JP5125161B2 - Ｗｅｂ情報収集装置、Ｗｅｂ情報収集方法、Ｗｅｂ情報収集プログラム - Google Patents

Description

本発明は、Ｗｅｂ情報収集装置、Ｗｅｂ情報収集方法、Ｗｅｂ情報収集プログラムに関し、特に業界構造分析を支援するＷｅｂ情報収集装置、Ｗｅｂ情報収集方法、Ｗｅｂ情報収集プログラムに関する。

企業が新規製品を開発する場合に、競合する他の企業の動向を把握して、企業戦略を立案するための分析（例えば、ＳＷＯＴ分析）を実行することがある。この動向把握には、競合企業の製品（他社製品）が保有する機能のリスト（機能リスト）の収集や、他社製品に関連するデータの傾向変化を時間軸で把握することで、機能開発のトレンドを認識することが必要となる。

また、企業が新規製品を開発する場合には、競合企業の動向だけでなく、自社における部品供給者の部品価格の変化や、販売先となる企業や一般消費者の価格交渉力などを把握することが必要である。

近年、インターネットの普及に伴い、企業や個人が情報をＷｅｂサイトなどに公開することが増えてきた。Ｗｅｂサイトなどで公開された情報（以下、Ｗｅｂ情報と呼ぶ）を収集し、そのＷｅｂ情報に基づいたＳＷＯＴ分析などが行なわれることが多くなってきている。

マーケティング戦略や企業戦略立案などに有用な分析を実行するためには、収集したＷｅｂ情報を適切に分類・整理しておくことが要求される。Ｗｅｂ情報を、人間が内容を見て整理するのは困難であることが多い。情報の属性を示すメタ情報（例えば、ＲＤＦ（Resource Description Framework）など）が付加されたＷｅｂ情報が公開されている場合に、情報処理装置でそのＷｅｂ情報を収集し、そのメタ情報を利用して情報の分類・整理を行うことがある。その一例として、企業などのＷｅｂサイトの最新情報の要約として、ＲＳＳ（Rich Site Summary）が急速に浸透しつつある。このような情報の分類・整理に関する技術が知られている（例えば、特許文献１〜９参照。）。

例えば、特許文献１（特開２００４−３０２６９４号公報）には、競合企業の情報を予め定義した必要技術情報ＤＢやニーズ情報ＤＢにより情報を取捨選択する技術が開示されている。特許文献２（特開２００５−１６５７３６号公報）には、製品機能とそのイメージに対応する情報を収集する技術が開示されている。特許文献３（特開２００５−２２２４８９号公報）には、商品種類同士の競合関係を示すデータを取得する技術が開示されている。特許文献４（特開２００３−２４８７３７号公報）には、Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報に関することが記載されている。特許文献５（特開２００４−１３３６５２号公報）には、経営情報分析、戦略情報の提示を行う経営ソリューションシステムの関する技術が開示されている。特許文献６（特開２００４−２２８７８０号公報）には、メタメタデータに関することが記載されている。特許文献７（特開２００６−１３４１８３号公報）には、話題語集約ルールに基づいて、同一の意味に取れるような語句同士を集約する技術が記載されている。特許文献８（特開平０７−３１１６１６号公報）には、属性特性ルールを設定し、属性を選択する技術が記載されている。特許文献９（特開平０８−０３０６２６号公報）には、日本語読み検索辞書のひらがな表記揺らぎに関する記載がある。

特開２００４−３０２６９４号公報 特開２００５−１６５７３６号公報 特開２００５−２２２４８９号公報 特開２００３−２４８７３７号公報 特開２００４−１３３６５２号公報 特開２００４−２２８７８０号公報 特開２００６−１３４１８３号公報 特開平０７−３１１６１６号公報 特開平０８−０３０６２６号公報

従来技術では、Ｗｅｂ情報が関係する情報か否かを判定するために、内容（テキスト）を字句解析や構文解析、また製品固有情報を保持した辞書データとのマッチングを行っている。そのため、Ｗｅｂ情報の内容の表現の仕方や揺らぎ、字句の表記誤りなどを正確に解釈することが困難であり、ある対象に直接関係する情報を取得できない場合が生じることがある。

