特許 7408957 発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-12-25

(45)【発行日】2024-01-09

(54)【発明の名称】発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/903 20190101AFI20231226BHJP

   G06F 16/904 20190101ALI20231226BHJP

【ＦＩ】

G06F16/903

G06F16/904

【請求項の数】 52

(21)【出願番号】P 2019161663

(22)【出願日】2019-09-05

(65)【公開番号】P2021039627

(43)【公開日】2021-03-11

【審査請求日】2022-07-21

(73)【特許権者】

【識別番号】000001270

【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001254

【氏名又は名称】弁理士法人光陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】加世田 匠

【審査官】松尾 真人

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－１１６６６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－１０２２８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－２４６４９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－３２２４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１８２３５４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項2】

前記第１種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成する図表作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記図表データを出力する
ことを特徴とする請求項１記載の発想提案支援システム。

【請求項3】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項4】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力することを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項5】

前記数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成するグラフ作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記グラフを出力することを特徴とする請求項３又は４記載の発想提案支援システム。

【請求項6】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項7】

前記検索部は、前記検索履歴情報に含まれるコンセプトワードを前記検索用語から除外することを特徴とする請求項６記載の発想提案支援システム。

【請求項8】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項9】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項10】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行うことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項11】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項12】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項13】

前記非テキストデータには画像データが含まれ、
前記取得部は、前記画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、前記画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する
ことを特徴とする請求項１２記載の発想提案支援システム。

【請求項14】

前記取得部は、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じて前記コンセプトワードを特定して取得することを特徴とする請求項１２又は１３記載の発想提案支援システム。

【請求項15】

前記取得部は、前記テキストデータの入力に対して当該テキストデータの前記コンセプトワードを出力する学習済モデルを有することを特徴とする請求項１２～１４のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項16】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とすることを特徴とする発想提案支援システム。

【請求項17】

前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれることを特徴とする請求項３～１５のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項18】

前記第１種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする請求項１、２、１７のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項19】

前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれることを特徴とする請求項１、２、６～１８のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項20】

前記第２種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする請求項３～５、１９のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項21】

前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加えることを特徴とする請求項１～１５、１７～２０のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項22】

前記補助用語のリストを記憶する記憶部を備えることを特徴とする請求項１～２１のいずれか一項に記載の発想提案支援システム。

【請求項23】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項24】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項25】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項26】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項27】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項28】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項29】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項30】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項31】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項32】

コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援装置。

【請求項33】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項34】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項35】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項36】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項37】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項38】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記判定ステップで関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項39】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項40】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項41】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータが取得可能であり、
前記取得ステップでは、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項42】

コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援方法。

【請求項43】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項44】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項45】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項46】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項47】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項48】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記判定手段により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラム。

【請求項49】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラム。

【請求項50】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とするプログラム。

【請求項51】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得手段は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とするプログラム。

【請求項52】

コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明は、発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

電子計算機に係る技術として、大量のデータから所望の情報に係るデータを抽出する技術が知られている。また、大量のデータに基づいて法則性を抽出して対応関係を学習し、学習結果に基づいてパターン認識や最適解の選択を行ったりする技術（人工知能：ＡＩ）がある。

【0003】

これに対し、人間には、より創造的な役割が求められている。しかしながら、新規な発想（アイデア）の価値を評価は難しく、価値のある発明が実施されずに埋もれたり、価値の低い発明の実施に無駄な労力を割いたりするということがしばしばある。特許文献１には、新たな発想の価値を評価する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２００２－９２２２９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、一般的に組織内で新たな事業、商品についての発想を実行段階に進めるためには、発想の有用性、実現可能性や収益性などについて説得力のある資料を作成する必要がある。通常の業務の中で新規な発想に対する適切な資料を集めてプレゼンテーション資料を作成するには多大な手間を要し、しばしば有用な発想が埋もれる原因になるという課題がある。

【0006】

この発明の目的は、発想提案に係る資料の収集及び生成の手間を効果的に低減することのできる発想提案支援システム、発想提案支援装置、発想提案支援処理方法及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するため、請求項１記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0011】

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第１種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成する図表作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記図表データを出力する
ことを特徴とする。

【0014】

請求項３記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0015】

請求項４記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力することを特徴とする発想提案支援システムである。

【0016】

請求項５記載の発明は、請求項３又は４記載の発想提案支援システムにおいて、
前記数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成するグラフ作成部を備え、
前記出力部は、作成された前記グラフを出力することを特徴とする。

【0017】

請求項６記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システムである。

【0018】

請求項７記載の発明は、請求項６記載の発想提案支援システムにおいて、
前記検索部は、前記検索履歴情報に含まれるコンセプトワードを前記検索用語から除外することを特徴とする。

【0019】

請求項８記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定することを特徴とする発想提案支援システムである。

【0020】

請求項９記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0021】

請求項１０記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行うことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0022】

請求項１１記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0023】

請求項１２記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援システムである。

【0024】

請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の発想提案支援システムにおいて、
前記非テキストデータには画像データが含まれ、
前記取得部は、前記画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、前記画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する
ことを特徴とする。

【0025】

請求項１４記載の発明は、請求項１２又は１３記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じて前記コンセプトワードを特定して取得することを特徴とする。

【0026】

請求項１５記載の発明は、請求項１２～１４のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、前記テキストデータの入力に対して当該テキストデータの前記コンセプトワードを出力する学習済モデルを有することを特徴とする。

【0028】

請求項１６記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とすることを特徴とする発想提案支援システムである。

【0029】

請求項１７記載の発明は、請求項３～１５のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれることを特徴とする。
請求項１８記載の発明は、請求項１、２、１７のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第１種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする。
請求項１９記載の発明は、請求項１、２、６～１８のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれることを特徴とする。
請求項２０記載の発明は、請求項３～５、１９のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記第２種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれることを特徴とする。
請求項２１記載の発明は、請求項１～１５、１７～２０のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加えることを特徴とする。
請求項２２記載の発明は、請求項１～２１のいずれか一項に記載の発想提案支援システムにおいて、
前記補助用語のリストを記憶する記憶部を備えることを特徴とする。

