JP2009059278A - 知識資産管理システム、方法及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】調査目的に適した知識資産の配置を実現すること。
【解決手段】
ネットワーク２０を介して接続されたサーバ３０ａと１又は２以上のクライアント１０ａ1〜１０ａｎとから成る知識資産管理システムであって、クライアント１０ａ1〜１０ａｎは、それぞれ自身に入力された操作履歴を収集し、収集した操作履歴に基づいて、調査目的及びそれに要した負荷を推定して出力するように構成され、サーバ３０ａは、前記クライアント１０ａ1〜１０ａｎの少なくともいずれか一から前記調査目的及びそれに要した負荷を入力し、調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成し、調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計し、推定された需要及び集計された負荷に基づいて、調査目的とされた知識資産の好適な保有場所又は保有形態を判定して出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、知識資産管理システム、方法及びプログラムに関し、特に、知的生産活動を行う従業者によって構成される組織における知識資産の適切な保有場所又は保有形態を判定する知識資産管理システム、方法及びプログラムに関する。
知的生産活動を行う従業者から成る組織において、知識資産は人体における血液のごとく大切な役割を果たすものであり、知識資産を適切に管理することが重要な課題となる。ここで、知識資産とは、かかる組織の内部及び外部に蓄積された知的生産活動に寄与する情報をいう。知識資産を管理するに当たって、知識資産の流動性を確保することと、知識資産の外部への漏洩を防止することが特に重要である。後者の知識資産漏洩の防止については、漏洩時に問題化しやすい上、近年個人情報保護を重視する風潮も高まりつつあり、様々な対策方法が提案されている。一方、前者の流動性の確保については、組織の生産性に多大な影響を及ぼし得るにもかかわらず、対策が複雑である上、仮に流動性が乏しい場合であっても問題化し難いため、対策方法はあまり提案されていない。知識資産の流動性を確保するには、組織外から必要な知識資産を取得する際の負荷を軽減することと、組織内での知識資産の共有性を向上させること、の２点を実現する必要が有る。したがって、どこにどのような形態で知識資産を保有するか、すなわち、知識資産の保有場所又は保有形態を適切に管理する必要がある。
特許文献１において、知的生産活動を行う組織員に各自の業務状況に関してアンケートを行い、ＳＥＣＩモデル（暗黙知と形式知の交換と知識移転のプロセスとして知られるモデル）における共同化、表出化、結合化及び内面化に関与した時間及び重みを評価し、得られた結果をグラフ化して各自の業務状況の偏りを明示し、組織内の部署毎の集計に基づいて組織全体の業務の偏りを評価する等、ノウハウを含む暗黙知を共通のテンプレートを通して表出させるとともに、表出させた暗黙知を収集し、データベース（ＤＢ）化して管理運営する、知識資産管理システムが開示されている。
特開２００２−１５７４１５号公報
以下の分析は、本発明者によってなされたものである。
知識資産を管理するためには、個別の調査目的に応じて、知識資産の配置が適当であるか否かを検討し、分析する必要がある。調査対象とされる知識資産の集合として、検索目的とされる知識資産の集合又は探索目的とされる電子ファイルの集合等が考えられる。
しかし、特許文献１に開示された知識資産管理システムにおいては、質問内容の変更頻度が少ない上、アンケートによって状況を把握しやすい業務を単位として、知識資産の配置を最適化している。したがって、本来ならば、異なる保有場所又は保有形態が好ましい複数の知識資産が、同一業務内において管理された場合、個別の調査目的に対して、知識資産の配置を分析し、最適化することが困難となる。
また、特許文献１に開示された知識資産管理システムにおいては、最適な知識資産の保有場所又は保有形態を業務状況の偏り等に基づいて評価するとしている。しかし、多様な業務それぞれについて適正に業務状況を規定することは困難である。すなわち、最適な知識資産の保有場所又は保有形態を分析し、最適化するための指標が不明確であるという問題がある。
そこで、知識資産の配置を最適化する際の単位を、個人又は業務単位とするのではなく、調査目的単位とすること、すなわち、調査目的に適した知識資産の配置を実現することが課題となる。
本発明の第１の視点に係る知識資産管理システムは、ネットワークを介して接続されたサーバと１又は２以上のクライアントとから成る知識資産管理システムであって、前記クライアントは、それぞれ自身に入力された操作履歴を収集し、収集した操作履歴に基づいて、調査目的及びそれに要した負荷を推定して出力するように構成され、前記サーバは、前記クライアントの少なくともいずれか一から前記調査目的及びそれに要した負荷を入力し、調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成し、調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計し、推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に知識資産の好適な保有場所又は保有形態を判定して出力するように構成されたことを特徴とする。
本発明の第２の視点に係る知識資産管理システムは、知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理システムであって、各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集部と、調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定部と、推定された各クライアント端末の調査状況情報を格納する調査情報データベース(ＤＢ)と、各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計部と、調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化部と、を備えたことを特徴とする。
本発明の第３の視点に係る知識資産管理方法は、（ａ）クライアントへ入力された操作履歴を収集する工程と、（ｂ）収集した操作履歴に基づいて調査目的及びそれに要した負荷を推定する工程と、（ｃ）前記調査目的及びそれに要した負荷を収集し、収集した調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成する工程と、（ｄ）前記調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計する工程と、（ｅ）推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を判定する工程と、を含むことを特徴とする。
本発明の第４の視点に係る知識資産管理方法は、知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理方法であって、各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集工程と、調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定工程と、推定された各クライアント端末の調査状況情報を保持する調査情報保持工程と、各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計工程と、調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化工程と、を含むことを特徴とする。
本発明の第５の視点に係る知識資産管理プログラムは、（ａ）クライアントへ入力された操作履歴を収集する処理と、（ｂ）収集した操作履歴に基づいて調査目的及びそれに要した負荷を推定する処理と、（ｃ）前記調査目的及びそれに要した負荷を収集し、収集した調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成する処理と、（ｄ）前記調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計する処理と、（ｅ）推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を判定する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
本発明の第６の視点に係る知識資産管理プログラムは、知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理プログラムであって、各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集処理と、調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定処理と、推定された各クライアント端末の調査状況情報を保持する調査情報保持処理と、各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計処理と、調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
第１の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記クライアントは、それぞれ自身に入力された検索式及び検索時刻を収集し、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定するように構成してもよい。
第２の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記サーバは、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計するように構成してもよい。
第３の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記サーバは、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定するように構成してもよい。
第４の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記クライアントは、それぞれ自身を介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定するように構成され、前記サーバは、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成するように構成してもよい。
第５の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記クライアントは、それぞれアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定するように構成してもよい。
第６の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記クライアントは、それぞれアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定するように構成してもよい。
