JP2008097078A - コミュニティ支援用のプログラム、方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】不特定の者が集まる場に形成されるグループが議論や発想活動をするために最適な情報を提供することができるコミュニティ支援装置を提供する。
【解決手段】上記課題を解決するために、利用者識別情報を検出する識別情報検出手段１０１と、閲覧情報を取得する閲覧情報取得手段１０２と、推薦情報を生成する推薦情報生成手段１０３と、推薦情報から表示情報を生成する推薦情報表示手段１０４と、をコミュニティ支援装置１００に備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、任意のグループに対して情報を提供し発想の支援や議論の促進をするコミュニティ支援用のプログラム、方法及び装置に関する。

談笑スペース等の不特定の者が集まる場において、たまたま集まった者の間で自然に行なわれる議論や発想活動の支援に情報処理システムを利用しようとする試みがある。例えば、不特定多数を対象とした一般的な情報を表示する一方、利用者が簡単な操作を行なうことで、その人にあった情報を提供する情報表示システムが提案されている。

特許文献１には、行動を共にする同伴者のグループに応じた情報を提供する情報提供システムについて開示されている。
ＰＣＴ／ＪＰ２００５／０２０８１

しかし、以上に説明したシステムでは、不特定の者が集う場での議論や発想活動に効果的な情報提供を行なうことが難しいという問題がある。例えば、不特定の者が集ってできるグループでは、個々の持っている背景情報が分からないため議論のきっかけとなるような共通の情報（話題）を提供することが難しい。

また、個々が適度に関連し適度に新しい旬な情報の提供や、議論の進行に合わせたオンデマンドな情報の提供、を実現することが難しいという問題があった。
本発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、不特定の者が集まる場に形成されるグループが議論や発想活動をするために最適な情報を提供することができるコミュニティ支援用のプログラム、方法及び装置を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明に係るコミュニティ支援用のプログラムは、利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続し、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援用のプログラムにおいて、前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を利用者識別情報記憶手段に記憶する識別情報検出処理と、前記利用者識別情報記憶手段から利用者識別情報を取得し、該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得して閲覧情報記憶手段に記憶する閲覧情報取得処理と、前記閲覧情報記憶手段から前記グループを構成する各利用者の閲覧情報を取得し、該閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成処理と、該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示処理と、を情報処理装置に実行させる。

本発明によると、グループを構成する利用者から利用者識別情報を取得し、該当する利用者識別情報を有する利用者端末装置から閲覧情報を取得する。そして、この閲覧情報に一定の関連性がある推薦情報を生成してグループに提示する。その結果、グループを構成する利用者に一定の関連性がある情報が提示されることとなり、グループ内での議論や発想活動を促進することが可能となる。なお、発想活動とは、例えば、アイデアの抽出などの活動である。

以上に説明したように、本発明によると、不特定の者が集まる場に形成されるグループが議論や発想活動をするために最適な情報を提供することができるコミュニティ支援用のプログラム、方法及び装置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図１〜図１１に基づいて説明する。
図１は、本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置１００における処理の原理を説明する図である。

図１に示すコミュニティ支援装置１００は、利用者識別情報を検出する識別情報検出手段１０１と、閲覧情報を取得する閲覧情報取得手段１０２と、推薦情報を生成する推薦情報生成手段１０３と、推薦情報から表示情報を生成する推薦情報表示手段１０４と、を備える。

また、本実施例に係るコミュニティ支援装置１００は、推薦情報の表示等を行なう情報提供端末１０５と、利用者が情報収集等に使用する利用者端末装置１０６を更に備える。
識別情報検出手段１０１は、利用者識別情報を検出して記憶手段に記憶する。利用者識別情報とは、利用者毎に割当てられる固有の識別情報であって、利用者が使用する利用者端末装置１０６毎に割当てられる情報である。

