研讨会支援系统及研讨会支援方法与流程

研讨会支援系统及研讨会支援方法
1.通过参照进行引用
2.本技术以2019年11月1日提出的日本专利申请第2019-199826号为基础主张优先权，通过参照而引用其内容。
技术领域
3.本发明涉及研讨会支援系统及研讨会支援方法。


背景技术：

4.近年来，如果不进行社会课题解决型的商业则不能被选为投资对象或交易对方、创业合作伙伴、优秀的人才的就职目标的时代正在到来。另一方面，许多企业将sdgs(sustainable development goals，可持续发展目标)视为巨大的商业机会，进入sdgs市场。
5.然而，为了解决社会课题而创立了新事业时，很多情况下没有成为持续性的事业就结束了。考虑到这是因为需要利用既有事业或核心技术等的优势来构想解决社会课题的商业。但是，现有事业或核心技术等的优势有技术、足迹、拥有的数据等各种视角，从多个侧面研究是重要的。要求有用来创立这样的新事业的支援系统。
6.作为实现该目标的技术，例如在专利文献1中，记载了将组合了主题和关联于主题的关键字的单元保管在数据库中、使用者利用它来促进构思。
7.此外，在专利文献2中，公开了基于预先设定的问题状况与解决观念的关联度来确定与输入信息关联的解决观念、并作为启示进行显示的技术。
8.现有技术文献
9.专利文献
10.专利文献1：日本特开2002-230029号公报
11.专利文献2：日本特开2017-116975号公报


技术实现要素：

12.发明要解决的课题
13.根据专利文献1所公开的技术，根据在研究主题和该主题的解决对策的过程中想到的关联的关键字的信息，将保管在数据库中的关键字的信息作为参考，从而能够促进创意构思。此外，在专利文献2所公开的技术中，能够得到与预先设定的问题状况及解决观念相关联的启发。
14.但是，在进行想法的构思时，存在与关键字相比以具体的课题事例为参考更容易构思的情况。可以考虑利用专利文献1、2的技术、根据参加者等生成的关键字来检索具体的课题事例的方法，但是在有多个关键字的情况下，有时难以判断是按每个关键字检索还是将多个关键字组合来检索。
15.此外，在有多个关键字的情况下，有时各个关键字的重要度不同。在这样的情况
下，需要在检索结果中也反映该重要度的信息。
16.本发明是鉴于上述而做出的，目的在于，根据研讨会中主持人或参加者从多个观点讨论的内容，以与各观点的重要度对应的顺序来提示信息。
17.用来解决课题的手段
18.本发明涉及一种研讨会支援系统，由具有执行规定的处理的运算装置、与上述运算装置连接的存储设备以及与上述运算装置连接的通信接口的计算机构成；上述计算机能够对包含事例的信息在内的课题事例数据进行访问；上述研讨会支援系统具有：课题事例检索部，上述运算装置按每预先设定的观点，收集与参加者讨论的内容对应的文本并保存至文本数据，根据上述文本数据与课题事例数据的类似度计算评价值；以及课题事例评价部，上述运算装置基于上述评价值决定上述课题事例数据的输出形态。
19.发明效果
20.根据本发明，能够根据在研讨会中主持人及参加者以多个观点讨论的内容，鉴于观点的重要度对于检索对象的课题事例数据根据评价值的大小向参加者变更提示内容，参加者能够有效地将适当地包含有多个观点的课题事例数据作为参考，能够促进想法的构思。
21.在附图和以下记述中详细地记述了本说明书中所公开的主题的至少一个实施方式。公开的主题的其他特征、形态、效果通过以下的公开、附图、权利要求书会变得明确。
附图说明
22.图1表示本发明的实施例，是表示研讨会支援系统的整体构成的一例的图。
23.图2a表示本发明的实施例，是表示通过研讨会支援系统执行的准备处理的一例的顺序图。
24.图2b表示本发明的实施例，是表示通过研讨会支援系统执行的研讨会处理的一例的顺序图。
25.图3表示本发明的实施例，是表示社会课题分类数据的一例的图。
26.图4表示本发明的实施例，是表示中分类详细数据的一例的图。
27.图5表示本发明的实施例，是表示社会课题事例数据的一例的图。
28.图6表示本发明的实施例，是表示检索观点数据的一例的图。
29.图7表示本发明的实施例，是表示由社会课题事例收集程序执行的处理的一例的流程图。
30.图8表示本发明的实施例，是表示由社会课题事例分类程序执行的处理的一例的流程图。
31.图9表示本发明的实施例，是表示由社会课题事例检索程序执行的处理的一例的流程图。
32.图10表示本发明的实施例，是表示由社会课题事例评价程序执行的处理的一例的流程图。
33.图11表示本发明的实施例，是表示社会课题讨论画面的一例的图。
34.图12表示本发明的实施例，是表示社会课题事例显示画面的一例的图。
35.图13表示本发明的实施例，是表示重要度设定画面的一例的图。
36.图14表示本发明的实施例，是表示大分类及中分类显示画面的一例的图。
37.图15表示本发明的实施例，是表示想法输入画面的一例的图。
具体实施方式
38.使用图1至图15，详细地说明本发明的实施例。本实施例的研讨会支援系统110，根据主持人102及研讨会的参加者103讨论的多个观点，鉴于各个观点的重要度而将检索对象的信息以评价高低的顺序向参加者103提示从而来支援研讨会的想法构思。
39.本实施例的详细情况，以如下研讨会为例进行了记述：将既有事业或事业想法、核心技术等作为构思的起点、将其优势从多个观点进行讨论、将与优势相关联的社会的课题事例作为参考来进行以社会的课题为轴的新服务的构思。但也可以用于其他情况(不同的构思的起点或以社会的课题事例以外作为参考的情况等)的想法构思。
