JP6080649B2 - レコメンド装置、レコメンド方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンド（推奨）するレコメンド装置及びレコメンド方法、並びに、当該レコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

従来、ユーザの作業ログ等を用いて、コンテンツのレコメンド処理を実行するものとしては、協調フィルタリング技術が一般的である。この協調フィルタリング技術は、レコメンドの対象者（以下、「レコメンド対象ユーザ」と称する）と類似の特徴を持つ他ユーザ（以下、「類似ユーザ」と称する）を同定し、レコメンド対象ユーザの現在の状況において、類似ユーザがとった行動を推奨する処理を行うものである（例えば、下記の特許文献１参照）。

また、同じ利用目的のファイルの利用履歴から作業の流れを抽象化して分類し、分類された個々の作業をワークフローとして定義することで、ワークフローに属するコンテンツをレコメンドするといった技術も考えられている。

特開２０１１−１６５１６９号公報

しかしながら、従来の技術では、類似ユーザや過去の作業において有用であったコンテンツをレコメンドすることはできても、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザにとって有用なコンテンツという観点でのレコメンドはできていない。そのため、レコメンド対象ユーザにとって必ずしも有用ではないコンテンツがレコメンドされてしまうといった問題があった。

本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対して、より有用なコンテンツをレコメンド（推奨）することが可能な仕組みを提供することを目的とする。

本発明のレコメンド装置は、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置であって、前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第１の取得手段と、知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得手段と、前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第２の取得手段と、前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得手段で獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価手段とを有する。
また、本発明は、上述したレコメンド装置によるレコメンド方法、及び、当該レコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。

本発明によれば、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対して、作業を実施する上でより有用なコンテンツをレコメンド（推奨）することができる。これにより、従来のレコメンド技術に比べて、ユーザの作業効率の向上を図ることが可能となる。

本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンドシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンドシステムによるレコメンド方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態を示し、図３に示す作業指向レコメンド装置によって検出される類似作業事例やレコメンド候補コンテンツの概念的な構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態を示し、図３の部門知識管理システムにおいて保持される、人や組織等に関する知識の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態を示し、図３の部門知識管理システムにおいて保持される、コンテンツに関する知識の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態を示し、類似作業事例ユーザと同時利用コンテンツ間の関係から概念的関係を獲得する一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態を示し、レコメンド対象ユーザとの間に概念的関係が成り立つコンテンツの一例を示す図である。 本発明の第５の実施形態を示し、図１０（ｃ）に示した概念的関係の一部の概念を上位概念に置き換えた一例を示す図である。

以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。以下、図１に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置１００−１」と称する。

例えば、レコメンド装置１００−１は、例えば、単一のコンピュータ装置で実現してもよいし、必要に応じて複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現するようにしてもよい。

レコメンド装置１００−１は、図１に示すように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、外部記憶装置１０４、入力インタフェース１０５、出力インタフェース１０６、システムバス１０７、入力デバイス１０８、及び、出力デバイス１０９のハードウェア構成を有して構成されている。

ＣＰＵ１０１は、例えば、ＲＯＭ１０２或いは外部記憶装置１０４に記憶されたプログラムやデータや情報を用いて、当該レコメンド装置全体の制御を行う。

ＲＯＭ１０２は、変更を必要としないプログラムや各種のデータや各種のパラメータ等の情報などを格納（記憶）する記憶媒体である。

ＲＡＭ１０３は、ＲＯＭ１０２或いは外部記憶装置１０４からロードされたプログラムやデータや情報を一時的に記憶するエリアを備えるとともに、ＣＰＵ１０１が各種の処理を行うために必要とするワークエリアを備える。

外部記憶装置１０４は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）やＣＰＵ１０１が実行するプログラム、更には、本実施形態の説明において既知としているデータや情報などを記憶する記憶媒体である。なお、本実施形態においては、本発明の実施形態に係る処理を実行するためのプログラムは、外部記憶装置１０４に記憶されているものとするが、例えばＲＯＭ１０２に記憶されている形態であっても適用可能である。
この外部記憶装置１０４は、例えば、当該レコメンド装置に固定して設置されたハードディスク（ＨＤ）やメモリカード、或いは、当該レコメンド装置から着脱可能なフレキシブルディスク（ＦＤ）やコンパクトディスク（ＣＤ）等の光ディスク、磁気カードや光カード、ＩＣカード、メモリカードなどから構成されている。例えば、外部記憶装置１０４には、ＲＡＭ１０３での保持に向かないような大きなサイズの情報などが保存されるものとする。本実施形態においては、例えば、部門の知識情報などが該当する。

入力インタフェース１０５は、ユーザの操作を受けるポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイス１０８とのインタフェースである。

出力インタフェース１０６は、モニタやプリンタなどの出力デバイス１０９とのインタフェースである。

システムバス１０７は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部記憶装置１０４、入力インタフェース１０５、及び、出力インタフェース１０６を相互に通信可能に接続する。

