JP2021120803A - Creation support device, creation support method, and creation support program - Google Patents

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Abstract

To efficiently recognize specifications about an invitation to bid, and to support creation of an accurate proposal.SOLUTION: A creation support device accepts a new inquiry including information of requirement specifications, supports creation of a proposal including information of bidding specifications corresponding to the new inquiry, and comprises: an arithmetic unit which obtains similarities between contents included in the new inquiry and contents included in past inquiries or past proposals, and uses the similarities to extract contents useful for creation of the proposal from history data associated with the past inquiries; and a providing unit which uses a result of the arithmetic unit to create and provide auxiliary data for use in creation of the proposal.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、入札への要請(Invitation To Bid:ITB)時に提示される仕様書に対し、応札のための提案書の作成を支援する作成支援装置、作成支援方法及び作成支援プログラムに関する。 The present invention relates to a creation support device, a creation support method, and a creation support program that support the creation of a proposal for bidding with respect to the specifications presented at the time of requesting a bid (Invitation To Bid: ITB).

多種多様な業界において、新たなプロジェクトの実施には、入札への要請を行って、複数の応札者の中からプロジェクトの受注者を決定する競争入札が行われることがある。具体的には、発注者が作成した仕様書に対し、入札への参加者である複数の応札者が提案書を作成する。発注者は、複数の応札者により作成された提案書を比較し、プロジェクトの受注者を選択する。 In a wide variety of industries, the implementation of new projects may involve competitive bidding, in which bids are requested and the contractor of the project is determined from among multiple bidders. Specifically, a plurality of bidders who are participants in the bidding prepare a proposal for the specifications created by the orderer. The ordering party compares the proposals prepared by a plurality of bidders and selects the contractor of the project.

ところで、仕様書は、記載内容の項目や記載量が多い。応札者は、提案書を作成するため、このように仕様書に含まれる多量の情報の中から必要な情報を的確に把握する必要がある。例えば、応札者が仕様書の記載を読み込む際に読み漏らしや読み間違えが生じると、仕様書の内容を正確に把握することができなくなる。この場合、正確な提案書を作成することができない。具体的には、提案書の作成で誤りが存在すると、受注後に実施が困難となる。また、見積作成を誤り、実際の費用より見積額が少なくなると、プロジェクトを受注した際に損失が生じる可能性がある。一方、見積額を実際の費用より多く誤ると、他の応札者と比較して見積額が高くなり、プロジェクトを受注できない結果となる可能性がある。したがって、応札者は、記載量が多い仕様書の内容を的確に把握した上で、正確な提案書を作成することが好ましい。 By the way, in the specifications, there are many items and amounts of description contents. In order to create a proposal, bidders need to accurately grasp the necessary information from the large amount of information contained in the specifications. For example, if a bidder makes an omission or mistake in reading the description of the specification, the content of the specification cannot be accurately grasped. In this case, it is not possible to create an accurate proposal. Specifically, if there is an error in the preparation of the proposal, it will be difficult to implement it after receiving the order. In addition, if you make a mistake in making an estimate and the estimated amount is less than the actual cost, you may lose money when you receive an order for the project. On the other hand, if the estimated amount is incorrect more than the actual cost, the estimated amount will be higher than that of other bidders, and the project may not be ordered. Therefore, it is preferable that the bidder accurately grasps the contents of the specification, which has a large amount of description, and then prepares an accurate proposal.

また、仕様書には、不備不足が存在することもある。このような場合にも正確な提案書を作成することが困難である。したがって、応札者には、仕様書の不備不足を特定し、自ら不備不足を補充して正確な提案書を作成することが求められる。 In addition, there may be deficiencies in the specifications. Even in such a case, it is difficult to prepare an accurate proposal. Therefore, bidders are required to identify the deficiencies in the specifications, fill in the deficiencies themselves, and create an accurate proposal.

上述したような背景から、応札者には、効率的な仕様書の把握及び提案書の作成が要求される。特許文献1においては、施工計画書の作成のため、過去の施工計画書を利用することが記載されている。ところが、特許文献1の記載では、施工計画書の作成のために施工条件書を効率的に把握すること、及び、施工条件書に不備不足がある場合の対応については考慮されていない。 Against the background described above, bidders are required to efficiently grasp specifications and prepare proposals. Patent Document 1 describes that a past construction plan is used for creating a construction plan. However, the description of Patent Document 1 does not consider how to efficiently grasp the construction condition document for creating the construction plan and how to deal with the case where the construction condition document is inadequate or insufficient.

特開2019−200499号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-200499

上記に鑑み、本発明は、入札への要請時に提示される仕様書を効率的に把握し、仕様書に基づいて正確な提案書の作成を支援する作成支援装置、作成支援方法及び作成支援プログラムを提供する。 In view of the above, the present invention efficiently grasps the specifications presented at the time of requesting a bid, and supports the creation of an accurate proposal based on the specifications, a creation support device, a creation support method, and a creation support program. I will provide a.

本開示に係る作成支援装置は、要求仕様の情報を含む新たな引合書を受け付け、当該新たな引合書に対応する応札仕様の情報を含む提案書の作成を支援する作成支援装置であって、新たな引合書に含まれる内容に関し、過去の引合書又は過去の提案書に含まれる内容との類似度を求め、当該類似度を利用して、過去の引合書に関連付けられる履歴データから、提案書の作成に役立つ内容を抽出する演算部と、演算部の結果を利用して、提案書の作成に利用する補助データを生成して提供する提供部とを備える。 The creation support device according to the present disclosure is a creation support device that accepts a new inquiry document containing information on the required specifications and supports the creation of a proposal including information on the bidding specifications corresponding to the new inquiry document. Regarding the content contained in the new inquiry, the degree of similarity with the content contained in the past inquiry or the past proposal is obtained, and the similarity is used to make a proposal from the historical data associated with the past inquiry. It is provided with an arithmetic unit that extracts contents useful for creating a document, and a providing unit that generates and provides auxiliary data used for creating a proposal by using the result of the arithmetic unit.

本開示の作成支援装置、作成支援方法及び作成支援プログラムによれば、仕様書の効率的な把握、及び、正確な提案書の作成を支援することができる。 According to the preparation support device, the preparation support method, and the preparation support program of the present disclosure, it is possible to support the efficient grasp of the specifications and the preparation of an accurate proposal.

入札の発注者と応札者を説明する概略図である。It is a schematic diagram explaining the bidder and the bidder of a bid. 入札の応札者の処理を説明する概略図である。It is a schematic diagram explaining the processing of a bidder of a bid. 引合書の一例である。This is an example of an inquiry. 提案書の一例である。This is an example of a proposal. 作成支援装置の構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining the structure of the creation support device. 作成支援装置における損失リスクの予測を説明する概略図である。It is the schematic explaining the prediction of the loss risk in the creation support device. 作成支援装置における損失リスクの予測の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process of the loss risk prediction in a creation support device. 作成支援装置における不足情報の特定を説明する概略図である。It is a schematic diagram explaining the identification of lack information in a creation support device. 作成支援装置における不足情報の特定の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the specific processing of lack information in a creation support apparatus. 作成支援装置における引合書内の相違箇所の特定を説明する概略図である。It is a schematic diagram explaining the identification of the difference part in the inquiry document in the creation support device. 作成支援装置における引合書内の相違箇所の特定の処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the specific process of the difference part in the inquiry document in the creation support device. 図10Aに続き、引合書内の相違箇所の特定の処理を説明するフローチャートである。Following FIG. 10A, it is a flowchart explaining the specific processing of the difference part in the inquiry document.

本発明は、入札へ要請に関する仕様書に対し、応札のための提案書の作成を支援するものである。 The present invention supports the preparation of a proposal for bidding for a specification relating to a request for bidding.

本開示において、「要求仕様」とは、入札への要請時に応札者に提示されるプロジェクトの仕様である。要求仕様は、発注者が希望するプロジェクト及び取引に関する内容及び条件を含む。 In the present disclosure, the "required specification" is a project specification presented to a bidder at the time of requesting a bid. The required specifications include the contents and conditions regarding the project and transaction desired by the ordering party.

「引合書」とは、仕様書であり、具体的には、要求仕様を文書にしたものである。引合書は、テキストや図表を含む。 The "inquiry document" is a specification document, specifically, a document of the required specifications. Inquiries include texts and charts.

「応札仕様」とは、引合書に含まれる要求仕様を実現するために応札者が計画するプロジェクトの仕様である。応札仕様は、応札者が計画するプロジェクト及び取引に関する内容及び条件を含む。また、応札仕様は、計画対象のプロジェクトに関する見積を含む。 The "bid specification" is the specification of the project planned by the bidder to realize the required specification included in the inquiry. The bid specifications include content and conditions relating to the projects and transactions planned by the bidder. The bidding specifications also include estimates for the project being planned.

「提案書」とは、応札仕様を文書にしたものである。提案書は、テキストや図表を含む。 A "proposal" is a document of bidding specifications. Proposals include texts and charts.

「自然言語処理」とは、自然言語を計算機に処理させることである。本開示では、例えば、予め言語資料として生成されたコーパスを利用し、形態素解析及び構文解析等によって特徴語を抽出する際に自然言語処理を利用する。「形態素解析」又は「構文解析」により、文章を、文章を構成する単語に分けることができる。 "Natural language processing" is to have a computer process natural language. In the present disclosure, for example, a corpus generated as a language material in advance is used, and natural language processing is used when extracting feature words by morphological analysis, syntactic analysis, or the like. By "morphological analysis" or "syntactic analysis", a sentence can be divided into words that compose the sentence.