40.图1是表示研讨会支援系统110的整体构成的一例的图。在研讨会中，研讨会的主持人102及参加者103观看用来按各观点整理讨论的框架101时，持有显示本系统的想法构思所需要的信息的终端104。
41.终端104是平板电脑终端或可移动型计算机，至少具有与网络107连接而进行输入输出信息的功能。框架100、101既可以是纸，也可以是影像显示装置。框架100、101的显示例参照图11在后面叙述。
42.进而，为了收录研讨会中的讨论的内容，设置有声音收集装置105。关于声音收集装置105，既可以是主持人102或参加者103分别拥有麦克风，也可以是将收集各人的声音的多个麦克风收容在1个壳体中。此外，声音收集装置105也可以利用能够交互地进行会话的ai扬声器。声音收集装置105将收集到的声音数据使用通常的计算机106经由网络107向研讨会支援系统110发送。
43.在研讨会中，为了将讨论内容实时地向系统输入，可以考虑最好利用声音收集装置105，但也可以从平板电脑等的终端104等输入。此外，也可以不是研讨会形式，而是由个人用平板电脑等的终端输入来进行想法构思。
44.由本系统生成的信息经由网络107或计算机106被向终端104发送。
45.研讨会支援系统110具有数据服务器120和计算服务器140，是作为本实施例的执行主体的计算机系统。数据服务器120和计算服务器140是通常的服务器装置，具有cpu(central processing unit)122、142、由ram等的易失性存储元件构成的存储装置即存储器123、143、网络接口121、141及支援存储装置124、144。
46.cpu122、142作为运算装置，根据保存在存储器123、143中的程序执行处理，提供规定功能。此外，网络接口121、141与网络107连接，进行与计算机106或平板电脑等的终端104等的通信处理。此外，支援存储装置124、144是由ssd(solid state drive)或硬盘驱动器等的非易失性存储机构构成的存储装置。
47.支援存储装置124、144分别保持有社会课题分类数据125、中分类详细数据126、社会课题事例数据127、检索观点数据128、话语数据129、文本数据130、社会课题事例收集程序145、社会课题事例分类程序146、社会课题事例检索程序147、社会课题事例评价程序148和声音识别程序149。它们都被保存在数据库132、151中。另外，计算服务器140的数据库151也可以保存与数据服务器120的支援存储装置124中所保存的上述数据相同的数据。
48.社会课题分类数据125保存将社会课题分类为大分类和中分类的信息。社会课题分类数据125的详细情况使用图3在后面叙述。
49.此外，中分类详细数据126关于将大分类分解后得到的中分类的内容，保存其背景及地域、经济损失(经济价值)等的信息。中分类详细数据126的详细情况使用图4在后面叙述。
50.此外，社会课题事例数据127保存有记述有向参加者103提示的社会课题的事例的网站的url、和记述在该url中的文本。社会课题事例数据127的详细情况使用图5在后面叙述。
51.此外，检索观点数据128保存研讨会的参加者103等对于1个主题(作为构思的起点的既有事业或事业想法、核心技术等的内容)进行多次的讨论的观点的信息。检索观点数据128的详细情况使用图6在后面叙述。
52.在本实施例中表示了以“解决的课题”及“对象(顾客)”、“核心技术”为讨论的观点的例子，但是并不限定于此。“解决的课题”这一观点例如对于事业或技术在过去解决的课题进行讨论。此外，“对象(顾客)”这一观点对于作为社会课题的对象的服务或顾客进行讨论。此外，“核心技术”这一观点对于社会课题有关核心技术的使用方式、功能及效果进行讨论。
53.此外，在本实施例的研讨会中，按每个观点分段进行讨论。即，关于一个主题如果有多个观点，则根据观点的数量反复进行讨论。
54.此外，社会课题事例收集程序145是抓取(crawling)包含有社会课题等的预先设定的关键字的网页、将符合网页的文本或url保存到数据库132的社会课题事例数据127中的程序。社会课题事例收集程序145执行的处理的次序使用图7在后面叙述。
55.此外，社会课题事例分类程序146是基于对社会课题事例数据127设定的分类信息(社会课题分类数据125、中分类详细数据126)，制作对于社会课题事例数据127进行分类的机器学习模型，对于社会课题事例数据127的未分类的数据追加分类信息的程序。社会课题事例分类程序146执行的处理的次序使用图8在后面叙述。
56.此外，社会课题事例检索程序147是根据研讨会讨论的内容的观点从社会课题事例数据127中检索社会课题事例的程序。社会课题事例检索程序147执行的处理次序使用图9在后面叙述。
57.此外，社会课题事例评价程序148是根据检索观点数据128中包含的重要度基于社会课题事例检索程序147的检索结果来计算将社会课题事例综合地评价的分数(综合评价分数)、根据综合评价分数将社会课题事例检索程序147的检索结果排序并向研讨会的参加者103提供的程序。社会课题事例评价程序148执行的处理的次序使用图10在后面叙述。
58.声音识别程序149经由计算机106将声音收集装置105收集到的声音作为话语数据129向数据服务器120的支援存储装置124保存，通过声音识别技术根据话语数据129生成文本数据130。
59.另外，上述各数据125～130及各程序145～149既可以被保存在单个的支援存储装置124、144中，也可以被分割保存在多个存储装置中。此外，计算服务器140和数据服务器120既可以在物理上为1个计算机上，也可以在逻辑或物理地构成的多个计算机上构成。
