WO2024090090A1 - 情報解析方法、情報解析サーバ及び電子情報管理システム - Google Patents

情報解析方法、情報解析サーバ及び電子情報管理システム Download PDF

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WO2024090090A1
WO2024090090A1 PCT/JP2023/034694 JP2023034694W WO2024090090A1 WO 2024090090 A1 WO2024090090 A1 WO 2024090090A1 JP 2023034694 W JP2023034694 W JP 2023034694W WO 2024090090 A1 WO2024090090 A1 WO 2024090090A1
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WO
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file
files
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business
information analysis
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Application number
PCT/JP2023/034694
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English (en)
French (fr)
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浩貴 山本
光司 天野
誠 小野寺
寛 山田
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/38—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis

Definitions

  • the present invention relates to a computer system that helps improve business efficiency.
  • JP2010-20634A describes a technology for detecting unrelated events that occur independently of business events and excluding them from the business flow when collecting business events and automatically constructing a business flow.
  • Text mining is also known as a technique for analyzing data used in business.
  • Japanese Patent Application Laid-Open No. 2006-244298 describes how words or attribute values extracted from the text to be analyzed are classified into two or more categories and displayed in a list, and when a word or attribute value is specified by the user, the list is narrowed down in conjunction with the specified word or attribute value.
  • the present invention was made in consideration of the above problems, and aims to improve the efficiency of business processing by presenting information such as files used for each process that makes up the business, and documents and data belonging to the systems used in the business.
  • the present invention is an information analysis method in which an information analysis server having a processor and memory analyzes files used on a business terminal connected via a network, and includes a first step in which the information analysis server acquires the files used in a plurality of processes constituting a business for each of the processes, associates the processes, the files, and the locations of the files, and stores them in process document information; a second step in which the information analysis server analyzes words contained in the files, and generates relationship links by treating files with similar words as related files; and a third step in which the information analysis server stores the files used for each of the processes, the locations of the files, and the relationship links in meta information.
  • the present invention therefore provides information on files and other items required for each process that makes up a task, thereby reducing the effort required to search for files and other items, thereby making the task more efficient. Furthermore, by sharing this information within or between departments, it is possible to speed up the sharing of information regarding tasks. Furthermore, other staff members can refer to the task knowledge of experts, which allows for the transfer of skills.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic information management system according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram of a business system according to a first embodiment of the present invention.
  • 4 is a flowchart illustrating an outline of a process performed in the electronic information management system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 illustrates an example of a process for recording a business flow according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 illustrates an example of a business process document table according to the first embodiment of the present invention.
  • 1 is a sequence diagram illustrating an example of processing performed in an electronic information management system according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a middle part of a sequence diagram illustrating an example of processing performed in an electronic information management system according to the first embodiment of the present invention.
  • 11 is a second half of a sequence diagram illustrating an example of processing performed in the electronic information management system according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates an example of a frequent word list according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates an example of a file relationship table according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 illustrates an example of a meta-information table according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates the relationship between a task, a process, and meta information of a file according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 illustrates an example of meta information according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 illustrates an example of a business flow support screen according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a business flow support screen based on a frequent word list and a word correlation diagram according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 1A shows a first embodiment of the present invention and is a block diagram of an electronic information management system 1.
  • the electronic information management system 1 of this embodiment manages work by process, records the content of work processing performed on the business terminal 8, analyzes the files (data or documents) used at each process and the location of the files, and presents the files required at each process.
  • documents data or documents
  • FIG. 1A shows a first embodiment of the present invention and is a block diagram of an electronic information management system 1.
  • the electronic information management system 1 of this embodiment manages work by process, records the content of work processing performed on the business terminal 8, analyzes the files (data or documents) used at each process and the location of the files, and presents the files required at each process.
  • files data or documents
  • the electronic information management system 1 includes a business terminal 8 for carrying out business operations, file servers 7-1 to 7-n for storing files used in the business operations, a business system 90 for use in the business operations, an information analysis and storage server 2 that analyzes information such as files and data used in each process to generate meta-information and presents data to be used in each process from the meta-information, and a network 9 connecting each device.
  • the symbol “7" is used with the "-" and everything after it omitted. The same applies to the symbols of other components.
  • the device that stores files used in business is not limited to the file server 7, but may be a storage device such as NAS (Network Attached Storage). Files used in each business do not necessarily need to be in folders under the same directory, and may be scattered across various folders.
  • the information analysis and accumulation server 2 is a computer that includes a processor 21, a memory 22, a storage device 23, and a network interface 24.
  • a business record unit 3, a document analysis unit 4, a file relationship extraction unit 5, a directory analysis unit 6, and a business flow presentation unit 40 are loaded into the memory 22 as programs and executed by the processor 21.
  • Processor 21 operates as a functional unit that provides a specific function by processing according to the program of each functional unit.
  • processor 21 functions as document analysis unit 4 by processing according to a document analysis program. The same applies to other programs.
  • processor 21 also operates as a functional unit that provides each function of the multiple processes executed by each program.
  • Computers and computer systems are devices and systems that include these functional units.
  • the business record unit 3 acquires the contents of the business processing performed by the business terminal 8 and the files used in the business for each step, and records them in the business process document table 31.
  • the business record unit 3 acquires the steps that make up the business, and records the files used on the business terminal 8 for each step.
  • the files can include data and documents used by the business terminal 8, accessed tables and URLs, etc. Details of the business process document table 31 will be described later.
  • the name of the business that the person engaged in the business (operator) wishes to record can be determined in advance and registered in the business process document table 31.
  • the business record unit 3 also extracts meta-information for each business, process, and file based on the output of the document analysis unit 4, and stores the information in the meta-information table 34.
  • the document analysis unit 4 extracts words from the files and systems used in each process, calculates the frequency of occurrence of the words, and generates a frequent word list 32.
  • the document analysis unit 4 may use, for example, a well-known or publicly known technique such as morphological analysis.
  • the file relationship extraction unit 5 extracts files that are related to the files used in each process and other files, and generates a file relationship table 33.
  • the directory analysis unit 6 analyzes the location of files used in the business and reflects the location in the business process document table 31.
  • the location of the file can be configured using a file path, etc.
  • the business flow presentation unit 40 extracts the business flow from the business process document table 31 and the meta information table 34, and outputs the files used for each process that constitutes the business, as well as related files, to support the business processing carried out by the user of the business terminal 8.
  • the storage device 23 stores a business process document table 31, a frequent word list 32, a file relationship table 33, a meta information table 34, and a dictionary 35. Details of each piece of information will be described later.
  • the file server 7 is a computer that provides files to the business terminal 8.
  • the file server 7 stores files in a directory structure, and in this example, multiple folders B to N are set under folder A, and files are stored in folders B to N, respectively.
  • FIG. 1B is a diagram showing an example of a business system 90.
  • the business system 90 includes one or more business systems #1 (910-1) and #2 (910-2).
  • Business system #1 (910-1) provides database #1 (920-1) and list #1 (930-1), and business system #2 (910-2) provides database #2 (920-2) and list #2 (930-2).
  • Fig. 4 is a diagram showing an example of a business process document table 31.
  • the business process document table 31 is generated by the business recording unit 3 and the directory analysis unit 6.
  • the business process document table 31 includes a business identifier 311, a process identifier 312, a file identifier 313, a file name 314, and a directory 315 in one entry.
  • the task identifier 311 stores an identifier that identifies the task. In this embodiment, an example is shown in which the task recording unit 3 assigns the task identifier 311.
  • the process identifier 312 stores an identifier that identifies the process. In this embodiment, an example is shown in which the task recording unit 3 assigns the process identifier 312.
  • the file identifier 313 stores the file identifier assigned by the directory analysis unit 6.
  • the file identifier 313 is a unique value within the electronic information management system 1, and identifies files with the same file name stored on different file servers 7 or in different folders.
  • the file identifier 313 may be configured with an identifier that identifies a file or data, and may be configured with an identifier that is structured by separating the contents with slashes from a broad perspective and moving towards increasingly more detailed contents, such as tool name/company name/plant name/business name/process name/file name.
  • File name 314 stores the name given to the file.
  • Directory 315 stores the location of the file, such as the file server and folder in which the file is stored or the URL.
  • FIG. 8 shows an example of the frequent word list 32.
  • the frequent word list 32 is generated for each file by the document analysis unit 4.
  • the frequent word list 32 includes a rank 321, an extracted word 322, a part of speech/conjugation 323, and a frequency 324 in each entry.
  • the rank 321 stores the rank of occurrence frequency.
  • the extracted words 322 store the words extracted from the file by the document analysis unit 4.
  • the part of speech/conjugation 323 stores the part of speech or conjugation determined by the document analysis unit 4.
  • the frequency 324 stores the frequency of occurrence of the extracted words in the file.
  • the frequent word list 32 can present words that represent the characteristics of a file by sorting the words contained in the file to be analyzed in order of frequency of occurrence. In this embodiment, as described below, the relationships between files are compared using the words that appear in a predetermined top order (e.g., the 30th place).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the file relationship table 33.
  • the file relationship table 33 is generated for each file by the file relationship extraction unit 5.
