JP5163324B2 - データベースシステム - Google Patents

Description

本発明は、データベースシステムに関する。

近年、検索システムやレポート作成システムなどでは、過去の知識を蓄積して利用する傾向にある。例えば、蓄積された過去の知識を支援情報として、検索キーワードの設定作業やレポートの入力作業を支援したり、各種機器の設計を支援するなどといった種々の作業支援を行う技術が普及しつつある。これらの作業支援の実現方法としては、過去の作業における入力履歴または入力履歴を加工した情報を過去の知識として蓄積し、この蓄積した過去の知識を支援情報として利用する方法が挙げられる。そして、支援情報の構築および作業支援は、単一のコンピュータで実現される場合に限られず、例えば、複数の端末とサーバとからなるいわゆるクライアント−サーバシステムなどでも実現される。つまり、多数の者や組織における過去の知識を共用する態様も考えられる。

支援情報を利用した作業支援の具体例としては、例えば、過去のレポートの作成事例について、自然言語処理などを用いて専門用語間の相関を示す支援情報を構築し、その支援情報を利用してレポートの作成を支援する態様が挙げられる。また、キーワードの入力に応じて、支援情報に基づいて該キーワードと関連する別のキーワードも生成されて、キーワード検索を行うことで検索の支援（検索支援）が実現される態様が挙げられる。

この検索支援を行うシステムとしては、例えば、ユーザが入力した検索語と対で検索に使用した関連語を登録し、検索時に検索キーワードと関連語と該関連語の選択回数とを表示することで検索を支援する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。なお、特許文献１の技術では、ユーザの検索履歴を他のユーザと比較して、履歴の類似度が高いユーザの関連語が上位に表示される。また、検索キーワードと関連語とが使用頻度の高さに応じたスコアとともに関連付けられて登録され、検索時に、ユーザによる検索キーワードの入力に応じた検索結果が、関連語がスコア順に並べられた検索キーワード候補とともに表示されて、検索キーワード群の編集により、検索結果に対するユーザの満足度を向上させる技術が提案されている（例えば、特許文献２）。更に、複数のデータベースにわたって同じ種別の情報（例えば、顧客の住所情報）が格納されている場合に、データベースの情報の信頼度を示す情報が参照されて、現時点で最も信頼性の高い情報の組合せを検索結果とする技術が提案されている（例えば、特許文献３）。

また、過去の診断レポートに基づいて支援情報を構築し、該支援情報を用いてレポートの作成支援を行う技術についても提案されている（例えば、特許文献４）。更に、支援情報の構築については、利用者による支援情報からの知識情報の利用に応じた対価の一部または全額を、該知識情報の提供者に対して与えることで、有用な知識情報の積極的な公開を促進する技術が提案されている（例えば、特許文献５）。

このような支援情報を利用した作業支援を行うシステムでは、支援情報の利用者（すなわち現在の作業者）と支援情報の提供者（すなわち過去の作業者）が異なる場合もあり、種々の利点が生じる。例えば、現在の作業者は、自分が持っていない知識を利用することができる。具体的には、検索システムで過去の作業者である医療分野の専門家が「ウイルス性胃腸炎」と「嘔吐下痢症」とが類義語であると検索時に登録しておけば、専門家でない現在の作業者でもこの類義語を検索に利用することができる。また、システムを導入した直後の作業者であっても、豊富な支援情報を利用することができる。例えば、医療レポートを作成するシステムを既に相当な頻度で使用している医療機関で構築された質ならびに量が充実している支援情報を、同じシステムを使用し始めたばかりの他の医療機関に提供することで、該他の医療機関においてもシステムが使用し易くなる。

また、このような支援情報を利用した作業支援を行うシステムでは、ユーザによる入力情報に基づいて構築される支援情報が、最新の作業内容を反映して進化し続けるため、作業環境が刻々と変化していく中でも、環境に応じた作業支援が可能となる。すなわち、支援情報を利用した作業支援を行うシステムは、使用されるほど使い易くなる傾向にある。

特開２００７−１４８９４８号公報 特開２００５−３０９６６６号公報 特許第３９２４２７１号 特開２００６−２６０３１８号公報 特開２００３−１９６４９９号公報

しかしながら、多数のユーザから知識を収集して支援情報を構築する場合には、通信やデータ処理の対象となるデータ量が多く成り過ぎて、通信やデータ処理に多大な負荷を生じてしまう。また、膨大な量のデータを蓄積するためには、莫大な記憶容量が必要となる。すなわち、データ通信、データ処理、および記憶容量について要求される性能が非常に高くなり、システムの大型化、資源の無駄遣い、生産性の低下、製造コストの上昇、ならびに導入コストの上昇など種々の不具合を生じる。この問題点に対し、上記特許文献１〜５の技術では、知識の収集におけるデータの取り扱いにおいて生じる不具合については、特に考慮されていなかった。また、有益な知識を多数提供している者と、有益な知識をほとんど提供していない者との間に不公平が生じ、有益な知識の提供を阻害する虞がある。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、データベースシステムにおいて、有用な知識を効率良く蓄積することで、データの取り扱いに係る不具合の発生を抑制することを第１の目的とする。また、有益な知識の提供を促進させることを第２の目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、情報生成システムと、作業支援システムとを備え、前記情報生成システムが、入力情報を受け付ける情報受付手段と、前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、該入力情報に含まれる第１要素が前記支援データベースにおいて出現する回数と、該入力情報に含まれる第２要素が前記支援データベースにおいて出現する回数とに基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、を有し、前記作業支援システムが、前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、を有することを特徴とする。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記入力情報に含まれる１以上の要素が前記支援データベースにおいて出現する頻度に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする。

また、請求項３の発明は、請求項１または請求項２に記載のデータベースシステムであって、前記支援データベースにおける前記第１要素の出現回数の減少に伴って、前記評価値が増加し、前記支援データベースにおける前記第１要素の出現回数の増加に伴って、前記評価値が減少し、前記支援データベースにおける前記第２要素の出現回数の減少に伴って、前記評価値が増加し、前記支援データベースにおける前記第２要素の出現回数の増加に伴って、前記評価値が減少することを特徴とする。

また、請求項４の発明は、情報生成システムと、作業支援システムとを備え、前記情報生成システムが、１以上の基準要素を記憶する記憶手段と、複数の文書情報が蓄積される文書データベースと、入力情報を受け付ける情報受付手段と、前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記複数の文書情報に含まれる同一の文書情報において前記入力情報に含まれる入力要素と各前記基準要素とが共に出現する度合いに基づき、評価値を算出する評価値算出手段と、前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段とを有し、前記作業支援システムが、前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、を有することを特徴とする。

また、請求項５の発明は、請求項４に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記複数の文書情報のうちの前記入力要素が出現する１以上の文書情報における各前記基準要素の出現頻度に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とする。

また、請求項６の発明は、請求項５に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記１以上の文書情報における前記入力要素および各前記基準要素の出現頻度に基づいて、前記入力要素と各前記基準要素との関連度を示す関連度値をそれぞれ算出し、該各基準要素に係る前記関連度値に基づき、前記評価値を算出することを特徴とする。

また、請求項７の発明は、請求項６に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記１以上の文書情報における前記入力要素および各前記基準要素の出現頻度と、前記複数の文書情報のうち各前記基準要素が含まれる文書情報が出現する度合いとに基づいて、各前記基準要素に係る前記関連度値を算出することを特徴とする。

また、請求項８の発明は、請求項７に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記複数の文書情報のうち前記入力要素が出現する１以上の文書情報を認識する文書認識手段と、前記１以上の文書情報を構成する各文書情報に出現する前記入力要素の第１出現度数をそれぞれ認識する第１度数認識手段と、前記１以上の文書情報を構成する各文書情報に出現する各前記基準要素の第２出現度数をそれぞれ認識する第２度数認識手段と、各前記基準要素に係る前記第２出現度数と、前記複数の文書情報のうち各前記基準要素が含まれる文書情報が出現する度合いを示す出現度合い値とに基づいて、前記１以上の文書情報を構成する各文書情報を各前記基準要素が特徴付けている度合いを示す特徴付け度合い値をそれぞれ導出する特徴付け度合い導出手段と、各前記基準要素について前記各文書情報に係る前記第１出現度数と前記特徴付け度合い値とを乗じることでそれぞれ求まる値を前記１以上の文書情報について積算することで、各前記基準要素に係る前記関連度値を導出する関連度導出手段と、各前記基準要素に係る前記関連度値に基づいて、前記評価値を取得する取得手段と、を含むことを特徴とする。

また、請求項９の発明は、請求項６から請求項８の何れかに記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、各前記基準要素に係る前記関連度値のうちの最も大きな関連度値を、前記評価値として算出することを特徴とする。
また、請求項１０の発明は、請求項１から請求項９の何れかに記載のデータベースシステムであって、前記データベース生成手段が、前記評価値が第１所定条件を満たす場合に、前記入力情報に基づいて前記支援データベースを生成することを特徴とする。
また、請求項１１の発明は、請求項１から請求項９の何れかに記載のデータベースシステムであって、前記評価値が第２所定条件を満たす場合に、前記入力情報の入力元を識別するための識別情報に対して、カウント値を付与するカウント付与手段、を更に備えることを特徴とする。

また、請求項１２の発明は、情報生成システムと、作業支援システムとを備え、前記情報生成システムが、所定数の項目に含まれる各項目に対して１以上の要素をそれぞれ関連付けた評価用情報を記憶する記憶手段と、入力情報を受け付ける情報受付手段と、前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記評価用情報に従って前記入力情報に含まれる１以上の入力要素が前記所定数の項目に属する度合いを求め、該度合いに応じた評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値が第１所定条件を満たす場合に、前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、を有し、前記作業支援システムが、前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、を有することを特徴とする。
また、請求項１３の発明は、情報生成システムと、作業支援システムとを備え、前記情報生成システムが、所定数の項目に含まれる各項目に対して１以上の要素をそれぞれ関連付けた評価用情報を記憶する記憶手段と、入力情報を受け付ける情報受付手段と、前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記評価用情報に従って前記入力情報に含まれる１以上の入力要素が前記所定数の項目に属する度合いを求め、該度合いに応じた評価値を算出する評価値算出手段と、前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、を有し、前記作業支援システムが、前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、を有し、さらに、前記評価値が第２所定条件を満たす場合に、前記入力情報の入力元を識別するための識別情報に対して、カウント値を付与するカウント付与手段、を更に備えることを特徴とする。

また、請求項１４の発明は、請求項１２または請求項１３に記載のデータベースシステムであって、前記評価値算出手段が、前記評価用情報に従って、前記所定数の項目のうちの前記１以上の入力要素が属する項目の項目数を求め、該項目数に応じた前記評価値を算出することを特徴とする。

また、請求項１５の発明は、請求項１４に記載のデータベースシステムであって、前記項目数の増加に伴って、前記評価値が増加することを特徴とする。

また、請求項１６の発明は、請求項１４に記載のデータベースシステムであって、前記所定数に対する前記項目数の比率の増加に伴って、前記評価値が増加することを特徴とする。

また、請求項１７の発明は、請求項１から請求項１６の何れかに記載のデータベースシステムであって、前記作業支援システムが、所定の記憶部に蓄積された文書情報群から、検索条件に対応する文書情報を検索する文書検索システムを含み、前記情報処理が、検索用の情報の入力に応答して、前記支援データベースに含まれる情報のうちの前記検索用の情報に対応する情報に基づき、前記検索条件を生成する処理を含むことを特徴とする。

また、請求項１８の発明は、請求項１から請求項１６の何れかに記載のデータベースシステムであって、前記入力情報が、文書を構成する１以上の要素を含み、前記作業支援システムが、ユーザによる要求に応じて、前記支援データベースから全部または一部の情報を抽出して出力することで、文書の作成を支援する文書作成支援システムを含むことを特徴とする。

請求項１から請求項１８の何れに記載の発明によっても、入力情報の入力時に該入力情報に係る評価値が算出されるため、該評価値の利用により、作業支援システムにとって有用な知識が効率良く蓄積され、データの取り扱いに係る不具合の発生が抑制される。また、入力情報に係る評価値に基づいて、情報の提供に対する見返りを設定することができるため、情報の提供に対するインセンティブが高められ、作業支援システムにとって有益な知識の提供が促進される。

請求項１７に記載の発明によれば、文書検索を支援するための情報を効率良く収集することができる。

請求項１８に記載の発明によれば、文書作成を支援するための情報を効率良く収集することができる。

請求項１から請求項３の何れに記載の発明によっても、支援データベースに対して入力情報の内容が既に反映されている度合いに応じて入力情報に係る評価値が算出されるため、該評価値の利用により、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。

請求項４から請求項９の何れに記載の発明によっても、基準となる要素との関連度合いによって入力情報を評価することができ、該評価に従って、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。