60.此外，表示了主持人102及参加者103分别持有观看社会课题事例评价程序148所
和“核心技术起点”的例子，但并不限定于此。只要对于一个构思的起点预先设定多个检索观点各自的重要度即可，可以适当变更。
72.另外，构思的起点(多个检索观点各自的重要度)的选择及登录、检索观点数据128的取得及追加，可以由主持人102等操作终端104进行数据的输入输出。
73.接着，主持人102和参加者103按预先设定在检索观点数据128中的每个检討(检索)的观点进行讨论，研讨会支援系统110取得话语数据129(步骤210)。
74.研讨会支援系统110也可以由主持人102等输入“开始讨论”等规定讲话作为用来开始取得话语数据129的开始触发事件。此外，主持人102等在讨论结束后，输入“现在是观点1”等规定讲话，作为讨论的结束触发事件向研讨会支援系统110指令(步骤211)。
75.在研讨会支援系统110的计算服务器140中，声音识别程序149工作，将在研讨会中取得的声音保存至支援存储装置124的话语数据129。
76.接着，如果关于一个观点的讨论结束，则计算服务器140将讨论内容作为输入信息，社会课题事例检索程序147执行处理3(步骤212)。社会课题事例检索程序147实施的处理3如后述那样，按研讨会的每个观点计算变换研讨会讨论的内容的话语数据129得到的文本数据130与社会课题事例数据127的类似度，输出将类似度标准化后得到的分数作为检索结果。
77.研讨会支援系统110以检索观点数据128的检索观点602的数量反复进行上述步骤210到212的处理(步骤213)。其中，关于在步骤209中选择的构思的起点(重要度604、605、606)的数值为0的观点的社会课题事例数据127的检索也可以省略。
78.接着，关于全部的观点处理3结束后，由社会课题事例评价程序148执行处理4(步骤214)。社会课题事例评价程序148实施的处理4以社会课题事例检索程序147的检索结果为输入，根据检索观点数据128中包含的重要度，计算将社会课题事例综合地评价得到的分数(综合评价分数)。
79.接着，将基于检索结果进行综合评价得到的社会课题事例(社会课题事例数据127)根据评价结果(综合评价分数)在主持人102或参加者103的终端104显示(步骤215)。另外，与评价结果对应的社会课题事例的显示如上述那样，也可以通过投影机或大型显示器进行。主持人102或参加者103通过选择显示在终端104上的社会课题事例(步骤216)，从而将被选择的社会课题事例的网页进行显示(步骤217)。
80.参加者103能够针对显示在终端104上的社会课题事例，输入大分类、中分类、具体事例、解决事例、关于是否用于想法构思的反馈(步骤218)，研讨会支援系统110将反馈信息追加至社会课题事例数据127并保存(步骤219)。另外，反馈信息也包括关于研讨会的参加者103参照的社会课题事例能够用于想法构思的情况下对社会课题事例数据127赋予分数的信息。
81.此外，研讨会的参加者103能够从终端104向研讨会支援系统110发送解决社会课题的想法，例如，能够从后述的图15的想法输入画面发送参加者103的提议。
82.接着，使用图3至图6说明研讨会支援系统110使用的数据的详情。
83.图3是表示社会课题分类数据125的构成的一例的图。社会课题分类数据125是被事前设定的数据。
84.社会课题分类数据125由大分类301和与大分类建立了关联的中分类302～305构
成。大分类301是关于食物、医疗等通过较大的概括性总结的领域的分类，中分类302～305保存有在大分类的领域中成为问题的具体的社会课题的关键字。
85.在大分类301和中分类302～305的数量没有限制，也可以按每大分类301而中分类302～305的数量不同。
86.图4是表示中分类详细数据126的构成的一例的图。中分类详细数据126是被事前设定的数据。中分类详细数据126由与中分类401建立了关联的大分类402、标题403、背景404、经济损失405、地域406、解决的方向性407构成。
87.大分类402是中分类401所属的大分类。标题403是表示中分类的标题。背景404是中分类401的说明及中分类401的社会课题发生的背景信息。经济损失405是关于根据中分类401在社会整体中发生的经济损失额(或估算损失额)的信息。另外，经济损失405由于在解决了课题的情况下成为社会性的利益，所以也可以作为经济价值来处理。
88.地域406是发生了中分类401的社会课题的地域的信息。解决的方向性407是被认为解决中分类401的社会课题的方向性的信息。
89.图5是表示社会课题事例数据127的构成的一例的图。社会课题事例数据127是通过社会课题事例收集程序145从网络上收集、并由社会课题事例检索程序147分类的数据。
90.社会课题事例数据127由与事例id501建立了关联的大分类502、中分类503、具体事例/解决事例504、事例内容505、url506、robot507、反馈508、教师数据判定509构成。
91.事例id501是由计算服务器140按每个社会课题事例赋予的id。大分类502是各事例所属的大分类。中分类503是各事例所属的中分类。
92.具体事例/解决事例504是表示事例内容505是社会课题的具体内容(谁在哪里、如何困扰等)还是解决事例(谁怎样解决或致力于怎样的社会课题等)的信息。
