JPWO2019030884A1 - レビュア管理システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、ユーザの経験からユーザの得意観点および不得意観点を判定し、ユーザの中からレビュー対象文書に適したレビュア候補を判定できるようにしたレビュア管理システムおよび方法を提供する。本発明に従うレビュア管理システム１は、文書Ｄ２のレビュアを管理するレビュア管理システム１であって、レビュアにより指摘された文書Ｄ２の指摘事項を解析し、予め登録された複数ユーザの得意観点および不得意観点を判定する指摘事項解析部１１と、レビュー対象文書を解析する文書解析部１２と、文書解析部によるレビュー対象文書の解析結果と得意観点および不得意観点とに基づいて、各ユーザの中からレビュー対象文書のレビュア候補を判定するレビュア判定部１３と、を備える。

Description

本発明は、レビュア管理システムおよび方法に関する。

企業や自治体等の組織では、例えば、設計図、システム構成図、仕様書、取扱説明書等々、種々の文書が日々作成されている。これら文書の多くは、作成者以外の人間によるチェック（レビュー）が要求される。したがって、適切なレビューを実施するために、適切なレビュアを選択する必要がある。

そこで、特許文献１では、各個人のレビュー作業に関する実質的な経験を定量的に評価して、レビューを依頼すべき適切な個人を検索できるようにした個人検索システムが開示されている。

特開２０１０−０６１１８３号公報

特許文献１の従来技術では、過去のレビュー作業時間とレビュー文書の文章量およびレビューコメントの文章量とを定量的な個人の経験として用いているが、作業時間と文章量とは必ずしもスキルレベルと比例しない。例えば、一般に、文章は簡潔である方が良いとされている。また、レビュー作業に長時間かかったとしても、そのレビューの質が悪ければ意味がない。さらに、特許文献１では、レビュイ視点のスキル評価がされていないため、レビュイの不得意分野に着目してレビューすることができない。

本発明は上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、ユーザの経験からユーザの得意観点および不得意観点を判定し、ユーザの中からレビュー対象文書に適したレビュア候補を判定できるようにしたレビュア管理システムおよび方法を提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に従うレビュア管理システムは、文書のレビュアを管理するレビュア管理システムであって、レビュアにより指摘された文書の指摘事項を解析し、予め登録された複数ユーザの得意観点および不得意観点を判定する指摘事項解析部と、レビュー対象文書を解析する文書解析部と、文書解析部によるレビュー対象文書の解析結果と得意観点および不得意観点とに基づいて、各ユーザの中からレビュー対象文書のレビュア候補を判定するレビュア判定部と、を備える。

本発明によれば、レビュー対象文書の解析結果と得意観点および不得意観点とに基づいて、各ユーザの中からレビュー対象文書のレビュア候補を判定することができる。

本発明の実施形態の概要を示す説明図。 レビュア管理システムのシステム構成図。 レビュア管理処理のフローチャート。 指摘事項を管理するテーブルの例。 レビューを管理するテーブルの例。 ユーザを管理するテーブルの例。 得意トピックを管理するテーブルの例。 不得意トピックを管理するテーブルの例。 指摘事項トピックを生成する処理のフローチャート。 図９に続くフローチャート。 文書を管理するテーブルの例。 文書トピックを管理するテーブルの例。 文書トピックを生成する処理のフローチャート。 図１３中の或るステップの詳細を示すフローチャート。 図１３中の他のステップの詳細を示すフローチャート。 レビュアを判定する処理のフローチャート。 第２実施例に係り、レビュア管理処理のフローチャート。 文書トピックを生成する処理のフローチャート。 レビュア判定部処理の結果を表示する処理のフローチャート。 レビュアの判定結果を表示する画面の例。 第３実施例に係り、指摘事項トピックの生成処理のフローチャート。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態は、文書レビューに際して、適切なレビュアの選択を支援する技術を開示する。

レビューにおいて重要なことは、レビュアの経験に基づいた観点でレビューを実施することである。しかし、レビュー文書ごとにレビューすべき観点はそれぞれ異なることから、レビューごとに適切なレビュアは異なる。

そこで、本実施形態では、ユーザの経験（ノウハウ）をデータとして蓄積し、レビューにおいて必要となる観点を経験したユーザをレビュアとして指定可能とすることにより、レビューの質およびレビュー文書の品質の向上をはかる。

そこで、本実施形態では、後述するように、レビュアまたはレビュイになりえる各ユーザの得意事項および不得意事項を過去の指摘事項を解析することで把握し、レビュー対象文書の内容と得意事項および不得意事項とに基づいて、レビュー対象文書のレビュアとして適切なユーザをレビュア候補として抽出する。

これにより本実施形態によれば、適切なレビュアを選択することができるため、観点漏れの発生を抑制することができる。また、本実施形態によれば、適切なレビュアがいない場合でも、漏れている観点をレビュイ自身が気づくことができる。したがって、本実施形態のレビュア管理システムによれば、経験の浅いレビュイであっても、熟練したレビュア同程度の品質の文書を作成可能である。

図１〜図１６を用いて第１実施例を説明する。図１は、レビュア管理システム１の機能構成の概要を示す説明図である。なお、以下の説明中、レビュア候補の抽出結果を表示する構成の説明は、必ずしも必要ではない。抽出結果を表示する例は、第２実施例にて後述する。

レビュア管理システム１は、レビュアＲ１またはレビュイＲ２のいずれにもなり得る複数ユーザの中から、レビュー対象文書（図中、「レビュー文書」と記載）Ｄ２のレビュアとして適切と考えられるレビュア候補を判定し、その判定結果を表示する。

レビュアＲ１ａ，Ｒ１ｂ，Ｒ１ｃを区別しない場合、レビュアＲ１と呼ぶ。本システム１に関与する各ユーザは、レビュアＲ１またはレビュイＲ２のいずれにもなり得る。ユーザが本システム１にレビュイとして参加した場合、レビュアから指摘された事項は、そのユーザ（レビュイ）にとって不得意な事項であると考えることができる。これに対し、ユーザが本システム１にレビュアとして参加した場合、レビューで指摘した事項は、そのユーザ（レビュア）にとって得意な事項であると考えることができる。

