JP4550996B2

JP4550996B2 - コンテンツの評価装置、評価方法及び記録媒体

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Publication number: JP4550996B2
Application number: JP2000401255A
Authority: JP
Inventors: 義彦多喜
Original assignee: system-integration corporation
Current assignee: system-integration corporation
Priority date: 1999-12-28
Filing date: 2000-12-28
Publication date: 2010-09-22
Anticipated expiration: 2020-12-28
Also published as: JP2001250019A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、種々のコンテンツ、例えば、特許情報、新商品情報、美術品や小説等の著作物情報などについて、評価を与えた上で、一般に公開するコンテンツの評価装置、評価方法、評価結果の取得方法及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、特許庁のホームページなどにおいては、出願公開等された特許情報が公開されている。具体的には、特許公報をそのままイメージデータとして、あるいはテキストデータとして公開するものであり、端末コンピュータからの操作により、種々の検索が可能であると共に、特許請求の範囲や発明の詳細な説明等の項目別に表示することも可能なものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した特許情報についてのデータは、いずれの表示方法を選択しても特許公報に掲載されている文章の全部を、あるいは一部をそのまま表示するに過ぎない。従って、特許公報に掲載されている内容を理解するには、文章をかなり精緻に読み込む必要があり、これに精通していない者が読んだ場合には、正確に理解するのに時間がかかるという問題がある。
【０００４】
また、特許公報は重要な技術情報を開示するものであり、これを読む者によっては、当該公報に開示されている情報だけでなく、開示されてない新たな技術的展開や新たな用途を着想するに至る場合もあるが、そのような高いレベルを備えた読者は限られており、一般の読者がこのような高いレベルに至るには相当の経験や知識が必要となる。従って、特許公報を開示するにしても、そのまま開示するのではなく、一般の読者にとって比較的短い時間で理解できるような形式、内容に加工して開示することが望まれていた。
【０００５】
また、このようなニーズは、特許情報に限られるものではない。正確な理解のために専門的な知識が必要とされる種々の情報、例えば、新商品情報、美術品等の著作物情報などについても、このような形で公開された場合には、その利用価値は非常に高いものとなることが予想される。
【０００６】
その一方、上記の各情報についての分析を、限られた専門家に依頼し、当該専門家から寄せされた評価文を各情報ごとに一つ一つ掲載していく作業は非常に手間がかかる。
【０００７】
本発明は上記した事情に鑑みなされたものであり、コンテンツの評価者から寄せられる評価文の内容を、コンピュータを用いて分析、統合可能として、コンテンツの内容を理解しやすい形式、内容でまとめた加工情報としての評価モデルを一定以上のレベルを保った上で作成し、公開することができるコンテンツの評価装置、評価方法及び記録媒体を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１記載の本発明のコンテンツの評価装置は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記録する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成手段と、
前記第１の評価モデル作成手段又は前記第２の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段と
を具備することを特徴とする。
【０００９】
請求項２記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１記載のコンテンツの評価装置であって、前記第１の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【００１０】
請求項３記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１又は２記載のコンテンツの評価装置であって、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段を有していることを特徴とする。
【００１１】
請求項４記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１〜３のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価対象であるコンテンツが、公開された任意のコンテンツに関するデータベースから選定されたものであることを特徴とする。
【００１２】
請求項５記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１〜３のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価対象であるコンテンツが、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする。