  • the file relationship table 33 stores the relationship between two files using a file identifier in the column 331 direction and a file identifier in the row 332 direction.
  • the relationship between two files includes a relationship link, the degree of matching of tasks, the degree of matching of processes, and the similarity of the files.
  • the relationship link is determined according to rules set by the following values of the degree of matching of tasks, the degree of matching of processes, and the similarity. If the two files are related, a circle is set, and if there is no relationship, an X is set.
  • the degree of matching for tasks is set to "match” if two files are used in the same task, and “mismatch” is stored otherwise.
  • the degree of matching for processes is set to “match” if two files are used in the same process, and "mismatch” is stored otherwise.
  • the similarity of files is shown as the degree of match (ratio) of words that appear in a certain order of frequency between two files (for example, 30th place).
  • the similarity of the meaning of words may also be taken into account to calculate and compare the similarity of words between two files.
  • Software such as Word2Vec can be used to calculate the similarity of words.
  • relationship link determination performed by the file relationship extraction unit 5 is that if a preset condition is satisfied, then a relationship is determined. For example, if the tasks of the two files are "matching" and the similarity exceeds a predetermined first threshold Th1 (14%), then a relationship can be determined. Note that even if the processes are "mismatching," the two files can be determined to be related if the similarity exceeds a predetermined second threshold Th2 (49%). Note that the relationship is first threshold Th1 ⁇ second threshold Th2.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of meta information table 34.
  • Meta information table 34 includes a task ID 341, a process ID 342, a file ID 343, a directory 344, a frequently used word list 345, and a relationship link 346 in one entry.
  • the task ID 341 stores an identifier that identifies the task.
  • the task ID 341 corresponds to the task identifier 311 in the task process document table 31.
  • the process ID 342 stores an identifier that identifies the process.
  • the process ID 342 corresponds to the process identifier 312 in the task process document table 31.
  • the task identifier 311 and the process identifier 312 may be displayed separated by a slash, such as task 1/process 1.
  • File ID 343 stores an identifier that identifies a file.
  • File ID 343 corresponds to file identifier 313 in business process document table 31.
  • Directory 344 stores the location of the file.
  • Directory 344 corresponds to directory 315 in business process document table 31.
  • the frequent word list 345 stores extracted words 322 that appear in a predetermined number of frequencies (for example, the top 30 words) from the frequent word list 32 generated for each file.
  • the relationship links 346 store pairs of files, processes, and tasks that have relationship links from the file relationship table 33.
  • the meta information table 34 can store meta information for business tasks, meta information for processes, and meta information for files.
  • “Business Task 1” shows meta information for "Business Task 1” because the process ID 342 and file ID 343 are blank.
  • Meta information for each business task is made up of a frequently used word list 345 and a relationship link 346.
  • “Process 1” shows meta information for "Process 1" because the file ID 343 is blank and the task ID 341 is "Task 1." Meta information for each process is made up of the task ID 341, the frequently used word list 345, and the relationship link 346.
  • “File 1” shows meta information for "File 1" since values for task ID 341 and process ID 342 are set in file ID 343.
  • Meta information for each file is made up of task ID 341, process ID 342, file ID 343, directory 344, frequent word list 345, and related link 346. Since a file may be commonly used in different processes or different tasks, multiple task IDs 341 and process IDs 342 may be set.
  • FIG. 11 shows the relationship between tasks, processes, and file meta information.
  • FIG. 11 shows the relationship between task A meta information 3400-1 on a task basis, process 1 meta information 3410-1 through process m meta information 3410-m on a process basis, and file 11 meta information 3420-11 through file mn meta information 3420-mn on a file basis.
  • the process 1 meta information 3410-1 for process 1 is information obtained by aggregating (or combining) the file 11 meta information 3420-11 through file 1n meta information 3420-1n for files 11 through 1n used in process 1. The same is true for the meta information 3410-2 through 3410-m for processes 2 through m.
  • the task A meta information 3400-1 is information obtained by aggregating (or combining) the process 1 meta information 3410-1 through process m meta information 3410-m.
  • FIG. 12 shows the contents of meta information for tasks, processes, and files.
  • FIG. 12 shows the contents of task A meta information 3400-1, process 1 meta information 3410-1, and file 11 meta information 3420-11 through file 1n meta information 3420-n.
  • ⁇ Processing Overview> 2 is a flowchart showing an outline of the processing performed in the electronic information management system 1. This processing is performed at a predetermined timing, such as when a task is added or changed, or periodically.
  • the task recording unit 3 of the information analysis and accumulation server 2 monitors the processing performed on the task terminal 8 and records the files used for each task step in the task step document table 31 (S1).
  • the name or identifier of the business can be set in advance by the administrator or the like in the information analysis and accumulation server 2 from the business terminal 8 (S10), and the name or identifier of the process can also be set in advance by the administrator or the like in the information analysis and accumulation server 2 from the business terminal 8.
  • the operator who performs the work designates a process from the work terminal 8 and accesses the file
  • the work recording unit 3 acquires the file name 314 and directory 315 used on the work terminal 8 (S11 in FIG. 3) and records them in the work process document table 31 for each work process (S12 in FIG. 3).
  • the identification of the work and each process and the recording in the work process document table 31 may be performed automatically using an automatic work flow generation tool such as the conventional example described above.
  • the task recording unit 3 of the information analysis and accumulation server 2 instructs the directory analysis unit 6 to read files for the task to be analyzed.
  • the directory analysis unit 6 refers to the task process document table 31 for the task to be analyzed and reads files for each process specified by each process identifier 312 (S2).
  • the document analysis unit 4 of the information analysis storage server 2 uses the dictionary 35 to analyze each file and extract words (S3). Next, the document analysis unit 4 calculates the frequency of occurrence of the extracted words and generates a frequent word list 32 for each file (S4).
  • the document analysis unit 4 uses the file relationship extraction unit 5 to compare the frequent word lists 32 of the files used in each process of the business being analyzed, calculate the similarity between the files (S5), and determine whether or not there is a relationship link based on the degree of agreement between the business or process and the similarity of the files to generate a file relationship table 33 (S6).
  • the business record unit 3 When the business record unit 3 has completed generating the file relationship table 33, it generates a business process document table 31 as a business flow, a frequent word list 32, and a meta information table 34 from the file relationship table 33 (S7).
  • the business process document table 31 and meta information table 34 generated by the above process enable the information analysis and storage server 2 to present to the operator performing the work on the business terminal 8 which file to use for each process and where the file is located.
  • the meta information table 34 can present files related to each process as related links. Even if a file with a related link was not used in the same process in the business process document table 31, if the similarity based on the word occurrence frequency exceeds the second threshold value Th2, the file can be automatically presented as a highly useful file by adding a related link to it.
  • the information analysis and storage server 2 can combine and present the meta information table 34 with the business flow, automatically providing the files to be used in each process and the files with high utility value, thereby improving business efficiency.
  • ⁇ Processing details> 5 to 7 are flow charts showing details of the processing performed in the electronic information management system 1. This processing is started based on a command from an administrator of the electronic information management system 1.
  • the administrator who operates the business terminal 8 commands the business record unit 3 of the information analysis and accumulation server 2 to define a business, which is composed of a business name or a business identifier, a process name or an identifier for each process, etc. (S21).
  • the business record unit 3 records the business definition received from the business terminal 8 in the business process document table 31 of the storage device 23 as business information (S22).
  • the work recording unit 3 records the contents of the process (S26) performed on the business terminal 8 operated by the operator (S24), and records file information for each process in the work process document table 31 of the storage device 23 (S25).
  • the work recording unit 3 can store the log of the process performed by the business terminal 8 in the storage device 23.
  • the business record unit 3 builds a business flow by recording the files used for each process in the business process document table 31 (S27).
  • the file server 7 receives an access request (S28) from the business terminal 8, it outputs the specified file (S29).
  • the business record unit 3 monitors the processing of the business terminal 8 and records the file name and directory of the access request in the business process document table 31 (S30).
  • the business record unit 3 ends recording of the processing performed on the business terminal 8 (S32).
  • the manager or the like may explicitly instruct the business record unit 3 to end recording when the business is completed.
  • the business record unit 3 uses the directory analysis unit 6 to read the files used in the business to be analyzed, and instructs the document analysis unit 4 to analyze the documents in the files read in (S33).
  • the document analysis unit 4 uses the dictionary 35 to analyze each file and extract words, calculates the frequency of occurrence of the extracted words within the file, and generates a frequent word list 32 for each file (S34).
  • the document analysis unit 4 refers to the dictionary 35 (S35), and if any of the extracted words are not included in the dictionary 35, it outputs them as new words (S36).
  • the business recording unit 3 inquires of the business terminal 8 whether or not to register the new word in the dictionary 35 (S37).
  • the administrator or the like determines whether or not the new word can be registered (S38) and issues a command as to whether or not to register the new word in the dictionary 35 (S39).
  • step S40 of FIG. 6 the business recording unit 3 inquires of the business terminal 8 whether the business identifier 311 and process identifier 312 in the business process document table 31 generated this time are appropriate.
