JP2016151929A - ナレッジ管理プログラム、方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】登録されるナレッジの有効性の把握を支援する。
【解決手段】ナレッジ管理方法は、ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、製品又はサービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、製品又はサービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、読み出した第１実績情報及び第２実績情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度又は読み出した第１実績情報、第２実績情報及びインシデント情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する処理を含む。
【選択図】図２０

Description

本発明は、ナレッジの管理技術に関する。

サポート業務やコールセンター業務においては、ユーザからの問い合せに対する回答例の情報などをナレッジとして蓄積しておき、後に同様の問い合せがあった場合に迅速に対応できるようにしている。但し、全ての問い合せについてナレッジを登録すると、担当者は回答に使用するナレッジを膨大なナレッジの中から選び出さなければならないため、的確な回答を速やかに行うのが難しい。

大量の情報の中から登録すべき情報を抽出する技術として、重要度が高い情報をクラスタリングによって抽出する技術が知られている。また、既に登録された情報との類似度に基づき新規性を有する情報を抽出する技術、及び、予め定められた条件を満たすか否かによって決定される分かり易さに基づき情報を抽出する技術も知られている。

しかし、これらの技術を利用すると、有効な情報が登録から漏れてしまうことがある。例えば、「新規性を有していないがスキルレベルが高い人によって作成された正確な情報」や「内容が分かりにくくてもユーザに対して正確に詳細な回答をすることができる情報」は登録されないことがある。

また、或る文献は、サポート要員のスキルレベルを情報の抽出に使用する技術を開示する。具体的には、サポートシステムが、問い合せの難易度及び緊急度を含む問い合せ情報、及び、サポート要員各々の製品毎のスキルレベルを数値化したスキル情報等に基づき、問い合せに応対するサポート担当技術者を選択する。

しかし、この文献に記載の技術は、適切なサポート担当技術者を選択することを目的とした技術であるため、ナレッジの抽出にそのまま利用することはできない。

特開２０１０−２１８２６６号公報

従って、本発明の目的は、１つの側面では、登録されるナレッジの有効性の把握を支援するための技術を提供することである。

本発明の１つの態様では、ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、製品又はサービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、製品又はサービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、読み出した第１実績情報及び第２実績情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、読み出した第１実績情報、第２実績情報、及びインシデント情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する処理を含む。

１つの側面では、登録されるナレッジの有効性の把握を支援することができるようになる。

図１は、本実施の形態におけるシステムの概要を示す図である。 図２は、ナレッジ抽出サーバの機能ブロック図である。 図３は、ＱＡデータベースに格納されるレコードの一例を示す図である。 図４は、ナレッジデータベースに格納されるナレッジの一例を示す図である。 図５は、第１インシデント表の一例を示す図である。 図６は、第２インシデント表の一例を示す図である。 図７は、第３インシデント表の一例を示す図である。 図８は、エンハンス実績データの一例を示す図である。 図９は、第１換算表の一例を示す図である。 図１０は、第２換算表の一例を示す図である。 図１１は、第３換算表の一例を示す図である。 図１２は、登録件数テーブルの一例を示す図である。 図１３は、参照数テーブルの一例を示す図である。 図１４は、第４換算表の一例を示す図である。 図１５は、第５換算表の一例を示す図である。 図１６は、第６換算表の一例を示す図である。 図１７は、第７換算表の一例を示す図である。 図１８は、メインの処理フローを示す図である。 図１９は、スキルレベル決定処理の処理フローを示す図である。 図２０は、第１の実施の形態における減衰係数算出処理の処理フローを示す図である。 図２１は、エンハンス回数とスキルレベルの変化との関係を示す図である。 図２２は、従来技術を利用した場合におけるスキルレベルの変化を示す図である。 図２３は、本実施の形態に示した方法を利用した場合におけるスキルレベルの変化を示す図である。 図２４は、第２の実施の形態における減衰係数算出処理の処理フローを示す図である。 図２５は、第３の実施の形態における減衰係数算出処理の処理フローを示す図である。 図２６は、コンピュータの機能ブロック図である。

［実施の形態１］
図１に、本実施の形態におけるシステムの概要を示す。情報処理システム１は、本実施の形態における主要な処理を実行するナレッジ抽出サーバ１０と、ウェブアプリケーション１２１を実行するＡＰ（APplication）サーバ１２と、ナレッジデータベース１４１を有するＤＢサーバ１４とを有する。ナレッジ抽出サーバ１０は、ＱＡ（Question and Answer）情報を格納するＱＡデータベース１６に接続される。なお、図１の例では、情報処理システム１にＱＡデータベース１６が接続されているが、このような例に限られない。例えば、クラウド上に蓄積されたＱＡのレコードを、ナレッジ抽出サーバ１０がダウンロードしてもよい。