93.事例内容505是提示有社会课题事例的网页(url506)的说明内容。robot507是在url506中记述的网络搜索器(网络爬虫、crawler)的限制内容。反馈508是根据研讨会的参加者103当社会课题事例能够用于想法构思时被加上的分数。
94.教师数据判定509是由社会课题事例分类程序146利用的数据，是用来判定是否是在对于大分类502、中分类503、具体事例/解决事例504进行分类时能够作为教师数据利用的数据的信息。作为大分类或中分类、具体事例/解决事例，也可以是排除项目。这是为了机械地排除不适合想法构思的网页。该数据被排除在检索对象外。
95.图6是表示检索观点数据128的构成的一例的图。检索观点数据128是事前设定的数据。检索观点数据128由与检索观点id601建立了关联的检索观点602、内容603、重要度604～606构成。
96.检索观点602是在研讨会中讨论的观点。内容603是说明检索观点的内容的信息。重要度604～606是表示按各个构思的起点(例如，既有事业、事业想法、核心技术等)设定的检索观点602的重要度的分数。
97.例如，在构思的起点是既有事业的情况下，当根据既有事业构思解决社会课题的服务时，既有事业所解决的课题(检索观点id601＝“1”)为重要的观点，被设定较高的重要度。在本实施例中，将构思的起点设为3个，但也可以追加其他构思的起点。此外，检索观点也设为3个(检索观点id601＝“1”～“3”)，但也可以追加。
98.图7是表示社会课题事例收集程序145的处理的一例的流程图。该处理通过图2a的
准备阶段的处理1被执行。首先，启动研讨会支援系统110的社会课题事例收集程序145(步骤700)。既可以在规定的时刻自动地启动，也可以由研讨会的参加者103等手动地启动。接着，社会课题事例收集程序145抓取包含有事前设定的社会课题等关键字的网页(步骤701)。
99.接着，社会课题事例收集程序145从所抓取的网页取得需要的信息(步骤702)。接着，社会课题事例收集程序145从网页的记述中提取关于信息取得的禁止事项或限制事项，判定能够取得信息(步骤703)。
100.在不能进行信息的取得的情况下，回到步骤702，向下个网页移动。在能够取得信息的情况下，社会课题事例收集程序145将网页的语句信息、url、标题等信息保存至数据库132的社会课题事例数据127(步骤704)。
101.接着，社会课题事例收集程序145判定对于作为抓取对象的网页是否已完成信息的取得(步骤705)。在没有完成的情况下，回到步骤702，向下个网页移动。在完成了的情况下，在此结束处理(步骤706)。
102.通过上述处理，在数据库132的社会课题事例数据127中，储存包含有社会课题等规定的关键字的网页的信息。
103.图8是表示社会课题事例分类程序146的处理的一例的流程图。该处理通过图2a的准备阶段的处理2(步骤205)被执行。
104.首先，启动社会课题事例分类程序146(步骤800)。既可以在社会课题事例收集程序145的处理结束后自动地启动，也可以以手动启动。
105.接着，社会课题事例分类程序146从数据库132取得社会课题事例数据127(步骤801)。接着，社会课题事例分类程序146利用使用doc2vec等自然语言处理将语句矢量化(分散表现)的技术，将社会课题事例数据127的事例内容505中包含的语句矢量化(步骤802)。
106.接着，社会课题事例分类程序146使用社会课题事例数据127的教师数据判定509为“教师数据”的数据，生成对大分类502、中分类503、具体事例/解决事例504等进行分类的机器学习模型(步骤803)。另外，假设社会课题事例数据127的教师数据的设定是在准备阶段等被预先设定。
107.接着，社会课题事例分类程序146利用所生成的机器学习模型，对教师数据以外的社会课题事例数据127进行分类(步骤804)。通过分类处理，对于通过抓取而收集到的社会课题事例数据127的数据，设定大分类502、中分类503、具体事例/解决事例504的值。
108.接着，社会课题事例分类程序146对于在步骤804中被机械地分类的社会课题事例数据127，判定是否有修正数据(步骤805)。另外，针对社会课题事例数据127的修正数据被预先登记在数据库132中。
109.在有修正数据的情况下(“是”的情况下)，社会课题事例分类程序146将与被修正后的数据对应的社会课题事例数据127的教师数据判定509设定为“教师数据”(步骤806)。在“否”的情况下结束处理(步骤807)。
110.在上述处理中，记述了将社会课题事例数据127的事例内容505中包含的语句矢量化、通过机器学习进行分类的方法，但也可以通过其他机器学习手法来进行分类。
111.图9是表示社会课题事例检索程序147的处理的例子的流程图。该处理通过图2b的步骤212(处理3)被执行。
112.首先，启动社会课题事例检索程序147(步骤900)。它既可以通过主持人102或参加者103以“下面开始讨论”或“这是观点1”等声音输入为触发事件而启动，也可以通过手动任意地启动，也可以在其他时机启动。
113.接着，社会课题事例检索程序147取得支援存储装置124(或144)中保存的讨论的话语数据129，使声音识别程序149对检索观点的讨论的内容进行声音识别，生成文本数据(步骤901)。
114.另外，支援存储装置124中所保存的话语数据129被按每观点区分，因此进行声音识别的区间成为从开始触发事件到结束触发事件的区间。此外，通过声音识别程序149进行的文本数据130的生成只要在研讨会的开始触发事件以后进行即可，也可以在开始社会课题事例检索程序147以前生成文本数据130。
