JP5123591B2

JP5123591B2 - 発想支援装置、発想支援システム、発想支援プログラム及び発想支援方法

Info

Publication number: JP5123591B2
Application number: JP2007189175A
Authority: JP
Inventors: 修平重久; 智子小森; 里美横枕; 想平森田; 悠子山田; 佳子長野; 晃平大丸
Original assignee: Uchida Yoko Co Ltd
Current assignee: Uchida Yoko Co Ltd
Priority date: 2007-07-20
Filing date: 2007-07-20
Publication date: 2013-01-23
Anticipated expiration: 2027-07-20
Also published as: JP2009026108A

Description

本発明は、例えば会話、資料の中に出現したキーワードまたは発想を広げるための発想支援ワードを提示する発想支援装置、発想支援システム、発想支援プログラム及び発想支援方法に関する。

近年、例えば企業には、「知識によって新たな価値を創造することができる企業」になることが求められている。

そのために、企業では、例えば既存知識の組合せを創造力に変える、または外部（社外）から得られる情報で新しいアイデアを創出する、のような知的生産活動が行われている。

また、例えば企業における会議（会議空間）においては、当該会議に参加（出席）している複数の参加者に対して、個人（単独）では得ることができない新たな価値の創出が求められる。しかしながら、複数の会議参加者によっても、新たな価値を創出することは容易ではない。

上記した新たな価値の創出を促進させるために、会議空間という「場（Ｂａ）」を活性化させることが必要となる。このために、例えば会議空間で行われるコミュニケーションが円滑に行われるように支援する必要がある。そこで、例えば会議空間において、例えば「人と人」だけでなく、「人とＩＴ」を加えることにより新たな効果を生み出すことが考えられる。

これに関連する技術として、例えば人間同士の会話内容に適切なＷｅｂページを検索して維持する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。この技術によれば、オントロジを利用して人間同士の会話を正確に理解し、オントロジとメタ情報を利用して適切なＷｅｂページを検索することができる。
特開２００４−３４１６７２号公報

上記したように例えば会議においては、当該会議の内容を参加者全員が理解することで共有し、当該会議の参加者だけでは広がらない発想を広げることにより、当該会議空間という「場（Ｂａ）」を活性化させる必要がある。

例えば会議において、会議の内容が理解できていない参加者がいる、つまり、会議内容を参加者全員で共有できていない場合を想定する。この場合、一般的には、例えば当該会議で議論されている内容を例えばホワイトボード等に書くことにより、参加者全員に対して会議の内容を理解させることができる。また、会議の内容が理解できていない参加者は、例えば当該会議の他の参加者に対して会議の内容を聞く、または当該理解できていない内容について例えばインターネット等を利用して自分で調査することにより、当該内容を理解することができる。

しかしながら、例えば会議で議論されている内容をホワイトボードに書く場合、当該ホワイトボードに書いている間、会議が一時中断または遅延することが考えられる。また、会議の内容が理解できていない参加者が他の参加者に対して理解できていない内容について聞いた場合、当該他の参加者の会議参加が一時妨害されることが考えられる。また、会議の内容を理解できていない参加者が当該会議内容を調査している間、当該参加者は会議に集中することができない。

また、例えば会議において、当該会議の参加者が気になる当該会議の内容に関連する情報がある場合を想定する。この場合、この参加者は、例えば会議の内容に関連する情報について発言し、その場で他の参加者に聞くことで、当該情報についての知識を得ることができる。また、会議の内容に関連する情報が気になる参加者は、当該情報について自分で調査することにより、当該情報についての知識を得ることができる。

しかしながら、例えば参加者が会議の内容に関連する情報についてその場で他の参加者に聞いた場合、当該他の参加者の会議参加が一時妨害され、また、当該会議自体が主題から外れることが考えられる。また、会議の内容に関連する情報を自分で調査する場合には、調査している参加者は会議に集中することができない。

また、一般的に、会議の参加者のみでは、創造的発想を広げることは容易ではない。これに対しては、例えば新しい参加者をアサインする、または例えばインターネットやその他資料を検索し新しい情報を入手する等が考えられる。しかしながら、新しい参加者をアサインする場合、新しい参加者の時間を拘束してしまうことが考えられる。また、例えばインターネットやその他資料を検索する場合、検索する方法や対象範囲に限りがあるため有用な情報を得ることが困難である。

本発明の目的は、例えば会議における会話または資料の中に出現したキーワードまたは発想を広げるための発想支援ワードを当該会議の参加者に提示することにより、会議空間を活性化させる発想支援装置、発想支援システム、発想支援プログラム及び発想支援方法を提供することにある。

本発明の１つの態様によれば、外部に設けられた音声収録装置によって収録された音声を入力する音声入力手段と、前記入力された音声を、音声認識処理により単語を含む文字列に変換する音声認識処理手段と、前記変換された文字列を解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する第１の解析手段と、前記第１の解析手段によって抽出された単語を格納する解析結果格納手段と、前記解析結果格納手段に格納されている単語のうち、前記解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第１の文脈形成単語集合を抽出する第１の文脈形成単語集合抽出手段と、前記解析結果格納手段に格納されている単語が、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第１の関連度を算出する第１の関連度算出手段と、前記算出された第１の関連度に基づいて、第１のキーワードを抽出する第１のキーワード抽出手段と、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を、外部に存在する情報源から検索する情報検索手段と、前記検索された情報に含まれる文字列を解析することによって、当該文字列に含まれる単語を抽出する第２の解析手段と、前記第２の解析手段によって抽出された単語のうち、当該第２の解析手段によって解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第２の文脈形成単語集合を抽出する第２の文脈形成単語集合抽出手段と、前記第２の解析手段によって抽出された単語が、前記抽出された第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第２の関連度を算出する第２の関連度算出手段と、前記算出された第２の関連度に基づいて、第２のキーワードを抽出する第２のキーワード抽出手段と、前記抽出された第１のキーワード及び前記抽出された第２のキーワードを提示する提示手段と、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を検索するための検索式を作成する情報検索式作成手段と、前記第１の文脈形成単語集合及び前記抽出された第２の文脈形成単語集合が同一であるかを判定する文脈形成単語集合判定手段と、前記抽出された第２のキーワードが前記抽出された第１のキーワードと異なるかを判定するキーワード判定手段と、前記第２のキーワードが前記第１のキーワードと異なると判定された場合、当該第２のキーワードを取得する発想支援ワード取得手段とを具備し、前記第１のキーワード抽出手段は、前記算出された第１の関連度が上位の単語を第１のキーワードとして抽出し、前記情報検索手段は、前記作成された検索式を用いて前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報を検索し、前記第２の関連度算出手段は、前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であると判定された場合、前記第２の関連度を算出し、前記第２のキーワード抽出手段は、前記算出された第２の関連度が上位の単語を第２のキーワードとして抽出し、前記提示手段は、前記抽出された第１の文脈形成単語集合、前記抽出された第１のキーワード及び前記取得された第２のキーワードを提示することを特徴とする発想支援装置が提供される。

本発明によれば、例えば会議における会話または資料の中に出現したキーワードまたは発想を広げるための発想支援ワードを当該会議の参加者に提示することにより、会議空間を活性化させることを可能とする。

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、本発明の実施形態に係る発想支援システムの概略を示す図である。この発想支援システムは、例えば企業等における会議（会議空間）において適用される。

図１に示すように、発想支援システムは、音声収録装置１、発想支援装置（サーバ）２及び表示装置（出力装置）３を備える。

音声収録装置１は、例えばマイクのような音声を収録する装置である。音声収録装置１は、例えば会議等において、当該会議中の参加者の会話（音声）を収録する。音声収録装置１によって収録された音声は、発想支援装置２に送られる。

発想支援装置２は、例えば音声収録装置１から送られた音声に基づいて、会議内容（会議の参加者の会話内容）を表すキーワードまたは当該会議における発想を広げるための発想支援ワード等を抽出する処理を実行する。

表示装置３は、例えばディスプレイであり、発想支援装置２によって抽出された例えばキーワードまたは発想支援ワードを会議の参加者に対して表示する。なお、表示装置３は、例えばプリンターのような出力装置であっても構わない。この場合には、発想支援装置２によって抽出されたキーワードまたは発想支援ワードがプリント（印刷）された例えば紙面が会議の参加者に対して提示される。

また、会議空間においては、例えば図２に示すような資料読込装置４が設けられる構成でも構わない。資料読込装置４は、投影部４ａ及び資料画像読込部４ｂを含む。

投影部４ａは、例えばプロジェクタにより会議の資料が投影される。この会議の資料は、例えば文字列を含む電子媒体の資料である。

資料画像読込部４ｂは、投影部４ａに投影された会議資料を一定時間毎に撮影する例えばデジタルカメラ等である。この資料画像読込部４ｂによって撮影された会議資料の画像（データ）は、発想支援装置２に送られる。