ユーザ端末５は、インターネット等のネットワークを介してＡＰサーバ１２に接続されており、ウェブアプリケーション１２１にナレッジの閲覧要求を送信する。ウェブアプリケーション１２１は、ナレッジの閲覧要求を受信すると、ＤＢサーバ１４のナレッジデータベース１４１からナレッジを取得し、ナレッジを含む閲覧データをユーザ端末５に送信する。

図２に、ナレッジ抽出サーバ１０の機能ブロック図を示す。ナレッジ抽出サーバ１０は、データ格納部１０１と、登録部１０３と、スキルレベル決定部１０５と、算出部１０７とを有する。

登録部１０３は、データ格納部１０１に格納されたデータに基づき、ＱＡデータベース１６に格納されたレコードのうち有効度が所定の閾値以上であるレコードを抽出し、ナレッジデータベース１４１に登録する処理を実行する。スキルレベル決定部１０５は、データ格納部１０１に格納されたデータに基づき、スキルレベル決定処理を実行する。算出部１０７は、データ格納部１０１に格納されたデータに基づき、減衰係数算出処理を実行する。

図３に、ＱＡデータベース１６に格納されるレコードの一例を示す。図３の例では、顧客会社名と、連絡先と、製品名と、受付時刻と、業務を担当する者の名前と、質問要旨と、質問詳細と、回答要旨と、回答詳細と、対応履歴とが格納される。業務とは、サポート業務及びコールセンター業務のことである。

図４に、ナレッジデータベース１４１に格納されるナレッジの一例を示す。図４の例では、製品名と、対応した担当者の名前と、質問要旨と、質問詳細と、回答要旨と、回答詳細とが格納される。このように、ナレッジはＱＡのレコードの一部である。但し、ＱＡのレコードをそのままナレッジデータベース１４１に格納してもよい。

図５乃至図１７を用いて、ナレッジ抽出サーバ１０のデータ格納部１０１に格納されるデータについて説明する。

図５に、製品毎にインシデント数が整理された第１インシデント表の一例を示す。図５の例では、第１インシデント表には、各製品について、各四半期におけるインシデント（本実施の形態においては、トラブル及びＱＡ）数が格納される。トラブルとは、製品に発生したエラー等のことであり、発生したトラブルは製品の担当者によって全て解決されるとする。ＱＡの数は、ＱＡデータベース１６に登録されたレコードの数である。

図６に、機能毎にインシデント数が整理された第２インシデント表の一例を示す。図６の例では、第２インシデント表には、各製品の各機能について、各四半期におけるインシデント数が格納される。

図７に、担当者毎に対応インシデント数が整理された第３インシデント表の一例を示す。図７の例では、第３インシデント表には、各製品の各担当者について、各四半期（Quarter）において対応したインシデントの数が格納される。例えば或る担当者がトラブルを解決した場合、その担当者のトラブル数は１インクリメントされる。また、或る担当者が問い合せに対する回答をした場合に、その担当者のＱＡ数が１インクリメントされる。

また、緊急度が高いインシデントの数が担当者毎に整理された第４インシデント表がデータ格納部１０１に格納されているとする。但し、第４インシデント表のフォーマットは第３インシデント表のフォーマットと同様であるので、詳細な説明を省略する。

なお、第１乃至第４インシデント表は、ナレッジ抽出サーバ１０の管理者等によって定期的に（例えば３ヶ月に一度）更新される。

図８に、エンハンス実績データの一例を示す。図８の例では、エンハンス実績データは、製品名と、製品に対して行われたエンハンス（例えば、機能の強化又は追加など）に関する情報とを含む。エンハンスに関する情報は、エンハンスが行われた時点と、エンハンスの対象となった機能の名前とを含む。エンハンス実績データは、ナレッジ抽出サーバ１０の管理者等によって定期的に（例えば３ヶ月に一度）更新される。

図９に、レコードの重要度を表すポイントを決定する際に使用される第１換算表の一例を示す。図９の例では、第１換算表には、類似度と、ポイントとが格納される。

図１０に、レコードの新しさを表すポイントを決定する際に使用される第２換算表の一例を示す。図１０の例では、第２換算表には、類似度と、ポイントとが格納される。

図１１に、レコードの分かり易さを表すポイントを決定する際に使用される第３換算表の一例を示す。図１１の例では、第３換算表には、各パターンのポイントが格納される。レコードがＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）形式の場合、図の有無はＩＭＧタグの有無によって判断され、表の有無はＴＡＢＬＥタグの有無によって判断される。箇条書きの有無は、ＬＩタグの有無、又は、箇条書きに使用される特殊な記号が複数有るか否かによって判断される。

図１２に、スキルレベル決定処理において使用される登録件数テーブルの一例を示す。図１２の例では、登録件数テーブルには、担当者名と、担当者が作成したレコードのうちナレッジデータベース１４１にナレッジとして登録されたレコードの数とが格納される。