  • the manager or the like refers to the business process document table 31, and if they are appropriate, determines the business identifier 311 and process identifier 312 (S41, S42) and records them in the business process document table 31 in the storage device 23 (S43). If they are not appropriate, the manager or the like records the corrections in the business process document table 31.
  • the business record unit 3 uses the directory analysis unit 6 to inquire of the file server 7 about the file name 314 and the directory 315 in the business process document table 31 (S44).
  • the business record unit 3 records the directory inquiry result in the business process document table 31 in the storage device 23 (S45, S46).
  • the business record unit 3 collects the business identifier 311 and the process identifier 312 from the business process document table 31, generates a term list (not shown), and temporarily records it in the storage device 23 (S45, S46).
  • the business record unit 3 has the document analysis unit 4 analyze the generated term list (S48), and extracts identifiers for comparing the relationships between files in the business process document table 31. Next, the document analysis unit 4 reads the extracted identifiers and the frequent word list 32, and evaluates the relationships between files in the business process document table 31 (S49). The document analysis unit 4 calculates the similarity for each file based on the degree of agreement between the business, the process, and the degree of agreement in the frequent word list 32, and evaluates the presence or absence of a relationship link for each file pair, as described above (S50).
  • the document analysis unit 4 notifies the business record unit 3 of the evaluation result, and the business record unit 3 instructs the file relationship extraction unit 5 to generate a file relationship table 33 based on the evaluation result (S51).
  • the file relationship extraction unit 5 obtains the evaluation result from the document analysis unit 4 and generates the file relationship table 33.
  • the business record unit 3 causes the directory analysis unit 6 to generate file identifiers 313, and queries the business terminal 8 as to whether the file identifiers 313 for each file are appropriate.
  • the manager or the like checks the file names 314, directories 315, and file identifiers 313 in the business process document table 31, and determines whether the file identifiers 313 have been assigned appropriately (S53).
  • the manager or the like issues a command to determine the file identifier 313 from the business terminal 8 (S54), and the business record unit 3 records the file identifier 313 in the business process document table 31 (S55). If it is not appropriate, the manager or the like records the corrections in the business process document table 31.
  • the business record unit 3 reads the business identifier 311, process identifier 312, file identifier 313, frequent word list 32, and directory 315, and generates file-based meta information as shown in FIG. 12 and records it in the meta information table 34 (S56).
  • the business record unit 3 reads the business identifier 311, the process identifier 312, and the meta information for each file within the same process, aggregates (or combines) them, generates meta information for each process as shown in FIG. 12, and records it in the meta information table 34 (S57).
  • the business record unit 3 reads the business identifier 311 and meta information for each process within the same business, aggregates (or combines) it to generate meta information for the business unit as shown in FIG. 12, and records it in the meta information table 34 (S58).
  • the business recording unit 3 presents the generated meta-information table 34 to the business terminal 8 and requests a judgment as to whether it is appropriate (S59).
  • the manager or the like refers to the meta-information table 34 and judges whether it is appropriate (S60). If the meta-information table 34 is appropriate, the manager or the like sends a command to register (or decide) from the business terminal 8 (S61).
  • the business recording unit 3 records the meta-information table 34 in the storage device 23 based on the command from the business terminal 8. Note that if it is not appropriate, the manager or the like records the corrections to the meta-information table 34.
  • a business process document table 31 a frequent word list 32, a file relationship table 33, and a meta information table 34 are generated, and the information analysis and storage server 2 is able to present the files used for each process and the files related to each process to the operator performing the work on the business terminal 8.
  • Fig. 13 is a diagram showing an example of a business flow support screen.
  • the business flow presentation unit 40 of the information analysis and accumulation server 2 outputs the business flow presentation screen 400 of Fig. 12 to the business terminal 8 in order to support the business performed on the business terminal 8 using the business process document table 31 and the meta information table 34 generated by the above-mentioned processing.
  • the business flow presentation screen 400 displayed on the display (not shown) of the business terminal 8 includes a business display section 410 that displays the name of the selected business, a process display section 420 that displays the name of the specified process, a file display section 430 that displays files that can be used in the specified process, a related document extraction button 440 that extracts files with related links, an edit button 450 that edits the presented files, and a confirm button 460 that confirms the edited contents.
  • the task display section 410 displays the name of the task selected on a selection screen (not shown).
  • the process display section 420 displays the names of the processes that make up the task, with the currently selected "Process 1" being highlighted.
  • the file display section 430 can display the file names 314 in the business process document table 31 and the files in the relationship links 346 in the meta information table 34.
  • the operator of the business terminal 8 can open the selected file by clicking on the file name in the file display section 430.
  • Extract Related Documents button 440 recalculates the relationship links between the documents stored in the file server 7 in the electronic information management system 1 and the files in the business process document table 31 used in the currently selected process, allowing you to extract files for which new relationship links have been generated.
  • the information analysis and accumulation server 2 executes steps S5 to S7 shown in FIG. 2 to extract new files that are related to the files used in the currently selected process, and displays the New 431 icon in the file display section 430.
  • the newly extracted relationship link is added to the file relationship table 33 and meta information table 34.
  • the contents of the file display section 430 can be edited by clicking the edit button 450, and the edited contents can be confirmed by clicking the confirm button 460, and reflected in the business process document table 31, the file relationship table 33, and the meta information table 34.
  • the operator of the business terminal 8 can accurately carry out business operations by opening files in the file display section 430 of the business flow presentation screen 400 without having to worry about the location of the files required for each process.
  • the information analysis and storage server 2 can quickly incorporate new files into the business flow, keeping the business flow fresh and improving business efficiency.
  • the meta-information table 34 is effective and can lead to results that go beyond the scope of the search. In this way, it is also possible for an operator to artificially introduce knowledge about the business.
  • FIG. 14 shows a second embodiment, in which the file relationship extraction unit 5 generates an analysis screen 500 that visualizes the relationships between files in the file relationship extraction shown in step S6 of FIG. 2 of the first embodiment, and outputs the analysis screen 500 to the business terminal 8.
  • the other configurations are the same as those of the first embodiment.
  • the document analysis unit 4 generates a word correlation diagram in addition to generating a frequent word list 32 for each file, and the file relationship extraction unit 5 displays related words in the word correlation diagram for the two files being compared on the analysis screen 500.
  • the word correlation diagram can be generated by applying well-known or publicly known technology, where consecutive words in the files being compared are treated as vertices, and by connecting these vertices, the word relationships can be displayed as a network.
  • the analysis screen 500 has an area for file A analysis results 510-A and file B analysis results 510-B, which display the analysis targets for two files A and B, and an area for relationship link information 520 for the two files.
  • the area for file A analysis results 510-A includes an area for displaying file A's frequent word list 32-A, and a correlation diagram 530-A of words in file A.
  • the area for file B analysis results 510-B includes an area for displaying file B's frequent word list 32-B, and a correlation diagram 530-B of words in file B.
  • Relationship link information 520 is displayed between the file A analysis results 510-A and the file B analysis results 510-B.
  • the relationship link information 520 displays the degree of similarity between the words in the two files, the degree of agreement between the business names, and the degree of agreement between the process names.
  • the relationship between words in two files that have been determined to be related can be visualized by the frequency of occurrence and the connection between the words. This allows the operator or manager using the business terminal 8 to understand the words that appear frequently and the overall purpose of the files.
  • the electronic information management system 1 acquires files used in a plurality of steps constituting a task for each step, analyzes words appearing in each file, automatically generates a relational link with files having a high similarity as related files, and automatically stores the relational link between files and the storage location (location) of the file in association with the step in the meta information table 34.
  • This provides information on files required for each step constituting a task and files having relational links, thereby reducing the effort required to search for necessary files and improving the efficiency of the task.
  • the relational link can provide the latest files, allowing tasks to be performed with the latest information.
  • the latest files can be preferentially displayed.
  • the electronic information management system 1 not only reduces the time required to search for scattered files, but also allows information to be shared within a department and skilled techniques to be continuously passed on.
  • the electronic information management system 1 in each of the above embodiments can be configured as follows.
  • An information analysis method in which an information analysis server (information analysis storage server 2) having a processor (21) and memory (22) analyzes a file used in a business terminal (8) connected via a network (9), the information analysis method including: a first step in which the information analysis server acquires the file (314) used in a plurality of processes (process identifiers 312) constituting a business (business identifier 311) for each of the processes (312), associates the process (312), the file (314), and the location (directory 315) of the file, and stores them in process document information (business process document table 31); a second step in which the information analysis server (2) analyzes words contained in the file (314) and generates a relationship link by treating files with similar words as related files; and a third step in which the information analysis server (2) stores the file (314) used for each of the processes (312), the location (315) of the file, and the relationship link in meta information (meta information table 34).
  • the information analysis and storage server 2 can provide the location of files (directory 315) required for each process that constitutes a business operation and information on files with related links, reducing the effort required by the operator of the business terminal 8 to search for the necessary files and improving business efficiency.
  • the information analysis and accumulation server 2 compares the most frequently occurring words between files, and if the degree of matching between the words exceeds the first threshold Th1, it can automatically extract files that can be used in each process by setting a relationship link.
