JP2020013387A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザにとって有用な、より良い解決策やヒント情報を得られる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】本発明の情報処理装置は、ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手段と、ユーザが、検索情報を加工する情報加工手段と、を備え、情報収集手段は、情報加工手段により加工された検索情報に基づいて、項目に関係する情報を、再度、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、インターネットの発達により、ユーザが調べたい内容のキーワード等を入力すると、関連する情報を世界中のウェブサイト等から検索してくれる検索サービスがある。

特許文献１には、通信ネットワークに接続されたサーバにより構成された情報検索システムであって、各種情報を蓄積した情報データベースと、利用者端末からのリクエストに応答して、掲載を希望するメッセージの登録画面の構成データを送信し、利用者端末において登録画面に記入された情報を取得してその情報中の掲載希望メッセージを電子掲示板に掲載するとともに、この電子掲示板に掲載されたメッセージを他の利用者端末に向けて公開し、当該掲載メッセージに対する応答メッセージを利用者端末から受け付ける電子掲示板管理手段と、掲載希望メッセージをもとに当該掲載希望メッセージと関連性のある情報を情報データベースから検索して、その結果を示す関連情報リストを作成する情報検索手段と、関連情報リストを当該掲載希望メッセージの発信元である利用者端末に向けて送信するリスト送信手段と、利用者端末から関連情報リストに掲載された情報につき閲覧希望があったときに、情報データベースからその情報を取得して当該閲覧希望の発信元である利用者端末に送信する情報送信手段とを備えたことを特徴とする情報検索システムが開示されている。

特開２００３−１６１１０号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている情報検索システムにおいて提供される情報は、その全てが必ずしもユーザにとって有用な情報とは限らない。

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、ユーザにとって有用な、より良い解決策やヒント情報を得られる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、以下の構成により把握される。
本発明の情報処理装置は、ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手段と、前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工手段と、を備え、前記情報収集手段は、前記情報加工手段により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する。

本発明によれば、ユーザにとって有用な、より良い解決策やヒント情報を得られる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することができる。

本発明に係る実施形態の情報処理装置がネットワークに接続されているところを示す図である。 本発明に係る実施形態の情報処理装置のブロック図である。 本発明に係る実施形態の情報処理装置の主な処理を説明するためのフローチャートである。 本発明に係る実施形態の形態素解析の結果を示す図である。 本発明に係る実施形態の構文解析の結果を示す図である。 本発明に係る実施形態の問題又は課題の文章から取得された「課題表現」を示す図である。 本発明に係る実施形態の課題候補に対応した解決策の検索用の検索キーワードを示す図である。 本発明に係る実施形態のステップＳ１２で表示部に表示される見出しリストを示す図である。 本発明に係る実施形態のステップＳ１４で更新される検索キーワードの状態を模式的に示した一例を示す図である。 本発明に係る実施形態のステップＳ２０で表示部に表示される見出しリストを示す図である。

以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という）を、添付図面に基づいて詳細に説明する。
なお、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。

図１は本発明に係る実施形態の情報処理装置１０がネットワークに接続されているところを示す図であり、図２は本発明に係る実施形態の情報処理装置１０のブロック図である。

図１に示すように、情報処理装置１０は、いろいろな情報やデータを提供するサイトを運営するサーバ２０や法人及び個人のＰＣ３０等と通信可能にインターネット等のネットワークに接続されている。

そして、情報処理装置１０は、後ほど説明するように、検索キーワードに基づいてネット検索を行い、それらサーバ２０やＰＣ３０等が提供する各種の情報の中から、その検索キーワードに関連する情報の取得を行う。

具体的には、情報処理装置１０は、図２に示すように、各種の処理を実行する本体部１１と、本体部１１と通信可能に接続されたモニタ等の表示部１２とキーボードやマウス等の操作部１３と、を備えている。

そして、本体部１１は、ＲＡＭやＲＯＭ等を有し、各種のプログラムやデータ等を記憶する記憶部１１Ａと、記憶部１１Ａに記憶されたプログラムに従った処理を実行し、情報処理装置１０の動作の全般を司る制御部であるＣＰＵ１１Ｂと、インターネット等のネットワークを介した通信を行うための通信モジュール等を有する通信部１１Ｃと、を備えている。

