JP2015032203A - ナレッジ体系作成装置、ナレッジ体系作成方法及びナレッジ体系作成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】業務の専門家でなくてもノウハウ体系を容易に生成すること。【解決手段】ナレッジ体系作成装置は、第１の記憶部と、第２の記憶部と、第１の抽出部と、第２の抽出部と、体系化部とを有する。第１の抽出部は、第１の記憶部によって記憶された作業名及びカテゴリ名の少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴と第２の記憶部によって記憶された業務に関する情報とから抽出する。第２の抽出部は、抽出された業務に関する情報のうち、カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得して単語を抽出する。体系化部は、単語のうち、カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定し、階層構造において最上位に配置されたカテゴリ名の下位階層に特定した単語を配置し、第２の抽出部によって取得された業務に関する情報を特定した単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する。【選択図】 図３

Description

本発明は、ナレッジ体系作成装置、ナレッジ体系作成方法及びナレッジ体系作成プログラムに関する。

企業内には、業務のノウハウ(Know-How)やノウフウ(Know-Who)といったナレッジが、過去の業務によって蓄積されている。このナレッジを活用することで、従業者は、生産性を高めることが可能となる。ここで、ナレッジは、ファイルやメール等の企業内情報として蓄積されているが、これらの企業内情報は、ナレッジを活用しやすい状態に整理されていない場合がある。また、これらの企業内情報は、整理に手間がかかることや直接的に業務上の成果にならないこと等を理由に、積極的に整理されづらい。

このようなことから、企業内情報からナレッジを自動的に抽出し、従業者がナレッジを活用しやすい状態に整理する技術が存在する。この技術では、例えば、業務の名称とプロダクト名についてのタクソノミと呼ばれる分類体系上に、企業内情報から自動抽出したナレッジを展開する。これにより、従業者は、業務のノウハウ(Know-How)やノウフウ(Know-Who)といったナレッジを活用することが可能となる。

特開２０１０−１０８０９１号公報

間所峻洋、中辻真、岡本賢一郎、宮崎純生、原田剛著、「タクソノミを活用したメールに潜むＫｎｏｗ−Ｈｏｗ，Ｋｎｏｗ−Ｗｈｏ可視化技術」、人工知能学会研究会資料、ＳＩＧ−ＳＷＯ−Ａ８０２−０４

しかしながら、上記の従来技術では、業務の専門家でなければナレッジ体系を生成することができないという問題がある。

具体的には、企業内情報から自動抽出したナレッジを展開する処理の前に、業務についての専門家が、業務の名称とプロダクト名についてのタクソノミと業務上使用する頻度の高い重要なキーワードリストを準備する。また、このようなタクソノミやキーワードのリストは時間と共に変化する可能性があり、その度に専門家がメンテナンスする必要がある。このような作業は専門家にとって負担になる。

更に、作成日時や作成者の情報の抽出ができないといった理由から、ナレッジの抽出対象はメールに限定されており、ファイルサーバ上の情報は対象とできていない。

開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、業務の専門家でなくてもナレッジ体系を容易に生成することを目的とする。

本願の開示するナレッジ体系作成装置は、第１の記憶部と、第２の記憶部と、第１の抽出部と、第２の抽出部と、体系化部とを有する。第１の記憶部は、業務が属するカテゴリ名と、業務の際に行う一般的な作業名とを記憶する。第２の記憶部は、複数のユーザからアクセス可能な業務に関する情報を記憶する。第１の抽出部は、第１の記憶部によって記憶された作業名及びカテゴリ名の少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴と第２の記憶部によって記憶された業務に関する情報とから抽出する。第２の抽出部は、第１の抽出部によって抽出された業務に関する情報のうち、カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する。体系化部は、第２の抽出部によって抽出された単語のうち、カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定し、階層構造において最上位に配置されたカテゴリ名の下位階層に特定した単語を配置し、第２の抽出部によって取得された業務に関する情報を特定した単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する。

開示するナレッジ体系作成装置、ナレッジ体系作成方法及びナレッジ体系作成プログラムの一つの態様によれば、業務の専門家でなくてもナレッジ体系を容易に生成することができるという効果を奏する。

図１は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置による処理の概要を説明するための図である。 図２は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置による処理の概要を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置の構成を示すブロック図である。 図４は、コラボレーションシステムに含まれる企業内情報の一例を示す図である。 図５は、アクセス履歴ＤＢが記憶するデータ構造の一例を示す図である。 図６は、メタデータＤＢが記憶するデータ構造の一例を示す図である。 図７は、業務抽出部の処理動作を説明するための図である。 図８は、カテゴリ抽出部による処理動作を説明するための図である。 図９は、体系化部による処理動作を説明するための図である。 図１０は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置によって作成されたナレッジ体系の一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置により得られる効果を説明するための図である。 図１３は、業務用語辞書を用いない単語の抽出処理と、業務用語辞書を用いた単語の抽出処理との違いを説明するための図である。 図１４は、ナレッジ体系作成装置と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、開示するナレッジ体系作成装置、ナレッジ体系作成方法及びナレッジ体系作成プログラムの実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により開示する発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
まず、図１及び図２を用いて、ナレッジ体系作成装置１０による処理の概要を説明する。図１及び図２は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０による処理の概要を説明するための図である。図１に示す例では、企業内の従業者が、現在ソフトウェア開発の外部仕様設計を行っており、過去の業務によって企業内に蓄積された企業内情報を活用して、効率よく仕事を進めることを所望する場合を説明する。

