JP2021193537A - ビジネスマッチング支援装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】要求元企業の潜在的なニーズに基づく幅広い候補企業を選定するビジネスマッチングを可能とするビジネスマッチング支援装置及び方法を提供する。【解決手段】情報処理システムにおいて、マッチング支援装置１０は、複数の企業に関する情報を取得するデータ取得部と、取得されたデータから各企業の特徴を表す単語を抽出するテキスト情報抽出部と、ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに管理する潜在ニーズ構造情報を記憶する記憶装置と、選択された潜在ニーズ関連情報の種類に応じて、記憶部から構造を読み出し、入力されたニーズと潜在ニーズにより潜在ニーズ関連情報を構造化する潜在ニーズ関連情報構造化部と、潜在ニーズ関連情報構造化部において構造化された構造化潜在ニーズ関連情報およびテキスト情報抽出部において抽出された単語から、企業間のマッチングのしやすさの評価値を算出する候補企業評価部と、を有する。【選択図】図２Ａ

Description

本発明は、ビジネスマッチング支援装置およびビジネスマッチング支援方法に関するものであって、具体的には、マッチング要求元企業のマッチングの要望に合致した企業を精度よくマッチングさせることを可能にする技術に関するものである。

企業を取り巻く経営環境が厳しくなっている昨今、販売先、仕入先の拡大や新商品の開発等で、他企業と共同で課題解決に当たるケースが増加している。ビジネスマッチングは、企業に対して上記のような協力ができるビジネスパートナーを紹介する業務であり、金融機関等を中心に実施されている。企業の紹介に当たっては、成約する可能性の高い企業を紹介することが重要であり、そのための企業評価を含んだビジネスマッチング支援の手法が提案されている。

このようなビジネスマッチング支援に関する従来技術として、例えば、マッチング要求元企業から依頼先企業の条件の指定により企業探索依頼を受け取り、依頼先候補となる企業と普段から情報交換している各地のコーディネータに対し、条件に基づく探索を依頼する。そして、各地のコーディネータから条件に合致した企業の推薦を受け取り、要求元企業に１次推薦結果を返し、以降何度か依頼元による条件の追加指定とコーディネータによる企業推薦の受信を繰り返すことで、企業を選定する、企業選定方法(特許文献１)がある。

特許６４３０１５１号明細書

従来技術においては、マッチングしうる企業を幅広く推薦するためには、要求元の担当者において多大な工数が必要となる。

背景として、実際の商談、マッチングにおいては、事前には表れない潜在的なニーズ、条件によるマッチングも重要である。例えば、要求元企業が水産物の買い付けを希望している場合であっても、その目的が寿司の提供であれば、寿司に付随するわさび、しょうが、お茶などにも潜在的なニーズがあり、マッチしうる。このように、明示的なニーズと潜在的なニーズの間には関連(以下、潜在ニーズ関連)が存在する。

従来技術では、最初に要求元の担当者がシステムに入力してコーディネータに伝える自社のニーズを明確にしなければならない。したがって、潜在的なニーズに対応するためには、あらかじめ潜在的なニーズを洗い出し、それぞれを条件として定義する作業が必要になる。これを各々の要求元企業が行うのは工数が大きい。

本発明の目的は、要求元企業の潜在的なニーズに基づく幅広い候補企業を選定するビジネスマッチングを可能とするビジネスマッチング支援装置及び方法を提供することである。

上記課題を解決するため、本発明の企業間のビジネスマッチングを支援するマッチング支援装置の一例は、複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得するデータ取得部と、前記データ取得部により取得されたデータから各企業の特徴を表す単語を抽出するテキスト情報抽出部と、ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに構造として管理する潜在ニーズ構造情報を記憶する記憶部と、選択された潜在ニーズ関連情報の種類に応じて、前記記憶部から構造を読み出し、読み出した構造に対し、入力されたニーズと潜在ニーズにより潜在ニーズ関連情報を構造化する潜在ニーズ関連情報構造化部と、前記潜在ニーズ関連情報構造化部において構造化された構造化潜在ニーズ関連情報および前記テキスト情報抽出部において抽出された単語から、企業間のマッチングのしやすさの評価値を算出する、候補企業評価部と、を有する。

本発明によれば、潜在的なニーズに基づく幅広い候補企業に対するビジネスマッチングが可能となる。

情報処理システムの概略的な構成の一例を表す図である。 支援装置が備える主な機能の一例を示す図である。 支援装置のハードウェアブロックの一例を示す図である。 潜在ニーズ関連情報構造化処理を説明するフローチャートの一例を示す図である。 潜在ニーズ関連情報の一例を示す図である。 潜在ニーズ関連情報に関する入力内容の一例を示す図である。 縦構造である構造化潜在ニーズ関連情報の一例を示す図である。 横構造である構造化潜在ニーズ関連情報の一例を示す図である。 評価処理を説明するフローチャートの一例を示す図である。 評価値生成処理の詳細を説明するフローチャートの一例を示す図である。 候補企業評価一覧の一例を示す図である。 正のスコアの計算式の一例を示す図である。