【００１３】
請求項６記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１〜５のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価文が、評価者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする。
【００１４】
請求項７記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項１〜６のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置であって、前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースが記録され、前記評価結果データベースに、前記評価結果出力手段により出力される評価結果が記録されることを特徴とする。
【００１５】
請求項８記載の本発明のコンテンツの評価装置は、請求項７記載のコンテンツの評価装置であって、前記評価結果データベースが、所望の評価結果を得るために検索可能に設けられていることを特徴とする。
【００１６】
請求項９記載の本発明のコンテンツの評価方法は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置によるコンテンツの評価方法であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出ステップと、
前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成ステップと、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出ステップにより検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断ステップと、
前記一般評価文判断ステップにより採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成ステップと、
前記第１の評価モデル作成ステップ又は前記第２の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与ステップと、
前記評価指標付与ステップにより評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップと
を具備することを特徴とする。
【００１７】
請求項１０記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項９記載のコンテンツの評価方法であって、前記第１の評価モデル作成ステップは、前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【００１８】
請求項１１記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項９又は１０記載のコンテンツの評価方法であって、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断ステップにより採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定ステップを有していることを特徴とする。
【００１９】
請求項１２記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項９〜１１のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法であって、前記評価対象であるコンテンツを、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信することを特徴とする。
【００２０】
請求項１３記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項９〜１２のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法であって、前記評価文を、評価者の端末コンピュータから送信することを特徴とする。
【００２１】
請求項１４記載の本発明のコンテンツの評価方法は、請求項９〜１３のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法であって、前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースを記録しておき、前記評価結果出力ステップは、前記評価結果データベースに評価結果を出力して記録することを特徴とする。
【００２２】
請求項１５記載の本発明の記録媒体は、評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータにコンテンツの評価を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記コンピュータを、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成手段と、
前記第１の評価モデル作成手段又は前記第２の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体を提供する。
【００２３】
請求項１６記載の本発明の記録媒体は、請求項１５記載の記録媒体であって、前記第１の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする。
【００２４】