115.接着，社会课题事例检索程序147取得与检索观点数据128的检索观点602对应的触发事件(步骤902)。例如，“这是观点*。”(*对应于检索观点id601)或“这是
‘
解决的课题
’”
(
‘’
之中对应于检索观点602)等声音输入为触发事件。触发事件的输入并不限定于声音输入，也可以是从平板电脑等终端104等的输入。
116.接着，社会课题事例检索程序147以在上述步骤901中生成的文本数据为输入信息，检索社会课题事例数据127(步骤903)。作为检索算法，例如可以使用tf－idf(term frequency－inverse document frequency)。
117.tf－idf能够考虑单词的出现频度，因此即使文本数据或社会课题事例数据127的事例内容505是长篇幅，经常被使用的单词的分数也被评价得较低，所以能够适当地评价各事例。此外，tf－idf能够对于检索的事例(文本数据)通过分数定量地进行评价。
118.另外，在本实施例的社会课题事例检索程序147中，将针对研讨会的观点的讨论的内容变换为文本数据，通过tf－idf计算文本数据与社会课题事例数据127的事例内容505的类似度，按每事例内容505将类似度作为分数输出。
119.接着，社会课题事例检索程序147将检索结果的分数标准化(步骤904)。接着，社会课题事例检索程序147将标准化的检索结果信息保存到支援存储装置124中(步骤905)。然后，结束处理(步骤906)。
120.通过上述处理，从开始触发事件到结束触发事件的研讨会中的讨论的内容被变换为文本数据，文本数据中包含的单词重要度被标准化并作为检索结果信息输出。此外，检索结果信息按在研讨会中讨论的每个观点而生成。另外，也可以是社会课题事例检索程序147对输出的检索结果信息赋予观点的识别符，按每个观点来管理检索结果信息。
121.另外，在上述中，表示了使用tf－idf作为计算单词重要度的方法的例子，但并不限定于此，只要采用根据文档中包含的单词的重要度来判别文档的特征的算法即可。
122.图10是表示社会课题事例评价程序148的处理的一例的流程图。该处理通过图2b的步骤214(处理4)被执行。
123.首先，启动社会课题事例评价程序148(步骤1000)。既可以通过主持人102或参加者103以“那么结束讨论”等规定的声音输入为触发事件而启动，也可以通过手动任意地启动。
124.接着，社会课题事例评价程序148取得检索观点数据128(步骤1001)。关于检索观点数据128的重要度604～606中使用重要度(既有事业起点)604、重要度(事业想法起点)
605、重要度(核心技术起点)606中的哪个重要度，既可以事前设定，也可以通过声音输入来设定，也可以通过终端104等设定。此时，也可以变更检索观点数据128的重要度的分数。
125.接着，社会课题事例评价程序148从支援存储装置124取得将社会课题事例检索程序147的检索结果的分数标准化后的检索结果信息(步骤1002)。该检索结果信息与讨论的检索观点602的数量对应而取得。
126.接着，社会课题事例评价程序148基于事前设定了使用重要度604～606中的哪个重要度的信息，对于使用的观点计算综合评价分数。
127.首先，社会课题事例评价程序148判定使用的检索观点的重要度是否是重要度(既有事业起点)604(步骤1003)。在“是”的情况下，社会课题事例评价程序148使用标准化的检索结果信息和重要度(既有事业起点)604的分数，计算综合评价分数(步骤1004)。
128.作为综合评价分数的计算方法，例如有计算标准化的检索结果的分数
×
重要度的总和的方法。例如，在检索结果信息为以检索观点id601＝“1”～“3”的3个进行了讨论的情况下，社会课题事例评价程序148对于3个检索结果信息如以下这样计算综合评价分数。
129.当标准化的检索结果的分数是以检索观点id601＝“1”为8分、以检索观点id601＝“2”为2分、以检索观点id601＝“3”为4分，重要度(既有事业起点)604是以检索观点id601＝“1”为5分、以检索观点id601＝“2”为5分、以检索观点id601＝“3”为3分时，为8
×
5 2
×
5 4
×
3＝62分。
130.即，关于类似度被标准化后的检索结果信息的社会课题事例数据127，分别将每个检索观点的得分合计，作为综合评价分数。
131.但是，上述计算方法是一例，也可以对各项设定参数，也可以是其他计算方法。此外，也可以制作以检索结果的分数和重要度(604～606)为输入、计算社会课题事例数据127的反馈508的机器学习模型，将其结果作为综合评价分数。
132.另一方面，在步骤1003的判定为“否”的情况下，社会课题事例评价程序148判定设定的检索观点的重要度是否是事业想法起点(605)(步骤1005)。在设定有重要度(事业间起点)605作为使用对象的情况下，社会课题事例评价程序148与上述步骤1004同样，将检索观点的重要度作为重要度(事业想法起点)605，计算综合评价分数(步骤1006)。
133.另一方面，在步骤1005的判定为“否”的情况下，社会课题事例评价程序148判定检索观点的重要度的设定是否为重要度(核心技术起点)606(步骤1007)。在“是”的情况下，社会课题事例评价程序148与步骤1006同样使用重要度(核心技术起点)606的分数来计算综合评价分数(步骤1008)。另一方面，在步骤1007的判定为“否”的情况下结束处理。如果在步骤1004～1008中计算综合评价分数，则社会课题事例评价程序148将每个观点综合评价分数的计算结果向支援存储装置124保存(步骤1009)。
