JP7247544B2

JP7247544B2 - 情報処理システム

Info

Publication number: JP7247544B2
Application number: JP2018219490A
Authority: JP
Inventors: 唯夫道村; 吉博橋本; 健古谷; 清隆土渕
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2018-11-22
Filing date: 2018-11-22
Publication date: 2023-03-29
Anticipated expiration: 2038-11-22
Also published as: JP2020086853A; US20200167600A1

Description

本発明は、情報処理システム、プログラムおよび情報処理方法に関する。

議論における発言等を解析して合意形成を支援することが行われている。下記の特許文献１には、議論における主張の根拠および理由を階層的な論証構造に沿って追求して展開し、末端の根拠および理由の信頼性の数値評価に基づいて主張の信頼度を算出し、対立する主張の信頼性の相対的総合評価を論理的、定量的に行うシステムが開示されている。

特開２００４－２００７４１号公報

議論における合意形成の支援においては、議論においてなされる発言が当該議論における主張に対してどのような位置付けにあり、議論の参加者からどのように支持されているかを明確にすることが重要である。

本発明は、単に議論における主張の信頼性を吟味する構成と比較して、議論においてなされる発言の位置付けを明確化し、議論における合意形成を支援するシステムを実現することを目的とする。

請求項１に係る本発明は、
議論における発言を予め定められた議論の型における構成要素に分類して特定された当該発言の位置付けの情報を取得する位置付け情報取得手段と、
前記発言の位置付けに応じて、議論における主張に対する当該発言の重要度を取得する重要度取得手段と、
議論の各参加者による前記発言に対する合意の程度を示す合意度を取得する合意度取得手段と、
前記議論の型における構成要素に分類された前記発言ごとの前記重要度および前記合意度に基づき、当該議論の型に応じて予め定められた計算式により、当該議論における主張に対する合意の程度を示す主張合意度および当該主張に対する確信の程度を示す主張確信度を計算する計算手段と、
前記議論における前記発言の位置付けを示し、前記計算手段により計算された前記主張合意度および前記主張確信度を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする、情報処理システムである。
請求項２に係る本発明は、
前記発言を解析して前記議論の型に基づき当該発言を分類する分類手段をさらに備え、
前記位置付け情報取得手段は、前記分類手段の分類により特定された前記発言の位置付けの情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項３に係る本発明は、
議論の参加者の生体情報を取得する生体情報取得手段をさらに備え、
前記分類手段は、前記生体情報取得手段により取得された生体情報に基づいて、前記発言の分類を補正することを特徴とする、請求項２に記載の情報処理システムである。
請求項４に係る本発明は、
前記表示手段は、前記主張合意度および前記主張確信度が予め定められた条件を満たす場合に、当該主張合意度および当該主張確信度を表示することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項５に係る本発明は、
議論において新たな発言があると、当該発言に基づき、前記位置付け情報取得手段、前記重要度取得手段、前記合意度取得手段および前記計算手段により前記主張合意度および前記主張確信度を更新し、
前記表示手段は、更新前後の前記主張合意度および前記主張確信度が予め定められた条件を満たす場合に、当該主張合意度および当該主張確信度を表示することを特徴とする、請求項４に記載の情報処理システムである。
請求項６に係る本発明は、
ユーザの入力を受け付けて、前記重要度取得手段により取得された前記重要度、および、前記合意度取得手段により取得された前記合意度のうちの少なくとも一方を変更する変更手段をさらに備え、
前記計算手段は、変更された前記重要度および前記合意度を用いて前記主張合意度および前記主張確信度を計算することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項７に係る本発明は、
前記変更手段により前記重要度および前記合意度の少なくとも一方が変更され、前記計算手段により計算された前記主張合意度および前記主張確信度の少なくとも一方が変化した場合に、前記発言が行われた議論および当該発言と、各変更内容とを対応付けて出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする、請求項６に記載の情報処理システムである。

請求項１の発明によれば、単に議論における主張の信頼性を吟味する構成と比較して、採用した「議論の型」に基づき、議論においてなされる発言の位置付けを明確化し、議論における合意形成を支援することができる。
請求項２の発明によれば、ユーザの手入力により発言を分類する構成と比較して、入力の手間を削減し、分類の客観性を向上させることができる。
請求項３の発明によれば、ユーザの手入力により発言を分類する構成と比較して、入力の手間を削減し、分類の客観性および確度を向上させることができる。
請求項４の発明によれば、発言等の重要度および合意度のみを表示する構成と比較して、議論における発言の傾向および参加者の納得度合いを視認することが可能となり、主張合意度および主張確信度が特定の条件を満たすような特徴的な発言を識別しやすくなる。
請求項５の発明によれば、常に主張合意度および主張確信度を表示する構成と比較して、主張合意度および主張確信度に特定の条件を満たすような変化を生じさせた発言を識別しやすくなる。
請求項６の発明によれば、議論においてなされた発言の重要度および合意度に基づく主張合意度および主張確信度のみを表示する構成と比較して、主張合意度や主張確信度に影響を与える議論の型の構成要素および発言を予想しやすくなる。
請求項７の発明によれば、議論においてなされた発言の重要度および合意度に基づく主張合意度および主張確信度のみを表示する構成と比較して、主張合意度や主張確信度に対して特に影響を与える議論の型の構成要素および発言を認識しやすくなる。

本実施形態が適用される会議支援システムの全体構成を示す図である。会議支援サーバの機能構成を示す図である。参加者端末の機能構成を示す図である。管理者端末の機能構成を示す図である。トゥールミンモデルの構造を示す図である。ある「主張」に対する議論をトゥールミンモデルに即して分析した例を示す図である。図６に示した議論において、各発言に対して設定された特性値の例を示す図である。図６に示した議論において、各発言に対して設定された特性値の他の例を示す図である。会議支援サーバの処理結果の表示例を示す図である。会議支援サーバの処理結果の表示画面において、主張特性値や特性値に応じて異なる表示態様で各項目を表示した例を示す図であり、図１０（Ａ）は主張特性値が第１閾値よりも小さい場合の表示例を示す図、図１０（Ｂ）は主張特性値が第１閾値以上であり第２閾値よりも小さい場合の表示例を示す図、図１０（Ｃ）は主張特性値が第２閾値以上である場合の表示例を示す図である。議論の階層を表す表示画面の例を示す図である。ある主張に対する発言等の特性値および主張特性値の例を示す図であり、図１２（Ａ）はある主張に対する議論の例を示す図、図１２（Ｂ）は図１２（Ａ）の議論における発言等の特性値の例を示す図である。図１２の状態に加えて新たな発言等が提示された場合の特性値および主張特性値の変化の例を示す図であり、図１３（Ａ）は図１２（Ａ）の状態から新たな発言等が提示された状態を示す図、図１３（Ｂ）は図１３（Ａ）の議論における発言等の特性値の例を示す図である。本実施形態の会議支援サーバの動作を示すフローチャートである。弁証法に基づく議論の型の例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜システム構成＞
図１は、本実施形態が適用される会議支援システムの全体構成を示す図である。会議支援システムは、会議支援サーバ１００と、参加者端末２００と、管理者端末３００とを備える。会議支援サーバ１００は、会議における参加者の発言を解析するサーバである。会議支援サーバ１００は、情報処理システムの一例である。参加者端末２００は、会議参加者が会議における発言に関する情報を入力したり、会議支援サーバ１００から提供される会議に関する情報を閲覧したりするのに用いられる情報端末装置である。参加者端末２００は、支援対象の会議ごとに、その会議の参加者数分が接続される。管理者端末３００は、会議の進行役（ファシリテータ）等、会議に対する管理者権限を有する者が使用する情報端末装置である。会議支援サーバ１００、参加者端末２００および管理者端末３００は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して接続されている。