閲覧情報取得手段１０２は、利用者端末装置１０６から履歴情報を取得するとともに、履歴情報で特定される情報源１０７から記事情報等を取得する。ここで、閲覧情報とは、利用者が利用者端末装置１０６を使用して情報収集した際に参照した履歴や参照した記事情報等をいい、例えば、インターネット上の情報源（ＵＲＬやＲＳＳ文書）へのアクセス履歴やアクセス先の情報（アクセス履歴のＵＲＬ等に格納されている文書等）である。

推薦情報生成手段１０３は、２以上の任意の利用者で構成するグループにおける各利用者の閲覧情報と一定の関連性がある情報を推薦情報として抽出する。ここで、一定の関連性がある情報とは、例えば、閲覧情報の共通度が一定以上の情報や、利用者が過去に属したグループに対して提示した推薦情報と一定の相関関係を有する情報や、閲覧情報への出現頻度が増加している情報等である。

推薦情報表示手段１０４は、推薦情報から利用者が選択可能な表示情報を生成して情報提供端末１０５に出力する。選択可能な表示情報とは、例えば、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式やＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式などである。

情報提供端末１０５は、コミュニティ支援装置１００から出力される推薦情報を表示する情報提示手段１０５ａと、表示された推薦情報を選択等する入力手段１０５ｂと、利用者に対する認証処理を行なう認証手段１０５ｃと、を備える端末である。

情報提示手段１０５ａは、例えば、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）やＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等で実現される。

入力手段１０５ｂは、例えば、マウスやタッチパネルといった入力手段であり、利用者が推薦情報を選択する等の操作に使用する。
認証手段１０５ｃは、例えば、利用者が所有するＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）カードからユーザＩＤ等の利用者識別情報を取得するユビキタス認証装置である。コミュニティ支援装置１００へのログイン・ログアウトも認証手段１０５ｃによって行なう。

利用者端末装置１０６は、インターネット等のネットワークと接続し、任意のＷＥＢサイト等の情報源１０７を参照して情報収集を行なう情報収集手段１０６ａと、情報収集時に参照した情報源の履歴（例えば、ＵＲＬ等）を記憶する履歴記憶手段１０６ｂと、を備える端末装置である。

また、利用者端末装置１０６には、それぞれ普段使用している利用者の利用者識別情報が割当てられている。
以上の構成において、例えば、利用者がＲＦＩＤカード等を認証手段１０５ｃにかざすと、情報提供端末１０５は、ＲＦＩＤカード等からその利用者固有の利用者識別情報を取得してコミュニティ支援装置１００に通知する。

識別情報検出手段１０１は、識別情報を受付けると図示しない記憶部に識別情報を記憶する。そして、例えば、所定の期間に２以上の識別情報を受付けると、その利用者を１つのグループと認識する。

一方、閲覧情報取得手段１０２は、識別情報検出手段１０１が取得した利用者識別情報が割当てられている利用者端末装置１０６を参照する。そして、履歴記憶手段１０６ｂから利用者の閲覧情報を取得する。

推薦情報生成手段１０３は、識別情報検出手段１０１で認識したグループにおける各利用者（以下、「メンバ」という）の閲覧情報間に一定の関連性がある情報を抽出する。この抽出した情報を推薦情報とする。

推薦情報表示手段１０４は、推薦情報から選択可能な表示形式（例えば、ＨＴＭＬ形式等）の表示情報を生成して情報提供端末１０５に出力する。
情報提供端末１０５は、コミュニティ支援装置１００から出力された表示情報を情報提示手段１０５ａに表示する。利用者は、その表示を見て興味のある情報を入力手段１０５ｂを用いて選択することができる。

入力手段１０５ｂによって所定の推薦情報が選択されると、情報提供端末１０５は、選択された推薦情報をコミュニティ支援装置１００に通知する。
通知を受けると、コミュニティ支援装置１００における推薦情報生成手段１０３は、例えば、選択された推薦情報と一定の関連性がある閲覧情報を抽出する等の処理を行なって新たな推薦情報を生成する。

