JP2009211385A - 関連情報推薦装置、関連情報推薦方法、関連情報推薦システムおよび関連情報推薦プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が端末装置等を用いて行っている作業の目的を利用者が特定することなく、作業に関連する文書の推薦ができる関連情報推薦装置を提供する。
【解決手段】関連情報推薦装置は、利用者の入力操作を監視する操作監視部１と、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部２と、作業単位検出部２が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存する情報／特徴保存部３Ａと、利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する作業目的検出部４と、作業目的検出部４が検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出する関連情報検索部５と、関連情報検索部５が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部６とを備えている。
【選択図】図８

Description

本発明は、関連情報推薦方法、関連情報推薦プログラム、関連情報推薦装置および関連情報推薦システムに関し、特に、利用者のアプリケーション操作状況に応じて関連情報を推薦できる関連情報推薦装置、関連情報推薦方法、関連情報推薦システム、および関連情報推薦プログラムに関する。

文書の属性や文書全体の情報を解析して文書の特徴を抽出し、文書間の関連度を算出して推薦文書を選定する関連情報推薦システムがある。そのような関連情報推薦システムは、文書の特徴を記憶する記憶装置、入力情報にもとづいて記憶装置を検索する検索手段、および検索結果を表示する表示装置とから構成されている。記憶装置には、文書の特徴としての属性やキーワードが文書を特定する情報とともに登録されている。検索手段は、入力装置から文字列を入力し、入力した文字列にもとづいて記憶装置を検索し、検索結果にもとづいて関連文書を決定する。

また、特許文献１に記載されているように、利用者の操作にもとづいて文書全体および文書属性間の関連情報を抽出し、それらを記憶することによって、検索精度を高める方式がある。

また、特許文献２には、表示画面を備えた端末装置を用いて文書作成等の目的で操作を行っているときに、ユーザ（利用者）が扱っている文書における画面表示されている部分（注目箇所）に関連する文書を記憶手段から検索して利用者に提示する関連情報推薦システムが記載されている。

また、特許文献３には、業務と文書を関連付けて記憶する記憶手段を有し、利用者の操作履歴にもとづいて利用者が実行する業務を特定し、特定された業務に関連する文書を記憶手段から検索して、利用者に提示する関連情報推薦システムが記載されている。

特開２００５−２５９１１０号公報（段落００１７，００２０−００２４） 特開平１０−２５４８９２号公報（段落００２８−００２９） 特開平１１−３９２９３号公報（段落００１６−００１７）

しかし、関連情報推薦システムでは、利用者の作業目的に応じた関連文書集合の絞りこみを行うことは困難である。特許文献１に記載されたシステムでは、文書自体の内容や属性を用いて文書間の関連度を算出し、関連度を検索手段による検索の精度に反映することができる。しかし、ある文書Ｘが利用される状況において、その作業目的は状況毎に異なる可能性があるが、上記の関連情報推薦システムでは、文書Ｘとの関連度が高い文書集合に対して状況に応じてさらなる絞り込みを行うことはできない。その理由は、作業および作業目的という概念について何ら考慮されていないためである。

また、特許文献２に記載されたシステムでは、作業対象の文書における注目箇所に関連する文書を利用者に推薦することができるが、関連する文書は単にキーワードにもとづいて検索されているので、推薦される文書は、利用者が行っている作業目的に合致した文書であるとは限らない。

また、特許文献３に記載されたシステムでは、業務に関連する文書を利用者に提示することができるが、利用者が関連文書の提示を受けるときに、利用者自身が関連文書提示対象の業務を特定しなければならない。

そこで、本発明は、利用者が端末装置等を用いて行っている作業の目的を利用者が特定することなく、作業に関連する文書の推薦ができる関連情報推薦装置、関連情報推薦方法、関連情報推薦システムおよび関連情報推薦プログラムを提供することを目的とする。

本発明による関連情報推薦装置は、利用者の入力操作を監視する操作監視部と、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部と、作業単位検出部が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存する情報／特徴保存部と、利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する作業目的検出部と、作業目的検出部が検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出する関連情報検索部と、関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部とを備えたことを特徴とする。

本発明による関連情報推薦方法は、利用者の入力操作を監視し、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出し、検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存し、利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出し、検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出し、関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示することを特徴とする。