  • the information analysis and accumulation server 2 can automatically extract files that can be used across processes by setting a relationship link even if the processes using the files do not match.
  • the meta information includes file-based meta information storing the related links, the file locations (315), and the frequency of occurrence of the words on a file-by-file basis, and process-based meta information storing the related links, the file locations, and the frequency of occurrence of the words for each process.
  • an operator using the business terminal 8 can refer to the meta information for each process from the meta information table 34 of the information analysis and storage server 2 to obtain files that can be used in that process from the related links, and the location of the files in the related links can be obtained from the meta information for each file, allowing easy access to files that can be used in the process.
  • the business terminal 8 can obtain files that can be used within a process from the related links by referencing the meta information for each process provided by the information analysis and storage server 2.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes various modified examples.
  • the above-described embodiments have been described in detail to clearly explain the present invention, and are not necessarily limited to including all of the configurations described. It is also possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Furthermore, the addition, deletion, or replacement of part of the configuration of each embodiment with other configurations can be applied alone or in combination.
  • the above-mentioned configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware, in part or in whole, for example by designing them as integrated circuits. Furthermore, the above-mentioned configurations and functions, etc. may be realized in software, by a processor interpreting and executing a program that realizes each function. Information on the programs, tables, files, etc. that realize each function can be stored in a memory, a recording device such as a hard disk or SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • a recording device such as a hard disk or SSD (Solid State Drive)
  • a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • control lines and information lines shown are those considered necessary for the explanation, and do not necessarily show all control lines and information lines on the product. In reality, it can be assumed that almost all components are interconnected.

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Abstract

プロセッサとメモリを有する情報解析サーバが、ネットワークを介して接続された業務端末で使用されたファイルを解析する情報解析方法であって、前記情報解析サーバが、業務を構成する複数の工程で使用される前記ファイルを前記工程毎に取得して前記工程と前記ファイルと前記ファイルの所在を関連付けて工程文書情報に格納する第１のステップと、前記情報解析サーバが、前記ファイルに含まれる単語を解析して前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成する第２のステップと、前記情報解析サーバが、前記工程毎に使用される前記ファイルと、前記ファイルの所在と、前記関係リンクをメタ情報に格納する第３のステップと、を含む。

Description

情報解析方法、情報解析サーバ及び電子情報管理システム 参照による取り込み
　本出願は、２０２２年１０月２６日に出願された日本出願である特願２０２２－１７１３４１の優先権を主張し、その内容を参照することにより、本出願に取り込む。
　本発明は、業務の効率化を支援する計算機システムに関する。
　業務の効率を向上させるために、業務フローを自動的に構築する技術が知られている。例えば、特開２０１０－２０６３４号公報には、業務イベントを収集して業務フローを自動的に構築する際に、業務イベントとは独立して発生する無関係イベントを検出して業務フローから除外する技術が記載されている。
　また、業務に使用されるデータを分析する技術としては、テキストマイニングが知られている。例えば、特開２００６－２４４２９８号公報には、分析対象テキストから抽出した単語又は属性値を２以上に分類して一覧表示し、利用者から単語又は属性値が指定されると、指定された単語又は属性値に連動して絞り込みを実施して一覧表示を行うことが記載されている。
　業務の推進に当たり、業務に使用するファイルや情報、図面などを数多く保有しているものの、それらが種々のフォルダやシステムに散在しているため、業務で必要になったときに探したり、見つからない場合には資料が存在するのに利用されない場合が生じる。
　現存するフィルや情報を自動的に構造化しておき、業務の進行に応じて適切なファイルや情報を提供することが望まれている。
　そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、業務を構成する工程毎に使用されるファイルや業務に用いるシステムに帰属する文書やデータなどの情報を提示することで、業務処理の効率を向上させることを目的とする。
　本発明は、プロセッサとメモリを有する情報解析サーバが、ネットワークを介して接続された業務端末で使用されたファイルを解析する情報解析方法であって、前記情報解析サーバが、業務を構成する複数の工程で使用される前記ファイルを前記工程毎に取得して前記工程と前記ファイルと前記ファイルの所在を関連付けて工程文書情報に格納する第１のステップと、前記情報解析サーバが、前記ファイルに含まれる単語を解析して前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成する第２のステップと、前記情報解析サーバが、前記工程毎に使用される前記ファイルと、前記ファイルの所在と、前記関係リンクをメタ情報に格納する第３のステップと、を含む。
　したがって、本発明は、業務を構成する工程毎に必要とするファイル等の情報が提供されるため、ファイル等を探す労力を低減することで業務の効率化を図ることができる。また、これらの情報を部門内、または部門間で共有することにより、業務に対する情報共有の迅速化を図ることができる。さらに熟練者の業務知識を他の職員が参照することができ、技能の伝承を図ることができる。
　本明細書において開示される主題の、少なくとも一つの実施の詳細は、添付されている図面と以下の記述の中で述べられる。開示される主題のその他の特徴、態様、効果は、以下の開示、図面、請求項により明らかにされる。
