JP6787101B2 - 検索プログラム、検索装置、および検索方法 - Google Patents

Description

本発明は、検索プログラム、検索装置、および検索方法に関する。

従来、データベースへ検索を行う場合、検索条件として受け付けた単語に関連する単語を検索条件に追加する技術がある。関連する先行技術として、例えば、指定されたオブジェクトに付帯する用語を１次用語として抽出し、トラブルに関連するデータベースから、１次用語に関連する２次用語を用いて、オブジェクトに関連して過去に生じたトラブルに関する情報を抽出するものがある。また、１以上の事例文内のキーワードから決定した各事例文が属するクラスタから、各キーワードの集合で特徴付けられる問題解決木を生成し、問題解決木の各クラスタに属する各事例文の言語表現の属性から、各事例文が属するクラスタを細分化する技術がある。また、入力された概念検索に用いる検索キーである概念検索キーに基づいて、配信側データサーバに格納されている産業財産権情報を概念検索する技術がある。

特開２００４−２０６３０８号公報 特開２００１−１８８６７８号公報 特開２００８−１７１０８９号公報

しかしながら、従来技術によれば、検索条件となる単語によっては検索精度を確保することが困難となる場合がある。例えば、データベースには、ある製品の専門用語を用いて登録されることがある。そして、このデータベースに対して、一般用語を用いて検索する際に、一般用語に関連する単語を検索条件に追加しても、追加した単語が、ある製品の専門用語でなければ、検索精度が低下することになる。

１つの側面では、本発明は、検索精度を向上させることができる検索プログラム、検索装置、および検索方法を提供することを目的とする。

１つの実施態様では、検索プログラム、検索装置、および検索方法は、検索条件に応じた情報をデータベースから検索する際に、単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、複数の項目のうち、受け付けた単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、特定した項目の名称に含まれる単語に基づいて、検索条件を生成する。

一つの側面では、本発明は、検索精度を向上させることが可能となる。

図１は、本実施の形態にかかる検索装置１０１の動作例を示す説明図である。 図２は、システム２００の構成例を示す説明図である。 図３は、検索装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。 図４は、クライアント端末２０１のハードウェア構成例を示す説明図である。 図５は、検索装置１０１の機能構成例を示す説明図である。 図６は、検索処理の一連の手順例を示す説明図である。 図７は、キーワードの抽出例を示す説明図である。 図８は、日本語辞書５１２の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、インシデント文の格構造の一例を示す説明図である。 図１０は、格要素の同義語の一例を示す説明図である。 図１１は、キーワード抽出候補マニュアルの特定例を示す説明図である。 図１２は、抽出候補マニュアル内におけるキーワードの出現例を示す説明図である。 図１３は、キーワード抽出候補マニュアルにおけるキーワードごとのヒット数の一例を示す説明図である。 図１４は、キーワード抽出候補マニュアルにおけるキーワードごとの評価値の一例を示す説明図である。 図１５は、最下層の見出しごとのキーワードのヒット数の一例を示す説明図である。 図１６は、取り出した文字列に対する形態素解析の結果の一例を示す説明図である。 図１７は、インシデント文と製品マニュアルからのキーワードによる事例検索の一例を示す説明図である。 図１８は、検索処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１９は、キーワード抽出候補マニュアル特定のシーケンス例を示す説明図である。 図２０は、キーワード抽出候補マニュアルからのキーワード抽出のシーケンス例を示す説明図である。

以下に図面を参照して、開示の検索プログラム、検索装置、および検索方法の実施の形態を詳細に説明する。

図１は、本実施の形態にかかる検索装置１０１の動作例を示す説明図である。検索装置１０１は、検索条件に応じた情報をデータベースから検索するコンピュータである。検索装置１０１は、例えば、サーバである。

データベースに蓄積されたデータは、どのようなものでもよい。本実施の形態では、データベースに蓄積されたデータは、製造された品物である製品や、サービス等に対する問い合わせを示す情報や、該当の問い合わせに対応する回答を示す情報である。問い合わせを示す文章を、「インシデント文」と呼称する。また、インシデント文やインシデント文に対応する回答を「事例」と呼称する。そして、本実施の形態では、前述のデータベースを、「事例ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）」と呼称する。

事例ＤＢには、サポート担当者によって入力されたインシデント文や、前述のインシデント文の応答が登録される。ここで、事例ＤＢに登録される、ある製品のインシデント文は、他の製品のインシデント文と区別できるように、ある製品の機能を特定する、または機能を特徴付ける名称や、専門用語、特徴語といった、製品機能を特徴付ける用語が使用されることがある。ここで、特徴語とは、ある製品の説明書等に頻繁に使用されており、ある製品を特徴付ける語のことである。従って、事例ＤＢから事例を検索する際に、一定の検索精度を確保するためには、製品機能を特徴付ける用語を用いて検索することが求められる。ここで、検索精度とは、検索結果により得られた事例のうちの適切な事例の割合である。

例えば、ある製品を利用する利用者からの問い合わせがあるとする。製品の利用者からの問い合わせ文は、製品機能を特徴付ける用語が使用されておらず、誰もが使用する一般用語で形成される。従って、習熟したサポート担当者は、一般用語に対応する、製品機能を特徴付ける用語を追加して事例ＤＢを検索することにより、一定の検索精度を確保することができ、適切な事例を得ることができる。

しかしながら、習熟していないサポート担当者は、一般用語に対応する、製品機能を特徴付ける用語を知らないために、一定の検索精度を確保することができない場合がある。そこで、検索精度を向上させる技術として、同義語辞書や関連語辞書により、検索条件に指定するキーワードを追加する方法が考えられる。しかしながら、この方法に従って、一般的な同義語辞書や関連語辞書を用いると、検索結果により得られる事例の件数が増大するものの、適切な事例の件数が増大するとは限らず、ノイズが増え、検索精度が低下する場合がある。

より具体的に、一般的な同義語辞書や関連語辞書を用いた場合に検索精度が低下する場合がある例について説明する。例えば、製品の利用者から「トラップ」という単語を含むインシデント文を受け付けたとする。そして、ある製品において、「トラップ」という単語は、「イベント監視」に使用する語であったとする。しかしながら、一般的な同義語辞書や関連語辞書には、「トラップ」の同義語や関連語としては、「罠」、「計略」という語が登録されている。従って、一般的な同義語辞書や関連語辞書を用いると、「罠」、「計略」をキーワードに追加することはできても、「イベント監視」をキーワードに追加することはできないため、検索結果により得られる事例の件数が増大するもののノイズも増える可能性がある。

