JP2009223392A - 情報共有装置及び情報共有プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】投稿者から記事が投稿された際に、当該投稿された記事の適切な投稿先を特定し、当該特定された投稿先を投稿者に対して提示することを可能とする。
【解決手段】形態素解析部５３は、ユーザによって投稿された記事を解析する。宛先抽出部５５は、投稿された記事の宛先名を解析結果に基づいて抽出する。宛先特定部５６は、記事を投稿したユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティＩＤを所属コミュニティテーブルから取得する。宛先特定部５６は、解析結果、コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報及び単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報に基づいて宛先名に対する宛先度を算出する。インタフェース５１は、算出された宛先度が閾値以上であると判定された場合コミュニティＩＤに対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名をユーザに対して提示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、投稿者によって投稿された記事の適切な投稿先を特定する情報共有装置及び情報共有プログラムに関する。

従来から、仮想的に作成されたコミュニティ上において、ユーザ同士で互いに情報を共有する情報共有装置が知られている。

このような知識共有装置においては、例えばユーザがコミュニティに対してメーリングリストで記事を投稿した場合、当該コミュニティに参加している他のユーザは当該投稿された記事を閲覧することができる。これにより、コミュニティに対して投稿された記事を当該コミュニティに参加しているすべてのユーザで共有することが可能となる。

上記したような情報を共有する技術に関して、ある目的毎に登録された情報を、その情報に関わるユーザグループ間で共有することができる技術がある（例えば、特許文献１を参照）。この技術によれば、ある目的をもった作業を実行する際に必要な情報を作業に応じて容易に設定でき、定義された作業で得られた情報についてグループ内で議論し、その情報を他のグループの別の作業に流用することで、ある作業目的に対応して登録された情報を、その情報に関わるユーザグループ間で効率よく共有することができる。
特開２００６−２４３９６０号公報

ところで、上記したようにコミュニティに対してメーリングリストで記事を投稿する場合、投稿者（ユーザ）が参加しているコミュニティの数が増え、類似したコミュニティの数も多くなるにつれて、投稿先となるコミュニティ（以下、投稿先コミュニティと表記）を間違えて記事を投稿してしまう場合がある。

また、投稿記事を閲覧してほしいユーザ（送信相手）として意図したユーザが投稿先コミュニティに参加していると思い込み、当該コミュニティに記事を投稿したものの、当該送信相手が当該投稿先コミュニティに参加していないということもあり得る。

これらの場合、投稿者は、送信相手として意図したユーザが投稿された記事を閲覧可能な状態となっていない（例えば送信相手に記事が投稿された旨のメールが届いていない）ことを知ることはできない。また、特定のコミュニティのユーザにのみ連絡したいことがあるために当該コミュニティに記事を投稿したにもかかわらず、誤って別のコミュニティに投稿してしまったために、投稿者が意図しないユーザに投稿された記事の内容が知られてしまうということがある。

本発明の目的は、投稿者から記事が投稿された際に、当該投稿された記事の適切な投稿先を特定し、当該特定された投稿先を投稿者に対して提示する情報共有装置及び情報共有プログラムを提供することにある。

本発明の１つの態様によれば、ユーザによってコミュニティに投稿された文字列を含む記事を格納する記事格納手段と、前記コミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報及び当該コミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティのコミュニティ名を対応付けて保持するコミュニティ名テーブルと、前記コミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ識別情報に対応付けて当該コミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに所属するユーザを識別するためのユーザ識別情報を保持する所属コミュニティテーブルと、前記記事格納手段に格納されている記事の投稿履歴及び閲覧履歴を示す履歴情報を格納する履歴情報格納手段と、前記記事格納手段に格納されている記事毎に当該記事に含まれる文字列の統計を示す単語統計情報を格納する単語統計情報格納手段とを備える情報共有装置が提供される。この情報共有装置は、ユーザによって投稿された記事を入力する入力手段と、前記入力された記事を解析する解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力された記事に含まれる文字列から当該入力された記事の宛先名を抽出する抽出手段と、前記入力された記事を投稿したユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報を、前記所属コミュニティテーブルから取得するコミュニティ識別情報取得手段と、前記解析結果、前記取得されたコミュニティ識別情報、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報及び前記単語統計情報格納手段に格納されている単語統計情報に基づいて、前記抽出された宛先名に該当する度合いを示す宛先度を算出する宛先度算出手段と、前記算出された宛先度が予め定められた値以上であるかを判定する判定手段と、前記予め定められた値以上であると判定された場合、前記取得されたコミュニティ識別情報に対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名を、前記入力された記事を投稿したユーザに対して提示する提示手段とを具備する。

本発明によれば、投稿者から記事が投稿された際に、当該投稿された記事の適切な投稿先を特定し、当該特定された投稿先を投稿者に対して提示することを可能とする。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る情報共有装置を含むクライアント−サーバシステムのハードウェア構成を示すブロック図である。

図１のクライアント−サーバシステムは、主としてコンピュータ（サーバコンピュータ）１０と、複数のクライアント端末とから構成される。複数のクライアント端末は、クライアント端末２０を含む。クライアント端末２０上では、コンピュータ１０を利用するクライアントソフトウェアが動作する。クライアントソフトウェアは、例えばブラウザである。クライアント端末２０を含む複数のクライアント端末は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）のようなネットワーク３０を介してコンピュータ１０と接続されている。なお、図１にはクライアント端末２０以外のクライアント端末は省略されている。

コンピュータ１０は、ハードディスクドライブのような外部記憶装置４０と接続されている。この外部記憶装置４０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム４１を格納する。コンピュータ１０及び外部記憶装置４０は、情報共有システム５０を構成する。

図２は、図１に示す情報共有装置５０の主として機能構成を示すブロック図である。情報共有装置５０は、インタフェース（ＩＦ）５１、送受信／保管部５２、形態素解析部５３、単語統計情報解析部５４、宛先名抽出部５５及び宛先特定部５６を含む。本実施形態において、これらの各部５１乃至５６は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置４０に格納されているプログラム４１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム４１は、コンピュータ読取可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム４１が、ネットワーク３０を介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。

また、情報共有装置５０は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２、単語統計情報格納部４３、投稿／閲覧履歴格納部４４、抽出規則格納部４５及びパラメタ設定情報格納部４６を含む。本実施形態において、これらは、外部記憶装置４０に格納される。

コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、ユーザがクライアント端末２０を操作することによって投稿される記事の投稿先であるコミュニティに関する情報及び当該ユーザによって投稿された記事（を示す情報）が格納される。このコミュニティ情報／記事本文格納部４２に格納される記事には、文字列が含まれる。

コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、記事が投稿されるコミュニティのコミュニティ名を識別するためのコミュニティ識別情報（コミュニティＩＤ）及び当該コミュニティＩＤによって識別されるコミュニティのコミュニティ名を対応付けて保持するコミュニティ名テーブルが含まれる。コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、コミュニティＩＤ及び当該コミュニティＩＤによって識別されるコミュニティに所属するユーザを識別するためのユーザ識別情報（ユーザＩＤ）を対応付けて保持する所属コミュニティテーブルが含まれる。コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、例えば情報共有装置５０に予め登録されているユーザを識別するためのユーザＩＤ及び当該ユーザのユーザ名を対応付けて保持するユーザ名テーブルが含まれる。

また、コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、ユーザによって投稿された記事を識別するための記事識別情報（記事ＩＤ）に対応付けて当該記事ＩＤによって識別される記事が格納されているアドレス（格納先）を保持する記事格納先テーブルが含まれる。また、コミュニティ情報／記事本文格納部４２には、ユーザによって投稿された記事（記事本文）を格納する記事本文格納部が含まれる。

単語統計情報格納部４３には、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部に格納されている記事毎に、当該記事に含まれる文字列（単語）の統計を示す単語統計情報が格納される。この単語統計情報には、記事に含まれる文字列が当該記事に出現する回数（出現頻度）を示す出現頻度情報が含まれる。また、単語統計情報には、例えばコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部に格納されている記事のうち、ある文字列が出現する記事の数（記事頻度）を示す記事頻度情報が含まれる。

投稿／閲覧履歴格納部４４には、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部に格納されている記事の投稿履歴及び閲覧履歴を示す履歴情報が格納される。この履歴情報には、記事の投稿履歴を示す投稿履歴情報及び記事の閲覧履歴を示す閲覧履歴情報が含まれる。

インタフェース５１は、クライアント端末２０を含むクライアント端末と情報共有装置５０との間のデータの入出力を行う。インタフェース５１は、例えば情報共有装置５０に予め登録されたユーザ（利用者）がクライアント端末を操作することによって、コミュニティを指定して投稿された記事（以下、投稿記事と表記）を入力する。このとき、インタフェース５１は、投稿記事を投稿したユーザを識別するためのユーザＩＤ及び当該ユーザによって指定されたコミュニティを識別するためのコミュニティＩＤを入力する。以下、投稿記事を投稿したユーザを投稿ユーザ、当該投稿ユーザによって指定されたコミュニティを投稿先指定コミュニティと称する。

インタフェース５１は、クライアント端末の例えばブラウザに記事を表示する。インタフェース５１は、投稿ユーザによって記事が投稿された際に、例えば宛先特定部５６によって特定されたユーザのユーザ名及びコミュニティのコミュニティ名をクライアント端末のブラウザに表示する。また、インタフェース５１は、例えばユーザによって投稿先指定コミュニティが変更された場合には、その旨を送受信／保管部５２に通知する。

送受信／保管部５２は、インタフェース５１によって入力された投稿記事を形態素解析部５３に送信する。送受信／保管部５２は、インタフェース５１によって入力された投稿記事、投稿ユーザを識別するためのユーザＩＤ（以下、投稿ユーザＩＤと表記）及び投稿先指定コミュニティを識別するためのコミュニティＩＤ（以下、投稿先指定コミュニティＩＤと表記）を宛先名抽出部５５に送信する。

送受信／保管部５２は、インタフェース５１によって入力された投稿記事をコミュニティ情報／記事本文格納部４２に格納する処理を実行する。また、送受信／保管部５２は、記事が投稿または閲覧された場合に、投稿／閲覧履歴格納部４４に対して履歴情報を格納する処理を実行する。

