WO2021192344A1 - 発想支援装置及び発想支援方法 - Google Patents

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WO2021192344A1
WO2021192344A1 PCT/JP2020/030989 JP2020030989W WO2021192344A1 WO 2021192344 A1 WO2021192344 A1 WO 2021192344A1 JP 2020030989 W JP2020030989 W JP 2020030989W WO 2021192344 A1 WO2021192344 A1 WO 2021192344A1
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WO
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idea
family
evaluation
draft
ideas
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/030989
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English (en)
French (fr)
Inventor
伸夫 苗村
達也 長谷部
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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Priority to US17/908,948 priority patent/US20230089052A1/en
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/101—Collaborative creation, e.g. joint development of products or services
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/18—Legal services
    • G06Q50/184—Intellectual property management

Definitions

  • the present invention relates to an idea support device and an idea support method for online brainstorming of ideas in a large number of people.
  • each brainstorming participant fills out three ideas on a form and hands the form to the next participant, and the next participant refers to the three ideas entered by the former.
  • it is a method of forcibly associating and acquiring a large number of ideas by repeating the operation of creating one's own three ideas developed from these three ideas and filling in the created three ideas on a form. ..
  • Brainstorming assumes offline brainstorming of about 1 to 10 people. However, in recent years, online brainstorming has been proposed using computer devices and the Internet.
  • Patent Document 1 Patent Document 1
  • Patent Document 2 Patent Document 2
  • Patent Document 1 a test is executed online in which a large number of examinees are asked to select a situation setting related to 5W1H from options and to enter an idea based on the situation setting as many times as possible within the time limit.
  • a test is executed online in which a large number of examinees are asked to select a situation setting related to 5W1H from options and to enter an idea based on the situation setting as many times as possible within the time limit.
  • an idea strategy selection means for selecting an idea strategy that can be expected to have an idea with a high evaluation score for each idea creator, and an idea that generates an idea stimulus by using the selected idea strategy.
  • the strategy score calculation means that calculates which idea strategy was used to generate the idea with the high evaluation score
  • the evaluation score of the idea stimulus and the idea that was conceived An idea support device having a selection condition calculation means for personalizing a parameter for generating an idea stimulus and an idea support device is described. That is, the idea support device described in Patent Document 2 uses the evaluation of a plurality of past ideas of the idear and personalizes the shipping stimulus according to the idear.
  • Patent Document 1 executes the work of having a large number of participants fill in ideas online.
  • Patent Document 1 does not describe a configuration in which the framework of brain writing can be used. Then, in the online test method described in Patent Document 1, the quality of the idea depends on the creative output of the individual idea, and it seems that the merit of brainstorming cannot be utilized.
  • the idea support device described in Patent Document 2 uses the evaluation of a plurality of ideas in the past of the idear, and personalizes the shipping stimulus according to the idear. That is, in Patent Document 2, in order to select an appropriate idea stimulus, it is necessary for the thinker to evaluate a plurality of past ideas. This seems to be useful when participants can spend enough time creating ideas, such as brainstorming within an organization. However, the idea support device described in Patent Document 2 may not function when an unspecified number of participants each propose a plurality of ideas in a short period of time online. ..
  • the present invention systematically proposes a good idea by using the collective intelligence of an unspecified number of participants online, using the framework of brain writing, and actively piggybacking on the good idea.
  • the idea support device of the present invention includes an idea database that stores ideas and idea evaluations and the parent-child relationship of ideas, and an arithmetic unit that selects an idea to be displayed based on the idea evaluation as a draft. It is characterized by having an interface for displaying the draft, evaluating the participants for the draft, and inputting a proposal which is a new idea associated with the draft with the draft as a parent.
  • the idea and the evaluation of the idea and the parent-child relationship of the idea are saved in the idea database, and the calculation unit selects the idea to be displayed based on the evaluation of the idea as the original draft and interfaces.
  • the feature is that the draft is displayed, the participants evaluate the draft, and the proposal, which is a new idea associated with the draft, is input with the draft as the parent.
  • a good idea is systematically selected by using the collective intelligence of an unspecified number of participants online, using the framework of brain writing, and actively piggybacking on the good idea.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the schematic structure of the idea support apparatus 100 described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the structure of the interface 101 described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the structure of the interface 101 (dedicated to an initial stage) described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the structure of the idea database 102 described in Example 1.
  • FIG. It is a flowchart explaining the idea selection algorithm 103 described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the family line of the idea in the idea selection described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the family line (in the case of linear chain) of the idea in the idea selection described in Example 1.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the structure (illustration) of the interface 101 described in Example 2.
  • FIG. It is explanatory drawing explaining the structure (graph structure) of the interface 101 described in Example 3.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating a schematic configuration of the idea support device 100 described in the first embodiment.
  • the shipping support device 100 has an interface 101, an idea database (hereinafter referred to as "idea DB") 102, and an idea selection algorithm 103.
  • idea DB idea database
  • idea selection algorithm 103 idea selection algorithm
  • the interface 101 displays the draft, evaluates the participants with respect to the draft, and inputs a proposal (child) that is a new idea associated with the draft with the draft as a parent.
  • a proposal for example, an input composed of a touch panel or the like. It is an output unit.
  • the idea DB 102 stores the idea, the evaluation of the idea, and the parent-child relationship of the idea, and is, for example, a storage unit such as a memory.
  • the idea selection algorithm 103 selects an idea to be displayed based on the evaluation of the idea as a draft, and is a selection unit (calculation unit).
  • the idea DB 102 saves the idea and the evaluation of the idea and the parent-child relationship of the idea, and the idea selection algorithm 103 selects the idea to be displayed based on the evaluation of the idea as the original draft, and the interface 101.
  • the draft is displayed, and the participants' evaluation of the draft and the proposal, which is a new idea associated with the draft with the draft as the parent, are input.
  • the idea support device 100 and the idea support method allow brainstorming participants to evaluate existing ideas at the same time as proposing ideas, and the next participant creates an idea based on the evaluation.
  • the original plan (idea) By selecting the original plan (idea) to be referred to at the time, it is possible to support the selection of a good plan and the piggybacking of the idea, and to support the idea idea by an unspecified number of people online.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the configuration of the interface 101 described in the first embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating the configuration of the interface 101 (dedicated to the initial stage) described in the first embodiment.
  • the interface 101 has an idea evaluation proposal screen 200 capable of inputting / outputting ideas, evaluating (voting) ideas, and submitting ideas.
  • the idea evaluation proposal screen 200 has a draft display unit 201, a draft evaluation unit 202, a proposal reception unit 203, and a submission button 204.
  • the draft display unit 201 and the draft evaluation unit 202 have the third system (hereinafter referred to as “family system”) with respect to the three systems (hereinafter referred to as “family system”) of the first to third plans (i-2). )
  • family system the third system
  • a total of 9 ideas and evaluation buttons (voting buttons) are arranged for 3 generations from generation to i generation.
  • the brainstorming theme 205 may be displayed on the idea evaluation proposal screen 200.
  • the draft may be blank because there is no draft in the early stages of brainstorming. Further, since the draft does not exist at the initial stage of brainstorming, as shown in FIG. 3, the interface 101 dedicated to the initial stage may be used. That is, the idea evaluation proposal screen 200 dedicated to the initial stage may be used.
  • the draft display unit 201 displays the existing idea selected by the idea selection algorithm 103 as an idea (original draft) on which the next idea should be piggybacked.
  • the piggybacking in Example 1 is to use the framework of brainstorming, especially online, and each brainstorming participant can come up with his / her own plurality (for example, three) ideas online. Fill in the idea evaluation proposal screen 200, and the next participant creates and creates his own multiple (for example, 3) ideas that develop these multiple ideas by referring to the multiple ideas entered by the former.
  • the idea evaluation proposal screen 200 is filled in with a plurality of ideas.
  • the draft evaluation unit 202 is a voting button for participants to input the evaluation for the draft, and by clicking the voting button “voting" and setting it as “voted", the evaluation for the corresponding draft is specified by the specified amount. Increase by (eg, 1).
  • the evaluation may be used as a point formula, and a slider, a radio button, and a free input field for inputting a number may be provided. Further, the viewpoints of evaluation may be decomposed and divided into originality, feasibility, profitability, etc., and the evaluation may be executed for each viewpoint.
