JP2021022194A - 関連性評価方法、関連性評価装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人と単語との関連性を評価した結果に応じた検索を行う関連性評価方法、関連性評価装置及びプログラムを提供する。【解決手段】関連性評価装置１００は、外部装置などから、ユーザの状況を示す情報を取得し、取得したユーザの状況を示す情報を記憶部１１０における状況情報１１６に格納する状況情報取得部１６０と、状況情報１１６に基づいて重みの値を決定することで、重みづけテーブル１１７が示す重みの値を修正する重みづけ反映部１７０と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、関連性評価方法、関連性評価装置、プログラムに関する。

企業のような組織、団体などにおいて、特定の技術、分野、製品、プロジェクトなどに関係している人を効率的に検索することなどを実現するため、人と単語との関連性を算出・評価することがある。

このような関連性を算出する際に用いる技術として、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、収集部と、単語抽出部と、関連スコア算出部と、を有する関連スコア算出システムが記載されている。特許文献１によると、単語抽出部は、収集部が端末装置から収集した操作ログに記述されているファイル名から単語を抽出する。また、関連スコア算出部は、操作ログに基づいて、ユーザと単語との関連の強さを表す関連スコアを算出する。

特開２０１９−８６９４０号公報

特許文献１に記載の技術の場合、ユーザの状況などは考慮していない。そのため、特許文献１に記載の技術を用いて、例えば、ある技術に詳しいユーザを検索できたとしても、当該技術の実施を頼んだり、技術の内容を尋ねたりするのに、検索されたユーザの状況が適していないおそれがあった。その結果、適切なユーザを検索することが出来ないおそれがある、という課題が生じていた。

そこで、本発明の目的は、人と単語との関連性を評価した結果に応じた検索を行う際に、適切な検索を行うことが出来ないおそれがある、という課題を解決する関連性評価方法、関連性評価装置、プログラムを提供することにある。

かかる目的を達成するため本発明の一形態である関連性評価方法は、
情報処理装置が、
ユーザの状況を示す情報を取得し、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である関連性評価装置は、
ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する修正部と、
を有する
という構成をとる。

また、本発明の他の形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する修正部と、
を実現するためのプログラムである。

本発明は、以上のように構成されることにより、人と単語との関連性を評価した結果に応じた検索を行う際に、適切な検索を行うことが出来ないおそれがある、という課題を解決する関連性評価方法、関連性評価装置、プログラムを提供することが可能となる。

本発明の第１の実施形態における関連性評価装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１で示す参照時間情報の一例を示す図である。 図１で示す第１スコア情報の一例を示す図である。 図１で示す第１テーブルの一例を示す図である。 図１で示す第２テーブルの一例を示す図である。 図１で示す第２スコア情報の一例を示す図である。 図１で示す状況情報の一例を示す図である。 図１で示す重みづけテーブルの一例を示す図である。 第１スコア算出部が行う処理の一例を説明するための図である。 第２テーブル生成部が行う処理の一例を説明するための図である。 関連性評価装置の動作の一例を示すフローチャートである。 関連性評価装置の他の動作の一例を示すフローチャートである。 関連性評価装置が検索を行う際の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における関連性評価装置の構成の一例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態を図１から図１３までを参照して説明する。図１は、関連性評価装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図２は、参照時間情報１１１の一例を示す図である。図３は、第１スコア情報１１２の一例を示す図である。図４は、第１テーブル１１３の一例を示す図である。図５は、第２テーブル１１４の一例を示す図である。図６は、第２スコア情報１１５の一例を示す図である。図７は、状況情報１１６の一例を示す図である。図８は、重みづけテーブル１１７の一例を示す図である。図９は、第１スコア算出部１２０が行う処理の一例を説明するための図である。図１０は、第２テーブル生成部１４０が行う処理の一例を説明するための図である。図１１から図１３は、関連性評価装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。

本発明の第１の実施形態では、ある人はある単語を使う時間が多いなどの人と単語との関連性の強さをスコアとして表現することで、人と単語との関連性の強さを評価する関連性評価装置１００について説明する。後述するように、関連性評価装置１００は、ユーザの状況を示す情報を取得して、取得したユーザの状況を示す情報に基づいて上記スコアを修正する。例えば、関連性評価装置１００は、ユーザの状況を示す情報に基づいてスコアを修正する際に用いる重み値を修正する。そして、関連性評価装置１００は、修正した重み値に基づいてスコアを修正する。

関連性評価装置１００は、人（ユーザ）と単語との関連性の強さを表すスコアを算出する情報処理装置である。また、関連性評価装置１００は、生成したスコアを用いた検索を行うことが出来るよう構成されている。

図１は、関連性評価装置１００の構成の一例を示している。図１を参照すると、関連性評価装置１００は、例えば、記憶部１１０と、第１スコア算出部１２０と、第１テーブル生成部１３０と、第２テーブル生成部１４０と、第２スコア算出部１５０と、状況情報取得部１６０と、重みづけ反映部１７０と、キーワード受付部１８１と、検索部１８２と、出力部１８３と、を有している。

例えば、関連性評価装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置を有している。例えば、関連性評価装置１００は、記憶部１１０などの記憶装置が記憶するプログラムを演算装置が実行することで、上述した各処理部を実現する。