形態素解析部５３は、送受信／保管部５２によって送信された投稿記事を取得する。形態素解析部５３は、取得された投稿記事を形態素解析する。

単語統計情報生成部５４は、形態素解析部５３による形態素解析結果に基づいて、投稿記事に含まれる文字列の統計を示す単語統計情報を生成する。単語統計情報生成部５４は、生成された単語統計情報を単語統計情報格納部４３に格納する。

抽出規則格納部４５には、例えばユーザによって投稿される記事に含まれる文字列から、当該記事の宛先名を抽出するための抽出パターンを示す抽出規則情報が格納される。この抽出パターンの詳細については後述する。

宛先名抽出部５５は、送受信／保管部５２によって送信された投稿記事を取得する。宛先名抽出部５５は、単語統計情報格納部４３に格納された単語統計情報に基づいて、取得された投稿記事に含まれる文字列から当該投稿記事の宛先名を抽出する。このとき、宛先名抽出部５５は、投稿記事に含まれる文字列において、抽出規則格納部４５に格納されている抽出規則情報によって示される抽出パターンに一致する文字列を宛先名として抽出する。

宛先特定部５６は、宛先名抽出部５５によって抽出された宛先名に対応（該当）するコミュニティを特定する。また、宛先特定部５６は、宛先名抽出部５５によって抽出された宛先名に対応するユーザを特定する。このとき、宛先特定部５６は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２、単語統計情報格納部４３及び投稿／閲覧履歴格納部４４を参照して、特定処理を実行する。また、宛先特定部５６は、宛先名に対応するユーザ及びコミュニティを特定する際、必要に応じてパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報を用いる。このパラメタ設定情報の詳細については後述する。宛先特定部５６によって特定された宛先名に対応するコミュニティのコミュニティ名及びユーザのユーザ名は、送受信／保管部５２及びインタフェース５１を介して投稿記事を投稿者したユーザに対して提示される。

図３は、図２に示すコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるコミュニティ名テーブルのデータ構造の一例を示す。

図３に示すように、コミュニティ名テーブルには、コミュニティＩＤ（コミュニティ識別情報）及び当該コミュニティＩＤによって識別されるコミュニティのコミュニティ名が対応付けて保持される。

図３に示す例では、コミュニティ名テーブルには、コミュニティＩＤ「１」及びコミュニティ名「コミュニティ１」が対応付けて保持されている。この場合には、コミュニティＩＤ「１」によって識別されるコミュニティのコミュニティ名が「コミュニティ１」であることが示されている。

同様に、コミュニティ名テーブルには、コミュニティＩＤ「２」及びコミュニティ名「コミュニティ２」が対応付けて保持されている。また、コミュニティ名テーブルには、コミュニティＩＤ「３」及びコミュニティ名「コミュニティ３」が対応付けて保持されている。

図４は、図２に示すコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルのデータ構造の一例を示す。

図４に示すように、所属コミュニティテーブルには、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）及び当該ユーザＩＤによって識別されるユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティＩＤが対応付けて保持される。

図４に示す例では、所属コミュニティテーブルには、ユーザＩＤ「１」及びコミュニティＩＤ「１」が対応付けて保持されている。この場合には、ユーザＩＤ「１」によって識別されるユーザは、コミュニティＩＤ「１」によって識別されるコミュニティに所属していることが示されている。

同様に、所属コミュニティテーブルには、ユーザＩＤ「１」及びコミュニティＩＤ「２」、ユーザＩＤ「１」及びコミュニティＩＤ「３」、ユーザＩＤ「２」及びコミュニティＩＤ「１」、ユーザＩＤ「２」及びコミュニティＩＤ「３」、ユーザＩＤ「３」及びコミュニティＩＤ「１」がそれぞれ対応付けて保持されている。

図５は、図２に示すコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるユーザ名テーブルのデータ構造の一例を示す。

図５に示すように、ユーザ名テーブルには、ユーザＩＤ及び当該ユーザＩＤによって識別されるユーザのユーザ名が対応付けて保持される。

図５に示す例では、ユーザ名テーブルには、ユーザＩＤ「１」及びユーザ名「Ａ」が対応付けて保持されている。この場合には、ユーザＩＤ「１」によって識別されるユーザのユーザ名が「Ａ」であることが示されている。

同様に、ユーザ名テーブルには、ユーザＩＤ「２」及びユーザ名「Ｂ」、ユーザＩＤ「３」及びユーザ名「Ｃ」、ユーザＩＤ「４」及びユーザ名「鈴木一郎」、ユーザＩＤ「５」及びユーザ名「鈴木次郎」、ユーザＩＤ「６」及びユーザ名「鈴木三郎」がそれぞれ対応付けて保持されている。

図６は、図２に示すコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事格納先テーブルのデータ構造の一例を示す。

図６に示すように、記事格納先テーブルには、記事を識別するための記事ＩＤ（記事識別情報）及び当該記事ＩＤによって識別される記事が格納されている記事本文格納部のアドレスが対応付けて保持されている。

図６に示す例では、記事格納先テーブルには、記事ＩＤ「１」及びアドレス「アドレス１」が対応付けて保持されている。この場合には、記事ＩＤ「１」によって識別される記事は、記事本文格納部のアドレス１に格納されていることが示されている。

同様に、記事格納先テーブルには、記事ＩＤ「２」及びアドレス「アドレス２」が対応付けて保持されている。また、記事格納先テーブルには、記事ＩＤ「３」及びアドレス「アドレス３」が対応付けて保持されている。

図７は、図２に示すコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部のデータ構造の一例を示す。

図７に示すように、記事本文格納部の各アドレスには、ユーザによって投稿された記事が格納される。

図７に示す例では、記事本文格納部のアドレス１には、例えば記事Ａが格納されている。記事本文格納部のアドレス２には、記事Ｂが格納されている。また、記事本文格納部のアドレス３には、記事Ｃが格納されている。

図８は、図２に示す単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報に含まれる出現頻度情報のデータ構造の一例を示す。

図８に示すように、出現頻度情報には、記事ＩＤ、当該記事ＩＤによって識別される記事に含まれる単語（文字列）及び当該単語の出現頻度が対応付けて含まれる。単語の出現頻度は、当該単語が記事ＩＤによって識別される記事内に出現する回数を示す。

図８に示す例では、出現頻度情報には、記事ＩＤ「１」、単語「○○○」及び出現頻度「ａ」が対応付けて含まれる。この「ａ」は、出現回数を表すための数字を示す。この場合には、記事ＩＤ「１」によって識別される記事には単語「○○○」が含まれており、当該単語「○○○」は当該記事内に「ａ」回出現することが示されている。

同様に、出現頻度情報には、記事ＩＤ「１」、単語「△△△」及び出現頻度「ｂ」が対応付けて含まれる。また、出現頻度情報には、記事ＩＤ「２」、単語「×××」及び出現頻度「ｃ」が対応付けて含まれる。

図９は、図２に示す単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報に含まれる記事頻度情報のデータ構造の一例を示す。

図９に示すように、記事頻度情報には、単語及び記事頻度が対応付けて含まれる。この記事頻度は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部に格納されている記事のうち、対応付けられている単語が出現する記事の数を示す。

図９に示す例では、記事頻度情報には、単語「○○○」及び記事頻度「ｄ」が対応付けて含まれる。この「ｄ」は、記事数を表すための数字を示す。この場合には、単語「○○○」は、記事本文格納部に格納されている記事のうち、「ｄ」件の記事に出現することが示されている。

同様に、記事頻度情報には、単語「△△△」及び記事頻度「ｅ」が対応付けて含まれている。また、記事頻度情報には、単語「×××」及び記事頻度「ｆ」が対応付けて含まれている。

図１０は、図２に示す投稿／閲覧履歴格納部４４に格納される履歴情報に含まれる投稿履歴情報のデータ構造の一例を示す。

図１０に示すように、投稿履歴情報には、記事ＩＤ、送信者ＩＤ、送信先ＩＤ、宛先名及び投稿日が対応付けて含まれる。送信者ＩＤは、記事ＩＤによって識別される記事を投稿したユーザを識別するユーザＩＤである。送信先ＩＤは、記事ＩＤによって識別される記事が投稿された投稿先コミュニティを識別するコミュニティＩＤである。宛先名は、記事ＩＤによって識別される記事に含まれる文字列から抽出された宛先名である。投稿日は、記事ＩＤによって識別される記事が投稿された年月日を示す。

図１０に示す例では、投稿履歴情報４４１には、記事ＩＤ「１」、送信者ＩＤ（ユーザＩＤ）「１」、送信先ＩＤ（コミュニティＩＤ）「１」、宛先名「−」及び投稿日「２００７／１１／１」が対応付けて含まれている。なお、宛先名「−」は、記事ＩＤ「１」によって識別される記事からは宛先名が抽出されなかったことを示す。

また、投稿履歴情報４４２には、記事ＩＤ「２」、送信者ＩＤ「２」、送信先ＩＤ「１」、宛先名「製品Ｘ担当者」及び投稿日「２００７／１１／２」が対応付けて含まれている。以下の投稿履歴情報４４１及び４４２以外の投稿履歴情報についても同様である。

図１１は、図２に示す投稿／閲覧履歴格納部４４に格納される履歴情報に含まれる閲覧履歴情報のデータ構造の一例を示す。

図１１に示すように、閲覧履歴情報には、記事ＩＤ及び閲覧者ＩＤが対応付けて含まれる。閲覧者ＩＤは、記事ＩＤによって識別される記事を閲覧したユーザを識別するユーザＩＤである。

図１１に示す例では、閲覧履歴情報には、記事ＩＤ「１」及び閲覧者ＩＤ（ユーザＩＤ）「１」が対応付けて含まれている。この場合には、記事ＩＤ「１」によって識別される記事が閲覧者ＩＤによって識別されるユーザによって閲覧されたことが示されている。

同様に、閲覧履歴情報には、記事ＩＤ「１」、閲覧者ＩＤ「２」が対応付けて含まれている。また、閲覧履歴情報には、記事ＩＤ「２」及び閲覧者ＩＤ「３」が対応付けて含まれている。

