特開 2024-25935 情報提供プログラム、情報提供方法、および情報提供システム

(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】P2024025935

(43)【公開日】2024-02-28

(54)【発明の名称】情報提供プログラム、情報提供方法、および情報提供システム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/33 20190101AFI20240220BHJP

   G06F 16/63 20190101ALI20240220BHJP

   G06F 16/383 20190101ALI20240220BHJP

【ＦＩ】

G06F16/33

G06F16/63

G06F16/383

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022129320

(22)【出願日】2022-08-15

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100104190

【弁理士】

【氏名又は名称】酒井 昭徳

(72)【発明者】

【氏名】田島 圭

(72)【発明者】

【氏名】小木曽 貴大

(72)【発明者】

【氏名】林 未実子

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175DA01

5B175GA04

(57)【要約】

【課題】ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすること。
【解決手段】情報処理装置は、ウェブ会議の参加メンバーの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、音声認識結果から抽出したキーワード（例えば、キーワード１７２１～１７２３）に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索する。例えば、情報処理装置は、記事データｄ１～ｄ３を出力する際に、音声認識結果から抽出したキーワード１７２１～１７２３を、当該キーワード１７２１～１７２３ごとに固定、修正および削除のいずれかの状態を指定可能に出力する。情報処理装置は、出力対象の記事情報を検索する次回以降の検索処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う。
【選択図】図１８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、前記１または複数のユーザに対して、検索した前記記事情報に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供プログラム。

【請求項2】

前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、前記複数の記事情報から、前記固定と指定されたキーワードを含み、かつ、前記削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供プログラム。

【請求項3】

検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、さらに、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに修正可能に出力し、
前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、さらに、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供プログラム。

【請求項4】

前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、前記複数の記事情報から、前記固定と指定されたキーワードおよび前記修正後のキーワードの少なくともいずれかを含み、かつ、前記削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索する、ことを特徴とする請求項３に記載の情報提供プログラム。

【請求項5】

一定時間が経過するたびに、前記１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の情報提供プログラム。

【請求項6】

前記抽出する処理は、
前記音声認識結果から当該音声認識結果における出現数が多い上位所定数のキーワードを抽出する、ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報提供プログラム。

【請求項7】

１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、前記１または複数のユーザに対して、検索した前記記事情報に関する情報を出力する、処理をコンピュータが実行し、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供方法。

【請求項8】

１または複数のユーザが使用する端末と、
前記１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、検索した前記記事情報に関する情報を前記端末に出力する情報提供装置と、を含み、
前記情報提供装置は、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報提供プログラム、情報提供方法、および情報提供システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、リモートワークの普及にともなって、ウェブ会議を利用する機会が増えている。ウェブ会議は、異なる場所にいるユーザ同士が、インターネットなどを通じてデータを共有したり、会話したりできるシステムである。また、音声データからキーワードを抽出し、キーワードに関連する情報を検索して提示する機能を有するシステムがある。

【0003】

先行技術としては、音声データを音声認識してテキストデータを生成し、テキストデータからキーワードを抽出し、キーワードに対する一般サービス情報があれば表示画面に表示させ、それが地域情報にリンクされていると、地域識別とキーワードにより、地域サービス情報を表示するものがある。また、会話からキーワードが抽出されていない状況でも、一度検索された検索結果の中から未表示の文書タイトルを表示させる技術がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００２－１６５１９３号公報

【特許文献2】特開２００７－３０４７７６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来技術では、ユーザの意に沿った情報（検索結果）を提供することができない場合がある。

【0006】

一つの側面では、本発明は、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

１つの実施態様では、１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、前記１または複数のユーザに対して、検索した前記記事情報に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させ、検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、情報提供プログラムが提供される。

【発明の効果】

【0008】

本発明の一側面によればユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施の形態にかかる情報提供方法の一実施例を示す説明図である。

【図2】図２は、情報提供システム２００のシステム構成例を示す説明図である。

【図3】図３は、情報提供装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、ユーザ端末２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。

【図5】図５は、記事マスタ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図6】図６は、タグマスタ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図7】図７は、記事タグテーブル２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図8】図８は、情報提供装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。

【図9】図９は、記事別タグ出現数テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図10】図１０は、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図11】図１１は、条件マスタ１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図12】図１２は、情報提供システム２００の第１の動作例を示す説明図である。

【図13】図１３は、情報提供システム２００の第２の動作例を示す説明図である。

【図14】図１４は、会議管理テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。

【図15】図１５は、情報提供システム２００の第３の動作例を示す説明図である。

【図16】図１６は、記事情報の検索例を示す説明図である。

【図17】図１７は、ウェブ会議画面の第１の画面例を示す説明図（その１）である。

【図18】図１８は、ウェブ会議画面の第１の画面例を示す説明図（その２）である。

【図19】図１９は、ウェブ会議画面の第１の画面例を示す説明図（その３）である。

【図20】図２０は、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。

【図21】図２１は、条件マスタ１１００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。

【図22】図２２は、ウェブ会議画面の第２の画面例を示す説明図である。

【図23】図２３は、情報提供装置２０１の記事収集処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図24】図２４は、情報提供装置２０１の記事解析処理手順の一例を示すフローチャートである。

【図25】図２５は、情報提供装置２０１の情報提供処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。

【図26】図２６は、情報提供装置２０１の情報提供処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

【図27】図２７は、情報提供装置２０１の情報提供処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に図面を参照して、本発明にかかる情報提供プログラム、情報提供方法、および情報提供システムの実施の形態を詳細に説明する。

【0011】

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる情報提供方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、１または複数のユーザに対して、記事情報に関する情報を出力するコンピュータである。１または複数のユーザは、例えば、オンラインコミュニケーションを行うユーザである。

【0012】

オンラインコミュニケーションとは、インターネットなどのネットワークを介して相互に対話するコミュニケーションである。ただし、１または複数のユーザは、対面で会話するオフラインコミュニケーションを行うユーザであってもよい。記事情報は、事物を文章で表す情報である。記事情報は、例えば、ウェブサイトで公開される記事である。

【0013】

ここで、ウェブ会議などにおいて、ユーザにとって有用な情報を提供することは、議論を活性化させる上で重要である。例えば、ユーザに予備知識がないと、他のユーザが発言した単語の意味がわからず、会議中に議論から脱落してしまう場合がある。また、議論が煮詰まってしまうと、誰も発言しなくなり、無為に時間が過ぎてしまうことがある。また、新規事業のためのアイデア出しなどを行う際に、似たようなアイデアしか出てこない場合がある。

【0014】

このため、会議中の音声認識結果からキーワードを抽出し、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）などの技術を利用して、ユーザに対して、キーワードに関連する情報を検索して提示することが考えられる。キーワード（ＫＷ：ｋｅｙｗｏｒｄ）は、例えば、１以上の単語からなる語句である。

【0015】

この際、ユーザの意に沿わない記事が検索結果に含まれるなどの理由で、その根拠となった「検索に使われたキーワード」をユーザが知りたい場合がある。また、一定の時間間隔で検索結果が更新されるような場合に、キーワードによっては、次回以降の検索に引き続き使用したいとユーザが思うものもあれば、次回以降の検索には使われたくないと思うものもある。

【0016】

そこで、本実施の形態では、記事情報の検索に用いられたキーワードについて、固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力することで、検索結果の根拠となったキーワードを把握可能にしつつ、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくする情報提供方法について説明する。ここで、情報処理装置１０１の処理例（下記（１）～（３）の処理に対応）について説明する。

【0017】

（１）情報処理装置１０１は、１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索する。ここで、音声認識結果は、音声データをテキストデータに変換したものである。

【0018】

音声認識には、例えば、ＡＩなどを利用した既存の音声認識技術を用いることができる。音声認識結果は、例えば、一定時間が経過するたびに取得される。一定時間は、例えば、数秒～数分程度の時間である。出力対象の記事情報は、情報提供の対象となる記事情報である。複数の記事情報は、例えば、インターネットなどを介して情報処理装置１０１と接続された情報配信システム（例えば、後述の図２に示す情報配信システム２０３）から取得される。

【0019】

具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、音声認識結果（テキストデータ）を形態素解析することにより、音声認識結果から名詞をキーワードとして抽出する。そして、情報処理装置１０１は、複数の記事情報から、抽出したキーワードを含む記事情報を、出力対象の記事情報として検索する。

【0020】

図１の例では、音声認識結果から抽出されたキーワードを「キーワードＫＷ１，ＫＷ２」とし、キーワードＫＷ１，ＫＷ２に基づいて、複数の記事情報から検索結果１１０（出力対象の記事情報）が検索された場合を想定する。

【0021】

（２）情報処理装置１０１は、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力する。ここで、記事情報に関する情報は、例えば、記事のタイトル、要約、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）などである。また、記事情報に関する情報は、記事の本文であってもよい。

【0022】

固定の状態は、例えば、次回以降の検索に引き続き使用したいキーワードが指定される。また、削除の状態は、例えば、次回以降の検索に使われたくないキーワードが指定される。固定および削除の指定は、例えば、出力されたキーワードの中から指定対象のキーワードを選択することによって行われる。

【0023】

図１の例では、検索結果１１０とともに、キーワードＫＷ１，ＫＷ２が当該キーワードＫＷ１，ＫＷ２ごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力される。

【0024】

（３）情報処理装置１０１は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う。固定と指定されたキーワードを含めた検索は、例えば、固定と指定されたキーワードを用いたＡＮＤ検索やＯＲ検索である。また、削除と指定されたキーワードを除外した検索は、例えば、削除と指定されたキーワードを用いたＮＯＴ検索である。

【0025】

図１の例では、キーワードＫＷ１について固定が指定され、キーワードＫＷ２について削除が指定された場合を想定する。この場合、情報処理装置１０１は、次回以降の検索処理の際に、固定と指定されたキーワードＫＷ１を含めた検索であって、削除と指定されたキーワードＫＷ２を除外した検索を行う。

【0026】

ここでは、次回の検索処理において、キーワードＫＷ１，ＫＷ３，ＫＷ４に基づいて、複数の記事情報から検索結果１２０（出力対象の記事情報）が検索された場合を想定する。キーワードＫＷ１は、固定と指定されたキーワードである。キーワードＫＷ３，ＫＷ４は、直前に取得された音声認識結果（最新の音声認識結果）から抽出されたキーワードである。

【0027】

このように、情報処理装置１０１によれば、記事情報の検索に用いられたキーワードについて、固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力することで、検索結果の根拠となったキーワードを把握可能にしつつ、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることができる。