記憶部１１０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部１１０で記憶される主な情報としては、例えば、参照時間情報１１１と、第１スコア情報１１２と、第１テーブル１１３と、第２テーブル１１４と、第２スコア情報１１５と、状況情報１１６と、重みづけテーブル１１７と、がある。また、記憶部１１０には、外部装置や記録媒体などから予め読み込まれたプログラムを記憶することが出来る。

参照時間情報１１１は、ユーザと単語の組ごとに、ユーザが単語を参照していた時間である参照時間を示す情報である。参照時間情報１１１は、例えば、ファイルの操作ログやスケジュール情報などに基づいて予め生成され記憶部１１０に格納されている。単語の参照時間としては、例えば、ある単語をファイル名に含むファイルを開いていたユーザの操作時間、キーボードのタイプ数、ある単語を件名に含むスケジュール情報の開始から終了までの時間、などがある。単語の参照時間は、上記例示した以外のものであっても構わない。

図２は、参照時間情報１１１の一例を示している。図２で示すように、参照時間情報１１１では、例えば、ユーザ名と、単語と、参照時間と、が対応づけられている。例えば、図２の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の単語「働き」の参照時間が「３０」であることを示している。

第１スコア情報１１２は、各ユーザに対して単語ごとの関連性を数値化した第１スコアを示す情報である。つまり、第１スコア情報１１２には、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアの１種である第１スコアが含まれている。第１スコア情報１１２が示す第１スコアは、後述する第１スコア算出部１２０により、参照時間情報１１１に基づいて算出される。

図３は、第１スコア情報１１２の一例を示している。図３で示すように、第１スコア情報１１２では、例えば、ユーザ名と、単語と、第１スコアと、が対応づけられている。例えば、図３の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の単語「サービス」の第１スコアが「０」であることを示している。

なお、第１スコア情報１１２が示す第１スコアは、ユーザによる単語の参照時間が０である場合対応するスコアの値が０となり、参照時間が長いほどスコアの値が高くなる、という特徴を有している。また、第１スコアは、ユーザ全体が使っている単語ほどスコアの値が低くなり、特定のユーザにのみ使われている単語はスコアの値が高くなる、という特徴を有している。以上の特徴のため、第１スコアは、ユーザが単語をよく使っている、特定のユーザのみが単語を使っているなど、ユーザと単語との関連性が高いと評価される場合に値が高くなるスコアである、ということが出来る。

第１テーブル１１３は、第１スコア情報１１２に基づいて、各ユーザを行、各単語を列に当てはめることで生成したテーブルである。第１テーブル１１３は、後述する第１テーブル生成部１３０により生成される。

図４は、第１テーブル１１３の一例を示している。例えば、図４の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の、単語「サービス」の第１スコアが「０」、単語「休暇」の第１スコアが「０」、単語「休暇表」の第１スコアが「０」、……、というように、ユーザ名「Ａさん」の各単語に対する第１スコアを示している。

第２テーブル１１４は、単語間の関連度を示すテーブルである。第２テーブル１１４は、後述する第２テーブル生成部１４０により第１スコア情報１１２や第１テーブル113が示す第１スコアに基づいて生成される。

図５は、第２テーブル１１４を示している。例えば、図４の１行目は、単語「会議」と単語「会議」の関連度が「１」、単語「会議」と単語「働き」の関連度が「−０．６５５７８」、単語「会議」と単語「働き方」の関連度が「−０．６５５７８」、……、というように、単語「会議」と他の単語との関連度を示している。

なお、第２テーブル１１４が示す単語間の関連度は、第１スコアの分布が似ているなど使用のされ方が類似している単語について値が大きくなる指標である。例えば、単語ｘと単語ｙの間の関連度の場合、単語ｘと単語ｙを両方とも使う人が多い、又は、単語ｘと単語ｙを両方とも使わない人が多いなど、使用のされ方が類似しているほど、値が大きくなる。例えば、単語スマホと単語スマートフォンについて、使われ方が類似して値が大きくなることなどが想定される。

第２スコア情報１１５は、単語を使う人の分布が似ている別の単語とも関連があるとして単語間の関連度を第１スコアに加味した第２スコアを示す情報である。つまり、第２スコア情報１１５には、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアの１種である第２スコアが含まれている。第２スコア情報１１５が示す第２スコアは、後述する第２スコア算出部１５０により、第１スコア情報１１２または第１テーブル１１３が示す第１スコアと第２テーブル１１４が示す単語間の関連度とに基づいて算出される。

図６は、第２スコア情報１１５の一例を示している。図６で示すように、第２スコア情報１１５では、ユーザ名と、単語と、第２スコアと、が対応づけられている。例えば、図６の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の単語「サービス」の第１スコアが「０．１４５６５０」であることを示している。

なお、第２スコア情報１１５が示す第２スコアは、上述したように、第１スコアと単語間の関連度とに基づいて算出する。そのため、第２スコアを用いると、例えば、後述する検索を行う際に、検索キーワードとして指定した単語との関連度が高い別の単語との関連が高いユーザのユーザ名も上位に検索することが可能となる。つまり、第２スコア情報１１５が示す第２スコアは、第１スコアよりも類語や表記ゆれなどに強くなる値である、ということが出来る。

状況情報１１６は、ユーザの状況を示す情報である。状況情報１１６は、後述する状況情報取得部１６０が外部装置などからユーザの状況を示す情報を取得することで、生成、更新される。

