JP7452693B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 １．２０２０年１０月２９日 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｔｓｕｋｕｂａ－ｆｏｒｕｍ．ｊｐ／ にて発表

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

企業などにおいては、業務実施者に担当（人事担当、経理担当など）を割り当て、割り当てられた担当に応じて業務が実施される。各担当の業務実施者は、経験を含むスキルセットがある程度画一的な人材である。各業務実施者は、自身が直接参加しなくても、周囲の人同士の会話を自然に聞くことができ、誰が誰にどのような相談をしているのか、誰がどんなことに詳しいのか、誰が何に困っているのかを日常的に察知することができると考えられる。

今後、業務形態の多様化に伴い、各人材の保有するスキルセットの多様化が進むと考えられる。また、リモート環境とオフィス環境が混在する業務遂行体制となることが想定され、上記のような周囲のやりとりを耳にする機会も減少する。

そのため、各業務実施者にとって助けが必要な状況も多様となることが予想される。
助けが必要な側にとっては、前提知識として、誰が何に詳しいのかを把握しておくことや、困り事の発生時に適切な相談先を見つけることが、従来よりも困難となり得る。さらに、助ける側にとっても、どの困り事であれば自身の経験に基づき容易に助けられるのかを見極めることが、従来よりも困難になると予想される。

このように、業務等において他者への相談が必要な困り事が発生したときに、相談したい人がその困り事に関する経験を有している相談先を検索したいというニーズがある。ここで、知りたいことについて豊富な知識をもつ社内のユーザを検索可能とする技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。

Evernote Corporation, "Evernote Business の「Know Who」検索機能とは"、［online］、２０２０年１０月、インターネット＜URL: https://help.evernote.com/hc/ja/articles/209005477＞

しかし、知りたいことについてその業務経験を有する人物を検索するには、各人物に対し、あらかじめ保有する業務経験について検索できるようタグを付けて登録しておく必要がある。また、相談者が入力したキーワードに基づく検索では必ずしも適切な相談先が検索されない（例えば、ある特定の業務におけるシステムの使い方を知りたいのに、システム提供者が検索されてしまうなど）といった状況も考えられる。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、検索対象者に対する事前のタグ付けを要することなく、より適切な検索を可能にする技術を提供することにある。

上記課題を解決するためにこの発明の第１の態様は、情報処理装置にあって、
第１のユーザにより発せられた、複数のユーザの中から候補ユーザの検索を求める検索要求に応じて、第１のユーザが使用する端末装置で取り扱われている第１のテキスト情報を取得する情報取得部と、
第１のテキスト情報に含まれる語を、上記第１のユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が第１の閾値よりも低い第１の語群と、出現頻度が第１の閾値以上の第２の語群とに区分する、条件生成部と、
複数のユーザの中から、各ユーザの過去の作業に係る第３のテキスト情報中の上記第１の語群に属する語の出現頻度に応じて、候補ユーザを抽出する検索処理部と、
候補ユーザに関する情報を第１のユーザに提示するための情報を出力する結果出力部とを備えるようにしたものである。

この発明の第１の態様によれば、第１のユーザからの検索要求に応じて、第１のユーザが使用する端末装置で取り扱われているテキスト情報が取得される。テキスト情報に含まれる語は、第１のユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度に応じて区分される。第１のユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度が低い語は、第１のユーザにとって経験に乏しい語、または第１のユーザにとって情報が必要な語と言い換えることができる。そのような、第１のユーザが端末装置で取り扱っているテキスト情報中の語のうち、第１のユーザにとって過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度の低い語について、検索対象ユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度をもとに候補ユーザが抽出される。

このように、必要な情報について、検索対象ユーザの過去の作業に係る第３のテキスト情報中の出現頻度に応じて候補ユーザが抽出されるので、検索対象ユーザに事前にタグ付けする必要がない。また、第１のユーザの経験を考慮した、第１のユーザにとって有用と推定される情報をもとに検索が行われるので、より適切な検索結果を得ることができる。さらに、検索クエリを入力する必要がないので、第１のユーザにとって利便性が高いとともに、特定のキーワードに束縛されることなく柔軟に現在の状況を反映した検索を行うことができる。

すなわち第１の態様によれば、検索対象者に対する事前のタグ付けを要することなく、より適切な検索を可能にする技術を提供することができる。

図１は、一実施形態に係る情報処理装置としての検索サーバを備える検索システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、図１に示した検索サーバの処理の概要を示す略図である。 図３は、一実施形態に係る情報処理装置としての検索サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、図３に示した検索サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５は、図３に示した検索サーバによる処理の概要を示すフローチャートである。 図６は、図５に示した処理のうち、端末取扱内容の把握処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、図６に示した処理によって取得されるテキスト情報の一例を示す図である。 図８は、図６に示した処理において保存されるデータの第１の例を示す図である。 図９は、図６に示した処理において保存されるデータの第２の例を示す図である。 図１０は、図５に示した処理のうち、ペアリング条件の生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、図１０に示した処理のうち判定処理の第１の例を示す略図である。 図１２は、図１０に示した処理のうち判定処理の第２の例を示す略図である。 図１３は、図１０に示した処理において保存されるデータの一例を示す図である。 図１４は、図５に示した処理のうち、ペアリング処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、図１４に示した処理において保存されるデータの一例を示す図である。 図１６は、図５に示した処理のうち、ペアリング結果出力処理の手順の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。なお、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号を付し、重複する説明については基本的に省略する。例えば、複数の同一または類似の要素が存在する場合に、各要素を区別せずに説明するために共通の符号を用いることがあるし、各要素を区別して説明するために当該共通の符号に加えて枝番号を用いることもある。

［一実施形態］
（１）構成
（１－１）検索システム
図１は、この発明の一実施形態に係る情報処理装置を備える検索システム１００の全体構成の一例を示す図である。検索システム１００は、ネットワークＮＷを介して互いに通信可能な、検索サーバ１と、ユーザ端末ＵＴ１，ＵＴ２，・・・ＵＴｎ（以下、総括的に「ユーザ端末ＵＴ」と言う。）とを備えている。

一実施形態に係る情報処理装置は、検索サーバ１として実施され得る。検索サーバ１は、例えば、企業、学校、組合、会員制コミュニティなどの団体によって管理される、サーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータである。

検索サーバ１は、各ユーザ端末ＵＴと通信することによって、困り事が発生したユーザ（以下、「相談者」または「相談元ユーザ」と言う。）からの要求を受け付けて、相談を受けるユーザ（以下、「相談先」または「相談先ユーザ」と言う。）の候補を検索し、検索結果を相談元ユーザに提示する処理を行う。検索サーバ１はまた、相談先ユーザに対しても、候補として抽出されたこと、困り事が発生したこと、または相談元ユーザの情報等を通知することができる。このように、検索サーバ１は、相談元ユーザには相談先候補のユーザを推薦し、相談先候補のユーザには困り事の発生に気づかせることによって、相談元ユーザと相談先ユーザを結び付ける（ここでは、「ペアリング」と称する。）支援を行う。

ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等であり得、有線または無線ネットワークを含み得る。

ユーザ端末ＵＴは、ユーザによって使用される情報処理端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機等である。ユーザは、検索サーバ１を管理する上記のような団体に属し、ユーザ端末ＵＴを使用して業務等を行うとともに、ユーザ端末ＵＴを介して他のユーザとの間でコミュニケーションをとることも可能である。ユーザ端末ＵＴは、各ユーザの専用端末であってもよいし、複数のユーザの共有に係るものであってもよい。

以下では、一例として、企業に属する業務実施者としてのユーザが各々のユーザ端末ＵＴを用いて検索システム１００を利用する状況について説明する。なお、検索サーバ１は、ユーザ端末ＵＴとは別体の装置であってもよいし、いずれかのユーザ端末ＵＴと一体であってもよい。

上述したように、近年の業務環境では、各ユーザの保有するスキルセットが多様化し、また、「誰が何に詳しいのか」、「誰が何に困っているのか」等を日常的に自然に察知することが困難になりつつある。そのため、他者への相談が必要となる困り事が発生したときに、相談したいユーザは、その困り事に対する経験を有している相談先を検索する必要がある。検索サーバ１は、そのような困り事の発生時に、「困り事発生時の業務状況」と「その状況に即した解決策」の共有が最小限の労力（説明を含む）で可能となる人を、相談者および相談先の両方が互いに見つけられるようにしようとするものである。

