JP4464713B2 - 支援サーバ、支援システム及び支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報検索を行って課題を解決する作業を支援する支援サーバ、支援システム及び支援方法に関する。

従来、ユーザは、ネットワーク上のサービスを利用して何らかの課題を解決する際に、携帯端末を用いてディレクトリ検索や（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）、キーワード検索（例えば、非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６参照）を行い、課題解決に利用可能な情報を検索している。又、特定のキーワードに対して、課題解決につながると考えられるナビゲーション文を予め関連付けておき、ユーザを適切な情報にナビゲートする方法も提案されている（例えば、特許文献１参照）。
「ＬＹＣＯＳディレクトリ検索」、http://i.lycos.co.jp/dir/ 「ＯＨ ＮＥＷカテゴリ検索」、http://www.ohnew.co.jp/i/cate/index.html 「Ｉｎｆｏｓｅｅｋモバイル カテゴリ検索」、http://iseek.infoseek.co.jp/I category?pg=I category top.html&sv=IM 「ＬＹＣＯＳキーワード検索」、http://i.lycos.co.jp/ 「ＯＨ ＮＥＷキーワード検索」、http://www.ohnew.co.jp/i/ 「Ｉｎｆｏｓｅｅｋモバイル キーワード検索」、http://iseek.infoseek.co.jp/ 特開２００２−１２３５４１号公報

しかしながら、従来のディレクトリ検索やキーワード検索では、ユーザは、一般的なカテゴリにより分類されているディレクトリ階層や、キーワード検索して得られる一覧から候補を抽出し、内容を判定する作業を、課題解決に利用可能な情報を提供するサービスが見つかるまで繰り返す必要があり、作業が煩雑であった。特に、携帯端末を用いて作業を行う場合には、ディスプレイの表示能力、狭い通信帯域、ダイヤルボタンによる文字入力といった制約があり、上記作業がユーザにとって大きな負担となっていた。その結果、どのような情報を提供するサービスが存在するかを事前に把握していないユーザが、課題解決に利用可能な情報を発見することは困難であった。又、特定のキーワードにナビゲーション文を予め関連付けて用意しておく方法では、ユーザが指定したキーワードが用意したキーワードと異なる場合、ユーザに課題解決に利用可能な情報を提供できない場合があった。

そこで、本発明は、課題解決に利用可能な情報をユーザが容易に取得できるようにすることを目的とする。

本発明に係る支援サーバは、階層化された複数の課題（以下「階層化課題」という）を含む課題情報を要求する課題情報要求を、端末装置から受信する要求受信部と、課題情報要求に関する単語（以下「要求関係語」という）を決定する要求関係語決定部と、要求関係語に基づいて課題情報を決定する課題情報決定部と、課題情報決定部が決定した課題情報を端末装置に提供する課題情報提供部とを備えることを特徴とする。

このような支援サーバによれば、支援サーバは、端末装置からの課題情報要求に関する要求関係語に基づいて、複数の階層化課題を含む解決情報を決定し、端末装置に提供できる。そのため、端末装置のユーザは、支援サーバから提供された複数の階層化課題を用いて、課題解決に利用可能な情報（以下「解決情報」という）を検索することにより、容易に解決情報を取得できる。

課題情報決定部は、要求関係語を含む階層化課題にポイントを付与し、そのポイントを課題情報毎に合計して合計ポイントを算出し、その合計ポイントに基づいて課題情報を決定することが好ましい。これによれば、支援サーバは、端末装置に提供する課題情報として、要求関係語を含む階層化課題を多く含む課題情報を決定できる。よって、支援サーバは、課題情報要求と相関が高い課題情報を端末装置に提供でき、端末装置のユーザは、その階層化課題を用いてより容易に適切な解決情報を取得できる。

又、要求関係語決定部は、要求関係語として、課題情報要求に含まれる単語（以下「原単語」という）、原単語の上位語、原単語の下位語、原単語の同義語、又は、原単語の関連語の少なくとも１つを決定することが好ましい。要求関係語として原単語を決定する場合は、確実な要求関係語を容易に決定できる。要求関係語として上位語や下位語、同義語や関連語を決定する場合は、原単語と相関が高い原単語以外の単語も要求関係語に決定でき、原単語を拡張できる。よって、支援サーバは、これらの要求関係語に基づいて課題情報要求と相関が高い課題情報を決定できる。

更に、支援サーバは、課題情報要求に基づいて、情報提供装置が提供する提供情報を取得する提供情報取得部を備え、要求関係語決定部は、提供情報取得部が取得した提供情報に基づいて要求関係語を決定することが好ましい。これによれば、支援サーバは、課題情報要求に基づいて取得した提供情報から要求関係語を決定できる。よって、支援サーバは、幅広い要求関係語を決定したり、支援サーバが原単語を未知な場合であっても、提供情報から要求関係語を決定したりできる。よって、支援サーバは、課題情報要求と相関が高い課題情報を確実に決定できる。

この場合、要求関係語決定部は、要求関係語として、取得した提供情報の特徴語、その特徴語の上位語、特徴後の下位語、特徴語の同義語、又は、特徴後の関連語の少なくとも１つを決定することが好ましい。これによれば、支援サーバは、取得した提供情報から種々の要求関係語を決定でき、これらの要求関係語に基づいて課題情報要求と相関が高い課題情報を決定できる。

更に、支援サーバは、課題情報決定部が決定した課題情報に含まれる階層化課題に対する解決情報を特定する情報（以下「特定情報」という）を、端末装置に提供する特定情報提供部を備えることが好ましい。これによれば、支援サーバは、課題情報だけでなく、それに対する解決情報の特定情報を端末装置に提供できる。そのため、端末装置のユーザは、より容易に解決情報を取得できる。

本発明に係る支援システムは、階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を要求する課題情報要求を、端末装置から受信する要求受信部と、課題情報要求に関する要求関係語を決定する要求関係語決定部と、要求関係語に基づいて課題情報を決定する課題情報決定部と、課題情報決定部が決定した課題情報を端末装置に提供する課題情報提供部とを備える支援サーバと、課題情報を記憶する課題情報記憶装置とを備えることを特徴とする。

このような支援システムによれば、予め階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を記憶しておくことができる。よって、支援サーバは、課題情報記憶装置を利用して、端末装置からの課題情報要求に関する要求関係語に基づいて課題情報を決定し、端末装置に容易に提供できる。そのため、端末装置のユーザは、支援サーバから提供された複数の階層化課題を用いて、解決情報を検索することにより、容易に解決情報を取得できる。

本発明に係る支援方法は、階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を要求する課題情報要求を端末装置から受信し、課題情報要求に関する要求関係語を決定し、要求関係語に基づいて課題情報を決定し、決定した課題情報を端末装置に提供することを特徴とする。

以上説明したように、本発明によれば、課題解決に利用可能な情報をユーザが容易に取得できるようにすることができる。

〔支援システム〕
図１に示すように、支援システム１００は、支援サーバ１０と、タスクモデルデータベース２０と、シソーラスデータベース３０と、検索エンジン４０と、複数のコンテンツプロバイダーサーバ（Contents Providerサーバ、以下「ＣＰサーバ」という）５０ａ〜５０ｃと、端末装置６０と、ネットワーク７０とを備える。

支援システム１００は、端末装置６０のユーザが情報検索を行って課題を解決する作業を支援する。支援システム１００は、ユーザが、例えば、映画を観る、食事をするといった課題を解決するために利用できる解決情報を検索し、その解決情報を利用して、映画を観る、食事をするといった課題を解決する作業を支援する。支援システム１００では、解決情報を「サービス」と呼ぶ。

ネットワーク７０は、支援サーバ１０、検索エンジン４０、ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃ、端末装置６０を接続する。ネットワーク７０としては、例えば、インターネット等の有線回線や、無線回線を用いることができる。

