JP2020030818A - 提案依頼書（ｒｆｐ）に基づいて提案書を生成するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】提案依頼書（ＲＦＰ）の試案を生成するためのシステムを提供する。【解決手段】合理化システムは、提案依頼書（ＲＦＰ）の一般的なモデルを表すスキーマを取得し、スキーマに基づいて構造化ＲＦＰ内のＲＦＰ文書の一つ又は複数の要素を構造化することによって、ＲＦＰ文書から構造化ＲＦＰを生成する。次に、合理化システムは、一つ又は複数のセクションを含む提案のアウトラインを生成する。一つ又は複数のセクションのそれぞれは、一つ又は複数の要素のうちの一つに対応する。合理化システムは、そのセクションに対応する要素で指定された要件に基づいて、一つ又は複数のセクションの各セクションのコンテンツを取得し、提案のアウトラインのセクションにコンテンツを挿入する。【選択図】図１Ａ

Description

本開示は一般に、人工知能（ＡＩ）の分野に関する。より具体的には、本開示は提案依頼書（ＲＦＰ）に基づいて提案文書を作成するためのシステム及び方法に関する。

情報提供依頼書又は見積依頼書としても知られる提案依頼書（ＲＦＰ）は、供給者及び／又はサービス提供会社から製品又はサービスについての入札を募るために、企業、組織、及び代理店によって使用される文書である。供給者及び／又はサービス提供会社は、それに応じて、ＲＦＰに提示された特定の要件及び質問に対処する自社の製品又はサービスの説明含む提案書を、ＲＦＰに基づいて作成する。

現在、ＲＦＰへの対応は主に手動のプロセスである。企業は、必要に応じて、専用の入札チームを採用するか又はアドホックチームを編成し得る。チームメンバーは、提案書内で対処しなければならない要件及び質問を探すためにＲＦＰ文書を読む。手動プロセスは、通常、チームメンバーがＲＦＰを読んでコンテンツを理解し、答えなければならない、特定の情報の要求を抽出することを含む。その理解に基づいて、内容を提供するように、企業は抽出した情報の依頼を個人に割り当てる。過去の提案、技術レポート、又はマーケティング資料から既存のテキストを用いるか、新しいコンテンツを作成するかのいずれかで、個人は割り当てられた依頼のコンテンツを識別又は作成する。チームメンバーはまた、価格表、保険証書又は保険加入証明書などの他の必要な関連文書を収集し、コンテンツ（テキスト、グラフィック、図表など）及び関連文書を提案パッケージにまとめる。一人又は複数のチームメンバー（例えば、マネージャー）が、提案パッケージを審査することが可能であり、それを依頼団体に提出する。

しかし、提案を手動で作成すると、時間がかかり、エラーを起こしやすい。提案作成プロセスを改善するために、企業は過去の提案を収集した、過去の対応データベースを維持し得る。これらの提案の断片は将来の提案において用いることができる。ＲＦＰのテキスト及び彼ら自身の人間の論理的思考を用いて、提案の断片を見つけて選択するために、チームメンバーはデータベース上でキーワード検索を行うことができる。

過去の提案のデータベースは、提案作成に多くの望ましい機能を提供するが、ＲＦＰによって設定された要件に基づいた提案作成プロセスの合理化について、いくつかの問題は未解決のままである。

本明細書に記載の実施形態は、試案を作成するためのシステムを提供する。動作中に、システムは提案依頼書（ＲＦＰ）の一般的なモデルを表すスキーマを取得する。システムは、スキーマに基づいて構造化ＲＦＰ内のＲＦＰ文書の一つ又は複数の要素を構造化することによって、ＲＦＰ文書から構造化ＲＦＰを生成する。次に、システムは一つ又は複数のセクションを含む提案のアウトラインを生成する。一つ又は複数のセクションのそれぞれは、一つ又は複数の要素のうちの一つに対応する。システムは、そのセクションに対応する要素内で特定された要件に基づいて、一つ又は複数のセクションの各セクションのためのコンテンツを取得し、提案のアウトラインのセクション内にコンテンツを挿入する。

この実施形態の変形形態では、システムは、対応するコンテンツを用いて一つ又は複数のセクションの各セクションにデータを取り込むことによって試案を作成する。

さらなる変形形態では、システムは、構造化ＲＦＰから提案の書式設定情報を取得する。試案は、次に書式設定情報によって示される書式になる。

この実施形態の変形形態では、システムは、要素で特定された要件が過去の提案のリポジトリ内のエントリと一致するかどうかを決定し、リポジトリ内に一致するものが見つかると、リポジトリ内のエントリからコンテンツを引き出すことによって、コンテンツを取得する。

さらなる変形形態では、システムは、スキーマの要素と一致する過去の提案内のコンテンツを識別し、そのコンテンツをリポジトリ内に格納する。

さらなる変形形態では、システムが、リポジトリ内に一致するものを見つけられない場合、システムは組織知識グラフからコンテンツを作成することによって、又はユーザーからコンテンツを取得することによって、コンテンツを取得する。

さらなる変形形態では、システムは、ユーザーに特化したユーザーインターフェースを容易にする。ユーザーインターフェースは、作成されたコンテンツを検証することと、コンテンツを取得することのうちの一つ又は複数のために用いられる。

さらなる変形形態では、システムは、提案のアウトライン内にコンテンツを挿入する前に、リポジトリから取得したコンテンツを更新することができる。

この実施形態の変形形態では、システムは、ＲＦＰ文書内の要素の属性及び値をスキーマの要素と一致させ、それらの属性及び値をスキーマ内の要素の構造内の構造化ＲＦＰに組み込むことによって、構造化ＲＦＰ内のＲＦＰ文書の要素を構造化する。

さらなる変形形態では、システムは、ＲＦＰ文書をトークンストリームにトークン化し、トークンストリーム内の属性及び値を識別する。

図１Ａは、本願の一実施形態による、ＲＦＰに基づいて提案を作成するための例示的な合理化システムを示す。 図１Ｂは、本願の一実施形態による、合理化システムのための例示的なリポジトリ及び例示的な知識ベースを示す。 図２Ａは、本願の一実施形態による、例示的なＲＦＰスキーマを示す。 図２Ｂは、本願の一実施形態による、提案のアウトラインを取り込む例示的なプロセスを示す。 図３Ａは、本願の一実施形態による、ユーザーから提供されたコンテンツの、合理化システムの特化されたユーザーインターフェースから提案のアウトラインへの例示的な挿入を示す。 図３Ｂは、本願の一実施形態による、合理化システムの特化したユーザーインターフェースを用いた、システムが作成した提案のアウトラインのコンテンツの例示的な検証を示す。 図４は、本願の一実施形態による、提案のアウトラインを書き込む例示的な合理化プロセスを示す。 図５Ａは、本願の一実施形態による、過去の提案からのコンテンツをリポジトリに取り込む合理化システムの方法を説明するフローチャートを示す。 図５Ｂは、本願の実施形態による、ＲＦＰの構造化された表現を作成する合理化システムの方法を説明するフローチャートを示す。 図５Ｃは、本願の一実施形態による、構造化ＲＦＰに基づいて提案のアウトラインを作成する合理化システムの方法を説明するフローチャートを示す。 図６は、本願の一実施形態による、ＲＦＰスキーマに基づいて試案を作成する合理化システムの方法を説明するフローチャートを示す。 図７は、本願の一実施形態による、合理化システムを容易にする例示的なコンピューターシステムを示す。 図８は、本願の一実施形態による、合理化システムを容易にする例示的な装置を示す。