図１に示すように、ナレッジ体系作成装置１０は、ファイルサーバ、メール及びスケジューラなどに蓄積された企業内情報からナレッジを抽出する。そして、ナレッジ体系作成装置１０は、抽出したナレッジからノウハウやノウフウを取得しやすいように、ナレッジ体系を作成する。

図２では、ナレッジ体系作成装置１０が作成するナレッジ体系の一例を説明する。図２に示すナレッジ体系では、階層構造の最上位に「業務の大カテゴリ名」が配置される。そして、「業務の大カテゴリ名」の下位階層に「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」が配置され、「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」の下位階層に「実際に企業内で行われた業務」、「期間・関係者」及び「関連情報」が配置される。なお、ここで言う「実際に企業内で行われた業務」とは、実際に企業で実施された業務名を示す。また、ここで言う「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」とは、各業務名に対し、共通する上位の概念ごとに分類した業務のカテゴリ名を示す。また、ここで言う「業務の大カテゴリ名」とは、「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」に対し、さらに上位の共通する概念で分類した業務の大カテゴリ名を示す。また、ここで言う「期間・関係者」とは、業務の期間及び業務の関係者を示す。なお、「期間・関係者」のことを「基本情報」とも言う。また、ここで言う「関連情報」とは、業務に関連した情報を記録したファイルを示す。

図２に例示するナレッジ体系では、「業務の大カテゴリ名」として「ソフトウェア開発」が配置される。そして、この「ソフトウェア開発」の下位階層に「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」として「Ａソフトウェア開発」と「Ｂソフトウェア開発」とが配置される。また、ナレッジ体系では、「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」の下位階層に、「実際に企業内で行われた業務」が配置される。図２に示す例では、「Ａソフトウェア開発」の下位階層に「Ａソフトウェア開発ＵＩ打合せ」と「外部仕様設計会議」とが配置され、「Ｂソフトウェア開発」の下位階層に「Ｂソフトウェア仕様設計の議論」と「基本仕様設計議論」とが配置される。

この「実際に企業内で行われた業務」には、業務の名称に対して、基本情報や関連情報が対応付けられる。このため、従業者（ユーザ）は、例えば、業務の大カテゴリ名から過去に行われた業務を特定し、この業務に対応付けられた関連情報を参照することで、過去に行われた業務で用いられたファイルなどのノウハウを活用することが可能となる。また、特定した業務に対応付けられている基本情報を参照することで、過去に行われた業務の参加者を特定することが可能となる。これにより、ユーザは、特定した参加者から過去に行われた業務に関する情報を得られるようになり、ノウフウを活用することができる。

ここで、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とが事前に登録されている場合、メールやファイルサーバなどの企業内情報を用いて、図２に示すナレッジ体系を作成する。ここで、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とは、業務の専門家ではなくても容易に作成可能なものである。すなわち、ナレッジ体系作成装置１０は、業務についての専門家がいなくても、ナレッジの保守者が継続的にタクソノミ及び業務上使用する頻度の高い重要なキーワードリストをメンテナンスできるように、業務についての体系を自動生成する。また、ナレッジ体系作成装置１０は、自動生成した体系にファイルサーバの情報を含めた企業内情報と、人に関する情報を関連付ける。

次に、図３を用いて、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０について説明する。図３は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０の構成を示すブロック図である。図３に示すように、このナレッジ体系作成装置１０は、業務抽出部２１と、カテゴリ抽出部２２と、体系化部２３とを有する。また、ナレッジ体系作成装置１０は、図示しないネットワーク等を介してコラボレーションシステム１１と、業務用語辞書１２と、アクセス履歴ＤＢ（Date Base）１３と、メタデータＤＢ１９とに接続される。

コラボレーションシステム１１は、ネットワーク上での共同作業を支援するシステムであり、ファイルやメール等の企業内情報を記憶する。このコラボレーションシステム１１では、企業内情報に対して複数のユーザがアクセス可能である。また、コラボレーションシステム１１が記憶する企業内情報には、業務の名称、業務の期間、業務の関係者、及び業務に関連したファイルが含まれている。

図４を用いて、コラボレーションシステム１１に含まれる企業内情報について説明する。図４は、コラボレーションシステム１１に含まれる企業内情報の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、コラボレーションシステム１１は、ファイルサーバ１１ａと、メール１１ｂと、スケジューラ１１ｃとを有する。

