JP2021071789A - Application creation support device - Google Patents
Application creation support device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021071789A JP2021071789A JP2019196575A JP2019196575A JP2021071789A JP 2021071789 A JP2021071789 A JP 2021071789A JP 2019196575 A JP2019196575 A JP 2019196575A JP 2019196575 A JP2019196575 A JP 2019196575A JP 2021071789 A JP2021071789 A JP 2021071789A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- input
- related item
- item group
- application form
- electronic application
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 43
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 14
- 230000035897 transcription Effects 0.000 abstract 1
- 238000013518 transcription Methods 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 48
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 244000205754 Colocasia esculenta Species 0.000 description 4
- 235000006481 Colocasia esculenta Nutrition 0.000 description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は,ライフイベントに係る手続きで必要となる電子申請書の作成を支援するための発明である。 The present invention is an invention for supporting the preparation of an electronic application form required for procedures related to life events.
生活における大きな出来事であるライフイベントの中には,行政機関に対する申請・届出等の手続きが必要とされていないライフイベント(例えば,就職)も存在するが,行政機関に対する申請・届出等の手続きが必要とされているライフイベント(例えば,結婚や引っ越し)が数多く存在する。これ以降,ライフイベントとは,行政機関に対する申請・届出等の手続きが必要とされているライフイベントを意味する。 Some life events, which are major events in daily life, do not require procedures such as application / notification to government agencies (for example, employment), but procedures such as application / notification to government agencies are required. There are many life events that are needed (eg marriage and moving). From now on, a life event means a life event that requires procedures such as application and notification to an administrative agency.
ライフイベントが発生した市民は,行政機関の窓口に出向き,行政機関の窓口にいる職員から,自分に発生したライフイベントに係る手続きで必要となる紙の申請書を受け取る必要があったが,ネットワーク社会の到来を受け,ネットワークを利用してライフイベントに係る手続きを行うシステムが開発されるようになった。 Citizens who had a life event had to go to the window of the administrative agency and receive a paper application form required for the procedure related to the life event that occurred from the staff at the window of the administrative agency. With the advent of society, a system has been developed that uses networks to carry out procedures related to life events.
ネットワークを利用してライフイベントに係る手続きを行うシステムでは,特許文献1で開示されている発明のように,紙媒体の申請書ではなく,紙媒体の申請書を電子化した電子申請書が利用される。手続きごとに電子申請書は異なるため,申請者に発生したライフイベントに係る手続きが複数存在する場合,申請者は,複数の電子申請書それぞれに設けられた全ての入力項目に入力値を入力しなければならず,このシステムでは,電子申請書への入力を簡素化することが望まれる。
In a system for performing procedures related to life events using a network, an electronic application form obtained by digitizing a paper medium application form is used instead of a paper medium application form as in the invention disclosed in
電子申請書への入力を簡素化する手法として,それぞれ異なる複数の電子申請書に,同じ入力値を入力する入力項目(例えば,申請者の氏名)がある場合,この入力項目への入力を一度で済むようにすることが以前より考えられている。 As a method to simplify the input to the electronic application form, if there is an input item (for example, the name of the applicant) to input the same input value in multiple different electronic application forms, input to this input item once. It has long been considered to be enough.
例えば,特許文献2で開示された入力支援システムは,操作者による入力が必要な複数入力項目の項目内容の入力を受付ける項目内容入力手段と,操作者による項目内容の入力が必要な複数の入力項目のうち同じ内容が入力されるべき項目を共通入力項目として関連付ける共通項目関連付け手段と,共通項目関連付け手段によって共通入力項目として関連付けられた項目については,その項目内容を操作者が一度入力すれば済むように,項目内容入力手段を制御する入力項目制御手段とを備えている。
For example, the input support system disclosed in
同じ内容が入力されるべき項目を共通入力項目として関連付ける手法として,名前や住所といった複数の申請書に重複する項目に同一の識別子を設定する手法も考えられるが,特許文献2で開示された発明では,同じ内容が入力されるべき項目を共通入力項目として関連付けるテーブルが用意されている。
As a method of associating items for which the same contents should be input as common input items, a method of setting the same identifier for items that overlap in a plurality of applications such as a name and an address can be considered, but the invention disclosed in
しかしながら,電子申請書への入力を簡素化するために,同じ内容が入力されるべき入力項目を共通入力項目として関連付ける作業は大変手間のかかる作業であるため,同じ内容が入力されるべき入力項目を共通入力項目として関連付ける作業を必要とせずに,電子申請書への入力を簡素化できることが望まれている。そこで,本発明は,,同じ内容が入力されるべき入力項目を共通入力項目として関連付ける作業を必要とせずに,電子申請書への入力を簡素化できること目的とする。 However, in order to simplify the input to the electronic application form, it is a very time-consuming task to associate the input items that should have the same contents as common input items, so the input items that should have the same contents should be input. It is desired that the input to the electronic application form can be simplified without the work of associating the items as common input items. Therefore, an object of the present invention is to simplify the input to the electronic application form without requiring the work of associating the input items to which the same contents should be input as the common input items.