また、Ｗｅｂ上の情報にデータ生成時刻が含まれていない場合には、対象のライフサイクルから外れた過去、或いは将来の製品に関係する情報を判別することが困難である。また、対象に関連するサービスなど、業界の背景知識を判別するための規則をＷｅｂ上の情報が持っていないとき、その対象に関連する情報を判別することが困難になることがある。これによって、対象のマーケティング・マネジメントの点で、関係のないＷｅｂ情報を収集してしまう場合がある。また、関係するＷｅｂ情報を収集できない場合が生じる。

また、収集したＷｅｂ情報の意味検索に必要となる規則を持たない場合には、キーワードによる全文検索以上の検索を行うことが困難となる。それによって、収集したＷｅｂ情報から、細分化した情報検索が困難になる場合がある。例えば、ある製品を利用する全ての製品やサービスに関する情報を抽出したり、ある製品のみに関わる研究開発・販売などの情報を抽出したりするなど、業界構造を分析するために細分化した情報検索が困難となることがある。

以下に、［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。

上記課題を解決するために、語彙集合リストを保持する語彙集合リスト保管部（４）と、属性特性ルールを保持する属性特性ルール保管部（５）と、Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集する情報収集部（２）と、収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断する情報判定部（３）とを具備するＷｅｂ情報集約装置（１）を構成する。ここにおいて、前記情報判定部（３）は、前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と前記語彙集合リストとを照合する。また、前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と前記属性特性ルールとを照合する。そして、前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断する。

そのＷｅｂ情報集約装置（１）において、さらに、Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳデータを収集するＲＳＳ（Rich Site Summary）情報収集部（１４）と、前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するＲＳＳ情報解析部（１５）とを備える構成であっても良い。この場合において、前記ＲＳＳ情報収集部（１４）は、前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを前記ＲＳＳ情報解析部（１５）に供給する。また、前記ＲＳＳ情報解析部（１５）は、前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部（２）供給する。そして、その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を情報判定部（３）に供給する構成を備えていることが好ましい。ここで、前記情報判定部（３）は、前記ＲＳＳ情報解析部（１５）から供給される前記メタ情報に示される本文へのリンク情報に基づいて、Ｗｅｂ情報を収集するＷｅｂ情報集約装置（１）であっても良い。

そのＷｅｂ情報集約装置（１）において、前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含むものであることが好ましい。また、前記複数の語彙集合のそれぞれは、メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合であることが好ましい。
さらに、そのＷｅｂ情報集約装置（１）において、前記属性特性ルールは、異なる属性間の制約条件を示すものであることが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約装置（１）において、さらに、情報検索部（７）を備える構成であっても良い。この場合に、前記情報判定部（３）は、前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断したときに、前記Ｗｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報をメタメタ情報として作成することが好ましい。そして、前記情報検索部（７）は、前記Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致するメタメタ情報のリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給する構成を備えていることが好ましい。

また、上記課題を解決するために、語彙集合リストを保持する語彙集合リスト保管部（４）と属性特性ルールを保持する属性特性ルール保管部（５）とを具備するコンピュータを、Ｗｅｂ情報集約装置（１）として機能させるための手順を示すＷｅｂ情報集約プログラムを構成する。ここにおいて、そのＷｅｂ情報集約プログラムは、
（ａ）Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集するステップと、
（ｂ）収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断するステップとを具備し、前記（ｂ）ステップが、
前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と前記語彙集合リストとを照合し、前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と前記属性特性ルールとを照合し、前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断するステップを含む方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置（１）として機能させることが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、さらに、
（ｃ）Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳ（Rich Site Summary）データを収集するステップと、
（ｄ）前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するステップとを具備し、前記（ｃ）ステップは、
前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを供給するステップを含み、
前記（ｄ）ステップは、
前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部（２）供給するステップと、その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を前記情報判定部（３）に供給するステップを含む方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置（１）として機能させるＷｅｂ情報集約プログラムであっても良い。

そのＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含み、前記複数の語彙集合のそれぞれは、メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合であるときにコンピュータをＷｅｂ情報集約装置（１）として機能させるＷｅｂ情報集約プログラムであることが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、前記属性特性ルールが、異なる属性間の制約条件を示すときにコンピュータをＷｅｂ情報集約装置（１）として機能させるＷｅｂ情報集約プログラムであることが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、さらに、
（ｅ）Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給するステップを具備し、前記（ｂ）ステップは、
前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断したときに、前記Ｗｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報をメタメタ情報として作成するステップを含み、
前記（ｅ）ステップは、
前記Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致するメタメタ情報のリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給する方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置（１）として機能させるＷｅｂ情報集約プログラムであることが好ましい。

また、上記課題を解決するために、下記行為の連鎖によって、Ｗｅｂ情報を集約する。ここにおいて、そのＷｅｂ情報集約方法は、
（ａ）Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集するステップと、
（ｂ）収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断するステップとを具備し、
前記（ｂ）ステップが、
前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と、語彙集合リスト保管部（４）から読み出した語彙集合リストとを照合するステップと、
前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と属性特性ルール保管部（５）から読み出した属性特性ルールとを照合するステップと、
前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断するステップ
を含むＷｅｂ情報集約方法であることが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約方法において、さらに、
（ｃ）Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳ（Rich Site Summary）データを収集するステップと、
（ｄ）前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するステップとを具備し、前記（ｃ）ステップは、
前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを供給するステップを含み、
前記（ｄ）ステップは、
前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部（２）供給するステップと、
その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を前記情報判定部（３）に供給するステップ
を含むＷｅｂ情報集約方法であっても良い。

そのＷｅｂ情報集約方法において、前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含み、前記複数の語彙集合のそれぞれが、メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合であることが好ましい。
また、そのＷｅｂ情報集約方法において、前記属性特性ルールが、異なる属性間の制約条件を示すことが好ましい。

そのＷｅｂ情報集約方法において、さらに、
（ｅ）Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給するステップを具備していても良い。この場合において、
前記（ｂ）ステップは、
前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断したときに、前記Ｗｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報をメタメタ情報として作成するステップを含み、
前記（ｅ）ステップは、
前記Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致するメタメタ情報のリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給することが好ましい。

上述の属性特性ルールは、属性間の制約条件を示し、関数規則、対称規則、推移規則などを定義できるものであることが好ましい。ここで、関数規則は、属性間の関係を一意に決定し、従属属性の存在条件を決定するものであることが好ましい。対称規則は、属性間において前記関数規則が相互に成立する条件を示すものであることが好ましい。推移規則は、三者以上の属性間において、属性Ａ→属性Ｂかつ属性Ｂ→属性Ｃならば属性Ａ→属性Ｃが成立する、といった推移条件を示すものであることが好ましい。また、前記メタ情報は、前記Ｗｅｂ情報の内容の区分、概要、生成時刻などが含まれるものであることが好ましい。

Ｗｅｂ情報集約装置は、収集したメタ情報の属性および属性値を、語彙集合リストに照合し、合致するか否かを判定する。続いて、前記Ｗｅｂ情報集約装置は、属性特性ルールに照合し、合致するか否かを判定する。Ｗｅｂ情報集約装置は、前記の全ての判定で合致したメタ情報を当該製品に関連する情報とみなし、メタ情報と、Ｗｅｂ情報を保管する。また、この語彙集合リストで合致した集約情報と、属性特性ルールで合致したルールをメタメタ情報として保管する。保管されたＷｅｂ情報から、任意の意味検索を行うために、このメタメタ情報を検索手段に用いる。

これらのメタ情報に含まれる属性や属性値（語句）は、表記法が統一されていない場合がある。そのため、語句の意味統合を行ったオントロジー辞書を用いて、語句分類を行ってもよい。

本発明によると、外部環境分析としてある業界構造を分析するときに、ＨＴＭＬファイルやＰＤＦファイルなど半構造化・非構造化の状態にあるＷｅｂ情報を再構造化することにより、必要となるＷｅｂ情報を集約し、分類、検索を容易にすることが可能となる。

