JP6019303B1 - Problem solving support system - Google Patents
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Abstract
【課題】創出された発明のシーズから周辺の変形形態を数多く掘り下げて展開を行い、しかも市場のニーズに関する情報を反映させて技術群をさらに強化する。【解決手段】新たに人為的に創作された創作物に関する情報が記述された電子データからテキスト情報を抽出するマイニングステップと、創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの連関性を予め取得すると共に、当該連関性を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関性の高い何れか1以上の解決コンセプトを探索して出力する探索ステップとを有する。【選択図】図3The present invention seeks to develop a variety of peripheral deformation forms from the seeds of the created invention, and further enhance the technology group by reflecting information on market needs. Two or more kinds of mining steps for extracting text information from electronic data in which information about newly created creations is described, reference text information reflecting information about creations, and two or more types in advance In addition to acquiring the association with the solution concept classified in the above, and by referring to the association, the reference text information partially or partially coincident with the text information extracted by the mining means A search step for searching for and outputting any one or more solution concepts. [Selection] Figure 3
Description
本発明は、新たに人為的に創作される創作物における従来の問題点を解決するコンセプトを効率的に提供する上で好適な問題解決支援システム及び方法、問題解決支援プログラムに関する。 The present invention relates to a problem solving support system and method, and a problem solving support program suitable for efficiently providing a concept for solving a conventional problem in a newly created artificially created product.
イノベーションは、大きく分類して市場のニーズに基づいて創出されるニーズ先行型イノベーションと、技術のシーズから社会的な価値につなげるシーズ先行型イノベーションとに分類される。特に後者のシーズ先行型イノベーションは、技術のシーズそのものが従来技術と比較して進歩性のある優れた技術であっても、それが実社会において受け入れられるべきものでない限り、即ち市場のニーズにしっかりとリンクするもので無い限り、本当の意味でのイノベーションとは言いがたい。 Innovation is broadly classified into two types: needs-first-innovation that is created based on market needs, and seeds-first-innovation that connects technology seeds to social value. In particular, the latter seeds-first-innovation means that even if the seeds of the technology itself are superior technologies that are inventive compared to the conventional technology, unless they are to be accepted in the real world, that is to say firmly to the needs of the market. Unless it is a link, it is hard to say that innovation is true.
つまり、研究開発から製品化、大量普及に至るまでには、乗り越えなければならない、いわゆる死の谷やダーウィンの海が立ちはだかっているのである。そしてこれを乗り越えた場合に、創出された技術のシーズが社会的価値へと発展し、本当の意味でのイノベーションになりえるのである。 In other words, from R & D to commercialization and mass dissemination, the so-called Death Valley and Darwin Sea stand out. And if this is overcome, the seeds of the technology that has been created will develop into social value and become a true innovation.
このようなシーズ先行型イノベーションを展開する上で必要なのが、図11に示すように技術のシーズから、いかに社会のニーズに見合った形態や付随アイデアに展開させるかにある。つまり技術のシーズのみでは即座に市場ニーズにリンクしない場合においても、これをベースにした変形形態が初めて社会に受け入れられる場合もある。このような技術のシーズから周辺の変形形態を数多く掘り下げて展開をすることで、その技術のシーズを中心にした技術群が社会に受け入れられて大きな需要に繋がる可能性を高くすることができ、また代替品による他社の模倣を防止するためにこれらを全て特許により保護することもできる。また、この技術のシーズを中心にした技術群を創り上げる過程において、市場のニーズに関する情報を反映させることで、この技術群をさらに強化することもできる。 In order to develop such seeds-first innovation, it is necessary to develop from the seeds of technology into forms and incidental ideas that meet the needs of society as shown in FIG. In other words, even if technology seeds alone do not immediately link to market needs, there may be cases where a variant based on this technology is accepted by society for the first time. By digging up many of the surrounding deformation forms from such technology seeds, it is possible to increase the possibility that the technology group centered on the technology seeds will be accepted by society and lead to great demand, They can all be protected by patents to prevent imitation of other companies by alternatives. In addition, in the process of creating a technology group centered on the seeds of this technology, it is possible to further strengthen this technology group by reflecting information on market needs.
イノベーション創造を支援するシステムは確かに従来において提案されている(例えば、特許文献1参照。)。この特許文献1には、入力される文字情報同士をグループ化して課題分析手法により課題分析を行い、アイデア創出処理は勿論であるが最終的にはそのシナリオまでも生成することを前提とした技術が開示されている。 A system that supports innovation creation has been proposed in the past (see, for example, Patent Document 1). This patent document 1 is a technology based on the premise that input character information is grouped and problem analysis is performed by a problem analysis method, and not only the idea creation process but also the scenario is finally generated. Is disclosed.
しかしながら、上述した特許文献1の開示技術によれば、既に創出された発明のシーズから周辺の変形形態を数多く掘り下げて展開をすることを前提とした技術ではなく、また市場のニーズに関する情報を反映させて技術群をさらに強化するものではない。 However, according to the technology disclosed in Patent Document 1 described above, it is not a technology based on the assumption that a variety of peripheral deformation forms are dug out from the seeds of the invention that has already been created, and information on market needs is reflected. The technology group is not further strengthened.
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、創出された発明のシーズから周辺の変形形態を数多く掘り下げて展開を行い、しかも市場のニーズに関する情報を反映させて技術群をさらに強化することが可能な問題解決支援システムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and the object of the present invention is to develop a variety of peripheral deformation forms from the seeds of the created invention, and to meet market needs. It is to provide a problem solving support system that can further enhance the technology group by reflecting information on the above.
請求項1記載の問題解決支援システムは、新たに人為的に創作された創作物に関する情報が記述された電子データからテキスト情報を抽出するマイニング手段と、創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを探索して出力する探索手段とを備えることを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 1 is a mining means for extracting text information from electronic data in which information on a newly created creation is described, and a reference text reflecting information on the creation. In addition to acquiring in advance three or more levels of association between information and a solution concept classified into two or more types in advance, by referring to the degree of association , the text information extracted by the mining means partially matches or Search text information for partial matching and search means for searching for and outputting any one or more solution concepts having a high degree of association are provided.
請求項2記載の問題解決支援システムは、請求項1記載の発明において、上記探索手段は、上記参照用テキスト情報と、予め2種以上に類型化された問題状況との3段階以上の連関度、並びに上記問題状況と上記解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得し、当該各連関度を参照することにより、上記何れか1以上の解決コンセプトを探索することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, there is provided the problem solving support system according to the first aspect of the invention, wherein the search means includes three or more levels of relevance between the reference text information and two or more types of problem situations previously classified. and previously obtained three or more stages association degree between the status and the solving concept above problem, by referring to the respective linkage degree, characterized by searching the any one or more resolution concept.
請求項3記載の問題解決支援システムは、請求項1又は2項記載の発明において、上記マイニング手段は、上記探索手段により探索された解決コンセプトに基づいて新たに創作された創作物に関するテキストデータとしての付随アイデア情報と、他の事業者の情報に関するテキストデータとしての事業者情報とを取得し、当該テキスト情報と、当該事業者情報との類似度を算出して出力することを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2, wherein the mining means is text data relating to a newly created work based on the solution concept searched by the searching means. Accompanying idea information and business operator information as text data related to information on other business operators are acquired, and the similarity between the text information and the business operator information is calculated and output.
請求項4記載の問題解決支援システムは、請求項1〜3のうち何れか1項記載の発明において、上記マイニング手段又は上記探索手段は、人工知能により制御されることを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 4 is the invention according to any one of claims 1 to 3, wherein the mining means or the search means is controlled by artificial intelligence.