また、製品の同義語辞書や関連語辞書を作成することも考えられるが、手間がかかる。また、ある単語に対応する製品機能を特徴付ける用語が、製品によって異なる場合もある。例えば、前述の例を使用して、ある製品において「トラップ」という単語は、「イベント監視」に使用する語であったとする。しかしながら、別の製品において「トラップ」という単語は、「ネットワーク管理のシステム監視」で使用する語であったとする。このように、製品ごとに、単語に対応する製品機能を特徴付ける用語が異なる可能性があるため、製品ごとの同義語辞書や関連語辞書を作成することになり、手間がかかる。

そこで、本実施の形態では、製品に関する手引書、いわゆるマニュアルを活用する。マニュアルは、一般の利用者向けに書かれたものであるから、一般用語が記載されているともに、製品機能を特徴付ける用語も記載されている。具体的には、本実施の形態では、検索装置１０１は、製品の利用者の問い合わせ内の単語をマニュアルの中から検索し、見つかった記事の見出しに含まれる単語を事例ＤＢへの検索条件に加える。

図１を用いて、検索装置１０１の動作例について説明する。検索装置１０１は、検索条件に応じた事例を、事例ＤＢ１１１から検索する。また、検索装置１０１は、記憶部１１０にアクセス可能である。そして、記憶部１１０は、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する。具体的には、記憶部１１０は、ある製品のマニュアルが記憶される。

ここで、階層化された複数の項目とは、文書データを細別化する見出しである。具体的には、階層化された複数の項目は、章、節、項等の見出しである。例えば、複数の文書データのうちのある文書データは、ｘ章ｙ節というように細分化される。ここで、ｘやｙは、一般的には、１以上の自然数であるが、これに限らない。具体的には、ｘやｙは、他の文書データと区別がつけばよいため、Ａ、Ｂ、Ｃ、…というアルファベットでもよいし、ア、イ、ウ、…という五十音順や、イ、ロ、ハ、…といういろは順の仮名でもよい。また、階層化された複数の項目の一つの項目には、マニュアルそのものの名称を含んでもよい。

図１の例では、記憶部１１０は、「製品Ｂ 使用手引書 監視機能編」というマニュアルｍａを記憶する。そしてマニュアルｍａは、階層化された複数の項目として、項目ｈ０、ｈ１、…、ｈ４、ｈ４１、ｈ４２、ｈ４３を有する。項目ｈ０は、階層化された複数の項目のうちの最上位の項目である。項目ｈ１、ｈ４は、項目ｈ０の下の階層であり、章に対応する項目である。また、項目ｈ４１、ｈ４２、ｈ４３は、項目ｈ４の下の階層であり、節に対応する項目である。また、複数の文書データとして、マニュアルｍａは、文書データｄ４１〜ｄ４３を含む。そして、文書データｄ４１〜ｄ４３は、それぞれ、項目ｈ４１〜ｈ４３に対応付けられる。

検索装置１０１は、例えば、サポート担当者の入力によって、単語を受け付ける。また、検索装置１０１は、インシデント文を受け付けたことにより、受け付けたインシデント文内の単語を受け付けたとしてもよい。図１の例では、検索装置１０１は、インシデント文ｉｓ１として、「トラップが上がった時に音を出したい。」を受けたことにより、単語ｗ１「トラップ」と、単語ｗ２「時」と、単語ｗ３「音」とを受け付けたとする。図１では、単語ｗ１〜ｗ３を、網掛けを付与した上で、さらに太字で示す。

単語を受け付けると、検索装置１０１は、記憶部１１０を参照して、複数の項目ｈ０、ｈ１、…、ｈ４、ｈ４１、ｈ４２、ｈ４３のうち、受け付けた単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定する。図１の例では、検索装置１０１は、マニュアルｍａから、単語ｗ１〜ｗ３のいずれかを含む文書データを検索し、「トラップ」を含む文書データｄ４３を検出する。従って、検索装置１０１は、図１の（１）で示すように、「トラップ」を含む文書データｄ４３に対応付けられた項目ｈ４３と、項目ｈ４３の上の階層である項目ｈ４と、項目ｈ４の上の階層である項目ｈ０とを特定する。

ここで、図１では、検索装置１０１は、受け付けた単語そのものを含む文書データに対応付けられた項目を特定したが、これに限らない。例えば、検索装置１０１は、受け付けた単語の同義語を含む文書データを、受け付けた単語に関連する文書データとしてもよい。また、項目の特定として、検索装置１０１は、項目の名称や、項目に付与された「ｘ章ｙ節」、マニュアルｍａにおける特定した項目のページ数と行番号を特定することにより、項目を特定したとしてもよい。

次に、検索装置１０１は、特定した項目の名称に含まれる単語に基づいて、検索条件ｃｒｉｔを生成する。図１の例では、検索装置１０１は、図１の（２）で示すように、単語ｗ１〜ｗ３と、特定した項目ｈ０、ｈ４、ｈ４３の名称に含まれる単語ｗ４「監視ポリシー」および単語ｗ５「イベント監視」とをキーワードとする検索条件ｃｒｉｔを生成する。ここで、図１では、検索装置１０１は、特定した項目の名称に含まれる単語そのものをキーワードとしたが、これに限らない。例えば、検索装置１０１は、特定した項目の名称に含まれる単語の同義語を、キーワードとしてもよい。

そして、検索装置１０１は、図１の（３）で示すように、生成した検索条件ｃｒｉｔに応じた事例を、事例ＤＢ１１１から検索する。ここで、生成した検索条件ｃｒｉｔには、「トラップ」に対応する、製品機能を特徴付ける用語として「イベント監視」が含まれるため、一定の検索精度を確保することができ、検索装置１０１は、適切な事例を得ることができる。

また、キーワードの抽出に当たっては、マニュアル内の説明文からキーワードを抽出すると全文を構文解析することになり、キーワードの選定に時間がかかる。そこで、図１で示したように、検索装置１０１は、単語の出現箇所、すなわちヒット箇所を含むマニュアルの章、節、段落などの見出しからキーワードを抽出することで、キーワードの選定時間を短縮することができる。見出しは、後述の説明文を表す短文であるため、該当の短文で使用される単語は、製品の特徴語となる。

また、図１の例では、記憶部１１０には１つのマニュアルが記憶されている例を示したが、複数のマニュアルが記憶されてもよい。そして、検索装置１０１は、インシデント文に関連するマニュアルを、以下のように特定する。まず、検索装置１０１は、インシデント文内の単語が複数のマニュアルでヒットすることにより、インシデント文の対象となる製品が特定できる。さらに、検索装置１０１は、ヒットした複数のマニュアルのうち、インシデント文内の単語が特定のマニュアル内でヒット数が多い場合に、製品でのマニュアルが特定できる。さらに、検索装置１０１は、インシデント文内の単語が同一段落で複数ヒットしたり、同一の文で複数の単語がヒットしたりする場合に、該当の段落や、該当の文の見出しを特定することにより、インシデント文内の一般用語に対応する特徴語を得ることができる。