従来の手法では、作成／登録したドキュメント（メール、Ｗｅｂページ、オフィス文書等）等の作成者を明示的に保持する仕組みをもつコンテンツを蓄積しておき、有識者を見つけたい人が検索クエリまたはキーワードを入力することによって、そのキーワードを含むコンテンツの作成者／利用者を抽出する。ここで、検索を行うには、誰がどのような知識を持っているかをシステム上で明らかにするために、各業務経験を該当者に能動的にタグ付け（例えば、「＃受付」、「＃開発」、「＃予算管理」）する必要がある。あるいは、各業務経験を該当者に自動でタグ付けする仕組みが必要となり、そのための技術が必要となる。

また、従来の手法では、キーワードを用いて相談先を抽出する際、相談先候補者の経験に関する情報として、その人が作成／登録したドキュメントや、送受信したメールの記載内容を用いる。しかし、この場合、あるキーワードに関する経験の保有者が、送受信メール以外にはドキュメントの作成／登録者に限定されてしまうことになる。

例えば、困り事が業務システム利用時に発生するものである場合、検索キーワードとして使用される「（業務システム画面表示内容等の）困り事や業務状況に関する」語彙を含むドキュメントは、業務システムの利用マニュアルなど、業務システム提供者によって作成／登録されたものが中心となり、利用者が作成／登録するものは少ない。そのため、業務システムの利用者よりも、業務システムの提供者の方が相談先として抽出される可能性が高くなる。しかし、業務システムの提供者は、日頃、利用者としての業務を行っているわけではない。また、困り事は、業務システム利用時に発生したものであっても、業務システムの利用方法に関するものとは限らず、業務システム提供者にとっては未知の、業務システム上で行おうとしている特定の業務内容に関する場合もある。これらの理由から、業務システムの提供者は、困り事の解決経験を持っている可能性は低く、むしろ利用者の方が、該当案件の要件を満たす可能性が高い。これにより、実際には該当案件の要件を満たす人が、相談先候補者から漏れてしまうおそれがある。

さらに、従来の手法は、相談者自身が入力したキーワードのみを検索条件とし、相談先を抽出する。その検索キーワードは、例えば以下に（例ａ）～（例ｃ）として挙げるように、業務状況に関するものか困り事に関するものかは区別されない。
（例ａ）相談者自身が選定する検索キーワードが、業務状況に関する語彙に限定される場合：相談者と同じ業務状況の経験が豊富な相談先を抽出できても、困り事の解決経験を持つかどうかは考慮されない。そのため、相談先が困り事を解決した経験を持っていない可能性も高く、その場合、困り事の解決には役立たない。
（例ｂ）相談者自身が選定する検索キーワードが、困り事に関する語彙に限定される場合：困り事に関する経験が豊富な相談先を抽出できても、相談者が困り事に直面している業務状況と同じ業務状況での経験を持つかどうかは考慮されない。そのため、相談先が、業務状況の経験を持っていない可能性も高く、その場合、相談者が自身の困り事発生時の業務状況を相談先に理解してもらうのに、多くの説明が必要となる。相談先は、自身の経験をそのまま共有しても、相談者の業務状況に即した解決策とはならず、相談者の業務状況に即した説明を改めて用意する必要が生じる。
（例ｃ）相談者自身が選定する検索キーワードが、業務状況と困り事の両方に関する語彙が含まれる場合：検索キーワードが業務状況に関するものか困り事に関するものかは区別されず、例えば、検索キーワードをより多く含むコンテンツの作成者／利用者が、相談先として抽出されることになる。そのため、抽出される相談先は、困り事に関する語彙を含むコンテンツの作成者／利用者とは限らず、上記（例ａ）と同じ問題が生じる。

以上のような問題を踏まえ、一実施形態に係る検索サーバ１または検索システム１００は、以下のポイントのうちの少なくとも１つに着目する。
［ポイント１］各ユーザ端末ＵＴで取り扱われるテキスト情報をバックグラウンドで取得し、業務実施者（ユーザ）に関連付けて記録、蓄積し、各業務実施者の業務経験の把握に用いる。
［ポイント２］現在の相談者の業務情報について、「困り事情報」と「周辺情報」に分割する。
［ポイント３］困り事情報に関する業務経験から相談先候補を選定し、困り事情報と周辺情報両方をより多く持つ人に、より高い推薦度を割り当てる。
［ポイント４］相談者だけではなく、業務実施者全員を対象に、困り事情報と周辺情報の業務経験の保有状況を調べる。これにより、相談者の目線からのみではなく、相談先目線も含んだペアリングを実現する。
［ポイント５］ペアリング処理の結果、高い推薦度が割り当てられた相談先候補者に対し、自身の経験に基づき支援できそうな困り事が発生していることを通知する。
［ポイント６］上記［ポイント１］に関連し、ユーザ端末ＵＴで取り扱われていたテキスト情報に加え、表示されていた画面画像や、使用されていたドキュメントのパスを取得し、テキスト情報と関連付けて記録、蓄積する。相談先候補者が相談を受け付ける際、または、［ポイント５］に関連する通知を受ける際に、蓄積されたテキスト情報の中から、ペアリング条件である、困り事情報と周辺情報を含むテキスト情報を特定し、それに関連付けられた画面画像やパスを表示する。

図２は、一実施形態に係る検索サーバ１の処理の概要を示す。相談者（相談元ユーザ）ＵＳＸは、困り事が発生し、誰に相談すればよいか悩んでいる。なお、相談者ＵＳＸが使用するユーザ端末ＵＴＸで取り扱われたテキスト情報は、あらかじめ業務経験（ログ）として任意の記憶部に蓄積されているものとする。図２のように困り事が発生したときに、相談者ＵＳＸがユーザ端末ＵＴＸを介して検索サーバ１に対し検索要求を発すると、検索サーバ１は、その時点（またはその時点を含む一定の時間枠）でユーザ端末ＵＴＸによって取り扱われているテキスト情報を現在の業務状況として取得する。検索サーバ１は、取得したテキスト情報に含まれる語または単語（ここでは総括的に「語彙」とも呼ぶ）を、蓄積された業務経験と対比し、蓄積された業務経験における出現頻度を算出する。語彙分布イメージＶＤＸは、相談者ＵＳＸの業務経験において、現在の業務状況として取得されたテキスト情報中の各語がどのような頻度で出現するかを表す。ここでは、色が薄いエリアは出現頻度が少なく、色が濃いエリアは出現頻度が多いことを示す。

検索サーバ１は、出現頻度に基づき、相談者ＵＳＸの現在の業務状況に含まれる語のうち、経験が少ない語を「困り事情報」として抽出し、経験が多い語を「周辺情報」として抽出する。経験の多寡の判定は、あらかじめ指定された閾値を用いて判断され得る。

次いで、検索サーバ１は、相談者以外の業務実施者について、困り事情報および周辺情報の経験の多寡を判定する。なお、これらの業務実施者についてもあらかじめ各ユーザ端末ＵＴで取り扱われたテキスト情報が業務経験として取得され、任意の記憶部に蓄積されているものとする。この例では、相談先候補としてユーザＵＳ１およびユーザＵＳ２が抽出される。ユーザＵＳ１は、特に周辺情報に関して十分に経験があると判定され、ユーザＵＳ２は、周辺情報の経験は少ないものの困り事情報の経験をより多く有すると判定される。

以下の説明では、便宜上、検索システム１００を利用する全業務実施者（全ユーザ）のうち、相談者（相談元ユーザ）をＵＳＸと表すことにより、相談者以外の業務実施者と区別する。同様に、全ユーザ端末ＵＴのうち、相談元ユーザＵＳＸが使用するユーザ端末をＵＴＸと表す。ただし、理解されるように、相談元ユーザＵＳＸおよびユーザ端末ＵＴＸはいずれか固定のユーザまたはユーザ端末を指すものではなく、困り事の発生状況に応じて随時他のユーザまたはユーザ端末と入れ替わり得る。以下、単にユーザ端末ＵＴと言うとき、ユーザ端末ＵＴＸを含むことがある。

（１－２）検索サーバ
（１－２－１）機能構成
次に、一実施形態に係る検索サーバ１の構成について説明する。
図３は、検索サーバ１の機能構成例を示す。図３において、検索サーバ１は、ユーザ端末ＵＴの取扱内容を把握する機能部Ｆ１と、ペアリング条件を生成する機能部Ｆ２と、ペアリング処理を行う機能部Ｆ３と、ペアリング結果の出力を行う機能部Ｆ４とを有する。

検索サーバ１は、機能部Ｆ１に関して、端末取扱内容取得部１１および端末取扱内容蓄積部１５を備える。検索サーバ１はまた、機能部Ｆ２に関して、ペアリング条件生成部２１、ペアリング条件編集部２２およびペアリング条件保持部２５を備える。検索サーバ１はまた、機能部Ｆ３に関して、ペアリング処理実行部３１を備える。検索サーバ１はまた、機能部Ｆ４に関して、ペアリング結果提示部４１、ペアリング結果通知部４２およびペアリング結果保持部４５を備える。

