JP2003271639A - 情報価値評価支援方法及びその実施システム並びにその処理プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 コンピュータ装置に蓄積された情報の価値評
価の効率を向上させることが可能な技術を提供する。 【解決手段】 情報に対する推薦者の推薦情報を、その
推薦者を識別する為の識別情報とその推薦の基準を示す
評価基準とを含む挙動情報と共に受け付けて登録するス
テップと、前記推薦情報が登録された際の挙動情報に対
して算定されている信頼度に応じて、その推薦情報によ
り推薦された情報に対する推定評価値を算定するステッ
プと、前記算定された推定評価値の順に従って前記情報
を評価者に提示して評価者による価値評価を支援し、そ
の情報に対する評価者の評価情報を受け付けて登録する
ステップと、前記評価情報の登録が行われた情報に対し
て登録されている挙動情報に対する信頼度を、その挙動
情報が登録された情報に対する評価情報の内容に従って
算定するステップとを有するものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はコンピュータ装置に
蓄積された情報の価値評価を支援する情報価値評価支援
システムに関し、特に文書の価値を評価する際に生じる
評価者の負荷を軽減させる情報価値評価支援システムに
適用して有効な技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】コンピュータ装置及び電子的な記憶装置
の急激な発展により、組織における事務処理等の業務が
急速に電子化された。それに伴い、組織において生み出
された膨大な量の電子情報が記憶装置に蓄積され、管理
される様になった。これらの電子情報を利用することで
業務効率の向上を図ろうとする考えからナレッジマネー
ジメントが生まれた。

【０００３】ナレッジマネージメントシステムは、組織
の構成員が共有する価値があると考える情報を蓄積し、
蓄積した情報を必要とする利用者に提供するシステムで
ある。このシステムをより効果的に運用する為には、蓄
積した情報の中から特に有用なノウハウを含む情報を有
用情報として認定する方法がある。利用者に有用情報で
あることが判別できる様にすることで、有用なノウハウ
が多くの人に広がり、業務効率の向上を図ることができ
る。

【０００４】一般的に、有用情報の選定には、各種分野
において重要度を総合的に判断する必要がある。チーフ
ナレッジオフィサー（ＣＫＯ）やナレッジマネージャと
いった有識者（以下、評価者と呼ぶ）がこの様な判断を
し、評価することができる。評価者として総合的に情報
を評価できる人間は、部課長等に限られている。

【０００５】しかし、蓄積される情報の量が膨大になる
と、全ての情報を評価者が評価することは時間的制約に
より難しくなる。評価者が評価しうる許容量を超える量
の情報が蓄積された場合、評価されない情報が残ること
になる。評価されなかった情報の中に有用情報があった
としても、その情報は業務効率を向上する上で重要な価
値を持つにもかかわらず、有用情報と認定されない。

【０００６】有用情報となるべき情報が有用情報と認定
されていなければ、ナレッジマネージメントシステムの
利用者は蓄積された情報に含まれる有用なノウハウを利
用できない。この為、ナレッジマネージメントシステム
は、有用なノウハウを共有することで利用者の業務効率
を向上させるという目的を果たすことが出来ない。

【０００７】従って、有用情報の認定漏れを無くすこと
が望ましい。その為には、評価者の人数を増やすことで
評価の対象となる情報を複数の評価者で分担して、一人
当たりが評価しなければならない情報の数を減らす様に
する方法が考えられる。しかし、評価者は前述の様に部
課長等に限られており、評価者を増やす方法は実現でき
ない。

【０００８】一方、各分野の専門家や、或いは各分野を
業務担当者等の、各人の関心のある分野についてのみ情
報の価値を判断できる者（以下、推薦者と呼ぶ）は、多
くの人数を集めることが可能である。

【０００９】この為、有用情報の評価漏れを無くすもう
一つの方法として、推薦者が有用と考える情報を推薦し
てもらうことで、評価者が評価しなければならない情報
の数を減らす様にする方法が考えられる。この方法で
は、多数の推薦者が評価した情報とその情報に与えた評
価を基にして、各情報の価値を推定する。この様にして
推定した情報の価値を、以下では推定評価値と呼ぶ。推
定評価値が高い情報を有用情報である可能性が高い情報
として評価者に提示することにより、評価者が評価しな
ければならない情報の数を減らすことができる。

【００１０】情報の推定評価値を求める方式の一つにＳ
ＩＦ(Social Information Filtering)方式がある。この
方式の従来技術としては、特開平１０−２４０７４９号
公報に記載の技術（以下、従来技術１と呼ぶ）がある。

【００１１】ＳＩＦ方式は、評価者が評価した文書とそ
の文書に与えた評価の組みからなる評価情報と、推薦者
が評価した文書とその文書に与えた評価の組みからなる
推薦情報とを比較し、評価者と類似した推薦を行う推薦
者の推薦情報を利用して推定評価値を求める方式であ
る。その比較方法では、まず推薦者が評価した文書中に
含まれるキーワードや単語の出現頻度等で文書の特徴を
表す。次に、文書の特徴と評価の対応を組として算定す
ることにより、評価情報と推薦情報が類似しているか否
かを判定するというものである。ＳＩＦ方式では、評価
者が評価していない文書について、評価者に類似した推
薦を行う推薦者の推薦情報において、推薦者がその文書
に対して評価した結果を推定評価値とする。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】前記の従来技術１を文
書の推定評価値の算定に適用した場合には、まずＳＩＦ
方式で評価者の評価情報と推薦者の推薦情報とを比較
し、評価者の評価情報と類似した推薦情報を持つ推薦者
を得る。ここで、評価情報と推薦情報の類似度は評価及
び推薦した文書中に含まれるキーワードや単語の出現頻
度等を比較することで求めるものとし、評価者の評価情
報に類似した推薦情報の中に含まれる文書の内、評価者
が未評価の文書を抽出し、これらの文書に対する推薦者
の評価を推定評価値とする。

【００１３】しかし、上記の様に従来技術１を推定評価
値の算定方式として用いた場合には、以下の問題が発生
するものと考えられる。第一の問題は、従来技術１では
評価者と推薦者の評価基準の差を考慮していない為、本
来なら評価すべき文書が評価対象とならない場合がある
というものであり、第二の問題は、従来技術１では推薦
者毎の推薦情報を利用しており、複数人の推薦情報を総
合した推定評価値が得られない為、本来なら評価すべき
文書が評価対象とならないというものである。

【００１４】以下に、前記第一の問題の詳細を説明す
る。従来技術１の方式では、まず評価者の評価情報とそ
れぞれの推薦者の推薦情報とを比較し、評価者と類似し
た評価を行う推薦者を抽出する。推薦者が評価した文書
の中で評価者が未評価である文書が存在する場合、その
文書に対する当該推薦者の評価を推定評価値として使用
する。

【００１５】推薦者の位置付けとして、ある特定分野に
特に関心を持つと考えられることから、ここで得られた
推定評価値は特定分野や内容の文書に対して重点をおい
た評価となる傾向があるが、この方式で得られる推定評
価値は、上記の様に当該推薦者の評価を推定評価値とし
て利用しており、推薦者と評価者の評価基準の差を考慮
していない為、推薦者と評価者は同一の評価基準で評価
したつもりでも、評価の内容は人により偏りが生じる場
合がある。

【００１６】例えば、流通の分野において非常に豊富な
知識を持ち、評価者が有用文書であると認める文書を流
通分野の評価基準で的確に推薦することができる推薦者
がいる場合を考える。しかし一方で、この推薦者の考え
る流通という分野の範囲は狭く、この推薦者が他の分野
（例えば産業の分野）であるとして推薦した文書が悉
く、評価者にとっては産業ではなく流通の範囲に属する
文書である場合があると考えられる。

【００１７】この時、従来技術１の方式を適用すると、
この推薦者が産業の分野で推薦した推薦情報は、産業分
野の評価者の評価情報とは類似性が低くなる為、この推
薦情報は、流通分野において評価者が有用文書であると
認める文書であるにもかかわらず、産業分野では有用文
書とは評価されず、利用されないこととなる。従って、
推薦があったにもかかわらず、評価すべき文書から有用
情報が漏れてしまう。

【００１８】続いて第二の問題の詳細を説明する。従来
技術１の方式では、複数の推薦者の推薦情報は、それぞ
れの推薦者の推薦情報と評価者の評価情報の類似性にの
み着目して利用される。例えば、一分野において、一般
にも通用する文書から難解で通常の知識では利用できな
い様な文書まで推薦し、更に、難解な文書を好んで推薦
する傾向がある推薦者と、一般向けの文書を推薦する
が、有用な情報だけでなく、あまり有用ではない文書ま
で推薦する傾向がある推薦者とを想定した場合、これら
二人の推薦者が共に推薦している文書は、評価者の評価
基準に適合した有用情報であると考えられるが、いずれ
の推薦者も一人では信頼度が低い場合、従来技術１の方
式ではそれらの推薦情報は利用されない結果となる。ま
た、二人の推薦者が同一の文書を推薦したという事実を
推定評価値に反映させることはできない為、評価すべき
文書から有用情報が漏れてしまう。本発明の目的は上記
問題を解決し、コンピュータ装置に蓄積された情報の価
値評価の効率を向上させることが可能な技術を提供する
ことにある。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明は、コンピュータ
装置に蓄積された情報の価値評価を支援する情報価値評
価支援システムにおいて、推薦時の挙動情報に対する信
頼度に応じて情報を評価者に提示してその価値評価を支
援するものである。