なお、図１の例では、受け付けた単語、マニュアルｍａ、事例ＤＢ１１１の内容が日本語であるが、これに限らない。例えば、受け付けた単語、マニュアルｍａ、事例ＤＢ１１１は、英語、フランス語等、他の言語であってもよい。次に、検索装置１０１を含むシステムについて、図２を用いて説明する。

（システムの構成例）
図２は、システム２００の構成例を示す説明図である。システム２００は、検索装置１０１と、クライアント端末２０１とを含む。検索装置１０１とクライアント端末２０１とは、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク２１０で接続される。

クライアント端末２０１は、サポート担当者ＳＥが操作するコンピュータである。次に、検索装置１０１のハードウェア構成例を、図３を用いて示し、クライアント端末２０１のハードウェア構成例を、図４を用いて示す。

（検索装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、検索装置１０１のハードウェア構成例を示す説明図である。図３において、検索装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ストレージ装置３０３と、ネットワークインタフェース３０４とを含む。また、ＣＰＵ３０１〜ネットワークインタフェース３０４は、バス３０５によってそれぞれ接続される。

ＣＰＵ３０１は、検索装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。また、ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有してもよい。また、ＣＰＵ３０１は、プログラムを実行することができる。メモリ３０２は、検索装置１０１の主記憶装置として使用される記憶装置である。メモリ３０２には、ＣＰＵ３０１で実行するＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムやアプリケーションプログラムが一時的に格納される。また、メモリ３０２には、ＣＰＵ３０１による処理に用いる各種データが格納される。メモリ３０２は、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等が採用される。

ストレージ装置３０３は、記憶媒体にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ストレージ装置３０３は、検索装置１０１の補助記憶装置として使用される。ストレージ装置３０３には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。ストレージ装置３０３は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が採用される。

ネットワークインタフェース３０４は、ネットワーク２１０に接続する。そして、ネットワークインタフェース３０４は、ネットワーク２１０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。ネットワークインタフェース３０４は、例えばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

なお、検索装置１０１の管理者が、検索装置１０１を直接操作する場合、検索装置１０１は、ディスプレイ、キーボード、マウスといったハードウェアを有してもよい。

（クライアント端末２０１のハードウェア構成例）
図４は、クライアント端末２０１のハードウェア構成例を示す説明図である。図４において、クライアント端末２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、表示装置４０３と、ストレージ装置４０４と、入力装置４０５と、光学ドライブ装置４０６と、ネットワークインタフェース４０７と、機器接続インタフェース４０８を含む。また、ＣＰＵ４０１〜機器接続インタフェース４０８は、バス４０９によってそれぞれ接続される。

ＣＰＵ４０１は、クライアント端末２０１の全体の制御を司る演算処理装置である。また、ＣＰＵ４０１は、複数のコアを有してもよい。また、ＣＰＵ４０１は、プログラムを実行することができる。メモリ４０２は、クライアント端末２０１の主記憶装置として使用される記憶装置である。メモリ４０２には、ＣＰＵ４０１で実行するＯＳプログラムやアプリケーションプログラムが一時的に格納される。また、メモリ４０２には、ＣＰＵ４０１による処理に用いる各種データが格納される。メモリ４０２は、例えば、ＤＲＡＭ等が採用される。

表示装置４０３には、ディスプレイ４１１が接続される。表示装置４０３は、ＣＰＵ４０１からの命令により、画像をディスプレイ４１１の画面に表示する。表示装置４０３は、例えば、ビデオカードである。また、ディスプレイ４１１は、ＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

ストレージ装置４０４は、記憶媒体にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ストレージ装置４０４は、クライアント端末２０１の補助記憶装置として使用される。ストレージ装置４０４には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。ストレージ装置４０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が採用される。

入力装置４０５には、キーボード４１２とマウス４１３とが接続される。入力装置４０５は、キーボード４１２やマウス４１３からの入力をＣＰＵ４０１に送信する。

光学ドライブ装置４０６は、光ディスク４１４に記録されたデータの読み取りを行う。光ディスク４１４は、データが記録された可搬型の記録媒体である。

ネットワークインタフェース４０７は、ネットワーク２１０に接続する。そして、ネットワークインタフェース４０７は、ネットワーク２１０を介して、他のコンピュータまたは通信機器との間でデータの送受信を行う。ネットワークインタフェース４０７は、例えばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

機器接続インタフェース４０８は、クライアント端末２０１に周辺機器を接続するための通信インタフェースである。例えば機器接続インタフェース４０８には、メモリ装置４１５や外付けのディスク装置４１６を接続することができる。

（検索装置１０１の機能構成例）
図５は、検索装置１０１の機能構成例を示す説明図である。検索装置１０１は、制御部５００を有する。制御部５００は、受け付け部５０１と、形態素解析実行部５０２と、構文解析実行部５０３と、特定部５０４と、検索部５０５と、レイアウト解析実行部５０６とを含む。制御部５００は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、各部の機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ストレージ装置３０３などである。また、各部の処理結果は、メモリ３０２や、ＣＰＵ３０１のレジスタ、ＣＰＵ３０１のキャッシュメモリ等に格納される。

また、検索装置１０１は、記憶部１１０にアクセス可能である。記憶部１１０は、メモリ３０２、ストレージ装置３０３などである。そして、記憶部１１０は、事例ＤＢ１１１と、製品マニュアルＤＢ５１１と、日本語辞書５１２とを含む。事例ＤＢ１１１には、複数の事例が登録される。製品マニュアルＤＢ５１１は、複数の製品マニュアルが登録される。日本語辞書５１２は、日本語の単語と、単語が取り得る格文法情報が登録される。日本語辞書５１２の記憶内容の一例を、図８で示す。

受け付け部５０１は、クライアント端末２０１から、単語を受け付ける。また、受け付け部５０１は、クライアント端末２０１から、インシデント文を受け付けてもよい。

形態素解析実行部５０２は、日本語辞書５１２を参照して、受け付けたインシデント文を、単語に分解する。

構文解析実行部５０３は、日本語辞書５１２を参照して、分解した単語に対して格文法に基づく格文法情報を設定する。ここで、格文法情報は、文において単語の意味や役割を示す情報である。格文法情報が示す格は、例えば、深層格として、主格、述語（動詞）、対象格、様態格、時間格等がある。また、表層格として、ガ格、ヲ格、二格等がある。例えば、主格に設定した単語は、該当の単語が、動作を引き起こすものであることを示す。また、対象格に設定した単語は、該当の単語が、動作が作用する対象となるものであることを示す。例えば、構文解析実行部５０３は、文において動作主となる単語に、主格を示す格文法情報を設定する。

