JP2022062779A - 検索且つ登録装置及び検索且つ登録方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検索時にアイデア登録の許諾を得るだけで登録者は日頃行っている行動をとると自動的にアイデアを蓄積する。
【解決手段】プロセッサとメモリを有して検索と登録を行う検索且つ登録装置であって、データを受け付けて、前記データと類似するデータを予め設定した事例データから検索して検索結果を出力する検索部と、検索した前記データを前記事例データへ自動的に登録する登録部と、予め設定した選別条件に基づいて、前記事例データを検索対象と検索対象外に分類するスクリーニング部と、を有する。
【選択図】図１Ｂ

Description

本発明は、検索且つ登録装置、及び検索且つ登録方法に関する。

新たなサービスやビジネスを検討する場合、検討したアイデアをナレッジとして蓄積しておき、社内で共有することで重複する検討の防止などにより業務効率を向上させることが広く行われている。

ナレッジを蓄積する方法として、アイデアを検討している担当者（以下、登録者）に対して、上司からの業務命令により登録を強要する方法や、上司から登録者に対して金銭的なインセンティブを提供することで登録を促進する方法がある。

しかし、業務命令やインセンティブを用いた方法であっても、登録者の手間や登録者に支払う金銭的な負荷が障壁になり、アイデアの蓄積が進まないことがある。特に、蓄積する情報が短期的な利益を生み出す情報でない場合には、登録のモチベーションや金銭的なリターンが少なくなり、蓄積が促進されないという問題がある。

アイデアを収集する技術として、例えば特許文献１が知られている。特許文献１には、専用のチャット画面でアイデア発想の議論をすることで、チャット画面のアイデア情報をドラッグ&ドロップすることでアイデアを登録する技術が開示されている。

特開２００２－１５７２６１号公報

上記従来例では、発明者・アイデア登録をするための専用のチャットツールを立ち上げてブレインストーミングする必要があり、発案者の設定や、アイデアに関するキーワードの設定などが必要になるため、登録のための手間や時間などの負荷が発生している。

また、登録に負荷がかかる場合には、利用されにくくなってしまうだけでなく、負荷を最小限にするために完成したアイデアなど厳選されたアイデアしか登録されない場合がある。そのため、現在検討している進行形のアイデアなどが登録されず、検討中のアイデアや情報を共有することが難しい。

そこで本発明は、上記課題に鑑み、検討したアイデアの登録の負荷を低減し、ナレッジの蓄積を促進するシステムを提供することを目的とする。

本発明は、プロセッサとメモリを有して検索と登録を行う装置であって、データを受け付けて、前記データと類似するデータを予め設定した事例データから検索して検索結果を出力する検索部と、検索した前記データを前記事例データへ自動的に登録する登録部と、予め設定した選別条件に基づいて、前記事例データを検索対象と検索対象外に分類するスクリーニング部と、を有する。

したがって、本発明は、類似するアイデアや先行するアイデアを検索する際に、アイデア登録の許諾を得るだけで登録者は日頃行っている行動をとると自動的にアイデアが蓄積されることができるため、登録が容易になりナレッジの蓄積が促進される。さらに、装置が類似するアイデアの分類を高精度で実施することにより、有意な検索結果を得ることが可能となる。

本明細書において開示される主題の、少なくとも１つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。

本発明の実施例を示し、アイデアチェックシステムの一例を示すブロック図である。 本発明の実施例を示し、アイデアチェックシステムで行われる処理の一例を示すタイムチャートである。 本発明の実施例を示し、登録者データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、事例データの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、事例詳細データ（社外）の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、事例詳細データ（社内）の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、事例詳細データ（登録者）の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、操作ログの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、事例・アイデア検索プログラムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、検索結果描画プログラムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、課題・解決策マップの一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、スクリーニングプログラムで行われる処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施例を示し、アイデアの登録及び公開に関する了承画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、アイデアの入力画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、検索結果の表示画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、検索結果の絞り込み画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、登録アイデアの管理画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、検索結果の情報表示画面の一例を示す図である。 本発明の実施例を示し、検索結果の詳細表示画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１Ａは、本発明の実施例を示し、アイデアチェックシステムの一例を示すブロック図である。アイデアチェックシステムは、検索サーバ１００と、登録者端末４００と、社内サーバ５００と、これらを接続する社内ネットワーク３１０と、社外ネットワーク３２０を介して社内ネットワーク３１０に接続された社外サーバ６００を含む計算機システムである。

登録者端末４００は、アイデアの発案者等が利用する計算機で、入力装置４１０と出力装置４１５を介して検索サーバ１００でアイデアの検索及び登録を行う。入力装置４１０は、キーボードやマウスあるいはタッチパネル等で構成される。出力装置４１５は、ディスプレイやスピーカ等の出力装置を含む。

社内サーバ５００は、社内（又は組織内）で蓄積された情報を格納した社内データ５１０を管理する計算機である。社外（又は組織外）サーバ６００は、ニュースやナレッジ等を格納した社外データ６１０を管理する計算機である。

検索サーバ１００は、ＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、記憶装置１０３と、社内ネットワーク３１０に接続されるインターフェース１０４を含む計算機である。記憶装置１０３は、不揮発性の記憶媒体で構成されてプログラムやデータ及びデータベース２００を格納する。

記憶装置１０３が格納するプログラムとしては、クローラ１１０と、事例・アイデア検索プログラム１２０と、検索結果描画プログラム１３０と、スクリーニングプログラム１４０が格納される。各プログラムは記憶装置１０３からメモリ１０２へロードされて、ＣＰＵ１０１によって実行される。

ＣＰＵ１０１は、各プログラムに従って処理を実行することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、ＣＰＵ１０１は、事例・アイデア検索プログラム１２０に従って処理を実行することで事例及びアイデア検索部として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、ＣＰＵ１０１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。

記憶装置１０３が格納するデータとしては、課題・解決策マップ１５０とデータベース２００が格納される。データベース２００は、図示しない管理プログラムによって管理される。

データベース２００には、登録者データ２１０と、事例データ２２０と、事例詳細データ（社外）２３０と、事例詳細データ（社内）２４０と、事例詳細データ（登録者）２５０と、操作ログ２６０が含まれる。各データの詳細については後述する。

検索サーバ１００のクローラ１１０は、社内サーバ５００の社内データ５１０と、社外サーバ６００の社外データ６１０をクローリングによってデータベース２００に蓄積する。

そして、検索サーバ１００の事例・アイデア検索プログラム１２０は、登録者端末４００からアイデア（データ）を受け付けて、入力されたアイデアに類似するアイデアと、入力されたアイデアに関連する情報をデータベース２００から検索する。検索結果描画プログラム１３０は検索結果を含む所定の画面を生成して登録者端末４００へ出力する。

また、事例・アイデア検索プログラム１２０は、登録者端末４００から受け付けたアイデア（入力データ）をデータベース２００に登録して、検索対象のアイデアとして管理する。

但し、事例・アイデア検索プログラム１２０は、登録者端末４００の利用者（例えば、発案者）からアイデアのデータベース２００への自動登録と、検索対象のアイデアとして公開する許諾を取得しておく。

なお、事例・アイデア検索プログラム１２０は、登録者端末４００からの指定に応じて検索対象のアイデアに公開条件（又は非公開の期間と範囲）を設定することができる。検索サーバ１００は、非公開の期間が経過した後は、設定された範囲内の登録者端末４００で当該アイデアを検索対象のアイデアとして利用する。なお、非公開の期間は、最大１年程度等予め設定した最大値に制限することもでき、検索対象の蓄積データとして有効に活用することもできる。

