JP2017111678A - アイディア抽出支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】新しい視点や情報を提供し、新たなアイディアの抽出を容易にする。【解決手段】アイディア抽出支援システムＡは、作業現場の出力情報を捉える情報捕捉手段（付箋カメラ１）と、情報捕捉手段が捉えた出力情報から文字情報を抽出すると共に、文字情報に基づく支援情報を生成する支援情報生成手段と、支援情報生成手段からの指示に基づいて支援情報を作業現場に提供する提供手段（プロジェクタ６）と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、アイディア抽出支援システムに関するものである。

例えば、特許文献１には、手書きで書かれた文字列を認識し、当該文字列を電子化して保存するアイディア抽出支援システムが開示されている。ブレインストーミングやＫＪ法を行う際に、このような特許文献１のアイディア抽出支援システムを用いることによって、アイディアの抽出過程を保存することが可能である。

特開２００８−１２３２６５号公報

ところで、ブレインストーミングを行う作業者にとって、大量のアイディアを抽出することは大きな負担となる。特許文献１のアイディア抽出支援システムによれば、アイディアの保存及び整理は容易となるが、新しい視点や情報を提供し、新たなアイディアの抽出を支援するものではない。

本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、新しい視点や情報を提供し、新たなアイディアの抽出を容易にすることを目的とする。

本発明は、上記課題を解決するための第１の手段として、作業現場の出力情報を捉える情報捕捉手段と、該情報捕捉手段が捉えた上記出力情報から文字情報を抽出すると共に当該文字情報に基づく支援情報を生成する支援情報生成手段と、上記支援情報生成手段からの指示に基づいて上記支援情報を上記作業現場に提供する提供手段とを備える、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第２の手段として、上記第１の手段において、上記支援情報生成手段は、各種知識が蓄積された記憶部と、上記記憶部の各種知識に基づいて、上記文字情報に関連する関連情報を生成する関連情報生成部とを備え、上記支援情報は、上記関連情報を含む、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第３の手段として、上記第１または第２の手段において、上記支援情報生成手段は、取得された複数の上記文字情報の互いの関連の度合いを表す関連度を判定する関連度判定部を備え、上記支援情報は、上記関連度の情報を含む、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第４の手段として、上記第１〜第３のいずれかの手段において、上記作業現場の会話の音声を取得する音声取得手段と、上記作業現場の人物の顔画像を撮影する顔画像撮像手段とをさらに備え、上記支援情報生成手段は、上記音声及び上記顔画像にさらに基づいて上記支援情報を生成する、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第５の手段として、上記第４の手段において、上記支援情報生成手段は、上記音声の音圧及び上記顔画像に基づいて上記作業現場の盛り上がり度を判定する盛り上がり度判定部を備える、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第６の手段として、上記第５の手段において、上記提供手段は、照明及びスピーカの少なくともいずれか一方あるいは両方を備え、上記支援情報生成手段は、上記盛り上がり度に基づいて上記照明または／及びスピーカを作動させる、という手段を採用する。

上記課題を解決するための第７の手段として、上記第１〜第６のいずれかの手段において、上記情報捕捉手段は、作業者が書いた文字列の画像を取得する撮像手段あるいは／及び作業者が発音した音声を取得するマイクである、という手段を採用する。

本発明によれば、作業現場の出力情報から文字情報を抽出し、文字情報に基づいた支援情報を作業現場に提供する。これにより、作業者はアイディアに対する新しい視点を得ることが可能となる。したがって、作業者は、新たなアイディアの抽出が容易になる。

本発明の一実施形態に係るアイディア抽出支援システムのシステム構成図である。 本発明の一実施形態における支援情報生成手段の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係るアイディア抽出支援システムの動作を表すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係るアイディア抽出支援システムについて説明する。図１は、本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡのシステム構成図である。

