「現代用語の基
礎知識」に書かれた各見出し語の説明分を、説明文２５
１、２５２として格納する。当該説明文は、年度に無関
係に一括して記憶してもよいが、年度により説明文が異
なることもあり得るので、図５のように、年度毎に格納
することも考えられる。また、自分が作成した流行語に
対する説明文も、説明文２５０として記憶する。

【００３６】ステップ１５０）年度毎に流行語を記憶
する。流行語は、具体的には、例えば自由国民社が選定
する流行語大賞の受賞作品である。年度毎に、流行語記
憶部２に格納する。また、流行語候補は、来年度の流行
語となる。なお、流行語は必ずしも見出し語に含まれて
いることを必須としない。ステップ１６０）単語距離計算部４により、流行語と
その前年の見出し語の距離を図７により後述する方法に
より計算し、各流行語に最も近い見出し語を何個か取り
出す。具体的には来年の流行語２１との距離計算の対象
は、例えば、前年である今年の見出し語２４１である。
また、過去の流行語２６１については、その前年である
去年の見出し語２４２との間で距離を計算する。

【００３７】ステップ１７０）以上の方法により、こ
のようにして判定された結果を距離表示部５において出
力することにより、コピーライタ２０は、創生した「来
年の流行語」２６０の各々が、今年の見出し語２４１の
何に近いかを調べることができる。もし、その近いと思
われる見出し語が、今年の経済・社会的状況を強く反映
するものであるならば、その「来年の流行語」は当たる
可能性があると判断することになる。また、過去の流行
語２６１、２６２については、それぞれ前年の見出し語
と比較される。これにより、過去の流行の背後に何があ
るかを知ることができる。明らかに、過去の流行と同一
の背景を持つ「来年の流行語」は、ヒットすることは考
えにくい。

【００３８】次に、単語間距離計算部４の動作を説明す
る。以下の例では、距離計算の一例として意味ベクトル
を用いる方法を説明する。図７は、本発明の第１の実施
例の単語間距離計算の動作を示すフローチャートであ
る。ステップ１６１）全見出し語の説明文を形態素解析し
て、見出し語毎に単語に分ける。

【００３９】ステップ１６２）全見出し語中で出現し
た単語（但し、通常は助詞や助動詞は除かれるのが普通
である）にラベル付けし、これを、Ｗ₁，…，Ｗ_nとす
る。ここで、ｎは出現した単語の種類である。ステップ１６３）各見出し語について、当該見出し語
の意味ベクトルを以下のように定める。即ち、ｎ次元の
バイナリベクトル（その要素が「０」「１」のいずれか
であるｎ次元ベクトル）であって、そのｊ番目の要素
は、単語Ｗ_jが当該見出し語の説明中に含まれている場
合には、「１」を、そうでない場合には、「０」を立て
る。

【００４０】ステップ１６４）見出し語集合Ｓ中の任
意の２見出し語の相互距離は、各見出し語の意味ベクト
ルの内積として定義する。なお、上記の意味ベクトル法
により距離計算では、種々のバリエーションが考えられ
る。例えば、各見出し語毎にベクトルの長さを１に正規
化することがある。また、上記では、重みを「０」
「１」に限定しているが、より一般的には、浮動小数点
数としてもよい。例えば、ある説明文中に同一の単語が
何度も出現する場合には、当該要素の重みを他よりも大
きくすることが考えられる。形態素解析技術を含めて、
自然言語処理技術の詳細は、例えば、岩波書店発行、長
尾真編、「自然言語処理入門」を参照されたい。

【００４１】［第２の実施例］本実施例では、距離計算
処理の前に行う説明文記憶のための処理を省いている。
前述の第１の実施例では、見出し語相互の距離を計算す
るために、意味ベクトルを利用している。意味ベクトル
を作成するためには、見出し語及び創生されたキャッチ
コピー（流行語）の説明文が必須であるが、本実施例で
は、距離計算に説明文を用いない点で第１の実施例と異
なる。

【００４２】図８は、本発明の第２の実施例の流行予測
支援装置の構成を示し、図３の構成と同一部分には同一
符号を付す。同図に示す流行予測支援装置は、流行語等
の単語の集合を「見出し語」として、年度毎等の時間的
経過（以下、この時間的経過を「年度」と呼ぶが、必ず
しも、その期間は会計年度、暦年度に相当することを強
制されるものではない）に応じてグループ分けして格納
される見出し語記憶部１と、見出し語の中でも、年度内
に流行・注目された単語を選び出して「流行語」とし
て、各年度毎に記憶する流行語記憶部３と、流行語記憶
部３に記憶された単語（流行語）、並びに見出し語記憶
部１に記憶された単語（見出し語）との距離を計算する
単語間距離計算部６、及び単語間距離計算部６により計
算された流行語記憶部３に記憶されたある年度の単語と
見出し語記憶部１に記憶されているそれ以前の年度にお
ける単語との距離を表示する距離表示部５から構成され
る。