「特徴語」とは、文章の主題や目的となる単語である。 A "characteristic word" is a word that is the subject or purpose of a sentence.

「類似度」とは、文書のある内容と他の内容とが類似する度合いを表すものである。類似度は、ベクトル空間における特徴語同士の差分ベクトルに基づき求めた単語間距離を用いて算出する。 "Similarity" indicates the degree to which one content of a document is similar to another. The degree of similarity is calculated using the inter-word distance obtained based on the difference vector between the feature words in the vector space.

〈作成支援装置の概要〉
図1及び図2に示す概略図を用いて、作成支援装置の概要を説明する。作成支援装置は、入札への参加者である応札者が使用するものであり、応札のための提案書を作成するために有効なデータを提供するものである。図1に示すように、入札及び応札において、発注者Aは、プロジェクトに関する入札の応札者B〜Dに、要求仕様である『引合書A』を提供する。この引合書を受け付けた各応札者B〜Dが、入札に参加するためにそれぞれ応札仕様である『提案書B〜D』を作成し、発注者Aに提供する。発注者は、各応札者から提供された提案書B〜Dを比較し、プロジェクトの受注者を決定する。これにより決定された受注者は、提案書に従い、プロジェクトを実施する。例えば、応札者B〜Dがプラントエンジニアリング会社であるとき、プロジェクトは、プラントの設計及び建設等である。なお、以下において、実施形態に係る作成支援装置は、応札者Bが使用するものとして説明する。
<Overview of creation support device>
The outline of the creation support device will be described with reference to the schematic views shown in FIGS. 1 and 2. The creation support device is used by bidders who are participants in bidding and provides useful data for creating proposals for bidding. As shown in FIG. 1, in bidding and bidding, the ordering party A provides the bidding bidders B to D of the bidding regarding the project with the required specification “inquiry document A”. Each bidder B to D who has received this inquiry prepares "proposals B to D", which are bid specifications, in order to participate in the bidding, and provides them to the ordering party A. The ordering party compares the proposals B to D provided by each bidder and determines the contractor of the project. The contractor determined by this will implement the project according to the proposal. For example, when bidders B to D are plant engineering companies, the project is plant design and construction, etc. In the following, the creation support device according to the embodiment will be described as being used by the bidder B.

図2に示すように、応札者Bは、例えば、設計全体の管理に関わる「全体設計部門」と、各部門の個別の設計に関わる複数の「個別設計部門」とに分かれている。また、応札者Bは、複数の過去の引合書B1〜B3に、過去の引合書B1〜B3に応じて生成された「提案書」、「損失情報」及び「振り返り書」等を関連付けて履歴データ121として記憶管理しており、必要に応じてこれを読み出して使用することができる。 As shown in FIG. 2, the bidder B is divided into, for example, an "overall design department" related to the management of the entire design and a plurality of "individual design departments" related to the individual design of each department. In addition, the bidder B associates the plurality of past inquiries B1 to B3 with the "proposal", "loss information", "review", etc. generated in accordance with the past inquiries B1 to B3, and has a history. It is stored and managed as data 121, and it can be read out and used as needed.

「引合書」は、図3Aに示す一例のように、入札において要求する仕様を含む。また、図3Bは、図3Aの「引合書」に基づいて生成された「提案書」の一例である。提案書は引合書に応じて生成されたものであるため、提案書の内容は、引合書のいずれかの内容に対応させることができるものがある。例えば、図3Bの提案書の「1.Na配合装置の提案事項、(1)−1 前処理一式」の内容は、図3Aの引合書の「1.Na配合装置、(1)−1 前処理」に対応するものである。 The "inquiry form" includes the specifications required in bidding, as in the example shown in FIG. 3A. Further, FIG. 3B is an example of a “proposal” generated based on the “inquiry document” of FIG. 3A. Since the proposal is generated in response to the inquiry, the content of the proposal may correspond to any of the contents of the inquiry. For example, the content of "1. Proposal item of Na compounding device, (1) -1 pretreatment set" in the proposal of FIG. 3B is "1. Na compounding device, (1) -1 before" of the inquiry document of FIG. 3A. It corresponds to "processing".

履歴データ121に含まれる「損失情報」とは、過去のプロジェクトの実行で生じた損失に関する情報である。提案書に従い、プロジェクトを実施した際の損失に関する履歴を、例えば、将来のプロジェクトの提案書の作成に活用することができる。 The "loss information" included in the historical data 121 is information on the loss caused by the execution of the past project. According to the proposal, the history of the loss when the project is implemented can be used, for example, to create a proposal for a future project.

また、履歴データ121に含まれる「振り返り書」とは、過去のプロジェクトの実行で生じた問題点等に関する情報である。提案書に従い、プロジェクトを実行した際に生じた問題点等の履歴を、例えば、将来のプロジェクトの提案書の作成に活用することができる。 Further, the "review book" included in the history data 121 is information regarding problems and the like that have occurred in the execution of the past project. According to the proposal, the history of problems that occurred when the project was executed can be utilized, for example, in creating a proposal for a future project.

「損失情報」及び「振り返り書」は、提案書に関連して生成されたデータであるため、必要に応じて、「関連データ」として説明する。 Since the "loss information" and the "review report" are the data generated in connection with the proposal, they will be described as "related data" as necessary.

図2に示すように、まず、応札者Bは、発注者Aによって生成された新たな『引合書A』を受け付ける(S1) As shown in FIG. 2, first, the bidder B accepts a new "inquiry form A" generated by the orderer A (S1).

応札者Bは、全体設計部門において、ステップS1で受け付けた『引合書A』を用いて、設計全体に関する把握、過去の設計の履歴の分析、及び、設計に関する方針の決定等を実施する(S2)。また、全体設計部門は、ステップS2で得られた情報を、各個別設計部門にそれぞれ伝達する。 The bidder B uses the "inquiry form A" received in step S1 in the overall design department to grasp the entire design, analyze the history of the past design, and determine the policy regarding the design (S2). ). In addition, the overall design department transmits the information obtained in step S2 to each individual design department.

続いて、応札者Bは、個別設計部門において、ステップS2で得られた情報を用いて、提案内容の検討、調整、設計、及び、見積作成等を実施する(S3)。また、各個別設計部門は、ステップS3で得られた情報を、全体設計部門に伝達する。 Subsequently, the bidder B uses the information obtained in step S2 in the individual design department to examine, adjust, design, and prepare an estimate for the content of the proposal (S3). In addition, each individual design department transmits the information obtained in step S3 to the overall design department.

その後、応札者Bは、全体設計部門において、ステップS3で得られた情報を統合し、最終設計、及び、最終見積作成等を実施する(S4)。 After that, the bidder B integrates the information obtained in step S3 in the overall design department, and carries out the final design, the final estimate creation, and the like (S4).

また、応札者Bは、全体設計部門において、ステップS4の結果に応じて応札仕様である「提案書B」を生成し、発注者に提供する(S5) Further, the bidder B generates a bid specification "proposal B" according to the result of step S4 in the overall design department and provides it to the orderer (S5).

ここで、応札者Bは、実施形態に係る作成支援装置により、図2に示すように、(1)損失リスクの予測、(2)不足情報の特定、及び(3)引合書内の相違箇所の特定を実施する。応札者Bは、これら(1)〜(3)の実施で得られた情報を『補助データ』として利用する。これにより、応札者Bは、「提案書B」を正確に生成することができる。 Here, the bidder B uses the creation support device according to the embodiment to (1) predict the loss risk, (2) identify the missing information, and (3) make a difference in the inquiry document, as shown in FIG. To identify. The bidder B uses the information obtained by carrying out these (1) to (3) as "auxiliary data". As a result, the bidder B can accurately generate the "proposal B".

なお、図2においては、全体設計部門において『補助データ』を利用する形式で説明しているが、これに限定されない。すなわち、個別設計部門において、ステップS3の提案内容の検討、調整、設計、見積作成等の処理の際に、補助データを利用してもよい。 In FIG. 2, the description is given in a format in which "auxiliary data" is used in the overall design department, but the present invention is not limited to this. That is, the individual design department may use the auxiliary data when processing the proposal contents of step S3, such as examination, adjustment, design, and estimation creation.

〈作成支援装置〉
図4に示すように、実施形態に係る作成支援装置1は、受付部111、演算部112及び提供部113を備える。また、作成支援装置1は、データの処理を実行するCPU等の制御部11、データを記憶するRAMやROM等の記憶部12、ネットワークを介して外部の装置等との間でデータの送受信を実行する通信部13、データの入力に利用される入力部14及びデータの出力に利用される出力部15を備える。
<Creation support device>
As shown in FIG. 4, the creation support device 1 according to the embodiment includes a reception unit 111, a calculation unit 112, and a provision unit 113. Further, the creation support device 1 transmits / receives data to / from a control unit 11 such as a CPU that executes data processing, a storage unit 12 such as a RAM or ROM that stores data, and an external device via a network. It includes a communication unit 13 to execute, an input unit 14 used for data input, and an output unit 15 used for data output.

作成支援装置1は、記憶部12に記憶される作成支援プログラムPが実行されることで、制御部11が受付部111、演算部112及び提供部113としての処理を実行する。 In the creation support device 1, the creation support program P stored in the storage unit 12 is executed, so that the control unit 11 executes processing as the reception unit 111, the calculation unit 112, and the provision unit 113.