請求項１７記載の本発明の記録媒体は、請求項１５又は１６記載の記録媒体であって、前記コンピュータを、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段として機能させるプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２６】
図１はこの実施形態にかかるコンテンツの評価装置１０の概略構成を示す図である。
【００２７】
図１に示したように、この評価装置１０は、記憶装置１１、メモリ（プログラムメモリ）１２、ＣＰＵに対してインターフェースである入出力制御部１６を介して接続されたキーボード、マウスあるいはバーコードリーダ等の入力装置１３、モニタとしての表示装置１４、各種集計結果や書類等をアウトプットするプリンタ等の出力装置１５を有して構成されている。また、評価対象であるコンテンツを提供するコンテンツ提供者の保有する端末コンピュータやコンテンツの評価を行う評価者の端末コンピュータとの間でデータ（情報）のやり取りを行う通信装置１７も上記ＣＰＵにより制御されている。
【００２８】
記憶装置１１は、ハードディスク、フレキシブルディスクあるいは光ディスク等のストレージ手段であり、評価文蓄積ファイル１１ａ、評価結果データベース１１ｂ、評価者データベース１１ｃなどを備えている。
【００２９】
メモリ（プログラムメモリ）１２には、必要なＯＳのほか、プログラムとしての指定評価者検出手段１２ａ、第１の評価モデル作成手段１２ｂ、評価指標付与手段１２ｃ、評価結果出力手段１２ｆなどがインストールされている。
【００３０】
指定評価者検出手段１２ａは、評価文蓄積ファイル１１ａを読み込んだある評価文が、評価者データベース１１ｃにおいて指定評価者として記録されている者によるものかどうかを検出する指定評価者検出ステップを実行するためのプログラムである。
【００３１】
ここで、本明細書でいう「評価文」とは、評価対象であるコンテンツの価値を判断する文章だけでなく、コンテンツを分析して要約したり、図式化したりするなど、コンテンツそのものだけではなく、それを何らかの形に加工して、理解しやすい形式にまとめた全ての情報を含む意味である。例えば、コンテンツが特許公報であれば、当該公報の内容そのものではなく、その発明の概要、代表図、現段階での発明の利用状況、新規展開あるいは応用展開の可能な分野、新規展開や応用展開のための新たなアイデア等を含んだ文章及び図の全体が「評価文」となる。また、出願人である企業の情報や代理人の経歴、実績などを含めることもできる。同様に、例えば、絵画情報であれば、当該絵画自体のほか、その絵画の総合的な価値、取引価格、作者の経歴、製作年月日等の付加情報を含む全体が「評価文」となる。
【００３２】
評価対象であるコンテンツの入手先は任意であり、通信回線によってアクセス可能な各種のデータベース、例えば、各種特許情報のデータベースであってもよいし、個別具体的なコンテンツについての評価を依頼する個人又は法人（コンテンツ提供者）であってもよい。なお、後者の場合、コンテンツ提供者が評価装置１０の保有者に対して、ファクリミリや郵送等で提供したコンテンツを評価装置１０の保有者側で評価文蓄積ファイル１１ａに入力することもできるが、迅速な評価を実現するためには、コンテンツ提供者の端末コンピュータからインターネット等の通信回線を介して評価装置１０に入力できる構成とすることが好ましい。
【００３３】
「指定評価者」は、コンテンツを正確に理解して上記の評価文を作成できる者であり、例えば、各種分野における専門資格者のほか、各種のコンサルタント、アドバイザー、評論家等から選ばれた者であって、かつ評価装置１０を保有する主催者等が設けた基準を満たす所定以上のレベルの評価文を作成できる者である。この「指定評価者」として登録される者は、当初は、主催者等が人選することになるが、その後は、後述のように、評価装置１０によって一般評価者の中から自動的に選択されることになる。なお、単に「評価者」という場合には、指定評価者のほか、インターネット等の公衆回線を通じて任意に寄せられた一般評価者も含む意味である。
【００３４】
第１の評価モデル作成手段１２ｂは、上記の指定評価者検出手段１２ａにより検出された指定評価者の作成に係る評価文について、評価文が一つである場合には当該評価文を評価モデルとし、複数の評価文がある場合には、当該複数の評価文を統合して評価モデルを作成する第１の評価モデル作成ステップを実行するためのプログラムである。
【００３５】
「評価モデル」とは、最終的に、評価結果として出力されるものであり、第１の評価モデル作成手段１２ｂによって、指定評価者の作成に係る評価文が一つしかない場合には、当該評価文を分析したものを評価モデルとして決定し、指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、この評価文を分析した後、単に整理するだけでなく、統合して一つの評価モデルを作成するものである。
【００３６】
評価文の分析とは、当該評価文が項目ごとに分けて記載されている場合には、項目名を付した形式で切り分ける作業をいい、項目ごとに分かれていない場合には、文意を判断して項目名を抽出し、項目名を付した上で切り分ける。例えば、「新規展開のための新規事業名」、「新規市場」等の項目名を付して当該項目名の下に内容を掲載する。
【００３７】
評価文の統合とは、複数の評価文が寄せられた場合に、上記の項目ごとに切り分けた内容を項目ごとに統合することをいう。すなわち、指定評価者の作成に係る評価文が複数存在する場合に、各評価文を上記のように分析した後、項目ごとに合わせるものであり、例えば、新規市場について、各評価文ごとに内容が異なっている場合には、それらを全て「新規市場」の項目欄における内容として掲載する。但し、各評価文において共通する内容については、重複しないようにして統合する。
【００３８】