【００４３】図８の構成において、見出し語記憶部１、
流行語記憶部３及び距離表示部４は図３の構成と同様で
ある。以下に、単語間距離計算部６の動作を説明する。
図９は、本発明の第２の実施例の単語間距離計算の動作
を示すフローチャートである。

【００４４】ステップ２０１）見出し語と流行語の双
方について、発音を調べ、その中に含まれる母音あるい
は子音が類似しているものを近いとする。具体的には、
単語内での母音の発生順序を比較した時に、最も多い母
音の連続の個数の逆数を距離として扱ったり、あるい
は、子音が所属する「行」により子音を置き換え、単語
内での発生順序を比較した時に、最も長い一致度の逆数
を距離として扱う等の手法がある。なお、この場合、流
行語に対する読みを予め登録しておく必要があり、見出
し語には、読み方の情報を付加する必要がある。

【００４５】ステップ２０２）見出し語と流行語の双
方について、促音便、撥音便をその前後に存在する音と
共に抽出する。ステップ２０３）抽出された音の一致度が多い程、距
離が近いとしてもよい。最近の流行語では、促音便や撥
音便が多用される傾向にあり、促音便、撥音便の存在は
無視できない。

【００４６】また、上記の第１の実施例及び第２の実施
例では、図３及び図８に示す構成に基づいて説明した
が、見出し語記憶部１、説明文記憶部２、流行語記憶部
３にそえぞれ見出し語、説明文、流行語を登録するため
のプログラム及び、単語間距離計算部や距離表示部の動
作をプログラムとして構築し、流行語予測支援装置とし
て利用されるコンピュータに接続されるディスク装置
や、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒
体に格納しておき、本発明を実施する際にインストール
することにより、容易に本発明を実現できる。

【００４７】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能
である。

【００４８】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、コピー
ライタが生み出した新しい流行語に対して順序付けが可
能となる。また、順序付けの結果がどんな見出し語に近
いかといった形で報告されるため、どのような理由で
（どのような概念と結びついて）高いスコアとなってい
るかを利用者が理解できる。

【００４９】さらに、コピーライタは、自分が思い付い
た流行語から有望なものを選択できる。また、今後流行
する可能性のあるコンセプトを試案として提出してお
き、それが「当たり」そうか否かを数値的に評価できる
ため、商品開発支援としても利用できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明の流行予測支援装置の構成図である。

【図４】本発明の第１の実施例の見出し語と説明文の例
である。

【図５】本発明の第１の実施例のファイル作成処理を説
明するための図である。

【図６】本発明の第１の実施例の流行作成支援の動作を
示すフローチャートである。

【図７】本発明の第１の実施例の単語間距離計算の動作
を示すフローチャートである。

【図８】本発明の第２の実施例の流行予測支援装置の構
成図である。

【図９】本発明の第２の実施例の単語間距離計算の動作
を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１見出し語記憶手段、見出し語記憶部２説明文記憶手段、説明文記憶部３流行語記憶手段、流行語記憶部４単語間距離計算手段、単語間距離計算部５距離表示手段、距離表示部６単語間距離計算部２０コピーライタ２１来年の流行語２３辞典２４０、２４１、２４２見出し語２５１、２５２説明文２６１過去の流行語

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者池田定博京都府京都市上京区烏丸一条上ル西入ルパレスサイドＭＩＹＡＢＩ 203 (72)発明者金田重郎京都府京都市西京区大枝北福西町２丁目13 番６号Ｆターム(参考） 5B049 AA02 BB11 CC03 CC08 DD05 EE01 EE05 FF03

