JP2012185756A - ナレッジマネジメント支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ナレッジマネジメント支援システムが、利用者の記憶に定着していないナレッジを選択的に提供することを可能にする。
【解決手段】 利用者に参照されていないナレッジを対象として、経験値算出部１０５において全利用者の経験の深さを定量化し、参照率算出部１０６においてナレッジの提供履歴から全利用者の参照率を算出することで、記憶定着経験値推定部１０８において経験値ごとの参照率を明らかにし、ナレッジが利用者の記憶に定着するまでに必要な経験値を推定する。利用者の経験値が、推定した経験値を上回る場合、ナレッジが利用者の記憶に定着していると推定する。推定した結果は、ナレッジ提供部１０１においてナレッジを利用者に提供する処理に供する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ナレッジマネジメント支援システムに関する。

企業などでは、部署や個人で保有するナレッジの社内共有により、業務を効率化することなどをねらいとして、ナレッジマネジメントシステムを用いている。 ナレッジマネジメントシステムは、蓄積されたナレッジを利用者に提供するために、ナレッジの検索や配信などの機能を備える。ナレッジの検索機能では、例えば、利用者により指定されたキーワードによるナレッジの全文検索を提供する。ナレッジの配信機能では、例えば、利用者ごとに予め配信時刻や配信するナレッジの分野が設定され、配信時刻になると、蓄積されたナレッジから設定された分野のナレッジを選定し、利用者に対して配信する。

しかしこれらのナレッジの検索や配信などの機能は、利用者にとって既知/未知のナレッジが、区別なく膨大に提供されるという問題がある。この問題に対して、特開２００９−１６８７７３号公報（特許文献１）がある。この公報には、「車両の走行地点にかかる情報提供を受けた過去の履歴と情報提供を受けてからの経過時間等から記憶定着度を推定し、さらにドライバに質問を行い自由発話形式で回答させることによりドライバがすでに知っている情報を高精度に推定して、記憶の定着度が高くドライバにとってすでに知っていると考えられる事柄については、提供する情報の量を少なくして、情報提供の際にドライバが煩わしいと感じることを低減する。」と記載されている。

特開２００９−１６８７７３号公報

人間工学基準数値数式便覧 第４章「人間の情報処理能力」pp.167技報堂書店 1992年

前記特許文献１には、利用者に参照された情報を対象として、情報が利用者により参照された過去の履歴と参照されてからの経過時間から、利用者の記憶定着度を推定する仕組みが記載されている。しかし特許文献１の情報提供方法は、情報が利用者に参照された履歴と参照されてからの経過時間から、利用者の記憶定着度を推定するため、利用者に参照されていない情報の記憶定着を推定できない。

このような仕組みでは、例えば、ナレッジマネジメント支援システムにおいて、利用者にとって既知のナレッジと未知のナレッジが区別なく提供される場合がある。特に、ある程度経験を積んだ利用者の記憶に定着しているナレッジは、利用者に提供しても参照されないため、利用者にとって既知のナレッジであっても未知と推定され、利用者に提供される。したがって、利用者に参照されていないナレッジの記憶定着を推定することが課題である。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものである。本発明では、当該利用者ではなく、全利用者に着目し、当該利用者に参照されていないナレッジが、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する。利用者は、経験の浅いうちはナレッジを参照するが、経験を積むとナレッジが記憶に定着し、既知となるので、参照しなくなる。そこでナレッジが既知となる経験値を、全利用者の経験値とナレッジの参照率を用いて推定し、当該利用者の経験値と比較することで、ナレッジが記憶に定着しているかどうかを推定する。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、ネットワークを介して接続されるクライアントの利用者にナレッジを配信して提供するナレッジマネジメント支援システムにおいて、利用者の属性情報を、少なくとも利用者ＩＤ、担当分野、参画工程のデータを有するデータレコードにて記憶する第１の記憶部と、提供対象となるナレッジの情報を、少なくともナレッジＩＤ、タイトル、本文、対象分野、対象工程のデータを有するデータレコードにて記憶する第２の記憶部と、利用者に提供したナレッジと、利用者がナレッジを参照した有無情報を記録した提供履歴を、少なくともナレッジＩＤ、利用者ＩＤ、提供日時、参照有無のデータを有するデータレコードにて記憶する第３の記憶部と、各利用者の担当業務経験履歴を、少なくとも利用者ＩＤ、担当分野、参画工程のデータを有するデータレコードにて記録した第４の記憶部と、前記第１の記憶部に記憶された配信対象の利用者のデータレコードの担当分野、参画工程のデータと、前記第２の記憶部に記憶された各ナレッジのデータレコードの対象分野、対象工程のデータを照合して、前記配信対象の利用者へ提供するナレッジの候補を選定する選定部と、前記選定された各提供ナレッジ候補のデータレコードの対象分野、対象工程を、前記第４の記憶部に記憶された各利用者の担当業務経験履歴のデータレコードと照合して、前記各利用者の業務経験の深さを定量化した経験値を算出する経験値算出部と、各経験値で分類される全利用者に対して、各提供ナレッジ候補毎に、各経験値毎に、前記第３の記憶部に記憶された当該ナレッジのデータレコードの提供履歴と参照有無情報を検索して、当該ナレッジが提供された利用者数に対する当該ナレッジの本文を参照した利用者数の割合を当該ナレッジの参照率として算出する参照率算出部と、全ての経験値に関して、連続する２つの経験値をそれぞれ有する利用者の参照率を比較して、経験値i-1の利用者の参照率と経験値iの利用者の参照率との差ｄiが最大値となる経験値iを記憶定着経験値とする記憶定着経験値推定部と、前記配信対象の利用者の経験値と前記記憶定着経験値とを比較して、当該利用者の記憶に当該ナレッジが定着している、または定着していないと推定する記憶定着推定部と、前記選定部が選定した前記配信対象の利用者へ提供するナレッジの候補の中で、前記記憶定着推定部が前記配信対象の利用者の記憶に定着していないと判定したナレッジのみを前記配信対象の利用者のクライアントへ配信するナレッジ提供部とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、利用者に参照されていないナレッジが、利用者の記憶に定着しているかどうかを推定することができる。例えば、利用者にとって未知のナレッジのみを提供し、ナレッジ活用効率向上が実現できる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

