JP2021157775A - 情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】対象者の特性の評価における各種支援をすること。【解決手段】対象情報取得部１１１は、対象企業に関連する対象情報を取得する。ネガティブキーワード取得部１１２は、ネガティブな特性を想起させる内容を示すネガティブキーワードを取得する。官報や新聞、雑誌等から取得可能な情報又はインターネットを通じて取得可能なウェブページに掲載された記事等のうち、対象者についてネガティブな特性を評価するに資する記事等を検索する制御を実行する。注目度生成部１２１は、検索された記事等の夫々に係る対象者についてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す注目度を夫々生成する。注目度割合生成部１２２は、１以上の記事等の夫々の注目度に基づいて、対象者についてのネガティブな特性に関する注目度割合を生成する。【選択図】図４
Description
本発明は、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラムに関する。
近年、企業の社会的責任の重要性が高まっている。即ち、従来以上に、法令順守や企業倫理が求められている。そこで、商品提供先が反社会的勢力であることによるコンプライアンス的なリスク等を評価する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
しかしながら、上述のように社会的責任の重要性が高まる中、商品提供先が反社会勢力であるというコンプライアンス的なリスクを評価するだけでは不十分である。
例えば、コンプライアンスチェックのための情報源として、政府広報（官報）等に記載された情報のように根拠や基準が明確な物のみならず、各種各様な情報が存在する。即ち、情報の情報源や内容により情報の信頼性が異なり、また、その情報が対象者の特性の評価（例えばコンプライアンスを守っていない等のネガティブな特性の評価）に資する程度も様々であり、情報の確認の手間（コスト）が上昇していた。
このように、社会的責任の重要性が高まる中、確認すべき事項の増加等に伴い、コンプライアンスチェックを行う者にとっては、従来の技術では十分な利便性が確保されているとは言えなかった。換言すれば、コンプライアンスチェックといった、対象者の特性の評価における各種支援が求められている。
例えば、コンプライアンスチェックのための情報源として、政府広報（官報）等に記載された情報のように根拠や基準が明確な物のみならず、各種各様な情報が存在する。即ち、情報の情報源や内容により情報の信頼性が異なり、また、その情報が対象者の特性の評価（例えばコンプライアンスを守っていない等のネガティブな特性の評価）に資する程度も様々であり、情報の確認の手間（コスト）が上昇していた。
このように、社会的責任の重要性が高まる中、確認すべき事項の増加等に伴い、コンプライアンスチェックを行う者にとっては、従来の技術では十分な利便性が確保されているとは言えなかった。換言すれば、コンプライアンスチェックといった、対象者の特性の評価における各種支援が求められている。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、対象者の特性の評価における各種支援をすることを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
対象者に関連する情報を、対象者情報として取得する第１取得手段と、
所定の特性を想起させる内容を示す第１シンボル群を取得する第２取得手段と、
所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報を検索する制御を実行する検索制御手段と、
前記検索制御手段の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を夫々生成する第１指標生成手段と、
前記第１指標生成手段により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標を生成する第２指標生成手段と、
を備える。
対象者に関連する情報を、対象者情報として取得する第１取得手段と、
所定の特性を想起させる内容を示す第１シンボル群を取得する第２取得手段と、
所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報を検索する制御を実行する検索制御手段と、
前記検索制御手段の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を夫々生成する第１指標生成手段と、
前記第１指標生成手段により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標を生成する第２指標生成手段と、
を備える。
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムの夫々は、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する情報処理方法及びプログラムの夫々である。
本発明によれば、対象の評価を行うことに係る利便性を向上させることができる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムが適用されるサービス（以下「本サービス」と呼ぶ）の概要の一例を説明する模式図である。
本サービスは、取引先又はその候補のコンプライアンスチェックを行うことを希望するユーザたる企業Ｕ（以下、「ユーザ企業Ｕ」と呼ぶ）に提供される。
図１のステップＳＴ１１において、ユーザ企業Ｕは、ｎ個（ｎは１以上の整数値）の対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々と取引関係にある状態を形成させている。
ここで、「取引関係にある状態を形成」とは、ユーザ企業Ｕにとって、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々が取引先又はその候補となっていることを意味する。
即ち、ユーザ企業Ｕは、取引先又はその候補となっている対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々に対してコンプライアンスチェックを行うことを希望している。
図１のステップＳＴ１１において、ユーザ企業Ｕは、ｎ個（ｎは１以上の整数値）の対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々と取引関係にある状態を形成させている。
ここで、「取引関係にある状態を形成」とは、ユーザ企業Ｕにとって、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々が取引先又はその候補となっていることを意味する。
即ち、ユーザ企業Ｕは、取引先又はその候補となっている対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々に対してコンプライアンスチェックを行うことを希望している。
なお、以下、対象企業Ｃ１乃至Ｃ−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて「対象企業Ｃ」と呼ぶ。
また、以下、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎのうち、所定の対象企業Ｃについて説明する場合、その対象企業Ｃを「対象企業Ｃ−ｋ」（ｋは１乃至ｎのうち任意の整数値）と適宜呼ぶ。
また、以下、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎのうち、所定の対象企業Ｃについて説明する場合、その対象企業Ｃを「対象企業Ｃ−ｋ」（ｋは１乃至ｎのうち任意の整数値）と適宜呼ぶ。
ここで、対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとは、対象企業Ｃ自体を対象とする他、当該対象企業Ｃに属する者（例えば社長といった役員）や、当該対象企業Ｃに関係する者（例えば株主等）を対象として、その対象がコンプライアンスを守っているか否か等についての評価をいう。また、本明細書では、コンプライアンスとは、法令や規則、倫理をいう。
具体的には例えば、コンプライアンスチェックの項目には、対象が粉飾や脱税を行っていないか、対象が反社会的勢力に関連していないか、対象が行政処分や行政指導を受けていないかといった、法律違反や企業倫理に背く行為を行っていないかが含まれる。また、コンプライアンスチェックの項目には、各種各様な疑惑（噂）が存在しないか等も含まれ得る。
即ち、対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとは対象が法律違反や企業倫理に背く行為といったコンプライアンスを守っていないこと（コンプライアンス違反）の評価の他、対象が各種各様な疑惑（噂）を有していないことの評価等も含む広義な概念である。換言すると、対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとは、対象企業Ｃについてネガティブな特性を想起させるものの評価であると把握することもできる。
対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとしては、上述のステップＳＴ１１が前提とされて、次のステップＳＴ１２乃至ＳＴ１８が行われる。
具体的には例えば、コンプライアンスチェックの項目には、対象が粉飾や脱税を行っていないか、対象が反社会的勢力に関連していないか、対象が行政処分や行政指導を受けていないかといった、法律違反や企業倫理に背く行為を行っていないかが含まれる。また、コンプライアンスチェックの項目には、各種各様な疑惑（噂）が存在しないか等も含まれ得る。
即ち、対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとは対象が法律違反や企業倫理に背く行為といったコンプライアンスを守っていないこと（コンプライアンス違反）の評価の他、対象が各種各様な疑惑（噂）を有していないことの評価等も含む広義な概念である。換言すると、対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとは、対象企業Ｃについてネガティブな特性を想起させるものの評価であると把握することもできる。
対象企業Ｃに対するコンプライアンスチェックとしては、上述のステップＳＴ１１が前提とされて、次のステップＳＴ１２乃至ＳＴ１８が行われる。
即ち、ステップＳＴ１２に示すように、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々を特定するための対象情報ＩＴ−１乃至ＩＴ−ｎの夫々、及び、ネガティブキーワードＩＫ−１乃至ＩＫ−ｎの夫々を入力する。
具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋを特定するための情報として、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−ｋ及び関連情報ＩＴｂ−ｋを入力する。
ここで、企業の商号は、重複し得る。即ち例えば、「株式会社対象企業Ｃ−ｋ」という商号（名称ＩＴａ−ｋ）の法人は、複数存在し得る。
そこで、本サービスでは、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋを同一商号の他の企業と明確に区別すべく、その対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋとして、その対象企業Ｃ−ｋについての、業種、住所、社長等の役員の氏名といった、その対象企業Ｃ−ｋに関連する内容を示す情報を入力することができる。
詳しくは後述するが、本サービスでは、対象情報ＩＴ−ｋ（例えば名称ＩＴａ−ｋ）をベースとして、対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックに資する情報（例えば名称ＩＴａ−ｋという名称の企業が粉飾を行ったというニュース記事）が取得される。さらに、上述の対象企業Ｃ−ｋと同一商号の他の企業の情報が、対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックに資する情報として誤って取得されないように、対象企業の関連情報ＩＴｂ−ｋも必要に応じて用いられる。このように、対象企業Ｃ−ｋの名称Ｔａ−ｋのみならず関連情報ＩＴｂ−ｋが必要に応じて用いられるので、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性が低減される。
そこで、本サービスでは、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋを同一商号の他の企業と明確に区別すべく、その対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋとして、その対象企業Ｃ−ｋについての、業種、住所、社長等の役員の氏名といった、その対象企業Ｃ−ｋに関連する内容を示す情報を入力することができる。
詳しくは後述するが、本サービスでは、対象情報ＩＴ−ｋ（例えば名称ＩＴａ−ｋ）をベースとして、対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックに資する情報（例えば名称ＩＴａ−ｋという名称の企業が粉飾を行ったというニュース記事）が取得される。さらに、上述の対象企業Ｃ−ｋと同一商号の他の企業の情報が、対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックに資する情報として誤って取得されないように、対象企業の関連情報ＩＴｂ−ｋも必要に応じて用いられる。このように、対象企業Ｃ−ｋの名称Ｔａ−ｋのみならず関連情報ＩＴｂ−ｋが必要に応じて用いられるので、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性が低減される。
また例えば、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋに対してネガティブキーワードＩＫ−ｋを入力する。
即ち、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとは、（対象企業Ｃ−ｋに対して）ネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワードをいう。具体的には例えば、コンプライアンス違反を想起させるキーワードはネガティブキーワードＩＫ−ｋの一例である。具体的には例えば、「対象企業Ｃ−ｋが粉飾を行った」というコンプライアンス違反（ネガティブな特性）を想起させる「粉飾」というキーワードが、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力される。また例えば、「対象企業Ｃ−ｋに所属する者が逮捕された」というコンプライアンス違反（ネガティブな特性）を想起させる内容として「逮捕」というキーワードが、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力される。
即ち、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとは、（対象企業Ｃ−ｋに対して）ネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワードをいう。具体的には例えば、コンプライアンス違反を想起させるキーワードはネガティブキーワードＩＫ−ｋの一例である。具体的には例えば、「対象企業Ｃ−ｋが粉飾を行った」というコンプライアンス違反（ネガティブな特性）を想起させる「粉飾」というキーワードが、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力される。また例えば、「対象企業Ｃ−ｋに所属する者が逮捕された」というコンプライアンス違反（ネガティブな特性）を想起させる内容として「逮捕」というキーワードが、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力される。
なお、ユーザ企業Ｕは、「粉飾」及び「逮捕」という複数のキーワードからなるキーワード群を、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力することもできる。本実施形態では、ユーザ企業Ｕは、「粉飾 逮捕」とネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力することで、「粉飾」及び「逮捕」という複数のキーワードからなるキーワード群をネガティブキーワードＩＫ−ｋとすることができる。
これにより、ユーザ企業Ｕは、複数のネガティブキーワードＩＫ−ｋを用いつつも、容易に対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックを行うことができる。
これにより、ユーザ企業Ｕは、複数のネガティブキーワードＩＫ−ｋを用いつつも、容易に対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックを行うことができる。
図１のステップＳＴ１３乃至ＳＴ１５において、ユーザ企業Ｕにより入力された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて、サーバ１により対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性を評価するに資する情報の検索の制御が実行される。
ここで、本サービスでは、対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性を評価するに資する情報（以下、「特性評価支援情報」と呼ぶ）は、「記事等」から取得される。「記事」とは、現象、存在及び状況等を文字により示したものである。具体的には例えば、「記事等」には、新聞やウェブページに掲載される記事の他、官報や雑誌等の刊行物に含まれる情報（文字により示される情報）が含まれる。
なお、本実施形態では、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして複数のキーワードが入力された場合、サーバ１は、複数のキーワードのうち少なくとも１つのキーワードが含まれた記事等が検索される。即ち、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力された複数のキーワードを用いて、所謂ＯＲ検索がなされる。