本発明の実施の形態を、図面を用いて説明する。なお、実施の形態を説明するための各図において、同一の構成要素にはなるべく同一の名称、符号を付して、その繰り返しの説明を省略する。

以下、図面を参照しながら実施の形態を説明するが、実施例で部分変更によって実施できる形態は、各実施例内で変形例として記述する。

図１は実施例１の情報処理システム１の概略的な構成を示している。情報処理システム１はビジネスマッチング支援装置(以下、「支援装置１０」)、一つ以上のＷebサーバ２、一つ以上の企業情報サーバ３を含む。これらはいずれも情報通信装置(コンピュータ)であって、通信ネットワーク４によって接続されている。
Ｗebサーバ２および企業情報サーバ３（以下、これらの装置を「企業情報提供装置」と総称する。）は、いずれも企業間のマッチングの候補となりうる企業に関する様々な情報(企業名、業種、事業内容、研究内容、保有設備、保有資産、従業員数、提携先企業、仕入先、販売先、取引履歴、販売実績、宣伝広告等）を支援装置１０に提供する。)
支援装置１０は、通信ネットワーク４を介して企業情報収集装置から収集した情報に基づき、マッチングの依頼先の候補となりうる企業(ビジネスパートナー)の評価に関する情報を与える。

図２Ａに支援装置１０が備える主な機能を示している。図２Ａに示すように、支援装置１０は、データ取得部１１１、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２、テキスト情報抽出部１１３、候補企業評価部１１４の各機能を備える。

記憶装置２５は、構造化潜在ニーズ関連情報１５１、企業テキスト情報１５２、び候補企業評価一覧１５３、潜在ニーズ構造情報Ｔ４０、及び潜在ニーズ関連情報Ｔ５０を記憶する。

構造化潜在ニーズ関連情報１５１には、企業の商品、サービスを表す単語間の情報が管理される。構造化潜在ニーズ関連情報１５１は、例えばユーザからの操作入力によって取得される情報である。構造化潜在ニーズ関連情報１５１は、図６、図７を用いて後述する。

企業テキスト情報１５２は、企業情報提供装置から取得される情報であり、企業に関する情報を記述したテキストデータを含む。

候補企業評価一覧１５３は、マッチングの依頼先の候補となる企業について、成約率の評価値、評価値に影響を与える企業の商品、サービス、および商品、サービスを表す単語間の関連を示す情報等を含む。候補企業評価一覧１５３は、図１０に示すような情報であり、支援装置１０によって生成される。

潜在ニーズ構造情報Ｔ４０は、ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに構造として管理するもので、図４を用いて説明する。

潜在ニーズ関連情報Ｔ５０は、ユーザによって支援装置１に入力される、ニーズ５２、潜在ニーズ５３、潜在ニーズ関連情報の種類５４、条件５５を対応して管理する情報であり、詳細は、図５を用いて説明する。

図２Ａに示す機能のうち、データ取得部１１１は、通信ネットワーク４を介して、企業情報提供装置から企業に関する情報を記述したテキストデータを取得する。データ取得部１１１は、取得される複数の企業の夫々に関する情報から、依頼元企業のニーズ単語と候補企業のシーズ単語を取得する。データ取得部１１１は、例えば、クローリングやスクレイピングを行うことにより、通信ネットワーク４を介して企業情報提供装置から随時情報を取得する。

潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、ユーザの入力形式を支援し選定ノウハウを構造化して、記憶装置２５に格納するものである。潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、潜在ニーズ関連情報の種類、ニーズを表す語、潜在ニーズを表す語、潜在ニーズ関連情報の種類、および潜在ニーズ関連情報が成立する条件をユーザから受け付ける。そして、在ニーズ関連情報構造化部１１２は、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに、その種類に合わせた形式で格納することで、構造化潜在ニーズ関連情報１５１を生成する(図６、図７参照)。

テキスト情報抽出部１１３は、テキスト情報から要求元企業のニーズ、候補企業のシーズを収集し、企業情報提供装置から取得したテキストデータから各企業の特徴を示す単語を抽出する。

候補企業評価部１１４は、要求元企業のニーズと候補企業のシーズの組み合わせに対し、構造化潜在ニーズ関連情報１５１として格納されている選定ノウハウに基づき要求元の潜在ニーズと一致するか評価を点数化し、企業間のスコアにより候補企業を推薦する。そのため、候補企業評価部１１４は、依頼元企業及びマッチング候補企業について抽出された企業の特徴を示す単語(ニーズを示す単語、シーズを示す単語)と、構造化潜在ニーズ関連情報１５１とに基づいて各マッチング候補企業に対し算出される評価値と、求めた評価値への影響の大きかった潜在ニーズ関連情報とを一覧化し、候補企業評価一覧１５３を生成する(図１０参照)。

