JP2006260101A - メッセージ分析装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 メッセージのタスクへの影響度を自動的かつ即時的に分析する。
【解決手段】 作業用端末１００のメッセージ集計部１４０がメッセージを集計してバックエンド３００のメッセージデータ管理リポジトリ３０３に登録する。タスク判定部１１０がタスク状況を判定してバックエンド３００のタスク進捗管理リポジトリ３０５等に登録する。関連度算出サービス３０１は、タスク状況のイベントに基づいてタスクとメッセージとを関連付けその関連度を算出する。バックエンド３００の関連度情報提供サービス３０２は、作業用端末１００の関連メッセージ表示ＧＵＩとインタラクトしてメッセージの関連度をユーザに表示・提供する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、ユーザが受け取ったメッセージとユーザのタスク状況履歴とを関連付け、メッセージのタスクへの影響度を算出するメッセージ分析技術に関する。

企業などの組織を分析する方法として、成員間でのメッセージ（コミュニケーション）に着目する方法がある。例えば、成員をノードとし、成員間のメッセージの履歴（メッセージのやり取り）をリンクとし、組織をグラフとして捉え、その性質を分析するネットワーク分析などが挙げられる。

なお、コミュニケーションはメッセージのやり取りにより成立し、ここではメッセージをコミュニケーションと呼ぶこともある。またタスクを業務と呼ぶこともある。

このような分析はコミュニケーションが実際に業務にどのような影響を与えたかを調べることが目標となる。そのために、従来ではコミュニケーションの発生時刻を記録し、その時刻周辺でどのような事象が発生したかを後にさかのぼって検証しなければならなかった。そのため、記憶・記録の欠落などが生じ、必要なデータが揃わないことがある。

よって、より高度なコミュニケーションの分析を行うために、コミュニケーションの発生とともに、関連する状況を記録し、コミュニケーションの業務への影響度を分析することが望まれる。

なお、本発明と関連する提案としてはつぎのものが知られている。

特許文献１は、プロジェクト内での電子的なコミュニケーション（たとえばメールの発信者とその時刻）を記録し、これらの記録を見ることで、プロジェクト内で適切にコミュニケーションが行われているかを診断することを提案している。この提案では、あくまでも時刻と発信者の関係を見るだけであり、メッセージと業務の多様な関連性は把握できない。
特開２００４−５４６０６公報

本発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、メッセージのタスクへの影響度を分析するメッセージ分析技術を提供することを目的としている。

まず、図１を参照して本発明の概略構成例を説明する。

本発明の構成例によれば、上述の目的を達成するために、ユーザの電子的なメッセージの受信履歴を記録するシステムにおいて、少なくとも以下の項目を含む。

（１）メッセージの受信履歴等を収集、記録するメッセージ受信履歴収集手段１０
（２）ユーザの業務状況に関する情報を収集するタスク状況収集手段２０
（３）ユーザの業務状況情報とメッセージの受信履歴を関連付けるメッセージ関連性算出手段３０

なお、以下では、かかるシステムをメッセージ分析装置ないしシステムと呼ぶが、実装の態様に応じて種々の呼び方があることはもちろんであり、呼び方が変わっても本件発明の技術的範囲に含まれることは明らかである。

また、以下では、ユーザが受け取ったメールやインスタントメッセージ（以下ＩＭ）、実際に対面しての会話などをメッセージと呼び、ユーザが日常行う業務をタスクと呼ぶ。本発明のシステム例では、メッセージの受信時刻、相手、形態、ログデータ、タスクの進捗度、作成されたファイルなどを記録する。これらのデータを元に、システムは所定のメッセージがユーザのタスク遂行に与えた影響度を算出し、タスクとメッセージを関連付ける。