  • the proposal reception unit 203 is a free input field for participants to enter their own ideas. In Example 1, for each of the three families, any one of the drafts for three generations, or Enter the idea that piggybacked on the previous draft (i generation).
  • the submit button 204 submits the input data input to the draft evaluation unit 202 and the proposal reception unit 203, and by clicking the submit button 204 after completing the input to the draft evaluation unit 202 and the proposal reception unit 203. ,
  • the input data is recorded in the idea DB 102.
  • the interface 101 displays two or more drafts in the same row or column so that it can be seen that they are ideas of the same family, or connects the drafts with lines or arrows.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the configuration of the idea DB 102 described in the first embodiment.
  • Idea DB 102 saves the input input data. That is, all ideas are saved together with information such as ID number, proposal date and time, and proposer.
  • Numbers are assigned to ID numbers in the order in which ideas are entered.
  • the content entered by the participant in the proposal reception unit 203 is saved as a text.
  • the date and time when the participant clicked the submit button 204 is saved in the proposal date and time.
  • Example 1 only the month, day, hour, and minute are stored, but it is preferable to store the year, second, and the like.
  • the family number of the idea that is the parent of the proposed idea is copied and saved in the family line.
  • the family line stores the number of the first idea (initial idea) that is reached when going back to the parent, and the same number is stored in the idea that starts from the same initial idea.
  • the same number as the initial idea number is entered and saved in the family of the initial idea that does not have the original plan.
  • the initial idea is set as the first generation, and the idea obtained by piggybacking on the first generation idea is saved as the second generation so that the idea is piggybacked on the first generation idea. ..
  • the number of descendants stores the total number of all ideas of the lower family that are descendants of the idea, such as children and grandchildren who piggybacked on the idea.
  • the ID of the idea that is the parent of the idea is stored in the parent number.
  • the parent number of the initial idea is 0.
  • the child number stores the ID of the child's idea that has the idea as the direct parent.
  • one ID is stored in the child number, but an idea having a plurality of children is also allowed. In that case, a plurality of IDs are stored in the child number as an array.
  • the display count the number of times the idea is displayed on the interface 101, that is, the draft display unit 201 is stored.
  • the total score of the idea evaluated by the interface 101 that is, the draft evaluation unit 202 is stored.
  • the score by one vote is 1, and the number of times voted is stored in the evaluation.
  • the evaluation is given as a point formula in the slider, the radio button, or the free input field for inputting numbers, the total evaluation by each participant is saved.
  • the evaluator saves the name and identification number of the participant who clicked the vote button.
  • the evaluation is given as a point formula, the names and identification numbers of the participants who have evaluated the standard score or more (for example, 4 or more by 5-grade evaluation) are stored.
  • the ideas of the upper family are all the ideas that can be reached when going back to the parents, and the ideas corresponding to the uncle and the aunt are not included.
  • the sub-family evaluation stores the sum of the evaluations of the ideas of the sub-family that are descendants of the idea. If the idea or descendant has more than one child, the sub-family includes all descendants of the multiple children.
  • the total number of impressions of all ideas in the upper family of the idea is saved in the number of impressions of the upper family.
  • Survival is a flag indicating whether or not the idea is selected as a draft, and if it is 1, it indicates that it is a selection target, and if it is 0, it indicates that it is a non-selection target.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating the idea selection algorithm 103 described in the first embodiment.
  • the idea selection algorithm 103 selects the draft to be displayed on the interface 101, that is, the idea evaluation proposal screen 200 from the idea DB 102 according to the flowchart shown in FIG. That is, the idea selection algorithm 103 selects an idea to be displayed based on the evaluation as a draft, and selects two or more ideas from the family as a draft.
  • N, K, and M are constants of natural numbers arbitrarily determined by the administrator of the idea support device 100 and the organizer of brainstorming.
  • N is the total number of initial ideas (or ancestry)
  • N 6 as shown in FIG. K and M are the number of families (K) and the number of generations (M) of the original draft displayed on the idea evaluation proposal screen 200, and it is necessary to satisfy K ⁇ N.
  • button-type evaluation is used as the abolition standard of the family, for example, the following method can be considered.
  • the family evaluation rate, family evaluation, and family display count of each family are calculated by the following formulas.
  • the calculated family evaluation rate corresponds to the probability that the vote button is pressed for the family idea displayed on the idea evaluation proposal screen 200, and as an index for evaluating the quality of the family, the family It can be used for the abolition standard of.
  • the family whose family evaluation rate is below the threshold value for example, 0.5
  • the threshold value for example, 0.5
  • the family evaluation rate when used alone, and the voting button is not pressed and the evaluation is 0 in the family that is displayed only once, the family evaluation rate becomes 0 and the family is immediately created. May be abolished. In order to avoid this, only the family whose family display count is specified number of times (for example, 3 times) or more is abolished.
  • the family evaluation and the number of family impressions can be converted with a function.
  • the following function f can be used to calculate the family valuation rate.
  • the family evaluation rate can be evaluated higher than (Equation 1), and the abolition of the family can be used without restrictions on the number of times the family is displayed.
  • ⁇ is the pi
  • the number of impressions of the family line can be calculated as follows and used as a standard for abolishing the family line.
  • the maximum score that can be set is, for example, 10 points if 0 to 10 points can be selected when evaluating one idea using a slider or a radio button.
  • the maximum score or average score of all ideas may be used.
  • the idea selection algorithm 103 abolishes a family with a low family evaluation rate and creates a new family.
  • the number k of the newly created family line is determined.
  • the family evaluation rate can also be used to select a family.
  • the pedigree evaluation rate is calculated for all surviving pedigrees, and one pedigree is selected using random numbers as in the case of roulette selection in the genetic algorithm, with a probability according to the size of the pedigree.
  • the idea selection algorithm 103 calculates the total number of evaluations and impressions of all the ideas included in the family of the idea for each family of the idea having the same ancestor based on the parent-child relationship of the idea, and calculates the total number of impressions of the idea.
  • the family evaluation rate which is the ratio of the total evaluation to the total number of impressions, is used to determine the family to be selected, and the draft is selected from each of the selected families.
  • the idea selection algorithm 103 selects two or more ideas from the family as the original draft.
  • roulette selection is used here, tournament selection or other selection methods may be used.
  • Other selection methods include a method of selecting all families with equal probability, and a method of selecting (KK) families from those with a high family evaluation rate instead of a probabilistic method.
  • the family evaluation rate of (Equation 4) instead of the family evaluation rate of (Equation 4), the family evaluation rate of (Equation 1), the family evaluation of (Equation 2), the number of impressions of the family of (Equation 3), and f (Family evaluation) of (Equation 4).
  • F family impression count
  • f Family impression count
  • FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the family lineage of the idea in the idea selection described in the first embodiment.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining the family lineage (in the case of linear chain) of the idea in the idea selection described in the first embodiment.
  • the family tree of the idea has a tree structure as shown in FIG.
  • FIG. 6 shows a general tree structure, if the number of children piggybacking on one parent is limited to one, the family tree of the idea becomes linear as shown in FIG. Such straight lines are also included in the tree structure.
  • a part of the original draft may be left blank.
  • the i-2 generation in FIG. 2 is left blank
  • other lines may be left blank.
  • the method In this case, if one idea is selected, the remaining (M-1) ideas are automatically determined.
  • serial selection this is referred to as serial selection.
  • the second method is to select M ideas individually.
  • the displayed M ideas do not necessarily maintain the parent-child relationship.
  • the i-2 generation in Fig. 2 may contain the 2nd generation idea
  • the i-1 generation may contain the 4th generation idea
  • the i generation may contain the 7th generation idea. be.
  • the display order and the generation order on the idea evaluation proposal screen 200 are reversed, and the 5th generation idea is entered in the i-1 generation and the 3rd generation idea is entered in the i generation.
  • this is referred to as individual selection.
  • the evaluation rate is calculated for all the ideas living in the family, and one idea is selected with the probability according to the evaluation rate (stochastic method). Also, select an idea with a high evaluation rate without using probability (non-stochastic method).
