JP5963312B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

製造元が、販売元から受け取った製品のクレームデータに基づいてクレームの原因を調査して、調査結果を生成する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
［特許文献１］ 特開２００３−０４４４９２号公報

しかし、クレームデータ等の製品情報からクレームの原因となる要素を自動的に特定し、ユーザに通知する方法は知られていない。

本発明の第１の態様においては、外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、特定した要素をユーザに通知する通知部とを備える情報処理装置、当該情報処理装置に用いられるプログラム、及び当該情報処理装置を用いた情報処理方法を提供する。

本発明の第２の態様においては、製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、開発データベースから取得した要素に関連する情報を抽出するテキストマイニング部と、開発データベースから取得した要素に対応付けて、当該要素に関連してテキストマイニングにより得られた情報をユーザに通知する通知部と、を備える情報処理装置、当該情報処理装置に用いられるプログラム、及び当該情報処理装置を用いた情報処理方法を提供する。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本実施形態の情報処理装置１０の構成を示す。 本実施形態の情報処理装置１０の処理フローを示す。 分析対象のキーワードの頻度「クルーズコントロール」の増加度の変化の一例を表すグラフである。 外部データベース２に保持される製品レポートの一例を示す。 外部データベース２に保持される製品レポートの一例を示す。 テキストマイニング部１１０が特定部１２４に供給する情報の一例を示す。 特定部１２４が検索する開発データベース３の一例を示す。 特定部１２４が検索する開発データベース３の一例を示す。 特定部１２４が特定する要素の一例を示す。 テキストマイニング部１１０が特定部１２４に供給する情報の一例を示す。 コンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態の情報処理システム１の構成を示す。情報処理システム１は、外部データベース２のテキストマイニング結果に基づいて開発データベース３を検索することにより、製品の不具合又は要望等に関連する製品の要素（例えば、製品に用いられる部品、２以上の部品から構成されるコンポーネント、製品の機能、及び／又は、ソフトウェア）を特定してユーザに通知する。情報システム１は、外部データベース２、開発データベース３、情報処理装置１０、及び、１以上のユーザ端末４０から構成される。

外部データベース２は、情報処理装置１０の外部のデータベースであり、製品に対するレポート（「製品レポート」とする）を受け付け、製品レポートのテキストデータを保持して公開する。例えば、外部データベース２は、自動車又は電気機器等の製品の識別情報（例えば、製品名称及び／又は製品モデル等）と共に製品に対する要望、評価、及び／又は、製品の製造時及び／若しくは使用時の故障又は障害等を予め定められたフォーマットで記載した文書を保持する。

開発データベース３は、製品の開発データを保持して公開する。例えば、開発データベース３は、製品を構成する複数の要素の情報と、各要素に関連付けられた当該要素の設計、製造、テスト、及びサポートの少なくとも１つに関する情報と、複数の要素間の関係（複数の要素の接続関係、上下階層の関係、対応関係、及び／又は、依存関係等を含む）の情報とを保持する。また、開発データベース３は、複数の要素のそれぞれに対応付けて、要素の重要度を保持してよい。

情報処理装置１０は、製品の不具合又は要望等に関連する製品の要素を特定する情報処理を実行する。情報処理装置１０は、分析処理部１００及びプロジェクト管理部２００を備える。

分析処理部１００は、外部データベース２のテキストデータを所定のキーワードでテキストマイニングし、抽出された情報を用いて開発データベース３を検索して、開発データからテキストマイニングに用いたキーワードに関連した製品の要素を特定する。そして、分析処理部１００は、特定した要素をプロジェクト管理部２００に通知する。

分析処理部１００は、テキストマイニング部１１０、開発データベース処理部１２０、設定部１３０、及び、通知部１４０を有する。

テキストマイニング部１１０は、分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、製品に生じた問題が記述された情報又は製品に関する要望が記述された情報を抽出し、抽出した情報を出力する。テキストマイニング部１１０は、一例として、ＩＢＭ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（ＩＣＡ）等のテキストマイニングツールにより、実現されてよい。

例えば、テキストマイニング部１１０は、外部データベース２から複数の製品レポートのテキストデータを取得し、製品の部品等の名称を分析対象のキーワードとして用い、分析対象のキーワードが取得したテキストデータ中に出現する頻度を取得する。

また、テキストマイニング部１１０は、テキストデータにおいて、分析対象のキーワードと共に出現する別のキーワードを抽出する。そして、テキストマイニング部１１０は、分析対象のキーワード及び抽出されたキーワードの情報を開発データベース処理部１２０に供給する。

開発データベース処理部１２０は、テキストマイニング部１１０から受け取った情報に基づいて、開発データベース３に含まれる製品の要素を特定する。開発データベース処理部１２０は、取得部１２２と特定部１２４とを含む。

取得部１２２は、テキストマイニング用のキーワードとして用いるために、開発データベース３から、少なくとも１つの要素を取得する。例えば、取得部１２２は、開発データベース３から製品を構成する主要な部品のうちの少なくとも１つの要素の名称等の情報を取得し、設定部１３０に提供する。

