JP2015118528A - 情報配信プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定する情報配信プログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、投稿された第１の文書情報１１１に含まれる利用者及び業務に基づいて、当該業務における利用者と第１の文書情報１１１を投稿した利用者との間の関連度を判定し、利用者、業務、関連度の組み合わせからなる関連度情報１１４を作成又は更新する関連度判定手段１０２と、関連度情報１１４と、投稿された第２の文書情報１１１に含まれる業務名及び当該第２の文書情報を投稿した利用者とに基づいて、関連度が予め定めた閾値以上の利用者を当該第２の文書情報１１１の配信先として判定する配信判定手段１０３とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報配信プログラム及び情報処理装置に関する。

従来の技術として、利用者の趣味嗜好に一致する他の利用者の文書情報を配信する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に開示された情報処理装置は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供するサーバであって、利用者が作成した文書情報における単語の出現状況を解析し、当該利用者の趣味嗜好を表す趣味嗜好情報を学習して、文書情報が新たに投稿された場合に当該文書情報の内容と他の利用者の趣味嗜好情報とを比較して、一致度が高い利用者に当該文書情報を配信する。

特開２００９−９８９６４号公報

本発明の目的は、利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定する情報配信プログラム及び情報処理装置を提供することにある。

本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の情報配信プログラム及び情報処理装置を提供する。

［１］コンピュータを、
投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び利用者の活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する関連度判定手段と、
前記関連度情報と、投稿された第２の文書情報に含まれる活動を識別する情報及び当該第２の文書情報を投稿した利用者とに基づいて、関連度が予め定めた閾値以上の利用者を当該第２の文書情報の配信先として判定する配信判定手段として機能させるための情報配信プログラム。

［２］前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる組織を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記組織に所属する利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する前記［１］に記載の情報配信プログラム。

［３］前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる組織の下位概念であるサブ組織を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記サブ組織に所属する利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する前記［１］に記載の情報配信プログラム。

［４］前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該利用者が担当する当該活動の下位概念であるサブ活動を抽出し、前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記サブ活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する前記［１］に記載の情報配信プログラム。

［５］前記配信判定手段は、前記関連度が予め定めた閾値以上の利用者を識別する情報が前記第２の文書情報に含まれる場合、当該利用者を前記第２の文書情報の配信先としない前記［１］−［４］のいずれかに記載の情報配信プログラム。

［６］前記配信判定手段は、前記第２の文書情報の投稿時間、投稿者、内容、他の文書情報との類似度の少なくとも１つに基づいて前記予め定めた閾値を変更する前記［１］−［５］のいずれかに記載の情報配信プログラム。

［７］投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び利用者の活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する関連度判定手段と、
前記関連度情報と、投稿された第２の文書情報に含まれる活動を識別する情報及び当該第２の文書情報を投稿した利用者とに基づいて、関連度が予め定めた閾値以上の利用者を当該第２の文書情報の配信先として判定する配信判定手段とを有する情報処理装置。

請求項１又は７に係る発明によれば、利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定することができる。

請求項２に係る発明によれば、組織に所属する利用者と文書情報を投稿した利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定することができる。

請求項３に係る発明によれば、サブ組織に所属する利用者と文書情報を投稿した利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定することができる。

