JP2020057272A - ワークショップ支援システム及びワークショップ支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】参加者のアイディアの発想を支援するワークショップ支援システム及びワークショップ支援方法を提供する。【解決手段】ワークショップ支援システム１１５は、所定の処理を実行する演算装置と、演算装置に接続された記憶デバイスと、演算装置に接続された通信インターフェースとを有する計算機によって構成される。計算機は、課題データに対応した解決事例の情報を含む課題解決事例データにアクセス可能である。ワークショップ支援システムは、演算装置が、参加者の議論から生成された課題データに基づいて解決事例を検索する課題処理部と、演算装置が、生成された課題データ及び検索された解決事例の情報を参加者に提示するアイディア生成部とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、ワークショップ支援システムに関する。

従来、新しい技術やサービスのアイディアを発想する方法として、様々な知見を持つ有識者を集めて、お互いに意見を出し合うワークショップがある。異なる観点の意見を集めることで、今までになかったイノベーティブなアイディアが生まれる可能性がある。しかし、様々な知見を持つ有識者をワークショップに集めることは難しく、実際は参加可能な一部の有識者により実施されることが多い。このような場合には有識者の知見が偏ってしまい、有識者の専門領域外の知見を活用できない。特にイノベーティブなアイディアは従来結びついていなかった異なる分野の知見が結合するところに生まれると考えられている。そこで、ワークショップに様々な知見の有識者が参加しなくても、異なる分野の知見を活用したアイディアの発想を支援するシステムが求められている。

本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開２０１７−５９０６９号公報）には、情報提供装置であって、入力情報を受付ける受付部と、前記入力情報が属する分野を特定する特定部と、特定した分野に属する情報から所定の関連性を有する複数の情報を含む組を特定し、当該特定した組と、所定の操作を示す複数の情報とを組み合わせることで、当該特定した組から複数の新たな組を生成し、当該新たな組に含まれる情報により生じる属性との類似度が所定の条件を満たす属性を有する情報を抽出する抽出部と、抽出した情報を出力する出力部とを有する情報提供装置が記載されている。

特開２０１７−５９０６９号公報

特許文献１に開示された技術は、ブレインストーミングなどの会議を行っている際に、利用者の発言などを入力情報として取得し、取得した情報に基づいて、議論内容の分野を特定し、異なる分野で同様の議論内容の情報を、ロボット等により出力させることで、利用者の思考を支援するものであり、異なる分野で同様の議論内容が記述されている情報を提示できる。しかしながら、ワークショップでは最初から最後まで新しいサービスや技術について議論することは少なく、顧客の課題を議論するフェーズや、その価値を議論するフェーズ、活用できそうな技術や製品を議論するフェーズ、議論した全ての内容を参考に新しいサービスや技術を考案するフェーズなど、複数のフェーズでワークショップが構成されることが多い。このように複数のフェーズで構成されるワークショップでは、それぞれのフェーズでワークショップの参加者が必要とする情報が異なっており、異なる分野で同様の議論内容の情報を提示するだけでは不十分な場合がある。

本発明は上記を鑑みてなされたものであって、ワークショップ中の音声データを取得し、ワークショップのフェーズに応じて、適切なデータベースから情報を検索した情報を提示して、参加者のアイディアの発想を支援することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ワークショップ支援システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有する計算機によって構成され、前記計算機は、課題データに対応した解決事例の情報を含む課題解決事例データにアクセス可能であって、前記ワークショップ支援システムは、前記演算装置が、参加者の議論から生成された課題データに基づいて解決事例を検索する課題処理部と、前記演算装置が、前記生成された課題データ及び前記検索された解決事例の情報を前記参加者に提示するアイディア生成部とを有することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、参加者のアイディアの発想を支援でき、ワークショップにおいて具体的で顧客価値が高い成果物を生成できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

ワークショップ支援システムの全体の構成例を示す図である。 ワークショップ支援システムの全体の処理フローの例を示す図である。 ワークショップ支援システムの全体の処理フローの例を示す図である。 ワークショップ支援システムの全体の処理フローの例を示す図である。 課題データ生成プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 課題データ処理プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 課題データ処理プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 アイディアデータ生成プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 技術製品探索プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 アイディアブラッシュアッププログラムの処理の例を示すフローチャートである。 役割別表示変更プログラムの処理の例を示すフローチャートである。 課題データの構成例を示す図である。 業界別課題パタンデータの構成例を示す図である。 社会課題パタンデータの構成例を示す図である。 技術・製品データの構成例を示す図である。 アイディアデータの構成例を示す図である。 課題解決事例データの構成例を示す図である。 ワークショップデータの構成例を示す図である。 業界別課題パタン表示画面の例を示す図である。 社会課題パタン表示画面の例を示す図である。 技術・製品表示画面の例を示す図である。 技術・製品表示画面の例を示す図である。 カテゴリ選択画面の例を示す図である。 課題解決事例表示画面の例を示す図である。 事例詳細表示画面の例を示す図である。 フレームワークの画面の例を示す図である。

図１から図２５を用いて、本発明の実施例を詳細に説明する。

本実施例のワークショップ支援システム１１５は、ファシリテータ１０４や参加者１０７の議論内容を活用して、ワークショップのフェーズに応じて適切なデータベースを検索して得られた情報を提示することによって、ワークショップのアイディア発想を支援するものである。

図１は、ワークショップ支援システム１１５の全体の構成例を示す図である。

ワークショップのフェーズに応じて議論した内容を整理するためのフレームワーク１００を見ながら、ワークショップのファシリテータ１０４及び参加者１０７が、本システムによるアイディアの生成に必要な情報を表示する端末１０５、１０６を所持している。端末１０５、１０６は、例えば、タブレット端末や可搬型コンピュータであり、少なくともネットワーク１１４と接続して情報を入出力する機能を有していればよい。端末１０５等には、参加者１０７の情報が設定されており、参加者１０７の役割に応じて画面の表示内容を変更できる。フレームワーク１００は紙でもよいし、映像表示装置でもよい。また、フレームワーク１００は一つでも複数でもよい。また、複数種類のフレームワーク１００を併用してもよい。フレームワーク１００の表示例は、図２５を参照して後述する。

さらに、ワークショップ中の議論内容を録音するために、音声収集装置１１２が設けられている。音声収集装置１１２は、ファシリテータ１０４及び参加者１０７の各々が一つずつマイクロフォンを持つように構成してもよいし、各人の音声を収集する複数のマイクロフォンを一つの筐体に収容するように構成してもよい。音声収集装置１１２のマイクロフォンが一つの筐体に収容される場合、指向性マイクロフォンや発言者を認識する技術を用いて発言者を特定し、指向性のマイクによって発言者の方向から発言者を特定してもよい。そして、特定された発言者の役割に応じて発言内容に重み付けしてもよい。また、音声収集装置１１２には、インタラクティブに会話をやり取りできるＡＩスピーカーを採用してもよい。ファシリテータ１０４が保持するマイクロフォンと、参加者が使用する一つの筐体に収容されたマイクロフォンとを組み合わせて構成してもよい。音声収集装置１１２は、収集した音声データを、一般的なコンピュータ１１３を用いて、ネットワーク１１４を介して、ワークショップ支援システム１１５に送信する。

また、本システムにより生成された情報は、ネットワーク１１４やコンピュータ１１３を介して、端末１０５に送信される。

ワークショップ支援システム１１５は、データサーバ１２０と計算サーバ１４０を有し、本実施例のワークショップ支援方法の実行主体となるコンピュータシステムである。前述した構成のうち、データサーバ１２０は、一般的なサーバ装置であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２２、ＲＡＭなどの揮発性記憶素子で構成される記憶装置であるメモリ１２３、ネットワークインターフェース１２１及び補助記憶装置１２４を有する。

