JP2014186536A - ソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】手書箇所に基づきソーシャルグラフを作成できるソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法を提供することを目的とする。
【解決手段】ソーシャルグラフ作成装置２００において、取得部２１１は、記憶部２２０に記憶されているスキャン画像２２１の各手書箇所に対して、ユーザＩＤ、手書ＩＤ、書籍番号、頁数、および手書座標を対応付けて手書データ２２２を取得する。作成部２１２は、手書データ２２２の各項目のうち、いずれか一以上の項目が共通するユーザに係るユーザＩＤの組を関連ＤＢ２２３として記憶部２２０に記憶し、ソーシャルグラフを構成するユーザに係るユーザＩＤをソーシャルグラフデータ２２４として記憶部２２０に記憶する。
【選択図】図３

Description

本発明は、ソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法に関する。

書籍のスキャン画像を基にテキストデータを作成する書籍の電子化技術が普及している。書籍を電子化するには、まず、書籍をスキャンし、スキャン画像から文字画像を抽出する。この文字画像に対応する文字コードを文字パターン辞書から取得することにより、文字画像をテキストデータに変換する。そうして、スキャン画像を基にテキストデータを作成することにより、書籍を電子ファイル化する。

事業者へ電子化を依頼された書籍には、依頼した時点ですでに手書文字が付されていることがある。例えば、ユーザは学術文献等を読む際に、学術文献で特に重要と考える部分を波線で示したり、文芸作品を読む際に、感情を示すワードを記載したりすることがある。このような手書文字は書籍を電子ファイル化する際、ノイズとして削除されるのが通常である。

特開２０１１−０５３８８９号公報 特開２００９−２３１１７２号公報 特開２００９−２１２６５５号公報

しかしながら、書籍を電子化する際に手書文字が有効利用されていない問題がある。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、手書文字に基づきソーシャルグラフを作成できるソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法を提供することを目的とする。

本願発明に係るソーシャルグラフ作成装置は、ユーザが有するスキャン画像に含まれる手書箇所に係る手書データを取得する取得手段と、スキャン画像に含まれる手書データを記憶する記憶手段と、各ユーザの記憶された手書データに基づきソーシャルグラフデータを作成する作成手段と、を備えたことを特徴とする。
を備える

開示の技術の実施態様によれば、手書文字に基づきソーシャルグラフを作成できるという効果を奏する。

図１は、手書データに基づきソーシャルグラフを作成する処理の流れを説明するための図である。 図２は、電子化システムの全体構成の一例を示した図である。 図３は、実施例１に係るソーシャルグラフ作成装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４は、スキャン画像の一例を示した図である。 図５は、手書データの一例を示した図である。 図６は、関連ＤＢの一例を示した図である。 図７は、ユーザＡに係る手書データを作成するまでの流れを説明するための図である。 図８は、ユーザＢに係る手書データを作成するまでの流れを説明するための図である。 図９は、ユーザＣに係る手書データを作成するまでの流れを説明するための図である。 図１０は、各ユーザの手書データを取得してから取得した手書データに基づきソーシャルグラフを作成するまでの流れを示したフロー図である。 図１１は、手書データに基づいた関連度を算出する処理の流れを説明するための図である。 図１２は、関連ユーザＩＤにユーザ間の関連度を対応付けた関連ＤＢの一例を示した図である。 図１３は、手書データがジャンルを項目とする場合の関連度を算出する処理の流れを説明するための図である。 図１４は、手書データが手書箇所の内容を項目とする場合の関連度を算出する処理の流れを説明するための図である。 図１５は、スキャン画像に複数の手書箇所が含まれる場合の手書データを例示した図である。 図１６は、関連度が所定値以上のユーザの端末に送信されたメールの表示を例示した図である。

以下に、本願に係るソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法を実施するための実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係るソーシャルグラフ作成装置、ソーシャルグラフ作成プログラム、およびソーシャルグラフ作成方法が限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［処理の概要］
まず、図１を用いて、実施例１に係るソーシャルグラフ作成処理について説明する。図１は、手書データ２２２に基づきソーシャルグラフ１０を作成する処理の流れを説明するための図である。後述するソーシャルグラフ作成装置２００は、主に、ユーザが有するスキャン画像に含まれる該手書箇所に係る手書データ２２２を取得する処理と、スキャン画像２２１に含まれる手書データ２２２を記憶する処理と、各ユーザの記憶された手書データ２２２に基づきソーシャルグラフデータ２２４を作成する処理とをおこなう。以下、より具体的に説明する。