第７の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査履歴収集部は、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定部は、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報として前記調査情報ＤＢへ送信し、前記調査情報ＤＢは、送信された検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で格納し、前記調査情報集計部は、蓄積された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行い、前記調査情報ＤＢへ登録し、前記知識保有最適化部は、前記調査情報ＤＢから所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力してもよい。
第８の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査状況推定部は、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワード集合同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定してもよい。
第９の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査状況推定部は、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワード集合内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容を検索内容データ集合として推定してもよい。
第１０の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査状況推定部は、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含めてもよい。
第１１の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査情報集計部は、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容の検索内容データ集合を構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定してもよい。
第１２の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査情報集計部が、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であってもよい。
第１３の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査履歴収集部は、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定部は、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報として調査情報ＤＢに送信し、前記調査情報ＤＢは、送信された探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で格納し、前記調査情報集計部は、蓄積された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定し、前記調査情報ＤＢへ登録し、前記知識保有最適化部は、前記調査情報ＤＢから所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力してもよい。
第１４の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査情報集計部が、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータは、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であってもよい。
第１５の展開形態に係る知識資産管理システムにおいて、前記調査状況推定部が、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれてもよい。
第１６の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントへ入力された検索式及び検索時刻を収集し、前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定してもよい。
第１７の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記需要等推定工程（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計してもよい。
第１８の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記需要等推定工程（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定してもよい。
第１９の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定し、前記調査目的集合生成工程（ｃ）において、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成してもよい。
第２０の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定してもよい。
第２１の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定してもよい。
第２２の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査履歴収集工程において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定工程において、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報とし、前記調査情報保持工程において、前記検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で保持し、前記調査情報集計工程において、保持された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行うとともに保持し、前記知識保有最適化工程において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力してもよい。
第２３の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査状況推定工程において、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワード集合同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定してもよい。
第２４の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査状況推定工程において、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワード集合内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容を検索内容データ集合として推定してもよい。
第２５の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査状況推定工程において、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含めてもよい。
第２６の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査情報集計工程において、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容の検索内容データ集合を構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定してもよい。
第２７の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査情報集計工程において、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であってもよい。
第２８の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査履歴収集工程において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定工程において、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報とし、前記調査情報保持工程において、前記探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で保持し、前記調査情報集計工程において、保持された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定して保持し、前記知識保有最適化工程において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力してもよい。
第２９の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査情報集計工程において、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータが、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であってもよい。
第３０の展開形態に係る知識資産管理方法における、前記調査状況推定工程において、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれてもよい。