次に、図１２のフローチャートを参照して、図２に示す宛先名抽出部５５の処理手順について説明する。

まず、宛先名抽出部５５は、送受信／保管部５２によって送信された投稿記事を取得する（ステップＳ１）。このとき、宛先名抽出部５５は、送受信／保管部５２によって送信された投稿記事を投稿したユーザを識別するユーザＩＤ（投稿ユーザＩＤ）及び投稿記事の投稿先となるコミュニティ（投稿先指定コミュニティ）を識別するためのコミュニティＩＤ（投稿先指定コミュニティＩＤ）を取得する。

次に、宛先名抽出部５５は、取得された投稿記事の本文のうちの先頭段落を抽出する（ステップＳ２）。先頭段落は、例えば投稿記事の本文の先頭から空行が出現するまでの文字列（先頭文字列）を指す。

宛先名抽出部５５は、単語統計情報格納部４３に格納されている投稿記事の単語統計情報を取得する。宛先名抽出部５５は、取得された投稿記事の単語統計情報及び抽出規則格納部４５に格納されている抽出規則情報に基づいて、抽出された先頭段落から投稿記事の宛先名を抽出する処理を実行する。

ここで、前述した抽出規則格納部４５に格納されている抽出規則情報について具体的に説明する。前述したように抽出規則情報は、例えば投稿記事に含まれる文字列から、当該投稿記事の宛先名を抽出するための抽出パターンを示す。この抽出規則情報によって示される抽出パターンには、第１〜第３の抽出パターンが含まれる。

第１の抽出パターンは、例えば「文字列（固有名詞）＋個人に対する敬称」である。具体的には、「佐藤＋さん」、「鈴木＋殿」または「藤原＋部長」等が第１の抽出パターンに該当する。

第２の抽出パターンは、例えば「文字列（開始単語列）＋相手が複数時の敬称」である。具体的には、「広報担当者＋各位」または「学生会員＋の皆様」等が第２の抽出パターンに該当する。

第３の抽出パターンは、例えば「文字列、文字列（単語列、単語列）＋相手が複数時の敬称」である。具体的には、「広報担当者、報道関係者＋各位」等が第３の抽出パターンに該当する。

まず、宛先名抽出部５５は、抽出された先頭段落に含まれる文字列において上記した第１の抽出パターンに一致する文字列があるか否かを、投稿記事の単語統計情報及び抽出規則情報に基づいて判定する（ステップＳ３）。

第１の抽出パターンに一致する文字列があると判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、宛先名抽出部５５は、当該一致する文字列のうち、第１の抽出パターン「文字列＋個人に対する敬称」の「文字列」の部分に相当する文字列を宛先名として抽出する。例えば、第１の抽出パターンに一致する文字列が「鈴木＋殿」である場合には、宛先名として「鈴木」が抽出される。このとき、第１の抽出パターンに一致する文字列が複数あると判定された場合には、複数の宛先名が抽出される。ここで抽出された宛先名を個人宛先名と称する。

宛先名抽出部５５は、抽出された個人宛先名を宛先名リストに追加する（ステップＳ４）。宛先名抽出部５５は、個人宛先名が追加された宛先名リストを宛先特定部５６に送信する（ステップＳ５）。このとき、宛先名抽出部５５は、投稿ユーザＩＤ及び投稿先指定コミュニティＩＤを宛先特定部５６に送信する。

一方、ステップＳ３において第１の抽出パターンに一致する文字列がないと判定された場合、宛先名抽出部５５は、抽出された先頭段落に含まれる文字列において上記した第２の抽出パターンに一致する文字列があるか否かを、投稿記事の単語統計情報及び抽出規則情報に基づいて判定する（ステップＳ６）。

第２の抽出パターンに一致する文字列があると判定された場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、宛先名抽出部５５は、当該第２の抽出パターンに一致する文字列が上記した第３の抽出パターンに一致する文字列であるか否かを、投稿記事の単語統計情報及び抽出規則情報に基づいて判定する（ステップＳ７）。この場合、第２の抽出パターン「文字列＋相手が複数時の敬称」の「文字列」の部分に相当する文字列（記事本文の先頭から相手が複数時の敬称が出現するまでの文字列）に読点が含まれる場合は、第３の抽出パターンに一致する文字列があると判定される。

第３の抽出パターンに一致する文字列でないと判定された場合（ステップＳ７のＮＯ）、宛先名抽出部５５は、第２の抽出パターンに一致する文字列のうち、当該第２の抽出パターン「文字列＋相手が複数時の敬称」の「文字列」の部分に相当する文字列を宛先名として抽出する。例えば、第２のパターンに一致する文字列が「広報担当者＋各位」である場合には、宛先名として「広報担当者」が抽出される。ここで抽出された宛先名を団体宛先名と称する。

宛先名抽出部５５は、抽出された団体宛先名を宛先名リストに追加する（ステップＳ８）。抽出された団体宛先名が宛先名リストに追加されると、ステップＳ５の処理が実行される。このとき、宛先名リストに加えて、投稿記事及び投稿先指定コミュニティＩＤが宛先特定部５６に送信される。

一方、ステップＳ７において第３の抽出パターンに一致する文字列があると判定された場合、宛先名抽出部５５は、第３の抽出パターンに一致する文字列のうち、当該第３の抽出パターン「文字列、文字列＋相手が複数時の敬称」の「文字列、文字列」の部分に相当する文字列において読点で区切られた各文字列を宛先名として抽出する。例えば、第３の抽出パターンに一致する文字列が「広報担当者、報道関係者＋各位」である場合には、宛先名として「広報担当者」及び「報道関係者」が抽出される。ここで抽出された宛先名を団体宛先名と称する。なお、読点で区切られた文字列が３つ以上ある場合には、団体宛先名として抽出される文字列は３つ以上であっても構わない。

宛先名抽出部５５は、抽出された団体宛先名を宛先名リストに追加する（ステップＳ９）。抽出された団体宛先名が宛先名リストに追加されると、ステップＳ５の処理が実行される。このとき、宛先名リストに加えて、投稿先指定コミュニティＩＤが宛先特定部５６に送信される。

また、ステップＳ６において第２の抽出パターンに一致する文字列がないと判定された場合、宛先名抽出部５５は、投稿記事から宛先名を抽出することができない、つまり、投稿記事には宛先名が記載されていないとして送受信／保管部５２に通知する（ステップＳ１０）。

この場合には、送受信／保管部５２は、投稿ユーザによって指定された投稿先コミュニティに投稿記事を送信（投稿）し、当該投稿の履歴を示す投稿履歴情報を投稿／閲覧履歴格納部４４に格納する。

次に、図１３〜図１５のフローチャートを参照して、宛先名抽出部５５によって個人宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順について説明する。

まず、宛先特定部５６は、宛先名抽出部５５によって送信された宛先名リスト、投稿ユーザＩＤ及び投稿先指定コミュニティＩＤを取得する（ステップＳ１１）。取得された宛先名リストには、ｓ件の個人宛先名が含まれているものとする。

次に、宛先特定部５６は、取得された宛先名リストから個人宛先名ｊ（ｊ＝１、２、…、ｓ）を取得する（ステップＳ１２）。

宛先特定部５６は、取得された投稿先指定コミュニティＩＤによって識別される投稿先指定コミュニティに所属するユーザのうち、取得された個人宛先名ｊをユーザ名に含むユーザ（以下、宛先候補ユーザと表記）を検索する。

この場合、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティＩＤに対応付けてコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルに保持されているユーザＩＤを特定する。この特定されたユーザＩＤによって識別されるユーザは、投稿先指定コミュニティに所属しているユーザである。次に、宛先特定部５６は、特定されたユーザＩＤのうち、個人宛先名ｊを含むユーザ名に対応付けてコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるユーザ名テーブルに保持されているユーザＩＤを特定する。ここで特定されたユーザＩＤによって識別されるユーザが宛先候補ユーザである。

ここで、上記したように検索された結果、ｔ人の宛先候補ユーザがヒットしたものする（ステップＳ１３のＹＥＳ）。この場合、宛先特定部５６は、例えば宛先候補ユーザｋ（ｋ＝１、２、…、ｔ）を識別するためのユーザＩＤ（以下、宛先候補ユーザＩＤと表記）をユーザ名テーブルから取得する（ステップＳ１４）。

次に、宛先特定部５６は、宛先候補ユーザｋの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を算出する（ステップＳ１５）。この宛先ユーザ度は、例えば宛先候補ユーザｋが宛先名ｊに対応する（該当する）ユーザである度合いを示す。宛先特定部５６は、取得された宛先候補ユーザＩＤ、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報及び投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に基づいて、宛先ユーザ度を算出する。また、宛先特定部５６は、必要に応じてパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に応じて宛先ユーザ度を算出する。この宛先ユーザ度の算出処理の詳細については後述する。

宛先特定部５６は、ｔ人の宛先候補ユーザの全てについて上記したステップＳ１４及びステップＳ１５の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ１６）。

ｔ人の宛先候補ユーザの全てについて処理を実行していないと判定された場合（ステップＳ１６のＮＯ）、ステップＳ１４に戻って処理が繰り返される。

一方、ｔ人の宛先候補ユーザの全てについて処理を実行したと判定された場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、当該ｔ人の宛先候補ユーザのうち、個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度が最大の宛先候補ユーザを特定する（ステップＳ１７）。ここで特定された宛先候補ユーザをユーザｑとする。

宛先特定部５６は、特定されたユーザｑの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度が予め定められた値（宛先ユーザ度の閾値）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１８）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において宛先名に対応するユーザの特定に関する設定項目として設定される。この閾値としては、例えば４などが設定される。

宛先ユーザ度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１８のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、特定されたユーザｑが個人宛先名ｊに対応するユーザであるものとして、個人宛先名ｊ、ユーザｑを識別するためのユーザＩＤ及び当該ユーザｑの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を宛先名−ユーザ対応表に追加する（ステップＳ１９）。

宛先特定部５６は、取得された宛先名リストに含まれるｓ件の個人宛先名の全てについて上記したステップＳ１２〜ステップＳ１９の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ２０）。

ｓ件の個人宛先名の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ２０のＮＯ）、ステップＳ１２に戻って処理が繰り返される。