本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡは、ブレインストーミング等のアイディア抽出作業を行う複数の作業者に対してアイディア抽出の支援を行うシステムである。ブレインストーミングにおいて作業者は、パネルにアイディアを記載した付箋を貼り付けながら議論を行う。このようなブレインストーミングに適用されるアイディア抽出支援システムＡは、付箋カメラ１（撮像手段、情報捕捉手段）、顔画像カメラ２（顔画像撮像手段）、マイク３（音声取得手段）、演算部４、記憶部５、プロジェクタ６（提供手段）、照明７（提供手段）及びスピーカ８（提供手段）を有する。

付箋カメラ１は、アイディアが文字として記載された付箋が張り付けられたパネルに対向して設けられたカメラであり、作業現場の出力情報である付箋の画像（付箋画像）を撮影する。この付箋カメラ１は、付箋画像の信号（付箋画像信号）を演算部４に出力する。顔画像カメラ２は、例えば付箋が張り付けられたパネルに取り付けられており、作業者の顔を撮影するカメラである。この顔画像カメラ２は、顔画像の信号（顔画像信号）を演算部４に出力する。マイク３は、作業者の音声が取得可能な位置に取り付けられており、作業者の会話音声を取得する。このマイク３は、会話音声の信号（会話音声信号）を演算部４に出力する。

演算部４は、上記付箋画像信号、顔画像信号及び会話音声信号に基づいて付箋画像、顔画像及び会話音声を取得し、これら付箋画像、顔画像及び会話音声に所定プログラムに基づいて情報処理を施すＣＰＵである。この演算部４は、例えば付箋画像にＯＣＲ（Optical Character Recognition：光学文字認識）処理を施すことにより付箋の文字列を抽出する。

また、演算部４は、プロジェクタ６、照明７及びスピーカ８と接続されており、プロジェクタ６、照明７及びスピーカ８を制御して作動させる。さらに、演算部４は、外部のサーバ１０とネットワーク９を介して接続しており、サーバ１０から各種情報を取得する。このような演算部４は、記憶部５と協働することにより、支援情報生成部４Ａとして機能する。

記憶部５は、演算部４からの指示に基づいて付箋の文字列を記憶する不揮発性メモリである。この記憶部５は、演算部４が支援情報生成手段４Ａとして機能するために実行するプログラム（支援プログラム）と、ナレッジデータ５ａと、フィードバックデータ５ｂが予め記憶されている。ナレッジデータ５ａは、例えば各分野の著名人の著書や発言等のテキストデータ、つまり各分野の知識の集合体である。このナレッジデータ５ａは、例えば、著名人等の個人、企業等の団体、営業職や研究職等の業種といったカテゴリーが設定されている。著名人等の個人のカテゴリーには、著名人等の個人の過去の発言や著書基が蓄積されたデータベースに基づいた複数の種類の疑似人格が記憶されている。企業等の団体、営業職や研究職等の業種のカテゴリーには、当該企業内で経時的に計測した情報、経営方針、外的評価等が蓄積されたデータベースに基づいた疑似人格が記憶されている。

フィードバックデータ５ｂは、関連度判定部４ｅの関連度の判定基準となるデータ及び関連度判定部４ｅによる関連度の判定が正しかったか否かの判断結果が蓄積されたデータである。なお、フィードバックデータ５ｂのうち、関連度の判定基準となるデータは、予め記憶されている。

図２は、上記支援情報生成部Ａの機能ブロック図である。図２に示すように、支援情報生成部４Ａは、文字列抽出部４ａ、音声解析部４ｂ、表情判定部４ｃ、関連情報生成部４ｄ、関連度判定部４ｅ及び盛り上がり度判定部４ｆを備えている。なお、支援情報生成部Ａは、本発明における支援情報生成手段に相当する。

文字列抽出部４ａは、付箋カメラ１から入力された付箋画像信号にＯＣＲ処理を施すことにより、付箋の文字列を付箋テキストデータ（文字情報）として抽出する。音声解析部４ｂは、マイク３から取得した会話音声信号を解析し、会話テキストデータに変換する。表情判定部４ｃは、顔画像カメラ２から入力された顔画像信号から作業者の表情を判定し、例えば、笑顔、怒り顔、その他の３種類に分類する。