特定部１２４は、テキストマイニング部１１０が抽出した情報を受け取り、当該情報を用いて開発データベース３を検索して、当該情報に関連する要素を特定する。特定部１２４は、特定された要素の情報を設定部１３０及び通知部１４０に供給する。

設定部１３０は、取得部１２２が取得した要素をテキストマイニング部１１０のテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する。また、設定部１３０は、特定部１２４から特定された要素の情報を受け取り、既に設定した分析対象のキーワードに対して特定部１２４により特定された要素を更なるテキストマイニングにおける分析対象のキーワードに追加する。

通知部１４０は、特定部１２４から特定された要素の情報を受け取り、当該情報をプロジェクト管理部２００に供給する。これにより、通知部１４０は、プロジェクト管理部２００を介して特定した要素をユーザ端末４０のユーザに通知する。

プロジェクト管理部２００は、プロジェクト管理プログラムを使用して、開発データベース３に含まれる製品の設計、製造、テスト、及び／又は、サポート等の製品管理に関するプロジェクトを管理する。例えば、プロジェクト管理部２００は、プロジェクトに含まれるタスク（例えば、製品の要素を設計するタスク、又は、製品の要素をテストするタスク等）のユーザへの割り当て、及び、タスクのスケジュールリングを管理してよい。プロジェクト管理部２００は、プロジェクト管理プログラムとして、例えば、ＩＢＭ Ｒａｔｉｏｎａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅ Ｍａｎａｇｅｒ（ＲＥＬＭ）を用いてよい。

また、プロジェクト管理部２００は、ユーザ端末４０と通信し、ユーザ端末４０に特定部１２４が特定した要素を通知する。プロジェクト管理部２００は、製品の開発者または製造者であるユーザのうち、特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与える。

ユーザ端末４０は、情報処理装置１０のプロジェクト管理部２００からタスクの情報及び特定部１２４が特定した要素の情報を受け取り、ユーザに表示する。また、ユーザ端末４０は、ユーザからの入力を受け取り、情報処理装置１０に供給する。ユーザ端末４０は、パーソナルコンピュータ又は携帯情報端末等であってよい。

このように、本実施形態の情報処理装置１０によれば、製品の部品等を分析対象のキーワードとして製品レポート等をテキストマイニングし、抽出された情報により開発データベース３を検索する。これにより、情報処理装置１０は、製品レポートに頻出する事象に関連する要素を開発データに基づいて特定することができる。

また、情報処理装置１０は、特定した要素をユーザに通知し、当該要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定し、及び／又は、当該要素をユーザに調査させるタスクを生成する。これにより、情報処理装置１０は、要素の特定の精度を向上させつつ、特定した要素をユーザに調査させることができる。

図２に、本実施形態の情報処理装置１０の処理フローを示す。本実施形態において、情報処理装置１０は、Ｓ１０２〜Ｓ１１８の処理を実行する。

まず、Ｓ１０２において、取得部１２２は、開発データベース３から、製品を構成する主要な部品等の要素うち１又は複数の要素を取得し、設定部１３０に提供する。例えば、取得部１２２は、自動車を構成する主要な要素から「クルーズコントロール」を取得する。取得部１２２は、取得した要素を設定部１３０に提供する。

次に、Ｓ１０４において、設定部１３０は、取得部１２２から取得した要素をテキストマイニング部１１０によるテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する。

次に、Ｓ１０６において、テキストマイニング部１１０は、設定されたキーワード（「クルーズコントロール」）を用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングする。例えば、テキストマイニング部１１０は、外部データベース２から予め定められた期間（例えば、直近の１週間）に生成、格納、又は更新された製品レポート（一例として、自動車の製品レポート）を読み出し、当該製品レポートのテキストデータに出現する分析対象のキーワードの頻度を算出する。

次に、Ｓ１０８において、テキストマイニング部１１０は、テキストデータ中に出現する分析対象のキーワードの頻度の増加度が閾値以上であるか否かを判断する。例えば、テキストマイニング部１１０は、テキストデータ中に出現する分析対象のキーワードの頻度を一定時間間隔（例えば、１週、１月、又は半年間隔）で記録し、直近の頻度を当該一定時間間隔により微分した値が予め定められた閾値以上となるか否かを判断する。テキストマイニング部１１０は、頻度の増加値が閾値以上であると判断した場合、処理をＳ１１０に進め、そうでない場合は処理をＳ１０６に戻す。

処理をＳ１０６に戻した場合、テキストマイニング部１１０は、別の分析対象のキーワードにより外部データベース２をテキストマイニングしてよい。テキストマイニング部１１０は、他の分析対象のキーワードが存在しない場合は、処理を終了してよい。

次に、Ｓ１１０において、テキストマイニング部１１０は、外部データベース２のテキストデータをテキストマイニングして、分析対象のキーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出する。例えば、テキストマイニング部１１０は、分析対象のキーワード（一例として、「クルーズコントロール」）と共に高い頻度で出現するキーワード（一例として、「車種ＸＸ１」、「車種ＸＸ２」、「車種ＹＹ１」、及び「車種ＹＹ２」）を抽出する。