本発明による関連情報推薦システムは、通信ネットワークを介して通信可能に接続されるクライアント装置とサーバ装置とを備え、クライアント装置は、利用者の入力操作を監視する操作監視部を含み、サーバ装置は、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部と、作業単位検出部が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報と特徴データとを対応させて履歴情報として保存する情報／特徴保存部と、利用者の作業における情報の特徴データを抽出する作業目的検出部と、作業目的検出部が検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出する関連情報検索部とを含み、クライアント装置は、関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部を含むことを特徴とする。

本発明による関連情報推薦プログラムは、コンピュータに、利用者の入力操作を監視する処理と、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する処理と、検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存する処理と、利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する処理と、検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出する処理と、関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する処理とを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、より作業目的に適う関連情報を検索して推薦できるようになる。その理由は、過去に作業に用いた文書とその作業における文書の利用状況や編集内容を作業記録として記憶しておくことによって、それらを推論に活用できるためである。

以下、本発明実施形態を図面を参照して詳細に説明する。

実施形態１．
図１は、本発明による関連情報推薦システムの第１の実施形態を示すブロック図である。図１に示す第１の実施形態では、関連情報推薦システムは、クライアント装置（以下、クライアントという。）２０とサーバ装置（以下、サーバという。）１０とが通信ネットワーク３０（以下、ネットワーク３０という。）３０で通信可能に接続されているシステムである。クライアント２０は、例えばパーソナルコンピュータで実現される。通信ネットワーク３０は、一例として、ＬＡＮやインターネットである。

クライアント２０には、キーボード等やエディタ等を含む入力部１０１と、入力部１００に入力された利用者（ユーザ）３の入力操作を監視する操作監視部２０１と、関連文書を提示する表示装置等の出力部２０２とが設けられている。操作監視部２０１は、エディタ等に対するユーザの操作を監視するソフトウェアである。また、本実施形態では、入力部１０１は、キーボード等の入力装置に加えて、ファイルを作成したり編集したりするためのエディタ等のアプリケーションソフトウェア（アプリケーション）も含む部分である。従って、操作監視部２０１は、入力部１０１に入力された操作を検出することによって、利用者のアプリケーション操作状況を監視することになる。

サーバ１０には、利用者の作業の開始と終了を検出して作業単位を検出する作業単位検出部３０１と、検出された作業単位内で行われた作業内容を解析する作業内容解析部３０２と、検出された作業単位と作業内容とをデータベースとしての作業履歴記憶部４０１に記録する作業内容記録部３０３と、利用者の直近の操作から作業目的を解析する作業目的解析部５０１と、作業目的と過去の作業履歴から関連する文書を検索する関連文書検索部５０２が設けられている。なお、作業とは、利用者４０が特定の目的のためにパーソナルコンピュータ等の装置を用いて実行する処理（業務）であり、作業単位とは、その処理が開始されてから終了するまでの間の期間を意味する。また、作業目的解析部５０１は、実際には、作業目的を直接的に特定する処理を行わない。利用者４０の作業目的に近いと推定される過去の作業示すデータ（作業ＩＤ）を作業履歴記憶部４０１から抽出することによって、間接的に作業目的を特定する。

作業単位検出部３０１、作業内容解析部３０２、作業目的解析部５０１および関連文書検索部５０２は、ソフトウェアで実現される。すなわち、サーバ１０のＣＰＵが、プログラムに従って処理を実行することによって、それらの機能が実現される。また、関連文書検索部５０２は、検索した関連文書を、ネットワーク３０を介してクライアント２０に送信する。クライアント２０において、関連文書は、出力部２０２において利用者４０に提示される。

次に、図２および図３の流れ図と図４の説明図を参照して本実施形態の動作を説明する。

まず、利用者４０の操作にもとづいて、作業履歴を保存するまでの処理（図２に示す履歴蓄積フェーズ）を説明する。

操作監視部２０１は、利用者４０が入力部１０１に対して行った操作を検知する。操作監視部２０１で検知された操作内容を示すデータは、ネットワーク３０を介してサーバ１０に送信される。サーバ１０において、操作監視部２０１で検知された操作内容を示すデータは、作業単位検出部３０１と作業内容解析部３０２とに入力される。作業単位検出部３０１は、操作内容を示すデータを操作履歴として受け取る。なお、操作監視部２０１で検知された操作内容を示すデータは作業目的解析部５０１にも入力されるが、操作内容を示すデータにもとづく作業目的解析部５０１の処理は、後述する履歴活用フェーズにおいて実行される処理である。