図１において、メッセージ解析装置１は、メッセージ受信履歴収集手段１０、タスク状況収集手段２０、およびメッセージ関連性算出手段３０を含んで構成される。メッセージ受信履歴収集手段１０は、分析対象者４０が受信したメッセージ（メールなど）の受信履歴、ログデータなどを収集する。一方、タスク状況収集手段２０は分析対象者４０のタスクの状況を収集する。タスク状況収集手段２０が、実際に、収集、構成するデータ構造ならびにその収集方法は実現対応に応じてさまざまな形態をとる。例えば、タスク状況を表すデータとして、成果として提出する予定の文書ファイルのバージョンアップ頻度、進捗管理システムから収集した進捗度合いをあらわすデータなどがある。これら二つの手段から取得した情報を元に、メッセージ関連性算出手段３０は、メッセージが所定のタスクに与えた影響度を算出する。メッセージの関連性の算出方法は、メッセージ中の語句（タスクのキーワードと合致度合いをみる、語句からメッセージの種類を判定するなど）やメッセージの差出人の属性などの情報を元に実現態様毎に異なる方式で算出する。メッセージ関連性算出手段３０は算出された影響度などのデータを分析者５０に提示したり、外部システムに通知する機能も有する。

本発明によれば、メッセージの業務に対する影響度を自動的にかつ即時的に記録することできる。よって、組織内のコミュニケーションの分析に必要なデータを集めることができる。

この構成において、メッセージは、典型的には、電子メールシステムのメッセージ、インスタントメッセージシステムのメッセージおよびＷｅｂのグループウェアシステムのメッセージ機能によるメッセージのうちの少なくとも１つである。

また、上記メッセージは、会話を構成する音声を記録した音声データであってもよい。

また、上記タスク状況は、例えば、タスクの進捗、複数タスクの切り替え、およびタスクのスケジュールの変更のうちの少なくとも１つである。

また、上記タスクとメッセージとの関連度は、上記タスク状況の発生時刻と上記メッセージの受信時刻との差に基づいて計算されてもよい。

また、上記タスク状況の発生時刻と上記メッセージの受信時刻との差が小さいほど上記関連度が大きくなるようにしてもよい。

また、時間軸上に配されたタスクと、上記タスクに関連するメッセージを表示するとともに、上記関連度算出手段で算出した上記タスクとメッセージの関連度を表示する表示手段をさらに設けても良い。

この場合、関連する上記タスクと上記メッセージとをアークにより関連付けて表示してもよい。

また、上記メッセージは図形により表示され図形の大きさが上記関連度に応じて変化するようにしても良い。

なお、本発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品も本発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。

本発明の特徴は特許請求の範囲に記載されるとおりであり、以下に実施例を用いて詳細に説明される。

本発明によれば、メッセージの業務に対する影響度を自動的にかつ即時的に記録することできる。

以下、本発明の実施例について説明する。

この実施例では、通常のオフィスにおける日常業務での利用例を述べる。ユーザはオフィスで業務を行うワーカーであり、常に何らかの業務を上長や同僚とコミュニケーションをとりながら行っているものとする。

メッセージによるタスク遂行への影響度は、（１）メッセージがタスクの進捗にどれだけ影響を与えたか、（２）ユーザが複数のタスクを掛け持ちする場合、メッセージがタスクの切り替えを促したか、（３）メッセージがタスクのスケジュールに影響を与えたかの指標で算出されるが、その他の指標で影響度を算出しても良い。

［装置構成］

図２は本発明の実施例のメッセージ分析システムの実現環境および論理的な装置構成を説明する図である。

この実施例では、ユーザはメッセージ受信履歴および業務状況情報を収集される分析対象者４０（図１参照）であり、かつ他のユーザに関するメッセージ解析結果を閲覧する分析者５０（図１参照）でもある。各オフィスワーカーは自身が受信したメッセージに関する解析結果を自由に閲覧することができるが、他のオフィスワーカーが受信したメッセージに関する解析結果に関しては、認証やアクセス制御などの処理を経て閲覧する。

図２において、ユーザには１台の作業用端末１００が割り当てられる。この作業用端末１００は、業務中は常時社内ＬＡＮ２００に接続している。

作業用端末１００には、タスク判定部１１０、メッセージ集計部１２０、関連メッセージ表示ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）１３０というソフトウェアがインストールされている。これらの具体的な処理については後述する。作業用端末１００はメッセージをやり取りするためにＭＩソフト１４０、メールソフト１４１、Ｗｅｂブラウザ１４２を有している。図では、煩雑にならないようにこれらを破線で示す。ＭＩソフト１４０、メールソフト１４１は後述するＩＭソフトプラグイン１２２、メールソフトプラグイン１２２と関連付けて示している。なお、作業用端末１００やバックエンド３００等のサーバコンピュータにプログラム４００をインストールして、計算機のハードウェア資源およびソフトウェア資源を協同させて各種機能が実現される。