【００２０】本発明の情報価値評価支援システムでは、
コンピュータ装置に蓄積された文書等の情報の価値評価
を行う際に、推薦を行うかどうかの入力を推薦者から受
け付け、推薦者から推薦された情報について、その情報
が有用であるものとして推薦されていることを示す推薦
情報を、その推薦者を識別する為の識別情報とその推薦
の基準を示す評価基準とを含む挙動情報と共に受け付け
て登録する。

【００２１】情報の価値評価を行う際に推薦情報が登録
されると、その推薦情報が登録された際の挙動情報に対
して算定されている信頼度に応じて、その推薦情報によ
り推薦された情報に対する推定評価値を算定する。

【００２２】そして評価者から評価開始指示が入力され
ると、前記算定された推定評価値の順に従って前記情報
を評価者に提示して評価者による価値評価を支援し、そ
の情報に対する評価者の評価情報、すなわち当該情報が
有用であるかどうかを示す評価結果を受け付けて登録す
る。

【００２３】前記の様に情報の価値評価が行われると、
その評価情報の登録が行われた情報に対して登録されて
いる挙動情報に対する信頼度を、その挙動情報が登録さ
れた情報に対する評価情報の内容に従って算定し、その
挙動情報に対する信頼度を更新する。すなわち、ある推
薦者がある評価基準で有用であると推薦した情報が、あ
る評価者のある評価基準によって有用であると評価され
た場合、その推薦者の識別情報と評価基準を示す挙動情
報に対して高い信頼度を算定し、また推薦された情報が
有用ではないと評価された場合にはその挙動情報に対し
て低い信頼度を算定する。この算定により更新された新
しい信頼度は、次の推定評価値の算定で用いられる。

【００２４】また本発明では、前記挙動情報に対する信
頼度を算定する際に、その挙動情報が登録された情報の
評価時に選択された評価基準毎に挙動情報の信頼度を算
定し、前記推薦情報の登録が行われた情報に対する推定
評価値を算定する際に、各評価基準毎に推定評価値の算
定を行って、前記評価者による価値評価を支援する際
に、評価者によって選択された評価基準に対応する推定
評価値の順に従って前記情報を評価者に提示するものと
しても良い。

【００２５】この様に、評価時の評価基準毎に挙動情報
の信頼度を算定して推定評価値を算定することにより、
評価者と推薦者との間に評価基準の差があり評価時の評
価基準と推薦時の評価基準が異なっていた場合でも、そ
の場合に有用と評価されればその挙動の信頼度が高く算
定される為、それ以後に同じ挙動で推薦が行われた場合
の推定評価値も高くなり、評価者と推薦者の評価基準の
差を考慮し、評価者と異なる評価基準で推薦された情報
が評価対象から漏れるのを防ぐことができる。

【００２６】また、前記挙動情報に対する信頼度を算定
する際に、各挙動情報の組み合わせ毎に挙動情報の信頼
度を算定し、前記推薦情報の登録が行われた情報に対す
る推定評価値を算定する際に、その組み合わせの数が最
大である挙動情報に対して算定されている信頼度に応じ
て推定評価値の算定を行うものとしても良い。

【００２７】この様に、組み合わせ数が最大である挙動
情報に対して算定されている信頼度に応じて推定評価値
の算定を行うことにより、複数の推薦者による推薦情報
を総合し、本来なら評価すべき情報が評価対象から漏れ
るのを防ぐことができる。

【００２８】以上の様に本発明の情報価値評価支援シス
テムによれば、推薦時の挙動情報に対する信頼度に応じ
て情報を評価者に提示してその価値評価を支援するの
で、コンピュータ装置に蓄積された情報の価値評価の効
率を向上させることが可能である。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下に文書共有システムに蓄積さ
れた文書情報の価値評価を支援する一実施形態の情報価
値評価支援システムについて説明する。

【００３０】図１は本実施形態の文書の価値評価支援機
能を備えた文書共有システムの全体構成を示す図であ
る。図１に示す様に本実施形態の文書価値評価支援サー
バ１０１は、推薦情報登録処理部１１１と、評価情報登
録処理部１１２と、推定評価値算定処理部１１３と、信
頼度算定処理部１１４とを有している。

【００３１】推薦情報登録処理部１１１は、文書共有シ
ステムに蓄積された情報である文書が有用であるものと
して推薦されていることを示す推薦情報を、その推薦者
を識別する為の識別情報である推薦者ＩＤとその推薦の
基準を示す評価基準とを含む挙動情報と共に受け付けて
登録する処理部である。

【００３２】評価情報登録処理部１１２は、推定評価値
算定処理部１１３で算定された推定評価値の順に従って
文書を評価者に提示して評価者による価値評価を支援
し、その文書が有用であるかどうかを示す評価者の評価
情報を受け付けて登録する処理部である。

【００３３】推定評価値算定処理部１１３は、推薦情報
登録処理部１１１で推薦情報が登録された際の挙動情報
に対して算定されている信頼度に応じて、その推薦情報
により推薦された文書に対する推定評価値を算定する処
理部である。

【００３４】信頼度算定処理部１１４は、評価情報登録
処理部１１２で評価情報の登録が行われた文書に対して
登録されている挙動情報に対する信頼度を、その挙動情
報が登録された文書に対する評価情報の内容に従って算
定する処理部である。

【００３５】文書価値評価支援サーバ１０１を推薦情報
登録処理部１１１、評価情報登録処理部１１２、推定評
価値算定処理部１１３及び信頼度算定処理部１１４とし
て機能させる為のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録
媒体に記録され磁気ディスク等に格納された後、メモリ
にロードされて実行されるものとする。なお前記プログ
ラムを記録する記録媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の記録
媒体でも良い。また前記プログラムを当該記録媒体から
情報処理装置にインストールして使用しても良いし、ネ
ットワークを通じて当該記録媒体にアクセスして前記プ
ログラムを使用するものとしても良い。

【００３６】図１に示す様に本実施形態の文書共有シス
テムは、文書価値評価支援サーバ１０１と、ネットワー
ク１０３を介して文書価値評価支援サーバ１０１と接続
された入出力端末１００及び検索システム１０２とから
なっている。

【００３７】入出力端末１００は、システムが使用者に
情報を表示するディスプレイ１０４と使用者が要求や制
御を入力するキーボード１０５を有している。入出力端
末１００は、使用者によって推薦者端末１００−ａまた
は評価者端末１００−ｂのどちらとしても使用が可能で
ある。また、入出力端末は複数台存在し、推薦者端末１
００−ａとしても評価者端末１００−ｂとしても使用可
能である。

【００３８】文書価値評価支援サーバ１０１は、ＣＰＵ
１０６及び主記憶装置１０７及び磁気ディスク装置１０
８、ネットワークアダプタ１０９から構成され、以上の
構成要素は全てバス１１０に接続されている。

【００３９】ＣＰＵ１０６は主記憶装置１０７上のプロ
グラムを実行し、主記憶装置１０７は、推薦情報登録処
理部１１１、評価情報登録処理部１１２、推定評価値算
定処理部１１３、信頼度算定処理部１１４として文書価
値評価支援サーバ１０１を機能させる為のプログラムを
ロードする。磁気ディスク装置１０８は、推薦情報リス
ト１１５、信頼度情報リスト１１６、推定評価情報リス
ト１１７、評価情報リスト１１８、評価基準リスト１１
９、文書ＤＢ１２０を格納し、ネットワークアダプタ１
０９は、文書価値評価支援サーバ１０１をネットワーク
１０３に接続する。

【００４０】検索システム１０２は、文書価値評価支援
サーバ１０１からの指示によって文書ＤＢ１２０に対し
て、属性検索、全文検索または類似文書検索等を行い、
検索結果を返す。

【００４１】図２は本実施形態の文書価値評価支援処理
の概要を示す図である。次に、図２を用いて本実施形態
で実行する処理の概要について説明する。推薦情報登録
処理部１１１は、推薦者から推薦情報を取得する処理を
行う。推薦情報登録処理部１１１は、推薦者端末１００
−ａから入力された推薦者の指示を受けることで起動
し、まず推薦者端末１００−ａに検索条件の入力画面を
表示する。

【００４２】次に推薦情報登録処理部１１１は、推薦者
端末１００−ａから推薦者によって入力された検索条件
に適合する文書を文書ＤＢ１２０から検索して抽出し、
その抽出した文書の文書名と作成者等の簡単な属性情報
を、評価基準リスト１１９から読み出された評価基準の
一覧と共に推薦者端末１００−ａに表示する。この評価
基準の一覧には、例えば、「流通」、「金融」、「産
業」等の分野の文書を評価する為の基準の名称として、
その分野名が表示される。