  • the former probabilistic method or the latter non-probability is based on the evaluation rate of the remaining ideas excluding the already selected ideas. Select the next idea according to the method.
  • the first method is to sort the selected M ideas in order of generation and display them in order from the oldest generation to the i-2 generation in FIG. 2 to the i generation in FIG.
  • the idea can be positively modified, and it is expected that the idea will be diversified and the diversity will be improved by the global exploration.
  • other ideas serve as hints in piggybacking, and further, the evaluation is stricter by increasing the number of impressions.
  • the second method is to sort the selected M ideas in order of evaluation rate and display them in order of increasing evaluation rate from the i-2 generation in FIG. 2 to the i generation in FIG.
  • participants can piggyback on the idea with the highest evaluation rate among the selected ideas, and the ideas can be converged by local exploration around the idea with the highest evaluation rate.
  • other ideas may improve the evaluation rate by stricter evaluation by increasing the number of impressions, which contributes to escape from the locally optimal solution.
  • the M ideas are displayed in the order in which they are selected, from the i-generation in FIG. 2 to the i-2 generation in FIG.
  • This method is similar to the second method because it is easy to select an idea with a high evaluation rate at an early stage, but when calculating the evaluation rate using the function f, a new idea with a small number of impressions is used. Is also more likely to be displayed in the i-generation of FIG.
  • the characteristics of the idea displayed in the i-generation of FIG. 2 and to be the target of direct piggybacking change greatly depending on the parameter c. Since the maximum evaluation rate of an idea with 1 or more impressions is 1, when c> 1, the probability that a new idea with 0 impressions will be displayed in the i-generation of FIG. 2 increases, and the idea The divergence of is activated. In the case of c ⁇ 1, if the evaluation rate of an idea having a display count of 1 or more is high, it is selected with a higher probability than a new idea, and the convergence of the idea is activated.
  • the idea selection algorithm 103 calculates at least one of the evaluation rate and the family evaluation rate, the evaluation rate or the family evaluation rate with a small total number of impressions or impressions is evaluated as having a large total number of impressions or impressions. Evaluate more than the rate or family valuation rate.
  • the idea selection algorithm 103 determines the evaluation rate or the family evaluation rate when the number of impressions is 0 by the parameter c, and sets the value of the parameter c. It is reduced as the number of ideas stored in the idea DB 102 increases.
  • three methods are stochastically selected, and when the number of ideas n is small, the probability that the first method is selected is set high, and as the number of ideas n increases, the second method or
  • the selection probability of the three methods can also be defined as a function of the number of ideas n so that the probability that the third method is selected increases.
  • the selection target of the subsequent ideas is limited to the ancestors and descendants of the first idea. Conceivable. For example, in the family tree of the idea shown in FIG. 6, when (2) is selected as the first idea, the candidates for selecting the second idea are (1), (3), and (4). Limited to (5). When (4) is selected as the second idea, the candidates for selecting the third idea are limited to (1) and (3). This makes it possible to select M ideas that are directly related to each other.
  • evaluation impression count, f (evaluation), f (display count), etc. may be used instead of the evaluation rate, and the latest idea belonging to the selected family can be used.
  • Other selection methods may be used, such as always displaying in the i-generation.
  • evaluation or f evaluation
  • the idea with increased evaluation is preferentially selected because the generation is old and the number of impressions is large, and there is a high possibility that the idea will be biased.
  • the evaluation rate is used for selection, such an idea bias can be eliminated.
  • another function or selection method that is not in the form of a function as in (Equation 7) may be used.
  • M ideas are selected from each family, and the selected ((KK) ⁇ M) ideas are displayed on the idea evaluation proposal screen 200.
  • the display order of the family plans 1 to 3 shown in FIG. 2 may be arranged from left to right in descending order of the family evaluation rate, the order in which the family lines are selected, the family number of the idea DB, and the like. Alternatively, they may be arranged randomly. In FIG. 2, for convenience, they are displayed as i-2 generation, i-1 generation, i generation, and i + 1 generation, but when an idea is individually selected, the notational generation and the actual generation are displayed. There is no need to agree, and in Plans 1 to 3, for example, ideas of the same generation do not need to be lined up in the i-generation.
  • the idea selection algorithm 103 uses the evaluation rate, which is the ratio of the participant's evaluation to the draft and the number of impressions, to select the idea to be displayed.
  • Example 1 by using the collective intelligence of an unspecified number of participants online to select a good plan, using the brainwriting framework, and actively piggybacking on the good plan. , Can systematically improve the quality and quantity of ideas.
  • Example 2 a point is added that the attributes of the participants are taken into consideration as compared with Example 1.
  • the idea DB 102 Since the name and identification number of the proposer (participant) are stored in the idea DB 102, it can be collated with a separately stored database showing the attributes of the participants. In other words, this database stores the proposer's attributes associated with the proposer's name and identification number.
  • Attributes include, for example, general ones such as age, gender, occupation, lifestyle, and those specialized for use within an organization or company such as occupation, job title, achievements, income, working hours. ..
  • the idea DB 102 stores the names and identification numbers of the participants who evaluated the ideas, and the attributes of the participants associated with the names and identification numbers of the participants are stored in another database.
  • the idea selection algorithm 103 calculates the evaluation rate or the family evaluation rate when limited to the participants having a specific attribute, based on the attribute of the participant specified by the participant's name or identification number.
  • the viewer column stores the name and identification number of the participant who displayed the idea.
  • the quality and quantity of ideas can be further improved by effectively utilizing the collective intelligence of an unspecified number of participants online, selecting good ideas, and actively piggybacking on the good ideas. ..
  • FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating the configuration (illustration) of the interface 101 described in the third embodiment.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram illustrating the configuration (graph structure) of the interface 101 described in the third embodiment.
  • the interface 101 displays the draft and the proposal as an illustration or a graph structure, and accepts the input. Further, it is preferable that the interface 101 has a function of automatically correcting the illustration when inputting the proposal using the illustration.
  • FIG. 8 shows the configuration of the interface 101 of the idea support device 100 when the illustration is used.
  • the components of the interface 101 are the same as in FIG. 2, but are configured so that illustrations can be input in the free input field.
  • the illustration may be uploaded as a file or edited on the interface 101. Further, for the purpose of correcting the handwritten illustration into a form that can be easily understood by others, a general automatic correction function of the illustration may be provided, or a character string may be added to the illustration.
  • FIG. 9 shows the configuration of the interface 101 of the idea support device 100 when the graph structure is used.
  • the components of the interface 101 are the same as those in FIG. 2, but in the free input field, illustrations are used for the nodes of the graph structure, and the relationships between the illustrations are represented by arrows so that they can be input. Of course, you may add a character string to the illustration or arrow to promote the understanding of the participants. When using graph structures, participants can piggyback on ideas by modifying or adding graph structures or changing strings as a suggestion.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been specifically described in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to those having all the described configurations.