請求項5記載の問題解決支援システムは、請求項3又は4記載の発明において、上記探索手段は、上記類似度の分析結果又は取得した事業者情報を参照することにより更に解決コンセプトを探索することを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 5 is the invention according to claim 3 or 4, wherein the search means further searches for a solution concept by referring to the analysis result of the similarity or the acquired operator information. It is characterized by.
請求項6記載の問題解決支援システムは、請求項1又は2記載の発明において、上記探索手段は、他の事業者の情報が記述された事業者情報を取得して、これを参照することにより探索を行うことを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 6 is the invention according to claim 1 or 2, wherein the search means obtains business operator information in which information of other business operators is described, and refers to this information. It is characterized by performing a search.
請求項7記載の問題解決支援システムは、請求項3又は4記載の発明において、上記マイニング手段は、新たに人為的に創作された創作物に関する情報に基づいて上記類似度を算出することを特徴とする。 The problem solving support system according to claim 7 is the invention according to claim 3 or 4, wherein the mining means calculates the similarity based on information on a newly created artificial product. And
請求項8記載の問題解決支援システムは、請求項1〜7のうち何れか1項記載の発明において、上記探索手段は、出力された解決コンセプトの採択情報が入力された場合には、それを上記解決コンセプトとの3段階以上の連関度に反映させることで更新することを特徴とする。 The problem-solving support system according to claim 8 is the invention according to any one of claims 1 to 7, wherein the search means inputs the adopted information of the output solution concept when it is inputted. It is updated by reflecting it in three or more levels of association with the solution concept.
請求項9記載の問題解決支援システムは、請求項1〜8のうち何れか1項記載の発明において、上記探索手段は、上記類似度の分析結果を上記解決コンセプトとの3段階以上の連関度に反映させることで更新することを特徴とする。 The problem-solving support system according to claim 9 is the invention according to any one of claims 1 to 8, wherein the search means uses the analysis result of the similarity to the degree of relevance in three or more stages with the solution concept. It is characterized in that it is updated by reflecting it in.
請求項10記載の問題解決支援システムは、請求項1〜9のうち何れか1項記載の発明において、入力された制約条件に基づいて選択する解決コンセプトを調整することを特徴とする。 The problem-solving support system according to claim 10 is characterized in that, in the invention according to any one of claims 1 to 9, the solution concept to be selected is adjusted based on the input constraint condition.
請求項11記載の問題解決支援方法は、新たに人為的に創作された創作物に関する情報が記述された電子データからテキスト情報を問題解決支援システムにより抽出するマイニングステップと、創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを問題解決支援システムにより探索して出力する探索ステップとを有することを特徴とする。
The problem solving support method according to
請求項12記載の問題解決支援プログラムは、新たに人為的に創作された創作物に関する情報が記述された電子データからテキスト情報を抽出するマイニングステップと、
創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを探索して出力する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
The problem-solving support program according to
The mining means described above is obtained by obtaining in advance three or more levels of association between reference text information reflecting information relating to creation and a solution concept previously classified into two or more types, and by referring to the association degree. The computer is caused to execute a search step for searching and outputting any one or more solution concepts having a high degree of association with reference text information that partially or partially matches the text information extracted by the above.
上述した構成からなる本発明によれば、シーズの基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った解決コンセプトを即座に選択し、これを出力することができる。 According to the present invention having the above-described configuration, it is possible to immediately select a solution concept corresponding to the character string obtained by analyzing the basic information of the seeds and output the solution concept.
これに加えて本発明によれば、ユーザ又はクライアントは、出力された事業者毎の類似度を把握することにより、それぞれの付随的なアイデアがどの事業者の事業と適合するかを理解することが可能となる。その結果、ユーザ又はクライアントは、付随的なアイデアが類似度の高い事業者において特にニーズがあることを理解することができる。即ち、ユーザ又はクライアントは、その付随的なアイデアを、類似度の高い事業者に売り込んでいけばよいことを理解することができる。 In addition to this, according to the present invention, the user or the client can understand which operator's business suits each incidental idea by grasping the output similarity for each business operator. Is possible. As a result, the user or client can understand that there is a particular need for an operator with a high degree of similarity of incidental ideas. That is, the user or the client can understand that the incidental idea has only to be sold to a business operator having a high degree of similarity.
以下、本発明を適用した問題解決支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。 Hereinafter, a problem solving support system to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.
本発明を適用した問題解決支援システム1は、例えば図1に示すような構成により具現化される。この問題解決支援システム1は、PC等を始めとしたシステムを利用するユーザ用の電子機器11と、この電子機器11に対して公衆通信網12を介して接続されるサーバ13とを備えている。
A problem solving support system 1 to which the present invention is applied is embodied by a configuration as shown in FIG. 1, for example. The problem solving support system 1 includes an
公衆通信網12は、電子機器11間及びサーバ13を通信回線を介して接続されるインターネット網等である。ちなみにこの電子機器11を一定の狭いエリア内で運用する場合には、この公衆通信網12を、LAN(Local Area Network)で構成してもよい。また、この公衆通信網12につきいわゆる光ファイバ通信網で構成してもよい。また、この公衆通信網12は、有線通信網に限定されるものではなく、無線通信網で実現するようにしてもよい。
The
電子機器11は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等であり、少なくともユーザの操作に基づいて公衆通信網12を介して通信可能なデバイスである。なお、この電子機器11は、後述する問題解決支援プログラムを公衆通信網12を介してダウンロードすることなく、店頭で販売されているパッケージソフトをインストールする場合には、公衆通信網12を介した通信を行わない機器であってもよい。以下の例では、この電子機器11につき、PCを適用する場合を例にとり説明をする。
The
図2は、電子機器11の具体的な構成例を示している。この電子機器11は、ROM(Read Only Memory)22と、データの蓄積や展開等に使用する作業領域としてのRAM(Random Access Memory)23と、電子機器11全体を制御するためのCPU(Central Processing Unit)24と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部25と、各種情報の表示を制御するための出力I/F16と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部27と、外部から電子機器11内へデータを入力し、或いは電子機器11において生成されたデータを外部へ出力するためのデータ入出力部29が内部バス21にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス21には、通信I/F28が接続されている。また、出力I/F16には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部26が接続されている。
FIG. 2 shows a specific configuration example of the
ROM22は、電子機器11全体のハードウェア資源を制御するためのプログラムが格納されている。RAM23は、電子機器11全体のハードウェア資源を制御するときの各種命令を一時的に記憶する。
The
CPU24は、内部バス21を介して制御信号を送信することにより、電子機器11内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央演算ユニットである。また、このCPU24は、操作部25を介したユーザの操作に応じて各種制御用の指令を内部バス21を介して伝達する。