図１３に、スキルレベル決定処理において使用される参照数テーブルの一例を示す。図１３の例では、参照数テーブルには、担当者名と、担当者が作成したレコードに対応するナレッジが参照された回数とが格納される。

図１４に、スキルレベル決定処理において使用される第４換算表の一例を示す。図１４の例では、第４換算表には、トラブルの解決件数と、ポイントとが格納される。

図１５に、スキルレベル決定処理において使用される第５換算表の一例を示す。図１５の例では、第５換算表には、緊急度が高いトラブルの解決件数と、ポイントとが格納される。

図１６に、スキルレベル決定処理において使用される第６換算表の一例を示す。図１６の例では、第６換算表には、ナレッジデータベース１４１にナレッジとして登録されたレコードの数と、ポイントとが格納される。

図１７に、スキルレベル決定処理において使用される第７換算表の一例を示す。図１７の例では、第７換算表には、ナレッジが参照された回数と、ポイントとが格納される。

なお、第１乃至第７の換算表は、管理者等によって予め用意されるとする。

次に、図１８乃至図２３を用いて、ナレッジ抽出サーバ１０が実行する処理について説明する。

まず、ナレッジ抽出サーバ１０における登録部１０３は、ＱＡデータベース１６から未処理のレコードを１つ特定する（図１８：ステップＳ１）。

登録部１０３は、ステップＳ１において特定されたレコード（以下、本レコードと呼ぶ）と重要キーワードとの類似度を算出する。そして、登録部１０３は、算出された類似度に対応する、重要度を表す第１のポイントを第１換算表（図９）に基づき決定する（ステップＳ３）。

ステップＳ３においては、以下のような処理によって類似度を算出する。（１）ＱＡデータベース１６内の各レコードに含まれる文章を、キーワード分割技術を利用してキーワードに分割する。（２）クラスタリング技術における「キーワードに重要度を付与する」技術を利用して、分割によって得られた各キーワードに重要度を付与する。（３）クラスタリング技術における「キーワードをグループ化する」技術を利用して、重要度が付与された各キーワードをグループ化する。（４）各グループに含まれるキーワードの重要度を合計し、重要度の合計によってグループの順位付けを行う。（５）順位が所定順位以上であるグループに含まれる、重要度が上位所定順位以上であるキーワードを抽出する。（６）本レコードと抽出されたキーワードとの類似度を算出する。なお、この処理は一般的な処理であるので、これ以上の詳細な説明を省略する。

なお、（１）乃至（５）の手順については１度実行すればよいので、既にステップＳ３の処理を実行した場合には、（１）乃至（５）の手順を省略してもよい。

登録部１０３は、本レコードと、ＱＡデータベース１６に登録された他のレコードとの類似度を算出する。そして、登録部１０３は、算出された類似度に対応する、新しさを表す第２のポイントを第２換算表（図１０）に基づき決定する（ステップＳ５）。

ステップＳ５においては、以下のような処理によって類似度を算出する。（１）ＱＡデータベース１６内の各レコードに含まれる文章を、キーワード分割技術を利用してキーワードに分割する。（２）各レコードについて、レコードに含まれるキーワードと本レコードとの類似度を算出する。（３）算出された類似度のうち値が最も大きい類似度を特定する。

なお、（１）の手順については１度実行すればよいので、既にステップＳ５の処理を実行した場合には、（１）の手順を省略してもよい。

登録部１０３は、本レコードが第３換算表（図１１）におけるいずれのパターンに該当するか判定することにより、分かり易さを表す第３のポイントを決定する（ステップＳ７）。

登録部１０３は、ステップＳ３乃至Ｓ７の処理によって決定された第１乃至第３のポイントからスコアを算出する（ステップＳ９）。ステップＳ９において算出されるスコアは、レコードの重要度、新しさ、及び分かり易さを反映したスコアであり、本実施の形態においては、（第１のポイント）＊（第２のポイント）＊（第３のポイント）によって算出される。

登録部１０３は、スキルレベル決定部１０５を呼び出す。そして、スキルレベル決定部１０５は、スキルレベル決定処理を実行する（ステップＳ１１）。スキルレベル決定処理については、図１９及び図２０を用いて説明する。

まず、スキルレベル決定部１０５は、本レコードの作成者（以下、本作成者と呼ぶ）のトラブル解決件数を、第３インシデント表（図７）に基づき特定する。例えば本作成者が図７の担当者「ＡＡＡ ＡＡＡ」である場合、２０１４年第２四半期以前のトラブル数の合計を求める。そして、スキルレベル決定部１０５は、トラブルの解決件数に対応する第４のポイントを第４換算表（図１４）に基づき決定する（図１９：ステップＳ２１）。

スキルレベル決定部１０５は、本作成者が解決した、緊急が高いトラブルの数を、第４インシデント表に基づき特定する。そして、スキルレベル決定部１０５は、難易度が高いトラブルの解決件数に対応する第５のポイントを第５換算表（図１５）に基づき決定する（ステップＳ２３）。

