JP2008276594A - 情報推薦装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの業務のプロセス（工程）において、ユーザが現在どのフェーズにあるのかをふまえて、そのフェーズに適した文書を自動的に検索して表示する情報推薦装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 入力操作の監視情報を含む入力情報に基づいて活動の段階を特定するフェーズ特定部２１と、フェーズ特定部２１の特定結果及び入力情報に基づいて活動の段階に対応した情報を推薦する推薦文書お知らせ部１４とを具備するものである。
【選択図】 図１

Description

本発明は、情報を推薦する情報推薦装置に関し、特に活動の段階に対応した情報を推薦する情報推薦装置に関する。

ユーザの作業文脈に応じて関連する情報をシステムが自動的に検索して提示する「推薦」と呼ばれる技術がある。よく知られた例としてウェブ（ＷＥＢ）を介して書籍を販売しているアマゾン（amazon.co.jp）では、ユーザが本を選択すると、その本を購入した人が購入した他の本を推薦するということが行われている。アマゾンは書籍の購入ということに限定し、数多くの購入履歴を蓄積することで成功を収めた好例である。１冊の本を多数の人が購入し、そしてそのようなデータを多数収集することで、このような推薦を行うことが可能となっている。

しかし、オフィスで利用されるような一般的な文書については、このような大量のデータを収集することは困難である。たとえば、「文書Ａに興味をもっている人の多くは文書Ｂにも興味をもっています」として、文書に関連する関連文書を推薦することを想定した場合、読み手が興味を持ったか否かを入力するのは読み手にとって面倒なことであるし、たとえ読み手が入力を行ったとしても、市販の本ほど多くの読み手からの反応が得られることは期待できない。また、このような推薦手法は、データが多く集まってこそ効果が出るものであり、読み手からの反応が少ない段階においては効果を出すことができない。

これに対して、一般のオフィス文書に対して関連文書や関連情報を検索する手法として、特許文献１では、文書のカーソル位置の周辺にある特徴（語）に基づいて関連する情報を自動的に検索して表示画面等に表示している。また、特許文献２では、文書を作成している最中に、入力した文や語をもとに、類似する文書を表示している。
特開平９-９１３０７号 特開平１１−２７２７０８号

ところで、上記特許文献１及び２の技術はともに、ユーザが注目箇所（カーソル位置）のテキストをもとに関連する文書や情報を自動的に検索しているが、それだけでは、ユーザの作業文脈にそぐわない、いわゆるゴミと呼ばれるような情報を多数検索してしまう可能性がある。このことを具体例を挙げて以下に説明する。

例えば、新規顧客を開拓する一連の営業活動を考えてみる。初めて顧客にアプローチする段階（フェーズ）では、いきなりシステムの詳細な話をすることは稀であり、むしろ顧客の業務内容を聞いたり、自社の製品の概要を知ってもらったりすることが必要である。この段階でシステムの詳細な仕様書や、他社への提案で利用した提案書などが表示されても、文脈にそぐわないため利用価値は低い。この段階ではむしろ、自社の取り組みを示す簡単なパンフレットのような資料の方が有効である。

別の例として、システムの設計から実装までの一連のプロセスを考える。概念的なシステム設計の初期の段階で、プログラミングに関する詳細な情報を提示されても設計作業を阻害することになるであろうし、システムの実装を行っている段階でソフトウェアのテストの方法論に関する情報を表示されても何の役にも立たないだろう。単純に利用されている語が同じ、または似ているからと、ユーザの業務の作業段階をふまえることなく、関連する情報を提示しても、ユーザにとって役に立たないゴミとなってしまう可能性も少なくない。

業務によっては、フローに段階的なプロセスがあるものもあり、各プロセスに応じて必要とされる文書や情報が異なることも少なくない。そのような業務の支援においては、各ユーザの業務プロセスにおいて、現在どの段階（フェーズ）にあるのかをふまえた上で適切な情報を推薦することが望ましい。