【0028】

図１の例では、ユーザが、引き続き検索に使用したいキーワードＫＷ１を固定と指定することで、次回以降の検索時に、キーワードＫＷ１を含めた検索を行うことができ、検索結果１２０を自分の意に沿ったものに近づけることができる。また、ユーザは、次回以降の検索には使われたくないキーワードＫＷ２を削除と指定することで、次回以降の検索時に、キーワードＫＷ２を除外した検索を行うことができ、検索結果１２０を自分の意に沿ったものに近づけることができる。

【0029】

（情報提供システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を含む情報提供システム２００のシステム構成例について説明する。ここでは、図１に示した情報処理装置１０１を、情報提供システム２００内の情報提供装置２０１に適用した場合を例に挙げて説明する。情報提供システム２００は、例えば、ウェブ会議を支援するサービスに適用される。

【0030】

図２は、情報提供システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、情報提供システム２００は、情報提供装置２０１と、音声解析システム２０２と、情報配信システム２０３と、複数のユーザ端末２０４と、を含む。情報提供システム２００において、情報提供装置２０１、音声解析システム２０２、情報配信システム２０３およびユーザ端末２０４は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。

【0031】

ここで、情報提供装置２０１は、記事マスタ２２０、タグマスタ２３０、記事タグテーブル２４０を有し、オンラインコミュニケーションを支援するコンピュータである。情報提供装置２０１は、例えば、アプリケーションサーバ、データベースサーバなどにより実現される。

【0032】

なお、記事マスタ２２０、タグマスタ２３０および記事タグテーブル２４０の記憶内容については、図５～図７を用いて後述する。

【0033】

音声解析システム２０２は、音声データをテキストデータに変換するコンピュータである。音声解析システム２０２は、例えば、Ｗｅｂ ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）により音声解析機能を提供する外部サービスである。

【0034】

情報配信システム２０３は、各種の記事情報を配信するコンピュータである。情報配信システム２０３は、例えば、新聞社、通信社、テレビ局などが運営するニュースサイトであってもよい。音声解析システム２０２および情報配信システム２０３は、例えば、１または複数のサーバによりそれぞれ実現される。

【0035】

ユーザ端末２０４は、ユーザが使用するコンピュータである。ユーザ端末２０４は、オンラインコミュニケーションを行う１または複数のユーザの発話内容を音声データとして記録する機能を有する。オンラインコミュニケーションは、例えば、ウェブ会議である。ユーザは、例えば、ウェブ会議の参加メンバーである。

【0036】

また、ユーザ端末２０４は、例えば、Ｗｅｂ ＡＰＩを利用して、音声解析システム２０２にアクセスすることにより、１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データから音声認識結果を取得することができる。ユーザ端末２０４は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットＰＣ、スマートフォンなどである。

【0037】

なお、ここでは情報提供装置２０１とユーザ端末２０４とを別体に設けることにしたが、これに限らない。例えば、情報提供装置２０１は、ユーザ端末２０４により実現されることにしてもよい。また、音声解析システム２０２の機能は、情報提供装置２０１やユーザ端末２０４により実現されてもよい。

【0038】

（情報提供装置２０１のハードウェア構成例）
つぎに、情報提供装置２０１のハードウェア構成例について説明する。

【0039】

図３は、情報提供装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報提供装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６と、可搬型記録媒体３０７と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

【0040】

ここで、ＣＰＵ３０１は、情報提供装置２０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭがＯＳのプログラムを記憶し、ＲＯＭがアプリケーションプログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

【0041】

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

【0042】

通信Ｉ／Ｆ３０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０（図２参照）に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、図２に示した音声解析システム２０２、情報配信システム２０３、ユーザ端末２０４）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワーク２１０と装置内部とのインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０５には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

【0043】

可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御に従って可搬型記録媒体３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。可搬型記録媒体３０７は、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶する。可搬型記録媒体３０７としては、例えば、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。

【0044】

なお、情報提供装置２０１は、上述した構成部のほかに、例えば、入力装置、ディスプレイなどを有することにしてもよい。また、図２に示した音声解析システム２０２、情報配信システム２０３についても、情報提供装置２０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。

【0045】

（ユーザ端末２０４のハードウェア構成例）
つぎに、ユーザ端末２０４のハードウェア構成例について説明する。

【0046】

図４は、ユーザ端末２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、ユーザ端末２０４は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、通信Ｉ／Ｆ４０３と、カメラ４０４と、ディスプレイ４０５と、入力装置４０６と、スピーカ４０７と、マイクロフォン４０８と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

【0047】

ここで、ＣＰＵ４０１は、ユーザ端末２０４の全体の制御を司る。ＣＰＵ４０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

【0048】

通信Ｉ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部のコンピュータ（例えば、情報提供装置２０１）に接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と自装置内部とのインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。

【0049】

カメラ４０４は、画像（静止画または動画）を撮影して画像データを出力する撮影装置である。カメラ４０４は、例えば、ユーザ端末２０４を利用するユーザの顔を撮影可能な位置に設置される。

【0050】

ディスプレイ４０５は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ４０５は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどであってもよい。

【0051】

入力装置４０６は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０６は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよく、また、キーボードやマウスなどであってもよい。スピーカ４０７は、電気信号を音声に変換して、音声を出力する。マイクロフォン４０８は、音声を受音して電気信号に変換する音声入力デバイスである。

【0052】

なお、ユーザ端末２０４は、上述した構成部のほかに、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、近距離無線通信Ｉ／Ｆ、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ、可搬型記録媒体などを有することにしてもよい。

【0053】

（記事マスタ２２０の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、情報提供装置２０１が有する記事マスタ２２０の記憶内容について説明する。記事マスタ２２０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0054】

図５は、記事マスタ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、記事マスタ２２０は、メディアＩＤ、記事ＩＤ、タイトル、ＵＲＬ、本文、要約、ジャンルおよびカテゴリのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、記事情報（例えば、記事情報５００－１）をレコードとして記憶する。

【0055】

ここで、メディアＩＤは、ウェブサイトを一意に識別する識別子である。記事ＩＤは、記事を一意に識別する識別子である。タイトルは、記事のタイトルである。ＵＲＬは、ウェブサイト内の記事が掲載されたページのＵＲＬである。本文は、記事の本文である。要約は、記事の要約である。

【0056】

ジャンルは、記事が属するジャンルである。カテゴリは、記事が属するカテゴリである。ジャンルは、記事を分類するための大分類に相当する。カテゴリは、同一ジャンル内の記事を分類するための小分類に相当する。なお、記事情報には、例えば、掲載日時、掲載企業名、掲載メディア名、サムネイルＵＲＬなどが含まれていてもよい。

【0057】

（タグマスタ２３０の記憶内容）
つぎに、図６を用いて、情報提供装置２０１が有するタグマスタ２３０の記憶内容について説明する。タグマスタ２３０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0058】

図６は、タグマスタ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、タグマスタ２３０は、タグＩＤおよびタグ名のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、タグ情報（例えば、タグ情報６００－１～６００－１６）をレコードとして記憶する。

【0059】

ここで、タグＩＤは、タグを一意に識別する識別子である。タグは、記事の本文から抽出されたキーワードに相当する。タグ名は、タグを示す文字列（キーワード）である。

【0060】

（記事タグテーブル２４０の記憶内容）
つぎに、図７を用いて、情報提供装置２０１が有する記事タグテーブル２４０の記憶内容について説明する。記事タグテーブル２４０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

【0061】

図７は、記事タグテーブル２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、記事タグテーブル２４０は、記事ＩＤ、タグＩＤ、タグ出現数およびスコアのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、タグ記事情報（例えば、タグ記事情報７００－１～７００－８）をレコードとして記憶する。

【0062】

ここで、記事ＩＤは、記事を一意に識別する識別子である。タグＩＤは、タグを一意に識別する識別子である。タグ出現数は、記事ＩＤにより識別される記事における、タグＩＤにより識別されるタグの出現数を示す。スコアは、タグのスコアを示す。スコアは、記事におけるタグの重要度を示す。スコアは、値が大きいほど重要度が高いことを表す。

【0063】

例えば、タグ記事情報７００－１は、記事ＩＤ「２５８９４」により識別される記事の本文における、タグＩＤ「３００１４」により識別されるタグ（キーワード）のタグ出現数「２」およびスコア「０．３５２５７８６１２」を示す。

【0064】

（情報提供装置２０１の機能的構成例）
図８は、情報提供装置２０１の機能的構成例を示すブロック図である。図８において、情報提供装置２０１は、取得部８０１と、抽出部８０２と、検索部８０３と、受付部８０４と、出力部８０５と、を含む。取得部８０１～出力部８０５は制御部８００となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４、可搬型記録媒体３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０５により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。

【0065】

取得部８０１は、複数の記事情報を取得する。ここで、記事情報は、記事を表す情報である。記事情報は、例えば、記事のタイトル、本文、ジャンル、カテゴリなどを含む。具体的には、例えば、取得部８０１は、図２に示した情報配信システム２０３（外部サービス）から、複数の記事情報を取得する。

【0066】

より詳細に説明すると、例えば、取得部８０１は、記事一覧情報（不図示）を参照して、記事情報が掲載されたページ（ウェブページ）のＵＲＬを特定する。記事一覧情報は、各種ウェブサイトの各ページのＵＲＬなどをリスト化して示す情報である。記事一覧情報は、例えば、情報提供装置２０１の管理者によって作成・更新されて、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。

【0067】

そして、取得部８０１は、特定したＵＲＬを用いて情報配信システム２０３にアクセスすることにより、各ページのＨＴＭＬデータから記事情報を取得する。ＨＴＭＬデータには、例えば、記事のタイトル、本文、ジャンル、カテゴリ、掲載日時などが含まれる。取得された記事情報は、例えば、図５に示した記事マスタ２２０に記憶される。

【0068】

例えば、取得部８０１は、メディアＩＤおよび記事ＩＤと対応付けて、取得した記事情報を記事マスタ２２０に登録する。メディアＩＤは、ウェブサイトを一意に識別するＩＤであり、例えば、ＨＴＭＬデータから特定される。記事ＩＤは、記事を一意に識別するＩＤであり、例えば、情報提供装置２０１によって生成される。

【0069】

また、記事情報には、記事の要約が含まれてもよい。記事の要約は、例えば、ＨＴＭＬデータから特定されてもよく、また、情報提供装置２０１によって生成されてもよい。要約は、例えば、ＬＳＡ（Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）やＬｕｈｎなどの既存のアルゴリズムを用いて生成されてもよい。