上述した課題を解決する第1発明は,申請者が作成した電子申請書において入力値が同じになった入力項目をグループ化して得られた関連項目グループごとに,同時に出現した前記関連項目グループの出現回数を記したデータである学習モデルと,申請者が入力項目を選択すると,この時点における電子申請書の入力状態を前提条件とした時に成立し,かつ,申請者が選択した入力項目を含む前記関連項目グループを関連項目グループ候補として前記学習モデルから抽出した後,この時点における電子申請書の入力状態に加えて前記関連項目グループ候補が出現することを前提条件とした時に出現する可能性がある前記関連項目グループを仮定関連項目グループとして特定し,前記仮定関連項目グループに係る出現回数を利用して前記関連項目グループ候補の尤度を求める処理を,前記関連項目グループ候補ごとに行い,尤度が最も大きい前記関連項目グループ候補に対応する入力値を申請者が選択した入力項目に自動転記する入力支援部とを備えたことを特徴とする申請書作成支援装置である。 The first invention that solves the above-mentioned problems is that the related item group that appears at the same time for each related item group obtained by grouping the input items having the same input value in the electronic application form prepared by the applicant. When a learning model that describes the number of occurrences and an input item are selected by the applicant, it is established when the input status of the electronic application form at this point is used as a precondition, and the input item selected by the applicant is included. After extracting the related item group as a related item group candidate from the learning model, it may appear when it is premised that the related item group candidate appears in addition to the input state of the electronic application form at this time. A certain related item group is specified as a hypothetical related item group, and the likelihood of the related item group candidate is obtained by using the number of occurrences related to the hypothetical related item group. The application form creation support device is provided with an input support unit that automatically posts an input value corresponding to the related item group candidate having the highest degree to an input item selected by the applicant.
第1発明に記載された申請書作成支援装置は,本発明の課題を解決するために,前記学習モデルと電子申請書の入力状態を手掛かりにして,申請者が選択した入力項目を含んだ前記関連項目グループ候補の尤度を演算し,申請者が選択した入力項目に自動転記する入力値を自動的に決定するように構成されている。 The application form creation support device described in the first invention includes the input items selected by the applicant by using the learning model and the input state of the electronic application form as clues in order to solve the problem of the present invention. It is configured to calculate the likelihood of related item group candidates and automatically determine the input value to be automatically posted to the input item selected by the applicant.
更に,第2発明は,第1発明に係る申請書作成支援装置において,前記学習モデルは,前記関連項目グループを行と列に配置した行列状をなし,行列の成分に,行に対応する前記関連項目グループと列に対応する前記関連項目グループが同時に出現した出現回数を記した構造のデータで,前記入力支援部は,前記学習モデルを参照し,前記関連項目グループ候補が出現したという前提条件に従う場合における前記仮定関連項目グループの出現回数の総和を,前記仮定関連項目グループのこれまでの出現回数の総和で除算することで尤度を算出することを特徴とする。 Further, the second invention is the application preparation support device according to the first invention, in which the learning model forms a matrix in which the related item groups are arranged in rows and columns, and the components of the matrix correspond to the rows. Prerequisite that the input support unit refers to the learning model and the related item group candidate appears in the data having a structure that describes the number of occurrences of the related item group and the related item group corresponding to the column at the same time. The likelihood is calculated by dividing the sum of the number of occurrences of the hypothetical related item group by the sum of the number of occurrences of the hypothetical related item group so far in accordance with the above.
第2発明は,第1本発明に係る申請書作成支援装置における前記学習データの構造と,前記関連項目グループ候補の尤度を演算する内容を具体的にした発明である。 The second invention is an invention that embodies the structure of the learning data in the application form creation support device according to the first invention and the content of calculating the likelihood of the related item group candidate.
更に,第3発明は,第1発明または第2発明に係る申請書作成支援装置において,一人の申請者が行政手続きで必要な電子申請書の作成をすべて完了すると,電子申請書に含まる入力項目とその入力値を解析して,申請者が作成した電子申請書に含まれるすべての入力項目を前記関連項目グループにグループ分けした後,グループ分けして得られた前記関連項目グループごとに,前記関連項目グループに関連する出現回数を一つだけインクリメントする学習部を備えたことを特徴とする。 Further, the third invention is an input included in the electronic application form when one applicant completes all the preparations of the electronic application form necessary for the administrative procedure in the application form creation support device according to the first invention or the second invention. After analyzing the items and their input values and grouping all the input items included in the electronic application form created by the applicant into the related item groups, for each of the related item groups obtained by grouping, It is characterized by including a learning unit that increments the number of occurrences related to the related item group by one.
第3発明は,前記学習モデルの学習機能を第1発明または第2発明に係る申請書作成支援装置に持たせた発明である。 The third invention is an invention in which the learning function of the learning model is provided in the application form creation support device according to the first invention or the second invention.
上述した本発明によれば,同じ内容が入力されるべき入力項目を共通入力項目として関連付ける作業を必要とせずに,電子申請書への入力を簡素化できる。 According to the above-described invention, it is possible to simplify the input to the electronic application form without requiring the work of associating the input items to which the same contents should be input as the common input items.
ここから,本発明に係る実施形態について記載する。本実施形態は,本発明の理解を容易にするためのものであり,本発明は,本実施形態に限定されるものではない。また,特に断りのない限り,図面は,本発明の理解を容易にするために描かれた模式的な図である。 From here, an embodiment according to the present invention will be described. The present embodiment is for facilitating the understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the present embodiment. Unless otherwise specified, the drawings are schematic drawings drawn to facilitate understanding of the present invention.