なお、本実施形態では、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして複数のキーワードが入力された場合、サーバ１は、複数のキーワードのうち少なくとも１つのキーワードが含まれた記事等が検索される。即ち、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力された複数のキーワードを用いて、所謂ＯＲ検索がなされる。
具体的には、まず、図１のステップＳＴ１３において、サーバ１により、記事検索サーバ２に対して、対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づく検索依頼がなされる。
次に、図１のステップＳＴ１４において、サーバ１からの検索依頼に基づいて、記事検索サーバ２により、記事ＤＢ２００に格納された情報から記事の検索がなされる。具体的には例えば、対象情報ＩＴ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの両方の文字列が含まれる記事が検索される。
次に、図１のステップＳＴ１５に示すように、サーバ１により、記事検索サーバ２から、記事ＤＢ２００に格納された情報のうち検索された結果が取得される。
次に、図１のステップＳＴ１４において、サーバ１からの検索依頼に基づいて、記事検索サーバ２により、記事ＤＢ２００に格納された情報から記事の検索がなされる。具体的には例えば、対象情報ＩＴ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの両方の文字列が含まれる記事が検索される。
次に、図１のステップＳＴ１５に示すように、サーバ１により、記事検索サーバ２から、記事ＤＢ２００に格納された情報のうち検索された結果が取得される。
例えば、記事ＤＢ２００には官報のデータが格納されている。特性評価支援情報が官報から取得される場合には、記事検索サーバ２により記事ＤＢ２００に対して検索がなされる。この場合、例えばサーバ１により、「対象企業Ｃ−ｋの建設業の許可の取消処分がされた」という官報の公告（記事）が取得される。
また例えば、記事ＤＢ２００にはウェブページに含まれるキーワード等の情報が格納されている。特性評価支援情報がウェブページに掲載された記事から取得される場合には、記事検索サーバ２により記事ＤＢ２００に格納された情報に基づいて、ウェブページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）等が取得される。
即ち、記事検索サーバ２は、インターネットに存在する情報を検索する、所謂、検索エンジンの機能を有するものであってよい。
この場合、例えば、サーバ１により、ウェブページのＵＲＬが検索結果として取得される。そして、サーバ１により、当該ＵＲＬに基づいて当該ウェブページの内容が取得される。
即ち、記事検索サーバ２は、インターネットに存在する情報を検索する、所謂、検索エンジンの機能を有するものであってよい。
この場合、例えば、サーバ１により、ウェブページのＵＲＬが検索結果として取得される。そして、サーバ１により、当該ＵＲＬに基づいて当該ウェブページの内容が取得される。
このように、本サービスは、刊行物の他、インターネット上のニュースポータルサイトやブログ（ウェブログ）といったウェブページに掲載された記事から特性評価支援情報を取得し、この特性評価支援情報を用いてコンプライアンスチェックを行うことが可能である。これにより、インターネット上の最新の情報が、コンプライアンスチェックの結果に反映され得る。また、インターネットを利用する一般ユーザの興味関心の程度等を加味したコンプライアンスチェックも可能となる。
このようにして、ステップＳＴ１５において記事が取得されると、ステップＳＴ１６の処理がサーバ１により行われる。
即ち、ステップＳＴ１６において、サーバ１により、ステップＳＴ１５において取得された記事の夫々について、注目度が夫々生成される。注目度とは、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す指標の一例であり、例えば、ユーザ企業Ｕが当該記事に注目すべき度合を示す指標である。具体的には例えば、記事の夫々について、注目度高、注目度中、注目度低の３段階の注目度が生成される。
即ち、ステップＳＴ１６において、サーバ１により、ステップＳＴ１５において取得された記事の夫々について、注目度が夫々生成される。注目度とは、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す指標の一例であり、例えば、ユーザ企業Ｕが当該記事に注目すべき度合を示す指標である。具体的には例えば、記事の夫々について、注目度高、注目度中、注目度低の３段階の注目度が生成される。
ここで、上述したように、本サービスは、刊行物の他、インターネット上のニュースポータルサイトやブログ（ウェブログ）といったウェブページに掲載された記事に基づいてコンプライアンスチェックを行うことが可能である。しかしながら、ウェブページに掲載された記事の夫々は、記事の出典や内容によりコンプライアンスチェックにおける重要性が異なると考えられる。
即ち例えば、省庁のウェブページに掲載された記事と、新聞社のウェブページに掲載された記事と、個人のブログに掲載された記事に基づいて、対象企業Ｃ−ｋの評価が行われる場合、記事の夫々についての重要性は夫々異なると考えられる。即ち、記事の夫々についてのユーザ企業Ｕが当該記事の夫々に注目すべき度合（注目度）は異なるべきである。
そこで、本サービスでは、ステップＳＴ１３乃至ＳＴ１５において取得された記事の夫々の内容に基づいて、ステップＳＴ１６において注目度が生成される。
そこで、本サービスでは、ステップＳＴ１３乃至ＳＴ１５において取得された記事の夫々の内容に基づいて、ステップＳＴ１６において注目度が生成される。
また例えば、新聞に含まれる記事やウェブページに掲載された記事には、新聞の読者やインターネットの利用者といった一般ユーザに閲覧（購読）される頻度を高めるため、刺激的なタイトルが採用されていることがある。即ち、記事のタイトルに基づいた場合において対象企業Ｃのネガティブな特性を評価するに資すると考えられる記事、即ち、注目度が高くなるべきと考えられる記事であっても、記事のタイトルではなく記事の内容に基づいた場合において注目度は低くなるべき記事が存在する。
そこで、本サービスでは、注目度は、記事の内容に基づいて生成され、記事の内容を参照可能な状態で、ユーザ企業Ｕに提示される。これにより、ユーザ企業Ｕは、複数の記事等のうち、ネガティブな特性を評価するに資すると考えられる記事である可能性が高いと考えられる記事、即ち、注目度の高い記事を優先して確認することができる。更に言えば、ユーザ企業Ｕは、複数の記事を適宜参照し注目度が妥当であるか否か等を確認した結果、生成された注目度が妥当でないと考えれる場合、注目度を変更することができる。
そこで、本サービスでは、注目度は、記事の内容に基づいて生成され、記事の内容を参照可能な状態で、ユーザ企業Ｕに提示される。これにより、ユーザ企業Ｕは、複数の記事等のうち、ネガティブな特性を評価するに資すると考えられる記事である可能性が高いと考えられる記事、即ち、注目度の高い記事を優先して確認することができる。更に言えば、ユーザ企業Ｕは、複数の記事を適宜参照し注目度が妥当であるか否か等を確認した結果、生成された注目度が妥当でないと考えれる場合、注目度を変更することができる。
また、図１のステップＳＴ１７において、ステップＳＴ１６の処理により生成された記事の夫々の注目度に基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する指標として、対象企業Ｃ−ｋの注目度割合が生成される。対象企業Ｃ−ｋの注目度割合とは、対象企業Ｃ−ｋの複数の特性評価支援情報（ネガティブな特性を評価するに資する情報）である記事の夫々の注目度に基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する注目度の割合をいう。そして、ステップＳＴ１７において生成された注目度割合は、ステップＳＴ１６において生成された記事の夫々の注目度等と共にユーザ企業Ｕに提示される。具体的には、ステップＳＴ１７において生成された注目度割合は、以下に示す対象評価結果情報の形態で、ユーザ企業Ｕに提示される。
ステップＳＴ１８において。以上説明したステップＳＴ１６及びＳＴ１７の結果、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々に関する対象評価結果情報ＩＲ−１乃至ＩＲ−ｎの夫々が生成される。
本サービスの対象企業Ｃ−ｋに関する対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、以下の情報が含まれる。
即ち例えば、本サービスの対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、ステップＳＴ１７の結果生成された、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する注目度割合ＩＡ−ｋが含まれる。また、本サービスの対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、ステップＳＴ１３乃至ＳＴ１５の検索の制御の結果取得されたｍ個（ｍはｎとは独立した１以上の整数値）の記事の夫々に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍの夫々が含まれる。
なお、以下、対象企業Ｃ−ｋに関する、ｍ個の記事に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍの夫々を個々に区別する必要が無い場合、まとめて、「特性評価支援情報ＩＢ−ｋ」と呼ぶ。
ただし、記事の数ｍは、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々において同じであるものとするが、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々において夫々異なるものでよい。
また、以下、ｍ個の記事に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍのうち、所定の特性評価支援情報ＩＢ−ｋについて説明する場合、その特性評価支援情報ＩＢ−ｋを「特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊ」（ｊは１乃至ｍのうち任意の整数値）と適宜呼ぶ。
即ち例えば、本サービスの対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、ステップＳＴ１７の結果生成された、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する注目度割合ＩＡ−ｋが含まれる。また、本サービスの対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、ステップＳＴ１３乃至ＳＴ１５の検索の制御の結果取得されたｍ個（ｍはｎとは独立した１以上の整数値）の記事の夫々に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍの夫々が含まれる。
なお、以下、対象企業Ｃ−ｋに関する、ｍ個の記事に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍの夫々を個々に区別する必要が無い場合、まとめて、「特性評価支援情報ＩＢ−ｋ」と呼ぶ。
ただし、記事の数ｍは、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々において同じであるものとするが、対象企業Ｃ−１乃至Ｃ−ｎの夫々において夫々異なるものでよい。
また、以下、ｍ個の記事に基づく特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍのうち、所定の特性評価支援情報ＩＢ−ｋについて説明する場合、その特性評価支援情報ＩＢ−ｋを「特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊ」（ｊは１乃至ｍのうち任意の整数値）と適宜呼ぶ。
例えば、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには、以下の情報が含まれる。
即ち例えば、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには、ステップＳＴ１５の結果、適宜取得された、ｍ個の記事の夫々の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが含まれる。また、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには、ステップＳＴ１６の結果生成された対象企業Ｃについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す指標である注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊが含まれる。
即ち例えば、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには、ステップＳＴ１５の結果、適宜取得された、ｍ個の記事の夫々の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが含まれる。また、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには、ステップＳＴ１６の結果生成された対象企業Ｃについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す指標である注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊが含まれる。
このように、本サービスの対象企業Ｃ−ｋに関する対象評価結果情報ＩＲ−ｋには、対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋと、ｍ個の記事の夫々に関する特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍとしての記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが含まれる。
なお、以下、対象企業Ｃ−ｋに関するｍ個の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍを個々に区別する必要が無いとき、「特性評価支援情報ＩＢ−ｋ」と呼ぶ。
ここで、注目度割合ＩＡ−ｋとは、ｍ個の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの夫々における注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの割合を所定の態様により示した指標である。具体的には例えば、ｍ＝１００個の特性評価支援情報の夫々において、「注目度高」、「注目度中」及び「注目度低」の３段階の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊがあり、３０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度高」、２０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度中」、５０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度低」であったとする。この場合、注目度割合ＩＡ−ｋとして、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」といった情報が生成される。
このように生成された注目度割合ＩＡ−ｋは、対象企業Ｃ−ｋに関するネガティブな特性に関する指標である。ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋに基づいて、その対象企業Ｃ−ｋに関する特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−１乃至ＩＢ−ｋ−ｍの夫々を確認する必要性を判断することができる。具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋに基づいて、注目度高の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊが存在するか否かを一目で把握することができる。そして、ユーザ企業Ｕは、注目度高の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊが存在することを条件に、対象企業Ｃ−ｋに対する複数の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの夫々について確認するか否かを判断することもできる。
これにより例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度高の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊが存在しない対象企業Ｃ−ｋに対するコンプライアンスチェックにおける情報の確認の手間（コスト）を削減することができる。
このように、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することにより、その対象企業Ｃ−ｋについてのコンプライアンスチェックにとして特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊ（記事等）の確認の手間（コスト）をかけるべきか否かを判断することができる。
これにより例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度高の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊが存在しない対象企業Ｃ−ｋに対するコンプライアンスチェックにおける情報の確認の手間（コスト）を削減することができる。
このように、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することにより、その対象企業Ｃ−ｋについてのコンプライアンスチェックにとして特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊ（記事等）の確認の手間（コスト）をかけるべきか否かを判断することができる。
また例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋを、対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性の評価そのものとして取り扱うことができる。
