JP2016071732A - レコメンド作成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の課題は、担当者ごとの知識の「見える化」を図り、知識の観点で人材開発を支援することができるレコメンド作成装置を提供することにある。
【解決手段】 レコメンド作成装置１０では、レコメンド作成部７０が作成者別に「比較対象者或いは比較対象者群の文書では出現率が高いけれども自己の文書では出現率が低いキーワード」に基づいた作成者向けのレコメンド内容を作成する。その結果、比較対象と自分との間に存在するギャップの分析が可能となり、不足部分を顕在化させることができ、不足を補うための取り組みが促される。
【選択図】図６

Description

本発明は、レコメンド作成装置、特に、人物又は組織との比較において適正なレコメンドを作成するレコメンド作成装置に関する。

近年、文書データから人物とキーワードとを抽出し、それらを結びつけた情報を利用するためのツールが広く普及している。例えば、特許文献１（特開２００２−５６００１号公報）に開示されている精通者抽出装置は、文書から専門用語を切り出し、人物ごとに予めその専門用語の属する分野についての精通度を記憶したデータベースから適切な人物を抽出するものである。

しかしながら、特許文献１では、専門用語と人物とを結びつけることによって精通者を特定する方法は開示されているものの、それを人材開発に活かす方法が示されていない。

本発明の課題は、担当者ごとの知識の「見える化」を図り、知識の観点で人材開発を支援することができるレコメンド作成装置を提供することにある。

本発明の第１観点に係るレコメンド作成装置は、キーワード抽出部と、作成者抽出部と、人物キーワード抽出部と、レコメンド作成部とを備えている。キーワード抽出部は、各人によって作成され蓄積された多数の文書データからキーワードを抽出する。作成者抽出部は、文書データから作成者を抽出する。人物キーワード抽出部は、作成者とキーワードとの関連付け情報を作成して抽出する。レコメンド作成部は、作成者別に「比較対象者或いは比較対象者群の文書では出現率が高いけれども自己の文書では出現率が低いキーワード」に基づいた当該作成者向けのレコメンド内容を作成する。

このレコメンド作成装置では、比較対象と自分との間に存在するギャップ（例えば、トップとの差、平均との差、あるべき姿との差）の分析が可能となるので、不足部分を顕在化させることができ、不足を補うための取り組みが促される。

本発明の第２観点に係るレコメンド作成装置は、第１観点に係るレコメンド作成装置であって、さらにレコメンド作成部が、比較対象の文書で出現率が低く自己の文書で出現率が高いキーワードに基づいたレコメンド内容を作成する。

このレコメンド作成装置では、組織やチーム内での自分の強みの分析が可能となるので、強みを伸ばす取り組みが促される。

本発明の第３観点に係るレコメンド作成装置は、第１観点又は第２観点に係るレコメンド作成装置であって、レコメンド内容には、自己に不足している情報を補うための問い合わせ先を提示する内容が含まれる。

このレコメンド作成装置では、問い合わせ先（人又は組織）を提示することによって、比較対象となったのは自己の所属する組織であっても、不足情報を補うために所属組織内外を問わず広く情報を求めることができるので、使い勝手がよい。

本発明の第４観点に係るレコメンド作成装置は、第１観点から第３観点のいずれか１つに係るレコメンド作成装置であって、共起情報抽出部をさらに備えている。共起情報抽出部は、作成者に関連付けられているキーワードに対し共起キーワードを付与して作成者別の共起情報を作成して抽出する。レコメンド作成部は、自己の文書での出現率の高いキーワードに対する共起の度合いが全ての文書データの中では大きいにもかかわらず自己の文書では出現率が低いキーワードに基づいたレコメンド内容を、優先度を高くして表示する。

このレコメンド作成装置では、本来あるべき知識でありながら無いものを、優先的に補うための取り組みが促される。

本発明の第５観点に係るレコメンド作成装置は、第１観点に係るレコメンド作成装置であって、キーワード抽出部が、一の文書データから抽出されるキーワードの数量の上限を決定する。

このレコメンド作成装置では、キーワードの数量が文書データの大きさに依存しないようにすることができる。

本発明の第６観点に係るレコメンド作成装置は、第１観点に係るレコメンド作成装置であって、キーワード抽出部が、一の文書データから抽出されるキーワードの数量の上限を当該文書データの大きさに応じて決定する。