テキストマイニング部１１０は、抽出に用いた分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）及び抽出されたキーワード（「車種ＸＸ１」等）の情報を開発データ処理部１２０の特定部１２４に供給する。

ここで、テキストマイニング部１１０は、通知部１４０にＳ１０２において取得部１２２が開発データベース３から取得した要素である分析対象のキーワード及びテキストマイニングにより得られた情報を供給してよい。

次に、Ｓ１１２において、特定部１２４は、テキストマイニング部１１０が抽出した情報を受け取り、当該情報をキーワードとして用いて開発データベース３を検索して、複数の製品に生じた問題に共通して関連する可能性がある要素、又は、複数の製品に関する要望に共通して関連する可能性がある要素を特定する。

例えば、特定部１２４は、テキストマイニング部１１０から受け取った情報に含まれるキーワード（「車種ＸＸ１」、「車種ＸＸ２」、「車種ＹＹ１」等）に共通して関連する要素（一例として、「デアクティベートスイッチ」）を開発データベース３において特定する。

特定部１２４は、特定された要素が複数ある場合は、特定された要素のうち分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）に関連する要素に関連する要素を特定してもよい。特定部１２４は、特定した要素を設定部１３０及び通知部１４０に供給する。また、特定部１２４は、テキストマイニング部１１０から取得した情報を当該特定した要素に対応付けて通知部１４０に供給してよい。

次に、Ｓ１１４において、通知部１４０は、特定された要素（「デアクティベートスイッチ」）の情報を特定部１２４から受け取り、プロジェクト管理部２００に供給する。プロジェクト管理部２００は、供給された当該要素（「デアクティベートスイッチ」）の情報を、ユーザ端末４０を介してユーザに通知する。通知部１４０は、特定された要素及び当該要素に関連してテキストマイニングにより得られた情報を当該取得した要素に対応付けてユーザに通知してよい。

次に、Ｓ１１６において、プロジェクト管理部２００は、製品の開発者または製造者であるユーザのうち、特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与える。

例えば、プロジェクト管理部２００は、開発データベース３に含まれる特定された要素のサポートに関する情報に、当該生成したタスクに関する作業項目を追加する。プロジェクト管理部２００は、特定された要素を担当するユーザにタスクを生成したこと及び当該タスクの内容を通知してよい。

ここで、プロジェクト管理部２００は、特定部１２４により特定された要素に対応付けられた重要度に基づいて、生成したタスクの優先度を設定してよい。例えば、プロジェクト管理部２００は、より重要度の高い要素（例えば、製品の安全性に関係する「クルーズコントロール」）を調査するタスクの優先度を、重要度の低い要素（例えば、製品の安全性に関係しない「インテリア」）を調査するタスクよりも高くしてよい。

これに代えて、プロジェクト管理部２００は、頻度の増加度に基づいて要素の調査を要求するタスクの優先度を設定してもよい。例えば、プロジェクト管理部２００は、Ｓ１０８で取得した分析対象のキーワードの頻度の増加度が高いほど、当該キーワードに関連して外部データベース２から抽出された情報に基づいて特定された開発データベース３の要素の調査タスクの優先度を高く設定してよい。

次に、Ｓ１１８において、設定部１３０は、特定部１２４が特定した要素をテキストマイニング部１１０のテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加する。例えば、設定部１３０は、特定部１２４がテキストマイニング部１１０からの情報に基づいて特定した要素（「デアクティベートスイッチ」）、または、当該要素に対応する部品を含む／構成する要素を分析対象のキーワードとして追加する。

また、設定部１３０は、特定部１２４が特定した要素に対してクエリー及び／又は影響分析を適用して、当該要素の上層又は下層の要素を分析対象として特定してよい。例えば、設定部１３０は、開発データベース３において特定部１２４が特定した要素に対応する部品を含むより大きな部品、又は、特定した要素に対応する部品を構成するより小さな部品の少なくとも一方に対応する要素を分析対象のキーワードとして追加してよい。

さらに、設定部１３０は、特定部１２４が特定した要素に対してクエリー及び／又は影響分析を適用して、当該要素に開発データベース上で依存関係がある要素を分析対象として特定してよい。例えば、設定部１３０は、特定部１２４が特定した要素（例えば、「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」）に対応する部品が２以上の製品で用いられていることに応じて、他の製品における対応する要素（例えば、「デアクティベートスイッチ（タイプＢ）」）をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加してよい。

また、これに代えて、設定部１３０は、特定した要素に対応する部品と共通する製造データ（例えば、共通する製造地、製造プロセス、製造者、及び／又は、製造時期等）に関連付けられた他の要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加してよい。

これにより、テキストマイニング部１１０は、特定された要素と製造プロセスに共通点が存在する別の要素に関しても外部データベース２の分析を実行できる。これにより、情報処理装置１０によれば、ある特定の製造ラインに起因して製品に不具合が発生した可能性が開発データから判明した場合に、不具合の原因となった製造ラインを対象にしてより詳細に製造レポート等を分析することができる。設定部１３０は処理をＳ１０６（２回目以降）に進める。