端末取扱内容取得部１１は、ユーザ端末ＵＴ（特に、ユーザ端末ＵＴＸ）で取り扱われているテキスト情報を取得する処理を行う。端末取扱内容取得部１１は、例えば、ＵＩ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ（以下、「ＵＩＡ」と表記）やＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｔｉｖｅ Ａｃｃｅｓｓｉｂｉｌｉｔｙ（以下、「ＭＳＡＡ」と表記）、またはユーザ端末ＵＴ内で動作するプログラムが独自に提供するインタフェースを利用し、ユーザ端末ＵＴの画面に表示されているテキスト情報を取得することができる。あるいは、端末取扱内容取得部１１は、各ユーザ端末ＵＴの画面に表示された画像から文字認識技術によりテキスト化することによって情報を取得してもよいし、各ユーザ端末ＵＴで入出力された音声信号を音声認識技術等によりテキスト化することによって情報を取得してもよい。端末取扱内容取得部１１は、各種データ形式への既存技術の適用により電子データをテキスト化することによって、テキスト情報を取得する。端末取扱内容取得部１１により取得されたテキスト情報は、端末取扱内容蓄積部１５に保存され、または連携のためにペアリング条件生成部２１に渡される。オプションとして、端末取扱内容取得部１１は、テキスト情報とあわせて、テキスト情報の取得対象となった画面全体またはウィンドウの画面画像や、ドキュメントのパスを取得してもよい。端末取扱内容取得部１１は、相談者ＵＳＸが使用するユーザ端末ＵＴＸだけでなく、相談者以外のユーザが使用するユーザ端末ＵＴからも取扱内容を取得することができる。

端末取扱内容蓄積部１５は、端末取扱内容取得部１１によって取得された、ユーザ端末ＵＴで取り扱われたテキスト情報を、業務実施者を区別して保持する機能を有する。端末取扱内容蓄積部１５は、取得されたテキスト情報をそのままの形で保持してもよいし、テキスト情報に含まれる語の出現頻度分布等、加工した形で保持してもよい。オプションとして、端末取扱内容蓄積部１５は、テキスト情報の取得対象となった画面全体またはウィンドウの画面画像や、ドキュメントのパス等もあわせて保持し得る。

ペアリング条件生成部２１は、端末取扱内容取得部１１により取得された、困り事発生時にユーザ端末ＵＴＸで取り扱われているテキスト情報を、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積されているテキスト情報と比較し、困り事情報および周辺情報に相当する語を抽出する処理を行う。より詳細には、ペアリング条件生成部２１は、テキスト情報を単語に分割し、分割された各語について、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、相談者自身、または他の業務実施者の蓄積されたテキスト情報中における出現状況を調べ、「困り事情報」または「周辺情報」に相当するかどうかを判定する。ペアリング条件生成部２１は、判定結果をペアリング条件保持部２５に保存する。

ペアリング条件保持部２５は、困り事情報の語彙および周辺情報の語彙を保持する。オプションとして、ペアリング条件保持部２５は、困り事発生時にユーザ端末ＵＴＸから取得された、テキスト情報や、それとともに取得された画面画像、ドキュメントのパスをあわせて保持してもよい。

ペアリング条件編集部２２は、相談者に対し、ペアリング条件保持部２５で保持されている困り事情報および周辺情報それぞれの語彙を表示させる処理を行う。例えばペアリング条件編集部２２は、ユーザ端末ＵＴＸの表示部（一体型または外付けのディスプレイなど）にペアリング条件保持部２５で保持されている情報を表示させるための情報を生成し、ユーザ端末ＵＴＸに送信する。ペアリング条件編集部２２はまた、ユーザ端末ＵＴＸを介して入力された相談者の操作に応じて、困り事情報および周辺情報それぞれの語彙を、削除、変更、または追加する処理を行う。ペアリング条件編集部２２はオプションであり、省略されてもよい。

ペアリング処理実行部３１は、ペアリング条件保持部２５で保持されている困り事情報および周辺情報に基づき、業務経験に応じて相談元ユーザ以外のユーザの中から相談先ユーザの候補を抽出する。より詳細には、ペアリング処理実行部３１は、困り事情報および周辺情報を各業務実施者に関連付けて蓄積されたテキスト情報と比較することによって、以下の評価指標Ａ，Ｂをそれぞれ算出し、評価指標Ａに基づき、困り事に関する業務経験を有する、と判定された人を抽出し、その上で、評価指標Ｂおよび評価指標Ａがより大きい人に、より高い推薦度を割り当てる処理を行う。
評価指標Ａ：困り事情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量
評価指標Ｂ：周辺情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量

ペアリング結果保持部４５は、ペアリング処理実行部３１によって抽出された相談先候補者と、それぞれの推薦度とを保持する機能を有する。オプションとして、ペアリング結果保持部４５は、相談先候補者ごとに、困り事情報の語彙および周辺情報の語彙のそれぞれの語について、蓄積されたテキスト情報中における出現頻度等、当該候補者が有する困り事やその発生時の業務状況の経験度合いを、あわせて保持することもできる。

ペアリング結果提示部４１は、相談者に対し、ペアリング結果保持部４５で保持されているデータを表示させる処理を行う。例えばペアリング結果提示部４１は、相談元ユーザＵＳＸのユーザ端末ＵＴＸの表示部（一体型または外付けのディスプレイなど）にペアリング結果を表示させるための情報を生成し、ユーザ端末ＵＴＸに送信する。オプションとして、ペアリング結果提示部４１は、相談者による相談先候補者の選択操作に応じて、その相談先候補者とのコミュニケーション（電話、メール、ビジネスチャット、等）が開始されるような表示情報を生成し、あわせてユーザ端末ＵＴＸに送信してもよい。

ペアリング結果通知部４２は、ペアリング処理実行部３１によるペアリング処理実行の結果、抽出された相談先候補者のうち、推薦度の高い順に並べたときの順位があらかじめ指定された閾値以内の業務実施者に対し、困り事の発生を通知する処理を行う。例えばペアリング結果通知部４２は、上記の推薦度が閾値以内の順位の業務実施者を相談先ユーザと判定し、相談先ユーザのユーザ端末ＵＴに対して、候補として抽出されたこと、困り事の発生、または相談元ユーザに関する情報等を通知する。オプションとして、ペアリング結果通知部４２は、困り事発生時に相談者の端末ＵＴＸで取得され、ペアリング条件保持部２５で保持されている、テキスト情報や、それとともに取得された画面画像、ドキュメントのパスを表示させるための情報をさらに通知してもよい。またオプションとして、ペアリング結果通知部４２は、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積されている、相談先候補者のテキスト情報の中から、困り事情報と周辺情報を含むものを特定し、それに関連付けられた画面画像やパスを通知してもよい。さらにオプションとして、ペアリング結果通知部４２は、相談先候補者による相談受付操作に応じて、相談者とのコミュニケーション（電話、メール、ビジネスチャット、等）が開始されるような表示情報を生成し、あわせてユーザ端末ＵＴに送信してもよい。

（１－２－２）ハードウェア構成
図４は、検索サーバ１のハードウェア構成例を概略的に示している。図４に示すように、検索サーバ１は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、プログラムメモリ１０３、ストレージデバイス１０４、および入出力インタフェース１０５を備え、これらがバス１０６を介して互いに接続される。プロセッサ１０１は、ＲＡＭ１０２、プログラムメモリ１０３、ストレージデバイス１０４、および入出力インタフェース１０５を制御し、これらと信号をやり取りする。

プロセッサ１０１は、ＣＰＵなどの汎用回路を含む。ＲＡＭ１０２はワーキングメモリとしてプロセッサ１０１により使用される。ＲＡＭ１０２はＳＤＲＡＭなどの揮発性メモリを含む。プログラムメモリ１０３は、情報生成プログラムを含む、プロセッサ１０１により実行されるプログラムを記憶する。プログラムはコンピュータ実行可能命令を含む。プログラムメモリ１０３として、例えば、ＲＯＭが使用される。

プロセッサ１０１は、プログラムメモリ１０３に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０２に展開し、プログラムを解釈および実行する。情報生成プログラムは、プロセッサ１０１により実行されると、検索サーバ１に関して上述した、端末取扱内容取得部１１、ペアリング条件生成部２１、ペアリング条件編集部２２、ペアリング処理実行部３１、ペアリング結果提示部４１、およびペアリング結果通知部４２の処理機能をプロセッサ１０１に実行させることができる。