このレコメンド作成装置では、文書データの大きさに比例したキーワード数を確保することができる。

本発明の第１観点に係るレコメンド作成装置では、比較対象と自分との間に存在するギャップ（例えば、トップとの差、平均との差、あるべき姿との差）の分析が可能となるので、不足部分を顕在化させることができ、不足を補うための取り組みが促される。

本発明の第２観点に係るレコメンド作成装置では、組織やチーム内での自分の強みの分析が可能となるので、強みを伸ばす取り組みが促される。

本発明の第３観点に係るレコメンド作成装置では、問い合わせ先（人又は組織）を提示することによって、比較対象となったのは自己の所属する組織であっても、不足情報を補うために所属組織内外を問わず広く情報を求めることができるので、使い勝手がよい。

本発明の第４観点に係るレコメンド作成装置では、本来あるべき知識でありながら無いものを、優先的に補うための取り組みが促される。

本発明の第５観点に係るレコメンド作成装置では、キーワードの数量が文書データの大きさに依存しないようにすることができる。

本発明の第６観点に係るレコメンド作成装置では、文書データの大きさに比例したキーワード数を確保することができる。

本発明の一実施形態に係るレコメンド作成装置の構成を示すブロック図。 レコメンド作成装置の第１の動作を表すフローチャート。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「１０１」の技術者Ａについての「人物キーワードテーブル」。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「２０１」の技術者Ｂについての「人物キーワードテーブル」。 人物キーワード抽出部が作成した作成者ＩＤ「３０１」の技術者Ｃについての「人物キーワードテーブル」。 共起情報抽出部が作成した技術者Ａの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する「共起情報テーブル」。 共起情報抽出部が作成した技術者Ｂの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する「共起情報テーブル」。 共起情報抽出部が作成した技術者Ａ，Ｂ，Ｃが所属するチームの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する「共起情報テーブル」。 レコメンド作成装置の第２の動作を表すフローチャート。 技術者Ａと技術者Ｂとの比較における技術者Ｂに対するレコメンド内容の例示。 チームと技術者Ｂとの比較における技術者Ｂに対するレコメンド内容の例示。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明の具体例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

（１）レコメンド作成装置１０の構成
図１は、本発明の一実施形態に係るレコメンド作成装置１０の構成を示すブロック図である。図１において、レコメンド作成装置１０は、文書データ蓄積部２０、キーワード抽出部３０と、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、共起情報抽出部６０、レコメンド作成部７０、及び統括制御部１００を備えている。

（２）詳細説明
（２−１）文書データ蓄積部２０
文書データ蓄積部２０は、人物毎にその人物が作成した文書（メールを含む）を随時蓄積する仕組みになっている。文書には少なくとも文書名及び作成者名若しくは作成者ＩＤが付される。

（２−２）キーワード抽出部３０
キーワード抽出部３０は、文書内の特徴的な語句、つまりキーワードの抽出を行う。抽出する語句数は、文書毎に指定することができ、全てがキーワードになることを防止している。もちろん、文書データのサイズに応じてキーワード数を決めることもできる。

（２−３）作成者抽出部４０
作成者抽出部は、文書のプロパティ情報、あるいは文書登録時のログイン情報、メールであればフロム・フィールドなどを利用して文書の作成者を抽出する。

（２−４）人物キーワード抽出部５０
人物キーワード抽出部５０は、文書の作成者である人物と、人物毎にその人物が作成した文書内に出現するキーワードとを関連つけた人物キーワードテーブルを作成し、それを記憶する。

例えば、図１に示すように、左から順に作成者ＩＤ、文書ＩＤ、文書名、作成日時、キーワードを列挙した表が作成される。作成者ＩＤは、文書を作成した人物を特定するためのＩＤである。文書ＩＤは、その人物が作成した文書がどのような文書であるのかを特定するためのＩＤである。一例として、その人物が２００１年に作成した技術レポートであるならば、２００１ＴＲというＩＤが付与される。

文書名は、通常、その文書の作成者によってその内容に則して決定されるので、最重要キーワードを含んでいる可能性が高い。作成日時は、その文書の作成日時であるが、作成日時又は更新日時のいずれであってもよい。

また、図１の人物キーワードテーブルには、文書「２００１ＴＲ」関連に続いて、他の文書に関連する情報も下方に続いている。そして、このような人物キーワードテーブルが作成者別に作成され、記憶されているものとする。