なお、記憶部１１Ａ、ＣＰＵ１１Ｂ、及び、通信部１１Ｃは、バスで相互に通信可能に接続されており、表示部１２及び操作部１３も本体部１１の接続ポートに接続されることでバスを介して記憶部１１Ａ、ＣＰＵ１１Ｂ、及び、通信部１１Ｃ等と通信可能に接続される。

記憶部１１Ａは、プログラム記憶領域１１ＡＡと、データ記憶領域１１ＡＢと、一時記憶領域１１ＡＣと、を備えている。

プログラム記憶領域１１ＡＡには、例えば、文章の各構成要素を解析する形態素解析プログラム（形態素解析ソフト）、文章の構造を解析する構文解析プログラム（構文解析ソフト）、及び、検索キーワードに基づいてネット検索を行うネットワーク検索プログラム（検索エンジン）等が記憶されている。

そして、具体的には後ほど説明するが、ＣＰＵ１１Ｂが形態素解析プログラムに従った処理を実行することで形態素解析手段として機能し、構文解析プログラムに従った処理を実行することで構文解析手段として機能し、ネットワーク検索プログラムに従った処理を実行することで情報蓄積手段として機能するインターネット上の多種の情報から検索キーワードに関連する情報を取得する情報収集手段として機能する。

データ記憶領域１１ＡＢには、例えば、後述する事例データベース、及び、辞書データベースが記憶されているとともに、ネット検索によって得られた情報等のデータが記憶される。

一時記憶領域１１ＡＣには、例えば、プログラムが一時的に展開され記憶されたり、ＣＰＵ１１Ｂが処理を実行する過程で生成した一時記憶が必要なデータ等が一時的に記憶される。

次に図３に示す本発明に係る実施形態の情報処理装置１０の主な処理を説明するためのフローチャートを参照しながら、具体的な処理内容についての説明を行いつつ、より詳細な情報処理装置１０の構成について説明を行う。

例えば、ユーザが操作部１３を操作して情報処理装置１０に情報処理を実行する指示を出すと、図３に示すフローチャートが開始される。
そして、ユーザが操作部１３を操作すると、ＣＰＵ１１Ｂは、ステップＳ１の判定をＹＥＳと判定して、ステップＳ２に進み、例えば、その操作が新しい問題又は課題の入力を行う操作であった場合、ＣＰＵ１１Ｂは、ステップＳ２の判定をＹＥＳと判定し、ステップＳ３の処理を実行する。

具体的には、ステップＳ３に進むと、ＣＰＵ１１Ｂは、ユーザによって入力された新しい「問題又は課題」をデータ記憶領域１１ＡＢに設けられている「問題／課題ボックス」に登録する処理を実行する。

例えば、以下の説明がわかりやすいように具体的な事例を示しながら説明を進めることにすると、ユーザによって入力された新しい「問題又は課題」が「営業の仕事をしてきたけど、自分には向いていない。本当の夢は画家になること。でも食べていけるか心配。」という文章であったとすると、ＣＰＵ１１Ｂは、その文章を「問題／課題ボックス」に登録する処理を実行する。

そして、ユーザによる入力は、より具体的な場合もあれば、より曖昧な場合もあるため、この文章に基づいて、ネット検索に適した検索キーワードを導き出す必要があるため、ＣＰＵ１１Ｂは、次に、ステップＳ４に進み、「問題／課題ボックス」に登録された文章（「問題又は課題」）を解析し、重要語・キーワードを抽出する処理を実行する。

具体的にステップＳ４でＣＰＵ１１Ｂが実行する処理について説明すると、まず、ＣＰＵ１１Ｂは、形態素解析プログラムを起動させ、形態素解析プログラムに従って形態素解析手段として機能し、「問題／課題ボックス」に登録された文章の形態素解析を実行する。
なお、形態素解析プログラム（形態素解析ソフト）は、特別なものである必要はなく、一般に市販されているもので良い。

図４は形態要素解析の結果を示す図である。
なお、図４の上側には、「問題／課題ボックス」に登録された文章も示している。
図４に示すように、形態要素解析を行うと、文章が名詞、動詞、助詞等といった各要素に分解された結果を得ることができ、本例では、文章が短いため重複する名詞等がないが、例えば、重要な内容に関連する名詞等は文章中での出現頻度が高くなるため、出現頻度が高い名詞等を重要語・キーワードとすることができる。