ストレージデバイス１０４は、上述した、端末取扱内容蓄積部１５、ペアリング条件保持部２５、およびペアリング結果保持部４５の記憶領域として機能し得る。ストレージデバイス１０４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む。ストレージデバイス１０４の一部領域がプログラムメモリ１０３として使用されてもよい。

入出力インタフェース１０５は、外部機器と通信するための通信モジュールおよび周辺機器を接続するための複数の端子を備える。外部機器は、例えばユーザ端末ＵＴである。通信モジュールは、例えば、有線モジュールおよび／または無線モジュールを含んでよい。周辺機器の例は、ディスプレイ、キーボード、およびマウスを含む。

なお、プロセッサ１０１は複数のプロセッサを含んでもよい。また、上記処理機能の少なくとも一部が、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの集積回路を含む、他の多様な形式で実現されてもよい。ストレージデバイス１０４の記憶領域の少なくとも一部が、検索サーバ１とは異なる装置に設けられてもよい。

（２）動作
（２－１）動作全体の概要
次に、以上のように構成された一実施形態に係る情報処理装置としての検索サーバ１による情報処理動作について説明する。

図５は、その情報処理動作の概要を示す図である。
ステップＳ１において、検索サーバ１は、端末取扱内容の把握処理を行う。端末取扱内容の把握処理は、困り事の発生時に、相談者（第１のユーザ）により発せられた検索要求に応じて、ユーザ端末ＵＴＸで取り扱われているテキスト情報（第１のテキスト情報）を取得することを含む。端末取扱内容の把握処理は、相談元ユーザ端末ＵＴＸにおける相談者の業務経験としてのテキスト情報（第２のテキスト情報）の取得と、相談元ユーザ端末ＵＴＸを除く全ユーザ端末ＵＴの業務経験としてのテキスト情報（第３のテキスト情報）の取得とをさらに含み得る。

ステップＳ２において、検索サーバ１は、ペアリング条件の生成処理を行う。ペアリング条件の生成処理は、取得された第１のテキスト情報に含まれる語を、第２のテキスト情報における出現頻度に応じて、出現頻度が所定の閾値よりも低い第１の語群と、出現頻度が所定の閾値以上の第２の語群とに区分する処理を含む。第１の語群は、「困り事情報」に対応し、相談者にとってより経験に乏しい語を含む。第２の語群は「周辺情報」に対応する。なお、ここでは「出現頻度」とは、ある単語が、比較対象とするテキスト情報中に出現する個数を、当該比較対象とするテキスト情報中に含まれるすべての語の総数で除したものとして算出される。ステップＳ２の例で言えば、取得された第１のテキスト情報に含まれる各語が第２のテキスト情報中に出現する個数を算出し、当該個数を第２のテキスト情報中に含まれるすべての語の総数で割ることによって算出される。

ステップＳ３において、検索サーバ１は、ペアリング処理を行う。ペアリング処理は、困り事情報および周辺情報の出現頻度を業務経験の多寡とみなして、相談元ユーザ以外のユーザから相談先ユーザの候補を抽出し、それぞれの推薦度を算出する処理を含む。

ステップＳ４において、検索サーバ１は、ペアリング結果の出力を行う。ペアリング結果の出力は、相談元ユーザおよび相談先ユーザに対し、ペアリング結果を表示させるための処理を含む。

以下で上記ステップＳ１～Ｓ４についてさらに詳細に説明する。以下の説明では、
・業務実施者全体(相談者、相談先含む)の集合：Ｋ
・各業務実施者ｋ（∈Ｋ）のレコードの集合：Ｌ_ｋ
・困り事情報（に含まれる語彙の集合）：Ｔ
・周辺情報（に含まれる語彙の集合）：Ｂ
とする。

検索サーバ１は、困り事情報Ｔに含まれる各語ｔ_ｉ について、語彙の出現頻度分布から、該当する語の出現頻度：ｍ_ｉ，ｋ を算出する。その上で、「困り事情報に関する業務経験の保有量」として以下を算出する。

困り事情報の網羅度合いは、言い換えれば、第１の語群に属する語（困り事情報の語彙）のうち各業務実施者のレコードに存在する語の割合を表す。困り事情報の取扱い度合いは、言い換えれば、第１の語群に属する語が各業務実施者のレコードに出現する頻度の総和を、第１の語群に属する語の総数で除した値を表す。

また検索サーバ１は、周辺情報Ｂに含まれる各語ｂ_ｊ について、語彙の出現頻度分布から、該当する語の出現頻度ｎ_ｊ，ｋ を算出する。その上で、「周辺情報に関する業務経験の保有量」として、以下を算出する。

周辺情報の網羅度合いは、言い換えれば、第２の語群に属する語（周辺情報の語彙）のうち各業務実施者のレコードに存在する語の割合を表す。周辺情報の取扱い度合いは、言い換えれば、第２の語群に属する語が各業務実施者のレコードに出現する頻度の総和を、第２の語群に属する語の総数で除した値を表す。

さらに検索サーバ１は、「困り事情報に関する業務経験の保有量」を用いて、集合Ｋから相談先候補を抽出し、各相談先候補者ｋについて、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」とを用いて、下記「推薦度」ｒ_ｋ を算出し各相談先候補者ｋに付与する。

上式中、α、β、γ、δは、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」に関する評価指標のどれを、どの程度、推薦度に反映するかを制御するパラメータであり、例えば検索サーバ１の管理者等によりあらかじめ指定される。

推薦度は、言い換えれば、各相談先候補者ｋについて、困り事情報の網羅度合い、困り事情報の取扱い度合い、周辺情報の網羅度合い、および周辺情報の取扱い度合いを重み付け加算した値である。推薦度は、困り事情報の網羅度合いの値が大きいほど、困り事情報の取扱い度合いが大きいほど、周辺情報の網羅度合いが大きいほど、および周辺情報の取扱い度合いが大きいほど、高い値をとる。

なお、推薦度の算出には、困り事情報の網羅度合い、困り事情報の取扱い度合い、周辺情報の網羅度合い、および周辺情報の取扱い度合いのすべてを使用する必要はなく、これらのうちのいずれか１つを用いて算出されてもよい。言い換えれば、上記α、β、γ、δは正の値またはゼロであり得、α、β、γ、δのうちの少なくとも１つが非ゼロであればよい。
以下で、検索サーバ１の動作について、さらに詳細に説明する。

（２－２）端末取扱内容の把握処理
図６は、図５に示したステップＳ１の処理の詳細を示す図である。
ステップＳ１０１において、検索サーバ１は、困り事の発生を監視している。ステップＳ１０１で困り事が発生したと判定されたら、ステップＳ１０２に移行する。例えば、検索サーバ１は、いずれかのユーザ端末ＵＴから相談先の検索を求める検索要求が発せられたことをトリガとして、後続の処理を実行する。検索要求は、例えば、ユーザ端末ＵＴＸのディスプレイ上にＧＵＩとして表示された「相談ボタン」を相談元ユーザが押すことによって、ユーザ端末ＵＴＸから検索サーバ１に送信される。

ステップＳ１０２において、端末取扱内容取得部１１は、困り事が発生した時にユーザ端末ＵＴＸで取り扱われているテキスト情報を取得する。テキスト情報は、ユーザ端末ＵＴＸから検索要求が送信された時にユーザ端末ＵＴＸのディスプレイ上でユーザに表示されている画面のみから取得されてもよいし、画面に表示されていない部分も含めてユーザ端末上でアクティブな電子ファイルから取得されてもよい。

上述したように、端末取扱内容取得部１１は、ＵＩＡやＭＳＡＡ、あるいはユーザ端末ＵＴ内で動作するプログラムが独自に提供するインタフェースを利用し、画面に表示されているテキスト情報を取得し得る。あるいは、端末取扱内容取得部１１は、各端末画面に表示された画像から、文字認識技術によりテキスト化してもよいし、各端末で入出力された音声信号を音声認識技術等によりテキスト化してもよい。端末取扱内容取得部１１は、各種データ形式への既存技術の適用によりテキスト化することで、テキスト情報を取得する。オプションとして、端末取扱内容取得部１１は、テキスト情報とあわせて、テキスト情報の取得対象となった画面全体またはウィンドウの画面画像や、ドキュメントのパスを取得してもよい。

図７は、端末取扱内容取得部１１によって取得されるテキスト情報の一例を示す。ここでは、ユーザ端末ＵＴＸ上で発注内容の登録処理が行われており、画面ＤＳ１はその時のユーザ端末ＵＴＸのディスプレイ上の表示をキャプチャしたものである。画面ＤＳ１は、「発注内容」、「発注伝票番号」などのテキスト情報を含む。この画面表示に基づき、上述したようにテキスト情報ＴＩ１が取得される。