請求項４に係る発明によれば、サブ活動における利用者間の関係性に応じて、投稿された文書情報の配信先を判定することができる。

請求項５に係る発明によれば、第２の文書情報に含まれる利用者に第２の文書情報を配信しないようにすることができる。

請求項６に係る発明によれば、第２の文書情報の投稿時間、投稿者、内容、他の文書情報との類似度の少なくとも１つに基づいて予め定めた閾値を変更することができる。

図１は、実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。 図２は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図３（ａ）及び（ｂ）は文書情報が端末の表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。 図４は、利用者情報の具体例を示す概略図である。 図５は、業務情報の具体例を示す概略図である。 図６は、関連度情報の具体例を示す概略図である。 図７は、情報処理装置が関連度情報を作成・更新する際の動作例を示すフローチャートである。 図８は、情報処理装置が文書情報を配信する際の動作例を示すフローチャートである。 図９は、文書情報が端末の表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。 図１０は、情報処理装置が関連度情報を作成・更新する際の動作の変形例を示すフローチャートである。 図１１は文書情報が端末の表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。 図１２は、情報処理装置が関連度情報を作成・更新する際の動作の変形例を示すフローチャートである。 図１３は、文書情報が端末の表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。 図１４は、情報処理装置が文書情報を配信する際の動作の変形例を示すフローチャートである。 図１５（ａ）〜（ｃ）は、文書情報が端末の表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。 図１６は、情報処理装置が文書情報を配信する際の動作の変形例を示すフローチャートである。

［実施の形態］
（情報処理システムの構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。

この情報処理システム５は、情報処理装置１と、端末２ａ、２ｂ、２ｃとをネットワーク４によって互いに通信可能に接続することで構成される。端末２ａ、２ｂ、２ｃは、それぞれ利用者３ａ、３ｂ、３ｃによって操作される。

情報処理装置１は、サーバ型の情報処理装置であり、端末２ａ、２ｂ、２ｃの要求に応じて動作するものであって、本体内に情報を処理するための機能を有するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やフラッシュメモリ等の電子部品を備える。また、情報処理装置１は、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供するサーバであって、利用者３ａ、３ｂ、３ｃが作成した文書情報の投稿を受け付け、投稿された文書情報を配信すべき利用者を判断して配信する。

端末２ａ、２ｂ、２ｃは、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の情報処理装置であって、本体内に情報を処理するための機能を有するＣＰＵやフラッシュメモリ等の電子部品を備える。

また、端末２ａ、２ｂ、２ｃは、情報処理装置１に文書情報を投稿するために用いられるとともに、情報処理装置１から配信される文書情報を受け付けるために用いられる。端末２ａ、２ｂ、２ｃは、それぞれ表示部を有し、当該表示部に文書情報を投稿する際に表示画面２０ａ、２０ｂ、２０ｃを表示するとともに、文書情報の配信を受け付けると表示画面２１ａ、２１ｂ、２１ｃを表示する。

一例として、利用者３ａが端末２ａから文書情報を投稿する際、端末２ａの表示部には表示画面２０ａが表示され、表示画面２０ａには投稿する内容として利用者３ａの顔写真等の画像や文章等のテキストを含む文書情報２００ａが表示される。また、文書情報の配信を受け付けると、端末２ａの表示部には表示画面２１ａが表示され、表示画面２１ａには配信された内容として利用者３ｃの顔写真等の画像や文章等のテキストを含む文書情報２１０ｃが表示される。これは利用者３ｃが利用者３ａと後述する関連度が高いと情報処理装置１が判定したためであり、関連度が低い利用者３ｂの文書情報は表示されない。

ネットワーク４は、高速通信が可能な通信ネットワークであり、例えば、イントラネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の有線又は無線の通信網である。

なお、端末２ａ−２ｃ、利用者３ａ−３ｃはそれぞれ３台、３人を図示しているがこれに限られず複数であればよい。

（情報処理装置の構成）
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。

情報処理装置１は、ＣＰＵ等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部と通信する通信部１２とを備える。

制御部１０は、後述する情報配信プログラム１１０を実行することで、文書投稿受付手段１００、文書分析手段１０１、関連度判定手段１０２、配信判定手段１０３及び配信手段１０４等として機能する。

文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する。

文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１に含まれる利用者名、組織名、業務名等の特定の単語に基づいて文書情報１１１に含まれる利用者、組織、業務を識別して分析する。なお、「組織」とは利用者が所属する集合を示し、「業務」とは利用者の職務上の活動を示すものとする。