第３１の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントへ入力された検索式及び検索時刻を収集し、前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３２の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記需要等推定処理（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３３の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記需要等推定処理（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３４の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定し、前記調査目的集合生成処理（ｃ）において、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３５の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３６の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３７の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査履歴収集処理において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定処理において、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報とし、前記調査情報保持処理において、前記検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で保持し、前記調査情報集計処理において、保持された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行うとともに保持し、前記知識保有最適化処理において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３８の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査状況推定処理において、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワード集合同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第３９の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査状況推定処理において、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワード集合内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容を検索内容データ集合として推定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第４０の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査状況推定処理において、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含める、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第４１の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査情報集計処理において、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容の検索内容データ集合を構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第４２の展開形態に係る情報管理プログラムにおける、前記調査情報集計処理において、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であってもよい。
第４３の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査履歴収集処理において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、前記調査状況推定処理において、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報とし、前記調査情報保持処理において、前記探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で保持し、前記調査情報集計処理において、保持された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定して保持し、前記知識保有最適化処理において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力する、処理をコンピュータに実行させてもよい。
第４４の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査情報集計処理において、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータが、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であってもよい。
第４５の展開形態に係る知識資産管理プログラムにおける、前記調査状況推定処理において、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれてもよい。
本発明に係る知識資産管理システムによって、従業者等の調査目的を抽出し、抽出された調査目的毎に知識資産の取得に要した負荷及び需要を推定することにより、知識資産の配置を従業者等の調査目的に好適な配置とすることができる。
次に、本発明の実施形態に係る知識資産管理システムについて、図面を参照して説明する。
本発明の実施形態に係る知識資産管理システムは、図１を参照すると、ネットワーク２０を介して相互に接続された、１又は２以上のクライアント１０ａｉ〜１０ａｎとサーバ３０ａとからなる。
クライアント１０ａｉ（ｉ＝１、…、ｎ）は、調査履歴収集部１００ａ及び調査状況推定部２００ａを備え、サーバ３０ａは、調査情報ＤＢ３００ａ、調査情報集計部４００ａ、知識保有最適化部５００ａ及び出力部６００ａを備える。
上記の各部２００ａ、４００ａ、５００ａ及び６００ａ並びにＤＢ３００ａは、ネットワーク２０を介して相互に接続されたクライアント１０ａｉ〜１０ａｎとサーバ３０ａの任意の機器に配置してもよい。
調査履歴収集部１００ａは、組織を構成する各従業員が調査活動に利用しているクライアント１０ａｉ（ｉ＝１、…、ｎ）の操作履歴の中から、検索履歴情報として、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式を抽出する。
調査状況推定部２００ａは、キーワード推定部２０１、検索内容推定部２０２、検索時間算出部２０３及び検索状況情報送信部２０４を備え、調査履歴収集部１００ａで抽出された検索履歴情報から検索内容、検索時期及び検索時間を推定し、クライアント１０ａｉを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報として、調査情報ＤＢ３００ａへ送信する。
キーワード推定部２０１は、調査履歴収集部１００ａで抽出された検索履歴情報の中の、検索語若しくはその組み合わせ又は検索式に基づいて、検索命令毎に検索内容を代表するキーワード集合を推定する。
検索内容推定部２０２は、抽出された検索命令の発行時刻とキーワードを利用して、検索命令間の時間連続性及び目的連続性の有無を判定して、これらの連続性を有する検索命令の集合を抽出し、検索命令の集合に含まれる検索内容を検索内容データ集合として推定する。
時間連続性の有無の判定は、検索命令の時刻を変数とする所定の関数に基づいて行なえば良く、検索命令間の時刻の間隔が所定の閾値未満となる検索命令を抽出する方法や、操作履歴として各時刻でのマウスやキーボードなどへの入力をモニタリングして収集し、操作の有無によって時間連続性の有無を判定してもよい。
また、目的連続性の有無の判定は、時間連続性を有すると判定された検索命令群に含まれる各検索命令のキーワード集合同士の類似性に基づいて行う。一例として、テキストマイニングなど、語句の抽出と数量を管理する手法を適用することが考えられる。また、抽出した検索命令群に含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワード集合内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合であるものと判定してもよい。
このとき、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語や類義語を含めても良いし、過去の検索履歴から同時に使用された検索語などを含めても良い。
検索時間算出部２０３は、検索負荷情報として、連続性が有ると判定した検索命令の集合の最初の命令時刻と最後の命令時刻に基づき検索時間及び検索時期を推定する。
検索状況情報送信部２０４は、検索内容を表す検索内容データ集合、検索時間、検索時期、クライアント１０ａｉを識別するクライアントＩＤを検索状況情報として調査情報ＤＢ３００ａへ送信する。
調査情報ＤＢ３００ａは、送信された検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に格納する。
調査情報集計部４００ａは、検索目的推定部４０１及び検索需要情報算出部４０２を備え、調査情報ＤＢ３００ａに蓄積された検索状況情報データから、任意の期間、クライアント群の検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定と、検索目的の検索需要情報の算出を行い、調査情報ＤＢ３００ａに登録する。
検索目的推定部４０１は、調査情報ＤＢ３００ａから所定の期間及び所定のクライアント群に対する、検索内容を表す検索内容データ集合、検索時刻を抽出し、検索内容データ集合の特徴から検索内容間の類似性などを推定することによって検索内容を分類し、検索目的として調査情報ＤＢ３００ａへ登録する。検索内容データ集合の類似性を評価する方法は、各検索内容データ集合を構成するキーワード間の一致の度合いを測る手法としてもよい。一例として、テキストマイニングなど、語句の抽出と数量を管理する手法を適用してもよい。また、各検索内容データ集合を構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合には、それぞれの類似の度合いを求め、その度合いが所定の閾値を越えるか否かによって判定する方法としてもよい。
検索需要情報算出部４０２は、所定の期間及び所定のクライアント群に対する、検索の命令時刻、検索内容、クライアントＩＤに基づいて、検索目的に対する検索人数及び検索頻度を検索需要情報として算出し、調査情報ＤＢ３００ａへ登録する。
知識保有最適化部５００ａは、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する、検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全て又は一部を、調査情報ＤＢ３００ａから抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、所定期間、所定クライアント群及び所定検索目的に対して、知識資産の最適な保有場所や保有形態を判定する。
知識資産の最適な保有場所又は保有形態を求める方法は、検索時間、検索頻度又は検索人数などの検索情報の全部又は一部を変数とした所定の評価関数に基づいて決定してもよい。また、それぞれの検索情報に閾値を設定し、閾値に対する大小の組み合わせに基づいて分類し、それぞれ合理的と考えられる保有場所又は保有形態を予め用意した、いずれかの類型に割り当てる方法であってもよい。さらに、以前の実績を参照して、各検索情報の値が近い検索目的に関して最も有効であった保有場所又は保有形態を提示する方法としてもよい。なお、知識資産の管理に投入可能な予算額、個々の知識資産を取得する場合又は保持する場合のコストなどの知識資産の流動又は保有に係る知識資産の入力を新たに受け付けて、所定の評価関数に基づいて決定する方法であってもよい。