本発明は、このような背景をふまえ、ユーザの業務のプロセス（工程）において、ユーザが現在どのフェーズにあるのかをふまえて、そのフェーズに適した文書を自動的に検索して表示する情報推薦装置を提供することを目的とする。また、推薦文書が多い場合には、推薦文書の全体を俯瞰できるようにする手法が用いられることもあるが、これにおいてもユーザの業務プロセスにおける現在の段階（フェーズ）がどこにあるのかを踏まえて推薦文書群を俯瞰して視覚化することを目的とする。

本発明は、前記課題を解決すために、第１の態様の情報推薦装置は、入力操作の監視情報を含む入力情報に基づいて活動の段階を特定する特定手段と、特定手段の特定結果及び入力情報に基づいて活動の段階に対応した情報を推薦する推薦手段とを具備するものである。

更に、第１の態様の情報推薦装置は、活動の段階に対応して入力情報を記憶する第１の記憶手段を備え、特定手段は、第１の記憶手段の内容に基づいて活動の段階を特定するものである。

更に、第２の態様の情報推薦装置は、第１の記憶手段は入力情報として、活動の対象者としての顧客名、活動の日付及び活動の内容を少なくとも含むものである。

更に、第１の態様の情報推薦装置は、活動の段階に対応して推薦すべき文書タイプを記憶する第２の記憶手段を備え、推薦手段は第２の記憶手段を参照して得られる文書タイプに基づいて、情報として文書を推薦するものである。

本発明の第１の態様によれば、業務プロセスにおいて、現在どの段階にあるのかをふまえた上で適切な情報を推薦することができる。

（第１実施形態）
以下、本発明の最良の実施形態について図面を参照して説明する。
本発明の第１実施形態では、営業活動の支援を対象に実施形態の説明を行う。また、セールスがＷＥＢブラウザで、ページを閲覧している最中に関連する文書を推薦する状況を想定して説明を行う。

図１は、本発明の第１実施形態に係る情報推薦装置の構成を示す機能ブロック図である。本実施形態の情報推薦装置は、クライアント１とサーバ２がＬＡＮなどのネットワーク３を介して接続されてシステムが構成される。

クライアント１は、作業監視部１１、推薦文書アクセス部１２、推薦文書概観部１３、及び推薦文書お知らせ部１４を含む。
サーバ２は、フェーズ特定部２１、進捗データベース（ＤＢ）２２、推薦文書選出部２３、文書データベース（ＤＢ）２４及びフェーズ−文書テーブル２５を含む。

作業監視部１１はユーザのページ閲覧を監視している。ユーザが新たなページを閲覧したり、閲覧ページをスクロールして閲覧領域を変更したりするタイミングで、現在閲覧しているページの領域内のテキスト（これを「ソーステキスト」と呼ぶ）をネットワーク３経由でフェーズ特定部２１に送る。

フェーズ特定部２１は、本発明の特定手段の一例であって、作業監視部１１からのソーステキストの送付を受け付けて、ユーザが現在どのフェーズ（段階）にあるのかを進捗ＤＢ２２に格納された情報をもとに特定する。そして、作業監視部１１から送られたソーステキストとフェーズ特定部２１で特定したフェーズの情報を推薦文書選出部２３に送る。尚、進捗ＤＢ２２は、本発明の第１の記憶手段の一例であって、ユーザの業務プロセスの進捗を管理するデータベースである。

推薦文書選出部２３は、フェーズ特定部２１から送られたユーザの閲覧したテキストとフェーズに基づいて、そのフェーズにふさわしい推薦文書をフェーズ−文書テーブル２５を参照しながら文書ＤＢ２４の中から検索する。そして検索結果の推薦文書集合をネットワーク３経由で推薦文書お知らせ部１４に送信する。尚、文書ＤＢ２４は、ユーザに対する推薦文書を格納するデータベースである。

フェーズ−文書テーブル２５は、本発明の第２の記憶手段の一例であって、業務プロセスのフェーズに応じてどのタイプの文書を推薦するかを管理するテーブルである。
推薦文書お知らせ部１４は、本発明の推薦手段の一例であって、推薦文書選出部２３からの連絡を受け、推薦文書が存在する場合にはそのことを表示画面などへの可視表示、音声などによる可聴表示及び印刷による永久可視表示などのうち、少なくとも１つで、推薦文書などの情報を表示することによりユーザに知らせる。

