JP6999514B2 - Idea support system - Google Patents

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特許法第30条第2項適用 集会名:JUNCTION TOKYO 2018発表会 開催日:平成年30月3日25日 公開者:鈴木 肖太Patent Law Article 30 Paragraph 2 Applicable Meeting Name: JUNCTION TOKYO 2018 Presentation Date: March 3, 2013 25th Publisher: Shouta Suzuki

本発明は、アイデア創出を支援するアイデア支援システムに関する。 The present invention relates to an idea support system that supports idea creation.

ブレーンストーミングによってアイデア創出する際には、例えばアイデアを記載した付箋をホワイトボードに貼り付けて参加者がそのアイデアを共有する。参加者が物理的に離れた場所に存在している場合は、同様の仕組みを電子会議に類似する手法によって実現する場合もある。この場合は、付箋を電子的に模擬した電子付箋を画面上に貼り付けることによって、遠隔地間でその電子付箋が記載しているアイデアを共有することができる。 When creating an idea by brainstorming, for example, a sticky note containing the idea is attached to a whiteboard so that participants can share the idea. If the participants are physically separated, a similar mechanism may be realized by a method similar to an electronic conference. In this case, by pasting an electronic sticky note that electronically imitates the sticky note on the screen, the idea described by the electronic sticky note can be shared between remote locations.

下記特許文献1は、電子付箋を用いる電子会議システムについて記載している。同文献は、『画面解像度が低いもしくは画面サイズの小さい端末では、電子付箋会議で利用されている全ての電子付箋を一度に表示できず、ユーザが表示領域外の電子付箋の情報を認識しにくく、利便性が低下していた。』ことを課題として、『電子付箋会議端末であって、仮想的なボードにおける位置の情報を含む1または複数の電子付箋を保持し、電子付箋の位置に基づいてクラスタリングを行うことで電子付箋クラスタを生成し、前記仮想的なボードにおける前記電子付箋クラスタの位置を算出し、前記電子付箋および前記電子付箋クラスタに対応するオブジェクトを、設定された表示条件に従って、前記仮想的なボード上に配置し、前記仮想的なボードの一部の領域を表示する場合、前記電子付箋クラスタに対応するオブジェクトとして、当該表示されている領域の中に配置されていない電子付箋が属する電子付箋クラスタの位置へのショートカットオブジェクトを表示する。』という技術を記載している(要約参照)。 The following Patent Document 1 describes an electronic conference system using an electronic sticky note. The document states, "On a terminal with a low screen resolution or a small screen size, it is not possible to display all the electronic sticky notes used in the electronic sticky note conference at once, and it is difficult for the user to recognize the information on the electronic sticky notes outside the display area. , Convenience was reduced. "The electronic sticky note cluster is an electronic sticky note conference terminal that holds one or more electronic sticky notes containing position information on a virtual board and clusters based on the position of the electronic sticky notes." Is generated, the position of the electronic sticky note cluster on the virtual board is calculated, and the electronic sticky note and the object corresponding to the electronic sticky note cluster are arranged on the virtual board according to the set display conditions. , When displaying a part of the area of the virtual board, as an object corresponding to the electronic sticky note cluster, to the position of the electronic sticky note cluster to which the electronic sticky note not arranged in the displayed area belongs. Show shortcut objects. 』(See summary).

特開2015-090607号公報JP-A-2015-090607

紙の付箋を用いてブレーンストーミングを実施する際には、類似するアイデアを記載した付箋をグルーピングすることによって、新たなアイデア創出を促す場合がある。他方で従来の電子付箋システムにおいては、電子付箋をグルーピングすることはないか、あるいはグルーピングするにしても参加者がマニュアル操作によってグルーピングするのが通常である。また上記特許文献1においては、電子付箋をクラスタリングしているものの、これは電子付箋の記述内容に着目するのではなく、電子付箋の配置位置にしたがってクラスタリングしているに過ぎない。 When brainstorming using paper sticky notes, grouping sticky notes with similar ideas may encourage the creation of new ideas. On the other hand, in the conventional electronic sticky note system, the electronic sticky notes are not grouped, or even if they are grouped, the participants usually group them manually. Further, in Patent Document 1, although the electronic sticky notes are clustered, this does not focus on the description content of the electronic sticky notes, but merely clusters them according to the arrangement position of the electronic sticky notes.

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、遠隔地間でアイデア創出のためのディスカッションを実施する際に、参加者が提示した各アイデアを、その内容にしたがって、マニュアル操作によらず自動的にグルーピングする技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and when a discussion for creating an idea is conducted between remote areas, each idea presented by a participant is manually operated according to the content thereof. The purpose is to provide a technology for automatically grouping regardless.

本発明に係るアイデア支援システムは、クライアント端末がグループに対して変更操作を実施するまでは、クラスタリングによってアイデアメモをグルーピングし、クライアント端末がグループに対して変更操作を実施した以降は、アイデアメモとグループとの間の対応関係を学習した結果に基づきグルーピングを実施する。 The idea support system according to the present invention groups idea memos by clustering until the client terminal performs a change operation on the group, and after the client terminal performs the change operation on the group, it becomes an idea memo. Grouping is carried out based on the result of learning the correspondence with the group.

本発明に係るアイデア支援システムによれば、遠隔地間でアイデア創出のためのディスカッションを実施する際に、アイデアの内容にしたがって自動的にアイデアをグルーピングすることができる。 According to the idea support system according to the present invention, when a discussion for creating an idea is conducted between remote locations, the ideas can be automatically grouped according to the contents of the idea.

実施形態1に係るアイデア支援システム10の構成図である。It is a block diagram of the idea support system 10 which concerns on Embodiment 1. アイデアボード画面111の画面例である。This is a screen example of the idea board screen 111. 関係性グラフ生成部124が生成する関係性グラフの例である。This is an example of the relationship graph generated by the relationship graph generation unit 124. カウントダウン機能について説明する図である。It is a figure explaining the countdown function. アイデアメモ1111を投稿した個数の統計を表示する例である。This is an example of displaying the statistics of the number of posted idea memos 1111. 現在議論しているトピックに関連するwebページを表示する例である。This is an example of displaying a web page related to the topic currently being discussed.