図1は,本発明に係る申請書作成支援装置1を配置したシステムの概略構成を示した図である。図1において,申請書の作成を支援する機能を備えた申請書作成支援装置1は,ローカル・エリア・ネットワーク(LAN: Local Area Network),広域ネットワーク(WAN: Wide Area Network)など複数のコンピュータネットワークを含んでいるネットワーク3を介して,電子申請書150を作成する申請者2が所持するコンピュータ端末20と接続している。
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a system in which the application form
申請書作成支援装置1を利用して作成した電子申請書150をコンピュータ端末20が行政機関4のサーバに送信できるように構成できるが,図1では,申請者2は,コンピュータ端末20と接続しているプリンタ21から,申請書作成支援装置1を利用して作成した電子申請書150を紙に出力して,紙の申請書210を行政機関4に提出する構成になっている。なお,本実施形態では,コンピュータ端末20をパーソナルコンピュータとして図示しているが,コンピュータ端末20としては,スマートフォンやタブレットコンピュータを利用できる。
The
申請書作成支援装置1は,一つまたは複数のサーバで構成される装置である。図2では,申請書作成支援装置1を構成する一つのサーバ5のブロック図を図示している。図2で図示したように,申請書作成支援装置1を構成する一つのサーバ5は,一つ以上のプロセッサ50と,バス53を介してプロセッサ50と接続している様々なコンポーネントを有する。図2では,バス53を介してプロセッサ50と接続しているコンポーネントとして,RAM510(Random Access Memory)とストレージシステム511を含むメモリ51とネットワークアダプタ52を図示しているが,バス53を介してプロセッサ50と接続しているコンポーネントはこれらに限定されない。
The application form
図1で図示した申請書作成支援装置1は,電子申請書150の作成を支援するために,電子申請書DB15(DB: DataBase),申請書検索機能14,学習モデル12および申請書作成支援機能13を備えている。
The application form
電子申請書DB15はストレージシステム511を利用して実現される。電子申請書DB15には,行政機関4に提出する各種手続きの電子申請書150が記憶される。電子申請書DB15に登録された電子申請書150に付与した属性には,電子申請書150が対応する手続きの名称に加え,この手続きが必要となるライフイベント名が含まれており,ライフイベント名を検索キーとする電子申請書150の検索が可能になっている。
The electronic
申請書検索機能14は,プロセッサ50を動作させるコンピュータプログラムにより実現される機能で,コンピュータ端末20から受信したライフイベント名を属性して含む電子申請書150を電子申請書DB15から検索し,検索結果に含まれる電子申請書150のリストをコンピュータ端末20へ送信する。申請書検索機能14がコンピュータ端末20へ送信するリストにおいて,リストに含まれる電子申請書150は個別に選択可能になっている。リストに含まれる電子申請書150の一つを申請者2が選択すると,申請者2が選択した電子申請書150が申請書検索機能14からコンピュータ端末20へ送信され,申請者2は,コンピュータ端末20を利用して電子申請書150の入力が行える。
The application
学習モデル12は,一人の申請者2が作成した複数の電子申請書150において入力値が同じになった入力項目をグループ化することで得られた関連項目グループごとに,同時に出現した関連項目グループの出現回数を記したデータである。学習モデル12の構造は任意でよいが,本実施形態の学習モデル12は,関連項目グループを行と列に配置した行列状をなし,行列の成分に,行に対応する関連項目グループと列に対応する関連項目グループが同時に出現した出現回数を記した構造になっている。
The
このような学習モデル12を用意するのは,申請者2が選択した入力項目と関係性の高い入力項目を見つけ出し,申請者2が選択した入力項目と関係性の高い入力項目の入力値を,申請者2が選択した入力項目に自動転記できるようにするためである。学習モデル12において,行に対応する関連項目グループと列に対応する関連項目グループが同時に出現した出現回数を記しているのは,出現回数を使用して,申請者2が選択した入力項目を含む関連項目グループが成立する尤もらしさを表す尤度を求め,尤度を使用して,申請者2が選択した入力項目に自動転記する入力値を決定できるようにするためである。
Such a
申請書作成支援機能13は,電子申請書150の作成を支援する様々な機能を申請者2に提供する。本実施形態では,申請書作成支援機能13が申請者2に提供する機能を,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する入力支援機能に限定して記載するが,これ以外の機能を申請書作成支援機能13に持たせてもよい。申請書作成支援機能13が申請者2に提供する入力支援機能以外の機能としては,申請者2が入力する電子申請書150の記入要領や申請における注意事項をガイダンスする機能がある。
The application form
申請書作成支援機能13は,申請者2に提供する入力支援機能に係る機能として,学習部11と入力支援部10を有する。学習部11と入力支援部10それぞれは,プロセッサ50を動作させるコンピュータプログラムにより実現される機能である。
The application form
申請書作成支援機能13の学習部11は,電子申請書150の作成結果に基づいて,学習モデル12を更新する処理を実行する。具体的に,申請書作成支援機能13の学習部11は,一人の申請者2が行政手続きに必要な電子申請書150の作成をすべて完了すると,電子申請書150に含まる入力項目とその入力値をすべて解析して,申請者2が作成した電子申請書150に含まれる入力項目を関連項目グループにグループ分けする。次に,学習部11は,学習モデル12を参照して,グループ分けして得られた関連項目グループごとに,関連項目グループに関連する出現回数を一つだけインクリメントすることで,電子申請書150の作成結果に応じて学習モデル12を更新する。なお,本実施形態では,関連項目グループに関連する出現回数を一つだけインクリメントする処理は,グループ分けして得られた関連項目グループに対応する行ごとに,グループ分けして得られた関連項目グループに対応する列に記憶されている出現回数をインクリメントする処理になる。
The
申請書作成支援機能13の入力支援部10は,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する処理を実行する機能である。なお,自動転記には,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動入力することに加えて,申請者2が選択した入力項目に入力値をサジェスト(入力候補の表示)することも含まれる。
The
具体的に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,申請者2が入力項目を選択すると,この時点における電子申請書150の入力状態を前提条件とした時に成立し,かつ,申請者2が選択した入力項目を含む関連項目グループを関連項目グループ候補として学習モデル12から抽出する。次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,電子申請書150の入力状態に加えて関連項目グループ候補が出現することを前提条件とした時に出現する可能性がある関連項目グループを仮定関連項目グループとして特定し,仮定関連項目グループに係る出現回数を利用して関連項目グループ候補の尤度を関連項目グループ候補ごとに求め,尤度が最も大きい関連項目グループ候補に対応する入力値を,申請者2が選択した入力項目に自動転記する。
Specifically, the