次いで、本実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の他の一例について説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。以下、図２に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置１００−２」と称する。また、図２において、図１に示す構成と同じ構成には、同じ符号を付している。

具体的に、図２に示すレコメンド装置１００−２は、図１に示すレコメンド装置１００−１に対して、ネットワークインタフェース２０１のハードウェア構成を追加したものである。

ネットワークインタフェース２０１は、当該レコメンド装置と外部装置Ｇとの間で行われる各種の情報や各種の信号等の送受信を司るものである。
例えば、複数のコンピュータ装置でレコメンド装置を構成する場合には、図２に示すレコメンド装置１００−２のようにネットワークインタフェース２０１を設け、当該レコメンド装置と外部装置Ｇとを互いに通信可能なようにＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などで接続する。

次に、本実施形態に係るレコメンドシステムについて説明する。
図３は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンドシステムの概略構成の一例を示すブロック図である。

レコメンドシステム３００は、図３に示すように、レコメンド装置１００、コンテンツ管理システム３１０、及び、部門知識管理システム３２０を有して構成されている。

コンテンツ管理システム３１０は、レコメンド装置１００が利用する情報を保持・管理している。具体的に、コンテンツ管理システム３１０は、ユーザによるコンテンツ管理のフロントエンドとして動作し、コンテンツの参照、コピー、印刷、登録・保管、検索といった機能を提供する。この際、コンテンツ管理システム３１０は、行われた作業の履歴を、作業を行ったユーザと作業内容と作業対象コンテンツとを記録したログ情報として保持するものとする。なお、本実施形態においては、コンテンツ管理システム３１０を利用して現在作業を行っているユーザをレコメンド対象ユーザとする。また、本実施形態においては、コンテンツ管理システム３１０は、少なくとも作業指向レコメンド装置３１１を含むものとする。

ここで、作業指向レコメンド装置３１１について説明する。
作業指向レコメンド装置３１１は、過去のユーザ作業履歴をベースとして、現在のレコメンド対象ユーザの作業にとって好適なコンテンツをレコメンド候補コンテンツとして提示するものである。例えば、レコメンド対象ユーザが、文書テンプレートをオープンし、何らかのコンテンツを新規作成する作業を行おうとしていると想定する。この場合について、図７を用いて説明する。

図７は、本発明の第１の実施形態を示し、図３に示す作業指向レコメンド装置３１１によって検出される類似作業事例やレコメンド候補コンテンツの概念的な構成を示す図である。

図７においてテンプレートをＴ（７０１）とすると、例えば作業指向レコメンド装置３１１は、過去においていずれかのユーザがＴ（７０１）からコンテンツＸ１〜Ｘｎ（７０２〜７０４）を新規作成した時の作業を、類似作業の事例（以下、「類似作業事例」と称する）として検出する。類似作業においては、コンテンツＸ１〜Ｘｎの作成それぞれにおいて、参照や引用を目的として同時利用されたコンテンツ（以下、「同時利用コンテンツ」と称する）（７０８）がある。これらの利用を含めたものを類似作業（７０５〜７０７）としている。

そして、例えば作業指向レコメンド装置３１１は、類似作業における同時利用コンテンツ群７０８から、これらに近い目的・用途で作られたと思われるコンテンツ群７０９を検出する。ここで、目的・用途が近いコンテンツ群は、例えば、同時利用コンテンツ群７０８のコンテンツと、ファイル名が類似している、コンテンツの構造情報が類似している、他のコンテンツとの同時利用の依存関係が類似している、同一のコンテンツから生成された等派生関係が類似している、といった点の類似性を評価して決定すればよい。この際、内容そのものの類似さではなく、同じような目的で作成・利用されたコンテンツであるか否かといた点で類似性を評価する。

こうして得たコンテンツ群７０８及び７０９を、現在の作業において同時利用の効果が高いコンテンツとして、レコメンド候補コンテンツとする。これについては、既知の手段があるため、それを利用するものとする。具体的には、コンテンツ管理システム３１０が保存している作業ログを解析し、当該作業ログのパターンの類似性によって、いくつかの作業パターンを抽出する。この時、当該作業パターンにおいて同時利用を推奨するコンテンツ群を取得しておく。その後、作業ログを定常的に監視しておき、当該抽出しておいた作業パターンのいずれかに類似した作業を検知した際に、当該取得しておいたコンテンツ群を、当該作業中のレコメンド対象ユーザに対してレコメンドするといったものがある。

なお、この場合、上記で例として述べたような、テンプレートからのコンテンツの新規作成といった作業だけでなく、より手番の多い作業であっても構わない。例えば、ある既存の文書をオープンし、別の文書を新規作成し、さらに別の文書をいくつか参照した後、該新規作成した文書を印刷して、該新規作成した文書を登録する、といった作業の流れなどでも構わない。ただし、類似作業のパターンを見つける意図で、こういった作業の手順はある程度入れ替えを想定した上で、パターンの抽出を行うようにする。

