JP2019066928A - 知識活用促進装置及び知識活用促進方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】組織内で知識を活用させる知識活用促進装置を提供する。
【解決手段】
分析サーバー１は、知識活用促進装置である。登録部１００は、組織内の知識データ２００を知識データ登録ＤＢ３００に登録する。知識検索部１１０は、登録された知識データ２００について、当該知識データ２００に含まれるキーワードにより、組織内の関連する知識データ２００を時系列に対応して検索する。知識活用判断部１２０は、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された知識データ２００が有効活用されているか判断する。通知部１３０は、活用されていないと判断された場合に、知識データ２００の活用担当者の端末６に通知する。
【選択図】図３
【解決手段】
分析サーバー１は、知識活用促進装置である。登録部１００は、組織内の知識データ２００を知識データ登録ＤＢ３００に登録する。知識検索部１１０は、登録された知識データ２００について、当該知識データ２００に含まれるキーワードにより、組織内の関連する知識データ２００を時系列に対応して検索する。知識活用判断部１２０は、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された知識データ２００が有効活用されているか判断する。通知部１３０は、活用されていないと判断された場合に、知識データ２００の活用担当者の端末６に通知する。
【選択図】図３
Description
本発明は、知識活用促進装置及び知識活用促進方法に係り、特に組織内で知識を共有する知識活用促進装置及び知識活用促進方法に関する。
従来から、企業等の組織の活性化のために、知識の共有を行う技術が存在する。
たとえば、ナレッジマネジメントシステムといわれる知識の共有を目的としたサーバークライアントシステムが構築され、知識の集積化が行われている。
このようなナレッジマネジメントシステムは、組織構成員の知識のボトムアップを図ったり、新製品開発のためのアイデア創出のために使われたりする。
たとえば、ナレッジマネジメントシステムといわれる知識の共有を目的としたサーバークライアントシステムが構築され、知識の集積化が行われている。
このようなナレッジマネジメントシステムは、組織構成員の知識のボトムアップを図ったり、新製品開発のためのアイデア創出のために使われたりする。
ここで、従来の知識共有支援装置として、特許文献１を参照すると、話題に関する知識の共有を支援する装置が開示されている。特許文献１の装置では、複数のメッセージ情報のうち文書蓄積部に文書情報として蓄積すべき話題に関するメッセージ情報を選別する選別部と選別されたメッセージ情報のうち直近の第１期間の出現頻度が基準値以上の第１キーワードを抽出する第１抽出部と、選別されたメッセージ情報のうち第１期間以前の第２期間の出現頻度が基準値以上の第２キーワードを抽出する第２抽出部と、文書蓄積部から第１キーワードの抽出元のメッセージ情報との間の検索スコアが閾値以上の第１文書情報を検索する検索部と、文書蓄積部に第２キーワードを含むメッセージ情報と対応付けられた第２文書情報があるか否かを判定する判定部と、文書蓄積部における第１文書情報の有無が識別できるように第１キーワードを提示する第１提示部と、文書蓄積部における第２文書情報の有無が識別できるように第２キーワードを提示する第２提示部とを具備する。
特許文献１の技術では、ユーザー間のメッセージから情報を蓄積し、自動的にまとめを行うことができる。
特許文献１の技術では、ユーザー間のメッセージから情報を蓄積し、自動的にまとめを行うことができる。
従来の知識を共有する装置では、情報の提供者に負担がかかり、実際に必要な情報を取りだすことができずに、十分に活用されないことがあった。
しかしながら、特許文献１の技術は、知識をまとめた後の活用促進については、開示されていなかった。
しかしながら、特許文献１の技術は、知識をまとめた後の活用促進については、開示されていなかった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、上述の問題点を解消する知識活用促進装置を提供することを課題とする。
本発明の知識活用促進装置は、組織内の知識データを登録する登録部と、前記登録部により登録された前記知識データについて、該知識データに含まれるキーワードにより、前記組織内の関連する前記知識データを時系列に対応して検索する知識検索部と、前記知識検索部によって検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された前記知識データが有効活用されているか判断する知識活用判断部と、前記知識活用判断部により活用されていないと判断された場合に、前記知識データの活用担当者に通知する通知部とを備えることを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記知識活用判断部は、前記活用傾向が減少傾向の場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、組織外の前記キーワードについての情報の傾向である外部傾向を取得する外部傾向取得部を更に備え、前記知識活用判断部は、前記外部傾向取得部により取得された前記組織外の前記外部傾向が増加傾向にあるのに、前記組織内の前記活用傾向がそのままの場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記知識活用判断部は、部門毎に前記活用傾向を分析し、登録された前記知識データの重複活用についても判断し、前記通知部は、前記知識活用判断部により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された前記知識データの前記活用担当者に通知することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記登録部は、前記知識データから前記キーワードを抽出することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、音声データを認識してテキストデータを作成する音声認識部を更に備え、前記登録部は、前記音声認識部により認識されたテキストデータも、前記知識データとして登録することを特徴とする。
本発明の知識活用促進方法は、知識活用促進装置により実行される知識活用促進方法であって、組織内の知識データを登録し、登録された前記知識データについて、該知識データに含まれるキーワードにより、前記組織内の関連する前記知識データを時系列に対応して検索し、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された前記知識データが有効活用されているか判断し、活用されていないと判断された場合に、前記知識データの活用担当者に通知することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記知識活用判断部は、前記活用傾向が減少傾向の場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、組織外の前記キーワードについての情報の傾向である外部傾向を取得する外部傾向取得部を更に備え、前記知識活用判断部は、前記外部傾向取得部により取得された前記組織外の前記外部傾向が増加傾向にあるのに、前記組織内の前記活用傾向がそのままの場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記知識活用判断部は、部門毎に前記活用傾向を分析し、登録された前記知識データの重複活用についても判断し、前記通知部は、前記知識活用判断部により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された前記知識データの前記活用担当者に通知することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、前記登録部は、前記知識データから前記キーワードを抽出することを特徴とする。
本発明の知識活用促進装置は、音声データを認識してテキストデータを作成する音声認識部を更に備え、前記登録部は、前記音声認識部により認識されたテキストデータも、前記知識データとして登録することを特徴とする。
本発明の知識活用促進方法は、知識活用促進装置により実行される知識活用促進方法であって、組織内の知識データを登録し、登録された前記知識データについて、該知識データに含まれるキーワードにより、前記組織内の関連する前記知識データを時系列に対応して検索し、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された前記知識データが有効活用されているか判断し、活用されていないと判断された場合に、前記知識データの活用担当者に通知することを特徴とする。