また、この実施例では各組織ごとにバックエンド３００と呼ばれるモジュールを用意する。これは、主に各作業用端末１００とやり取りを行い、必要な情報を管理する。バックエンド３００は、関連度算出サービス３０１、関連度情報提供サービス３０２、メッセージデータ管理リポジトリ３０３、ファイルバージョン管理リポジトリ３０４、タスク進捗管理リポジトリ３０５、関連度情報管理リポジトリ３０６等を含んで構成される。バックエンド３００およびその各部の具体的な処理については後述する。

また、バックエンド３００と同様に組織で運営されるモジュールとして、Ｗｅｂグループウェア・メッセージ閲覧通知サービス３１０、スケジュール管理サービス３２０が用意されている。これらのサービスは、組織で運営されるＷｅｂグループウェア、スケジュール管理システムのプラグインとして機能する。これら各種のサービスを提供するモジュールは、１または複数のサーバコンピュータにより実現される。

以下、本実施例のメッセージ分析システムの要部について説明する。

［関連メッセージ表示ＧＵＩ１３０］

図３は関連メッセージ表示ＧＵＩ１３０の例を示しており、この図において、あるユーザの２００４年７月２３日での業務状況と、受け取ったメッセージの状況とが表示されている。図面下部の水平バー１３０Ａが時間を表している。その水平バー１３０Ａの上部には円１３０Ｂが表示されており、その円１３０Ｂから水平バーに対し矢印１３０Ｃが出ている。この円１３０Ｂがメッセージを表し、矢印１３０Ｃが指し示す時刻にメッセージを受け取ったことを示している。円１３０Ｂの大きさはメッセージが業務に与えた影響度を反映しており、大きな円ほど影響度の大きいメッセージを意味する。各円１３０Ｂをマウスクリック等することにより、各メッセージの詳しい情報（送信者や、影響度の数値など）を表示することもできる。また業務内容はラベル１３０Ｄにより示され、このラベルをマウスクリック等することにより、業務内容の詳細や進捗を表示させることができる。

この関連メッセージ表示ＧＵＩ１３０は必要な情報をバックエンド３００中の関連度情報提供サービス３０２から読み出す。

［メッセージ集計部１２０］

メッセージ集計部１２０は、ユーザに送られたメッセージを集計し、バックエンド３００のメッセージデータ管理リポジトリ３０３に格納する。メッセージ集計部１２０はメッセージ集計サービス１２１、ＩＭソフトプラグイン１２２、メールソフトプラグイン１２２を含む。

図４は、メッセージ集計サービス１２１の処理の流れを図示したものである。メッセージ集計サービス１２１は、ユーザの端末へのログインとともに動作を開始し、ＩＭソフトプラグイン１２２、メールソフトプラグイン１２３およびＷｅｂグループウェア・メッセージ閲覧通知サービス３１０から通知が来るまで待機する（Ｓ１０）。ＩＭソフトプラグイン１２２、メールソフトプラグイン１２３はそれぞれＩＭソフト１４０、メールソフト１４１上のメッセージのやり取りを監視する。Ｗｅｂグループウェア・メッセージ閲覧通知サービス３１０は、Ｗｅｂブラウザ１４２でアクセスする形態のグループウェアに組み込まれるサービスであり、あるユーザがグループウェア上のメッセージ機能を利用したかどうかを監視し、利用したならば、対応する作業用端末１００のメッセージ集計サービス１２１に通知する。

この実施例では、メッセージの種類としてＩＭ、メール、Ｗｅｂグループウェアを挙げたが、記録できるメッセージであればどのようなものを使ってもよい。たとえば、内線電話の通話記録でもよいし、実際に対面して行った会話を携帯型デバイスなどを使って記録したものでもよい。