＜会議支援サーバの機能構成＞
図２は、会議支援サーバ１００の機能構成を示す図である。会議支援サーバ１００は、会議情報取得部１１０と、位置付け情報取得部１２０と、特性値データ取得部１３０とを備える。また、会議支援サーバ１００は、計算部１４０と、記憶部１５０と、表示制御部１６０とを備える。また、会議支援サーバ１００は、特性値変更受け付け部１７０と、生体情報取得部１８０とを備える。

会議情報取得部１１０は、会議支援サーバ１００による支援対象の会議に関する情報を取得する。取得される会議に関する情報には、会議体情報と、発言等関連情報とが含まれる。取得された情報は、会議支援サーバ１００の記憶装置や会議支援サーバ１００がアクセス可能なストレージ・サーバ等の記憶手段に格納され保持される。

ここで、会議体情報とは、支援対象の会議（会議体）の設計情報である。具体的には、会議名、日時、場所、会議目的、参加者等が含まれる。これらの会議体情報は、例えば、会議の開催時や企画時等に、キーボード等の入力デバイスを用いた手入力等により入力される。また、会議に関する情報を管理する管理システムがある場合は、この管理システムから支援対象の会議の会議体情報を取得しても良い。

発言等関連情報とは、会議において提示される発言や関連資料（以下、発言等と略記する場合がある）の内容およびこれらに関する情報である。具体的には、発言であれば、例えば、発言内容（コンテンツ）と、発言者や発言日時等の発言が行われた状況を表すコンテキスト情報とが含まれる。関連資料であれば、例えば、関連資料自体（コンテンツ）と、提供者、提供日時等の提供された状況を表すコンテキスト情報とが含まれる。また、発言等のコンテンツ間の関係性を示す関係情報を含んでも良い。

これらの発言等関連情報は、例えば、発言の音声をマイクロフォンで収録した音声を音声解析してテキストデータとして抽出したり、会議や関連資料を撮影した画像の文字部分を読み取ってテキストデータとして抽出したりすることにより取得される。また、会議や関連資料を撮影した画像自体もコンテンツの発言等関連情報として取得される。電子データとして提供された関連資料等のコンテンツは、そのまま発言等関連情報として取得しても良いし、テキストデータと画像データとを個別に発言等関連情報として取得しても良い。後者の場合、抽出されたテキストデータと画像データとを関係付ける関係情報を生成して各データに付加したり、関係情報を発言等関連情報として保持したりしても良い。また、会議の進行役や入力担当者等が手入力により発言等関連情報を入力しても良い。

位置付け情報取得部１２０は、会議で行われる発言や提出される関連資料の、議論における位置付けの情報を取得する。議論における位置付けの情報（以下、位置付け情報）とは、発言等が、議論の型における構成要素の何れに分類されるかを示す情報である。議論の型としては、既存の種々の型を適用して良い。例えば、いわゆるトゥールミンモデルや、弁証法に基づく型等を用い得る。すなわち、位置付け情報取得部１２０により取得された位置付け情報により、発言等が、予め定められた議論の型における構成要素に分類される。一例として、位置付け情報取得部１２０においてトゥールミンモデルが適用される場合、会議における発言や会議で提出された関連資料は、トゥールミンモデルの構成要素である「根拠」、「主張」、「論拠」、「反駁」、「裏付」の何れかに分類される。議論の型に即した位置付け情報により、各発言等の関係が特定される（各発言等が関係付けられる）。位置付け情報取得部１２０は、位置付け情報取得手段の一例であり、分類手段の一例であり、関係付け手段の一例である。

位置付け情報の入力（すなわち、発言や関連資料の分類）は、例えば、会議の進行役や入力担当者等がキーボード等の入力デバイスを用いて手入力することにより行われる。また、発言等を解析し、その解析結果に基づいて機械的に分類を行っても良い。分類手法の一例として、分類に関係する特定の単語や文言を予め設定しておき、会議中の発言や提出された関連資料を解析して、設定された特定の単語や文言が検出されたならば、その発言等を検出された単語や文言に応じて分類する手法を取り得る。具体例を挙げると、ある発言において「…の根拠は、…」、「これのもとになるデータは、…」等の文言が含まれていた場合、その発言を「根拠」に分類することが考えられる。また、発言等の分類手法の他の例として、予め分類に対応付けて発言ルールを決めておき、会議における個々の発言が該当する発言ルールに基づいて各発言を分類する手法を取り得る。具体例を挙げると、発言の冒頭に分類名を置くことをルール化し、個々の発言の冒頭部分の文言を抽出し、抽出された文言に基づいて発言を分類することが考えられる。また、発言等の分類手法の他の例として、機械学習のアルゴリズムを用いた判断手段を設け、会議の進行役や入力担当者による分類を教師データとして用いて学習させ、かかる判断手段に発言等を分類させるようにしても良い。

特性値データ取得部１３０は、位置付け情報取得部１２０により議論における位置付けが特定された（分類された）発言等の特性値を取得する。特性値とは、議論における「主張」に対する発言等の特性を表す値である。発言等の特性には、「主張」に対する重要度と、「主張」に対する会議参加者の合意度とが含まれる。重要度とは、発言等が議論の型に基づく分類項目として重要か否かを表す情報である。例えば、トゥールミンモデルを例として、発言等が「論拠」に分類される場合、重要度は、その発言等の内容が「主張」に対する「論拠」として、どの程度重要なものかを表す。また、発言等が「反駁」に分類される場合、重要度は、その発言等の内容が「主張」に対する「反駁」として起こり得る可能性がどの程度高いかを表す。会議参加者の合意度とは、発言等に対する各会議参加者による合意・非合意の割合を示す情報である。特性値の入力は、例えば、会議の進行役や入力担当者等がキーボード等の入力デバイスを用いて手入力することにより行われる。特性値データ取得部１３０は、重要度取得手段の一例であり、合意度取得手段の一例であり、特性値取得手段の一例である。

計算部１４０は、発言の特性値および関係付けの結果から議論における「主張」の特性を示す主張特性値を計算する。主張特性値とは、議論における「主張」に対する会議参加者の納得の程度を表す値である。主張特性値には、主張合意度と、主張確信度とが含まれる。主張合意度とは、議論における主張に対する合意の程度である。主張確信度とは、議論における主張に対する確信の程度である。トゥールミンモデルを用いる場合を例とすると、計算部１４０は、例えば、トゥールミンモデルの構成要素である「根拠」、「論拠」、「反駁」に分類された各発言等に関して、特性値データ取得部１３０により取得された重要度および合意度を用い、主張特性値を計算する。具体的な計算方法の例については後述する。計算部１４０は、計算手段の一例である。