本実施形態のコンテンツ管理システム３１０は、このような作業指向レコメンド装置３１１を利用することで、同システムに対するユーザの各作業において、当該作業で同時利用を推奨するコンテンツの検出を行い、これを提示する機能を保有するものとする。なお、本実施形態における作業指向レコメンド装置３１１は、レコメンド装置１００に対して、レコメンド対象ユーザの現在の作業に類似する類似作業における類似作業事例に関する情報、及び、当該作業指向レコメンド装置３１１でレコメンド候補コンテンツとしたコンテンツ群（以下、「レコメンド候補コンテンツ群」と称する）に関する情報を送信することができるものとする。また、作業指向レコメンド装置３１１は、レコメンド装置１００から、提供したレコメンド候補コンテンツ群に対する評価を受け取ることができるものとする。そして、作業指向レコメンド装置３１１は、その評価に応じて、レコメンド内容を決定することができるものとする。レコメンド装置１００と作業指向レコメンド装置３１１とを分けず、コンテンツ管理システム３１０は、作業履歴を解析しコンテンツをレコメンドするレコメンド装置を１つで構成してもよい。この場合、例えば、レコメンド装置１００で、図７に示した類似作業事例の検出やレコメンド候補コンテンツの抽出を行う。また、後述のコンテンツ評価部４０５は、レコメンド候補コンテンツの評価に応じてレコメンド内容を決定することまで行う。

部門知識管理システム３２０は、レコメンド装置１００が利用する情報を保持・管理している。具体的に、部門知識管理システム３２０は、部門や部門が扱うドメインに関する様々な情報を体系的に整理して保持するものである。そして、部門知識管理システム３２０は、それらの情報及びその概念構造、概念間の関係、当該関係の定義といった、オントロジに相当する知識情報を保持する。本実施形態においては、部門知識管理システム３２０は、例えば、図８、図９に示すような情報を保持するものとする。

図８は、本発明の第１の実施形態を示し、図３の部門知識管理システム３２０において保持される、人や組織等に関する知識の一例を示す図である。
また、図９は、本発明の第１の実施形態を示し、図３の部門知識管理システム３２０において保持される、コンテンツに関する知識の一例を示す図である。

図８（ａ）は、各情報の概念（クラス或いは型と呼ばれることもある）と、概念間の関係の一例を示している。図８（ａ）において、楕円で囲まれた単語が概念を示している。そして、概念間の１重の矢印は矢印の先の概念が下位概念である関係を示し、また、２重の矢印は概念間のそれ以外の関係を示している。後者の関係については、図８（ａ）において、それぞれの矢印で示した関係の説明を斜体の文字で付与している。例えば、図８（ａ）における概念「社員」は、概念「組織」に「所属」する関係があることを示している。なお、下位の概念は、上位の概念における関係を継承する。ここでは、「組織」の下位概念である「課」は、「社員」との間に「所属」関係を取り得る。

図８（ｂ）は、各概念に属する情報（以下、「インスタンス」と称する）の一例を示している。図８（ｂ）において、破線の矢印が概念に属するインスタンスであることを示しており、破線の楕円で囲まれた単語がインスタンスを示す。例えば、「佐藤」という人は、「社員」という概念のインスタンスである。それぞれのインスタンスが、各インスタンスの属する概念間の関係を持つことになる。

図８（ｃ）は、その具体例を示している。
図８（ｃ）では、「社員」のインスタンスである「佐藤」に着目し、他のインスタンスとの関係を示している。図８（ｃ）によれば、例えば「佐藤」は、概念「課」のインスタンス「開発一課」に「所属」しており、概念「テーマ」のインスタンス「テーマＡ」の「担当」である。また、「テーマＡ」にとって、概念「技術」のインスタンスである「△技術」は、「要素技術」の関係であることが示されている。

図８に示す情報は、ある部門における組織や人に関する情報を中心としたものであるが、本実施形態では、部門知識管理システム３２０は、コンテンツの属性情報も保持する。例えば、コンテンツが文書だった場合、概念「文書」については、図９に示すような関係の構造を保持する。そして、図８に示す各概念との間に関係を結ぶ。なお、文書におけるキーワードのようなものは、単なるテキスト情報でしかない場合もあり、図９に示すように概念を持たないテキスト情報のノード（以下、「テキストノード」と称する）として保持するように定義しても構わない。

部門知識管理システム３２０は、図８や図９に示すような情報を保持する。ただし、図８及び図９に示す構造やインスタンスは、あくまでも、本実施形態における説明上の例を示したものであり、実際には、より多くの概念やインスタンスが、多くの種類の関係の定義とともに保持される。例えば、部門知識・オントロジとしては、上記の例も含めると、人事情報（例えば、管理関係、担当など）、組織情報（例えば、組織構造や役割など）、テーマ体系（例えば、テーマ構造や関連技術など）、プロジェクト体系（例えば、プロジェクトの構造や関連組織・人）、技術体系（例えば、技術の上位・下位概念の関係）、部門用語・社内用語のシソーラス、社内ＳＮＳ・ソーシャルグラフ（例えば、人の専門技術、（組織を介さないような）直接の知人関係、ユーザアクティビティや嗜好といったプロファイル情報）などを含むものであってもよい。