図５は、メッセージ集計サービス１２１が生成するデータ構造である。この例では、データ構造は、（ａ）メッセージをシステム内で一意に示すＩＤ、（ｂ）受信者、すなわち、メッセージ集計サービス１２１でこのデータ構造のエントリを作成したユーザのＩＤ、（ｃ）メッセージの送信者ＩＤ、（ｄ）時刻、（ｅ）メッセージの形態（メール、ＩＭ、Ｗｅｂグループウェア）を示すＩＤ、（ｆ）メッセージの関連付けられたキーワードリストのＩＤ、（ｇ）メッセージ自体のＩＤで構成される。キーワードリストは、メッセージデータと同様に、メッセージ集計サービス１２１で生成され、メッセージデータ管理リポジトリ３０３に格納される。キーワードリストは、メッセージデータ内の名詞句を抜き出して作成されるが、より高度な自然言語処理によって重要な語句を抽出する方法をとってもよい。

［タスク判定部１１０］

タスク判定部１１０は、ユーザが行っている業務を即時的に判定し記録するサービスである。タスク判定部１１０はタスク判定サービス１１１等からなる。

図６は、本実施例においてタスクを表現するデータ構造である。タスクは、（ａ）スケジュールを表すチェックポイント、（ｂ）スケジュールの進捗を表す通過チェックポイント、（ｃ）作成する文書等を表すファイル群からなる。ユーザは業務を開始する際に、タスクをシステムに登録する。登録時にはチェックポイントを作成、入力する。同時に、タスクに関連するキーワードのリストも登録する。チェックポイントはタスク遂行中でも適宜変更することができる。ファイル群は、タスクを遂行する際に作成するもので、バックエンド３００のファイルバージョン管理リポジトリ３０４で管理される。

タスク判定サービス１１１は、タスク判定ルール１１１Ａに基づき、現在のユーザのタスクを判定し、関連度算出サービス３０１に通知するものである。

図７はタスク判定サービス１１１の処理を図示したものである。タスク判定サービス１１１は、ユーザの作業用端末１００へのログインとともに処理を開始する。タスク判定サービス１１１はイベントがあるまで待機し（Ｓ２０）、またユーザが終了の処理を行なった場合にユーザが終了の処理を行なった場合に、サービスを終了する（Ｓ２１）。タスク判定サービス１１１は、タスク判定ルールに記載されたイベントが発生した場合には、タスク状況データを生成して、関連度算出サービス３０１に通知する（Ｓ２２、Ｓ２３）。

図８は、タスク判定サービス１１１が生成するデータ構造である。

また、ユーザはタスクが進捗するたびに、通過チェックポイントをタスク進捗管理リポジトリ３０５に登録する。

タスク判定ルール１１１Ａはタスクの判定方法を記述したファイルである。判定方法は実現態様に応じて適宜に異なるが、ここでは、（１）スケジュール情報、（２）ファイルバージョン管理リポジトリ３０４からファイルを「取り出した」あるいは「格納した」操作、で判定するものとする。スケジュール情報は、タスク判定サービス１１１が一定時間ごとにスケジュール管理サービス３２０から読み出す。ファイルバージョン管理リポジトリ３０４の操作に関する情報は操作が行われるたびにタスク判定サービス１１１に通知される。

また、タスク判定部１１０では、タスク遂行中のチェックポイント設定の変更も記録する。その記録は図９のデータ構造で保存される。

［関連度算出サービス３０１］

バックエンド３００の関連度算出サービス３０１は、メッセージ集計サービス１２１からのメッセージデータを受け、タスク判定サービス１１１からのタスク状況データを受けて、関連度を算出し、関連度情報管理リポジトリ３０６に登録する。図１０は、関連度算出サービス３０１が生成するタスクとメッセージの関連度を表すデータ構造である。

関連度は前述したとおり、（１）メッセージがタスクの進捗にどれだけ影響を与えたか、（２）ユーザが複数のタスクを掛け持ちする場合、メッセージがタスクの切り替えを促したか、（３）メッセージがタスクのスケジュールに影響を与えたかで算出する。具体的な算出方法は、図１１、１２、１３に示す。

図１１は、メッセージがタスクの進捗にどれだけ影響を与えたかに基づいて関連度を算出する処理を示しており、この図において、タスク関連度算出サービス３０１は、通知ないしイベントがあるまで待機する（Ｓ３０）。待機終了後、管理者の終了処理のイベントであれば、タスク関連度算出処理を終了する（Ｓ３１）。そして、チェックポイント通過の通知をタスク判定サービス１１１から受け取ると（Ｓ３２）、メッセージデータ管理リポジトリ３０３に登録されているメッセージ状況データを順次取り出してそのキーワードとチェックポイント通過に係るタスクのタスク記述データのキーワードとを照合してその一致度を算出して閾値以上になってものを弁別する。閾値以上になったメッセージデータの受信時刻と最新のチェックポイント通過時刻とから関連度を算出する（Ｓ３３〜Ｓ３６）。