The
操作部25は、マウスやキーボード、タッチパネル等で具体化され、ユーザが実際に解決したい問題に関する情報が入力される他、問題解決支援プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部25は、上記実行命令がユーザにより入力された場合には、これをCPU24に通知する。この通知を受けたCPU24は、上記プログラムを記憶部27から読み出して実行する。
The
出力I/F16は、CPU24による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この出力I/F16に接続される表示部26は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD)等によって実現される。
The output I /
記憶部27は、ハードディスクで構成される場合において、CPU24による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部27には、本発明を実行するための問題解決支援プログラムが格納されている。このプログラムはCPU24により読み出されて実行されることになる。
When the
通信I/F28は、公衆通信網12と接続するための回線制御回路や、他の端末装置との間でデータ通信を行うための信号変換回路等が実装されている。通信I/F28は、内部バス21からの各種命令に変換処理を施してこれを公衆通信網12側へ送出するとともに、公衆通信網12からのデータを受信した場合にはこれに所定の変換処理を施して内部バス21、或いはCPU24へ送信する。
The communication I /
データ入出力部29は、USB(Universal Serial Bus)メモリや、記録媒体との間でデータを入力するためのインターフェースとして構成されている。
The data input /
サーバ13には、所定のデータベースが構築されている。このデータベースには、公衆通信網12を介して送られてきた情報が蓄積される。また、このサーバ13は、電子機器11からの要求に基づいて、この蓄積した情報を公衆通信網12を介して電子機器11へと送信する。
A predetermined database is constructed in the
本発明を適用した問題解決支援システム1は、電子機器11内にインストールされた問題解決支援プログラムを介して実行していくこととなる。即ち、ユーザは、電子機器11を操作し、これにインストールされている問題解決支援プログラムを通じ、各種問題解決を行っていくこととなる。この問題解決支援プログラムは、ユーザが図3に示すコンサルティング業務を行う上で使用されるものである。
The problem solving support system 1 to which the present invention is applied is executed via a problem solving support program installed in the
コンサルティング業務では、創造されたアイデアのシーズ41に基づいた変形形態としての付随的なアイデア42を創造することを支援するものである。
In the consulting work, it supports the creation of an
アイデアのシーズ41は、新たに人為的に創作された創作物であり、いわゆる法上の発明のみならず、考案、或いはノウハウ、意匠等、更には人間の創作活動の結果、創作される全ての物に相当する。以下の例では、このシーズ41として発明が創出された場合を例にとり説明をする。このシーズ41を創造する主体は、ユーザがコンサルタントであれば、そのクライアントに相当する。クライアントは、自ら市場を分析し、またこれを開拓した上でニーズに見合うアイデアを創造する。クライアントによって創造されたアイデアの原石こそ上述したシーズ41に相当するものである。
The
コンサルタントとしてのユーザは、クライアントからシーズ41の内容をインタビューすることにより聞き出す。コンサルタントは、このシーズ41を分析し、様々な観点からこれを深く理解した上で、シーズ41並びにこれをめぐる状況を形式知化する作業を行う。ここでいう形式知化の作業では、シーズ41の構成やメインコンセプトに加え、そのシーズ41の背後にある社会的ニーズ、問題点、シーズ41よりも以前に提案されている従来技術、シーズ41自身が解決しようとする課題、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列等で表現していくこととなる。このような形式知化されたシーズ41並びにこれをめぐる状況を、以下、基本情報という。
A user as a consultant listens to the contents of the
次にユーザは、この基本情報を実際に問題解決支援プログラムがインストールされた電子機器11に入力していくこととなる。この基本情報の入力は、ユーザ自身が操作部25を介して直接テキストデータを入力するようにしてもよいし、他の電子機器11において作成した基本情報のテキストデータをUSBメモリ等に記憶させ、データ入出力部29から入力するようにしてもよい。またユーザが他の電子機器11において作成したテキストデータを公衆通信網12を介して、実際に問題解決支援プログラムがインストールされた電子機器11に送信するようにしてもよい。
Next, the user inputs this basic information into the
このようにして送信又は入力された基本情報のテキストデータ(文字列)は、記憶部27に記憶されることとなる。
The text data (character string) of the basic information transmitted or input in this way is stored in the
このようにして基本情報が入力された後に、実際に問題解決支援プログラムが処理動作を実行していくこととなる。この問題解決支援プログラムの処理動作フローを図4に示す。 After the basic information is input in this way, the problem solving support program actually executes the processing operation. The processing operation flow of this problem solving support program is shown in FIG.
問題解決支援プログラムは、ステップS11において入力された基本情報のテキストデータを解析する(ステップS12)。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。 The problem solving support program analyzes the text data of the basic information input in step S11 (step S12). For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, or the like may be used.
次に、この問題解決支援プログラムは、解析したテキストデータを単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。例えば、「特許明細書における特許請求の範囲に定義された発明の限定度合をカウントして表示することが可能な特許明細書分析表示装置について、更に高精度に発明の限定度合いを表示することを目的とする。」というテキストデータがあった場合には、「特許明細書」、「特許請求の範囲」、「定義」、「発明」、「限定度合」、「カウント」、「表示する」、「特許明細書分析表示装置」「高精度に」、「目的とする」等といった文字列を抽出することとなる。 Next, the problem solving support program extracts a character string from the analyzed text data in any one or more units among all grammatical structural units such as words, morphemes, phrases, and clauses. For example, “For a patent specification analysis display device capable of counting and displaying the degree of limitation of the invention defined in the claims of the patent specification, the degree of limitation of the invention is displayed with higher accuracy. If there is text data such as “Purpose”, “Patent specification”, “Claims”, “Definition”, “Invention”, “Limitation degree”, “Count”, “Display”, Character strings such as “patent specification analysis display device”, “with high accuracy”, “target”, and the like are extracted.
次に問題解決支援プログラムは、ステップS13へ移行し、問題状況に対して連関性の高い解決コンセプトの探索を開始する。この探索を行う前において、電子機器11は、図5に示すような問題状況と、抽象化された解決コンセプト(以下、解決コンセプトという。)の連関性を予め取得しておく。この問題状況a11、b11、c11、b21、b21、c21、・・・は、予めシステム側において定義されているものである。この問題状況は、例えば、発明に対する解決課題や問題点、改善したい点等、その発明の問題状況に関するあらゆる事項に相当し、例えば「重量を軽くしたい」、「騒音低減」、「頭痛の改善」、「衝突防止」、「持ち運びに便利」、「小型化」、「ユーザビリティ」、「省エネ」、「生産性」、「耐熱性」、「セキュリティ性」、「高速化」等の事項である。ちなみに、この問題状況は改善したい特性のみならず、その反面において悪化(劣化)してしまう性質が定義されていてもよい。
Next, the problem solving support program moves to step S13, and starts searching for a solution concept that is highly related to the problem situation. Before performing this search, the
このような問題状況に対して解決コンセプトは、問題状況を解決するための抽象化されたコンセプトである。この解決コンセプトA1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3、・・・は、予めシステム側において定義されているものである。この解決コンセプトは、例えば等価変換理論、TRIZ(古典的TRIZに加え、発展的なあらゆるTRIZも含む)、ARIZ、QFD、タグチメソッド等、既に公知になっているあらゆる問題解決法を含む概念である。この解決コンセプトの例としては、例えば古典的TRIZの40の発明原理を例に挙げるのであれば、セグメンテーション(細分化)、非対称性、逆(リバース)、ダイナミック性、フィードバック、入れ子構造、先取り作用、等位性、機械的な振動、害を益に変換(災い転じて福となす)等に相当するものである。 The solution concept for such a problem situation is an abstracted concept for solving the problem situation. The solution concepts A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, C3,... Are defined in advance on the system side. This solution concept is a concept that includes all known problem-solving methods such as equivalent transformation theory, TRIZ (including classical TRIZ as well as any advanced TRIZ), ARIZ, QFD, Taguchi method, etc. . Examples of this solution concept include, for example, the 40 principles of classical TRIZ, segmentation (subdivision), asymmetry, reverse (reverse), dynamics, feedback, nesting structure, preemption action, It is equivalent to isotropy, mechanical vibration, conversion of harm into profits (turning into disaster and making fortune).