スキルレベル決定部１０５は、本作成者が作成したレコードのうちナレッジデータベース１４１にナレッジとして登録されたレコードの数を、登録件数テーブル（図１２）から特定する。そして、スキルレベル決定部１０５は、特定された件数に対応する第６のポイントを、第６換算表（図１６）に基づき決定する（ステップＳ２５）。

スキルレベル決定部１０５は、本作成者が作成したレコードのうちナレッジデータベース１４１にナレッジとして登録されたレコードが参照された回数を、参照数テーブル（図１３）から特定する。そして、スキルレベル決定部１０５は、特定された参照数に対応する第７のポイントを、第７換算表（図１７）に基づき決定する（ステップＳ２７）。

スキルレベル決定部１０５は、ステップＳ２１乃至Ｓ２７の処理によって決定された第４乃至第７のポイントから、本作成者のスキルレベルを算出し（ステップＳ２９）、一旦データ格納部１０１に格納する。スキルレベルは、例えば（第４のポイント）＊（第５のポイント）＊（第６のポイント）＊（第７のポイント）によって算出される。

スキルレベル決定部１０５は、算出部１０７を呼び出す。これに応じ、算出部１０７は、第１の実施の形態における減衰係数算出処理を実行する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１の処理については、図２０を用いて説明する。

まず、算出部１０７は、本作成者が業務に従事した期間中に自ら解決したトラブルの件数ｕを、第３インシデント表（図７）に基づき、担当製品について算出する（図２０：ステップＳ４１）。例えば本作成者が図７の担当者「ＡＡＡ ＡＡＡ」である場合、２０１４年第２四半期以前のトラブル数の合計を求める。また、本作成者が図７の担当者「ＢＢＢ ＢＢＢ」である場合、２０１４年第４四半期以前のトラブル数の合計を求める。

算出部１０７は、本作成者が業務に従事した期間中に解決された全トラブルの件数ｖを、第１インシデント表（図５）及び第３インシデント表（図７）に基づき、担当製品について算出する（ステップＳ４３）。例えば本作成者が図７の担当者「ＡＡＡ ＡＡＡ」である場合、２０１４年第２四半期以前が従事期間である。従って、２０１４年第２四半期以前について、第１インシデント表（図５）における担当製品「○○○ Ｓｅｒｖｅｒ Ｍａｎａｇｅｒ」のトラブルの件数を合計することにより、件数ｖを求める。但し、第１インシデント表（図５）を用いず、第３インシデント表（図７）における各担当者のトラブル件数を合計することによって件数ｖを算出してもよい。

算出部１０７は、本作成者の従事が終了した後にエンハンスされた機能について発生したトラブルの件数ｗを、エンハンス実績データ（図８）、第２インシデント表（図６）及び第３インシデント表（図７）に基づき、担当製品について算出する（ステップＳ４５）。例えば本作成者が図７の担当者「ＡＡＡ ＡＡＡ」である場合、２０１４年第３四半期以降が、業務に従事していない期間である。また、担当者「ＡＡＡ ＡＡＡ」の担当製品「○○○ Ｓｅｒｖｅｒ Ｍａｎａｇｅｒ」に対しては、エンハンス実績データ（図８）によれば、２０１４年第３四半期以降に「ｂｂｂ機能」のエンハンスが行われている（ここでは、それ以降のエンハンスは無いものとする）。この場合には、第２インシデント表（図６）に基づき、「ｂｂｂ機能」について発生したトラブルの件数を、「ｂｂｂ機能」のエンハンスが行われた２０１４第４四半期より後の２０１５第１四半期以降において合計することによって件数ｗを求める。

算出部１０７は、減衰係数ＣをＣ＝ｕ／（ｕ＋（ｗ＊（ｕ／ｖ）））により算出する（ステップＳ４７）。そして呼び出し元の処理に戻る。ここで、ｗ＊（ｕ／ｖ）は、本作成者が業務に従事しなくなった後（言い換えれば、業務から離脱した後）に担当製品のエンハンス機能について発生したトラブルのうち、担当者が解決できたと推定されるトラブルの件数を表す。

例えば、ｕ＝４００であり、ｖ＝４０００であるとする。そして、担当製品について年１回エンハンスが行われ、そのエンハンスによって以後毎年１００件のトラブルが発生するとする。この場合、本作成者が業務から離脱してから１年後はｗ＝１００であり、本作成者が業務から離脱してから２年後はｗ＝２＊１００＋１００＝３００であり、本作成者が業務から離脱してから３年後はｗ＝３＊１００＋２＊１００＋１００＝６００であり、本作成者が業務から離脱してから４年後はｗ＝４＊１００＋３＊１００＋２＊１００＋１００＝１０００であり、本作成者が業務から離脱してから５年後はｗ＝５＊１００＋４＊１００＋３＊１００＋２＊１００＋１００＝１５００であると推測できる。