ここで、ファイルサーバ１１ａとは、例えば、業務に関係するユーザが自由にアクセスできる文書、マルチメディアなどの様々なファイルを記憶するシステムに該当する。例えば、ファイルサーバ１１ａでは、フォルダの下位階層にファイルが格納される。また、メール１１ｂとは、業務メーリングリストに対して送信されたメールのアーカイブに該当する。また、スケジューラ１１ｃとは、例えば、ユーザの予定や、予定に関係する関係者などに関するスケジュール情報を記憶するシステムに該当する。なお、コラボレーションシステム１１には、例えば、ある企業内において、技術報告資料などをまとめたサイトや掲示板、ブログに該当する企業内Ｗｅｂサイトが含まれてもよい。

業務用語辞書１２は、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とを記憶する。例えば、業務用語辞書１２は、「業務の大カテゴリ名」として「ソフトウェア開発」などの単語を記憶する。また、例えば、業務用語辞書１２は、「業務の際に行う一般的な作業名」として「議論」、「会議」及び「打合せ」などの単語を記憶する。なお、ここで言う「業務の際に行う一般的な作業名」とは、各業務で必須のサブ業務を示す。

アクセス履歴ＤＢ１３は、従業者などのユーザによるファイルに対するアクセスの履歴に関する情報（例えば、アクセス日時、ユーザのＩＰアドレスなどを含む）を記憶する。ここで、アクセスとは、ユーザが様々なファイルに対して行う基本的な操作のことをいい、例えば、作成、閲覧、編集などの操作のことをいう。また、アクセス履歴ＤＢ１３は、コラボレーションシステム１１の中でユーザからのアクセス履歴が取得可能なファイルサーバ１１ａ、メール１１ｂ、及びスケジューラ１１ｃと、企業内ユーザのＩＤ、名前、ＩＰアドレスの関係を保持する情報とに基づいて構築される。

ここで、図５を用いて、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶するデータ構造について説明する。図５は、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶するデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、アクセス履歴ＤＢ１３は、「アクセスＩＤ」と、「ファイルタイトル」と、「ファイルへのＵＲＩ」と、「アクセス者ＩＤ」と、「アクセス日時」とを対応付けた情報を記憶する。

ここで、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶する「アクセスＩＤ」は、アクセスを一意に識別する情報を示す。例えば、「アクセスＩＤ」には、「＃１」、「＃２」などが格納される。また、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶する「ファイルタイトル」は、ファイルのタイトルを示す。例えば、「ファイルタイトル」には、「ＵＩ打合せ．ｄｏｃ」、「説明用ファイル．ｐｐｔ」などが格納される。

また、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶する「ファイルへのＵＲＩ」は、ファイルにアクセスするためのＵＲＩを示す。例えば、「ファイルへのＵＲＩ」には、「／／ｓｅｒｖｅｒ１／ｐｒｏｊｅｃｔ２／ＵＩ打合せ．ｄｏｃ」、「／／ｓｅｒｖｅｒ１／ｐｒｏｊｅｃｔ１／説明用ファイル．ｐｐｔ」などが格納される。また、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶する「アクセス者ＩＤ」は、アクセス者のＩＤを示す。例えば、「アクセス者ＩＤ」には、「１０１」、「１０２」などが格納される。

また、アクセス履歴ＤＢ１３が記憶する「アクセス日時」は、アクセスされた日時を示す。例えば、「アクセス日時」には、「２０１３／７／２ １３：５６：２１」、「２０１３／７／２ １３：５８：３０」などが格納される。

メタデータＤＢ１９は、業務に関する情報を記憶する。ここで、業務に関する情報は、業務の名称に対して、当該業務の関係者、当該業務の期間及び当該業務に関連したファイルの少なくともいずれか一つが対応付けられた情報である。すなわち、メタデータＤＢ１９は、「業務名称」と、「業務に関連する情報」とを対応付けた情報をメタデータとして記憶する。

図６の例を用いて、メタデータＤＢ１９が記憶するデータ構造について説明する。図６は、メタデータＤＢ１９が記憶するデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、メタデータＤＢ１９は、「業務ＩＤ」と、「業務名称」と、「ファイル名」と、「ファイルパス」と、「期間」と、「関係者ＩＤ」と、「関連ファイルＵＲＩ」とを対応付けた情報を記憶する。なお、「期間」及び「関係者ＩＤ」のことを「基本情報」と呼び、「関連ファイルＵＲＩ」のことを「関連情報」と呼ぶ。

ここで、メタデータＤＢ１９が記憶する「業務ＩＤ」は、業務を一意に識別する情報を示す。例えば、「業務ＩＤ」には、「＃１」、「＃２」などが格納される。また、メタデータＤＢ１９が記憶する「業務名称」は、業務の名称を示す。例えば、「業務名称」には、「△△△ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」、「外部仕様設計会議」などが格納される。