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Abstract

本発明は、オンラインにおける不特定多数の参加者の集合知を利用して良案を選定し、ブレインライティングの枠組みを利用し、良案に積極的に便乗することにより、系統的にアイデアの質と量とを高める発想支援装置を提供する。本発明の発想支援装置は、アイデアとアイデアの評価及びアイデアの親子関係を保存するアイデアデータベースと、アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択する演算部と、原案を表示し、原案に対する参加者の評価及び原案を親として原案から連想される新たなアイデアである提案を入力するインターフェースと、を有することを特徴とする。

Description

発想支援装置及び発想支援方法
　本発明は、大人数における、アイデアのブレインストーミングをオンラインで実施するための、発想支援装置及び発想支援方法に関する。
　近年の製品設計やサービス設計では、定量化が容易な性能の改善だけではなく、消費者の生活や価値観に変化をもたらすイノベーティブなアイデアの取得の重要性が増加している。
　アイデアの発想支援方法としては、オズボーンのチェックリストやブレインライティングなど様々なブレインストーミング方法が提案されている。
　特に、ブレインライティングとは、ブレインストーミングの各参加者が、自身の３つのアイデアを用紙に記入し、その用紙を次の参加者に手渡し、次の参加者は前者が記入した３つのアイデアを参考に、この３つのアイデアを発展させた自身の３つのアイデアを創出し、創出された３つのアイデアを用紙に記入するという操作を繰り返すことにより、大量のアイデアを強制連想させ、取得する方法である。
　ブレインライティングは、１～１０人程度のオフラインによるブレインストーミングを想定している。しかし、近年、コンピュータデバイスやインターネットを使用し、オンラインにおけるブレインストーミングが提案されている。
　こうした本技術分野の背景技術として、特許第６２４９４６６号（特許文献１）や特許第５３５３３９０号（特許文献２）がある。
　特許文献１には、多数の受験者に対して、５Ｗ１Ｈに関する状況設定を選択肢から選択させ、それによるアイデアを記入させるという作業を制限時間内になるべく多く繰り返させる試験をオンライン上で実行し、これに対する受験者からの解答に対して、所定の基準に従って重み付けを付与して合計点数を算出することにより、評価の高いアイデアを多く創出する能力、評価の高いアイデアを幅広く創出する能力、又は、希少で評価の高いアイデアを創出する能力といったイノベーション能力を評価するオンラインテスト方法が記載されている。
　また、特許文献２には、アイデア発想者毎に、高い評価スコアのアイデアの発想が期待できる発想戦略を選択する発想戦略選択手段と、選択された発想戦略を使用し、発想刺激を生成する発想刺激提示手段と、どの発想戦略を使用した場合に高い評価スコアのアイデアが発想されたかを計算する戦略スコア計算手段と、発想刺激と発想されたアイデアの評価スコアとの間の相関を計算し、発想刺激を生成するためのパラメータをパーソナライズする選択条件計算手段と、を有する発想支援装置が記載されている。つまり、特許文献２に記載される発想支援装置は、発想者の過去の複数のアイデアに対する評価を使用し、発想者に応じて発送刺激をパーソナライズする。
特許第６２４９４６６号 特許第５３５３３９０号
　複数人でブレインストーミングを実行するメリットとして、他人が創出したアイデアを利用し、新たなアイデアを創出することができるという点がある。
　一方、多数の参加者が、各々に都合の良い時間帯に参加するオンラインにおけるブレインストーミングでは、一般的に、参加者が既存の全てのアイデアに目を通し、良案を選択し、良案を利用することは困難である。
　特許文献１に記載されるオンラインテスト方法は、多数の参加者に対して、アイデアを記入させるという作業をオンライン上で実行する。しかし、特許文献１には、ブレインライティングの枠組みを利用することができる構成については記載されていない。そして、特許文献１に記載されるオンラインテスト方法では、アイデアの質は、個人のアイデアの創出力に依存しており、ブレインストーミングのメリットを利用することができないと思われる。
　また、特許文献２に記載される発想支援装置は、発想者の過去の複数のアイデアに対する評価を使用し、発想者に応じて発送刺激をパーソナライズする。つまり、特許文献２では、適切な発想刺激を選択するためには、発想者の過去の複数のアイデアに対する評価が必要である。これは、組織内におけるブレインストーミングのように、参加者がアイデアの創出に十分な時間をかけることができる場合には有効であると思われる。しかし、特許文献２に記載される発想支援装置では、オンライン上で、不特定多数の参加者が、各々、複数個のアイデアを短期的に提案するような場合には、機能しない可能性がある。
　そこで、本発明は、オンラインにおける不特定多数の参加者の集合知を利用して良案を選定し、ブレインライティングの枠組みを利用し、良案に積極的に便乗することにより、系統的にアイデアの質と量とを高める発想支援装置及び発想支援方法を提供する。
　上記した課題を解決するため、本発明の発想支援装置は、アイデアとアイデアの評価及びアイデアの親子関係を保存するアイデアデータベースと、アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択する演算部と、原案を表示し、原案に対する参加者の評価及び原案を親として原案から連想される新たなアイデアである提案を入力するインターフェースと、を有することを特徴とする。
　また、本発明の発想支援方法は、アイデアデータベースにて、アイデアとアイデアの評価及びアイデアの親子関係を保存し、演算部にて、アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択し、インターフェースにて、原案を表示し、原案に対する参加者の評価及び原案を親として原案から連想される新たなアイデアである提案を入力する、ことを特徴とする。
　本発明によれば、オンラインにおける不特定多数の参加者の集合知を利用して良案を選定し、ブレインライティングの枠組みを利用し、良案に積極的に便乗することにより、系統的にアイデアの質と量とを高める発想支援装置及び発想支援方法を提供する。
　なお、上記した以外の課題、構成及び効果については、下記する実施例の説明により、明らかにされる。
実施例１に記載する発想支援装置１００の概略構成を説明する説明図である。 実施例１に記載するインターフェース１０１の構成を説明する説明図である。 実施例１に記載するインターフェース１０１（初期段階専用）の構成を説明する説明図である。 実施例１に記載するアイデアデータベース１０２の構成を説明する説明図である。 実施例１に記載するアイデア選択アルゴリズム１０３を説明するフローチャートである。 実施例１に記載するアイデア選択におけるアイデアの家系を説明する説明図である。 実施例１に記載するアイデア選択におけるアイデアの家系（直鎖の場合）を説明する説明図である。 実施例２に記載するインターフェース１０１の構成（イラスト）を説明する説明図である。 実施例３に記載するインターフェース１０１の構成（グラフ構造）を説明する説明図である。
　以下、本発明の実施例を、図面を使用して、説明する。なお、実質的に同一又は類似の構成には、同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。
　まず、実施例１に記載する発想支援装置１００の概略構成を説明する。
　図１は、実施例１に記載する発想支援装置１００の概略構成を説明する説明図である。
　発送支援装置１００は、インターフェース１０１、アイデアデータベース（以下「アイデアＤＢ」と称する）１０２、アイデア選択アルゴリズム１０３を有する。
　インターフェース１０１は、原案を表示し、原案に対する参加者の評価及び原案を親として原案から連想される新たなアイデアである提案（子）を入力するものであり、例えば、タッチパネルなどで構成される入出力部である。
　アイデアＤＢ１０２は、アイデアとアイデアの評価及びアイデアの親子関係を保存するものであり、例えば、メモリなどの記憶部である。
　アイデア選択アルゴリズム１０３は、アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択するものであり、選択部（演算部）である。
　また、発想支援方法は、アイデアＤＢ１０２にて、アイデアとアイデアの評価及びアイデアの親子関係を保存し、アイデア選択アルゴリズム１０３にて、アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択し、インターフェース１０１にて、原案を表示し、原案に対する参加者の評価及び原案を親として原案から連想される新たなアイデアである提案を入力するものである。