端末装置６０は、有線又は無線によるデータ通信機能を備える。端末装置６０は、ネットワーク７０を介して、支援サーバ１０、検索エンジン４０、ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃと通信する。端末装置６０は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、無線通信カードを備えたＰＤＡ（Personal Digital Assistants）等を用いることができる。

ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃは、端末装置６０や支援サーバ１０に提供情報を提供する情報提供装置である。この提供情報が、端末装置６０にとってサービス（解決情報）となる。ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃは、端末装置６０や支援サーバ１０にネットワーク７０を介して提供情報を提供する。ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃは、端末装置６０が利用可能な形式のサービスを提供する。ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃは、ネットワーク７０に直接接続してもよく、通信事業者網を介してネットワーク７０に接続してもよい。ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃは、サービスを提供する企業や個人によって設けられる。

シソーラスデータベース３０と、タスクモデルデータベース２０は、支援サーバ１０に接続して設けられる。シソーラスデータベース３０と、タスクモデルデータベース２０は、支援サーバ１０により管理される。

シソーラスデータベース３０は、単語を意味的に分類した辞書である。シソーラスデータベース３０は、ある単語を基本単語に設定し、その基本単語に、基本単語の上位語、下位語、同義語、関連語等を関連付けて記憶する。上位語は、基本単語の上位概念を示す単語である。下位語は、基本単語の下位概念を示す単語である。同義語は、基本単語と同意の単語である。関連語は、基本単語と関連する単語である。

本実施形態では、図２に示すように、シソーラスデータベース３０は、シソーラスＩＤに、基本単語、その上位語、同義語を対応付けて記憶する。シソーラスＩＤは、基本単語を識別する識別データであり、シソーラスデータベース３０内で一意に定まるデータである。基本単語は、シソーラスデータベース３０において基本となる単語であり、任意に設定できる。尚、基本単語は、その同義語から見れば同義語である。又、基本単語は、その上位語から見れば下位語である。このようなシソーラスデータベース３０は、例えば、支援サーバ１０の提供者により定義され、設けられる。

タスクモデルデータベース２０は、階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を記憶する課題情報記憶装置である。支援システム１００では、階層化課題を「タスク」、複数のタスクを含む課題情報を「タスクモデル」と呼ぶ。よって、タスクモデルは、階層的な構造になっている。タスクモデルデータベース２０は、ユーザが解決したいと想定される課題を階層化したタスクを含むタスクモデルを予め記憶する。タスクモデルデータベース２０は、タスクモデルを記憶する知識データベースである。

タスクは、上位のタスク（以下「上位タスク」という）と、その上位タスクを解決するために解決する具体的な下位のタスク（以下「サブタスク」という）とに階層化されている。例えば、タスクは、「映画を観る」という上位タスクと、「映画を観る」という上位タスクを解決するために解決する具体的なサブタスク「映画タイトルを決める」、「映画館を決める」等とに階層化されている。タスクは、必要なだけ、サブタスクを解決するために解決する具体的な下位のタスクまで階層化できる。例えば、タスクは、「映画タイトルを決める」というサブタスクと、「映画タイトルを決める」というサブタスクを解決するために解決する具体的な下位のタスク「新作情報を見る」、「興行ランキングを見る」等とに階層化できる。

タスクモデルデータベース２０は、上位タスクをルートとする複数のタスクモデルを記憶する。更に、タスクモデルデータベース２０は、タスクに対するサービス（解決情報）に関する情報を、タスクと関連付けて記憶する。

具体的には、タスクモデルデータベース２０は、タスクテーブル２０ａとサービステーブル２０ｂとを備える。タスクテーブル２０ａは、図３に示すように、タスクＩＤに、タスク名と、親タスクＩＤとを対応付けて記憶する。タスクＩＤは、タスクを識別する識別データであり、タスクモデルデータベース２０内で一意に定まるデータである。タスク名は、タスクの内容を示す文字列で表される。タスクは、端末装置６０のユーザからの課題情報（タスクモデル）を要求する課題情報要求（以下「タスクモデル要求」という）を想定して設定される。タスク名は、シソーラスデータベース３０が記憶する基本単語を用いて設定される。例えば、タスク名を構成する動詞や名詞等は、シソーラスデータベース３０が記憶する単語が用いられる。親タスクＩＤは、そのタスクの上位に存在するタスクのタスクＩＤである。親タスクＩＤは、直属のタスクのタスクＩＤが設定される。上位のタスクが存在しない上位タスクの場合には、親タスクＩＤに上位のタスクが存在しないことを示す「０」が設定される。

よって、タスクテーブル２０ａでは、親タスクＩＤが０であるタスクＩＤ＝１００１、タスク名「映画を観る」のタスクと、タスクＩＤ＝１０１２、タスク名「食事をする」のタスクが、上位タスクである。そして、例えば、ＩＤ＝１００１の上位タスクのサブタスクとして、親タスクＩＤが１００１であるタスクＩＤ＝１００２、タスク名「映画タイトルを決める」のタスクや、タスクＩＤ＝１００３、タスク名「映画館を決める」のタスク等が存在する。更に、例えば、ＩＤ＝１００２のサブタスクの下位のタスクとして、親タスクＩＤが１００２であるタスクＩＤ＝１００５、タスク名「新作情報を見る」のタスクや、タスクＩＤ＝１００６、タスク名「興行ランキングを見る」のタスク等が存在する。

サービステーブル２０ｂは、図４に示すように、サービスＩＤに、サービスＵＲＩと、タスクＩＤとを対応付けて記憶する。サービスＩＤは、サービスを識別する識別データであり、タスクモデルデータベース２０内で一意に定まるデータである。サービスＵＲＩ（Uniform Resource Indicator）は、解決情報（サービス）を特定する特定情報である。特定情報は、サービスを支援システム１００において一意に特定する識別データであればよく、ＵＲＩ以外にＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等を用いることができる。

タスクＩＤは、サービスに関する情報を関連付ける対象のタスクを示す。タスクＩＤは、タスクテーブル２０ａ内のタスクＩＤを用いる。例えば、サービステーブル２０ｂは、タスクＩＤ＝１００４に対するサービスに関する情報として、サービスＩＤ＝５００１、サービスＵＲＩ「http://＊＊＊＊＊＊．co.jp/sample1.html」を記憶している。このようにして、タスクモデルデータベース２０は、タスクに対するサービスに関する情報としてサービスＩＤや特定情報を、タスクと関連付けて記憶する。サービステーブル２０ｂは、サービスに関する情報として、サービスの簡単な説明、サービスの容量、サービスを利用可能な端末装置に関する情報等、サービスの属性情報を記憶してもよい。

このようなタスクモデルデータベース２０は、例えば、支援サーバ１０の提供者により予めタスクモデルが定義され、各タスクとサービスに関する情報が関連付けられて設けられる。

検索エンジン４０は、提供情報を検索する検索装置である。検索エンジン４０は、１つ又は複数のキーワードに基づいて、ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃが提供する提供情報を全文検索する。検索エンジン４０は、キーワードを含む検索要求を、ネットワーク７０を介して支援サーバ１０や端末装置６０から受信する。端末装置６０からの検索要求には、キーワードとしてタスクが含まれる。検索エンジン４０は、検索要求に含まれるキーワードに基づいて提供情報を全文検索する。検索エンジン４０は、キーワードを索引語に含む提供情報の一覧を検索結果として、ネットワーク７０を介して支援サーバ１０や端末装置６０に提供する。提供情報の一覧は、例えば、提供情報を特定するＵＲＩやＵＲＬのような特定情報を用いて示されるＵＲＩリストやＵＲＬリスト等である。特定情報は、ＵＲＩリストやＵＲＬリストにおいて、キーワードとの相関が高い順番に並べられている。検索エンジン４０としては、提供情報としてウェブコンテンツを検索するウェブ検索エンジン等を用いることができる。

