JP2021149593A - 情報提供システム、情報提供装置、情報提供プログラム、および制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実行中の作業についてユーザーに適切なアドバイザーの候補を提示できる情報提供システム、情報提供装置、情報提供プログラムおよび制御プログラムを提供する。【解決手段】情報提供システムにおいて、情報提供装置２００は、記憶部と、作業情報取得部、アドバイザー候補決定部および情報提供部を有するＣＰＵ２１０と、を備える。記憶部は、知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係を構造化した知識情報をメンバー毎に記憶する。作業情報取得部は、通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得する。アドバイザー候補決定部は、ユーザーの作業情報と、ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、複数のメンバーのうちから決定する。情報提供部は、候補に関する情報を通知する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報提供システム、情報提供装置、情報提供プログラム、および制御プログラムに関する。

近年、ＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）技術の発達により、ビジネスが多角化し、企業等のオフィスにおいて各社員の業務範囲の幅が広くなっている。例えば、多くの企業において各社員は、パーソナルコンピューター上で動作する文書作成ソフト、表計算ソフト、描画ソフト等の各種のアプリケーション・ソフトウェアを駆使して、種々の資料や報告書等を効率的に作成することが求められている。しかし、アプリケーション・ソフトウェアの操作方法が分からなかったり、より効率的な操作方法を知りたくなったりした場合や、特定分野の報告書を作成したいが、そうした特定分野のより詳しい情報が欲しい場合、またプログラミング作業中に実装方法や記述についてプログラミング言語や使用関数等が分からず効率的に作業を進められない場合等、がある。

これに関連して、下記特許文献１には、ユーザーがパーソナルコンピューターで実行中の作業（タスク）から、システムがユーザーに対して支援すべきか必要性を予測したり、支援するための情報をユーザーに提供したりする技術が開示されている。

しかし、特許文献１の技術では、情報が提供されるとしてもコンピューターが予測できる範囲での情報にとどまり必ずしも求めている情報が得られなかったり、ユーザーが、異なる観点からのアドバイス、例えばユーザーの作業内容に対する意見や評価、さらに異なる切り口での解決法等を求めていたりする場合には対応できない。

特開２００８−８４３２１号公報

これに対し、実行中の作業について詳しい人に直接アドバイスを求めることが考えられるが、企業等の組織においては、どこの部署の誰がアドバイザーとして適切なのか分からない場合がある。とくに社員が多く、他部署では面識のない社員が大部分を占める大企業では、最適なアドバイザーを見つけるのは困難である。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、実行中の作業についてユーザーに適切なアドバイザーの候補を提示できる情報提供システム、情報提供装置、情報提供プログラム、および制御プログラムを提供することを目的とする。

本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。

（１）通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得する情報取得部と、知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係を構造化した知識情報をメンバー毎に記憶する記憶部と、前記ユーザーの前記作業情報と、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するアドバイザー候補決定部と、前記アドバイザー候補決定部で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を通知する情報提供部と、を有する、情報提供システム。

（２）前記ユーザーの前記作業情報は、前記ユーザーが実行中の作業に対応する作業データに含まれる要素同士の関係を構造化した情報である、上記（１）に記載の情報提供システム。

（３）前記作業情報は、前記ユーザーの前記作業データに含まれる前記要素同士の関係をネットワーク化した情報である、上記（２）に記載の情報提供システム。

（４）前記知識情報は、知識を構成する複数の情報に対応する前記要素同士の関係をネットワーク化した情報である、上記（１）〜（３）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（５）前記情報取得部は、前記端末で実行中の作業に関する作業情報を常時取得し、前記アドバイザー候補決定部は、前記作業情報取得部で取得された前記作業情報の変化に応じて、前記アドバイザーの候補をリアルタイムで更新する、上記（１）〜（４）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（６）前記アドバイザー候補決定部は、前記作業情報を含む知識情報に対応するメンバーを前記アドバイザーの候補に決定する、上記（１）〜（５）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（７）前記作業情報と、各々の前記メンバーの前記知識情報との関連度合いを算出する関連度合い算出部をさらに有し、前記アドバイザー候補決定部は、前記関連度合い算出部で算出された前記関連度合いが所定の閾値を上回ったメンバーを前記アドバイザーの候補に決定する、上記（１）〜（５）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（８）前記関連度合い算出部は、前記知識情報のネットワークにおける１つの要素、または互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群に対して重み付けを行って前記関連度合いを算出する、上記（７）に記載の情報提供システム。

（９）前記関連度合い算出部は、前記知識情報のネットワークにおける互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群を比較し、前記要素の数が多い要素群に対して重み付けを大きくして前記関連度合いを算出する、上記（７）または（８）に記載の情報提供システム。

（１０）前記関連度合い算出部は、前記知識情報のネットワークにおける互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群において、他の要素と比較し、関連する他の要素が多い要素に対して重み付けを大きくして前記関連度合いを算出する、上記（７）〜（９）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（１１）前記所定の閾値を調整する閾値調整部をさらに有し、前記閾値調整部は、前記作業の内容に応じて、前記所定の閾値を調整する、上記（７）〜（１０）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（１２）前記閾値調整部は、前記作業が専門性を要する処理である場合、前記所定の閾値を基準値よりも高い値に調整し、前記作業が専門性を要しない処理である場合、前記所定の閾値を前記基準値のまま維持するか、または前記基準値よりも低い値に調整する、上記（１１）に記載の情報提供システム。

（１３）前記専門性を要する処理は、事務処理、またはプログラミングに関する処理である、上記（１２）に記載の情報提供システム。

（１４）前記端末の位置情報を取得する位置情報取得部をさらに有し、前記閾値調整部は、前記位置情報に基づいて、前記端末のユーザーがリモートワークをしているか否かを判断し、前記ユーザーがリモートワークをしていると判断された場合、前記所定の閾値を基準値よりも高い値に調整する、上記（１１）に記載の情報提供システム。

（１５）前記作業に関して、前記アドバイザーの候補者数を設定する候補者数設定部をさらに有し、前記閾値調整部は、前記アドバイザー候補決定部で決定された前記アドバイザーの候補の数が前記候補者数設定部で設定された候補者数よりも多い場合、前記所定の閾値が現状値よりも高い値になるように調整し、前記候補の数が前記候補者数よりも少ない場合、前記所定の閾値が現状値よりも低い値になるように調整する、上記（１１）〜（１４）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（１６）前記端末をさらに有し、
前記端末は、実行中の作業に関する情報を常時監視し、前記情報を前記情報取得部に送信する監視部を有する、上記（１）〜（１５）のいずれか１つに記載の情報提供システム。

（１７）前記記憶部における前記ユーザーについての知識情報は、前記作業情報に基づいて、生成または更新される、上記（１６）に記載の情報提供システム。

（１８）通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部と、知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係を構造化したメンバー毎の知識情報を取得する知識情報取得部と、前記ユーザーの前記作業情報と、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するアドバイザー候補決定部と、前記アドバイザー候補決定部で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を前記端末に通知する情報提供部と、を有する、情報提供装置。

（１９）通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得するステップ（ａ）と、前記ユーザーの前記作業情報と、知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係が構造化され、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するステップ（ｂ）と、前記ステップ（ｂ）で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を前記ユーザーに通知するステップ（ｃ）と、を含む処理をコンピューターに実行させるための情報提供プログラム。