図２は、本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置１００の構成例を示す図である。
図２に示すコミュニティ支援装置１００は、本装置及び周辺装置を制御する他に本実施例に係るコミュニティ支援を実現するプログラムを実行するＣＰＵ２０１と、プログラムの実行に使用される揮発性のメモリ２０２（例えば、ＲＡＭ）と、情報提供端末１０５からデータ等を受付ける入力装置２０３と、情報提供端末１０５に表示情報等を出力する出力装置２０４と、コミュニティ支援装置１００の動作に必要なプログラムやデータの他に本実施例に係るコミュニティ支援を実現するプログラムを記録する外部記録装置２０５と、ネットワークに接続するネットワーク接続装置２０６と、を備え、これらの装置がバス２０７に接続されて相互にデータの受け渡しが行える構成となっている。

したがって、本実施例に係るコミュニティ支援装置１００における識別情報検出手段１０１、閲覧情報取得手段１０２、推薦情報生成手段１０３及び推薦情報表示手段１０４は、ＣＰＵ２０１がメモリ２０２に展開された所定のプログラムを実行することによって実現される。

なお、本実施例に係るコミュニティ支援の処理の主体はＣＰＵ２０１であるが、理解を容易にするために処理に応じて識別情報検出手段１０１、閲覧情報取得手段１０２、推薦情報生成手段１０３及び推薦情報表示手段１０４を主体として説明する。

図３は、本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置１００が使用する主な情報を説明する図である。
図３に示すように、本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置１００は、ユーザ情報３０１、グループ情報３０２、メンバ関係テーブル３０３、操作情報３０４、履歴情報３０５及び記事情報３０６を備える。なお、これらの情報は、コミュニティ支援装置１００内部の外部記憶装置２０５（例えば、磁気ディスク装置）や外部と読出し可能に接続されるデータベース装置等に記憶される。

ユーザ情報３０１は、利用者毎に割当てられるユーザＩＤ等を管理する情報である。グループ情報３０２は、２以上の利用者で構成するグループのグループＩＤ等を管理する情報である。また、メンバ関係テーブル３０３は、各メンバが属している又は過去に属したグループとの関連付けを行なう情報である。

操作情報３０４は、情報提供端末１０５に対して行なわれた操作に関する情報である。履歴情報３０５は、利用者が参照した情報源に関する情報であり、例えば、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）が記憶される。

記事情報３０６は、履歴情報３０５で特定される情報源（例えば、ＵＲＬ）に格納されている情報である。例えば、履歴情報３０５のＵＲＬに置かれたＷＥＢページやＲＳＳ（Ｒｉｃｈ Ｓｉｔｅ Ｓｕｍｍａｒｙ／Ｒｅａｌｌｙ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ）文書である。

識別情報検出手段１０１が検出したユーザＩＤは、ユーザ情報３０１に記憶される。また、複数の利用者が集ってグループを形成すると、そのグループにグループＩＤ等が割当てられ、グループＩＤ等がグループ情報３０２に記憶される。

利用者が情報提供端末１０５を操作（例えば、ログイン、ログアウト、推薦情報の選択等の操作）すると、その情報は選択操作検出手段１０９に送られて操作情報３０４に記憶される。ここで、選択操作検出手段１０９は、情報提供端末１０５に対して行なう利用者の操作を検出する手段である。

閲覧情報取得手段１０２が利用者端末装置１０６から取得した履歴情報は、履歴情報３０５に記憶される。また、上記履歴情報で特定される記事（例えば、履歴情報のＵＲＬが示すＷＥＢページの情報）は、閲覧情報取得手段１０２によって情報源１０７の社外サイト３０７等から取得され、記事情報３０６に記憶される。

なお、図１における閲覧情報は、履歴情報３０５及び記事情報３０６を少なくとも含む情報である。
以上に説明した履歴情報３０５及び記事情報３０６から推薦情報生成手段１０３によって推薦情報が生成される。そして、推薦情報表示手段１０４によってＨＴＭＬ等の選択可能な情報に編集して表示情報が生成され、情報提供端末１０５に出力される。

以上に説明したユーザ情報３０１、グループ情報３０２、メンバ関係テーブル３０３、操作情報３０４、履歴情報３０５及び記事情報３０６について、図４〜図９に具体的な例を示す。