記憶部１５０は、会議支援サーバ１００の処理に用いられる各種の情報や処理結果を記憶する。具体的には、記憶部１５０は、会議情報取得部１１０により取得された支援対象の会議に関する情報（会議体情報、発言等関連情報など）、位置付け情報取得部１２０により取得された各発言等の位置付け情報、特性値データ取得部１３０により取得された特性値（重要度、合意度など）を記憶する。また、記憶部１５０は、計算部１４０による計算結果である主張特性値（主張合意度、主張確信度など）を記憶する。また、記憶部１５０は、位置付け情報取得部１２０で用いられる議論の型の情報（議論の型の構成要素や構成要素間の関係を特定する情報等）、後述する議論の型に基づく表示を行う際に用いられる表示用テンプレート等を記憶する。

表示制御部１６０は、表示装置（ディスプレイ）に、計算部１４０による計算結果や記憶部１５０に記憶された各種のデータを表示する。表示装置としては、例えば、後述する管理者端末３００の表示部３２０等が用いられる。表示制御部１６０により表示装置に表示される表示内容の詳細については後述する。表示制御部１６０、あるいは、表示制御部１６０および表示装置は、表示手段の一例であり、出力手段の一例である。

特性値変更受け付け部１７０は、ユーザの入力を受け付けて、特性値データ取得部１３０により取得された特性値（重要度および合意度のうちの少なくとも一方）を変更する。特性値変更受け付け部１７０は、変更手段の一例である。特性値変更受け付け部１７０により特性値の変更が受け付けられると、これに応じて、計算部１４０により主張特性値が再計算される。

生体情報取得部１８０は、会議参加者の生体情報を取得する。生体情報取得部１８０により取得される生体情報は、位置付け情報取得部１２０による発言等の分類において参酌される。生体情報としては、脈拍、血圧、呼吸、皮膚の電気特性等を用い得る。例えば、生体情報から発言者の緊張度が高いと判定される場合は、発言が反駁等の非合意の内容である可能性が高いことを示す参考情報として用いる等の適用方法が考えられる。生体情報取得部１８０としては、取得する生体情報に応じた各種のセンサが用いられる。生体情報取得部１８０は、生体情報取得手段の一例である。なお、生体情報取得部１８０は、必須の構成ではない。ただし、位置付け情報等の入力が会議の進行役や入力担当者等による手入力で行われる場合であっても、入力者が生体情報取得部１８０により取得された情報を参酌しても良い。

会議支援サーバ１００は、データ処理および装置制御を行う処理装置を備える。処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）および作業メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）により実現される。ＲＯＭには会議支援サーバ１００の動作を制御するためのプログラムが記憶されており、ＣＰＵはＲＯＭからプログラムを読み込んで実行することにより各種の動作制御や処理を実行する。会議情報取得部１１０、位置付け情報取得部１２０および特性値データ取得部１３０は、例えば、各種のデータを受信するためのネットワーク・インターフェイスやユーザの入力操作を受け付けるための入力デバイスと、上記の処理装置とで実現される。計算部１４０および表示制御部１６０は、例えば、上記の処理装置により実現される。記憶部１５０は、例えば、磁気ディスク装置や不揮発性メモリ等の会議支援サーバ１００が内蔵する記憶装置により実現される。特性値変更受け付け部１７０は、例えば、ユーザの入力操作を受け付けるための入力デバイスと、上記の処理装置とで実現される。生体情報取得部１８０は、例えば、生体情報として用いられるデータを収集するセンサに接続するインターフェイスと、上記の処理装置とで実現される。

＜参加者端末の機能構成＞
図３は、参加者端末２００の機能構成を示す図である。参加者端末２００は、通信部２１０と、表示部２２０と、操作部２３０と、音声収録部２４０と、制御部２５０とを備える。参加者端末２００は、例えば、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）等の情報処理装置により実現される。

通信部２１０は、会議支援サーバ１００との間でデータ交換を行うためのインターフェイスであり、例えば、会議支援サーバ１００が接続されたネットワークに接続するためのネットワーク・インターフェイスで実現される。表示部２２０は、会議において提示された関連資料等を表示する装置であり、例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置で実現される。操作部２３０は、会議参加者が関連資料を提示したり、発言等に関する情報を入力したりする操作を行う装置であり、例えば、キーボードやマウス等の入力デバイスで実現される。音声収録部２４０は、会議参加者による発言の音声を収録する装置であり、例えば、マイクロフォンで実現される。制御部２５０は、参加者端末２００の制御を行う装置であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが実行するプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、作業メモリとしてのＲＡＭ（Random Access Memory）等で実現される。

会議参加者は、参加者端末２００の操作部２３０および音声収録部２４０により会議における発言や関連資料の提示を行う。発言や関連資料は、通信部２１０およびネットワークを介して参加者端末２００から会議支援サーバ１００へ送信され、処理される。また、提示された関連資料は、必要に応じて、会議支援サーバ１００から他の会議参加者の参加者端末２００へ配信され、表示部２２０に表示される。これにより、会議参加者は、表示部２２０に表示された、他の会議参加者により提示された関連資料を閲覧し得る。

＜管理者端末の機能構成＞
図４は、管理者端末３００の機能構成を示す図である。管理者端末３００は、通信部３１０と、表示部３２０と、操作部３３０と、制御部３４０とを備える。管理者端末３００は、例えば、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）等の情報処理装置により実現される。管理者端末３００の使用者は、会議支援サーバ１００に対する情報入力を担当する者である。以下、管理者端末３００の使用者を管理者と呼ぶ。管理者は、通常、会議の進行役や入力担当者等として特に役割を与えられた者であり、会議参加者とは異なる。ただし、会議の形態等によっては、管理者が他の会議参加者と同様に会議に参加することもあり得る。なお、管理者が会議参加者でもあり、管理者端末３００が参加者端末２００を兼ねる場合、管理者端末３００は、会議参加者としての管理者の発言音声を収録するための音声収録部を備えても良い。

通信部３１０は、会議支援サーバ１００との間でデータ交換を行うためのインターフェイスであり、例えば、会議支援サーバ１００が接続されたネットワークに接続するためのネットワーク・インターフェイスで実現される。表示部３２０は、会議支援サーバ１００の処理結果を議論の型に基づいて表示する装置であり、例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置で実現される。なお、管理者端末３００が参加者端末２００を兼ねる場合、表示部３２０には、会議において提示された関連資料等も表示される。操作部３３０は、各会議参加者の発言等に関する情報（発言等関連情報、位置付け情報、特性値等）を入力する操作を行う装置であり、例えば、キーボードやマウス、専用ボタン等の入力デバイスで実現される。また、キーボードやマウス等を用いた操作では、表示部３２０に表示される操作画面に対して操作することにより、情報の入力が行われる。専用ボタンを用いる場合、位置付け情報や特性値に対応付けた個別のボタンを用意しても良い。なお、管理者端末３００が参加者端末２００を兼ねる場合、操作部３３０は、会議参加者としての管理者が関連資料を提示する操作にも用いられる。制御部３４０は、管理者端末３００の制御を行う装置であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが実行するプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、作業メモリとしてのＲＡＭ（Random Access Memory）等で実現される。

