JP7408957B2 - Idea proposal support system, idea proposal support device, idea proposal support method and program - Google Patents

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Description

この発明は、発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an idea proposal support system, an idea proposal support device, an idea proposal support method, and a program.

電子計算機に係る技術として、大量のデータから所望の情報に係るデータを抽出する技術が知られている。また、大量のデータに基づいて法則性を抽出して対応関係を学習し、学習結果に基づいてパターン認識や最適解の選択を行ったりする技術(人工知能:AI)がある。 As a technology related to electronic computers, a technology for extracting data related to desired information from a large amount of data is known. There is also a technology (artificial intelligence: AI) that extracts rules based on large amounts of data, learns correspondence relationships, and performs pattern recognition and selects optimal solutions based on the learning results.

これに対し、人間には、より創造的な役割が求められている。しかしながら、新規な発想(アイデア)の価値を評価は難しく、価値のある発明が実施されずに埋もれたり、価値の低い発明の実施に無駄な労力を割いたりするということがしばしばある。特許文献1には、新たな発想の価値を評価する技術が開示されている。 In contrast, humans are required to play a more creative role. However, it is difficult to evaluate the value of new ideas, and it often happens that valuable inventions go unimplemented or that effort is wasted on implementing low-value inventions. Patent Document 1 discloses a technique for evaluating the value of new ideas.

特開2002-92229号公報Japanese Patent Application Publication No. 2002-92229

しかしながら、一般的に組織内で新たな事業、商品についての発想を実行段階に進めるためには、発想の有用性、実現可能性や収益性などについて説得力のある資料を作成する必要がある。通常の業務の中で新規な発想に対する適切な資料を集めてプレゼンテーション資料を作成するには多大な手間を要し、しばしば有用な発想が埋もれる原因になるという課題がある。 However, in order to advance an idea for a new business or product within an organization to the implementation stage, it is generally necessary to create persuasive materials regarding the usefulness, feasibility, profitability, etc. of the idea. Gathering appropriate materials for new ideas and creating presentation materials during normal work requires a great deal of effort, and there is a problem in that useful ideas are often lost.

この発明の目的は、発想提案に係る資料の収集及び生成の手間を効果的に低減することのできる発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援処理方法及びプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an idea proposal support system, an idea proposal support device, an idea proposal support processing method, and a program that can effectively reduce the effort required to collect and generate materials related to idea proposals.

上記目的を達成するため、請求項1記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援システムである。
In order to achieve the above object, the invention according to claim 1:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output unit outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
This is an idea proposal support system that is characterized by the following.

請求項記載の発明は、請求項1記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第1種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成する図表作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記図表データを出力する
ことを特徴とする。
The invention according to claim 2 is the idea proposal support system according to claim 1 ,
comprising a chart creation unit that creates chart data based on the search results related to the first type term;
The output unit is characterized in that it outputs the created chart data.

請求項記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 3 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
An idea characterized in that, when data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output unit outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic. It is a proposal support system .

請求項記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力することを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 4 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The idea proposal support system is characterized in that the output unit combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristics.

請求項記載の発明は、請求項3又は4記載の発想提案支援システムにおいて、
前記数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成するグラフ作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記グラフを出力することを特徴とする。
The invention according to claim 5 is the idea proposal support system according to claim 3 or 4 ,
comprising a graph creation unit that creates a graph based on the search results related to the numerical scale,
The output unit is characterized in that it outputs the created graph.

請求項記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 6 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit determines a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.

請求項記載の発明は、請求項記載の発想提案支援システムにおいて、
前記検索部は、前記検索履歴情報に含まれるコンセプトワードを前記検索用語から除外することを特徴とする。
The invention according to claim 7 is the idea proposal support system according to claim 6 ,
The search unit is characterized in that it excludes concept words included in the search history information from the search terms.

請求項記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 8 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit determines a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.

請求項記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 9 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
a determination unit that determines the relationship between the term included in the search result and the concept word ;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit performs a re-search by adding a term determined to be highly relevant by the determination unit to the search term.

請求項10記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行うことを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 10 is,
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit is an idea proposal support system characterized in that, among the terms included in the search results, terms that satisfy conditions related to appearance frequency are added to the search conditions and the search is performed again.

請求項11記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 11 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
An operation reception department ,
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.

請求項12記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 12 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition unit,
The idea proposal support system is characterized in that the acquisition unit recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.

請求項13記載の発明は、請求項12記載の発想提案支援システムにおいて、
前記非テキストデータには画像データが含まれ、
前記取得部は、前記画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、前記画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する
ことを特徴とする。
The invention according to claim 13 is the idea proposal support system according to claim 12 ,
The non-text data includes image data,
The acquisition unit is characterized by having a trained model that performs recognition processing on the input image data and outputs text data indicating the content of the image data.

請求項14記載の発明は、請求項12又は13記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じて前記コンセプトワードを特定して取得することを特徴とする。
The invention according to claim 14 is the idea proposal support system according to claim 12 or 13 ,
The acquisition unit is characterized in that it extracts independent words from the input text data, and identifies and acquires the concept words according to the frequency of appearance of the independent words.

請求項15記載の発明は、請求項12~14のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、前記テキストデータの入力に対して当該テキストデータの前記コンセプトワードを出力する学習済モデルを有することを特徴とする。
The invention according to claim 15 is the idea proposal support system according to any one of claims 12 to 14 ,
The acquisition unit is characterized by having a trained model that outputs the concept word of the text data in response to the input of the text data.

請求項16記載の発明は
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とすることを特徴とする発想提案支援システムである
The invention according to claim 16 is :
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The acquisition unit identifies a related term to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector corresponding to the concept word. The idea proposal support system is characterized in that a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion with respect to the meaning vector is used as the related term.

請求項17記載の発明は、請求項3~15のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれることを特徴とする。
請求項18記載の発明は、請求項1、2、17のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第1種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする。
請求項19記載の発明は、請求項1、2、6~18のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれることを特徴とする。
請求項20記載の発明は、請求項3~5、19のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第2種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする。
請求項21記載の発明は、請求項1~15、17~20のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加えることを特徴とする。
請求項22記載の発明は、請求項1~21のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語のリストを記憶する記憶部を備えることを特徴とする。
The invention according to claim 17 is the idea proposal support system according to any one of claims 3 to 15,
The auxiliary terms include a type 1 term related to time.
The invention according to claim 18 is the idea proposal support system according to any one of claims 1, 2, and 17,
The first type term is characterized in that it includes at least a part of current events, circumstances, history, trends, eras, and chronology.
The invention according to claim 19 is the idea proposal support system according to any one of claims 1, 2, 6 to 18,
The auxiliary terms include a second type term related to a numerical scale.
The invention according to claim 20 is the idea proposal support system according to any one of claims 3 to 5 and 19,
The second type term includes at least a part of share, sales, profit, and number of people.
The invention according to claim 21 is the idea proposal support system according to any one of claims 1 to 15 and 17 to 20,
The acquisition unit is characterized in that it specifies a term related to the acquired concept word and adds the specified related term to the search terms.
The invention according to claim 22 is the idea proposal support system according to any one of claims 1 to 21 ,
The present invention is characterized by comprising a storage unit that stores the list of auxiliary terms.

請求項23記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項24記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項25記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項26記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項27記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項28記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項29記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項30記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項31記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項32記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
The invention according to claim 23 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output unit outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 24 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
When data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output unit outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 25 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The output unit combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristic.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 26 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 27 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 28 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
a determination unit that determines the relationship between the term included in the search result and the concept word;
Equipped with
The search unit adds the term determined to be highly relevant by the determination unit to the search term and performs the search again.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 29 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit performs the search again by adding to the search conditions a term that satisfies a condition regarding frequency of appearance among the terms included in the search results.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 30 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
An operation reception department,
Equipped with
The search unit performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 31 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition unit,
The acquisition unit recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.
The invention according to claim 32 is:
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The acquisition unit identifies a related term to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector corresponding to the concept word. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
This is an idea proposal support device that is characterized by the following.

請求項33記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする。
請求項34記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする。
請求項35記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする。
請求項36記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする。
請求項37記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする。
請求項38記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記判定ステップで関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする。
請求項39記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする。
請求項40記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする。
請求項41記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得ステップでは、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする。
請求項42記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする。
The invention according to claim 33 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
In the output step, if data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the integrated data integrated within the time series is output in association with the concept word.
It is characterized by
The invention according to claim 34 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
In the output step, if data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, output integrated data that is integrated about the characteristic.
It is characterized by
The invention according to claim 35 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
In the output step, a plurality of search results related to the second type term are combined to generate and output combined data related to the characteristic.
It is characterized by
The invention according to claim 36 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word is determined based on past search history information.
It is characterized by
The invention according to claim 37 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word is determined based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
It is characterized by
The invention according to claim 38 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
a determination step of determining the relationship between the term included in the search result and the concept word;
including;
In the search step, the term determined to be highly relevant in the determination step is added to the search term and the search is performed again.
It is characterized by
The invention according to claim 39 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, a search is performed again by adding to the search condition a term that satisfies the condition regarding the frequency of appearance among the terms included in the search results.
It is characterized by
The invention according to claim 40 is:
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, a search is performed by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
It is characterized by
The invention according to claim 41 is:
An idea proposal support method executed by a computer control unit,
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the acquisition step, non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input,
In the acquisition step, the content of the non-text data is recognized and converted into text data, and the concept word is acquired from the text data.
It is characterized by
The invention according to claim 42 is:
An idea proposal support method executed by a computer control unit,
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the acquisition step, a term related to the acquired concept word is identified, the identified related term is added to the search term, a meaning vector having a direction according to the meaning of the object is generated, and a meaning vector corresponding to the concept word is generated. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
It is characterized by

請求項43記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項44記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項45記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項46記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項47記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項48記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記判定手段により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項49記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項50記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項51記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得手段は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項52記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とするプログラムである。
The invention according to claim 43 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output means outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
This program is characterized by:
The invention according to claim 44 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
When data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output means outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic.
This program is characterized by:
The invention according to claim 45 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The output means combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristic.
This program is characterized by:
The invention according to claim 46 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The search means determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.
This program is characterized by:
The invention according to claim 47 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The search means determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
This program is characterized by:
The invention according to claim 48 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
determining means for determining the relevance between the terms included in the search results and the concept word;
function as
The search means adds the term determined to be highly relevant by the determination means to the search term and performs the search again.
This program is characterized by:
The invention according to claim 49 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The search means adds to the search condition a term that satisfies a condition regarding frequency of appearance among the terms included in the search result and performs the search again.
This program is characterized by:
The invention according to claim 50 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The search means performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
This program is characterized by:
The invention according to claim 51 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition means,
The acquisition means recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.
This program is characterized by:
The invention according to claim 52 is:
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The acquisition means identifies a term related to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector that corresponds to the concept word. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
This program is characterized by:

本発明に従うと、発想提案に係る資料の収集及び生成の手間を効果的に低減することができるという効果がある。 According to the present invention, it is possible to effectively reduce the effort required to collect and generate materials related to idea proposals.