ここから,学習モデル12と申請書作成支援機能13について詳細に説明する。図3は,電子申請書DB15に記憶された複数の電子申請書150の一例を説明する図である。図4は,学習モデル12の一例を説明する図である。図5は,学習モデル12を更新する処理を説明する図である。図6は,更新前の学習モデル12の一例を説明する図である。図7は,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する処理を説明する図である。図8は,仮定関連項目グループのこれまでの出現回数の総和を求める処理を説明する補足図である。図9は,関連項目グループ候補が出現したという前提条件に従う場合における仮定関連項目グループの出現回数の総和を求める処理を説明する補足図である。
From here, the
電子申請書DB15に記憶する電子申請書150の数は任意でよいが,ここでは,説明を分かり易くするために,電子申請書DB15に記憶する電子申請書150を電子申請書150a,電子申請書150bそして電子申請書150cの3つにしている。図3で図示したように,申請者2が入力する入力項目として,電子申請書150aには,氏名を入力する入力項目150a1と生年月日を入力する入力項目150a2が設けられている。また,電子申請書150bには,氏名を入力する入力項目150b1と生年月日を入力する入力項目150b2に加え,別の氏名を入力する入力項目150b3と別の生年月日を入力する入力項目150b4が設けられている。更に,電子申請書150cには,氏名を入力する入力項目150c1と生年月日を入力する入力項目150c2が設けられている。
The number of
学習モデル12において,電子申請書DB15に記憶する電子申請書150に設けられた入力項目それぞれには,入力項目ごとで固有な識別子(例えば,「a1」など)が付加され,この識別子によって,電子申請書150に設けられた入力項目それぞれは管理されている。
In the
図4において,学習モデル12は行列状をなしている。学習モデル12の行と列は,一人の申請者2が作成した少なくとも電子申請書150において入力値が同じになった入力項目をグループ化することで得られた関連項目グループごとに設けられる。学習モデル12の行と列それぞれに配置する関連項目グループには重複はないが,関連項目グループは固定ではない。学習モデル12に登録されていない関連項目グループが得られた場合,この関連項目グループに対応する行と列が新規に学習モデル12に追加される。
In FIG. 4, the
例えば,図3において,入力項目150a1,入力項目150b1および入力項目150c1の入力値が同じ,入力項目150a2,入力項目150b2および入力項目150c2の入力値が同じ,入力項目150b3と入力値が同じ入力項目はなく,また,入力項目150b4と入力値が同じ入力項目もないと仮定する。この場合,関連項目グループは,関連項目グループ(a1,b1,c1),関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b3)および関連項目グループ(b4)になる。例えば,学習モデル12に関連項目グループ(b4)に対応する行と列が無い場合,関連項目グループ(b4)に対応する行と列が新規に学習モデル12に追加される。なお,関連項目グループ(a1,b1,c1)は,入力項目150a1,入力項目150b1および入力項目150c1の三つから構成される関連項目グループを意味する。
For example, in FIG. 3, the input values of the input items 150a1, the input items 150b1 and the input items 150c1 are the same, the input values of the input items 150a2, the input items 150b2 and the input items 150c2 are the same, and the input values are the same as the input items 150b3. It is also assumed that there is no input item whose input value is the same as that of the input item 150b4. In this case, the related item groups are the related item group (a1, b1, c1), the related item group (a2, b2, c2), the related item group (b3), and the related item group (b4). For example, when the
行列の形態をなした学習モデル12の行列成分には,行に対応する関連項目グループと列に対応する関連項目グループが同時に出現した出現回数が記憶される。図4に従えば,例えば,関連項目グループ(a1,b1,c1)と同時に出現した関連項目グループは,関連項目グループ(a1,b1,c1),関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b3),そして,関連項目グループ(b4)である。それぞれの出現回数は,関連項目グループ(a2,b2,c2)は2回,関連項目グループ(b3)は1回,そして,関連項目グループ(b4)は1回になっている。なお,行に対応する関連項目グループと列に対応する関連項目グループが同一になる行列成分に記憶される出現回数は,この関連項目グループの出現回数になる。
In the matrix component of the
申請書作成支援機能13の学習部11は,電子申請書150の入力結果に基づいて学習モデル12を更新する機能である。図5を参照すると,申請書作成支援機能13の学習部11は,電子申請書150の入力結果に基づいて学習モデル12を更新する際,申請者2が作成した少なくとも電子申請書150に含まれる入力項目とその入力値を解析し,申請者2が作成した電子申請書150に含まれるすべての入力項目を入力値が同じになった入力項目ごとにグループ分けして関連項目グループを得る(S1)。なお,未入力の入力項目がある場合,未入力の入力項目はいずれの関連項目グループにも属さない。
The
次に,申請書作成支援機能13の学習部11は,グループ分けして得られた関連項目グループの中に,この時点の学習モデル12に無い関連項目グループがあるか確認する(S2)。この時点の学習モデル12に無い関連項目グループがある場合のみ,申請書作成支援機能13の学習部11は,この関連項目グループに対応する行と列を学習モデル12に追加する(S3)。
Next, the
次に,申請書作成支援機能13の学習部11は,申請者2が作成した電子申請書150から得られた関連項目グループごとに繰り返すループ処理(L1)を実行する。このループ処理(L1)において,申請書作成支援機能13の学習部11は,ループ処理(L1)の対象になる関連項目グループに対応する行において,申請者2が作成した電子申請書150から得られた関連項目グループに対応する列に記憶された出現回数を一つ加算する処理を行い(L2),このループ処理(L1)が終了すると,学習モデル12を更新する処理は終了する。
Next, the
具体例を示しながら,学習モデル12を更新する処理を説明する。図4で図示した学習モデル12と図6で図示した更新前の学習モデル12の相違点は,図6で図示した更新前の学習モデル12の点線内の値が図4の値を一つ減算した値になっている点にある。例えば,図6で図示した更新前の学習モデル12において,関連項目グループ(a1,b1,c1)に対応する行の1,2列目はそれぞれ「1」で,3,4列目はそれぞれ「0」になっている。
The process of updating the