評価指標付与手段１２ｃは、所定の評価指標を付するに値するか否かを判断して、必要と判断された評価指標を付与する評価指標付与ステップを実行するためのプログラムをいう。
【００３９】
「評価指標」とは、例えば、「アイデアの新しさ：新規（又は改良）」、「ビジネスの独立性（独立したビジネス展開が可能か否か）：あり（又はなし）」、「新規分野における展開の可能性：高（又は低）」、「事業化の難易度：易（又は難）」、「新規設備投資：必要（又は不要）」等、評価モデルの内容を全て読むことなく、概略的な目安として、当該コンテンツの価値判断を可能とする指標をいう。上記評価指標の具体例は、あくまで例示であり、コンテンツの内容によって種々異なることはもとより、一定のルールに従った数値で表わすことも可能である。
【００４０】
評価指標は、予め定めた上で、記憶装置１１に評価指標ファイルを形成して記録しておき、評価指標付与手段１２ｃを実行することによってこの評価指標ファイルを読み込んで付与するようにすることができる。また、評価指標付与手段１２ｃを実行したならば、評価モデルを分析し、当該評価モデルにおいて繰り返し使用されていたり、項目名として使用されている重要な用語を評価指標として位置づけて、この新たに得られた評価指標を付与するようにしてもよい。また、予め定めておいた評価指標とこの新たに得られる評価指標とを合わせて利用することもできる。
【００４１】
特定の評価指標を付与するか否かは、評価指標付与手段１２ｃを実行することにより次のように行われる。例えば、「アイデアの新しさ：新規」という評価指標を付するか否かを判断するに当たっては、このプログラムは、まず、評価モデルを分析して、「アイデアの新しさ：新規」に相当する用語を検出する。例えば、「新規」、「新しい」、「ニュー」、「斬新」等の用語を検出する。そして、これらの用語の評価文中で使用されている状態、例えば項目名に含まれているとか、文頭に使用されていることが多いといった状態から当該用語の重要度を判断し、また、これと併用して、あるいは単独で、上記各用語の登場頻度を計算して、重要と認められた場合、あるいは登場頻度が所定以上であると認められた場合には、「アイデアの新しさ：新規」という評価指標を付するに値すると判断され、上記の評価モデルに対して当該評価指標が付与されることになる。
【００４２】
メモリ（プログラムメモリ）１２には、さらに、一般評価文判断手段１２ｄと第２の評価モデル作成手段１２ｅがインストールされている。
【００４３】
一般評価文判断手段１２ｄは、指定評価者検出手段１２ａの実行によって指定評価者以外の評価者に係るものであると判断された評価文（一般評価文）を分析し、さらに、上記の第１の評価モデル作成手段１２ｂにより作成された評価モデルと比較して、この一般評価文の内容が採用可能な範囲であるか否かを判断するプログラムである。採用可能な範囲であるか否かを判断する手法は任意であるが、例えば、第１の評価モデル作成手段１２ｂにより作成された評価モデルと比較して、当該一般評価文で使用されている単語のうち、一定比率以上が当該評価モデルで使用されている単語と一致している、あるいは概念的に類似しているといった手法を採用することができる。また、上記の評価モデルに対して、異なった趣の評価文を加味することにより、従来にない新鮮味のある評価結果を出力したいと望むような場合には、一定のレベルを維持するため、評価モデルで使用されている単語との一定比率の一致性や類似性を要求する一方、異なる単語（新規単語）の使用比率が一定以上であることを採用の条件とすることもできる。
【００４４】
第２の評価モデル作成手段１２ｅは、上記一般評価文判断手段１２ｄによって一般評価文が採用されるに至った場合に、第２の評価モデル作成ステップを実行するために動作するプログラムであり、一般評価文判断手段１２ｄによって採用される一般評価文が何もない場合には動作しない。もちろん、指定評価者検出手段１２ａの実行によって、指定評価者以外の評価者に係る評価文が蓄積されてないと判断された場合には、一般評価文判断手段１２ｄ自体が動作しないため、これに伴い第２の評価モデル作成手段１２ｅも動作しない。
【００４５】
第２の評価モデル作成手段１２ｅにおいて行う作業は、第１の評価モデル作成手段１２ｂによって作成された評価モデルと、一般評価文判断手段１２ｄによって採用された一般評価文とを分析し、統合することであり、分析及び統合の具体的内容は上記した第１の評価モデル作成手段１２ｂと全く同様である。
【００４６】
この第２の評価モデル作成手段１２ｅが実行された場合には、上記第１の評価モデル作成手段１２ｂによって作成された評価モデルではなく、この第２の評価モデル作成手段１２ｅにより作成された新たな評価モデルが後述の評価結果に含まれることになる。また、この場合、上記の評価指標付与手段１２ｃは、この後に実行され、新たな評価モデルに対して評価指標が付与される。
【００４７】
なお、本実施形態で採用した一般評価文判断手段１２ｄと第２の評価モデル作成手段１２ｅは、コンテンツの評価装置１０の保有者（主催者）において、分析や統合の対象となる評価文の作成者を全て指定評価者に限っている場合には、必ずしも必要ではない。
【００４８】
メモリ１２には、さらに、前記評価指標の付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップを実行するためのプログラムである評価結果出力手段１２ｆがインストールされている。評価結果の出力先は、本実施形態では記憶装置１１に形成された評価結果データベース１１ｂである。この評価結果データベース１１ｂは、通信回線を介してアクセス可能なように開放されており、例えば、インターネットであれば、評価装置１０の保有者（主催者）のＷｅｂページに当該評価結果が表示されるように構成されている。このような出力形式をとることにより、この評価結果は、コンテンツ提供者や評価者以外の第三者においても利用することが可能となり、利用者にとっては、容易に当該コンテンツの内容を理解し、その価値判断を行うことが可能となる。