また、メタデータＤＢ１９が記憶する「ファイル名」は、ファイルの名称を示す。例えば、「ファイル名」には、「ＵＩ打合せ．ｄｏｃ」、「説明用ファイル．ｐｐｔ」などが格納される。また、メタデータＤＢ１９が記憶する「ファイルパス」は、業務と関連するフォルダ名、予定件名、メール件名及びファイルへのＵＲＩを示す。例えば、「ファイルパス」には、「・・・／○○○／△△△ソフトウェア開発／●●●／□□□／・・・」が格納される。

また、メタデータＤＢ１９が記憶する「期間」は、業務の期間を示す。例えば、「期間」には、「５／１５ １３：００〜５／２０ １５：００」などが格納される。また、メタデータＤＢ１９が記憶する「関係者ＩＤ」は、業務の関係者を識別する情報を示す。例えば、「関係者ＩＤ」には、「１０１、１０２」、「１０４、１０５、１０６」などが格納される。また、メタデータＤＢ１９が記憶する「関連ファイルＵＲＩ」は、添付ファイルへのＵＲＩを示す。例えば、「関連ファイルＵＲＩ」には、「／／ｓｅｒｖｅｒ１／ｐｒｏｊｅｃｔ２／ＵＩ打合せ．ｄｏｃ」などが格納される。なお、メタデータＤＢ１９に記憶される情報は、後述する業務抽出部２１によって生成される。

図３に戻る。業務抽出部２１は、業務用語辞書１２によって記憶された「業務の大カテゴリ名」及び「業務の際に行う一般的な作業名」の少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、アクセス履歴ＤＢ１３によって記憶された各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴とコラボレーションシステム１１によって記憶された業務に関する情報とから抽出する。そして、業務抽出部２１は、抽出した業務に関する情報をメタデータＤＢ１９に記憶させる。例えば、業務抽出部２１は、既存の技術（特開２０１３−１１４５８８号公報参照）を用いて、以下の処理を実行する。

図７は、業務抽出部２１の処理動作を説明するための図である。図７に示す例では、業務用語辞書１２には「業務の大カテゴリ名」として「ソフトウェア開発」が記憶され、「業務の際に行う一般的な作業名」として「議論」、「会議」及び「打合せ」が記憶される。そして、業務抽出部２１は、図７に示すように、「ソフトウェア開発」、「議論」、「会議」及び「打合せ」のいずれかを含んだ業務に関する情報を、コラボレーションシステム１１（ファイルサーバ１１ａと、メール１１ｂと、スケジューラ１１ｃ）、及びアクセス履歴ＤＢ１３（アクセスログ）から、抽出する。なお、図７では、業務抽出部２１が、「業務名称」が「△△△ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」、「外部仕様設計会議」、「×××ソフトウェア仕様設計の議論」、及び「基本仕様設計議論」である業務に関する情報を抽出した場合を例示する。

具体的な業務抽出部２１の処理動作について説明する。業務抽出部２１は、業務に関する情報を複数のユーザがアクセス可能なコラボレーションシステム１１から、該コラボレーションシステム１１が記憶する各ファイルの属性を示す属性情報（例えば、ファイルの名称やＵＲＩ）と各ファイルに対するアクセス履歴に関する情報（例えば、アクセスされた期間やアクセスしたユーザのユーザＩＤ）とを取得する。

例えば、業務抽出部２１は、アクセス履歴ＤＢ１３やコラボレーションシステム１１から、業務用語辞書１２に記憶された単語を含んだフォルダ名、予定件名、メール件名及びファイルへのＵＲＩなどを抽出する。そして、業務抽出部２１は、抽出したフォルダ名、予定件名、メール件名を「業務名称」に格納する。また、業務抽出部２１は、フォルダ、予定、メールへのＵＲＩを「ファイルパス」に格納する。

ここで、業務抽出部２１は、アクセス履歴ＤＢ１３の「ファイルへのＵＲＩ」がファイルサーバ１１ａへのＵＲＩである場合には、フォルダ名をメタデータＤＢ１９の「業務名称」に格納し、上位のフォルダのＵＲＩをメタデータＤＢ１９の「ファイルパス」に格納する。また、メール１１ｂへのＵＲＩならば、件名を「業務名称」に格納し、ＵＲＩをメタデータＤＢ１９の「ファイルパス」に格納する。また、業務抽出部２１は、スケジューラ１１ｃのようなアクセス履歴ＤＢ１３にアクセス履歴が残らないコラボレーションシステム１１については、予定件名を「業務名称」に格納する。また、業務抽出部２１は、アクセス履歴ＤＢ１３のアクセス日時が存在する期間の予定を抽出し、その予定へのＵＲＩを「ファイルパス」に格納する。

