JP2024034157A - Information retrieval support apparatus, information retrieval support method, program, and recording medium - Google Patents

Abstract

To provide an information retrieval support apparatus, method, program and a storage medium, for providing information to a user accurately.SOLUTION: An information retrieval support apparatus 1 includes: a first retrieval unit which searches a first database based on acquired question information and outputs first answer candidate information; an evaluation information acquisition unit which acquires first evaluation information on the first answer candidate information; a leading unit which determines whether a second retrieval is necessary or not on the basis of the first evaluation information and leads the user to the second retrieval when the necessity is determined; a second retrieval unit which searches a second database based on the question information and outputs second answer candidate information; an evaluation information acquisition unit which acquires second evaluation information on the second answer candidate information; a preferential information setting unit which sets, based on the first evaluation information, preferential information of the first answer candidate information for the question information, and sets, based on the second evaluation information, preferential information of the second answer candidate information for the question information; and an answer candidate correction unit which corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information on the basis of the preferential information.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報検索支援装置、情報検索支援方法、プログラム及び記録媒体に関する。 The present invention relates to an information search support device, an information search support method, a program, and a recording medium.

ユーザが求める情報を検索する際、問い合わせ内容に含まれるキーワードに基づいて、類似事例を検索し、対応する問い合わせとその回答を出力する情報検索装置が知られている（特許文献１等）。 BACKGROUND ART When a user searches for information, an information search device is known that searches for similar cases based on keywords included in the content of the inquiry and outputs the corresponding inquiry and its answer (see Patent Document 1, etc.).

特開２０２１－１１４０７０号公報Japanese Patent Application Publication No. 2021-114070

しかしながら、ヘルプデスクが検索可能なデータベース内にユーザが求める回答があるとは限らない。この場合、ユーザは、ヘルプデスクだけでなく、他のデータベースを参照して情報を検索することになり手間である。 However, the answer the user is looking for may not always be found in a database searchable by the help desk. In this case, the user has to search not only the help desk but also other databases to search for information, which is a hassle.

そこで本発明は、精度よくユーザに情報を提供可能な情報検索支援装置を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide an information search support device that can accurately provide information to a user.

前記目的を達成するために、本発明の情報検索支援装置は、
第１検索部、評価情報取得部、誘導部、第２検索部、優先情報設定部、および回答候補補正部を含み、
前記第１検索部は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導部は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索部は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定部は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正部は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する。 In order to achieve the above object, the information search support device of the present invention includes the following:
including a first search unit, an evaluation information acquisition unit, a guidance unit, a second search unit, a priority information setting unit, and an answer candidate correction unit,
The first search unit acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database,
The evaluation information acquisition unit acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding unit determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search,
The second search unit searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition unit acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting section includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction unit corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.

本発明の情報検索支援方法は、
第１検索工程、評価情報取得工程、誘導工程、第２検索工程、優先情報設定工程、および回答候補補正工程を含み、
前記第１検索工程は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導工程は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索工程は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定工程は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正工程は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する。 The information search support method of the present invention includes:
Including a first search step, an evaluation information acquisition step, a guidance step, a second search step, a priority information setting step, and an answer candidate correction step,
The first search step acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition step acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding step determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guiding the user to the second search,
The second search step searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition step acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting step includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction step corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.

本発明のプログラムは、
第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 The program of the present invention is
Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
This is a program for causing a computer to execute each of the above steps.

本発明の記録媒体は、
第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 The recording medium of the present invention is
Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
It is a computer-readable recording medium that records a program for causing a computer to execute each of the above steps.

本発明によれば、精度よくユーザに情報を提供できる。 According to the present invention, information can be provided to the user with high accuracy.

図１は、実施形態１の情報検索支援装置の一例の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an example of an information search support device according to the first embodiment. 図２は、実施形態１の情報検索支援装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information search support device according to the first embodiment. 図３は、実施形態１の情報検索支援装置における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of processing in the information search support device of the first embodiment. 図４は、実施形態１の情報検索支援装置の利用の例を説明する説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of usage of the information search support device of the first embodiment. 図５（Ａ）および（Ｂ）は、実施形態１の情報検索支援装置の利用の例を説明する説明図である。FIGS. 5A and 5B are explanatory diagrams illustrating an example of how the information search support device of the first embodiment is used. 図６は、実施形態２の情報検索支援装置の一例の構成を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of an example of the information search support device according to the second embodiment. 図７は、実施形態２の情報検索支援装置における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of processing in the information search support device according to the second embodiment. 図８は、実施形態３の情報検索支援装置の一例の構成を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of an example of an information search support device according to the third embodiment. 図９は、実施形態３の情報検索支援装置における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of processing in the information search support device according to the third embodiment. 図１０は、実施形態３の情報検索支援装置における第１検索ログの例を説明する表である。FIG. 10 is a table illustrating an example of the first search log in the information search support device according to the third embodiment. 図１１は、実施形態３の情報検索支援装置における第２検索ログの例を説明する表である。FIG. 11 is a table illustrating an example of the second search log in the information search support device according to the third embodiment. 図１２は、実施形態４の情報検索支援装置の一例の構成を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of an example of an information search support device according to the fourth embodiment. 図１３は、実施形態４の情報検索支援装置における処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of processing in the information search support device according to the fourth embodiment. 図１４は、実施形態４の情報検索支援装置の利用の例を説明する説明図である。FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating an example of the use of the information search support device according to the fourth embodiment.

次に、本発明の実施形態について図を用いて説明する。本発明は、以下の実施形態には限定されない。以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用でき、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。 Next, embodiments of the present invention will be described using figures. The present invention is not limited to the following embodiments. In each figure below, the same parts are given the same reference numerals. In addition, the explanations of each embodiment can refer to each other unless otherwise mentioned, and the configurations of the embodiments can be combined unless otherwise mentioned.

本発明において、第１データベースおよび第２データベースは、例えば、特に制限されず、組織が所有する情報が記憶されたデータベースであり、かつ、それぞれ異なるデータベースであれば特に制限されない。前記組織は、例えば、会社組織、組合、行政、病院、同好会、学校等が挙げられる。具体例として、前記第１データベースは、例えば、FAQ（Frequently Asked Questions）情報（いわゆるよくある質問とその回答の情報）が記憶されたデータベースであり、前記第２データベースは、例えば、前記組織内の文書情報が記憶されたデータベースが挙げられるが、本発明はこれに限定されない。また、前記第１データベースおよび第２データベースは、例えば、本発明の情報検索支援装置の構成であってもよいし、前記情報検索支援装置と通信可能な装置外部のデータベースであってもよい。 In the present invention, the first database and the second database are not particularly limited, for example, as long as they are databases storing information owned by an organization and are different databases. Examples of the organization include a company organization, a union, a government, a hospital, a club, a school, and the like. As a specific example, the first database is, for example, a database that stores FAQ (Frequently Asked Questions) information (information on frequently asked questions and their answers), and the second database is, for example, a database that stores FAQ (Frequently Asked Questions) information (information on frequently asked questions and their answers). An example is a database storing document information, but the present invention is not limited thereto. Further, the first database and the second database may be, for example, a configuration of the information search support device of the present invention, or may be a database external to the device that can communicate with the information search support device.

［実施形態１］
本実施形態の情報検索支援装置について、図１を用いて説明する。図１は、本実施形態の情報検索支援装置１０の一例の構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報検索支援装置１（以下、「本装置１」ともいう）は、第１検索部２、評価情報取得部３、誘導部４、第２検索部５、優先情報設定部６、回答候補補正部７を含む。また、図示していないが、本装置１は、例えば、記憶部を含んでもよい。 [Embodiment 1]
The information search support device of this embodiment will be explained using FIG. 1. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an example of an information search support device 10 of this embodiment. As shown in FIG. 1, the information search support device 1 (hereinafter also referred to as "this device 1") includes a first search section 2, an evaluation information acquisition section 3, a guidance section 4, a second search section 5, a priority information setting section 6, and an answer candidate correction section 7. Further, although not shown, the device 1 may include, for example, a storage section.

本装置１は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。また、本装置１は、通信回線網を介して、後述する外部装置と接続可能である。通信回線網は、特に制限されず、公知のネットワークを使用でき、例えば、有線でも無線でもよい。通信回線網は、例えば、インターネット回線、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、電話回線、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＴＮ（Ｄｅｌａｙ Ｔｏｌｅｒａｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）、Ｌ５Ｇ（ローカル５Ｇ）、等があげられる。無線通信としては、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ローカル５Ｇ、ＬＰＷＡ等が挙げられる。前記無線通信としては、各装置が直接通信する形態（Ａｄ Ｈｏｃ通信）、インフラストラクチャ（infrastructure通信）、アクセスポイントを介した間接通信等であってもよい。本装置１は、例えば、システムとしてサーバに組み込まれていてもよい。また、本装置１は、例えば、本発明のプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ、例えば、デスクトップ型、ノート型）、スマートフォン、タブレット端末等であってもよい。さらに、本装置１は、例えば、前記各部のうち少なくとも一つがサーバ上にあり、その他の前記各部が端末上にあるような、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティング等の形態であってもよい。 The present device 1 may be, for example, a single device including the above-mentioned sections, or a device to which the above-mentioned sections can be connected via a communication line network. Further, the device 1 can be connected to an external device, which will be described later, via a communication line network. The communication network is not particularly limited, and any known network may be used, and may be wired or wireless, for example. Examples of communication line networks include the Internet, WWW (World Wide Web), telephone lines, LAN (Local Area Network), SAN (Storage Area Network), DTN (Delay Tolerant Networking), and LPWA (L). ow Power Wide Area), L5G (Local 5G), etc. Examples of wireless communication include Wi-Fi (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), local 5G, LPWA, and the like. The wireless communication may be a form in which each device directly communicates (Ad Hoc communication), an infrastructure (infrastructure communication), indirect communication via an access point, or the like. The device 1 may be incorporated into a server as a system, for example. Further, the device 1 may be, for example, a personal computer (PC, e.g., desktop type, notebook type), a smartphone, a tablet terminal, etc., on which the program of the present invention is installed. Furthermore, the present device 1 may be in a form such as cloud computing or edge computing, in which at least one of the units is located on a server and the other units are located on a terminal.

図２に、本装置１のハードウェア構成のブロック図を例示する。本装置１は、例えば、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、バス１０３、記憶装置１０４、入力装置１０５、出力装置１０６、通信デバイス（通信部）１０７等を含む。本装置１の各部は、それぞれのインタフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して相互に接続されている。 FIG. 2 illustrates a block diagram of the hardware configuration of this device 1. The device 1 includes, for example, a CPU 101, a memory 102, a bus 103, a storage device 104, an input device 105, an output device 106, a communication device (communication unit) 107, and the like. Each part of the device 1 is connected to each other via a bus 103 by respective interfaces (I/Fs).

ＣＰＵ１０１は、例えば、コントローラ（システムコントローラ、Ｉ／Ｏコントローラ等）等により、他の構成と連携動作し、本装置１の全体の制御を担う。本装置１において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。具体的には、例えば、ＣＰＵ１０１が、第１検索部２、評価情報取得部３、誘導部４、第２検索部５、優先情報設定部６、回答候補補正部７として機能する。本装置１は、演算装置として、ＣＰＵを備えるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等の他の演算装置を備えてもよいし、ＣＰＵとこれらとの組合せを備えてもよい。 The CPU 101 is responsible for overall control of the apparatus 1, for example, by a controller (system controller, I/O controller, etc.), which operates in cooperation with other components. In the device 1, the CPU 101 executes, for example, the program of the present invention and other programs, and also reads and writes various information. Specifically, for example, the CPU 101 functions as the first search section 2, the evaluation information acquisition section 3, the guidance section 4, the second search section 5, the priority information setting section 6, and the answer candidate correction section 7. The device 1 includes a CPU as a calculation device, but may also include other calculation devices such as a GPU (Graphics Processing Unit) and an APU (Accelerated Processing Unit), or may include a combination of a CPU and these. good.

