[go: up one dir, main page]

JP7331395B2 - プロセス抽出装置およびプログラム - Google Patents

プロセス抽出装置およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7331395B2
JP7331395B2 JP2019052379A JP2019052379A JP7331395B2 JP 7331395 B2 JP7331395 B2 JP 7331395B2 JP 2019052379 A JP2019052379 A JP 2019052379A JP 2019052379 A JP2019052379 A JP 2019052379A JP 7331395 B2 JP7331395 B2 JP 7331395B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
message
messages
groups
unit
cpu
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019052379A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020154696A (ja
Inventor
岳人 渡邉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Business Innovation Corp
Original Assignee
Fuji Xerox Co Ltd
Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fuji Xerox Co Ltd, Fujifilm Business Innovation Corp filed Critical Fuji Xerox Co Ltd
Priority to JP2019052379A priority Critical patent/JP7331395B2/ja
Priority to US16/548,806 priority patent/US11423230B2/en
Publication of JP2020154696A publication Critical patent/JP2020154696A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7331395B2 publication Critical patent/JP7331395B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/194—Calculation of difference between files
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/107—Computer-aided management of electronic mailing [e-mailing]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/16—Arrangements for providing special services to substations
    • H04L12/18—Arrangements for providing special services to substations for broadcast or conference, e.g. multicast
    • H04L12/1813—Arrangements for providing special services to substations for broadcast or conference, e.g. multicast for computer conferences, e.g. chat rooms
    • H04L12/1822—Conducting the conference, e.g. admission, detection, selection or grouping of participants, correlating users to one or more conference sessions, prioritising transmission
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/07—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail characterised by the inclusion of specific contents
    • H04L51/08—Annexed information, e.g. attachments
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/21—Monitoring or handling of messages
    • H04L51/216—Handling conversation history, e.g. grouping of messages in sessions or threads
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/02—Details
    • H04L12/16—Arrangements for providing special services to substations
    • H04L12/18—Arrangements for providing special services to substations for broadcast or conference, e.g. multicast
    • H04L12/1813—Arrangements for providing special services to substations for broadcast or conference, e.g. multicast for computer conferences, e.g. chat rooms
    • H04L12/1831—Tracking arrangements for later retrieval, e.g. recording contents, participants activities or behavior, network status
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/24—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using dedicated network management hardware