図７は、状況情報１１６の一例を示している。図７で示すように、状況情報１１６では、例えば、ユーザ名と、現在位置情報と、席位置情報と、スケジュール情報と、……、が対応づけられている。例えば、図７の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の現在位置が「XX,YY」であり、「Ａさん」の席の位置が「XX,YY」であり、スケジュール情報が「―」であることを示している。

なお、図７では状況情報１１６の一例を示しており、状況情報１１６は図７で例示する場合に限定されない。例えば、状況情報１１６には、現在位置情報と席位置情報とが含まれる一方でスケジュール情報が含まれないなど、図７で例示した一部から構成されても構わない。また、現在位置情報や席位置情報は、位置を特定可能な情報であれば、緯度や経度などであっても構わないし、二次元座標やフロア情報などの社内での位置情報などであっても構わない。また、状況情報１１６には、図７で例示した以外のユーザの状況を示す情報やユーザの状況を判断するための情報を含めることが出来る。例えば、状況情報１１６には、会社の位置を示す会社位置情報、ユーザの出退勤記録、ユーザの相談対応回数（ランキングが閾値よりも上位で出力部１８３により出力された回数）、労働時間、利用ＰＣのオンライン状況、会議の開催状況、コンピュータやアプリケーションの稼働状態を示す情報（例えば、コンピュータやアプリケーションなどが所定時間操作されていないことを示す情報）などのユーザの業務状況に関する情報、年齢・性別・住所・所属といったユーザの属性に関する情報、所有資格や業務実績などのユーザのスキルに関する情報、などを含めることが出来る。

なお、上述した各情報のうち、ユーザの位置を示す情報やユーザの業務状況に関する情報などは、ユーザが相談などを受けられるか否かなどユーザの対応可能性を判断する指標となるため、ユーザに相談などを行う際の対応可能性を判断するための情報である、ということも出来る。また、上述した各情報のうち、ユーザのスキルに関する情報などは、ユーザの対応レベルを判断するための情報である、ということも出来る。また、ユーザの属性に関する情報などは、ユーザと検索者との関係を判断するための情報である、ということも出来る。

重みづけテーブル１１７は、第２スコア情報１１５が示す第２スコアを修正する重みをユーザごとに示すテーブルである。重みづけテーブル１１７には、各ユーザの重み初期値として１が設定されている。また、重みづけテーブル１１７が示すユーザの重みは、重みづけ反映部１７０により、状況情報１１６などに基づいて更新される。

図８は、重みづけテーブル１１７の一例を示している。図８を参照すると、重みづけテーブル１１７では、ユーザ名と重みとが対応づけられている。例えば、図８の１行目は、ユーザ名「Ａさん」の重みが「１」であることを示している。

なお、図８で例示する重みづけテーブル１１７の重みの値は、例えば、０．１〜１の間で更新される。重みの値は、例えば、値が小さいほどユーザが新たな対応を行うことが難しいことを示している。なお、重みの値は上記例示した以外のものであっても構わない。

第１スコア算出部１２０は、参照時間情報１１１に基づいて、各ユーザに対して単語ごとに、ユーザと単語との関連性を数値化した第１スコアを算出する。そして、第１スコア算出部１２０は、算出した第１スコアを第１スコア情報１１２として記憶部１１０に格納する。

例えば、第１スコア算出部１２０は、図９で示すTF-IDFを算出することで、ユーザと単語間の関連性を示す第１スコアを算出する。ここで、TF-IDFとは、文書中に含まれる単語の重要性を評価する手法である。第１スコア算出部１２０は、各ユーザが使用した単語を文章とみなして図９で示す計算式にあてはめることで、第１スコアとしてTF-IDFを算出する。第１スコア算出部１２０による算出の手順は、以下の通りとなる。

まず、第１スコア算出部１２０は、参照時間情報１１１を参照して、ユーザごとに全ての単語の参照時間を合計することで、あるユーザにおける全ての単語の参照時間の合計を示す第１総参照時間を算出する。また、第１スコア算出部１２０は、単語ごとに全てのユーザの参照時間を合計することで、ある単語における全てのユーザの参照時間の合計を示す第２総参照時間を算出する。

また、第１スコア算出部１２０は、あるユーザにおけるある単語の参照時間を第１総参照時間で割ることでTFを算出するとともに、あるユーザにおけるある単語の参照時間を第２総参照時間で割ることでIDFを算出する。そして、第１スコア算出部１２０は、算出したTFとIDFを掛けることで、あるユーザ、ある単語におけるTF-IDFを算出する。

例えば、第１スコア算出部１２０は、上述した処理をユーザと単語の組み合わせごとに行うことで、各ユーザ、各単語のTF-IDF（つまり、第１スコア）を算出する。そして、第１スコア算出部１２０は、算出した結果を、第１スコア情報１１２として記憶部１１０に格納する。なお、あるユーザのある単語の参照時間が０である場合、TFとIDFの値がともに０となる。そのため、あるユーザ、ある単語の第１スコアの値も０となることになる。

第１テーブル生成部１３０は、第１スコア情報１１２に基づいて第１テーブル１１３を生成する。例えば、第１テーブル生成部１３０は、第１スコア情報１１２に含まれる各ユーザを行、各単語を列に当てはめることで、第１テーブル１１３を生成する。そして、第１テーブル生成部１３０は、生成した第１テーブル１１３を記憶部１１０に格納する。

第２テーブル生成部１４０は、第１スコア情報１１２または第１テーブル１１３が示す第１スコアに基づいて、単語間の関連度を示す第２テーブル１１４を生成する。そして、第２テーブル生成部１４０は、生成した第２テーブル１１４を記憶部１１０に格納する。