記憶部12は、作成支援プログラムPの他、過去の引合書及び提案書等の履歴に関する履歴データ121と、過去の引合書及び提案書等から形態素解析により抽出された単語によって形成されたコーパス122と、発注元から受け付けた引合書123とを記憶する。 In addition to the creation support program P, the storage unit 12 has a corpus 122 formed by historical data 121 regarding the history of past inquiries and proposals, and words extracted from past inquiries and proposals by morphological analysis. And the inquiry form 123 received from the ordering party are stored.

なお、作成支援装置1は、複数のコンピュータで構成されていてもよい。例えば、データの一部が、他の装置に記憶されており、そのデータを読み出すように構成されていてもよい。具体的には、履歴データ121及びコーパス122が外部の記憶装置に記憶されており、作成支援装置1がこれらの記憶装置からデータを読み出して利用する構成であってもよい。 The creation support device 1 may be composed of a plurality of computers. For example, a part of the data may be stored in another device and configured to read the data. Specifically, the history data 121 and the corpus 122 may be stored in an external storage device, and the creation support device 1 may read data from these storage devices and use the data.

履歴データ121は、引合書と、当該引合書に基づいて作成された複数の文書を関連付けたデータである。この履歴データ121は、作成支援装置1を利用する応札者Bが過去に実施した複数のプロジェクトに関するデータを含むことができる。例えば、履歴データ121は、図2を用いて上述したように、応札者Bが過去に取得した『引合書』と、この引合書に基づいて生成された『提案書』と、提案書に基づいて生成された『関連データ』とを関連付けるデータである。例えば、同一の識別情報により、引合書、提案書及び関連データが関連付けられることで、提案書や関連データから元となる引合書を特定することができる。また、引合書から、当該引合書に基づいて生成された関連データを特定することもできる。このように履歴データ121は、過去に実施されたプロジェクトに関するデータであるため、履歴データ121に含まれる提案書は、単に応札者Bが作成しただけでなく、採用されたものである。すなわち、履歴データ121に含まれる提案書は、過去の入札で勝つことができた提案書である。作成支援装置1は、このように履歴データ121に含まれる過去の入札で勝つことができたプロジェクトに関する情報を利用することにより、新たな引合書に関して有効な提案書の作成及びプロジェクトの実施に役立てることが可能となる。 The history data 121 is data in which an inquiry document is associated with a plurality of documents created based on the inquiry document. The history data 121 can include data related to a plurality of projects carried out in the past by the bidder B who uses the creation support device 1. For example, the history data 121 is based on the "inquiry form" acquired by the bidder B in the past, the "proposal form" generated based on the inquiry form, and the proposal form, as described above with reference to FIG. It is the data to be associated with the "related data" generated in the above. For example, by associating the inquiry document, the proposal, and the related data with the same identification information, the original inquiry document can be identified from the proposal and the related data. It is also possible to identify the relevant data generated based on the inquiry from the inquiry. As described above, since the history data 121 is data related to the projects implemented in the past, the proposal included in the history data 121 is not only created by the bidder B but also adopted. That is, the proposal included in the history data 121 is a proposal that was able to win in the past bid. By using the information about the project that was able to win the past bid included in the history data 121 in this way, the creation support device 1 is useful for creating a valid proposal for a new inquiry and implementing the project. It becomes possible.

なお、『関連データ』には、図2を用いて上述した『損失情報』及び『振り返り書』の他、引合書に基づいて生成された他の情報を含んでもよい。他の情報とは、例えば、引合書に応じてプロジェクトを実施する際に行われた会議等の『議事録』である。または、他の情報とは、引合書に応じてプロジェクトを実施した際に作成された『報告書』である。その他、他の情報として、プロジェクト実施に関する各作業に対して作成された『作業報告書』や、プロジェクト実施の際に生じたトラブルに対して作成された『トラブル報告書』等を含んでもよい。 In addition to the above-mentioned "loss information" and "review report" using FIG. 2, the "related data" may include other information generated based on the inquiry document. Other information is, for example, "minutes" of a meeting or the like held when a project is implemented in response to an inquiry. Alternatively, the other information is a "report" created when the project was implemented in response to the inquiry. In addition, other information may include a "work report" created for each work related to project implementation, a "trouble report" created for troubles that occur during project implementation, and the like.

コーパス122は、例えば、履歴データ121に含まれる文字列を用いて、形態素解析により抽出された単語を構造化したものである。また、コーパス122は、既存の用語集や辞書等のデータを用いて生成してもよい。コーパス122の生成は、作成支援装置1において実行してもよい。また、作成支援装置1は、外部の装置において生成されたコーパス122を取得して使用してもよい。 The corpus 122 is, for example, a structure of words extracted by morphological analysis using a character string included in the history data 121. Further, the corpus 122 may be generated by using data such as an existing glossary or a dictionary. The generation of the corpus 122 may be executed in the creation support device 1. Further, the creation support device 1 may acquire and use the corpus 122 generated by an external device.

受付部111は、発注元から、対象となる新たな引合書を受け付ける。また、受付部111は、受け付けた引合書123を記憶部12に記憶させる。ここでは、受け付けた引合書123を引合書Aとして説明する。 The reception unit 111 receives a new target inquiry form from the ordering party. Further, the reception unit 111 stores the received inquiry document 123 in the storage unit 12. Here, the received inquiry document 123 will be described as an inquiry document A.

演算部112は、類似度測定のアルゴリズム又は相違度測定のアルゴリズムを用いて、自然言語処理により新たな引合書に対する提案書の生成に必要な内容を抽出する。 The calculation unit 112 uses a similarity measurement algorithm or a difference measurement algorithm to extract the contents necessary for generating a proposal for a new inquiry by natural language processing.

具体的には、演算部112は、形態素解析、構文解析等の手法を用いて、受付部111が受け付けた新たな引合書について、単語を抽出する。また、演算部112は、各単語の出現頻度、重要度、所定のストップワード等を加味して、新たな引合書について特徴語を特定する。さらに、演算部112は、履歴データ121についても、同様に特徴語を抽出し、類似度測定のアルゴリズムを用いて新たな引合書の特徴語と、履歴データ121の特徴語との類似度を求める。類似度測定アルゴリズムでは、上述したように、特徴語同士のベクトル空間における差分に基づき求めた単語間距離を用いて類似度を算出する。その後、演算部112は、類似度に応じて、必要な情報を抽出する。 Specifically, the arithmetic unit 112 extracts words from the new inquiry book received by the reception unit 111 by using techniques such as morphological analysis and syntactic analysis. Further, the calculation unit 112 specifies a feature word for a new inquiry document in consideration of the frequency of appearance of each word, the importance, a predetermined stop word, and the like. Further, the calculation unit 112 also extracts the feature words of the history data 121 in the same manner, and obtains the similarity between the feature words of the new inquiry document and the feature words of the history data 121 by using the similarity measurement algorithm. .. In the similarity measurement algorithm, as described above, the similarity is calculated using the inter-word distance obtained based on the difference between the feature words in the vector space. After that, the calculation unit 112 extracts necessary information according to the degree of similarity.

提供部113は、演算部112で抽出した情報に基づき補助データを出力する。応札者Bは、提供部113により提供された補助データを利用することで、提案書を正確に作成することができる。 The providing unit 113 outputs auxiliary data based on the information extracted by the calculation unit 112. The bidder B can accurately create the proposal by using the auxiliary data provided by the providing unit 113.

図2において上述したように、作成支援装置1によれば、(1)損失リスクの予測、(2)不足情報の特定、及び(3)引合書内の相違箇所の特定を実施する。以下では、作成支援装置1における各処理を具体的に説明する。 As described above in FIG. 2, according to the creation support device 1, (1) prediction of loss risk, (2) identification of insufficient information, and (3) identification of differences in the inquiry document are carried out. Hereinafter, each process in the creation support device 1 will be specifically described.

《1.損失リスクの予測》
図5の概念図及び図6に示すフローチャートを用いて、作成支援装置1における「損失リスクの予測」について説明する。過去のプロジェクトで損失が生じた場合、類似のプロジェクトを実施する場合には、同様の損失が生じる可能性が高くなる。過去の損失が生じたプロジェクトと類似するか否かは、「類似度測定のアルゴリズム」により、新たな引合書と過去の引合書とを比較することで、判断することができる。そのため、作成支援装置1では、新旧の引合書を比較し、過去に類似する引合書に基づくプロジェクトで生じた損失に関する情報を、新たなプロジェクトでも生じる可能性があるとし、補助データとして提供する。これにより、応札者Bは、新たな提案書の作成において、過去に生じた損失を参考にして同様の損失が生じないように提案書を作成することができる。
<< 1. Loss Risk Forecast >>
The “prediction of loss risk” in the creation support device 1 will be described with reference to the conceptual diagram of FIG. 5 and the flowchart shown in FIG. If there is a loss in a past project, it is more likely that a similar loss will occur if a similar project is carried out. Whether or not it is similar to the project in which the past loss occurred can be judged by comparing the new inquiry document with the past inquiry document by the "similarity measurement algorithm". Therefore, the creation support device 1 compares the old and new inquiries, and provides information on the loss caused in the project based on the similar inquiries in the past as auxiliary data because it may occur in the new project. As a result, the bidder B can prepare a new proposal by referring to the loss that has occurred in the past so that the same loss does not occur.