本実施形態においては、部門知識管理システム３２０は、図８及び図９に示す情報を、ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ（Ｗ３Ｃ））で標準化されている知識を定義するための記述形式であるＲｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ Ｓｃｈｅｍａ（ＲＤＦＳ）／ＯＷＬの形式で記述したものを保持する。図８や図９に示したような、２つの概念やインスタンス間を矢印で接続した情報は、これらの記述形式において最も基本的な記述要素となっている。また、部門知識管理システム３２０は、同じくＷ３Ｃで標準化されている、知識を探索するためのクエリを記述する言語であるＳＰＡＲＱＬ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｎｄ ＲＤＦ Ｑｕｅｒｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＳＰＡＲＱＬ）を使って、格納してある知識を探索する機能を保持しているものとする。ここでは、例えば、ある２つの情報の間に存在している関係を取得したり、ある情報との間に指定した関係が成り立つ別の情報を取得したりといった知識へのアクセス手段を提供できるものとする。

また、部門知識管理システム３２０にある情報は、コンテンツ管理システム３１０におけるユーザやコンテンツとの対応付けがされているものとする。例えば、コンテンツ管理システム３１０において利用されるユーザＩＤと、部門知識管理システム３２０におけるユーザ属性情報とは１対１で対応が取れるものとする。コンテンツについても、例えば、コンテンツ管理システム３１０で管理しているコンテンツのＩＤをキーとして、その提供先の組織や作成者等のコンテンツ属性情報が同定できるものとする。また、本実施形態においては、レコメンド装置１００に対してコンテンツ管理システム３１０から様々な情報が送信される。この時、部門知識管理システム３２０は、レコメンド装置１００から当該情報に関する問合せを受けた場合に、部門知識管理システム３２０上の該当する情報を返信することができるものとする。

次に、図３に示すレコメンド装置１００の機能構成について説明する。
図４は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の機能構成の一例を示すブロック図である。以下、図４に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置１００−Ａ」と称する。

レコメンド装置１００−Ａは、図４に示すように、類似作業事例取得部４０１、関係獲得部４０２、候補コンテンツ取得部４０３、関係コンテンツ判定部４０４、及び、コンテンツ評価部４０５の機能構成を有して構成されている。

類似作業事例取得部（第１の取得手段）４０１は、作業指向レコメンド装置３１１から、あるユーザ作業に類似した既知の類似作業事例に関する情報を取得する。レコメンド装置１００で図７に示した処理を行い、類似作業事例を取得することもできる。本実施形態においては、レコメンド対象ユーザがコンテンツ管理システム３１０に対して作業を行った際に、作業指向レコメンド装置３１１が当該作業の類似作業を検出し、類似作業事例取得部４０１が類似作業事例に関する情報を取得する。ここでは、少なくとも、類似作業事例に関する情報として、レコメンド対象ユーザを特定するレコメンド対象ユーザＩＤと、類似作業事例における同時利用コンテンツ群をそれぞれ特定するコンテンツＩＤと、類似作業事例の主体であったユーザ（以下、「類似作業事例ユーザ」と称する）を特定する類似作業事例ユーザＩＤとを取得する。なお、類似作業事例が複数ある場合には、個々の類似作業事例毎に、同時利用コンテンツ群のコンテンツＩＤと類似作業事例ユーザＩＤとを取得する。

関係獲得部４０２は、部門知識管理システム３２０の情報を参照して、類似作業事例取得部４０１で取得した類似作業事例における類似作業事例ユーザと同時利用コンテンツ群との間の概念的な関係を獲得する。具体的に、関係獲得部４０２は、まず、類似作業事例ユーザＩＤをキーとして、部門知識管理システム３２０上における当該ユーザを含む部分知識を取得する。コンテンツについても同様に、関係獲得部４０２は、コンテンツＩＤをキーとして、部門知識管理システム３２０上の当該コンテンツを含む部分知識を取得する。さらに、関係獲得部４０２は、取得した両方の部分知識間について到達可能な関係がある場合には、これを取得し、両者を関係付けた統合部分知識を生成する。そして、関係獲得部４０２は、この統合部分知識に含まれるインスタンスを、関係を定義した情報を元に、所属する概念に置き換えたもの（以下、「概念的関係」と称する）を獲得する。以上の処理を、図１０の例を用いて補足する。

図１０は、本発明の第１の実施形態を示し、類似作業事例ユーザと同時利用コンテンツ間の関係から概念的関係を獲得する一例を示す図である。
なお、図１０に示す例は、可能な範囲で図８及び図９に例示した情報と合わせて記載している。