検索サーバ１００は、登録者端末４００からデータベース２００に登録されたアイデアについて、スクリーニングプログラム１４０を所定のタイミングで実施して、同一の利用者のアイデアのうち、類似するアイデアを検索対象のアイデアから除外することができる。類似アイデアを検索する行為を、ナレッジの登録行為としているため、同様なアイデアを少し変更して何度も入力することが多発する。そこで、これにより、同一の利用者が過去に検索したアイデアと類似するアイデアが検索結果として複数出力されるのを防止することができる。

以上のように、検索サーバ１００は、アイデアの検索とアイデアの登録を自動的に行うことで、登録者端末４００の利用者に意識させることなくアイデアの検索と蓄積という２つの目的を実現することができる。また、検索と登録が一緒になっている弊害を解決するため、検索サーバ１００は、スクリーニングを所定のタイミングで実施することにより、同一の利用者の類似するアイデアを検索対象から除外することで有意な検索結果を提供することができる。

なお、本実施例の検索サーバ１００は、検索対象の入力データとしてアイデアを受け付けて、当該アイデアを蓄積して検索対象データとして公開する例を示したが、検索及び蓄積するデータはアイデアに限定されるものではない。

＜処理の概要＞
図１Ｂは、アイデアチェックシステムで行われる処理の一例を示すタイムチャートである。まず、検索サーバ１００はクローラ１１０で社内サーバ５００の社内データ５１０と、社外サーバ６００の社外データ６１０でクローリングを行って情報を収集する（Ｓ１）。なお、クローラ１１０は、１日に１回などの所定の周期で実行される。

クローラ１１０は、収集した情報から必要なデータを抽出してデータベース２００へ蓄積する（Ｓ２）。クローラ１１０は、社外データ６１０から抽出したデータを事例データ２２０と、事例詳細データ（社外）２３０に蓄積する。また、クローラ１１０は、社内データ５１０から抽出したデータを事例データ２２０と、事例詳細データ（社内）２４０に蓄積する。なお、クローラ１１０が取得する社外データ６１０や社内データ５１０の情報は、Ｗｅｂサイトやデータベースの情報である。

登録者端末４００の利用者は、登録者ＩＤとパスワード等の認証情報を入力して検索サーバ１００にログインする（Ｓ３）。また、検索サーバ１００は、認証の際のログイン情報を登録者データ２１０に格納する。

次に検索サーバ１００は、アイデア（検索用データ）を自動的に登録し、検索結果で公開することに対する了承（又は同意）を受け付ける画面（図１１で後述）を登録者端末４００に出力して、入力装置４１０からの同意を受け付け、また、登録されるアイデアの公開条件を登録者端末４００から受け付ける（Ｓ４）。なお、公開条件の設定は登録者端末４００から受け付けるアイデア毎に異なる公開条件を受け付けるようにしてもよい。また、公開条件は、後述するように、公開期間と公開する利用者の範囲（会社、部署内、社内等）を含むことができる。

検索サーバ１００は、登録者端末４００から受け付けた利用者の了承と公開条件をデータベース２００の事例データ２２０に登録する（Ｓ５）。次に、検索サーバ１００は登録者端末４００にアイデア入力画面（図１２）を送信して、利用者が入力したアイデアを受け付ける（Ｓ６）。

アイデアの入力は、例えば、アイデア名と、課題及び解決策等の所定の項目で実行される。なお、以下で説明するステップＳ６～Ｓ１５までの処理は、アイデア毎に繰り返して実行することができる。

アイデアを受け付けた検索サーバ１００は、事例・アイデア検索プログラム１２０で、アイデアの検索とデータベース２００への登録を実施する（Ｓ７：処理１）。検索サーバ１００は、アイデアの検索結果をデータベース２００から取得する（Ｓ８：処理１）。

なお、検索サーバ１００が取得するアイデアの検索結果は、事例データ２２０に事例詳細データ（登録者）２５０を加えたアイデアの事例データと、事例データ２２０に事例詳細データ（社外）２３０を加えた関連情報（社外）の事例データと、事例データ２２０に事例詳細データ（社内）２４０を加えた関連情報（社内）の事例データを含むことができる。

検索サーバ１００は、検索結果のうち事例詳細データ（社外）２３０と事例詳細データ（社内）２４０を含む情報をアイデアに関連する関連情報とし、事例詳細データ（登録者）２５０を含む情報を類似アイデアとして扱うようにしてもよい。

次に、検索サーバ１００は、取得した検索結果を検索結果描画プログラム１３０へ入力して、レコメンド結果を生成させる（Ｓ９：処理２）。なお、レコメンド結果は、上記検索結果にアイデアの事例データの分析結果を加えた情報である。本実施例では、分析結果として主成分分析による課題・解決策マップ１５０（図９で後述）を表示する例を示したが、これに限定されるものではなく、アイデアチェックシステムの運用状況やユーザ等に応じて適宜分析の種類を変更することができる。

検索サーバ１００は、検索結果描画プログラム１３０が生成したレコメンド結果を表示する検索結果表示画面を登録者端末４００へ出力して、出力装置４１５に表示させる（Ｓ１０）。登録者端末４００の利用者は、出力装置４１５に表示されたレコメンド結果（類似アイデアや関連情報）の中から関心を示したレコメンド結果をマウスなどの入力装置４１０で選択する（Ｓ１１）。

検索サーバ１００は、登録者端末４００から入力装置４１０の操作情報（クリックやスクロールや外部リンク参照）を取得して操作ログ２６０に登録する。操作ログ２６０には利用者が選択した事例データと、操作内容が格納される（Ｓ１３）。

検索サーバ１００は、選択されたレコメンド結果について事例データの詳細情報を登録者端末４００に出力する（Ｓ１３）。なお、以下の説明では、事例詳細データ（登録者）２５０と、事例詳細データ（社外）２３０と、事例詳細データ（社内）２４０を区別しない場合には、事例データの詳細情報とする。

また、検索サーバ１００は、類似アイデアの事例詳細データ（登録者）２５０の詳細情報（図１７）に対して利用者が登録者端末４００から入力したコメント（フィードバック情報）を受け付ける（Ｓ１４）。検索サーバ１００は、入力されたコメントをフィードバック情報として取得してデータベース２００へ登録する（Ｓ１５）。なお、検索サーバ１００は、入力されたフィードバック情報を、事例詳細データ（登録者）２５０にメタデータ等として付加することができる。

登録者端末４００の利用者は、アイデアの検索が終了したのでログアウトを行う（Ｓ１６）。検索サーバ１００は、ログアウトを受け付けると登録者データ２１０にログアウト情報を格納する（Ｓ１７）。

検索サーバ１００は、所定の周期（例えば、毎日）でスクリーニングプログラム１４０を起動して、予め設定された選別条件に基づいて事例詳細データ（登録者）２５０の分類を実施する。検索サーバ１００は、まず、データベース２００の事例詳細データ（登録者）２５０から、同一の利用者が入力したアイデアを取得する（Ｓ１８）。

検索サーバ１００は、同一の利用者が所定の期間内に検索（及び登録）したアイデアのうち、類似するアイデアについて所定の選別条件で検索対象と除外対象に分類する。検索サーバ１００は、分類した結果を事例詳細データ（登録者）２５０に登録する（Ｓ１９）。

検索サーバ１００は、アイデアを検索する度にアイデアの登録を実行するので、同一の利用者によって内容が非常に近いアイデアが複数登録される場合が生じる。同一の利用者の類似するアイデアが検索結果として複数出力されると、検索結果の内容が低下する場合がある。このため、検索サーバ１００は、所定の周期で同一の利用者による類似するアイデアを検索対象から除外しておくことで、検索の品質を維持する。