本実施形態の発想提案支援システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of the idea proposal support system according to the present embodiment. 発想提案支援の流れを説明する図である。FIG. 2 is a diagram illustrating the flow of idea proposal support. 類似ワードの取得手順の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the acquisition procedure of a similar word. 画像データに基づく検索用語の設定の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of setting search terms based on image data. 数字データの結合例を示す図である。It is a figure which shows the example of a combination of numerical data. 数字データの統合例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of integrating numerical data. 作成される年表の例を示す図表である。It is a chart showing an example of a chronology that is created. 発想提案支援処理の制御手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart showing a control procedure of idea proposal support processing.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図1は、本実施形態の発想提案支援システム1の機能構成を示すブロック図である。
この発想提案支援システム1は、サーバー装置10(発想提案支援装置)と、データベース装置20と、端末装置30とを含む。
Embodiments of the present invention will be described below based on the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of the idea proposal support system 1 of this embodiment.
This idea proposal support system 1 includes a server device 10 (idea proposal support device), a database device 20, and a terminal device 30.

サーバー装置10は、制御部11(取得部、検索部、出力部、図表作成部、グラフ作成部、判定部)と、記憶部12と、通信部13などを備える。制御部11は、CPU(Central Processing Unit)及びRAM(Random Access Memory)などを有し、各種演算処理を行って、サーバー装置10の動作を統括制御するプロセッサーである。 The server device 10 includes a control unit 11 (an acquisition unit, a search unit, an output unit, a chart creation unit, a graph creation unit, a determination unit), a storage unit 12, a communication unit 13, and the like. The control unit 11 is a processor that includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), etc., and performs various arithmetic processes to centrally control the operation of the server device 10.

記憶部12は、制御部11が実行するプログラム121及び設定データを記憶する。また、記憶部12は、端末装置30から入力された各種データ及びその処理データを一時記憶する。記憶部12は、HDD(Hard Disk Drive)及び/又はフラッシュメモリーなどの不揮発性メモリーを有する。また、記憶部12は、一時的に大きなデータを記憶して高速処理するためのRAMなどを有していてもよい。プログラム121には、文章解析、画像認識、音声認識及び後述の発想提案支援処理に係るプログラムが含まれる。画像認識やキーワード(発想のコンセプトワード)の抽出などに係る各処理には、それぞれ適切に設計、学習された学習済モデル1211が用いられ得る。また、設定データには、後述の補助用語を多数記憶した補助用語リスト122が含まれる。 The storage unit 12 stores a program 121 executed by the control unit 11 and setting data. Furthermore, the storage unit 12 temporarily stores various data input from the terminal device 30 and its processed data. The storage unit 12 includes a nonvolatile memory such as an HDD (Hard Disk Drive) and/or a flash memory. Furthermore, the storage unit 12 may include a RAM or the like for temporarily storing large data and processing it at high speed. The program 121 includes programs related to text analysis, image recognition, voice recognition, and idea proposal support processing described below. A trained model 1211 that has been appropriately designed and trained can be used for each process related to image recognition, extraction of keywords (concept words of ideas), and the like. The setting data also includes an auxiliary term list 122 that stores a large number of auxiliary terms, which will be described later.

通信部13は、TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)といった所定の通信規格に従って外部機器との間でのデータの送受信を制御する。通信部13は、ネットワークを介して外部機器と接続されている。ネットワークにはインターネットが含まれ、HTTP(Hypertext Transfer Protocol)などにより民間の検索サーバーなどにアクセス可能となっている。通信部13は、USB(Universal Serial Bus)などを介して外部機器(周辺機器など)と直接通信が可能な端子を有していてもよい。 The communication unit 13 controls transmission and reception of data with external devices according to a predetermined communication standard such as TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol). The communication unit 13 is connected to external devices via a network. The network includes the Internet, and allows access to private search servers and the like using HTTP (Hypertext Transfer Protocol). The communication unit 13 may have a terminal that can directly communicate with an external device (such as a peripheral device) via a USB (Universal Serial Bus) or the like.

データベース装置20は、記憶部21を有する。記憶部21は、テキスト、画像、音声などで表現された多数の各オブジェクトとその識別データ(後述の意味ベクトルの値を含む)を対応付けた用語データ211と、過去にサーバー装置10でなされた検索結果及び発想提案の履歴データ212(過去の検索履歴情報)とを記憶保持する。また、データベース装置20は、記憶部21の読み書きを制御する制御部及び外部機器との通信を制御する通信部を有していてよい。 The database device 20 has a storage section 21 . The storage unit 21 stores terminology data 211 that associates a large number of objects expressed as text, images, sounds, etc. with their identification data (including values of meaning vectors described later), and terminology data 211 that associates a large number of objects expressed by text, images, sounds, etc. The search results and idea proposal history data 212 (past search history information) are stored and held. Further, the database device 20 may include a control unit that controls reading and writing of the storage unit 21 and a communication unit that controls communication with external devices.

端末装置30は、ユーザーからの入力受付及びユーザーへの出力を行う。端末装置30は、制御部31と、記憶部32と、表示部33と、操作受付部34と、通信部35などを備える。制御部31は、CPU及びRAMなどを有し、端末装置30の動作を統括制御するプロセッサーである。記憶部32は、不揮発性メモリーなどを有し、各種プログラム及びデータを記憶する。通信部35は、所定の通信規格に従って外部機器との間でのデータの送受信を制御する。 The terminal device 30 receives input from a user and outputs information to the user. The terminal device 30 includes a control section 31, a storage section 32, a display section 33, an operation reception section 34, a communication section 35, and the like. The control unit 31 is a processor that has a CPU, a RAM, etc., and controls the operation of the terminal device 30 in an integrated manner. The storage unit 32 includes a nonvolatile memory and stores various programs and data. The communication unit 35 controls data transmission and reception with external devices according to a predetermined communication standard.

操作受付部34は、外部(ユーザーなど)からの入力操作を受け付けて、入力信号として制御部31に出力する。操作受付部34は、特には限られないが、例えば、キーボード、マウス、表示部33の表示画面に重ねて設けられるタッチセンサーなどを有する。表示部33は、表示画面を有し、制御部31の制御命令に応じた内容の表示を当該表示画面に行わせる。表示画面としては、特には限られないが、例えば、液晶表示画面(LCD)である。また、表示部33には、特定の状態を示すLEDランプ(Light Emitting Diode)などが含まれていてもよい。 The operation reception unit 34 accepts an input operation from the outside (user, etc.) and outputs it to the control unit 31 as an input signal. The operation reception unit 34 includes, but is not particularly limited to, a keyboard, a mouse, a touch sensor provided over the display screen of the display unit 33, and the like, for example. The display section 33 has a display screen, and causes the display screen to display contents according to control commands from the control section 31. Although the display screen is not particularly limited, for example, it is a liquid crystal display screen (LCD). Further, the display section 33 may include an LED lamp (Light Emitting Diode) or the like that indicates a specific state.

次に、本実施形態の発想提案支援システム1における発想提案支援の動作内容について説明する。サーバー装置10では、入力された発想の内容(発想データ)に基づくコンセプトワードにより各種データベースや検索サイトを用いて現状や過去の関連情報を検索する。検索対象は、特には限られないが、数値データ、特に時系列データや地域比較データなどである。検索結果により得られた数値データは、可能な範囲で統合されて、グラフ化及び/又は図表化される。 Next, the operation details of idea proposal support in the idea proposal support system 1 of this embodiment will be explained. The server device 10 uses various databases and search sites to search for current and past related information using concept words based on the content of the input idea (idea data). Search targets include, but are not limited to, numerical data, particularly time series data and regional comparison data. Numerical data obtained from the search results are integrated to the extent possible and graphed and/or charted.

図2は、発想提案支援の流れを説明する図である。
発想内容を示す入力データは、コンセプトワードの羅列、キャッチコピー、要約文、画像若しくは音声、又はこれらの組み合わせであってよい(入力可能)。画像データや音声データのような非テキストデータは、まず、テキストデータに変換される。画像(音声)の場合には、周知の画像認識技術(音声認識技術)を利用して、当該画像(音声)を内容に応じた用語や説明文(テキストデータ)に変換する(PR1)。周知の画像認識技術としては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)などにより設計された機械学習モデルの学習済モデル1211が利用され得る。入力又は変換されたテキストデータが説明文などであって複数の単語の組み合わせの場合には、周知の言語処理技術を利用してコンセプトワードを特定、抽出する(PR2)。言語処理技術には、所定のアルゴリズムの機械学習モデルに係る学習済モデル1211が用いられてもよい。機械学習モデルのアルゴリズムは、言語によって異なるものが用いられてよい。特定、抽出されるコンセプトワードとしては、名詞が優先的に抽出されてもよいし、形容詞や動詞を含めた自立語全般から抽出されてもよい。初めからコンセプトワード(単語や短いフレーズなど)が入力されている場合には、これらがそのまま用いられてよい。PR1、PR2の処理が取得ステップ(取得ステップ、取得手段)に含まれる。
FIG. 2 is a diagram illustrating the flow of idea proposal support.
The input data indicating the content of the idea may be a list of concept words, a catchphrase, a summary sentence, an image or audio, or a combination thereof (can be input). Non-text data such as image data and audio data is first converted to text data. In the case of an image (sound), the image (sound) is converted into a term or explanatory text (text data) according to the content using a well-known image recognition technology (speech recognition technology) (PR1). As a well-known image recognition technique, for example, a trained model 1211 of a machine learning model designed by a convolutional neural network (CNN) or the like may be used. If the input or converted text data is an explanatory sentence or the like and is a combination of a plurality of words, concept words are identified and extracted using well-known language processing technology (PR2). A learned model 1211 related to a machine learning model of a predetermined algorithm may be used for the language processing technology. Different algorithms for machine learning models may be used depending on the language. As concept words to be identified and extracted, nouns may be preferentially extracted, or independent words in general including adjectives and verbs may be extracted. If concept words (words, short phrases, etc.) have been input from the beginning, these may be used as is. The processes of PR1 and PR2 are included in the acquisition step (acquisition step, acquisition means).