【0070】

ただし、記事マスタ２２０は、例えば、情報提供装置２０１がアクセス可能な他のコンピュータが有していてもよい。この場合、情報提供装置２０１は、他のコンピュータにアクセスすることにより、記事マスタ２２０内の複数の記事情報を取得してもよい。また、記事マスタ２２０は、例えば、情報提供システム２００の管理者などにより人手で作成されてもよい。

【0071】

抽出部８０２は、取得された複数の記事情報の各記事情報からキーワードを抽出する。具体的には、例えば、所定のアルゴリズムで各記事情報の本文を形態素解析することにより、各記事情報から名詞をキーワードとして抽出する。所定のアルゴリズムは、任意に設定可能である。記事情報の本文は、例えば、記事マスタ２２０から特定される。

【0072】

より詳細に説明すると、例えば、抽出部８０２は、記事によってばらつきのある全角半角を全角または半角に統一し、本文の形態素解析を実施する。そして、抽出部８０２は、分割した形態素の中から、品詞が「名詞」の語をキーワードとして抽出する。抽出されたキーワード（名詞）は、例えば、記事ＩＤと対応付けて、不図示のキーワードテーブルに登録される。

【0073】

また、抽出部８０２は、各記事情報から、予め設定されたストップワードを除外したキーワードを抽出してもよい。ここで、ストップワードとは、処理対象外とする単語である。単語の中には、一般的であるといった理由で処理対象外としたいものがある。このような単語は、ストップワードとして設定しておくことで、処理対象外とすることができる。抽出されたキーワードは、例えば、図６に示したタグマスタ２３０にタグとして記憶される。

【0074】

また、抽出部８０２は、各記事情報から抽出したキーワードの当該各記事情報における出現数を計数する。具体的には、例えば、抽出部８０２は、各記事情報について、タグマスタ２３０を参照して、各記事情報におけるタグ（キーワード）の出現数を計数してもよい。計数されたタグ（キーワード）の出現数は、例えば、図９に示すような記事別タグ出現数テーブル９００に記憶される。

【0075】

図９は、記事別タグ出現数テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９において、記事別タグ出現数テーブル９００は、記事ＩＤ、タグＩＤおよびタグ出現数のフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、記事別タグ出現数情報（例えば、記事別タグ出現数９００－１～９００－１６）がレコードとして記憶される。

【0076】

ここで、記事ＩＤは、記事を一意に識別する識別子である。タグＩＤは、タグ（キーワード）を一意に識別する識別子である。タグ出現数は、記事ＩＤにより識別される記事（記事情報）における、タグＩＤにより識別されるタグ（キーワード）の出現数である。例えば、記事別タグ出現数情報９００－１は、記事ＩＤ「１」により識別される記事における、タグＩＤ「１」により識別されるタグの出現数「６」を示す。

【0077】

また、抽出部８０２は、各記事情報から抽出したキーワードごとに、各記事情報におけるキーワードの出現頻度と、複数の記事情報におけるキーワードを含む記事情報の割合とに基づいて、スコアを算出してもよい。スコアは、各記事情報におけるキーワードの重要度を表す指標値である。

【0078】

スコアとしては、例えば、ｔｆ－ｉｄｆ値を用いることができる。ここで、ｔｆ（ｔｅｒｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、各記事情報におけるキーワードの出現頻度に相当する。ｔｆ値は、記事の本文中に出現する頻度が高いほど、そのキーワードは重要である可能性が高いという考え方に基づく指標値である。

【0079】

ｉｄｆ（ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、複数の記事情報におけるキーワードを含む記事情報の割合の逆数に相当する。ｉｄｆ値は、多くの記事に出現するキーワードは一つの記事の特徴語にはなりにくいという考え方に基づく指標値である。ｔｆ－ｉｄｆ値は、ｔｆ値とｉｄｆ値とを掛け合わせた値である。ｔｆ－ｉｄｆ値の算出には、既存の計算式を用いることができる。

【0080】

より詳細に説明すると、例えば、抽出部８０２は、図９に示した記事別タグ出現数テーブル９００を参照して、ｔｆ－ｉｄｆモデルを作成する。なお、ｔｆ－ｉｄｆモデルを作成するとは、例えば、ｔｆ－ｉｄｆ値の計算に用いられる変数（全記事数、各キーワードが出現する記事数など）を記録することである。

【0081】

そして、抽出部８０２は、作成したｔｆ－ｉｄｆモデルを用いて、記事情報ごとに、各記事情報から抽出した各キーワードのスコア（ｔｆ－ｉｄｆ値）を算出する。算出されたスコア（ｔｆ－ｉｄｆ値）は、例えば、図７に示した記事タグテーブル２４０に記憶される。例えば、抽出部８０２は、記事ＩＤと対応付けて、各タグ（キーワード）のタグＩＤ、タグ出現数およびスコアを、記事タグテーブル２４０に登録する。

【0082】

また、取得部８０１は、１または複数のユーザの所定期間Ｔの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する。ここで、１または複数のユーザは、オンラインコミュニケーションを行うユーザであり、例えば、ウェブ会議の参加メンバーである。所定期間Ｔは、任意に設定可能である。

【0083】

所定期間Ｔは、例えば、一定時間ごとの期間である。一定時間は、例えば、数秒～数分程度である。具体的には、例えば、取得部８０１は、図２に示したユーザ端末２０４から、一定時間が経過するたびに、１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する。

【0084】

また、音声認識結果は、図２に示した音声解析システム２０２から取得されてもよい。例えば、取得部８０１は、音声解析システム２０２から、一定時間が経過するたびに、１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得してもよい。

【0085】

また、情報提供装置２０１は、例えば、音声データをテキストデータに変換する機能を有していてもよい。この場合、取得部８０１は、例えば、ユーザ端末２０４から、一定時間が経過するたびに、１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データを取得する。そして、取得部８０１は、取得した音声データを解析してテキストデータに変換することにより、音声認識結果を取得してもよい。

【0086】

抽出部８０２は、取得された音声認識結果からキーワードを抽出する。具体的には、例えば、抽出部８０２は、音声認識結果が取得されるたびに、取得された音声認識結果からキーワードを抽出する。

【0087】

より詳細に説明すると、例えば、抽出部８０２は、取得された音声認識結果を所定のアルゴリズムで形態素解析することにより、音声認識結果から名詞をキーワードとして特定する。所定のアルゴリズムは、各記事情報からキーワードを抽出する際のアルゴリズムと同じアルゴリズムである。

【0088】

つぎに、抽出部８０２は、特定したキーワードの音声認識結果における出現数を計数する。特定されたキーワードと、計数されたキーワードの出現数は、例えば、図１０に示すようなキーワード出現数テーブル１０００に記憶される。

【0089】

図１０は、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１０において、キーワード出現数テーブル１０００は、キーワードおよび出現数のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、出現数情報（例えば、出現数情報１０００－１～１０００－３）をレコードとして記憶する。

【0090】

ここで、キーワードは、音声認識結果から特定されたキーワードである。出現数は、音声認識結果においてキーワードが出現した回数である。キーワード出現数テーブル１０００には、出現数が多い順に出現数情報が記憶される。

【0091】

そして、抽出部８０２は、音声認識結果から当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個のキーワードを抽出してもよい。Ｎは、任意に設定可能であり、例えば、２～５程度の値に設定される。また、抽出部８０２は、音声認識結果から当該音声認識結果における出現数が閾値以上のキーワードを抽出してもよい。

【0092】

例えば、抽出部８０２は、キーワード出現数テーブル１０００を参照して、出現数が多い上位Ｎ個のキーワードを抽出する。閾値は、任意に設定可能であり、例えば、５～１０程度の値に設定される。抽出されたキーワードは、例えば、検索用タグとして記憶される。なお、キーワード出現数テーブル１０００は、例えば、新たな音声認識結果が取得されるたびに初期化される。また、キーワード出現数テーブル１０００は、ウェブ会議が行われている間は随時更新されて、キーワードおよび出現数が蓄積されてもよい。

【0093】

また、抽出部８０２は、音声認識結果から、予め設定されたストップワードを除外したキーワードを抽出してもよい。具体的には、例えば、抽出部８０２は、音声認識結果から、ストップワードを除外したキーワードのうち当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個のキーワードを抽出してもよい。

【0094】

また、抽出部８０２は、音声認識結果から、固定と指定されたキーワードを除外したキーワードを抽出してもよい。固定と指定されたキーワードは、同一のオンラインコミュニケーション（例えば、同じウェブ会議）において固定と指定されたキーワードである。具体的には、例えば、抽出部８０２は、音声認識結果から、固定と指定されたキーワードを除外したキーワードのうち当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個のキーワードを抽出してもよい。

【0095】

また、抽出部８０２は、音声認識結果から、修正された修正前後のキーワードを除外したキーワードを抽出してもよい。修正された修正前後のキーワードは、同一のオンラインコミュニケーション（例えば、同じウェブ会議）において修正された修正前後のキーワードである。具体的には、例えば、抽出部８０２は、音声認識結果から、修正された修正前後のキーワードを除外したキーワードのうち当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個のキーワードを抽出してもよい。

【0096】

検索部８０３は、音声認識結果から抽出されたキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索する。具体的には、例えば、検索部８０３は、音声認識結果から抽出されたキーワードと各記事情報から抽出されたキーワードとの一致数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。

【0097】

ここで、キーワードの一致数は、音声認識結果から抽出したキーワードと各記事情報から抽出したキーワード（タグ）との一致数である。より詳細に説明すると、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、キーワードの一致数が閾値α以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。閾値αは、任意に設定可能である。キーワードの一致数は、例えば、記事タグテーブル２４０から特定される。

【0098】

また、検索部８０３は、例えば、音声認識結果から抽出されたキーワードの各記事情報における出現数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。キーワードの出現数は、音声認識結果から抽出したキーワードの各記事情報における出現数である。

【0099】

より詳細に説明すると、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、キーワードの出現数が閾値β以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。キーワードの出現数が閾値β以上とは、例えば、音声認識結果から抽出した少なくともいずれかのキーワードの記事情報における出現数が閾値β以上であることを意味する。

【0100】

ただし、キーワードの出現数が閾値β以上は、音声認識結果から抽出したすべてのキーワードの記事情報における出現数が閾値β以上であることを意味してもよい。キーワードの出現数は、例えば、記事タグテーブル２４０から特定される。閾値βは、任意に設定可能である。