そして、ＣＰＵ１１Ｂは、引き続き、構文解析プログラムを起動させ、構文解析プログラムに従って構文解析手段として機能し、「問題／課題ボックス」に登録された文章の構文解析を実行する。
なお、構文解析プログラム（構文解析ソフト）は、特別なものである必要はなく、一般に市販されているもので良い。

図５は構文解析の結果を示す図である。
なお、図５の上側には、「問題／課題ボックス」に登録された文章も示している。
図５に示すように、構文解析を行うと、句・文節を単位とした繋がり関係等の結果を得ることができ、本例では、文章が短いため、構造に伴う重要度の判定、文間、単語間の類似性の高さに伴う重要度の判定が可能な文章になっていないが、入力された文章が長文になればそのような判定が行える。

そして、ＣＰＵ１１Ｂは、（１）文章中の位置情報から重要度を評価（文や段落の先頭や最後近くの語や文を重要語や重要文とする）し、（２）タイトル情報から重要度を評価（タイトルや見出しに含まれる名詞の多い文を重要文とする）し、（３）重要箇所を表わす手がかり表現から重要度を評価（手がかり語との語順から重要語や重要文を抽出）し、（４）文章構造に基づき重要度を評価し、（５）文間、単語間のつながり情報、文間、単語間の類似性に基づいて重要度を評価（多くの文や単語と関係のある文や単語を、重要文や重要語とする）し、（６）不要箇所を表す表現を抽出して非重要とする（手がかり語との語順から、不要語や不要文を削除や省く）を行って、重要語・キーワードを抽出する。

具体的には、（１）文章中の位置情報から重要度を評価する場合では、本例の文章の場合、文章が短いため、全体が文章中の位置情報でいう先頭や最後近くという状況になっているため、重要語として「営業の仕事、営業、仕事、向いてない、夢、画家、画家になる、食べていけるか、心配」が導き出されることになる。

また、本例の文章の場合、タイトルを含まないため、（２）タイトル情報から重要度を評価する場合では、該当する重要語なしが導き出されることになる。

一方、データ記憶領域１１ＡＢには、手がかり表現データベースが記憶されており、手がかり表現データベースには、例えば、一例として「課題表現」によく出てくるパターン（〜したい、〜なりたい、〜という＋心配＋が＋ある、〜が＋心配で＋ある、〜という＋虞（おそれ）＋が＋ある、等々）等が記憶されている。

したがって、（３）重要箇所を表わす手がかり表現から重要度を評価する場合では、重要語として「画家になる、食べていけるか、心配」（重要文として「夢は画家になること、食べていけるか心配」）が導き出されることになる。

なお、本例の文章の場合、文章が短いため（４）文章構造に基づき重要度を評価する場合、（５）文間、単語間のつながり情報、文間、単語間の類似性に基づいて重要度を評価する場合、及び、（６）不要箇所を表す表現を抽出して非重要とするに該当する部分がないため、これらの結果は得られないということになるが、文章が長くなれば、これらによっても重要度の評価が行われることになる。

そして、上記のような評価に基づいて、ステップＳ４では、重要語・キーワードとして「営業、仕事、向いていない、夢、画家になる、食べていけるか、心配」が抽出されることになり、後ほどの処理のために、ＣＰＵ１１Ｂは、データ記憶領域１１ＡＢの辞書データベースから重要語の類語、関連語、反対語等を検索してステップＳ４の処理を終える。
例えば、辞書データベースの検索の結果で「画家」に関連して「芸術家」が抽出されたり、「食べていける」に関連して「生計を立てる、収入」が抽出されたり、「向いていない」に関連して「向いている」が抽出されたりする。

ステップＳ４の処理が終わると、ＣＰＵ１１Ｂは、ステップＳ５に進み、重要語を含む重要文を抽出し、要旨（問題・課題の要旨）を作成する。

本例では、文章が短く、全体が重要語を含む重要文になっているため、元の文章の余計な修飾表現等を省いたものが要旨となり、具体的には、要旨は「営業の仕事は向いていない、本当は画家になりたい。でも食べていけるか心配。」のようになる。