本発明の実施例１を示し、電子情報管理システムのブロック図である。 本発明の実施例１を示し、業務システムのブロック図である。 本発明の実施例１を示し、電子情報管理システムで行われる処理の概要を示すフローチャートである。 本発明の実施例１を示し、業務フローの記録処理の一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、業務工程文書テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、電子情報管理システムで行われる処理の一例を示すシーケンス図の前半部である。 本発明の実施例１を示し、電子情報管理システムで行われる処理の一例を示すシーケンス図の中間部である。 本発明の実施例１を示し、電子情報管理システムで行われる処理の一例を示すシーケンス図の後半部である。 本発明の実施例１を示し、頻出単語リストの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、ファイル関係テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、メタ情報テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、業務と工程及びファイルのメタ情報の関係を示す図である。 本発明の実施例１を示し、メタ情報の一例を示す図である。 本発明の実施例１を示し、業務フローの支援画面の一例を示す図である。 本発明の実施例２を示し、頻出単語リストと単語の相関関係図による業務フローの支援画面の一例を示す図である。
　以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
　図１Ａは、本発明の実施例１を示し、電子情報管理システム１のブロック図である。本実施例の電子情報管理システム１は、業務を工程毎に管理して業務端末８で行われる業務処理の内容を記録し、各工程で使用されるファイル（データ又は文書）とファイルの所在を分析し、各工程で必要となるファイルを提示する。なお、本実施例では、フォルダに格納される文書ファイルなどだけではなく、例えば製造設備を制御する制御装置や過去の運転における異常リストや警報リスト、トレンドグラフなどの履歴や、設備管理システムや、製造実行系システムなどのシステム内に蓄えられる各種情報も「ファイル」の一部である。
　＜システム構成＞
　電子情報管理システム１は、業務を実施する業務端末８と、業務で使用するファイルを格納するファイルサーバ７－１～７－ｎと、業務で使用する業務システム９０と、工程毎に使用されるファイルやデータなどの情報を分析してメタ情報を生成し、メタ情報から各工程で使用するデータを提示する情報解析蓄積サーバ２と、各装置を接続するネットワーク９を含む。
　なお、ファイルサーバを個々に特定しない場合には「－」以降を省略した符号「７」を用いる。他の構成要素の符号についても同様である。また、業務で使用するファイルを格納する装置は、ファイルサーバ７に限定されるものではなく、ＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ａｔｔａｃｈｅｄ　Ｓｔｏｒａｇｅ）等のストレージ装置であってもよい。各業務で用いられるファイルは、必ずしも同一ディレクトリ下のフォルダ内に存在している必要はなく、種々のフォルダに散在していてもかまわない。
　情報解析蓄積サーバ２は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ装置２３と、ネットワークインタフェース２４を含む計算機である。メモリ２２には、業務記録部３と、文書解析部４と、ファイル関係抽出部５と、ディレクトリ解析部６と、業務フロー提示部４０がプログラムとしてロードされ、プロセッサ２１によって実行される。
　プロセッサ２１は、各機能部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、プロセッサ２１は、文書解析プログラムに従って処理することで文書解析部４として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、プロセッサ２１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
　業務記録部３は、業務端末８が実施した業務処理の内容と、各工程の業務で使用したファイルを取得して業務工程文書テーブル３１に記録する。業務記録部３は、業務を構成する工程を取得して、工程毎に業務端末８で使用されたファイルを記録する。なお、ファイルは業務端末８が使用したデータや文書や、アクセスしたテーブルやＵＲＬ等を含むことができる。業務工程文書テーブル３１の詳細については後述する。なお、業務工程文書テーブル３１には、業務に従事する者（オペレータ）が、記録しようとする業務の名前などを予め定めて登録することができる。
　また、業務記録部３は、業務と工程とファイルのそれぞれについて文書解析部４の出力に基づいてメタ情報を抽出してメタ情報テーブル３４に格納する。
　文書解析部４は、工程毎に使用されたファイルやシステムから単語を抽出して、単語の出現頻度を算出し、頻出単語リスト３２を生成する。文書解析部４は、例えば、形態素解析等の周知又は公知の技術を用いればよい。
　ファイル関係抽出部５は、各工程で使用されたファイルと他のファイルの間で関係のあるファイルを抽出してファイル関係テーブル３３を生成する。
　ディレクトリ解析部６は、業務で使用されたファイルについてファイルの所在を解析して業務工程文書テーブル３１に所在を反映させる。なお、ファイルの所在はファイルパス等で構成することができる。
　業務フロー提示部４０は、業務工程文書テーブル３１とメタ情報テーブル３４から業務フローを抽出して、業務を構成する工程毎に使用するファイルと、関連するファイルを出力して、業務端末８の利用者が実施する業務処理を支援する。
　ストレージ装置２３は、業務工程文書テーブル３１と、頻出単語リスト３２と、ファイル関係テーブル３３と、メタ情報テーブル３４と、辞書３５を格納する。各情報の詳細については後述する。
　ファイルサーバ７は、業務端末８にファイルを提供する計算機である。本実施例のファイルサーバ７は、ディレクトリ構造でファイルを格納し、例えば、フォルダＡの配下に複数のフォルダＢ～Ｎを設定し、フォルダＢ～Ｎにファイルをそれぞれ格納する例を示す。
　なお、本実施例では、業務端末８がファイルサーバ７のファイルを参照したり業務システム９０のデータを利用して業務を実施する例を示す。図１Ｂは、業務システム９０の一例を示す図である。業務システム９０は、１以上の業務システム＃１（９１０－１）、業務システム＃２（９１０－２）を含む。
　業務システム＃１（９１０－１）は、データベース＃１（９２０－１）と、リスト＃１（９３０－１）を提供し、業務システム＃２（９１０－２）は、データベース＃２（９２０－２）と、リスト＃２（９３０－２）を提供する。
　＜データ＞
　次に、情報解析蓄積サーバ２が使用するファイルについて説明する。図４は、業務工程文書テーブル３１の一例を示す図である。業務工程文書テーブル３１は、業務記録部３と、ディレクトリ解析部６によって生成される。
　業務工程文書テーブル３１は、業務識別子３１１と、工程識別子３１２と、ファイル識別子３１３と、ファイル名３１４と、ディレクトリ３１５をひとつのエントリに含む。
　業務識別子３１１は、業務を特定する識別子を格納する。本実施例では、業務記録部３が業務識別子３１１を付与する例を示す。工程識別子３１２は、工程を特定する識別子を格納する。本実施例では、業務記録部３が工程識別子３１２を付与する例を示す。
　ファイル識別子３１３は、ディレクトリ解析部６が付与したファイルの識別子を格納する。ファイル識別子３１３は、電子情報管理システム１内でユニークな値であり、同一のファイル名で異なるファイルサーバ７や異なるフォルダに格納されているファイルを識別する。なお、ファイル識別子３１３は、ファイルやデータを特定する識別子で構成すればよく、例えば、ツール名／会社名／プラント名／業務名／工程名／ファイル名のように、広い観点から徐々に詳細化された内容に向かってスラッシュで区切ることにより構造化された識別子等で構成することができる。
　ファイル名３１４は、ファイルに付与されている名称を格納する。ディレクトリ３１５は、ファイルが格納されているファイルサーバとフォルダあるいはＵＲＬ等、ファイルの所在を格納する。
　図８は、頻出単語リスト３２の一例を示す図である。頻出単語リスト３２は、文書解析部４によってファイル毎に生成される。頻出単語リスト３２は、順位３２１と、抽出語３２２と、品詞／活用３２３と、頻度３２４をひとつのエントリに含む。
　順位３２１は、出現頻度の順位を格納する。抽出語３２２は、文書解析部４によってファイルから抽出された単語を格納する。品詞／活用３２３は、文書解析部４が判定した品詞又は活用を格納する。頻度３２４は、ファイル内での抽出語の出現頻度を格納する。
　頻出単語リスト３２は、解析対象のファイルに含まれる単語を出現頻度順にソートすることで、ファイルの特徴を表す単語を提示することができる。本実施例では、後述するように、出現頻度順が所定の上位（例えば、３０位）までの単語を用いてファイルの関係を比較する。
　図９は、ファイル関係テーブル３３の一例を示す図である。ファイル関係テーブル３３は、ファイル関係抽出部５によってファイル毎に生成される。ファイル関係テーブル３３は、列３３１方向のファイル識別子と、行３３２方向のファイル識別子で２つのファイルの関係を格納する。
　２つのファイルの関係は、関係リンクと、業務の一致度合い、工程の一致度合い、ファイルの類似度を含む。関係リンクは、一例として、以下の業務の一致度合い、工程の一致度合い、類似度の値で取り決められたルールに従い決定される。２つのファイルに関係がある場合には丸印が設定され、関係性がない場合には×印が設定される。
　業務の一致度合いは、２つのファイルが同一の業務で使用される場合には「一致」が設定され、そうでない場合には「不一致」が格納される。工程の一致度合いは、２つのファイルが同一の工程で使用される場合には「一致」が設定され、そうでない場合には「不一致」が格納される。
　ファイルの類似度は、本実施例では、一例として、２つのファイル間で出現頻度順が所定の上位（例えば、３０位）までの単語の一致度合い（比率）で示す。なお、単語の一致度合いの他に、単語の意味の類似性を加味して２つのファイルの単語の類似度を算出して比較してもよい。単語の類似度の算出には、例えば、Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ等のソフトウェアを利用することができる。
　ファイル関係抽出部５が行う関係リンクの判定の一例は、予め設定された条件を満足していれば関係有りと判定し、例えば、２つのファイルの業務が「一致」で、類似度が所定の第１閾値Ｔｈ１（１４％）を超えていれば関係ありと判定することができる。なお、工程が「不一致」の場合でも類似度が所定の第２閾値Ｔｈ２（４９％）を超えていれば２つのファイルは関係有りと判定することができる。なお、第１閾値Ｔｈ１＜第２閾値Ｔｈ２の関係である。