電子機器11は、このような問題状況と解決コンセプトが互いにどの程度関連しているかの度合いを示す、連関性を取得しておく。この連関性の表現方法としては、例えば図5に示すような矢印で繋がっている問題状況と解決コンセプトは、互いに連関しており、矢印で繋がっていない問題状況と解決コンセプトは、互いに連関していない形態で表現するようにしてもよい。例えば解決コンセプトA2は、問題状況c11、a21には連関しているが、これ以外の解決コンセプトとは連関していないという形で表現するようにしてもよい。即ち、このケースでは、問題状況と解決コンセプトの連関の有無を真または偽の2値により、デジタル的に表現することとなる。
The
これ以外の連関性の表現方法としては、アナログ的な表現方法を採用するようにしてもよい。例えば解決コンセプトB3は、問題状況a21、b21には80%の割合で連関しており、更に問題状況c11が60%、問題状況b11が45%、問題状況c21が24%、問題状況a11が0%等の連関度として表現されていてもよい。例えば、問題状況として、改善したい特性が「強度」であり、それに対して劣化してしまう特性が「重量」であるとした場合に、それに対する連関度が80%の解決コンセプトとして、セグメンテーション(細分化)が表現されていてもよい。 An analog expression method may be adopted as a method for expressing other associations. For example, the solution concept B3 is linked to the problem situations a21 and b21 at a rate of 80%, the problem situation c11 is 60%, the problem situation b11 is 45%, the problem situation c21 is 24%, and the problem situation a11 is 0. It may be expressed as an association degree such as%. For example, when the problem situation is “strength” as the characteristic to be improved and “weight” as the characteristic that deteriorates, the segmentation (subdivision) May be expressed.
電子機器11は、ステップS13の解析前までに、問題状況と解決コンセプトとの連関性を自らの記憶部27等に記憶しておき、いつでも読み出せるようにしておく。このとき、問題状況と解決コンセプトとの連関性を自らの記憶部27に記憶しない場合には、サーバ13に記憶させておき、実際にステップS13を実行する際にこのサーバ13にアクセスすることで実行するようにしてもよい。
The
ステップS13に移行後、問題解決支援プログラムは、ステップS12において解析した基本情報から抽出した文字列から、問題状況を1又は2以上に亘り選択する作業を先ず行う。 After shifting to step S13, the problem solving support program first performs an operation of selecting one or more problem situations from the character string extracted from the basic information analyzed in step S12.
この基本情報から抽出した文字列から問題状況の選択についても、文字列と問題状況の連関性の概念を利用するようにしてもよい。例えば、問題状況が上述した「強度」の改善である場合には、その「強度」の改善と連関性の高い文字列である「壊れやすい」、「折れやすい」、「曲がりやすい」、「脆弱」、「弱い」、「頑丈」、「強い」、「ひびが入る」「割れる」等、「強度」の改善に関する単語、句等からなる参照用テキスト情報を事前に登録しておく。そして、問題状況を構成する文字列がこれら事前に登録した「強度」の改善に関する参照用テキスト情報に当てはまるか否かを判別する。この判別は、文字列と事前登録した参照用テキスト情報と完全一致又は部分一致の何れに基づくものであってもよい。その結果、問題状況を構成する文字列がこれら事前に登録した「強度」の改善に関する参照用テキスト情報に当てはまる場合には、そのシーズ41の問題状況は、「強度」の改善であるものと判別することができる。一方、問題状況を構成する文字列がこれら事前に登録した「強度」の改善に関する参照用テキスト情報に当てはまらない場合には、そのシーズ41の問題状況は、「強度」の改善でないものと判別することができる。
For the selection of the problem situation from the character string extracted from the basic information, the concept of the association between the character string and the problem situation may be used. For example, if the problem situation is the above-mentioned improvement of “strength”, the character strings “fragile”, “easy to break”, “easy to bend”, “fragile” are highly related to the improvement of “strength”. ”,“ Weak ”,“ strong ”,“ strong ”,“ cracked ”,“ crack ”, etc., and reference text information consisting of words, phrases, etc. relating to improvement of“ strength ”is registered in advance. Then, it is determined whether or not the character string constituting the problem situation is applicable to the reference text information related to the improvement of “strength” registered in advance. This determination may be based on either complete matching or partial matching between the character string and the pre-registered reference text information. As a result, when the character string that constitutes the problem situation applies to the reference text information related to the improvement of the “strength” registered in advance, it is determined that the problem situation of the
このようにして問題解決支援プログラムは、解析した基本情報と連関性のより高い問題状況を、参照用テキスト情報を介して判別し、これを選択していく作業を行っていくこととなる。このような作業は、一つの問題状況のみならず、他の複数の問題状況についても同様に行っていくこととなる。その結果、シーズ41は、一つの問題状況のみならず、複数の問題状況と連関性が高いものとして選択される場合もある。
In this way, the problem solving support program discriminates a problem situation that is more related to the analyzed basic information through the reference text information and performs an operation of selecting it. Such an operation is performed not only for one problem situation but also for a plurality of other problem situations. As a result, the
解析した基本情報と連関性のより高い問題状況を判別する方法は、上述した方法に限定されるものではない。例えば、問題状況と参照用テキスト情報との間で予め連関度が設定されていてもよい。かかる場合には、「壊れやすい」は65%、「折れやすい」は54%、「ひびが入る」は37%等、予め参照用テキスト情報と、問題状況の間で連関度が設定されている。そして、判別の結果、文字列と事前登録した参照用テキスト情報と完全一致又は部分一致した場合には、そのシーズ41の問題状況は、「強度」の改善について、その連関度の%の分だけ連関しているものと判断するようにしてもよい。そして連関度が所定の閾値以上の問題状況を、シーズ41と連関性が高いものとして選択するようにしてもよい。また、これら基本情報と問題状況との連関度を、解決コンセプトを選択する上で参照するようにしてもよい。
A method of determining a problem situation that is more related to the analyzed basic information is not limited to the method described above. For example, the association degree may be set in advance between the problem situation and the reference text information. In such a case, 65% for “easy to break”, 54% for “easy to break”, 37% for “cracked”, etc., the degree of association between the reference text information and the problem situation is set in advance. . If the character string and the pre-registered reference text information match completely or partially as a result of the determination, the problem status of the
このようにして、シーズ41の基本情報を解析することで得られた文字列から連関性の高い問題状況を参照用テキスト情報を介して1以上に亘り選択することができる。問題状況は更に解決コンセプトとの関係において予め連関性が記憶されているため、これを参照することにより、選択された問題状況と連関性の高い解決コンセプトを探索してこれを選択することができる。仮に問題状況と解決コンセプトとの関係が連関度に基づいて関連付けされている場合には、その連関度が所定の閾値を超える解決コンセプトを選択するようにしてもよいし、連関度の高い順、低い順等によりソートして表示するようにしてもよい。
In this manner, one or more problem situations with high association can be selected from the character string obtained by analyzing the basic information of the
即ち、この問題解決支援プログラムは、シーズ41の基本情報を解析することで得られた文字列から、これに見合った解決コンセプトを即座に選択し、これを出力することができる。解決コンセプトの出力は、出力I/F16を介して表示部26へ表示するようにしてもよいし、データ入出力部29を介してUSBメモリ等に保存するようにしてもよい。また解決コンセプトの出力は、通信I/Fを28を介して公衆通信網12からサーバ13へ記憶させるようにしてもよいし、他の電子機器11へ送信するようにしてもよい。
That is, the problem solving support program can immediately select a solution concept corresponding to the character string obtained by analyzing the basic information of the
本発明では、図5に示すように参照用テキスト情報と問題状況との連関性が予め設定され、またこれら問題状況と解決コンセプトとの連関性が予め設定されている。換言すれば参照用テキスト情報は、問題状況を仲介させて解決コンセプトとの間でも連関性が設定されているといえる。このため、本発明では、参照用テキスト情報と解決コンセプトとの連関性が直接的に設定されていてもよい。かかる場合には、シーズ41の基本情報を解析することで得られた文字列を参照用テキスト情報に当てはめ、その当てはめられた参照用テキスト情報と連関性が高い解決コンセプトを選択するようにしてもよい。