まず、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザが有するスキャン画像２２１に含まれる手書箇所に係る手書データ２２２を取得する。そのために、ソーシャルグラフ作成装置２００は、最初に、ユーザが有する書籍の各頁に対応するスキャン画像２２１から手書箇所を探し、手書箇所を手書データ２２２として取得する。ソーシャルグラフ作成装置２００は、各ユーザにユーザＩＤを与え、手書箇所ごとに一意に付される手書ＩＤを対応付ける。さらに、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書を付した書籍に係る書籍番号と、手書を付した書籍の頁数と、スキャン画像２２１における手書箇所の手書座標とを、手書ＩＤに対応付けることにより手書データ２２２を作成する。例えば、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡ、ユーザＢ、およびユーザＣとも同じ書籍の同じ頁に手書を付したので、同一の書籍番号「２５２３２」、同一の頁「１０」を、それぞれ手書データ２２２の項目に設定する。一方、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡの手書座標を座標「（９０，１１０）−（１３０，１２０）」とし、ユーザＢの手書座標を座標「（９０，９５）−（１３５，１１５）」に設定する。なお、ユーザＣおよびユーザＤの手書データ２２２も同様に設定される。

次に、ソーシャルグラフ作成装置２００は、スキャン画像２２１に含まれる手書データ２２２を記憶する。そして、ソーシャルグラフ作成装置２００は、各ユーザの記憶された手書データ２２１に基づきソーシャルグラフデータ２２４を作成する。そのために、ソーシャルグラフ作成装置２００は、各ユーザの手書データ２２２を比較し、ユーザ間の手書データ２２２の項目が一致する場合、ユーザ間に関連があると判断する。例えば、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＢの手書データ２２２ｂを比較し、書籍番号「２５２３２」と、頁「１０」が共通することを確認する。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書座標は、ユーザＡの手書データ２２２ａが「（９０，１１０）−（１３０，１２０）」、ユーザＢの手書データ２２２ｂが「（９０，９５）−（１３５，１１５）」となっており、手書座標が示す範囲が重複することを確認する。そして、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ソーシャルグラフ１０においてユーザＡおよびユーザＢ間に関連があると判断する。

一方、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＣの手書データ２２２ｃの手書座標は重複しないが、手書データ２２２に係る書籍番号「２５２３２」と、頁「１０」が共通することを確認する。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＢの手書データ２２２ｂおよびユーザＣの手書データ２２２ｃの手書座標は重複しないが、書籍番号「２５２３２」と、頁「１０」が共通することを確認する。これにより、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡおよびユーザＣ間、およびユーザＢおよびユーザＣ間に関連があると判断する。そして、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡ、ユーザＢ、およびユーザＣの相互の関係と、ユーザＣおよびユーザＤの関係とを反映したソーシャルグラフ１０を作成する。

［電子化システムの全体構成］
図２は、電子化システム１００の全体構成の一例を示した図である。ユーザ端末１０１と電子化サーバ１１０と管理システム１２０は、図示しないネットワークに接続し、各種の情報を交換する。かかるネットワークの一態様としては、有線または無線を問わず、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）、移動体通信網などの任意の通信網が挙げられる。

ユーザ端末１０１は、ユーザが操作する端末装置である。例えば、ユーザ端末１０１は、デスクトップ型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型ＰＣ、ノート型ＰＣなどの情報処理装置等である。なお、ユーザ端末１０１は、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話機であってもよい。なお、図２の例では、ユーザ端末１０１として、デスクトップ型ＰＣとスマートフォンをそれぞれ１つ示したが、これらはユーザ端末の例示であり、他の種類の端末を使用してもよい。

電子化サーバ１１０は、書籍の電子化を事業とする事業者の所有するサーバである。電子化サーバ１１０には、スキャナ等の機器を接続し、スキャンした画像から書籍の電子化を行い、テキストデータ１１１を作成する。

管理システム１２０は、各種の管理を行うシステムである。管理システム１２０は、電子書籍データ等を管理しており、受信サーバ１２１と、ファイル管理サーバ１２２と、認証サーバ１２３と、決済サーバ１２４とを有する。受信サーバ１２１とファイル管理サーバ１２２と認証サーバ１２３と決済サーバ１２４は、ネットワークを介して電子化サーバ１１０に接続されている。また、受信サーバ１２１は、電子化サーバ１１０からテキストデータ１１１、スキャン画像２２１を受信する。また、ファイル管理サーバ１２２は、登録されたユーザ毎にユーザ用の記憶領域１３０を有している。