ＣＰＵ１２２は、演算装置として、メモリ１２３に格納されたプログラムに従って動作して、必要な機能を提供する。また、ネットワークインターフェース１２１は、ネットワーク１１４と接続し、音声データを通信するコンピュータ１１３、レコメンド画面を見るための端末１０５、１０６との通信処理を担う装置である。また、補助記憶装置１２４は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶装置である。補助記憶装置１２４には、課題データ１２５、業界別課題パタンデータ１２６、社会課題パタンデータ１２７、技術・製品データ１２８、アイディアデータ１２９、課題解決事例データ１３０、ワークショップデータ１３１を保持する。これらのデータは、データベースの形式で補助記憶装置１２４に格納されている。

課題データ１２５は、ワークショップのファシリテータ１０４と参加者１０７の発言を、議論している課題単位で音声収集装置１１２によって記録し、音声認識技術によりテキスト化した議論内容や各課題につけたタイトルの情報を格納する。課題データ１２５の詳細は、図１１を用いて後述する。

また、業界別課題パタンデータ１２６は、製造業や金融業、ヘルスケアなどの業界で共通している課題を業務プロセスごとに格納する。業界別課題パタンデータ１２６の詳細は、図１２を用いて後述する。

また、社会課題パタンデータ１２７は、社会課題とその詳細、及び課題解決に向けてＫＰＩ指標を格納する。社会課題パタンデータ１２７の詳細は、図１３を用いて後述する。

また、技術・製品データ１２８は、技術名や製品名、技術・製品の概要、解決している課題、効果などの情報を格納する。技術・製品データ１２８の詳細は、図１４を用いて後述する。

また、アイディアデータ１２９は、ワークショップで発想したアイディアの名前や詳細、発案者、解決している課題、及び活用している製品・技術などの情報を格納する。アイディアデータ１２９の詳細は、図１５を用いて後述する。

また、課題解決事例データ１３０は、課題を解決した事例に関して、その事例の名前や業界のカテゴリ、概要、課題、活用した技術などの情報を格納する。課題解決事例データ１３０の詳細は、図１６を用いて後述する。

また、ワークショップデータ１３１は、ワークショップのテーマとなる業界のカテゴリや、ワークショップの参加者の情報（氏名や役割など）を格納する。ワークショップデータ１３１の詳細は、図１７を用いて後述する。

なお、前述した各データ１２５〜１３１は、単体の補助記憶装置１２４に格納されても、複数の記憶装置に分割して格納されてもよい。この点は、以下に説明する計算サーバ１４０でも同様である。

ＣＰＵ１２２がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置（例えば、ＦＰＧＡ（Field Programable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア）で実行してもよい。

ＣＰＵ１２２が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してデータサーバ１２０に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１２４に格納される。このため、データサーバ１２０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

データサーバ１２０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで処理してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で処理してもよい。

計算サーバ１４０は、一般的なサーバ装置であり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１４２、ＲＡＭなどの揮発性記憶素子で構成される記憶装置であるメモリ１４３、ネットワークインターフェース１４１及び補助記憶装置１４４を有する。計算サーバ１４０は、課題データ生成プログラム１４５、技術・製品探索プログラム１４６、課題データ処理プログラム１４７、アイディアブラッシュアッププログラム１４９、役割別表示変更プログラム１５０を保持しており、必要に応じてこれらのプログラムを選択的に実行し、対応する機能を実装する。

課題データ生成プログラム１４５は、課題に関する議論内容を課題番号が含まれる議論を終了するトリガに応じて、課題データ１２５を生成するプログラムである。課題データ生成プログラム１４５が実行する処理の手順は、図５を用いて後述する。

また、技術・製品探索プログラム１４６は、アイディアデータ１２９と技術・製品データ１２８との類似度を計算し、または「今のアイディアと関連する技術・製品はあるか？」などの音声入力をトリガとして直前の議論内容と技術・製品データ１２８との類似度を計算し、類似度の高い技術・製品をワークショップ参加者に提示するプログラムである。技術・製品探索プログラム１４６が実行する処理の手順は、図８を用いて後述する。

また、課題データ処理プログラム１４７は、トリガとなる情報に応じて、業界別課題パタンデータ１２６、課題解決事例データ１３０、技術・製品データ１２８及び社会課題パタンデータ１２７から、課題データ１２５との類似度を計算し、類似度が高い項目をワークショップのファシリテータ１０４や参加者１０７に提示するプログラムである。課題データ処理プログラム１４７が実行する処理の手順は、図６を用いて後述する。

また、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ワークショップの参加者１０７が提案したアイディアに対して、ファシリテータ１０４がアイディアをブラッシュアップしたい際に、トリガとなる発言を行い、事例や、技術や製品、社会課題、議論した課題などを、表示するプログラムである。アイディアブラッシュアッププログラム１４９が実行する処理の手順は、図９を用いて後述する。

また、役割別表示変更プログラム１５０は、ワークショップの参加者１０７の役割に応じて表示内容を変更するプログラムである。役割別表示変更プログラム１５０が実行する処理の手順は、図１０を用いて後述する。

計算サーバ１４０は、これら各プログラムをデータベース１５１に予め保持し、ＣＰＵ１４２は、メモリ１４３から各プログラムを読み出して、各種処理を実行する処理部を構成する。また、以下の説明においてプログラムが主語となる処理の主体は、実際は当該プログラムを実行するＣＰＵ１４２であり、主語をＣＰＵ１４２に置き換えてもよい。

また、ネットワークインターフェース１４１は、図示を省略したネットワーク又はネットワーク１１４経由でデータサーバ１２０と接続するためのインターフェースである。

データベース１５１は、補助記憶装置１４４に構成され、データサーバ１２０の補助記憶装置１２４に格納されるデータと同じデータを格納してもよい。計算サーバ１４０は、プログラムを実行する際、分析対象となるデータをデータサーバ１２０から読み出して、メモリ１４３へ一時的に格納し、ＣＰＵ１４２で処理を実行することによって各種機能を実現する。

なお、計算サーバ１４０が実行した処理の結果は、ネットワークインターフェース１４１を介して、結果を出力する端末１０５等に表示される。

ＣＰＵ１４２がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置（例えば、ＦＰＧＡ（Field Programable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア）で実行してもよい。

ＣＰＵ１２２が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して計算サーバ１４０に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１４４に格納される。このため、計算サーバ１４０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

計算サーバ１４０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで処理してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で処理してもよい。

なお、図１に示す構成において、データサーバ１２０と計算サーバ１４０が別のサーバである例を示したが、これらの二つのサーバは一つのサーバでもよいし、各データがそれぞれ別のサーバに格納され、各プログラムがそれぞれ別のサーバで実行されるシステムでもよい。

また、結果を見る端末１０５、１０６をファシリテータ１０４と参加者１０７がそれぞれ所持している形態を示したが、全員で情報を共有できる映像装置を活用してもよい。例えば、タッチパネル型の大型ディスプレイやインタラクティブに操作可能な操作検出機能を有するプロジェクターなどが想定される。

以下、本実施例における実際の手順について図に基づき説明する。

図２、図３、図４は、ワークショップのファシリテータ１０４や参加者１０７、ワークショップ支援システム１１５及びデータサーバ１２０の間の情報のやり取り及び処理フローの例を示す図である。以下、音声入力による情報は代表的な例として記述するが、他の言い方や、端末画面へ入力された情報でもよい。

図２に示すように、まず、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「課題の議論を始めます。」２１０という音声情報）を取得し、課題の議論２１８の開始を認識すると、課題データ生成プログラム１４５が処理１を開始する（２１３、図５参照）。次に、ワークショップ支援システム１１５は、参加者１０７による課題の議論内容を音声データとして取得する（２１１）。ワークショップ支援システム１１５は、議論が終わったところで、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「今のは課題１です。」２１２などの課題番号を含む特定のキーワードの音声情報）を、議論の終了トリガとして取得する。これによって課題データ１２５が生成される。