【0101】

また、検索部８０３は、音声認識結果から抽出されたキーワードと各記事情報から抽出されたキーワードとの一致数と、音声認識結果から抽出されたキーワードの各記事情報における出現数とに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。具体的には、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、キーワードの一致数が閾値α以上、かつ、キーワードの出現数が閾値β以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。

【0102】

また、検索部８０３は、各記事情報について、各記事情報から抽出されたキーワードのうち、算出されたスコアが閾値γ以上となるキーワードを特定してもよい。閾値γは、任意に設定可能である。また、検索部８０３は、各記事情報について、各記事情報から抽出されたキーワードのうち、算出されたスコアが高い上位Ｍ個のキーワードを特定してもよい。Ｍは、任意に設定可能であり、３０程度の値に設定される。各キーワードのスコアは、例えば、ｔｆ－ｉｄｆ値であり、記事タグテーブル２４０から特定される。

【0103】

そして、検索部８０３は、音声認識結果から抽出されたキーワードと各記事情報について特定したキーワードとの一致数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。また、検索部８０３は、各記事情報について特定したキーワードのうち音声認識結果から抽出したキーワードの各記事情報における出現数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。

【0104】

例えば、検索部８０３は、キーワードの一致数や出現数を、各記事情報について特定されたキーワード（スコアが高い上位Ｍ個のキーワード）と、音声認識結果から抽出されたキーワードとを比較することによって判断する。これにより、検索部８０３は、記事における重要度がある程度高いキーワード（タグ）を対象として、キーワードの一致数や出現数を判断することができる。なお、出力対象となる記事情報の検索例については、図１６を用いて後述する。

【0105】

出力部８０５は、１または複数のユーザに対して、検索された記事情報に関する情報を出力する。ここで、記事情報に関する情報は、例えば、記事のタイトル、要約、ＵＲＬなどである。また、記事情報に関する情報は、記事の本文であってもよい。

【0106】

具体的には、例えば、出力部８０５は、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出されたキーワード（直前に抽出されたキーワード）のうち、検索された記事情報に対応するキーワードを当該記事情報と対応付けて出力してもよい。

【0107】

また、出力部８０５は、検索された記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力する。固定の状態は、例えば、次回以降の検索に引き続き使用したいキーワードが指定される。削除の状態は、例えば、次回以降の検索に使われたくないキーワードが指定される。

【0108】

また、出力部８０５は、検索された記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに修正可能に出力してもよい。具体的には、例えば、出力部８０５は、検索された記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能かつ修正可能に出力してもよい。

【0109】

なお、削除と指定されたキーワードが、以降の一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果に一定数以上出現した場合、削除を解除するかを提示してもよい。そして、情報提供装置２０１は、例えば、削除と指定されたキーワードについて、削除を解除するとの指定を受け付けた場合、削除の指定を解除してもよい。

【0110】

なお、出力部８０５は、検索された記事情報に関する情報を出力する際に、固定と指定されたキーワードがある場合、固定と指定されたキーワードを、音声認識結果から抽出されたキーワードと判別可能に出力してもよい。同様に、削除と指定されたキーワードがある場合、出力部８０５は、削除と指定されたキーワードを、音声認識結果から抽出されたキーワードと判別可能に出力してもよい。同様に、修正された修正後のキーワードがある場合、出力部８０５は、修正後のキーワードを、音声認識結果から抽出されたキーワードと判別可能に出力してもよい。

【0111】

出力部８０５の出力形式としては、例えば、通信Ｉ／Ｆ３０５による他のコンピュータ（例えば、ユーザ端末２０４）への送信、図４に示したユーザ端末２０４のディスプレイ４０５への表示、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶、不図示のプリンタへの印刷出力などがある。

【0112】

より詳細に説明すると、例えば、出力部８０５は、ウェブ会議画面上に、検索された記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能かつ修正可能に出力してもよい。

【0113】

ウェブ会議画面は、ウェブ会議を行う際に表示される操作画面である。ウェブ会議画面は、例えば、ウェブ会議の参加メンバー（１または複数のユーザ）のユーザ端末２０４のディスプレイ４０５に表示される。ウェブ会議画面において、キーワードの固定および削除の指定や、キーワードの修正は、例えば、ユーザ端末２０４の入力装置４０６を用いたユーザの操作入力により行われる。

【0114】

なお、ウェブ会議画面の画面例については、図１７～図１９および図２２を用いて後述する。

【0115】

受付部８０４は、出力されたキーワード（音声認識結果から抽出されたキーワード）のうちのいずれかのキーワードの固定の指定を受け付ける。具体的には、例えば、受付部８０４は、ユーザ端末２０４から、ウェブ会議画面において行われたキーワードの固定の指定結果を受信することにより、キーワードの固定の指定を受け付ける。

【0116】

また、受付部８０４は、出力されたキーワード（音声認識結果から抽出されたキーワード）のうちのいずれかのキーワードの削除の指定を受け付ける。具体的には、例えば、受付部８０４は、ユーザ端末２０４から、ウェブ会議画面において行われたキーワードの削除の指定結果を受信することにより、キーワードの削除の指定を受け付ける。

【0117】

また、受付部８０４は、出力されたキーワード（音声認識結果から抽出されたキーワード）のうちのいずれかのキーワードについて、修正後のキーワードを受け付ける。具体的には、例えば、受付部８０４は、ユーザ端末２０４から、ウェブ会議画面において行われたキーワードの修正結果を受信することにより、修正された修正後のキーワードを受け付ける。

【0118】

受け付けたキーワードの固定、削除の指定、および、修正後のキーワードについての情報は、例えば、図１１に示すような条件マスタ１１００に記憶される。

【0119】

図１１は、条件マスタ１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１１において、条件マスタ１１００は、キーワードおよび固定／修正／削除のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、検索条件情報（例えば、検索条件情報１１００－１～１１００－３）をレコードとして記憶する。

【0120】

ここで、キーワードは、固定と指定されたキーワード、削除と指定されたキーワード、または、修正されたキーワードを示す。固定／修正／削除は、キーワードが、固定と指定されたのか、削除と指定されたのか、修正されたのかを示す。

【0121】

例えば、検索条件情報１１００－１は、固定と指定されたキーワード「Ａ社」を示す。検索条件情報１１００－２は、削除と指定されたキーワード「半導体」を示す。検索条件情報１１００－３は、修正された修正後のキーワード「医薬品」を示す。検索条件情報１１００－３には、修正前のキーワード「違約金」も示されている。

【0122】

なお、条件マスタ１１００は、例えば、ウェブ会議が行われている間は随時更新されて、ウェブ会議が終了したら初期化される。

【0123】

検索部８０３は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う。また、検索部８０３は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行ってもよい。

【0124】

固定と指定されたキーワードは、例えば、ウェブ会議画面に表示された、音声認識結果から抽出されたキーワードうち、ユーザの操作入力により、固定と指定されたキーワードである。また、削除と指定されたキーワードは、例えば、ウェブ会議画面に表示された、音声認識結果から抽出されたキーワードうち、ユーザの操作入力により、削除と指定されたキーワードである。また、修正後のキーワードは、例えば、ウェブ会議画面に表示された、音声認識結果から抽出されたキーワードうち、ユーザの操作入力により、修正された修正後のキーワードである。

【0125】

具体的には、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、固定と指定されたキーワードを含み、かつ、削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索してもよい。また、検索部８０３は、複数の記事情報から、固定と指定されたキーワードおよび修正後のキーワードの少なくともいずれかを含み、かつ、削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索してもよい。

【0126】

より詳細に説明すると、例えば、検索部８０３は、図１１に示した条件マスタ１１００を参照して、固定と指定されたキーワードを検索キーワードとして特定する。また、検索部８０３は、条件マスタ１１００を参照して、修正された修正後のキーワードを検索キーワードとして特定する。

【0127】

また、検索部８０３は、条件マスタ１１００を参照して、削除と指定されたキーワードを非検索キーワードとして特定する。そして、検索部８０３は、特定した検索キーワードと、非検索キーワードとに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索する。

【0128】

例えば、検索部８０３は、検索キーワードと各記事情報から抽出されたキーワードとの一致数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。この際、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。非検索キーワードを含む記事情報は、例えば、非検索キーワードを本文に含む記事情報である。

【0129】

具体的には、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、検索キーワードの一致数が閾値α以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。ただし、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。検索キーワードの一致数は、例えば、記事タグテーブル２４０から特定される。

【0130】

また、検索部８０３は、例えば、検索キーワードの各記事情報における出現数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。この際、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。

【0131】

具体的には、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、検索キーワードの出現数が閾値β以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。ただし、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。

【0132】

検索キーワードの出現数が閾値β以上とは、例えば、検索キーワードの少なくともいずれかのキーワードの記事情報における出現数が閾値β以上であることを意味する。ただし、検索キーワードの出現数が閾値β以上は、すべての検索キーワードの記事情報における出現数が閾値β以上であることを意味してもよい。検索キーワードの出現数は、例えば、記事タグテーブル２４０から特定される。

【0133】

また、検索部８０３は、検索キーワードと各記事情報から抽出されたキーワードとの一致数と、検索キーワードの各記事情報における出現数とに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。この際、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。

【0134】

具体的には、例えば、検索部８０３は、複数の記事情報から、検索キーワードの一致数が閾値α以上、かつ、検索キーワードの出現数が閾値β以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索してもよい。ただし、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。

【0135】

また、検索部８０３は、各記事情報について、各記事情報から抽出されたキーワードのうち、算出されたスコアが閾値γ以上となるキーワードを特定してもよい。また、検索部８０３は、各記事情報について、各記事情報から抽出されたキーワードのうち、算出されたスコアが高い上位Ｍ個のキーワードを特定してもよい。

【0136】

そして、検索部８０３は、検索キーワードと各記事情報について特定したキーワードとの一致数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。また、検索部８０３は、各記事情報について特定したキーワードのうち検索キーワードの各記事情報における出現数に基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索してもよい。ただし、検索部８０３は、非検索キーワードを含む記事情報を除外する。

【0137】

例えば、検索部８０３は、検索キーワードの一致数や出現数を、各記事情報について特定されたキーワード（スコアが高い上位Ｍ個のキーワード）と、検索キーワードとを比較することによって判断する。これにより、検索部８０３は、記事における重要度がある程度高いキーワード（タグ）を対象として、検索キーワードの一致数や出現数を判断することができる。

【0138】

また、出力部８０５は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、固定と指定されたキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該固定と指定されたキーワードを出力してもよい。

