(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023158517
(43)【公開日】2023-10-30
(54)【発明の名称】候補者選定装置、候補者選定方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 16/908 20190101AFI20231023BHJP
【ＦＩ】
G06F16/908
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022068408
(22)【出願日】2022-04-18
(71)【出願人】
【識別番号】000006208
【氏名又は名称】三菱重工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】河村 健士
(72)【発明者】
【氏名】江田 裕和
(72)【発明者】
【氏名】太田 裕樹
(72)【発明者】
【氏名】滝口 修司
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175FA01
5B175FB03
5B175HA01
5B175HB03
(57)【要約】
【課題】ユーザが知りたい知識についての知見を有する候補者を適切に選定する。
【解決手段】候補者選定装置は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部と、予め記憶された複数の文書データについて、キーワードとの類似度を算出する類似度算出部と、文書データに対して設定された重み度を取得する重み度取得部と、重み度と類似度とに基づき、文書データ毎に、キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部と、文書データ毎のスコアに基づき、文書データの作成者にスコアを割り振るスコア割り振り部と、作成者に割り振られたスコアに基づき、ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部と、を含む。
【選択図】図１
【解決手段】候補者選定装置は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部と、予め記憶された複数の文書データについて、キーワードとの類似度を算出する類似度算出部と、文書データに対して設定された重み度を取得する重み度取得部と、重み度と類似度とに基づき、文書データ毎に、キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部と、文書データ毎のスコアに基づき、文書データの作成者にスコアを割り振るスコア割り振り部と、作成者に割り振られたスコアに基づき、ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部と、を含む。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部と、
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記文書データに対して設定された重み度を取得する重み度取得部と、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るスコア割り振り部と、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部と、
を含む、
候補者選定装置。
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記文書データに対して設定された重み度を取得する重み度取得部と、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るスコア割り振り部と、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部と、
を含む、
候補者選定装置。
【請求項2】
前記重み度取得部は、文書の内容毎に分類された複数の文書群のうちで、前記文書データが属する前記文書群に設定された前記重み度を、前記文書データに対して設定された重み度として取得する、請求項１に記載の候補者選定装置。
【請求項3】
前記重み度取得部は、前記候補者が知見を有するかの評価を示す評価スコアに基づいて、前記重み度を設定する、請求項１又は請求項２に記載の候補者選定装置。
【請求項4】
前記スコア割り振り部は、前記スコアが所定範囲外にある前記文書データのスコアを除外して、前記スコアが所定範囲内にある前記文書データのスコアに基づいて、前記作成者に前記スコアを割り振る、請求項１又は請求項２に記載の候補者選定装置。
【請求項5】
前記スコア割り振り部は、前記作成者が知見を有するかの評価を示す評価スコアにも基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振る、請求項１又は請求項２に記載の候補者選定装置。
【請求項6】
選定された前記候補者の情報を表示部に表示させる表示制御部を更に含む、請求項１又は請求項２に記載の候補者選定装置。
【請求項7】
ユーザによって入力されたキーワードを取得するステップと、
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、
前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、