つまり、本実施例では、文書レビュー時の指摘事項Ｄ１から、レビュイの不得意な事項とレビュアの得意な事項とをそれぞれ抽出し、レビュイまたはレビュアとなるユーザに対応づけて管理する。そして、本システム１は、得意事項と不得意事項と文書トピックとに基づいて、レビュー対象文書のレビュアとして適切なレビュア候補を抽出し、その結果を表示する。

図１に示すように、レビュア管理システム１は、例えば、指摘事項トピック生成部１１と、文書トピック生成部１２と、レビュア判定部１３と、結果表示部１４と、指摘事項管理部２１と、レビュー文書管理部２２と、文書トピック管理部２３と、指摘事項トピック管理部２４と、を備える。

指摘事項トピック生成部１１は、「指摘事項解析部」の一例である。指摘事項トピック生成部１１は、図９および図１０で後述するように、指摘事項管理部２１で管理されている指摘事項Ｄ１を解析して、登録された各ユーザの得意トピックおよび不得意トピックを生成する。

さらに、指摘事項トピック生成部１１は、得意トピックの熟練度ＲＶ１と不得意トピックの熟練度ＲＶ２とをそれぞれ算出し、対応づける。熟練度ＲＶ１，ＲＶ２を区別しない場合、熟練度ＲＶと呼ぶ。熟練度は、そのトピックに対する経験の豊富さ、知識の有無を示す度合である。ユーザの熟練度が大きいほど、ユーザがそのトピックについて詳しいことを示す。

指摘事項トピック生成部１１での処理結果である得意トピックとその熟練度、不得意トピックとその熟練度とは、指摘事項トピック管理部２４により管理される。

文書トピック生成部１２は、「文書解析部」の一例である。文書トピック生成部１２は、図１３〜図１５で後述のように、レビュー文書管理部２２で管理されているレビュー対象文書（レビュー文書または文書とも呼ぶ）Ｄ２を解析することで、その文書Ｄ２のトピックである文書トピックを生成する。

さらに、文書トピック生成部１２は、レビュー対象文書Ｄ２の内容に基づいて、そのレビュー対象文書Ｄ２に含まれる各文書トピックの重要度ＲＤを算出する。文書トピックの重要度ＲＤは、得意トピックに一致する場合に増加され、不得意トピックに一致する場合に減少される。

文書トピック生成部１２での処理結果である文書トピックとその重要度ＲＤとは、文書トピック管理部２３で管理される。

レビュア判定部１３は、図１６で後述するように、指摘事項トピック生成部１１で生成された得意トピックおよび不得意トピックと、文書トピック生成部１２で生成された文書トピックとに基づいて、登録されたユーザがレビュー対象文書Ｄ１のレビュアとして適切であるか判定する。すなわち、レビュア判定部１３は、登録されたユーザの中から、レビュー対象文書Ｄ１のレビュアとして適切なレビュア候補を抽出する。

結果表示部１４は、レビュア判定部１３の判定結果（レビュア候補の抽出結果）をディスプレイ等を介して、レビュイに提示する。表示部１４を通じて判定結果を確認したレビュイは、レビュア候補の中から一人または複数のレビュアを指名（選択）する。

指名されたレビュアは、レビュー文書管理部２２に管理されているレビュー対象文書Ｄ２をレビューし、レビュー結果としての指摘事項Ｄ１を作成する。指摘事項Ｄ１は、指摘事項管理部２１により管理される。

ユーザは、あるときはレビュアとなり、別のあるときはレビュイとなる。ユーザがレビュアになったとき、指摘事項Ｄ１でレビュイに指摘した内容から、得意トピックが算出される。これに対し、同じユーザがレビュイになったとき、指摘事項Ｄ１でレビュアから指摘された内容から、不得意トピックが算出される。

図２は、レビュア管理システム１のシステム構成図である。レビュア管理システム１は、例えば、演算装置（CPU：Central Processing Unit）１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、ユーザインターフェース装置１０４を備えている。本システム１は、１台の計算機から構成してもよいし、複数の計算機から構成してもよい。ここでは、レビュアを管理する計算機と、その計算機のユーザインターフェースを提供する計算機端末とに分ける場合を説明する。

演算装置１０１は、例えば、指摘事項トピック生成部１１、文書トピック生成部１２、レビュア判定部１３、表示部１４といった各機能に対応するコンピュータプログラムを読み込んで実行することにより、各機能１１〜１４を実現する。

補助記憶装置１０３には、例えば、指摘事項管理テーブル２１、レビュー文書管理テーブル２２、文書トピック管理テーブル２３、指摘事項トピック管理テーブル２４、レビュー管理テーブル２５、ユーザ管理テーブル２６を格納する。

指摘事項トピック管理テーブル２４は、得意トピック管理テーブル２４１と、不得意トピック管理テーブル２４２とを備える。

なお、指摘事項管理テーブル２１は図１の指摘事項管理部２１に、レビュー文書管理テーブル２２は図１のレビュー文書管理部２２に、文書トピック管理テーブル２３は図１の文書トピック管理部２３に、指摘事項トピック管理テーブル２４は指摘事項トピック管理部２４に、それぞれ対応する。各テーブルの詳細な一例は、後述する。

ユーザインターフェース装置１０４は、情報入力装置と情報出力装置（いずれも不図示）とを備える。情報入力装置としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、音声認識装置等がある。情報出力装置としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置等がある。

ユーザインターフェース装置１０４の設けられる計算機端末は、通信ネットワークＣＮを介して、レビュア管理システム１の本体を構成する計算機に接続されている。ユーザインターフェース装置１０４は、図２０で後述するように、結果表示部１４で生成される結果表示画面Ｇ１をユーザ（例えばレビュイ）へ提供する。

図３は、レビュア管理システム１の実行するレビュア管理処理を示すフローチャートである。

システム１は、レビュア候補となり得る各ユーザとレビュー対象文書とについてのトピックをそれぞれ生成する（Ｓ１）。すなわち、システム１は、指摘事項トピック生成部１１により指摘事項トピックを生成すると共に、文書トピック生成部１２により文書トピックを生成する（Ｓ１）。