［第１実施形態］
以下に、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。図１は、本発明における、第１実施形態のＷｅｂ情報集約装置１の構成を例示するブロック図である。本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、インターネット上に公開されるＷｅｂ情報から、ある製品のライフサイクルに関連する情報を取得するために、Ｗｅｂ情報の属性（テーマや作成時刻など）を示すメタ情報を利用し、Ｗｅｂ情報収集の判断に用いている。図１を参照すると、Ｗｅｂ情報集約装置１は、情報収集部２と、情報判定部３と、語彙集合リスト保管部４と、属性特性ルール保管部５と、情報保管部６と、情報検索部７とを含んで構成されている。また、情報保管部６は、Ｗｅｂ情報を保持するＷｅｂ情報保管部１１と、メタ情報を保持するメタ情報保管部１２と、メタメタ情報を保持するメタメタ情報保管部１３とを含んで構成されている。

語彙集合リスト保管部４は、複数の語彙集合を有するリスト（語彙集合リスト）を示すデータを保持している。語彙集合リストには、同一の概念に考えられる属性や属性値が、語彙集合として構成されている。属性特性ルール保管部５は、属性特性ルールを示すデータを保持している。属性特性ルールには、「開発〜販売」といった製品ライフサイクルや、「ある製品が他製品や別サービス事業の生産財として使用される」といった間接的に関連する事業との関係性などが属性間の属性特性ルールとして示されている。

情報収集部２は、インターネット上に公開されるＨＴＭＬファイルやＰＤＦファイルなどのＷｅｂ情報と、そのＷｅｂ情報に付与されるメタ情報を収集する。情報判定部３は、収集されたメタ情報の属性および属性値を、語彙集合リスト保管部４の語彙集合リストに照合し、合致するか否かを判定する。情報判定部３は、収集されたメタ情報の属性および属性値を属性特性ルール保管部５の属性特性ルールに照合し、合致するか否かを判定する。情報判定部３は、それらの判定で合致した場合、メタ情報を当該製品に関連する情報とみなし、メタ情報と、Ｗｅｂ情報を情報保管部６に格納する。また、情報判定部３は、この語彙集合リストで合致した集約情報と、属性特性ルールで合致したルール、および保管されたＷｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報をメタメタ情報として情報保管部６に格納する。

情報検索部７は、Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、検索要求を集約情報と、属性特性ルールに置換する。情報検索部７は、集約情報と属性と属性特性ルールに合致するメタメタ情報の全てを情報保管部６から取得し、それぞれのメタメタ情報のリンク情報から、Ｗｅｂ情報を取得し、返却する。

Ｗｅｂ情報集約装置１は、それぞれのＷｅｂ情報に対して、語彙集合に合致したもの、及び、該当した属性特性ルールを、Ｗｅｂ情報を再構造化する情報（メタ情報のメタ）として保持する。Ｗｅｂ情報集約装置１は、この再構造化した情報を、収集したＷｅｂ情報の分類や検索キーに用いている。

図２は、上述の語彙集合リスト保管部４に保持される語彙集合リストの構成を例示するテーブル（以下、語彙集合リストテーブル２１と呼ぶ）である。図２を参照すると、語彙集合リスト保管部４は、関連性があると考えられる複数の語句を語彙集合としている。語彙集合は、メタ情報に含まれる属性や属性値の意味は同一で、かつ表記法が異なるものを、一つのカテゴリとして集約された集合である。語彙集合リスト保管部４には、語彙集合と、その語彙集合を示す集約語とが関連付けて保持されている。

図３は、属性特性ルール保管部５に保持される属性特性ルールの構成を例示するテーブル（以下、属性特性ルールテーブル２２と呼ぶ）である。図３を参照すると、属性特性ルール保管部５は、複数の制約条件を属性特性ルールとして保持している。本実施形態においては、制約条件として、関数規則、対称規則、推移規則などを定義できる。例えは、関数規則は、属性間の関係を一意に決定し、従属属性の存在条件を決定する。また、対称規則は、属性間において前記関数規則が相互に成立する条件を示す。また、推移規則は、三者以上の属性間において、属性Ａ→属性Ｂかつ属性Ｂ→属性Ｃならば属性Ａ→属性Ｃが成立する、といった推移条件を示す。

例えば、Ｗｅｂニュース記事において、ニュースカテゴリの技術開発は、ニュースカテゴリの製品販売に時間的に先立って行われるといった制約を属性特性ルールと定義する。この場合、当該製品に関係する技術開発であっても、製品に関係しないと判定し、情報を取捨選択するためのルールとして使用する。また、部品の供給、受給関係にあるＡ社、Ｂ社のＷｅｂ情報において、Ａ社から見た「供給」に関する記事は、Ｂ社から見た「受給」と対称であるという制約を属性特性ルールと定義する。この場合に、両者が意味的に同じと判定するためのルールとして使用する。