【0139】

また、出力部８０５は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、修正後のキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該修正後のキーワードを出力してもよい。

【0140】

なお、情報提供装置２０１は、複数の分類からいずれかの分類の選択を受け付けてもよい。分類は、記事を分けるためのジャンル（大分類）、カテゴリ（小分類）などである。ジャンルとしては、例えば、経済、技術、国内、国際、イベントなどがある。例えば、ジャンルを「経済」とすると、カテゴリとしては、経済対策、金融政策などがある。

【0141】

各記事の分類は、例えば、記事マスタ２２０から特定される。

【0142】

また、情報提供装置２０１は、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報のうち、選択された分類に属する記事情報に関する情報を出力してもよい。具体的には、例えば、情報提供装置２０１は、ウェブ会議画面上に、選択されたジャンル／カテゴリと対応付けて、選択されたジャンル／カテゴリに属する記事情報に関する情報を出力してもよい。

【0143】

この際、情報提供装置２０１は、選択されていない他のジャンル／カテゴリに属する記事情報に関する情報については出力しない。なお、ジャンル／カテゴリは、ジャンルとカテゴリとの組合せを示す。例えば、経済／経済対策は、ジャンル「経済」のカテゴリ「経済対策」を示す。

【0144】

また、情報提供装置２０１は、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を、複数の分類に含まれる分類ごとに分けて出力してもよい。具体的には、例えば、情報提供装置２０１は、ウェブ会議画面上に、ジャンル／カテゴリごとに、当該ジャンル／カテゴリに属する記事情報に関する情報を出力してもよい。

【0145】

（情報提供システム２００の動作例）
つぎに、情報提供システム２００の動作例について説明する。まず、図１２を用いて、情報提供システム２００の第１の動作例について説明する。第１の動作例は、例えば、１日に１回決められた時刻（０時など）にバッチ処理として行われる。

【0146】

図１２は、情報提供システム２００の第１の動作例を示す説明図である。図１２において、情報提供装置２０１は、記事一覧情報（不図示）を参照して、情報配信システム２０３から、複数の記事情報を取得する。情報提供装置２０１は、取得した記事情報を記事マスタ２２０に登録する。

【0147】

つぎに、情報提供装置２０１は、取得した複数の記事情報の各記事情報からキーワードを抽出する。また、情報提供装置２０１は、各記事情報から抽出したキーワードの当該各記事情報における出現数を計数する。つぎに、情報提供装置２０１は、各記事情報から抽出したキーワードごとに、スコア（ｔｆ－ｉｄｆ値）を算出する。

【0148】

そして、情報提供装置２０１は、記事ＩＤと対応付けて、各タグ（キーワード）のタグＩＤ、タグ出現数およびスコアを、記事タグテーブル２４０に登録する。これにより、情報提供装置２０１は、各種ウェブサイト上の情報をクローリングして、記事情報を収集することができる。また、情報提供装置２０１は、記事情報を解析して、各タグ（キーワード）の出現数やスコア（ｔｆ－ｉｄｆ値）を求めることができる。

【0149】

つぎに、図１３を用いて、情報提供システム２００の第２の動作例について説明する。第２の動作例は、例えば、ウェブ会議を行うための準備処理として行われる。

【0150】

図１３は、情報提供システム２００の第２の動作例を示す説明図である。図１３において、ユーザ端末２０４は、会議作成リクエストを情報提供装置２０１に送信する。会議作成リクエストは、新たなウェブ会議を作成するための要求である。会議作成リクエストには、例えば、会議ＩＤ、パスなどが含まれる。

【0151】

情報提供装置２０１は、会議作成リクエストを受信すると、例えば、受信した会議作成リクエストに含まれる会議ＩＤ、パスを用いて、図１４に示すような会議管理テーブル１４００に新たな会議情報を登録する。ここで、会議管理テーブル１４００の記憶内容について説明する。

【0152】

図１４は、会議管理テーブル１４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１４において、会議管理テーブル１４００は、会議ＩＤ、パスおよび検索記事ＩＤのフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、会議管理情報（例えば、会議管理情報１４００－１）がレコードとして記憶される。

【0153】

ここで、会議ＩＤは、ウェブ会議を一意に識別する識別子である。パスは、ウェブ会議にアクセスするためのパスである。検索記事ＩＤは、検索された記事（記事情報）の記事ＩＤである。検索記事ＩＤは、初期状態では「空」である。

【0154】

ウェブ会議の会議ＩＤおよびパスは、ウェブ会議の参加メンバーに通知される。各参加メンバーは、通知された会議ＩＤおよびパスを指定することで、同じウェブ会議に参加することができる。例えば、ユーザ端末２０４を用いて、ウェブ会議に参加すると、ウェブ会議画面（例えば、図１７参照）がディスプレイ４０５に表示される。

【0155】

つぎに、図１５を用いて、情報提供システム２００の第３の動作例について説明する。第３の動作例は、例えば、ウェブ会議中に行われる。

【0156】

図１５は、情報提供システム２００の第３の動作例を示す説明図である。図１５において、ユーザ端末２０４は、ウェブ会議の参加メンバー（１または複数のユーザ）の発話内容を記録した音声データを音声解析システム２０２に送信する。ユーザ端末２０４は、例えば、参加メンバーのうちのいずれかのユーザが使用するユーザ端末２０４である。

【0157】

音声解析システム２０２は、ユーザ端末２０４から音声データを受信すると、受信した音声データに対する音声解析処理を実施する。そして、音声解析システム２０２は、受信した音声データの音声認識結果をユーザ端末２０４に送信する。

【0158】

ユーザ端末２０４は、音声解析システム２０２から音声認識結果を受信すると、受信した音声認識結果を情報提供装置２０１に送信する。この際、ユーザ端末２０４は、例えば、会議ＩＤと対応付けて、音声認識結果を情報提供装置２０１に送信する。これにより、情報提供装置２０１は、音声認識結果に対応するウェブ会議を特定することができる。

【0159】

情報提供装置２０１は、音声認識結果を受信すると、受信した音声認識結果からキーワードを抽出する。つぎに、情報提供装置２０１は、記事タグテーブル２４０を参照して、音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、出力対象の記事情報を検索する。そして、情報提供装置２０１は、ウェブ会議画面上に、検索した記事情報に関する情報を出力する。

【0160】

この際、情報提供装置２０１は、音声認識結果から抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能かつ修正可能に出力する。そして、情報提供装置２０１は、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行う。ただし、情報提供装置２０１は、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う。

【0161】

（記事情報の検索例）
つぎに、図１６を用いて、出力対象となる記事情報の検索例について説明する。ここでは、音声認識結果から抽出されたキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索する場合を例に挙げて説明する。また、情報提供装置２０１は、複数の記事情報から、キーワードの一致数が閾値α以上、かつ、キーワードの出現数が閾値β以上となる記事情報を、出力対象の記事情報として検索する場合を想定する。

【0162】

ただし、各記事情報から抽出したキーワード（タグ）のうち、スコアが閾値γ以上となるキーワードを処理対象とする。例えば、キーワードの一致数は、音声認識結果から抽出されたキーワードと、記事情報から抽出されたスコアが閾値γ以上のキーワードとの一致数とする。また、キーワードの出現数は、記事情報から抽出されたスコアが閾値γ以上のキーワードのうち音声認識結果から抽出したキーワードについての記事情報における出現数とする。

【0163】

図１６は、記事情報の検索例を示す説明図である。図１６において、検索用タグ１６００は、音声認識結果から抽出されたキーワードの一例である。ここでは、検索条件として、閾値αを「α＝１」とする。また、閾値βを「β＝１」とする。また、閾値γを「γ＝０」とする。

【0164】

まず、情報提供装置２０１は、タグマスタ２３０を参照して、検索用タグ１６００と一致するタグ名のタグＩＤを特定する。ここでは、検索用タグ１６００の「黒字」と一致するタグ名のタグＩＤ「３００１４」が特定される。また、検索用タグ１６００の「観光」と一致するタグ名のタグＩＤ「２８９６」が特定される。

【0165】

つぎに、情報提供装置２０１は、記事タグテーブル２４０を参照して、特定したタグＩＤに対応する記事ＩＤを特定する。この際、情報提供装置２０１は、記事タグテーブル２４０内のスコアが０以上のレコードを処理対象とする（γ＝０のため）。図１６の例では、記事タグテーブル２４０内のすべてのレコードが処理対象となる。

【0166】

ここでは、タグＩＤ「３００１４」に対応する記事ＩＤ「２５８９４」、「２５８９３」が特定される。また、タグＩＤ「２８９６」に対応する記事ＩＤ「２５８９３」が特定される。

【0167】

ここで、記事ＩＤ「２５８９４」の記事（記事情報）は、検索用タグ１６００とのキーワードの一致数が「１」である。また、記事ＩＤ「２５８９４」の記事は、検索用タグ１６００の「黒字」について、キーワードの出現数が「２」である。記事ＩＤ「２５８９４」の記事は、キーワードの一致数が閾値α以上となり、かつ、キーワードの出現数が閾値β以上となる。このため、情報提供装置２０１は、記事ＩＤ「２５８９４」の記事を、出力対象の記事情報として検索する。

【0168】

また、記事ＩＤ「２５８９３」の記事（記事情報）は、検索用タグ１６００とのキーワードの一致数が「２」である。また、記事ＩＤ「２５８９３」の記事は、検索用タグ１６００の「黒字」について、キーワードの出現数が「２」である。また、記事ＩＤ「２５８９３」の記事は、検索用タグ１６００の「観光」について、キーワードの出現数が「３」である。記事ＩＤ「２５８９３」の記事は、キーワードの一致数が閾値α以上となり、かつ、キーワードの出現数が閾値β以上となる。このため、情報提供装置２０１は、記事ＩＤ「２５８９３」の記事を、出力対象の記事情報として検索する。

【0169】

検索された記事（記事情報）の記事ＩＤ「２５８９４」、「２５８９３」は、例えば、会議ＩＤと対応付けて、図１４に示した会議管理テーブル１４００に記憶される。情報提供装置２０１は、会議管理テーブル１４００を参照して、ウェブ会議画面に表示する記事（記事情報）を特定することができる。

【0170】

（ウェブ会議画面の画面例）
つぎに、ウェブ会議画面の画面例について説明する。ウェブ会議画面は、例えば、ウェブ会議の各参加メンバーが使用するユーザ端末２０４のディスプレイ４０５に表示される。ここでは、キーワード出現数テーブル１０００および条件マスタ１１００の記憶内容の変遷例とともに、ウェブ会議画面の画面例について説明する。