本発明によれば、組織内の知識データを登録し、キーワードにより、組織内の関連する知識データを時系列に対応して検索し、活用傾向を分析して、登録された知識データが有効活用されているか判断し、活用されていない場合に、活用担当者に通知することで、登録された知識が放置されずに活かされることを促進する知識活用促進装置を提供することができる。
＜実施の形態＞
〔知識共有システムＸのシステム構成〕
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態に係る知識共有システムＸのシステム構成について説明する。
知識共有システムＸは、分析サーバー１に対して、画像形成装置２、ＮＡＳ３、文書サーバー４等が、ネットワーク５を介して接続される。また、分析サーバー１とは、ネットワーク５を介して、端末６も接続されていてもよい。
〔知識共有システムＸのシステム構成〕
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態に係る知識共有システムＸのシステム構成について説明する。
知識共有システムＸは、分析サーバー１に対して、画像形成装置２、ＮＡＳ３、文書サーバー４等が、ネットワーク５を介して接続される。また、分析サーバー１とは、ネットワーク５を介して、端末６も接続されていてもよい。
分析サーバー１は、共有される知識データ２００（図３）を活用するための知識活用促進装置である。分析サーバー１は、ＰＣ（Personal Computer）や汎用機等のサーバーであってもよい。分析サーバー１は、イントラネット等のネットワーク５上で、画像形成装置２、ＮＡＳ３、文書サーバー４等に格納され、組織内で共有される文書等の知識データ２００を検索し、活用状況を監視する。また、分析サーバー１は、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）から、各種データを取得可能であってもよい。
なお、分析サーバー１は、画像形成装置２を遠隔管理し、課金、保守、サービス対応を行うサーバーを兼用していてもよい。また、分析サーバー１は、画像処理、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理、分類処理、及び、Ｅメールや共有フォルダー（文書ボックス、保存フォルダー）や業務若しくは事務用のＤＭＳ（Document Management System）等への送信処理を実行してもよい。また、分析サーバー１は、アプリケーションソフトウェア（Application Software、以下、単に「アプリ」という。）を実行することが可能であってもよい。
なお、分析サーバー１は、いわゆる「クラウド」上のサーバーであってもよい。
なお、分析サーバー１は、画像形成装置２を遠隔管理し、課金、保守、サービス対応を行うサーバーを兼用していてもよい。また、分析サーバー１は、画像処理、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理、分類処理、及び、Ｅメールや共有フォルダー（文書ボックス、保存フォルダー）や業務若しくは事務用のＤＭＳ（Document Management System）等への送信処理を実行してもよい。また、分析サーバー１は、アプリケーションソフトウェア（Application Software、以下、単に「アプリ」という。）を実行することが可能であってもよい。
なお、分析サーバー１は、いわゆる「クラウド」上のサーバーであってもよい。
画像形成装置２は、顧客環境に設置されたＭＦＰ、ネットワークスキャナー、ドキュメントスキャナー、ネットワークＦＡＸ、スキャナー機能付きのプリンター等のドキュメント機器である。
また、画像形成装置２は、カラー若しくは白黒印刷、ファクシミリ送受信、ネットワークファクシミリ送受信、複写、スキャンによる電子文書化、ネットワークスキャン、電子文書を格納する文書ボックス等の各種の機能を備えていてもよい。また、画像形成装置２は、印刷機能を有するＭＦＰやプリンター等の場合、感光体ドラム、露光部、現像部、転写部、及び定着部等を備えている。これにより、画像形成装置２は、帯電、露光、現像、転写、定着からなる画像形成プロセスを実行することで、記録紙にトナー像を記録し、印刷することが可能である。
また、画像形成装置２は、ユーザー毎の文書データの保存フォルダー等である文書ボックス機能を備えていてもよい。また、画像形成装置２は、ユーザーが印刷等した文書を「イメージログ」等として格納していてもよい。また、画像形成装置２は、電話会議等の音声入力を行う機能を備えていてもよい。
また、画像形成装置２は、カラー若しくは白黒印刷、ファクシミリ送受信、ネットワークファクシミリ送受信、複写、スキャンによる電子文書化、ネットワークスキャン、電子文書を格納する文書ボックス等の各種の機能を備えていてもよい。また、画像形成装置２は、印刷機能を有するＭＦＰやプリンター等の場合、感光体ドラム、露光部、現像部、転写部、及び定着部等を備えている。これにより、画像形成装置２は、帯電、露光、現像、転写、定着からなる画像形成プロセスを実行することで、記録紙にトナー像を記録し、印刷することが可能である。
また、画像形成装置２は、ユーザー毎の文書データの保存フォルダー等である文書ボックス機能を備えていてもよい。また、画像形成装置２は、ユーザーが印刷等した文書を「イメージログ」等として格納していてもよい。また、画像形成装置２は、電話会議等の音声入力を行う機能を備えていてもよい。
ＮＡＳ３及び文書管理サーバー４は、組織内で共有される文書、ユーザー毎の文書等を蓄積するＮＡＳ（Network Attached Storage）、文書用サーバー、プリンターサーバー等である。また、ＮＡＳ３及び文書管理サーバー４は、会議やミーティングの音声データを取得する音声入力機能を備えていてもよい。
ネットワーク５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のイントラネット（Intranet）、インターネットや携帯電話網等のＷＡＮ等のネットワークである。
分析サーバー１を含む各装置は、ルーター（Router）やゲートウェイ（Gateway）等を介して、ネットワーク５に接続されていてもよい。また、ネットワーク５は、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構成していてもよい。
分析サーバー１を含む各装置は、ルーター（Router）やゲートウェイ（Gateway）等を介して、ネットワーク５に接続されていてもよい。また、ネットワーク５は、ＶＰＮ（Virtual Private Network）を構成していてもよい。
端末６は、知識共有システムＸで管理される知識データ２００（図３）の活用担当者用の端末である。端末６は、ＰＣ、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Data Assistant）、その他の専用端末等であってもよい。端末６は、電子メールや各種メッセンジャー等によるメッセージを分析サーバー１から通知として受信する機能を備えている。また、ＷＷＷブラウザー等を介して、分析サーバー１のＷＷＷ等のインターフェイスにより提供される管理画面等から、知識データ２００の活用に関する分析結果等を参照可能であってもよい。
次に、図２により、分析サーバー１の制御構成について説明する。
分析サーバー１は、制御部１０、ネットワーク送受信部１５、及び記憶部１９を含んでいる。
分析サーバー１は、制御部１０、ネットワーク送受信部１５、及び記憶部１９を含んでいる。
制御部１０は、ＧＰＰ（General Purpose Processor）、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Processor、特定用途向けプロセッサー）等の情報処理部である。
制御部１０は、記憶部１９のＲＯＭやＳＳＤやＨＤＤに記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムをＲＡＭに展開させて実行することで、後述する機能ブロックの各部として動作させられる。
制御部１０は、記憶部１９のＲＯＭやＳＳＤやＨＤＤに記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムをＲＡＭに展開させて実行することで、後述する機能ブロックの各部として動作させられる。
ネットワーク送受信部１５は、ネットワーク５に接続するためのＬＡＮボードや無線送受信機等を含むネットワーク接続部である。
記憶部１９は、一時的でない記録媒体である。記憶部１９は、主記憶部として、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含んでいてもよい。また、記憶部１９は、補助記憶部として、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のフラッシュメモリーのストレージ、及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）等含んでいてもよい。この場合、記憶部１９の補助記憶部には、分析サーバー１の動作制御を行うための制御プログラムが記憶されていてもよい。
