JP7436012B2 - 知識共有支援装置、知識共有支援方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、会社等の組織において構成員が有する知識の共有を支援する知識共有支援装置、知識共有支援方法、プログラム、および記録媒体に関する。

会社等の組織においては、それを構成する構成員全員が、同じ専門を有しているわけではなく、また、同じ知識を有しているわけでもない。このため、組織では、誰が何を知っているかを把握することが重要と考えられている。一般的に、組織内で誰が何を知っているかについては、対面の会話等で把握するという手法がとられている。

しかしながら、対話の相手が求める情報を持っていなければ、その段階で情報の入手ができない結果となる。また、全く手掛かりがない場合、例えば、新しいメンバー等は、誰に何を聞けば、求めている情報が得られるのかがわからない。このため、誰が何を知っているかという情報（例えば、トランザクティブメモリーともいう）を把握することが困難である。

そこで、本発明は、新しいメンバー等であっても、組織において必要な知識を容易に共有することを可能とするための新たな支援装置の提供を目的とする。

前記目的を達成するために、本発明の知識共有支援装置は、
記憶部、知識強度決定部、親密度決定部、構成員候補選択部、親密度ネットワーク生成部、および出力部を含み、
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定部は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定部は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択部は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成部は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力部は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する、
ことを特徴とする。

本発明の知識共有支援方法は、
記憶部を使用し、知識強度決定工程、親密度決定工程、構成員候補選択工程、親密度ネットワーク生成工程、および出力工程を含み、
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定工程は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定工程は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択工程は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成工程は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力工程は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力することを特徴とする。

本発明のプログラムは、記憶部を使用し、知識強度決定手順、親密度決定手順、構成員候補選択手順、親密度ネットワーク生成手順、および出力手順をコンピュータに実行させるためのプログラムである：
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定手順は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定手順は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択手順は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成手順は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力手順は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する。

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明によれば、組織における各構成員の行動情報から、様々な知識項目について情報を有している構成員を抽出し、且つ、組織における構成員間の対話情報から、各構成員間の親密度を決定することによって、情報を求めている検索者が、目的の知識を有している人を知り、且つ、その人への接触の手がかりを提供できる。このため、検索者は、相手の知識がわからない状態での対面とは異なり、より簡便に目的の情報を収集するための行動を取ることが可能となる。これによって、会社等の組織における知識の共有を促進することができる。

図１は、実施形態１の知識共有支援装置の一例を示すブロック図である。 図２は、実施形態１の知識共有支援装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、実施形態１における知識共有支援方法の手順を示すフローチャートの一例である。 図４は、実施形態１において、対話情報の入力の一例を示す表である。 図５は、実施形態１において、知識項目の強度の一例を示す表である。 図６は、実施形態１において、親密度の一例を示す表である。 図７は、実施形態１において、ネットワークの一例を示す概略図である。 図８は、変形例において、感謝データの一例を示す表である。 図９は、変形例において、感情評価値の一例を示す表である。 図１０は、変形例において、感情評価辞書の一例を示す表である。

本発明において、「構成員」は、組織の構成員を意味し、前記組織は、特に制限されず、複数の構成員で構成されるものが例示できる。具体的に、前記組織は、例えば、企業、組合、行政、病院、スポーツチーム、同好会等があげられる。

本発明において、「知識項目」は、特に制限されず、前記構成員の属する組織に応じて、適宜設定できる。前記組織が会社の場合、前記知識項目は、例えば、人工知能（ＡＩ）、素材加工、自然言語処理、ＲＤＢ（リレーショナルデータベース）、Ｇｒａｐｈ ＤＢ（グラフデータベース）、経理、人事、出張精算、マーケティング、広告、製造管理、ＡＩ、ロボット、法律等が例示できる。なお、これらは例示であって、本発明は、これらの例示によって何ら制限されない。

本発明において、「対話情報」は、構成員間の対話情報であり、その形態は、例えば、言語処理可能なテキストデータである。前記対話情報は、例えば、電子メール、チャット等の文字をテキスト化した情報、電話等の音声をテキスト化した情報等があげられる。以下、対話情報は、テキスト情報を例にあげて説明する。なお。本発明において、前記対話情報は、これには制限されず、後述する感謝データを含んでもよい。前記対話情報が前記感謝データを含む場合、前記対話情報は、例えば、テキストデータに限定されず、画像データ（画像情報）を含んでもよい。前記感謝データについては、後述する。

本発明において、「行動情報」は、知識項目に関する強度の決定に利用し得る情報であればよく、例えば、前述の構成員間の対話情報、資格の有無、資格のレベル等の資格情報の有無、スキルアセスメントの結果、Ｗｅｂの検索履歴等があげられる。

本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。

［実施形態１］
図１は、本実施形態の知識共有支援装置１０の一例の構成を示すブロック図である。知識共有支援装置１０は、例えば、図１に示すように、記憶部１１、知識強度決定部１２、親密度決定部１３、構成員候補選択部１４、親密度ネットワーク生成部１５、出力部１６を含み、さらに、例えば、入力部１７を含む。知識共有支援装置１０は、例えば、知識共有支援システムともいう。知識共有支援装置１０は、例えば、前記各部を含む一つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、知識共有支援装置１０は、例えば、通信回線網を介して、外部機器、サーバー等と接続可能でもよい。前記外部機器は、例えば、構成員または管理者等の端末があげられ、具体例として、ＰＣ、スマートフォン、タブレット等が例示できる。