管理者端末３００は、会議支援サーバ１００から処理結果を受信し、表示部３２０に表示する。また、管理者端末３００は、参加者端末２００から提示された関連資料等を表示部３２０に表示する。管理者は、表示部３２０に表示された処理結果や関連資料等に基づき、議論における主張の妥当性、発言等の内容や議論における位置付けの偏りの有無、特定の会議参加者の会議に対する参加の程度（発言等の多寡）等を判断する。この判断に基づき、管理者は、議論の型の構成要素のうち不足している項目や意見の発言を促したり、発言の少ない会議参加者に意見を求めたりしても良い。なお、管理者が会議参加者でもあり、管理者端末３００が参加者端末２００を兼ねる場合、会議参加者としての管理者は、管理者端末３００の操作部３３０を操作して、会議における発言や関連資料の提示を行っても良い。

＜議論の型の例＞
会議支援サーバ１００は、会議における会議参加者の発言や提示された関連資料を、予め定められた議論の型に基づいて分類し、議論における主張に対する主張特性値を計算する。発言等の分類に用いられる議論の型としては、既存の種々の型を用い得ることを上述した。以下、議論の型の一例であるトゥールミンモデルを例として、議論の型について、さらに説明する。

図５は、トゥールミンモデルの構造を示す図である。図５に示すように、トゥールミンモデルは、「根拠」、「主張」、「論拠」、「裏付」、「反駁」、「強度」を議論の構成要素とする。「根拠」は、主張を裏付けている事実などを意味する要素である。「主張」は、根拠から展開されるひとつの結論などを意味する要素である。「論拠」は、根拠が主張を支えている理由などを意味する要素である。「裏付」は、論拠が間違っていないことを示す証拠などを意味する要素である。「反駁」は、反証可能性などを意味する要素である。「強度」は、論理の強さ、定性的な正しさなどを意味する要素である。

図６は、ある「主張」に対する議論をトゥールミンモデルに即して分析した例を示す図である。ここでは、「チームＡは来季優勝する」という「主張Ａ」に対する議論の例について説明する。この「主張Ａ」に関して、「根拠（１）」として「有望なルーキーが４人入団して即戦力」という発言が提示された。また、「論拠（１）」として「先発の３人は強力で他も充実している」という発言が提示された。また、「論拠（２）」として「昨年の勝率は５割を超え、どのチームとも互角以上に戦える」という発言が提示された。また、「反駁（１）」として「攻撃の主力選手が怪我をすると、点が取れず負ける確率が高くなる」という発言が提示された。また、「反駁（２）」として「主力が退団するうわさがあり、退団するとチーム力が大幅に低下する」という発言が提示された。

図７は、図６に示した議論において、各発言に対して設定された特性値（重要度および合意度）の例を示す図である。図７に示す例では、重要度は相対的な数値で表され、数値が大きい方が重要な要素である。また、合意度は「０」（合意しない）または「１」（合意する）の何れかが設定される。

重要度に関しては、発言ごとの重要度が入力されると共に、トゥールミンモデルの構成要素ごとに重要度の合計値が計算されている。具体的には、「論拠」に関して、「論拠（１）」の重要度「６」と「論拠（２）」の重要度「４」とが加算された論拠重要度計「１０」が算出されている。同様に、「反駁」に関して、「反駁（１）」の重要度「２」と「反駁（２）」の重要度「１」とが加算された反駁重要度計「３」が算出されている。

合意度に関しては、「根拠（１）」、「論拠（１）」、「論拠（２）」、「反駁（１）」および「反駁（２）」の各発言に対し、３人の会議参加者（参加者Ａ、参加者Ｂ、参加者Ｃ）の各々の合意度が入力されており、発言ごとの合意度の合計と重要度が乗算されている。そして、トゥールミンモデルの構成要素ごとに、乗算値の総計が計算されている。具体的には、「根拠」に関して、重要度「１」と合意度の合計「２」とが乗算され、乗算値「２」、総計「２」が算出されている。また、「論拠」に関して、「論拠（１）」の重要度「６」と合意度の合計「２」の乗算値「１２」が算出され、「論拠（２）」の重要度「４」と合意度の合計「２」の乗算値「８」が算出されている。そして、「論拠」についての各乗算値の総計「２０」が算出されている。同様に、「反駁」に関して、「反駁（１）」の重要度「２」と合意度の合計「３」の乗算値「６」が算出され、「反駁（２）」の重要度「１」と合意度の合計「２」の乗算値「２」が算出されている。そして、「反駁」についての各乗算値の総計「８」が算出されている。

図８は、図６に示した議論において、各発言に対して設定された特性値（重要度および合意度）の他の例を示す図である。図８に示す例では、重要度の設定は、図７に示した例と同様である。合意度は、発言等に対する各会議参加者の合意の程度に応じて、「０」から「１」まで０．１ずつ１１段階の何れかの値が設定される。

合意度に関して、図８を参照すると、「根拠」に関して、重要度「１」と合意度の合計「１．６」とが乗算され、乗算値「１．６」、総計「１．６」が算出されている。また、「論拠」に関して、「論拠（１）」の重要度「６」と合意度の合計「１．８」の乗算値「１０．８」が算出され、「論拠（２）」の重要度「４」と合意度の合計「１．５」の乗算値「６．０」が算出されている。そして、「論拠」についての各乗算値の総計「１６．８」が算出されている。同様に、「反駁」に関して、「反駁（１）」の重要度「２」と合意度の合計「２．４」の乗算値「４．８」が算出され、「反駁（２）」の重要度「１」と合意度の合計「１．０」の乗算値「１．０」が算出されている。そして、「反駁」についての各乗算値の総計「５．８」が算出されている。

＜主張特性値の計算の例＞
計算部１４０による主張特性値の計算について、さらに説明する。計算部１４０は、議論における各発言等に対して設定された特性値に基づいて、その議論における主張に対する主張特性値（主張合意度および主張確信度）を計算する。計算部１４０は、計算結果としての主張特性値の値が規定の範囲（０～１、－１～＋１、０～１００％等）に入るように正規化する。議論の型としてトゥールミンモデルが用いられる場合、「根拠」、「論拠」、「反駁」に分類された各発言等に関して設定された重要度および合意度を用いて、主張特性値が計算される。主張特性値における主張合意度は、例えば、次式（数１）により計算される。また、主張確信度は、例えば、次式（数２）により計算される。

なお、式（数１）は、会議において、ｍ＋１人（０～ｍ）の会議参加者があり、ある「主張」に関して、「論拠」に分類されたｎ＋１個（０～ｎ）の発言等があり、「反駁」に分類されたｌ＋１個の発言等があったものとして主張合意度ｃを求める式の例である。数１式では、「根拠」における重要度と合意度の乗算値の合計と、「論拠」における重要度と合意度の乗算値の合計と、「反駁」における重要度と合意度の乗算値の合計との総計を、「根拠」、「論拠」および「反駁」の重要度の総計で除算することにより主張合意度ｃを求めている。