以上の処理によって、検索サーバ１００は、アイデアの発案者等の利用者が検索を利用する際に、アイデアの登録と公開の許諾を取得し、入力されたアイデアに類似する事例データの詳細情報を検索して登録者端末４００へ提供し、入力されたアイデアをデータベース２００へ自動的に登録することができる。以降、検索サーバ１００は、利用者が検索したアイデアを先行するアイデアとして検索結果で公開することができる。

検索サーバ１００は、登録及び公開の了承を得ている場合には入力されたアイデアについて利用者に意識させることなくデータベース２００に蓄積して、検索対象のアイデアを拡充することができる。また、検索サーバ１００は、蓄積されたアイデア（事例データ２２０及び事例詳細データ（登録者）２５０）について、同一の利用者で類似するアイデアを除外するスクリーニングを行い、検索結果から除外することで有意な検索結果（レコメンド結果）を提供することができる。

また、検索サーバ１００は、公開するアイデアには利用者の要求に応じた公開条件を設定することで、利用者が意図しない期間に公開されるのを防止し、また利用者が意図しない範囲の他の利用者に対して公開されるのを防止することができる。

＜データの構成＞
図２は、登録者データ２１０の一例を示す図である。登録者データ２１０は、検索サーバ１００を使用する利用者の情報を管理する。

登録者データ２１０は、登録者ＩＤ２１１と、ＬＤＡＰ２１２と、パスワード２１３と、氏名２１４と、メールアドレス２１５と、登録日時２１６と、所属２１７を１つのレコードに含む。

登録者ＩＤ２１１は、検索サーバ１００が利用者に付与したユニークな識別子を格納する。ＬＤＡＰ（Ｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔ Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）２１２は、認証を行うサーバの情報を格納する。パスワード２１３は、認証情報を格納する。

氏名２１４は、検索サーバ１００を利用する利用者名を格納する。なお、図中の「社外Ｗｅｂサイト」は社外サーバ６００から社外データ６１０を取得する際のクローラ１１０の利用者名である。同様に、「社内データベース」は社内サーバ５００から社内データ５１０を取得する際のクローラ１１０の利用者名である。

メールアドレス２１５は、利用者のメールの送信先を格納する。登録日時２１６は、利用者を登録した日時を格納する。所属２１７は、利用者が所属する組織名や部署名等を格納する。

図３は、事例データ２２０の一例を示す図である。事例データ２２０は、クローラ１１０が収集したデータや、登録者端末４００から受け付けたデータ（アイデア）等の管理情報である。

事例データ２２０は、事例ＩＤ２２１と、ソース２２２と、登録日時２２３と、登録者ＩＤ２２４と、公開期間２２５と、公開範囲２２６と、スクリーニング判定２２７を１つのレコードに含む。

事例ＩＤ２２１は、検索サーバ１００が当該事例データに付与した識別子を格納する。なお、事例ＩＤ２２１は、事例詳細データ（社外）２３０や事例詳細データ（社内）２４０あるいは事例詳細データ（登録者）２５０との関連付けを行う情報である。

ソース２２２は、当該事例データを取得した場所や登録者の情報を格納する。登録日時２２３は、当該事例データをデータベース２００へ登録した日時を格納する。登録者ＩＤ２２４は、当該事例データを登録した利用者の識別子が格納される。公開期間２２５は、当該事例データ及び事例データの詳細情報を公開可能な時期又は期間を格納する。

公開範囲２２６は、当該事例データ及び事例データの詳細情報を公開可能な利用者の所属を格納する。公開可能な利用者の所属は、例えば、社内や社外の他に、部署やグループ単位で指定することができる。スクリーニング判定２２７は、スクリーニング処理の結果が格納され「ＯＫ」の場合は検索対象を示し、「ＮＧ」の場合は検索対象から除外するデータを示す。

図４は、事例詳細データ（社外）２３０の一例を示す図である。事例詳細データ（社外）２３０は、クローラ１１０が社外サーバ６００から収集したデータの実体である。事例詳細データ（社外）２３０は、事例ＩＤ２３１と、ＵＲＬ２３２と、タイトル２３３と、本文２３４と、課題２３５と、解決策２３６を１つのレコードに含む。

事例ＩＤ２３１は、事例データ２２０の事例ＩＤ２２１に対応する値を格納する。ＵＲＬ２３２は、社外サーバ６００から取得した情報が提供されたアドレスを格納する。タイトル２３３は、Ｗｅｂページなどの情報の表題を格納する。本文２３４は、Ｗｅｂページの内容やデータベースの文章などを格納する。

課題２３５は、クローラ１１０が収集した本文２３４から抽出した課題に関する情報を格納する。本文２３４から課題を抽出する際には、予め設定した機械学習モデル等を用いて課題に相当する情報を抽出して事例詳細データ（社外）２３０に登録しておく。

解決策２３６は、クローラ１１０が収集した本文２３４から抽出した解決策に関する情報を格納する。本文２３４から解決策を抽出する際には、予め設定した機械学習モデル等を用いて解決策に相当する情報を抽出して事例詳細データ（社外）２３０に登録しておく。

なお、課題や解決策を抽出する機械学習モデル等は、本文２３４のカテゴリなどに応じて、予め設定しておいたモデルを切り替えることが望ましい。

また、事例詳細データ（社外）２３０の項目は、上記の他に、特徴、業界、マネタイズの項目を含む。事例詳細データ（社内）２４０、事例詳細データ（登録者）２５０の項目についても同様である。

図５Ａは、事例詳細データ（社内）２４０の一例を示す図である。事例詳細データ（社内）２４０は、クローラ１１０が社内サーバ５００から収集したデータの実体である。事例詳細データ（社内）２４０は、事例ＩＤ２４１と、ＵＲＬ２４２と、タイトル２４３と、本文２４４と、課題２４５と、解決策２４６を１つのレコードに含む。

事例ＩＤ２４１は、事例データ２２０の事例ＩＤ２２１に対応する値を格納する。ＵＲＬ２４２は、社内サーバ５００から取得した情報のアドレス又はパスを格納する。タイトル２４３は、情報の表題を格納する。本文２４４は、Ｗｅｂページやデータベースの文章などを格納する。

課題２４５は、クローラ１１０が収集した本文２４４から抽出した課題に関する情報を格納する。本文２４４から課題を抽出する際には、予め設定した機械学習モデル等を用いて課題に相当する情報を抽出して事例詳細データ（社内）２４０に登録しておく。

解決策２４６は、クローラ１１０が収集した本文２４４から抽出した解決策に関する情報を格納する。本文２４４から解決策を抽出する際には、予め設定した機械学習モデル等を用いて解決策に相当する情報を抽出して事例詳細データ（社内）２４０に登録しておく。

なお、課題や解決策を抽出する機械学習モデル等は、本文２４４のカテゴリなどに応じて、予め設定しておいたモデルを切り替えることが望ましい。

図５Ｂは、事例詳細データ（登録者）２５０の一例を示す図である。事例詳細データ（登録者）２５０は、登録者端末４００から受け付けたアイデア（検索用データ）の実体である。

事例詳細データ（登録者）２５０は、事例ＩＤ２５１と、タイトル２５２と、本文２５３と、課題２５４と、解決策２５５を１つのレコードに含む。

事例ＩＤ２５１は、事例データ２２０の事例ＩＤ２２１に対応する値を格納する。タイトル２５２と、本文２５３と、課題２５４と、解決策２５５は、登録者端末４００から受け付けたデータを格納する。