Ｓ１０６（２回目以降）の処理において、テキストマイニング部１１０は、既に設定されている分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）に加え、追加された分析対象のキーワード（「デアクティベートスイッチ」）を用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングする。

次に、Ｓ１０８（２回目以降）の処理において、テキストマイニング部１１０は、１回目の処理と同様にテキストデータ中に出現する分析対象のキーワードの頻度の増加度が閾値以上であるか否かを判断する。例えば、テキストマイニング部１１０は、追加された分析対象のキーワード（「デアクティベートスイッチ」）の頻度の増加率が閾値以上となるか否か判断してよい。

また、例えば、テキストマイニング部１１０は、追加された分析対象のキーワード（「デアクティベートスイッチ」）の頻度の増加率と前回の分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）の頻度の増加率の合計が予め定められた閾値以上であるか否かを判断してもよい。また、これらに代えて、テキストマイニング部１１０は、２回目以降のＳ１０８の処理を省略して処理をＳ１１０に進めてもよい。

Ｓ１１０（２回目以降）の処理において、テキストマイニング部１１０は、既に設定されている分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）に加え、追加された分析対象のキーワード（「デアクティベートスイッチ」）を用いて外部データベース２から取得したテキストデータを更にテキストマイニングして、抽出した情報を更に出力する。

例えば、テキストマイニング部１１０は、分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」及び「デアクティベートスイッチ」）と共に高い頻度で出現するキーワード（一例として、「車種ＸＸ１」、「車種ＸＸ２」、「車種ＹＹ１」、「車種ＹＹ２」、「デアクティベーション」、「発光しなかった」、及び「ファイア」）を抽出する。

次に、Ｓ１１２（２回目以降）の処理において、１回目の処理と同様に、特定部１２４は、テキストマイニングにより抽出された情報（「車種ＸＸ１」等及び「デアクティベーション」等）をキーワードとして開発データベース３を検索して、キーワードを含むデータが関連付けられた要素を特定する。ここで、特定部１２４は、抽出された情報（一例として「発光しなかった」）の一部（一例として「発光」）、又は、これらの同義語若しくは類義語（例えば、「ライト」）をキーワードとして用いてもよい。

例えば、特定部１２４は、抽出された情報から「車種ＸＸ１」等の製品の識別情報とそれ以外の情報とを分離し、「車種ＸＸ１」等の製品において、「デアクティベーション」及び「発光」に共通して関係する要素（一例として「デアクティベーションスイッチ」を構成する「ＬＥＤ」）を開発データベース３から特定する。情報処理装置１０は、Ｓ１１２の処理の後にＳ１１４及びＳ１１６の処理を実行する。

情報処理装置１０は、予め定められた条件が満たされた場合にＳ１０６〜Ｓ１１８までの処理のサイクルを終了してよい。例えば、情報処理装置１０は、Ｓ１０６〜Ｓ１１８までの処理のサイクルを予め定められた回数実行したことに応じて処理を終了してよく、これに代えて、Ｓ１１２において累計で予め定められた個数の要素を特定したことに応じて処理を終了してもよい。

また、Ｓ１０６〜Ｓ１１８までの処理のサイクルを実行する際に、設定部１３０は、予め定められた条件を満たした場合に、分析対象の要素の一部を分析対象のキーワードから削除してよい。例えば、設定部１３０は、テキストマイニング部１１０のテキストマイニング時に、外部データベース２のテキストデータにヒットした数が予め定められた閾値以下となった要素を分析対象のキーワードから削除してよい。

また、例えば、設定部１３０は、特定の要素を含む部品または製品の製造、販売、又はサポート等が終了した情報を開発データベース３から取得したことに応じて、当該特定の要素を分析キーワードから削除してよい。また、例えば、設定部１３０は、Ｓ１１６において、要素を調査するタスクを生成した場合は、当該要素を分析用キーワードから削除してもよい。

このように、本実施形態の情報処理方法によると、分析対象のキーワードの出現頻度の増加度に注目するので、製品の不具合又は要望等のトレンドをいち早く開発作業に反映することができる。また、本実施形態の情報処理方法は、特定部１２４により特定された要素を２回目以降の分析対象のキーワードに加えることにより、２回目以降のテキストマイニングのカバー範囲が開発データに応じて最適される。

これにより、本実施形態の情報処理装置１０によれば、テキストマイニングの品質を向上させることができる。例えば、情報処理装置１０は、製品レポートにおける「クルーズコントロール」に関連する不具合等の要因として「ＬＥＤ」を特定することができる。

図３は、Ｓ１０８においてテキストマイニング部１１０が算出する、分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）の頻度の増加度の変化の一例を表すグラフである。グラフの縦軸は出現頻度（出現回数）を示し、横軸はテキストマイニングを実行した日付を示す。