発想支援装置２は、資料読込装置４から会議資料の画像データが送られると、当該画像データに基づいて、上記したように会議内容（会議の参加者の会話内容）を表すキーワードまたは当該会議における発想を広げるための発想支援ワード等を抽出する。

なお、発想支援装置２は、例えば会議の資料を投影するプロジェクタ、プラズマディスプレイまたはそれに接続されているその他の機器から直接画像データを取り込む構成であっても構わない。

図３は、図１に示す発想支援装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。図３に示すように、コンピュータ５は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のような外部記憶装置１０と接続されている。この外部記憶装置１０は、コンピュータ５によって実行されるプログラム１１を格納する。コンピュータ５及び外部記憶装置１０は、発想支援装置２を構成する。

図４は、発想支援装置２の主として機能構成を示すブロック図である。発想支援装置２は、入力受付部２１、演算部２２及び表示制御部２３を含む。本実施形態において、各部２１乃至２３は、図３に示されるコンピュータ５が外部記憶装置１０に格納されているプログラム１１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム１１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム１１が例えばネットワークを介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。

また、発想支援装置２は、記憶（格納）部１２を含む。本実施形態において、記憶部１２は、外部記憶装置１０に格納される。

入力受付部２１は、音声収録装置１によって収録された音声（データ）を入力する。また、入力受付部２１は、資料読込装置４によって読み込まれた例えば会議資料の画像データ（以下、資料画像と表記）を入力する。なお、この会議資料には、文字列が含まれる。

演算部２２は、入力受付部２１によって入力された音声及び資料画像に基づいて、各種処理を実行する。演算部２２は、テキスト解析部２２１、文脈形成単語集合抽出部２２２、キーワード抽出部２２３及びインターネット検索部２２４を含む。

テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された音声を取得する。テキスト解析部２２１は、取得された音声を、例えば音声認識処理により単語を含む文字列に変換（テキスト化）する。この変換された文字列は、例えば単語を含む文から構成される。

テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された資料画像を取得する。テキスト解析部２２１は、取得された資料画像に基づいて、当該資料に含まれる文字列を抽出（テキスト化）する。このとき、テキスト解析部２２１は、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）を用いて資料画像をテキスト化する。

テキスト解析部２２１は、音声から変換された文字列及び資料画像から抽出された文字列（以下、まとめて文字列と表記）に対して形態素解析処理を実行する。ここで、形態素解析処理とは、例えば自然言語で書かれた文を、形態素（言語で意味を持つ最小単位）に分割し、それぞれの品詞を判別する作業（処理）である。

また、テキスト解析部２２１は、例えばインターネット検索部２２４によって検索された情報（サイト）に含まれる文字列に対して形態素解析処理を実行する。この文字列は、例えば単語を含む文から構成される。

テキスト解析部２２１は、形態素解析結果に基づいて、文字列に含まれる単語（単語系列）を抽出（取得）する。このとき、テキスト解析部２２１は、例えば抽出された単語のうち連続して出現（登場）する名詞を接続することによって、複合名詞を作成する。テキスト解析部２２１は、複合名詞が作成された場合、当該複合名詞及び当該複合名詞の作成に用いられた単語を置き換える。また、テキスト解析部２２１は、例えば抽出された単語のうち指示詞については、当該指示詞に該当する先行詞（単語）に置き換える。

テキスト解析部２２１は、抽出された単語から、例えば助詞、副詞、接尾辞（接尾語）等を除外する。テキスト解析部２２１は、抽出された単語のうち、例えば助詞、副詞、接尾辞等が除外された単語（つまり、例えば名詞、形容詞、形容動詞、動詞及び複合名詞等）を記憶部１２に格納する。このとき、例えば形態素解析された文字列における単語の出現順及び当該単語が出現する（含まれる）文を示す情報等についても記憶部１２に格納される。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、記憶部１２に格納されている単語（例えば名詞、形容詞、形容動詞、動詞のような単語系列及び複合名詞）を取得する。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された単語の各々を出現回数順に並べる。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された単語のうち、出現回数順に上位ｎ（ｎは、予め定義された値）語を取得する。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えば語彙的連鎖仮説による手法を用い、取得された上位ｎ語の単語から文脈形成単語集合を抽出する。この語彙的連鎖仮説とは、文字列（テキスト）中で連鎖して出現する語彙は意味的に関係しているという仮説である。また、文脈形成単語集合とは、例えば会議の話題を共有するために必要な基本的な概念（例えば話題の土台または当該話題の背景にあるもの等）を表す。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された上位ｎ語の単語のうち、上記した形態素解析された文字列において互いに近接して出現する（近傍に位置する）単語の集合である文脈形成単語集合を抽出する。このとき、文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えば形態素解析された文字列を構成する文において、取得された上位ｎ語の単語が出現する回数に基づいて文脈形成単語集合を抽出する。この文脈形成単語集合抽出処理の詳細については、後述する。

キーワード抽出部２２３は、記憶部１２に格納されている単語を取得する。キーワード抽出部２２３は、取得された単語が、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合を構成する単語（文脈形成単語）に近接して出現する（近傍に位置する）割合（確率）を示す関連度を算出する。この関連度算出処理の詳細については、後述する。

キーワード抽出部２２３は、算出された関連度に基づいてキーワードを抽出する。キーワード抽出部２２３によって抽出されるキーワードは、例えば会議において重要な情報として特に強調される部分、すなわち、当該会議における議論の主張を表す単語である。

キーワード抽出部２２３は、例えば記憶部１２から取得された単語の各々を、算出された関連度順に並べる。ここで、キーワード抽出部２２３は、関連度順に並べられた単語の各々から、例えば名詞及び複合名詞を選択する。キーワード抽出部２２３は、選択された名詞及び複合名詞のうち、関連度順に上位ｎ（ｎは、予め定義された値）語をキーワードとして抽出する。キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードは、例えば会議において重要な情報として特に強調される部分、すなわち、当該会議における議論の主張を表す単語である。

なお、キーワード抽出部２２３は、算出された関連度が予め定められた値以上の単語をキーワードとして抽出する構成であってもよい。

記憶部１２には、例えば単語の意味内容を保持する（含む）情報（例えば、サイト等）から当該単語の意味内容を検索するための検索式を作成するために用いられる検索式フォーマットを保持する意味内容検索リストが格納されている。また、記憶部１２には、例えば単語の意味内容を含むサイトの構成を示す構成情報を保持するサイト構成リストが格納されている。また、記憶部１２には、例えば上記した文脈形成単語集合またキーワード等を表示するためのルール（を示すルール情報）が格納されている。

インターネット検索部２２４は、キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容を検索するための検索式を、記憶部１２に格納されている意味内容検索リストに保持されている検索式フォーマットを用いて作成する。インターネット検索部２２４は、作成された検索式を用いて、例えば取得されたキーワードの意味内容を検索する。インターネット検索部２２４は、例えば発想支援システムの外部に存在する（例えばインターネット上に存在する）情報源からキーワードの意味内容を検索する。

インターネット検索部２２４は、記憶部１２に格納されているサイト構成リストに保持されている構成情報に基づいて、検索されたサイトにおけるキーワードの意味内容を表す文字列または画像の（表示）位置を特定（取得）する。インターネット検索部２２４は、特定された位置にある文字列または画像を切り出す。

また、インターネット検索部２２４は、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合に基づいて検索式を作成する。この検索式は、文脈形成単語集合（を構成する単語が含まれる文字列）を含む情報（例えばサイトまたは文献等）を検索するために用いられる。なお、この検索式を作成する処理の詳細については後述する。

インターネット検索部２２４は、作成された検索式を用いて、例えば文脈形成単語集合を構成する単語（が含まれる文字列）を含むサイトを検索する。

インターネット検索部２２４は、例えば会議における参加者だけでは広がらない発想を広げる（支援する）ための発想支援ワードを、検索されたサイト（に含まれる文字列）から抽出（取得）する。なお、この発想支援ワードを抽出する処理の詳細については後述する。

表示制御部２３は、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合またはキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードを、例えば表示装置３により出力（表示）させる。これにより、表示制御部２３は、文脈形成単語集合またはキーワードを、例えば会議の参加者に対して提示する。また、表示制御部２３は、インターネット検索部２２４によって抽出（検索）された発想支援ワードを例えば会議の参加者に対して提示する。このとき、表示制御部２３は、上記した記憶部１２に格納されているルール情報によって示されるルールまたは記憶部１２に格納されている単語の出現順（を示す情報）等に基づいて、文脈形成単語集合、キーワードまたは発想支援ワードを表示装置３に表示させる。なお、記憶部１２に格納されているルール情報の詳細については後述する。

図５は、発想支援装置２に含まれる記憶部１２のデータ構造の一例を示す。図５に示すように、記憶部１２には、意味内容検索リスト、サイト構成リスト及びルール情報が格納されている。

意味内容検索リストは、例えばキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容を保持するサイト（辞書サイト）を示す辞書情報を保持する。この辞書情報には、例えばキーワードの意味内容を検索するための検索式を作成するために用いられる検索式フォーマットが含まれる。