（２０）通信ネットワーク上の端末でユーザーが実行中の作業の監視を開始するステップ（ａ）と、前記作業の監視結果に基づいて、前記端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を情報提供装置に送信するステップ（ｂ）と、前記情報提供装置において前記作業情報に基づいて決定された、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補に関する情報を取得するステップ（ｃ）と、前記アドバイザーの候補に関する情報を表示するステップ（ｄ）と、を含む処理を、コンピューターに実行させるためのユーザー端末用の制御プログラム。

本発明によれば、通信ネットワーク上の端末でユーザーが実行中の作業に対応する作業データに含まれる要素同士の関係を構造化した作業情報と、メンバーが有する知識に含まれる要素同士の関係を構造化した知識情報との比較結果に基づいてアドバイザーの候補が決定される。そして、決定されたアドバイザーの候補に関する情報が上記端末に通知される。したがって、実行中の作業についてユーザーに適切なアドバイザーの候補を提示できる。

第１の実施形態に係る情報提供システムのハードウェア構成を例示する概略ブロック図である。 図１に示す情報提供装置のハードウェア構成を例示する概略ブロック図である。 図２に示す情報提供装置が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図である。 図１に示す知識データベースに記憶されている知識情報の一部を例示するネットワーク図である。 図１に示すクライアント端末のハードウェア構成を例示する概略ブロック図である。 図５に示すクライアント端末が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図である。 第１の実施形態の情報提供システムの制御方法の処理手順を例示するフローチャートである。 ユーザーがクライアント端末で実行している作業を例示する模式図である。 図８の作業に対応する作業情報を例示するネットワーク図である。 作業情報と知識情報との比較を例示するネットワーク図である。 作業情報と知識情報との包含関係を例示する概念図である。 アドバイザーの候補の提示を例示する模式図である。 ユーザーとアドバイザーの候補との間やり取りを例示する模式図である。 作業情報の他の例を示すネットワーク図である。 作業情報と知識情報との比較の他の例を示すネットワーク図である。 アドバイザーの候補の提示の他の例を示す模式図である。 第２の実施形態に係る情報提供装置が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図である。 作業情報と知識情報との関連度合いを例示する概念図である。 要素に対する重み付けの一例を示すネットワーク図である。 要素に対する重み付けの他の例を示すネットワーク図である。

以下、添付した図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

（第１の実施形態）
＜情報提供システム１００＞
図１は第１の実施形態に係る情報提供システム１００のハードウェア構成を例示する概略ブロック図であり、図２は図１に示す情報提供装置２００のハードウェア構成を例示する概略ブロック図である。

図１に示すように、情報提供システム１００は、情報提供装置２００、データベースサーバー３００、およびクライアント端末４００を有し、これらは、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等を含む通信ネットワーク１０１で相互に通信可能に接続されている。

＜情報提供装置２００＞
情報提供装置２００は、サーバー（コンピューター）として機能する。図２に示すように、情報提供装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２２０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２３０、補助記憶部２４０、および通信部２５０等を備える。

ＣＰＵ２１０は、ＲＡＭ２２０に展開されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）や情報提供プログラム等のプログラムを実行し、情報提供装置２００の動作制御を行う。情報提供プログラムは、ＲＯＭ２３０または補助記憶部２４０に予め保存されている。また、ＲＡＭ２２０は、ＣＰＵ２１０の処理によって一時的に生じたデータ等を格納する。ＲＯＭ２３０は、ＣＰＵ２１０によって実行されるプログラムや、プログラムの実行に使用されるデータ、パラメーター等を記憶する。補助記憶部２４０は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等を有する。本実施形態では、補助記憶部２４０には、企業における、ユーザーを含む全社員の名前、所属部署、内線番号、メールアドレス等の情報が記憶されている。

通信部２５０は、例えばネットワーク・インターフェースカード（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ、ＮＩＣ）等の通信装置を有し、通信ネットワーク１０１を通じてデータベースサーバー３００や、クライアント端末４００との間でデータ伝送を行う。

図３は、図２に示す情報提供装置２００が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図である。また、図４は、図１に示す知識データベース３１０に記憶されている知識情報の一部を例示するネットワーク図である。知識情報は、例えば、メンバーが有する知識に含まれる要素同士の関係を構造化した情報である。要素は、例えば、単語、文章、節が表す概念でありうる。本実施形態では、メンバーの知識が、複数の概念同士が関係性に応じて連結された構造、例えば知識ネットワーク（または意味ネットワーク）としてモデル化されている。

図３に示すように、本実施形態では、ＣＰＵ２１０は、情報提供プログラムを実行することで、情報取得部２１１、ネットワーク生成部２１２、アドバイザー候補決定部２１３、および情報提供部２１４としての機能を果たす。各機能の詳細は後述するが、その概要は、以下のとおりである。

情報取得部２１１は、クライアント端末４００（ユーザー端末）上でユーザーが実行している作業に関する情報を取得し、ネットワーク生成部２１２は、作業に関する情報に基づいて、ユーザーが実行中の作業に対応する作業データに含まれる要素同士の関係を構造化した作業情報を生成する。情報取得部２１１およびネットワーク生成部２１２は、作業情報取得部として機能する。アドバイザー候補決定部２１３は、作業情報と、メンバーの知識情報とを比較し、比較結果に基づいて、アドバイザーの候補（以下、単に「候補」ともいう。）を決定する。アドバイザーは、クライアント端末４００上で上記作業を実行しているユーザー（質問者）に対して、上記作業に関するアドバイスを行う、メンバー、またはメンバーの集まりであるグループである。質問者、およびアドバイザーは、例えば同じ組織に属する。この組織とは、関連企業グループ、単一企業、または同一部署である。組織内では、開発内容、企画内容などの情報は共用される。構造化した作業情報、およびメンバーの知識情報の例については後述する。

情報提供部２１４は、アドバイザー候補決定部２１３で決定された候補に関する情報をユーザーに提供する。候補に関する情報には、メンバーの名前、グループの名称、個人番号（企業であれば社員番号）、ニックネーム、が含まれ、さらに付加的な情報として、所属部署、役職、内線番号、メールアドレス等が含まれうる。ユーザーは、候補に関する情報を参照することにより、候補の中から、最適なアドバイザーを選択できる。

＜データベースサーバー３００＞
データベースサーバー３００は、知識データベース３１０を有するサーバーである。データベースサーバー３００は、図２に示す情報提供装置２００のハードウェア構成と同様のハードウェア構成を備えるので、その詳細な説明を省略する。知識データベース３１０は、補助記憶部に記憶されている。

知識データベース３１０には、複数のメンバーの知識情報が記憶されている。知識情報は、クライアント端末４００におけるユーザーの普段の作業や、他のクライアント端末における別のユーザーの普段の作業に基づく作業情報に基づいて生成または更新され、知識データベース３１０に蓄積される。