テキストマイニング部１１０によるテキストマイニングの対象となる複数の製品レポートは、テキストマイニングの実行の日付により異なる。このため、製品レポート中に出現するキーワード「クルーズコントロール」の出現頻度は日によって異なる。例えば、図３中の２００５−０１付近に示すように頻度が大きく増加し増加率が閾値を超えた場合に、テキストマイニング部１１０は処理を図２のＳ１０８からＳ１１０に進める。

図４及び図５は、Ｓ１１０においてテキストマイニング部１１０がテキストマイニングの対象とする、外部データベース２に保持される製品レポートの一例を示す。図４に示すように、外部データベース２は、製品名称及び製品の障害等の情報を製品レポートとして保持してよい。また、図５に示すように、外部データベース２は、製品名称及び製品に対する要望等の情報を製品レポートとして保持してよい。これにより、本実施形態の情報処理装置１０は、製造元のサポート部門等に蓄積された製品の不具合及び／又は製品に対する要望を開発データベースと関連付けて分析することができる。

外部データベース２は、製品レポートに代えて／加えて、インターネット上のテキストデータを保持してもよい。例えば、外部データベース２は、ニュースサイト、ブログサイト、ソーシャルネットワークサービス及び／又は短文投稿サイト上から取得した文書を保持してもよい。これにより、本実施形態の情報処理装置１０は、インターネット上の製品の評判等を開発データベースと関連付けて分析することができる。

図６は、１回目のＳ１１０の処理において、テキストマイニング部１１０が特定部１２４に供給する情報の一例を示す。図示するように、テキストマイニング部１１０は、特定部１２４に、分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」）、当該キーワードの頻度の増加割合の大きさを示すトレンドインデックス（１０．３０５９）、及び、分析対象のキーワードを用いたテキストマイニングにより得られた関連キーワード（「ＸＸ１」、「ＸＸ２」、「ＹＹ１」及び「ＹＹ２」）を供給する。

図７及び図８は、Ｓ１１２において、特定部１２４が検索する開発データベース３の一例を示す。図７に示すように、開発データベース３は、製品を構成する部品等の要素と当該要素を構成する要素との関係を階層構造又はグラフ構造により保持する。

開発データベース３は、要素の情報を階層構造により保持する場合、各要素の配置される階層の情報を要素に対応付けて保持する。また、開発データベース３は、要素の情報をグラフ構造により保持する場合、各要素間が形成するエッジの情報を要素に対応付けて保持する。

例えば、開発データベース３は、ブレーキシステム、エンジン、エクステリア、インテリア、及び、セーフティテクノロジを車種ＸＸ１の製品の上位階層の要素として保持し、要素「セーフティテクノロジ」を構成する中位階層の要素として、クルーズコントロール、エアバック、及び、パーキングアシストを保持し、さらに要素「クルーズコントロール」を構成する下位階層の要素として、コントローラ、デアクティベートスイッチ（タイプＡ）、及び、スピードセンサを保持し、「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」を構成する下位階層の要素として「ＬＥＤ」を保持してよい。

また、図７に示すように、開発データベース３は、各要素の設計、製造、及び、テスト等に関する情報を保持する。例えば、開発データベース３は、デアクティベートスイッチ（タイプＡ）の設計情報として、当該要素の設計要求事項、設計書、及び、作業項目を含む設計プロセスを保持する。

開発データベース３は、デアクティベートスイッチ（タイプＡ）のテスト情報として、当該要素のテストプラン、テストレザルト、及び、作業項目を含むテストプロセスを保持してよい。また、開発データベース３は、デアクティベートスイッチ（タイプＡ）の製造情報として、当該要素に対応する部品等の製造地、製造ライン、製造者、製造日、製造時、及び、作業項目を含む製造プロセスを保持してよい。

開発データベース３は、複数の製品間で共通する要素の関係をグラフ構造により保持する。例えば、図８に示すように、開発データベース３は車種ＸＸ１の要素「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」、車種ＸＸ２の要素「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」、及び、車種ＹＹ１の要素「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」をそれぞれ関連付けて保持する。

また、開発データベース３は、製品を構成する部品等の要素と、要素に対応する別の製品の要素との関係をグラフ構造により保持する。例えば、開発データベース３は、車種ＸＸ１のデアクティベートスイッチ（タイプＡ）と、車種ＸＸ１の次世代製品である車種ＸＸ１'に含まれデアクティベートスイッチ（タイプＡ）を改良したデアクティベートスイッチ（タイプＡ'）と、車種ＸＸ１'の次世代製品である車種ＸＸ１''に含まれデアクティベートスイッチ（タイプＡ'）をさらに改良したデアクティベートスイッチ（タイプＡ''）とを関連付けて保持する。

開発データベース３は、製品を設計する際に作成されてよく、まず製品を構成する上位階層の要素（例えば、自動車における「ブレーキシステム」又は「エンジン」等）に関する設計及び製造等のデータが作成され、続いて、下位階層の要素（例えば、「エンジン」を構成する部品等）に関するデータが作成されてよい。