出力部６００ａは、知識保有最適化部５００ａで求めた最適な知識の保有場所又は保有形態を出力する。出力方法として、ディスプレイの画面へ表示するほか、知識資産を自動管理する他のシステムへ送信することも考えられる。
次に、図１及び図２を参照して、本発明の実施形態に係る知識資産管理システムの動作について説明する。
調査履歴収集部１００ａは、組織を構成する各従業員が利用しているクライアント１０ａｉの操作履歴の中、検索履歴情報として、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式を抽出して調査状況推定部２００ａへ送信する（ステップＡ１）。
調査状況推定部２００ａは、調査履歴収集部１００ａで抽出された検索履歴情報を読み込み（ステップＡ２）、読み込んだ検索履歴情報の中、検索語若しくはその組み合わせ又は検索式に基づいて、検索命令毎に検索内容を代表するキーワード集合を推定する（ステップＡ３）。また、調査状況推定部２００ａは、抽出された検索命令の発行時刻とキーワードなどを利用して、検索命令間の時間連続性と目的連続性の有無を定量的に判定することで連続性の有る検索命令の集合を抽出し、検索命令の集合の持つ検索内容を検索内容データ集合として推定する（ステップＡ４）。さらに、調査状況推定部２００ａは、連続性が有ると判定した検索命令の集合の最初の命令時刻と最後の命令時刻に基づいて検索時間及び検索時期を推定する（ステップＡ５）。さらに、調査状況推定部２００ａは、検索内容を表す検索内容データ集合、検索時間、検索時期及びクライアントを識別するクライアントＩＤを、検索状況情報として調査情報ＤＢ３００ａへ送信する（ステップＡ６）。
調査情報ＤＢ３００ａは、送信された検索状況情報をクライアント毎、検索内容毎に抽出可能な形態で格納する（ステップＡ７）。
調査情報集計部４００ａは、調査情報ＤＢ３００ａから、所定のクライアント群について、検索内容及び検索時刻などの検索状況情報を読み込み（ステップＡ８）、所定の期間及び所定のクライアント群に対する、検索内容データ集合及び検索時刻を抽出し、検索内容データ集合の特徴から検索内容間の類似性を推定することによって検索内容を分類し、検索目的として調査情報ＤＢ３００ａへ登録する（ステップＡ９）。また、所定の期間及び所定のクライアント群に対する、検索の命令時刻、検索内容及びクライアントＩＤに基づいて、検索目的に対する検索人数又は検索頻度などを検索需要情報として算出し、調査情報ＤＢ３００ａへ登録する（ステップＡ１０）。
知識保有最適化部５００ａは、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する、検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全て又は一部を、調査情報ＤＢから読み込む（ステップＡ１１）。また、読み込んだ各データそれぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計的な処理に基づいて、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対して、知識資産の最適な保有場所又は保有形態を求める（ステップＡ１２）。
出力部６００ａは、知識保有最適化部５００ａで求めた、知識資産の最適な保有場所又は保有形態を出力する（ステップＡ１３）。
次に、図８を参照して、本発明の他の実施形態に係る知識資産管理システムについて説明する。
上記の実施形態においては、組織を構成する各従業員による知識資産の調査として、キーワード検索を想定したが、本実施形態においては、従業員がクライアント１０ｂ１〜１０ｂｎを利用して目的とする電子ファイルへアクセスする場合を想定する。
調査履歴収集部１００ｂは、組織を構成する各従業員が調査活動に利用しているクライアント１０ｂｉの操作履歴の内、ファイル管理ソフトによる探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、フォルダ名、ファイル名等の目的とする電子ファイルへのアクセスに関する操作履歴を、探索履歴情報として抽出する。
調査状況推定部２００ｂは、探索時期・時間算出部２１１、探索負荷推定部２１２及び探索状況情報送信部２１３を備え、調査履歴収集部１００ｂにおいて抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期、探索時間、探索負荷情報を求めて、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに、探索状況情報として調査情報ＤＢ３００ｂへ送信する。
探索時期・時間算出部２１１は、調査履歴収集部１００ｂにおいて抽出されたファイルの探索履歴情報の中の、ファイル管理ソフト等に基づくファイルの探索開始時刻と、任意のファイルの利用開始時刻とに基づいて、探索時期及び探索時間を算出する。
探索負荷推定部２１２は、探索時期に含まれる期間中における入力操作時刻、フォルダの移動時刻に基づいて探索負荷情報を算出する。探索負荷情報として、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数、探索時期に含まれる期間中の入力回数などを用いてもよい。
探索状況情報送信部２１３は、ファイル名、クライアントＩＤ、探索時期、探索時間及び探索負荷情報を、検索状況情報として調査情報ＤＢ３００ｂへ送信する。
調査情報ＤＢ３００ｂは、受信した探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に格納する。
調査情報集計部４００ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂに蓄積された探索状況情報から、所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報を抽出し、探索時期及びクライアントＩＤから、所定の期間における、所定のクライアント群によるファイルアクセスに関し、アクセス人数及びアクセス頻度を探索需要情報として推定し、調査情報ＤＢ３００ｂへ登録する。
知識保有最適化部５００ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂから、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに関する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報等の探索情報の全て又は一部を抽出する。知識保有最適化部５００ｂは、抽出された探索情報の分布、偏差、順位付け等の統計処理の結果に基づいて、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対して、最適な保有場所又は保有形態を求める。
ここで、最適な知識の保有場所又は保有形態を算出する方法は、各種の探索情報の全部又は一部を変数とした、所定の評価関数に基づいて決定してもよい。
また、それぞれの探索情報に閾値を設定し、閾値に対する大小の組み合わせによって分類し、合理的と考えられる保有場所又は保有形態を予め用意した、いずれかの類型に割り当てる方法が考えられる。また、過去の実績を参照して、各探索情報の値が近いファイルに対して最も有効であった保有場所又は保有形態を提示する方法も考えられる。さらに、知識資産の管理に投入可能な予算額、個々の知識資産を取得する場合又は保持する場合のコストなどの情報を別途入力し、所定の評価関数に基づいて決定する方法であってもよい。
出力部６００ｂは、知識保有最適化部５００ｂによって算出された最適な知識の保有場所又は保有形態を出力する。
次に、図８及び図９を参照して本実施形態に係る知識資産管理システムの動作について説明する。
調査履歴収集部１００ｂは、組織を構成する各従業員が利用しているクライアント１０ｂｉの操作履歴の中、ファイル管理ソフトにおける探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダ間の移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名等、目的とする電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出して調査状況推定部２００ｂへ送信する（ステップＢ１）。
調査状況推定部２００ｂは、調査履歴収集部１００ｂで抽出されたファイルの探索履歴情報を読み込み（ステップＢ２）、読み込んだファイルの探索履歴情報の内、ファイル管理ソフトなどによるファイルの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻からアクセスに要した探索時期及び探索時間を推定し（ステップＢ３）、探索時期に含まれる期間内における入力操作時刻、フォルダ間の移動時刻に基づいて、探索時期の期間内における入力回数、フォルダ間の総移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数を探索負荷情報として推定し（ステップＢ４）、ファイル名、探索時期、探索時間、探索負荷情報及びクライアント１０ｂｉを識別するクライアントＩＤを、検索状況情報として調査情報ＤＢ３００ｂへ送信する（ステップＢ５）。
調査情報ＤＢ３００ｂは、受信した探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に格納する（ステップＢ６）。
調査情報集計部４００ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂに蓄積された探索状況情報データから所定の期間、所定のクライアント群に対する探索状況情報を読み込み（ステップＢ７）、探索時期及びクライアントＩＤに基づいて、所定の期間における、所定のクライアント群によるファイルアクセスについて、アクセス人数及びアクセス頻度を探索需要情報として推定し、調査情報ＤＢ３００ｂへ登録する（ステップＢ８）。
知識保有最適化部５００ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂから、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報等の探索情報のデータの全て又は一部を読み込み（ステップＢ９）、読み込んだ各データの分布、偏差、順位付けなどの統計的な処理に基づいて、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対して、最適な保有場所又は保有形態を求める（ステップＢ１０）。
出力部６００ｂは、知識保有最適化部５００ｂにおいて求めた最適な知識の保有場所又は保有形態を出力する（ステップＢ１１）。
次に、本発明の第１の実施例に係る情報管理システムについて説明する。
本実施例では、インターネット上のＷｅｂサイト等から業務上頻繁に知識資産を取得する従業者に対し、知識資産の調査頻度又は調査時間に基づいて、知識資産をより入手しやすい保有場所又は保有形態とする例を示している。
図１を参照すると、１又は２以上のクライアント１０ａ1〜１０ａｎは、知識資産へのアクセス頻度を把握するための装置であり、一例として、各従業者が使用するＰＣ又は携帯電話が考えられる。
サーバ３０ａは、従業者等による知識資産検索の現状を把握し、評価するとともに、対策指針を提供する。
クライアント１０ａ１〜１０ａｎは、調査履歴収集部１００ａと調査状況推定部２００ａとを備える。サーバ３０ａは、調査情報ＤＢ３００ａ、調査情報集計部４００ａ、知識保有最適化部５００ａ及び出力部６００ａを備える。