（２−５）共起情報抽出部６０
共起情報抽出部６０は、人物キーワード抽出部５０が作成した「人物キーワードテーブル」に基づき、作成者別に「共起情報テーブル」を作成する。

この共起情報テーブルは、例えば、図１に示すように、行と列との交点に、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示している。これによって、キーワード間の「結びつき度合い（共起度合い）」をそれらが「同時発生する割合（同時発生割合）」という数字で把握することができる。

その結果、キーワードに対してそれを知っている一又は複数の人物を探せるだけでなく、各人物が他にどのような情報（共起情報）を持っているのかを知ることができる。そのキーワードについて共起情報をより多く持っている人物がよりそのキーワードに対する習熟度が高い傾向にあるので、適切な人物を探すことができる。

（２−６）レコメンド作成部７０
レコメンド作成部７０は、作成者別に「比較対象者或いは比較対象者群の文書では出現率が高いけれども自己の文書では出現率が低いキーワード」に基づいた当該作成者向けのレコメンド内容を作成する。

比較は、自分の共起情報とチーム若しくは組織の共起情報との比較、又は自分の共起情報と自分が所属するチームの上位能力者の共起情報との比較を通して、無いキーワード、又は有るべきなのに発生が少ないキーワードを抽出し、そのキーワードに基づいたレコメンド内容を作成する。

（２−７）統括制御部１００
統括制御部１００は、いわゆるＣＰＵであって、ＯＳその他のプログラムに従って、必要な処理を実行する。

統括制御部１００は、利用者が専用端末からキーワードを入力すると、キーワード抽出部３０、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、共起情報抽出部６０及びレコメンド作成部７０に適宜指令を送り、必要情報を抽出する。

（２−８）その他
キーワード抽出部３０と、作成者抽出部４０、人物キーワード抽出部５０、共起情報抽出部６０、及びレコメンド作成部７０は、それぞれ作成したデータを蓄積する記憶領域を個別に又は共通の記憶装置に有しているものとする。

（３）レコメンド作成装置１０の動作
ここでは、２つの動作について説明する。第１の動作はレコメンド作成装置に各端末から文書が入力されたときの動作であり、第２の動作はレコメンド作成装置に端末からレコメンド要求が入力されたときの動作である。

（３−１）レコメンド作成装置の第１の動作
図２は、レコメンド作成装置の第１の動作を表すフローチャートである。図２において、統括制御部１００は、ステップＳ１において接続された端末のいずれかから文書入力があったか否かを判定し、文書入力があったときはステップＳ２へ進み、文書入力がないときは引き続き判定を継続する。

次に統括制御部１００は、ステップＳ２において入力された文書を文書データ蓄積部２０に蓄積し、ステップＳ３へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ３においてキーワード抽出部３０を介して、文書データ蓄積部２０に蓄積された文書データからキーワードを抽出し、ステップＳ４へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ４において作成者抽出部４０を介して、文書データ蓄積部２０に蓄積された文書データから作成者を抽出し、ステップＳ５へ進む。

次に統括制御部１００は、ステップＳ５において人物キーワード抽出部５０を介して、ステップＳ３で抽出したキーワードとステップＳ４で抽出した作成者とから「人物キーワードテーブル」（図３Ａ〜図３Ｃ参照）を作成し記憶する。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ６において共起情報抽出部６０を介して先のステップＳ５で作成された「人物キーワードテーブル」に基づき、作成者別の「共起情報テーブル」（図４Ａ及び図４Ｂ参照）を作成する。

（３−１−１）人物キーワードテーブルの詳細説明
説明の便宜上、ある開発チームに３人のデジタル信号処理の技術者Ａ、Ｂ、及びＣが所属しており、それぞれ入社７年目、５年目、３年目の技術者である、という想定の下で説明を進めるものとする。

図３Ａは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「１０１」の技術者Ａについての人物キーワードテーブルである。図３Ａにおいて、Ａ氏が作成した全１５０件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む１００件の文書が存在することが判明する。キーワードの欄には、左から同時発生割合の高いキーワードが表示されている。

ここでは、キーワード「デジタル信号」の下に「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。

図３Ｂは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「２０１」の技術者Ｂについての人物キーワードテーブルである。図３Ｂにおいて、Ｂ氏が作成した全１００件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む５０件の文書が存在することが判明する。