前記通信回線網は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられる。

記憶部１１は、構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶する。これらの情報は、例えば、知識共有支援装置１０の入力部１７に直接的に入力されて記憶部１１に記憶されてもよいし、各種端末から前記通信回線網を介して入力部１７に入力されて記憶部１１に記憶されてもよい。また、これらの情報は、例えば、サーバーに蓄積され、知識共有支援装置１０の使用時において、通信回線網等を介して、前記サーバーから入力され、記憶部１１に記憶されてもよい。

前記構成員情報は、複数の構成員について、構成員ごとに識別情報と行動情報とを紐付けて含む。前記識別情報は、前記構成員を特定する情報である。前記識別情報は、構成員の対話情報に紐づけられるため、例えば、ユーザＩＤ等のＩＤ番号があげられる。また、前記識別番号は、この他に、例えば、氏名、ニックネーム、送受信用アドレス等があげられ、これらが、前記ＩＤ番号と紐づけられてもよい。前記構成員情報は、例えば、さらに、連絡先、所属等の個別情報を含み、前記識別情報と紐づけられてもよい。前記行動情報は、例えば、前述のように、前記対話情報、資格の有無、資格情報の有無、スキルアセスメントの結果、Ｗｅｂの検索履歴等があげられる。

前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを含み、それぞれに、発した構成員の識別情報が紐付けられている。前記対話情報とは、例えば、いわゆるスレッド情報である。例えば、チャットによる対話の場合、ある構成員により新たな話題が投げかけられると、それに対して他の構成員が返信を行い、複数の構成員間で、その話題に関する対話が行われる。このような対話情報は、例えば、どの話題についてのやり取りであるかを示す、スレッドＩＤが付与され、このスレッドＩＤによって、対話の発話情報と応答情報とを紐付けることができる。また、これらの対話情報には、それを発した構成員を識別する識別情報が紐づけられる。

前記知識項目情報は、複数の知識項目を含む。前記知識項目は、前述のように、特に制限されず、例えば、組織に応じて任意で設定され、必要に応じて、記憶部１１に追加していくことができる。また、後述する知識強度決定において、前記行動情報として前記対話情報を使用する場合、例えば、前記知識項目と、それに関連するキーワード情報とを、紐付けて含んでもよい。前記キーワード情報は、特に制限されず、前記知識項目に関する会話において、含まれ得るキーワードを設定できる。

知識強度決定部１２は、各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定する。前記強度は、例えば、相対的に大きい程、前記知識項目に関しての知識が深く、相対的に小さい程、前記知識項目に関しての知識が浅いとし、段階的に設定でき、全く知識を有さない場合は、例えば、ゼロに設定できる。前記強度の決定方法は、特に制限されない。例えば、前記行動情報が前記資格情報の有無の場合、それを元に相対的に強度を決定してもよいし、前記行動情報がスキルアセスメントの結果の場合、その結果から抽出されたスキルレベルに比例して、相対的な強度を決定してもよいし、また、前記行動情報が前記Ｗｅｂの検索履歴回数の場合、回数に比例して、相対的な強度を決定してもよい。また、前記行動情報が、例えば、各構成員の対話情報の場合、前記知識項目のキーワード情報に基づいて言語解析して、前記知識項目のキーワード情報の出現回数に比例して、強度を決定できる。また、前記出現回数を用いた強度の決定においては、例えば、キーワードが出現する対話の種類に応じて、重み付けを行ってもよい。すなわち、対話の中でも、最初に話題を提示する発話情報での出現の場合、例えば、強度が高くなるように重み付けしてもよい。前記強度は、例えば、記憶部１１において、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶してもよい。

親密度決定部１３は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定する。前記親密度は、例えば、相対的に大きい程、前記親密であり、相対的に小さい程、親密ではない、と段階的に設定できる。前記親密度の決定方法は、特に制限されず、例えば、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せの出現回数に比例して、親密度を決定できる。決定された構成員間の親密度は、例えば、記憶部１１において、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶してもよい。

構成員候補選択部１４は、検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択する。検索者による検索情報は、例えば、前記検索者の識別情報と紐づけられて、入力部１７から入力される。「強度が高い」とは、例えば、前記複数の構成員において、相対的に強度が高いことを意味する。このため、選択する情報提供者候補の人数は、特に制限されず、例えば、一人または一人以上である。選択する人数を一人とする場合は、例えば、最も強度が高い構成員を選択し、二人以上とする場合は、例えば、強度が高い順に選択することができる。また、人数に関わらず、前記知識項目について一定以上の強度を示すものを候補者とする場合は、予め、強度の閾値を設定し、その閾値を満たす構成員を、前記情報提供者候補として選択してもよい。