得られるコンセプトワードは一つである必要はないが、複数のコンセプトワードが取得された場合には、検索時には一部ずつ(主に一語ずつ)選択されて複数回検索が実行される。また、このとき、コンセプトワードだけではなく、補助用語リスト122から抽出された補助用語と組み合わせた検索用語(検索条件)により検索を実行する(PR3)。補助用語は、コンセプトワードについての特性の項目を示し、特に数値で示し得る特性に係るデータ(検索結果)を取得するための用語である。補助用語、すなわち特性の項目としては、主に、時間(時刻、日時、時期、時系列)を表現する用語(第1種用語)、例えば、時事、経緯、歴史、ヒストリー、年代、年表、トレンドなど、及び事業などの規模に係る数値(数値規模)を表現する用語(第2種用語)、例えば、シェア、売り上げ、利益、収益、人数、利用者数、購入者数、入場者数、参加者数、店舗数、匹(頭、羽)数、個(枚、台、冊)数、件(回、本、度)数などが挙げられる。また、これらに加えて、数値規模の分類、属性に関する用語、例えば、世代(間、別などが付加されてよい、以下同様)、男女、性別、年齢、地域などが補助用語に含まれてもよい。これらのうち、コンセプトワードの種別(生物、物品、サービス、商業性など)との関連性に応じて組み合わせが妥当な用語が優先的に選択されて、各々当該コンセプトワードとの組み合わせ及びその順番が決定される。すなわち、「数」などの一般的な用語と組み合わせる助数詞、例えば、小動物のペットなどに対する「匹」、鳥や兎などに対する「羽」、馬、牛といった大型動物などに対する「頭」などは、予め記憶保持されていて検索前に参照されて選択されてもよい。 Although it is not necessary that only one concept word is obtained, if a plurality of concept words are obtained, some of them (mainly one word at a time) are selected at the time of search and the search is executed multiple times. Also, at this time, the search is executed not only using concept words but also using search terms (search conditions) combined with auxiliary terms extracted from the auxiliary term list 122 (PR3). The auxiliary term indicates an item of characteristic of a concept word, and is a term for acquiring data (search results) related to a characteristic that can be particularly expressed numerically. Auxiliary terms, that is, characteristic items, mainly include terms (type 1 terms) that express time (time, date and time, period, chronology), such as current events, circumstances, history, history, chronology, chronology, Terms (type 2 terms) that express numerical values (numerical scale) related to trends, business, etc., such as share, sales, profit, revenue, number of people, number of users, number of purchasers, number of visitors, etc. Examples include the number of participants, the number of stores, the number of animals (heads, wings), the number of pieces (pieces, machines, books), and the number of cases (times, books, degrees). In addition to these, auxiliary terms may include numerical scale classifications, terms related to attributes, such as generation (interval, separate, etc. may be added; the same applies hereinafter), male and female, sex, age, region, etc. good. Among these, terms that are suitable for combination with the concept word type (organisms, goods, services, commerciality, etc.) are preferentially selected, and the combination with the concept word and its order are prioritized. It is determined. In other words, particle words that are combined with general terms such as ``number'', such as ``person'' for small pets, ``feathers'' for birds and rabbits, and ``head'' for large animals such as horses and cows, are determined in advance. It may be stored and referred to and selected before searching.

また、このように自動で選択されたコンセプトワード及び補助用語だけでなく、ユーザーなどによる操作受付部34により受け付けられてサーバー装置10に送られた用語(指定ワード)が検索用語に組み入れられてもよい。 In addition to the concept words and auxiliary terms automatically selected in this way, even if terms (designated words) accepted by the user's operation reception unit 34 and sent to the server device 10 are incorporated into the search term. good.

決定された組み合わせの順番の検索用語で検索が行われる(PR4)。検索には、社内などの閉じたデータベース、すなわち、データベース装置20の履歴データ212、インターネット上の無料検索サーバー、民間調査会社などによる有料データベースなどが利用され得る。これらのうち、社内データベースなどの検索については、他の検索よりも先に行われてもよい。社内データベースで検索された結果(過去に検索された結果)において数字データなどが検出された場合などについては、同一の検索用語で外部の検索を優先的に行ったり、反対に同検索用語で検索の検索結果がある場合には、新しいアイデアではないものとしてインターネット上での検索(検索用語)から除外したりといったように、優先順の決定に反映されてよい。優先的に行うか、除外するかについての判断は、例えば、数字データの更新日時などに応じてなされてもよい。 A search is performed using the search terms in the determined combination order (PR4). For the search, a closed database such as an in-house database, that is, the history data 212 of the database device 20, a free search server on the Internet, a paid database provided by a private research company, etc. may be used. Among these, searches of in-house databases, etc. may be performed before other searches. If numerical data, etc. are detected in the search results of the internal database (results of past searches), we may preferentially perform an external search using the same search term, or conversely, search using the same search term. If there are search results for this idea, it may be reflected in determining the priority order, such as excluding the idea from searches (search terms) on the Internet as it is not a new idea. The determination as to whether to prioritize or exclude may be made depending on, for example, the update date and time of the numerical data.

検索される対象は、テキストデータだけでなく、画像データや音声データが含まれ得る。画像データや音声データは、上記と同様に、周知の認識技術によりテキスト化されてよい。また、テキストデータには、構造化文書が含まれる。各組み合わせの検索用語のうち、例えば、優先順で所定番目まで、又は優先度合が所定の基準以上のものによる検索結果により一通り結果が得られると、全検索結果、又は各検索用語について得られた検索結果のうち配列順で所定の数ずつ(重複の場合には除外してもよい)の内容を更に解析して、含まれるワードの検索を行い、頻出するワードや、コンセプトワード及び当該頻出ワードに類似する用語を抽出する(PR5)。検索結果が不足している場合や、多すぎて適切な結果を抽出できているか不明な場合などには、関連する頻出ワード(類似ワード)を検索用語に追加(結果不足の場合には論理和、結果過多の場合には論理積で、などのように選択設定されてよい)してもよい。頻出ワードは、例えば、出現回数が多い順に所定の順番まで、又は文字数と比較して所定の比率以上の文字数となるような頻度であるもの、などの条件(出現頻度に係る条件)を満たすものとして定められる。また、設定されているコンセプトワードに比して大きく外れた頻出ワード(例えば、異なる意味の略語、フィクション作品の固有名詞、各種作品タイトルなど)が含まれる場合には、当該頻出ワードを含む内容を除外するように、除外ワードとして検索用語に追加設定(検索条件の設定)を行ってもよい。これらにより、検索用語を再設定して再度の検索を行う(検索パターンの追加のみの場合には、追加したコンセプトワードに係る検索のみを改めて行えばよい)。類似ワードを含む検索用語の優先順は、当該類似ワードのコンセプトワードに対する類似度、関連性などに応じて再度決定されてよい。なお、一度の検索で十分な結果が得られている場合などには、再検索を行う必要はない。PR3~PR5の処理が検索ステップ(検索部、検索手段)に含まれる。 The object to be searched may include not only text data but also image data and audio data. Image data and audio data may be converted into text using a well-known recognition technique in the same manner as described above. Furthermore, the text data includes structured documents. For example, when a set of search results are obtained from search terms for each combination of search terms up to a predetermined priority level or for those whose priority level is higher than a predetermined standard, all search results or each search term can be obtained. The contents of a predetermined number of search results arranged in sequence (in case of duplicates may be excluded) are further analyzed to search for included words, and the frequently occurring words, concept words, and the frequently occurring words are analyzed. Extract terms similar to the word (PR5). If there are not enough search results, or if there are too many and it is unclear whether the appropriate results have been extracted, add related frequently occurring words (similar words) to the search term (if there are insufficient results, use logical OR). , if there are too many results, logical product, etc.). Frequently appearing words are words that satisfy conditions (conditions related to frequency of appearance), such as words that appear in a predetermined order of frequency of appearance, or have a frequency that exceeds a predetermined ratio compared to the number of characters. It is defined as. In addition, if there are frequently occurring words that are significantly different from the set concept words (for example, abbreviations with different meanings, proper nouns of fiction works, titles of various works, etc.), the content containing the frequently occurring words will be changed. Additional settings (search condition settings) may be made to the search term as an exclusion word so as to exclude the search term. With these, the search term is reset and the search is performed again (in the case of only adding a search pattern, only the search related to the added concept word needs to be performed anew). The priority order of search terms including similar words may be determined again according to the degree of similarity, relevance, etc. of the similar words to the concept word. Note that if a single search yields sufficient results, there is no need to perform the search again. Processes PR3 to PR5 are included in the search step (search unit, search means).

一方、検索の結果から補助用語に応じた特性を示すデータ、特に数字(数値)が含まれるデータを抽出する(PR6)。複数の検索結果にそれぞれ含まれた数字により示される内容が同一の特性に係る異なる区分、分類のもの(例えば、補助用語(第2種用語)が示す一の特性に対応する異なる西暦年、年齢区分、地域区分、他の特性との対応条件など)である場合には、時系列内などでのタイミング、条件、区分などが異なる複数の検索結果のデータを一つのデータセットとして統合してもよい(PR7)。統合された数値データは、適宜グラフ化(グラフデータが作成)されたり図表化(図表データが作成)されたりして(PR8;グラフ作成部、図表作成部)から、コンセプトワードと対応する特性を示すデータとして出力される。ステップPR6、PR7の処理が、出力ステップ(出力部、出力手段)に含まれる。 On the other hand, from the search results, data indicating characteristics corresponding to the auxiliary term, particularly data containing numbers (numerical values), are extracted (PR6). Contents indicated by numbers included in multiple search results are different classifications or classifications related to the same characteristic (for example, different calendar years or ages corresponding to one characteristic indicated by an auxiliary term (type 2 term)) classification, regional classification, correspondence conditions with other characteristics, etc.), it is possible to integrate data from multiple search results with different timing, conditions, classification, etc. within a time series into one dataset. Good (PR7). The integrated numerical data is appropriately graphed (graph data is created) or charted (chart data is created) (PR8; graph creation section, diagram creation section), and then the characteristics corresponding to the concept words are created. The data is output as shown. The processes of steps PR6 and PR7 are included in the output step (output unit, output means).

検索などで利用するためのコンセプトワードに類似するワード(関連用語。以下、類似ワードと記す)の抽出は、数値的な基準に基づいて客観的に行われる。このような類似ワードの抽出として、ここでは、意味ベクトルが利用される。意味ベクトルは、用語(オブジェクト)に対して各々意味に応じた方向を多次元ベクトルで表す技術であり、複数の用語間の意味の類似度(関連度)と、当該複数の用語をそれぞれ示す多次元ベクトル間の角度差(距離)とが対応する。次元数は任意に定められてよいが、例えば、100~1000次元などであってよい。各用語の意味ベクトルは、機械学習モデルを用いて決定され、各次元の軸方向の特性は、言語的に表現される必要はない。 Extraction of words similar to concept words (related terms; hereinafter referred to as similar words) for use in searches is performed objectively based on numerical criteria. To extract such similar words, a meaning vector is used here. Semantic vectors are a technology that expresses directions according to the meanings of terms (objects) using multidimensional vectors. The angular difference (distance) between the dimensional vectors corresponds to each other. The number of dimensions may be arbitrarily determined, and may be, for example, 100 to 1000 dimensions. The semantic vector for each term is determined using a machine learning model, and the axial properties of each dimension do not need to be expressed linguistically.