続いて、支援装置１０が行う処理について説明する。尚、支援装置１０が行う主な処理は、潜在ニーズ関連情報を構造化する処理（以下、「潜在ニーズ関連情報構造化処理Ｓ３００」と称する。）と、ユーザから受け付けたマッチング依頼について潜在ニーズ関連情報を用いて各企業の評価（マッチング先としての適切さの評価）を行う処理（以下、「評価処理Ｓ８００」と称する。）に大別される。

図２Ｂは、図１の支援装置１０のハードウェア構成を示す図である。
支援装置１０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、通信装置２３と、入出力装置２４と、記憶装置２５と、内部信号線２６とを有する。入出力装置２４は、モニタ２７と、キーボード２８と、マウス２９とに接続される。

メモリ２２は、ＤＲＡＭ等の揮発性記憶媒体で構成され、データ取得プログラム１１１、潜在ニーズ関連情報構造化プログラム１１２、テキスト情報抽出プログラム１１３、候補企業評価プログラム１１４、が格納される。メモリ２２に格納されたプログラムを処理部であるプロセッサ２１が実行することで、図２Ａに記載のデータ取得部１１１、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２、テキスト情報抽出部１１３、候補企業評価部１１４の各機能を実現する。

記憶装置２５は、ハードディスクドライブ等の不揮発性記憶媒体で構成され、構造化潜在ニーズ関連情報１５１、企業テキスト情報１５２、候補企業評価一覧１５３、潜在ニーズ構造情報Ｔ４０、潜在ニーズ関連情報Ｔ５０が格納されている。

図３は、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２によって実行される潜在ニーズ関連情報構造化処理Ｓ３００を説明するフローチャートである。支援装置１０は、処理Ｓ３００を実行することにより、構造化潜在ニーズ関連情報１５１を生成する。

まず、ユーザは、図５に示す、潜在ニーズ関連情報（Ｔ５０）として、ニーズを表す語（ニーズ５２）、潜在ニーズを表す語(潜在ニーズ５３)、潜在ニーズ関連情報の種類５４および潜在ニーズ関連情報が成立する条件５５の4つの情報を入力する(Ｓ３１１)。以下、ニーズを表す語５２は、単にニーズ５２と、潜在ニーズを表す語５３は潜在ニーズ５３と称することがある。

潜在ニーズ関連情報の種類５４は、予め登録された潜在ニーズ構造情報Ｔ４０(図４)の種類４２からユーザが選択したものである。

図４に潜在ニーズ構造情報Ｔ４０の一例を示す。

潜在ニーズ構造情報Ｔ４０は、ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに構造として管理する。潜在ニーズ構造情報Ｔ４０は、予めユーザによって入力され、記憶装置２５に格納される。

潜在ニーズ構造情報Ｔ４０は、識別子４１に対し、潜在ニーズ関連情報の種類４２、構造４３、双方向性４４との対応を管理する。

潜在ニーズ関連情報の種類４２は、ニーズ５２と潜在ニーズ５３の間の関連性を示し、ユーザが図５の潜在ニーズ関連情報Ｔ５０を入力する際に選択される。例えば、ユーザから入力される潜在ニーズ関連情報Ｔ５０として、潜在ニーズ関連情報の種類４２の「商品と原材料の関係」が選択されると、図５の識別子＃２−１のように、潜在ニーズ関連情報の種類５４に「商品と原材料の関係」が登録される。

図４の構造４３は、潜在ニーズ関連情報の種類４２によって構造が縦構造であるか横構造であるかを示す。縦構造では、ニーズと潜在ニーズの関連が一方通行であり、横構造ではニーズと潜在ニーズは入れ替わりうる双方向の関連である。縦構造、横構造の構造そのものは、図示しないが記憶装置２５に記憶されている。縦構造については図６を用いて、横構造については図７を用いて、それぞれ後述する。

図５にＳ３１１における入力内容である潜在ニーズ関連情報Ｔ５０の一例を示す。

識別子５１は、ユーザが入力する一つ一つの潜在ニーズ関連情報に対応している。図５の識別子５１は、理解を容易にするため、潜在ニーズ構造情報Ｔ４０の識別子４１に対応して記載するが、必ずしも対応関係がなくてもよい。

識別子５１に対応する各行には、ニーズ５２、潜在ニーズ５３、潜在ニーズ関連情報の種類５４、条件５５が潜在ニーズ関連情報として対応して管理される。

ニーズ５２、潜在ニーズ５３、潜在ニーズ関連情報の種類５４、条件５５は、ユーザによって入力される情報である。ここで、潜在ニーズ関連情報の種類５４は、図４の潜在ニーズ関連情報の種類４２から選択される。

条件５５には、潜在ニーズ関連情報が成立する条件として、例えば、識別子５１が＃４−１では企業がサービスとして寿司店を経営している場合、＃２−１では企業が商品を自社生産している場合などマッチング対象の候補企業として要求される条件が規定される。

図３に戻り、支援装置１０はユーザから受け取った潜在ニーズ関連情報Ｔ５０に基づいて構造化潜在ニーズ関連情報１５１を生成する(Ｓ３１２)。

具体的には、ユーザが選択した潜在ニーズ関連情報の種類４２に対応するデータ構造４３に対して、ニーズと潜在ニーズを追記する。潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、潜在ニーズ構造情報から選択された潜在ニーズ関連情報の種類に応じて、記憶装置２５から構造４３を読み出し、読み出した構造４３に対し、ニーズ５２と潜在ニーズ５３を入力することにより潜在ニーズ関連情報を構造化する。