ファイル管理サーバ１２２のユーザ用の記憶領域１３０には、電子化サーバ１１０から受信したテキストデータ１１１と、スキャン画像２２１と、ファイル管理サーバ１２２がスキャン画像２２１を基に作成した手書データ２２２とを含む。ファイル管理サーバ１２２は、各ユーザの手書データ２２２を比較し、手書データ２２２の各項目が共通するユーザ同士を関連付けてソーシャルグラフ１０を作成する。

次に、電子化システム１００が受け付けるユーザの操作、およびユーザの操作に対する電子化システム１００の処理について説明する。電子化サーバ１１０は、事業者Ｗｅｂページ１０３を提供しており、事業者Ｗｅｂページ１０３から書籍の電子化の依頼を受け付ける。ユーザは、書籍の電子化を初めて依頼する場合、事業者Ｗｅｂページ１０３から会員登録を行う（１）。事業者Ｗｅｂページ１０３には、書籍の電子化に関する料金など各種の情報が表示される。

事業者Ｗｅｂページ１０３は、管理システム１２０のユーザＩＤおよびパスワードを入力する入力領域を有しており、ユーザＩＤおよびパスワードを用いて認証サーバ１２３によりユーザの認証を行う。ユーザは、事業者Ｗｅｂページ１０３に管理システム１２０のユーザＩＤおよびパスワードを入力してログインする（１）。事業者Ｗｅｂページ１０３は、入力されたユーザＩＤおよびパスワードを用いて認証サーバ１２３によりユーザの認証を行い、認証が得られた場合、書籍の電子化の依頼を受け付ける（２）。事業者Ｗｅｂページ１０３は、書籍の電子化の依頼を受け付けると、依頼内容を受信サーバ１２１へ通知する。

事業者がユーザから発送された書籍を受け付けると（３）、事業者は図示されていないスキャナにより書籍を読み取り、電子化サーバ１１０はスキャン画像２２１を取得する。電子化サーバ１１０は、スキャン画像２２１に含まれる文字列を取得し、電子化することによりテキストデータ１１１に変換する（４）。

電子化サーバ１１０は、ユーザにより課金を確認すると（５）、スキャン画像２２１、テキストデータ１１１を含む電子書籍データを受信サーバ１２１へ送信して、記憶部２１の事業者用の記憶領域に書き込む（６）。

受信サーバ１２１は、事業者用の記憶領域に電子書籍データが書き込まれた際、電子書籍データを、ファイル管理サーバ１２２における依頼元のユーザの記憶領域に移動する。これにより、ユーザはユーザ端末１０１から依頼元のユーザの記憶領域にアクセスすることで、スキャン画像２２１およびテキストデータ１１１を閲覧できる（７）。

ファイル管理サーバ１２２は、スキャン画像２２１に基づき手書データ２２２を作成する。ファイル管理サーバ１２２は、関連付けられたユーザのそれぞれに、友人紹介のメールを送信してもよいし、ファイル管理サーバ１２２に友人紹介のメッセージを保持してもよい。ファイル管理サーバ１２２は、ユーザ端末１０１からの閲覧要求を受け付けると、当該メッセージをダウンロードさせる（７）。

［ソーシャルグラフ作成装置における処理］
実施例１に係るソーシャルグラフ作成装置２００の機能構成の一例について説明する。図３は、実施例１に係るソーシャルグラフ作成装置２００の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、ソーシャルグラフ作成装置２００は、制御部２１０と、記憶部２２０とを有する。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、通信Ｉ／Ｆ２０１に接続される。なお、先述した図２のファイル管理サーバ１２２は、ソーシャルグラフ作成装置２００の一例である。

通信Ｉ／Ｆ２０１は、手書データ２２２により関連付けられたそれぞれのユーザ端末１０１に友人紹介のメールを送信する場合や、ソーシャルグラフ作成装置２００に友人紹介のメッセージを保持しており、ユーザ端末１０１からのアクセスを受け付ける場合の通信インターフェースとして機能する。

記憶部２２０は、各種情報を記憶するデバイスである。記憶部２２０は、スキャン画像２２１と、手書データ２２２と、関連ＤＢ２２３と、ソーシャルグラフデータ２２４とを有する。記憶部２２０は、それ以外に、制御部２１０で実行されるＯＳ（Operating System）や、後述する格納処理を実行するプログラムを含む各種プログラムを記憶する。

記憶部２２０が有するスキャン画像２２１は、ユーザが電子化した書籍の各頁の画像である。図４は、スキャン画像２２１の一例を示した図である。記憶部２２０は、図４に示したスキャン画像２２１のように、書籍をスキャンして作成した画像を頁単位に分割し、各頁の画像を記憶してもよい。さらに、記憶部２２０は、スキャン画像２２１を記憶する際、電子化した書籍を有するユーザＩＤと、書籍に係る書籍番号と、スキャン画像２２１におけるスキャン画像２２１に対応する頁数とを対応付けて記憶してもよい。