関連情報生成部４ｄは、記憶部５に既に記憶された付箋テキストデータと会話テキストデータとから新出キーワードの数をカウントし、この新出キーワードの数から作業現場の煮詰まり度を判定する。次に、関連情報生成部４ｄは、作業現場の煮詰まり度が高い、つまり作業現場におけるアイディア出し作業が煮詰まっていると判断すると、文字列抽出部４ａから付箋テキストデータを取得し、この付箋テキストデータと関連性の高い単語または文をナレッジデータ５ａ及びサーバ１０から抽出する。さらに、関連情報生成部４ｄは、このナレッジデータ５ａから抽出された単語または文を支援情報としてプロジェクタ６に表示する。

関連度判定部４ｅは、文字列抽出部４ａから付箋テキストデータを取得し、今までに張り付けられた付箋の文字列（付箋テキストデータ）との関連度をフィードバックデータ５ｂに基づいて判定する。さらに、関連度判定部４ｅは、上記関連度を支援情報としてプロジェクタ６に表示する。また、関連度判定部４ｅは、音声解析部４ｂから会話テキストデータを取得し、この会話テキストデータに基づいて関連度の判定が正しかったか否かを判断する。さらに、関連度判定部４ｅは、この判断をフィードバックデータ５ｂとして記憶部５に記憶する。

盛り上がり度判定部４ｆは、会話音声の音圧を算出し、この音圧から作業現場の盛り上がり度を判定する。さらに、盛り上がり度判定部４ｆは、表情判定部４ｃから作業者の表情の分類結果を取得し、上記盛り上がり度と上記表情の分類結果とに基づいて作業現場の盛り上がり度を最終的に分類する。盛り上がり度判定部４ｆは、この分類結果に基づいて、照明７の明るさまたは色調の変更や、スピーカ８から流れるＢＧＭのテンポの変更の制御を行う。すなわち、盛り上がり度判定部４ｆは、照明７及びスピーカ８を提供手段として、作業現場の盛り上がり度を示す支援情報を提供する。

図１に戻り、プロジェクタ６は、付箋が貼りつけられたパネルに画像（支援画像）を表示するプロジェクタであり、演算部４からの指示に基づいて支援画像を支援情報として作業者に提供する。照明７は、ブレインストーミングの作業現場、つまり作業者がブレインストーミングを行う部屋または場所の上方に設置されており、色調及び明度を可変する機能を有する。この照明７は、光によって作業者に支援情報を提供する。スピーカ８は、作業者がブレインストーミングを行う部屋または場所に設置されており、支援音を支援情報として作業者に提供する。ネットワーク９は、例えばイントラネットや公衆ネットワークであり、アイディア抽出支援システムＡ及びサーバ１０が接続されている。サーバ１０には、各種単語の意味等を保存した辞書が記憶されている。

続いて、図３を参照してこのようなアイディア抽出支援システムＡの動作を説明する。図３は、本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡの動作を表すフローチャートである。

アイディア抽出支援システムＡが起動すると、演算部４は、付箋カメラ１から取得した画像から新しい付箋が貼られたかを判断する（ステップＳ１）。付箋が貼られた場合、すなわちステップＳ１の判断がＹＥＳの場合、付箋画像のテキスト化を行う（ステップＳ２）。すなわち、演算部４は、文字列抽出部４ａに関する処理として、付箋画像から文字列の抽出を行い、付箋テキストデータとして記憶部５に保存する。次に、演算部４は、既に貼られている付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）が記憶部５に存在するか否かを判断する（ステップＳ３）。

演算部４は、既に貼られているテキストデータが記憶部５に無い場合、すなわち、ステップＳ３における判断が「Ｎｏ」の場合には、ステップＳ７の処理を行う。一方、演算部４は、既に貼られている付箋のテキストデータが記憶部５にある場合、すなわちステップＳ３の判断が「ＹＥＳ」の場合には、新たに貼られた付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）の既に貼られている付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）に対する関連付けを行う（ステップＳ４）。