なお、制御部１０は、ＲＡＭやＲＯＭやフラッシュメモリー等を内蔵していてもよい。
〔知識共有システムＸの機能構成〕
ここで、図３〜図４を参照し、本発明の実施の形態に係る知識共有システムＸの機能構成について説明する。
分析サーバー１の制御部１０は、登録部１００、知識検索部１１０、知識活用判断部１２０、通知部１３０、外部傾向取得部１４０、及び音声認識部１５０を備えている。
また、記憶部１９は、知識データ登録ＤＢ３００、知識検索データ３１０、外部傾向データ３２０、及び活用傾向データ３３０を格納する。
また、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４は、知識データ２００を格納している。
ここで、図３〜図４を参照し、本発明の実施の形態に係る知識共有システムＸの機能構成について説明する。
分析サーバー１の制御部１０は、登録部１００、知識検索部１１０、知識活用判断部１２０、通知部１３０、外部傾向取得部１４０、及び音声認識部１５０を備えている。
また、記憶部１９は、知識データ登録ＤＢ３００、知識検索データ３１０、外部傾向データ３２０、及び活用傾向データ３３０を格納する。
また、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４は、知識データ２００を格納している。
登録部１００は、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４等から組織内の知識データ２００を閲覧して、知識データ登録設定４００を作成し、これを知識データ登録ＤＢ３００に登録する。この際、登録部１００は、知識データ登録ＤＢ３００に登録され、活用状況を監視する知識データ２００（以下、「監視データ」という。）単位で、知識データ登録設定４００を作成する。
また、登録部１００は、知識データ２００からキーワードを抽出してもよい。このため、登録部１００は、自然言語処理等により、知識データ２００からキーワードを取得するテキストマイニングエンジン（Text Mining Engine）を備えていてもよい。また、登録部１００は、文書データに含まれる画像データ等をテキスト化するＯＣＲエンジンを備えていてもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により認識されたテキストデータについても、知識データ２００として知識データ登録設定４００を作成し、これを知識データ登録ＤＢ３００に登録してもよい。
また、登録部１００は、知識データ２００からキーワードを抽出してもよい。このため、登録部１００は、自然言語処理等により、知識データ２００からキーワードを取得するテキストマイニングエンジン（Text Mining Engine）を備えていてもよい。また、登録部１００は、文書データに含まれる画像データ等をテキスト化するＯＣＲエンジンを備えていてもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により認識されたテキストデータについても、知識データ２００として知識データ登録設定４００を作成し、これを知識データ登録ＤＢ３００に登録してもよい。
知識検索部１１０は、監視データについて、当該知識データ２００に含まれるキーワードにより、関連する知識データ２００（以下、「関連データ」という。）を時系列に対応して検索する。知識検索部１１０は、この関連データの検索を、組織内の知識データ２００から検索してもよい。また、知識検索部１１０は、この検索の結果を、知識検索データ３１０として、記憶部１９に格納する。
知識活用判断部１２０は、知識検索部１１０によって検索された知識検索データ３１０から、監視データに係る情報の活用傾向を分析して、活用傾向データ３３０として記憶部１９に格納する。知識活用判断部１２０は、この活用傾向の分析として、統計解析を行ってもよい。さらに、知識活用判断部１２０は、この活用傾向データ３３０から、登録された知識データ２００が有効活用されているか判断する。
また、知識活用判断部１２０は、監視データの活用傾向が減少傾向の場合、監視データが有効活用されていないと判断してもよい。
また、知識活用判断部１２０は、外部傾向取得部１４０により取得された外部傾向データ３２０を参照してもよい。この場合、知識活用判断部１２０は、組織外の外部傾向が増加傾向にあるのに、組織内の活用傾向がそのままの場合、監視データが有効活用されていないと判断してもよい。
また、知識活用判断部１２０は、部門毎に活用傾向を分析し、監視データの重複活用についても判断してもよい。
また、知識活用判断部１２０は、監視データの活用傾向が減少傾向の場合、監視データが有効活用されていないと判断してもよい。
また、知識活用判断部１２０は、外部傾向取得部１４０により取得された外部傾向データ３２０を参照してもよい。この場合、知識活用判断部１２０は、組織外の外部傾向が増加傾向にあるのに、組織内の活用傾向がそのままの場合、監視データが有効活用されていないと判断してもよい。
また、知識活用判断部１２０は、部門毎に活用傾向を分析し、監視データの重複活用についても判断してもよい。
通知部１３０は、知識活用判断部１２０により活用されていないと判断された場合に、知識データ２００の活用担当者に通知する。
また、通知部１３０は、知識活用判断部１２０により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された知識データ２００の活用担当者に通知してもよい。
これらの際、通知部１３０は、端末６に対して、電子メールや組織内ＳＮＳのメッセージ等にて通知をしてもよい。
また、通知部１３０は、知識活用判断部１２０により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された知識データ２００の活用担当者に通知してもよい。
これらの際、通知部１３０は、端末６に対して、電子メールや組織内ＳＮＳのメッセージ等にて通知をしてもよい。
外部傾向取得部１４０は、組織外のキーワードについての情報の活用傾向である外部傾向の外部傾向データ３２０を取得し、記憶部１９に格納する。
音声認識部１５０は、音声データを認識してテキストデータを作成する。このため、音声認識部１５０は、隠れマルコフモデルやディープラーニング等により音声認識を行う音声認識エンジンを含んでいてもよい。また、音声認識部１５０は、この音声認識エンジンにより、音声データから複数の人物の音声を認識し、認識結果である、単語や文章を含むテキストデータを、議事録のような文書形式で記憶部１９に格納することが可能である。
知識データ登録ＤＢ３００は、知識データ２００を登録するデータベースである。知識データ登録ＤＢ３００は、具体的には、各知識データ２００に対応する知識データ登録設定４００を格納する。この知識データ登録設定４００の詳細については後述する。
知識データ２００は、組織内での共有を目的としている知識に関するデータである。知識データ２００の想定している知識は、特に、先行技術や法制度等の組織の将来活動に影響を与えるような分野のものを特定してもよい。
また、知識データ２００は、組織内共有資料の文書データ、組織内ＳＮＳ（Social Networking Service）のメッセージデータ、組織内の電子メール、ＮＡＳ３、文書サーバー４等で取得された音声データ等であってもよい。
また、知識データ２００は、分析サーバー１の音声認識部１５０により認識されたテキストデータも含んでいてもよい。
また、知識データ２００は、組織内共有資料の文書データ、組織内ＳＮＳ（Social Networking Service）のメッセージデータ、組織内の電子メール、ＮＡＳ３、文書サーバー４等で取得された音声データ等であってもよい。
また、知識データ２００は、分析サーバー１の音声認識部１５０により認識されたテキストデータも含んでいてもよい。
知識検索データ３１０は、監視データの関連データについて、知識検索部１１０により検索された結果を示すデータである。知識検索データ３１０は、例えば、関連データの数や種類、特定期間毎に集計してもよい。知識検索データ３１０は、部門（チーム）毎に、これらの集計されたデータを含んでいてもよい。
外部傾向データ３２０は、外部傾向取得部１４０により取得された、監視データのキーワードについての情報の活用傾向のデータである。この外部傾向データ３２０は、いわゆる「ビッグデータ」を分析して取得されたものであってもよい。また、外部傾向データ３２０は、特定期間毎に活用傾向のデータを集計してもよい。
活用傾向データ３３０は、知識活用判断部１２０により知識検索データ３１０から分析された、組織内での監視データが活用されているかについての指標を示すデータである。活用傾向データ３３０は、例えば、関連データの数から統計解析された結果により、関連データの数の傾向（トレンド）についてのデータを含んでいてもよい。この場合、活用傾向データ３３０は、有意差がみられない「そのまま」、特定閾値で有意の「増加傾向」「減少傾向」等の指標を含んでいてもよい。これらの指標は、それぞれ、当該監視データの活用が一定である、活用されてきている、活用されなくなっていること等を示す。