記憶部２２０が有する手書データ２２２は、スキャン画像２２１に含まれる各手書箇所の手書座標等を対応付けたデータである。図５は、手書データ２２２の一例を示した図である。記憶部２２０は、各ユーザに与えられたユーザＩＤに、同一ユーザが書籍に記した手書箇所ごとに一意に与えられる手書ＩＤを対応付け、さらに、手書ＩＤごとにユーザＩＤ、手書ＩＤ、書籍番号、頁、手書座標を対応付け、手書データ２２２として記憶する。例えば、図５に示された手書データ２２２は、ユーザのユーザＩＤ「１００」に、手書ＩＤ「１」を対応付け、さらに、ユーザが有する書籍に対応する書籍番号「２５２３２」、手書箇所に係る頁「３」、および手書座標を対応付けたものである。なお、手書データ２２２は、手書座標として、手書箇所を長方形で囲んだ左上および右下の座標に相当する座標「（９０，１１０）−（１３０，１２０）」を対応付けている。

なお、実施例１において、記憶部２２０は、手書ＩＤごとに手書データ２２２の各項目を対応付けているが、データ形式はこれに限られない。例えば、全てのユーザの各手書データをまとめて、それらに一意の手書ＩＤを付し、データベースにおいて第一正規形で管理してもよい。これにより、データベースの処理速度が向上する場合がある。

記憶部２２０が有する関連ＤＢ２２３は、関連するユーザ同士を対応付けたデータベースである。関連ＤＢ２２３は、関連のあるユーザ同士のユーザＩＤを組にした関連ユーザＩＤに、ユーザＩＤの組ごとに一意に付される関連ＩＤを対応付ける。具体例を挙げて説明する。図６は、関連ＤＢ２２３の一例を示した図である。関連ＤＢ２２３は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＢの手書データ２２２ｂは、書籍番号と頁が一致し、手書箇所の手書座標が重複するので、図６のように、ユーザＡのユーザＩＤおよびユーザＢのユーザＩＤを組にした関連ユーザＩＤ（１００，１０１）を関連ＩＤ「１」に関連付けて記憶する。また、関連ＤＢ２２３は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＣの手書データ２２２ｃは、書籍番号と頁が一致するので、ユーザＡのユーザＩＤおよびユーザＣのユーザＩＤを組にした関連ユーザＩＤ（１００，１０２）を関連ＩＤ「２」に関連付けて記憶する。一方、関連ＤＢ２２３は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＤの手書データ２２２ｄは、の手書データ２２２の書籍番号のみが一致し、頁は一致しておらず、ユーザＡおよびユーザＣの間に関連がないと判断されるので、関連ユーザＩＤを記憶しない。なお、関連ＤＢ２２３は、他の関連があるユーザ同士に係る関連ユーザＩＤについても記憶する。

記憶部２２０が有するソーシャルグラフデータ２２４は、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザを一括して管理している。例えば、ソーシャルグラフデータ２２４は、ユーザごとに付されるユーザＩＤを全て関連付けて記憶することにより、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザを管理してもよい。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ソーシャルグラフデータ２２４と、関連ＤＢ２２３とを参照することにより、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザを関連付けてもよい。例えば、ソーシャルグラフ作成装置は図１に例示されるソーシャルグラフ１０を作成し、ソーシャルグラフデータ２２４とする。

制御部２１０は、取得部２１１と、作成部２１２とを備える。制御部２１０の各機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。

次に、図７を用いて、ユーザＡの手書データ２２２を作成するまでの流れについて説明する。図７は、ユーザＡに係る手書データ２２２を作成するまでの流れを説明するための図である。制御部２１０が有する取得部２１１は、まず、記憶部２２０からスキャン画像２２１を取り出す際に、各スキャン画像２２１に関連付けられたユーザＩＤ、書籍番号、および頁数を取得する。取得部２１１は、次に、スキャン画像２２１を取り出し、スキャン画像２２１の上部から下部に向かって、手書箇所を探す。取得部２１１は、手書箇所ごとにシーケンシャルに付された手書ＩＤを、ユーザＩＤに対応付け、さらに、手書ＩＤごとに書籍番号、頁数、および手書座標を対応付ける。例えば、取得部２１１は、ユーザＡにおいては、ユーザＡのユーザＩＤ「１００」に、手書ＩＤ「１」、ユーザが有する書籍に対応する書籍番号「２５２３２」、手書箇所に係る頁「３」、および手書箇所の手書座標「（９０，１１０）−（１３０，１２０）」を対応付ける。