<実施の形態1>
図1は、本発明の実施形態1に係るアイデア支援システム10の構成図である。アイデア支援システム10は、遠隔地間でブレーンストーミングなどのアイデア創出活動を実施することを支援するシステムである。アイデア支援システム10は、クライアント端末とサーバ100がネットワーク300を介して接続された構成を有する。図1においては3つのクライアント端末201~203が接続されている例を示した。
<Embodiment 1>
FIG. 1 is a block diagram of an idea support system 10 according to the first embodiment of the present invention. The idea support system 10 is a system that supports the implementation of idea creation activities such as brainstorming between remote locations. The idea support system 10 has a configuration in which a client terminal and a server 100 are connected via a network 300. FIG. 1 shows an example in which three client terminals 201 to 203 are connected.

各クライアント端末は同じ構成を有するので、以下では特に明示しない限りクライアント端末201について説明する。クライアント端末201は、アイデア創出活動に参加する参加者が用いる端末である。参加者は、例えばサーバ100が提供する後述のアイデアボード画面上でディスカッションに参加することにより、その画面を介して他の参加者との間でディスカッションを共有する。 Since each client terminal has the same configuration, the client terminal 201 will be described below unless otherwise specified. The client terminal 201 is a terminal used by a participant who participates in an idea creation activity. Participants participate in the discussion on the idea board screen described later provided by the server 100, and share the discussion with other participants through the screen.

サーバ100は、各クライアント端末が参加するディスカッションの場をオンライン上で提供するためのアイデアボード画面を生成する。各クライアント端末がその画面上で後述するアイデアメモを投稿することにより、参加者間でそのアイデアメモが共有され、ディスカッションが進行する。サーバ100は、画面生成部110、グルーピング部120を備える。グルーピング部120はさらに、特徴ベクトル算出部121、クラスタリング部122、学習器123、関係性グラフ生成部124を備える。 The server 100 generates an idea board screen for providing an online discussion place in which each client terminal participates. When each client terminal posts an idea memo to be described later on the screen, the idea memo is shared among the participants and the discussion proceeds. The server 100 includes a screen generation unit 110 and a grouping unit 120. The grouping unit 120 further includes a feature vector calculation unit 121, a clustering unit 122, a learner 123, and a relationship graph generation unit 124.

画面生成部110は、アイデアボード画面を生成し、各クライアント端末に対して送信する。アイデアボード画面は、例えばwebページとして生成することができる。この場合、各クライアント端末はwebブラウザを用いてアイデアボード画面にアクセスする。アイデアボード画面の具体例については後述する。 The screen generation unit 110 generates an idea board screen and transmits it to each client terminal. The idea board screen can be generated as, for example, a web page. In this case, each client terminal accesses the idea board screen using a web browser. A specific example of the idea board screen will be described later.

グルーピング部120は、アイデアボード画面上に投稿されたアイデアメモを、その内容にしたがってグルーピングする。画面生成部110は、そのグルーピングの結果にしたがって、アイデアボード画面上で各アイデアメモを配置する。グルーピング部120が備える各機能部については、グルーピング処理の具体例と併せて説明する。 The grouping unit 120 groups the idea memos posted on the idea board screen according to the contents. The screen generation unit 110 arranges each idea memo on the idea board screen according to the result of the grouping. Each functional unit included in the grouping unit 120 will be described together with a specific example of the grouping process.

図2は、アイデアボード画面111の画面例である。画面生成部110は、図2に例示するようなアイデアボード画面111を各クライアント端末に対して送信する。各クライアント端末は、アイデアボード画面111上でアイデアを共有することにより、ディスカッションを進行する。 FIG. 2 is a screen example of the idea board screen 111. The screen generation unit 110 transmits an idea board screen 111 as illustrated in FIG. 2 to each client terminal. Each client terminal advances the discussion by sharing the idea on the idea board screen 111.

参加者が、アイデアボード画面111上で新規メモボタン1114を押下すると、新たなアイデアメモを入力するためのダイアログ(図示せず)が画面上に表示される。参加者はそのダイアログ上で自身のアイデアを文字列として入力する。クライアント端末はその文字列をサーバ100に対して送信する。画面生成部110はその文字列を受け取り、その文字列を内容とするアイデアメモ1111をアイデアボード画面111上に作成する。アイデアメモ1111は、電子付箋のように用いることができる。アイデアメモ1111の右下にある番号は、そのアイデアメモを投稿したクライアント端末(すなわち参加者)を識別する識別子である。例えば「1」はクライアント端末201から投稿されたアイデアメモであることを表している。 When the participant presses the new memo button 1114 on the idea board screen 111, a dialog (not shown) for inputting a new idea memo is displayed on the screen. Participants enter their ideas as strings on the dialog. The client terminal sends the character string to the server 100. The screen generation unit 110 receives the character string and creates an idea memo 1111 containing the character string on the idea board screen 111. The idea memo 1111 can be used like an electronic sticky note. The number at the lower right of the idea memo 1111 is an identifier that identifies the client terminal (that is, the participant) who posted the idea memo. For example, "1" indicates that it is an idea memo posted from the client terminal 201.

グルーピング部120は、各アイデアメモ1111の記載内容にしたがって各アイデアメモ1111をグルーピングする。図2の各列が1つのグループを表しており、図2においては3つのグループにグルーピングされている。画面生成部110は、そのグルーピング結果にしたがって、各アイデアメモ1111をアイデアボード画面111上の領域1112に配置する。グルーピング手順については後述する。 The grouping unit 120 groups each idea memo 1111 according to the description contents of each idea memo 1111. Each column in FIG. 2 represents one group, and in FIG. 2, it is grouped into three groups. The screen generation unit 110 arranges each idea memo 1111 in the area 1112 on the idea board screen 111 according to the grouping result. The grouping procedure will be described later.