なお、事例詳細データ（登録者）２５０に登録するアイデアの項目は、上記に限定されるものではない。例えば、アイデアの項目としては、特徴や、業界、顧客、マネタイズ等、アイデアのカテゴリや分野に応じたフィールドを適宜追加することができる。また、事例詳細データ（社外）２３０や、事例詳細データ（社内）２４０の項目についても同様である。

図６は、操作ログ２６０の一例を示す図である。操作ログ２６０は、検索サーバ１００が登録者端末４００から収集した操作情報を格納する。操作ログ２６０は、登録者ＩＤ２６１と、事例ＩＤ２６２と、ＵＲＬ２６３と、操作名２６４と、操作２６５と、操作日時２５６を１つのレコードに含む。

登録者ＩＤ２６１は、登録者端末４００を利用した登録者データ２１０の登録者ＩＤ２１１に対応する値を格納する。事例ＩＤ２６２は、登録者端末４００で操作が行われた事例データ２２０の事例ＩＤ２２１に対応する値を格納する。ＵＲＬ２６３は、登録者端末４００の利用者が閲覧したＷｅｂページやデータベース等のアドレスを格納する。アドレスは、例えば、事例詳細データ（社外）２３０のＵＲＬ２３１や、事例詳細データ（社内）２４０のＵＲＬ２４１等やリンク先の値を含む。

操作名２６４は、登録者端末４００の入力装置４１０で行われた操作の名称が格納される。操作２６５は、操作名２６４によって利用者が行った操作が格納される。例えば、操作２６５にＵＲＬが格納されているレコードでは、事例ＩＤ２６２のＵＲＬや本文内のリンク先を閲覧したことが記録される。操作日時２５６は、当該レコードを生成した日時が格納される。

操作ログ２６０の情報を分析することで、利用者（登録者ＩＤ２６１）が興味を示した事例データの詳細情報（事例ＩＤ２６２）と、閲覧したリンク先や、Ｗｅｂサイト等での滞在時間を推定することができる。

＜処理の詳細＞
図７は、事例・アイデア検索プログラム１２０で行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、図１ＢのステップＳ７、Ｓ８の処理１で実施される。

なお、以下の説明では、検索サーバ１００を処理の主体として記載するが、事例・アイデア検索プログラム１２０を処理の主体としてもよく、あるいはＣＰＵ１０１を処理の主体として読み替えてもよい。

ステップＳ２１では、検索サーバ１００は、事例・アイデア検索プログラム１２０を起動する。ステップＳ２２では、検索サーバ１００は、登録者端末４００へアイデアの入力画面（図１２）を出力して、アイデア名と課題及び解決策などの所定の項目の入力を受け付ける。また、検索サーバ１００は、入力している利用者のログイン情報と公開条件を取得しておく。なお、公開条件は、前述したように、アイデア毎に受け付けるようにしてもよい。なお、公開条件の入力は利用者が必要に応じて設定すればよい。

ステップＳ２２では、検索サーバ１００が、入力されたアイデア名と課題及び解決策から事例データの詳細情報を検索する。検索サーバ１００は、入力されたアイデアに含まれる単語を形態素解析等で抽出してから、類似又は一致する単語を含む事例詳細データ（登録者）２５０で、かつ事例データ２２０のスクリーニング判定２２７が「ＯＫ」のデータを検索する。なお、類似する単語の検索については、周知又は公知の技術を取得すればよいので、本実施例では詳述しない。

ステップＳ２４では、図１ＢのステップＳ４で検索サーバ１００が受け付けたアイデアの自動登録の了承がある利用者であれば、入力されたアイデアを事例データ２２０及び事例詳細データ（登録者）２５０へ登録する。

ステップＳ２５では、検索サーバ１００は、取得した検索結果の事例詳細データ（登録者）２５０について、課題と解決策が記載されているデータについて情報量Ｓを算出する。そして、検索サーバ１００は、情報量Ｓが所定の閾値Ｔｈ１以上の事例詳細データ（登録者）２５０を抽出する。

なお、情報量Ｓは、抽出された事例詳細データ（登録者）２５０に含まれる“ある単語”の数を単語Ａとし、データベース２００のキーワードの数をキーワードＢとすると、データベース２００に含まれる“ある単語”の数を単語Ｂとすると、

Ｓ＝－Σ ｌｏｇ Ｐ（単語Ａ）＝－Σ ｌｏｇ（（単語Ａ＋単語Ｂ）／（単語Ａ＋キーワードＢ）） ・・（１）

で表すことができる。Σは、事例詳細データ（登録者）２５０に含まれる単語で総和することを表す。これにより、検索サーバ１００は、データベース２００に登録されていない単語が多いほど情報量Ｓが多いデータとすることができる。

次に、ステップＳ２６では、検索サーバ１００が、検索の利用者が入力したアイデアをデータベース２００へ登録して公開することを了承しているか否かを判定する。この判定は、図１ＢのステップＳ４で検索サーバ１００が受け付けた了承の有無に基づいて実行する。検索の利用者が登録及び公開について了承している場合には、ステップＳ２７へ進み、了承していない場合にはステップＳ２８へ進んで、事例詳細データ（登録者）２５０以外のデータのみを提供する。

ステップＳ２７では、検索サーバ１００はステップＳ２５で抽出した事例詳細データ（登録者）２５０に対応する事例データ２２０を参照して、ログイン情報と日時が公開期間２２５と公開範囲２２６を満たしているデータを抽出する。換言すれば、検索サーバ１００は、公開条件を満たしていない事例データ２２０及び事例データの詳細情報を検索結果から除外する。

ステップＳ２８では、検索サーバ１００は、入力されたアイデアに類似又は関連するデータを、事例詳細データ（社外）２３０と事例詳細データ（社外）２４０から検索する。検索サーバ１００は、入力された単語を含む関連情報あるいは入力された単語に類似する関連情報を検索する。なお、検索の手法については、周知又は公知の技術を適用すればよい。

そして、検索サーバ１００は、ステップＳ２７の事例詳細データ（登録者）２５０の検索結果と、ステップＳ２８の関連情報（事例詳細データ（社外）２３０及び事例詳細データ（社内）２４０）からなる事例データの詳細情報を検索結果として出力する。

上記処理によって、検索サーバ１００は、入力されたアイデアについて事例データ２２０及び事例詳細データ（登録者）２５０に登録及び公開することが了承されている場合には、入力されたアイデアに関連する事例詳細データ（登録者）２５０と、その他の事例データの詳細情報（関連情報）から検索が行われる。

一方、検索サーバ１００の利用者が、入力したアイデアを登録及び公開することを了承していない場合、検索サーバ１００は事例詳細データ（登録者）２５０を検索対象から除外して、事例詳細データ（社外）２３０と、事例詳細データ（社内）２４０の関連情報のみから入力されたアイデアに関連するデータの検索が行われる。

また、検索サーバ１００は、検索結果の事例詳細データ（登録者）２５０の情報量Ｓが閾値Ｔｈ１以上のデータを検索結果として提供することで、情報量Ｓが少ない検索結果を除外することが可能となる。

図８は、検索結果描画プログラム１３０で行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、図１ＢのステップＳ９の処理２で実施され、図９で後述する課題・解決策マップ１５０を生成する。

ステップＳ３１では、検索サーバ１００が、検索結果描画プログラム１３０を起動する。ステップＳ３２では、検索サーバ１００が、上記図７の処理１で検索した結果を取得する。