【００４３】本実施形態の評価基準は、その文書が特定
の分野で有用であるかどうかを評価する為の基準である
ものとし、例えば、その分野に関する特定の専門用語を
所定の頻度で含むかどうかや、その分野で特に著名な研
究者名や製品名を含むか、或いはその分野の同業他社の
動向を含むか等の基準を指すものとする。

【００４４】推薦者が推薦者端末１００−ａから詳細を
取得する文書を指定すると、推薦情報登録処理部１１１
は、推薦者が指定した文書の詳細を推薦者端末１００−
ａに表示する。更に、推薦情報登録処理部１１１は、推
薦者端末１００−ａから受け付けた、推薦者が推薦する
文書と推薦者の評価基準を推薦情報として、推薦情報リ
スト１１５に登録する。推薦情報は、推薦された文書を
識別する為の文書ＩＤ、その推薦者を識別する為の推薦
者ＩＤ、その推薦の際に推薦者が選択した評価基準等の
情報を含んでいる。また、以下では推薦情報に含まれる
推薦者ＩＤと評価基準の対を推薦者の挙動情報と呼ぶ。
そして推薦情報登録処理部１１１は、推薦情報の登録後
に推定評価値算定処理部１１３に起動指示を出す。

【００４５】推定評価値算定処理部１１３は、推薦情報
リスト１１５、信頼度情報リスト１１６を基に推定評価
値を算定する処理を行うものであり、推薦情報登録処理
部１１１からの指示を受けることで起動し、推薦情報分
析処理２０１と信頼度取得処理２０２と推定評価値算定
処理２０３を実行する。

【００４６】推薦情報分析処理２０１は、推薦者の挙動
の組み合わせ情報を生成することを目的とする処理であ
る。推薦者の挙動の組み合わせ情報は、一つの文書に対
する、推薦者の挙動情報全てを組み合わせたパターンか
らなる。例えば、文書Ａに対する推薦者の挙動情報が、
挙動情報Ａ：「推薦者Ａ、流通」、挙動情報Ｂ：「推薦
者Ｂ、金融」の２つの場合、推薦者の挙動の組み合わせ
情報は、「挙動情報Ａ」と、「挙動情報Ｂ」と、２つの
挙動情報の組み合わせからなる「（挙動情報Ａ）ＡＮＤ
（挙動情報Ｂ）」の３パターンの組み合わせが存在す
る。

【００４７】また、一つの文書に対する複数の推薦者の
挙動情報から、推薦者の挙動の組み合わせ情報を生成す
る。推薦者の挙動の組み合わせ情報の生成処理の詳細な
内容は図１１を用いて後述する。

【００４８】信頼度取得処理２０２は、文書の推定評価
値を算定する上で用いる信頼度を取得することを目的と
する処理である。信頼度は、ある推薦者の挙動の組み合
わせ情報を満たす文書が、評価者に有用情報であると認
定される確率を表すものであり、信頼度は評価者の評価
基準毎に算出される。

【００４９】信頼度取得処理２０２は、推薦情報分析処
理２０１において生成した推薦者の挙動の組み合わせ情
報毎の信頼度を、信頼度情報リスト１１６から抽出す
る。信頼度を取得する処理の詳細な内容は図１１を用い
て後述する。

【００５０】推定評価値算定処理２０３は、文書の推定
評価値を算定することを目的とする処理である。推定評
価値算定処理２０３は、信頼度取得処理２０２で取得し
た信頼度から、文書の推定評価値を評価者の評価基準毎
に算定する。この処理の詳細な内容は図１２を用いて後
述する。算定された推定評価値は推定評価情報リスト１
１７に登録される。

【００５１】評価情報登録処理部１１２は、評価者から
評価情報を取得する処理を行う。評価情報登録処理部１
１２は、評価者端末１００−ｂから入力された評価者の
指示を受けることで起動し、まず、評価基準リスト１１
９から評価基準を読み出して、評価者端末１００−ｂに
評価基準選択画面を表示する。

【００５２】次に、評価者端末１００−ｂから評価者が
入力した評価者の評価基準において高い推定評価値を持
つ文書を推定評価情報リスト１１７から抽出する。抽出
した文書は、評価者が評価しなければならない文書であ
り、その文書名と作成者等の簡単な属性情報を評価者端
末１００−ｂに表示する。

【００５３】評価者が評価者端末１００−ｂから詳細を
取得する文書を指定すると、評価情報登録処理部１１２
は、評価者が指定した文書の詳細を評価者端末１００−
ｂに表示する。更に、評価情報登録処理部１１２は評価
者端末１００−ｂから受け付けた、評価者が評価した文
書と評価基準を基にして評価情報を生成し、評価情報リ
スト１１８に登録する。評価情報は、評価された文書を
識別する為の文書ＩＤ、その文書が有用情報であると認
定されたかどうかを示す評価結果、その評価者を識別す
る為の評価者ＩＤ、評価者の評価基準等の情報を含んで
いる。そして、評価情報の登録後に信頼度算定処理部１
１４に起動指示を出す。

【００５４】信頼度算定処理部１１４は、推薦情報リス
ト１１５、評価情報リスト１１８を基に推薦者の挙動の
組み合わせ情報の信頼度を、評価者の評価基準毎に算定
する処理を行う。

【００５５】評価者が評価することで、各評価基準毎の
信頼度は更新される。すなわち、信頼度算定処理部１１
４は、評価情報登録処理部１１２からの指示を受けるこ
とで起動し、算定対象一覧取得処理２０４、算定対象分
析処理２０５、信頼度算出処理２０６を実行する。

【００５６】算定対象一覧取得処理２０４は、信頼度算
定処理部１１４で処理する文書のリストを生成すること
を目的とする処理であり、評価情報登録処理部１１２に
おいて新規に登録された評価情報を取得し、その評価情
報に含まれる文書ＩＤの一覧を取得する。

【００５７】算定対象分析処理２０５は、信頼度を算定
し直す推薦の組み合わせを取得することを目的とする処
理であり、まず、算定対象一覧取得処理２０４が取得し
た文書ＩＤの一覧に含まれる文書について、その文書を
推薦した推薦情報を推薦情報リスト１１５から抽出す
る。次に、抽出した推薦情報から推薦者の挙動の組み合
わせ情報を生成する。この処理の詳細な内容は図１７を
用いて後述する。

【００５８】信頼度算出処理２０６は、推薦の組み合わ
せ一覧の生成処理で生成された推薦の組み合わせに対す
る信頼度を、推薦情報リスト１１５と評価情報リスト１
１８を用いて評価者の評価基準毎に算定する。算定した
信頼度は信頼度情報リスト１１６に登録される。この処
理の詳細な内容は図１８を用いて後述する。

【００５９】図３は本実施形態の図２の信頼度算定処理
部１１４において信頼度を算定する為に利用する情報の
関連を示す図である。まず、推薦情報の登録処理に関す
る情報の流れ３０１を説明する。

【００６０】推薦情報登録処理部１１１は、推薦者が指
定した検索条件を満たす文書を文書ＤＢ１２０から取得
し、また、評価基準を評価基準リスト１１９から取得し
て、推薦者端末１００−ａに表示する。推薦者は、表示
された文書の内容を参照し、例えば「文書ＩＤ＝文書
Ｙ、推薦者＝推薦者Ａ、推薦者の評価基準＝流通」等の
推薦情報を入力する。推薦情報登録処理部１１１は、入
力された推薦情報を推薦情報リスト１１５に蓄積する。

【００６１】次に、評価情報の登録処理に関する情報の
流れ３０２を説明する。評価情報登録処理部１１２は、
評価基準を評価基準リスト１１９から取得し、評価者端
末１００−ｂに表示し、評価者の選択した評価基準を取
得する。評価者が選択した評価基準に対して高い推定評
価値を持つ未評価の文書を文書ＤＢ１２０から取得し、
評価者端末１００−ｂに表示する。評価者は、表示され
た文書の内容を参照し、例えば「文書ＩＤ＝文書Ａ、評
価者＝評価者Ａ、評価者の評価基準＝流通」等の評価情
報を入力する。評価情報登録処理部１１２は、入力され
た評価情報を評価情報リスト１１８に蓄積する。

【００６２】次に、信頼度の算定処理と信頼度情報の登
録処理に関する情報の流れ３０３を説明する。一つの文
書に対する推薦者の挙動の組み合わせ情報は、推薦情報
リスト１１５から取得した推薦情報を基に生成される。
生成方法の詳細は図１７を用いて後述する。

【００６３】また、評価情報リスト１１８において新し
く登録された評価情報の評価対象となった文書が、信頼
度の算定処理の対象となる。信頼度は、推薦情報リスト
１１５から取得する推薦情報と、評価情報リスト１１８
から取得する評価情報に基づき、算定される。