例えば、第２テーブル生成部１４０は、図９で示す関連度ｒを求める計算式を用いることで、単語間の関連度を算出する。ここで、図９で示す式は、全ユーザの数をn人とし、対象の単語から２つの単語xとyを選んだとすると、両者の単語のn人分の第１スコアの共分散（Sxy）と、それぞれの単語のn人分の第１スコアの標準偏差（Sx、Sy）から単語間の関連度を算出するものである。

なお、xiは、単語xにおけるi番目の第１スコアであり、yiは、単語yにおけるi番目の第１スコアである。また、図１０で示す計算式中の下記数１は、xの第１スコアの平均値であり、図１０で示す計算式中の下記数２は、yの第１スコアの平均値である。

なお、図１０で示す関連度ｒは、使用のされかたが類似している単語について、値が大きくなる指標である。つまり、単語間の関連度は、単語xと単語yを両方とも使う人が多い、あるいは、単語xと単語yを両方とも使わない人が多い場合、値が大きくなる。例えば、「スマホ」と「スマートフォン」については、使われ方が類似し、値も大きくなることが考えられる。

第２テーブル生成部１４０は、上述した計算式により各単語間の関連度を算出する。そして、第２テーブル生成部１４０は、各単語間の関連度が対象行列の形になるよう、各単語同士の組み合わせによる第２テーブル１１４を作成する。なお、自身との単語間の関連度については１とする。

第２スコア算出部１５０は、第１スコア情報１１２または第１テーブル１１３が示す第１スコアと、第２テーブル１１４が示す単語間の関連度と、に基づいて、単語間の関連度を第１スコアに加味した第２スコアを算出する。そして、第２スコア算出部１５０は、算出した第２スコアを第２スコア情報１１５として記憶部１１０に格納する。

例えば、第２スコア算出部１５０は、下記式を用いることで第２スコアを算出する。
ユーザαと単語Ｘとの関連スコア
＝Σ（単語Ｘとある単語との単語間の関連度×ある単語へのユーザＡの第１スコア）

具体的には、例えば、図４で示す第１テーブル１１３と図５で示す第２テーブル１１４とを用いてユーザ名「Ａさん」と単語「サービス」との第２スコアを算出する場合、第２スコア算出部１５０は、下記のような計算を行うことで第２スコアを算出する。つまり、第２スコア算出部１５０は、（「サービス」と「会議」との関連度×「Ａさん」の「会議」の第１スコア）＋（「サービス」と「働き」との関連度×「Ａさん」の「働き」の第１スコア）＋（「サービス」と「働き方」との関連度×「Ａさん」の「働き方」の第１スコア）＋（「サービス」と「抑制」との関連度×「Ａさん」の「抑制」の第１スコア）＋（「サービス」と「改革」との関連度×「Ａさん」の「改革」の第１スコア）＋（「サービス」と「残業」との関連度×「Ａさん」の「残業」の第１スコア）＋（「サービス」と「残業抑制」との関連度×「Ａさん」の「残業抑制」の第１スコア）＋（「サービス」と「サービス」との関連度×「Ａさん」の「サービス」の第１スコア）＋（「サービス」と「休暇」との関連度×「Ａさん」の「休暇」の第１スコア）＋（「サービス」と「休暇表」との関連度×「Ａさん」の「休暇表」の第１スコア）＝（−0.46217×0）＋（0.941227×0.063492）＋（0.941227×0.063492）＋（−0.40357×0.027778）＋（0.941227×0.063492）＋（−0.40357×0.027778）＋（−0.40357×0.027778）＋（1×0）＋（1×0）＋（1×0）=0.145650を算出する。

状況情報取得部１６０（取得部）は、外部装置などからユーザの状況を示す情報を取得する。そして、状況情報取得部１６０は、取得した情報を状況情報１１６として記憶部１１０に格納する。

例えば、状況情報取得部１６０は、ユーザが所有するスマートフォンなどからスマートフォンの位置を示す情報を取得することで、ユーザの位置を示す情報を取得する。そして、状況情報取得部１６０は、取得した情報に応じて、状況情報１１６中の現在位置情報を更新する。なお、スマートフォンの位置を示す情報は、スマートフォンが有するGPS（Global Positioning System）やWi-Fi（登録商標）やBluetooth（登録商標）などを利用する際の基地局の情報、ビーコン（Beacon）などから取得することが出来る。スマートフォンは、ユーザを特定する情報とともに、位置を示す情報を関連性評価装置１００に対して送信することになる。

また、状況情報取得部１６０は、ユーザの業務状況を管理する管理装置などからユーザの業務状況に関する情報などを取得することが出来る。そして、状況情報取得部１６０は、取得した情報に応じて、状況情報１１６中のスケジュール情報などを更新する。

このように、状況情報取得部１６０は、外部装置などからユーザの状況を示す情報を取得する。なお、状況情報取得部１６０は、例えば予め定められた所定の間隔でユーザの状況を示す情報を取得するよう構成することが出来る。状況情報取得部１６０は、任意のタイミングでユーザの状況を示す情報を取得するよう構成しても構わない。

重みづけ反映部１７０は、状況情報１１６に基づいて重みの値を決定することで、重みづけテーブル１１７が示す重みの値を修正する。これにより、重みづけ反映部１７０は、重みづけテーブル１１７にユーザの状況を反映させる。