知識情報は、複数の要素と、要素間の関係性（連結）とを含む。例えば、図４のネットワーク図に示すように、あるメンバーの知識情報の一部である知識情報３１１において、各要素は、ノード（円形で示す）３１２で表現され、ノード３１２間の連結は各ノード３１２を結ぶ線３１３で表現されうる。例えば、ノードＮ００，Ｎ０１，Ｎ０４，Ｎ０８，Ｎ０９は、「高血圧」、「ガイドライン」、「治療」、「副作用」、および「定義」の各要素に対応し、ノードＮ０１，Ｎ０４，Ｎ０８，Ｎ０９は、ノードＮ００と連結されている。ノード間の関係性には、上位／下位概念の関係（例えば、接続元のノードが上位概念で、接続先のノードが下位概念）、接続先のノードが接続元のノードの属性である場合に、接続先のノードが接続元のノードの必須の属性、または任意の属性である関係、接続先のノードが接続元のノードの任意の取りうる値である場合等が含まれる。

また、知識情報は、互いに関連付けられた要素の集まり（以下、「要素群」ともいう）における各要素の相対的な重要度を表す情報を含みうる。他の要素と比べて重要度が高い要素は、例えば、知識情報が表す知識の起点または要点となりうる。例えば、他の要素との連結が多い要素は、比較的重要であると考えられる。したがって、要素の重要度は、他の要素との連結の多寡で判断されうる。また、知識データベース３１０に要素の重要度を数値で記憶するように構成してもよい。

ネットワーク図上では、例えば、他ノードへの連結が多いノードは、少ないノードに比べて大きく描画される。図４に示す例では、「高血圧」を表すノードＮ００は、ノードＮ０１，Ｎ０４，Ｎ０８，Ｎ０９に連結され他のノードとの連結が多いので、他のノードよりも大きく描かれている。また、図４の例では、ノードＮ００は、知識情報３１１が表す知識の起点になっている。

また、知識情報は、要素同士の結び付きの強さを表す情報も含みうる。要素同士の結び付きの強さについても、知識データベース３１０に数値で記憶されうる。ネットワーク図上では、例えば、結び付きが強いほど線が太く描画される。

データベースサーバー３００は、情報提供装置２００からの要求に応じて、メンバーの知識情報を、補助記憶部から読み出し、クライアント端末４００へ送信する。

なお、上述の例では、要素群の知識ネットワークモデルを例示したが、各要素間の連結の有無や結び付きの強さだけではなく、結び付きの関係（包含関係等）を考慮したネットワーク（意味ネットワーク）にモデル化してもよい。

＜クライアント端末４００＞
図５は図１に示すクライアント端末４００のハードウェア構成を例示する概略ブロック図であり、図６は図５に示すクライアント端末４００が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図である。

図５に示すように、クライアント端末４００は、例えば、ＣＰＵ４１０、ＲＡＭ４２０、ＲＯＭ４３０、補助記憶部４４０、通信部４５０、および操作表示部４６０等を備えるコンピューターである。クライアント端末４００は、例えば、パーソナルコンピューター、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォン等でありうる。

また、ＣＰＵ４１０、ＲＡＭ４２０、ＲＯＭ４３０、補助記憶部４４０、および通信部４５０のハードウェア構成については、それぞれ情報提供装置２００のＣＰＵ２１０、ＲＡＭ２２０、ＲＯＭ２３０、補助記憶部２４０、および通信部２５０のハードウェア構成と同様であるので、その詳細な説明を省略する。

操作表示部４６０は、入力部および出力部を有する。入力部は、例えば、キーボード、マウス等を備え、キーボード、マウス等による文字入力、各種設定等の各種指示（入力）をユーザーが行うために利用される。また、出力部は、ディスプレイ４６１（図７を参照）を備え、アプリケーション・ソフトウェア（以下、単に「アプリ」という。）で作成している文書等をユーザーに提示するために使用される。また、本実施形態では、出力部は、ＣＰＵ４１０の指示に応じて、候補に関する情報をディスプレイ４６１に表示してユーザーに提供する。また、出力部は、スピーカーを有し、音声で候補に関する情報をユーザーに提供することもできる。

図６に示すように、ＣＰＵ４１０は、クライアント端末４００用の制御プログラム（以下、単に「制御プログラム」という。）を実行することで、タスク監視部４１１、候補情報表示部４１２、候補受付部４１３、およびアドバイス表示部４１４としての機能を果たす。各機能の詳細は後述するが、その概要は、以下のとおりである。

タスク監視部４１１は、ユーザーが作業に使用しているアプリに対応する作業を常時監視し、ユーザーの作業に関する情報を情報提供装置２００の情報取得部２１１に送信する。候補情報表示部４１２は、情報提供装置２００から受信した候補に関する情報をディスプレイ４６１に表示するように操作表示部４６０を制御する。候補受付部４１３は、情報提供装置２００によって提供された候補の中から、ユーザーが選択したアドバイザーの候補を受け付ける。また、アドバイス表示部４１４は、クライアント端末５００のアドバイザーから提供されたアドバイスをディスプレイ４６１に表示するように操作表示部４６０を制御する。

＜クライアント端末５００＞
クライアント端末５００は、例えば、ＣＰＵ５１０、ＲＡＭ５２０、ＲＯＭ５３０、補助記憶部５４０、通信部５５０、および操作表示部５６０等を備えるコンピューターであり、クライアント端末４００と同じ構成を有する。したがって、以下では、クライアント端末５００の詳細な説明を省略する。

＜情報提供システムの制御方法＞
図７は、第１の実施形態に係る情報提供システム１００の制御方法の概略的な処理手順を例示するフローチャートである。図７のフローチャートの処理は、ＣＰＵ２１０が情報提供プログラムを実行するとともに、ＣＰＵ４１０が制御プログラムを実行することにより実現される。また、図８は、ユーザーがクライアント端末４００で実行している作業を例示する模式図である。図８に示す例では、ユーザーが文書作成ソフトを使用して文書の編集作業を行っている場合について例示している。また、図９は図８の作業に対応する作業情報を例示するネットワーク図であり、図１０は作業情報と知識情報との比較を例示するネットワーク図である。また、図１１は、作業情報と知識情報との包含関係を例示するネットワーク図であり、図１２はアドバイザーの候補の提示を例示する模式図である。また、図１３は、ユーザーとアドバイザーの候補との間やり取りを例示する模式図である。

図７に示すように、まず、クライアント端末４００において作業の監視を開始する（ステップＳ１０１）。情報提供装置２００は、起動されると、初期化処理として、データベースサーバー３００およびクライアント端末４００との間においてそれぞれ接続を確立する。

ユーザーは、クライアント端末４００上でアプリを使用して作業を開始する。タスク監視部４１１は、ＣＰＵ４１０によって実行されるアプリに対応する作業の監視を開始する。

次に、クライアント端末４００から情報提供装置２００へ作業に関する情報を送信する（ステップＳ１０２）。タスク監視部４１１は、実行中のアプリに対応する作業の監視で得られたデータ（監視結果）に基づいて、クライアント端末４００においてユーザーが実行中の作業に関する情報を情報取得部２１１に送信する。作業に関する情報には、例えば、ユーザーが作業を実行中のアプリの名称、作業の状態、作業に関連して編集中の文書データ、描画データ、ソースコード等が含まれうる。

次に、作業に関する情報を受信する（ステップＳ１０３）。情報提供装置２００の情報取得部２１１は、タスク監視部４１１から作業に関する情報を受信し、この情報を、ネットワーク生成部２１２に送信する。