親密度ネットワーク生成部１５は、前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成する。前記構成員ネットワークは、例えば、前記検索者から前記情報提供候補者までをつなぐ構成員の順序を示すデータであり、その形態は、特に制限されず、例えば、構成員の識別情報を順に示した文字情報でもよいし、前記検索者と前記情報提供候補者と、前記両者間をつなぐ構成員を示し、それぞれの間を線でつないだマップ情報でもよい。

出力部１６は、前記検索者の検索に対して、前記構成員ネットワーク、つまり、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する。出力する構成員ネットワークの数は、特に制限されず、親密度ネットワーク生成部１５で生成された全てでもよいし、そこから選択された一つでもよいし、そこから選択された二つ以上でもよい。

出力する親密度ネットワークを選択する場合、知識共有支援装置１０は、例えば、さらに、ネットワーク選択部を含んでもよい（図示せず）。選択の方法は、特に制限されず、例えば、知識項目に関する情報が高度であることを重要視する場合は、知識項目の強度を重視する選択でもよいし、知識項目に関する情報をより良いコミュニケーションで取得することを重視する場合は、構成員間の親密度を重視する選択でもよいし、いずれをも重視する場合は、知識項目の強度と構成員間の親密度の両方を重視する選択でもよい。このため、前記ネットワーク選択部は、例えば、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成部で生成した構成員ネットワークを選択し、出力部１６は、前記ネットワーク選択部で選択された構成員ネットワークを出力する。

前記選択条件は、例えば、予め記憶部１１に記憶しておき、前記検索者は、記憶部１１に記憶された選択条件を選択して、入力部１７から選択結果を入力することで、前記ネットワーク選択部は、前述のような選択を行い、出力部１６に出力させることもできる。

つぎに、図２に、知識共有支援装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。知識共有支援装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７等を有する。知識共有支援装置１０の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して、相互に接続されている。

ＣＰＵ１０１は、知識共有支援装置１０の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。知識共有支援装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。

知識共有支援装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、前述のような端末、データベース等である。知識共有支援装置１０と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。

記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０７には、例えば、前述のように、プログラム１０８が格納され、前述のように、ＣＰＵ１０１を実行させる際、メモリ１０２が、記憶装置１０７から動作プログラム１０８を読み込む。また、記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１を含み、前述のように、前記構成員情報および対話情報等を記憶してもよい。

知識共有支援装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０４、ディスプレイ１０５を有してもよい。入力装置１０４は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。

つぎに、本実施形態の知識共有支援方法について説明する。本実施形態の知識共有支援方法は、記憶部を使用し、知識強度決定工程、親密度決定工程、構成員候補選択工程、親密度ネットワーク生成工程、および出力工程を含み、さらに、例えば、入力工程、およびネットワーク選択工程を含んでもよい。本実施形態の知識共有支援方法は、例えば、図１および図２に示す知識共有支援装置１０を用いて実施できる。なお、本実施形態の知識共有支援方法は、知識共有支援装置１０の使用には限定されない。

前記記憶部は、知識共有支援装置１０の記憶部１１が使用でき、記憶される情報は、前述の通りである。

前記知識強度決定工程は、各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の知識強度決定部１２により実行できる。

前記親密度決定工程は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の親密度決定部１３により実行できる。

前記構成員候補選択工程は、検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の構成員候補選択部１４により実行できる。

前記親密度ネットワーク生成工程は、前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の親密度ネットワーク生成部１５により実行できる。

前記検索者の検索情報および識別情報は、例えば、本発明の知識共有支援方法が、さらに入力工程を有し、前記入力工程において、検索者が、検索情報および識別情報を、知識共有支援装置１０に入力してもよい。

前記出力工程は、前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の出力部１６により実行できる。前記構成員ネットワークの出力は、特に制限されず、例えば、知識共有支援装置１０のディスプレイ１０５に表示されてもよいし、前記通信回線網を介して、前記外部端末等に出力されてもよい。

また、前述のように、生成した構成員ネットワークを選択して出力する場合、本発明の知識共有支援方法は、例えば、さらに、ネットワーク選択工程を含んでもよい。前記ネットワーク選択工程は、例えば、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成工程で生成した構成員ネットワークを選択する工程である。前記工程は、例えば、知識共有支援装置１０の前記ネットワーク選択部により実行できる。そして、前記出力工程は、前記ネットワーク選択工程で選択された構成員ネットワークを出力する。

つぎに、本発明の知識共有支援方法の具体例について、図３のフローチャートを用いて説明する。以下の具体例においては、前記行動情報が、対話情報（チャットのテキスト情報）であり、前記知識項目情報が、複数の知識項目と、それに関連するキーワード情報とを紐付けて含む形態を例にあげ、構成員は、ユーザという。なお、本発明は、これらの例には何ら制限されない。