次いで、図６のステップＳ１０３において、端末取扱内容取得部１１は、取得されたテキスト情報をユーザＩＤに関連付けるなどにより業務実施者を区別して、端末取扱内容蓄積部１５に記憶させる。テキスト情報はまた日時情報に関連付けられてもよい。

端末取扱内容蓄積部１５には、このように、端末取扱内容取得部１１によりテキスト情報が取得されるたびに情報を蓄積していく。あるいは、検索サーバ１による動作を開始する前提として、困り事の発生の有無にかかわらず、あらかじめ全ユーザに関する一定量以上のテキスト情報が端末取扱内容蓄積部１５に蓄積されているものとしてもよい。

またここで、端末取扱内容蓄積部１５は、テキスト情報に含まれる語彙の出現頻度分布等、テキスト情報を加工した形で保持してもよい。オプションとして、端末取扱内容蓄積部１５は、テキスト情報の取得対象となったユーザ端末ＵＴの画面全体またはウィンドウの画面画像や、対象ドキュメントのパスを、取得時刻とともに、テキスト情報と関連付けて保持してもよい。データは、各ユーザ端末ＵＴの各業務実施者のみがアクセス可能なデータ記憶装置上の領域に分散して配置されてもよいし、ファイルサーバ等に全業務実施者分がまとめて配置されてもよい。あるいは、テキスト情報や画面画像、ドキュメントのパスは分散して配置し、語彙の出現頻度分布のみをまとめて配置する等、データの種類によって配置方法を変えてもよい。

図８は、端末取扱内容蓄積部１５に保持されるデータの第１の例を示す。図８の例では、業務実施者ごとに（業務実施者１，・・・業務実施者ｋ）、テキスト情報がその取得タイミングを区別して保持される例を示している。この例では、項目として、「取得時刻」、「テキスト情報」、「画面画像」、「パス」が含まれる。ただし、取得時刻、画面画像およびパスの取得および保持はオプションである。

図９は、端末取扱内容蓄積部１５に保持されるデータの第２の例を示す。図９の例では、テキスト情報が語彙の出現頻度分布に加工されて保持される例を示している。この例では、項目として「単語」および「出現回数」が含まれる。業務実施者ごとに、テキスト情報から抽出された各語（ＡＡＡ、発注内容、支払方法・・・）について、これまでに蓄積している全データ内の出現回（３５２、６０、６０・・・）数が算出され、更新／記録される。

（２－３）ペアリング条件の生成処理
図１０は、図５に示したステップＳ２の処理の詳細を示す図である。
ステップＳ２０１において、ペアリング条件生成部２１は、端末取扱内容取得部１１によって取得されたテキスト情報を取得する。

ステップＳ２０２において、ペアリング条件生成部２１は、取得したテキスト情報を、形態素解析により形態素に分割する。分割された形態素のうち、助詞など重要度の低いものは取り除かれてもよい。またはあらかじめ登録された辞書の参照により、形態素を統合してより複雑な語を形成するようにしてもよい。分割によって得られた個々の情報をここでは語または単語と称する。なお、形態素解析は一例であり、他の手法によって分割されてもよい。

ステップＳ２０３において、ペアリング条件生成部２１は、得られた各語について、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積されたテキスト情報中における出現状況を調べ、「困り事情報」および「周辺情報」に相当するかどうかを判定する。ここで、各語の比較対象とするテキスト情報は、相談者自身または他の業務実施者に関して蓄積されたテキスト情報であり得る。ペアリング条件生成部２１による「困り事情報」および「周辺情報」の判定は、例えば、以下のような手法を用いて行われる。

（２－３－１）「困り事情報」および「周辺情報」を判定する処理の第１実施例
（2-3-1-1）第１ステップ
ステップＳ２０２で得られた各語について、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、相談者自身の蓄積されたテキスト情報中に出現する回数を調べ、出現頻度を求める。
（2-3-1-2）第２ステップ
次に、上記（2-3-1-1）で得た各語の出現頻度を、あらかじめ設定された閾値と比較し、高低を判定し、例えば閾値以上の出現頻度を有する語を「周辺情報」と判定し、閾値よりも低い出現頻度を有する語を「困り事情報」と判定する。

図１１は、第１実施例による判定を例示する図である。相談者の端末ＵＴＸから取得された各語について、相談者自身の蓄積された過去のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が高い語は「周辺情報」ＰＷと判定され、出現頻度が低い語は「困り事情報」ＴＷと判定される。

（２－３－２）「困り事情報」および「周辺情報」を判定する処理の第２実施例
（2-3-2-1）第１ステップ
ステップＳ２０２で得られた各語について、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、相談者自身の蓄積されたテキスト情報中に出現する回数を調べ、出現頻度を求める。
（2-3-2-2）第２ステップ
上記（2-3-2-1）で得た、相談者自身の各語の出現頻度を、閾値と比較し、高低を判定する。
（2-3-2-3）第３ステップ
ステップＳ２０２で得られた各語について、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、相談者以外の業務実施者ごとに、蓄積されたテキスト情報中に出現する回数を調べ、出現頻度を求める。
（2-3-2-4）第４ステップ
上記（2-3-2-3）で得た、業務実施者ごとの各語の出現頻度を、閾値と比較し、高低を判定する。
（2-3-2-5）第５ステップ
上記（2-3-2-4）で得た、「高い」と判定された業務実施者の数、「低い」と判定された業務実施者の数を数える。
（2-3-2-6）第６ステップ
上記（2-3-2-2）および（2-3-2-5）の結果に基づいて、各語が「困り事情報」および「周辺情報」に相当するかどうかを判定する。なお、（2-3-2-2）および（2-3-2-4）で用いる閾値は、同じ値を用いても、異なる値を用いてもよい。

図１２は、第２実施例による判定を例示する図である。相談者の端末ＵＴＸから取得された各語について、第１実施例と同様に、相談者自身の蓄積された過去のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が高い語は「周辺情報」ＰＷと判定され、出現頻度が低い語は「困り事情報」ＴＷと判定される。ただし第１実施例とは異なり、他の業務実施者のテキスト情報中の出現頻度が他の業務実施者全員について低い語は、「周辺情報」ＰＷおよび「困り事情報」ＴＷから除外される。このように、他の業務実施者全員について出現頻度の低い語を除外することにより、全業務実施者の過去業務全体を通じて、困り事発生時にのみ固有であって過去の対応事例や対応経験を探す上で役に立たない語（例えば、新規案件のＩＤ等）を除外することができる。

（２－３－３）閾値の決定例
なお、上記（2-3-1-2）、（2-3-2-2）および（2-3-2-4）で使用される閾値は、例えば、以下のように決定することができる。
［例１］検索サーバ１の管理者等、人があらかじめ固定値として指定する。
［例２］相談者自身の蓄積されたテキスト情報中の語彙について、出現頻度の統計値（平均値、中央値、最頻値、分散、偏差値等）を算出し、その統計値から決定する。
［例３］全業務実施者の蓄積されたテキスト情報中の語彙について、出現頻度の統計値（平均値、中央値、最頻値、分散、偏差値等）を算出し、その統計値から決定する。

（２－３－４）判定結果の保存例
次いで図１０のステップＳ２０４において、ペアリング条件生成部２１は、判定結果をペアリング条件保持部２５に保存する。

ペアリング条件保持部２５は、困り事情報の語彙および周辺情報の語彙を保持する。オプションとして、ペアリング条件保持部２５は、困り事発生時に取得されたテキスト情報や、それとともに取得された画面画像、ドキュメントのパスをあわせて保持してもよい。

図１３は、ペアリング条件保持部２５に保持されるデータの一例を示す。この例では、項目として「ペアリング処理ＩＤ」、「相談者」、「困り事情報」、「周辺情報」、「テキスト情報」、「画面画像」、および「パス」を含む。なお、「テキスト情報」、「画面画像」、および「パス」は、端末取扱内容蓄積部１５に保持されるデータと同名項目の情報であり、いずれもオプションである。

またオプションとして、ペアリング条件保持部２５に格納された情報は、相談者が編集可能である。上述したように、ペアリング条件編集部２２がそのような編集を可能にする。ペアリング条件編集部２２は、例えば、ペアリング条件保持部２５で保持されている情報が更新されるたびに、または一定時間ごとに、相談者が使用するユーザ端末ＵＴＸに対し、ペアリング条件保持部２５で保持されている困り事情報および周辺情報それぞれの語を表示させるための情報を生成し、送信する。相談者がユーザ端末ＵＴＸを介して、語の削除、変更、追加等を要求する操作を行うと、その要求が検索サーバ１に送信され、ペアリング条件編集部２２は、相談者の要求に応じてペアリング条件保持部２５に保存された情報を編集する。