図3で図示した電子申請書150aにおいて,入力項目150a1の入力値が「日本太郎」,入力項目150a2の入力値が「1990年5月5日」であったとする。図3で図示した電子申請書150bにおいて,入力項目150b1の入力値が「日本太郎」,入力項目150b2の入力値が「1990年5月5日」,入力項目150b3の入力値が「日本花子」,入力項目150b4の入力値が「1991年3月3日」であったとする。また,図3で図示した電子申請書150cにおいて,入力項目150c1の入力値が「日本太郎」,入力項目150c2の入力値が「1990年5月5日」であったとする。この場合,入力項目150a1,入力項目150b1そして入力項目150c1は入力値が「日本太郎」で同じ,入力項目150b2,入力項目150b2そして入力項目150c2は入力値が「1990年5月5日」で同じ,入力項目150b3および入力項目150b4それぞれは,入力値が同じになる入力項目がないことになる。 In the electronic application form 150a illustrated in FIG. 3, it is assumed that the input value of the input item 150a1 is "Nippon Taro" and the input value of the input item 150a2 is "May 5, 1990". In the electronic application form 150b illustrated in FIG. 3, the input value of the input item 150b1 is "Nippon Taro", the input value of the input item 150b2 is "May 5, 1990", and the input value of the input item 150b3 is "Nippon Hanako". , It is assumed that the input value of the input item 150b4 is "March 3, 1991". Further, in the electronic application form 150c illustrated in FIG. 3, it is assumed that the input value of the input item 150c1 is "Nippon Taro" and the input value of the input item 150c2 is "May 5, 1990". In this case, the input items 150a1, the input items 150b1 and the input items 150c1 have the same input values as "Nippon Taro", and the input items 150b2, the input items 150b2 and the input items 150c2 have the same input values as "May 5, 1990". , Input item 150b3 and input item 150b4 have no input items having the same input value.
よって,図5のS1において,この入力結果から得られる関連項目グループは,関連項目グループ(a1,b1,c1),関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b3)および関連項目グループ(b4)になり,関連項目グループ(a1,b1,c1),関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b3)および関連項目グループ(b4)それぞれにおいて,図5のループ処理(L1)が実行される。 Therefore, in S1 of FIG. 5, the related item groups obtained from this input result are the related item group (a1, b1, c1), the related item group (a2, b2, c2), the related item group (b3), and the related item. It becomes a group (b4), and the loop processing of FIG. 5 is performed in each of the related item group (a1, b1, c1), the related item group (a2, b2, c2), the related item group (b3), and the related item group (b4). (L1) is executed.
例えば,関連項目グループ(a1,b1,c1)がループ処理(L1)の対象になる場合,関連項目グループ(a1,b1,c1)と同時に出現した関連項目グループは,関連項目グループ(a1,b1,c1),関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b3)および関連項目グループ(b4)になるため,関連項目グループ(a1,b1,c1)に対応する行の1,2,3,4列に記憶されている出現回数それぞれが一つだけ加算されることになる。
For example, when the related item group (a1, b1, c1) is the target of the loop processing (L1), the related item group that appears at the same time as the related item group (a1, b1, c1) is the related item group (a1, b1). , C1), related item group (a2, b2, c2), related item group (b3) and related item group (b4). , The number of appearances stored in
同様な処理が,関連項目グループ(a2,b2,c2)に対応する行,関連項目グループ(b3)に対応する行および関連項目グループ(b4)に対応する行に実行されて,図6で図示した学習モデル12は,図4で図示した学習モデル12に更新される。
Similar processing is performed on the row corresponding to the related item group (a2, b2, c2), the row corresponding to the related item group (b3), and the row corresponding to the related item group (b4), which is illustrated in FIG. The
このような学習モデル12を参照することで,関連項目グループと関連性の強い他の関連項目グループを推論できる。図4で図示した学習モデル12では,関連項目グループ(a1,b1,c1)に対応する行において,最も出現回数の多い他の関連項目グループは関連項目グループ(a2,b2,c2)になるため,関連項目グループ(a1,b1,c1)が出現した場合,関連項目グループ(a2,b2,c2)も出現し易いと推定できる。
By referring to such a
申請書作成支援機能13の入力支援部10は,このことを利用して,申請者2が選択した入力項目に自動転記する入力値を決定する。図7を参照すると,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,申請者2が選択した入力項目に自動転記する入力値を決定する際,まず,この時点における電子申請書150の入力状態を前提条件とした時に成立し,かつ,申請者2が選択した入力項目を含む関連項目グループを関連項目グループ候補として学習モデル12から抽出する(S10)。
The
次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,学習モデル12から抽出した関連項目グループ候補ごとに実行するループ処理(L10)を実行する。ループ処理(L10)において,関連項目グループ候補に係る尤度を求めるために,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,まず,学習モデル12を参照して,この時点における電子申請書150の入力状態に加えてループ処理(L10)の対象になる関連項目グループ候補が出現することを前提条件とした時に出現する可能性がある関連項目グループを仮定関連項目グループとして特定する(L11)。次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,特定した仮定関連項目グループのこれまでの出現回数の総和となる合計出現回数Qを求める(L12)。次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,関連項目グループ候補が出現したという前提条件に従う場合における仮定関連項目グループの出現回数の総和となる合計出現回数Pを求める(L13)。次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,合計出現回数Pを合計出現回数Qで除算して,関連項目グループ候補に係る尤度を算出する(L14)。