図１０（ａ）は、類似作業事例ユーザが「佐藤」という社員であり、同時利用コンテンツが「△技術開発計画」という文書だった場合の、それぞれの部分知識である。図１０（ａ）の左側に図示したものが、「佐藤」と、同インスタンスに付随する関係と、その関係先のインスタンスである。これは、図８（ｃ）に示した図において、「佐藤」から直接関係のあるインスタンスを取得した部分知識に該当する。また、図１０（ａ）の右側に図示したものは、図９に示したコンテンツの概念構造に具体的なインスタンスを記述したものに相当し、「△技術開発計画」から直接関係のあるインスタンスを取得した部分知識を表している。

この図１０（ａ）の左右に図示した２つの図間に存在する関係を、部門知識管理システム３２０から取得し、両者の関係を追加したものが図１０（ｂ）である。この図１０（ｂ）に示す図が、先の説明で述べた統合部分知識に該当する。なお、新しく追加された関係及びインスタンスは、図１０（ｂ）において太線で示している。なお、本実施形態においては、キーワードはテキスト情報であるため、当該テキスト情報をラベルとして含むインスタンスを、パターンマッチングを利用して求めている。ここでは、「△技術」をラベルとして持つ、概念「技術」のインスタンスである「△技術」が見つかっている。

そして、１０（ｂ）に示す図に対して、各関係がノードとして取り得る概念に、インスタンスを置き換えたものが、図１０（ｃ）である。こうして得た図１０（ｃ）に示す関係を、ここでは概念的関係としている。図１０（ｃ）には、左端に図示した概念「社員／課長」と概念「文書」との間の概念的関係が示されている。この概念的関係が、レコメンド対象ユーザとの間で真となるような、「コンテンツ（文書）」のインスタンスが存在するか否かを、後述する関係コンテンツ判定部４０４で判定する。

候補コンテンツ取得部（第２の取得手段）４０３は、作業指向レコメンド装置３１１から、処理中の作業におけるレコメンド候補コンテンツ群のＩＤを取得する。レコメンド装置１００で図７に示した処理を行い、レコメンド候補コンテンツ群を取得することもできる。

関係コンテンツ判定部４０４は、類似作業事例取得部４０１で取得した現在作業中のレコメンド対象ユーザと、候補コンテンツ取得部４０３で取得したレコメンド候補コンテンツ群との間に、関係獲得部４０２で獲得した関係が成り立つか否かを判定する。具体的に、本実施形態においては、関係コンテンツ判定部４０４は、関係獲得部４０２で獲得した概念的関係と、レコメンド対象ユーザＩＤと、レコメンド候補コンテンツ群のＩＤとから、部門知識管理システム３２０に対して問合せのクエリを生成し、矛盾のないコンテンツが存在するか否かを判定する。以下、図１１を用いて補足する。

図１１は、本発明の第１の実施形態を示し、レコメンド対象ユーザとの間に概念的関係が成り立つコンテンツの一例を示す図である。具体的に、図１１は、レコメンド対象ユーザが「田中」であった場合の一例である。
この場合、関係コンテンツ判定部４０４は、図１０（ｃ）の概念的関係における「社員／課長」の部分に「田中」を当てはめ、矛盾の無い関係のコンテンツが存在するか否かを判定する。具体的には、関係コンテンツ判定部４０４は、『「田中」（社員）が担当している「テーマのインスタンスａ」が、「技術のインスタンスｂ」を要素技術とし、「技術のインスタンスｂ」が、「コンテンツ（文書インスタンス）ｃ」のキーワードである（ラベルとして持っている）ことが真であるような、コンテンツｃは？』といった問い合わせのクエリを生成し、部門知識管理システム３２０へ問い合わせる。同様に、関係コンテンツ判定部４０４は、別の関係である『「田中」が（課長として）管理している「課のインスタンスｄ」が、「コンテンツｃ」の提供先である「部のインスタンスｅ」の下部組織であることが真であるようなコンテンツｃは？』といった問い合わせのクエリを生成する。このように、関係コンテンツ判定部４０４は、全ての関係について、同様の検証を行い、矛盾のないコンテンツがレコメンド候補コンテンツ群に存在するか否かを判定する。図１１の例では、文書インスタンスである「技術検討報告書」が、矛盾の無いコンテンツとして判定される。

コンテンツ評価部４０５は、関係コンテンツ判定部４０４による判定結果に基づいて、現在作業中のレコメンド対象ユーザにとってのレコメンドコンテンツとしての妥当性を評価する。例えば、コンテンツ評価部４０５は、関係コンテンツ判定部４０４での判定の結果、レコメンド対象ユーザとの間に関係獲得部４０２で獲得した関係が成り立つコンテンツを、レコメンド対象ユーザにとってのレコメンドの妥当性があるコンテンツとして評価する。