検索サーバ１００は、利用者の登録者端末４００へ、検索結果の表示態様を「課題中心」とするか、「解決策中心」とするかを問い合わせる。まず、ステップＳ３３では、検索サーバ１００は、検索結果の表示態様が「課題中心」であるか否かを判定する。「課題中心」の場合はステップＳ３４に進み、そうでない場合にはステップＳ３６へ進む。ステップＳ３４では、検索サーバ１００が、検索結果のそれぞれについて、アイデアの課題の文章から抽出されたデータと、アイデアの解決策から抽出された課題のデータをまとめる。

ステップＳ３５では、検索サーバ１００が、ステップＳ３４でまとめたアイデア毎に課題の文章をベクトル化（多次元ベクトル）する。文章のベクトル化については、周知又は公知の技術を適用すればよく、例えば、Doc2VecやＳＣＤＶ（Ｓｐａｒｓｅ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｖｅｃｔｏｒｓ）等が知られている。

一方、ステップＳ３６では、検索結果の表示態様が「解決策中心」であるか否かを判定する。「解決策中心」の場合はステップＳ３７へ進み、そうでない場合には処理を終了する。

ステップＳ３７では、検索サーバ１００が、検索結果のそれぞれについて、アイデアの解決策の文章から抽出されたデータと、アイデアの課題から抽出された解決策のデータをまとめる。

ステップＳ３８では、検索サーバ１００が、ステップＳ３７でまとめたアイデア毎に解決策の文章をベクトル化する。ステップＳ３９では、検索サーバ１００が、ステップＳ３５又はＳ３８でベクトル化された文章の主成分分析を実施する。７でまとめたアイデア毎に解決策の文章をベクトル化する。

ステップＳ４０では、検索サーバ１００が、主成分分析の結果を課題・解決策マップ１５０（図９参照）として生成する。本実施例では、検索サーバ１００は第１主成分を横軸とし、第２主成分を縦軸として、課題・解決策マップ１５０を生成して各文章の分析結果をプロットする。

なお、図８の例では、検索サーバ１００が課題と解決策について異なる課題・解決策マップ１５０を生成する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、図９の課題・解決策マップ１５０で示すように、横軸を課題の第１主成分とし、縦軸を解決策の第１主成分としてもよい。

この場合、課題・解決策マップ１５０の表示態様は、後述する図１３の検索結果表示画面で、利用者が「すべて」のタブ４４１０を選択した場合には、図９のように課題の第１主成分と解決策の第１主成分の課題・解決策マップ１５０を表示し、「課題中心」のタブ４４２０を選択した場合には課題を主成分とする課題・解決策マップ１５０とし、「解決策中心」のタブ４４３０を選択した場合には解決策を主成分とする課題・解決策マップ１５０を表示させてもよい。

図９は、課題・解決策マップ１５０の一例を示す図である。図示の例では、課題の第１主成分の値と、解決策の第１主成分の値の位置に所定のマークをプロットし、マークの近傍には、アイデアのタイトル（Ｓ３４又はＳ３７でまとめたデータ）などを表示させる。

検索サーバ１００の利用者は、課題・解決策マップ１５０のアイデア間の距離や位置から、入力したアイデアに近い他のアイデアを参照することができる。なお、他のアイデアのマークをクリックすることで他のアイデアの詳細情報を表示するようにしてもよい。

図１０は、スクリーニングプログラム１４０で行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、図１ＢのステップＳ１８、Ｓ１９の処理３で実施され、図３の事例データ２２０のスクリーニング判定２２７を設定する。なお、以下の例では、毎日、検索サーバ１００がスクリーニングプログラム１４０を実行して事例データ２２０と事例詳細データ（登録者）２５０の詳細情報を所定の選別条件に基づいて検索対象と除外対象に分類する例を示す。

ステップＳ５１では、検索サーバ１００が、スクリーニングプログラム１４０を起動する。ステップＳ５２では、検索サーバ１００が、スクリーニングプログラム１４０を起動した日付と、事例データ２２０の登録日時２２３の日付が一致する登録者ＩＤ２２４を抽出する。

ステップＳ５３では、検索サーバ１００が、抽出された登録者ＩＤ２２４を１つ取得して、当該登録者ＩＤ２２４に対応する事例詳細データ（登録者）２５０を抽出する。ステップＳ５４では、検索サーバ１００が、事例詳細データ（登録者）２５０の課題と解決策の文章を上述したようにベクトル化する。

ステップＳ５５では、検索サーバ１００が、上記ステップＳ５３で抽出された事例詳細データ（登録者）２５０について課題と解決策のベクトルのコサイン類似度を類似度としてそれぞれ算出し、類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の事例詳細データ（登録者）２５０を抽出する。また、検索サーバ１００は、類似度が所定の閾値Ｔｈ２未満の事例詳細データ（登録者）２５０については検索対象として設定する。

なお、本実施例では、事例詳細データ（登録者）２５０間の類似度をコサイン類似度により算出する例を示すが、これに限定されるものではない。例えば、ユークリッド距離などの周知又は公知の技術を適用することができる。

ステップＳ５６では、検索サーバ１００が、上記ステップＳ５５で抽出された事例詳細データ（登録者）２５０が複数であるか否かを判定する。複数の場合にはステップＳ５７へ進み、そうでない場合にはステップＳ６２へ進む。

ステップＳ５７では、抽出された各事例詳細データ（登録者）２５０について、事例ＩＤ２２１に対応する操作ログ２６０取得して、当該事例詳細データ（登録者）２５０に対する操作を分析して、操作に対する評価値を算出する。

評価値は、例えば、クリックの回数や、スクロールの操作日時２６６の間隔からの滞在時間等を数値化した指標である。評価値が高いほど、利用者が当該事例ＩＤ２２１の事例詳細データ（登録者）２５０に興味を示したことを意味する。なお、評価値の算出については、周知又は公知の技術を適用すればよいので、本実施例では詳述しない。そして、検索サーバ１００は、複数の事例詳細データ（登録者）２５０のうち評価値が所定の閾値Ｔｈ３以上のデータを抽出する。

次に、ステップＳ５８で、検索サーバ１００は、上記ステップＳ５７で抽出された事例詳細データ（登録者）２５０が複数であるか否かを判定する。複数の場合にはステップＳ５９へ進み、そうでない場合にはステップＳ６２へ進む。

ステップＳ５９では、検索サーバ１００が、上記ステップＳ５７で抽出された各の事例詳細データ（登録者）２５０について情報量Ｓを算出し、情報量Ｓが所定の閾値Ｔｈ４以上の事例詳細データ（登録者）２５０を抽出する。なお、情報量Ｓの算出は、図７のステップＳ２５と同様に行えばよい。

次に、ステップＳ６０で、検索サーバ１００は、上記ステップＳ５９で抽出された事例詳細データ（登録者）２５０が複数であるか否かを判定する。複数の場合にはステップＳ６１へ進み、そうでない場合にはステップＳ６２へ進む。

ステップＳ６１では、検索サーバ１００が事例データ２２０の登録日時２２３が最先の事例詳細データ（登録者）２５０を抽出する。次に、ステップＳ６２では、検索サーバ１００が、１つに絞り込まれた事例データ２２０について、スクリーニング判定２２７を「ＯＫ」に設定し、それ以外の登録者ＩＤ２２４の事例データ２２０にはスクリーニング判定２２７に「ＮＧ」を設定する。

ステップＳ６３では、上記ステップＳ５２で抽出された登録者ＩＤ２２４のうち未処理のデータがなければ処理を終了し、未処理のデータがある場合には、ステップＳ５３に戻って他の登録者ＩＤ２２４について上記処理を繰り返す。