式（数１）において、ｐ_dは、「根拠」に分類された発言等の重要度であり、ｄ_hは、かかる発言等に対するｈ番目（ｈ：０≦ｈ≦ｍ）の会議参加者による合意度である。ｐ_wiは、「論拠」に分類されたｉ番目（ｉ：０≦ｉ≦ｎ）の発言等の重要度であり、ｗ_ikは、かかる発言等に対するｋ番目（ｋ：０≦ｋ≦ｍ）の会議参加者による合意度である。ｐ_rjは、「反駁」に分類されたｊ番目（ｊ：０≦ｊ≦ｎ）の発言等の重要度であり、ｒ_jkは、かかる発言等に対するｋ番目の会議参加者による合意度である。

式（数２）は、数１式と同様の前提で主張確信度ｂを求める式の例である。式（数２）において、変数ｐ_d、ｄ_h、ｐ_wi、ｗ_ik、ｐ_rjおよびｒ_jkは、式（数１）における各変数と同様である。式（数２）では、「根拠」における重要度と合意度の乗算値の合計および「論拠」における重要度と合意度の乗算値の合計の総計を「根拠」および「論拠」の重要度の合計と「反駁」の合計のうちの大きい方で除算した値から、「反駁」における重要度と合意度の乗算値の合計を「根拠」および「論拠」の重要度の合計と「反駁」の合計のうちの大きい方で除算した値を減算することにより主張確信度ｂを求めている。

ここで、式（数２）において各項の分母を、「根拠」および「論拠」の重要度の合計と「反駁」の合計のうちの大きい方としている。これは、第１項の分母を「根拠」および「論拠」の重要度の合計とし、第２項の分母を「反駁」の合計とするように、各々の重要度を適用して正規化した場合、「根拠」や「論拠」の重要度と「反駁」の重要度とが別々に正規化することとなり、二つの項の間での重要度の関係性が失われるので、これを避けるためである。なお、式（数２）のように分母を設定することにより、重要度が大きい方が－１．０または＋１．０の最小値、最大値をとるようになる。このため、主張合意度ｃ（式（数１））のように「根拠」、「論拠」および「反駁」の重要度の総計を分母とする場合と異なり、主張合意度をグラフ等に描画して可視化する際に、重要度が大きい側で主張確信度の分布が拡大して示される。

図６に示した「主張Ａ」に対し、「根拠（１）」、「論拠（１）」、「論拠（２）」、「反駁（１）」および「反駁（２）」の各発言に関して図７に示した重要度および合意度が取得されたものとして、式（数１）および式（数２）により主張合意度および主張確信度を計算する。すると、主張合意度は０．７１、主張確信度は＋０．４２である。ここから、主張確信度が－１．０～＋１．０の範囲（振れ幅）の中で＋０．４２であるので、議論の結果は、「主張Ａ」に対してどちらかというと肯定的であると解釈し得る。なお、主張確信度は、次のように解釈されるものとする。
［－１．０：確信できない］～［０：どちらともいえない］～［＋１．０：確信できる］

また、主張合意度が０～１．０の範囲（振れ幅）の中で０．７１であるので、議論の結果は、一部合意できないところもあるが、全体としては合意できる範囲にあると解釈し得る。なお、主張合意度は、次のように解釈されるものとする。
［１：合意］～［０：非合意］

同様に、図６に示した「主張Ａ」に対し、「根拠（１）」、「論拠（１）」、「論拠（２）」、「反駁（１）」および「反駁（２）」の各発言に関して図８に示した重要度および合意度が取得された場合、主張合意度は０．５８、主張確信度は０．３８である。したがって、議論の結果は、「主張Ａ」に対してどちらかというと肯定的であるが、合意・非合意の程度はわずかに合意が強い程度であると解釈し得る。

＜処理結果の表示出力＞
会議支援サーバ１００の処理結果は、表示制御部１６０により表示装置（例えば、管理者端末３００の表示部３２０）に表示される。表示は、少なくとも、処理結果である「主張」ごとの主張特性値（主張合意度および主張確信度など）を管理者に報知し得るものであれば、特に限定されない。一例として、図５および図６に示したトゥールミンモデルに即したレイアウトによる表示を行い、算出された主張特性値を付記する表示を行っても良い。トゥールミンモデルに即したレイアウトによる表示を行う場合、例えば、このレイアウトによる表示用テンプレートを予め記憶部１５０に保持しておき、表示制御部１６０は、記憶部１５０からテンプレートを読み出し、各発言等および主張特性値を書き込んで表示画面を生成する。

また、主張特性値に加えて、「主張」に対する「根拠」、「論拠」、「反駁」等の個々の発言等に対する特性値（重要度および確信度など）を、表示画面に付記して表示させても良い。この場合、表示制御部１６０は、特性値データ取得部１３０により取得され、記憶部１５０に保持された発言等ごとの特性値を読み出し、表示画面の対応する発言等に付記する。

図９は、会議支援サーバ１００の処理結果の表示例を示す図である。ここでは、会議支援サーバ１００の処理結果は、表示制御部１６０により議論の型（図示の例ではトゥールミンモデル）に即したレイアウトで生成された表示画面を、管理者端末３００の表示部３２０に表示した様子を示す。図９に示す例では、議論の型における構成要素を示す各項目のうち、「主張」の上部に主張合意度が付記されており、「強度」の項目内に主張確信度が付記されている。また、「根拠」、「論拠」および「反駁」の各項目の右上部に、それぞれ該当項目における合意度が付記されている。

なお、図９に示す表示画面は例示に過ぎない。図９に示す例では、「根拠」、「論拠」および「反駁」に、各々の項目の合意度を表示したが、さらに、各項目に分類される発言等ごとの合意度を表示しても良い。また、合意度だけでなく、項目ごとや発言等ごとの重要度を表示しても良い。項目ごとの合意度や重要度は、項目ごとの各発言等の特性値の合計であっても良いし、平均値等であっても良い。さらに、これらの表示を管理者の操作により切り替え可能としても良い。各値の値域は任意に定めて良いが、会議参加者間で正規化されている必要がある。これらの情報を会議の進行に応じて（すなわち、発言等が提示されるたびに）リアルタイムに表示することにより、新たに発言等が提示されるのに伴う各項目の特性値や主張特性値の変化を確認し得る。これにより、管理者は、追加された発言等に応じて議論の進行状況を把握し得る。発言等の追加に伴う特性値や主張特性値の動的変化の詳細については後述する。

図９に示す表示例では、各項目に発言等を表示しているが、表示画面に表示された議論の個々の項目をマウスクリック等の操作で選択することにより、選択された項目に分類された発言等を表示するようにしても良い。また、表示された個々の発言等をマウスクリック等の操作で選択することにより、選択された発言等の提示者や提示時間を記憶部１５０から読み出して表示するようにしても良い。

また、会議支援サーバ１００の表示制御部１６０は、主張特性値が予め定められた表示条件を満たす場合に、主張特性値を表示画面に表示するように制御しても良い。表示条件としては、例えば、主張確信度が予め定められた特定の範囲内の値である場合、主張合意度が予め定められた特定の閾値よりも大きい場合や特定の閾値よりも小さい場合等の偏りがある場合等としても良い。議論の型における構成要素を示す項目ごとの特性値や各項目における発言等ごとの特性値に関しても、予め定められた表示条件を満たす場合に表示画面に表示するようにしても良い。また、表示制御部１６０は、議論におけるある「主張」に関して主張特性値が予め定められた表示条件を満たす場合に、「主張」およびその他の各項目や、各項目に分類された発言等を表示する表示画面を生成し、表示装置に表示させるようにしても良い。