そして、要旨（問題・課題の要旨）の作成が終わると、ステップＳ６に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、手がかり表現データベースの手がかり表現に基づいて「問題／課題ボックス」に登録された問題又は課題の文章から「課題表現」を抽出する処理を実行する。

先にも触れたように、手がかり表現データベースには、例えば、「課題表現」によく出てくるパターン等が記憶されている。
このため、ＣＰＵ１１Ｂは、手がかり表現データベースに収録されている表現を含む文を問題又は課題の文章から取得することで「課題表現」を抽出する。

図６は問題又は課題の文章から取得された「課題表現」を示す図である。
図６に示すように、問題又は課題の文章の「本当の夢は画家になること」は、手がかり表現データベースの「〜したい、本当は〜したい、いつかは〜したい」といった表現に該当する表現を含み、課題表現１として「本当は画家になりたい。」が抽出（課題表現への表現変換含む）され、問題又は課題の文章の「でも食べていけるか心配」は、手がかり表現データベースの「〜が心配、〜という心配がある」といった表現に該当する表現を含み、課題表現２として「食べていけるか（生活していけるか、収入）が心配」といった表現が抽出される。

そして、「課題表現」を抽出する処理が終わると、ステップＳ７に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、「要旨」及び「課題表現」に関連する「課題候補」をデータ記憶領域１１ＡＢの事例データベースから取得する。

事例データベースは「営業の仕事は向いていない」等の表現に関連して検索の対象となりやすい事例である「自分に向いている仕事は？」、「画家になる」等の表現に関連して検索の対象となりやすい事例である「画家になりたい。画家になるには、画家になる方法」等が収録されている。
なお、事例データベースは、これまでの検索に関連した事例を蓄積したデータベースのため、ネット検索等が行われるたびに事例が追加蓄積されるものになっている。

したがって、ステップＳ７では、課題候補として「自分に向いている仕事は？」、「画家になりたい。画家になるには、画家になる方法」といったものが取得されることになる。
なお、ステップＳ７では、ステップＳ４の辞書データベースの検索の結果等に対応して「画家になるには、画家になる方法」を「芸術家（アーティスト）になるには、芸術家になる方法」としたものも取得される。

また、ステップＳ４の辞書データベースの検索の結果等に対応して、課題表現２の（画家で）「食べていけるか（生活していけるか、収入）が心配」を「画家で生計を立てる。」としたものも取得される。

なお、課題候補に問題又は課題の文章の初めの文であり、重要文であるかもしれない文である「営業の仕事は向いていない」等を加えるようにしてもよい。

そして、課題候補の取得が終わると、ステップＳ８に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、課題候補ごとの検索キーワードを設定するが、特別な加工を行うことなく、課題候補そのものを検索キーワードにしてもよい。

図７は課題候補に対応した解決策の検索用の検索キーワードを示す図であり、本例では、課題候補をそのまま検索キーワードとした場合を示している。
図７に示すように、検索キーワードが決まり検索キーワードの設定が終わると、ステップＳ９に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、ネットワーク検索プログラムを起動させ、ネットワーク検索プログラムに従って情報収集手段として機能し、課題候補ごとの検索キーワードに基づいた検索結果である検索情報を、情報蓄積手段として機能するインターネット上の多種の情報から取得することで、ユーザが解決したい項目（問題又は課題）に関係する情報を収集する。

そして、検索結果である検索情報が取得されると、ステップＳ１０に進んで、ＣＰＵ１１Ｂは、取得した検索結果である検索情報に基づいて「課題候補」ごとに解決策（解答含む）の候補を作成する処理を実行する。

具体的には、ＣＰＵ１１Ｂは、ステップＳ１０の処理として、検索結果である検索情報の内容に「作用・機能・効果を有する手段の表現」又は「因果関係の表現」を含む文等を抽出して「課題候補」に対する解決策（解答含む）の候補とする。

このために、本実施形態では、手がかり表現データベースの手がかり表現に作用・機能・効果、及び、因果関係を表すときによく用いられる表現（例えば、〜の効果がある、〜として機能する、〜の原因は、〜するために、等々）も収録されており、そのような表現が含まれる文等を抽出して「課題候補」に対する解決策（解答含む）の候補とする。
なお、「課題候補」ごとに複数の解決策（解答含む）の候補が抽出されれば、それらを全て解決策（解答含む）の候補とする。