を含む、
候補者選定方法。
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、
前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、
を含む、
候補者選定方法。
【請求項8】
ユーザによって入力されたキーワードを取得するステップと、
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、
前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、
をコンピュータに実行させる、
プログラム。
予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、
前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、
前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、
前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、
前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、
をコンピュータに実行させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、候補者選定装置、候補者選定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ユーザが知りたい知識についての知見者を検出する技術が知られている。例えば特許文献１には、ユーザによって検索語が入力されると、電子掲示板ログから検索語を含む発言を抽出して、抽出した発言に含まれる用語からその発言の専門度を求め、専門度が高い順にソートした発言者のリストを、知見者リストとして提供する旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００５－２６６９３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、例えば特許文献１では、電子掲示板ログから検索を行うため、ログが蓄積されていない場合には知見者を抽出できないなど、知見者の候補となる候補者を適切に選定するには改善の余地がある。
【0005】
本開示は、上述した課題を解決するものであり、ユーザが知りたい知識についての知見を有する候補者を適切に選定可能な候補者選定装置、候補者選定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る候補者選定装置は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部と、予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出する類似度算出部と、前記文書データに対して設定された重み度を取得する重み度取得部と、前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部と、前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るスコア割り振り部と、前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部と、を含む。
【0007】
本開示に係る候補者選定方法は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するステップと、予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、を含む。
【0008】
本開示に係るプログラムは、ユーザによって入力されたキーワードを取得するステップと、予め記憶された複数の文書データについて、前記キーワードとの類似度を算出するステップと、前記文書データに対して設定された重み度を取得するステップと、前記重み度と前記類似度とに基づき、前記文書データ毎に、前記キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するステップと、前記文書データ毎のスコアに基づき、前記文書データの作成者に前記スコアを割り振るステップと、前記作成者に割り振られた前記スコアに基づき、前記ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定するステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0009】
本開示によれば、ユーザが知りたい知識についての知見を有する候補者を適切に選定できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下に添付図面を参照して、本開示の好適な実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含むものである。
【0012】
図１は、本実施形態に係る候補者選定装置の模式的なブロック図である。本実施形態に係る候補者選定装置１０は、ユーザが知りたい知識についての知見者の候補となる候補者を選定する装置である。本実施形態においては、ユーザが知りたい知識は、技術情報であるが、それに限られず、営業情報や時事情報など、任意の分野の情報であってよい。また、候補者とは、ユーザが知りたい知識に対する知見が高い人（専門家）を指す。本実施形態では、候補者選定装置１０は、候補者選定装置１０が運用される組織（例えば会社や学校など）に属する人のなかから、候補者を選定するが、それに限られず、組織に属さない人から候補者を選定してもよい。