グルーピング部120はさらに、各グループに属するアイデアメモ1111の記載内容の概略を表すタグ1113を定義する。画面生成部110はアイデアボード画面111上でそのタグを各グループに対応する適当な位置に配置する。図2においては各グループの上部に配置した。タグ1113を定義する手順については後述する。 The grouping unit 120 further defines a tag 1113 that outlines the description contents of the idea memo 1111 belonging to each group. The screen generation unit 110 arranges the tag at an appropriate position corresponding to each group on the idea board screen 111. In FIG. 2, it was placed at the top of each group. The procedure for defining the tag 1113 will be described later.

関係性グラフボタン1116は、後述する関係性グラフを画面表示するボタンである。参加者が関係性グラフボタン1116を押下すると、関係性グラフ生成部124は関係性グラフを生成し、画面生成部110はその関係性グラフを当該クライアント端末に対して送信する。関係性グラフを生成する手順については後述する。 The relationship graph button 1116 is a button for displaying the relationship graph described later on the screen. When the participant presses the relationship graph button 1116, the relationship graph generation unit 124 generates the relationship graph, and the screen generation unit 110 transmits the relationship graph to the client terminal. The procedure for generating the relationship graph will be described later.

<実施の形態1:初期グルーピング>
参加者は、原則としては新たなアイデアメモ1111を順次投稿することにより、ディスカッションを進行する。ただし参加者は、アイデアボード画面111上でグループ構成を変更することもできる。例えばマニュアル操作によって新規グループを作成することもできるし(新規グループボタン1115)、あるグループに属するアイデアメモ1111をマウスドラッグ操作により別のグループに移動させることもできる。これらの操作のことをグループ変更操作と呼ぶことにする。
<Embodiment 1: Initial grouping>
Participants, in principle, proceed with the discussion by posting new idea memos 1111 in sequence. However, participants can also change the group composition on the idea board screen 111. For example, a new group can be created manually (new group button 1115), or the idea memo 1111 belonging to one group can be moved to another group by dragging the mouse. These operations will be called group change operations.

グルーピング部120は、グループ変更操作が実施される前と、実施された以後とのそれぞれにおいて、互いに異なる手法により、アイデアメモ1111をグルーピングする。以下ではまずグループ変更操作が実施される前の時点におけるグルーピングについて説明する。 The grouping unit 120 groups the idea memos 1111 by different methods before and after the group change operation is performed. In the following, first, the grouping before the group change operation is performed will be described.

グルーピング部120は、グループ変更操作が実施される前の時点においては、新たなアイデアメモ1111が投稿されるごとに、クラスタリング処理によって各アイデアメモ1111をグルーピングする。具体的には、特徴ベクトル算出部121はアイデアボード画面111上の全てのアイデアメモ1111を母集団として、各アイデアメモ1111内の単語のTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)値を算出し、そのTF-IDF値を適当な単語順にしたがって整列することにより、各アイデアメモ1111の特徴ベクトルを作成する。クラスタリング部122は、その特徴ベクトルに対してK-means法などのクラスタリング処理を実施することにより、各アイデアメモ1111を1以上のグループへグルーピングする。 Before the group change operation is performed, the grouping unit 120 groups each idea memo 1111 by a clustering process every time a new idea memo 1111 is posted. Specifically, the feature vector calculation unit 121 calculates the TF-IDF (Term Frequency-Invested Frequency) value of the word in each idea memo 1111 with all the idea memos 1111 on the idea board screen 111 as a population. , The feature vector of each idea memo 1111 is created by arranging the TF-IDF values according to an appropriate word order. The clustering unit 122 groups each idea memo 1111 into one or more groups by performing a clustering process such as a K-means method on the feature vector.

<実施の形態1:グループ変更操作後のグルーピング>
グループ変更操作が実施された以後の時点においては、グルーピング部120は学習器123を用いる。具体的には、アイデアボード画面111上における各アイデアメモ1111と各グループとの間の対応関係を学習器123に学習させる。新たなアイデアメモ1111が投稿されると、その新たなアイデアメモ1111の特徴ベクトルを学習器123に対して投入することにより、その新たなアイデアメモ1111を既存グループのうちいずれかへ分類する。学習器123による学習は、グループ変更操作が実施されるごとに実施する。
<Embodiment 1: Grouping after group change operation>
After the group change operation is performed, the grouping unit 120 uses the learner 123. Specifically, the learner 123 is made to learn the correspondence between each idea memo 1111 and each group on the idea board screen 111. When a new idea memo 1111 is posted, the feature vector of the new idea memo 1111 is input to the learner 123 to classify the new idea memo 1111 into one of the existing groups. The learning by the learning device 123 is performed every time the group change operation is performed.

学習器123による学習は、具体的には例えば以下のように実施することができる。特徴ベクトル算出部121は、各アイデアメモ1111に含まれる単語のTF値を適当な単語順にしたがって整列することにより、各アイデアメモ1111の特徴ベクトルを作成する。学習器123は、各アイデアメモ1111の特徴ベクトルと既存グループとの間の対応関係を学習することにより、各アイデアメモ1111と各グループを対応付ける。新たなアイデアメモ1111が投稿されたときは、その対応関係にしたがって、その新たなアイデアメモ1111を既存グループへ対応付ける。 Specifically, the learning by the learning device 123 can be carried out as follows, for example. The feature vector calculation unit 121 creates a feature vector of each idea memo 1111 by arranging the TF values of the words included in each idea memo 1111 according to an appropriate word order. The learner 123 associates each idea memo 1111 with each group by learning the correspondence between the feature vector of each idea memo 1111 and the existing group. When a new idea memo 1111 is posted, the new idea memo 1111 is associated with the existing group according to the correspondence.