次に、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４をキーワードとして業界別課題パタンデータ１２６を検索し（２１４）、課題と類似する業界別課題データを取得する（２１５）。このとき、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４を形態素解析技術などによって分解した単語を含む検索クエリを作成するとよい。また、ワークショップ支援システム１１５は、業界別課題パタンデータ１２６の課題１２０５を検索してもよいし、業界別課題パタンデータ１２６の全体を検索してもよい。

ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「業界別課題の議論を始めます。」という音声情報）を取得すると、課題データ処理プログラム１４７（処理２）を実行して、取得した業界別課題データ及び課題データを処理する（２１６、図６参照）。ワークショップ支援システム１１５は、課題データ処理プログラム１４７による順位付けの結果に基づいて、例えば図１８に示す画面を用いて、業界別課題データのレコメンドをファシリテータ１０４や参加者１０７に提示する（２１７）。ワークショップ支援システム１１５は、課題が出尽くすまで、２１１から２１７までの処理を繰り返す（２１９）。

続いて、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「価値の議論を始めます。」２３１という音声情報）を取得し、価値の議論２３０の開始を認識すると、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４をキーワードとして社会課題パタンデータ１２７を検索し（２３２）、課題と類似する社会課題データを取得する（２３３）。このとき、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４を形態素解析技術などによって分解した単語を含む検索クエリを作成するとよい。また、ワークショップ支援システム１１５は、社会課題パタンデータ１２７の課題詳細１３０３を検索してもよいし、社会課題パタンデータ１２７の全体を検索してもよい。また、様々な単語の類義語が整理された類義語辞書を使用して検索してもよい。次に、課題データ処理プログラム１４７が処理２を開始する（２３４、図６参照）。

そして、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ処理プログラム１４７による順位付けの結果に基づいて、例えば図１９に示す画面を用いて、社会課題データをファシリテータ１０４や参加者１０７に提示する（２３５）。ここで、社会課題データは課題ごとに表示してもよいし、課題の議論全体に対して提示してもよい。

続いて、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「技術の議論を始めます。」２４１という音声情報）を取得し、技術の議論２４０の開始を認識すると、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４をキーワードとして技術・製品データ１２８を検索し（２４２）、課題に対応する技術・製品データを取得する（２４３）。このとき、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４を形態素解析技術などによって分解した単語を含む検索クエリを作成するとよい。また、ワークショップ支援システム１１５は、技術・製品データ１２８の課題１４０５を検索してもよいし、技術・製品データ１２８の全体を検索してもよい。また、様々な単語の類義語が整理された類義語辞書を使用して検索してもよい。次に、課題データ処理プログラム１４７が処理２を開始する（２４４、図６参照）。

そして、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ処理プログラム１４７による順位付けの結果に基づいて、例えば図２０に示す画面を用いて、技術・製品のレコメンドをファシリテータ１０４や参加者１０７に提示する（２４５）。

続いて、図３に示すように、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「アイディアの共有を始めます。」３０１という音声情報）を取得し、アイディエーション１回目３００の開始を認識すると、アイディアデータ生成プログラム１４８が処理３を開始する（３０４、図７参照）。次に、ワークショップ支援システム１１５は、参加者１０７によるアイディアの共有内容を音声データとして取得する（３０２）。ワークショップ支援システム１１５は、議論が終わったところで、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「今のはアイディア１です。」３０３などのアイディア番号を含む特定のキーワードの音声情報）を、議論の終了トリガとして取得する。これによってアイディアデータ１２９が生成される。

次に、ワークショップ支援システム１１５は、アイディアデータ１２９のテキストデータ１５０７をキーワードとして技術・製品データ１２８を検索し（３０５）、アイディアに対応する技術・製品データを取得する（３０６）。このとき、ワークショップ支援システム１１５は、アイディアデータ１２９のテキストデータ１５０７を形態素解析技術などによって分解した単語を含む検索クエリを作成するとよい。また、ワークショップ支援システム１１５は、技術・製品データ１２８の課題１４０５を検索してもよいし、概要１４０４と課題１４０５と課題１４０６を検索してもよいし、技術・製品データ１２８の全体を検索してもよい。また、様々な単語の類義語が整理された類義語辞書を使用して検索してもよい。

ワークショップ支援システム１１５は、技術・製品探索プログラム１４６（処理４）を実行して、取得した技術・製品データ及び課題データを処理する（３０７、図８参照）。ワークショップ支援システム１１５は、技術・製品探索プログラム１４６による順位付けの結果に基づいて、例えば図２１に示す画面を用いて、技術・製品のレコメンドをファシリテータ１０４や参加者１０７に提示する（３０８）。ワークショップ支援システム１１５は、課題が出尽くすまで、３０１から３０８までの処理を繰り返す（３０９）。

以上に説明した処理では、アイディア単位で議論内容を構造化するために、アイディアの議論が終わったところで、ファシリテータ１０４による「今のはアイディア１です。」という音声入力を必要とした。他の方法として「今のアイディアに関係する技術・製品はある？」との音声情報の入力によって、事前に設定しておいた時間（例えば３分）だけ前からの音声情報を議論内容として、テキスト化する処理を行ってもよい。この方法を用いれば、アイディア１、アイディア２などの、アイディア毎に分けた構造化はできないが、ファシリテータ１０４が気になったアイディアのみに技術・製品の情報を得ることが可能になる。

次に、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４をキーワードとして課題解決事例データ１３０を検索し（３２２）、課題に対応する課題解決事例データを取得する（３２３）。このとき、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ１２５のテキストデータ１１０４を形態素解析技術などによって分解した単語を含む検索クエリを作成するとよい。また、ワークショップ支援システム１１５は、課題解決事例データ１３０の課題１６０５を検索してもよいし、課題解決事例データ１３０の全体を検索してもよい。また、様々な単語の類義語が整理された類義語辞書を使用して検索してもよい。

続いて、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「レコメンドを使ってアイディアを発想します。」３２１という音声情報）を取得し、アイディエーション２回目３２０の開始を認識すると、課題データ処理プログラム１４７が処理２を開始する（３２４、図６参照）。そして、ワークショップ支援システム１１５は、課題データ処理プログラム１４７による順位付けの結果に基づいて、例えば図２３に示す画面を用いて、ファシリテータ１０４に課題解決事例を提示する（３２５）。ファシリテータ１０４は、提示された課題解決事例の中から適切なものを選択し、ワークショップ支援システム１１５は、ファシリテータ１０４による選択の情報を取得する（３２６）。選択された課題解決事例には課題解決事例データ１３０に選択された回数を増加するなどのフィードバックを返す（３２７）。このフィードバックは、点数を増加する他、点数を減少するフィードバックを設けてもよい。また、フィードバックとして、増減すべき正負の点数が入力できるようにしてもよい。また、参加者１０７もフィードバックの入力ができるようにしてもよい。このとき、参加者１０７の役割によってフィードバックで増減する点数を変えてもよい。

そして、選択された課題解決事例を参加者１０７に提示する（３２８）。参加者１０７は、課題解決事例を見ながらアイディアを考える。次に、アイディエーション２回目として、３０１〜３０９と同様の処理を行う（３３０〜３３６）。

続いて、図４に示すように、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、ファシリテータ１０４による「アイディア１をブラッシュアップします。」４０１という音声情報）を取得し、アイディアのブラッシュアップ４００の開始を認識すると、アイディアブラッシュアッププログラム１４９が処理６を開始する（４０３、図９参照）。次に、ワークショップ支援システム１１５は、所定の入力（例えば、トリガとなる音声情報４０２）を取得し、アイディアブラッシュアッププログラム１４９において必要な処理を選択して実行する。ワークショップ支援システム１１５は、アイディアブラッシュアッププログラム１４９による類似度の計算結果に基づいて、検索結果をファシリテータ１０４や参加者１０７に提示する（４０４）。ワークショップ支援システム１１５は、全てのアイディアについてブラッシュアップが終わるまで４０１から４０４までの処理を繰り返す（４０５）。