機械学習を用いた意味ベクトルの決定技術としては、Word2vecが知られている。機械学習に係る学習アルゴリズムは、例えば、Word2vecでよく用いられているContinuous Skip-gramモデル又はCBOW(Continuous Bag-of-Words)モデルなどが挙げられるが、これらに限られない。また、用いられるニューラルネットワークの階層は、2段階に限られず、さらには、ニューラルネットワーク以外の学習アルゴリズムが用いられてもよい。多数の文章データなどを用いた機械学習により得られた多数の単語と意味ベクトルとの対応関係データは、用語データ211としてデータベース装置20の記憶部21に保持される。機械学習は、予め十分な学習データを用意してサーバー装置10で行われてもよいし、外部の機器で行われた学習によって生成された学習済モデルがデータベース装置20にコピーされてもよい。なお、類似ワードの抽出は、前回(1度目)の検索の結果に基づいて行われる場合に限られない。最初に発想データから取得されたコンセプトワードに基づいて、1度目の検索前に別途選択されてもよい。上述のように、抽出された類似ワードの検索に係る優先順は、コンセプトワードとの類似度(関連度)などに応じて(特に関連度が高いものを優先して検索用語に加えるように)定められてよい。 Word2vec is known as a technology for determining semantic vectors using machine learning. Examples of learning algorithms related to machine learning include, but are not limited to, the Continuous Skip-gram model or the CBOW (Continuous Bag-of-Words) model that is often used in Word2vec. Further, the hierarchy of the neural network used is not limited to two levels, and further, learning algorithms other than the neural network may be used. Correspondence data between a large number of words and meaning vectors obtained by machine learning using a large amount of text data, etc. is held in the storage unit 21 of the database device 20 as term data 211. Machine learning may be performed on the server device 10 by preparing sufficient learning data in advance, or a learned model generated by learning performed on an external device may be copied to the database device 20. Note that the extraction of similar words is not limited to the case where it is performed based on the results of the previous (first) search. The concept words may be separately selected before the first search based on the concept words first acquired from the idea data. As mentioned above, the priority order for searching the extracted similar words is based on the degree of similarity (relevance) with the concept word (in particular, words with a high degree of relevance are given priority and added to the search term). May be determined.

図3は、類似ワードの取得手順の例を示す図である。
図3(a)に示す第1例では、まず、コンセプトワードが取得されると、当該コンセプトワードをデータベース装置20に送って(PR21)、対応する意味ベクトルを取得する(PR22)。次に、この意味ベクトルと、当該意味ベクトルに対する設定角度(基準角度)をデータベース装置20に送って(PR23)、意味ベクトルから基準角度内(所定の基準を満たす方向)の意味ベクトルを有する用語(テキストオブジェクト)を類似ワード(関連用語)として取得する(PR24)。取得された類似ワードを検索用語のリストに追加設定し、他のコンセプトワードと同様に補助用語との組み合わせに係る優先順が決定される(PR25)。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a similar word acquisition procedure.
In the first example shown in FIG. 3A, first, when a concept word is acquired, the concept word is sent to the database device 20 (PR21) and a corresponding meaning vector is acquired (PR22). Next, this meaning vector and the set angle (reference angle) for the meaning vector are sent to the database device 20 (PR23), and the term ( Text object) is acquired as a similar word (related term) (PR24). The obtained similar words are added to the list of search terms, and the priority order of combinations with auxiliary terms is determined in the same way as other concept words (PR25).

図3(b)に示す第2例では、検索結果から得られた頻出ワードとコンセプトワードとをデータベース装置20に送って(PR31)、それぞれ対応する意味ベクトルを算出する(PR32)。得られた意味ベクトルの内積(内積を両意味ベクトルの長さの積で除した値)などを用いて、2つの意味ベクトル間の角度差に応じた値を求める(PR33)。求められた角度差が基準角度以内か(関連性)を判定し、基準角度以内の頻出ワードを類似ワードとして検索用語のリストに追加設定し、他のコンセプトワードと同様に補助用語との組み合わせに係る優先順が決定される(PR34)。 In the second example shown in FIG. 3(b), frequently appearing words and concept words obtained from the search results are sent to the database device 20 (PR31), and corresponding meaning vectors are calculated (PR32). Using the inner product of the obtained semantic vectors (value obtained by dividing the inner product by the product of the lengths of both semantic vectors), a value corresponding to the angular difference between the two semantic vectors is determined (PR33). It is determined whether the obtained angle difference is within the standard angle (relevance), and frequently occurring words within the standard angle are added to the list of search terms as similar words, and used in combination with auxiliary terms in the same way as other concept words. The priority order is determined (PR34).

図4は、画像データに基づく検索用語の設定の例を示す図である。
この画像データには、オブジェクトとして、自転車P1(ロードバイク)が含まれており、例えば、コンセプトとしてサイクリングのようなアクティビティが示唆されたものである。画像データに対して画像認識が行われて、自転車又はロードバイクなど(背景などに応じてサイクリング、サイクリングロード、ロードレースなどが含まれてもよい)がコンセプトワードとして抽出される。
FIG. 4 is a diagram showing an example of setting search terms based on image data.
This image data includes a bicycle P1 (road bike) as an object, and suggests, for example, an activity such as cycling as a concept. Image recognition is performed on the image data, and bicycles, road bikes, etc. (depending on the background, cycling, cycling road, road race, etc. may be included) are extracted as concept words.

これらのコンセプトワードに対し、補助用語として、例えば、歴史、年表、トレンド、販売台数、利用者数、価格やシェアなどが選択され得る。また、意味ベクトルに基づいて、例えば、マウンテンバイクやクロスバイクなどの他車種、ロードレース、ツーリング、サイクリング、ロングライド、輪行、ビンディングペダルなどの関連した用語が取得されてもよい。関連用語に対する補助用語が更に選択されてもよい。これらに基づいて、例えば、ロードバイクと販売台数の組み合わせ、ロードレースと参加者数の組み合わせなど、可能な組み合わせを選択し、これらに優先順を付して検索用語として検索を実行する。 For these concept words, auxiliary terms such as history, chronology, trend, number of units sold, number of users, price, and share may be selected. Further, based on the meaning vector, related terms such as other vehicle types such as mountain bikes and cross bikes, road racing, touring, cycling, long ride, wheel riding, and binding pedals may be obtained. Auxiliary terms for the related terms may also be selected. Based on these, possible combinations are selected, such as a combination of a road bike and the number of units sold, a combination of a road race and the number of participants, etc., and a search is performed using these as search terms by prioritizing these combinations.

このような組み合わせの検索用語による検索の結果として、特に客観的な資料として役に立ちやすい数値データや年代に応じた変化、トレンドなどがより好ましく取得され得る。 As a result of a search using such a combination of search terms, numerical data, changes depending on the age, trends, etc. that are particularly useful as objective data can be more preferably obtained.

しかしながら、特にインターネット上に公開されている数値データは、必ずしもプレゼンテーションに適した形で全て網羅されて公開されているとは限らない。例えば、自転車の販売台数のデータのみでは、どのような車種の自転車が人気であるかなどを知ることができない。 However, numerical data, especially those published on the Internet, are not necessarily all comprehensively published in a format suitable for presentation. For example, it is not possible to know what types of bicycles are popular just by looking at data on the number of bicycles sold.

図5は、数字データの結合例を示す図である。
例えば、図5(a)に示すように、検索により、車種A~C(複数の区分)を含むすべての自転車の販売台数の統計データが取得され、また、車種A~Cを含む各車種の自転車の販売シェアの統計データが取得された場合、これら複数の検索結果を組み合わせる、ここでは、乗じることで、大雑把に車種Aの自転車の販売台数を算出して、所望の結果に係るデータ(結合データ)を生成することができる。この車種Aの数値に基づいて図5(b)のグラフが生成されることで、車種Aの販売台数の伸びが明確に示される。
FIG. 5 is a diagram showing an example of combining numerical data.
For example, as shown in FIG. 5(a), statistical data on the sales volume of all bicycles including car models A to C (multiple categories) is obtained through a search, and statistical data on the sales volume of all bicycles including car models A to C (multiple categories) is obtained through a search. When statistical data on the sales share of bicycles is obtained, these multiple search results are combined (in this case, multiplied) to roughly calculate the sales volume of bicycles of type A, and the data related to the desired results (combined) are calculated. data) can be generated. The graph of FIG. 5(b) is generated based on the numerical values of vehicle type A, thereby clearly showing the growth in sales of vehicle type A.

なお、このような結合の要否を自動的に判断するのはしばしば難しい。したがって、例えば、パラメーター(特性値)の優先順や、各パラメーターについて想定され得る組み合わせパターンなどを予め記憶部12に記憶保持させておき、取得されたデータにより可能な組み合わせパターンなどに応じて結合の可否を判断することとしてもよい。また、優先順を定めるための補足的な情報がコンセプトワードと一緒に取得可能とされてもよい。 Note that it is often difficult to automatically determine whether such a combination is necessary. Therefore, for example, the priority order of parameters (characteristic values) and possible combination patterns for each parameter may be stored in the storage unit 12 in advance, and combinations may be performed according to possible combination patterns based on the acquired data. It is also possible to judge whether or not it is possible. Further, supplementary information for determining the priority order may be obtained together with the concept words.

統計データは、数値データが明示的に示されている場合に加えて、数表が画像データとして示されていたり、グラフのみが表示されていたりする場合がある。これらの場合には、画像に対する文字認識処理や、グラフ画像の判別、数値化処理などが行われてよい。また、全ての画像データに対して高精度の文字認識処理を行うのは手間がかかるので、簡易な画像識別処理を行い、グラフや図表であるか否かを判別してから、グラフや図表の画像データに対してのみ高精度の処理を行うこととしてもよい。 In addition to cases where numerical data is explicitly shown, statistical data may be shown as a numerical table as image data, or only a graph may be displayed. In these cases, character recognition processing, graph image discrimination, numerical processing, etc. may be performed on the image. In addition, since it is time-consuming to perform high-precision character recognition processing on all image data, we perform simple image recognition processing to determine whether or not it is a graph or chart. High-precision processing may be performed only on image data.

図6は、数字データの統合例を示す図である。
図6(a)に示すように、商品Pのやや古い売上高の統計データに加えて、図6(b)に示すような近年の状況を示す記事が取得された場合、これらの数値を統合することができる。ここでは、図6(a)から得られた2002~2010年のデータに対し、ニュースの記事から2000年、2012年、2018年(異なるタイミング)の情報が追加される。統合されたデータは、図6(c)のように、グラフ化されてよい。なお、この場合、ニュースの記事の値は概算であることが読み取れ、すなわち、統合データには精度の異なる値が混在するが、社内などのクローズドかつインフォーマルなプレゼンテーションに係る資料としては、特に精度の差異が考慮されなくてもよい。あるいは、数値の配列表を併記してもよい。また、取得元ごとに異なる一方、データの取得条件の違いやデータの信頼性の違いによって、本質的に意味の異なる値や疑わしい値が混入する場合もあり得るので、情報の出どころや条件についての記載がある場合には、注釈、脚注などを付してもよい。
FIG. 6 is a diagram showing an example of integrating numerical data.
As shown in Figure 6(a), in addition to slightly older statistical data on sales of product P, if an article showing the recent situation as shown in Figure 6(b) is obtained, these figures are integrated. can do. Here, information from news articles from 2000, 2012, and 2018 (different timings) is added to the data from 2002 to 2010 obtained from FIG. 6(a). The integrated data may be graphed as shown in FIG. 6(c). In this case, it can be seen that the value of the news article is an approximation, that is, the integrated data contains values with different accuracy, but as a material related to closed and informal presentations such as in-house, the accuracy is particularly high. differences may not be considered. Alternatively, a numerical arrangement table may also be written. In addition, while data differs depending on the source, differences in data acquisition conditions and data reliability may result in the inclusion of values with essentially different meanings or questionable values. If there is a description, annotations, footnotes, etc. may be added.