バス１０３は、例えば、外部装置とも接続できる。前記外部装置は、例えば、外部記憶装置（外部データベース等）、プリンタ、外部入力装置、外部表示装置、スピーカ等の音声出力装置、カメラ等の外部撮像装置、および加速度センサ、地磁気センサ、方向センサ等の各種センサ等があげられる。本装置１は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０７により、外部ネットワーク（前記通信回線網）に接続でき、外部ネットワークを介して、ユーザの端末等の他の装置と接続することもできる。 For example, the bus 103 can also be connected to an external device. The external devices include, for example, an external storage device (external database, etc.), a printer, an external input device, an external display device, an audio output device such as a speaker, an external imaging device such as a camera, an acceleration sensor, a geomagnetic sensor, a direction sensor, etc. Examples include various types of sensors. The device 1 can be connected to an external network (the communication line network) by, for example, a communication device 107 connected to the bus 103, and can also be connected to other devices such as user terminals via the external network. .

メモリ１０２は、例えば、メインメモリ（主記憶装置）が挙げられる。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する記憶装置１０４に記憶されている本発明のプログラム等の種々の動作プログラムを、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラムを実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。また、メモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）であってもよい。 An example of the memory 102 is a main memory (main storage device). When the CPU 101 performs processing, the memory 102 reads various operating programs such as the program of the present invention stored in the storage device 104 described later, and the CPU 101 receives data from the memory 102 and executes the program. Execute. The main memory is, for example, a RAM (random access memory). Further, the memory 102 may be, for example, a ROM (read-only memory).

記憶装置１０４は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。前述のように、記憶装置１０４には、本発明のプログラムを含む動作プログラムが格納されている。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体と、記録媒体に読み書きするドライブとの組合せであってもよい。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等が挙げられる。記憶装置１０４は、例えば、記録媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、及びソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）であってもよい。本装置１が、例えば、前記記憶部を含む場合、記憶装置１０４が前記記憶部として機能する。前記第１データベースおよび第２データベースの少なくとも一方が本装置１の構成である場合、記憶装置１０４は、例えば、前記第１データベースおよび前記第２データベースの少なくとも一方として機能してもよい。 The storage device 104 is also referred to as a so-called auxiliary storage device in contrast to the main memory (main storage device), for example. As mentioned above, the storage device 104 stores operating programs including the program of the present invention. The storage device 104 may be, for example, a combination of a recording medium and a drive that reads from and writes to the recording medium. The recording medium is not particularly limited, and may be of a built-in type or an external type, and examples include HD (hard disk), CD-ROM, CD-R, CD-RW, MO, DVD, flash memory, memory card, etc. It will be done. The storage device 104 may be, for example, a hard disk drive (HDD) in which a recording medium and a drive are integrated, or a solid state drive (SSD). For example, when the device 1 includes the storage section, the storage device 104 functions as the storage section. When at least one of the first database and the second database is part of the present device 1, the storage device 104 may function as at least one of the first database and the second database, for example.

本装置１において、メモリ１０２及び記憶装置１０４は、ログ情報、外部データベース（図示せず）や外部の装置から取得した情報、本装置１によって生成した情報、本装置１が処理を実行する際に用いる情報等の種々の情報を記憶することも可能である。なお、少なくとも一部の情報は、例えば、メモリ１０２及び記憶装置１０４以外の外部サーバに記憶されていてもよいし、複数の端末にブロックチェーン技術等を用いて分散して記憶されていてもよい。 In the device 1, the memory 102 and the storage device 104 store log information, information acquired from an external database (not shown) or an external device, information generated by the device 1, and information stored when the device 1 executes processing. It is also possible to store various information such as information to be used. Note that at least some of the information may be stored in an external server other than the memory 102 and the storage device 104, or may be distributed and stored in multiple terminals using blockchain technology or the like. .

本装置１は、例えば、さらに、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。入力装置１０５は、例えば、タッチパネル、トラックパッド、マウス等のポインティングデバイス；キーボード；カメラ、スキャナ等の撮像手段；ＩＣカードリーダ、磁気カードリーダ等のカードリーダ；マイク等の音声入力手段；等があげられる。出力装置１０６は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置；スピーカ等の音声出力装置；プリンタ；等があげられる。出力装置１０６は、例えば、通信デバイス１０７を介して接続された前記外部装置に各種情報を出力可能であってもよい。本実施形態１において、入力装置１０５と出力装置１０６とは、別個に構成されているが、入力装置１０５と出力装置１０６とは、タッチパネルディスプレイのように、一体として構成されてもよい。 The device 1 further includes an input device 105 and an output device 106, for example. Examples of the input device 105 include pointing devices such as touch panels, track pads, and mice; keyboards; imaging means such as cameras and scanners; card readers such as IC card readers and magnetic card readers; voice input means such as microphones; It will be done. Examples of the output device 106 include a display device such as an LED display or a liquid crystal display; an audio output device such as a speaker; a printer; and the like. The output device 106 may be capable of outputting various information to the external device connected via the communication device 107, for example. In the first embodiment, the input device 105 and the output device 106 are configured separately, but the input device 105 and the output device 106 may be configured as a single unit, such as a touch panel display.

つぎに、本実施形態の情報検索支援方法の一例を、図３のフローチャートに基づき説明する。本実施形態の情報検索支援方法は、例えば、図１から図２に示す情報検索支援装置１を用いて、次のように実施する。なお、本実施形態の情報検索支援方法は、図１から図２の情報検索支援装置１の使用には限定されない。 Next, an example of the information search support method of this embodiment will be explained based on the flowchart of FIG. 3. The information search support method of this embodiment is implemented as follows using, for example, the information search support device 1 shown in FIGS. 1 and 2. Note that the information search support method of this embodiment is not limited to the use of the information search support device 1 shown in FIGS. 1 to 2.

まず、情報検索支援装置１の第１検索部２は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力する（Ｓ１、第１検索工程）。前記質問情報は、例えば、ユーザが知りたい情報に関して検索するための情報であり、テキスト情報でもよいし、それ以外の情報でもよい。前記それ以外の情報は、例えば、音声情報があげられ、この場合、第１検索部２は、例えば、取得した音声情報を公知の音声認識技術によりテキスト情報に変換することが好ましい。第１検索部１は、例えば、取得した質問情報を自然言語処理手段（例えば、形態素解析等）により処理し、処理後の質問情報を用いて前記第１データベースを検索してもよい。第１回答候補情報は、例えば、１以上の回答候補を含む。第１回答候補情報が２以上の複数の回答候補を含む場合、第１検索部２は、例えば、前記質問情報に基づいて、より質問情報に対して適切な回答候補から順に、ランキング形式で表示するように前記第１回答候補情報を出力できる。第１検索部２のユーザインターフェイスは、例えば、ヘルプデスク、チャットボットのような形式であってもよい。 First, the first search unit 2 of the information search support device 1 acquires question information, searches a first database based on the question information, and searches the first database for first answer candidate information corresponding to the question information. (S1, first search step). The question information is, for example, information for searching for information that the user wants to know, and may be text information or other information. The other information may be, for example, voice information, and in this case, it is preferable that the first search unit 2 converts the acquired voice information into text information using, for example, a known voice recognition technique. The first search unit 1 may, for example, process the acquired question information using a natural language processing means (eg, morphological analysis, etc.) and search the first database using the processed question information. The first answer candidate information includes, for example, one or more answer candidates. When the first answer candidate information includes two or more plural answer candidates, the first search unit 2 displays the answer candidates in a ranking format in descending order of the answer candidates that are more appropriate for the question information, for example, based on the question information. The first answer candidate information can be output as shown in FIG. The user interface of the first search unit 2 may be in the form of a help desk or a chatbot, for example.

つぎに、評価情報取得部３は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得する（Ｓ２、評価情報取得工程）。評価情報取得部３は、例えば、ユーザに対し、前記第１回答候補情報により質問の内容が解決したかを問い合わせ、そのリアクションを取得することにより前記第１評価情報を取得してもよい。前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含む。前記選択した第１回答候補情報は、例えば、ユーザが閲覧した回答候補の情報であり、いわゆるクリックログであってもよい。前記第１データベースが前記ＦＡＱ記憶部である場合、前記第１評価情報は、例えば、質問情報に基づいて検索された第１回答候補情報（候補となる「よくある質問」のリスト）から、ユーザが選択した回答候補と、前記回答候補により質問が解決したか否か（役に立ったか否か）の情報があげられる。前記評価は、例えば、前記回答候補に対するユーザの反応の情報であり、肯定的（ポジティブ）な情報でもよいし、否定的（ネガティブ）な情報でもよい。前記評価は、例えば、前記回答候補にユーザが求める情報が含まれていたか否か、回答候補の情報がユーザの役に立ったか否か、ユーザの質問（疑問）が解決したか否か等の情報があげられる。前記第１回答候補情報に対する第１評価情報は、例えば、質問ログともいう。評価情報取得部３は、例えば、取得した前記第１評価情報を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。 Next, the evaluation information acquisition unit 3 acquires first evaluation information for the first answer candidate information (S2, evaluation information acquisition step). The evaluation information acquisition unit 3 may acquire the first evaluation information by, for example, inquiring the user whether the content of the question has been solved by the first answer candidate information, and acquiring the user's reaction. The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information. The selected first answer candidate information is, for example, information on answer candidates viewed by the user, and may be a so-called click log. When the first database is the FAQ storage unit, the first evaluation information is, for example, the user's first evaluation information from the first answer candidate information (a list of candidate "frequently asked questions") searched based on the question information. The answer candidates selected by the user and information on whether or not the question was solved by the answer candidates (whether or not they were useful) are listed. The evaluation is, for example, information on the user's reaction to the answer candidate, and may be positive information or negative information. The evaluation includes, for example, information such as whether the answer candidate contained the information the user requested, whether the information in the answer candidate was useful to the user, and whether the user's question was resolved. can give. The first evaluation information for the first answer candidate information is also referred to as a question log, for example. The evaluation information acquisition unit 3 may store the acquired first evaluation information in the storage device 104 or the memory 102, for example.

前記第１評価情報は、例えば、その他の情報を含んでもよい。前記その他の情報は、例えば、日時情報、ユーザの識別情報（氏名、ＩＤ、端末識別情報等）、ユーザの属性情報（性別、職業、年齢、役職等）を含んでもよい。 The first evaluation information may include other information, for example. The other information may include, for example, date and time information, user identification information (name, ID, terminal identification information, etc.), and user attribute information (gender, occupation, age, title, etc.).

つぎに、誘導部４は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導する（Ｓ３、誘導工程）。誘導部４は、例えば、前記第１評価情報において、回答候補に対する評価が否定的（ネガティブな）評価である場合に、第２検索が必要と判定できる。誘導部４は、例えば、前記第２検索が必要と判定した場合、例えば、ユーザが閲覧している画面を第１検索画面から第２検索画面に遷移させることによりユーザを第２検索に誘導してもよいし、第２検索を起動するために必要な情報（アクセスURL等）をユーザに提示することによりユーザを第２検索に誘導してもよい。なお、誘導部４は、例えば、前記第１評価情報において、回答候補に対する評価がポジティブな評価である場合には、前記第２検索が必要と判定してもよいし、不要と判定してもよい。 Next, the guiding unit 4 determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that a second search is necessary, guides the user to the second search (S3, guiding step). . For example, the guiding unit 4 can determine that the second search is necessary when the evaluation of the answer candidate is negative in the first evaluation information. For example, when it is determined that the second search is necessary, the guiding unit 4 guides the user to the second search by, for example, transitioning the screen the user is viewing from the first search screen to the second search screen. Alternatively, the user may be guided to the second search by presenting the user with information necessary to start the second search (such as an access URL). Note that, for example, in the first evaluation information, if the evaluation of the answer candidate is positive, the guiding unit 4 may determine that the second search is necessary, or may determine that the second search is unnecessary. good.

つぎに、第２検索部５は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力する（Ｓ４、第２検索工程）。前記質問情報は、例えば、前記Ｓ１で第１検索部２が取得した質問情報と同じでもよいし異なってもよいが、ユーザの利便性の観点からは同じ質問情報であることが好ましい。第２検索部５は、例えば、質問情報を自然言語処理手段（例えば、形態素解析等）により処理し、処理後の質問情報を用いて前記第２データベースを検索してもよい。第２回答候補情報は、例えば、１以上の回答候補を含む。第２回答候補情報が２以上の複数の回答候補を含む場合、第２検索部５は、例えば、前記質問情報に基づいて、より質問情報に対して適切な回答候補から順に、ランキング形式で表示するように前記第２回答候補情報を出力できる。また、第２回答候補情報は、例えば、回答候補毎に、質問した内容が回答候補により解決したかを問い合わせる情報を含んでもよい。 Next, the second search unit 5 searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database (S4, second search step). . The question information may be the same as or different from the question information acquired by the first search unit 2 in S1, for example, but from the viewpoint of user convenience, it is preferable that the question information is the same. The second search unit 5 may, for example, process the question information using a natural language processing means (eg, morphological analysis, etc.) and search the second database using the processed question information. The second answer candidate information includes, for example, one or more answer candidates. When the second answer candidate information includes two or more plural answer candidates, the second search unit 5 displays the answer candidates in a ranking format in descending order of the answer candidates that are more appropriate for the question information, for example, based on the question information. The second answer candidate information can be output as shown in FIG. Further, the second answer candidate information may include, for example, information for inquiring, for each answer candidate, whether the question asked has been resolved by the answer candidate.