クライアント１０ａ１〜１０ａｎ及びサーバ３０ａの動作は以下の通りである。
クライアント１０ａ１〜１０ａｎは、各クライアントの利用者である従業者がクライアントへ入力した操作を監視して抽出し、特に、検索に関する履歴情報として、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式を抽出する。
さらに、抽出された検索履歴情報の中、検索語若しくはその組み合わせ又は検索式に基づいて、検索命令毎に検索の意図を表現するキーワード集合を推定する。キーワード集合を語の集合とすることによって、１つの語句に限定する必要はなくなり、検索語又は検索式に利用された語句をそのまま用いるだけでなく、辞書機能などを援用することによって類義語及び同義語を含めても良い。また、過去の検索時における検索式に含まれる検索語の組み合わせ等を参照して、検索語又は検索式に利用された語句と同時に用いられた実績を有する検索語も関連語としてキーワードに含めても良い。
次に、複数のクライアント１０ａ１〜１０ａｎは、抽出された検索命令の発行時刻及びキーワードに基づいて、検索命令間における、時間連続性及び目的連続性の有無を判定し、検索命令の集合を推定する。
例えば、図３に示す操作及び検索命令の履歴に対し、検索命令間の時刻間隔の閾値を１５分とした場合、検索Ｎｏ．６とＮｏ．７との時間間隔は１５分以上であるため、時間連続性の有る検索命令群として、検索Ｎｏ．１〜６及び検索Ｎｏ．７〜９という２つの検索命令群が抽出される。
一例として、検索語の同義語には１、検索語の類義語には０．７、検索語の関連語は０．５という適合係数を与え、目的連続性の有無の判定に用いられる適合度の閾値を０．７以上とする。
適合度を適合係数の和とした場合、図４に示すように、適合度が算出される。このとき、検索Ｎｏ．１〜５は、時間連続性及び目的連続性を有する検索命令群であると判定される。
次に、クライアント１０ａ１〜１０ａｎは、時間連続性及び目的連続性を有すると判定された検索命令群が持つ共通の意味として、検索内容を表現する検索内容データ集合を作成する。
検索内容は、核心度を付与したキーワードの集合によって表される。
核心度とは、各キーワードの検索内容への関連性の強弱を表す数値であって、数値が大きいほど関連性が強い。
核心度は、時間連続性及び目的連続性を有すると判定された検索命令群を構成する各検索命令のキーワード集合間の一致の度合いを測る手法に基づいて判定すれば良く、一例として、テキストマイニングなど、語句の抽出と数量を管理する手法を適用してもよい。
また、全キーワードについて、キーワード別の一致数と、一致するキーワードの属性の組み合わせに基づいて設定した核心係数によって算出する方法も考えられる。
例えば、図３の検索履歴に基づいて図４の検索Ｎｏ．１〜５からなる検索命令の集合が抽出されている場合には、この検索命令の集合の検索内容を表す検索内容データ集合は図５のように表すことができる。ここでは、各キーワードに対する核心度は、キーワードの属性の組み合わせパターン別に算出された核心係数と一致したキーワードの組み合わせの数との積を全パターンについて合計することによって求めている。また、属性の組み合わせパターン毎の核心係数は、組み合わせを構成する属性毎に付与された上記の適合係数の積とした。
次に、複数のクライアント１０ａ１〜１０ａｎは、時間連続性及び目的連続性を有すると判定した検索命令の集合における最初と最後の命令時刻から、検索時間及び検索時期を計算する。
例えば、図３の検索履歴に基づいて、図４の検索Ｎｏ．１〜５から成る検索命令の集合が抽出されている場合には、検索時間は検索Ｎｏ．１の１３：２２から検索Ｎｏ．５の１３：３３までの１１分間であり、検索時期は１３：２２〜１３：３３である。
クライアント１０ａ１〜１０ａｎは、算出した検索命令毎のキーワード集合、検索内容データ集合、各検索内容の検索時間、検索時期を、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに、定期的にサーバ３０ａへ送信する。
サーバ３０ａは、クライアント１０ａ１〜１０ａｎから送信された検索命令毎のキーワード集合、検索内容データ集合、各検索内容の検索時間、検索時期、クライアントＩＤを受信し、それぞれを互いに関連付ける情報とともに調査情報ＤＢ３００ａへ格納する。
サーバ３０ａは、クライアント１０ａ１〜１０ａｎのそれぞれの検索内容の検索内容データ集合を調査情報ＤＢ３００ａから読み込み、検索内容データ集合間の類似性を評価することで検索内容を分類し、検索目的として調査情報ＤＢ３００ａへ登録する。
さらに、サーバ３０ａは、所定の期間、クライアント群、検索目的を単位として、検索目的に帰属する検索内容の検索内容データ集合、検索時間、クライアントＩＤを、調査情報ＤＢ３００ａから抽出し、所定の期間、クライアント群、検索目的に対する、検索人数及び検索頻度を算出する。
さらに、サーバ３０ａは、調査情報ＤＢ３００ａに記録された、所定のクライアント群に対する検索目的について、検索時間、検索頻度、検索人数などに基づいて知識の流動性を示す保有状況を評価し、最適な知識の保有場所又は保有形態を判定する。
例えば、サーバ３０ａは、管理対象とする全てのクライアントの過去３か月分の全検索目的に関するデータを調査情報ＤＢ３００ａから入力し、検索時間、検索頻度及び検索人数のそれぞれに関して順位付けを行なう。次に、それぞれの順位の上位半分と下位半分で検索目的を区分けし、これを知識資産の保有状況の類型とする。
次に、予め用意しておいた知識資産の保有状況の類型と照らし合わせることで、検索目的に好適な、知識資産の保有場所又は保有形態を選択する。
図６は、知識資産の保有場所又は保有形態の指針を整理した例である。図６を参照すると、検索時間、検索頻度及び検索人数がいずれの区分けに属するかによって、それぞれに適した保有場所又は保有形態が提供される。一方、図７を参照すると、検索時間、検索頻度、及び検索種類をクライアント単位で集計して、知識資産の保有場所や保有形態の指針を整理してもよい。
さらに、サーバ３０ａは、算出された最適な知識の保有場所や保有形態を、出力部６００ａを介して、組織の管理者へ提示しても良い。また、知識の保有場所又は保有形態を自動で管理する、他の知識資産システムへ送信しても良い。
本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムの効果について説明する。本実施例に係る知識資産管理システムによって、検索命令の時間連続性と目的連続性の判定に基づいて検索内容を推定し、複数のクライアントの検索内容間の類似性に基づいて検索目的の推定を行うことによって、組織外に置かれた知識資産に関して、検索目的を単位として、知識資産の取得状況及び保有状況を把握するとともに最適化することができる。また、各クライアントが検索命令に用いた検索語又は検索時刻など自動的に収集することができるログ情報に基づいて、知識資産の取得負荷及び需要を把握するため、従業者に対して、アンケートへの回答などの負担を与えることなく、簡易かつ継続的に、客観的な知識資産取得状況及び保有状況が把握でき、その適正化が可能となる。
本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムについて説明する。
本実施例は、図８を参照すると、１又は２以上のクライアント１０ｂ１〜１０ｂｎがイントラネット等のネットワーク２０で接続され、ファイルの共有機能を利用して互いにデータを共有しているオフィス環境等において、ファイルへのアクセス頻度・時間・探索の負担などに基づいて、ファイル名を体系化し、ファイルを保存するフォルダの階層構造を改善する等、知識資産の保有場所又は保有形態を最適化するシステムに関する。
本実施例においては、１又は２以上のクライアント１０ｂ1〜１０ｂｎは、それぞれのクライアントの利用者である従業者がクライアントを通じて行った操作をモニタリングして収集し、目的の電子ファイルへのアクセスにおける探索履歴情報として、電子ファイルの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、マウス又はキーボードなどのインターフェースへの入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納しているフォルダ名、ファイル名などを抽出し、これらの情報に基づいて、探索時期、探索時間、探索時期内の入力回数、フォルダ間の総移動回数、同一フォルダへの移動回数等の探索状況情報を算出する。
サーバ３０ｂは、探索状況情報を格納し、任意のクライアント群を単位とする、過去の探索状況情報のデータを利用して、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間、集団、ファイルに対する同一の名称のファイルへのアクセスに関するアクセス人数、アクセス頻度を推定し、ファイル毎、クライアント毎の探索時間、探索負荷情報、アクセス人数、アクセス頻度の分布、偏差、順位付けなどを算出することで、ファイル毎、クライアント毎の優先性を分析し、知識資産の流動性を示す保有状況を分類し、評価する。
クライアント１０ｂ1〜１０ｂｎ及びサーバ３０ｂの動作を、一例として、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） ＯＳを用いた場合について説明する。
各クライアント１０ｂ1〜１０ｂｎは、従業者が「Ｍｙ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ」や「マイ コンピュータ」、「マイ ネットワーク」といったファイル管理システムのアイコンをダブルクリックした時刻を電子ファイルの探索開始時刻として記録し、その後、いずれかのファイルを起動した時刻をファイルの利用開始時刻として記録する。目的と異なるファイルを開いてしまったために、すぐにファイルの利用を終了する場合を除外するために、利用開始時刻は、ファイルに対して最初に入力または編集作業が行われた時刻としても良い。
さらに、各クライアント１０ｂ1〜１０ｂｎは、探索開始時刻から利用開始時刻までの操作中にフォルダ間を移動した全ての時刻を移動時刻として取得する。
例えば、図１０に示すフォルダ階層において、「く」のフォルダ内にあるファイルを見つけるために、「Ｆ」→「ｆ」→「い」→「ｆ」→「う」→「ｆ」→「Ｆ」→「ｇ」→「き」→「ｇ」→「く」というフォルダ移動を行なった場合、同一のフォルダへ複数回の移動を行った場合も含めて、１０回分の移動における移動時刻を取得する。
さらに、各クライアント１０ｂ1〜１０ｂｎは、探索開始時刻を始期とし、任意のファイルの利用開始時刻を終期とする探索時期を求め、探索時間として探索時期の期間の長さを求め、探索時期の期間内におけるマウス又はキーボード等のインターフェースへの入力操作時刻のデータ数及びフォルダの移動時刻のデータ数に基づいて、探索時期における入力回数、フォルダの総移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数等を探索負荷として算出し、クライアント１０ｂｉを識別するＩＤとともにサーバ３０ｂへ送信する。
図１０に示すフォルダ移動において、総移動回数は１０回、各フォルダへの移動回数は、「ｆ」が３回、「Ｆ」と「ｇ」が２回、「い」、「う」、「き」、「く」が１回であり、同一フォルダへの総移動回数は「ｆ」への３回と「ｇ」への２回を合わせて５回である。