134.在步骤1010中，社会课题事例评价程序148判定是否对于全部观点的检索结果信息都计算了综合评价分数，如果有未处理的观点，则返回至步骤1002，重复上述处理，如果对于全部观点已完成处理，则前进到步骤1011结束处理。
135.在上述中，匹配于检索观点数据128的重要度604～606而设为步骤1003、1005、1007的3个条件分支，但也可以匹配于检索观点数据128的重要度的数量而增减条件分支。此外，社会课题事例评价程序148也可以将社会课题事例数据127的反馈508加到综合评价分数中。加算的程度也可以设定参数，通过与参数的积来计算。
136.通过上述处理，按每检索观点id601设定在综合评价分数的计算中使用的重要度604～606，对于在研讨会中讨论的每个观点的检索结果信息，计算社会课题事例数据127的综合评价分数。
137.图11表示讨论社会课题的显示画面1100的一例。显示画面1100是社会课题事例评价程序148向终端104等输出的画面。
138.显示画面1100的构成是，以显示研讨会中讨论的检索观点1～8的方格(检索观点1101)为中心，排列有分割为社会课题分类数据125的大分类301(图中环境、经济、食物等)的方格。
139.此外，在大分类的名称的外周，配置有社会课题分类数据125的中分类303。例如，在图中右上的以大分类＝“食物”为中心的8个方格中，显示有“安全”、“农业”、“饥饿”、“食品伪造”、“肥胖”、“干旱”、“食品损失”、“异物混入”中分类的名称。
140.在图示的例子中，配置在显示画面1100中的检索观点1101及大分类、中分类的数量为8个，但并不限定于8个，也可以适当变更配置。此外，社会课题事例评价程序148也可以根据计算出的每个观点的综合评价分数，变更显示的大分类、中分类的内容。
141.例如，也可以对于检索中命中的社会课题事例数据127的件数或中分类的平均分数等设置阈值，在阈值以下的情况下不显示或灰化显示。此外，关于中分类的配置，也可以以综合评价分数的平均值高低顺序从左上起配置、将显示的字体加粗而使其醒目、以降序配置等。关于大分类也同样，可以根据综合评价分数的平均值来改变配置、颜色、字符的粗细等。
142.图12是表示社会课题事例显示画面1200的一例的图。该社会课题事例显示画面1200是社会课题事例检索程序147向终端104等输出的画面。
143.社会课题事例评价程序148如果选择了图11所示的显示画面1100的中分类，则既可以移动，也可以从后述的图15向社会课题事例显示画面1200变迁。此外，也可以通过主持人102操作终端104，在参加者103的终端104上显示社会课题事例显示画面1200。
144.社会课题事例显示画面1200显示在图11中选择的大分类和中分类，包括：显示与中分类关联的网页的概要的显示区域1250；及表示中分类的详细情况的显示区域1300。
145.显示区域1250在上部显示有在图11中选择的大分类1203、中分类1204和向图11的画面返回的按键1202。在中分类1204的下方，显示有用来显示具体事例的选项按键1205、和用来显示解决事例的选项按键1206。
146.显示区域1210、1220、1230是显示与所选择的选项按键1205、1206的事例(课题事例、解决事例)关联的网页的概要的区域。另外，网页链接到社会课题事例数据127的url506。
147.显示区域1210、1220、1230的构成是同样的，以下对显示区域1210进行说明。在显示区域1210中，显示网页的标题1212和网页的概要1213。网页的标题1212和概要1213与社会课题事例数据127的事例内容505的内容对应。通过从终端104操作标题1212，能够向社会课题事例数据127的url506变迁。
148.并且，在标题1212的上方，将与网页关联的检索观点的号码显示在显示区域1211中。在图示的例子中，显示区域1210的网页显示与检索观点1、3、4关联。
149.此外，在显示区域1250中，也可以显示通过检索提取出的关键字、综合评价分数较
高的检索观点、综合评价分数等。此外，显示网页的顺序从综合评价分数高的网页起依次显示，从而参加者103能够有效地参照社会课题事例。
150.此外，在显示区域1250中，也可以将包含有通过社会课题事例检索程序147检索到的关键字的部分进行片段显示。此外，也可以有按键，该按键在社会课题事例的大分类或中分类、具体事例/解决事例弄错的情况下对其进行修正。此外，也可以有在存在不适合于想法构思的社会课题事例的情况下将其除去的按键。如在图5中所示，社会课题事例数据127的大分类502或中分类503、具体事例/解决事例504为“排除”的数据不作为检索对象。此外，也可以通过对已被用于想法构思的社会课题事例按下考察按键(图示省略)，对社会课题事例数据127的反馈508追加得分。
151.在显示社会课题事例的网页的链接的显示区域1210、1220、1230中，也可以是除了显示分数较高的检索观点(1211)以外，还显示综合评价分数等。此外，显示网页的顺序从综合评价分数高的起依次显示，由此参加者103能够有效地参照社会课题事例。
152.显示在显示区域1210、1220、1230中的社会课题事例数据127根据大分类502和中分类503被预先分组，如果切换中分类1204，则能够向与切换后的中分类503对应的社会课题事例数据127切换。