すなわち、演算部４は、関連度判定部４ｅに関する処理として、新たに貼られた付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）と、既に貼られている付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）とを比較して、フィードバックデータ５ｂに基づいて関連度の判定を行う。さらに、演算部４は、関連度判定部４ｅに関する処理としてプロジェクタ６を制御することにより、既に貼られている付箋の中で新たに貼られた付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）に対して関連度の高い付箋にマークを表示させる。

続いて、演算部４は、関連度の判定が合っているかの評価を行う（ステップＳ５）。すなわち、作業者が関連度の表示を確認して当該関連度についての評価を例えば「ＯＫ／ＮＯ」のように発音すると、演算部４は、関連度判定部４ｅに関する処理として、マイク３から入力される会話音声信号に基づいて関連度の判定結果に関する作業者の評価を検出する。次に、演算部４は、関連度判定部４ｅに関する処理として、この作業者の評価をフィードバックデータ５ｂとして記憶部５に記憶させる（ステップＳ６）。

次に、演算部４は、煮詰まり度の判定を行う（ステップＳ７）。すなわち、演算部４は、関連情報生成部４ｄに関する処理として、文字列抽出部４ａから取得した付箋テキストデータ及び音声解析部４ｂから取得した会話テキストデータに基づいて、新出の単語数及び意味の異なる単語の数を算出し、作業現場におけるアイディア出し作業の煮詰まり度を判定し、記憶部５に記憶する。さらに、演算部４は、関連情報生成部４ｄに関する処理として、自らが判定した煮詰まり度が所定の閾値よりも高いかを判断する（ステップＳ８）。

演算部４は、煮詰まり度が高いと判断した場合、つまりステップＳ８における判断が「ＹＥＳ」の場合、関連情報の提示を行わせる（ステップＳ９）。すなわち、演算部４は、関連情報生成部４ｄに関する処理として、ナレッジデータ５ａ及びサーバ１０から、付箋テキストデータに関連する単語や文を抽出する。さらに演算部４は、関連情報生成部４ｄに関する処理として、抽出した単語または文をプロジェクタ６に表示させた後、ステップＳ１の処理を行う。また、演算部４は、作業現場の煮詰まり度が低いと判断した場合、つまりステップＳ８における判断が「ＮＯ」の場合は、引き続きステップＳ１の処理を行う。

一方、付箋がパネルに貼られていない場合、すなわちステップＳ１における判断が「ＮＯ」である場合には、演算部４は、盛り上がり度判定部４ｆに関する処理として、既に貼られている付箋のテキストデータ（付箋テキストデータ）と時間の記録から、付箋が貼られる頻度の算出を行う（ステップＳ１０）。次に、演算部４は、付箋が貼られる頻度が閾値以下であるかを判断する（ステップＳ１１）。演算部４は、付箋が貼られる頻度が閾値以下であると判断した場合、すなわちステップＳ１１の判断が「ＹＥＳ」の場合、関連情報の提示を行わせる（ステップＳ１２）。また、演算部４は、付箋が貼られる頻度が閾値を超える場合、すなわちステップＳ１１の判断が「ＮＯ」の場合、ステップＳ１０の処理を行う。

続いて、演算部４は、会話の音圧の算出を行う（ステップＳ１３）。すなわち、演算部４は、盛り上がり度判定部４ｆに関する処理として、マイク３から入力される会話音声信号に基づいて作業現場における会話の音圧（声の大きさ）の算出を行う。次に、演算部４は、盛り上がり度の判定を行う（ステップＳ１４）。すなわち、演算部４は、盛り上がり度判定部４ｆに関する処理として、先に算出した会話の音圧の大きさから、作業現場におけるアイディア出し作業の盛り上がり度を判定する。

次に、演算部４は、顔画像カメラ２から顔画像信号を取得し（ステップＳ１５）、作業者の表情の判定を行う（ステップＳ１６）。すなわち、演算部４は、表情判定部４ｃに関する処理として、顔画像カメラ２から入力される顔画像信号に基づいて作業者の顔画像を解析する。さらに、演算部４は、表情判定部４ｃに関する処理として、取得した顔画像を笑顔、怒り顔、無表情に分類し、記憶部５に記憶させる。また、演算部４は、作業者が複数人の場合には、笑顔の作業者の人数、怒り顔の作業者の人数、無表情の作業者の人数を算出し、記憶部５に記憶する。