ユーザーが使用するアプリには、例えば、ファイル操作、文書作成、描画、ウェブブラウザー、プログラミング、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）等のソフトウェアが含まれる。例えば、図８に示すように、一例として、ユーザーが、クライアント端末４００で文書作成ソフトを使用して文書を編集する作業において、技術内容、操作方法等の作業に関するアドバイスを受けたい場合を想定する。

クライアント端末４００の操作表示部４６０のディスプレイ４６１には、文書編集ソフトのウィンドウ６００が表示されている。文書のタイトル６０２は「報告書Ｘ」であり、「報告書Ｘ」には、「提出先」、「報告内容」、「関係部署」、および「扱い」という名称の項目が含まれている。タスク監視部４１１は、「報告書Ｘ」の編集に対応する作業に基づいて、「報告書Ｘ」の編集作業に関する情報を情報取得部２１１に送信する。この情報には、例えば、「文書作成ソフト」、「編集中」、「報告書Ｘ」、「報告内容」、「Ａ欄」、「Ｂ欄」の各項目、「Ａ欄」および「Ｂ欄」の記載内容等の単語が含まれる。

次に、作業情報を生成する（ステップＳ１０４）。ネットワーク生成部２１２は、作業に関する情報を総合的に解析し、ユーザーが実行している作業に応じた処理を行うことにより、作業情報を生成する。例えば、ネットワーク生成部２１２は、ユーザーが文書作成ソフトを使用して作業している場合、開いている文書ファイルに対して自然言語処理を行い、文書内の単語等のキーワードを要素として、処理結果を解析して要素を意味ベクトル等を用いて構造化した情報として、例えば文書に対する作業情報ネットワークを生成する。自然言語処理は、人間が使用する自然言語をコンピューターによって認識および生成する技術であり、例えば、ＢＥＲＴ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｅｎｃｏｄｅｒ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ）等の既存の技術を使用することができる。図８に示す例では、ネットワーク生成部２１２は、「報告書Ｘ」の編集作業に関する情報を解析し、「報告書Ｘ」を自然言語処理することにより、要素と、要素間の関係性とを抽出し、構造化された作業情報を生成する。

より具体的には、ネットワーク生成部２１２は、「報告書Ｘ」を単語レベルまたは文字レベルでベクトル化し、トピックモデルにより、各単語の組み合わせから、「報告書Ｘ」が有する潜在的な意味を推定することで、ユーザーが実行中の作業の分野や、現時点での作業の状態を認識する。ネットワーク生成部２１２は、要素のベクトルデータに基づいて、要素と、要素間の関係性とを抽出し、構造化された作業情報を生成する。

また、ネットワーク生成部２１２は、あらかじめ補助記憶部２４０等に登録されているユーザーに関する情報を取得し、ユーザーの所属部署、業務内容、社内における他の社員との交流関係（知人のネットワーク）等を考慮して、作業に関する情報を総合的に解析することもできる。

なお、ユーザーが属する企業によって作業の分野に違いがあるので、その企業に特有のベクトル空間を事前に形成してもよい。ネットワーク生成部２１２は、ベクトル空間においてマッピングされた要素のベクトルデータに基づいて、要素と、要素間の関係性とを抽出し、構造化した情報を生成する。

ネットワーク生成部２１２は、生成した作業情報をアドバイザー候補決定部２１３およびデータベースサーバー３００に送信する。データベースサーバー３００は、受信した作業情報を知識データベース３１０に逐次記録する。クライアント端末４００におけるユーザーの作業や、他のクライアント端末における別のユーザーの作業に基づく作業情報が知識データベース３１０に蓄積されることにより、知識データベース３１０の知識情報が拡充される。

また、ネットワーク生成部２１２は、ユーザーの作業を解析することにより、各ユーザーがどの分野に精通しているかについてのスコア付けを行う。このスコア付けでは、同じ作業でも、過去に実行した人よりも、直近に実行した人に対して高いスコアが与えられる。すなわち、作業が実行された時間に応じて付与されるスコアが変化する。

図９に示すように、ネットワーク生成部２１２は、ユーザーが「報告書Ｘ」の「報告内容」の「Ａ欄」が編集中であることから、例えば、「高血圧」、「治療」、および「運動」を要素として抽出し、それらの関係を作業情報ネットワーク化して作業情報７０１を生成する。図において、「高血圧」、「治療」、および「運動」の各要素は、それぞれノードＮ０，Ｎ１，Ｎ２で表されている。また、ノードＮ０およびノードＮ１と、ノードＮ１およびノードＮ２とがそれぞれ線で連結されることにより、連結されているノード間の関係性が表されている。図８に示す例では、「治療」が「高血圧」に関連する事項として関連付けられており、「運動」が「報告内容」に関連する事項として関連付けられている。

また、ユーザーがウェブブラウザーを使用して作業している場合、閲覧しているウェブサイトの内容を解析することにより、解析結果に基づいて、要素と、要素間の関係性とを抽出し、構造化した情報を生成する。

また、ユーザーがプログラミングをしている場合、プログラミング用のアプリケーションで編集中のソースコードの内容や、ソースコードの言語、アーキテクチャー等についても解析の対象とされうる。また、ＣＡＤ、イラスト作成ソフト、デザインソフト等で編集中のデータについても対象とされうる。

また、ネットワーク生成部２１２は、ユーザーのメールの送受信履歴、およびメールの内容を取得し、これらを解析することで、作業に関する情報をより詳細に解析するように構成されてもよい。さらに、作業に関するアドバイスを受けるために、これまでに連絡を取った相手の履歴や、過去にアドバイザーから受けたアドバイスの内容なども、作業に関する情報の解析に使用されうる。

再び図７に戻り、アドバイザーの候補を決定する（ステップＳ１０５）。アドバイザー候補決定部２１３は、ネットワーク生成部２１２から作業情報７０１を取得し、データベースサーバー３００から、作業情報７０１との比較対象となるメンバーの知識情報を取得する。比較対象となるメンバーは、知識データベース３１０に知識情報が記憶されている、ユーザー以外のすべてのメンバーでもよいし、例えば、同じ部署のメンバーや、現時点で在席している（例えば別のクライアント端末で作業中の）メンバーの中から選定してもよい。また、過去の作業履歴、アドバイス履歴、またはアドバイスを受けた人の評価履歴等を考慮して、比較対象となるメンバーを選定するように構成してもよい。

アドバイザー候補決定部２１３は、ユーザーの作業情報７０１と、比較対象のユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを比較し、比較結果に基づいて、比較対象のメンバーのうちから、アドバイザーの候補を決定する。また、アドバイザー候補決定部２１３は、比較結果に加え、比較対象のメンバーについて上述した作業情報７０１のスコアも考慮して候補を決定することもできる。比較結果等に基づいて、アドバイザーの候補を決定する方法は、例えば以下のとおりである。