一方、ｓ件の個人宛先名の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ２０のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、宛先名−ユーザ対応表を参照して、投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度を算出する（ステップＳ２１）。投稿先妥当度は、投稿先コミュニティとして総合的に妥当か否かを判断するために用いられる値である。この場合、宛先特定部５６は、宛先名リストに含まれる個人宛先名毎に対応するユーザの宛先ユーザ度の平均を投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度として算出する。

なお、上記ステップＳ１８において宛先ユーザ度が閾値以上でないと判定された場合には、個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度は宛先名−ユーザ対応表には追加されず、ステップＳ２０の処理が実行される。このように、宛先名−ユーザ対応表に個人宛先名に対応する宛先ユーザ度が存在しない場合は、当該個人宛先名に対応する宛先ユーザ度は０であるものとして投稿先妥当度が算出される。

宛先特定部５６は、算出された投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値（投稿先妥当度の閾値）以上であるか否かを判定する（ステップＳ２２）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において投稿先コミュニティとしての妥当性判断に関する設定項目として設定される。この閾値としては、例えば４などが設定される。

投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２２のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティが投稿記事の投稿先として妥当であるとして送受信／保管部５２に通知する（ステップＳ２３）。送受信／保管部５２は、宛先特定部５６からの通知を受けると投稿記事を投稿先指定コミュニティに投稿し、当該投稿記事の投稿履歴を示す投稿履歴情報を投稿／閲覧履歴格納部４４に格納する。

一方、投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ２２のＮＯ）、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティが投稿記事の投稿先として妥当でない（不適切である）と判定する。この場合、宛先特定部５６は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルから、投稿先指定コミュニティ以外の投稿ユーザが所属するコミュニティ（以下、投稿先候補コミュニティと表記）を検索する。

ここで、上記したように検索された結果、ｕ件の投稿先候補コミュニティがヒットしたものとする（ステップＳ２４のＹＥＳ）。この場合、宛先特定部５６は、ｕ件の投稿先候補コミュニティのうちの１つである例えば投稿先候補コミュニティｍ（ｍ＝１，２、…、ｕ）を識別するためのコミュニティＩＤを所属コミュニティテーブルから取得する（ステップＳ２５）。以下、投稿先候補コミュニティｍを識別するためのコミュニティＩＤを、単に投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤと称する。

次に、宛先特定部５６は、取得された宛先名リストから個人宛先名ｊを取得する（ステップＳ２６）。

宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍに所属するユーザのうち、取得された個人宛先名ｊをユーザ名に含むユーザ（宛先候補ユーザ）を検索する。この場合、宛先特定部５６は、取得された投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤに対応付けてコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルに保持されているユーザＩＤを特定する。次に、宛先特定部５６は、特定されたユーザＩＤのうち、個人宛先名ｊを含むユーザ名に対応付けてコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるユーザ名テーブルに保持されているユーザＩＤを特定する。ここで特定されたユーザＩＤによって識別されるユーザが宛先候補ユーザである。

ここで、検索された結果、ｒ人の宛先候補ユーザがヒットしたものとする（ステップＳ２７のＹＥＳ）。この場合、宛先特定部５６は、例えば宛先候補ユーザｌ（ｌ＝１、２、…、ｒ）を識別するためのユーザＩＤ（宛先候補ユーザＩＤ）をユーザ名テーブルから取得する（ステップＳ２８）。

次に、宛先特定部５６は、宛先候補ユーザｌの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を算出する（ステップＳ２９）。宛先特定部５６は、取得された宛先候補ユーザＩＤ、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報及び投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に基づいて、宛先ユーザ度を算出する。また、宛先特定部５６は、必要に応じてパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に応じて宛先ユーザ度を算出する。この宛先ユーザ度の算出処理の詳細については後述する。

宛先特定部５６は、ｒ人の宛先候補ユーザの全てについて上記したステップＳ２８及びステップＳ２９の処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ３０）。

ｒ人の宛先候補ユーザの全てについて処理を実行していないと判定された場合（ステップＳ３０のＮＯ）、ステップＳ２８に戻って処理が繰り返される。

一方、ｒ人の宛先候補ユーザの全てについて処理を実行したと判定された場合（ステップＳ３０のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、当該ｒ人の宛先候補ユーザのうち、個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度が最大の宛先候補ユーザを特定する（ステップＳ３１）。ここで特定された宛先候補ユーザをユーザｑとする。

宛先特定部５６は、特定されたユーザｑの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において設定される。

宛先ユーザ度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ３２のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、特定されたユーザｑが個人宛先名ｊに対応するユーザであるものとして、個人宛先名ｊ、ユーザｑを識別するためのユーザＩＤ及び当該ユーザｑの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を、投稿先候補コミュニティｍの宛先名−ユーザ対応表に追加する（ステップＳ３３）。

宛先特定部５６は、取得された宛先名リストに含まれるｓ件の個人宛先名の全てについて上記したステップＳ２６〜ステップＳ３３の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ３４）。

ｓ件の個人宛先名の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ３４のＮＯ）、ステップＳ２６に戻って処理が繰り返される。

一方、ｓ件の個人宛先名の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ３４のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍの宛先名−ユーザ対応表を参照して、当該投稿先候補コミュニティｍの投稿先妥当度を算出する（ステップＳ３５）。宛先特定部５６は、宛先名リストに含まれる個人宛先名毎に対応するユーザの宛先ユーザ度の平均を投稿先候補コミュニティｍの投稿先妥当度として算出する。

なお、上記ステップＳ３２において宛先ユーザ度が閾値以上でないと判定された場合には、個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度は投稿先候補コミュニティｍの宛先名−ユーザ対応表には追加されず、ステップＳ３４の処理が実行される。このように、宛先名−ユーザ対応表に個人宛先名に対応する宛先ユーザ度が存在しない場合は、当該個人宛先名に対応する宛先ユーザ度は０であるものとして投稿先妥当度が算出される。

宛先特定部５６は、ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて上記したステップＳ２５〜ステップＳ３５の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ３６）。

ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ３６のＮＯ）、ステップＳ２５に戻って処理が繰り返される。

一方、ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、当該ｕ件の投稿先候補コミュニティのうち、投稿先妥当度が最大の投稿先候補コミュニティを特定する（ステップＳ３７）。ここで特定された投稿先候補コミュニティをコミュニティｐとする。

宛先特定部５６は、特定されたコミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３８）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において設定される。

コミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ３８のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、コミュニティｐのコミュニティ名をコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるコミュニティ名テーブルから取得する。宛先特定部５６は、コミュニティｐを識別するためのコミュニティＩＤに対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名を取得する。

また、宛先特定部５６は、コミュニティｐの宛先名−ユーザ対応表に含まれるユーザＩＤによって識別されるユーザのユーザ名を、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるユーザ名テーブルから取得する。宛先特定部５６は、コミュニティｐの宛先名―ユーザ対応表に含まれるユーザＩＤに対応付けてユーザ名テーブルに保持されているユーザ名を取得する。

宛先特定部５６は、取得されたコミュニティｐのコミュニティ名及び当該コミュニティｐの宛先名−ユーザ対応表に含まれるユーザＩＤによって識別されるユーザのユーザ名を送受信／保管部５２に送信する（ステップＳ３９）。送受信／保管部５２は、宛先特定部５６によって送信されたコミュニティ名及びユーザ名を、適切な投稿先として投稿記事を投稿したユーザに対して提示する。この場合、宛先特定部５６によって送信されたコミュニティ名及びユーザ名を、インタフェース５１を介して投稿ユーザが利用するクライアント端末２０に表示することによって、当該投稿ユーザに対して投稿先の確認を促すことができる。

なお、投稿ユーザに対してコミュニティ名及びユーザ名を提示した結果、当該投稿ユーザが投稿記事の投稿先を当該提示されたコミュニティに変更した場合、送受信／保管部５２は、当該変更されたコミュニティに対して投稿記事を投稿する。このとき、送受信／保管部５２は、投稿記事の投稿履歴を示す投稿履歴情報を投稿／閲覧履歴格納部４４に格納する。

一方、ステップＳ１３において宛先候補ユーザがヒットしない場合、ステップＳ２０の処理が実行される。

また、ステップＳ２４において投稿先候補コミュニティがヒットしない場合、宛先特定部５６は、妥当なコミュニティがない旨を送受信／保管部５２に通知する（ステップＳ４０）。この場合、送受信／保管部５２は、適切な投稿先を提示することはできないが、例えば投稿先が妥当であるか否かの確認を促すメッセージ等を投稿ユーザに対して提示する構成であっても構わない。

また、ステップＳ２７において宛先候補ユーザがヒットしない場合、ステップＳ３４の処理が実行される。

また、ステップＳ３８においてコミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上でないと判定された場合、ステップＳ４０の処理が実行される。

次に、図１６のフローチャートを参照して、図１３に示すステップＳ１５の宛先ユーザ度の算出処理について詳細に説明する。

まず、宛先特定部５６は、投稿記事を投稿したユーザ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、投稿先指定コミュニティに投稿した記事の割合（第１の割合）を算出する（ステップＳ４１）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。ここで、パラメタ設定情報には、宛先ユーザ度の算出に関する設定項目が含まれる。この設定項目には、例えば過去２ヶ月のような期間が予め設定されている。宛先特定部５６は、この設定項目において設定されている期間に応じて算出処理を実行する。以下の算出処理についても同様である。

次に、宛先特定部５６は、投稿ユーザが過去一定期間内に投稿先指定コミュニティに投稿した記事のうち、個人宛先名ｊで投稿された記事の割合（第２の割合）を算出する（ステップＳ４２）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿ユーザが過去一定期間内に投稿先指定コミュニティに投稿した記事のうち、宛先候補ユーザｋが閲覧した記事の割合（第３の割合）を算出する（ステップＳ４３）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、宛先候補ユーザｋを識別するためのユーザＩＤ（宛先候補ユーザＩＤ）、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿ユーザ及び宛先候補ユーザｋが過去一定期間内に投稿先指定コミュニティに投稿した各記事と、投稿記事との類似度をそれぞれ算出する。宛先特定部５６は、算出された類似度のうち、類似度が高い順に上位ｎ位までの類似度の平均を算出する（ステップＳ４４）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、宛先候補ユーザＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報及び投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報に基づいて算出処理を実行する。なお、ｎの値は、例えば上位５位のように上記した宛先ユーザ度の算出に関する設定項目において予め設定されている。