In the present invention, as shown in FIG. 5, the association between the reference text information and the problem situation is set in advance, and the association between the problem situation and the solution concept is preset. In other words, it can be said that the reference text information is also related to the solution concept by mediating the problem situation. For this reason, in the present invention, the association between the reference text information and the solution concept may be set directly. In such a case, the character string obtained by analyzing the basic information of the
ユーザはこのようにして出力された解決コンセプトをヒントにし、自らの創造性を発揮してシーズ41に基づき、周辺の変形形態を数多く掘り下げて展開を行い、付随的なアイデア42を案出する作業を行っていくことになる。このようにして付随的なアイデア42が生まれた後、図6に示す作業フェーズへと移行する。
Using the solution concept output in this way as a hint, the user develops his / her own creativity, delves into the surrounding deformation forms based on the
コンサルタントとしてのユーザは、このようにして創出した付随的なアイデア42を分析し、様々な観点からこれを深く理解した上で、付随的なアイデア42を並びにこれをめぐる状況を形式知化する作業を行う。ここでいる形式知化の作業では、付随的なアイデア42の構成やメインコンセプトに加え、その付随的なアイデア42の背後にある社会的ニーズ、問題点、シーズ41及び付随的なアイデア42をよりも以前に提案されている従来技術、付随的なアイデア42自身が解決しようとする課題、作用効果等を何れもテキストデータ化することが可能な文章や文字列等で表現していくこととなる。このような形式知化された付随的なアイデア42並びにこれをめぐる状況を、以下、付随アイデア情報という。
The user as a consultant analyzes the
次にユーザは、この付随アイデア情報を実際に問題解決支援プログラムがインストールされた電子機器11に入力していくこととなる(ステップS14)。この付随アイデア情報の入力は、ユーザ自身が操作部25を介して直接テキストデータを入力するようにしてもよいし、他の電子機器11において作成した付随アイデア情報のテキストデータをUSBメモリ等に記憶させ、データ入出力部29から入力するようにしてもよい。またユーザが他の電子機器11において作成した付随アイデア情報のテキストデータを公衆通信網12を介して、実際に問題解決支援プログラムがインストールされた電子機器11に送信するようにしてもよい。
Next, the user inputs this accompanying idea information into the
このようにして送信又は入力された付随アイデア情報のテキストデータは、記憶部27に記憶されることとなる。
The text data of the accompanying idea information transmitted or input in this way is stored in the
問題解決支援プログラムは、ステップS15へ移行し、図6に示すように、この付随アイデア情報のテキストデータを解析する。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。 The problem solving support program moves to step S15 and analyzes the text data of the accompanying idea information as shown in FIG. For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, or the like may be used.
次に、この問題解決支援プログラムは、解析したテキストデータを単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。この文字列の具体的な抽出方法については、ステップS12と同様である。 Next, the problem solving support program extracts a character string from the analyzed text data in any one or more units among all grammatical structural units such as words, morphemes, phrases, and clauses. A specific method for extracting the character string is the same as in step S12.
次に問題解決支援プログラムは、ステップS16に移行し、他の事業者の情報に関するテキストデータを取得する。ここでいう他の事業者の情報とは、クライアントとは異なる企業の特許情報、営業情報、経営情報、事業に関する情報等(以下、これらを総称して事業者情報という。)である。これらの事業者情報は、例えば特許公開公報等が掲載されているウェブサイトから取得してもよいし、その企業の情報が記載されているウェブサイトから取得するようにしてもよい。また事業者情報は、電子書籍や電子雑誌に記述されているテキストデータ、更には購入した記録媒体に記憶されているテキストデータ等から取得するようにしてもよい。さらにこの事業者情報は、ユーザ自ら又は他者により手入力されたテキストデータを用いるようにしてもよいし、その他いかなる方法で取得したものであってもよい。 Next, the problem solving support program moves to step S16, and obtains text data relating to information of another business operator. The information on the other business here is patent information, business information, management information, business information, etc. of a company different from the client (hereinafter collectively referred to as business information). Such company information may be acquired from a website on which, for example, a patent publication is published, or may be acquired from a website on which information on the company is described. The business operator information may be acquired from text data described in an electronic book or an electronic magazine, or text data stored in a purchased recording medium. Further, the business operator information may be text data manually input by the user himself / herself or others, or may be obtained by any other method.
問題解決支援プログラムは、ステップS17に移行し、事業者情報についても同様にテキストマイニング技術を使用してテキストデータを解析する。この解析については、既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。ステップS17においても、問題解決支援プログラムは、解析したテキストデータを単語、形態素、句、節等、あらゆる文法上の構造単位の中から何れか1以上の単位に亘り、文字列の抽出を行う。この文字列の具体的な抽出方法については、ステップS12と同様である。この事業者情報は一の事業者のみならず、複数の事業者について取得し、解析するものであってもよい。 The problem solving support program proceeds to step S17 and similarly analyzes text data using the text mining technique for the business operator information. For this analysis, any existing text mining technology, data mining technology, language analysis processing technology, or the like may be used. Also in step S17, the problem solving support program extracts a character string from the analyzed text data in any one or more units among all grammatical structural units such as words, morphemes, phrases, and clauses. A specific method for extracting the character string is the same as in step S12. This company information may be acquired and analyzed not only for one company but also for a plurality of companies.
次にステップS18に移行し、問題解決支援プログラムは、このようにして得られた付随アイデア情報の文字列、事業者情報の文字列を比較し、互いの類似度を計算する。この類似度の計算は、付随アイデア情報の文字列と、事業者情報の文字列との間で、一部一致する文字列の数、完全一致する文字列の数、更には一部一致する係り受けの数、完全一致する係り受けの数等に基づいて計算する。このとき、必要に応じて概念辞書等を参照するようにしてもよい。何れの項目を重み付けするかについては、ユーザ側又はシステム側において自由に変更することを可能としてもよい。 Next, the process proceeds to step S18, and the problem solving support program compares the character string of the accompanying idea information and the character string of the company information obtained in this way, and calculates the degree of similarity between them. This calculation of similarity is based on the number of partially matched character strings, the number of completely matched character strings, and the partially matched character string between the accompanying idea information character string and the operator information character string. Calculation is based on the number of receivers, the number of completely matching dependencies, etc. At this time, a concept dictionary or the like may be referred to as necessary. It may be possible to freely change which item is weighted on the user side or the system side.
問題解決支援プログラムは、付随アイデア情報の文字列と、事業者情報の文字列との類似度を、各事業者につき求めていくこととなる。その結果、企業A:27%、企業B:74%、企業C:58%、企業D:40%、・・・・等のように事業者毎に類似度が算出されることとなる。 The problem solving support program seeks the degree of similarity between the character string of the accompanying idea information and the character string of the business operator information. As a result, the similarity is calculated for each company, such as Company A: 27%, Company B: 74%, Company C: 58%, Company D: 40%,.