関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、特定の業務において特定の利用者間に関連があるとして関連度を判定し、業務、利用者、関連度の組み合わせからなる関連度情報１１４を作成、更新する。

配信判定手段１０３は、投稿された文書情報１１１の分析結果と、関連度情報１１４に基づいて、文書情報１１１の配信先を判定する。

配信手段１０４は、配信判定手段１０３の判定結果に基づいて、文書情報１１１を配信する。

記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１０１−１０４として動作させる情報配信プログラム１１０、文書情報１１１、利用者情報１１２、業務情報１１３及び関連度情報１１４等を記憶する。

（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）関連度情報作成・更新動作、（２）配信動作に分けて説明する。

（１）関連度情報作成・更新動作
図７は、情報処理装置１が関連度情報１１４を作成・更新する際の動作例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ１）。

図３（ａ）及び（ｂ）は文書情報１１１が端末２ａ−２ｃの表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。また、図４は、利用者情報１１２の具体例を示す概略図である。また、図５は、業務情報１１３の具体例を示す概略図である。

図３（ａ）に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ａを受け付ける。文書情報１１１ａは、例えば、利用者３ａ（利用者ＩＤ「ｕ１」、利用者名「佐藤」さん）によって投稿されたものであり、「小林さんに、特許出願の相談。内容を説明したところ、実施例を増やしたうえで、出願を進めることになった。」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ａに含まれる利用者名、組織名、業務名等の特定の単語に基づいて文書情報１１１ａを分析する（Ｓ２）。

図３（ａ）に示す例では、文書分析手段１０１は、利用者名候補１１１ａ_１として「小林さん」、業務名候補１１１ａ_２として「特許出願」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図４に示す利用者情報１１２を参照し、「小林さん」に基づいて文書情報１１１ａに利用者ＩＤ「ｕ２」に関する内容が含まれること、「小林」さんは所属組織ＩＤ「ｏ２」に所属することを把握する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「特許出願」の「特許」に基づいて文書情報１１１ａに業務ＩＤ「ｗ１」に関する内容が含まれることを把握する。

次に、関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、利用者名と業務名を含む場合（Ｓ３；Ｙｅｓ）、特定の業務において特定の利用者間に関連があるとして関連度を判定し、業務、利用者、関連度の組み合わせからなる関連度情報１１４を作成、更新する（Ｓ４）。ここで、業務、利用者、関連度の組み合わせが存在しない場合に新たに関連度情報１１４を作成し、業務、利用者、関連度の組み合わせが存在する場合に存在する関連度情報１１４の関連度を増加させて更新する。

図６は、関連度情報１１４の具体例を示す概略図である。

図３（ａ）に示す例では、文書情報１１１ａの投稿者が利用者ＩＤ「ｕ１」の「佐藤」さんであり、文書情報１１１ａに利用者ＩＤ「ｕ２」及び業務ＩＤ「ｗ１」が含まれることが分析結果として得られているため、図６に示す関連度情報１１４の「ｕ１、ｕ２、ｗ１」の組み合わせが関連ＩＤ「１」に存在し、関連度が「２」であった場合には関連度を１増加させて「３」とすることで関連度情報１１４を更新する。

（２）配信動作
図８は、情報処理装置１が文書情報１１１を配信する際の動作例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ１１）。

図３（ｂ）に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｂを受け付ける。文書情報１１１ｂは、例えば、利用者３ａ（利用者ＩＤ「ｕ１」、利用者名「佐藤」さん）によって投稿されたものであり、「特許出願に向けて、説明資料を修正。関連度更新と情報配信の、それぞれ２つの変形例を追加した。」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ｂに含まれる業務名に基づいて文書情報１１１ｂを分析する（Ｓ１２）。

図３（ｂ）に示す例では、文書分析手段１０１は、業務名候補１１１ｂ_１として「特許出願」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「特許出願」の「特許」に基づいて文書情報１１１ｂに業務ＩＤ「ｗ１」に関する内容が含まれることを把握する。