Next, the
ループ処理(L10)が終了すると,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,関連項目グループ候補の中から,尤度が最も大きい関連項目グループ候補を自動転記に用いる関連項目グループ候補に決定する(S11)。次に,申請書作成支援機能13の入力支援部10は,自動転記に用いる関連項目グループ候補に対応する入力値を自動転記に用いる入力値として決定した後(S12),自動転記に用いる入力値を申請者2が選択した入力項目に自動転記して(S13),申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する処理は終了する。
When the loop processing (L10) is completed, the
具体例を示しながら,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する処理を説明する。図7のS10に従えば,申請者2が選択した入力項目に入力値を自動転記する処理には,この時点における電子申請書150の入力状態が必要になる。ここでは,この時点における電子申請書150の入力状態を以下のようにする。
(1)電子申請書150aの入力項目150a1と電子申請書150bの入力項目150b1の入力値が同じ
(2)電子申請書150aの入力項目150a2と電子申請書150bの入力項目150b2の入力値が同じ
(3)電子申請書150bの入力項目150b3と電子申請書150cの入力項目150c1の入力値が同じ
(4)電子申請書150bの入力項目150b4と入力値が同じ入力項目はない
上記の入力状態を前提条件とし,申請者2が選択した入力項目を電子申請書150cの入力項目150c2とする場合について考える。図4で図示した学習モデル12を参照すると,これまでの入力状態を前提条件とした時に成立し,かつ,申請者2が選択した入力項目を含む関連項目グループである関連項目グループ候補は, 関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b4,c2)そして関連項目グループ(c2)の三つになる。
The process of automatically posting the input value to the input item selected by the
(1) The input values of the input items 150a1 of the electronic application form 150a and the input items 150b1 of the electronic application form 150b are the same. (2) The input values of the input items 150a2 of the electronic application form 150a and the input items 150b2 of the electronic application form 150b are the same. (3) The input value of the input item 150b3 of the electronic application form 150b and the input value 150c1 of the electronic application form 150c are the same. (4) The input value is the same as the input item 150b4 of the electronic application form 150b. As a precondition, consider the case where the input item selected by the
関連項目グループ候補が上記の三つになることについて説明する。図4で図示した学習モデル12を参照すると,申請者2が選択した入力項目(ここでは,入力項目150c2)を含む関連項目グループは,関連項目グループ(a2,b2,c2),関連項目グループ(b4,c2),関連項目グループ(b2,c2),関連項目グループ(a2,c2)および関連項目グループ(c2)の五つになる。これまでの入力状態を前提条件とした時に成立する関連項目グループについて検討する。上記の入力状態(2)からすると,入力項目150a2および入力項目150b2は,同じ関連項目グループに含まれることになるので,入力項目150a2および入力項目150b2が単独で存在する関連項目グループ,すなわち,関連項目グループ(b2,c2)および関連項目グループ(a2,c2)は関連項目グループ候補から除外され,関連項目グループ候補は上記の三つになる。
Related items Explain that the group candidates are the above three. With reference to the
関連項目グループ(a2,b2,c2)を関連項目グループ候補として,図7のループ処理(L10)について説明する。図7のL11の処理を説明する。図7のL11において,電子申請書150の入力状態に加えて関連項目グループ候補が出現することを前提条件とした時に出現する可能性がある関連項目グループは,学習モデルに登録され,かつ,この前提条件に反しない関連項目グループになる。
The loop processing (L10) of FIG. 7 will be described with the related item groups (a2, b2, c2) as related item group candidates. The process of L11 in FIG. 7 will be described. In L11 of FIG. 7, the related item group that may appear when it is premised that the related item group candidate appears in addition to the input state of the
図4で図示した学習モデル12と上記の入力状態(1)〜(4)に従えば,関連項目グループ(a2,b2,c2)を関連項目グループ候補とした場合,学習モデルに登録されている関連項目グループ(a1,b1,c1)は入力状態(3)に反するため,仮定関連項目グループにならない。学習モデルに登録されている関連項目グループ(a2,b2,c2)は関連項目グループ候補であるため仮定関連項目グループになる。学習モデルに登録されている関連項目グループ(b3)は,入力状態(3)に反するため,仮定関連項目グループにならない。このように,学習モデルに登録されている関連項目グループごとに,前提条件に反するか否かを判定することで,最終的に,仮定関連項目グループは,関連項目グループ候補となる関連項目グループ(a2,b2,c2)に加え,関連項目グループ(b4),関連項目グループ(a1,b1)および関連項目グループ(b3,c1)になる。
According to the
図7のL12の処理について説明する。関連項目グループ候補と同時に出現する仮定関連項目グループのこれまでの出現回数の総和となる合計出現回数Qは,仮定関連項目グループの行(列でもよい)に含まれる行列成分の値(出現回数)の総和になる。 The processing of L12 in FIG. 7 will be described. Assumptions that appear at the same time as related item group candidates The total number of occurrences Q, which is the sum of the number of occurrences of related item groups so far, is the value (number of occurrences) of the matrix component included in the row (or column) of the hypothetical related item group. Becomes the sum of.