図９は、Ｓ１１２の処理において、特定部１２４が特定する要素の一例を示す。例えば、Ｓ１１２において、特定部１２４は、テキストマイニング部１１０が抽出した情報（「車種ＸＸ１」及び「車種ＸＸ２」）を受け取り、開発データベース３において「車種ＸＸ１」及び「車種ＸＸ２」に共通する「デアクティベートスイッチ（タイプＡ）」を特定する。

また、Ｓ１１２の処理において、設定部１３０は、特定部１２４が特定した要素に対応する部品が２以上の製品で用いられていることに応じて、他の製品における対応する要素を分析対象のキーワードとして追加してよい。例えば、特定部１２４が車種ＸＸ１における「クルーズコントロール（タイプ１）」を特定したことに応じて、車種ＸＸ２における対応する「クルーズコントロール（タイプ２）」も分析対象にキーワードに追加してもよい。

図１０は、２回目のＳ１１０の処理において、テキストマイニング部１１０が特定部１２４に供給する情報の一例を示す。図示するように、テキストマイニング部１１０は、特定部１２４に、分析対象のキーワード（「クルーズコントロール」及び「デアクティベートスイッチ」）、及び、分析対象のキーワードを用いたテキストマイニングにより得られた関連キーワード（「ＸＸ１」、「ＸＸ２」、「ＹＹ１」、「ＹＹ２」、「デアクティベーション」、「発光しなかった」、「ファイア」等）を供給する。

また、図示するように、テキストマイニング部１１０は、関連キーワードが分析対象のキーワードと共に出現する出現頻度（例えば、「発光しなかった」は９．５％）を算出して特定部１２４に供給してもよい。これにより、特定部１２４は、当該出現頻度に基づいて重みづけされた関連キーワードにより開発データベース３から要素を特定してよい。例えば、特定部１２４は、出現頻度がより大きい関連キーワードを他の関連キーワードよりも重視して要素を特定してよい。

このように、本実施形態の情報処理装置１０によると、テキストマイニング部１１０が処理サイクルごとに分析対象のキーワードを更新するので、開発データに基づいてより正確に不具合等に関連する要素を特定することができる。

図１１は、情報処理装置１０として機能するコンピュータ１９００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ１９００は、ホスト・コントローラ２０８２により相互に接続されるＣＰＵ２０００、ＲＡＭ２０２０、グラフィック・コントローラ２０７５、及び表示装置２０８０を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ２０８４によりホスト・コントローラ２０８２に接続される通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を有する入出力部と、入出力コントローラ２０８４に接続されるＲＯＭ２０１０、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０を有するレガシー入出力部を備える。

ホスト・コントローラ２０８２は、ＲＡＭ２０２０と、高い転送レートでＲＡＭ２０２０をアクセスするＣＰＵ２０００及びグラフィック・コントローラ２０７５とを接続する。ＣＰＵ２０００は、ＲＯＭ２０１０及びＲＡＭ２０２０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。

グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等がＲＡＭ２０２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置２０８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ２０７５は、ＣＰＵ２０００等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

入出力コントローラ２０８４は、ホスト・コントローラ２０８２と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェイス２０３０、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０を接続する。通信インターフェイス２０３０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。

また、通信インターフェイスは、分析処理部１００及びプロジェクト管理部２００における通信を行うハードウェアとして機能する。ハードディスクドライブ２０４０は、コンピュータ１９００内のＣＰＵ２０００が使用するプログラム及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０は、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。

また、入出力コントローラ２０８４には、ＲＯＭ２０１０と、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０、及び入出力チップ２０７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ２０１０は、コンピュータ１９００が起動時に実行するブート・プログラム、及び／又は、コンピュータ１９００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

フレキシブルディスク・ドライブ２０５０は、フレキシブルディスク２０９０からプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供する。入出力チップ２０７０は、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０を入出力コントローラ２０８４へと接続するとともに、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ２０８４へと接続する。

ＲＡＭ２０２０を介してハードディスクドライブ２０４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５、又はＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ２０２０を介してコンピュータ１９００内のハードディスクドライブ２０４０にインストールされ、ＣＰＵ２０００において実行される。

コンピュータ１９００にインストールされ、コンピュータ１９００を情報処理装置１０として機能させるプログラムは、分析処理モジュール、テキストマイニングモジュール、開発データベース処理モジュール、取得モジュール、特定モジュール、設定モジュール、通知モジュール、及びプロジェクト管理モジュールとを備える。

これらのプログラム又はモジュールは、ＣＰＵ２０００等に働きかけて、コンピュータ１９００を、分析処理部１００、テキストマイニング部１１０、開発データベース処理部１２０、取得部１２２、特定部１２４、設定部１３０、通知部１４０、及びプロジェクト管理部２００としてそれぞれ機能させてよい。

これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１９００に読込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である分析処理部１００、テキストマイニング部１１０、開発データベース処理部１２０、取得部１２２、特定部１２４、設定部１３０、通知部１４０、及びプロジェクト管理部２００として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１９００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の情報処理装置１０が構築される。

一例として、コンピュータ１９００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェイス２０３０に対して通信処理を指示する。