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、プロセス抽出装置およびプログラムに関する。
特許文献１には、複数のユーザー間において、電気通信回線を介して送受信された複数のメッセージを時系列で並べたメッセージ記録を取得する取得部と、前記電気通信回線に接続される装置をユーザーが操作した履歴である操作履歴を記憶する記憶部と、前記操作履歴に記録された操作であって、前記メッセージ記録の複数のメッセージが送受信される時期に実行され、かつ少なくとも２人以上のユーザーで共通する操作である共通操作に基づいて、前記メッセージ記録を分割する分割部と、を有する記録分割装置が開示されている。
特許文献２には、対象となるメンバの行動を示し、当該行動に付随する属性情報を含む基礎行動情報を取得する基礎行動情報取得手段と、前記基礎行動情報に、あらかじめ設定された行動の分類を示す業務行動情報を付与する業務行動情報付与手段と、前記業務行動情報が付与された前記基礎行動情報に含まれる前記属性情報に基づいて、前記業務行動情報を関連付けた業務フローを算出する業務フロー算出手段と、前記メンバが行うべき業務フローを示す期待業務フローを取得する期待業務フロー取得手段と、前記業務フロー算出手段が算出した前記業務フローと前記期待業務フロー取得手段が取得した前記期待業務フローとの差異を検出する業務フロー差異検出手段と、前記業務フローと前記期待業務フローとの差異を示す提示情報を出力する出力手段と、を備える業務支援装置が開示されている。
特許文献３には、複数のユーザーが関わるプロジェクトごとに、当該プロジェクトに関わるユーザーのコミュニケーションの発生時点を特定する情報を含むコミュニケーション履歴情報と、当該プロジェクトに関係するドキュメントに関する操作の発生時点を特定する情報を含むドキュメント履歴情報と、当該プロジェクトに関係するドキュメントまたはコミュニケーションメッセージへのアクセスの発生時点を特定する情報を含むアクセス履歴情報と、をそれぞれ区別して記録する記録システムと、前記記録システムから注目プロジェクトに係る記録を収集する収集手段と、前記収集手段により収集された記録に基づき、前記コミュニケーション履歴情報と、ドキュメント履歴情報と、アクセス履歴情報との記録頻度を時系列との関係において示す画像を生成する画像生成手段と、を含み、当該生成された画像がユーザーに提示されるプロジェクト管理システムが開示されている。
ユーザーがメッセージを投稿することにより、コミュニケーションを行う、いわゆるチャット型のコミュニケーションツールが知られている。当該ツールでは、多様なユーザーが多様なメッセージを投稿可能である。このため、話題等において関連する複数のメッセージをグループ化する技術もある。
ところで、上記ツールは、ビジネスシーンでの利用も増加している。例えば、ユーザーは、プロジェクトの進捗又は問題点等のプロジェクトに関するメッセージを投稿により報告する。このようにビジネスにおいてチャット型のコミュニケーションツールを使用する場合、プロジェクトにおいて関連する複数のメッセージをメッセージ群にグループ化できる。
しかし、メッセージ群同士は、相互に関連がなく、従って、メッセージ群は、プロジェクトのプロセスとしては把握されない。
特開２０１８－０４５３２６号公報 特許第５９５８４７２号公報 特開２００４－３６２０４３号公報
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、チャット型のコミュニケーションツールにおいて投稿されたメッセージをグループ化したメッセージ群をプロジェクトのプロセスとして把握可能なプロセス抽出装置を提供することを目的とする。
第１態様に係るプロセス抽出装置は、投稿された複数のメッセージの各々から抽出されるキーワードと、前記複数のメッセージの各々の投稿時刻と、前記複数のメッセージの各々の投稿者とから、前記複数のメッセージを、類似した特徴を持つメッセージを含むメッセージ群にグループ化するメッセージ群作成部と、前記メッセージ群作成部により作成された複数のメッセージ群の各々に含まれるメッセージの投稿時刻から、前記複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する出力部と、を有する。
第２態様に係るプロセス抽出装置は、第１態様に係るプロセス抽出装置において、前記複数のメッセージ群の各々に含まれる前記メッセージにそれぞれ添付された文書から、前記文書同士の類似度を算出する算出部、を更に有し、前記出力部は、前記算出部により算出された前記類似度を用いて、前記前後関係を出力する。
第３態様に係るプロセス抽出装置は、第２態様に係るプロセス抽出装置において、前記算出部は、前記文書の各々から抽出されるキーワード同士の類似度を算出する。
第４態様に係るプロセス抽出装置は、第３態様に係るプロセス抽出装置において、前記文書の各々から抽出される前記キーワードと前記投稿時刻と前記投稿者とから、グループ化された前記複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成する要約作成部を備え、前記出力部は、前記要約情報を用いて、前記前後関係を出力する。
第５態様に係るプロセス抽出装置は、第１態様又は第２態様に係るプロセス抽出装置において、前記複数のメッセージの各々から抽出される前記キーワードと前記投稿時刻と前記投稿者とから、グループ化された前記複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成する要約作成部を備え、前記出力部は、前記要約情報を用いて、前記前後関係を出力する。
第６態様に係るプロセス抽出装置は、第４態様又は第５態様に係るプロセス抽出装置において、前記出力部は、前記要約情報に含まれるユーザーと前記要約情報に含まれる前記キーワードとから、前記前後関係を出力する。
第７態様に係るプロセス抽出装置は、第１態様から第６態様までのいずれか１つの態様に係るプロセス抽出装置において、グループ化する前記複数のメッセージ群の粒度を変更するための入力部を備え、前記メッセージ群作成部は、前記入力部により入力された前記粒度に従って、前記複数のメッセージを分類するグループ群の数を変更して、前記複数のメッセージを前記複数のメッセージ群にグループ化する。
第８態様に係るプログラムは、コンピュータを、第１態様から第７態様までのいずれか１つの態様に記載のプロセス抽出装置として機能させる。
第１態様によれば、チャット型のコミュニケーションツールにおいて投稿されたメッセージをグループ化したメッセージ群をプロジェクトのプロセスとして把握可能である。
第２態様によれば、メッセージにそれぞれ添付される文書同士の類似を考慮しない場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第３態様によれば、メッセージにそれぞれ添付される文書中のキーワード同士の類似を考慮しない場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第４態様によれば、文書の情報を用いて作成した複数のメッセージ群の各々の要約情報を考慮しない場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第５態様によれば、メッセージの情報を用いて作成した複数のメッセージ群の各々の要約情報を考慮しない場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第６態様によれば、要約情報に含まれるユーザーやキーワードを考慮しない場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第７態様によれば、グループ化する複数のメッセージ群の粒度が同じ場合と比較して、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力しやすい。
第８態様によれば、チャット型のコミュニケーションツールにおいて投稿されたメッセージをグループ化したメッセージ群をプロジェクトのプロセスとして把握可能である。
本実施形態に係るプロセス抽出装置の概略構成を示す図である。 ユーザー端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 サーバーのハードウェア構成を示すブロック図である。 ユーザー端末の機能構成の例を示すブロック図である。 サーバーの機能構成の例を示すブロック図である。 サーバーの処理のうち複数のメッセージ群にグループ化する処理の流れを示すフローチャートである。 サーバーの処理のうち複数のメッセージ群の前後関係を作成する流れを示すフローチャートである。 ユーザー端末における複数のメッセージ及び添付文書が表示された表示部の一例を示す図である。 （Ａ）は、サーバーにおける複数のメッセージを取得した例を示す図であり、（Ｂ）は、サーバーにおける複数のメッセージ群にグループ化した例を示す図であり、（Ｃ）は、サーバーにおける複数のメッセージ群の前後関係を作成した例を示す図である。 サーバーの処理のうち添付文書同士の類似度を算出する処理の流れを示すフローチャートである。 （Ａ）は、サーバーにおける複数のメッセージ及び添付文書を取得した例を示す図であり、（Ｂ）は、サーバーにおける添付文書同士の類似度を用いてメッセージ群の前後関係を作成した例を示す図である。 サーバーの処理のうちメッセージ群の要約情報を作成する処理の流れを示すフローチャートである。 サーバーにおける複数のメッセージのユーザーと、メッセージから抽出したキーワードと、添付文書から抽出したキーワードの例を示す図である。 サーバーにおける複数のメッセージ群の要約情報を作成した例を示す図である。 （Ａ）は、ユーザー端末において、複数のメッセージ群の要約情報が表示された表示部の一例を示す図であり、（Ｂ）は、選択されたメッセージ群の複数のメッセージが表示された表示部の一例を示す図であり、（Ｃ）は、選択された１つのメッセージの内容が表示された表示部の一例を示す図である。 サーバーにおいて、粒度入力部により入力されたメッセージ群の粒度が細かくなるに従って、グループ群の数を変更して複数のメッセージ群にグループ化した例を示す図である。 ユーザー端末において、メッセージ群の粒度が粗いときの複数のメッセージ群の要約情報が表示された表示部の一例を示す図である。 ユーザー端末において、メッセージ群の粒度が中間の細かさに変更されたときの複数のメッセージ群の要約情報が表示された表示部の一例を示す図である。 ユーザー端末において、メッセージ群の粒度が細かい側に変更されたたときの複数のメッセージ群の要約情報が表示された表示部の一例を示す図である。 （Ａ）～（Ｃ）は、メッセージ群の粒度が細かくなるように調整することにより、複数のメッセージ群のプロセス中の問題を特定する例を示す図である。