図５は、課題データ生成プログラム１４５の処理の例を示すフローチャートである。

課題データ生成プログラム１４５は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動しており、課題の議論を開始するトリガを待ち受けている（ステップ５００）。

そして、課題データ生成プログラム１４５（ＣＰＵ１４２）は、課題に関する議論を開始するトリガを受ける（ステップ５０１）。例えば、ファシリテータ１０４による「課題の議論を始めます。」という音声入力でもよいし、端末１０５の操作でもよい。

次に、課題データ生成プログラム１４５は、ファシリテータ１０４や参加者１０７による議論内容を音声収集装置１１２で収集し、収集した音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換する（ステップ５０２）。ここで、音声収集装置１１２が発言者を特定できる場合には、発言者の情報を付加したテキストデータを生成する。

次に、課題データ生成プログラム１４５は、課題番号を含む議論を終了するトリガを受ける（ステップ５０３）。例えば、ファシリテータ１０４による「今のは課題１です。」という音声入力でもよいし、端末１０５の操作でもよい。

次に、課題データ生成プログラム１４５は、議論内容の音声データから変換されたテキストデータから、課題データを生成する（ステップ５０４）。

次に、課題データ生成プログラム１４５は、ファシリテータ１０４の発言によって課題番号を含む議論のタイトル情報を受け、課題データ１２５に課題タイトル１１０５の情報を入力する（ステップ５０５）。

次に、課題の議論が終了していない場合には、課題データ生成プログラム１４５は、ステップ５０２に戻り、次の課題データを作成する（ステップ５０５）。一方、他のプログラムの実行トリガが検出されると、課題データ生成プログラム１４５は、課題の議論が終了していると判定し、課題データ生成プログラム１４５の処理を終了する（ステップ５０６）。課題データ生成プログラム１４５の終了は、所定の音声情報や端末１０５の操作でもよい。

図６Ａ、図６Ｂは、課題データ処理プログラム１４７の処理の例を示すフローチャートである。

課題データ処理プログラム１４７は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動しており、課題データの処理の種類に応じて処理を開始するトリガを待ち受けている（ステップ６００）。

課題データ処理プログラム１４７（ＣＰＵ１４２）は、業界別課題パタンデータ１２６を参照して課題データを処理するかを判定する（ステップ６０１）。例えば、ファシリテータ１０４による「業界別課題の議論をはじめます。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ６０１の判定がＹｅｓである場合、課題データ処理プログラム１４７は、課題データと業界別課題パタンデータ１２６との類似度を計算し、業界別課題データを順位付けする（ステップ６０２）。類似度の計算は、一般的な文章に関する情報検索アルゴリズム（例えば、ＴＦ−ＩＤＦ）を使用できる。文章中に含まれる単語の重要度を単語の出現頻度から評価し、重要度に応じて文章の類似度を計算する。他に、Ｄｏｃ２ＶｅｃやＷｏｒｄ２Ｖｅｃを用いて文章をベクトル化し、ベクトル間のコサイン類似度を計算する方法を採用してもよい。また、類似度を計算する際に使用するテキストは課題データの全部を使用してもよいし、課題データの中の一部分（例えば課題部分だけ）を使用してもよい。さらに、類似度を計算する際に、様々な単語の類義語が整理された類義語辞書を使用してもよい。

次に、課題データ処理プログラム１４７は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い課題データは、他の業界でも業務課題となっていることから、業界共通課題であることを示すフラグを付与する（ステップ６０３）。次に、課題データ処理プログラム１４７は、フラグが付与された課題データと類似する業界別課題データと業務プロセスが同じ業界別課題データがあれば、議論が抜けている課題として取得する（ステップ６０４）。次に、課題データ処理プログラム１４７は、フラグが付与された課題データ及び議論が抜けている課題（業界共通課題データ）をファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示し（ステップ６０５）、処理を終了する（ステップ６１７）。

一方、ステップ６０１の判定がＮｏである場合、課題データ処理プログラム１４７は、課題解決事例データ１３０を参照して課題を処理するかを判定する（ステップ６０６）。例えば、ファシリテータ１０４による「課題解決事例を使ってアイディアを発想します。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ６０６の判定がＹｅｓである場合、課題データ処理プログラム１４７は、課題データと課題解決事例データ１３０との類似度を計算し、課題解決事例に順位付けをする（ステップ６０７）。なお、ステップ６０７における類似度の計算は、ステップ６０２において前述した方法と同じでよい。

次に、課題データ処理プログラム１４７は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い課題解決事例データをファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示する（ステップ６０８）。次に、ファシリテータ１０４及び参加者１０７がアイディア発想に役立った又は役立たなかった課題解決事例のフィードバックを端末を用いて入力する。課題データ処理プログラム１４７は、そのフィードバックの情報を受ける（ステップ６０９）。次に、課題データ処理プログラム１４７は、フィードバックの情報を課題解決事例データ１３０に格納する（ステップ６１０）。フィードバックの情報は、課題解決事例を提示する際にフィードバックの点数が高い課題解決事例のみを提示するなどに活用できる。その後、処理を終了する（ステップ６１７）。

一方、ステップ６０６の判定がＮｏである場合、課題データ処理プログラム１４７は、技術・製品データ１２８を参照して課題を処理するかを判定する（ステップ６１１）。例えば、ファシリテータ１０４による「技術の議論を始めます。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ６１１の判定がＹｅｓである場合、課題データ処理プログラム１４７は、課題データと技術・製品データ１２８との類似度を計算し、技術・製品データに順位付けをする（ステップ６１２）。なお、ステップ６１２における類似度の計算は、ステップ６０２において前述した方法と同じでよい。

次に、課題データ処理プログラム１４７は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い技術・製品データをファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示し（ステップ６１３）、処理を終了する（ステップ６１７）。

一方、ステップ６１１の判定がＮｏである場合、課題データ処理プログラム１４７は、社会課題パタンデータ１２７を参照して課題を処理するかを判定する（ステップ６１４）。例えば、ファシリテータ１０４による「価値の議論を始めます。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ６１４の判定がＹｅｓである場合、課題データ処理プログラム１４７は、課題データと社会課題パタンデータ１２７との類似度を計算し、社会課題データに順位付けをする（ステップ６１５）。このとき、課題データごとに社会課題パタンデータとの類似度を計算してもよいし、全ての課題データのテキスト情報と社会課題パタンデータとの類似度を計算してもよい。なお、ステップ６１５における類似度の計算は、ステップ６０２において前述した方法と同じでよい。

次に、課題データ処理プログラム１４７は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い社会課題データをファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示し（ステップ６１６）、処理を終了する（ステップ６１７）。

図７は、アイディアデータ生成プログラム１４８の処理の例を示すフローチャートである。

アイディアデータ生成プログラム１４８は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動しており、アイディアの議論を開始するトリガを待ち受けている（ステップ７００）。

そして、アイディアデータ生成プログラム１４８（ＣＰＵ１４２）は、アイディアの議論を開始するトリガを受ける（ステップ７０１）。例えば、ファシリテータ１０４により「アイディアの共有を始めます。」という音声入力でもよいし、端末１０５の操作でもよい。

次に、アイディアデータ生成プログラム１４８は、参加者１０７が考案したアイディアの内容を音声収集装置１１２で収集し、収集した音声データを音声認識技術によりテキストデータに変換する（ステップ７０２）。ここで、音声収集装置１１２が発言者を特定できる場合には、発言者の情報を付加したテキストデータを生成する。