グループ変更操作の前後においてグルーピング手順を変えるのは、以下の理由による。参加者がマニュアル操作(グループ変更操作)によってグループ構成を変更していない段階においては、アイデアボード画面111上におけるディスカッションが充分に進行していない可能性がある。したがってクラスタリングによって機械的にグルーピングするのが望ましいと考えられる。他方で参加者がグループ構成を変更するのは、例えばディスカッションがある程度進行するなどによって、参加者自身がグループ構成を指定したい場面などが想定される。したがって、参加者自身が指定したグループ構成をそれ以後も踏襲することが望ましいので、参加者自身の指定するグループ構成を学習器123に学習させた上で、以後新たに追加されるアイデアメモ1111については学習器123が参加者による指定をグルーピング結果として自動的に反映することとした。 The reason for changing the grouping procedure before and after the group change operation is as follows. At the stage where the participants have not changed the group composition by manual operation (group change operation), there is a possibility that the discussion on the idea board screen 111 has not sufficiently progressed. Therefore, it is desirable to group them mechanically by clustering. On the other hand, it is assumed that the participants change the group composition, for example, when the discussion progresses to some extent and the participants themselves want to specify the group composition. Therefore, since it is desirable to follow the group structure specified by the participants themselves after that, the idea memo 1111 newly added after learning the group structure specified by the participants themselves by the learner 123. The learner 123 automatically reflects the designation by the participants as a grouping result.

グループ変更操作は、学習器123にとっては、学習すべき参加者意図を指定するものであるから、教師あり学習における教師信号と同様の作用を有する。他方でクラスタリングを実施する時点では参加者によるグループ変更操作が未だ発生していないので、クラスタリングによるグルーピングは、グループ構成について教師なし学習を実施しているのと同様の処理であるということができる。 Since the group change operation specifies the intention of the participants to be learned for the learner 123, it has the same effect as the teacher signal in supervised learning. On the other hand, since the group change operation by the participants has not yet occurred at the time of performing clustering, it can be said that the grouping by clustering is the same process as performing unsupervised learning about the group composition.

<実施の形態1:タグ付与>
グルーピング部120は、例えば以下の手順により、各グループのタグ1113を付与することができる。グルーピング部120は、各グループについて、そのグループに属する全てのアイデアメモ1111内の単語のTF-IDF値を計算する。グルーピング部120は、算出したTF-IDF値が大きい順に所定個数(図2においては2個)の単語をピックアップし、そのピックアップした単語を当該グループのタグ1113とする。グルーピング部120は、各グループについて同様の処理を実施する。
<Embodiment 1: Tagging>
The grouping unit 120 can attach the tag 1113 of each group, for example, by the following procedure. The grouping unit 120 calculates the TF-IDF value of the word in all the idea memos 1111 belonging to the group for each group. The grouping unit 120 picks up a predetermined number of words (two in FIG. 2) in descending order of the calculated TF-IDF value, and sets the picked up words as the tag 1113 of the group. The grouping unit 120 performs the same processing for each group.

<実施の形態1:関係性グラフ>
図3は、関係性グラフ生成部124が生成する関係性グラフの例である。関係性グラフ生成部124は、各グループに属する全てのアイデアメモ1111の文言を連結した文字列から、そのグループの特徴を表すグループ特徴ベクトルを生成する。関係性グラフ生成部124は、グループ特徴量ベクトルの各要素を各次元の値として、グループ特徴ベクトルを座標空間上に配置することにより、関係性グラフを生成する。
<Embodiment 1: Relationship Graph>
FIG. 3 is an example of a relationship graph generated by the relationship graph generation unit 124. The relationship graph generation unit 124 generates a group feature vector representing the features of the group from the character string in which the words of all the idea memos 1111 belonging to each group are concatenated. The relationship graph generation unit 124 generates a relationship graph by arranging the group feature vector on the coordinate space with each element of the group feature amount vector as a value of each dimension.

グループ特徴ベクトルの次元数は多くの場合3次元以上となるので、関係性グラフの座標空間の次元数も3次元以上となる。図3に例示するように、2次元の関係性グラフを提示したい場合は、グループ特徴ベクトルの次元数を適当なアルゴリズムによって2次元まで圧縮した上で、圧縮後のグループ特徴ベクトルを2次元座標空間に配置すればよい。3次元以上の座標空間を用いる場合も同様である。 Since the number of dimensions of the group feature vector is often three or more, the number of dimensions of the coordinate space of the relationship graph is also three or more. As illustrated in FIG. 3, when it is desired to present a two-dimensional relationship graph, the number of dimensions of the group feature vector is compressed to two dimensions by an appropriate algorithm, and then the compressed group feature vector is compressed into a two-dimensional coordinate space. It should be placed in. The same applies when a coordinate space having three or more dimensions is used.

関係性グラフを見た参加者は、その時点において議論されているトピック間の距離を視覚的に把握することができる。これにより例えば、未だ議論されていないトピックについてヒントを得て、新たな議論を展開するなどの契機とすることができる。例えば図3においてはグループ1とグループ2の間の距離が大きいので、その間の部分に相当するトピックが未だ充分議論されていないのではないか、などのヒントが得られる可能性がある。 Participants looking at the relationship graph can visually grasp the distance between the topics being discussed at that time. As a result, for example, it is possible to obtain hints on topics that have not yet been discussed and to develop new discussions. For example, in FIG. 3, since the distance between the group 1 and the group 2 is large, it may be possible to obtain a hint that the topic corresponding to the part between the groups has not been sufficiently discussed.

グルーピング部120は、関係性グラフを用いて、さらに以下の処理を実施することもできる。参加者は、関係性グラフ上の座標のうち、議論が充分ではないと想定される箇所(すなわち関係性グラフ上の空隙部分)を指定する。グルーピング部120は、その座標を受け取り、座標空間上におけるその座標に対応する特徴ベクトルを特定する。グルーピング部120は、その特定した特徴ベクトルをグループ特徴ベクトルとして有する新たなグループを新規作成し、アイデアボード画面111上に配置する。その新規グループは、特定したグループ特徴ベクトルから導かれるタグ1113を有し、アイデアメモ1111が空であるグループとなる。これにより、参加者がその新規グループに関連する議論を始めるよう促すことができる。 The grouping unit 120 can also perform the following processing using the relationship graph. Participants specify the coordinates on the relationship graph where the discussion is not expected to be sufficient (ie, the voids on the relationship graph). The grouping unit 120 receives the coordinates and specifies a feature vector corresponding to the coordinates in the coordinate space. The grouping unit 120 newly creates a new group having the specified feature vector as a group feature vector, and arranges it on the idea board screen 111. The new group has a tag 1113 derived from the identified group feature vector, and the idea memo 1111 becomes an empty group. This can encourage participants to start discussions related to the new group.