図8では,仮定関連項目グループに対応する行に網掛けを施さず,それ以外の行には網掛けを施している。この場合,合計出現回数Qは,関連項目グループ(a2,b2,c2)に対応する行に記載された出現回数の総和となる「6」と,関連項目グループ(b4)に対応する行に記載された出現回数の総和となる「12」と,関連項目グループ(a1,b1)に対応する行に記載された出現回数の総和となる「14」と,関連項目グループ(b3,c1)に対応する行に記載された出現回数の総和となる「8」を加算した値「40」になる。 In FIG. 8, the rows corresponding to the hypothetical related item group are not shaded, and the other rows are shaded. In this case, the total number of occurrences Q is described in "6", which is the sum of the number of occurrences described in the line corresponding to the related item group (a2, b2, c2), and in the line corresponding to the related item group (b4). Corresponds to "12" which is the total number of occurrences, "14" which is the total number of appearances described in the line corresponding to the related item group (a1, b1), and related item group (b3, c1). The value is "40", which is the sum of "8", which is the sum of the number of occurrences described in the line.
図7のL13の処理について説明する。関連項目グループ候補が出現したという前提条件に従う場合における仮定関連項目グループの出現回数の総和となる合計出現回数Pは,行と列それぞれが仮定関連項目グループに対応する行列成分の値(出現回数)の総和になる。図9では,行と列それぞれが仮定関連項目グループに対応する行列成分に網掛けを施さず,それ以外の行列成分には網掛けを施している。図9に従えば,関連項目グループ(a2,b2,c2)を関連項目グループ候補とした場合の合計出現回数Pは「17」になり,尤度は「0.43」になる。 The process of L13 in FIG. 7 will be described. Assumptions when the precondition that related item group candidates have appeared The total number of occurrences P, which is the sum of the number of occurrences of related item groups, is the value of the matrix component (number of occurrences) corresponding to the assumed related item group in each row and column. It becomes the sum of. In FIG. 9, the matrix components corresponding to the hypothetical related item groups in each of the rows and columns are not shaded, and the other matrix components are shaded. According to FIG. 9, when the related item group (a2, b2, c2) is used as the related item group candidate, the total number of occurrences P is “17” and the likelihood is “0.43”.
図7のループ処理(L10)は,関連項目グループ(a2,b2,c2)以外の関連項目グループ候補についても実行される。同様の内容で,図4で図示した学習モデル12を参照して,関連項目グループ(a2,b2,c2)以外の関連項目グループ候補となる関連項目グループ(b4,c2)および関連項目グループ(c2)についてそれぞれ尤度を算出してみる。関連項目グループ(b4,c2)を関連項目グループ候補とした場合,合計出現回数Qは「44」,合計出現回数Pは「32」で,尤度は「0.73」になる。また,関連項目グループ(c2)を関連項目グループ候補とした場合,合計出現回数Qは「54」,合計出現回数Pは「35」で,尤度は「0.65」になる。
The loop processing (L10) of FIG. 7 is also executed for related item group candidates other than the related item groups (a2, b2, c2). With the same contents, referring to the
図7のS11において,尤度が最も大きい関連項目グループ候補は関連項目グループ(b4,c2)になり,この場合,図7のS12において,自動転記に用いる関連項目グループ候補は関連項目グループ(b4,c2)に決定される。図7のS13において,関連項目グループ(b4,c2)に対応する入力値は,自動転記に用いる関連項目グループ候補に含まれる入力項目において,申請者2が選択した入力項目(ここでは,入力項目150c2)以外の入力項目(ここでは,入力項目150b4)にこれまでに入力された入力値になり,申請者2が選択した入力項目にこの入力値が自動転記されることになる。
In S11 of FIG. 7, the related item group candidate having the highest likelihood is the related item group (b4, c2). In this case, in S12 of FIG. 7, the related item group candidate used for automatic posting is the related item group (b4). , C2). In S13 of FIG. 7, the input value corresponding to the related item group (b4, c2) is the input item selected by the
1 申請書作成支援装置
10 入力支援部
11 学習部
12 学習モデル
13 申請書作成支援機能
14 申請書検索機能
15 電子申請書DB
150 電子申請書
2 申請者
20 コンピュータ端末
1 Application form
150
Claims (3)
申請者が入力項目を選択すると,この時点における電子申請書の入力状態を前提条件とした時に成立し,かつ,申請者が選択した入力項目を含む前記関連項目グループを関連項目グループ候補として前記学習モデルから抽出した後,この時点における電子申請書の入力状態に加え前記関連項目グループ候補が出現することを前提条件とした時に出現する可能性がある前記関連項目グループを仮定関連項目グループとして特定し,前記仮定関連項目グループに係る出現回数を利用して前記関連項目グループ候補の尤度を求める処理を,前記関連項目グループ候補ごとに行い,尤度が最も大きい前記関連項目グループ候補に対応する入力値を申請者が選択した入力項目に自動転記する入力支援部と,
を備えたことを特徴とする申請書作成支援装置。 A learning model that describes the number of occurrences of the related item group that appeared at the same time for each related item group obtained by grouping the input items with the same input value in the electronic application form created by the applicant. ,
When the applicant selects an input item, the learning is established when the input state of the electronic application form at this time is used as a precondition, and the related item group including the input item selected by the applicant is used as a related item group candidate. After extracting from the model, the related item group that may appear when it is assumed that the related item group candidate appears in addition to the input state of the electronic application form at this point is specified as the assumed related item group. , The process of obtaining the likelihood of the related item group candidate using the number of occurrences related to the assumed related item group is performed for each related item group candidate, and the input corresponding to the related item group candidate having the highest likelihood is performed. An input support unit that automatically posts the value to the input item selected by the applicant, and
An application form creation support device characterized by being equipped with.