特定部５０４は、製品マニュアルＤＢ５１１を参照して、複数の項目、具体的には、複数の章、節のうち、形態素解析実行部５０２が分解した単語に関連する文書データに対応付けられた章、節を特定する。また、特定部５０４は、文書データが、節よりさらに細分化されていれば、最下層の見出しまで特定してもよい。

また、特定部５０４が、インシデント文に含まれており、形態素解析実行部５０２が分解した複数の単語の各単語と、格文法に基づく各単語の格文法情報との組み合わせを受け付けたとする。この場合、特定部５０４は、複数の章、節のうち、形態素解析実行部５０２が分解した単語であって、主格または対象格である単語に関連する文書データを特定してもよい。ここで、特定した文書データが所定の閾値より多い場合、特定部５０４は、主格または対象格である単語に関連する特定した文書データのうち、形態素解析実行部５０２が分解した単語であって、述語（動詞）である単語に関連する文書データを特定してもよい。さらに、述語（動詞）である単語に関連する特定した文書データが所定の閾値より多い場合、特定部５０４は、形態素解析実行部５０２が分解した単語であって、道具格または様態格等である単語に関連する文書データを特定してもよい。以下の説明では、道具格または様態格等である単語に関連する文書データを含むマニュアルを、「キーワード抽出候補マニュアル」と呼称する。

また、特定部５０４は、複数の単語を受け付けると、製品マニュアルＤＢ５１１を参照して、複数の単語の各単語に対応して、複数の文書データにおける各単語の出現回数に対する複数の文書データの各文書データにおける各単語の出現回数の割合を計数してもよい。出現回数を、以下、「ヒット数」と呼称する。また、特定部５０４は、この割合を求める処理を、キーワード抽出候補マニュアルだけに対して行ってもよい。

例えば、複数の単語が、「トラップ」、「音」であり、複数の文章データとして、あるマニュアルの２章５節の「障害復旧」と、４章３節の「イベント監視」とがあるとする。そして、２章５節の「障害復旧」には、「トラップ」が５回、「音」が３回出現し、４章３節の「イベント監視」には、「トラップ」が９回、「音」が１４回出現したとする。この場合、「トラップ」、「音」における、複数の文書データにおけるヒット数は、それぞれ、５＋９＝１４回、３＋１４＝１７回である。そして、「トラップ」において、２章５節の「障害復旧」におけるヒット数の割合は、５／１４＝３６［％］となり、４章３節の「イベント監視」におけるヒット数の割合は、９／１４＝６４［％］となる。また、「音」において、２章５節の「障害復旧」におけるヒット数の割合は、３／１７＝１８［％］となり、４章３節の「イベント監視」におけるヒット数の割合は、１４／１７＝８２［％］となる。

次に、特定部５０４は、計数した各単語に対応する各文書データにおける割合を、各文書データに対応して累積する。累積した値を、各文書データの評価値とする。前述の例を用いると、特定部５０４は、２章５節の「障害復旧」の評価値を、「トラップ」のヒット数の割合＋「音」のヒット数の割合＝３６＋１８＝５４と算出する。同様に、特定部５０４は、４章３節の「イベント監視」の評価値を、「トラップ」のヒット数の割合＋「音」のヒット数の割合＝６４＋８２＝１４６と算出する。

そして、特定部５０４は、各文書データに対応して累積した割合、すなわち、各文書データの評価値に基づいて、複数の項目のうち、受け付けた複数の単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定する。例えば、特定部５０４は、評価値が最も大きい値となった文書データや、評価値が所定の閾値より大きい文書データを、受け付けた複数の単語に関連する文書データとし、該当の文書データに対応付けられた項目を特定する。

検索部５０５は、特定部５０４が特定した項目の名称に含まれる単語に基づいて、検索条件を生成する。そして、検索部５０５は、生成した検索条件を用いて、事例ＤＢ１１１を検索する。

レイアウト解析実行部５０６は、製品マニュアルＤＢ５１１に含まれる製品マニュアルのレイアウトを解析し、見出しやタイトル等の構成を解析する。レイアウト解析実行部５０６は、例えば、キーワード抽出候補マニュアルにおける特定部５０４が単語に関連する文書データであると特定した箇所だけ、レイアウト解析を行う。または、レイアウト解析実行部５０６は、システム２００の運用開始前に、製品マニュアルＤＢ５１１に含まれる全ての製品マニュアルのレイアウトを解析しておいてもよい。

図６は、検索処理の一連の手順例を示す説明図である。サポート担当者ＳＥは、製品の利用者から問い合わせを受ける。問い合わせの文章を、以下、インシデント文とする。図６では、サポート担当者ＳＥは、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を受け付けたとする。ここで、図６で示すように、インシデント文ｉｓ１は、「トラップが上がった時に音を出したい。」である。また、インシデント文ｉｓ２は、「手順書どおり設定してみたがうまくいかない。」である。インシデント文ｉｓ３は、「設定方法について教えて欲しい。」である。

クライアント端末２０１は、サポート担当者ＳＥの操作によって、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を受け付ける。クライアント端末２０１は、検索条件ｃｒｉｔとしてインシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を検索装置１０１に送信する。検索装置１０１は、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を受け付けて、図６の（１）で示すように、製品マニュアルＤＢ５１１から、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３から抽出したキーワードを含むマニュアルを検索する。そして、検索装置１０１は、図６の（２）で示すように、検索結果から、マニュアルを絞り込む。これにより、検索装置１０１は、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３の対象となる製品を絞り込むことができる。インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３からキーワードを抽出し、マニュアルを絞り込む具体例については、図７〜図１１で示す。図６の例では、検索装置１０１は、製品Ｂ仕様手引書５１１−Ｂ１と、製品Ｂリファレンス５１１−Ｂ２とを絞り込んだとする。

次に、検索装置１０１は、図６の（３）で示すように、絞り込んだマニュアル名を取り出すとともに、絞り込んだマニュアルから、キーワードがヒットした箇所の機能名、操作方法、機能説明等を取り出す。ここで、検索装置１０１は、機能名、操作方法、機能説明として、マニュアルの章、節、パラグラフなどの見出しを取り出す。そして、検索装置１０１は、図６の（４）で示すように、取り出した機能名、操作方法、機能説明から、追加キーワードを抽出する。見出しを取り出して、追加キーワードを抽出する具体例については、図１２〜図１６で示す。