請求項１２および請求項１３の何れに記載の発明によっても、入力情報に含まれる１以上の要素が予め準備された所定数の項目に属する度合いに応じて、評価値が算出されるため、入力情報の内容の充実度に応じた評価が可能となり、該評価に従って、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。

請求項１０および請求項１２の何れに記載の発明によっても、入力情報に係る評価値に応じて、該入力情報の内容が支援データベースに反映されるため、作業支援システムにとって有用な知識が効率良く蓄積され、データの取り扱いに係る不具合の発生が抑制される。

請求項１１および請求項１３の何れに記載の発明によっても、入力情報に係る評価値に応じて、該入力情報の入力元に対してカウント値が付与されるため、該カウント値に基づいて情報の提供に対する見返りを設定することができる。したがって、情報の提供に対するインセンティブが高められ、作業支援システムにとって有益な知識の提供が促進される。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。

＜第１実施形態＞
＜データベースシステムの全体構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係るデータベースシステム（ＤＢシステム）１Ａの全体構成を例示する図である。具体的には、図１(ａ)は、ＤＢシステム１Ａの外観構成を示し、図１(ｂ)は、ＤＢシステム１Ａの機能ブロック図を示す。図１(ａ)で示すように、ＤＢシステム１Ａは、パーソナルコンピュータ（パソコン）などによって構成され、ＣＰＵ１０およびメモリ５０をバスラインＢＬに接続した一般的なコンピュータの構成を有する。メモリ５０は、適宜ＲＡＭやＲＯＭやハードディスクなどの記憶部を含み、バスラインＢＬは、適宜インターフェース（図示を省略）などを介して表示部３０および操作部４０に接続される。なお、表示部３０は、例えば、液晶ディスプレイやＣＲＴなどによって構成され、操作部４０は、キーボードやマウスなどを有し、ユーザによる操作に応答して各種信号の入力を受け付ける。

＜ＤＢシステムの機能構成＞
図２は、ＤＢシステム１Ａのデータ処理に係る機能的な構成を例示する図である。ＤＢシステム１Ａでは、ＣＰＵ１０がメモリ５０内に格納されるプログラムを読み込んで実行することで各種機能が実現される。具体的には、ＣＰＵ１０が、受付部１１、指示受付部１２、評価値算出部１３、情報登録部１４、検索条件生成部１５、検索部１６、および表示制御部１７といった機能を有する。また、メモリ５０には、複数の文書情報が蓄積された文書情報ＤＢ５１および同義語の関係を示す情報が蓄積された支援情報ＤＢ５２が記憶される。なお、ＣＰＵ１０で一時的に生成される各種データは、メモリ５０に一時的に記憶される。

ＤＢシステム１Ａは、支援情報ＤＢ５２を生成するシステム（以下「情報生成システム」とも称する）と、検索条件の入力に応答して文書情報ＤＢ５１から検索条件に対応する文書情報を抽出するシステム（以下「文書検索システム」とも称する）とを有する。具体的には、受付部１１、指示受付部１２、評価値算出部１３、および情報登録部１４によって情報生成システムが実現され、検索条件生成部１５、検索部１６、および表示制御部１７によって文書検索システムが実現される。

また、文書検索システムでは、支援情報ＤＢ５２に含まれる情報を利用した情報処理、具体的には、操作部４０からの検索用の情報の入力に応答して、支援情報ＤＢ５２に含まれる情報のうちの検索用の情報に対応する情報に基づき検索条件を生成する情報処理が行われる。つまり、この情報処理により、ユーザによる検索条件を指定する作業が支援され、文書検索システムには、作業を支援するためのシステム（以下「作業支援システム」とも称する）が含まれる。

ここで、ＤＢシステム１Ａに係る具体的な機能構成について説明する。

受付部１１は、操作部４０から入力される各種情報を受け付ける。例えば、操作部４０から入力される語句を示す情報（語句情報）が受付部１１で受け付けられる。この語句情報は、ユーザによって入力される情報（以下「入力情報」とも称する）に相当し、この語句情報には、検索条件を指定するためのものと、同義語を登録するためのものとが含まれる。なお、受付部１１で受け付けられる語句情報は、指示受付部１２に出力される。

指示受付部１２は、操作部４０から入力される信号に応じた指示を受け付ける。例えば、検索を行う指示（検索指示）や、同義語を登録する指示（同義語登録指示）などを示す各種コマンドを受け付ける。なお、受付部１１から入力される語句情報は、指示受付部１２で受け付けられるコマンドの内容に応じて、評価値算出部１３または検索条件生成部１５に出力される。例えば、検索指示がなされた場合には、語句情報は検索条件生成部１５に出力され、同義語登録指示がなされた場合には、語句情報は評価値算出部１３に出力される。

評価値算出部１３は、指示受付部１２からの語句情報の入力に応答して、該語句情報について、所定のルールに従って評価値を算出する。ここでは、第１の語句情報と、その同語語として登録が指示された第２の語句情報との組について、評価値が算出される。この評価値の算出方法については後述する。

情報登録部１４は、指示受付部１２から評価値算出部１３を介して入力される語句情報に基づき支援情報ＤＢ５２を生成する。ここでは、評価値が所定値を超える場合に、第１の語句情報と第２の語句情報とが同義語の関係にあるものとして、相互に関連付けられた状態でメモリ５０に登録されて、支援情報ＤＢ５２の内容が新規に生成されるかまたは更新されることで支援情報ＤＢ５２が構築される。

検索条件生成部１５は、ユーザによって入力される語句情報に基づいて、検索条件を生成するものである。ここでは、指示受付部１２から入力される語句情報と、該語句情報に対して支援情報ＤＢ５２において同義語として登録されている語句情報とを含む語句情報群が、検索条件として生成される。このように、検索条件生成部１５では、支援情報ＤＢ５２に含まれる情報を利用した情報処理が行われ、生成された検索条件が、検索部１６に出力される。

検索部１６は、検索条件生成部１５から入力される検索条件に対応する１以上の文書情報を、文書情報ＤＢ５１から抽出する。ここで抽出される１以上の文書情報は、表示制御部１７に出力される。

表示制御部１７は、検索部１６から入力される１以上の文書情報に基づいて、表示部３０において検索結果を表示させる。検索結果としては、例えば、まず１以上の文書情報の書誌的事項（例えば、題名、作成者、登録日など）が提示され、更なるユーザの操作に応じて、各文書情報の詳細な内容が提示される。また、表示制御部１７は、メモリ５０内に格納される各種情報に基づいて、表示部３０に各種画面を表示させる。

＜検索画面に係る操作および画面遷移＞
図３〜図６は、ＤＢシステム１Ａにおいて文書を検索するための画面（以下「文書検索画面」とも称する）Ｇ１ａ〜Ｇ１ｄを例示する図である。

図３で示す文書検索画面Ｇ１ａは、ＤＢシステム１Ａにおいて操作部４０が種々操作されて文書検索の動作が開始されると、表示部３０に表示される画面である。図３で示すように、文書検索画面Ｇ１ａは、左側の領域（左側領域）ＡＬと右側の領域（右側領域）ＡＲとを有し、左側領域ＡＬでは、主に検索条件を生成するための情報の入力ならびに検索結果の提示がなされ、右側領域ＡＲでは、主にキーワードに対する同義語の登録操作が行われる。

具体的には、左側領域ＡＬには、上から順に、検索に使用するキーワードを記入するためのテキストボックスＢｋｗ、検索指示のコマンドを入力するためのボタン（検索ボタン）Ｂｒ、検索結果が表示される領域（検索結果表示領域）Ｌｒ、および検索結果表示領域Ｌｒに表示される検索結果の情報を前の５件の情報に切り替えるためのボタンＢｂと次の５件の情報に切り替えるためのボタンＢｎが設けられる。また、右側領域ＡＲには、上から順に、追加する同義語を記入するためのテキストボックスＢａｗ、同義語登録指示のコマンドを入力するためのボタン（同義語登録ボタン）Ｂｓ、および同義語の登録候補（同義語候補）が表示される領域（登録候補表示領域）Ｌｓが設けられる。

文書検索画面Ｇ１ａが表示部３０に表示された状態で、ユーザが操作部４０を種々操作することで、テキストボックスＢｋｗにマウスポインタＭＰを合わせて、左クリックを行うことでテキストボックスＢｋｗにカーソルを出現させた上で、キーボードを種々操作することによりテキストボックスＢｋｗにキーワードが記入される。なお、図３では、テキストボックスＢｋｗにキーワード「ウイルス性胃腸炎」が記入された状態が示されている。そして、テキストボックスＢｋｗに所望のキーワードが記入された状態で、検索ボタンＢｒをマウスポインタＭＰで押下することにより、テキストボックスＢｋｗに記入されたキーワードを含む検索条件を用いた検索が行われる。このとき、支援情報ＤＢ５２にキーワードに係る同義語が登録されていれば、その同義語とキーワードとを含むキーワード群を検索条件とした検索が行われる。２以上の用語からなるキーワード群が検索条件を構成する場合には、２以上の用語のうちの少なくとも１つの用語を含む文書情報が検索によって抽出される。

図４は、検索結果表示領域Ｌｒに検索結果が表示された文書検索画面Ｇ１ｂを示す。図４で示すように、検索結果表示領域Ｌｒでは、検索によって抽出された文書情報のうち、所定数（ここでは５件）の文書情報に係る書誌的事項が一度に表示される。なお、検索結果表示領域Ｌｒに検索結果が表示された状態で、ボタンＢｎが押下されると、検索によって抽出された文書情報のうち、表示されている５件の次の５件に係る書誌的事項が表示される。一方、ボタンＢｂが押下されると、検索によって抽出された文書情報のうち、表示されている５件の前の５件に係る書誌的事項が表示される。更に、ここでは、検索結果表示領域Ｌｒに表示される５件の書誌的事項のうちの１件の書誌的事項がマウスポインタＭＰで押下されると、該１件の書誌的事項に係る全文の情報が検索結果表示領域Ｌｒに表示される。

図５は、同義語の追加作業を行っている状態を示す文書検索画面Ｇ１ｃを示す。図５で示すように、テキストボックスＢｋｗに所望のキーワードが記入された状態で、ユーザが操作部４０を種々操作することで、テキストボックスＢａｗにマウスポインタＭＰを合わせて、テキストボックスＢａｗにカーソルを出現させた上で、キーボードを種々操作することにより、テキストボックスＢａｗに同義語として追加したい用語が記入される。なお、図５では、テキストボックスＢａｗに用語「嘔吐下痢症」が記入された状態が示されている。

図６は、同義語の追加作業を行った状態を示す文書検索画面Ｇ１ｄを示す。テキストボックスＢａｗに所望の用語が記入された状態で、同義語登録ボタンＢｓをマウスポインタＭＰで押下することにより、テキストボックスＢｋｗに記入されたキーワードに対して、テキストボックスＢａｗに記入された用語を同義語として登録するコマンドが入力される。そして、テキストボックスＢａｗに記入されていた用語が登録候補表示領域Ｌｓに記入され、テキストボックスＢａｗに記入された用語がテキストボックスＢｋｗに記入されたキーワードに対する同義語として支援情報ＤＢ５２に記憶される候補となる。このとき、テキストボックスＢｋｗに記入されたキーワードと、テキストボックスＢａｗに記入された用語との組合せについて、評価値が算出されて、該評価値が所望の条件を満たす場合に、該組合せを示す情報が同義語の関係を示す情報として、メモリ５０に記憶され、支援情報ＤＢ５２が構築（具体的には、生成または更新）される。なお、登録候補表示領域Ｌｓに用語が記入された状態で、検索ボタンＢｒがマウスポインタＭＰで押下されると、登録候補表示領域Ｌｓに記入された用語とキーワードとを含むキーワード群が検索条件とされて検索が行われる。

図７は、同義語登録の設定状態と検索条件との関係を例示する図である。図７では、キーワード「ウイルス性胃腸炎」が入力される際に、同義語登録ボタンＢｓの押下による用語「嘔吐下痢症」に係る同義語登録指示のコマンドの入力の有無、支援情報ＤＢ５２における同義語「ロタウイルス下痢症」「小児仮性コレラ」「白痢」の登録の有無によって、検索条件がどのようなものになるのか示されている。

例えば、同義語登録ボタンＢｓの押下による同義語登録指示のコマンドの入力が有り、且つ支援情報ＤＢ５２における同義語の登録が有る場合には、検索条件が５つの用語「ウイルス性胃腸炎」「嘔吐下痢症」「ロタウイルス下痢症」「小児仮性コレラ」「白痢」からなるキーワード群によって構成される。また、同義語登録指示のコマンドの入力が有り、且つ支援情報ＤＢ５２における同義語の登録が無い場合には、検索条件が２つの用語「ウイルス性胃腸炎」「嘔吐下痢症」からなるキーワード群によって構成される。また、同義語登録指示のコマンドの入力が無く、且つ支援情報ＤＢ５２における同義語の登録が有る場合には、検索条件が４つの用語「ウイルス性胃腸炎」「ロタウイルス下痢症」「小児仮性コレラ」「白痢」からなるキーワード群によって構成される。更に、同義語登録指示のコマンドの入力が無く、且つ支援情報ＤＢ５２における同義語の登録も無い場合には、検索条件が１つの用語「ウイルス性胃腸炎」からなるキーワードによって構成される。