グルーピング部120は、関係性グラフを用いて、さらに以下の処理を実施することもできる。上記のように参加者が関係性グラフ上の座標を指定したとき、グルーピング部120は、その座標に対応する特徴ベクトルを特定し、その特定した特徴ベクトルから新たなアイデアメモ1111を新規生成してアイデアボード画面111上に配置する。例えばその特徴ベクトルのうち特にTF-IDF値が大きい単語を用い、さらに助詞などを適宜補充することにより、その特徴ベクトルに対応する文章を自動生成する。その自動生成した文章を新たなアイデアメモ1111とすればよい。関係性グラフ上の座標に対応する特徴ベクトルを特定する手法としては、例えば以下のようなものが考えられる。 The grouping unit 120 can also perform the following processing using the relationship graph. When the participant specifies the coordinates on the relationship graph as described above, the grouping unit 120 specifies the feature vector corresponding to the coordinates, and newly generates a new idea memo 1111 from the specified feature vector. Place it on the idea board screen 111. For example, a word having a particularly large TF-IDF value among the feature vectors is used, and particles and the like are appropriately supplemented to automatically generate a sentence corresponding to the feature vector. The automatically generated sentence may be used as a new idea memo 1111. As a method for specifying the feature vector corresponding to the coordinates on the relation graph, for example, the following can be considered.

(1)グループの特徴ベクトルを座標空間にマッピングする(座標値を得る)。
(2)各アイデアメモの文を形態素解析した結果の要素すべてを母集合とし、そこから1個以上任意の個数の要素を、例えば無作為に抽出し、それらを疑似的なグループとする。疑似的なグループを複数作成し、それらの特徴ベクトルを生成した上で、さらに座標空間にマッピングする
(3)ステップ(1)(2)の特徴ベクトルと関係性グラフ上の座標値との間の対応関係を記憶しておくことにより、座標値から特徴ベクトルを特定できるようにしておく。関係性グラフの次元数を圧縮する場合は、圧縮後の座標空間上における座標値と特徴ベクトルとの間の対応関係を記憶しておく。
(4)ユーザが関係性グラフ上で座標値を指定したとき、その座標値に対応付けられている特徴ベクトルを特定する。
(1) Map the feature vector of the group to the coordinate space (obtain the coordinate value).
(2) All the elements of the result of morphological analysis of the sentence of each idea memo are set as a population, and one or more arbitrary number of elements are randomly extracted from them, for example, and they are made into a pseudo group. Create multiple pseudo groups, generate their feature vectors, and then map them to the coordinate space. (3) Between the feature vectors in steps (1) and (2) and the coordinate values on the relationship graph. By memorizing the correspondence, the feature vector can be specified from the coordinate values. When compressing the number of dimensions of the relationship graph, the correspondence between the coordinate values and the feature vector in the compressed coordinate space is stored.
(4) When the user specifies a coordinate value on the relation graph, the feature vector associated with the coordinate value is specified.

<実施の形態1:まとめ>
本実施形態1に係るアイデア支援システム10は、クライアント端末がグループ変更操作を実施する前の時点においては、クラスタリングによってアイデアメモ1111をグルーピングする。これにより、例えば参加者の議論が充分に進行していない段階においてもアイデアメモ1111を自動的にグルーピングすることができる。
<Embodiment 1: Summary>
The idea support system 10 according to the first embodiment groups idea memos 1111 by clustering before the client terminal performs the group change operation. Thereby, for example, the idea memo 1111 can be automatically grouped even when the discussion of the participants is not sufficiently advanced.

本実施形態1に係るアイデア支援システム10は、クライアント端末がグループ変更操作を実施した場合は、その変更後のグループ構成と各グループ所属のアイデアメモ1111との間の対応関係を学習器123に学習させ、新たなアイデアメモ1111はその学習結果にしたがって分類する。これにより、参加者が意図しているグループ構成を、それ以後に追加された新たなアイデアメモ1111に対して自動的に反映することができる。 In the idea support system 10 according to the first embodiment, when the client terminal performs the group change operation, the learning device 123 learns the correspondence relationship between the changed group configuration and the idea memo 1111 belonging to each group. Then, the new idea memo 1111 is classified according to the learning result. As a result, the group composition intended by the participants can be automatically reflected in the new idea memo 1111 added after that.

本実施形態1に係るアイデア支援システム10は、グループ間の関係性グラフを作成する。さらに、関係性グラフ上の座標を指定することにより、その座標に対応する新規グループや新規アイデアメモ1111を自動生成することもできる。これにより、参加者にとっては新たな議論の方向性についてのヒントを得ることができるとともに、新規グループや新規アイデアメモ1111を自動生成することによってこれをさらに促進することができる。 The idea support system 10 according to the first embodiment creates a relationship graph between groups. Further, by specifying the coordinates on the relationship graph, it is possible to automatically generate a new group or a new idea memo 1111 corresponding to the coordinates. As a result, participants can get hints about the direction of new discussions, and further promote this by automatically generating new groups and new idea memos 1111.

<実施の形態2>
本発明の実施形態2では、アイデア支援システム10が備えることが望ましいその他機能について説明する。システム構成は実施形態1と同様であるので、以下では主に実施形態1で説明していないその他機能について説明する。
<Embodiment 2>
In the second embodiment of the present invention, other functions that are desirable to be provided in the idea support system 10 will be described. Since the system configuration is the same as that of the first embodiment, other functions not described in the first embodiment will be mainly described below.