また、図４により、知識データ登録ＤＢ３００に格納される知識データ登録設定４００の詳細について説明する。
知識データ登録設定４００は、知識データ２００毎に、該当する知識データ２００の場所を示すリンクに加え、例えば、「キーワード」、「担当」、「部門」、「登録日時」、及び「監視対象情報」の属性をそれぞれ含むデータであってもよい。
このうち、キーワードは、監視データのキーワードを示す属性である。このキーワードは、テキストマイニングエンジンにより知識データ２００から抽出されたキーワード等を用いることが可能である。
「担当」の属性は、監視データの活用担当者を示す。この活用担当者としては、監視データの作成者、管理者、責任者、上司、決裁者等のユーザーが設定されていてもよい。また、この活用担当者として、活用を監査するための知識活用促進部門や知的財産部門等の担当者が設定されていてもよい。また、活用担当者として、当該監視データの活用を求められるユーザー全員を「ステークホルダー」として設定してもよい。また、担当の属性には、活用担当者に設定された各ユーザーへの通知の連絡先として、電子メールアドレスやメッセンジャーのアドレス等を含んでいてもよい。
「部門」の属性は、監視データが登録された部門、チーム、グループ等（以下、「部門等」という。）を示す。また、「部門」は、組織の部門等に対応して設定されていてもよい。
「登録日時」は、知識データ２００が知識データ登録ＤＢ３００に登録された日時分秒等の時刻を示す属性である。また、登録日時は、活用を監視するための期間や間隔等についての情報を含んでいてもよい。
「監視対象情報」は、知識データ登録ＤＢ３００に登録された知識データ２００が監視データであるか関連データであるかを示す属性である。つまり、「監視対象情報」は、監視データとして登録された知識データ２００であるか、又は、この監視データに関連する関連データの知識データ２００であるかを示すフラグ等を含むデータである。ここで、「監視対象情報」は、キーワード単位で設定されてもよい。すなわち、特定のキーワードについては関連データと設定されていても、別のキーワードについては監視データであるように設定されていてもよい。
なお、知識データ登録設定４００は、該当する知識データ２００のリンクだけでなく、データ自体を含んでいてもよい。このデータは、テキストデータや抄録データだけでもよく、圧縮等されていてもよい。
知識データ登録設定４００は、知識データ２００毎に、該当する知識データ２００の場所を示すリンクに加え、例えば、「キーワード」、「担当」、「部門」、「登録日時」、及び「監視対象情報」の属性をそれぞれ含むデータであってもよい。
このうち、キーワードは、監視データのキーワードを示す属性である。このキーワードは、テキストマイニングエンジンにより知識データ２００から抽出されたキーワード等を用いることが可能である。
「担当」の属性は、監視データの活用担当者を示す。この活用担当者としては、監視データの作成者、管理者、責任者、上司、決裁者等のユーザーが設定されていてもよい。また、この活用担当者として、活用を監査するための知識活用促進部門や知的財産部門等の担当者が設定されていてもよい。また、活用担当者として、当該監視データの活用を求められるユーザー全員を「ステークホルダー」として設定してもよい。また、担当の属性には、活用担当者に設定された各ユーザーへの通知の連絡先として、電子メールアドレスやメッセンジャーのアドレス等を含んでいてもよい。
「部門」の属性は、監視データが登録された部門、チーム、グループ等（以下、「部門等」という。）を示す。また、「部門」は、組織の部門等に対応して設定されていてもよい。
「登録日時」は、知識データ２００が知識データ登録ＤＢ３００に登録された日時分秒等の時刻を示す属性である。また、登録日時は、活用を監視するための期間や間隔等についての情報を含んでいてもよい。
「監視対象情報」は、知識データ登録ＤＢ３００に登録された知識データ２００が監視データであるか関連データであるかを示す属性である。つまり、「監視対象情報」は、監視データとして登録された知識データ２００であるか、又は、この監視データに関連する関連データの知識データ２００であるかを示すフラグ等を含むデータである。ここで、「監視対象情報」は、キーワード単位で設定されてもよい。すなわち、特定のキーワードについては関連データと設定されていても、別のキーワードについては監視データであるように設定されていてもよい。
なお、知識データ登録設定４００は、該当する知識データ２００のリンクだけでなく、データ自体を含んでいてもよい。このデータは、テキストデータや抄録データだけでもよく、圧縮等されていてもよい。
ここで、分析サーバー１の制御部１０は、記憶部１９に記憶された制御プログラムを実行することで、登録部１００、知識検索部１１０、知識活用判断部１２０、通知部１３０、外部傾向取得部１４０、及び音声認識部１５０として機能させられる。
また、上述の分析サーバー１の各部は、本発明の画像形成方法を実行するハードウェア資源となる。
なお、上述の機能構成の一部又は任意の組み合わせをＩＣやプログラマブルロジック等でハードウェア的に構成してもよい。
また、上述の分析サーバー１の各部は、本発明の画像形成方法を実行するハードウェア資源となる。
なお、上述の機能構成の一部又は任意の組み合わせをＩＣやプログラマブルロジック等でハードウェア的に構成してもよい。
〔分析サーバー１による知識活用促進処理〕
次に、図５を参照して、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１による知識活用促進処理の説明を行う。
本実施形態の知識活用促進処理は、組織内の知識データ２００を監視データとして登録する。また、登録された監視データについて、当該監視データに含まれるキーワードにより、組織内の関連データを時系列に対応して検索する。また、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、監視データが有効活用されているか判断する。また、活用されていないと判断された場合に、監視データの活用担当者に通知する。
本実施形態の知識活用促進処理は、主に制御部１０が、記憶部１９に記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図５のフローチャートを参照して、知識活用促進処理の詳細をステップ毎に説明する。
次に、図５を参照して、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１による知識活用促進処理の説明を行う。
本実施形態の知識活用促進処理は、組織内の知識データ２００を監視データとして登録する。また、登録された監視データについて、当該監視データに含まれるキーワードにより、組織内の関連データを時系列に対応して検索する。また、検索された結果から情報の活用傾向を分析して、監視データが有効活用されているか判断する。また、活用されていないと判断された場合に、監視データの活用担当者に通知する。
本実施形態の知識活用促進処理は、主に制御部１０が、記憶部１９に記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図５のフローチャートを参照して、知識活用促進処理の詳細をステップ毎に説明する。
（ステップＳ１０１）
まず、登録部１００が、知識データ取得処理を行う。
登録部１００は、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４等の組織内の登録場所を参照し、知識データ２００を取得する。
具体的には、組織内では、組織内共有資料として文書データが保存されることがある。登録部１００は、このような文書データを発見すると、知識データ２００として取得する。また、登録部１００は、組織内ＳＮＳ等での議論のメッセージ、組織内で組織内に送受信される電子メール等から、テキストマイニングエンジンを用いて、知識データ２００として登録可能なものを選択して取得する。これらの際、登録部１００は、組織の将来活動に影響を与えるような分野のキーワードが含まれる文書データ、メッセージ、電子メール等の知識データ２００を選択してもよい。
また、登録部１００は、会議での発話、オープンなミーティングスペースでの会話、朝礼やミーティングでの伝達等の各種業務活動に伴う音声データを、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４により知識データ２００として取得してもよい。
なお、登録部１００は、上述のように新たに作成された知識データ２００を検索して自動的に取得しても、知識データ２００の活用担当者の指示により取得してもよい。
まず、登録部１００が、知識データ取得処理を行う。
登録部１００は、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４等の組織内の登録場所を参照し、知識データ２００を取得する。