配信判定手段１０３は、投稿された文書情報１１１の分析結果から業務ＩＤ「ｗ１」が含まれているため（Ｓ１３；Ｙｅｓ）、図６に示す関連度情報１１４を参照して、業務ＩＤ「ｗ１」と投稿した利用者のＩＤ「ｕ１」を含む関連ＩＤ「１」の関連度「３」を確認し、当該関連度が予め定めた閾値（例えば、「２」）以上のものであるため（Ｓ１４；Ｙｅｓ）、関連ＩＤ「１」の他の利用者、つまり利用者ＩＤ「ｕ２」である「小林」さんを文書情報１１１ｂの配信先と判定する（Ｓ１５）。

配信手段１０４は、配信判定手段１０３の判定結果に基づいて、文書情報１１１ｂを利用者ＩＤ「ｕ２」である「小林」さんに配信する。

（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、文書情報１１１に含まれる利用者名及び業務名に基づいて投稿した利用者との関連度情報を作成又は更新したため、投稿される文書情報１１１以外の特別な情報を必要とすることなく利用者間の関係性を示す情報を得ることができる。

また、例えば、業務報告としての文書情報１１１には利用者名より業務名の方が高頻度で出現することが多いが、利用者及び業務を項目として有する関連度情報１１４を用いて投稿した利用者と文書情報１１１に含まれる業務名から関連度の高い利用者を判定するため、文書情報１１１に業務名さえ含まれれば配信すべき利用者を判定することができる。

［関連度情報更新動作の変形例１］
図１０は、情報処理装置１が関連度情報１１４を作成・更新する際の動作の変形例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ２１）。

図９は、文書情報１１１が端末２ａ−２ｃの表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。

図９に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｃを受け付ける。文書情報１１１ｃは、例えば、利用者ＩＤ「ｕ４」、利用者名「山田」さんによって投稿されたものであり、「知財部と今期の競合特許調査活動の進め方を議論。国内特許のみでなく、米国特許も網羅的に調べることとなった。」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ｃに含まれる利用者名、組織名、業務名等の特定の単語に基づいて文書情報１１１ｃを分析する（Ｓ２２）。

図９に示す例では、文書分析手段１０１は、組織名候補１１１ｃ_１として「知財部」、業務名候補１１１ｃ_２として「競合特許調査」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図４に示す利用者情報１１２を参照し、「知財部」に基づいて文書情報１１１ｃに所属組織ＩＤ「ｏ２」に関する内容が含まれることを把握する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「競合特許調査」の「特許」に基づいて文書情報１１１ｃに業務ＩＤ「ｗ１」に関する内容が含まれることを把握する。

次に、関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、組織名と業務名を含む場合（Ｓ２３；Ｙｅｓ）、当該組織名に含まれるサブ組織のうち当該業務を担当しうるサブ組織を抽出し（Ｓ２４）、特定の業務において投稿した利用者とサブ組織の利用者間に関連があるとして関連度を判定し、業務、利用者、関連度の組み合わせからなる関連度情報１１４を作成、更新する（Ｓ２５）。なお、ここで「サブ組織」とは組織の下位概念であり、例えば、組織「知財部」には下位のサブ組織「Ｉ特許グループ」とサブ組織「ライセンス契約グループ」とが含まれる。

つまり、「知財部」に含まれるサブ組織の中で、投稿者「山田」さんの所属するサブ組織「Ｉ研究グループ」と「競合特許調査」を担当しうるサブ組織は「Ｉ特許グループ」（所属組織ＩＤ「ｏ２ａ」）であり、当該サブ組織に所属する利用者「鈴木」さん、「田中」さん、「中村」さんが投稿者「山田」さんと、「競合特許調査」において関連があると判定し、関連度を増加させる。なお、業務におけるサブ組織間の関連性は予め定めたテーブル等に基づいて判定してもよいし、サブ組織の名前の類似性等から判断してもよい。