なお、取得部２１１は、手書文字と活字文字とを区別する際、例えば、スペクトル領域局所ゆらぎ検出法を使用する。これにより取得部２１１は、手書によるゆらぎを検出し、これを基に手書文字であるか活字文字であるかの判定をおこなう。また、取得部２１１は、書籍に記載されている文章の行間に記された手書文字等を検出することにより手書箇所を検出してもよい。

また、図８は、ユーザＢに係る手書データ２２２を作成するまでの流れを説明するための図である。取得部２１１は、ユーザＢにおいては、ユーザＢのユーザＩＤ「１０１」に、手書ＩＤ「１」、書籍番号「２５２３２」、頁「３」、および手書座標「（９０，９５）−（１３５，１１５）」を対応付ける。また、図９は、ユーザＣに係る手書データ２２２を作成するまでの流れを説明するための図である。取得部２１１は、ユーザＣにおいては、ユーザＣのユーザＩＤ「１０２」に、手書ＩＤ「１」、書籍番号「２５２３２」、頁「３」、および手書座標「（４５，８０）−（７０，８５）」を対応付ける。

次に、作成部２１２の処理について説明する。制御部２１０が有する作成部２１２は、手書データ２２２の各項目のうち、書籍番号、書籍のジャンル、書籍の作者名、手書座標、手書箇所に係る文字の内容のいずれか一以上の項目が共通するユーザ間に関連があると判断する。そして、作成部２１２は、ユーザ間の関連をソーシャルグラフ１０に反映する。また、作成部２１２は、手書データ２２２の項目のうち、指定された二以上の項目がユーザ間で共通する場合にのみソーシャルグラフ１０に、ユーザ間の関連を反映してもよい。例えば、書籍番号が一致するユーザ間に関連があるとすると、関連があると判断されるユーザの集団が大きくなりすぎる場合は、書籍番号と頁とが一致する場合にのみ関連があると判断してもよい。

次に、図１０を用いて、ソーシャルグラフ１０を作成するまでの流れを説明する。図１０は、各ユーザの手書データ２２２に基づきソーシャルグラフ１０を作成するまでの流れを示したフロー図である。取得部２１１は、記憶部２２０からユーザ１の手書データ２２２を取得し（ステップＳ１０）、同様にユーザ２の手書データ２２２を取得する（ステップＳ１１）。その処理方法は、従来技術であり、たとえば特開２００９−２１２６５５等で開示されている。次に、作成部２１２は、手書データ２２２の書籍番号、書籍のジャンル、書籍の作者名、手書座標、手書箇所に係る文字の内容のいずれか一以上の項目が共通する場合は、ユーザ１およびユーザ２間に関連があると判断する（ステップＳ１２）。そして、作成部２１２は、ユーザ１およびユーザ２をソーシャルグラフ１０に加え、ユーザ１およびユーザ２間に関連があると判断した場合は、当該関連をソーシャルグラフ１０に反映する（ステップＳ１３）。

［効果］
上述してきたように、実施形態に係るソーシャルグラフ作成装置２００は、取得部２１１と、作成部２１２と、記憶部２２０とを備える。取得部２１１は、ユーザが有するスキャン画像２２１に含まれる手書箇所に係る手書データ２２２を取得する。記憶部２２０は、スキャン画像２２１に含まれる手書データ２２２を記憶する。作成部２１２は、各ユーザの記憶された手書データ２２２に基づきソーシャルグラフデータ２２４を作成する。これにより、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書文字に基づきソーシャルグラフ１０を作成できる。

また、実施形態に係るソーシャルグラフ作成装置２００において取得部２１１は、手書箇所ごとに書籍名、書籍のジャンル、書籍の作者名、手書座標、手書箇所に係る文字の内容のいずれか一以上のデータを取得し、記憶部２２０は、取得された一以上のデータを手書データ２２２として記憶し、作成部２１２は、記憶された手書データを用いてソーシャルグラフデータ２２４を作成する。これにより、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書データ２２２に基づきソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連を把握できる。

［ユーザ間の関連度の算出処理］
さて、これまで実施例１について説明したが、これ以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では他の実施例をそれぞれ説明する。ソーシャルグラフ作成装置２００は、さらに、手書データ２２２によりユーザ間の関連度を算出してもよい。ここでは、手書データ２２２により、ユーザ間の関連度を算出する例について説明する。なお、第２の実施形態に係るソーシャルグラフ作成装置２００の構成は、制御部２１０に、算出部を含ませたものである。