次に、業務抽出部２１は、メタデータＤＢ１９の「期間」、「関係者ＩＤ」および「関連ファイルＵＲＩ」の項目に情報を格納する。例えば、業務抽出部２１は、メタデータＤＢ１９の「ファイルパス」がファイルサーバ１１ａへのＵＲＩである場合には、「期間」として、直下のファイルがアクセスされた期間を格納する。なお、業務抽出部２１は、「期間」として、アクセス日時の平均と標準偏差を用いてもよく、例えば、平均から±標準偏差の定数倍の範囲を期間としてもよい。また、業務抽出部２１は、「関係者ＩＤ」として、フォルダ作成者、直下のファイルを作成・ペーストした者のユーザＩＤを追加する。また、業務抽出部２１は、「関連ファイルＵＲＩ」として、フォルダ直下のファイルのＵＲＩを格納する。

また、業務抽出部２１は、メタデータＤＢ１９の「ファイルパス」がメール１１ｂへのＵＲＩである場合には、「期間」として、件名が同一の最初のメールの送信日時を開始日時、件名が同一のメールに対する最終メールの受信日時を最終日時として格納し、「関係者ＩＤ」として、作成者とコメント者のユーザＩＤを格納する。

また、業務抽出部２１は、メタデータＤＢ１９の「ファイルパス」がスケジューラ１１ｃへのＵＲＩである場合には、「期間」として、予定の開始日時から終了日時の期間を格納し、「関係者ＩＤ」として、予定の作成者と予定への出席者のユーザＩＤを格納する。また、業務抽出部２１は、添付ファイルがある場合には、そのファイルへのＵＲＩを「関連ファイルＵＲＩ」に格納する。

カテゴリ抽出部２２は、業務抽出部２１によって抽出された業務に関する情報のうち、業務の大カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する。

図８は、カテゴリ抽出部２２による処理動作を説明するための図である。図８では、カテゴリ抽出部２２が、メタデータＤＢ１９が記憶する「ファイルパス」から単語を抽出する場合について説明する。なお、カテゴリ抽出部２２は、ファイルパスからではなく、業務の名称などメタデータＤＢ１９が記憶する情報から単語を抽出するようにしてもよい。

図８では、「ファイルパス」に「・・・／○○○／△△△ソフトウェア開発／●●●／□□□／・・・」が格納されている場合を例示する。図８に示すように、カテゴリ抽出部２２は、「ファイルパス」に業務の大カテゴリ名である「ソフトウェア開発」が含まれる業務に関する情報を取得する。ここで、カテゴリ抽出部２２は、業務の大カテゴリ名と完全一致ではなくても部分一致する業務に関する情報を取得するようにしてもよい。なお、以下では、カテゴリ抽出部２２が、メタデータＤＢ１９において、「業務名称」が「△△△ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」及び「×××ソフトウェア仕様設計の議論」である業務に関する情報を取得した場合について説明する。

続いて、カテゴリ抽出部２２は、取得した業務に関する情報から単語を抽出する。例えば、カテゴリ抽出部２２は、スラッシュで区切られた単位から単語を抽出する。図８に示す例では、カテゴリ抽出部２２は、「単語１（○○○）」、「単語２（△△△）ソフトウェア開発」、及び「単語３（●●●）」を抽出する。なお、カテゴリ抽出部２２による単語の抽出には、既存の技術が適用可能である。

また、カテゴリ抽出部２２は、同様にして他の文書ファイルについて、単語を抽出する。図８に示す例では、カテゴリ抽出部２２は、文書８ａから「単語４」、「単語５」、及び「単語６」を抽出し、文書８ｂから「単語７」及び「単語８」を抽出し、文書８ｃから「単語９」及び「単語１０」を抽出する。

体系化部２３は、カテゴリ抽出部２２によって抽出された単語のうち、業務の大カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定する。そして、体系化部２３は、階層構造において最上位に配置された業務の大カテゴリ名の下位階層に特定した単語を配置し、カテゴリ抽出部２２によって取得された業務に関する情報を特定した単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する。

例えば、体系化部２３は、カテゴリ抽出部２２によって抽出された単語の特徴量を、業務の大カテゴリ名との共起頻度又は格関係に基づいて算出する。言い換えると、体系化部２３は、カテゴリ抽出部２２によって抽出された単語について、例えば、業務の大カテゴリ名との関係（例えば、共起関係や共起頻度など）、業務の大カテゴリ名との格関係（目的格など）に基づいて特徴量を算出する。そして、体系化部２３は、算出した特徴量が設定した第１の閾値を超えた場合に、カテゴリ抽出部２２によって抽出された単語を新たなカテゴリとして特定する。ここで、特定された新たなカテゴリは、「実際に企業内で行われた業務の中カテゴリ名」となる。

図９は、体系化部２３による処理動作を説明するための図である。図９では、体系化部２３が、業務の大カテゴリ名を含む複数の業務に関する情報について同様に調べた結果、業務に関する情報「単語２（△△△）ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」から「単語２（△△△）ソフトウェア開発」を新たなカテゴリに特定し、業務に関する情報「単語９（×××）ソフトウェア仕様設計の議論」から「単語９（×××）ソフトウェア開発」を新たなカテゴリに特定した場合を示す。