図８は、支援情報ＤＢ５２のデータ内容を例示する図である。図８で示すように、支援情報ＤＢ５２では、登録語に対してその同義語が関連付けられている。図８では、登録語「ウイルス性胃腸炎」に対して同義語「ロタウイルス下痢症」「小児仮性コレラ」「白痢」がそれぞれ登録され、登録語「盲腸」に対して同義語「虫垂炎」が登録され、登録語「小児仮性コレラ」に対して同義語「ウイルス性胃腸炎」が登録され、登録語「おたふくかぜ」に対して同義語「流行性耳下腺炎」が登録された状態が示されている。

＜評価値の算出および同義語の登録＞
図９は、評価値算出部１３における評価値Ｗの算出処理に係る動作フローを示すフローチャートである。ここでは、キーワード「ウイルス性胃腸炎」と同義語候補の用語「嘔吐下痢症」との組合せについての評価値を算出する例を挙げて説明する。

まず、キーワード（ここでは、ウイルス性胃腸炎）と同義語候補の用語（ここでは、嘔吐下痢症）との組合せが、登録語と同義語の組合せとして支援情報ＤＢ５２に既に登録されているか否か判定される（ステップＳＳ１）。ステップＳＳ１では、支援情報ＤＢ５２に既に登録されている場合には、評価値Ｗが０として算出されて（ステップＳＳ５）、本動作フローが終了される。一方、支援情報ＤＢ５２に登録されていない場合には、支援情報ＤＢ５２において、キーワード（ここでは、ウイルス性胃腸炎）が登録語および同義語として登録されている回数（登録回数）Ｖａが認識され（ステップＳＳ２）、支援情報ＤＢ５２において、同義語候補の用語（ここでは、嘔吐下痢症）が登録語および同義語として登録されている回数（登録回数）Ｖｂが認識される（ステップＳＳ３）。そして、ステップＳＳ２，ＳＳ３で認識された登録回数Ｖａ，Ｖｂが所定の式（Ｗ＝{０．５／(Ｖａ＋１)}＋{０．５／(Ｖｂ＋１)}）に適用されることで、評価値Ｗが算出されて（ステップＳＳ４）、本動作フローが終了される。

ここで、支援情報ＤＢ５２のデータ内容が図８で示すようなものであり、例えば、キーワードと同義語候補の用語との組合せが、「ウイルス性胃腸炎」と「嘔吐下痢症」の場合には、登録回数Ｖａが４、登録回数Ｖｂが０であるから、評価値Ｗは０．６（＝{０．５／(４＋１)}＋{０．５／(０＋１)}）となる。また、例えば、キーワードと同義語候補の用語との組合せが、「副鼻腔炎」と「蓄膿症」の場合には、登録回数Ｖａが０、登録回数Ｖｂが０であるから、評価値Ｗは１．０（＝{０．５／(０＋１)}＋{０．５／(０＋１)}）となる。一般的には、支援情報ＤＢ５２におけるキーワードの出現回数の減少に伴って、評価値Ｗが増加し、支援情報ＤＢ５２におけるキーワードの出現回数の増加に伴って、評価値Ｗが減少する。また、支援情報ＤＢ５２における同義語候補の用語の出現回数の減少に伴って、評価値Ｗが増加し、支援情報ＤＢ５２における同義語候補の用語の出現回数の増加に伴って、評価値Ｗが減少する。

このように、評価値Ｗの算出対象となるキーワードおよび同義語候補の用語が、支援情報ＤＢ５２において希少なものであれば、評価値Ｗが大きくなる。そこで、評価値Ｗが所定値Ｔ(例えば、０．７)以上という所定の条件を満たす場合には、キーワードと同義語候補の用語との組合せが、同義語の関係にあるものとして、キーワードと同義語候補の用語とが登録語と同義語として相互に関連付けられて支援情報ＤＢ５２に登録される。

＜ＤＢシステムの動作フロー＞
図１０および図１１は、ＤＢシステム１Ａの動作フローを示す図である。本動作フローは、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、ＣＰＵ１０に所定のプログラムが読み込まれて実行されることで実現される。

図１０のステップＳ１では、表示制御部１７の制御により、表示部３０に図３で示したような文書検索画面Ｇ１ａが表示される。

ステップＳ２では、文書検索画面Ｇ１ａが表示部３０に表示された状態で、受付部１１および指示受付部１２により、ユーザによる操作部４０からの入力（例えば、キーワードや用語の入力、コマンドの入力など）が受け付けられる。

ステップＳ３では、受付部１１により、キーワードが入力されたか否か判定される。ここでは、テキストボックスＢｋｗにキーワードが記入されていなければ、ステップＳ２に戻り、キーワードが記入されていれば、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、指示受付部１２により、検索ボタンＢｒが押下されたか否か判定される。ここでは、検索ボタンＢｒが押下されれば、図１１のステップＳ１１に進み、押下されなければ、ステップＳ５に進む。

ステップＳ５では、指示受付部１２により、同義語登録ボタンＢｓが押下されたか否か判定される。ここでは、同義語登録ボタンＢｓが押下されなければ、ステップＳ２に戻り、押下されれば、ステップＳ６に進む。

ステップＳ６では、指示受付部１２および表示制御部１７により、テキストボックスＢａｗに記入されている用語が、登録候補表示領域Ｌｓに表示される同義語候補の用語として追加される。

ステップＳ７では、評価値算出部１３により、テキストボックスＢｋｗに記入されているキーワードと、ステップＳ６で追加された同義語候補の用語との組合せについて、評価値が算出される。この評価値の算出処理に係る詳細な動作フローは、図９で示したものとなる。

ステップＳ８では、情報登録部１４により、ステップＳ７で算出された評価値が所定条件を満たすか否か判定される。ここでは、例えば、評価値Ｗが所定値Ｔ以上であるという所定条件を満たせば、ステップＳ９に進み、満たさなければ、ステップＳ２に戻る。

ステップＳ９では、情報登録部１４により、キーワードと同義語候補の用語との組合せが、同義語の関係にあるものとして、登録語と同義語との組合せとして相互に関連付けられて支援情報ＤＢ５２に登録される。このとき、支援情報ＤＢ５２が未だ構築されていなければ、支援情報ＤＢ５２が新規に生成され、支援情報ＤＢ５２が既に登録されていれば、支援情報ＤＢ５２の内容が更新される。

図１１のステップＳ１１では、検索条件生成部１５により、登録候補表示領域Ｌｓに同義語候補が記入されているか否か判定される。ここでは、同義語候補が記入されていれば、ステップＳ１２に進み、同義語候補が記入されていなければ、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１２では、検索条件生成部１５により、登録候補表示領域Ｌｓに記入された用語とキーワードとを含むキーワード群が生成される。

ステップＳ１３では、検索条件生成部１５により、支援情報ＤＢ５２にキーワードに対する同義語が登録されているか否か判定される。ここでは、支援情報ＤＢ５２においてキーワードに対応する登録語に対して同義語が登録されていれば、ステップＳ１４に進み、登録されていなければ、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１４では、検索条件生成部１５により、支援情報ＤＢ５２に登録されたキーワードに対応する登録語が、ステップＳ１２で生成されたキーワード群に追加される。

ステップＳ１５では、検索条件生成部１５により、支援情報ＤＢ５２にキーワードに対する同義語が登録されているか否か判定される。ここでは、支援情報ＤＢ５２においてキーワードに対応する登録語に対して同義語が登録されていれば、ステップＳ１６に進み、登録されていなければ、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１６では、検索条件生成部１５により、支援情報ＤＢ５２に登録されたキーワードに対応する登録語と該キーワードとを含むキーワード群が生成される。

ステップＳ１７では、検索条件生成部１５により、検索条件が生成される。例えば、ステップＳ１５から進んできた場合には、テキストボックスＢｋｗに記入されたキーワードによって構成される検索条件が生成される。また、ステップＳ１６から進んできた場合には、ステップＳ１６で生成されたキーワード群によって構成される検索条件が生成される。また、ステップＳ１３から進んできた場合には、ステップＳ１２で生成されたキーワード群によって構成される検索条件が生成される。更に、ステップＳ１４から進んできた場合には、ステップＳ１４で生成されたキーワード群によって構成される検索条件が生成される。

ステップＳ１８では、検索部１６により、ステップＳ１７で生成された検索条件に対応する文書情報を文書情報ＤＢ５１から抽出する検索処理が行われる。

ステップＳ１９では、ステップＳ１８における検索処理の結果（検索結果）が表示部３０において可視的に出力される。例えば、図４などで示すように、検索結果表示領域Ｌｒに検索結果が表示され、操作部４０からの入力に応じて、検索結果の表示態様が種々変更される。

以上のように、本発明の第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａでは、入力情報の入力時に該入力情報に係る評価値が算出される。そして、該評価値の利用により、支援情報ＤＢ５２に入力情報に係る内容を反映するか否かが決められる。このため、データ処理、および記憶容量について要求される性能の過度な上昇が抑制され、システムの大型化、資源の無駄遣い、生産性の低下、製造コストの上昇、ならびに導入コストの上昇などといった種々の不具合の発生が抑制される。すなわち、作業支援システムにとって有用な知識が効率良く蓄積され、データの取り扱いに係る不具合の発生が抑制される。なお、ここでは、ユーザ数については特に触れなかったが、多数のユーザから知識を収集するような場合には、特に有効的である。また、ＤＢシステム１Ａでは、文書検索システムが含まれるため、文書検索を支援するための情報を効率良く収集することができる。更に、支援情報ＤＢ５２に対して入力情報の内容が既に反映されている度合いに応じて入力情報に係る評価値が算出される。このため、該評価値の利用により、作業支援システムにとって有用な知識を効率良く支援情報ＤＢ５２に蓄積することができる。

＜第２実施形態＞
上記第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａでは、入力情報について算出した評価値を、入力情報の内容を文書検索を支援するための支援情報ＤＢ５２に反映するか否かの判断材料として使用した。これに対して、第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂでは、入力情報の受け付けに応答して算出される該入力情報に係る評価値に基づいて、情報提供に対する見返りが設定されて、情報提供に対するインセンティブが高められる。以下、第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂについて説明するが、ＤＢシステム１Ｂの基本的な構成については、図１を示して説明した第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａの基本的な構成と同様となるため、第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａと異なる点について主に説明する。

＜ＤＢシステムの機能構成＞
図１２は、ＤＢシステム１Ｂにおけるデータ処理に係る機能的な構成を例示する図である。ＤＢシステム１Ｂでは、ＣＰＵ１０がメモリ５０内に格納されるプログラムを読み込んで実行することで各種機能が実現される。具体的には、ＣＰＵ１０が、入力受付部１０１、認証部１０２、リスト読込部１０３、表示制御部１０４、検査指定部１０５、タスク管理部１０６、抽出条件生成部１０７、抽出部１０８、語句決定部１０９、情報登録部１１０、レポート情報生成部１１１、レポート情報書込部１１２、基準語句設定部１１３、評価値算出部１１４、およびカウンタ加算部１１５といった機能を有する。また、メモリ５０には、検査リスト情報５０１、支援情報ＤＢ５０２、レポートデータベース（レポートＤＢ）５０３、文献情報データベース（文献情報ＤＢ）５０４、基準語句リスト５０５、およびインセンティブカウンタ情報５０６が記憶される。なお、ＣＰＵ１０で一時的に生成される各種データは、メモリ５０に一時的に記憶される。

ＤＢシステム１Ｂは、文書の作成に応じて支援情報ＤＢ５０２を生成するシステム（情報生成システム）と、支援情報ＤＢ５０２を構成する情報の提供に対して見返りを設定するためのシステム（見返り設定システム）と、ユーザによる要求に応じて、支援情報ＤＢ５０２から全部または一部の情報を抽出して可視的に出力することで、文書であるレポート（ここでは、いわゆる読影レポート）の作成を支援するシステム（以下「文書作成支援システム」とも称する）とを有する。

ここで、図１２を参照しつつ、ＤＢシステム１Ｂに係る具体的な機能構成について説明する。

検査リスト情報５０１は、多数の検査に係る情報が列挙されたリスト（検査リスト）を示す情報である。

支援情報ＤＢ５０２は、過去に入力された読影レポートの構成を示す情報を蓄積することで構築されたデータベースであり、新規な読影レポートの入力を支援するための情報として利用される。図１３は、支援情報ＤＢ５０２のデータ内容を例示する図である。支援情報ＤＢ５０２では、モダリティと撮影条件の組合せに対して、図１３で示すような３つの語句の組合せとその入力頻度が蓄積される。この語句の組合せとしては、例えば、読影レポートを構成する３項目「部位」「所見」「診断」にそれぞれ属する３つの語句「冠動脈」「斑状の不均等陰影」「結節性硬化症」の組合せなどが挙げられる。なお、入力頻度は、過去に入力された読影レポートにおいて３つの語句の組合せが何回存在していたかを示す。