例えば、操作監視部２０１は、利用者４０が入力部１０１に対して操作を行う度に操作の種別を取得する。操作の種別を取得する方法として、入力部１０１から操作の種別が伝達されるように構成してもよいし、操作監視部２０１が、例えばクライアント２０に付随するマウスを介して入力された指定位置の情報やキーボードを介して入力された情報を入手し、入手した情報にもとづいて操作の種別を判別するようにしてもよい。また、操作の種別を認識できるのであれば、その他のいずれの方法を用いてもよい。なお、操作の種別として、ファイルの参照、エディタ等の文書操作ツールの起動、エディタ等の文書操作ツールの終了等がある。

そして、操作監視部２０１は、取得した操作の種別を、上記の操作内容を示すデータとしてサーバ１０に送信する。

また、操作監視部２０１は、利用者４０が、作業として、例えばエディタ等のツールを用いて文書操作（編集の他に、文書の閲覧等含む概念）を行っている場合には、操作対象の文書の操作前のデータと操作後のデータとを操作内容を示すデータ（操作履歴）とすることが好ましい。さらに、操作監視部２０１は、直前に操作が行われた時点から当該操作が行われた時点までの時間を計測して、計測した時間を操作履歴に含める。

図２に示すように、作業単位検出部３０１は、利用者４０の作業の開始を検出する（ステップＡ１）。例えば、利用者４０がエディタ等のツールを使用している場合には、作業単位検出部３０１は、ツールの起動操作がなされたことを検出した場合に、作業の開始を検出したとする。また、作業環境の起動操作を検出することによって作業の開始を検出したとしてもよい。作業環境の起動操作は、例えば、クライアント２０に搭載されているオペレーティングシステムの起動である。また、作業者が、明示的に、入力部１０１に対して、作業の開始を示す操作を行ってもよい。いずれの場合でも、作業単位検出部３０１は、操作監視部２０１が送信する操作内容を示すデータから、作業の開始を検出できる。

また、作業単位検出部３０１は、利用者４０の作業の終了を検出するまで（ステップＡ３）、利用者４０の操作履歴（操作内容を示すデータ）の収集を継続して実行する（ステップＡ２）。そして、作業単位検出部３０１は、操作履歴を一時保存する。なお、利用者４０が、例えば、利用者４０がエディタ等のツールを使用している場合には、作業単位検出部３０１は、ツールの終了操作がなされたことを検出した場合に、作業の終了を検出したとする。また、作業環境の終了操作を検出することによって作業の終了を検出したとしてもよい。作業環境の終了操作とは、例えば、クライアント２０に搭載されているオペレーティングシステムの終了である。また、作業者が、明示的に、入力部１０１に対して、作業の終了を示す操作を行ってもよい。

利用者４０の作業の終了が検出されると、作業内容解析部３０２は、一時保存されている操作履歴にもとづいて、作業中に利用された複数の文書に対する作業内容の解析を行う。具体的には、作業内容解析部３０２は、操作履歴にもとづいて、操作中に編集された文書を識別する（ステップＡ４）。すなわち、文書を特定する。なお、作業内容解析部３０２は、ステップＡ４の処理で、編集された文書に限らず、閲覧または参照がなされた文書等すなわち利用者４０の操作中に扱われた文書を特定する。さらに、特定した文書毎の編集内容から特徴となるキーワードを抽出する（ステップＡ５）。なお、作業内容解析部３０２は、編集された文書以外の閲覧や参照等がなされた文書も対象にしているので、ステップＡ５の処理では、操作履歴にもとづいて、文書内で相対的に長い時間閲覧された領域、編集された領域、または編集前後の差分を取得し、それらから特徴となるキーワードを抽出する。すなわち、利用者が重視している可能性が高い注目領域における特徴を抽出する。特徴キーワードの抽出として、例えばＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency−Inverse Document Frequency）等の公知の方法を任意に用いることができる。

作業単位検出部３０１および作業内容解析部３０２は、処理結果を、作業内容記録部３０３に引き渡す。作業内容記録部３０３は、作業単位検出部３０１および作業内容解析部３０２の処理結果を、作業履歴記憶部４０１に記録する（ステップＡ６）。