ナレッジマネジメント支援システムの構成図の例である。 ナレッジマネジメント支援システムの処理を示すフローチャートの例である。 ナレッジマネジメント支援システムの設定記憶部における利用者属性テーブルの例である。 ナレッジマネジメント支援システムのナレッジ記憶部におけるナレッジ属性テーブルの例である。 ナレッジマネジメント支援システムの記憶定着記憶部における記憶定着テーブルの例である。 ナレッジマネジメント支援システムのナレッジ記憶部における質問テーブルの例である。 ナレッジマネジメント支援システムにおいて、ナレッジを提供する画面の例を示す説明図である。 ナレッジマネジメント支援システムの提供履歴記憶部における提供履歴テーブルの例である。 ナレッジに対する利用者の記憶の定着を、全利用者の経験値および参照履歴に基づいて推定する方法の、一例を説明するための図である。 ナレッジマネジメント支援システムにおいて、ナレッジが利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理を説明するフローチャートの例である。 ナレッジマネジメント支援システムの利用者経験記憶部における利用者経験テーブルの例である。 ナレッジが既知となる経験値を、全利用者の経験値および、経験値ごとの参照率を用いて推定する方法の、一例を説明するための図である。 ナレッジマネジメント支援システムにおいて、ナレッジの記憶定着経験値を推定する処理を説明するフローチャートの例である。 ナレッジマネジメント支援システムの構成図の例である。 ナレッジマネジメント支援システムの処理を示すフローチャートの例である。 ナレッジマネジメント支援システムにおいて、ナレッジを提供する画面の例を示す説明図である。 ナレッジマネジメント支援システムにおいて、ナレッジが利用者の記憶に定着している度合いを推定する処理を説明するフローチャートの例である。 ナレッジマネジメント支援システムの利用者経験記憶部における利用者経験テーブルの例である。 利用者により参照されているナレッジの記憶定着度を、利用者によりナレッジが参照されてからの経過時間を用いて推定する方法の、一例を説明するための図である。

以下、実施例を、図面を用いて説明する。

本実施例では、利用者の業務に関連するナレッジのうち、利用者に参照されていないナレッジについて、利用者の記憶に定着しているかどうかを推定し、利用者の記憶に定着していないと推定したナレッジのみを、利用者に配信するナレッジマネジメント支援システムの例を説明する。

図１は、本実施例に係わる、ナレッジマネジメント支援システムの構成図の例である。
本ナレッジマネジメント支援システム１００は、ナレッジ提供部１０１、設定記憶部１０２、ナレッジ記憶部１０４、ナレッジ選定部１０３、提供履歴取得部１１２、提供履歴記憶部１１３、利用者経験記憶部１１４、記憶定着推定部１０５、記憶定着検査部１１０、記憶定着記憶部１０９を有する。また、記憶定着推定部１０５は、経験値算出部１０６、参照率算出部１０７、記憶定着経験値推定部１０８を有する。

クライアント１１１は複数存在することが想定され、各クライアントはネットワークを介してナレッジマネジメント支援システム１００に接続される。

ナレッジ提供部１０１は、記憶定着推定部１０５で当該利用者の記憶に定着していないと推定したナレッジを、利用者側であるクライアント１１１に配信する処理部である。
設定記憶部１０２は、利用者の属性情報を記憶する記憶装置である。
ナレッジ記憶部１０４は、本ナレッジマネジメント支援システムが利用者に提供するナレッジを記憶する記憶装置である。
ナレッジ選定部１０３は、ナレッジ記憶部１０４に記憶されたナレッジから、利用者に提供するナレッジを選定する処理部である。

提供履歴取得部１１２は、ナレッジ提供部１０１がクライアント１１１に対してナレッジを配信したときと、クライアント１１１が配信したナレッジに関する利用者からの参照要求を受け付けたときの、ナレッジの提供に関する提供履歴を取得する処理部である。
提供履歴記憶部１１３は、提供履歴取得部１１２で取得したナレッジの提供履歴を記憶する記憶装置である。
利用者経験記憶部１１４は、全利用者の業務経験履歴を記憶する記憶装置である。

記憶定着推定部１０５は、ナレッジ選定部１０３で選定したナレッジのうち、当該利用者が参照していないナレッジについて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理部である。

記憶定着検査部１１０は、記憶定着推定部１０５で、当該利用者の記憶に定着していると推定した各ナレッジに関して、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを検査する処理部である。
記憶定着記憶部１０９は、記憶定着検査部１１０で検査した結果の記憶定着履歴を記憶する記憶装置である。

以下、本実施例のナレッジマネジメント支援システムについての詳細を説明する。
図２は、本実施例のナレッジマネジメント支援システム１００において、ある利用者にナレッジを配信する処理を説明するフローチャートの例である。
ステップ２０１では、ナレッジ提供部１０１が、設定記憶部１０２の利用者属性テーブルを利用し、当該利用者の属性情報を取得する。

図３は、設定記憶部１０２の利用者属性テーブルの例である。利用者属性テーブルは、利用者ＩＤフィールド３０１、担当分野フィールド３０２、参画工程フィールド３０３を有するテーブルである。利用者ＩＤフィールド３０１は、各利用者に割り当てられた、各利用者を一意に識別するための利用者ＩＤが記載されたフィールドである。担当分野フィールド３０２は、利用者が業務において担当する分野が記載されたフィールドである。担当分野は、業務の作業内容をグループ分けしたものであり、各利用者が業務においてどの分野を担当するかを選択するものである。担当分野は、例えば、プロジェクトマネジメント業務であれば、ＰＭＢＯＫ（Ｒ）の知識エリアから予め選択する。参画工程フィールド３０３は、利用者が業務において参画する工程が記載されたフィールドである。

図２に戻り、ステップ２０２では、ナレッジ選定部１０３が、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルを利用し、当該利用者に提供するナレッジの候補である、提供ナレッジ候補を選定する。

図４は、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルの例である。ナレッジ属性テーブルは、ナレッジＩＤフィールド４０１、タイトルフィールド４０２、本文フィールド４０３、分野フィールド４０４、対象工程フィールド４０５を有するテーブルである。ナレッジＩＤフィールド４０１は、各ナレッジに割り当てられた、各ナレッジを一意に識別するためのナレッジＩＤが記載されたフィールドである。タイトルフィールド４０２は、ナレッジに付けられたタイトルが記載されたフィールドである。本文フィールド４０３は、ナレッジの本文が記載されたフィールドである。対象分野フィールド４０４は、ナレッジが対象とする分野が記載されたフィールドである。対象分野フィールド４０４は、設定記憶部１０２の利用者属性テーブルの担当分野フィールド３０２と同じ選択肢とし、各ナレッジが対象とする分野を選択するものである。対象工程フィールド４０５は、ナレッジが対象とする工程が記載されたフィールドである。これにより、ステップ２０２では、ナレッジの対象分野が当該利用者の担当分野に含まれ、かつナレッジの対象工程が当該利用者の参画工程に含まれる場合、提供ナレッジ候補として選定する。具体的には、ナレッジの属性情報の対象分野フィールド４０４に記載された分野が、ステップ２０１で取得した当該利用者の属性情報の担当分野フィールド３０２に記載され、かつ、ナレッジの属性情報の対象工程フィールド４０５に記載された工程が、ステップ２０１で取得した当該利用者の参画工程フィールド３０３に記載される場合、提供ナレッジ候補として選定する。