この場合、本作成者が業務から離脱してから１年後の減衰係数は４００／（４００＋（１００＊（４００／４０００）））≒０．９８であり、本作成者が業務から離脱してから２年後の減衰係数は４００／（４００＋（３００＊（４００／４０００）））≒０．９３であり、本作成者が業務から離脱してから３年後の減衰係数は４００／（４００＋（６００＊（４００／４０００）））≒０．８７であり、本作成者が業務から離脱してから４年後の減衰係数は４００／（４００＋（１０００＊（４００／４０００）））≒０．８０であり、本作成者が業務から離脱してから５年後の減衰係数は４００／（４００＋（１５００＊（４００／４０００）））≒０．７２である。

図１９の説明に戻り、スキルレベル決定部１０５は、ステップＳ２９において算出されたスキルレベルに減衰係数を掛けることにより、ステップＳ２９において算出されたスキルレベルを補正する（ステップＳ３３）。そして呼び出し元の処理に戻る。

以上のように、業務から離脱した後に行われたエンハンスを加味して減衰係数を算出することで、スキルレベルをより妥当な値にすることができるようになる。図２１に、エンハンス回数とスキルレベルの変化との関係を示す。図２１に示した３つのグラフの横軸は離脱してから経過した時間（離脱期間）を表し、縦軸はスキルレベルを表す。業務を離脱した後はエンハンスされた機能についてスキルを習得することはないので、基本的にはスキルレベルは減少する。業務を離脱後にエンハンスされた回数が多い場合には、業務離脱前の製品について必要な知識や技術と業務離脱後の製品について必要な知識や技術とは大きく異なるので、スキルレベルの減衰速度が速い。一方、業務を離脱後にエンハンスがほとんど行われないような場合、新たに習得すべき知識や技術はほとんど無いので、スキルレベルの減衰速度が遅い。

図２２に、従来技術を利用した場合におけるスキルレベルの変化を示す。図２２において、縦軸はスキルレベルを表し、横軸はサポート業務への従事を終了した後に経過した時間（離脱期間）を表す。従来技術においては、一定時間が経過する度にスキルレベルを急激に低下させるような方法が採用されている。そのため、スキルレベルの時系列的な変化は現実的なものではない。例えば離脱期間が２年の時点におけるスキルレベルは８０である。

図２３に、本実施の形態に示した方法を利用した場合におけるスキルレベルの変化を示す。図２３において、縦軸はスキルレベルを表し、横軸はサポート業務への従事を終了した後に経過した時間（離脱期間）を表す。本実施の形態に示した方法によれば、或る時点においてスキルレベルが急激に低下するようなことはなく、より現実的なスキルレベルの変化になる。そして、離脱期間が２年の時点におけるスキルレベルは９２であり、図２２の例におけるスキルレベルとは大きく異なる。

図１８の説明に戻り、登録部１０３は、ステップＳ９において算出された、レコードの重要度、新しさ、及び分かり易さを反映したスコア及びステップＳ３３において算出されたスキルレベルから、ステップＳ１において特定されたレコードの有効度を算出する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３においては、例えば（有効度）＝（スコア）＋（スキルレベル）により算出される。但し、両者の加重平均で算出してもよい。

登録部１０３は、ステップＳ１３において算出された有効度が所定の閾値以上であるか判断する（ステップＳ１５）。有効度が所定の閾値より小さい場合（ステップＳ１５：Ｎｏルート）、ステップＳ１９の処理に移行する。一方、有効度が所定の閾値以上である場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓルート）、登録部１０３は、ステップＳ１において特定されたレコードからナレッジを生成し、ナレッジデータベース１４１に登録する（ステップＳ１７）。

登録部１０３は、ＱＡデータベース１６に未処理のレコードが有るか判断する（ステップＳ１９）。未処理のレコードが有る場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓルート）、次のレコードを処理するため、ステップＳ１の処理に戻る。一方、未処理のレコードが無い場合（ステップＳ１９：Ｎｏルート）、処理は終了する。

以上のようにすれば、ナレッジデータベース１４１にはより有効なナレッジが登録されるようになるので、ナレッジデータベース１４１に登録されるナレッジの質を高めることができるようになる。特に、ナレッジの重要度、新しさ、分かり易さといった観点だけではなく、減衰が適切に加味されたスキルレベルを有効度に反映するので、「新規性を有していないがスキルレベルが高い人によって作成された正確な情報」や「内容が分かりにくくてもユーザに対して正確に詳細な回答をすることができる情報」を取りこぼしにくくなる。これにより、サポート業務やコールセンター業務を円滑に進めることができるようになる。

［実施の形態２］
レコードの作成者が業務から離脱した後にエンハンスされた機能について発生したトラブルの件数ｘが多い場合、エンハンスによって製品のインタフェース等が大きく変わった可能性が有る。よって、ｘが多い場合には、業務離脱前の製品について必要な知識や技術と業務離脱後の製品について必要な知識や技術とは大きく異なり、スキルレベルの減衰がより速く進むと考えられる。そこで、第２の実施の形態においては、減衰係数算出処理を以下のように実行する。