具体的には、組織内では、組織内共有資料として文書データが保存されることがある。登録部１００は、このような文書データを発見すると、知識データ２００として取得する。また、登録部１００は、組織内ＳＮＳ等での議論のメッセージ、組織内で組織内に送受信される電子メール等から、テキストマイニングエンジンを用いて、知識データ２００として登録可能なものを選択して取得する。これらの際、登録部１００は、組織の将来活動に影響を与えるような分野のキーワードが含まれる文書データ、メッセージ、電子メール等の知識データ２００を選択してもよい。
また、登録部１００は、会議での発話、オープンなミーティングスペースでの会話、朝礼やミーティングでの伝達等の各種業務活動に伴う音声データを、画像形成装置２、ＮＡＳ３、及び文書管理サーバー４により知識データ２００として取得してもよい。
なお、登録部１００は、上述のように新たに作成された知識データ２００を検索して自動的に取得しても、知識データ２００の活用担当者の指示により取得してもよい。
（ステップＳ１０２）
次に、登録部１００が、取得した知識データ２００が音声データであるか否かを判断する。登録部１００は、音声データであった場合に、Ｙｅｓと判断する。登録部１００は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、登録部１００は、処理をステップＳ１０３に進める。
Ｎｏの場合、登録部１００は、処理をステップＳ１０４に進める。
次に、登録部１００が、取得した知識データ２００が音声データであるか否かを判断する。登録部１００は、音声データであった場合に、Ｙｅｓと判断する。登録部１００は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、登録部１００は、処理をステップＳ１０３に進める。
Ｎｏの場合、登録部１００は、処理をステップＳ１０４に進める。
（ステップＳ１０３）
取得した知識データ２００が音声データであった場合、音声認識部１５０が、音声認識処理を行う。
音声認識部１５０は、音声認識エンジンにより音声データを認識してテキストデータを作成し、知識データ２００に付加する。
取得した知識データ２００が音声データであった場合、音声認識部１５０が、音声認識処理を行う。
音声認識部１５０は、音声認識エンジンにより音声データを認識してテキストデータを作成し、知識データ２００に付加する。
（ステップＳ１０４）
ここで、登録部１００が、キーワード抽出設定処理を行う。
登録部１００は、取得された知識データ２００から、テキストマイニングエンジンにより、キーワード抽出を行い、知識データ２００に付加する。この際、登録部１００は、ＯＣＲエンジンにより、文書データの文字認識を行ってもよい。
なお、登録部１００は、上述の知識データ２００取得処理において、テキストマイニングエンジンで既にキーワードを取得済みであった場合、これを用いてもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により音声データから認識されたからテキストデータについても、キーワード抽出を行ってもよい。
なお、登録部１００は、知識データ２００の活用担当者、その他の分析サーバー１の管理者等の指示により、明示的に知識データ２００のキーワードを設定してもよい。
ここで、登録部１００が、キーワード抽出設定処理を行う。
登録部１００は、取得された知識データ２００から、テキストマイニングエンジンにより、キーワード抽出を行い、知識データ２００に付加する。この際、登録部１００は、ＯＣＲエンジンにより、文書データの文字認識を行ってもよい。
なお、登録部１００は、上述の知識データ２００取得処理において、テキストマイニングエンジンで既にキーワードを取得済みであった場合、これを用いてもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により音声データから認識されたからテキストデータについても、キーワード抽出を行ってもよい。
なお、登録部１００は、知識データ２００の活用担当者、その他の分析サーバー１の管理者等の指示により、明示的に知識データ２００のキーワードを設定してもよい。
（ステップＳ１０５）
次に、登録部１００が、知識データ登録処理を行う。
登録部１００は、取得してキーワードを抽出した知識データ２００について、知識データ登録設定４００を作成して、知識データ登録ＤＢ３００に登録する。
この際、登録部１００は、組織の将来活動に影響を与えるような分野のキーワードが含まれる知識データ２００を監視データとして選択して、知識データ登録設定４００の監視対象情報に設定してもよい。また、登録部１００は、特定の部門等で新規のプロジェクト等として作成された文書等についても、当該監視対象情報に設定してもよい。この際、登録部１００は、既に同様のキーワードが含まれる監視データが登録されていた場合には、当該キーワードについての関連データとして当該監視対象情報に設定してもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により認識されたテキストデータも、知識データ２００として登録してもよい。なお、登録部１００は、単なる雑談等のそれ以外の知識データ２００については、そもそも知識データ２００ではないとして、知識データ登録ＤＢ３００に登録しなくてもよい。
次に、登録部１００が、知識データ登録処理を行う。
登録部１００は、取得してキーワードを抽出した知識データ２００について、知識データ登録設定４００を作成して、知識データ登録ＤＢ３００に登録する。
この際、登録部１００は、組織の将来活動に影響を与えるような分野のキーワードが含まれる知識データ２００を監視データとして選択して、知識データ登録設定４００の監視対象情報に設定してもよい。また、登録部１００は、特定の部門等で新規のプロジェクト等として作成された文書等についても、当該監視対象情報に設定してもよい。この際、登録部１００は、既に同様のキーワードが含まれる監視データが登録されていた場合には、当該キーワードについての関連データとして当該監視対象情報に設定してもよい。
また、登録部１００は、音声認識部１５０により認識されたテキストデータも、知識データ２００として登録してもよい。なお、登録部１００は、単なる雑談等のそれ以外の知識データ２００については、そもそも知識データ２００ではないとして、知識データ登録ＤＢ３００に登録しなくてもよい。
（ステップＳ１０６）
次に、知識検索部１１０が、知識検索処理を行う。
知識検索部１１０は、登録部１００により知識データ登録ＤＢ３００に登録された監視データについて、当該監視データより抽出され監視対象情報に設定されたキーワードにより、関連データを時系列に対応して検索する。知識検索部１１０は、この検索結果を、知識検索データ３１０に設定する。この際、知識活用判断部１２０は、数日〜数十ヶ月等の特定期間で区切った各期間において、当該キーワードを含む関連データの数、当該キーワード自体の発生頻度等を算出してもよい。
次に、知識検索部１１０が、知識検索処理を行う。
知識検索部１１０は、登録部１００により知識データ登録ＤＢ３００に登録された監視データについて、当該監視データより抽出され監視対象情報に設定されたキーワードにより、関連データを時系列に対応して検索する。知識検索部１１０は、この検索結果を、知識検索データ３１０に設定する。この際、知識活用判断部１２０は、数日〜数十ヶ月等の特定期間で区切った各期間において、当該キーワードを含む関連データの数、当該キーワード自体の発生頻度等を算出してもよい。
（ステップＳ１０７）
次に、外部傾向取得部１４０が、外部傾向取得処理を行う。
外部傾向取得部１４０は、いわゆる「クラウド」上のサーチエンジン等の外部サーバーと連動して、いわゆる「ビッグデータ」等を分析し、この分析結果を外部傾向データ３２０として取得してもよい。つまり、外部傾向取得部１４０は、組織外のキーワードについての情報の傾向である外部傾向を、外部傾向データ３２０として取得する。
なお、外部傾向取得部１４０は、別途、ビッグデータの分析結果を格納するウェブサイト等から外部傾向データ３２０を取得してもよい。
次に、外部傾向取得部１４０が、外部傾向取得処理を行う。
外部傾向取得部１４０は、いわゆる「クラウド」上のサーチエンジン等の外部サーバーと連動して、いわゆる「ビッグデータ」等を分析し、この分析結果を外部傾向データ３２０として取得してもよい。つまり、外部傾向取得部１４０は、組織外のキーワードについての情報の傾向である外部傾向を、外部傾向データ３２０として取得する。
なお、外部傾向取得部１４０は、別途、ビッグデータの分析結果を格納するウェブサイト等から外部傾向データ３２０を取得してもよい。
（ステップＳ１０８）
次に、知識活用判断部１２０が、知識活用分析処理を行う。
知識活用判断部１２０は、知識検索部１１０によって検索された結果から、情報の活用傾向を分析する。具体的には、知識活用判断部１２０は、知識検索データ３１０の各期間の検索結果から、関連データの数やキーワードの発生頻度等の変化について、時系列データに係る統計検定等を行い、有意差があるか否かを算出する。これにより、知識活用判断部１２０は、関連データの数の傾向（トレンド）について分析する。知識活用判断部１２０は、知識活用判断部１２０は、例えば、有意差が特定閾値より低い場合、有意差がみられない「そのまま」と分析する。また、知識活用判断部１２０は、特定閾値で有意に増加した場合に「増加傾向」と分析する。また、知識活用判断部１２０は、特定閾値で有意に減少した場合に「減少傾向」等と分析する。また、知識活用判断部１２０は、これらの分析を、部門等毎に行ってもよい。また、知識活用判断部１２０は、分析の結果の指標を、活用傾向データ３３０に格納する。