【0171】

まず、図１７～図２０を用いて、ウェブ会議画面の第１の画面例について説明する。

【0172】

図１７～図１９は、ウェブ会議画面の第１の画面例を示す説明図である。図１７において、ウェブ会議画面１７００は、ウェブ会議を行う際に表示される操作画面の一例である。ウェブ会議画面１７００において、画像ｍ１～ｍ５は、参加メンバーの顔画像である。ウェブ会議画面１７００は、記事表示部１７１０を含む。

【0173】

記事表示部１７１０には、記事データｄ１～ｄ３が表示されている。記事データｄ１～ｄ３は、情報提供装置２０１によって検索された記事情報に関する情報の一例である。例えば、記事データｄ１は、記事１のタイトルｔ１と要約ｓ１とを含む。

【0174】

また、記事表示部１７１０内のキーワード欄１７２０には、キーワード１７２１～１７２３が表示されている。キーワード１７２１～１７２３は、参加メンバーの発話内容を記録した音声データの音声認識結果から抽出された出現数が多い上位３個のキーワードであり、記事情報の検索に用いられたキーワードである。

【0175】

図２０は、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。図２０において、（２０－１）、（２０－２）および（２０－３）は、新たな音声認識結果が取得されるたびに更新されたキーワード出現数テーブル１０００の記憶内容を示している。

【0176】

（２０－１）に示すキーワード出現数テーブル１０００では、「Ａ社」、「先端技術」および「半導体」が、出現数が多い上位３個のキーワードである。この場合、「Ａ社」、「先端技術」および「半導体」のキーワードを用いて記事情報の検索が行われ、図１７に示すようなウェブ会議画面１７００が表示される。

【0177】

ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザ（参加メンバー）は、情報提供装置２０１によって検索された各記事のタイトルと要約を確認することができる。また、ウェブ会議画面１７００において、入力装置４０６を用いたユーザの操作入力により、カーソルｃｒを移動させて、記事データｄ１～ｄ３のいずれかを選択すると、選択された記事データに対応するページを表示することができる。

【0178】

例えば、ウェブ会議画面１７００において、ユーザの操作入力により、記事データｄ１を選択すると、記事１のＵＲＬが指定されて、記事１のページを表示することができる。これにより、ユーザ（参加メンバー）は、記事１の詳細な内容を確認することができる。

【0179】

また、ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザは、記事データｄ１～ｄ３の検索に用いられたキーワード１７２１～１７２３を確認することができる。これにより、ユーザは、検索結果の根拠となったキーワードを把握することができ、検索キーワードとして適切なものであるかどうかを判断することができる。

【0180】

また、ウェブ会議画面１７００において、ユーザの操作入力により、キーワード欄１７２０のキーワード１７２１～１７２３のいずれかのキーワードを選択すると、選択したキーワードを、固定と指定したり、削除と指定したり、修正したりすることができる。

【0181】

例えば、ウェブ会議画面１７００において、キーワード１７２３を選択すると、図１８の（１８－１）に示すようなメニュー１８００が表示される。そして、ウェブ会議画面１７００において、カーソルｃｒを移動させて、メニュー１８００内の固定、修正、削除のいずれかを選択すると、キーワード１７２３を、固定と指定したり、削除と指定したり、修正したりすることができる。

【0182】

ここでは、キーワード１７２１について、ユーザが引き続き検索に使用したいと考え、キーワード１７２１が固定と指定された場合を想定する。また、キーワード１７２３について、ユーザが次回以降の検索には使われたくないと考え、キーワード１７２３が削除と指定された場合を想定する。この場合、キーワード１７２１，１７２３についての指定内容が条件マスタ１１００に記憶される。

【0183】

図２１は、条件マスタ１１００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。図２１において、（２１－１）、（２１－２）および（２１－３）は、キーワードの固定、削除の指定、あるいは、修正が行われたことに応じて更新された条件マスタ１１００の記憶内容を示している。

【0184】

（２１－１）に示す条件マスタ１１００は、初期状態のため、検索条件情報が記憶されていない。ここで、キーワード１７２１が固定と指定されると、検索条件情報１１００－１が条件マスタ１１００に登録される。また、キーワード１７２３が削除と指定されると、検索条件情報１１００－２が条件マスタ１１００に登録される。

【0185】

この後、図２０の（２０－２）に示すように、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容が更新され、次の検索が行われた場合を想定する。この場合、図１８の（１８－２）に示すようなウェブ会議画面１７００が表示される。

【0186】

（１８－２）に示すウェブ会議画面１７００において、記事表示部１７１０には、記事データｄ１１，ｄ１２，ｄ１３が表示されている。ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザは、情報提供装置２０１によって検索された各記事（記事データｄ１１～ｄ１３）のタイトルと要約を確認することができる。

【0187】

また、記事表示部１７１０内のキーワード欄１７２０には、キーワード１７２４～１７２６が表示されている。キーワード１７２４～１７２６は、音声認識結果から抽出された出現数が多い上位３個のキーワードである（図２０の（２０－２）参照）。また、記事表示部１７１０内のキーワード欄１７３０には、固定と指定されたキーワード１７２１と、削除と指定されたキーワード１７２３とが表示されている。

【0188】

ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザは、記事データｄ１１～ｄ１３の検索に用いられたキーワード１７２１，１７２４～１７２６を確認することができる。また、キーワード１７２１が、キーワード１７２４～１７２６とは異なるキーワード欄１７３０に表示されている。

【0189】

このため、ユーザは、固定と指定されたキーワード１７２１を、音声認識結果から抽出されたキーワード１７２４～１７２６と容易に区別することができる。また、キーワード欄１７３０において、キーワード１７２３が反転表示されている。このため、ユーザは、キーワード１７２３が削除と指定され、キーワード１７２３を除外した検索が行われたことを把握することができる。

【0190】

ここでは、キーワード１７２５について、ユーザが誤認識されたキーワードだと考え、キーワード１７２５を修正したいと考えた場合を想定する。この場合、ウェブ会議画面１７００において、キーワード１７２５を選択すると、図１９の（１９－１）に示すようなメニュー１９００が表示される。

【0191】

そして、ウェブ会議画面１７００において、カーソルｃｒを移動させて、メニュー１９００内の修正を選択すると、キーワード１７２５を修正することができる。ここでは、キーワード１７２５が「違約金」から「医薬品」に修正された場合を想定する。この場合、キーワード１７２５についての修正内容が条件マスタ１１００に記憶される。

【0192】

図２１の（２１－３）に示すように、キーワード１７２５が「違約金」から「医薬品」に修正されると、検索条件情報１１００－３が条件マスタ１１００に登録される。この後、図２０の（２０－３）に示すように、キーワード出現数テーブル１０００の記憶内容が更新され、次の検索が行われた場合を想定する。

【0193】

この場合、図１９の（１９－２）に示すようなウェブ会議画面１７００が表示される。（１９－２）に示すウェブ会議画面１７００において、記事表示部１７１０には、記事データｄ１１１，ｄ１２２，ｄ１３３が表示されている。ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザは、情報提供装置２０１によって検索された各記事（記事データｄ１１１，ｄ１２２，ｄ１３３）のタイトルと要約を確認することができる。

【0194】

また、記事表示部１７１０内のキーワード欄１７２０には、キーワード１７２７～１７２９が表示されている。キーワード１７２７～１７２９は、音声認識結果から抽出された出現数が多い上位３個のキーワードである（図２０の（２０－３）参照）。ただし、「違約金」については、修正されたキーワード１７２５と同一キーワードのため、抽出対象から除外されている。

【0195】

また、記事表示部１７１０内のキーワード欄１７３０には、固定と指定されたキーワード１７２１と、削除と指定されたキーワード１７２３と、修正後のキーワード１７２５とが表示されている。

【0196】

ウェブ会議画面１７００によれば、ユーザは、記事データｄ１１１，ｄ１２２，ｄ１３３の検索に用いられたキーワード１７２１，１７２５，１７２７～１７２９を確認することができる。また、キーワード１７２１，１７２５が、キーワード１７２７～１７２９とは異なるキーワード欄１７３０に表示されている。

【0197】

このため、ユーザは、固定と指定されたキーワード１７２１と修正後のキーワード１７２５を、音声認識結果から抽出されたキーワード１７２７～１７２９と容易に区別することができる。また、キーワード欄１７３０において、例えば、キーワード１７２１とキーワード１７２５は、異なる態様（背景模様）で表示されている。このため、ユーザは、各キーワード１７２１，１７２５が、固定と指定されたものであるか、修正されたものであるかを判別することができる。

【0198】

このように、ウェブ会議画面１７００によれば、記事情報の検索に用いられたキーワードを、ユーザが固定にしたり、削除したり、修正したりすることで、検索結果をユーザの意に沿ったものに近づけることができる。

【0199】

つぎに、図２２を用いて、ウェブ会議画面の第２の画面例について説明する。

【0200】

図２２は、ウェブ会議画面の第２の画面例を示す説明図である。図２２において、ウェブ会議画面２２００は、ウェブ会議を行う際に表示される操作画面の一例である。ウェブ会議画面２２００において、画像ｍ１～ｍ５は、参加メンバーの顔画像である。

【0201】

ウェブ会議画面２２００は、キーワード欄２２１０とキーワード欄２２２０とを含む。キーワード欄２２１０には、キーワード２２１１～２２１３が表示されている。キーワード２２１１～２２１３は、音声認識結果から抽出された出現数が多い上位３個のキーワードである。

【0202】

キーワード欄２２２０には、キーワード２２２１～２２２３が表示されている。キーワード２２２１は、修正された修正後のキーワードである。キーワード２２２２は、固定と指定されたキーワードである。キーワード２２２３は、削除と指定されたキーワードである。

【0203】

また、ウェブ会議画面２２００は、記事表示部２２３０を含む。記事表示部２２３０には、記事データ２２３１～２２３３が表示されている。記事データ２２３１～２２３３は、情報提供装置２０１によって検索された記事情報に関する情報の一例である。各記事データ２２３１～２２３３は、記事タイトルと要約（図２２中、「…」に相当）とを含む。

【0204】

また、各記事データ２２３１～２２３３は、各記事データ２２３１～２２３３に対応するキーワードが対応付けて表示されている。例えば、記事データ２２３１には、記事データ２２３１に対応するキーワード２２１３，２２２２が対応付けて表示されている。