続いて、演算部４は、照明・スピーカの調整を行う（ステップＳ１７）。すなわち、演算部４は、盛り上がり度判定部４ｆに関する処理として、表情判定部４ｃから表情の判定結果を取得し、盛り上がり度と合わせて分類する。演算部４は、盛り上がり度判定部４ｆに関する処理として、この分類に基づいて、照明７及びスピーカ８の制御を行う。

次に、演算部４は、会話音声のテキスト化を行う（ステップＳ１８）。すなわち、演算部４は、音声解析部４ｂに関する処理として、マイク３から会話音声信号を取得し、この会話音声信号を解析することによりテキスト化（会話テキストデータ化）を行う。さらに、演算部４は、音声解析部４ｂに関する処理として、会話テキストデータを記憶部５に記憶し（ステップＳ１９）、ステップＳ１の処理を行う。

なお、ステップＳ１１の判断において、記憶部５に記憶された最新の煮詰まり度の情報を参照し、「付箋が貼られる頻度が閾値以下であり、かつ煮詰まり度が高い」場合にのみ関連情報を提示するものとしてもよい。また、ステップＳ１３〜ステップＳ１９は、行わないものとしてもよい。

このような本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡによれば、付箋カメラ１と支援情報生成部４Ａとプロジェクタ６とを備えているので、付箋から抽出された文字列に基づいて支援情報をプロジェクタ６によって表示することができる。したがって、本実施形態によれば、アイディア出し作業における作業者の新たなアイディアの抽出を容易化することができる。

また、本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡによれば、支援情報生成部４Ａは、関連情報生成部４ｄを備えている。これにより、作業者は、支援情報として、付箋の文字列の関連情報を認識することができる。したがって、作業者は、付箋に記載された文字列について、新しい情報を得ることができ、さらにアイディアの抽出が容易となる。

また、支援情報生成部４Ａは、関連度判定部４ｅを備えている。これにより、作業者は支援情報として、パネルに貼りつけられた付箋どうしの関連性を認識することができる。したがって、作業者は、抽出されたアイディアの整理を容易に行うことができる。

また、本実施形態に係るアイディア抽出支援システムＡによれば、顔画像カメラ２及びマイク３をさらに備え、支援情報生成部４Ａは、顔画像カメラ２及びマイク３からの情報にさらに基づいて支援情報を生成する。これにより、アイディア抽出支援システムＡは、作業者の状態を把握した上で、支援情報を提供することが可能である。

また、支援情報生成部４Ａは、照明７及びスピーカ８を制御する盛り上がり度判定部４ｆを備えている。これにより、作業者は、会話に合わせて適切に調節された環境でブレインストーミングを行うことができる。したがって、これによっても、新しいアイディアの抽出を支援することができる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態においては、アイディア抽出支援システムＡは、ネットワーク９と接続されているものとしたが、本発明はこれに限定されない。アイディア抽出支援システムＡは、スタンドアローンのシステムとしてもよい。

（２）上記実施形態においては、顔画像カメラ２及びマイク３を備えるものとしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、ブレインストーミングを作業者が１人で行う場合には、顔画像カメラ２及びマイク３を備えず、また、支援情報生成部４Ａは、盛り上がり度判定部４ｆを備えないものとしてもよい。

（３）さらに、上記実施形態においては、アイディア抽出支援システムＡは、照明７及びスピーカ８を備えるものとしたが、本発明はこれに限定されない。アイディア抽出支援システムＡは、照明７及びスピーカ８を備えず、盛り上がり度判定部４ｆは、プロジェクタ６に盛り上がり度を表示するものとしてもよい。