サイト構成リストは、例えばキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容を有するサイトの構成を示す構成情報を保持する。

ルール情報は、例えば文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合、キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワード、インターネット検索部２２４によって検索された当該キーワードの意味内容またはインターネット検索部２２４によって抽出された発想支援ワードを表示装置３に表示する際のルールを示す。

図６は、記憶部１２に格納されている意味内容検索リストのデータ構造の一例を示す。図６に示すように、意味内容検索リストには、例えばキーワードの意味内容を検索するサイト（辞書サイト）を示す辞書情報が保持されている。辞書情報には、例えばキーワードの意味内容が検索される順を示す検索順、当該キーワードの意味内容が検索されるサイトのサイト名、当該サイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）及び当該サイトにおいてキーワードの意味内容を検索するための検索式を作成するために用いられる検索式フォーマットが対応付けて保持されている。

図６に示す例では、辞書情報１１１は、例えば検索順「１」、サイト名「ＡＡＡ百科事典」、ＵＲＬ「http://ja.aaa.org/」及び検索式フォーマット「http://ja.aaa.org//search=”検索語”」を含む。この場合、例えば検索式フォーマットの検索語にキーワードを当てはめて検索式を作成することにより、当該キーワードの意味内容をサイト「ＡＡＡ百科事典」において検索することができる。

辞書情報１１２は、例えば検索順「２」、サイト名「ＢＢＢ辞書」、ＵＲＬ「http://www.bbb.jp/」及び検索式フォーマット「http://www.bbb.jp/content/query=”検索語”」を含む。この場合、例えば検索式フォーマットの検索語にキーワードを当てはめて検索式を作成することにより、当該キーワードの意味内容をサイト「ＢＢＢ辞書」において検索することができる。

また、辞書情報１１３は、例えば検索順「３」、サイト名「ＣＣＣ辞書」、ＵＲＬ「http://dictionary.ccc.ne.jp/」及び検索式フォーマット「http://dictionary.ccc.ne.jp/search=”検索語”」が対応付けて保持されている。この場合、例えば検索式フォーマットの検索語にキーワードを当てはめて検索式を作成することにより、当該キーワードの意味内容をサイト「ＣＣＣ辞書」において検索することができる。

図７は、記憶部１２に格納されているサイト構成リストのデータ構造の一例を示す。図７に示すように、サイト構成リストには、例えば記憶部１２に格納されている意味内容検索リストに保持されている（辞書情報に含まれる）サイト名またはＵＲＬによって特定されるサイトの構成情報が保持されている。構成情報には、例えばキーワードの意味内容が検索される順を示す検索順、当該キーワードの意味内容が検索されるサイトのサイト名、当該サイトにおける当該キーワードの意味内容を表す文字列の位置（意味内容表示部）及び当該サイトにおける当該キーワードの意味内容を表す画像の位置（画像表示部）が含まれる。

つまり、サイト構成リストに保持されている構成情報は、当該構成情報に含まれる検索順に対応付けて意味内容検索リストに保持されているサイト名またはＵＲＬによって特定されるサイトの構成を示す。

図７に示す例では、構成情報１２１は、検索順「１」、サイト名「ＡＡＡ百科事典」、意味内容表示部「目次より以前のタグ内」及び画像表示部「検索語の直下（次）に表示されている<image>タグ内」を含む。この場合、例えばキーワードの意味内容として、「ＡＡＡ百科事典」サイト内の「目次より以前のタグ内」に記述されている文字列及び「検索語の直下に表示されている<image>タグ内」の画像が切り出される。

構成情報１２２は、検索順「２」、サイト名「ＢＢＢ辞書」、意味内容表示部「検索語直下（次）に表示されるタグ内」及び画像表示部「検索語の直下（次）に表示されている<image>タグ内」を含む。この場合、例えばキーワードの意味内容として、「ＢＢＢ辞書」サイト内の「検索語直下に表示されるタグ内」に記述されている文字列及び「検索語の直下に表示されている<image>タグ内」の画像が切り出される。

構成情報１２３は、検索順「３」、サイト名「ＣＣＣ辞書」、意味内容表示部「検索語の直下（次）に表示されるタグ内」及び画像表示部「なし」を含む。この場合、例えばキーワードの意味内容として、「ＣＣＣ辞書」サイト内の「検索語の直下に表示されるタグ内」に記述されている文字列が切り出される。

次に、図８のフローチャートを参照して、発想支援装置２の処理手順について説明する。

まず、発想支援装置２に含まれる入力受付部２１は、各種データの入力を受け付ける（ステップＳ１）。具体的には、入力受付部２１は、音声収録装置１によって収録された音声を入力する。また、入力受付部２１は、例えば資料読込装置４によって読み込まれた資料の画像（資料画像）を入力する。なお、この資料には例えば文字列が含まれる。

次に、演算部２２に含まれるテキスト解析部２２１は、テキスト解析処理を実行する（ステップＳ２）。テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された音声を、音声認識処理により例えば単語を含む文字列に変換する。また、テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された資料画像に基づいて、当該資料に含まれる文字列を抽出する。この場合、テキスト解析部２２１は、例えばＯＣＲを用いて資料画像から文字列を抽出する。

テキスト解析部２２１は、音声が変換された文字列または資料画像から抽出された文字列（テキスト）を形態素解析する。これにより、テキスト解析部２２１は、文字列に含まれる単語を抽出する。テキスト解析部２２１は、抽出された単語を記憶部１２に格納する。このとき、テキスト解析部２２１は、例えば単語の出現順及び当該単語が出現する文を示す情報等を記憶部１２に格納する。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えば会議の話題を共有するために必要な基本的な概念を表す文脈形成単語集合の抽出処理を実行する（ステップＳ３）。文脈形成単語集合抽出部２２２は、記憶部１２に格納されている単語を取得する。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された単語のうち、テキスト解析部２２１によって形態素解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である文脈形成単語集合を抽出する。このとき、文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えばテキスト解析部２２１によって形態素解析処理された文字列に含まれる文において、取得された単語が出現する回数に基づいて抽出する。

次に、キーワード抽出部２２３は、例えば会議における議論の主張を表す単語であるキーワードの抽出処理を実行する。キーワード抽出部２２３は、記憶部１２に格納されている単語が、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合（確率）を示す関連度を算出する。キーワード抽出部２２３は、算出された関連度に基づいて、記憶部１２に格納されている単語の中からキーワードを抽出する（ステップＳ４）。

表示制御部２３は、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合及びキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードを例えば表示装置（出力装置）３により表示（出力）させることにより、例えば会議の参加者に対して提示する（ステップＳ５）。表示制御部２３は、例えば記憶部１２に格納されているルール情報または単語の出現順当に基づいて提示処理を実行する。この提示された文脈形成単語集合及びキーワードを確認することにより、例えば会議の参加者は、現在の会話（議論）内容等を理解（確認）することが可能となる。

インターネット検索部２２４は、キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容検索処理を実行する（ステップＳ６）。インターネット検索部２２４は、例えば記憶部１２に格納されている意味内容検索リスト及びサイト構成リストを参照して、キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容を、例えばインターネット上に存在する情報源（例えばサイト等）から検索する。

次に、インターネット検索部２２４は、例えば会議の参加者の発想を広げるための発想支援ワードの検索（抽出）処理を実行する（ステップＳ７）。インターネット検索部２２４は、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合に基づいて、当該文脈形成単語集合（を構成する単語）を含む情報を例えばインターネットを介して検索する。このインターネット検索部２２４によって検索された情報は、例えば単語を含む文から構成される文字列を含む。インターネット検索部２２４は、検索された情報に含まれる単語の中から、発想支援ワードを抽出する。

表示制御部２３は、インターネット検索部２２４によって検索されたキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワードの意味内容を例えば表示装置３により表示させる。また、表示制御部２３は、インターネット検索部２２４によって抽出された発想支援ワードを、例えば会議における次の会話候補として表示装置３により表示させる（ステップＳ８）。表示制御部２３は、例えば記憶部１２に格納されているルール情報または単語の出現順当に基づいて処理を実行する。このように、表示装置３により発想支援ワードを表示させることにより、会議の参加者に対して、例えば当該会議では広がらない発想を支援することができる。

ここでは、ステップＳ５において文脈形成単語集合及びキーワードが表示され、ステップＳ８においてキーワードの意味内容及び発想支援ワードが表示されるものとして説明したが、例えばステップＳ８において一括表示される構成であっても構わない。また、これらの表示タイミングは、適宜変更可能である。

次に、図９のフローチャートを参照して、テキスト解析部２２１によるテキスト解析処理の処理手順について詳細に説明する。

まず、テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された音声（会議中の会話）を取得する（ステップＳ１１）。この音声は、例えば発想支援装置２の外部に設けられた音声収録装置１によって収録される。