記憶部１１には、予め、ユーザ情報（構成員情報）、および前記知識項目情報が記憶されている。

まず、ユーザ間でのチャットデータとして、スレッド対話の内容をテキストデータにし、スレッドＩＤおよび対話しているユーザのユーザＩＤと紐付けて、記憶部１１に記憶する（Ｓ１０１）。記憶部１１においては、例えば、図４に示すように対話情報が記憶される。図４において、「タイプ」は、対話情報において、発話情報と、それに対する応答情報の種類を示し、「スレッドＩＤ」は、ある発話情報に対するやり取りであることを示す対話のＩＤであり、「ユーザＩＤ」は、会話を発したユーザを示すＩＤであり、「Ｔｏ ユーザＩＤ」は、発した会話の相手側ユーザを示すＩＤ（識別情報）であり、「対話情報」は、会話のテキストデータである。

つぎに、記憶部１１のチャットデータについて言語解析を行い、前記知識項目のキーワード情報を抽出し（Ｓ１０２）、ユーザＩＤごとに、前記知識項目の強度を決定し（Ｓ１０３）、これらを記憶部１１に記憶する（Ｓ１０４）。

図４を例にとると、知識項目がグラフデータベース（ＧｒａｐｈＤＢ）の場合、１番上のカラムのユーザＩＤ「Ｃ」のチャットデータ（発話情報（Ｍ））から「ＧｒａｐｈＤＢ」のキーワードが抽出される。このような抽出を行い、ユーザＩＤごとに、前記各知識項目の強度を計算すると、例えば、図５（Ａ）のような情報が得られる。そして、各知識項目について各ユーザの強度を決定すると、例えば、図５（Ｂ）に示すような情報が得られるため、これを記憶部１１に記憶すればよい。

一方、記憶部１１の同じチャットデータについて、対話をしているユーザＩＤの組合せを抽出し（Ｓ１０５）、組合せごとに親密度を決定し（Ｓ１０６）、これらを記憶部１１に記憶する（Ｓ１０７）。

図４を例にとると、スレッドＩＤ「１」の対話は、ユーザＩＤ「Ｃ」に対してユーザＩＤ「Ｂ」が返信のリアクションをとっているため、この両者の組合せが抽出される。このような抽出を行い、組合せごとに親密度を計算すると、例えば、図６（Ａ）のような情報が得られる。そして、ユーザ間の各組合せについて親密度を決定すると、例えば、図６（Ｂ）に示すような情報が得られるため、これを記憶部１１に記憶すればよい。

なお、対話情報が、さらに記憶部１１に蓄積されると、追加前の情報に基づく各ユーザの各知識項目の強度および親密度と、追加後の情報に基づく各ユーザの各知識項目の強度および親密度とは、異なる可能性がある。このため、各ユーザの各知識項目の強度および親密度は、それぞれ、例えば、更新することが好ましい。更新は、例えば、検索者による検索の前でもよいし、予め期間を設定した定期的な更新であってもよい。

そして、ユーザの一人である検索者（ユーザＩＤ Ｘ）から、識別情報が紐づけられた検索情報が入力されると（Ｓ１０８）、前記検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し（Ｓ１０９）、前記決定した知識項目に対して、強度が高いユーザＩＤを、候補ユーザとして選択する（Ｓ１１０）。検索者Ｘの検索項目が、グラフデータベースの場合、図５（Ｂ）の結果から、ユーザＩＤ ＢおよびＣが、グラフデータベースに関して強度を示す候補者として選択される。

つぎに、検索者であるユーザＩＤ Ｘから、ユーザＩＤ ＢおよびユーザＩＤ Ｃまでをつなぐネットワークを、ユーザＩＤの組合せごとの親密度から生成し、これを出力する（Ｓ１１２）。例えば、図６（Ｂ）に基づくと、図７に示すように、ＩＤ Ｘ（〇）からユーザＩＤ Ｂ（□）までのネットワークと、ユーザＩＤ Ｘ（〇）からユーザＩＤ Ｃ（□）までのネットワークが生成できる。出力部１６は、例えば、両方を出力してもよいし、強度が最も高いものを出力してもよいし、強度のランキングで出力してもよいし、親密度重視のものを出力してもよい。検索者Ｘから特定のユーザまでのネットワークが２つある場合は、例えば、検索者Ｘからそこに至るまでの親密度の合計で、ネットワークをランキングしてもよい。例えば、図７の場合、検索者ＸからユーザＩＤ Ｃまでのネットワークは、ユーザＩＤ Ｅを介した親密度３＋親密度４のネットワークと、ユーザＩＤ Ｄを介した親密度２＋親密度３のネットワークがある。この場合、親密度がより高いユーザＩＤ Ｅを介したネットワークを優先的に出力してもよい。図７に示すように、間に一人を介することで、親密度の合計が３＋３＝６となる場合と、間に二人を介して、親密度の合計が２＋２＋２＝６となる場合とでは、例えば、中間者数がより少ないネットワークを優先的に出力してもよい。このように、ネットワークを出力する際に、検索者と特定のユーザまでの中間者を出力することにより、例えば、特定のユーザと直接の接点がなく、コンタクトがとりづらい場合でも、中間者を介して、より容易に情報を入手することが可能となる。