　このように、発想支援装置１００及び発想支援方法は、ブレインストーミングの参加者が、アイデアの提案と同時に既出のアイデアの評価を行うことができ、評価に基づいて次の参加者がアイデアを創出する際に参考にする原案（アイデア）を選定することにより、良案の選定とアイデアの便乗とを支援し、オンラインでの不特定多数におけるアイデアの発想支援が可能となる。参加者の評価に基づいて良案を特定し、原案として表示することにより、系統的にアイデアの量を増やし、アイデアの質を高めることができる。
　次に、実施例１に記載するインターフェース１０１の構成を説明する。
　図２は、実施例１に記載するインターフェース１０１の構成を説明する説明図である。
　図３は、実施例１に記載するインターフェース１０１（初期段階専用）の構成を説明する説明図である。
　インターフェース１０１は、アイデアの入出力、アイデアに対する評価（投票）、アイデアの提出が可能なアイデア評価提案画面２００を有する。
　図２に示すように、アイデア評価提案画面２００は、原案表示部２０１、原案評価部２０２、提案受付部２０３、提出ボタン２０４を有する。
　実施例１では、図２に示すように、原案表示部２０１及び原案評価部２０２には、案１～案３の３つの系統（以下「家系」と称する）に対して、第(ｉ－２)世代～第ｉ世代までの３世代分、合計９個のアイデアと評価ボタン（投票ボタン）とが配置されている。
　また、参加者の利便性を向上するため、アイデア評価提案画面２００には、ブレインストーミングのテーマ２０５を表示してもよい。
　なお、家系や世代は、各々１つ以上あればよい。例えば、ブレインストーミング初期の段階では原案が存在しないため、原案は空欄であってもよい。また、ブレインストーミング初期の段階では原案が存在しないため、図３に示すように、初期段階専用のインターフェース１０１を使用してもよい。つまり、初期段階専用のアイデア評価提案画面２００を使用してもよい。
　原案表示部２０１は、アイデア選択アルゴリズム１０３にて選択された既出のアイデアを、次のアイデアが便乗すべきアイデア（原案）として、表示する。
　なお、実施例１における便乗とは、特に、オンラインにおいて、ブレインライティングの枠組みを利用するものであり、ブレインストーミングの各参加者が、オンライン上で、自身の複数（例えば、３つ）のアイデアをアイデア評価提案画面２００に記入し、次の参加者は前者が記入した複数のアイデアを参考に、この複数のアイデアを発展させた自身の複数（例えば、３つ）のアイデアを創出し、創出された複数のアイデアをアイデア評価提案画面２００記入するというものである。
　原案評価部２０２は、原案に対する評価を参加者が入力するための投票ボタンであり、「投票」という投票ボタンをクリックし、「投票済み」とすることにより、対応する原案に対する評価を指定の分量（例えば、１）だけ、増加させる。
　なお、実施例１では、ボタン式の評価を使用しているが、評価を点数式にして、スライダやラジオボタン、数字を入力する自由入力欄を設置してもよい。また、評価の観点を分解して、独創性、実現性、収益性などに分けて、各観点に対して評価を実行してもよい。
　提案受付部２０３は、参加者が自身のアイデアを記入するための自由入力欄であり、実施例１では、３つの家系、それぞれに対して、３世代分の原案のいずれか一つ、又は、直前の原案（第ｉ世代）に便乗したアイデアを入力する。
　提出ボタン２０４は、原案評価部２０２及び提案受付部２０３に入力された入力データを提出するものであり、提出ボタン２０４を、原案評価部２０２及び提案受付部２０３への入力完了後にクリックすることにより、入力データがアイデアＤＢ１０２に記録される。
　また、インターフェース１０１は、２個以上の原案が同一家系のアイデアであることが分かるように同じ行又は列に並べる、又は、原案を線又は矢印で結んで表示する。
　このように、特に、アイデア評価提案画面２００に、原案評価部２０２を設置することにより、系統的にアイデアの質を高めることができる。
　次に、実施例１に記載するアイデアＤＢ１０２の構成を説明する。
　図４は、実施例１に記載するアイデアＤＢ１０２の構成を説明する説明図である。
　アイデアＤＢ１０２は、入力された入力データを保存する。つまり、全てのアイデアをＩＤ番号、提案日時、提案者などの情報とともに保存する。
　アイデアは、同じ家系の第ｉ世代の原案と第ｉ＋１世代の提案とを、親子とみなして、祖先又は子孫の情報と共に保存される。
　以下、アイデアＤＢ１０２に保存されるデータの各列について説明する。
　ＩＤ番号には、番号がアイデアの入力順に割り振られる。
　アイデアには、参加者が提案受付部２０３に入力した内容がテキストとして保存される。
　提案日時には、参加者が提出ボタン２０４をクリックした日時が保存される。なお、実施例１では、月、日、時、分のみを保存しているが、年、秒なども保存することが好ましい。
　提案者には、アイデアを入力した参加者の名前や識別番号が保存される。
　家系には、提案されたアイデアの親となるアイデアの家系の番号がコピーされ、保存される。つまり、家系には、親を遡っていった場合にたどり着く、最初のアイデア（初期アイデア）の番号が保存され、同じ初期アイデアを起点に持つアイデアには同じ番号が保存される。なお、原案を持たない初期アイデアの家系には、初期アイデアの番号と同じ番号が入力され、保存される。
　世代には、初期アイデアを第１世代とし、第１世代のアイデアに便乗したアイデアが第２世代となるように、初期アイデアから何回の便乗を経て得られたアイデアであるかが保存される。
　子孫数には、そのアイデアに便乗した子や孫など、そのアイデアの子孫である下位家系の全てのアイデアの総数が保存される。
　親番号には、そのアイデアの親となるアイデアのＩＤが保存される。なお、初期アイデアの親番号は０とする。
　子番号には、そのアイデアを直接の親に持つ子のアイデアのＩＤが保存される。なお、実施例１では、子番号には１つのＩＤが保存されているが、複数の子を持つアイデアも許容され、その場合には、子番号には複数のＩＤが配列として保存される。
　表示回数には、そのアイデアがインターフェース１０１、つまり、原案表示部２０１に表示された回数が保存される。
　評価には、そのアイデアがインターフェース１０１、つまり、原案評価部２０２によって評価された点数の総和が保存される。実施例１では、ボタン式の評価を使用しているため、一度の投票による点数は１であり、評価には、投票された回数が保存される。一方、スライダやラジオボタン、数字を入力する自由入力欄にて、評価を点数式にして与える場合には、各参加者による評価の総和が保存される。
　評価者には、投票ボタンをクリックした参加者の名前や識別番号が保存される。なお、評価を点数式にして与える場合には、基準となる点数以上（例えば、５段階評価による４以上など）の評価をした参加者の名前や識別番号が保存される。
　上位家系評価には、そのアイデアの祖先である上位家系のアイデアの評価の総和が保存される。この時、上位家系のアイデアとは、親を遡っていった場合にたどり着く、全てのアイデアであり、叔父、叔母にあたるアイデアは含まれない。
　下位家系評価には、そのアイデアの子孫である下位家系のアイデアの評価の総和が保存される。そのアイデア又は子孫が複数の子を持つ場合には、下位家系には複数の子の全ての子孫が含まれる。
　上位家系表示回数には、そのアイデアの上位家系の全てアイデアの表示回数の総和が保存される。
　下位家系表示回数には、そのアイデアの下位家系の全てアイデアの表示回数の総和が保存される。
　生存は、そのアイデアが原案として選択されるか否かを示すフラグであり、１の場合には選択対象であること、０の場合には非選択対象であることを表す。
　次に、実施例１に記載するアイデア選択アルゴリズム１０３を説明する。
　図５は、実施例１に記載するアイデア選択アルゴリズム１０３を説明するフローチャートである。
　アイデア選択アルゴリズム１０３は、図５に示すフローチャートに従って、アイデアＤＢ１０２からインターフェース１０１、つまり、アイデア評価提案画面２００に表示する原案を選択する。つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、評価に基づいて表示するアイデアを、原案として、選択し、家系から２個以上のアイデアを、原案として、選択する。
　評価に基づいて表示するアイデアを選択する場合には、以下のステップを実行する。
　まず、パラメータｎ、ｋ、Ｎ、Ｋ、Ｍを初期化する（Ｓ１０１）。
　ｎは、アイデアＤＢ１０２に保存されているアイデアの数であり、アイデア選択アルゴリズム１０３が演算を実行するたびに、アイデアＤＢ１０２のＩＤの最大値（ＩＤｍａｘ）を取得し、ｎ＝ＩＤｍａｘとする。ブレインストーミングの開始段階ではアイデアは０個のため、ｎ＝０である。
　ｋは、新規作成する家系の数であり、初期値はｋ＝０である。