図6に示すように、まず、受付部111は、新たな引合書を受け付ける(S11)。また、受付部111は、記憶部12に受け付けた新たな引合書123を記憶させる。図5では、受け付けた新たな引合書を、『引合書A』と示す。 As shown in FIG. 6, first, the reception unit 111 receives a new inquiry (S11). In addition, the reception unit 111 stores the new inquiry document 123 received in the storage unit 12. In FIG. 5, the new inquiry form received is referred to as "inquiry form A".

演算部112は、ステップS11で受け付けた新たな引合書の特徴語を特定する(S12)。具体的には、演算部112は、形態素解析、構文解析等を用いて、新たな引合書から単語を抽出し、特徴語を特定する。演算部112は、特徴語の抽出に、記憶部12に記憶されるコーパス122を利用する。 The calculation unit 112 identifies the feature word of the new inquiry document received in step S11 (S12). Specifically, the arithmetic unit 112 extracts a word from a new inquiry book by using morphological analysis, syntactic analysis, and the like, and identifies a feature word. The calculation unit 112 uses the corpus 122 stored in the storage unit 12 to extract the feature words.

また、演算部112は、履歴データ121に含まれる過去の引合書のうち、一を選択する(S13)。ステップS13における引合書の選択方法は限定しないが、引合書を順番に選択するため、例えば識別番号の降順又は昇順で選択してもよい。 Further, the calculation unit 112 selects one of the past inquiries included in the history data 121 (S13). The method of selecting the inquiries in step S13 is not limited, but in order to select the inquiries in order, for example, the identification numbers may be selected in descending order or ascending order.

演算部112は、ステップS12で特定した特徴語を利用して、ステップS11で受け付けた新たな引合書の各内容と、ステップS13で選択した過去の引合書の各内容との類似度を求める(S14)。なお、演算部112は、類似の算出に、過去の引合書から抽出される特徴語を利用する。過去の引合書から抽出された特徴語も、コーパス122を用いて抽出されたものであるが、過去に抽出され、記憶部12に記憶されていたものを利用するものであってもよい。 Using the feature word specified in step S12, the calculation unit 112 obtains the similarity between each content of the new inquiry document received in step S11 and each content of the past inquiry document selected in step S13 (). S14). In addition, the calculation unit 112 uses the feature words extracted from the past inquiries for the similar calculation. The feature words extracted from the past inquiries are also those extracted by using the corpus 122, but those extracted in the past and stored in the storage unit 12 may be used.

また、ステップS14において類似度の算出の対象となる各内容とは、図5における「文章a」、「文章b」、「文章c」、「図面k」等の引合書を構成する要素である。なお、ステップS14においては、特徴語を利用して類似度を算出するため、ここでは、特徴語を含み得る「文章」のみを「引合書の内容」とし、「図面」については「引合書の内容」に含まないものとする。例えば、演算部112は、段落単位の文章を、類似度の算出に利用する対象とする。 Further, each content for which the similarity is calculated in step S14 is an element constituting an inquiry document such as "sentence a", "sentence b", "sentence c", and "drawing k" in FIG. .. In step S14, since the similarity is calculated using the feature words, here, only the "sentence" that can include the feature words is defined as the "content of the inquiry document", and the "drawing" is referred to as the "inquiry document". It shall not be included in "Content". For example, the calculation unit 112 uses paragraph-based sentences as targets for calculating the degree of similarity.

演算部112は、履歴データ121に含まれる全ての過去の引合書について、ステップS13及びS14の処理を終了したか否かを判定する(S15)。 The calculation unit 112 determines whether or not the processing of steps S13 and S14 has been completed for all the past inquiries included in the history data 121 (S15).

全ての引合書について終了していない場合(S15でNO)、演算部112は、ステップS13〜S15の処理を繰り返す。ここで、ステップS13を繰り返す場合、これまでの処理で選択されていない過去の引合書を選択する。 If all the inquiries have not been completed (NO in S15), the calculation unit 112 repeats the processes of steps S13 to S15. Here, when repeating step S13, a past inquiry document that has not been selected in the previous processing is selected.

全ての引合書について終了した場合(S15でYES)、演算部112は、各ステップS14の処理において算出された類似度を利用して、新たな引合書と類似する過去の引合書を抽出する(S16)。例えば、演算部112は、各内容の類似度を利用して、類似度が所定以上となる内容が最も多い引合書を選択する。図5では、複数の過去の引合書B1〜B3から『引合書B2』が選択された例を示す。 When all the inquiries are completed (YES in S15), the calculation unit 112 extracts the past inquiries similar to the new inquiries by using the similarity calculated in the processing of each step S14 (YES in S15). S16). For example, the calculation unit 112 uses the similarity of each content to select the inquiry document having the most content having a similarity equal to or higher than a predetermined value. FIG. 5 shows an example in which "inquiry document B2" is selected from a plurality of past inquiry documents B1 to B3.

演算部112は、ステップS16で抽出した過去の引合書に関連付けられる損失情報を履歴データ121から抽出する(S17)。図5では、抽出した過去の引合書に関連付けられる損失情報を、『損失情報B2』と示す。これにより、新たな引合書と類似するプロジェクトに関する損失情報が特定されることとなる。 The calculation unit 112 extracts the loss information associated with the past inquiry document extracted in step S16 from the history data 121 (S17). In FIG. 5, the loss information associated with the extracted past inquiries is referred to as “loss information B2”. This will identify loss information for projects similar to the new inquiry.

提供部113は、ステップS17で抽出した損失情報を補助データとして提供する(S18)。例えば、提供部113は、抽出した損失情報の全てを補助データとして提供してもよい。または、提供部113は、抽出した損失情報のうち新たな引合書と関連性の強いとされる部分のみを補助データとして提供してもよい。 The providing unit 113 provides the loss information extracted in step S17 as auxiliary data (S18). For example, the providing unit 113 may provide all of the extracted loss information as auxiliary data. Alternatively, the providing unit 113 may provide only the portion of the extracted loss information that is strongly related to the new inquiry document as auxiliary data.

なお、上述の説明では、ステップS16において、選択する引合書の数は限定しない。例えば、作成支援装置1は、複数の引合書を選択してもよい。その場合、演算部112は、各引合書と対応する複数の損失情報を用いて補助データを生成する。 In the above description, the number of inquiries to be selected in step S16 is not limited. For example, the creation support device 1 may select a plurality of inquiries. In that case, the calculation unit 112 generates auxiliary data using a plurality of loss information corresponding to each inquiry.

作成支援装置1は、このようにして損失情報を補助データとして提供する。これにより、作成支援装置1を利用する応札者Bは、新たな引合書に基づいて提案書を作成する際に、プロジェクトにおいて生じる損失が生じるリスクを事前に防止することが可能となる。 The creation support device 1 thus provides the loss information as auxiliary data. As a result, the bidder B who uses the creation support device 1 can prevent in advance the risk of loss incurred in the project when creating a proposal based on the new inquiry.

《2.不足情報の特定》
図7の概念図及び図8に示すフローチャートを用いて、作成支援装置1における「不足情報の特定」について説明する。新たな引合書において情報が不足する場合も多い。このような引合書を用いて提案書を生成する場合、情報の不足によって、正確な提案書を作成することができないおそれがある。これに対し、過去の情報を、新たな引合書における情報の不足の補完に利用することができる可能性がある。例えば、引合書の記載が漠然としている場合、このような引合書からどのような提案書を作成すればいいか特定することは困難である。このような場合、作成支援装置1は、類似度測定のアルゴリズムを用いて、新たな引合書の漠然とした記載と同様の記載を、過去の引合書から抽出し、この引合書に関連付けられる提案書や関連データを、新たな提案書の作成に役立てることができる。すなわち、上述したように、履歴データ121に含まれる提案書は、過去の入札で勝つことができたものであるため、この提案書、この提案書と関連付けられる引合書及び関連データを正確な提案書の作成のための情報として有効利用することができる。
<< 2. Identifying missing information >>
The “identification of insufficient information” in the creation support device 1 will be described with reference to the conceptual diagram of FIG. 7 and the flowchart shown in FIG. Information is often lacking in new inquiries. When a proposal is generated using such an inquiry, it may not be possible to create an accurate proposal due to lack of information. On the other hand, past information may be used to supplement the lack of information in new inquiries. For example, if the description of the inquiry is vague, it is difficult to specify what kind of proposal should be prepared from such an inquiry. In such a case, the creation support device 1 uses the similarity measurement algorithm to extract the same description as the vague description of the new inquiry from the past inquiry, and the proposal associated with this inquiry. And related data can be used to create new proposals. That is, as described above, since the proposal included in the historical data 121 was able to win the bid in the past, the proposal, the inquiry document associated with this proposal, and the related data are accurately proposed. It can be effectively used as information for creating a book.

したがって、作成支援装置1では、新旧の引合書を比較し、過去の類似する引合書に関連付けられる情報を、新たなプロジェクトでも必要な可能性があるとし、補助データとして提供する。これにより、応札者Bは、新たな提案書の作成において、過去の情報を参考にして不足のない提案書を作成することができる。 Therefore, the creation support device 1 compares the old and new inquiries, considers that the information associated with similar inquiries in the past may be necessary for a new project, and provides it as auxiliary data. As a result, the bidder B can create a proposal without any shortage by referring to the past information in creating a new proposal.