つぎに、評価情報取得部３は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得する（Ｓ５、評価情報取得工程）。評価情報取得部３は、例えば、ユーザに対し、前記第２回答候補情報が役に立ったかを問い合わせ、そのリアクションを取得することにより前記第２評価情報を取得してもよい。前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含む。前記選択した回答候補は、例えば、ユーザが閲覧した回答候補の情報であり、いわゆるクリックログであってもよい。前記評価は、例えば、回答候補の情報がユーザの役に立ったか否か、ユーザの質問（疑問）が解決したか否かの情報があげられる。前記第２回答候補情報に対する第２評価情報は、例えば、検索ログともいう。評価情報取得部３は、例えば、取得した前記第２評価情報を記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。 Next, the evaluation information acquisition unit 3 acquires second evaluation information for the second answer candidate information (S5, evaluation information acquisition step). The evaluation information acquisition unit 3 may acquire the second evaluation information by, for example, inquiring the user whether the second answer candidate information was useful, and acquiring the user's reaction. The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information. The selected answer candidates may be, for example, information on answer candidates viewed by the user, and may be a so-called click log. The evaluation includes, for example, information on whether or not the answer candidate information was useful to the user, and whether or not the user's question was resolved. The second evaluation information for the second answer candidate information is also referred to as a search log, for example. The evaluation information acquisition unit 3 may store the acquired second evaluation information in the storage device 104 or the memory 102, for example.

前記第２評価情報は、例えば、その他の情報を含んでもよい。前記その他の情報は、例えば、日時情報、ユーザの識別情報（氏名、ＩＤ、端末識別情報等）、ユーザの属性情報（性別、職業、年齢、役職等）を含んでもよい。 The second evaluation information may include other information, for example. The other information may include, for example, date and time information, user identification information (name, ID, terminal identification information, etc.), and user attribute information (gender, occupation, age, title, etc.).

つぎに、優先情報設定部６は、前記第１評価情報に基づいて前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、前記第２評価情報に基づいて前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定する（Ｓ６、優先情報設定工程）。前記優先情報の設定は、例えば、機械学習によるものでもよいし、それ以外の処理によるものであってもよい。機械学習による優先情報の設定は、例えば、前記質問情報、前記第１評価情報、および前記第１回答候補情報を入力データとした機械学習により、前記質問情報を入力した際に、より評価の高い第１回答候補情報を出力するように学習させることにより設定できる。また、前記質問情報、前記第２評価情報、および前記第２回答候補情報を入力データとした機械学習により、前記質問情報を入力した際に、より評価の高い第２回答候補情報を出力するように学習させることにより設定できる。機械学習により設定した前記優先情報は、例えば、ランキング補正モデルともいう。前記それ以外の処理による優先情報の設定は、例えば、前記第１評価情報が前記第１回答候補情報に対する肯定的な情報を含む場合、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を相対的に高く算出し、前記評価情報が前記第１回答候補情報に対する否定的な情報を含む場合、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報を低く算出し、前記第２評価情報が前記第２回答候補情報に対する肯定的な情報を含む場合、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を相対的に高く算出し、前記評価情報が前記第２回答候補情報に対する否定的な情報を含む場合、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報を低く算出する、といった処理があげられる。優先情報設定部６が設定した優先情報は、例えば、記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶してもよい。 Next, the priority information setting unit 6 sets priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information, and sets priority information for the first answer candidate information for the question information based on the second evaluation information. Priority information of answer candidate information is set (S6, priority information setting step). The setting of the priority information may be performed by, for example, machine learning or other processing. Setting of priority information by machine learning is performed, for example, by machine learning using the question information, the first evaluation information, and the first answer candidate information as input data, so that when the question information is input, the priority information is set with a higher evaluation. It can be set by learning to output the first answer candidate information. In addition, by machine learning using the question information, the second evaluation information, and the second answer candidate information as input data, when the question information is input, second answer candidate information with a higher evaluation is output. It can be set by having it learn. The priority information set by machine learning is also referred to as a ranking correction model, for example. For example, when the first evaluation information includes positive information with respect to the first answer candidate information, the setting of priority information by the other processing may be performed by comparing the priority information of the first answer candidate information with respect to the question information. If the evaluation information includes negative information for the first answer candidate information, the first answer candidate information for the question information is calculated low, and the second evaluation information is calculated as the second answer. If the candidate information includes positive information, the priority information of the second answer candidate information with respect to the question information is calculated to be relatively high, and if the evaluation information includes negative information with respect to the second answer candidate information, , the second answer candidate information for the question information may be calculated to be low. The priority information set by the priority information setting unit 6 may be stored in the storage device 104 or the memory 102, for example.

なお、優先情報設定部６による処理は、例えば、処理負荷分散のため、Ｓ１～Ｓ５までの処理とは異なる時間帯（例えば、夜間）に実行することが好ましい。 Note that it is preferable that the processing by the priority information setting unit 6 is executed at a time different from the processing from S1 to S5 (for example, at night) in order to distribute the processing load, for example.

回答候補補正部７は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する（Ｓ７、回答候補補正工程）。具体的に、回答候補補正部７は、例えば、設定された優先情報に基づいて、前記質問情報に対して、優先度が高く設定された回答候補を、前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報において上位に表示されるように補正する。また、回答候補補正部７は、例えば、前記質問情報に対して優先度が低く設定された回答候補については、前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報において下位に表示されるように補正してもよい。 The answer candidate correction unit 7 corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information (S7, answer candidate correction step). Specifically, for example, based on the set priority information, the answer candidate correction unit 7 assigns an answer candidate set with a high priority to the question information as the first answer candidate information or the second answer candidate information. Correct it so that it is displayed at the top of the answer candidate information. Further, the answer candidate correction unit 7 may, for example, display answer candidates whose priority level is low with respect to the question information at a lower level in the first answer candidate information or the second answer candidate information. It may be corrected.

本実施形態の情報検索支援装置１によれば、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正できる。このため、同一または類似の質問情報を再度取得した際に、前記優先情報に基づいてより精度の高い第１回答候補情報および第２回答候補情報を出力できる。 According to the information search support device 1 of this embodiment, at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information can be corrected based on the priority information. Therefore, when the same or similar question information is acquired again, more accurate first answer candidate information and second answer candidate information can be output based on the priority information.

図４～図５を用いて、本実施形態の情報検索支援装置１の利用の例を説明する。以下の説明においては、前記第１データベースが、企業におけるＦＡＱ（Frequently Asked Questions）情報（よくある質問とその回答の情報）のデータベースであり、前記質問情報に対する回答の候補となる第１回答候補情報が記憶されているデータベースであり、前記第２データベースが、企業における社内文書情報が記憶されているデータベースであり、前記質問情報に対する回答の候補となる第２回答候補情報が記憶されているデータベースである場合を例に挙げて説明するが、本発明は以下の例示には何ら制限されない。 An example of the use of the information search support device 1 of this embodiment will be explained using FIGS. 4 and 5. In the following explanation, the first database is a database of FAQ (Frequently Asked Questions) information (information on frequently asked questions and their answers) in a company, and first answer candidate information that is a candidate for an answer to the question information. is stored, and the second database is a database that stores internal document information in a company, and the second database is a database that stores second answer candidate information that is a candidate for an answer to the question information. Although a certain case will be described as an example, the present invention is not limited to the following example.

まず、図４を用いて前記Ｓ１～Ｓ４を説明する。図４に示すように、利用者（ユーザ）が、ヘルプデスクである第１検索部２に対して質問「ＰＣを返却したい」を投稿する。第１検索部２は、第１データベースである社内ＦＡＱにアクセスし、回答候補として、社内ＦＡＱから投稿された質問に類似する質問を検索して利用者に出力する。利用者は、出力された回答候補から、質問の意図と合致した回答候補（よくある質問）を見つけられなかった場合、前記第１評価情報として、「ありません」等のテキストを本装置１に入力する。本装置１の誘導部３は、第１評価情報に基づいて、利用者の端末において、情報検索（第２検索部５）を立ち上げる（検索誘導）。第２検索部５は、利用者がヘルプデスクに入力した質問「ＰＣを返却したい」に基づいて、前記質問から検索キーワード「ＰＣ」「返却」を抽出し、第２データベースである社内情報（ｗｅｂ頁／文書）にアクセスし、第２回答候補情報として社内情報の検索結果を出力する。このように、本装置１によれば、例えば、社内ＦＡＱで解決しなかった質問を利用して、社内情報を横断検索することができる。 First, the steps S1 to S4 will be explained using FIG. 4. As shown in FIG. 4, a user posts a question "I would like to return my PC" to the first search unit 2, which is a help desk. The first search unit 2 accesses the in-house FAQ, which is a first database, searches for questions similar to the questions posted from the in-house FAQ as answer candidates, and outputs them to the user. If the user cannot find an answer candidate (Frequently Asked Questions) that matches the intent of the question from the output candidate answers, the user inputs text such as "No" into the device 1 as the first evaluation information. do. The guide unit 3 of the device 1 launches an information search (second search unit 5) on the user's terminal based on the first evaluation information (search guide). The second search unit 5 extracts the search keywords "PC" and "return" from the question "I want to return my PC" that the user input into the help desk, and extracts the search keywords "PC" and "return" from the question, and searches the internal information (web page/document) and output the search results for in-house information as second answer candidate information. In this way, according to the present device 1, for example, it is possible to perform a cross-search of company information using questions that are not answered in the company's FAQ.

つぎに、図５（Ａ）および（Ｂ）を用いてＳ６～Ｓ７を説明する。まず、評価情報取得部３は、利用者が第１回答候補情報から回答候補を選択したことを検知すると、利用者に対し、選択した回答候補により質問が解決したかを問合せる（「解決しましたか？はいｏｒいいえ」）。評価情報取得部３は、前記第１評価情報として、ユーザが選択した回答候補と、解決した（「はい」）を取得すると、前記第１評価情報を記憶装置１０４に、「解決した」ログとして記録する。同様に、評価情報取得部３は、利用者が第２回答候補情報から回答候補を選択したことを検知すると、利用者に対し、選択した回答候補は役に立ったかを問合せる（「役に立ちましたか？はいｏｒいいえ」）。評価情報取得部３は、前記第２評価情報として、ユーザが選択した回答候補と、役に立った（「はい」）を取得すると、前記第２評価情報を記憶装置１０４に、「役に立った」ログとして記録する。優先情報設定部６は、「解決した」ログを用いた機械学習により、前記質問情報と、第１回答候補情報が含む回答候補との関係性を学習し、第１回答候補情報の優先情報（ランキング補正モデル）を設定する。また、優先情報設定部６は、「役に立った」ログを用いた機械学習により、前記質問情報と、第２回答候補情報が含む回答候補との関係性を学習し、第２回答候補情報の優先情報（ランキング補正モデル）を設定する。後日、利用者が同様の質問情報を入力した際には、設定したランキング補正モデルにより、前回利用者が選択した回答候補が、その他の回答候補よりも上位に表示されるように補正される。 Next, S6 to S7 will be explained using FIGS. 5(A) and 5(B). First, when the evaluation information acquisition unit 3 detects that the user has selected an answer candidate from the first answer candidate information, it inquires of the user whether the question has been solved by the selected answer candidate ("Solved. (Yes or no). Upon acquiring the answer candidate selected by the user and solved (“yes”) as the first evaluation information, the evaluation information acquisition unit 3 stores the first evaluation information in the storage device 104 as a “solved” log. Record. Similarly, when the evaluation information acquisition unit 3 detects that the user has selected an answer candidate from the second answer candidate information, it inquires of the user whether the selected answer candidate was useful (“Was it helpful? Yes. or no”). Upon acquiring the answer candidate selected by the user and helpful (“yes”) as the second evaluation information, the evaluation information acquisition unit 3 stores the second evaluation information in the storage device 104 as a “useful” log. Record. The priority information setting unit 6 learns the relationship between the question information and the answer candidates included in the first answer candidate information through machine learning using the "solved" log, and learns the relationship between the question information and the answer candidates included in the first answer candidate information, and the priority information ( ranking correction model). Further, the priority information setting unit 6 learns the relationship between the question information and the answer candidates included in the second answer candidate information through machine learning using the "useful" log, and prioritizes the second answer candidate information. Set information (ranking correction model). When the user enters similar question information at a later date, the set ranking correction model is used to correct the answer candidate selected by the user last time to be displayed higher than other answer candidates.