例えば、重みづけ反映部１７０は、ユーザが席や会社から離れている、会議中など手を離せない状況にある、など、新たな対応を行うことが難しいと想定されればされるほど、重みづけテーブル１１７中の重みの値を下げる。一方、重みづけ反映部１７０は、ユーザの現在位置と席の位置が一致している、特別な作業が登録されていない、など、ユーザの状況に特に問題がないと想定される場合、重みづけテーブル１１７中の重みの値を上げる。

具体的には、例えば、重みづけ反映部１７０は、現在位置情報、席位置情報、会社位置情報に基づいて、重みづけテーブル１１７中の重みの値を決定する。例えば、重みづけ反映部１７０は、検索対象者であるユーザの現在位置情報が示す位置が同一ユーザの席の位置と同じ場合、該当するユーザが自席にいて応答が容易と推測して重みを１にする。また、重みづけ反映部１７０は、検索対象者であるユーザの現在位置情報が示す位置が同一ユーザの席の位置と異なるが会社内に存在する場合、会議などで席を外しているがそのうち戻る可能性が高いと判断して重みを０．５にする。また、重みづけ反映部１７０は、現在位置情報が示す位置と会社位置情報が示す会社の位置とが異なっており検索対象者であるユーザが会社を離れていると判断される場合、ユーザが外出中などですぐに戻る可能性が低いと判断し、重みを０．１にする。

例えば、このように、重みづけ反映部１７０は、現在位置情報、席位置情報、会社位置情報に基づいて、重みづけテーブル１１７中の重みの値を決定する。現在位置情報が示す位置と会社位置情報が示す会社の位置とが異なる場合に重みを０．１とすることで、ユーザの位置とユーザの席の位置とが異なる場合にユーザの位置とユーザの席の位置とが同じ場合よりも第２スコアの値が小さくなるように修正を行うことが可能となる。なお、重みづけ反映部１７０は、ユーザが会社や席から離れれば離れるほど重みの値を低くするよう構成しても構わない。また、重みづけ反映部１７０は、スケジュール情報などの他の対応可能性を判断するための情報、ユーザの対応レベルを判断するための情報、ユーザと検索者との関係を判断するための情報、なども参照してより細かく重みの値を決定するよう構成しても構わない。例えば、重みづけ反映部１７０は、スケジュール情報に応じてより細かく重みの値を決定する、より高いスキルを有しているなどユーザの対応レベルが高い場合に重みの値を大きくする、など、より細かく重みの値を決定するよう構成することが出来る。

なお、本実施形態の場合、重みづけ反映部１７０は、０．１〜１の間の範囲内で重みの値を決定する。重みづけ反映部１７０は、上記例示した以外の範囲で重みの値を決定するよう構成しても構わない。

また、重みづけ反映部１７０は、様々なタイミングで重みの修正を行うよう構成することが出来る。例えば、重みづけ反映部１７０は、予め定められた所定の間隔で定期的に重みづけテーブル１１７が示す重みの値を修正することが出来る。また、重みづけ反映部１７０は、例えば、状況情報１１６の更新があるたびに、対応するユーザの重みを更新するよう構成することが出来る。また、重みづけ反映部１７０は、例えば、検索部１８２による検索が行われるタイミングで重みづけテーブル１１７が示す重みの値を修正することが出来る。重みづけ反映部１７０は、上記例示したタイミングのうちのいずれか、または、複数のタイミングで重みの修正を行うよう構成しても構わないし、上記例示した以外のタイミングで重みの修正を行うよう構成しても構わない。

また、重みづけ反映部１７０は修正する重みの値は、後述する検索部１８２が第２スコアなどを修正する際に用いられる。そのため、重みづけ反映部１７０は、第２スコアを修正する修正部の一部として機能する、ということも出来る。

キーワード受付部１８１は、検索者から検索キーワードを受け付ける。例えば、キーワード受付部１８１は、検索キーワードとして、単語を受け付ける。

検索部１８２は、検索キーワードに応じた検索を実行する。例えば、検索部１８２は、第２スコア情報１１５が示す第２スコアのうち、検索キーワードとして受け付けた単語に対応する第２スコアを各ユーザについて検索する。

また、検索部１８２は、検索した各ユーザの第２スコアを重みづけテーブル１１７が示す重みの値に基づいて修正する。つまり、検索部１８２は、第２スコアの修正を行う修正部の一部として機能する。例えば、検索部１８２は、第２スコアと重みの値の積を各ユーザに対して求める。そして、検索部１８２は、算出した積の値の大きいユーザから降順にユーザを特定するための情報を並び替える。

なお、ユーザを特定するための情報とは、例えば、ユーザ名などである。ユーザを特定するための情報には、ユーザ名以外を含めても構わない。

出力部１８３は、検索部１８２が並び替えたユーザを特定するための情報を出力する。つまり、出力部１８３は、検索部１８２がユーザを特定するための情報を並び替えることで生成されるランキングを出力する。出力部１８３による出力は、例えば、画面表示部に対する表示や外部装置に対する送信などがある。

なお、出力部１８３がユーザを特定するための情報を出力する件数である出力件数には上限を定めても構わない。つまり、出力部１８３は、予め定められた上限以内の数の特定するための情報を出力するよう構成しても構わない。