そして、解決策（解答含む）の候補の抽出が終わると、ステップＳ１１に進んで、ＣＰＵ１１Ｂは、引き続き、ステップＳ９で取得された検索結果である検索情報の中から解決策（解答含む）の候補にならなかったものの、「課題候補」に関連性が高いと考えられ、重要と考えられる検索結果である検索情報をヒント情報として抽出し、取得する処理を実行する。

具体的には、ＣＰＵ１１Ｂは、多数得られている検索結果である検索情報の中から「課題候補」に対する解決策（解答含む）の候補に用いたものを除いて、残る検索結果である検索情報のそれぞれについて、例えば、検索キーワードに含まれている名詞等を含む割合の高さ（数の多さ）を評価し、検索キーワードに含まれている名詞等を含む割合の高さが所定の割合を超えるものをヒント情報として抽出して取得する。
なお、ここでも「課題候補」ごとに複数のヒント情報が抽出されれば、それらを全てヒント情報として取得する。

そして、ＣＰＵ１１Ｂは、「課題候補」ごとのヒント情報を取得すると、ステップＳ１２に進んで、ステップＳ１０及びステップＳ１１の処理で取得した「課題候補」ごとの解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報に見出し情報を付与するとともに、その見出し情報に重要度ランクを付与する。
なお、検索した日付がわかるように、見出し情報には日付も付与される。

例えば、見出し情報は、先ほど、解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報にタイトル等が含まれている場合は、そのタイトルを見出し情報として採用すればよく、そうでない場合には、先ほどステップＳ５で説明したような要旨を作成するのと同様の処理で要旨を作成し、見出し情報とすればよい。

なお、要旨として複数の文が作成された場合は、それらを全て見出し情報としてもよいが、それらのうち、解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報に含まれる名詞等のうち最も多い名詞等を含む要旨を選択して見出し情報としてもよい。

また、本実施形態では、解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報のもとにならなかった検索結果である検索情報についても見出し情報を付与し、その見出し情報に日付も付与するようにしている。

一方、重要度ランクは、例えば、解決策（解答含む）の候補の方がヒント情報よりも重要度が高い可能性があるため、解決策（解答含む）の候補には、ヒント情報よりも高い基礎点を与え、その上で解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報の内容に応じた加算点をそれぞれに与えるようなことが考えられる。

例えば、加算点は、検索キーワードに含まれる名詞等が多い程、高い加算点が付与されるようにすればよく、高い加算点を有するヒント情報があれば、解決策（解答含む）の候補よりも高い重要度ランクが付与される場合もあり得る。
なお、本実施形態では、解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報のもとにならなかった検索結果である検索情報の見出し情報の重要度ランクは、解決策（解答含む）の候補、及び、ヒント情報に対応した見出し情報よりも低いものが付与される。

そして、ステップＳ１２の処理が終わると、ステップＳ１３に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、リスト作成手段として機能し、「課題候補」ごとに重要度ランク順に見出し情報を並べた見出しリストを作成し、表示部１２にその作成した見出しリストを表示させる。
つまり、ＣＰＵ１１Ｂは、検索結果である検索情報を重要と推定される重要度ランク（ランク）順に並べた一覧リストである見出しリスト作成する作成手段として機能し、その作成した一覧リストである見出しリストを表示部１２に表示させる処理を行う。

図８はステップＳ１２で表示部１２に表示される見出しリストを示す図である。
図８に示すように、「課題候補」ごと（「課題候補」に対応する検索キーワードごと）に区分して上から重要度ランク順に並ぶように見出し情報が並べられた見出しリストが表示部１２に表示される。

そして、表示部１２に見出しリストを表示すると、ステップＳ１４に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、各解決策及びヒント情報に基づいて「課題候補」ごとの検索キーワードの更新を行う。

例えば、検索キーワードの更新方法の一例としては、図８に示すように、各解決策及びヒント情報の重要度ランク順に並んだ見出し情報（見出しリスト）を利用して行うようにしてもよい。