以下、本発明の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
図１は、本実施形態に係るプロセス抽出装置の概略構成を示す図である。
図１に示すように、プロセス抽出装置１は、各ユーザーがそれぞれ使用する複数のユーザー端末１０と、サーバー２０と、を含む。
プロセス抽出装置１は、一例として、複数のユーザー端末１０と、サーバー２０とが、インターネット、有線又は無線のネットワークを介して接続されている。図１では、プロセス抽出装置１は、一例として、有線のネットワークを介して接続される装置として図示されている。ユーザー端末１０の数については、特に制限はない。
ユーザー端末１０は、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、又はタブレット型コンピュータなどのコンピュータ装置によって構成される。ユーザー端末１０は、ユーザーが投稿するメッセージの作成及び管理、メッセージに添付する文書の作成及び管理などを行う装置である。ユーザー端末１０は、他のユーザーから受信された複数のメッセージの管理、及びメッセージに添付された文書の管理などを行う。また、ユーザー端末１０は、複数のメッセージの各々の投稿時間、複数のメッセージの各々の投稿者（本実施形態では、ユーザー）を管理する。
ユーザー端末１０は、入力部１６と表示部１７とを有する。ユーザー端末１０は、例えば、入力部１６によりメッセージ及び文書の作成を行い、メッセージ及び文書に基づく画像が表示部１７に表示される。ユーザー端末１０の具体的な構成及び作用については、後述する。
サーバー２０は、コンピュータ装置によって構成される。サーバー２０は、複数のユーザー向けに提供されるサービスにおいて、ユーザー同士で交換されたメッセージを処理する機能を備えている。ここで、複数のユーザー向けのサービスとは、いわゆるチャット型のコミュニケーションサービスである。
サーバー２０は、複数のユーザーによって各々投稿されたメッセージの管理、及びメッセージに添付された文書の管理などを行う。また、サーバー２０は、複数のメッセージの各々の投稿時間、複数のメッセージの各々の投稿者（本実施形態では、ユーザー）などを管理する。
サーバー２０は、例えば、複数のメッセージを、類似した特徴を持つメッセージを含むメッセージ群にグループ化する処理を行う。さらに、サーバー２０は、例えば、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する処理を行う。サーバー２０の具体的な構成及び作用については、後述する。
図２は、ユーザー端末１０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２に示すように、ユーザー端末１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、通信インタフェース１５、入力部１６及び表示部１７の各構成を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、メッセージ群粒度変更プログラムが格納されている。
ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。
通信インタフェース１５は、サーバー２０等の他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。
入力部１６は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。
表示部１７は、たとえば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１７は、タッチパネル方式を採用して、入力部１６として機能しても良い。
図３は、サーバー２０のハードウェア構成を示すブロック図である。
図３に示すように、サーバー２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ストレージ２４、及び通信インタフェース２５の各構成を有する。各構成は、バス２９を介して相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ２１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又はストレージ２４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ２３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又はストレージ２４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ２２又はストレージ２４には、メッセージ群作成プログラム、前後関係出力プログラム、類似度算出プログラム、及び要約情報作成プログラムが格納されている。
ＲＯＭ２２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ２３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ２４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。
通信インタフェース２５は、複数のユーザー端末１０等の他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。
次に、ユーザー端末１０及びサーバー２０の機能構成について説明する。
図４は、ユーザー端末１０の機能構成の例を示すブロック図である。
図４に示すように、ユーザー端末１０は、機能構成として、作成部１０１、入力部の一例としての粒度入力部１０２、送信部１０３及び受信部１０４を有する。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されたメッセージ群粒度変更プログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより実現される。
作成部１０１は、メッセージ及び該メッセージに添付する文書などの作成を行う。ユーザーは、例えば、ユーザー端末１０の入力部１６を用いてデータを入力することにより、メッセージ、文書を作成する。また、ユーザーは、ユーザー端末１０の通信インタフェース１５により他の機器から受信されたデータを用いてメッセージ、文書を作成してもよい。
粒度入力部１０２は、グループ化する複数のメッセージ群の粒度を変更するための変更情報が入力される。ここで、粒度入力部１０２は、入力部の一例である。より詳細には、表示部１７に表示された後述の粒度変更入力バー１１０（図１７等参照）を操作することにより、グループ化する複数のメッセージ群の粒度を変更するための変更情報が入力される。
ここで、「粒度」とは、複数のメッセージを分類するグループ群の数を変更することにより、複数のメッセージ群にクループ化する分類の細かさの程度をいう。「粒度」が粗い場合は、複数のメッセージを分類するグループ群の数が少なく、大きな分類の複数のメッセージ群にグループ化される。また、「粒度」が細かい場合は、複数のメッセージを分類するグループ群の数が多く、細かい分類の複数のメッセージ群にグループ化される。
送信部１０３は、作成部１０１で作成されたメッセージをサーバー２０に送信する。また、送信部１０３は、作成部１０１で作成された文書をメッセージに添付して、サーバー２０に送信する。
受信部１０４は、複数のユーザー端末１０からサーバー２０に送信されたメッセージや、メッセージに添付された文書をサーバー２０から受信する。
図５は、サーバー２０の機能構成の例を示すブロック図である。
図５に示すように、サーバー２０は、機能構成として、メッセージ群作成部２０１、算出部（類似度算出部）２０２、要約作成部２０３、要約情報抽出部２０４及び出力部（前後関係出力部）２０６を有する。各機能構成は、ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４に記憶されたメッセージ群作成プログラム、前後関係出力プログラム、類似度算出プログラム、及び要約情報作成プログラムのいずれか１つを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより実現される。
メッセージ群作成部２０１は、キーワード抽出部２１１、投稿時刻演算部２１２、及び投稿者演算部２１３を有する。
キーワード抽出部２１１は、複数のユーザーからそれぞれ投稿された複数のメッセージの各々からキーワードを抽出する。投稿時刻演算部２１２は、複数のユーザーからそれぞれ投稿された複数のメッセージの各々の投稿時刻を演算する。投稿者演算部２１３は、複数のユーザーからそれぞれ投稿された複数のメッセージの各々の投稿者（本実施形態では、ユーザー）を演算する。