トピックとは、文書を解析してその文書を特徴づけるキーワードとそのキーワードに関連する単語の集合体のことである。指摘事項トピック生成部１１は、指摘事項Ｄ１から指摘事項トピックを生成し、指摘事項トピックをユーザごとに得意トピックまたは不得意トピックに分類する。さらに指摘事項トピック生成部１１は、得意トピックおよび不得意トピックのそれぞれについて、ユーザの経験値を示す指標となる熟練度を算出する。

文書トピック生成部１２は、レビュー対象文書Ｄ２から文書トピックを生成し、生成した文書トピックに重みを付ける。

ステップＳ１で生成された指摘事項トピック（得意トピック、不得意トピックおよびそれらの熟練度）は、指摘事項トピック管理テーブル２４（得意トピック管理テーブル２４１、不得意トピック管理テーブル２４２）に格納される。同様に、ステップＳ１で生成された文書トピックは、重みと共に、文書トピック管理テーブル２３に格納される。

続いてシステム１は、レビュア判定部１３により、指摘事項トピックと文書トピックとを照合することで、登録されたユーザの中からトピックごとにレビュア候補を判定する（Ｓ２）。レビュア判定部１３は、指摘事項Ｄ１から生成されたトピックとレビュー対象文書Ｄ２から生成されたトピックとを突き合わせる処理と、突き合わせた結果をレビュー管理テーブル２５に格納する処理からなる。

レビュア候補の中からレビュイにより指名されたレビュアは、システム１から指定されたレビュア対象文書Ｄ２をレビューし、そのレビュー結果を指摘事項Ｄ１としてシステム１へ入力する。

最後に、レビュア管理システム１は、レビュアから指摘事項Ｄ１が入力されると、指摘事項管理テーブル２１、レビュー文書管理テーブル２２、レビュー管理テーブル２５を更新する（Ｓ４）。

図４は、指摘事項管理テーブル２１の例を示す。指摘事項管理テーブル２１は、レビューの際にあがった指摘事項を管理するテーブルである。

指摘事項管理テーブル２１は、列としてユーザＩＤ（レビュイ）２１０、文書ＩＤ２１１、レビューＩＤ２１２、ユーザＩＤ（レビュア）２１３、指摘内容２１４、対策有無２１５、対策期限２１６、指摘分類２１７、指摘分類（重要度）２１８を持つ。

ユーザＩＤ（レビュイ）２１０は、指摘事項が入力されたレビューのレビュイを特定する識別情報である。文書ＩＤ２１１は、指摘事項が入力されたレビューのレビュー文書を特定する識別情報である。レビューＩＤ２１２は、指摘事項が入力されたレビューを特定する識別情報である。ユーザＩＤ（レビュア）２１３は、指摘事項をシステム１へ入力したユーザを特定する識別情報である。

指摘内容２１４は、入力された指摘事項の内容である。対策有無２１５は、指摘内容２１４に対する対策の必要性を示す。対策有無２１５には、指摘内容に対して対策が必要な場合は「１」が、対策が不要な場合は「０」が格納される。

対策期限２１６は、指摘された内容に対して対策が必要な場合に、その対策を実施する期限日を格納する。指摘分類２１７では、予め用意された分類の中からいずれか一つの分類を選択して格納する。予め用意される分類には、例えば、「設計漏れ」、「設計誤り」、「設計不明確」、「設計不統一」、「設計改善」、「設計基準不遵守」、「記載誤り」、「表現改善」、「誤字脱字」、「用語不統一」がある。指摘分類（重要度）２１８には、指摘分類に対応づいた重要度を格納する。図４では、「指摘分類（重要度）」を「重要度」と略記している。

重要度の設定例を説明する。例えば、「設計漏れ」、「設計誤り」、「設計不明確」、「設計不統一」の場合は、重要度２１８に「３」を設定する。「設計改善」、「設計基準不遵守」、「記載誤り」の場合は、重要度２１８に「２」を設定する。「表現改善」、「誤字脱字」、「用語不統一」の場合は、重要度２１８に「１」を格納する。

指摘事項管理テーブル２１には、レビューが実施され、指摘事項がシステム１へ入力されると、データが登録される。

図５を用いて、レビュー管理テーブル２５の例を説明する。レビュー管理テーブル２５は、例えばレビュー日と、レビューに参加または参加予定のレビュアとを管理するテーブルである。

レビュー管理テーブル２５は、列としてレビューＩＤ２５０、文書ＩＤ２５１、レビュー日２５２、ユーザＩＤ（レビュア）２５３を持つ。ここでレビューＩＤ２５０が主キーである。レビューＩＤ２５０は、レビューごとに採番する。

レビュー管理テーブル２５のデータは、レビュアの判定後に登録され、レビュー実施後に更新される。

図６を用いて、ユーザ管理テーブル２６の例を説明する。ユーザ管理テーブル２６は、レビュア候補者となるユーザを管理するテーブルである。

ユーザ管理テーブル２６は、列としてユーザＩＤ２６０、名前２６１、部署コード２６２、部署名２６３を持つ。ここでユーザＩＤ２６０が主キーとなる。ユーザＩＤ２６０は、ユーザごとに採番する。

ユーザ管理テーブル２６のデータは、レビュア候補者が増加または減少した際に更新される。

図７を用いて、得意トピック管理テーブル２４１の例を説明する。得意トピック管理テーブル２４１は、レビュア候補者の得意トピックを管理するテーブルである。得意トピック管理テーブル２４１は、不得意トピック管理テーブル２４２と一緒に指摘事項トピック管理テーブル２４を構成する。

得意トピック管理テーブル２４１には、指摘事項トピック生成部１１の処理により、ユーザにとって得意と判定されたトピックが格納される。

得意トピック管理テーブル２４１は、列としてユーザＩＤ２４１０、得意トピック２４１１、熟練度２４１２を持つ。熟練度２４１２には、得意トピックの得意度合いを線形変換で正規化した値が格納される。熟練度２４１２は図１の熟練度ＲＶ１に対応する。