また、サブ組織を特定できない場合は組織に所属する利用者全員の関連度を増加させてもよい。また、サブ組織が特定できた場合には関連度の増加「２」とし、できなかった場合には関連度の増加「１」といったように、増加させる関連度の値を変えてもよい。

［関連度情報更新動作の変形例２］
図１２は、情報処理装置１が関連度情報１１４を作成・更新する際の動作の変形例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ３１）。

図１１は、文書情報１１１が端末２ａ−２ｃの表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。

図１１に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｄを受け付ける。文書情報１１１ｄは、例えば、利用者ＩＤ「ｕ８」、利用者名「渡辺」さんによって投稿されたものであり、「たまたま高橋君を見かけたので、うちのチームで開発した技術の特許内容を紹介。今度正式に議論することとなった。」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ｄに含まれる利用者名、組織名、業務名等の特定の単語に基づいて文書情報１１１ｄを分析する（Ｓ３２）。

図１１に示す例では、文書分析手段１０１は、利用者名候補１１１ｄ_１として「高橋君」、業務名候補１１１ｄ_２として「特許」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図４に示す利用者情報１１２を参照し、「高橋君」の「高橋」に基づいて文書情報１１１ｄに利用者ＩＤ「ｕ７」に関する内容が含まれることを把握する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「特許」に基づいて文書情報１１１ｄに業務ＩＤ「ｗ１」に関する内容が含まれることを把握する。

次に、関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、利用者名と業務名を含む場合（Ｓ３３；Ｙｅｓ）、当該業務名に含まれるサブ業務のうち当該利用者が担当しうるサブ業務を抽出し（Ｓ３４）、サブ業務において投稿した利用者と文書情報１１１ｄに含まれる利用者間に関連があるとして関連度を判定し、業務、利用者、関連度の組み合わせからなる関連度情報１１４を作成、更新する（Ｓ３５）。なお、ここで「サブ業務」とは業務の下位概念であり、例えば、業務「特許」には下位のサブ組織「特許ライセンス契約」が含まれる。

つまり、業務「特許」に含まれるサブ業務の中で、サブ組織が「ライセンス契約グループ」である「高橋」君が担当しうるサブ業務は「特許ライセンス契約」（サブ業務ＩＤ「ｏ２ａ」）であり、利用者「高橋」君、が投稿者「渡辺」さんと、「特許ライセンス契約」において関連があると判定し、関連度を増加させる。なお、利用者とサブ業務の関連性は予め定めたテーブル等に基づいて判定してもよいし、過去に投稿された文書情報の内容から判断してもよい。

［配信動作の変形例１］
図１４は、情報処理装置１が文書情報１１１を配信する際の動作の変形例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ４１）。

図１３は、文書情報１１１が端末２ａ−２ｃの表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。

図１３に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｅを受け付ける。文書情報１１１ｅは、例えば、利用者３ａ（利用者ＩＤ「ｕ１」、利用者名「佐藤」さん）によって投稿されたものであり、「情報推薦の特許出願を担当する弁理士の方と面談した。小林さんも同席。・投稿文書の具体例を追加する。・明細書は１２月中旬までに作成。」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ｅに含まれる業務名の特定の単語に基づいて文書情報１１１ｅを分析する（Ｓ４２）。

図１３に示す例では、文書分析手段１０１は、業務名候補１１１ｅ_１として「特許出願」、利用者名候補１１１ｅ_２として「小林さん」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「特許出願」の「特許」に基づいて文書情報１１１ｅに業務ＩＤ「ｗ１」に関する内容が含まれることを把握する。また、文書分析手段１０１は、「小林さん」の「小林」に基づいて文書情報１１１ｅに利用者ＩＤ「ｕ２」に関する内容が含まれることを把握する。