［実施形態２］
実施形態２は、本発明の情報検索支援装置の他の例である。 [Embodiment 2]
Embodiment 2 is another example of the information search support device of the present invention.

本実施形態の情報検索支援装置は、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、分析部、および出力部を含むこと以外は前記実施形態１の情報検索支援装置１と同様であり、その説明を援用できる。本実施形態の情報検索支援装置１Ａは、例えば、分析部、および出力部を含み、前記分析部は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して、分析情報を生成し、前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、前記出力部は、前記分析情報を出力する。 The information search support device of this embodiment is the same as the information search support device 1 of the first embodiment except that it includes an analysis section and an output section in addition to the configuration of the information search support device 1 of the first embodiment. , the explanation can be used. The information search support device 1A of this embodiment includes, for example, an analysis section and an output section, and the analysis section analyzes at least one of the first evaluation information and the second evaluation information to generate analysis information. , the analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. and the output unit outputs the analysis information.

図６は、本実施形態の情報検索支援装置１Ａの一例の構成を示すブロック図である。図６に示すように、情報検索支援装置１Ａは、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、分析部８、および出力部９を備える。情報検索支援装置１Ａのハードウェア構成は、図２の情報検索支援装置１のハードウェア構成において、ＣＰＵ１０１が、図１の情報検索支援装置１の構成に代えて、図６の情報検索支援装置１Ａの構成を備える以外は同様である。 FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of an example of the information search support device 1A of this embodiment. As shown in FIG. 6, the information search support device 1A includes an analysis section 8 and an output section 9 in addition to the configuration of the information search support device 1 of the first embodiment. The hardware configuration of the information search support device 1A is that in the hardware configuration of the information search support device 1 of FIG. 2, the CPU 101 is replaced with the configuration of the information search support device 1 of FIG. The configuration is the same except that it has the following configuration.

つぎに、本実施形態の情報検索支援方法について、図７のフローチャートを用いて説明する。本実施形態の情報検索支援方法は、例えば、図６に示す本実施形態の情報検索支援装置１Ａを用いて実施できる。なお、本発明の情報検索支援方法は、情報検索支援装置１Ａの使用に限定されない。 Next, the information search support method of this embodiment will be explained using the flowchart of FIG. The information search support method of this embodiment can be implemented using, for example, the information search support device 1A of this embodiment shown in FIG. Note that the information search support method of the present invention is not limited to the use of the information search support device 1A.

まず、前記実施形態１の情報検索支援方法におけるＳ１～Ｓ７と同様にして、Ｓ１～Ｓ７を実施する。 First, steps S1 to S7 are performed in the same manner as steps S1 to S7 in the information search support method of the first embodiment.

つぎに、分析部８は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して、分析情報を生成する（Ｓ１１、分析工程）。前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含む。 Next, the analysis unit 8 analyzes at least one of the first evaluation information and the second evaluation information to generate analysis information (S11, analysis step). The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. Contains at least one piece of information.

前記正答率は、例えば、下記式（１）により算出できる。下記式（１）において、「肯定的な評価数」は、積極的な肯定評価（役に立った、解決した等）でもよいし、消極的な肯定評価でもよい。前記消極的な肯定評価は、例えば、利用者に評価を問い合わせてから所定時間経過後に、利用者からのリアクションが得られなかった場合（みなし肯定評価）等があげられる。前記質問回数は、例えば、前記質問情報を取得した回数でもよいし、第１検索部２または第２検索部５による検索処理の回数でもよい。なお、前記正答率の算出方法は、下記式（１）には限定されず、組織の規模や目的に応じて適切な手法を採用できる。
正答率＝（肯定的な評価数）／（質問回数）……（１） The correct answer rate can be calculated using the following formula (1), for example. In the following formula (1), the "number of positive evaluations" may be a positive evaluation (such as helpful or solved) or a negative evaluation. Examples of the negative positive evaluation include a case where no reaction is obtained from the user after a predetermined period of time has passed since the user was asked about the evaluation (deemed positive evaluation). The number of times the question has been asked may be, for example, the number of times the question information has been acquired, or the number of times the first search section 2 or the second search section 5 has performed a search process. Note that the method for calculating the correct answer rate is not limited to the following formula (1), and an appropriate method can be adopted depending on the scale and purpose of the organization.
Correct answer rate = (number of positive evaluations) / (number of questions)... (1)

前記満足率は、例えば、下記式（２）により算出できる。下記式（２）において、前記肯定的な評価数は、例えば、前述の通りである。なお、前記満足率の算出方法は、下記式（２）には限定されず、組織の規模や目的に応じて適切な手法を採用できる。
満足率＝（肯定的な評価数）／（評価の総数）……（２） The satisfaction rate can be calculated using the following formula (2), for example. In the following formula (2), the number of positive evaluations is, for example, as described above. Note that the method for calculating the satisfaction rate is not limited to the following formula (2), and an appropriate method can be adopted depending on the scale and purpose of the organization.
Satisfaction rate = (number of positive evaluations) / (total number of evaluations)... (2)

前記効果金額は、例えば、下記式（３）により算出できる。下記式（３）において、「Ｘ分」は、例えば、利用者が質問等を本装置１ではなく、管理部門等の人員に問い合わせた場合に要する時間であり、例えば、２０分、１０分、５分等の任意の時間を設定できる。下記式（３）において、「Ｙ分」は、本装置１による処理に必要な時間であり、例えば、１分、０．５分等の任意の時間を設定できる。下記式（３）において、「単金」は、例えば、本装置１Ａの利用者の人件費の時間単価、および／または前記管理部門の人件費の時間単価である。なお、前記効果金額の算出方法は、下記式（３）には限定されず、組織の規模や目的に応じて適切な手法を採用できる。
効果金額＝（（肯定的な評価数）×Ｘ分－（否定的な評価数）×Ｙ分））×単金……（３） The effect amount can be calculated using the following formula (3), for example. In formula (3) below, "X minutes" is, for example, the time required when the user asks a question etc. not to the device 1 but to personnel in the management department, etc., for example, 20 minutes, 10 minutes, etc. Any time such as 5 minutes can be set. In the following formula (3), "Y minutes" is the time required for processing by the device 1, and can be set to any time such as 1 minute or 0.5 minutes, for example. In the following equation (3), the "unit price" is, for example, the hourly rate of personnel expenses of the user of the device 1A and/or the hourly rate of personnel expenses of the management department. Note that the method for calculating the effect amount is not limited to the following formula (3), and an appropriate method can be adopted depending on the scale and purpose of the organization.
Effect amount = ((Number of positive evaluations) x X minutes - (Number of negative evaluations) x Y minutes)) x Single money... (3)

そして、出力部９は、前記分析情報を出力する（Ｓ１２、出力工程）。出力部９は、例えば、通信回線網を介して外部の装置に前記分析情報を出力してもよいし、出力装置１０７に前記分析情報を出力してもよい。また、出力された前記分析情報は、例えば、メモリ１０２又は記憶装置１０４に記憶されてもよい。前記外部の装置は、特に制限されず、例えば、本装置１Ａを用いて組織の管理を行う者の端末等があげられる。 Then, the output unit 9 outputs the analysis information (S12, output step). The output unit 9 may output the analysis information to an external device via a communication line network, or may output the analysis information to the output device 107, for example. Further, the output analysis information may be stored in the memory 102 or the storage device 104, for example. The external device is not particularly limited, and may be, for example, a terminal of a person who uses the present device 1A to manage an organization.

また、分析部８は、例えば、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成してもよい。分析部８は、例えば、前記第２評価情報において、肯定的な評価がなされた回答候補と対応する質問情報との組を、第１データベース未収録情報として生成できる。前記第２評価情報は、例えば、前記第１データベースにおいて、質問情報に対して否定的な評価をした回答候補、すなわち、第１データベースに適切な回答候補が存在しなかった情報を意味するため、前記第２評価情報に基づいて肯定的な評価がなされた回答候補は、前記第１データベースに未収録の情報であり、且つ、前記質問情報に対して適切な回答候補である可能性が高い。このため、例えば、前記第１データベースがＦＡＱ情報記憶のデータベースである場合、前記第１データベース未収録情報を新たなよくある質問として記録することで、ＦＡＱの充実を図ることが可能となる。 Further, the analysis unit 8 may, for example, analyze the second evaluation information to generate information not recorded in the first database. For example, the analysis unit 8 can generate a set of answer candidates that have been positively evaluated in the second evaluation information and corresponding question information as information not recorded in the first database. The second evaluation information means, for example, an answer candidate who has given a negative evaluation to the question information in the first database, that is, information in which there is no suitable answer candidate in the first database. An answer candidate that has been positively evaluated based on the second evaluation information is information that is not recorded in the first database, and is likely to be an appropriate answer candidate for the question information. Therefore, for example, if the first database is a database for storing FAQ information, it is possible to enrich the FAQ by recording information not recorded in the first database as a new frequently asked question.

分析部８が前記第１データベース未収録情報を生成した場合、出力部９は、例えば、前記第１データベース未収録情報を出力する。第１データベース未収録情報の出力先は、特に制限されず、例えば、通信回線網を介して外部の装置に前記分析情報を出力してもよいし、出力装置１０７に前記分析情報を出力してもよい。前記外部の装置は、例えば、第１データベースの管理装置であってもよい。この場合、前記管理装置は、例えば、出力された第１データベース未収録情報を第１データベースに追加できる。なお、第１データベース未収録情報の第１データベースへの追加は、例えば、前記管理装置または本装置１Ａにより自動的に行われてもよいし、本装置１Ａの管理者により、人手で行われてもよい。 When the analysis unit 8 generates the information not recorded in the first database, the output unit 9 outputs the information not recorded in the first database, for example. The output destination of the information not recorded in the first database is not particularly limited. For example, the analysis information may be output to an external device via a communication line network, or the analysis information may be output to the output device 107. Good too. The external device may be, for example, a first database management device. In this case, the management device can, for example, add the outputted information not recorded in the first database to the first database. Note that the information not recorded in the first database may be added to the first database automatically by the management device or the device 1A, or may be added manually by the administrator of the device 1A. Good too.

本実施形態の情報検索支援装置１Ａによれば、例えば、質問情報に対する回答候補の評価に基づいた分析が可能となる。このため、本装置１Ａの導入による効果が可視化され、組織における情報管理の効率化が期待できる。 According to the information search support device 1A of this embodiment, for example, analysis based on evaluation of answer candidates for question information is possible. Therefore, the effects of introducing this device 1A can be visualized, and it can be expected that information management in the organization will be more efficient.

［実施形態３］
実施形態３は、本発明の情報検索支援装置の他の例である。 [Embodiment 3]
Embodiment 3 is another example of the information search support device of the present invention.

本実施形態の情報検索支援装置は、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、情報取得部、および学習部を含むこと以外は前記実施形態１の情報検索支援装置１と同様であり、その説明を援用できる。本実施形態の情報検索支援装置１Ｂは、例えば、情報取得部、および学習部を含み、前記情報取得部は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、前記学習部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する。また、本実施形態の情報検索支援装置は、さらに、分類部を含んでもよい。この場合、前記情報取得部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、前記分類部は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、前記学習部は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する。 The information search support device of this embodiment is similar to the information search support device 1 of the first embodiment except that it includes an information acquisition section and a learning section in addition to the configuration of the information search support device 1 of the first embodiment. Yes, the explanation can be used. The information search support device 1B of this embodiment includes, for example, an information acquisition unit and a learning unit, and the information acquisition unit acquires first search log information and second search log information, and the information acquisition unit acquires first search log information and second search log information. includes a first search log in which the first database was searched, and the second search log information includes a second search log in which the second database was searched for the matter that was not resolved in the first search log information, The learning unit generates, as a trained model, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in by machine learning using the first search log information and the second search log information. do. Further, the information search support device of this embodiment may further include a classification section. In this case, the information acquisition unit acquires attribute information of the user in association with the first search log information and the second search log information, and the classification unit classifies the user based on the attribute information, The learning unit generates the interest model for each classification of the user.