支援サーバ１０は、端末装置６０のユーザが情報検索を行って課題を解決する作業を支援する。支援サーバ１０は、シソーラスデータベース３０と、タスクモデルデータベース２０を用いて作業を支援する。支援サーバ１０は、ネットワーク７０を介して端末装置６０と通信を行う。支援サーバ１０は、端末装置６０からタスクモデル要求を受信し、タスクモデル要求に合致するタスクモデルを決定する。そして、支援サーバ１０は、決定したタスクモデルを端末装置６０に提供することより、作業の支援を実行する。

支援サーバ１０は、図５に示すように、要求受信部１０１と、応答ページ送信部１０２と、検索要求部１０３と、検索結果受信部１０４と、ページ解析部１０５と、応答ページ生成部１０６と、要求解析部１０７と、シソーラス照合部１０８と、要求関係語取得部１０９と、特徴語抽出部１１０と、タスク照合部１１１と、タスクモデル選択部１１２とを備える。

要求受信部１０１は、階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を要求する課題情報要求を端末装置６０から受信する。即ち、要求受信部１０１は、複数のタスクを含むタスクモデルを要求するタスクモデル要求を端末装置６０から、ネットワーク７０を介して受信する。要求受信部１０１は、受信したタスクモデル要求を要求解析部１０７に入力する。

要求解析部１０７は、タスクモデル要求に含まれる原単語を取得する。要求解析部１０７は、タスクモデル要求を解析し、タスクモデル要求を表現する原単語を取り出す。タスクモデル要求には、端末装置６０により指定された、ユーザが解決したい課題を表現する単語や自然文が含まれる。タスクモデル要求が１つ又は複数の独立した単語を含む場合には、要求解析部１０７は、タスクモデル要求から独立した単独をそのまま原単語として取り出す。タスクモデル要求が自然文を含む場合には、要求解析部１０７は、自然文を形態素解析により複数の原単語に分割して、原単語を取得する。要求解析部１０７は、タスクモデル要求から取得した原単語の集合を生成し、シソーラス照合部１０８に入力する。

シソーラス照合部１０８は、タスクモデル要求に含まれる原単語が、シソーラスデータベース３０に含まれるか否を判定する。シソーラス照合部１０８は、原単語の集合に含まれる全ての原単語について、判定を行う。シソーラス照合部１０８は、要求解析部１０７から取得した原単語と、シソーラスデータベース３０が記憶する基本単語、上位語、下位語、同義語、関連語とを比較し、原単語と一致する単語がシソーラスデータベース３０に含まれるか否かを判定する。本実施形態では、シソーラス照合部１０８は、原単語と、図２に示したシソーラスデータベース３０が記憶する基本単語、上位語、同義語とを比較し、原単語とシソーラスデータベース３０とを照合する。シソーラス照合部１０８は、シソーラスデータベース３０に含まれる原単語は、要求関係語取得部１０９に入力する。シソーラス照合部１０８は、シソーラスデータベース３０に含まれない原単語は検索要求部１０３に入力する。

検索要求部１０３は、タスクモデル要求に基づいて、提供情報の検索を検索エンジン４０に要求する。具体的には、検索要求部１０３は、シソーラス照合部１０８から取得した、シソーラスデータベース３０に含まれない原単語をキーワードに含む検索要求を生成する。検索要求部１０３は、生成した検索要求を、ネットワーク７０を介して検索エンジン４０に送信する。尚、シソーラスデータベース３０に含まれない原単語が複数ある場合、検索要求部１０３は、複数の原単語をキーワードとして含む検索要求を生成し、複数の原単語をまとめてキーワードに指定した検索要求を検索エンジン４０に送信する。

検索結果受信部１０４は、検索エンジン４０によるタスクモデル要求に基づく検索結果を受信する。検索結果受信部１０４は、検索エンジン４０がシソーラスデータベース３０に含まれない原単語をキーワードとして全文検索した検索結果として、提供情報の一覧を受信する。検索結果受信部１０４は、例えば、ＵＲＩリストやＵＲＬリストを受信する。検索結果受信部１０４は、受信した検索結果をページ解析部１０５に入力する。尚、検索要求がシソーラスデータベース３０に含まれない複数の原単語をキーワードとして含む場合には、検索結果受信部１０４は、検索エンジン４０から、複数の原単語を含む提供情報の一覧を受信する。

ページ解析部１０５は、検索エンジン４０によるタスクモデル要求に基づく検索結果に従って、提供情報を取得する。ページ解析部１０５は、検索結果受信部１０４から取得したＵＲＩリストやＵＲＬリストに従って、提供情報をＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃに要求し、取得する。例えば、ページ解析部１０５は、ＵＲＩリストやＵＲＬリストの上位一定数の特定情報を指定し、提供情報をＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃに要求する。ページ解析部１０５は、提供情報として、例えば、ページやファイルを取得する。

ページ解析部１０５は、取得した提供情報を特徴語抽出部１１０に入力する。ページ解析部１０５は、複数の提供情報を取得した場合、複数の提供情報を１つに統合する。例えば、ページ解析部１０５は、取得した提供情報に含まれる文書や文章、単語を抽出し、１つの文書に統合したり、取得したページを１つのページに統合したりできる。ページ解析部１０５は、統合した提供情報を特徴語抽出部１１０に入力する。ページ解析部１０５は、各提供情報をそのまま特徴語抽出部１１０に入力してもよい。

このようにして、検索要求部１０３と、検索結果受信部１０４と、ページ解析部１０５が、課題情報要求に基づいて、情報提供装置が提供する提供情報を取得する提供情報取得部として機能する。具体的には、検索要求部１０３と、検索結果受信部１０４と、ページ解析部１０５は、検索エンジン４０を用いて提供情報を取得する。

特徴語抽出部１１０は、提供情報の特徴語を抽出する。特徴語とは、文書の特徴を端的に示す単語をいう。特徴語抽出部１１０は、既存の特徴語抽出技術を用いて特徴語を抽出できる。例えば、特徴語抽出部１１０は、文書中の単語の出現頻度（ＴＦ：Term Frequency）と、その単語を含む文書の出現頻度（ＤＦ：Document Frequency）によって特徴語を決定するＴＦ／ＩＤＦ（Inverse ＤＦ）用いて、特徴語を抽出できる。特徴語抽出部１１０は、ページ解析部１０５から取得した提供情報を解析し、特徴語を抽出する。特徴語抽出部１１０は、抽出した特徴語と、シソーラスデータベース３０が記憶する単語とを比較し、抽出した特徴語がシソーラスデータベース３０に含まれるか否かを判定する。特徴語抽出部１１０は、シソーラスデータベース３０に含まれる特徴語を用いて、特徴語リストを生成する。特徴語抽出部１１０は、生成した特徴語リストを要求関係語取得部１０９に入力する。

要求関係語取得部１０９は、シソーラス照合部１０８から、シソーラスデータベース３０に含まれる原単語を取得する。要求関係語取得部１０９は、特徴語抽出部１１０から特徴語リストを取得する。要求関係語取得部１０９は、原単語と、シソーラスデータベース３０が記憶する単語とを比較し、シソーラスデータベース３０から、原単語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つを取得する。又、要求関係語取得部１０９は、特徴語リストに含まれる特徴語と、シソーラスデータベース３０が記憶する単語とを比較し、シソーラスデータベース３０から、特徴語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つを取得する。そして、要求関係語取得部１０９は、シソーラス照合部１０８、特徴語抽出部１１０、シソーラスデータベース３０から取得した単語の中から、タスクモデル要求に関する要求関係語を決定する。