一方、年表データについては必ずしも定量的な内容とは限らなくても有用性が生じる場合があるので、表データとして羅列生成してもよい。 On the other hand, chronological data may be useful even if it is not necessarily quantitative, so it may be generated as an enumeration as tabular data.

図7は、作成される年表の例を示す図表である。
ここでは、各種ニュースなどから取得されたロードバイクに関連するイベントを順番に並べて年表を作成している。このように、イベントの開催などについては、単に数の変化だけでなく歴史を追うことで、現在の状況と今後の道筋を追いやすくすることができる。
FIG. 7 is a chart showing an example of a created chronology.
Here, we have created a chronology by arranging events related to road bikes in order, obtained from various news sources. In this way, by tracking the history of events held, not just changes in numbers, it becomes easier to track the current situation and future path.

図8は、本実施形態のサーバー装置10の制御部により実行される発想提案支援処理の制御部11による制御手順を示すフローチャートである。この発想提案支援処理は、端末装置30から入力された要求に応じて開始される。 FIG. 8 is a flowchart showing a control procedure by the control unit 11 of the idea proposal support process executed by the control unit of the server device 10 of this embodiment. This idea proposal support process is started in response to a request input from the terminal device 30.

発想提案支援処理が開始されると、制御部11(CPU)は、端末装置30から発想データを取得する(ステップS101)。制御部11は、取得された発想データが画像データか否かを判別する(ステップS102)。画像データであると判別された場合には(ステップS102で“YES”)、制御部11は、当該画像データに対して学習済モデル1211などを用いた画像認識処理を適用し、画像内のオブジェクトをテキスト化したり、内容の説明文を生成したりする(ステップS103)。それから、制御部11の処理は、ステップS104に移行する。画像データではないと判別された場合には(ステップS102で“NO”)、制御部11の処理は、ステップS104へ移行する。 When the idea proposal support process is started, the control unit 11 (CPU) acquires idea data from the terminal device 30 (step S101). The control unit 11 determines whether the acquired idea data is image data (step S102). If it is determined that the image data is image data (“YES” in step S102), the control unit 11 applies image recognition processing using the learned model 1211 or the like to the image data to identify objects in the image. is converted into text and an explanatory text of the contents is generated (step S103). Then, the process of the control unit 11 moves to step S104. If it is determined that the data is not image data ("NO" in step S102), the process of the control unit 11 moves to step S104.

ステップS104の処理に移行すると、制御部11は、テキスト処理を行い、コンセプトワードを抽出する(ステップS104)。ステップS101~S104の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における取得ステップ(プログラムにおける取得手段)を構成する。 When the process proceeds to step S104, the control unit 11 performs text processing and extracts concept words (step S104). The processes of steps S101 to S104 constitute an acquisition step (acquisition means in the program) in the idea proposal support process of this embodiment.

制御部11は、補助用語リスト122を参照して、コンセプトワードに各々対応し得る補助用語を抽出する。制御部11は、各コンセプトワードと補助用語との組み合わせた検索用語のパターンに優先順位をつけて検索の優先度順を決定する(ステップS105)。制御部11は、決定された優先度の順番に検索用語を利用して検索を行う(ステップS106)。上述のように、内部データベースと外部検索との検索を併用する場合には、内部データベースの検索を先に行って、その結果に基づいて検索用語の優先順位などを変更してもよい。 The control unit 11 refers to the auxiliary term list 122 and extracts auxiliary terms that can correspond to each concept word. The control unit 11 determines the search priority order by prioritizing the search term patterns that are combinations of each concept word and auxiliary term (step S105). The control unit 11 performs a search using the search terms in the determined priority order (step S106). As described above, when using both the internal database and external search, the internal database may be searched first, and the priorities of search terms may be changed based on the results.

制御部11は、必要なデータが取得されたか否かを判別する(ステップS107)。取得されていないと判別された場合には(ステップS107で“NO”)、制御部11は、検索結果として得られたデータのテキスト(画像データからテキスト化されたものを含み得る。また、構造化文書については構造解析がなされてよい)からワード(自立語)抽出を行って頻度を算出し、基準以上の頻出ワードを抽出する。また、制御部11は、上述のように、例えば、意味ベクトルを用いて、頻出ワードの中からコンセプトワードの類似ワードを取得する(ステップS108)。制御部11は、類似ワードを検索用語に追加する(ステップS109)。制御部11は、検索における上記除外ワードを検索条件に追加してもよい。 The control unit 11 determines whether necessary data has been acquired (step S107). If it is determined that the data has not been acquired (“NO” in step S107), the control unit 11 controls the text of the data obtained as the search result (which may include text converted from image data. Words (independent words) are extracted from (for structured documents, structural analysis may be performed), the frequency is calculated, and words that appear more frequently than a standard are extracted. Further, as described above, the control unit 11 uses, for example, a meaning vector to acquire words similar to the concept word from among the frequently appearing words (step S108). The control unit 11 adds similar words to the search terms (step S109). The control unit 11 may add the above-mentioned exclusion word in the search to the search conditions.

制御部11は、現在の検索用語リストを端末装置30に送信し、表示部33に表示させる(ステップS110)。制御部11は、端末装置30からの返信を待ち受け、返信を受けると、操作受付部34などにより検索用語の追加指示があったか否かを判別する(ステップS111)。あったと判別された場合には(ステップS111で“YES”)、追加指示があった指定ワードを検索用語に追加する(ステップS112)。それから、制御部11の処理は、ステップS105に戻る。追加指示がなかったと判別された場合には(ステップS111で“NO”)、制御部11の処理は、ステップS105に戻る。
ステップS105~S112の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における検索ステップ(プログラムにおける検索手段)を構成する。
The control unit 11 transmits the current search term list to the terminal device 30 and displays it on the display unit 33 (step S110). The control unit 11 waits for a reply from the terminal device 30, and upon receiving the reply, determines whether an instruction to add a search term has been given by the operation reception unit 34 or the like (step S111). If it is determined that there is one ("YES" in step S111), the specified word for which addition has been instructed is added to the search terms (step S112). Then, the process of the control unit 11 returns to step S105. If it is determined that there is no additional instruction (“NO” in step S111), the process of the control unit 11 returns to step S105.
The processes of steps S105 to S112 constitute a search step (search means in the program) in the idea proposal support process of this embodiment.

ステップS107で、必要なデータが取得されたと判別された場合には(ステップS107で“YES”)、制御部11は、検索結果から数値データを抽出し、必要に応じて画像データなどをテキストデータに変換する(ステップS121)。制御部11は、数値データの内容を判別し、一致する内容のデータ又は結び付け可能な関連するデータを統合する(ステップS122)。制御部11は、規模などに係る数値データからグラフを作成し、また、必要に応じて年表などの図表を作成する(ステップS123)。制御部11は、生成されたデータを端末装置30に出力する(ステップS124)。制御部11は、数値データ及び生成された各種データをデータベース装置20に出力して、履歴データ212に追加してよい。そして、制御部11は、発想提案支援処理を終了する。
ステップS121、S122、S124の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における出力ステップ(プログラムにおける出力手段)を構成する。
If it is determined in step S107 that the necessary data has been acquired (“YES” in step S107), the control unit 11 extracts numerical data from the search results, and converts image data etc. into text data as necessary. (Step S121). The control unit 11 determines the content of the numerical data and integrates data with matching content or related data that can be linked (step S122). The control unit 11 creates a graph from the numerical data related to the scale and the like, and also creates a chart such as a chronology as necessary (step S123). The control unit 11 outputs the generated data to the terminal device 30 (step S124). The control unit 11 may output numerical data and various generated data to the database device 20 and add them to the history data 212. Then, the control unit 11 ends the idea proposal support process.
The processes of steps S121, S122, and S124 constitute an output step (output means in the program) in the idea proposal support process of this embodiment.

以上のように、本実施形態の発想提案支援システム1は、制御部11を備え、制御部11は、取得部として、コンセプトワードを取得し、検索部として、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行い、出力部として、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する。
このように、発想提案支援システム1では、コンセプトワードの特性に係るデータを取得してまとめて出力するので、ユーザーのアイデアを提案(プレゼンテーション)する際に必要な書類の作成の役立つ資料の収集、生成の手間を低減し、手助けすることができる。
As described above, the idea proposal support system 1 of this embodiment includes the control unit 11, which functions as an acquisition unit to acquire concept words, and as a search unit to search for concept words and the characteristics of the concept words. A search is performed using a combination with an auxiliary term indicating an item as a search term, and an output unit outputs data indicating characteristics corresponding to the concept word based on the search results.
In this way, the idea proposal support system 1 acquires data related to the characteristics of concept words and outputs them all at once, so it is possible to collect materials useful for creating documents necessary for proposing (presenting) a user's idea, It can help reduce the time and effort required for generation.

また、補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれる。客観的情報の提示には、これまでの時系列的な関連情報の流れをつかむことが重要であるので、対応する検索用語を選択することで、より確実に提示に必要な情報を収集することができる。 Further, the auxiliary terms include type 1 terms related to time. In order to present objective information, it is important to grasp the flow of related information in chronological order, so by selecting corresponding search terms, you can collect the information necessary for presentation more reliably. I can do it.

また、第1種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれる。これら時間に係る用語として頻出するものを特に利用することで、必要な情報の収集確率を高めることができる。 Further, the first type term includes at least a part of current events, circumstances, history, trends, eras, and chronology. By particularly utilizing these frequently occurring time-related terms, it is possible to increase the probability of collecting necessary information.

また、制御部11は、出力部として、第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データをコンセプトワードに対応付けて出力する。すなわち、時系列内で前後する複数の検索結果が得られた場合に、これらを統合して出力するので、ユーザーが複数の解析結果を比較、配列する手間を大きく低減することができる。 Furthermore, as an output unit, when data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the first type term, the control unit 11 outputs the integrated data integrated within the time series in association with the concept word. do. That is, when a plurality of search results that occur one after another in a time series are obtained, they are integrated and output, which greatly reduces the user's effort in comparing and arranging the plurality of analysis results.

また、制御部11は、図表作成部として、第1種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成し、出力部として、作成された前記図表データを出力する。このように検索結果のフォーマットに応じたデータを出力するだけでなく、図表データにまとめて出力するので、ユーザーが図表を作成する手間を低減することができ、アイデアの提案内容の視覚的に効果的な提示を容易に行うことができる。 Further, the control unit 11 acts as a chart creation unit to create chart data based on the search results related to the first type term, and as an output unit outputs the created chart data. In this way, the system not only outputs data according to the format of the search results, but also outputs the data together in charts and tables, which reduces the user's effort to create charts and visually enhances the content of proposed ideas. It is possible to easily make presentations.

また、補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれる。客観的な資料としては、数値データが有効であるので、このような数値データをより確実に取得できるような用語を検索用語に選択的に加えることができる。これにより、更にプレゼンテーションに効果的な資料をより確実に取得して出力することができる。 Further, the auxiliary terms include type 2 terms related to numerical scale. Since numerical data is effective as objective data, it is possible to selectively add to the search terms terms that can more reliably acquire such numerical data. This makes it possible to more reliably acquire and output materials that are more effective for presentations.