ソーシャルグラフ作成装置２００は、制御部２１０にさらに算出部を含んでもよい。算出部は、各ユーザが有する手書データに基づき、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連度を算出する。以下、算出部の処理についてより詳細に説明する。

算出部は、各ユーザの手書データ２２２に係る各項目をそれぞれ比較し、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連度を算出する。算出部は、ユーザ間の手書データ２２２の項目を比較するとき、書籍番号、頁については一致するかを判断し、手書座標については手書座標が示す範囲が重複するかを判断する。算出部は、ユーザ間の手書データ２２２の書籍番号または頁が一致する場合、もしくは手書座標が重複する場合は、ユーザ間の関連度を高める。なお、算出部は、手書座標が重複する場合に、重複する範囲の大きさにより、関連度へ反映する度合いを変えてもよい。

次に、図１１を用いて、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連度の算出について説明する。図１１は、手書データ２２２に基づいた関連度を算出する流れを説明するための図である。例えば、算出部は、図１１に示すように、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＢの手書データ２２２ｂについて、書籍番号と頁が一致し、手書座標が重複するので、関連度を８０％に設定する。また、算出部は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＣの手書データ２２２ｃについて、書籍番号と頁が一部一致し、手書座標は一致しないので、関連度を２０％に設定する。また、算出部は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＤの手書データ２２２ｄついて、書籍番号のみが一致し、頁は一致していないため、ユーザＡおよびユーザＤの間に関連がないと判断し、関連度を０％に設定する。なお、算出部は、他のユーザ間の関連度も設定する。

さらに算出部は、算出した各ユーザ間の関連度をそれぞれ関連ＤＢ２２３に記憶する。図１２は、関連ユーザＩＤにユーザ間の関連度を対応付けた関連ＤＢ２２３の一例を示した図である。関連ＤＢ２２３は、関連度を算出する対象である２人のユーザに係るユーザＩＤを組にした関連ユーザＩＤと、ユーザ間の関連度とを、ユーザＩＤの組ごとに一意に付される関連ＩＤに対応付ける。例えば、関連ＤＢ２２３は、関連ＩＤ「１」に、関連ユーザＩＤにユーザＡおよびユーザＢのユーザＩＤ「１００，１０１」と、関連度「８０」とを対応付ける。また、関連ＤＢ２２３は、関連ＩＤ「２」に、関連ユーザＩＤにユーザＡとユーザＣのユーザＩＤ「１００，１０２」と、関連度「２０」とを対応付ける。また、関連ＤＢ２２３は、関連ＩＤ「３」に、関連ユーザＩＤにユーザＡとユーザＤのユーザＩＤ「１００，１０３」と、関連度「０」とを対応付ける。なお、関連ＤＢ２２３は、他の関連ＩＤにも関連ユーザＩＤと関連度とを対応付ける。

このように、ソーシャルグラフ作成装置２００は、記憶された手書データ２２２に基づき、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連度を算出する算出部、をさらに備える。これにより、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連の度合いを把握し、あるユーザに対して、関連の高いユーザを紹介することが可能となる。

また、算出部は、各ユーザの手書データに含まれる手書座標を比較し、手書座標が重複する場合、ユーザ間の関連度に反映する。これにより、手書箇所がなされた位置でユーザの興味を示す部分を明らかにし、興味を示す部分が共通するユーザを関連付けることが可能となる。

［手書データにジャンル、作者名が含まれる場合］
次に、図１３を用いて、手書データ２２２が他の項目を有する場合における関連度の算出について説明する。図１３は、手書データ２２２がジャンルを項目とする場合の関連度を算出する流れを説明するための図である。図１３に示したように、各ユーザの手書データ２２２は、ユーザＩＤ、手書ＩＤ、書籍番号、頁、手書座標の他に「ジャンル」が項目に含まれる。なお、算出部は、前述の実施例において、ユーザ間の手書データ２２２で、書籍番号と頁が一致しなければ、関連度を０％としていたが、本実施例においては、手書データ２２２の項目のうちいずれか一つ一致すれば関連度を０より大きい値に設定するものとする。

例えば、算出部は、図１３に示すように、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＢの手書データ２２２ｂについて、書籍番号、頁、およびジャンルが一致し、手書座標が重複するので、関連度を８０％に設定する。また、算出部は、ユーザＡの手書データ２２２ａおよびユーザＣの手書データ２２２ｃについて、書籍番号、頁、およびジャンルが一致し、手書座標は一致しないので、関連度を３０％に設定する。また、算出部は、ユーザＣの手書データ２２２ｃおよびユーザＤの手書データ２２２ｄについて、ジャンルのみが一致し、書籍番号等が一致しないので、関連度を５％に設定する。なお、算出部は、他のユーザ間の関連度も算出する。