ここで、図４に示す各機能構成部と、図１或いは図２に示す各ハードウェア構成部との対応関係の一例について説明する。
例えば、図１に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラムから（或いは、図２に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラム並びにネットワークインタフェース２０１から）、図４に示す類似作業事例取得部４０１、関係獲得部４０２、候補コンテンツ取得部４０３、及び、関係コンテンツ判定部４０４が構成される。
また、例えば、図１に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラムから（或いは、図２に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラムから）、図４に示すコンテンツ評価部４０５が構成される。

次に、本実施形態に係るレコメンドシステム３００によるレコメンド方法の処理について説明する。
図５は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンドシステムによるレコメンド方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャートの処理の前提として、レコメンド対象ユーザＡがコンテンツ管理システム３１０に対して、何らかの作業を行っているものとする。また、コンテンツ管理システム３１０は、当該作業のログを記録しているものとする。

まず、ステップＳ５０１において、レコメンド対象ユーザＡの作業ログを監視している作業指向レコメンド装置３１１は、当該レコメンド対象ユーザＡによる作業を検知する。具体的に、作業指向レコメンド装置３１１は、レコメンド対象ユーザＡによる作業が、既に作業パターンとして解析してあるいずれの作業であるかを同定することで、当該レコメンド対象ユーザＡによる作業を検知する。

続いて、ステップＳ５０２において、作業指向レコメンド装置３１１は、レコメンド対象ユーザＡによる作業の当該作業パターンから、現在の作業に類似した過去の事例である類似作業事例を検出する。そして、類似作業事例取得部４０１は、作業指向レコメンド装置３１１から、当該類似作業事例に関する情報を取得する。ここでは、類似作業事例に関する情報として、レコメンド対象ユーザを特定するレコメンド対象ユーザＩＤと、類似作業事例における同時利用コンテンツ群をそれぞれ特定するコンテンツＩＤと、類似作業事例ユーザを特定する類似作業事例ユーザＩＤとを取得する。

次のステップＳ５０３〜ステップＳ５０８は、関係獲得部４０２が処理を行う。
まず、ステップＳ５０３において、関係獲得部４０２は、ステップＳ５０２で取得した全ての類似作業事例について、未処理の類似作業事例があるか否かを判断する。

ステップＳ５０３の判断の結果、未処理の類似作業事例がある場合には（Ｓ５０３／ＹＥＳ）、ステップＳ５０４に進む。そして、ステップＳ５０４以降の処理は、当該未処理の類似作業事例について処理が行われる。
ステップＳ５０４に進むと、関係獲得部４０２は、ステップＳ５０２で取得した類似作業事例に関する情報の中から、現在処理対象としている類似作業事例における類似作業事例ユーザＢの類似作業事例ユーザＩＤを取得する。そして、関係獲得部４０２は、当該取得した類似作業事例ユーザＩＤをキーとして、部門知識管理システム３２０から、類似作業事例ユーザＢを含む部分知識βを取得する。

続いて、ステップＳ５０５において、関係獲得部４０２は、現在処理対象としている類似作業事例における全ての同時利用コンテンツについて、未処理の同時利用コンテンツがあるか否かを判断する。

ステップＳ５０５の判断の結果、未処理の同時利用コンテンツがない場合には（Ｓ５０５／ＮＯ）、ステップＳ５０３に戻る。

一方、ステップＳ５０５の判断の結果、未処理の同時利用コンテンツがある場合には（Ｓ５０５／ＹＥＳ）、ステップＳ５０６に進む。
ステップＳ５０６に進むと、関係獲得部４０２は、ステップＳ５０２で取得した類似作業事例に関する情報の中から、ステップＳ５０５において未処理であると判断された同時利用コンテンツのコンテンツＩＤを取得する。そして、関係獲得部４０２は、当該取得したコンテンツＩＤをキーとして、部門知識管理システム３２０から、当該同時利用コンテンツを含む部分知識αを取得する。

続いて、ステップＳ５０７において、関係獲得部４０２は、部門知識管理システム３２０から、ステップＳ５０６で取得した部分知識α及びステップＳ５０４で取得した部分知識βの２つの部分知識間にある関係を示す関係情報を取得し、統合部分知識を生成する。

続いて、ステップＳ５０８において、関係獲得部４０２は、ステップＳ５０７において生成した統合部分知識上のインスタンスの概念と関係とをそれぞれ残した概念的関係を獲得する。このステップＳ５０８の処理が終了すると、ステップＳ５０５に戻る。