テキスト解析部２２１は、取得された音声を、音声認識処理により文字列（第１の文字列）に変換（テキスト化）する（ステップＳ１２）。この変換された文字列は、単語（第１の単語）を含む文から構成される。

次に、テキスト解析部２２１は、例えば会議において文字列が含まれる資料が利用されているか否かを判定する（ステップＳ１３）。

資料が利用されていると判定された場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、テキスト解析部２２１は、当該資料に含まれている文字列（テキスト）を抽出する（ステップＳ１４）。

テキスト解析部２２１は、音声から変換された文字列及び会議で利用されている資料から抽出された文字列を形態素解析する（ステップＳ１５）。テキスト解析部２２１は、文字列を形態素解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する。

テキスト解析部２２１は、抽出された単語のうち、例えば連続して出現する名詞を接続する等により、複合名詞を作成する（ステップＳ１６）。この場合、テキスト解析部２２１は、複合名詞の作成に用いられた単語（名詞）を、当該複合名詞に置き換える。

また、テキスト解析部２２１は、抽出された単語のうちの指示詞を、当該指示詞に該当する単語に置き換える（ステップＳ１７）。

テキスト解析部２２１は、形態素解析により抽出された単語から、例えば助詞、副詞、接尾辞等を除外して、記憶部１２に格納（保存）する（ステップＳ１８）。つまり、テキスト解析部２２１は、抽出された単語のうち、例えば名詞、形容詞、形容動詞、動詞及び複合名詞等を記憶部１２に格納する。このとき、テキスト解析部２２１は、記憶部１２に格納される単語の出現順及び当該単語が出現する文を示す情報等を記憶部１２に格納する。

一方、ステップＳ１３において資料を利用していないと判定された場合には、ステップＳ１５の処理が実行される。この場合、ステップＳ１５では、音声から変換された文字列についてのみ形態素解析処理が実行される。

ここで、図１０のフローチャートを参照して、上記した図９のステップＳ１２の処理（資料利用の判定処理）について詳細に説明する。

テキスト解析部２２１は、入力受付部２１によって入力された資料画像を取得する（ステップＳ２１）。この資料画像は、例えば上記した図２に示すような資料読込装置４によって読み取られる。この資料画像は、例えばプロジェクタ等により資料読込装置４の投影部４ａに投影された資料内容が例えばデジタルカメラのような資料画像読込部４ｂによって撮影された画像データである。なお、資料画像読込部４ｂは、例えば一定時間毎に投影部４ａを撮影する。この一定時間毎に撮影された画像が資料画像として、発想支援装置２に送られる。

テキスト解析部２２１は、取得された資料画像（撮影画像）に含まれる文字列を抽出（テキスト化）する（ステップＳ２２）。このときテキスト解析部２２１は、ＯＣＲを用いてテキスト化処理を実行する。

ここで、テキスト解析部２２１は、文字列が抽出できたか、つまり、テキスト（情報）を取得できたか否かを判定する（ステップＳ２３）。

例えば会議において資料が利用されている場合を想定する。この場合、例えば資料読込装置４の投影部４ａには資料内容が投影されている。テキスト解析部２２１は、この投影部４ａ（に投影されている資料内容）を撮影した画像（資料画像）をテキスト化した場合、当該資料内容に含まれる文字列が抽出される。つまり、この場合には、テキスト解析部２２１は、文字列が抽出できたと判定する。

文字列が抽出できたと判定された場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）、テキスト解析部２２１は、上記したように資料内容が投影部４ａに投影（表示）されているものとして、会議において資料が利用されていると判定する（ステップＳ２４）。

一方、例えば会議において資料が利用されていない場合を想定する。この場合、例えば資料読込装置４の投影部４ａには資料内容は投影されていない。テキスト解析部２２１は、この投影部４ａを撮影した画像（資料画像）をテキスト化した場合には、当該投影部４ａには資料内容は投影されていないため、文字列は抽出されない。つまり、この場合にはテキスト解析部２２１は、文字列が抽出できないと判定する。

文字列が抽出できないと判定された場合（ステップＳ２３のＮＯ）、テキスト解析部２２１は、上記したように資料内容が投影部４ａに投影されていないものとして、会議において資料が利用されていないと判定する（ステップＳ２５）。

なお、例えば会議において投影部４ａに投影された全ての資料について上記した処理が実行される。この場合、例えば資料読込部４ｂは、投影部４ａに投影された資料内容を一定間隔で撮影する。この際、一定間隔で撮影された資料画像が例えば前回撮影された資料画像から変化した場合に、当該資料画像に対して上記した処理が実行される。また、例えば一定間隔毎に撮影された資料画像が変化した場合に当該資料画像に対してフラグを立て、当該フラグが立っている資料画像を集めて上記した処理が実行される構成でも構わない。

次に、図１１のフローチャートを参照して、図９のステップＳ１７の処理（指示詞置き換え処理）の詳細について説明する。

まず、テキスト解析部２２１は、文字列を形態素解析することにより抽出された単語のうち、指示詞を抽出（取得）する（ステップＳ３１）。

なお、記憶部１２には、例えば抽出される可能性がある指示詞についての文法規則データベース（図示せず）が予め格納されている。この文法規則データベースには、例えば指示詞、当該指示詞の先行詞が存在する範囲、文法及び意味等が格納されている。指示詞の先行詞が存在する範囲としては、例えば当該指示詞が出現した文の直前の文章内等が挙げられる。文法としては、例えば名詞等が挙げられる。また、意味としては、人または場所等が挙げられる。

つまり、テキスト解析部２２１は、文法規則データベースを参照して指示詞を抽出する。

次に、テキスト解析部２２１は、例えば文法規則データに格納されている指示詞の先行詞が存在する範囲に出現する単語の中から、当該指示詞の先行詞候補を抽出する（ステップＳ３２）。

テキスト解析部２２１は、抽出された先行詞候補が文法的に一致するか否かを判定する（ステップＳ３３）。つまり、例えば抽出された先行詞候補が、例えば名詞であるか否かが判定される。

テキスト解析部２２１は、抽出された先行詞候補が文法的に一致すると判定された場合（ステップＳ３３のＹＥＳ）、当該先行詞候補が意味的に一致するか否かが判定される（ステップＳ３４）。具体的には、例えば指示語が「そこ」であった場合、先行詞候補の意味が「場所」を示すか否かが判定される。

テキスト解析部２２１は、抽出された先行詞候補が意味的に一致すると判定された場合（ステップＳ３５）、ステップＳ３１において抽出された指示詞を当該先行詞候補に置き換える（ステップＳ３５）。

一方、ステップＳ３３において先行詞候補が文法的に一致しないと判定された場合、ステップＳ３２に戻って処理が繰り返される。また、ステップＳ３４において先行詞候補が意味的に一致しないと判定された場合、ステップＳ３２に戻って処理が繰り返される。

なお、文法規則データベースに格納されている指示詞の先行詞が存在する範囲に出現する全ての先行詞候補（単語）が、文法的または意味的に一致しない場合には当該指示詞の置き換え処理は実行されない。

次に、図１２のフローチャートを参照して、文脈形成単語集合抽出部２２２による文脈形成単語集合抽出処理の処理手順について詳細に説明する。

まず、文脈形成単語集合抽出部２２２は、記憶部１２に格納されている単語（単語系列及び複合名詞）を取得する（ステップＳ４１）。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された単語の各々の出現回数を特定する。これにより、文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された単語を、特定された出現回数順に並べる（ステップＳ４２）。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、出現回数順に並べられた単語のうち、上位ｎ語を取得する（ステップＳ４３）。ここで、ｎは、予め定義された値である。

次に、文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えば上記した語彙的連鎖仮説による手法を用いて、取得された上位ｎ語の単語から文脈形成単語集合（第１の文脈形成単語集合）を抽出する（ステップＳ４４）。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された上位ｎ語の単語のうち、テキスト解析部２２１によって形態素解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である文脈形成単語集合を抽出する。

このとき、文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された上位ｎ語の単語に含まれる２つの単語の組を選択する。文脈形成単語集合抽出部２２２は、選択された２つの単語の組の共起度（第１の共起度）を算出する。ここで、例えばテキスト（文字列）Ｄに含まれる２つの単語wi及びwjの共起度co(wi,wj)は、次の式ように定義される。

ここで、式（１）の|x|_sは、テキストＤを構成する文s中の語xの出現回数である。この式（１）は、ある文ｓに出現した語wiは、文ｓ中の全てのwjと共起しているとみなした共起度を表す。つまり、共起度は、上記したテキスト解析部２２１によってテキスト解析処理された文字列に含まれる文において、選択された２つの単語のそれぞれが同一の文中に出現する回数の積によって表される。

なお、この共起度は、取得された上位ｎ語の単語において、当該上位ｎ語の単語に含まれる２つの単語の全ての組み合わせについて算出される。

文脈形成単語集合抽出部２２２は、共起度が算出された２つの単語の組を共起度が高い順に並べる。文脈形成単語集合抽出部２２２は、例えば共起度が高い順に上位ｎ組を取得する。ここで、ｎは、予め定められた値である。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された上位ｎ組の単語の組のそれぞれを文脈形成単語集合として抽出する。