また、第2種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれる。これら数値に係る用語として頻出するものを特に利用することで、定量的なデータの収集確率を高め、出力する情報に基づくプレゼンテーションの説得力をより効果的に向上させることができる。 Further, the second type term includes at least a part of share, sales, profit, and number of people. By particularly utilizing frequently occurring terms related to numerical values, it is possible to increase the probability of collecting quantitative data and more effectively improve the persuasiveness of presentations based on output information.

また、制御部11は、出力部として、第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する。すなわち、複数の検索結果により、同一パラメーターの異なるタイミングや条件など(区分)の数値が複数取得された場合には、それらを統合して一覧出力させるので、ユーザーは、多数の検索結果を比較照合する必要がなく、容易に有効なデータを整理して確認、提示することができる。 Further, as an output unit, when data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the second type term, the control unit 11 outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic. In other words, if multiple search results result in multiple numerical values for the same parameter with different timing or conditions (categories), they will be integrated and output as a list, allowing the user to compare and match the multiple search results. It is possible to easily organize, confirm, and present valid data without having to do so.

また、制御部11は、出力部として、第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて所望の特性に係る結合データを生成して出力する。第2種用語を用いた検索結果であっても、直接アイデア提案の説得力向上に寄与するデータとは限らない。このような場合でも複数のパラメーターを組み合わせることで必要な情報に到達できる場合があるので、当該複数のパラメーター(検索結果)を組み合わせて結合データを生成することで、より有効な出力を容易に得ることが可能になる。これにより、手間をかけずにアイデア提案の説得力を向上させることができる。 Further, the control unit 11 serves as an output unit, which combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to a desired characteristic. Even if the search results are based on Type 2 terms, they may not necessarily be data that directly contributes to improving the persuasiveness of idea proposals. Even in such cases, it may be possible to reach the necessary information by combining multiple parameters, so by combining the multiple parameters (search results) and generating combined data, you can easily obtain more effective output. becomes possible. This makes it possible to improve the persuasiveness of idea proposals without much effort.

また、制御部11は、グラフ作成部として、数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成し、出力部として、作成されたグラフを出力する。数値データの配列の場合には、グラフで可視化することが提案を第三者に短時間で理解させる上で非常に有効である。したがって、グラフ化可能なデータ配列が得られた場合には、グラフを生成して出力することで、ユーザーによるグラフ作成の手間を省きつつ、容易に効果的なアイデア提案の資料を作成することができる。 Further, the control unit 11, as a graph creation unit, creates a graph based on the search results related to the numerical scale, and as an output unit, outputs the created graph. In the case of arrays of numerical data, visualizing them in graphs is very effective in helping third parties understand the proposal in a short time. Therefore, when a data array that can be graphed is obtained, by generating and outputting a graph, it is possible to easily create materials for effective idea proposals while saving the user the trouble of creating graphs. can.

また、制御部11は、検索部として、過去の履歴データ212に基づいてコンセプトワードに対して組み合わせる補助用語の優先順を決定する。検索結果を内部サーバーで保持している場合は、当該データを再利用することで、外部サーバーへの接続の手間や時間を容易に低減することができる。また、アイデア提案の役に立つデータがないことが予め知得されている場合には、当該サイトへのアクセスをあらためて行わないことで無駄な手間や時間を低減することができる。 Further, the control unit 11, as a search unit, determines the priority order of auxiliary terms to be combined with the concept word based on the past history data 212. If search results are stored on an internal server, the effort and time required to connect to an external server can be easily reduced by reusing the data. Further, if it is known in advance that there is no data useful for idea proposal, unnecessary effort and time can be reduced by not accessing the site again.

また、制御部11は、検索部として、履歴データ212に含まれるコンセプトワードを検索用語から除外する。すなわち、社内の履歴で既に検索に用いられていることが分かっている内容については、既に誰かが検討済として除外することで、検索の効率を向上させてもよい。ただし、複数のコンセプトワードの組み合わせが異なっている場合があるので、このような場合には、上記のように対応する履歴データを取得して利用することとしてもよい。 Further, the control unit 11, as a search unit, excludes concept words included in the history data 212 from search terms. In other words, search efficiency may be improved by excluding content that is known to have already been used in a search based on internal company history, as it has already been considered by someone. However, since the combinations of a plurality of concept words may be different, in such a case, corresponding history data may be acquired and used as described above.

また、制御部11は、検索部として、コンセプトワードと補助用語との関連性に基づいてコンセプトワードに対して組み合わせる補助用語の優先順を決定する。検索では、検索用語への関連用語の付加の有無がしばしば重要になるので、関連性の高い用語を選択する処理を追加することで、より効果的に必要性の高いデータを取得しやすくすることができる。 Further, the control unit 11, as a search unit, determines the priority order of auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term. When searching, the presence or absence of related terms added to the search term is often important, so by adding a process to select highly related terms, it is possible to more effectively retrieve highly needed data. I can do it.

また、制御部11は、判定部として、検索の結果に含まれる用語と、コンセプトワードとの関連性を判定し、検索部として、関連性が高いと判定された用語を検索用語に加えて再検索を行う。
このように、一度検索された結果の中から関連性の高い用語を抽出して検索用語に加えるので、実際の検索に沿ってより効果的な検索結果に絞った後に、各検索結果を改めて解析することができるので、無駄に内容の解析に手間をかけずに必要な情報に到達しやすくすることができる。
In addition, the control unit 11 acts as a judgment unit to judge the relevance between the terms included in the search results and the concept words, and acts as a search unit to add the terms determined to be highly relevant to the search terms and repeat the search. Perform a search.
In this way, highly relevant terms are extracted from the search results and added to the search terms, so each search result can be reanalyzed after narrowing down the search results to more effective results based on the actual search. Therefore, it is possible to easily reach the necessary information without wasting time and effort in analyzing the contents.

また、制御部11は、検索部として、検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う。すなわち、検索におけるヒット件数の高い用語を再検索の検索用語に加えたり除外ワードとしたりすることで、より効率的な検索内容の解析を行うことができる。 Further, the control unit 11, as a search unit, performs a re-search by adding to the search conditions a term that satisfies the condition regarding the frequency of appearance among the terms included in the search results. That is, by adding terms with a high number of hits in a search to the search terms for re-search or setting them as excluded words, it is possible to analyze the search content more efficiently.

また、発想提案支援システム1は、端末装置30が操作受付部34を備える。サーバー装置10の制御部11は、検索部として、操作受付部34により受け付けられた用語を検索用語に加えて検索を行う。完全な自動処理では、コンセプトワードの内容とジャンルとの関連性などに応じて、必ずしも発想のベースや背景を反映した最適な検索用語になるとは限らないので、ユーザーによる検索用語への追加を可能とすることで、ユーザーによる多少の手間の追加により、効率的な検索と出力データの生成を可能とすることができ、全体としてユーザーによるアイデア提案資料の作成の手間を低減させることができる。 Further, in the idea proposal support system 1, the terminal device 30 includes an operation reception unit 34. The control unit 11 of the server device 10, as a search unit, performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit 34 to the search term. Completely automatic processing does not necessarily result in optimal search terms that reflect the idea base and background, depending on the content of the concept word and its relevance to the genre, so it is possible for the user to add to the search terms. By doing so, it is possible to perform efficient searches and generate output data with some additional effort on the part of the user, and as a whole, it is possible to reduce the effort required by the user to create idea proposal materials.

また、コンセプトワードを取得するためのデータとして、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、制御部11は、取得部として、非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、テキストデータからコンセプトワードを取得する。すなわち、発想提案支援システム1では、非テキストデータで表されるコンセプトであっても、一度テキストデータに適切に変換することで、元からテキストデータであるものと同様にコンセプトワードを適切に取得することが可能である。これにより、種々の形態の発想データから適切にアイデア提案資料につなげることができ、ユーザーの手間が低減される。特に、情報量の多い画像データなどから適切なコンセプトワードの組み合わせを取得することで、ユーザーによるテキスト化の手間も省くことができる。 Further, as data for acquiring a concept word, non-text data including at least one of image data and audio data, and text data can be input, and the control unit 11, as an acquisition unit, can input the content of the non-text data. Recognize and convert into text data, and obtain concept words from the text data. In other words, in the idea proposal support system 1, even if a concept is expressed in non-text data, by appropriately converting it into text data once, concept words can be appropriately obtained in the same way as when the concept is originally text data. Is possible. This allows idea data in various forms to be appropriately linked to idea proposal materials, reducing the user's effort. In particular, by acquiring an appropriate combination of concept words from image data with a large amount of information, it is possible to save the user the trouble of converting it into text.

また、非テキストデータには画像データが含まれ、制御部11は、取得部として、画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、この画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する。すなわち、画像データからコンセプトワードなどを取得する場合には、機械学習モデルを用いた画像認識を行うことで、特に近年用いられるアルゴリズムの進化により通常のPCなどでも正しく認識を行ってテキスト化がなされる。よって、ハードウェア構成などに多額の費用をかけずとも効果的にコンセプトワードの取得を行うことができ、これに応じて、発想提案資料に有用な情報を出力することができる。 Further, the non-text data includes image data, and the control unit 11, as an acquisition unit, performs recognition processing on the input image data, and outputs text data indicating the content of this image data. Has a trained model. In other words, when acquiring concept words etc. from image data, by performing image recognition using a machine learning model, it is possible to correctly recognize and convert it into text even on ordinary PCs, especially with the advancement of algorithms used in recent years. Ru. Therefore, concept words can be effectively acquired without spending a large amount of money on the hardware configuration, and accordingly, useful information can be output as idea proposal materials.

また、制御部11は、取得部として、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じてコンセプトワードを特定して取得する。すなわち、コンセプトワードとしては、テキスト中の名詞などの自立語を直接定めることができる。自然言語解析に係る処理を適切に行って自立語を抽出し、文脈解析に基づいて鍵となる自立語を選択することで、新たにコンセプトワードを創出せずに無理なく取得が可能となる。 Further, the control unit 11, as an acquisition unit, extracts independent words from the input text data, and identifies and acquires concept words according to the appearance frequency of the independent words. That is, an independent word such as a noun in a text can be directly defined as a concept word. By appropriately performing processing related to natural language analysis to extract independent words and selecting key independent words based on context analysis, it becomes possible to acquire concept words easily without creating new concept words.

また、制御部11は、取得部として、テキストデータの入力に対して当該テキストデータのコンセプトワードを出力する学習済モデルを有する。テキストデータの自然言語解析についても、適切に学習させた機械学習モデルを利用することで、多少の記載不備などに柔軟に対応して適切なコンセプトワードを得ることができるので、当該コンセプトワードに応じて検索を正確に行うことができる。 Further, the control unit 11 has, as an acquisition unit, a trained model that outputs concept words of text data in response to input text data. Regarding natural language analysis of text data, by using an appropriately trained machine learning model, it is possible to flexibly respond to slight flaws in the description and obtain appropriate concept words. search can be performed accurately.