図4は、カウントダウン機能について説明する図である。参加者がアイデアメモ1111を投稿するに際して、ある程度の期限を設けた方が、参加者に対して議論へ集中することを促すことになり望ましい場合がある。そこでアイデアボード画面111においてカウントダウン開始部1117aを設けてもよい。参加者がカウントダウン開始部1117aに数値を入力して開始ボタンを押下すると、サーバ100はカウントダウンを開始する。各クライアント端末は、サーバ100が保持しているカウント値を周期的に照会し、例えばカウント値が0になったとき、その旨を示すダイアログ1117bを表示する。これにより、いずれかの参加者がカウントダウンを指定したとき、全てのクライアント端末においてそのカウントダウン動作を共有することができる。なお図4においてアイデアメモ1111やグループは記載の便宜上省略した。以下の図面においても同様に適宜省略することとする。 FIG. 4 is a diagram illustrating a countdown function. When a participant posts an idea memo 1111, it may be desirable to set a certain deadline because it encourages the participant to concentrate on the discussion. Therefore, the countdown start unit 1117a may be provided on the idea board screen 111. When the participant inputs a numerical value to the countdown start unit 1117a and presses the start button, the server 100 starts the countdown. Each client terminal periodically inquires about the count value held by the server 100, and when the count value becomes 0, for example, displays a dialog 1117b indicating that fact. As a result, when any participant specifies a countdown, the countdown operation can be shared by all client terminals. In FIG. 4, the idea memo 1111 and the group are omitted for convenience of description. Similarly, in the following drawings, they will be omitted as appropriate.

図5は、アイデアメモ1111を投稿した個数の統計を表示する例である。サーバ100は、参加者ごとに(すなわちクライアント端末ごとに)アイデアメモ1111を投稿した個数を集計し、それをアイデアボード画面111上で画面表示してもよい。例えば適当なボタン押下によって図5のような集計結果を表示すればよい。これにより、投稿数が少ない参加者に対して、より積極的な議論参加を促すことができる。 FIG. 5 is an example of displaying the statistics of the number of posted idea memos 1111. The server 100 may total the number of posted idea memos 1111 for each participant (that is, for each client terminal) and display it on the idea board screen 111. For example, the aggregation result as shown in FIG. 5 may be displayed by pressing an appropriate button. This makes it possible to encourage participants with a small number of posts to participate in more active discussions.

図6は、現在議論しているトピックに関連するwebページを表示する例である。グルーピング部120は、アイデアメモ1111やグループの特徴ベクトルを算出することにより、アイデアボード画面111上で現在議論されている内容の大まかなトピックを把握することができる。画面生成部110は、そのトピックに関連するwebページ(例えばweb上のニュース記事など)を検索サイトなどから取得し、アイデアボード画面111上のダイアログ1118などに表示することにより、参加者に対して新たな気づきを得る契機を与えることができる。例えば、タグ1113を検索キーワードとして検索サイトに対してクエリを発行し、その結果から上位数件程度をダイアログ1118内に表示することにより、図6のような機能を実装することができる。 FIG. 6 is an example of displaying a web page related to the topic currently being discussed. By calculating the idea memo 1111 and the feature vector of the group, the grouping unit 120 can grasp a rough topic of the content currently being discussed on the idea board screen 111. The screen generation unit 110 acquires a web page (for example, a news article on the web) related to the topic from a search site or the like and displays it in a dialog 1118 or the like on the idea board screen 111 to the participants. It can give an opportunity to gain new awareness. For example, the function as shown in FIG. 6 can be implemented by issuing a query to the search site using the tag 1113 as a search keyword and displaying the top several items from the results in the dialog 1118.

アイデアボード画面111を用いたディスカッションを途中中断する場合、中断した時点におけるアイデアボード画面111の内容を後に再現できることが望ましい。そこでサーバ100は、アイデアボード画面111上に配置されているグループとこれに属するアイデアメモ1111の構成を、適当なファイル形式(例えばCSV形式)に保存してもよい。さらにその保存データを、クライアント端末からのリクエストに応じて送信してもよい。サーバ100またはクライアント端末は、ディスカッションを再開するとき、その保存データを用いて、中断時点におけるアイデアボード画面111の状態を再現することができる。 When the discussion using the idea board screen 111 is interrupted, it is desirable that the contents of the idea board screen 111 at the time of interruption can be reproduced later. Therefore, the server 100 may save the configuration of the group arranged on the idea board screen 111 and the idea memo 1111 belonging to the group in an appropriate file format (for example, CSV format). Further, the stored data may be transmitted in response to a request from the client terminal. When the discussion is resumed, the server 100 or the client terminal can reproduce the state of the idea board screen 111 at the time of interruption by using the stored data.

<本発明の変形例について>
以上の実施形態において、サーバ100が備える各機能部は、例えばその機能を実装したソフトウェアをCPU(Central Processing Unit)などの演算装置が実行することにより、実装することができる。
<About a modification of the present invention>
In the above embodiment, each functional unit included in the server 100 can be implemented, for example, by executing software that implements the function by an arithmetic unit such as a CPU (Central Processing Unit).

以上の実施形態において、学習器123としては、文書分類などの処理に適した適当な学習手法を実装したものを採用することができる。例えばロジスティック回帰によって学習器123を実装することができる。 In the above embodiment, as the learning device 123, one that implements an appropriate learning method suitable for processing such as document classification can be adopted. For example, the learner 123 can be implemented by logistic regression.

以上の実施形態において、特徴ベクトル算出部121はアイデアメモ1111やグループの特徴ベクトルとしてTF値やTF-IDF値を用いることを説明したが、その他適当な特徴量を特徴ベクトルとして用いてもよい。 In the above embodiment, it has been described that the feature vector calculation unit 121 uses the TF value or the TF-IDF value as the idea memo 1111 or the feature vector of the group, but other appropriate feature quantities may be used as the feature vector.