本実施形態の情報検索支援装置１Ｂは、例えば、複数の装置により構成されるシステムであってもよい。この場合、例えば、第１の装置が、第１検索部、評価情報取得部、誘導部、第２検索部、優先情報設定部、および回答候補補正部を含み、第２の装置が、情報取得部、学習部、および分類部を含み、前記第１の装置および第２の装置が通信可能な形態があげられる。このような形態において、前記第２の装置は、例えば、興味関心モデルの製造装置ともいう。 The information search support device 1B of this embodiment may be, for example, a system composed of a plurality of devices. In this case, for example, the first device includes a first search section, an evaluation information acquisition section, a guidance section, a second search section, a priority information setting section, and an answer candidate correction section, and the second device includes an information acquisition section. The first device and the second device can communicate with each other. In such a form, the second device is also referred to as, for example, an interest model manufacturing device.

図８は、本実施形態の情報検索支援装置１Ｂの一例の構成を示すブロック図である。図８に示すように、情報検索支援装置１Ａは、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、情報取得部１０、学習部１１、および分類部１３を備える。情報検索支援装置１Ｂのハードウェア構成は、図２の情報検索支援装置１のハードウェア構成において、ＣＰＵ１０１が、図１の情報検索支援装置１の構成に代えて、図８の情報検索支援装置１Ｂの構成を備える以外は同様である。 FIG. 8 is a block diagram showing the configuration of an example of the information search support device 1B of this embodiment. As shown in FIG. 8, the information search support device 1A includes an information acquisition section 10, a learning section 11, and a classification section 13 in addition to the configuration of the information search support device 1 of the first embodiment. The hardware configuration of the information search support device 1B is that in the hardware configuration of the information search support device 1 in FIG. 2, the CPU 101 is replaced with the configuration of the information search support device 1 in FIG. The configuration is the same except that it has the following configuration.

つぎに、本実施形態の情報検索支援方法における情報取得工程および学習工程について、図９のフローチャートを用いて説明する。本実施形態の情報検索支援方法は、例えば、図８に示す本実施形態の情報検索支援装置１Ｂを用いて実施できる。なお、本発明の情報検索支援方法は、情報検索支援装置１Ｂの使用に限定されない。また、以下に説明する情報取得工程、学習工程、および分類工程は、例えば、前記実施形態１または２の情報検索支援方法における各工程と同時に（並行して）実行してもよいし、順次実行してもよく、後者の場合、実行順序は特に制限されず任意である。 Next, the information acquisition step and learning step in the information search support method of this embodiment will be explained using the flowchart of FIG. The information search support method of this embodiment can be implemented using, for example, the information search support device 1B of this embodiment shown in FIG. Note that the information search support method of the present invention is not limited to the use of the information search support device 1B. Further, the information acquisition step, learning step, and classification step described below may be executed simultaneously (in parallel) with each step in the information search support method of the first or second embodiment, or may be executed sequentially. In the latter case, the execution order is not particularly limited and is arbitrary.

まず、情報取得部１０は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得する（Ｓ２１、情報取得工程）。前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報は、例えば、本装置１の記憶装置１０４またはメモリ１０２に記憶されていてもよいし、装置外部のデータベースまたはサーバに記憶されていてもよい。後者の場合、情報取得部１０は、例えば、通信回線網を介して前記外部のデータベースまたはサーバにアクセスすることにより前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を取得できる。 First, the information acquisition unit 10 acquires first search log information and second search log information (S21, information acquisition step). The first search log information and the second search log information may be stored, for example, in the storage device 104 or memory 102 of the device 1, or may be stored in a database or server external to the device. In the latter case, the information acquisition unit 10 can acquire the first search log information and the second search log information by accessing the external database or server via a communication line network, for example.

前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含む。前記第１データベースの検索は、例えば、前記実施形態１の情報検索支援装置の第１検索部２により実行できる。前記第１検索ログは、例えば、前記情報検索支援装置の第１検索部による検索ログがあげられる。前記第１検索ログは、ユーザが頻繁に探す情報や困っていることが記録されるログであり、例えば、ヘルプデスク等におけるＦＡＱ情報の検索ログがあげられ、ユーザの質問内容（検索キーワード）、ユーザが選択（閲覧）したコンテンツ（ＦＡＱ）の種類、および、コンテンツの評価情報を含む。前記評価情報は、例えば、選択（閲覧）によりユーザの疑問が解決したか否かの情報があげられる。 The first search log information includes a first search log obtained by searching a first database. The search of the first database can be performed, for example, by the first search unit 2 of the information search support device of the first embodiment. The first search log may be, for example, a search log by a first search unit of the information search support device. The first search log is a log in which information frequently searched for by the user and problems encountered by the user are recorded, such as a search log for FAQ information at a help desk, etc., and includes the contents of the user's questions (search keywords), It includes the type of content (FAQ) selected (viewed) by the user and content evaluation information. The evaluation information includes, for example, information as to whether or not the user's question was resolved by selection (browsing).

前記第１検索ログ情報は、例えば、その他の情報を含んでもよい。前記その他の情報は、例えば、検索キーワードに対して提示したコンテンツの情報、検索日時情報、ユーザの識別情報（氏名、ＩＤ、端末識別情報等）、ユーザの属性情報（性別、所属、職業、年齢、役職等）を含んでもよい。 The first search log information may include other information, for example. The other information includes, for example, content information presented in response to the search keyword, search date and time information, user identification information (name, ID, terminal identification information, etc.), user attribute information (gender, affiliation, occupation, age, etc.). , position, etc.).

図１０に、前記第１検索ログの具体例を示す。図１０に示すように、前記第１検索ログは、例えば、第１データベースの検索日時、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、検索キーワード（質問内容）、ユーザが閲覧したコンテンツ（選択ＦＡＱ）、評価情報（解決有無）を含む。 FIG. 10 shows a specific example of the first search log. As shown in FIG. 10, the first search log includes, for example, the search date and time of the first database, user identification information (user ID), search keywords (question content), content viewed by the user (selected FAQ), and evaluation information. (Including whether there is a solution or not.)

前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含む。前記「解決しなかった事項」とは、例えば、前記第１検索ログが含むコンテンツの評価情報において、否定的な評価が含まれる検索ログを意味する。前記第２データベースの検索は、例えば、後述する情報検索支援装置により実行できる。前記第２検索ログは、例えば、前記実施形態１の情報検索支援装置１の第２検索部５による検索ログがあげられる。前記第２検索ログは、例えば、検索キーワード、ユーザが選択（閲覧）したコンテンツの種類、および、コンテンツの評価情報を含む。前記第２検索ログは、例えば、検索結果ログ、クリックログ、評価ログ等のログを含んでもよい。前記検索結果ログは、例えば、前記第２データベースの検索に関する詳細情報を記録したログであり、検索キーワード、検索結果件数等の情報を含む。前記クリックログは、ユーザが検索結果をクリックして参照したコンテンツを記録したログであり、検索結果におけるクリックされたコンテンツの表示順序（検索結果順位、ランキングともいう）、コンテンツのタイトル（ファイル名、文書名等）、コンテンツのアクセス情報（ＵＲＬ）等の情報を含む。前記評価ログは、ユーザが参照した情報が役に立ったどうかを評価したログであり、評価されたコンテンツの情報、評価内容（肯定的（いいね、good）、否定的（よくないね、bad））等の情報を含む。前記評価ログは、例えば、いいねログともいう。 The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for an unresolved issue in the first search log information. The "unresolved matter" means, for example, a search log that includes a negative evaluation in the content evaluation information included in the first search log. The search of the second database can be performed by, for example, an information search support device described later. The second search log is, for example, a search log by the second search unit 5 of the information search support device 1 of the first embodiment. The second search log includes, for example, a search keyword, the type of content selected (viewed) by the user, and content evaluation information. The second search log may include, for example, a search result log, a click log, an evaluation log, and the like. The search result log is, for example, a log in which detailed information regarding the search of the second database is recorded, and includes information such as a search keyword and the number of search results. The click log is a log that records the content that the user referred to by clicking on the search results, and includes the display order of the clicked content in the search results (also referred to as search result ranking, ranking), content title (file name, (document name, etc.), content access information (URL), etc. The evaluation log is a log in which the user evaluated whether or not the referenced information was useful, and includes information on the evaluated content and evaluation details (positive (like, good), negative (not good, bad)). Contains information such as. The evaluation log is also called a "like log", for example.

前記第２検索ログ情報は、例えば、その他の情報を含んでもよい。前記その他の情報は、例えば、検索日時情報、ユーザの識別情報（氏名、ＩＤ、端末識別情報等）、ユーザの属性情報（性別、職業、年齢、役職等）を含んでもよい。 The second search log information may include other information, for example. The other information may include, for example, search date and time information, user identification information (name, ID, terminal identification information, etc.), and user attribute information (gender, occupation, age, title, etc.).

図１１に、前記第２検索ログの具体例を示す。図１１に示すように、前記第２検索ログは、例えば、第２データベースの検索日時、ユーザ識別情報（ユーザＩＤ）、ログ種別（検索結果ログ（検索結果）、クリックログ（クリック）、いいねログ（いいね））、検索キーワード、検索結果順位、検索結果件数、ユーザが閲覧したコンテンツ（文書タイトル、URL）を含む。 FIG. 11 shows a specific example of the second search log. As shown in FIG. 11, the second search log includes, for example, the search date and time of the second database, user identification information (user ID), log type (search result log (search result), click log (click), likes Includes logs (likes)), search keywords, search result rankings, number of search results, and content viewed by users (document titles, URLs).

また、情報取得部１０は、例えば、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得してもよい。ユーザの属性情報は、例えば、ユーザの性別、年齢、職業、所属、学歴、ＩＴリテラシーの程度、ユーザの興味関心情報等があげられ、これらの組み合わせであってもよい。前記興味関心情報は、ユーザが興味関心を示す可能性がある情報を示す情報である。前記興味関心情報は、例えば、任意に取得した興味関心情報でもよいし、後述する情報提案装置が生成した興味関心情報でもよいし、本装置１Ｂが前記興味関心モデルを用いて生成した興味関心情報でもよい。前記興味関心情報を任意に取得する場合、情報取得部１０は、例えば、前記ユーザの識別情報に予め紐づけられた興味関心情報を取得してもよいし、本装置１Ｂの使用時に、ユーザに興味関心のある情報について質問し、前記質問への回答に基づいてユーザの興味関心情報を推定し、取得してもよい。前記属性情報が前記興味関心情報を含む場合、前記興味関心情報は、例えば、分類属性情報ともいう。 Further, the information acquisition unit 10 may acquire user attribute information in association with the first search log information and the second search log information, for example. The user's attribute information includes, for example, the user's gender, age, occupation, affiliation, academic background, level of IT literacy, user's interest information, etc., and may be a combination of these. The interest information is information indicating information that a user may be interested in. The interest information may be, for example, arbitrarily acquired interest information, interest information generated by an information proposal device described below, or interest information generated by the present device 1B using the interest model. But that's fine. When arbitrarily acquiring the interest information, the information acquisition unit 10 may, for example, acquire interest information linked to the user's identification information in advance, or when using the device 1B, A question may be asked about information that the user is interested in, and the user's interest information may be estimated and acquired based on the answer to the question. When the attribute information includes the interest information, the interest information is also referred to as classification attribute information, for example.

本装置１Ｂが分類部１２を含む場合、分類部１２は、例えば、前記属性情報に基づいてユーザを分類する（Ｓ２２、分類工程）。前記ユーザの分類は、例えば、前記属性情報に基づいてユーザをクラスタリングし、生成したクラスターを分類することにより実行できる。 When the device 1B includes the classification section 12, the classification section 12 classifies users based on the attribute information, for example (S22, classification step). The user classification can be performed, for example, by clustering users based on the attribute information and classifying the generated clusters.