通信インターフェイス２０３０は、ＣＰＵ２０００の制御を受けて、ＲＡＭ２０２０、ハードディスクドライブ２０４０、フレキシブルディスク２０９０、又はＣＤ−ＲＯＭ２０９５等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。

このように、通信インターフェイス２０３０は、ＤＭＡ（ダイレクト・メモリ・アクセス）方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ２０００が転送元の記憶装置又は通信インターフェイス２０３０からデータを読み出し、転送先の通信インターフェイス２０３０又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。

また、ＣＰＵ２０００は、ハードディスクドライブ２０４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２０６０（ＣＤ−ＲＯＭ２０９５）、フレキシブルディスク・ドライブ２０５０（フレキシブルディスク２０９０）等の外部記憶装置に格納されたファイルまたはデータベース等の中から、全部または必要な部分をＤＭＡ転送等によりＲＡＭ２０２０へと読み込ませ、ＲＡＭ２０２０上のデータに対して各種の処理を行う。

外部データベース２及び開発データベース３はこれらの外部記憶装置により実装されてよい。そして、ＣＰＵ２０００は、処理を終えたデータを、ＤＭＡ転送等により外部記憶装置へと書き戻す。このような処理において、ＲＡＭ２０２０は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ２０２０及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、または記憶装置等と総称する。

本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なお、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ２０２０の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ２０２０、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。

また、ＣＰＵ２０００は、ＲＡＭ２０２０から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索・置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ２０２０へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ２０００は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数または定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、等しい等の条件を満たすか否かを判断し、条件が成立した場合（又は不成立であった場合）に、異なる命令列へと分岐し、またはサブルーチンを呼び出す。

また、ＣＰＵ２０００は、記憶装置内のファイルまたはデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ２０００は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。

以上に示したプログラム又はモジュールは、外部の記録媒体に格納されてもよい。記録媒体としては、フレキシブルディスク２０９０、ＣＤ−ＲＯＭ２０９５の他に、ＤＶＤ又はＣＤ等の光学記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク又はＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ１９００に提供してもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１ 情報処理システム、２ 外部データベース、３ 開発データベース、１０ 情報処理装置、４０ ユーザ端末、１００ 分析処理部、１１０ テキストマイニング部、１２０ 開発データベース処理部、１２２ 取得部、１２４ 特定部、１３０ 設定部、１４０ 通知部、２００ プロジェクト管理部、１９００ コンピュータ、２０００ ＣＰＵ、２０１０ ＲＯＭ、２０２０ ＲＡＭ、２０３０ 通信インターフェイス、２０４０ ハードディスクドライブ、２０５０ フレキシブルディスク・ドライブ、２０６０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ、２０７０ 入出力チップ、２０７５ グラフィック・コントローラ、２０８０ 表示装置、２０８２ ホスト・コントローラ、２０８４ 入出力コントローラ、２０９０ フレキシブルディスク、２０９５ ＣＤ−ＲＯＭ

Claims (24)