なお、上記した記事間の類似度は、例えば単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報に含まれる出現頻度情報及び記事頻度情報に基づき、例えばベクトル空間法（ベクトル空間モデル）等により算出する。ベクトル空間モデルでは、例えば単語の頻度と特定性をＴＦ／ＩＤＦにより求めて、単語の重みベクトルとし、記事の単語ベクトル間の余弦を類似度とする。なお、記事間の類似度を算出する手法は、これに限定されるものでなく、その他の手法により算出されても構わない。また、以下の類似度の算出処理についても同様である。

次に、宛先特定部５６は、上記したステップＳ４１〜ステップＳ４４において算出された値に基づいて宛先候補ユーザｋの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を算出する（ステップＳ４５）。このとき、宛先特定部５６は、ステップＳ４１〜ステップＳ４４において算出された値に対して、例えば予め定義された重みで重み付けをした後、与えられた計算式により宛先ユーザ度を算出する。この計算式の具体例については後述する。

パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報には、宛先ユーザ度の算出の重み付けに関する設定項目が含まれる。この設定項目には、例えばステップＳ４１において算出される値に対する重要度（例えば４）、ステップＳ４２において算出される値に対する重要度（例えば４）、ステップＳ４３において算出される値に対する重要度（例えば１）及びステップＳ４４において算出される値に対する重要度（例えば２）がそれぞれ予め設定されている。宛先特定部５６は、この設定項目において設定されている各重要度に応じて重み付けを行い、宛先ユーザ度を算出する。

次に、図１７のフローチャートを参照して、図１４に示すステップＳ２９の宛先ユーザ度の算出処理について詳細に説明する。

まず、宛先特定部５６は、投稿記事を投稿したユーザ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、投稿先候補コミュニティｍに投稿した記事の割合（第１の割合）を算出する（ステップＳ５１）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する
次に、宛先特定部５６は、投稿ユーザが過去一定期間内に投稿先候補コミュニティｍに投稿した記事のうち、宛先名ｊで投稿された記事の割合（第２の割合）を算出する（ステップＳ５２）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿ユーザが過去一定期間内に投稿先候補コミュニティｍに投稿した記事のうち、宛先候補ユーザｌが閲覧した記事の割合（第３の割合）を算出する（ステップＳ５３）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、宛先候補ユーザｌを識別するためのユーザＩＤ（宛先候補ユーザＩＤ）、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿ユーザ及び宛先候補ユーザｌが過去一定期間内に投稿先指定コミュニティに投稿した各記事と、投稿記事との類似度をそれぞれ算出する。宛先特定部５６は、算出された類似度のうち、類似度が高い順に上位ｎ位までの類似度の平均を算出する（ステップＳ５４）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、宛先候補ユーザＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

次に、宛先特定部５６は、上記したステップＳ５１〜ステップＳ５４において算出された値に基づいて宛先候補ユーザｌの個人宛先名ｊに対する宛先ユーザ度を算出する（ステップＳ５５）。このとき、宛先特定部５６は、ステップＳ５１〜ステップＳ５４において算出された値に対してパラメタ設定情報の重み付けに関する設定項目に設定されている各重要度に応じて重み付け処理を行い、与えられた計算式により宛先ユーザ度を算出する。

次に、図１８〜図２０のフローチャートを参照して、宛先名抽出部５５によって団体宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順について説明する。

まず、宛先特定部５６は、宛先名抽出部５５によって送信された宛先名リスト、投稿ユーザＩＤ及び投稿先指定コミュニティＩＤを取得する（ステップＳ６１）。取得された宛先名リストには、ｓ件の団体宛先名が含まれているものとする。

次に、宛先特定部５６は、取得された宛先名リストから団体宛先名ｊ（ｊ＝１、２、…、ｓ）を取得する（ステップＳ６２）。

宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度を算出する（ステップＳ６３）。宛先コミュニティ度は、例えば投稿先指定コミュニティが団体宛先名ｊに対する（該当する）投稿先である度合いを示す。宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報及び投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に基づいて、宛先ユーザ度を算出する。また、宛先特定部５６は、必要に応じてパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に応じて宛先ユーザ度を算出する。この宛先ユーザ度の算出処理の詳細については後述する。

宛先特定部５６は、算出された投稿先指定コミュニティの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度が予め定められた値（宛先コミュニティ度の閾値）以上であるか否かを判定する（ステップＳ６４）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において団体宛先名に対応するコミュニティの特定に関する設定項目として設定される。この閾値としては、例えば４などが設定される。

宛先コミュニティ度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ６４のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティが団体宛先名ｊに対する投稿先であるものとして、団体宛先名ｊ、投稿先指定コミュニティＩＤ及び当該宛先コミュニティ度を団体宛先名−コミュニティ対応表に追加する（ステップＳ６５）。

宛先特定部５６は、取得された宛先名リストに含まれるｓ件の団体宛先名の全てについて上記したステップＳ６２〜ステップＳ６５の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ６６）。

ｓ件の団体宛先名の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ６６のＮＯ）、ステップＳ６２に戻って処理が繰り返される。

一方、ｓ件の団体宛先明の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ６６のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、団体宛先名−コミュニティ対応表を参照して、投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度を算出する（ステップＳ６７）。この場合、宛先特定部５６は、宛先名リストに含まれる団体宛先名毎に対する宛先コミュニティ度の平均を投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度として算出する。

なお、上記ステップＳ６４において宛先コミュニティ度が閾値以上でないと判定された場合には、団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度は団体宛先名−コミュニティ対応表には追加されず、ステップＳ６６の処理が実行される。このように、団体宛先名−コミュニティ対応表に団体宛先名に対する宛先コミュニティ度が存在しない場合は、当該団体宛先名に対する宛先コミュニティ度は０であるものとして投稿先妥当度が算出される。

宛先特定部５６は、算出された投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６８）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において投稿先コミュニティとしての妥当性判断に関する設定項目として設定される。この閾値としては、例えば４などが設定される。

投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ６８のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティが投稿記事の投稿先として妥当であるとして送受信／保管部５２に通知する（ステップＳ６９）。送受信／保管部５２は、宛先特定部５６からの通知を受けると投稿記事を投稿先指定コミュニティに投稿し、当該投稿記事の投稿履歴を示す投稿履歴情報を投稿／閲覧履歴格納部４４に格納する。

一方、投稿先指定コミュニティの投稿先妥当度が閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ６８のＮＯ）、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティが投稿記事の投稿先として妥当でない（不適切である）と判定する。この場合、宛先特定部５６は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルから、投稿先コミュニティ以外の投稿ユーザが所属するコミュニティ（以下、投稿先候補コミュニティと表記）を検索する。

ここで、上記したように検索された結果、ｕ件の投稿先候補コミュニティがヒットしたものとする（ステップＳ７０のＹＥＳ）。この場合、宛先特定部５６は、ｕ件の投稿先候補コミュニティのうちの１つである例えば投稿先候補コミュニティｍ（ｍ＝１，２、…、ｕ）を識別するためのコミュニティＩＤ（投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ）を所属コミュニティテーブルから取得する（ステップＳ７１）。

次に、宛先特定部５６は、取得された宛先名リストから団体宛先名ｊを取得する（ステップＳ７２）。

宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度を算出する（ステップＳ７３）。宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報及び投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に基づいて、宛先コミュニティ度を算出する。また、宛先特定部５６は、必要に応じてパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に応じて宛先コミュニティ度を算出する。この宛先コミュニティ度の算出処理の詳細については後述する。

宛先特定部５６は、算出された投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ７４）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において設定される。

宛先コミュニティ度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ７４のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍが団体宛先名ｊに対する投稿先であるものとして、団体宛先名ｊ、投稿先指定コミュニティＩＤ及び当該宛先コミュニティ度を投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名−コミュニティ対応表に追加する（ステップＳ７５）。

宛先特定部５６は、取得された宛先名リストに含まれるｓ件の団体宛先名の全てについて上記したステップＳ７２〜ステップＳ７５の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ７６）。

ｓ件の団体宛先名の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ７６のＮＯ）、ステップＳ７２に戻って処理が繰り返される。

一方、ｓ件の団体宛先名の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ７６のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名−ユーザ対応表を参照して、当該投稿先候補コミュニティｍの投稿先妥当度を算出する（ステップＳ７７）。宛先特定部５６は、宛先名リストに含まれる団体宛先名毎に対する宛先コミュニティ度の平均を投稿先候補コミュニティｍの投稿先妥当度として算出する。

なお、上記ステップＳ７４において宛先コミュニティ度が閾値以上でないと判定された場合には、団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度は投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名−コミュニティ対応表には追加されず、ステップＳ７６の処理が実行される。このように、投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名−ユーザ対応表に団体宛先名に対する宛先コミュニティ度が存在しない場合は、投稿団体宛先名に対する宛先コミュニティ度は０であるものとして投稿先妥当度が算出される。

宛先特定部５６は、ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて上記したステップＳ７１〜ステップＳ７７の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ７８）。

ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ７８のＮＯ）、ステップＳ７１に戻って処理が繰り返される。

一方、ｕ件の投稿先候補コミュニティの全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ７８のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、当該ｕ件の投稿先候補コミュニティのうち、投稿先妥当度が最大の投稿先候補コミュニティを特定する（ステップＳ７９）。ここで特定された投稿先候補コミュニティをコミュニティｐとする。

宛先特定部５６は、特定されたコミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ８０）。この閾値は、パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報において設定される。

コミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上であると判定された場合（ステップＳ８０のＹＥＳ）、宛先特定部５６は、コミュニティｐのコミュニティ名をコミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるコミュニティ名テーブルから取得する。宛先特定部５６は、コミュニティｐを識別するためのコミュニティＩＤに対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名を取得する。

宛先特定部５６は、取得されたコミュニティｐのコミュニティ名を送受信／保管部５２に送信する（ステップＳ８１）。送受信／保管部５２は、宛先特定部５６によって送信されたコミュニティ名を適切な投稿先として投稿ユーザに対して提示する。この場合、宛先特定部５６によって送信されたコミュニティ名を、インタフェース５１を介して投稿ユーザが利用するクライアント端末２０に表示することによって、当該投稿ユーザに対して投稿先の確認を促すことができる。