図２に戻り、ステップ２０３では、記憶定着推定部１０５が、ステップ２０２でナレッジ選定部１０３が選定した提供ナレッジ候補から、ナレッジを１件読み込む。

ステップ２０４では、記憶定着推定部１０５が、記憶定着記憶部１０９の記憶定着履歴テーブルから、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着していると過去に判定したことがあるかどうかを読み込む。当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着していると過去に判定したことがある場合は、ステップ２１０の処理を実行する。ステップ２１０の処理については、後述する。

図５は、記憶定着記憶部１０９の記憶定着履歴テーブルの例である。記憶定着履歴テーブルは、ナレッジＩＤフィールド５０１、利用者ＩＤフィールド５０２を有するテーブルである。ナレッジＩＤフィールド５０１は、各ナレッジに割り当てられた、各ナレッジを一意に識別するためのナレッジＩＤが記載されたフィールドである。利用者ＩＤフィールド５０２は、各利用者に割り当てられた、各利用者を一意に識別するための利用者ＩＤが記載されたフィールドである。記憶定着履歴テーブルには、過去にナレッジが利用者の記憶に定着していると判定した結果が、ナレッジ毎、利用者毎に、記憶定着履歴として記憶されている。これにより、ステップ２０４では、記憶定着記憶部１０９の記憶定着履歴テーブルに、当該ナレッジと当該利用者の組合せの記憶定着履歴が記憶されている場合は、当該ナレッジが当該利用者の記憶に定着していると判定したことがあるとして、ステップ２１０の処理を実行する。

図２に戻り、ステップ２０５では、記憶定着推定部１０５が、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する。ステップ２０５の処理の詳細については、後述する。ステップ２０５において、当該ナレッジが当該利用者の記憶に定着していないと推定した場合は、ステップ２０９の処理を実行する。ステップ２０９の処理の詳細については、後述する。

ステップ２０６では、記憶定着検査部１１０が、ナレッジ記憶部１０４の質問テーブルを利用し、当該ナレッジに関する質問をクライアント１１１において当該利用者に提供し、当該利用者からの入力による回答を待つ。

図６は、ナレッジ記憶部１０４の質問テーブルの例である。質問テーブルは、ナレッジＩＤフィールド６０１、質問文フィールド６０２、質問回答フィールド６０３を有するテーブルである。ナレッジＩＤフィールド６０１は、各ナレッジに割り当てられた、各ナレッジを一意に識別するためのナレッジＩＤが記載されたフィールドである。質問文フィールド６０２は、ナレッジが利用者の記憶に定着していることを、確認するための質問文が記載されたフィールドである。質問回答フィールド６０３は、質問文フィールド６０２に記載された質問文の回答が記載されたフィールドである。これにより、ステップ２０６では、当該ナレッジに関して、質問文フィールド６０２に記載された質問文を取得し、クライアント１１１において当該利用者に提供する。

図２に戻り、ステップ２０７では、記憶定着検査部１１０が、ステップ２０６において当該利用者に提供した質問に対して、当該利用者により入力された回答を取得し、回答が正解であるかどうかを判定する。図６に示したナレッジ記憶部１０４の質問テーブルから、当該ナレッジに関して、質問回答フィールド６０３に記載された質問回答を取得し、当該利用者により入力された回答との比較を行う。質問回答フィールド６０３に記載された質問回答と、当該利用者により入力された回答が一致する場合、回答が正解と判定し、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着していると判断する。当該利用者により入力された回答が一致しない場合、回答が不正解と判定し、ステップ２０９の処理を実行する。

ステップ２０８では、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶の定着を、記憶定着記憶部１０９の記憶定着履歴テーブルに記憶する。図５に示した記憶定着記憶部１０９の記憶定着履歴テーブルに、当該ナレッジのナレッジＩＤ、当該利用者の利用者ＩＤを、新たな記憶定着履歴として記憶する。

ステップ２０９では、ナレッジ提供部１０１が、当該ナレッジについて、ステップ２０５において当該利用者の記憶に定着していないと推定した場合、またはステップ２０７において記憶定着検査部で当該利用者の記憶に定着していないと判定した場合に、当該ナレッジを提供対象とし、提供ナレッジに蓄積する。

ステップ２１０では、記憶定着推定部１０５が、ステップ２０２において選定した提供ナレッジ候補のうち、ステップ２０３〜２０９の処理に供していないナレッジが残っているかを判定し、ステップ２０３〜２０９の処理に供していないナレッジが残っている場合はステップ２０３に戻り、ステップ２０２において選定した提供ナレッジ候補のうち、ステップ２０３〜２０９の処理に供していないナレッジを１件読み込む。

ステップ２１１では、ナレッジ提供部１０１が、ステップ２０９で蓄積した提供ナレッジをクライアント１１１に配信し、当該利用者に提供する。

図７は、本実施例における、利用者にナレッジを提供する画面の例を示す説明図である。クライアント１１１が、当該利用者に対して、ステップ２０９で蓄積した提供ナレッジの各ナレッジについて、図７に示す情報を提供する。タイトルフィールド７０１には、ステップ２０９で蓄積した提供ナレッジの各ナレッジついて、タイトルを表示する。表示するナレッジのタイトルは、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルにおけるタイトルフィールド４０２に記載されたタイトルである。また当該利用者により、ナレッジのタイトルから、ナレッジの詳細を知る必要があると判断された場合は、ナレッジの本文を参照する要求を受け付ける。選択フィールド７０２では、参照したいナレッジの選択を受け付ける。

図２に戻り、ステップ２１２では、ナレッジ提供部１０１が、ステップ２１１で当該利用者により選択されたナレッジの参照要求を受け付け、選択されたナレッジの本文をクライアント１１１において当該利用者へ提供する。当該利用者により、図７における参照ボタン７０３が押下されると、クライアント１１１において、選択フィールド７０２で選択されたナレッジの本文を、当該利用者に提供する。提供するナレッジの本文は、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルにおける本文フィールド４０３に記載された本文である。