【００６４】信頼度算定処理部１１４は、推薦者の挙動
の組み合わせ情報毎に実行される。各算定処理におい
て、信頼度は評価者の評価基準毎に算定される。例え
ば、評価者の評価基準が「流通」、「金融」の２つであ
り、評価対象となった文書に対する推薦情報から求めら
れる推薦者の挙動が「挙動情報Ａ」、「挙動情報Ｂ」の
２つであった場合、信頼度算定処理部１１４は「流通に
おける挙動情報Ａの信頼度」、「流通における挙動情報
Ｂの信頼度」、「流通における（挙動情報Ａ）ＡＮＤ
（挙動情報Ｂ） の信頼度」、「金融における挙動情報
Ａの信頼度」、「金融における挙動情報Ｂの信頼度」、
「金融における（挙動情報Ａ）ＡＮＤ（挙動情報Ｂ）
の信頼度」の６個の信頼度を算定する。評価情報と推薦
情報からの信頼度の算定方法の詳細は図１８を用いて後
述する。信頼度算定処理部１１４は、算定された信頼度
を信頼度情報リスト１１６に蓄積する。

【００６５】図４は本実施形態の推薦情報を登録する推
薦情報登録処理部１１１の手順を示す図である。図４の
ＰＡＤ（Problem Analysis Diagram）に示す様に文書価
値評価支援サーバ１０１の推薦情報登録処理部１１１
は、文書共有システムに蓄積された情報である文書が有
用であるものとして推薦されていることを示す推薦情報
を、その推薦者を識別する為の識別情報である推薦者Ｉ
Ｄとその推薦の基準を示す評価基準とを含む挙動情報と
共に受け付けて登録する処理を行う。推薦情報登録処理
部１１１は推薦者端末１００−ａからの指示を受けて起
動する。

【００６６】ステップ４０１で文書価値評価支援サーバ
１０１は、推薦者からのログイン入力を受け付けてログ
イン処理を行い、推薦情報登録処理部１１１を起動す
る。ステップ４０２で推薦情報登録処理部１１１は、推
薦情報登録処理の終了指示が入力されるまでステップ４
０３からステップ４０５までを繰り返す。

【００６７】ステップ４０３では、図１のディスプレイ
１０４に、文書検索及び文書表示画面を出力する。文書
検索及び文書表示画面の内容は図５を用いて後述する。
ステップ４０４では、推薦者端末１００−ａからの入力
を受け付け、ステップ４０５では、前記入力に応じた処
理を実行する。

【００６８】ステップ４０５での入力が検索の要求であ
った場合には、ステップ４０６からステップ４０９まで
の検索処理を実行する。ステップ４０６では、ステップ
４０４において受け付けた入力データから検索式を生成
する。入力データは検索対象となるデータ項目と検索条
件の組のリストである。検索は属性検索及び全文検索及
び類似文書検索が行えるものとし、属性検索の検索対象
となるデータ項目は、文書名、登録日時、更新日時、文
書サイズ、作成者等がある。全文検索と類似文書検索は
文書の本文が検索対象となる。

【００６９】ステップ４０７では、文書に対して検索を
実行する。なお、ステップ４０７の検索は図１のネット
ワーク１０３を介して接続した外部の検索システム１０
２を利用する構成としても良い。

【００７０】ステップ４０８では、ステップ４０７によ
る検索の結果を取得し、ステップ４０９では、ステップ
４０８において取得した検索結果と推薦情報入力フォー
ムを図１のディスプレイ１０４に出力する。

【００７１】ステップ４０５での入力が文書表示の要求
であった場合には、ステップ４１０からステップ４１１
までの文書の詳細表示処理を行う。ステップ４１０で
は、文書ＤＢ１２０から入力された文書ＩＤに対応する
文書を取得し、ステップ４１１では、ステップ４１０に
おいて取得した文書の本文や情報を図１のディスプレイ
１０４に出力する。

【００７２】ステップ４０５での入力が推薦情報登録の
要求であった場合には、ステップ４１２からステップ４
１３までの推薦情報登録処理を行う。ステップ４１２で
は、ステップ４０４において受け付けた推薦情報の数だ
けステップ４１３を繰り返す。ステップ４１３では、ス
テップ４０４において受け付けた入力データを基に、新
規の推薦情報を作成して推薦情報リスト１１５に追加す
る。

【００７３】ステップ４０５での入力が推薦情報登録処
理部１１１の終了指示であった場合、ステップ４１４で
は、推定評価値算定処理部１１３を起動し、ステップ４
０２の繰り返し処理を終了して処理を終了する。推定評
価値算定処理部１１３の処理内容は図７を用いて後述す
る。以上が推薦情報登録処理部１１１の処理の手順であ
る。

【００７４】図５は本実施形態の文書検索及び文書表示
画面の一例を示す図である。検索条件指定欄５００は、
前述の図４のステップ４０４において検索の要求に関す
るデータを入力する為のエリアである。入力データは属
性検索用の文書名、登録日時、更新日時、文書サイズ、
作成者等の項目に対する検索条件と全文検索用の検索タ
ームと類似文書検索用の種文書である。各入力データに
は専用の入力フォームがある。推薦情報登録処理部１１
１は、検索実行ボタン５０１がクリックされることで検
索条件指定欄５００に入力されたデータを受け付ける。

【００７５】検索結果一覧＆推薦情報入力欄５０２は、
前述の図４のステップ４０９で出力される検索結果の表
示と推薦情報を入力する為のフォームである。検索結果
は、検索された文書の文書名と文書ＩＤ、更に類似文書
検索の場合のみスコアを一つの組とするリストである。
推薦情報登録処理部１１１は、検索結果一覧＆推薦情報
入力欄５０２中の文書名５０３がクリックされることで
クリックされた文書名５０３に対応した文書ＩＤに関す
る文書表示の要求の入力を受け付ける。

【００７６】文書の詳細情報５０４は、図４のステップ
４１１で出力される、文書の詳細情報であり、推薦者評
価基準５０５は、推薦者が評価基準リストの中から評価
基準を選択する為の欄である。

【００７７】評価入力欄５０６は、推薦者が評価した結
果を入力する欄であり、推薦者は推薦したい文書に対応
した評価入力欄５０６に評価結果を入力する。また、文
書の詳細情報５０４に詳細が表示されている文書の場
合、詳細情報の評価入力欄５０９に評価結果を入力する
こともできる。

【００７８】更に推薦情報登録処理部１１１は、推薦者
が送信実行ボタン５０７をクリックすることで入力を受
け付ける。送信実行ボタン５０７をクリックする際、複
数の評価入力欄５０６が入力されていれば、推薦情報登
録処理部１１１は、複数の推薦情報を入力として受け付
ける。また推薦情報登録処理部１１１は、終了ボタン５
０８がクリックされることで推薦情報登録処理部１１１
の終了指示の入力を受け付ける。

【００７９】図６は本実施形態の推薦情報リスト１１５
の一例を示す図である。図６に示す様に推薦情報リスト
１１５内の一つの推薦情報６００は、文書ＩＤ６０１、
推薦者ＩＤ６０２、推薦者の評価基準６０３、更新日時
６０４からなる。文書ＩＤ６０１は、推薦情報６００に
より評価対象となる文書を一意に特定する識別情報であ
る。推薦者ＩＤ６０２は、推薦情報６００を登録した推
薦者を一意に特定する識別情報である。推薦者の評価基
準６０３は、推薦者が評価する際に評価基準リスト１１
９から選択した基準を識別する為の分野名である。更新
日時６０４は推薦情報６００を登録した日時である。

【００８０】図７は本実施形態の推定評価値を算定する
推定評価値算定処理部１１３の手順を示すＰＡＤであ
る。図７に示す様に文書価値評価支援サーバ１０１の推
定評価値算定処理部１１３は、推薦情報登録処理部１１
１で推薦情報が登録された際の挙動情報に対して算定さ
れている信頼度に応じて、その推薦情報により推薦され
た文書に対する推定評価値を算定する処理を行う。推定
評価値算定処理部１１３は、推薦情報登録処理部１１１
からの起動指示を受けて起動する。

【００８１】ステップ７０１で推定評価値算定処理部１
１３は、推薦情報リスト１１５から新規に登録された推
薦情報リストを抽出する。新規に登録された推薦情報リ
ストについては図８を用いて後述する。

【００８２】ステップ７０２では、ステップ７０１にお
いて抽出した推薦情報リストから、新規に登録された推
薦文書の文書ＩＤ一覧を取得する。ステップ７０３で
は、ステップ７０２において取得した文書ＩＤの個数だ
けステップ７０４からステップ７０５までの推定評価値
算定及び推定評価情報登録処理を繰り返す。

【００８３】ステップ７０４では、推薦情報リスト１１
５と信頼度情報リスト１１６を基に、文書に対する評価
者の評価基準毎の推定評価値を算定する。推定評価値の
算定方法は図１１及び図１２を用いて後述する。推薦情
報リスト１１５の内容は、図６を用いて前述した通りで
ある。信頼度情報リスト１１６の内容は、図９を用いて
後述する。