【0013】
候補者選定装置１０は、いわゆるコンピュータであり、図１に示すように、入力部２０と、表示部２２と、通信部２４と、記憶部２６と、制御部２８とを有する。入力部２０は、ユーザの操作を受け付ける装置であり、例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどであってよい。表示部２２は、画像を表示する表示装置である。通信部２４は、外部の装置と通信を行う通信モジュールであり、例えばアンテナなどである。通信部２４による通信方式は、本実施形態では無線通信であるが、通信方式は任意であってよい。記憶部２６は、制御部２８の演算内容やプログラムの情報などを記憶するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）のような主記憶装置と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの外部記憶装置とのうち、少なくとも１つ含む。
【0014】
制御部２８は、演算装置であり、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算回路を含む。制御部２８は、キーワード取得部３０と、類似度算出部３２と、重み度取得部３４と、スコア算出部３６と、スコア割り振り部３８と、候補者選定部４０と、表示制御部４２とを含む。制御部２８は、記憶部２６からプログラム（ソフトウェア）を読み出して実行することで、キーワード取得部３０と類似度算出部３２と重み度取得部３４とスコア算出部３６とスコア割り振り部３８と候補者選定部４０と表示制御部４２を実現して、それらの処理を実行する。なお、制御部２８は、１つのＣＰＵによって処理を実行してもよいし、複数のＣＰＵを備えて、それらの複数のＣＰＵで、処理を実行してもよい。また、キーワード取得部３０と類似度算出部３２と重み度取得部３４とスコア算出部３６とスコア割り振り部３８と候補者選定部４０と表示制御部４２との少なくとも一部を、ハードウェア回路で実現してもよい。また、記憶部２６が保存する制御部２８用のプログラムは、候補者選定装置１０が読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。
【0015】
（キーワード取得部）
キーワード取得部３０は、ユーザによって入力されたキーワードを取得する。ユーザは、自身が知りたい知識に対する知見者を調べるために、知りたい知識を示すキーワードを入力部２０に入力する。キーワード取得部３０は、ユーザによって入力部２０に入力されたキーワードの情報を取得する。なお、キーワードは任意の形式であってよく、例えば単語であってもよいし、文章であってもよい。
キーワード取得部３０は、ユーザによって入力されたキーワードを取得する。ユーザは、自身が知りたい知識に対する知見者を調べるために、知りたい知識を示すキーワードを入力部２０に入力する。キーワード取得部３０は、ユーザによって入力部２０に入力されたキーワードの情報を取得する。なお、キーワードは任意の形式であってよく、例えば単語であってもよいし、文章であってもよい。
【0016】
（類似度算出部）
類似度算出部３２は、予め記憶された文書データＴについての、ユーザに入力されたキーワードとの類似度を算出する。類似度算出部３２は、予め記憶された複数の文書データＴについて、キーワードとの類似度を算出する。文書データＴは例えば記憶部２６に記憶されており、類似度算出部３２は、記憶部２６から文書データＴを読み出して、キーワードとの類似度を算出する。ただし、文書データＴは記憶部２６に記憶されていることに限られず、例えば、類似度算出部３２は、通信部２４を介して外部のサーバから文書データＴを取得して、取得した文書データＴの類似度を算出してよい。
類似度算出部３２は、予め記憶された文書データＴについての、ユーザに入力されたキーワードとの類似度を算出する。類似度算出部３２は、予め記憶された複数の文書データＴについて、キーワードとの類似度を算出する。文書データＴは例えば記憶部２６に記憶されており、類似度算出部３２は、記憶部２６から文書データＴを読み出して、キーワードとの類似度を算出する。ただし、文書データＴは記憶部２６に記憶されていることに限られず、例えば、類似度算出部３２は、通信部２４を介して外部のサーバから文書データＴを取得して、取得した文書データＴの類似度を算出してよい。
【0017】
類似度とは、文書データＴの、キーワードが示す内容に対する類似度合い（関連度合い）を示す指標である。例えば、類似度の値が高いほど、キーワードが示す内容に対する類似度合いが高いと言え、結果として、その文書データＴの作成者（著者）が、キーワードが示す内容についての知見が高いと判断されることとなる。また、文書データＴとは、文章情報（複数の文字データ）を含むデータである。文書データＴは、候補者として選定される対象となる人が作成者（著者）となる文章データであり、本実施形態では、候補者選定装置１０が運用される組織に属する人が作成者（著者）となる文章データといえる。また、本実施形態では、文書データＴとして、候補者を選定する用途とは別の目的で作成された文書データ（例えば特許に関する公報や技術報告書など）と、過去に選定された候補者とユーザとが質疑応答した文書データ（後述の質疑応答情報）とを含んでよい。質疑応答情報においては、ユーザの質問に対して応答した候補者を、作成者（著者）として扱う。