得意トピック管理テーブル２４１のデータは、指摘事項管理テーブル２１が追加されトピックが生成されると登録される。

図８は、不得意トピック管理テーブル２４２の例を示す。不得意トピック管理テーブル２４２は、レビュア候補者の不得意トピックを管理するテーブルである。不得意トピック管理テーブル２４２には、指摘事項トピック生成部１１の処理により、ユーザにとって不得意と判定されたトピックが格納される。

不得意トピック管理テーブル２４２は、列としてユーザＩＤ２４２０、不得意トピック２４２１、熟練度２４２２を持つ。熟練度２４２２は、不得意トピックの得意度合いを線形変換で正規化した値を格納する。

不得意トピック管理テーブル２４２のデータは、指摘事項管理テーブル２１が追加されトピックが生成されると登録される。

図９は、指摘事項トピック生成部１１の実行する指摘事項トピック生成処理を示すフローチャートである。

指摘事項トピック生成部１１は、指摘事項管理テーブル２１の行数だけ以下のステップＳ１０２〜Ｓ１１３を繰り返す（Ｓ１０１）。なお、指摘事項トピック生成部１１をトピック生成部１１と略記する場合がある。

最初に、トピック生成部１１は、指摘事項管理テーブル２１から指摘内容を取得し（Ｓ１０２）、取得した指摘内容を解析することによりトピック（指摘事項トピック）を生成する（Ｓ１０３）。

次に、トピック生成部１１は、ステップＳ１０３で生成したトピックの数だけ以下のステップＳ１０５〜Ｓ１１３を繰り返す（Ｓ１０４）。

トピック生成部１１は、指摘事項管理テーブル２１からレビューＩＤ２１２、対策有無２１５、対策期限２１６を取得し（Ｓ１０５）、レビューＩＤをもとにレビュー管理テーブル２５からレビュー日２５２を取得する（Ｓ１０６）。

トピック生成部１１は、ステップＳ１０５で取得した対策有無および対策期限と、ステップＳ１０６で取得したレビュー日とをもとに、得意トピックの熟練度を算出する（Ｓ１０７）。以下では、得意トピックの熟練度を「熟練度（得意）」と、不得意トピックの熟練度を「熟練度（不得意）」と略記する場合がある。

熟練度（得意）は、例えば、対策有無に対して対策期限とレビュー日との差を乗じることで算出される（熟練度（得意）＝対策有無×（対策期限−レビュー日））。

ここで、（対策期限−レビュー日）は、対策に要した時間を表しており、この時間は指摘の重要度に比例する。例えば、２月１１日に実施されたレビューの指摘により対策を実施することとなり（対策有無＝１）、その対策期限が２月１４日に設定されていた場合、熟練度（得意）は「３」となる（＝１×３日間）。

続いてトピック生成部１１は、ステップＳ１０５で取得した対策有無および対策期限と、ステップＳ１０６で取得したレビュー日とをもとに、熟練度（不得意）を算出する（Ｓ１０８）。

熟練度（不得意）は、例えば、対策有無に対して対策期限とレビュー日との差と「−１」とを乗じることにより、算出される（熟練度（得意）＝対策有無×（対策期限−レビュー日）×（−１））。

熟練度（不得意）は、ステップＳ１０７で算出された熟練度（得意）と対をなす。例えば、２月１１日に実施したレビューの指摘により対策を実施することとなり（対策有無＝１）、その対策期限が２月１４日である場合、熟練度（不得意）は「−３」となる（＝１×３×（−１））。

トピック生成部１１は、ステップＳ１０７で算出した熟練度（得意）と、ステップＳ１０８で算出した熟練度（不得意）とをまとめて１つのデータとして、線形変換を用いて正規化する（Ｓ１０９）これにより、後の計算が容易になる。

トピック生成部１１は、指摘事項管理テーブル２１からユーザＩＤ（レビュア）２１３を取得する（Ｓ１１０）。トピック生成部１１は、得意トピック管理テーブル２４１にレコードを追加して、ユーザＩＤ２４１０、得意トピック２４１１、熟練度２４１２に値をそれぞれ格納する（Ｓ１１１）。得意トピック管理テーブル２４１のユーザＩＤ２４１０には、レビュアのユーザＩＤが格納される。得意トピック管理テーブルの熟練度２４１２列には、熟練度（得意）が格納される。

トピック生成部１１は、指摘事項管理テーブル２１からユーザＩＤ（レビュイ）２１０を取得する（Ｓ１１２）。トピック生成部１１は、不得意トピック管理テーブル２４２にレコードを追加して、ユーザＩＤ２４２０、不得意トピック２４２１、熟練度２４２２に値をそれぞれ格納する（Ｓ１１３）。不得意トピック管理テーブル２４２のユーザＩＤ２４２０には、レビュイのユーザＩＤが格納される。不得意トピック管理テーブル２４２の熟練度２４２２には、熟練度（不得意）が格納される。

上述のように、トピックが生成された後のステップＳ１０５からステップＳ１１３までの処理を、生成されたトピックの数繰り返す（ループ２）。ループ２の繰り返し処理が終了すると、最初のステップＳ１０２からステップＳ１１３までの処理を、指摘事項管理テーブル２１のレコード数だけ繰り返す（ループ１）。

図１０を参照する。トピック生成部１１は、得意トピック管理テーブル２４１からユーザＩＤ２４１０を取得する（Ｓ１１４）。トピック生成部１１は、ステップＳ１１４で取得したユーザＩＤをもとに、後述するステップＳ１１６，Ｓ１１７を得意トピック管理テーブル２４１に格納されているユーザ数だけ繰り返す（Ｓ１１５、ループ３）。

トピック生成部１１は、得意トピック管理テーブル２４１から熟練度２４１２を取得する（Ｓ１１６）。トピック生成部１１は、ステップＳ１１６で取得した熟練度を降順に並べて、任意の数の得意トピックのみを得意トピック管理テーブル２４１に残し、それ以外は削除する（Ｓ１１７）。ステップＳ１１７は、すべての得意トピックを得意トピック管理テーブル２４１に格納せずに、重要な得意トピックのみをテーブル２４１へ格納するために行う処理である。これにより、テーブルサイズを限定し、補助記憶装置１０３の記憶容量を効率的に使用することができる。