尚、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、ニーズに対する潜在ニーズの関係が、一方通行である場合には、図６に示すような縦構造を記憶装置２５より読み出し、ニーズに対する潜在ニーズの関係が、双方向である場合には、図７に示すような横構造を記憶装置２５から読み出す。そして、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、入力されたニーズと潜在ニーズを、縦構造あるいは横構造に潜在ニーズ関連情報の種類に応じて入力する。

詳細は、図６及び図7を用いて説明する。

図６に構造化潜在ニーズ関連情報１５１の縦構造の一例を示す。
ここでは、図５の識別子＃１−１から＃１−６に対応して管理される潜在ニーズ関連情報の種類５４「カテゴリと具体物の関係」を例とする。それぞれの矢印は格納された一つ一つの潜在ニーズ関連情報に対応しており、始点がニーズ側、終点が潜在ニーズ側である。

まず、ユーザから選択された潜在ニーズ関連情報の種類５４として、「カテゴリと具体物の関係」が入力されると、図４の潜在ニーズ構造情報Ｔ４０により、縦構造４３であることが特定され、図６のような縦構造が記憶装置２５から読み出される。

図６の縦構造に対して、図５の識別子＃１−１として、ニーズ５２が「飲料」６０と潜在ニーズ５３が「お茶」６１と入力される。

また、識別子＃１−２として、ニーズ５２が「飲料」６０と潜在ニーズ５３が「アルコール」６２と入力される。

また、識別子＃１−３として、ニーズ５２が「お茶」６１と潜在ニーズ５３が「緑茶」６３と入力される。

また、識別子＃１−４として、ニーズ５２が「緑茶」６３と潜在ニーズ５３が「抹茶」６４と入力される。

また、識別子＃１−５として、ニーズ５２が「アルコール」６２と潜在ニーズ５３が「蒸留酒」６５と入力される。

さらに、識別子＃１−６として、ニーズ５２が「飲料」６０と潜在ニーズ５３が「コーヒー」６６と入力される。

このようにして、縦構造に対して、ニーズ５２として入力された単語と、潜在ニーズ５３として入力された単語とにより、図６のような構造化潜在ニーズ関連情報１５１を作成する。

ここで、縦構造において、どの潜在ニーズ関連情報においても潜在ニーズになっていない単語を「深さ０」とし、単語に対し深さ０の単語をニーズとする潜在ニーズ関連情報における潜在ニーズを「深さ１」とし、以下繰り返すことにより「深さ」を定める。例えば、「飲料」６０は、図６において、潜在ニーズになっていないため、「深さ０」となり、「飲料」６０をニーズとする潜在ニーズ「お茶」６１、「アルコール」６２、「コーヒー」６６が「深さ１」となる。また、「アルコール」６２に対する潜在ニーズ「蒸留酒」６５、「ワイン」が「深さ２」となり、蒸留酒６５に対する潜在ニーズ「ウォッカ」が「深さ３」となる。

図７に構造化潜在ニーズ関連情報１５１の横構造の一例を示す。例えば、図４の識別子＃４の「同じサービスで提供される関係」を格納した構造および「表記ゆれ」を格納した構造を示している。図４に示す通り、潜在ニーズ関連情報の種類４２の「同じサービスで提供される関係」は構造４３が横構造である。「表記ゆれ」は、公知の表記ゆれ辞書を利用し、ユーザが入力したニーズ５２や潜在ニーズ５３に対する表記のゆれを示したものである。

図５の潜在ニーズ関連情報Ｔ５０として、識別子＃４−１に、潜在ニーズ関連情報の種類５４として「同じサービスで提供される関係」が選択され、ニーズ５２として「マグロ」７３、潜在ニーズ５３として「ショウガ」７２が入力される。また、識別子＃４−２に、ニーズ５２として「マグロ」７３、潜在ニーズ５３として「緑茶」７４が入力される。

また、構造化潜在ニーズ関連情報１５１には、表記ゆれ辞書を参照し、潜在ニーズ５３として入力された「ショウガ」７２の表記ゆれとして、「生姜」７５を横構造で管理する。

実際に情報通信装置に格納する際には、構造化潜在ニーズ関連情報１５１は、例えば単語一つに対し、その単語をニーズとする潜在ニーズ関連情報のリストを対応付け、対応付けた単語と潜在ニーズ関連情報のリストを複数集めたリストとすることで、実現できる。構造化潜在ニーズ関連情報１５１は、各々の潜在ニーズ関連情報の種類ごとに別々の構造として格納されている。