更に言えば、例えば上述のように、ユーザ企業Ｕは、複数の記事を適宜参照し注目度が妥当であるか否か等を確認し、注目度を変更した上で再度生成された注目度割合ＩＡ−ｋを参照することができる。そして、ユーザ企業Ｕは、再度生成された注目度割合ＩＡ−ｋを、対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性の評価そのものとして取り扱うことができる。これにより、ユーザ企業Ｕは、ユーザ企業Ｕ自身により記事等の夫々を確認した、注目度割合ＩＡ−ｋをネガティブな特性の評価として取り扱うこともできる。
更に言えば、例えば上述のように、ユーザ企業Ｕは、複数の記事を適宜参照し注目度が妥当であるか否か等を確認し、注目度を変更した上で再度生成された注目度割合ＩＡ−ｋを参照することができる。そして、ユーザ企業Ｕは、再度生成された注目度割合ＩＡ−ｋを、対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性の評価そのものとして取り扱うことができる。これにより、ユーザ企業Ｕは、ユーザ企業Ｕ自身により記事等の夫々を確認した、注目度割合ＩＡ−ｋをネガティブな特性の評価として取り扱うこともできる。
図１のステップＳＴ１８に示すように、図１のステップＳＴ１６及びＳＴ１７の結果生成された対象企業Ｃに関する対象評価結果情報ＩＲは、ユーザ企業Ｕに提供される。
ユーザ企業Ｕは、提供された対象評価結果情報ＩＲを以下のように利用することで、対象企業Ｃのネガティブな特性を評価することができる。
ユーザ企業Ｕは、提供された対象評価結果情報ＩＲを以下のように利用することで、対象企業Ｃのネガティブな特性を評価することができる。
このように、対象評価結果情報ＩＲにより、対象企業Ｃのネガティブな特性を評価するに資すると考えられる記事の特性評価支援情報Ｂが複数提示される。しかしながら、上述したように、例えばウェブページ等に掲載された記事の夫々は、記事の出典や内容によりコンプライアンスチェックにおける重要性が異なると考えられる。そこで、ユーザ企業Ｕは、提示された複数の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの夫々に含まれる記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ及び注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの夫々を用いて、記事の重要性を確認することができる。
即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、複数の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの夫々について、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを利用することにより、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを確認するべきか否か、重要であると想定されるか否かを判断することができる。その結果、ユーザ企業Ｕは、複数の記事の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊのうち、いずれの記事が対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性を評価するに資すると考えられるかを容易に把握することができる。
ユーザ企業Ｕは、確認の結果に基づいて、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを変更することもできる。即ち例えば、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを確認した結果、重要性が高いと把握された特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを「注目度高」と設定することもできる。また、その逆に、ユーザ企業Ｕは、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを下げることもできる。これにより、ユーザ企業Ｕは、本サービスにより生成された注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊのみを用いた注目度割合ＩＡ−ｋによらず、少なくとも一部においてユーザ企業により設定された注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを用いた注目度割合ＩＡ−ｋに基づいて、コンプライアンスチェックを行うことができる。即ち、ユーザ企業Ｕは、ユーザ企業Ｕ自身が確認した記事（記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ）の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊに基づいた、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することで、よりユーザ企業Ｕの判断基準に一致したコンプライアンスチェックを行うことができる。
即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、複数の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの夫々について、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを利用することにより、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを確認するべきか否か、重要であると想定されるか否かを判断することができる。その結果、ユーザ企業Ｕは、複数の記事の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊのうち、いずれの記事が対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性を評価するに資すると考えられるかを容易に把握することができる。
ユーザ企業Ｕは、確認の結果に基づいて、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを変更することもできる。即ち例えば、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを確認した結果、重要性が高いと把握された特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを「注目度高」と設定することもできる。また、その逆に、ユーザ企業Ｕは、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを下げることもできる。これにより、ユーザ企業Ｕは、本サービスにより生成された注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊのみを用いた注目度割合ＩＡ−ｋによらず、少なくとも一部においてユーザ企業により設定された注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを用いた注目度割合ＩＡ−ｋに基づいて、コンプライアンスチェックを行うことができる。即ち、ユーザ企業Ｕは、ユーザ企業Ｕ自身が確認した記事（記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ）の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊに基づいた、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することで、よりユーザ企業Ｕの判断基準に一致したコンプライアンスチェックを行うことができる。
また、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋに基づいて、その対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性のおおよその評価を行ったり、特に注意深くネガティブな特性の評価を継続的に行うべきかの評価を行ったりすることもできる。
即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋが「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋと、注目度割合ＩＡ−ｋが「（高：中：低＝）０：５０：５０」の企業とを比較し、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋの方がネガティブな特性を持つと評価することができる。また例えば、ユーザ企業Ｕは、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋについて、特に注意深くネガティブな特性の評価を継続的に行うべきという判断をすることもできる。
即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋが「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋと、注目度割合ＩＡ−ｋが「（高：中：低＝）０：５０：５０」の企業とを比較し、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋの方がネガティブな特性を持つと評価することができる。また例えば、ユーザ企業Ｕは、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」の対象企業Ｃ−ｋについて、特に注意深くネガティブな特性の評価を継続的に行うべきという判断をすることもできる。
このように、ユーザ企業Ｕは、複数の特性評価支援情報ＩＢ−ｋのうち、いずれの特性評価支援情報ＩＢ−ｋに注目すべきかを把握可能なため、最終的な対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性を評価することの効率を向上させることができる。
更に言えば、本サービスでは、上述の対象評価結果情報ＩＲ−ｋの内容は、所定間隔で繰り返し作成され、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを含めて適宜格納して管理される。その結果、対象企業Ｃ−ｋのネガティブな特性の評価を、継続的に行う際のコスト（時間的コスト、人的コスト及び金銭的コスト等）を削減すると共に、その履歴が管理される。即ち例えば、いつの時点でどのような記事に基づいてネガティブな特性（コンプライアンスチェック）を行い、対象企業Ｃ−ｋに対してどのような評価を行ってきたのかが管理される。即ち、ユーザ企業Ｕにとっては、もし仮にコンプライアンスチェックの結果問題ないと判断してきた対象企業Ｃ−ｋが、コンプライアンスを守っていないことが発覚した場合等においても、これまでどのようにコンプライアンスチェックを行ってきたかの記録を参照可能な状態とすることができる。その結果、対象企業Ｃ−ｋの評価を行うことに係る利便性は向上される。
複数の対象企業Ｃ−ｋの夫々についての対象評価結果情報ＩＲ−ｋの夫々を確認する画面の例について、図７用いて後述する。また、ある対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋの具体的な例について、図８を用いて後述する。
以上、図１を用いて、本サービスの概要を説明した。
以下、図２乃至図４を用いて、本サービスの図１に示すサービスを提供する際に適用される情報処理システムについて説明する。
図２は、図１に示すサービスを提供する際に適用される情報処理システム、即ち、本発明の情報処理装置の一実施形態であるサーバを含む情報処理システムの構成例を示す図である。
以下、図２乃至図４を用いて、本サービスの図１に示すサービスを提供する際に適用される情報処理システムについて説明する。
図２は、図１に示すサービスを提供する際に適用される情報処理システム、即ち、本発明の情報処理装置の一実施形態であるサーバを含む情報処理システムの構成例を示す図である。
図１の本サービスで用いられる本実施形態の情報処理システムは、図２に示すように、サーバ１と、記事検索サーバ２と、ユーザ端末３とを含む様に構成されている。
サーバ１は、本サービスのサービス提供者により管理される。記事検索サーバ２は、記事の検索機能を提供する所定の事業者（例えば、ウェブのサーチエンジンを運営する事業者）により管理される。ユーザ端末３は、ユーザ企業Ｕの図示せぬ担当者等により操作される。
サーバ１は、本サービスのサービス提供者により管理される。記事検索サーバ２は、記事の検索機能を提供する所定の事業者（例えば、ウェブのサーチエンジンを運営する事業者）により管理される。ユーザ端末３は、ユーザ企業Ｕの図示せぬ担当者等により操作される。
図３は、図２の情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
出力部１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図２の例では記事検索サーバ２やユーザ端末）との間で通信を行う。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図２の例では記事検索サーバ２やユーザ端末）との間で通信を行う。
ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
また、リムーバブルメディア３１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
なお、図示はしないが、図２の情報処理システムの記事検索サーバ２及びユーザ端末３は図３に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有している。
以下、図４を用いて、図１のステップＳＴ１１乃至ＳＴ１８に対応する処理が実行される際のサーバ１の機能的構成の一例について説明する。
図４は、図３のサーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図４は、図３のサーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図１のステップＳＴ１１乃至ＳＴ１８に対応する処理が実行される際には、サーバ１のＣＰＵ１１において、対象情報取得部１１１と、ネガティブキーワード取得部１１２と、検索制御部１１３と、評価部１１４と、対象評価結果生成部１１５とが機能する。
また、記事検索サーバ２のＣＰＵ２１において、検索依頼取得部２１１と、検索結果送信制御部２１２とが機能する。また、記事検索サーバ２の記憶部２２の一領域には、記事ＤＢ２００が設けられている。
また、記事検索サーバ２のＣＰＵ２１において、検索依頼取得部２１１と、検索結果送信制御部２１２とが機能する。また、記事検索サーバ２の記憶部２２の一領域には、記事ＤＢ２００が設けられている。
対象情報取得部１１１は、ユーザ端末３を介して、ユーザ企業Ｕにより入力された−ｋ対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋを取得する。
具体的には例えば、対象情報取得部１１１は、対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋとして、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋと関連情報ＩＴｂ−ｋとを取得する。
ここで、名称ＩＴａ−ｋは、対象企業Ｃ−ｋを直接的に示す情報である。
また、関連情報ＩＴｂ−ｋは、対象企業Ｃ−ｋに関連する内容を示す情報である。
なお、対象情報ＩＴ−ｋの具体的な例について、図５に示す画面の例を用いて後述する。
具体的には例えば、対象情報取得部１１１は、対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋとして、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋと関連情報ＩＴｂ−ｋとを取得する。
ここで、名称ＩＴａ−ｋは、対象企業Ｃ−ｋを直接的に示す情報である。
また、関連情報ＩＴｂ−ｋは、対象企業Ｃ−ｋに関連する内容を示す情報である。
なお、対象情報ＩＴ−ｋの具体的な例について、図５に示す画面の例を用いて後述する。
後述の検索制御部１１３において、上述のように対象情報取得部１１１により取得された情報に含まれる対象企業Ｃ−ｋの名称Ｔａ−ｋのみならず関連情報ＩＴｂ−ｋが必要に応じて用いられる。
これにより、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性が低減される。
これにより、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性が低減される。
ネガティブキーワード取得部１１２は、ユーザ端末３を介して、ユーザ企業Ｕにより入力された対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を想起させる内容を示すネガティブキーワードＩＫ−ｋを取得する。
ネガティブキーワードＩＫ−ｋの具体的な例は、図５の入力される画面の例を用いて後述する。
また、複数の対象企業Ｃ−ｋについて対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋが入力された例について、図６を用いて後述する。
ネガティブキーワードＩＫ−ｋの具体的な例は、図５の入力される画面の例を用いて後述する。
また、複数の対象企業Ｃ−ｋについて対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋが入力された例について、図６を用いて後述する。
検索制御部１１３は、対象情報取得部１１１により取得された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワード取得部１１２により取得されたネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて１以上の対象評価支援情報を記事検索サーバ２に検索させる制御を実行する。
即ち、対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する情報として、１以上の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを検索する制御を実行する。