図１０に示すように、メンバーＰは、以前に高血圧の治療の分野で運動療法に関する研究に携わった経験があり、メンバーＰの知識情報の一部である知識情報３１１には、「高血圧」、「治療」、および「運動」の各要素が含まれていることを想定する。図９、図１０に基づいて、作業情報７０１とメンバーＰの知識情報３１１とを比較すると、作業情報７０１のノードＮ０，Ｎ１，Ｎ２は、知識情報３１１のノードＮ００，Ｎ０４，Ｎ０５にそれぞれ対応している。また、作業情報７０１のノードＮ０とノードＮ１とを結ぶ線は、知識情報３１１のノードＮ００とノードＮ０４とを結ぶ線に対応し、作業情報７０１のノードＮ１とノードＮ２とを結ぶ線は、知識情報３１１のノードＮ０４とノードＮ０５とを結ぶ線にそれぞれ対応している。したがって、作業情報７０１は、メンバーＰの知識情報３１１のノードＮ００を起点とする知識ネットワーク３１４に対応している。

すなわち、図１１に示すように、作業情報７０１で表される概念を領域８０１で表し、当該領域の分野におけるメンバーＰの知識情報３１１で表される概念を領域８００で表すと、領域８０１は領域８００に含まれる。すなわち、メンバーＰは、作業情報７０１で表される概念（知識）を持っており、ユーザーが実行中の作業のアドバイザーとなりうると考えられる。

なお、アドバイザー候補決定部２１３は、データベースサーバー３００から、比較対象となる複数のメンバーの知識情報から、知識情報を１つずつ読み出して、作業情報７０１と比較する。あるいは、比較対象のメンバーの数が多い場合は、一度に所定人数分のメンバーの知識情報をＲＡＭ２２０に読み込んでから、作業情報７０１と、それぞれのメンバーの知識情報との比較をしてもよい。

このようにして、アドバイザー候補決定部２１３は、比較対象のすべてのメンバーについて、作業情報７０１と知識情報とを比較し、作業情報７０１を含む知識情報に対応するメンバーを候補に決定する。

再び図７に戻り、アドバイザーの候補に関する情報をクライアント端末４００に送信する（ステップＳ１０６）。情報提供部２１４は、例えば、候補に関する情報として、アドバイザー候補決定部２１３によって決定された候補の所属部署、名前、内線番号、およびメールアドレス等の情報を補助記憶部２４０から読み出し、クライアント端末４００に送信して提供する。

次に、アドバイザーの候補に関する情報を受信する（ステップＳ１０７）。候補情報表示部４１２は、情報提供部２１４から候補に関する情報を受信する。

次に、アドバイザーの候補に関する情報を表示する（ステップＳ１０８）。図１２に示すように、候補情報表示部４１２は、ディスプレイ４６１のウィンドウ６０５に候補の所属部署、名前、内線番号、およびメールのアイコン６０６を表示する。

次に、アドバイザーが選択されたか否かを判断する（ステップＳ１０９）。候補受付部４１３は、ウィンドウ６０５に表示された候補のいずれかが、ユーザーによって選択されたか否かを判断する。

ユーザーは、例えば、ウィンドウ６０５上にマウスポインターを移動し、候補の名前、内線番号、またはメールのアイコン６０６等をクリックすることにより候補のいずれかを選択できる（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）。また、候補受付部４１３は、内線番号またはメールのアイコン６０６をクリックして候補が選択された場合、クライアント端末４００において、内線電話、または既存のメールソフトを起動し、ユーザーによって選択された候補（以下、「選択候補」という。）との間で連絡手段を確保する。なお、図１２には、メールのアイコン６０６のみが例示されているが、インスタントメッセージソフト、インターネット電話サービス等についても同様に連絡手段として設定でき、アイコンが表示されうる。

また、選択候補が、ユーザーから連絡を受けた際に、ユーザーからの質問内容を容易に理解でき、ユーザーと、選択候補との間のコミュニケーションが円滑に進むように、ユーザーが実行中の作業に関する情報を、選択候補に提示できる。例えば、図１３に示すように、ユーザーが、選択候補とインスタントメッセージで連絡を取る場合、候補受付部４１３は、「第１開発部の鈴木二郎さんから報告書Ｘについて質問が来ています。」のようなメッセージ６１０を、選択候補が使用しているクライアント端末５００に送信する。また、ユーザー自身がメッセージ欄６０７（図１２）に質問の要点等を記載し、選択候補に送信することもできる。クライアント端末５００は、ユーザーからのメッセージ６１１（図１３）を表示する。

また、候補受付部４１３は、例えば、ユーザーの指示に応じて、クライアント端末４００において、ユーザーが文書作成ソフトで編集中の文書の一部または全部の情報６０８を、クライアント端末５００に送信する。クライアント端末５００は、受信した文書の情報をディスプレイ５６１のウィンドウ６１２に表示する。また、候補受付部４１３は、クライアント端末４００で編集中の文書から抽出された要素等（例えば、「高血圧」、「治療」等）をキーワードとして、情報提供装置２００のネットワーク生成部２１２から取得し、クライアント端末５００に送信することもできる。

なお、図１３に示す例では、例えば、複数のクライアント端末間で画面共有を行える既存のアプリを使用して、クライアント端末４００においてユーザーが見ている画面と同じ画面を、クライアント端末５００で再現する。これにより、ユーザーが実行中の作業に関する情報を選択候補に提示できるので、選択候補はユーザーの質問内容を容易に理解できる。あるいは、クライアント端末４００で編集中の文書の内容を解析し、ユーザーが作業中の部分のみを抜粋して、ユーザーの作業の要約をクライアント端末５００に送信するように候補受付部４１３を構成してもよい。

また、内線電話、インターネット電話サービス等を利用して、ユーザーと選択候補（アドバイザー）とが口頭で会話を行う場合でも、ユーザーが実行中の作業に関する情報を、選択候補に提示することができる。

このように、ユーザーが実行中の作業に関する情報を、選択候補に提示することにより、ユーザーは、作業の経緯や背景等を、選択候補に説明する手間を省くことができる。

一方、アドバイザーが選択されていない場合（ステップＳ１０９：ＮＯ）、ステップＳ１０２の処理に移行する。すなわち、現段階では、ユーザーが実行中の作業についてアドバイスを求める意思がないと判断されるので、ステップＳ１０２の処理に戻る。

次に、相手（選択候補）の承諾が得られたか否かを判断する（ステップＳ１１０）。図１３において、候補受付部４１３は、「質問を受ける」６１３のボタンが押された場合、相手の承諾が得られたと判断し（ステップＳ１１０：ＹＥＳ）、選択候補をアドバイザーとして認識する。一方、候補受付部４１３は、「質問を受けない」６１４のボタンが押された場合、相手の承諾が得られなかったと判断し（ステップＳ１１０：ＮＯ）、ステップＳ１０２の処理に移行する。その際、候補受付部４１３は、選択候補からの承諾が得られなかったことをユーザーに通知し、この選択候補を、比較対象のメンバーから除外する。

次に、アドバイザーからのアドバイスを受信する（ステップＳ１１１）。アドバイス表示部４１４は、クライアント端末５００から、ユーザーが実行中の作業についてのアドバイスを受け付ける。アドバイザーは、例えば、図１３のメッセージ欄６１５にユーザーからの質問に対する回答を記入し、送信することで、ユーザーに対して質問に対する回答（アドバイス）を行う。

次に、アドバイザーからのアドバイスを表示する（ステップＳ１１２）。アドバイス表示部４１４は、アドバイザーからのアドバイスをディスプレイ４６１に表示するように操作表示部４６０を制御する。