メッセージ群作成部２０１は、キーワード抽出部２１１で抽出されたキーワードと、投稿時刻演算部２１２で演算された投稿時刻と、投稿者演算部２１３で演算された投稿者とから、複数のメッセージを、類似した特徴を持つメッセージを含むメッセージ群にグループ化する。
また、メッセージ群作成部２０１は、図４に示す粒度入力部１０２により入力された粒度に従って、複数のメッセージを分類するグループ群の数を変更して、複数のメッセージを複数のメッセージ群にグループ化する。
算出部（類似度算出部）２０２は、複数のメッセージ群の各々に含まれるメッセージにそれぞれ添付された文書から、文書同士の類似度を算出する。例えば、算出部２０２は、メッセージにそれぞれ添付された文書の各々から抽出されるキーワード同士の類似度を算出する。
要約作成部２０３は、複数のメッセージ群の各々のメッセージにそれぞれ添付された文書の各々から抽出されるキーワードと、文書が添付されたメッセージの投稿時刻と、文書が添付されたメッセージの投稿者とから、グループ化された複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成する。また、要約作成部２０３は、複数のメッセージの各々から抽出されるキーワードと、メッセージの投稿時刻と、メッセージの投稿者とから、グループ化された複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成してもよい。
要約情報抽出部２０４は、要約情報に含まれるユーザーやキーワードなどを抽出する。
出力部（前後関係出力部）２０６は、メッセージ群作成部２０１により作成された複数のメッセージ群の各々に含まれるメッセージの投稿時刻から、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する。メッセージの投稿時刻は、投稿時刻演算部２１２によって演算される。
また、出力部２０６は、算出部２０２により算出された類似度を用いて、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する。
また、出力部２０６は、要約作成部２０３によって作成された要約情報を用いて、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する。例えば、出力部２０６は、要約情報抽出部２０４によって抽出された、要約情報に含まれるユーザーとキーワードとから、複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力してもよい。
次に、プロセス抽出装置の作用について説明する。
図６は、プロセス抽出装置１のサーバー２０によるメッセージ群作成処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４からメッセージ群作成プログラムを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、メッセージ群作成処理が行なわれる。
サーバー２０のＣＰＵ２１は、いずれかのユーザーによって、プロジェクトに関わるメッセージ群作成指示が入力されたときに、図６に示すメッセージ群作成処理を行う。
図６に示すように、ＣＰＵ２１は、プロジェクトに関わるメッセージをすべて取得する（ステップＳ５２）。図８に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、例えば、複数のユーザー端末１０によってやり取りされた、プロジェクトに関わるすべてのメッセージの表題、及びメッセージに添付された文書の文書名が時系列に表示されている。図９（Ａ）に示すように、ＣＰＵ２１は、プロジェクトに関わるメッセージ（例えば、メッセージ１～９など）のすべて、及び各々のメッセージを投稿したユーザー（例えば、ユーザーＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄなど）を取得する。
図６に示すように、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５２で取得されたメッセージのすべてを処理したか否か判断する（ステップＳ５４）。ここで、メッセージの処理とは、具体的には、ステップＳ５６～Ｓ６４の処理のことである。
メッセージをすべて処理した場合（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、メッセージ群作成プログラムに基づく処理を終了する。メッセージをすべて処理していない場合（ステップＳ５４：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理していないメッセージを１つ選ぶ（ステップＳ５６）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ５６で選ばれたメッセージの特徴情報を得る（ステップＳ５８）。メッセージの特徴情報としては、例えば、メッセージの投稿者、メッセージの投稿日時、及びメッセージから抽出されるキーワードなどである。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ５８で得られた投稿日時が処理済みのメッセージ群と同じ特徴を有するか否か判断する（ステップＳ６０）。例えば、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５８で得られた投稿日時と、処理済みのメッセージ群のいずれか１つのメッセージの投稿日時とが閾値（例えば、５分）以内であるときに、上記同じ特徴を有すると判断する。ＣＰＵ２１は、上記同じ特徴を有するか否か判断するときに、メッセージの投稿者を参照してもよい。
同じ特徴を有する場合（ステップＳ６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ６４の処理に進む。特徴が同じでない場合（ステップＳ６０：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５８で得られたキーワードが処理済みのメッセージ群と同じ特徴を有するか否か判断する（ステップＳ６２）。例えば、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５８で得られたキーワードと、処理済みのメッセージ群から抽出されたキーワードとが閾値（例えば、２つ）以上一致するときに、同じ特徴を有すると判断する。
同じ特徴を有する場合（ステップＳ６２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５６で選ばれたメッセージを既存のメッセージ群に分類する（ステップＳ６４）。同じ特徴を有しない場合（ステップＳ６２：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ５６で選ばれたメッセージを含む新たなメッセージ群を作成する（ステップＳ６６）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ５４の処理に戻り、メッセージをすべて処理していない場合（ステップＳ５４：ＮＯ）、未処理のメッセージに対して一連のステップＳ５６～Ｓ６６を繰り返す。
メッセージをすべて処理した場合（ステップＳ５４：ＹＥＳ）、前述のように、ＣＰＵ２１は、メッセージ群作成プログラムに基づく処理を終了する。
これにより、図９（Ｂ）に示すように、ＣＰＵ２１は、複数のメッセージを、類似した特徴を持つメッセージを含む複数のプロジェクト群（例えば、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）にクループ化する。
図７は、プロセス抽出装置１のサーバー２０による前後関係出力処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４から前後関係出力プログラムを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、前後関係出力処理が行なわれる。サーバー２０による前後関係出力処理は、図６に示すメッセージ群作成処理の後に行われる。
図７に示すように、ＣＰＵ２１は、すべてのメッセージ群の所属メッセージの最も早い日時と所属メッセージの最も遅い日時をそれぞれ得る（ステップＳ７２）。