作成支援装置1で実行される「不足情報の特定」の処理について、具体的に説明する。なお、図8のフローチャートにおいて、図6を用いて上述した処理については、図6の処理に付した符号と同一の符号を用いて説明を省略する。また、作成支援装置1における実際の処理でも、これらの処理を同一の処理としてもよい。具体的には、これらの処理を上述した「損失リスクの予測」と「不足情報の特定」のための共通の処理として実行し、異なる処理についてのみ別々に実行するようにしてもよい。さらに、図8では、図6の処理と異なる処理については符号に下線を付して区別する。 The process of "identifying the missing information" executed by the creation support device 1 will be specifically described. In the flowchart of FIG. 8, the above-described processing using FIG. 6 will be omitted by using the same reference numerals as those attached to the processing of FIG. Further, in the actual processing in the creation support device 1, these processings may be the same processing. Specifically, these processes may be executed as common processes for the above-mentioned "prediction of loss risk" and "identification of insufficient information", and may be executed separately only for different processes. Further, in FIG. 8, a process different from the process of FIG. 6 is distinguished by underlining the reference numerals.

図8に示すように、ステップS11乃至S16の処理が実行され、新たな引合書と類似する過去の引合書が抽出されると、演算部112は、ステップS16で抽出した過去の引合書に関連付けられる過去の提案書を抽出する(S21)。図7では、抽出した過去の提案書を、『提案書B2』と示す。 As shown in FIG. 8, when the processes of steps S11 to S16 are executed and a past inquiry document similar to the new inquiry document is extracted, the calculation unit 112 associates the past inquiry document extracted in step S16 with the past inquiry document. The past proposals to be made are extracted (S21). In FIG. 7, the extracted past proposals are referred to as “proposals B2”.

演算部112は、ステップS11で受け付けた新たな引合書の各内容と、ステップS21で抽出した過去の提案書の各内容との類似度を求める(S22)。なお、演算部112は、類似の算出に、過去の提案書から抽出される特徴語を利用する。過去の提案書から抽出された特徴語も、ステップS12で抽出した特徴語と、コーパス122を用いて抽出されたものであるが、過去に抽出され、記憶部12に記憶されていたものを利用するものであってもよい。ここでも「内容」とは、引合書又は提案書を構成する要素であり、特徴語を含み得る「文章」のみとし、「図面」については含まないものとする。例えば、演算部112は、段落単位の文章を、類似度の算出に利用する対象とする。 The calculation unit 112 obtains the degree of similarity between each content of the new inquiry document received in step S11 and each content of the past proposal document extracted in step S21 (S22). The calculation unit 112 uses feature words extracted from past proposals for similar calculations. The feature words extracted from the past proposals are also those extracted using the feature words extracted in step S12 and the corpus 122, but the ones extracted in the past and stored in the storage unit 12 are used. It may be something to do. Here, too, the “content” is an element that constitutes the inquiry or proposal, and is limited to the “sentence” that can include the characteristic words, and does not include the “drawing”. For example, the calculation unit 112 uses paragraph-based sentences as targets for calculating the degree of similarity.

演算部112は、類似度を用いて、新たな引合書の内容と類似する内容を過去の提案書から抽出する(S23)。具体的には、過去の提案書から、新たな引合書の内容と類似度が高いとして定められる所定以上である内容を抽出する。これにより、過去の提案書から、新たな引合書と関連性が強いとされる部分を抽出することができる。 The calculation unit 112 uses the similarity to extract contents similar to the contents of the new inquiry from the past proposals (S23). Specifically, from the past proposals, the contents that are equal to or higher than the predetermined contents, which are determined to have a high degree of similarity to the contents of the new inquiry, are extracted. As a result, it is possible to extract the part that is strongly related to the new inquiry from the past proposals.

また、演算部112は、ステップS23で抽出された内容と関連する内容を関連データから抽出する(S24)。図7の例では、『提案書B2』と関連付けられる『損失情報B2』及び『振り返り書B2』から、『提案書B2』から抽出された内容と関連する内容が抽出される。例えば、履歴データ121において、提案書B2の各内容と、関連データのうち関連性が強い内容とを予め関連付けており、この関連付けを利用して提案書B2の内容と関連性が高い内容を関連データから抽出する。これにより、過去の関連データから、新たな引合書と関連性が強いとされる部分を抽出することができる。 Further, the calculation unit 112 extracts the content related to the content extracted in step S23 from the related data (S24). In the example of FIG. 7, the content related to the content extracted from the “proposal B2” is extracted from the “loss information B2” and the “review document B2” associated with the “proposal B2”. For example, in the history data 121, each content of the proposal B2 is associated with the content of the related data that is strongly related in advance, and this association is used to relate the content of the proposal B2 and the content that is highly relevant. Extract from the data. As a result, it is possible to extract the part that is strongly related to the new inquiry from the past related data.

提供部113は、ステップS23で過去の提案書から抽出した内容と、ステップS24で関連データから抽出した内容とを合わせて、補助データとして提供する(S25)。このとき、各内容が、新たな引合書のどの内容と関連性が強いかを補助データに含めることで、補助データとして提供される内容を活用しやすくさせることができる。また、ステップS16において複数の引合書を選択する場合、演算部112は、ステップS25において、各引合書と対応する複数の提案書及び関連データを用いて補助データを生成するものとする。 The providing unit 113 provides the content extracted from the past proposal in step S23 and the content extracted from the related data in step S24 as auxiliary data (S25). At this time, by including in the auxiliary data which content of the new inquiry document is strongly related to each content, it is possible to facilitate the utilization of the content provided as the auxiliary data. Further, when a plurality of inquiries are selected in step S16, the calculation unit 112 shall generate auxiliary data in step S25 using the plurality of proposals and related data corresponding to each inquiries.

作成支援装置1は、このようにして提案書及び関連データに含まれる内容を補助データとして提供する。これにより、作成支援装置1を使用する応札者は、新たな引合書に基づいて提案書を作成する際に、過去の情報を新たな引合書の不足情報の補充に利用することが可能となる。 The creation support device 1 thus provides the contents included in the proposal and the related data as auxiliary data. As a result, the bidder who uses the creation support device 1 can use the past information to supplement the lacking information of the new inquiry when creating the proposal based on the new inquiry. ..

《3.引合書内の相違箇所の特定》
図9の概念図と、図10A及び10Bに示すフローチャートとを用いて、作成支援装置1における「引合書内の相違箇所の特定」について説明する。新たな引合書内において異なる箇所に記載されている内容に相違が存在する場合もある。例えば、引合書内において異なる段落で統一されるべき用語が異なっていたり、引合書内で文章と図面とで統一されるべき用語が異なっている場合がある。言い換えると、引合書内の内容に矛盾が存在する場合がある。このような引合書を用いて提案書を生成する場合、情報の矛盾によって、正確な提案書を作成することができないおそれがある。このような問題に対し、過去の履歴を利用し新たな引合書における矛盾の予測に利用することができる可能性がある。そのため、作成支援装置1では、相違度測定のアルゴリズムを用いて、新たな引合書と、過去の引合書及び提案書とを比較して特定する新たな引合書での矛盾の可能性を特定し、補助データとして提供する。これにより、応札者Bは、新たな提案書の作成において、過去の情報を参考にして、引合書内での矛盾に左右されない提案書を作成することができる。また、提案書の中で、引合書の矛盾を指摘して発注者に引合書の記載の明確化や訂正を促すことができる。
<< 3. Identification of differences in the inquiry form >>
The “identification of the difference in the inquiry document” in the creation support device 1 will be described with reference to the conceptual diagram of FIG. 9 and the flowcharts shown in FIGS. 10A and 10B. There may be differences in the content described in different parts of the new inquiry. For example, the terms that should be unified in different paragraphs in the inquiry document may be different, or the terms that should be unified in the text and the drawing may be different in the inquiry document. In other words, there may be inconsistencies in the content of the inquiry. When a proposal is generated using such an inquiry, there is a possibility that an accurate proposal cannot be prepared due to inconsistency in information. For such problems, it may be possible to use the past history to predict inconsistencies in new inquiries. Therefore, the creation support device 1 uses an algorithm for measuring the degree of difference to identify the possibility of a contradiction in the new inquiry document, which is specified by comparing the new inquiry document with the past inquiry document and the proposal document. , Provided as auxiliary data. As a result, the bidder B can prepare a proposal that is not affected by the contradiction in the inquiry document by referring to the past information in the preparation of the new proposal. In addition, in the proposal, it is possible to point out the contradiction of the inquiry document and urge the ordering party to clarify or correct the description of the inquiry document.

作成支援装置1で実行される「引合書内の相違箇所の特定」の処理について、具体的に説明する。なお、図10Aのフローチャートにおいて、図6を用いて上述した処理については、図6の処理に付した符号と同一の符号を用いて説明を省略する。また、作成支援装置1における実際の処理でも、これらの処理を同一の処理としてもよい。具体的には、これらの処理を上述した「損失リスクの予測」と「引合書内の相違箇所の特定」のための共通の処理として実行し、異なる処理についてのみ別々に実行するようにしてもよい。さらに、図10A及び図10Bでは、図6の処理と異なる処理については符号に下線を付して区別する。 The process of "identifying the difference in the inquiry document" executed by the creation support device 1 will be specifically described. In the flowchart of FIG. 10A, the above-described processing using FIG. 6 will be omitted by using the same reference numerals as those attached to the processing of FIG. Further, in the actual processing in the creation support device 1, these processings may be the same processing. Specifically, even if these processes are executed as common processes for "prediction of loss risk" and "identification of differences in inquiries" described above, and only different processes are executed separately. good. Further, in FIGS. 10A and 10B, the processing different from the processing of FIG. 6 is distinguished by underlining the reference numerals.