【００８４】ステップ７０５では、ステップ７０４にお
いて算定した推定評価値を推定評価情報として、推定評
価情報リスト１１７に登録する。以上が推定評価値算定
処理部１１３の処理の手順である。

【００８５】図８は本実施形態の図７のステップ７０１
で抽出された新規に登録された推薦情報リストの内容を
示す図である。図８に示す様に新規に登録された推薦情
報リスト内の一つの新規に登録された推薦情報８００
は、文書ＩＤ８０１、推薦者ＩＤ８０２、推薦者の評価
基準８０３、更新日時８０４からなる。文書ＩＤ８０１
は、推薦情報８００により評価対象となる文書を一意に
特定する識別情報である。推薦者ＩＤ８０２は推薦情報
８００を登録した推薦者を一意に特定する識別情報であ
る。推薦者の評価基準８０３は推薦者が評価する際に評
価基準リスト１１９から選択した基準を示す分野名であ
る。更新日時８０４は推薦情報８００を登録した日時で
ある。

【００８６】図９は本実施形態の図７のステップ７０４
で参照される信頼度情報リスト１１６の内容を示す図で
ある。図９に示す様に、信頼度情報リスト１１６内の一
つの信頼度情報９００は、推薦者の挙動の組み合わせ情
報９０１、評価者の評価基準９０２、更新日時９０３、
信頼度９０４からなる。信頼度情報９００において、信
頼度９０４は、推薦者の挙動の組み合わせ情報９０１が
成り立つ推薦を受けている文書が、評価者の評価基準９
０２において、有用な情報である割合を表している。信
頼度９０４の算出法については図１７及び図１８を用い
て後述する。なお更新日時９０３は信頼度情報９００を
登録した日時である。

【００８７】図１０は本実施形態の推定評価情報リスト
１１７の内容を示す図である。図１０に示す様に推定評
価情報リスト１１７内の一つの推定評価情報１０００
は、文書ＩＤ１００１、評価者の評価基準１００２、推
定評価値１００３からなる。推定評価情報１０００にお
いて、推定評価値１００３は、文書ＩＤ１００１が評価
者の評価基準１００２において推薦者の推薦情報を基に
得られた推定の評価値を示すものであり、本実施形態で
は、この推定評価値１００３が高い文書を評価者に優先
的に提示する。推定評価値の算出法に付いては図１１及
び図１２を用いて後述する。

【００８８】図１１及び図１２は、図７のステップ７０
４の処理である推定評価値の算定処理の内容を示す図で
ある。図１１は本実施形態の文書Ｙ１１０２の推定評価
値を算定する為に用いる信頼度を取得する処理の一例を
示す図である。処理１１０３で推薦情報リスト１１５か
ら文書Ｙ１１０２について推薦した推薦情報を抽出する
為、文書ＩＤが「文書Ｙ」である推薦情報を抽出する。

【００８９】抽出した推薦情報の推薦者ＩＤと推薦者の
評価基準を推薦者の挙動情報に変換する。推薦者の挙動
情報は、推薦者ＩＤと推薦者の評価基準を結合したもの
である。すなわち、推薦者ＩＤが「推薦者Ａ」であり、
推薦者の評価基準が「流通」である推薦情報を変換する
と、推薦者の挙動情報は「推薦者Ａ、流通」となる。抽
出した推薦情報全てを推薦者の挙動情報に変換し、文書
ＩＤと推薦者の挙動情報からなる文書Ｙに対する推薦者
の挙動情報リスト１１０４を取得する。

【００９０】処理１１０５で、文書Ｙに対する推薦者の
挙動情報リスト１１０４が持つ推薦者の挙動情報１１１
２を基に推薦者の挙動の組み合わせ情報１１１３を取得
する。ここで着目する文書Ｙに対する推薦者の挙動情報
リスト１１０４は挙動情報Ａ：「推薦者Ａ、流通」、挙
動情報Ｂ：「推薦者Ｂ、流通」、挙動情報Ｃ：「推薦者
Ｃ、産業」の３つの推薦者の挙動情報を持つ為、それぞ
れの挙動「挙動情報Ａ」、「挙動情報Ｂ」「挙動情報
Ｃ」と２つの挙動を組み合わせた場合の「（挙動情報
Ａ）ＡＮＤ（挙動情報Ｂ）」「（挙動情報Ａ）ＡＮＤ
（挙動情報Ｃ）」「（挙動情報Ｂ）ＡＮＤ（挙動情報
Ｃ）」と３つの挙動を組み合わせた場合の「（挙動情報
Ａ）ＡＮＤ（挙動情報Ｂ）ＡＮＤ（挙動情報Ｃ）」の合
計７パターンの組み合わせが存在する。

【００９１】組み合わせた挙動情報の個数を条件数と
し、文書ＩＤと推薦者の挙動の組み合わせ情報と条件数
からなる、文書Ｙに対する推薦者の挙動の組み合わせ情
報リスト１１０６を生成する。

【００９２】処理１１０７で、文書Ｙに対する推薦者の
挙動の組み合わせ情報リスト１１０６中に含まれる推薦
者の挙動の組み合わせ情報と合致する推薦者の挙動の組
み合わせ情報を持つ信頼度情報１１０９〜１１１１を信
頼度情報リスト１１６から抽出する。従って、信頼度情
報リスト１１６において、文書Ｙに対する推薦者の挙動
の組み合わせ情報リスト１１０６に含まれる推薦者の挙
動の組み合わせ情報「推薦者Ａ、流通」と合致する信頼
情報は、推薦者の挙動の組み合わせ情報が「推薦者Ａ、
流通」である、信頼度情報１１０９〜１１１１である。

【００９３】更に、信頼度情報の信頼度と評価者の評価
基準を取得する。すなわち信頼度情報１１０９〜１１１
１の評価基準「金融」「流通」「産業」と信頼度「０．
３３」「０．３３」「０．１７」を取得し、文書ＩＤと
推薦者の挙動の組み合わせ情報と条件数と評価者の評価
基準と信頼度からなる信頼度リスト１１０８を生成す
る。

【００９４】図１２は本実施形態の推薦者の挙動情報に
対する評価者の評価基準と信頼度から推定評価値を算定
する処理の一例を示す図である。処理１２０１で推定評
価値を算定する文書Ｙ１１０２についての推薦者の挙動
情報に対する評価者の評価基準と信頼度リスト１１０８
を推薦者の評価基準毎にまとめる。更に、対応する条件
数と信頼度を取得し、文書ＩＤと評価者の評価基準と条
件数と信頼度からなる評価者の評価基準と信頼度リスト
１２０７を生成する。すなわち推薦者の評価基準が「金
融」である４つの推薦者の挙動情報に対する評価者の評
価基準と信頼度１２０２〜１２０６から評価者の評価基
準と信頼度１２０８〜１２１２までを生成する。

【００９５】処理１２１３で評価者の評価基準と信頼度
リスト１２０７から、各評価者の評価基準において条件
数が最大である信頼度を抽出し、文書ＩＤと評価者の評
価基準と条件数と信頼度からなる評価者の評価基準と信
頼度（条件数最大）リスト１２１４を生成する。従って
推薦者の評価基準が「金融」である評価者の評価基準と
信頼度１２０８〜１２１２の中で条件数が最大の「２」
である評価者の評価基準と信頼度１２１１及び信頼度１
２１２を抽出し、評価者の評価基準と条件数最大の信頼
度１２１５及び１２１６とする。同様に、推薦者の評価
基準が「流通」では条件数が最大の「２」である項目
を、推薦者の評価基準が「産業」では条件数が最大の
「１」である項目を抽出する。

【００９６】処理１２１７で評価者の評価基準と信頼度
（条件数最大）リスト１２１４において、評価者の一つ
の評価基準に複数の信頼度が抽出されている場合は最大
の信頼度のみを抽出し、評価者の各評価基準に与えられ
た信頼度を、文書の各評価基準における推定評価値とす
る。評価者の評価基準と信頼度（条件数最大）リスト１
２１４中において、評価者の一つの評価基準に複数の信
頼度が設定されている「金融」の信頼度は「０．２５」
と「０．５０」である場合は「０．５０」を取得し、算
定した文書Ｙの推定評価値リスト１２１８において「金
融」の推定評価値は「０．５０」となる。評価者の評価
基準「流通」「産業」は評価者の評価基準と信頼度（条
件数最大）リスト１２１４において既に一つの信頼度し
か持たない為、信頼度の値がそのまま推定評価値とな
る。以上が、図７のステップ７０４の処理である推定評
価値の算定処理の手順である。

【００９７】図１３は本実施形態の評価情報を登録する
評価情報登録処理部１１２の手順を示すＰＡＤである。
図１３に示す様に文書価値評価支援サーバ１０１の評価
情報登録処理部１１２は、推定評価値算定処理部１１３
で算定された推定評価値の順に従って文書を評価者に提
示して評価者による価値評価を支援し、その文書が有用
であるかどうかを示す評価者の評価情報を受け付けて登
録する処理を行う。評価情報登録処理部１１２は評価者
端末１００−ｂから指示を受けて起動する。