次に、検索装置１０１は、図６の（５）で示すように、抽出したキーワードを検索条件ｃｒｉｔに追加する。そして、検索装置１０１は、図６の（６）で示すように、追加キーワードを追加した検索条件ｃｒｉｔを用いて、事例ＤＢ１１１を検索する。次に、検索装置１０１は、図６の（７）で示すように、検索結果の表示として、ヒット事例を取り出す。追加キーワードを追加した検索条件ｃｒｉｔを用いて、事例ＤＢ１１１を検索し、ヒット事例を取り出す具体例については、図１７で示す。

図７は、キーワードの抽出例を示す説明図である。検索装置１０１は、受け付けたインシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３からキーワードを抽出する。具体的には、図７の（１）で示すように、形態素解析実行部５０２が、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を単語に分解し、構文解析実行部５０３が、分解した単語からキーワードを抽出する。単語に分解することについて、図８で説明する。

ここで、構文解析実行部５０３は、単語に対して格文法情報を設定し、設定した格文法情報の要素格に基づいて、キーワードを抽出する。格文法情報の設定のより具体的な説明については、図９で示す。格文法情報を設定した単語を、「格要素」と呼称することがある。また、構文解析実行部５０３は、格要素を、設定した格文法情報の格ごとに分類する。分類する格は、Ａ：主格、Ｖ：述語（動詞）、Ｏ：対象格、Ｃ：様態格、Ｉ：道具格である。ここで、図７では、格の前に付与したアルファベットを単語の後ろに付与することにより、該当の単語の格を示す。

図７の例では、構文解析実行部５０３は、キーワードｋｗとして、対象格に設定した「トラップ」、述語（動詞）に設定した「上がる」、対象格に設定した「音」、…等を抽出する。

次に、構文解析実行部５０３は、図７の（２）で示すように、キーワードｋｗのうちの和語動詞について、同義語のサ変名詞を動詞キーワードとして、キーワードｋｗに追加する。動詞キーワードの追加について、図１０で示す。図７の例では、「（トラップが）上がる」について、同義語のサ変名詞が「（トラップ）を検知する、検出する」となるため、構文解析実行部５０３は、「検知」、「検出」を動詞キーワードとして、キーワードｋｗに追加する。また、構文解析実行部５０３は、キーワードｋｗのうちの対象格や道具格の同義語も、キーワードｋｗに追加してもよい。

（インシデント文の形態素解析）
インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３からキーワードを抽出するため、まず、形態素解析実行部５０２が、日本語辞書５１２を用いて、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３に対して形態素解析を行い、単語に分解する。ここで、日本語辞書５１２の記憶内容の一例を、図７を用いて説明する。

図８は、日本語辞書５１２の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示す日本語辞書５１２は、レコード８０１−１〜１０を有する。

日本語辞書５１２は、見出しと、読みと、品詞と、格文法情報と、同義語というフィールドを含む。見出しフィールドには、対象となる単語が格納される。読みフィールドには、対象となる単語の読みを示す文字列が格納される。品詞フィールドには、対象となる単語の品詞を示す文字列が格納される。格文法情報フィールドには、対象となる単語が取り得る格文法情報を示す文字列が格納される。同義語フィールドには、対象となる単語の同義語を示す文字列が格納される。

ここで、図７に示すレコード８０１−１〜１０は、インシデント文ｉｓ１に対して形態素解析を用いて分解した単語に対するレコードである。図７で示すように、形態素解析実行部５０２は、インシデント文ｉｓ１を、以下のように分解する。

インシデント文ｉｓ１の形態素解析結果：トラップ＋が＋上が＋った＋時＋に＋音＋を＋出し＋たい

同様に、形態素解析実行部５０２は、インシデント文ｉｓ２、ｉｓ３を、以下のように分解する。

インシデント文ｉｓ２の形態素解析結果：手順書＋どおり＋に＋設定＋して＋みた＋が、うまくいか＋ない
インシデント文ｉｓ３の形態素解析結果：設定方法＋について＋教え＋て＋欲しい

（インシデント文の構文解析）
次に、構文解析実行部５０３が、形態素解析の結果を述語への係り受けに基づいて、格構造を生成する。格構造の生成では、構文解析実行部５０３は、日本語辞書５１２から得られた述語の格文法情報と述語に係り受けする助詞の格文法情報とから、格構造を生成する。図９を用いて説明する。

図９は、インシデント文の格構造の一例を示す説明図である。図９では、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３の格構造ｉｓ１＿ｃａｓｅｓｔｒｃ〜ｉｓ３＿ｃａｓｅｓｔｒｃについて示す。

格構造ｉｓ１＿ｃａｓｅｓｔｒｃについて、具体的に説明する。構文解析実行部５０３は、インシデント文ｉｓ１では、述語「上がる」に「トラップ」が係り受けしており、また、ガ格の助詞「が」により、「トラップ」を、述語「上がる」の対象格に設定する。また、構文解析実行部５０３は、述語「出す」には、「音」がヲ格の助詞「を」により係り受けしているため、「音」を、述語「出す」の対象格に設定する。また、構文解析実行部５０３は、述語「上がる」を、時間格の時詞「時」とニ格の助詞「に」とにより、述語「出す」の時間格に設定する。設定した格文法情報に基づいて、構文解析実行部５０３は、インシデント文ｉｓ１の格構造ｉｓ１＿ｃａｓｅｓｔｒｃを生成する。

同様に、構文解析実行部５０３は、インシデント文ｉｓ２、ｉｓ３に対しても、それぞれに含まれる単語に対して格を設定し、設定した格を示す格構造ｉｓ２＿ｃａｓｅｓｔｒｃ、ｉｓ３＿ｃａｓｅｓｔｒｃを生成する。

次に、構文解析実行部５０３は、日本語辞書５１２を用いて、格要素の同義語をキーワードとして追加する。格要素の同義語の一例について、図１０を用いて説明する。

図１０は、格要素の同義語の一例を示す説明図である。表１０００は、キーワードｋｗとなった格要素に対する同義語を示す。図１０に示す表１０００は、レコード１００１−１〜９を有する。例えば、レコード１００１−１について、「トラップ」の同義語は、レコード８０１−１の同義語フィールドを参照すると「罠」、「計略」であるから、構文解析実行部５０３は、「罠」、「計略」をキーワードｋｗに追加する。