次に、アイディアデータ生成プログラム１４８は、アイディア番号を含む議論を終了するトリガを受ける（ステップ７０３）。例えば、ファシリテータ１０４による「今のはアイディア１です。」という音声入力でもよいし、端末１０５の操作でもよい。

次に、アイディアデータ生成プログラム１４８は、議論内容の音声データから変換されたテキストデータから、アイディアデータを生成する（ステップ７０４）。

次に、アイディアデータ生成プログラム１４８は、ファシリテータ１０４の発言によってアイディア番号を含むアイディアのタイトル情報を受け、アイディアデータ１２９にタイトル（アイディア名１５０４）の情報を入力する（ステップ７０５）。

次に、アイディアの議論が終了していない場合には、アイディアデータ生成プログラム１４８は、ステップ７０２に戻り、次のアイディアデータを作成する（ステップ７０６）。一方、他のプログラムの実行トリガが検出されると、アイディアデータ生成プログラム１４８は、アイディアの議論が終了していると判定し、アイディアデータ生成プログラム１４８の処理を終了する（ステップ７０７）。アイディアデータ生成プログラム１４８の終了は、所定の音声情報や端末１０５の操作でもよい。

アイディアデータ生成プログラム１４８は、アイディアの議論から業界横断類義語辞書を作成してもよい。類似する物事について業界によって異なる用語が使用されることがある。アイディアデータ生成プログラム１４８が実行されるアイディエーションフェイズでは、業界横断的な議論が行われるので、業界ごとに異なる用語を同義語として纏めて、業界横断類義語辞書を作成できる。例えば、同じ単語と共起する単語の意味は類似すると推定され、異業界においても類似する意味で使用されていると推定できる。他にもＷｏｒｄ２Ｖｅｃなどの単語をベクトル化する技術を活用することで、ベクトルが近く業界が異なる単語を業界横断類義語辞書として登録してもよい。さらに、ベクトルを四則演算することで業界横断類義語辞書を作成してもよい。アイディエーションフェイズでの議論が最も業界横断的な議論が行われると思われるが、他のフェーズで業界横断類義語辞書を作成してもよい。

図８は、技術・製品探索プログラム１４６の処理の例を示すフローチャートである。

技術・製品探索プログラム１４６は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動しており、処理を開始するトリガを待ち受けている（ステップ８００）。

次に、技術・製品探索プログラム１４６（ＣＰＵ１４２）は、アイディアデータを活用するかを判定する（ステップ８０１）。アイディアデータを活用するかは、ワークショップ支援システム１１５に予め設定してもよいし、アイディアデータがあるかによって自動的に判定してもよい。

アイディアデータを活用する場合（ステップ８０１でＹｅｓ）、技術・製品探索プログラム１４６は、アイディアデータと技術・製品データの類似度を計算し、技術・製品データに順位付けをする（ステップ８０２）。

次に、技術・製品探索プログラム１４６は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い技術・製品データをファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示する（ステップ８０３）。ここで、技術・製品は、アイディア毎に提示してもよいし、技術・製品のカテゴリ（例えば、ＩｏＴ関連、ヘルスケアなど）毎に提示してもよいし、アイディアの議論全体に対して提示してもよい。その後、技術・製品探索プログラム１４６は処理を終了する（ステップ８０７）。

一方、アイディアデータを活用しない場合（ステップ８０１でＮｏ）、ファシリテータ１０４により「今のアイディアと関連する技術・製品はあるか？」という音声情報を受ける（ステップ８０４）。次に、ステップ８０４で音声情報を受取った時刻から３分前からの音声情報を音声認識技術でテキスト化する（ステップ８０６）。ここで３分前としたが、この時間はシステムで自由に設定できてもよい。次に、テキストの内容と類似度が閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い技術・製品データを参加者１０７に提示する（ステップ８０６）。その後、技術・製品探索プログラム１４６は処理を終了する（ステップ８０７）。

図９は、アイディアブラッシュアッププログラム１４９の処理の例を示すフローチャートである。

アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動しており、処理を開始するトリガを待ち受けている（ステップ９００）。

次に、アイディアブラッシュアッププログラム１４９（ＣＰＵ１４２）は、アイディア番号を含むアイディアのブラッシュアップを開始するためのトリガを受ける（ステップ９０１）。例えば、ファシリテータ１０４による「アイディア１をブラッシュアップします。」などの音声入力でもよいし、端末１０５の操作でもよい。

次に、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、課題解決事例データ１３０を参考にしてアイディアをブラッシュアップするかを判定する（ステップ９０２）。例えば、ファシリテータ１０４による「事例を見てみましょう。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ９０２の判定がＹｅｓである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ステップ９０１で指定されたアイディアデータと課題解決事例データ１３０との類似度を計算して（ステップ９０３）、ステップ９１０に進む。

一方、ステップ９０２の判定がＮｏである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、技術・製品データ１２８を参考にしてアイディアをブラッシュアップするかを判定する（ステップ９０４）。例えば、ファシリテータ１０４による「技術・製品を見ましょう。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ９０４の判定がＹｅｓである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ステップ９０１で指定されたアイディアデータと技術・製品データ１２８との類似度を計算する（ステップ９０５）。

ステップ９０４の判定がＮｏである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、社会課題パタンデータ１２７を参考にしてアイディアをブラッシュアップするかを判定する（ステップ９０６）。例えば、ファシリテータ１０４による「社会課題を見ましょう。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ９０６の判定がＹｅｓである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ステップ９０１で指定されたアイディアデータと社会課題パタンデータ１２７との類似度を計算する（ステップ９０７）。

ステップ９０６の判定がＮｏである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、課題データ１２５を参考にしてアイディアをブラッシュアップするかを判定する（ステップ９０８）。例えば、ファシリテータ１０４による「課題データを見ましょう。」という音声入力によって判定しても、端末１０５の操作によって判定してもよい。ステップ９０８の判定がＹｅｓである場合、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、ステップ９０１で指定されたアイディアデータと課題データ１２５との類似度を計算し、アイディアデータが関係する課題データを判定し、課題データに順位をつける（ステップ９０９）。

ステップ９０３、９０５、９０７、９０９の処理が終わった後、アイディアブラッシュアッププログラム１４９は、類似度が所定の閾値より高い又は類似度の順位が所定の順位より高い結果をファシリテータ１０４及び参加者１０７に提示し（ステップ９１０）、処理を終了する（ステップ９１１）。

図１０は、役割別表示変更プログラム１５０の処理の例を示すフローチャートである。

以上に説明してた処理では、参加者１０７によらず同じ処理結果を提示する。しかし、ワークショップの参加者１０７は、営業担当者、システムエンジニア、経営者など様々な背景を持っている。そのため、ワークショップを進める上での役割が参加者によって異なり、能力や発言内容の重みや必要となる情報などが異なっており、参加者に一様な情報を提示するだけでは不適切な場合がある。このため、参加者１０７に役割（技術エキスパート、ドメインエキスパートなど）を与え、役割に応じて表示される情報量を変えて、加工された適切な情報を提示することによって、より議論を深めて、より良いアイディアを発想できるようになる。役割別表示変更プログラム１５０は、ワークショップ支援システム１１５の起動時に起動し（１０００）、参加者１０７に役割を設定することによって、端末１０６の表示内容を変更する。また、役割別表示変更プログラム１５０は、ファシリテータ１０４が使用する端末１０５における所定の操作によって実行しても、情報を提示するタイミングで実行しても、設定によっては実行しなくてもよい。

まず、役割別表示変更プログラム１５０は、ワークショップデータ１３１（図１７参照）から参加者とその役割のデータを取得する（ステップ１００１）。

次に、役割別表示変更プログラム１５０は、情報（例えば、レコメンド）を表示する端末１０６と参加者１０７の役割の情報とを対応付ける（ステップ１００２）。

次に、端末１０６に提示すべき情報を取得する（ステップ１００３）。

次に、参加者１０７の役割がドメインエキスパートであるか（ステップ１００４）、技術エキスパートであるか（ステップ１００６）、ファシリテータ１０４であるか（ステップ１００８）を判定する。