具体的には、検索キーワードが「画家になるには、画家になる方法」、「芸術家（アーティスト）になるには、芸術家になる方法」及び「画家で食べていく、画家で生計を立てる」である見出しリストのトップには、別の表現である「絵を独学で学ぶ」、「売れる絵とは？」及び「絵を描く仕事」という表現が含まれている（図８の点線枠囲み参照）。

そして、リストのトップに位置する見出し情報は、重要度が高いと考えられるため、そこに含まれる新たな表現に検索キーワードを置き換える処理を行うことでＣＰＵ１１Ｂは、検索キーワードの更新を行う。

つまり、「画家になるには、画家になる方法」であった検索キーワードを「絵を独学で学ぶ」に変更し、「芸術家（アーティスト）になるには、芸術家になる方法」であった検索キーワードを「売れる絵とは？」に変更し、「画家で食べていく、画家で生計を立てる」であった検索キーワードを「絵を描く仕事」に変更する。

加えて、見出しリストだけでなく、各解決策及びヒント情報の内容に基づいて、その内容に多く含まれている表現を、新たに検索キーワードとして追加することを行ってもよい。
例えば、「仕事をしながら絵を勉強」といった表現が多くあった場合に、新たに検索キーワードに「仕事をしながら絵を勉強」を追加するようにしてもよい。

図９はステップＳ１４で更新される検索キーワードの状態を模式的に示した一例を示す図である。
後ほど説明するが、情報処理装置１０は、例えば、所定回数のネット検索が実行されたこと、ユーザによる操作で「問題又は課題」の入力が行われステップＳ３での「問題／課題ボックス」への登録があってから所定期間が経過したこと、又は、ユーザによって処理終了の操作が行われたこと等の処理終了条件が成立するまで処理を続行するものになっている。

このため、次のステップＳ９の処理のときには、このステップＳ１４で更新された検索キーワードでネット検索を行い、検索結果である検索情報を取得することになる。

そして、検索キーワードの更新が終わると、ステップＳ１５に進み、検索結果である検索情報から事例データベースに追加すべき内容を追加して更新する処理、例えば、「画家になるには、画家になる方法」等の表現に関連して検索の対象となりやすい事例と考えられる「絵を独学で学ぶ」、「芸術家（アーティスト）になるには、芸術家になる方法」等の表現に関連して検索の対象となりやすい事例と考えられる「売れる絵とは？」、及び、「画家で食べていく、画家で生計を立てる」等の表現に関連して検索の対象となりやすい事例と考えられる「絵を描く仕事」等を追加して更新する処理を行う。

また、ネット検索の検索結果である検索情報に基づいて検索の学習機能の更新を行う。
なお、この検索の学習機能の更新は通常の検索エンジン等にも搭載されているのと同様のプログラムであるが、本実施形態では、例えば、先に説明した手がかり表現データベースの「課題表現」によく出てくるパターン等に基づいて、検索結果である検索情報に含まれている頻度の高い課題表現を特徴量として抽出し、その特徴量を基に学習を更新させるようにしている。

そして、ステップＳ１５の処理が終わると、ステップＳ１６に進み、先に触れた処理終了条件に基づいて、ＣＰＵ１１Ｂは処理終了条件が成立していれば、ステップＳ１６の判定をＹＥＳと判定し、処理を終了する。

一方、ＣＰＵ１１Ｂは処理終了条件が成立していなければ、ステップＳ１６の判定をＮＯと判定し、ステップＳ１の判定に戻る。
ここで、ユーザが「課題候補・解決策の見出し／内容の閲覧」のための操作を行ったとすると、ステップＳ１がＹＥＳとなり、ステップＳ２がＮＯとなり、ステップＳ１７がＹＥＳとなることになる。

そうすると、ステップＳ１８に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、先ほど図８で示した検索結果である検索情報を重要と推定される重要度ランク（ランク）順に並べた一覧リストである見出しリストを表示部１２に表示させる処理を行うことになり、引き続き、そのうちのいずれかの内容の閲覧操作が行われれば、ＣＰＵ１１Ｂは、表示部１２にその内容を表示させる処理を行う。

また、さらにユーザによって評価入力のための操作が行われるとステップＳ１９がＹＥＳとなり、ステップＳ２０に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、表示部１２に表示されている図８で示した検索結果である検索情報を重要と推定される重要度ランク（ランク）順に並べた一覧リストである見出しリストにユーザの操作内容に従った評価情報の付与・削除といった更新処理を行う。