図４は、本発明の実施例に係るユーザ情報３０１の例を示す図である。図４に示すように、本実施例に係るユーザ情報３０１は、利用者識別情報である「ユーザＩＤ」と、情報提供端末１０５がユーザＩＤを検出した「日時」と、ユーザＩＤで特定される利用者の「ユーザ名」と、で構成されている。

図５は、本発明の実施例に係るグループ情報３０２の例を示す図である。図５に示すように、本実施例に係るグループ情報３０２は、各グループを識別する識別情報である「グループＩＤ」と、２以上の利用者によってグループが構成された「日時」と、そのグループの「グループ名」と、で構成される。

図６は、本発明の実施例に係るメンバ関係テーブル３０３の例を示す図である。図６に示すように、本実施例に係る関係テーブル６００は、所定のグループに所属するメンバの「ユーザＩＤ」と、そのグループの「グループＩＤ」と、メンバがそのグループに属した「日時」と、で構成されている。

図７は、本発明の実施例に係る操作情報３０４の例を示す図である。図７に示すように、本実施例に係る操作情報３０４は、情報提供端末１０５を操作した利用者の「ユーザＩＤ」と、当該操作をした「日時」と、利用者が行なった「操作」と、操作対象となった「ＵＲＬ／キーワード」と、操作対象となったＵＲＬの属するホストの「ホストＩＤ」と、で構成されている。

利用者が行なう「操作」には、例えば、”ログイン”、”ログアウト”、”オープン”、”クローズ”、”サーチ”等がある。
”ログイン”は、コミュニティ支援装置１００へのログイン処理を示す。例えば、利用者がＲＦＩＤカードを認証手段１０５ｃにかざすと、認証手段１０５ｃは、ＲＦＩＤカードからユーザＩＤを取得しコミュニティ支援装置１００に通知する。コミュニティ支援装置１００は、当該ユーザＩＤに対するログイン処理を行なう。”ログアウト”も同様である。

また、”オープン”は、利用者が入力手段１０５ｂを用いて情報提示手段１０５ａに表示されている推薦情報を選択した場合に、該当するＷＥＢページを開く処理を示す。”クローズ”は、指定したＷＥＢページを閉じる処理である。また、”サーチ”は、指定のキーワード等についての検索処理を示す。

図８は、本発明の実施例に係る履歴情報３０５の例を示す図である。図８に示すように、本実施例に係る履歴情報３０５は、利用者の「ユーザＩＤ」と、その利用者がＵＲＬ等を参照した「日付」と、参照先の「ＵＲＬ」と、で構成されている。

図９は、本発明の実施例に係る記事情報３０６の例を示す図である。図９に示すように、本実施例に係る記事情報３０６は、利用者が参照した記事の「タイトル」と、その記事が最後に更新された「更新日時」と、その記事が置かれている「ＵＲＬ」と、その記事の「本文データ」と、で構成されている。

図１０は、本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置１００の処理を示すフローチャートである。
利用者が所有するＲＦＩＤカードを情報提供端末１０５の所定の位置にかざすと、認証手段１０５ｃがＲＦＩＤカードから利用者識別情報であるユーザＩＤを取得する。そして、コミュニティ支援装置１００にユーザＩＤを送信する。

ステップＳ１００１において、識別情報検出手段１０１は、情報提供端末１０５送信されたユーザＩＤを受付ける。そして、現在の日時及び氏名を取得してユーザＩＤとともにユーザ情報３０１に登録する。

さらに、ステップＳ１００２において、識別情報検出手段１０１は、グループを特定する。例えば、ユーザ情報３０１を参照し、ユーザ情報３０１に登録されているユーザＩＤから現在コミュニティ支援装置１００にログインしている利用者の数を確認する。利用者が２人以上、すなわち、ユーザ情報３０１に登録されているユーザＩＤが２以上になった時にグループが構成されたと判断する。

この場合、利用者が１人以下、すなわち、ユーザ情報３０１に登録されているユーザＩＤが１以下になったときにグループが解散されたと判断する。
なお、本実施例では、グループを特定してからグループが解散するまでの間にコミュニティ支援装置１００にログインした利用者もそのグループのメンバとする。