図４は、本実施形態におけるメタ情報保管部１２に保持されるメタ情報の構成を例示するリストである。また、図５は、本実施形態におけるメタメタ情報保管部１３に保持されるメタメタ情報の構成を例示するリストである。

以下に、本実施形態の動作について説明を行う。以下では、本願発明の理解を容易にするために、パソコン製品に関連した業界構造分析を行う場合を例に、本実施形態の動作の説明を行う。また、本実施形態の動作においては、上述のような語彙集合リストと属性特性ルールとを定義する。図６は、この場合の語彙集合リストを例示するテーブルである。図７は、この場合の属性特性ルールを例示するテーブルである。

図８は、本実施形態の動作を例示するフローチャートである。ステップＳ１０１において、Ｗｅｂ情報集約装置１の情報収集部２は、特定の製品に関連すると思われるインターネット上に公開されるＷｅｂ情報を収集し、Ｗｅｂ情報保管部１１に格納する。また、情報収集部２は、そのＷｅｂ情報に付随するメタ情報を収集し、情報判定部３に供給する。

ステップＳ１０２において、情報判定部３は、このとき情報収集部２から供給されたメタ情報を抽出し、その属性および属性値と、語彙集合リスト保管部４の語彙集合リストとを照合して、合致するか否かを判定する。その判定の結果、適合するものがない場合には処理は終了する。その判定の結果、適合する属性および属性値が存在する場合には、処理はステップＳ１０３に進む。

ステップＳ１０３において、情報判定部３は、供給されたメタ情報と、属性特性ルール保管部５の属性特性ルールとを照合し、合致するか否かを判定する。その判定の結果、適合するものがない場合には処理は終了する。その判定の結果、適合するものが存在する場合、つまり、属性および属性値が語彙集合リストと属性特性ルールとの両方に合致した場合、処理はステップＳ１０４に進む。

ステップＳ１０４において、情報判定部３は、この語彙集合リストで合致した集約情報と、属性特性ルールで合致したルール、および保管されたＷｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報をメタメタ情報として作成する。ステップＳ１０５において、情報判定部３は、収集したメタ情報を当該製品に関連する情報とみなし、収集したメタ情報とＷｅｂ情報とを情報保管部６に格納する。また、生成したメタメタ情報を情報保管部６のメタメタ情報保管部１３に格納する。

その後、情報検索部７は、Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、検索要求を集約情報と属性特性ルールに置換する。情報検索部７は、その集約情報と属性と属性特性ルールに合致するメタメタ情報の全てを情報保管部６から取得する。そして、それぞれのメタメタ情報のリンク情報から、Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給する。このように、本実施形態では、Ｗｅｂ情報のメタ情報が、メタメタ情報で再構造化されている。そのため、その再構造化データを用いて、Ｗｅｂ情報の抽出が容易にできる。

本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、語彙集合リストにより、製品ライフサイクルにおいて、部品供給企業や製品技術など、製品に直接関係するキーワードを、その表記の揺らぎを包括して、抽出できる。また、属性特性ルールにより、製品に間接的に関係するサービスなどを抽出できる。これによって、本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１では、製品に関連する情報を網羅的に収集することが可能となる。

換言すると、図９のマイケル・ポーターが提唱し、広く認知されているに５つの競争要因分析や、図１０のＳＷＯＴ分析における機会と脅威、図１１の３Ｃ分析における競争と市場・顧客など、外部要因の分析に必要な情報を網羅的に抽出できる。

また、本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、収集したＷｅｂ情報ごとに、集約情報と、適合した属性特性ルールをメタメタ情報として保管している。本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、このメタメタ情報を意味検索ルールとして利用することができる。そのため、本実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、収集、保管した情報から、部品供給に関連する企業や技術開発などに関する情報だけを抽出するなどの意味検索を適切に実行することができる。