ステップ２１３では、提供履歴取得部１１２が、ナレッジ提供部１０１がクライアント１１１に対してナレッジを配信したときと、クライアント１１１が配信したナレッジに関する当該利用者からの参照要求を受け付けたときの、ナレッジの提供に関する提供履歴を取得し、提供履歴を提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルに記憶する。

図８は、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルの例である。提供履歴テーブルは、ナレッジＩＤフィールド８０１、利用者ＩＤフィールド８０２、提供日時フィールド８０３、参照有無フィールド８０４を有するテーブルである。ナレッジＩＤフィールド８０１は、各ナレッジに割り当てられた、各ナレッジを一意に識別するためのナレッジＩＤが記載されたフィールドである。利用者ＩＤフィールド８０２は、各利用者に割り当てられた、各利用者を一意に識別するための利用者ＩＤが記載されたフィールドである。提供日時フィールド８０３は、利用者ＩＤフィールド８０２に記載された利用者に対して、ナレッジＩＤフィールド８０１に記載されたナレッジを提供した日時が記載されたフィールドである。参照有無フィールド８０４は、提供したナレッジが、利用者により参照されたかどうかが記載されたフィールドである。これにより、ステップ２１１において、ステップ２０９で蓄積した提供ナレッジを提供すると、提供履歴取得部１１２が、提供ナレッジの各ナレッジについて、ナレッジＩＤ、当該利用者の利用者ＩＤ、提供日時を、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルに記憶する。またステップ２１２において、当該利用者により参照されたナレッジに関しては、参照有無フィールド８０４に、参照されたことを示すフラグを立てる。
以上の一連の処理の後、本実施例のナレッジマネジメント支援システムの処理を終了する。

次に、本実施例のナレッジマネジメント支援システムにおける、当該利用者の当該ナレッジに対する記憶の定着の推定について説明する。
図９は、ナレッジに対する利用者の記憶の定着を、全利用者の経験値および参照履歴に基づいて推定する方法の、一例を説明するための図である。

図９は、横軸を経験値、縦軸を参照率として、全利用者を経験値により分類し、あるナレッジに関して、経験値ごとの利用者の参照率を表したグラフを示す図である。経験値９０１は、ナレッジに関連する全利用者の業務経験の深さを定量化した値である。経験値の算出に関する処理の詳細については、後述する。参照率９０２は、利用者に対してナレッジを提供した結果、利用者によってそのナレッジが参照された割合である。図９は、あるナレッジに関して、経験値ｉ−１の利用者の参照率が高く、経験値ｉ以上の利用者の参照率が下がる様子を示す例である。

利用者は、経験の浅いうちはナレッジを参照するが、経験を積むとナレッジが記憶に定着し、既知となるので、参照しなくなる。したがって、ナレッジが既知となる経験値を記憶定着経験値とし、当該利用者の経験値と比較することで、ナレッジが記憶に定着しているかどうかを推定する。記憶定着経験値は、例えば、経験値ｉ−１の利用者の参照率と、経験値ｉの利用者の参照率との差ｄ_ｉ９０３を求め、最も差が大きいときの経験値ｉを、記憶定着経験値９０４とする。

図１０は、ステップ２０５の、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理を説明するフローチャートの例である。

ステップ１００１では、記憶定着推定部１０５が、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを用いて、当該利用者により当該ナレッジが参照されているかどうかを判定する。図８の提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを用いて、例えば、当該利用者に当該ナレッジを提供した提供履歴のうち、直近１年間の提供履歴すべてにおいて、当該ナレッジの本文が参照されていない場合に、参照されていないナレッジと判定する。当該利用者が当該ナレッジを参照している場合は、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶にまだ定着していないと判断し（ステップ１００７）、当該ナレッジが当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理（ステップ２０５）を終了する。

ステップ１００２では、経験値算出部１０６が、利用者経験記憶部１１４における利用者経験テーブルを利用し、全利用者について、利用者毎の経験値を算出する。

図１１は、利用者経験記憶部１１４における利用者経験テーブルの例である。利用者経験テーブルは、利用者ＩＤフィールド１１０１、担当分野フィールド１１０２、参画工程フィールド１１０３を有するテーブルである。利用者ＩＤフィールド１１０１は、各利用者に割り当てられた、各利用者を一意に識別するための利用者ＩＤが記載されたフィールドである。担当分野フィールド１１０２は、利用者が業務において担当した分野が記載されたフィールドである。担当分野フィールド１１０２は、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルの対象分野フィールド４０４と同じ選択肢とし、利用者が業務においてどの分野を担当したかを選択するものである。参画工程フィールド１１０３は、利用者が業務において参画した工程が記載されたフィールドである。利用者経験テーブルには、過去に各利用者が経験した業務が、利用者毎、業務毎に、担当分野、参画工程とともに、業務経験履歴として記憶されている。例えば、利用者が参画したプロジェクト毎に、業務経験履歴を記録する。これにより、ステップ１００２では、利用者毎に、当該ナレッジの対象分野が担当分野に含まれ、かつ当該ナレッジの対象工程が参画工程に含まれる業務経験履歴をカウントし、カウントした業務経験履歴の件数を経験値として算出する。具体的には、各利用者の業務経験履歴について、当該ナレッジの属性情報の対象分野フィールド４０４に記載された分野が、担当分野フィールド１１０２に記載され、かつ、当該ナレッジの属性情報の対象工程フィールド４０５に記載された工程が、参画工程フィールド１１０３に記載される業務経験履歴を抽出し、抽出した業務経験履歴の件数を利用者の経験値とする。

図１０に戻り、ステップ１００３では、参照率算出部１０７が、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルと、ステップ１００２の結果を用いて、経験値ごとに利用者を分類し、当該ナレッジの参照率を算出する。図８の提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを用いて、例えば、ある経験値の利用者全員に対して、当該ナレッジを提供した提供履歴を抽出し、抽出した提供履歴に含まれる利用者の人数を、その経験値の利用者に対する提供者数とする。また、抽出した提供履歴から、当該ナレッジの本文が参照されている提供履歴を分離し、分離した提供履歴に含まれる利用者の人数を、その経験値の利用者の参照者数とする。経験値ごとに提供者数と参照者数を算出し、提供者数に対する参照者数の割合を求め、当該ナレッジの参照率とする。