サーバ３０ｂは、各クライアントから送信された探索時期、探索時間、探索時期における入力回数、フォルダ間の総移動回数、同一フォルダへの移動回数、クライアントＩＤを受信し、それぞれを互いに関連づける情報とともに、調査情報ＤＢ３００ｂへ格納する。さらに、サーバ３０ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂから、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する、探索時間を抽出し、探索時間の総データ数から同一の名称のファイルに対するアクセス人数を算出し、アクセス人数をその期間で除すことによってアクセス頻度を算出する。
さらに、サーバ３０ｂは、調査情報ＤＢ３００ｂから、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する、探索時間、入力回数、フォルダ間の総移動回数、同一フォルダへの移動回数、アクセス人数、アクセス頻度等の探索情報のデータの全て又は一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどを求めることによって、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する課題の特徴を分析し、知識資産の流動性を示す保有状況を分類ないし評価し、評価結果に基づいて最適な知識資産の保有場所又は保有形態を求める。
例えば、サーバ３０ｂは、管理対象とする全てのクライアント１０ｂ１〜１０ｂｎの過去３か月分の全ファイルアクセスに関するデータとして探索時間、入力回数、各フォルダへの移動回数、フォルダの総移動回数、同一フォルダへの総移動回数、アクセス人数、アクセス頻度を調査情報ＤＢ３００ｂから読み取り、同一フォルダへの総移動回数をフォルダの総移動回数で除すことによって探索度を算出する。次に、探索時間、入力回数、探索度、アクセス人数、アクセス頻度の平均値を算出し、平均以上か否かでファイルを区分けし、これを知識資産の保有状況の分類とする。
次に、予め用意された、知識資産の保有場所又は保有形態の指針の類型を参照して、ファイルの保有場所又は保有形態の指針を提供する。
一例として、図１１に示すような知識資産の保有場所又は保有形態の指針の類型が考えられる。図１１を参照すると、ファイルの探索時間が短い場合（ステップＳ１のＹｅｓ）には、ファイルの配置の改善は不要となる（ステップＳ２）。一方、ファイルの探索時間が長い場合（ステップＳ１のＮｏ）において、入力回数が少ない（ステップＳ３のＹｅｓ）ときは、処理時間が長い可能性が高く（ステップＳ４）、ネットワーク２０の通信容量などの性能を見直すべきである（ステップＳ５）。入力回数が多い場合（ステップＳ３のＮｏ）において、探索度が小さいとき（ステップＳ６のＹｅｓ）は、フォルダの階層が深すぎる（ステップＳ７）。この場合において、アクセス頻度が少ないとき（ステップＳ８のＹｅｓ）には、処置は保留とされ（ステップＳ９）、アクセス頻度が多いとき（ステップＳ８のＮｏ）には、ファイルの階層を浅くする、又は、ショートカットを作成する（ステップＳ１０）。探索度が大きい場合（ステップＳ６のＮｏ）、ファイルの所在の把握が困難である（ステップＳ１１）。アクセス人数が少ない場合（ステップＳ１２のＹｅｓ）において、アクセス頻度も少ない（ステップＳ１３のＹｅｓ）ときは、処置を保留し（ステップＳ１４）、アクセス頻度が多い（ステップＳ１３のＮｏ）ときは、移動回数の多いフォルダについて、重点的に、フォルダの名づけルール、ファイルの分類ルールを共通化し（ステップＳ１５）、適正化する（ステップＳ１６）。アクセス人数が少ない場合（ステップＳ１２のＮｏ）には、移動回数の多いフォルダについて、重点的に、フォルダの名づけルール、ファイルの分類ルールを適正化する（ステップＳ１６）。
さらに、サーバ３０ｂは、知識資産の保有場所又は保有形態に関して求めた指針を、組織の管理者へ提示してもよい。また、サーバ３０ｂは、知識の保有場所や保有形態を自動的に管理する他のシステムが有る場合には、かかるシステムへ求めた指針を送信しても良い。
次に、本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムの効果について説明する。本実例に係る知識資産管理システムによって、収集した情報から探索時間、探索負荷情報、アクセス人数、アクセス頻度などの探索情報を算出し、統計的な処理に基づいてファイルの取得状況及び保有状況を分類し、評価することができ、既に組織内に保有済みの知識資産に関して、ファイル単位での取得状況及び保有状況を把握し、ファイルの保有場所や保有形態に対する指針を提供することが可能となる。また、各クライアントのファイル探索に関する操作履歴、フォルダ名、ファイル名等、自動的に収集可能なログ情報に基づいて、ファイルの取得負荷及び需要を把握することによって、第１の実施例と同様に、従業者にアンケートなどの負担を与えることなく、簡易に、継続的に、かつ、客観的に、ファイルの取得状況及び保有状況を把握でき、ファイルの保有場所や保有形態に関する指針を提供することができる。
以上の記載は実施例に基づいて行ったが、本発明は、上記実施例に限定されるものではない。
本発明に係る知識資産管理システムは、知的生産活動における知識資産の流動性を分析し、改善指針を提供することができ、組織の知識資産の管理や知的生産性の向上等のナレッジマネジメントにおいて適用することができる。
本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムのブロック図である。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムのフローチャートである。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムにおいて、抽出された検索式の一例を示す図である。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムにおいて、抽出された検索語及び検索語に付与された適合係数を例示する図である。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムにおいて、キーワード及びキーワードに付与された核心度を例示する図である。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムによって判定された、知識資産の保有場所又は保有形態の指針を例示する図である。 本発明の第１の実施例に係る知識資産管理システムによって判定された、クライアント毎の集計結果に基づく、知識資産の保有場所又は保有形態の指針を例示する図である。 本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムのブロック図である。 本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムのフローチャートである。 本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムにおける、フォルダ移動を説明するための図である。 本発明の第２の実施例に係る知識資産管理システムにおける、知識資産の保有場所又は保有形態の判定方法を説明するための図である。
符号の説明
１０ａ、１０ａ１〜１０ａｎ、１０ｂ、１０ｂ1〜１０ｂｎ クライアント
２０ ネットワーク
３０ａ、３０ｂ サーバ
１００ａ、１００ｂ 調査履歴収集部
２００ａ、２００ｂ 調査状況推定部
２０１ キーワード推定部
２０２ 検索内容推定部
２０３ 検索時間算出部
２０４ 検索状況情報送信部
２１１ 探索時期・時間算出部
２１２ 探索負荷推定部
２１３ 探索状況情報送信部
３００ａ、３００ｂ 調査情報データベース（ＤＢ）
４００ａ、４００ｂ 調査情報集計部
４０１ 検索目的推定部
４０２ 検索需要情報算出部
５００ａ、５００ｂ 知識保有最適化部
６００ａ、６００ｂ 出力部

Claims (51)

  1. ネットワークを介して接続されたサーバと１又は２以上のクライアントとから成る知識資産管理システムであって、
    前記クライアントは、それぞれ自身に入力された操作履歴を収集し、収集した操作履歴に基づいて、調査目的及びそれに要した負荷を推定して出力するように構成され、
    前記サーバは、前記クライアントの少なくともいずれか一から前記調査目的及びそれに要した負荷を入力し、調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成し、調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計し、推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を判定して出力するように構成されたことを特徴とする知識資産管理システム。
  2. 前記クライアントは、それぞれ自身に入力された検索式及び検索時刻を収集し、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定するように構成されたことを特徴とする、請求項１に記載の知識資産管理システム。
  3. 前記サーバは、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計するように構成されたことを特徴とする、請求項２に記載の知識資産管理システム。
  4. 前記サーバは、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定するように構成されたことを特徴とする、請求項１ないし３のいずれか一に記載の知識資産管理システム。
  5. 前記クライアントは、それぞれ自身を介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定するように構成され、
    前記サーバは、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成するように構成されたことを特徴とする、請求項１に記載の知識資産管理システム。
  6. 前記クライアントは、それぞれアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定するように構成されたことを特徴とする、請求項５に記載の知識資産管理システム。
  7. 前記クライアントは、それぞれアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定するように構成されたことを特徴とする、請求項５に記載の知識資産管理システム。
  8. 知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理システムであって、
    各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集部と、
    調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定部と、
    推定された各クライアント端末の調査状況情報を格納する調査情報データベース(ＤＢ)と、
    各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計部と、
    調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化部と、を備えたことを特徴とする知識資産管理システム。
  9. 前記調査履歴収集部は、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定部は、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報として前記調査情報ＤＢへ送信し、