また、図10Aに示すように、演算部112は、履歴データ121に含まれる過去の提案書のうち、一を選択する(S31)。ステップS31における提案書の選択方法は限定しないが、提案書を順番に選択するため、例えば識別番号の降順又は昇順で選択してもよい。なお、ステップS31以降の処理は、ステップS12の処理の終了後に実行してもよいし、ステップS11やS12の処理と並行して実行してもよい。 Further, as shown in FIG. 10A, the calculation unit 112 selects one of the past proposals included in the history data 121 (S31). The method of selecting the proposals in step S31 is not limited, but since the proposals are selected in order, they may be selected in descending or ascending order of the identification numbers, for example. The processes after step S31 may be executed after the process of step S12 is completed, or may be executed in parallel with the processes of steps S11 and S12.

演算部112は、ステップS11で受け付けた新たな引合書の各図面と、ステップS31で選択した過去の提案書の各図面との類似度を求める(S32)。通常、引合書では、図面は二次元の情報のみを持つイメージデータであり、提案書では、引合書のイメージデータに基づいて作成された三次元CADデータである。したがって、演算部112は、このような異なる形式の図面であっても、類似度を求めることができるようにする必要がある。詳細は省略するが、例えば、図面の特徴を表す見出しを比較することで、類似度を求める例が挙げられる。また、図面の特徴を抽出し特徴同士を比較することで、類似度を求める例も挙げられる。図面の特徴を抽出するうえでは、引合書のイメージデータに基づいて作成された三次元CADデータから二次元CADを自動で生成し、学習データとして活用することで特徴を抽出するうえで効率的に精度を向上させることができる。 The calculation unit 112 obtains the similarity between each drawing of the new inquiry document received in step S11 and each drawing of the past proposal selected in step S31 (S32). Usually, in the inquiry document, the drawing is image data having only two-dimensional information, and in the proposal document, it is three-dimensional CAD data created based on the image data of the inquiry document. Therefore, the calculation unit 112 needs to be able to obtain the degree of similarity even in drawings of such different formats. Although details are omitted, for example, there is an example in which the degree of similarity is obtained by comparing headings representing the features of the drawings. Another example is to obtain the degree of similarity by extracting the features of the drawing and comparing the features with each other. In extracting the features of the drawing, the 2D CAD is automatically generated from the 3D CAD data created based on the image data of the inquiry document, and it is used as learning data to efficiently extract the features. The accuracy can be improved.

演算部112は、履歴データ121に含まれる全ての過去の提案書について、ステップS31及びS32の処理を終了したか否かを判定する(S33)。 The calculation unit 112 determines whether or not the processing of steps S31 and S32 has been completed for all the past proposals included in the history data 121 (S33).

全ての提案書について終了していない場合(S33でNO)、演算部112は、ステップS31〜S33の処理を繰り返す。ここで、ステップS31を繰り返す場合、これまでの処理で選択されていない過去の提案書を選択する。 If all the proposals have not been completed (NO in S33), the calculation unit 112 repeats the processes of steps S31 to S33. Here, when repeating step S31, a past proposal that has not been selected in the previous processing is selected.

全ての提案書について終了した場合(S33でYES)、演算部112は、ステップS32の処理において算出された類似度を用いて、新たな引合書の各図面と類似する過去の提案書の図面を抽出する(S34)。具体的には、過去の提案書から、新たな引合書の図面との類似度が最も高い図面を抽出する。これにより、過去の提案書から、新たな引合書の図面と関連性が強い図面を抽出することができる。図9は、『図面k』と類似する図面として、『提案書B2』の『図面p』が抽出された例である。なお、図9においては、『図面k』と類似する図面として『図面p』のみが抽出された例を示すが、『引合書A』には複数の図面を含むため、ステップS34では、複数の図面を抽出することができるものとする。 When all the proposals are completed (YES in S33), the calculation unit 112 uses the similarity calculated in the process of step S32 to draw a drawing of the past proposal similar to each drawing of the new inquiry. Extract (S34). Specifically, the drawing having the highest degree of similarity to the drawing of the new inquiry is extracted from the past proposals. As a result, it is possible to extract a drawing that is strongly related to the drawing of the new inquiry from the past proposals. FIG. 9 is an example in which “drawing p” of “proposal B2” is extracted as a drawing similar to “drawing k”. Note that FIG. 9 shows an example in which only "drawing p" is extracted as a drawing similar to "drawing k", but since "inquiry document A" includes a plurality of drawings, in step S34, a plurality of drawings are present. Drawings can be extracted.

続いて、演算部112は、ステップS34で抽出された図面と関連付けられる文章を過去の提案書から抽出する(S35)。ここで、提案書において図面と関連付けられる文章とは、図面のタイトルや、図面の説明文等のテキストである。図9に示す例では、『提案書B2』において、『図面p』に関連付けられる文章として、『文章n』が抽出されるものとする。なお、ステップS34で複数の図面を抽出した場合、演算部112は、抽出した各図面と関連付けられる文章を過去の提案書から抽出する。 Subsequently, the calculation unit 112 extracts a sentence associated with the drawing extracted in step S34 from the past proposal (S35). Here, the text associated with the drawing in the proposal is text such as the title of the drawing and the description of the drawing. In the example shown in FIG. 9, it is assumed that "sentence n" is extracted as the sentence associated with "drawing p" in "proposal B2". When a plurality of drawings are extracted in step S34, the calculation unit 112 extracts sentences associated with the extracted drawings from the past proposals.

また、演算部112は、ステップS34で抽出した図面を含む過去の提案書と関連付けられる過去の引合書を抽出する(S36)。図9に示す例では、『提案書B2』と関連付けられる『引合書B2』を抽出する。なお、ステップS34で複数の図面を抽出した場合、演算部112は、抽出した各図面について、図面を含む提案書と関連付けられる過去の引合書を抽出する。 In addition, the calculation unit 112 extracts a past inquiry document associated with the past proposal document including the drawing extracted in step S34 (S36). In the example shown in FIG. 9, the “inquiry document B2” associated with the “proposal document B2” is extracted. When a plurality of drawings are extracted in step S34, the calculation unit 112 extracts past inquiries associated with the proposal including the drawings for each of the extracted drawings.

次に、演算部112は、ステップS11で受け付けた新たな引合書の各文章と、ステップS36で抽出した過去の引合書の各文章との類似度を求める(S37)。なお、演算部112は、類似度の算出に、ステップS12で抽出した特徴語と、過去の引合書から抽出される特徴語を利用する。過去の引合書から抽出された特徴語も、コーパス122を用いて抽出されたものであるが、過去に抽出され、記憶部12に記憶されていたものを利用するものであってもよい。図9においては、例えば、『引合書A』の各文章と、『引合書B2』の各文章との類似度を求める。ここで、ステップS36で複数の過去の引合書を抽出した場合、演算部112は、『引合書A』の各文章と、抽出された複数の過去の引合書の各文章との類似度を求める。 Next, the calculation unit 112 obtains the similarity between each sentence of the new inquiry document received in step S11 and each sentence of the past inquiry document extracted in step S36 (S37). The calculation unit 112 uses the feature words extracted in step S12 and the feature words extracted from the past inquiries to calculate the similarity. The feature words extracted from the past inquiries are also those extracted by using the corpus 122, but those extracted in the past and stored in the storage unit 12 may be used. In FIG. 9, for example, the degree of similarity between each sentence of the “inquiry document A” and each sentence of the “inquiry document B2” is obtained. Here, when a plurality of past inquiries are extracted in step S36, the calculation unit 112 obtains the similarity between each sentence of the "inquiry book A" and each sentence of the extracted plurality of past inquiries. ..

その後、図10Bに示すように、演算部112は、ステップS37で求めた類似度を用いて、新たな引合書の各文章と類似する文章を過去の引合書から抽出する(S38)。例えば、演算部112は、過去の引合書から、新たな引合書の文章との類似度が所定以上となる文章を抽出する。引合書には複数の文章が含まれるため、演算部112は、一の過去の引合書から、新たな引合書の文章と類似する文章として複数の文章を抽出することもある。図9では、例えば、演算部112は、『引合書A』の『文章b』と類似する文章として、『引合書B2』の『文章k』を抽出する。また、S37で複数の過去の引合書の各文章との類似度を求めた場合、演算部112は、各引合書からそれぞれ類似する文章を抽出する。すなわち、演算部112は、複数の過去の引合書から、複数の文章を抽出することもある。 After that, as shown in FIG. 10B, the calculation unit 112 uses the similarity obtained in step S37 to extract sentences similar to each sentence of the new inquiry document from the past inquiry documents (S38). For example, the calculation unit 112 extracts a sentence having a degree of similarity with the sentence of the new inquiry document of a predetermined value or more from the past inquiry document. Since the inquiry document contains a plurality of sentences, the calculation unit 112 may extract a plurality of sentences as sentences similar to the sentences of the new inquiry document from one past inquiry document. In FIG. 9, for example, the calculation unit 112 extracts the “sentence k” of the “inquiry book B2” as a sentence similar to the “sentence b” of the “inquiry book A”. Further, when the similarity with each sentence of a plurality of past inquiries is obtained in S37, the calculation unit 112 extracts similar sentences from each of the inquiries. That is, the calculation unit 112 may extract a plurality of sentences from a plurality of past inquiries.