要求関係語取得部１０９は、原単語、原単語の上位語、下位語、同義語、関連語、特徴語、特徴語の上位語、下位語、同義語、又は、関連語の少なくとも１つを、要求関係語に決定する。例えば、要求関係語取得部１０９は、要求関係語の数を定めておき、取得した単語の中から所定数の要求関係語を選択してもよい。そのとき、要求関係語取得部１０９は、各種類の単語に選択する優先順位を定めておき、優先順位の高い順に所定数になるまで要求関係語を選択してもよい。あるいは、要求関係語取得部１０９は、全ての種類の単語を選択したり、所定数の種類の単語を選択したりしてもよい。又、要求関係語取得部１０９は、原単語にシソーラスデータベース３０に含まれるものと含まれないものが混在している場合には、原単語と特徴語の両方を要求関係語として決定するようにしてもよい。

本実施形態では、要求関係語取得部１０９は、原単語の上位語、原単語の同義語、特徴語の上位語、又は、特徴語の同義語の少なくとも１つを、シソーラスデータベース３０から取得する。そして、要求関係語取得部１０９は、原単語、原単語の上位語、原単語の同義語、特徴語、特徴語の上位語、又は、特徴語の同義語の少なくとも１つを、要求関係語に決定する。

要求関係語取得部１０９は、複数の要求関係語を決定し、要求関係語の集合を生成する。要求関係語取得部１０９は、生成した要求関係語の集合をタスク照合部１１１に入力する。このようにして、要求解析部１０７と、シソーラス照合部１０８と、要求関係語取得部１０９と、特徴語抽出部１１０が、課題情報要求に関する要求関係語を決定する要求関係語決定部として機能する。特に、要求関係語取得部１０９と、特徴語抽出部１１０が機能して、提供情報取得部が取得した提供情報に基づいて要求関係語を決定できる。

タスク照合部１１１は、要求関係語を含むタスクにポイントを付与する。タスク照合部１１１は、要求関係語取得部１０９から取得した要求関係語と、タスクモデルデータベース２０のタスクテーブル２０ａが記憶するタスクとを比較し、タスク名に要求関係語を含むタスクにポイントを付与する。即ち、タスク照合部１１１は、決定した要求関係語とタスクを照合し、相互に合致したタスクにポイントを付与していく。タスク照合部１１１は、要求関係語毎にタスクとの比較を行い、要求関係語の集合に含まれる要求関係語全てについて比較を行って、タスクにポイントを付与する。タスク照合部１１１は、複数の要求関係語を含むタスクには、要求関係語とタスク名が一致する毎にポイントを付与し、ポイントを加算していく。このようにして、タスク照合部１１１は、タスクに累積ポイントを付与する。このとき、タスク照合部１１１は、タスクＩＤにポイントを付与していく。これにより、タスク照合部１１１は、最終的に、ポイントが付与され、加算されたタスクＩＤのリストを生成する。

付与するポイントは、例えば、単語の種類に応じて設定できる。例えば、原単語及びその上位語や下位語、同義語や関連語のポイントは、特徴語及びその上位語や下位語、同義語や関連語のポイントよりも高く設定してもよい。又、原単語や特徴語のポイントは、それらの上位語や下位語、同義語や関連語のポイントよりも高く設定してもよい。又、同義語のポイントは、上位語や下位語、関連語のポイントよりも高く設定してもよい。

例えば、図６に示すように、タスク１ａを上位タスクとし、タスク１１ａ〜１３ａをサブタスクとし、タスク２１ａ〜２４ａをサブタスクの下位のタスクとするタスクモデルＡと、タスク１ｂを上位タスクとし、タスク１１ｂ〜１３ｂをサブタスクとし、タスク２１ｂ〜２３ｂをサブタスクの下位のタスクとするタスクモデルＢとがある場合に、タスク照合部１１１が要求関係語を含むタスクにポイントを付与していった結果、各タスクには、各タスクに併記されているようにポイントが付与される。タスク照合部１１１は、タスクにポイントを付与した結果を、タスクモデル選択部１１２に入力する。タスク照合部１１１は、例えば、タスクＩＤと付与したポイントを対応付けたタスクＩＤのリストを、タスクモデル選択部１１２に入力する。

タスクモデル選択部１１２は、タスク照合部１１１から、タスクにポイントを付与した結果を取得する。タスクモデル選択部１１２は、タスクテーブル２０ａを参照し、タスクに付与されたポイントをタスクモデル毎に合計し、各タスクモデルの合計ポイントを算出する。タスクモデル選択部１１２は、例えば、タスクＩＤに基づいて各タスクが含まれるタスクモデルを判断し、タスクモデル毎に合計ポイントを算出する。

タスクモデル選択部１１２は、合計ポイントに基づいて端末装置６０に提供するタスクモデルを決定する。タスクモデル選択部１１２は、各タスクモデルの合計ポイントを比較し、合計ポイントが高いタスクモデルを選択する。タスクモデル選択部１１２は、タスクテーブル２０ａを参照し、合計ポイントをタスクモデルに含まれるタスクの数で除算して、タスクモデルの平均ポイントを算出することが好ましい。そして、タスクモデル選択部１１２は、各タスクモデルの平均ポイントを比較し、平均ポイントが高いタスクモデルを選択することが好ましい。タスクモデル選択部１１２は、合計ポイントや平均ポイントが最も高いタスクモデルを選択してもよく、合計ポイントや平均ポイントが最も高いタスクモデルから所定数以内のタスクモデルまでを選択してもよい。

このようにして、タスクモデル選択部１１２は、タスクモデル要求とタスクテーブル２０ａが記憶するタスクモデルとの合致度を判定し、タスクモデル要求との合致度が高いタスクモデルを選択する。これにより、タスクモデル選択部１１２は、タスクモデル要求との相関が高いタスクモデルを、端末装置６０に提供するタスクモデルに決定する。

例えば、図６に示すように、タスクモデル選択部１１２は、各タスクに付与されたポイントをタスクモデル毎に合計し、タスクモデルＡ、タスクモデルＢの合計ポイントを算出する。更に、タスクモデル選択部１１２は、タスクモデルＡの合計ポイント「７．２」を、タスクモデルＡに含まれるタスクの数「８」で除算し、平均ポイント「０．９０」を算出する。又、タスクモデル選択部１１２は、タスクモデルＢの合計ポイント「９．４」を、タスクモデルＢに含まれるタスクの数「７」で除算し、平均ポイント「１．３４」を算出する。そして、タスクモデル選択部１１２は、タスクモデルＡとタスクモデルＢの平均ポイントを比較し、より高い平均ポイントを持つタスクモデルＢを選択する。

このようにして、タスク照合部１１１と、タスクモデル選択部１１２が、要求関係語に基づいて課題情報を決定する課題情報決定部として機能する。特に、タスク照合部１１１と、タスクモデル選択部１１２は、要求関係語を含む階層化課題にポイントを付与し、ポイントを提供情報毎に合計して合計ポイントを算出し、合計ポイントに基づいて提供情報を決定できる。

タスクモデル選択部１１２は、決定したタスクモデルを、タスクモデルテーブル２０ａから取得し、応答ページ生成部１０６に入力する。更に、タスクモデル選択部１１２は、決定したタスクモデルに含まれるタスクと関連付けられているサービスの特定情報を対応付けて、応答ページ生成部１０６に入力することが好ましい。具体的には、タスクモデル選択部１１２は、決定したタスクモデルに含まれるタスクのタスクＩＤをタスクテーブル２０ａから取得する。タスクモデル選択部１１２は、取得したタスクＩＤに基づいて、サービステーブル２０ｂから、タスクＩＤに関連付けられているサービスＵＲＩを取得する。そして、タスクモデル選択部１１２は、タスクＩＤとサービスＵＲＩを対応付けて応答ページ生成部１０６に入力する。