【0030】

請求項２３記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２４記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２５記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力部は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２６記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２７記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２８記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定部と、
を備え、
前記検索部は、前記判定部により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項２９記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記検索部は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項３０記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
操作受付部と、
を備え、
前記検索部は、前記操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項３１記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得部は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする発想提案支援装置である。
請求項３２記載の発明は、
コンセプトワードを取得する取得部と、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索部と、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする発想提案支援装置である。

【0031】

請求項３３記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とする。
請求項３４記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とする。
請求項３５記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力ステップでは、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とする。
請求項３６記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする。
請求項３７記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とする。
請求項３８記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記判定ステップで関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とする。
請求項３９記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とする。
請求項４０記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記検索ステップでは、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とする。
請求項４１記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得ステップでは、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とする。
請求項４２記載の発明は、
コンピューターの制御部が実行する発想提案支援方法であって、
コンセプトワードを取得する取得ステップ、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力ステップ、
を含み、
前記取得ステップでは、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とする。

【0032】

請求項４３記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データを前記コンセプトワードに対応付けて出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４４記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４５記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれ、
前記出力手段は、前記第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて前記特性に係る結合データを生成して出力する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４６記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、過去の検索履歴情報に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４７記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記コンセプトワードと前記補助用語との関連性に基づいて前記コンセプトワードに対して組み合わせる前記補助用語の優先順を決定する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４８記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
前記検索の結果に含まれる用語と、前記コンセプトワードとの関連性を判定する判定手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記判定手段により関連性が高いと判定された用語を前記検索用語に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項４９記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、前記検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項５０記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記検索手段は、操作受付部により受け付けられた用語を前記検索用語に加えて検索を行う
ことを特徴とするプログラムである。
請求項５１記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段には、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、
前記取得手段は、前記非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、前記テキストデータから前記コンセプトワードを取得する
ことを特徴とするプログラムである。
請求項５２記載の発明は、
コンピューターを、
コンセプトワードを取得する取得手段、
前記コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、
前記検索の結果に基づいて、前記コンセプトワードに対応する前記特性を示すデータを出力する出力手段、
として機能させ、
前記取得手段は、取得した前記コンセプトワードの関連用語を特定し、特定した前記関連用語を前記検索用語に加え、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、前記コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを前記関連用語とする
ことを特徴とするプログラムである。

【発明の効果】

【0033】

本発明に従うと、発想提案に係る資料の収集及び生成の手間を効果的に低減することができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0034】

【図1】本実施形態の発想提案支援システムの機能構成を示すブロック図である。

【図2】発想提案支援の流れを説明する図である。

【図3】類似ワードの取得手順の例を示す図である。

【図4】画像データに基づく検索用語の設定の例を示す図である。

【図5】数字データの結合例を示す図である。

【図6】数字データの統合例を示す図である。

【図7】作成される年表の例を示す図表である。

【図8】発想提案支援処理の制御手順を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0035】

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態の発想提案支援システム１の機能構成を示すブロック図である。
この発想提案支援システム１は、サーバー装置１０（発想提案支援装置）と、データベース装置２０と、端末装置３０とを含む。

【0036】

サーバー装置１０は、制御部１１（取得部、検索部、出力部、図表作成部、グラフ作成部、判定部）と、記憶部１２と、通信部１３などを備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などを有し、各種演算処理を行って、サーバー装置１０の動作を統括制御するプロセッサーである。

【0037】

記憶部１２は、制御部１１が実行するプログラム１２１及び設定データを記憶する。また、記憶部１２は、端末装置３０から入力された各種データ及びその処理データを一時記憶する。記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はフラッシュメモリーなどの不揮発性メモリーを有する。また、記憶部１２は、一時的に大きなデータを記憶して高速処理するためのＲＡＭなどを有していてもよい。プログラム１２１には、文章解析、画像認識、音声認識及び後述の発想提案支援処理に係るプログラムが含まれる。画像認識やキーワード（発想のコンセプトワード）の抽出などに係る各処理には、それぞれ適切に設計、学習された学習済モデル１２１１が用いられ得る。また、設定データには、後述の補助用語を多数記憶した補助用語リスト１２２が含まれる。

【0038】

通信部１３は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）といった所定の通信規格に従って外部機器との間でのデータの送受信を制御する。通信部１３は、ネットワークを介して外部機器と接続されている。ネットワークにはインターネットが含まれ、ＨＴＴＰ（Hypertext Transfer Protocol）などにより民間の検索サーバーなどにアクセス可能となっている。通信部１３は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などを介して外部機器（周辺機器など）と直接通信が可能な端子を有していてもよい。

【0039】

データベース装置２０は、記憶部２１を有する。記憶部２１は、テキスト、画像、音声などで表現された多数の各オブジェクトとその識別データ（後述の意味ベクトルの値を含む）を対応付けた用語データ２１１と、過去にサーバー装置１０でなされた検索結果及び発想提案の履歴データ２１２（過去の検索履歴情報）とを記憶保持する。また、データベース装置２０は、記憶部２１の読み書きを制御する制御部及び外部機器との通信を制御する通信部を有していてよい。

【0040】

端末装置３０は、ユーザーからの入力受付及びユーザーへの出力を行う。端末装置３０は、制御部３１と、記憶部３２と、表示部３３と、操作受付部３４と、通信部３５などを備える。制御部３１は、ＣＰＵ及びＲＡＭなどを有し、端末装置３０の動作を統括制御するプロセッサーである。記憶部３２は、不揮発性メモリーなどを有し、各種プログラム及びデータを記憶する。通信部３５は、所定の通信規格に従って外部機器との間でのデータの送受信を制御する。