レポートＤＢ５０３は、過去に入力された読影レポートの情報（読影レポート情報）を蓄積することで構築されたデータベースである。

文献情報ＤＢ５０４は、複数の文献の情報（文献情報）を蓄積することで構築されたデータベースであり、入力情報に係る評価値を算出する際に利用される。なお、文献は、文書に含まれるため、文献情報ＤＢ５０４は、複数の文書情報が蓄積されるデータベースであるとも言える。

基準語句リスト５０５は、入力情報に係る評価値を算出する際の基準となる語句（基準語句）が列挙されるリストである。なお、基準語句リスト５０５に列挙される基準語句は、１つ以上であれば良い。

インセンティブカウンタ情報５０６は、入力情報の入力元を識別するための情報（識別情報）に対して、情報提供に応じたカウント値を付与した情報である。このインセンティブカウンタ情報５０６は、情報提供に応じた見返りをユーザに供与するための情報として使用される。例えば、カウント値に応じたポイントや金銭が供与されたりするような態様が考えられる。

入力受付部１０１は、操作部４０から入力される各種情報を受け付ける。入力受付部１０１で受け付けられる各種情報には、例えば、操作部４０から入力される語句の組合せを示す情報（組合せ情報）が含まれ、この組合せ情報は、ユーザによって入力される情報（以下「入力情報」とも称する）に相当する。また、入力受付部１０１で受け付けられる各種情報には、各種要求や指定などが含まれる。なお、入力受付部１０１で受け付けられる各種情報は、適宜、認証部１０２、リスト読込部１０３、検査指定部１０５、抽出条件生成部１０７、語句決定部１０９、および基準語句設定部１１３に出力される。

認証部１０２は、ユーザにＤＢシステム１Ｂの機能を使用する権利（使用権限）があるか否かを検査するための認証を行う。例えば、ユーザごとにユーザ名を割り当て、そのユーザにしか知り得ない文字列（ここでは、ログインＩＤとパスワード）をユーザ名とともにメモリ５０に格納しておき、認証時に、ユーザにログインＩＤおよびパスワードの入力が要求され、この入力に応答して認証が行われる。

リスト読込部１０３は、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、メモリ５０から検査リスト情報５０１を読み出す。

表示制御部１０４は、リスト読込部１０３や抽出部１０８などから入力される情報に基づいて、表示部３０において各種画面を表示させる。また、表示制御部１０４は、メモリ５０内に格納される各種情報に基づいて、表示部３０に各種画面を表示させる。

検査指定部１０５は、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、読影レポート情報の入力対象となる検査（読影対象検査）を指定する。

タスク管理部１０６は、検査指定部１０５による読影対象検査の指定に応じて、読影対象検査に対応する新規な読影レポートの作成に係るタスクを特定する。

抽出条件生成部１０７は、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、支援情報ＤＢ５０２から情報を抽出するための条件（抽出条件）を生成する。

抽出部１０８は、抽出条件生成部１０７で生成された抽出条件に対応する情報を支援情報ＤＢ５０２から抽出する。

語句決定部１０９は、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、新規な読影レポートを構成する語句（例えば、語句の組合せを示す組合せ情報）を決定する。また、語句決定部１０９は、組合せ情報を情報登録部１１０に送出する。更に、語句決定部１０９は、組合せ情報を構成する語句のうち、新規に登録する語句（以下「新規登録語句」と称する）を示す情報（以下「新規登録語句情報」と称する）を評価値算出部１１４に出力する。

情報登録部１１０は、語句決定部１０９で決定された組合せ情報をメモリ５０に登録することで、支援情報ＤＢ５０２を構築する。

レポート情報生成部１１１は、語句決定部１０９で決定された語句に応じて句や節を生成していくことで、組合せ情報に応じた所見文を含む新規な読影レポート情報を生成する。なお、語句に応じて句や節を生成するためのモデルとなるデータは、メモリ５０に予め格納しておけば良い。

レポート情報書込部１１２は、レポート情報生成部１１１で生成された新規な読影レポート情報を、メモリ５０に書き込むことで、レポートＤＢ５０３を構築する。

基準語句設定部１１３は、ＤＢシステム１Ｂの管理者などの特定のユーザによる操作部４０の操作に応じて、入力情報に係る評価値を算出する際の基準となる基準語句を設定して、基準語句リスト５０５に格納する。この基準語句としては、最近注目されている病気や症状などを示すキーワード（以下「注目キーワード」と称する）などが挙げられる。なお、特定のユーザの識別は、認証などによって行うことができる。

評価値算出部１１４は、入力受付部１０１からの情報の入力に応じて語句決定部１０９で決定された語句情報について、所定のルールに従って評価値を算出する。詳細には、文献情報ＤＢ５０４と基準語句リスト５０５とを参照しつつ、語句決定部１０９から入力される新規登録語句について評価値を算出する。この評価値は、語句決定部１０９で決定された組合せ情報、すなわちユーザによる入力情報に係る評価値とされる。

カウンタ加算部１１５は、評価値算出部１１４によって算出された入力情報に係る評価値が所定条件を満たす場合に、該入力情報の入力元を識別するための識別情報（例えば、ユーザ名など）に対して、カウント値を付与する。ここでは、インセンティブカウンタ情報５０６において、入力情報の入力元を識別するユーザ名に対して、評価値算出部１１４で算出された評価値がカウント値として加算される。

＜読影レポートの入力時の画面に係る操作および画面遷移＞
図１４は、ＤＢシステム１Ｂにおいてユーザの認証を行う画面（認証画面）Ｇ２を例示する図である。認証画面Ｇ２は、ＤＢシステム１Ｂにおいて操作部４０が種々操作されて読影レポートの入力動作が開始されると、表示部３０に表示される画面である。図１４で示す認証画面Ｇ２には、ログインＩＤを記入するテキストボックスＢｘ１と、パスワードを記入するテキストボックスＢｘ２と、ＯＫボタンＢＴ１とが設けられる。ユーザは、操作部４０を種々操作することで、テキストボックスＢｘ１，Ｂｘ２にマウスポインタＭＰを合わせて、左クリックを行うことによりテキストボックスＢｘ１，Ｂｘ２にカーソルを出現させた上で、キーボードを種々操作することによってテキストボックスＢｘ１，Ｂｘ２にログインＩＤおよびパスワードを記入することができる。そして、テキストボックスＢｘ１，Ｂｘ２にログインＩＤおよびパスワードが記入された状態で、ＯＫボタンＢＴ１がマウスポインタＭＰで押下されると、ユーザにＤＢシステム１Ｂの使用権限があるか否かを検査するための認証が認証部１０２によって行われる。

ここで、ユーザに使用権限があれば、リスト読込部１０３により、検査リスト情報５０１が読み込まれ、表示制御部１０４の制御により、検査の一覧を示す画面（検査一覧画面）Ｇ３が表示部３０に表示される。

図１５は、検査一覧画面Ｇ３を例示する図である。図１５で示すように、検査一覧画面Ｇ３は、検査に係る情報（具体的には、患者ＩＤ、患者氏名、生年月日、年齢、性別、状態、検査ＩＤ、検査日、検査部位、モダリティ、画像枚数）が一覧表示される画面である。この検査一覧画面Ｇ３では、状態「未読影」が付された検査が、読影レポートが作成されていない検査であることが分かる。そして、検査一覧画面Ｇ３では、１つの検査を囲む太枠カーソルＣＳ１が表示され、該太枠カーソルＣＳ１は、ユーザによる操作部４０の操作に応答して上下に移動され、所望の検査に合わされた状態で、操作部４０の決定ボタン（例えば、リターンキー）が押下されると、太枠カーソルＣＳ１で囲まれた１つの検査が入力対象検査として特定される。入力対象検査が特定されると、表示部３０で表示される画面が検査一覧画面Ｇ３からレポート入力画面Ｇ４ａ（図１６）に遷移する。このとき、タスク管理部１０６の制御により、入力対象検査に対応する新規な読影レポートの作成に係るタスクが特定される。

図１６〜図２１は、表示部３０で表示されるレポート入力画面Ｇ４ａ〜Ｇ４ｆを例示する図である。

図１６で示すように、レポート入力画面Ｇ４ａには、最上部に、項目「モダリティ」に属する語句が記入されるテキストボックスＢｘ３、および項目「撮影条件」に属する語句が記入されるテキストボックスＢｘ４が設けられ、その下に、項目「部位」「所見」「診断」にそれぞれ属する語句が記入されるテキストボックスＢｘ５〜Ｂｘ７が左から順に設けられる。そして、テキストボックスＢｘ５の直下に項目「部位」に属する語句のリストが表示される領域Ｌ５、テキストボックスＢｘ６の直下に項目「所見」に属する語句のリストが表示される領域Ｌ６、テキストボックスＢｘ７の直下に項目「診断」に属する語句のリストが表示される領域Ｌ７がそれぞれ設けられる。また、領域Ｌ５の直下に該領域Ｌ５のリストへの語句の追加を指示するためのボタンＢＴ５、領域Ｌ６の直下に該領域Ｌ６のリストへの語句の追加を指示するためのボタンＢＴ６、領域Ｌ７の直下に該領域Ｌ７のリストへの語句の追加を指示するためのボタンＢＴ７がそれぞれ設けられる。更に、レポート入力画面Ｇ４ａの下部には、作成されたレポート（具体的には、読影レポートを構成する所見文）が記入されるテキストボックスＢｘ８、およびレポートの登録を指示するコマンドを入力するためのボタン（レポート登録ボタン）ＢＴ８が設けられる。

図１７では、テキストボックスＢｘ３，Ｂｘ４に語句が記入されることで、領域Ｌ５〜Ｌ７に語句のリストがそれぞれ表示されたレポート入力画面Ｇ４ｂが示されている。ここでは、操作部４０が種々操作されて、例えば、テキストボックスＢｘ３に項目「モダリティ」に属する語句「ＣＲ」が記入され、テキストボックスＢｘ４に項目「撮影条件」に属する語句「正面」が記入されて、キーボードのリターンキーが押下されると、抽出条件生成部１０７によって、語句「ＣＲ」と語句「正面」とから構成される抽出条件が生成される。そして、抽出部１０８によって、図１３で示すような該抽出条件に対応する情報が、支援情報ＤＢ５０２から抽出され、表示制御部１０４により、抽出された情報に基づいて、領域Ｌ５に項目「部位」に属する語句のリストが表示され、領域Ｌ６に項目「所見」に属する語句のリストが表示され、領域Ｌ７に項目「診断」に属する語句のリストが表示される。

図１８では、領域Ｌ５に表示された語句のリストを利用して所見文を構成する語句を指定する状態を示すレポート入力画面Ｇ４ｃが示されている。ここでは、操作部４０が種々操作されて、領域Ｌ５に表示されるリスト中の所望の語句にマウスポインタＭＰが合わされて左クリックが行われると、該所望の語句が項目「部位」に属する語句としてテキストボックスＢｘ５に記入される。このとき、語句決定部１０９によって、テキストボックスＢｘ５に記入された語句（図１８では「冠動脈」）が項目「部位」に属する語句として決定され、レポート情報生成部１１１により、テキストボックスＢｘ５に記入された語句に応じた句（図１８では「冠動脈に」）が生成されて、テキストボックスＢｘ８に表示される。

図１９では、領域Ｌ６に表示された語句のリストを利用して所見文を構成する語句を指定する状態を示すレポート入力画面Ｇ４ｄが示されている。ここでは、操作部４０が種々操作されて、領域Ｌ６に表示されるリスト中の所望の語句にマウスポインタＭＰが合わされて左クリックが行われると、該所望の語句が項目「所見」に属する語句としてテキストボックスＢｘ６に記入される。このとき、語句決定部１０９によって、テキストボックスＢｘ６に記入された語句（図１９では「石灰化」）が項目「所見」に属する語句として決定され、レポート情報生成部１１１により、テキストボックスＢｘ６に記入された語句に応じた文節（図１９では「冠動脈に石灰化を認める。」）が生成されて、テキストボックスＢｘ８に表示される。そして、このとき、２項目「部位」「所見」に属する２つの語句の組合せの入力に応じて、領域Ｌ７に表示される項目「診断」に係るリストにおいてお勧めの語句が他の語句とは区別可能な態様（例えば、濃淡が反転されたいわゆる反転表示）で示される。図１９では、例えば、抽出部１０８で抽出された情報（例えば、図１３で示すような情報）から既に記入されている２つの語句との組合せ頻度が所定条件（例えば、３０などの所定値を超えるといった条件）を満たす項目「診断」に係る語句（ここでは、虚血性心疾患）が表示制御部１０４によって認識されて、反転表示された状態が示されている。