このように、図７のフローチャートの処理では、タスク監視部４１１は、クライアント端末４００で実行中の作業を常時監視して、ユーザーが実行中の作業の情報を情報取得部２１１に送信する。情報取得部２１１は、タスク監視部４１１から、ユーザーが実行中の作業に関する情報を取得し、ネットワーク生成部２１２は、この情報に含まれる要素同士の関係を作業情報ネットワーク化した作業情報を生成する。そして、アドバイザー候補決定部２１３は、比較対象のメンバーについて作業情報と知識情報とを比較し、比較結果に基づいて、上記比較対象のメンバーのうちから候補を決定する。例えば、アドバイザー候補決定部２１３は、作業情報を含む知識情報に対応するメンバーを候補に決定する。また、情報提供部２１４は、候補に関する情報をクライアント端末４００に提供する。クライアント端末４００の候補情報表示部４１２は、情報提供部２１４から候補に関する情報を受信し、ディスプレイ４６１に表示する。

図１４は作業情報の他の例を示すネットワーク図であり、図１５は作業情報と知識情報との比較の他の例を示すネットワーク図である。図１６は、アドバイザーの候補の提示の他の例を示す模式図である。

上述のステップＳ１０２〜Ｓ１１２の処理は、作業情報の変化に応じて繰り返される。例えば、図１４に示すように、クライアント端末４００において、「報告書Ｘ」の「報告内容」の「Ａ欄」の編集作業が終了した後、続いて、「Ｂ欄」の編集が行われる場合、ネットワーク生成部２１２によって「高血圧」、「治療」、および「降圧剤」を要素とする作業情報７０２が生成される。

図１５に示すように、アドバイザー候補決定部２１３は、上述の作業情報７０１の場合と同様に、作業情報７０２と、比較対象のメンバーについて作業情報７０２と知識情報とを比較し、比較結果に基づいて、比較対象のメンバーのうちから候補を決定する。

図１４、図１５に基づいて、作業情報７０２と、メンバーＱの知識情報の一部である知識情報３２１とを比較すると、作業情報７０２のノードＮ０，Ｎ１，Ｎ２は、知識情報３２１のノードＮ１１，Ｎ１５，Ｎ１６にそれぞれ対応している。また、作業情報７０２のノードＮ０とノードＮ１とを結ぶ線は、知識情報３２１のノードＮ１１とノードＮ１５とを結ぶ線に対応し、作業情報７０２のノードＮ１とノードＮ２とを結ぶ線は、知識情報３２１のノードＮ１５とノードＮ１６とを結ぶ線に対応している。したがって、作業情報７０２は、メンバーＱの知識情報３２１のノードＮ１１を起点とする知識ネットワーク３２２に対応する。

図１６に示すように、候補情報表示部４１２は、情報提供部２１４から候補に関する情報を受信し、ディスプレイ４６１のウィンドウ６０５に候補の所属部署、名前、内線番号、およびメールのアイコン６０６を表示する。「Ｂ欄」の編集については、「Ａ欄」の編集の時とは別の候補が決定されている。このように、アドバイザー候補決定部２１３は、ネットワーク生成部２１２で生成された作業情報７０２の変化に応じて、候補をリアルタイムで更新する。

以上で説明した本実施形態の情報提供装置２００は、作業情報と知識情報との比較結果に基づいてアドバイザーの候補を決定し、決定された候補に関する情報を提供するので、実行中の作業についてユーザーに適切なアドバイザーの候補を提示できる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、作業情報と知識情報とを比較し、知識情報に作業情報が含まれる場合に、この知識情報に対応するメンバーを候補に決定する場合について説明した。第２の実施形態では、知識情報に作業情報が含まれていない場合であっても、知識情報が作業情報とある程度の関連性を有している場合に、この知識情報に対応するメンバーを候補に決定する場合について説明する。

より具体的には、第１の実施形態で例示したように、報告書の作成のような定型的な作業では、過去に同じ事例を別のメンバーが経験しているため、知識データベース３１０に作業情報を含む知識情報があることが多いと考えられる。しかし、アイデア出し作業等、ユーザーの創造性が必要とされる作業分野や、新規分野の場合は、知識データベース３１０に作業情報を含む知識情報がない場合もありうる。そこで、第２の実施形態では、知識情報に作業情報が含まれていない場合であっても、作業情報と知識情報との関連度合いが所定の関連判定閾値（所定の閾値）を上回っている場合は、その知識情報に対応するメンバーを候補に決定する。なお、以下では、説明の重複を避けるため、第１の実施形態と同じ構成については、詳細な説明を省略する。

図１７は第２の実施形態に係る情報提供装置２００が有する主要な機能部を例示する概略ブロック図であり、図１８は作業情報と知識情報との関連度合いを例示する概念図である。また、図１９、図２０は要素に対する重み付けを例示するネットワーク図である。

図１７に示すように、本実施形態では、ＣＰＵ２１０は、情報提供プログラムを実行することで、情報取得部２１１、ネットワーク生成部２１２、アドバイザー候補決定部２１３、情報提供部２１４に加えて、関連度合い算出部２１５、閾値調整部２１６、位置情報取得部２１７、および候補者数設定部２１８として機能する。情報取得部２１１、ネットワーク生成部２１２、アドバイザー候補決定部２１３、および情報提供部２１４の構成は、第１の実施形態と同じである。以下、関連度合い算出部２１５、閾値調整部２１６、位置情報取得部２１７、および候補者数設定部２１８の詳細について説明する。

＜関連度合い算出部２１５＞
関連度合い算出部２１５は、作業情報と、比較対象のメンバーの知識情報との関連度合いを算出する。例えば、図１８に示すように、関連度合いは、あるメンバーの知識情報で表される概念の領域８０２と、作業情報で表される概念の領域８０３とについて、２つの領域間の距離、または２つの領域が重なっている領域８０４と定義されうる。領域８０４は、この領域に含まれる要素群とそれらの間の関係性とによって規定される領域である。なお、領域８０２、領域８０３、および領域８０４は、通常、多次元の領域であるが、図１８では、説明を簡単にするため、２次元の領域として表現している。

アドバイザー候補決定部２１３は、関連度合い算出部２１５で算出された関連度合いが関連判定閾値を上回ったメンバーを候補に決定する。関連判定閾値は、例えば、複数のメンバーの知識情報について算出された複数の関連度合いに基づいて算出されうる。より具体的には、例えば、算出された複数の関連度合いが正規分布に従うと仮定できる場合、アドバイザー候補決定部２１３は、算出された複数の関連度合いを統計量として、平均値μ、標準偏差σ等の統計値を算出し、これらの統計値に基づいて、関連判定閾値を設定しうる。例えば、関連判定閾値は、初期値（基準値）として、μ＋σに設定されうる。

また、関連度合い算出部２１５は、関連度合いを算出する際に、知識ネットワークにおける特定の要素、または要素群に対して重み付けをすることができる。これにより、関連度合いの算出において、特定の要素または要素群による寄与を、他の要素または要素群による寄与よりも大きくできる。