本明細書に記載の実施形態は、（ｉ）構造化された方法で古い提案のリポジトリを自動的に取り込むこと、（ｉｉ）ＲＦＰの構造化されたスキーマを作成すること、及び（ｉｉｉ）スキーマの各要素に対応するコンテンツを、要素で特定された要件に基づいて、試案に組み込むことによって試案を作成することにより、ＲＦＰから自動的に試案を作成するという問題を解決する。コンテンツは、リポジトリから引き出すこと、企業の知識ベースを用いて生成すること、又は専門家から入手することができる。

通常、入札を募る事業体が製品及び／又はサービスを求めるＲＦＰを発行するとき、企業は、企業がどのように競争力のある方法で製品やサービスを促進するかをまとめた提案を提出し得る。そのために、企業はＲＦＰを分析するために一人又は複数の従業員を指名して、ＲＦＰで特定された要件に対処する提案を起草し得る。しかし、このプロセスは時間がかかり、エラーを起こす可能性がある。さらに、企業は、非効率になる可能性がある、異なるＲＦＰにおいて同一プロセスを繰り返すおそれがある。

既存の技術を用いて、プロジェクト管理ツールは、提案コンテンツのデータベースを維持することによって人間による分析の負担を軽減することができる。例えば、これらのツールは、提案コンテンツのデータベースを維持し、従業員がＲＦＰのコンテンツを理解するのに役立ち、及び提案準備に関する作業（例えば、タスクの管理）を整理するのに役立ち得る。しかし、これらのツールは、依然として既存の提案コンテンツをデータベースに手動で取り込むことに依存しており、これは時間がかかり、エラーを起こしやすい。さらに、これらのツールは、提案を作成するために、人間によるＲＦＰの分析とデータベースにおける手動検索に依然として依存している。その結果、これらのツールを用いても提案作成プロセスは主に手動である。

これらの問題を解決するために、本明細書に記載の実施形態は、ＲＦＰで特定された質問及び要件に対処するためにコンテンツを自動的に組み込むことによって試案を生成する合理化システムを提供する。システムは、一連のスキーマ要素を含むＲＦＰの一般的なアウトライン又はスキーマを生成することができる。各要素は一般的ＲＦＰが含み得る情報に対応する。つまり、ＲＦＰスキーマはＲＦＰの一般的なモデルである。要素の例は、作業範囲、主要な実行者及び彼らの専門知識、保険情報、組織の歴史、チームの経歴、及び製品情報（価格設定情報など）を含むが、これらに限定されない。各要素は、ＲＦＰの属性に対応する一つ又は複数の指定フィールドを含むことができる。例えば、要素が製品情報の場合、指定フィールドは製品名、製品情報、及び価格設定とすることができる。

次に、システムは、スキーマで定義された要素について、企業によって作成／提出された過去の提案を解析し、その提案からコンテンツ（テキストの断片など）を抽出することができる。例えば、スキーマ内の要素が保険情報に対応する場合、システムは過去の各提案から保険情報を抽出し、そのコンテンツをリポジトリ内に格納することができる。このような方法で、システムは、新しい提案のために再利用できる過去の提案からのコンテンツをリポジトリ内に自動的に取り入れることができる。いくつかの実施形態では、システムがキーワードを用いてリポジトリ内のコンテンツを検索できるように、コンテンツはリポジトリ内に格納される。

動作中に、システムは、入札を募る事業体からＲＦＰを取得することができる。スキーマに基づき、システムは、ＲＦＰの構造化されたアウトラインを生成することができる。構造化されたアウトラインは、コンテナと見なすことができ、いくつかのスロットを含むことができる。各スロットはスキーマの要素に対応することができる。構造化されたアウトラインはまた、他のＲＦＰに一般的ではない可能性がある、ＲＦＰ固有の情報のためのスロットを含むことができる。各スロットにＲＦＰから抽出されたテキストを投入することができる。システムは、構造化されたアウトラインのスロットと一致するＲＦＰのテキストセグメント（属性及び値を含む）を識別するために、一つ又は複数の計算手法を使用することができる。計算手法の例は、文字列照合及び統計モデリングを含むが、これらに限定されない。次に、システムは、抽出されたテキストを構造化されたアウトラインの一致したスロットに挿入する。システムは、構造化されたアウトラインの各スロットに対してこのプロセスを繰り返す。このような方法で、システムは、その構造化されたアウトラインを書き込み、それによって、構造化ＲＦＰと呼ぶことができるＲＦＰの構造化表現を生成する。

構造化ＲＦＰは、システムが情報を取得することができるＲＦＰの機械可読バージョンである。構造化されたアウトラインの各スロットは、データが取り込まれると、構造化ＲＦＰの要素になる。システムは、構造化ＲＦＰから試案のコンテンツを決定し、構造化ＲＦＰの要素に対応するいくつかのセクションを含む提案のアウトラインを生成することができる。アウトラインの各セクションについて、システムは、リポジトリ内のコンテンツをそのセクションに挿入できるかどうかを確認する。例えば、そのセクションが主要な実行者のためのものである場合、システムは、構造化ＲＦＰの対応する要素によって指定された要件が、過去の提案の主要な実行者と一致するかどうかを確認する。一致するコンテンツを見つけると、システムは、そのコンテンツをセクションに挿入することができる。

システムが一致するものを見つけない場合、システムは、企業の知識ベースに基づいてテキストを生成するために、自然言語処理（ＮＬＰ）などのテキスト生成技法を使用することができる。知識ベースは、企業の提供物及び能力を示す知識グラフを表すことができる。システムは、提案のアウトラインのセクションのテキストを生成するために、テキスト生成技法を知識グラフに適用することができる。例えば、セクションが保険情報に関するものである場合、システムは、知識ベースから企業の保険加入情報を引き出し、引き出された情報を説明するテキストを生成することができる。システムは、生成したテキストを検証してそのテキストをセクションに挿入するために、ユーザーフィードバックを使用することができる。

システムが知識ベースからセクションのテキストを生成できない場合、システムは、対応する情報を人間の専門家から求めるために、特化されたユーザーインターフェースを使用することができる。次に、システムは、取得した情報をセクションに挿入する。アウトラインのそれぞれのセクションに対してこのプロセスを繰り返すことによって、システムはアウトラインを生成する。システムはまた、構造化ＲＦＰからＲＦＰに関連する書式設定情報（例えば、ページ制限、許容可能な文書書式など）を取得することができる。システムは、アウトラインから試案を生成するために、書式設定情報を使用することができる。

図１Ａは、本願の一実施形態による、ＲＦＰに基づいて提案を生成するための例示的な合理化システムを示す。この例では、企業の企業環境１００は、企業の従業員が使用して企業環境１００の装置及びサービスにアクセスすることができるユーザー装置１１６及び１１８などのいくつかの計算装置を含む。企業は、他の事業体（会社、組織、及び代理店など）に製品及び／又はサービスを提供することができる。そのような事業体がＲＦＰ１３０内の製品及び／又はサービスを求めると仮定すると、入札を募る事業体は、入札を募る事業体の入札依頼サーバ１０２などのサーバにＲＦＰ１３０を発行することができる。

通常、企業の従業員は、公開された通知（例えば新聞又はインターネット上など）又は通知（例えば電子メールなど）に基づいてＲＦＰ１３０を認識することがある。ＲＦＰ１３０内で要求された製品及び／又はサービスが企業が提供する製品及び／又はサービスと一致する場合、企業は、企業が製品及び／又はサービスをどのように促進するかをまとめた提案を競争力のある方法で入札を募る事業体に提出することができる。そうするために、企業は、一人又は複数の従業員を指定してサーバ１０２からＲＦＰ１３０を取得し、ＲＦＰ１３０を分析し、ＲＦＰ１３０で指定された要件に対処する提案を起草することができる。しかし、このプロセスは時間がかかり、エラーを起こす可能性がある。さらに、企業は、非効率になる可能性がある、異なるＲＦＰにおいて同一プロセスを繰り返すおそれがある。