【0041】

操作受付部３４は、外部（ユーザーなど）からの入力操作を受け付けて、入力信号として制御部３１に出力する。操作受付部３４は、特には限られないが、例えば、キーボード、マウス、表示部３３の表示画面に重ねて設けられるタッチセンサーなどを有する。表示部３３は、表示画面を有し、制御部３１の制御命令に応じた内容の表示を当該表示画面に行わせる。表示画面としては、特には限られないが、例えば、液晶表示画面（ＬＣＤ）である。また、表示部３３には、特定の状態を示すＬＥＤランプ（Light Emitting Diode）などが含まれていてもよい。

【0042】

次に、本実施形態の発想提案支援システム１における発想提案支援の動作内容について説明する。サーバー装置１０では、入力された発想の内容（発想データ）に基づくコンセプトワードにより各種データベースや検索サイトを用いて現状や過去の関連情報を検索する。検索対象は、特には限られないが、数値データ、特に時系列データや地域比較データなどである。検索結果により得られた数値データは、可能な範囲で統合されて、グラフ化及び／又は図表化される。

【0043】

図２は、発想提案支援の流れを説明する図である。
発想内容を示す入力データは、コンセプトワードの羅列、キャッチコピー、要約文、画像若しくは音声、又はこれらの組み合わせであってよい（入力可能）。画像データや音声データのような非テキストデータは、まず、テキストデータに変換される。画像（音声）の場合には、周知の画像認識技術（音声認識技術）を利用して、当該画像（音声）を内容に応じた用語や説明文（テキストデータ）に変換する（ＰＲ１）。周知の画像認識技術としては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などにより設計された機械学習モデルの学習済モデル１２１１が利用され得る。入力又は変換されたテキストデータが説明文などであって複数の単語の組み合わせの場合には、周知の言語処理技術を利用してコンセプトワードを特定、抽出する（ＰＲ２）。言語処理技術には、所定のアルゴリズムの機械学習モデルに係る学習済モデル１２１１が用いられてもよい。機械学習モデルのアルゴリズムは、言語によって異なるものが用いられてよい。特定、抽出されるコンセプトワードとしては、名詞が優先的に抽出されてもよいし、形容詞や動詞を含めた自立語全般から抽出されてもよい。初めからコンセプトワード（単語や短いフレーズなど）が入力されている場合には、これらがそのまま用いられてよい。ＰＲ１、ＰＲ２の処理が取得ステップ（取得ステップ、取得手段）に含まれる。

【0044】

得られるコンセプトワードは一つである必要はないが、複数のコンセプトワードが取得された場合には、検索時には一部ずつ（主に一語ずつ）選択されて複数回検索が実行される。また、このとき、コンセプトワードだけではなく、補助用語リスト１２２から抽出された補助用語と組み合わせた検索用語（検索条件）により検索を実行する（ＰＲ３）。補助用語は、コンセプトワードについての特性の項目を示し、特に数値で示し得る特性に係るデータ（検索結果）を取得するための用語である。補助用語、すなわち特性の項目としては、主に、時間（時刻、日時、時期、時系列）を表現する用語（第１種用語）、例えば、時事、経緯、歴史、ヒストリー、年代、年表、トレンドなど、及び事業などの規模に係る数値（数値規模）を表現する用語（第２種用語）、例えば、シェア、売り上げ、利益、収益、人数、利用者数、購入者数、入場者数、参加者数、店舗数、匹（頭、羽）数、個（枚、台、冊）数、件（回、本、度）数などが挙げられる。また、これらに加えて、数値規模の分類、属性に関する用語、例えば、世代（間、別などが付加されてよい、以下同様）、男女、性別、年齢、地域などが補助用語に含まれてもよい。これらのうち、コンセプトワードの種別（生物、物品、サービス、商業性など）との関連性に応じて組み合わせが妥当な用語が優先的に選択されて、各々当該コンセプトワードとの組み合わせ及びその順番が決定される。すなわち、「数」などの一般的な用語と組み合わせる助数詞、例えば、小動物のペットなどに対する「匹」、鳥や兎などに対する「羽」、馬、牛といった大型動物などに対する「頭」などは、予め記憶保持されていて検索前に参照されて選択されてもよい。

【0045】

また、このように自動で選択されたコンセプトワード及び補助用語だけでなく、ユーザーなどによる操作受付部３４により受け付けられてサーバー装置１０に送られた用語（指定ワード）が検索用語に組み入れられてもよい。

【0046】

決定された組み合わせの順番の検索用語で検索が行われる（ＰＲ４）。検索には、社内などの閉じたデータベース、すなわち、データベース装置２０の履歴データ２１２、インターネット上の無料検索サーバー、民間調査会社などによる有料データベースなどが利用され得る。これらのうち、社内データベースなどの検索については、他の検索よりも先に行われてもよい。社内データベースで検索された結果（過去に検索された結果）において数字データなどが検出された場合などについては、同一の検索用語で外部の検索を優先的に行ったり、反対に同検索用語で検索の検索結果がある場合には、新しいアイデアではないものとしてインターネット上での検索（検索用語）から除外したりといったように、優先順の決定に反映されてよい。優先的に行うか、除外するかについての判断は、例えば、数字データの更新日時などに応じてなされてもよい。

【0047】

検索される対象は、テキストデータだけでなく、画像データや音声データが含まれ得る。画像データや音声データは、上記と同様に、周知の認識技術によりテキスト化されてよい。また、テキストデータには、構造化文書が含まれる。各組み合わせの検索用語のうち、例えば、優先順で所定番目まで、又は優先度合が所定の基準以上のものによる検索結果により一通り結果が得られると、全検索結果、又は各検索用語について得られた検索結果のうち配列順で所定の数ずつ（重複の場合には除外してもよい）の内容を更に解析して、含まれるワードの検索を行い、頻出するワードや、コンセプトワード及び当該頻出ワードに類似する用語を抽出する（ＰＲ５）。検索結果が不足している場合や、多すぎて適切な結果を抽出できているか不明な場合などには、関連する頻出ワード（類似ワード）を検索用語に追加（結果不足の場合には論理和、結果過多の場合には論理積で、などのように選択設定されてよい）してもよい。頻出ワードは、例えば、出現回数が多い順に所定の順番まで、又は文字数と比較して所定の比率以上の文字数となるような頻度であるもの、などの条件（出現頻度に係る条件）を満たすものとして定められる。また、設定されているコンセプトワードに比して大きく外れた頻出ワード（例えば、異なる意味の略語、フィクション作品の固有名詞、各種作品タイトルなど）が含まれる場合には、当該頻出ワードを含む内容を除外するように、除外ワードとして検索用語に追加設定（検索条件の設定）を行ってもよい。これらにより、検索用語を再設定して再度の検索を行う（検索パターンの追加のみの場合には、追加したコンセプトワードに係る検索のみを改めて行えばよい）。類似ワードを含む検索用語の優先順は、当該類似ワードのコンセプトワードに対する類似度、関連性などに応じて再度決定されてよい。なお、一度の検索で十分な結果が得られている場合などには、再検索を行う必要はない。ＰＲ３～ＰＲ５の処理が検索ステップ（検索部、検索手段）に含まれる。