なお、知識活用判断部１２０は、外部傾向データ３２０についても、同様の分析を行ってもよい。また、知識活用判断部１２０は、組織内外のその他の情報により、キーワードの発生頻度等により、その他の統計解析や人工知能による解析等を行って活用傾向を算出してもよい。
次に、知識活用判断部１２０が、知識活用分析処理を行う。
知識活用判断部１２０は、知識検索部１１０によって検索された結果から、情報の活用傾向を分析する。具体的には、知識活用判断部１２０は、知識検索データ３１０の各期間の検索結果から、関連データの数やキーワードの発生頻度等の変化について、時系列データに係る統計検定等を行い、有意差があるか否かを算出する。これにより、知識活用判断部１２０は、関連データの数の傾向（トレンド）について分析する。知識活用判断部１２０は、知識活用判断部１２０は、例えば、有意差が特定閾値より低い場合、有意差がみられない「そのまま」と分析する。また、知識活用判断部１２０は、特定閾値で有意に増加した場合に「増加傾向」と分析する。また、知識活用判断部１２０は、特定閾値で有意に減少した場合に「減少傾向」等と分析する。また、知識活用判断部１２０は、これらの分析を、部門等毎に行ってもよい。また、知識活用判断部１２０は、分析の結果の指標を、活用傾向データ３３０に格納する。
なお、知識活用判断部１２０は、外部傾向データ３２０についても、同様の分析を行ってもよい。また、知識活用判断部１２０は、組織内外のその他の情報により、キーワードの発生頻度等により、その他の統計解析や人工知能による解析等を行って活用傾向を算出してもよい。
（ステップＳ１０９）
次に、知識活用判断部１２０が、活用傾向が減少傾向であるか否かを判断する。知識活用判断部１２０は、活用傾向データ３３０を参照し、監視データの活用傾向の指標が「減少傾向」である場合に、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合、即ち、監視データの活用傾向の指標が「そのまま」「増加傾向」の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１１に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１０に進める。
次に、知識活用判断部１２０が、活用傾向が減少傾向であるか否かを判断する。知識活用判断部１２０は、活用傾向データ３３０を参照し、監視データの活用傾向の指標が「減少傾向」である場合に、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合、即ち、監視データの活用傾向の指標が「そのまま」「増加傾向」の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１１に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１０に進める。
（ステップＳ１１０）
活用傾向が減少傾向でない場合、知識活用判断部１２０が、外部傾向が増加しているにも関わらず組織内の活用傾向がそのままか否かを判断する。このため、知識活用判断部１２０は、外部傾向データ３２０及び活用傾向データ３３０を参照する。また、知識活用判断部１２０は、組織外の外部傾向が増加傾向にあるのに、監視データの活用傾向の指標が「そのまま」の場合、登録された知識データ２００が有効活用されていないため、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１１に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１２に進める。
活用傾向が減少傾向でない場合、知識活用判断部１２０が、外部傾向が増加しているにも関わらず組織内の活用傾向がそのままか否かを判断する。このため、知識活用判断部１２０は、外部傾向データ３２０及び活用傾向データ３３０を参照する。また、知識活用判断部１２０は、組織外の外部傾向が増加傾向にあるのに、監視データの活用傾向の指標が「そのまま」の場合、登録された知識データ２００が有効活用されていないため、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１１に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１２に進める。
（ステップＳ１１１）
ここで、通知部１３０が、活用通知処理を行う。
通知部１３０は、監視データの知識データ登録設定４００に含まれる担当の属性データを参照し、この活用担当者の電子メールアドレスや組織内ＳＮＳ等のアカウント宛てに、監視データの知識を活用するよう通知する。この通知には、該当する監視データへのリンクや「この案件はどうなったでしょうか？」等のリマインダーの文章が含まれていてもよい。これにより、監視データの活用状況について、活用担当等へのフィードバックすることが可能となる。
また、通知部１３０は、この通知に、活用傾向データ３３０に含まれる分析結果を示す表やグラフを添付してもよい。また、通知部１３０は、この通知に、分析結果を閲覧するための分析サーバー１の管理画面等を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等を記載してもよい。これにより、活用担当者は、端末６等で、この分析結果を閲覧することが可能となる。
また、通知部１３０は、通知において、監視データのキーワードの情報について、開発中止等で活用しないという結論がでたのか、活用担当者に確認を促すことも可能である。なお、活用しないという結論となった場合、知識データ登録ＤＢ３００から当該登録を削除することも可能である。この場合でも、下記で説明する「重複活用」の監視により、重複して開発等されないように監視することも可能である。
ここで、通知部１３０が、活用通知処理を行う。
通知部１３０は、監視データの知識データ登録設定４００に含まれる担当の属性データを参照し、この活用担当者の電子メールアドレスや組織内ＳＮＳ等のアカウント宛てに、監視データの知識を活用するよう通知する。この通知には、該当する監視データへのリンクや「この案件はどうなったでしょうか？」等のリマインダーの文章が含まれていてもよい。これにより、監視データの活用状況について、活用担当等へのフィードバックすることが可能となる。
また、通知部１３０は、この通知に、活用傾向データ３３０に含まれる分析結果を示す表やグラフを添付してもよい。また、通知部１３０は、この通知に、分析結果を閲覧するための分析サーバー１の管理画面等を示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等を記載してもよい。これにより、活用担当者は、端末６等で、この分析結果を閲覧することが可能となる。
また、通知部１３０は、通知において、監視データのキーワードの情報について、開発中止等で活用しないという結論がでたのか、活用担当者に確認を促すことも可能である。なお、活用しないという結論となった場合、知識データ登録ＤＢ３００から当該登録を削除することも可能である。この場合でも、下記で説明する「重複活用」の監視により、重複して開発等されないように監視することも可能である。
（ステップＳ１１２）
ここで、知識活用判断部１２０が、監視データが重複活用されているか否かを判断する。知識活用判断部１２０は、監視データと同様のキーワードを設定された知識データ２００と同様の知識データ２００が、他の部門等により知識データ登録ＤＢ３００に登録された場合に、Ｙｅｓと判断する。また、知識活用判断部１２０は、関連データが複数の部門等で同じ期間に知識データ登録ＤＢ３００に登録されている場合にも、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１３に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、知識活用促進処理を終了する。
ここで、知識活用判断部１２０が、監視データが重複活用されているか否かを判断する。知識活用判断部１２０は、監視データと同様のキーワードを設定された知識データ２００と同様の知識データ２００が、他の部門等により知識データ登録ＤＢ３００に登録された場合に、Ｙｅｓと判断する。また、知識活用判断部１２０は、関連データが複数の部門等で同じ期間に知識データ登録ＤＢ３００に登録されている場合にも、Ｙｅｓと判断する。知識活用判断部１２０は、それ以外の場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、知識活用判断部１２０は、処理をステップＳ１１３に進める。
Ｎｏの場合、知識活用判断部１２０は、知識活用促進処理を終了する。