　これにより、ファイル内で出現頻度が上位の単語の一致度合いが第２閾値Ｔｈ２を超えていれば、使用する工程が一致しない場合でも関係リンクを設定することで工程を超えて利用可能なファイルを自動的に抽出することができる。
　図１０は、メタ情報テーブル３４の一例を示す図である。メタ情報テーブル３４は、業務ＩＤ３４１と、工程ＩＤ３４２と、ファイルＩＤ３４３と、ディレクトリ３４４と、頻出単語リスト３４５と、関係リンク３４６をひとつのエントリに含む。
　業務ＩＤ３４１は、業務を特定する識別子を格納する。業務ＩＤ３４１は、業務工程文書テーブル３１の業務識別子３１１に対応する。工程ＩＤ３４２は、工程を特定する識別子を格納する。工程ＩＤ３４２は、業務工程文書テーブル３１の工程識別子３１２に対応する。なお、業務識別子３１１と、工程識別子３１２は、業務１／工程１のようにスラッシュ区切りで表示してもよい。
　ファイルＩＤ３４３は、ファイルを特定する識別子を格納する。ファイルＩＤ３４３は、業務工程文書テーブル３１のファイル識別子３１３に対応する。ディレクトリ３４４は、ファイルの所在を格納する。ディレクトリ３４４は、業務工程文書テーブル３１のディレクトリ３１５に対応する。
　頻出単語リスト３４５は、ファイル毎に生成された頻出単語リスト３２のうち出現頻度が所定の上位（例えば、上位３０語）の抽出語３２２を格納する。関係リンク３４６は、ファイル関係テーブル３３のうち、関係リンクが有りのファイルや工程、業務のペアが格納される。
　メタ情報テーブル３４は、業務のメタ情報と、工程のメタ情報と、ファイルのメタ情報をそれぞれ格納することができる。図中１行目の「業務１」では、工程ＩＤ３４２とファイルＩＤ３４３がブランクであることから「業務１」のメタ情報を示す。業務単位のメタ情報は、頻出単語リスト３４５と関係リンク３４６で構成される。
　図中２行目の「工程１」では、ファイルＩＤ３４３がブランクで業務ＩＤ３４１が「業務１」であることから「工程１」のメタ情報を示す。工程単位のメタ情報は、業務ＩＤ３４１と頻出単語リスト３４５及び関係リンク３４６で構成される。
　図中３行目の「ファイル１」では、業務ＩＤ３４１と工程ＩＤ３４２がファイルＩＤ３４３に値が設定されていることから「ファイル１」のメタ情報を示す。ファイル単位のメタ情報は、業務ＩＤ３４１と工程ＩＤ３４２とファイルＩＤ３４３とディレクトリ３４４と頻出単語リスト３４５及び関係リンク３４６で構成される。ファイルは、異なる工程や、異なる業務で共通して使用される場合があるため、業務ＩＤ３４１と工程ＩＤ３４２は複数設定されてもよい。
　図１１は、業務と工程及びファイルのメタ情報の関係を示す図である。図１１では、業務単位の業務Ａメタ情報３４００－１と、工程単位の工程１メタ情報３４１０－１～工程ｍメタ情報３４１０－ｍと、ファイル単位のファイル１１メタ情報３４２０－１１～ファイルｍｎメタ情報３４２０－ｍｎの関係を示す。
　工程１の工程１メタ情報３４１０－１は、工程１で使用されたファイル１１～１ｎのファイル１１メタ情報３４２０－１１～ファイル１ｎメタ情報３４２０－１ｎを集約（又は結合）した情報である。工程２～ｍのメタ情報３４１０－２～３４１０－ｍについても同様である。業務Ａメタ情報３４００－１は、工程１メタ情報３４１０－１～工程ｍメタ情報３４１０－ｍを集約（又は結合）した情報である。
　図１２は、業務と工程及びファイルのメタ情報の内容を示す図である。図１２では、業務Ａメタ情報３４００－１と、工程１メタ情報３４１０－１と、ファイル１１メタ情報３４２０－１１～ファイル１ｎメタ情報３４２０－ｎの内容を示す。
　＜処理の概要＞
　図２は、電子情報管理システム１で行われる処理の概要を示すフローチャートである。この処理は、業務の追加や変更、あるいは定期的等の所定のタイミングで実行される。まず、業務端末８を操作する管理者等により業務フローの記録開始が指示されると、情報解析蓄積サーバ２の業務記録部３が、業務端末８で行われる処理を監視して、使用されるファイルを業務の工程毎に業務工程文書テーブル３１へ記録する（Ｓ１）。
　なお、業務の名称又は識別子は、図３で示すように、管理者等が業務端末８から情報解析蓄積サーバ２に予め設定し（Ｓ１０）、工程の名称又は識別子も管理者等が業務端末８から情報解析蓄積サーバ２に予め設定しておけばよい。
　そして、業務を実施するオペレータは業務端末８から工程を指定してファイルのアクセスを行い、業務記録部３は、業務端末８で使用されたファイル名３１４とディレクトリ３１５を取得して（図３のＳ１１）、業務の工程毎に業務工程文書テーブル３１へ記録する（図３のＳ１２）。また、業務と各工程の識別と業務工程文書テーブル３１への記録は、前記従来例等の業務フローの自動生成ツールを用いて自動的に行ってもよい。
　オペレータによる業務が終了すると、業務端末８を操作する管理者等により業務フローの記録終了が指示される。情報解析蓄積サーバ２の業務記録部３は、ディレクトリ解析部６に解析対象の業務についてファイルの読み込みを指令する。ディレクトリ解析部６は、解析対象の業務について業務工程文書テーブル３１を参照して各工程識別子３１２で指定された工程毎にファイルを読み込む（Ｓ２）。
　ディレクトリ解析部６によるファイルの読み込みが完了すると情報解析蓄積サーバ２の文書解析部４が、辞書３５を用いて各ファイルを解析して単語を抽出する（Ｓ３）。次に、文書解析部４は抽出した単語について出現頻度を算出して頻出単語リスト３２をファイル毎に生成する（Ｓ４）。
　文書解析部４はファイル関係抽出部５を用いて、解析対象の業務の各工程で使用されたファイルの頻出単語リスト３２を比較し、ファイル間の類似度を算出し（Ｓ５）、業務や工程の一致度合いとファイルの類似度から関係リンクの有無を判定してファイル関係テーブル３３を生成する（Ｓ６）。
　業務記録部３は、ファイル関係テーブル３３の生成が完了すると、業務フローとしての業務工程文書テーブル３１と、頻出単語リスト３２と、ファイル関係テーブル３３からメタ情報テーブル３４を生成する（Ｓ７）。
　以上の処理によって生成された業務工程文書テーブル３１とメタ情報テーブル３４により、情報解析蓄積サーバ２は業務端末８で業務を実施するオペレータに対して、工程毎にどのファイルを使用すればよいか、また、ファイルの所在がどこであるかを提示することができる。
　さらに、メタ情報テーブル３４は、工程毎に関係のあるファイルを関係リンクとして提示することができる。関係リンクを有するファイルは、業務工程文書テーブル３１の同一工程では使用されなかった場合でも単語の出現頻度に基づく類似度が第２閾値Ｔｈ２を超えるファイルであれば、利用価値の高いファイルとして関係リンクを付与しておくことで自動的に提示することができる。
　このように、情報解析蓄積サーバ２は業務フローにメタ情報テーブル３４を組み合わせて提示することで、工程毎に使用するファイルと利用価値の高いファイルを自動的に提供することで、業務の効率を向上させることが可能となる。
　＜処理の詳細＞
　図５～図７は、電子情報管理システム１で行われる処理の詳細を示すフローチャートである。この処理は、電子情報管理システム１の管理者等の指令に基づいて開始される。業務端末８を操作する管理者等が業務の名称又は業務の識別子や工程の名称又は工程毎の識別子等で構成される業務の定義を情報解析蓄積サーバ２の業務記録部３に指令する（Ｓ２１）。業務記録部３は、業務端末８から受け付けた業務の定義をストレージ装置２３の業務工程文書テーブル３１へ業務情報として記録する（Ｓ２２）。
　次に、管理者等が業務端末８から業務の記録開始を指令する（Ｓ２３）。業務記録部３は、オペレータが操作する業務端末８で行われる処理（Ｓ２６）の内容を記録し（Ｓ２４）、工程毎のファイルの情報をストレージ装置２３の業務工程文書テーブル３１へ記録する（Ｓ２５）。なお、業務記録部３は、業務端末８が行った処理のログをストレージ装置２３に格納することができる。
　業務記録部３は、工程毎に使用するファイルを業務工程文書テーブル３１に記録することで業務フローを構築していく（Ｓ２７）。ファイルサーバ７は、業務端末８からアクセス要求（Ｓ２８）を受け付けると、指定されたファイルを出力する（Ｓ２９）。業務記録部３は、業務端末８の処理を監視してアクセス要求のファイル名とディレクトリを業務工程文書テーブル３１へ記録する（Ｓ３０）。
　業務端末８での業務が終了すると（Ｓ３１）、業務記録部３は業務端末８で行われた処理の記録を終了する（Ｓ３２）。なお、上述したように、業務の終了時に管理者等が明示的に記録の終了を業務記録部３へ指令してもよい。
　業務記録部３は、ディレクトリ解析部６を用いて解析対象の業務で使用したファイルを読み込み、文書解析部４に読み込んだファイルの文書の解析を指令する（Ｓ３３）。文書解析部４は、辞書３５を用いて各ファイルを解析して単語を抽出し、抽出した単語についてファイル内の出現頻度を算出して頻出単語リスト３２をファイル毎に生成する（Ｓ３４）。
　次に、文書解析部４は、辞書３５を参照して（Ｓ３５）、抽出した単語の中に辞書３５に収録されていない単語があれば新語として出力する（Ｓ３６）。業務記録部３は、文書解析部４から新語が出力されると、業務端末８に新語を辞書３５へ登録するか否かを問い合わせる（Ｓ３７）。
　業務端末８では管理者等が新語の登録の可否を判定して（Ｓ３８）、辞書３５に新語を登録するか否かを指令する（Ｓ３９）。
　次に、図６のステップＳ４０では、業務記録部３が今回生成した業務工程文書テーブル３１の業務識別子３１１や工程識別子３１２について適切であるかを業務端末８に問い合わせる。業務端末８では管理者等が業務工程文書テーブル３１を参照して適切であれば業務識別子３１１や工程識別子３１２を決定し（Ｓ４１、Ｓ４２）、ストレージ装置２３の業務工程文書テーブル３１に記録する（Ｓ４３）。なお、適切でない場合には管理者等が修正内容を業務工程文書テーブル３１へ記録する。
　業務記録部３は、ディレクトリ解析部６を用いて業務工程文書テーブル３１のファイル名３１４と、ディレクトリ３１５をファイルサーバ７に照会する（Ｓ４４）。業務記録部３は、ディレクトリの照会結果をストレージ装置２３の業務工程文書テーブル３１に記録する（Ｓ４５、Ｓ４６）。
　次に、業務記録部３は業務工程文書テーブル３１から業務識別子３１１、工程識別子３１２を収集して用語リスト（図示省略）として生成してストレージ装置２３へ一時的に記録する（Ｓ４５、Ｓ４６）。