以上の実施形態において、クライアント端末をスマートフォンなどの携帯端末によって実装する場合、携帯端末が備える手書入力機能を用いてアイデアメモ1111を投稿するためのインターフェースを実装してもよい。この場合はその機能を実装したスマートフォンアプリなどを用いればよい。 In the above embodiment, when the client terminal is implemented by a mobile terminal such as a smartphone, an interface for posting the idea memo 1111 may be implemented by using the manual input function provided in the mobile terminal. In this case, a smartphone application or the like that implements the function may be used.

以上の実施形態において、サーバ100が画面生成部110とグルーピング部120を備えることとしているが、これら機能部は個別のサーバに実装した上で相互通信によってサーバ間で連携することにより同様の機能を実現してもよい。さらにサーバ100が保持するデータを別のサーバ上のデータベースなどに格納してもよい。例えば画面生成部110はwebアプリケーションサーバ上に実装し、グルーピング部120は文書処理サーバ上に実装し、データベースはデータベースサーバ上に実装することができる。 In the above embodiment, the server 100 is provided with a screen generation unit 110 and a grouping unit 120, but these functional units can be implemented in individual servers and then cooperate with each other by mutual communication to obtain the same function. It may be realized. Further, the data held by the server 100 may be stored in a database or the like on another server. For example, the screen generation unit 110 can be implemented on the web application server, the grouping unit 120 can be implemented on the document processing server, and the database can be implemented on the database server.

10:アイデア支援システム
100:サーバ
110:画面生成部
120:グルーピング部
121:特徴ベクトル算出部
122:クラスタリング部
123:学習器
124:関係性グラフ生成部
201~203:クライアント端末
300:ネットワーク
10: Idea support system 100: Server 110: Screen generation unit 120: Grouping unit 121: Feature vector calculation unit 122: Clustering unit 123: Learner 124: Relationship graph generation unit 201 to 203: Client terminal 300: Network

Claims (12)