【0048】

一方、検索の結果から補助用語に応じた特性を示すデータ、特に数字（数値）が含まれるデータを抽出する（ＰＲ６）。複数の検索結果にそれぞれ含まれた数字により示される内容が同一の特性に係る異なる区分、分類のもの（例えば、補助用語（第２種用語）が示す一の特性に対応する異なる西暦年、年齢区分、地域区分、他の特性との対応条件など）である場合には、時系列内などでのタイミング、条件、区分などが異なる複数の検索結果のデータを一つのデータセットとして統合してもよい（ＰＲ７）。統合された数値データは、適宜グラフ化（グラフデータが作成）されたり図表化（図表データが作成）されたりして（ＰＲ８；グラフ作成部、図表作成部）から、コンセプトワードと対応する特性を示すデータとして出力される。ステップＰＲ６、ＰＲ７の処理が、出力ステップ（出力部、出力手段）に含まれる。

【0049】

検索などで利用するためのコンセプトワードに類似するワード（関連用語。以下、類似ワードと記す）の抽出は、数値的な基準に基づいて客観的に行われる。このような類似ワードの抽出として、ここでは、意味ベクトルが利用される。意味ベクトルは、用語（オブジェクト）に対して各々意味に応じた方向を多次元ベクトルで表す技術であり、複数の用語間の意味の類似度（関連度）と、当該複数の用語をそれぞれ示す多次元ベクトル間の角度差（距離）とが対応する。次元数は任意に定められてよいが、例えば、１００～１０００次元などであってよい。各用語の意味ベクトルは、機械学習モデルを用いて決定され、各次元の軸方向の特性は、言語的に表現される必要はない。

【0050】

機械学習を用いた意味ベクトルの決定技術としては、Ｗｏｒｄ２ｖｅｃが知られている。機械学習に係る学習アルゴリズムは、例えば、Ｗｏｒｄ２ｖｅｃでよく用いられているContinuous Skip-gramモデル又はＣＢＯＷ（Continuous Bag-of-Words）モデルなどが挙げられるが、これらに限られない。また、用いられるニューラルネットワークの階層は、２段階に限られず、さらには、ニューラルネットワーク以外の学習アルゴリズムが用いられてもよい。多数の文章データなどを用いた機械学習により得られた多数の単語と意味ベクトルとの対応関係データは、用語データ２１１としてデータベース装置２０の記憶部２１に保持される。機械学習は、予め十分な学習データを用意してサーバー装置１０で行われてもよいし、外部の機器で行われた学習によって生成された学習済モデルがデータベース装置２０にコピーされてもよい。なお、類似ワードの抽出は、前回（１度目）の検索の結果に基づいて行われる場合に限られない。最初に発想データから取得されたコンセプトワードに基づいて、１度目の検索前に別途選択されてもよい。上述のように、抽出された類似ワードの検索に係る優先順は、コンセプトワードとの類似度（関連度）などに応じて（特に関連度が高いものを優先して検索用語に加えるように）定められてよい。

【0051】

図３は、類似ワードの取得手順の例を示す図である。
図３（ａ）に示す第１例では、まず、コンセプトワードが取得されると、当該コンセプトワードをデータベース装置２０に送って（ＰＲ２１）、対応する意味ベクトルを取得する（ＰＲ２２）。次に、この意味ベクトルと、当該意味ベクトルに対する設定角度（基準角度）をデータベース装置２０に送って（ＰＲ２３）、意味ベクトルから基準角度内（所定の基準を満たす方向）の意味ベクトルを有する用語（テキストオブジェクト）を類似ワード（関連用語）として取得する（ＰＲ２４）。取得された類似ワードを検索用語のリストに追加設定し、他のコンセプトワードと同様に補助用語との組み合わせに係る優先順が決定される（ＰＲ２５）。

【0052】

図３（ｂ）に示す第２例では、検索結果から得られた頻出ワードとコンセプトワードとをデータベース装置２０に送って（ＰＲ３１）、それぞれ対応する意味ベクトルを算出する（ＰＲ３２）。得られた意味ベクトルの内積（内積を両意味ベクトルの長さの積で除した値）などを用いて、２つの意味ベクトル間の角度差に応じた値を求める（ＰＲ３３）。求められた角度差が基準角度以内か（関連性）を判定し、基準角度以内の頻出ワードを類似ワードとして検索用語のリストに追加設定し、他のコンセプトワードと同様に補助用語との組み合わせに係る優先順が決定される（ＰＲ３４）。

【0053】

図４は、画像データに基づく検索用語の設定の例を示す図である。
この画像データには、オブジェクトとして、自転車Ｐ１（ロードバイク）が含まれており、例えば、コンセプトとしてサイクリングのようなアクティビティが示唆されたものである。画像データに対して画像認識が行われて、自転車又はロードバイクなど（背景などに応じてサイクリング、サイクリングロード、ロードレースなどが含まれてもよい）がコンセプトワードとして抽出される。