グループを特定すると、識別情報検出手段１０１は、当該グループのグループＩＤ及びグループ名を決定するとともに現在の日時を取得し、グループ情報３０２に登録する。そして、グループとそのメンバとを関連づけるために、識別情報検出手段１０１は、グループを構成する利用者のユーザＩＤとそのグループのグループＩＤ、及び現在の日時をメンバ関係テーブル３０３に登録する。

ステップＳ１００３において、閲覧情報取得手段１０２は、ステップＳ１００２で特定したグループのメンバが過去に所属していたグループ（以下、「旧グループ」という）を知るためにメンバ関係テーブル３０３を参照する。そして、過去に登録されたメンバのユーザＩＤと関連づけられたグループＩＤを取得する。

なお、過去に所属したグループとは、例えば、グループ特定時以前の日時にメンバ関係テーブル３０３に登録されたグループである。
ステップＳ１００４において、閲覧情報取得手段１０２は、メンバのユーザＩＤが割当てられている利用者端末装置１０６から履歴情報３０５を取得する。また、取得した履歴情報３０５のＵＲＬを参照して記事情報３０６を取得する。

ステップＳ１００５において、推薦情報生成手段１０３は、ステップＳ１００４で取得した履歴情報３０５からＵＲＬ（以下、このＵＲＬを「履歴ＵＲＬ」という）を抽出する。また、ステップＳ１００４で取得した記事情報３０６から特徴的なキーワードを抽出する。

ここで、記事情報３０６から特徴的なキーワードを抽出するには、例えば、記事情報３０６の本文データに対して形態素解析を実施して名詞だけを抽出し、さらに、ＴＦ／ＩＤＦを用いて特徴的な名詞だけを抽出すればよい。

なお、形態素解析は文書の品詞分解等を行なう手法として公知であり、ＴＦ／ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ／Ｉｎｖｅｒｔｅｄ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は文章から重要単語を選択する手法として情報検索の分野で知られている手法であるので、詳細な説明は省略する。

ステップＳ１００６において、推薦情報生成手段１０３は、ステップＳ１００５で取得したキーワード及びＵＲＬから一定の関連性がある１または２以上の情報を推薦情報として抽出する。

ここで、一定の関連性がある情報の抽出は、以下の方法で行なうことができる。なお、以下に示す（１）〜（３）の処理はそれぞれ独立した処理である。
（１）履歴ＵＲＬ／キーワードのメンバ間の共通度を利用する処理
［１］ステップＳ１００５で取得したＵＲＬについて、メンバ間の共通度を算出する。

例えば、１のメンバの履歴ＵＲＬそれぞれについて、他の全てメンバの履歴ＵＲＬと比較し、同一の履歴ＵＲＬを有する他のメンバの数をカウントする。そして、以下の式から履歴ＵＲＬの共通度を求める。

「共通度」 ＝ １００＊（「カウント値」／「全メンバの数」） ・・・・・ （１）
例えば、ある履歴ＵＲＬについて、メンバが１０人の場合に７人のメンバが同一の履歴ＵＲＬを有していたとすると共通度は７０％となる。なお、１のメンバの履歴ＵＲＬとは、当該メンバの利用者端末装置１０６から取得した履歴情報３０５から抽出した履歴ＵＲＬのことである。

［２］ステップＳ１００５で取得したキーワードについて、メンバ間の共通度を算出する。 例えば、１のメンバのキーワードそれぞれについて、他の全てのメンバのキーワードと比較し、同一のキーワードを有する他のメンバの数をカウントする。そして、上述の式（１）からキーワードの共通度を求める。［１］と同様に、あるキーワードについて、メンバが１０人の場合に７人のキーワードが同一のキーワードを有していたとすると共通度は７０％となる。

［３］以上の処理で算出した履歴ＵＲＬ及びキーワードについて、共通度が大きいものから順に所定の数だけ抽出し、これを推薦情報として使用する。
（２）旧グループに提示した推薦情報と閲覧情報との相関関係を利用する処理
［１］ステップＳ１００３で抽出した旧グループに提示された推薦情報（以下、「旧推薦情報」という）を、例えば、過去に提示した推薦情報を提示したグループとともに管理する管理情報等から取得する。