問題解決支援プログラムは、得られた類似度の算出結果を出力I/F16を介して表示部26へ表示するようにしてもよいし、データ入出力部29を介してUSBメモリ等に保存するようにしてもよい。また解決コンセプトの出力は、通信I/F28を介して公衆通信網12からサーバ13へ記憶させるようにしてもよいし、他の電子機器11へ送信するようにしてもよい。また、問題解決支援プログラムは、類似度の算出結果のみならず、所定の閾値を上回る又は下回る類似度の事業者や、類似度の上位又は下位から所定順位までの事業者を出力するようにしてもよい。
The problem solving support program may display the obtained similarity calculation result on the
ユーザ又はクライアントは、出力された事業者毎の類似度を把握することにより、それぞれの付随的なアイデア42がどの事業者の事業と適合するかを理解することが可能となる。その結果、ユーザ又はクライアントは、付随的なアイデア42が類似度の高い事業者において特にニーズがあることを理解することができる。即ち、ユーザ又はクライアントは、その付随的なアイデア42を、類似度の高い事業者に売り込んでいけばよいことを理解することができる。
The user or the client can understand which operator's business suits each accompanying
一方、ユーザ又はクライアントは、この類似度の高い事業者のみならず、類似度の低い事業者に対して新たにニーズを喚起し、売り込んでいくようにしてもよいことは勿論である。かかる場合には、クライアントの売り込み戦略は異なるものとなるが、いかなる戦略で売り込むかを検討する上でこの類似度を参酌することが可能となる。 On the other hand, as a matter of course, the user or the client may not only raise a business with a high degree of similarity but also arouse a new need to a business with a low degree of similarity. In such a case, although the sales strategy of the client is different, it is possible to take this similarity into consideration when considering which strategy to sell.
問題解決支援プログラムは、上述したステップS15〜ステップS18までのフローを、一の付随アイデア情報の文字列のみならず、他の全ての付随的なアイデア42について実行していくこととなる。その結果、全ての付随的なアイデア42について、他の事業者との類似度を求めることができる。その結果、ユーザ又はクライアントは、一の付随的なアイデア42のみならず、全ての付随的なアイデア42について、それぞれ技術の売り込み先、及び売り込み戦略を検討することが可能となる。
The problem solving support program executes the above-described flow from step S15 to step S18 for not only the character string of one accompanying idea information but also all other accompanying
なお本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではない。算出した類似度の情報をステップS13の処理フローにフィードバックし、更なる解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiment. Information on the calculated similarity may be fed back to the processing flow in step S13 to search for a further solution concept.
例えば類似度が所定の閾値より低い事業者、又は所定の閾値より高い事業者について、その事業者情報を解析することにより得られる文字列を抽出する。この文字列を参照用テキスト情報と照らし合わせ、これに適合する参照用テキスト情報を特定する。そして、上述したステップS13に基づき、特定した参照用テキスト情報と連関性の高い問題状況、ひいてはその問題状況と連関性の高い解決コンセプトを探索し、これを出力する。その結果、ユーザは、事業者情報をベースとした解決コンセプトの探索を行うことが可能となる。特にこの事業者情報は、市場のニーズに対応している場合もあることから、市場のニーズに基づいた解決コンセプトの探索を行うことも可能となる。 For example, for a business operator whose similarity is lower than a predetermined threshold value or a business operator whose business level is higher than a predetermined threshold value, a character string obtained by analyzing the business operator information is extracted. This character string is compared with the reference text information, and the reference text information matching this is specified. Then, based on the above-described step S13, a problem situation highly related to the identified reference text information, and thus a solution concept highly related to the problem situation is searched for and output. As a result, the user can search for a solution concept based on the provider information. In particular, since this business operator information may correspond to market needs, it is possible to search for a solution concept based on market needs.
即ち、本発明によれば、技術のシーズ41のみならず、市場のニーズに基づいて解決コンセプトを探索することができる。換言すればシーズ先行型イノベーションのみならず、ニーズ先行型イノベーションの双方を支援することが可能となる。かかる実施例においては、算出した類似度に基づくものであれば、いかなるルールにより参照用テキスト情報を介した解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。
That is, according to the present invention, it is possible to search for a solution concept based not only on the
また本発明によれば、基本情報と、事業者情報の双方を取り込み、解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。かかる場合において参照用テキスト情報を介し、その連関性に基づいて解決コンセプトを探索する点は、上述と同様である。特に基本情報と、事業者情報の双方を取り込んだ場合において、何れの情報に重みをおくかの重み付けをすることもできる。仮に、基本情報:事業者情報を2:1の割合で重み付けする場合には、参照用テキスト情報と問題状況との連関度、問題状況と解決コンセプトとの連関度の何れか一方又は双方につき、基本情報を事業者情報の2倍にして評価する等してもよい。その結果、より基本情報が重視された解決コンセプトの探索を行うことが可能となる。 Further, according to the present invention, both basic information and business operator information may be taken in and a solution concept may be searched. In this case, the search for the solution concept based on the relevance via the reference text information is the same as described above. In particular, when both basic information and business operator information are taken in, it is possible to weight which information is weighted. If the basic information: business operator information is weighted at a ratio of 2: 1, either or both of the degree of association between the reference text information and the problem situation, the degree of association between the problem situation and the solution concept, The basic information may be evaluated twice as much as the business information. As a result, it is possible to search for a solution concept that emphasizes more basic information.
また参照用テキスト情報と問題状況との連関性、問題状況と解決コンセプトとの連関性、参照用テキスト情報と解決コンセプトとの連関性を、算出した類似度に基づいて設定変更するようにしてもよい。例えば類似度が所定値以上の事業者の割合が相対的に少ない場合には、両者間の連関性のより高いものを−10ポイント下げ、両者間の連関性のより低いものを10ポイント上げる等の調整を行うようにしてもよい。またこれらの連関性が、単に連関の真偽のみで表現されている場合には、真を偽に設定し直すとともに、偽の中で従来の解析で特に選択率の高い組み合わせ等を真に設定し直すようにしてもよい。これらの設定変更を行うことで、今までとは異なる解決コンセプトが選択される可能性が高くなり、その結果、ユーザにより今までとは異なる付随的なアイデア42が生まれる可能性が高くなり、それが事業者との類似度が高いものとなる可能性が出てくる。このような連関性の設定変更を行うことにより、事業者情報との類似度の高くなるような付随的なアイデア42が出現しやすくなる。
In addition, the link between the reference text information and the problem status, the link between the problem status and the solution concept, and the link between the reference text information and the solution concept may be changed based on the calculated similarity. Good. For example, when the percentage of businesses with a similarity equal to or greater than a predetermined value is relatively small, the one with the higher association between the two is lowered by -10 points, the one with the lower association between the two is raised by 10 points, etc. May be adjusted. If these linkages are expressed only by the true / false of the linkage, set true to false and set the combination with high selectivity among false in the conventional analysis. You may try again. By making these setting changes, it is more likely that a different solution concept will be selected, and as a result, there is a higher possibility that the user will have an accompanying
また参照用テキスト情報と問題状況との連関性、問題状況と解決コンセプトとの連関性、参照用テキスト情報と解決コンセプトとの連関性を、類似度のみならず、取得した事業者情報そのものを参酌することで適宜設定変更するようにしてもよい。かかる場合には、解析した事業者情報から抽出した文字列と一致度が高い参照用テキスト情報については、問題状況との連関度を数ポイント上げたり、逆に数ポイント下げたりする等、設定変更をするようにしてもよい。その上で更に、ステップS13に戻り、基本情報に基づく解決コンセプトの探索を行うことで、より市場のニーズに沿った解決コンセプトが探索される可能性が高くなる。 In addition, the relationship between the reference text information and the problem status, the relationship between the problem status and the solution concept, and the relationship between the reference text information and the solution concept are considered in addition to the similarity, as well as the acquired company information itself. Thus, the setting may be changed as appropriate. In such a case, for reference text information that has a high degree of matching with the character string extracted from the analyzed provider information, the setting is changed by increasing the degree of association with the problem situation by several points or conversely by decreasing the number of points. You may make it do. Furthermore, returning to step S13, searching for a solution concept based on basic information increases the possibility of searching for a solution concept that better meets the needs of the market.