なお、投稿ユーザに対してコミュニティ名を提示した結果、当該投稿ユーザが投稿記事の投稿先を当該提示されたコミュニティに変更した場合、送受信／保管部５２は、当該変更されたコミュニティに対して投稿記事を投稿する。このとき、送受信／保管部５２は、投稿記事の投稿履歴を示す投稿履歴情報を投稿／閲覧履歴格納部４４に格納する。

一方、ステップＳ７０において投稿先候補コミュニティがヒットしない場合、宛先特定部５６は、妥当なコミュニティがない旨を送受信／保管部５２に通知する（ステップ８２）。この場合、送受信／保管部５２は、適切な投稿先を提示することはできないが、例えば投稿先が妥当である否かの確認を促すメッセージ等を投稿ユーザに対して提示する構成であっても構わない。

また、ステップＳ８０においてコミュニティｐの投稿先妥当度が閾値以上でないと判定された場合、ステップＳ８２の処理が実行される。

次に、図２１のフローチャートを参照して、図１８に示すステップＳ６５の宛先コミュニティ度の算出処理について詳細に説明する。

まず、宛先特定部５６は、投稿記事を投稿したユーザ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、投稿先指定コミュニティに投稿した記事の割合を算出する（ステップＳ９１）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先指定コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。ここで、パラメタ設定情報には、宛先コミュニティ度の算出に関する設定項目が含まれる。この設定項目には、例えば過去１ヶ月のような期間が予め設定されている。宛先特定部５６は、この設定項目において設定されている期間に応じて算出処理を実行する。以下の算出処理についても同様である。

次に、宛先特定部５６は、過去一定期間内に投稿先指定コミュニティに投稿された記事のうち、団体宛先名ｊで投稿された記事の割合を算出する（ステップＳ９２）。このとき、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティに所属するユーザのうち、過去一定期間内に団体宛先名ｊで当該投稿先指定コミュニティに投稿された記事に対してアクセスしたユーザの割合を算出する（ステップＳ９３）。宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。このとき、宛先特定部５６は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルを参照する。なお、過去一定期間内に団体宛先名ｊで投稿先指定コミュニティに投稿された記事が複数ある場合には、当該複数の記事の各々についての割合の平均を算出する。

宛先特定部５６は、過去一定期間内に団体宛先名ｊで投稿先指定コミュニティに投稿された各記事と、投稿記事との類似度をそれぞれ算出する。宛先特定部５６は、算出された類似度のうち、類似度が高い順に上位ｎ位までの類似度の平均を算出する（ステップＳ９４）。このとき、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。なお、ｎの値は、例えば上位５位のように上記したパラメタ設定情報に含まれる宛先コミュニティ度の算出に関する設定項目において予め設定されている。

次に、宛先特定部５６は、上記したステップＳ９１〜ステップＳ９４において算出された値に基づいて投稿先指定コミュニティの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度を算出する（ステップＳ９５）。このとき、宛先特定部５６は、ステップＳ９１〜ステップＳ９４において算出された値に対して、例えば予め定義された重みで重み付けをした後、与えられた計算式により宛先コミュニティ度を算出する。

パラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報には、宛先コミュニティ度の算出の重み付けに関する設定項目が含まれる。この設定項目には、例えばステップＳ９１において算出された値に対する重要度（例えば３）、ステップＳ９２において算出される値に対する重要度（例えば５）、ステップＳ９３において算出される値に対する重要度（例えば２）及びステップＳ９４において算出される値に対する重要度（例えば２）がそれぞれ予め設定されている。宛先特定部５６は、この設定項目において設定されている各重要度に応じて重み付けを行い、宛先コミュニティ度を算出する。

次に、図２２のフローチャートを参照して、図１９に示すステップＳ７３の宛先コミュニティ度の算出処理について詳細に説明する。

まず、宛先特定部５６は、投稿記事を投稿したユーザ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、投稿先候補コミュニティｍに投稿した記事の割合を算出する（ステップＳ１０１）。このとき、宛先特定部５６は、投稿ユーザＩＤ、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

次に、宛先特定部５６は、過去一定期間内に投稿先候補コミュニティｍに投稿した記事のうち、団体宛先名ｊで投稿された記事の割合を算出する（ステップＳ１０２）。このとき、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍに所属するユーザのうち、過去一定期間内に団体宛先名ｊで投稿先候補コミュニティｍに投稿された記事に対してアクセスしたユーザの割合を算出する（ステップＳ１０３）。宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。このとき、宛先特定部５６は、コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルを参照する。なお、過去一定期間内に団体宛先名ｊで投稿先候補コミュニティｍに投稿された記事が複数ある場合には、当該複数の記事の各々についての割合の平均を算出する。

宛先特定部５６は、過去一定期間内に団体宛先名ｊで投稿先候補コミュニティｍに投稿された各記事と、投稿記事との類似度をそれぞれ算出する。宛先特定部５６は、算出された類似度のうち、類似度が高い順に上位ｎ位までの類似度の平均を算出する（ステップＳ１０４）。このとき、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティｍのコミュニティＩＤ、単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報、投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる投稿履歴情報及びパラメタ設定情報格納部４６に格納されているパラメタ設定情報に基づいて算出処理を実行する。

次に、宛先特定部５６は、上記したステップＳ１０１〜ステップＳ１０４において算出された値に基づいて投稿先候補コミュニティｍの団体宛先名ｊに対する宛先コミュニティ度を算出する（ステップＳ１０５）。このとき、宛先特定部５６は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４において算出された値に対してパラメタ設定情報の重み付けに関する設定項目に設定されている各重要度に応じて重み付け処理を行い、与えられた計算式により宛先コミュニティ度を算出する。

次に、本実施形態に係る情報共有装置５０の動作について具体的に説明する。ここで、情報共有装置５０内において、コミュニティ１〜コミュニティ３が設定されているものとする。また、コミュニティ１に所属するユーザは、ユーザＡ、ユーザＢ及びユーザＣであるものとする。また、コミュニティ２に所属するユーザは、ユーザＡ、鈴木一郎及び鈴木次郎であるものとする。また、コミュニティ３に所属するユーザは、ユーザＡ、ユーザＢ及び鈴木三郎であるものとする。なお、コミュニティ１の内容は「製品ＸのＷｅｂ開発関連」であり、コミュニティ２の内容は「製品Ｘのデザイン関連」であり、コミュニティ３の内容は「製品Ｘの検査関連」であるものとする。

図２３は、情報共有装置５０における過去一定期間（例えば過去２ヶ月）内の記事の投稿履歴及び閲覧履歴の一例を表す。以下、上記の環境において、個人宛先名を含む記事が投稿された場合の動作及び団体宛先名を含む記事が投稿された場合の動作について説明する。

まず、個人宛先名を含む記事が投稿された場合の動作について説明する。ここで、例えば投稿者であるユーザＡが鈴木一郎に向けて、図２４に示す記事１００をコミュニティ２に投稿しようとしたが、誤ってコミュニティ１を指定して投稿した場合を想定する。この場合では、コミュニティ１が投稿先指定コミュニティである。なお、図２３に示す記事Ａ〜記事Ｊの各々と記事１００との類似度はいずれも０．５であるものとして説明する。

宛先名抽出部５５は、ユーザＡによって投稿された記事１００の先頭段落に含まれる文字列「鈴木殿」は第１の抽出パターン「文字列＋個人に対する敬称」に一致する。このため、宛先名抽出部５５は、第１の抽出パターンの「文字列」の部分に相当する「鈴木」を個人宛先名として抽出する。抽出された個人宛先名「鈴木」は、宛先名リストに追加される。

宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティであるコミュニティ１に所属するユーザのうち、宛先名抽出部５５によって抽出された個人宛先名「鈴木」をユーザ名に含むユーザ（宛先候補ユーザ）を検索する。この場合、コミュニティ１に所属するユーザに個人宛先名「鈴木」を含むユーザは存在しないため、宛先候補ユーザはヒットしない。よって、投稿先指定コミュニティであるコミュニティ１は、記事１００の投稿先として不適切であると判定される。

次に、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティであるコミュニティ１以外で、記事１００の投稿者であるユーザＡが所属するコミュニティ（投稿先候補コミュニティ）を検索する。この場合、コミュニティ２及びコミュニティ３が投稿先候補コミュニティとしてヒットする。

宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティであるコミュニティ２に所属するユーザのうち、個人宛先名「鈴木」をユーザ名に含むユーザ（宛先候補ユーザ）を検索する。この場合には、宛先候補ユーザとして「鈴木一郎」及び「鈴木次郎」がヒットする。

宛先特定部５６は、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度を算出する。

まず、宛先特定部５６は、ユーザＡ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、コミュニティ２（投稿先候補コミュニティ）に投稿した記事の割合（以下、コミュニティへの投稿割合と表記）を算出する。図２３に示す例では、ユーザＡが過去一定期間内に投稿した記事は、記事Ａ、記事Ｄ、記事Ｅ及び記事Ｈの４つである。そのうち、コミュニティ２に投稿された記事は、記事Ｄ及び記事Ｅ２つである。このため、この場合のコミュニティへの投稿割合は、０．５である。

また、宛先特定部５６は、ユーザＡが過去一定期間内にコミュニティ２に投稿した記事のうち、個人宛先名「鈴木」で投稿された記事の割合（以下、同一宛先名による投稿割合と表記）を算出する。図２３に示す例では、ユーザＡが過去一定期間内にコミュニティ２に投稿した記事は、記事Ｄ及び記事Ｅの２つである。そのうち、個人宛先名「鈴木」で投稿された記事は、記事Ｄの１つである。このため、この場合の同一宛先名による投稿割合は、０．５である。

また、宛先特定部５６は、ユーザＡが過去一定期間内にコミュニティ２に投稿した記事のうち、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」が閲覧（アクセス）した記事の割合（以下、ユーザによるアクセス割合と表記）を算出する。図２３に示す例では、ユーザＡが過去一定期間内にコミュニティ２に投稿した記事は、記事Ｄ及び記事Ｅの２つである。そのうち、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」がアクセスした記事は、記事Ｄ及び記事Ｅの２つである。このため、この場合のユーザによるアクセス割合は、１．０である。