153.显示区域1300显示中分类的详细情况。显示区域1300是在操作了显示区域1250的中分类1204时以弹出等方式显示的画面。该画面配置有以下的显示及按键等。
154.1301是显示的中分类所属的大分类。1302是表示显示详细情况的中分类名的显示。1303是表示中分类的地域的显示。1304是关闭中分类详细画面的按键。1305是表示中分类的标题的显示。1306是显示表示中分类的图解的显示。1307是表示中分类的背景的显示。1308是表示中分类的经济损失的显示。1309是表示解决的方向性的显示。清空显示区域1210、1220、1230的显示，从而在显示区域1300中显示该网页。
155.图13是表示设定重要度(604～606)的分数的画面的一例的图。该重要度设定画面1400是在开始研讨会前或结束了关于检索观点的讨论时能够从终端104等设定的画面。
156.图中1401是能够设定使用的重要度的按键。在图示的例子中，表示选择了重要度(既有事业起点)604的状态。1402是能够按每个检索观点602设定重要度的分数的区域。如果点击各检索观点的方格则能够输入数字，能够变更分数。在图示的例子中，被变更后的分数被反映到检索观点数据128的重要度(既有事业起点)604的栏中。
157.图14是表示变迁到图12的社会课题事例显示画面1200的大分类及中分类显示画面的一例的图。该大分类及中分类显示画面1500通过社会课题事例评价程序148被显示在终端104等上，配置有以下显示内容及按键等。
158.图中1501是大分类名。1502是属于大分类1501的中分类。1503是用来显示中分类1502的详细画面的按键。由于参加者103有从上方起依次观看的倾向，所以通过以综合评价分数的平均值高低的顺序配置，参加者103能够有效地进行想法构思。
159.在图示的例子中以综合评价分数的平均值为指标进行了说明，但也可以使用中位数或其他统计值。此外，在图14中也可以通过追加来显示综合评价分数的平均值或综合评价分数较高的检索观点等。
160.此外，也可以是显示中分类1502的顺序以图4的中分类详细数据126的经济损失405的金额大小的顺序显示。另外，经济损失405(或经济价值)的金额能够作为将中分类
1502排序时的值来处理。
161.图15是表示参加者103输入所构思的想法的画面的一例的图。在该想法输入画面1600中，配置有以下显示及按键等。
162.图中1601是输入作为想法构思的参考的社会課題报道的区域。也可以在图12的显示区域1210、1220、1230中另外追加按键，在该按键被按下时自动地向区域1601输入url或标题等。
163.图中1602是输入要解决的社会课题的区域。可以通过平板电脑等终端104的键盘等进行输入。1603是记入为了解决社会课题而利用的优势的区域。1604是输入利用优势解决社会课题的服务想法内容的区域。
164.通过按下1605的按键，能够将这些输入信息向研讨会支援系统110发送。将发送的内容通过共享画面而共享，可以供参加者103进行讨论。此外，将发送的信息保存在数据库132中，从而从社会課題报道中自动地读取要解决的社会课题，通过与优势相匹配，能够制作用来构思服务的想法的学习模型。也可以将这些计算结果作为解读社会課題报道的启发而推荐。
165.如以上这样，本实施例的研讨会支援系统110收集预先设定的关于社会课题的事例数据(社会课题事例数据127)，以预先设定的分类对事例数据进行分类。并且，实施研讨会，对于社会课题按预先设定的每个观点实施讨论，按每个观点将与讨论的内容类似的事例数据检索多次，将与类似度对应的分数标准化而进行计算，作为检索结果信息。
166.并且，如果对于全部的观点取得检索结果信息，则研讨会支援系统110按在研讨会的召开时设定的重要度(构思的起点)和对应于观点的每个检索结果信息来计算综合评价分数，根据综合评价分数的值的大小变更事例数据的显示顺序或显示形态。
167.根据本发明，能够从研讨会中主持人及参加者就多个观点讨论的内容，鉴于观点的重要度(构思的起点)，关于检索对象的信息(事例数据)根据综合评价分数(指标)的高低向参加者103变更社会课题事例的提示内容，参加者103能够有效地参考适当地包含有多个观点的信息(社会课题事例数据127)，能够促进想法的构思。
168.另外，在上述实施例中，表示了将主持人102及参加者103的讲话通过声音收集装置105收集、通过声音识别程序149变换为文本数据130的例子，但并不限定于此，只要收集与讨论的内容对应的文本数据130即可。例如，主持人102和参加者103也可以利用终端104通过聊天来实施研讨会，通过从终端104输入的文本数据来进行讨论。在此情况下，不需要进行声音识别，能够对每个观点的文本数据130实施自然语言处理。
169.此外，在上述实施例中，表示了计算服务器140的社会课题事例收集程序145收集包含规定的社会课题的网页的信息的例子，但并不限定于此。例如，社会课题事例收集程序145也可以收集包含规定的社会课题的书籍或论文等。
170.此外，上述实施例中，表示了对于社会的课题进行研讨会、将与讨论匹配的社会课题事例数据127向参加者提示的例子，但并不限定于此。只要是对课题进行讨论、向参加者提示信息的研讨会，就能够应用本实施例。
171.《总结》
172.上述实施例的研讨会支援系统可以为以下构成。
173.(1)一种研讨会支援系统，其特征在于，由具有运算装置(cpu142)、存储设备(存储