図４は、作業単位検出部３０１および作業内容解析部３０２の処理結果として作業履歴記憶部４０１に記録される作業履歴の一例を示す説明図である。作業履歴として記録される各作業履歴データ（図４における各行に相当）は、「作業ＩＤ」、「文書ＩＤ」、および「操作領域内の特徴キーワードリスト」の各々のデータを含む。「作業ＩＤ」は、例えば、作業単位検出部３０１によって付番される一意な識別番号である。作業単位検出部３０１は、検出した作業単位に対して作業ＩＤを付す。「文書ＩＤ」は、作業単位において扱われた文書（参照等された文書）を示す識別番号であり、例えば、作業内容解析部３０２によって付番される。「操作領域内の特徴キーワードリスト」は、作業内容解析部３０２によって操作領域から抽出された特徴キーワードである。なお、「操作領域」は注目領域に相当する。具体的には、「文書ＩＤ」が示す文書において、相対的に長い時間閲覧された領域や編集された領域である。すなわち、「操作領域内の特徴キーワードリスト」に記録される特徴キーワードリストは、一例として、文書内で相対的に長い時間閲覧された領域や、編集された領域から抽出されたキーワードである。

図４に示す例では、「作業ＩＤ」として「０１」が付された作業単位において、「文書ＩＤ」としてＡ，Ｂ，Ｃが付された文書のそれぞれから抽出された特徴キーワードが「操作領域内の特徴キーワードリスト」に記録されている。

また、「作業ＩＤ」として「０２」が付された作業単位において、「文書ＩＤ」としてＡ，Ｄ，Ｆが付された文書のそれぞれから抽出された特徴キーワードが「操作領域内の特徴キーワードリスト」に記録されている。

なお、図４に示す例において、「文書ＩＤ」としての「Ａ」が２箇所に記録されているが、「作業ＩＤ」として「０１」が付された作業単位についての「文書ＩＤ」としての「Ａ」が示す文書に対応する特徴キーワードと、「作業ＩＤ」として「０２」が付された作業単位についての「文書ＩＤ」としての「Ａ」が示す文書に対応する特徴キーワードとは異なっている。そのような違いは、「文書ＩＤ」としての「Ａ」が示す文書において、「大容量化，ＨＤＤ，ＳＳＤ，ＭＲＡＭ」の特徴キーワードが抽出された領域と、「再生医療」の特徴キーワードが抽出された注目領域（操作領域）とが異なっていることに起因する。

以上のように、履歴蓄積フェーズでは、作業を示す情報と、文書を示す情報と、操作領域の特徴（文書の編集の場合には、編集内容の特徴）が対応付けられて、作業履歴記憶部４０１に記録される。

次に、利用者の操作にもとづいて、作業目的への適合性が高い関連文書集合を提供するまでの処理（図３に示す履歴活用フェーズ）を説明する。

操作監視部２０１は、利用者４０が入力部１０１に対して行った操作を検知する。操作監視部２０１で検知された操作内容を示すデータは、ネットワーク３０を介してサーバ１０に送信される。サーバ１０において、操作監視部２０１で検知された操作内容を示すデータは、作業目的解析部５０１に入力される。作業目的解析部５０１は、現在の利用者４０の作業目的に近いと推定される過去の作業ＩＤを作業履歴記憶部４０１に記憶されている作業履歴から検索する。

具体的には、作業目的解析部５０１は、利用者４０が現在行っている作業の対象の文書（編集を行っていれば、編集中の文書）を識別する。すなわち、作業の対象の文書を特定する（ステップＢ１）。さらに、利用者４０が行っている作業の対象の文書の領域から特徴キーワードを抽出する（ステップＢ２）。利用者４０が現在文書の編集を行っていれば、編集内容の特徴を抽出することになる。そして、利用者４０が現在行っている作業の対象の文書の文書ＩＤ、および利用者４０が作業（閲覧や編集等）を行っている領域における特徴キーワードをもとに作業履歴記憶部４０１に記憶されている作業履歴を検索する。すなわち、文書ＩＤが一致し、特徴キーワードが似通っているレコード（作業履歴データ）を選択する。特徴キーワードが似通っているかどうか（類似度が高いか否か）を調べる方法として、キーワード共起重み等の公知のいずれの方法を用いてもよい。作業目的解析部５０１は、作業履歴から選択したレコードに含まれる作業ＩＤを特定する。

以上の処理によって、現在の利用者の作業目的に近い過去の作業ＩＤを見つけ出すことができる。作業目的解析部５０１は、特定した作業ＩＤを関連文書検索部５０２に通知する。関連文書検索部５０２は、作業目的解析部５０１から通知された作業ＩＤをもとに、その作業で用いられた文書集合を作業履歴から抽出する。すなわち、特定した作業ＩＤに対応する文書ＩＤ、または文書ＩＤで特定される文書名の集合を抽出する。