図１９に示すように、例えば、メンバーＲは、高血圧の治療の分野で運動療法および降圧剤に関する研究や開発に携わったことがないため、メンバーＲの知識情報には、「運動」および「降圧剤」がない場合を想定する。メンバーＲの知識情報には、「運動」および「降圧剤」がないものの、メンバーＲが「高血圧」の「治療」についてある程度の知識を持っている場合、メンバーＲの知識情報３３１は、作業情報と、ある程度の関連性があると考えられる。そこで、知識データベース３１０において、「治療」に重み付けを行うことにより、関連度合いの算出において「治療」による寄与を大きくし、「報告内容」を有する知識情報の関連度合いをより高い値とすることができる。これにより、例えば、知識データベース３１０において「治療」の「運動」および「降圧剤」に関する知識が乏しいため、「治療」に関するわずかな知識であってもアドバイスを受けたい場合に、知識情報に「高血圧」と「治療」を含むメンバーが候補に決定される可能性を高めることができる。

また、知識ネットワークにおいて、要素の多い要素群は、要素が少ない要素群と比べて、全体として知識の内容がより充実し、重要度がより高いと考えられる。そこで、関連度合い算出部２１５は、複数の要素群を比較し、要素群に含まれる要素の数が多い要素群に対して重み付けを大きくして関連度合いを算出することもできる。要素が多い要素群は、ネットワーク図では、ノードの密度が高くなる。

また、知識ネットワークにおいて、他の要素との関連が多い要素は、他の要素との関連が少ない要素と比べて、より重要度が高いと考えられる。そこで、関連度合い算出部２１５は、互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群において、関連する他の要素が多い要素に対して重み付けを大きくして関連度合いを算出することもできる。関連する他の要素が多い要素は、ネットワーク図では、他のノードへ延びる線が多くなり、ノード自体の大きさも大きく描かれる。

図２０に示すように、例えば、「高血圧」（ノードＮ３３）は、「治療」（ノードＮ３７）と比べて、関連する他の要素が多い。関連度合い算出部２１５は、それぞれＷ１、Ｗ２（Ｗ１＞Ｗ２）の重みで、「高血圧」および「治療」に対して重み付けを行う。これにより、関連度合いの算出における各要素による寄与を調整できる。

また、知識ネットワークにおいて、要素（要素群）は、生成または更新された日時によって、重要度が変化すると考えられる。例えば、要素（要素群）が生成または更新された日時が古い場合、知識情報に対応するメンバーが、その要素（要素群）に対応する知識を既に忘れてしまっているか、記憶があやふやになっている可能性がある。また、生成または更新された日時が古い要素よりも新しい要素の方が、現状との差異が少なく、知識の信頼性が高いと考えられる。そこで、知識データベース３１０が、各要素について生成または更新された日時を記憶している場合、関連度合い算出部２１５は、生成または更新された日時が新しいほど要素に対する重み付けを大きくして関連度合いを算出することもできる。

＜閾値調整部２１６＞
閾値調整部２１６は、ユーザーが実行中の作業の内容に応じて、関連判定閾値を調整することができる。ユーザーの作業が、例えば、定型書類の作成や費用計算等の所定の形式に則った事務処理である場合、実行中の作業内容と同等の知識が知識情報にあることが好ましいので、関連度合いが高いことが求められる。

また、ユーザーの作業が、プログラミングや、システム設計のように、コンピューター上でのツールを用いたコーディング処理等である場合についても、関連度合いが高いことが求められる。プログラミング等においては、例えば、編集中のソースコードが、他の社員が過去に作成したソースコードとの関連度合いが高い場合、その社員のアドバイスとともに、過去の設計資産を使い回せる可能性もある。本明細書では、事務処理、プログラミング等の関連度合いが高いことが求められる作業を「専門性」を必要とする作業という。閾値調整部２１６は、ユーザーの作業が専門性を必要とすると判断される場合、関連判定閾値を基準値よりも高い値（例えば、μ＋２σ）に設定する。

一方、ユーザーの作業が、専門性を必要とする作業ではなく、例えば、アイデア出し作業等、ユーザーの創造性を必要とする作業である場合、実行中の作業内容と同等の知識が知識データベース３１０に含まれていないことが多いと考えられる。この場合、閾値調整部２１６は、関連判定閾値を基準値のまま維持するか、または基準値よりも低い値（例えば、μ）に設定しうる。

また、クライアント端末４００が、情報提供装置２００に対して遠方に位置している場合、ユーザーがリモートワーク（テレワーク）で作業をしていると考えられる。この場合、他の社員や顧客と対面でコミュニケーションをとることが少ないリモートワークの性質から、ユーザーは、専門性を必要とする作業をしている可能性が高く、関連度合いが高いことが求められる。

＜位置情報取得部２１７＞
位置情報取得部２１７は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やＷｉ−Ｆｉ等により位置情報を取得する既存の測位技術を使用して、クライアント端末４００の位置情報を取得する。閾値調整部２１６は、位置情報取得部２１７によって取得した位置情報に基づいて、クライアント端末４００のユーザーがリモートワークをしているか否かを判断し、ユーザーがリモートワークをしていると判断された場合、関連判定閾値を基準値よりも高い値（例えば、μ＋２σ）に調整する。

＜候補者数設定部２１８＞
ユーザーは、クライアント端末４００で実行中の作業に関して、情報提供装置２００が提供する候補の数に対する希望人数を設定することができる。ユーザーは、例えば、クライアント端末４００に表示される入力インターフェース（不図示）を通じて、希望するアドバイザーの候補者数を入力する。入力値は、情報提供装置２００の候補者数設定部２１８に送信される。候補者数設定部２１８は、ユーザーの実行中の作業に関するアドバイザーの候補者数を、受信した上記入力値に設定する。アドバイザー候補決定部２１３が決定する候補の数は、関連判定閾値の高さに依存し、関連判定閾値が低い場合は、候補の数は多くなり、関連判定閾値が高い場合は、候補の数は少なくなる。

そこで、閾値調整部２１６は、アドバイザー候補決定部２１３で決定された候補の数が候補者数設定部２１８で設定された候補者数よりも多い場合は、関連判定閾値が現状値よりも高い値になるように調整し、候補の数が上記候補者数よりも少ない場合、関連判定閾値が現状値よりも低い値になるように調整する。これにより、情報提供装置２００が提供する候補の数を、ユーザーの希望人数または希望人数に近い人数とすることができる。

以上で説明した本実施形態の情報提供装置２００は、作業情報と知識情報との関連度合いが関連判定閾値を上回ったメンバーをアドバイザーの候補に決定するので、作業情報が知識情報に含まれていない場合であっても、実行中の作業についてユーザーに適切なアドバイザーの候補を提示できる。

以上のように、実施形態において、情報提供システム１００、情報提供装置２００、情報提供プログラム、および制御プログラムについて説明した。しかしながら、本発明は、その技術思想の範囲内において当業者が適宜に追加、変形、および省略することができる。

例えば、上述の第１および第２の実施形態では、データベースサーバー３００から情報提供装置２００にメンバーの知識情報を読み出して、情報提供装置２００のアドバイザー候補決定部２１３で作業情報と知識情報との比較を行う場合を説明した。しかし、このような場合に限らず、データベースサーバー３００において、作業情報と知識情報との比較を行う構成とすることもできる。