アイデア創出を支援するアイデア支援システムであって、
アイデアを表現した文字列を入力する1以上のクライアント端末、
前記クライアント端末が入力した文字列をネットワーク経由で受け取り、その文字列を前記クライアント端末の識別子とともに表示する画面を生成して前記クライアント端末に対して送信する、サーバコンピュータ、
を備え、
前記サーバコンピュータは、前記クライアント端末から前記文字列を受け取るごとに、その文字列を他の前記文字列から区別する区画を付与することによって1つのアイデアメモとして構成した上で、各前記アイデアメモを1以上のグループに区分して前記画面上に整列し、
前記クライアント端末は、前記画面上で前記アイデアメモを前記グループ間で移動させるかまたは前記画面上で新たな前記グループを追加するグループ変更操作を実施し、
前記サーバコンピュータは、前記クライアント端末から前記グループ変更操作を受け取る前の時点で前記クライアント端末から前記文字列を受け取った場合は、前記画面上に配置する各前記アイデアメモに対して文書クラスタリングを実施することにより、各前記アイデアメモを前記画面上で1以上のグループにグルーピングし、
前記サーバコンピュータは、前記クライアント端末から前記グループ変更操作を受け取ると、前記グループ変更操作によって作成された各前記グループと各前記アイデアメモとの間の対応関係を学習器に学習させる学習ステップを実施し、
前記サーバコンピュータは、前記学習ステップを実施した後に前記クライアント端末から新たな前記文字列を受け取った場合は、その文字列に対応する新たな前記アイデアメモを前記画面上で作成するとともに、前記学習器を用いてそのアイデアメモを前記グループのうちいずれかへ分類する新規追加ステップを実施する
ことを特徴とするアイデア支援システム。
An idea support system that supports the creation of ideas.
One or more client terminals that input a character string expressing an idea,
A server computer that receives a character string input by the client terminal via a network, generates a screen that displays the character string together with the identifier of the client terminal, and transmits the character string to the client terminal.
Equipped with
Each time the server computer receives the character string from the client terminal, the server computer configures the idea memo as one idea memo by assigning a partition for distinguishing the character string from the other character strings, and then sets each idea memo. Divide into one or more groups and arrange them on the screen.
The client terminal performs a group change operation of moving the idea memo between the groups on the screen or adding a new group on the screen.
When the server computer receives the character string from the client terminal before receiving the group change operation from the client terminal, the server computer performs document clustering for each idea memo arranged on the screen. By doing so, each idea memo is grouped into one or more groups on the screen.
When the server computer receives the group change operation from the client terminal, the server computer performs a learning step of causing the learner to learn the correspondence between each group and each idea memo created by the group change operation. ,
When the server computer receives a new character string from the client terminal after performing the learning step, the server computer creates a new idea memo corresponding to the character string on the screen and the learning device. An idea support system characterized by carrying out a new addition step of classifying the idea memo into one of the above groups using the above.
前記サーバコンピュータは、前記学習ステップにおいて、
各前記アイデアメモの特徴ベクトルを作成するステップ、
各前記グループの識別子と前記特徴ベクトルとの間の対応関係を学習器に学習させることにより、各前記アイデアメモと各前記グループを前記学習器において対応付けるステップ、
を実行する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The server computer in the learning step
Steps to create a feature vector for each idea memo,
A step of associating each idea memo with each group in the learner by having the learner learn the correspondence between the identifier of each group and the feature vector.
The idea support system according to claim 1, which comprises executing.
前記サーバコンピュータは、各前記アイデアメモの特徴ベクトルを作成するステップにおいては、各前記アイデアメモに含まれる単語のTF値のリストを構成要素として有するベクトルを各前記アイデアメモの特徴ベクトルとして作成する
ことを特徴とする請求項2記載のアイデア支援システム。
In the step of creating the feature vector of each idea memo, the server computer creates a vector having a list of TF values of the words included in each idea memo as a component as a feature vector of each idea memo. 2. The idea support system according to claim 2.
前記サーバコンピュータは、前記新規追加ステップにおいて、
前記新たなアイデアメモの特徴ベクトルを作成するステップ、
前記学習器に対して前記新たなアイデアメモの特徴ベクトルを投入することにより、前記新たなアイデアメモを前記グループのうちいずれかへ分類するステップ、
を実行する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The server computer is used in the new addition step.
Steps to create a feature vector for the new idea memo,
A step of classifying the new idea memo into one of the groups by inputting the feature vector of the new idea memo into the learning device.
The idea support system according to claim 1, which comprises executing.
前記サーバコンピュータは、前記グループに属する前記アイデアメモの内容を要約した単語によって構成されたタグを前記画面上で前記グループに対して付与するタグ付与ステップを実施し、
前記サーバコンピュータは、前記タグ付与ステップにおいて、
各前記グループを母集団として、各前記グループに属する前記アイデアメモに含まれる単語のTF-IDF値を計算するステップ、
各前記アイデアメモに含まれる単語のうち、前記TF-IDF値が大きいものから順に所定個数を、前記グループごとに抽出するステップ、
前記抽出した単語を、そのグループのタグとして決定するステップ、
を実行する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The server computer performs a tagging step of assigning a tag composed of words summarizing the contents of the idea memo belonging to the group to the group on the screen.
The server computer in the tagging step
A step of calculating the TF-IDF value of a word included in the idea memo belonging to each group, with each group as a population.
A step of extracting a predetermined number of words included in each idea memo for each group in order from the one having the largest TF-IDF value.
The step of determining the extracted word as a tag of the group,
The idea support system according to claim 1, which comprises executing.
前記サーバコンピュータは、前記グループ間の相関関係をグラフ表現によって記述した関係性グラフを生成して前記クライアント端末に対して送信し、
前記サーバコンピュータは、前記関係性グラフを生成する際には、
前記グループに属する前記アイデアメモの全ての文言を連結した文字列から前記グループの特徴を表すグループ特徴ベクトルを生成するステップ、
前記グループ特徴ベクトルを座標空間上に配置することにより前記関係性グラフを生成するステップ、
を実行する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The server computer generates a relationship graph in which the correlation between the groups is described by a graph representation and transmits the relationship graph to the client terminal.
When the server computer generates the relationship graph, the server computer may generate the relationship graph.
A step of generating a group feature vector representing the features of the group from a character string concatenating all the words of the idea memo belonging to the group.
A step of generating the relationship graph by arranging the group feature vector on the coordinate space,
The idea support system according to claim 1, which comprises executing.
前記クライアント端末は、前記関係性グラフのうち前記グループが配置されていない座標を指定する座標指定入力を前記サーバコンピュータに対して送信し、
前記サーバコンピュータは、前記関係性グラフ上において前記座標指定入力に対応する位置の特徴ベクトルを特定するとともに、その特定した特徴ベクトルを前記グループ特徴ベクトルとして有する新たな前記グループを作成して前記画面上に配置する
ことを特徴とする請求項6記載のアイデア支援システム。
The client terminal transmits a coordinate specification input for designating the coordinates in which the group is not arranged in the relationship graph to the server computer.
The server computer specifies a feature vector at a position corresponding to the coordinate designation input on the relationship graph, and creates a new group having the specified feature vector as the group feature vector on the screen. The idea support system according to claim 6, which is characterized by being arranged in.
前記クライアント端末は、前記関係性グラフのうち前記グループが配置されていない座標を指定する座標指定入力を前記サーバコンピュータに対して送信し、
前記サーバコンピュータは、前記関係性グラフ上において前記座標指定入力に対応する位置の特徴ベクトルを特定するとともに、その特定した特徴ベクトルを用いて新たな前記アイデアメモを作成して前記画面上に配置する
ことを特徴とする請求項6記載のアイデア支援システム。
The client terminal transmits a coordinate specification input for designating the coordinates in which the group is not arranged in the relationship graph to the server computer.
The server computer specifies a feature vector at a position corresponding to the coordinate designation input on the relationship graph, and creates a new idea memo using the specified feature vector and arranges it on the screen. The idea support system according to claim 6, characterized in that.
前記クライアント端末は、前記文字列を入力する期限を指定する期限指定入力を前記サーバコンピュータに対して送信し、
前記サーバコンピュータは、前記期限指定入力を受け取ると、その指定期限においてタイムアウトするタイマを起動し、
前記クライアント端末は、前記タイマのカウント値を前記サーバコンピュータに対して所定時間間隔ごとに照会するとともに、前記タイマがタイムアウトしたときはその旨のメッセージを前記画面上で表示する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The client terminal sends a time limit specification input for specifying a time limit for inputting the character string to the server computer.
When the server computer receives the deadline specified input, the server computer activates a timer that times out at the specified deadline.
The client terminal inquires the server computer of the count value of the timer at predetermined time intervals, and displays a message to that effect on the screen when the timer times out. The idea support system described in item 1.
前記サーバコンピュータは、前記文字列を前記サーバコンピュータに対して送信した個数を前記クライアント端末ごとに集計し、その集計結果を前記クライアント端末に対して送信する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
The idea according to claim 1, wherein the server computer aggregates the number of the character strings transmitted to the server computer for each client terminal and transmits the aggregated result to the client terminal. Support system.
前記サーバコンピュータは、各前記アイデアメモの特徴ベクトルを用いて、前記画面上に配置されている各前記アイデアメモの話題を推定するとともに、その推定した話題に関連するwebページを検索サイトから取得して前記画面上に表示する
ことを特徴とする請求項2記載のアイデア支援システム。
The server computer estimates the topic of each idea memo arranged on the screen by using the feature vector of each idea memo, and acquires a web page related to the estimated topic from the search site. The idea support system according to claim 2, wherein the idea support system is displayed on the screen.
前記サーバコンピュータは、前記画面上に配置されている各前記アイデアメモと各前記アイデアメモが属するグループを記述したセーブデータを作成して前記クライアント端末に対して送信する
ことを特徴とする請求項1記載のアイデア支援システム。
Claim 1 is characterized in that the server computer creates save data describing each idea memo arranged on the screen and a group to which each idea memo belongs and transmits the save data to the client terminal. Described idea support system.
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