トピック生成部１１は、不得意トピック管理テーブル２４２からユーザＩＤ２４２０を取得する（Ｓ１１８）。トピック生成部１１は、取得したユーザＩＤをもとに、後述のステップＳ１２０，Ｓ１２１を、不得意トピック管理テーブル２４２に格納されているユーザの数だけ繰り返す（Ｓ１１９、ループ４）。

トピック生成部１１は、不得意トピック管理テーブル２４２から熟練度２４２２を取得する（Ｓ１２０）。トピック生成部１１は、ステップＳ１２０で取得した熟練度を降順に並べて、任意の数の不得意トピックのみを不得意トピック管理テーブル２４２に残し、それ以外は削除する（Ｓ１２１）。ステップＳ１２１は、すべての不得意トピックを不得意トピック管理テーブル２４２に格納せずに、重要な不得意トピックのみを格納するために行う処理である。

図９および図１０で述べた処理により、指摘事項Ｄ１からレビュアの得意トピックとレビュイの不得意トピックとを生成することができる。

図１１を用いて、レビュー文書管理テーブル２２を説明する。レビュー文書管理テーブル２２は、文書トピックを生成する際に使用するレビュー対象文書Ｄ２を管理するテーブルである。

レビュー文書管理テーブル２２は、列として文書ＩＤ２２０、文書名２２１、ユーザＩＤ（作成者）２２２、文書内容２２３を持つ。文書ＩＤ２２０が主キーとなる。文書ＩＤ２２０は、文書ごとに採番する。

レビュー文書管理テーブル２２では、文書トピックを生成する際にレビュー文書が追加され、レビューが実施された後に、レビュー文書のレコードを更新する。

図１２を用いて、文書トピック管理テーブル２３を説明する。文書トピック管理テーブル２３は、レビュー文書ごとのトピックを管理するテーブルである。

文書トピック管理テーブル２３は、列として文書ＩＤ２３０、トピック２３１、重要度２３２を持つ。重要度２３２は、文書を特徴づけるトピックの重要度合いを線形変換で正規化した値を格納する。

文書トピック管理テーブル２３のデータは、レビュー文書管理テーブル２２が追加され、トピックが生成されると登録される。

図１３は、文書トピック生成部１２の実行する処理を示すフローチャートである。本処理では、文書トピック生成部１２により、レビュー文書（レビュー対象文書）からトピックを生成する。文書から生成されるトピックを文書トピックと呼ぶ。なお、以下では、文書トピック生成部１２を、トピック生成部１２と略記する場合がある。

トピック生成部１２は、レビュー文書管理テーブル２２からレビュー文書の文書内容を取得する（Ｓ１３１）。

トピック生成部１２は、ステップＳ１３１で取得した文書内容を解析することにより、文書トピックを生成する（Ｓ１３２）。トピック生成部１２は、ステップＳ１３２において、生成されたトピックに対し、ＴＦ−ＩＤＦを用いて重要度を算出する。ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency - Inverse Document Frequency）とは、単語の出現頻度を逆文書頻度に基づいて計算する、文書中の単語に関する重みの一種である。ＴＦ−ＩＤＦは、情報検索や文章要約などの分野で使用される特徴量の指標である。

トピック生成部１２は、ステップＳ１３２で算出した重要度を線形変換で正規化する（Ｓ１３３）。重要度を正規化することにより、指摘事項Ｄ１から生成された得意トピックおよび不得意トピックの熟練度と重要度とを比較することができる。

トピック生成部１２は、正規化された重要度を降順に並べ、任意の数のトピックと重要度とを文書トピック管理テーブル２３へ格納する（Ｓ１３４）。ステップＳ１３４は、すべてのトピックを文書トピック管理テーブル２３に格納せずに、重要なトピックのみを格納するために行う処理である。

以下のステップＳ１３５〜Ｓ１３８を省略しても、レビュア管理システム１は正常に動作可能である。しかし、本実施例では、より適切なレビュアを選定するために、ステップＳ１３５〜Ｓ１３８を実行する。

トピック生成部１２は、レビュー文書管理テーブル２２からレビュー文書を作成したユーザ（レビュイ）のユーザＩＤ２２２を取得する（Ｓ１３５）。

トピック生成部１２は、得意トピック管理テーブル２４１から、レビュー文書のユーザＩＤに対応する得意トピックおよび熟練度を取得する（Ｓ１３６）。ステップＳ１３６と並行して、トピック生成部１２は、不得意トピック管理テーブル２４２からレビュー文書のユーザＩＤに対応する不得意トピックおよび熟練度を取得する（Ｓ１３７）。これにより、トピック生成部１２は、レビュー文書（レビュー対象文書）を作成したユーザの得意トピックと不得意トピックをそれぞれ取得する。

図１４は、図１３中のステップＳ１３６の詳細な一例を示す。トピック生成部１２は、以下に述べるステップＳ１３６２〜Ｓ１３６４を、得意トピック管理テーブル２４１の行数だけ繰り返す（Ｓ１３６１）。

トピック生成部１２は、レビュー文書の作成者であるユーザの得意トピックおよび熟練度を取得した後（Ｓ１３６２）、作成者であるユーザの得意なトピックとレビュー文章から生成される文書トピックとが一致するか判定する（Ｓ１３６３）。

トピック生成部１２は、レビュー文書作成者の得意トピックとレビュー文書のトピックとが一致する場合（Ｓ１３６３：ＹＥＳ）、文書トピックの重要度を任意の所定量（ｘ％）だけ減算する（Ｓ１３６４）。

レビュー文書のトピックに文書作成者の得意トピックが含まれている場合、その文書作成者の得意なトピックは他の分野のトピックと比較して重要ではない。したがって、文書作成者の得意なトピックに一致する文書トピックの重要度を減少させる。なお、ステップＳ１３６３で「ＮＯ」と判定すると、ステップＳ１３６４をスキップする。

図１５は、図１３中のステップＳ１３７の詳細な一例を示す。トピック生成部１２は、以下に述べるステップＳ１３７２〜Ｓ１３７４を、不得意トピック管理テーブル２４２の行数だけ繰り返す（Ｓ１３７１）。