また、演算部112は、ステップS36において抽出した過去の引合書中の文章と、ステップS35において過去の提案書中から抽出した過去の図面に関連付けられる文章との類似度を算出する(S39)。なお、演算部112は、この類似度の算出にも、コーパス122を用いて抽出された特徴語を利用する。上述した場合と同様ように、ステップS39で利用する特徴語は、過去に抽出され、記憶部12に記憶されていたものであってもよい。図9では、演算部112は、例えば、『引合書B2』の各文章と、『提案書B2』の『文章n』との類似度を求める。 In addition, the calculation unit 112 calculates the degree of similarity between the text in the past inquiry document extracted in step S36 and the text associated with the past drawing extracted from the past proposal in step S35 (S39). The calculation unit 112 also uses the feature words extracted by using the corpus 122 to calculate the similarity. As in the case described above, the feature word used in step S39 may be one extracted in the past and stored in the storage unit 12. In FIG. 9, the calculation unit 112 obtains, for example, the degree of similarity between each sentence of the “inquiry document B2” and the “sentence n” of the “proposal document B2”.

続いて、演算部112は、ステップS39において求めた類似度を用いて、ステップS35において抽出した過去の図面に関連付けられる文章と類似する過去の引合書中の文章を選択する(S40)。例えば、演算部112は、過去の引合書から、過去の図面と関連付けられる文章との類似度が所定以上となる文章を抽出する。図9の例の場合、過去の図面である『図面p』に関連付けられる『文章n』と、『引合書B2』中の『文章k』とが類似するとされ、『引合書B2』から『文章k』が選択される。 Subsequently, the calculation unit 112 uses the similarity obtained in step S39 to select a sentence in the past inquiry document that is similar to the sentence associated with the past drawing extracted in step S35 (S40). For example, the calculation unit 112 extracts from the past inquiry document a sentence having a degree of similarity with the sentence associated with the past drawing of a predetermined value or more. In the case of the example of FIG. 9, it is said that the "sentence n" associated with the past drawing "drawing p" and the "sentence k" in the "inquiry book B2" are similar, and the "sentence k" from the "inquiry book B2" to the "text". k ”is selected.

また、演算部112は、ステップS40で選択した文章を、矛盾の判定のために新たな引合書の図面に置き換える文章とする(S41)。図9の例の場合、『文章k』を『図面k』に置き換える文章とする。なお、図9では、一の文章のみ抽出する例を図示するが、複数の引合書から、複数の文章を抽出することもあり得る。 Further, the calculation unit 112 uses the sentence selected in step S40 as a sentence to be replaced with a drawing of a new inquiry document for determining the contradiction (S41). In the case of the example of FIG. 9, the sentence is a sentence in which the “sentence k” is replaced with the “drawing k”. Although FIG. 9 illustrates an example of extracting only one sentence, it is possible to extract a plurality of sentences from a plurality of inquiries.

続いて、演算部112は、相違度測定アルゴリズムを利用して、新たな引合書の類似する内容同士の矛盾を評価する(S42)。具体的には、演算部112は、新たな引合書A内の各文章の特徴語を用いて、新たな引合書Aの内容同士の矛盾を評価する。この場合に利用する特徴語も、コーパス122を用いて使用したものである。このとき、図面については、ステップS41において、置き換えた文章の特徴語を用いて、他の文章との矛盾を評価する。図9の例では、『引合書A』の『図面k』は、『引合書B2』の『文章k』と置き換えられ、文章bは、文章kと類似するとされて矛盾が評価される。また、矛盾の評価には、例えば、Multi-NLIを利用する。 Subsequently, the calculation unit 112 evaluates the contradiction between similar contents of the new inquiry document by using the difference degree measurement algorithm (S42). Specifically, the calculation unit 112 evaluates the contradiction between the contents of the new inquiry document A by using the feature words of each sentence in the new inquiry document A. The feature word used in this case is also the one used by using the corpus 122. At this time, with respect to the drawing, inconsistency with other sentences is evaluated by using the feature words of the replaced sentence in step S41. In the example of FIG. 9, the "drawing k" of the "inquiry document A" is replaced with the "sentence k" of the "inquiry document B2", and the sentence b is considered to be similar to the sentence k, and the contradiction is evaluated. In addition, for evaluation of contradiction, for example, Multi-NLI is used.

提供部113は、ステップS42の矛盾の評価の降順で得られたリストを用いて、補助データを生成する(S43)。 The providing unit 113 generates auxiliary data using the list obtained in descending order of the evaluation of the contradiction in step S42 (S43).

また、提供部113は、ステップS42で生成した補助データを提供する(S43)。図9に示す補助データの例では、『文章a』と『文章c』との矛盾が『74.2%』、『文章a』と『文章q』との矛盾が『64.6%』、『文章b』と『図面k』との矛盾が『63.8%』として挙げられている。図面を文章で置き換えることにより、文章と図面間の矛盾であっても、図面と図面間の矛盾であっても、文章と文章の矛盾と同様に、評価される。 Further, the providing unit 113 provides the auxiliary data generated in step S42 (S43). In the example of the auxiliary data shown in FIG. 9, the contradiction between "sentence a" and "sentence c" is "74.2%", and the contradiction between "sentence a" and "sentence q" is "64.6%". The contradiction between "sentence b" and "drawing k" is cited as "63.8%". By replacing a drawing with a sentence, whether it is a contradiction between sentences or a contradiction between drawings, it is evaluated in the same way as a contradiction between sentences.

このとき、提供部113は、矛盾の程度に応じて、表示方法を決定することができる。矛盾の可能性が高い値の場合と、低い値の場合とで異なる色となる補助データを生成してもよい。また、提供部113は、矛盾の可能性が所定以上となる場合にのみ補助データに含めるようにしてもよい。 At this time, the providing unit 113 can determine the display method according to the degree of contradiction. Auxiliary data with different colors may be generated for values with a high possibility of inconsistency and for values with a low possibility of inconsistency. Further, the providing unit 113 may include the auxiliary data only when the possibility of the contradiction becomes more than a predetermined value.

作成支援装置1は、このように図面については、過去の引合書に含まれる文章に置き換えて類似度の算出に使用し、図面と文章間の矛盾を評価し、補助データとして提供する。これにより、作成支援装置1を使用する応札者は、新たな引合書に基づいて提案書を作成する際に、引合書に矛盾が含まれているとしても矛盾を把握し、この矛盾に対応することが可能となる。 In this way, the creation support device 1 replaces the drawing with the text included in the past inquiry document and uses it for calculating the similarity, evaluates the contradiction between the drawing and the text, and provides it as auxiliary data. As a result, the bidder who uses the creation support device 1 grasps the contradiction even if the contradiction is included in the contradiction when creating the proposal based on the new contradiction, and responds to this contradiction. It becomes possible.

上述したように実施形態に係る作成支援装置によれば、入札において要求仕様に対して提案書を作成する際、提案書の作成に有効な補助データを提供する。これにより、作成支援装置の利用者は、引合書における不備不足に関わらず、正確に提案書を作成することが可能となる。 As described above, according to the creation support device according to the embodiment, when creating a proposal for the required specifications in bidding, auxiliary data effective for creating the proposal is provided. As a result, the user of the creation support device can accurately create the proposal regardless of the deficiency or deficiency in the inquiry document.

〈変形例1〉
演算部112は、履歴データ121から比較対象の過去の引合書又は過去の提案書を選択する際、新たな引合書と同一の発注者によって生成された過去の引合書又は当該過去の引合書に関連付けられる過去の提案書を選択するようにしてもよい。同一の発注者によって生成された過去の引合書は、内容の傾向が似ている可能性が高い。したがって、同一の発注者によって生成された過去の引合書又は当該過去の引合書に関連付けられる提案書を優先して処理することで、効率的に必要な情報を抽出することができる場合がある。
<Modification example 1>
When the calculation unit 112 selects a past inquiry or a past proposal to be compared from the history data 121, the calculation unit 112 uses the past inquiry or the past inquiry generated by the same ordering party as the new inquiry. You may want to select the associated past proposal. Past inquiries generated by the same orderer are likely to have similar content trends. Therefore, it may be possible to efficiently extract necessary information by preferentially processing the past inquiries generated by the same orderer or the proposals associated with the past inquiries.

例えば、履歴データ121は、過去の引合書とともに、過去の引合書の作成者の識別情報を関連付ける。そして、演算部112は、類似度を算出する際、新たな引合書の作成者の識別情報と関連付けられる過去の引合書又は過去の提案書との類似度のみを算出する。 For example, the history data 121 associates the past inquiries with the identification information of the creator of the past inquiries. Then, when calculating the similarity, the calculation unit 112 calculates only the similarity with the past inquiry or the past proposal associated with the identification information of the creator of the new inquiry.

また、例えば、演算部112は、類似度を算出する際、新たな引合書の作成者の識別情報と関連付けられる過去の引合書又は過去の提案書との類似度を算出する際、他の発注者の識別情報と関連付けられる引合書又は提案書と比較して高い重みをつける。これにより、新たな引合書の作成者の情報が優先して抽出される。 Further, for example, when calculating the similarity, the calculation unit 112 may place another order when calculating the similarity with the past inquiry or the past proposal associated with the identification information of the creator of the new inquiry. Give a higher weight compared to the inquiries or proposals associated with the person's identification information. As a result, the information of the creator of the new inquiry is preferentially extracted.