具体的には、検索制御部１１３は、官報や雑誌等の刊行物から取得可能な情報又はインターネットを通じて取得可能な新聞時やブログ記事の情報から、対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを検索する制御を実行する。
即ち、対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する情報として、１以上の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを検索する制御を実行する。
具体的には、検索制御部１１３は、官報や雑誌等の刊行物から取得可能な情報又はインターネットを通じて取得可能な新聞時やブログ記事の情報から、対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを検索する制御を実行する。
なお、本実施形態において、検索制御部１１３による検索する制御として、以下に示すように検索依頼と記事検索及び結果取得の機能が発揮される。
即ち、検索制御部１１３は、対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて、記事検索サーバ２に対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する情報の検索を依頼する。
即ち、検索制御部１１３は、対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて、記事検索サーバ２に対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する情報の検索を依頼する。
記事検索サーバ２の検索依頼取得部２１１は、サーバ１の検索制御部１１３から依頼に基づいて、記事ＤＢ２００から対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する情報を検索する。
記事検索サーバ２の検索結果送信制御部２１２は、検索依頼取得部２１１により取得された依頼に基づき記事ＤＢから検索された対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊをサーバ１に送信する制御を実行する。
サーバ１の検索制御部１１３は、記事検索サーバ２の検索結果送信制御部２１２の制御により記事検索サーバ２から送信されてきた記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを取得する制御を実行する。
記事検索サーバ２の検索結果送信制御部２１２は、検索依頼取得部２１１により取得された依頼に基づき記事ＤＢから検索された対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊをサーバ１に送信する制御を実行する。
サーバ１の検索制御部１１３は、記事検索サーバ２の検索結果送信制御部２１２の制御により記事検索サーバ２から送信されてきた記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを取得する制御を実行する。
このようにして、検索制御部１１３は、対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを検索する制御を実行する。
これにより、例えば、検索制御部１１３の制御の結果、「対象企業Ｃ−ｋの建設業の許可の取消処分がされた」という官報の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊや、「対象企業Ｃ−ｋに所属する者が逮捕された」というウェブページに掲載されたの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが取得される。
これにより、例えば、検索制御部１１３の制御の結果、「対象企業Ｃ−ｋの建設業の許可の取消処分がされた」という官報の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊや、「対象企業Ｃ−ｋに所属する者が逮捕された」というウェブページに掲載されたの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが取得される。
このように、検索制御部１１３は、刊行物の他、インターネット上のニュースポータルサイトやブログ（ウェブログ）といったウェブページに掲載された記事から特性評価支援情報を取得し、この特性評価支援情報を用いてコンプライアンスチェックを行うことが可能である。
これにより、インターネット上の最新の情報が、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊとして取得され得る。
また、サーバ１は、インターネットを利用する一般ユーザの興味関心の程度等を加味したコンプライアンスチェックも、対象企業Ｃ−ｋの特性の評価結果に反映可能となる。
これにより、インターネット上の最新の情報が、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊとして取得され得る。
また、サーバ１は、インターネットを利用する一般ユーザの興味関心の程度等を加味したコンプライアンスチェックも、対象企業Ｃ−ｋの特性の評価結果に反映可能となる。
評価部１１４は、検索制御部１１３の制御により取得された記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに基づいて、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの夫々を評価する。
ここで、評価部１１４において、注目度生成部１２１及び注目度割合生成部１２２が機能する。
ここで、評価部１１４において、注目度生成部１２１及び注目度割合生成部１２２が機能する。
注目度生成部１２１は、検索制御部１１３により検索されたｍ個の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの夫々に基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを夫々生成する。
即ち例えば、注目度生成部１２１は、検索制御部１１３により検索された記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの発行元の種類を考慮して、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する。
具体的には例えば、注目度生成部１２１は、「対象企業Ｃ−ｋの建設業の許可の取消処分がされた」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊについて、官報が情報源のため信用性が高い記事であって、対象企業Ｃ−ｋに関するネガティブな特性の評価に資する度合が大きいものとして、注目度大という注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する。
なお、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの発行元の種類は、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊとは別にユーザ企業Ｕに提供されてもよい。
即ち例えば、注目度生成部１２１は、検索制御部１１３により検索された記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの発行元の種類を考慮して、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する。
具体的には例えば、注目度生成部１２１は、「対象企業Ｃ−ｋの建設業の許可の取消処分がされた」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊについて、官報が情報源のため信用性が高い記事であって、対象企業Ｃ−ｋに関するネガティブな特性の評価に資する度合が大きいものとして、注目度大という注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する。
なお、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの発行元の種類は、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊとは別にユーザ企業Ｕに提供されてもよい。
即ち、注目度生成部１２１は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに基づいて注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する。
ユーザ企業Ｕは、ｍ個の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊのうち、確認するべき記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを容易に把握することができる。
また、ユーザ企業Ｕは、を記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを参照して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊが妥当であるか否か等を確認することもできる。
ユーザ企業Ｕは、ｍ個の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊのうち、確認するべき記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを容易に把握することができる。
また、ユーザ企業Ｕは、を記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを参照して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊが妥当であるか否か等を確認することもできる。
注目度割合生成部１２２は、注目度生成部１２１により生成された１以上の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの夫々の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊに基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する注目度割合ＩＡ−ｋを生成する。
具体的には例えば、注目度割合生成部１２２は、ｍ＝１００個の特性評価支援情報の夫々において、「注目度高」、「注目度中」及び「注目度低」の３段階の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊがあり、３０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度高」、２０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度中」、５０の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊにおいて「注目度低」であったとする。この場合、注目度割合生成部１２２は、注目度割合ＩＡ−ｋとして、「（高：中：低＝）３０：２０：５０」といった情報を生成する。
サーバ１は、注目度割合ＩＡ−ｋをユーザ企業Ｕに提示することができる。
ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することにより、対象企業Ｃ−ｋについての特性の評価（ここでは、ネガティブな特性の評価）に資する特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの構成を容易に把握することができる。
ユーザ企業Ｕは、注目度割合ＩＡ−ｋを確認することにより、対象企業Ｃ−ｋについての特性の評価（ここでは、ネガティブな特性の評価）に資する特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの構成を容易に把握することができる。
対象評価結果生成部１１５は、検索制御部１１３の制御により取得された記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊと、注目度生成部１２１により生成された記事の夫々の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊと、注目度割合生成部１２２により生成された対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋとを含む対象評価結果情報ＩＲ−ｋを生成する。
注目度割合ＩＡ−ｋ、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ及び注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを含む対象評価結果情報ＩＲ−ｋの具体的な例は、図７及び図８を用いて後述する。
注目度割合ＩＡ−ｋ、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ及び注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを含む対象評価結果情報ＩＲ−ｋの具体的な例は、図７及び図８を用いて後述する。
図５は、図４の機能的構成のサーバにより取得される、ある対象企業の対象情報及びネガティブキーワードの入力時にユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である。
即ち、図５は、図１のステップＳＴ１２において、ユーザ企業Ｕにより操作されるユーザ端末３に表示される画面の一例である。即ち、ユーザ企業Ｕは、図５の例の画像を閲覧しながら各種情報を入力等することにより、対象企業Ｃ−ｋを特定するための対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋを入力する。
即ち、図５は、図１のステップＳＴ１２において、ユーザ企業Ｕにより操作されるユーザ端末３に表示される画面の一例である。即ち、ユーザ企業Ｕは、図５の例の画像を閲覧しながら各種情報を入力等することにより、対象企業Ｃ−ｋを特定するための対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋを入力する。
図５の画面の例において、以下の４つの項目の夫々に関する内容が夫々入力されている。
即ち、「取引先名」の項目に、「株式会社〇×自動車」という内容が入力されている。ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋとして、「株式会社〇×自動車」を入力している。
対象情報取得部１１１は、ユーザ企業Ｕにより入力された「株式会社〇×自動車」を対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋとして取得する。
対象情報取得部１１１は、ユーザ企業Ｕにより入力された「株式会社〇×自動車」を対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋとして取得する。
また、「ネガティブワード」の項目に、「逮捕 違法 暴力団 粉飾 横領 着服 背任 脱税 申告漏れ 違反 送検 検挙 …」という内容が入力されている。なお、図５の画面の例における「…」は、内容の表示窓において表示可能な文字列の長さに対して、その内容の文字列の長さの方が長いことを示している。即ち、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋのネガティブキーワードＩＫ−ｋとして、少なくとも「逮捕 違法 暴力団 粉飾 横領 着服 背任 脱税 申告漏れ 違反 送検 検挙」を入力している。
ネガティブキーワード取得部１１２は、ユーザ企業Ｕにより入力された「逮捕 違法 暴力団 粉飾 横領 着服 背任 脱税 申告漏れ 違反 送検 検挙」等を対象企業Ｃ−ｋのネガティブキーワードＩＫ−ｋとして取得する。
このように、ユーザ企業Ｕは、「ネガティブワード」の項目に、各種各様なネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード群（ネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を入力することができる。具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、各種各様なネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード群として「粉飾 横領 脱税 違反 逮捕 送検 検挙 捜査 捜索 指名手配 判決 提訴 告訴 罪 詐欺 不正 偽装 架空 暗躍 悪 暴力団 総会屋 インサイダー 相場操縦 行政処分」等を入力することができる。
なお、サーバ１における検索の制御や記事検索サーバ２における検索の結果として、キーワード群（ネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を構成するキーワードの類語に基づく検索がなされてもよい。具体的には例えば、「横領」というキーワードの類語に基づく検索として、「横領」、「着服」及び「背任」のキーワードによるＯＲ検索がなされてもよい。
ネガティブキーワード取得部１１２は、ユーザ企業Ｕにより入力された「逮捕 違法 暴力団 粉飾 横領 着服 背任 脱税 申告漏れ 違反 送検 検挙」等を対象企業Ｃ−ｋのネガティブキーワードＩＫ−ｋとして取得する。
このように、ユーザ企業Ｕは、「ネガティブワード」の項目に、各種各様なネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード群（ネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を入力することができる。具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、各種各様なネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード群として「粉飾 横領 脱税 違反 逮捕 送検 検挙 捜査 捜索 指名手配 判決 提訴 告訴 罪 詐欺 不正 偽装 架空 暗躍 悪 暴力団 総会屋 インサイダー 相場操縦 行政処分」等を入力することができる。