また、宛先特定部５６は、ユーザＡ及び宛先候補ユーザ「鈴木一郎」がコミュニティ２に投稿した各記事と記事１００との類似度の平均（以下、過去投稿記事との類似度と表記）を算出する。図２３に示す例では、記事Ａ、記事Ｄ、記事Ｅ、記事Ｆ及び記事Ｈと記事１００との類似度をそれぞれ算出し、当該算出された類似度のうち上位ｎ位までの類似度の平均を過去投稿記事との類似度として算出する。ここでは、記事Ａ、記事Ｄ、記事Ｅ、記事Ｆ及び記事Ｈと記事１００との類似度はそれぞれ０．５であるので、過去投稿記事との類似度は、０．５である。

宛先特定部５６は、算出されたコミュニティへの投稿割合、同一宛先名による投稿割合、ユーザによるアクセス割合及び過去投稿記事との類似度に対して重み付けを行い、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度を算出する。

ここで、宛先ユーザ度は、例えば（コミュニティへの投稿割合×重要度）＋（同一宛先名による投稿割合×重要度）＋（ユーザによるアクセス割合かける重要度）＋（過去投稿記事との類似度×重要度）という計算式により算出されるものとする。

なお、コミュニティへの投稿割合、同一宛先名による投稿割合、ユーザによるアクセス割合及び過去投稿記事との類似度の各々に重み付けを行うための重要度は、パラメタ設定情報において設定されているが、ここでは便宜的に全て１であるものとする。また、宛先ユーザ度の閾値は２．０、投稿先妥当度の閾値は２．０とパラメタ設定情報において設定されているものとする。

この場合、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度は、（０・５×１）＋（０．５×１）＋（１．０×１）＋（０．５×１）により「２．５」と算出される。

また、同様にして、宛先候補ユーザ「鈴木次郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度を算出すると、（０・５×１）＋（０．５×１）＋（０．５×１）＋（０．５×１）により「２．０」となる。

これにより、コミュニティ２において個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度が最大のユーザは「鈴木一郎」となる。ここで、宛先ユーザ度の閾値は上記したように２．０であるため、宛先候補ユーザ「鈴木一郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度（２．５）は宛先ユーザ度の閾値以上と判定される。なお、宛先名リストには個人宛先名「鈴木」しか存在しないため、この宛先ユーザ度がコミュニティ２の投稿先妥当度となる。

一方、宛先特定部５６は、投稿先候補コミュニティであるコミュニティ３に所属するユーザのうち、個人宛先名「鈴木」をユーザ名に含むユーザ（宛先候補ユーザ）を検索する。この場合には、宛先候補ユーザとして「鈴木三郎」がヒットする。

宛先特定部５６は、宛先候補ユーザ「鈴木三郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度を算出する。この場合においても、上記したようにして宛先ユーザ度を算出すると、（０・２５×１）＋（０×１）＋（１．０×１）＋（０．５×１）により「１．７５」となる。

これにより、コミュニティ３において個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度が最大のユーザは「鈴木三郎」となる。ここで、宛先ユーザ度の閾値は上記したように２．０であるため、宛先候補ユーザ「鈴木三郎」の個人宛先名「鈴木」に対する宛先ユーザ度（１．７５）は宛先ユーザ度の閾値以上でないと判定される。なお、宛先名リストには個人宛先名「鈴木」しか存在しないため、コミュニティ３の投稿先妥当度は０となる。

したがって、宛先特定部５６は、投稿先妥当度が最大のコミュニティとしてコミュニティ２を特定する。このコミュニティ２の投稿先妥当度は、上記したように２．５である。ここで、投稿先妥当度の閾値は２．０であるため、コミュニティ２の投稿先妥当度は閾値以上であると判定される。

これにより、宛先特定部５６は、投稿記事である記事１００はコミュニティ２に投稿するのが妥当であると判定し、コミュニティ２のコミュニティ名及びユーザ名「鈴木一郎」を投稿者であるユーザＡに提示する。この場合、例えば「コミュニティ１に鈴木さんは参加しておりません。コミュニティ２の鈴木一郎さんではないですか。」等のメッセージがユーザＡに提示される。

ユーザＡは、このようなメッセージを確認することにより、記事１００の投稿先をコミュニティ１からコミュニティ２に変更することができる。

次に、団体宛先名を含む記事が投稿された場合の動作について説明する。ここで、例えば投稿者であるユーザＢが製品ＸのＷｅｂ開発関連の担当者に向けて、図２５に示す記事２００をコミュニティ１に投稿しようとしたが、誤ってコミュニティ３を指定して投稿した場合を想定する。この場合では、コミュニティ３が投稿先指定コミュニティである。なお、図２３に示す記事Ａ〜記事Ｊの各々と記事１００との類似度はいずれも０．５であるものとして説明する。

宛先名抽出部５５は、ユーザＢによって投稿された記事２００の先頭段落に含まれる文字列「製品Ｘ担当者各位」は第２の抽出パターン「文字列＋相手が複数時の敬称」に一致する。このため、宛先名抽出部５５は、第２の抽出パターンの「文字列」の部分に相当する「製品Ｘ担当者」を団体宛先名として抽出する。抽出された団体宛先名「製品Ｘ担当者」は、宛先名リストに追加される。

宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティであるコミュニティ３の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度を算出する。

まず、宛作特定部５６は、ユーザＢ（投稿ユーザ）が過去一定期間内に投稿した記事のうち、コミュニティ３に投稿した記事の割合（コミュニティへの投稿割合）を算出する。図２３に示す例では、ユーザＢが過去一定期間内に投稿した記事は、記事Ｂ、記事Ｃ及び記事Ｉの３つである。そのうち、コミュニティ３に投稿された記事は、記事Ｉの１つである。このため、この場合のコミュニティへの投稿割合は、１／３（≒０．３３）である。

また、宛先特定部５６は、過去一定期間内にコミュニティ３に投稿された記事のうち、団体宛先名「製品Ｘ担当者」で投稿された記事の割合（同一宛先名による投稿割合）を算出する。図２３に示す例では、過去一定期間内にコミュニティ３に投稿された記事は、記事Ｈ、記事Ｉ及び記事Ｊの３つである。そのうち、団体宛先名「製品Ｘ担当者」で投稿された記事は記事Ｊの１つである。このため、この場合の同一宛先名による投稿割合は、１／３（≒０．３３）である。

また、宛先特定部５６は、コミュニティ３に所属するユーザのうち、過去一定期間内に団体宛先名「製品Ｘ担当者」でコミュニティ３に投稿した記事に対してアクセス（閲覧）したユーザの割合（ユーザによるアクセス割合）を算出する。このとき、コミュニティ３に所属するユーザからは、過去一定期間内に団体宛先名「製品Ｘ担当者」でコミュニティ３に記事を投稿した投稿ユーザは除かれるものとする。図２３に示す例では、過去一定期間内に団体宛先名「製品Ｘ担当者」でコミュニティ３に投稿された記事は記事Ｊである。コミュニティ３に所属するユーザ（投稿ユーザである「鈴木三郎」を除く）はユーザＡ及びユーザＢであり、このうち、記事Ｊに対してアクセス（閲覧）したユーザはユーザＢである。このため、この場合のユーザによるアクセス割合は、０．５である。

また、宛先特定部５６は、団体宛先名「製品Ｘ担当者」でコミュニティ３に投稿された各記事と記事２００との類似度の平均（過去投稿記事との類似度）を算出する。図２３に示す例では、記事Ｊと記事２００との類似度を算出する。ここでは、記事Ｊと記事２００との類似度は０．５であるので、過去投稿記事との類似度は、０．５である。

宛先特定部５６は、算出されたコミュニティへの投稿割合、同一宛先名による投稿割合、ユーザによるアクセス割合及び過去投稿記事との類似度に対して重み付けを行い、コミュニティ３の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度を算出する。ここで、宛先コミュニティ度は、例えば（コミュニティへの投稿割合×重要度））＋（同一宛先名による投稿割合×重要度）＋（ユーザによるアクセス割合かける重要度）＋（過去投稿記事との類似度×重要度）という計算式により算出されるものとする。なお、コミュニティへの投稿割合、同一宛先名による投稿割合、ユーザによるアクセス割合及び過去投稿記事との類似度の各々に重み付けを行うための重要度は、パラメタ設定情報において設定されているが、ここでは便宜的に全て１であるものとする。また、宛先コミュニティ度の閾値は２．０、投稿先妥当度の閾値は２．０とパラメタ設定情報において設定されているものとする。

この場合、コミュニティ３の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度は、（０・３３×１）＋（０・３３×１）＋（０・５×１）＋（０・５×１）により、「１．６６」と算出される。

コミュニティ３の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度は、宛先コミュニティ度の閾値である２．０より小さいため、コミュニティ３は団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対応するコミュニティではないと判定される。これにより、コミュニティ３の投稿先妥当度は０となる。

したがって、宛先特定部５６は、コミュニティ３の投稿先妥当度（０）は投稿先妥当度の閾値（２．０）以上でないため、記事２００のコミュニティ３への投稿は不適切であると判定する。

次に、宛先特定部５６は、投稿先指定コミュニティであるコミュニティ３以外で、記事２００の投稿者であるユーザＢが所属するコミュニティ（投稿先候補コミュニティ）を検索する。この場合、コミュニティ１が投稿先候補コミュニティとしてヒットする。

宛先特定部５６は、上記したコミュニティ３の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度と同様にして、コミュニティ１の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度を算出する。この場合、コミュニティ１の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度は、（０．６６×１）＋（０．６６×１）＋（１．０×１）＋（０．５×１）により「２．８２」となる。

コミュニティ１の団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対する宛先コミュニティ度は、宛先コミュニティ度の閾値である２．０以上であるため、コミュニティ１は、団体宛先名「製品Ｘ担当者」に対応するコミュニティであると判定される。これにより、コミュニティ１の投稿先妥当度は２．８２となる。

したがって、宛先特定部５６は、コミュニティ１の投稿先妥当度（２．８２）が投稿先妥当度の閾値（２．０）以上であると判定する。

これにより、宛先特定部５６は、記事２００はコミュニティ１に投稿するのが妥当であると判定し、コミュニティ１のコミュニティ名を投稿者であるユーザＢに提示する。この場合、例えば「コミュニティ３への投稿は誤りの可能性があります。コミュニティ１への投稿ではないですか。」等のメッセージがユーザＢに提示される。