ＣＰＵ２１は、日時のまるめ処理を行う（ステップＳ７４）。日時のまるめ処理として、例えば、メッセージ群の最も早い日時や最も遅い日時を、日単位としたり、１週間単位の始めの日などとしたりする処理を行う。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ７４で処理した最も早い日時を使って、降順にメッセージ群を並べる（ステップＳ７６）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ７６で並べたメッセージ群をすべて処理したか否か判断する（ステップＳ７８）。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ７８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ８４の処理に進む。メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ７８：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理していないメッセージ群を１つ選ぶ（ステップＳ８０）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ８０で選んだメッセージ群と、ステップＳ７６の降順における１つ前のメッセージ群との関係を作成、すなわち関係を構築する（ステップＳ８２）。これにより、二つのメッセージ群にそれぞれ含まれる最も早い日時のメッセージ同士の前後関係に従って、当該二つメッセージ群同士の前後関係が構築される。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ７８の処理に戻り、メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ７８：ＮＯ）、一連のステップＳ８０～Ｓ８２を繰り返す。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ７８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ７４で処理した最も遅い日時を使って、降順にメッセージ群を並べる（ステップＳ８６）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ８６で並べたメッセージ群をすべて処理したか否か判断する（ステップＳ８６）。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ８６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、前後関係出力プログラムに基づく処理を終了する。メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ８６：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理していないメッセージ群を１つ選ぶ（ステップＳ８８）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ８８で選んだメッセージ群と、ステップＳ８６の降順における１つ後のメッセージ群との関係を作成、すなわち関係を構築する（ステップＳ９０）。これにより、二つのメッセージ群にそれぞれ含まれる最も遅い日時のメッセージ同士の前後関係に従って、当該二つメッセージ群同士の前後関係が構築される。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ８６の処理に戻り、メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ８６：ＮＯ）、一連のステップＳ８８～Ｓ９０を繰り返す。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ８６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、前後関係出力プログラムに基づく処理を終了する。
図７に示す前後関係出力処理により、図９（Ｃ）に示すように、ＣＰＵ２１は、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）間のプロセスとしての前後関係３００を出力する。図示を省略するが、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）間のプロセスとしての前後関係３００の情報は、サーバー２０の通信インタフェース２５によりユーザー端末１０に送信され、ユーザー端末１０の表示部１７に表示される。
図１０は、プロセス抽出装置１のサーバー２０による類似度算出処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４から類似度算出プログラムを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、類似度算出処理が行なわれる。サーバー２０による類似度算出処理は、図６に示すメッセージ群作成処理の後に行われる。
図１０に示すように、ＣＰＵ２１は、複数のメッセージ群に含まれるメッセージにそれぞれ添付されたすべての文書（以下、「添付文書」という）を取得する（ステップＳ１２２）。これにより、図１１（Ａ）に示すように、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）に含まれるメッセージにそれぞれ添付された添付文書（例えば、Ｄ１～Ｄ７）が取得される。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２２で取得された添付文書をすべて処理したか否か判断する（ステップＳ１２４）。
添付文書をすべて処理した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３２の処理に進む。メッセージをすべて処理していない場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理していない添付文書を１つ選択する（ステップＳ１２６）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２６で選択された添付文書から抽出されるキーワードを取得する（ステップＳ１２８）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２８で取得されたキーワードを用いて、ステップＳ１２６で選択された添付文書と添付処理済みの添付文書との類似度を算出する（ステップＳ１３０）。ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２８で取得されたキーワードと、添付処理済みの添付文書から抽出されたキーワードとが一致する度合いによって、類似度を算出する。例えば、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２８で取得されたキーワードと、添付処理済みの添付文書から抽出されたキーワードとが閾値（例えば、２つ）以上一致するときに「高い類似度」とし、閾値（例えば、２つ）より小さいときに「低い類似度」とする。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１２４の処理に戻り、添付文書をすべて処理していない場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、一連のステップＳ１２６～Ｓ１３０を繰り返す。
添付文書をすべて処理した場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１３０で算出された類似度を用いて、メッセージ群の前後関係を作成する（ステップＳ１３２）。メッセージ群の前後関係を作成処理は、図７に示す前後関係出力処理の流れに基づいて処理される。図７に示すステップＳ８２では、ステップＳ１３０で算出された類似度を用いて、メッセージ群と１つ前のメッセージ群との関係を作成する。また、図７に示すステップＳ９０では、ステップＳ１３０で算出された類似度を用いて、メッセージ群と１つ後のメッセージ群との関係を作成する。これにより、類似度算出プログラムに基づく処理を終了する。
図１１（Ｂ）に示されるように、ＣＰＵ２１は、添付文書同士の類似度（例えば、３０４Ａ、３０４Ｂ、３０４Ｃ、３０４Ｄ）を用いて、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）間のプロセスとしての前後関係３０２を出力する。なお、図１１では、「高い類似度」を有すると算出された添付文書同士を、円で囲って示している。
図１２は、プロセス抽出装置１のサーバー２０による要約情報作成処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４から要約情報作成プログラムを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、要約情報作成処理が行なわれる。サーバー２０による要約情報作成処理は、図６に示すメッセージ群作成処理の後に行われる。
図１２に示すように、ＣＰＵ２１は、複数のメッセージ群に含まれるメッセージにそれぞれ添付されたすべての添付文書を取得する（ステップＳ１４２）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１４２で取得された添付文書の特徴情報を取得する（ステップＳ１４４）。特徴情報としては、例えば、添付文書が添付されたメッセージの投稿者、添付文書が添付されたメッセージの投稿日時、添付文書から抽出されるキーワードなどである。これにより、図１３に示すように、例えば、添付文書の特徴情報３１０、３１２、３１４が取得される。また、添付文書のユーザーと、添付文書から抽出されるキーワードを用いて、添付文書の工程に関する表題３４０、３４２、３４４を付与し、表題３４０、３４２、３４４の前後関係を出力してもよい。
ＣＰＵ２１は、メッセージ群をすべて処理したか否か判断する（ステップＳ１４６）。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ１４６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、ステップＳ１５２の処理に進む。メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ１４６：ＮＯ）、ＣＰＵ２１は、処理していないメッセージ群を１つ選択する（ステップＳ１４８）。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１４４で取得された特徴情報から、ステップＳ１４８で選択されたメッセージ群の要約情報を作成する（ステップＳ１５０）。要約情報の作成は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されている要約情報を作成する要約作成プログラムにより実行される。これにより、図１４に示すように、メッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６）の要約情報３２０、３２２、３２４が作成される。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１４６の処理に戻り、メッセージ群をすべて処理していない場合（ステップＳ１４６：ＮＯ）、一連のステップＳ１４８～Ｓ１５０を繰り返す。