【0018】
類似度算出部３２は、キーワードに対する文書データＴの類似度を、任意の方法で算出してよいが、例えば、ＢＭ２５やＴＦ－ＩＤＦを用いてよく、ＢＭ２５を用いることがより好ましい。なお、類似度算出部３２は、キーワードと完全一致する文を含む文書データＴを抽出することに限られず、キーワードと完全一致する文を含まない文書データＴであっても、類似度が高いものとして算出することが好ましい。
【0019】
（重み度取得部）
重み度取得部３４は、文書データＴに対して設定された重み度を取得する。重み度とは、文書データＴの内容に応じて設定される重み係数であり、重み度が高いほど、その文書データＴの作成者が、キーワードについての知見が高いと判断されることとなる。
重み度取得部３４は、文書データＴに対して設定された重み度を取得する。重み度とは、文書データＴの内容に応じて設定される重み係数であり、重み度が高いほど、その文書データＴの作成者が、キーワードについての知見が高いと判断されることとなる。
【0020】
図２は、重み度の一例を示す表である。重み度は、任意に設定されてよいが、本実施形態では、文書群ＧＲ毎に予め設定されている。文書群ＧＲとは、文書の内容毎に分類されたグループを指す。本実施形態では、文書データＴ毎に文書群ＧＲが設定されており、言い換えれば、それぞれの文書データＴは、複数の文書群ＧＲのうちのいずれかに属している。重み度取得部３４は、文書データＴが属する文書群ＧＲに設定された重み度を、その文書データＴに対して設定された重み度として取得する。なお、文書データＴが属する文書群ＧＲは、任意の方法で設定されてよく、例えば候補者選定装置１０の管理者によって設定されてもよいし、候補者選定装置１０が、文書データＴの内容に基づき、その文書データＴが属する文書群ＧＲを自動で設定してもよい。
【0021】
図２では、文書群ＧＲ１の重み度（文書群ＧＲ１に属する文書データＴの重み度）が１．５であり、文書群ＧＲ２の重み度が３であり、文書群ＧＲ３の重み度が１であり、文書群ＧＲ４の重み度が２であることが例示されているが、文書群ＧＲの数やそれぞれの文書群ＧＲの重み度は任意に設定されてよい。
【0022】
文書群ＧＲの種類や数は任意であるが、例えば、文書群ＧＲとしては、特許に関する公報（例えば特許公報や公開公報など）、技術報告書（例えば社内向けの技術資料や、論文など）、組織内における担当者を技術分野毎に示す書面、組織内における担当者を製品毎に示す書面、組織内における通知（例えば異動情報を示す社内通知など）、過去に選定された候補者とユーザとが質疑応答した文書データ（後述の質疑応答情報）などが挙げられる。この場合例えば、専門性が高い文書群ＧＲほど、重み度が高く設定されることが好ましく、特許に関する公報、技術報告書、及び質疑応答情報は、組織内における通知よりも重み度が高く設定されることが好ましい。また例えば、属する文書データＴの数が少ない文書群ＧＲほど、重み度が高く設定されることが好ましい。例えば、特許に関する公報は数が多いため、技術報告書よりも重み度が低く設定されることが好ましい。また、技術報告書を、組織内にのみ公開される文書群ＧＲと、組織外にも公開される文書群ＧＲとに分類してもよく、この場合、組織外にも公開される文書群ＧＲの重み度を、組織内にのみ公開される文書群ＧＲの重み度より高くすることが好ましい。
【0023】
（スコア算出部）
図３は、スコアの一例を示す表である。スコア算出部３６は、重み度と類似度とに基づき、キーワードとの関連度合いを示すスコアを、文書データＴ毎に算出する。スコアとは、文書データＴのキーワードとの関連度合いを示す指標である。スコア算出部３６は、文書データＴについて算出された類似度と、その文書データＴについての重み度とに基づいて、その文書データＴについてのスコアを算出する。スコア算出部３６は、類似度と重み度とに基づいた任意の方法でスコアを算出してよいが、本実施形態では、類似度と重み度とを乗じた値をスコアとして算出する。スコア算出部３６は、それぞれの文書データＴについて、同様の方法でスコアを算出する。図３では、文書データＴ１～Ｔ８のそれぞれについて、類似度と重み度とを乗じた値をスコアとして算出している旨が例示されている。ただし、図３は一例であり、文書データＴの数や、類似度、重み度、及びスコアは適宜設定される。
図３は、スコアの一例を示す表である。スコア算出部３６は、重み度と類似度とに基づき、キーワードとの関連度合いを示すスコアを、文書データＴ毎に算出する。スコアとは、文書データＴのキーワードとの関連度合いを示す指標である。スコア算出部３６は、文書データＴについて算出された類似度と、その文書データＴについての重み度とに基づいて、その文書データＴについてのスコアを算出する。スコア算出部３６は、類似度と重み度とに基づいた任意の方法でスコアを算出してよいが、本実施形態では、類似度と重み度とを乗じた値をスコアとして算出する。スコア算出部３６は、それぞれの文書データＴについて、同様の方法でスコアを算出する。図３では、文書データＴ１～Ｔ８のそれぞれについて、類似度と重み度とを乗じた値をスコアとして算出している旨が例示されている。ただし、図３は一例であり、文書データＴの数や、類似度、重み度、及びスコアは適宜設定される。
【0024】
（スコア割り振り部）