潜在ニーズ関連情報構造化部１１２は、ユーザが入力する図５の潜在ニーズ関連情報に基づいて、構造化潜在ニーズ関連情報１５１を構築する。例えば、潜在ニーズ関連情報の種類５４が入力されると、潜在ニーズ関連情報の種類４２に応じた構造４３（図４）が読み出され、構造部分に対し、入力された図５の潜在ニーズ関連情報（ニーズ５２、潜在ニーズ５３等）を、構造に入力することで、図６、図７の構造化潜在ニーズ関連情報１５１を構築する。

以上で、図３の潜在ニーズ関連情報構造化処理Ｓ３００の説明を終了する。

ここでは、ユーザの入力により潜在ニーズ関連情報構造化処理を行う方法を示したが、このほか、メニューや言語資源、テキストデータから自動で取得する方法や、過去のマッチングログから自動で取得する方法を用いても良い。潜在ニーズ関連情報Ｔ５０のそれぞれ識別子５１に対し、ニーズ５２、潜在ニーズ５３、潜在ニーズ関連情報の種類５４、条件５５が入力された日時を記録するようにしても良い。

続いて、評価処理Ｓ８００を説明する。

図８は、評価処理Ｓ８００を表すフローチャートである。支援装置１０は構造化潜在ニーズ関連情報１５１と企業テキスト情報１５２とを入力して当該処理を実施し、候補企業評価一覧１５３を生成する。

まず、テキスト情報抽出部１１３は、企業テキスト情報１５２から、マッチング依頼元企業の求める商品、サービスの情報を表す単語(以下、ニーズ単語)と、候補企業の提供可能な商品、サービスの情報を表す単語(以下、シーズ単語)をテキスト処理によって抽出する(Ｓ８１１)。

Ｓ８１１におけるニーズ単語、シーズ単語の抽出の方法としては、例えばあらかじめ商品、サービスを表す単語の一覧を作成しておき、一覧に基づいて抽出してもよいし、商品、サービスを表す単語の文章中での現れ方をルールとして整理し、そのルールに基づいて抽出してもよい。

続いて候補企業評価部１１４は、Ｓ８１１で抽出されたニーズ単語とシーズ単語と、構造化潜在ニーズ関連情報１５１を用いて、依頼元企業と候補企業の組に対するマッチングしやすさの評価を作成し、その評価に影響した潜在ニーズ関連情報を取得する(Ｓ８１２)。前述のＳ８１１とＳ８１２は一連のステップとしてすべての候補企業に対してそれぞれ実施される。ステップＳ８１２の処理の詳細は、図９に示す。評価処理Ｓ８００は、図８に示す通り、全ての候補企業に対して行われる。

図９に示すように、まず、候補企業評価部１１４は、構造化潜在ニーズ関連情報１５１中から、ニーズ単語およびシーズ単語を検索する(Ｓ９１１)。Ｓ９１１以降はニーズ単語とシーズ単語との組一つ一つに対してそれぞれ行われる。

検索としては、例えば縦構造であれば、「深さ０」の単語の一覧をあらかじめ記録しておき、その単語をニーズとする潜在ニーズ（潜在ニーズ関連情報）となっている「深さ１」の語を取得し、以下繰り返すことで、実現できる。

横構造の場合であれば、潜在ニーズ関連情報によってつながっている単語のまとまりを一つの集団とみなし、その集団の代表である単語をあらかじめ記憶しておくことで、同様に潜在ニーズ関連情報のニーズから潜在ニーズを取得することで実現できる。

以上の検索によって、候補企業評価部１１４は、ニーズ単語およびシーズ単語が、構造化潜在ニーズ関連情報１５１中のどの潜在ニーズ関連情報の種類の構造中に存在し、また縦構造において深さがいくつであるかを取得する。

続いて、候補企業評価部１１４は、Ｓ９１１においてニーズ単語、シーズ単語がともに存在したか否かを判定する(Ｓ９１２)。存在しなかった場合、後述するＳ９１７に続く。

ここでは、まずＳ９１２においてニーズ単語、シーズ単語の両方が存在した場合について述べる。変数ＮをＮ＝１と初期化する（Ｓ９１３）。また「０次潜在ニーズ単語」はニーズ単語であると定める。

続いて、候補企業評価部１１４は、すべての種類の構造化潜在ニーズ関連情報１５１から、「(Ｎ−１)次潜在ニーズ単語」をニーズとし、これまでに取得されたことがない語を潜在ニーズとするすべての潜在ニーズ関連情報を取得し、その潜在ニーズ関連情報における潜在ニーズを「Ｎ次潜在ニーズ単語」として取得する(Ｓ９１４)。

図６の構造化潜在ニーズ関連情報に基づいて説明すると、例えば、ステップＳ９１２で「０次潜在ニーズ単語」として「飲料」をニーズ単語として定める。「Ｎ次潜在ニーズ単語」として、「お茶」「アルコール」「コーヒー」を取得する。なお、潜在ニーズ関連情報の条件がある場合は、その条件について企業テキスト情報１５２の要求元企業の情報を検索し、条件を満たしている場合のみ使用する。