配信判定手段１０３は、投稿された文書情報１１１ｅの分析結果から業務ＩＤ「ｗ１」が含まれているため（Ｓ４３；Ｙｅｓ）、図６に示す関連度情報１１４を参照して、業務ＩＤ「ｗ１」と投稿した利用者のＩＤ「ｕ１」を含む関連ＩＤ「１」の関連度「３」を確認し、当該関連度が予め定めた閾値（例えば、「２」）以上のものか確認する（Ｓ４４）。

次に、配信判定手段１０３は関連度が閾値以上であり（Ｓ４４；Ｙｅｓ）、関連ＩＤ「１」の他の利用者、つまり利用者ＩＤ「ｕ２」である「小林」さんを含むため（Ｓ４５；Ｎｏ）、利用者ＩＤ「ｕ２」は文書情報１１１ｅの配信先としない。

また、仮に利用者ＩＤ「ｕ２」が含まれていない場合（Ｓ４５；Ｙｅｓ）、利用者ＩＤ「ｕ２」を文書情報１１１ｅの配信先と判定する（Ｓ４６）。

これは、文書情報１１１ｅが利用者名「小林さん」を含む場合は、当該業務「特許出願」における活動において利用者名「小林さん」が同席していたり、同席していなくとも当該活動結果の報告を受けていたりする可能性が高いため、改めて文書情報１１１ｅを配信する必要性が低いためである。

なお、ステップＳ４５において利用者ＩＤを含む場合に配信しないのではなく、関連度の閾値を増加させるものであってもよい。

［関連度情報更新動作の変形例３及び配信動作の変形例２］

図１５（ａ）〜（ｃ）は、文書情報１１１が端末２ａ−２ｃの表示部に表示される際の、表示画面の具体例を示す概略図である。

図１５（ａ）に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｆを受け付ける。文書情報１１１ｆは、例えば、利用者ＩＤ「ｕ４」、利用者名「山田」さんによって投稿されたものであり、「サーバー立ち上げをたっくんに手伝ってもらった。おかげで今週末には動画推薦サービスをリリースできそう。」という内容を含む。

ここで、文書分析手段１０１は、業務名候補１１１ｆ_１として「サーバー立ち上げ」、利用者名候補１１１ｆ_２として「たっくん」、業務名候補１１１ｆ_３として「動画推薦サービス」１１１ｆ_３が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図４に示す利用者情報１１２を参照し、「たっくん」に基づいて「卓也」のあだ名が「たっくん」であるために、文書情報１１１ｆに利用者ＩＤ「ｕ３」の「鈴木卓也」に関する内容が含まれることを把握する。なお、あだ名から利用者を識別するには予め用意した辞書情報等を用いる。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「サーバー立ち上げ」及び「動画推薦サービス」に基づいて文書情報１１１ｆに業務ＩＤ「ｗ２」及び「ｗ３」に関する内容が含まれることを把握する。

次に、関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、利用者ＩＤ「ｕ３」、「ｕ４」と業務ＩＤ「ｗ２」、「ｗ３」の組み合わせに関連があり、かつあだ名で呼び合っているため親密と判断し、図６に示す関連度情報１１４の関連ＩＤ「４」の関連度を通常「１」であるところ「３」増加させる。

また、同様に図１５（ｂ）に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｇを受け付ける。文書情報１１１ｇは、例えば、利用者ＩＤ「ｕ３」、利用者名「鈴木」さんによって投稿されたものであり、「ひろぴょんのサーバー立ち上げをサポート。開発中の動画推薦サービスをテストさせてもらったが、なかなか使い心地がよかった。」という内容を含む。

ここで、文書分析手段１０１は、利用者名候補１１１ｇ_１として「ひろぴょん」、業務名候補１１１ｇ_２として「サーバー立ち上げ」、業務名候補１１１ｇ_３として「動画推薦サービス」１１１ｇ_３が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図４に示す利用者情報１１２を参照し、「ひろぴょん」に基づいて「宏」のあだ名が「ひろぴょん」であるために、文書情報１１１ｇに利用者ＩＤ「ｕ４」の「山田宏」に関する内容が含まれることを把握する。