関連度は、例えば、関連度＝１／（タスク時刻−メッセージ受信時刻）で算出される。この場合、タスク時刻は最新のチェックポイント通過時刻である。

つまり、タスクを操作した時刻とメッセージを受信した時刻の差の逆数とする。この方式は、直近に受け取ったメールがタスクの状況（進捗具合、チェックポイントの変更等）に強く影響しているという、しごく単純な仮定に基づいたものである。実際の実装に関しては、別の方法、たとえば、メッセージの送信者に基づいて算出する方法や、メッセージ中の語句をに基づく方法などで関連度を算出してもよい。

図１２は、ユーザが複数のタスクを掛け持ちする場合、メッセージがタスクの切り替えを促したかどうかに基づいて関連度を算出する処理を示しており、この図において、タスク関連度算出サービス３０１は、通知ないしイベントがあるまで待機する（Ｓ４０）。待機終了後、管理者の終了処理のイベントであれば、タスク関連度算出処理を終了する（Ｓ４１）。そして、タスク状況データをタスク判定サービス１１１から受け取ると（Ｓ４２）、メッセージデータ管理リポジトリ３０３に登録されているメッセージデータを順次取り出してそのキーワードと当該タスクのタスク記述データのキーワードとを照合してその一致度を算出して閾値以上になってものを弁別する。閾値以上になったメッセージデータの受信時刻とタスク状況データの終了時刻とから関連度を算出する（Ｓ４３〜Ｓ４６）。すなわち、関連度＝１／（タスク時刻−メッセージ受信時刻）で関連度を算出する。この場合、タスク時刻はタスク状況データの終了時刻である。

図１３は、メッセージがタスクのスケジュールに影響を与えたかどうかに基づいて関連度を算出する処理を示しており、この図において、タスク関連度算出サービス３０１は、通知ないしイベントがあるまで待機する（Ｓ５０）。待機終了後、管理者の終了処理のイベントであれば、タスク関連度算出処理を終了する（Ｓ５１）。そして、チェックポイント変更の通知をタスク判定サービス１１１から受け取ると（Ｓ５２）、メッセージデータ管理リポジトリ３０３に登録されているメッセージデータを順次取り出してそのキーワードと変更後のタスクのタスク記述データのキーワードとを照合してその一致度を算出して閾値以上になってものを弁別する。閾値以上になったメッセージデータの受信時刻とチェックポイント変更データの終了時刻とから関連度を算出する（Ｓ５３〜Ｓ５６）。すなわち、関連度＝１／（タスク時刻−メッセージ受信時刻）で関連度を算出する。この場合、タスク時刻はチェックポイント変更データの変更時刻である。

関連メッセージ表示ＧＵＩ１３０が、関連度表示要求をバックエンド３００の関連度情報提供サービス３０２に送ると、関連度情報提供サービス３０２以上のように算出された関連度を用いて、例えば、図３に示すようなメッセージとタスク（業務状況）との関連度を表示する表示内容を関連度表示ＧＵＩ１３０に返し、関連度表示ＧＵＩがこれを表示する。

なお、本発明は上述の実施例に限定されるものではなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能である。例えば、上述の例では、電子メールやインスタントメッセージ等の電子的なメッセージについて言及したが、現実世界において交わされるメッセージと業務状況とを記録して同様に関連度を算出表示するようにしても良い。