（変形例）
前記親密度について、紐づけられた前記発話情報と、応答情報との構成員識別情報の組み合わせの出現回数に比例して決定する例をあげたが、本発明はこれには制限されない。組織において、単純に対話回数が多かったとしても、例えば、対話内容が言い争いである場合等もあり、親密度が高いとは限らない。そこで、本変形例においては、親密度の決定において、感謝データを使用する例について説明する。

前記感謝データは、例えば、感謝を表すデータであり、前記感謝データを送信した構成員（以下、送信者ともいう）の識別情報と、前記感謝データを受信した構成員（以下、受信者ともいう）の識別情報とを含む。前記感謝データは、例えば、さらに、感情評価値が紐づけられた画像情報、および感情に関連するキーワード情報を含むコメント情報の少なくとも一方を含んでもよい。前記感謝データは、例えば、記憶部１１に記憶されている。記憶部１１に記憶されている感謝データの例を、図８に示す。図８に示すように、前記感謝データが前記画像情報を含む場合、前記画像情報は、例えば、画像情報を識別可能な画像情報識別情報（スタンプＩＤ）として記憶されている。

前記感情評価値が紐づけられた画像情報は、例えば、感謝の種類を表現する画像であり、例えば、「ありがとう」、「Ｇｏｏｄ！」「すいません」、「称賛」、「尊敬」、「嬉しい」等の感謝を意味する言葉が含まれる画像であってもよいし、感謝の種類を表現するイラストであってもよいし、言葉とイラストの組合せでもよい。前記感情評価値は、例えば、感謝の程度を意味した数値であり、例えば、各画像情報が意味する感謝の種類に応じて任意に設定できる。前記画像情報は、例えば、スタンプともいう。前記感情評価値は、例えば、図９に示すように、記憶部１１に、前記画像情報の識別情報（スタンプＩＤ）と紐づけられて記憶されている。

前記コメント情報が含む、前記感情に関連するキーワード情報とは、特に制限されず、例えば、感情に関連するキーワードであり、任意に設定できる。前記感情に関連するとは、例えば、送信者の気持ちが表現されたキーワードであることを意味する。

本変形例において、親密度決定部１３は、例えば、前記感謝データに基づいて、前記送信者と、前記感受信者との親密度を決定する。前記感謝データは、前述のように、感謝を示すデータであるため、親密度決定部１３は、例えば、感謝データの送受信回数に比例して、前記送信者と受信者との親密度を決定できる。

また、前記感謝データが、前記感情評価値が紐づけられた画像情報を含む場合、親密度決定部１３は、例えば、前記感情評価値に基づいて親密度を決定してもよい。前記感情評価値に基づく親密度の決定は、特に制限されず、例えば、前記送信者が送信した前記画像情報に紐づけられた感情評価値を、前記送信者と前記受信者との感情評価値として使用できる。そして、前記感情評価値に基づき、前記送信者と受信者との親密度を決定する。

前記感情評価値に基づく親密度決定について、具体例として、例えば、前記感情データとして、図８に示すデータが記憶されており、送信者Ａと受信者Ｂとの親密度を、図９に示す感情評価値を用いて決定する場合を例にあげて説明する。図８に示すように、送信者Ａは、受信者Ｂに対し、前記画像情報識別情報１９９９で表される画像情報を送信している。そして、図９に示すように、前記画像情報識別情報１９９９で表される画像情報に紐づけられた感情評価値は３であることから、送信者Ａと受信者Ｂとの親密度に３を加算できる。

前記感謝データが、前記感情に関連するキーワード情報を含む場合、親密度決定部１３は、例えば、前記感情に関連するキーワード情報の出現回数に比例して親密度を決定してもよい。この場合、前記感情に関連するキーワード情報が含む感情を、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの三段階に分け、それぞれの段階に応じて親密度を決定できる。具体的には、例えば、前記キーワード情報が、ポジティブな単語である場合、親密度を加算し、ネガティブな単語である場合、親密度を減算し、ニュートラルな単語の場合、親密度をそのままとできる。前記感情の分類は、例えば、前記送信者が前記受信者に送信したコメント情報を、形態素解析により分析し、予め記憶した感情評価辞書に基づいてキーワードの感情を評価することで分類できる。前記感情評価辞書の具体例を図１０に示す。図１０は、感情評価辞書に含まれる単語（キーワード）と、関連する感情を示す表である。図１０に示すように、例えば、前記コメント情報に、例えば、「合格」「高揚」「ありがとう」「嬉しい」等の単語が含まれる場合、これらの単語はポジティブな感情に関連するとして親密度を加算し、「申し訳ない」「合併症」等の単語が含まれる場合、これらの単語ははネガティブな感情に関連しているとして親密度を減算する。また、「合衆国」等のキーワードは、感情に属していないため、ニュートラルな感情に関連するとして、親密度をそのままとする。なお、図１０に示す感情評価辞書は一例であり、本発明はこの例に何ら制限されない。