【００４９】
また、この第三者が所望のコンテンツについての評価結果に容易にアクセスできるようにするため、評価結果データベース１１ｂは検索可能に設定されていることが好ましい。なお、具体的な検索方法については後述する。
【００５０】
また、図２に示したように、本実施形態では、評価結果を評価結果データベース１１ｂに登録して公開するだけでなく、評価装置１０からコンテンツ提供者に対しても直接評価結果を送信している（Ｓ１２０）。この場合、当該コンテンツについての評価文を寄せた評価者にも評価結果を送信し、参照に供する構成とすることもできる。
【００５１】
次に、本実施形態の作用を図２に基づき説明する。まず、評価装置１０の保有者は、特許情報のデータベース等の公開コンテンツにアクセスして、あるいはコンテンツ提供者から寄せられたコンテンツの中から評価対象となるコンテンツを選定する（Ｓ１００）。次に、このコンテンツを主催者のＷｅｂページ上に提示する（Ｓ１０１）。コンテンツの評価者は、端末コンピュータ３０からこのＷｅｂページにアクセスして、評価コンテンツを閲覧し（Ｓ１０２）、種々の評価コンテンツの中から当該評価者の評価可能なコンテンツに対する評価文を作成し、上記Ｗｅｂページを介して評価装置１０に送信する（Ｓ１０３）。評価装置１０はこの評価文を受信し（Ｓ１０４）、評価文蓄積ファイル１１ａに当該評価文を蓄積する。なお、本実施形態のように、評価コンテンツを閲覧可能としておくことにより、一般評価者からの評価文も取り寄せることが可能となるが、例えば、予め決められた指定評価者からの評価文のみを取り寄せる場合には、評価装置１０から指定評価者の端末コンピュータに対して直接評価コンテンツを送信するようにしてもよい。
【００５２】
評価装置１０においては、例えば、評価コンテンツごとに、評価文の受付期間が設定されており、受付期間が経過した後、指定評価者検出手段１２ａが実行される。なお、受付期間の設定は任意であり、このような期間設定がなく、随時受け付け、当該評価コンテンツに関する新たな評価文を受信するたびに、１つの評価文ごとに後述するような処理を行う構成とすることもできる。
次に、評価文蓄積ファイル１１ａにアクセスして、指定評価者の作成に係る評価文が含まれるか否かを判別する（Ｓ１０５）。指定評価者の作成に係るものを含まない場合、すなわち、一般評価者の作成に係る評価文しか含まれていない場合には、各評価文は、記憶装置１１に形成されたアイデアデータベース１１ｄに登録される（Ｓ１０６）。ここで、アイデアデータベース１１ｄとは、このように不採用の評価文、すなわち、評価の質を保証できない評価文を蓄積したデータベースである。
【００５３】
指定評価者の作成に係るものを含む場合には、指定評価者の作成に係る評価文のみを対象として第１の評価モデル作成手段１２ｂにより、評価文の分析、統合がなされる（Ｓ１０７）。次に、寄せられた評価文の全てが指定評価者か否かの判断がなされ（Ｓ１０８）、全てが指定評価者の作成に係るものであれば、第１の評価モデル作成手段１２ｂによって作成された評価モデルに対して評価指標が付与される（Ｓ１０９）。
【００５４】
一方、寄せられた評価文に、指定評価者の作成に係るもののほか、指定評価者以外の作成に係る評価文を含む場合には、一般評価文判断手段１２ｄによって、一般評価文を分析し、さらに、上記の第１の評価モデル作成手段１２ｂにより作成された評価モデルと比較して（Ｓ１１０）、この一般評価文の内容が採用可能な範囲であるか否かを判断する（Ｓ１１１）。なお、指定評価者以外の作成にかかる評価文を含む場合も、含まない場合も、アイデアデータベース１１ｄにアクセスして、過去に当該コンテンツについての一般評価文がアイデアデータベース１１ｄに登録されている場合には、当該一般評価文を読み出して、評価モデルとの比較、採用可能か否かの判断を行う（Ｓ１１０，Ｓ１１１）
【００５５】
当該一般評価文が採用可能範囲外の場合には、その結果（添削結果）を当該評価者の端末コンピュータ３０に送信すると共に（Ｓ１１２）、当該一般評価文をアイデアデータベースに登録する（Ｓ１０６）。
【００５６】
一般評価文判断手段１２ｄによって一般評価文が採用可能範囲である場合には、第２の評価モデル作成手段１２ｅによって、当該一般評価文と上記の第１の評価モデル作成手段１２ｂにより作成された評価モデルとを分析、統合し、新たな評価モデルが作成される（Ｓ１１４）。そして、その後、評価指標付与手段１２ｃによって、新たな評価モデルに対して評価指標が付与される（Ｓ１０９）。
【００５７】
なお、本実施形態では、採用された一般評価文については、当該一般評価文を作成した評価者に係るものが累積で何回採用されたかが計算され（Ｓ１１５）、評価装置１０に予め設定している採用指定数を越えている場合には、当該評価者を指定評価者に格上げし（Ｓ１１６）、採用指定数未満である場合には、過去の採用累積回数に対して今回の回数をプラスし（Ｓ１１７）、上記した第２の評価モデル作成手段１２ｅの実行後（Ｓ１１４）、その旨が当該評価者の端末コンピュータ３０に採用結果として通知され（Ｓ１１８）、さらに、評価者データベース１１ｃに記録される（Ｓ１１９）。従って、本実施形態では、かかる作業を実行するためのプログラムである指定評価者選定手段も評価装置１０にインストールされている。
【００５８】
評価指標付与手段１２ｃによって評価指標の付与された評価モデルは、評価結果として、評価結果出力手段１２ｆにより、評価装置１０からコンテンツ提供者の端末コンピュータ２０に対して送信される（Ｓ１２０）。なお、評価対象となったコンテンツが特定のコンテンツ提供者から提供されたものでなく、公開されたデータベースから取り込んだものであるような場合には、このような送信ステップ（Ｓ１２０）を経るものではないことはもちろんである。