上記処理によって、同一の登録者ＩＤ２２４の利用者が、複数の検索を実施して複数の事例データ２２０を登録した場合には、の事例詳細データ（登録者）２５０の類似度が閾値Ｔｈ２以上で、操作ログ２６０の評価値が閾値Ｔｈ３以上で、情報量Ｓが閾値Ｔｈ４以上で、かつ、登録日時２２３が最先の事例詳細データ（登録者）２５０が検索対象として抽出され、スクリーニング判定２２７に「ＯＫ」が設定される。

換言すれば、同一の利用者が同日に検索したアイデアのうち、類似度は閾値Ｔｈ２以上ではあるが、評価値や情報量Ｓが少なく、注目度も低く、他のアイデアよりも後に登録された事例データ２２０は、スクリーニング判定２２７が「ＮＧ」に設定されて検索対象から除外されることになる。

なお、上記では検索サーバ１００が、１日に１回スクリーニング処理を行う例を示したが、これに限定されるものではなく、１週間毎など所定の周期で実行することができる。

＜画面構成＞
図１１は、アイデアの登録及び利用に関する了承画面４２０の一例を示す図である。この画面は、図１Ｂに示したログイン後のステップＳ４で、検索サーバ１００が登録者端末４００に出力し、登録者端末４００の出力装置４１５に表示される。

了承画面４２０は、検索の際に入力するアイデアを検索サーバ１００のデータベース２００へ自動的に登録し、検索結果として公開されることを了承する意思を設定するチェックボックス４２１と、検索を開始するスタートボタン４２２を含む。

利用者はチェックボックス４２１をチェックしてからスタートボタン４２２を操作すると、検索サーバ１００はアイデアの入力画面を提供する。検索サーバ１００は、入力されたアイデアに類似するアイデアや社内、社外の関連情報を検索し、入力されたアイデアをデータベース２００に登録する。

一方、利用者がチェックボックス４２１をチェックせずにスタートボタン４２２を操作すると、検索サーバ１００は入力されたアイデアに関連する社外と社内の関連情報は提供するが、事例詳細データ（登録者）２５０の情報は提供しない。したがって、検索サーバ１００は、アイデアの登録及び公開を望まない利用者には、登録されたアイデアの公開を禁止する。

図１２は、アイデアの入力画面４３０の一例を示す図である。入力画面４３０は、アイデアの入力項目として、アイデア名４３１と、課題４３２と、解決策４３３と、特徴４３４と、業界４３５と、顧客４３６と、マネタイズ４３７の入力欄を含む。なお、図７で示したように、課題４３２と、解決策４３３は、検索のキーワードを抽出する項目であるので、必須の入力項目とすることが望ましい。

課題４３２には、アイデアが解決すべき課題が入力される。解決策４３３には、課題を解決するための手法や仕組みが入力される。特徴４３４には、アイデアが発揮するであろう優位性等が入力される。

業界４３５には、当該アイデアを適用可能な業種が入力される。顧客４３６には、当該アイデアを利用可能な人や組織が入力される。マネタイズ４３７には、当該アイデアを実施する際の収益方法やビジネスモデル等が入力される。

登録者端末４００の利用者は、アイデアの入力が完了すると検索開始を指示するボタン４３８（図中ＬＥＴ’Ｓ ＣＨＥＣＫ）をクリックすると、検索サーバ１００は入力されたアイデアの検索を実行する。

図１３は、検索結果の表示画面４４０の一例を示す図である。検索結果の表示画面４４０は、検索結果のアイデアと関連情報からなるレコメンド結果を表示する領域４４００と、表示内容を切り替えるタブ４４１０～４４５０を有する。

領域４４００には、行単位で検索結果のアイデア（事例詳細データ（登録者）２５０）や関連情報（社内データ５１０又は社外データ６１０）が表示される。検索結果の項目としては、アイデア名４４１と、課題４４２と、解決策４４３と、特徴４４４と、業界４４５と、顧客４４６と、マネタイズ４４７を含む。

領域４４００に表示される検索結果は、所定の条件でソートされて表示される。例えば、検索サーバ１００は、課題、解決策のベクトルのコサイン類似度を算出し、コサイン類似度の高い順に事例データの詳細情報をソートする。あるいは、検索サーバ１００が、情報量Ｓの多い順に事例データの詳細情報をソートして表示してもよい。ベクトルを用いた計算以外にも、ＴＦ－ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ － Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）などにより、文章の類似度を計算してもよい。

図中左側のタブは、領域４４００に表示される事例詳細データ（登録者）２５０の検索結果の表示を切り替える。例えば、図中「すべて」のタブ４４１０が選択されると、課題と解決策の文章をベクトル化してコサイン類似度の高い順に事例詳細データ（登録者）２５０を行単位のリストで表示される。

あるいは、タブ４４１０が選択されると、検索サーバ１００は、図９で示した課題・解決策マップ１５０を領域４４００内に表示してもよい。また、検索結果の表示画面４４０には、事例詳細データ（登録者）２５０のリスト表示と、主成分分析のグラフ表示を切り替えるオブジェクトを加えてもよい。

図中「課題中心」のタブ４４２０が選択されると、検索サーバ１００は、事例詳細データ（登録者）２５０の課題の文章をベクトル化してコサイン類似度の高い順に事例詳細データ（登録者）２５０が行単位のリストで表示される。

あるいは、タブ４４２０が選択されると、検索サーバ１００は、図９のステップＳ３４～Ｓ４０で示したように、横軸を課題の第１主成分とし、縦軸を課題の第２主成分とした課題・解決策マップ１５０を領域４４００内に表示してもよい。

図中「解決策中心」のタブ４４３０が選択されると、検索サーバ１００は、事例詳細データ（登録者）２５０の解決策の文章をベクトル化してコサイン類似度の高い順に事例詳細データ（登録者）２５０を行単位のリストで表示される。

あるいは、タブ４４３０が選択されると、検索サーバ１００は、図９のステップＳ３７～Ｓ４０で示したように、横軸を解決策の第１主成分とし、縦軸を解決策の第２主成分とした課題・解決策マップ１５０を領域４４００内に表示してもよい。

次に、領域４４００の上方には、社内データ５１０の検索結果を表示するタブ４４４０と、社外データ６１０の検索結果を表示するタブ４４５０が配置される。タブ４４４０又はタブ４４５０を選択することで、入力したアイデアの関連情報（コンテンツ）として社内データ５１０や社外データ６１０をリストなどで表示することができる。登録者端末４００の利用者は、リストの表示画面で詳細を参照したいデータをダブルクリック等で指定すると、図１６で後述するような情報表示画面４７０で社内データ５１０や社外データ６１０等のコンテンツを閲覧することができる。

登録者端末４００の利用者は、検索結果の表示画面４４０を参照することで、既に発案されたアイデアのうち、入力したアイデアと課題が近似するアイデアや、解決策が近似するアイデアを直感的に把握することが可能となる。これにより、利用者はアイデアのブラッシュアップや、アイデアの視点の修正などを検討することが可能となる。

また、入力したアイデアに関連するコンテンツ（関連情報）を社内データ５１０や社外データ６１０から抽出して閲覧することができ、アイデアのブラッシュアップに利用することができる。

図１４は、検索結果の絞り込み画面４５０の一例を示す図である。絞り込み画面４５０は、図１３に示した検索結果の表示画面４４０で設定ボタン（図示省略）の操作によってポップアップ表示される。

絞り込み画面４５０は、入力したアイデアの検索で使用する項目やコンテンツ（データ）を調整する。

ボタン４５１は、事例詳細データ（登録者）２５０の全ての項目を検索で使用するか否かを設定する。ボタン４５２は、事例詳細データ（登録者）２５０の課題の項目を検索で使用するか、又は除外するかを設定する。