続いて、候補企業評価部１１４は、「Ｎ次潜在ニーズ単語」として、(Ｎ−１)次までの潜在ニーズ単語として得られていない単語がない、またはシーズ単語がある、のいずれかが成り立つか判定する(Ｓ９１５)。いずれかが成り立っている場合、後述するＳ９１７に続く。

ここでは、まずＳ９１５において、条件のいずれも成り立たなかった場合について述べる。この場合、候補企業評価部１１４は、Ｎ＝Ｎ＋１と更新し（Ｓ９１６）、Ｓ９１３に戻る。すなわち、次の潜在ニーズを取得する。例えば、最初のループのＳ９１４で取得した「アルコール」に対する潜在ニーズ「蒸留酒」「ワイン」を次のループのステップＳ９１４で取得する。

ステップＳ９１７は、ステップＳ９１２の判断でＮＯとなる場合、即ち、ニーズ単語、シーズ単語の両方が検索にヒットしない場合と、ステップＳ９１５で新たな語が取得できない場合と、シーズ単語が取得できた場合の３通りについて、候補企業評価部１１４は、ニーズ単語、シーズ単語の組に対するスコアを算出する(Ｓ９１７)。Ｓ９１７に至るまでの経過によって、以下の三つに分けられる。このスコアは、依頼元企業と候補企業との間の評価値を算出するための情報である。

第一はＳ９１２においてニーズ単語、シーズ単語がそれぞれ何らかの種類の構造化潜在ニーズ関連情報１５１中に存在し、かつＳ９１４においてシーズ単語が取得できた場合である。この時は結果として、ニーズとシーズを結ぶ潜在ニーズ関連情報が見つかっているため、正のスコアを与える。さらに、ニーズ単語、シーズ単語の存在する潜在ニーズ関連情報の種類および縦構造の場合はその深さ、また一次潜在ニーズからいくつかの潜在ニーズおよび経過した潜在ニーズ関連情報を取得しておく。

第二は、Ｓ９１２においてニーズ単語、シーズ単語がそれぞれ何らかの種類の構造化潜在ニーズ関連情報１５１中に存在し、かつＳ９１４においてシーズ単語が取得できなかった場合である。例えば、縦構造の構造化潜在ニーズ関連情報を下方向に全て処理し、一番深い潜在ニーズまでに、シーズを表す単語がなかった場合である。この場合は、ニーズとシーズを結ぶ潜在ニーズ関連情報が見つかってないため、スコア０を与える。

第三はＳ９１１においてニーズ単語、シーズ単語のいずれかあるいは両方がどの種類の構造化潜在ニーズ関連情報１５１にも存在しなかった場合である。この場合も、ニーズとシーズを結ぶ潜在ニーズ関連情報が見つかってないため、スコア０を与える。

このように、候補企業評価部１１４は、ニーズ単語とシーズ単語の両方が、潜在ニーズ関連情報構造化部１１２が構造化した構造化潜在ニーズ関連情報１５１に存在しなかった場合、スコアを０とする。また、ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、構造化潜在ニーズ関連情報１５１に存在し、構造化潜在ニーズ関連情報１５１でニーズ単語からシーズ単語が取得された場合には、スコアを正とする。また、候補企業評価部１１４は、ニーズ単語とシーズ単語の両方が、構造化潜在ニーズ関連情報１５１に存在し、構造化潜在ニーズ関連情報１５１でニーズ単語からシーズ単語が取得されない場合には、スコアを０とする。

正のスコアを与える場合は、例えば、ニーズ単語が「カテゴリと具体物の関係」の構造化潜在ニーズ関連情報１５１中にあれば、潜在ニーズ関連情報における潜在ニーズはニーズより具体物であるため、ニーズ単語の深さが深い場合に高いスコアを与えることで、より具体的なニーズを高く評価できる。また、潜在ニーズ関連情報をたどるほどもとのニーズ単語から離れていくことから、経過した潜在ニーズの数に応じてスコアを低減することもできる。

また、潜在ニーズ関連情報ごとに重みを変えてスコアに反映することも可能である。例として、潜在ニーズ関連情報毎に格納された日時の情報に基づき、古い潜在ニーズ関連情報が使用された場合はスコアを下げることができる。

例えば、正のスコアの計算は、図１１に示す数１の式に基づいて行うことができる。

尚、ここでＭはＳ９１５からＳ９１７５と遷移した際のＮの値であり、つまりシーズ単語が（Ｍ＋１）次潜在ニーズとして取得され終了しているようなＭである。

またＷ ＮはＮ次潜在ニーズを取得した構造化ニーズ関連情報の種類に応じた重みである。つまり、評価式は、シーズ単語を（Ｍ＋１）次潜在ニーズとして得るまでの一連の潜在ニーズについてその重みＷ Ｎを足し合わせて1から引いたものである。

図６及び図７の例を用いて実行例を示す。ニーズ単語が「マグロ」、シーズ単語が「抹茶」である場合を仮定する。まず、Ｓ９１１の検索の結果として、「マグロ」が「同じサービスで提供される関係」、「抹茶」が「カテゴリと具体物の関係」の構造化潜在ニーズ関連情報中に存在することが得られる。