また、制御部11は、取得部として、取得したコンセプトワードの関連用語(類似ワード)を特定し、特定した関連用語を検索用語に加える。上記のように入力データから取得されたコンセプトワードだけではなく、当該コンセプトワードに類似するなど、関連する用語も検索用語とすることで、検索の方向性を大きく変えない範囲で検索の幅を広げることができ、効率よく検索漏れの可能性を低減させることができる。 Further, the control unit 11, as an acquisition unit, specifies a related term (similar word) of the acquired concept word and adds the specified related term to the search terms. As mentioned above, by using not only the concept words obtained from the input data as search terms but also related terms, such as those similar to the concept words, the breadth of the search can be expanded without significantly changing the direction of the search. This makes it possible to efficiently reduce the possibility of omissions in the search.

また、制御部11は、取得部として、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを関連用語(類似ワード)とする。このように、意味ベクトルを利用することで、客観的に類似度合を定量評価して類似ワードを定めることができるので、安定してばらつきの少ない類似ワードの設定が可能となり、これに応じて検索の方向性のぶれを小さくすることができる。 Further, the control unit 11, as an acquisition unit, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and is specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion with respect to the meaning vector corresponding to the concept word. Let text objects be related terms (similar words). In this way, by using semantic vectors, it is possible to objectively and quantitatively evaluate the degree of similarity and determine similar words, making it possible to stably set similar words with little variation, and search accordingly. directional deviation can be reduced.

また、発想提案支援システム1は、サーバー装置10に補助用語リスト122を記憶する記憶部12を備える。このように、予め補助用語をリスト化して保持しておくことで、機械的に多数のコンセプトワードと補助用語の組み合わせについて順に検索用語として検索を行っていくことができる。 The idea proposal support system 1 also includes a storage unit 12 that stores an auxiliary term list 122 in the server device 10. In this way, by preparing and maintaining a list of auxiliary terms in advance, it is possible to mechanically search for a large number of combinations of concept words and auxiliary terms in order as search terms.

また、サーバー装置10は、上述の制御部11を備えて、各処理を行う。したがって、サーバー装置10は、取得したコンセプトワードに基づいて、効率よくアイデア提案資料に有用なデータを出力することができ、ユーザーによる提案のための準備の手間を低減させることができる。 Further, the server device 10 includes the above-mentioned control section 11 and performs each process. Therefore, the server device 10 can efficiently output data useful for idea proposal materials based on the acquired concept words, and can reduce the effort required by the user to prepare for a proposal.

また、本実施形態の発想提案支援方法は、コンセプトワードを取得する取得ステップ、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する出力ステップ、を含む。このように各処理を実行していくことで、ユーザーが思いついた発想を社内などで提案しやすくすることができ、ユーザーによる準備の時間を低減させつつより説得力のある資料を容易に作成することが可能になる。 In addition, the idea proposal support method of this embodiment includes an acquisition step of acquiring a concept word, a search step of performing a search using a combination of a concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term, and a search step of performing a search. and outputting data indicating characteristics corresponding to the concept word based on the result. By performing each process in this way, it becomes easier for the user to propose ideas within the company, reducing preparation time for the user and making it easier to create more persuasive materials. becomes possible.

また、本実施形態のプログラム121は、サーバー装置10のコンピューターを、コンセプトワードを取得する取得手段、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する出力手段、として機能させる。このようなプログラムをコンピューターにインストールしてソフトウェア的に処理させることで、特殊なハードウェア構成を用意せずとも容易に各処理を実行させて、アイデア提案資料に有用なデータを出力させることができる。 Further, the program 121 of the present embodiment uses the computer of the server device 10 as an acquisition means for acquiring a concept word, and performs a search using a combination of a concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term. It functions as a search means and an output means for outputting data indicating characteristics corresponding to the concept word based on the search results. By installing such a program on a computer and processing it using software, it is possible to easily execute each process without preparing a special hardware configuration and output useful data for idea proposal materials. .

なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施の形態では、コンセプトワードは、自立語などの単語単位で設定されるものとして説明したが、単語単位に分割するのが好ましくない場合などには、ショートフレーズであってもよい。この場合、ショートフレーズとの完全一致となるように検索条件が定められてよい。
Note that the present invention is not limited to the embodiments described above, and various changes are possible.
For example, in the above embodiment, the concept word is set in units of words such as independent words, but in cases where it is not preferable to divide the concept words into units of words, it may be a short phrase. In this case, the search conditions may be determined to be a complete match with the short phrase.

また、出力データの内容は、グラフや図表に限る必要はなく、特性の内容を示すものであれば、検索結果として得られたテキストデータや画像データの一部が出力データに含まれてもよい。 In addition, the content of the output data does not have to be limited to graphs and charts; the output data may include part of the text data or image data obtained as a search result, as long as it indicates the content of the characteristics. .

また、上記実施の形態では、時及び数値に関する補助用語を組み合わせることとして説明したが、例えば、アルファベットや記号などで階級分けされたような多段階評価の検索結果などについても、検索の対象となるように補助用語が設定されたり、出力データに加えられたりしてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, it has been explained that auxiliary terms related to time and numerical values are combined, but for example, search results of multi-level evaluations categorized by alphabets, symbols, etc. can also be searched. Auxiliary terms may be set or added to the output data.

また、グラフ表示は、折れ線グラフに限られず、柱状グラフや棒グラフ、円グラフなど内容に応じて(絶対値、割合、複数種類の比較など)選択されてもよい。また、全ての数値データがグラフ化や図表化されなければならないわけではない。表示対象となる点の数などに応じてグラフ化しないこととしてもよいし、また、グラフの画像データが一つだけ得られた場合には、当該画像データがそのまま出力されてもよい。また、複数の検索結果が得られた場合でも、加工に問題がある場合や困難な場合には、複数の結果が並列に出力されてもよい。 Further, the graph display is not limited to a line graph, and may be selected depending on the content (absolute value, ratio, comparison of multiple types, etc.) such as a columnar graph, bar graph, or pie graph. Furthermore, not all numerical data must be graphed or charted. It may not be graphed depending on the number of points to be displayed, or if only one image data of a graph is obtained, the image data may be output as is. Furthermore, even if a plurality of search results are obtained, the plurality of results may be output in parallel if there is a problem or difficulty in processing.

また、上記実施の形態では、履歴データ212を保持して検索用語の設定や優先順の設定などに用いられることとしたが、このような処理は行われなくてもよい。また、履歴データ212には、検索を行った際の検索用語のリストのみを保持し、検索結果のデータを保持しなくてもよい。 Further, in the above embodiment, the history data 212 is held and used for setting search terms, priority order, etc., but such processing does not need to be performed. Further, the history data 212 may hold only a list of search terms used in a search, and may not hold data on search results.

また、上記実施の形態では、複数の検索結果の数値や時系列上のイベントなどを自動的に統合、結合することとして説明したが、各データの信頼性のばらつきを考慮して、統合、結合を行う前にユーザーの承認を必要としたり、あるいは、統合、結合のうち一部を容易に解除可能に統合/結合データを作成したりしてもよい。 In addition, in the above embodiment, numerical values of multiple search results, events in time series, etc. are automatically integrated and combined. The user's approval may be required before performing the integration, or the integrated/combined data may be created so that part of the integration or combination can be easily canceled.

また、上記実施の形態では、意味ベクトルを用いて類似ワード(関連用語)の判定を行うこととしたが、これに限られるものではない。辞書データなどに基づいて類語として規定されているもののみを出力したり、検索結果に含まれる相関性などを利用して判定を行ったりしてもよい。 Further, in the above embodiment, similar words (related terms) are determined using semantic vectors, but the present invention is not limited to this. It is also possible to output only those defined as synonyms based on dictionary data or the like, or to make a determination using correlations included in the search results.

また、上記実施の形態では、画像データ及び/又は音声データの入力をコンセプトワードに変換可能として説明したが、必ずしもこのような機能を備えている必要はない。必ずテキストで入力させることとしてもよい。この場合、他のプログラムなどを用いて画像データ及び/又は音声データをテキストデータに変換することは可能である。 Further, in the above embodiment, the input image data and/or audio data has been described as being able to be converted into concept words, but it is not necessarily necessary to have such a function. It is also possible to always input text. In this case, it is possible to convert the image data and/or audio data into text data using other programs.

また、上記実施の形態では、ネットワーク上で検索可能なあらゆるデータを利用することとして説明したが、検索結果の情報発信元などに応じて信頼度を設定し、一部を利用しない判定をしてもよいし、利用はするが、上記データの結合/統合には用いないように設定がなされてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, it has been explained that all the data that can be searched on the network is used, but the reliability can be set depending on the information source of the search results, and it can be decided not to use some of them. Alternatively, the settings may be made such that the data is used but not used for combining/integrating the data.

また、上記実施の形態では、操作受付部34によりユーザーが途中で検索用語の指定を可能であるとして説明したが、ユーザーの処理を含めないで全ての処理がなされる場合に限定されてもよい。 Furthermore, in the above embodiment, the operation reception unit 34 has been described as allowing the user to specify a search term midway through, but this may be limited to cases in which all processing is performed without including user processing. .

また、上記実施の形態では、別個のサーバー装置10、データベース装置20及び端末装置30を有する発想提案支援システム1について説明したが、全ての構成が単一の装置内に含まれて、実行されてもよい。また、各装置は、同一LAN内に位置する場合に限られず、インターネットを介して端末装置30からリモートアクセスされて、サーバー装置10が動作するなどであってもよい。 Furthermore, in the above embodiment, the idea proposal support system 1 has been described as having separate server devices 10, database devices 20, and terminal devices 30, but all the configurations are included and executed in a single device. Good too. Further, each device is not limited to being located within the same LAN, and may be remotely accessed from the terminal device 30 via the Internet to operate the server device 10.

また、上記実施の形態では、全ての処理が制御部11によりソフトウェア的に実行されることとしたが、制御部11の処理は、複数のCPUや異なる装置の制御部などに分散されてもよい。また、処理の一部が専用のハードウェア回路などにより実行されてもよい。 Further, in the above embodiment, all processing is executed by the control unit 11 using software, but the processing of the control unit 11 may be distributed to multiple CPUs, control units of different devices, etc. . Further, part of the processing may be executed by a dedicated hardware circuit or the like.

また、上記実施の形態では、発想提案支援処理に係るプログラム121のコンピューター読み取り可能な媒体としてHDD又はフラッシュメモリーなどからなる記憶部12を例に挙げて説明したが、これに限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、他の不揮発性メモリー、並びにCD-ROM及びDVDディスクなどの可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ(搬送波)も本発明に適用される。
その他、上記実施の形態で示した構成、処理内容及び手順などの具体的な細部は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲に置いて適宜変更可能である。
Further, in the above embodiment, the storage unit 12 made of an HDD or a flash memory is used as an example of the computer-readable medium of the program 121 related to the idea proposal support process, but the present invention is not limited thereto. As other computer-readable media, other non-volatile memories and portable recording media such as CD-ROMs and DVD discs can be applied. Further, a carrier wave is also applied to the present invention as a medium for providing data of the program according to the present invention via a communication line.
In addition, specific details such as the configuration, processing contents, and procedures shown in the above embodiments can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.