また、図９に示したように、議論の型に即したレイアウトで生成された表示画面に主張特性値や特性値を付記するのに代えて（または加えて）、主張特性値や特性値に応じて、議論の型における構成要素を示す項目の表示態様を異ならせるようにしても良い。このようにすれば、管理者は、表示画面に表示された主張特性値や特性値を具体的に読むことなく、直感的に、主張特性値や特性値がどの程度かを認識し得る。

図１０は、会議支援サーバ１００の処理結果の表示画面において、主張特性値や特性値に応じて異なる表示態様で各項目を表示した例を示す図である。図１０（Ａ）は主張特性値が第１閾値よりも小さい場合の表示例を示す図、図１０（Ｂ）は主張特性値が第１閾値以上であり第２閾値よりも小さい場合の表示例を示す図、図１０（Ｃ）は主張特性値が第２閾値以上である場合の表示例を示す図である。

図１０に示す例では、主張特性値や特性値が第１閾値よりも小さい場合、議論の型における構成要素を示す各項目の枠線を、雲の輪郭状（以下、雲状）の枠線で記載している。また、主張特性値や特性値が第１閾値以上であり第２閾値よりも小さい場合、各項目の枠線を、角に丸みを有する矩形で記載している。また、主張特性値や特性値が第２閾値以上である場合、各項目の枠線を、太線の矩形で記載している。なお、ここでは、主張特性値および特性値のうち主張合意度および合意度に基づき各項目の表示態様が特定されるものとする。

図１０（Ａ）に示す例では、「反駁」の合意度が大きいため、枠線は太線の矩形となっている。一方、「根拠」および「論拠」の合意度は小さいため、枠線は雲状となっている。そして、これに伴って主張合意度および主張確信度も小さくなるため、「主張」および「強度」の枠線は雲状となっている。

図１０（Ｂ）に示す例では、図１０（Ａ）に示した例よりも「反駁」の合意度が小さく、枠線は角に丸みを有する矩形となっている。一方、「根拠」および「論拠」の合意度は図１０（Ａ）に示した例よりも大きく、枠線は角に丸みを有する矩形となっている。そして、これに伴って主張合意度および主張確信度も、図１０（Ａ）に示した例よりも大きく、「主張」および「強度」の枠線は角に丸みを有する矩形となっている。

図１０（Ｃ）に示す例では、図１０（Ｂ）に示した例よりも「反駁」の合意度がさらに小さく、枠線は雲状となっている。一方、「根拠」および「論拠」の合意度は図１０（Ｂ）に示した例よりもさらに大きく、枠線は太線の矩形となっている。そして、これに伴って主張合意度および主張確信度も、図１０（Ｂ）に示した例よりも大きく、「主張」および「強度」の枠線は太線の矩形となっている。

なお、図１０に示す表示画面は、主張特性値や特性値に応じて異なる表示態様で議論の型における各項目を表示する場合の例示に過ぎない。図１０に示した例のように各項目の枠線の種類を変更する他、主張特性値や特性値の範囲を視覚的に認識可能な種々の方法を用いて良い。例えば、主張特性値や特性値に応じて、各項目を異なる表示色で表示しても良い。なお、図１０に示す例では、表示態様を切り替えるための条件として二つの閾値を設定したが、閾値の数は上記の例に限定されない。例えば、一つの閾値を設けて、２種類の表示態様による表示を行っても良いし、三つ以上の閾値を設けて、より細かい表示態様の制御を行っても良い。

＜議論の階層の表示＞
議論は階層的に行われる場合がある。例えば、トゥールミンモデルに基づいて議論を分析した場合、ある「主張」に対する「論拠」や「反駁」の発言等に関し、さらに掘り下げて議論が行われる場合がある。このような場合、着目された「論拠」や「反駁」の発言等の内容を新たに「主張」として、別のトゥールミンモデルに基づく議論を行い得る。

図１１は、議論の階層を表す表示画面の例を示す図である。図１１に示す例では、「主張Ａ」に対して行われた議論で提示された発言等のうち、「論拠（１）」、「反駁（１）」、「反駁（２）」の各々に関して、発言等の内容を「主張」とする議論が行われている様子が示されている。図１１に示す例では、下位の各議論（「論拠（１）」、「反駁（１）」、「反駁（２）」に関する議論）の各々と、上位の議論（「主張Ａ」に関する議論）の項目との対応関係を、上位の議論の項目から対応する下位の議論の「主張」へ向かう矢印により明示している。図１１に示す例では、各議論の表示が同程度の大きさであるが、着目する一つの議論の選択を受け付け、選択された議論を大きく表示（大表示）し、その他の議論を小さく表示（小表示）しても良い。小表示は、例えばサムネイル表示としても良い。この場合、例えば、管理者が表示画面上で小表示となっている議論を選択する操作を行うと、選択された議論を大表示とし、選択前に大表示されていた議論を小表示とする表示切替が行われるようにしても良い。

図１１に示す例では、２階層の議論を示しているが、下位の議論における発言等の内容に関してさらに議論を行い、３階層以上の議論を表示しても良い。階層数が多くなると、各層の議論の数も増えるため、一つの表示画面に全ての議論を表示することが困難となる。そこで、着目する一つの議論のみを表示し、その議論に対して下位の議論や上位の議論が存在することのみを示すようにしても良い。例えば、ある議論において、「論拠」や「反駁」の発言等に関して下位の議論がある場合、下位の議論がある発言等を、他の発言等とは異なる表示態様で表示しても良い。この場合、例えば、管理者が表示画面上で下位の議論があることを示す表示態様となっている発言等を選択する操作を行うと、選択された発言等を主張とする議論に表示が切り替わるようにしても良い。

＜議論に基づく主張特性値の変化＞
ある「主張」に対して発言等が提示され、提示された発言等の特性値に基づき主張特性値が算出されている場合を考える。議論が進み、新たな発言等が提示されると、それまでに提示されていた発言等の重要度が変化することが一般的にあり得る。そこで、会議支援サーバ１００は、新たな発言等が提示されると、この発言等に対する特性値を取得すると共に、既に提示されている発言等に関しても改めて特性値を取得し、主張特性値の計算を行う。

図１２は、ある主張に対する発言等の特性値および主張特性値の例を示す図であり、図１３は、図１２の状態に加えて新たな発言等が提示された場合の特性値および主張特性値の変化の例を示す図である。図１２（Ａ）は、ある主張に対する議論の例を示し、図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）の議論における発言等の特性値の例を示す図である。図１３（Ａ）は、図１２（Ａ）の状態から新たな発言等が提示された状態を示し、図１３（Ｂ）は、図１３（Ａ）の議論における発言等の特性値の例を示す図である。図１２および図１３に示す議論は、トゥールミンモデルにしたがっている。