図２０では、領域Ｌ７に表示された語句のリストを利用して所見文を構成する語句を指定する状態を示すレポート入力画面Ｇ４ｅが示されている。ここでは、操作部４０が種々操作されて、領域Ｌ７に表示されるリスト中の所望の語句にマウスポインタＭＰが合わされて左クリックが行われると、該所望の語句が項目「診断」に属する語句としてテキストボックスＢｘ７に記入される。このとき、語句決定部１０９によって、テキストボックスＢｘ７に記入された語句（図２０では「虚血性心疾患」）が項目「診断」に属する語句として決定され、レポート情報生成部１１１により、テキストボックスＢｘ７に記入された語句に応じた文章（図２０では「冠動脈に石灰化を認める。虚血性心疾患の疑いがある。」）が生成されて、テキストボックスＢｘ８に表示される。

このように、レポート情報生成部１１１によって生成された文章がテキストボックスＢｘ８に表示された状態で、レポート登録ボタンＢＴ８がマウスポインタＭＰで押下されると、該文章によって構成される読影レポートを示す情報（読影レポート情報）が、レポート情報書込部１１２によってメモリ５０に記憶されて、レポートＤＢ５０３が構築される。また、このとき、３項目「部位」「所見」「診断」に対してそれぞれ決定された３つの語句（ここでは、「冠動脈」「石灰化」「虚血性心疾患」）の組合せを示す組合せ情報が語句決定部１０９から情報登録部１１０に送出され、情報登録部１１０によって、該組合せ情報がメモリ５０に登録されて、支援情報ＤＢ５０２が構築される。

なお、レポート入力画面Ｇ４ｂ〜Ｇ４ｅでは、領域Ｌ５〜Ｌ７に表示されるリストから所望の語句を選択することなく、テキストボックスＢｘ５〜Ｂｘ７にマウスポインタＭＰを合わせて左クリックを行うことで、カーソルを出現させて、キーボードの操作により、テキストボックスＢｘ５〜Ｂｘ７に対して直接所望の語句を入力することも可能である。ここで、テキストボックスＢｘ７に直接所望の語句を入力する具体例を挙げて説明する。

図２１では、テキストボックスＢｘ７に直接所望の語句（ここでは「肥大型心筋症」）が入力されている状態を示すレポート入力画面Ｇ４ｆが示されている。このように、テキストボックスＢｘ７に語句が記入されると、語句決定部１０９によって、テキストボックスＢｘ７に記入された語句（図２１では「肥大型心筋症」）が項目「診断」に属する語句として決定される。そして、レポート情報生成部１１１により、テキストボックスＢｘ７に記入された語句に応じた文章（図２１では「冠動脈に石灰化を認める。肥大型心筋症の疑いがある。」）が生成されて、テキストボックスＢｘ８に表示される。また、ここで、ボタンＢＴ７がマウスポインタＭＰで押下されると、図２１で示すように、テキストボックスＢｘ７に記入された語句「肥大型心筋症」が反転表示された状態で領域Ｌ７のリストに追加される。そして、レポート登録ボタンＢＴ８がマウスポインタＭＰで押下されると、テキストボックスＢｘ８に表示された文章に係る読影レポート情報が、レポート情報書込部１１２によってメモリ５０に記憶され、レポートＤＢ５０３が構築される。

このとき、図２２に示すように、３項目「部位」「所見」「診断」に対してそれぞれ決定された３つの語句（ここでは「冠動脈」「石灰化」「肥大型心筋症」）の組合せを示す組合せ情報が語句決定部１０９から情報登録部１１０に送出され、情報登録部１１０によって、該組合せ情報がメモリ５０に登録されて、支援情報ＤＢ５０２が構築される。また、語句決定部１０９によって、リストへの追加によって支援情報ＤＢ５０２に新規に登録する新規登録語句を示す新規登録語句情報が評価値算出部１１４に出力され、評価値算出部１１４によって新規登録語句情報に係る評価値、すなわち新規登録語句情報を含む組合せ情報に係る評価値が求められる。

＜評価値の算出およびカウント値の付与＞
図２３は、評価値算出部１１４の機能構成を例示する図である。図２３で示すように、評価値算出部１１４は、文献認識部１１３１、出現回数認識部１１３２、ＴＦ値取得部１１３３、ＩＤＦ値算出部１１３４、ＴＦ−ＩＤＦ値算出部１１３５、関連度算出部１１３６、および評価値決定部１１３７を備える。

文献認識部１１３１は、文献情報ＤＢ５０４に格納される複数の文献情報のうち、語句決定部１０９から入力された新規登録語句情報が出現する１以上の文献情報（以下「新語句含有文献情報」と称する）を認識する。つまり、新規登録語句（例えば「肥大型心筋症」）が出現する文献情報が認識される。

出現回数認識部１１３２は、文献認識部１１３１で抽出された１以上の新語句含有文献情報を構成する各文献情報に出現する新規登録語句情報の出現回数を認識する。つまり、文献ごとに新規登録語句（例えば「肥大型心筋症」）の出現回数（すなわち出現度数）が認識される。

ＴＦ値取得部１１３３は、文献認識部１１３１で認識された１以上の新語句含有文献情報を構成する各文献情報に出現する、基準語句リスト５０５に格納された各注目キーワードを示す情報（注目キーワード情報）の出現頻度（すなわち出現度数）を認識する。つまり、注目キーワードごとに、文献認識部１１３１で認識された１以上の文献において、注目キーワードがどれだけ多く出現しているかという出現頻度を示すＴＦ(Term Frequency)値が求められる。ここでは、例えば、文献情報ＤＢ５０４に文献情報が登録される度に、形態素解析などの言語処理を行うとともに、医療辞典の情報などを利用することで、注目キーワードが登録されると、各文献情報ごとに注目キーワードに係るＴＦ値が算出されるようにしておけば、ＴＦ値の認識に要する時間の短縮化が図られる。なお、以下では、ある文献ｄにおける注目キーワードｔに係るＴＦ値をｔｆ(ｄ，ｔ)と示す。

ＩＤＦ値算出部１１３４は、文献情報ＤＢ５０４に格納される複数の文献情報のうち、各注目キーワード情報が含まれる文献情報が出現する度合いを示す値（以下「出現度合い値」と称する）を算出する。ここでは、文献情報ＤＢ５０４に格納される文献情報の数をＮ、注目キーワードｔが含まれる文献情報の数をｆ(ｔ)とすると、下式(１)に従って、注目キーワードｔを含む文献情報が出現する度合いを示す出現度合い値に相当するＩＤＦ(Inverse Document Frequency)値ｉｄｆ(ｔ)が導出される。

ｉｄｆ(ｔ)＝ｌｏｇ{Ｎ／ｆ(ｔ)}＋１ ・・・(１)。

ＴＦ−ＩＤＦ値算出部１１３５は、各注目キーワードについて、文献情報ごとに、ＩＦ値（すなわち出現度数）と、ＩＤＦ値（すなわち出現度合い値）とに基づき、各新語句含有文献情報を各注目キーワードが特徴付けている度合いを示す値（以下「特徴付け度合い値」と称する）をそれぞれ導出する。ここでは、注目キーワードごとに、各新語句含有文献情報に係るＩＦ値とＩＤＦ値との積であるＴＦＩＤＦ値が特徴付け度合い値としてそれぞれ導出される。具体的には、ある文献ｄについての注目キーワードｔに係るＴＦ−ＩＤＦ値をｔｆｉｄｆ(ｄ，ｔ)とすると、下式(２)が成立する。

ｔｆｉｄｆ(ｄ，ｔ)＝ｔｆ(ｄ，ｔ)×ｉｄｆ(ｔ) ・・・(２)。

ここで算出されるＴＦ−ＩＤＦ値は、新規登録語句を含む新語句含有文献情報にのみに対して算出されるため、新規登録語句を含む各新語句含有文献情報に対して、各注目キーワードがそれぞれどの程度重要な意味を持つのかといった度合いを示す。

関連度算出部１１３６は、注目キーワードごとに、各新語句含有文献情報について各新規登録語句情報の出現回数とＴＦ−ＩＤＦ値との積を求め、注目キーワードごとにその値の総和を求めて、文献情報ＤＢ５０４に格納されている文献情報の数で除する正規化を行うことで、新規登録語句と注目キーワードとの関連度を示す値（以下「関連度値」と称する）を導出する。例えば、図２４で示すように、注目キーワードとして４つの語句「メタボリック」「肺炎」「ロタウイルス」「インフルエンザ」が登録され、新規登録語句として項目「診断」に属する「肥大型心筋症」が入力された場合には、注目キーワード「メタボリック」と新規登録語句「肥大型心筋症」との組合せ、注目キーワード「肺炎」と新規登録語句「肥大型心筋症」との組合せ、注目キーワード「ロタウイルス」と新規登録語句「肥大型心筋症」との組合せ、および注目キーワード「インフルエンザ」と新規登録語句「肥大型心筋症」との組合せのそれぞれについて関連度値が導出される。ここでは、注目キーワードが出現する文献において、注目キーワードと新規登録語句とが共に頻出する傾向にある場合に、注目キーワードと新規登録語句との組合せに係る関連度値が大きくなる。

評価値決定部１１３７は、関連度算出部１１３６によって算出された各注目キーワードに係る関連度値に基づき、ユーザによる新規登録語句を含む新規な情報（すなわち新規な組合せ情報）の提供に対する評価値、すなわちユーザによる入力情報に係る評価値が決定される。ここでは、関連度算出部１１３６によって導出された１以上の関連度値のうち、最も大きな関連度値が入力情報に係る評価値として採用されることで、評価値が取得される。

図２５は、評価値算出部１１４における評価値の算出動作フローを示すフローチャートである。本動作フローは、語句決定部１０９から評価値算出部１１４に新規登録語句情報が入力されることで開始される。

まず、文献認識部１１３１により、文献情報ＤＢ５０４に格納される文献情報のうち、新規登録語句を含む新語句含有文献情報が検索される（ステップＳＴ１６１）。次に、出現回数認識部１１３２により、各新語句含有文献情報について新規登録語句の出現回数Ｃが認識される（ステップＳＴ１６２）。その次に、ＴＦ値取得部１１３３、ＩＤＦ値算出部１１３４、およびＴＦ−ＩＤＦ値算出部１１３５により、各新語句含有文献情報について各注目キーワードに係るＴＦ−ＩＤＦ値が算出される（ステップＳＴ１６３）。更にその次に、関連度算出部１１３６により、各注目キーワードについて、各新語句含有文献情報に係る出現回数ＣとＴＦ−ＩＤＦ値との積の総和Ｓが算出され（ステップＳＴ１６４）、文献情報ＤＢ５０４に格納される文献情報の数で正規化されて、各注目キーワードと新規登録語句情報との関連度を示す関連度値が算出される（ステップＳＴ１６５）。そして、ステップＳＴ１６５で算出された関連度値のうち、最大のものが評価値として採用される（ステップＳＴ１６６）。

例えば、図２４で示すように、注目キーワードとして４つの語句「メタボリック」「肺炎」「ロタウイルス」「インフルエンザ」が登録され、新規登録語句として項目「診断」に属する「肥大型心筋症」が入力された場合には、図２６で示すように、各注目キーワードについて、関連度値が算出される。そして、４つの関連度値のうちの最大値、すなわち注目キーワード「メタボリック」に係る関連度値が評価値として採用される。

＜ＤＢシステムの動作フロー＞
図２７および図２８は、ＤＢシステム１Ｂの動作フローを示す図である。本動作フローは、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、ＣＰＵ１０に所定のプログラムが読み込まれて実行されることで実現される。

図２７のステップＳＴ１では、表示制御部１０４の制御により、表示部３０に図１４で示したような認証画面Ｇ２が表示される。

ステップＳＴ２では、認証部１０２により、使用権限があるか否か判定される。ここでは、使用権限が認識されるまでステップＳＴ２の判定が繰り返され、認証画面Ｇ２でログインＩＤとパスワードが入力されて、使用権限が認識されれば、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、認証部１０２により、ユーザが認識される。ここでは、認証部１０２により、メモリ５０を参照することで、入力されたログインＩＤとパスワードと関連付けられたユーザ名が認識され、その情報がカウンタ加算部１１５に送出される。

ステップＳＴ４では、リスト読込部１０３により、検査リスト情報５０１が読み込まれるとともに、表示制御部１０４の制御により、図１５で示したような検査一覧画面Ｇ３が表示部３０に表示される。