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】流行語の候補から流行を予想して流行語
を選択する流行予測支援方法において、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして見出し語記憶手段に格納し、前記見出し記憶手段に格納された前記各見出し語に対す
る説明を説明文として説明文記憶手段に格納し、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に流行語記憶手段に格納し、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を、前記説明文記憶手段に
格納されている前記説明文に基づいて計算し、計算された距離を表示することを特徴とする流行予測支
援方法。
【請求項２】前記単語との距離を求める際に、意味ベ
クトルを用いる請求項１記載の流行予測支援方法。
【請求項３】流行語の候補から流行を予想して流行語
を選択する流行予測支援方法において、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして見出し語記憶手段に格納し、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に流行語記憶手段に格納し、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を計算し、計算された距離を表示することを特徴とする流行予測支
援方法。
【請求項４】前記見出し語記憶手段に前記見出し語を
格納する際に、該見出し語の読みの情報を付加し、前記流行語記憶手段に前記流行語を格納する際に、該流
行語の読みを付加する請求項３記載の流行予測支援方
法。
【請求項５】前記単語との距離を計算する際に、前記
見出し語と前記流行語の双方に母音、子音を調べ、該母
音あるいは該子音の類似度を調べる、または、該見出し
語と該流行語の促音便、撥音便の一致度に基づいて距離
を求める請求項３記載の流行予測支援方法。
【請求項６】流行語の候補から流行を予想して流行語
を選択する流行予測支援装置であって、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして格納する見出し語記憶手段
と、前記見出し記憶手段に格納された前記各見出し語に対す
る説明を説明文として格納する説明文記憶手段と、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に格納する流行語記憶手段と、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を、前記説明文記憶手段に
格納されている前記説明文に基づいて計算する単語間距
離計算手段と、前記単語間距離計算手段により計算された距離を表示す
る距離表示手段とを有することを特徴とする流行予測支
援装置。
【請求項７】前記単語間距離計算手段は、前記単語との距離を求める際に、意味ベクトルを用いる
手段を含む請求項６記載の流行予測支援装置。
【請求項８】流行語の候補から流行を予想して流行語
を選択する流行予測支援装置であって、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして格納する見出し語記憶手段
と、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に格納する流行語記憶手段と、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を計算する単語間距離計算
手段と、前記単語間距離計算手段で計算された距離を表示する距
離表示手段とを有することを特徴とする流行予測支援装
置。
【請求項９】前記見出し語記憶手段は、前記見出し語の読みの情報を含み、前記流行語記憶手段は、前記流行語の読みを含む請求項８記載の流行予測支援装
置。
【請求項１０】前記単語間距離計算手段は、前記見出し語と前記流行語の双方に母音、子音を調べ、
該母音あるいは該子音の類似度を調べる、または、該見
出し語と該流行語の促音便、撥音便の一致度に基づいて
距離を求める手段を含む請求項８記載の流行予測支援装
置。
【請求項１１】流行語の候補から流行を予想して流行
語を選択する流行予測支援プログラムを格納した記憶媒
体であって、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして見出し語記憶手段に格納する
プロセスと、前記見出し記憶手段に格納された前記各見出し語に対す
る説明を説明文として説明文記憶手段に格納するプロセ
スと、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に流行語記憶手段に格納するプロセス
と、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を、前記説明文記憶手段に
格納されている前記説明文に基づいて計算する単語間距
離計算プロセスと、前記単語間距離計算プロセスにより計算された距離を表
示させる距離表示プロセスとを有することを特徴とする
流行予測支援プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項１２】前記単語間距離計算プロセスは、前記単語との距離を求める際に、意味ベクトルを用いる
請求項１１記載の流行予測支援プログラムを格納した記
憶媒体。
【請求項１３】流行語の候補から流行を予想して流行
語を選択する流行予測支援プログラムを格納した記憶媒
体であって、流行語を含む単語の集合を見出し語として年度毎を含む
時間的経過（以下、この時間経過を「年度」と呼ぶが、
必ずしもその期間は会計年度、暦年度に限定されない）
に従ってグループ分けして見出し語記憶手段に格納する
プロセスと、前記見出し記憶手段に格納された前記見出し語の中で
も、年度内で流行・注目された単語を選択し、流行語と
して、各年度毎に流行語記憶手段に格納するプロセス
と、前記流行語記憶手段に格納されているある年度の単語
と、前記見出し語記憶手段に格納されている該年度以前
の年度における単語との距離を計算する単語間距離計算
プロセスと、前記単語間距離計算プロセスで計算された距離を表示さ
せる距離表示プロセスとを有することを特徴とする流行
予測支援プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項１４】前記見出し語記憶手段に前記見出し語
を格納するプロセスにおいて、該見出し語の読みの情報を付加し、前記流行語記憶手段に前記流行語を格納するプロセスに
おいて、前記流行語の読みを付加する請求項１３記載の流行予測
支援プログラムを格納した記憶媒体。
【請求項１５】前記単語間距離計算プロセスは、前記見出し語と前記流行語の双方に母音、子音を調べ、
該母音あるいは該子音の類似度を調べる、または、該見
出し語と該流行語の促音便、撥音便の一致度に基づいて
距離を求める請求項１３記載の流行予測支援プログラム
を格納した記憶媒体。