つぎに、学習部１１は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を前記用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する（Ｓ２３、学習工程）。具体的に、学習部１１は、例えば、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を用いたトピックモデリングにより、前記興味関心モデルを生成できる。 Next, the learning unit 11 learns, by machine learning using the first search log information and the second search log information, an interest model that outputs interest information that the user may be interested in. The model is generated as a completed model (S23, learning step). Specifically, the learning unit 11 can generate the interest model, for example, by topic modeling using the first search log information and the second search log information.

学習部１１は、例えば、前記第１検索ログ情報および第２検索ログ情報が含む単語の抽象化処理を行い、抽象化処理後の前記第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を用いて前記興味関心モデルを生成してもよい。また、学習部１１は、例えば、ユーザ毎に前記興味関心モデルを生成することが好ましい。学習部１１は、例えば、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報が含むユーザ識別情報に基づいてユーザを識別し、識別したユーザ毎の第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を用いた機械学習を行うことによってユーザ毎の興味関心モデルを生成できる。これにより、例えば、ユーザ毎の興味関心事項の分析が可能になる。 For example, the learning unit 11 performs an abstraction process on the words included in the first search log information and the second search log information, and uses the first search log information and the second search log information after the abstraction process to An interest model may also be generated. Further, it is preferable that the learning unit 11 generates the interest model for each user, for example. For example, the learning unit 11 identifies users based on user identification information included in the first search log information and the second search log information, and acquires the first search log information and second search log information for each identified user. By performing machine learning using this method, it is possible to generate an interest model for each user. This makes it possible, for example, to analyze the interests of each user.

また、学習部１１による処理は、前述の処理には限定されず、例えば、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を教師データとして用いた機械学習によって前記興味関心モデルを構築してもよい。この場合、前記機械学習は、特に制限されず、例えば、ＣＮＮ、ＳＶＭ、ベイジアンネットワーク、回帰木等を用いた機械学習である。また、学習部１１は、例えば、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を組とした教師データと、既に生成された学習済モデルとを用いて、再学習させた学習済モデル（派生モデル）を生成してもよい。さらに、学習部１１は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を組とした教師データとして生成した学習済モデルを用いて転移学習することにより得られた学習済モデルを生成してもよいし、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を組とした教師データとして生成した学習済モデルをモデル圧縮することにより前記学習済モデルを生成してもよい。 Further, the processing by the learning unit 11 is not limited to the above-mentioned processing, and for example, the interest model may be constructed by machine learning using the first search log information and the second search log information as training data. Good too. In this case, the machine learning is not particularly limited, and may be, for example, machine learning using CNN, SVM, Bayesian network, regression tree, or the like. Further, the learning unit 11 uses, for example, teacher data including a set of first search log information and second search log information, and an already generated trained model to retrain a trained model (derived model). ) may be generated. Furthermore, the learning unit 11 may generate a trained model obtained by performing transfer learning using a trained model generated as teacher data including the first search log information and the second search log information. However, the learned model may be generated by compressing a learned model generated as teacher data that is a set of first search log information and second search log information.

前記興味関心モデルは、例えば、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を入力する入力層と、前記興味関心情報を出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層とを含むモデルであってもよい。前記興味関心モデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールであってもよい。前記多層化ネットワークとしては、例えば、ニューラルネットワーク等が挙げられる。前記ニューラルネットワークとしては、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）等が挙げられるが、ＣＮＮに限定されず、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木等の他の学習アルゴリズムで構築された学習済みモデルであってもよい。 The interest model is provided, for example, between an input layer that inputs the first search log information and the second search log information, an output layer that outputs the interest information, and an input layer and an output layer. The model may include at least one intermediate layer. The interest model may be a program module that is part of artificial intelligence software. Examples of the multilayer network include a neural network and the like. Examples of the neural network include a convolutional neural network (CNN), but it is not limited to CNN, and may include neural networks other than CNN, SVM (Support Vector Machine), Bayesian network, regression tree, etc. It may also be a trained model constructed using another learning algorithm.

本装置１Ｂが分類部１２を含む場合、学習部１１は、例えば、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成することが好ましい。 When the present device 1B includes the classification section 12, it is preferable that the learning section 11 generates the interest model for each classification of the user, for example.

本実施形態によって生成される学習済みモデルは、例えば、後述する実施形態４に記載の情報検索支援装置が含む関心情報生成部により使用される。これにより、前記興味関心情報を生成可能であり、検索ログに基づいてユーザの興味関心を分析できる。また、学習部により、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を定期的に学習させることにより、前記興味関心モデルを、ユーザ（利用者）の興味関心の変化を推測するモデルとして構築することもできる。データベースの情報は、例えば、比較的新しい情報から古い情報まで、様々な情報を蓄積しているが、興味関心の変化に応じて、新旧の情報を随時提供することができるようになる。 The trained model generated according to this embodiment is used, for example, by an interest information generation unit included in an information search support device described in Embodiment 4, which will be described later. Thereby, the interest information can be generated and the user's interests can be analyzed based on the search log. Further, the learning unit periodically learns the first search log information and the second search log information, thereby constructing the interest model as a model for estimating changes in the interests of the user. You can also do it. The information in the database stores a variety of information, from relatively new information to old information, and new and old information can be provided at any time in response to changes in interests.

［実施形態４］
実施形態４は、本発明の情報検索支援装置の他の例である。 [Embodiment 4]
Embodiment 4 is another example of the information search support device of the present invention.

本実施形態の情報検索支援装置は、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、情報取得部、興味関心情報生成部および情報検索部を含むこと以外は前記実施形態１の情報検索支援装置１と同様であり、その説明を援用できる。 The information search support device of the present embodiment has the same configuration as the information search support device 1 of the first embodiment, except that it includes an information acquisition section, an interest information generation section, and an information search section. It is the same as the support device 1, and its explanation can be used.

本実施形態の情報検索支援装置１Ｃは、例えば、複数の装置により構成されるシステムであってもよい。この場合、例えば、第１の装置が、第１検索部、評価情報取得部、誘導部、第２検索部、優先情報設定部、および回答候補補正部を含み、第２の装置が、情報取得部、興味関心情報生成部および情報検索部を含み、前記第１の装置および第２の装置が通信可能な形態があげられる。このような形態において、前記第２の装置は、例えば、情報提案装置ともいう。 The information search support device 1C of this embodiment may be, for example, a system composed of a plurality of devices. In this case, for example, the first device includes a first search section, an evaluation information acquisition section, a guidance section, a second search section, a priority information setting section, and an answer candidate correction section, and the second device includes an information acquisition section. The first device and the second device can communicate with each other. In such a form, the second device is also referred to as an information proposal device, for example.

図１２は、本実施形態の情報検索支援装置１Ｃの一例の構成を示すブロック図である。図１２に示すように、情報検索支援装置１Ｃは、実施形態１の情報検索支援装置１の構成に加えて、情報取得部１３、興味関心情報生成部１４および情報検索部１５を備える。情報検索支援装置１Ｃのハードウェア構成は、図２の情報検索支援装置１のハードウェア構成において、ＣＰＵ１０１が、図１の情報検索支援装置１の構成に代えて、図１２の情報検索支援装置１Ｃの構成を備える以外は同様である。 FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of an example of the information search support device 1C of this embodiment. As shown in FIG. 12, the information search support device 1C includes an information acquisition section 13, an interest information generation section 14, and an information search section 15 in addition to the configuration of the information search support device 1 of the first embodiment. The hardware configuration of the information search support device 1C is that in the hardware configuration of the information search support device 1 in FIG. 2, the CPU 101 is replaced with the configuration of the information search support device 1 in FIG. The configuration is the same except that it has the following configuration.

つぎに、本実施形態の情報検索支援方法における情報取得工程、興味関心情報生成工程、および情報提案工程について、図１３のフローチャートを用いて説明する。本実施形態の情報検索支援方法は、例えば、図１２に示す本実施形態の情報検索支援装置１Ｃを用いて実施できる。なお、本発明の情報検索支援方法は、情報検索支援装置１Ｃの使用に限定されない。また、以下に説明する情報取得工程、興味関心情報生成工程、および情報提案工程は、例えば、前記実施形態１または２の情報検索支援方法における各工程と同時に（並行して）実行してもよいし、順次実行してもよく、後者の場合、実行順序は特に制限されず任意である。 Next, the information acquisition step, interest information generation step, and information proposal step in the information search support method of this embodiment will be explained using the flowchart of FIG. 13. The information search support method of this embodiment can be implemented using, for example, the information search support device 1C of this embodiment shown in FIG. 12. Note that the information search support method of the present invention is not limited to the use of the information search support device 1C. Further, the information acquisition step, the interest information generation step, and the information proposal step described below may be executed simultaneously (in parallel) with each step in the information search support method of the first or second embodiment, for example. However, they may be executed sequentially; in the latter case, the execution order is not particularly limited and is arbitrary.

まず、情報取得部１３は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を取得する（Ｓ３１、情報取得工程）。Ｓ３１は、例えば、実施形態３のＳ２１と同様であり、その説明を援用できる。 First, the information acquisition unit 13 acquires the first search log information and the second search log information (S31, information acquisition step). S31 is, for example, similar to S21 in the third embodiment, and the explanation thereof can be used.

つぎに、興味関心情報生成部１４は、興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成する（Ｓ３２、興味関心情報生成工程）。前記興味関心モデルは、前記実施形態３の情報検索支援装置１Ｂにより製造されたものであり、その説明を援用できる。前記興味関心情報は、例えば、ユーザが興味または関心を持つであろう情報を検索するための情報（例えば、検索キーワード、トピック）、または興味関心の傾向毎にユーザを分類するための分類属性情報の情報があげられる。 Next, the interest information generation unit 14 generates the user's interest information using the interest model (S32, interest information generation step). The interest model is manufactured by the information search support device 1B of the third embodiment, and its explanation can be used. The interest information may be, for example, information for searching for information that the user is interested in or likely to be interested in (e.g., search keywords, topics), or classification attribute information for classifying users according to their interests. Information can be given.

そして、情報検索部１５は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する（Ｓ３３、情報検索工程）。情報検索部１５が検索するデータベースは、特に制限されず、任意のデータベースとできるが、例えば、前記第２データベースであることが好ましい。前記興味関心情報が、ユーザが興味または関心を持つであろう情報を検索するための情報である場合、情報検索部１５は、例えば、前記興味関心情報を検索クエリとして前記データベースを検索し、検索結果を前記関心候補情報として出力できる。また、情報検索部１５は、例えば、前記第２データベースが含む情報（コンテンツ）を検索し、検索したコンテンツを前記興味関心モデル（トピックモデル）を用いて分類してもよい。この場合、前記興味関心情報として、所定の分類属性情報を有するユーザに対し、対応する分類がなされたコンテンツについて、前記ユーザの関心候補情報として出力できる。この場合、前記データベースの検索条件は、特に制限されず、所定期間内に前記データベースに追加されたコンテンツを検索してもよいし、所定の情報を含むコンテンツを検索性手もよい。情報検索部１５による処理は、例えば、ユーザが第１データベースまたは第２データベースを検索したタイミングに実行されてもよいし、任意のタイミングで実行されてもよい。 Then, the information search unit 15 searches the database and outputs candidate interest information that the user may be interested in based on the interest information (S33, information search step). The database searched by the information search unit 15 is not particularly limited and can be any database, but is preferably the second database, for example. When the interest information is information for searching for information that the user is interested in or would be interested in, the information search unit 15 searches the database using the interest information as a search query, and performs the search. The results can be output as the interest candidate information. Further, the information search unit 15 may, for example, search for information (content) included in the second database and classify the searched content using the interest model (topic model). In this case, as the interest information, for a user having predetermined classification attribute information, content classified in a corresponding manner can be output as interest candidate information of the user. In this case, the search conditions for the database are not particularly limited, and content added to the database within a predetermined period may be searched, or content including predetermined information may be searched. The processing by the information search unit 15 may be executed, for example, at the timing when the user searches the first database or the second database, or may be executed at any timing.

本実施形態の情報検索支援装置によれば、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を学習した興味関心モデルを利用してユーザの興味関心を分析し、ユーザが興味・関心を持つ可能性のある情報を提案できる。 According to the information search support device of the present embodiment, the user's interests are analyzed using the interest model that has learned the first search log information and the second search log information, and the possibility of the user's interests and concerns is analyzed. Can suggest certain information.