前記感情に関連するキーワード情報に基づく親密度決定について、前記感情データとして、図８に示すデータが記憶されており、送信者Ａと受信者Ｂとの親密度を、図１０に示す感情評価辞書を用いて評価する場合を例にあげて説明する。図８に示すように、送信者Ａは、受信者Ｂに対し、「幹事、ありがとう！飲みたかったので、嬉しいです！！」とのコメント情報を送信したことが記録されている。前記コメント情報を形態素解析により分析すると、「幹事」「ありがとう」「飲み」「嬉しい」の要素が抽出できる。ここで、図１０の感情評価辞書を参照すると、前記コメント情報には、感情に関連するキーワード情報として、「ありがとう」および「嬉しい」が含まれていることがわかる。また、いずれのキーワード情報もポジティブな感情に関連するキーワード情報であるため、送信者Ａと受信者Ｂとの親密度に、２を加算できる。

また、親密度決定部１３は、例えば、前記感情評価値が紐づけられた画像情報と、前記感情に関連するキーワード情報との両方に基づいて親密度を決定してもよい。この場合、例えば、前記感情評価値に基づいて決定した親密度と、前記感情に関連するキーワード情報に基づいて決定した親密度との合計を、前記送信者と前記受信者との親密度として決定できる。

以上説明したように、変形例の知識共有支援装置および知識共有支援方法は、各構成員の親密度を、感謝データに基づいて決定するため、より精度のよい親密度ネットワークを生成できる。このため、本変形例によれば、情報を求めている検索者が、目的の知識を有している人までの手がかりをより精度よく得ることができ、より簡便に目的の情報を収集するための行動を取ることが可能となる。

［実施形態２］
本実施形態のプログラムは、前記本発明の知識共有支援方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラムである。本発明のプログラムは、記憶部を使用し、知識強度決定手順、親密度決定手順、構成員候補選択手順、親密度ネットワーク生成手順、および出力手順をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、前記記憶部は、構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、前記知識強度決定手順は、各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、前記親密度決定手順は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、前記構成員候補選択手順は、検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、前記親密度ネットワーク生成手順は、前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、前記出力手順は、前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する。

本実施形態のプログラムは、例えば、前記本発明の知識共有支援装置及び知識共有支援方法における記載を援用できる。また、前記各手順は、例えば、「手順」を「処理」と読み替え可能である。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１９年９月２４日に出願された日本出願特願２０１９－１７３４８８を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。