推薦文書概観部１３は、推薦文書が複数ある場合、それを俯瞰して概観できるようにし、ユーザからの選択を受け付ける。ユーザからの選択指示を受けたら、そのことを推薦文書アクセス部１２に知らせる。
推薦文書アクセス部１２は、推薦文書に対するユーザからのアクセス指示に応じて、指定された文書に文書ＤＢ２４を介してアクセスする。

図２は、情報推薦装置のハードウェア構成を示す図である。
情報推薦装置のクライアント１及びサーバ２は、入力装置４０、表示装置４２、主記憶装置４４、外部記憶装置４６、中央処理装置（ＣＰＵ）４８、これらを接続するバス５０を含んでいる。

入力装置４０は、キーボード、マウス等の指示装置などのユーザインターフェースを提供する。
表示装置４２は、例えば、表示画面に情報を表示する場合、入力装置４０と共にＧＵＩ（グラフィックユーザインターフェース）を構成し、推薦のテキスト文を表示したり、処理結果等を表示したりする可視表示装置を含む。その他に、可聴表示するためのスピーカや、永久可視表示するためのプリンタを含んでも良い。

主記憶装置４４は、ＲＯＭまたはＲＡＭを含み、情報推薦を制御するためのプログラムや演算結果等のデータを記憶する。
外部記憶装置４６は、例えばハードディスク等の大容量記憶装置を含み、サーバ２では、ここに、進捗ＤＢ２２、文書ＤＢ２４及びフェーズ−文書テーブル２５などを格納するようにしてもよい。
ＣＰＵ（Central Processing Unit）４８は、主記憶装置４４に記憶されたプログラムに従い情報推薦動作を制御する。

上記のシステム構成についての振る舞いの詳細を営業活動における推薦を対象として説明する。まずはシステムの振る舞いの説明をする前に営業活動がどのようなものであるのかの説明を行う。

セールスが顧客にアプローチして、商談をまとめるまでの営業活動におけるプロセスの段階（ステップ）は、図３に示すように、各ステップの名称として、プリパレーション（preparation）、アプローチ（approach）、サーベイ（survey）、プレゼンテーション（presentation）、デモンストレーション（demonstration）、プロポーザル（proposal）及びクローズ（close）の７ステップでとらえることができる。

最初のステップのプリパレーションは、業界を分析したり、自社商品・他社商品を分析したり、知識を深める活動が行われる。次に、第２のステップとして、第１のステップにおける分析結果を基に、顧客を訪問するアプローチの活動が行われる。この活動の結果、第３のステップとして、顧客の課題を認識し、共有するサーベイの活動が行われる。

次に、第４のステップとして、ニーズを共有し、課題解決を合意するプレゼンテーションの活動、第５のステップとして、デモを実施し、課題が解決できることを実証するデモンストレーションの活動、更に第６のステップとして、ソリューションを書類にまとめて提案するプロポーザルの活動が行われる。

これらの活動の結果、最後のステップが、契約を行うクローズの活動である。これらのステップは、会社によって呼び方や管理手法は異なるが、大差はないと考える。たとえあっても本発明の本質には影響がないと考える。

ここで、セールスがどのような情報を必要とするかは、各々のステップによって異なる。各ステップに対応して必要とする情報例を次の図４に示す。同図に示すように、第１ステップで必要となる情報は、自社商品、他社商品の情報として、パンフレット、仕様書及び分析結果など、業界についての背景知識、業界に応じた業務フローについての知識、業界での活用事例、及び対象顧客での自社商品の使用状況などである。第２のステップでは、顧客の静態情報、担当者の情報 として氏名、連絡先、役職などが必要であり、第３のステップとしては、業界についてのニュース、顧客の課題を聞き出すためのトップセールスのノウハウ等々が必要である。

第４のステップでは、自社商品についての知識、顧客の課題を解決するためのソリューション事例、第５のステップでは、ソリューション事例についての説明資料、体験版などのソフトウェア、第６のステップでは、過去の提案資料及び見積りなどが必要となる。