つまり、ＣＰＵ１１Ｂは、ユーザが検索結果である検索情報（より正確には検索情報の一覧リストである見出しリスト）に評価を加えるという加工を行うための情報加工手段として機能し、この情報加工手段によって検索結果である検索情報（より正確には検索情報の一覧リストである見出しリスト）にはユーザの評価が付与されるという加工ができるようになっている。

なお、ユーザが「課題候補・解決策の見出し／内容の閲覧」のための操作を行わずに、評価入力のための操作を行った場合には、ステップＳ２０の初めの処理として表示部１２に先ほど図８で示した検索結果である検索情報を重要度ランク順（重要と推定されるランク順）に並べた一覧リストである見出しリストを表示させる処理が行われる。

図１０は、ステップＳ２０で表示部１２に表示される見出しリストを示す図である。
図１０に示すように、ステップ２０で表示部１２に表示される見出しリストは、左側にユーザが重要と考えた見出し情報にチェックが入れられる評価のチェックボックスが用意されており、その評価のチェックボックスにチェックを加える操作をユーザが行うことでユーザの評価が反映されるようになっている。

なお、本例では、評価のチェックボックスをチェックする場合だけを示しているが、例えば、ユーザのコメント付与（検索情報へのコメントの付加）、お気に入り登録、及び、削除指示（検索情報を削除する指示）等を加えることができるようになっていてもよい。

そして、ステップＳ２０の処理が終わると、ステップＳ２１に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、評価情報に応じて見出し情報の重要度ランクを更新する。

具体的には、先ほど、ユーザによって評価のチェックボックスにチェックが加えられた見出し情報には、高い加算点が加えられ、重要度ランクが高くなることになる。
つまり、ステップＳ２０でのユーザの操作に従った情報加工手段としてのＣＰＵ１１Ｂの評価のチェックボックスへのチェックは、見出し情報に重要度ランクを付加する処理、言い換えれば、見出し情報に対応する検索情報に重要度ランクを付加（単にランクを付加ともいう）する処理を実行するものになっている。

そして、ステップＳ２１で重要度ランクの更新が行われると、引き続き、ステップＳ２２に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、重要度ランクの更新に合わせて、見出しリストを更新する。
つまり、重要度ランクに合わせた見出しリストの見出し情報の順番を入れ替える更新を行う。

そして、見出しリストの更新が終わると、ステップＳ２３に進み、ＣＰＵ１１Ｂは、評価情報に応じて変わった重要度ランクに基づいて、先ほどステップＳ１４で説明したのと同様の検索キーワードの更新を行い、次回のステップＳ９でのネット検索が、この更新された検索キーワードで行われ、検索結果である検索情報が取得されることになる。

ステップＳ２３の処理の後は、再び、処理終了条件の成立の判定が行われ（ステップＳ１６）、処理終了条件が成立していれば処理を終了することになり、成立していなければ、再び、ステップＳ１の判定に戻ることになる。

ここで、ユーザの操作（入力含む）がないときには、ステップＳ１がＮＯとなり、ステップＳ２４の検索キーワードが設定済みであるか否かの判定が行われることになる。
検索キーワードの設定が行われていない状態（初めの状態）のときには、ステップＳ２４がＮＯになり、再び、ステップＳ１の判定が行われる。

一方、先に説明したように検索キーワードが設定された後であれば、ステップＳ２４がＹＥＳとなり、ステップＳ２５の定期検索時間であるか否か？の判定が行われることになる。
つまり、検索キーワードの設定が行われた後は、ユーザによる操作がなければ、ステップＳ１→ステップＳ２４→ステップＳ２５→ステップＳ１というループ処理の状態になり、検索を定期的に行うために設定されている時間になると、ステップＳ２５がＹＥＳとなり、先に説明したステップＳ９以降の処理が実行される。