ステップＳＴ５では、検査指定部１０５により、撮影対象検査が指定されたか否か判定される。ここでは、検査一覧画面Ｇ３において、撮影対象検査が指定されるまで、ステップＳＴ５の判定が繰り返され、撮影対象検査が指定されると、タスク管理部１０６により、読影対象検査に対応する新規な読影レポートの作成に係るタスクが特定されて、ステップＳＴ６に進む。

ステップＳＴ６では、表示制御部１０４により、図１６で示したようなレポート入力画面Ｇ４ａが表示部３０に表示される。

ステップＳＴ７では、抽出条件生成部１０７により、レポート入力画面において、２項目「モダリティ」「撮影条件」に対応する語句が入力されたか否か判定される。ここでは、図１７で示すように、テキストボックスＢｘ３，Ｂｘ４に２項目「モダリティ」「撮影条件」に対応する語句（例えば、ＣＲと正面）が記入されてリターンキーが押下される入力が完了するまで、ステップＳＴ７の判定が繰り返され、入力が完了すると、ステップＳＴ８に進む。

ステップＳＴ８では、抽出条件生成部１０７により、テキストボックスＢｘ３，Ｂｘ４に記入された２つの語句（例えば、ＣＲと正面）によって構成される抽出条件が生成される。

ステップＳＴ９では、抽出部１０８により、ステップＳＴ８で生成された抽出条件に対応する情報が支援情報ＤＢ５０２から抽出される。例えば、図１３で示すような該抽出条件に対応する情報が、支援情報ＤＢ５０２から抽出される。

ステップＳＴ１０では、表示制御部１０４により、ステップＳＴ９で抽出された情報に基づいて、レポート入力画面に所見文の入力を支援する情報が提示される。例えば、図１７で示すように、領域Ｌ５に項目「部位」に属する語句のリストが表示され、領域Ｌ６に項目「所見」に属する語句のリストが表示され、領域Ｌ７に項目「診断」に属する語句のリストが表示される。

図２８のステップＳＴ１１では、入力受付部１０１により、レポート入力画面における各種情報の入力が受け付けられる。例えば、３項目「部位」「所見」「診断」に対する所望の語句が３つのテキストボックスＢｘ５，Ｂｘ６，Ｂｘ７にそれぞれ記入される。このとき、語句決定部１０９により、テキストボックスＢｘ５，Ｂｘ６，Ｂｘ７に記入された語句が各項目に属する語句として決定され、レポート情報生成部１１１により、テキストボックスＢｘ５，Ｂｘ６，Ｂｘ７に記入された語句に応じた文章が生成されて、テキストボックスＢｘ８に表示される。

ステップＳＴ１２では、入力受付部１０１により、レポート登録ボタンＢＴ８が押下されたか否か判定される。ここでは、レポート登録ボタンＢＴ８が押下されていなければ、ステップＳＴ１１に戻り、各種情報の入力が受け付けられる。一方、レポート登録ボタンＢＴ８が押下されれば、ステップＳＴ１３に進む。

ステップＳＴ１３では、語句決定部１０９により、３項目「部位」「所見」「診断」に対して、テキストボックスＢｘ５，Ｂｘ６，Ｂｘ７に記入されている３つの語句、すなわち３つの語句の組合せ情報が、新規な所見文を構成する語句に係る組合せ情報として決定される。

ステップＳＴ１４では、レポート情報生成部１１１により、ステップＳＴ１３で決定された組合せ情報に基づく所見文によって構成される読影レポート情報が生成される。

ステップＳＴ１５では、レポート情報書込部１１２により、ステップＳＴ１４で生成された読影レポート情報が、メモリ５０に記憶されて、レポートＤＢ５０３が構築（具体的には、生成または更新）される。

ステップＳＴ１６では、語句決定部１０９により、組合せ情報を構成する語句の中に新規登録語句があるか否か判定される。ここでは、レポート入力画面で領域Ｌ５〜Ｌ７に表示されたリストに加えられた語句（新規登録語句）があればステップＳＴ１７に進み、加えられた語句がなければステップＳＴ２０に進む。このとき、語句決定部１０９により、新規登録語句を示す新規登録語句情報が評価値算出部１１４に出力される。

ステップＳＴ１７では、評価値算出部１１４により、新規登録語句情報について評価値が算出される。ここでは、図２５で示した評価値の算出動作フローが実行される。

ステップＳＴ１８では、カウンタ加算部１１５により、ステップＳＴ１７で算出された評価値が所定条件を満たすか否か判定される。ここでは、評価値が所定値を超えるなどといった所定条件を満たせばステップＳＴ１９に進み、所定条件を満たさなければステップＳＴ２０に進む。

ステップＳＴ１９では、カウンタ加算部１１５により、ステップＳＴ３で認識された識別情報（ここでは、ユーザ名）に対して、ステップＳＴ１７で算出された評価値をカウント値として付与して、インセンティブカウンタを増加させることで、インセンティブカウンタ情報５０６の生成または更新が行われる。

ステップＳＴ２０では、３項目（部位、所見、診断）に対してそれぞれ決定された３つの語句（例えば、冠動脈、石灰化、虚血性心疾患）の組合せを示す組合せ情報が語句決定部１０９から情報登録部１１０に送出され、情報登録部１１０により、ステップＳＴ１３において決定された３つの語句に係る組合せ情報がメモリ５０に登録されて、支援情報ＤＢ５０２が構築（具体的には、生成または更新）される。

なお、ここでは、全ての組合せ情報が支援情報ＤＢ５０２に格納されたが、これに限られず、例えば、評価値が所定条件を満たす場合にのみ、組合せ情報が支援情報ＤＢ５０２に格納されるようにしても良い。

以上のように、本発明の第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂでは、入力情報の入力時に該入力情報に係る評価値が算出される。そして、該評価値に基づいて情報提供に対する見返りが設定される。このため、情報提供に対するインセンティブが高められ、作業支援システムにとって有益な知識の提供が促進される。特に、読影レポートなどの文書作成を支援するために使用する支援情報ＤＢ５０２の充実化に対して、情報を効率良く収集することができる。より具体的には、基準となる注目キーワードとの関連度合いによって入力情報を評価して、該評価に従った見返りの付与などにより、流行の話題や自らの医療施設で弱い分野などに係る情報を重点的に充実化させた支援情報ＤＢ５０２を構築することもできる。すなわち、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。

＜第３実施形態＞
第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃは、第１および第２実施形態に係るＤＢシステム１Ａ，１Ｂと同様な全体構成を有し、第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂの機能に、第１実施形態の文書検索システムの機能を付加したものとなっている。具体的には、図２９で示すように、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃは、情報生成システムと、見返り設定システムと、文書作成支援システムとを含むシステム群３００を有するとともに、情報生成システムによって生成される支援情報ＤＢ５０２を利用する文書検索システム２００を有する。

図３０は、文書検索システム２００に係る機能的な構成を示すブロック図である。図３０では、図２で示した機能的な構成と同様な部分については同じ符号が付されている。図３０で示すように、文書検索システム２００は、第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａの文書検索システムと同様な構成を有するが、支援情報ＤＢ５２を参照する検索条件生成部１５が、支援情報ＤＢ５０２を参照する検索条件生成部１５Ｃとなっている。つまり、文書検索システム２００では、第１実施形態に係るＤＢシステム１Ａの文書検索システムと比較して、検索条件の生成方法が異なる。ここでは、支援情報ＤＢ５０２には、図１３で示すように、３つの語句の組合せとその入力頻度が蓄積されており、例えば、検索条件生成部１５Ｃは、指示受付部１２から入力される語句情報と、該語句情報に対して支援情報ＤＢ５０２において所定頻度以上組み合わされている語句情報とを含む語句情報群を、検索条件として生成する。具体的には、２つのキーワード「冠動脈」「石灰化」が入力された場合に、支援情報ＤＢ５０２で「冠動脈」「石灰化」と組み合わされた入力頻度が高い語句「虚血性心筋症」がキーワードに追加されて、３つの語句「冠動脈」「石灰化」「虚血性心筋症」からなるキーワード群が生成されるような態様が考えられる。

図３１は、システム群３００に係る機能的な構成を示すブロック図である。図３１では、図１２で示したブロック図に対して、システム群３００を実現するための機能的な構成を囲む破線を追加したものとなっている。

以上のように、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃでは、入力される読影レポート情報において良くある語句の組合せを利用することで、文書検索システムにおける検索条件の生成が支援される。

＜第４実施形態＞
上記第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃでは、注目キーワード情報と新規登録語句情報との関連度に応じて評価値を算出した。これに対して、第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄでは、好ましい読影レポートを形成するのに必要な複数の語句の項目のうち、入力情報である読影レポート情報に含まれる語句が、幾つの項目を満たしているのかといった観点で、入力された読影レポート情報の充実度に基づく評価値を算出する。なお、第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄは、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃと類似の機能的な構成を有するため、以下では、第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄのうち、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃと異なる部分について主に説明する。

＜ＤＢシステムの機能構成＞
図３２は、本発明の第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄの機能的な構成を例示する図である。図３２で示す第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄの機能的な構成のうち、図３１で示した第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃの機能的な構成と同様な部分については、同じ符号を付して説明を省略する。なお、第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄでは、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃに設けられていた文書作成支援システムの機能が省かれている。

第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄは、第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃと異なる機能的な構成として、レポート情報生成部１１１Ｄ、機械学習部１１６、レポート解析部１１７、評価値算出部１１４Ｄ、およびカウンタ加算部１１５Ｄを備える。また、メモリ５０には、検査リスト情報５０１およびレポートＤＢ５０３の他に、学習用コーパス５０７、モデル情報ＤＢ５０８、およびインセンティブカウンタ情報５０６Ｄが格納される。

レポート情報生成部１１１Ｄは、入力受付部１０１から入力される情報に基づいて、読影レポート情報を生成する。具体的には、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、自然文で記載された所見文の情報を含む読影レポート情報が生成される。そして、ここでは、この読影レポート情報が、ユーザによる入力情報に相当する。なお、レポート情報生成部１１１Ｄで生成された読影レポート情報は、レポート情報書込部１１２によってレポートＤＢ５０３に記憶されるとともに、レポート解析部１１７に送出される。

学習用コーパス５０７は、読影レポートに含まれる所見文の形式（具体的には、文章モデル）に準じた大量のテキストデータを含む。この文章モデルは、例えば、部位→所見（特徴−結語）→診断（診断−結語）といった具合に所見文の構成を示す。詳細には、学習用コーパスでは、所見文の文章モデルを構成する各語句の項目の名称が各語句に対してタグ付けされている。ここでは、語句の項目の名称（項目名）が、３つ（一般的には所定数）の項目名「部位」「所見」および「診断」であるものとして説明する。

機械学習部１１６は、学習用コーパス５０７を教師データとした機械学習を行うことで、モデル情報ＤＢ５０８を構築する。具体的には、学習用コーパス５０７から語句が抜き出され、対応する語句の項目毎にそれぞれ記憶されることで、モデル情報ＤＢ５０８が構築される。つまり、モデル情報ＤＢ５０８には、１以上の項目に対して１以上の語句をそれぞれ関連付けた情報が格納される。ここで学習されて記憶されるデータは、読影レポートを構成する各語句をどのように３つの語句の項目に分解すべきかを示すモデルのデータ（モデルデータ）となっており、評価値を算出するための情報（以下「評価用情報」と称する）をも構成する。

レポート解析部１１７は、レポート情報生成部１１１Ｄから入力される読影レポート情報を解析する。ここでは、モデル情報ＤＢ５０８内のモデルデータが基準とされつつ、レポート情報生成部１１１Ｄからレポート解析部１１７に入力される読影レポート情報に係る所見文を対象として、語句の項目と実際に使用されている語句とが識別される。例えば、所見文を形態素解析によって語句に分解した後に、モデルデータに含まれる語句との照合が行われて、語句の項目と実際に使用されている語句とが識別される。

なお、例えば、いわゆるＳＶＭ（Support Vector Machine）を利用した機械学習により、予め教師データで与えられていない要素についても、要素の項目が識別されても良い。詳細には、機械学習部１１６により、学習用コーパス５０７を形態素解析によって形態素に分解し、形態素ごとに、形態素そのもの、形態素の品詞、形態素の活用形、前後（例えば前後２つ）の形態素の情報などを用いて、ある項目に属する形態素が出現するパターン（出現パターン）が学習され、この出現パターンを用いて要素の項目が識別されても良い。

また、レポート解析部１１７では、所定数の項目にそれぞれ属する語句の組合せが認識されて、該語句の組合せを示す組合せ情報が取得されるため、情報登録部１１０では、レポート解析部１１７で取得された組合せ情報をメモリ５０に登録することで、支援情報ＤＢ５０２を構築する。