関連文書検索部５０２は、抽出した文書集合をクライアント２０に送信する。クライアント２０において、出力部２０２は、サーバ１０から受信した文書集合を示す情報を、例えば一覧表として出力する。出力部２０２が表示装置であれば、文書集合を表示する（ステップＢ３）。なお、文書集合に文書名が含まれる場合に、文書名を出力するのではなく、文書名を特定可能な情報を出力するように構成してもよい。

本実施形態では、文書に対する操作内容を作業単位でまとめて記録し、文書への操作内容の類似性から過去の類似作業を抽出し、その作業に関連する文書を抽出するというように構成されているので、作業目的に沿った精度の高い関連情報を検索して利用者４０に推薦できるようになる。

つまり、作業における所定の操作領域（注目領域）内での特徴キーワードが作業履歴データとして記録されることから、作業の目的により適合した特徴キーワードが抽出されるので、作業目的に沿った精度の高い関連情報を検索して推薦できる。

なお、関連情報推薦システムにおいて、作業履歴に特徴キーワードそのものが記録されるように構成されていたが、作業履歴に記録される情報は、操作領域を特徴付ける指標となる情報であればよく、特徴キーワードに限定されない。

また、作業単位において操作対象になった情報として文書（文書ファイル）を例にしたが、作業単位において操作対象になる情報は、文書に限られない。例えば、画像（画像ファイル）を対象とする作業単位において、操作対象になった情報を、画像（画像ファイル）としてもよい。

実施形態２．
図５は、本発明による関連情報推薦システムの第２の実施形態を示すブロック図である。図５に示す第２の実施形態では、サーバ１１において、図１に示された第１の実施形態の構成に加えて、文書管理システム６０１が設けられている。換言すれば、文書管理システム６０１が搭載されたサーバ１１に対して、関連情報推薦機能部（作業単位検出部３０１、作業内容解析部３０２、作業内容記録部３０３、作業履歴記憶部４０１、作業目的解析部５０１および関連文書検索部５０２）が設けられている。なお、図６には、１つのサーバ１１に、文書管理システム６０１と関連情報推薦機能部とが設けられているが、文書管理システム６０１は、関連情報推薦機能部が設けられたサーバとは異なる装置に設置されていてもよい。つまり、文書管理システム６０１は、関連情報推薦機能部の外部に設けられていてもよい。また、文書管理システム６０１は、例えば、文書を蓄積したデータベースを備え、利用者４０が、データベースに蓄積されている文書をアクセス（登録、閲覧、編集等）することが可能なアプリケーションである。

図１に示された第１の実施形態では、作業単位検出部３０１が、操作監視部２０１を介して、利用者４０の明示的な指示入力によって作業の開始と終了とを検出可能であるが、図５に示された第２の実施形態では、関連情報推薦機能部は、例えば関連情報推薦機能部の外部に設けられている文書管理システム６０１と連動し、文書管理システムへの文書の取り出しおよび格納（チェックインおよびチェックアウト）を作業開始と終了とみなすことによって、作業単位を検出することができる。

なお、作業単位検出部３０１が文書管理システム６０１と連動して作業の開始と終了とを検出すること以外の処理は、第１の実施形態の場合と同様である。

実施形態３．
図４に示された例では、作業履歴において、作業目的の特徴は利用者４０が文書にアクセスした領域（操作領域）内の特徴キーワードのリストとして表現されるが、図６に示すように、作業履歴データに、最頻表示／編集ページ領域を付加してもよい。最頻表示／編集ページ領域には、作業において使用された文書において、高い頻度で参照された領域を示すデータ、または、編集された領域を特定するデータが、作業単位検出部３０１によって設定される。換言すれば、利用者４０が重点的に閲覧等を行った領域すなわち注目領域を特定するデータが作業履歴データに含められる。

また、第１の実施形態および第２の実施形態では、作業目的解析部５０１は、利用者４０が現在行っている作業の対象の文書の文書ＩＤ、および利用者４０が閲覧や編集等を行っている領域における特徴キーワードをもとに作業履歴記憶部４０１に記憶されている作業履歴を検索したが、すなわち、文書ＩＤが一致し、特徴キーワードが似通っている作業履歴データを選択したが、本実施形態では、さらに、最頻表示／編集ページ領域のデータも考慮して作業目的を解析する。すなわち、利用者４０が現在閲覧や編集等を行っている領域と、最頻表示／編集ページ領域のデータが示す領域とが重複していることも条件に入れて、作業目的の類似性を判別する。