トピック生成部１２は、レビュー文書の作成者であるユーザの不得意トピックおよび熟練度を取得した後（Ｓ１３７２）、作成者であるユーザの不得意なトピックとレビュー文章から生成される文書トピックとが一致するか判定する（Ｓ１３７３）。

トピック生成部１２は、レビュー文書作成者の不得意トピックとレビュー文書のトピックとが一致する場合（Ｓ１３７３：ＹＥＳ）、文書トピックの重要度を任意の所定量（ｘ％）だけ増加させる（Ｓ１３７４）。

レビュー文書のトピックに文書作成者の不得意トピックが含まれている場合、その文書作成者の不得意なトピックはレビューにおいて重視する必要があるため、その文書トピックの重要度を増加させる。なお、ステップＳ１３７３で「ＮＯ」と判定すると、ステップＳ１３７４をスキップする。

図１３に戻る。最後にトピック生成部１２は、文書トピック管理テーブル２３の重要度２３２を更新する（Ｓ１３８）。

図１６は、レビュア判定部１３が実施する処理のフローチャートである。レビュア判定部１３は、文書トピック管理テーブル２３からレビュー文書のトピック２３１および重要度２３２を取得し（Ｓ２０１）、重要度の降順に並べる（Ｓ２０２）。

そして、ループ１では、以下のステップＳ２０４〜Ｓ２０７について、重要度の降順で並べたトピックの数だけ繰り返す（Ｓ２０３）。

レビュア判定部１３は、得意トピック管理テーブル２４１からレビュー文書のトピックに対応する得意トピック２４１１について、そのユーザＩＤ２４１０および熟練度２４１２を取得する（Ｓ２０４）。

そして、ループ２では、以下のステップＳ２０６およびステップＳ２０７について、得意トピック管理テーブル２４１から取得したユーザの数だけ繰り返す（Ｓ２０５）。

レビュア判定部１３は、レビュー文書のトピックと得意トピックとが同じであり、かつ得意トピックの熟練度がレビュー文書のトピックの重要度以上である場合であるか判定する（Ｓ２０６）。

レビュア判定部１３は、文書トピックと得意トピックとが一致し、かつ、得意トピックの熟練度が文書トピックの重要度以上であると判定すると（Ｓ２０６：ＹＥＳ）、レビュー管理テーブル２５に行を追加して、ユーザＩＤを格納する。

これにより、レビュー文書のトピックを得意トピックとしているユーザの中から、得意トピックの熟練度がレビュー文書のトピックに対する重要度以上であるユーザのみをレビュア候補として抽出する。

なお、図１２に示す文書トピック管理テーブル２３のトピック２３１の値（トピック名）と、図７に示す得意トピック管理テーブル２４１のトピック２４１１の値（トピック名）とは、見掛け上異なっている。これは、文書トピック管理テーブル２３では、文書ごとにトピックをわけて示しているのに対し、得意トピック管理テーブル２４１では、ユーザごとにトピックをわけて示しているたけである。テーブル内でトピックを区別するための方法が異なるため、見掛けのトピック名は異なるが、実際には、各テーブル２３，２４１には、例えば「サーバ」、「セキュリティ」、「ネットワーク」などのトピック名が登録されている。したがって、トピック名を比較することで、文書トピックと得意トピック（または不得意トピック）とが一致するか判定できる。

このように構成される本実施例によれば、ユーザの得意な観点（得意トピック）および不得意な観点（不得意トピック）をそのユーザのレビューに関する経験に基づいて評価することができ、その評価に基づいてレビュー対象文書に適したレビュア候補を見つけ出すことができる。

詳しくは、本実施例では、ユーザのレビュアとしての経験から得意トピックを検出すると共に、ユーザのレビュイとしての経験から不得意トピックを検出することにより、同一ユーザをレビュアおよびレビュイの両方の側面から評価することができる。

従来技術では、レビュアとしての実績でのみ個人を評価するため、得意な分野しか把握することができず、不得意な分野を把握することが難しい。したがって、レビュー対象文書に不得意なトピックが含まれていた場合、適切ではないレビュアが選択されるおそれがある。

これに対し本実施例では、ユーザのレビュアとしての経験から解析される得意トピックだけでなく、ユーザのレビュイとしての経験から解析される不得意トピックも考慮して、レビュー対象文書のレビュア候補として適切であるか総合的に判断できる。これにより、本実施例では、より適切なレビュア候補を抽出することができる。

また、本実施例では、レビュー対象文書に含まれるトピック（文書トピック）の重要度と、その文書トピックに対応する得意トピック（同一トピック）のについてのユーザの熟練度とを比較し、熟練度が重要度以上の場合のみ、そのユーザをレビュア候補として選択する。これにより、文書トピックに関して実質的なチェック能力を持つユーザをレビュア候補として抽出することができ、適切なレビューを実現できる。

さらに本実施例では、例えば、レビュー対象文書に出現する単語に基づいて、重要度の基本値を算出し（図１３のＳ１３２）、文書トピックに一致する得意トピックまたは不得意トピックを考慮して、重要度を修正する（図１３のＳ１３６，Ｓ１３７）。

これにより本実施例では、レビュイの得意なトピックを多く含むレビュー対象文書の重要度を低下させることができ、一方、レビュイの不得意なトピックを多く含むレビュー対象文書の重要度を高くすることができる。

したがって、本実施例によれば、上述した重要度以上の熟練度を持つユーザをレビュア候補として抽出する構成と結合することにより、レビュイの苦手なトピックのチェックに長けたユーザをレビュア候補として抽出することができ、適切なレビューを得る可能性を高くすることができる。

また、本実施例では、レビュアの指摘した事項に関する対策の実施状況に応じて、レビュアの熟練度（得意）および熟練度（不得意）を算出する。これにより、レビュアの書いたコメントの文字数やレビューに要した時間の長さといった形式的な指標に基づくのではなく、レビュアのレビューが尊重されたかといった実質的な指標に基づいて、レビュアを評価することができる。なお、対策の実施状況に加えて、形式的な指標を考慮する構成も本発明の範囲に含まれる。

図１７〜図２０を用いて、第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に述べる。本実施例では、レビュア候補の判定後に、その判定結果を画面Ｇ１（図２０参照）に表示する。