【0054】

これらのコンセプトワードに対し、補助用語として、例えば、歴史、年表、トレンド、販売台数、利用者数、価格やシェアなどが選択され得る。また、意味ベクトルに基づいて、例えば、マウンテンバイクやクロスバイクなどの他車種、ロードレース、ツーリング、サイクリング、ロングライド、輪行、ビンディングペダルなどの関連した用語が取得されてもよい。関連用語に対する補助用語が更に選択されてもよい。これらに基づいて、例えば、ロードバイクと販売台数の組み合わせ、ロードレースと参加者数の組み合わせなど、可能な組み合わせを選択し、これらに優先順を付して検索用語として検索を実行する。

【0055】

このような組み合わせの検索用語による検索の結果として、特に客観的な資料として役に立ちやすい数値データや年代に応じた変化、トレンドなどがより好ましく取得され得る。

【0056】

しかしながら、特にインターネット上に公開されている数値データは、必ずしもプレゼンテーションに適した形で全て網羅されて公開されているとは限らない。例えば、自転車の販売台数のデータのみでは、どのような車種の自転車が人気であるかなどを知ることができない。

【0057】

図５は、数字データの結合例を示す図である。
例えば、図５（ａ）に示すように、検索により、車種Ａ～Ｃ（複数の区分）を含むすべての自転車の販売台数の統計データが取得され、また、車種Ａ～Ｃを含む各車種の自転車の販売シェアの統計データが取得された場合、これら複数の検索結果を組み合わせる、ここでは、乗じることで、大雑把に車種Ａの自転車の販売台数を算出して、所望の結果に係るデータ（結合データ）を生成することができる。この車種Ａの数値に基づいて図５（ｂ）のグラフが生成されることで、車種Ａの販売台数の伸びが明確に示される。

【0058】

なお、このような結合の要否を自動的に判断するのはしばしば難しい。したがって、例えば、パラメーター（特性値）の優先順や、各パラメーターについて想定され得る組み合わせパターンなどを予め記憶部１２に記憶保持させておき、取得されたデータにより可能な組み合わせパターンなどに応じて結合の可否を判断することとしてもよい。また、優先順を定めるための補足的な情報がコンセプトワードと一緒に取得可能とされてもよい。

【0059】

統計データは、数値データが明示的に示されている場合に加えて、数表が画像データとして示されていたり、グラフのみが表示されていたりする場合がある。これらの場合には、画像に対する文字認識処理や、グラフ画像の判別、数値化処理などが行われてよい。また、全ての画像データに対して高精度の文字認識処理を行うのは手間がかかるので、簡易な画像識別処理を行い、グラフや図表であるか否かを判別してから、グラフや図表の画像データに対してのみ高精度の処理を行うこととしてもよい。

【0060】

図６は、数字データの統合例を示す図である。
図６（ａ）に示すように、商品Ｐのやや古い売上高の統計データに加えて、図６（ｂ）に示すような近年の状況を示す記事が取得された場合、これらの数値を統合することができる。ここでは、図６（ａ）から得られた２００２～２０１０年のデータに対し、ニュースの記事から２０００年、２０１２年、２０１８年（異なるタイミング）の情報が追加される。統合されたデータは、図６（ｃ）のように、グラフ化されてよい。なお、この場合、ニュースの記事の値は概算であることが読み取れ、すなわち、統合データには精度の異なる値が混在するが、社内などのクローズドかつインフォーマルなプレゼンテーションに係る資料としては、特に精度の差異が考慮されなくてもよい。あるいは、数値の配列表を併記してもよい。また、取得元ごとに異なる一方、データの取得条件の違いやデータの信頼性の違いによって、本質的に意味の異なる値や疑わしい値が混入する場合もあり得るので、情報の出どころや条件についての記載がある場合には、注釈、脚注などを付してもよい。

【0061】

一方、年表データについては必ずしも定量的な内容とは限らなくても有用性が生じる場合があるので、表データとして羅列生成してもよい。

【0062】

図７は、作成される年表の例を示す図表である。
ここでは、各種ニュースなどから取得されたロードバイクに関連するイベントを順番に並べて年表を作成している。このように、イベントの開催などについては、単に数の変化だけでなく歴史を追うことで、現在の状況と今後の道筋を追いやすくすることができる。

【0063】

図８は、本実施形態のサーバー装置１０の制御部により実行される発想提案支援処理の制御部１１による制御手順を示すフローチャートである。この発想提案支援処理は、端末装置３０から入力された要求に応じて開始される。

【0064】

発想提案支援処理が開始されると、制御部１１（ＣＰＵ）は、端末装置３０から発想データを取得する（ステップＳ１０１）。制御部１１は、取得された発想データが画像データか否かを判別する（ステップＳ１０２）。画像データであると判別された場合には（ステップＳ１０２で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、当該画像データに対して学習済モデル１２１１などを用いた画像認識処理を適用し、画像内のオブジェクトをテキスト化したり、内容の説明文を生成したりする（ステップＳ１０３）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ１０４に移行する。画像データではないと判別された場合には（ステップＳ１０２で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ１０４へ移行する。

【0065】

ステップＳ１０４の処理に移行すると、制御部１１は、テキスト処理を行い、コンセプトワードを抽出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における取得ステップ（プログラムにおける取得手段）を構成する。

【0066】

制御部１１は、補助用語リスト１２２を参照して、コンセプトワードに各々対応し得る補助用語を抽出する。制御部１１は、各コンセプトワードと補助用語との組み合わせた検索用語のパターンに優先順位をつけて検索の優先度順を決定する（ステップＳ１０５）。制御部１１は、決定された優先度の順番に検索用語を利用して検索を行う（ステップＳ１０６）。上述のように、内部データベースと外部検索との検索を併用する場合には、内部データベースの検索を先に行って、その結果に基づいて検索用語の優先順位などを変更してもよい。

【0067】

制御部１１は、必要なデータが取得されたか否かを判別する（ステップＳ１０７）。取得されていないと判別された場合には（ステップＳ１０７で“ＮＯ”）、制御部１１は、検索結果として得られたデータのテキスト（画像データからテキスト化されたものを含み得る。また、構造化文書については構造解析がなされてよい）からワード（自立語）抽出を行って頻度を算出し、基準以上の頻出ワードを抽出する。また、制御部１１は、上述のように、例えば、意味ベクトルを用いて、頻出ワードの中からコンセプトワードの類似ワードを取得する（ステップＳ１０８）。制御部１１は、類似ワードを検索用語に追加する（ステップＳ１０９）。制御部１１は、検索における上記除外ワードを検索条件に追加してもよい。