図１２（Ａ）、（Ｂ）を参照すると、「主張」は、「チームＡは来季優勝する」であり、これに対する発言等は、「根拠（１）」として「有望なルーキーが４人入団して即戦力」、「論拠（１）」として「先発の３人は強力で他も充実している」、「論拠（２）」として「昨年の勝率は５割を超え、どのチームとも互角以上に戦える」、「反駁（１）」として「攻撃の主力選手が怪我をすると、点が取れず負ける確率が高くなる」、「反駁（２）」として「エース投手が肘の手術で今季絶望」が提示されている。そして、「反駁（２）」の重要度が高く設定されている。この結果、図１２（Ａ）に示すように、会議支援サーバ１００の処理結果として、主張確信度は３％（０．０３）と低い値であり、主張合意度は８０％（０．８０）と高い値となっている。すなわち、「主張」に対する否定的な見解への合意度が高いことがわかる。したがって、この結果は、現時点では「チームＡは来季優勝する」という主張に対して、「絶対にない」ということで概ね合意されていると解釈し得る。

ここで、新たに「論拠（３）」として「大リーグからエース級の投手が移籍する」という発言等の提示があり、図１３（Ｂ）に示すように、この発言等の重要度および合意度が取得されたものとする。「論拠（３）」の追加により、項目「論拠」の重要度および合意度も更新される。また、この「論拠（３）」の追加に応じて「反駁（２）」の重要度が下がると判断され、重要度の値が「５」から「３」へ変更される。そして、「反駁（２）」の合意度も更新される。これにより、項目「反駁」の重要度および合意度も更新される。この結果、図１３（Ａ）に示すように、主張確信度は４９％（０．４９）まで上がり、主張合意度は８３％（０．８３）に更新される。この結果は、「チームＡは来季優勝する」という主張に対して、「場合によってはあり得る」（数値に基づけば「半々程度にはあり得る」）ということで概ね合意されていると解釈し得る。

以上のように、議論において新たな発言等が提示されると、新たに提示された発言等の重要度および合意度が追加される他、それまでに提示された発言等の重要度を変更する必要が生じる場合がある。会議支援サーバ１００の特性値変更受け付け部１７０は、管理者端末３００において管理者が行った操作による特性値の変更を受け付ける。会議支援サーバ１００の計算部１４０は、これらの追加および変更された特性値に基づき、主張合意度および主張確信度を改めて計算する。会議支援サーバ１００の表示制御部１６０は、計算部１４０の計算結果に基づき、表示画面の表示内容を更新する。

ここで、表示制御部１６０は、更新前後の主張特性値が予め定められた条件を満たす場合に、主張特性値を表示画面に表示するように制御しても良い。例えば、主張合意度または主張確信度が、更新前後において、各々に対して予め設定された閾値以上に変化した場合に、更新された主張合意度および主張確信度を表示するようにしても良い。また、表示制御部１６０は、更新前後の主張特性値が予め定められた条件を満たす場合に、「主張」およびその他の各項目や、各項目に分類された発言等を表示する表示画面を生成し、表示装置に表示させるようにしても良い。その他、表示制御部１６０は、種々の表示方法にて、特性値が変更された発言等と変更された特性値とを表示画面上で対応付けて（例えば、表示色を対応付けて）表示出力させても良い。

さらに、表示制御部１６０は、更新前後の主張特性値の変化が予め定められた条件を満たす場合に、主張特性値を表示画面に表示するように制御しても良い。例えば、主張確信度が「主張」を肯定する値から否定する値へ（または、否定する値から肯定する値へ）変化したこと、主張合意度が予め定められた範囲（振れ幅）以上に大きく変化したこと等を条件として、主張特性値の表示を制御しても良い。また、表示制御部１６０は、更新前後の主張特性値の変化が予め定められた条件を満たす場合に、「主張」およびその他の各項目や、各項目に分類された発言等を表示する表示画面を生成し、表示装置に表示させるようにしても良い。その他、表示制御部１６０は、特性値の変更により主張特性値に対して上記の条件を満たす変化が生じた場合に、種々の方法にて、変更された特性値とその特性値に係る発言等とを、他の特性値とその特性値に係る発言等と識別可能に（例えば、表示色を異ならせて）表示出力させても良い。

上記の例では、新たな発言等（図１３に示す例では「論拠（３）」）が提示されたことに応じて、それまでに提示されていた発言等（図１３に示す例では「反駁（２）」）の重要度が変更された。これに対し、管理者は、新たな発言等の提示を伴わなくても、それまでに提示されている発言等の特性値を変更しても良い。特性値が変更されると、計算部１４０が更新された特性値を用いて主張特性値を計算する。そして、表示制御部１６０により、表示画面の内容が、新たに計算された主張特性値に更新される。すなわち、管理者は、発言等の特性値の変更に基づいて、更新される主張特性値により、特性値の変更が議論に与える影響を認識し得る。

＜会議支援システムの動作＞
図１４は、本実施形態の会議支援サーバ１００の動作を示すフローチャートである。会議支援サーバ１００は、会議情報取得部１１０により議論に関して発言等を取得すると（Ｓ１４１）、位置付け情報取得部１２０により取得した位置付け情報に基づき、取得した発言等を予め定められた議論の型における構成要素に分類する（Ｓ１４２）。この分類により、各発言等は、議論の型に基づいて関係付けられる。次に、会議支援サーバ１００は、特性値データ取得部１３０により発言等の特性値を取得し（Ｓ１４３）、計算部１４０により議論における主張の主張特性値を計算する（Ｓ１４４）。そして、会議支援サーバ１００は、表示制御部１６０により、議論の型に基づいて特性値、主張特性値、発言等を配置した発言等の評価を示す表示画面を、管理者端末３００の表示部３２０に表示させる（Ｓ１４５）。

＜変形例＞
上記の会議支援サーバ１００において、特性値データ取得部１３０に対する特性値の入力は、会議の進行役や入力担当者等の手入力により行われることとした。この他、会議参加者による参加者端末２００の操作から得られる情報を、特性値の取得の補助として用いても良い。例えば、参加者端末２００の操作部２３０として、合意の程度を表す情報を入力する操作ボタンを設け、会議参加者によるこの操作ボタンの操作内容に応じて合意度の情報を取得しても良い。操作ボタンは、例えば、合意の程度に応じた合意度の値（例えば、「０」～「１」）を指定して入力する（ボタンを押す）構成としても良い。また、操作ボタンの操作回数により合意度の値が特定される構成（例えば、１回押されたら合意度「０．１」、２回押されたら合意度「０．２」……、１０回押されたら合意度「１」とする等）としても良い。また、操作部２３０として専用の操作ボタンを設ける構成に代えて、アプリケーション・ソフトウェアにより、合意の程度を表す情報を入力する機能を参加者端末２００に付与しても良い。また、会議支援サーバ１００が合意の程度を表す情報の入力を受け付けるためのウェブページを用意し、会議参加者が参加者端末２００からこのウェブページにアクセスして、合意の程度を表す情報を入力するようにしても良い。また、参加者端末２００に上記のような入力手段を設け、会議の進行役や入力担当者等により合意度の入力が行われた後、必要に応じて参加者端末２００に入力結果を表示させ、参加者の修正を受け付け得るようにしても良い。