営業活動を行う部署では、営業活動の日報として顧客への訪問履歴を管理していることが多い。ここで、この進捗管理が以下のような形態を取っているものとする。進捗ＤＢ２２のデータスキーマの一例を図５に示す。この進捗ＤＢ２２を参照することにより、セールスが顧客毎に現在どのステップにあるのかを特定することが可能である。図５に示す構造例は、案件のＩＤ（識別子）、顧客名、日付、セールス（担当者）、進捗ステップ及び活動内容を含む。

さらに、文書ＤＢ２４では、プロセスに応じて適切な種類の文書を推薦するため、文書に文書タイプが付与されて管理されている。文書ＤＢ２４のデータベース構造の一例を図６に示す。その構造は、文書のIＤ（識別子）、文書のタイトル、文書の内容、文書の実体の格納アドレス（リンク）及び文書タイプを含む。格納アドレスとしては、ＵＲＬやパスが記載されている。

フェーズ−文書テーブル２５は、ステップ（フェーズ）に応じてどのタイプの文書を推薦するのが望ましいか管理するテーブルである。その構造例を図７に示す。各ステップに対応して文書タイプの集合である文書タイプ集合Ｐが記述される。

状況例として、ユーザＡがＣ会社についての訪問の報告を記述している場面を想定する。
まず、作業監視部１１は、ブラウザに対するユーザの入力操作を監視する。閲覧ページや閲覧内容に変化が生じた際には、必要な情報とともにそのことを入力情報としてサーバ２のフェーズ特定部２１に送る。ここで必要な情報とは、（１）クライアントのIＤ、（２）システムを利用しているユーザ名（ＯＳのログイン名として取得可能である）、（３）顧客名 （Ｃ会社）及び（４）閲覧文書のソーステキストである。

フェーズ特定部２１では、作業監視部１１から送られたソーステキストを形態素解析する。その中に会社名が存在する場合、その会社についてのユーザの活動のステップとしてのフェーズを特定する。この特定は、進捗ＤＢ２２に対してユーザ名（セールス）と会社名（顧客）を利用して検索し、直近の訪問日時に対応する進捗ステップのフィールドを参照することで知ることができる。その後、フェーズ特定部２１は、推薦文書選出部２３に対して、（１）クライアントのＩＤ、（２）顧客名 （Ｃ会社）、（３）Ｃ会社に対する営業プロセス（営業活動）のフェーズ（ステップ）及び（４）閲覧文書のソーステキストを送る。

推薦文書選出部２３では、送られたテキストをもとに、それと関連する文書を文書ＤＢ２４の中から検索する。検索手法はさまざまなものが考えられるが、ここでは類似文書検索において頻繁に利用される単語ベクトルの余弦をとる手法を利用する。即ち、余弦Ｆ（類似度）は次の式で表される。
Ｆ＝（ｖ・ｖ´）／（｜ｖ｜｜ｖ´｜）・・・式１
但し、ｖはソーステキストＴの単語ベクトル、ｖ´は文書ＤＢ２４から検索された文書Ｄ内の単語ベクトル、ｖ・ｖ´はそれらの内積、｜ｖ｜｜ｖ´｜はそれぞれ単語ベクトルｖ、ｖ´のノルム（大きさ）である。これにより、Ｆが１に近いほど類似度が高く、逆に、−１に近いほど類似度が低いこととなる。
なお、単語ベクトルｖは各文書から構成されるものであり、次のような形で表現される。
ｖ＝（ｖ_１，・・・，ｖ_ｎ）
ここで、ｎは全文書集合から抽出された全単語数であり、各要素は各単語に対応する。すなわち、ベクトルの要素ｖ_ｉは、対応する単語ｔ_ｉが文書に出現する回数である。ここでは、簡単のため要素ｖ_ｉを単語ｔ_ｉの出現回数としたが、単語の重み付けについては、ＴＦ−ＩＤＦをはじめ、さまざまなものが考案されている。

閲覧文書のソーステキストＴに対し、文書ＤＢ２４から推薦文書集合を取得する手続きを図８で示す。文書ＤＢ２４から一つずつ文書Ｄを取り出し、文書タイプのチェックと類似度の算出とを行っている。