応答ページ生成部１０６は、タスクモデル選択部１１２が決定した端末装置６０に提供するタスクモデルを、端末装置６０に提供する形式に変換する。具体的には、応答ページ生成部１０６は、端末装置６０が表示可能な形式であり、タスクモデルを含む応答ページを、タスクモデル要求に対する応答として生成する。

応答ページ生成部１０６は、決定したタスクモデルが複数ある場合には、タスクモデルを合計ポイントや平均ポイントが高い順番に配列した応答ページを生成する。又、応答ページ生成部１０６は、タスクモデル内で、最も高いポイントが付与されたタスクを基点とし、基点としたタスクから所定数の上位のタスク、所定数の下位のタスクを、端末装置６０に提供するタスクに選択する。そして、応答ページ生成部１０６は、選択したタスクを階層的に表示する応答ページを生成する。

あるいは、応答ページ生成部１０６は、決定した各タスクモデルの上位タスクのみを、合計ポイントや平均ポイントが高い順番に配列したリストを含む応答ページを生成してもよい。この場合、端末装置６０にリストからタスクモデルを選択してもらい、応答ページ生成部１０６は、選択されたタスクモデル全体を含む応答ページを更に生成するようにしてもよい。

更に、応答ページ生成部１０６は、タスクモデル選択部１１２が決定したタスクモデルに加えて、決定したタスクモデルに含まれるタスクに対するサービスを特定する特定情報を含む応答ページを生成することが好ましい。この場合、応答ページ生成部１０６は、タスクモデル選択部１１２から取得したサービスＵＲＩの中から、応答ページに含めるタスクのタスクＩＤと関連付けられているサービスＵＲＩを取得する。そして、応答ページ生成部１０６は、タスクと取得したサービスＵＲＩを対応付けた応答ページを生成する。あるいは、応答ページ生成部１０６は、特定情報を含まない応答ページを送信した後に、端末装置６０からの要求に応じて、タスクに対するサービスの特定情報を含む応答ページを生成してもよい。

応答ページ生成部１０６は、生成した応答ページを応答ページ送信部１０２に入力する。応答ページ送信部１０２は、応答ページ生成部１０６から取得した応答ページを、端末装置６０にネットワーク７０を介して送信する。

このようにして、応答ページ生成部１０６と、応答ページ送信部１０２が、課題情報決定部が決定した課題情報を端末装置に提供する課題情報提供部として機能する。更に、応答ページ生成部１０６が、決定したタスクモデルに含まれるタスクに対するサービスの特定情報を含む応答ページを生成することにより、応答ページ生成部１０６と、応答ページ送信部１０２が、課題情報決定部が決定した課題情報に含まれる階層化課題に対する解決情報を特定する特定情報を、端末装置に提供する特定情報提供部としても機能する。

〔支援方法〕
次に、図１に示した支援システム１００を用いた支援方法を説明する。まず、図７に、タスクモデルの要求からタスクモデルの提供までの手順を示す。端末装置６０は、支援サーバ１０に対して、解決したい課題を表現する単語や自然文を含むタスクモデル要求を送信し、支援サーバ１０がタスクモデル要求を受信する（Ｓ１０１）。ステップ（Ｓ１０１）において、支援サーバ１０は、タスクモデル要求を受信した場合はステップ（Ｓ１０２）に進み、受信しない間はタスクモデル要求を受信するまで待機する。

支援サーバ１０は、受信したタスクモデル要求を解析し（Ｓ１０２）、タスクモデル要求が１つ又は複数の独立した単語を含むか否かを判定する（Ｓ１０３）。支援サーバ１０は、タスクモデル要求が独立した単語を含む場合には、タスクモデル要求から独立した単独をそのまま原単語として取り出す（Ｓ１０４）。支援サーバ１０は、タスクモデル要求が独立した単語を含まず、自然文を含む場合には、自然文を形態素解析により複数の原単語に分割する（Ｓ１０５）。

支援サーバ１０は、ステップ（Ｓ１０４）、（Ｓ１０５）において取得したタスクモデル要求に含まれる原単語の集合ＷＵを生成する（Ｓ１０６）。原単語の集合ＷＵは、ｎ個の原単語ｗｕ_ｉを含み、（１）式のように表すことができる。
ＷＵ＝｛ｗｕ_１，ｗｕ_２，・・・，ｗｕ_ｎ｝ （１）式

支援サーバ１０は、原単語の集合ＷＵに含まれる原単語ｗｕ_ｉが、シソーラスデータベース３０に含まれるか否かを判定する（Ｓ１０７）。支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉがシソーラスデータベース３０に含まれる場合には、図８に示す手順Ａによりタスクにポイントを付与する（Ｓ１０８）。支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉがシソーラスデータベース３０に含まれない場合には、図９に示す手順Ｂによりタスクにポイントを付与する（Ｓ１０９）。

支援サーバ１０は、原単語の集合ＷＵから判定を行った原単語ｗｕ_ｉを削除する（Ｓ１１０）。支援サーバ１０は、原単語の集合ＷＵに判定を行っていない原単語が存在するか否かを判定する（Ｓ１１１）。支援サーバ１０は、原単語が存在しない場合にはステップ（Ｓ１１２）に進む。支援サーバ１０は、原単語が存在する場合にはステップ（Ｓ１０７）に戻り、原単語の集合ＷＵに原単語が存在しなくなるまで、ステップ（Ｓ１０７）〜（Ｓ１１０）を繰り返す。

ステップ（Ｓ１１１）において、原単語が存在しないと判定した場合には、支援サーバ１０は、タスクに付与されたポイントをタスクモデル毎に合計し、合計ポイントを算出する。更に、支援サーバ１０は、合計ポイントをタスクモデルに含まれるタスクの数で除算して、タスクモデルの平均ポイントを算出する（Ｓ１１２）。支援サーバ１０は、各タスクモデルの平均ポイントを比較し、端末装置６０に提供するタスクモデルを決定する（Ｓ１１３）。そして、支援サーバ１０は、決定したタスクモデルを端末装置６０に提供する（Ｓ１１４）。このとき、支援サーバ１０は、決定したタスクモデルに含まれるタスクに対応するサービスの特定情報も端末装置６０に提供できる。

次に、図８に、原単語ｗｕ_ｉがシソーラスデータベース３０に含まれる場合に行うポイント付与手順である手順Ａを示す。支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉの同義語をシソーラスデータベース３０から取得し、原単語ｗｕ_ｉの同義語の集合ＷＣを生成する（Ｓ２０１）。ここでは、同義語の集合ＷＣに原単語ｗｕ_ｉも含めるようにする。このようにして、支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣに含まれる同義語及び原単語を要求関係語として決定する。同義語の集合ＷＣは、ｍ個の同義語ｗｃ_ｉと、原単語ｗｕ_ｉを含み、（２）式のように表すことができる。
ＷＣ＝｛ｗｕ_ｉ，ｗｃ_１，ｗｃ_２，・・・，ｗｃ_ｍ｝ （２）式

例えば、図２に示したシソーラスデータベース３０では、基本単語「映画」に対する同義語として「ムービー」、「シネマ」が定義されている。そのため、支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉが「映画」の場合、原単語「映画」に対する同義語として、「ムービー」、「シネマ」をシソーラスデータベース３０から取得する。そして、支援サーバ１０は、同義語の集合として、ＷＣ＝｛映画，ムービー，シネマ｝を生成する。