上記の実施形態では、特性値データ取得部１３０が発言等に対する会議参加者ごとの合意度を取得し、取得した合意度を合計して各発言等に対する合意度とした。これに対し、特性値データ取得部１３０が複数の会議参加者間で合意した合意度を入力するようにしても良い。例えば、複数の会議参加者のグループごとに、話し合い等によりグループの合意度を決定し、グループの構成員が各自の参加者端末２００を用いてそれぞれ同じ値を入力しても良いし、グループごとに合意された値を申告して入力しても良い。また、全会議参加者を一つのグループとみなし、全会議参加者の合意に基づいて、各会議参加者が同じ値を入力したり、合意した一つの値を入力したりしても良い。

上記の実施形態では、取得した発言等をそのまま議論の型における構成要件（項目）に分類したが、取得した発言等を加工して分類しても良い。例えば、取得した発言等をそのまま用いるのではなく、発言等のテキストの要約を作成し、作成した要約に関して議論の型における構成要件への分類を行っても良い。また、複数の発言等を関連付けてグループ化し、このグループ単位で議論の型における構成要件への分類を行っても良い。要約の作成や発言等のグループ化は、管理者等が行っても良いし、機械的に行っても良い。機械的に要約を作成する場合、いわゆる抽出型要約、生成型要約等として実現されている既存の種々の手法を用いて作成して良い。また、作成した要約に、議論の型における分類先の特定に用い得る情報を付加しても良い。例えば、要約を作成する過程で発言等から抽出された単語や文言に基づいて、分類先を明示する文を作成した要約の特定の場所に付加しても良い。具体的には、例えば、要約の対象の発言等から主張に対する論拠であることを示す文言が抽出された場合、要約の最初に「××××（主張）の論拠」等の、分類先が「論拠」であることを明示する文を付加する。このような分類先を特定する情報を抽出した場合、かかる情報に基づいて発言等のグループ化を行っても良い。

上記の実施形態では、議論の型としてトゥールミンモデルを用いた例を説明した。本実施形態は、トゥールミンモデルに限らず、種々の議論の型を適用し得る。例えば、弁証法に基づいた議論の型を適用しても良い。弁証法では、曖昧な主張に対する妥当性の検証・推論と、形式的で閉じたシステムに対する「論証」の二つを扱う。

図１５は、弁証法に基づく議論の型の例を示す図である。この議論では、まず、議論の対象となる任意の主張に対して、これを否定するまたは矛盾する主張を提示する。そして、主張に対する各会議参加者の主観的な合意の割合を取得し、集約する。この集約した結果を会議参加者が受け入れられれば、その集約された合意レベルの命題が結論となる。一方、集約した結果を会議参加者が受け入れられない場合は、主張を、その論拠に基づいて小さい主張に分割し、その小さい主張に対する同様の議論を行う。具体的には、分割された小さい主張の各々に対する重要度・影響度を定義する。そして、その小さい主張を否定するまたは矛盾する主張を提示する。それぞれの小さい主張に対する各会議参加者の合意の割合を取得し、集約して、集約結果を会議参加者が受け入れられるかを評価する。以下、主張が受け入れられるまで、再帰的に主張を分割して議論を繰り返す。

以上の議論の型を適用する場合、各会議参加者の合意の割合は、例えば、管理者が管理者端末３００から入力したり、各会議参加者が自身の参加者端末２００から入力したりすることにより取得される。また、この議論の型における主張合意度は例えば次式（数３）で算出され、主張確信度は例えば次式（数４）で算出される。

式（数３）、式（数４）において、ｐは、分割されない主張と否定・矛盾の組の重要度であり、ａは、主張の合意割合であり、ｄは、否定・矛盾の合意割合である。また、（ｎ＋１）は、会議参加者の数（０～ｎ）であり、（ｍ＋１）は、分割されない主張と否定・矛盾の組の数（０～ｍ）である。すなわち、ａ_ijは、ｉ番目（ｉ：０≦ｉ≦ｍ）の発言者によるｊ番目（ｊ：０≦ｊ≦ｎ）の分割されない主張と否定・矛盾の組における主張の合意割合であり、ｄ_ijは、ｉ番目の発言者によるｊ番目の分割されない主張と否定・矛盾の組における否定・矛盾の合意割合である。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態には限定されない。本発明の技術思想の範囲から逸脱しない様々な変更や構成の代替は、本発明に含まれる。

１００…会議支援サーバ、１１０…会議情報取得部、１２０…位置付け情報取得部、１３０…特性値データ取得部、１４０…計算部、１５０…記憶部、１６０…表示制御部、１７０…特性値変更受け付け部、１８０…生体情報取得部、２００…参加者端末、２１０…通信部、２２０…表示部、２３０…操作部、２４０…音声収録部、２５０…制御部、３００…管理者端末、３１０…通信部、３２０…表示部、３３０…操作部、３４０…制御部

Claims

議論における発言を予め定められた議論の型における構成要素に分類して特定された当該発言の位置付けの情報を取得する位置付け情報取得手段と、
前記発言の位置付けに応じて、議論における主張に対する当該発言の重要度を取得する重要度取得手段と、
議論の各参加者による前記発言に対する合意の程度を示す合意度を取得する合意度取得手段と、
前記議論の型における構成要素に分類された前記発言ごとの前記重要度および前記合意度に基づき、当該議論の型に応じて予め定められた計算方法により、当該議論における主張に対する合意の程度を示す主張合意度および当該主張に対する確信の程度を示す主張確信度を計算する計算手段と、
前記議論における前記発言の位置付けを示し、前記計算手段により計算された前記主張合意度および前記主張確信度を表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする、情報処理システム。
前記発言を解析して前記議論の型に基づき当該発言を分類する分類手段をさらに備え、
前記位置付け情報取得手段は、前記分類手段の分類により特定された前記発言の位置付けの情報を取得することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システム。
議論の参加者の生体情報を取得する生体情報取得手段をさらに備え、
前記分類手段は、前記生体情報取得手段により取得された生体情報に基づいて、前記発言の分類を補正することを特徴とする、請求項２に記載の情報処理システム。
前記表示手段は、前記主張合意度および前記主張確信度が予め定められた条件を満たす場合に、当該主張合意度および当該主張確信度を表示することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システム。
議論において新たな発言があると、当該発言に基づき、前記位置付け情報取得手段、前記重要度取得手段、前記合意度取得手段および前記計算手段により前記主張合意度および前記主張確信度を更新し、
前記表示手段は、更新前後の前記主張合意度および前記主張確信度が予め定められた条件を満たす場合に、当該主張合意度および当該主張確信度を表示することを特徴とする、請求項４に記載の情報処理システム。
ユーザの入力を受け付けて、前記重要度取得手段により取得された前記重要度、および、前記合意度取得手段により取得された前記合意度のうちの少なくとも一方を変更する変更手段をさらに備え、
前記計算手段は、変更された前記重要度および前記合意度を用いて前記主張合意度および前記主張確信度を計算することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システム。
前記変更手段により前記重要度および前記合意度の少なくとも一方が変更され、前記計算手段により計算された前記主張合意度および前記主張確信度の少なくとも一方が変化した場合に、前記発言が行われた議論および当該発言と、各変更内容とを対応付けて出力する出力手段をさらに備えることを特徴とする、請求項６に記載の情報処理システム。