　Ｎ、Ｋ、Ｍは、発想支援装置１００の管理者やブレインストーミングの主催者が任意に決定する自然数の定数である。Ｎは、初期アイデア（又は家系）の総数であり、実施例１では、図４に示すように、Ｎ＝６である。Ｋ、Ｍは、アイデア評価提案画面２００に表示する原案の家系の数（Ｋ）及び世代の数（Ｍ）であり、Ｋ≦Ｎを満たす必要がある。実施例１では、図２に示すように、Ｋ＝３、Ｍ＝３である。
　次に、ｎとＮとを比較する（Ｓ１０２）。
　ｎ＜Ｎである場合（Ｎｏ）には、Ｓ１０３に進む。この場合、既出のアイデアの便乗よりも、初期アイデアの作成を優先するため、ｋ＝ｍｉｎ（Ｋ、Ｎ－ｎ）により、Ｋと（Ｎ－ｎ）との小さい方の数をｋに代入する（Ｓ１０３）。そして、Ｓ１０８に進む。
　ｎ≧Ｎである場合（Ｙｅｓ）には、Ｓ１０４に進む。この場合、良案の発生が見込めないと判断され、又は、十分な回数の便乗及び評価が完了しており、これ以上の便乗及び評価が不要と判断され、廃止する家系があるか否かを判定する（Ｓ１０４）。
　廃止する家系がない場合（Ｎｏ）には、Ｓ１０８に進む。
　廃止する家系がある場合（Ｙｅｓ）には、Ｓ１０５に進む。この場合、アイデアＤＢ１０２に保存されている廃止すべき家系に属するアイデアの生存のフラグを０に変更し、家系を廃止する（Ｓ１０５）。
　家系の廃止基準として、ボタン式の評価を使用している場合、例えば、以下の方法が考えられる。まず、各家系の家系評価率、家系評価、家系表示回数を下記の式により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、ｃは、任意のパラメータであり、例えば、ｃ＝２を使用する。このように、計算される家系評価率は、アイデア評価提案画面２００に表示された家系のアイデアに対して、投票ボタンが押される確率に対応しており、家系の質を評価する指標として、家系の廃止基準に利用することができる。
　そして、家系評価率が閾値（例えば、０．５）を下回った家系や、家系評価率が最小値の家系を廃止すればよい。
　なお、家系評価率を単独で使用する場合であって、一度しか表示されていない家系で、投票ボタンが押されず、評価が０であった場合、家系評価率が０となり、家系が作成直後に廃止される可能性がある。これを回避するためには、家系表示回数が指定回数（例えば、３回）以上の家系のみを廃止する。
　一方、家系評価や家系表示回数を関数で変換することもできる。例えば、下記の関数ｆを使用して、家系評価率を計算することができる。家系表示回数がａ回よりも少ない場合には、家系評価率を（式１）よりも大きく評価することができ、家系の廃止を家系表示回数の制約なしに利用することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、πは、円周率であり、ａ、ｂは、関数のパラメータであり、例えば、ａ＝３、ｂ＝１．５である。
　また、家系評価率が最小値の家系を廃止する場合には、廃止の頻度を定める必要がある。例えば、毎回１つの家系を廃止し、参加者が１つ自由にアイデアを入力し、２つの家系に対してそれぞれ便乗したアイデアを入力するといった方法や、指定回数（例えば、５回）に１回の頻度で家系を廃止するといった方法がある。
　なお、評価を点数式にして与える場合には、家系表示回数を、下記のように計算することにより、家系の廃止基準として、利用することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、設定可能な最大得点とは、例えば、スライダやラジオボタンを使用し、１つのアイデアを評価する場合に、０～１０点までを選択することができるのであれば、１０点となる。設定可能な最大得点の代わりに、全アイデアの最大得点や平均点などを使用してもよい。
　なお、家系の廃止基準として、家系評価率の代わりに、家系評価をそのまま使用するなど、他の指標を使用してもよいし、複数の家系を同時に廃止してもよい。
　次に、家系の廃止に伴って、減少した家系の数をＮに維持するため、家系を新規作成する（Ｓ１０６）。
　次に、家系の新規作成に伴って、ｋ＝ｋ＋１とする（Ｓ１０７）。
　つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、家系評価率の低い家系を廃止し、新規に家系を作成する。
　以上の計算により、新規作成する家系の数ｋが決定される。
　次に、原案に表示する（Ｋ－ｋ）個の家系を選択する（Ｓ１０８）。ｋ個の家系は、新規作成のため、原案を選択する必要はなく、残りの（Ｋ－ｋ）個の家系について原案を選択する。Ｍ＝１である場合には、異なる家系から（Ｋ－ｋ）個のアイデアを選択する。Ｍ＞１である場合には、同一家系からＭ個のアイデアを選択する。つまり、まず、表示する家系を選択し、次に、選択された各家系からＭ個のアイデアを選択する。これは、直接（（Ｋ－ｋ）×Ｍ）個のアイデアを選択するよりも効率的である。
　家系の選択にも、家系評価率を利用することができる。家系評価率を生存している全家系に対して計算し、その大きさに応じた確率で、遺伝的アルゴリズムにおけるルーレット選択と同様に乱数を使用して、家系を１つ選択する。
　つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、アイデアの親子関係に基づいて、同じ祖先をもつ、アイデアの家系のごとに、アイデアの家系に含まれる全てのアイデアの評価及び表示回数の総和を計算し、アイデアの評価の総和と表示回数の総和との比である家系評価率を使用し、選択すべき家系を決定し、選択された家系の各々から、原案を選択する。
　また、アイデア選択アルゴリズム１０３は、家系から２個以上のアイデアを、原案として選択する。
　更に、家系を選択する必要がある場合は、選択済みの家系を除いて、同様の方法により、家系を次々に選択する。
　なお、家系の選択では、家系の廃止のように、家系表示回数を閾値とすると、閾値に達するまでは、新規の家系ばかりが評価され、質の高い家系のアイデアに便乗する機会が損なわれる可能性がある。
　そこで、（式４）の家系評価率を利用することにより、また、（式５）の関数ｆのパラメータａ及びパレメータｂにより、表示回数の少ない家系と評判が良い家系（（式１）で定義される家系評価率が高い家系）とが選択される確率を調節することができ、質の高いアイデアが生まれやすい環境を構築することができる。
　なお、ここではルーレット選択を使用しているが、トーナメント選択やその他の選択方法を使用してもよい。その他の選択方法としては、全ての家系を等確率で選択する方法や、確率的な方法でなく家系評価率の高いものから（Ｋ－ｋ）個の家系を選択する方法がある。
　また、（式４）の家系評価率の代わりに、（式１）の家系評価率、（式２）の家系評価、（式３）の家系表示回数、（式４）のｆ（家系評価）やｆ（家系表示回数）などを使用してもよいし、その他の指標を定義して家系を選択してもよい。また、ｆについても、（式５）の定義に従う必要はなく、０以上の整数ｘが小さな値をとるときに勾配が小さく、整数ｘの増加に伴って勾配が増加するような関数であれば同様の機能が得られる。また、（式５）とは全く異なる特性をもつｆを使用してもよい。
　最後に、選択された（Ｋ－ｋ）個の各家系から表示するＭ個のアイデアを選択する（Ｓ１０９）。
　ここで、実施例１に記載するアイデア選択におけるアイデアの家系を説明する。
　図６は、実施例１に記載するアイデア選択におけるアイデアの家系を説明する説明図である。
　図７は、実施例１に記載するアイデア選択におけるアイデアの家系（直鎖の場合）を説明する説明図である。
　ある家系（実施例１では、図２に示す案１）に着目すると、アイデアの家系図は、図６に示すように、木構造になる。なお、図６では、一般的な木構造を示すが、１つの親に便乗する子を１つに限定すると、アイデアの家系図は、図７に示すように、直鎖になる。このような直鎖も木構造に含まれるものとする。
　まず、アイデアの家系図が直鎖の場合のアイデア選択方法について、説明する。
　直鎖に含まれるアイデアの数をｍとして、ｍ≦Ｍであるの場合、ｍ個のアイデアを世代順にアイデア評価提案画面２００に表示する。
　なお、ｍ＜Ｍである場合、原案の一部を空欄とすればよく、例えば、ｍ＝２、Ｍ＝３のときには、図２の第ｉ－２世代を空欄として、図２の第ｉ－１や第ｉ世代に原案を表示する。もちろん他の行を空欄としてもよい。
　一方、Ｍ＞ｍである場合、大きく２通りの選択方法がある。
　１つ目は、第ｉ世代に表示するアイデアを１つ選択し、その直接の祖先（Ｍ＝３の場合は、親、祖父母）のアイデアを、図２の第ｉ－１世代などに表示する方法である。この場合、アイデアを１つ選択すれば、残り（Ｍ－１）個のアイデアは自動的に決定される。以下、これを直列選択と呼ぶ。
　２つ目は、Ｍ個のアイデアを個別に選ぶ方法である。この場合、表示されるＭ個のアイデアは必ずしも親子の関係が保持されない。例えば、図２の第ｉ－２世代に第２世代のアイデア、第ｉ－１世代に第４世代のアイデア、第ｉ世代に第７世代のアイデアが入るなど、世代にギャップが生まれる可能性がある。また、アイデア評価提案画面２００における表示順と世代順とが逆転し、第ｉ－１世代に第５世代のアイデア、第ｉ世代に第３世代のアイデアが入るという可能性もある。以下、これを個別選択と呼ぶ。