また図7の例では、他の事業者との類似度を算出する以前の、当初のシーズ41の基本情報に基づいて探索解を探索する段階において、取得した事業者情報を参酌する。かかる場合には、この予め取得した事業者情報から抽出した文字列と一致度が高い参照用テキスト情報については、問題状況との連関度を調整するようにしてもよい。また、取得した事業者情報から抽出した文字列と一致度が高い参照用テキスト情報と連関性の高い問題状況、ひいてはその問題状況と連関性の高い解決コンセプトを探索するようにしてもよい。また上述と同様に、基本情報と、事業者情報の双方を取り込み、解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。かかる場合において基本情報と、事業者情報の双方を取り込んだ場合において、何れの情報に重みをおくかの重み付けを上述の如く行うようにしてもよい。
In the example of FIG. 7, the acquired business operator information is taken into consideration at the stage of searching for the search solution based on the basic information of the
また本発明によれば、ステップS18において類似度を算出する際において、図8に示すように更にシーズ41の基本情報も参照するようにしてもよい。かかる場合には、基本情報を解析することにより得られた文字列と、事業者情報の文字列との間で、一部一致する文字列の数、完全一致する文字列の数、更には一部一致する係り受けの数、完全一致する係り受けの数等も類似度の計算に反映させる。このとき、基本情報の文字列と事業者情報の文字列との類似度、及び付随アイデア情報の文字列と事業者情報の文字列との類似度の何れを優先するか、何れを重み付けするかは自由に設定することができる。このとき、基本情報の中でも特に解決課題について言及があるものを抽出してこれをテキストマイニングにより解析するようにしてもよい。実際には、ユーザが形式知化した基本情報の中で、いかなる欄に解決課題を記載するか予めルールを作っておき、その欄を検索した上で欄内の解決課題の記載をテキストデータとして抽出し、これを解析していくこととなる。
Further, according to the present invention, when calculating the similarity in step S18, the basic information of the
なお、本発明によれば、出力された複数の解決コンセプトのうち、ユーザが何れの解決コンセプトを採択したかを入力するようにしてもよい。このような解決コンセプトの採択情報が入力された場合に、問題解決支援プログラムは、その採択情報を上述した参照用テキスト情報と問題状況との連関性、問題状況と解決コンセプトとの連関性、参照用テキスト情報と解決コンセプトとの連関性に反映させるようにしてもよい。つまり、採択された解決コンセプトと連関性の高い問題状況や参照用テキスト情報については、さらにその連関度を数ポイント上げるようにしてもよい。また出力した解決コンセプトのうち、この採択情報に含まれていない解決コンセプトは、実際にユーザから採択される可能性の低いコンセプトであるから、当該解決コンセプトとの連関性の高い問題状況や参照用テキスト情報については、さらにその連関度を数ポイント下げるようにしてもよい。 In addition, according to this invention, you may make it input which solution concept the user employ | adopted among the some solution concept output. When the adoption information of such a solution concept is input, the problem solving support program will link the adoption information with the above-described reference text information and the problem situation, the association between the problem situation and the solution concept, and the reference. May be reflected in the relationship between the text information for use and the solution concept. That is, for the problem situation and reference text information highly related to the adopted solution concept, the degree of association may be further increased by several points. Of the output solution concepts, those not included in this selection information are concepts that are unlikely to be actually adopted by the user. For text information, the degree of association may be further lowered by several points.
また本発明は、ステップS13において、基本情報の中でも特に解決課題、解決手段、作用効果の何れか1以上につきについて言及があるものを抽出してこれをテキストマイニングにより解析するようにしてもよい。実際には、ユーザが形式知化した基本情報の中で、いかなる欄に解決課題、解決手段、作用効果を記載するか予めルールを作っておき、その欄を検索した上で欄内の解決課題の記載をテキストデータとして抽出し、これを解析していくこととなる。そして、これら解決課題、解決手段、作用効果の解析結果の何れか1以上を利用し、参照用テキストデータを介して連関度の高い解決コンセプトの探索を行うようにしてもよい。これにより、これら解決課題、解決手段、作用効果の何れか1以上に特化した参照用テキスト情報が選択されて解決コンセプトが探索されることとなる。 In the present invention, in step S13, the basic information may be extracted from the basic information, particularly any one of the problem to be solved, the solution means, and the action effect, and analyzed by text mining. Actually, in the basic information that is formalized by the user, in which column the problem to be solved, the solution, and the action and effect are described in advance, a rule is created in advance, and the problem in the column is searched after searching that column. Will be extracted as text data and analyzed. Then, a solution concept with a high degree of association may be searched for using reference text data using any one or more of these solution problems, solution means, and effect analysis results. As a result, the reference text information specialized in one or more of these solution problems, solution means, and operational effects is selected and a solution concept is searched.
また、このとき図9に示すように、ユーザ側において制約条件を操作部25を介して入力するようにしてもよい。この制約条件とは、例えば、高コストを要する解決コンセプトは選択しない、エネルギーを大量に消費する解決コンセプトは選択しない等、選択する解決コンセプトに関して一定の縛りをかけるものである。問題解決支援プログラムは、予め制約条件の種類を定義すると共にこれに沿って解決コンセプトも予め整理しておく。そして、ユーザ側から制約条件が入力された場合には、その入力された制約条件の下にある解決コンセプトは選択しないように制御する。即ち、問題解決支援プログラムによれば、入力された制約条件に基づいて選択する解決コンセプトを調整するものであってもよい。
Further, at this time, as shown in FIG. 9, the constraint condition may be input via the
本発明は、これら探索解の探索結果や、事業者との類似性の算出結果等をサーバ13に記憶させるようにしてもよい。過去の結果が蓄積されたサーバ13に対して公衆通信網12を介して各電子機器11がアクセスすることで、これらを参照することが可能となる。
In the present invention, the search result of these search solutions, the calculation result of similarity with the business operator, and the like may be stored in the
更に本発明は、上述した何れか一以上のプロセス、又は全てのプロセスを人工知能を介して行うようにしてもよい。本発明への人工知能の具体的な応用方法は、従来における全ての公知の人工知能に関する情報の何れか1以上に基づくものであってもよい。 Furthermore, in the present invention, any one or more of the processes described above, or all processes may be performed via artificial intelligence. The specific application method of artificial intelligence to the present invention may be based on any one or more of all known information related to artificial intelligence.
1 問題解決支援システム
11 電子機器
12 公衆通信網
13 サーバ
21 内部バス
22 ROM
23 RAM
24 CPU
25 操作部
26 表示部
27 記憶部
29 データ入出力部
41 シーズ
42 付随的なアイデア
1 Problem
23 RAM
24 CPU
25
Claims (12)
創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを探索して出力する探索手段とを備えること
を特徴とする問題解決支援システム。 A mining means for extracting text information from electronic data in which information on a newly created artificial creation is described;
The mining means described above is obtained by obtaining in advance three or more levels of association between reference text information reflecting information relating to creation and a solution concept previously classified into two or more types, and by referring to the association degree. And a search means for searching for and outputting any one or more solution concepts having a high degree of association with reference text information that partially or partially matches the text information extracted by .