（２－４）ペアリング処理
図１４は、図５に示したステップＳ３の処理の詳細を示す図である。この処理は主にペアリング処理実行部３１によって実行される。上述したように、ペアリング処理実行部３１は、ペアリング条件保持部２５で保持されている困り事情報および周辺情報を、各業務実施者に関連付けて蓄積されたテキスト情報と比較することによって、
評価指標Ａ：困り事情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量
評価指標Ｂ：周辺情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量
をそれぞれ算出し、評価指標Ａに基づき、困り事に関する業務経験を有する、と判定された人を抽出し、その上で、評価指標Ｂ、評価指標Ａがより大きい人に、より高い推薦度を割り当てる。

まずステップＳ３０１において、ペアリング処理実行部３１は、ペアリング条件保持部２５から相談者の困り事情報および周辺情報を読み出す。

ステップＳ３０２において、ペアリング処理実行部３１は、上記評価指標Ａに基づき、困り事情報の使用経験が多い業務実施者を相談先候補として抽出する。

ステップＳ３０３において、ペアリング処理実行部３１は、困り事情報を知っていて、かつ周辺情報の経験が多い業務実施者に高い推薦度を割り当てる。

ステップＳ３０４において、ペアリング処理実行部３１は、ペアリング結果保持部４５にペアリング結果を保存する。

以下でペアリング処理についてさらに詳細に説明する。上述したのと同様に、以下の説明では、
業務実施者の集合：Ｋ
困り事情報（に含まれる語彙の集合）：Ｔ
周辺情報（に含まれる語彙の集合）：Ｂ
を用いる。

（２－４－１）ペアリング処理の第１実施例：テキスト情報が、取得タイミングを区別して保持されている場合の処理の例
端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、各業務実施者のテキスト情報は、取得タイミングの違いにより、異なる「レコード」（図８における行）として保持されているものとする。各業務実施者ｋ（∈Ｋ）のレコードの集合をＬ_ｋ とする。

この第１実施例では、ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者の累積のテキスト情報全体に対してではなく、レコードごとに、困り事情報と周辺情報の両方がどの程度含まれているかを調べる。これにより、困り事情報と周辺情報を同じタイミングで取り扱った経験、すなわち、相談者と同じ業務状況の経験をどの程度保有するか、を考慮することができる。

なお、各レコードにタイムスタンプが付与されている場合には、困り事発生時から一定の期間以内のレコードに限定する等、テキスト情報が取得されたタイミングを考慮してもよい。

（2-4-1-1）第１ステップ
ペアリング処理実行部３１は、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、各業務実施者ｋ（∈Ｋ）のテキスト情報の各レコードｌ（∈Ｌ_ｋ ）に対し、以下の（ｉ）および（ｉｉ）を実施する。
（ｉ）ペアリング処理実行部３１は、困り事情報Ｔに含まれる各語ｔ_ｉ について、該当する単語の出現頻度ｍ_{ｉ，ｋ，ｌ} を取得する。その上で以下を算出する。

（ｉｉ）ペアリング処理実行部３１は、周辺情報Ｂに含まれる各語ｂ_ｊ について、該当する語の出現頻度ｎ_{ｊ，ｋ，ｌ}を取得する。その上で、以下を算出する。

（2-4-1-2）第２ステップ
ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者ｋのテキスト情報の各レコードｌが、困り事に関するレコードかどうかを、レコードにおける困り事情報の網羅度合いｇ_ｋ，ｌ と、その閾値ｇ^＊ を比較し、以下のように判定する。

（2-4-1-3）第３ステップ
ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者ｋについて以下の（ｉｉｉ）および（ｉｖ）を実施する。
（ｉｉｉ）「困り事情報に関する業務経験の保有量」として、以下を算出する。

（ｉｖ）「周辺情報に関する業務経験の保有量」として、以下を算出する。

（2-4-1-4）第４ステップ
ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者ｋが、困り事に関する業務経験を有するかどうかを、

および「困り事情報に関する業務経験の保有量」を用いて、以下のいずれか一方または両方において、困り事に関する業務経験を有すると判定されるかどうかによって判定する。

（2-4-1-5）第５ステップ
ペアリング処理実行部３１は、上記（2-4-1-4）の第４ステップで困り事に関する業務経験を有すると判定された各業務実施者ｋについて「推薦度」ｒ_ｋ を算出する。

（2-4-1-5-1）推薦度算出方法の第１実施例
ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者ｋについて、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」を用いて、以下のように「推薦度」ｒ_ｋ を算出することができる。

ただし、α、β、γ、δは、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」に関する評価指標のどれを、どの程度、推薦度に反映するかを制御するパラメータであり、上述したように、例えば検索サーバ１の管理者等によりあらかじめ指定される。α、β、γ、δは、ゼロまたは正の値を取り得、少なくとも１つが非ゼロの値を取る。

（2-4-1-5-2）推薦度算出方法の第２実施例
ペアリング処理実行部３１は、困り事情報Ｔに含まれる各語ｔ_ｉ と周辺情報Ｂに含まれる各語ｂ_ｊ について、以下の重みを算出する。これは、各業務実施者ｋの蓄積されたテキスト情報の各レコードｌをひとつの文書とみなした場合の、ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）に相当する。

ペアリング処理実行部３１は、さらに、「困り事情報に関する業務経験の重み付き保有量」として、

「周辺情報に関する業務経験の重み付き保有量」として、

を算出する。上記第４ステップで困り事に関する業務経験を有すると判定された、各業務実施者ｋについて「推薦度」ｒ_ｋ を以下のように算出する。

（２－４－２）ペアリング処理の第２実施例：テキスト情報が、語彙の出現頻度分布として保持されている処理の例
端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、各業務実施者のテキスト情報は、取得タイミングの違いについては区別せず、図９のように、処理開始時点までに各語が何回出現したか、を表す累積の出現回数が保持されているものとする。

この場合、ペアリング処理実行部３１は、以下のように、各業務実施者の累積のテキスト情報全体に対して、困り事情報と周辺情報の両方が、どの程度含まれているかを調べることになる。そのため、各業務実施者が困り事情報と周辺情報を同じタイミングで取り扱った経験をどの程度保有するかは考慮されない。一方、個々のレコードを調べる方法に比べ、ペアリング処理の処理量を大幅に低減でき、検索サーバ１の処理負荷を大きく軽減できる。

（2-4-2-1）第１ステップ
端末取扱内容蓄積部１５に蓄積された、各業務実施者ｋ（∈Ｋ）の語彙の出現頻度分布について、以下の（ｖ）および（ｖｉ）を実施する。
（ｖ）困り事情報Ｔに含まれる各語ｔ_ｉについて、語彙の出現頻度分布から、該当する単語の出現頻度ｍ_ｉ，ｋ を取得する。その上で、「困り事情報に関する業務経験の保有量」として、以下を算出する。

（ｖｉ）周辺情報Ｂに含まれる各語ｂ_ｊ について、語彙の出現頻度分布から、該当する単語の出現頻度ｎ_ｊ，ｋ を取得する。その上で、「周辺情報に関する業務経験の保有量」として、以下を算出する。

（2-4-2-2）第２ステップ
各業務実施者ｋが、困り事に関する業務経験を有するかどうかを、「困り事情報に関する業務経験の保有量」を用いて、以下のいずれか一方または両方において、困り事に関する業務経験を有すると判定されるかどうかによって判定する。

（2-4-2-3）第３ステップ
ペアリング処理実行部３１は、上記の第２ステップで困り事に関する業務経験を有すると判定された各業務実施者ｋについて「推薦度」ｒ_ｋ を算出する。

（2-4-2-3-1）推薦度算出方法の第１実施例
ペアリング処理実行部３１は、各業務実施者ｋについて、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」を用いて「推薦度」ｒ_ｋ を以下のように算出することができる。

ただし、α、β、γ、δは、「困り事情報に関する業務経験の保有量」と「周辺情報に関する業務経験の保有量」に関する評価指標のどれを、どの程度、推薦度に反映するかを制御するパラメータであり、上述したように、例えば検索サーバ１の管理者等によりあらかじめ指定される。α、β、γ、δは、ゼロまたは正の値を取り得、少なくとも１つが非ゼロの値を取る。