図２４を用いて、第２の実施の形態における減衰係数算出処理について説明する。まず、算出部１０７は、レコードの作成者の従事が終了した後にエンハンスされた機能について発生したトラブルの件数ｘを算出する（図２４：ステップＳ５１）。ステップＳ５１の処理は、ステップＳ４５の処理と同じである。

算出部１０７は、減衰係数Ｃを、Ｃ＝１／（１＋（ｘ／ａ））により算出する（ステップＳ５３）。そして呼び出し元の処理に戻る。ここで、ａは予め定められた係数である。

以上のように減衰係数を算出すれば、エンハンスされた機能について発生したトラブルの件数ｘが多くなるほど減衰係数は小さい値になる。

［実施の形態３］
上で述べたように、レコードの作成者が業務から離脱した後に行われたエンハンスの回数ｙが多いほど、スキルレベルの減衰速度がより速く進むと考えられる。そこで、第３の実施の形態においては、減衰係数算出処理を以下のように実行する。

図２５を用いて、第３の実施の形態における減衰係数算出処理について説明する。まず、算出部１０７は、エンハンス実績データ（図８）及び第３インシデント表（図７）に基づき、レコード作成者の従事が終了した後に行われたエンハンスの回数ｙを計数する（図２５：ステップＳ６１）。

算出部１０７は、減衰係数Ｃを、Ｃ＝１／（１＋（ｙ／ｂ））により算出する（ステップＳ６３）。そして呼び出し元の処理に戻る。ここで、ｂは予め定められた係数である。

以上のように減衰係数を算出すれば、エンハンスの回数が多くなるほど減衰係数は小さい値になる。

以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上で説明したナレッジ抽出サーバ１０の機能ブロック構成は実際のプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。

また、上で説明したデータ保持構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ処理の順番を入れ替えることも可能である。さらに、並列に実行させるようにしても良い。

なお、減衰係数算出処理においてはトラブル数を使用しているが、ＱＡ数を使用してもよいし、トラブル数とＱＡ数の合計を使用してもよい。また、上では有効度を使用したが、有効性に関するその他の指標（例えば「有効」又は「有効ではない」というような情報）を使用してもよい。

［付録］
ここでは、本実施の形態に関係する技術について説明する。

１．クラスタリング技術
クラスタリング技術は、大量の情報の中から重要度が高い情報を抽出する技術であり、キーワード分割技術と、キーワードをグループ化する技術と、キーワードに重要度を付与する技術とを含む。

キーワード分割（キーワード抽出とも呼ばれる）技術としては、例えば形態素分析が知られている。入手可能な日本語の形態素解析エンジンとしては、フリーライセンスであるものも含め種々のものが公開されている。

キーワードをグループ化する技術としては、Ｃａｎｏｐｙ方やＫ−ｍｅａｎｓクラスタリングが知られている。

キーワードに重要度を付与する技術としては、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）法などが知られている。

２．類似度
類似度としては、コサイン距離、ユークリッド距離、ユークリッド平方距離、マンハッタン距離、Ｔａｎｉｍｏｔｏ距離などが知られている。

以上で付録を終了する。

なお、上で述べたナレッジ抽出サーバ１０、ＡＰサーバ１２、ＤＢサーバ１４及びユーザ端末５は、コンピュータ装置であって、図２６に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係るナレッジ管理方法は、（Ａ）ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、製品又はサービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、製品又はサービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、（Ｂ）読み出した第１実績情報及び第２実績情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度と、読み出した第１実績情報、第２実績情報、及びインシデント情報から決定される、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数との少なくともいずれかに基づき、ナレッジの有効度を算出する処理を含む。

製品又はサービスに関する業務に必要な知識や技術等は、エンハンスを経ることで陳腐化し、その製品又はサービスについて過去に作成されたナレッジの有効性は低下すると考えられる。そこで、上で述べたようにすれば、有効なナレッジを抽出できるようになる。

また、上で述べた記憶部は、作成者のスキルレベルをさらに格納してもよい。そして、ナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ１）作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数と、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度との少なくともいずれかに基づき、作成者のスキルの減衰を加味するための係数を算出し、（ｂ２）記憶部に記憶されたスキルレベルを係数に基づき補正し、補正後のスキルレベルに基づきナレッジの有効度を算出してもよい。このようにすれば、作成者のスキルの減衰に合わせて妥当な有効度を算出できるようになる。

また、上で述べた記憶部は、作成者が作成したナレッジの登録件数と、作成者が作成したナレッジが参照された回数とをさらに格納してもよい。そして、ナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ３）作成者が関与したインシデントの数と、記憶部に記憶された、作成者が作成したナレッジの登録件数と、記憶部に記憶された、作成者が作成したナレッジが参照された回数との少なくともいずれかに基づき、作成者のスキルレベルを表す値を算出し、記憶部に記憶してもよい。このようにすれば、作成者のスキルレベルを適切に評価できるようになる。