なお、手書データ２２２は、さらに書籍の作者名を項目に含んでもよい。ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書データ２２２に書籍番号、頁、ジャンル、作者名、手書座標の一以上の項目を適宜、選択して加えることができる。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書データ２２２の項目のうち、関連度に反映させる項目を適宜、選択することもできる。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、手書データ２２２を構成する項目ごとに、関連度へ影響する度合いを設定することもできる。

このように、算出部は、各ユーザの手書データ２２２に含まれる書籍名、書籍のジャンル、書籍の作者名のいずれか一以上のデータが一致する場合、ユーザ間の関連度に反映する。これにより、ソーシャルグラフ１０を構成するユーザ間の関連度を多様な方法で設定できる。

［手書データに手書箇所に係る文字の内容が含まれる場合］
次に、手書データ２２２の項目に、「手書箇所に係る文字の内容」が含まれる場合について説明する。まず、取得部２１１は、スキャン画像２２１を取り出した後、スペクトル領域局所ゆらぎ検出法等を使用して、スキャン画像２２１の上部から下部に向かって、手書箇所を探す。取得部２１１は、手書箇所を検出したら、手書箇所を長方形で囲んで画像データとして取得する。このとき、取得部２１１は、例えば、インテリジェント文字認識を用いて、取得した画像データに記された文字を取得する。

次に、算出部は、取得した文字の内容が、設定されている分類のいずれに属するか判定する。ソーシャルグラフ作成装置２００は、「喜」「怒」「哀」「楽」、「重要度」等の分類を用意しており、算出部は、手書箇所に係る内容がどの分類に属するかを判定する。例えば、ソーシャルグラフ作成装置２００は、「嬉しい」、「よかった」等の語を「喜」の分類とし、「腹が立つ」「いらいらする」等の語を「怒」の分類とし、「悲しい」「泣ける」等の語を「哀」の分類とし、「笑える」「面白い」等の語を「楽」の分類とする。また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、「重要」「ポイント」等の語を「重要度」の分類とする。次に、算出部は、ユーザの手書データ間で、当該分類が一致するかを判断し、一致すれば手書箇所に係る文字が示す内容が類似すると判定し、ユーザ間の関連度を高める。

次に、手書データ２２２の項目に、「手書箇所に係る文字の内容」が含まれる場合についての具体例を挙げて説明する。図１４は、手書データ２２２が手書箇所の内容を項目とする場合の関連度を算出する処理の流れを説明するための図である。図１４に示したように、各ユーザの手書データ２２２は、ユーザＩＤ、手書ＩＤ、書籍番号、頁、手書座標の他に「内容」が項目に含まれる。なお、本実施例において、算出部は、ユーザ間の手書データ２２２で、書籍番号と頁の両方が一致しなければ、関連度を０％に設定するものとする。

例えば、算出部は、ユーザＡおよびユーザＢの手書データ２２２において、書籍番号、頁、および分類が一致し、手書座標が重複するので、関連度を９０％に設定する。また、算出部は、ユーザＡおよびユーザＣの手書データ２２２において、書籍番号、頁、分類が一部一致するが、手書座標は重複しないので、関連度を４０％に設定する。また、算出部は、ユーザＣおよびユーザＤの手書データ２２２において、書籍番号、頁が一部一致するが、分類は一致せず、手書座標も重複しないので、関連度を２０％に設定する。なお、算出部は、他のユーザ間の関連度も算出する。

このように、算出部は、各ユーザの手書データ２２２に含まれる手書箇所に係る文字の内容を比較し、手書箇所に係る文字の内容が同一または類似である場合、ユーザ間の関連度に反映する。これにより、手書箇所に表明されたユーザの考えをユーザ間の関連度に反映することができる。

［手書箇所が複数含まれる場合］
算出部は、スキャン画像２２１に複数の手書箇所が含まれる場合、ユーザ間で各手書箇所について手書座標を比較し、重複する手書箇所数に応じて関連度を設定してもよい。そのために、取得部２１１は、スキャン画像２２１に複数の手書箇所が含まれる場合、それぞれの手書箇所に手書ＩＤを付し、手書データ２２２の各項目を対応付けて手書データ２２２を作成する。算出部は、ユーザ間の複数の手書ＩＤを含む手書データを比較する際、手書座標を総当り式で比較してもよい。