評価値算出部１１４Ｄは、レポート解析部１１７の解析結果を利用して、所定数の項目のうち、所見文に含まれる語句が属する項目数を求め、その項目数に応じて入力情報に係る評価値を算出する。ここでは、所見文に、３項目「部位」「所見」および「診断」のうちの幾つの項目に属する語句が含まれているかといった所見文の充実度が求められる。具体的には、所見文に３項目（部位、所見、診断）に属する語句が全く含まれていなければ評価値が０とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）のうちの１項目に属する語句が含まれていれば評価値が１とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）のうちの２項目に属する語句が含まれていれば評価値が２とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）に属する語句が全て含まれていれば評価値が３とされる。

なお、評価値の算出方法としては、所見文を構成する語句が属する項目数を評価値として算出する以外に、所見文を構成する語句が属する項目数を所定数で除することで評価値を算出しても良い。具体的には、所見文に３項目（部位、所見、診断）に属する語句が全く含まれていなければ評価値が０（＝０／３）とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）のうちの１項目に属する語句が含まれていれば評価値が１／３とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）のうちの２項目に属する語句が含まれていれば評価値が２／３とされ、所見文に３項目（部位、所見、診断）に属する語句が全て含まれていれば評価値が１(＝３／３)とされても良い。

すなわち、レポート解析部１１７と評価値算出部１１４Ｄによって、モデル情報ＤＢ５０８に従って、所見文に含まれる１以上の語句が所定数（例えば３つ）の項目に対応する度合いを求め、該度合いに応じた評価値を算出するようにすれば良い。

カウンタ加算部１１５Ｄは、評価値算出部１１４Ｄによって算出された入力情報に係る評価値が所定条件を満たす場合に、該入力情報の入力元を識別するための識別情報（例えば、ユーザ名など）に対して、カウント値を付与する。ここでは、所定数の項目のうち、所見文を構成する語句が属する項目の数の増加に伴って、評価値が増加する。また別の観点から言えば、所定数の項目のうちの所見文を構成する語句が属する項目の数の所定数に対する比率の増加に伴って、評価値が増加する。なお、ここで言う所定条件としては、例えば、評価値が０〜３で変化する場合には、評価値が所定の閾値（例えば、３）以上である条件などが挙げられ、例えば、評価値が０〜１で変化する場合には、評価値が所定の閾値（例えば、１）以上である条件などが挙げられる。

＜読影レポートの入力時の画面に係る操作＞
図３３は、ＤＢシステム１Ｄにおいて表示部３０に表示されるレポート入力画面Ｇ５を例示する図である。図３３で示すように、レポート入力画面Ｇ５には、上部に、項目「モダリティ」に属する語句が記入されるテキストボックスＢｘ３、および項目「撮影条件」に属する語句が記入されるテキストボックスＢｘ４が設けられ、中央部に、所見文が自然文で記入されるテキストボックスＢｘ５０が設けられ、下部に、レポートの登録を指示するコマンドを入力するためのボタン（レポート登録ボタン）ＢＴ８０が設けられる。このレポート入力画面Ｇ５では、テキストボックスＢｘ５０にマウスポインタＭＰを合わせて左クリックを行うことで、カーソルを出現させて、キーボードの操作により、テキストボックスＢｘ５０に対して所望の自然文が直接記入される。そして、レポート登録ボタンＢＴ８がマウスポインタＭＰで押下されると、テキストボックスＢｘ５０に表示された自然文に係る読影レポート情報が、レポート解析部１１７に送出されて、該読影レポート情報に係る評価値が算出される。このとき、この読影レポート情報は、レポート情報書込部１１２によってメモリ５０に記憶されて、レポートＤＢ５０３が構築される。

＜ＤＢシステムの動作フロー＞
図３４および図３５は、ＤＢシステム１Ｄの動作フローを示す図である。本動作フローは、ユーザによる操作部４０の操作に応じて、ＣＰＵ１０に所定のプログラムが読み込まれて実行されることで実現される。

図３４のステップＳＰ１〜ＳＰ５では、図２７のステップＳＴ１〜ＳＴ５と同様な処理が行われる。

ステップＳＰ６では、表示制御部１０４により、図３３で示したようなレポート入力画面Ｇ５が表示部３０に表示される。

ステップＳＰ７では、入力受付部１０１により、レポート入力画面Ｇ５における各種入力が受け付けられる。

ステップＳＰ８では、入力受付部１０１により、レポート登録ボタンＢＴ８０が押下されたか否か判定される。ここでは、レポート登録ボタンＢＴ８０が押下されていなければ、ステップＳＰ７に戻り、各種情報の入力が受け付けられる。一方、レポート登録ボタンＢＴ８０が押下されれば、ステップＳＰ９に進む。

ステップＳＰ９では、レポート情報生成部１１１Ｄにより、レポート入力画面Ｇ５においてテキストボックスＢｘ５０に記入された所見文に基づき、読影レポート情報が生成される。

ステップＳＰ１０では、レポート情報書込部１１２により、ステップＳＰ９で生成された読影レポート情報が、メモリ５０に記憶されて、レポートＤＢ５０３が構築（具体的には、生成または更新）される。

図３５のステップＳＰ１１では、レポート解析部１１７により、ステップＳＰ９で生成された読影レポート情報の解析が行われる。ここでは、読影レポート情報に係る所見文を対象として、語句の項目と実際に使用されている語句とが識別される。

ステップＳＰ１２では、評価値算出部１１４Ｄにより、ステップＳＰ１１における解析結果を用いて、入力情報である読影レポート情報に係る評価値が算出される。ここでは、所定数の項目のうち、所見文に含まれる語句が属する項目数が求められ、その項目数に応じて入力情報に係る評価値が算出される。

ステップＳＰ１３では、カウンタ加算部１１５Ｄにより、ステップＳＰ１２で算出された評価値が所定条件を満たすか否か判定される。ここでは、評価値が閾値以上などといった所定条件を満たせばステップＳＰ１４に進み、所定条件を満たさなければ、本動作フローを終了する。

ステップＳＰ１４では、カウンタ加算部１１５Ｄにより、ステップＳＰ３で認識された識別情報（ここでは、ユーザ名）に対して、ステップＳＰ１２で算出された評価値をカウント値として付与して、インセンティブカウンタを増加させることで、インセンティブカウンタ情報５０６Ｄの生成または更新が行われる。

ステップＳＰ１５では、情報登録部１１０により、ステップＳＰ１１で認識された所定数の項目（部位、所見、診断）に属する３つの語句（例えば、冠動脈、石灰化、虚血性心疾患）の組合せを示す組合せ情報がメモリ５０に登録されて、支援情報ＤＢ５０２が構築される。

以上のように、第４実施形態に係るＤＢシステム１Ｄでは、入力情報である所見文に含まれる語句が予め準備された所定数の語句の項目に対応する度合いに応じて、評価値が算出される。このため、入力情報の内容の充実度に応じた評価が可能となり、該評価値に基づいて情報提供に対する見返りを設定することができる。したがって、情報提供に対するインセンティブが高められ、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。また、該評価値の利用により、支援情報ＤＢ５０２に入力情報に係る内容を反映するか否かが決められる。このため、データ処理、および記憶容量について要求される性能の過度な上昇が抑制され、システムの大型化、資源の無駄遣い、生産性の低下、製造コストの上昇、ならびに導入コストの上昇などといった種々の不具合の発生が抑制される。すなわち、作業支援システムにとって有用な知識が効率良く蓄積され、データの取り扱いに係る不具合の発生が抑制される。

＜変形例＞
本発明は上述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等が可能である。

◎例えば、上記第１実施形態では、ユーザによる入力情報に含まれるキーワードと同義語候補の用語とが支援情報ＤＢ５２においてそれぞれ出現する回数に基づいて評価値が算出されたが、これに限られない。例えば、同義語候補の用語の希少度合いに着目して、同義語候補の用語が支援情報ＤＢ５２において出現する頻度に基づいて評価値を算出するようにしても良い。

◎また、上記第２実施形態では、入力情報が３つの語句の組み合わせを示す組合せ情報であったが、これに限られない。例えば、入力情報が、文書を構成する１以上の語句を含み、該１以上の語句について評価値が算出されれば良い。

◎また、上記第２実施形態では、評価値算出部１１４によって、各注目キーワードについて、各新語句含有文献情報に係る出現回数ＣとＴＦ−ＩＤＦ値との積の総和Ｓが算出され、文献情報の数で正規化されることで、各注目キーワード情報と新規登録語句情報との関連度を示す関連度値が算出され、関連度値のうちの最大のものが評価値として採用されたが、これに限られない。例えば、評価値算出部１１４によって、各新語句含有文献情報における新規登録語句情報および各注目キーワード情報の出現頻度（例えば、出現回数ＣおよびＴＦ値）と、文献情報ＤＢ５０４内の全文献情報のうち各注目キーワード情報が含まれる文献情報が出現する度合い（例えば、ＩＤＦ値）とに基づいて、新規登録語句情報と各注目キーワード情報との関連度を示す関連度値が算出されても良い。具体的には、上記第２実施形態における評価値の算出動作から、正規化の処理を省略するような態様が考えられる。

また、例えば、評価値算出部１１４によって、各新語句含有文献情報における新規登録語句情報および各注目キーワード情報の出現頻度（例えば、出現回数ＣおよびＴＦ値）に基づいて、新規登録語句情報と各注目キーワード情報との関連度を示す関連度値が算出され、該各注目キーワードに係る関連度値に基づいて、新規登録語句情報（すなわち入力情報）に係る評価値が算出されても良い。具体的には、各注目キーワードについて、各新語句含有文献情報に係る出現回数ＣとＴＦ値との積の総和を算出し、この値を各注目キーワード情報と新規登録語句情報との関連度を示す関連度値として、最大の関連度値を評価値として採用するような態様が考えられる。

また、例えば、評価値算出部１１４によって、各新語句含有文献情報における各注目キーワード情報の出現頻度（例えば、ＴＦ値）に基づいて、新規登録語句情報（すなわち入力情報）に係る評価値が算出されても良い。具体的には、各注目キーワードについて、各新語句含有文献情報に係るＴＦ値の総和を算出し、この値を各注目キーワード情報と新規登録語句情報との関連度を示す関連度値として、最大の関連度値を評価値として採用するような態様が考えられる。

また、例えば、評価値算出部１１４において、文献情報ＤＢ５０４に含まれる同一の文献情報において入力情報に含まれる新規登録語句情報と各注目キーワード情報とが共に出現する度合いに基づき、新規登録語句情報（すなわち入力情報）に係る評価値が算出されても良い。具体的には、文献情報ＤＢ５０４に含まれる全文献情報のうち、各注目キーワード情報について、新規登録語句情報と注目キーワード情報とが共に出現する文献情報の数（文献情報数）を関連度値として求め、最大の関連度値を評価値として採用するような態様が考えられる。

このように、種々の態様で、予め設定された注目キーワード情報と、新規に入力された新規登録語句情報とが、既存の文献中においてどの程度関連して使用されているのかといった度合いを評価値として求めることで、注目キーワードと新規登録語句情報との概念距離の遠近が求められる。よって、基準となる注目キーワードとの関連度合いによって入力情報を評価することができる。このため、該評価に従った見返りの付与などにより、作業支援システムにとって有用な知識を効率良くデータベースに蓄積することができる。

◎また、上記第３実施形態では、入力された２つのキーワードに対して、支援情報ＤＢ５０２において該２つのキーワードと組み合わされて入力される頻度が予め設定した閾値以上の語句を、キーワードに加えたキーワード群を生成したが、これに限られない。例えば、インセンティブカウンタ情報５０６に記憶されるカウント値、具体的には、各組合せ情報が入力された際に算出される評価値を、支援情報ＤＢ５０２に蓄積される組合せ情報に対応付けて登録しておき、２つのキーワードの入力に応答して、支援情報ＤＢ５０２において該２つのキーワードを含む組合せ情報のうち、所定値以上のカウント値が対応付けられた組合せ情報に係る語句を、キーワードに加えてキーワード群を生成しても良い。更に、例えば、入力された２つのキーワードに対して、支援情報ＤＢ５０２において該２つのキーワードと組み合わされて登録されている全ての語句を、キーワードに加えてキーワード群を生成するようにしても良い。

◎また、上記第２および第３実施形態では、評価値に基づいてインセンティブカウンタ情報５０６，５０６Ｄのカウント値が加算されたが、これに限られない。例えば、評価値が所定条件（例えば、所定値以上である条件）を満たす場合に、入力情報である語句の組合せ情報を支援情報ＤＢ５０２に記憶するようにしても良い。