図１４を用いて、本実施形態の情報検索支援装置１Ｃの利用の例を説明する。以下の説明においては、前記第１データベースが、企業におけるＦＡＱ（Frequently Asked Questions）情報（よくある質問とその回答の情報）のデータベースであり、前記質問情報に対する回答の候補となる第１回答候補情報が記憶されているデータベースであり、前記第２データベースが、企業における社内文書情報が記憶されているデータベースであり、前記質問情報に対する回答の候補となる第２回答候補情報が記憶されているデータベースである場合を例に挙げて説明するが、本発明は以下の例示には何ら制限されない。 An example of the use of the information search support device 1C of this embodiment will be explained using FIG. 14. In the following explanation, the first database is a database of FAQ (Frequently Asked Questions) information (information on frequently asked questions and their answers) in a company, and first answer candidate information that is a candidate for an answer to the question information. is stored, and the second database is a database that stores internal document information in a company, and the second database is a database that stores second answer candidate information that is a candidate for an answer to the question information. Although a certain case will be described as an example, the present invention is not limited to the following example.

図１４に示すように、まず本装置１Ｃの利用者は、本装置１Ｃ外のヘルプデスクにおいて、質問を入力し、ヘルプデスクは、利用者に質問への回答を出力する。本装置１Ｃは、情報取得部１３により、前記ヘルプデスクへの質問のログ情報を前記第１検索ログとして取得する。また、利用者は、前記ヘルプデスクで回答が得られなかった（解決しなかった）事項について、さらに、社内文書検索（情報検索）を用いて検索を実行する。本装置１Ｃは、情報取得部１３により、前記情報検索のログ情報を前記第２検索ログとして取得する。そして、本装置１Ｂの学習部（学習部１１）により、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を前記用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する。そして、興味関心情報生成部１４は、興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、情報検索部１５は、前記興味関心情報に基づいてデータベースを検索し、ユーザが興味関心を持つ可能性のある興味関心情報を利用者に提供（出力）する。このように、本装置１Ｃによれば、利用者の第１検索ログおよび第２検索ログを学習した興味関心モデルを利用してユーザの興味関心を分析し、ユーザが興味・関心を持つ可能性のある情報を提案できる。 As shown in FIG. 14, the user of the device 1C first inputs a question at a help desk outside the device 1C, and the help desk outputs an answer to the question to the user. This device 1C uses the information acquisition unit 13 to acquire log information of the question to the help desk as the first search log. Further, the user further searches for matters for which no answer was obtained (unsolved) at the help desk using an in-house document search (information search). This device 1C uses the information acquisition unit 13 to acquire the log information of the information search as the second search log. Then, the learning unit (learning unit 11) of the device 1B performs machine learning using the first search log information and the second search log information to determine interest information that the user may be interested in. Generate the interest model to be output as a trained model. Then, the interest information generation unit 14 generates the user's interest information using the interest model, and the information search unit 15 searches the database based on the interest information to determine whether the user is interested. Provide (output) information of possible interests to users. In this way, according to the present device 1C, the user's interests are analyzed using the interest model learned from the user's first search log and the second search log, and the possibility of the user's interests and interests is determined. Can suggest certain information.

［実施形態５］
本実施形態の第１のプログラムは、前述の情報検索支援方法の各工程を、コンピュータに実行させるための第１のプログラムである。具体的に、本実施形態の第１のプログラムは、コンピュータに、第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を実行させるためのプログラムである。 [Embodiment 5]
The first program of this embodiment is a first program for causing a computer to execute each step of the information search support method described above. Specifically, the first program of the present embodiment is for causing a computer to execute a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure. It is a program.

前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する。 The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.

また、本実施形態のプログラムは、コンピュータを、第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順として機能させるプログラムということもできる。 Moreover, the program of this embodiment can also be called a program that causes a computer to function as a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure.

本実施形態のプログラムは、前記本発明の情報検索支援装置および情報検索支援方法における記載を援用できる。前記各手順は、例えば、「手順」を「処理」と読み替え可能である。また、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体は、例えば、非一時的なコンピュータ可読記録媒体（non-transitory computer-readable storage medium）である。前記記録媒体は、特に制限されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。 The program of this embodiment can refer to the description in the information search support device and information search support method of the present invention. In each of the above procedures, for example, "procedure" can be read as "process". Furthermore, the program of this embodiment may be recorded on, for example, a computer-readable recording medium. The recording medium is, for example, a non-transitory computer-readable storage medium. The recording medium is not particularly limited, and includes, for example, random access memory (RAM), read-only memory (ROM), hard disk (HD), optical disk, floppy (registered trademark) disk (FD), and the like.

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をできる。 Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. The configuration and details of the present invention can be changed in various ways within the scope of the present invention by those skilled in the art.

＜付記＞
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
第１検索部、評価情報取得部、誘導部、第２検索部、優先情報設定部、および回答候補補正部を含み、
前記第１検索部は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導部は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索部は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定部は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正部は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する、
情報検索支援装置。
（付記２）
前記優先情報設定部は、機械学習により前記優先情報を設定する、付記１記載の情報検索支援装置。
（付記３）
分析部、および出力部を含み、
前記分析部は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して分析情報を生成し、
前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、
前記出力部は、前記分析情報を出力する、付記１または２記載の情報検索支援装置。
（付記４）
前記分析部は、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成し、
前記出力部は、前記第１データベース未収録情報を出力する、付記３記載の情報検索支援装置。
（付記５）
情報取得部、および学習部を含み、
前記情報取得部は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、
前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、
前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、
前記学習部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する、付記１から４のいずれかに記載の情報検索支援装置。
（付記６）
前記学習部は、ユーザごとに前記興味関心モデルを生成する、付記５記載の情報検索支援装置。
（付記７）
分類部を含み、
前記情報取得部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、
前記分類部は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、
前記学習部は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する、付記５または６記載の情報検索支援装置。
（付記８）
興味関心情報生成部、情報検索部を含み、
前記興味関心情報生成部は、前記興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、
前記情報検索部は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する、付記５から７のいずれかに記載の情報検索支援装置。
（付記９）
第１検索工程、評価情報取得工程、誘導工程、第２検索工程、優先情報設定工程、および回答候補補正工程を含み、
前記第１検索工程は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導工程は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索工程は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定工程は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正工程は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する、
情報検索支援方法。
（付記１０）
前記優先情報設定工程は、機械学習により前記優先情報を設定する、付記９記載の情報検索支援方法。
（付記１１）
分析工程、および出力工程を含み、
前記分析工程は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して、分析情報を生成し、
前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、
前記出力工程は、前記分析情報を出力する、付記９または１０記載の情報検索支援方法。
（付記１２）
前記分析工程は、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成し、
前記出力工程は、前記第１データベース未収録情報を出力する、付記１１記載の情報検索支援方法。
（付記１３）
情報取得工程、および学習工程を含み、
前記情報取得工程は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、
前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、
前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、
前記学習工程は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する、付記９から１２のいずれかに記載の情報検索支援方法。
（付記１４）
前記学習工程は、ユーザごとに前記興味関心モデルを生成する、付記１３記載の情報検索支援方法。
（付記１５）
分類工程を含み、
前記情報取得工程は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、
前記分類工程は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、
前記学習工程は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する、付記１３または１４記載の情報検索支援方法。
（付記１６）
興味関心情報生成工程、情報検索工程を含み、
前記興味関心情報生成工程は、前記興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、
前記情報検索工程は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する、付記１３から１５のいずれかに記載の情報検索支援方法。
（付記１７）
第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１８）
前記優先情報設定手順は、機械学習により前記優先情報を設定する、付記１７記載のプログラム。
（付記１９）
分析手順、および出力手順を含み、
前記分析手順は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して、分析情報を生成し、
前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、
前記出力手順は、前記分析情報を出力する、付記１７または１８記載のプログラム。
（付記２０）
前記分析手順は、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成し、
前記出力手順は、前記第１データベース未収録情報を出力する、付記１９記載のプログラム。
（付記２１）
情報取得手順、および学習手順を含み、
前記情報取得手順は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、
前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、
前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、
前記学習手順は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する、付記１７から２０のいずれかに記載のプログラム。
（付記２２）
前記学習手順は、ユーザごとに前記興味関心モデルを生成する、付記２１記載のプログラム。
（付記２３）
分類手順を含み、
前記情報取得手順は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、
前記分類手順は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、
前記学習手順は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する、付記２１または２２記載のプログラム。
（付記２４）
興味関心情報生成手順、情報検索手順を含み、
前記興味関心情報生成手順は、前記興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、
前記情報検索手順は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する、付記２１から２３のいずれかに記載のプログラム。
（付記２５）
第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記２６）
前記優先情報設定手順は、機械学習により前記優先情報を設定する、付記２５記載の記録媒体。
（付記２７）
分析手順、および出力手順を含み、
前記分析手順は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して、分析情報を生成し、
前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、
前記出力手順は、前記分析情報を出力する、付記２５または２６記載の記録媒体。
（付記２８）
前記分析手順は、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成し、
前記出力手順は、前記第１データベース未収録情報を出力する、付記２７記載の記録媒体。
（付記２９）
情報取得手順、および学習手順を含み、
前記情報取得手順は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、
前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、
前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、
前記学習手順は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する、付記２５から２８のいずれかに記載の記録媒体。
（付記３０）
前記学習手順は、ユーザごとに前記興味関心モデルを生成する、付記２９記載の記録媒体。
（付記３１）
分類手順を含み、
前記情報取得手順は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、
前記分類手順は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、
前記学習手順は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する、付記２９または３０記載の記録媒体。
（付記３２）
興味関心情報生成手順、情報検索手順を含み、
前記興味関心情報生成手順は、前記興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、
前記情報検索手順は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する、付記２９から３１のいずれかに記載の記録媒体。 <Additional notes>
Part or all of the above embodiments may be described as in the following additional notes, but are not limited to the following.
(Additional note 1)
including a first search unit, an evaluation information acquisition unit, a guidance unit, a second search unit, a priority information setting unit, and an answer candidate correction unit,
The first search unit acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database,
The evaluation information acquisition unit acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding unit determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search,
The second search unit searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition unit acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting section includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction unit corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.
Information search support device.
(Additional note 2)
The information search support device according to supplementary note 1, wherein the priority information setting unit sets the priority information by machine learning.
(Additional note 3)
including an analysis section and an output section,
The analysis unit analyzes at least one of the first evaluation information and second evaluation information to generate analysis information,
The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. containing at least one piece of information;
The information search support device according to supplementary note 1 or 2, wherein the output unit outputs the analysis information.
(Additional note 4)
The analysis unit analyzes the second evaluation information to generate information not recorded in the first database,
The information search support device according to supplementary note 3, wherein the output unit outputs the information not recorded in the first database.
(Appendix 5)
Including information acquisition department and learning department,
The information acquisition unit acquires first search log information and second search log information,
The first search log information includes a first search log for searching a first database,
The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for the unresolved matter in the first search log information,
The learning unit generates, as a trained model, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in by machine learning using the first search log information and the second search log information. The information search support device according to any one of Supplementary Notes 1 to 4.
(Appendix 6)
The information search support device according to supplementary note 5, wherein the learning unit generates the interest model for each user.
(Appendix 7)
including a classification section;
The information acquisition unit acquires user attribute information in association with the first search log information and the second search log information,
The classification unit classifies users based on the attribute information,
The information search support device according to appendix 5 or 6, wherein the learning unit generates the interest model for each classification of the user.
(Appendix 8)
Including an interest information generation unit and an information search unit,
The interest information generation unit generates user interest information using the interest model,
The information search support device according to any one of appendices 5 to 7, wherein the information search unit searches a database and outputs candidate interest information that the user may be interested in based on the interest information.
(Appendix 9)
Including a first search step, an evaluation information acquisition step, a guidance step, a second search step, a priority information setting step, and an answer candidate correction step,
The first search step acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition step acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding step determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guiding the user to the second search,
The second search step searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition step acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting step includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction step corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.
Information search support method.
(Appendix 10)
The information search support method according to appendix 9, wherein the priority information setting step sets the priority information by machine learning.
(Appendix 11)
Including an analysis process and an output process,
The analysis step analyzes at least one of the first evaluation information and the second evaluation information to generate analysis information,
The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. including at least one piece of information;
The information search support method according to appendix 9 or 10, wherein the output step outputs the analysis information.
(Appendix 12)
The analysis step analyzes the second evaluation information to generate information not recorded in the first database;
The information search support method according to appendix 11, wherein the output step outputs information not recorded in the first database.
(Appendix 13)
Including information acquisition process and learning process,
The information acquisition step acquires first search log information and second search log information,
The first search log information includes a first search log for searching a first database,
The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for the unresolved matter in the first search log information,
In the learning step, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in is generated as a trained model by machine learning using the first search log information and the second search log information. The information search support method according to any one of appendices 9 to 12.
(Appendix 14)
The information search support method according to appendix 13, wherein the learning step generates the interest model for each user.
(Additional note 15)
Including the classification process,
The information acquisition step acquires user attribute information in association with the first search log information and the second search log information,
The classification step classifies users based on the attribute information,
15. The information search support method according to appendix 13 or 14, wherein the learning step generates the interest model for each classification of the user.
(Appendix 16)
Including an interest information generation process and an information search process,
The interest information generation step generates user interest information using the interest model,
The information search support method according to any one of appendices 13 to 15, wherein the information search step searches a database and outputs candidate interest information that the user may be interested in based on the interest information.
(Appendix 17)
Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
A program for causing a computer to execute each of the above steps.
(Appendix 18)
The program according to appendix 17, wherein the priority information setting procedure sets the priority information by machine learning.
(Appendix 19)
including analysis procedures and output procedures;
The analysis procedure includes analyzing at least one of the first evaluation information and second evaluation information to generate analysis information;
The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. including at least one piece of information;
The program according to appendix 17 or 18, wherein the output procedure outputs the analysis information.
(Additional note 20)
The analysis procedure includes analyzing the second evaluation information to generate information not recorded in the first database;
The program according to appendix 19, wherein the output procedure outputs information not recorded in the first database.
(Additional note 21)
Including information acquisition procedures and learning procedures,
The information acquisition procedure includes acquiring first search log information and second search log information;
The first search log information includes a first search log for searching a first database,
The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for the unresolved matter in the first search log information,
The learning procedure includes generating, as a trained model, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in by machine learning using the first search log information and the second search log information. The program according to any one of appendices 17 to 20.
(Additional note 22)
The program according to attachment 21, wherein the learning procedure generates the interest model for each user.
(Additional note 23)
includes a classification procedure;
The information acquisition procedure includes acquiring user attribute information in association with the first search log information and the second search log information;
The classification procedure classifies users based on the attribute information,
23. The program according to attachment 21 or 22, wherein the learning procedure generates the interest model for each classification of the user.
(Additional note 24)
Including interest information generation procedure, information search procedure,
The interest information generation procedure generates user interest information using the interest model,
24. The program according to any one of appendices 21 to 23, wherein the information search procedure searches a database and outputs candidate interest information that the user may be interested in based on the interest information.
(Additional note 25)
Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute each of the above steps.
(Additional note 26)
26. The recording medium according to appendix 25, wherein the priority information setting procedure sets the priority information by machine learning.
(Additional note 27)
including analysis procedures and output procedures;
The analysis procedure includes analyzing at least one of the first evaluation information and second evaluation information to generate analysis information;
The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. including at least one piece of information;
The recording medium according to appendix 25 or 26, wherein the output procedure outputs the analysis information.
(Additional note 28)
The analysis procedure includes analyzing the second evaluation information to generate information not recorded in the first database;
The recording medium according to appendix 27, wherein the output procedure outputs the information not recorded in the first database.
(Additional note 29)
Including information acquisition procedures and learning procedures,
The information acquisition procedure includes acquiring first search log information and second search log information;
The first search log information includes a first search log for searching a first database,
The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for the unresolved matter in the first search log information,
The learning procedure generates, as a trained model, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in by machine learning using the first search log information and the second search log information. The recording medium according to any one of appendices 25 to 28.
(Additional note 30)
The recording medium according to attachment 29, wherein the learning procedure generates the interest model for each user.
(Appendix 31)
includes a classification procedure;
The information acquisition procedure includes acquiring user attribute information in association with the first search log information and the second search log information;
The classification procedure classifies users based on the attribute information,
31. The recording medium according to appendix 29 or 30, wherein the learning procedure generates the interest model for each classification of the user.
(Appendix 32)
Including interest information generation procedure, information search procedure,
The interest information generation procedure generates user interest information using the interest model,
32. The recording medium according to any one of appendices 29 to 31, wherein the information search procedure searches a database and outputs candidate interest information that the user may be interested in based on the interest information.