支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣから同義語ｗｃ_ｉを取得する（Ｓ２０２）。支援サーバ１０は、同義語ｗｃ_ｉと、タスクデータベース２０のタスクテーブル２０ａが記憶するタスク名とを比較し（Ｓ２０３）、タスク名に同義語ｗｃ_ｉを含むタスクが存在するか否かを判定する（Ｓ２０４）。このようにして、支援サーバ１０は、同義語とタスク名とのマッチングを行う。支援サーバ１０は、タスク名に同義語ｗｃ_ｉを含むタスクが存在する場合には、そのタスクＩＤにポイント「Ｐ１」を付与する（Ｓ２０５）。「Ｐ１」は、予め設定された、要求関係語が原単語又はその同義語の場合に付与されるポイントである。

支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣから判定を行った同義語ｗｃ_ｉを削除する（Ｓ２０６）。一方、ステップ（Ｓ２０４）において、支援サーバ１０は、タスク名に同義語ｗｃ_ｉを含むタスクが存在しない場合には、ポイント「Ｐ１」を付与せずにステップ（Ｓ２０６）に進む。

ステップ（Ｓ２０６）に次いで、支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣに判定を行っていない同義語が存在するか否かを判定する（Ｓ２０７）。支援サーバ１０は、同義語が存在しない場合には手順Ａによるポイント付与を終了する。支援サーバ１０は、同義語が存在する場合にはステップ（Ｓ２０２）に戻り、同義語の集合ＷＣに同義語が存在しなくなるまで、ステップ（Ｓ２０２）〜（Ｓ２０６）を繰り返す。即ち、支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣの要素である全ての同義語に対して、マッチングを行う。尚、支援サーバ１０は、同義語の集合ＷＣに含まれる原単語ｗｕ_ｉについても、同様の処理を行う。

このようにして、支援サーバ１０は、タスク名に同義語ｗｃ_ｉを含むタスクが存在する毎に、そのタスクＩＤにポイント「Ｐ１」を付与し、加算していく。即ち、複数の同義語を含むタスクのタスクＩＤには、ポイント「Ｐ１」が順次加算されていく。

例えば、Ｐ１＝１．０に設定する。支援サーバ１０は、同義語の集合から原単語「映画」を取得し、図３に示したタスクテーブル２０ａの全てのタスク名と比較する。支援サーバ１０は、タスク名に「映画」を含む全てのタスクＩＤに、ポイント「Ｐ１＝１．０」を付与する。具体的には、支援サーバ１０は、タスクＩＤ「１００１」、「１００２」、「１００３」、「１００４」、「１００９」にポイント「Ｐ１＝１．０」を付与する。同様に、支援サーバ１０は、同義語「ムービー」、「シネマ」についてもタスク名と比較し、ポイントを付与する。最終的にタスクＩＤには、ポイント「Ｐ１＝１．０」が、タスク名に同義語を含んだ回数だけ加算される。

尚、図８では、支援サーバ１０は、原単語とその同義語を要求関係語に決定しているが、原単語、その上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つを要求関係語に決定し、同様の処理を行うことができる。

例えば、支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉを含む原単語ｗｕ_ｉの同義語の集合ＷＣと、原単語ｗｕ_ｉの上位語の集合ＷＨとを含む集合ＷＣＨを生成してもよい。この場合も、支援サーバ１０は、図８に示した手順で処理を行うことができ、集合ＷＣＨに含まれる全ての単語について、タスク名との比較、ポイント付与を行う。このとき、支援サーバ１０は、付与するポイントを、同義語の集合ＷＣに含まれる原単語又はその同義語の場合には「Ｐ１」、上位語の集合ＷＨに含まれる上位語の場合には「Ｐ２」に設定できる。このようにして、支援サーバ１０は、同義語か上位語かによって付与するポイントを切り替えることができる。もちろん、ポイント「Ｐ１」と「Ｐ２」は同値であっても構わない。但し、原単語ｗｕ_ｉは、同義語の集合又は上位語の集合のいずれか一方に含まれるようにし、両方の集合には含まれないようにする。

次に、図９に、原単語ｗｕ_ｉがシソーラスデータベース３０に含まれない場合に行うポイント付与手順である手順Ｂを示す。支援サーバ１０は、原単語ｗｕ_ｉをキーワードに含む検索要求を検索エンジン４０に送信する（Ｓ３０１）。支援サーバ１０は、検索エンジン４０が原単語ｗｕ_ｉをキーワードとして全文検索した検索結果として、提供情報の一覧を受信する。ここでは、支援サーバ１０は、ＵＲＬリストＬを受信する（Ｓ３０２）。ＵＲＬリストＬは、提供情報のＵＲＬが原単語ｗｕ_ｉとの関連が高い順番に配列されたリストである。

支援サーバ１０は、ＵＲＬリストＬの上位ｑ個のＵＲＬを指定して提供情報をＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃに要求し、提供情報を取得する。ここでは、支援サーバ１０は、提供情報として文書を取得する。更に、支援サーバ１０は、取得した全ての文書を対象として特徴語を抽出し、特徴語リストＣ１を生成する（Ｓ３０３）。支援サーバ１０は、ＴＦ／ＩＤＦを用いて特徴語を抽出することにより、出現頻度の高い順番に配列された特徴語リストＣ１を生成する。

支援サーバ１０は、特徴語リストＣ１に含まれる特徴語と、シソーラスデータベース３０が記憶する単語とを比較し、シソーラスデータベース３０に含まれない特徴語を、特徴語リストＣ１から削除する。このようにして、支援サーバ１０は、特徴語リストＣ１から、シソーラスデータベース３０に含まれない特徴語を除外した特徴語リストＣ２を生成する（Ｓ３０４）。その結果、特徴語リストＣ２は、シソーラスデータベース３０に含まれる単語だけで構成され、出現頻度の高い順番に配列されたリストとなる。

支援サーバ１０は、特徴語リストＣ２から、上位ｍ個の特徴語を取得し、特徴語の集合ＷＯを生成する（Ｓ３０５）。特徴語の集合ＷＯは、ｍ個の特徴語を含み、（３）式のように表すことができる。
ＷＯ＝｛ｗｏ_１，ｗｏ_２，・・・，ｗｏ_ｍ｝ （３）式

支援サーバ１０は、特徴語の集合ＷＯから、特徴語ｗｏ_ｉを取得する（Ｓ３０６）。更に、支援サーバ１０は、特徴語ｗｏ_ｉの同義語をシソーラスデータベース３０から取得し、特徴語ｗｏ_ｉの同義語の集合ＷＣＯを生成する（Ｓ３０７）。ここでは、同義語の集合ＷＣＯに特徴語ｗｏ_ｉも含めるようにする。このようにして、支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯに含まれる特徴語の同義語及び特徴語を要求関係語として決定する。特徴語の同義語の集合ＷＣＯは、特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉをｍ個と、特徴語ｗｏ_ｉを含み、（４）式のように表すことができる。
ＷＣＯ＝｛ｗｏ_ｉ，ｗｃｏ_１，ｗｃｏ_２，・・・，ｗｃｏ_ｍ｝ （４）式

例えば、原単語ｗｕ_ｉが「映画館Ｘ」の場合、支援サーバ１０は、検索エンジン４０に対して、「映画館Ｘ」をキーワードに含む検索要求を送信する。支援サーバ１０は、検索結果としてＵＲＬリストＬを検索エンジン４０から受信する。ＵＲＬリストＬは、「映画館Ｘ」と関連の高い文書のＵＲＬを含む。支援サーバ１０は、ＵＲＬリストＬの上位ｑ個、例えば、上位５個のＵＲＬが特定する文書を、ＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃから取得する。支援サーバ１０は、取得した５個の文書を１つの文書に統合し、５個の文書集合全体を１つの文書とみなして、特徴語を抽出する。そして、支援サーバ１０は、特徴語として、「上映」、「新宿」、「営業」、「監督」を含む特徴語リストＣ１を生成する。