（ステップＳ１１３）
重複活用であった場合、通知部１３０が、重複通知処理を行う。
通知部１３０は、知識活用判断部１２０により監視データに係る重複活用があったと判断された場合にも、監視データの活用担当者の電子メールアドレスや組織内ＳＮＳのアカウント宛てに、関係ない部門等で重複して開発がされている等の旨の通知を行う。また、この際に、関連データについて知識データ登録設定４００を参照して、この活用担当者にも通知してもよい。
以上により、本発明の実施の形態に係る知識活用促進処理を終了する。
重複活用であった場合、通知部１３０が、重複通知処理を行う。
通知部１３０は、知識活用判断部１２０により監視データに係る重複活用があったと判断された場合にも、監視データの活用担当者の電子メールアドレスや組織内ＳＮＳのアカウント宛てに、関係ない部門等で重複して開発がされている等の旨の通知を行う。また、この際に、関連データについて知識データ登録設定４００を参照して、この活用担当者にも通知してもよい。
以上により、本発明の実施の形態に係る知識活用促進処理を終了する。
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
従来から、組織が大きくなってくると、組織内での細かな動きが見えなくなってくる。このため、情報の共有化のための会議が開かれたりもする。しかしながら、会議で議論されるのは、全てが必要な情報ではなく、時間の無駄が生じることがある。また、そこに参加したメンバーの判断も入るため、本当に必要な情報が伝わらないこともあった。
そのため、企業等の組織の活性化のために、知識の共有を行い、知識の集積化を行う技術が存在した。
しかしながら、特許文献１を含むこのような従来の技術では、共有された知識をどのように活用するかについては考えられていなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１は、組織内の知識データ２００を登録する登録部１００と、登録部１００により登録された知識データ２００について、当該知識データ２００に含まれるキーワードにより、組織内の関連する知識データ２００を時系列に対応して検索する知識検索部１１０と、知識検索部１１０によって検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された知識データ２００が有効活用されているか判断する知識活用判断部１２０と、知識活用判断部１２０により活用されていないと判断された場合に、知識データ２００の活用担当者に通知する通知部１３０とを備える知識活用促進装置であることを特徴とする。
このように構成することで、特に知識データ２００の監視データとしての登録後に、定期的に関連データを監視し、知識が活用されているかどうか、又は、知識を起点として新規の活動が行われているか等を監視可能となる。このため、蓄積された知識データ２００に対して、継続して関連する活動が行われているかどうか観察を行い、知識が放置されずに活用されることを促進することができる。よって、実際に管理データに含まれる知識を活用させることができる。また、蓄積された知識データ２００に関して、組織内外の活動状況から継続的に支援を行い、「活きた情報」として活用することが可能となる。
また、本実施形態の分析サーバー１は、組織内で実際に共有された知識データ２００が活用されているのかの監視を自動的に行うことが可能である。このため、知識データ２００の活用についての監視の手間を省くことができる。
従来から、組織が大きくなってくると、組織内での細かな動きが見えなくなってくる。このため、情報の共有化のための会議が開かれたりもする。しかしながら、会議で議論されるのは、全てが必要な情報ではなく、時間の無駄が生じることがある。また、そこに参加したメンバーの判断も入るため、本当に必要な情報が伝わらないこともあった。
そのため、企業等の組織の活性化のために、知識の共有を行い、知識の集積化を行う技術が存在した。
しかしながら、特許文献１を含むこのような従来の技術では、共有された知識をどのように活用するかについては考えられていなかった。
これに対して、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１は、組織内の知識データ２００を登録する登録部１００と、登録部１００により登録された知識データ２００について、当該知識データ２００に含まれるキーワードにより、組織内の関連する知識データ２００を時系列に対応して検索する知識検索部１１０と、知識検索部１１０によって検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された知識データ２００が有効活用されているか判断する知識活用判断部１２０と、知識活用判断部１２０により活用されていないと判断された場合に、知識データ２００の活用担当者に通知する通知部１３０とを備える知識活用促進装置であることを特徴とする。
このように構成することで、特に知識データ２００の監視データとしての登録後に、定期的に関連データを監視し、知識が活用されているかどうか、又は、知識を起点として新規の活動が行われているか等を監視可能となる。このため、蓄積された知識データ２００に対して、継続して関連する活動が行われているかどうか観察を行い、知識が放置されずに活用されることを促進することができる。よって、実際に管理データに含まれる知識を活用させることができる。また、蓄積された知識データ２００に関して、組織内外の活動状況から継続的に支援を行い、「活きた情報」として活用することが可能となる。
また、本実施形態の分析サーバー１は、組織内で実際に共有された知識データ２００が活用されているのかの監視を自動的に行うことが可能である。このため、知識データ２００の活用についての監視の手間を省くことができる。
また、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１は、知識活用判断部１２０は、活用傾向が減少傾向の場合、登録された知識データ２００が有効活用されていないと判断することを特徴とする。
このように構成することで、例えば、組織内で監視データの活用がされなくなってきた場合、当該キーワードについての活用を行わないのかについて、活用担当者に確認を促すことが可能となる。
このように構成することで、例えば、組織内で監視データの活用がされなくなってきた場合、当該キーワードについての活用を行わないのかについて、活用担当者に確認を促すことが可能となる。
また、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１は、組織外のキーワードについての情報の傾向である外部傾向を取得する外部傾向取得部１４０を更に備え、知識活用判断部１２０は、外部傾向取得部１４０により取得された組織外の外部傾向が増加傾向にあるのに、組織内の活用傾向がそのままの場合、登録された知識データ２００が有効活用されていないと判断することを特徴とする。
このように構成することで、組織外のキーワードに関する情報の活用は活発なのに、組織内では全く活用されていないもの等について、組織内の活用担当者に問い合わせを行うことが可能となる。これにより、組織内での活動の必要性等に係る議論を惹起することが可能となる。
また、このように、組織内外の活用傾向を分析して判断することで、蓄積された知識データ２００の情報が無駄にならないようにすることができる。
このように構成することで、組織外のキーワードに関する情報の活用は活発なのに、組織内では全く活用されていないもの等について、組織内の活用担当者に問い合わせを行うことが可能となる。これにより、組織内での活動の必要性等に係る議論を惹起することが可能となる。
また、このように、組織内外の活用傾向を分析して判断することで、蓄積された知識データ２００の情報が無駄にならないようにすることができる。
また、本発明の実施の形態に係る知識活用判断部１２０は、部門毎に活用傾向を分析し、登録された知識データ２００の重複活用についても判断し、通知部１３０は、知識活用判断部１２０により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された知識データ２００の活用担当者に通知することを特徴とする。
このように構成することで、同じような開発を行っていた場合に、重複していることを活用担当者に示すことができる。これにより、他の部門等に開発等を依頼したり、部門等を合同して開発等を行ったりすることができ、開発等のリソースを有効に活用可能となる。
このように構成することで、同じような開発を行っていた場合に、重複していることを活用担当者に示すことができる。これにより、他の部門等に開発等を依頼したり、部門等を合同して開発等を行ったりすることができ、開発等のリソースを有効に活用可能となる。
また、本発明の実施の形態に係る登録部１００は、知識データ２００からキーワードを抽出することを特徴とする。
このように構成することで、知識データ２００のキーワードを基に、活用状況について客観的な監視を行うことが可能となる。
このように構成することで、知識データ２００のキーワードを基に、活用状況について客観的な監視を行うことが可能となる。