図４は、作成者へのスコアの割り振りの一例を示す表である。スコア割り振り部３８は、文書データＴ毎のスコアに基づき、文書データＴの作成者（著者）Ｐにスコアを割り振る。スコア割り振り部３８は、スコア算出部３６によって算出された文書データＴ毎のスコアの情報と、それぞれの文書データＴの作成者Ｐの情報とを取得する。文書データＴの作成者Ｐの情報は、予め設定されている。スコア割り振り部３８は、それぞれの文書データＴについて、文書データＴに設定されたスコアを、その文書データＴの作成者Ｐのスコアとして割り振る。複数の文書データＴで作成者Ｐが同じである場合には、スコア割り振り部３８は、同じ作成者Ｐの文書データＴのスコアの合計値を、その作成者Ｐのスコアとする。なお、例えば１つの文書データＴに複数の作成者が存在する場合には、スコア算出部３６は、例えば筆頭の著者など、複数の作成者のうちの１名の作成者を、文書データＴの作成者Ｐの情報として取得する。ただしそれに限られず、スコア算出部３６は、複数の作成者を、文書データＴの作成者Ｐとしてもよい。この場合、複数の作成者を文書データＴの作成者Ｐとする場合には、例えば、文書データＴに設定されたスコアを、複数の作成者Ｐのそれぞれに加算してもよいし、文書データＴに設定されたスコアを作成者Ｐの数で除した平均値を、複数の作成者Ｐのそれぞれに加算してもよい。
図４は、作成者へのスコアの割り振りの一例を示す表である。スコア割り振り部３８は、文書データＴ毎のスコアに基づき、文書データＴの作成者（著者）Ｐにスコアを割り振る。スコア割り振り部３８は、スコア算出部３６によって算出された文書データＴ毎のスコアの情報と、それぞれの文書データＴの作成者Ｐの情報とを取得する。文書データＴの作成者Ｐの情報は、予め設定されている。スコア割り振り部３８は、それぞれの文書データＴについて、文書データＴに設定されたスコアを、その文書データＴの作成者Ｐのスコアとして割り振る。複数の文書データＴで作成者Ｐが同じである場合には、スコア割り振り部３８は、同じ作成者Ｐの文書データＴのスコアの合計値を、その作成者Ｐのスコアとする。なお、例えば１つの文書データＴに複数の作成者が存在する場合には、スコア算出部３６は、例えば筆頭の著者など、複数の作成者のうちの１名の作成者を、文書データＴの作成者Ｐの情報として取得する。ただしそれに限られず、スコア算出部３６は、複数の作成者を、文書データＴの作成者Ｐとしてもよい。この場合、複数の作成者を文書データＴの作成者Ｐとする場合には、例えば、文書データＴに設定されたスコアを、複数の作成者Ｐのそれぞれに加算してもよいし、文書データＴに設定されたスコアを作成者Ｐの数で除した平均値を、複数の作成者Ｐのそれぞれに加算してもよい。
【0025】
本実施形態においては、スコア割り振り部３８は、スコアが所定範囲内にある文書データＴのスコアに基づいて、作成者Ｐにスコアを割り振る。すなわち、スコア割り振り部３８は、スコアが所定範囲外にある文書データＴのスコアを除外して（足切りして）、スコアが所定範囲内にある文書データＴのスコアのみに基づいて、作成者Ｐにスコアを割り振る。ここでの所定範囲は、任意に設定してよいが、例えば、それぞれの文書データＴのスコアの内で最高値のスコアに対して所定比率（例えば５０％）以上を、所定範囲として設定してよい。図３及び図４の例では、スコアの最高値が３０であるため、スコアが１５未満となる文書データＴ７、Ｔ８のスコアは足切りされて、スコア割り振り部３８は、文書データＴ１～Ｔ６のスコアを、作成者Ｐに割り振っている。図４の例では、作成者ＰＡのスコアは、文書データＴ１、Ｔ４のスコアの合計値である５５であり、作成者ＰＢのスコアは、文書データＴ２、Ｔ５のスコアの合計値である５３であり、作成者ＰＣのスコアは、文書データＴ３のスコアと同じ５３であり、作成者ＰＤのスコアは、文書データＴ６のスコアと同じ２１である。なお、スコアの足切りは必須の処理ではない。
【0026】
本実施形態においては、スコア割り振り部３８は、評価スコアにも基づき、作成者Ｐにスコアを割り振る。評価スコアとは、作成者Ｐが知見を有する旨の過去の評価を示す指標値（スコア）である。評価スコアは、過去において、候補者選定装置１０を用いて候補者が選定された際に、その候補者に対して設定される。詳しくは後述するが、本実施形態においては、ユーザは、後述の質疑応答画面上で用いて、候補者と情報のやり取りをする。ユーザは、候補者と情報のやり取りの結果からその候補者を評価して、その評価結果を、その候補者に対する評価スコアとして候補者選定装置１０に入力する。候補者選定装置１０は、このようにユーザに入力された評価スコアを、候補者（すなわち作成者Ｐ）と対応付けて記憶する。スコア割り振り部３８は、スコアを割り振る対象となる作成者Ｐについての評価スコアを取得して、その作成者Ｐの文書データＴのスコアと、その作成者Ｐの評価スコアとに基づいて、その作成者Ｐについての合計スコアを算出する。スコア割り振り部３８は、文書データＴのスコアと評価スコアとに基づいた任意の方法で合計スコアを算出してよいが、本実施形態では、その作成者Ｐの文書データＴのスコアの合計値と、その作成者Ｐの評価スコアとを足し合わせた値を、合計スコアとして算出する。
【0027】
図４の例では、作成者ＰＢの評価スコアが４のため、作成者ＰＢの合計スコアが５７となっており、作成者ＰＡの評価スコアが１のため、作成者ＰＡの合計スコアが５６となっており、作成者ＰＣ、ＰＤの評価スコアが０のため、作成者ＰＣ、ＰＤの合計スコアが２６、２１となっている。
【0028】
（候補者選定部）