図９に示すように、体系化部２３は、閾値を超えるのに貢献した業務に関する情報を、抽出カテゴリの下位階層に配置する。例えば、体系化部２３は、「単語２（△△△）ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「単語２（△△△）ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」である業務に関する情報を配置し、「単語９（×××）ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「単語９（×××）ソフトウェア仕様設計の議論」である業務に関する情報を配置。

また、体系化部２３は、カテゴリ抽出部２２によって取得された業務に関する情報と、業務抽出部２１によって抽出された他の業務に関する情報との類似度を算出する。そして、体系化部２３は、算出した類似度が第２の閾値を超えた他の業務に関する情報を、カテゴリ抽出部２２によって取得された業務に関する情報と同じ単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する。言い換えると、体系化部２３は、新たに抽出したカテゴリの下位階層に位置づけた業務に関する情報と、その他の業務に関する情報との類似度を算出し、閾値を超えた業務に関する情報と同一のカテゴリに分類する。ここで、体系化部２３は、業務の名称の類似度、当該業務の関係者の類似度、当該業務の期間の類似度及び当該業務に関連したファイルの類似度の少なくともいずれか一つを用いて類似度を算出する。

例えば、図９に示す例では、体系化部２３は、「単語２（△△△）ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」と「外部仕様設計会議」との類似度が第２の閾値を超えたと判定し、「単語２（△△△）ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「外部仕様設計会議」である業務に関する情報を更に配置する。また、体系化部２３は、「単語９（×××）ソフトウェア仕様設計の議論」と「基本仕様設計議論」との類似度が第２の閾値を超えたと判定し、「単語９（×××）ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「基本仕様設計議論」である業務に関する情報を更に配置する。

図１０は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０によって作成されたナレッジ体系の一例を示す図である。図１０に示す例では、業務用語辞書１２に含まれる「業務の大カテゴリ名」及び「業務の際に行う一般的な作業名」のいずれか一方を含んだ業務に関する情報として、「業務名称」が「△△△ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」、「外部仕様設計会議」、「×××ソフトウェア仕様設計の議論」、及び「基本仕様設計議論」である業務に関する情報を、ファイルサーバ１１ａとアクセス履歴ＤＢ１３とから自動的に抽出する。

そして、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」が含まれる業務に関する情報から中カテゴリ名として「△△△ソフトウェア開発」及び「×××ソフトウェア開発」を抽出する。また、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」を階層構造の最上位に配置する。図１０に示す例では、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」として「ソフトウェア開発」を階層構造の最上位に配置する。そして、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」の下位階層に抽出した中カテゴリ名を配置する。図１０に示す例では、「ソフトウェア開発」の下位階層に「△△△ソフトウェア開発」と「×××ソフトウェア開発」とを配置する。

続いて、ナレッジ体系作成装置１０は、中カテゴリ名を抽出した業務に関する情報を中カテゴリ名の下位階層に配置する。すなわち、ナレッジ体系作成装置１０は、図１０に示す例では、「△△△ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「△△△ソフトウェア開発ＵＩ打合せ」である業務に関する情報を配置し、「×××ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「×××ソフトウェア仕様設計の議論」である業務に関する情報を配置する。

さらに、ナレッジ体系作成装置１０は、下位階層に配置した業務に関する情報との類似度に基づいて、中カテゴリ名を抽出していない業務をナレッジ体系上に分類する。例えば、図１０に示す例では、ナレッジ体系作成装置１０は、「△△△ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「外部仕様設計会議」である業務に関する情報を更に配置し、「×××ソフトウェア開発」の下位階層に、「業務名称」が「基本仕様設計議論」である業務に関する情報を更に配置する。

次に、図１１を用いて、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０による処理手順について説明する。図１１は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０による処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、業務抽出部２１は、業務用語辞書１２を参照して、コラボレーションシステム１１とアクセス履歴ＤＢ１３とから「業務に関する情報」と「ファイルに関する情報」とを抽出し、メタデータＤＢ１９を生成する（ステップＳ１０１）。

そして、カテゴリ抽出部２２は、抽出した「業務に関する情報」のうち、業務の大カテゴリ名を含むものを取得する（ステップＳ１０２）。続いて、カテゴリ抽出部２２は、取得した業務に関する情報の周辺情報からキーワードを抽出する（ステップＳ１０３）。

体系化部２３は、抽出したキーワードのうち、特徴量が第１の閾値を超えたキーワードを新たなカテゴリとして抽出する（ステップＳ１０４）。そして、体系化部２３は、抽出した「業務に関する情報」を新たなカテゴリの下位階層に配置する（ステップＳ１０５）。続いて、体系化部２３は、カテゴリの下位に配置した業務に関する情報との類似度が第２の閾値を超えた「業務に関する情報」を同一のカテゴリの下位階層に配置する（ステップＳ１０６）。