【0205】

ウェブ会議画面２２００によれば、ユーザは、情報提供装置２０１によって検索された各記事（記事データ２２３１～２２３３）のタイトルと要約を確認することができる。また、ユーザは、記事データ２２３１～２２３３の検索に用いられたキーワード２２１１～２２１３，２２２１，２２２２を確認することができる。

【0206】

ユーザは、各記事データ２２３１～２２３３が、どのキーワードでヒットしたものなのかを把握することができる。例えば、ユーザは、記事データ２２３１が、キーワード２２１３，２２２２でヒットしたものであることを把握でき、記事データ２２３１の詳細を確認すべきかどうかの判断に役立てることができる。

【0207】

（情報提供装置２０１の各種処理手順）
つぎに、情報提供装置２０１の各種処理手順について説明する。まず、図２３を用いて、情報提供装置２０１の記事収集処理手順について説明する。情報提供装置２０１の記事収集処理は、例えば、所定のタイミングまたは定期的（毎日０時など）に実行される。

【0208】

図２３は、情報提供装置２０１の記事収集処理手順の一例を示すフローチャートである。図２３のフローチャートにおいて、まず、情報提供装置２０１は、記事一覧情報（不図示）を参照して、記事が掲載されたページのうち選択されていない未選択のページを選択する（ステップＳ２３０１）。

【0209】

つぎに、情報提供装置２０１は、選択したページのＵＲＬを用いて情報配信システム２０３にアクセスすることにより、ページのＨＴＭＬデータから記事情報を取得する（ステップＳ２３０２）。そして、情報提供装置２０１は、取得した記事情報を記事マスタ２２０に登録する（ステップＳ２３０３）。

【0210】

つぎに、情報提供装置２０１は、記事一覧情報を参照して、記事が掲載されたページのうち選択されていない未選択のページがあるか否かを判断する（ステップＳ２３０４）。ここで、未選択のページがある場合（ステップＳ２３０４：Ｙｅｓ）、情報提供装置２０１は、ステップＳ２３０１に戻る。

【0211】

一方、未選択のページがない場合（ステップＳ２３０４：Ｎｏ）、情報提供装置２０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、情報提供装置２０１は、各種ウェブサイト上の情報をクローリングして、記事情報を収集することができる。

【0212】

つぎに、図２４を用いて、情報提供装置２０１の記事解析処理手順について説明する。情報提供装置２０１の記事解析処理は、例えば、情報提供装置２０１の記事収集処理の実行後に、続けて実行される。

【0213】

図２４は、情報提供装置２０１の記事解析処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４のフローチャートにおいて、まず、情報提供装置２０１は、記事マスタ２２０を参照して、複数の記事情報のうち選択されていない未選択の記事情報を選択する（ステップＳ２４０１）。

【0214】

つぎに、情報提供装置２０１は、選択した記事情報の本文を形態素解析することにより、記事情報から名詞をキーワードとして抽出する（ステップＳ２４０２）。つぎに、情報提供装置２０１は、抽出したキーワードをタグマスタ２３０にタグとして登録する（ステップＳ２４０３）。この際、情報提供装置２０１は、例えば、抽出したキーワードからストップワードを除外してもよい。

【0215】

そして、情報提供装置２０１は、タグマスタ２３０を参照して、選択した記事情報における各タグ（キーワード）の出現数を計数する（ステップＳ２４０４）。つぎに、情報提供装置２０１は、計数した各タグの出現数を、記事ＩＤおよびタグＩＤと対応付けて、記事別タグ出現数テーブル９００に登録する（ステップＳ２４０５）。

【0216】

そして、情報提供装置２０１は、記事別タグ出現数テーブル９００を参照して、選択した記事情報におけるタグ（キーワード）の出現頻度と、複数の記事情報におけるタグを含む記事情報の割合とに基づいて、各タグのスコアを算出する（ステップＳ２４０６）。

【0217】

つぎに、情報提供装置２０１は、選択した記事情報の記事ＩＤと対応付けて、各タグのタグＩＤ、出現数（タグ出現数）およびスコアを記事タグテーブル２４０に登録する（ステップＳ２４０７）。そして、情報提供装置２０１は、記事マスタ２２０を参照して、複数の記事情報のうち選択されていない未選択の記事情報があるか否かを判断する（ステップＳ２４０８）。

【0218】

ここで、未選択の記事情報がある場合（ステップＳ２４０８：Ｙｅｓ）、情報提供装置２０１は、ステップＳ２４０１に戻る。一方、未選択の記事情報がない場合（ステップＳ２４０８：Ｎｏ）、情報提供装置２０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0219】

これにより、情報提供装置２０１は、各記事情報を解析して、各タグ（キーワード）の出現数やスコア（例えば、ｔｆ－ｉｄｆ値）を求めることができる。

【0220】

つぎに、図２５～図２７を用いて、情報提供装置２０１の記事検索処理手順について説明する。ここでは、情報提供装置２０１が、一定時間が経過するたびに、１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する場合を想定する。一定時間は、例えば、数秒～数分秒程度である。

【0221】

図２５～図２７は、情報提供装置２０１の情報提供処理手順の一例を示すフローチャートである。図２５のフローチャートにおいて、まず、情報提供装置２０１は、ユーザ端末２０４から、１または複数のユーザの直近一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する（ステップＳ２５０１）。

【0222】

つぎに、情報提供装置２０１は、取得した音声認識結果を形態素解析することにより、音声認識結果から、当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個の名詞をキーワードとして抽出する（ステップＳ２５０２）。この際、情報提供装置２０１は、例えば、抽出対象からストップワードを除外してもよい。

【0223】

なお、音声認識結果の形態素解析は、例えば、図２４に示したステップＳ２４０２の記事情報の本文に対する形態素解析と同一のアルゴリズムで実施される。

【0224】

つぎに、情報提供装置２０１は、抽出したキーワードを検索用タグとして登録する（ステップＳ２５０３）。そして、情報提供装置２０１は、タグマスタ２３０を参照して、検索用タグと一致するタグ名のタグＩＤを特定する（ステップＳ２５０４）。つぎに、情報提供装置２０１は、記事タグテーブル２４０を参照して、特定したタグＩＤに対応する記事のうち検索条件を満たす記事（記事情報）を検索する（ステップＳ２５０５）。

【0225】

検索条件は、例えば、キーワードの一致数が閾値α以上、かつ、キーワードの出現数が閾値β以上という条件である。この際、情報提供装置２０１は、各記事情報から抽出したキーワード（タグ）のうち、スコアが閾値γ以上となるキーワードを処理対象としてもよい。

【0226】

そして、情報提供装置２０１は、検索した記事の記事ＩＤを検索記事ＩＤとして会議管理テーブル１４００に登録する（ステップＳ２５０６）。つぎに、情報提供装置２０１は、会議管理テーブル１４００を参照して、ウェブ会議画面上に、検索した記事に関する情報を出力する（ステップＳ２５０７）。この際、情報提供装置２０１は、ステップＳ２５０２において抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能かつ修正可能に出力する。

【0227】

そして、情報提供装置２０１は、図２６に示すステップＳ２６０１に移行する。

【0228】

図２６のフローチャートにおいて、まず、情報提供装置２０１は、出力したキーワードうちのいずれかのキーワードについて、固定、修正、削除の指定を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２６０１）。ここで、固定、修正、削除の指定を受け付けていない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、情報提供装置２０１は、ステップＳ２６０３に移行する。

【0229】

一方、固定、修正、削除の指定を受け付けた場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、情報提供装置２０１は、指定内容を条件マスタ１１００に登録する（ステップＳ２６０２）。指定内容は、例えば、固定と指定されたキーワード、削除と指定されたキーワード、修正前後のキーワードなどである。

【0230】

つぎに、情報提供装置２０１は、ユーザ端末２０４から、新たな音声認識結果を取得したか否かを判断する（ステップＳ２６０３）。ここで、新たな音声認識結果を取得していない場合（ステップＳ２６０３：Ｎｏ）、情報提供装置２０１は、ステップＳ２６０１に戻る。

【0231】

一方、新たな音声認識結果を取得した場合（ステップＳ２６０３：Ｙｅｓ）、情報提供装置２０１は、取得した音声認識結果を形態素解析することにより、音声認識結果から、当該音声認識結果における出現数が多い上位Ｎ個の名詞をキーワードとして抽出する（ステップＳ２６０４）。この際、情報提供装置２０１は、例えば、抽出対象からストップワードを除外してもよい。

【0232】

つぎに、情報提供装置２０１は、条件マスタ１１００を参照して、固定と指定されたキーワード、修正された修正後のキーワードを特定する（ステップＳ２６０５）。そして、情報提供装置２０１は、抽出したキーワードと、特定したキーワードとを検索用タグとして登録する（ステップＳ２６０６）。この際、情報提供装置２０１は、例えば、抽出したキーワードを第１検索用タグとして登録し、特定したキーワードを第２検索用タグとして登録してもよい。

【0233】

つぎに、情報提供装置２０１は、条件マスタ１１００を参照して、削除と指定されたキーワードを特定する（ステップＳ２６０７）。そして、情報提供装置２０１は、特定したキーワードを非検索用タグとして登録して（ステップＳ２６０８）、図２７に示すステップＳ２７０１に移行する。

【0234】

図２７のフローチャートにおいて、まず、情報提供装置２０１は、タグマスタ２３０を参照して、検索用タグと一致するタグ名の第１タグＩＤを特定する（ステップＳ２７０１）。そして、情報提供装置２０１は、タグマスタ２３０を参照して、非検索用タグと一致するタグ名の第２タグＩＤを特定する（ステップＳ２７０２）。

【0235】

つぎに、情報提供装置２０１は、記事タグテーブル２４０を参照して、特定した第１タグＩＤに対応し、特定した第２タグＩＤに対応しない記事のうち検索条件を満たす記事（記事情報）を検索する（ステップＳ２７０３）。

【0236】

なお、情報提供装置２０１は、例えば、第１検索用タグおよび第２検索用タグそれぞれについて、ステップＳ２７０１～Ｓ２７０３の処理を実行してもよい。また、情報提供装置２０１は、第１検索用タグおよび第２検索用タグそれぞれを区別せずに、ステップＳ２７０１～Ｓ２７０３の処理を実行してもよい。

【0237】

そして、情報提供装置２０１は、検索した記事の記事ＩＤを検索記事ＩＤとして会議管理テーブル１４００に登録する（ステップＳ２７０４）。つぎに、情報提供装置２０１は、会議管理テーブル１４００を参照して、ウェブ会議画面上に、検索した記事に関する情報を出力する（ステップＳ２７０５）。