＜付記＞
上記の実施形態および実施例の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
記憶部、知識強度決定部、親密度決定部、構成員候補選択部、親密度ネットワーク生成部、および出力部を含み、
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定部は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定部は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択部は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成部は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力部は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する、
ことを特徴とする知識共有支援装置。
（付記２）
前記記憶部は、さらに、
前記知識強度決定部で決定された各構成員の前記知識項目に関する強度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶し、
前記親密度決定部で決定された構成員間の親密度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶する、付記１に記載の知識共有支援装置。
（付記３）
前記構成員候補選択部は、前記知識項目に対して、強度の閾値を満たす構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記１または２記載の知識共有支援装置。
（付記４）
前記構成員候補選択部は、前記知識項目に対して、強度の高い順から、所定の人数の構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記１から３のいずれかに記載の知識共有支援装置。
（付記５）
前記行動情報が、前記対話情報であり、
前記知識項目情報が、前記複数の知識項目と、前記知識項目ごとに関連するキーワード情報とを含み、
前記知識強度決定部は、各構成員の対話情報について、前記知識項目のキーワード情報の出現回数に比例して、強度を決定する、付記１から４のいずれかに記載の知識共有支援装置。
（付記６）
前記親密度決定部は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せの出現回数に比例して、親密度を決定する、付記１から５のいずれかに記載の知識共有支援装置。
（付記７）
前記対話情報が、感謝データを含み、
前記感謝データは、前記感謝データを送信した構成員の識別情報と前記感謝データを受信した構成員の識別情報とを含み、
前記親密度決定部は、前記感謝データに基づいて、前記感謝データを送信した構成員と、前記感謝データを受信した構成員との親密度を決定する、付記１から５のいずれか一項に記載の知識共有支援装置。
（付記８）
前記感謝データは、感情評価値が紐づけられた画像情報を含み、
前記親密度決定部は、前記感情評価値に基づいて、親密度を決定する、付記７記載の知識共有支援装置。
（付記９）
前記感謝データは、感情に関連するキーワード情報を含むコメント情報を含み、
前記親密度決定部は、前記感情に関連するキーワード情報の出現回数に比例して、親密度を決定する、付記７または８に記載の知識共有支援装置。
（付記１０）
さらに、ネットワーク選択部を含み、
前記ネットワーク選択部は、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、
前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成部で生成した構成員ネットワークを選択し、
前記出力部は、前記ネットワーク選択部で選択された構成員ネットワークを出力する、付記１から９のいずれかに記載の知識共有支援装置。
（付記１１）
記憶部を使用し、知識強度決定工程、親密度決定工程、構成員候補選択工程、親密度ネットワーク生成工程、および出力工程を含み、
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定工程は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定工程は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択工程は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成工程は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力工程は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する、
ことを特徴とする知識共有支援方法。
（付記１２）
前記記憶部は、さらに、
前記知識強度決定工程で決定された各構成員の前記知識項目に関する強度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶し、
前記親密度決定工程で決定された構成員間の親密度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶する、付記１１に記載の知識共有支援方法。
（付記１３）
前記構成員候補選択工程は、前記知識項目に対して、強度の閾値を満たす構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記１１または１２に記載の知識共有支援方法。
（付記１４）
前記構成員候補選択工程は、前記知識項目に対して、強度の高い順から、所定の人数の構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記１１から１３のいずれかに記載の知識共有支援方法。
（付記１５）
前記行動情報が、前記対話情報であり、
前記知識項目情報が、前記複数の知識項目と、前記知識項目ごとに関連するキーワード情報とを含み、
前記知識強度決定工程は、各構成員の対話情報について、前記知識項目のキーワード情報の出現回数に比例して、強度を決定する、付記１１から１４のいずれかに記載の知識共有支援方法。
（付記１６）
前記親密度決定工程は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せの出現回数に比例して、親密度を決定する、付記１１から１５のいずれかに記載の知識共有支援方法。
（付記１７）
前記対話情報が、感謝データを含み、
前記感謝データは、前記感謝データを送信した構成員の識別情報と前記感謝データを受信した構成員の識別情報とを含み、
前記親密度決定工程は、前記感謝データに基づいて、前記感謝データを送信した構成員と、前記感謝データを受信した構成員との親密度を決定する、付記１１から１５のいずれか一項に記載の知識共有支援方法。
（付記１８）
前記感謝データは、感情評価値が紐づけられた画像情報を含み、
前記親密度決定工程は、前記感情評価値に基づいて、親密度を決定する、付記１７記載の知識共有支援方法。
（付記１９）
前記感謝データは、感情に関連するキーワード情報を含むコメント情報を含み、
前記親密度決定工程は、前記感情に関連するキーワード情報の出現回数に比例して、親密度を決定する、付記１７または１８に記載の知識共有支援方法。
（付記２０）
さらに、ネットワーク選択工程を含み、
前記ネットワーク選択工程は、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、
前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成工程で生成した構成員ネットワークを選択し、
前記出力工程は、前記ネットワーク選択工程で選択された構成員ネットワークを出力する、付記１１から１９のいずれかに記載の知識共有支援方法。
（付記２１）
記憶部を使用し、知識強度決定手順、親密度決定手順、構成員候補選択手順、親密度ネットワーク生成手順、および出力手順をコンピュータに実行させるためのプログラム：
前記記憶部は、
構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
前記知識強度決定手順は、
各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
前記親密度決定手順は、
紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
前記構成員候補選択手順は、
検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
前記親密度ネットワーク生成手順は、
前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
前記出力手順は、
前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する。
（付記２２）
前記記憶部は、さらに、
前記知識強度決定手順で決定された各構成員の前記知識項目に関する強度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶し、
前記親密度決定手順で決定された構成員間の親密度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶する、付記２１に記載のプログラム。
（付記２３）
前記構成員候補選択手順は、前記知識項目に対して、強度の閾値を満たす構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記２１または２２に記載のプログラム。
（付記２４）
前記構成員候補選択手順は、前記知識項目に対して、強度の高い順から、所定の人数の構成員を、前記情報提供者候補として選択する、付記２１から２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２５）
前記行動情報が、前記対話情報であり、
前記知識項目情報が、前記複数の知識項目と、前記知識項目ごとに関連するキーワード情報とを含み、
前記知識強度決定手順は、各構成員の対話情報について、前記知識項目のキーワード情報の出現回数に比例して、強度を決定する、付記２１から２４のいずれかに記載のプログラム。
（付記２６）
前記親密度決定手順は、紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せの出現回数に比例して、親密度を決定する、付記２１から２５のいずれかに記載のプログラム。
（付記２７）
前記対話情報が、感謝データを含み、
前記感謝データは、前記感謝データを送信した構成員の識別情報と前記感謝データを受信した構成員の識別情報とを含み、
前記親密度決定手順は、前記感謝データに基づいて、前記感謝データを送信した構成員と、前記感謝データを受信した構成員との親密度を決定する、付記２１から２５のいずれか一項に記載のプログラム。
（付記２８）
前記感謝データは、感情評価値が紐づけられた画像情報を含み、
前記親密度決定手順は、前記感情評価値に基づいて、親密度を決定する、付記２７記載のプログラム。
（付記２９）
前記感謝データは、感情に関連するキーワード情報を含むコメント情報を含み、
前記親密度決定手順は、前記感情に関連するキーワード情報の出現回数に比例して、親密度を決定する、付記２７または２８に記載のプログラム。
（付記３０）
さらに、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、
前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成手順で生成した構成員ネットワークを選択するネットワーク選択手順をコンピュータに実行させ、
前記出力工程は、前記ネットワーク選択手順で選択された構成員ネットワークを出力する、付記２１から２９のいずれかに記載のプログラム。
（付記３１）
付記２１から３０のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１０ 知識共有支援装置
１１ 記憶部
１２ 知識強度決定部
１３ 親密度決定部
１４ 構成員候補選択部
１５ 親密度ネットワーク生成部
１６ 出力部
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 入力装置
１０５ ディスプレイ
１０６ 通信デバイス
１０７ 記憶装置
１０８ プログラム