上述してきたように、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とを記憶する。そして、ナレッジ体系作成装置１０は、「業務の大カテゴリ名」及び「業務の際に行う一般的な作業名」のいずれか一方を含んだ業務に関する情報をファイルサーバ１１ａとアクセス履歴ＤＢ１３とから抽出する。また、ナレッジ体系作成装置１０は、抽出した業務に関する情報のうち、業務の大カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する。そして、ナレッジ体系作成装置１０は、抽出した単語のうち、カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超えるキーワードを特定し、当該キーワードの下位階層に取得した業務に関する情報を配置する。

このようにしてナレッジ体系作成装置１０が、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とに基づいて、自動的に業務についての体系を作成し、作成した体系にファイルサーバなどの情報を含めた企業内情報と人の情報の関連付けを行う。すなわち、ナレッジ体系作成装置１０は、企業内に蓄積された情報から企業内のナレッジ体系を自動的に作成する。この結果、従業者は、ナレッジを活用可能となる。

また、ナレッジ体系作成装置１０では、「業務の大カテゴリ名」と、「業務の際に行う一般的な作業名」とが事前に用意されるが、これら「業務の大カテゴリ名」及び「業務の際に行う一般的な作業名」は、業務の専門家がいなくても作成できる情報である。このため、業務の専門家に負担をかけずに、ノウハウ・ノウフウを獲得が可能となる。さらに、ナレッジ体系のメンテナンス効率が向上すると共に、ナレッジ体系の更新が定期的に可能となり、ナレッジの精度も向上することができる。

ここで、図１２を用いて、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０により得られる効果を説明する。図１２は、第１の実施形態に係るナレッジ体系作成装置１０により得られる効果を説明するための図である。なお、図１２では、ナレッジ体系作成装置１０により得られる効果を、従来技術と比較して説明する。図１２の左図に示すように、従来の技術では、ナレッジの作成・メンテナンスに業務についての専門家が必要であった。また、メンテナンスは、専門家にとって負担となるため、継続的なメンテナンスを行うには問題があった。一方、図１２の右図に示すように、ナレッジ体系装置１０は、専門家でなくても用意できる業務用語辞書１２を元に、自動的にナレッジ体系を作成する。このため、業務についての専門家でなくても、ノウハウ・ノウフウの獲得が可能なナレッジ体系の作成が可能となり、かつ作成したナレッジ体系のメンテナンスも容易にできる。

また、ナレッジ体系作成装置１０では、業務用語辞書１２として「業務の大カテゴリ名」と「業務の際に行う一般的な作業名」とが事前に用意される。この専門家の手間がかからない業務用語辞書１２を用いずに単語を抽出する処理を実行した場合、図１３の上図に示すように、抽出される単語群は、何についてのキーワードなのか保証するものではない。また、処理の事前又は事後に、抽出したい単語についての知識を用いて、抽出した単語群をフィルタリングする必要がある。一方、図１３の下図に示すように、業務用語辞書１２を用いて単語を抽出する処理を実行した場合、保守者が専門的な知識を有さなくても自動的にフィルタリング処理することが可能となる。なお、図１３は、業務用語辞書１２を用いない単語の抽出処理と、業務用語辞書１２を用いた単語の抽出処理との違いを説明するための図である。

（第２の実施形態）
以下、本発明に係るナレッジ体系作成装置、ナレッジ体系作成方法及びナレッジ体系作成プログラムの他の実施形態として第２の実施形態を説明する。

（装置構成等）
図３に示したナレッジ体系作成装置１０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、ナレッジ体系作成装置１０の分散または統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、カテゴリ抽出部２２と体系化部２３とが機能的または物理的に統合されていてもよい。このように、ナレッジ体系作成装置１０の各構成要素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。

（プログラム）
図１４は、ナレッジ体系作成装置と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１４に例示するように、コンピュータ３０００は、例えば、メモリ３０１０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０２０と、ネットワークインタフェース３０７０とを有する。コンピュータ３０００の各部はバス３１００によって接続される。

メモリ３０１０は、図１４に例示するように、ＲＯＭ３０１１及びＲＡＭ３０１２を含む。ＲＯＭ３０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。

ここで、図１４に例示するように、ハードディスクドライブ３０８０は、例えば、ＯＳ３０８１、アプリケーションプログラム３０８２、プログラムモジュール３０８３、プログラムデータ３０８４を記憶する。すなわち、開示の技術に係るナレッジ体系作成プログラムは、コンピュータによって実行される指令が記述されたプログラムモジュール３０８３として、例えばハードディスクドライブ３０８０に記憶される。具体的には、上記実施例で説明した業務抽出部２１、カテゴリ抽出部２２、及び体系化部２３と同様の情報処理を実行する手順各々が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ３０８０に記憶される。