    前記調査情報ＤＢは、送信された検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で格納し、
    前記調査情報集計部は、蓄積された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行い、前記調査情報ＤＢへ登録し、
    前記知識保有最適化部は、前記調査情報ＤＢから所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力することを特徴とする、請求項８に記載の知識資産管理システム。
  10. 前記調査状況推定部は、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワードセット同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定することを特徴とする、請求項９に記載の知識資産管理システム。
  11. 前記調査状況推定部は、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワードセット内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容をデータセットとして推定することを特徴とする、請求項１０に記載の知識資産管理システム。
  12. 前記調査状況推定部は、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含めることを特徴とする、請求項１１に記載の知識資産管理システム。
  13. 前記調査情報集計部は、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容のデータセットを構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定することを特徴とする、請求項９に記載の知識資産管理システム。
  14. 前記調査情報集計部が、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であることを特徴とする、請求項９に記載の知識資産管理システム。
  15. 前記調査履歴収集部は、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定部は、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報として調査情報ＤＢに送信し、
    前記調査情報ＤＢは、送信された探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で格納し、
    前記調査情報集計部は、蓄積された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定し、前記調査情報ＤＢへ登録し、
    前記知識保有最適化部は、前記調査情報ＤＢから所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力することを特徴とする、請求項８に記載の知識資産管理システム。
  16. 前記調査情報集計部が、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータは、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であることを特徴とする、請求項１５に記載の知識資産管理システム。
  17. 前記調査状況推定部が、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれることを特徴とする、請求項１５に記載の知識資産管理システム。
  18. （ａ）クライアントへ入力された操作履歴を収集する工程と、
    （ｂ）収集した操作履歴に基づいて調査目的及びそれに要した負荷を推定する工程と、
    （ｃ）前記調査目的及びそれに要した負荷を収集し、収集した調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成する工程と、
    （ｄ）前記調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計する工程と、
    （ｅ）推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を判定する工程と、を含むことを特徴とする知識資産管理方法。
  19. 前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントへ入力された検索式及び検索時刻を収集し、
    前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定することを特徴とする、請求項１８に記載の知識資産管理方法。
  20. 前記需要等推定工程（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計することを特徴とする、請求項１９に記載の知識資産管理方法。
  21. 前記需要等推定工程（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定することを特徴とする、請求項１８ないし２０のいずれか一に記載の知識資産管理方法。
  22. 前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、
    前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定し、
    前記調査目的集合生成工程（ｃ）において、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成することを特徴とする、請求項１８に記載の知識資産管理方法。
  23. 前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、
    前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定することを特徴とする、請求項２２に記載の知識資産管理方法。
  24. 前記操作履歴収集工程（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、
    前記調査目的等推定工程（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定することを特徴とする、請求項２２に記載の知識資産管理方法。
  25. 知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理方法であって、
    各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集工程と、
    調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定工程と、
    推定された各クライアント端末の調査状況情報を保持する調査情報保持工程と、
    各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計工程と、
    調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化工程と、を含むことを特徴とする知識資産管理方法。
  26. 前記調査履歴収集工程において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定工程において、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報とし、
    前記調査情報保持工程において、前記検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で保持し、
    前記調査情報集計工程において、保持された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行うとともに保持し、
    前記知識保有最適化工程において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力することを特徴とする、請求項２５に記載の知識資産管理方法。
  27. 前記調査状況推定工程において、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワードセット同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定することを特徴とする、請求項２６に記載の知識資産管理方法。
  28. 前記調査状況推定工程において、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワードセット内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容をデータセットとして推定することを特徴とする、請求項２７に記載の知識資産管理方法。
  29. 前記調査状況推定工程において、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含めることを特徴とする、請求項２８に記載の知識資産管理方法。
  30. 前記調査情報集計工程において、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容のデータセットを構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定することを特徴とする、請求項２６に記載の知識資産管理方法。
  31. 前記調査情報集計工程において、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であることを特徴とする、請求項２６に記載の知識資産管理方法。
  32. 前記調査履歴収集工程において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定工程において、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報とし、
    前記調査情報保持工程において、前記探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で保持し、
    前記調査情報集計工程において、保持された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定して保持し、
    前記知識保有最適化工程において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力することを特徴とする、請求項２５に記載の知識資産管理方法。
  33. 前記調査情報集計工程において、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータが、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であることを特徴とする、請求項３２に記載の知識資産管理方法。