既存の技術では、プロジェクト管理ツールは、提案コンテンツのデータベースを維持することによって人間による分析の負担を軽減することができる。例えば、企業環境１００は、提案コンテンツのデータベースを維持することができるストレージサーバ１１４を含むことができる。ツールは、従業員がＲＦＰ１３０に関する自分の理解に基づいて提案にコピーすることができるコンテンツを従業員が引き出すのを助けるために、データベースにアクセスすることができる。しかし、そのデータベースは、提案のコンテンツを手動で取り込む必要がある可能性があり、これは時間がかかり、エラーを起こしやすい。さらに、このツールは、依然としてＲＦＰ１３０の人間による分析とデータベースの手動検索に依存している。その結果、このツールを用いても、提案生成プロセスはほぼ手動で行われる。

これらの問題を解決するために、企業環境１００は、ＲＦＰ１３０で特定された質問及び要件に対処するコンテンツを自動的に組み込むことによって、試案を生成することができる合理化システム１２０を実行する処理サーバを含むことができる。システム１２０は、通常ＲＦＰに含まれる一連の要素からなるＲＦＰスキーマ１１０を生成することができる。システム１２０は、企業によって作成された過去の提案を分析し、提案からコンテンツ（例えばテキストの断片及び／又は一つ又は複数の図など）を抽出する。次に、システム１２０は、抽出されたコンテンツをストレージサーバ１１４上のリポジトリ１２２内に格納する。システム１２０はまた、企業の提供物及び能力に関連する情報を格納することができる知識ベース１２４を維持することができる。いくつかの実施形態では、リポジトリ１２２及び／又は知識ベース１２４は、リレーショナルデータベースシステムのデータベースインスタンスであり得る。

動作中に、システム１２０は、ネットワーク１０８（例えば、ローカル又はワイドエリアネットワーク又はインターネットなど）を介してサーバ１０２からＲＦＰ１３０を取得することができる。スキーマ１１０に基づき、システム１２０は、ＲＦＰ１３０の構造化されたアウトライン１４２を生成することができる。アウトライン１４２は、コンテナと見なすことができ、いくつかのスロットを含む。それぞれのスロットに、スキーマ１１０の構成要素に対応するＲＦＰ１３０のコンテンツを、システム１２０によって取り込むことができる。システム１２０は、アウトライン１４２のスロットと一致するＲＦＰ１３０のテキストセグメント（属性及び値を含む）を識別するために、一つ又は複数の計算手法を使用することができる。次に、システム１２０は、抽出されたテキストをアウトライン１４２の一致するスロットに挿入する。システム１２０は、アウトライン１４２のそれぞれのスロットに対してこのプロセスを繰り返すことができる。このような方法で、システム１２０は、アウトライン１４２を生成し、それによって構造化ＲＦＰ１４０と呼ばれるＲＦＰ１３０の構造化表現を生成する。

システム１２０はまた、構造化ＲＦＰ１４０からＲＦＰ１３０に関連する書式設定情報（例えば、ページ制限、許容可能な文書書式など）を取得することができる。システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０からの試案のコンテンツが何であるべきかを決定し、書式設定情報に基づいていくつかのセクションを含む提案のアウトライン１５０を生成することができる。各セクションは、構造化ＲＦＰ１４０の要素に対応することができる。提案のアウトライン１５０は、更新可能な文書の様式（例えば、ワードプロセシング文書など）とすることができる。提案のアウトライン１５０のそれぞれのセクションについて、システム１２０は、リポジトリ１２２内のコンテンツをそのセクションに挿入できるかどうかを調べる。例えば、そのセクションが主要な実行者のためのものである場合、システム１２０は、構造化されたＲＦＰ１４０の対応する要素によって指定された要件が、リポジトリ１２２内のエントリ（例えば、過去の提案における主要な実行者）と一致するかどうかを調べる。構造化ＲＦＰ１４０の対応する要素と一致するコンテンツを見つけると、システム１２０はそのコンテンツを提案のアウトライン１５０のセクションに挿入することができる。

システム１２０がリポジトリ１２２内で一致するものを見つけない場合、システム１２０はＮＬＰなどのテキスト生成技法を用いて企業の知識ベース１２４に基づいてテキストを生成することができる。知識ベースは、企業の提供物及び能力の知識グラフを表すことができる。次に、システム１２０は、知識グラフを用いて提案のアウトライン１５０のセクションのテキストを生成する。例えば、セクションが価格設定情報に関するものである場合、システム１２０は、知識ベース１２４から企業の製品の価格設定情報を引き出し、構造化ＲＦＰ１４０の対応する要素で特定された製品の製品情報を取得し、価格設定情報を示すテキスト／図を生成することができる。

システム１２０は、ユーザー１０６などの従業員に、特化されたユーザーインターフェース（ＵＩ）１９０を介してテキスト／図を検証するように依頼することができる。検証されると、システム１２０は、テキストを提案のアウトライン１５０のセクションに挿入する。システム１２０が知識ベース１２４に基づいてセクションのテキストを生成できない場合、システム１２０は、そのセクションに関連する主題についてヒトの専門家であり得るユーザー１０４から対応する情報を求めるために、ＵＩ１９０を使用することができる。システム１２０は、知識ベース１２４内に従業員のリスト及び彼らの専門分野を維持し、セクションの要件とユーザー１０４の専門知識との一致に基づいて、ユーザー１０４から情報を募ることができる。次に、システム１２０は、ＵＩ１９０を介してユーザー１０４によって提供されたテキスト（及び図）を取得し、取得したテキスト（及び図）を提案のアウトライン１５０のセクションに挿入する。

このような方法で、システム１２０は、リポジトリ１２２内で過去の提案コンテンツを一致させること、知識ベース１２４によって示される知識グラフに基づいてテキストを生成すること、又は提案のアウトライン１５０に挿入するための新しいコンテンツを提供することができるヒトの専門家から情報を募ることによって、提案のアウトライン１５０の各セクションを書き込むことができる。提案のアウトライン１５０の各セクションにおいてこのプロセスを繰り返すことによって、システム１２０は、提案のアウトライン１５０を書き込み、試案１６０を生成する。いくつかの実施形態では、システム１２０は、提案のアウトライン１５０をリポジトリ１２２内に格納することができる。システム１２０がＲＦＰ１３０に類似する新しいＲＦＰを識別した場合、システム１２０は、その新しいＲＦＰの提案のアウトライン１５０を直接取得することができる。システム１２０は、検証のために、ＵＩ１９０を介して試案１６０をユーザー１０４及び／又はユーザー１０６に提示することができる。ユーザー１０４、ユーザー１０６、及び／又は他の任意のユーザーは、試案１６０を審査及び／又は更新して、最終提案を作成することができる。