候補者選定部４０は、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、候補者を選定する。すなわち、候補者選定部４０は、それぞれの作成者Ｐに割り当てられたスコアに基づき、それぞれの作成者Ｐのうちから、候補者を選定する。より詳しくは、候補者選定部４０は、それぞれの作成者Ｐの合計スコアに基づき、それぞれの作成者Ｐのうちから、候補者を選定する。例えば、候補者選定部４０は、合計スコアが最高値となる作成者Ｐを、候補者として選定してもよいし、合計スコアが所定範囲内にある複数の作成者Ｐを、候補者として選定してもよい。ここでの所定範囲は任意に設定してよいが、それぞれの作成者Ｐの合計スコアのうちで、合計スコアが上から所定番目までとなる範囲を、所定範囲としてよいし、最高値の合計スコアに対して所定比率（例えば７０％）以上を、所定範囲としてよい。すなわち図４の例では、候補者選定部４０は、合計スコアが最大となる作成者ＰＢを候補者としてもよいし、合計スコアが上から所定番目（ここでは２番目）までとなる作成者ＰＡ、ＰＢを、候補者としてもよい。ただし、評価スコアを用いて合計スコアを算出する処理は必須ではない。この場合、候補者選定部４０は、文書データＴのスコアから算出された作成者Ｐのスコアに基づいて、候補者を選定してよい。
候補者選定部４０は、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、候補者を選定する。すなわち、候補者選定部４０は、それぞれの作成者Ｐに割り当てられたスコアに基づき、それぞれの作成者Ｐのうちから、候補者を選定する。より詳しくは、候補者選定部４０は、それぞれの作成者Ｐの合計スコアに基づき、それぞれの作成者Ｐのうちから、候補者を選定する。例えば、候補者選定部４０は、合計スコアが最高値となる作成者Ｐを、候補者として選定してもよいし、合計スコアが所定範囲内にある複数の作成者Ｐを、候補者として選定してもよい。ここでの所定範囲は任意に設定してよいが、それぞれの作成者Ｐの合計スコアのうちで、合計スコアが上から所定番目までとなる範囲を、所定範囲としてよいし、最高値の合計スコアに対して所定比率（例えば７０％）以上を、所定範囲としてよい。すなわち図４の例では、候補者選定部４０は、合計スコアが最大となる作成者ＰＢを候補者としてもよいし、合計スコアが上から所定番目（ここでは２番目）までとなる作成者ＰＡ、ＰＢを、候補者としてもよい。ただし、評価スコアを用いて合計スコアを算出する処理は必須ではない。この場合、候補者選定部４０は、文書データＴのスコアから算出された作成者Ｐのスコアに基づいて、候補者を選定してよい。
【0029】
（表示制御部）
表示制御部４２は、表示部２２を制御して、表示部２２に画像を表示させる。表示制御部４２は、候補者選定部４０によって選定された候補者の情報を、表示部２２に表示させる。候補者の情報とは、ユーザが候補者を同定可能な任意の情報であってよく、例えば、候補者の氏名、候補者の組織における所属先、候補者の連絡先などである。
表示制御部４２は、表示部２２を制御して、表示部２２に画像を表示させる。表示制御部４２は、候補者選定部４０によって選定された候補者の情報を、表示部２２に表示させる。候補者の情報とは、ユーザが候補者を同定可能な任意の情報であってよく、例えば、候補者の氏名、候補者の組織における所属先、候補者の連絡先などである。
【0030】
図５は、表示部に表示させる画像の一例を示す模式図である。図５に示すように、表示制御部４２は、候補者画像Ｄ１と、文書画像Ｄ２と、類似過去画像Ｄ３とを、表示部２２に表示させてよい。候補者画像Ｄ１とは、候補者選定部４０によって選定された候補者の情報を表示する画像である。文書像Ｄ２とは、候補者が作成者となっている文書データＴを表示する画像であり、さらに言えば、候補者が作成者となっている文書データＴのうちで、スコアが所定範囲以上となった文書データＴ（キーワードとの関連性が高い文書データＴ）を表示する画像である。文書像Ｄ２では、文書データＴに含まれる文章の一部のみが表示されてもよい。また、類似過去画像Ｄ３とは、過去に作成された質疑応答情報のうちで、スコアが所定範囲以上となった質疑応答情報（今回のキーワードとの関連性が高い過去の質疑応答情報）を表示する画像である。類似過去画像Ｄ３が表示する質疑応答情報は、今回のユーザや候補者以外によって質疑応答されたデータを含んでよい。また、類似過去画像Ｄ３では、選定された候補者とユーザとが質疑応答した文章の一部のみ（例えばタイトルのみ）が表示されてもよい。
【0031】
なお、図５の例では、表示制御部４２は、候補者画像Ｄ１と文書画像Ｄ２と類似過去画像Ｄ３とを１画面で表示させているが、それに限られず、候補者画像Ｄ１と文書画像Ｄ２と類似過去画像Ｄ３とを切り替え可能に表示させてもよい。
【0032】
図６は、表示部に表示させる画像の一例を示す模式図である。図６に示すように、表示制御部４２は、質疑応答画像Ｄ４を、表示部２２に表示させてよい。質疑応答画像Ｄ４とは、今回選定された候補者とユーザとが質疑応答する文章（今回作成される質疑応答情報）を表示する画像である。本実施形態では、表示制御部４２は、候補者画像Ｄ１と、質疑応答画像Ｄ４とを切り替え可能に表示する。具体的には、表示制御部４２は、候補者画像Ｄ１が表示されている状態において、ユーザから、例えば候補者画像Ｄ１を選択するなどの、所定操作を受け付けた場合には、候補者画像Ｄ１から質疑応答画像Ｄ４に切り替える。質疑応答画像Ｄ４は、チャット形式の画像であり、表示制御部４２は、質疑応答画像Ｄ４が表示されている状態において、ユーザから、質問の入力を受け付けた場合には、質疑応答画像Ｄ４において質問を表示する。候補者選定装置１０は、ユーザから入力された質問を、候補者宛てに送信して、候補者から、その質問に対する回答を受信する。表示制御部４２は、その質問に対する候補者からの回答を受信した場合には、質疑応答画像Ｄ４において回答を表示する。