【００５９】
また、評価結果出力手段１２ｆは、上記の評価結果を評価結果データベース１１ｂに記録する（Ｓ１２１）。これにより評価結果は、一般の利用に供することができる。なお、評価結果を構成する評価文中にコンテンツの内容そのものが含まれていない場合には、評価結果に当該コンテンツを付随させて評価結果データベース１１ｂに記録することもできるし、また、付随させずに、評価結果から当該コンテンツに即アクセスできるようにリンクを貼り付けた形で記録することもできる。また、評価者データベース１１ｃに対しては、評価者の採用回数や新規採用の評価者のデータなどの更新情報を記録する（Ｓ１２２）
【００６０】
次に、図３に基づき、上記のようにしてデータベースに登録された所望の評価結果を検索して取得するための方法の一例を説明する。
【００６１】
例えば、特定のコンテンツについての評価結果を取得しようとするコンテンツ検索者は、自己の保有する端末コンピュータ４０を利用してコンテンツ配信提供Ｗｅｂページにアクセスし検索を開始する（Ｓ２００）。次に、検索コースを選択する（Ｓ２０１）。検索コースとは、検索者の利用の仕方によって概略的に分けて設定したメニューであり、例えば、新規アイデアの応用を考えている技術者が検索者である場合には、「発想支援コース」といったメニューを選択する。
【００６２】
また、「発想支援コース」のように、検索者において、各種のユニークな発想を調べてみたいと思うようなコース設定においては、指定評価者の評価を含む評価結果だけでなく、アイデアデータベース１１ｄに登録されている不採用となった評価文にアクセスすることにも一定の利用価値のある場合がある。従って、例えば、「発想支援コース」を選択した場合には（Ｓ２０２）、それに引き続き、検索対象とするデータベースにアイデアデータベース１１ｄを含めるように設定しておくと便利である（Ｓ２０３）。もちろん、このようなコースの設定、検索対象とするデータベースの設定は、コンテンツの評価装置１０の保有者（主催者）等が提供する検索ソフトウエアにおいて種々に設定することができる。また、検索者において、コース別に検索対象とするデータベースを任意に更新できる構成とすることもできる。
【００６３】
次に、検索者は、各種の検索条件、例えば、コンテンツの識別子、作者名、評価者名、その他の各種キーワード等を設定し、ｗｅｂページ上に設けられたキーワード入力手段を通じて評価装置１０に送信する（Ｓ２０４）。評価装置１０では、この検索条件を受信したならば（Ｓ２０４）、当該条件に従って、評価結果データベース１１ｂやアイデアデータベース１１ｄ等にアクセスし、検索を実行する（Ｓ２０５）。なお、検索の実行は、予め登録してある条件に基づき、新たに検索条件に合致するデータが追加された場合にはその都度あるいは定期的に検索することを自動化する構成（予約検索）とすることもできる。
【００６４】
次に、課金方法を選択、通知、確認、承諾の各ステップを評価装置１０と検索者の端末コンピュータ４０との間で行い（Ｓ２０６〜Ｓ２０９）、課金が開始される（Ｓ２１０）。そして、評価装置１０から検索結果が送信され（Ｓ２１１）、検索者の端末コンピュータ４０においてこれを受信する（Ｓ２１２）。
【００６５】
検索結果は文字、図形又は音声等により評価装置１０のＷｅｂページに表示され、検索者は端末コンピュータ４０により閲覧が可能となるが、ファックス等で別途送信する構成としてもよい。
【００６６】
端末コンピュータから検索終了の通知が送られると（Ｓ２１３）、課金が終了し（Ｓ２１４）、検索者側での金額の確認を可能とするため、金額が通知される（Ｓ２１５，Ｓ２１６）。
【００６７】
なお、検索によって得られた検索料は、検索結果に採用された評価結果にかかる評価文の作成者に対し、一部、採用報酬として分配することができる。
【００６８】
本発明は、上記した実施形態に限定されるものでないことはもちろんであり、上記した説明では、例えば、検索結果の表示は、見易さ、理解し易さを考慮して所定の形式に定型化した評価文全体を表示することにより行われるが、「新規展開のための新規事業名」、「新規市場」等の項目ごとに区分して、これらを項目ごとの関心度や話題性等を考慮してレイアウトすることもできる。また、検索者の選択により一又は二以上の項目のみを表示させる構成としてもよい。これらの表示種別は、例えば、メモリ１２に設定されるプログラムとしての表示種別入力手段（図示せず）の動作により検索者が任意に選択できるように設けることができる。
【００６９】
検索結果に複数の評価文が存在する場合、検索者がさらに指定する条件に合致するもののみを表示させたり、任意の条件で順位付けしたものを昇順又は降順に表示させ若しくは指定した順位のみを表示させる構成とすることができる。また、検索結果がどのような傾向・特徴を有する集合体であるかを表示する処理手段を設けても良い。例えば、評価コンテンツが特許公報である場合、上述の通り、評価文には発明の概要、現段階での発明の利用状況、新規展開あるいは応用展開の可能な分野、新規展開や応用展開のための新たなアイデア等の種々の観点から付された属性が含まれるので、検索者はこれらの属性等を分類種別として指定することにより、検索結果を任意に分類することができる。例えば、「ｅ−コマース」をキーワードとする検索条件で得られた検索結果に対し、検索者は分類種別として「出願人」を指定して評価装置１０に送信する。分類種別を受信した評価装置１０は、検索結果の集合体を出願人別に分類し、出願人ごとの評価文の件数、出願人別の比率等を示す一覧表又はグラフ等を用いて図式化した表示構成に処理して端末コンピュータ４０に送信する。このように一又は二以上の分類種別によって検索結果を分類することが可能な構成とすることにより、検索者は生の検索結果だけではなく、補足的な情報を得ることができる。