なお、取得された上位ｎ組の単語群のうち、互いに関連がある単語の集合（組）は、１つ（１組）の文脈形成単語集合として抽出される。具体的には、例えば取得された上位ｎ組（ここでは、ｎ＝５とする）の単語の組が（Ａ、Ｂ）、（Ｃ、Ｄ）、（Ａ、Ｅ）、（Ｂ、Ｅ）、（Ｆ、Ｇ）であった場合を想定する。ここで、Ａ〜Ｇは、それぞれ単語であるものとする。この場合には、単語Ａ、Ｂ及びＥを含む文脈形成単語集合、単語Ｃ及びＤを含む文脈形成単語集合、単語Ｆ及びＧを含む文脈形成単語集合の３つが抽出される。

次に、図１３のフローチャートを参照して、キーワード抽出部２２３によるキーワード抽出処理の処理手順について詳細に説明する。

まず、キーワード抽出部２２３は、記憶部１２に格納されている単語（単語系列及び複合名詞）を取得する（ステップＳ５１）。

キーワード抽出部２２３は、取得された単語が、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合（確率）を示す関連度（第１の関連度）を算出する（ステップＳ５２）。

ここで、取得された単語（のうちの１つ）をW、文脈形成単語集合をCとし、当該文脈形成単語集合Cを構成する単語をa、b及びcであるものとすると、関連度key(W,C)は、

と定義される。ここで、式（２）に含まれるco(W,a)は、上記したように、取得された単語W及び文脈形成単語集合Cに含まれる単語aの共起度である。同様に式（２）に含まれるco(W,b)は、取得された単語W及び文脈形成単語集合Cに含まれる単語bの共起度であり、式（２）に含まれるco(W,c)は、取得された単語W及び文脈形成単語集合Cに含まれる単語cの共起度である。

つまり、関連度は、取得された単語Wと文脈形成単語集合Cを構成する単語a、b及びcのそれぞれとの共起度（第３の共起度）に基づいて算出される。

次に、キーワード抽出部２２３は、取得された単語の各々を、算出された関連度順に並べる（ステップＳ５３）。

キーワード抽出部２２３は、関連度順に並べられた単語の中から例えば名詞及び複合名詞を選択する（ステップＳ５４）。

キーワード抽出部２２３は、選択された名詞及び複合名詞のうち、例えば関連度順に上位ｎ語をキーワード（第１のキーワード）として抽出する（ステップＳ５５）。ここで、ｎは、予め定められた値である。

次に、図１４のフローチャートを参照して、インターネット検索部２２４によるキーワードの意味内容を検索する処理の処理手順について詳細に説明する。

まず、インターネット検索部２２４は、意味内容を検索する対象となるキーワード（キーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワード）を取得する（ステップＳ６１）。

インターネット検索部２２４は、記憶部１２に格納されている意味内容検索リストに保持されている例えば検索順「１」を含む辞書情報に含まれているサイトのＵＲＬ及び検索式フォーマットを取得する（ステップＳ６２）。つまり、辞書情報において検索順「１」に対応付けられているサイトのＵＲＬ及び検索式フォーマットが取得される。

次に、インターネット検索部２２４は、取得されたキーワード及び検索式フォーマットに基づいて検索式を作成する（ステップＳ６３）。インターネット検索部２２４は、上記した図６で説明したように、例えばキーワードを検索式フォーマットに当てはめることにより検索式を作成する。

インターネット検索部２２４は、作成された検索式を用いて、取得されたＵＲＬによって特定されるサイト内においてキーワードの意味内容を検索する（ステップＳ６４）。つまり、インターネット検索部２２４は、例えばインターネットを介して、発想支援システムの外部に存在する情報源からキーワードの意味内容を検索する。

インターネット検索部２２４は、キーワードの意味内容を取得できたか否かを判定する（ステップＳ６５）。

キーワードの意味内容を取得できたと判定された場合（ステップＳ６５のＹＥＳ）、インターネット検索部２２４は、記憶部１２に格納されているサイト構成リストに保持されている構成情報を取得する（ステップＳ６６）。この場合、例えば検索順「１」を含む構成情報が取得される。つまり、意味内容検索リストに保持されている辞書情報において、ステップＳ６２において取得されたＵＲＬ及び検索式フォーマットに対応付けられている検索順を含む構成情報が取得される。

インターネット検索部２２４は、取得された構成情報に含まれる意味内容表示部及び画像表示部に基づいて、キーワードの意味内容が検索されたサイト（ここでは、例えば取得された構成情報に含まれるサイト名によって特定されるサイト）における当該キーワードの意味内容を表す文字列（テキスト）及び画像の（表示）位置を特定する（ステップＳ６７）。

インターネット検索部２２４は、キーワードの意味内容が検索されたサイトにおいて、特定された位置にあるキーワードの意味内容を表す文字列及び画像を切り出す（ステップＳ６８）。インターネット検索部２２４は、上記した図７に示すように例えばキーワードの意味内容が検索されたサイトにおいて、「目次より以前のタグ内」に記述されている文字列及び「検索語の直下（次）に表示されている<image>タグ内」の画像を切り出す。

このようにしてインターネット検索部２２４によって切り出された文字列及び画像が、キーワードの意味内容として表示装置３により表示される。

ここでは、インターネット検索部２２４によって切り出された文字列及び画像（キーワードの意味内容）が１件のみ表示されるものとして説明したが、複数の意味内容が表示される構成であっても構わない。この場合には、例えば意味内容検索リストに保持されている辞書情報に含まれる検索順が上位の複数のサイトからキーワードの意味内容が検索される。

一方、ステップＳ６５においてキーワードの意味内容を取得できないと判定された場合、つまり、例えば意味内容検索リストから取得されたＵＲＬによって特定されるサイト内に当該キーワードの意味内容が保持されていない場合、ステップＳ６２に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ６２において、例えば意味内容検索リストに保持されている例えば検索順「２」を含む辞書情報に含まれるサイトのＵＲＬ及び検索式フォーマットが取得され、ステップＳ６３以下の処理が実行される。つまり、キーワードの意味内容が取得されるまで、意味内容リストに保持されている検索順に処理が実行される。

次に、図１５のフローチャートを参照して、インターネット検索部２２４による発想支援ワードを検索（抽出）する処理の処理手順について詳細に説明する。

まず、インターネット検索部２２４は、文脈形成単語集合抽出部２２２によって抽出された文脈形成単語集合（第１の文脈形成単語集合）及びキーワード抽出部２２３によって抽出されたキーワード（第１のキーワード）を取得する（ステップＳ７１）。

次に、インターネット検索部２２４は、取得された文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報（例えば、サイトまたは文献等）を検索するための検索式を作成する（ステップＳ７２）。この場合、例えば文脈形成単語集合を構成する全ての単語が含まれるサイトを検索するための検索式が作成される。

インターネット検索部２２４は、作成された検索式を用いて、取得された文脈形成単語集合を構成する単語を含むサイトを検索する（ステップＳ７３）。インターネット検索部２２４は、例えばインターネットを介して、発想支援システムの外部に存在する情報源から文脈形成単語集合を構成する単語を含むサイトを検索する。

ここで、検索されたサイトに含まれる文字列（第２の文字列）に対して、テキスト解析処理（図９に示すステップＳ１５〜ステップＳ１８の処理）が実行される。テキスト解析部２２１は、例えば検索されたサイトに含まれる文字列を形態素解析することにより、当該文字列に含まれる単語（第２の単語）を抽出する。テキスト解析部２２１は、抽出された単語に対して、前述したように複合名詞の作成及び指示詞の置き換え処理を実行する。テキスト解析部２２１は、抽出された単語を記憶部１２に格納する。

このように、テキスト解析処理が実行されると、当該テキスト解析処理において記憶部１２に格納された単語に対して、文脈形成単語集合抽出処理（図１２に示すステップＳ４１〜ステップＳ４４の処理）が実行される。つまり、文脈形成単語集合２２２は、記憶部１２に格納されている単語（検索されたサイトに含まれる文字列を形態素解析することによって抽出された単語）のうち、出現回数順に上位ｎ語を取得する。文脈形成単語集合抽出部２２２は、取得された上位ｎ語の単語に含まれる２つの単語の組の共起度（第２の共起度）を算出する。文脈形成単語集合２２２は、例えば算出された共起度が高い順に上位ｎ組を取得する。この取得された上位ｎ組の単語の組が文脈形成単語集合（第２の文脈形成単語集合）として抽出される。

なお、このテキスト解析処理及び文脈形成単語集合抽出処理は、ステップＳ７２において検索されたサイトの全てに対して実行される。

インターネット検索部２２４は、上記した文脈形成単語集合抽出処理によって抽出された文脈形成単語集合（第２の文脈形成単語集合）を取得する（ステップＳ７４）。

次に、インターネット検索部２２４は、取得された第２の文脈形成単語集合の中に、上記したステップＳ７１において取得された第１の文脈形成単語集合と同一の第２の文脈形成単語集合があるか否かを判定する（ステップＳ７５）。