また、Ｂ氏の文書では、キーワード「デジタル信号」の下に共起キーワードが「正弦波」、「量子化」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。なお、キーワード「量子化」はＡ氏の文書からは抽出されなかったキーワードであるので、あえてキーワード７を付してキーワード２の「正弦波」の隣に表示している。

図３Ｃは、人物キーワード抽出部５０が作成した作成者ＩＤ「３０１」の技術者Ｃについての人物キーワードテーブルである。図３Ｃにおいて、Ｃ氏が作成した全１００件の文書を対象に作成された人物キーワードテーブルから「デジタル信号」を含む４０件の文書が存在することが判明する。

また、Ｃ氏の文書では、キーワード「デジタル信号」の下に共起キーワードが「正弦波」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」の順で同時発生している。なお、Ｃ氏の文書から抽出されたキーワードは全てＡ氏の文書から抽出されたキーワードの範囲に含まれていたので、Ａ氏の文書から抽出されたキーワードと同じ符号で表示している。

（３−１−２）共起情報テーブルの詳細説明
共起情報抽出部６０は、人物キーワード抽出部５０が作成した図３Ａ〜図３Ｃに記載の「人物キーワードテーブル」に基づき、Ａ氏が「デジタル信号」の分野の専門知識を有する人物であるとして選択し、図３Ａに示す「人物キーワードテーブル」に基づいて「共起情報テーブル」を作成する。

図３Ａに示すようにＡ氏の文書データからは「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」というキーワードが繰り返し抽出されている。共起情報抽出部６０は、これらのキーワードからマトリックス状の共起情報テーブルを作成する。

この共起情報テーブルは、行と列との交点に、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合を表示している。

図４Ａは、共起情報抽出部６０が作成した技術者Ａの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する共起情報テーブルである。図４Ａにおいて、共起情報テーブルの左端列に「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」が上から下へ順に列挙されている。

また、共起情報テーブルの上端行に「デジタル信号」、「正弦波」、「離散化」、「サンプリング」、「周波数領域」、「フィルタ」が左から右へ順に列挙されている。

そして、行と列との交点には、行に割り当てられたキーワードと列に割り当てられたキーワードとが同時発生する割合が％単位で表示されている。

（３−１−２−１）共起情報テーブルが表す第１の側面
この共起情報テーブルは、２つの側面を表している。第１の側面はキーワードから視た共起度合い（同時発生割合）であり、第２の側面は共起キーワードから視た共起度合いである。以下、図面を参照しながら具体的に説明する。

先ず、第１の側面である「キーワードから視た共起キーワードの同時発生割合」を説明する。図４Ａでは、背景が網掛け表示されている領域が「キーワードから視た共起キーワードの同時発生割合」を表示している。

「デジタル信号」の行と「正弦波」の列との交点に８０の数値が表示されている。これは「デジタル信号」というキーワードが１００件の文書中に存在し、その内の８０件の文書中に「正弦波」というキーワードが「デジタル信号」と共に出現していたという意味である。この場合、キーワード「デジタル信号」に対して「正弦波」は共起キーワードであって、両者は１００件中の８０件の文書に共に出現していたので同時発生割合は８０％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の６５件の文書に「離散化」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「離散化」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち６５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は６５％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の６０件の文書に「サンプリング」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「サンプリング」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち６０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は６０％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の３５件の文書に「周波数領域」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「周波数領域」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち３５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３５％である。

また、「デジタル信号」というキーワードが出現した１００件の文書の内の３０件の文書に「フィルタ」というキーワードが出現していた場合、キーワード「デジタル信号」に対して「フィルタ」は共起キーワードであって、両者は１００件のうち３０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３０％である。

（３−１−２−２）共起情報テーブルが表す第２の側面
次の、第２の側面である「共起キーワードから視た他のキーワードの同時発生割合」を説明する。図４Ａでは、背景が無色の領域が「共起キーワードから視た他のキーワードの同時発生割合」を表示している。

先ず、「正弦波」の行と「デジタル信号」の列との交点に６１の数値が表示されている。これは「正弦波」というキーワードがＡ氏の全文書１５０件の内の１３０件に存在し、その内の８０件の文書中に「デジタル信号」というキーワードが「正弦波」と共に出現していたという意味である。この場合、キーワード「正弦波」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１３０件中の８０件の文書に共に出現していたので同時発生割合は６１％である。