（４）上記実施形態においては、関連情報生成部４ｄは、煮詰まり度の判定に基づいて関連情報をプロジェクタ６に表示させるものとしたが、本発明はこれに限定されない。関連情報生成部４ｄは、作業者の声による関連情報要求に基づいて、関連情報を提示するものとしてもよい。また、操作部を備え、作業者が関連情報要求を示す操作を行うことにより、関連情報生成部４ｄは、関連情報を提示するものとしてもよい。

（５）上記実施形態では、情報捕捉手段として付箋カメラ１（撮像手段）を採用したが、本発明はこれに限定されない。例えば、付箋カメラ１（撮像手段）に代えて、あるいは付箋カメラ１（撮像手段）に加えて、作業者が発音した音声を取得するマイクを情報捕捉手段として採用してもよい。この場合には、マイクが捉えた作業者の音声に基づく音声認識処理によってテキストデータを取得することになる。

（６）上記実施形態では、関連情報をプロジェクタ６に表示されるものとしたが、本発明はこれに限定されない。関連情報は、音声によって作業者に提示されるものとしてもよい。

（７）上記実施形態においては、演算部４は、関連度の高い付箋にマークを表示させるものとしたが、本発明はこれに限定されない。付箋同士の関連度の情報は、例えば色分けによる提示や、付箋同士を線で繋ぐなどの提示方法としてもよい。

（８）上記実施形態においては、アイディア抽出支援システムＡは、一例としてブレインストーミングを行う作業者に対して適用されるものとしたが本発明はこれに限定されない。アイディア抽出支援システムＡは、一般的な会議において、新たなアイディアの抽出を支援するものとしてもよい。

１ 付箋カメラ
２ 顔画像カメラ
３ マイク
４ 演算部
４Ａ 支援情報生成部
４ａ 文字列抽出部
４ｂ 音声解析部
４ｃ 表情判定部
４ｄ 関連情報生成部
４ｅ 関連度判定部
４ｆ 盛り上がり度判定部
５ 記憶部
５ａ ナレッジデータ
５ｂ フィードバックデータ
６ プロジェクタ
７ 照明
８ スピーカ
９ ネットワーク
１０ サーバ
Ａ アイディア抽出支援システム

Claims (7)

1. 作業現場の出力情報を捉える情報捕捉手段と、
   該情報捕捉手段が捉えた前記出力情報から文字情報を抽出すると共に当該文字情報に基づく支援情報を生成する支援情報生成手段と、
   前記支援情報生成手段からの指示に基づいて前記支援情報を前記作業現場に提供する提供手段と
   を備えることを特徴とするアイディア抽出支援システム。
2. 前記支援情報生成手段は、
   各種知識が蓄積された記憶部と、
   前記記憶部の各種知識に基づいて、前記文字情報に関連する関連情報を生成する関連情報生成部と
   を備え、
   前記支援情報は、前記関連情報を含む
   ことを特徴とする請求項１記載のアイディア抽出支援システム。
3. 前記支援情報生成手段は、取得された複数の前記文字情報の互いの関連の度合いを表す関連度を判定する関連度判定部を備え、
   前記支援情報は、前記関連度の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１または２記載のアイディア抽出支援システム。
4. 前記作業現場の音声を取得する音声取得手段と、
   前記作業現場の顔画像を撮影する顔画像撮像手段と
   をさらに備え、
   前記支援情報生成手段は、前記音声及び前記顔画像にさらに基づいて前記支援情報を生成する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のアイディア抽出支援システム。
5. 前記支援情報生成手段は、前記音声の音圧及び前記顔画像に基づいて前記作業現場の盛り上がり度を判定する盛り上がり度判定部を備えることを特徴とする請求項４記載のアイディア抽出支援システム。
6. 前記提供手段は、照明及びスピーカの少なくともいずれか一方あるいは両方を備え、
   前記支援情報生成手段は、前記盛り上がり度に基づいて前記照明または／及びスピーカを作動させることを特徴とする請求項５記載のアイディア抽出支援システム。
7. 前記情報捕捉手段は、作業者が書いた文字列の画像を取得する撮像手段あるいは／及び作業者が発音した音声を取得するマイクであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のアイディア抽出支援システム。

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