前記入力支援部は,前記学習モデルを参照し,前記関連項目グループ候補が出現したという前提条件に従う場合における前記仮定関連項目グループの出現回数の総和を,前記仮定関連項目グループのこれまでの出現回数の総和で除算することで尤度を算出する,
ことを特徴とする,請求項1に記載した申請書作成支援装置。 The learning model forms a matrix in which the related item groups are arranged in rows and columns, and the number of occurrences of the related item group corresponding to the row and the related item group corresponding to the column appearing at the same time as a component of the matrix is calculated. With the data of the structure described
The input support unit refers to the learning model and sets the total number of appearances of the hypothetical related item group in the case of following the precondition that the related item group candidate has appeared. The likelihood is calculated by dividing by the sum of
The application form creation support device described in claim 1, which is characterized in that.
When one applicant completes all the electronic application forms required for administrative procedures, the input items included in the electronic application form and their input values are analyzed, and all the input items included in the electronic application form created by the applicant are analyzed. After grouping the input items into the related item groups, each of the related item groups obtained by grouping is provided with a learning unit that increments the number of occurrences related to the related item group by one. The application form creation support device according to claim 1 or 2.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019196575A JP2021071789A (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Application creation support device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019196575A JP2021071789A (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Application creation support device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021071789A true JP2021071789A (en) | 2021-05-06 |
Family
ID=75713123
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019196575A Pending JP2021071789A (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Application creation support device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2021071789A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7410501B1 (en) | 2023-08-07 | 2024-01-10 | 株式会社ミラボ | Program, electronic application form creation method, and electronic application form creation system |
DE112022002295T5 (en) | 2021-04-21 | 2024-02-15 | Denso Corporation | Valve device |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009008498A1 (en) * | 2007-07-11 | 2009-01-15 | Nec Corporation | Character input system, character input method, and character input program |
WO2009104775A1 (en) * | 2008-02-20 | 2009-08-27 | 日本電気株式会社 | Default value setting system and default value setting method |
JP2010102656A (en) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Fujitsu Ltd | Method and program for recommending input candidate |
US20170315967A1 (en) * | 2016-04-27 | 2017-11-02 | Krypton Project, Inc. | Conditional formatting |
-
2019
- 2019-10-29 JP JP2019196575A patent/JP2021071789A/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009008498A1 (en) * | 2007-07-11 | 2009-01-15 | Nec Corporation | Character input system, character input method, and character input program |
WO2009104775A1 (en) * | 2008-02-20 | 2009-08-27 | 日本電気株式会社 | Default value setting system and default value setting method |
JP2010102656A (en) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Fujitsu Ltd | Method and program for recommending input candidate |
US20170315967A1 (en) * | 2016-04-27 | 2017-11-02 | Krypton Project, Inc. | Conditional formatting |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE112022002295T5 (en) | 2021-04-21 | 2024-02-15 | Denso Corporation | Valve device |
JP7410501B1 (en) | 2023-08-07 | 2024-01-10 | 株式会社ミラボ | Program, electronic application form creation method, and electronic application form creation system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2565802B1 (en) | Data masking setup | |
CN111881042B (en) | Automatic test script generation method and device and electronic equipment | |
CN109376153B (en) | System and method for writing data into graph database based on NiFi | |
JP2021071789A (en) | Application creation support device | |
CN109308258A (en) | Building method, device, computer equipment and the storage medium of test data | |
CN113742338A (en) | Structured storage system for project acceptance forms | |
JP5651050B2 (en) | Data generation apparatus and data generation program | |
CN111061733A (en) | Data processing method and device, electronic equipment and computer readable storage medium | |
JP5467482B1 (en) | Screen automatic generation apparatus, screen automatic generation program, and screen automatic generation method | |
CN111078671A (en) | Method, device, equipment and medium for modifying data table field | |
CN116992092A (en) | Method and device for establishing flow model, storage medium and terminal equipment | |
CN115248648B (en) | Task processing method, device, electronic equipment and medium | |
CN112559603B (en) | Feature extraction method, device, equipment and computer-readable storage medium | |
JP2010072876A (en) | Rule creation program, rule creation method, and rule creation device | |
CN114610803A (en) | Data processing method and device, electronic equipment and storage medium | |
CN111191057A (en) | User-defined retrieval method and device, electronic equipment and storage medium thereof | |
US20160070698A1 (en) | Database Management System Tools for An Automated Work to Stage Process | |
JPH1078970A (en) | Data base design support system and tool and recording medium | |
CN109388385A (en) | Method and apparatus for application and development | |
US8849866B2 (en) | Method and computer program product for creating ordered data structure | |
WO2024075323A1 (en) | Business process generation device, and business process generation method | |
JP2000122855A (en) | Method and device for giving data name and recording medium | |
JP2024095626A (en) | Information processing program generating method and generating program | |
CN114238351A (en) | Data updating method and device, electronic equipment and computer readable storage medium | |
CN115695212A (en) | Intelligent cabinet configuration method and device, computer equipment and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220826 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230613 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230808 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230829 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20240305 |