次に、キーワードｋｗを用いて、キーワード抽出候補マニュアルを特定する例を、図１１を用いて説明する。

図１１は、キーワード抽出候補マニュアルの特定例を示す説明図である。特定部５０４は、格要素および格要素の同義語をキーワードｋｗとして指定し、製品マニュアルＤＢ５１１を検索する。ここで、格文法の役割を考慮して、特定部５０４と検索部５０５とは、次に示す順序で検索結果を絞りながら検索を繰り返す。特定部５０４と検索部５０５とのキーワード抽出候補マニュアルの特定のシーケンスについては、図１９で示す。

１番目：主格、対象格
２番目：述語（動詞）
３番目：道具格、様態格等

図１１の例では、主格、対象格となる格要素および同義語を、キーワードｋｗ１として網掛けなしの枠で示し、キーワードｋｗ１の検索結果も同様に網掛けなしの枠で示す。また、述語（動詞）となる格要素および同義語を、キーワードｋｗ２として薄い網掛けを付与した枠で示し、キーワードｋｗ２の検索結果も同様に薄い網掛けを付与した枠で示す。また、道具格、態様格となる格要素および同義語を、キーワードｋｗ３として濃い網掛けを付与した枠で示し、キーワードｋｗ３の検索結果も同様に濃い網掛けを付与した枠で示す。

具体的には、特定部５０４は、図１１の（１）で示すように、主格・対象格となる格要素「トラップ、設定方法、音」と、同義語「罠、計略、音声、サウンド、操作手順、手続き」とをキーワードｋｗ１に指定する。そして、検索部５０５が、製品マニュアルＤＢ５１１から、指定されたキーワードｋｗ１に従って検索する。ここで、検索部５０５は、製品マニュアルＤＢ５１１の各マニュアルに対して全文検索を行い、検索キーワードｋｗ１の各単語の少なくともいずれか一つの単語を有するマニュアルを見つける。図１１の例では、３０製品のマニュアルがヒットしたとする。

次に、特定部５０４は、図１１の（２）で示すように、述語（動詞）となる格要素「上がる、出す、教える、設定 うまくいく」と、同義語「検知、検出、教授、指導、セット、設置、動作」とをキーワードｋｗ２に指定する。そして、検索部５０５が、３０製品のマニュアルから、指定されたキーワードｋｗ２に従って絞り込み検索する。ここで、検索部５０５は、３０製品のマニュアルの各マニュアルに対して全文検索を行い、検索キーワードｋｗ２の各単語の少なくともいずれか一つの単語を有するマニュアルを見つける。図１１の例では、９製品のマニュアルがヒットしたとする。

次に、特定部５０４は、図１１の（３）で示すように、道具格、様態格となる格要素「手順書」と、同義語「操作手引書、手引書」とをキーワードｋｗ３に指定する。そして、検索部５０５は、９製品のマニュアルから、指定されたキーワードｋｗ３に従って絞り込み検索する。ここで、検索部５０５は、９製品のマニュアルの各マニュアルに対して全文検索を行い、検索キーワードｋｗ３の各単語の少なくともいずれか一つの単語を有するマニュアルを見つける。図１１の例では、２製品のマニュアルがヒットしたとする。特定部５０４は、最後にヒットした２製品のマニュアルを、キーワード抽出候補マニュアルとして特定する。

特定部５０４は、図１１の（３）の検索結果として、２製品のマニュアルに対する、「製品名、マニュアル名、ヒットした章・節」と検索に指定したキーワードごとのヒット数を得る。２製品のマニュアルにおいて、キーワードが出現した箇所の一例を、図１２で示す。また、２製品のマニュアルに対する、「製品名、マニュアル名、ヒットした章・節」と検索に指定したキーワードごとのヒット数の一例を、図１３で示す。

図１２は、抽出候補マニュアル内におけるキーワードの出現例を示す説明図である。ウインドウ１２００は、キーワード「トラップ」、「音」、「設定」、「通知」が出現した箇所を示す。図１２では、キーワード「トラップ」、「音」、「設定」、「通知」に関して、網掛けを付与し、かつ、太字で示す。

図１３は、キーワード抽出候補マニュアルにおけるキーワードごとのヒット数の一例を示す説明図である。表１３００は、２製品のマニュアルに対する、「製品名、マニュアル名、ヒットした章・節」と検索に指定したキーワードごとのヒット数の一覧である。図１３で示す表１３００は、レコード１３０１−１〜６を有する。１つのレコードが、製品名、マニュアル名、章、節の組み合わせの１つを示す。

ここで、図１３の例では、２製品のマニュアルの数は、４つである。具体的には、４つのマニュアルは、製品名が「ライフサイクル管理」となる製品の解説書、使用手引書、リファレンスマニュアルと、製品名が「ジョブ管理」となる製品の使用手引書とである。

ここで、特定部５０４は、キーワードのヒット数の合計が最も大きい組み合わせの製品名、マニュアル名、ヒットした章・節を取り出してもよい。この場合、レコード１３０１−２が示す組み合わせがヒット数の合計が最も大きいため、特定部５０４は、「ライフサイクル管理」、「使用手引書監視機能編」、「第４章 監視ポリシーの設定」、「４．３ イベント監視」を取り出す。

または、特定部５０４は、キーワードのヒット数から、キーワードごとの評価値を求め、評価値の合計が最も大きい組み合わせの製品名、マニュアル名、ヒットした章・節を取り出してもよい。キーワードごとの評価値の一例について、図１４を用いて説明する。

図１４は、キーワード抽出候補マニュアルにおけるキーワードごとの評価値の一例を示す説明図である。特定部５０４は、各組み合わせの各キーワードについて、キーワード抽出候補マニュアルの全てのヒット数に対する、該当の組み合わせにおける該当のキーワードのヒット数を、該当の組み合わせにおける該当のキーワードのヒット率として算出する。そして、特定部５０４は、該当の組み合わせにおける各キーワードのヒット率の合計を、該当の組み合わせの評価値として算出し、最も評価値が高い組み合わせの製品名、マニュアル名、ヒットした章・節を取り出す。

例えば、特定部５０４は、図１３におけるレコード１３０１−１のキーワード「トラップ」の評価値を、以下のように算出する。

レコード１３０１−１のキーワード「トラップ」のヒット率＝５／（５＋９＋２５＋７＋６＋４）＝８．９［％］

図１４に示す表１４００は、各組み合わせの各キーワードの評価値と、各キーワードの評価値の合計とを示す。図１４に示す表１４００が有するレコード１４０１−１〜６は、それぞれ、レコード１３０１−１〜６の評価値をまとめたものである。例えば、レコード１３０１−１の評価値は、８．９＋７．０＋０．２＋２．５＝１８．６となる。そして、図１４の例では、評価値が最も高い組み合わせは、太枠でくくったレコード１４０１−２が示す組み合わせとなる。従って、特定部５０４は、「ライフサイクル管理」、「使用手引書監視機能編」、「第４章 監視ポリシーの設定」、「４．３ イベント監視」を取り出す。