ユーザＢは、このようなメッセージを確認することにより、記事２００の投稿先をコミュニティ３からコミュニティ１に変更することができる。

上記したように本実施形態においては、投稿記事に含まれる文字列から当該投稿記事の宛先名を抽出し、当該抽出された宛先名から当該投稿記事の投稿先となるコミュニティを特定し、当該特定されたコミュニティのコミュニティ名が投稿ユーザに対して提示される。また、本実施形態においては、抽出された宛先名が個人宛先名である場合には、当該個人宛先名に対応するユーザを特定し、当該ユーザのユーザ名が投稿ユーザに対して提示される。

これにより、本実施形態においては、例えば投稿者が投稿記事を誤ったコミュニティに投稿しようとした際、あるいは、記事内に記入された宛先名に対応するユーザが参加していないようなコミュニティに投稿しようとした際には、適切な投稿先となるコミュニティ及び投稿相手となるユーザを投稿者に提示することができる。したがって、投稿者は、提示されたコミュニティ及びユーザを確認することにより、上記したように誤ったコミュニティに対して投稿しようとしていた場合には、投稿先を適切なコミュニティに変更することができる。よって、例えば特定のコミュニティのユーザにのみ連絡したい内容等が誤って別のコミュニティに投稿され、投稿者が意図しないユーザに当該内容が知られてしまうといった弊害を回避することができる。

なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

本発明の実施形態に係る情報共有装置を含むクライアント−サーバシステムのハードウェア構成を示すブロック図。 図１に示す情報共有装置５０の主として機能構成を示すブロック図。 コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるコミュニティ名テーブルのデータ構造の一例を示す図。 コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる所属コミュニティテーブルのデータ構造の一例を示す図。 コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれるユーザ名テーブルのデータ構造の一例を示す図。 コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事格納先テーブルのデータ構造の一例を示す図。 コミュニティ情報／記事本文格納部４２に含まれる記事本文格納部のデータ構造の一例を示す図。 単語統計情報格納部４２に格納されている単語統計情報に含まれる出現頻度情報のデータ構造の一例を示す図。 単語統計情報格納部４３に格納されている単語統計情報に含まれる記事頻度情報のデータ構造の一例を示す図。 投稿／閲覧履歴格納部４４に格納される履歴情報に含まれる投稿履歴情報のデータ構造の一例を示す図。 投稿／閲覧履歴格納部４４に格納されている履歴情報に含まれる閲覧履歴情報のデータ構造の一例を示す図。 図２に示す宛先名抽出部５５の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって個人宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって個人宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって個人宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 図１３に示すステップＳ１５の宛先ユーザ度の算出処理の処理手順を示すフローチャート。 図１４に示すステップＳ２９の宛先ユーザ度の算出処理の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって団体宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって団体宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 宛先名抽出部５５によって団体宛先名が抽出された場合の宛先特定部５６の処理手順を示すフローチャート。 図１８に示すステップＳ６５の宛先コミュニティ度の算出処理の処理手順を示すフローチャート。 図１９に示すステップＳ７３の宛先コミュニティ度の算出処理の処理手順を示すフローチャート。 情報共有装置５０における過去一定期間内の記事の投稿履歴及び閲覧履歴の一例を表す図。 ユーザＡによって投稿された記事１００の一例を示す図。 ユーザＢによって投稿された記事２００の一例を示す図。

符号の説明

１０…コンピュータ、２０…クライアント端末、３０…ネットワーク、４０…外部記憶装置、４２…コミュニティ情報／記事本文格納部、４３…単語統計情報格納部、４４…投稿／閲覧履歴格納部、４５…抽出規則格納部、４６…パラメタ設定情報格納部、５０…情報共有装置、５１…インタフェース、５２…送受信／保管部、５３…形態素解析部、５４…単語統計情報生成部、５５…宛先名抽出部、５６…宛先特定部。

Claims (5)

1. ユーザによってコミュニティに投稿された文字列を含む記事を格納する記事格納手段と、前記コミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報及び当該コミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティのコミュニティ名を対応付けて保持するコミュニティ名テーブルと、前記ユーザを識別するためのユーザ識別情報及び当該ユーザ識別情報によって識別されるユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報を対応付けて保持する所属コミュニティテーブルと、前記記事格納手段に格納されている記事の投稿履歴及び閲覧履歴を示す履歴情報を格納する履歴情報格納手段と、前記記事格納手段に格納されている記事毎に当該記事に含まれる文字列の統計を示す単語統計情報を格納する単語統計情報格納手段とを備える情報共有装置において、
   ユーザによって投稿された記事を入力する入力手段と、
   前記入力された記事を解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析結果に基づいて、前記入力された記事に含まれる文字列から当該入力された記事の宛先名を抽出する抽出手段と、
   前記入力された記事を投稿したユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報を、前記所属コミュニティテーブルから取得するコミュニティ識別情報取得手段と、
   前記解析結果、前記取得されたコミュニティ識別情報、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報及び前記単語統計情報格納手段に格納されている単語統計情報に基づいて、前記抽出された宛先名に該当する度合いを示す宛先度を算出する宛先度算出手段と、
   前記算出された宛先度が予め定められた値以上であるかを判定する判定手段と、
   前記予め定められた値以上であると判定された場合、前記取得されたコミュニティ識別情報に対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名を、前記入力された記事を投稿したユーザに対して提示する提示手段と
   を具備することを特徴とする情報共有装置。
2. ユーザによって投稿される記事に含まれる文字列から、当該記事の宛先名を抽出するための抽出パターンを示す抽出規則情報を格納する抽出規則格納手段を更に具備し、
   前記抽出手段は、前記入力された記事に含まれる文字列のうち当該文字列の先頭から空行が検出されるまでの文字列を先頭文字列として抽出し、当該抽出された先頭文字列にから前記抽出規則格納手段に格納されている抽出規則情報によって示される抽出パターンに一致する文字列を宛先名として抽出する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報共有装置。
3. 予め登録されているユーザを識別するためのユーザ識別情報及び当該ユーザ識別情報によって識別されるユーザのユーザ名を対応付けて保持するユーザ名テーブルと、
   前記抽出された宛先名を含むユーザ名に対応付けて前記ユーザ名テーブルに保持されているユーザ識別情報を取得するユーザ識別情報取得手段と
   を更に具備し、
   前記宛先度算出手段は、前記ユーザ識別情報取得手段によって取得されたユーザ識別情報に基づいて、前記宛先度を算出し、
   前記提示手段は、前記ユーザ識別情報取得手段によって取得されたユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ名テーブルに保持されているユーザ名を提示する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報共有装置。
4. 前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報によって示される投稿履歴には、前記記事格納手段に格納されている記事に含まれる文字列から抽出された宛先名が含まれており、
   前記宛先度算出手段は、
   前記入力された記事を投稿したユーザが投稿した記事のうち、前記コミュニティ識別情報取得手段によって取得されたコミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに対して投稿した記事の第１の割合を、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報に基づいて算出する第１の算出手段と、
   前記入力された記事を投稿したユーザが前記コミュニティ識別情報取得手段によって取得されたコミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに対して投稿した記事のうち、前記抽出された宛先名を含む記事の第２の割合を、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報に基づいて算出する第２の算出手段と、
   前記入力された記事を投稿したユーザが前記コミュニティ識別情報取得手段によって取得されたコミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに対して投稿した記事のうち、前記ユーザ識別情報取得手段によって取得されたユーザ識別情報によって識別されるユーザが閲覧した第３の割合を、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報に基づいて算出する第３の算出手段と、
   前記入力された記事を投稿したユーザ及び前記ユーザ識別情報取得手段によって取得されたユーザ識別情報によって識別されるユーザによって前記コミュニティ識別情報取得手段によって取得されたコミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに対して投稿された記事と、前記入力された記事との類似度を、前記解析手段による解析結果及び前記単語統計情報格納手段に格納されている単語統計情報に基づいて算出する第４の算出手段とを含み、
   前記第１の算出手段によって算出された第１の割合、前記第２の算出手段によって算出された第２の割合、前記第３の算出手段によって算出された第３の割合及び前記第４の算出された類似度に基づいて前記宛先度を算出する
   ことを特徴とする請求項３記載の情報共有装置。
5. ユーザによってコミュニティに投稿された文字列を含む記事を格納する記事格納手段と、前記コミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報及び当該コミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティのコミュニティ名を対応付けて保持するコミュニティ名テーブルと、前記コミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ識別情報に対応付けて当該コミュニティ識別情報によって識別されるコミュニティに所属するユーザを識別するためのユーザ識別情報を保持する所属コミュニティテーブルと、前記記事格納手段に格納されている記事の投稿履歴及び閲覧履歴を示す履歴情報を格納する履歴情報格納手段と、前記記事格納手段に格納されている記事毎に当該記事に含まれる文字列の統計を示す単語統計情報を格納する単語統計情報格納手段とを有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される情報共有装置において、前記コンピュータによって実行される情報共有プログラムであって、
   前記コンピュータに、
   ユーザによって投稿された記事を入力するステップと、
   前記入力された記事を解析するステップと、
   前記解析結果に基づいて、前記入力された記事に含まれる文字列から当該入力された記事の宛先名を抽出するステップと、
   前記入力された記事を投稿したユーザが所属するコミュニティを識別するためのコミュニティ識別情報を、前記所属コミュニティテーブルから取得するステップと、
   前記解析結果、前記取得されたコミュニティ識別情報、前記履歴情報格納手段に格納されている履歴情報及び前記単語統計情報格納手段に格納されている単語統計情報に基づいて、前記抽出された宛先名に該当する度合いを示す宛先度を算出するステップと、
   前記算出された宛先度が予め定められた値以上であるかを判定するステップと、
   前記予め定められた値以上であると判定された場合、前期取得されたコミュニティ識別情報に対応付けてコミュニティ名テーブルに保持されているコミュニティ名を、前記入力された記事を投稿したユーザに対して提示するステップと
   を実行させるための情報共有プログラム。

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