例えば、流通チャネルに関する情報検索や、技術トレンドの検索、代替品・サービスの増加傾向の検索などを行えるため、外部環境分析として、図９のマイケル・ポーターが提唱し、広く認知されているに５つの競争要因分析や、図１０のＳＷＯＴ分析における機会と脅威、図１１の３Ｃ（Customer（顧客）、Competitor（競合）、 Company（自社））分析における競争と市場・顧客などの要因分析がし易くなるためである。

［第２実施形態］
以下に、本発明の第２実施形態について説明を行う。図１２は、第２実施形態のＷｅｂ情報集約装置１の構成を例示するブロック図である。第２実施形態のＷｅｂ情報集約装置１は、第１実施形態のＷｅｂ情報集約装置１の構成に、さらに、ＲＳＳ情報収集部１４とＲＳＳ情報解析部１５とを含んでいる。ＲＳＳ情報収集部１４は、ＲＳＳデータが公開されているＷｅｂサイトのＵＲＬのリストを保管している。ＲＳＳデータは、あるＷｅｂサイトで公開される複数のＷｅｂ情報の要約として、Ｗｅｂサイト毎に公開されている。ＲＳＳ情報収集部１４は、保管しているＵＲＬに示されるＷｅｂサイトにアクセスし、そのＷｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを格納する。ＲＳＳ情報解析部１５は、ＲＳＳ情報収集部１４が保管しているＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報に分解する。

以下に、第２実施形態の動作について説明を行う。図１３は、第２実施形態の動作を例示するフローチャートである。図１３を参照すると、ステップＳ２０１において、ＲＳＳ情報収集部１４は、保管しているＵＲＬに示されるＷｅｂサイトにアクセスする。ＲＳＳ情報収集部１４は、特定の製品に関連すると思われるＷｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトから収集したＲＳＳデータをＲＳＳ情報解析部１５に供給する。ステップＳ２０２において、ＲＳＳ情報解析部１５は、ＲＳＳ情報収集部１４が保管しているＲＳＳデータを受け取り、そのＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解する。

ステップＳ２０３において、情報収集部２は、ＲＳＳ情報解析部１５が、分解処理することによって得られたメタ情報に示される本文へのリンク情報に基づいて、Ｗｅｂ情報を収集する。情報収集部２は、収集したＷｅｂ情報を情報保管部６に格納する。

ステップＳ２０４において、情報判定部３は、ＲＳＳデータをＷｅｂ情報のメタ情報として利用し、その属性および属性値と、語彙集合リスト保管部４の語彙集合とを照合し、属性および属性値が語彙集合に合致するか否かの判定を行う。その判定の結果、合致しなかった場合には、処理は終了する。その判定の結果、適合する属性および属性値が存在する場合には、処理はステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５において、情報判定部３は、ＲＳＳ情報解析部１５が解析したメタ情報と、属性特性ルール保管部５の属性特性ルールとを照合する。情報判定部３は、その照合によって、そのメタ情報が属性特性ルールに合致するか否かを判定する。その判定の結果、合致しなかった場合には、処理は終了する。その判定の結果、属性特性ルールに適合するものが存在する場合、つまり、属性および属性値が語彙集合リストと属性特性ルールとの両方に合致した場合、処理はステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６において、この語彙集合リストで合致した集約情報と、属性特性ルールで合致したルールと、保管されたＷｅｂ情報とメタ情報へのリンク情報とを生成する。ステップＳ２０７において、メタ情報を当該製品に関連する情報とみなし、メタ情報とＷｅｂ情報とを情報保管部６に格納する。また、ステップＳ２０６で生成したメタメタ情報を情報保管部６に格納する。

第２実施形態では、ＲＳＳ情報解析部１５が、Ｗｅｂサイトの要約情報から、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出している。そのため、個々のＷｅｂ情報毎にメタ情報が公開されていない場合においても、Ｗｅｂ情報の構造化をすることが可能となる。なお、上述の複数の実施形態は、その構成・動作に矛盾が生じない範囲において、組み合わせて実施することが可能である。また、本願発明は、上述の実施形態に限定されることなく、インターネット上に公開されるニュース記事や製品情報から、特定の製品に関連する情報を収集する情報収集装置や、情報収集装置をコンピュータに実現するためのプログラムといった用途に適用できる。また、検索装置や、検索装置をコンピュータ上に実現するためのプログラムといった用途にも適用できる。