さらに、特定部５０４は、取り出した節に関して、該当の節より下層の見出しを取り出してもよい。具体的には、特定部５０４は、各見出しに属する段落に含まれる各キーワードのヒット数を計数し、各キーワードのヒット数が最大となる段落が属する見出しを取り出す。また、該当の節より下層の見出しよりさらに下層の見出しがある場合、特定部５０４は、同様な方法で、さらに下層の見出しを取り出す。特定部５０４は、このようにして、取り出した節における最下層の見出しを取り出してもよい。最下層の見出しの取り出し例について、図１５で示す。

図１５は、最下層の見出しごとのキーワードのヒット数の一例を示す説明図である。図１５に示す表１５００は、製品名が「ライフサイクル管理」であるマニュアル「ライフサイクル管理使用手引書監視機能編」の４．３．１の各見出しと、各見出しに属する段落に含まれる各キーワードのヒット数と、ヒット数の合計とを示す。図１５に示す表１５００は、レコード１５０１−０〜６を有する。

例えば、特定部５０４は、ヒット数の合計が、所定の閾値以上である見出しを取り出す。図１５の例では、太枠でくくったレコード１５０１−０〜３が示す組み合わせとなる。図１５の例では、最終的に、特定部５０４は、以下の文字列を取り出す。

４．監視ポリシーの設定
４．３ イベント監視
４．３．１ イベント監視の条件設定
４．３．１．１ イベント監視の条件定義
４．３．１．２ アクション定義
４．３．１．３ アクション環境設定

そして、形態素解析実行部５０２は、取り出した文字列に対して、形態素解析を行い、キーワードを抽出する。具体的には、形態素解析実行部５０２は、「監視ポリシー、イベント監視、条件設定、条件定義、アクション定義、アクション環境設定」を抽出する。ここで、「４．３．１．２ アクション定義」を例として用いて、形態素解析の結果を図１６で示す。

図１６は、取り出した文字列に対する形態素解析の結果の一例を示す説明図である。図１６で示すマニュアル１６０１は、「ライフサイクル管理使用手引書監視機能編」の４．３．１．２の「アクション定義」の内容を示す。そして、図１６に示すマニュアル１６０１内の枠でくくった単語が、形態素解析の結果、キーワードとして抽出した単語である。

次に、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３と、製品マニュアルから抽出したキーワードとを用いて検索部５０５が事例ＤＢ１１１を検索する例について、図１７を用いて説明する。

図１７は、インシデント文と製品マニュアルからのキーワードによる事例検索の一例を示す説明図である。検索部５０５は、図１１で示したインシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３から抽出した格要素および同義語を含むキーワードｋｗ＿ｉｓと、図１２〜図１６で示した製品マニュアルＤＢ５１１から抽出したキーワードｋｗ＿ｍａとを含む検索条件ｃｒｉｔを生成する。

そして、検索部５０５は、生成した検索条件ｃｒｉｔにより事例ＤＢ１１１を検索する。図１７の例では、検索部５０５は、検索結果１７０１を得る。例えば、検索部５０５は、キーワードがヒットした数を各事例のスコアとしてもよい。そして、検索部５０５は、スコアの大きい順に事例を出力する。

次に、検索装置１０１が行う検索処理のフローチャートを、図１８を用いて説明する。

図１８は、検索処理手順の一例を示すフローチャートである。検索装置１０１は、クライアント端末２０１から受け付けたインシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３を、検索条件ｃｒｉｔに指定する（ステップＳ１８０１）。次に、検索装置１０１は、インシデント文ｉｓ１〜ｉｓ３から形態素解析により単語を抽出する（ステップＳ１８０２）。そして、検索装置１０１は、抽出した単語から、格文法に基づき格構造を生成する（ステップＳ１８０３）。次に、検索装置１０１は、日本語辞書５１２を参照して、生成した格構造の格要素の同義語を、検索条件ｃｒｉｔに追加する（ステップＳ１８０４）。

そして、検索装置１０１は、生成した格構造ごとに、製品マニュアルＤＢ５１１を検索して製品マニュアルを絞り込み、キーワード抽出候補マニュアルを特定する（ステップＳ１８０５）。ステップＳ１８０５の処理について、特定部５０４と検索部５０５とのキーワード抽出候補マニュアルの特定のシーケンス例を、図１９で示す。

次に、検索装置１０１は、キーワード抽出候補マニュアルのヒットページの構造やヒットした文からキーワードを抽出し、抽出したキーワードを検索条件に追加する（ステップＳ１８０６）。ステップＳ１８０６の処理について、特定部５０４と、レイアウト解析実行部５０６と、形態素解析実行部５０２と、構文解析実行部５０３とによる、キーワード抽出候補マニュアルからのキーワード抽出のシーケンス例を、図２０で示す。

そして、検索装置１０１は、キーワードを追加した検索条件で事例ＤＢ１１１を検索する（ステップＳ１８０７）。次に、検索装置１０１は、ヒットした事例を検索結果として、クライアント端末２０１に出力する（ステップＳ１８０８）。クライアント端末２０１は、検索結果を、ディスプレイ４２１に表示する。ステップＳ１８０８の処理終了後、検索装置１０１は、検索処理を終了する。

図１９は、キーワード抽出候補マニュアル特定のシーケンス例を示す説明図である。特定部５０４は、主格、対象格のキーワードを指定する（ステップＳ１９０１）。そして、検索部５０５は、指定されたキーワードで、製品マニュアルＤＢ５１１を検索する（ステップＳ１９０２）。

次に、特定部５０４は、述語（動詞）のキーワードを指定する（ステップＳ１９０３）。そして、検索部５０５は、ステップＳ１９０２の検索結果を絞り込み検索する（ステップＳ１９０４）。

次に、特定部５０４は、道具格、様態格のキーワードを指定する（ステップＳ１９０５）。そして、検索部５０５は、ステップＳ１９０４の検索結果を絞り込み検索する（ステップＳ１９０６）。

図２０は、キーワード抽出候補マニュアルからのキーワード抽出のシーケンス例を示す説明図である。特定部５０４は、キーワード抽出候補マニュアルの章、節、見出しの組み合わせごとの評価値を算出する（ステップＳ２００１）。そして、特定部５０４は、評価値に基づいて、キーワードを抽出する組み合わせを特定する（ステップＳ２００２）。