詳細に説明すると、まず、推薦文書選出部２３は、フェーズ−文書テーブル２５を参照し、現在のフェーズでの推薦対象の文書タイプ集合Ｐをフェーズ−文書テーブル２５から取得する（ステップＳ１）。次に、ソーステキストＴから単語ベクトルｖを生成する（ステップＳ２）。

ここで、推薦文書選出部２３は、文書ＤＢ２４に単語ベクトルｖ´を生成していない文書Ｄがまだあるか否かを判断する（ステップＳ３）。そして、文書ＤＢ２４に単語ベクトルｖ´を生成していない文書Ｄがまだあると判断した場合には、文書ＤＢ２４から単語ベクトルｖ´を生成していない文書Ｄを取得し（ステップＳ４）、文書の内容フィールドに格納されたテキストから当該文書Ｄの単語ベクトルｖ´を生成する（ステップＳ５）。

推薦文書選出部２３は、次いで、ステップＳ２の処理で生成した単語ベクトルｖと、ステップＳ５の処理で生成した単語ベクトルｖ´との余弦Ｆを式１に基づいて算出し（ステップＳ６）、当該余弦Ｆが所望の閾値Ｆ_０より大きいか否かを判断する（ステップＳ７）。尚、余弦Ｆが１に近いほど類似度が高いとされるため、所望の閾値Ｆ_０を例えば０．５程度とすれば、類似度の高い文書Ｄが得られる。

推薦文書選出部２３は、ステップＳ７の処理において、算出した余弦Ｆが閾値Ｆ_０より大きいと判断した場合には、取得した文書Ｄを類似文書とみなし、さらに、取得した文書Ｄの文書タイプが、文書集合タイプＰに含まれるか否かをチェックする（ステップＳ８）。これにより、類似文書となった文書Ｄが推薦文書となり得るか否かを判断できる。

推薦文書選出部２３は、ステップＳ８の処理において、取得した文書Ｄの文書タイプが、文書集合タイプＰに含まれると判断した場合には、取得した文書Ｄを推薦文書として推薦文書集合に追加し（ステップＳ９）、ステップＳ３の処理に戻る。一方、ステップＳ７の処理において類似文書とみなされなかったと判断した場合や、ステップＳ８の処理において文書集合タイプＰに含まれなかったと判断した場合には、推薦文書でないものとして適宜処理済みフラグ等を付して、ステップＳ３の処理に戻る。
推薦文書選出部２３は、文書ＤＢ２４のすべて文書Ｄに対し推薦文書か否かを判断し終えると、推薦文書集合を推薦文書お知らせ部１４に渡す。

さらに、推薦文書選出部２３から推薦文書お知らせ部１４に送る推薦文書集合のデータ構造は図９のようになっている。同図に示すように、そのフィールドは、文書ＩＤ、文書のタイトル、及び文書タイプを含む。文書の内容を示すテキストは、検索のためだけに利用するものであり、文書へのアクセスの際には文書IＤのみを利用すればよいから、文書の内容は送らない。

推薦文書お知らせ部１４では、推薦文書集合を受け取ったら、例えば、表示画面上のボタンの色を変えることで、そのことをユーザに知らせる。ユーザが色の変化したボタンをクリックすることで、推薦文書概観部１３は、推薦文書の一覧を表示画面上に表示する。ここでは、メニューに文書タイトルの一覧を並べるということで、一覧する。そして、ユーザからの推薦文書の選択を受け付ける。ユーザから推薦文書の選択が指示された場合、推薦文書概観部１３は文書ＩＤを推薦文書アクセス部１２に送る。

推薦文書アクセス部１２は、文書ＩＤを推薦文書選出部２３に送り、文書のパスまたはＵＲＬを示すリンクを取得する。そして、リンクを利用して、推薦文書に対してアクセスを行う。