【0068】

制御部１１は、現在の検索用語リストを端末装置３０に送信し、表示部３３に表示させる（ステップＳ１１０）。制御部１１は、端末装置３０からの返信を待ち受け、返信を受けると、操作受付部３４などにより検索用語の追加指示があったか否かを判別する（ステップＳ１１１）。あったと判別された場合には（ステップＳ１１１で“ＹＥＳ”）、追加指示があった指定ワードを検索用語に追加する（ステップＳ１１２）。それから、制御部１１の処理は、ステップＳ１０５に戻る。追加指示がなかったと判別された場合には（ステップＳ１１１で“ＮＯ”）、制御部１１の処理は、ステップＳ１０５に戻る。
ステップＳ１０５～Ｓ１１２の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における検索ステップ（プログラムにおける検索手段）を構成する。

【0069】

ステップＳ１０７で、必要なデータが取得されたと判別された場合には（ステップＳ１０７で“ＹＥＳ”）、制御部１１は、検索結果から数値データを抽出し、必要に応じて画像データなどをテキストデータに変換する（ステップＳ１２１）。制御部１１は、数値データの内容を判別し、一致する内容のデータ又は結び付け可能な関連するデータを統合する（ステップＳ１２２）。制御部１１は、規模などに係る数値データからグラフを作成し、また、必要に応じて年表などの図表を作成する（ステップＳ１２３）。制御部１１は、生成されたデータを端末装置３０に出力する（ステップＳ１２４）。制御部１１は、数値データ及び生成された各種データをデータベース装置２０に出力して、履歴データ２１２に追加してよい。そして、制御部１１は、発想提案支援処理を終了する。
ステップＳ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１２４の処理が、本実施形態の発想提案支援処理における出力ステップ（プログラムにおける出力手段）を構成する。

【0070】

以上のように、本実施形態の発想提案支援システム１は、制御部１１を備え、制御部１１は、取得部として、コンセプトワードを取得し、検索部として、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行い、出力部として、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する。
このように、発想提案支援システム１では、コンセプトワードの特性に係るデータを取得してまとめて出力するので、ユーザーのアイデアを提案（プレゼンテーション）する際に必要な書類の作成の役立つ資料の収集、生成の手間を低減し、手助けすることができる。

【0071】

また、補助用語には、時間に係る第１種用語が含まれる。客観的情報の提示には、これまでの時系列的な関連情報の流れをつかむことが重要であるので、対応する検索用語を選択することで、より確実に提示に必要な情報を収集することができる。

【0072】

また、第１種用語には、時事、経緯、歴史、トレンド、年代、年表のうち少なくとも一部が含まれる。これら時間に係る用語として頻出するものを特に利用することで、必要な情報の収集確率を高めることができる。

【0073】

また、制御部１１は、出力部として、第１種用語に係る検索結果において異なる複数のタイミングのデータが得られた場合には、時系列内で統合した統合データをコンセプトワードに対応付けて出力する。すなわち、時系列内で前後する複数の検索結果が得られた場合に、これらを統合して出力するので、ユーザーが複数の解析結果を比較、配列する手間を大きく低減することができる。

【0074】

また、制御部１１は、図表作成部として、第１種用語に係る検索結果に基づく図表データを作成し、出力部として、作成された前記図表データを出力する。このように検索結果のフォーマットに応じたデータを出力するだけでなく、図表データにまとめて出力するので、ユーザーが図表を作成する手間を低減することができ、アイデアの提案内容の視覚的に効果的な提示を容易に行うことができる。

【0075】

また、補助用語には、数値規模に係る第２種用語が含まれる。客観的な資料としては、数値データが有効であるので、このような数値データをより確実に取得できるような用語を検索用語に選択的に加えることができる。これにより、更にプレゼンテーションに効果的な資料をより確実に取得して出力することができる。

【0076】

また、第２種用語には、シェア、売り上げ、利益、人数のうち少なくとも一部が含まれる。これら数値に係る用語として頻出するものを特に利用することで、定量的なデータの収集確率を高め、出力する情報に基づくプレゼンテーションの説得力をより効果的に向上させることができる。

【0077】

また、制御部１１は、出力部として、第２種用語に係る検索結果において同一の特性に係る異なる複数の区分におけるデータが得られた場合には、当該特性について統合した統合データを出力する。すなわち、複数の検索結果により、同一パラメーターの異なるタイミングや条件など（区分）の数値が複数取得された場合には、それらを統合して一覧出力させるので、ユーザーは、多数の検索結果を比較照合する必要がなく、容易に有効なデータを整理して確認、提示することができる。

【0078】

また、制御部１１は、出力部として、第２種用語に係る複数の検索結果を組み合わせて所望の特性に係る結合データを生成して出力する。第２種用語を用いた検索結果であっても、直接アイデア提案の説得力向上に寄与するデータとは限らない。このような場合でも複数のパラメーターを組み合わせることで必要な情報に到達できる場合があるので、当該複数のパラメーター（検索結果）を組み合わせて結合データを生成することで、より有効な出力を容易に得ることが可能になる。これにより、手間をかけずにアイデア提案の説得力を向上させることができる。

【0079】

また、制御部１１は、グラフ作成部として、数値規模に係る検索結果に基づくグラフを作成し、出力部として、作成されたグラフを出力する。数値データの配列の場合には、グラフで可視化することが提案を第三者に短時間で理解させる上で非常に有効である。したがって、グラフ化可能なデータ配列が得られた場合には、グラフを生成して出力することで、ユーザーによるグラフ作成の手間を省きつつ、容易に効果的なアイデア提案の資料を作成することができる。