参加者１０７の役割がドメインエキスパートである場合（ステップ１００４でＹｅｓ）、当該参加者１０７の端末１０６に課題解決事例の情報を多く提示するように制御する（ステップ１００５）。

また、参加者１０７の役割が技術エキスパートである場合（ステップ１００６でＹｅｓ）、当該参加者１０７の端末１０６に技術・製品データの情報を多く提示するように制御する（ステップ１００７）。

また、参加者１０７の役割がファシリテータ１０４である場合（ステップ１００８でＹｅｓ）、当該参加者１０７（ファシリテータ１０４）の端末１０５に全ての情報を提示するように制御する。また、情報の取捨選択や参加者画面の切り替えなどの権限を行使可能な設定画面を提示する（ステップ１００９）。

その後、役割別表示変更プログラム１５０の処理を終了する（ステップ１０１０）。

前述した処理では、役割に応じた設定に従って情報を提示するものであるが、情報そのものを提示しない設定を可能としてもよい。また、技術エキスパートやドメインエキスパート以外の役割を追加して、その役割に応じた情報の提示形態を設定可能としてもよい。また、役割が営業の人が言った課題を表示するなど、自身または自身以外の役割の人が発信した情報を提示してもよい。

図１１は、課題データ１２５の構成例を示す図である。

課題データ１２５は、課題データ生成プログラム１４５によって生成され、データサーバ１２０に格納される。課題データ１２５は、課題ＩＤ１１０２をキーとして、ワークショップＩＤ１１０１、課題番号１１０３、テキストデータと発言者１１０４及び課題タイトル１１０５などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。テキストデータと発言者１１０４は、特定された発言者とテキスト化された発言内容とを含むが、必ずしも発言者が特定されていなくてもよい。発言者が特定されている場合には、発言者の役割に応じて役割別表示変更プログラム１５０を活用して、提示する情報を制御してもよい。なお、本実施例ではテーブルの形態で表しているが、これ以外の形態で表してもよい。以後に説明するデータ構造も、図示とは異なる構造でもよい。

図１２は、業界別課題パタンデータ１２６の構成例を示す図である。

業界別課題パタンデータ１２６は、予めデータサーバ１２０に格納されており、業界別課題パタンデータＩＤ１２０１をキーとして、課題が生じている業界１２０２、課題が生じている業務プロセス１２０３、課題解決のターゲット（課題が生じている人）１２０４、課題１２０５及び課題を解決できる製品・技術１２０６などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。業界別課題パタンデータ１２６によって、業界に共通している課題や、当該課題に対応する製品や技術を取得できる。

図１３は、社会課題パタンデータ１２７の構成例を示す図である。

社会課題パタンデータ１２７は、予めデータサーバ１２０に格納されており、社会課題パタンデータＩＤ１３０１をキーとして、社会課題１３０２、課題詳細１３０３及び課題解決に向けたＫＰＩ１３０４などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。課題解決に向けたＫＰＩは複数あってもよい。社会課題パタンデータ１２７によって、ワークショップ支援システム１１５で議論される課題の解決の社会的な意義などを取得できる。

図１４は、技術・製品データ１２８の構成例を示す図である。

技術・製品データ１２８は、予めデータサーバ１２０に格納されており、技術・製品ＩＤをキーとして、技術・製品が適用される業界１４０２、技術・製品名１４０３、技術・製品の概要１４０４、技術・製品が解決できる課題１４０５及び技術・製品の特徴１４０６などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。技術・製品データ１２８によって、課題を解決するために提供できる技術や製品の概要、特徴、対応できる課題などを取得できる。

図１５は、アイディアデータ１２９の構成例を示す図である。

アイディアデータ１２９は、アイディアデータ生成プログラム１４８によって生成され、アイディアＩＤ１５０１をキーとして、ワークショップＩＤ１５０２、アイディア番号１５０３、アイディア名１５０４、アイディアの詳細内容１５０５、発案者１５０６、アイディアを議論した議論内容をテキスト化した情報１５０７、アイディアが解決している課題１５０８、アイディアで活用している製品や技術１５０９などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。

図１６は、課題解決事例データ１３０の構成例を示す図である。

課題解決事例データ１３０は、予めデータサーバ１２０に格納されており、事例ＩＤ１６０１をキーとして、事例名１６０２、カテゴリ（課題を解決した業種）１６０３、課題解決の概要１６０４、課題１６０５、ソリューションの内容１６０６、事例で活用されている技術１６０７、事例で使われている又は生成されるデータ１６０８及びワークショップで得られるフィードバック１６０９などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。課題解決事例データ１３０によって、他の業界で生じている課題や、その課題の解決手段（ソリューション、技術）を取得できる。

図１７は、ワークショップデータ１３１の構成例を示す図である。

ワークショップデータ１３１は、ワークショップの開始時までにデータサーバ１２０に格納され、ワークショップＩＤ１７０１をキーとして、ワークショップ名１７０２、カテゴリ１７０３、ファシリテータ１７０４、参加者１７０５、１７０７及び各参加者の役割１７０６、１７０８などのデータを対応付けたレコードの集合体で構成される。ワークショップデータ１３１は、役割別表示変更プログラム１５０が参照して、各参加者の役割に応じた表示内容を制御する。また、ファシリテータ１０４が使用する端末１０５の操作によって、各参加者の役割を変更できる。

図１８は、端末１０５、１０６に表示される業界別課題パタン表示画面１８００の例を示す図である。

業界別課題パタン表示画面１８００は、課題番号１８０１、１８０２、表示されるデータの意味（ターゲット、業務プロセス、業界別共通の課題など）を表す項目１８０３、１８０６、課題１８０１、１８０２と関連する課題１８０４、１８０７、抜け漏れ課題１８０５、及び業界のカテゴリ１８０９の表示領域を含む。業界別課題パタン表示画面１８００には、課題が複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー１８０８が配置される。また、課題番号表示領域１８０１、１８０２には、当該課題が当該業界における共通課題であることを示すフラグ１８１０、１８１１が表示可能となっている。関連課題１８０４、１８０５や抜け漏れ課題１８０７に表示すべき文字量が多い場合、関連課題１８０４、１８０７や抜け漏れ課題１８０５の各領域の選択操作（クリック又はタップ）によって、課題の詳細を表示するサブ画面を表示してもよい。また、フラグ１８１０、１８１１は、後述する他の画面の課題番号表示領域に表示してもよい。

図１９は、端末１０５、１０６に表示される社会課題パタン表示画面１９００の例を示す図である。

社会課題パタン表示画面１９００は、全ての課題に対する社会課題データを表示する課題全体１９０１、社会課題データを課題ごとに表示する場合の課題番号１９０２、表示されるデータの意味（社会課題の詳細内容を示す課題詳細、課題を解決するために改善すべきＫＰＩなど）を表す項目１９０３、１９０６、及び議論した課題に関連する社会課題１９０４、１９０５、１９０７の表示領域を含む。社会課題パタン表示画面１９００には、課題が複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー１９０８が配置される。社会課題１９０４、１９０５、１９０７の各領域の選択操作（クリック又はタップ）によって、社会課題と関連する事例の詳細を表示するサブ画面を表示してもよい。