【００９８】ステップ１３０１で文書価値評価支援サー
バ１０１は、評価者からのログイン入力を受け付けてロ
グイン処理を行い、評価情報登録処理部１１２を起動す
る。ステップ１３０２で評価情報登録処理部１１２は、
評価者端末１００−ｂから評価基準を取得する。この評
価基準は評価者の評価基準となる。評価入力画面の内容
は図１４を用いて後述する。

【００９９】ステップ１３０３では、推定評価情報リス
ト１１７からステップ１３０２で取得した評価者の評価
基準において推定評価値が高い文書を所定の数だけ読み
出す。所定の数はシステムの運用者が決定する値であ
り、評価者の文書評価のスループットに応じた適切な値
を設定しておくものとする。推定評価情報リスト１１７
の内容は、図１０を用いて前述した通りである。

【０１００】ステップ１３０４では、評価情報登録処理
部１１２の終了指示が入力されるまでステップ１３０５
からステップ１３０７までを繰り返す。ステップ１３０
５では、図１のディスプレイ１０４に評価入力画面を出
力する。評価入力画面の内容は図１４を用いて後述す
る。ステップ１３０６では、評価者端末１００−ｂから
の入力を持ち、入力を受け付け、ステップ１３０７で
は、前記入力に応じた処理を実行する。

【０１０１】ステップ１３０７での入力が文書表示の要
求であった場合、ステップ１３０８〜ステップ１３０９
までの文書の詳細の表示処理を行う。ステップ１３０８
では、蓄積されたデータから入力された文書ＩＤに対応
する文書を取得する。ステップ１３０９では、ステップ
１３０８において取得した文書の本文や情報を図１の評
価者端末１００−ｂに出力する。

【０１０２】ステップ１３０７での入力が評価情報登録
の要求であった場合、ステップ１３１０の評価情報登録
処理を行う。ステップ１３１０では入力された評価情報
の数だけステップ１３１１を繰り返す。ステップ１３１
１では、ステップ１３０６において受け付けた入力デー
タを基に、評価情報を生成して評価情報リスト１１８に
追加する。

【０１０３】ステップ１３０７での入力が評価情報登録
処理部１１２の終了指示であった場合、ステップ１３１
２で信頼度算定処理部１１４を起動し、ステップ１３０
４の繰り返し処理を終了して評価情報登録処理を終了す
る。以上が評価情報登録処理部１１２の処理の手順であ
る。

【０１０４】図１４は本実施形態の評価入力画面の一例
を示す図である。図１４に示す様に評価者評価基準１４
０３は、評価者が評価基準リストの中から評価基準を選
択する為の欄である。評価情報登録処理部１１２は、こ
こで選択された評価基準に基づき、評価対象文書を表示
する。

【０１０５】評価対象文書リスト１４０１は、前述の図
１３のステップ１３０３において抽出した文書と評価情
報入力フォームを表示するエリアである。評価対象文書
リスト１４０１の中には、評価者評価基準１４０３で選
択された基準における文書の推定評価値１４０８と文書
名１４０４、評価入力欄１４０５が表示されている。そ
れらは、文書の推定評価値１４０８が高い順に並んでい
る。

【０１０６】文書の詳細情報１４０２は、図１３のステ
ップ１３０９で出力される、文書の詳細情報である。ま
た評価情報登録処理部１１２は、評価対象文書リスト１
４０１内に表示された文書の内容を見たい文書の文書名
１４０４がクリックされることで文書名１４０４に対応
した文書ＩＤに関する文書表示の要求の入力を受け付け
る。

【０１０７】評価入力欄１４０５は、評価者が評価した
結果を入力する欄であり、評価者は評価したい文書の評
価結果を入力する。また、文書の詳細情報１４０２に詳
細が表示されている文書の場合、詳細情報の評価入力欄
１４０９に評価結果を入力することもできる。

【０１０８】更に評価情報登録処理部１１２は、評価者
が送信実行ボタン１４０６をクリックすることで評価結
果の入力を受け付ける。送信実行ボタン１４０６をクリ
ックする際、複数の評価入力欄１４０５が入力されてい
る場合、評価情報登録処理部１１２は複数の評価情報を
入力として受け付ける。入力データは、入力があった評
価入力欄１４０５に対応する文書ＩＤと入力された評価
者の評価と評価者評価基準１４０３で選択された推薦者
の評価基準と現在の時間である。また評価情報登録処理
部１１２は、終了ボタン１４０７がクリックされること
で評価情報登録処理の終了指示の入力を受け付ける。

【０１０９】図１５は本実施形態の図１３のステップ１
３１１で生成する評価情報リスト１１８の一例を示す図
である。図１５に示す様に評価情報リスト１１８内の一
つの評価情報１５００は、文書ＩＤ１５０１、評価１５
０２、評価者ＩＤ１５０３、評価者の評価基準１５０
４、更新日時１５０５からなる。文書ＩＤ１５０１は、
評価情報１５００の評価対象となる文書を一意に特定す
る識別情報である。評価１５０２は、評価対象となる文
書に対して評価者が下した価値判断の結果である。評価
者ＩＤ１５０３は、評価情報１５００を登録した評価者
を一意に特定する識別情報である。評価者の評価基準１
５０４は、評価者が評価する際に評価基準リスト１１９
から選択した基準を示す分野名である。更新日時１５０
５は評価情報１５００を登録した日時である。

【０１１０】図１６は本実施形態の信頼度９０４を算定
する信頼度算定処理部１１４の手順を示すＰＡＤであ
る。図１６に示す様に文書価値評価支援サーバ１０１の
信頼度算定処理部１１４は、評価情報登録処理部１１２
で評価情報の登録が行われた文書に対して登録されてい
る挙動情報に対する信頼度９０４を、その挙動情報が登
録された文書に対する評価情報の内容に従って算定する
処理を行う。信頼度算定処理部１１４は評価情報登録処
理部１１２からの起動指示を受けて起動する。

【０１１１】ステップ１６０１で信頼度算定処理部１１
４は、評価情報リスト１１８から新規に登録された評価
情報を抽出し、抽出した評価情報から文書ＩＤを取得
し、文書ＩＤ一覧を生成する。評価情報リスト１１８の
内容は、図１５を用いて前述した通りである。

【０１１２】ステップ１６０２では、ステップ１６０１
において生成した文書ＩＤ一覧のそれぞれの文書に対す
る推薦情報を推薦情報リスト１１５から抽出する。推薦
情報リスト１１５の内容は、図６を用いて前述した通り
である。

【０１１３】ステップ１６０３では、ステップ１６０２
において抽出した推薦情報から推薦者ＩＤ、推薦者の評
価基準、推薦者の評価を一組とした推薦者の挙動情報を
抽出する。

【０１１４】ステップ１６０４では、ステップ１６０３
において抽出した推薦者の挙動情報から、各文書に対す
る推薦者の挙動の組み合わせ情報のパターンを取得す
る。ステップ１６０５では、ステップ１６０４において
取得した各文書に対する推薦者の挙動の組み合わせ情報
１１１３についてステップ１６０６からステップ１６０
７までの信頼度算定及び信頼度情報登録処理を繰り返
す。

【０１１５】ステップ１６０６では、ステップ１６０５
において推薦者の挙動の組み合わせ情報毎に評価情報リ
スト１１８に基づき、信頼度を算定する。信頼度の算定
方法は図１７及び図１８を用いて後述する。

【０１１６】ステップ１６０７では、ステップ１６０６
において算定した信頼度を基に信頼度情報として信頼度
情報リスト１１６に登録する。信頼度情報リスト１１６
の内容は、図９を用いて前述した通りである。以上が信
頼度算定処理部１１４の処理手順である。

【０１１７】図１６のステップ１６０６の処理である信
頼度の算定処理を、図１７及び図１８を用いて説明す
る。図１７は本実施形態の推薦者の挙動の組み合わせ情
報の一覧を取得する処理の一例を示す図である。処理１
７０１では、評価情報登録処理部１１２によって新規に
登録された評価情報１７１４を評価情報リスト１１８か
ら抽出し、評価情報１７１４の文書ＩＤ１７１３を取得
する。取得した文書ＩＤ１７１３の中で重複した文書Ｉ
Ｄ１７１３を排除し、文書ＩＤ一覧１７０４を生成す
る。評価情報リスト１１８中の評価情報１７０２及び１
７０３から取得する文書ＩＤ１７１３は共に「文書Ｄ」
である為、文書ＩＤ一覧１７０４を生成する際に「文書
Ｄ」は一つになる。

【０１１８】処理１７０５で、文書ＩＤ一覧１７０４中
の文書ＩＤ１７１３に対する推薦情報を推薦情報リスト
１１５から抽出し、抽出した推薦情報から推薦者の挙動
情報を取得する。取得した推薦者の挙動情報を基にして
文書毎の推薦者の挙動情報リスト１７０６を生成する。
すなわち文書ＩＤ一覧１７０４中の「文書Ａ」に対し、
推薦情報リスト１１５において文書ＩＤが「文書Ａ」で
ある推薦情報１７０７及び１７０８を抽出し、抽出した
推薦情報を評価者の挙動に変換した「推薦者Ａ、流通」
及び「推薦者Ｂ、流通」を文書毎の推薦者の挙動情報リ
スト１７０６に抽出する。