したがってＳ９１２ではニーズ単語、シーズ単語ともヒットしたため、ステップＳ９１３に進む。続いてＳ９１３では、１次潜在ニーズとして、「同じサービスで提供される関係」より「ショウガ」および「緑茶」が得られる。Ｓ９１５では条件が満たされずループする。再びＳ９１３を実施し、「表記ゆれ」にて一次潜在ニーズ「ショウガ」から「生姜」が、「カテゴリと具体物の関係」にて一次潜在ニーズ「緑茶」から「抹茶」が得られる。Ｓ９１５にて、「抹茶」がシーズ単語であるため終了し、Ｓ９１７に遷移する。

続いてＳ９１７での評価値の算出例を示す。ここでは、「同じサービスで提供される関係」に対する重みＷを０．１、「カテゴリと具体物の関係」に対する重みＷを０．０５とする。上述の実行例では条件より正のスコアを与える。またシーズ単語を取得するにあたって、一次潜在ニーズは「同じサービスで提供される関係」で取得された「緑茶」、二次潜在ニーズは「カテゴリと具体物の関係」で取得された「抹茶」であった。したがってこの場合の評価値は１−（０．１＋０．０５）＝０．８５となる。

Ｓ９１５におけるスコアは上記の方針に限らず、Ｓ９１２およびＳ９１４の経過により得られた結果に基づき算出できる。

以上のＳ９１５まではニーズ単語とシーズ単語との組一つ一つに対してそれぞれ行われる。

続いて、候補企業評価部１１４は、ニーズ単語とシーズ単語の組に対するスコアを用いて、依頼元企業と候補企業との間のマッチングのしやすさの評価を算出する(Ｓ９１９)。

Ｓ９１９においては、候補企業評価部１１４は、ステップＳ９１７により算出されたスコアに基づいて、依頼元企業と候補企業の間の評価を算出する。例えばニーズ単語とシーズ単語の組に対するスコアの最大値や、合計値、あるいは何らかの計算式に基づいてマッチングのしやすさの評価を算出できる。またこの時、依頼元企業と候補企業との間のマッチングのしやすさの評価に対して影響したニーズ単語とシーズ単語の組を選び、そのニーズ単語とシーズ単語に対してＳ９１４を実施した際に得られた「潜在ニーズ単語」および潜在ニーズ関連情報を取得する。

以上により、候補企業評価部１１４は、依頼元企業と候補企業の組に対するマッチングのしやすさの評価と評価に影響した潜在ニーズ関連情報を、候補企業それぞれに対して得る。

図８に戻り、候補企業評価部１１４は、候補企業毎に取得されたマッチングのしやすさの評価と評価に影響した潜在ニーズ関連情報を用いて、候補企業評価一覧１５３を生成する(Ｓ８１３)。

図１０は候補企業評価一覧１５３の一例である。

１０１は、マッチングのしやすさの順位を示す。社名１０２は候補企業の名称を示し、評価値１０３は、図９のステップＳ９１９により算出された値であり、ニーズ１０４、シーズ１０５は、図９のステップＳ９１１で検索された単語が登録される。潜在ニーズ関連情報１０６は、ニーズ単語、シーズ単語を有する構造化潜在ニーズ関連情報を示している。各行は各候補企業に対するマッチングのしやすさの評価を示している。候補企業評価一覧は、依頼元企業と前記候補企業の間の評価としてモニタ２７に表示する。

以上により、支援装置１０は構造化潜在ニーズ関連情報１５１と企業テキスト情報１５２とを入力として当該処理を実施することにより、候補企業評価一覧１５３を生成する。構造化潜在ニーズ関連情報１５１から、ニーズと潜在ニーズの関連である潜在ニーズ関連情報を利用して生成することにより、テキスト上の一致のみでなく様々な潜在ニーズ関連情報を反映して評価を行う。

以上で図８の評価処理Ｓ８００の説明を終了する。

以上の実施例によれば、潜在ニーズ関連情報構造化処理Ｓ３００により、予め潜在ニーズ関連情報を構造化した構造化潜在ニーズ関連情報を用いて、ユーザから受け付けたマッチング依頼について、評価処理Ｓ８００によって、構造化潜在ニーズ関連情報と、企業情報提供装置により提供される各企業の情報とに基づいて、各企業の評価（マッチング先としての適切さの評価）を行う処理を行うことで、潜在的なニーズに基づく幅広い候補企業に対するビジネスマッチングを行うことができる。

１０：支援装置
１１１：データ取得部
１１２：潜在ニーズ関連情報構造化部
１１３：テキスト情報抽出部
１１４：候補企業評価部
１５１：構造化潜在ニーズ関連情報
１５２：企業テキスト情報
１５３：候補企業評価一覧
２１：処理部
２２：メモリ
２４：入出力装置
２５：記憶装置

Claims (10)