スキーマ１１０は、ＲＦＰの一般的なアウトラインであり、一連の要素を含むので、スキーマ１１０のそれぞれの要素は一般的なＲＦＰに含まれ得る情報に対応する。スキーマ１１０を用いて、システム１２０は、自動的にリポジトリ１２２にデータを取り込むことができる。図１Ｂは、本願の一実施形態による、合理化システムのための例示的なリポジトリ及び例示的な知識ベースを示す。システム１２０は、スキーマ１１０を解析し、スキーマ１１０内の要素１３２、１３４、及び１３６などの要素を識別することができる。スキーマ１１０の要素の例は、作業範囲、主要な実行者及び対応する専門知識、保険情報、組織の歴史、チームの経歴、及び製品情報（価格設定情報など）を含むが、これらに限定されない。それぞれの要素は、ＲＦＰの属性に対応する一つ又は複数の指定フィールドを含むことができる。例えば、要素１３２が製品情報である場合、要素１３２内の指定フィールド１４４及び１４６は、それぞれ製品名及び価格設定とすることができる。指定フィールド１４４及び１４６は、要素１３２に関連する属性を示すことができる。

企業は、企業が作成／提出した過去の提案１６２の提案データベース１２６を維持することができる。システム１２０は、過去の提案１６２から各提案を取得し、スキーマ１１０に定義された要素を識別し、その提案からコンテンツ（テキストの断片など）を抽出することができる。次に、システム１２０は、抽出したコンテンツをリポジトリ１２２内に格納する。提案１７０が過去の提案１６２にあり、提案データベース１２６に格納されている場合、システム１２０は、提案データベース１２６から提案１７０を引き出し、要素１３２、１３４、及び１３６に対応する提案１７０の部分を識別し、提案１７０からそれらの部分を抽出することができる。

システム１２０は、スキーマ１１０と同様の書式で、要素１３２、１３４、及び１３６に対応する抽出された部分をリポジトリ１２２に格納することができる。これにより、システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０の要素に基づいてリポジトリ１２２を検索することが可能になる。このような方法で、スキーマ１１０は、過去の提案から取得したコンテンツが格納された構造／書式を提供することができる。例えば、要素１３２に対応する抽出された部分は、提案１７０のコンテンツ（例えば、データセグメントなど）１７８を含むことができる。コンテンツ１７８は、指定フィールド１４４及び１４６によって示される属性の値を含むことができる。上述のように、要素１３２が製品の価格設定に対応する場合、システム１２０は、提案１７０から製品名（指定フィールド１４４によって示される）及び対応する製品の価格設定（指定フィールド１４６によって示される）を取得する。

システム１２０は、提案１７０の提案識別子１７２、コンテンツ１７８のコンテンツ識別子１７４、及びデータセグメント１７８に関連するメタデータ１７６のうちの一つ又は複数に関連して、コンテンツ１７８をリポジトリ１２２内に格納することができる。メタデータ１７６は、データセグメント１７８に関連するキーワードを含むことができる。システム１２０は、システム１２０がキーワードを用いてコンテンツ１７８内のコンテンツを検索できるように、コンテンツ１７８をリポジトリ１２２内に格納することができる。これにより、システム１２０は、ＲＦＰ１３０のテキストセグメントのリポジトリ１２２を検索することが可能になる。システム１２０は、スキーマ１１０内の各要素の提案データベース１２６内の各提案について、このプロセスを繰り返すことができる。このような方法で、システム１２０は、新しい提案のために再利用できる過去の提案１６２からのコンテンツをリポジトリ１２２に自動的に取り込むことができる。

さらに、新しい提案のための自動コンテンツ生成を可能にするために、システム１２０は知識ベース１２４を維持することができる。知識ベース１２４は、企業の提供物及び能力の知識グラフを表すことができる。企業の能力は、企業の従業員及び彼らが提供する専門知識を含むことができる。一方、企業の提供物は、企業の製品及びそれらの価格を含むことができる。次に、知識ベース１２４は、企業のそれぞれの従業員の従業員情報１８２及び対応する専門知識１８４を含むことができる。同様に、知識ベース１２４は、企業の各製品の製品情報１８６及び対応する価格１８８を含むことができる。

図２Ａは、本願の一実施形態による、例示的なＲＦＰスキーマを示す。スキーマ１１０は、通常ＲＦＰに含まれる要素をまとめることができる。例えば、スキーマ１１０は、作業範囲、提出期限、及び提案の提出書式を含むことができる。スキーマ１１０はまた、企業の連絡先情報も含むことが可能であり、氏名、電話番号、及び電子メールアドレスに対応する一つ又は複数の指定フィールドをさらに含むことも可能である。さらに、スキーマ１１０は、複数の要件に対するプレースホルダーを含むことができる。各要件は様式、要件識別子、及び要件の説明に対応する一つ又は複数の指定フィールドをさらに含むことができる。

システム１２０は、ＲＦＰ１３０の構造化されたアウトラインとすることができるアウトライン１４２を生成することができる。いくつかの実施形態では、システム１２０は、スキーマ１１０に基づいてアウトライン１４２を生成することができる。システム１２０は、ＲＦＰ１３０のハイレベルの構造要素を識別するために、ＲＦＰ１３０内に存在するスキーマ１１０の要素を識別し、スキーマ１１０に表されるように、アウトライン１４２にデータが取り込まれていないプレースホルダーを含む。アウトライン１４２は、コンテナと見なすことができ、いくつかのスロットを含む。それぞれのスロットは、スキーマ１１０の要素に関連付けることができ、システム１２０によって、スキーマ１１０のその要素に対応するＲＦＰ１３０のフレーズ、属性、及び値（例えば、タスク仕様、情報要件など）を取り込むことができる。アウトライン１４２はまた、ＲＦＰ１３０に特有の情報のためのスロットも含むことができる。各スロットは、データが取り込まれた場合、構造化ＲＦＰ内の要素と呼ぶことができる。

システム１２０は、アウトライン１４２のスロットと一致するＲＦＰ１３０のテキストセグメント（属性及び値を含む）を識別するために、一つ又は複数の計算手法を用いることができる。計算手法の例は、文字列照合及び統計モデリングを含むが、これらに限定されない。次に、システム１２０は、抽出されたテキストをアウトライン１４２の一致したスロットに挿入する。システム１２０は、アウトライン１４２の各スロットに対してこのプロセスを繰り返すことができる。このような方法で、構造化ＲＦＰ１４０と呼ばれるＲＦＰ１３０の構造化された表現を生成するために、システム１２０はアウトライン１４２にデータを取り込むことができる。構造化ＲＦＰ１４０は、システム１２０が提案を生成するための情報を引き出すことができることに基づいて、ＲＦＰ１３０の機械可読バージョンと見なすことができる。

図２Ｂは、本願の一実施形態による、提案のアウトラインを取り込む例示的なプロセスを示す。システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０から書式設定情報２６０を取得し、書式設定情報２６０に基づいて提案のアウトライン１５０を生成することができる。提案のアウトライン１５０は、タイトル２５２、要約／主要部２５４、企業情報２５６、作業範囲２５８、並びに要件情報セクション２６２、２６４、２６６、及び２６８などの複数のセクションを含むことができる。これらのセクションは各々、構造化ＲＦＰ１４０の要素に対応することができる。いくつかの実施形態では、システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０からいくつかのセクションのコンテンツを生成することができる。例えば、システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０から提案の範囲となるべきものを決定し、構造化ＲＦＰ１４０からのコンテンツを用いて作業範囲２５８を取り込むことができる。