また、上で述べた係数を算出する処理において、（ｂ１−１）作成者が業務に従事した期間に関与したインシデントの数と、作成者が業務に従事した期間に発生したインシデントの数とに基づき、業務への関与の深さを表す値を算出し、（ｂ１−２）作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を、算出された値によって補正し、補正後のインシデントの数に基づき係数を算出してもよい。業務への関与の深さによって、ナレッジの有効度は変わると考えられる。よって、上で述べたようにすれば、より妥当な係数が算出されるようになる。

また、上で述べた記憶部は、ナレッジの重要度、ナレッジの新しさ、及びナレッジの分かり易さの少なくともいずれかを表すスコアをさらに格納してもよい。そして、ナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ４）補正後のスキルレベルとスコアとに基づき、ナレッジの有効度を算出してもよい。ナレッジの有効度は、重要度、新しさ、及び分かり易さによっても変わる。よって、上で述べたようにすれば、より有効なナレッジを抽出できるようになる。

また、上で述べた第１実績情報は、作成者が業務に従事した期間の情報を含み、上で述べた第２実績情報は、エンハンスが製品又はサービスに対して行われた時点を表す情報を含み、上で述べたインシデント情報は、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報を含んでもよい。そして、ナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ５）作成者が業務に従事した期間の情報と、エンハンスが製品又はサービスに対して行われた時点を表す情報とに基づき、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度を決定し、（ｂ６）作成者が業務に従事した期間の情報と、エンハンスが製品又はサービスに対して行われた時点を表す情報と、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報とに基づき、作成者が業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を決定してもよい。

また、上で述べたナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ７）作成者が業務に従事しなくなった後に行われたエンハンスの頻度が高いほどナレッジの有効度が低下するように、ナレッジの有効度を算出してもよい。エンハンスの頻度が高いほど、製品又はサービスに関する業務についての過去のナレッジは通用しなくなるのが早いと考えられる。そこで、上で述べたようにすれば、適切な有効度が算出されるようになる。

また、上で述べたナレッジの有効度を算出する処理において、（ｂ８）作成者が業務に従事しなくなった後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数が多いほどナレッジの有効度が低下するように、ナレッジの有効度を算出してもよい。エンハンスに関して発生したインシデントの数が多いほど、製品又はサービスに関する業務で使用する知識や技術が追加或いは更新されるのが早いので、過去のナレッジは通用しなくなるのが早いと考えられる。そこで、上で述べたようにすれば、適切な有効度が算出されるようになる。

なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
コンピュータに、
ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、
読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性に関する指標を決定する、
処理を実行させるナレッジ管理プログラム。

（付記２）
前記記憶部は、前記作成者のスキルレベルをさらに格納し、
前記指標を決定する処理において、
前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数と、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度との少なくともいずれかに基づき、前記作成者のスキルの減衰を加味するための係数を算出し、
前記記憶部に記憶された前記スキルレベルを前記係数に基づき補正し、補正後の前記スキルレベルに基づき前記指標を決定する、
処理を実行させる付記１記載のナレッジ管理プログラム。

（付記３）
前記記憶部は、前記作成者が作成したナレッジの登録件数と、前記作成者が作成したナレッジが参照された回数とをさらに格納し、
前記指標を決定する処理において、
前記作成者が関与したインシデントの数と、前記記憶部に記憶された、前記作成者が作成したナレッジの登録件数と、前記記憶部に記憶された、前記作成者が作成したナレッジが参照された回数との少なくともいずれかに基づき、前記作成者のスキルレベルを表す値を算出し、前記記憶部に記憶する、
処理を実行させる付記２記載のナレッジ管理プログラム。

（付記４）
前記係数を算出する処理において、
前記作成者が前記業務に従事した期間に関与したインシデントの数と、前記作成者が前記業務に従事した期間に発生したインシデントの数とに基づき、前記業務への関与の深さを表す値を算出し、
前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を、算出された前記値によって補正し、補正後の前記インシデントの数に基づき前記係数を算出する、
処理を実行させる付記２又は３記載のナレッジ管理プログラム。

（付記５）
前記記憶部は、前記ナレッジの重要度、前記ナレッジの新しさ、及び前記ナレッジの分かり易さの少なくともいずれかを表すスコアをさらに格納し、
前記指標を決定する処理において、
補正後の前記スキルレベルと前記スコアとに基づき、前記指標を決定する、
処理を実行させる付記２乃至４のいずれか１つ記載のナレッジ管理プログラム。