ステップ１００４では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００３の結果を用いて、当該ナレッジが利用者の記憶に定着する経験値である、記憶定着経験値を推定する。ステップ１００３の結果を用いて、例えば、経験値ｉ−１の利用者の参照率と、経験値ｉの利用者の参照率との差ｄ_ｉを、すべての経験値に関して求め、最もｄ_ｉが大きいときの経験値ｉを、記憶定着経験値とする。図９を用いて説明すると、ｄ_ｉ９０３を、ｉ＝２、３、・・・、ｎに関して算出し（ｎは経験値の最大値）、算出した中でｄ_ｉが最大値をとるときの経験値ｉを、記憶定着経験値９０４とする。ステップ１００４の処理の詳細については、後述する。

ステップ１００５では、記憶定着推定部１０５が、ステップ１００２の結果およびステップ１００４の結果を用いて、当該利用者の経験値と記憶定着経験値を比較する。ステップ１００２で算出した全利用者の経験値から、当該利用者の経験値を読み取り、ステップ１００４で推定した記憶定着経験値との比較を行う。当該利用者の経験値が、記憶定着経験値と等しい、または記憶定着経験値より大きい場合は、ステップ１００６の処理を実行する。ステップ１００６の処理については、後述する。一方、当該利用者の経験値が、記憶定着経験値より小さい場合は、ステップ１００７の処理を実行する。ステップ１００７の処理については、後述する。

ステップ１００６では、記憶定着推定部１０５が、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着していると推定する。
ステップ１００７では、記憶定着推定部１０５が、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着していないと推定する。
以上の一連の処理の後、当該ナレッジが当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理（ステップ２０５）を終了する。

図１２は、ナレッジの記憶定着経験値を、全利用者の経験値および、経験値ごとの参照率を用いて推定する方法の、一例を説明するための図である。
図１２におけるグラフ１２０１、グラフ１２０２は、図９で示したグラフと同様の縦軸および横軸を持つグラフである。グラフ１２０１は、あるナレッジに関して、経験値毎の利用者の参照率が、すべてほぼ等しい様子を示す例である。グラフ１２０２は、あるナレッジに関して、経験値による利用者の参照率に、偏りがない様子を示す例である。

利用者は、例えばすべての利用者に関連のある重大なニュースなどのナレッジに対しては、経験の深さによらず、ナレッジを参照する。したがって、グラフ１２０１のような、利用者の経験値と参照率の関係を持つナレッジは、すべての利用者に提供する必要がある。

また、利用者は、例えば新しく登録されたナレッジなどに対しては、存在に気が付いていないため、ナレッジが未知であっても、参照していない。したがって、グラフ１２０２のような、利用者の経験値と参照率の関係を持つナレッジは、すべての利用者に提供し、利用者にナレッジの存在を認知させる必要がある。

図１３は、ステップ１００４の、当該ナレッジの記憶定着経験値を推定する処理を説明するフローチャートの例である。
ステップ１３０１では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００２の結果を用いて、経験値の最大値ｎを読み込む。
ステップ１３０２では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００２の結果およびステップ１００３の結果を用いて、経験値ｉ＝２、３、・・・、ｎに関してｄ_ｉを算出する。
ステップ１３０３では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１３０２の結果を用いて、ｄ_ｉ（ｉ＝２、３、・・・、ｎ）が最大値をとるときの経験値
ｉ_ｍａｘを求める。

ステップ１３０４では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００３の結果、およびステップ１３０３の結果を用いて、当該ナレッジに関して、経験値ｉ_ｍａｘの利用者による参照率と、ｉ_ｍａｘ以外のいずれの経験値の利用者による参照率に対しても、差があるかどうかを判定する。例えば、経験値ｉ_ｍａｘの利用者による参照率と、ｉ_ｍａｘ以外の経験値の利用者による参照率の差が、すべて１０ポイント以下であれば、差がないと判定する。差があると判定した場合、ステップ１３０５の処理を実行する。ステップ１３０５の処理については、後述する。差がないと判定した場合、グラフ１２０１に代表されるナレッジであると判断し、ステップ１３０７の処理を実行する。ステップ１３０７の処理については、後述する。

ステップ１３０５では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００３の結果を用いて、当該ナレッジに関して、利用者の参照率の高い経験値が、複数あるかどうかを判定する。例えば、当該ナレッジに関して、利用者の経験値と参照率の関係をグラフ１２０２と同様の縦軸および横軸を用いて表現したとき、極大値が複数ある場合に、参照率の高い経験値が複数あると判定する。具体的には、経験値ｉの小さい順にｄ_ｉを並べ、ｄ_ｉの値が負から正に切り替わることが複数回あれば、参照率の高い経験値が複数あると判定する。参照率の高い経験値が複数あると判定した場合、グラフ１２０２に代表されるナレッジと判断し、ステップ１３０７を実行する。ステップ１３０７の処理については、後述する。参照率の高い経験値が一つしかないと判定した場合、ステップ１３０６を実行する。

ステップ１３０６では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１３０３の結果を用いて、当該ナレッジの記憶定着経験値をｉ_ｍａｘと判断する。
一方で、ステップ１３０７では、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１３０１の結果を用いて、当該ナレッジの記憶定着経験値をｎ＋１と判断する。当該ナレッジの記憶定着経験値をｎ＋１とすることで、いずれの利用者に対しても、ステップ１００５において、利用者の記憶に当該ナレッジが定着していないと判定する。
以上の一連の処理の後、当該ナレッジの記憶定着経験値を推定する処理（ステップ１００４）を終了する。

本実施例では、利用者により入力された検索条件に応じてナレッジの検索を行い、検索条件に合致するナレッジについて、ナレッジが利用者の記憶に定着している度合いを表す記憶定着度を推定し、検索条件に合致するナレッジを、記憶定着度とともに利用者に提供するナレッジマネジメント支援システムの例を説明する。

図１４は、本実施例に係わる、ナレッジマネジメント支援システムの構成図の例である。
本ナレッジマネジメント支援システム１４００は、ナレッジ提供部１４０１、ナレッジ記憶部１０４、ナレッジ選定部１４０３、提供履歴取得部１１２、提供履歴記憶部１１３、利用者経験記憶部１１４、記憶定着推定部１４０５を有する。また、記憶定着推定部１４０５は、経験値算出部１４０６、参照率算出部１０７、記憶定着経験値推定部１０８、記憶定着度推定部１４１５を有する。
ナレッジ記憶部１０４、提供履歴取得部１１２、提供履歴記憶部１１３、利用者経験記憶部１１４、参照率算出部１０７、記憶定着経験値推定部１０８は実施例１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