【0080】

また、制御部１１は、検索部として、過去の履歴データ２１２に基づいてコンセプトワードに対して組み合わせる補助用語の優先順を決定する。検索結果を内部サーバーで保持している場合は、当該データを再利用することで、外部サーバーへの接続の手間や時間を容易に低減することができる。また、アイデア提案の役に立つデータがないことが予め知得されている場合には、当該サイトへのアクセスをあらためて行わないことで無駄な手間や時間を低減することができる。

【0081】

また、制御部１１は、検索部として、履歴データ２１２に含まれるコンセプトワードを検索用語から除外する。すなわち、社内の履歴で既に検索に用いられていることが分かっている内容については、既に誰かが検討済として除外することで、検索の効率を向上させてもよい。ただし、複数のコンセプトワードの組み合わせが異なっている場合があるので、このような場合には、上記のように対応する履歴データを取得して利用することとしてもよい。

【0082】

また、制御部１１は、検索部として、コンセプトワードと補助用語との関連性に基づいてコンセプトワードに対して組み合わせる補助用語の優先順を決定する。検索では、検索用語への関連用語の付加の有無がしばしば重要になるので、関連性の高い用語を選択する処理を追加することで、より効果的に必要性の高いデータを取得しやすくすることができる。

【0083】

また、制御部１１は、判定部として、検索の結果に含まれる用語と、コンセプトワードとの関連性を判定し、検索部として、関連性が高いと判定された用語を検索用語に加えて再検索を行う。
このように、一度検索された結果の中から関連性の高い用語を抽出して検索用語に加えるので、実際の検索に沿ってより効果的な検索結果に絞った後に、各検索結果を改めて解析することができるので、無駄に内容の解析に手間をかけずに必要な情報に到達しやすくすることができる。

【0084】

また、制御部１１は、検索部として、検索の結果に含まれる用語のうち出現頻度に係る条件を満たす用語を検索条件に加えて再検索を行う。すなわち、検索におけるヒット件数の高い用語を再検索の検索用語に加えたり除外ワードとしたりすることで、より効率的な検索内容の解析を行うことができる。

【0085】

また、発想提案支援システム１は、端末装置３０が操作受付部３４を備える。サーバー装置１０の制御部１１は、検索部として、操作受付部３４により受け付けられた用語を検索用語に加えて検索を行う。完全な自動処理では、コンセプトワードの内容とジャンルとの関連性などに応じて、必ずしも発想のベースや背景を反映した最適な検索用語になるとは限らないので、ユーザーによる検索用語への追加を可能とすることで、ユーザーによる多少の手間の追加により、効率的な検索と出力データの生成を可能とすることができ、全体としてユーザーによるアイデア提案資料の作成の手間を低減させることができる。

【0086】

また、コンセプトワードを取得するためのデータとして、画像データ及び音声データのうち少なくとも一方を含む非テキストデータ、及びテキストデータを入力可能であり、制御部１１は、取得部として、非テキストデータの内容を認識してテキストデータに変換し、テキストデータからコンセプトワードを取得する。すなわち、発想提案支援システム１では、非テキストデータで表されるコンセプトであっても、一度テキストデータに適切に変換することで、元からテキストデータであるものと同様にコンセプトワードを適切に取得することが可能である。これにより、種々の形態の発想データから適切にアイデア提案資料につなげることができ、ユーザーの手間が低減される。特に、情報量の多い画像データなどから適切なコンセプトワードの組み合わせを取得することで、ユーザーによるテキスト化の手間も省くことができる。

【0087】

また、非テキストデータには画像データが含まれ、制御部１１は、取得部として、画像データの入力に対して当該画像データの認識処理を行い、この画像データの内容を示すテキストデータを出力する学習済モデルを有する。すなわち、画像データからコンセプトワードなどを取得する場合には、機械学習モデルを用いた画像認識を行うことで、特に近年用いられるアルゴリズムの進化により通常のＰＣなどでも正しく認識を行ってテキスト化がなされる。よって、ハードウェア構成などに多額の費用をかけずとも効果的にコンセプトワードの取得を行うことができ、これに応じて、発想提案資料に有用な情報を出力することができる。

【0088】

また、制御部１１は、取得部として、入力されたテキストデータから自立語を抽出し、当該自立語の出現頻度に応じてコンセプトワードを特定して取得する。すなわち、コンセプトワードとしては、テキスト中の名詞などの自立語を直接定めることができる。自然言語解析に係る処理を適切に行って自立語を抽出し、文脈解析に基づいて鍵となる自立語を選択することで、新たにコンセプトワードを創出せずに無理なく取得が可能となる。

【0089】

また、制御部１１は、取得部として、テキストデータの入力に対して当該テキストデータのコンセプトワードを出力する学習済モデルを有する。テキストデータの自然言語解析についても、適切に学習させた機械学習モデルを利用することで、多少の記載不備などに柔軟に対応して適切なコンセプトワードを得ることができるので、当該コンセプトワードに応じて検索を正確に行うことができる。

【0090】

また、制御部１１は、取得部として、取得したコンセプトワードの関連用語（類似ワード）を特定し、特定した関連用語を検索用語に加える。上記のように入力データから取得されたコンセプトワードだけではなく、当該コンセプトワードに類似するなど、関連する用語も検索用語とすることで、検索の方向性を大きく変えない範囲で検索の幅を広げることができ、効率よく検索漏れの可能性を低減させることができる。

【0091】

また、制御部１１は、取得部として、オブジェクトの意味に応じた方向を有する意味ベクトルを生成し、コンセプトワードに対応する意味ベクトルに対して所定の基準を満たす方向を有する意味ベクトルにより特定されるテキストオブジェクトを関連用語（類似ワード）とする。このように、意味ベクトルを利用することで、客観的に類似度合を定量評価して類似ワードを定めることができるので、安定してばらつきの少ない類似ワードの設定が可能となり、これに応じて検索の方向性のぶれを小さくすることができる。

【0092】

また、発想提案支援システム１は、サーバー装置１０に補助用語リスト１２２を記憶する記憶部１２を備える。このように、予め補助用語をリスト化して保持しておくことで、機械的に多数のコンセプトワードと補助用語の組み合わせについて順に検索用語として検索を行っていくことができる。