そして、このときまでに、ステップＳ２０の処理、つまり、ＣＰＵ１１Ｂが、ユーザが検索結果である検索情報（より正確には検索情報の一覧リストである見出しリスト）に評価を加えるという加工を行うための情報加工手段として機能して、検索結果である検索情報（より正確には検索情報の一覧リストである見出しリスト）にユーザの評価が付与されるという加工が行われていると、このステップＳ９の情報収集手段として機能するＣＰＵ１１Ｂが行う処理は、情報加工手段により加工された検索情報（より正確には検索情報の一覧リストである見出しリスト）に基づいて、ユーザが解決したい項目（問題又は課題）に関係する情報を、再度、情報蓄積手段として機能するインターネット上の多種の情報から検索し、検索した検索情報を収集するものとなる。

そして、このような検索が処理終了条件成立まで何度も行われることになるが、時間が経過するのに伴ってユーザの考え方に変化が起れば、ステップＳ２０の評価情報の内容が変わることになり、それに応じて収集される情報も変化するため、ユーザの考え方の変化に対応して、より良い解決策やヒント情報を得られることになる。

また、ステップＳ２０の評価情報の入力が行われていない間に実施されるステップＳ９の処理においても、ステップＳ１４での検索キーワードの更新が反映されたものとなっているため、より良い解決策やヒント情報を得られるように実施されることになる。

したがって、処理終了条件が成立し、ステップＳ１６がＹＥＳとなるときに得られている解決策やヒント情報は、従来技術のように一回の検索で得られるものとは異なり、良い解決策やヒント情報が得られたものになる。

本発明は、具体的な実施形態に限定されるものではなく、様々な変形や改良を加えたものも本発明の技術的範囲に含まれるものであり、そのことは当業者にとって特許請求の範囲の記載から明らかである。

以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲のとおりである。
＜請求項１＞
ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手段と、
前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工手段と、を備え、
前記情報収集手段は、前記情報加工手段により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集することを特徴とする情報処理装置。
＜請求項２＞
前記検索情報を重要と推定されるランク順に並べた一覧リストを作成するリスト作成手段を備え、
前記情報加工手段は、前記一覧リストに基づいて、前記ユーザが前記検索情報を選択することにより前記検索情報を加工することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
＜請求項３＞
前記情報加工手段は、前記ユーザが前記検索情報にコメントを付加する、前記検索情報にランクを付加する、前記検索情報を削除する、の少なくとも何れか一つを実行することにより、前記検索情報を加工することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
＜請求項４＞
前記情報蓄積手段はインターネットであることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
＜請求項５＞
ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手順と、
前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工手順と、を含み、
前記情報収集手順は、前記情報加工手順により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集することを特徴とする情報処理方法。
＜請求項６＞
情報処理装置対して、
ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集処理と、
前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工処理と、を含む処理を実行させ、
前記情報収集処理が、前記情報加工処理により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する処理であることを特徴とするプログラム。

１０ 情報処理装置
１１ 本体部
１１Ａ 記憶部
１１ＡＡ プログラム記憶領域
１１ＡＢ データ記憶領域
１１ＡＣ 一時記憶領域
１１Ｂ ＣＰＵ
１１Ｃ 通信部
１２ 表示部
１３ 操作部
２０ サーバ
３０ ＰＣ

Claims (6)

1. ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手段と、
   前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工手段と、を備え、
   前記情報収集手段は、前記情報加工手段により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記検索情報を重要と推定されるランク順に並べた一覧リストを作成するリスト作成手段を備え、
   前記情報加工手段は、前記一覧リストに基づいて、前記ユーザが前記検索情報を選択することにより前記検索情報を加工することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記情報加工手段は、前記ユーザが前記検索情報にコメントを付加する、前記検索情報にランクを付加する、前記検索情報を削除する、の少なくとも何れか一つを実行することにより、前記検索情報を加工することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記情報蓄積手段はインターネットであることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集手順と、
   前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工手順と、を含み、
   前記情報収集手順は、前記情報加工手順により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集することを特徴とする情報処理方法。
6. 情報処理装置対して、
   ユーザが解決したい項目に関係する情報を、情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する情報収集処理と、
   前記ユーザが、前記検索情報を加工する情報加工処理と、を含む処理を実行させ、
   前記情報収集処理が、前記情報加工処理により加工された前記検索情報に基づいて、前記項目に関係する情報を、再度、前記情報蓄積手段から検索し、検索した検索情報を収集する処理であることを特徴とするプログラム。

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