また、「離散化」というキーワードが出現した１１８件の文書の内の６５件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「離散化」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１８件のうち６５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は５５％である。

また、「サンプリング」というキーワードが出現した１１１件の文書の内の５０件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「サンプリング」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１１件のうち５０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は４５％である。

また、「周波数領域」というキーワードが出現した１１７件の文書の内の３５件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「周波数領域」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１１７件のうち３５件の文書で共に出現していたので同時発生割合は３０％である。

また、「フィルタ」というキーワードが出現した１２０件の文書の内の３０件の文書に「デジタル信号」というキーワードが出現していた場合、キーワード「フィルタ」に対して「デジタル信号」は共起キーワードであって、両者は１２０件のうち３０件の文書で共に出現していたので同時発生割合は２５％である。

同様の方法で、Ｂ氏の文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する共起情報テーブルを作成し蓄積する。参考として、図４Ｂに共起情報抽出部６０が作成した技術者Ｂの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する共起情報テーブルを、図４Ｃに共起情報抽出部６０が作成した技術者Ａ，Ｂ，Ｃが所属するチームの文書データにおけるキーワード「デジタル信号」に関する共起情報テーブルを記載しておく。

（３−２）レコメンド作成装置の第２の動作
ここでは、技術者Ｂが「デジタル信号」という用語が属する分野において、上位技術者Ａと自分との間に存在するギャップの分析を行うために、レコメンド作成装置１０の端末からレコメンド要求を入力したという想定の下で説明する。

図５は、レコメンド作成装置１０の第２の動作を表すフローチャートである。図５において、統括制御部１００は、ステップＳ１１においてレコメンドを要求する入力があったか否か判定し、レコメンド要求があったときはステップＳ１２へ進み、レコメンド要求がないときは引き続き判定を継続する。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１２においてレコメンド要求した「人物」、及びレコメンドすべき「専門分野」を特定する。ここでは、レコメンド要求があったときに「対象者ＩＤ」の入力、及びその専門分野を代表する「キーワード」を求めるものとする。したがって、技術者Ｂは自己のＩＤ「２０１」と、キーワード「デジタル信号」を入力することで「人物」と「専門分野」とが特定される。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１３において人物キーワード抽出部５０に記憶されている全ての人物キーワードテーブルを走査する。この走査によって、技術者Ｂの他に技術者Ａ及び技術者Ｃが検出される。そして、統括制御部１００は「デジタル信号」を含む５０件の文書を作成している技術者Ｂ（図３Ｂ参照）に対し、「デジタル信号」を含む１００件の文書を作成している技術者Ａ（図３Ａ参照）を比較対象者として特定する。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１４において技術者Ａ及び技術者Ｂそれぞれの共起情報テーブルを比較する（図４Ａ及び図４Ｂ参照）。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１４において技術者Ａ及び技術者Ｂそれぞれの共起情報テーブルを比較する（図４Ａ及び図４Ｂ参照）。

次に、統括制御部１００は、ステップＳ１５においてレコメンド作成部７０を介して、技術者Ｂに対するレコメンド内容を作成する。

（３−２−１）上位技術者との比較に基づくレコメンド内容
図６は、技術者Ａと技術者Ｂとの比較における技術者Ｂに対するレコメンド内容の例示である。図６において、レコメンド内容は端末のモニターに表示される。比較対象者の欄（Ａ欄）に、技術者Ａ（上位者）及び技術者Ｂ（自己）対比できるように表示されている。その下のＢ欄には、技術者Ａ及び技術者Ｂの文書件数が表示されている。技術者Ａの文書件数は１００／１５０件であるが、これは技術者Ａの全文書１５０件のうち「デジタル信号」というキーワードを含む文書を１００件作成していることを意味する。

また、その下のＣ欄には、共起キーワードが同時発生割合の高い順に表示されている。さらにその下のＤ欄には、不足技術が表示されている。不足技術とは、技術者Ａの共起情報テーブルにあって、技術者Ｂの共起情報テーブルにはないキーワード「離散化」が表示される。この観点から、技術者Ｂは「離散化」についての知識が不足していることに気づくこととなる。