　アイデアの家系図が直鎖の場合の具体的なアイデア選択方法として、アイデアの評価率を下記のように計算する方法がある。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　なお、ここでは、関数ｆを使用するが、関数ｆを使用しない計算方法を利用してもよい。また、ｃは、家系評価率と同じである必要はない。
　（式７）により、家系内に生存している全アイデアに対して評価率を計算し、評価率に応じた確率で、一つアイデアを選択する（確率的な方法）。また、確率を使用せずに、評価率の高いアイデアを選択する（非確率的な方法）。
　直列選択の場合、選択されたアイデアを図２の第ｉ世代に表示し、その直接の祖先を合わせて表示する。なお、表示すべき祖先の中に「生存＝０」のアイデアが存在する場合には、その祖先を無視し、更に上位世代のアイデアを表示する、その祖先の原案表示部２０１を空欄にする、その祖先の原案評価部２０２を表示しないなどの方法を使用することができる。
　一方、個別選択で、複数のアイデアを選択する必要がある場合には、既に選択されたアイデアを除いた残りのアイデアの評価率に基づいて、前者の確率的な方法、又は、後者の非確率的な方法により、次のアイデアを選択する。
　個別選択時のアイデア評価提案画面２００への表示には複数の方法がある。
　１つ目は、選択したＭ個のアイデアを世代順に並び換え、図２の第ｉ－２世代から図２の第ｉ世代に向かって、古い世代から順に表示する方法である。これにより、選択された中で最も新しいアイデアに対して便乗されるため、アイデアを積極的に改変することができ、大域探査によるアイデアの発散及び多様性向上が期待できる。このとき、他のアイデアは便乗におけるヒントの役割を果たし、更に、表示回数の増加による評価の厳密化が図られる。
　２つ目は、選択したＭ個のアイデアを評価率順に並び換え、図２の第ｉ－２世代から図２の第ｉ世代に向かって、評価率が上昇する順に表示する方法である。これにより、参加者は、選択された中で最も評価率の高いアイデアに対して便乗することができ、評価率の高いアイデアの周辺の局所探査によるアイデアの収束が可能である。このとき、他のアイデアは表示回数の増加による評価の厳密化により、評価率が向上する可能性があり、局所最適解からの脱出に寄与する。
　３つ目は、Ｍ個のアイデアが選択された順に、図２の第ｉ世代から図２の第ｉ－２世代に向かって表示する。評価率の高いアイデアは早期に選択されやすいため、この方法は２つ目の方法に近い性質を示すが、関数ｆを使用して、評価率を計算する場合には、表示回数の少ない新しいアイデアも図２の第ｉ世代に表示される確率が高まる。
　２つ目の方法や３つ目の方法では、図２の第ｉ世代に表示され、直接の便乗の対象となるアイデアの特性がパラメータｃに依存して大きく変化する。表示回数１以上のアイデアの評価率の最大値は１であるため、ｃ＞１の場合には、表示回数０の新規のアイデアが、図２の第ｉ世代に表示される確率が高まり、アイデアの発散が活性化される。ｃ＜１の場合には、表示回数１以上のアイデアも評価率が高ければ、新規のアイデアよりも高確率で選択され、アイデアの収束が活性化される。
　つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、少なくとも評価率又は家系評価率の一方を計算する際に、表示回数又は表示回数の総和が少ない評価率又は家系評価率を、表示回数又は表示回数の総和が多い評価率又は家系評価率よりも大きく評価する。
　また、パラメータｃを、ブレインストーミングの序盤は大きく設定し（例えば、ｃ＝２）、アイデア数ｎの増加に伴って減少する関数として定義すれば、序盤は発散、終盤は収束というように、ブレインストーミングの役割を管理することができる。同様の方法を、家系評価率に対して利用することもできる。
　つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、少なくとも評価率又は家系評価率の一方を計算する際に、表示回数が０回の場合の評価率又は家系評価率をパラメータｃによって決定し、パラメータｃの値を、アイデアＤＢ１０２に保存されているアイデアの数の増加に伴って減少させる。
　また、上記の３つの方法のいずれの方法を使用するかを、アイデア数ｎに応じて変化させることもアイデアの発散と収束を管理するために有効である。つまり、アイデア数ｎが小さい場合には、１つ目の方法を使用して発散を活性化し、アイデア数ｎが大きくなるにつれて、２つ目の方法や３つ目の方法に切り替えて使用する。
　また、３つの方法を確率的に選択し、アイデア数ｎが小さい場合には、１つ目の方法が選択される確率を高く設定し、アイデア数ｎが大きくなるにつれて、２つ目の方法や３つ目の方法が選択される確率が高まるように、３つの方法の選択確率をアイデア数ｎの関数として定義することもできる。
　次に、アイデアの家系図が直鎖でない場合のアイデア選択方法について、説明する。
　直列選択の場合は、直鎖の場合と同様の選択方法を使用すればよい。
　個別選択の場合も、直鎖の場合と同様の選択方法を使用することもできる。また、選択対象に制約を設定することもできる。例えば、図６に示すアイデアの家系図の場合、直鎖の個別選択をそのまま利用すると、（４）（５）（６）のように直接の祖先にあたらないアイデアが選択される可能性がある。
　これを回避するためには、選択すべきＭ個のアイデアのうち、１つ目のアイデアを決定した後、以降のアイデアの選択対象を１つ目のアイデアの祖先と子孫とに限定する方法が考えられる。例えば、図６に示すアイデアの家系図では、１つ目のアイデアとして、（２）が選択された場合、２つ目のアイデアを選択する際の候補を、（１）（３）（４）（５）に限定する。また、２つ目のアイデアとして、（４）が選択された場合、３つ目のアイデアを選択する際の候補を、（１）（３）に限定する。これにより、直接の子孫関係にあるＭ個のアイデアを選択することができる。
　また、これらのアイデア選択方法のほか、評価率の代わりに、評価、表示回数、ｆ（評価）、ｆ（表示回数）などを使用してもよいし、選択された家系に属する最新のアイデアを常に第ｉ世代に表示するなど、他の選択方法を使用してもよい。
　なお、評価やｆ（評価）をそのまま選択に使用する場合には、世代が古く表示回数が多いため、評価が増加したアイデアが優先的に選択され、アイデアが偏る可能性が高い。評価率を選択に使用する場合には、このようなアイデアの偏りを解消することができる。また、同様の効果が得られれば、（式７）のような関数の形でない他の関数や選択方法を使用してもよい。
　以上の選択方法により、各家系からＭ個のアイデアを選択し、選択された（（Ｋ－ｋ）×Ｍ）個のアイデアをアイデア評価提案画面２００に表示する。
　なお、図２に示す家系の案１～案３の表示順は、家系評価率の高いものから順に左から右に並べてもよいし、家系が選択された順番や、アイデアＤＢの家系の番号、又はランダムに並べてもよい。なお、図２では、便宜上、第ｉ－２世代、第ｉ－１世代、第ｉ世代、第ｉ＋１世代と表示しているが、アイデアを個別選択する場合、表記上の世代と実際の世代が一致する必要はなく、案１～案３で、例えば、第ｉ世代に同じ世代のアイデアが並ぶ必要もない。
　つまり、アイデア選択アルゴリズム１０３は、原案に対する参加者の評価と表示回数との比である評価率を使用し、表示するアイデアを選択する。
　このように、実施例１によれば、オンラインにおける不特定多数の参加者の集合知を利用して良案を選定し、ブレインライティングの枠組みを利用し、良案に積極的に便乗することにより、系統的にアイデアの質と量とを高めることができる。
　次に、アイデア選択アルゴリズム１０３におけるアイデア選択に、参加者の属性を考慮する方法について説明する。
　実施例２では、実施例１と比較して、参加者の属性が考慮される点が付加される。
　アイデアＤＢ１０２には、提案者（参加者）の名前や識別番号が保存されているため、別に保存された参加者の属性を示すデータベースと照合することができる。つまり、このデータベースは、提案者の名前や識別番号に紐付けられた提案者の属性が保存される。
　属性としては、例えば、年齢、性別、職業、生活スタイルのような一般的なものや、職種、職位、業績、収入、勤務時間のような組織や企業内における利用に特化したものなどがある。
　アイデアＤＢ１０２は、アイデアを評価した参加者の名前や識別番号を保存し、そして、別のデータベースには、この参加者の名前や識別番号に紐付いた参加者の属性が保存される。
　そして、アイデア選択アルゴリズム１０３は、参加者の名前や識別番号により特定される参加者の属性に基づいて、特定の属性を持つ参加者に限定した場合の評価率又は家系評価率を計算する。
　アイデアが多数の参加者により、閲覧され、評価される場合、単純に表示回数と評価とから評価率を計算する代わりに、属性を同じくする参加者のクラスタに対して、評価率を使用することにより、特定の属性を持つ参加者にとって好ましいアイデアを選定することができる。