を特徴とする請求項1記載の問題解決支援システム。 The search means, and the reference text information, three or more stages of association degree between typified Issues situation in advance in two or more, as well as three or more stages of association degree between the status and the solving concept above problems previously The problem solving support system according to claim 1, wherein the problem solving support system searches for any one or more of the solution concepts by acquiring and referring to each association degree .
を特徴とする請求項1又は2項記載の問題解決支援システム。 The mining means includes incidental idea information as text data relating to a newly created product based on the solution concept searched by the searching means, and business operator information as text data relating to information of another business operator. The problem solving support system according to claim 1, wherein the problem solving support system is obtained, and calculates and outputs a similarity between the text information and the business operator information.
を特徴とする請求項1〜3のうち何れか1項記載の問題解決支援システム。 The problem solving support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the mining means or the search means is controlled by artificial intelligence.
を特徴とする請求項3又は4記載の問題解決支援システム。 5. The problem solving support system according to claim 3, wherein the searching means further searches for a solution concept by referring to the analysis result of the similarity or the acquired business operator information.
を特徴とする請求項1又は2項記載の問題解決支援システム。 The problem solving support system according to claim 1 or 2, wherein the search means performs search by acquiring operator information in which information of another operator is described and referring to the information.
を特徴とする請求項3又は4記載の問題解決支援システム。 The problem solving support system according to claim 3 or 4, wherein the mining means calculates the similarity based on information on a newly created artificial product.
を特徴とする請求項1〜7のうち何れか1項記載の問題解決支援システム。 The search means, when input information on the output of the solution concept is inputted, is updated by reflecting it in three or more levels of association with the solution concept. 7. The problem solving support system according to any one of items 7.
を特徴とする請求項1〜8のうち何れか1項記載の問題解決支援システム。 The problem solving method according to any one of claims 1 to 8, wherein the search means updates the analysis result of the similarity by reflecting the degree of association with the solution concept in three or more stages. Support system.
を特徴とする請求項1〜9のうち何れか1項記載の問題解決支援システム。 The problem solving support system according to any one of claims 1 to 9, wherein a solution concept to be selected is adjusted based on an input constraint condition.
創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを問題解決支援システムにより探索して出力する探索ステップとを有すること
を特徴とする問題解決支援方法。 A mining step of extracting text information from electronic data in which information on a newly created creation is described by a problem solving support system ;
The mining means described above is obtained by obtaining in advance three or more levels of association between reference text information reflecting information relating to creation and a solution concept previously classified into two or more types, and by referring to the association degree. and characterized in that it has a search step and outputting the searched by the extracted text information and a portion matching or partial matching reference text information with high association degree any one or more of solving concept problem solving support system by Problem solving support method.
創作物に関する情報が反映された参照用テキスト情報と、予め2種以上に分類された解決コンセプトとの3段階以上の連関度を予め取得すると共に、当該連関度を参照することにより、上記マイニング手段により抽出されたテキスト情報と一部一致又は部分一致する参照用テキスト情報と連関度の高い何れか1以上の解決コンセプトを探索して出力する探索ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする問題解決支援プログラム。 A mining step for extracting text information from electronic data describing information on a newly created artificially created product;
The mining means described above is obtained by obtaining in advance three or more levels of association between reference text information reflecting information relating to creation and a solution concept previously classified into two or more types, and by referring to the association degree. A problem of causing a computer to execute a search step for searching and outputting any one or more solution concepts having a high degree of association with reference text information that partially or partially matches text information extracted by Solution support program.
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020129216A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | Assest株式会社 | Nursery enrollment probability determination program and system |
JP2020146030A (en) * | 2019-03-08 | 2020-09-17 | Assest株式会社 | Agricultural system |
JP2021128737A (en) * | 2020-02-17 | 2021-09-02 | Assest株式会社 | Storage environment discrimination program |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6880580B2 (en) * | 2016-06-29 | 2021-06-02 | 日本電気株式会社 | Problem estimation device, problem estimation method and program |
JP7153977B1 (en) * | 2022-03-24 | 2022-10-17 | オモイエル株式会社 | INFORMATION STRUCTURING SYSTEM, INFORMATION STRUCTURING METHOD, SERVER DEVICE, AND PROGRAM |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04281568A (en) * | 1991-03-11 | 1992-10-07 | Agency Of Ind Science & Technol | Retrieving device |
JPH0696118A (en) * | 1992-09-09 | 1994-04-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and device for supporting idea |
JP2002163275A (en) * | 2000-11-29 | 2002-06-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Technical document retrieving device |
WO2005029379A1 (en) * | 2003-09-19 | 2005-03-31 | Toshiba Solutions Corporation | Information processing device and information processing method |
JP2005284548A (en) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Seiko Epson Corp | Creation idea support device, creation idea support method, and creation idea support program |
JP2006048176A (en) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Casio Comput Co Ltd | Document preparation support device, document preparation support method and program |
WO2007060780A1 (en) * | 2005-11-22 | 2007-05-31 | Nec Corporation | Inspiration support device, inspiration support method, and inspiration support program |
JP2007310720A (en) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Toshiba Corp | Data processor, data processing method and data processing program |
JP2011204009A (en) * | 2010-03-25 | 2011-10-13 | Nomura Research Institute Ltd | Apparatus and program for supporting systematization of idea |
US20140101079A1 (en) * | 2012-10-10 | 2014-04-10 | Steven Vaughn Deal | Massively Distributed Problem Solving Agent |
-
2015
- 2015-12-21 JP JP2015248171A patent/JP6019303B1/en active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH04281568A (en) * | 1991-03-11 | 1992-10-07 | Agency Of Ind Science & Technol | Retrieving device |
JPH0696118A (en) * | 1992-09-09 | 1994-04-08 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and device for supporting idea |
JP2002163275A (en) * | 2000-11-29 | 2002-06-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Technical document retrieving device |
WO2005029379A1 (en) * | 2003-09-19 | 2005-03-31 | Toshiba Solutions Corporation | Information processing device and information processing method |
JP2005284548A (en) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Seiko Epson Corp | Creation idea support device, creation idea support method, and creation idea support program |
JP2006048176A (en) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Casio Comput Co Ltd | Document preparation support device, document preparation support method and program |
WO2007060780A1 (en) * | 2005-11-22 | 2007-05-31 | Nec Corporation | Inspiration support device, inspiration support method, and inspiration support program |
JP2007310720A (en) * | 2006-05-19 | 2007-11-29 | Toshiba Corp | Data processor, data processing method and data processing program |
JP2011204009A (en) * | 2010-03-25 | 2011-10-13 | Nomura Research Institute Ltd | Apparatus and program for supporting systematization of idea |
US20140101079A1 (en) * | 2012-10-10 | 2014-04-10 | Steven Vaughn Deal | Massively Distributed Problem Solving Agent |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020129216A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | Assest株式会社 | Nursery enrollment probability determination program and system |
JP2020146030A (en) * | 2019-03-08 | 2020-09-17 | Assest株式会社 | Agricultural system |
JP2021128737A (en) * | 2020-02-17 | 2021-09-02 | Assest株式会社 | Storage environment discrimination program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2017116975A (en) | 2017-06-29 |
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