また、上記重みづけを行った結果、席を離れているなど重みが０．５や０．１を設定されたユーザに対応するユーザを特定するための情報のみが出力部１８３により出力される場合がある。このような場合、出力部１８３は、ランキングが上位のユーザが所有するスマートフォンなどに問い合わせがある可能性がある旨などを示す所定の通知を行うよう構成しても構わない。換言すると、出力部１８３は、検索部１８２による並び替えの結果と、重みづけテーブル１１７が示す各ユーザの重みの値と、に基づいて、ユーザに対する所定の通知を行うよう構成することが出来る。

なお、キーワード受付部１８１と検索部１８２と出力部１８３とによる検索の実現例としては、例えば、キーワード受付部１８１が検索者の使用する外部装置から、通信ネットワークを介して、検索キーワードを受け付ける。そして、出力部１８３は、検索者の使用する外部装置に対して検索結果を出力する。このような形式が考えられる。検索は、関連性評価装置１００が有するキーボードなどにより検索キーワードを受け付け、関連性評価装置１００が有する画面表示部に表示するよう行われても構わない。また、キーワード受付部１８１は、例えば、与えられた文章から単語を抽出して、抽出した単語を検索キーワードとして受け付けるよう構成しても構わない。つまり、キーワード受付部１８１は、必ずしも検索者から直接検索キーワードの入力を受け付けるよう構成しなくても構わない。なお、本実施形態においては、キーワード受付部１８１が文章から単語を抽出する際の処理の内容については、特に限定しない。キーワード受付部１８１は、既知の技術を用いて文章から単語を抽出するよう構成することが出来る。

以上が、関連性評価装置１００の構成の一例である。続いて、図１１から図１３までを参照して、関連性評価装置１００の動作の一例について説明する。

まず、図１１を参照して、第２スコアを算出するまでの関連性評価装置１００の動作の一例について説明する。

図１１を参照すると、関連性評価装置１００の第１スコア算出部１２０は、参照時間情報１１１に基づいて、各ユーザに対して単語ごとに、ユーザと単語との関連性を数値化した第１スコアを算出する（ステップＳ１０１）。例えば、第１スコア算出部１２０は、図８で示すTF-IDFを算出することで第１スコアを算出する。

第１テーブル生成部１３０は、第１スコア情報１１２に基づいて、第１テーブル１１３を生成する（ステップＳ１０２）。

第２テーブル生成部１４０は、第１スコア情報１１２または第１テーブル１１３が示す第１スコアに基づいて、単語間の関連度を示す第２テーブル１１４を生成する（ステップＳ１０３）。例えば、第２テーブル生成部１４０は、図９で示す計算式を計算することで、単語間の関連度を算出する。そして、第２テーブル生成部１４０は、生成した各単語間の関連度をテーブル形式で表現することで、第２テーブル１１４を生成する。

第２スコア算出部１５０は、第１スコア情報１１２または第１テーブル１１３が示す第１スコアと、第２テーブル１１４が示す単語間の関連度と、に基づいて、単語間の関連度を第１スコアに加味した第２スコアを算出する（ステップＳ１０４）。例えば、第２スコア算出部１５０は、単語Ｘとある単語との単語間の関連度×ある単語へのユーザＡの第１スコアを、各単語について算出して和をとることで、第２スコアを算出する。

以上が、第２スコアを算出するまでの関連性評価装置１００の動作の一例である。続いて、図１２を参照して、重みの値を更新する処理の一例について説明する。

図１２を参照すると、状況情報取得部１６０は、外部装置などからユーザの状況を示す情報を取得する（ステップＳ２０１）。状況情報取得部１６０が取得するユーザの状況を示す情報としては、例えば、ユーザの位置を示す情報、ユーザの業務状況に関する情報、などがある。また、状況情報取得部１６０は、取得した情報を状況情報１１６として記憶部１１０に格納する。

重みづけ反映部１７０は、状況情報１１６に基づいて重みの値を決定することで、重みづけテーブル１１７が示す重みの値を修正する。つまり、重みづけ反映部１７０は、状況情報１１６に基づいて重みづけテーブル１１７を更新する（ステップＳ２０２）。

例えば、重みづけ反映部１７０は、ユーザが席や会社から離れている、会議中など手を離せない状況にある、など、新たな対応を行うことが難しいと想定されればされるほど、重みづけテーブル１１７中の重みの値を下げる。一方、重みづけ反映部１７０は、ユーザの現在位置と席の位置が一致している、特別な作業が登録されていない、など、ユーザの状況に特に問題がないと想定される場合、重みづけテーブル１１７中の重みの値を上げる。このように、重みづけ反映部１７０は、状況情報１１６に基づいてユーザの状況に応じた重みの値を決定する。

以上が、重みの値を更新する処理の一例である。なお、重みの値の更新は、定期的に行っても構わないし、後述する検索処理を行うタイミングなどで行っても構わない。続いて、図１３を参照して、検索処理を行う際の関連性評価装置１００の動作の一例について説明する。

図１３を参照すると、キーワード受付部１８１は、検索者から検索キーワードを受け付ける（ステップＳ３０１）。例えば、キーワード受付部１８１は、検索キーワードとして、単語を受け付ける。

検索部１８２は、検索キーワードに応じた検索を実行する（ステップＳ３０２）。例えば、検索部１８２は、第２スコア情報１１５が示す第２スコアのうち、検索キーワードとして受け付けた単語に対応する第２スコアを各ユーザについて検索する。