次に、システム１２０は、リポジトリ１２２内のコンテンツをアウトライン１５０のセクションに挿入できるかどうかを確認する。提案の範囲が過去の提案と類似している場合、システム１２０は、リポジトリ１２２からそのコンテンツを取得して、そのコンテンツを作業範囲セクション２５８（破線で表示）に挿入することができる。いくつかの実施形態では、システム１２０は、コンテンツを検索するためにマッチング手法を用いる。例えば、過去に提出された要約を再使用することができる場合、システム１２０は、マッチング手法を用いてリポジトリ１２２から類似の要約を取得し、その類似の要約を要約／主要部セクション２５４に挿入することができる。そうするために、システム１２０は、テキストブロックなどの構造化ＲＦＰ１４０内の対応する要素に基づいて、要約セクションにあるべきものを決定する。次に、システム１２０は、リポジトリ１２２内の構造化ＲＦＰ１４０からテキストを検索するために、単語埋め込みなどのマッチング手法を使用する。システム１２０は、テキストをベクトル化し、テキストをリポジトリ１２２の検索スペースに投影し、そしてどのコンテンツがそのテキストと一致するかを決定することができる。

システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０内の対応する要素に基づいて、要件情報セクション２６２内にあるべきものを決定することができる。次に、システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０内の要素を用いてリポジトリ１２２を検索し、検索に一致するコンテンツを取得し、そしてそのコンテンツを要件情報セクション２６２に挿入する。同様に、システム１２０は、構造化ＲＦＰ１４０内の対応する要素に基づいて、リポジトリ１２２からコンテンツを取得することができる。しかし、システム１２０は、そのコンテンツをアウトライン１５０に挿入する前に、そのコンテンツを更新すべきであると判断することができる。したがって、システム１２０は、更新情報２７２（例えば、知識ベース１２４からなど）を用いて、リポジトリ１２２からのそのコンテンツを更新し、そのコンテンツを要件情報セクション２６４に挿入することができる。例えば、コンテンツが製品の価格設定を含む場合、更新情報２７２は更新された価格設定情報とすることができる。システム１２０は、知識ベース１２４から更新された価格設定情報を取得し、価格設定情報を更新し、そして更新された価格設定情報をアウトライン１５０に挿入することができる。

システム１２０がリポジトリ１２２内で一致するものを見つけない場合、システム１２０は知識ベース１２４から情報を取得することができる。例えば、システム１２０は、企業に関連する情報を取得し、取得した情報を企業情報セクション２５６に挿入することができる。システム１２０はまた、知識ベース１２４に基づいてテキストを生成するために、ＮＬＰ２７４などのテキスト生成技法を使用することができる。例えば、システム１２０は、要件情報セクション２６８用のテキストを生成するために、知識ベース１２４を使用することができる。システム１２０は、ＵＩ１９０を介して生成されたテキストを検証するようにユーザー１０６に依頼し得る。検証されると、システム１２０は、テキストを情報セクション２６８に挿入する。

システム１２０がテキストを生成できない場合（例えば、知識ベース１２４に利用可能な対応する情報がない、など）、システム１２０は、要件情報セクション２６６などのセクションに関連する主題についてヒトの専門家であり得るユーザー１０４から対応する情報を求めるために、ＵＩ１９０を用いることができる。システム１２０は、ＵＩ１９０を介してユーザー１０４によって提供されたテキスト（及び図）を取得し、取得したテキスト（及び図）を要件情報セクション２６６に挿入する。このような方法で、システム１２０は、リポジトリ１２２内の過去の提案からのコンテンツを一致する、知識ベース１２４によって示される知識グラフに基づいてテキストを生成する、又は提案のアウトライン１５０に挿入するための新しいコンテンツを提供することができるヒトの専門家から情報を募ることによって、提案のアウトライン１５０のそれぞれのセクションを取り込むことができる。

図３Ａは、本願の一実施形態による、合理化システムの特化されたユーザーインターフェースから、ユーザーから提供されたコンテンツの提案のアウトラインへの例示的な挿入を示す。システム１２０は、ユーザーが提案のアウトライン１５０の特定のセクションのコンテンツを生成することができるように、特化されたＵＩ１９０を用いることができる。ＵＩ１９０は、提案のアウトライン１５０のコンテンツを容易にする（及び検証する）ために特異的に設計することができる。動作中に、システム１２０がアウトライン１５０の特定のセクションのテキストを生成できない場合、システム１２０はコンテンツを取得するためにＵＩ１９０をユーザー１０４に提示することができる。

ユーザー１０４にコンテキストを提供するために、ＵＩ１９０はアウトライン１５０を含むことができる。これにより、ユーザー１０４は、システム１２０によって何が生成されたのか、及び何がアウトライン１５０に挿入されたのかを理解することが可能になる。いくつかの実施形態では、ＵＩ１９０は、提案のアウトライン１５０の「簡易なアウトライン」３００を示すことができる。簡易なアウトライン３００は、アウトライン１５０のセクションのヘッダーを示し得る。ＵＩ１９０は、アウトライン１５０上を上下にスクロールするためのスクロールバー３１０を含むことができる。ユーザー１０４は、簡易なアウトライン３００からセクションを選択するために、ポインター３２２（例えば、マウスポインターなど）を使用することができる。ユーザー１０４は、タッチスクリーン、キーボード、又はジェスチャー検出器などの他の選択装置を使用して簡易なアウトライン３００からセクションを選択することができる。選択されたセクションを、簡易なアウトライン３００上で強調表示することが可能である。

図２Ｂの例では、システム１２０は、アウトライン１５０のセクション２６６のテキスト及び／又は図をユーザー１０４から取得する。ユーザー１０４が正しいセクションを選択することを補助するために、ＵＩ１９０はセクション２６６を予め選択することができる。ＵＩ１９０は、ユーザー１０４がコンテンツ３３２をシステム１２０に提供することを可能にするコンテンツインターフェース３３０を含むことができる。ＵＩ１９０はまた、ユーザー１０４がテキスト又は図を入力するか否かを選択することを可能にする入力セレクター３２０も含むことができる。入力セレクター３２０の選択に基づいて、コンテンツインターフェース３３０をテキスト入力インターフェース又は描画インターフェースとすることができる。例えば、ユーザー１０４が入力セレクター３２０を用いて意図された動作として「図」を選択した場合、ユーザー１０４はコンテンツインターフェース３３０上に図３３４を描くことができる。ユーザー１０４がテキストと図を切り替える場合、提供されたコンテンツを自動的に保存することができる。

ユーザー１０４は、コンテンツインターフェース３３０を用いて、コンテンツ３３２のテキスト及び図を生成するために、ポインティングデバイス、タッチスクリーン、キーボード、ジェスチャー検出器、マイクロフォン（例えば、音声テキスト変換用など）、カメラ、及びスキャナー（例えば、光学式文字認識（ＯＣＲ）用など）などの入力装置を使用することができる。コンテンツ３３２が完成したら、ユーザー１０４は、ＵＩ１９０の提出ボタン３５０を押すことによってシステム１２０にコンテンツ３３２を提出することができる。システム１２０は、コンテンツインターフェース３３０を介してユーザー１０４によって提供されたテキスト（及び図）を取得し、取得したテキスト（及び図）をセクション２６６に挿入する。システム１２０はまた、図１Ｂと併せて説明したように、今後の提案のために、コンテンツ３３２をリポジトリ１２２内に格納することができる。このような方法で、ＵＩ１９０は、ユーザー１０４がセクション２６６のためにシステム１２０にコンテンツ３３２を提供することを可能にすることができる。

図３Ｂは、本願の一実施形態による、合理化システムの特化されたユーザーインターフェースを用いた、システムが生成した提案のアウトラインのコンテンツの例示的な検証を示す。システム１２０がリポジトリ１２２内で一致するものを見つけない場合、システム１２０は、知識ベース１２４に基づいてコンテンツ３４２を生成するために、ＮＬＰなどのテキスト生成技法を使用することができる。図２Ｂに示す例では、システム１２０は、セクション２６８のためのテキスト及び図を含み得るコンテンツ３４２を生成するために、知識ベース１２４を用いる。ＵＩ１９０は、検証インターフェース３４０を介してコンテンツ３４２をユーザー１０６に提示することができる。ユーザー１０６が正しいセクションを選択することを助けるために、ＵＩ１９０はセクション２６８を予め選択することができる。