ボタン４５３は、事例詳細データ（登録者）２５０の解決策の項目を検索で使用するか、又は除外するかを設定する。ボタン４５４～４５７は、事例詳細データ（登録者）２５０の業界、顧客、マネタイズの項目を検索で使用するか、又は除外するかを設定する。

チェックボックス４５８は、検索結果として表示するコンテンツを選択する。検索結果として表示するコンテンツ（関連情報）としては、社内データ５１０と社外データ６１０を選択することができる。

図１５は、登録された情報の管理画面４６０の一例を示す図である。管理画面４６０は、データベース２００に登録された事例データ２２０及び事例詳細データ（登録者）２５０の詳細情報を管理する。アイデアの管理画面４６０は、検索サーバ１００の管理者等によって使用される。

ボタン４６１は、複数のボタンのうち「呼び出す」、「１年後に公開」、「登録」、「参考回数：＊＊回」、「削除」で構成した例を示す。「呼び出す」を選択することで、図１３に示した検索結果の表示画面に移動することができる。

「１年後に公開」を選択すると、１年間は検索対象から除外される。「登録」を選択すると、当該事例詳細データ（登録者）２５０を検索対象に設定する。「削除」を選択すると、当該事例データ２２０及び詳細情報を削除する。

「参考回数：＊＊回」を選択すると、そのアイデアを参考にした他の人の情報を参照することができる。参照することができる情報として、参考にした人が誰なのか、参考にした人が検索したサービスの内容、検索日時などの情報がある。「＊＊回」の「＊＊」には、参考にされた回数が書かれている。この情報を参照することで、情報が蓄積された後にも参考にされたことを知ることが可能になり、先に情報を蓄積した場合でも連絡することができる。

図１６は、検索結果の情報表示画面４７０の一例を示す図である。情報表示画面４７０は、登録者端末４００の利用者が、図１３に示した検索結果の表示画面４４０で、タブ４４４０又はタブ４４５０を選択し、社内データ５１０又は社外データ６１０のリスト画面（図示省略）上で選択した情報の詳細を表示する。

領域４７１には選択された社内データ５１０と社外データ６１０のいずれかが表示される。図示の領域４７１は、社外データ６１０のニュースサイトが表示される例を示す。

図１７は、検索結果の詳細表示ウインドウ４８０の一例を示す図である。詳細表示ウインドウ４８０は、図１３の検索結果の表示画面４４０でリスト表示された事例詳細データ（登録者）２５０のうち、ダブルクリックなどで選択された行の詳細な情報をポップアップで表示する。

詳細表示ウインドウ４８０は、事例詳細データ（登録者）２５０に登録されているタイトル名、課題、解決策、特徴、業界、顧客、マネタイズの各項目の内容が拡大して表示される。また、詳細表示ウインドウ４８０内のボタン４８１をクリックすることで、詳細表示ウインドウ４８０の情報を登録した登録者へのコメントを送信する画面（図示省略）へ遷移することができる。利用者は、コメントの送信画面から登録者のアイデアに対するフィードバック等を送信することができる。

＜結び＞
以上説明したように本実施例の検索サーバ１００は、アイデアの登録と公開の許諾に基づいて入力されたアイデアをデータベース２００へ自動的に登録し、入力されたアイデアに類似する事例データ２２０を検索して、登録者端末４００へ提供することができる。以降、検索サーバ１００は、利用者が検索したアイデアを、先行するアイデアとして検索結果で公開することができる。このように、検索サーバ１００は、利用者が明示的に登録しなくても検索の際に入力されたアイデアをデータベース２００へ自動的に蓄積して、実施する予定が不明のアイデアを登録することで、検索対象のアイデアを拡充することができる。

また、検索サーバ１００は、蓄積されたアイデア（事例データ２２０及び事例詳細データ（登録者）２５０）のスクリーニングを実施することで、同一の利用者の類似するアイデアを除外して、有意な検索結果（レコメンド結果）を提供することができる。

また、検索サーバ１００は、検索結果として公開するアイデアには利用者の要求に応じた公開条件を設定することで、利用者が意図しない期間に公開されるのを防止し、また利用者が意図しない範囲の他の利用者に対して公開されるのを防止することができる。

なお、上記実施例では、事例データ２２０と事例データの詳細情報を分離する例を示したが、事例データ２２０と事例データの詳細情報を一体にして管理してもよい。この場合、利用者のアイデアを蓄積した登録者事例データと、社内データ５１０と社外データ６１０からクローリングした外部事例データとして管理してもよい。

上記実施例の検索サーバ１００は、以下のような構成とすることができる。

（１）プロセッサ（ＣＰＵ１０１）とメモリ（１０２）を有して検索と登録を行う検索且つ登録装置（検索サーバ１００）であって、データ（アイデア）を受け付けて、前記データと類似するデータを予め設定した事例データ（事例詳細データ（登録者）２５０）から検索して検索結果を出力する検索部（事例・アイデア検索プログラム１２０）と、検索した前記データを前記事例データ（２５０）へ自動的に登録する登録部（ステップＳ２４）と、予め設定した選別条件に基づいて、前記事例データ（２５０）を検索対象と検索対象外に分類するスクリーニング部（スクリーニングプログラム１４０）と、を有することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は類似するアイデアや先行するアイデアを検索する際に、アイデア（検索内容）を登録する許諾を得るだけで発案者（登録者）は日頃行っている行動をとると自動的にアイデアが蓄積することが可能となって、アイデアの登録が容易になり事例データ２２０（ナレッジ）の蓄積を促進する。さらに、検索サーバ１００が類似するアイデアの分類を高精度で実施することにより、有意な検索結果を得ることが可能となる。

（２）上記（１）に記載の検索装置であって、前記検索部（１２０）は、検索するデータを受け付ける際には、当該検索装置（１００）の利用者の認証を行い、前記スクリーニング部（１４０）は、同一の前記利用者が所定の期間内に検索した際に自動的に登録された前記事例データ（２５０）を抽出して、前記抽出された事例データ（２５０）の類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の前記事例データ（２５０）を抽出し、前記抽出された事例データ（２５０）について検索対象と検索対象外に分類することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、事例詳細データ（登録者）２５０の文章をベクトル化してコサイン類似等で類似度を算出し、類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の事例詳細データ（登録者）２５０について検索対象と検索対象外に分類する。これにより、同一の利用者のアイデアのうち、類似するアイデアを検索対象のアイデアから除外することができ、利用者が過去に検索したアイデアと類似するアイデアが検索結果として複数出力されるのを防止することができる。

（３）上記（２）に記載の検索装置であって、前記スクリーニング部（１４０）は、前記分類された事例データ（２５０）について、当該事例データ（２５０）の利用状況に基づいて評価値を算出し、前記評価値が所定の閾値Ｔｈ３以上の事例データ（２５０）のうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の事例詳細データ（登録者）２５０のうち、検索の際の利用状況に基づく評価値の高い事例詳細データ（登録者）２５０から検索対象を抽出することができる。これにより、検索サーバ１００は、有意な検索結果を提供することが可能となる。

（４）上記（２）に記載の検索装置であって、前記スクリーニング部（１４０）は、前記分類された事例データ（２５０）について、当該事例データ（２５０）の情報量Ｓを算出し、前記情報量Ｓが所定の閾値Ｔｈ４以上の事例データ（２５０）のうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の事例詳細データ（登録者）２５０のうち、情報量Ｓの多い事例詳細データ（登録者）２５０から検索対象を抽出することができる。これにより、検索サーバ１００は、有意な検索結果を提供することが可能となる。