ナレッジ提供部１４０１は、利用者からの検索条件を受け付け、検索条件に合致するナレッジと、各ナレッジが利用者の記憶に定着しているかどうかの情報をクライアント１１１に提供する処理部である。
ナレッジ選定部１４０３は、ナレッジ記憶部１０４に記憶されたナレッジから、ナレッジ提供部１４０１で受け付けた検索条件に合致するナレッジを選定する処理部である。
記憶定着推定部１４０５は、ナレッジ選定部１４０３で選定したナレッジについて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する処理部である。

以下、本実施例のナレッジマネジメント支援システムについての詳細を説明する。
図１５は、本実施例のナレッジマネジメント支援システム１４００において、ある利用者からの要求に応じてナレッジの検索を実行し、利用者により入力された検索条件に合致するナレッジを提供する処理を説明するフローチャートの例である。
ステップ１５０１では、ナレッジ提供部１４０１が、クライアント１１１において、当該利用者によるナレッジの検索要求を受け付け、当該利用者により入力された検索条件を取得する。

図１６は、本実施例における、利用者によるナレッジ検索要求を受け付け、利用者により入力された検索条件に合致するナレッジを提供する画面の例を示す説明図である。検索条件入力欄１６０４は、当該利用者によりナレッジの検索条件となるキーワードが入力される入力欄である。クライアント１１１において、当該利用者により検索条件入力欄１６０４にキーワードが入力され、検索ボタン１６０５が押下されると、ナレッジ提供部１４０１が、当該利用者により検索条件入力欄１６０４に入力されたキーワードを検索条件として取得する。

図１５に戻り、ステップ１５０２は、ナレッジ選定部１４０３が、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルを利用し、ステップ１５０１で取得した検索条件に合致するナレッジを、当該利用者に提供するナレッジである、提供ナレッジとして選定する。例えば、検索条件のキーワードが、ナレッジ記憶部１０４のナレッジ属性テーブルの本文フィールド４０３に記載された本文に含まれるナレッジを、提供ナレッジとして選定する。

ステップ１５０３では、記憶定着推定部１４０５が、ステップ１５０２でナレッジ選定部１４０３が選定した提供ナレッジから、ナレッジを１件読み込む。
ステップ１５０４では、記憶定着推定部１４０５が、ステップ１５０３で読み込んだ当該ナレッジについて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定する。ステップ１５０４の処理の詳細については、後述する。

ステップ１５０５では、記憶定着推定部１４０５が、ステップ１５０２で選定した提供ナレッジのうち、ステップ１５０３、ステップ１５０４の処理に供していないナレッジが残っているかを判定し、ステップ１５０３、ステップ１５０４の処理に供していないナレッジが残っている場合は、ステップ１５０３に戻り、ステップ１５０２において選定した提供ナレッジのうち、ステップ１５０３、ステップ１５０２の処理に供していないナレッジを１件読み込む。

ステップ１５０６では、ナレッジ提供部１４０１が、ステップ１５０２で選定した提供ナレッジをクライアント１１１において表示し、当該利用者に提供する。クライアント１１１が、当該利用者に対して、ステップ１５０２で選定した提供ナレッジの各ナレッジについて、図１６に示す情報を提供する。タイトルフィールド７０１、選択フィールド７０２は、実施例１と同様であるため、ここでの説明は省略する。記憶定着度フィールド１６０６には、ステップ１５０２で選定した提供ナレッジの各ナレッジについて、ステップ１５０４で推定した当該利用者の記憶定着度の推定値を表示する。

ステップ１５０７では、ナレッジ提供部１４０１が、ステップ１５０６で当該利用者により選択されたナレッジの参照要求を受け付け、選択されたナレッジの本文をクライアント１１１において提供する。

ステップ１５０８では、提供履歴取得部１１２が、ナレッジ提供部１４０１がクライアント１１１に対してナレッジを提供したときと、クライアント１１１が提供したナレッジに関する当該利用者からの参照要求を受け付けたときに、ナレッジの提供に関する提供履歴を取得し、提供履歴を提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルに記憶する。
以上の一連の処理の後、本実施例のナレッジマネジメント支援システムの処理を終了する。

次に、本実施例のナレッジマネジメント支援システムにおける、当該利用者の当該ナレッジに対する記憶定着度の推定について説明する。
図１７は、ステップ１５０４の、当該ナレッジについて、当該利用者の記憶定着度を推定する処理を説明するフローチャートの例である。

ステップ１００１では、実施例１と同様、記憶定着推定部１０５が、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを用いて、当該利用者により当該ナレッジが参照されているかどうかを判定する。当該利用者が当該ナレッジを参照していない場合は、当該ナレッジについて、全利用者の経験値および参照履歴に基づいて、当該利用者の記憶に定着しているかどうかを推定するために、ステップ１７０２の処理を実施する。当該利用者が当該ナレッジを参照している場合は、当該ナレッジについて、当該利用者により当該ナレッジが参照されてからの経過時間に基づいて、当該利用者の記憶定着度を推定するために、ステップ１７０８の処理を実施する。ステップ１７０８の処理については、後述する。

ステップ１７０２では、経験値算出部１４０６が、利用者経験記憶部１１４における利用者経験テーブルを利用し、全利用者について、利用者の経験値を算出する。

図１８は、利用者経験記憶部１１４における利用者経験テーブルの例である。利用者経験テーブルは、利用者ＩＤフィールド１１０１、担当分野フィールド１１０２、参画工程フィールド１１０３、期間フィールド１８０４を有するテーブルである。利用者ＩＤフィールド１１０１、担当分野フィールド１１０２、参画工程フィールド１１０３は、実施例１と同様であるため、ここでの説明は省略する。期間フィールド１８０４は、利用者が業務を経験した期間が記載されたフィールドである。利用者経験テーブルには、過去に各利用者が経験した業務が、利用者毎、業務毎に、担当分野、参画工程、期間とともに、業務経験履歴として記憶されている。例えば、利用者が参画したプロジェクト毎に、業務経験履歴を記録する。これにより、ステップ１７０２では、利用者毎に、当該ナレッジの対象分野が担当分野に含まれ、かつ当該ナレッジの対象工程が参画工程に含まれる業務経験履歴の期間を抽出し、抽出した業務経験履歴の期間を合計し、合計した期間の年数を経験値として算出する。具体的には、各利用者の業務経験履歴について、当該ナレッジの属性情報の対象分野フィールド４０４に記載された分野が、担当分野フィールド１１０２に記載され、かつ、当該ナレッジの属性情報の対象工程フィールド４０５に記載された工程が、参画工程フィールド１１０３に記載される業務経験履歴を抽出し、抽出した業務経験履歴の期間を合計し、合計した期間の年数を経験値として算出する。