また、検索部１８２は、検索した各ユーザの第２スコアを重みづけテーブル１１７が示す重みの値に基づいて修正する。例えば、検索部１８２は、第２スコアと重みの値の積を各ユーザに対して求める（ステップＳ３０３）。そして、検索部１８２は、算出した積の値の大きいユーザから降順にユーザを特定するための情報を並び替える（ステップＳ３０４）。

出力部１８３は、検索部１８２が並び替えたユーザを特定するための情報を出力する（ステップＳ３０５）。つまり、出力部１８３は、検索部１８２がユーザを特定するための情報を並び替えることで生成されるランキングを出力する。出力部１８３による出力は、例えば、画面表示部に対する表示や外部装置に対する送信などがある。

以上が、検索処理を行う際の関連性評価装置１００の動作の一例である。

このように、関連性評価装置１００は、状況情報取得部１６０と、重みづけ反映部１７０と、を有している。このような構成により、重みづけ反映部１７０は、状況情報取得部１６０が取得した状況情報に基づいて、重みづけテーブル１１７を更新することが出来る。その結果、関連性評価装置１００は、ユーザの状況を反映した重みづけテーブル１１７に基づいて第２スコアを修正することが可能となり、修正した結果に応じた出力を行うことが可能となる。つまり、上記構成によると、人と単語との関連性を評価した結果に応じた検索を行う際に、ユーザの状況に応じた適切な検索を行うことが可能となる。

なお、本実施形態においては、関連性評価装置１００が１台の情報処理装置により構成される場合について例示した。しかしながら、関連性評価装置１００は、例えば、ネットワークを介して接続された複数台の情報処理装置により構成されても構わない。例えば、関連性評価装置１００は、記憶部１１０と第１スコア算出部１２０と第１テーブル生成部１３０と第２テーブル生成部１４０と第２スコア算出部１５０と状況情報取得部１６０と重みづけ反映部１７０とを有する情報処理装置と、キーワード受付部１８１と検索部１８２と出力部１８３とを有する情報処理装置と、から構成されても構わない。

また、本実施形態においては、検索部１８２が重みを反映して並び替えを行う場合について説明した。しかしながら、関連性評価装置１００は、予め重みづけテーブル１１７が示す重みの値と第２スコア情報１１５が示す第２スコアとの積を算出して並び替えを行っておいても構わない。つまり、関連性評価装置１００は、予めランキングを生成していても構わない。この場合、検索部１８２は、検索キーワードに応じたランキングを検索することが出来る。

また、キーワード受付部１８１は、検索キーワードを受け付ける際に、検索者の位置情報、検索者の業務状況に関する情報、検索者の属性に関する情報、検索者のスキルに関する情報、などの検索者の状況を示す情報も受け付けることが出来る。また、キーワード受付部１８１が検索者の状況を示す情報を受け付ける場合、重みづけ反映部１７０は、ユーザの状況を示す情報と検索者の状況を示す情報とに基づいて、重みの値を修正するよう構成することが出来る。換言すると、重みづけ反映部１７０は、ユーザと検索者との関係などに応じて重みの値を修正するよう構成することが出来る。

例えば、重みづけ反映部１７０は、ユーザと検索者との位置関係が近いほど重みの値を大きくすることが出来る。また、例えば、重みづけ反映部１７０は、ユーザと検索者が同じ部署に属している、ユーザと検索者との役職が近いなど、検索者とユーザとがより身近な存在であるほど重みの値が大きくなるよう重みの値を決定することが出来る。このように、重みづけ反映部１７０は、ユーザと検索者との関係を考慮して重みの値を決定するよう構成しても構わない。

なお、重みづけ反映部１７０は、本実施形態で説明した方法のうちのいずれか１つの方法のみを行うよう構成しても構わないし、いくつかの方法を組み合わせて行うよう構成しても構わない。

また、本実施形態においては、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアとして第２スコアを用いる場合について例示した。しかしながら、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアとして第１スコアを用いても構わない。つまり、検索部１８２が検索キーワードとして受け付けた単語に対応する第１スコアを各ユーザについて検索して、第１スコアを重みづけテーブル１１７が示す重みの値に基づいて修正するよう構成しても構わない。このように構成する場合、関連性評価装置１００は、第２テーブル１１４や第２スコアを必ずしも算出しなくても構わない。また、関連性評価装置１００は、第１スコアと第２スコアのそれぞれに対して重みの値に基づく修正を行い、修正の結果に基づいて並び替えを行うよう構成しても構わない。

［第２の実施形態］
次に、図１４を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、関連性評価装置２０の構成の概要について説明する。

図１４は、関連性評価装置２０の構成の一例を示している。図１４を参照すると、関連性評価装置２０は、例えば、取得部２１と修正部２２とを有している。

例えば、関連性評価装置２０は、ＣＰＵなどの演算装置と記憶装置とを有している。例えば、関連性評価装置２０は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理部を実現する。

取得部２１は、ユーザの状況を示す情報を取得する。例えば、取得部２１は、外部装置などからユーザの状況を示す情報を取得する。

修正部２２は、取得部２１が取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する。

このように、関連性評価装置２０は、取得部２１と、修正部２２と、を有している。このような構成により、修正部２２は、取得部２１が取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正することが出来る。その結果、修正した結果に応じた出力を行うことが可能となる。つまり、上記構成によると、人と単語との関連性を評価した結果に応じた検索を行う際に、ユーザの状況に応じた適切な検索を行うことが可能となる。