　業務記録部３は生成した用語リストを文書解析部４で解析させて（Ｓ４８）、業務工程文書テーブル３１のファイル間の関係を比較するための識別子を抽出する。次に、文書解析部４は、抽出した識別子と頻出単語リスト３２を読み込んで、業務工程文書テーブル３１のファイル間の関係を評価する（Ｓ４９）。文書解析部４は、ファイル毎に業務の一致度合いと、工程の一致度合いと、頻出単語リスト３２の一致度合いに基づく類似度を算出し、上述したように関係リンクの有無をファイルのペア単位で評価する（Ｓ５０）。
　文書解析部４は評価結果を業務記録部３に通知し、業務記録部３はファイル関係抽出部５に評価結果に基づくファイル関係テーブル３３の生成を指令する（Ｓ５１）。ファイル関係抽出部５は、文書解析部４から評価結果を取得してファイル関係テーブル３３を生成する。
　次に、図７のステップＳ５２では、業務記録部３がディレクトリ解析部６にファイル識別子３１３を生成させて、各ファイルのファイル識別子３１３が適切であるかを業務端末８に問い合わせる。管理者等は業務工程文書テーブル３１のファイル名３１４とディレクトリ３１５とファイル識別子３１３を確認し、ファイル識別子３１３が適切に付与されているかを判定する（Ｓ５３）。
　管理者等は、ファイル識別子３１３が適切であれば業務端末８からファイル識別子３１３を決定する指令を通知し（Ｓ５４）、業務記録部３はファイル識別子３１３を業務工程文書テーブル３１に記録する（Ｓ５５）。なお、適切でない場合には管理者等が修正内容を業務工程文書テーブル３１へ記録する。
　業務記録部３は、業務識別子３１１と、工程識別子３１２と、ファイル識別子３１３と、頻出単語リスト３２と、ディレクトリ３１５を読み込んで、ファイル単位のメタ情報を図１２で示したように生成してメタ情報テーブル３４に記録する（Ｓ５６）。
　業務記録部３は、業務識別子３１１と、工程識別子３１２と、同一工程内のファイル単位のメタ情報を読み込んで、集約（又は結合）して工程単位のメタ情報を図１２で示したように生成してメタ情報テーブル３４に記録する（Ｓ５７）。
　業務記録部３は、業務識別子３１１と、同一業務内の工程単位のメタ情報を読み込んで、集約（又は結合）して業務単位のメタ情報を図１２で示したように生成してメタ情報テーブル３４に記録する（Ｓ５８）。
　業務記録部３は、生成したメタ情報テーブル３４を業務端末８に提示して、適切であるかの判定を依頼する（Ｓ５９）。業務端末８では、管理者等がメタ情報テーブル３４を参照して適切であるかを判定する（Ｓ６０）。管理者等はメタ情報テーブル３４が適切であれば登録（又は決定）の指令を業務端末８から送信する（Ｓ６１）。業務記録部３は、業務端末８からの指令に基づいてメタ情報テーブル３４をストレージ装置２３に記録する。なお、適切でない場合には管理者等が修正内容をメタ情報テーブル３４へ記録する。
　以上により、業務工程文書テーブル３１と頻出単語リスト３２と、ファイル関係テーブル３３と、メタ情報テーブル３４が生成され、情報解析蓄積サーバ２は業務端末８で業務を実施するオペレータに対して、工程毎に使用するファイルと、工程毎に関連するファイルを提示することが可能となる。
　＜業務支援＞
　図１３は、業務フローの支援画面の一例を示す図である。情報解析蓄積サーバ２の業務フロー提示部４０は、上述の処理によって生成された業務工程文書テーブル３１とメタ情報テーブル３４を用いて業務端末８で実施される業務を支援するため、図１２の業務フロー提示画面４００を業務端末８に出力する。
　業務端末８のディスプレイ（図示省略）に表示される業務フロー提示画面４００は、選択された業務の名称を表示する業務表示部４１０と、指定された工程の名称を表示する工程表示部４２０と、指定された工程で使用可能なファイルを提示するファイル表示部４３０と、関係リンクを有するファイルを抽出する関連文書抽出ボタン４４０と、提示するファイルを編集する編集ボタン４５０と、編集内容を確定させる確定ボタン４６０を含む。
　業務表示部４１０は、図示しない選択画面において選択された業務の名称を表示する。工程表示部４２０は、業務を構成する工程の名称を表示し、現在選択されている「工程１」が強調表示される。
　ファイル表示部４３０は、業務工程文書テーブル３１のファイル名３１４と、メタ情報テーブル３４の関係リンク３４６のファイルを表示することができる。業務端末８のオペレータは、ファイル表示部４３０のファイル名をクリックすることで選択したファイルを開くことができる。
　関連文書抽出ボタン４４０をクリックすることで、電子情報管理システム１内のファイルサーバ７に蓄積された文書と、現在選択中の工程で使用されている業務工程文書テーブル３１のファイルの関係リンクを再計算して、新たに関係リンクが発生したファイルを抽出することができる。
　業務端末８で関連文書抽出ボタン４４０がクリックされると、情報解析蓄積サーバ２は、図２に示したステップＳ５～Ｓ７を実行して、現在選択中の工程で使用されるファイルに関係性を有する新たなファイルを抽出して、ファイル表示部４３０にＮｅｗ４３１のアイコンを表示する。新たに抽出された関係リンクはファイル関係テーブル３３とメタ情報テーブル３４に追加される。
　編集ボタン４５０をクリックすることでファイル表示部４３０の内容を編集することができ、確定ボタン４６０をクリックすることで編集内容を確定して、業務工程文書テーブル３１やファイル関係テーブル３３やメタ情報テーブル３４に反映させることができる。
　情報解析蓄積サーバ２の業務フロー提示部４０を利用することで、業務端末８のオペレータは、各工程で必要なファイルの所在を気にすることなく、業務フロー提示画面４００のファイル表示部４３０内のファイルを開くことで業務を正確に実施することができる。
　これにより、ファイル等を探す労力を低減することで業務の効率化を図ることができる。さらに、関連文書抽出ボタン４４０を操作することで、各工程で使用するファイルに関連する関係リンクを随時更新することが可能となり、ファイルサーバ７に追加又は更新されたファイルのうち当該工程のファイルと関係性を有するファイルを随時抽出することができる。
　これにより、情報解析蓄積サーバ２によって、新たなファイルを迅速に業務フローに組み込むことが可能となって、業務フローの鮮度を保持して業務の効率を向上させることが可能となる。
　以上のような構成によって情報解析蓄積サーバに業務フローや工程、ファイルのメタ情報が蓄積されることにより、情報解析蓄積サーバによって関係性を持たせた情報以外に、業務に従事する者（オペレータ）が業務を実施する際に、業務端末8に別途実装される検索機能を用いて、欲しい情報を手動検索で探す際についても、メタ情報テーブル３４が効果を発して、検索対象を超えた結果を導くことが可能となる。このように、オペレータが人為的に業務に関する知見を導入していくことも可能である。
　図１４は、第２の実施例を示し、前記実施例１の図２のステップＳ６に示したファイル関係抽出において、ファイル間の関係を可視化する解析画面５００をファイル関係抽出部５が生成して業務端末８に出力する例を示す。その他の構成については、前記実施例１と同様である。
　本実施例では、文書解析部４がファイル毎に頻出単語リスト３２を生成するのに加えて単語の相関関係図を生成し、ファイル関係抽出部５が比較対象の２つのファイルの単語の相関関係図の関連する単語を解析画面５００に表示する。
　なお、単語の相関関係図の生成については周知又は公知の技術を適用すればよく、比較対象のファイルで連続する単語を各頂点とし、それらを接続することで、単語の関係性をネットワークにして表示すればよい。
　解析画面５００は、２つのファイルＡ、Ｂについて解析対象を表示するファイルＡ解析結果５１０－Ａ及びファイルＢ解析結果５１０－Ｂと、２つのファイルの関係リンク情報５２０の領域を有する。
　ファイルＡ解析結果５１０－Ａの領域には、ファイルＡの頻出単語リスト３２－Ａを表示する領域と、ファイルＡの単語の相関関係図５３０－Ａが含まれる。ファイルＢ解析結果５１０－Ｂの領域には、ファイルＢの頻出単語リスト３２－Ｂを表示する領域と、ファイルＢの単語の相関関係図５３０－Ｂが含まれる。
　ファイルＡ解析結果５１０－ＡとファイルＢ解析結果５１０－Ｂの間には、関係リンク情報５２０が表示される。関係リンク情報５２０には２つのファイルの単語の類似度と、業務名の一致度合いと、工程名の一致度合いが表示される。
　解析画面５００では、関係性が有ると判定された２つのファイルの単語の関係を、出現頻度と単語の接続関係で可視化することができる。これにより、業務端末８を利用するオペレータ又は管理者は、出現頻度の高い単語の把握やファイル全体の趣旨を理解することが可能となる。
　さらに、情報解析蓄積サーバによって自動で構築された関係リンクについて、オペレータからの「有用だった」、「違った」のフィードバックを記録することも可能である。これによって業務上、より重要な情報を優先的に表示させることも可能である。例えば、「有用だった」のフィードバックによって関係リンクの点数が上がり、優先的に提示されるようになる。逆に「違った」のフィードバックにより関係リンクの点数が下がり、優先度が下がる。このようなオペレータからのフィードバックによる「優先度」を、メタ情報テーブルに持たせることで実現可能である。この「優先度」は優先的に関係リンクを表示するか否かを決定する指標である。一例として、オペレータからの「有用だった」「違った」といったフィードバックに基づいて、ルールに従い増減する値である。
　＜結び＞
　上記実施例１、２で説明したように、電子情報管理システム１は、業務を構成する複数の工程で使用されるファイルを工程毎に取得し、各ファイルで出現する単語を解析して類似度が大きいファイルを関連するファイルとして関係リンクを自動的に生成し、ファイル間の関係リンクとファイルの格納場所（所在）を工程に関連付けて自動的にメタ情報テーブル３４に蓄積する。これにより、業務を構成する工程毎に必要とするファイルと関係リンクを有するファイルの情報が提供されるため、必要なファイルを探す労力を低減することで業務の効率化を図ることができる。また、関係リンクによって最新のファイルを提供することができ、最新の情報で業務を実施することができる。また、最新のファイルを優先的に表示することもできる。また、電子情報管理システム１は、散在するファイルを探す時間短縮だけではなく、部署内の情報の共有や熟練の技能の伝承を継続することができる。
　上記各実施例の電子情報管理システム１は、以下のような構成とすることができる。