ユーザー１０６は、テキスト及び／又は図の更新を含むことができるユーザーフィードバック３４４を提供することによって、コンテンツ３４２を更新することができる。ユーザー１０６は、コンテンツ３４２内のテキスト又は図についてフィードバックを提供するかどうかを選択するために、入力セレクター３２０を使用することができる。コンテンツ３４２を更新すると、ユーザー１０６は、ＵＩ１９０の提出ボタン３５０を押すことによってシステム１２０にユーザーフィードバック３４４を提出することができる。システム１２０は、検証インターフェース３４０を介してユーザー１０６によって更新されたテキスト（及び図）を取得し、取得したテキスト（及び図）をセクション２６８に挿入する。システム１２０はまた、図１Ｂと併せて説明したように、今後の提案のために、更新されたコンテンツ３４２をリポジトリ１２２内に格納することもできる。このような方法で、ＵＩ１９０は、ユーザー１０６がセクション２６８のために生成されたコンテンツ３４２を更新することを可能にすることができる。

図４は、本願の一実施形態による、提案のアウトラインにデータを取り込む例示的な合理化プロセスを示す。システム１２０は、ＲＦＰが通常、ほとんどの業界で比較的標準的な書式に従うという事実を利用する。システム１２０は、ＲＦＰ１３０のそれぞれの要素とその要素で特定された要件を識別するために、ＲＦＰ１３０の書式を分析する。動作中に、システム１２０は、ＲＦＰ１３０の文書ファイルを後続の処理段階（オペレーション４０２）のためのトークンストリーム４２２（例えば、一つ又は複数の区切り文字に基づくなど）に変換する。文書ファイルの例は、ワードプロセッシングファイル（例えば、マイクロソフトＷｏｒｄなど）、スプレッドシート（例えば、マイクロソフトＥｘｃｅｌなど）、プレゼンテーション（例えば、マイクロソフトＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔトなど）、及びポータブルドキュメント（例えば、ポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）又はゴーストスクリプト（ＧＳ）など）を含むが、これらに限定されない。システム１２０は、ＲＦＰ１３０からトークンストリームを生成するために、標準的なトークン化技術を使用することができる。

次に、システム１２０は、スキーマ１１０に関する情報を収集するＲＦＰ１３０のセクションを識別し、ＲＦＰ１３０の構造化されたアウトライン１４２を生成する（オペレーション４０４）。アウトライン１４２は、ヘッドライン、連絡先情報、タスク仕様などのＲＦＰ１３０の要素の分類（例えば、ＲＦＰ１３０のハイレベルの構造など）を含むことができる。システム１２０は、アウトライン１４２のセクション情報に基づいて関係、質問、及び要件を識別し、スキーマ１１０の要素に対応するＲＦＰ１３０内のフレーズを決定する。いくつかの実施形態では、システム１２０は、フレーズを決定するために、分類子又は順序付けアルゴリズムを使用することができる。例えば、過去のＲＦＰの要素にラベル付けして分類子を訓練するために使用することができる。システム１２０は、アウトライン１４２のスロットに対応するタスクを構成するフレーズを決定するために、ＲＦＰ１３０に分類子を適用することができる。システム１２０はまた、アウトライン１４２内のスロットに対応するタスク（例えば、マルコフモデルを用いるなど）を構成する一連の単語を決定するために、順序付けアルゴリズムを用いることができる。

次に、システム１２０は、データを取り込み、構造化ＲＦＰ１４０を生成する（オペレーション４０６）ために、識別されたフレーズをＲＦＰアウトライン１４２に挿入する。システム１２０は、アウトライン１５０が構造化ＲＦＰ１４０内の要素に対応するセクションを含む（オペレーション４０８）ように、提案のアウトライン１５０を生成するために、構造化ＲＦＰ１４０を解析する。構造化ＲＦＰ１４０を用いて、システム１２０は、アウトライン１５０のそれぞれのセクションのコンテンツ４２８を取得する（オペレーション４１０）。システム１２０は、ＮＬＰを用いて組織の知識グラフから新しいテキストを自動的に生成し、リポジトリ内の現在の要求に一致する過去に用いられたコンテンツを検索し、そしてユーザーから情報を募ることによって、コンテンツ４２８を取得することができる。システム１２０は、試案１６０を生成するために、コンテンツ４２８を用いてコンテンツ１５０にデータを取り込む（オペレーション４１２）。

図５Ａは、本願の一実施形態による、過去の提案からのコンテンツをリポジトリに取り込む合理化システムの方法５００を説明するフローチャートを示す。動作中に、システムは、提案データベースから過去の提案を取得し（オペレーション５０２）、トークンストリームを生成するために提案をトークン化する（オペレーション５０４）。システムは、スキーマ内の対応する要素に関連付けられたトークンストリーム内のそれぞれのコンテンツを識別する（オペレーション５０６）。次に、システムは、図１Ｂと併せて説明したように、識別されたコンテンツを提案及びコンテンツ情報に関連付けられたリポジトリ内に格納する（オペレーション５０８）。次に、システムは、提案データベース内の全ての提案が確認されたかどうかを確認する（オペレーション５１０）。全ての提案が確認されていない場合、システムは、提案データベースから次の提案を取得し続ける（オペレーション５０２）。一方、全ての提案が確認された場合、システムは、リポジトリがコンテンツを試案に進める準備ができていると判断する（オペレーション５１２）。

図５Ｂは、本願の実施形態による、ＲＦＰの構造化された表現を生成する合理化システムの方法５３０を説明するフローチャートを示す。動作中に、システムは入札を募る事業体及びＲＦＰスキーマからＲＦＰを取得し（オペレーション５３２）、そのスキーマに基づいてＲＦＰの構造化されたアウトラインを生成する（オペレーション５３４）。この構造化されたアウトラインは、ＲＦＰのＲＦＰアウトラインである。いくつかの実施形態では、システムは、ＲＦＰのハイレベルの構造要素を識別するために、ＲＦＰに存在するスキーマの要素を識別することができる。次に、システムは、スキーマ１１０に表示されているように、ＲＦＰアウトライン内にデータが取り込まれていないプレースホルダーを含む。

次に、システムは、必要に応じて、ＲＦＰ文書を可読文字ストリームに変換（例えば、ＯＣＲの使用など）し、トークンストリームを生成するために、そのストリームをトークン化する（オペレーション５３６）。システムは、スキーマ内の要素に対応するＲＦＰ内の属性及び値を表すトークンを識別し（オペレーション５３８）、識別されたトークンをＲＦＰアウトラインの対応する要素に挿入する（オペレーション５４０）。例えば、システムは、フレーズを決定するために、分類子又は順序付けアルゴリズムを用いて、スキーマの要素に対応するトークンストリーム内のフレーズを決定することができる。次に、システムは、ＲＦＰアウトラインの全ての要素が分析されたかどうかを確認する（オペレーション５４２）。全ての要素が分析されていない場合、システムは、スキーマ内の他の要素に対応するＲＦＰ内の属性及び値を表すトークンを識別し続ける（オペレーション５３８）。全ての要素が分析されている場合、システムは、データが取り込まれたＲＦＰアウトラインを構造化ＲＦＰとしてローカルのストレージデバイスに格納する（オペレーション５４４）。