なお、サーバ１における検索の制御や記事検索サーバ２における検索の結果として、キーワード群（ネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を構成するキーワードの類語に基づく検索がなされてもよい。具体的には例えば、「横領」というキーワードの類語に基づく検索として、「横領」、「着服」及び「背任」のキーワードによるＯＲ検索がなされてもよい。
また、「関連ワード」の項目に、「〇×△□」という内容が入力されている。ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋとして、対象企業Ｃ−ｋの社長の名前である「〇×△□」を入力している。
対象情報取得部１１１は、ユーザ企業Ｕにより入力された「〇×△□」を対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋとして取得する。
なお、図５の画面の例において、「取引先名」の項目には「必須」と表示されているが、「関連ワード」の項目には「必須」と表示されていない。これは、上述の説明における、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性を低減するため、対象企業Ｃ−ｋの名称Ｔａ−ｋのみならず関連情報ＩＴｂ−ｋが必要に応じて用いられることに対応する。即ち対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋは、必要に応じて用いられるため、必須ではないことに対応する。
対象情報取得部１１１は、ユーザ企業Ｕにより入力された「〇×△□」を対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋとして取得する。
なお、図５の画面の例において、「取引先名」の項目には「必須」と表示されているが、「関連ワード」の項目には「必須」と表示されていない。これは、上述の説明における、同一商号の他の企業の情報に基づいて当該対象企業Ｃ−ｋのコンプライアンスチェックが行われてしまう可能性を低減するため、対象企業Ｃ−ｋの名称Ｔａ−ｋのみならず関連情報ＩＴｂ−ｋが必要に応じて用いられることに対応する。即ち対象企業Ｃ−ｋの関連情報ＩＴｂ−ｋは、必要に応じて用いられるため、必須ではないことに対応する。
また、「チェック範囲」の項目に、「３６５」（日）という内容が入力されている。ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報のチェック範囲として、「３６５」日を入力している。
上述したように、対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報は、「記事等」から取得される。ユーザ企業Ｕは、「チェック範囲」として、所望の期間を入力することにより特性評価支援情報の検索制御に係る範囲を指定することができる。即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、最新の３６５日（１年）を指定することにより、過去の対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報ではなく、最近（ここでは１年）の特性評価支援情報に基づいて、ネガティブな特性の評価を行うことができる。
上述したように、対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報は、「記事等」から取得される。ユーザ企業Ｕは、「チェック範囲」として、所望の期間を入力することにより特性評価支援情報の検索制御に係る範囲を指定することができる。即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、最新の３６５日（１年）を指定することにより、過去の対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報ではなく、最近（ここでは１年）の特性評価支援情報に基づいて、ネガティブな特性の評価を行うことができる。
即ち、ユーザ企業Ｕは、チェック範囲より以前の記事等を考慮せずに、ネガティブな特性の評価を行うことができる。つまり、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋがチェック範囲内においてネガティブな評価に資する記事等が検索等されない状態であれば、ネガティブな特性が改善されているものとして取り扱うことが可能となる。
ユーザ企業Ｕは、上述の項目の夫々に内容の夫々を入力し、「保存する」ボタンＢＴＮ１１を操作することにより入力を完了し、対象情報取得部１１１やネガティブキーワード取得部１１２に各種情報を取得させることができる。
図６は、図４の機能的構成のサーバにより取得される、複数の対象企業の対象情報及びネガティブキーワードの入力内容の確認時にユーザ端末に表示される画面の一例を示す図である。
上述したように、本サービスは、ユーザ企業Ｕにとって取引関係にある状態を形成しているｎ個の対象企業Ｃの夫々に対してコンプライアンスチェックを行うことができる。複数の対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋ等を入力管理する画面の例について、図６を用いて説明する。
上述したように、本サービスは、ユーザ企業Ｕにとって取引関係にある状態を形成しているｎ個の対象企業Ｃの夫々に対してコンプライアンスチェックを行うことができる。複数の対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋ等を入力管理する画面の例について、図６を用いて説明する。
図５を用いて、ある対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの入力時にユーザ企業Ｕに操作される画面の例を説明したが、ｎ個（例えば１００個）の対象企業Ｃ−ｋについて個別に入力するのは管理上煩雑である。そこで、本サービスでは、「まとめて登録」機能が提供される。
「まとめて登録」機能により、ユーザ企業Ｕは、所定の様式（例えば、表形式）のテンプレートファイルを用いることで、取引先（取引関係にある状態を形成している対象企業Ｃ）をまとめて登録することができる。
「まとめて登録」機能により、ユーザ企業Ｕは、所定の様式（例えば、表形式）のテンプレートファイルを用いることで、取引先（取引関係にある状態を形成している対象企業Ｃ）をまとめて登録することができる。
ユーザ企業Ｕは、まず、「テンプレートファイルをダウンロード」ボタンＢＴＮ２１を操作することにより、所定の様式のテンプレートファイルをダウンロードする。
具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、「取引先名」、「ネガティブワード」、「関連ワード」及び「チェック範囲」という項目の列が予め規定された表形式のテンプレートファイルをダウンロードすることができる。ユーザ企業Ｕは、ダウンロードしたテンプレートファイルに、ｎ個の対象企業Ｃに関する各項目の夫々の内容を夫々入力する。
具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、「取引先名」、「ネガティブワード」、「関連ワード」及び「チェック範囲」という項目の列が予め規定された表形式のテンプレートファイルをダウンロードすることができる。ユーザ企業Ｕは、ダウンロードしたテンプレートファイルに、ｎ個の対象企業Ｃに関する各項目の夫々の内容を夫々入力する。
次に、ユーザ企業Ｕは、「ファイルを選択」ボタンＢＴＮ２２を操作し、ｎ個の対象企業Ｃに関する各項目の夫々の内容を夫々入力したテンプレートファイルを選択する。これにより、テンプレートファイルはサーバ１にアップロードされる。
次に、ユーザ企業Ｕは、「取引先一括登録ボタン」ＢＴＮ２３を操作する。これにより、テンプレートファイルに入力された各種情報は、図５を用いて説明した各項目の内容として入力したものとして処理される。即ち例えば、対象情報取得部１１１は、ｎ個の対象企業Ｃ−ｋの夫々に関して、テンプレートファイルに入力された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの夫々を取得する。
次に、ユーザ企業Ｕは、「取引先一括登録ボタン」ＢＴＮ２３を操作する。これにより、テンプレートファイルに入力された各種情報は、図５を用いて説明した各項目の内容として入力したものとして処理される。即ち例えば、対象情報取得部１１１は、ｎ個の対象企業Ｃ−ｋの夫々に関して、テンプレートファイルに入力された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの夫々を取得する。
このように、ユーザ企業Ｕは、所定の様式（例えば、表形式）のテンプレートファイルを用いることで、取引先（取引関係にある状態を形成している対象企業Ｃ）をまとめて登録することができる。また、テンプレートファイルを管理することにより、複数の対象企業Ｃ−ｋの夫々を管理することもできる。
図６の例の画像の下部の領域には、入力された複数の対象企業Ｃ−ｋの夫々の対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋ等が描画されている。ここで、ユーザ企業Ｕは、「株式会社ＡＢＣ」の「個別編集」ボタンＢＴＮ２４を操作することにより、対象企業Ｃ−ｋのひとつである「株式会社ＡＢＣ」の対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋの入力（編集）画面を操作することができるようになる。具体的には例えば、「株式会社ＡＢＣ」という対象企業Ｃ−ｋに関する図５と基本的に同様の画面に遷移する。
このように、ユーザ企業Ｕは、テンプレートファイルを用いて入力された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋ等を個別に編集することができる。
このように、ユーザ企業Ｕは、テンプレートファイルを用いて入力された対象情報ＩＴ−ｋ及びネガティブキーワードＩＫ−ｋ等を個別に編集することができる。
ユーザ企業Ｕは、以下のように操作することにより、入力した対象企業Ｃ−ｋの夫々に関する対象評価結果情報ＩＲ−ｋを生成させることができる。
ユーザ企業Ｕは、マークボタンＢＴＮ２５を操作することで、対象評価結果情報ＩＲ−ｋを生成させたい対象企業Ｃ−ｋを、１以上選択する。
次に、ユーザ企業Ｕは、「マークした取引先をチェックする」ボタンＢＴＮ２６を操作する。
これにより、サーバ１の検索制御部１１３、評価部１１４及び対象評価結果生成部１１５等が機能し、対象評価結果情報ＩＲ−ｋが生成され、ユーザ企業Ｕに提示される。
ユーザ企業Ｕは、マークボタンＢＴＮ２５を操作することで、対象評価結果情報ＩＲ−ｋを生成させたい対象企業Ｃ−ｋを、１以上選択する。
次に、ユーザ企業Ｕは、「マークした取引先をチェックする」ボタンＢＴＮ２６を操作する。
これにより、サーバ１の検索制御部１１３、評価部１１４及び対象評価結果生成部１１５等が機能し、対象評価結果情報ＩＲ−ｋが生成され、ユーザ企業Ｕに提示される。
図７は、図４の機能的構成のサーバによりユーザ企業に提示されるある対象企業に係る対象評価結果情報の一例を示す図である。
ユーザ企業Ｕは、図７の例の画像を閲覧しながら各種操作を行うことにより、対象企業Ｃ−ｋのｍ個の特性評価支援情報の夫々及び注目度の夫々を確認することができる。
図７の例は、名称ＩＴｂ−ｋが「株式会社〇×自動車」における対象評価結果情報の一例である。
ユーザ企業Ｕは、図７の例の画像を閲覧しながら各種操作を行うことにより、対象企業Ｃ−ｋのｍ個の特性評価支援情報の夫々及び注目度の夫々を確認することができる。
図７の例は、名称ＩＴｂ−ｋが「株式会社〇×自動車」における対象評価結果情報の一例である。
図７の例の画像の下部の領域には特性評価支援情報の一部等が描画されている。
具体的には例えば、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊとして、「タイトル」、「概要」及び「注目度 」が描画される。
具体的には例えば、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊとして、「タイトル」、「概要」及び「注目度 」が描画される。
即ち、「タイトル」とは、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの記事としてのタイトルである。また、「概要」とは、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの記事の概要であって、例えば記事の本文の冒頭部分である。ここで、「タイトル」及び「概要」特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに対応する。
また「注目度」は、評価部１１４の注目度生成部１２１により生成された、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊである。
また「注目度」は、評価部１１４の注目度生成部１２１により生成された、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊである。
図７に示す例の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊには「省庁」の表示がされている。これは、この特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊが、省庁（国の行政事務を担当する行政機関）のウェブページ等に掲載されていた記事に基づく情報であることを示している。また、この特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊは、「（注目度）高」である。
ユーザ企業Ｕは、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの「タイトル」を操作することにより、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの全体を確認することができる。即ち、ユーザ企業Ｕは、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの詳細を自ら確認し、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊについて「（注目度）高」であることが妥当であるかを確認することができる。ユーザ企業Ｕは、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊについて「（注目度）高」であることが妥当であると確認した場合「確認済み」ボタンＢＴＮ３１を操作することにより、確認した旨を登録して管理することができる。
これにより、ユーザ企業Ｕは、評価部１１４による注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価の結果が妥当か否かを容易に管理することができる。
これにより、ユーザ企業Ｕは、評価部１１４による注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価の結果が妥当か否かを容易に管理することができる。
また、ユーザ企業Ｕは、「ＰＤＦをダウンロード」ボタンＢＴＮ３１を操作することにより、特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊを所定の様式（ここではＰＤＦ）のファイルとしてダウンロードすることができる。即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、ネガティブな特性の評価に資する、「（注目度）高」の特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊに関する各種情報をダウンロードして保存することができる。このように、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋについて確認した特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊやその記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを、保存することでコンプライアンスチェックに係る証拠（コンプライアンスチェックをした証拠であって、対象企業Ｃ−ｋについてこのような情報が取得されたという証拠）として管理することができる。
なお、ユーザ企業Ｕにより「ＰＤＦをダウンロード」ボタンＢＴＮ３２の操作がなされなくとも、サーバ１の図示せぬデータベースに適宜格納されるのが好適である。
なお、ユーザ企業Ｕにより「ＰＤＦをダウンロード」ボタンＢＴＮ３２の操作がなされなくとも、サーバ１の図示せぬデータベースに適宜格納されるのが好適である。
図８は、図４の機能的構成のサーバによりユーザ企業に提示される複数の対象企業の夫々に係る対象評価結果情報の夫々の一覧画面の一例を示す図である。
ユーザ企業Ｕは、図７の例の画面を用いて、複数の対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋ等を管理することができる。
例えば、図８の例において、対象企業Ｃ−ｋである「株式会社ＪＫＬ」に関する、注目度割合ＩＡ−ｋが描画されている。ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋを確認し、「（注目度）高」である特性評価支援情報の割合等を把握し、必要に応じて、その対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報の夫々を確認する。この場合、ユーザ企業Ｕは、「詳細を見る」ボタンＢＴＮ４１を操作することにより、上述の図７の画像の例を閲覧することができる。そして、ユーザ企業Ｕは、上述したように複数の特性評価支援情報の夫々の内容を適宜確認する。
例えば、図８の例において、対象企業Ｃ−ｋである「株式会社ＪＫＬ」に関する、注目度割合ＩＡ−ｋが描画されている。ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋを確認し、「（注目度）高」である特性評価支援情報の割合等を把握し、必要に応じて、その対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報の夫々を確認する。この場合、ユーザ企業Ｕは、「詳細を見る」ボタンＢＴＮ４１を操作することにより、上述の図７の画像の例を閲覧することができる。そして、ユーザ企業Ｕは、上述したように複数の特性評価支援情報の夫々の内容を適宜確認する。
また、図８の例において、対象企業Ｃ−ｋの夫々について「確認状態」ボタンＢＴＮ４２が描画されいる。ユーザ企業Ｕは、「確認状態」ボタンＢＴＮ４２を、ユーザ企業Ｕにおける所定のルールに基づいて操作することで、確認状態を記録することができる。