また、ステップＳ５０３の判断の結果、未処理の類似作業事例がない場合には（Ｓ５０３／ＮＯ）、ステップＳ５０９に進む。
ステップＳ５０９に進むと、関係コンテンツ判定部４０４は、まず、ステップＳ５０２で取得した類似作業事例に関する情報の中から、レコメンド対象ユーザＡのレコメンド対象ユーザＩＤを取得する。次いで、関係コンテンツ判定部４０４は、ステップＳ５０８で獲得した概念的関係を取得し、レコメンド対象ユーザＡとの間に、概念的関係で矛盾の無いコンテンツが存在するか否かを、部門知識管理システム３２０に問い合わせる。また、候補コンテンツ取得部４０３は、作業指向レコメンド装置３１１からレコメンド対象ユーザＡの現在の作業におけるレコメンド候補コンテンツ群のＩＤを取得し、関係コンテンツ判定部４０４は、候補コンテンツ取得部４０３から当該レコメンド候補コンテンツ群のＩＤを取得する。そして、関係コンテンツ判定部４０４は、レコメンド候補コンテンツ群の各レコメンド候補コンテンツについて、上記矛盾の無いコンテンツか否かを判定する。

なお、先にレコメンド候補コンテンツ群（のＩＤ）を取得しておいて、上述したような問い合わせの際に部門知識管理システム３２０に対して提示し、判定を含めて部門知識管理システム３２０に行わせてもよい。また、本実施形態においては、ステップＳ５０２で取得した類似作業事例が複数ある場合、及び、各類似作業事例における同時利用コンテンツが複数ある場合には、ステップＳ５０８で複数の概念的関係が得られるが、その場合は得られた概念的関係毎に処理を繰り返し実施する等すればよい。

続いて、ステップＳ５１０において、コンテンツ評価部４０５は、ステップＳ５０９の判定結果を受け取り、現在作業中のレコメンド対象ユーザＡにとってのレコメンドコンテンツとしての妥当性を評価する。即ち、ステップＳ５１０では、ステップＳ５０９で判定したコンテンツについて、現在作業中のレコメンド対象ユーザＡの視点でレコメンドコンテンツとしての妥当性を評価する。ここでは、ステップＳ５０９で取得したレコメンド候補のレコメンド候補コンテンツ群に対して、少なくともステップＳ５０８で獲得した概念的関係と矛盾の無いコンテンツであるか否かの情報を与える。

なお、本実施形態においては、部門知識管理システム３２０が、レコメンド装置１００の動作に必要な知識へのアクセス手段を提供していることを想定したが、ここで示したようなアクセス手段を提供していない場合も考えられる。その場合は、図６に示すようなレコメンド装置を構成する。

図６は、本発明の第１の実施形態に係るレコメンド装置の機能構成の一例を示すブロック図である。以下、図６に示すレコメンド装置を、「レコメンド装置１００−Ｂ」と称する。また、図６において、図４に示す構成と同じ構成には、同じ符号を付している。

具体的に、図６に示すレコメンド装置１００−Ｂは、図４に示すレコメンド装置１００−Ａに対して、知識管理部６０１の機能構成を追加したものである。この知識管理部６０１は、上述したアクセス手段を有して構成されている。

具体的に、知識管理部６０１は、上述したＳＰＡＲＱＬのような知識の問合せを解釈し、解釈した内容を満たす情報を部門知識管理システム３２０から検索する処理を行う。なお、これらの知識へのアクセス手段については、上述したような標準化された技術を利用する汎用的なもので構わない。
また、例えば、知識管理部６０１は、図１に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラムから（或いは、図２に示すＣＰＵ１０１及び外部記憶装置１０４に記憶されているプログラム並びにネットワークインタフェース２０１から）、構成される。

本実施形態における処理を行うことで、作業指向レコメンド装置３１１においてレコメンド候補コンテンツとなっているレコメンド候補コンテンツ群に、レコメンド対象ユーザＡの視点での妥当性の評価を加えることができるようになる。これにより、現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対して、作業を実施する上でより有用なコンテンツをレコメンド（推奨）することができるため、従来のレコメンド技術に比べてユーザの作業効率の向上を図ることが可能となる。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、コンテンツ評価部４０５は、レコメンド候補コンテンツに対して、関係獲得部４０２で獲得した概念的関係と矛盾の無いコンテンツであるか否かの情報を与えるだけであったが、本発明においてはこの形態に限るものではない。例えば、関係獲得部４０２で複数の概念的関係が獲得された場合、コンテンツ評価部４０５は、より多くの概念的関係と矛盾が無いと判定されたコンテンツを重視するように評価しても構わない。この場合、ステップＳ５０９において、矛盾の無いコンテンツであるか否かを、概念的関係毎にレコメンド候補コンテンツに対して判定を行い、当該判定が真である頻度が高い順に、レコメンドコンテンツとしての評価を高くする形態を採ることになる。

（第３の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、ステップＳ５０２において複数の類似作業事例が取得された場合、全ての類似作業事例について処理を行うものであったが、本発明においてはこの形態に限るものではない。ステップＳ５０２において複数の類似作業事例が取得された場合、例えば、予め指定しておいた数の類似作業事例だけ、関係獲得部４０２において関係を獲得する処理を行ってもよい。この場合、会社などでの利用を考えるのであれば、レコメンド対象ユーザと類似作業事例ユーザの立場（役職や所属等）が近い方から検証するなどしてもよい。