また、本発明の実施の形態に係る分析サーバー１は、音声データを認識してテキストデータを作成する音声認識部１５０を更に備え、登録部１００は、音声認識部１５０により認識されたテキストデータも、知識データ２００として登録することを特徴とする。
このように構成することで、ユーザーの発言を介して得られる情報については、音声認識により知識データ２００として活用することが可能となる。これにより、監視データの知識の活用状況を、会議での発話、オープンなミーティングスペースでの会話、朝礼やミーティングでの伝達等の音声データからキーワードを抽出して、確認することが可能となる。つまり、監視データの関連データが文書としてまとめられていなくても、活用状況について把握することが可能となる。
このように構成することで、ユーザーの発言を介して得られる情報については、音声認識により知識データ２００として活用することが可能となる。これにより、監視データの知識の活用状況を、会議での発話、オープンなミーティングスペースでの会話、朝礼やミーティングでの伝達等の音声データからキーワードを抽出して、確認することが可能となる。つまり、監視データの関連データが文書としてまとめられていなくても、活用状況について把握することが可能となる。
〔他の実施の形態〕
なお、上述の実施の形態では、組織内での電子メール、組織内ＳＮＳのメッセージ等から知識データ２００を登録する例について説明した。しかしながら、これ以外の組織内の文書を知識データ２００として活用状況を監視してもよい。たとえば、画像形成装置２で印刷等された文書の「イメージログ」等を、知識データ２００として登録してもよい。また、活用担当者が開発計画等の文書を別途作成して、これを監視データとして登録することも可能である。
このように構成することで、より柔軟に知識データ２００の活用状況を把握することが可能となる。
なお、上述の実施の形態では、組織内での電子メール、組織内ＳＮＳのメッセージ等から知識データ２００を登録する例について説明した。しかしながら、これ以外の組織内の文書を知識データ２００として活用状況を監視してもよい。たとえば、画像形成装置２で印刷等された文書の「イメージログ」等を、知識データ２００として登録してもよい。また、活用担当者が開発計画等の文書を別途作成して、これを監視データとして登録することも可能である。
このように構成することで、より柔軟に知識データ２００の活用状況を把握することが可能となる。
また、本発明は、分析サーバー１、画像形成装置２、ＮＡＳ３、文書管理サーバー４ 以外の情報処理装置にも適用できる。
また、上記実施の形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。
１ 分析サーバー
２ 画像形成装置
３ ＮＡＳ
４ 文書管理サーバー
５ ネットワーク
６ 端末
１０ 制御部
１５ ネットワーク送受信部
１９ 記憶部
１００ 登録部
１１０ 知識検索部
１２０ 知識活用判断部
１３０ 通知部
１４０ 外部傾向取得部
１５０ 音声認識部
２００ 知識データ
３００ 知識データ登録ＤＢ
３１０ 知識検索データ
３２０ 外部傾向データ
３３０ 活用傾向データ
４００ 知識データ登録設定
Ｘ 知識共有システム
２ 画像形成装置
３ ＮＡＳ
４ 文書管理サーバー
５ ネットワーク
６ 端末
１０ 制御部
１５ ネットワーク送受信部
１９ 記憶部
１００ 登録部
１１０ 知識検索部
１２０ 知識活用判断部
１３０ 通知部
１４０ 外部傾向取得部
１５０ 音声認識部
２００ 知識データ
３００ 知識データ登録ＤＢ
３１０ 知識検索データ
３２０ 外部傾向データ
３３０ 活用傾向データ
４００ 知識データ登録設定
Ｘ 知識共有システム
Claims (7)
- 組織内の知識データを登録する登録部と、
前記登録部により登録された前記知識データについて、該知識データに含まれるキーワードにより、前記組織内の関連する前記知識データを時系列に対応して検索する知識検索部と、
前記知識検索部によって検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された前記知識データが有効活用されているか判断する知識活用判断部と、
前記知識活用判断部により活用されていないと判断された場合に、前記知識データの活用担当者に通知する通知部とを備える
ことを特徴とする知識活用促進装置。 - 前記知識活用判断部は、
前記活用傾向が減少傾向の場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の知識活用促進装置。 - 組織外の前記キーワードについての情報の傾向である外部傾向を取得する外部傾向取得部を更に備え、
前記知識活用判断部は、
前記外部傾向取得部により取得された前記組織外の前記外部傾向が増加傾向にあるのに、前記組織内の前記活用傾向がそのままの場合、登録された前記知識データが有効活用されていないと判断する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の知識活用促進装置。 - 前記知識活用判断部は、
部門毎に前記活用傾向を分析し、登録された前記知識データの重複活用についても判断し、
前記通知部は、
前記知識活用判断部により重複活用されていたと判断された場合にも、登録された前記知識データの前記活用担当者に通知する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の知識活用促進装置。 - 前記登録部は、
前記知識データから前記キーワードを抽出する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の知識活用促進装置。 - 音声データを認識してテキストデータを作成する音声認識部を更に備え、
前記登録部は、
前記音声認識部により認識されたテキストデータも、前記知識データとして登録する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の知識活用促進装置。 - 知識活用促進装置により実行される知識活用促進方法であって、
組織内の知識データを登録し、
登録された前記知識データについて、該知識データに含まれるキーワードにより、前記組織内の関連する前記知識データを時系列に対応して検索し、
検索された結果から情報の活用傾向を分析して、登録された前記知識データが有効活用されているか判断し、
活用されていないと判断された場合に、前記知識データの活用担当者に通知する
ことを特徴とする知識活用促進方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017188665A JP2019066928A (ja) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 知識活用促進装置及び知識活用促進方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017188665A JP2019066928A (ja) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 知識活用促進装置及び知識活用促進方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019066928A true JP2019066928A (ja) | 2019-04-25 |
Family
ID=66339660
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017188665A Pending JP2019066928A (ja) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 知識活用促進装置及び知識活用促進方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2019066928A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021060966A1 (en) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Mimos Berhad | A system and method for retrieving a presentation content |
-
2017
- 2017-09-28 JP JP2017188665A patent/JP2019066928A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021060966A1 (en) * | 2019-09-27 | 2021-04-01 | Mimos Berhad | A system and method for retrieving a presentation content |
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