1 発想提案支援システム
10 サーバー装置
11 制御部
12 記憶部
121 プログラム
1211 学習済モデル
122 補助用語リスト
13 通信部
20 データベース装置
21 記憶部
211 用語データ
212 履歴データ
30 端末装置
31 制御部
32 記憶部
33 表示部
34 操作受付部
35 通信部
1 Idea proposal support system 10 Server device 11 Control unit 12 Storage unit 121 Program 1211 Learned model 122 Auxiliary term list 13 Communication unit 20 Database device 21 Storage unit 211 Terminology data 212 History data 30 Terminal device 31 Control unit 32 Storage unit 33 Display Section 34 Operation reception section 35 Communication section

Claims (52)

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output unit outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
An idea proposal support system characterized by:
前記第1種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成する図表作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記図表データを出力する
ことを特徴とする請求項記載の発想提案支援システム。
comprising a chart creation unit that creates chart data based on the search results related to the first type term;
The idea proposal support system according to claim 1 , wherein the output unit outputs the created chart data.
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
When data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output unit outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic.
An idea proposal support system characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力することを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The idea proposal support system is characterized in that the output unit combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristics.
前記数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成するグラフ作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記グラフを出力することを特徴とする請求項3又は4記載の発想提案支援システム。
comprising a graph creation unit that creates a graph based on the search results related to the numerical scale,
5. The idea proposal support system according to claim 3, wherein the output unit outputs the created graph.
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit determines a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.
前記検索部は、前記検索履歴情報に含まれるコンセプトワードを前記検索用語から除外することを特徴とする請求項記載の発想提案支援システム。 7. The idea proposal support system according to claim 6 , wherein the search unit excludes concept words included in the search history information from the search terms. コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit determines a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result ;
a determination unit that determines the relationship between the term included in the search result and the concept word;
Equipped with
The search unit adds the term determined to be highly relevant by the determination unit to the search term and performs the search again.
An idea proposal support system characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行うことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The idea proposal support system is characterized in that the search unit performs a re-search by adding to the search condition a term that satisfies a condition regarding frequency of appearance among the terms included in the search result.
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result ;
An operation reception department,
Equipped with
The search unit performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
An idea proposal support system characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition unit,
The acquisition unit recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.
An idea proposal support system characterized by:
前記非テキストデータには画像データが含まれ、
前記取得部は、前記画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、前記画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する
ことを特徴とする請求項12記載の発想提案支援システム。
The non-text data includes image data,
The idea according to claim 12 , wherein the acquisition unit includes a trained model that performs recognition processing on the input image data and outputs text data indicating the content of the image data. Proposal support system.
前記取得部は、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じて前記コンセプトワードを特定して取得することを特徴とする請求項12又は13記載の発想提案支援システム。 The idea proposal support according to claim 12 or 13, wherein the acquisition unit extracts an independent word from the input text data, and specifies and acquires the concept word according to the frequency of appearance of the independent word. system. 前記取得部は、前記テキストデータの入力に対して当該テキストデータの前記コンセプトワードを出力する学習済モデルを有することを特徴とする請求項12~14のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The idea proposal support system according to any one of claims 12 to 14, wherein the acquisition unit has a trained model that outputs the concept word of the text data in response to the input of the text data. . コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とすることを特徴とする発想提案支援システム。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The acquisition unit identifies a related term to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector corresponding to the concept word. An idea proposal support system characterized in that a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion with respect to a meaning vector is used as the related term.
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれることを特徴とする請求項3~15のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The idea proposal support system according to any one of claims 3 to 15, wherein the auxiliary terms include a first type term related to time. 前記第1種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする請求項1、2、17のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The idea proposal according to any one of claims 1, 2, and 17, wherein the first type term includes at least a part of current events, circumstances, history, trends, eras, and chronology. support system. 前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれることを特徴とする請求項1、2、6~18のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The idea proposal support system according to any one of claims 1, 2, and 6 to 18, wherein the auxiliary terms include second type terms related to numerical scale. 前記第2種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする請求項3~5、19のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 20. The idea proposal support system according to claim 3, wherein the second type term includes at least a part of share, sales, profit, and number of people. 前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加えることを特徴とする請求項1~15、17~20のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The acquisition unit specifies a related term of the acquired concept word , and adds the specified related term to the search terms. Idea proposal support system. 前記補助用語のリストを記憶する記憶部を備えることを特徴とする請求項1~21のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。 The idea proposal support system according to any one of claims 1 to 21 , further comprising a storage unit that stores the list of auxiliary terms. コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output unit outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
When data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output unit outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The output unit combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristic.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result ;
a determination unit that determines the relationship between the term included in the search result and the concept word;
Equipped with
The search unit adds the term determined to be highly relevant by the determination unit to the search term and performs the search again.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The search unit performs the search again by adding to the search conditions a term that satisfies a condition regarding frequency of appearance among the terms included in the search results.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result ;
An operation reception department,
Equipped with
The search unit performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition unit,
The acquisition unit recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.
An idea proposal support device characterized by:
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え
記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援装置。
an acquisition unit that acquires concept words;
a search unit that performs a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output unit that outputs data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
Equipped with
The acquisition unit identifies a related term to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector corresponding to the concept word. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
An idea proposal support device characterized by:
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
In the output step, if data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the integrated data integrated within the time series is output in association with the concept word.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a computer control unit,
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
In the output step, if data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, output integrated data that is integrated about the characteristic.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
In the output step, a plurality of search results related to the second type term are combined to generate and output combined data related to the characteristic.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word is determined based on past search history information.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a computer control unit,
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, a priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word is determined based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定ステップ、
を含み
前記検索ステップでは、前記判定ステップで関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
a determination step of determining the relationship between the term included in the search result and the concept word;
including ;
In the search step, the term determined to be highly relevant in the determination step is added to the search term and the search is performed again.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, the search is performed again by adding to the search conditions a term that satisfies the condition regarding the frequency of appearance among the terms included in the search results.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the search step, a search is performed by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータが取得可能であり、
記取得ステップでは、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a computer control unit,
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the acquisition step, non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be acquired,
In the acquisition step, the content of the non-text data is recognized and converted into text data, and the concept word is acquired from the text data.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
記取得ステップでは、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援方法。
An idea proposal support method executed by a control unit of a computer, the method comprising:
a retrieval step for retrieving concept words;
a search step of performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
an output step of outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
including;
In the acquisition step, a term related to the acquired concept word is identified, the identified related term is added to the search term, a meaning vector having a direction according to the meaning of the object is generated, and a meaning vector corresponding to the concept word is generated. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
An idea proposal support method characterized by the following.
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記補助用語には、時間に係る第1種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第1種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The auxiliary term includes a type 1 term related to time,
When data at a plurality of different timings are obtained in the search results related to the type 1 term, the output means outputs integrated data integrated in a time series in association with the concept word.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第2種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
function as
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
When data in a plurality of different categories related to the same characteristic is obtained in the search results related to the type 2 term, the output means outputs integrated data that is integrated with respect to the characteristic.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記補助用語には、数値規模に係る第2種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第2種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
function as
The auxiliary term includes a second type term related to numerical scale,
The output means combines a plurality of search results related to the second type term to generate and output combined data related to the characteristic.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記検索手段は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
function as
The search means determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on past search history information.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記検索手段は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
function as
The search means determines the priority order of the auxiliary terms to be combined with the concept word based on the relationship between the concept word and the auxiliary term.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定手段、
として機能させ
前記検索手段は、前記判定手段により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
determining means for determining the relevance between the terms included in the search results and the concept word;
function as
The search means adds the term determined to be highly relevant by the determination means to the search term and performs the search again.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記検索手段は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the search result;
function as
The search means adds to the search condition a term that satisfies a condition regarding frequency of appearance among the terms included in the search result and performs the search again.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記検索手段は、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The search means performs a search by adding the term accepted by the operation reception unit to the search term.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
前記取得手段には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
記取得手段は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
Non-text data including at least one of image data and audio data and text data can be input to the acquisition means,
The acquisition means recognizes the content of the non-text data, converts it into text data, and acquires the concept word from the text data.
A program characterized by:
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ
記取得手段は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とするプログラム。
computer,
an acquisition means for acquiring concept words;
a search means for performing a search using a combination of the concept word and an auxiliary term indicating an item of characteristics of the concept word as a search term;
output means for outputting data indicating the characteristic corresponding to the concept word based on the result of the search;
function as
The acquisition means identifies a related term to the acquired concept word, adds the identified related term to the search term, generates a meaning vector having a direction according to the meaning of the object, and generates a meaning vector corresponding to the concept word. The related term is a text object specified by a meaning vector having a direction that satisfies a predetermined criterion for the meaning vector.
A program characterized by:
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JP7362074B2 (en) 2021-05-25 2023-10-17 ソフトバンク株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing program

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000322439A (en) 1999-05-13 2000-11-24 Just Syst Corp Information retrieving device and storage medium storing information retrieval program
JP2004246491A (en) 2003-02-12 2004-09-02 Mitsubishi Electric Corp Text mining system and text mining program
JP2007102289A (en) 2005-09-30 2007-04-19 Ibm Japan Ltd Device and method for displaying text information by associating it with numerical information
JP2009116662A (en) 2007-11-07 2009-05-28 National Institute Of Information & Communication Technology Question-answering device, question-answering method and program
JP2013182354A (en) 2012-02-29 2013-09-12 Fujitsu Ltd Analysis program, analysis device and analysis method

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0652191A (en) * 1992-08-03 1994-02-25 Hitachi Ltd Device and method for analyzing commodity data
JP3915106B2 (en) * 1997-12-05 2007-05-16 富士フイルム株式会社 Image search device
CN101464903A (en) * 2009-01-09 2009-06-24 江阴明伦科技有限公司 OCR picture and text recognition and retrieval method and system through web mode
CN103955508B (en) * 2014-04-29 2017-04-12 安徽中科大国祯信息科技有限责任公司 Method for layering, storing and inquiring data of curve chart of project control system
US10817551B2 (en) * 2017-04-25 2020-10-27 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Method for expanding word, word expanding apparatus, and non-transitory computer-readable recording medium
CN107357830B (en) * 2017-06-19 2020-07-28 北京百度网讯科技有限公司 Retrieval statement semantic fragment obtaining method and device based on artificial intelligence and terminal

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000322439A (en) 1999-05-13 2000-11-24 Just Syst Corp Information retrieving device and storage medium storing information retrieval program
JP2004246491A (en) 2003-02-12 2004-09-02 Mitsubishi Electric Corp Text mining system and text mining program
JP2007102289A (en) 2005-09-30 2007-04-19 Ibm Japan Ltd Device and method for displaying text information by associating it with numerical information
JP2009116662A (en) 2007-11-07 2009-05-28 National Institute Of Information & Communication Technology Question-answering device, question-answering method and program
JP2013182354A (en) 2012-02-29 2013-09-12 Fujitsu Ltd Analysis program, analysis device and analysis method

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