1. 企業間のビジネスマッチングを支援するビジネスマッチング支援装置であって、
   複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部により取得されたデータから各企業の特徴を表す単語を抽出するテキスト情報抽出部と、
   ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに構造として管理する潜在ニーズ構造情報を記憶する記憶部と、
   選択された潜在ニーズ関連情報の種類に応じて、前記記憶部から構造を読み出し、読み出した構造に対し、入力されたニーズと潜在ニーズにより潜在ニーズ関連情報を構造化する潜在ニーズ関連情報構造化部と、
   前記潜在ニーズ関連情報構造化部において構造化された構造化潜在ニーズ関連情報および前記テキスト情報抽出部において抽出された単語から、企業間のマッチングのしやすさの評価値を算出する、候補企業評価部と、を有する
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
2. 請求項１に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記潜在ニーズ関連情報構造化部は、
   ニーズに対する潜在ニーズの関係が、一方通行である場合には縦構造を前記記憶部より読み出し、
   ニーズに対する潜在ニーズの関係が、双方向である場合には横構造を前記記憶部より読み出し、
   入力されたニーズと潜在ニーズを、前記縦構造あるいは前記横構造に潜在ニーズ関連情報の種類に応じて入力する
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
3. 請求項２に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記データ取得部は、取得される複数の企業の夫々に関する情報から、依頼元企業のニーズ単語と候補企業のシーズ単語を取得する
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
4. 請求項３に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記候補企業評価部は、
   前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記潜在ニーズ関連情報構造化部が構造化した構造化潜在ニーズ関連情報に存在しなかった場合、前記評価値を算出するためのスコアを０とし、
   前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記構造化潜在ニーズ関連情報に存在し、前記構造化潜在ニーズ関連情報で前記ニーズ単語から前記シーズ単語が取得された場合には、前記スコアを正とする
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
5. 請求項４に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記候補企業評価部は、
   前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記構造化潜在ニーズ関連情報に存在し、前記構造化潜在ニーズ関連情報で前記ニーズ単語から前記シーズ単語が取得されない場合には、前記スコアを０とする
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
6. 請求項５に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記候補企業評価部は、
   前記スコアに基づいて、前記依頼元企業と前記候補企業の間の評価を算出する
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
7. 請求項５に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前記依頼元企業と前記候補企業の間の評価値を表示する表示部を有する
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
8. 請求項６に記載のビジネスマッチング支援装置において、
   前期潜在ニーズ関連情報構造化部は、各々の潜在ニーズ関連情報が格納された日時を記録し、
   前記候補企業評価部は、使用された潜在ニーズ関連情報が格納された日時に応じて前記スコアを決定する、
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援装置。
9. データ取得部と、テキスト情報抽出部と、潜在ニーズ関連情報構造化部と、候補企業評価部と、記憶部とを有するビジネスマッチング支援装置による企業間のビジネスマッチングを支援するビジネスマッチング支援方法であって、
   前記記憶部は、ニーズに対する潜在ニーズの関係を、潜在ニーズ関連情報の種類ごとに構造として管理する潜在ニーズ構造情報を記憶し、
   前記データ取得部は、複数の企業の夫々に関する情報を記述したデータを取得し、
   前記テキスト情報抽出部は、前記データ取得部により取得されたデータから各企業の特徴を表す単語を抽出し、
   前記潜在ニーズ関連情報構造化部は、選択された潜在ニーズ関連情報の種類に応じて、前記記憶部から構造を読み出し、読み出した構造に対し、入力されたニーズと潜在ニーズにより潜在ニーズ関連情報を構造化し、
   前記候補企業評価部は、前記潜在ニーズ関連情報構造化部において構造化された構造化潜在ニーズ関連情報および前記テキスト情報抽出部において抽出された単語から、企業間のマッチングのしやすさの評価値を算出する、
   ことを特徴とするビジネスマッチング支援方法。
10. 請求項９に記載のビジネスマッチング支援方法において、
    前記潜在ニーズ関連情報構造化部は、
    ニーズに対する潜在ニーズの関係が、一方通行である場合には縦構造を前記記憶部より読み出し、
    ニーズに対する潜在ニーズの関係が、双方向である場合には横構造を前記記憶部より読み出し、
    入力されたニーズと潜在ニーズを、前記縦構造あるいは前記横構造に潜在ニーズ関連情報の種類に応じて入力し、
    前記データ取得部は、
    取得される複数の企業の夫々に関する情報から、依頼元企業のニーズ単語と候補企業のシーズ単語を取得し、
    前記候補企業評価部は、
    前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記潜在ニーズ関連情報構造化部が構造化した構造化潜在ニーズ関連情報に存在しなかった場合、前記評価値を算出するためのスコアを０とし、
    前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記構造化潜在ニーズ関連情報に存在し、前記構造化潜在ニーズ関連情報で前記ニーズ単語から前記シーズ単語が取得された場合には、前記スコアを正とし、
    前記ニーズ単語と前記シーズ単語の両方が、前記構造化潜在ニーズ関連情報に存在し、前記構造化潜在ニーズ関連情報で前記ニーズ単語から前記シーズ単語が取得されない場合には、前記スコアを０とする
    ことを特徴とするビジネスマッチング支援方法。

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