［２］取得した旧推薦情報それぞれについて、ステップＳ１００５で取得した履歴ＵＲＬ／キーワードと比較し、履歴ＵＲＬ／キーワードと一致した数をカウントする。
［３］以下の式から旧推薦情報と閲覧情報との共通度を求める。

「共通度」 ＝ １００＊（「カウント値」／「全履歴ＵＲＬ／キーワード数」） （２） ［４］共通度が大きいほど、旧推薦情報と履歴ＵＲＬ／キーワードとの間に相関関係があると考えられるので、共通度が大きいものから順に所定の数だけ抽出し、これを推薦情報として使用する。

また、場合によって、共通度の極端に小さいものから順に所定の数だけ抽出して推薦情報としてもよい。この場合、個別推薦情報としてメンバ毎に提示しても効果的である（例えば、図１１のｃを参照）。

なお、利用者端末装置１０６において、外部に公開する外部用の閲覧情報と外部に公開しない内部用の閲覧情報とに分けて管理されている場合には、内部用の閲覧情報を使用することで、メンバに関連しつつグループ全体にも関連する推薦情報を発掘・提供することができる。
（３）最近出現頻度を利用する処理
［１］キーワードについて一定期間毎の出現頻度を算出する。

例えば、ステップＳ１００５において、月、週又は日を単位として一定期間毎に記事情報３０６からキーワードを抽出するようにする。そして、各期間における同一のキーワードの個数をカウントし、このカウント値を全キーワード数で割ったものを出現頻度とする。

［２］現在に最近の期間において出現頻度が高いものから順に所定の数だけキーワードを抽出し、これを推薦情報として使用する。
以上に説明した処理によって推薦情報の生成が完了すると、推薦情報生成手段１０３は、処理をステップＳ１００７に移行する。

ステップＳ１００７において、推薦情報表示手段１０４は、ステップＳ１００６で生成した推薦情報を所定のフォーマットで情報提供端末１０５に表示させるための表示情報を生成する。そして、情報提供端末１０５に表示情報を出力して処理を終了する（ステップＳ１００８）。

以上の説明において、ステップＳ１００６での処理は、上述した（１）〜（３）の処理以外にも、（４）メンバ以外の利用者を含む全ての利用者の出現頻度の平均を求め、この平均出現頻度より極端に小さい最近出現頻度の情報を推薦情報として抽出してもよいし、また、（５）複数のメンバで共通の情報を記事情報３０６等から抽出し、抽出した情報を利用していないメンバがいればそのメンバ向けの情報（個別推薦情報）として提示してもよい。

図１１は、本発明の実施例に係る表示例を示す図である。
図１１に示す表示例は、情報提供端末１０５の情報提示手段１０５ａに表示情報を表示した場合の表示例を示している。その表示画面は、利用者が選択した推薦情報等を表示する情報表示領域ａと、推薦情報を表示する推薦情報表示領域ｂと、各メンバに対する個別推薦情報を表示する個人情報表示領域ｃと、で構成されている。なお、本実施例に係る表示画面において、個人情報表示領域ｃは必須ではない。

情報表示領域ａには、利用者が選択する推薦情報表示領域ｂの推薦情報や個人情報表示領域ｃの個人推薦情報の内容が表示される。
推薦情報表示領域ｂには、図１０で生成した推薦情報がその関連性が容易に理解できるように表示されている。例えば、図１１の推薦情報１と推薦情報２は、□□さんと△△さんとに強い関連性がある情報であることを示し、また、推薦情報３は、△△さんと○○さんとに強い関連性がある情報であることを示す。

個人情報表示領域ｃには、個別推薦情報や各メンバの代表的な閲覧情報（ＵＲＬやキーワード）がメンバ毎に表示される。代表的な閲覧情報とは、例えば、メンバの閲覧情報のうち最近の出現頻度が高いものなどである。