その他の処理は、第１の実施形態または第２の実施形態における処理と同じである。本実施形態では、作業目的の類似性判別の精度をより高くすることができる。

なお、本実施形態では、作業履歴データに最頻表示／編集ページ領域のデータが含まれているので、関連文書検索部５０２は、文書集合を作業履歴から抽出するとともに、文書についての最頻表示／編集ページ領域のデータも抽出して、クライアント２０の出力部２０２に送信するようにしてもよい。

実施形態４．
さらに、図７に示すように、作業履歴において、作業履歴データに操作の種類のデータを追加してもよい。図７に示す例では、「閲覧／編集区分」のデータが追加されている。「閲覧」は、最頻表示／編集ページ領域のデータが示す領域が閲覧の対象であったことを示し、「編集」は、最頻表示／編集ページ領域のデータが示す領域が編集の対象であったことを示す。作業内容解析部３０２は、作業監視部２０１から操作履歴を取得し、取得した操作履歴にもとづいて、操作の種類を特定する。作業内容記録部３０３は、特定された操作の種類を示すデータを「閲覧／編集区分」のデータとして記録する。

作業目的解析部５０１は、第３の実施形態における判別処理に加えて、さらに、閲覧／編集区分のデータも考慮して作業目的を解析する。すなわち、利用者４０が現在閲覧や編集等を行っている領域に対する操作種類と、閲覧／編集区分のデータが示す操作種類とが一致していることも条件に入れて、作業目的の類似性を判別する。

その他の処理は、第１の実施形態または第２の実施形態における処理と同じである。本実施形態では、作業目的の類似性判別の精度をさらに高くすることができる。

次に本発明の実施例を説明する。文書Ａ，Ｂを端末（クライアント２０）において参照しながら、文書Ｃを作成する作業を例にする。

まず、履歴蓄積フェーズ（図２参照）において、利用者４０が端末に対し、作業開始を指示し、作業終了を指示するまでの間が作業単位検出部３０１によって作業単位として認識される。本実施例では、サーバ１０は、作業終了時に、作業開始からの間に利用者が参照した文書名、および文書各々に対する重点参照領域を検出する。重点参照領域とは、注目領域の一種であり、利用者４０が文書の他領域に比べて、相対的に長時間参照している領域である。操作監視部２０１は、利用者４０の操作を監視することによって、重点参照領域を検出する。例えば、アプリケーションのスクロール領域を監視し、３秒以上停止して表示された領域を、参照した領域とみなすことができる。また、参照された領域の全て、またはページ全体の１０％までの範囲を重点参照領域とみなすことができる。

作業内容解析部３０２は、重点参照領域からＴＦ−ＩＤＦ法によって特徴キーワードを抽出する。そして、図４に示されたように、作業履歴データを作業履歴に記録する。

履歴活用フェーズでは、まず、利用者４０が端末に対して、作業開始を指示する。利用者が文書を参照すると、履歴蓄積フェーズにおける作業内容解析部３０２の場合の動作と同様の処理で、作業目的解析部５０１は、利用者４０の文書に対する重点閲覧領域を検出する。そして、検出した重点閲覧領域から特徴キーワードを抽出する。さらに、過去の作業履歴を検索し、同一文書名（利用者４０が現在作業対象にしている文書名と同一の文書名）で、特徴キーワードが似通っているものを持つ作業レコードを、類似作業レコードとみなす。

例えば、作業履歴における文書Ａ（文書ＩＤがＡの文書）の文書ＩＤを含むレコードから、その重点参照領域に「大容量化」および「ＨＤＤ」という特徴キーワードそのもの、または共起重みが高い特徴キーワードが発見された場合に、作業目的に合致する可能性が高いレコードとして抽出する。例えば、作業０１（作業ＩＤが０１の作業）のレコードセットが、作業目的に合致する可能性が高いレコードとして抽出される（図４参照）。このことは、同じく文書Ａの利用を記録として持つ作業０２のキーワードよりも、作業目的への合致度が高いと判定されることを意味する。よって、作業０１で同時に利用されていた文書Ｂおよび文書Ｃを作業対象文書の候補として利用者に提示する。