◎また、上記第４実施形態では、所見文の充実度を評価値として求めたが、この評価値の算出方法を第３実施形態に係るＤＢシステム１Ｃに適用しても良い。

◎また、上記第２実施形態では、１台のパソコンにおいてＤＢシステム１Ｂが実現されたが、これに限られない。例えば、図３６で示すように、インターネット回線などのネットワーク回線ＮＴＷを介してデータ送受信可能に接続されるデータセンタサーバ７００と複数の端末８００ａ〜８００ｃとによって、ＤＢシステム１Ｅが構成されても良い。なお、各端末８００ａ〜８００ｃは、図１で示したようなパソコンによって構成される。そして、ＤＢシステム１Ｅでは、複数の端末８００ａ〜８００ｃに共通のインセンティブカウンタ情報５０６と支援情報ＤＢ５０２とがデータセンタサーバ７００に記憶される。したがって、各端末８００ａ〜８００ｃによって入力される情報に基づいて支援情報ＤＢ５０２を充実化することができる。また、データセンタサーバ７００において、インセンティブカウンタ情報５０６が格納されるため、見返りの付与が容易に可能となる。

図３７は、本変形例に係るＤＢシステム１Ｅを構成する１台の端末に着目した機能的な構成を例示す図である。図３７では、１台の端末が有する構成を実線で示し、データセンタサーバ７００が有する構成については破線で示されている。図３７で示すように、各端末８００ａ〜８００ｃは、第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂの機能的な構成のうちのインセンティブカウンタ情報５０６、および支援情報ＤＢ５０２を除く構成をそれぞれ有する。なお、ここでは、第２実施形態に係るＤＢシステム１Ｂについてサーバとクライアントとによって構成されるいわゆるクライアント−サーバシステムの変形例を例示して説明したが、第１、第３、および第４実施形態についても、同様にクライアント−サーバシステムとし、各種データベースを複数の端末で共用するようにしても良い。

◎また、上記第１〜４実施形態では、入力情報が語句の組合せによって構成され、該入力情報に係る評価値が算出されたが、これに限られない。例えば、入力情報が１つの用語によって構成されても良い。具体的には、例えば、各種検索システムにおいて、注目キーワードのランキングが表示されるような構成があるが、この構成において、検索用のキーワードが入力される際に、該検索用のキーワードについて評価値を算出し、該評価値が所定条件を満たす場合に、注目キーワードのランキング用の情報を構成するデータベースに該検索用のキーワードを追加する態様が考えられる。このような態様における評価値の算出方法としては、例えば、第２実施形態で採用したものと同様に、検索用のキーワードとある基準語句との関連度を算出して、該関連度から評価値を求めるような手法が考えられる。また、このような態様において、データベースに追加される検索用のキーワードを提供したユーザに対して、評価値に応じたカウンタ値をインセンティブカウンタ情報に加算するようにしても良い。

◎また、上記第１〜４実施形態では、入力情報として用語などの語句が入力されたが、これに限られず、例えば、図や表などの各種要素であっても良い。

◎なお、上記第１〜４実施形態ならびに上記変形例は、矛盾を生じない範囲内で、適宜組合せても良い。

本発明の第１〜４実施形態に係るＤＢシステムの構成を例示する図である。 本発明の第１実施形態に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。 文書検索画面を例示する図である。 文書検索画面を例示する図である。 文書検索画面を例示する図である。 文書検索画面を例示する図である。 同義語登録の設定状態と検索条件との関係を例示する図である。 支援情報ＤＢのデータ内容を例示する図である。 評価値の算出動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。 支援情報ＤＢの具体的なデータ内容を例示する図である。 認証画面を例示する図である。 検査一覧画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 レポート入力画面を例示する図である。 評価対象となる入力情報を例示する図である。 評価値算出部の機能構成を例示する図である。 評価値の算出手法を説明するための図である。 評価値の算出動作フローを例示するフローチャートである。 評価値の算出を説明するための図である。 本発明の第２実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係るＤＢシステムの構成を例示する図である。 本発明の第３実施形態に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。 レポート入力画面を例示する図である。 本発明の第４実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係るＤＢシステムの動作フローを示すフローチャートである。 変形例に係るＤＢシステムの構成を例示する図である。 変形例に係るＤＢシステムの機能構成を示す図である。

符号の説明

１Ａ〜１Ｅ データベースシステム（ＤＢシステム）
１０ ＣＰＵ
１１ 受付部
１２ 指示受付部
１３ 評価値算出部
１４ 情報登録部
１５，１５Ｃ 検索条件生成部
１６ 検索部
１７ 表示制御部
３０ 表示部
４０ 操作部
５０ メモリ
５１ 文書情報データベース（文書情報ＤＢ）
５２，５０２ 支援情報データベース（支援情報ＤＢ）
１０１ 入力受付部
１０２ 認証部
１０３ リスト読込部
１０４ 表示制御部
１０５ 検査指定部
１０６ タスク管理部
１０７ 抽出条件生成部
１０８ 抽出部
１０９ 語句決定部
１１０ 情報登録部
１１１，１１１Ｄ レポート情報生成部
１１２ レポート情報書込部
１１３ 基準語句設定部
１１４，１１４Ｄ 評価値算出部
１１５，１１５Ｄ カウンタ加算部
１１６ 機械学習部
１１７ レポート解析部
２００ 文書検索システム
３００ システム群
５０１ 検査リスト情報
５０３ レポートデータベース（レポートＤＢ）
５０４ 文献情報データベース（文献情報ＤＢ）
５０５ 基準語句リスト
５０６，５０６Ｄ インセンティブカウンタ情報
５０７ 学習用コーパス
５０８ モデル情報データベース（モデル情報ＤＢ）
７００ データセンタサーバ
８００ａ〜８００ｃ 端末
１１３１ 文献認識部
１１３２ 出現回数認識部
１１３３ ＴＦ値取得部
１１３４ ＩＤＦ値算出部
１１３５ ＴＦ−ＩＤＦ値算出部
１１３６ 関連度算出部
１１３７ 評価値決定部

Claims (18)

1. 情報生成システムと、作業支援システムとを備え、
   前記情報生成システムが、
   入力情報を受け付ける情報受付手段と、
   前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、該入力情報に含まれる第１要素が前記支援データベースにおいて出現する回数と、該入力情報に含まれる第２要素が前記支援データベースにおいて出現する回数とに基づいて評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、
   を有し、
   前記作業支援システムが、
   前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、
   を有することを特徴とするデータベースシステム。
2. 請求項１に記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   前記入力情報に含まれる１以上の要素が前記支援データベースにおいて出現する頻度に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とするデータベースシステム。
3. 請求項１または請求項２に記載のデータベースシステムであって、
   前記支援データベースにおける前記第１要素の出現回数の減少に伴って、前記評価値が増加し、前記支援データベースにおける前記第１要素の出現回数の増加に伴って、前記評価値が減少し、前記支援データベースにおける前記第２要素の出現回数の減少に伴って、前記評価値が増加し、前記支援データベースにおける前記第２要素の出現回数の増加に伴って、前記評価値が減少することを特徴とするデータベースシステム。
4. 情報生成システムと、作業支援システムとを備え、
   前記情報生成システムが、
   １以上の基準要素を記憶する記憶手段と、
   複数の文書情報が蓄積される文書データベースと、
   入力情報を受け付ける情報受付手段と、
   前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記複数の文書情報に含まれる同一の文書情報において前記入力情報に含まれる入力要素と各前記基準要素とが共に出現する度合いに基づき、評価値を算出する評価値算出手段と、
   前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、
   を有し、
   前記作業支援システムが、
   前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、
   を有することを特徴とするデータベースシステム。
5. 請求項４に記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   前記複数の文書情報のうちの前記入力要素が出現する１以上の文書情報における各前記基準要素の出現頻度に基づいて、前記評価値を算出することを特徴とするデータベースシステム。
6. 請求項５に記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   前記１以上の文書情報における前記入力要素および各前記基準要素の出現頻度に基づいて、前記入力要素と各前記基準要素との関連度を示す関連度値をそれぞれ算出し、該各基準要素に係る前記関連度値に基づき、前記評価値を算出することを特徴とするデータベースシステム。
7. 請求項６に記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   前記１以上の文書情報における前記入力要素および各前記基準要素の出現頻度と、前記複数の文書情報のうち各前記基準要素が含まれる文書情報が出現する度合いとに基づいて、各前記基準要素に係る前記関連度値を算出することを特徴とするデータベースシステム。
8. 請求項７に記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   前記複数の文書情報のうち前記入力要素が出現する１以上の文書情報を認識する文書認識手段と、
   前記１以上の文書情報を構成する各文書情報に出現する前記入力要素の第１出現度数をそれぞれ認識する第１度数認識手段と、
   前記１以上の文書情報を構成する各文書情報に出現する各前記基準要素の第２出現度数をそれぞれ認識する第２度数認識手段と、
   各前記基準要素に係る前記第２出現度数と、前記複数の文書情報のうち各前記基準要素が含まれる文書情報が出現する度合いを示す出現度合い値とに基づいて、前記１以上の文書情報を構成する各文書情報を各前記基準要素が特徴付けている度合いを示す特徴付け度合い値をそれぞれ導出する特徴付け度合い導出手段と、
   各前記基準要素について前記各文書情報に係る前記第１出現度数と前記特徴付け度合い値とを乗じることでそれぞれ求まる値を前記１以上の文書情報について積算することで、各前記基準要素に係る前記関連度値を導出する関連度導出手段と、
   各前記基準要素に係る前記関連度値に基づいて、前記評価値を取得する取得手段と、
   を含むことを特徴とするデータベースシステム。
9. 請求項６から請求項８の何れかに記載のデータベースシステムであって、
   前記評価値算出手段が、
   各前記基準要素に係る前記関連度値のうちの最も大きな関連度値を、前記評価値として算出することを特徴とするデータベースシステム。
10. 請求項１から請求項９の何れかに記載のデータベースシステムであって、
    前記データベース生成手段が、
    前記評価値が第１所定条件を満たす場合に、前記入力情報に基づいて前記支援データベースを生成することを特徴とするデータベースシステム。
11. 請求項１から請求項９の何れかに記載のデータベースシステムであって、
    前記評価値が第２所定条件を満たす場合に、前記入力情報の入力元を識別するための識別情報に対して、カウント値を付与するカウント付与手段、
    を更に備えることを特徴とするデータベースシステム。
12. 情報生成システムと、作業支援システムとを備え、
    前記情報生成システムが、
    所定数の項目に含まれる各項目に対して１以上の要素をそれぞれ関連付けた評価用情報を記憶する記憶手段と、
    入力情報を受け付ける情報受付手段と、
    前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記評価用情報に従って前記入力情報に含まれる１以上の入力要素が前記所定数の項目に属する度合いを求め、該度合いに応じた評価値を算出する評価値算出手段と、
    前記評価値が第１所定条件を満たす場合に、前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、
    を有し、
    前記作業支援システムが、
    前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、
    を有することを特徴とするデータベースシステム。
13. 情報生成システムと、作業支援システムとを備え、
    前記情報生成システムが、
    所定数の項目に含まれる各項目に対して１以上の要素をそれぞれ関連付けた評価用情報を記憶する記憶手段と、
    入力情報を受け付ける情報受付手段と、
    前記情報受付手段による前記入力情報の受け付けに応答して、前記評価用情報に従って前記入力情報に含まれる１以上の入力要素が前記所定数の項目に属する度合いを求め、該度合いに応じた評価値を算出する評価値算出手段と、
    前記入力情報に基づき支援データベースを生成するデータベース生成手段と、
    を有し、
    前記作業支援システムが、
    前記支援データベースに含まれる情報を利用した情報処理を行う情報処理手段、
    を有し、
    さらに、前記評価値が第２所定条件を満たす場合に、前記入力情報の入力元を識別するための識別情報に対して、カウント値を付与するカウント付与手段、を更に備えることを特徴とするデータベースシステム。
14. 請求項１２または請求項１３に記載のデータベースシステムであって、
    前記評価値算出手段が、
    前記評価用情報に従って、前記所定数の項目のうちの前記１以上の入力要素が属する項目の項目数を求め、該項目数に応じた前記評価値を算出することを特徴とするデータベースシステム。
15. 請求項１４に記載のデータベースシステムであって、
    前記項目数の増加に伴って、前記評価値が増加することを特徴とするデータベースシステム。
16. 請求項１４に記載のデータベースシステムであって、
    前記所定数に対する前記項目数の比率の増加に伴って、前記評価値が増加することを特徴とするデータベースシステム。
17. 請求項１から請求項１６の何れかに記載のデータベースシステムであって、
    前記作業支援システムが、
    所定の記憶部に蓄積された文書情報群から、検索条件に対応する文書情報を検索する文書検索システムを含み、
    前記情報処理が、
    検索用の情報の入力に応答して、前記支援データベースに含まれる情報のうちの前記検索用の情報に対応する情報に基づき、前記検索条件を生成する処理を含むことを特徴とするデータベースシステム。
18. 請求項１から請求項１６の何れかに記載のデータベースシステムであって、
    前記入力情報が、
    文書を構成する１以上の要素を含み、
    前記作業支援システムが、
    ユーザによる要求に応じて、前記支援データベースから全部または一部の情報を抽出して出力することで、文書の作成を支援する文書作成支援システムを含むことを特徴とするデータベースシステム。

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