図２０は、端末１０５、１０６に表示される技術・製品表示画面２０００の例を示す図である。

技術・製品表示画面２０００は、課題に関連する技術・製品を表示するための画面であり、課題番号２００１、２００２、表示されるデータの意味（技術・製品名、概要、技術・製品の特徴など）を表す項目２００３、２００６、課題に関連する技術・製品２００４、２００５、２００７、及び業界のカテゴリ２００９の表示領域を含む。カテゴリ２００９の表示領域は、プルダウンメニュー形式になっており、カテゴリを切り替えることによって、業界のカテゴリに応じた技術・製品を表示できる。技術・製品表示画面２０００には、課題が複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー２００８が配置される。技術・製品２００４、２００５、２００７の各領域の選択操作（クリック又はタップ）によって、技術・製品の詳細を表示するサブ画面を表示してもよい。また、技術・製品の説明部分には文字だけでなくて、当該技術・製品を説明する画像を表示してもよい。

図２１は、端末１０５、１０６に表示される技術・製品表示画面２１００の例を示す図である。

技術・製品表示画面２１００は、アイディアに関連する技術・製品を表示するための画面であり、アイディア番号２１０１、２１０２、表示されるデータの意味（技術・製品名、概要、技術・製品の特徴など）を表す項目２１０３、２１０６、アイディアに関連する技術・製品２１０４、２１０５、２１０７、及び業界のカテゴリ２１０９の表示領域を含む。カテゴリ２１０９の表示領域は、プルダウンメニュー形式になっており、カテゴリを切り替えることによって、業界のカテゴリに応じた技術・製品を表示できる。技術・製品表示画面２１００には、アイディアが複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー２１０８が配置される。技術・製品２１０４、２１０５、２１０７の各領域の選択操作（クリック又はタップ）によって、技術・製品の詳細を表示するサブ画面を表示してもよい。また、技術・製品の説明部分には文字だけでなくて、当該技術・製品を説明する画像を表示してもよい。

図２２は、カテゴリ選択画面２２００の例を示す図である。

カテゴリ選択画面２２００は、図２０や図２１などに設けられているカテゴリ２００９、２１０９のプルボタンダウンメニューの操作後に表示される。カテゴリ選択画面２２００には、業界のカテゴリ（製造業、金融など）が書かれており、カテゴリの横に設けられたチェックボックス２２０１を選択操作することによって、選択された業界に関連する情報が表示されるように制御される。カテゴリ選択画面２２００は、図２０、図２１以外にもカテゴリのプルダウンメニューが設けられる画面には同様に実装される。

図２３は、課題解決事例表示画面２３００の例を示す図である。

課題解決事例表示画面２３００は、課題番号２３０１、２３０５、２３０８、表示されるデータの意味（事例名など）を表す項目２３０２、２３０６、２３０９、課題を解決した事例の名称２３０３、２３０４、２３０７、２３１０、及び業界のカテゴリ２３１２の表示領域を含む。カテゴリ２３１２の表示領域は、プルダウンメニュー形式になっており、カテゴリを切り替えることによって、業界のカテゴリに応じた事例を表示できる。課題解決事例表示画面２３００には、課題が複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー２３１１が配置される。事例の名称２３０３、２３０４、２３０７、２３１０の各領域の選択操作（クリック又はタップ）によって、事例の詳細を表示するサブ画面（図２４参照）を表示する。

図２４は、事例詳細表示画面２４００の例を示す図である。事例詳細表示画面２４００は、課題解決事例表示画面２３００で事例の名称２３０３、２３０４、２３０７、２３１０の各領域を選択操作（をクリック又はタップ）すると表示されるサブ画面である。事例詳細表示画面２４００は、課題番号２４０１、表示されるデータの意味（事例名、概要、課題、特徴、技術、データ、課題解決パタンなど）を表す項目２４０２、及び各項目の内容２４０３を含む。事例詳細表示画面２４００には、表示項目が複数あり画面上に表示しきれないときに画面をスライドさせるスクロールバー２４０４が配置される。また、事例詳細表示画面２４００は、事例の評価を示す評価点および評価を入力できる入力部分２４０６を含む。

本発明の実施例として、紙や付箋を用いたワークショップで活用する形態や、タッチパネルなどの大型ディスプレイや電子付箋を用いた形態がある。図１から図２４を用いて説明した実施例は、上記二つのいずれの形態にも適用できる。以下、タッチパネルなどの大型ディスプレイや電子付箋を用いた形態を説明する。

図２５は、タッチパネル型の大型ディスプレイ使用したフレームワーク１００の画面２５００の例を示す図である。

画面２５００は、電子付箋２５０２、２５０３、２５０４、電子付箋の配置領域２５０１、及び業界のカテゴリ２５０５の表示領域をフレームワーク内に含む。カテゴリ２５０５の表示領域は、プルダウンメニュー形式になっており、カテゴリを切り替えることによって、業界のカテゴリに応じた情報に切り替えて表示できる。

電子付箋２５０２等をフレームワークの所定の場所に配置することによって、ワークショップのフェーズを特定でき、トリガを省略できる。例えば、技術・製品の欄に電子付箋２５０２等が配置された場合には、技術・製品について議論しているフェーズであると判定し、技術・製品探索プログラム１４６を自動的に実行できる。

さらに、課題１という電子付箋を配置した後に、当該電子付箋の周辺に電子付箋を配置し、これらの電子付箋の情報を共有する場合、電子付箋に記載された情報や、課題２という電子付箋が配置されるまでの音声データを課題１での議論情報と判定して、課題データを作成できる。これにより、「今のは課題１です。」というトリガを省略できる。

また、「タイトル：＊＊＊」という電子付箋を課題１の電子付箋の周辺に配置することによって、「課題１のタイトルは＊＊＊」というトリガを省略できる。「周辺」は、電子付箋の中心位置がディスプレイ上の所定の距離より近い場合でもよいし（２５０６）、課題１の電子付箋と直接又は間接的に繋がっている電子付箋でもよい（２５０７）。

以上の説明は、課題以外にもアイディアなどのフレームでも同様である。

また、音声データから自動的にテキスト変換をして電子付箋を生成し、電子付箋の配置領域２５０１に追加してもよい。

さらに、技術・製品表示画面２０００、２１００（図２０、図２１）において技術・製品を選択操作（クリック又はタップ）することによって、選択された技術・製品を画面２５００の技術・製品の領域に配置してもよい。

以上に説明したように、本発明の実施例によると、課題処理部（課題データ処理プログラム１４７）が、参加者１０７の議論から生成された課題データ１２５に基づいて課題解決事例データ１３０を検索し、アイディア生成部（アイディアデータ生成プログラム１４８）が、課題データ１２５及び検索された課題解決事例データを参加者１０７に提示するので、ワークショップでのフェーズに応じて、参加者の専門性や把握している業界の知見にかかわらず適切な情報が参加者に適切に提示され、各フェーズでの議論を深めることができ、ワークショップにおいて具体的で顧客価値が高い成果物を生成できる。

また、アイディア生成部（アイディアデータ生成プログラム１４８）が、参加者１０７のアイディアの発想に関する発言をテキスト化して、アイディアデータ１２９を生成するので、自動的に発言を記録して、アイディアデータを生成できる。

また、課題処理部（課題データ処理プログラム１４７）が、技術の議論を開始するトリガを受けると、課題データ１２５に基づいて技術・製品データ１２８を検索し、検索された技術・製品データを参加者１０７に提示するので、技術・製品に関連して課題の議論を深めることができ、実際に解決可能なソリューションを提示できる。

また、探索部（技術・製品探索プログラム１４６）が、アイディアデータ１２９に基づいて技術・製品データ１２８を検索し、検索された技術・製品データを参加者１０７に提示するので、技術・製品に関連してアイディアの議論を深めることができ、実際に解決可能なソリューションを提示できる。

また、課題生成部（課題データ生成プログラム１４５）が、課題の議論を開始するトリガを受けると、参加者１０７の発言をテキスト化して、課題データ１２５を生成するので、自動的に発言を記録して、課題データを生成できる。