【０１１９】処理１７０９では、文書毎の推薦者の挙動
情報リスト１７０６において、推薦者の挙動の組み合わ
せ情報を文書毎に全て生成し、文書毎にまとめた推薦者
の挙動の組み合わせ情報一覧１７１０を取得する。従っ
て文書Ａに対する推薦者の挙動情報Ａ：「推薦者Ａ、流
通」、挙動情報Ｂ：「推薦者Ｂ、流通」からは「挙動情
報Ａ」「挙動情報Ｂ」「（挙動情報Ａ）ＡＮＤ（挙動情
報Ｂ）」の３つの組み合わせが、文書Ｄに対する推薦者
の挙動情報Ａ：「推薦者Ａ、流通」、挙動情報Ｂ：「推
薦者Ｂ、流通」、挙動情報Ｃ：「推薦者Ｃ、産業」から
は「挙動情報Ａ」「挙動情報Ｂ」「挙動情報Ｃ」「（挙
動情報Ａ）ＡＮＤ（挙動情報Ｂ）」「（挙動情報Ａ）Ａ
ＮＤ（挙動情報Ｃ）」「（挙動情報Ｂ）ＡＮＤ（挙動情
報Ｃ）」「（挙動情報Ａ）ＡＮＤ（挙動情報Ｂ）ＡＮＤ
（挙動情報Ｃ）」の７つの組み合わせが取得でき、文書
毎の推薦者の挙動の組み合わせ情報一覧１７１０を生成
する。

【０１２０】処理１７１１では、文書毎の推薦者の挙動
の組み合わせ情報一覧１７１０から、挙動の組み合わせ
の一覧である、推薦者の挙動の組み合わせ情報リスト１
７１２を生成する。推薦者の挙動の組み合わせ情報リス
ト１７１２を生成する際には、文書ＩＤに対する全ての
推薦者の挙動の組み合わせ情報から、重複を排除する。
文書Ａに対する推薦者の挙動の組み合わせ情報と文書Ｄ
に対する推薦者の挙動の組み合わせ情報を合わせると
「挙動情報Ａ」「挙動情報Ｂ」「（挙動情報Ａ）ＡＮＤ
（挙動情報Ｂ）」の組み合わせが重複する為、重複した
組み合わせを排除し、推薦者の挙動の組み合わせ情報リ
スト１７１２を生成する。

【０１２１】図１８は本実施形態の評価者の評価基準別
の信頼度を算定する処理の一例を示す図である。信頼度
を算定する推薦者の挙動の組み合わせ情報１８０１は、
図１７に示す信頼度の算定に用いる推薦者の挙動の組み
合わせ情報を取得する処理で生成した、推薦者の挙動の
組み合わせ情報リスト１７１２に含まれる推薦者の挙動
の組み合わせ情報の一つである。

【０１２２】処理１８０２で、信頼度を算定する推薦者
の挙動の組み合わせ情報１８０１を満たす推薦者の挙動
情報を持つ文書ＩＤを推薦情報リスト１１５から抽出
し、文書ＩＤ一覧１８０５を生成する。この場合、推薦
情報１８０３（「文書ＩＤ＝文書Ａ、推薦者＝推薦者
Ａ、推薦者の評価基準＝流通」）と推薦情報１８０４
（「文書ＩＤ＝文書Ａ、推薦者＝推薦者Ｂ、推薦者の評
価基準＝流通」）から文書Ａが信頼度を算定する推薦者
の挙動の組み合わせ情報１８０１「（推薦者Ａ、流通）
ＡＮＤ（推薦者Ｂ、流通）」を満たす推薦者の挙動の組
み合わせ情報を持つ文書であると判断でき、文書Ａを抽
出する。同様に、文書Ｂも抽出される。

【０１２３】処理１８０６では、評価情報リスト１１８
に基づき、文書ＩＤ一覧１８０５中から評価者が評価済
みの文書ＩＤを抽出し、文書ＩＤに対応する評価、評価
者ＩＤ、評価者の評価基準を取得し、文書ＩＤに対する
評価情報リスト１８０７を生成する。文書ＩＤ一覧１８
０５中の「文書Ａ」は評価情報リスト１１８で評価済み
である為、「文書Ａ」についての評価情報を抽出し、
「評価者Ａ」は「文書Ａ」に対して「流通」という評価
基準で「有用情報」であると評価したという、評価情報
を取得する。取得した評価情報から得た評価「有用情
報」、評価者ＩＤ「評価者Ａ」、評価基準「流通」を基
に、文書ＩＤに対する評価情報リスト１８０７を生成す
る。処理１８０８では、ステップ１８０６において抽出
した評価情報の総数を取得し、出現総数１８０９として
記憶しておく。出現総数１８０９は「４」である。

【０１２４】処理１８１０では、評価情報リスト１８０
７を評価者の評価基準を軸としてまとめ、それぞれの評
価基準の出現回数を取得し、評価者の評価基準と出現回
数からなる評価者の評価基準の出現回数リスト１８１１
を生成する。評価情報１８１２及び１８１３から「流
通」の出現回数が「２」に、評価情報１８１４から「有
用でない」の出現回数が「１」に、評価情報１８１５か
ら「金融」の出現回数が「１」となる。

【０１２５】処理１８１６では、評価者の各評価基準に
おいて、出現総数に対する評価基準における出現数の割
合を信頼度として算定し、算定した信頼度情報リストを
生成する。この例では、出現総数が「４」であり、評価
基準「流通」の出現数「２」から評価基準「流通」の信
頼度は「２／４＝０．５」となり、評価基準「金融」の
出現数「１」から評価基準「金融」の信頼度は「１／４
＝０．２５」となる。「有用でない」情報に関しては信
頼度を求めないものとする。以上が、図１６のステップ
１６０６の処理である信頼度の算定処理の手順である。

【０１２６】前記の様に本実施形態によれば、評価者に
提示する文書を決定する為に用いられる推定評価値が、
推薦者の評価情報と評価者の評価基準の組み合わせ毎に
得られる信頼度に基づいているので、評価者と推薦者の
評価基準の差を考慮して、適切な文書を評価者に提示す
ることができる。

【０１２７】また、推定評価値を求める際に、なるべく
多くの推薦情報から得られた信頼度を使用するので、評
価する基準に偏りが少ない結果を期待できる。更に、推
薦者によって推薦された、評価者が評価しなければなら
ない文書は、推薦者が一度目を通し、判断した文書であ
り、評価者は字面だけ似た不適切な文書を評価する必要
がなくなる。

【０１２８】なお本実施形態では、評価される情報とし
て文書を例にあげて説明したが、音声、画像、動画や各
種プログラム及びデータ等、文書以外の他の情報の評価
に適用しても良い。

【０１２９】以上説明した様に本実施形態の情報価値評
価支援システムによれば、推薦時の挙動情報に対する信
頼度に応じて情報を評価者に提示してその価値評価を支
援するので、コンピュータ装置に蓄積された情報の価値
評価の効率を向上させることが可能である。

【０１３０】

【発明の効果】本発明によれば推薦時の挙動情報に対す
る信頼度に応じて情報を評価者に提示してその価値評価
を支援するので、コンピュータ装置に蓄積された情報の
価値評価の効率を向上させることが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態の文書の価値評価支援機能を備えた
文書共有システムの全体構成を示す図である。