　これは、図４に示すアイデアＤＢ１０２に、閲覧者の列を設置することにより実現することができる。閲覧者の列には、そのアイデアを表示した参加者の名前や識別番号を保存する。
　閲覧者と評価者とに保存された情報を使用して、評価者と、評価者を除く閲覧者（アイデアに投票しなかった参加者）を分類することができる属性の組合せを決定木のような機械学習などを使用して特定する。
　このように特定した属性をもつ閲覧者の評価結果に基づいて、評価率を計算することにより、特定の属性を持つ参加者にとって好ましいアイデアの評価率を高め、そのようなアイデアへの便乗を促進することができる。評価を点数式にして与える場合であっても、閲覧者ごとに、点数を分類することができるような属性の組合せを、機械学習などを使用して特定することができる。
　これにより、オンラインにおける不特定多数の参加者の集合知を有効に利用して良案を選定し、良案に積極的に便乗することにより、更に、アイデアの質と量とを高めることができる。
　次に、実施例３に記載するインターフェース１０１の構成を説明する。
　図８は、実施例３に記載するインターフェース１０１の構成（イラスト）を説明する説明図である。
　図９は、実施例３に記載するインターフェース１０１の構成（グラフ構造）を説明する説明図である。
　実施例３では、アイデアを文字列としてインターフェース１０１に入力する代わりに、イラストやグラフ構造で入力する方法について説明する。ただし、図８及び図９共に、紙面の都合上、第ｉ－２世代及び第ｉ－１世代の表示を、省略した。
　つまり、インターフェース１０１は、原案と提案とを、イラスト又はグラフ構造として表示し、入力を受け付ける。また、インターフェース１０１は、提案を、イラストを使用して入力する際に、イラストを自動的に修正する機能を有することが好ましい。
　図８には、イラストを使用した場合における発想支援装置１００のインターフェース１０１の構成を示す。
　インターフェース１０１の構成部品は、図２と同様だが、自由入力欄にはイラストを入力できるように構成される。イラストは、ファイルとしてアップロードしてもよいし、インターフェース１０１上で編集してもよい。また、手書きされたイラストを他者が理解しやすい形に修正する目的で、一般的なイラストの自動修正機能を有してもよいし、イラストに文字列を追記してもよい。
　このようにイラストを使用することにより、言語では表現の難しいコンセプトやデザインなどの分野での発想支援をすることができる。
　図９には、グラフ構造を使用した場合における発想支援装置１００のインターフェース１０１の構成を示す。
　インターフェース１０１の構成部品は、図２と同様だが、自由入力欄には、グラフ構造のノードにイラストを使用し、イラスト間の関係を矢印により、表現し、入力できるように構成される。もちろん、イラストや矢印に文字列を追記し、参加者の理解を促進してもよい。グラフ構造を使用する場合、参加者は提案として、グラフ構造を修正、追加したり、文字列を変更したりすることにより、アイデアに便乗する。
　このようにグラフ構造を使用することにより、ビジネスモデルなど実体のない物事に対する発想支援をすることができる。
　なお、本発明は上記した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、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために、具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を有するものに限定されるものではない。
　また、ある実施例の構成の一部を、他の実施例の構成の一部に置換することもできる。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を追加することもできる。また、各実施例の構成の一部について、それを削除し、他の構成の一部を追加し、他の構成の一部と置換することもできる。
１００…発想支援装置、１０１…インターフェース、１０２…アイデアＤＢ、１０３…アイデア選択アルゴリズム、２００…アイデア評価提案画面、２０１…原案表示部、２０２…原案評価部、２０３…提案受付部、２０４…提出ボタン、２０５…テーマ

Claims (12)

  1. 　アイデアと前記アイデアの評価及び前記アイデアの親子関係を保存するアイデアデータベースと、
    　前記アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択する演算部と、
    　前記原案を表示し、前記原案に対する参加者の評価及び前記原案を親として前記原案から連想される新たなアイデアである提案を入力するインターフェースと、
    　を有することを特徴とする発想支援装置。
  2. 　請求項１に記載の発想支援装置において、
    　前記アイデアデータベースが、前記アイデアの表示回数を保存し、
    　前記演算部が、前記原案に対する参加者の評価と前記表示回数とを使用し、表示するアイデアを選択することを特徴とする発想支援装置。
  3. 　請求項２に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、前記原案に対する参加者の評価と前記表示回数との比である評価率を使用し、表示するアイデアを選択することを特徴とする発想支援装置。
  4. 　請求項３に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、前記アイデアの親子関係に基づいて、同じ祖先をもつ、アイデアの家系のごとに、前記アイデアの家系に含まれる全てのアイデアの評価及び表示回数の総和を計算し、前記アイデアの評価の総和と前記表示回数の総和との比である家系評価率を使用し、選択すべき家系を決定し、選択された家系の各々から、評価率を使用して、前記原案を選択することを特徴とする発想支援装置。
  5. 　請求項４に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、前記家系から２個以上の前記アイデアを、前記原案として選択し、
    　前記インターフェースが、２個以上の前記原案が同一家系のアイデアであることが分かるように同じ行又は列に並べる、又は、前記原案を線又は矢印で結んで表示することを特徴とする発想支援装置。
  6. 　請求項５に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、前記家系評価率の低い前記家系を廃止し、新規に家系を作成することを特徴とする発想支援装置。
  7. 　請求項４に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、少なくとも前記評価率又は前記家系評価率の一方を計算する際に、前記表示回数又は前記表示回数の総和が少ない前記評価率又は前記家系評価率を、前記表示回数又は前記表示回数の総和が多い前記評価率又は前記家系評価率よりも大きく評価することを特徴とする発想支援装置。
  8. 　請求項７に記載の発想支援装置において、
    　前記演算部が、少なくとも前記評価率又は前記家系評価率の一方を計算する際に、前記表示回数が０回の場合の前記評価率又は前記家系評価率をパラメータｃによって決定し、パラメータｃの値を、前記アイデアデータベースに保存されているアイデアの数の増加に伴って減少させることを特徴とする発想支援装置。
  9. 　請求項４に記載の発想支援装置において、
    　前記アイデアデータベースが、前記アイデアを評価した参加者の識別番号を保存し、
    　前記演算部が、前記識別番号により特定される参加者の属性に基づいて、特定の属性を持つ参加者に限定した場合の前記評価率又は前記家系評価率を計算することを特徴とする発想支援装置。
  10. 　請求項４に記載の発想支援装置において、
    　前記インターフェースは、前記原案と前記提案とを、イラスト又はグラフ構造として表示し、入力を受け付けることを特徴とする発想支援装置。
  11. 　請求項１０に記載の発想支援装置において、
    　前記インターフェースは、前記提案を、イラストを使用して入力する際に、イラストを自動的に修正する機能を有することを特徴とする発想支援装置。
  12. 　アイデアデータベースにて、アイデアと前記アイデアの評価及び前記アイデアの親子関係を保存し、
    　演算部にて、前記アイデアの評価に基づいて表示するアイデアを原案として選択し、
    　インターフェースにて、前記原案を表示し、前記原案に対する参加者の評価及び前記原案を親として前記原案から連想される新たなアイデアである提案を入力する、
    　ことを特徴とする発想支援方法。
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