Claims (10)

1. 記憶部、知識強度決定部、親密度決定部、構成員候補選択部、親密度ネットワーク生成部、および出力部を含み、
   前記記憶部は、
   構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
   前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
   前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
   前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
   前記知識強度決定部は、
   各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
   前記親密度決定部は、
   紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
   前記構成員候補選択部は、
   検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
   前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
   前記親密度ネットワーク生成部は、
   前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
   前記構成員ネットワークは、前記検索者から前記情報提供者候補までをつなぐ構成員の順序を示すデータであり、
   前記出力部は、
   前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する、
   ことを特徴とする知識共有支援装置。
2. 前記記憶部は、さらに、
   前記知識強度決定部で決定された各構成員の前記知識項目に関する強度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶し、
   前記親密度決定部で決定された構成員間の親密度を、前記構成員の識別情報に紐付けて記憶する、請求項１に記載の知識共有支援装置。
3. 前記構成員候補選択部は、前記知識項目に対して、強度の閾値を満たす構成員を、前記情報提供者候補として選択する、請求項１または２記載の知識共有支援装置。
4. 前記構成員候補選択部は、前記知識項目に対して、強度の高い順から、所定の人数の構成員を、前記情報提供者候補として選択する、請求項１から３のいずれか一項に記載の知識共有支援装置。
5. 前記行動情報が、前記対話情報であり、
   前記知識項目情報が、前記複数の知識項目と、前記知識項目ごとに関連するキーワード情報とを含み、
   前記知識強度決定部は、各構成員の対話情報について、前記知識項目のキーワード情報の出現回数に比例して、強度を決定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の知識共有支援装置。
6. 前記対話情報が、感謝データを含み、
   前記感謝データは、前記感謝データを送信した構成員の識別情報と前記感謝データを受信した構成員の識別情報とを含み、
   前記親密度決定部は、前記感謝データに基づいて、前記感謝データを送信した構成員と、前記感謝データを受信した構成員との親密度を決定する、請求項１から５のいずれか一項に記載の知識共有支援装置。
7. 前記感謝データは、感情評価値が紐づけられた画像情報を含み、
   前記親密度決定部は、前記感情評価値に基づいて、親密度を決定する、請求項６記載の知識共有支援装置。
8. さらに、ネットワーク選択部を含み、
   前記ネットワーク選択部は、出力する構成員ネットワークの選択条件として、知識項目の強度重視、構成員間の親密度重視、または知識項目の強度と構成間の親密度の両方の重視を選択し、
   前記選択条件に基づいて、前記親密度ネットワーク生成部で生成した構成員ネットワークを選択し、
   前記出力部は、前記ネットワーク選択部で選択された構成員ネットワークを出力する、請求項１から７のいずれか一項に記載の知識共有支援装置。
9. 記憶部を使用し、知識強度決定工程、親密度決定工程、構成員候補選択工程、親密度ネットワーク生成工程、および出力工程を含み、
   前記記憶部は、
   構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
   前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
   前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
   前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
   前記知識強度決定工程は、
   各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
   前記親密度決定工程は、
   紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
   前記構成員候補選択工程は、
   検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
   前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
   前記親密度ネットワーク生成工程は、
   前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
   前記構成員ネットワークは、前記検索者から前記情報提供者候補までをつなぐ構成員の順序を示すデータであり、
   前記出力工程は、
   前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する、
   ことを特徴とする知識共有支援方法。
10. 記憶部を使用し、知識強度決定手順、親密度決定手順、構成員候補選択手順、親密度ネットワーク生成手順、および出力手順をコンピュータに実行させるためのプログラム：
    前記記憶部は、
    構成員情報、対話情報、および知識項目情報を記憶し、
    前記構成員情報は、構成員ごとに、識別情報と、行動情報とを、紐付けして含み、
    前記対話情報は、発話情報とそれへの応答情報とを、それぞれを発した構成員の識別情報と紐付けて含み、
    前記知識項目情報は、複数の知識項目を含み、
    前記知識強度決定手順は、
    各構成員について、前記行動情報に基づいて、前記知識項目ごとに前記知識項目に関する強度を決定し、
    前記親密度決定手順は、
    紐付けられた前記発話情報と応答情報との構成員識別情報の組合せから、構成員間の親密度を決定し、
    前記構成員候補選択手順は、
    検索者の検索情報を言語解析して、検索対象の知識項目を決定し、
    前記決定した知識項目に対して、強度が高い構成員を、情報提供者候補として一人以上選択し、
    前記親密度ネットワーク生成手順は、
    前記構成員間の親密度に基づいて、前記検索者の識別情報を始点として、前記情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを生成し、
    前記構成員ネットワークは、前記検索者から前記情報提供者候補までをつなぐ構成員の順序を示すデータであり、
    前記出力手順は、
    前記検索者の検索に対して、前記検索者を始点として、目的とする知識項目に対する強度を示す情報提供者候補につながる一つ以上の構成員ネットワークを出力する。

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