具体的には例えば、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋが生成された場合、対象企業Ｃ−ｋの特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊを確認する。そこで、ユーザ企業Ｕは、「確認状態」ボタンＢＴＮ４２のうち、「確認」ボタンを操作する。
これにより、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋを確認中である旨が管理される。そして、ユーザ企業Ｕは、適宜「詳細を見る」ボタンＢＴＮ４１を操作し、図７の例の画面等を参照して、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋの特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊを確認する。
これにより、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋを確認中である旨が管理される。そして、ユーザ企業Ｕは、適宜「詳細を見る」ボタンＢＴＮ４１を操作し、図７の例の画面等を参照して、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋの特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊを確認する。
そして、例えば、ユーザ企業Ｕは、対象評価結果情報ＩＲ−ｋの確認が完了した場合、「確認状況」ボタンＢＴＮ４２のうち「ＯＫ」又は「ＮＧ」を操作する。即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋを確認し、コンプライアンスチェックの結果問題ないと把握された場合「ＯＫ」を操作する。また、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋを確認し、コンプライアンスチェックの結果問題ありと把握された場合「ＮＧ」を操作する。
また、ユーザ企業Ｕは、所望の対象企業Ｃ−ｋに関して、マークボタンＢＴＮ４３を操作し、「選択項目をＰＤＦでダウンロード」ボタンＢＴＮ４４を操作することにより、対象評価結果情報ＩＲ−ｋを所定の様式（ここではＰＤＦ）のファイルとしてダウンロードすることができる。即ち例えば、ユーザ企業Ｕは、コンプライアンスチェックの結果「ＯＫ」又は「ＮＧ」の判断が得られた対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋに関する各種情報をダウンロードして保存することができる。このように、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋについて確認した対象評価結果情報ＩＲ−ｋを保存することでコンプライアンスチェックに係る証拠（コンプライアンスチェックをした証拠であって、対象企業Ｃ−ｋについてこのような情報が取得されたという証拠）として管理することができる。
なお、ユーザ企業Ｕにより「選択項目をＰＤＦでダウンロード」ボタンＢＴＮ４４の操作がなされなくとも、サーバ１の図示せぬデータベースに適宜格納されるのが好適である。
なお、ユーザ企業Ｕにより「選択項目をＰＤＦでダウンロード」ボタンＢＴＮ４４の操作がなされなくとも、サーバ１の図示せぬデータベースに適宜格納されるのが好適である。
このようにユーザ企業Ｕは、図７及び図８の例の画像を閲覧しながら各種操作を行うことにより、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋやｍ個の特性評価支援情報の夫々等を効率的に確認することができる。また、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋや特性評価支援情報ＩＢ−ｋ−ｊの証拠を適宜管理することで、ユーザ企業Ｕとしてのコンプライアンスチェックの実績を管理することができる。即ち、ユーザ企業Ｕとして、どのようにコンプライアンスチェックを行ってきたかが記録される。つまり、ユーザ企業Ｕは、あるルールにのっとり、確認を行ってきたが対象企業Ｃ−ｋはコンプライアンス違反等を行っていなかったという確認が記録される。
これにより、もし仮にコンプライアンスチェックをしたにもかかわらず対象企業Ｃ−ｋがコンプライアンス違反等をしていたとしても、ユーザ企業Ｕとして検知できない状態であったということを事後的に確認することができる。つまり、ユーザ企業Ｕは、ユーザ企業Ｕとしての努力義務を果たしてきたことを事後的に示すことができる。
以上、図５乃至図８を用いて、対象企業Ｃ−ｋの夫々の対象評価結果情報ＩＲ−ｋの生成までにおける、ユーザ企業Ｕとの各種情報の授受の例等について説明した。
以下、図９乃至１２を用いて、サーバ１の評価部１１４における、記事からその記事の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの具体的な評価のアルゴリズム等について説明する。
以下、図９乃至１２を用いて、サーバ１の評価部１１４における、記事からその記事の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの具体的な評価のアルゴリズム等について説明する。
まず、検索制御部１１３により検索されたウェブページの記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに基づき、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成する際に機能する評価部１１４の機能ブロックについて、図９を用いて説明する。そして、図１０乃至図１２を用いて、具体的な記事内容例について説明する。
図９は、図４のサーバの機能的構成のうち、評価部の詳細な構成を示すブロック図である。
図９は、図４のサーバの機能的構成のうち、評価部の詳細な構成を示すブロック図である。
以下、説明の簡単のため、検索制御部１１３により検索された対象企業Ｃ−Ｃｋについてネガティブな特性を評価するに資する記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋが含まれているものとして説明する。
即ち、前提として、検索制御部１１３は、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−Ｃｋの文字列が含まれる記事を検索する。即ち、以下、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−Ｃｋが含まれる。
即ち、前提として、検索制御部１１３は、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−Ｃｋの文字列が含まれる記事を検索する。即ち、以下、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−Ｃｋが含まれる。
注目度生成部１２１において、対象文字列設定部１３１と、処理対象受付部１３２と、位置関係処理部１３３と、注目度算出部１３４とが機能する。
対象文字列設定部１３１は、対象情報ＩＴ−ｋに基づいて対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ及び処理対象のネガティブキーワードＩＫ−ｋの夫々を、第１対象文字列及び第２対象文字列の夫々として設定する。
処理対象受付部１３２は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを受付ける。
位置関係処理部１３３は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊにおける、第１対象文字列及び第２対象文字列の位置関係を処理する。
注目度算出部１３４は、第１対象文字列及び第２対象文字列の位置関係に基づいて、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊについての注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを算出する。
上述したように、新聞に含まれる記事やウェブページに掲載された記事には、新聞の読者やインターネットの利用者といった一般ユーザに閲覧（購読）される頻度を高めるため、刺激的なタイトルが採用されていることがある。また例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋとネガティブキーワードＩＫ−ｋが含まれるウェブページのタイトルを解析したとしても、そのタイトルに対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋが含まれているとは限らない。即ち例えば、そのネガティブキーワードＩＫ−ｋによりネガティブな特性であると判断される対象企業Ｃ−ｋではなく、その目的語等（例えば「対象企業Ｃ−ｋ」の従業員が逮捕に至ったその従業員の犯罪等の対象となった人物の名前等）が記載されていることがある。そこで、本サービスのサーバ１は、図９の機能的構成により、このような刺激的なタイトルのみに影響されるのではなく、その記事の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに則して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価することができる。
まずは、図１０を用いて、新聞の読者やインターネットの利用者といった一般ユーザに閲覧（購読）される頻度を高めるため、新聞に含まれる記事やウェブページに掲載された記事に採用される刺激的なタイトルとその記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの例を説明する。
図１０は、図９の機能的構成の評価部における、注目度の評価の際の文字列の位置関係の処理の一例を示す図である。
まずは、図１０を用いて、新聞の読者やインターネットの利用者といった一般ユーザに閲覧（購読）される頻度を高めるため、新聞に含まれる記事やウェブページに掲載された記事に採用される刺激的なタイトルとその記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの例を説明する。
図１０は、図９の機能的構成の評価部における、注目度の評価の際の文字列の位置関係の処理の一例を示す図である。
図１０（Ａ）には、個人としての対象者（対象企業Ｃ−ｋに相当）の名称としての［調査対象人名］、及び、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとしての「逮捕」に基づいて、検索制御部１１３により取得された検索結果の例と、その記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの一例が図示されている。
図１０（Ａ）には、「検索結果一覧」として、「［人名］に発砲で逮捕」というタイトルＴＩＴが示されている。
また、図１０（Ａ）には、「記事内容」として、「〇月〇日、東京都〇〇で、［調査対象人名］（年齢）が［人名］に発砲し逮捕された。」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが示されている。
図１０（Ａ）には、「検索結果一覧」として、「［人名］に発砲で逮捕」というタイトルＴＩＴが示されている。
また、図１０（Ａ）には、「記事内容」として、「〇月〇日、東京都〇〇で、［調査対象人名］（年齢）が［人名］に発砲し逮捕された。」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが示されている。
即ち、図１０（Ａ）の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの内容に基づけば、［調査対象人物］が逮捕された者であって、［調査対象人物］に関するネガティブな特性の評価に資する、即ち注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊは高く評価されるべきであることがわかる。
一方で、「［人名］に発砲で逮捕」というタイトルＴＩＴに基づいて注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価しようとした場合、そもそも［調査対象人物］を示す文字列すらタイトルＴＩＴには含まれていないため、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価は困難である。
一方で、「［人名］に発砲で逮捕」というタイトルＴＩＴに基づいて注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価しようとした場合、そもそも［調査対象人物］を示す文字列すらタイトルＴＩＴには含まれていないため、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価は困難である。
また、図１０（Ｂ）には、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋとしての［調査対象企業名］、及び、ネガティブキーワードＩＫ−ｋとしての「リコール」に基づいて、検索制御部１１３により取得された検索結果の例と、その記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの一例が図示されている。
図１０（Ｂ）には、「検索結果一覧」として、「［商品名］が〇〇の恐れでリコールに」というタイトルＴＩＴが示されている。
また、図１０（Ｂ）には、「記事内容」として、「［調査対象企業名］は、［商品名］で〇〇の恐れがあるとしてリコールを発表した。」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが示されている。
図１０（Ｂ）には、「検索結果一覧」として、「［商品名］が〇〇の恐れでリコールに」というタイトルＴＩＴが示されている。
また、図１０（Ｂ）には、「記事内容」として、「［調査対象企業名］は、［商品名］で〇〇の恐れがあるとしてリコールを発表した。」という記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊが示されている。
即ち、図１０（Ｂ）の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの内容に基づけば、［調査対象企業名］がリコールを発表した者であって、［調査対象企業名］に関するネガティブな特性の評価に資する、即ち注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊは高く評価されるべきであることがわかる。
一方で、「［商品名］が〇〇の恐れでリコールに」というタイトルＴＩＴに基づいて注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価しようとした場合、そもそも［調査対象企業名］を示す文字列すらタイトルＴＩＴには含まれていないため、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価はできない。
一方で、「［商品名］が〇〇の恐れでリコールに」というタイトルＴＩＴに基づいて注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価しようとした場合、そもそも［調査対象企業名］を示す文字列すらタイトルＴＩＴには含まれていないため、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊの評価はできない。
更に言えば、上述のように、タイトルＴＩＴには、逮捕やリコールの主体たる［調査対象人名］や［調査対象企業名］が含まれていないばかりか、逮捕やリコールに関わったそれ以外の者（例えば逮捕に係る事件の被害者やリコールに係る指摘をした者）の名称等が含まれる可能性もある。
従って、以下に説明するように、本サービスのサーバ１は、図９の機能的構成により、このようなタイトルＴＩＴのみに影響されないように、その記事の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに則して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価することができる。
従って、以下に説明するように、本サービスのサーバ１は、図９の機能的構成により、このようなタイトルＴＩＴのみに影響されないように、その記事の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに則して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価することができる。
図１１は、図９の機能的構成の評価部における、注目度の評価の際の文字列の位置関係の処理の一例を示す図である。
図１１に示す記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、タイトルＴＩＴと、記事本文ＤＥＳと、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２とが含まれている。
図１１に示す記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、タイトルＴＩＴと、記事本文ＤＥＳと、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２とが含まれている。
ここで、タイトルＴＩＴは、その記事の見出しである。例えば、ウェブページに掲載された記事の場合、そのウェブページのタイトルとして管理されているものであって、当該ウェブページが検索結果として提示される場合には、そのウェブページへのリンクとして提示されるものである。即ち、図１０（Ａ）における「検索結果一覧」の「［人名］に発砲で逮捕」は、タイトルＴＩＴの一例である。
また、記事本文ＤＥＳとは、その記事の内容の詳細に係る文章等である。例えば、ウェブページに掲載された記事の場合、そのウェブページの主たるコンテンツ（内容）として提供されているものであって、当該ウェブページを実際に開くことで確認可能な文章等である。即ち、図１０（Ａ）における「記事内容」の「〇月〇日、東京都〇〇で、［調査対象人名］（年齢）が［人名］に発砲し逮捕された。」は、記事本文ＤＥＳの一例である。
また、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２とは、上述のタイトルＴＩＴ及び記事本文ＤＥＳとは直接的に関係しないものの、その記事と関係するとされるコンテンツ又はそのコンテンツへの誘導に係る各種情報である。