次に、関連度判定手段１０２は、文書分析手段１０１の分析結果に基づいて、利用者ＩＤ「ｕ３」、「ｕ４」と業務ＩＤ「ｗ２」、「ｗ３」の組み合わせに関連があり、かつあだ名で呼び合っているため親密と判断し、図６に示す関連度情報１１４の関連ＩＤ「４」の関連度を通常「１」であるところ「３」増加させる。

ここで、関連度の増加量は、例えば、「〜様」、「〜さん」、「〜ぴょん」（あだ名）のように親密度に合わせて増加させるものであってもよい。また、名字で呼ぶか、名前で呼ぶかで変化させてもよい。

また、組織名についても「コミュニケーション研究所」に比べて省略形の「コミュ研」の関連度の増加量を増加させてもよい。業務名についても同様である。

次に、関連度が非常に高い場合の配信動作について説明する。

図１６は、情報処理装置１が文書情報１１１を配信する際の動作の変形例を示すフローチャートである。

まず、文書投稿受付手段１００は、端末２ａ−２ｃから文書情報１１１の投稿を受け付けて記憶部１１に格納する（Ｓ５１）。

図１５（ｃ）に示すように、文書投稿受付手段１００は、文書情報１１１の一例として文書情報１１１ｈを受け付ける。文書情報１１１ｈは、利用者ＩＤ「ｕ４」、利用者名「山田」さんによって投稿されたものであり、「動画推薦サービスをついにリリース。いまのとこサーバーも安定していて、利用者も順調に伸びている」という内容を含む。

次に、文書分析手段１０１は、投稿された文書情報１１１ｈに含まれる業務名の特定の単語に基づいて文書情報１１１ｈを分析する（Ｓ５２）。

図１５（ｃ）に示す例では、文書分析手段１０１は、業務名候補１１１ｈ_１として「動画推薦サービス」が含まれることを分析する。

また、文書分析手段１０１は、図５に示す業務情報１１３を参照し、「動画推薦サービス」に基づいて文書情報１１１ｈに業務ＩＤ「ｗ２」に関する内容が含まれることを把握する。

配信判定手段１０３は、投稿された文書情報１１１ｈの分析結果から業務ＩＤ「ｗ２」が含まれているため（Ｓ５３；Ｙｅｓ）、図６に示す関連度情報１１４を参照して、業務ＩＤ「ｗ２」と投稿した利用者のＩＤ「ｕ４」を含む関連ＩＤ「４」の関連度「１２」を確認し、当該関連度が予め定めた第１の閾値（例えば、「２」）以上のものか確認する（Ｓ５４）。

次に、配信判定手段１０３は関連度が第１の閾値以上であるが（Ｓ５４；Ｙｅｓ）、当該関連度が予め定めた第２の閾値（例えば、「８」）以上のものため（Ｓ５５；Ｎｏ）、利用者ＩＤ「ｕ４」は文書情報１１１ｈの配信先としない。

また、仮に第２の閾値より小さい場合（Ｓ５５；Ｙｅｓ）、利用者ＩＤ「ｕ４」を文書情報１１１ｈの配信先と判定する（Ｓ５６）。

これは、当該業務「動画推薦サービス」における活動において利用者名「山田」さんと「鈴木」さんはあだ名で呼び合うほどに仲が良く、日常的に情報交換をしていると考えられ、改めて文書情報１１１ｈを配信する必要性が低いと考えられるためである。

［配信動作の変形例３］
また、配信判定手段１０３は、上記した閾値、第１の閾値、第２の閾値（以下、これらを単純に「閾値」という。）を以下に説明する条件で変更するようにしてもよい。