メッセージ群をすべて処理した場合（ステップＳ１４６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２１は、すべてのメッセージ群の要約情報の特徴情報を取得する（ステップＳ１５２）。要約情報の特徴情報としては、例えば、要約情報に含まれるユーザー、要約情報に含まれるキーワードなどである。
ＣＰＵ２１は、ステップＳ１５２で取得された要約情報の特徴情報を用いて、メッセージ群の前後関係を作成する（ステップＳ１５４）。メッセージ群の前後関係を作成処理は、図７に示す前後関係出力プログラムに基づいて処理される。図７に示すステップＳ８２では、ステップＳ１５２で取得された要約情報の特徴情報を用いて、メッセージ群と１つ前のメッセージ群との関係を作成する。また、図７に示すステップＳ９０では、ステップＳ１５２で取得された要約情報の特徴情報を用いて、メッセージ群と１つ後のメッセージ群との関係を作成する。これにより、要約情報作成プログラムに基づく処理を終了する。
図１４に示すように、例えば、要約情報に含まれるユーザー、要約情報に含まれるキーワードを用いて、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６）間のプロセスとしての前後関係３３０が出力される。
複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６）間のプロセスとしての前後関係３３０の情報は、サーバー２０の通信インタフェース２５によりユーザー端末１０に送信され、ユーザー端末１０の表示部１７に表示される。図１５（Ａ）に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、例えば、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６、Ｇ７）の要約情報（例えば、３２０Ａ、３２２Ａ、３２４Ａ、３２６Ａ）と、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６、Ｇ７）間のプロセスとしての前後関係３３２の情報が表示される。また、複数のメッセージ群（例えば、Ｇ１、Ｇ５、Ｇ６、Ｇ７）には、メッセージ一覧ボタン（例えば、３２０Ｂ、３２２Ｂ、３２４Ｂ、３２６Ｂ）が表示される。
図１５（Ｂ）に示すように、メッセージ一覧ボタン（例えば、３２０Ｂ、３２２Ｂ、３２４Ｂ、３２６Ｂ）のいずれかを選択すると、表示部１７には、メッセージタイトルが並べて表示される。さらに、図１５（Ｂ）に示すように、メッセージタイトルのいずれかが選択されると、表示部１７には、選択されたメッセージタイトルのメッセージ内容が表示される。
次に、プロセス抽出装置１のサーバー２０によるメッセージ群粒度変更処理について説明する。ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２又はストレージ２４からメッセージ群粒度変更プログラムを読み出して、ＲＡＭ２３に展開して実行することにより、メッセージ群粒度変更処理が行なわれる。
図１７に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、粒度変更入力バー１１０が表示される。粒度変更入力バー１１０には、入力ボタン１１０Ａが表示されており、粒度変更入力バー１１０の細かい側と粗い側の範囲で入力ボタン１１０Ａを移動させることで、メッセージ群の粒度の変更情報が入力される。
粒度変更入力バー１１０によりメッセージ群の粒度の変更情報が入力されると、サーバー２０によるメッセージ群粒度変更処理が実行される。図１６に示すように、サーバー２０のＣＰＵ２１は、粒度変更入力バー１１０により粒度が粗い側から細かい側に段階的に変更されると、複数のメッセージを分類するグループ群の数が段階的に多くなるように変更し、複数のメッセージを複数のメッセージ群にグループ化する。例えば、粒度が粗い場合は、２つのメッセージ群Ｇ１１、Ｇ１２にグループ化し、粒度が中間の場合は、３つのメッセージ群Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３にグループ化し、粒度が細かい場合は、４つのメッセージ群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４にグループ化する。
図１７に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、粒度が粗い場合に、２つのメッセージ群Ｇ１１、Ｇ１２のそれぞれの要約情報とメッセージ一覧ボタンが表示される。また、図１８に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、粒度が中間の場合に、３つのメッセージ群Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３のそれぞれの要約情報とメッセージ一覧ボタンが表示される。また、図１９に示すように、ユーザー端末１０の表示部１７には、粒度が細かい場合に、４つのメッセージ群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４のそれぞれの要約情報とメッセージ一覧ボタンが表示される。
次に、メッセージ群の粒度を調整して、プロセス中の問題と特定する過程について説明する。
図２０（Ａ）に示すように、メッセージ群の粒度が粗い場合には、２つのメッセージ群Ｇ１１、Ｇ１２にグループ化される。粒度変更入力バー１１０により粒度を細かくすると、図２０（Ｂ）に示すように、３つのメッセージ群Ｇ３１、Ｇ３２、Ｇ３３にグループ化される。粒度変更入力バー１１０により粒度をさらに細かくすると、図２０（Ｃ）に示すように、５つのメッセージ群Ｇ４１、Ｇ４２、Ｇ４３、Ｇ４４、Ｇ４５にグループ化される。そして、ユーザーが各メッセージ群Ｇ４１、Ｇ４２、Ｇ４３、Ｇ４４、Ｇ４５の内容を調べることで、メッセージ群Ｇ４３、すなわち設計フェーズの中でもＷｅｂＵＩコンポーネントの設計書レビューの作業で問題が発生していたことが特定される。
上記のユーザー端末１０、サーバー２０の処理は、専用のハードウェア回路によっても実現することもできる。この場合には、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。
また、ユーザー端末１０、サーバー２０を動作させるプログラムは、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、メモリ又はストレージ等に転送され記憶される。また、このプログラムは、たとえば、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、ユーザー端末１０、サーバー２０の一機能としてその各装置のソフトウェアに組み込んでもよい。
また、本実施形態の要約情報作成処理では、メッセージに添付された添付文書の各々から抽出されるキーワードと、添付文書のメッセージの投稿時刻と、添付文書のメッセージの投稿者とから、グループ化された複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメッセージの各々から抽出されるキーワードと、メッセージの投稿時刻と、メッセージの投稿者とから、グループ化された複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成してもよい。
なお、本発明を特定の実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内にて他の種々の実施形態が可能であることは当業者にとって明らかである。
１ プロセス抽出装置
１０ ユーザー端末
１１、２１ ＣＰＵ
１２、２２ ＲＯＭ
１３、２３ ＲＡＭ
１４、２４ ストレージ
１５、２５ 通信インタフェース
１６ 入力部
１７ 表示部
１９、２９ バス
２０ サーバー
４０ 前後関係
１０１ 作成部
１０２ 粒度入力部（入力部の一例）
１０３ 送信部
１０４ 受信部
１１０ 粒度変更入力バー
１１０Ａ 入力ボタン
２０１ メッセージ群作成部
２０２ 算出部
２０３ 要約作成部
２０４ 要約情報抽出部
２０６ 出力部
２１１ キーワード抽出部
２１２ 投稿時刻演算部
２１３ 投稿者演算部
３００ 前後関係
３０２ 前後関係
３１０ 特徴情報
３２０、３２２、３２４ 要約情報
３２０Ｂ、３２２Ｂ、３２４Ｂ、３２６Ｂ メッセージ一覧ボタン
３３０ 前後関係
３３２ 前後関係
３４０、３４２、３４４ 表題
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ ユーザー
Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４ メッセージ群
Ｇ１１、Ｇ１２ メッセージ群
Ｇ２１、Ｇ２２、Ｇ２３ メッセージ群
Ｇ３１、Ｇ３２、Ｇ３３ メッセージ群
Ｇ４１、Ｇ４２、Ｇ４３、Ｇ４４、Ｇ４５ メッセージ群