器143、支援存储装置144)以及通信接口(141)的计算机(140)构成，上述运算装置执行规定的处理，上述存储设备与上述运算装置(142)连接，上述通信接口与上述运算装置(142)连接，上述计算机(140)能够访问包含事例的信息的课题事例数据(社会课题事例数据127)，上述研讨会支援系统具有：课题事例检索部(社会课题事例检索程序147)，上述运算装置(142)按预先设定的每个观点(检索观点602)，收集与参加者讨论的内容对应的文本并保存至文本数据(130)，根据上述文本数据(130)与课题事例数据(127)的类似度来计算评价值；以及课题事例评价部(社会课题事例评价程序148)，上述运算装置(142)基于上述评价值决定上述课题事例数据(127)的输出形态。
174.根据上述构成，能够根据与研讨会中主持人及参加者以多个观点讨论的内容对应的文本，鉴于观点的重要度关于检索对象的信息(课题事例数据(127))根据综合评价分数(指标值)的大小变更向参加者103的终端104提示的内容，参加者103能够有效地参考适当地包含有多个观点的课题事例数据127，能够促进想法的构思。
175.(2)如上述(1)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述计算机(140)具有对于按每个上述观点(602)预先设定的每个讨论的起点分别设定了重要度(重要度604～606)的检索观点信息(检索观点数据128)；上述课题事例评价部(148)根据上述评价值和上述重要度(604～606)计算综合评价值，基于上述综合评价值决定上述课题事例数据(127)的输出形态。
176.根据上述构成，能够根据综合评价分数(指标值)变更向参加者103的终端104提示的形态，参加者103能够有效地参考适当地包含有多个观点的课题事例数据127，能够促进想法的构思。
177.(3)如上述(2)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述课题事例评价部(148)计算对于每个上述观点(602)的评价值乘以每个上述观点(602)的上述重要度(604～606)所得到的值的总和作为综合评价值，基于上述综合评价值决定上述课题事例数据(127)的输出形态。
178.根据上述构成，预先设定多个讨论的起点并针对多个观点分别预先设定参数(604～606)，通过与预先选择的起点对应的参数按每个观点计算综合评价值，从而能够基于综合评价值来决定要输出的社会课题事例数据127的显示形态。
179.(4)如上述(2)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述文本数据(130)包含根据收集参加者讨论的内容所得到的话语数据(127)并通过声音识别生成的文本；上述课题事例检索部(147)在上述参加者讨论的内容中包含有规定的触发事件的情况下，将上述话语数据(129)区划而保存。
180.根据上述构成，话语数据129按每个观点被区划而保存在支援存储装置124中，根据话语数据129生成的文本数据130按每观点被区划，因此能够容易地计算与社会课题事例数据127的内容(事例内容505)的类似度。
181.(5)如上述(2)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述课题事例评价部(148)根据上述评价值的大小决定上述课题事例数据(127)的输出顺序作为上述输出形态。
182.根据上述构成，能够根据综合评价分数(指标值)的大小变更向参加者103的终端104提示的形态，参加者103能够有效地参考适当地包含有多个观点的课题事例数据127，能够促进想法的构思。
183.(6)如上述(5)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述课题事例评价部(148)根据上述课题事例数据(127)的分类进行分组作为上述输出形态。
184.根据上述构成，能够根据综合评价分数(指标值)的大小变更向参加者103的终端104提示的形态，进而由于根据社会课题事例数据127的分类进行分组，所以参加者103能够有效地参考适当地包含有多个观点的课题事例数据127，能够促进想法的构思。
185.(7)如上述(6)所述研讨会支援系统，其特征在于，上述课题事例数据(127)的分类、上述课题事例数据的分类具有大分类(502)和中分类(503)；上述中分类(503)以与预先设定的经济损失(405)对应的顺序输出。
186.根据上述构成，由于在中分类的顺序中包含与经济损失对应的顺序，所以能够将社会课题事例数据127的分类与经济性的价值建立对应而评价。
187.另外，本发明并不限定于上述实施例，而是包含各种的变形例。例如，上述实施例为了更好地理解本发明而进行了详细的说明，并不限定于必定具备所说明的全部构成。此外，能够将某个实施例的构成的一部分替换为其他实施例的构成，此外，还能够对某个实施例的构成添加其他实施例的构成。此外，对于各实施例的构成的一部分，其他构成的追加、删除或替换能够单独或组合而应用。
188.此外，上述的各构成、功能、处理部、处理机构等也可以将它们的一部分或全部例如通过集成电路设计等而由硬件实现。此外，上述的各构成、功能等也可以是处理器将实现各个功能的程序解释、执行从而通过软件实现。实现各功能的程序、表、文件等的信息可以保存到存储器或硬盘、ssd(solid state drive)等的存储装置、或ic卡、sd卡、dvd等的存储介质中。
189.此外，控制线及信息线是考虑到说明上的需要而进行了表示，并不一定表示产品上的全部控制线及信息线。实际上，也可以认为几乎全部构成被相互连接。