具体的には例えば、図１１に示す「今日の記事」は、関連コンテンツＲＥＬ１の一例である。即ち、ウェブサイトに掲載された記事（特にニュース記事）には、その記事に関連するコンテンツとして、同日付の他の記事やそのウェブページを閲覧した日付の他の記事へのハイパーリンク（以下、「単にリンク」と呼ぶ）が提供されることが多い。
また例えば、図１１に示す「関連記事」は、関連コンテンツＲＥＬ２の一例である。即ち、ウェブサイトに掲載された記事（特にニュース記事）には、その記事に関連するコンテンツとして、その記事の登場人物（ここでは［株式会社△□］）に関する、過去の記事へのリンクが提供されることがおおい。
このように、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊには、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２等に示すように、処理対象とすべき記事そのものの内容以外を指し示す文字列が配置されていることが通常である。そこで、本サービスのサーバ１は、このような関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２等のみに影響されないように、その記事の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに則して注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを評価することができる。
以下、図１０の例を用いて、「株式会社△□」に関する注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊ評価を行う例について説明する。
まず、対象文字列設定部１３１は、対象企業Ｃ−ｋを示す文字列として、「株式会社△□」を設定する。また、対象文字列設定部１３１は、ネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワードとして「流出」及び「逮捕」を設定する。
次に、処理対象受付部１３２は、処理対象の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊとして、図１１に示す記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの全体を受付ける。
位置関係処理部１３３は、以下に説明するように、対象文字列設定部１３１により設定された文字列と、処理対象受付部１３２により受付けられた記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに基づいて位置関係の処理を実行する。
まず、位置関係処理部１３３は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊにおける対象企業Ｃ−ｋを示す文字列を抽出する。具体的には例えば、図１１に示すように、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに含まれる「株式会社△□」という文字列ＳＴＲ１−１及びＳＴＲ１−２を抽出する。
また、位置関係処理部１３３は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊにおけるネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード（文字列）を抽出する。具体的には例えば、図１１に示すように、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊに含まれる「流出」という文字列ＳＴＲ２−１及び「逮捕」という文字列ＳＴＲ１−２を抽出する。
次に、位置関係処理部１３３は、抽出された、１以上の対象企業Ｃ−ｋを示す文字列と、１以上のネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード（文字列）の組合せにおける位置関係を演算する。
なお、本サービスの位置関係処理部１３３は、形態素解析の結果に基づいて、位置関係を演算するが、以下、まず概要について説明する。
なお、本サービスの位置関係処理部１３３は、形態素解析の結果に基づいて、位置関係を演算するが、以下、まず概要について説明する。
具体的には例えば、文字列ＳＴＲ１−１及び文字列ＳＴＲ２−１は、同一の記事本文ＤＥＳ中に配置されており、同一の行に含まれている。即ち、文字列ＳＴＲ１−１及び文字列ＳＴＲ２−１の位置関係ＰＲ１は、近いことがわかる。
また例えば、文字列ＳＴＲ１−１及び文字列ＳＴＲ２−２は、記事本文ＤＥＳと関連コンテンツＲＥＬ１とに夫々属している。また、仮に、記事本文ＤＥＳと関連コンテンツＲＥＬ１戸を含む一連の文章として捉えた場合であっても、数行に渡り離れている。即ち、文字列ＳＴＲ１−１及び文字列ＳＴＲ２−２の位置関係ＰＲ２は、遠いことがわかる。
また例えば、文字列ＳＴＲ１−２及び文字列ＳＴＲ２−１は、関連コンテンツＲＥＬ２と記事本文ＤＥＳとに夫々属している。また、仮に、関連コンテンツＲＥＬ２と記事本文ＤＥＳとを含む一連の文章として捉えた場合であっても、数行に渡り離れている。即ち、文字列ＳＴＲ１−１及び文字列ＳＴＲ２−１の位置関係ＰＲ３は、遠いことがわかる。
また例えば、文字列ＳＴＲ１−２及び文字列ＳＴＲ２−２は、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２に夫々属している。即ち、文字列ＳＴＲ１−２及び文字列ＳＴＲ２−２の位置関係ＰＲ４は、遠いことがわかる。
このように、位置関係処理部１３３は、抽出された、１以上の対象企業Ｃ−ｋを示す文字列と、１以上のネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード（文字列）の組合せにおける位置関係を演算する。
次に、本サービスの位置関係処理部１３３による、形態素解析を用いた具体的な位置関係の演算方法について説明する。
次に、本サービスの位置関係処理部１３３による、形態素解析を用いた具体的な位置関係の演算方法について説明する。
位置関係処理部１３３は、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの全体を形態素解析した結果得られた語句の数を用いて、位置関係を演算する。
具体的には例えば、位置関係処理部１３３は、「流出した問題で、流出元の株式会社△□」という処理対象について形態素解析を行うことで「流出／した／問題／で／、／流出元／の／株式会社／△□」という結果を得る。ここで、「／」は、形態素解析の結果得られた形態素の区切りを示す記号である。
具体的には例えば、位置関係処理部１３３は、「流出した問題で、流出元の株式会社△□」という処理対象について形態素解析を行うことで「流出／した／問題／で／、／流出元／の／株式会社／△□」という結果を得る。ここで、「／」は、形態素解析の結果得られた形態素の区切りを示す記号である。
「流出」という語句を１番目として、「株式会社」「△□」までの語句の数を計数すると、「の」という語句が７番目となる。そこで、位置関係ＰＲ１を示す数値として７が演算される。
このように、１以上の対象企業Ｃ−ｋを示す文字列と、１以上のネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード（文字列）の組合せの夫々の位置関係が演算される。
このように、１以上の対象企業Ｃ−ｋを示す文字列と、１以上のネガティブな特性を想起させる内容を示すキーワード（文字列）の組合せの夫々の位置関係が演算される。
ただし、位置関係の演算手法は、形態素解析の結果得られた語句の距離のみが採用される必要はない。例えば、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを構成する、タイトルＴＩＴ、記事本文ＤＥＳ、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２における他の構成要素（例えば、位置関係ＰＲ４のように関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２）との位置関係に基づいて、演算されるのが好適である。即ち、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊを構成する、タイトルＴＩＴ、記事本文ＤＥＳ、関連コンテンツＲＥＬ１及びＲＥＬ２における他の構成要素にまたがって配置された位置関係を演算する場合、所定の距離（例えば５０）を加算してもよい。
なお、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの構成と、その構成の何れに対象文字列が含まれるかを判断するためには所定の処理が用いられる。具体的には例えば、位置関係処理部１３３は、ウェブページに含まれるコンテンツをグループ化するため際に用いられるＤＩＶタグ（ＨＴＭＬタグの一例）に基づいてウェブページの構造を取得することで、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの構成とその構成の何れに対象文字列が含まれるかの判断が可能となる。
なお、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの構成と、その構成の何れに対象文字列が含まれるかを判断するためには所定の処理が用いられる。具体的には例えば、位置関係処理部１３３は、ウェブページに含まれるコンテンツをグループ化するため際に用いられるＤＩＶタグ（ＨＴＭＬタグの一例）に基づいてウェブページの構造を取得することで、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの構成とその構成の何れに対象文字列が含まれるかの判断が可能となる。
図１２は、図４の機能的構成を有するサーバにより実行される対象評価処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
対象評価処理は、ユーザ企業Ｕの必要な任意のタイミングで開始されて、次のようなステップＳ２１乃至Ｓ２６の処理が実行される。
ステップＳ２１において、対象情報取得部１１１は、ユーザ端末３を介して、ユーザ企業Ｕにより入力された−ｋ対象企業Ｃ−ｋの対象情報ＩＴ−ｋを取得する。
ステップＳ２２において、ネガティブキーワード取得部１１２は、ユーザ端末３を介して、ユーザ企業Ｕにより入力された対象企業Ｃ−ｋについてネガティブな特性を想起させる内容を示すネガティブキーワードＩＫ−ｋを取得する。
ステップＳ２３において、検索制御部１１３は、ステップＳＴ２１の処理により取得された対象情報ＩＴ−ｋ及びステップＳＴ２２の処理により取得されたネガティブキーワードＩＫ−ｋに基づいて１以上の対象評価支援情報を記事検索サーバ２に検索させる制御を実行する。
ステップＳ２４において、注目度生成部１２１は、ステップＳＴ２３の処理により検索されたｍ個の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの夫々に基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性の評価に資する度合いを示す注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを夫々生成する。
ステップＳ２５において、注目度割合生成部１２２は、ステップＳＴ２４の処理により生成された１以上の記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊの夫々の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊに基づいて、対象企業Ｃ−ｋについてのネガティブな特性に関する注目度割合ＩＡ−ｋを生成する。
ステップＳ２６において、対象評価結果生成部１１５は、ステップＳＴ２３の処理により取得された記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊと、ステップＳＴ２４の処理により生成された記事の夫々の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊと、ステップＳＴ２５の処理により生成された対象企業Ｃ−ｋの注目度割合ＩＡ−ｋとを含む対象評価結果情報ＩＲ−ｋを生成する。
このように、対象企業Ｃ−ｋの対象評価結果情報ＩＲ−ｋが生成されると、対象評価処理は終了になる。
以上、本発明が適用される情報処理システムの実施形態を説明してきた。しかしながら、本発明が適用される実施形態は、例えば次のようなものであってもよい。
例えば、上述の本実施形態では、対象企業Ｃ−ｋに対するコンプライアンスチェックを行うため、対象企業Ｃの名称ＩＴａ−ｋ及び関連情報ＩＴｂ−ｋに基づいて、記事を検索する者としたが、特にこれに限定されない。
具体的には例えば、コンプライアンスチェックの対象は、対象企業Ｃに限定されず対象者であればよい。即ち例えば、対象企業Ｃと所定の関係性にある対象者（例えば、社長や株主）についてのコンプライアンスチェックを行い、その対象者に対するコンプライアンスチェックした結果に基づいて総合的な判断をすることで、対象企業Ｃのコンプライアンスチェックの結果とすることができる。
具体的には例えば、コンプライアンスチェックの対象は、対象企業Ｃに限定されず対象者であればよい。即ち例えば、対象企業Ｃと所定の関係性にある対象者（例えば、社長や株主）についてのコンプライアンスチェックを行い、その対象者に対するコンプライアンスチェックした結果に基づいて総合的な判断をすることで、対象企業Ｃのコンプライアンスチェックの結果とすることができる。
そこで、本サービスでは、対象企業Ｃと所定の関係性にある対象者の情報を名寄する機能を有している。
図１３は、図３のサーバにより提供される、対象企業の管理画面に係る画面の一例を示す図である。
図１３に示すように、サーバ１は、対象企業Ｃ−ｋたる「株式会社〇×自動車」の情報を収集及び管理することができる。
サーバ１は、対象情報ＩＴ−ｋを取得すると、所定の外部サービスや公知情報、行政情報にアクセスし、名寄に係る各種情報を収集することができる。具体的には例えば、サーバ１は、対象企業Ｃ−ｋのＩＲ情報等を収集・管理している外部サービスや、対象企業Ｃ−ｋの公式ウェブサイトに配置されている有価証券報告書の情報や、官報に掲載された情報等を収集することができる。
図１３に示すように、サーバ１は、対象企業Ｃ−ｋたる「株式会社〇×自動車」の情報を収集及び管理することができる。
サーバ１は、対象情報ＩＴ−ｋを取得すると、所定の外部サービスや公知情報、行政情報にアクセスし、名寄に係る各種情報を収集することができる。具体的には例えば、サーバ１は、対象企業Ｃ−ｋのＩＲ情報等を収集・管理している外部サービスや、対象企業Ｃ−ｋの公式ウェブサイトに配置されている有価証券報告書の情報や、官報に掲載された情報等を収集することができる。
また、ユーザ企業Ｕは、サーバ１により収集された情報を、図１３の例の画像等を確認し、収集された情報が正しいのかを確認したり、実際に名寄に用いるか否かを指定することもできる。ユーザ企業Ｕは、実際に名寄をする場合には、図１３に示す「名寄を実行する」ボタンを操作する。
このように、本サービスは、サーバ１により対象企業Ｃの名寄に係る各種情報を自動収集することができるため、効率的にかつ容易に対象企業Ｃのコンプライアンスチェックを支援することができる。
このように、本サービスは、サーバ１により対象企業Ｃの名寄に係る各種情報を自動収集することができるため、効率的にかつ容易に対象企業Ｃのコンプライアンスチェックを支援することができる。
また、ユーザ企業Ｕは、図１３に示す「アラームを申し込む」ボタンを操作することにより、与信アラームを設定することができる。
図１４は、図３のサーバにより提供される、対象企業の与信アラーム機能に係る画面の一例を示す図である。
与信アラームとは、対象企業Ｃ−ｋが財務面でも法令順守をしているのかどうかを把握するための通知である。具体的には例えば、対象企業Ｃ−ｋが融資を受けたといった与信の情報や、未払い（不渡り）や会計上の不備の情報（例えば、税務署による指摘の有無の情報）が、サーバ１により収集された時点において、アラーム（通知）という形態でユーザ企業Ｕに提供される。
また例えば、上述の実施形態では、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋの夫々について、ネガティブキーワードＩＫ−ｋの夫々を入力するものとしたが、特にこれに限定されない。具体的には例えば、本サービスの提供者により提供される所定のネガティブキーワードＩＫ−ｋがすべての対象企業Ｃ−ｋに対して採用されてもよい。また例えば、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋに対していずれのネガティブキーワードＩＫ−ｋを採用するかを、予め用意された複数のネガティブキーワードＩＫ−ｋのテンプレ―トから選択して採用することもできる。
また例えば、上述の実施形態では、特性評価支援情報は記事等から取得され、記事等には、新聞やウェブページに掲載される記事の他、官報や雑誌等の刊行物に含まれる情報が含まれるものとしたが、特にこれに限定されない。
具体的には例えば、特性評価支援情報は、所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報から取得されれば足りる。
具体的には例えば、特性評価支援情報は、所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報から取得されれば足りる。
また例えば、上述の実施形態では、対象文字列設定部１３１は、対象情報ＩＴ−ｋに基づいて対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ及び処理対象のネガティブキーワードＩＫ−ｋの夫々を、第１対象文字列及び第２対象文字列の夫々として設定するものとしたが、特にこれに限定されない。即ち例えば、対象文字列設定部１３１は、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋに基づいて、対象文字列として、当該対象企業Ｃ−ｋの表記ゆれを考慮した文字列を設定することができる。具体的には例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋから「株式会社」等の法人の種類を示す言葉を除いた文字列や、略称、漢字と仮名の揺れ等を考慮して、対象文字列を設定することができる。
また例えば、上述の実施形態では、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋに対するコンプライアンスチェックとして、ネガティブな特性を想起させるキーワードをネガティブキーワードＩＫ−ｋとして入力するものとしたが特にこれに限定されない。即ち、ユーザ企業Ｕは、対象企業Ｃ−ｋに対する所定の特性を想起させるキーワードを入力することができる。具体的には例えば、「受賞」や「表彰」、「勲章」等の対象企業Ｃ−ｋに対するポジティブな特性を想起させるキーワードを入力し、優良な対象企業Ｃ−ｋを評価するシステムとして活用することもできる。