次に、レイアウト解析実行部５０６は、特定した組み合わせに対応する章、節、見出しを抽出する（ステップＳ２００３）。形態素解析実行部５０２は、抽出した章、節、見出しを単語に分解する（ステップＳ２００４）。構文解析実行部５０３は、分解した単語に対して格文法情報を設定し、格文法情報が主格、対象格となった単語を、キーワードとして抽出する（ステップＳ２００５）。

以上説明したように、検索装置１０１は、製品利用者の問い合わせ内の単語を製品マニュアルの中から検索し、見つかった記事の見出しに含まれる単語を事例ＤＢへの検索条件に加えることを行う。これにより、検索装置１０１は、一般用語に対応する、製品を特徴付ける用語を検索条件に追加することができるので、検索精度を向上させることができる。また、検索装置１０１は、検索精度の向上のための、製品ごとの同義語辞書や関連性辞書の整備をしなくてよくなる。

また、検索装置１０１は、インシデント文内の主格または対象格となる単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定してもよい。主格または対象格となる単語は、インシデント文内で重要な単語であるため、検索装置１０１は、より適切な事例を検索することができる。

また、検索装置１０１は、キーワード抽出候補マニュアルの章、節、見出しの組み合わせごとの評価値を算出し、算出した評価値に基づいて、受け付けた単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定してもよい。キーワード抽出候補マニュアルに出現する単語の数は、様々であり、単にヒット数の合計で評価すると、ヒット数が多い単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定することになる。例えば、図１３の例では、「設定」という単語は比較的出現しやすい単語であり、「トラップ」、「音」、「通知」に比べて多くヒットしている。そこで、全ヒット数に対する、該当の文章データにおけるヒット数の割合を求めることで、検索装置１０１は、ヒットしやすい単語の影響を少なくし、複数の単語がよりまんべんなくヒットする文書データに対応付けられた項目を特定することができる。

また、複数の単語がよりまんべんなくヒットする文書データを特定することにより、検索装置１０１は、インシデント文が対象とする製品のマニュアルを適切に特定することができる。具体的には、図１で説明したように、ある単語に対応する製品機能を特徴付ける用語が、製品によって異なる場合もある。従って、インシデント文が対象としていない製品のマニュアルを特定してしまうと、インシデント文が対象とする製品とは関係の薄い単語が検索条件に追加されることになってしまう。例えば、「トラップ」という単語は、ある製品では「イベント監視」に使用する語であり、別の製品では「ネットワーク管理のシステム監視」で使用する語であったとする。このとき、別の製品のマニュアルを特定してしまうと、「ノード、ポーリング、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）」といった単語が検索条件に追加されることになってしまうことになる。しかしながら、本実施の形態では、検索装置１０１は、インシデント文が対象とする製品のマニュアルを適切に特定するため、一定の検索精度を確保することができる。

なお、本実施の形態で説明した検索方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本検索プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本検索プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索プログラムにおいて、
単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の項目のうち、受け付けた前記単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検索プログラム。

（付記２）前記コンピュータに、
受け付けた文が形態素解析および構文解析されることにより、前記文に含まれる複数の単語の各単語と、格文法に基づく前記各単語の格文法情報との組み合わせを受け付ける、処理を実行させ、
前記特定する処理は、
前記組み合わせを受け付けると、前記記憶部を参照して、前記複数の項目のうち、前記組み合わせに含まれる格文法情報が、主格または対象格である単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定する、
ことを特徴とする付記１に記載の検索プログラム。

（付記３）前記コンピュータに、
複数の単語を受け付けると、前記記憶部を参照して、前記複数の単語の各単語に対応して、前記複数の文書データにおける前記各単語の出現回数に対する、前記複数の文書データの各文書データにおける前記各単語の出現回数の割合を計数し、
計数した前記各単語に対応する前記各文書データにおける割合を、前記各文書データに対応して累積する、処理を実行させ、
前記特定する処理は、
前記各文書データに対応して累積した割合に基づいて、前記複数の項目のうち、受け付けた前記複数の単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の検索プログラム。

（付記４）前記データベースには、複数の製品のいずれかの製品に関する問い合わせおよび前記問い合わせの回答を示す情報が格納されており、
前記複数の文書データの各文書データは、前記複数の製品のいずれかの製品に関する手引書である、
ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の検索プログラム。

（付記５）検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索装置において、
単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の項目のうち、受け付けた前記単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
制御部を有することを特徴とする検索装置。

（付記６）検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索方法において、
単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の項目のうち、受け付けた前記単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする検索方法。

１０１ 検索装置
１１０ 記憶部
１１１ 事例ＤＢ
５００ 制御部
５０１ 受け付け部
５０２ 形態素解析実行部
５０３ 構文解析実行部
５０４ 特定部
５０５ 検索部
５０６ レイアウト解析実行部
５１１ 製品マニュアルＤＢ
５１２ 日本語辞書

Claims (3)

1. 検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索プログラムにおいて、
   複数の単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の単語の各単語に対応して、前記複数の文書データにおける前記各単語の出現回数に対する、前記複数の文書データの各文書データにおける前記各単語の出現回数の割合を計数し、
   計数した前記各単語に対応する前記各文書データにおける割合を、前記各文書データに対応して累積し、
   前記各文書データに対応して累積した割合に基づいて、前記複数の項目のうち、受け付けた前記複数の単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
   特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする検索プログラム。
2. 検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索装置において、
   複数の単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の単語の各単語に対応して、前記複数の文書データにおける前記各単語の出現回数に対する、前記複数の文書データの各文書データにおける前記各単語の出現回数の割合を計数し、
   計数した前記各単語に対応する前記各文書データにおける割合を、前記各文書データに対応して累積し、
   前記各文書データに対応して累積した割合に基づいて、前記複数の項目のうち、受け付けた前記複数の単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
   特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
   制御部を有することを特徴とする検索装置。
3. 検索条件に応じた情報をデータベースから検索する検索方法において、
   複数の単語を受け付けると、階層化された複数の項目に対応付けられた複数の文書データを、前記複数の項目の各々の項目に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の単語の各単語に対応して、前記複数の文書データにおける前記各単語の出現回数に対する、前記複数の文書データの各文書データにおける前記各単語の出現回数の割合を計数し、
   計数した前記各単語に対応する前記各文書データにおける割合を、前記各文書データに対応して累積し、
   前記各文書データに対応して累積した割合に基づいて、前記複数の項目のうち、受け付けた前記複数の単語に関連する文書データに対応付けられた項目を特定し、
   特定した前記項目の名称に含まれる単語に基づいて、前記検索条件を生成する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする検索方法。
   

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