図１５を用いて、スキャン画像２２１に複数の手書箇所が含まれる場合の関連度の算出について具体例を挙げて説明する。図１５は、スキャン画像２２１に複数の手書箇所が含まれる場合の手書データ２２２を例示した図である。例えば、算出部は、ユーザＡの手書ＩＤ「１」に係る手書座標「（１５，１２０）−（５５，１３０）」と、同じ頁に記されたユーザＢの手書ＩＤ「１」に係る手書座標「（１５，１２０）−（５５，１３０）」が、手書座標が重複していると判定する。また、算出部は、ユーザＡの手書ＩＤ「３」に係る手書座標「（６０，１８５）−（７５，１９５）」と、同じ頁に記されたユーザＢの手書ＩＤ「３」に係る手書座標「（０，１８５）−（７５，１９５）」とが、手書座標が重複していると判定する。なお、算出部は、他の手書ＩＤに係る手書座標についても比較をおこなう。算出部は、図１５においてユーザＡおよびユーザＢ間で手書箇所が３箇所重複するので、手書箇所が１箇所のみ一致する場合よりも高い関連度を設定してもよい。

［ユーザへのメッセージ送信］
また、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザ間の関連度が所定値以上の場合、ユーザにメール等のメッセージを送信してもよい。図１６は、関連度が所定値以上のユーザの端末１０１に送信されたメールの表示を例示した図である。図１６に示したように、ソーシャルグラフ作成装置２００は、ユーザＡおよびユーザＢ間の関連度が所定値以上の場合、ユーザＡの端末１０１にユーザＢの友人紹介のメッセージを送信してもよい。

なお、図２のファイル管理サーバ１２２は、ソーシャルグラフ作成装置２００の一例であると説明したが、図２の電子化サーバ１１０がソーシャルグラフ作成装置２００の一例であってもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付手段は、受付部や受付回路に読み替えることができる。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、手書データの取得処理や関連度の算出処理）の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、算出部と作成部とを統合してもよい。

２００ ソーシャルグラフ作成装置
２０１ 通信Ｉ／Ｆ
２１０ 制御部
２１１ 取得部
２１２ 作成部
２２０ 記憶部
２２１ スキャン画像
２２２ 手書データ
２２３ 関連ＤＢ
２２４ ソーシャルグラフデータ

Claims (8)

1. ユーザが有するスキャン画像に含まれる該手書箇所に係る手書データを取得する取得手段と、
   該スキャン画像に含まれる手書データを記憶する記憶手段と、
   前記各ユーザの記憶された手書データに基づきソーシャルグラフデータを作成する作成手段と、
   を備えることを特徴とするソーシャルグラフ作成装置。
2. 前記取得手段は、手書箇所ごとに書籍名、書籍のジャンル、書籍の作者名、手書箇所の範囲を示す手書座標、手書箇所に係る文字の内容のいずれか一以上のデータを取得し、
   前記記憶手段は、前記取得された一以上のデータを手書データに記憶し、
   前記作成手段は、前記記憶された手書データを用いてソーシャルグラフデータを作成することを特徴とする請求項１に記載のソーシャルグラフ作成装置。
3. 前記ソーシャルグラフ作成装置は、
   前記記憶された手書データに基づき、ソーシャルグラフを構成するユーザ間の関連度を算出する算出部、をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載のソーシャルグラフ作成装置。
4. 前記算出部は、各ユーザの手書データに含まれる書籍名、書籍のジャンル、書籍の作者名のいずれか一以上のデータが一致する場合、前記ユーザ間の関連度に反映することを特徴とする請求項３に記載のソーシャルグラフ作成装置。
5. 前記算出部は、各ユーザの手書データに含まれる手書座標を比較し、該手書座標が重複する場合、前記ユーザ間の関連度に反映することを特徴とする請求項３または４に記載のソーシャルグラフ作成装置。
6. 前記算出部は、各ユーザの手書データに含まれる手書箇所に係る文字の内容を比較し、該手書箇所に係る文字の内容が同一または類似である場合、前記ユーザ間の関連度に反映することを特徴とする請求項３〜５のいずれか一項に記載のソーシャルグラフ作成装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   ユーザが有するスキャン画像に含まれる該手書箇所に係る手書データを取得し、
   各ユーザの手書データを記憶し、
   前記各ユーザの記憶された手書データに基づきソーシャルグラフを作成する
   処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
8. コンピュータに、
   ユーザが有するスキャン画像に含まれる該手書箇所に係る手書データを取得し、
   各ユーザの手書データを記憶し、
   前記各ユーザの記憶された手書データに基づきソーシャルグラフを作成する
   処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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