本発明の概略構成を説明する図である。 本発明の実施例の構成を説明する図である。 上述実施例によるメッセージとタスクとの関連度を示すＧＵＩ表示例を説明する図である。 上述実施例のメッセージ集計処理の例を説明するフローチャートである。 上述実施例で用いられるメッセージデータの構成例を説明する図である。 上述実施例で用いられるタスク記述データの構成例を説明する図である。 上述実施例においてタスク判定サービスがタスク状況データを生成・出力する処理の例を説明するフローチャートである。 上述実施例で用いられるタスク状況データの構成例を説明する図である。 上述実施例で用いられる他のタスク状況データの構成例を説明する図である。 上述実施例で用いられるメッセージとタスクとの関連度を表す関連度データの構成例を説明する図である。 上述実施例で関連度を算出する処理の例を説明するフローチャートである。 上述実施例で関連度を算出する処理の他の例を説明するフローチャートである。 上述実施例で関連度を算出する処理のさらに例を説明するフローチャートである。

符号の説明

１ メッセージ解析装置
１０ メッセージ受信履歴収集手段
２０ タスク状況収集手段
４０ 分析対象者
５０ 分析者
１００ 作業用端末
１１０ タスク判定部
１１１ タスク判定サービス
１１１Ａ タスク判定ルール
１２０ メッセージ集計部
１２１ メッセージ集計サービス
１２２ ＩＭソフトプラグイン
１２３ メールソフトプラグイン
１４０ ＩＭソフト
１４１ メールソフト
１４２ ブラウザ
１４３ Ｗｅｂブラウザ
２００ 社内ＬＡＮ
３００ バックエンド
３０１ タスク関連度算出サービス
３０２ 関連度情報提供サービス
３０３ メッセージデータ管理リポジトリ
３０４ ファイルバージョン管理リポジトリ
３０５ タスク進捗管理リポジトリ
３０６ 関連度情報管理リポジトリ
３１０ グループウェア・メッセージ閲覧通知サービス
３２０ スケジュール管理サービス

Claims (11)

1. メッセージの受信履歴を収集するメッセージ受信履歴収集手段と、
   ユーザのタスク状況に関する情報を収集するタスク状況収集手段と、
   ユーザのタスク状況に関する情報とメッセージの受信履歴とに基づいてメッセージとタスクとの間の関連性を算出するメッセージ関連性算出手段とを有することを特徴とするメッセージ分析装置。
2. メッセージは電子メールシステムのメッセージ、インスタントメッセージシステムのメッセージおよびＷｅｂのグループウェアシステムのメッセージ機能によるメッセージのうちの少なくとも１つである請求項１記載のメッセージ分析装置。
3. 上記メッセージは、会話を構成する音声を記録した音声データである請求項１記載のメッセージ分析装置。
4. 上記タスク状況は、タスクの進捗、複数タスクの切り替え、およびタスクのスケジュールの変更のうちの少なくとも１つである請求項１、２または３記載のメッセージ分析装置。
5. 上記タスクとメッセージとの関連度は、上記タスク状況の発生時刻と上記メッセージの受信時刻との差に基づいて計算される請求項１〜４のいずれかに記載のメッセージ分析装置。
6. 上記タスク状況の発生時刻と上記メッセージの受信時刻との差が小さいほど上記関連度が大きくなる請求項５記載のメッセージ分析装置。
7. 時間軸上に配されたタスクと、上記タスクに関連するメッセージを表示するとともに、上記関連度算出手段で算出した上記タスクとメッセージの関連度を表示する表示手段をさらに有する請求項１〜６のいずれかに記載のメッセージ分析装置。
8. 関連する上記タスクと上記メッセージとをアークにより関連付けて表示する請求項７記載のメッセージ分析装置。
9. 上記メッセージは図形により表示され図形の大きさが上記関連度に応じて変化する請求項７または８記載のメッセージ分析装置。
10. メッセージ受信履歴収集手段がメッセージの受信履歴を収集するステップと、
    タスク状況収集手段がユーザのタスク状況に関する情報を収集するステップと、
    メッセージ関連性算出手段がユーザのタスク状況に関する情報とメッセージの受信履歴とに基づいてメッセージとタスクとの間の関連性を算出するステップとを有することを特徴とするメッセージ分析方法。
11. メッセージの受信履歴を収集するメッセージ受信履歴収集手段と、
    ユーザのタスク状況に関する情報を収集するタスク状況収集手段と、
    ユーザのタスク状況に関する情報とメッセージの受信履歴とに基づいてメッセージとタスクとの間の関連性を算出するメッセージ関連性算出手段とを実現するためにコンピュータで実行されることを特徴とするメッセージ分析用コンピュータプログラム。

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