（2-4-2-3-2）推薦度算出方法の第２実施例
または、困り事情報Ｔに含まれる各語ｔ_ｉ と周辺情報Ｂに含まれる各語ｂ_ｊ について、以下の重みを算出する。これは、各業務実施者ｋの蓄積されたテキスト情報をひとつの文書とみなした場合のＩＤＦ（Inverse Document Frequency）に相当する。

ペアリング処理実行部３１は、さらに、「困り事情報に関する業務経験の重み付き保有量」として、

「周辺情報に関する業務経験の重み付き保有量」として、

を算出する。上記第４ステップで困り事に関する業務経験を有すると判定された、各業務実施者ｋについて「推薦度」ｒ_ｋ を以下のように算出する。

（２－４－３）ペアリング結果の保存
以上のようにペアリング処理実行部３１によって抽出／算出された相談先候補者と、その推薦度は、図１４のステップＳ３０４において、ペアリング結果保持部４５に保存される。

図１５は、ペアリング結果保持部４５に保存される情報の一例を示す。
図１５に示されるように、ペアリング結果保持部４５には、個々のペアリング処理を識別する「ペアリング処理ＩＤ」に紐づけて「相談先候補者」およびそれぞれの「推薦度」が保持される。図１５の例では「相談先候補者」はユーザＩＤとして保存されるが、名前やニックネーム等によって保持されてもよい。

さらにオプションとして、図１５に示されるように、ペアリング結果保持部４５は、相談先候補者ごとに「困り事情報」および「周辺情報」を保持することもできる。図１５の例では、「ペアリング処理ＩＤ＝ＰＲ０００１」のレコードについて見ると、「相談先候補者＝Ｕｓｅｒ００５１」は「推薦度＝２３．２」と算出され、困り事情報に関する「業務経験保有量」は「網羅＝１．０」「取扱い＝３．８」であり、語彙別の出現頻度は「月別展開＝１２６」「今月末実績合計＝１０３」であり、同様に、周辺情報に関する「業務経験保有量」は「網羅＝１．０」「取扱い＝８．２」であり、語彙別の出現頻度は「ＳＭＡＲＴ＝４１８」「案件ＩＤ＝３５６」「発注案件ＩＤ＝３０１」と保存される。さらにオプションとして、ペアリング結果保持部４５は、「困り事情報」および「周辺情報」のそれぞれについて、蓄積されたテキスト情報中における出現頻度、当該候補者における困り事やその発生時の業務状況の経験度合い等を、あわせて保持してもよい。

（２－５）ペアリング結果出力処理
図１６は、図５に示したステップＳ４の処理の詳細を示す図である。
ステップＳ４０１において、ペアリング結果提示部４１およびペアリング結果通知部４２は、それぞれ、ペアリング結果保持部４５に保存されたペアリング結果を読み出す。

ステップＳ４０２において、ペアリング結果提示部４１は、相談者に対してペアリング結果を提示するための提示情報を生成し出力する。出力された提示情報は、例えばネットワークＮＷを介して相談者が使用するユーザ端末ＵＴＸに送信される。ユーザ端末ＵＴＸは、この提示情報を受信すると、対応する表示画面を生成してディスプレイなどに表示し、相談者に提示する。提示情報は、表示画面上に相談先候補者の連絡先情報を表示させるための情報を含んでもよい。オプションとして、ユーザ端末ＵＴＸの表示画面を介して相談者による相談先候補者の選択操作を受け付けると、相談者のユーザ端末ＵＴＸから、選択された相談先候補者へのコミュニケーション（電話、メール、ビジネスチャット等）が開始されるようにしてもよい。相談者と相談先候補者との間のコミュニケーションは、検索サーバ１を介するものであってもよいし、検索サーバ１を介さないものであってもよい。

ステップＳ４０３において、ペアリング結果通知部４２は、抽出された相談先候補者のうち、推薦度の高い順に並べた際の順位があらかじめ指定された閾値以内の業務実施者（以下、「最終候補者」と言う。）に対し、困り事の発生を通知するための通知情報を生成し出力する。出力された通知情報は、例えばネットワークＮＷを介して、各最終候補者が使用するユーザ端末ＵＴに送信される。ユーザ端末ＵＴは、この通知情報を受信すると、対応する表示画面を生成してディスプレイなどに表示して、各最終候補者に提示する。オプションとして、出力される通知情報は、困り事発生時に相談者の端末で取得され、ペアリング条件保持部で保持されている、テキスト情報や、それとともに取得された画面画像、ドキュメントのパスなどを表示させるための情報を含んでもよい。やはりオプションとして、出力される通知情報は、端末取扱内容蓄積部１５に蓄積されている、最終候補者のテキスト情報の中から、困り事情報と周辺情報を含むものを特定し、それに関連付けられた画面画像やパスを表示させるための情報を含んでもよい。

さらにオプションとして、ユーザ端末ＵＴの表示画面を介して最終候補者による相談受付操作を受け付けると、最終候補者のユーザ端末ＵＴから、相談者とのコミュニケーション（電話、メール、ビジネスチャット等）が開始されるようにしてもよい。やはり最終候補者と相談者との間のコミュニケーションは、検索サーバ１を介するものであってもよいし、検索サーバ１を介さないものであってもよい。

なお、上記のステップＳ４０２とステップＳ４０３は、それぞれ任意のタイミングで実行されてよく、同時並行して実行されてもよいし、順次に実行されてもよい。

以上詳述したように、この発明の一実施形態では、第１のユーザ（相談元ユーザ）ＵＳＸにより発せられた、複数のユーザの中から候補ユーザの検索を求める検索要求に応じて、第１のユーザが使用する端末装置ＵＴＸで取り扱われている第１のテキスト情報が取得される。そして、第１のテキスト情報に含まれる語に関して、過去に第１のユーザが使用した端末装置から取得された第２のテキスト情報における出現頻度が算出される。第１のテキスト情報に含まれる語は、第２のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が第１の閾値よりも低い第１の語群（困り事情報）と、出現頻度が前記第１の閾値以上の第２の語群（周辺情報）とに区分される。次いで、第１の語群に属する語に関して、検索対象である複数のユーザの各々の過去の作業に係る第３のテキスト情報中の出現頻度が判定され、出現頻度に応じて候補ユーザが抽出される。そして、抽出された候補ユーザに関する情報が、相談元ユーザである第１のユーザに提示される。候補ユーザの抽出にはさらに第２の語群に属する語の出現頻度が用いられることもできる。また抽出された候補ユーザについては、第１の語群（困り事情報）および／または第２の語群（周辺情報）の語の出現頻度に基づいて、推薦度が算出される。相談元ユーザには、候補ユーザが算出された推薦度とともに、または算出された推薦度に応じた順序で提示され得る。さらに、候補ユーザに対しても、相談元ユーザに関する情報、困り事情報、または周辺情報が通知され得る。

（３）効果
以上で詳述したように、一実施形態によれば、業務実施者全員の業務で扱ったテキスト情報（語彙）が業務実施者ごとに蓄積されており、ある担当者が業務中に何か困り事が発生した場合、例えば、画面の相談ボタンを押すと、その業務画面中の語彙を抽出して、困り事情報および周辺情報の語彙が判定され、その経験を有する相談先が検索されて担当者に提示される。より詳細には、困り事情報および周辺情報の判定は、その業務画面中の語彙のうち、相談者自身の蓄積されているテキスト情報に出現回数が少ない（過去に経験が少ない不慣れな）語彙を相談したい困り事と判定し、その他の語彙を周辺情報と判定するものである。また、相談先の検索は、業務実施者のうち、蓄積されているテキスト情報に困り事語彙の網羅度および出現回数が高く（相談者の困り事に対する経験が多く）、周辺情報語彙の網羅度および出現回数も高い（相談者と同じような業務経験がある）相談先を検索して推薦するものである。これによって、業務経験に関するタグ付けを不要とすると共に、相談者および相談先の背景業務経験も考慮した検索を行うため、より適切な相談先の推薦が可能となる。

言い換えれば、検索システム１００では、各ユーザ端末ＵＴで取り扱われるテキスト情報をバックグラウンドで取得し、各業務実施者（ユーザ）に関連付けて記録、蓄積しておく。検索サーバ１が、この蓄積された情報を各業務実施者の業務経験の把握に用いることによって、相談者ペアリングを目的とした業務経験の明示的／能動的な登録（入力、タグ付け等）が不要となる。また、メールシステムやコンテンツ管理システム、オフィス文書において、ドキュメントのメタ情報等として保持された、作成者だけでなく、参照者も、ドキュメント中の語彙（特に、そのうち、端末画面に表示された部分）に関する業務経験の保有者として扱うことが可能となる。