【図２】本実施形態の文書価値評価支援処理の概要を示
す図である。

【図３】本実施形態の図２の信頼度算定処理部１１４に
おいて信頼度を算定する為に利用する情報の関連を示す
図である。

【図４】本実施形態の推薦情報を登録する推薦情報登録
処理部１１１の手順を示す図である。

【図５】本実施形態の文書検索及び文書表示画面の一例
を示す図である。

【図６】本実施形態の推薦情報リスト１１５の一例を示
す図である。

【図７】本実施形態の推定評価値を算定する推定評価値
算定処理部１１３の手順を示すＰＡＤである。

【図８】本実施形態の図７のステップ７０１で抽出され
た新規に登録された推薦情報リストの内容を示す図であ
る。

【図９】本実施形態の図７のステップ７０４で参照され
る信頼度情報リスト１１６の内容を示す図である。

【図１０】本実施形態の推定評価情報リスト１１７の内
容を示す図である。

【図１１】本実施形態の文書Ｙ１１０２の推定評価値を
算定する為に用いる信頼度を取得する処理の一例を示す
図である。

【図１２】本実施形態の推薦者の挙動情報に対する評価
者の評価基準と信頼度から推定評価値を算定する処理の
一例を示す図である。

【図１３】本実施形態の評価情報を登録する評価情報登
録処理部１１２の手順を示すＰＡＤである。

【図１４】本実施形態の評価入力画面の一例を示す図で
ある。

【図１５】本実施形態の図１３のステップ１３１１で生
成する評価情報リスト１１８の一例を示す図である。

【図１６】本実施形態の信頼度９０４を算定する信頼度
算定処理部１１４の手順を示すＰＡＤである。

【図１７】本実施形態の推薦者の挙動の組み合わせ情報
の一覧を取得する処理の一例を示す図である。

【図１８】本実施形態の評価者の評価基準別の信頼度を
算定する処理の一例を示す図である。

【符号の説明】

１００…入出力端末、１００−ａ…推薦者端末、１００
−ｂ…評価者端末、１０１…文書価値評価支援サーバ、
１０２…検索システム、１０３…ネットワーク、１０４
…ディスプレイ、１０５…キーボード、１０６…ＣＰ
Ｕ、１０７…主記憶装置、１０８…磁気ディスク装置、
１０９…ネットワークアダプタ、１１０…バス、１１５
…推薦情報リスト、１１６…信頼度情報リスト、１１７
…推定評価情報リスト、１１８…評価情報リスト、１１
９…評価基準リスト、１２０…文書ＤＢ、１１１…推薦
情報登録処理部、１１２…評価情報登録処理部、１１３
…推定評価値算定処理部、１１４…信頼度算定処理部、
２０１…推薦情報分析処理、２０２…信頼度取得処理、
２０３…推定評価値算定処理、２０４…算定対象一覧取
得処理、２０５…算定対象分析処理、２０６…信頼度算
出処理、３０１…推薦情報の登録処理に関する情報の流
れ、３０２…評価情報の登録処理に関する情報の流れ、
３０３…信頼度の算定処理と信頼度情報の登録処理に関
する情報の流れ、５００…検索条件指定欄、５０１…検
索実行ボタン、５０２…推薦情報入力欄、５０３…文書
名、５０４…詳細情報、５０５…推薦者評価基準、５０
６…評価入力欄、５０７…送信実行ボタン、５０８…終
了ボタン、５０９…評価入力欄、６００…推薦情報、６
０１…文書ＩＤ、６０２…推薦者ＩＤ、６０３…推薦者
の評価基準、６０４…更新日時、８００…推薦情報、８
０１…文書ＩＤ、８０２…推薦者ＩＤ、８０３…推薦者
の評価基準、８０４…更新日時、９００…信頼度情報、
９０１…推薦者の挙動の組み合わせ情報、９０２…評価
者の評価基準、９０３…更新日時、９０４…信頼度、１
０００…推定評価情報、１００１…文書ＩＤ、１００２
…評価者の評価基準、１００３…推定評価値、１１０２
…文書Ｙ、１１０３…処理、１１０４…推薦者の挙動情
報リスト、１１０５…処理、１１０６…推薦者の挙動の
組み合わせ情報リスト、１１０７…処理、１１０８…信
頼度リスト、１１０９〜１１１１…信頼度情報、１１１
２…挙動情報、１１１３…推薦者の挙動の組み合わせ情
報、１２０１…処理、１２０２〜１２０６…信頼度、１
２０７…信頼度リスト、１２０８〜１２１２…信頼度、
１２１３…処理、１２１４…信頼度（条件数最大）リス
ト、１２１５及び１２１６…信頼度、１２１７…処理、
１２１８…推定評価値リスト、１４０１…評価対象文書
リスト、１４０２…詳細情報、１４０３…評価者評価基
準、１４０４…文書名、１４０５…評価入力欄、１４０
６…送信実行ボタン、１４０７…終了ボタン、１４０８
…推定評価値、１４０９…評価入力欄、１５００…評価
情報、１５０１…文書ＩＤ、１５０２…評価、１５０３
…評価者ＩＤ、１５０４…評価者の評価基準、１５０５
…更新日時、１７０１…処理、１７０２及び１７０３…
評価情報、１７０４…文書ＩＤ一覧、１７０５…処理、
１７０６…推薦者の挙動情報リスト、１７０７及び１７
０８…推薦情報、１７０９…処理、１７１０…推薦者の
挙動の組み合わせ情報一覧、１７１１…処理、１７１２
…推薦者の挙動の組み合わせ情報リスト、１７１３…文
書ＩＤ、１７１４…評価情報、１８０１…推薦者の挙動
の組み合わせ情報、１８０２…処理、１８０３及び１８
０４…推薦情報、１８０５…文書ＩＤ一覧、１８０６…
処理、１８０７…評価情報リスト、１８０８…処理、１
８０９…出現総数、１８１０…処理、１８１１…評価者
の評価基準の出現回数リスト、１８１２及び１８１３…
評価情報、１８１４及び１８１５…評価情報、１８１６
…処理。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡本 卓哉 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地 株式 会社日立製作所ビジネスソリューション事 業部内 (72)発明者 内角 真 神奈川県横浜市戸塚区戸塚町5030番地 株 式会社日立製作所ソフトウェア事業部内 Ｆターム(参考） 5B075 NR10 NR20 NS10 PR08 UU06

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンピュータ装置に蓄積された情報の価
   値評価を支援する情報価値評価支援方法において、 コンピュータ装置に蓄積された情報に対する推薦者の推
   薦情報を、その推薦者を識別する為の識別情報とその推
   薦の基準を示す評価基準とを含む挙動情報と共に受け付
   けて登録するステップと、前記推薦情報が登録された際
   の挙動情報に対して算定されている信頼度に応じて、そ
   の推薦情報により推薦された情報に対する推定評価値を
   算定するステップと、 前記算定された推定評価値の順に従って前記情報を評価
   者に提示して評価者による価値評価を支援し、その情報
   に対する評価者の評価情報を受け付けて登録するステッ
   プと、前記評価情報の登録が行われた情報に対して登録
   されている挙動情報に対する信頼度を、その挙動情報が
   登録された情報に対する評価情報の内容に従って算定す
   るステップとを有することを特徴とする情報価値評価支
   援方法。
2. 【請求項２】 前記挙動情報に対する信頼度を算定する
   際に、その挙動情報が登録された情報の評価時に選択さ
   れた評価基準毎に挙動情報の信頼度を算定し、前記推薦
   情報の登録が行われた情報に対する推定評価値を算定す
   る際に、各評価基準毎に推定評価値の算定を行い、前記
   評価者による価値評価を支援する際に、評価者によって
   選択された評価基準に対応する推定評価値の順に従って
   前記情報を評価者に提示することを特徴とする請求項１
   に記載された情報価値評価支援方法。
3. 【請求項３】 前記挙動情報に対する信頼度を算定する
   際に、各挙動情報の組み合わせ毎に挙動情報の信頼度を
   算定し、前記推薦情報の登録が行われた情報に対する推
   定評価値を算定する際に、その組み合わせの数が最大で
   ある挙動情報に対して算定されている信頼度に応じて推
   定評価値の算定を行うことを特徴とする請求項１または
   請求項２のいずれかに記載された情報価値評価支援方
   法。
4. 【請求項４】 コンピュータ装置に蓄積された情報の価
   値評価を支援する情報価値評価支援システムにおいて、 コンピュータ装置に蓄積された情報に対する推薦者の推
   薦情報を、その推薦者を識別する為の識別情報とその推
   薦の基準を示す評価基準とを含む挙動情報と共に受け付
   けて登録する推薦情報登録処理部と、前記推薦情報が登
   録された際の挙動情報に対して算定されている信頼度に
   応じて、その推薦情報により推薦された情報に対する推
   定評価値を算定する推定評価値算定処理部と、 前記算定された推定評価値の順に従って前記情報を評価
   者に提示して評価者による価値評価を支援し、その情報
   に対する評価者の評価情報を受け付けて登録する評価情
   報登録処理部と、前記評価情報の登録が行われた情報に
   対して登録されている挙動情報に対する信頼度を、その
   挙動情報が登録された情報に対する評価情報の内容に従
   って算定する信頼度算定処理部とを備えることを特徴と
   する情報価値評価支援システム。
5. 【請求項５】 コンピュータ装置に蓄積された情報の価
   値評価を支援する情報価値評価支援システムとしてコン
   ピュータを機能させる為のプログラムにおいて、 コンピュータ装置に蓄積された情報に対する推薦者の推
   薦情報を、その推薦者を識別する為の識別情報とその推
   薦の基準を示す評価基準とを含む挙動情報と共に受け付
   けて登録する推薦情報登録処理部と、前記推薦情報が登
   録された際の挙動情報に対して算定されている信頼度に
   応じて、その推薦情報により推薦された情報に対する推
   定評価値を算定する推定評価値算定処理部と、 前記算定された推定評価値の順に従って前記情報を評価
   者に提示して評価者による価値評価を支援し、その情報
   に対する評価者の評価情報を受け付けて登録する評価情
   報登録処理部と、前記評価情報の登録が行われた情報に
   対して登録されている挙動情報に対する信頼度を、その
   挙動情報が登録された情報に対する評価情報の内容に従
   って算定する信頼度算定処理部としてコンピュータを機
   能させることを特徴とするプログラム。