以上に説明したように、グループを構成するメンバ間に一定の関連性がある推薦情報を生成して提示するので（ステップＳ１００６、Ｓ１００７）、メンバが不特定のために互いの背景情報等が分からない場合でも、共通の話題を提供することができる。

また、最近出現頻度の増加している情報を推薦情報として提示することにより（ステップＳ１００６）、メンバ間に一定の関連性があり適度に新しい話題を推薦情報として提供することができる。

また、利用者が推薦情報を選択した場合に、その推薦情報と一定の関連性がある新たな推薦情報を提示することにより、議論の進行状況や発想活動の進行度合い等に応じて必要な情報を提供することができる。
その結果、不特定の利用者が集まって形成されるグループに対して、議論や発想活動をするために最適な情報を提供することが可能となる。

（付記１） 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続し、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援用のプログラムにおいて、
前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を利用者識別情報記憶手段に記憶する識別情報検出処理と、
前記利用者識別情報記憶手段から利用者識別情報を取得し、該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得して閲覧情報記憶手段に記憶する閲覧情報取得処理と、
前記閲覧情報記憶手段から前記グループを構成する各利用者の閲覧情報を取得し、該閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成処理と、
該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示処理と、
を情報処理装置に実行させるプログラム。
（付記２） 前記表示された推薦情報のいずれかが利用者により選択されたことを検出する選択操作検出処理を、更に実行し、
前記推薦情報生成処理は、前記検出した推薦情報と一定の関連性がある情報を前記グループを構成する各利用者の閲覧情報から抽出して再度推薦情報を生成する、
ことを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記３） 前記グループの利用者による構成を示すグループ情報をグループ情報記憶部に記憶するグループ情報記憶処理を、更に実行し、
前記閲覧情報取得処理は、前記グループを構成する各利用者が過去に属したグループを前記グループ情報記憶部から取得し、該抽出したグループに提示された推薦情報と一定の相関がある閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記４） 前記推薦情報生成処理は、前記閲覧情報毎に他の閲覧情報との共通度を算出し、該共通度の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記５） 前記推薦情報生成処理は、一定期間における閲覧情報からキーワードを抽出して出現頻度の増加率を算出し、該増加率の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載のプログラム。
（付記６） 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続し、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援方法において、
前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を記憶手段に記憶する識別情報検出処理と、
該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から、前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得する閲覧情報取得処理と、
前記グループを構成する各利用者の閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成処理と、
該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示処理と、
を行なうコミュニティ支援方法。
（付記７） 前記表示された推薦情報のいずれかが利用者により選択されたことを検出する選択操作検出処理を、更に行ない、
前記推薦情報生成処理は、前記検出した推薦情報と一定の関連性がある情報を前記グループを構成する各利用者の閲覧情報から抽出して再度推薦情報を生成する、
ことを特徴とする付記６に記載のコミュニティ支援方法。
（付記８） 前記グループの利用者による構成を示すグループ情報をグループ情報記憶部に記憶するグループ情報記憶処理を、更に行ない、
前記閲覧情報取得処理は、前記グループを構成する各利用者が過去に属したグループを前記グループ情報記憶部から取得し、該抽出したグループに提示された推薦情報と一定の相関がある閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記６に記載のコミュニティ支援方法。
（付記９） 前記推薦情報生成処理は、前記閲覧情報毎に他の閲覧情報との共通度を算出し、該共通度の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記６に記載のコミュニティ支援方法。
（付記１０） 前記推薦情報生成処理は、一定期間における閲覧情報からキーワードを抽出して出現頻度の増加率を算出し、該増加率の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記６に記載のコミュニティ支援方法。
（付記１１） 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続するコミュニティ支援装置であって、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援装置において、
前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を記憶手段に記憶する識別情報検出手段と、
該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から、前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得する閲覧情報取得手段と、
前記グループを構成する各利用者の閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、
該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示手段と、
を備えるコミュニティ支援装置。
（付記１２） 前記表示された推薦情報のいずれかが利用者により選択されたことを検出する選択操作検出手段を、更に備え、
前記推薦情報生成手段は、前記検出した推薦情報と一定の関連性がある情報を前記グループを構成する各利用者の閲覧情報から抽出して再度推薦情報を生成する、
ことを特徴とする付記１１に記載のコミュニティ支援装置。
（付記１３） 前記グループの利用者による構成を示すグループ情報を記憶部に記憶するグループ情報記憶手段を、更に備え、
前記閲覧情報取得手段は、前記グループを構成する各利用者が過去に属したグループを前記グループ情報記憶部から取得し、該抽出したグループに提示された推薦情報と一定の相関がある閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１１に記載のコミュニティ支援装置。
（付記１４） 前記推薦情報生成手段は、前記閲覧情報毎に他の閲覧情報との共通度を算出し、該共通度の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１１に記載のコミュニティ支援装置。
（付記１５） 前記推薦情報生成手段は、一定期間における閲覧情報からキーワードを抽出して出現頻度の増加率を算出し、該増加率の高い閲覧情報を抽出する、
ことを特徴とする付記１１に記載のコミュニティ支援装置。