【0238】

この際、情報提供装置２０１は、ステップＳ２６０４において抽出されたキーワードを、当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能かつ修正可能に出力する。また、情報提供装置２０１は、例えば、ステップＳ２６０５，Ｓ２６０７において特定されたキーワードを、その状態（固定、修正、削除）を特定可能に出力してもよい。

【0239】

そして、情報提供装置２０１は、ウェブ会議を終了するか否かを判断する（ステップＳ２７０６）。ウェブ会議は、例えば、ユーザ端末２０４から終了指示を受け付けたことに応じて終了する。

【0240】

ここで、ウェブ会議を終了しない場合には（ステップＳ２７０６：Ｎｏ）、情報提供装置２０１は、ステップＳ２６０３に戻る。一方、ウェブ会議を終了する場合（ステップＳ２７０６：Ｙｅｓ）、情報提供装置２０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

【0241】

これにより、情報提供装置２０１は、ウェブ会議の参加メンバーに対して、会議中の発話内容に応じて、議論を活発化させるような有用な情報を提供することができる。また、情報提供装置２０１は、記事情報の検索に用いられたキーワードについて、固定したり、削除したり、修正したりできるように出力することで、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることができる。

【0242】

以上説明したように、実施の形態にかかる情報提供装置２０１によれば、１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力することができる。１または複数のユーザは、例えば、オンラインコミュニケーションを行うユーザである。そして、情報提供装置２０１によれば、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行うことができる。

【0243】

これにより、情報提供装置２０１は、記事情報の検索に用いられたキーワードについて、固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力することで、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることができる。例えば、ユーザは、引き続き検索に使用したいキーワードがあれば、そのキーワードを固定と指定することで、次回以降の検索時に、そのキーワードを含めた検索を行うことができ、検索結果を自分の意に沿ったものに近づけることができる。また、ユーザは、次回以降の検索には使われたくないキーワードがあれば、そのキーワードを削除と指定することで、次回以降の検索時に、そのキーワードを除外した検索を行うことができ、検索結果を自分の意に沿ったものに近づけることができる。

【0244】

また、情報提供装置２０１によれば、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、複数の記事情報から、固定と指定されたキーワードを含み、かつ、削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索することができる。

【0245】

これにより、情報提供装置２０１は、次回以降の検索時に、例えば、ウェブ会議の話題に関係のあるキーワードを含み、話題に関係のないキーワードを含まない記事を検索でき、ユーザにとって有用な記事の情報を提供することが可能となる。

【0246】

また、情報提供装置２０１によれば、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、さらに、音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに修正可能に出力することができる。そして、情報提供装置２０１によれば、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、さらに、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行うことができる。

【0247】

これにより、情報提供装置２０１は、記事情報の検索に用いられたキーワードについて、修正可能に出力することで、ユーザの意に沿った情報を検索しやすくすることができる。例えば、発言者の滑舌が悪いなどの理由で、あるキーワードが別のキーワードとして認識される場合がある。このような場合、ユーザは、そのキーワードを本来意図したキーワードに修正することで、次回以降の検索時に、そのキーワードを含めた検索を行うことができ、検索結果を自分の意に沿ったものに近づけることができる。

【0248】

また、情報提供装置２０１によれば、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理の際に、複数の記事情報から、固定と指定されたキーワードおよび修正後のキーワードの少なくともいずれかを含み、かつ、削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索することができる。

【0249】

これにより、情報提供装置２０１は、次回以降の検索時に、例えば、ウェブ会議の話題に関係のあるキーワードを含み、話題に関係のないキーワードを含まない記事を検索でき、ユーザにとって有用な記事の情報を提供することが可能となる。

【0250】

また、情報提供装置２０１によれば、一定時間が経過するたびに、１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得することができる。

【0251】

これにより、情報提供装置２０１は、一定時間ごとにキーワードが更新されるタイミングで、固定と指定されたキーワードおよび修正後のキーワードを含めた検索や、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行うことができる。

【0252】

また、情報提供装置２０１によれば、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、音声認識結果から抽出したキーワードのうち、検索した記事情報に対応するキーワードを当該記事情報と対応付けて出力することができる。

【0253】

これにより、情報提供装置２０１は、記事がどのキーワードでヒットしたものであるかを把握可能にして、記事の詳細を確認すべきかどうかの判断に役立てることができる。

【0254】

また、情報提供装置２０１によれば、音声認識結果から当該音声認識結果における出現数が多い上位所定数のキーワードを抽出することができる。

【0255】

これにより、情報提供装置２０１は、ユーザの話題に合ったキーワードを抽出しやすくすることができる。

【0256】

また、情報提供装置２０１によれば、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、固定と指定されたキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該固定と指定されたキーワードを出力することができる。

【0257】

これにより、情報提供装置２０１は、検索結果のうちユーザが固定と指定したキーワードでヒットした記事を把握可能にして、記事の詳細を確認すべきかどうかの判断に役立てることができる。

【0258】

また、情報提供装置２０１によれば、次回以降の出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、修正後のキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該修正後のキーワードを出力することができる。

【0259】

これにより、情報提供装置２０１は、検索結果のうちユーザが修正した修正後のキーワードでヒットした記事を把握可能にして、記事の詳細を確認すべきかどうかの判断に役立てることができる。

【0260】

これらのことから、実施の形態にかかる情報提供システム２００および情報提供装置２０１によれば、オンラインコミュニケーションにおいてユーザにとって有用な情報を提供することができる。例えば、情報提供装置２０１は、ウェブ会議において、参加メンバーの発言内容に応じて、議論の前提となる情報、議論を広げられる情報、議論の打開策となる情報などを提供することができる。これにより、情報提供装置２０１は、タイミリーなインプットを参加メンバーに行うことが可能となり、ウェブ会議をより本質的で生産性のある価値創出の場とすることができる。

【0261】

なお、上述した説明では、音声によるコミュニケーションを行う場合について説明したが、これに限らない。例えば、本情報提供方法は、テキストによるコミュニケーションに適用されてもよい。この場合、情報提供装置２０１は、例えば、１または複数のユーザの音声認識結果の代わりに、１または複数のユーザによって入力された発話内容を表すテキストデータを取得し、テキストデータに対して音声認識結果と同様の処理を行う。

【0262】

なお、本実施の形態で説明した情報提供方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本情報提供プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本情報提供プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

【0263】

また、本実施の形態で説明した情報処理装置１０１（情報提供装置２０１）は、スタンダードセルやストラクチャードＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などの特定用途向けＩＣやＦＰＧＡなどのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によっても実現することができる。

【0264】

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0265】

（付記１）１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、前記１または複数のユーザに対して、検索した前記記事情報に関する情報を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供プログラム。

【0266】

（付記２）前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、前記複数の記事情報から、前記固定と指定されたキーワードを含み、かつ、前記削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索する、ことを特徴とする付記１に記載の情報提供プログラム。

【0267】

（付記３）検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、さらに、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに修正可能に出力し、
前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、さらに、修正された修正後のキーワードを含めた検索を行う、ことを特徴とする付記１または２に記載の情報提供プログラム。

【0268】

（付記４）前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、前記複数の記事情報から、前記固定と指定されたキーワードおよび前記修正後のキーワードの少なくともいずれかを含み、かつ、前記削除と指定されたキーワードを含まない記事情報を検索する、ことを特徴とする付記３に記載の情報提供プログラム。

【0269】

（付記５）一定時間が経過するたびに、前記１または複数のユーザの当該一定時間分の発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記３に記載の情報提供プログラム。

【0270】

（付記６）検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードのうち、検索した前記記事情報に対応するキーワードを当該記事情報と対応付けて出力する、ことを特徴とする付記１に記載の情報提供プログラム。

【0271】

（付記７）前記抽出する処理は、
前記音声認識結果から当該音声認識結果における出現数が多い上位所定数のキーワードを抽出する、ことを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載の情報提供プログラム。

【0272】

（付記８）前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、前記１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、前記固定と指定されたキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該固定と指定されたキーワードを出力する、ことを特徴とする付記１に記載の情報提供プログラム。

【0273】

（付記９）前記次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理が実行された結果、前記１または複数のユーザに対して、検索した記事情報に関する情報を出力する際に、前記修正後のキーワードに対応する記事情報と対応付けて、当該修正後のキーワードを出力する、ことを特徴とする付記３に記載の情報提供プログラム。

【0274】

（付記１０）前記１または複数のユーザは、オンラインコミュニケーションを行うユーザである、ことを特徴とする付記１～９のいずれか一つに記載の情報提供プログラム。

【0275】

（付記１１）１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、前記１または複数のユーザに対して、検索した前記記事情報に関する情報を出力する、処理をコンピュータが実行し、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供方法。

【0276】

（付記１２）１または複数のユーザが使用する端末と、
前記１または複数のユーザの発話内容を記録した音声データの音声認識結果を取得するたびに、取得した前記音声認識結果から抽出したキーワードに基づいて、複数の記事情報から、出力対象の記事情報を検索し、検索した前記記事情報に関する情報を前記端末に出力する情報提供装置と、を含み、
前記情報提供装置は、
検索した前記記事情報に関する情報を出力する際に、前記音声認識結果から抽出したキーワードを当該キーワードごとに固定および削除のいずれかの状態を指定可能に出力し、
次回以降の前記出力対象の記事情報を検索する処理の際に、固定と指定されたキーワードを含めた検索を行い、削除と指定されたキーワードを除外した検索を行う、
ことを特徴とする情報提供システム。

【符号の説明】

【0277】

１０１ 情報処理装置
１１０，１２０ 検索結果
２００ 情報提供システム
２０１ 情報提供装置
２０２ 音声解析システム
２０３ 情報配信システム
２０４ ユーザ端末
２１０ ネットワーク
２２０ 記事マスタ
２３０ タグマスタ
２４０ 記事タグテーブル
３００，４００ バス
３０１，４０１ ＣＰＵ
３０２，４０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５，４０３ 通信Ｉ／Ｆ
３０６ 可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ
３０７ 可搬型記録媒体
４０４ カメラ
４０５ ディスプレイ
４０６ 入力装置
４０７ スピーカ
４０８ マイクロフォン
８００ 制御部
８０１ 取得部
８０２ 抽出部
８０３ 検索部
８０４ 受付部
８０５ 出力部
９００ 記事別タグ出現数テーブル
１０００ キーワード出現数テーブル
１１００ 条件マスタ
１４００ 会議管理テーブル
１６００ 検索用タグ
１７００，２２００ ウェブ会議画面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】