図１は、第１実施形態のＷｅｂ情報集約装置１の構成を例示するブロック図である。 図２は、語彙集合リストの構成を例示するテーブルである。 図３は、属性特性ルールの構成を例示するテーブルである。 図４は、第１実施形態におけるメタ情報保管部１２に保持されるメタ情報の構成を例示するリストである。 図５は、第１実施形態におけるメタメタ情報保管部１３に保持されるメタメタ情報の構成を例示するリストである。 図６は、語彙集合リストの具体的な構成を例示するテーブルである。 図７は、属性特性ルールの具体的な構成を例示するテーブルである。 図８は、第１実施形態の動作を例示するフローチャートである。 図９は、５つの競争要因分析を示すブロック図である。 図１０は、ＳＷＯＴ分析における機会と脅威を示す図である。 図１１の３Ｃ分析（Customer（顧客）、Competitor（競合）、 Company（自社））における構造を示す図である。 図１２は、第２実施形態のＷｅｂ情報集約装置１の構成を例示するブロック図である。 図１３は、第２実施形態の動作を例示するフローチャートである。

符号の説明

１…Ｗｅｂ情報集約装置
２…情報収集部
３…情報判定部
４…語彙集合リスト保管部
５…属性特性ルール保管部
６…情報保管部
７…情報検索部
１１…Ｗｅｂ情報保管部
１２…メタ情報保管部
１３…メタメタ情報保管部
１４…ＲＳＳ情報収集部
１５…ＲＳＳ情報解析部
２１…語彙集合リストテーブル
２２…属性特性ルールテーブル

Claims (15)