図１７に戻り、ステップ１００３では、実施例１と同様、参照率算出部１０７が、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルと、ステップ１７０２の結果を用いて、経験値ごとに利用者を分類し、当該ナレッジの参照率を算出する。

ステップ１００４では、実施例１と同様、記憶定着経験値推定部１０８が、ステップ１００３の結果を用いて、当該ナレッジが利用者の記憶に定着する経験値である、記憶定着経験値を推定する。

ステップ１００５では、記憶定着推定部１４０５が、ステップ１７０２の結果およびステップ１００４の結果を用いて、当該利用者の経験値と記憶定着経験値を比較する。当該利用者の経験値が、記憶定着経験値と等しい、または記憶定着経験値より大きい場合は、ステップ１７０６の処理を実行する。ステップ１７０６の処理については、後述する。一方、当該利用者の経験値が、記憶定着経験値より小さい場合は、ステップ１７０７の処理を実行する。ステップ１７０７の処理については、後述する。

ステップ１７０６では、記憶定着推定部１４０５が、当該利用者の記憶に当該ナレッジが定着していると判断し、当該利用者の当該ナレッジに対する記憶定着度を１００％と推定する。

ステップ１７０７では、記憶定着推定部１４０５が、当該利用者の記憶に当該ナレッジが定着していないと判断し、当該利用者の当該ナレッジに対する記憶定着度を０％と推定する。

一方で、ステップ１７０８では、記憶定着度推定部１４１５が、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを利用し、ステップ１００１において当該利用者により参照されていると判定したナレッジについて、当該利用者の記憶定着度を推定する。

図１９は、利用者により参照されているナレッジの記憶定着度を、利用者によりナレッジが参照されてからの経過時間を用いて推定する方法の、一例を説明するための図である。図１９は、横軸を経過時間、縦軸を記憶定着度として、あるナレッジ、ある利用者に関して、経過時間に伴う記憶定着度の変化を表したグラフを示す図である。記憶定着度は、例えば、エビングハウス氏の研究成果（非特許文献１）をもとに定式化した忘却曲線の数理モデルを用いることで、推定することができる。エビングハウス氏の研究成果によれば、利用者がナレッジを参照した直後はその内容をよく記憶しているが、利用者がナレッジを参照してからの経過時間が増加するに伴い、記憶定着度は指数関数的に減少する。したがって、利用者がナレッジを参照した直後はナレッジの内容がすべて記憶に定着している（記憶定着度が１００％である）と仮定し、利用者がナレッジを参照してからの経過時間をｔとすると、利用者のナレッジについての記憶定着度Ｒは、ｅ^−ｔ／Ｓを計算することで推定できる。ここで、Ｓは記憶強度を表しており、記憶強度Ｓが小さいほど、記憶定着度は急激に減少する。記憶強度Ｓは、例えば、予め利用者に対する実験を実施し、所定の値を設定する。また、当該利用者が当該ナレッジを参照してからの経過時間ｔは、例えば、提供履歴記憶部１１３の提供履歴テーブルを用いて参照する。具体的には、当該利用者に当該ナレッジを提供した提供履歴のうち、当該ナレッジの本文が参照されている提供履歴において、提供日時が最新の提供履歴を抽出し、現在の日時と、抽出した提供履歴の提供日時との差を、経過時間ｔとする。

図１７に戻り、以上の一連の処理の後、当該利用者の当該ナレッジに対する記憶定着度を推定する処理（ステップ１５０４）を終了する。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テープ、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記憶媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ ナレッジマネジメント支援システム
１０１ ナレッジ提供部
１０２ 設定記憶部
１０３ ナレッジ選定部
１０４ ナレッジ記憶部
１０５ 記憶定着推定部
１０６ 経験値算出部
１０７ 参照率算出部
１０８ 記憶定着経験値推定部
１０９ 記憶定着記憶部
１１０ 記憶定着検査部
１１１ クライアント
１１２ 提供履歴取得部
１１３ 提供履歴記憶部
１１４ 利用者経験記憶部
９０１ 経験値
９０２ 参照率
９０３ 経験値ｉ−１の利用者の参照率と経験値ｉの利用者の参照率との差ｄ_ｉ
９０４ 記憶定着経験値
１２０１ あるナレッジに関して経験値毎の利用者の参照率がすべてほぼ等しい様子を示すグラフ例
１２０２ あるナレッジに関して経験値による利用者の参照率に偏りがない様子を示すグラフ例
１４００ ナレッジマネジメント支援システム
１４０１ ナレッジ提供部
１４０３ ナレッジ選定部
１４０５ 記憶定着推定部
１４０６ 経験値算出部
１４１５ 記憶定着度推定部

Claims (7)