【0033】
ユーザは、質疑応答が完了したら、その候補者についての評価スコアを候補者選定装置１０に入力してもよい。候補者選定装置１０は、評価スコアが入力されたら、その候補者（作成者Ｐ）の情報と対応付けて、評価スコアの情報を記憶する。なお、評価スコアが複数回入力された場合には、それらの評価スコアに基づき、その候補者（作成者Ｐ）の評価スコアを更新してよい。この場合、候補者選定装置１０は、複数回入力された評価スコアの合計値を、その候補者（作成者Ｐ）の評価スコアとしてよい。
【0034】
（処理フロー）
以上説明した候補者選定装置１０の処理フローを説明する。図７は、候補者選定装置の処理フローを説明するフローチャートである。図７に示すように、候補者選定装置１０は、キーワード取得部３０により、ユーザから入力されたキーワードを取得し（ステップＳ１０）、類似度算出部３２により、文書データＴについての、キーワードとの類似度を算出し（ステップＳ１２）、重み度取得部３４により、文書データＴの重み度を取得し（ステップＳ１４）、スコア算出部３６により、文書データＴ毎にスコアを算出し（ステップＳ１６）、スコア割り振り部３８により、文書データＴのスコアに基づき、作成者Ｐにスコアを割り振る（ステップＳ１８）。候補者選定装置１０は、候補者選定部４０により、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、複数の作成者Ｐのうちから候補者を選定して（ステップＳ２０）、表示制御部４２により、候補者の情報を表示させる（ステップＳ２２）。
以上説明した候補者選定装置１０の処理フローを説明する。図７は、候補者選定装置の処理フローを説明するフローチャートである。図７に示すように、候補者選定装置１０は、キーワード取得部３０により、ユーザから入力されたキーワードを取得し（ステップＳ１０）、類似度算出部３２により、文書データＴについての、キーワードとの類似度を算出し（ステップＳ１２）、重み度取得部３４により、文書データＴの重み度を取得し（ステップＳ１４）、スコア算出部３６により、文書データＴ毎にスコアを算出し（ステップＳ１６）、スコア割り振り部３８により、文書データＴのスコアに基づき、作成者Ｐにスコアを割り振る（ステップＳ１８）。候補者選定装置１０は、候補者選定部４０により、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、複数の作成者Ｐのうちから候補者を選定して（ステップＳ２０）、表示制御部４２により、候補者の情報を表示させる（ステップＳ２２）。
【0035】
本実施形態に係る候補者選定装置１０は、予め記憶された文書データＴについて、キーワードとの類似度を算出し、類似度に基づいて、文書データＴの作成者Ｐのうちから、候補者を選定する。そのため、既存の文書データＴがあれば、キーワードと候補者との関係性を検出することが可能となるため、例えば専用のログ（過去の質疑応答情報）が蓄積されていない場合にも、候補者を選定できる。さらに、キーワードと文書データＴの類似度を用いることで、単純なキーワードとの一致検索よりも、ユーザが知りたい知識の知見者を高精度に選定できる。また、本実施形態では、既存の文書データＴを用いるため、様々な種類の文書データＴが検索されることになる。それに対して、文書データＴの類似度に加えて、文書データＴの重み度も用いて候補者を選定することで、様々な種類の文書データＴが検索された場合でも、ユーザが知りたい知識の知見者を高精度に選定できる。このように、本実施形態によると、ユーザが知りたい知識についての知見を有する候補者を適切に選定できる。
【0036】
なお、本実施形態では、候補者選定装置１０が、ユーザからのキーワードの入力を受け付ける処理と、キーワードに基づいたスコア算出及び候補者の選定処理と、候補者の表示処理とを行っていたが、これらの処理を複数の装置により行ってもよい。すなわち例えば、ユーザが、端末などの装置にキーワードを入力し、候補者選定装置１０が、その装置からキーワードを通信で取得して、キーワードに基づいたスコア算出及び候補者の選定処理を行ってもよい。そしてこの場合、候補者選定装置１０は、選定した候補者の情報をユーザが操作する装置に送信して、その装置が候補者の情報を表示してもよい。
【0037】
（他の例）
上述の本実施形態においては、文書データＴの重み度は、予め設定されていたが、重み度取得部３４により、自動で重み度を設定してもよい。この場合、重み度取得部３４は、候補者の評価スコアに基づいて、重み度を設定する。例えば、重み度取得部３４は、評価スコアが高いほど、その候補者を選定する際のスコアの算出に用いた、その候補者を作成者Ｐとする文書データＴが属する文書群ＧＲの重み度合いを高くする。すなわち例えば、図４の例で作成者ＰＢを候補者として選定した後に、ユーザが作成者ＰＢについての評価スコアを高い値に入力したとする。この場合、重み度取得部３４は、図３に示す作成者ＰＢが作成した文書Ｔ２、Ｔ５が属する文書群ＧＲ３の重み度を、高くするように更新する。すなわち、評価スコアが高い場合には、候補者の選定に用いた文書データＴ２、Ｔ５が属する文書群ＧＲ３が、候補者の選定に有効な文書群であったとして、文書群ＧＲ３の重み度を高くする。これにより、これまでの評価を蓄積、学習して、候補者の選定をより高精度に行うことが可能となる。