また、上述の第１および第２の実施形態では、データベースサーバー３００が知識データベース３１０を有する場合について説明したが、情報提供装置２００が知識データベースを有する構成とすることもできる。

また、情報提供プログラムは、ＵＳＢメモリー、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、メモリーやストレージ等に転送され記憶される。また、この情報提供プログラムは、例えば、単独のアプリケーション・ソフトウェアとして提供されてもよいし、サーバーの一機能としてその各装置のソフトウェアに組み込んでもよい。

また、実施形態において情報提供プログラムにより実行される処理の一部または全部を回路等のハードウェアに置き換えて実行されうる。

１００ 情報提供システム、
２００ 情報提供装置、
２１０ ＣＰＵ、
２１１ 情報取得部、
２１２ ネットワーク生成部、
２１３ アドバイザー候補決定部、
２１４ 情報提供部、
２１５ 関連度合い算出部、
２１６ 閾値調整部、
２１７ 位置情報取得部、
２１８ 候補者数設定部、
２２０ ＲＡＭ、
２３０ ＲＯＭ、
２４０ 補助記憶部、
２５０ 通信部、
３００ データベースサーバー、
３１０ データベース、
４００ クライアント端末、
４１０ ＣＰＵ、
４１１ タスク監視部、
４１２ 候補情報表示部、
４１３ 候補受付部、
４１４ アドバイス表示部、
４２０ ＲＡＭ、
４３０ ＲＯＭ、
４４０ 補助記憶部、
４５０ 通信部、
５００ クライアント端末。

Claims (20)

1. 通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部と、
   知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係を構造化した知識情報をメンバー毎に記憶する記憶部と、
   前記ユーザーの前記作業情報と、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するアドバイザー候補決定部と、
   前記アドバイザー候補決定部で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を通知する情報提供部と、を有する、情報提供システム。
2. 前記ユーザーの前記作業情報は、前記ユーザーが実行中の作業に対応する作業データに含まれる要素同士の関係を構造化した情報である、請求項１に記載の情報提供システム。
3. 前記作業情報は、前記ユーザーの前記作業データに含まれる前記要素同士の関係をネットワーク化した情報である、請求項２に記載の情報提供システム。
4. 前記知識情報は、知識を構成する複数の情報に対応する前記要素同士の関係をネットワーク化した情報である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報提供システム。
5. 前記作業情報取得部は、
   前記端末で実行中の作業に関する作業情報を常時取得し、
   前記アドバイザー候補決定部は、
   前記作業情報取得部で取得された前記作業情報の変化に応じて、前記アドバイザーの候補をリアルタイムで更新する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報提供システム。
6. 前記アドバイザー候補決定部は、
   前記作業情報を含む知識情報に対応するメンバーを前記アドバイザーの候補に決定する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
7. 前記作業情報と、各々の前記メンバーの前記知識情報との関連度合いを算出する関連度合い算出部をさらに有し、
   前記アドバイザー候補決定部は、
   前記関連度合い算出部で算出された前記関連度合いが所定の閾値を上回ったメンバーを前記アドバイザーの候補に決定する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
8. 前記関連度合い算出部は、
   前記知識情報のネットワークにおける１つの要素、または互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群に対して重み付けを行って前記関連度合いを算出する、請求項７に記載の情報提供システム。
9. 前記関連度合い算出部は、
   前記知識情報のネットワークにおける互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群を比較し、前記要素の数が多い要素群に対して重み付けを大きくして前記関連度合いを算出する、請求項７または８に記載の情報提供システム。
10. 前記関連度合い算出部は、
    前記知識情報のネットワークにおける互いに関連付けられた複数の要素を含む要素群において、他の要素と比較し、関連する他の要素が多い要素に対して重み付けを大きくして前記関連度合いを算出する、請求項７〜９のいずれか１項に記載の情報提供システム。
11. 前記所定の閾値を調整する閾値調整部をさらに有し、
    前記閾値調整部は、
    前記作業の内容に応じて、前記所定の閾値を調整する、請求項７〜１０のいずれか１項に記載の情報提供システム。
12. 前記閾値調整部は、
    前記作業が専門性を要する処理である場合、前記所定の閾値を基準値よりも高い値に調整し、前記作業が専門性を要しない処理である場合、前記所定の閾値を前記基準値のまま維持するか、または前記基準値よりも低い値に調整する、請求項１１に記載の情報提供システム。
13. 前記専門性を要する処理は、事務処理、またはプログラミングに関する処理である、請求項１２に記載の情報提供システム。
14. 前記端末の位置情報を取得する位置情報取得部をさらに有し、
    前記閾値調整部は、前記位置情報に基づいて、前記端末のユーザーがリモートワークをしているか否かを判断し、前記ユーザーがリモートワークをしていると判断された場合、前記所定の閾値を基準値よりも高い値に調整する、請求項１１に記載の情報提供システム。
15. 前記作業に関して、前記アドバイザーの候補者数を設定する候補者数設定部をさらに有し、
    前記閾値調整部は、前記アドバイザー候補決定部で決定された前記アドバイザーの候補の数が前記候補者数設定部で設定された候補者数よりも多い場合、前記所定の閾値が現状値よりも高い値になるように調整し、前記候補の数が前記候補者数よりも少ない場合、前記所定の閾値が現状値よりも低い値になるように調整する、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の情報提供システム。
16. 前記端末をさらに有し、
    前記端末は、実行中の作業に関する情報を常時監視し、前記情報を前記作業情報取得部に送信する監視部を有する、請求項１〜１５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
17. 前記記憶部における前記ユーザーについての知識情報は、前記作業情報に基づいて、生成または更新される、請求項１６に記載の情報提供システム。
18. 通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得する作業情報取得部と、
    知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係を構造化したメンバー毎の知識情報を取得する知識情報取得部と、
    前記ユーザーの前記作業情報と、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するアドバイザー候補決定部と、
    前記アドバイザー候補決定部で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を前記端末に通知する情報提供部と、を有する、情報提供装置。
19. 通信ネットワーク上の端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を取得するステップ（ａ）と、
    前記ユーザーの前記作業情報と、知識を構成する複数の情報に対応する要素同士の関係が構造化され、前記ユーザー以外のメンバーに対応づけられた知識情報とを、複数のメンバー毎に比較し、比較結果に基づいて、前記端末上で前記作業を実行しているユーザーに、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補を、前記複数のメンバーのうちから決定するステップ（ｂ）と、
    前記ステップ（ｂ）で決定されたアドバイザーの候補に関する情報を前記ユーザーに通知するステップ（ｃ）と、を含む処理をコンピューターに実行させるための情報提供プログラム。
20. 通信ネットワーク上の端末でユーザーが実行中の作業の監視を開始するステップ（ａ）と、
    前記作業の監視結果に基づいて、前記端末上でユーザーが実行している作業に関する作業情報を情報提供装置に送信するステップ（ｂ）と、
    前記情報提供装置において前記作業情報に基づいて決定された、前記作業に関するアドバイスを行うアドバイザーの候補に関する情報を取得するステップ（ｃ）と、
    前記アドバイザーの候補に関する情報を表示するステップ（ｄ）と、
    を含む処理を、コンピューターに実行させるためのユーザー端末用の制御プログラム。

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