本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置における処理の原理を説明する図である。 本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置の構成例を示す図である。 本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置が使用する主な情報を説明する図である。 本発明の実施例に係るユーザ情報の例を示す図である。 本発明の実施例に係るグループ情報の例を示す図である。 本発明の実施例に係るメンバ関係テーブルの例を示す図である。 本発明の実施例に係る操作情報の例を示す図である。 本発明の実施例に係る履歴情報の例を示す図である。 本発明の実施例に係る記事情報の例を示す図である。 本発明の実施例に係るコミュニティ支援装置の処理を示すフローチャートである。 本発明の実施例に係る表示例を示す図である。

符号の説明

１００ コミュニティ支援装置
１０１ 識別情報検出手段
１０２ 閲覧情報取得手段
１０３ 推薦情報生成手段
１０４ 推薦情報表示手段
１０５ 情報提供端末
１０６ 利用者端末装置
１０７ 情報源
３０１ ユーザ情報
３０２ グループ情報
３０３ メンバ関連テーブル
３０４ 操作情報
３０５ 履歴情報
３０６ 記事情報

Claims (5)

1. 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続し、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援用のプログラムにおいて、
   前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を利用者識別情報記憶手段に記憶する識別情報検出処理と、
   前記利用者識別情報記憶手段から利用者識別情報を取得し、該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得して閲覧情報記憶手段に記憶する閲覧情報取得処理と、
   前記閲覧情報記憶手段から前記グループを構成する各利用者の閲覧情報を取得し、該閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成処理と、
   該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示処理と、
   を情報処理装置に実行させるプログラム。
2. 前記推薦情報生成処理は、前記閲覧情報毎に他の閲覧情報との共通度を算出し、該共通度の高い閲覧情報を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
3. 前記推薦情報生成処理は、一定期間における閲覧情報からキーワードを抽出して出現頻度の増加率を算出し、該増加率の高い閲覧情報を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
4. 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続し、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援方法において、
   前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を記憶手段に記憶する識別情報検出処理と、
   該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から、前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得する閲覧情報取得処理と、
   前記グループを構成する各利用者の閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成処理と、
   該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示処理と、
   を行なうコミュニティ支援方法。
5. 利用者が任意のネットワークと接続して情報閲覧に使用する利用者端末装置と通信可能に接続するコミュニティ支援装置であって、２以上の任意の利用者で構成するグループに共通の又は関連する情報を提供するコミュニティ支援装置において、
   前記利用者毎に割当てられる固有の利用者識別情報を検出し、該利用者識別情報を記憶手段に記憶する識別情報検出手段と、
   該利用者識別情報を有する前記利用者端末装置から、前記利用者が閲覧した閲覧情報を取得する閲覧情報取得手段と、
   前記グループを構成する各利用者の閲覧情報に一定の関連性がある情報を抽出して前記グループに提示する推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、
   該生成した推薦情報を利用者が選択可能に表示する推薦情報表示手段と、
   を備えるコミュニティ支援装置。