図５Ｃは、本願の一実施形態による、構造化ＲＦＰに基づいて提案のアウトラインを生成する合理化システムの方法５５０を説明するフローチャートを示す。動作中に、システムは、構造化ＲＦＰから提案の書式設定情報（例えば、フォントサイズ、ページマージン、ページ制限など）を取得し（オペレーション５５２）、書式設定情報に基づいて提案のアウトラインの文書を生成する（オペレーション５５４）。システムは、構造化ＲＦＰ内の要素を識別し、構造化ＲＦＰから対応する書式設定要件を取得する（オペレーション５５６）。

次に、システムは、書式設定要件に基づいて、識別された要素の提案のアウトライン内のセクションのヘッダー（及びプレースホルダー）を生成する（オペレーション５５８）。例えば、システムは、ヘッダーを生成するために、書式設定要件によって、示されたフォントフェイス及びサイズを使用することができる。次に、システムは、構造化ＲＦＰ内の全ての要素が提案のアウトラインに組み込まれたかどうかを確認する（オペレーション５６０）。構造化ＲＦＰ内の全ての要素が組み込まれていない場合、システムは、構造化ＲＦＰ内の別の要素を識別し、対応する書式設定要件を構造化ＲＦＰから取得し続ける（オペレーション５５６）。構造化ＲＦＰ内の全ての要素が組み込まれている場合、システムは、提案のアウトラインをローカルのストレージデバイスに格納する（オペレーション５６２）。

図６は、本願の一実施形態による、ＲＦＰスキーマに基づいて試案を生成する合理化システムの方法６００を説明するフローチャートを示す。動作中に、システムは、構造化ＲＦＰを取得して解析し（オペレーション６０２）、構造化ＲＦＰに関連する提案のアウトラインを取得する（オペレーション６０４）。システムは、提案のアウトラインからセクションを選択し、そのセクションに関する情報（コンテンツなど）を検索する（オペレーション６０６）。システムは、構造化ＲＦＰの対応する要素に基づいて、何を検索するかを決定することができる。次に、システムは、その情報がリポジトリ内のコンテンツで利用可能かどうかを確認する（オペレーション６０８）。

情報がリポジトリ内で利用可能である場合、システムは、リポジトリからコンテンツを取得し、そのコンテンツをアウトラインのセクションに挿入する（オペレーション６１０）。情報がリポジトリで利用可能ではない場合、システムは、情報を含むコンテンツが入手可能かどうか、又は知識ベースから生成することが可能であるかどうかを確認する（オペレーション６１２）。情報が入手可能である、又は知識ベースから生成することが可能である場合、システムは、一つ又は複数のコンテンツジェネレータ（ＮＬＰなど）を用いて、テキスト及び／又は図を含むことができる新しいコンテンツを生成し、特化されたＵＩを介して専門家とそのコンテンツを検証し、検証されると、コンテンツをアウトラインのセクションに挿入することができる（オペレーション６１４）。

情報が入手可能ではない、又は知識ベースから生成可能ではない場合、システムは、ＵＩを介してそのセクションに関連する専門家からコンテンツを取得し、そのコンテンツをアウトラインのセクションに挿入することができる（オペレーション６１６）。アウトラインのセクションにコンテンツを挿入すると（オペレーション６１０、６１４、又は６１６）、システムは、アウトラインの全てのセクションが完了したかどうかを確認する（オペレーション６１８）。アウトラインの全てのセクションが完了していない場合、システムは、提案のアウトラインから別のセクションを選択し続け、そのセクションに関する情報を検索する（オペレーション６０６）。アウトラインの全てのセクションが完了している場合、システムは、データが取り込まれた提案のアウトラインを試案としてローカルのストレージデバイスに格納し、検証のために（ＵＩを用いて）ユーザーに試案を提示する（オペレーション６２０）。

図７は、本願の一実施形態による、合理化システムを容易にする例示的なコンピューターシステムを示す。コンピューターシステム７００は、プロセッサ７０２、メモリデバイス７０４、及びストレージデバイス７０８を含む。メモリ装置７０４は、揮発性メモリデバイス（例えば、ｄｕａｌ ｉｎ−ｌｉｎｅ ｍｅｍｏｒｙ ｍｏｄｕｌｅ（ＤＩＭＭ）など）を含むことができる。さらに、コンピューターシステム７００は、表示装置７１０、キーボード７１２、及びポインティングデバイス７１４に接続することができる。ストレージデバイス７０８は、オペレーティングシステム７１６、提案合理化システム７１８、及びデータ７３６を格納することができる。

提案合理化システム７１８は、コンピューターシステム７００によって実行されると、本開示に記載の方法及び／又はプロセスをコンピューターシステム７００に実行させることができる指示を含むことが可能である。具体的には、提案合理化システム７１８は、過去の提案のリポジトリ（リポジトリモジュール７２０）を生成してデータを取り込むための指示を含むことができる。提案合理化システム７１８はまた、ＲＦＰ文書を取得し、そのＲＦＰ文書を可読書式に変換し、その文書をトークンストリーム（変換モジュール７２２）にトークン化するための指示を含むことができる。さらに、提案合理化システム７１８は、ＲＦＰスキーマに基づいて、ＲＦＰのアウトラインを生成するための指示を含む（アウトラインモジュール７２４）。

さらに、提案合理化システム７１８は、フレーズ、属性、及びＲＦＰからの値を用いてＲＦＰのアウトラインにデータを取り込むことによって構造化ＲＦＰを生成するための指示を含む（構造化されたモジュール７２６）。提案合理化システム７１８はまた、構造化ＲＦＰに基づいて、提案のアウトラインを生成し、提案のアウトラインのセクションについてのコンテンツを用いて提案のアウトラインにデータを取り込むための指示を含むことができる（コンテンツモジュール７２８）。コンテンツを取得するために、提案合理化システム７１８はさらに、リポジトリからコンテンツを引き出す、知識ベースに基づいてコンテンツを生成する、又はユーザーインターフェース（コンテンツモジュール７２８）を介してユーザーからコンテンツを取得するための指示も含むことができる。その上、提案合理化システム７１８はさらに、ユーザーインターフェース（ユーザーインターフェースモジュール７３０）を容易にするための指示も含むことができる。また、提案合理化システム７１８はさらに、データが取り込まれた提案のアウトラインから試案を生成するための指示も含むことができる（提案モジュール７３２）。

提案合理化システム７１８はさらに、メッセージを送受信するための指示も含み得る（通信モジュール７３４）。データ７３６は、提案合理化システム７１８の動作を容易にすることができる任意のデータを含むことができる。データ７３６は、一つ又は複数の、一連の過去の提案、リポジトリ、知識ベース、組織知識グラフ、ＲＦＰ、ＲＦＰのアウトライン、構造化ＲＦＰ、提案のアウトライン、生成されたコンテンツ、取得したコンテンツ、試案、及び最終提案を含み得る。

図８は、本願の一実施形態による、合理化システムを容易にする例示的な装置を示す。提案合理化装置８００は、有線、無線、量子光、又は電気通信チャネルを介して互いに通信することができる複数のユニット又は装置を含むことができる。装置８００は、一つ又は複数の集積回路を用いて実現することができ、図８に示したものよりも少ない又は多いユニット又は装置を含み得る。さらに、装置８００は、コンピューターシステムに統合してもよく、又は他のコンピューターシステム及び／又は装置と通信することができる別個の装置として実現してもよい。具体的には、装置８００は、リポジトリユニット８０２、変換ユニット８０４、アウトラインユニット８０６、構造化ユニット８０８、コンテンツユニット８１０、ユーザーインターフェースユニット８１２、提案ユニット８１４、通信ユニット８１６を含む、図７のコンピューターシステム７００のモジュール７２０〜７３４と同様の機能又は動作を実行するユニット８０２〜８１６を備えることができる。