ここで、第１の文脈形成単語集合と同一の第２の文脈形成単語集合があると判定された場合（ステップＳ７５のＹＥＳ）を想定する。この場合、上記したステップＳ７３によって検索されたサイトに含まれる文字列に対するテキスト解析処理により記憶部１２に格納された単語及び第２の文脈形成単語集合に対して、キーワード抽出処理（ステップＳ５１〜ステップＳ５５の処理）が実行される。キーワード抽出部２２３は、記憶部１２に格納されている単語（検索されたサイトに含まれる文字列が形態素解析されることによって抽出された単語）と第２の文脈形成単語集合を構成する単語のそれぞれとの共起度（第４の共起度）に基づいて、関連度（第２の関連度）を算出する。この関連度は、記憶部１２に格納されている単語が第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す。キーワード抽出部２２３は、算出された関連度順に上位ｎ語をキーワード（第２のキーワード）として抽出する。

インターネット検索部２２４は、上記したキーワード抽出処理によって抽出されたキーワード（第２のキーワード）を取得する（ステップＳ７６）。

次に、インターネット検索部２２４は、取得された第２のキーワードの中に、上記したステップＳ７１において取得された第１のキーワードと異なる第２のキーワードがあるか否かを判定する（ステップＳ７７）。

第１のキーワードと異なる第２のキーワードがあると判定された場合、インターネット検索部２２４は、当該第１のキーワードと異なる第２のキーワードを発想支援ワードとして取得（抽出）する（ステップＳ７８）。

一方、上記したステップＳ７５において第１の文脈形成単語集合と同一の第２の文脈形成単語集合がないと判定された場合、発想支援ワード検索（抽出）処理は終了される。

また、上記したステップＳ７７において第１のキーワードと異なる第２のキーワードがないと判定された場合、発想支援ワード検索（抽出）処理は終了される。

次に、図１６を参照して、例えば会議中において、当該会議内容における文脈形成単語集合、キーワード、当該キーワードの意味内容及び発想支援ワードが表示装置３により表示された際の表示例について説明する。

これらの文脈形成単語集合、キーワード、当該キーワードの意味内容及び発想支援ワードは、発想支援装置２に含まれる表示制御部２３により表示装置３に表示される。

このとき、表示制御部２３は、例えば上記した記憶部１２に格納されているルール情報に基づいて、文脈形成単語集合、キーワード、当該キーワードの意味内容及び発想支援ワードを表示させる制御を行う。この記憶部１２に格納されているルール情報は、例えば予め定められた表示装置３に表示する際のルール（表示ルール）を示す。

ここで、図１６に示すように、表示装置３には、例えば文脈形成単語集合１及び２、キーワード１〜３、発想支援ワード１〜４が表示されるものとする。なお、文脈形成単語集合１には、文脈形成単語１〜３が含まれる。また、文脈形成単語集合２には、文脈形成単語４及び５が含まれる。

以下、記憶部１２に格納されているルール情報によって示される表示ルールの具体例について説明する。表示ルールは、例えば文字列の表示仕様に関するルール、線の表示仕様についてのルール及び表示位置に関するルールを含む。

まず、文字列の表示仕様に関するルールは、例えば第１及び第２のルールを含む。第１のルールにおいては、図１６に示すように、例えば各単語を囲む枠の図形で文脈形成単語、キーワード及び発想支援ワードが区別される。図１６に示す例では、例えば文脈形成単語集合１及び２は、例えば四角の枠３０１で囲まれて表示されている。文脈形成単語集合１及び２については、枠３０１内に背景をつけて表示されている。これにより、文脈形成単語集合１及び２を認識しやすくすることが可能となる。また、文脈形成単語集合１及び２に含まれる文脈形成単語１〜５は、例えば四角の枠３０２で囲まれて表示されている。一方、キーワード１〜３は、例えば丸（楕円）の枠３０３で囲まれて表示されている。また、発想支援ワード１〜４は、キーワード１〜３と同様に、例えば丸（楕円）の枠３０４で囲まれて表示されている。これにより、各単語を囲む枠の図形で、各単語の種類（文脈形成単語集合、キーワード及び発想支援ワード）を視覚的に認識できる。なお、図１６に示すように、キーワード１〜３の各々の意味内容は、当該キーワード１〜３の付近に表示される。

第２のルールにおいては、図１６に示すように、例えば各単語を囲む枠（線）及び当該各単語と文脈形成単語集合とを結ぶ線（結合線）の太さでキーワード及び発想支援ワードが区別される。図１６に示す例では、例えばキーワード１〜３を囲む枠３０３は、太い線で表示されている。また、例えばキーワード１及び２と文脈形成単語集合１との結合線３０５は、太い線で表示されている。同様に、キーワード２及び３と文脈形成単語集合２との結合線３０５は、太い線で表示されている。一方、発想支援ワード１〜４を囲む枠３０４は、細い線で表示されている。また、例えば発想支援ワード１及び２と文脈形成単語集合１との結合線３０６は、細い線で表示されている。同様に、発想支援ワード３及び４と文脈形成単語集合２との結合線３０６は、細い線で表示されている。これにより、キーワード及び発想支援ワードを視覚的に認識することができる。

次に、線の表示仕様に関するルールは、例えば第３のルールを含む。第３のルールにおいては、図１６に示すように、例えば各単語を結ぶ線（結合線）の種類で文脈形成単語（集合）、キーワード及び発想支援ワードが区別される。図１６に示す例では、文脈形成単語集合１に含まれる文脈形成単語１〜３を互いに結合する結合線３０７は、点線で表示されている。同様に、文脈形成単語集合２に含まれる文脈形成単語４及び５を互いに結合する結合線３０７は、点線で表示されている。一方、文脈形成単語集合１及びキーワード１、２を結合する結合線３０５は、実線で表示されている。また、文脈形成単語集合２及びキーワード２、３を結合する結合線３０５は、実線で表示されている。同様に、文脈形成単語集合１及び発想支援ワード１、２を結合する結合線３０６は、実線で表示されている。また、文脈形成単語集合２及び発想支援ワード３、４を結合する結合線３０６は、実線で表示されている。

次に、表示位置に関するルールは、例えば第４及び第５のルールを含む。第４のルールにおいては、図１６に示すように、例えばバネモデルを用いて上記した関連度の強さが表現される。具体的には、例えば文脈形成単語集合とキーワード及び発想支援ワードとが表示される距離により関連度の強さを表現する。図１６に示す例では、例えば発想支援ワード１及び発想支援ワード２を比較した場合、発想支援ワード１より発想支援ワード２の方が、文脈形成単語集合１に近接して表示されている。これにより、発想支援ワード１より発想支援ワード２の方が関連度が強いことが視覚的に認識できる。

第５のルールにおいては、図１６に示すように、例えば各単語の表示装置３の画面上における表示位置により、会議における話題の遷移が表現される。図１６に示す例では、例えば矢印４００は、会議における話題の遷移を示す。この場合では、例えばまず会議の序盤において文脈形成単語集合１が抽出され、その後、会議が進行することによって文脈形成単語集合２が抽出されたことが示される。これにより、会議における話題の遷移を視覚的に確認することができる。

なお、上記した第１〜第５のルールの以外にも、例えば枠線・枠線内・文字自体等の色で区別するような表示ルールがあっても構わない。また、表示ルールは、例えば囲み線の形状等のように文脈形成単語集合、キーワード及び発想支援ワードを視覚的に区別することが可能であるものであればよく、上記した以外にも種々の表示ルールが考えられる。

上記したように本実施形態においては、例えば会議における会話を収録し、当該収録された会話の中から、当該会話（会議内容）の土台または背景にあるもの等を示す文脈形成単語集合が抽出される。また、本実施形態においては、収録された会話に出現したキーワードが抽出される。また、本実施形態においては、抽出されたキーワードの意味内容が例えばインターネットを介して検索される。また、本実施形態においては、例えば会議の参加者の発想を広げるための発想支援ワードがインターネットを介して検索及び抽出される。これにより、本実施形態においては、抽出された文脈形成単語集合、キーワード、当該キーワードの意味内容及び発想支援ワードを会議の参加者に対して提示することが可能となる。

つまり、本実施形態においては、例えば会議における会話内容（文脈形成単語集合、キーワード及び当該キーワードの意味内容）及び次の会話候補（発想支援ワード）を自動的に可視化することが可能となる。

したがって、例えば提示された文脈形成単語集合、キーワード及び当該キーワードの意味内容を例えば会議の参加者全員が確認することにより、当該参加者全員が当該会議の内容を理解し、共有することが可能となる。また、提示された発想支援ワードを確認することにより、例えば参加者だけでは広がらない発想を広げる（支援をする）ことが可能となる。これにより、例えば企業等における会議空間という場を活性化させることが可能となる。