  34. 前記調査状況推定工程において、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれることを特徴とする、請求項３２に記載の知識資産管理方法。
  35. （ａ）クライアントへ入力された操作履歴を収集する処理と、
    （ｂ）収集した操作履歴に基づいて調査目的及びそれに要した負荷を推定する処理と、
    （ｃ）前記調査目的及びそれに要した負荷を収集し、収集した調査目的をその類似性に基づいて分類し、互いに類似する調査目的を要素とする調査目的集合を生成する処理と、
    （ｄ）前記調査目的集合毎にその需要を推定するとともにそれに要した負荷を集計する処理と、
    （ｅ）推定された需要及び集計された負荷に基づいて、前記調査目的集合毎に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を判定する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする知識資産管理プログラム。
  36. 前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントへ入力された検索式及び検索時刻を収集し、
    前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した検索式に基づいて調査目的を推定し、収集した検索時刻に基づいて検索時間を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３５に記載の知識資産管理プログラム。
  37. 前記需要等推定処理（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその検索時間を合計することによって負荷を集計する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３６に記載の知識資産管理プログラム。
  38. 前記需要等推定処理（ｄ）において、前記調査目的集合毎にその要素の数及び／又はその要素を出力したクライアントの台数を推定することによって調査目的集合毎の需要を推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３５ないし３７のいずれか一に記載の知識資産管理プログラム。
  39. 前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介して行われた電子ファイルへのアクセス履歴を収集し、
    前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集したアクセス履歴に基づいて１又は２以上の所定の電子ファイルを調査目的として推定し、
    前記調査目的集合生成処理（ｃ）において、前記所定電子ファイルを調査目的集合として生成する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３５に記載の知識資産管理プログラム。
  40. 前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びアクセス時刻を収集し、
    前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したアクセス時刻に基づいてアクセス時間を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３９に記載の知識資産管理プログラム。
  41. 前記操作履歴収集処理（ａ）において、クライアントを介してアクセス対象とされた電子ファイル名及びフォルダ移動履歴を収集し、
    前記調査目的等推定処理（ｂ）において、収集した電子ファイル名に基づいて調査目的を推定し、収集したフォルダ移動履歴に基づいて移動回数を求めることによって負荷を推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項３９に記載の知識資産管理プログラム。
  42. 知識資産の保有場所又は保有形態の管理指針を提供する知識資産管理プログラムであって、
    各クライアント端末である情報機器を利用した知識資産の調査に関する操作履歴をモニタリングする調査履歴収集処理と、
    調査目的及びその取得負荷といった調査状況情報を推定する調査状況推定処理と、
    推定された各クライアント端末の調査状況情報を保持する調査情報保持処理と、
    各クライアントの調査状況情報から調査目的の需要の推定を行なう調査情報集計処理と、
    調査目的単位での需要と取得負荷に基づいて調査目的に好適な施策を判定して出力する知識保有最適化処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする知識資産管理プログラム。
  43. 前記調査履歴収集処理において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の中、検索命令を発行した時刻及び検索に利用した検索語若しくはその組み合わせ又は検索式といった検索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定処理において、抽出された検索履歴情報から検索内容及び検索時間を推定し、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに検索状況情報とし、
    前記調査情報保持処理において、前記検索状況情報をクライアント及び検索内容毎に抽出可能な形態で保持し、
    前記調査情報集計処理において、保持された検索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する検索状況情報データを抽出し、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定及び検索目的の検索需要情報の算出を行うとともに保持し、
    前記知識保有最適化処理において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定の検索目的に対する検索時間及び検索需要情報などの検索情報データの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定検索目的に好適な知識資産の保有場所又は保有形態を求めて出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４２に記載の知識資産管理プログラム。
  44. 前記調査状況推定処理において、抽出された検索命令の発行時刻の間隔とマウスやキーボードなどへの入力履歴を利用して、検索命令間の時間的連続性の有無の判定に基づき検索命令の集合を抽出し、さらに時間連続性が有ると判定された検索命令の並びに含まれる各検索命令のキーワードセット同士の類似性を比較することで目的連続性の有無を判定し、連続性の有る検索命令の集合を抽出することによって、検索内容を推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４３に記載の知識資産管理プログラム。
  45. 前記調査状況推定処理において、目的連続性の有無の判定に基づいて検索内容を推定する際に、抽出した検索命令の並びに含まれる任意の検索命令の検索語と残りの検索命令のキーワードセット内のキーワードとで共通する語句の組み合わせを全て抽出し、共通したキーワードの属性によって適合性を示す適合係数を与えて積算することで適合度を算出し、適合度が任意の閾値以上となった検索命令を目的連続性の有る検索命令の集合とする判定に基づき、検索内容をデータセットとして推定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４４に記載の知識資産管理プログラム。
  46. 前記調査状況推定処理において、日本語の辞書機能を利用して検索語に同義語若しくは類義語、過去の検索履歴から同時に使用された検索語を、検索語に含める、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４５に記載の知識資産管理プログラム。
  47. 前記調査情報集計処理において、検索内容の類似性に基づく検索目的の推定を行なう際に、各検索内容のデータセットを構成するキーワード同士を参照し、一致するキーワードが有る場合はそれぞれの核心度を積算し、全ての一致したキーワードの値を総和したものが、所定の閾値を越えるかどうかで判定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４３に記載の知識資産管理プログラム。
  48. 前記調査情報集計処理において、検索目的の検索需要情報として算出するデータは、検索人数及び／又は検索頻度であることを特徴とする、請求項４３に記載の知識資産管理プログラム。
  49. 前記調査履歴収集処理において、組織を構成する各従業員が調査活動に利用している情報機器の操作履歴の内、ファイルを格納するフォルダなどの管理ソフトの探索開始時刻、任意のファイルの利用開始時刻、入力操作時刻、フォルダの移動時刻、ファイルを格納するフォルダ名、ファイル名といった目的の電子ファイルへのアクセスに関する探索履歴情報を抽出し、
    前記調査状況推定処理において、抽出されたファイルの探索履歴情報から、探索されたファイル名、探索時期と探索時間、探索負荷情報を算出して、クライアントを識別するクライアントＩＤとともに探索状況情報とし、
    前記調査情報保持処理において、前記探索状況情報をクライアント毎、ファイル名毎に抽出可能な形態で保持し、
    前記調査情報集計処理において、保持された探索状況情報データから所定の期間及び所定のクライアント群に対する探索状況情報のデータを抽出し、探索時期とクライアントＩＤから、所定の期間及び所定のクライアント群に対して、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報を推定して保持し、
    前記知識保有最適化処理において、所定の期間、所定のクライアント群及び所定のファイルに対する探索時間、探索負荷情報及び探索需要情報といった探索情報のデータの全てもしくはその一部を抽出し、それぞれの分布、偏差、順位付けなどの統計処理の結果に基づいて、前記所定期間、前記所定クライアント群及び前記所定ファイルに好適な保有場所又は保有形態を求めて出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、請求項４２に記載の知識資産管理プログラム。
  50. 前記調査情報集計処理において、ファイルへのアクセスに関する探索需要情報として推定するデータが、アクセス人数及び／又はアクセス頻度であることを特徴とする、請求項４９に記載の知識資産管理プログラム。
  51. 前記調査状況推定処理において、探索負荷情報として推定するデータには、フォルダののべ移動回数、各フォルダへの移動回数、同一フォルダへの総移動回数又は探索時期の期間内の入力回数の少なくともいずれか一が含まれることを特徴とする、請求項４９に記載の知識資産管理プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2011170420A (ja) * 2010-02-16 2011-09-01 Shimadzu Corp 文書管理システム及び該システム用プログラム

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