更に、支援サーバ１０は、特徴語リストＣ１から、図２に示したシソーラスデータベース３０に含まれない「新宿」を削除し、特徴語リストＣ２を生成する。特徴語リストＣ２は、特徴語として「上映」、「営業」、「監督」を含む。支援サーバ１０は、特徴語リストＣ２から、上位２個の特徴語を取得し、特徴語の集合ＷＯ＝｛上映，営業｝を生成する。更に、支援サーバ１０は、特徴語「上映」の同義語をシソーラスデータベース３０から取得し、特徴語の同義語の集合ＷＣＯ＝｛上映，映写，放映｝を生成する。

支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯから同義語ｗｃｏ_ｉを取得する（Ｓ３０８）。支援サーバ１０は、特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉと、タスクデータベース２０のタスクテーブル２０ａが記憶するタスク名とを比較し（Ｓ３０９）、タスク名に特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉを含むタスクが存在するか否かを判定する（Ｓ３１０）。このようにして、支援サーバ１０は、特徴語の同義語とタスク名とのマッチングを行う。支援サーバ１０は、タスク名に特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉを含むタスクが存在する場合には、そのタスクＩＤにポイント「Ｐ３」を付与する（Ｓ３１１）。「Ｐ３」は、予め設定された、要求関係語が特徴語又はその同義語の場合に付与されるポイントである。

支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯから判定を行った特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉを削除する（Ｓ３１２）。一方、ステップ（Ｓ３１０）において、支援サーバ１０は、タスク名に特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉを含むタスクが存在しない場合には、ポイント「Ｐ３」を付与せずにステップ（Ｓ３１２）に進む。

ステップ（Ｓ３１２）に次いで、支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯに判定を行っていない特徴語ｗｏ_ｉの同義語ｗｃｏ_ｉが存在するか否かを判定する（Ｓ３１３）。支援サーバ１０は、特徴語ｗｏ_ｉの同義語ｗｃｏ_ｉが存在しない場合には、特徴語ｗｏ_ｉを特徴語の集合ＷＯから削除する（Ｓ３１４）。支援サーバ１０は、特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉが存在する場合にはステップ（Ｓ３０８）に戻り、特徴語の同義語の集合ＷＣＯに、特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉが存在しなくなるまで、ステップ（Ｓ３０８）〜（Ｓ３１２）を繰り返す。即ち、支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯの要素である全ての特徴語の同義語に対して、マッチングを行う。尚、支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合ＷＣＯに含まれる特徴語ｗｏ_ｉについても、同様の処理を行う。

このようにして、支援サーバ１０は、タスク名に特徴語の同義語ｗｃｏ_ｉを含むタスクが存在する毎に、そのタスクＩＤにポイント「Ｐ３」を付与し、加算していく。即ち、複数の特徴語の同義語を含むタスクのタスクＩＤには、ポイント「Ｐ３」が順次加算されていく。

ステップ（Ｓ３１４）に次いで、支援サーバ１０は、特徴語の集合ＷＯに判定を行っていない特徴語ｗｏ_ｉが存在するか否かを判定する（Ｓ３１５）。支援サーバ１０は、特徴語が存在しない場合には手順Ｂによるポイント付与を終了する。支援サーバ１０は、特徴語が存在する場合にはステップ（Ｓ３０６）に戻り、特徴語の集合ＷＯに特徴語が存在しなくなるまで、ステップ（Ｓ３０６）〜（Ｓ３１４）を繰り返す。即ち、支援サーバ１０は、特徴語の集合ＷＯの要素である全ての特徴語に対して、マッチングを行う。よって、特徴語の集合ＷＯに含まれる全ての特徴語に対するマッチングが終了するまで、タスクＩＤにはポイント「Ｐ３」が順次加算されていく。

例えば、Ｐ３＝０．２に設定する。支援サーバ１０は、特徴語の同義語の集合から特徴語「上映」を取得し、図３に示したタスクテーブル２０ａの全てのタスク名と比較する。支援サーバ１０は、タスク名に「上映」を含む全てのタスクＩＤに、ポイント「Ｐ３＝０．２」を付与する。具体的には、支援サーバ１０は、タスクＩＤ「１００８」にポイント「Ｐ３＝０．２」を付与する。同様に、支援サーバ１０は、特徴語の同義語「映写」、「放映」についてもタスク名と比較し、ポイントを付与する。最終的にタスクＩＤには、ポイント「Ｐ３＝０．２」が、タスク名に特徴語及びその同義語を含んだ回数だけ加算される。

尚、図９では、支援サーバ１０は、特徴語とその同義語を要求関係語に決定しているが、特徴語、その上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つを要求関係語に決定し、同様の処理を行うことができる。

例えば、支援サーバ１０は、特徴語ｗｏ_ｉを含む特徴語ｗｏ_ｉの同義語の集合ＷＣＯと、特徴語ｗｏ_ｉの上位語の集合ＷＨＯとを含む集合ＷＣＨＯを生成してもよい。この場合も、支援サーバ１０は、図９に示した手順で処理を行うことができ、集合ＷＣＨＯに含まれる全ての単語について、タスク名との比較、ポイント付与を行う。このとき、支援サーバ１０は、付与するポイントを、特徴語の同義語の集合ＷＣＯに含まれる特徴語又はその同義語の場合には「Ｐ３」、特徴語の上位語の集合ＷＨＯに含まれる上位語の場合には「Ｐ４」に設定できる。このようにして、支援サーバ１０は、同義語か上位語かによって付与するポイントを切り替えることができる。もちろん、ポイント「Ｐ３」と「Ｐ４」は同値であっても構わない。但し、特徴語ｗｏ_ｉは、特徴語の同義語の集合又は上位語の集合のいずれか一方に含まれるようにし、両方の集合には含まれないようにする。

〔効果〕
このような支援システム１００、支援サーバ１０及び支援方法によれば、タスクモデルデータベース２０が、予め階層化された複数のタスクを含むタスクモデルを記憶しておくことができる。よって、支援サーバ１０は、タスクモデルデータベース２０を利用して、端末装置６０からのタスクモデル要求に関する要求関係語に基づいてタスクモデルを決定し、端末装置６０に容易に提供できる。そのため、端末装置６０のユーザは、支援サーバ１０から提供された複数のタスクを用いて、課題解決に利用可能なサービス（解決情報）を検索することにより、容易にサービスを取得できる。

しかも、支援サーバ１０は、要求関係語を含むタスクにポインントを付与し、そのポイントをタスクモデル毎に合計して合計ポイントを算出し、その合計ポイントに基づいてタスクモデルを決定する。即ち、支援サーバ１０は、タスクモデル単位で、タスクモデル要求との合致度を判定し、端末装置６０に提供するタスクモデルを決定する。そのため、支援サーバ１０は、端末装置６０に提供するタスクモデルとして、多数の要求関係語を含むタスクを多く含むタスクモデルを決定できる。よって、支援サーバ１０は、タスクモデル要求と相関が高いタスクモデルを端末装置６０に提供でき、端末装置６０のユーザは、そのタスクを用いてより容易に適切なサービスを取得できる。

更に、支援サーバ１０は、シソーラスデータベース３０を用い、要求関係語として、タスクモデル要求の原単語、その上位語、下位語、同義語、又は、関連語の少なくとも１つを決定できる。そのため、支援サーバ１０は、確実な要求関係語を容易に決定できる。又、支援サーバ１０は、原単語と相関が高い原単語以外の単語も要求関係語に決定でき、原単語を拡張できる。よって、支援サーバ１０は、これらの要求関係語に基づいてタスクモデル要求と相関が高いタスクモデルを決定し、端末装置６０に提供できる。