〈変形例2〉
演算部112は、新たな引合書と類似する過去の引合書や過去の提案書を履歴データ121から類似する際、自然言語処理を用いて特徴語を利用する例で説明した。これに対し、演算部112は、複数の過去の引合書と、各引合書同士の類似度との関係を学習させた学習済みモデルを用いるようにしてもよい。この学習済みモデルを用いることで、演算部112は、新たな引合書に対し、複数の過去の引合書から、類似する過去の引合書を抽出させることができる。モデルの学習には、ニューラルネットワークや、サポートベクターマシン等を利用することができる。
<Modification 2>
The calculation unit 112 has described an example in which a feature word is used by using natural language processing when a past inquiry document or a past proposal document similar to a new inquiry document is similar from the history data 121. On the other hand, the calculation unit 112 may use a trained model in which the relationship between a plurality of past inquiries and the similarity between the inquiries is learned. By using this trained model, the calculation unit 112 can make a new inquiry document extract a similar past inquiry document from a plurality of past inquiry documents. A neural network, a support vector machine, or the like can be used for learning the model.

また、演算部112は、過去の引合書と、過去の引合書で生じた損失額との関係を学習させた学習済みモデルを用いるようにしてもよい。この学習済みモデルを用いることで、演算部112は、新たな引合書に対し、新たな引合書に対する損失額を推定することができる。また、提供部113は、推定された損失額を補助データとする。応札者は、推定された損失額を提案書の作成の参考にすることで、損失の少ない提案書を作成することができる。このとき、過去の引合書の全体ではなく、過去の引合書の内容の損失額の関係を学習させることも有効である。例えば、作成支援装置1において、新たな提案書中のある内容について損失額が大きいとする補助データを作成することにより、この内容については、提案書の作成の際に損失が生じないように注意を促すことができる。 Further, the calculation unit 112 may use a trained model in which the relationship between the past inquiry document and the loss amount generated in the past inquiry document is learned. By using this trained model, the calculation unit 112 can estimate the amount of loss for the new inquiry for the new inquiry. Further, the providing unit 113 uses the estimated loss amount as auxiliary data. The bidder can prepare a proposal with less loss by using the estimated loss amount as a reference for preparing the proposal. At this time, it is also effective to learn the relationship of the loss amount of the contents of the past inquiries, not the whole of the past inquiries. For example, in the creation support device 1, by creating auxiliary data that the amount of loss is large for a certain content in the new proposal, care should be taken not to cause a loss when creating the proposal. Can be encouraged.

本開示の作成支援装置は、例えば、入札に参加するため、仕様書に対する提案書を作成する際に有用である。 The creation support device of the present disclosure is useful in preparing a proposal for a specification, for example, because it participates in bidding.

1 作成支援装置
11 制御部
111 受付部
112 演算部
113 提供部
12 記憶部
121 履歴データ
122 コーパス
123 引合書
13 通信部
14 入力部
15 出力部
P 作成支援プログラム
1 Creation support device 11 Control unit 111 Reception unit 112 Calculation unit 113 Provision unit 12 Storage unit 121 History data 122 Corpus 123 Inquiry document 13 Communication unit 14 Input unit 15 Output unit P Creation support program

Claims (8)

要求仕様の情報を含む新たな引合書を受け付け、当該新たな引合書に対応する応札仕様の情報を含む提案書の作成を支援する作成支援装置であって、
前記新たな引合書に含まれる内容に関し、過去の引合書又は過去の提案書に含まれる内容との類似度を求め、当該類似度を利用して、前記過去の引合書に関連付けられる履歴データから、提案書の作成に役立つ内容を抽出する演算部と、
前記演算部の結果を利用して、提案書の作成に利用する補助データを生成して提供する提供部と、
を備える作成支援装置。
It is a creation support device that accepts new inquiries containing information on required specifications and supports the creation of proposals containing information on bidding specifications corresponding to the new inquiries.
Regarding the content included in the new inquiry, the degree of similarity with the content contained in the past inquiry or the past proposal is obtained, and the similarity is used from the historical data associated with the past inquiry. , A calculation unit that extracts useful content for creating proposals,
A providing unit that generates and provides auxiliary data used for creating a proposal by using the result of the calculation unit, and a providing unit.
Creation support device equipped with.
前記演算部は、
前記新たな引合書に含まれる各内容と過去の複数の引合書に含まれる各内容との類似度をそれぞれ求め、前記新たな引合書と類似する過去の引合書を選択し、選択された前記過去の引合書、当該過去の引合書に対応する提案書、又は当該過去の引合書に対応する関連データを用いて、前記新たな引合書に含まれない内容を抽出し、
前記提供部は、
抽出した内容を補助データとして出力する、
請求項1に記載の作成支援装置。
The calculation unit
The degree of similarity between each content contained in the new inquiry document and each content contained in a plurality of past inquiries is determined, and a past inquiry document similar to the new inquiry document is selected and selected. Using the past inquiries, the proposal corresponding to the past inquiries, or the related data corresponding to the past inquiries, the contents not included in the new inquiries are extracted.
The providing part
Output the extracted contents as auxiliary data,
The creation support device according to claim 1.
前記内容は、複数の単語で構成される文章であって、
前記演算部は、各内容の類似度の算出に、前記文章が含む単語から、複数の単語の関係が規定されるコーパスを用いて抽出された特徴語を用いる、
ことを特徴とする請求項2に記載の作成支援装置。
The content is a sentence composed of a plurality of words.
The calculation unit uses feature words extracted from the words included in the sentence by using a corpus that defines the relationship between a plurality of words, in calculating the similarity of each content.
The creation support device according to claim 2, wherein the creation support device is characterized in that.
前記演算部は、
前記新たな引合書に含まれる図面と過去の複数の提案書に含まれる各図面との類似度をそれぞれ求め、
前記新たな引合書に含まれる図面と類似する過去の提案書に含まれる図面と対応する過去の引合書に含まれる文章を、前記新たな引合書に含まれる図面と置き換え、
前記新たな引合書中の各内容の矛盾を評価し、
前記提供部は、
評価結果を用いて補助データを生成し、出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の作成支援装置。
The calculation unit
Find the degree of similarity between the drawings included in the new inquiry and each drawing included in the past proposals.
Replacing the drawings contained in the past proposal similar to the drawings contained in the new inquiry and the text contained in the corresponding past inquiries with the drawings contained in the new inquiry,
Evaluate the contradictions of each content in the new inquiry,
The providing part
The creation support device according to claim 1, wherein auxiliary data is generated and output using the evaluation results.
前記内容は、複数の単語で構成される文章又は図面であって、
前記演算部は、各内容の類似度の算出に、各文章が含む単語から、複数の単語の関係が規定されるコーパスを用いて抽出された特徴語を用いるとともに、各図面については、置き換えられた前記過去の引合書に含まれる各文章が含む単語から、前記コーパスを用いて抽出された特徴語を用いる
ことを特徴とする請求項4に記載の作成支援装置。
The content is a sentence or drawing composed of a plurality of words.
The calculation unit uses feature words extracted from the words contained in each sentence using a corpus that defines the relationship between a plurality of words, and replaces each drawing in calculating the similarity of each content. The creation support device according to claim 4, wherein the feature words extracted by using the corpus are used from the words included in each sentence included in the past inquiry document.
前記過去の引合書は、当該過去の引合書の作成者の識別情報を関連付け、
前記演算部は、類似度を算出する際、前記新たな引合書の作成者の識別情報と関連付けられる過去の引合書又は過去の提案書との類似度を優先して算出し、前記内容を抽出する
請求項1乃至5のいずれか1に記載の作成支援装置。
The past inquiry document associates the identification information of the creator of the past inquiry document,
When calculating the similarity, the calculation unit preferentially calculates the similarity with the past inquiry or the past proposal associated with the identification information of the creator of the new inquiry, and extracts the contents. The creation support device according to any one of claims 1 to 5.
要求仕様の情報を含む新たな引合書を受け付け、当該新たな引合書に対応する応札仕様の情報を含む提案書の作成を支援する作成支援方法であって、
前記新たな引合書に含まれる内容に関し、過去の引合書又は過去の提案書に含まれる内容との類似度を求め、当該類似度を利用して、前記過去の引合書に関連付けられる履歴データから、提案書の作成に役立つ内容を抽出するステップと、
抽出結果を利用して、提案書の作成に利用する補助データを生成するステップと、
を有する作成支援方法。
It is a creation support method that accepts new inquiries containing information on required specifications and supports the creation of proposals containing information on bidding specifications corresponding to the new inquiries.
Regarding the content included in the new inquiry, the degree of similarity with the content contained in the past inquiry or the past proposal is obtained, and the similarity is used from the historical data associated with the past inquiry. , Steps to extract useful content for creating proposals,
Steps to generate auxiliary data to be used for creating proposals using the extraction results,
Creation support method with.
要求仕様の情報を含む新たな引合書を受け付け、当該新たな引合書に対応する応札仕様の情報を含む提案書の作成を支援する作成支援プログラムであって、
コンピュータに、
前記新たな引合書に含まれる内容に関し、過去の引合書又は過去の提案書に含まれる内容との類似度を求め、当該類似度を利用して、前記過去の引合書に関連付けられる履歴データから、提案書の作成に役立つ内容を抽出するステップと、
抽出結果を利用して、提案書の作成に利用する補助データを生成するステップと、
を実現させる作成支援プログラム。
It is a creation support program that accepts new inquiries containing information on required specifications and supports the creation of proposals containing information on bidding specifications corresponding to the new inquiries.
On the computer
Regarding the content included in the new inquiry, the degree of similarity with the content contained in the past inquiry or the past proposal is obtained, and the similarity is used from the historical data associated with the past inquiry. , Steps to extract useful content for creating proposals,
Steps to generate auxiliary data to be used for creating proposals using the extraction results,
Creation support program that realizes.
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