Claims (7)

  1. 投稿された複数のメッセージの各々から抽出されるキーワードと、前記複数のメッセージの各々の投稿時刻と、前記複数のメッセージの各々の投稿者とから、前記複数のメッセージを、類似した特徴を持つメッセージを含むメッセージ群にグループ化するメッセージ群作成部と、
    前記メッセージ群作成部により作成された複数のメッセージ群の各々に含まれるメッセージの投稿時刻から、前記複数のメッセージ群間のプロセスとしての前後関係を出力する出力部と、
    前記複数のメッセージ群の各々に含まれる前記メッセージにそれぞれ添付された文書から、前記文書同士の類似度を算出する算出部と、
    を有し、
    前記出力部は、前記算出部により算出された前記類似度を用いて、前記前後関係を出力するプロセス抽出装置。
  2. 前記算出部は、前記文書の各々から抽出されるキーワード同士の類似度を算出する請求項１に記載のプロセス抽出装置。
  3. 前記文書の各々から抽出される前記キーワードと前記投稿時刻と前記投稿者とから、グループ化された前記複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成する要約作成部を備え、
    前記出力部は、前記要約情報を用いて、前記前後関係を出力する請求項２に記載のプロセス抽出装置。
  4. 前記複数のメッセージの各々から抽出される前記キーワードと前記投稿時刻と前記投稿者とから、グループ化された前記複数のメッセージ群の各々の要約情報を作成する要約作成部を備え、
    前記出力部は、前記要約情報を用いて、前記前後関係を出力する請求項１に記載のプロセス抽出装置。
  5. 前記出力部は、前記要約情報に含まれるユーザーと前記要約情報に含まれる前記キーワードとから、前記前後関係を出力する請求項３又は請求項４に記載のプロセス抽出装置。
  6. グループ化する前記複数のメッセージ群の粒度を変更するための入力部を備え、
    前記メッセージ群作成部は、前記入力部により入力された前記粒度に従って、前記複数のメッセージを分類するグループ群の数を変更して、前記複数のメッセージを前記複数のメッセージ群にグループ化する請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載のプロセス抽出装置。
  7. コンピュータを、請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載のプロセス抽出装置として機能させるためのプログラム。
JP2019052379A 2019-03-20 2019-03-20 プロセス抽出装置およびプログラム Active JP7331395B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019052379A JP7331395B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 プロセス抽出装置およびプログラム
US16/548,806 US11423230B2 (en) 2019-03-20 2019-08-22 Process extraction apparatus and non-transitory computer readable medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019052379A JP7331395B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 プロセス抽出装置およびプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020154696A JP2020154696A (ja) 2020-09-24
JP7331395B2 true JP7331395B2 (ja) 2023-08-23