なお、上記の各実施形態では、クライアント２０に、操作監視部２０１が設けられ、サーバ１０，１１に、関連情報推薦機能部（作業単位検出部３０１、作業内容解析部３０２、作業内容記録部３０３、作業履歴記憶部４０１、作業目的解析部５０１および関連文書検索部５０２）が設けられていたが、１つの装置に、操作監視部２０１とともに、関連情報推薦機能部の機能が設けられていてもよい。

また、サーバ１０には作業内容記録部３０３が設けられ、クライアント２０に、操作監視部２０１とともに、作業内容記録部３０３を除く関連情報推薦機能部の機能が設けられていてもよい。

図８は、本発明による関連情報推薦装置の主要構成を示すブロック図である。図８に示すように、関連情報推薦装置は、利用者の入力操作を監視する操作監視部１と、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部２と、作業単位検出部２が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データ（例えば、特徴キーワード）を抽出して、情報を特定するデータ（例えば、文書ＩＤ）と特徴データとを対応させて履歴情報（図４に示す作業履歴に相当）として保存する情報／特徴保存部３Ａ（図１における作業内容解析部３０２および作業内容記録部３０３に相当）と、利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する作業目的検出部４と、作業目的検出部４が検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連情報を履歴情報から抽出する関連情報検索部５と、関連情報検索部５が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部６とを備えている。

図９は、本発明による関連情報推薦装置の他の態様の主要構成を示すブロック図である。図９に示すように、関連情報推薦装置の他の態様は、利用者の入力操作を監視する操作監視部１と、作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部２と、作業単位検出部２が検出した作業単位中に操作対象になった文書と、当該文書を特徴付ける特徴データ（例えば、特徴キーワード）を抽出して、文書を特定するデータ（例えば、文書ＩＤ）と特徴データとを対応させて履歴情報（図４に示す作業履歴に相当）として保存する文書／特徴保存部３Ｂ（図１における作業内容解析部３０２および作業内容記録部３０３に相当）と、利用者の作業対象の文書の特徴データを抽出する作業目的検出部４と、作業目的検出部４が検出した特徴データをもとに履歴情報を検索して関連文書を履歴情報から抽出する関連情報検索部５と、関連情報検索部５が履歴情報から抽出した関連文書を利用者に提示する出力部６とを備えている。

また、情報／特徴保存部３Ａおよび文書／特徴保存部３Ｂは、作業単位中に操作対象になった情報（例えば、文書）における注目領域から特徴データを抽出することが好ましい。利用者が注目した領域から特徴データを抽出することによって、より作業目的に適った特徴データを抽出でき、その結果、より作業目的に適う関連情報を検索して推薦できるようになるからである。

本発明を、利用者の作業状況に合わせて、関連性の高い文書を一覧表示するプログラムといった用途に適用できる。また、文書管理システムにおける検索処理機能といった用途にも適用できる。

本発明による関連情報推薦システムの第１の実施形態を示すブロック図である。 履歴蓄積フェーズを示す流れ図である。 履歴活用フェーズを示す流れ図である。 作業履歴の一例を示す説明図である。 本発明による関連情報推薦システムの第２の実施形態を示すブロック図である。 第３の実施形態における作業履歴の一例を示す説明図である。 第４の実施形態における作業履歴の一例を示す説明図である。 本発明による関連情報推薦装置の主要構成を示すブロック図である。 本発明による関連情報推薦装置の他の態様の主要構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 操作監視部
２ 作業単位検出部
３Ａ 情報／特徴保存部
３Ｂ 文書／特徴保存部
４ 作業目的検出部
５ 関連情報検索部
６ 出力部
１０，１１ サーバ
２０ クライアント
３０ ネットワーク（通信ネットワーク）
４０ 利用者
１０１ 入力部
２０２ 出力部
２０１ 操作監視部
３０１ 作業単位検出部
３０２ 作業内容解析部
３０３ 作業記録部
４０１ 作業履歴記憶部
５０１ 作業目的解析部
５０２ 関連文書検索部
６０１ 文書管理システム

Claims (13)