更に、支援サーバ１０は、検索エンジン４０を用い、タスクモデル要求に基づいてＣＰサーバ５０ａ〜５０ｃが提供する提供情報を取得し、取得した提供情報に基づいて要求関係語を決定できる。そのため、支援サーバ１０は、幅広い要求関係語を決定できる。又、支援サーバ１０は、シソーラスデータベース３０に含まれておらず、その結果、タスクモデルデータベース２０にも含まれていない、支援サーバ１０が未知な単語を含むタスクモデル要求を受信した場合であっても、その単語に基づいて検索された提供情報を用いて、未知な単語と相関が高い別の単語を抽出できる。特に、支援サーバ１０は、提供情報とシソーラスデータベース３０を用いて要求関係語を決定することにより、未知な単語をシソーラスデータベース３０に含まれる単語に変換できる。

そのため、支援サーバ１０は、支援サーバ１０が未知な単語が指定されたタスクモデル要求を受信した場合であっても、タスクモデル要求と相関が高いタスクモデルを確実に決定し、端末装置６０に提供できる。その結果、端末装置６０は、ユーザのニーズに合致したサービスを取得できる。

特に、支援サーバ１０は、要求関係語として、取得した提供情報の特徴語、その上位語、下位語、同義語、又は、関連語の少なくとも１つを決定できる。そのため、支援サーバ１０は、取得した提供情報から種々の要求関係語を決定でき、これらの要求関係語に基づいてタスクモデル要求と相関が高いタスクモデルを決定できる。以上のことから、支援システム１００、支援サーバ１０によれば、多様なタスクモデル要求の形式に対応可能となる。

更に、支援システム１００では、タスクモデルデータベース２０においてタスクモデルと具体的なサービスとを関連づけている。そして、支援サーバ１０は、決定したタスクモデルに含まれるタスクに対するサービスの特定情報を、端末装置６０に提供する。そのため、支援サーバ１０は、タスクモデルだけでなく、それに対するサービスの特定情報を端末装置６０に提供できる。そのため、端末装置６０のユーザは、より容易にサービスを取得できる。

本発明の実施の形態に係る支援システムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態に係るシソーラスデータベースを示す図である。 本発明の実施の形態に係るタスクテーブルを示す図である。 本発明の実施の形態に係るサービステーブルを示す図である。 本発明の実施の形態に係る支援サーバの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係るタスクモデルの決定手順を示す図である。 本発明の実施の形態に係るタスクモデルの要求からタスクモデルの提供までの手順を示すフロー図である。 本発明の実施の形態に係る原単語がシソーラスデータベースに含まれる場合のポイント付与手順（手順Ａ）を示すフロー図である。 本発明の実施の形態に係る原単語がシソーラスデータベースに含まれない場合のポイント付与手順（手順Ｂ）を示すフロー図である。

符号の説明

１０ 支援サーバ
２０ タスクモデルデータベース
２０ａ タスクテーブル
２０ｂ サービステーブル
３０ シソーラスデータベース
４０ 検索エンジン
５０ａ，５０ｂ，５０ｃ ＣＰサーバ
６０ 端末装置
７０ ネットワーク
１００ 支援システム
１０１ 要求受信部
１０２ 応答ページ送信部
１０３ 検索要求部
１０４ 検索結果受信部
１０５ ページ解析部
１０６ 応答ページ生成部
１０７ 要求解析部
１０８ シソーラス照合部
１０９ 要求関係語取得部
１１０ 特徴語抽出部
１１１ タスク照合部
１１２ タスクモデル選択部

Claims (4)

1. 基本単語、前記基本単語の上位語、下位語、同義語、関連語を関連付けて記憶する第１のデータベースと、
   階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を記憶する第２のデータベースと、
   前記課題情報を要求する、原単語を含む課題情報要求を、端末装置から受信する要求受信部と、
   前記課題情報要求に含まれる原単語が前記第１のデータベースに含まれる場合には、前記課題情報要求に含まれる原単語、該原単語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、第１のポイントを付与し、
   前記課題情報要求に含まれる原単語が前記第１のデータベースに含まれない場合には、前記原単語をキーワードとして外部の検索エンジンを用いた検索を行い、前記検索の結果である文書における単語の出現頻度と、該単語を含む前記文書の出現頻度とによって定まる特徴語のうち、前記第１のデータベースに含まれる特徴語、該特徴語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、前記第１のポイントよりも小さい第２のポイントを付与し、
   前記第２のデータベースに記憶される前記課題情報毎に、該課題情報に含まれる前記階層化課題に付与される前記第１のポイント及び前記第２のポイントの合計値を、前記課題情報に含まれる前記階層化課題の数で除した平均ポイントを算出し、前記平均ポイントの高い所定数の前記課題情報を決定する課題情報決定部と、
   を備えることを特徴とする支援サーバ。
2. 前記課題情報決定部が決定した課題情報に含まれる階層化課題に対する解決情報を特定する特定情報を、前記端末装置に提供する特定情報提供部を備えることを特徴とする請求項１に記載の支援サーバ。
3. 基本単語、前記基本単語の上位語、下位語、同義語、関連語を関連付けて記憶する第１のデータベースと、
   階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を記憶する第２のデータベースと、
   支援サーバとを備え、
   前記支援サーバは、
   前記課題情報を要求する、原単語を含む課題情報要求を、端末装置から受信する要求受信部と、
   前記課題情報要求に含まれる原単語が前記第１のデータベースに含まれる場合には、前記課題情報要求に含まれる原単語、該原単語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、第１のポイントを付与し、前記課題情報要求に含まれる原単語が前記第１のデータベースに含まれない場合には、前記原単語をキーワードとして外部の検索エンジンを用いた検索を行い、前記検索の結果である文書における単語の出現頻度と、該単語を含む前記文書の出現頻度とによって定まる特徴語のうち、前記第１のデータベースに含まれる特徴語、該特徴語の上位語、下位語、同義語、関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、前記第１のポイントよりも小さい第２のポイントを付与し、前記第２のデータベースに記憶される前記課題情報毎に、該課題情報に含まれる前記階層化課題に付与される前記第１のポイント及び前記第２のポイントの合計値を、前記課題情報に含まれる前記階層化課題の数で除した平均ポイントを算出し、前記平均ポイントの高い所定数の前記課題情報を決定する課題情報決定部と、
   前記課題情報決定部が決定した課題情報を前記端末装置に提供する課題情報提供部とを備えることを特徴とする支援システム。
4. 階層化された複数の階層化課題を含む課題情報を端末装置へ提供する支援サーバにおける支援方法であって、
   前記支援サーバが、前記課題情報を要求する、原単語を含む課題情報要求を、端末装置から受信し、
   前記支援サーバが、前記課題情報要求に含まれる原単語が、基本単語、前記基本単語の上位語、下位語、同義語、関連語を関連付けて記憶する第１のデータベースに含まれる場合には、前記課題情報要求に含まれる原単語、該原単語の上位語、前記原単語の下位語、前記原単語の同義語、前記原単語の関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、第１のポイントを付与し、
   前記支援サーバが、前記課題情報要求に含まれる原単語が前記第１のデータベースに含まれない場合には、前記原単語をキーワードとして外部の検索エンジンを用いた検索を行い、前記検索の結果である文書における単語の出現頻度と、該単語を含む前記文書の出現頻度とによって定まる特徴語のうち、前記第１のデータベースに含まれる特徴語、該特徴語の上位語、前記特徴語の下位語、前記原単語の同義語、前記原単語の関連語の少なくとも１つである要求関係語を、名前として含む前記階層化課題に対して、前記第１のポイントよりも小さい第２のポイントを付与し、
   前記支援サーバが、第２のデータベースに含まれる前記課題情報毎に、該課題情報に含まれる前記階層化課題に付与される前記第１のポイント及び前記第２のポイントの合計値を、前記課題情報に含まれる前記階層化課題の数で除した平均ポイントを算出し、前記平均ポイントの高い所定数の前記課題情報を決定するステップと、
   を備えることを特徴とする支援方法。

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