他方、その下のＥ欄には、技術者Ｂの強みが表示されている。強みとは、技術者Ｂの共起情報テーブルにあって、技術者Ａの共起情報テーブルにはないものであって、キーワード「量子化」が表示される。この観点から、技術者Ｂは「量子化」についての知識が強みであることに気づくこととなる。

このように、不足部分を顕在化させることができ、不足を補うための取り組みが促されるとともに、組織やチーム内での自分の強みの分析が可能となるので、強みを伸ばす取り組みも促される。

（３−２−２）チームとの比較に基づくレコメンド内容
また、図４Ｂの技術者Ｂの共起情報テーブルと図４Ｃの技術者Ａ，Ｂ，Ｃが所属するチームの共起情報テーブルとを比較した場合、チーム内文書では「デジタル信号」と共起の度合いが大きい共起キーワードは「離散化」及び「サンプリング」であるが、技術者Ｂの文書ではキーワード「デジタル信号」の出現率が高いにもかかわらず、その「デジタル信号」に共起する共起キーワードの中に「離散化」及び「サンプリング」が全く出現していないことが分かる。このような場合は、ほぼ図６と同様のレコメンド内容とともに、補足コメントが追加される。

図７は、チームと技術者Ｂとの比較における技術者Ｂに対するレコメンド内容の例示である。図７において、図６と同様の欄Ａ〜Ｅの内容とは別に、欄Ｆにおいて特記事項として、チームとしての必須知識である「離散化」、「サンプリング」の知識の習得を促すコメントが追加される。

これは、自己の文書での出現率の高いキーワードに対する共起の度合いが全ての文書データの中では大きいにもかかわらず自己の文書では出現率が低いキーワードに基づいたレコメンド内容を表示することで、本来あるべき知識でありながら無いものを、優先的に補うための取り組みを促すことを目的としている。

以上のように、レコメンド作成装置１０は、人物と関連付くキーワード及びそれに基づく共起情報を集計し、又は所属チームの人物に関連付くキーワード及びそれに基づく共起情報を集計し、特定人物のキーワード及びその共起情報と、他の人物又は所属チームのキーワード及びその共起情報とを比較することで、当該特定人物にレコメンドすべきキーワードを抽出し、レコメンド内容を提示することができる。

（４）特徴
（４−１）
レコメンド作成装置１０では、レコメンド作成部７０が作成者別に「比較対象者或いは比較対象者群の文書では出現率が高いけれども自己の文書では出現率が低いキーワード」に基づいた作成者向けのレコメンド内容を作成する。その結果、比較対象と自分との間に存在するギャップの分析が可能となり、不足部分を顕在化させることができ、不足を補うための取り組みが促される。

（４−２）
レコメンド作成装置１０では、レコメンド作成部７０が「比較対象の文書で出現率が低く自己の文書で出現率が高いキーワード」に基づいたレコメンド内容を作成する。その結果、組織やチーム内での自分の強みの分析が可能となるので、強みを伸ばす取り組みが促される。

（４−３）
レコメンド作成装置１０では、レコメンド内容に、自己に不足している情報を補うための問い合わせ先（人又は組織）を提示する内容が含まれる。その結果、比較対象となったのは自己の所属する組織であっても、不足情報を補うために所属組織内外を問わず広く情報を求めることができるので、使い勝手がよい。

（４−４）
レコメンド作成装置１０では、レコメンド作成部７０が、自己の文書での出現率の高いキーワードに対する共起の度合いが全ての文書データの中では大きいにもかかわらず自己の文書では出現率が低いキーワードに基づいたレコメンド内容を、優先度を高くして表示する。その結果、本来あるべき知識でありながら無いものを、優先的に補うための取り組みが促される。

なお、本実施形態では、キーワードの「出現率」で説明しているが、これに限定されるものではなく、例えば、レコメンド対象のキーワードとして、出現数（絶対数）の閾値を設定し、閾値を超えたキーワードのみを比較対象としてもよい。

（５）変形例
（５−１）
上記実施形態では、入社７年の技術者Ａの７年分の文書データに基づく共起情報テーブルと、入社５年の技術者Ｂの５年分の文書データに基づく共起情報テーブルとが比較されているが、例えば、技術者Ａの入社から５年分の文書データに基づく共起情報テーブルと、技術者Ｂの５年分の文書データに基づく共起情報テーブルとを比較することによって、上位技術者Ａの成長履歴との比較を行うことができる。