本発明によれば、精度よくユーザに情報を提供できる。このため、本発明は、情報検索に関わる分野において広く有用である。 According to the present invention, information can be provided to the user with high accuracy. Therefore, the present invention is widely useful in fields related to information retrieval.

１、１Ａ 情報検索支援装置
２ 第１検索部
３ 評価情報取得部
４ 誘導部
５ 第２検索部
６ 優先情報設定部
７ 回答候補補正部
８ 分析部
９ 出力部
１０１ ＣＰＵ
１０２ メモリ
１０３ バス
１０４ 記憶装置
１０５ 入力装置
１０６ 表示装置
１０７ 通信デバイス

1, 1A Information search support device 2 First search section 3 Evaluation information acquisition section 4 Guidance section 5 Second search section 6 Priority information setting section 7 Answer candidate correction section 8 Analysis section 9 Output section 101 CPU
102 Memory 103 Bus 104 Storage device 105 Input device 106 Display device 107 Communication device

Claims (10)

第１検索部、評価情報取得部、誘導部、第２検索部、優先情報設定部、および回答候補補正部を含み、
前記第１検索部は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導部は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索部は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得部は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定部は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正部は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する、
情報検索支援装置。 including a first search unit, an evaluation information acquisition unit, a guidance unit, a second search unit, a priority information setting unit, and an answer candidate correction unit,
The first search unit acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database,
The evaluation information acquisition unit acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding unit determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search,
The second search unit searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition unit acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting section includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction unit corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.
Information search support device. 前記優先情報設定部は、機械学習により前記優先情報を設定する、請求項１記載の情報検索支援装置。 The information search support device according to claim 1, wherein the priority information setting section sets the priority information by machine learning. 分析部、および出力部を含み、
前記分析部は、前記第１評価情報および第２評価情報の少なくとも一方を分析して分析情報を生成し、
前記分析情報は、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報または前記第２回答候補情報の正答率、第１回答候補情報または第２回答候補情報に対する満足率、および効果金額からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含み、
前記出力部は、前記分析情報を出力する、請求項１または２記載の情報検索支援装置。 including an analysis section and an output section,
The analysis unit analyzes at least one of the first evaluation information and second evaluation information to generate analysis information,
The analysis information is selected from the group consisting of a correct answer rate of the first answer candidate information or the second answer candidate information for the question information, a satisfaction rate for the first answer candidate information or the second answer candidate information, and an effect amount. containing at least one piece of information;
The information search support device according to claim 1 or 2, wherein the output unit outputs the analysis information. 前記分析部は、前記第２評価情報を分析して、第１データベース未収録情報を生成し、
前記出力部は、前記第１データベース未収録情報を出力する、請求項３記載の情報検索支援装置。 The analysis unit analyzes the second evaluation information to generate information not recorded in the first database,
The information search support device according to claim 3, wherein the output unit outputs information not recorded in the first database. 情報取得部、および学習部を含み、
前記情報取得部は、第１検索ログ情報および第２検索ログ情報を取得し、
前記第１検索ログ情報は、第１データベースを検索した第１検索ログを含み、
前記第２検索ログ情報は、前記第１検索ログ情報において、解決しなかった事項について第２データベースを検索した第２検索ログを含み、
前記学習部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報を用いた機械学習によって、ユーザが興味関心を示す可能性がある興味関心情報を出力する興味関心モデルを学習済みモデルとして生成する、請求項１または２記載の情報検索支援装置。 Including information acquisition department and learning department,
The information acquisition unit acquires first search log information and second search log information,
The first search log information includes a first search log for searching a first database,
The second search log information includes a second search log in which a second database is searched for the unresolved matter in the first search log information,
The learning unit generates, as a trained model, an interest model that outputs interest information that a user may be interested in by machine learning using the first search log information and the second search log information. The information search support device according to claim 1 or 2. 分類部を含み、
前記情報取得部は、前記第１検索ログ情報および前記第２検索ログ情報と紐づけてユーザの属性情報を取得し、
前記分類部は、前記属性情報に基づいてユーザを分類し、
前記学習部は、前記ユーザの分類ごとに前記興味関心モデルを生成する、請求項５記載の情報検索支援装置。 including a classification section;
The information acquisition unit acquires user attribute information in association with the first search log information and the second search log information,
The classification unit classifies users based on the attribute information,
The information search support device according to claim 5, wherein the learning section generates the interest model for each classification of the user. 興味関心情報生成部、情報検索部を含み、
前記興味関心情報生成部は、前記興味関心モデルを用いて、ユーザの興味関心情報を生成し、
前記情報検索部は、データベースを検索し、前記興味関心情報に基づいてユーザが興味関心を持つ可能性のある関心候補情報を出力する、請求項５記載の情報検索支援装置。 Including an interest information generation unit and an information search unit,
The interest information generation unit generates user interest information using the interest model,
The information search support device according to claim 5, wherein the information search unit searches a database and outputs interest candidate information that the user may be interested in based on the interest information. 第１検索工程、評価情報取得工程、誘導工程、第２検索工程、優先情報設定工程、および回答候補補正工程を含み、
前記第１検索工程は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導工程は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索工程は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得工程は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定工程は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正工程は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正する、
情報検索支援方法。 Including a first search step, an evaluation information acquisition step, a guidance step, a second search step, a priority information setting step, and an answer candidate correction step,
The first search step acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition step acquires first evaluation information for the first answer candidate information,
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guiding step determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guiding the user to the second search,
The second search step searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database,
The evaluation information acquisition step acquires second evaluation information for the second answer candidate information,
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting step includes:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction step corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information.
Information search support method. 第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラム。 Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
A program for causing a computer to execute each of the above steps. 第１検索手順、評価情報取得手順、誘導手順、第２検索手順、優先情報設定手順、および回答候補補正手順を含み、
前記第１検索手順は、質問情報を取得し、前記質問情報に基づいて第１データベースを検索し、前記第１データベースから前記質問情報に対応する第１回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第１回答候補情報に対する第１評価情報を取得し、
前記第１評価情報は、ユーザが選択した第１回答候補情報と、前記第１回答候補情報の評価とを含み、
前記誘導手順は、前記第１評価情報に基づいて第２検索の要否を判定し、第２検索が必要と判定した場合、ユーザを第２検索に誘導し、
前記第２検索手順は、前記質問情報に基づいて第２データベースを検索し、前記第２データベースから前記質問情報に対応する第２回答候補情報を出力し、
前記評価情報取得手順は、前記第２回答候補情報に対する第２評価情報を取得し、
前記第２評価情報は、ユーザが選択した第２回答候補情報と、前記第２回答候補情報の評価とを含み、
前記優先情報設定手順は、
前記第１評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第１回答候補情報の優先情報を設定し、
前記第２評価情報に基づいて、前記質問情報に対する前記第２回答候補情報の優先情報を設定し、
前記回答候補補正手順は、前記優先情報に基づいて、前記第１回答候補情報および前記第２回答候補情報の少なくとも一方を補正し、
前記各手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Including a first search procedure, an evaluation information acquisition procedure, a guidance procedure, a second search procedure, a priority information setting procedure, and an answer candidate correction procedure,
The first search procedure acquires question information, searches a first database based on the question information, and outputs first answer candidate information corresponding to the question information from the first database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring first evaluation information for the first answer candidate information;
The first evaluation information includes first answer candidate information selected by the user and an evaluation of the first answer candidate information,
The guidance procedure determines whether a second search is necessary based on the first evaluation information, and if it is determined that the second search is necessary, guides the user to the second search;
The second search procedure searches a second database based on the question information, and outputs second answer candidate information corresponding to the question information from the second database;
The evaluation information acquisition procedure includes acquiring second evaluation information for the second answer candidate information;
The second evaluation information includes second answer candidate information selected by the user and an evaluation of the second answer candidate information,
The priority information setting procedure is as follows:
setting priority information of the first answer candidate information for the question information based on the first evaluation information;
setting priority information of the second answer candidate information for the question information based on the second evaluation information;
The answer candidate correction procedure corrects at least one of the first answer candidate information and the second answer candidate information based on the priority information,
A computer-readable recording medium storing a program for causing a computer to execute each of the above steps.

Images