また、上記実施形態で説明したナレッジ体系作成装置１０に記憶されるデータのように、ナレッジ体系作成プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ３０８４として、例えばハードディスクドライブ３０８０に記憶される。そして、ＣＰＵ３０２０が、ハードディスクドライブ３０８０に記憶されたプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４を必要に応じてＲＡＭ３０１２に読み出し、各種の手順を実行する。

なお、ナレッジ体系作成プログラムに係るプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、ハードディスクドライブ３０８０に記憶される場合に限られない。例えば、プログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、着脱可能な記憶媒体に記憶されても良い。この場合、ＣＰＵ３０２０は、ディスクドライブなどの着脱可能な記憶媒体を介してデータを読み出す。また、同様に、ナレッジ体系作成プログラムに係るプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されても良い。この場合、ＣＰＵ３０２０は、ネットワークインタフェースを介して他のコンピュータにアクセスすることで各種データを読み出す。

１０ ナレッジ体系作成装置
１１ コラボレーションシステム
１２ 業務用語辞書
１３ アクセス履歴ＤＢ
１９ メタデータＤＢ
２１ 業務抽出部
２２ カテゴリ抽出部
２３ 体系化部

Claims (7)

1. 業務が属するカテゴリ名と、業務の際に行う一般的な作業名とを記憶する第１の記憶部と、
   複数のユーザからアクセス可能な業務に関する情報を記憶する第２の記憶部と、
   前記第１の記憶部によって記憶されたカテゴリ名及び作業名の少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴と前記第２の記憶部によって記憶された業務に関する情報とから抽出する第１の抽出部と、
   前記第１の抽出部によって抽出された前記業務に関する情報のうち、前記カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する第２の抽出部と、
   前記第２の抽出部によって抽出された単語のうち、前記カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定し、階層構造において最上位に配置された前記カテゴリ名の下位階層に特定した前記単語を配置し、前記第２の抽出部によって取得された業務に関する情報を特定した前記単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する体系化部と、
   を有することを特徴とするナレッジ体系作成装置。
2. 前記業務に関する情報は、業務の名称に対して、当該業務の関係者、当該業務の期間及び当該業務に関連したファイルの少なくともいずれか一つが対応付けられた情報であることを特徴とする請求項１に記載のナレッジ体系作成装置。
3. 前記体系化部は、前記単語の前記特徴量を、前記カテゴリ名との共起頻度又は格関係に基づいて算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のナレッジ体系作成装置。
4. 前記体系化部は、前記第２の抽出部によって取得された前記業務に関する情報と、前記第１の抽出部によって抽出された他の前記業務に関する情報との類似度を算出し、算出した類似度が第２の閾値を超えた他の前記業務に関する情報を、前記第２の抽出部によって取得された前記業務に関する情報と同じ単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載のナレッジ体系作成装置。
5. 前記体系化部は、業務の名称、当該業務の関係者、当該業務の期間及び当該業務に関連したファイルの少なくともいずれか一つを用いて類似度を算出することを特徴とする請求項４に記載のナレッジ体系作成装置。
6. ナレッジ体系作成装置で実行されるナレッジ体系作成方法であって、
   前記ナレッジ体系作成装置は、
   業務が属するカテゴリ名と、業務の際に行う一般的な作業名とを記憶する第１の記憶部と、
   複数のユーザからアクセス可能な業務に関する情報を記憶する第２の記憶部と、
   を備え、
   前記第１の記憶部によって記憶されたカテゴリ名及び作業名の少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴と前記第２の記憶部によって記憶された業務に関する情報とから抽出する第１の抽出工程と、
   前記第１の抽出工程によって抽出された前記業務に関する情報のうち、前記カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する第２の抽出工程と、
   前記第２の抽出工程によって抽出された単語のうち、前記カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定し、階層構造において最上位に配置された前記カテゴリ名の下位階層に特定した前記単語を配置し、前記第２の抽出工程によって取得された業務に関する情報を特定した前記単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する体系化工程と
   を含んだことを特徴とするナレッジ体系作成方法。
7. 第１の記憶部によって記憶された、業務が属するカテゴリ名と業務の際に行う一般的な作業名との少なくとも一方を含んだ業務に関する情報を、各業務に関連したファイルに対するアクセス履歴と、第２の記憶部によって記憶された、複数のユーザからアクセス可能な業務に関する情報とから抽出する第１の抽出ステップと、
   前記第１の抽出ステップによって抽出された前記業務に関する情報のうち、前記カテゴリ名を含んだ業務に関する情報を取得し、取得した業務に関する情報から単語を抽出する第２の抽出ステップと、
   前記第２の抽出ステップによって抽出された単語のうち、前記カテゴリ名との関係性を示す特徴量が第１の閾値を超える単語を特定し、階層構造において最上位に配置された前記カテゴリ名の下位階層に特定した前記単語を配置し、前記第２の抽出ステップによって取得された業務に関する情報を特定した前記単語の下位階層に配置したナレッジ体系を生成する体系化ステップと
   をコンピュータに実行させるためのナレッジ体系作成プログラム。

Images