また検索サーバ１は、現在の相談者の業務情報に係るテキスト情報を「困り事情報」と「周辺情報」に区分する。困り事情報に関する業務経験から相談先候補を選定し、困り事情報と周辺情報両方をより持つ人に、より高い推薦度を割り当てる。これにより、困り事情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量による判定を抽出条件とすることで、困り事情報に関する業務経験の保有者以外は、相談先の候補者から除外される。その結果、候補者は、困り事を解決した経験の保有者である可能性が高まる。また、相談先候補者の推薦度を、周辺情報に関する各業務実施者の業務経験の保有量を用いて決定することで、周辺情報に関する業務経験をより多く保有する人ほど、相談先としてより優先的に推薦される。その結果、同じ業務状況の経験者同士での相談となるため、
－ 相談者が自身の困り事発生時の業務状況を相談先に理解してもらうのに、多くの説明を必要としない、
－ 相談先は、自身の経験をそのまま共有することで、相談者の業務状況に即した解決策となり、相談者の業務状況に即した説明を改めて用意する必要がない、
などが可能となる。

さらに検索サーバ１は、相談者だけではなく、業務実施者全員を対象に、困り事情報と周辺情報の業務経験の保有状況を調べる。これにより、相談者の目線からのみではなく、相談先目線も含んだペアリングを実現する。

さらに検索サーバ１によるペアリング処理の結果、高い推薦度が割り当てられた相談先候補者に、自身の経験に基づき支援できそうな困り事が発生していることを通知する。これにより、相談先となりうる業務実施者が、自分の経験に基づき解決可能な困り事の発生に容易に気付くことができる。また、自分の経験では解決困難な他の困り事と容易に区別できる。

さらに検索サーバ１によって生成される情報により、相談元ユーザ端末ＵＴＸで取り扱われていたテキスト情報に加え、画面画像やドキュメントのパスを取得し、テキスト情報と関連付けて記録、蓄積する。相談先候補者が相談を受け付ける際、または、通知を受ける際に、蓄積されたテキスト情報の中から、ペアリング条件である、困り事情報と周辺情報を含むテキスト情報を特定し、それに関連付けられた画面画像やパスを表示する。相談先候補者が、自身で過去のドキュメントを探したり、システム画面上に過去の案件を再度表示したりしなくても、特定されたテキスト情報と、画面画像、パスを、相談者に共有することができれば、相談先候補者が経験した解決事例を相談者に対して容易に提示することができる。

さらに、相談者は、どのようなことで困っているかを具体的にテキスト入力する必要はなく、例えば「困り事を具体的に特定できない」、「わからないことがわからない」ような状況であっても、相談者に対し、より適切な相談先を提示することができる。

（４）他の実施形態
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。
例えば、検索サーバ１が、端末取扱内容蓄積部１５、ペアリング条件保持部２５、およびペアリング結果保持部４５を備えるものとして説明したが、これに限定されない。端末取扱内容蓄積部１５、ペアリング条件保持部２５、およびペアリング結果保持部４５のうちの少なくとも１つが、検索サーバ１とは別個の外部装置に設けられてもよい。外部装置は、検索サーバ１とは別体のデータベースサーバであってもよいし、クラウドで提供されるデータベースであってもよいし、ユーザ端末ＵＴのうちのいずれかであってもよい。また、これらに分散して設けられてもよい。

同様に、検索サーバ１が備える機能部Ｆ１～Ｆ４、または端末取扱内容取得部１１、ペアリング条件生成部２１、ペアリング条件編集部２２、ペアリング処理実行部３１、ペアリング結果提示部４１およびペアリング結果通知部４２を、複数の装置に分散配置し、これらの装置が互いに連携することにより処理を行うようにしてもよい。またこれらの各部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。

また検索サーバ１が、検索対象である業務実施者について困り事情報および周辺情報の両方の業務経験を判定することにより、候補者を抽出するものとして説明した。しかし、困り事情報または周辺情報のいずれか一方だけについて業務経験を判定するようにしてもよい。これにより、検索サーバ１の処理負荷を低減することができ、検索処理速度を高めることもできる。困り事情報および周辺情報のいずれを使用して検索を行うかを、相談者が随時選択できるようにしてもよい。この場合、相談者の状況や嗜好に応じた検索を行うことができる。

また、図１０に関して説明したペアリング条件の生成処理において、相談者の現在の業務状況に相当する第１のテキスト情報における各語の出現頻度が考慮されてもよい。例えば、第１のテキスト情報中に特定の語が頻出する場合には、その語に関する業務経験の保有量（網羅度合いおよび取扱い度合い）が強く推薦度に寄与するような処理を行ってもよい。

さらに、以上で説明した各処理の流れは、説明した手順に限定されるものではなく、いくつかのステップの順序が入れ替えられてもよいし、いくつかのステップが同時並行で実施されてもよい。また、以上で説明した一連の処理は、時間的に連続して実行される必要はなく、各ステップは任意のタイミングで実行されてもよい。

以上で記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウェア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体（記憶媒体）に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウェア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。上記装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウェア手段を構築し、このソフトウェア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

その他、テキスト情報の取得および分割等の処理についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

なお、この発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

１…検索サーバ
１１…端末取扱内容取得部
１５…端末取扱内容蓄積部
２１…ペアリング条件生成部
２２…ペアリング条件編集部
２５…ペアリング条件保持部
３１…ペアリング処理実行部
３５…ペアリング条件保持部
４１…ペアリング結果提示部
４２…ペアリング結果通知部
４５…ペアリング結果保持部
１００…検索システム

Claims (8)

1. 第１のユーザにより発せられた、複数のユーザの中から候補ユーザの検索を求める検索要求に応じて、前記第１のユーザが使用する端末装置で取り扱われている第１のテキスト情報を取得する情報取得部と、
   前記第１のテキスト情報に含まれる語を、前記第１のユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が第１の閾値よりも低い第１の語群と、出現頻度が前記第１の閾値以上の第２の語群とに区分する条件生成部と、
   前記複数のユーザの中から、各ユーザの過去の作業に係る第３のテキスト情報中の前記第１の語群に属する語の出現頻度に応じて、前記候補ユーザを抽出する検索処理部と、
   前記候補ユーザに関する情報を前記第１のユーザに提示するための情報を出力する結果出力部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記検索処理部は、
   前記候補ユーザについて、前記第１の語群に属する語のうち前記第３のテキスト情報中に存在する語の割合に係る第１の指標、または前記第１の語群に属する語が前記第３のテキスト情報中に出現する頻度の総和に係る第２の指標に基づいて、前記第１の指標または前記第２の指標の値が高いほど高い推薦度となるように、各候補ユーザの推薦度をさらに算出し、
   前記結果出力部は、
   前記候補ユーザに関する情報として、前記候補ユーザを識別する情報とともに前記算出された推薦度を出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検索処理部は、前記第２の語群に属する語のうち前記第３のテキスト情報中に存在する語の割合に係る第３の指標、または前記第２の語群に属する語が前記第３のテキスト情報中に出現する頻度の総和に係る第４の指標にさらに基づいて、前記第３の指標または前記第４の指標の値が高いほど高い推薦度となるように、前記推薦度を算出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記条件生成部は、前記第１のテキスト情報に含まれる語のうち、前記複数のユーザ各々の過去の作業に係る第３のテキスト情報中の出現頻度が第２の閾値よりも低い語を除外し、前記第１のテキスト情報に含まれる残りの語を前記第１の語群および前記第２の語群に区分する、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記情報取得部は、前記第１のテキスト情報として、前記第１のユーザが使用する前記端末装置に関連付けられる表示画面に表示されるテキスト情報を取得する、
   請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記結果出力部は、前記第１のユーザに関する情報、前記第１の語群に関する情報、または前記第２の語群に関する情報を、前記候補ユーザの各々に提示するための情報をさらに出力する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 第１のユーザにより発せられた、複数のユーザの中から候補ユーザの検索を求める検索要求に応じて、前記第１のユーザが使用する端末装置で取り扱われている第１のテキスト情報を取得することと、
   前記第１のテキスト情報に含まれる語を、前記第１のユーザの過去の作業に係る第２のテキスト情報中の出現頻度に応じて、出現頻度が第１の閾値よりも低い第１の語群と、出現頻度が前記第１の閾値以上の第２の語群とに区分することと、
   前記複数のユーザの中から、各ユーザの過去の作業に係る第３のテキスト情報中の前記第１の語群に属する語の出現頻度に応じて、前記候補ユーザを抽出することと、
   前記候補ユーザに関する情報を前記第１のユーザに提示するための情報を出力することと
   を備える、情報処理装置が実行する情報処理方法。
8. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の装置の各部による処理をコンピュータに実行させるプログラム。
   

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