また、このように分類した検索結果が特定の傾向や特徴を有する場合、例えば、上記の例においてＡ社の比率が７０％を越える場合には「ｅ−コマースの分野はＡ社の一人勝ち」のように、分類結果から得られる傾向等を所定のルールに従って寸評化することが可能な処理手段を用いてｗｅｂページ上に表示させる構成とするとすれば検索者にとって便利である。
【００７０】
さらに、出力結果として得られた評価文に含まれる情報以外の関連情報をリンク形式で表示させる処理手段を設けることができる。例えば、出願人である企業の株式情報や新製品情報、保有特許の件数等は、評価文自体に含めることが可能であり、これらの情報も評価文の内容として上記の方法により表示し得ることは勿論である。しかしながら、これらの情報は固定的なものではなく経時的に変化するものであるから、適時に正確な情報を提供するためには評価文自体をこれに対応して更新する必要があり構成が複雑となる。従って、これらの経時的に変化する要素を含む評価は、当該コンテンツに出力結果表示画面から即アクセスできるようにリンクを貼り付けた形で表示することも可能である。
【００７１】
以上のように出力された検索結果は、評価装置１０のデータベース上に保存し前回の検索結果との比較を表示させたり、任意の条件で分類した評価文別に蓄積し、その変化を表示する処理手段を設けることができる。また、検索結果を検索者の所有する端末コンピュータに直接保存すること、又は、これを制限する構成とすることが可能であることは勿論である。
【００７２】
なお、検索者の検索履歴を検索条件、検索結果等に区分してデータベースに蓄積する構成とすることにより、例えば、検索者が有する固有の属性、検索者が指定したキーワード属性及び評価結果の属性等の中での組み合わせを分析することが可能となり、今後の新規事業の方向性を予測すること、又は本発明に係るコンテンツ評価の基準に反映させたりすることができる。
例えば、まず、評価コンテンツの評価結果のある属性（例えば、最初に適応された事業分野、評価コンテンツ所有者の事業分野等）に対し、検索者の固有の属性（例えば、展開しようとするビジネスの事業分野）とを比較し、双方の関連を蓄積したり、必要に応じて表示したりできる構成とする。そして、例えば、従来関連性がないと思われていた属性同士の組み合わせのあらわれる頻度が一定以上となった場合には、その属性同士（業態同士）の組み合わせの中に新規分野のビジネス展開の可能性やビジネストレンドが存在するということを予測し、その旨を評価結果に反映させることができる。
【００７３】
【発明の効果】
本発明のコンテンツの評価装置、評価方法、評価結果の取得方法及び記録媒体によれば、コンテンツの評価者から寄せられる評価文の内容を、コンピュータを用いて分析、統合することができるため、コンテンツの内容を理解しやすい形式、内容でまとめた加工情報としての評価モデルを一定以上のレベルを保った上で作成し、公開することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの評価装置の概略構成を示す図である。
【図２】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの評価方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の一の実施形態にかかるコンテンツの取得方法を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１０コンテンツの評価装置
１１記録装置
１１ａ評価文蓄積ファイル
１１ｂ評価結果データベース
１１ｃ評価者データベース
１２メモリ
１２ａ指定評価者検出手段
１２ｂ第１の評価モデル作成手段
１２ｃ評価指標付与手段
１２ｄ一般評価文判断手段
１２ｅ第２の評価モデル作成手段
１２ｆ評価結果出力手段
２０コンテンツ提供者の端末コンピュータ
３０評価者の端末コンピュータ
４０検索者の端末コンピュータ

Claims

評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記録する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成手段と、
前記第１の評価モデル作成手段又は前記第２の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段と
を具備することを特徴とするコンテンツの評価装置。
前記第１の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツの評価装置。
指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段を有していることを特徴とする請求項１又は２記載のコンテンツの評価装置。
前記評価対象であるコンテンツが、公開された任意のコンテンツに関するデータベースから選定されたものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置。
前記評価対象であるコンテンツが、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置。
前記評価文が、評価者の端末コンピュータから送信されたものであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置。
前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースが記録され、前記評価結果データベースに、前記評価結果出力手段により出力される評価結果が記録されることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１に記載のコンテンツの評価装置。