1. 利用者の操作状況に応じて関連情報を推薦する関連情報推薦装置であって、
   利用者の入力操作を監視する操作監視部と、
   作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部と、
   前記作業単位検出部が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存する情報／特徴保存部と、
   利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する作業目的検出部と、
   前記作業目的検出部が検出した特徴データをもとに前記履歴情報を検索して関連情報を前記履歴情報から抽出する関連情報検索部と、
   前記関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部と
   を備えたことを特徴とする関連情報推薦装置。
2. 情報／特徴保存部は、作業単位中に操作対象になった情報における注目領域から特徴データを抽出する
   請求項１記載の関連情報推薦装置。
3. 情報として、文書を対象とする
   請求項１または請求項２記載の関連情報推薦装置。
4. 作業目的検出部は、利用者の作業における文書の特徴データを用いて、当該文書と履歴情報における文書との類似度を算出し、算出した類似度が高い場合に、履歴情報における文書を前記履歴情報から抽出する
   請求項３記載の関連情報推薦装置。
5. 情報／特徴保存部は、
   作業中に利用された複数の文書におけるそれぞれの特徴キーワードを抽出して文書特徴付ける特徴データとする作業内容解析部と、
   前記作業内容解析部が抽出した特徴キーワードを、文書ＩＤとともに作業内容記憶部に記録する作業内容記録部とを含む
   請求項４記載の関連情報推薦装置。
6. 作業内容記録部は、文書を特定するデータと、特徴キーワードと、前記文書における特徴キーワード抽出の対象になった注目領域を示すデータとを対応させて履歴情報として保存し、
   関連情報検索部は、作業目的検出部が検出した特徴キーワードをもとに前記履歴情報を検索して、利用者の作業対象が前記対象領域と重複していることを条件にして、関連文書を前記履歴情報から抽出する
   請求項５記載の関連情報推薦装置。
7. 作業内容記録部は、文書を特定するデータと、特徴キーワードと、前記文書における特徴キーワード抽出の対象になった注目領域を示すデータと、利用者の操作の種類を示すデータとを対応させて履歴情報として保存し、
   関連情報検索部は、作業目的検出部が検出した特徴キーワードをもとに前記履歴情報を検索して、利用者の操作の種類が前記履歴情報における操作の種類と重複していることを条件にして、関連文書を前記履歴情報から抽出する
   請求項６記載の関連情報推薦装置。
8. 利用者の操作状況に応じて関連情報を推薦する関連情報推薦方法であって、
   利用者の入力操作を監視し、
   作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出し、
   検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存し、
   利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出し、
   検出した特徴データをもとに前記履歴情報を検索して関連情報を前記履歴情報から抽出し、
   前記関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する
   ことを特徴とする関連情報推薦方法。
9. 作業単位中に操作対象になった情報における注目領域から特徴データを抽出して履歴情報として保存する
   請求項８記載の関連情報推薦方法。
10. 通信ネットワークを介して通信可能に接続されるクライアント装置とサーバ装置とを備え、
    前記クライアント装置は、利用者の入力操作を監視する操作監視部を含み、
    前記サーバ装置は、
    作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する作業単位検出部と、
    前記作業単位検出部が検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報と特徴データとを対応させて履歴情報として保存する情報／特徴保存部と、
    利用者の作業における情報の特徴データを抽出する作業目的検出部と、
    前記作業目的検出部が検出した特徴データをもとに前記履歴情報を検索して関連情報を前記履歴情報から抽出する関連情報検索部とを含み、
    前記クライアント装置は、前記関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する出力部を含む
    ことを特徴とする関連情報推薦システム。
11. 情報／特徴保存部は、作業単位中に操作対象になった情報における注目領域から特徴データを抽出する
    請求項１０記載の関連情報推薦システム。
12. 利用者の操作状況に応じて関連情報を推薦するための関連情報推薦プログラムであって、
    コンピュータに、
    利用者の入力操作を監視する処理と、
    作業の開始と終了とを検出して作業単位を検出する処理と、
    検出した作業単位中に操作対象になった情報と、当該情報を特徴付ける特徴データを抽出して、情報を特定するデータと特徴データとを対応させて履歴情報として保存する処理と、
    利用者の作業対象の情報の特徴データを抽出する処理と、
    検出した特徴データをもとに前記履歴情報を検索して関連情報を前記履歴情報から抽出する処理と、
    前記関連情報検索部が履歴情報から抽出した関連情報を利用者に提示する処理と
    を実行させるための関連情報推薦プログラム。
13. コンピュータに、
    作業単位中に操作対象になった情報における注目領域から特徴データを抽出して履歴情報として保存する処理を実行させるための
    請求項１２記載の関連情報推薦プログラム。

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