Family

ID=72514476

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019052379A Active JP7331395B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 プロセス抽出装置およびプログラム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11423230B2 (ja)
JP (1) JP7331395B2 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022071917A1 (en) * 2020-09-29 2022-04-07 Google Llc Document mark-up and navigation using natural language processing
US20240266025A1 (en) * 2021-06-14 2024-08-08 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Message providing apparatus, message providing method, and program
WO2025181850A1 (ja) * 2024-02-26 2025-09-04 クオン株式会社 コミュニティシステムおよびコミュニティ処理装置
JP7624788B1 (ja) * 2024-05-10 2025-01-31 ロジピース ピーティーイー エルティーディー プロジェクト管理システム、プロジェクト管理方法及びプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080077572A1 (en) 2006-08-01 2008-03-27 Peter Currie Boyle Clustering Data Objects
US20090106375A1 (en) 2007-10-23 2009-04-23 David Carmel Method and System for Conversation Detection in Email Systems
US20180336207A1 (en) 2017-05-18 2018-11-22 International Business Machines Corporation Data clustering
JP2022519208A (ja) 2019-01-29 2022-03-22 ツイッター インコーポレイテッド ソーシャル・データ・ストリーム上におけるリアルタイム・イベント検出

Family Cites Families (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9426165D0 (en) * 1994-12-23 1995-02-22 Anthony Andre C Method of retrieving and displaying data
US5774525A (en) * 1995-01-23 1998-06-30 International Business Machines Corporation Method and apparatus utilizing dynamic questioning to provide secure access control
US6006175A (en) * 1996-02-06 1999-12-21 The Regents Of The University Of California Methods and apparatus for non-acoustic speech characterization and recognition
US6034970A (en) * 1996-05-31 2000-03-07 Adaptive Micro Systems, Inc. Intelligent messaging system and method for providing and updating a message using a communication device, such as a large character display
US6021403A (en) * 1996-07-19 2000-02-01 Microsoft Corporation Intelligent user assistance facility
US6016476A (en) * 1997-08-11 2000-01-18 International Business Machines Corporation Portable information and transaction processing system and method utilizing biometric authorization and digital certificate security
US6584181B1 (en) * 1997-09-19 2003-06-24 Siemens Information & Communication Networks, Inc. System and method for organizing multi-media messages folders from a displayless interface and selectively retrieving information using voice labels
US6484196B1 (en) * 1998-03-20 2002-11-19 Advanced Web Solutions Internet messaging system and method for use in computer networks
US6421453B1 (en) * 1998-05-15 2002-07-16 International Business Machines Corporation Apparatus and methods for user recognition employing behavioral passwords
US6603921B1 (en) * 1998-07-01 2003-08-05 International Business Machines Corporation Audio/video archive system and method for automatic indexing and searching
US6104989A (en) * 1998-07-29 2000-08-15 International Business Machines Corporation Real time detection of topical changes and topic identification via likelihood based methods
US6212548B1 (en) * 1998-07-30 2001-04-03 At & T Corp System and method for multiple asynchronous text chat conversations
US6393460B1 (en) * 1998-08-28 2002-05-21 International Business Machines Corporation Method and system for informing users of subjects of discussion in on-line chats
US6629087B1 (en) * 1999-03-18 2003-09-30 Nativeminds, Inc. Methods for creating and editing topics for virtual robots conversing in natural language
US6490548B1 (en) * 1999-05-14 2002-12-03 Paterra, Inc. Multilingual electronic transfer dictionary containing topical codes and method of use
US6557027B1 (en) * 1999-08-05 2003-04-29 International Business Machines Corporation System and method for managing on-line discussion having multiple topics in a collaborative data processing environment
US6792448B1 (en) * 2000-01-14 2004-09-14 Microsoft Corp. Threaded text discussion system
DE60113820T2 (de) * 2000-02-14 2006-07-13 Motorola, Inc., Schaumburg Vorrichtung zur übermittlung von chat-nachrichten und verfahren dazu
US6678698B2 (en) * 2000-02-15 2004-01-13 Intralinks, Inc. Computerized method and system for communicating and managing information used in task-oriented projects
US6606644B1 (en) * 2000-02-24 2003-08-12 International Business Machines Corporation System and technique for dynamic information gathering and targeted advertising in a web based model using a live information selection and analysis tool
US9043418B2 (en) * 2000-05-04 2015-05-26 Facebook, Inc. Systems and methods for instant messaging persons referenced in an electronic message
US9100221B2 (en) * 2000-05-04 2015-08-04 Facebook, Inc. Systems for messaging senders and recipients of an electronic message
US6574624B1 (en) * 2000-08-18 2003-06-03 International Business Machines Corporation Automatic topic identification and switch for natural language search of textual document collections
US7127676B2 (en) * 2000-12-29 2006-10-24 International Business Machines Corporation Method and system for providing a separate browser window with information from the main window in a simpler format
US7222156B2 (en) * 2001-01-25 2007-05-22 Microsoft Corporation Integrating collaborative messaging into an electronic mail program
US20020099775A1 (en) * 2001-01-25 2002-07-25 Anoop Gupta Server system supporting collaborative messaging based on electronic mail
US20020152117A1 (en) * 2001-04-12 2002-10-17 Mike Cristofalo System and method for targeting object oriented audio and video content to users
US6907447B1 (en) * 2001-04-30 2005-06-14 Microsoft Corporation Method and apparatus for providing an instant message notification
US7185057B2 (en) * 2001-07-26 2007-02-27 International Business Machines Corporation Individually specifying message output attributes in a messaging system
US7512652B1 (en) * 2001-09-28 2009-03-31 Aol Llc, A Delaware Limited Liability Company Passive personalization of buddy lists
US7328242B1 (en) * 2001-11-09 2008-02-05 Mccarthy Software, Inc. Using multiple simultaneous threads of communication
US8037153B2 (en) * 2001-12-21 2011-10-11 International Business Machines Corporation Dynamic partitioning of messaging system topics
US20030126089A1 (en) * 2001-12-28 2003-07-03 Fujitsu Limited Conversation method, device, program and computer-readable recording medium on which conversation program is recorded
US7200635B2 (en) * 2002-01-09 2007-04-03 International Business Machines Corporation Smart messenger
US7107285B2 (en) * 2002-03-16 2006-09-12 Questerra Corporation Method, system, and program for an improved enterprise spatial system
US7039677B2 (en) * 2002-05-07 2006-05-02 International Business Machines Corporation Threaded text-based chat collaboration
US7206813B2 (en) * 2002-10-17 2007-04-17 International Business Machines Corporation Method, computer program product and apparatus for implementing professional use of instant messaging
JP2004362043A (ja) 2003-06-02 2004-12-24 Fuji Xerox Co Ltd プロジェクト管理システム
US7383307B2 (en) * 2004-01-07 2008-06-03 International Business Machines Corporation Instant messaging windowing for topic threads
US7475110B2 (en) * 2004-01-07 2009-01-06 International Business Machines Corporation Method and interface for multi-threaded conversations in instant messaging
US7856469B2 (en) * 2004-04-15 2010-12-21 International Business Machines Corporation Searchable instant messaging chat repositories using topic and identifier metadata
US8190999B2 (en) * 2004-05-20 2012-05-29 International Business Machines Corporation System and method for in-context, topic-oriented instant messaging
US9002949B2 (en) * 2004-12-01 2015-04-07 Google Inc. Automatically enabling the forwarding of instant messages
US8418069B2 (en) * 2006-09-29 2013-04-09 International Business Machines Corporation Spinning off chat threads
US8762475B2 (en) * 2008-04-08 2014-06-24 Microsoft Corporation Simultaneous instant messaging in single window
US20140289022A1 (en) 2011-10-18 2014-09-25 Nec Corporation Task assistance device, task assistance system, task assistance method, and storage medium with program stored therein
US20140101162A1 (en) * 2012-10-09 2014-04-10 Industrial Technology Research Institute Method and system for recommending semantic annotations
US10268340B2 (en) * 2015-06-11 2019-04-23 International Business Machines Corporation Organizing messages in a hierarchical chat room framework based on topics
US9913114B1 (en) * 2015-12-15 2018-03-06 Snap Inc. Simplified message grouping and display
JP6809066B2 (ja) 2016-09-12 2021-01-06 富士ゼロックス株式会社 記録分割装置および記録分割システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080077572A1 (en) 2006-08-01 2008-03-27 Peter Currie Boyle Clustering Data Objects
US20090106375A1 (en) 2007-10-23 2009-04-23 David Carmel Method and System for Conversation Detection in Email Systems
US20180336207A1 (en) 2017-05-18 2018-11-22 International Business Machines Corporation Data clustering
JP2022519208A (ja) 2019-01-29 2022-03-22 ツイッター インコーポレイテッド ソーシャル・データ・ストリーム上におけるリアルタイム・イベント検出

Also Published As

Publication number Publication date
US20200302022A1 (en) 2020-09-24
JP2020154696A (ja) 2020-09-24
US11423230B2 (en) 2022-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7331395B2 (ja) プロセス抽出装置およびプログラム
US11614856B2 (en) Row-based event subset display based on field metrics
US11816108B1 (en) Dynamic alert messages using tokens based on searching events
US9792388B2 (en) Pattern extraction apparatus and control method therefor
JP2010020490A (ja) 未訪問地の情報提供装置及び未訪問地の情報提供方法
JP2019148897A (ja) 行動パターン探索システム、および行動パターン探索方法
US11231840B1 (en) Statistics chart row mode drill down
JP2018206316A (ja) プラント運転監視システム及びプラント運転監視方法
JP2005107688A (ja) 情報表示方法及びシステム及び情報表示プログラム
CN111726285B (zh) 即时通信方法及装置
CN115146194A (zh) 内容质量的确定方法、装置、设备以及存储介质
JP7440352B2 (ja) 教育コンテンツ作成システム及び方法
JP2009271671A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び記録媒体
US20210374170A1 (en) Text data collection apparatus and method
US20230307100A1 (en) Information processing apparatus, information processing system, and information processing method
US12307201B2 (en) Analysis system, analysis method, and recording medium
JP7355375B2 (ja) 入力項目表示制御システム、および入力項目表示制御方法
CN114090640B (zh) 一种数据地图呈现方法、装置以及存储介质
JP6634971B2 (ja) 情報提供方法、情報提供装置及び情報提供プログラム
JP2024017760A (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム
US10678862B2 (en) Information processing apparatus, method, and non-transitory computer readable medium for searching business processes and related documents
JP6100863B2 (ja) 広告特定装置、広告情報のデータ構造、広告特定方法、及びプログラム
JP2024141168A (ja) 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
JP2025178821A (ja) 設計製造支援装置、設計製造支援方法、及びプログラム
JP5832495B2 (ja) 広告特定装置、広告情報のデータ構造、広告特定方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220228

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230118

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230131

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230330

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230711

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230724

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7331395

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150