また、上述した関連性評価装置２０は、当該関連性評価装置２０に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、情報処理装置に、ユーザの状況を示す情報を取得する取得部２１と、取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する修正部と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した関連性評価装置２０により実行される関連性評価方法は、情報処理装置が、ユーザの状況を示す情報を取得し、取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム、又は、関連性評価方法、の発明であっても、上記関連性評価装置２０と同様の作用・効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における関連性評価装置などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
情報処理装置が、
ユーザの状況を示す情報を取得し、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する
関連性評価方法。
（付記２）
付記１に記載の関連性評価方法であって、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて前記スコアを修正する際に用いる重み値を修正して、修正した前記重み値に基づいて前記スコアを修正する
関連性評価方法。
（付記３）
付記１または付記２に記載の関連性評価方法であって、
ユーザの状況を示す情報としてユーザの対応可能性を判断するための情報を取得する
関連性評価方法。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
ユーザの状況を示す情報としてユーザの位置を示す情報を取得する
関連性評価方法。
（付記５）
付記４に記載の関連性評価方法であって、
ユーザの席の位置を示す情報を取得し、
ユーザの位置を示す情報とユーザの席の位置を示す情報とに基づく修正を行う
関連性評価方法。
（付記６）
付記５に記載の関連性評価方法であって、
ユーザの位置を示す情報とユーザの席の位置を示す情報とに基づいて、ユーザの位置と当該ユーザの席の位置とが異なる場合、ユーザの位置と当該ユーザの席の位置とが同じ場合よりも前記スコアの値が小さくなるように修正を行う
関連性評価方法。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
ユーザの状況を示す情報としてユーザのスキルに関する情報を取得する
関連性評価方法。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
検索を行う検索者の状況を示す情報を取得し、
ユーザの状況を示す情報と検索者の状況を示す情報とに基づく修正を行う
関連性評価方法。
（付記９）
付記１から付記８までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
検索者から取得した検索キーワードに基づく検索結果が示す前記スコアを修正した結果に応じた出力を行う
関連性評価方法。
（付記１０）
付記１から付記９までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
前記スコアは、ユーザと単語との関連の高さを示す第１スコアと単語間の関連度とに基づいて算出される第２スコアである
関連性評価方法。
（付記１１）
ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する修正部と、
を有する
関連性評価装置。
（付記１２）
情報処理装置に、
ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する際に用いる重みの値を修正する修正部と、
を実現するためのプログラム。

なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。

１００ 関連性評価装置
１１０ 記憶部
１１１ 参照時間情報
１１２ 第１スコア情報
１１３ 第１テーブル
１１４ 第２テーブル
１１５ 第２スコア情報
１１６ 状況情報
１１７ 重みづけテーブル
１２０ 第１スコア算出部
１３０ 第１テーブル生成部
１４０ 第２テーブル生成部
１５０ 第２スコア算出部
１６０ 状況情報取得部
１７０ 重みづけ反映部
１８１ キーワード受付部
１８２ 検索部
１８３ 出力部
２０ 関連性評価装置
２１ 取得部
２２ 修正部

Claims (12)

1. 情報処理装置が、
   ユーザの状況を示す情報を取得し、
   取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する
   関連性評価方法。
2. 請求項１に記載の関連性評価方法であって、
   取得したユーザの状況を示す情報に基づいて前記スコアを修正する際に用いる重み値を修正して、修正した前記重み値に基づいて前記スコアを修正する
   関連性評価方法。
3. 請求項１または請求項２に記載の関連性評価方法であって、
   ユーザの状況を示す情報としてユーザの対応可能性を判断するための情報を取得する
   関連性評価方法。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
   ユーザの状況を示す情報としてユーザの位置を示す情報を取得する
   関連性評価方法。
5. 請求項４に記載の関連性評価方法であって、
   ユーザの席の位置を示す情報を取得し、
   ユーザの位置を示す情報とユーザの席の位置を示す情報とに基づく修正を行う
   関連性評価方法。
6. 請求項５に記載の関連性評価方法であって、
   ユーザの位置を示す情報とユーザの席の位置を示す情報とに基づいて、ユーザの位置と当該ユーザの席の位置とが異なる場合、ユーザの位置と当該ユーザの席の位置とが同じ場合よりも前記スコアの値が小さくなるように修正を行う
   関連性評価方法。
7. 請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
   ユーザの状況を示す情報としてユーザのスキルに関する情報を取得する
   関連性評価方法。
8. 請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
   検索を行う検索者の状況を示す情報を取得し、
   ユーザの状況を示す情報と検索者の状況を示す情報とに基づく修正を行う
   関連性評価方法。
9. 請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
   検索者から取得した検索キーワードに基づく検索結果が示す前記スコアを修正した結果に応じた出力を行う
   関連性評価方法。
10. 請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の関連性評価方法であって、
    前記スコアは、ユーザと単語との関連の高さを示す第１スコアと単語間の関連度とに基づいて算出される第２スコアである
    関連性評価方法。
11. ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
    取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する修正部と、
    を有する
    関連性評価装置。
12. 情報処理装置に、
    ユーザの状況を示す情報を取得する取得部と、
    取得したユーザの状況を示す情報に基づいて、ユーザと単語との関連の高さを示すスコアを修正する際に用いる重みの値を修正する修正部と、
    を実現するためのプログラム。