なお、本実施形態においては、例えばキーワードの意味内容及び発想支援ワードはインターネットを介して検索されるものとして説明したが、例えばイントラネットを介して検索が行われる構成であっても構わない。

また、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

本発明の実施形態に係る発想支援システムの概略を示す図。資料読込装置４の構成を示す図。図１に示す発想支援装置２のハードウェア構成を示すブロック図。発想支援装置２の主として機能構成を示すブロック図。記憶部１２のデータ構造の一例を示す図。記憶部１２に格納されている意味内容検索リストのデータ構造の一例を示す図。記憶部１２に格納されているサイト構成リストのデータ構造の一例を示す図。発想支援装置２の処理手順を示すフローチャート。テキスト解析部２２１によるテキスト解析処理の処理手順を示すフローチャート。資料利用判定処理の処理手順を示すフローチャート。指示詞置き換え処理の処理手順を示すフローチャート。文脈形成単語集合抽出部２２２による文脈形成単語集合抽出処理の処理手順を示すフローチャート。キーワード抽出部２２３によるキーワード抽出処理の処理手順を示すフローチャート。インターネット検索部２２４によるキーワードの意味内容を検索する処理の処理手順を示すフローチャート。インターネット検索部２２４による発想支援ワードを検索する処理の処理手順を示すフローチャート。文脈形成単語集合、キーワード、当該キーワードの意味内容及び発想支援ワードが表示装置３により表示された際の表示例を示す図。

符号の説明

１…音声収録装置、２…発想支援装置、３…表示装置、４…資料読込装置、４ａ…投影部、４ｂ…資料画像読込部、５…コンピュータ、１０…外部記憶装置、１２…記憶部（解析結果格納部）、２１…入力受付部、２２…演算部、２３…表示制御部、２２１…テキスト解析部、２２２…文脈形成単語集合抽出部、２２３…キーワード抽出部、２２４…インターネット検索部。