1. ネットワークを介して接続されるクライアントの利用者にナレッジを配信して提供するナレッジマネジメント支援システムにおいて、
   利用者の属性情報を、少なくとも利用者ＩＤ、担当分野、参画工程のデータを有するデータレコードにて記憶する第１の記憶部と、
   提供対象となるナレッジの情報を、少なくともナレッジＩＤ、タイトル、本文、対象分野、対象工程のデータを有するデータレコードにて記憶する第２の記憶部と、
   利用者に提供したナレッジと、利用者がナレッジを参照した有無情報を記録した提供履歴を、少なくともナレッジＩＤ、利用者ＩＤ、提供日時、参照有無のデータを有するデータレコードにて記憶する第３の記憶部と、
   各利用者の担当業務経験履歴を、少なくとも利用者ＩＤ、担当分野、参画工程のデータを有するデータレコードにて記録した第４の記憶部と、
   前記第１の記憶部に記憶された配信対象の利用者のデータレコードの担当分野、参画工程のデータと、前記第２の記憶部に記憶された各ナレッジのデータレコードの対象分野、対象工程のデータを照合して、前記配信対象の利用者へ提供するナレッジの候補を選定する選定部と、
   前記選定された各提供ナレッジ候補のデータレコードの対象分野、対象工程を、前記第４の記憶部に記憶された各利用者の担当業務経験履歴のデータレコードと照合して、前記各利用者の業務経験の深さを定量化した経験値を算出する経験値算出部と、
   各経験値で分類される全利用者に対して、各提供ナレッジ候補毎に、各経験値毎に、前記第３の記憶部に記憶された当該ナレッジのデータレコードの提供履歴と参照有無情報を検索して、当該ナレッジが提供された利用者数に対する当該ナレッジの本文を参照した利用者数の割合を当該ナレッジの参照率として算出する参照率算出部と、
   全ての経験値に関して、連続する２つの経験値をそれぞれ有する利用者の参照率を比較して、経験値i-1の利用者の参照率と経験値iの利用者の参照率との差ｄiが最大値となる経験値iを記憶定着経験値とする記憶定着経験値推定部と、
   前記配信対象の利用者の経験値と前記記憶定着経験値とを比較して、当該利用者の記憶に当該ナレッジが定着している、または定着していないと推定する記憶定着推定部と、
   前記選定部が選定した前記配信対象の利用者へ提供するナレッジの候補の中で、前記記憶定着推定部が前記配信対象の利用者の記憶に定着していないと判定したナレッジのみを前記配信対象の利用者のクライアントへ配信するナレッジ提供部と、
   を備えることを特徴とするナレッジマネジメント支援システム。
2. 過去にナレッジが利用者の記憶に定着していると判定した結果を、少なくともナレッジＩＤ、利用者ＩＤのデータを有するデータレコードにて記録した第５の記憶部を更に備え、
   前記記憶定着推定部において、前記配信対象の利用者の記憶に定着していると推定したナレッジを前記第５の記憶部へ記録することを特徴とする請求項１に記載のナレッジマネジメント支援システム。
3. 前記ナレッジ提供部が、前記配信対象の利用者のクライアントへナレッジを配信して提供する毎に、提供するナレッジ、該ナレッジを提供する利用者、提供日時を前記第３の記憶部へ記憶する提供履歴取得部を更に備え、
   前記提供履歴取得部は、前記クライアントの利用者が、提供されたナレッジの本文を前記ナレッジ提供部へ参照した際に、前記第３の記憶部に記憶された該当ナレッジのデータレコードへ参照有の記録をすることを
   特徴とする請求項１または２に記載のナレッジマネジメント支援システム。
4. ネットワークを介して接続されるクライアントの利用者より入力された検索条件に応じてナレッジの検索を行い、検索条件に合致するナレッジについて、ナレッジが利用者の記憶に定着している度合いを表す記憶定着度を推定し、ナレッジとともに前記記憶定着度を前記利用者へ提供するナレッジマネジメント支援システムであって、
   提供対象となるナレッジの情報を、少なくともナレッジＩＤ、タイトル、本文、対象分野、対象工程のデータを有するデータレコードにて記憶する第１の記憶部と、
   利用者に提供したナレッジと、利用者がナレッジを参照した有無情報を記録した提供履歴を、少なくともナレッジＩＤ、利用者ＩＤ、提供日時、参照有無のデータを有するデータレコードにて記憶する第２の記憶部と、
   各利用者の担当業務経験履歴を、少なくとも利用者ＩＤ、担当分野、参画工程、経験期間のデータを有するデータレコードにて記録した第３の記憶部と、
   前記クライアントの利用者により入力されたナレッジの検索条件を受けるナレッジ提供部と、
   前記ナレッジ提供部が受け付けた検索条件と、前記第１の記憶部に記憶された各ナレッジのデータレコードの本文のデータとを照合して、前記検索条件を満たすナレッジを前記クライアントの利用者へ提供するナレッジの候補として選定する選定部と、
   前記選定された各提供ナレッジ候補を前記第３の記憶部に記憶された前記クライアントの利用者の参照履歴が有りの場合には、提供日時が最新の参照日時より経過時間を抽出して、忘却曲線の数理モデルより記憶定着度を算出する記憶定着度推定部と、
   前記選定された各提供ナレッジ候補のデータレコードの対象分野、対象工程を、前記第３の記憶部に記憶された各利用者の担当業務経験履歴のデータレコードと照合して、各利用者の該当する業務経験履歴のデータレコードの経験期間を合計して、前記各利用者の業務経験の深さを定量化した経験値を算出する経験値算出部と、
   各経験値で分類される全利用者に対して、各提供ナレッジ候補毎に、各経験値毎に、前記第２の記憶部に記憶された当該ナレッジのデータレコードの提供履歴と参照有無情報を検索して、当該ナレッジが提供された利用者数に対する当該ナレッジの本文を参照した利用者数の割合を当該ナレッジの参照率として算出する参照率算出部と、
   全ての経験値に関して、連続する２つの経験値をそれぞれ有する利用者の参照率を比較して、経験値i-1の利用者の参照率と経験値iの利用者の参照率との差ｄiが最大値となる経験値iを記憶定着経験値とする記憶定着経験値推定部と、
   前記クライアントの利用者の経験値と前記記憶定着経験値とを比較して、当該利用者の記憶に当該ナレッジが定着している、または定着していないと推定して、記憶定着度を決定する記憶定着推定部とを備え、
   前記ナレッジ提供部は、前記選定部が選定した前記クライアントの利用者へ提供するナレッジの候補に前記記憶定着度を付加して、前記クライアントの利用者へ提供する
   ことを特徴とするナレッジマネジメント支援システム。
5. 前記ナレッジ提供部が、前記配信対象の利用者のクライアントへナレッジを配信して提供する毎に、提供するナレッジ、該ナレッジを提供する利用者、提供日時を前記第２の記憶部へ記憶する提供履歴取得部を更に備え、
   前記提供履歴取得部は、前記クライアントの利用者が、提供されたナレッジの本文を前記ナレッジ提供部へ参照した際に、前記第２の記憶部に記憶された該当ナレッジのデータレコードへ参照有の記録をすることを
   特徴とする請求項４に記載のナレッジマネジメント支援システム。
6. 請求項１に記載のナレッジマネジメント支援システムにおいて、
   前記第２の記憶部は、ナレッジ毎に、ナレッジが対象とする業務の範囲に関する情報である業務属性情報を記憶することを特徴とするナレッジマネジメント支援システム。
7. 請求項１に記載のナレッジマネジメント支援システムにおいて、
   前記第４の記憶部は、各利用者の業務に関する経験毎に、前記ナレッジ記憶部に記憶される業務属性情報と同等の、担当した業務の範囲についての情報を利用者業務経験履歴として記憶することを特徴とするナレッジマネジメント支援システム。

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