　（１）プロセッサ（２１）とメモリ（２２）を有する情報解析サーバ（情報解析蓄積サーバ２）が、ネットワーク（９）を介して接続された業務端末（８）で使用されたファイルを解析する情報解析方法であって、前記情報解析サーバが、業務（業務識別子３１１）を構成する複数の工程（工程識別子３１２）で使用される前記ファイル（３１４）を前記工程（３１２）毎に取得して前記工程（３１２）と前記ファイル（３１４）と前記ファイルの所在（ディレクトリ３１５）を関連付けて工程文書情報（業務工程文書テーブル３１）に格納する第１のステップと、前記情報解析サーバ（２）が、前記ファイル（３１４）に含まれる単語を解析して前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成する第２のステップと、前記情報解析サーバ（２）が、前記工程（３１２）毎に使用される前記ファイル（３１４）と、前記ファイルの所在（３１５）と、前記関係リンクをメタ情報（メタ情報テーブル３４）に格納する第３のステップと、を含むことを特徴とする情報解析方法。
　上記構成によれば、情報解析蓄積サーバ２は、業務を構成する工程毎に必要とするファイルの所在（ディレクトリ３１５）と関係リンクを有するファイルの情報を提供することが可能となり、業務端末８のオペレータは必要なファイルを探す労力を低減することができ、業務の効率化を図ることができる。
　（２）上記（１）に記載の情報解析方法であって、前記第２のステップでは、前記単語の出現頻度をファイル毎に算出し、前記出現頻度が所定の上位の単語のうち、ファイル間で一致する単語の比率を類似度として算出し、前記類似度が所定の第１閾値（Ｔｈ１）を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析方法。
　上記構成によれば、情報解析蓄積サーバ２は、ファイル間で単語の出現頻度が上位の単語を比較して、単語の一致度合いが第１閾値Ｔｈ１を超えていれば、関係リンクを設定することで各工程で利用可能なファイルを自動的に抽出することができる。
　（３）請求項２に記載の情報解析方法であって、前記第２のステップでは、前記ファイル（３１４）が使用される工程（３１２）がファイル間で一致しない場合でも、前記類似度が前記第１閾値Ｔｈ１よりも大きい所定の第２閾値Ｔｈ２を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析方法。
　上記構成によれば、情報解析蓄積サーバ２は、ファイル間で単語の出現頻度が上位の単語の一致度合いが第２閾値Ｔｈ２を超えていれば、ファイルを使用する工程が一致しない場合でも関係リンクを設定することで工程を超えて利用可能なファイルを自動的に抽出することができる。
　（４）上記（２）に記載の情報解析方法であって、前記第３のステップでは、前記メタ情報が、ファイル単位で前記関係リンクと前記ファイルの所在（３１５）と前記単語の出現頻度を格納したファイル単位のメタ情報と、工程毎に前記関係リンクと前記ファイルの所在と前記単語の出現頻度を格納した工程単位のメタ情報を含むことを特徴とする情報解析方法。
　上記構成によれば、業務端末８を利用するオペレータは、情報解析蓄積サーバ２のメタ情報テーブル３４から工程単位のメタ情報を参照することで、当該工程で利用可能なファイルを関係リンクから取得することができ、関係リンクのファイルの所在はファイル単位のメタ情報から取得することが可能となり、工程内で利用可能なファイルへ容易にアクセスすることができる。
　（５）上記（４）に記載の情報解析方法であって、前記第３のステップでは、前記ファイル単位のメタ情報を集約又は結合することで前記工程（３１２）単位のメタ情報を生成することを特徴とする情報解析方法。
　上記構成によれば、業務端末８は、情報解析蓄積サーバ２が提供する工程単位のメタ情報を参照すれば当該工程内で利用可能なファイルを関係リンクから取得することができる。
　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詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を含む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に置き換えることが可能であり、また、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。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、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りハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、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、実行することにより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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
　また、制御線や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や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

Claims (11)

  1. 　プロセッサとメモリを有する情報解析サーバが、ネットワークを介して接続された業務端末で使用されたファイルを解析する情報解析方法であって、
    　前記情報解析サーバが、業務を構成する複数の工程で使用される前記ファイルを前記工程毎に取得して前記工程と前記ファイルと前記ファイルの所在を関連付けて工程文書情報に格納する第１のステップと、
    　前記情報解析サーバが、前記ファイルに含まれる単語を解析して前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成する第２のステップと、
    　前記情報解析サーバが、前記工程毎に使用される前記ファイルと、前記ファイルの所在と、前記関係リンクをメタ情報に格納する第３のステップと、
    を含むことを特徴とする情報解析方法。
  2. 　請求項１に記載の情報解析方法であって、
    　前記第２のステップでは、
    　前記単語の出現頻度をファイル毎に算出し、前記出現頻度が所定の上位の単語のうち、ファイル間で一致する単語の比率を類似度として算出し、前記類似度が所定の第１閾値を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析方法。
  3. 　請求項２に記載の情報解析方法であって、
    　前記第２のステップでは、
    　前記ファイルが使用される工程がファイル間で一致しない場合でも、前記類似度が前記第１閾値よりも大きい所定の第２閾値を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析方法。
  4. 　請求項２に記載の情報解析方法であって、
    　前記メタ情報は、
    　ファイル単位で前記関係リンクと前記ファイルの所在と前記単語の出現頻度を格納したファイル単位のメタ情報と、工程毎に前記関係リンクと前記ファイルの所在と前記単語の出現頻度を格納した工程単位のメタ情報を含むことを特徴とする情報解析方法。
  5. 　請求項４に記載の情報解析方法であって、
    　前記第３のステップでは、
    　前記ファイル単位のメタ情報を集約又は結合することで前記工程単位のメタ情報を生成することを特徴とする情報解析方法。
  6. 　プロセッサとメモリを有する情報解析サーバであって、
    　業務を構成する工程毎に業務端末で使用されたファイルを取得して前記工程と前記ファイルと前記ファイルの所在を関連付けて工程文書情報に格納する業務記録部と、
    　前記ファイルに含まれる単語を解析する文書解析部と、
    　前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成するファイル関係抽出部と、
    を有し、
    　前記業務記録部は、
    　前記工程毎に使用される前記ファイルと、前記ファイルの所在と、前記関係リンクをメタ情報に格納することを特徴とする情報解析サーバ。
  7. 　請求項６に記載の情報解析サーバであって、
    　前記文書解析部は、
    　前記単語の出現頻度をファイル毎に算出し、
    　前記ファイル関係抽出部は、
    　前記出現頻度が所定の上位の単語のうち、前記ファイル間で一致する単語の比率を類似度として算出し、前記類似度が所定の第１閾値を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析サーバ。
  8. 　請求項７に記載の情報解析サーバであって、
    　前記ファイル関係抽出部は、
    　前記ファイルが使用される工程がファイル間で一致しない場合でも、前記類似度が前記第１閾値よりも大きい所定の第２閾値を超えていれば関連するファイルと判定して関係リンクを生成することを特徴とする情報解析サーバ。
  9. 　請求項７に記載の情報解析サーバであって、
    　前記メタ情報は、
    　ファイル単位で前記関係リンクと前記ファイルの所在と前記単語の出現頻度を格納したファイル単位のメタ情報と、工程毎に前記関係リンクと前記ファイルの所在と前記単語の出現頻度を格納した工程単位のメタ情報を含むことを特徴とする情報解析サーバ。
  10. 　請求項９に記載の情報解析サーバであって、
    　前記業務記録部は、
    　前記ファイル単位のメタ情報を集約又は結合することで前記工程単位のメタ情報を生成することを特徴とする情報解析サーバ。
  11. 　ファイルを格納する第１の計算機と、
    　前記ファイルを業務で使用する第２の計算機と、
    　前記第２の計算機が使用した前記ファイルを分析する情報解析サーバと、
    　前記第１の計算機と前記第２の計算機と前記情報解析サーバを接続するネットワークと、を有する電子情報管理システムであって、
    　前記情報解析サーバは、
    　業務を構成する工程毎に前記第２の計算機で使用されたファイルを取得して、前記工程と前記ファイルと前記ファイルの所在を関連付けて工程文書情報に格納する業務記録部と、
    　前記ファイルに含まれる単語を解析する文書解析部と、
    　前記単語が類似するファイルを関連するファイルとして関係リンクを生成するファイル関係抽出部と、
    を有し、
    　前記業務記録部は、
    　前記工程毎に使用される前記ファイルと、前記ファイルの所在と、前記関係リンクをメタ情報に格納することを特徴とする電子情報管理システム。
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