Claims

外部に設けられた音声収録装置によって収録された音声を入力する音声入力手段と、
前記入力された音声を、音声認識処理により単語を含む文字列に変換する音声認識処理手段と、
前記変換された文字列を解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する第１の解析手段と、
前記第１の解析手段によって抽出された単語を格納する解析結果格納手段と、
前記解析結果格納手段に格納されている単語のうち、前記解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第１の文脈形成単語集合を抽出する第１の文脈形成単語集合抽出手段と、
前記解析結果格納手段に格納されている単語が、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第１の関連度を算出する第１の関連度算出手段と、
前記算出された第１の関連度に基づいて、第１のキーワードを抽出する第１のキーワード抽出手段と、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を、外部に存在する情報源から検索する情報検索手段と、
前記検索された情報に含まれる文字列を解析することによって、当該文字列に含まれる単語を抽出する第２の解析手段と、
前記第２の解析手段によって抽出された単語のうち、当該第２の解析手段によって解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第２の文脈形成単語集合を抽出する第２の文脈形成単語集合抽出手段と、
前記第２の解析手段によって抽出された単語が、前記抽出された第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第２の関連度を算出する第２の関連度算出手段と、
前記算出された第２の関連度に基づいて、第２のキーワードを抽出する第２のキーワード抽出手段と、
前記抽出された第１のキーワード及び前記抽出された第２のキーワードを提示する提示手段と、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を検索するための検索式を作成する情報検索式作成手段と、
前記第１の文脈形成単語集合及び前記抽出された第２の文脈形成単語集合が同一であるかを判定する文脈形成単語集合判定手段と、
前記抽出された第２のキーワードが前記抽出された第１のキーワードと異なるかを判定するキーワード判定手段と、
前記第２のキーワードが前記第１のキーワードと異なると判定された場合、当該第２のキーワードを取得する発想支援ワード取得手段と
を具備し、
前記第１のキーワード抽出手段は、前記算出された第１の関連度が上位の単語を第１のキーワードとして抽出し、
前記情報検索手段は、前記作成された検索式を用いて前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報を検索し、
前記第２の関連度算出手段は、前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であると判定された場合、前記第２の関連度を算出し、
前記第２のキーワード抽出手段は、前記算出された第２の関連度が上位の単語を第２のキーワードとして抽出し、
前記提示手段は、前記抽出された第１の文脈形成単語集合、前記抽出された第１のキーワード及び前記取得された第２のキーワードを提示する
ことを特徴とする発想支援装置。
前記第１の解析手段によって解析された文字列及び前記検索された情報に含まれる文字列は、それぞれ単語を含む文から構成されており、
前記第１の文脈形成単語集合抽出手段は、前記第１の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、前記解析結果格納手段に格納されている単語が出現する回数に基づいて前記第１の文脈形成単語集合を抽出し、
前記第２の文脈形成単語集合抽出手段は、前記第２の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、当該第２の解析手段によって抽出された単語が出現する回数に基づいて前記第２の文脈形成単語集合を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の発想支援装置。
前記第１の文脈形成単語集合抽出手段は、
前記解析結果格納手段に格納されている単語のうちの２つの単語の組を選択する第１の選択手段と、
前記第１の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、前記第１の選択手段によって選択された２つの単語の組のそれぞれの単語が同一の文中に出現する回数の積によって表される第１の共起度を算出する第１の共起度算出手段と
を含み、
前記算出された第１の共起度が上位の２つの単語の組を前記第１の文脈形成単語集合として抽出し、
前記第２の文脈形成単語集合抽出手段は、
前記第２の解析手段によって抽出された単語のうちの２つの単語の組を選択する第２の選択手段と、
前記第２の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、前記第２の選択手段によって選択された２つの単語の組のそれぞれの単語が同一の文中に出現する回数の積によって表される第２の共起度を算出する第２の共起度算出手段と
を含み、
前記算出された第２の共起度が上位の２つの単語の組を前記第２の文脈形成単語集合として抽出する
ことを特徴とする請求項２記載の発想支援装置。
前記第１の関連度算出手段は、
前記第１の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、前記解析結果格納手段に格納されている単語及び前記第１の文脈形成単語集合を構成する単語が出現する回数に基づいて、前記第１の関連度を算出し、
前記第２の関連度算出手段は、前記第２の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、当該第２の解析手段によって抽出された単語及び前記第２の文脈形成単語集合を構成する単語が出現する回数に基づいて、前記第２の関連度を算出する
ことを特徴とする請求項２または３記載の発想支援装置。
前記第１の関連度算出手段は、
前記第１の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、前記解析結果格納手段に格納されている単語及び前記第１の文脈形成単語集合を構成する単語のそれぞれが同一文中に出現する回数の積によって表される第３の共起度を算出する第３の共起度算出手段を含み、
前記第３の共起度算出手段によって算出された第３の共起度に基づいて、前記第１の関連度を算出し、
前記第２の関連度算出手段は、
前記第２の解析手段によって解析された文字列を構成する文において、当該第２の解析手段によって抽出された単語及び前記第２の文脈形成単語集合を構成する単語のそれぞれが同一の文中に出現する回数の積によって表される第４の共起度を算出する第４の共起度算出手段を含み、
前記第４の共起度算出手段によって算出された第４の共起度に基づいて、前記第２の関連度を算出する
ことを特徴とする請求項４記載の発想支援装置。
外部に設けられた資料読込装置によって読み込まれた文字列を含む資料の画像データを入力する画像入力手段と、
前記入力された資料の画像データに基づいて、当該資料に含まれる文字列を抽出する文字認識処理手段と
を更に具備し、
前記第１の解析手段は、前記文字認識処理手段によって抽出された文字列を解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の発想支援装置。
前記抽出された第１のキーワードの意味内容を検索するための検索式を作成する意味内容検索式作成手段と、
前記意味内容検索式作成手段によって作成された検索式を用いて前記第１のキーワードの意味内容を前記外部に存在する情報源から検索する意味内容検索手段と
を更に具備し、
前記提示手段は、前記意味内容検索手段によって検索された前記第１のキーワードの意味内容を提示する
ことを特徴とする請求項１記載の発想支援装置。
単語の意味を検索するための検索式を作成するために用いられる検索式フォーマットを保持する意味内容検索リストを更に具備し、
前記意味内容検索式作成手段は、前記抽出された第１のキーワードの意味内容を検索するための検索式を、前記意味内容検索リストに保持されている検索式フォーマットを用いて作成する
ことを特徴とする請求項７記載の発想支援装置。
前記外部に存在する情報源が有する情報の構成を示す構成情報を予め保持するサイト構成リストと、
前記サイト構成リストに保持されている構成情報に基づいて、前記意味内容検索手段によって検索された前記第１のキーワードの意味内容を含む情報における当該意味内容を表す文字列または画像の位置を特定する位置特定手段と、
前記特定された位置にある文字列または画像を切り出す切り出し手段と
を更に具備し、
前記提示手段は、前記切り出された文字列または画像を提示する
ことを特徴とする請求項７または８記載の発想支援装置。
音声を収録する音声収録装置、データを出力する出力装置及び発想支援装置を備える発想支援システムであって、
前記発想支援装置は、
前記音声収録装置によって収録された音声を入力する音声入力手段と、
前記入力された音声を、音声認識処理により単語を含む文字列に変換する音声認識処理手段と、
前記変換された文字列を解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する第１の解析手段と、
前記第１の解析手段によって抽出された単語を格納する解析結果格納手段と、
前記解析結果格納手段に格納されている単語のうち、前記解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第１の文脈形成単語集合を抽出する第１の文脈形成単語集合抽出手段と、
前記解析結果格納手段に格納されている単語が、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第１の関連度を算出する第１の関連度算出手段と、
前記算出された第１の関連度に基づいて、第１のキーワードを抽出する第１のキーワード抽出手段と、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を、外部に存在する情報源から検索する情報検索手段と、
前記検索された情報に含まれる文字列を解析することによって、当該文字列に含まれる単語を抽出する第２の解析手段と、
前記第２の解析手段によって抽出された単語のうち、当該第２の解析手段によって解析された文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第２の文脈形成単語集合を抽出する第２の文脈形成単語集合抽出手段と、
前記第２の解析手段によって抽出された単語が、前記抽出された第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第２の関連度を算出する第２の関連度算出手段と、
前記算出された第２の関連度に基づいて、第２のキーワードを抽出する第２のキーワード抽出手段と、
前記抽出された第１のキーワード及び前記抽出された第２のキーワードを、前記出力装置により出力させる出力制御手段と、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語が含まれる文字列を含む情報を検索するための検索式を作成する検索式作成手段と、
前記第１の文脈形成単語集合及び前記抽出された第２の文脈形成単語集合が同一であるかを判定する文脈形成単語集合判定手段と、
前記抽出された第２のキーワードが前記抽出された第１のキーワードと異なるかを判定するキーワード判定手段と、
前記第２のキーワードが前記第１のキーワードと異なると判定された場合、当該第２のキーワードを取得する発想支援ワード取得手段と
を含み、
前記第１のキーワード抽出手段は、前記算出された第１の関連度が上位の単語を第１のキーワードとして抽出し、
前記情報検索手段は、前記作成された検索式を用いて前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報を検索し、
前記第２の関連度算出手段は、前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であると判定された場合、前記第２の関連度を算出し、
前記第２のキーワード抽出手段は、前記算出された第２の関連度が上位の単語を第２のキーワードとして抽出し、
前記出力制御手段は、前記抽出された第１の文脈形成単語集合、前記抽出された第１のキーワード及び前記取得された第２のキーワードを、前記出力装置により出力させる
ことを特徴とする発想支援システム。
前記音声収録装置及び前記発想支援装置とは別に設けられた、文字列を含む資料の画像データを読み込む資料読込装置を更に具備し、
前記発想支援装置は、
前記資料読込装置によって読み込まれた文字列を含む資料の画像データを入力する画像入力手段と、
前記入力された資料の画像データに基づいて、当該資料に含まれる文字列を抽出する文字認識処理手段と、
を更に含み、
前記第１の解析手段は、前記文字認識処理手段によって抽出された文字列を解析することにより、当該文字列に含まれる単語を抽出する
ことを特徴とする請求項１０記載の発想支援システム。
解析結果格納手段を有する外部記憶装置と当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される発想支援装置を対象に、前記コンピュータによって実行される発想支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記発想支援装置の外部に設けられた音声収録装置によって収録された音声を入力するステップと、
前記入力された音声を、音声認識処理により第１の単語を含む第１の文字列に変換するステップと、
前記変換された第１の文字列を解析することにより、当該第１の文字列に含まれる第１の単語を抽出する第１の解析手段と、
前記抽出された第１の単語を前記解析結果格納手段に格納するステップと、
前記解析結果格納手段に格納されている第１の単語のうち、前記解析された第１の文字列において互いに近接して出現する第１の単語の集合である第１の文脈形成単語集合を抽出するステップと、
前記解析結果格納手段に格納されている第１の単語が、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語に近接して出現する割合を示す第１の関連度を算出するステップと、
前記算出された第１の関連度に基づいて、第１のキーワードを抽出するステップと、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語が含まれる第２の文字列を含む情報を、外部に存在する情報源から検索するステップと、
前記検索された情報に含まれる第２の文字列を解析することによって当該第２の文字列に含まれる第２の単語を抽出するステップと、
前記抽出された第２の単語のうち、前記解析された第２の文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第２の文脈形成単語集合を抽出するステップと、
前記抽出された第２の単語が、前記抽出された第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第２の関連度を算出するステップと、
前記算出された第２の関連度に基づいて、第２のキーワードを抽出するステップと、
前記抽出された第１のキーワード及び前記抽出された第２のキーワードを、前記発想支援装置の外部に設けられた出力装置により出力させるステップと、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語が含まれる第２の文字列を含む情報を検索するための検索式を作成するステップと、
前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であるかを判定するステップと、
前記抽出された第２のキーワードが前記抽出された第１のキーワードと異なるかを判定するステップと、
前記第２のキーワードが前記第１のキーワードと異なると判定された場合、当該第２のキーワードを取得するステップと
を実行させ、
前記第１のキーワードを抽出するステップにおいて、前記算出された第１の関連度が上位の単語を第１のキーワードとして抽出し、
前記情報を検索するステップにおいて、前記作成された検索式を用いて前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報を検索し、
前記第２の関連度を算出するステップにおいて、前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であると判定された場合、前記第２の関連度を算出し、
前記第２のキーワードを抽出するステップにおいて、前記算出された第２の関連度が上位の単語を第２のキーワードとして抽出し、
出力させるステップにおいて、前記抽出された第１の文脈形成単語集合、前記抽出された第１のキーワード及び前記取得された第２のキーワードを、前記発想支援装置の外部に設けられた出力装置により出力させる
ことを特徴とする発想支援プログラム。
解析結果格納手段を備える発想支援装置において適用される発想支援方法であって、
前記発想支援装置の外部に設けられた音声収録装置によって収録された音声を入力するステップと、
前記発想支援装置の外部に設けられた音声収録装置によって収録された音声を入力するステップと、
前記入力された音声を、音声認識処理により第１の単語を含む第１の文字列に変換するステップと、
前記変換された第１の文字列を解析することにより、当該第１の文字列に含まれる第１の単語を抽出する第１の解析手段と、
前記抽出された第１の単語を前記解析結果格納手段に格納するステップと、
前記解析結果格納手段に格納されている第１の単語のうち、前記解析された第１の文字列において互いに近接して出現する第１の単語の集合である第１の文脈形成単語集合を抽出するステップと、
前記解析結果格納手段に格納されている第１の単語が、前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語に近接して出現する割合を示す第１の関連度を算出するステップと、
前記算出された第１の関連度に基づいて、第１のキーワードを抽出するステップと、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語が含まれる第２の文字列を含む情報を、外部に存在する情報源から検索するステップと、
前記検索された情報に含まれる第２の文字列を解析することによって当該第２の文字列に含まれる第２の単語を抽出するステップと、
前記抽出された第２の単語のうち、前記解析された第２の文字列において互いに近接して出現する単語の集合である第２の文脈形成単語集合を抽出するステップと、
前記抽出された第２の単語が、前記抽出された第２の文脈形成単語集合を構成する単語に近接して出現する割合を示す第２の関連度を算出するステップと、
前記算出された第２の関連度に基づいて、第２のキーワードを抽出するステップと、
前記抽出された第１のキーワード及び前記抽出された第２のキーワードを、前記発想支援装置の外部に設けられた出力装置により出力させるステップと、
前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する第１の単語が含まれる第２の文字列を含む情報を検索するための検索式を作成するステップと、
前記第１の文脈形成単語集合及び前記抽出された第２の文脈形成単語集合が同一であるかを判定するステップと、
前記抽出された第２のキーワードが前記抽出された第１のキーワードと異なるかを判定するステップと、
前記第２のキーワードが前記第１のキーワードと異なると判定された場合、当該第２のキーワードを取得するステップと
を具備し、
前記第１のキーワードを抽出するステップにおいて、前記算出された第１の関連度が上位の単語を第１のキーワードとして抽出し、
前記情報を検索するステップにおいて、前記作成された検索式を用いて前記抽出された第１の文脈形成単語集合を構成する単語を含む情報を検索し、
前記第２の関連度を算出するステップにおいて、前記第１の文脈形成単語集合及び前記第２の文脈形成単語集合が同一であると判定された場合、前記第２の関連度を算出し、
前記第２のキーワードを抽出するステップにおいて、前記算出された第２の関連度が上位の単語を第２のキーワードとして抽出し、
出力させるステップにおいて、前記抽出された第１の文脈形成単語集合、前記抽出された第１のキーワード及び前記取得された第２のキーワードを、前記発想支援装置の外部に設けられた出力装置により出力させる
ことを特徴とする発想支援方法。