（１）投稿時間
配信判定手段１０３は、例えば、昼休みや休日に投稿された文書情報１１１の内容は業務外の情報の可能性が高いので閾値を上げる。例えば、文書情報１１１の内容に「特許」を含む場合であっても、昼休みに投稿されたものは業務に関係なく利用者の興味で検索された内容の特許公開公報が記載されている場合もあり、このような投稿を配信しないようにする。

（２）投稿者
また、配信判定手段１０３は、例えば、特定業務や特定組織における中心人物である場合は、なるべく多くの関連する人物に文書情報１１１を配信したいため閾値を下げる。

（３）投稿内容
また、配信判定手段１０３は、文書情報１１１内に社外のＵＲＬを含む場合は、業務外の情報を含む可能性が高いので閾値を上げる。また、自社や関連企業のＵＲＬの場合に閾値を下げてもよい。

（４）分類結果
また、配信判定手段１０３は、文書情報１１１の集合全て又は特定業務若しくは特定組織の文書情報１１１の集合において、内容に基づいてクラスタリングを実行し、内容が他と大きく外れる文書情報については業務外の情報の可能性が高いため閾値を上げる。また、クラスタに含まれる文書情報１１１の数が少ない場合にも同様に閾値を上げてもよい。

［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。

上記実施の形態では制御部１０の各手段１００〜１０４の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。

１ 情報処理装置
２ａ−２ｃ 端末
３ａ−３ｃ 利用者
４ ネットワーク
５ 情報処理システム
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 通信部
２０ａ−２０ｃ 表示画面
２１ａ−２１ｃ 表示画面
１００ 文書投稿受付手段
１０１ 文書分析手段
１０２ 関連度判定手段
１０３ 配信判定手段
１０４ 配信手段
１１０ 情報配信プログラム
１１１ 文書情報
１１２ 利用者情報
１１３ 業務情報
１１４ 関連度情報

Claims (7)

1. コンピュータを、
   投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び利用者の活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する関連度判定手段と、
   前記関連度情報と、投稿された第２の文書情報に含まれる活動を識別する情報及び当該第２の文書情報を投稿した利用者とに基づいて、関連度が予め定めた閾値以上の利用者を当該第２の文書情報の配信先として判定する配信判定手段として機能させるための情報配信プログラム。
2. 前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる組織を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記組織に所属する利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する請求項１に記載の情報配信プログラム。
3. 前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる組織の下位概念であるサブ組織を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記サブ組織に所属する利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する請求項１に記載の情報配信プログラム。
4. 前記関連度判定手段は、前記投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び活動を識別する情報に基づいて、当該利用者が担当する当該活動の下位概念であるサブ活動を抽出し、前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記サブ活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する請求項１に記載の情報配信プログラム。
5. 前記配信判定手段は、前記関連度が予め定めた閾値以上の利用者を識別する情報が前記第２の文書情報に含まれる場合、当該利用者を前記第２の文書情報の配信先としない請求項１−４のいずれか１項に記載の情報配信プログラム。
6. 前記配信判定手段は、前記第２の文書情報の投稿時間、投稿者、内容、他の文書情報との類似度の少なくとも１つに基づいて前記予め定めた閾値を変更する請求項１−５のいずれか１項に記載の情報配信プログラム。
7. 投稿された第１の文書情報に含まれる利用者を識別する情報及び利用者の活動を識別する情報に基づいて、当該活動における前記利用者と前記第１の文書情報を投稿した利用者との間の関連度を判定し、前記利用者及び当該投稿した利用者、前記活動並びに前記関連度の組み合わせからなる関連度情報を作成又は更新する関連度判定手段と、
   前記関連度情報と、投稿された第２の文書情報に含まれる活動を識別する情報及び当該第２の文書情報を投稿した利用者とに基づいて、関連度が予め定めた閾値以上の利用者を当該第２の文書情報の配信先として判定する配信判定手段とを有する情報処理装置。
   

Images