以上説明した実施形態では、サーバ・クライアントを前提として説明を行ったが、必ずしもそうである必要性はなく、スタンドアローンの情報推薦装置でもよい。

尚、上記の実施形態では、各フェーズで、フェーズ−文書テーブル２５に記述された文書タイプの文書のみを推薦対象としたが、それ以外の文書は推薦してはいけないということではない。フェーズ−文書テーブル２５に記述された文書タイプの文書を推薦されやすくし、それ以外の文書を推薦されにくくするということも考えられる。この際、ソーステキストとの類似度を、フェーズ−文書テーブル２５に記述された文書タイプの文書に対しては高くなるように設定し （たとえば、１より大きな数値をかける）、そうでない文書に対しては低くなるように設定する（たとえば、１より小さな数値をかける） ということが考えられる。

さらに、ここでは営業活動を例として説明したが、同様のことはフェーズを伴う業務活動に対して適用可能である。このような例としては、以下のようなものがあげられる。
○ 設計、実装、テストというシステム開発のプロセス
○ 発散的思考、収束的思考というアイデア生成のプロセス
○ 情報収集、アイデア生成、構想立案、作文、校正という文章作成のプロセス

これら各々の場合に関して、重要なことは、どのようにしてフェーズを特定するかということである。最も簡単な方法として、ユーザが明示的にフェーズを指定するということが考えられる。ユーザに負荷をかけることなくフェーズを特定する手法となると、利用するツールをもとに判別したり、ユーザの操作の傾向からフェーズを推定したりするということが考えられる。

業務活動によっては、フェーズを逆戻りすることがほとんど発生しないこともあれば、頻繁に発生することもあるだろう。前者の場合であれば、すでに終了したフェーズに関連する文書は一切推薦する必要がない。また、後者の場合には、後戻りの可能性もあるので、すでに終了したフェーズに関する文書を推薦することにも意味がある。

（第２実施形態）
次に第２実施形態について説明する。データ入力中に関連文書を推薦するには、先の実施形態に次に述べるような変更を加えればよい。
○ ソーステキストを、文書の表示されているテキストではなく、カーソル位置の近傍から取得する必要がある。
○ ソーステキストを、フェーズ特定部２１に送るタイミングとしては、単語として意味ある文字列の入力が終了した段階、すなわち形態素の途中でない段階で送る必要がある。

（第３実施形態）
次に第３実施形態について図１０の機能ブロック図を参照して説明する。
ここでは、フェーズ−文書テーブル２５の視覚化方式と編集方式について述べる。
システム構成は第１実施形態のシステム構成に対し、クライアント１が推薦方式編集部１５を加えたクライアント１Ａとなり、サーバ２がこの変更に対して対応できるサーバ２Ａとなっている。

即ち、推薦方式編集部１５は、フェーズ−文書テーブル２５を視覚化し、その編集を可能とする。ユーザからの指示に従って、各フェーズでどの文書タイプを推薦対象とするかを示す対応関係を表示し、その変更を受け付ける。変更結果はフェーズ−文書テーブル２５へと反映させる。

フェーズ−文書テーブル２５の視覚化と編集の表示例を図１１に示す。縦に営業プロセスのフェーズが並び、横に文書タイプが並んでいる。各フェーズでどのタイプの文書を推薦対象とするかが、マトリックス上で塗りつぶされている。

上記のマトリックス上で白い矩形をクリックすると、推薦方式編集部１５は当該矩形を灰色にする。これは、対応するフェーズで対応する文書タイプが推薦対象でなかったものが、推薦対象になったことを示す。逆に灰色の矩形をクリックすると、推薦方式編集部１５は当該矩形を白くする。これにより、推薦対象でなかったものを推薦対象にすることができる。

こうすることで、フェーズと文書タイプの関係を直感的に概観することが可能となる。また、フェーズと文書タイプの関係を簡単にかつ直感的に編集することが可能となる。

上記の実施形態では、各フェーズで各文書タイプを推薦対象とするか否かの指定のみが可能であったが、ある文書タイプを特定のフェーズでは強く推奨し、別のフェーズでは弱く推奨するということも考えられる。これを視覚化した例を図１２に示す。色の濃いセルが強く推奨するフェーズと文書タイプの組み合わせであり、色の薄いセルが弱く推奨する組み合わせである。