また、課題処理部（課題データ処理プログラム１４７）が、業界別課題の議論を開始するトリガを受けると、課題データ１２５に基づいて業界別課題パタンデータ１２６を検索し、検索された業界別の課題の情報を参加者１０７に提示するので、業界に共通している課題を参考にして課題の議論を深めることができ、当該課題に対応する製品や技術を取得できる。

また、課題処理部（課題データ処理プログラム１４７）が、価値の議論を開始するトリガを受けると、課題データ１２５に基づいて社会課題パタンデータ１２７を検索し、検索された社会的な課題の情報を参加者１０７に提示するので、議論している課題を社会的な大きな課題に繋げて社会課題として再定義でき、当該課題の解決の社会的意義が明らかにすることによって、他社との協業が容易になる。

また、アイディア生成部（アイディアデータ生成プログラム１４８）が、アイディアの議論を開始するトリガを受けると、課題データ１２５を参加者１０７に提示して、参加者１０７の発言をテキスト化して、第１のアイディアデータ１２９を生成し、探索部（技術・製品探索プログラム１４６）が、生成された第１のアイディアデータ１２９に基づいて技術・製品データ１２８を検索し、検索された技術・製品データを参加者１０７に提示し、課題処理部（課題データ処理プログラム１４７）が、課題データ１２５に基づいて課題解決事例データ１３０を検索し、アイディア生成部（アイディアデータ生成プログラム１４８）は、課題データ１２５及び検索された課題解決事例データを参加者１０７に提示して、参加者１０７の発言をテキスト化して、第２のアイディアデータ１２９を生成し、探索部（技術・製品探索プログラム１４６）が、生成された第２のアイディアデータ１２９に基づいて技術・製品データ１２８を検索し、検索された技術・製品データを参加者１０７に提示するので、発想されたアイディアを解決事例でスクリーニングして、さらにアイディアの議論を深めることができる。また、解決事例を前提としないでアイディアの議論を行うので、解決事例に引きずられないで自由にアイディアを議論できる。また、解決事例によらず課題からアイディアを発想できる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ フレームワーク
１０４ ファシリテータ
１０５、１０６ 端末
１０７ 参加者
１１２ 音声収集装置
１１３ コンピュータ
１１４ ネットワーク
１１５ ワークショップ支援システム
１２０ データサーバ
１４０ 計算サーバ

Claims (14)

1. ワークショップ支援システムであって、
   所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有する計算機によって構成され、
   前記計算機は、課題データに対応した解決事例の情報を含む課題解決事例データにアクセス可能であって、
   前記ワークショップ支援システムは、
   前記演算装置が、参加者の議論から生成された課題データに基づいて解決事例を検索する課題処理部と、
   前記演算装置が、前記生成された課題データ及び前記検索された解決事例の情報を前記参加者に提示するアイディア生成部とを有することを特徴とするワークショップ支援システム。
2. 請求項１に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記アイディア生成部は、前記参加者のアイディアの発想に関する発言をテキスト化して、アイディアデータを生成することを特徴とするワークショップ支援システム。
3. 請求項１に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記計算機は、課題データに対応した技術及び製品の少なくとも一方の情報を含む技術・製品データにアクセス可能であって、
   前記課題処理部は、技術の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援システム。
4. 請求項１に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記計算機は、課題データに対応した技術及び製品の少なくとも一方の情報を含む技術・製品データにアクセス可能であって、
   前記ワークショップ支援システムは、前記演算装置が、前記生成されたアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示する探索部を有することを特徴とするワークショップ支援システム。
5. 請求項１に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記演算装置が、課題の議論を開始するトリガを受けると、前記参加者の発言をテキスト化して、課題データを生成する課題生成部を有することを特徴とするワークショップ支援システム。
6. 請求項１に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記計算機は、課題データに対応した業界別の課題の情報を含む業界別課題パタンデータ及び課題データに対応した社会的な課題の情報を含む社会課題パタンデータにアクセス可能であって、
   前記課題処理部は、
   業界別課題の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて業界別の課題を検索し、前記検索された業界別の課題の情報を前記参加者に提示し、
   価値の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて社会的な課題を検索し、前記検索された社会的な課題の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援システム。
7. 請求項４に記載のワークショップ支援システムであって、
   前記アイディア生成部は、アイディアの議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データを前記参加者に提示して、前記参加者の発言をテキスト化して、第１のアイディアデータを生成し、
   前記探索部は、前記生成された第１のアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示し、
   前記課題処理部は、前記生成された課題データに基づいて解決事例を検索し、
   前記アイディア生成部は、前記生成された課題データ及び前記検索された解決事例の情報を前記参加者に提示して、前記参加者の発言をテキスト化して、第２のアイディアデータを生成し、
   前記探索部は、前記生成された第２のアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援システム。
8. 計算機が実行するワークショップ支援方法であって、
   前記計算機は、
   所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスと、前記演算装置に接続された通信インターフェースとを有し、
   課題データに対応した解決事例の情報を含む課題解決事例データにアクセス可能であって、
   前記ワークショップ支援方法は、
   前記演算装置が、参加者の議論から生成された課題データに基づいて解決事例を検索する課題処理手順と、
   前記演算装置が、前記生成された課題データ及び前記検索された解決事例の情報を前記参加者に提示するアイディア生成手順とを含むことを特徴とするワークショップ支援方法。
9. 請求項８に記載のワークショップ支援方法であって、
   前記アイディア生成手順では、前記演算装置が、前記参加者のアイディアの発想に関する発言をテキスト化して、アイディアデータを生成することを特徴とするワークショップ支援方法。
10. 請求項８に記載のワークショップ支援方法であって、
    前記計算機は、課題データに対応した技術及び製品の少なくとも一方の情報を含む技術・製品データにアクセス可能であって、
    前記課題処理手順では、前記演算装置が、技術の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援方法。
11. 請求項８に記載のワークショップ支援方法であって、
    前記計算機は、課題データに対応した技術及び製品の少なくとも一方の情報を含む技術・製品データにアクセス可能であって、
    前記ワークショップ支援方法は、前記演算装置が、前記生成されたアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示する探索手順を含むことを特徴とするワークショップ支援方法。
12. 請求項８に記載のワークショップ支援方法であって、
    前記演算装置が、課題の議論を開始するトリガを受けると、前記参加者の発言をテキスト化して、課題データを生成する課題生成手順を含むことを特徴とするワークショップ支援方法。
13. 請求項８に記載のワークショップ支援方法であって、
    前記計算機は、課題データに対応した業界別の課題の情報を含む業界別課題パタンデータ及び課題データに対応した社会的な課題の情報を含む社会課題パタンデータにアクセス可能であって、
    前記課題処理手順では、
    前記演算装置が、業界別課題の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて業界別の課題を検索し、前記検索された業界別の課題の情報を前記参加者に提示し、
    前記演算装置が、価値の議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データに基づいて社会的な課題を検索し、前記検索された社会的な課題の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援方法。
14. 請求項１１に記載のワークショップ支援方法であって、
    前記アイディア生成手順では、前記演算装置が、アイディアの議論を開始するトリガを受けると、前記生成された課題データを前記参加者に提示して、前記参加者の発言をテキスト化して、第１のアイディアデータを生成し、
    前記探索手順では、前記演算装置が、前記生成された第１のアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示し、
    前記課題処理手順では、前記演算装置が、前記生成された課題データに基づいて解決事例を検索し、
    前記アイディア生成手順では、前記演算装置が、前記生成された課題データ及び前記検索された解決事例の情報を前記参加者に提示して、前記参加者の発言をテキスト化して、第２のアイディアデータを生成し、
    前記探索手順では、前記演算装置が、前記生成された第２のアイディアデータに基づいて技術及び製品の少なくとも一方を検索し、前記検索された技術及び製品の少なくとも一方の情報を前記参加者に提示することを特徴とするワークショップ支援方法。