1. 語彙集合リストを保持する語彙集合リスト保管部と、
   属性特性ルールを保持する属性特性ルール保管部と、
   Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集する情報収集部と、
   収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断する情報判定部と
   を具備し、
   前記情報判定部は、
   前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と前記語彙集合リストとを照合し、前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と前記属性特性ルールとを照合し、前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断し、前記語彙集合リストと合致した属性と属性値、前記属性特性ルール、前記Ｗｅｂ情報へのリンク情報および前記メタ情報へのリンク情報を含む再構造化情報を作成する
   Ｗｅｂ情報集約装置。
2. 請求項１に記載のＷｅｂ情報集約装置において、さらに、
   Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳデータを収集するＲＳＳ（Rich Site Summary）情報取得部と、
   前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するＲＳＳ情報解析部と
   を備え、
   前記ＲＳＳ情報取得部は、
   前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを前記ＲＳＳ情報解析部に供給し、
   前記ＲＳＳ情報解析部は、
   前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部に供給し、その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を情報判定部に供給する
   Ｗｅｂ情報集約装置。
3. 請求項１または２に記載のＷｅｂ情報集約装置において、
   前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含み、
   前記複数の語彙集合のそれぞれは、
   メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合である
   Ｗｅｂ情報集約装置。
4. 請求項１乃至３のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約装置において、
   前記属性特性ルールは、異なる属性間の制約条件を示す
   Ｗｅｂ情報集約装置。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約装置において、
   前記Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致する前記再構造化情報に含まれるリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して前記検索要求の送信元に供給する情報検索部をさらに備える
   Ｗｅｂ情報集約装置。
6. 語彙集合リストを保持する語彙集合リスト保管部と属性特性ルールを保持する属性特性ルール保管部とを具備するコンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させるための手順を示すＷｅｂ情報集約プログラムであって、
   （ａ）Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集するステップと、
   （ｂ）収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断するステップと
   を具備し、
   前記（ｂ）ステップが、
   前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と前記語彙集合リストとを照合し、前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と前記属性特性ルールとを照合し、前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断し、前記語彙集合リストと合致した属性と属性値、前記属性特性ルール、前記Ｗｅｂ情報へのリンク情報およびメタ情報へのリンク情報を含む再構造化情報を作成するステップ
   を含む方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させる
   Ｗｅｂ情報集約プログラム。
7. 請求項６に記載のＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、さらに、
   （ｃ）Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳ（Rich Site Summary）データを収集するステップと、
   （ｄ）前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するステップと
   を具備し、
   前記（ｃ）ステップは、
   前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを供給するステップを含み、
   前記（ｄ）ステップは、
   前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部に供給するステップと、
   その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を前記情報判定部に供給するステップ
   を含む
   方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させる
   Ｗｅｂ情報集約プログラム。
8. 請求項６または７に記載のＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、
   前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含み、
   前記複数の語彙集合のそれぞれは、
   メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合であるときに、
   コンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させる
   Ｗｅｂ情報集約プログラム。
9. 請求項６乃至８のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、
   前記属性特性ルールは、異なる属性間の制約条件を示すときに
   コンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させる
   Ｗｅｂ情報集約プログラム。
10. 請求項６乃至９のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約プログラムにおいて、さらに、
    （ｅ）Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致する前記再構造化情報に含まれるリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して前記検索要求の送信元に供給するステップ
    を具備する方法によってコンピュータをＷｅｂ情報集約装置として機能させる
    Ｗｅｂ情報集約プログラム。
11. 情報収集部と情報判定部とを備えるＷｅｂ情報集約装置でＷｅｂ情報を集約するＷｅｂ情報集約方法において、
    （ａ）前記情報収集部が、Ｗｅｂ情報と前記Ｗｅｂ情報に付随するメタ情報とを収集するステップと、
    （ｂ）前記情報判定部が、収集された前記メタ情報に基づいて前記Ｗｅｂ情報が対象に関連する情報であるか否かを判断するステップと
    を具備し、
    前記（ｂ）ステップが、
    前記メタ情報に基づいて特定した前記Ｗｅｂ情報の属性と、語彙集合リスト保管部から読み出した語彙集合リストとを照合するステップと、
    前記語彙集合リストに前記属性に合致する語彙集合が含まれるときに、前記属性と属性特性ルール保管部から読み出した属性特性ルールとを照合するステップと、
    前記属性が前記属性特性ルールに合致する場合、前記メタ情報に対応する前記Ｗｅｂ情報が、前記対象に関連する情報であると判断し、前記語彙集合リストと合致した属性と属性値、前記属性特性ルール、前記Ｗｅｂ情報へのリンク情報およびメタ情報へのリンク情報を含む再構造化情報を作成するステップ
    を含むＷｅｂ情報集約方法。
12. 請求項１１に記載のＷｅｂ情報集約方法において、前記Ｗｅｂ情報集約装置が、ＲＳＳ（Rich Site Summary）情報取得部とＲＳＳ情報解析部をさらに備え、
    （ｃ）前記ＲＳＳ情報取得部が、Ｗｅｂ情報を公開しているＷｅｂサイトからＲＳＳデータを収集するステップと、
    （ｄ）前記ＲＳＳ情報解析部が、前記ＲＳＳデータから、個々のＷｅｂ情報のメタ情報を抽出するステップと
    を具備し、
    前記（ｃ）ステップは、
    前記Ｗｅｂサイトにアクセスして、前記Ｗｅｂサイトから収集したＲＳＳデータを供給するステップを含み、
    前記（ｄ）ステップは、
    前記ＲＳＳデータを個々のＷｅｂ情報とメタ情報とに分解して得られた前記メタ情報を前記情報収集部に供給するステップと、
    その分解によって得られた前記Ｗｅｂ情報を前記情報判定部に供給するステップ
    を含む
    Ｗｅｂ情報集約方法。
13. 請求項１１または１２に記載のＷｅｂ情報集約方法において、
    前記語彙集合リストは、複数の語彙集合を含み、
    前記複数の語彙集合のそれぞれが、メタ情報に含まれる前記属性を示す文字列で、意味が同一、かつ、表記法が異なる文字列を一つのカテゴリとして集約した集合である
    Ｗｅｂ情報集約方法。
14. 請求項１１乃至１３のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約方法において、
    前記属性特性ルールが、異なる属性間の制約条件を示す
    Ｗｅｂ情報集約方法。
15. 請求項１１乃至１４のいずれかに記載のＷｅｂ情報集約方法において、さらに、
    （ｅ）前記Ｗｅｂ情報集約装置が、Ｗｅｂ情報の検索要求に対し、前記検索要求に合致する前記再構造化情報に含まれるリンク情報に基づいて、前記Ｗｅｂ情報を取得して検索要求の送信元に供給するステップ
    を具備する
    Ｗｅｂ情報集約方法。

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