上記のマトリックスは人それぞれに変えることができる。その際、マトリックスは、どのプロセスでどの文書を使うかということを示す個人のノウハウであるともいえる。優秀なセールスのマトリックスを再利用することで、新人の人がどのプロセスでどの文書を使うかということに関する優秀なセールスのノウハウを利用するということも考えられる。この場合、フェーズ−文書テーブル２５はフェーズ×文書のマトリックス（これを改めて「フェーズ−文書マトリックス」と呼ぶことにする）として保持され、各セルには１以上の数値が書き込まれたものとなる。数値が大きいほど強く推奨することを示す。

推奨の強さの程度をアルゴリズムへと反映させる方法を示す。ソーステキストＴと文書ＤＢの文書Ｄとの類似度を算出する際、まずは第１実施形態で示した方法により、類似度を算出する。次に、ユーザの現在フェーズと文書Ｄの文書タイプをもとに、フェーズ−文書マトリックスから対応する数値（推薦を推奨する程度を表す）を読み取る。類似度にその数値を掛け合わせ、その結果を改めてＴとＤの類似度として利用する。こうすることで、強く推奨する文書タイプの文書が推薦されやすくなる。

以上、本発明の好ましい実施の形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。また、上述した実施形態を、ソフトウェア（プログラム）で構築することが可能であり、コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを実行することにより本発明の実施形態による情報推薦を実現することができる。構築されたプログラムは、ディスク装置等に記録しておき必要に応じてコンピュータにインストールされ、フロッピー（登録商標）ディスク、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納して必要に応じてコンピュータにインストールされ、或いは、通信回線等を介してコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵによって実行される。

以上説明したように、本発明に係る情報推薦装置によれば、業務プロセスにおいて、現在どの段階にあるのかをふまえた上で適切な情報を推薦することができ、産業上の利用可能性が高い。

本発明の第１実施形態を示す情報推薦装置の機能ブロック図である。 第１実施形態のハードウェア構成を示す図である。 営業活動のステップの一例を示す図である。 図３の各ステップに必要な情報を示す図である。 進捗ＤＢのデータ構造例を示す図である。 文書ＤＢのデータ構造例を示す図である。 フェーズ−文書テーブルのデータ構造例を示す図である。 情報を推薦する処理手順を示すフローチャートである。 文書集合のデータ構造例を示す図である。 第３実施形態の情報推薦装置の機能ブロック図である。 フェーズ−文書テーブルの視覚化と編集の表示例を示す図である。 フェーズ−文書テーブルの視覚化と編集の表示例を示す他の図である。

符号の説明

１、１Ａ：クライアント ２、２Ａ：サーバ
３：ネットワーク
１１：作業監視部 １２：推薦文書アクセス部
１３：推薦文書概観部 １４：推薦文書お知らせ部
１５：推薦方式編集部 ２１：フェーズ特定部
２２：進捗データベース ２３：推薦文書選出部
２４：文書データベース ２５：フェーズ−文書テーブル
４０：入力装置 ４２：表示装置
４４：主記憶装置 ４６：外部記憶装置
４８：ＣＰＵ ５０：バス

Claims (4)

1. 入力操作の監視情報を含む入力情報に基づいて活動の段階を特定する特定手段と、
   前記特定手段の特定結果及び前記入力情報に基づいて活動の段階に対応した情報を推薦する推薦手段と、
   を具備する情報推薦装置。
2. 更に、活動の段階に対応して前記入力情報を記憶する第１の記憶手段を備え、
   前記特定手段は、前記第１の記憶手段の内容に基づいて活動の段階を特定することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
3. 前記第１の記憶手段は前記入力情報として、活動の対象者としての顧客名、活動の日付及び活動の内容を少なくとも含む請求項２記載の情報推薦装置。
4. 更に、活動の段階に対応して推薦すべき文書タイプを記憶する第２の記憶手段を備え、
   前記推薦手段は前記第２の記憶手段を参照して得られる文書タイプに基づいて、前記情報として文書を推薦することを特徴とする請求項１記載の情報推薦装置。
   
   
   

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