前記評価結果データベースが、所望の評価結果を得るために検索可能に設けられていることを特徴とする請求項７記載のコンテンツの評価装置。
評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータからなるコンテンツの評価装置によるコンテンツの評価方法であって、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出ステップと、
前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成ステップと、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出ステップにより検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断ステップと、
前記一般評価文判断ステップにより採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成ステップと、
前記第１の評価モデル作成ステップ又は前記第２の評価モデル作成ステップにより作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与ステップと、
前記評価指標付与ステップにより評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力ステップと
を具備することを特徴とするコンテンツの評価方法。
前記第１の評価モデル作成ステップは、前記指定評価者検出ステップにより検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項９記載のコンテンツの評価方法。
指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断ステップにより採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定ステップを有していることを特徴とする請求項９又は１０記載のコンテンツの評価方法。
前記評価対象であるコンテンツを、コンテンツ提供者の端末コンピュータから送信することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法。
前記評価文を、評価者の端末コンピュータから送信することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法。
前記記憶装置に、通信回線を通じてアクセス可能な評価結果データベースを記録しておき、前記評価結果出力ステップは、前記評価結果データベースに評価結果を出力して記録することを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１に記載のコンテンツの評価方法。
評価対象であるコンテンツについての評価文を蓄積する評価文蓄積ファイルと予め指定された指定評価者が登録された指定評価者データベースとを記憶する記憶装置を備えたコンピュータにコンテンツの評価を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記コンピュータを、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文の中から、前記指定評価者データベースに登録された指定評価者により作成された評価文を検出する指定評価者検出手段と、
前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けることにより評価モデルを作成する第１の評価モデル作成手段と、
前記評価文蓄積ファイルに蓄積された評価文のうち、前記指定評価者検出手段により検出されなかった指定評価者以外の評価者に係る評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルと対比し、使用されている単語の一致性や類似性及び／又は異同性を基準として指定評価者以外の評価者に係る評価文が採用可能範囲か否かを判断する一般評価文判断手段と、
前記一般評価文判断手段により採用可能範囲であると判断された評価文の項目ごとに項目名が付された内容と前記第１の評価モデル作成手段により作成された評価モデルの項目ごとに項目名が付された内容とを統合して新たな評価モデルを作成する第２の評価モデル作成手段と、
前記第１の評価モデル作成手段又は前記第２の評価モデル作成手段により作成された評価モデルから予め定められた評価指標に対応する用語を検出し、検出された用語の使用状態から当該用語の重要度を判断し、又は検出された用語の登場頻度が所定以上であるか否かを判断することにより当該用語に対応する評価指標を付するに値するか否かを判断し、必要と判断された評価指標を評価モデルに付与する評価指標付与手段と、
前記評価指標付与手段により評価指標が付された評価モデルを評価結果として出力する評価結果出力手段として機能させることを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体。
前記第１の評価モデル作成手段は、前記指定評価者検出手段により検出された指定評価者の作成に係る評価文が複数ある場合には、各評価文を項目ごとに項目名を付して切り分けた後、各評価文の項目ごとに項目名が付された内容を統合して評価モデルを作成することを特徴とする請求項１５記載の記録媒体。
前記コンピュータを、指定評価者以外の評価者の作成に係る評価文が前記一般評価文判断手段により採用された回数が指定数以上となった場合に、当該評価者を指定評価者として前記評価者データベースに登録する指定評価者選定手段として機能させるプログラムを記録したことを特徴とする請求項１５又は１６記載の記録媒体。