（第４の実施形態）
上述した実施形態において、概念的関係上の全ての関係において矛盾が無いようなコンテンツが見つからない場合もあり得る。このような場合には、例えば、レコメンド対象ユーザのインスタンスから対象のコンテンツのインスタンスまで、少なくとも概念的関係上の各概念のインスタンスを一度経由した到達が可能か否かで、判定を行うようにしてもよい。即ち、インスタンス間に、少なくとも、ある１つの関係が成り立つのであれば、部分的には満たさない関係があっても構わないようにしてもよい。そういった条件の緩和を行う場合には、より厳しい条件で真であったコンテンツほど評価を高くするようにする。

（第５の実施形態）
第４の実施形態で述べたように、概念的関係の関係を緩和する場合、各概念を、より上位の関係にある概念に置き換えるようにしてもよい。第１の実施形態においては、下位の概念は、上位の概念における関係を継承するとしたため、下位の概念のインスタンスは通常の探索においても真になるが、上位の概念のインスタンスは真にならない。しかしながら、近い役職や組織であれば、上位の概念のインスタンスであれば成り立つ場合、妥当性のある評価対象としてもよい。ただし、この場合であっても、定義されている概念間の関係を崩すような置き換えは行わないようにすることが好ましい。例えば、図１０（ｃ）の「課」や「部」であれば、図１２に示すように、上位の概念である「組織」に置き換えてもよい。
図１２は、本発明の第５の実施形態を示し、図１０（ｃ）に示した概念的関係の一部の概念を上位概念に置き換えた一例を示す図である。
このような条件の緩和をする場合、概念の置き換えの少ない方が、より高い評価となるようにする。

（第６の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、文書コンテンツのキーワードとして、概念に属さないテキスト情報としたが、キーワードとして、概念のインスタンスを割り当ててもよい。システムに登録されたキーワードを人手でタグとして付与する場合などは、既に概念的な構造が明らかになったインスタンスを割り当てるといったことが行える。そのようにすることで、テキスト情報によるパターンマッチングで生じる、インスタンスのラベルの誤表記による漏れや、偶然インスタンスの表記がキーワードとなった場合の誤りが抑制できる。

（第７の実施形態）
上述した第１の実施形態においては、コンテンツとして文書を例としたが、本発明においてはこの形態に限るものではない。例えば、コンテンツとして、写真や動画像などを適用してもよい。

（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。
即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。

なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００−Ａ レコメンド装置、４０１ 類似作業事例取得部、４０２ 関係獲得部、４０３ 候補コンテンツ取得部、４０４ 関係コンテンツ判定部、４０５ コンテンツ評価部

Claims (6)

1. 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置であって、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第１の取得手段と、
   知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得手段と、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第２の取得手段と、
   前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得手段で獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価手段と
   を有することを特徴とするレコメンド装置。
2. 前記評価手段は、前記関係獲得手段で複数の関係が獲得された場合、前記判定手段による判定の結果、前記レコメンド対象ユーザとの間により多くの関係が成り立つと判定されたコンテンツの評価を高くすることを特徴とする請求項１に記載のレコメンド装置。
3. 前記関係獲得手段は、前記知識管理手段から、前記類似作業事例ユーザを含む部分知識を取得するとともに前記利用コンテンツ群を含む部分知識を取得し、且つ、当該取得した前記類似作業事例ユーザを含む部分知識と前記利用コンテンツ群を含む部分知識との間にある関係を示す関係情報を取得して、統合部分知識を生成し、当該統合部分知識に基づいて、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得することを特徴とする請求項１または２に記載のレコメンド装置。
4. 前記知識管理手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のレコメンド装置。
5. 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置によるレコメンド方法であって、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第１の取得ステップと、
   知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得ステップと、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第２の取得ステップと、
   前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得ステップで獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価ステップと
   を有することを特徴とするレコメンド方法。
6. 現在の作業ユーザであるレコメンド対象ユーザに対してコンテンツをレコメンドするレコメンド装置によるレコメンド方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業に類似した類似作業における類似作業事例に関する情報として、前記レコメンド対象ユーザを特定する情報、前記類似作業事例における利用コンテンツ群を特定する情報、および、前記類似作業事例のユーザである類似作業事例ユーザを特定する情報を取得する第１の取得ステップと、
   知識管理手段で知識として管理されているユーザとコンテンツとの関係を参照して、前記類似作業事例ユーザと前記利用コンテンツ群との間の関係を獲得する関係獲得ステップと、
   前記レコメンド対象ユーザによる作業におけるレコメンド候補コンテンツ群を取得する第２の取得ステップと、
   前記レコメンド対象ユーザと前記レコメンド候補コンテンツ群との間に、前記関係獲得ステップで獲得した関係が成り立つか否かを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップによる判定結果に基づいて、前記レコメンド対象ユーザにレコメンドするコンテンツを評価する評価ステップと
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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