本明細書に記載のデータ構造及びコードは通常、コンピューターシステムで用いるためのコード及び／又はデータを格納することができる任意の装置又は媒体であり得るコンピューター可読ストレージ媒体に格納される。コンピューター可読ストレージ媒体は、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ディスク、磁気テープ、ＣＤ（コンパクトディスク）、ＤＶＤ（デジタル多用途ディスク又はデジタルビデオディスク）などの磁気及び光ストレージデバイス、あるいは、現在既知の、又は今後開発されるコンピューター可読媒体を格納することができる他の媒体を含むが、これらに限定されない。

本明細書の部分に記載された方法及びプロセスは、上述のようにコンピューター可読ストレージ媒体に格納することができる、コード及び／又はデータとして具体化することができる。コンピューターシステムは、コンピューター可読ストレージ媒体に格納されたコード及び／又はデータを読み取り、遂行すると、データ構造及びコードとして具体化された、かつコンピューター可読ストレージ媒体に格納された方法及びプロセスを実行する。

さらに、上述した方法及びプロセスを、ハードウェアモジュールに含むことが可能である。例えば、ハードウェアモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）チップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）、及び現在既知の、又は今後開発される他のプログラマブルロジック装置を含むことができるが、それらに限定されない。ハードウェアモジュールが起動されると、ハードウェアモジュールはハードウェアモジュール内に含まれる方法及びプロセスを実行する。

Claims (20)

1. 試案を生成するための方法であって、
   提案依頼書（ＲＦＰ）の一般的なモデルを表すスキーマを取得することと、
   スキーマに基づいて前記構造化ＲＦＰ内のＲＦＰ文書の一つ又は複数の要素を構造化することによって、ＲＦＰ文書から構造化ＲＦＰを生成することと、
   一つ又は複数のセクションのうちそれぞれ一つが、前記一つ又は複数の要素のうちの一つに対応する、前記一つ又は複数のセクションを含む提案のアウトラインを生成することと、
   前記セクションに対応する要素で指定された要件に基づいて、前記一つ又は複数のセクションの各それぞれのセクションのコンテンツを取得することと、
   前記コンテンツを前記提案のアウトラインの前記セクションに挿入することと、を含む、方法。
2. 対応するコンテンツを用いて、前記一つ又は複数のセクションのそれぞれのセクションにデータを取り入れることによって試案を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記構造化ＲＦＰから提案の書式設定情報を取得することをさらに含み、前記試案が前記書式設定情報によって示される書式である、請求項２に記載の方法。
4. コンテンツを取得することが、
   前記要素で特定された前記要件が、過去の提案のリポジトリ内のエントリと一致するかどうかを判断することと、
   前記リポジトリ内で一致するものを見つけたことに応答して、前記リポジトリ内の前記エントリからコンテンツを引き出すことと、を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記スキーマの要素と一致する過去の提案内のコンテンツを識別することと、
   コンテンツを前記リポジトリ内に格納することと、をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記リポジトリ内で一致するものが見つからなかったことに応答し、
   組織の知識グラフから前記コンテンツを生成すること、及び
   ユーザーから前記コンテンツを取得すること、のいずれかにより前記コンテンツを取得すること、を含む、請求項４に記載の方法。
7. ユーザーに特化されたユーザーインターフェースを容易にすることをさらに含み、前記ユーザーインターフェースが、
   前記生成されたコンテンツを検証すること、及び
   前記コンテンツを取得すること、のうちの一つ又は複数のために用いられる、請求項６に記載の方法。
8. 提案のアウトラインに前記コンテンツを挿入する前に、前記リポジトリから取得された前記コンテンツを更新することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
9. 前記構造化ＲＦＰで前記ＲＦＰ文書の要素を構造化することが、
   前記ＲＦＰ文書内の要素の属性及び値を前記スキーマの要素と一致させることと、
   前記スキーマ内の前記要素の構造内の前記構造化ＲＦＰに前記属性及び値を組み込むことと、を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記ＲＦＰ文書をトークンストリームにトークン化することと、
    トークンストリーム内の前記属性及び値を識別することと、をさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. コンピューターによって実行されるとき、試案を生成するための方法を前記コンピューターに実行させる指示を格納する非一時的コンピューター可読ストレージ媒体であって、前記方法が、
    提案依頼書（ＲＦＰ）の一般的なモデルを表すスキーマを取得することと、
    前記スキーマに基づいて前記構造化ＲＦＰ内の前記ＲＦＰ文書の一つ又は複数の要素を構造化することによって、前記ＲＦＰ文書から構造化ＲＦＰを生成することと、
    一つ又は複数のセクションのそれぞれ一つが、前記一つ又は複数の要素のうちの一つに対応する、前記一つ又は複数のセクションを含む提案のアウトラインを生成することと、
    前記セクションに対応する要素で指定された要件に基づいて、前記一つ又は複数のセクションの各セクションのコンテンツを取得することと、
    前記コンテンツを前記提案のアウトラインの前記セクションに挿入することと、を含む、方法。
12. 前記方法が、対応するコンテンツを用いて前記一つ又は複数のセクションの各セクションにデータを取り込むことによって試案を生成することをさらに含む、請求項１１に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
13. 前記方法が、前記構造化ＲＦＰから提案の書式設定情報を取得するステップをさらに含み、前記試案が前記書式設定情報によって示される書式である、請求項１２に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
14. 前記コンテンツを取得することが、
    前記要素で特定された前記要件が、過去の提案のリポジトリ内のエントリと一致するかどうかを判断することと、
    前記リポジトリ内で一致するものを見つけたことに応答して、前記リポジトリ内のエントリから前記コンテンツを引き出すことと、をさらに含む、請求項１１に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
15. 前記方法が、
    前記スキーマの要素と一致する過去の提案内の前記コンテンツを識別することと、
    前記コンテンツを前記リポジトリ内に格納することと、をさらに含む、請求項１４に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
16. 前記方法が、
    前記リポジトリ内で一致するものが見つからなかったことに応答し、
    組織の知識グラフからコンテンツを生成すること、及び
    ユーザーから前記コンテンツを入手すること、のいずれかの方法で前記コンテンツを取得すること、をさらに含む、請求項１４に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
17. 前記方法が、前記ユーザーに特化されたユーザーインターフェースを容易にすることをさらに含み、前記ユーザーインターフェースが、
    前記生成されたコンテンツを検証すること、及び
    前記コンテンツを取得すること、のうちの一つ又は複数のために用いられる、請求項１６に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
18. 前記方法が、提案のアウトラインに前記コンテンツを挿入する前に、前記リポジトリ内から取得した前記コンテンツを更新することをさらに含む、請求項１４に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
19. 前記構造化ＲＦＰで前記ＲＦＰ文書の要素を構造化することが、
    前記ＲＦＰ文書内の前記要素の属性及び値を前記スキーマの要素と一致させることと、
    前記スキーマ内の要素の構造内の前記構造化ＲＦＰに前記属性及び値を組み込むことと、を含む、請求項１１に記載のコンピューター可読ストレージ媒体。
20. 前記方法が、
    前記ＲＦＰ文書をトークンストリームにトークン化することと、
    前記トークンストリーム内の前記属性及び値を識別することと、をさらに含む、請求項１９に記載のコンピューターストレージ媒体。