【0093】

また、サーバー装置１０は、上述の制御部１１を備えて、各処理を行う。したがって、サーバー装置１０は、取得したコンセプトワードに基づいて、効率よくアイデア提案資料に有用なデータを出力することができ、ユーザーによる提案のための準備の手間を低減させることができる。

【0094】

また、本実施形態の発想提案支援方法は、コンセプトワードを取得する取得ステップ、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索ステップ、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する出力ステップ、を含む。このように各処理を実行していくことで、ユーザーが思いついた発想を社内などで提案しやすくすることができ、ユーザーによる準備の時間を低減させつつより説得力のある資料を容易に作成することが可能になる。

【0095】

また、本実施形態のプログラム１２１は、サーバー装置１０のコンピューターを、コンセプトワードを取得する取得手段、コンセプトワードと当該コンセプトワードについての特性の項目を示す補助用語との組み合わせを検索用語として検索を行う検索手段、検索の結果に基づいて、コンセプトワードに対応する特性を示すデータを出力する出力手段、として機能させる。このようなプログラムをコンピューターにインストールしてソフトウェア的に処理させることで、特殊なハードウェア構成を用意せずとも容易に各処理を実行させて、アイデア提案資料に有用なデータを出力させることができる。

【0096】

なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施の形態では、コンセプトワードは、自立語などの単語単位で設定されるものとして説明したが、単語単位に分割するのが好ましくない場合などには、ショートフレーズであってもよい。この場合、ショートフレーズとの完全一致となるように検索条件が定められてよい。

【0097】

また、出力データの内容は、グラフや図表に限る必要はなく、特性の内容を示すものであれば、検索結果として得られたテキストデータや画像データの一部が出力データに含まれてもよい。

【0098】

また、上記実施の形態では、時及び数値に関する補助用語を組み合わせることとして説明したが、例えば、アルファベットや記号などで階級分けされたような多段階評価の検索結果などについても、検索の対象となるように補助用語が設定されたり、出力データに加えられたりしてもよい。

【0099】

また、グラフ表示は、折れ線グラフに限られず、柱状グラフや棒グラフ、円グラフなど内容に応じて（絶対値、割合、複数種類の比較など）選択されてもよい。また、全ての数値データがグラフ化や図表化されなければならないわけではない。表示対象となる点の数などに応じてグラフ化しないこととしてもよいし、また、グラフの画像データが一つだけ得られた場合には、当該画像データがそのまま出力されてもよい。また、複数の検索結果が得られた場合でも、加工に問題がある場合や困難な場合には、複数の結果が並列に出力されてもよい。

【0100】

また、上記実施の形態では、履歴データ２１２を保持して検索用語の設定や優先順の設定などに用いられることとしたが、このような処理は行われなくてもよい。また、履歴データ２１２には、検索を行った際の検索用語のリストのみを保持し、検索結果のデータを保持しなくてもよい。

【0101】

また、上記実施の形態では、複数の検索結果の数値や時系列上のイベントなどを自動的に統合、結合することとして説明したが、各データの信頼性のばらつきを考慮して、統合、結合を行う前にユーザーの承認を必要としたり、あるいは、統合、結合のうち一部を容易に解除可能に統合／結合データを作成したりしてもよい。

【0102】

また、上記実施の形態では、意味ベクトルを用いて類似ワード（関連用語）の判定を行うこととしたが、これに限られるものではない。辞書データなどに基づいて類語として規定されているもののみを出力したり、検索結果に含まれる相関性などを利用して判定を行ったりしてもよい。

【0103】

また、上記実施の形態では、画像データ及び／又は音声データの入力をコンセプトワードに変換可能として説明したが、必ずしもこのような機能を備えている必要はない。必ずテキストで入力させることとしてもよい。この場合、他のプログラムなどを用いて画像データ及び／又は音声データをテキストデータに変換することは可能である。

【0104】

また、上記実施の形態では、ネットワーク上で検索可能なあらゆるデータを利用することとして説明したが、検索結果の情報発信元などに応じて信頼度を設定し、一部を利用しない判定をしてもよいし、利用はするが、上記データの結合／統合には用いないように設定がなされてもよい。

【0105】

また、上記実施の形態では、操作受付部３４によりユーザーが途中で検索用語の指定を可能であるとして説明したが、ユーザーの処理を含めないで全ての処理がなされる場合に限定されてもよい。

【0106】

また、上記実施の形態では、別個のサーバー装置１０、データベース装置２０及び端末装置３０を有する発想提案支援システム１について説明したが、全ての構成が単一の装置内に含まれて、実行されてもよい。また、各装置は、同一ＬＡＮ内に位置する場合に限られず、インターネットを介して端末装置３０からリモートアクセスされて、サーバー装置１０が動作するなどであってもよい。

【0107】

また、上記実施の形態では、全ての処理が制御部１１によりソフトウェア的に実行されることとしたが、制御部１１の処理は、複数のＣＰＵや異なる装置の制御部などに分散されてもよい。また、処理の一部が専用のハードウェア回路などにより実行されてもよい。

【0108】

また、上記実施の形態では、発想提案支援処理に係るプログラム１２１のコンピューター読み取り可能な媒体としてＨＤＤ又はフラッシュメモリーなどからなる記憶部１２を例に挙げて説明したが、これに限定されない。その他のコンピューター読み取り可能な媒体として、他の不揮発性メモリー、並びにＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤディスクなどの可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）も本発明に適用される。
その他、上記実施の形態で示した構成、処理内容及び手順などの具体的な細部は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲に置いて適宜変更可能である。

【符号の説明】

【0109】

１ 発想提案支援システム
１０ サーバー装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１２１ プログラム
１２１１ 学習済モデル
１２２ 補助用語リスト
１３ 通信部
２０ データベース装置
２１ 記憶部
２１１ 用語データ
２１２ 履歴データ
３０ 端末装置
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 表示部
３４ 操作受付部
３５ 通信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】