図１７は、本実施例によるレビュア管理処理のフローチャートである。図１７のフローチャートは、図３に示すフローチャートに比べて、ステップＳ２とステップＳ４の間に、新規ステップＳ３が追加されている点で異なる。

すなわち、レビュア管理システム１の結果表示部１４は、レビュア判定処理の結果を、画面Ｇ１として作成し、作成した画面Ｇ１をユーザインターフェース装置１０４へ送って表示させる（Ｓ３）。

図１８は、本実施例による文書トピック生成処理のフローチャートである。図１８に示すフローチャートは、図１３で述べたフローチャートに比べて、ステップＳ１３１の前に新規なステップＳ１３０が追加されている点で異なる。

本実施例では、本システム１のユーザ（例えば、レビュア）がユーザインターフェース装置１０４からシステム１へ入力したレビュー文書（レビュー対象文書）を、レビュー文書管理テーブル２２へ自動的に追加する。すなわち、ユーザがレビュー文書をシステム１へ入力すると、そのレビュー文書に関する文書ＩＤ２２０、文書名２２１、作成者のユーザＩＤ２２２、文書内容２２３がレビュー文書管理テーブル２２に格納される。

図１９は、結果表示部１４が実行する結果表示処理のフローチャートである。結果表示部１４は、レビュア判定部１３にて追加されたレビューＩＤをもとに、レビュー管理テーブル２５からユーザＩＤ２５３を取得する（Ｓ３０１）。

結果表示部１４は、ステップＳ３０１で取得したユーザＩＤをもとに、ユーザ管理テーブル２６から名前２６１および部署名２６３を取得する（Ｓ３０２）。

結果表示部１４は、レビュア判定部１３にて追加されたレビューＩＤに対応する文書ＩＤをもとに、文書トピック管理テーブル２３からトピック２３１および重要度２３２を取得する（Ｓ３０３）。

結果表示部１４は、ステップＳ３０３で取得したトピックとステップＳ３０１で取得したユーザＩＤとをもとに、得意トピック管理テーブル２４１から熟練度２４１２を取得する（Ｓ３０４）。

最後に結果表示部１４は、ここまでに取得した、トピック、重要度、名前、部署名、熟練度が所定位置に配置された画面Ｇ１を作成して、ユーザインターフェース装置１０４へ出力する（Ｓ３０５）。画面Ｇ１を見たユーザ（レビュイ）は、提示されたレビュア候補の中から、所望のレビュア候補をレビュアとして選択することができ、その選択結果はユーザインターフェース装置１０４を介してシステム１へ入力される。

図２０は、結果表示画面Ｇ１の例を示す。結果表示画面Ｇ１は、例えば、レビュア候補の検索をシステム１へ指示するレビュア検索領域Ｇ１１と、その検索結果を表示するレビュア候補領域Ｇ１２とを含む。

レビュア検索領域Ｇ１１では、ユーザは、例えば参照ボタンＧ１１１を操作することにより、文書名表示部Ｇ１１２にレビュー対象文書を表示させて選択する。レビュー対象文書が選択されると、ユーザは、レビュア候補の検索を指示するためのレビュア検索ボタンＧ１１３を操作する。本システム１は、このユーザ操作をユーザインターフェース装置１０４を介して検出すると、図１７の処理を実行する。

図１７の処理が終了すると、レビュア候補領域Ｇ１２に各トピックに応じたレビュア候補が表示される。

このように結果画面Ｇ１には、レビュー対象文書を特定する情報と、レビュー対象文書に含まれる文書トピックと、文書トピックの重要度と、レビュア候補を特定する情報とが表示される。詳しくは、レビュア候補領域Ｇ１２には、文書トピックごとに熟練度の大きいユーザから順にレビュア候補として表示され、かつ、文書トピックは重要度の大きい順に表示される。

ユーザ（レビュイ）は、レビュア候補領域Ｇ１２に表示されたレビュア候補の中から、所望のユーザをレビュアとして選択する。ユーザ（レビュイ）は、例えば、トピックごとに１人ずつレビュアを選択してもよい。ここで、ユーザ（レビュイ）によりレビュアが選択されても、レビュー管理テーブル２５は更新しない。選択されたレビュアが実際にレビューを実施した後に参加したレビュア以外のユーザを削除する。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、レビュア候補の抽出結果をユーザ（レビュイ）に提示することができるため、使い勝手が向上する。

また、本実施例では、レビュー対象文書に含まれるトピック（文書トピック）のうち、重要度の高いトピックを優先して画面に表示すると共に、文書トピックの重要度以上の熟練度を持つレビュア候補を熟練度の高い順に表示する。これにより、レビュイは、多くのレビュイ候補が抽出された場合でも、より適切なレビュア候補を短時間で容易に確認することができ、使い勝手が向上する。

図２１を用いて、第３実施例を説明する。第１実施例では、得意トピックの熟練度および不得意トピックの熟練度を、指摘事項に関する対策有無と対策期限とレビュー日とから算出したが、本実施例では、さらに指摘分類を加味して熟練度を算出する。

本実施例は、指摘事項からトピックを生成する指摘事項トピック生成部１１での処理が第１実施例と相違する。

図２１は、指摘事項トピック生成部１１の実行する指摘事項トピック生成処理のフローチャートである。図２１に示すフローチャートは、図９で示したフローチャートに比べて、ステップＳ１０５，Ｓ１０７，Ｓ１０８が変更されており、ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０７ａ，Ｓ１０８ａとなっている。

ステップＳ１０５ａでは、指摘事項管理テーブル２１から指摘分類（重要度）２１８を取得する。取得した指摘分類（重要度）は、熟練度（得意）および熟練度（不得意）の算出に使用する（Ｓ１０７ａ，Ｓ１０８ａ）。

熟練度（得意）の算出方法は、対策有無×（対策期限−レビュー日）×指摘分類（重要度）である（Ｓ１０７ａ）。同様に、熟練度（不得意）の算出方法は、対策有無×（対策期限−レビュー日）×（−１）×指摘分類（重要度）である（Ｓ１０８ａ）。

このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例では、指摘分類（重要度）を算出方法に加えることで、熟練度の精度を高めることができ、この結果、より一層適切なレビュア候補を抽出することができる。

以上で本発明の説明を終えるが、本発明は上述した各実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述の各実施例は、本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも上述の説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。

ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能である。ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。各実施例の構成の一部について、削除したり、他の構成を追加したり、他の構成に置換したりすることもできる。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によってハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによってソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１：レビュア管理システム、１１：指摘事項トピック生成部、１２：文書トピック生成部、１３：レビュア判定部、１４：結果表示部、２１：指摘事項管理部、２２：レビュー文書管理部、２３：文書トピック管理部、２４：指摘事項トピック管理部

Claims (13)

1. 文書のレビュアを管理するレビュア管理システムであって、
   レビュアにより指摘された前記文書の指摘事項を解析し、予め登録された複数ユーザの得意観点および不得意観点を判定する指摘事項解析部と、
   レビュー対象文書を解析する文書解析部と、
   前記文書解析部による前記レビュー対象文書の解析結果と前記得意観点および前記不得意観点とに基づいて、前記各ユーザの中から前記レビュー対象文書のレビュア候補を判定するレビュア判定部と、
   を備えるレビュア管理システム。
2. 前記指摘事項解析部は、前記指摘事項をキーワード解析することにより、前記指摘事項に含まれる指摘事項トピックを生成し、前記生成した指摘事項トピックに基づいて、前記得意観点としての得意トピックと前記不得意観点としての不得意トピックとを前記各ユーザについて判定し、
   前記文書解析部は、前記レビュー対象文書をキーワード解析することにより、前記レビュー対象文書に含まれる文書トピックを生成し、
   前記レビュア判定部は、前記文書トピックと前記得意トピックおよび前記不得意トピックとに基づいて、前記レビュア候補を抽出する、
   請求項１に記載のレビュア管理システム。
3. 前記指摘事項解析部は、前記得意トピックおよび前記不得意トピックに加えて、さらに、前記各ユーザについての前記得意トピックに対する熟練度と前記不得意トピックに対する熟練度とを算出し、
   前記文書解析部は、前記文書トピックに加えて、さらに、前記各ユーザのうち前記レビュー対象文書を作成したレビュイについての前記得意トピックおよび前記不得意トピックに基づいて、前記文書トピックの重要度を算出し、
   前記レビュア判定部は、前記文書トピックと前記得意トピックとが一致しているかと、前記得意トピックの熟練度と前記文書トピックの重要度とが所定の関係にあるかとに基づいて、前記レビュア候補を抽出する、
   請求項２に記載のレビュア管理システム。
4. 前記熟練度と前記重要度とは比較可能な値として算出されており、
   前記所定の関係とは、前記得意トピックの熟練度が前記文書トピックの重要度以上であること、である、
   請求項３に記載のレビュア管理システム。
5. 前記指摘事項解析部は、前記得意トピックに対する熟練度と前記不得意トピックに対する熟練度とを、前記指摘事項についての対策状況に基づいて算出する、
   請求項３に記載のレビュア管理システム。
6. 前記対策状況は、前記指摘事項についての対策の実施の有無、および、前記対策の実施時期とを含む、
   請求項５に記載のレビュア管理システム。
7. 前記指摘事項解析部は、前記指摘事項に含まれる指摘内容の種類ごとに予め重みを付けて管理しており、前記指摘事項についての対策状況と前記重みとに基づいて、前記得意トピックに対する熟練度および前記不得意トピックに対する熟練度を算出する、
   請求項５に記載のレビュア管理システム。
8. さらに、前記レビュア判定部の判定結果を表示する表示部を備える、
   請求項３に記載のレビュア管理システム。
9. 前記判定結果には、前記レビュー対象文書を特定する情報と、前記レビュー対象文書に含まれる前記文書トピックと、前記文書トピックの重要度と、前記レビュア候補を特定する情報とが含まれる、
   請求項８に記載のレビュア管理システム。
10. 前記判定結果には、前記文書トピックごとに前記熟練度の大きいユーザから順にレビュア候補として表示されており、かつ、前記文書トピックは前記重要度の大きい順に表示される、
    請求項９に記載のレビュア管理システム。
11. 文書のレビュアを計算機を用いて管理するレビュア管理方法であって、
    前記計算機は、
    レビュアにより指摘された前記文書の指摘事項を解析して、予め登録された複数ユーザの得意観点および不得意観点を判定する第１ステップと、
    レビュー対象文書を解析する第２ステップと、
    前記レビュー対象文書の解析結果と前記得意観点および前記不得意観点とに基づいて、前記各ユーザの中から前記レビュー対象文書のレビュア候補を判定する第３ステップとを実施する、
    レビュア管理方法。
12. 前記計算機は、
    前記第１ステップにおいて、
    前記指摘事項をキーワード解析することにより、前記指摘事項に含まれる指摘事項トピックを生成し、
    前記生成した指摘事項トピックに基づいて、前記得意観点としての得意トピックと前記不得意観点としての不得意トピックとを前記各ユーザについて判定し、
    前記第２ステップにおいて、
    前記レビュー対象文書をキーワード解析することにより、前記レビュー対象文書に含まれる文書トピックを生成し、
    前記第３ステップにおいて、
    前記文書トピックと前記得意トピックおよび前記不得意トピックとに基づいて、前記レビュア候補を抽出する、
    請求項１１に記載のレビュア管理方法。
13. 前記計算機は、
    前記第１ステップにおいて、
    前記得意トピックおよび前記不得意トピックに加えて、さらに、前記各ユーザについての前記得意トピックに対する熟練度と前記不得意トピックに対する熟練度とを算出し、
    前記第２ステップにおいて、
    前記文書トピックに加えて、さらに、前記各ユーザのうち前記レビュー対象文書を作成したレビュイについての前記得意トピックおよび前記不得意トピックに基づいて、前記文書トピックの重要度を算出し、
    前記第３ステップにおいて、
    前記文書トピックと前記得意トピックとが一致しているかと、前記得意トピックの熟練度と前記文書トピックの重要度とが所定の関係にあるかに基づいて、前記レビュア候補を抽出する、
    請求項１２に記載のレビュア管理方法。

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