（５）上記（３）又は（４）に記載の検索装置であって、前記スクリーニング部（１４０）は、前記事例データ（２５０）のうち当該事例データ（２５０）への登録日時（２２２）が最先の事例データ（２５０）を検索対象とし、その他を検索対象から除外することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、同一の登録者ＩＤ２２４の利用者が、複数の検索を実施して複数の事例データ２２０を登録した場合には、事例データの詳細情報の類似度が閾値Ｔｈ２以上で、操作ログ２６０の評価値が閾値Ｔｈ３以上、情報量Ｓが閾値Ｔｈ４以上で、かつ、登録日時２２３が最先の事例データ２２０が検索対象として抽出され、スクリーニング判定２２７に「ＯＫ」が設定される。これにより、同一の利用者のアイデアのうち、類似するアイデアを検索対象のアイデアから除外することができ、利用者が過去に検索したアイデアと類似するアイデアが検索結果として複数出力されるのを防止することができる。

（６）上記（１）に記載の検索装置であって、前記検索部（１２０）は、前記検索するデータについて、当該検索装置（１００）による登録及び公開に関する同意を受け付けて、前記同意が得られた場合には蓄積された前記事例データ（２５０）から検索を実行し、前記同意が得られなかった場合には外部のデータ（事例詳細データ（社外）２３０、事例詳細データ（社内）２４０）から検索を実行することを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、アイデアの登録及び公開に同意しない利用者には、事例詳細データ（登録者）２５０の提供を禁止して、事例詳細データ（社外）２３０又は事例詳細データ（社内）２４０のデータのうち公開範囲２２６を満たすデータのみで検索を行う。

（７）上記（６）に記載の検索装置であって、前記検索部（１２０）は、前記登録及び公開に関する同意が得られた場合には、前記データの公開条件（公開期間２２５、公開範囲２２６）を受け付けて前記事例データ（２５０）に前記公開条件（２２５、２２６）を登録し、前記データの検索の際には前記公開条件（２２４、２２５）を満たす事例データ（２５０）を用いて検索を行うことを特徴とする検索装置。

上記構成により、検索サーバ１００は、公開条件を満たすまでは事例詳細データ（登録者）２５０を検索対象から除外することができる。これにより、守秘義務のあるアイデアについても検索サーバ１００に登録し、後に公開することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を含むものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ 検索サーバ
１１０ クローラ
１２０ 事例・アイデア検索プログラム
１３０ 検索結果描画プログラム
１４０ スクリーニングプログラム
１５０ 課題・解決策マップ
２００ データベース
２１０ 登録者データ
２２０ 事例データ
２３０ 事例詳細データ（社外）
２４０ 事例詳細データ（社内）
２５０ 事例詳細データ（登録者）
２６０ 操作ログ
４００ 登録者端末
５００ 社内サーバ
５１０ 社内データ
６００ 社外サーバ
６１０ 社外データ

Claims (14)

1. プロセッサとメモリを有して検索と登録を行う検索且つ登録装置であって、
   データを受け付けて、前記データと類似するデータを予め設定した事例データから検索して検索結果を出力する検索部と、
   検索した前記データを前記事例データへ自動的に登録する登録部と、
   予め設定した選別条件に基づいて、前記事例データを検索対象と検索対象外に分類するスクリーニング部と、
   を有することを特徴とする検索且つ登録装置。
2. 請求項１に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記検索部は、
   検索するデータを受け付ける際には、当該検索且つ登録装置の利用者の認証を行い、
   前記スクリーニング部は、
   同一の前記利用者が所定の期間内に検索した際に自動的に登録された前記事例データを抽出して、前記抽出された事例データの類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の前記事例データを抽出し、前記抽出された事例データについて検索対象と検索対象外に分類することを特徴とする検索且つ登録装置。
3. 請求項２に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記スクリーニング部は、
   前記分類された事例データについて、当該事例データの利用状況に基づいて評価値を算出し、前記評価値が所定の閾値Ｔｈ３以上の事例データのうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索且つ登録装置。
4. 請求項２に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記スクリーニング部は、
   前記分類された事例データについて、当該事例データの情報量Ｓを算出し、前記情報量Ｓが所定の閾値Ｔｈ４以上の事例データのうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索且つ登録装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記スクリーニング部は、
   前記事例データのうち当該事例データへの登録日時が最先の事例データを検索対象とし、その他を検索対象から除外することを特徴とする検索且つ登録装置。
6. 請求項１に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記検索部は、
   前記検索するデータについて、当該検索且つ登録装置による登録及び公開に関する同意を受け付けて、前記同意が得られた場合には蓄積された前記事例データから検索を実行し、前記同意が得られなかった場合には外部のデータから検索を実行することを特徴とする検索且つ登録装置。
7. 請求項６に記載の検索且つ登録装置であって、
   前記検索部は、
   前記登録及び公開に関する同意が得られた場合には、前記データの公開条件を受け付けて前記事例データに前記公開条件を登録し、前記データの検索の際には前記公開条件を満たす事例データを用いて検索を行うことを特徴とする検索且つ登録装置。
8. プロセッサとメモリを有する計算機が検索と登録を行う検索且つ登録方法であって、
   前記計算機が、データを受け付ける受け付けステップと、
   前記計算機が、前記データと類似するデータを予め設定した事例データから検索して検索結果を出力する検索ステップと、
   検索した前記データを前記事例データへ自動的に登録する登録ステップと、
   前記計算機が、予め設定した選別条件に基づいて、前記事例データを検索対象と検索対象外に分類するスクリーニングステップと、
   を含むことを特徴とする検索且つ登録方法。
9. 請求項８に記載の検索且つ登録方法であって、
   前記受け付けステップは、
   検索するデータを受け付ける際には、当該検索の利用者の認証を行い、
   前記スクリーニングステップは、
   同一の前記利用者が所定の期間内に検索した際に自動的に登録された前記事例データを抽出して、前記抽出された事例データの類似度を算出し、前記類似度が所定の閾値Ｔｈ２以上の前記事例データを抽出し、前記抽出された事例データについて検索対象と検索対象外に分類することを特徴とする検索且つ登録方法。
10. 請求項９に記載の検索且つ登録方法であって、
    前記スクリーニングステップは、
    前記分類された事例データについて、当該事例データの利用状況に基づいて評価値を算出し、前記評価値が所定の閾値Ｔｈ３以上の事例データのうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索且つ登録方法。
11. 請求項９に記載の検索且つ登録方法であって、
    前記スクリーニングステップは、
    前記分類された事例データについて、当該事例データの情報量Ｓを算出し、前記情報量Ｓが所定の閾値Ｔｈ４以上の事例データのうちの１つを検索対象とし、その他を検索対象外として分類することを特徴とする検索且つ登録方法。
12. 請求項１０又は請求項１１に記載の検索且つ登録方法であって、
    前記スクリーニングステップは、
    前記事例データのうち当該事例データへの登録日時が最先の事例データを検索対象とし、その他を検索対象から除外することを特徴とする検索且つ登録方法。
13. 請求項８に記載の検索且つ登録方法であって、
    前記検索ステップは、
    前記検索するデータについて、当該計算機による登録及び公開に関する同意を受け付けて、前記同意が得られた場合には蓄積された前記事例データから検索を実行し、前記同意が得られなかった場合には外部のデータから検索を実行することを特徴とする検索且つ登録方法。
14. 請求項１３に記載の検索且つ登録方法であって、
    前記検索ステップは、
    前記登録及び公開に関する同意が得られた場合には、前記データの公開条件を受け付けて前記事例データに前記公開条件を登録し、前記データの検索の際には前記公開条件を満たす事例データを用いて検索を行うことを特徴とする検索且つ登録方法。

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