（付記６）
前記第１実績情報は、前記作成者が前記業務に従事した期間の情報を含み、
前記第２実績情報は、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報を含み、
前記インシデント情報は、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報を含み、
前記指標を決定する処理において、
前記作成者が前記業務に従事した期間の情報と、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報とに基づき、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度を決定し、
前記作成者が前記業務に従事した期間の情報と、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報と、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報とに基づき、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を決定する、
処理を実行する付記１記載のナレッジ管理プログラム。

（付記７）
前記指標を決定する処理において、
前記作成者が前記業務に従事しなくなった後に行われたエンハンスの頻度が高いほど前記ナレッジの有効性が低下するように、前記指標を決定する、
処理を実行させる付記１記載のナレッジ管理プログラム。

（付記８）
前記指標を決定する処理において、
前記作成者が前記業務に従事しなくなった後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数が多いほど前記ナレッジの有効性が低下するように、前記指標を決定する、
処理を実行させる付記１記載のナレッジ管理プログラム。

（付記９）
コンピュータが、
ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、
読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する、
処理を実行するナレッジ管理方法。

（付記１０）
ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶する記憶部と、
前記記憶部から読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、前記記憶部から読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する算出部と、
を有するナレッジ管理装置。

１ 情報処理システム １０ ナレッジ抽出サーバ
１２ ＡＰサーバ １２１ ウェブアプリケーション
１４ ＤＢサーバ １４１ ナレッジデータベース
１６ ＱＡデータベース ５ ユーザ端末
１０１ データ格納部 １０３ 登録部
１０５ スキルレベル決定部 １０７ 算出部

Claims (8)

1. コンピュータに、
   ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、
   読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性に関する指標を決定する、
   処理を実行させるナレッジ管理プログラム。
2. 前記記憶部は、前記作成者のスキルレベルをさらに格納し、
   前記指標を決定する処理において、
   前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数と、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度との少なくともいずれかに基づき、前記作成者のスキルの減衰を加味するための係数を算出し、
   前記記憶部に記憶された前記スキルレベルを前記係数に基づき補正し、補正後の前記スキルレベルに基づき前記指標を決定する、
   処理を実行させる請求項１記載のナレッジ管理プログラム。
3. 前記記憶部は、前記作成者が作成したナレッジの登録件数と、前記作成者が作成したナレッジが参照された回数とをさらに格納し、
   前記指標を決定する処理において、
   前記作成者が関与したインシデントの数と、前記記憶部に記憶された、前記作成者が作成したナレッジの登録件数と、前記記憶部に記憶された、前記作成者が作成したナレッジが参照された回数との少なくともいずれかに基づき、前記作成者のスキルレベルを表す値を算出し、前記記憶部に記憶する、
   処理を実行させる請求項２記載のナレッジ管理プログラム。
4. 前記係数を算出する処理において、
   前記作成者が前記業務に従事した期間に関与したインシデントの数と、前記作成者が前記業務に従事した期間に発生したインシデントの数とに基づき、前記業務への関与の深さを表す値を算出し、
   前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を、算出された前記値によって補正し、補正後の前記インシデントの数に基づき前記係数を算出する、
   処理を実行させる請求項２又は３記載のナレッジ管理プログラム。
5. 前記記憶部は、前記ナレッジの重要度、前記ナレッジの新しさ、及び前記ナレッジの分かり易さの少なくともいずれかを表すスコアをさらに格納し、
   前記指標を決定する処理において、
   補正後の前記スキルレベルと前記スコアとに基づき、前記指標を決定する、
   処理を実行させる請求項２乃至４のいずれか１つ記載のナレッジ管理プログラム。
6. 前記第１実績情報は、前記作成者が前記業務に従事した期間の情報を含み、
   前記第２実績情報は、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報を含み、
   前記インシデント情報は、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報を含み、
   前記指標を決定する処理において、
   前記作成者が前記業務に従事した期間の情報と、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報とに基づき、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度を決定し、
   前記作成者が前記業務に従事した期間の情報と、エンハンスが前記製品又は前記サービスに対して行われた時点を表す情報と、インシデントが発生した時点の情報及び当該インシデントの内容を表す情報とに基づき、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数を決定する、
   処理を実行する請求項１記載のナレッジ管理プログラム。
7. コンピュータが、
   ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶部から読み出し、
   読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する、
   処理を実行するナレッジ管理方法。
8. ナレッジの作成者が製品又はサービスに関する業務に従事した実績を表す第１実績情報と、前記製品又は前記サービスに対して行われたエンハンスの実績を表す第２実績情報と、前記製品又は前記サービスについて発生したインシデントの情報であるインシデント情報とを記憶する記憶部と、
   前記記憶部から読み出した前記第１実績情報及び前記第２実績情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスの頻度、又は、前記記憶部から読み出した前記第１実績情報、前記第２実績情報、及び前記インシデント情報から決定される、前記作成者が前記業務への従事を終了した後に行われたエンハンスに関して発生したインシデントの数に基づき、前記ナレッジの有効性の把握に関する指標を決定する算出部と、
   を有するナレッジ管理装置。

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