上述の本実施形態においては、文書データＴの重み度は、予め設定されていたが、重み度取得部３４により、自動で重み度を設定してもよい。この場合、重み度取得部３４は、候補者の評価スコアに基づいて、重み度を設定する。例えば、重み度取得部３４は、評価スコアが高いほど、その候補者を選定する際のスコアの算出に用いた、その候補者を作成者Ｐとする文書データＴが属する文書群ＧＲの重み度合いを高くする。すなわち例えば、図４の例で作成者ＰＢを候補者として選定した後に、ユーザが作成者ＰＢについての評価スコアを高い値に入力したとする。この場合、重み度取得部３４は、図３に示す作成者ＰＢが作成した文書Ｔ２、Ｔ５が属する文書群ＧＲ３の重み度を、高くするように更新する。すなわち、評価スコアが高い場合には、候補者の選定に用いた文書データＴ２、Ｔ５が属する文書群ＧＲ３が、候補者の選定に有効な文書群であったとして、文書群ＧＲ３の重み度を高くする。これにより、これまでの評価を蓄積、学習して、候補者の選定をより高精度に行うことが可能となる。
【0038】
（効果）
以上説明したように、本開示に係る候補者選定装置１０は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部３０と、予め記憶された複数の文書データＴについて、キーワードとの類似度を算出する類似度算出部３２と、文書データＴに対して設定された重み度を取得する重み度取得部３４と、重み度と類似度とに基づき、文書データＴ毎に、キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部３６と、文書データＴ毎のスコアに基づき、文書データＴの作成者Ｐにスコアを割り振るスコア割り振り部３８と、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部４０と、を含む。
以上説明したように、本開示に係る候補者選定装置１０は、ユーザによって入力されたキーワードを取得するキーワード取得部３０と、予め記憶された複数の文書データＴについて、キーワードとの類似度を算出する類似度算出部３２と、文書データＴに対して設定された重み度を取得する重み度取得部３４と、重み度と類似度とに基づき、文書データＴ毎に、キーワードとの関連度合いを示すスコアを算出するスコア算出部３６と、文書データＴ毎のスコアに基づき、文書データＴの作成者Ｐにスコアを割り振るスコア割り振り部３８と、作成者Ｐに割り振られたスコアに基づき、ユーザが知りたい知識の知見を有する候補者を選定する候補者選定部４０と、を含む。
【0039】
本開示に係る候補者選定装置１０は、既存の文書データＴとキーワードとの類似度を用いて候補者を選定するため、例えば単純なキーワードとの一致検索よりも、ユーザが知りたい知識の知見者を高精度に選定できる。また、候補者選定装置１０は、文書データＴの類似度に加えて、文書データＴの重み度も用いて候補者を選定することで、様々な種類の文書データＴが検索された場合でも、ユーザが知りたい知識の知見者を高精度に選定できる。このように、本開示によると、ユーザが知りたい知識についての知見を有する候補者を適切に選定できる。
【0040】
重み度取得部３４は、文書の内容毎に分類された複数の文書群ＧＲのうちで、文書データＴが属する文書群ＧＲに設定された重み度を、文書データＴに対して設定された重み度として取得する。本開示によると、文書の内容毎に分類された文書群ＧＲ毎に重み度が設定されるため、様々な種類の文書データＴが検索された場合でも、ユーザが知りたい知識の知見者を高精度に選定できる。
【0041】
重み度取得部３４は、候補者が知見を有するかの評価を示す評価スコアに基づいて、重み度を設定する。これにより、これまでの評価を蓄積、学習して、候補者の選定をより高精度に行うことが可能となる。
【0042】
スコア割り振り部３８は、スコアが所定範囲外にある文書データＴのスコアを除外して、スコアが所定範囲内にある文書データＴのスコアに基づいて、作成者Ｐにスコアを割り振る。本開示によると、スコアが所定範囲外にある文書データＴを足切りすることで、ノイズを除去して、候補者の選定を高精度に行うことが可能となる。
【0043】
スコア割り振り部３８は、作成者Ｐが知見を有するかの評価を示す評価スコアにも基づき、文書データＴの作成者Ｐにスコアを割り振る。本開示によると、過去の評価にも基づいてスコアを割り振るため、過去の評価を参酌して、候補者の選定を高精度に行うことが可能となる。
【0044】
候補者選定装置１０は、選定された候補者の情報を表示部２２に表示させる表示制御部４２を更に含む。本開示によると、選定された候補者の情報を表示部２２に表示することで、ユーザに候補者を適切に認識させることができる。
【0045】
以上、本開示の実施形態を説明したが、この実施形態の内容により実施形態が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
【符号の説明】
【0046】
１０ 候補者選定装置
３０ キーワード取得部
３２ 類似度算出部
３４ 重み度取得部
３６ スコア算出部
３８ スコア割り振り部
４０ 候補者選定部
４２ 表示制御部
Ｐ 作成者
Ｔ 文書データ
３０ キーワード取得部
３２ 類似度算出部
３４ 重み度取得部
３６ スコア算出部
３８ スコア割り振り部
４０ 候補者選定部
４２ 表示制御部
Ｐ 作成者
Ｔ 文書データ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】