また例えば、上述の実施形態では、注目度生成部１２１は、特性評価支援情報に基づいて、ユーザ企業Ｕが当該記事の夫々に注目すべき度合である注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊを生成するものとしたが、特にこれに限定されない。即ち、サーバ１は、対象者についての所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を生成すれば足りる。具体的には例えば、信ぴょう性の指標や、検索された記事に同様の内容が含まれていた数（実質同一な記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊである記事の数）等の指標が、生成されてよい。
また例えば、上述の実施形態では、注目度割合生成部１２２は、注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊに基づいて、対象企業Ｃ−ｋについての所定の特性に関する注目度割合ＩＡ−ｋを生成するものとしたが、特にこれに限定されない。即ち例えば、１以上の評価支援情報の夫々の第１指標（例えば、注目度）に基づいて、対象企業Ｃ−ｋについての所定の特性に関する第２指標が生成されれば足りる。具体的には例えば、注目度の割合ではなく、コンプライアンス違反の程度を示す指標が生成されてもよい。
また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは特に図２の例に限定されない。また、機能ブロック及びデータベースの存在場所も、図２に特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバ１の機能ブロック及びデータベースを図示せぬ他の情報処理装置等に移譲させてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロック及びデータベースを用いるのかは特に図２の例に限定されない。また、機能ブロック及びデータベースの存在場所も、図２に特に限定されず、任意でよい。例えば、サーバ１の機能ブロック及びデータベースを図示せぬ他の情報処理装置等に移譲させてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
また例えば、一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
また例えば、このようなプログラムを含む記録媒体は、利用者（本サービスの提供者や評価対象のユーザ）にプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態で利用者に提供される記録媒体等で構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
即ち、上述の実施形態では、図４の複数の機能ブロック（複数の手段の具現化の形態）を有する図３のサーバ１から情報処理システムは構成されていたが、特にこれに限定されず、例えば、図４の複数の機能ブロック（複数の手段の具現化の形態）は、ネットワーク等を介して接続される複数の装置の何れかに分散して配置されることで、情報処理システムが構成されるようにしてもよい。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
即ち、上述の実施形態では、図４の複数の機能ブロック（複数の手段の具現化の形態）を有する図３のサーバ１から情報処理システムは構成されていたが、特にこれに限定されず、例えば、図４の複数の機能ブロック（複数の手段の具現化の形態）は、ネットワーク等を介して接続される複数の装置の何れかに分散して配置されることで、情報処理システムが構成されるようにしてもよい。
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理システムは、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理システム（例えば、図２等のサーバ１を含む情報処理システム）は、
対象者（例えば、図１の対象企業Ｃ−ｋ）に関連する情報（例えば、図１の名称ＩＴａ−ｋや関連情報ＩＴｂ−ｋ）を、対象者情報（例えば、図１の対象情報ＩＴ−ｋ）として取得する第１取得手段（例えば、図４の対象情報取得部１１１）と、
所定の特性（例えば、ネガティブな特性）を想起させる内容を示す第１シンボル群（例えば、図１のネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を取得する第２取得手段（例えば、図４のネガティブキーワード取得部１１２）と、
所定範囲内において頒布された刊行物（例えば、官報や新聞、雑誌等）から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報（例えば、インターネットを通じて取得可能なウェブページに掲載された記事等）のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報（例えば、「記事等」）として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報（例えば、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ）を検索する制御を実行する検索制御手段（例えば、図４の検索制御部１１３）と、
前記検索制御手段の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標（例えば、図１の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊ）を夫々生成する第１指標生成手段（例えば、図４の注目度生成部１２１）と、
前記第１指標生成手段により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標（例えば、図１の注目度割合ＩＡ−ｋ）を生成する第２指標生成手段（例えば、図４の注目度割合生成部１２２）と、
を備えれば足りる。
対象者（例えば、図１の対象企業Ｃ−ｋ）に関連する情報（例えば、図１の名称ＩＴａ−ｋや関連情報ＩＴｂ−ｋ）を、対象者情報（例えば、図１の対象情報ＩＴ−ｋ）として取得する第１取得手段（例えば、図４の対象情報取得部１１１）と、
所定の特性（例えば、ネガティブな特性）を想起させる内容を示す第１シンボル群（例えば、図１のネガティブキーワードＩＫ−ｋ）を取得する第２取得手段（例えば、図４のネガティブキーワード取得部１１２）と、
所定範囲内において頒布された刊行物（例えば、官報や新聞、雑誌等）から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報（例えば、インターネットを通じて取得可能なウェブページに掲載された記事等）のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報（例えば、「記事等」）として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報（例えば、記事内容ＩＢａ−ｋ−ｊ）を検索する制御を実行する検索制御手段（例えば、図４の検索制御部１１３）と、
前記検索制御手段の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標（例えば、図１の注目度ＩＢｂ−ｋ−ｊ）を夫々生成する第１指標生成手段（例えば、図４の注目度生成部１２１）と、
前記第１指標生成手段により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標（例えば、図１の注目度割合ＩＡ−ｋ）を生成する第２指標生成手段（例えば、図４の注目度割合生成部１２２）と、
を備えれば足りる。
これにより、対象者に関する所定の特性を想起させる内容に関連し得る１以上の評価支援情報が取得される。また、１以上の評価支援情報の夫々について第１指標が夫々生成され、１以上の第１指標に基づいて対象者についての所定の特性の評価に資する度合を示す第２指標が生成される。
即ち、情報処理システムのユーザにとっては、対象者に関する情報と、所定の特性を想起させる第１シンボル群にもとづいて、評価支援情報が収集され、評価に資する程度が提供されるため、評価支援情報の取捨選択を容易に行うことができる。
また、情報処理システムのユーザは、１以上の評価支援情報を総合的に加味した、対象者についての所定の特性を、第２指標に基づいて行うことができる。即ち、情報処理システムのユーザにとっては、対象者の所定の特性の評価における利便性が向上する。
換言すれば、対象者の特性の評価を使用とするユーザに対して各種支援がなされる。
即ち、情報処理システムのユーザにとっては、対象者に関する情報と、所定の特性を想起させる第１シンボル群にもとづいて、評価支援情報が収集され、評価に資する程度が提供されるため、評価支援情報の取捨選択を容易に行うことができる。
また、情報処理システムのユーザは、１以上の評価支援情報を総合的に加味した、対象者についての所定の特性を、第２指標に基づいて行うことができる。即ち、情報処理システムのユーザにとっては、対象者の所定の特性の評価における利便性が向上する。
換言すれば、対象者の特性の評価を使用とするユーザに対して各種支援がなされる。
さらに、前記第１指標生成手段は、
前記検索制御手段により検索された前記評価支援情報の発行元の種類（例えば、官報・新聞・一般人によるウェブページに掲載された記事等の種類）を考慮して、前記第１指標を生成する、ことができる。
前記検索制御手段により検索された前記評価支援情報の発行元の種類（例えば、官報・新聞・一般人によるウェブページに掲載された記事等の種類）を考慮して、前記第１指標を生成する、ことができる。
これにより、評価支援情報の発行元による、その評価支援情報の信頼性等がこうりょされた第１指標が生成される。即ち、情報処理システムのユーザにとっては、いずれの評価支援情報を重点的に確認したり、対象者の特性の評価において重要であるかを容易に把握することができるようになる。
さらに、前記第１取得手段は、
前記対象者情報として、前記対象者を直接的に示す情報（例えば、図１の対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ）と、前記対象者に関連する内容を示す情報（例えば、図１の関連情報ＩＴｂ−ｋ）とを取得する、ことができる。
前記対象者情報として、前記対象者を直接的に示す情報（例えば、図１の対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ）と、前記対象者に関連する内容を示す情報（例えば、図１の関連情報ＩＴｂ−ｋ）とを取得する、ことができる。
これにより、対象者を直接的に示す情報に基づいて評価支援情報を検索する際に、必要に応じて、対象者に関連する内容を示す情報を用いることができる。その結果、対象者を直接的に示す情報のみに基づいて評価支援情報を検索した際に、誤って含まれてしまう対象者ではない者の情報を、対象者に関連する内容を示す情報により、取捨選択することが可能となる。つまり、対象者ではない者の情報を評価支援情報に混入させてしまう可能性を低減することができる。
その結果、対象者の所定の特性の評価における精度を向上させることができる。
その結果、対象者の所定の特性の評価における精度を向上させることができる。
さらに、前記検索制御手段は、前記１以上の評価支援情報の夫々として、シンボル群から構成される情報を夫々検索し、
前記第１指標生成手段は、
前記対象者情報に基づいて前記対象者を示す第２シンボル群（例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ）を設定し、
前記１以上の評価対象者情報のうち処理対象を構成する前記シンボル群を対象として、
当該対象内における、前記第１シンボル群（例えば、ネガティブキーワードＩＫ−ｋの文字列）と前記第２シンボル群（例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋの文字列）との位置関係（例えば、記事本文ＤＥＳ内で近いか否かや、ウェブページを構成する他の要素をまたぐ位置関係か否か等）に基づいて、当該対象についての前記第１指標を生成する、ことができる。
前記第１指標生成手段は、
前記対象者情報に基づいて前記対象者を示す第２シンボル群（例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋ）を設定し、
前記１以上の評価対象者情報のうち処理対象を構成する前記シンボル群を対象として、
当該対象内における、前記第１シンボル群（例えば、ネガティブキーワードＩＫ−ｋの文字列）と前記第２シンボル群（例えば、対象企業Ｃ−ｋの名称ＩＴａ−ｋの文字列）との位置関係（例えば、記事本文ＤＥＳ内で近いか否かや、ウェブページを構成する他の要素をまたぐ位置関係か否か等）に基づいて、当該対象についての前記第１指標を生成する、ことができる。
これにより、評価支援情報の夫々に関する第１指標の生成において、評価支援情報の全体を考慮した第１指標の生成がされる。その結果、対象者の所定の特性の評価における精度を向上させることができる。
１・・・サーバ、１１・・・ＣＰＵ、１１１・・・対象情報取得部、１１２・・・ネガティブキーワード取得部、１１３・・・検索制御部、１１４・・・評価部、１１５・・・対象評価結果生成部、１２１・・・注目度生成部、１２２・・・注目度割合生成部、２・・・記事検索サーバ、２１・・・ＣＰＵ、２１１・・・検索依頼取得部、２１２・・・検索結果送信制御部、２２・・・記憶部、２００・・・記事ＤＢ、３・・・ユーザ端末
Claims (6)
- 対象者に関連する情報を、対象者情報として取得する第１取得手段と、
所定の特性を想起させる内容を示す第１シンボル群を取得する第２取得手段と、
所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報を検索する制御を実行する検索制御手段と、
前記検索制御手段の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を夫々生成する第１指標生成手段と、
前記第１指標生成手段により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標を生成する第２指標生成手段と、
を備える情報処理システム。 - 前記第１指標生成手段は、
前記検索制御手段により検索された前記評価支援情報の発行元の種類を考慮して、前記第１指標を生成する、
請求項１に記載の情報処理システム。 - 前記第１取得手段は、
前記対象者情報として、前記対象者を直接的に示す情報と、前記対象者に関連する内容を示す情報とを取得する、
請求項１又は２に記載の情報処理システム。 - 前記検索制御手段は、前記１以上の評価支援情報の夫々として、シンボル群から構成される情報を夫々検索し、
前記第１指標生成手段は、
前記対象者情報に基づいて前記対象者を示す第２シンボル群を設定し、
前記１以上の評価対象者情報のうち処理対象を構成する前記シンボル群を対象として、
当該対象内における、前記第１シンボル群と前記第２シンボル群との位置関係に基づいて、当該対象についての前記第１指標を生成する、
請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の情報処理システム。 - 情報処理システムを構成する１以上の情報処理装置の少なくとも一部が実行する情報処理において、
対象者に関連する情報を、対象者情報として取得する第１取得ステップと、
所定の特性を想起させる内容を示す第１シンボル群を取得する第２取得ステップと、
所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報を検索する制御を実行する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を夫々生成する第１指標生成ステップと、
前記第１指標生成ステップの処理により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標を生成する第２指標生成ステップと、
を含む制御処理を実行する情報処理方法。 - 情報処理装置の少なくとも一部を制御するコンピュータを制御するプログラムにおいて、
対象者に関連する情報を、対象者情報として取得する第１取得ステップと、
所定の特性を想起させる内容を示す第１シンボル群を取得する第２取得ステップと、
所定範囲内において頒布された刊行物から取得可能な情報又は電気通信回線を通じて取得可能な情報のうち、前記対象者について前記所定の特性を評価するに資する情報を評価支援情報として、前記対象者情報及び前記第１シンボル群に基づいて１以上の前記評価支援情報を検索する制御を実行する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理の制御により検索された前記１以上の評価支援情報の夫々について、前記対象者についての前記所定の特性の評価に資する度合いを示す第１指標を夫々生成する第１指標生成ステップと、
前記第１指標生成ステップの処理により生成された前記１以上の評価支援情報の夫々の第１指標に基づいて、前記対象者についての前記所定の特性に関する第２指標を生成する第２指標生成ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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| Country | Link |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
2021
- 2021-01-12 JP JP2021002825A patent/JP2021157775A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7108800B1 (ja) | 2022-01-28 | 2022-07-28 | トラボックス株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2023110420A (ja) * | 2022-01-28 | 2023-08-09 | トラボックス株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| WO2024047919A1 (ja) * | 2022-08-30 | 2024-03-07 | 株式会社日立製作所 | 企業統治情報提供装置及びその方法 |
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