これによって、年数差の影響を排除した「あるべき状態」との比較結果に基づいてレコメンドすることができる。

（５−２）
また、比較される対象を技術者Ａに限定せず、チーム及び組織の全員に対し入社から５年分の文書データに基づく共起情報テーブルを平均値とし、これとの比較結果に基づいてレコメンドすることもできる。

（５−３）
上記実施形態では、チーム又は組織のキーワード及び共起情報から作成した共起情報テーブル、上位技術者のキーワード及び共起情報から作成した共起情報テーブルを比較材料としているが、これに業界の特許情報に基づくキーワード及び共起情報から作成した共起情報テーブルを加えることによって、業界の対象分野との比較が可能となる。

（５−４）
チーム又は組織におけるキーワード及び共起情報から作成した共起情報テーブルでは、母集団が広範なため、共起度合いは同じだか関連度の低い共起キーワードが多く並んでしまう虞がある。このようなとき、例えば、開発フェーズなど現在のフェーズを加味して、キーワードの属するカテゴリから優先度の高い共起キーワードを目立つように色分けしてもよい。或いは、組織において重要度の高い順に共起キーワードに色分けしてもよい。

（６）その他
（６−１）
レコメンド内容を表示する方法として、キーワードをカテゴライズし、各カテゴリとポイントとの関係をレーダーチャートで示し、強み、強みを見えるようにすることもできる。レーダーチャートは、人物ごと、及びチーム又は組織を対象に作成する。

また、表示だけでなく、レコメンド情報作成前処理として、キーワードをカテゴライズし、各カテゴリ単位をレコメンド情報作成の元データにしてもよい。

（６−２）
作成者は、外部から指定する場合もある。外部とは、「ＵＩ入力」、「ファイルと作成者との対応ファイル」、「ファイルの所有者を特定している文書」という形式が挙げられる。

（６−３）
「作成者」及び「人物」は、ヒトだけに限定されるものではなく、「部門」、「販売店」も包含される。

（６−４）
「人物キーワードテーブル」および「共起情報テーブル」はモニターへの表示の有無に関係なくＣＰＵ内で作成され、短期間又は長期間、所定の記憶領域に保存される。

１０ レコメンド作成装置
３０ キーワード抽出部
４０ 作成者抽出部
５０ 人物キーワード抽出部
６０ 共起情報抽出部
７０ レコメンド作成部

特開２００２−５６００１号公報

Claims (6)

1. 各人によって作成され蓄積された多数の文書データからキーワードを抽出するキーワード抽出部（３０）と、
   前記文書データの作成者を抽出する作成者抽出部（４０）と、
   前記作成者と前記キーワードとの関連付け情報を作成して抽出する人物キーワード抽出部（５０）と、
   前記作成者別に、比較対象者或いは比較対象者群の文書では出現率が高いけれども自己の文書では出現率が低いキーワードに基づいた前記作成者向けのレコメンド内容を作成するレコメンド作成部（７０）と、
   を備える、
   レコメンド作成装置（１０）。
2. さらに前記レコメンド作成部（７０）は、前記比較対象の文書で出現率が低く自己の文書で出現率が高いキーワードに基づいたレコメンド内容を作成する、
   請求項１に記載のレコメンド作成装置（１０）。
3. 前記レコメンド内容には、自己に不足している情報を補うための問い合わせ先を提示する内容が含まれる、
   請求項１又は請求項２に記載のレコメンド作成装置（１０）。
4. 前記作成者に関連付けられている前記キーワードに対し共起キーワードを付与して作成者別の共起情報を作成して抽出する共起情報抽出部（６０）をさらに備え、
   前記レコメンド作成部は、自己の文書での出現率の高いキーワードに対する共起の度合いが全ての前記文書データの中では大きいにもかかわらず自己の文書では出現率が低いキーワードに基づいたレコメンド内容を、優先度を高くして表示する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のレコメンド作成装置（１０）。
5. 前記キーワード抽出部（３０）は、一の前記文書データから抽出される前記キーワードの数量の上限を決定する、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のレコメンド作成装置（１０）。
6. 前記キーワード抽出部（３０）は、一の前記文書データから抽出される前記キーワードの数量の上限を当該文書データの大きさに応じて決定する、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のレコメンド作成装置（１０）。

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