1. 製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、
   取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、
   分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
   テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
   特定した要素をユーザに通知する通知部と、
   を備える情報処理装置。
2. 外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
   テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
   特定した要素をユーザに通知する通知部と、
   を備え、
   前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出する、
   情報処理装置。
3. 外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
   テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
   特定した要素をユーザに通知する通知部と、
   製品の開発者または製造者であるユーザのうち、前記特定部により特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与えるプロジェクト管理部と、
   を備え、
   前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出し、
   前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
   前記プロジェクト管理部は、前記頻度の増加度に基づいて前記要素の調査を要求するタスクの優先度を設定する、
   情報処理装置。
4. 前記開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、
   取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、
   を更に備え、
   前記テキストマイニング部は、分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータを更にテキストマイニングして、抽出した情報を出力する
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記設定部は、前記特定部により特定された要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加し、
   前記テキストマイニング部は、追加された分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータを更にテキストマイニングして、抽出した情報を更に出力する
   請求項１または４に記載の情報処理装置。
6. 前記開発データベースは、各要素に関連付けて当該要素の設計、製造、及び、テストの少なくとも１つに関するデータを保持し、
   前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報をキーワードとして前記開発データベースを検索して、前記キーワードを含むデータが関連付けられた要素を特定する
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記開発データベースは、製品を構成する部品に対応する要素と、部品を構成する部品に対応する要素とを階層構造またはグラフ構造により保持し、
   前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報をキーワードとして前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
   前記設定部は、特定した要素に対応する部品を含む部品および特定した要素に対応する部品を構成する部品の少なくとも一方に対応する要素を、テキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加する
   請求項５または６に記載の情報処理装置。
8. 前記開発データベースは、複数の製品のそれぞれに対応して製品を構成する要素と要素間の関係を保持し、
   前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報をキーワードとして前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
   前記設定部は、特定した要素に対応する部品が２以上の製品で用いられていることに応じて、他の製品における対応する要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加する
   請求項５から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記開発データベースは、各要素に関連付けて当該要素に対応する部品の製造地、製造ライン、製造者、製造日、及び製造時の少なくとも１つを含む製造データを保持し、
   前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報をキーワードとして前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
   前記設定部は、特定した要素に対応する部品と共通する製造データに関連付けられた他の要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして追加する
   請求項５から８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出する
    請求項１または３に記載の情報処理装置。
11. 製品の開発者または製造者であるユーザのうち、前記特定部により特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与えるプロジェクト管理部を備える、
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
12. 前記開発データベースは、複数の要素のそれぞれに対応付けて、要素の重要度を保持し、
    前記プロジェクト管理部は、前記特定部により特定された要素に対応付けられた重要度に基づいて、前記タスクの優先度を設定する
    請求項３または１１に記載の情報処理装置。
13. 前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出し、
    前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
    前記プロジェクト管理部は、前記頻度の増加度に基づいて前記要素の調査を要求するタスクの優先度を設定する
    請求項３または１１に記載の情報処理装置。
14. 前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、製品に生じた問題が記述された情報を抽出し、
    前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して、製品に生じた問題に関連する可能性がある要素を特定する
    請求項１から１３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、製品に関する要望が記述された情報を抽出し、
    前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して、製品に関する要望に関連する可能性がある要素を特定する
    請求項１から１４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
16. 製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、
    取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、
    分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、前記開発データベースから取得した要素に関連する情報を抽出するテキストマイニング部と、
    前記開発データベースから取得した要素に対応付けて、当該要素に関連してテキストマイニングにより得られた情報をユーザに通知する通知部と、
    を備える情報処理装置。
17. 情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    当該プログラムは、前記コンピュータを、
    製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、
    取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、
    分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
    テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
    特定した要素をユーザに通知する通知部と、
    として機能させるプログラム。
18. 情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    当該プログラムは、前記コンピュータを、
    外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
    テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
    特定した要素をユーザに通知する通知部と、
    として機能させ、
    前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出する、
    プログラム。
19. 情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    当該プログラムは、前記コンピュータを、
    外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング部と、
    テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定部と、
    特定した要素をユーザに通知する通知部と、
    製品の開発者または製造者であるユーザのうち、前記特定部により特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与えるプロジェクト管理部と、
    として機能させ、
    前記テキストマイニング部は、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出し、
    前記特定部は、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
    前記プロジェクト管理部は、前記頻度の増加度に基づいて前記要素の調査を要求するタスクの優先度を設定する、
    プログラム。
20. 情報処理装置により、製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得段階と、
    前記情報処理装置により、取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定段階と、
    前記情報処理装置により、分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング段階と、
    前記情報処理装置により、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定段階と、
    前記情報処理装置により、特定した要素をユーザに通知する通知段階と、
    を備える情報処理方法。
21. 情報処理装置により、外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング段階と、
    前記情報処理装置により、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定段階と、
    前記情報処理装置により、特定した要素をユーザに通知する通知段階と、
    を備え、
    前記テキストマイニング段階において、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出する、
    情報処理方法。
22. 情報処理装置により、外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、抽出した情報を出力するテキストマイニング段階と、
    前記情報処理装置により、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースを検索して、当該情報に関連する要素を特定する特定段階と、
    前記情報処理装置により、特定した要素をユーザに通知する通知段階と、
    前記情報処理装置により、製品の開発者または製造者であるユーザのうち、前記特定段階において特定された要素を担当するユーザが当該要素の調査をすることを要求するタスクを生成して、ユーザが使用するプロジェクト管理プログラムに与えるプロジェクト管理段階と、
    を備え、
    前記テキストマイニング段階において、外部から取得したテキストデータ中に出現するキーワードの頻度を算出し、頻度の増加度が閾値以上であったことに応じて当該キーワードに関連してテキスト中に記述された情報を抽出し、
    前記特定段階において、テキストマイニングにより抽出された情報を用いて前記開発データベースを検索して当該情報に関連する要素を特定し、
    前記プロジェクト管理段階において、前記頻度の増加度に基づいて前記要素の調査を要求するタスクの優先度を設定する、
    情報処理方法。
23. 情報処理装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
    当該プログラムは、前記コンピュータを、
    製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得部と、
    取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定部と、
    分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、前記開発データベースから取得した要素に関連する情報を抽出するテキストマイニング部と、
    前記開発データベースから取得した要素に対応付けて、当該要素に関連してテキストマイニングにより得られた情報をユーザに通知する通知部と、
    として機能させるプログラム。
24. 情報処理装置により、製品を構成する要素と要素間の関係とを保持する開発データベースから、少なくとも１つの要素を取得する取得段階と、
    前記情報処理装置により、取得した要素をテキストマイニングの分析対象のキーワードとして設定する設定段階と、
    前記情報処理装置により、分析対象のキーワードを用いて外部から取得したテキストデータをテキストマイニングして、前記開発データベースから取得した要素に関連する情報を抽出するテキストマイニング段階と、
    前記情報処理装置により、前記開発データベースから取得した要素に対応付けて、当該要素に関連してテキストマイニングにより得られた情報をユーザに通知する通知段階と、
    を備える情報処理方法。

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